環境退化
價值
資產加速折舊損失工業總產值×總維修開支占工業總產值比×環保維修開支占總維修開支比
生產效益損失環境汙染事故造成的直接經濟損失
人體健康損失修正人力資本法
資源環境
正效益廢棄物綜合利用效益“三廢”綜合利用產品產值
四、數據來源
數據主要來自1998—2018年的《中國統計年鑒》中華人民共和國國家統計局.中國統計年鑒1998—2014[M].北京:中國統計出版社,19982014.、《中國環境統計年鑒》國家統計局環境保護部.中國環境統計年鑒1998—2014[M].北京:中國統計出版社,19982014.和《中國國土資源統計年鑒》中華人民共和國國土資源部.中國國土資源統計年鑒2014[M].北京:地質出版社,2014.，以及各省（市、自治區）的相關統計年鑒。研究區域為長江經濟帶覆蓋的11個省市。這裏測算分析了1997—2017年這21年間長江經濟帶省市各種資源耗減價值、環境損失價值以及綠色GDP的數值及其時空變化差異。
第三節長江經濟帶綠色GDP時空格局
綠色GDP是綜合環境經濟核算體係中的核心指標，在現在的GDP基礎上融入資源和環境的因素。具體而言，綠色GDP是從GDP中扣除由環境汙染、自然資源退化、教育低下、人口數量失控、管理不善等因素引起的經濟損失成本。這個指標實質上代表了國民經濟增長的淨正效應。本節以長江經濟帶為研究區域開展了區域綠色GDP定量核算研究。
一、長江經濟帶1997—2017年綠色GDP趨勢分析
從總體趨勢上看，長江經濟帶地區綠色發展水平穩步提升。綠色GDP與傳統GDP在1997—2017年保持同步上升趨勢，其增長速度變化趨勢基本一致且大小逐漸趨同。同時，綠色GDP指數也呈波動上升趨勢，年均漲幅1.19%。由此可見，綠色GDP數值與綠色GDP指數總體上均呈上升趨勢，長江經濟帶經濟發展水平上升的同時，越來越重視節約資源與保護環境，經濟增長對資源環境的負外部性減弱，反映出經濟發展模式得到一定優化，結構效益體現。但值得注意的是，綠色GDP與傳統GDP之間的差值在逐年拉大，由1997年的0.92萬億元上升為2017年的3.29萬億元[圖31(a)]，體現在人均GDP上同樣如此[圖31(b)]，由1997年的人均差值0.17萬元上升為2017年的0.55萬元，“綠色鴻溝”正不斷凸顯黃賢金,金雨澤,李升峰.江蘇綠色發展評價研究[J].唯實,2015(9):578.。
圖31長江經濟帶1997—2017年綠色與傳統GDP數值與增速（a）、
綠色與傳統人均GDP數值與差值（b）
從各賬戶與傳統GDP的比值看（表34）沈曉豔，王廣洪，黃賢金.1997—2013年中國綠色GDP核算及時空格局研究[J].自然資源學報,2017,32(10):16391650.，長江經濟帶地區經濟發展帶來的資源環境損失成本仍是巨大的。1997—2017年，其資源環境損失占傳統GDP比重達9.13%~28.60%。自然資源損失價值在三類賬戶中占比最大，達到6.49%~22.97%，在研究期占比呈下降趨勢，環境汙染損失價值占比2.50%~6.39%，資源環境正效益占比最低，為0.13%~0.67%，兩者均呈先上升後下降的“倒U形”趨勢。由此可見，在研究的21年間，長江經濟帶區域資源節約效果突出，其收斂較為顯著，經濟發展對資源的依賴程度逐漸減弱，但資源綜合利用以提高資源附加值也仍需進一步推進。
表34綠色GDP各賬戶與傳統GDP比值(%)
年份自然資源損失
價值占比環境汙染損失
價值占比資源環境
正效益占比綠色GDP指數
199722.975.370.2671.92
199822.185.530.3672.66
199919.795.870.2874.63
200021.085.820.3073.40
200116.376.350.3677.64
200218.176.050.3876.16
200319.395.860.3975.13
200418.336.100.4175.99
200517.106.360.4877.01
200617.436.260.6176.92
200717.026.340.6777.31
200816.636.390.6677.64
200915.173.030.5982.39
（續表）
年份自然資源損失
價值占比環境汙染損失
價值占比資源環境
正效益占比綠色GDP指數
201014.083.680.5582.78
201113.453.410.2383.37
201211.923.190.2185.09
201311.103.640.1985.45
201410.653.010.1786.51
20159.532.830.1687.80
20168.703.060.1488.38
20176.492.500.1391.14
從各賬戶內部結構分析，在資源耗減損失價值內部結構中，能源資源耗減占比最大，達到約72%，可見長江經濟帶在經濟發展過程中對能源資源的依賴較大，能源是生產要素投入的主要組成部分，未來應將實現能源資源依賴度的降低作為優化可持續發展模式的突破口。在環境汙染損失價值內部結構中，環境退化價值為最大貢獻因素，可見環境汙染不僅造成了治理投資成本的增加，也嚴重危害到生態環境及人體健康，且危害程度在進一步加劇。
二、長江經濟帶與全國綠色GDP對比分析
長江經濟帶在中國經濟巨輪中具有“壓艙石”的作用，綠色發展水平增長態勢優於全國，綠色發展成效顯著。從對全國綠色經濟增長的貢獻率看，長江經濟帶綠色GDP整體水平占全國綠色GDP比重總體保持穩定增長，2017年比重達44.70%，較1997年提高7.6個百分點。從綠色GDP指數來看，長江經濟帶綠色GDP指數保持平穩向上的發展趨勢，而全國綠色GDP指數在2002年達到頂峰後，出現大幅波動，並且在2003—2008年持續下降。2008年之後，長江經濟帶綠色GDP指數與全國水平基本保持一致（圖32）。
圖32長江經濟帶與全國1997—2017年綠色GDP對比
通過比較賬戶內部結構，1997年至2017年，全國範圍內經曆了傳統GDP快速增長階段，但是相比於長江經濟帶，全國平均的經濟增長質量初始水平較低，在快速實現經濟增長過程中存在著粗放經營、資源損耗大幅增加問題，尤其是能源資源損耗顯著增加。而長江經濟帶地區在資源利用、環境治理、創新驅動、質量提高等方麵的改進提升速度均高於全國平均水平，因此長江經濟帶綠色發展後發優勢明顯，發展動能充裕，受國家重大戰略布局激勵，綠色發展潛能快速顯化，綠色發展績效逐步超越全國平均水平。由此說明，相對於全國其他地區，長江經濟帶GDP快速增長帶來的環境損害相對較小，在經濟發展和環境保護方麵取得了較好的協同效益。
三、綠色鴻溝與長江經濟帶綠色GDP空間結構
從空間結構上看，長江經濟帶地區綠色發展水平呈梯次分布。上海、江蘇、浙江三省（市）8年間（2010—2017年）穩居前三位，高於長江經濟帶綠色發展整體水平。雲南、貴州則始終位於最末，顯著低於整體水平。根據三大流域段進行劃分，即下遊地區（上海、江蘇、浙江）、中遊地區（安徽、江西、湖南、湖北）和上遊地區（重慶、四川、貴州、雲南），可以看出綠色GDP指數呈現下遊地區>中部地區>上遊地區的空間格局（圖33）。可見，關於“經濟發展水平較好地區是否存在對資源環境依賴性更高的現象”這一問題的答案是否定的，相反，經濟發展較好地區對資源環境的依賴性相對較小。需要指出的是，在絕對數值上，傳統GDP與綠色GDP差值較大的仍為下遊省市，即這些地區的自然資源和環境汙染損失在數值，也就是“綠色鴻溝”上，相比於上中遊仍然較大，因此無論是在資源節約還是在環境治理上由於其基數較高，下遊地區仍然是重點區域。
同時可以看到，8年間中上遊與下遊地區的綠色發展水平差距正在不斷縮小，尤其是中遊地區。隨著“中部崛起”、“承接產業轉移”等政策的實施，武漢城市圈、長株潭城市群、環鄱陽湖城市群和江淮城市群所形成的“中三角”成為未來我國規劃的重點，中遊地區可以說是發展潛力最大的區域。
圖332010—2017年長江經濟帶三大流域區段綠色GDP指數
根據上述分析，本書進一步將長江經濟帶11省市劃分為三類，具體做法為以11省市2017年的傳統GDP與綠色GDP指數的平均數為原點，做四象限圖，一、二、三、四象限分別對應了“GDP高，指數高”、“GDP低，指數高”、“GDP低，指數低”、“GDP高，指數低”的四種類別。從圖34中可以看出，長江下遊的上海、江蘇、浙江位於第一象限，主要特征可以描述為其經濟發展水平較高且對資源環境的依賴程度較小，屬於綠色發展健康區。位於第二象限的省市為中遊地區的安徽及上遊地區的重慶、四川，主要特征為經濟發展較平緩，但是對資源環境的損失成本較小，經濟可持續性較高，屬於綠色發展潛力區。中遊地區的江西、湖北、湖南及上遊地區的雲南、貴州位於第三象限，這些省份的主要特征為經濟發展水平較低且對資源環境依賴程度較高，屬於綠色發展高危區。這些地區是尤其需要引起重視的，對資源的利用與環境的汙染較為嚴重，且並未形成經濟增長的動力，這些地區亟須宏觀政策上的調控，以優化地區不合理的產業結構，從而降低資源環境成本，拉動經濟增長。
圖例
1. 上海2. 江蘇3. 浙江4. 安徽5. 江西6. 湖北7. 湖南8. 重慶
9. 四川10. 貴州11. 雲南
圖34長江經濟帶2017年傳統人均GDP與綠色GDP指數分布關係圖
對於長江經濟帶綠色發展水平空間結構形成的原因，可以從以下幾個方麵進行解釋。首先，流域板塊產業結構差異明顯。從上中下遊流域板塊來看，長江經濟帶11個省市三次產業結構差異明顯，長三角下遊地區省市第三產業占比均超過第二產業，經濟增長模式已經由工業主導轉向服務業主導；中遊地區省份，第二產業占比則較高，仍處於工業化加速發展階段，工業汙染對綠色發展產生較大負麵影響，尤其是在承接產業轉移時產生二次汙染；而長江上遊地區的貴州、雲南兩省，雖然第三產業比重超過第二產業，但第一產業比重偏高。從流域各省市產業發展水平看，上、中、下遊地區在經濟發展階段和技術水平上差距十分明顯。長江經濟帶優勢工業布局自東向西呈現由輕工業、重工業向原材料、采掘業過渡的空間態勢。值得關注的是，近年來重慶市通過改革、開放和重組，實現了經濟超常規高速發展，正成為長江上遊產業能級提升的創新中心。其次，下遊地區有臨海、近海的先天區位優勢，通過對外開放贏得了先發的機遇，而位於西南內陸雲貴高原的雲南、貴州，則受到位置偏遠，交通不發達等問題影響，導致吸引外資投資能力較差，區域經濟相對閉塞。同時，雲貴地區雖然資源稟賦條件較好，但是生態環境脆弱，資源開發容易引起大麵積生態破壞，從而引發一係列生態環境效應，影響其經濟可持續發展。
第四章長江經濟帶土地利用及城市用地擴張0
第四章／長江經濟帶土地利用及城市用地擴張
土地利用與土地覆被變化是關係區域可持續發展的核心問題之一，長江經濟帶的土地資源開發正麵臨著人口增長、生態與環境惡化、土地資源緊缺的壓力。有研究對長江沿線樣帶的土地利用格局進行研究，發現長江沿線樣帶的土地利用格局受自然和社會經濟因素的綜合影響，建設用地的分布與經濟密度呈正相關,林地、耕地、草地的分布與氣溫、坡度、海拔等自然因素關係密切龍花樓,李秀彬.長江沿線樣帶土地利用格局及其影響因子分析[J].地理學報,2001,56(4):417425.。長江經濟帶的上遊地區海拔較高，位於我國一級階梯向二級階梯的過渡地帶，地貌類型複雜多樣，山地和丘陵麵積比例很大，生態環境異常脆弱，土地利用變化、程度與不同省份的經濟發展程度有關係。因此，本章利用長江經濟帶遙感影像數據，分析長江經濟帶的土地資源利用現狀特征及其時空演變規律。
第一節長江經濟帶土地利用及其時空變化
本節在獲得1990—2015年土地遙感數據的基礎上，通過圖形切割和麵積平差計算，實現省級分類麵積彙總，分別計算出各省和各地級市耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用地等六大類的土地麵積，進而開展長江經濟帶土地利用及其時空變化研究。
一、長江經濟帶土地資源總體概況
（一） 土地利用數據來源
遙感影像數據來自中國科學院建立的中國自20世紀80年代末以來的土地利用\/土地變化數據庫，該數據庫包含了20世紀80年代末、1995年、2000年和2005年4期的全國土地利用數據。2010年和2015年土地數據基於Landsat TM數字影像，通過人機交互解譯方法獲得。由於Landsat TM數據存在部分區域覆蓋程度差或數據質量較差等問題，該數據采用了環境1號衛星的CCD多光譜數據作為補充。另外，為了保證數據的解譯質量和一致性，每期數據集研發前都會展開野外考察，按照10%的縣數比例隨機抽取開展對野外調查資料、外業實地記錄和解譯數據之間的精度驗證。土地利用一級分類綜合評價精度達到94.3%，二級分類綜合精度達到91.2%以上，滿足1∶10萬比例尺用戶製圖精度。本章利用的30米柵格數據是在此1∶10萬比例尺數據的基礎上采用柵格轉化得到。土地利用數據類型包括耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6個一級分類。在獲得1990—2015年土地遙感數據的基礎上，通過圖形切割和麵積平差計算，實現省級分類麵積彙總，分別計算出各省和各地級市耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用地等六大類的土地麵積王思遠,劉紀遠,張增祥,等.近10年中國土地利用格局及其演變[J].地理學報,2002,57(5):523530.。
（二） 土地利用分類標準
土地利用數據類型包括耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6個一級分類25個二級分類，具體的分類體係如下表：
表41土地利用類型分類體係
地類一級分類二級分類含義
耕地
水田包括實行水稻和旱地作物輪種的耕地，具體有山地水田、丘陵水田、平原水田、>25度坡地水田
旱地山地旱地、丘陵旱地、平原旱地、>25度坡地旱地
林地
有林地鬱閉度>30%的天然林和人工林，包括用材林，經濟林，防護林等成片林地
灌木林鬱閉度>40%、高度在2米以下的矮林地和灌叢林地
疏林地林木鬱閉度為10%~30%的林地
其他林地未成林造林地、跡地、苗圃及各類園地
草地
高覆蓋度草地覆蓋度>50%的天然草地、改良草地和割草地，此類草地一般水分條件較好，草被生長茂密
中覆蓋度草地覆蓋度20%~50%的天然草地和改良草地，此類草地一般水分不足，草被較稀疏
低覆蓋度草地覆蓋度5%~20%的天然草地，此類草地水分缺乏，草被稀疏，牧業條件差
水域
河渠天然形成或人工開挖的河流及主幹常年水位以下的土地，人工渠包括堤岸
湖泊天然形成的積水區常年水位以下的土地
水庫坑塘人工修建的蓄水區常年水位以下的土地
永久性冰川雪地常年被冰川和積雪所覆蓋的土地
灘塗沿海大潮高潮位與低潮位之間的潮浸地帶
灘地指河、潮水域平水期水位與洪水期水位之間的土地
建設用地
城鎮用地指大、中、小城市及縣鎮以上建成區用地
農村居民點指獨立於城鎮以外的農村居民點
其他建設用地指廠礦、大型工業區、油田、鹽場、采石場等用地以及交通道路、機場及特殊用地
未利用地
沙地地表為沙覆蓋，植被覆蓋度在5%以下的土地，包括沙漠，不包括水係中的沙漠
戈壁地表以碎礫石為主，植被覆蓋度在5%以下的土地
（續表）
地類一級分類二級分類含義
未利用地
鹽堿地地表鹽堿聚集，植被稀少，隻能生長裸耐鹽植物的土地
沼澤地地勢平坦低窪、排水不暢、長期潮濕，季節性積水或常年積水，表層生長濕生植物的土地
裸土地地表土質覆被、植被覆蓋度在5%以下的土地
裸岩石質地地表為岩石或石礫，其覆蓋度>5%的土地
其他其他未利用土地
（三） 土地資源總體概況
利用1990—2015年6期的土地利用遙感影像數據獲取不同土地類型的麵積，結合圖41和表42看出，1990年耕地麵積64.50萬km2，林地麵積94.06萬km2，草地麵積33.69萬km2，水域麵積5.83萬km2，建設用地麵積4.24萬km2，未利用地麵積2.16萬km2；與1990年相比，2015年耕地、草地、未利用地分別減少了5.19%，3.15%，0.93%，麵積分別為61.15萬km2，32.63萬km2，2.14萬km2。林地、水域、建設用地分別增加了0.34%,12.18%，86.08%，麵積分別為94.38萬km2，6.54萬km2，7.89萬km2。總體來看，長江經濟帶土地利用變化呈現出耕地加速減少，建設用地持續增長的態勢，而草地成為除了耕地以外減少最為明顯的地類，這說明耕地、草地的減少與建設用地的增加有關係。另外，水域在近25年中增加顯著，這與自1998年推行實施退田還湖的政策有一定關係。
表42長江經濟帶1990—2015年土地利用麵積(單位：104km2)
地類1990年1995年2000年2005年2010年2015年
耕地64.5063.2963.8163.1361.9961.15
林地94.0695.0093.8293.9794.7294.38
草地33.6933.6433.9333.7632.6532.63
水域5.835.755.906.056.456.54
（續表）
地類1990年1995年2000年2005年2010年2015年
建設用地4.244.604.855.426.667.89
未利用地2.162.212.172.152.182.14
總計204.48204.48204.48204.48204.65204.74
圖41長江經濟帶1990—2015年土地利用變化
二、長江經濟帶土地資源利用空間格局
分別提取2015年的耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用地等不同土地類型生產專題地圖，並分別統計每個地級市的不同土地類型占其總麵積的比例（圖42）。耕地在長江經濟帶的空間分布整體上呈現長江經濟帶北部耕地多於南部地區，而且主要分布在四川盆地和長江中下遊平原地區。尤其在上遊四川盆地的資陽市、內江市、自貢市、南充市等城市的耕地占比達到80%以上。長江中遊的武漢城市群各城市耕地占比普遍高於其餘中遊城市，天門市的耕地占比達到76%，潛江市、仙桃市、武漢市等城市的耕地麵積占比也達到60%以上，除此之外安徽的大部分城市耕地麵積占比總體在60%以上；另外長江下遊耕地占比較高的地區分布在江蘇省，具體主要分布在蘇北及其沿海地區。長江經濟帶南部的大部分區域耕地麵積占比在36%左右，個別地級市的耕地占比在10%左右，例如黃山市、恩施市、麗水市、阿壩藏族羌族自治州等。
林地占比較高的地區主要分布在長江經濟帶南部，雲南，貴州、湖南、江西和浙江省的大部分地級市占比都在54%以上。麗水市、黃山市、恩施市、懷化市、十堰市等地級市的林地占比達70%以上。重慶、四川周邊地級市的林地占比在30%左右，但是自貢、內江、南充等地級市的林地在10%以下。長江中下遊平原地區的城市林地占比較少，鄂州市、鎮江市、馬鞍山市、滁州市在8%左右，嘉興、淮北、仙桃、上海等地的林地僅占到1%。湖南、江西等省份的林地資源占了其土地總麵積的一半以上，經濟發展過程中對林地的保護和合理開發利用是其麵臨的重要問題。
草地在四川、雲南、貴州等省份的分布較為廣泛，而且占比較高。特別是阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州的草地占比達到58%，曲靖市、雅安市、六盤水等地級市的草地占比在30%左右，另外四川、雲南、貴州的大部分地級市的草地占比也在20%以上。長江經濟帶中下遊的地區草地分布較少，在偏南部地區江西、湖南等省份的部分地級市在8%左右，江蘇、浙江、湖北、安徽等地的草地分布極少。
水域所占比例較高的地區主要分布在長江經濟帶的中下遊地區，蘇州市的水域麵積占比為35%，在長江經濟帶地級市中屬於水域麵積占比最高的城市。無錫市和揚州市的水域麵積也在20%以上，另外武漢市、仙桃市、鄂州市、荊州市等城市的水域麵積也達到17%以上。長江經濟帶上遊地區的大部分地級市水域麵積占比在1%左右。
建設用地麵積比例較高的地區主要在上海、嘉興、無錫、蘇州、連雲港等城市，但大部分的江蘇省的地級市，建設用地占比在20%以上；安徽、浙江、湖北的大部分地級市的建設用地麵積占比在10%左右，長江經濟帶的西部地區的建設用地麵積占比普遍在3%左右，這一方麵跟西部地區經濟發展較為落後，土地開發程度比起東部地區較低有關，另一方麵西部地區的地形地勢較高，開發利用困難較大，尤其在長江流域的上遊雲南省的部分地級市，建設用地麵積占比非常低。
圖422015年長江經濟帶地級市不同地類占比
未利用地在長江經濟帶的中西部分布較為集中，主要在甘孜藏族自治州、南昌市、阿壩藏族羌族自治州、迪慶州等地，未利用麵積占比在4%~9%。益陽市、鄂州市、上海市等城市未利用麵積占比在2%左右，其餘大部分地級市的未利用麵積占比較少。
總體來看，長江經濟帶的不同用地類型的空間分布特征具有明顯的地域差異性，區域內部的空間異質性表現較為突出。耕地主要分布在長江經濟帶中西部的偏北的地區，林地主要分布在長江經濟帶南部地區，草地主要分布在長江經濟帶西部省份，建設用地主要分布在長江經濟帶的中東部地區，未利用地分布較為分散，大部分地級市的未利用地麵積較少，在長江經濟帶的西部少數民族地區占比較高。
三、長江經濟帶土地利用時空變化
土地利用空間格局並不能反映時間尺度上土地利用的演化過程，因此依據1990,2000,2005,2010,2015年五年的遙感數據，運用GIS技術計算1990—2000,2000—2005,2005—2010和2010—2015年四個時段的土地利用轉移矩陣（表43，表44，表45，表46）。
表431990—2000年長江經濟帶土地類型轉移矩陣（單位：104km2）
1990—
2000年耕地林地草地水域建設用地未利用地合計
耕地63.3770.2690.1080.1480.5970.00164.499
林地0.24793.0490.7170.0160.0320.00194.062
草地0.0980.49433.0250.0200.0130.03633.687
水域0.0470.0040.0565.7080.0080.0115.834
建設用地0.0430.0010.0000.0024.1970.0004.244
未利用地0.0010.0050.0210.0040.0002.1262.156
合計63.81393.82233.9275.8984.8472.175204.481
1990—2000年共有3×104km2土地發生轉化，占總麵積的1.47%（表43）。耕地、林地、草地是發生轉化最多的地類，其轉化麵積占總轉化麵積的90%以上（圖43，圖44）。其中耕地是發生轉化最多的地類，占總轉化麵積的37%，發生轉化的土地麵積為1.12×104km2，該轉化麵積占1990年耕地總麵積的1.74%。其次是林地，轉化麵積占總轉化麵積的33.77%，發生轉化的林地麵積為1.01×104km2，林地轉化麵積占1990年林地總麵積的1.08%。
草地轉化麵積占總轉化麵積的22.05%，發生轉化的草地麵積為0.66×104km2，占1990年草地總麵積的1.96%。水域、建設用地、未利用地發生轉化的麵積占轉移總麵積的6%左右，但是水域轉化麵積占1990年總水域麵積的2.17%，在所有地類發生轉化麵積占其地類總麵積比例中最高。
耕地、林地、草地發生轉化的麵積在所有地類轉化麵積中占比最高，但是這三大地類發生轉化的主要地類存在差異性。1990—2000年耕地向建設用地轉化占主導，轉化麵積為0.597×104km2，被建設用地占用的耕地麵積占耕地總轉化麵積的53.18%；林地向草地轉化占主導，轉化的麵積為0.717×104km2，被草地占用的麵積占林地總轉化麵積的70.76%；草地向林地轉化占主導，轉移的麵積為0.494×104km2，被林地占用的草地麵積占草地總轉化麵積的74.66%；水域向草地轉化占主導，轉化的麵積為0.056×104km2，被草地占用的水域麵積占水域轉化總麵積的44.58%；建設用地向耕地轉化占主導，轉移的麵積為0.043×104km2，被耕地占用的建設用地麵積占建設用地總轉化麵積的91.22%；未利用地主要向草地轉化，轉移麵積為0.021×104km2，被草地占用的未利用地麵積占未利用地總轉化麵積的68.61%。
圖431990—2000年不同地類轉移麵積占其地類總麵積比例
圖441990—2000年各地類轉移麵積占總轉移土地麵積比例
2000—2005年共有1.49×104km2土地發生轉化，占總土地麵積的073%，耕地、林地、草地依然是發生土地轉化的主要貢獻者（表44）。耕地的貢獻最大，轉化麵積0.86×104km2，占總轉化麵積的57.7%，該轉移麵積占2000年耕地總麵積的1.34%。林地是土地轉化的第二貢獻者，轉化麵積占總的轉化麵積的13.56%，轉化麵積為0.2×104km2，該轉化麵積占2000年林地總麵積的0.21%。草地轉化麵積為0.29×104km2，占總轉化麵積的19.97%，該轉化麵積占2000年草地總麵積的0.87%。水域和未利用地轉化量較少，分別為0.07×104km2和0.05×104km2，占轉化總麵積的5.07%和314%，建設用地轉化麵積最少，占轉化總麵積的0.57%，轉化麵積為0.008×104km2。
表442000—2005年長江經濟帶土地類型轉移矩陣（單位：104km2）
2000—
2005年耕地林地草地水域建設用地未利用地合計
耕地62.9550.1500.0460.1580.5020.00263.813
林地0.05093.6200.0780.0170.0560.00293.822
草地0.0710.19633.6310.0070.0090.01333.927
水域0.0470.0030.0055.8220.0170.0045.898
建設用地0.0040.0010.0000.0034.8380.0004.847
未利用地0.0010.0010.0050.0380.0012.1282.175
合計63.12893.97133.7646.0475.4222.149204.481
耕地主要向建設用地轉化，被建設用地占用的耕地麵積為0.50×104km2，占耕地總轉化麵積的58.51%；林地主要向草地轉化，轉化的麵積為0.08×104km2，被草地占用的林地麵積占林地轉化總麵積的38.61%；草地主要向林地轉化，轉化的麵積為0.20×104km2，林地占用草地的麵積占草地總轉化麵積的66.22%；水域主要轉化為耕地，轉化麵積為0.05×104km2，耕地占用水域麵積占水域總轉化麵積的61.84%；建設用地主要轉化為耕地和水域，轉化的麵積分別占建設用地總轉化麵積的44.44%和33.33%，但是建設用地轉化的耕地和水域的麵積僅僅隻有0.004×104km2和0.003×104km2；未利用地主要轉化為水域，轉化的麵積為0.038×104km2，水域占用未利用地麵積占未利用地轉化總麵積的80.85%。
2005—2010年土地轉化的麵積明顯增加，共有6.31×104km2發生轉化，占總麵積的3.08%。耕地、林地、草地是發生轉化的主要地類，轉化的麵積分別占總轉化麵積的34.76%、21.23%和34.47%，耕地、林地、草地轉化的麵積分別為2.19×104km2，1.34×104km2和2.17×104km2，轉移麵積分別占2005年耕地、林地、草地總麵積的3.47%，1.43%和6.44%。
表452005—2010年長江經濟帶土地類型轉移矩陣（單位：104km2）
2005—2010年耕地林地草地水域建設用地未利用地合計
耕地60.9360.5360.2660.2641.1120.01463.128
林地0.49392.6310.5910.0620.1690.02493.971
草地0.3621.50231.5900.0720.0530.18633.764
水域0.1190.0200.0135.8200.0480.0266.047
建設用地0.0750.0190.0090.0395.2760.0055.422
未利用地0.0050.0140.1790.0280.0021.9212.149
合計61.98994.72332.6486.2856.6602.175204.480
在這一時期的土地轉化中，耕地仍然主要轉化為建設用地，轉化麵積為1.11×104km2，建設用地占用耕地麵積占耕地總轉化麵積的比例是5073%；林地主要轉化為草地和耕地，轉化麵積分別為0.59×104km2和049×104km2，分別占林地總轉化麵積的44.10%和36.79%；草地轉化主要以林地為主導，轉化的麵積為1.502×104km2，被林地占用的草地麵積占草地轉化總麵積的69.09%；水域和建設用地主要向耕地轉化，分別占其轉化總麵積的52.42%和51.37%，轉化的麵積分別為0.119×104km2和0.075×104km2；未利用地主要轉化為草地，轉化麵積為0.179×104km2。被草地占用的未利用地麵積占未利用地轉出總麵積的78.51%。
圖452005—2010年不同地類轉移麵積占其地類總麵積比例
圖462005—2010年各地類轉移麵積占總轉移土地麵積比例
2010—2015年土地發生轉化的麵積迅速增加至16.70×104km2，轉化麵積占土地總麵積的8.17%，耕地和林地是主要發生轉化的地類，發生轉化的麵積分別占總轉化麵積的38.76%和33.20%，轉化的麵積分別為6.47×104km2和5.55×104km2，轉化麵積分別占2010年耕地和林地總麵積的1044%和5.86%。草地發生轉化的麵積為2.62×104km2，占轉化總麵積的15.69%，占2010年草地總麵積的8.03%。水域、建設用地和未利用地的轉化麵積共有2.06×104km2，其中水域發生轉化的麵積為0.76×104km2，占總轉化麵積的4.56%，但是發生轉化的水域占2010年水域麵積的11.89%。建設用地轉化麵積為1.05×104km2，占轉化總麵積的6.29%，占2010年建設用地總麵積的15.78%。
2010—2015年土地發生轉化的地類中，耕地主要向林地和建設用地轉化，轉化的麵積分別為3.53×104km2和1.72×104km2，被林地和建設用地占用的耕地麵積分別占耕地總轉化麵積的54.53%和26.51%。林地主要向耕地轉化，轉化的麵積為3.51×104km2，占林地轉化麵積的63.25%。草地向林地和耕地轉化，轉化的麵積分別為1.43×104km2和0.87×104km2，被林地和耕地占用的草地麵積分別占草地轉化總麵積的54.51%和33.31%。水域和建設用地主要向耕地轉化，轉化的麵積為0.38×104km2和0.87×104km2，被耕地占用的水域和建設用地麵積分別占水域和建設用地轉化總麵積的49.42%和82.56%。未利用地主要向草地轉化，轉化的麵積為0.19×104km2，占未利用地總轉化麵積的74.03%。
表462010—2015年長江經濟帶土地類型轉移矩陣（單位：104km2）
2010—2015年耕地林地草地水域建設用地未利用地合計
耕地55.5093.5300.7980.4201.7160.00861.982
林地3.50789.1471.5090.1690.3390.02094.692
草地0.8731.42930.0150.1030.0980.11932.636
水域0.3760.1250.0905.6370.1130.0576.398
建設用地0.8680.1000.0230.0595.6090.0016.660
未利用地0.0120.0190.1850.0300.0031.9242.174
合計61.14594.35132.6216.4177.8782.130204.542
圖472010—2015年不同地類轉移麵積占其地類總麵積比例
圖482010—2015年各地類轉移麵積占總轉移土地麵積比例
長江經濟帶近35年的土地利用轉化總體表現為逐漸加強的趨勢，尤其是2005年以後，土地利用類型轉化較為頻繁，轉移的麵積增加迅速，特別是2010—2015年的土地轉移麵積比往年都高，土地類型主要是耕地轉化為林地和建設用地，而林地、水域、建設用地均向耕地的方向轉變。
第二節長江經濟帶城鎮用地空間擴張
城鎮化是重大戰略空間發展的助推器。長江經濟帶建設與發展的過程，也是城鎮空間擴張的過程。長江經濟帶，與“一帶一路”、“京津冀協同發展”並稱為中國“三大戰略”，是我國國土開發和經濟布局“T”字形戰略的一級重點經濟帶，發展潛力巨大陸大道.建設經濟帶是經濟發展布局的最佳選擇[J].地理科學,2014,34(7):769772.。本節以國家發展“三大戰略”區域之一——長江經濟帶為研究區域，基於長時間序列DMSP\/OLS夜間穩定燈光數據，采用閾值法精確提取1993—2013年長江經濟帶5個時間截麵（分別為1993年、1998年、2003年、2008年、2013年），綜合運用數理模型和空間分析方法，分析和探討長江經濟帶城鎮建設用地擴張的時空格局演化及驅動機製王丹陽，紀學朋，黃賢金.20世紀90年代以來長江經濟帶城鎮建設用地時空格局演變分析[J].現代城市研究，2018（4）：3036.，以期為長江經濟帶城鎮布局的調整和優化、區域可持續發展提供科學依據和決策參考。
一、長江經濟帶城鎮用地數據來源
（一） 基於燈光數據的長江經濟帶城鎮用地提取
本節用到的夜間燈光數據為第四版DMSP\/OLS夜間穩定燈光數據，該數據包括了來自城市、鄉鎮及其他的持久性光源，並去除了火災等短暫性光源，空間分辨率30弧秒，DN值範圍0～63楊眉,王世新,周藝,等.DMSP\/OLS夜間燈光數據應用研究綜述[J].遙感技術與應用,2011,26(1):471.王鶴饒,鄭新奇,袁濤.DMSP\/OLS數據應用研究綜述[J].地理科學進展,2012,31(1):1119.。為了提高長時間序列DMSP\/OLS數據的連續性和可比性，參考LiuLiu Z, He C, Zhang Q, et al. Extracting the dynamics of urban expansion in China using DMSPOLS nighttime light data from 1992 to 2008 [J]. Landscape and Urban Planning, 2012, 106(1): 6272.提出的處理方法，對中國區域的夜間穩定燈光影像進行相對輻射校正、年內合成訂正和年際序列訂正等處理，並通過掩膜得到處理後的長江經濟帶夜間燈光影像。
這裏以統計數據中城鎮建設用地為“真實”數據，通過對長江經濟帶燈光影像閾值的不斷設定，獲得與“真實”建設用地麵積最為接近的閾值，分別提取1993—2013年5個時間截麵的長江經濟帶城鎮建設用地數據，城鎮建設用地提取結果如圖49所示。
圖49長江經濟帶範圍及城鎮建設用地提取結果
（二） 社會經濟類數據來源
社會經濟數據主要來源於中國國家統計局公布的《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》等統計數據；基礎地理數據來自國家基礎地理信息中心發布的1∶400萬中國國家矢量數據集。
二、長江經濟帶城鎮用地擴張及其機製模型構建
（一） 擴張速度
城鎮用地擴展速度Mue指的是城鎮擴展的各時間段內城鎮擴展麵積的年均增長速率，用來表征各時間段的城鎮用地擴展數量的規模和趨勢車前進,段學軍,郭垚,等.長江三角洲地區城鎮空間擴展特征及機製[J].地理學報,2011,66(4):446456.，公式如下：
Mue=ΔUiΔt×ULAi(41)
式中：ΔUi為某一時間段城鎮用地擴展數量；Δt為某一時間段的跨度；ULAi為某一時間段前期研究單元城鎮用地總麵積。
（二） 重心轉移指數
本節采用重心轉移指數來表征城鎮建設用地擴展的方向和強度，識別長江經濟帶區域內部城鎮擴展的趨向，主要通過計算各個時期城鎮建設用地的重心坐標以及轉移距離和方向姚玉龍,劉普幸,陳麗麗,等.近30年來合肥市城市擴展遙感分析[J].經濟地理,2013，33（09）:6572.。
重心轉移坐標：
Xt=∑ni=1xifi\/∑ni=1fi(42)
Yt=∑ni=1yifi\/∑ni=1fi(43)
式中：Xt和Yt表示第t時間城鎮用地的幾何重心坐標；xi和yi表示第i塊城鎮用地斑塊的幾何中心；fi表示第i塊城鎮用地的麵積。
重心轉移距離：
XY=（Xt1-Xt2）2+（Yt1-Yt2）2(44)
式中：（Xt1,Yt1）和（Xt2，Yt2）分別代表前一時期與後一時期的城鎮用地重心坐標。
（三） 標準差橢圓
標準差橢圓是分析點數據集空間分布模式的一種常用方法，可以概括地理要素的空間特征，如中心趨勢、離散和方向趨勢張珣,鍾耳順,張小虎,等.2004—2008年北京城區商業網點空間分布與集聚特征[J].地理科學進展,2013,32(8):12071215.。本節采用標準差橢圓表征長江經濟帶城鎮建設用地曆年來的空間格局及演變過程。
（四） 建設用地擴張機製模型
在對城鎮建設用地擴張的驅動機製研究中，驅動力主要包括四類：一是地理因素，包括海拔、氣溫、坡度等；二是經濟因素，包括經濟發展水平、產業結構、固定資產投資等；三是社會要素，包括人口數量、城市化率、工業化發展水平等；四是政府因素，包括城市發展方針、土地利用政策、城市規劃等。
本研究以省級行政區為研究單位，分別提取長江經濟帶11個省市的城市建設用地麵積，並以各省市城市建設用地麵積（Construction）為因變量Y，選取各省市的年末常住人口（POP）、人均國民生產總值（GDP）、產業結構（Industry）、固定資產投資（Investment）、公路裏程（Road）為自變量X1、X2、X3、X4、X5，構建長江經濟帶城市建設用地空間擴張的驅動機製分析模型：
UC=a0+a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5(45)
為了能夠衡量各驅動因子對城市建設用地擴張的作用力大小，研究采取標準回歸係數以便進行橫向比較，最終構建了5個時段的驅動因子回歸分析模型。將研究時段劃分為：總階段（1993—2013年）及階段Ⅰ（1993—1998年）、階段Ⅱ（1998—2003年）、階段Ⅲ（2003—2008年）、階段Ⅳ（2008—2013年）。回歸模型中的R2分別為0.967、0.881、0.880、0.932和0.847，說明方程擬合優度較好，F統計量分別為29.757、7.418、7.333、13.727和5.545，均通過5%顯著性水平檢驗。
三、城鎮建設用地時空格局演變
（一） 城鎮擴張數量
1993—2013年，長江經濟帶城鎮建設用地麵積總體呈現不斷擴張的態勢，由1993年的5368.50km2增加到2013年的19874.91km2，增加了14506.41km2，年均增加725.32km2。從不同時間階段上看，如表47所示，1993—2013年4個時間階段城鎮建設用地增量分別為2643.8km2、3791.06km2、3986.42km2、4085.13km2，增量呈增加趨勢，並逐漸趨於穩定。長江經濟帶不同省市、不同時間階段城鎮建設用地增量差異較大。1993—1998年，上海城鎮建設用地麵積增量最大，高達707.91km2，中部地區的湖北、安徽緊隨其後，貴州增量最小，僅為47.2km2。1998—2003年，以江蘇、浙江及上海為代表的長三角城市群迅速崛起，城鎮建設用地麵積保持較高增量，其中江蘇增量高達991.44km2，浙江、上海分列二、三位，均超過700km2。2003—2008年，江蘇、上海及浙江城鎮建設用地持續保持較高增量，同時，長江中遊城市群的湖北、江西、湖南城鎮建設用地擴張開始加速，雲南也在這一時期出現城鎮建設用地的躍增。2008—2013年，江蘇城鎮建設用地增量仍然位居長江經濟帶之首，上海、浙江增量下降明顯，而以成都、重慶為核心的成渝城市群，以及以湖北為代表的長江中遊城市群則表現出快速的城鎮建設用地擴張過程。
（二） 城鎮擴張速度
在計算城鎮擴張速度的基礎上，取單個空間單元的擴張速度與區域城市用地擴張速度的比值作為擴張差異指數,用以分析城市用地空間擴張的區域差異與熱點區域。按照城鎮擴張差異指數，本節將長江經濟帶省市劃分為高速擴張（>2.0）、快速擴張（1.2~2.0）、中速擴張（0.8~1.2）、低速擴張（0.4~0.8）、緩慢擴張（<0.4）五大類型呂可文,苗長虹,安乾.河南省建設用地擴張及其驅動力分析[J].地理與地理信息科學,2012,28(4):7378.，其中高速、快速擴張是指擴張速度高於區域總體擴張水平，中速擴張是指與區域總體擴張水平基本持平，低速、緩慢擴張是指低於區域總體擴張水平。1993—1998年，上海和重慶屬於高速擴張，雲南、安徽和江西快速擴張，湖北中速擴張，四川、貴州、湖南和江蘇低速擴張，而浙江緩慢擴張。1998—2003年，高速擴張的有上海和浙江，快速擴張的有貴州和江蘇，安徽、四川和重慶為中速擴張，低速擴張的包括雲南、湖南和江西，湖北則為緩慢擴張。2003—2008年，雲南城鎮建設用地高速擴增，重慶和江蘇則以長江經濟帶整體1.2~2.0倍的速度快速擴增，湖南、江西、浙江三省擴張速度則與總體保持一致。2008—2013年，長江經濟帶13省市城鎮建設用地擴張進入平穩期，較上個階段，雲南增速急劇降低，為緩慢擴張，湖南和浙江為低速擴張，貴州、江西、湖北、安徽、江蘇5省則與整體持平，四川和重慶則以略高於整體的速度繼續擴張。
表471993—2013年長江經濟帶城鎮建設用地增量與增速
區域
1993—1998年1998—2003年2003—2008年2008—2013年
增量
（km2)增速增量
（km2)增速增量
（km2)增速增量
（km2)增速
長江經濟帶2643.80—3791.06—3986.42—4085.13—
上海707.913.52708.151.34604.520.98486.480.77
江蘇230.500.53991.441.88888.171.25882.781.14
浙江76.530.24751.582.20550.691.11388.050.74
安徽304.161.30335.520.91261.880.70387.091.09
江西205.531.50138.110.60227.131.08237.951.08
湖北411.620.87-35.70-0.06284.200.63443.761.06
湖南138.280.49189.570.56321.921.06220.080.69
重慶156.652.30138.480.99260.421.78226.501.26
四川248.470.80341.050.82160.970.39621.481.74
貴州47.200.48141.351.2287.230.67126.331.03
雲南116.951.3391.510.66339.292.6064.630.34
（三） 重心轉移分析
如圖410所示，1993—1998年，建設用地重心向西南方向偏移，從1993年重心所在的安徽省安慶市大觀區偏移至湖北省黃岡市武穴市，偏移距離達96.83km，在一定程度上反映了這個階段長江經濟帶西南部城市建設用地擴增速度更快。1998—2003年，建設用地重心又反向偏移，但偏移距離較小，為46km左右，重心位置大約在湖北省黃岡市黃梅縣，在此階段東部城市建設用地的擴增速度又開始快於西部城市。2003—2008年，建設用地的重心主要是在緯度上發生偏移，偏移距離有17.17km，重心位置大約在安徽省安慶市宿鬆縣。2008—2013年，此階段的偏移方向又和第一階段一致，向西南方向偏移，直到湖北省鹹寧市赤壁市，偏移距離達到235.53km。1993—2013年這一段時期內，長江經濟帶建設用地的重心整體上是向西南方向偏移，盡管在緯度和經度方向上往複波動，但是西南方向上的偏移量更大，這反映出長江經濟帶城市建設用地擴增在空間上以西部城市為主，呈現出向西移動的空間演進特征。
圖4101993—2013年長江經濟帶城鎮建設用地重心轉移軌跡
（四） 標準差橢圓分析
如圖411所示，1993年，長江經濟帶城鎮建設用地標準差橢圓長軸972974.8m，短軸323476.6m，橢圓麵積988583km2。
1998年，長江經濟帶城鎮建設用地標準差橢圓長軸減少到946153.2m，短軸增加到339956m，橢圓麵積1010330km2；1993—1998年，橢圓方位角逆時針旋轉了82.02°，表明在此階段，成渝城市群城鎮建設用地擴展在東北—西南方向收斂，在西北—東南方向發散。2003年，長江經濟帶城鎮建設用地標準差橢圓長軸增加到971810.4m，短軸縮短到2799.1m，橢圓麵積1029143km2；1998—2003年，橢圓方位角順時針旋轉了66.44°，說明在此階段內，成渝城市群城市增長在長軸方向即東北—西南方向上有所發散，而在短軸方向即西北—東南方向上有所收斂。
2008年，長江經濟帶城鎮建設用地標準差橢圓長軸減少到968917.7m，短軸增加到340191.5m，橢圓麵積1029143km2；2003年到2008年，橢圓方位角順時針旋轉了16.86°，說明在此階段內，成渝城市群城市增長在長軸方向即東北—西南方向上又開始收斂，而在短軸方向即西北—東南方向上有所發散。
2013年，長江經濟帶建設用地空間所確定的標準差橢圓的長軸增加到983847.1m，短軸增加到345493.6m，橢圓麵積1067687km2；2008年到2013年，橢圓方位角順時針旋轉了77.92°，說明在此階段內，成渝城市群城市增長在長軸方向即東北—西南方向上有所發散，而在短軸方向即西北—東南方向上有所收縮。1993—2013年整個期間，長江經濟帶城市建設用地擴張在長軸方向即東北—西南方向上發散，而在短軸方向即西北—東南方向上有所收縮，城市體係沿短軸方向的擴張更為明顯，整個城市體係的空間分布方向（長軸方向）發生逆時針旋轉。
圖4111993—2013年長江經濟帶城鎮建設用地標準差橢圓
橢圓麵積從1993年的988583km2增加到2013年的1067687km2，反映出近20年長江經濟帶城市建設用地空間展布的範圍有所增加，城市建設用地分布密集程度呈現下降趨勢。帶來這種發散的原因主要是長江經濟帶內的西北方向的城市發展相對更穩健，在此階段其橢圓麵積的增長較快。
四、城市建設用地擴張的驅動機製
（一） 回歸結果分析
從表48計算結果來看，1993—2013年，年末常住人口、人均國民生產總值、產業結構、固定資產投資、公路裏程5種驅動因素對長江經濟帶城市建設用地擴張均具有明顯的推動作用。從回歸係數來看，固定資產投資是促進城市建設用地擴張最主要的原因，回歸係數為0.696；其次則是公路裏程，表明基礎設施投資建設在長江經濟帶城市建設用地擴張過程中發揮了重要作用，影響係數為0.378；產業結構對建設用地擴張同樣起到重要推動作用，產業結構每提升1%，城市建成區麵積則相應擴張0.348%；城市人口規模和經濟發展水平等外部宏觀因素對城市建設用地擴張影響程度最小，相關係數分別為0.305和0.220。總體來看，固定資產投資、公路裏程和產業結構對長江經濟帶城市建設用地擴張影響較大，城市人口規模和經濟發展水平對城市建設用地擴張影響相對較小。
表48長江經濟帶城市建設用地擴張驅動因子的回歸分析
階段回歸模型R2Fp值
總階段Y=0.305X1+0.220X2+0.348X3+0.696X4+0.378X50.96729.7570.001
階段ⅠY1=0.385X1+0.165X2+0.627X3+0.568X4+0.367X50.8817.4180.023
階段ⅡY2=0.051X1+0.564X2+0.036X3+0.583X4+0.119X50.8807.3330.024
階段ⅢY3=0.034X1+0.377X2+0.219X3+0.632X4-0.291X50.93213.7270.006
階段ⅣY4=0.386X1+0.621X2+0.534X3+0.386X4+0.386X50.8475.5450.042
從階段Ⅰ、階段Ⅱ、階段Ⅲ和階段Ⅳ演變進程來看，階段Ⅰ（1993—1998年）， 處於改革開放中期階段，產業結構（0.627）、固定投資（0.568）、城市人口（０.385)、公路裏程（0.367）和經濟發展（0.165)對城市建設用地擴張的影響程度依次遞減。其中，產業結構回歸係數最大，說明改革開放初中期長江經濟帶城市建設用地擴張仍然處於產業結構影響主導階段。階段Ⅱ（1998—2003年），處於計劃經濟向市場經濟轉型加速期，固定資產（0.583）取代產業結構成為影響城市建設用地擴展的最重要動力因子，經濟發展（0.564）對城市建設用地擴張的影響相比階段Ⅰ大幅提升，而城市人口規模（0.051）、產業結構（0.036）和公路裏程（0.119）的影響相比階段Ⅰ則明顯衰退。階段Ⅲ（2003—2008年），處於我國快速騰飛發展階段，社會固定資產投資（0.632）仍然為主導驅動因素，經濟發展（0.377）、產業結構（0.219）和城市人口（0.034）對長江經濟帶城市建設用地擴張的影響有不同程度的減弱。階段Ⅳ（2008—2013年），經曆金融危機後，政府采取一係列措施刺激經濟發展，相應地經濟發展水平（0.621）在此階段成為突出的驅動要素，加快了城市建設用地的擴張。城市人口、產業結構和公路裏程對城市建設用地擴張的影響較前一階段有了明顯的增強趨勢。
（二） 驅動機製分析
城市人口數量的增加刺激了城市建設用地的需求量。人口對城市用地的需求，主要用於滿足人們生存、發展和休閑等需求呂可文,苗長虹,安乾.河南省建設用地擴張及其驅動力分析[J].地理與地理信息科學,2012,28(4):7378.。城市人口除自然增長外，還有大量的遷徙人口，增加了對居住、商業和基礎設施等用地的需求，引起了城市的向外擴張。
由城市經濟基礎理論可知，人均GDP的提高，也意味著消費能力的提升，利於改善其居住條件、出行條件，增加其娛樂活動，進而刺激對居住、交通以及娛樂設施等建設用地的需求。
城市發展的方向及產業結構的變遷與土地的利用有密切的聯係王德起,侯聖銀.基於引力模型的京津冀城市群土地利用強度研究[J].土地經濟研究,2016(2).。第二產業和第三產業是城市產業的主要形式，其產值的變化從整體上能反映城市發展的階段趙可,張安錄.城市建設用地擴張驅動力實證研究——基於遼寧省14市市轄區數據[J].資源科學,2013,35(5):928934.；隨著城市經濟水平的提高，第一產業產值和就業人口在總產值以及總就業人口中占比會大幅度下降，第二產業、第三產業產值及就業人口則會呈上升趨勢。當經濟水平達到發達階段，第三產業產值及就業人口數量將大於第二產業和第一產業的相關指標，基於城市建設用地擴張的視角，產業結構調整，是投入要素如勞動、土地等從第二產業向第三產業流動的過程。
城市固定資產的投入，必然會增加大量基礎設施和公共設施，如高速公路和軌道交通等大型交通基礎設施項目的投資，改善了城市各類設施的可達性，使得建設用地規模大幅度增加曹銀貴,周偉,喬陸印,等.青海省2000—2008年間城鎮建設用地變化及驅動力分析[J].幹旱區資源與環境,2013,27(1):4046.。投資通過驅動經濟增長，帶動區域就業，促進基礎設施建設等推動區域經濟發展。投資引發的區域經濟格局差異在一定程度上影響了城鎮空間的集聚與擴散。部分地區自身發展缺乏動力，城鎮建設用地發展尤其需要外力的推動，投資對我國部分地區城鎮集聚水平有著重要作用。
以公路裏程為指標因子來衡量其所代表的交通運輸對城市建設用地的驅動影響。由於交通是城市社會經濟生產力係統的脈絡和神經，交通線網所到之地，這些土地就成為社會生產力係統的有機組成部分，土地中所蘊藏的各種自然力也會隨之轉化為社會經濟力，土地的使用價值因交通而迸發出來，因此交通運輸結構、經由、走向等也會影響城市建設用地的布局、開發以及蔓延格局。
第三節長江經濟帶特大城市建設用地擴張及比較
改革開放以來，隨著工業化和城鎮化進程的加快，經濟社會迅速發展的同時，也推動了城市建設用地的快速擴張。本節對上海、武漢、重慶和南京四個城市的建設用地擴張狀況進行分析。
一、上海市城市建設用地擴展特征
1. 建設用地擴展時空過程與格局
利用1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年土地利用數據，分析上海市城市建設用地擴張時空演變格局及特征。1980—2015年，上海市城市用地規模擴展迅速，建設用地麵積由1980年的342.52km2增加到2015年的1440.34km2，增長了3.21倍。從空間擴展來看，城市建設用地在各個方向上均有擴展，但其擴展具有一定的集中集聚特征，新增用地沿著原有建成區集中向東部、西部和西南方向擴展。總體上，建設用地主要呈現在中部地區的黃浦江兩岸集中分布，而在南部和北部地區分散分布的空間格局。
表49上海市1980—2015年城市建設用地擴展規模與速度
時段
（年）擴展麵積
（km2）年均擴展規模
（km2）年均擴展速度
指數（%）擴展特征
1980—1990270.7427.077.90高速擴展
1990—1995216.5843.327.06高速擴展
1995—200059.0711.811.42緩慢擴展
2000—2005228.7345.755.15高速擴展
2005—2010252.9650.594.53快速擴展
2010—201569.7513.951.02緩慢擴展
從表49和圖412可知，上海市城市建設用地擴展總體上呈現高速擴展向快速擴展和緩慢擴展轉變的階段性特征。20世紀80年代初期到90年代中期，城市建設用地高速擴展，進入90年代中後期，擴展速度出現回落；到2000年後，建設用地擴張進入新的高速擴張周期，到2010年以後，建設用地擴張不斷放緩並逐步趨於穩定。不同時期城市建設用地擴張特征如下：
圖412上海市1980—2015年建設用地擴張
（1） 1980—1990年，上海市城市建設用地處於高速擴展階段。十年間，城市建設用地麵積擴展了270.74km2，年均擴展規模為27.07km2，年均擴展速度達7.90%。新增城市用地主要沿著原有城市建成區逐漸向西南、北部和東部擴展，集中分布在黃浦江以西的長寧、徐彙、普陀、閔行、楊浦等區的外圍地區，黃浦江以東分布較少。1978年，中國實行改革開放，80年代進一步擴大對外開放範圍，上海作為沿海對外開放城市，先後成立了閔行、虹橋和漕河涇經濟技術開發區。開發區的建設推動了中心城區的人口和產業向城市外圍地區轉移，同時加劇了城市邊緣區的大量非農用地向建設用地轉變，推動了建設用地的快速擴張。
（2） 1990—1995年，上海市城市建設用地仍處於高速擴展階段。五年間建設用地麵積擴展了216.58km2，年均擴展43.32km2，是上一階段的1.60倍，用地擴展速度為7.06%。城市建設用地主要向東部的浦東新區、南部的閔行區和北部的寶山區擴展。這一時期建設用地高速擴展的原因，一方麵，世界產業轉移，中國積極參與全球經濟分工並承接產業轉移，中國城鎮化發展獲得了重要動力，促進了城鎮化的快速發展。另一方麵，1990年，國家實施上海浦東開發開放戰略，國務院於1992年批準設立浦東新區，浦東新區的開發促進了大規模的基礎設施建設，並形成了陸家嘴、外高橋、金橋、張江等重點開發區，吸引了大量外商投資和承接產業轉移。此外，上海市1987年建立了土地有償使用製度，到20世紀90年代，逐漸形成了政府規範土地一級市場、放開土地二級市場的“資金空轉，批租實轉，成片開發”的開發模式，使大量資金投入城市，促進了城市的大規模建設。這一時期，在浦東新區開發開放戰略支持下，上海市經濟社會進入快速發展階段，1992—1995年經濟增速保持在14%～15%，經濟社會發展對用地需求加大，同時，新區開發吸引了大規模的人口和產業向城市中心外圍遷移，加劇了城市邊緣地區土地利用轉化，促進了建設用地快速擴張。
（3） 1995—2000年，上海市城市建設用地增長速度放緩，進入緩慢擴展階段。這一時期，城市建設用地擴張較為緩慢，用地麵積僅擴展了59.07km2，僅為上一階段的27.27%，城市建設用地擴展速度迅速降低，僅為1.42%，遠低於上一階段。該時期，新增用地主要向東部的浦東新區和西南的鬆江區擴展，以跳躍式擴展為主。由於受1997年亞洲金融危機影響，上海市外資投資規模明顯減少，1998年上海實際利用外資金額比上年減少了24.34%；同時，經濟發展速度有所放緩，1998年和1999年，經濟增長率分別為10.3%和10.4%，與1993年處於經濟高速增長時期的15.1%相比，降低了近5%。經濟發展速度放緩，對城市建設用地的需求有所減少，城市擴張相對較為緩慢。
（4） 2000—2010年，上海市城市建設用地增長進入新的擴張周期，處於高速擴展階段。2000—2005年，城市建設用地麵積增加了228.73km2，年均增加麵積高達45.75km2，是上一階段的3.87倍，城市建設用地擴展速度為5.15%，遠快於上一階段。2005—2010年，城市建設用地年均增長麵積達5059km2，建設用地數量上仍保持大規模擴展態勢，但與前一階段相比，用地擴展速度有所放緩。其原因是受2008年金融危機影響，上海市經濟發展速度回落至10%以內，2008年和2009年，經濟增速僅為9.7%和8.2%。2000年以來，為了進一步緩解中心城區人口高度集聚以及產業發展的不協調，從而帶來了住房緊缺、交通擁堵、環境質量下降等問題，上海市建立城市副中心，繼續將人口向郊區疏散。《上海市城市總體規劃（1999—2020年）》要求按照城鄉一體、協調發展的方針，以中心城為主體，形成“多軸、多層、多核”的市域空間布局結構，並確定了徐家彙、五角場、真如和花木等四個副中心。在城市規劃引導下，上海市建設用地大規模向城市外圍區擴展，並逐漸形成了多核發展模式Zhang H, Zhou L, Chen M， et al. Land use dynamics of the fastgrowing Shanghai Metropolis, China (19792008） and its implications for land use and urban planning policy [J]. Sensors, 2011, 11(2): 17941809.。建設用地主要圍繞滬寧發展軸、滬杭發展軸、濱江沿海發展軸擴張，增加用地除在中心城區邊緣的浦東、閔行、鬆江、嘉定等區大規模擴展外，進一步向距離中心城區較遠的青浦、奉賢、金山、崇明等區域擴展。這一時期，中心城區周邊新增用地以緊湊式擴展為主，而外圍區新增建設用地以跳躍式擴展為主。
（5） 2010—2015年，上海市城市建設用地增長進入緩慢擴展期。城市建設用地經過10年的高速擴展後，建設用地增長規模和增長速度均呈現回落態勢。2010—2015年，城市建設用地擴展規模為69.75km2，年均增加麵積為13.95km2，較2005—2010年下降近73%，城市建設用地擴展速度僅為1.02%，較前一階段明顯降低。新增用地主要分布在浦東、青浦、嘉定和寶山區等區內，主要沿著已有城市建設用地逐漸向邊緣區擴展。這一時期的建設用地緩慢增加，一方麵與經濟發展進入新常態密切相關，2010—2015年，經濟增速由2010年的10.3%逐漸降至2012年的7.5%，至2015年，經濟增速進一步降至6.9%，經濟增長回落對建設用地的需求有所降低。另一方麵，1980—2010年經過30年的快速擴張，2010年上海土地開發強度高達34.68%，受土地資源緊約束影響，可進一步開發建設空間受限，土地利用更加傾向於節約集約利用。2014年，上海市對未來土地利用提出了“五量調控”管理思路，即“總量鎖定、增量遞減、存量優化、流量增效、質量提高”，將2020年規劃建設用地規模3226km2作為未來建設用地的“終結規模”，未來建設用地更加注重提高節約集約用地水平。未來時期內，上海市城市建設用地將進入低速擴展時期，城市發展由外延擴張向內涵發展轉變。
2. 建設用地擴展模式與類型
利用公式計算出上海市城市建設用地景觀擴張指數值，參照劉小平等劉小平，黎夏，陳逸敏，等.景觀擴張指數及其在城市擴展分析中的應用[J].地理學報，2009，64（12）：14301438.研究，根據景觀擴張指數的分布規律，劃分城市擴張類型：當0≤LEI＜5時，城市用地斑塊屬於飛地式擴張；當5≤LEI≤50時，城市用地斑塊屬於邊緣式擴張；當50＜LEI≤100時，城市用地斑塊屬於填充式擴張。根據上海市城市建設用地擴張指數值，將1980—2015年不同時段的城市建設用地新增景觀圖斑按擴張類型劃分，作出不同時段的建設用地擴張類型空間分布圖（圖413）。從圖中可知，1980—2015年城市用地增長迅速，但不同時段內，城市用地空間擴張模式存在差異。
1980—1990年，城市用地以邊緣式擴張模式占主導地位，邊緣式擴張麵積所占新增用地總麵積的比重高達73.12%，填充式和飛地式擴張模式所占比重相對較少，其占新增用地的比重僅分別為19.30%和7.59%。以邊緣式擴張的用地主要沿中心城區內的建成區邊緣向東部、西部和南部方向擴展，東部集中分布在浦東新區的陸家嘴—花木、周家渡—六裏片區，西部和南部主要沿交通線進行擴展，集中分布在滬寧、滬杭沿線地區。在中心城區以北和寶山區建成區相鄰地帶以填充式的模式進行擴展。飛地式的模式擴展主要分布在距離中心城區較遠的遠郊地區，且以零星分布為主。該時期內，城市用地以外延式擴張為主。
圖413上海市1980—2015年不同時段建設用地擴張類型
圖413上海市1980—2015年不同時段建設用地擴張類型（續）
1990—1995年，城市建設用地繼續以邊緣式為主進行擴張，但其所占城市擴張總麵積的比重較上一時期減少了13.79%。以該模式擴張的城市用地主要集中分布在浦東新區的外高橋—高橋、慶寧寺—金橋片區，閔行經濟技術開發區和嘉定區的原有建成區邊緣，而其餘地區則分布較為零散。這一時期，城市用地以填充式擴張的規模較上一時期增加了18.52%，其占比達到37.82%，主要在緊鄰中心城區地區以填充式的模式進行擴展。城市用地以飛地式擴張甚少，占比僅為2.86%，零星分布在寶山、浦東、嘉定、青浦和崇明等地區。該時期內，城市用地持續快速增加，但城市用地擴展由原來的邊緣式擴展占主導向中心城區以填充式擴張為主，城市邊緣地區以邊緣式擴張為主相結合的模式轉變，主城區與邊緣地區連片發展。
1995—2000年，城市用地景觀增加規模較上一時段大幅度減小。城市用地擴張模式仍以邊緣式擴張為主，以該模式擴展的用地集中分布在東部的浦東新區機場、慶寧寺—金橋和西南部鬆江區內的滬杭線周邊，在中心城區西部分布也相對較多，但多以零散分布為主。以填充式擴展的用地主要發生在中心城區的邊緣地帶，主要分布在寶山、鬆江、閔行和浦東新區的陸家嘴—花木片區的邊緣地區。以飛地式擴展的用地占比較前期迅速增加，為17.53%，主要分布在奉賢、浦東新區中部、崇明等地區，分布較為零散。
2000—2010年，城市用地大規模增加，城市用地擴展模式和空間格局發生了較大變化。與之前城市新增用地主要緊鄰原有城市建成區邊緣擴展，遠郊地區擴展較少，且零星分布為主的擴展特征相比，這一時期，城市建設用地在沿著中心城區邊緣擴展的同時，也大規模向城市遠郊地區擴展，且分布相對集中。2000—2005年，邊緣式和飛地式的城市擴張模式不斷減少，而填充式的城市擴張模式大幅增加。邊緣式、填充式和飛地式擴張模式的占比分別為53.90%、34.74%和11.36%。邊緣式擴張主要分布在浦東新區中部、浦東機場附近、外高橋片區和南部的閔行經濟技術開發區、奉賢區西北部、鬆江區境內的滬杭線以東地區及中心城區邊緣的西部地區。以填充式擴張的城市用地主要集中分布在閔行、鬆江經濟技術開發區和寶山區，通過填充式發展，中心城區與鬆江經濟技術開發區、滬杭沿線地區形成集中連片發展的趨勢，城市用地向南和向西發展趨勢明顯。2005—2010年，邊緣式的城市用地擴張較前一階段繼續減少，其占比為45.75%，填充式和飛地式擴張模式繼續增加，占比分別為40.96%和13.28%。填充式擴張集中分布在浦東新區西北片區和中心城區以西地區，而邊緣式擴張則集中在寶山、嘉定和金山等地區。飛地式的城市擴張模式分布相對較少。這一階段，城市用地擴展基本與前階段保持一致，繼續向南和向西兩個方向發展。
2010—2015年，城市用地增長趨勢減緩，城市用地擴張以邊緣式和填充式擴張為主，中心城區、城市邊緣和近郊區集中連片發展。填充式擴張用地較上一時期繼續增加，占比增加至43.52%，而飛地式的擴張模式明顯減少，占比降至5.98%。以邊緣式擴張的城市用地主要分布在浦東新區中部、鬆江區北部、青浦區東北和奉賢等地區。以填充式擴展的用地主要分布在浦東新區北部，及嘉定、寶山和青浦等區，通過填充式擴展，中心城區和城市邊緣地區、近郊地區形成集中連片發展。而飛地式擴展的用地主要分布在遠郊地區。這一時期，以填充式擴展的用地占比較之前明顯增加，城市用地以邊緣式和填充式擴張為主。
綜上可知，1980年以來，城市用地擴張模式由1980—2000年的邊緣式擴張占主導發展為2000—2015年的以邊緣式和填充式擴張為主。這反映了城市用地擴展由前期的外延式擴張占主導逐漸向外延式擴張和內部填充為主的發展模式轉變。
二、武漢市城市建設用地擴展特征
1. 建設用地擴展時空過程與格局
研究期內，武漢市城市用地規模擴展迅速，建設用地麵積由1980年的244.20km2增加到2015年的1016.67km2，增長了3.16倍。城市建設用地主要集中分布在長江兩岸，新增用地主要向中心城區的西南、東南和西北方向拓展，城市建設用地受水體分割，破碎化程度較高。
表410武漢市1980—2015年城市建設用地擴展規模與速度
時段
（年）擴展麵積
（km2）年均擴展規模
（km2）年均擴展速度
指數（%）擴展特征
1980—199063.926.392.62中速擴展
1990—199565.4513.094.25快速擴展
1995—200031.086.221.66緩慢擴展
2000—2005124.9925.006.18高速擴展
2005—2010266.7553.3510.07高速擴展
2010—2015220.2944.065.53高速擴展
從表410和圖414可知，武漢市建設用地擴展總體上呈現中速、快速擴張向高速擴張發展的階段性特征。20世紀80年代初期到90年代中期，城市建設用地擴張處於中速擴張和快速擴張階段。2000年以後，建設用地持續加快擴張，進入高速擴張階段。不同時段的城市建設用地擴張特征如下：
（1） 1980—1990年，武漢市城市建設用地擴展較為緩慢。十年間，建設用地擴展了63.92km2，年均擴展麵積為6.39km2，年均擴展速度為2.63%。城市建設用地主要在江漢、漢陽、武昌等中心城區邊緣擴張，新增用地主要沿江漢區北側的京漢鐵路和建設大道等交通線向北縱深腹地、漢陽區漢陽大道以西及武昌區沙湖以西和西北方向擴展，與原有建設用地連片發展，而在外圍區則主要在政府駐地周邊擴展。改革開放初期，武漢作為對外開放口岸和綜合經濟體製改革試點城市，成為長江中遊地區的重要經濟中心，經濟發展取得了一定成就，經濟規模在10年間翻了3.31倍，經濟社會發展在一定程度上推動城市建設用地擴張。但該時期內，由於武漢對外開放重點放在發展對外貿易、提高出口創彙能力上，對外開放處於起步階段，開放程度低，經濟社會發展較為緩慢，對建設用地的需求相對較少，城市建設用地增長相對較為緩慢。
圖414武漢市1980—2015年建設用地擴張
（2） 1990—2000年，城市建設用地由快速擴展轉向緩慢擴張。其中，1990—1995年城市建設用地擴展提速，年均擴展規模為13.09km2，約為前一階段的2倍。進入20世紀90年代後期，城市建設用地年均擴展規模和年均擴展速度下降明顯，分別降至6.22km2和1.66%，城市建設用地擴展進入緩慢增長期。城市建設用地主要向長江以西片區擴展，主城區內新增用地主要集中在發展大道、建設大道與京廣鐵路沿線地區，以及西南部的武漢經濟技術開發區，在開發區內的沌陽、沌口等地形成規模較大的“飛地”組團。長江以東地區城市建設用地擴展規模較少，東湖開發區成為新的增長點開始擴張。90年代以來，我國對外開放迅速由沿海地帶向長江沿江地區推進，武漢等沿江城市對外開放。武漢實施“開放先導”戰略，積極引進投資和進行大規模開發區建設，先後成立了吳家山台商投資區、武漢經濟技術開發區、東湖高新技術產業開發區等，開發區的建設促進了城市建設用地快速擴張。受1997年亞洲金融危機影響，90年代後期城市建設用地擴張速度較初期擴張較為緩慢。
（3） 2000—2015年，武漢市城市建設用地持續加快擴張，進入高速擴張階段。2000—2005年，城市建設用地擴張規模和擴張速度明顯高於前一階段，擴張規模達124.99km2，年均增長速度為25.00km2，為前一階段的4.02倍，擴展速度達6.18%。該時期新增用地主要向中心城區的西北、西南和東南方向擴展，主要分布在東西湖、蔡甸、洪山和江夏、新洲等區，城市建設用地主要在吳家山海峽兩岸科技產業開發園、東湖高新技術產業開發區、武漢經濟技術開發區等各開發區大規模跳躍式擴張，城市用地以工業用地擴張為主。2005—2015年，城市建設用地持續加速擴張，尤其是在2005—2010年，建設用地擴張規模和速度均高於其他時段，城市建設用地年均擴張規模和擴展速度分別高達53.35km2和10.07%。2010—2015年，城市建設用地擴展規模和擴張速度雖然較2005—2010年有所下降，但仍處於較高水平，年均擴張規模和擴展速度分別為44.06km2和5.53%。這一時期，城市建設用地不斷填充中心城區和外圍開發區的空隙，同時在開發區已有建成區邊緣進一步大規模向外擴張，城市建設用地在中心城區和外圍地區逐漸形成集中連片發展的態勢。2000年以來，武漢深入實施“開放先導”戰略，進一步加大招商引資力度，加快開發區建設，經濟社會進入快速發展階段，對建設用地需求較大。尤其是2005年以來，國家實施“中部崛起”戰略，加大對中部地區的基礎設施建設、投資和政策支持力度，武漢作為中部地區的中心城市，吸引了大量的投資和人口集聚，成為中部地區重要的經濟增長極，推動了建設用地快速擴張。2010年以來，經濟進入新常態，經濟發展速度逐漸放緩，經濟增長率由2010年的14.70%下降至2015年的8.90%，建設用地擴展速度也有所回落，但仍處於高速擴展階段。
2. 建設用地擴展模式與類型
1980—1990年，武漢市城市用地主要以邊緣式進行擴張，沿中心城區已有建成區邊緣擴張，集中分布在江漢區北部、武昌區東北、青山區南部和漢陽區中部等地區，外圍各區內則主要沿著區政府駐地已有建成區邊緣擴張；以飛地式擴張的用地較少，在蔡甸區中部和東北、東西湖區東部、江夏區北部等地區形成規模較小的飛地組團；填充式擴張的城市用地甚少，僅在城市中心區有少部分新增用地以填充方式進行擴展。該時期內，邊緣式擴展模式占城市用地擴張麵積的比重達70.24%，飛地式擴張模式占比為21.77%，而填充式擴張模式占比僅為7.98%，邊緣式擴張模式在城市用地擴展中占絕對的主導地位，城市用地以外延式擴張為主。
1990—1995年，武漢市建設用地仍以邊緣式為主進行擴張，但與上一階段相比，邊緣式擴張規模有所減小。邊緣式擴張模式主要集中在長江以北的江漢、江岸及東西湖區接壤片區，東西湖區內吳家山台商投資區，蔡甸區東北靠近長江片區及漢南區內的經濟技術開發區，其餘地區分布較為零散。飛地式擴張類型較上一時期規模明顯減小，主要分布在黃陂區中部和西南地區，及新洲區東北；填充式擴張規模顯著增大，主要分布在中心城區內，對前期城市用地擴展留下的空隙區進行填充。該時期內，邊緣式和飛地式擴張模式占城市擴展的比重出現下降，其比重分別為63.72%和7.34%，分別較上一階段下降了6.52%和14.43%，而填充式擴張模式占比較上一階段增加了20.96%。城市建設用地擴張雖然仍以邊緣式擴張為主，但填充式擴張比重大幅提升，城市擴張逐漸向外延式擴張和內部填充相結合的模式發展。
1995—2000年，飛地式擴張成為武漢市城市建設用地擴展的主要類型，飛地式擴張規模較上一時期大幅增大。飛地式擴張模式主要分布在中心城區外圍地區，在蔡甸區西南角形成大規模的飛地組團，在江夏區內分布較多，但相對較為分散，隨著東湖經濟技術開發區開發建設，江夏區成為城市向南發展的重要拓展區域，建設用地以飛地式較快擴張。此外，飛地式擴張在洪山區、黃陂區亦有分布。邊緣式擴張規模大幅度減小，主要分布在中心城區邊緣地帶和蔡甸區的東北片區。填充式擴張主要發生在中心城區，少部分新增用地以內部填充方式進行擴展，但規模相對較小。該時期，邊緣式、飛地式和填充式三種擴展模式占城市擴展麵積的比重分別為34.47%、50.31%和15.22%，城市擴展模式較前期發生了較大變化，城市用地以飛地式大規模向外圍地區擴展，中心城區邊緣地區擴展相對較為緩慢。
2000—2005年，城市用地發展發生了變化，由上一時期的飛地式擴張為主轉向邊緣式擴張為主。邊緣式擴張類型主要分布在蔡甸、洪山、江漢及新洲等區。在蔡甸區經濟技術開發區西南片區，洪山區東湖高新技術開發區，江夏區內開發區、大橋新區、藏龍島科技園，新洲區西南片區等地區大規模擴展。飛地式擴張模式主要分布在東西湖區東部、江夏區北部及新洲區西南片區，在江夏區北部形成大規模的飛地組團，其餘地區飛地組團規模相對較小。填充式擴張主要發生在主城區邊緣地區，在長江以西地區分布較為零散，而在長江以東的洪山區南部分布較為集中。該時期，邊緣式、飛地式和填充式三種擴展模式占城市擴展麵積的比重分別為53.52%、32.92%和13.56%，飛地式擴張規模大幅度減小，而邊緣式擴張規模大幅增大。這一時期，通過邊緣式和填充式擴張，在長江以西形成中心城區—漢陽—蔡甸開發區集中連片發展區，在長江東南形成中心城區—洪山區—江夏區北部集中連片發展區，城市用地由前期的組團發展向集中連片發展轉變。
2005—2015年，城市用地景觀大規模增加，城市用地擴張仍以邊緣式擴張為主，飛地式擴張較前期有所減少，填充式擴張則出現增加。2005—2010年，邊緣式擴張主要分布在中心城區外圍區，在各個方向均有擴展；2010—2015年，繼續沿著前期新增用地邊緣進一步向外擴張，尤其在蔡甸區中部、江
圖415武漢市1980—2015年不同時段建設用地擴張類型
圖415武漢市1980—2015年不同時段建設用地擴張類型（續）
夏區東北和黃陂區西南擴張較為顯著。飛地式擴張主要集中分布在蔡甸區中部和東南角、江夏區西北靠長江沿岸區，形成規模較大的飛地組團，其餘地區分布較為零散。填充式擴張主要發生在中心城區和外圍區交接地帶，對前期外延式和飛地式擴張留下的空隙進行填充，中心城區和邊緣區、外圍區形成連片發展，城市用地層層向外發展，城市空間形態呈現“攤大餅”式蔓延擴張。該時期內，2005—2010年邊緣式、飛地式和填充式擴張占城市用地擴展麵積的比重分別為51.73%、25.66%和22.61%，至2010—2015年，這一比例分別為58.34%、29.62%和12.03%。
三、重慶市城市建設用地擴展特征
1. 建設用地擴展時空過程與格局
研究期內，重慶市城市用地規模擴展迅速，城市建設用地麵積由1980年的126.79km2增加到2015年的773.44km2，增長了5.10倍。城市建設用地主要集中分布在嘉陵江、長江沿岸和兩江交彙地帶，新增用地主要向渝中半島東北、西南及以西方向拓展，城市建設用地受山體和水體分割，呈現組團式發展。
從圖416可知，重慶市城市建設用地擴展總體上呈現由中低速擴展向快速和高速擴張發展的階段性特征。1980—1995年，城市建設用地擴展處於緩慢擴展階段，1997年重慶市直轄以來，受政策驅動影響，城市建設用地擴展迅速，進入高速擴展階段，且呈現持續加快擴張的態勢。不同時期的城市建設用地擴張特征如下：
圖416重慶市1980—2015年建設用地擴張時空過程
（1） 1980—1990年，重慶市城市建設用地擴展較為緩慢。十年間，城市建設用地擴展了30.71km2，年均擴展規模為3.07km2，擴展速度為2.42%。城市建設用地主要集中分布在嘉陵江和長江交彙地帶，新增建設用地以“西拓”為主，主要向渝中半島西以西和南方向的沙坪壩、大渡口、大楊石等組團擴展，在渝中半島南部的南坪組團也有一定規模的拓展，而半島以北的觀音橋組團拓展規模相對較小；在渝北、北碚等中心城區外圍區則主要沿著政府駐地向周邊擴展。改革開放初期，重慶成為計劃單列市，擁有省級經濟管理權限並辟為外貿口岸，積極進行經濟綜合改革試點，一定程度上促進了重慶市經濟社會的發展，經濟社會的發展增加了對城市用地的需求。但該時期內，由於重慶深處西部內陸，對外開放程度低，經濟社會發展速度較慢，對城市用地需求較少，城市建設用地增長相對較為緩慢。新增建設用地繼續向渝中半島以西及西南方向的沙坪壩、大渡口、大楊石等組團拓展的同時，在渝中半島北部也出現較大規模擴張，半島北部的觀音橋—人和組團繼續向北擴展，而在渝北、北碚區政府駐地附近則擴張規模較小。20世紀90年代初，改革開放進程的逐漸深入，以及城市經濟體製改革的推進，促進了重慶經濟社會的不斷發展，進一步推動了城市建設用地繼續擴張。
（2） 1995—2000年，重慶市城市建設用地增長進入快速擴展階段。城市建設用地擴展了41.67km2，年均擴展速度為4.91%，是上一階段的2.03倍。城市建設用地繼續向渝中半島西部和西南方向擴展的同時，也大規模向渝中半島正北及東北方向擴展，城市發展出現“北移”的態勢，觀音橋組團、人和組團及兩路組團用地擴展迅速。由於受西部中梁山和東部銅鑼山等山體阻隔，建設用地進一步向西擴展空間受限，城市發展方向向北轉移。這一時期，受重慶直轄及政策驅動，重慶市經濟社會發展進入快速發展時期，極大地推動了城市建設用地快速擴張。
（3） 2000—2010年，城市建設用地持續擴張，進入高速擴展階段。這一時期，城市建設用地擴展提速，其中，2000—2005年，擴展規模和年均擴展速度分別為55.33km2和5.23%；2005—2010年，建設用地繼續高速擴張，擴張規模和擴張速度分別高達140.72km2和10.55%。2000年以來，城市建設用地以“北拓”為主的同時，在其他方向上均出現不同規模的擴展。城市建設用地主要沿機場高速、210國道等主要交通幹線大規模向東北方向的觀音橋、人和、唐家沱和空港組團擴展，東南方向的李家沱—魚洞組團和南坪組團也出現一定規模的擴展。與此同時，在中梁山以西西部新城的北碚城區和蔡家組團、沙坪壩區西永組團、九龍坡區西彭組團等亦出現大規模拓展。隨著國家西部大開發政策的實施和推進，重慶市發揮西部地區經濟發展中心的優勢，吸引了大量的投資和產業集聚，成為西部地區重要的經濟增長極，極大地推動了建設用地的高速擴張。
（4） 2010—2015年，城市建設用地持續高速擴張，其擴展規模和速度遠高於其他階段。城市建設用地擴展規模和年均擴展速度分別高達365.82km2和17.95%，為研究期內的城市建設用地擴展最快的一個階段。城市建設用地主要以“北拓”和向西部新城方向擴展為主，“北拓”和“西移”態勢顯著。城市新增用地主要向兩江新區內的水土、悅來、禮嘉、蔡家、空港、魚嘴、龍興等組團大規模擴展，在西部新城方向的西永、西彭等組團繼續向建成區外圍擴展，在東南方向主要向南岸區內的經濟技術開發區及茶園新城、巴南區內的李家沱—魚洞組團等擴展。2010年5月，國務院批準設立重慶兩江新區，新區開發帶動大量基礎設施建設，並吸引了大量的投資和產業集聚，推動城市建設用地高速擴張。
2. 建設用地擴展模式與類型
1980—1990年，重慶市城市用地主要以邊緣式擴張為主，填充式擴張占有一定比重，而飛地式擴張較少，分別占城市用地擴張麵積的60.90%、26.57%和12.17%。新增用地斑塊中，邊緣式擴張類型主要分布在渝中半島西南側的沙坪壩、大渡口、大楊石等組團，城市主要向渝中半島的西南方向迅速發展。填充式擴張類型主要在中心城區建成區內部進行填充，長江沿岸東側分布麵積較大。飛地式擴張類型主要在城市的南北向分布，在沙坪壩和九龍坡組團外圍有少量分布，在北碚區和渝北區政府駐地周邊分布規模相對較大。這一時期，城市主要依托渝中半島建成區向西部自然條件較好、空間較為廣闊的區域發展，而受水體阻隔影響，南北方向擴展規模較小，城市發展以“西拓”為主。
1990—1995年，重慶市建設用地擴張類型中，邊緣式擴張類型所占比重大幅下降，而填充式擴張類型所占比重大幅提高，城市用地擴張由前一階段的邊緣式擴張為主轉變為填充式擴張為主。填充式擴張類型主要分布在城市西部的大渡口、沙坪壩、大楊石等組團內部及長江北岸的觀音橋—人和組團，對前期城市用地擴展留下的空隙區進行填充。邊緣式擴張類型較上一時期大幅減少，占城市用地擴張麵積的比重降為32.51%，主要分布在觀音橋—人和組團外圍，向正北方向拓展，其餘在城市南部地區有少量分布。飛地式擴張類型分布占比也較上一時期有所降低，僅占城市用地擴張麵積的4.24%。這一時期，城市擴展由前期的外延式擴張為主轉向內部填充發展為主，城市發展相對較為緊湊，用地擴展速度也相對較為緩慢。
第四章長江經濟帶土地利用及城市用地擴張
長江經濟帶資源環境與綠色發展
1995—2000年，重慶市城市用地擴張類型發生了較大變化，城市新增斑塊在對前期城市發展中留下的空隙區進行填充的同時，也出現了大規模的向外擴張。
該時期內，邊緣式和飛地式擴張類型大幅度增加，而填充式擴張類型大幅減少，邊緣式和飛地式擴張類型占城市用地擴張麵積的比重分別為49.51%和24.48%，分別較上一時期提高17.00%和20.24%，而填充式類型占比則下降了37.24%。填充式擴張類型主要分布在中心城區，部分新增用地對城市內部進行填充。邊緣式用地擴張類型主要分布在城市的南北兩翼，城市用地在南部的李家沱—魚洞、南坪組團和北部的空港、觀音橋—人和、北碚組團等區域大規模向外擴張。飛地式擴張類型主要分布在機場高速沿線，擴展規模較大，而在城市西南部和西北部分布較少。這一時期，城市用地快速向城市邊緣擴張，以外延式擴張為主。
2000—2005年，邊緣式和飛地式擴張成為城市用地擴展的主要類型，分別占城市用地擴張麵積的45.32%和37.94%。邊緣式擴張類型主要分布在城市北部的人和組團、唐家沱組團和空港組團，城市大規模向長江和嘉陵江以北地區拓展。飛地式擴張類型主要分布在城市北部的人和組團、魚嘴組團和東部的茶園—鹿角組團，以及西部新城內的西永組團，擴展規模較大。該時期內，城市用地在大規模向北擴展的同時，也向西部新城擴展，城市發展出現明顯的“北移”和“西拓”特征。可以看出，該時段內城市用地擴展規模和速度明顯高於前期階段。
圖417重慶市1980—2015年不同時段建設用地擴張類型分布圖
圖417重慶市1980—2015年不同時段建設用地擴張類型分布圖(續)
2005—2015年，城市用地擴張仍以邊緣式和飛地式擴張為主，而填充式城市擴張較少。2005—2010年，邊緣式、飛地式和填充式擴張類型所占城市用地擴張麵積的比重分別為47.89%、29.25%和22.86%，2010—2015年，邊緣式和飛地式占比提高至53.71%和36.09%，而填充式擴張占比則降為1020%。城市用地在城市北部的人和、唐家沱、空港組團及西部的蔡家、西永等組團大規模向城市邊緣擴張，同時新增斑塊通過對觀音橋—人和、兩路組團等內部進行填充，在長江和嘉陵江以北地區形成集中連片的城市發展區。在
城市西部新城，城市新增斑塊大規模在西永組團擴張的同時，新增斑塊亦沿主要交通幹線進行擴展，逐漸將北碚、西永、西彭等組團連接，在城市西部形成較大的新城。在銅梁山以東區域城市發展以大規模的飛地式擴展為主，形成了規模較大的魚嘴、龍興組團；而在城市西部地區的飛地式擴張規模相對較小，主要分布在西永、西彭組團外圍。這一時期，城市用地大規模向兩江新區和西部新城擴展，城市用地擴展非常迅速。
四、南京市城市建設用地擴展特征
（一） 南京市城鄉土地利用基本現狀
2016年，南京市土地總麵積6587.02km2，其中建設用地麵積1678.86km2，占土地總麵積的25.49%。城鄉建設用地規模為1506.58km2，占土地總麵積2287%。其中，城鎮建設用地麵積1030.66km2，鄉村建設用地麵積475.92km2。根據常住人口測算的人均城鄉用地規模為182.17m2。其中，人均城市用地麵積、人均農村建設用地麵積分別為151.98m2、356.68m2。
根據2015年土地利用變更調查數據進行橫向比較，全市土地開發強度達28.36%。在全國15個副省級城市中，排名第3位，僅次於深圳（48.87%）和廈門（32.90%），高出位於第4位的廣州3.55%。在江蘇省13個地級市中位列第3位，僅次於無錫市（32.30%）與蘇州市（29.10%）。城市建設用地規模擴張麵臨日益顯著的土地資源緊約束。與此同時，建設用地地均GDP為939.33萬元\/hm2，單位產出建設用地占用麵積為10.65hm2\/億元，在全國15個副省級城市中，排名第5位。
南京城鎮建設用地的增長狀況側麵反映出其作為省會城市在首位度方麵的不足（圖418）。依據2016年數據進行測算，南京人口首位度為0.78，經濟首位度為0.68。根據江蘇省土地利用變更調查數據進行測算，2010年至2016年，全省累計新增城鎮建設用地規模187.5萬畝。其中，南京市累計新增城鎮建設用地規模27.3萬畝，占比14.56%，位居全省第2位。蘇州市累計新增城鎮建設用地規模36.70萬畝，占比19.57%。兩市新增城鎮建設用地規模比值為0.74，與人口、經濟首位度相當。
圖4182010—2016年江蘇省各地級市累計新增城鎮建設用地規模及其占比
數據來源：曆年土地利用變更調查數據。
（二） 規劃實施期內新增建設用地特征
1. 建設用地總量擴張
根據曆年土地利用變更調查數據，2007—2015年南京市建設用地麵積從162229.35hm2增至186786.30hm2，淨增24556.95hm2，年均增長率為1.78%。其中，2011—2015年建設用地麵積淨增6959.74hm2，年均增長率僅為0.95%。若從更長的時間段來看，自1990年以來南京市全市建設用地分階段擴張，其驅動因素、擴張特征、空間載體等不盡相同（表411）。
其中，1998—2015年全市建設用地麵積從126381.27hm2增至186786.30hm2，淨增60405.03hm2，年均增長率達2.32%。從不同時間段年均增長率逐步遞減的趨勢中，可以看出全市建設用地的增長正逐步放緩。
南京市全市建設用地規模變化並不平穩，與城市規劃發展戰略和土地管理政策密切相關。建設用地在1998—2015年存在兩輪大規模擴張，分別發生於2000—2005年和2008—2012年，與以往幾輪南京市城市總體規劃的編製周期同步，表現為規劃實施期初建設用地規模的快速擴張。
圖419南京市1998—2015年建設用地規模及其變動情況
數據來源：曆年土地利用變更調查數據。
（1） 2000—2005年空間戰略引領下的跨越式增長
2000—2002年南京先後實施了兩次區劃調整。2000年江寧撤縣設區，2002年浦口、江浦、大廠、六合“四區縣並二”。2001年，南京市開始推進“一城三區”（河西新城區、東山新市區、仙林新市區和江北新市區）、“一疏散三集中”的空間發展戰略，建成區麵積迅速擴大。這一輪建設用地增勢持續至2005年，極大地拓展了城市發展空間。
（2） 2008—2012年設施建設引領下的功能性增長
圖420南京市1998—2015年新增城鄉建設用地與新增交通用地情況（單位：hm2)
數據來源：曆年土地利用變更調查數據。
與2000—2005年第一輪的建設用地擴張相比，2008—2012年的第二輪建設用地擴張在結構上存在較大差異（圖420）。第一輪建設用地擴張以城鄉發展空間極大拓展為導向，而第二輪建設用地擴張主要以功能性提升為主導，包括城市副中心和交通基礎設施的營建。2008—2012年，城市發展麵臨外部經濟形勢的整體壓力，交通基礎設施投資建設力度加大。2008—2009年新增交通用地4416.32hm2，為1998年以來的增幅峰值。其中，尤以公路交通、鐵路交通用地增長迅速，滿足包括南京南站、過江通道等一係列交通基礎設施和配套設施建設的用地需求。與此同時，城鄉發展空間在2009—2012年同樣經曆了新一輪增長。一方麵，交通設施建設對產業與城市經濟發展存在波及效應，進而形成新的發展用地需求；另一方麵，新一輪總體規劃對“副城區”中心進行了調整，新城新區的開發建設在新一輪總體規劃的指導下步入新階段。
（3） 快速擴張條件下日益嚴峻的土地資源緊約束
建設用地規模的快速擴張，對城市土地資源利用形成了巨大挑戰。日益增長的發展用地需求與城市相對有限的資源環境容量表現出日益嚴峻的矛盾。城市用地屢屢突破各類規劃既定的發展目標。《南京市土地利用總體規劃（2006—2020年）》確定的規劃目標是2010年、2020年全市建設用地總規模分別控製在165621.5hm2、179012.5hm2以內。然而，2009年建設用地總規模提前突破2010年規劃控製目標，達到170722.74hm2。2011年則進一步突破了2020年規劃控製目標，達到179826.56hm2。
伴隨兩輪城市建設用地集中增長，南京市土地開發強度已逐步逼近30%。2000—2005年的第一輪快速增長，土地開發強度從19.7%增至23.9%，增幅達4.2%；2008—2012年的第二輪快速增長，土地開發強度從25%增至27.6%，增幅達2.6%。在建設用地總量管控的約束下，兩輪建設用地增長均表現出顯著的“S”形曲線特征。
圖421南京市1998—2015年土地開發強度變化（單位：%)
數據來源：曆年土地利用變更調查數據。
如若未來建設用地開發強度限定於30%~32%，那麼可用於新增的建設用地麵積僅有10802.72~23976.76hm2。若按照2012—2015年以來的建設用地年均增速（0.96%），預計於2022年開發強度就將突破30%，2028年將突破32%。以2012年為基期進一步按照邏輯斯蒂曲線的形式進行預測，結果表明（圖422），無論以30%還是32%為限，南京市建設用地增長已不存在再次快速擴張的空間，增量遞減是必然趨勢。其中，若以30%為限，南京市2018年新增建設用地規模已需要控製在1000hm2以內，而到2030年，新增建設用地規模應控製在250hm2以內。即便以32%為限，到2030年南京市新增建設用地規模也需降至500hm2以內。
圖422基於邏輯斯蒂方程的總量約束下建設用地增長（2012—2040年）（單位：hm2)
數據來源：曆年土地利用變更調查數據。
2. 城市建設用地擴張
相比於全市建設用地總量，南京市城市建設用地表現出更為迅猛的擴張態勢。2000—2015年，南京市城市建設用地麵積從161.21km2迅速擴張至735.28km2，增幅574.07km2，年均增速達9.95%，遠高於同時期建設用地總量的年均增速（2.48%）。城市建設用地占市域麵積的比例亦從2.34%驟增至11.16%。
（1） 城市建設用地極大拓展，為城市發展奠定空間基礎
2001年以來，南京市“一城三區”的空間戰略極大地拓展了城市發展空間，集中反映在城市建設用地的爆發式增長。2002年，城市建設用地規模達到450.16km2，較之2001年用地規模翻了一番。這一擴張持續至2005年，城市建設用地從1999年的149.79km2拓展至598.06km2。雖然2005年之後，城市建設用地的增長開始放緩，但總量增幅依舊較大。2015年，南京市城市建設用地規模進一步增至735.28km2。
經曆了這一係列增長之後，南京市城市建設用地麵積大幅增加。在全國15個副省級城市中，南京市2000年城市建設用地規模排名第8位，處於中遊（表412）。2005年，南京市已躋身前三名，城市建設用地規模雖然與廣州、深圳等特大城市存在顯著差距，但已與其他副省級城市拉開距離。2015年，在副省級城市中位居第二。由此可見，雖然南京市域麵積在15座副省級城市中並不算大，人口也並非位居前列。但是，南京市已有城市建設用地規模顯著大於其他副省級市。對此，如何利用好現有的城市建設用地是擺在南京城市規劃與發展麵前的關鍵課題。
表4122000、2005、2015年全國副省級城市的城市建設用地規模排序
城市2000年城市
建設用地（km2）城市2005年城市
建設用地（km2）城市2015年城市
建設用地（km2）
廣州385.51廣州734.98深圳895.32
武漢241.48深圳713.00南京735.28
大連214.39南京598.06廣州643.52
成都207.80杭州383.67成都604.07
沈陽207.42成都327.85西安496.13
西安175.27沈陽310.00長春470.05
哈爾濱167.64武漢255.42青島469.44
南京161.21濟南238.34沈陽465.00
長春158.73西安230.71武漢462.77
杭州137.50大連229.53杭州459.48
深圳136.45長春224.47哈爾濱393.8
濟南119.57哈爾濱188.15濟南392.93
青島119.09青島178.76大連382.86
寧波88.79廈門126.50廈門317.10
廈門81.89寧波120.60寧波297.44
注：依據曆年《中國城市建設統計年鑒》數據整理。
（2） 城市發展動能轉換下，工業用地先增後減，商服用地增長迅速
南京城市發展麵臨著新舊動能轉換。作為曾經的重工業城市，重化工業在南京產業體係中占據重要地位，也在南京城市中留下了大規模的工業用地。新舊動能轉換時期，南京市一方麵依托既有製造業基礎，開始大力發展信息技術、智能電網、智能製造等新興產業；另一方麵，城市發展開始尋求以商貿、旅遊、軟件、物流、金融為代表的第三產業為新的動力來源。這就形成了南京市自2000年以來，工業用地“退二優二”、“退二進三”的基本格局。
具體表現在，南京市工業用地自2001年表現出跨越式增長之後，增速放緩，工業用地規模處於穩步增長的狀態，增長率處於低位波動（圖423）。與此同時，工業用地在城市中的占比不斷下降，從2005年的峰值27.8%回落至2015年的21.7%（圖424）。與此同時，城市商業服務業設施用地從2012年的32.95km2增長至51.1km2，年均增長率達15.75%。
圖4231999—2015年南京市居住與工業用地變化
數據來源：依據曆年《中國城市建設統計年鑒》數據整理、測算。
圖4241999—2015年南京市居住用地與工業用地占比變化
數據來源：依據曆年《中國城市建設統計年鑒》數據整理、測算。
值得注意的是，新舊動能的轉換並不意味著一味減少工業用地，增加第三產業用地。支撐新舊動能轉化的核心應當在於用地效益的提升。新興產業具備較少的勞動力投入和較高的技術附加值。對此，研發在生產環節中占據核心地位，並且產品生產過程表現出智能化特征。這一過程使得企業能夠在同等麵積的土地上創造出更大的產值，並減少對倉儲用地的需求。為此，在南京著力培育一係列戰略新興行業且卓有成效的現狀下，維持合理比例的工業用地仍是必要的，關鍵問題在於切實提升工業用地的產出效益。
（3） 居住用地快速增長，用地擴張與人口增長欠協調
居住用地在南京市城市建設用地中是占比最大的用地類型，在2001年城市快速擴張的過程中，同樣表現出極高的增長率。此後，增長率有所回落並整體保持平穩。自2003年起，居住用地在城市建設用地中占比大幅回落，源於公共服務設施、道路交通設施、綠地等配套設施用地的增長。這也體現出2001—2003年城市空間的拓展是以居住和工業向外疏散為先導，進而推動配套設施的功能完善。
與工業用地不同的是，2012年以來，南京市居住用地出現新一輪的快速增長。2013年居住用地增幅達到13.15%。這與過去10年來全國房地產行業快速發展的大背景密切相關。從占比情況看，居住用地占比整體維持在27%~28%，人均居住用地麵積維持在35m2。對比《城市用地分類與規劃建設用地標準》（GB50137—2011）所規定的人均居住用地麵積23～36m2，南京市現狀靠近上限；對比標準所規定的居住用地麵積占比25%～40%，南京市居住用地又接近下限。兩相對比，可見南京市城鎮人口與城市建設用地發展之間並不協調。一方麵，城市建設用地總規模偏高；另一方麵，近年來居住用地擴張與人口增長存在失衡。
事實上，城市建設用地整體擴張與人口增長同樣欠協調，現有城市建設用地規模相對於城鎮人口數量而言處於較高水平。2000年，南京市人均城市建設用地僅為60.55m2。在第一輪城市快速擴張過程中，人均城市建設用地於2005年達到峰值142.13m2。2011—2015年，人均城市建設用地則維持在126m2左右。對照《城市用地分類與規劃建設用地標準》(GB50137—2011)，南京市現有的人均城市建設用地水平已經處於規劃需調減的現狀區間範圍。
（三） 規劃實施期內存量建設用地特征
1. 建設用地結構
城鄉建設用地之間存在一定程度的結構性失衡。2015年，南京市城鄉居民點用地麵積82765.90hm2，占建設用地總麵積的73.56%。其中，城市和建製鎮麵積82765.90hm2，占建設用地總麵積44.31%。農村居民點麵積54640.31hm2，占建設用地總麵積29.25%。城鄉人口比例為4.38∶1，而城鄉建設用地比例為1.51∶1，農村居民點麵積占比偏高（圖425）。
圖4252009、2012、2015年南京市建設用地結構特征（單位：hm2)
數據來源：曆年土地利用變更調查數據。
人均用地指標則進一步揭示出城鄉建設用地之間的結構性矛盾，表現為農村比城市更為粗放的建設用地利用現狀。2015年南京市人均城鎮建設用地（不包括獨立工礦用地和特殊用地）為123.46m2，是2000年的2.21倍。人均農村居民點用地從2000年的209.62m2增加到356.68m2。農村居民點人均用地規模增長的背後折射出農村建設用地缺少規劃控製，占地規模、用地效益、空間布局、設施配套等方麵存在較大改善空間。城鄉用地齊增的局麵進一步提升了“減量化”的難度。
圖426主要城市建設用地的用地現狀與國家標準對比
數據來源：依據曆年《中國城市建設統計年鑒》數據整理、測算。
此外，“城鎮增人就增地、農村減人不減地”的現象同時對耕地資源的保護形成巨大挑戰李裕瑞,劉彥隨,龍花樓.中國農村人口與農村居民點用地的時空變化[J].自然資源學報,2010,25(10):16291638.。1996—2015年，耕地表現出大規模的減少。土地利用動態
度土地利用動態度用於衡量土地利用結構的動態變化，表達式為
K=Ub-UaUa×1T×100%
其中，Ua,Ub分別代表研究期初和期末特定土地利用類型的麵積；T為研究時長。顯著為負值，達到-1.17%，耕地總量在過去20年間減少了23.40%。與之相對，居民點及工礦用地動態度為2.66%，交通運輸用地動態度為6.67%，側麵反映出建設用地規模擴張對於耕地保護所形成的壓力。
城市建設用地仍存在結構優化空間。南京城市建設用地經曆兩輪拓展之後，總體保障了城市發展的各類空間需求。南京市2015年主要類型城市建設用地無論從規模占比還是人均標準來看，基本能滿足國家標準的基本要求（圖426）。值得注意的是，國家標準五類用地上限值加和為118%，下限值加和為65%。由此可見，不可能僅憑國家標準達標與否決定各類用地的結構。尤其對於功能多樣化的特大城市而言，依據核心功能協調各類用地規模、優化用地結構成為應對土地總量約束的關鍵策略之一。
表413全國副省級城市主要類型城市建設用地占比（單位:%）
居住用地公共管理與
公共服務用地工業用地道路交通
設施用地綠地與
廣場用地
成都35.94濟南15.23寧波36.57濟南17.81西安20.04
武漢34.67杭州14.65深圳35.31西安17.08沈陽15.03
沈陽33.63武漢14.32青島33.61成都16.56南京12.42
廣州31.70哈爾濱12.85廣州28.03杭州15.95大連12.21
哈爾濱31.28西安12.83大連26.13寧波15.64成都12.20
長春30.69廣州11.84廈門25.87長春14.99杭州11.10
大連28.47南京11.72長春22.57廈門14.95廈門11.06
青島28.35成都10.18哈爾濱21.91深圳14.70哈爾濱10.03
南京27.79長春9.68武漢21.81南京14.43青島9.22
杭州27.39沈陽9.41南京21.73大連14.16濟南9.22
深圳27.05廈門8.95沈陽21.63武漢13.51長春7.57
廈門27.00大連7.89濟南19.22哈爾濱12.95深圳6.29
濟南26.90寧波7.22杭州16.50廣州12.07武漢5.20
西安24.00深圳6.68成都13.44青島11.56寧波5.18
寧波22.56青島6.27西安12.14沈陽11.10廣州4.15
數據來源：2015年《中國城市建設統計年鑒》。
將全國15個副省級城市進行橫向對比，南京市綠地與廣場用地、道路交通設施用地處於較為協調的位置（表413，表414）。居住用地、公共管理與服務用地則均存在進一步優化提升的空間。居住用地方麵，南京與杭州的占比相當。但是從人均指標來看，南京人均居住用地麵積為33.07m2，而杭州則為24.03m2。與南京發展空間相似的武漢，人均居住用地麵積則為2504m2。南京市的居住空間存在一定的優化潛力。
公共管理與公共服務麵積用地占比明顯突破國家標準上限（圖426）。2015年，南京市公共管理與公共服務麵積用地占比達到11.72%，人均用地麵積為13.95m2。考慮到南京作為省會城市，該類用地處於相對高值具有一定合理性。通過橫向對比可見，北京市作為全國首都，該類用地占比為11.92%。在副省級城市中，承擔省會功能的城市該類用地比重亦顯著高於非省會城市（表413）。例如，廣州市占比11.84%，顯著高於深圳市占比668%；杭州市占比14.65%，顯著高於寧波市7.22%；濟南市15.23%，顯著高於青島市6.27%。
不過從人均指標上看，南京市公共管理與公共服務用地仍舊存在優化空間。在15個副省級城市中，南京市該類用地人均指標排名第三，僅次於濟南（19.75m2）和西安（15.02m2）。廣州市占比與南京相當，但其人均指標僅為6.11m2，不到南京市的一半。杭州市的麵積占比雖然顯著高於南京市，但其人均指標比南京市低1.10m2。
表414全國副省級城市主要類型城市建設用地人均用地麵積（單位:m2）
居住用地公共管理與
公共服務用地工業用地道路交通
設施用地綠地與
廣場用地
成都41.18濟南19.75寧波57.19寧波24.46西安23.45
青島39.34西安15.02青島46.64濟南23.10南京14.78
長春35.86南京13.95大連30.32西安19.99大連14.17
寧波35.29杭州12.85深圳27.78成都18.98成都13.98
濟南34.88成都11.66廈門26.71長春17.52沈陽13.57
南京33.07長春11.31長春26.37南京17.18青島12.80
大連33.04寧波11.30南京25.86大連16.44濟南11.96
沈陽30.36哈爾濱11.05濟南24.93青島16.04廈門11.42
西安28.09武漢10.34沈陽19.53廈門15.44杭州9.74
廈門27.88廈門9.24哈爾濱18.84杭州13.99長春8.84
哈爾濱26.90大連9.16武漢15.75深圳11.57哈爾濱8.63
（續表）
居住用地公共管理與
公共服務用地工業用地道路交通
設施用地綠地與
廣場用地
武漢25.04青島8.70成都15.40哈爾濱11.14寧波8.10
杭州24.03沈陽8.49杭州14.47沈陽10.02深圳4.95
深圳21.29廣州6.11廣州14.47武漢9.76武漢3.76
廣州16.36深圳5.25西安14.21廣州6.23廣州2.14
數據來源：2015年《中國城市建設統計年鑒》。
2. 建設用地產出效益
地均產出持續增長，但新增用地對產出增長貢獻並未有效提升。1998—2015年，南京市地均產出水平總體呈上升趨勢，從1998年的62.68萬元\/hm2增加至2015年的520.42萬元\/hm2，年均增長率達12.04%（圖427）。增長曲線整體呈現指數增長特征。從彈性係數角度看，產出增加對建設用地增長的依賴程度存在波動，與兩輪建設用地空間擴張密切相關。在2000—2005年建設用地快速增長的過程中，增長峰值集中於2002年。產出—用地彈性的穀值同樣出現於2002年，之後表現出較快的回升，直觀地體現出該時期城市發展空間擴張對於經濟發展的促進作用。2008—2012年的建設用地增長表現出類似的趨勢。該輪增長新增用地峰值見於2009年，穀值見於2012年，產出—用地彈性恰好表現出相反的特征。
圖4271998—2015年南京市建設用地的地均產出、產出—用地彈性變化
數據來源：依據曆年土地利用變更調查數據測算。
若不考慮兩輪用地調整所帶來的波動，南京市盡管自1998年以來地均產出不斷提升，但新增建設用地對於產出的貢獻並無實質性的增長，產出—用地彈性穩定在12左右波動。這一方麵意味著依靠土地招商的發展模式難以對經濟結構提效形成有力的激勵；另一方麵也預示著在未來用地規模麵臨緊約束的條件下，南京顯然存在通過存量盤活、流量提效方式保障工業發展的空間。
圖4282015年“萬億GDP”城市與南京的建設用地麵積與二三產地均產出對比
數據來源：依據曆年土地利用變更調查數據測算。
地均產出水平仍存較大提升空間。南京市地區生產總值於2016年正式步入萬億量級。與同量級城市進行橫向對比（圖428），南京市地均產出處於中遊水平，仍有提升空間。依據第二產業和第三產業的產值之和與建設用地麵積之比測算地均產出，結果顯示南京的地均產出在萬億量級城市中高於杭州、天津、成都與重慶，略低於蘇州、武漢，與深圳、廣州、上海和北京相比還存在較大差距。由於不同產業在資金、土地的投入產出方麵存在天然差異，城市產業結構對地均產出存在較為顯著的影響。從三次產業結構層麵看，2015年南京市三次產業結構為2.39∶40.29∶57.32。在地區生產總值達萬億量級的城市中，這一結構與深圳最為相似。深圳市2015年三次產業結構為0.03∶41.17∶58.80。兩座城市二三產相對比值均為0.7。南京市二三產地均產出僅為深圳市的28.34%，而深圳市建設用地總規模僅為南京市的52.26%。由此可見，南京市在土地資源緊約束的發展條件下，通過產業結構優化升級引領用地效益提升，仍將釋放出巨大的空間潛力。二三產相對比值的相似，意味著產業結構優化升級不一定意味著“退二進三”的“服務業化”，特別是在新舊動能轉換階段，“退二優二”對於提升用地效益潛力仍大。
進一步將南京市的工業用地規模及其產出效益與蘇州、杭州、武漢、廣州和深圳等發展條件類似的“萬億GDP”城市相對比，可以發現：2015年南京市建設用地麵積為1812.24km2，其中城市工業用地麵積約159.77km2，規模指標位居參比城市中遊水平；建設用地產出效益方麵，南京市三產地均產出達到約3.07億元\/km2，高於武漢、蘇州和杭州三市，但與廣州、深圳相比仍存較大差距，而工業用地產出效益僅為21.25億元\/km2，位列六市最末，僅為杭州市的一半水平，可見當前南京市工業用地產出效益偏低，需要對各市近年來產業結構變化尤其是工業行業結構的分布與變化情況進一步展開剖析，以找準製約南京市工業用地效益提升的症結所在。
表4152015年南京市建設用地規模及產出效益與其他城市對比
城市
建設用地規模（km2）建設用地產出效益（億元\/km2）
建設用地麵積工業用地麵積工業用地
產出效益第三產業地
均產出
蘇州市2502.58196.9632.952.89
杭州市2290.4879.7043.892.56
武漢市1890.28100.9240.452.94
南京市1812.24159.7721.253.07
廣州市1768.22180.4128.746.87
深圳市962.48316.1121.3310.69
注：建設用地麵積與工業用地麵積分別來源於土地利用變更調查數據和城市建設統計年鑒，工業產值與第三產業產值數據來源於各市統計年鑒。
選取2010年和2015年兩個研究年份，將南京市與上述五市工業產值比重排名前五的行業門類及各市的工業用地地均產出進行橫向對比（圖429和430）。2010年，南京市工業用地地均產出約12.39億元\/km2，工業產值位列前五的門類依次為化工製品、電子設備、汽車製造、石油加工和金屬冶煉，其中前三者的產值占比均超過10%，產值最高的化工製品行業達到18.11%；廣州、深圳和武漢三市工業用地效益稍高於南京，分別為15.94、14.28、13.43億元\/km2，三市主導產業產值占比均超過20%，化工製品、石油開采及金屬冶煉等傳統低附加值行業仍占據較大比重；蘇州工業用地效益為22.91億元\/km2，其主導產業為附加值較高的電子設備製造業且優勢明顯，占比高達3385%；杭州市工業用地效益水平為六市最高，達到39.35億元\/km2，為南京市的三倍之多，且其產業結構與其餘五市差異顯著，並無優勢明顯的主導產業，其產業效益位居前五的行業多為紡織業、電氣機械、通用設備等較高附加值產業。與其餘五市相比，南京市2010年產業結構明顯滯後，化工、石油加工和金屬冶煉等傳統低附加值行業在工業結構中占比過高，阻礙了南京工業結構的高級化進程。
圖4292010年南京市與相關城市工業產值比重前五行業與工業用地產出效益對比
數據來源：依據2015年各市統計年鑒測算。
圖4302015年南京市與相關城市工業產值比重前五行業與工業用地產出效益對比
數據來源：依據2015年各市統計年鑒測算。
而到2015年，隨著部分傳統工業門類在工業結構中趨於衰落，電子設備、汽車製造和電氣機械等行業逐漸崛起，助推南京市產業結構進行了一定程度的優化升級，其工業用地產出效益提升至21.25億元\/km2，五年增幅約715%，而同期杭州、蘇州、深圳、廣州和武漢的用地效益分別提升11.5%、43.8%、49.4%、80.3%、201.2%，可見雖然南京市工業用地產出水平仍位列六市最末，但用地效益提升速度在六市中處於中上水平，低於武漢市和廣州市提升速度。工業用地減量提效亦是提升工業用地產出效益的重要途徑，2010—2015年武漢市工業用地規模從154.85km2銳減至100.92km2，減量幅度達1\/3，因而極大助推其用地效益的提升，但同期南京市工業用地規模僅縮減1.3%。
主城區用地效益高、載荷大，外圍城區用地效益待提升。南京市各區建設用地效益存在顯著差異（表416）。2014年，主城區由於城市建設用地規模有限，產業結構以附加值高、占地麵積小、容積率高的第三產業為主，普遍表現出較高的地均產出水平。其中，鼓樓區憑借其發達的第三產業優勢，地均產出水平達到26.11億元\/km2；秦淮區次之，亦達到19.98億元\/km2。建鄴區和玄武區地均產出水平相當，不過二者的產業與用地結構存在較大差異。玄武區作為各級政府駐地，公共設施和公共服務用地占據城市建設用地比重較大；建鄴區二產與三產的比重相當，地均產出難以完全與以三產為主的其他主城區相比較。
表4162014年南京市各區經濟產出與城市建設用地規模
區地區生產總值
（億元）二產產值
（億元）三產產值
（億元）城市建設用
地麵積（km2）地均產出
（億元\/km2）
玄武626.2939.76586.5347.6313.15
秦淮718.2065.78652.4235.9419.98
建鄴480.60234.18246.3138.2712.56
鼓樓1103.5594.471009.0842.2726.11
浦口705.64362.30308.4894.257.12
棲霞1165.77792.59365.37111.3210.40
雨花台468.73137.80329.8774.316.29
江寧1491.49788.69651.37245.915.86
六合892.69537.86303.02112.517.47
溧水543.65278.84231.7867.617.55
高淳497.22246.26217.4149.519.37
注：地區產值數據來源於2015年南京市統計年鑒；城市建設用地麵積數據來源於張雪茹,姚亦鋒,孔少君,等.南京市2000—2014年城市建設用地變化及驅動因子研究[J].長江流域資源與環境,2017,26(4):552562；用地麵積為城市建設用地麵積，地均產出依據第二、三產業產值之和與城市建設用地麵積之比測算。
在外圍城區中，棲霞區地均產出達到10.40億元\/km2，僅次於主城區的地均產出水平。相比之下，江寧區具有全市最高的產出水平和城市建設用地麵積，但江寧區地均產出水平僅為5.86億元\/km2。一方麵，與產業類型密切相關；另一方麵，居住和產業的快速發展同時也催生了對交通的巨大需求，江寧作為南京交通樞紐的區位特征使其交通設施用地占比亦較高。然而，江寧大量的產業發展載體同樣存在不同程度的碎片化特征，用地效益的提升仍存空間。
各區之間顯著的用地效益差異，決定了用地效益提升需要結合人口、產業實際提出有針對性的策略。相比於內城用地載荷較大的現狀，外圍城區在以工業為主導的發展模式下存在較大的用地效益提升空間。這一方麵要求工業發展載體的合理規劃布局，另一方麵亦要求地上開發活動保障基本的投入與產出強度。
（四） 南京市城鄉建設用地總體特征及問題
本節以建設用地規模、城市建設用地規模為切入，以規模擴張、結構動態兩個維度為主線，分別探討了南京市市域建設空間、城市建設空間的總體特征與問題。
1. 市域建設空間
（1） 建設用地曆經兩輪擴張，土地規模約束持續加劇
南京市自2001年以來建設用地經曆了兩輪快速擴張，極大地擴展了城市發展空間，奠定了如今城市基本空間格局。建設用地快速擴張導致環境容量對發展的剛性約束日益增強，可利用的發展空間已十分有限，直觀表現在建設用地規模屢屢大幅提前於規模目標期、突破規模目標的限定。若依現有速度增長，土地開發強度預計將於2022年和2028年分別突破30%和32%。基於邏輯斯蒂方程對未來用地擴張進行情景模擬，發現南京市建設用地已無新一輪快速增長的空間，增量遞減勢在必行。現有的增速略高於開發強度30%為限的增長軌跡。循此軌跡，2020年新增建設用地規模應降至800hm2以內，而2030年新增建設用地規模應降至250hm2以內。
（2） 城鄉用地存在結構失衡，發展需求、耕保壓力齊增
南京市城鄉建設用地之間存在較為明顯的結構性失衡。與此同時，人均城鎮建設用地與人均農村居民點用地同時表現出增加的趨勢。在此快速增長的背後，南京市耕地總量在過去20年間減少了23.40%。城鄉用地變化不協調的發展現狀對耕地保護形成了巨大的壓力。同時，也造成有限的建設用地在城鄉之間配置的不合理。一旦城市建設用地在資本驅動下出現非理性增長，未能保障人口“市民化”，鄉村建設用地卻又延續以往相對粗放、低效的利用方式，兩相作用勢必進一步放大建設用地總量約束的壓力，而這種壓力勢必將進一步向耕地保護傳遞。
（3） 新增用地效益提升有限，地均產出提升空間尚存
南京市曆經兩輪城市建設用地擴張的同時，地均產出表現出上升趨勢。然而，若排除建設用地大幅擴張所帶來的調整性波動，南京市新增建設用地對產出增長的貢獻並沒有實質性的提升。換言之，在城市空間拓展過程中所遵循的土地招商發展路徑未能實現顯著的“流量提效”。同時，隨著南京市的地區生產總值步入萬億量級，南京市與其他城市相比地均產出位於中遊，仍具有進一步提升的空間。無論是二、三產業相對結構與南京相似的深圳，還是城市空間結構特征與南京相似的武漢，地均產出水平均高於南京。這也預示著，在未來總量約束下，南京市實質上在存量盤活、流量提效等方麵依舊具備較大潛力。
2. 城市建設空間
（1） 城市空間極大拓展，人地增長欠協調
在城市建設用地經曆兩輪大規模拓展的同時，南京市城市建設用地也表現出了極大的擴張，為城市的居住、商業、工業、公共服務、基礎設施等一係列建設奠定了空間基礎。在經曆一係列空間拓展之後，南京市現有的城市發展空間與全國其他14個副省級城市相比，具備較為明顯的優勢。然而，伴隨著城市空間的拓展也出現了一定程度的人地增長欠協調。人均城市建設用地維持在126m2左右，已經處於國家標準規定需進行規劃調減的區間範圍。由此可見，在未來建設用地總量約束的情景下，城市建設空間探索“地隨人走”的開發與供地模式，逐步扭轉土地城鎮化快於人口城鎮化的現狀已勢在必行。
（2） 需求結構矛盾凸顯，結構優化有空間
隨著南京市城市化進程的不斷推進，城市功能趨於多元化。對此，各類用地需求之間勢必麵臨更為複雜的權衡與協調。從現狀上看，南京市城市建設用地的需求結構矛盾集中在居住用地的快速擴張、工業用地的占比下降，以及公共服務與公共設施用地的占比偏高。
首先，在全國房地產業飛速發展的背景下，居住用地的擴張普遍存在較大壓力。南京市居住用地表現出較為明顯的人地欠協調情況，在未來發展過程中亟須通過“有保有壓”的方式優化住房供給結構，緩解居住用地擴張壓力。
其次，雖然南京作為省會城市對公共服務與公共設施用地存在較大需求，但是與其他特大省會城市對比，南京市在人均指標方麵仍具有進一步優化的空間。
再次，南京市發展處於新舊動能轉換時期，工業用地在城市建設用地中的占比呈現較為顯著的下降趨勢，工業用地逐步向外圍遷移。從短期來看，產業轉型升級並不意味著工業用地規模的減少，關鍵在於工業用地效益的提升。對於憑借既有製造業基礎向戰略性新興行業轉型升級的南京市而言，“有保有壓”提升用地強度，維持合理的工業用地比例是必要的，這也與產城融合的發展趨勢相契合。
3. 用地效益內外有別，外圍城區待提升
南京市主城區與外圍城區的用地效益存在顯著差異。主城區產業結構以第三產業為主導，城市功能較為完備，集聚了大量的人口和優質資源，這使得主城區建設用地的效益較高。與此同時，也導致了主城區用地載荷普遍較大。外圍城區承接了大量主城區向外疏解的工業載體，在產城融合方麵仍處於起步階段。為此，主城區與外圍城區的用地效益差異不應簡單視為高下的差異。應進一步推動主城區功能的向外疏解，提升外圍城區用地的強度、效益，加強新建地區的土地混合利用。這些有助於同步提升新老城區的用地壓力，通過功能的空間優化應對日益凸顯的資源緊約束。
五、城市建設用地擴張區域差異分析
綜上分析可知，上海、武漢和重慶三市城市用地擴張存在明顯的區域差異特征。從城市建設用地擴展規模看，1980—2015年，上海市城市建設用地擴展規模達1097.82km2，年均擴展規模為31.37km2，武漢和重慶城市建設用地麵積年均增長22.07km2和18.48km2。總體上，上海市城市建設用地年均擴展規模遠高於武漢和重慶兩市，其擴展規模分別是武漢和重慶的1.42倍和1.70倍。
圖431研究區城市建設用地年均擴張規模和年均擴張速率
從城市建設用地擴展速度看，上海市1980—1990年、1990—1995年兩個時段的城市建設用地擴展速度明顯高於同一時期的武漢和重慶兩市的用地擴展速度；但2000年以來，上海市城市建設用地擴張速度逐漸放緩，2010—2015年，其用地年均擴張速度僅為1.02%，遠低於武漢和重慶兩市同期擴張速度。進入21世紀以來，受西部大開發、中部崛起等政策驅動，武漢和重慶市城市建設用地擴張不斷提速，在2000—2005年和2005—2010年兩個時段，武漢和重慶兩市的城市建設用地年均擴張速度分別達6.18%、10.07%和5.23%、1055%。2010年以來，武漢市的城市建設用地擴張速度出現回落，但仍處於高速增長態勢，而重慶市城市建設用地則持續高速擴張。總體上，上海市城市建設用地擴張經曆了快速擴張—高速擴張—擴張速度逐漸放緩的擴張過程；武漢市呈現出緩慢擴張—快速擴張—高速擴張的階段性特征；而重慶市則呈現出緩慢擴展向高速擴展轉變的特征。研究期內，研究區城市建設用地高速擴展區逐漸由上海向武漢和重慶市轉移，呈現由東向西的梯度轉移的態勢。
從擴展模式看，不同階段擴展模式處於不斷變化過程中且存在顯著的區域差異，上海市城市擴展由最初的邊緣式占主導逐漸向邊緣式擴張和填充式擴張並存轉變，城市發展由外延式擴張向內涵式發展轉變；而武漢市和重慶市仍以邊緣式和飛地式擴張為主導，城市用地仍以外延式擴張為主。
第四節長江經濟帶土地利用麵臨的新挑戰
過去幾十年，中國經濟快速發展，創造了舉世矚目的“中國奇跡”，人民群眾普遍富裕起來。但是粗放的發展方式，也使我們在資源環境方麵付出沉重代價。“我們既要綠水青山，也要金山銀山。”“綠水青山就是金山銀山。”保護與發展並不矛盾，青山和金山可以“雙贏”。中共十八大以來，黨中央從中國特色社會主義事業“五位一體”總布局的戰略高度，從實現中華民族偉大複興中國夢的曆史維度，強力推進生態文明建設，引領中華民族永續發展。優化國土空間開發格局，全麵促進資源節約，加大自然生態係統和環境保護力度，是加強生態文明製度建設的有效途徑之一。
一、流域經濟協調發展對長江經濟帶土地資源開發提出新要求
流域經濟是區域經濟可持續發展的重要空間載體，具有經濟、社會、自然的複合型和空間的跨地域性雙重特征曾剛，等.長江經濟帶協同發展的基礎與謀略[M].北京：經濟科學出版社,2014.。長江經濟帶內東中西部的自然環境特征、資源稟賦條件、經濟發展水平和社會文化都存在巨大的差異性，表現出明顯的雙重特征。流域開發具有資源的開放性和非競爭性使用特征，正負效應通過水資源發生時空轉移，容易出現汙染擴散、無序開發和互相衝突的不良局麵田玲玲,曾菊新,董瑩，等.漢江流域經濟區與主體功能區布局的協同發展研究[J].華中師範大學學報（自然科學版）,2016,50(3):435442.。長江經濟帶協調發展對土地資源國土空間開發提出新的要求。
城市群內城市的協調與城市群之間的協調發展對國土空間開發效率提出新要求。長江經濟帶未來的發展規劃確立了“一軸、兩翼、三極、多點”的發展新格局，強調了長江三角洲、長江中遊、成渝三個城市群作為發展中心，對外圍其他城市的輻射帶動作用。促使長三角、長江中遊城市群和成渝城市群三大板塊的產業和基礎設施連接起來，要素和市場統一，由市場要素流動來配置土地資源，發揮市場的功能，避免產業轉移過程的同構性產業的惡性競爭和資源浪費出現。
長江沿江岸線城市與腹地城市協調對國土開發強度提出新的要求。長江岸線資源是長江流域經濟社會發展的重要支撐，具有不可替代性和稀缺性。隨著長江經濟帶工業化和城鎮化的推進，大批港口、產業園區、交通基礎設施的建設將會導致岸線土地利用的過度開發。《長江經濟帶發展規劃綱要》提出，有序利用長江岸線資源，重點要合理劃分岸線功能，有序利用岸線資源。2016年由長江委技術牽頭編製的《長江岸線保護和開發利用總體規劃》劃分了岸線保護區、保留區、控製利用區及開發利用區等四大類功能區，並對每一類功能區的相應管理提出了要求。對岸線城市的土地開發利用提出新的更高的要求，要高度協調岸線保護與開發之間的矛盾，對岸線資源進行整合，提高岸線城市土地利用集約水平。
二、新型城鎮化過程使長江經濟帶土地資源開發利用麵臨新挑戰
新型城鎮化以人為核心，合理引導人口流動，有序推進農業轉移人口實名化，穩步推進城鎮基本公共服務，不斷提高人口素質，促進人的全麵發展和社會公平正義。《新型城鎮化規劃（2015—2020年）》提出了三個“1億人”，促進約1億農業轉移人口落戶城鎮，改造約1億人居住的城鎮棚戶區和城中村，引導1億人在中西部地區就近城鎮化，而在《長江經濟帶發展規劃綱要》中也指出推進新型城鎮化是長江經濟帶發展的重要任務之一。
新型城鎮化促進人口流動，提高農用地和非農用地的利用效率是長江經濟帶土地資源開發麵臨的挑戰之一。在未來長江經濟帶推進新型城鎮化過程，麵臨著兩類人口向城市轉移，一類是農業人口遷往城市，另一類是隨著產業轉移的勞動力人口，這將導致農村土地資源的流轉、土地撂荒、建設用地擴張等問題隨著出現，提高土地資源的利用效益和可承載的人口數量，是長江經濟帶新型城鎮化過程國土資源開發麵臨的重要問題。
供給側結構性改革促進土地製度的改革，是長江經濟帶土地資源開發麵臨的另一挑戰。土地改革的核心是提高土地使用效率，推動未來農村土地確權，活化農村土地使用權，突破土地供給瓶頸，可以有效地加快地域之間的地產流動，削減當地的庫存壓力。從供給側結構性改革視角入手，通過降低產業轉型的門檻，拓展產業發展空間，加大土地政策的支持力度，對過剩產業、傳統產業進行升級改造，盤活企業存量土地資源，加強新產品、新產業、新業態的用地管理，未來對長江經濟帶的土地利用結構優化存在一定挑戰。
三、生態文明改革體製要求長江經濟帶綠色發展新理念
實現可持續發展是我國社會經濟發展的國策。社會經濟要持續發展，必須要考慮人口增長、自然環境的支撐能力和生態係統的承受能力金鳳君，等.五大區域重點產業發展戰略環境評價研究[M].北京：中國環境出版社,2013.。麵對環境汙染嚴重、生態係統退化、資源約束趨緊的嚴峻形勢，黨中央遵循發展規律，順應人民期待，彰顯執政擔當，將建設生態文明提到國家戰略高度。十八大報告中對長江經濟帶的建設提出了“共抓大保護，不搞大開發”的開發建設思路，定調長江經濟帶資源開發綠色新理念。
以資源環境承載力為依據的國土空間開發理念。資源環境承載力評價作為《生態文明體製改革總體方案》中提出的“空間規劃編製的基本依據”扮演著重要角色，依據資源稟賦和環境容納能力來明確地區發展的深度、廣度和速度是建設生態文明，維係“山水田林湖草”生命共同體的內在要求黃賢金.基於資源環境承載力的長江經濟帶戰略空間建構[J].環境保護,2017,45(15):2526.。長江經濟帶的國土空間開發需要從環境承載力的角度出發，提出新的綠色開發理念。長江經濟帶的土地資源、水資源、環境負荷的承載力麵臨著東西部地區承載能力的差異性李煥,黃賢金,金雨澤，等.長江經濟帶水資源人口承載力研究[J].經濟地理,2017,37(1):181186.，深刻認識各個省市的資源環境承載容量，發現長江經濟帶的經濟社會發展與資源可承載之間的矛盾，以資源環境承載力評價及預警機製倒逼長江經濟帶生態大保護格局的形成。
國土空間用途規劃為手段的國土空間集聚優化開發理念。按照山水林田湖生命共同體的理念，不僅需要對耕地實行嚴格的用途管製，對林地、河流、湖泊、濕地等生態空間也需要實行用途管製。“十三五”期間，我國對水域、森林、荒地、灘塗等進行統一確權登記，建立權責明確的自然資源產權體係，將用途管製擴大到所有的自然生態空間。原國土資源部頒布的《全國國土規劃綱要（2016—2030年）》堅持國土開發與承載力相匹配，集聚開發與均衡發展相協調，點上開發與麵上保護相促進的國土規劃理念，要求創新國土空間開發，這對“三線”為管控保障體係的國土空間開發保護體係提出了新的要求，對當前的國土規劃理念提出新的調整，需要將生態文明建設的理念融入國土空間規劃，明確自然生態空間總量，通過空間布局落實生態空間保護目標。
第五章長江經濟帶土地開發度與可持續發展
第五章／長江經濟帶土地開發度與可持續
發展
基於長江經濟帶差序格局特征，本章根據各省（市）經濟社會發展、自然資源以及生態環境的差異性，從土地開發均衡度和土地開發限度兩方麵計算該地區最大用地規模及土地開發協調程度，分析長江經濟帶土地開發強度的時空分布差異，以為改善長江經濟帶各省（市）用地結構、實現區域協同發展提供決策參考。
第一節長江經濟帶差序格局與差別發展
隨著城鎮化進程的加快，我國土地開發逐漸呈現出“以東部為中心，向西部蔓延”的提速擴張趨勢，其中，高強度開發區主要集中在黃淮海平原、長江三角洲、珠江三角洲和四川盆地等地形平坦、經濟發達、人口稠密的地區劉紀遠,匡文慧,張增祥，等.20世紀80年代末以來中國土地利用變化的基本特征與空間格局[J].地理學報,2014，69（01）：314.。土地開發是各省市獲得直接財政收入的重要途徑，大幅度促進城鎮化發展，但過度開發也會導致區域資源環境與社會經濟發展的矛盾，具體表現在：首先，土地開發強度越高，區域生態係統服務價值越低胡和兵,劉紅玉,郝敬鋒，等.城市化流域生態係統服務價值時空分異特征及其對土地利用程度的響應[J].生態學報,2013，33(8)：25652576.黃靜,崔勝輝,邱全毅，等.廈門市土地利用變化下的生態敏感性[J].生態學報,2011，31(24)：74417449.,且西部地區土地開發強度的變化對生態環境的負影響要顯著大於東、中部地區趙亞莉,劉友兆,龍開勝.城市土地開發強度變化的生態環境效應[J].中國人口·資源與環境,2014,24(07):2329.。其次，土地開發占用耕地導致許多高開發強度地區耕地資源嚴重不足。2014年，長江經濟帶沿線除安徽省外，糧食需求普遍超載，糧食安全保障麵臨嚴峻挑戰金雨澤,黃賢金,朱怡，等.基於糧食安全的長江經濟帶土地人口承載力評價[J].土地經濟研究,2015(2):7890.。再者，隨著城鎮化建設逐漸步入成熟期，土地出讓不再比土地稅收對經濟增長有更顯著的效果李洋宇,嚴金明,夏方舟.產業結構視角下土地財政與經濟增長關係及其調控機製研究——基於係統GMM方法的動態麵板數據分析[J].土地經濟研究,2014(02):126.，因此，雖然許多城市仍在通過擴張建設用地維持經濟增長，但部分中心城市已由增量擴張向原建設用地上的產業結構調整轉型王德起,侯聖銀.基於引力模型的京津冀城市群土地利用強度研究[J].土地經濟研究,2016(2):107125.，京津冀地區中心城市、上海等地的土地開發強度已實現負增長。此外，建設用地的過度擴張還導致地方產業結構與土地利用結構長期處於初級協調發展狀態，協調性不足徐玉婷,程久苗,範業婷,等.皖江城市帶產業結構與土地利用結構的國土空間耦合[J].土地經濟研究,2015(02):135147.。
雖然過高土地開發強度會帶來大量負效益已在學界達成共識，但針對土地開發強度的理論闡述和評價標準卻不一致。有許多學者將容積率、建築密度等建築指標作為中心城區或指定地塊土地開發強度的重要評價內容王忠誠,李金蓮.中心城區土地開發強度研究[J].江蘇城市規劃,2008(12):1721.韓政.控製性詳細規劃中土地開發強度控製探討——以《南寧市茅橋、東溝嶺片區控製性詳細規劃》為例[J].規劃師,2009,25(11):4852.；一些研究側重從經濟投入和產出測算開發強度；另一部分研究側重對地塊區位、交通可達性的定量分析劉仲宇，羅婧.城市土地開發強度的定量研究方法初探[C]\/\/中國城市規劃學會、沈陽市人民政府.規劃60年：成就與挑戰——2016中國城市規劃年會論文集（04城市規劃新技術應用）,2016:365384.。2010年國務院印發的《全國主體功能區規劃》將土地開發強度定義為區域建設空間占該區域總麵積的比例中華人民共和國國務院.全國主體功能區規劃[EB\/OL].[20101221].http:\/\/www.gov.cn\/zwgk\/201106\/08\/content_1879180.htm.，在縣市及以上行政區劃的宏觀區域土地開發度評價中，大部分學者都援引此意。
長江經濟帶涵蓋我國東、中、西部11個發展程度不一的省市，土地開發強度在不同時期、不同區位差異極大。21世紀初，長三角地區土地開發強度低，開發態勢是強弱並存，弱度突出，土地開發仍需大幅度增強周炳中，包浩生,彭補拙.長江三角洲地區土地資源開發強度評價研究[J].地理科學,2000(03):218223.；近年來，長三角地區的土地開發強度極速增長，上海、無錫練維維.土地開發強度接近國際警戒線[N].江南晚報,20110113.等地已遠高於巴黎、倫敦、東京三大都市圈的平均開發強度中國發展研究基金會.中國發展報告2010:促進人的發展的中國新型城市化戰略[R].北京:中國發展報告,2010.，而雲南、貴州等長江經濟帶上遊地區土地卻仍處於亟待開發的狀態。土地開發強度的差異造成了長江經濟帶區域發展不平衡，雖然許多學者分別從長江流域城市群或省市級層麵探討了土地開發強度大小及與人口、經濟等的關係和成因趙亞莉.長三角地區城市土地開發強度變化及其適度性研究[D].南京:南京農業大學,2015.呂立剛,周生路,周兵兵，等.1985年以來江蘇省土地利用變化對人類活動程度的響應[J].長江流域資源與環境,2015,24(07):10861093.崔王平,李陽兵,郭輝，等.重慶市不同空間尺度建設用地演進特征與景觀格局分析[J].長江流域資源與環境,2017,26(01):3546.，但缺乏對長江經濟帶全域土地開發強度的評價研究，因此，測算長江經濟帶土地開發強度並分析其時空差異特征對促進該地區經濟社會的協調發展有重要意義。
第二節可持續視角的土地開發度評價模型構建
本節對土地開發強度評價模式進行深化，借鑒陳逸等提出的深度、廣度和限度土地開發度三維理論模型陳逸,黃賢金,吳紹華.快速城鎮化背景下的土地開發度研究綜述[J].現代城市研究,2013,28(07):915.，分別從土地開發的均衡程度和最大限度兩方麵綜合評價長江經濟帶土地開發強度。單一指標向多維度評價體係的完善，使土地開發強度不隻是相對數量上的比較，而是從用地均衡和效益最大化層麵來衡量區域建設用地擴張的合理性。
一、土地開發均衡度評價
土地開發均衡度以土地供給能力和建設用地開發強度為指標，通過衡量二者強弱關係判斷長江經濟帶11省市的土地開發均衡和失衡狀態。從用地效率和規模角度考慮，建設用地開發強度(LD)采用土地開發廣度(LB)、人口容量指數(PE)、經濟密度指數(EC)和環境壓力指數(EV)表征，從承載角度考慮，土地供給能力(LS)采用人均耕地(PA)、資源保障指數(RS)和生態安全指數(ES)表征。表51為具體量化指標：
表51土地開發均衡度指標
一級指標
名稱二級指標名稱指標內涵備注
建設用地
開發強度
(LD)
土地開發廣度(LB)建設用地占比建設用地麵積／土地總麵積
人口容量指數(PE)單位建設用地承載人口常住人口／建設用地麵積
經濟密度指數(EC)單位建設用地第二、三產業比重第二、三產業產值／建設用地麵積
環境壓力指數(EV)單位建設用地SO2和COD排放量綜合指數12COD+SO22+COD×SO2
土地
供給能力
(LS)
人均耕地(PA)人均耕地麵積耕地麵積／常住人口
資源保障指數(RS)單位土地麵積可利用水資源數量可利用水資源量／土地總麵積
生態安全指數(ES)地均生態服務價值生態服務價值*\/土地總麵積
（*根據謝高地2015年生態服務價值表計算）
數據來源：《2018年中國統計年鑒》，2017年土地利用變更調查數據。
采用極差法對原始數據進行標準化處理，加權計算得到建設用地開發強度(LD)和土地供給能力(LS)，具體公式如下陳逸.區域土地開發度評價理論、方法與實證研究[D].南京：南京大學，2012.。
建設用地開發強度：
LD=12LB+PE+EC+EV4+4LB×PE×EC×EV（51）
土地供給能力：
LS=12PA+RS+ES3+3PA×RS×ES（52）
根據標準化數據構建均衡度模型和失衡度模型。以土地開發均衡度衡量建設用地開發強度和土地供給能力的協調性，土地開發失衡度衡量區域建設用地開發強度和土地供給能力的強弱程度，具體計算方式如下：
DS=LD×LS(α×LD+β×LS)2k（53）
其中，DS為土地開發均衡指數，α和β為權數,本節取中間值α=β=0.5；為了使計算結果更具有層次性,采用k作為調節係數,一般取2~5，這裏取k=3。
DS取值範圍為0~1，DS=1表示最佳均衡,DS=0表示完全不均衡，中間為過渡狀態。
CD=LDLS（54）
CD為土地開發失衡指數，CD>1表示過度開發，CD=1表示均衡開發，CD<1表示開發不足。
二、土地開發限度評價
我國新增建設用地占用土地類型絕大部分為耕地，建設用地和耕地價值在用地配置過程中必然互有損益。基於成本—效益理論，推論得出建設用地開發最佳規模的限製條件是建設用地邊際效益與農用地邊際效益相等陳逸，黃賢金，陳誌剛.基於成本—效益分析的區域土地開發度評價研究[C]\/\/中國自然資源學會土地資源研究專業委員會、中國地理學會農業地理與鄉村發展專業委員會.中國土地資源開發整治與新型城鎮化建設研究，2015:7.，此條件下計算所得建設用地規模，即土地開發限度值。
建設用地和農用地的效益函數分別為Y1=f1(LM)，Y2=f2(LA)，Y1為建設用地效益；LM為建設用地開發強度；Y2為農用地效益；LA為農用地開發強度。根據上述理論構建如下方程：
dY1dLM=dY2dLA（55）
對邊際效益方程求解，得出的LM′為土地開發限度。其中，建設用地效益主要體現在經濟價值，Y1以第二、三產業產值表征；農用地除經濟價值以外，還有很高的生態價值，因此，Y2為農用地經濟效益和生態效益之和，經濟效益以第一產業產值表征，生態效益則依據謝高地2015年新一輪核算的生態服務價值表謝高地,張彩霞,張昌順,等.中國生態係統服務的價值[J].資源科學,2015,37(09):17401746.計算。建設用地開發強度LM用建設用地占土地總麵積比例表示，農用地開發強度LA則以農用地占土地總麵積比例表示。
第三節可持續視角的土地開發均衡度
本節選取長江經濟帶11省市作為研究對象，從土地開發均衡度和土地開發限度兩方麵計算該地區最大用地規模及土地開發協調程度，分析土地開發強度的時空分布差異，為改善長江經濟帶各省市用地結構、實現區域協同發展提供參考。
一、建設用地開發強度及土地供給能力分區
為比較長江經濟帶各省市的相對建設用地開發強度和土地供給能力，將11個省市進行K 均值聚類分析，根據各省市2017年相關數值聚類結果，將其分成三大開發強度區和供給能力區，具體分區如下：
表522017年建設用地開發強度分區
分區
數值LBPEECEV
單位（%）（人\/
公頃）（萬元\/
公頃）（噸\/
公頃）LD包含省市
高開發
強度區
指數1110.08
實際值36.9078.30988.330.210.65上海
中開發
強度區
指數0.330.210.240.23
實際值14.1640.86332.410.280.24浙江、江蘇、重慶
低開發
強度區
指數0.130.190.040.28
實際值7.1739.85155.920.300.12安徽、江西、湖北、湖南、
四川、貴州、雲南
長江經濟帶建設用地開發強度整體呈紡錘形分布：上海屬於高開發強度區，建設用地開發強度值為0.65；中開發強度的省市占3個，開發強度為0.24，不及上海開發強度的二分之一；低開發強度省份占7個，開發強度僅0.12。從經濟社會發展水平來看，省市發展程度越高，土地開發強度越大；從流域位置來看，長江經濟帶下遊省市比中、上遊省市建設用地開發強度更大；從地理分區來看，華東、華中、西南地區省市的土地開發強度呈現依次減弱態勢；另外，平原地區比山地、高原地區的建設用地開發強度更高。
局部來看，上海的建設用地開發強度為0.65，土地開發廣度、人口容量、經濟密度3項開發強度指數得分都高居長江經濟帶省市首位，其中，土地開發廣度達到36.90%，但高強度開發的同時,環境壓力已嚴重超過平均水平，達到0.21噸\/公頃。中開發強度的浙江、江蘇、重慶建設用地開發強度分別為0.23、0.23、0.25，土地條件優越、經濟發展需求以及國家政策保障等因素分別從不同層麵對3個省市的建設用地開發起到重要推動作用。剩餘7省由於土地資源、人力資本、經濟動力缺乏等不同因素限製，開發強度較低。
表53土地供給能力分區
分區數值
單位PA
（hm2\/人）RS
（104m3
\/hm2）ES
（萬元
\/hm2）LS包含省市
高供給區
指數0.620.590.87
實際值0.080.744.150.67浙江、江西、湖北、
湖南、重慶、四川、
貴州、雲南
中供給區
指數0.710.310.43
實際值0.090.562.420.47安徽
低供給區
指數0.200.030.01
實際值0.090.560.800.04上海、江蘇
土地供給能力高的地區地形條件較好，用地均衡，有良好的水土資源，生態環境價值較高。浙江、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州和雲南屬於長江經濟帶沿線的土地高供給區，水土資源豐厚，且開發強度普遍較低，土地生態價值非常高，綜合供給能力最強。
圖51長江經濟帶省市土地開發強度及供給能力差異
中供給區包括安徽，這一供給區的土地特點是水、土、生態供給能力相對協調,與高供給和低供給省份相比,處於相對較平衡狀態。
低供給區包括上海、江蘇，其供給能力相對較低，遠不及其開發強度，若按當前土地利用水平繼續擴張發展，土地供給與開發的失衡狀態會越來越嚴重。
二、土地開發均衡及失衡程度分區
根據2017年土地變更調查數據，計算得到長江經濟帶各省市土地開發均衡指數（表54），將11省市劃分為6類均衡狀態，其中，均衡狀態和失衡狀態的省市數量差距懸殊。均衡度大於0.5的均衡省份隻有1個：浙江屬於基本均衡；均衡度小於0.5的失衡省份中，重慶、貴州和江蘇屬於輕度失衡，湖南和四川為中度失衡，湖北、江西、雲南、安徽和上海屬於重度失衡（表55）。
表542017年長江經濟帶各省市土地開發均衡狀態
狀態均衡度DS包含省市
均衡
優質均衡0.8~1\/
中度均衡0.6~0.8\/
基本均衡0.5~0.6浙江
失衡
輕度失衡0.3~0.5重慶、貴州、江蘇
中度失衡0.1~0.3湖南、四川
重度失衡0~0.1湖北、江西、雲南、安徽、上海
表552017年長江經濟帶各省市土地開發失衡狀態
狀態失衡指數CD包含省市
過度開發1及以上上海、江蘇
均衡開發0.6~1
開發不足0.3~0.6浙江、重慶、貴州
開發嚴重不足0~0.3四川、湖南、湖北、江西、雲南、安徽
從失衡指數來看，由於絕對均衡開發（CD=1）是理想狀態,因此界定在0.6 圖522017年長江經濟帶省市土地開發均衡及失衡化格局 第四節長江經濟帶土地開發限度評價與優化 基於邊際效益理論，本節以2009—2017年的土地變更調查數據為基礎，分別對長江經濟帶整體及其範圍內11省市的土地開發限度進行建模計算，得到如下結果： 表56長江經濟帶各省市土地開發限度評價計算模型 地區Y1=f1(LM)R21Y2=f2(LA)R22 長江 經濟帶Y=2×108x2-7×106x-702150.994Y=8×107x2-108x+7×1070.977 上海Y=3×106x2-2×106x+3019570.974Y=175.51x-31.6970.869 江蘇Y=5×107x2-2×107x+2×1060.997Y=-78827.595x+ 55976.5940.964 浙江Y=6×106x2-106x+544370.998Y=321073x2-568549x+ 2560310.733 安徽Y=107x2-2×106x+1348380.997Y=-2×107x3+5×107x2-4×107x+1070.976 江西Y=6×106x2-676474x+185260.999Y=3×106x2-5×106x+2×1060.917 湖北Y=2×109x3-6×108x2+5×107x-2×1060.998Y=-2×108x3+6×108x2-6×108x+2×1080.933 湖南Y=3×106x2-365259x+119200.999Y=-22922x+303140.545 重慶Y=107x2-920643x+6771.10.997Y=3×106x2-5×106x+2×1060.988 四川Y=-2×108x2+2×107x-3312900.989Y=2×107x2-3×107x+2×1070.977 貴州Y=3×109x3-3×108x2+107x-1469780.998Y=109x3-3×109x2+3×109x-1090.974 雲南Y=-2×108x2+107x-1458620.965Y=-500921x+5064240.924 對以上方程組分別求導，將得到的長江經濟帶各省市土地開發限度值與該地區2015年土地開發強度、2020年土地規劃開發廣度進行對比，求得各地區剩餘建設用地開發空間。具體計算結果如下： （1） 長江經濟帶整體土地開發限度為11.96%，高於全國平均水平4.70%，土地利用條件較好，但從用地平衡和效益最大化角度來看，大部分省市土地已處於超量開發狀態，且經濟越發達的省份，建設用地規模超過開發限度的程度越大，上海和浙江超限最為突出。 （2） 從剩餘開發空間及規劃用地規模限製來看，目前還未超過土地開發限度的地區僅有安徽省、江西省和湖北省，其餘省市均無剩餘開發空間；另外，對比2020年各省市土地利用規劃中的建設用地規模上限，截至2017年，長江經濟帶各省市建設用地規模均未超過規劃限製。 （3） 上海、江蘇、浙江的土地開發限度均超過10%，3省市位於長江中下遊，地形條件好，用地擴張迅速，2017年的建設用地規模已遠超最適宜土地開發限度，分別超過2.98萬公頃、18.96萬公頃和42.18萬公頃，各占土地總麵積的3.56%、1.78%和4%。 （4） 有7個省市的土地開發限度小於10%，分別為：江西（9.31%）>浙江（8.49%）>重慶（7.39%）>湖南（5.71%）>四川（2.78%）>雲南（2.63%）>貴州（2.11%），2017年的土地開發強度除浙江省達12.49%外，另外6省市均小於10%，江西還有剩餘開發空間，為24.80萬公頃，其餘省市建設用地均超過土地開發限度——浙江省超量最多，達4%，湖南、重慶、四川、貴州和雲南分別超過2.09%、0.92%、1.06%、2.03%、0.25%。 表57長江經濟帶各省市土地開發限度評價結果 地區 土地開發 強度（2017）土地開發限度剩餘開發空間規劃開發廣度 %萬公頃%萬公頃%萬公頃%萬公頃 全國4.173957.224.704454.930.53497.714.304071.93 長江經濟帶7.321503.5811.962455.614.64952.03\/\/ 上海市36.9030.8833.3427.90-3.56-2.9838.2332 （續表） 地區 土地開發 強度（2017）土地開發限度剩餘開發空間規劃開發廣度 %萬公頃%萬公頃%萬公頃%萬公頃 江蘇省21.68231.1019.90212.14-1.78-18.9622.15236.13 浙江省12.49131.828.4989.64-4.00-42.1812.74134.53 安徽省14.38201.4918.26255.903.8854.4014.67205.60 江西省7.82130.629.31155.421.4924.808.00133.60 湖北省9.34173.7211.71217.732.3744.019.56177.73 湖南省7.80165.335.71120.96-2.09-44.378.07171.00 重慶市8.3168.467.3960.87-0.92-7.588.7472.00 四川省3.84186.822.78135.14-1.06-51.683.92190.47 貴州省4.1472.822.1137.16-2.03-35.664.2274.40 雲南省2.88110.522.63100.78-0.25-9.743.01115.40 第二篇資源環境與承載測算 資源環境可持續承載是協調長江經濟帶人與自然關係、實現綠色發展的基礎。基於此，這裏探討了資源環境承載力核算的理論與方法，針對長江經濟帶人地關係、人水關係以及應對全球變化的需要，分別開展了基於糧食安全的耕地資源人口承載力、基於水安全的水資源人口承載力以及應對全球升溫的碳峰值人口承載力研究，並揭示了長江經濟帶人口綜合承載力的空間特征，從而為優化長江經濟帶國土空間格局、協調長江經濟帶人與自然關係提供認知基礎、決策借鑒。 第六章長江經濟帶資源環境承載力理論及方法 第六章／長江經濟帶資源環境承載力理論及方法 厘清長江經濟帶資源環境與生產生活要素的相互作用機製，探索長江經濟帶自然資源環境承載力的內生機製與評價模型，對支撐國土空間規劃編製乃至戰略實施具有重要理論和實踐意義。基於“壓力—狀態—響應”模型思路，本章提出區域資源環境與生產生活要素的“共軛角力”理論機製，將自然資源環境承載力解構為“支撐力—敏感點”、“恢複力—脆弱點”、“損害力—臨界點”、“發展力—平衡點”四對相互作用力，並據此提出集開發建設、環境災害、資源生態及社會福祉四個維度的DENS評價模型，以為更為科學地揭示自然資源環境承載力的理論特征提供借鑒。 第一節資源環境承載力理論發展近況 承載力是特定空間承載體和承載對象相互作用關係的統一，即區域人地關係係統中人地互構的統一，因此，資源環境的可持續承載，不僅意味著資源環境係統自身的可持續性，還意味著對於人類發展係統（包括人口、經濟、基礎設施等）的支撐能力。例如，災害空間不僅對於人類社會，其對於資源環境係統也具有弱承載力性。從空間分布上看，我國滑坡災害高生態風險區麵積為13.5萬km2王慧芳,林子雁,肖燚,等.基於生態係統服務潛在損失的滑坡災害生態風險評價[J].應用生態學報,2019(9):112.，不僅造成這一區域生態服務價值的損失，也加大了人類活動的危險性。因此，作為資源環境係統對開發建設“支撐力”、環境災害要素“損害力”、資源生態要素“恢複力”以及社會福祉“發展力”的綜合體現，仍不失為對區域資源環境係統、經濟社會發展係統尤其是人與自然關係定量化並具有較高精準性的診斷。資源環境承載力理論在支撐區域發展乃至於“未來地球”（Future Earth）的綜合發展決策中亦發揮重要作用Running S W. A measurable planetary boundary for the biosphere[J]. Science, 2012, 337(6101): 14581459.。 生態文明以及美麗中國戰略的提出，為發揮承載力人地關係係統認知工具、政策工具的作用提供了新的契機。隨著城鎮化與工業化進程快速推進以及經濟社會持續發展，我國國土空間開發利用格局發生明顯重構喻忠磊,張文新,梁進社,等.國土空間開發建設適宜性評價研究進展[J].地理科學進展，2015,34(9):11071122.，過度依賴高資源消耗與高汙染排放的粗放型發展模式亦使區域空間開發失衡、“三生空間”衝突加劇、生態環境破壞嚴重等問題日趨嚴峻譚術魁,劉琦,李雅楠.中國土地利用空間均衡度時空特征分析[J].中國土地科學，2017,31(11):4046.，使得國內學界更加重視資源環境承載力的相關研究。在發展國外資源環境承載力評價的理論與方法基礎上，近年來我國學者逐漸開展了以土地徐勇,孫曉一,湯青.陸地表層人類活動強度:概念,方法及應用[J].地理學報，2015,70(7):10681079.封誌明,楊豔昭,遊珍.中國人口分布的土地資源限製性和限製度研究[J].地理研究,2014,33(8):13951405.金雨澤,黃賢金,朱怡,等.基於糧食安全的長江經濟帶土地人口承載力評價[J].土地經濟研究,2015(02):7890.、水段春青,劉昌明,陳曉楠,等.區域水資源承載力概念及研究方法的探討[J].地理學報，2010(01):8290.封誌明,楊豔昭,遊珍.中國人口分布的水資源限製性與限製度研究[J].自然資源學報，2014,29(10):16371648.、環境葉龍浩,周豐,郭懷成,等.基於水環境承載力的沁河流域係統優化調控[J].地理研究，2013,32(6):10071016.胡溪,劉年磊,蔣洪強.基於環境質量標準的長江經濟帶水環境承載力評價[J].環境保護，2018,46(21):3842.、生態裴鷹,楊俊,李冰心,等.城市邊緣區生態承載力時空分異研究——以甘井子區為例[J].生態學報,2019,39(5).劉東,封誌明,楊豔昭.基於生態足跡的中國生態承載力供需平衡分析[J].自然資源學報，2012,27(04):614624.等為研究對象的單要素承載力，區域綜合承載力呂弼順,程火生,朱衛紅.圖們江地區區域承載力動態變化研究[J].地理科學，2010,30(05):717722.以及國土開發度與國土空間開發建設適宜性紀學朋,黃賢金,陳逸,等.基於陸海統籌視角的國土空間開發建設適宜性評價——以遼寧省為例[J].自然資源學報，2019,34(03):451463.張競珂,陳逸,黃賢金.長江經濟帶土地開發均衡度及限度評價研究[J].長江流域資源與環境,2017,26(12):19451953.等相關研究，研究尺度集中於城市黃誌啟,郭慧慧.基於熵權TOPSIS模型的鄭州市資源環境承載力綜合評價[J].生態經濟，2019,35(2):122126.、城市群肖義,黃寰,鄧欣昊.生態文明建設視角下的生態承載力評價——以成渝城市群為例[J].生態經濟，2018,34(10).、省域許明軍,馮淑怡,蘇敏,等.基於要素供容視角的江蘇省資源環境承載力評價[J].資源科學，2018,40(10):93103.和國家、區域層麵衛思夷,居祥,荀文會.區域國土開發強度與資源環境承載力時空耦合關係研究——以沈陽經濟區為例[J].中國土地科學,2018,32(07):5865.，研究方法由早期的農業生態區劃、供需平衡等靜態方法向係統動力學、多目標規劃方法等動態轉變黃賢金,周豔.資源環境承載力研究方法綜述[J].中國環境管理,2018,10(06):3642，54.，逐漸開始關注資源環境要素跨區域的隱形流動。但有關資源環境承載力的係統性、綜合性研究以及評價模型支撐仍有待進一步提升，尤其在氣候變化、新全球化背景下資源環境係統的不確定性以及複雜性（流動）不斷加劇；隨著經濟社會發展進步，人地關係地域係統麵臨技術革新、人口轉型、綠色轉型、社會轉型的新時代背景，亟須建立綜合性的、體現交互作用的、滿足多維轉型發展需求的資源環境承載力評價模型。 綜上所述，資源環境承載力評價內涵也從單一資源走向各類主要自然資源、環境要素等評價，評價方法不斷豐富；評價對象更多地側重於典型區域、流域。但絕大多數研究多從單一視角開展相關研究，或是測算單一資源的承載力，或是對承載狀況進行綜合評判，缺乏體現地域特色、多結果輸出的綜合模型，難以指導地區精細化發展。從發展趨勢來看，需要加強資源環境承載力評價的理論創新，揭示區域內外各類限製性的自然資源及環境要素等之間的多元複合“角力”關係，支撐資源環境承載力評價及預警體係構建，並形成具有指導性的資源環境承載力評價技術標準。 鑒於此，本章從“壓力—狀態—響應”機理出發嚐試提出“共軛角力”機製，以係統描述人地關係地域係統資源環境與生產生活的相互作用機製，進而從開發建設支撐力、環境災害損害力、資源生態恢複力和社會福祉發展力四個維度構建資源環境承載力評價模型，以為國家國土空間規劃體係的科學實施提供理論基礎與方法支撐。 第二節基於共軛角力理論的資源環境 與生產生活相互作用機理 “軛”是馬車行駛時套在馬頸上用於拉車的人字形馬具，要求左右兩輪平衡，車馬前後默契。“共軛”是指按照特定規律相互影響、相互製約形成協調發展的局麵，從而使整個係統結構相對穩定、要素聯係緊密、整體功能協調、對環境適應性強曾鵬,向麗.中國十大城市群高等教育投入和產業集聚水平對區域經濟增長的共軛驅動研究[J].雲南師範大學學報(哲學社會科學版),2015,47(04):138145.，是一種以動態平衡為主要目的的控製方法。有研究將其應用到城市土地管理中，協調城市建設用地增長和非建設用地保護、城市土地生態服務正向服務和逆向服務、城市與鄉村之間的共軛關係尹科,王如鬆,姚亮,等.基於複合生態功能的城市土地共軛生態管理[J].生態學報,2014,34(01):210215.。還有研究以共軛理論指導北京市生態規劃，以實現社會服務和生態服務、經濟生產和自然生產平衡王如鬆.綠韻紅脈的交響曲:城市共軛生態規劃方法探討[J].城市規劃學刊,2008,1(1):817.。 人地地域關係係統中資源環境和生產生活相互製約、相互影響，其終極目標是追求人—地協調發展，共軛思想可為解決這一目標提供良好的借鑒。“共軛角力”理論，以人地關係地域係統中開發建設需求產生的“支撐力”、環境災害發生產生的“損害力”、資源生態維持產生的“恢複力”以及社會福祉提升產生的“發展力”為基礎，以“四個力”分別量化開發建設、環境災害、資源生態和社會福祉的變化特征，依據“開發—壓力—狀態—響應”過程，構建“四力”的共軛角力過程。“臨界點”衡量開發建設需求產生的“支撐力”的標準或拐點（土地開發強度、人口集聚度等）；“敏感點”衡量環境災害發生產生的“損害力”的標準或拐點（災害發生密度、災害強度等）；“脆弱點”衡量資源生態維持產生的“恢複力”的標準或拐點（景觀破碎度、生態脆弱性指數、環境容量等）；“平衡點”衡量社會福祉提升產生的“發展力”的標準或拐點（人居環境指數、社會網絡連通度等）；集成“點—力”作用關係，評估不同尺度下人地關係地域係統資源環境與生產生活的負載衝突特征，揭示其相互作用關係。針對“共軛角力”理論所提出的“四個點”，依次基於“四個承載”的核心內涵，結合不同人地地域建設和生產條件、經濟社會功能等主要特征，分析區域資源環境與生產生活的作用機製。分析步驟如下： （1） 識別“共軛角力”機製中的“力”。遵循“開發—壓力—狀態—響應”的資源環境效應分析框架，識別由資源開發利用需求產生的支撐力、從環境壓力（環境汙染、自然災害等）衝擊中恢複的需求所形成的恢複力、對本底係統狀態維持需求形成挑戰的損害力，以及提升響應能力需求產生的發展力，剖析四種力量的概念內涵和表征因子。具體而言，支撐力由開發建設對土地、水、礦產等各類自然資源的需求而產生；恢複力由生態環境壓力衝擊中生態係統恢複的需求所形成，包括土地、水、大氣等環境汙染以及生態係統的破壞等方麵的生態環境破壞；損害力來源於自然災害以及人為損害等引起的幹旱、洪澇等氣候災害以及滑坡、地震、泥石流、地麵沉降等地質災害等方麵；發展力體現為資源環境要素對於經濟社會發展以及居民福祉等方麵的提升能力。 （2） 歸納“共軛角力”模式。在“開發—壓力—狀態—響應”框架的基礎上進一步結合“敏感點—脆弱點—臨界點—平衡點”的係統關聯，建立支撐力、恢複力、損害力和發展力的共軛關係，進而依據共軛關係的組合特征確定人地關係地域係統的“人—人”、“人—地”、“地—地”共軛角力模式。 （3） 建立承載力需求、負載衝突與“共軛角力”模式的整體聯係。承載力需求通過不同共軛角力模式的作用，表現為差異化的負載衝突。資源環境係統的支撐力與經濟社會係統的發展力，還具有相輔相成、互為促進的作用，但在一定的技術水平下，資源環境係統的支撐力是有限的，從而也影響了特定區域的經濟社會發展能力的提升；而資源環境係統的過度利用，尤其是超越了生態環境係統要素的恢複能力，則也將導致生態環境係統的退化，因此，資源環境係統支撐力也受製於相應的恢複力；而對於資源環境係統的損害，不僅影響其支撐力、恢複力，還將對經濟社會發展力產生製約。因此，在區域人地關係係統中，“支撐力”、“恢複力”、“損害力”、“發展力”共同形成了相應的共軛關係黃賢金，宋婭婭.基於共軛角力機製的區域資源環境綜合承載力評價模型[J].自然資源學報,2019,34(10):21032112.（見圖61）。 圖61資源環境與生產生活“共軛角力”理論機製 人地關係係統中資源環境要素與生產生活相互作用的“共軛角力”過程，揭示了環境災害要素的“敏感點”，暴露了資源生態係統的“脆弱點”，顯露了資源環境係統承載的“臨界點”，為尋求人與自然“平衡點”的人類應對提供了可能。基於“共軛角力”機製，可進一步梳理資源環境承載力的需求機理，通過要素層麵的“支撐力—敏感點”關聯、壓力層麵的“恢複力—脆弱點”關聯、狀態層麵的“損害力—臨界點”關聯以及響應層麵的“發展力—平衡點”關聯，以評估資源環境承載力需求在不同共軛角力模式下的敏感點和脆弱點，從而識別不同共軛角力模式下的資源環境負載衝突特征，這一對人地關係係統要素相互作用的認知，也為理解和評估資源環境承載力提供了理論基礎。 第三節基於共軛角力機製的資源 環境承載力評價DENS模型 基於共軛角力機製，資源環境承載力評價應該包括支撐力、恢複力、損害力以及發展力四個方麵，即分別為受製於資源、環境、生態等要素的區域人口規模及其開發建設存在一定閾值的開發建設（Development）支撐力，受製於環境汙染或自然、人為災害損失的環境災害（Environment and Disaster）損害力，受製於資源可持續利用和生態係統脆弱性影響的資源生態（Natural Resources and Ecology）修複力，以及側重人類福祉提升的社會福祉（Social Welfare）發展力，形成開發建設、環境災害、資源生態、社會福祉四個維度的綜合評價體係黃賢金，宋婭婭.基於共軛角力機製的區域資源環境綜合承載力評價模型[J].自然資源學報,2019,34(10):21032112.（見圖62）。開發建設、環境災害、資源生態以及社會福祉四個子係統間存在密切的交互作用與耦合機理：資源生態修複力反映區域自然資源本底條件與生態基礎；通過自然資源要素的有效供給，以及實現生態係統穩定，有利於改善環境災害損害力和開發建設支撐力；環境容量以及災害後係統恢複能力，也影響了資源生態修複力以及開發建設支撐力；而適度、有節製的開發建設，不僅有利於資源生態係統的可持續承載，也有利於應對環境以及災害的影響，但若過度開發，則將加劇資源環境係統的影響乃至對人類產生損害；社會福祉提升是人地地域係統發展的終極目標。 圖62DENS模型框架 立足人地地域係統協調發展目標，以判別關鍵資源環境要素響應的敏感點、診斷生態係統的脆弱點、甄別資源環境開發保護的臨界點、探尋人和自然雙贏發展的平衡點為導向，統籌考慮人地關係地域係統社會、經濟、環境、汙染、發展等子係統，構建多結果輸出的資源環境承載力綜合評價模型。模型構建思路如下： （1） 不同人地地域係統資源環境承載力多途徑內涵及定量表征 不同類型地域的結構和矛盾存在較大差異，因此必須按地域類型來協調不同的人地關係。考慮到我國各地的自然、社會、經濟條件的地域差異性大，可以通過多途徑表征方法，揭示不同人地地域係統承載力的多樣性、關聯性及嵌套性特征。基於壓力—狀態—響應理論，資源環境承載力主要包含四維內涵，分別為受製於資源、環境、生態等要素特定區域人口規模及其開發建設存在一定閾值的開發建設支撐力、強調環境合理有效保護和災害事件對特定區域人地地域係統穩定性影響的環境災害損害力、關注資源可持續利用和生態係統脆弱性的資源生態承載修複力、側重人類福利水平的社會福祉發展力。 （2） 建立資源環境承載力評價指標體係 鑒別不同產業結構、區位條件人地係統主要資源環境、生態及社會經濟問題；采取資料收集、實地調查等方法辨別依附於地域空間的土地資源、水資源、礦產資源、氣候資源等對人類及其社會經濟活動承載強度和範圍限製的空間約束性指標；利用GIS空間分析識別區域基本農田、生態紅線保護區、生態脆弱區等功能區保護和環境脅迫因子對生態環境保護造成嚴重威脅以及對自然和人為災害抵抗能力的保護約束性指標；基於推拉模型甄別周邊或發達城市發展的極化效應造成資源、人口等多要素顯性或隱性流失限製區域經濟進一步提升的發展約束性指標，集成空間—保護—發展三維約束性指標初步構建承載力評價的關鍵約束性指標。在此基礎上針對四維承載力內涵構建資源環境承載力評價指標體係，結合空間—保護—發展三維關鍵約束性指標構建資源環境承載力評價備選指標庫，以為承載力評價提供支撐。 （3） 構建資源環境承載力評價模型（DENS） 構建四維承載力指標體係相互作用的係統動力學模型，以分析要素之間的因果反饋機製，並以區域資源可持續利用、人地協調發展為目標評價特定區域的資源環境承載力。基於係統動力學模型分析區域係統組成結構、係統內外要素間的因果反饋分析，形成資源環境承載力評價模型，即DENS模型，見式（61）。 DENS=f(D∪E∪N∪S)=D=f(D1,D2,D3,…,Dn) E=f(E1,E2,E3,…,En) N=f(N1,N2,N3,…,Nn) S=f(S1,S2,S3,…,Sn)（61） 式中，D為開發建設支撐力，涵蓋工程地質條件、地塊集中度、交通網絡密度、服務設施水平等承載要素；E為環境災害損害力，涵蓋水環境、大氣環境、地質災害、氣象災害等承載要素；N為資源生態修複力，涵蓋水資源、土地資源、生態係統服務等承載要素；S為社會福祉發展力，主要從經濟發展規模、糧食生產能力等方麵測度。 依據上述模型，綜合考慮區域資源環境本底、區域資源環境短板限製及經濟社會發展水平等，提煉和模擬區域特定時期（曆史、現狀以及未來）可承載的人口規模、經濟規模以及開發空間規模。 人地關係是資源環境及生產生活方式等各類要素“糾纏”或共軛作用的結果，分析了受製於自然資源要素的“支撐力”、生態係統的“恢複力”、環境災害的“損害力”、經濟社會的“發展力”及其共軛過程，據此，闡述了以社會福祉發展力為核心，開發建設支撐力、環境災害損害力與資源生態修複力相互影響的資源環境綜合承載力係統框架及其綜合模型，從而為更為科學地認知資源環境承載力這一影響人地關係的核心科學問題提供了理論思路和方法借鑒。 第七章長江經濟帶耕地保護與可持續承載 第七章／長江經濟帶耕地保護與可持續承載 為了合理開發利用自然資源，協調人口經濟規模，2013年《中共中央關於全麵深化改革若幹重大問題的決定》中明確指出“建立資源環境承載能力監測預警機製，對水土資源、環境容量和海洋資源超載區域實行限製性措施”。通過承載力來提升規劃的科學性和可持續性，已經成為我國規劃過程中不可缺少的環節。研究長江經濟帶人口承載力對於建立長江經濟帶和諧穩定的人地關係，保證經濟、社會可持續發展有著重要意義。這裏基於糧食安全視角，通過對2020和2030年長江經濟帶各省市人口承載狀況的預測分析，以期對引導人口空間分布、協調區域發展提供參考。 第一節長江經濟帶可承載人口預測 作為大部分自然資源的載體，土地一直以來都被視作人類生產、生活的物質基礎和能量來源，土地承載力評價也因此具有基礎性意義。自20世紀80年代起，我國的土地承載力研究得到不斷發展和豐富。關於土地承載力，前期研究大多與生態學相關Park R F， Burgess E W. An Introduction to the Science of Sociology [M]. Chicago: University of Chicago Press, 1921.，並側重於以糧食為基礎進行土地承載力計算 William V. Road to Survival [M]. London: Victor Gollancz Ltd, 1949.。後期研究更關注人地協調，從資源整體性出發，且研究方法也日漸豐富，主要有：多目標決策分析、農業生態區域法和係統動力學方法等Millington R, Gifford R. Energy and How We Live [R]. Australian, 1973.FAO. Potential Population Supporting Capacities of Lands in Developing World[R]. Rome, 1982.UNESCO, FAO. Carrying Capacity Assessment with a Pilot Study of Kenya: A Resource Accounting Methodology for Exploring National Options for Sustainable Development [R]. Paris and Rome, 1985.封誌明.土地承載力研究的過去、現在與未來[J].中國土地科學,1994,03:19.。土地人口承載力作為土地承載力研究的一個重要方麵，許多學者都曾做過相關研究。有學者通過產能核算的方法對土地人口承載力進行了預測研究陳雪萍,周介銘,何偉,等.基於產能核算的耕地人口承載力動態預測研究——以四川省郫縣為例[J].中國農學通報,2012,21:114118.。也有學者從生態敏感性出發，采用主成分分析法對杭州各分區土地人口承載力做出評價嶽文澤,姚赫男,鄭娟爾.基於生態敏感性的土地人口承載力研究——以杭州市為例[J].中國國土資源經濟,2013,08:5256.。哈斯巴根等引進貨幣型人口承載力的概念，通過係統動力學方法，建立了呼和浩特市的土地資源人口承載力模型哈斯巴根,李百歲,寶音,等.區域土地資源人口承載力理論模型及實證研究[J].地理科學,2008,02:189194.。餘萬軍等運用生態足跡法和農業區域生態法計算了貴陽市的土地人口承載力餘萬軍,吳次芳.基於生態足跡和農業生態區域法的土地人口承載力比較研究——以貴陽市為例[J].浙江大學學報(農業與生命科學版),2007,04:466472.。彭文英、劉念北采用單項指標法，基於建設用地對北京都市圈的人口承載力進行評價並提出建議彭文英,劉念北.首都圈人口空間分布優化策略——基於土地資源承載力估測[J].地理科學,2015,05:558564.。從已有研究中可以發現，土地人口承載力評價視角和評價方法正朝著多元化方向發展，但不難看出，以糧食為基礎的土地人口承載力評價仍是主流。 為了研究各地區土地人口承載的狀態，首先需要同時對未來人口的預計規模和土地資源人口承載的能力兩方麵內容進行預測。通過各地區人口預計規模與人口承載能力相對水平，可以預測未來人口承載的狀態。研究數據來源於1991—2017年長江經濟帶各省市統計年鑒。 一、人口預測 已有研究對人口規模進行預測，既有采用以資源環境承載力為基礎的環境容量法王憲恩，溫鑫，蔡飛飛，等.水環境人口承載力與人口產業結構研究——以遼河源頭區為例[J].人口學刊，2015，37（3）：7177.、生態足跡法包正君，趙和生.基於生態足跡模型的城市適度人口規模研究[J].華中科技大學學報（城市科學版），2009，26（2）：8489.，也有關注社會經濟條件的勞動平衡法、剩餘勞動力轉化法王煒，紀江海，馮洪海，等.城鎮規劃中人口規模分析與預測[J].河北農業大學學報，2001，24（3）：8385.等，不同方法適用條件以及預測結果的適用性各不相同。由於影響因素的多元性和影響機製的複雜性，單一的預測很難包含全部因素，多方案結果的綜合可以一定程度減小誤差張祥宇，朱青，矯雪梅，等.城市規劃中人口規模預測方法思索[J].規劃師，2012（S2）：271275.。本研究主要是對各因素綜合影響下的人口變化情況進行預測，考慮采用以數理邏輯為依據的預測方式。通過描繪各省市曆年人口數據散點圖，可以發現大部分省市人口變化趨勢呈現出較為規律的特征，有條件構建函數來擬合人口曆史變化趨勢。為了減小誤差，研究進一步對各省市近5年、近10年和近15年的年末總人口年均增長率進行測算，以此作為遠期人口變化的年均增長率分別進行預測。綜合上述預測結果，可得到長江經濟帶各省市2020年和2030年人口預測規模區間。 二、土地人口承載力評價 土地人口承載力預測以滿足當前人口和未來人口高峰時期糧食安全為目標，通過人均糧食消費水平的確定和糧食產量的變化趨勢，可以確定未來糧食產量能承載的最大人口規模。糧食的需求主要來源於口糧需求、工業用糧、飼料用糧和種子用糧劉小川.江蘇省糧食供需平衡分析研究[D].南京：南京農業大學，2012.。隨著人口飲食消費從溫飽型向小康型、富裕型轉變，主食消費逐年下降，肉蛋奶酒等副食消費逐年上升。觀察1990年以來全國農村和城市人均糧食消費水平的變化趨勢，糧食消費總量呈現出遞減的趨勢。2017年，全國居民糧食消費量為148.7kg\/（人·年），隨著全國逐漸步入小康社會，居民食品消費的結構也將趨於穩定。考慮到可能出現的波動，後續預測中考慮以150kg\/（人·年）作為口糧的人均需求標準。 由於副食是由主食轉化而來，因此雖然口糧的消費需求在下降，然而糧食總需求增長的趨勢依舊明顯。根據相關調查的結果，我國糧食總產量和總消費量均是世界第一，目前口糧消費約占30%，飼料用糧約占40%，工業用糧約占20%，種子和新增儲備用糧約占5%，損耗浪費等約占5%熊誌強.人均糧食消費逼近500公斤大關意味著什麼[EB\/OL].(20120211)[20151215].。依據這一比例折算人均消費總需求量，約為500kg\/（人·年）。 在糧食產量預測方麵，常用方法包括了生產力模型預測法、係統動力學模型、灰色預測模型等多種類型龔波，肖國安，張四梅.基於灰色係統理論的湖南糧食產量預測研究[J].湖南科技大學學報（社會科學版）,2012,15（5）:6279.。這裏采取灰色係統GM（1，1）模型對2020年和2030年的糧食產量進行預測。灰色預測的實質是一種外推預測，即用已知信息揭示未知信息，使係統白化。灰色預測時不使用原序列，而常用濾波的方式消除數據噪聲，即用累加生成新序列。GM(1，1)模型是一種單序列一階動態模型，且隨時間變化過程是單調的，該模型在灰色係統理論中應用最廣泛徐建華.現代地理學中的數學方法[M].北京：高等教育出版社,2002.。 三、人口承載狀態判斷 借鑒土地資源承載指數（LCCI）模型，本研究通過構建人口承載壓力指數P來對人口承載狀態進行判斷。分別以人口預測區間的最高值和最低值，與預測人口承載水平進行比較，得到人口承載壓力指數P1和P2。 P1=預測人口規模低值\/預測人口承載力； P2=預測人口規模高值\/預測人口承載力。 如果該比值小於1，說明人口承載有盈餘，而比值高於1則說明存在超載問題，且計算所得指數越高，則承載的壓力越大。綜合P1，P2數值，可以進一步對不同地區進行分區。 1） 如果P1≤1且P2≤1，則未來人口預測規模整體小於承載水平，存在盈餘空間，因此視之為平衡有餘區； 2) 如果P1≤1且P2≥1，說明該地區在人口低增長水平下，承載水平可以滿足人口規模要求，然而在高增長水平之下，依舊存在人口超載可能，因此視之為臨界超載區； 3） 如果P1≥1且P2≥1，說明即使在人口低增長水平之下，該地區依舊存在超載現象，因此視之為超載區。 第二節長江經濟帶人口現狀及趨勢預測 長江沿岸曆來憑借良好的生產、生活環境，聚集了全國大部分的人口。2017年長江經濟帶九省二市年末總人口占中國大陸年末總人口（包括31個省、自治區、直轄市和中國人民解放軍現役軍人，不包括香港、澳門特別行政區和台灣省以及海外華僑人數）的42.71%，超過全國人口的40%。 一、長江經濟帶人口曆史變遷及現狀 全國人口10大省市中就有6個分布在長江經濟帶沿岸，分別是四川省、江蘇省、湖南省、安徽省、湖北省和浙江省。從2000—2017年長江經濟帶人口分布的格局來看沒有呈現出明顯的變化，以2017年各省市土地麵積為基礎對曆年長江經濟帶各省市人口密度進行測算，可以發現各地區的人口密度呈現出明顯的梯級變化。位於長江上遊的貴州、四川和雲南三省人口密度較低，而位於下遊的上海、江蘇和浙江三個省市人口密度較大，密度最高的上海市是最低的雲南省的約33倍（2017年數據）。同時也可以發現兩個直轄市，上海和重慶在人口吸引力上要遠大於周邊地區。 二、長江經濟帶人口預測 首先，分別對長江經濟帶九省二市近5年，近10年和近15年的年末總人口年均增長率進行測算，以此作為遠期人口變化的年均增長率分別進行預測。預測結果顯示，除了安徽、湖北、貴州和四川4省之外，長江經濟帶其他地區近五年來人口增長都呈現出減緩的趨勢，尤其是重慶市近15年來的年均人口增長速度基本穩定在0.05%，可以推測其已經接近人口的峰值。根據不同地區近15年來人口變化趨勢，將其劃分為三類：加速增長型（5年年均增速>10年年均增速），減速增長型（0.3%<5年年均增速<10年年均增速），趨近峰值型（5年年均增速<10年年均增速<15年年均增速且5年年均增速<0.3%）。 圖71長江經濟帶省市人口增長分類 隨後，以1990—2017年長江經濟帶各省市年末總人口數據為基礎，構建人口規模趨勢模型，保留判定係數R2大於0.94的結果，用於進行人口規模的初步判斷。取不同類型趨勢外推預測結果的均值作為趨勢外推下人口規模預測的最終結果，綜合近5年、10年和15年年均增速預測的結果，可以得到長江經濟帶各省市2020年和2030年人口預測的範圍金雨澤，黃賢金，朱怡，等.基於糧食安全的長江經濟帶土地人口承載力評價[J].土地經濟研究，2015（2）：7889.（表71）。將人口預測值與已有的人口規劃值進行對比可以發現規劃值與預測值之間存在一定的差異。上海和浙江的人口規劃規模落在人口預測區間之內，但大部分省市，包括江蘇、安徽、江西、湖北、重慶，規劃人口都要高於預測結果。在全國人口趨近高峰的背景下，實際上大部分地區人口增長都在減速甚至出現負增長，因此上述地區對未來人口規模的預計可能偏高。 表71長江經濟帶各省市規劃及預測人口（萬人） 地區年份涉及規劃或報告規劃人口 預測人口 低值高值 上海 2020 2030上海市主體功能區規劃 上海市人口發展趨勢報告 26502622.642913.79 28562987.093777.01 江蘇2020 2030江蘇省城鎮體係規劃（2015—2030） 85008098.108346.38 90008333.528860.63 浙江 2020 2030浙江省城鎮體係規劃（2011—2020） 58005601.546040.45 6000看看數字背後浙江人未來十年的生活變遷[N\/OL].杭州日報,201133[201942].http:\/\/hzdaily.hangzhou.com.cn\/dskb\/html\/201103\/03\/content_1026149.htm.5760.986857.86 安徽 2020 2030安徽省城鎮體係規劃（2010—2030） 67006058.466277.01 73006017.776614.22 江西 2020 2030江西省城鎮體係規劃（2012—2030） 48334664.824713.42 51474876.584946.41 湖北 2020 2030湖北省城鎮體係規劃（2001—2020） 66005755.365904.87 —5655.686056.00 湖南 2020 2030— —6813.407123.64 —6942.667894.73 （續表） 地區年份涉及規劃或報告規劃人口 預測人口 低值高值 重慶 2020 2030重慶市市域城鎮體係規劃(2003—2020) 33203000.333283.09 —3015.284031.60 貴州 2020 2030— —3367.453552.06 —3145.553626.64 四川 2020 2030— —8092.688277.40 —8014.108511.22 雲南 2020 2030— —4887.514983.32 —5191.185314.48 第三節基於糧食安全的土地人口承載力評價及預測 長江流域是我國重要的糧食產地和全國糧食生產條件最好的地區之一，從2017年全國各省（區、市）糧食總產量水平來看，江蘇省、安徽省、四川省和湖南省位於全國糧食產量前十的行列，為保障全國糧食安全做出了巨大貢獻。 一、2017年長江經濟帶各省市人口承載現狀 從整個長江經濟帶內部而言，呈現出兩極分化的局麵。位於長江上遊的重慶、貴州和位於下遊的上海、浙江4個省市糧食產出水平較低，與長江中遊和中下遊主要糧食產地之間存在著較大的差距。以2017年長江經濟帶各地區糧食產量為基礎，分別以口糧需求和糧食總需求人均消費標準進行人口承載現狀的核算金雨澤，黃賢金，朱怡，等.基於糧食安全的長江經濟帶土地人口承載力評價[J].土地經濟研究，2015（2）：7889.，可以得到表72。 表722017年各省市糧食產量和人口承載水平 年份 人口承載力（萬人）人口赤字水平（萬人） 口糧需求糧食總需求口糧需求糧食總需求 上海714.97214.49-1589.43-2089.91 江蘇22107.266632.1814545.20-929.88 浙江4796.861439.06-435.74-3793.54 安徽21633.596490.0815854.74711.23 江西13575.504072.659260.41-242.44 湖北16366.344909.9010841.14-615.30 湖南19008.245702.4712608.09-697.68 重慶7248.502174.554406.67-667.28 貴州7210.502163.153877.86-1169.49 四川21374.366412.3113641.17-1320.88 雲南11784.443535.337306.23-942.88 上表顯示，以2017年糧食生產水平來看，雖然各省市可以滿足當地居民基本糧食需求，但是從糧食總需求情況來看長江經濟帶各省市已經普遍出現超載，僅安徽省1省在滿足發展糧食總需求情況下依舊存在盈餘。超載最為嚴重的地區為上海市和浙江省，僅在保障人均口糧需求的水平下超載人口就分別達到了1589.43萬人和435.74萬人，以糧食總需求來衡量糧食自給率僅分別為9.21%和26.5%，可以判斷兩個地區糧食需求的滿足基本都需要依靠外省的補給。 二、長江經濟帶人口承載力預測 通過構建灰色係統模型GM（1，1），可以推算出2020年和2030年各地區人口承載水平，結合人口預測規模計算人口承載壓力指數P1和P2，得到圖72的分區結果。 圖72基於糧食安全的超載類型區劃 可以發現，2020年，位於長江上遊和下遊的地區均出現了人口超載的情況，隻有江西和安徽存在盈餘。2030年隨著各地區人口增長趨勢減緩甚至是趨近峰值，加之糧食生產水平的提升，各地區人口承載壓力有所減緩，安徽、江西、湖北和雲南均出現了盈餘。整體而言，從糧食安全角度看，長江上遊和下遊省市麵臨著較為嚴峻的承載壓力，而中遊地區承載空間相對寬鬆。 三、人口承載壓力與糧食生產關係分析 考慮到2020年和2030年長江經濟帶人口承載水平的差異，依據各地區糧食生產水平實現人口分布的空間協調，同時引導各地區糧食生產水平的提升，保障區域發展的協調和可持續有著重要意義。沿著長江經濟帶，由於光溫條件和技術水平上的差異，各地糧食單產水平存在差異。各地糧食單產水平基本從東部沿海向西北地區呈現出遞減的態勢。長三角地區的上海、江蘇和浙江省單產水平最高，而位於雲貴高原的雲南和貴州相比之下糧食生產效率偏低。將各地區按照現狀糧食單產水平和糧食自給水平（糧食自給率=糧食產量\/糧食總需求×100%）進行排序（表73），可以進一步分析各地糧食生產條件和生產規模的匹配狀況。 表73各地區糧食單產水平和自給水平排序表 地區糧食單產水平糧食自給水平 上海111 江蘇25 浙江310 湖南43 湖北54 江西62 四川76 重慶88 安徽91 雲南107 貴州119 可以看出，上海和浙江兩個地區糧食單產水平高，但是糧食自給水平則處於末位。上述地區是我國經濟最為發達的區域，經濟發展對建設用地的需求擠占了大部分的優質耕地資源。目前，浙江和上海的人口承載形式已經十分嚴峻，然而這兩個地區糧食單產水平的提升空間相對有限，未來可能麵臨著更加嚴峻的糧食安全形勢。如何通過糧食的進口和區域間糧食供求協調來保障地方發展糧食需求，是繼續探討的課題。 江蘇省糧食單產水平和自給率相對都處於前列，但是根據預測結果，2030年江蘇省將處於臨界超載的狀態，因此進一步強調耕地保護，並注重其質量提升，是保障糧食安全的重要措施。 安徽省雖然糧食單產水平較為落後，但是糧食產量大，自給水平高。在技術進步的前景之下，糧食單產水平還有一定提升空間，未來安徽省作為主要的糧食供應區的角色將更為突出。 湖南、湖北、江西、四川四省糧食單產水平和自給率都處於中等和中上水平，同時在預測年都處於平衡有餘或是低壓狀態。上述省份在保證自身糧食安全的基礎上，通過進一步提升糧食單產水平可以實現糧食的盈餘。 重慶、雲南和貴州糧食單產水平和自給率目前都偏低。但雲南省糧食產量近年呈現出增長趨勢，因此在2030年可以實現糧食的平衡盈餘。而對於重慶和貴州而言，保障糧食基本需求依舊是重要的課題。 第八章長江經濟帶水資源利用與可持續承載 第八章／長江經濟帶水資源利用與可持續 承載 水資源供給是長江經濟帶經濟社會發展的前提與保障陳晶瑩.長江經濟帶建設：水資源立法須先行[N].文彙報,2015.。但長江經濟帶沿江流域的水資源保障、水環境問題依然十分突出，水質型缺水、飲用水源安全隱患、水環境質量和水生態破壞等問題都尚未從根本上解決張昆,馬靜洲,吳澤斌,等.長江經濟帶11省市水資源利用效率評價[J].人民長江,2015(18):4851.。因此，長江經濟帶水資源利用和可持續承載評價，是長江經濟帶發展的重要技術支撐陳進.長江經濟帶發展中的水利支撐作用[J].中國水利,2015(23):13.。研究長江經濟帶水資源的人口承載力，有利於了解該區域水資源的供給與利用狀況。通過對長江經濟帶水資源人口承載力的動態模擬與預測，能夠為政策製定者提供科學的決策依據，為長江經濟帶的可持續快速發展提供理論支持。 第一節長江幹流沿線城市水資源 和水環境承載力評價方法 本節將水資源承載力定義為在一定時期、一定的社會經濟發展水平下，以水資源高效合理開發利用、水環境有效保護為準則，特定區域的社會經濟—水資源複合係統對人口和社會經濟發展的支撐能力。 一、水資源和水環境承載能力影響因素分析 麵對水資源短缺、水汙染嚴重、水生態環境惡化等日益嚴峻的問題，國務院於2012年提出實施最嚴格的水資源管理製度，提出水資源開發利用控製紅線、用水效率控製紅線、水功能區限製納汙紅線的管理製度。水資源與地區資源—環境—經濟社會等各方麵要素相互作用形成了一個相互作用、互為反饋的係統，因此水資源承載力是一個相對綜合的概念，必須從水資源開發、利用，廢水排放及處理等綜合視角全麵考慮才能精準判斷地區的承載能力。具體如下： 水資源支撐能力製約區域發展的人口和產業集聚規模。在一定時期和特定區域內，水資源是相對有限的，是地區人口和社會經濟發展的硬約束，水資源供給地區生產、生活和生態所需用水的年最大可用量是地區人口容量和產業發展的重要約束因素。同時，由於不同階段所追求的生活和環境質量標準不同，在這些標準的約束下，水資源數量支撐這區域一定的人口和經濟規模。 水環境承受能力約束地區的人口和社會經濟的可持續發展。隨著經濟社會快速發展，長江流域開發與保護的矛盾也日益凸顯，水生態環境形勢不容樂觀。主要表現在廢汙水排放量仍然較高，一些河段水質不達標，部分湖庫富營養化程度較重，製約著地區的可持續發展。 圖81水資源—水環境—水效率—水生態四個維度相互作用關係 水資源和水環境效率是決定區域產業和人口規模的重要因素，具有一定彈性。水資源效率主要側重水資源利用效益，水環境效率主要指廢棄物的排放密度。相同的水資源條件，特定的社會經濟條件、地區科技投入、創新能力導致水資源利用方式、效率，汙染物排放強度、管理水平存在明顯的差異，進而決定地區所能容納的人口和產業規模。 水資源、水環境、水效率是水資源—社會經濟係統的三個重要層麵，三者相互作用、互為反饋：水資源與地區資源—環境—經濟社會等各方麵要素相互作用形成了一個相互作用、互為反饋的係統，水資源是最基礎的層麵，是所有生產活動的基礎；社會經濟生產活動發展會改善資源開發和利用方式，提高水資源利用效率，同時社會經濟生產活動也向區域生態係統（含水生態係統）排放各種廢棄物，給地區水環境保護目標帶來一定壓力，雖然生態係統具有一定的自淨能力，但其自淨能力存在一定的閾值，一旦超過其閾值會對生態係統造成毀滅性打擊；隨著可持續發展戰略的貫徹落實，社會經濟發展也會逐漸減少生產、生活活動的汙染物排放量，提高水環境效率，降低對區域生態係統的壓力；水資源利用效率和水環境排放效率的改善可在一定程度上提高可利用水資源總量、降低水環境保護的壓力；水環境質量下降也會引發水質性缺水等問題。此外，水資源係統與區域其他資源、環境要素也存在密切聯係，如濕地生態係統具有水質調節功能等，健康的自然生態係統對水的正常循環至關重要。基於此結合相關研究成果從水資源、水環境、水效率、生態四個維度選取代表性指標構建長江幹流水資源承載力評價指標體係（表81）。 表81長江幹流水資源承載力評價指標體係 維度指標性質內涵 水資源 人均水資源量+人均水資源量 人均供水量+區域係統供給的人均用水 年降水總量（mm）+區域水資源主要來源 產水模數（水資源總量\/國土麵積）+水資源生產能力 供水模數（用水總量\/國土麵積）+區域係統供水能力 （續表） 維度指標性質內涵 水資源利用率—水資源自給自足能力 農業用水比重—用水結構 水環境 方案一 工業廢水排放量\/用水總量— 工業COD排放總量\/用水總量— 工業氨氮排放總量\/用水總量— 評價河長優於Ⅲ類水比例+ 單位用水量廢水及主要汙染物排放量 水環境現狀 方案二 工業廢水排放量\/水資源總量— 工業廢水中COD排放總量\/水資源總量— 工業廢水中氨氮排放總量\/水資源總量— 評價河長優於Ⅲ類水比例+ 廢水及主要汙染物排放對區域水環境的壓力 水環境現狀 方案三 工業廢水排放量\/國土麵積— 工業廢水中COD排放總量\/國土麵積— 工業廢水中氨氮排放總量\/國土麵積— 評價河長優於Ⅲ類水比例+ 廢水及主要汙染物排放對生態環境的壓力 水環境現狀 水效率 資源 萬元GDP用水量—水資源利用綜合效益 單位農業產值用水量—農業水資源利用效益 單位工業產值用水量—工業水資源利用效益 環境 單位工業產值廢水排放量—工業廢水排放效率 單位工業產值COD排放量—主要汙染物排放效率 單位工業產值氨氮排放量—主要汙染物排放效率 生態生態環境狀況指數生態環境指數（Ecological Environment Index， EI）是指反映被評價區域生態環境質量狀況的一係列指數的綜合，其計算公式為：EI=0.25×生物豐度指數+0.2×植被覆蓋指數+0.2×水網密度指數+0.2×土地退化指數+0.15×環境質量指數。+區域生態環境質量 二、水資源和水環境承載能力評價方法 （1） 相關社會經濟數據和空間數據收集 確定指標體係，結合長江經濟帶水資源承載力的影響因素，並綜合前人相關研究成果Wang T, Xu S. Dynamic successive assessment method of water environment carrying capacity and its application[J]. Ecological Indicators, 2015, 52: 134146.李燕,張興奇.基於主成分分析的長江經濟帶水資源承載力評價[J].水土保持通報,2017,37(04):172178.惠泱河.水資源承載力評價指標體係研究[J].水土保持通報,2001.劉佳駿,董鎖成,李澤紅.中國水資源承載力綜合評價研究[J].自然資源學報,2011(02):258269.，基於承載體（水資源、水環境條件）、承載對象（經濟發展、人口增長）分析水資源承載力影響因子，從水資源—水環境—水效率—生態4個維度構建水資源承載力評價指標體係（表81），分別測算各地級市水資源支撐指數、水環境壓力指數、水效率指數。 收集長江經濟帶110個地級市的相關社會經濟數據和空間數據。長江經濟帶共127個地級市。但僅收集到110個地級市相關數據，僅對數據完整的地級市開展研究。經濟社會統計數據，主要來源於《中國工業統計年鑒》、《中國化學工業年鑒》、長江經濟帶各省統計年鑒、部分地級市統計年鑒、長江經濟帶各省（市）水資源公報等；水環境和廢水排放數據主要來源於《長江流域及西南諸河水資源公報》、《中國環境統計年鑒》以及相關省市統計年鑒；生態環境狀況指數來源於各省市環境公報。 （2） 基於層次分析法確定各級指標權重 層次分析法(Analytic Hierarchy Process)由美國運籌學家Saaty教授20世紀70年代提出，是一種層次權重決策分析方法，簡稱AHPSaaty T L. What is the Analytic Hierarchy Process?[M]. Springer, 1988: 109121.。主要通過分層比較多種關聯因素之間的相對重要性將定性、半定量問題轉化為定量計算，從而使人們的思維過程層次化，為分析、決策、預測或控製事物的發展提供定量的依據劉勇，韓泰凡，曲新譜，等.基於層次分析法的綿山旅遊資源評價與可持續發展對策[J].經濟地理，2006(02):346348.。 根據上述構建的包含了目標層、準則層和方案層的指標體係，生成指標間兩兩比較的“判斷矩陣”，利用MATLAB軟件在滿足一致性(通過檢驗)原則前提下，確定目標層下各因素的權重（表82）。 表82各評價指標權重 維度指標權重 水資源(0.2) 人均水資源量0.03 人均供水量0.03 年降水總量（mm）0.03 產水模數（水資源總量\/國土麵積）0.03 供水模數（用水總量\/國土麵積）0.03 水資源利用率0.03 農業用水比重0.03 水效率 資源效率 (0.1) 萬元GDP用水量0.03 單位農業產值用水量0.03 單位工業產值用水量0.03 環境效率 (0.1) 單位工業產值廢水排放量0.03 單位工業產值COD排放量0.03 單位工業產值氨氮排放量0.03 水環境一(0.5) 工業廢水排放量\/用水總量0.08 工業COD排放總量\/用水總量0.08 工業氨氮排放總量\/用水總量0.08 評價河長優於Ⅲ類水比例0.25 水環境二(0.5) 工業廢水排放量\/水資源總量0.08 工業廢水中COD排放總量\/水資源總量0.08 工業廢水中氨氮排放總量\/水資源總量0.08 評價河長優於Ⅲ類水比例0.25 水環境三(0.5) 工業廢水排放量\/國土麵積0.08 工業廢水中COD排放總量\/國土麵積0.08 工業廢水中氨氮排放總量\/國土麵積0.08 評價河長優於Ⅲ類水比例0.25 生態(0.1)生態環境狀況指數0.10 （3） 模糊評價法對評判指標分級和評分 借鑒水資源評價標準，參考相關研究成果將評價指標分為四個等級，各評價指標及其分級值標準見表83。其中V1到V4表示評價指標狀況較好，有助於促進水資源高效合理開放利用和水環境有效保護。其中生態環境狀況指數參照《生態環境狀況評價技術規範》（HJ 192—2015）分等定級。 表83各評價指標分級標準 評價指標單位V1V2V3V4 人均水資源量m3\/人3000 人均供水量m3\/人800 年降水總量mm800 產水模數（水資源總量\/國土麵積）萬m3\/km290 供水模數（用水總量\/國土麵積）萬m3\/km230 水資源利用率75%75%~50%50%~25%<25% 農業用水比例70%70%~60%60%~40%<40% 萬元GDP用水量m3>130130~9090~60<60 單位農業產值用水量m3\/萬元>20002000~10001000~700<700 單位工業產值用水量m3\/萬元>7070~3030~15<15 單位工業產值廢水排放量噸\/萬元>88~55~2.5<2.5 單位工業產值COD排放量kg\/萬元>1212~88~4<4 單位工業產值氨氮排放量kg\/萬元>1.21.2~0.80.8~0.4<0.4 工業廢水排放量\/用水總量萬噸\/億m3>10001000~600600~300<300 工業COD排放總量\/用水總量噸\/億m3>20002000~10001000~480<480 （續表） 評價指標單位V1V2V3V4 工業氨氮排放總量\/用水總量噸\/億m3>120120~8080~30<30 評價河長優於Ⅲ類水比例80% 工業廢水排放量\/水資源總量萬噸\/億m3>400400~200200~70<70 工業COD排放總量\/水資源總量噸\/億m3>600600~400400~100<100 工業氨氮排放總量\/水資源總量噸\/億m3>2525~1515~7<7 評價河長優於Ⅲ類水比例80% 工業廢水排放量\/國土麵積萬噸\/km2>1.81.8~0.90.9~0.5<0.5 工業COD排放總量\/國土麵積噸\/km2>2.42.4~1.21.2~0.6<0.6 工業氨氮排放總量\/國土麵積噸\/km2>0.170.17~0.080.08~0.04<0.04 評價河長優於Ⅲ類水比例80% 生態環境狀況指數75 為更好地反映各等級水資源承載能力狀況，對評判等級進行數量化，V1=1,V2=3，V3=5，V4=7，數量化後可定量反映各等級因素對承載能力的影響程度，數值越高對人口和社會經濟的支撐能力越高。綜合評定時，根據對應指標評判等級數量化結果及權重，按照下式計算水資源承載力的綜合評分值。 Wi=∑22j=1ωj×x′ij 式中，Wi為地級市i水資源承載力的綜合評價結果，ωj為指標j的權重。 第二節長江經濟帶水資源現狀 長江水資源確實豐富，但年際和年內變差大。其年均徑流總量9513億m3，最大年徑流總量1.4萬億m3，最小年徑流總量隻有0.7萬億m3，相差約一倍陳國階.長江水資源開發急需全局統籌[J].決策谘詢，2015（2）：2931，81.。2004—2017年，長江經濟帶水資源總量總體上變化並不明顯，但是不同年份之間波動較為明顯。在這十多年間，水資源總量最大值為2016年的15387.7億m3，最小值為2011年的9643億m3。長江經濟帶的水資源總量基本表現出有規律的高—低變化，變化周期在1~2年。主要情況如下： （1） 長江經濟帶水資源總量占全國水資源總量情況。2004年到2017年，該比重總體上呈下降趨勢。其中比重最高點為2007年的46.37%，最低點為2013年的39%。在這期間，長江經濟帶水資源所占全國比重經曆了幾次明顯的下降。一次是2004年到2006年，這個階段下降的速度較快。另外一次是2007年到2011年，這個階段下降得較為平緩，中間2010年有過小幅的上升。值得注意的是，2012年到2015年，水資源總量比重下降速度較快，是否與南水北調工程的開建和通水有關，有待進一步的研究。 （2） 長江經濟帶各省市的水資源分布。2017年四川和雲南水資源總量相比其他地區較豐富，上海、江蘇和重慶的水資源量相對較少。總體上來看，顯示出東邊少西邊多的空間分布特征。 （3） 人均水資源占有量。2017年四川、雲南和江西人均水資源量較高，上海、江蘇人均水資源量明顯小於其他地區。最高的是雲南省，其人均水資源量為3652.24m3。上海市人均水資源量最少，隻有116.90m3。另外，江蘇省的人均水資源量也遠遠小於其他省份，隻有357.56m3。從空間分布上來看，2017年長江經濟帶不同省市人均水資源量顯示東部低、西部高。另外，在長江經濟帶的範圍內，南部省市人均水資源量高於北部省市。 第三節長江經濟帶水資源利用與 水環境時空演變特征分析 長江幹流水資源豐富，水環境變化多樣。但由於沿岸的經濟發展需求，近年來長江經濟帶的水環境的時空演變特征顯得尤為複雜。本節將從時空演變格局、演變規律及主要存在的問題這三方麵開展研究。 一、長江經濟帶水資源及利用時空演變格局 （一） 水資源概況 2002年以來長江經濟帶水資源總量年際波動較大。據《長江流域及西南諸河水資源公報》，2017年長江流域水資源總量為10616.0億m3，較常年值偏多6.6%。2002年到2017年，長江經濟帶水資源總量總體上變化並不明顯，但是不同年份之間波動較為明顯，其中2016年水資源總量最多，達到了15387.7億m3，最小值為2011年的9642.98億m3。長江經濟帶的水資源總量基本表現出有規律的高—低變化，波動變化周期在1~2年不等（見圖82）。從長江經濟帶水資源總量占全國水資源總量比重來看，2002年為近15年來的最高值，達到50%，最低點為2013年的39%。2002年以來，長江經濟帶水資源所占全國比重經曆了兩次明顯的下降：分別是2011年和2013年。其中，2012年到2013年長江經濟帶水資源比例急劇下降，這是否與南水北調工程的開建和通水有關，有待進一步的研究。 圖822002—2017年長江經濟帶水資源總量及在全國水資源總量的比重變化 水資源量空間梯度分布特征明顯。2017年長江上遊四川省和雲南省水資源總量相比長江經濟帶其他省份豐富，下遊上海市、江蘇省和重慶市的水資源量相對較少，空間上整體呈現上—中—下遊水資源總量逐漸減少的趨勢。從人均水資源擁有量視角分析，2002年以來長江經濟帶人均水資源呈現波動變化的趨勢，在2000m3上下浮動，除2006、2011、2013年外，人均水資源擁有量均高於全國平均水平，水資源相對富裕（見圖83）。但少水年份(2011，2013年)卻低於全國水平，說明少水年份長江幹流水資源問題尤其是下遊水資源問題更為突出。江西、雲南、湖南和貴州人均水資源豐富，分別為4850.6、4391.7、3229.1和3009.5m3，上海市和江蘇省人均水資源量明顯小於其他地區，均低於1000m3，分別為252.3m3和928.6m3。從空間分布上來看，2017年長江經濟帶不同省市人均水資源量呈東部低、西部高，南部高於北部省市的特征（見圖84）。總的來說，長江經濟帶上遊地區水資源總量大、人均水資源豐富，中遊地區次之，下遊地區水資源相對較少，同時由於人口數量明顯高於上中遊地區，所以人均水資源匱乏。 圖832002—2017年長江經濟帶人均水資源柱狀圖 圖842017年長江經濟帶各省水資源總量和人均水資源空間分布 （二） 水資源利用現狀 2017年長江流域供（用）水總量為2059.7億m3長江流域麵積約180萬km2，涉及青海、西藏、雲南、四川、重慶、貴州、甘肅、湖北、湖南、江西、陝西、河南、廣西、廣東、安徽、江蘇、上海、浙江、福建19省（自治區、直轄市）。，其中地表水源、地下水源供水量與其他水源供水量分別占供水總量的96.0%、3.3%、0.7%；生活用水、工業用水、農業用水及人工生態環境補水分別占用水總量的15.5%、35.1%、48.2%、1.2%；萬元國內生產總值（當年價）用水量70m3，萬元工業增加值（當年價）用水量69.4m3水利部長江水利委員會.2017年度長江流域及西南諸河水資源公報[Z].2018.。 長江經濟帶用水總量總體呈明顯上升趨勢。長江經濟帶人口和生產總值均超過全國的40％，是我國一條黃金般的經濟帶，其發展離不開該地區豐富水資源的支撐。隨著經濟發展和城市規模的不斷擴大，長江經濟帶用水總量總體呈明顯上升趨勢，從2002年的2248.0億m3迅速增加到2017年的2346.7億m3，用水總量淨增加98.7億m3，年均增長量為6.6億m3（見圖85）。從長江經濟帶用水總量占全國用水總量比重來看，自2002年到2017年處於穩步提升狀態，從40.9%增長為43.6%，提升了3.1%。其中2002年所占比重最低，為40.9%；最高2017年，為43.6%。 圖85長江經濟帶用水總量變化圖 用水總量和人均用水量呈現從上遊至下遊逐步增加的趨勢。從2017年各省市用水總量空間分布情況來看，總體上東部地區要大於西部地區。其中江蘇省用水總量最多，為591.3億m3；最少的為重慶市，77.4億m3。四川、重慶、雲南和貴州這四個西部省市總體用水量都較少。江蘇省水資源少，而用水總量巨大，這是其出現水資源缺口的重要原因。從2017年長江經濟帶各省市人均用水量的空間分布來看，總體上也是東部地區大於西部地區。其中江蘇省人均用水量最多，為737.84m3；重慶市人均用水量最少，為252.8m3。 圖862017年長江經濟帶各省份用水總量 在對長江經濟帶水資源總量和水資源利用分析的基礎上，本研究提出了水資源盈餘的概念。所謂水資源盈餘就是長江經濟帶當年的水資源總量減去當年所消耗的水資源總量。長江經濟帶水資源盈餘量總體上圍繞9000億m3上下波動（圖87），年際波動較大。水資源盈餘量最小為2011年的7050億m3，2016年盈餘量最大，為12781億m3。 圖87長江經濟帶水資源盈餘總量變化圖 上海市和江蘇省水資源欠缺，其他省市水資源有盈餘。從長江經濟帶各省市水資源盈餘情況來看，上海和江蘇水資源盈餘情況自2002年以來絕大多數年份為負值，其他地區水資源盈餘情況都為正值，時間序列上均呈現波動變化的趨勢。2016年僅上海市處於水資源虧損的狀態，其他城市水資源均呈現豐盈的狀態，其中四川省水資源盈餘量最大，為2073.6億m3，其次是江西省和雲南省，分別為1975.7億m3和1938.7億m3。江蘇省和重慶市雖然水資源盈餘量為正，但是數量較小，分別為164.3億m3和527.4億m3。 分析長江經濟帶水資源利用結構發現，水資源主要用於農業生產和工業生產活動，分別在53%和33%左右波動，比重呈現不斷下降的趨勢，生活用水占比呈現不斷增加的趨勢。2017年工業生產和農業生產用水比重分別為30.9%和52.6%，占用水總量的83.5%，16.5%的水資源用於生活和生態領域，分別為15.3%和1.2%（圖88）。 圖882002—2017年長江經濟帶用水結構分析 不同省份水資源利用結構空間差異明顯。2017年長江經濟帶各省用水結構情況見圖89，分析發現雲南省農業用水比例在11省市中最高，上海市工業用水最高，重慶市生活用水最高，而浙江省生態用水比例最高；上海市和重慶市工業用水在本地區水資源利用結構中比例最大，前者甚至超過用水總 單位：億m3 地區工業用水量農業用水量生活用水量生態用水量 安徽省92.2158.233.86.2 貴州省24.858.918.80.9 湖北省87.8148.153.21.18 湖南省86.0193.744.52.8 江蘇省250.1280.658.52.1 江西省60.5156.328.92.3 上海市62.716.724.60.8 四川省51.4160.550.75.8 雲南省23.4108.521.73.1 浙江省46.180.947.05.5 重慶市30.425.420.51.1 圖892017年長江經濟帶各省用水結構 量的50%，農業用水比例最低，僅為15.94%，其餘省份仍保持農業用水比例最高的狀態；除重慶市以外，上遊地區農業用水比例仍占水資源總量的一半以上，雲南省甚至達到了69.24%，在長江經濟帶所有省市中農業生產耗水相對較大，雲南工業用水僅為用水總量的14.93%；除安徽省以外，下遊地區省市水資源利用結構中農業生產耗水比例均低於50%，浙江省工業用水比例在下遊省份中最低，僅為25.68%，江蘇省生活用水比例僅為9.89%，其比例遠低於長江經濟帶其餘省份。 二、長江經濟帶水環境現狀及時空演變規律 （一） 長江流域水環境現狀 2017年《長江流域及西南諸河水資源公報》數據顯示，長江流域河流水質狀況較好，共評價河長70908.7km，Ⅰ～Ⅲ類水質河長占83.9%；評價湖泊61個，Ⅰ～Ⅲ類水質個數占14.8%；評價水庫362座，Ⅰ～Ⅲ類水質座數占81.8%；評價全國重要江河湖泊水功能區1261個，達標率78.0%；評價省界斷麵164個，Ⅰ～Ⅲ類水質斷麵占89.6%。 圖8102017年長江流域河流水質結構 2017年長江流域70908.7km河長中，依據《地表水環境質量標準》（GB 3838—2002），Ⅰ、Ⅱ類水河長為44598.0km，占62.9%；Ⅲ類水河長為14895.6km，占21.0%；Ⅳ類水河長為6226.3km，占8.8%；Ⅴ類為2192.0km，占3.1%； 劣於Ⅴ類水的河長2996.9km，占4.2%（圖810）。總體來看，全年期水質劣於Ⅲ類水的河長占總評價河長的161%，主要超標項目為氨氮、總磷、化學需氧量、五日生化需氧量和高錳酸鹽指數等。各水資源二級區符合或優於Ⅲ類水河長比例由高至低依次為金沙江石鼓以上100%、宜賓至宜昌100%、嘉陵江991%、洞庭湖水係97.9%、鄱陽湖水係97.6%、宜昌至湖口92.6%、漢江86.9%、金沙江石鼓以下83.6%、岷沱江806%、烏江78.5%、湖口以下幹流55.1%、太湖水係33.1%。較2016年66531km河長中，全年期水質劣於Ⅲ類水的河長比例下降了1.4%，水質有所好轉。 圖8112017年長江流域水資源二級區Ⅰ～Ⅲ類水河長占評價河長比例 圖8122017年長江流域各水功能區個數達標率統計圖 2017年評價的1261個水功能區中：全指標評價，達標的水功能區983個，占78%；其中保護區162個，達標率72.2%；保留區397個，達標率為819%；緩衝區95個，達標率為76.8%（省界92個，達標率84.8%）；飲用水源區214個，達標率為78%；工業用水區211個，達標率為84.8%；農業用水區24個，達標率為62.5%；漁業用水區11個，達標率為72.7%；景觀娛樂用水區55個，達標率63.6%；過渡區92個，達標率69.6%。 長江流域Ⅰ～Ⅲ類水和劣Ⅴ類水河長占評價河長比例的時間變化情況見圖813、圖814，可以看出：優於Ⅲ類水河長占評價河長比例從2006—2017年波動上升，且波動較大，分別在2009年、2012年和2016年達到頂峰，河流狀況改善。而劣Ⅴ類水河長占評價河長比例整體上為較為明顯的下降趨勢，2009年略有上升。其中從2009—2017年下降顯著，降幅達71.8%，也說明近幾年注重對水汙染的整治，水質狀況改善明顯。 圖8132006—2017年長江流域Ⅰ～Ⅲ類水河長占評價河長比例時間變化圖 圖8142006—2017年長江流域劣Ⅴ類水河長占評價河長比例時間變化圖 （二） 長江幹流沿線地級市水環境時空演變規律 分析2015年和2017年長江幹流沿線評價單元內Ⅰ～Ⅲ類水河長占評價河長比例的空間分布格局（圖815、圖816），發現：Ⅰ～Ⅲ類水河長占比的空間規律為普遍較高，但中遊和下遊的個別地市的占比則較低。如2015年荊州市、武漢市和蘇州市均為50%左右，而無錫市則僅有15%。對比圖可以看出，2015年和2017年均有12個地市的Ⅰ～Ⅲ類水河長占比達到100%，即河流水質均達到Ⅰ～Ⅲ類水標準且保持較好；荊州市、武漢市和南京市等該比值也有較大提升，整體水質有所改善；而嶽陽市等個別地市從2015—2017年水質卻略有下降，Ⅰ～Ⅲ類水河長占比下降了約10個百分比。 圖8152015年長江幹流Ⅰ～Ⅲ類水河長占評價河長比例 圖8162017年長江幹流Ⅰ～Ⅲ類水河長占評價河長比例 圖817、圖818分別展示了2015年和2017年長江幹流沿線評價單元內劣Ⅴ類水河長占評價河長比例的空間分布圖，可以看出劣Ⅴ類水河長占比的空間規律為大部分地市沒有劣Ⅴ類水，上中下遊均有個別地市存在劣Ⅴ類水，且從2015—2017年下遊地區存在劣Ⅴ類水的地級市個數減少。2015年瀘州市、荊州市、南京市、蘇州市和台州市劣Ⅴ類水占比較高，與周圍地市相比較為突出，其中台州市較為嚴重，劣Ⅴ類水占比達到30%。對比圖817、圖818可以看出，從2015—2017年長江下遊大部分地市水質明顯改善，如南京市和台州市，比值下降非常明顯；也有個別地市如宜昌市，劣Ⅴ類水占比上升了2.1個百分比。 圖8172015年長江幹流劣Ⅴ類水河長占評價河長比例 圖8182017年長江幹流劣Ⅴ類水河長占評價河長比例 三、長江幹流水資源利用與水環境主要存在問題 （1） 水資源時空分布不均，生態用水不足。2002年以來長江經濟帶水資源總量年際波動變化，水資源總量占全國水資源總量的39%~50%，絕大多數年份人均水資源擁有量均高於全國平均水平。用水總量和人均用水量在2002—2017年均呈現從上遊至下遊逐步增加的趨勢，除2002年以外江蘇省用水總量、人均用水量均最高，2017年重慶市用水總量最少（77.44億m3），重慶市人均用水量最少（252.8m3）。水資源主要用於農業和工業生產，分別為53%、33%，呈現不斷下降的趨勢，生活用水比重不斷增加；不同省份水資源利用結構空間差異明顯，11省市橫向比較，雲南省農業用水比例最高，上海市為工業用水，重慶市為生活用水，而浙江省為生態用水；上海和重慶兩個直轄市工業用水在本地區水資源利用結構中比例最大，前者甚至超過用水總量的50%，農業用水比例最低，為15.94%，其餘省份仍保持農業用水比例最高的狀態；除重慶市以外，上遊地區農業用水比例仍占水資源總量的一半以上，雲南省農業生產耗水比重最高，工業用水比重僅為14.93%；除安徽省以外，下遊地區省市水資源利用結構中農業生產耗水比例均低於50%，浙江省工業用水比例在下遊省份中最低，僅為25.68%，江蘇省生活用水比例僅為9.89%，其比例遠低於長江經濟帶其餘省份。由於長江經濟帶人口增長迅速，城市化進程加快，以及在經濟建設中不夠重視生態環境保護，對水資源等自然資源過度開發利用和消耗，造成了一係列生態環境問題。長江經濟帶部分地區水生態環境逐步惡化，湖泊萎縮、河口淤積、海水入侵問題突出。 （2） 水質性缺水嚴重，中上遊地區環境治理投入較低。按原環保部統計，2017年長江全流域廢水排放量達到217億m3，比2004年增加了32％。長江幹流中遊及以下已形成連綿一體的近岸水體汙染帶，並正在加快惡化。中下遊地區總磷的排放量較高、上遊排放少，湖南省、江蘇省、湖北省、四川省、浙江省和安徽省主要汙染物排放量相對較高，中下遊城市工業氨氮排放量相對較高。同時，中上遊地區環境治理投入偏少，單位產品排放量明顯高於長三角地區，汙染治理率、達標率較低。農業方麵，四川、湖北等省農業化學需氧量排放占到全省總量的40％以上，隨著種植業、養殖業發展，化肥、農藥施用強度加大，農業排放水質趨於惡化。 第四節長江經濟帶城市水資源承載力空間分異 基於以上評價方法對研究區各評價單元承載力進行評價，得到各地級市水資源支撐能力指數、水環境壓力指數、水資源利用效率指數，從單維度解析和綜合結果兩個視角分析水資源承載力的空間差異並甄別超載成因。 （1） 綜合評價結果 圖819長江經濟帶各地級市水資源承載力綜合評價結果 集水資源—水環境—水效率—生態4個維度為一體的長江經濟帶地級市承載力評價結果如圖819，利用ArcGIS自然斷點法並基於不同維度的特征將各地級市承載力結果劃分為可承載區、基本承載區、臨界承載區、超載區四個等級。其中可承載區是指水資源豐富、經濟比較發達、水資源利用效率和效益較高形成了相對穩定的資源—環境—社會經濟係統，雖然發展對水環境壓力較高但其應對能力相對較高的地區；基本承載區是指水資源相對豐富、有一定經濟基礎、發展潛力較大，經濟社會發展對水環境壓力較高的地區；臨界承載區是指有一定的水資源和發展基礎，但由於係統穩定性相對較差，對外來幹擾抵抗力弱的地區；超載區是指水資源利用效率較低、水環境壓力較高且應對能力較弱、地區經濟發展強度較弱或生態脆弱的地區，各地級市評價結果如表84所示。 表842015年長江經濟帶各地級市水資源承載力狀態 綜合承載力狀態地級市名單 超載 （共15個） 保山市、臨滄市、普洱市、麗江市、宜賓市、畢節市、景德鎮市、常州市、馬鞍山市、滁州市、淮安市、宿遷市、淮南市、淮北市、連雲港市 臨界承載 （共40個） 玉溪市、昭通市、內江市、眉山市、成都市、德陽市、襄陽市、宜昌市、荊州市、張家界市、常德市、嶽陽市、湘潭市、衡陽市、新餘市、九江市、黃石市、鄂州市、武漢市、孝感市、阜陽市、亳州市、蚌埠市、徐州市、蕪湖市、銅陵市、杭州市、紹興市、台州市、舟山市、湖州市、嘉興市、上海市、蘇州市、無錫市、南通市、泰州市、揚州市、鹽城市、鎮江市 基本承載 （共34個） 昆明市、曲靖市、六盤水市、安順市、貴陽市、樂山市、雅安市、自貢市、資陽市、遂寧市、廣元市、巴中市、銅仁市、恩施土家族苗族自治州、懷化市、邵陽市、婁底市、益陽市、永州市、郴州市、荊門市、隨州市、株洲市、黃岡市、六安市、南昌市、鷹潭市、合肥市、南京市、宣城市、衢州市、金華市、麗水市、溫州市 可承載 （共21個） 寧波市、上饒市、黃山市、池州市、安慶市、撫州市、宜春市、吉安市、贛州市、萍鄉市、長沙市、鹹寧市、十堰市、重慶市、遵義市、瀘州市、廣安市、達州市、南充市、綿陽市、攀枝花市 從空間上看，長江經濟帶地級市承載力空間分異特征明顯，基本形成了以省會城市為中心向周圍承載力逐漸降低的“中心—外圍”結構，長江幹流沿線城市承載力狀態相對較好，可承載區和超載區零星分布於上遊和下遊，分別具有不同的資源稟賦或經濟優勢\/劣勢。上遊雲南省、中遊湖北省和下遊長三角地區部分地級市承載能力較低。 （2） 單維度空間格局及超載原因甄別 水資源稟賦是區域發展的基礎支撐條件，2015年長江經濟帶各地級市水資源狀況相對較好，徐州、連雲港、宿遷、襄陽、內江、麗江、舟山、普洱等地區處於水資源支撐能力較弱的狀態，主要由於區域水資源總量較少、農業用水效率較低；2015年各地級市水資源狀況相對較好，空間上總體呈現長江幹流南部承載力較高、北部較低、上遊較低、下遊較高的空間特征，主要由區域的水資源自然特征所決定。 圖8202015年長江經濟帶地級市水資源支撐能力評價結果 圖8212015年長江經濟帶各地級市水環境保護壓力評價結果 圖8222015年長江經濟帶各地級市水資源利用效率評價結果 水環境壓力指數主要表征地區廢水排放對水生態係統的壓力。為更深入分析水環境壓力，項目采取單位用水量廢水及主要汙染物排放量、單位水資源廢水及主要汙染物排放量、單位國土麵積廢水及主要汙染物排放量以及這三個維度的均值分別來測算長江幹流沿線地級市水環境壓力指數特征，結果見圖821，發現：① 四種方案水環境壓力空間上均呈現從上遊至下遊遞增的趨勢，但區域內部存在差異；② 下遊長三角城市群地級市水環境壓力指數較高，主要由區域經濟發展規模大所決定的廢水排放量及其汙染物也相對較高；③ 單位用水量廢水及主要汙染物排放量主要表征地區廢水排放對水生態係統的壓力，空間上上遊和中遊絕大多數地區水環境壓力較低，下遊地區水環境壓力較高；宜昌市、武漢市和九江市廢水排放對水生態係統壓力較高；④ 單位水資源廢水及主要汙染物排放主要表征地區廢水排放對水資源生態係統的壓力，下遊上海、蘇州、無錫、湖州、常州等地級市水環境壓力指數明顯高於上遊地區，對區域水環境保護壓力較大；⑤ 單位國土麵積廢水及主要汙染物主要表征地區廢水排放對區域生態係統的壓力，下遊地區國土空間較少，水環境壓力更高。綜合權衡，結合專家意見最終選擇方案二作為水環境維度評價結果。 水效率維度表征由地區經濟社會發展水平所決定的水資源利用效益、主要汙染物排放效率，呈現明顯的以省會城市為中心向外圍逐漸衰減的格局，主要由省會城市創新能力較強、環境汙染整治力度相對較高所決定。下遊長三角地區城市具有明顯優勢，江西省、湖南省和雲南省地級市處於相對劣勢。 長江經濟帶資源環境與綠色發展 第九章長江經濟帶碳峰值及其可持續承載 第九章／長江經濟帶碳峰值及其可持續承載 長江經濟帶作為具有全球影響力的內河經濟帶，擁有長三角城市群、長江中遊城市群以及成渝城市群三大城市群，由經濟發展以及城市建設等引致的碳排放問題也十分突出。作為全國生態文明建設的先行示範帶，構建低碳導向的綠色發展格局，也需要按照碳峰值約束要求優化國土空間格局。為此，基於碳排放峰值的人口承載力研究對大力發展長江經濟帶，推進“兩帶一路”戰略具有重要意義。 第一節長江經濟帶碳排放量核算及承載力評價模型 隨著中國經濟飛速發展，能源消耗及由此帶來的碳排放也顯著增加。渠慎寧等人利用STIRPAT模型對未來中國碳排放峰值進行了相關預測渠慎寧,郭朝先.基於STIRPAT模型的中國碳排放峰值預測研究[J].中國人口·資源與環境,2010,20(12):1015.；趙榮欽等人通過構建能源消費碳排放模型，對江蘇省能源消費碳排放進行了核算趙榮欽,黃賢金.基於能源消費的江蘇省土地利用碳排放與碳足跡[J].地理研究,2010,29(9):16391649.；杜強等人基於改進的IPAT模型對中國未來碳排放進行了預測杜強,陳喬,陸寧.基於改進IPAT模型的中國未來碳排放預測[J].環境科學學報,2012,32(9):22942302.；柴麒敏等基於IAMC模型對中國實現碳排放總量控製、峰值的路徑和情景進行了深入分析柴麒敏,徐華清.基於IAMC模型的中國碳排放峰值目標實現路徑研究[J].中國人口·資源與環境,2015,25(6):3746.。基於上述成果的有關理論與方法，這裏結合長江經濟帶開展實證研究。 一、長江經濟帶碳排放量預測模型構建 在化石能源、電能、生物質能、風能、水能、太陽能等目前主要的能源中，考慮到以化石能源為代表的傳統能源是造成碳排放的主要原因，因此本章主要計算化石能源、電能和農村生物質能這三類傳統高碳能源的碳排放。通過構建能源消費的碳排放模型來計算年度主要能源消費的碳排放量趙榮欽,黃賢金.基於能源消費的江蘇省土地利用碳排放與碳足跡[J].地理研究,2010,29(9):16391649.。 Ct=Ch+Ce+Cb（91） 其中，Ct為碳排放總量，Ch、Ce、Cb分別為終端能源消費（電力除外，下同）、電力消費和農村生物質能消費帶來的碳排放。 其餘各項計算方法如下： 電力消費碳排放： Ce=Qe×De×Ee（92） 其中，Ce為電力消費碳排放量（104t），Qe為年度電力消費量（104t），De為碳排放係數（取不同學者的煤炭排碳係數的均值0.717235tC\/t），Ee為供電標準煤耗[104t\/（kW·h）]。 生物質能碳排放： Cb=Qb×Db×Eb(93) 其中，Cb為農村生物質能源消費碳排放總量（104t），Qb為能源消費量（主要為薪柴、沼氣和秸稈三種），Db為碳排放係數（取三種化石燃料排碳係數的均值0.564867tC\/t），Eb為折標準煤係數。 二、碳排放峰值預測模型構建 （一） 碳峰值預測模型構建 根據2014年《中美氣候變化聯合聲明》，中國承諾於2030年左右實現碳峰值。長江經濟帶注重提升經濟發展水平，要求不斷降低經濟發展能耗，積極實施碳減排政策。根據Kaya恒等式，碳排放主要由人口、生活水平和碳排放強度所決定，從而對長江經濟帶11個主要省市的碳峰值年進行預測。具體公式如下： Ct＝P(G\/P)(E\/G)(C\/E)=Pgec（94） 其中，Ct為碳排放，P為人口，G為國內生產總值，E為能源消費量；g=G\/P表示人均GDP，e=E\/G表示GDP能源強度，c=C\/E表示能源碳排放強度。 Kaya恒等式未考慮科技進步因素所產生的影響，而碳排放不僅與能源消費規模及經濟產出有直接聯係，而且與產業結構以及科學技術水平等有較為密切的關係高振宇,王益.我國生產用能源消費變動的分解分析[J].統計研究,2007,24(3):5257.。產業技術進步與資本收益率、人均勞動者報酬等變動密切相關，與二者的可決係數分別高達0.95和0.91呂煒.美國產業結構演變的動因與機製——基於麵板數據的實證分析[J].經濟學動態,2010(8):131135.。因此，在Kaya恒等式中引入能夠表征產業科學技術水平的變量——勞動者報酬率，借鑒杜強等人的研究對模型進行改進。改進後的模型為 Ct=P(G\/P)(E\/G)(C\/E)·(1-0.91f)=Pgec·k （95） 其中，f表示勞動者報酬率，k表示技術進步影響係數，k=1-0.91f。 （二） 關鍵因子設定 能源消費量與能源碳排放密切相關，根據長江經濟帶各省市曆年能源消費量和碳排放量，確定二者的可決係數。 在確定各種能源消費量折標煤係數的基礎上，對長江經濟帶11個主要省市相應產業的能源消費量進行折算，得到各省市曆年能源消費量。通過對曆年能源碳排放量與能源消費量進行擬合，得出二者之間的可決係數，結果表明各省市的能源碳排放量與能源消費量間均具有較強的相關性，從而得出各省市的能源碳排放強度，如表91所示。 表91能源碳排放強度 省（市）上海江蘇浙江安徽江西湖北湖南重慶貴州四川雲南 能源碳 排放強度2.0272.2982.1102.3072.2702.4342.3212.3372.4802.4342.538 技術進步與碳排放密切相關，用勞動者報酬率來衡量。以不變價處理後的2000—2013年各省市城鎮職工從業人員平均工資為基礎，對平均工資取對數得到平均工資曲線，可決係數均在0.99以上。 以上海市為例，勞動者報酬率變動係數f為0.0561，則技術進步值為0.0511。現今社會科技從創新到推廣一般在5年左右，因此設定技術創新推廣周期為5年，則5年內技術修正係數為1－0.91f，即0.9489，換算為每年技術進步修正係數為0.9896。按此方法計算得到長江經濟帶11個主要省市每年技術進步修正係數，如表92所示。 表92勞動者報酬率變動係數及技術進步修正係數 修正係數上海江蘇浙江安徽江西湖北 勞動者報酬率 變動係數0.05610.05530.0440.06460.06430.0662 技術進步修正係數0.98960.98970.99190.98800.98800.9877 表92勞動者報酬率變動係數及技術進步修正係數（續表） 修正係數湖南重慶貴州四川雲南 勞動者報酬率變動係數0.05710.06080.06650.06330.0524 技術進步修正係數0.98940.98870.98760.98820.9903 三、碳排放預測情景構建 以2017年為基準年，根據長江經濟帶經濟發展現狀和能耗控製目標，構建基準情景、低碳情景及強化低碳情景三種模式，對長江經濟帶11個省市的碳峰值進行預測。 情景1：基準情景。仍以經濟增長作為社會發展的主要目標，經濟發展、能源消耗等參照以往發展趨勢的同時，結合新常態下的經濟發展目標，對碳排放進行預測。以江蘇為例，根據在江蘇省第十二屆人民代表大會第三次會議上省長政府工作報告內容，江蘇2017年GDP增長目標降至8%左右，並指出在新常態的經濟背景下這一經濟增速是可持續的。新常態背景下，江蘇省經濟發展速度將逐漸放緩，結合這一趨勢對江蘇省GDP增長率進行設定。能源強度方麵，由於“十二五”已經實現了節能16%的指標，所以為了完成2020年單位GDP能耗相比2005年下降40%～45%的目標，“十三五”的單位GDP能耗需要下降13%，故設定2015—2020年能耗下降率為2.5%；2020—2050年能耗下降率呈逐步提高趨勢。 情景2：低碳情景。主要考慮長江經濟帶能源供需矛盾、環境約束、政策導向及低碳發展要求等因素，采取政策促進所能實現的低碳排放情景。新常態背景下，長江經濟帶經濟發展速度將逐漸放緩，結合這一趨勢對長江經濟帶GDP增長率進行設定。能源強度方麵，結合國家發改委要求的“十三五”期間能耗增速下降13%，低碳情景在此基礎上上浮0.5個百分點，故設定“十三五”期間年均能耗下降率為3%；2020—2050年能耗下降率呈逐步提高趨勢。 情景3：強化低碳情景。強化低碳情景下，產業結構得到很好的調整，能源結構得到進一步優化調整，能源消費在技術上實現較大提升；政策上，進一步加強碳排放約束，更好地促進低碳經濟發展模式的轉變。新常態背景下，長江經濟帶經濟發展速度將逐漸放緩，結合這一趨勢對長江經濟帶GDP增長率進行設定。能源強度方麵，結合國家發改委要求的“十三五”期間能耗增速下降13%，強化低碳情景在此基礎上上浮1個百分點，故設定2017—2020年能耗下降率為3.5%；2020—2050年能耗下降率呈逐步提高趨勢。 四、基於碳峰值的人口承載力測算 隨著經濟增長率和國民生產總值的不斷提高，能源消費量急劇增長，人均碳排放量也就增大，與此同時，隨著技術進步，節能水平的提高，能源勘探、開采技術進步以及新型潔淨優質能源的開發，又將大大降低單位產值碳排放量。由於受到經濟增長速度、技術進步、新能源應用等因素的製約，實際碳排放量必然走出一條“S”形增長軌跡，而無限接近1。根據這一趨勢，采取非線性logistic模型進行預測，基於碳排放峰值的人口承載力，根據現狀、預測年以及碳峰值年份碳排放控製目標測算所能承載的最大人口規模。 本研究中各種終端能源消費數據來源於曆年《中國能源統計年鑒》地區能源平衡表中的終端消費量，主要能源折標準煤係數取自《中國能源統計年鑒》，供電標準煤耗取自中經網產業數據庫，人口統計數據、城鎮職工從業人員平均工資數據來源於國家統計局網站，曆年GDP值來源於中國經濟社會發展統計數據庫。 第二節長江經濟帶碳排放量分析 長江經濟帶是我國重要的經濟大通道，也是人類活動最為頻繁的區域之一。該區域內的碳排放研究已成為學術圈的重點研究領域。本節將從長江經濟帶碳排放總量和碳峰值兩方麵開展論述。 一、長江經濟帶碳排放總量 長江經濟帶碳排放總量呈現逐漸增加的趨勢，碳排放總量從2000年的99909.40萬噸增加到2017年的284930.71萬噸，以年均8.90%的速度增長；其中，電力消費增長最快，由2000年的13920.01萬噸上升至2017年的49207.11萬噸，年均增長速度高達10.25%；其次為終端消費，其碳排量從2000年的81038.68萬噸上升到2017年的229353.43萬噸，年均增長速度為8.38%。從各項能源消費占碳排放總量的比重來看，2000—2017年，終端能源消費占碳排放比重始終維持在80%左右；電力消費碳排放占比呈增長趨勢，其占碳排放總量的比重由2000年的13.93%上升到2017年的18.17%，年均增幅1.72%；農村生物質能源消費碳排放則呈現出明顯的下降趨勢，其占碳排放總量的比重由2000年的4.96%下降到2017年的2.53%，年均下降幅度達4.12%。 2000—2017年，終端能源消費產生的碳排放對長江經濟帶碳排放總量影響最大，其變化趨勢與碳排放總量基本一致，其次為電力，電力碳排放增加趨勢較為明顯，對碳排放具有一定影響，而農村生物質能消費產生的碳排放變化較小，且呈降低的趨勢，其對整個經濟帶碳排放總量的影響較小。終端消費碳排放占比暫時維持穩定，但部分省市尤其是東南沿海的上海、江蘇等地的終端消費碳排放量占比已呈現出了下降趨勢。 二、長江經濟帶碳峰值分析 根據構建的三種情景對長江經濟帶11個省市碳排放量進行預測，結合測算出的能源消費碳排放量，得出各省市在不同情景下出現碳峰值的年份（表93）。 表93不同情景碳峰值出現年份 地區基準情景低碳情景強化低碳情景 上海2040年2025年2020年 江蘇2040年2030年2025年 浙江2040年2030年2025年 安徽2050年2040年2035年 江西2050年2040年2040年 湖北2050年以後2040年2035年 湖南2050年以後2040年2035年 重慶2050年以後2050年以後2045年 貴州2040年2025年2025年 四川2040年2030年2025年 雲南2050年以後2040年2035年 從計算結果可知，不同情景下，長江經濟帶的11個主要省市碳峰值年出現時間存在差異。基準情景下，至2045年附近出現碳峰值；低碳情景下，碳峰值在2035年附近出現；強化低碳情景下，長江經濟帶碳排放總量在2030年左右達到峰值。 不同情景下，長江經濟帶11個主要省市的碳峰值年出現時間存在差異。經濟發展首先考慮可持續發展，新常態下長江經濟帶經濟增速放緩，經濟發展能源利用效率提高，以及積極推進產業結構調整，施行節能減排，促進低碳發展模式，強化低碳情景更符合對長江經濟帶未來經濟社會發展及碳排放趨勢的預測。 基準情景下，長江經濟帶整體基於碳排放量的可承載人口峰值將在2020年前後出現，可承載人口數量約為5.3億人。總的來說，堅持節能減排和改善能源消費結構對於長江經濟帶人口承載力的提高具有重要意義。 第三節基於碳峰值的人口承載力 2000年至2017年，長江經濟帶各省市人均碳排放量總體上均呈現出不斷增長趨勢。根據人均碳排放量發展趨勢，對2017—2030年人均碳排放量變化趨勢進行預測。未來時期內，人均碳排放量仍呈現不斷增長的趨勢，但其增長速度不斷放緩。 根據不同情景預測的碳排放量，測算碳峰值年人口承載力，不同情景下碳排放量和承載人口詳見表94徐曉曄，黃賢金.基於碳排放峰值的長江經濟帶人口承載力研究[J].現代城市研究，2016（5）：3338.。 表94碳峰值年不同情景下碳排放量及承載人口規模（萬噸、萬人） 地區年份關鍵指標基準情景低碳情景強化低碳情景 上海 2030 2035 2045 碳排放量23380.8618761.4316698.06 承載人口2358.511892.531684.39 碳排放量24269.3318052.1015687.83 承載人口2303.821713.631489.20 碳排放量23723.3115153.3212550.56 承載人口2014.481286.751065.74 江蘇 2030 2035 2045 碳排放量69246.9056912.1551410.22 承載人口6449.555300.714788.27 碳排放量73634.9756105.0650202.57 承載人口6025.184590.804107.83 碳排放量75565.1149453.9044251.15 承載人口4974.603255.652913.14 浙江 2030 2035 2045 碳排放量39289.4831538.7428080.73 承載人口4783.823840.103419.06 碳排放量42245.6131438.5827334.51 承載人口4571.053401.712957.64 碳排放量44326.3628333.7923484.06 承載人口3922.692507.412078.24 安徽 2030 2035 2045 碳排放量34851.0127996.5124945.47 承載人口6093.904895.354361.86 碳排放量38508.4028684.9224964.48 承載人口6005.214473.283893.10 碳排放量42696.7727330.6222684.84 承載人口5474.303504.152908.50 江西 2030 2035 2045 碳排放量24401.8219609.6117478.99 承載人口4313.873466.683090.02 碳排放量27598.5320567.8817908.78 承載人口4288.423195.952782.77 碳排放量32071.1920543.3517063.26 承載人口4012.112569.972134.61 （續表） 地區年份關鍵指標基準情景低碳情景強化低碳情景 湖北 2030 2035 2045 碳排放量69000.7255449.8449425.11 承載人口5913.984752.554236.17 碳排放量77921.5858071.2750563.58 承載人口5851.774361.053797.23 碳排放量90275.1057826.1348030.25 承載人口5434.043480.802891.14 湖南 2030 2035 2045 碳排放量32672.1426246.1823385.89 承載人口4103.823296.682937.41 碳排放量36357.3727082.6223570.00 承載人口4004.822983.192596.27 碳排放量40886.6626171.9621723.13 承載人口3614.322313.561920.29 重慶 2030 2035 2045 碳排放量21224.7517068.7315225.20 承載人口2268.331824.171627.15 碳排放量25231.9318821.7316403.82 承載人口2375.221771.791544.18 碳排放量32415.2720792.2217293.87 承載人口2464.101580.561314.62 貴州 2030 2035 2045 碳排放量26321.3021632.7619541.43 承載人口2918.172398.362166.50 碳排放量27693.5521100.6818880.80 承載人口2713.382067.421849.92 碳排放量27822.1718208.3316292.74 承載人口2211.741447.481295.20 （續表） 地區年份關鍵指標基準情景低碳情景強化低碳情景 四川 2030 2035 2045 碳排放量53479.1042929.1338222.25 承載人口6434.815165.404599.05 碳排放量56438.3442000.6036517.74 承載人口5917.274403.553828.70 碳排放量57045.8736464.2130222.85 承載人口4757.033040.742520.27 雲南 2030 2035 2045 碳排放量36670.5529458.1926247.86 承載人口4496.253611.933218.31 碳排放量40992.7330535.4926575.04 承載人口4400.113277.642852.53 碳排放量46520.5329778.2524716.41 承載人口3997.542558.862123.90 經預測，基準情景下長江經濟帶人口承載力峰值預計將在2025年前後出現，人口數為53355.93萬人。而在低碳情景和強化低碳情景下，長江經濟帶的人口數量在2015年之前就已達到峰值，人口數量在52000萬人左右。 總體上，基準情景所能承載人口規模高於低碳情景和強化低碳情景，基準情景在保持經濟較高增速和適量減排情形下，碳排放總量最大，其所承載人口因經濟較快發展而略高於其他情景，但汙染排放總量也遠高於低碳和強化低碳情景，與所倡導的低碳發展相違背；低碳情景其經濟增速略慢於基準情景，但其碳排放量低於基準情景，且其所能承載人口規模與前者相當，在符合低碳化發展模式下，實現人口經濟較為協調發展，是最佳發展模式；強化低碳發展以犧牲經濟發展為代價，以控製碳排放，且其所能承載的人口低於低碳情景。 第十章長江經濟帶人口綜合承載力 第十章／長江經濟帶人口綜合承載力 在明確了不同子要素人口承載能力的基礎上，本章通過對不同要素承載能力的綜合，對長江經濟帶人口綜合承載力能力進行評價分析。一方麵明確整個長江經濟帶及其內部各地人口承載能力的變化趨勢，另一方麵對限製人口規模的主要因素進行識別。結合人口規模與自然社會要素的關聯度分析，進一步探索了影響長江經濟帶各地區人口規模的要素。通過對上述問題的分析，對目標年份長江經濟帶各地區人口適度規模的確定以及突破人口承載瓶頸的路徑進行探索，為優化長江經濟帶人口空間布局建議的提出奠定基礎。 第一節長江經濟帶人口綜合承載力預測 本節將同一要素下各個子要素的貢獻程度視為一致，從資源、環境、經濟和社會四個要素視角下對計算所得人口承載數量進行等權重加總，可以得到不同要素下的人口綜合承載水平。 一、長江經濟帶人口綜合承載力核算 以不同要素下各地區所能承載最小值為下限，最大值為上限，可以得到2025年各地適度人口規模區間（表101）。整個長江經濟帶2025年可承載人口規模在48030.78萬～56727.00萬人。根據不同學者和機構對中國人口的預測結果，我國人口峰值約在2025年之後出現，峰值人口為13.96億～14.8億人，長江經濟帶所能承載人口占到其32.45%～40.6%。這種承載力是在保障人口較高水平的資源、環境、經濟和社會需求的基礎上實現的，若以全國人均水準衡量，承載水平將進一步提升，表明長江經濟帶未來在吸納人口方麵在全國將扮演突出角色。 表101各省市2025年適度人口規模（萬人） 地區低值高值地區低值高值 上海1104.423080.86湖南5093.456917.91 江蘇7716.838890.52重慶2649.584214.92 浙江3455.126007.42貴州2501.363559.56 安徽4477.627343.45四川5841.587539.94 江西3166.334424.29雲南2883.665574.02 湖北5040.325699.52合計48030.7856727.00 在核算各地區2025年適度人口規模時采取的是統一的滿意度指標，因此核算所得結果一定程度上也包含著相對承載力的理念，可以反映不同地區之間承載能力的差異。從核算所得適度人口規模的絕對數來看，承載能力最強的是江蘇省，可承載人口規模接近9000萬人；其次是四川省，人口承載規模也超過7000萬人。上海市受到地區規模的限製，人口承載容量最低；其次是貴州省，可承載人口規模要遠低於同等級的其他省份。整體上從長江下遊向上遊，人口承載規模呈現出減小的趨勢，在江西省出現了人口承載的低穀，而四川省出現了高峰。2025年相比於各省市現狀人口承載規模普遍出現提升，而上海市和雲南省人口承載的下限值則出現了下降，說明當地部分要素存在供給增長落後於需求增長的情況。 二、長江經濟帶人口承載限製要素與分區 （一） 各地區主要限製子要素識別 從各個省市的具體承載狀態來看，水資源是大部分地區主要的人口限製要素，決定了上海、江蘇、安徽、湖北和重慶五個地區人口承載力的下限；其次是城市道路麵積的限製，對江西、湖南、貴州、四川和雲南五個地區的人口規模帶來的約束較為明顯；浙江由於麵臨著嚴重的耕地資源短缺問題，其人口承載的下限由耕地麵積確定。部分地區同時受到多個子要素的明顯限製，例如湖北省和湖南省在分別受到水資源總量和城市道路麵積限製的同時，教育經費條件約束下的人口規模也遠低於其他子要素。 從時間上看，2025年各子要素下人口承載規模相比於現狀既有下降，也有上升。耕地麵積、二氧化硫排放、化學需氧量排放以及教育經費的人口承載規模普遍下降，城鄉建設用地麵積、糧食生產總量、公園綠地麵積以及城市道路麵積四個子要素下的人口承載力則普遍出現了上升。上海、浙江、江西和四川能源消費的人口承載規模出現下降；上海、浙江和四川地區生產總值的人口承載規模出現下降；湖北和上海分別在就業條件和醫療條件兩方麵的人口承載規模出現下降。從上述分析中也可以發現，上海、浙江和四川相比於其他地區，人口承載規模出現下降的要素類型較多。 決定各地區人口承載上限值子要素可以視為各地的優勢要素。江蘇、安徽、江西、湖南、湖北是我國糧食的主要產區，雲南近年糧食產量增長較快，上述地區糧食總產量人口承載能力突出；上海、浙江和重慶三個地區經濟發達，城市建設水平較高，因此以城市綠地麵積衡量的人口承載能力最高；四川醫療設施人均占有率較高，以醫院床位數衡量的人口承載力決定了其上限；貴州省二氧化硫排放總量大，人均水平在整個長江經濟帶位居首位，遠高於其他地區，因此以二氧化硫排放量衡量的現狀人口承載規模最大，到2025年隨著減排要求的提升，糧食生產成為決定其承載上限的關鍵要素。 （二） 人口承載要素平衡度分析 從表102的預測結果來看，對於不同地區而言在不同的子要素之下人口承載規模的波動程度存在差異，即人口適度承載力的上限和下限之間存在巨大差異。這種差異一定程度上反映了地區要素稟賦的不均等性，將成為限製人口規模的潛在要素。為了度量不同地區這一特性，考慮以不同子要素下人口承載規模的變異係數來反映。 表1022025年各省市不同要素下人口承載規模變異係數 地區變異係數地區變異係數 上海0.73湖南0.55 江蘇0.49重慶0.50 浙江0.44貴州0.46 安徽0.67四川0.44 江西0.46雲南0.51 湖北0.45 可以發現上海和安徽的變異係數明顯高於其他地區，說明上述兩個地區要素稟賦的均衡度要低於其他地區。進一步觀察上述兩地各個子要素下的人口承載力，上海地區在水資源、耕地資源和糧食生產方麵的弱勢尤其明顯而經濟要素則十分強勢，安徽省的水資源和教育資源人口承載力相比於建設用地麵積、糧食生產和就業條件差異也十分明顯。位於長江中上遊地區的省市變異係數相對偏低，要素稟賦的均衡度較高，主要由於上述地區在自然資源要素層麵基礎條件要優於中下遊地區，實現了較好的平衡。 由於大部分自然資源在短期內規模相對固定且在二氧化硫和化學需氧量減排的要求下環境承載力普遍下降，而社會經濟條件等要素則處於不斷發展和提升之中，因此各地變異係數在2020—2025年均出現了上升，然而各地區上升幅度依舊存在差異。上升較為明顯的地區包括江蘇、安徽、重慶和雲南，一定程度反映出上述地區相比於其他省市，不同要素承載水平的發展速度差異較大。雖然單要素承載水平的提升也有利於區域人口承載規模的擴大，然而從協調性角度考慮，上述地區依舊需要注重不同要素發展的均衡水平。 （三） 各地區要素限製類型分區 根據資源、環境、經濟和社會四方麵人口綜合承載力的核算結果，計算所得人口綜合承載水平最低的要素，可以判斷為當地人口主要的限製條件。根據限製要素進行空間分區，得到圖101、圖102。 圖101長江經濟帶各地要素現狀限製類型 圖1022025年長江經濟帶各地要素限製類型 根據分區的結果，當前上海、浙江和重慶屬於資源限製性，江蘇、四川和雲南屬於環境限製型，貴州屬於經濟發展限製型，安徽、江西、湖北和湖南屬於生活質量限製型。2025年大部分地區限製要素沒有發生改變，湖北由生活質量限製型轉變為了經濟發展限製型地區，四川由環境限製型轉變為經濟發展限製型地區。 對上述分區結果進行分析可以發現：資源要素對於經濟發達地區的限製作用明顯，浙江以及兩個直轄市作為整個長江經濟帶的龍頭，在發展過程中資源消耗的水平明顯高於其他地區。其中水資源以及耕地資源由於其位置的不可移動性，限製強度尤為突出。能源消費能得到較好的外來補給，對人口的限 製作用尚不明顯。長江中上遊地區普遍的限製要素在於社會生活水平。由於本研究采用統一的滿意度標準，長江下遊經濟發達地區拉高了整體滿意度水平，因此降低了中上遊地區社會生活層麵的承載能力，這同時也反映出了長江下遊與上遊城市在人民生活條件水平上依舊存在較大差異。在各項指標之中，上述地區醫療資源的人口承載力相比於長三角地區優勢更為明顯，一定程度上反映出經濟發達地區公共資源分配可能存在的短缺問題。環境限製型地區中，雲南人均公園綠地的麵積水平相比於其他地區要低，降低了當地的環境承載容量；四川省和江蘇省二氧化硫排放水平低，降低了人口承載規模，然而也反映這兩個地區空氣質量條件相對宜居。 湖北和四川省在兩個年份之間主要的限製要素發生了變化。從上一節變異係數的核算結果來看，這兩個地區資源、環境、經濟和社會四方麵對於人口的承載能力相對均衡，不同要素的限製作用差異較小。湖北省限製要素的變化主要來自二氧化硫排放量的削減，而對於四川省，經濟發展勢頭的不足將進一步牽製當地人口容納規模的提升。 對比各地區現狀和未來人口的主要限製要素，發達地區首要的限製始終是資源基礎，尤以上海市和浙江省為代表。對於經濟發展相對滯後的地區，首要的限製條件來源於經濟發展自身以及依附於地方經濟基礎所提供的公共服務、基礎設施等層麵的內容。 第二節人口規模與自然社會要素關聯度分析 地區人口的實際承載水平是資源、環境、經濟和社會所構成的複合係統綜合作用下的結果，不同要素之間是相互影響、相互協調的，同時在決定人口規模時一定程度上可以相互替代。本節著重研究人口規模與自然社會要素的關聯度。 一、評價方法與原理 從上一節對各地區限製要素的分析結果來看，經濟發達的長三角地區資源要素的限製作用十分明顯，然而長三角地區依舊是我國人口密度最大的區域之一。經濟的發展一方麵消耗了自然資源，降低了資源要素的人口承載力，另一方麵也從環境改善、公共服務的提供等層麵上提升了地區的環境、經濟、社會容量，實現了要素替代作用。因此對於不同地區而言，不同要素的影響作用存在差異。 這裏選取灰色關聯度分析來確定各個子要素和人口規模之間的關聯強度。灰色關聯度分析對於分析數據的要求較低，對於樣本數量較小以及無規律樣本均適用，能較好地滿足本研究的分析要求。此外，除了得出關聯程度的排序之外，這一方法還能反映出關聯性的時序規律，定量化反映出區域人口規模主要影響要素的變化規律。灰色關聯法是在多因素係統中通過優勢對比確定主因素的一種理論，對係統內部結構之間的相互關係進行定量描述，屬於動態量化的比較分析法蔣詩泉.基於灰色理論的人口老齡化發展趨勢及其影響因素研究——以安徽省為例[J].華東師範大學學報（哲學社會科學版），2014，46（03）：133139.。其基本思路是：以因素的數據列為基礎，通過數學方法的應用來對因素間的幾何對應關係進行探究譚學瑞，鄧聚龍.灰色關聯分析：多因素統計分析新方法[J].統計研究，1995（3）：4648.。數據列所形成的曲線形狀越接近，則判斷為關聯度越大，反之則越小。