城镇化对江苏省人均公园绿地面积的影响

赵 芳 刘志强

城镇化对江苏省人均公园绿地面积的影响

赵 芳1，2刘志强1

1 苏州科技大学建筑与城市规划学院 江苏苏州 215000 2 苏州基业生态园林股份有限公司 江苏苏州 215000

探析城镇化对江苏省人均公园绿地面积的影响，可为其他省市指导科学合理的城市绿地规划和制定建设政策提供切实有效的理论依据。文中以江苏省为研究单元，利用1996—2013年县级及以上城市数据，通过计量分析得出:人均公园绿地面积的变化与城镇化存在着强关联性，总体呈正向响应，且各城镇化要素对人均公园绿地面积的影响力度存在显著差异，人口城镇化的贡献度最高，经济与土地城镇化的贡献度较为相似。

城镇化，人均公园绿地面积，计量分析，江苏省

城镇化是保证和改善民生的重要平台，通过人口、土地、经济等方面的变化，带动人均公园绿地面积的快速增长。1981—2013年，我国城区人口由14 400.5万人增长至37 697.07万人，建成区面积由74万hm2增长至479万hm2，二产、三产产值总量由0.3万亿元增长至51.2万亿元等，这些因素推动了人均公园绿地面积由1.50 m2/人增长到了12.64 m2/人[1]。《国家新型城镇化规划(2014—2020)》提出:“我国城镇化率要达到60%左右，将全面进入以提升质量为主的转型发展新阶段。[2]”城镇化作为推动人均公园绿地面积增长的重要动力，它的发展进程对人均公园绿地面积的增长必将产生深远影响。因此，探析城镇化与人均公园绿地面积是否存在长期稳定关系，揭示城镇化过程中具体如何影响人均公园绿地面积的演变，能否长期为其提供强劲的动力，是亟待研究的重要课题。

2013年江苏省城镇化率为64.1%，不仅远高于全国平均水平11个百分点，且已超出新型城镇化规划目标，其未来城镇化将在趋缓中实现稳步发展，进入转型阶段。江苏省的社会经济发展水平在全国处于先进位置，其城市绿地建设水平也处于较好水平，2013年的人均公园绿地面积达到14.01 m2/人，位于全国第7位。研究江苏省城镇化对人均公园绿地面积的影响对其他省份的城市绿地建设具有借鉴意义。

综观国内现有研究，有关城镇化或者人均公园绿地面积的相关研究已较为丰富，但针对城镇化对人均公园绿地面积影响机制研究尚未开展，且相关文献以单一指标衡量城镇化水平、以全国宏观层面为研究单元、采用某一年份的截面数据居多[3-4]，研究结果可能忽视了各区域发展不平衡的问题。因此，从理论研究与现实需求来看，探讨江苏省城镇化对人均公园绿地面积的影响关系是非常必要的。鉴于此，本文的研究主要从两方面进行:一是从理论上阐述城镇化对人均公园绿地面积的影响；二是以江苏省为研究单元，拟用1996—2013年的县级及以上城市数据，建立时间序列数据的计量模型，检验两者之间的长期均衡关系及长期动态发展趋势，再进一步利用面板数据建立的计量模型来量化各城镇化对人均公园绿地面积增长的贡献大小。

1 城镇化对人均公园绿地面积影响的理论分析

人均公园绿地面积是衡量城市人口规模与公园绿地空间规模是否配套的重要指标[5]，代表着城市中居民平均每人享有的公园绿地面积，受城镇化进程中带来的人口聚集、土地扩张、经济发展等方面的影响。因此，将城镇化区分为人口、土地、经济3方面，对其进行影响关系研究。

1.1 人口城镇化是原始动力

人口城镇化带来了人口的空间转移，城区人口持续不断聚集，将直接扩大与城市环境、生活质量密切相关的基础设施的需求，促进城市环境改善，直接带动城区公园绿地面积的增加。在这个过程中，居民对自然资源与环境的需求和依赖越来越大，促使城区公园绿地扩张，为人均公园绿地面积的增长提供原始动力。其变化规律是:当城区人口增加速度过快，而城区公园绿地面积的扩张速度滞后时，不可避免地会造成人均土地资源紧张，人口城镇化对人均公园绿地面积的促进作用逐渐减弱，甚至停滞。

1.2 土地城镇化是内部基本动力

土地城镇化是人均公园绿地面积增长的载体，是公园绿地面积的基础和根本，主要通过城市用地规模扩张、土地结构调整等方面对人均公园绿地面积产生影响。

在土地规模扩张初期，人口的聚集效应相对滞后，为人均公园绿地面积增长提供强劲的动力。当土地规模扩张达到极限、只能依靠城市内部用地性质的转换来实现绿地建设的发展、城区人口规模持续增长时，对绿地建设的资源供给的限制作用逐渐显现，对人均公园绿地面积的促进作用会趋于平缓。土地结构调整主要表现为产业结构调整引起土地资源利用的重新分配，致使土地结构发生变化。随着产业的发展，产业用地不断扩张，且随着二产用地增长日趋放缓、三产用地快速增长，进一步推动人均公园绿地面积的增长。

1.3 经济城镇化是外部推动力

经济城镇化主要通过经济总量的增长与产业比重来推动人均公园绿地面积的增长。经济城镇化带来的经济总量增长，通过新增建设用地继续增加产业收益，促使政府更有经济实力对公园绿地进行投资，为公园绿地面积的增长提供必要条件。我国第二产业对劳动力的吸收会逐渐减少，第三产业吸纳劳动力的速度逐步加快，凭借较强的就业吸纳能力不断存进大量农村剩余劳动力[6]，城区人口与暂住人口迅速增加。第三产业的发展作为城市整体功能提升的关键，城市功能的完善与发挥加快了基础设施的建设，公园绿地面积的不断扩张为人均公园绿地面积的增长提供外部推动力。

综上所述，人均公园绿地面积的增长是人口、土地与经济城镇化共同作用的结果，彼此之间既保持着一定的独立性，呈现不同的贡献比率，又与其他方面的发展进程相互作用，是一个复杂的综合过程。

2 实证分析

在理论推导的基础上，对江苏省城镇化影响人均公园绿地面积进行实证分析，量化各城镇化与人均公园绿地面积之间的数量关系，分为基于时间序列数据模型的长期预算与基于面板数据的短期测算2部分。

本文根据江苏省的实际情况，以人均公园绿地面积①为被解释变量(用RJLD表示)，从人口、土

①人均公园绿地面积在2005年及以前的名称为“人均公共绿地面积”，为统一表述，一律用“人均公园绿地面积”表示。地、经济城镇化3个方面，分别选取城镇人口比重①(用RKBZ表示)、建成区面积(用JS表示)、第二及第三产业产值②(用ESCZ表示)3个指标作为解释变量。为消除异方差、异常值和不同量纲对研究的影响，并使不同城镇化要素的影响程度具有可比性，除RKBZ外，对JS、ESCZ、RJLD进行对数化处理，处理后变量名称分别为lnJS、lnESCZ、lnRJLD，计量分析软件采用Eviews7.0。

2.1 基于时间序列数据的测算

2.1.1 数据的平稳性检验

时间序列数据大多不平稳，直接进行回归易产生虚假回归问题。为得到可靠的分析结果，需先对各变量数据进行平稳性检验。本文采用ADF检验发现，lnRJLD、lnJS、lnESCZ、RKBZ均是一阶单整变量，有必要进一步验证是否确实存在协整关系。

2.1.2 协整检验

虽然原始序列不平稳，但只要证明变量之间存在长期稳定的关系，即协整关系，就可进行回归。本研究采用Johansen协整检验方法来检验lnRJLD、lnJS、lnESCZ、RKBZ之间的协整关系。结果表明，在1%的显著性水平下存在一个协整关系，即江苏省城镇化与RJLD存在长期稳定的比例关系。

2.1.3 VAR自回归模型分析

VAR自回归模型是非结构化的多方程模型，通常用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态影响[7]。VAR自回归模型最基本的表达式为[8]:

式(1)中，Yt是n维向量时间序列；C是n维的常数向量；p是滞后阶数；t为样本1996，1997，…，2013；α1…αp是k×k维待估计的系数矩阵；εt是k维随机扰动列向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关且不与等式右边的变量相关。

采用原始数据lnRJLD、lnJS、lnESCZ、RKBZ，通过Eviews 7.0中的VAR命令进行计量分析。根据赤池信息(SC)准则，确定VAR模型的最优滞后长度为2，采用最小二乘法估算该模型，得到方程式(2):

方程拟合度:R2为0.997 6，调整后R2为0.994 8，F值为362.186 2。可见，方程整体拟合程度比较高。由式(2)可以看出，当前lnRJLD主要受lnESCZ影响，其中滞后一阶的影响最强，滞后二阶对其影响逐渐减弱。同时，与滞后一阶的lnJS影响有较大联系，且呈现增强趋势，受自身的滞后值影响较弱。

2.1.4 脉冲响应分析

脉冲响应用于分析向量自回归VAR模型中，变量的当前以及未来的取值会受到其中某一内生变量的随机扰动项产生的一个标准差冲击的影响[9]。分析结果表明，人均公园绿地面积lnRJLD的增长与lnESCZ第二及第三产业产值的滞后值具有较强的关联度，且当经济规模的扩张注重量的发展，忽略质的提升，减少对绿地建设的资本投资时，绿地置换为其他产业用地对人均公园绿地面积的影响就会呈现负响应状态。最后，lnRJLD对来自RKBZ信息的冲击，总体上平稳，无大起伏。

2.1.5 方差分解

所谓方差分解，通过进一步分析每个结构冲击对内生变量变化的贡献度，并评价不同结构冲击的重要性[10]。测算结果表明，经济城镇化对人均公园绿地面积增长有直接的拉动作用。随着土地规模扩张，加强绿地建设，土地城镇化对人均公园绿地面积的推动作用也逐渐显现，以上分析与脉冲响应分析结果基本一致。

2.2 基于面板数据的测算

本文利用1996—2013年江苏省县级及以上城市数据③，建立市际面板数据模型进行实证分析。

2.2.1 面板数据平稳性检验

在进行面板数据回归之前，需考察模型中的变量是否平稳，即每个变量序列是否包含单位根。江苏省面板数据在1%的显著性水平下，LLC、Im-Pesaran-Skin、Fisher-ADF、Fisher-PP检验均可以通过，即可判断各变量均为零阶单整序列，可直接采用原

①根据《中国城市建设统计年鉴》中的城区人口与暂住人口以及《江苏省统计年鉴》中的年末户籍人口计算而来，具体计算公式为(城区人口＋暂住人口)/市区人口×100%。

②对第二产业总值和第三产业总值进行调整以消除价格因素影响，具体方法:实际变量＝名义变量×100/产业生产总值指数(根据江苏省统计年鉴，以1978年＝100)。

③本文按照2013年江苏省行政区划划分，分别有1个副省级城市(南京)、12个地级市和23个县级市。始数据建立回归模型。

2.2.2 面板数据计量模型分析

采用固定效应模型，建立公式(3)[9]。

式(3)中:C为模型的截距项，α1～α3为各变量回归系数，i表示截面单元“省(市)”数目，t表示时期数(1996—2013年的18个年份)，εit表示相互独立的随机扰动项，GRit、lnJSit、lnESCZit、RKBZit分别表示第i个“市”第t年的人均公园绿地面积、建成区面积、第二及第三产业产值、城镇人口比重。

模型调整后的R2在0.70以上，F值均在1%水平上显著，表明模型拟合度较高(表1)，说明基于全省尺度的RKBZ、JS、ESCZ对影响RJLD增长的解释力非常强。

表1 江苏省人均公园绿地面积回归系数及主要统计量(1996—2013年)

根据以上数据，拟合的方程为:

lnRJLDit＝4.3282＋0.0109∗lnJSit＋0.0195∗lnESCZit1.2007∗RKBZit(4)

从回归结果看，不同城镇化对RJLD增长的贡献度是有差异的。RKBZ、JS、ESCZ的弹性系数分别为1.200 7、0.010 9、0.019 5，都起到了明显的正向促进作用。其中，RKBZ已成为RJLD增长的最大推动力。ESCZ对RJLD的增长作用力度也是非常明显的，二、三产业的发展带来经济容量的增长，用于土地建设的投资就会增加，直接促进RJLD的增长。JS对RJLD增长的作用力度仅次于ESCZ，回归系数为0.010 9，其每提高10%，RJLD将增加约0.01%。

3 结论与讨论

3.1 结论

1)根据面板数据对研究周期检验，各城镇化的变量对人均公园绿地面积的增长均产生显著影响，且差异明显，对人均公园绿地面积的影响力度高低依次为人口、经济、土地城镇化。但土地城镇化对人均公园绿地面积的影响力度接近经济城镇化的实证结果，与预期有一些偏差。究其原因，土地城镇化发展初期重在城市扩张，对绿地建设重视度不够，且第三产业发展相对落后，不足以弥补第二产业粗放经营的负面影响，才会表现出土地城镇化的作用力度有限。

2)根据时间序列数据的预估结果，人均公园绿地面积与各城镇化的变量有密切的相关性，且均存在长期均衡关系，未来人均公园绿地面积的变化依然与城镇化有着强关联性，表现为一定周期性规律。从对人均公园绿地面积增长的贡献度上看，未来二、三产产值的贡献度高于建成区面积，城镇人口比重的贡献度最小。

3.2 讨论

就目前而言，在一定的社会发展阶段，人口城镇化带来的聚集效应对人均公园绿地面积增长的贡献度最大，但不能断定扩大城镇人口规模可以有效拉动人均公园绿地面积增长。在今后较长时期内，户籍、义务教育和社会保障制度的改革与完善，人口规模的扩张会逐渐引起人均土地资源紧张，对人均公园绿地面积增长的作用力度会降低，故应制定相关政策保证人口城镇化的稳步发展。

依靠土地城镇化推动人均公园绿地面积增长的模式是不可持续的，且城镇土地扩张与耕地保护形成矛盾，频繁的拆迁重建，浪费大量资源，也易激化社会矛盾。土地城镇化对人均公园绿地面积的作用力度存在着巨大潜力，要打破依赖扩张城市用地来促进人均公园绿地面积增长的传统发展模式，采用“存量式”发展将是持续推动人均公园绿地面积增长的重要模式，以实现城市绿地的持续集约发展。

经济城镇化对人均公园绿地面积增长的作用仍有较大潜力，要关注经济结构的调整，提升经济投入效率。因此，要充分利用江苏省的资源禀赋进行产业调整和升级，持续推动人均公园绿地面积的增长。因地制宜地制定经济城镇化的具体政策，增强经济城镇化对人均公园绿地面积增长的贡献度，从而更好地推动当地城市绿化建设的发展。

[1]中华人民共和国住房和城乡建设部.中国城市建设统计年鉴(2013年)[M].北京:中国计划出版社，2014.

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Effect of Urbanization on Park Green Spaces Per Capita in Jiangsu Province

Zhao Fang1，2Liu Zhiqiang1
(1.School of Architecture and Urban Planning，Suzhou Science and Technology University，Suzhou 215000，Jiangsu，China；2.Suzhou Jiye Ecological Landscaping Corp.，Ltd.，Suzhou 215000，Jiangsu，China)

The exploration on the influence mechanism of urbanization towards green space per capita in Jiangsu could provide effective theory for the other provinces to guide science-based and rational green space planning and formulate the construction policy.This paper used the data at county and above level from 1988 to 2013 in Jiangsu，and adopted econometric analysis to get conclusion:there was a significant correlation between urbanization and the change in green space per capita，which showed the positive reaction.The impact degrees of each elements of urbanization on the per capita green space were notably different，among which the population urbanization made the highest contribution while the economy and land urbanization had the similar contribution.

urbanization，green space per capita，econometric analysis，Jiangsu

10.3969/j.issn.1672-4925.2017.02.009

2016-07-16

国家自然科学基金“住房和城乡建设部科研开发项目(51408390)”(2009-K6-5)；苏州科技学院“风景园林学”江苏省“十二五”重点(培育)学科、江苏省企业研究生工作站和江苏省建设系统2013年科技计划项目(2013ZD03)

赵芳(1990-)，女，硕士研究生，研究方向为风景园林规划设计与理论，E-mail:chutian361＠yeah.net

刘志强(1975-)，男，副院长，副教授，硕士生导师，研究方向为风景园林规划设计与理论