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Journal of Geo-information Science >

2018 , Vol. 20 >Issue 3: 302 - 310

DOI: https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2018.170602

Analysis on Phase Characteristics and Driving Factors of Urban Sprawl in China

  • SHAN Baoguo , 1, 2 ,
  • SHAO Xi 3 ,
  • YU Shan 3 ,
  • HE Sanwei , 3, 4, *
Expand
  • 1. MOE Key Laboratory of Resources and Environmental Systems Optimization, North China Electric Power University, Beijing 102206, China
  • 2. State Grid Energy Research Institute, Beijing 102209, China
  • 3. School of Public Administration, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430073, China
  • 4. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
*Corresponding author: HE Sanwei, E-mail:

Received date: 2017-04-30

  Request revised date: 2017-08-25

  Online published: 2018-03-20

Supported by

Science and technology Project of State Grid

National Natural Science Foundation of China, No.41601162

Zhongnan University of Economics and Law National College Students Innovation Training Project, No.201710520126.

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《地球信息科学学报》编辑部 所有
Fold

Abstract

Urban sprawl is a common problem in the process of rapid urban development. Due to differences in economic systems and other aspects, the characteristics and driving factors of urban sprawl in China are quite different from those in Western countries. The urban sprawl in China is accompanied by the disorderly development of land in the process of rapid urbanization. Based on the summary of domestic and international theoretical and empirical research, this paper chooses the elasticity of urbanized land to urbanized population to characterize the urban sprawl. This article analyzes the urban sprawl of 214 prefecture-level municipal districts from 1996 to 2014, and summarizes the following characteristics of its sprawl tendency: stable sprawl, adjustable sprawl, steady and high-speed sprawl, steady and low-speed sprawl. We summarize the following characteristics of its sprawl intensity: no sprawl, general spread and highly sprawl. In addition, we construct the panel model to explore the driving factors of urban sprawl from the aspects of the industrial structure, the government expenditure, the education development level, the traffic development level, the globalization level and market-oriented level. The results are as follows: (1) the issue of urban sprawl has a path dependence. Under the guidance of the development program with rapid economic growth, the high level of sprawl will continue for the rest of the year. (2) In the urban development mode oriented by economic construction, the development of secondary sector will significantly aggravate the urban spread. However, by promoting the development of the tertiary sector, local governments can attract foreign investment to optimize the structure of economic development and alleviate the problem of urban sprawl. (3) The influence of road construction, marketization level and college education level on the spread of cities is small or insignificant. Finally, we summarize the types, drivers and path dependence of urban sprawl and put forward policy proposals to control the urban sprawl from the perspectives of industrial structure and development.

Key words： urban sprawl; phase characteristics; driving factors; municipal districts; panel data analysis

Cite this article

SHAN Baoguo , SHAO Xi , YU Shan , HE Sanwei . Analysis on Phase Characteristics and Driving Factors of Urban Sprawl in China[J]. Journal of Geo-information Science, 2018 , 20(3) : 302 -310 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2018.170602

1 引言

城市蔓延是指城市发展过程中一种低密度、低效率、非连续性、土地消耗量大、土地利用类型单一的空间发展模式[1]。最初出现在20世纪中叶的美国,引发了学界对土地利用及城市可持续发展的广泛 关注[2]。20世纪90年代以来中国城镇化进程成效显著[3],1995-2012年全国建设用地年均增加48.3 万 hm2,其中城镇建设用地年均增加23.8万 hm2。然而,伴随而来的是地方对土地城镇化的追求,城市空间无序扩张,蔓延现象明显。大城市的边缘区土地开发失控,建成区蔓延情况严重;小城镇则由于缺少对流动资源的吸引能力,建设用地的扩张与社会经济发展脱节[4]。当地区城镇化发展依靠土地扩张拉动,而缺少相应的规模产业和人口支持,就将导致以下问题：①城市边界外延扩张侵占大量耕地,耕地质量下降,危害国家粮食安全[5]。根据国家统计局资料预测,到2050年,非农建设用地将达320.1万 hm2以上,预估将占用耕地86.7万 hm2;②城市规模的扩大导致公共基础设施建设的成本大大增加,降低土地利用效率[6];③通勤距离的增加刺激汽车消费,车流密度增加,带来交通拥堵等城市病[7]。陆大道等[8]指出,如果不能有效遏制“冒进式”城镇化和空间失控的严峻态势,将会严重阻碍中国整个现代化的进程。
要控制城市低效无序蔓延,首先应对其内涵进行把握,通过对全国不同地区蔓延特征的梳理,进而揭示城市蔓延的驱动因素,才有可能提出有针对性的调控政策。国内外学者已在城市蔓延内涵界定[1,9-10]、测度及评价[11,12,13]、驱动因素[14,15],以及城市蔓延与经济发展、生态环境的交互关系等方面展开了大量的理论研究和案例讨论。随着不同学科对城市蔓延问题的讨论,其内涵日益多元化,通过回顾国内外众多文献,许多学者指出城市蔓延取决于人口增长与土地开发之间的关系[16,17]。Tian[18]又进一步指出,城市扩张速度远高于城市人口增长速度是中国城市蔓延的主要原因。对于蔓延的测度,主要有单指标法和多指标法2种。相比于多指标法,单指标法具有简明、适用范围广的优势,能够用于跨年份跨地区的比较分析。此外,Yue等[19]的一项研究还表明,单指标法的测量结果大多数情况下与多指标法测量结果基本一致。驱动因素的研究则以定性方法为主,集中在经济增长、居民需求、交通、房地产等领域。仅有少数学者使用定量方法进行研究,范进等[15]借鉴Brueckner的城市空间扩张经典理论模型,以中国182个地级及以上城市的统计数据为样本,认为中国的城市蔓延与城市经济发展水平、城市人口数量和私人汽车拥有量正相关。秦蒙等[14]将政府行为作为核心解释变量,使用空间计量方法证明了政府行为,特别是地方政府互相竞争中做出的土地出让行为对城市蔓延有着显著的正向影响。
纵观现有文献,大多研究从单一城市或城市群的视角展开,忽略了对区域差异的考虑,同时,城市蔓延背后的驱动因素还未得到充分讨论。因此,本文以中国214个地级市市辖区为例,通过1996-2014年城市建成区面积与社会经济数据,采用趋势分析和GIS空间分析技术梳理中国城市蔓延的时空动态过程及阶段特征,并应用面板模型对城市蔓延的驱动力进行分析。以期从定量的角度对中国城市蔓延的整体发展情况进行梳理与讨论,并对城市蔓延的驱动力研究做出补充。

2 数据源和研究方法

市辖区作为城市的重要组成部分,往往是地区发展的增长极,在规划布局、要素配置、产业发展、公共服务、生态保护等方面明显优于市辖区以外的县域地区,市辖区与县域之间的差异若不进行区别对待,可能会对研究结果产生干扰。因此,为了进行科学区分,本文仅以全国214个地级市市辖区为研究对象,分析其城市蔓延阶段及驱动因素。数据均来源于1995-2015年《中国城市统计年鉴》和各省市统计年鉴。为了消除物价变化的影响,第二产业增加值、第三产业增加值、地方财政支出和实际使用外商投资额等经济变量均按照历年CPI指数,平减至1995年的物价水平。

2.1 城市蔓延指数

单维度指标所反映的城市蔓延结果不仅与多维度方法的基本一致,还可用于不同城市时空维度上的比较。结合本文研究对象的特点,选取O'sullivan[20]提出的SI指标,即建成区面积对城镇人口的弹性来表征城市蔓延,具体计算方法如下：
SI = ( B A j - B A i B A i ) ( PO P j - PO P i PO P i ) （1）
式中： B A j 代表第 j 年建成区面积; B A i 代表基年 i 的建成区面积; PO P j 代表第 j 年市辖区年末总人口; PO P i 代表基年 i 的市辖区年末总人口,在本研究中,以1995年作为基年。 SI 为本文的被解释变量城市蔓延指数,当 SI ≤ 1 时,说明建成区面积的增速不大于人口的增速,未发生城市蔓延现象;当 SI > 1 时,表明城市存在蔓延现象,且 SI 数值越大,蔓延程度就越高。

2.2 城市蔓延驱动因素

城市蔓延作为现阶段中国城镇化发展过程中的显著特征[21],其背后的驱动因素尚未得到充分讨论。结合中国城市土地开发的具体情况,本文从产业发展、政府推动作用、教育发展、交通发展、全球化水平和市场化水平6个角度选取了解释变量进行如下讨论：
（1）产业发展。从1978年改革开放到2010年前后,中国一直处在工业化中期,第二产业在经济发展中占据主导地位。人口红利带来劳动力的比较优势,地方政府在产业引导上表现出工业偏好,快速城镇化创造出巨大内需,这些都为工业部门的发展提供强有力的支撑。然而工业企业的建设与发展需要占用大量土地,间接导致了城市蔓延问题[22]。基于以上分析,本文假设第二产业的发展对城市蔓延具有推动作用, second 代表地区第二产业增加值,衡量地方第二产业发展情况。
相比于工业企业,服务业企业在获取土地资源方面本身就不占优势。此外,不论是流通服务业、消费服务业还是生产服务业等,为吸引人流或获取正的外部效应,这些企业往往选择分布在城市中心区域并趋向集聚分布以形成集聚效应[23]。因此,相比于第二产业对城市蔓延的推动,本文假设服务业企业可以促进城市土地的集约利用,缓解城市蔓延问题, t h ird 代表第三产业增加值,衡量地区第三产业发展情况。
（2）政府推动作用。在中国财政分权和政绩考核的政府竞争背景下[24],各地政府之间的财政支出竞争问题突出,导致了地方政府“重基础建设、轻人力资本投资和公共服务”的现象[25]。这种追赶式的财政支出竞争使得土地开发规模大但规划水平低,可能加剧城市蔓延现象。本文采用 exp 衡量地方财政支出,表示政府的推动作用。
（3）教育发展水平。现有文献在对城市蔓延问题进行分析时,不论是定量还是定性研究,往往忽略了高校建设对城市蔓延的影响。伴随着高校扩招和扩建,城市郊区形成一个个巨型的大学城,这一过程对城市土地的需求剧增。然而,在高校扩 张的过程中,粗放式的土地开发模式占据主导地 位[26],有可能导致城市蔓延问题。本文采用 edu 表示高校学生人数,用来衡量教育发展水平。
（4）全球化水平。自2001年中国加入WTO,实际利用外资额从2001年的500亿美元增长到2015年的1260亿美元,增幅高达2.5倍。经济技术开发区作为吸引外来投资的一种主要空间载体,在推动城市发展上有着重要作用。然而由于经济技术开发区往往享有明显的制度和政策优势,大多处在城市的边缘地带,部分开发区甚至表现为“飞地式”的开发模式,土地开发效率低下[27]。同时在进行配套基础设施建设时,往往会占用大量的耕地,导致严重的城市蔓延问题。本文以 foreign 表示实际使用外商投资额,用来衡量开放型经济水平。
（5）交通发展水平。城市的交通发展情况也可能造成城市蔓延问题,较发达的道路基础设施建设降低了居民的出行成本,再加上城市内部的地价梯度分布,这激励居民迁往土地价格较低的郊区[20],导致城市边缘土地的低密度发展。本文以 road 表示人均道路铺装面积,用于衡量各市辖区的交通发展。
（6）市场化水平。长期以来市场化与效率的关系受到了经济学家们的持续关注[28]。在国有部门占主导的计划经济时期,由于享有各种补贴、信贷和价格支持,国有企业对土地成本并不敏感,企业并非是追求利润最大化的经济实体[29]。随着市场化改革的加深,大量私营企业涌现,这类企业对地租地价引起的成本尤为在意,市场的拥挤效应推动这些企业向城市边缘地带外迁,由于产业垂直联系效应,上下游的小企业也随之外迁,这有可能导致城市蔓延问题。本文以 market 表示个体及私营企业员工占从业人员的比例,衡量地区的市场化水平。

2.3 面板模型构建

根据前文对城市蔓延驱动力因素的理论分析,并考虑到地方政府土地出让行为具有的惯性依赖特征,本文采用的基本计量模型如下：
S I it = β 0 + β 1 S I i , t - 1 + β 2 lnsec on d i , t - 1 + β 3 lnt h ir d i , t - 1 + β 4 lnex p i , t - 1 + β 5 lned u i , t - 1 + β 6 lnforeig n i , t - 1 + β 7 roa d i , t - 1 + β 8 marke t i , t - 1 + μ it （2）
式中： i 表示地级市; t 表示时间; S I it 表示第 i 个地级市在第 t 年的城市蔓延指数; S I it - 1 表示第 i 个地级市在第 t - 1 年的城市蔓延指数,以此来考虑城市蔓延的动态变化特征; β 0 ,… , β 8 是截距项; μ it 是随机干扰项;由于城市蔓延涉及到的土地开发具有时滞问题,本文尝试性地将所有解释变量取滞后一期以控制可能的滞后效应。同时,对于第二产业增加值、第三产业增加值、地方财政支出和实际使用外商投资额、高校学生人数5个指标,将其进行对数化处理,使变量更接近正态分布模式,减小异方差的影响。

3 城市蔓延阶段特征及空间分布

3.1 城市蔓延阶段特征

在具体观察了214个城市1996-2014年城市蔓延指数变化状况后,本文从蔓延指数的变化趋势和平均强度2方面对城市蔓延进行分类。其中蔓延变化趋势反映了不同地区土地开发强度与吸引人口能力的相对情况,具体分为以下4类：
（1）趋稳蔓延型。具有这一趋势的地区在阶段初期,大规模的城市土地开发建设尚未对人口产生足够吸引能力,建成区面积增速远大于人口增速,蔓延指数快速上升;中期,城市规模的扩大和基础设施建设的完善对周围地区人口产生显著的虹吸效应,人口规模快速增加,蔓延指数也随之回落;阶段后期,城市仍以土地开发建设为发展方向,粗放式的土地开发方式使得人口增速再次落后于建成区面积增速,蔓延指数趋稳增加。
（2）调整蔓延型。这类地区在初期和中期的蔓延情况与趋稳蔓延型类似,蔓延指数也是大幅增加后回落。然而在城市达到一定规模的阶段后期,城市规划者调整原有策略,土地开发更为集约,城市蔓延指数随之缓慢减小。
（3）平稳快速蔓延型。该类型城市在进行大规模土地开发的初始阶段,就对人口有一定的吸引能力,因此并未表现出蔓延指数剧烈波动的现象。然而,在各种驱动因素的作用下,土地扩张的增速均快于人口增速。因此,在整个研究阶段,城市蔓延指数呈现平稳上升态势。
（4）平稳低速蔓延型。与第3类情况相似,蔓延指数并未发生大的波动,但土地扩张的增速与人口增速之比变化不大,整个研究阶段的蔓延指数呈现低波动的水平态势。
蔓延强度则通过平均蔓延指数量化反映了不同地区在1996-2014年间城市蔓延问题的严重程度,具体分为：尚未蔓延 ( si ¯ ≤ 1 ) 、普通蔓延和高度蔓延 ( 5 < si ¯ ) 。

3.2 城市蔓延空间分布特征

图1从蔓延趋势和蔓延强度2个方面展示了214个地级市城市蔓延的空间分布特征。本文将从4大地理分区来具体分析全国的城市蔓延情况。
Fig. 1 The trend of urban sprawl and the intensity of urban sprawl

图1 城市蔓延趋势和城市蔓延强度

东部地区作为中国最为发达的地区,其经济发展、对投资的吸引能力和市场化水平均处在全国前列,这也表现为东部城市的平均蔓延指数达到6.57,高于其他地区。东部地区内部各省份城市蔓延类型存在较大差异。河北省位于北京和天津2个直辖市外围,近20年来京津地区的极化效应吸引了周边地区的资源,形成“灯下黑”的现象,这也“限制”了河北省“冒进式”的土地开发势头,使河北省各市辖区以平稳低速的普通蔓延形式为主。相比之下,山东半岛“冒进式”的城市蔓延现象较为严重,并且在济南和青岛的“双子星”城市带动下,大多数城市的蔓延指数仍处在上升阶段,整体表现为趋稳的高度蔓延类型。位于长江三角洲的江苏省和浙江省,近年来经济结构转型明显,服务业发展迅猛,城市蔓延情况表现得更为“精明”。大多数城市处在调整或者平稳低速的普通蔓延阶段。福建省和广东省受累积因果效应影响,制造业基础较好,规模又连年扩大,这也带来了对厂房和工业园区的需求,推动两省呈现以平稳快速蔓延为主的蔓延态势。
东北地区是中国的老工业区,早期享受了自身在工业发展上的比较优势和政策倾斜,城市土地开发的动力较强,这也使得东北地区的平均蔓延指数达到了第二高的6.05。近年来,随着中国产业结构优化、经济转型升级,东北地区的人口外流严重,区内大多数中小城市表现为趋稳的高度蔓延态势,城市蔓延问题较为严重。相比之下,省会城市以及环渤海一带具有对外经济贸易和吸引人口的优势,蔓延问题相对较小,大多表现为平稳快速或平稳低速的普通蔓延状态。
西部地区在20世纪90年代发展最为落后,基期数据较小导致蔓延指数变化较大,平均达到了5.9。同时,西部各城市的区位差异远大于其他地区,城市间的主导产业和产业发展路径区别较大,这也导致城市蔓延类型的地区分布特征不够明显。与蔓延类型不同,西部城市的蔓延强度与经济发展表现出了较高的关联性。高度蔓延的单元大多是经济发展较快的陕西和四川的城市。甘肃、贵州以及广西的大部分城市由于经济发展落后,推动城市进行扩张的驱动力不强,大多表现为尚未蔓延或普通蔓延状态。
随着“西部大开发”和“振兴东北”等国家级区域发展战略的相继推出,“中部塌陷”成为学界重点关注的话题。缺乏足够的政策支持和较低的经济发展水平使得中部地区的城市开发程度不及其他地区,蔓延平均指数仅有4.9。就蔓延类型和程度来看,除山西省外,中部五省的蔓延特征都以趋稳或平稳快速的普通蔓延为主,少数城市表现为高度蔓延。这说明中部城市虽然平均蔓延指数不高,但是伴随着近年来中部快速发展的背景,蔓延问题在逐步加重,有必要借鉴长三角地区“精明式”的城市发展策略。其中,湖南省内趋稳蔓延的单元集中,这与湖南有色金属矿产资源丰富、大规模开采带来工矿用地增加有关,随之带来的环境污染与生态破坏也促使地方政府转变发展方式。山西省各城市的蔓延情况表现为平稳低速的普通蔓延状态,这是因为山西省作为中国的煤炭资源大省,因煤而兴,因煤而困,伴随着煤炭资源高强度开采后的枯竭现状以及国家经济的转型,全省经济发展增速常年处在倒数席位,这也导致山西各城市的城市建设乏力、落后。

4 城市蔓延驱动因素实证分析

4.1 回归方法与结果

本文使用Eviews 9.0对数据进行检验①(① 经检验,各数据均服从一阶单整,且通过了KAO协整检验。限于篇幅,结果并未在正文中呈现。),确保了回归结果的准确性。表1展示了具体的实证结果。其中模型①、②、③未考虑因变量滞后一期的影响,模型④、⑤则是考虑了该因素的动态面板模型。
Tab. 1 Results of metrology model

表1 计量模型结果

模型① 模型② 模型③ 模型④ 模型⑤
FE FE RE FE RE
SI(-1) 0.623*** 0.760***
(61.456) (77.708)
lnsecond 0.667*** 1.684*** 1.342*** 0.172*** 0.239
(7.788) (3.460) (3.001) (3.077) (1.169)
lnthird -0.606*** -2.219*** -2.088*** -0.179*** -0.270
(-6.510) (-4.414) (-4.487) (-2.871) (-1.115)
lnexp 0.282*** 0.591* 0.711** 0.228*** 0.142
(4.562) (1.673) (2.114) (5.577) (0.658)
lnedu 0.002 -0.014 -0.025 0.014* -0.040
(0.109) (-0.166) (-0.309) (1.414) (-0.841)
lnforeign 0.054*** 0.213*** 0.187*** 0.019** 0.012
(4.223) (3.007) (2.722) (2.340) (0.257)
road 0.070*** 0.149*** 0.123*** 0.009** -0.065***
(9.720) (4.265) (3.671) (2.232) (-3.390)
market 0.088 0.985 1.819* 0.453*** 2.534***
(0.479) (0.924) (1.776) (3.962) (3.614)
R2 0.776 0.566 0.026 0.903 0.574
回归方法 GLS OLS GLS GLS GLS
Huasman检验 23.9 931
样本量 4 066 4 066 4 066 4 066 4 066

注：*表示为在10%的统计水平上显著;**表示为在5%的统计水平上显著;***表示为在1%的统计水平上显著

面板模型中,涉及对固定效应模型和随机效应模型的选择问题。固定效应模型假定个体不可观测的特征与解释变量相关;随机效应模型假定个体不可观测特征与解释变量不相关。对于城市蔓延问题,不同地区的个体效应或多或少都会与解释变量中的经济发展和政府投资等要素相关联。同时,hausman检验的结果也支持选择固定效应模型进行分析。针对时间序列数据,使用广义最小二乘估计（GLS）能够有效减少异方差的影响。对比模型①、②的结果,使用个体成员截面异方差（cross-section weights）的广义加权二乘估计比使用最小二乘估计的R2有了明显的提高,因此GLS是更为合适的回归方法。
基于以上分析,以模型①、④的估计结果进行研究讨论。

4.2 回归结果分析

根据模型①的结果,可以发现：
（1）经济因素对城市蔓延影响最大。其中第二产业增加值每上升1%,城市蔓延指数将上升0.667;第三产业增值每增加1%会使城市蔓延指数减少0.606;政府财政支出每增加1%,城市蔓延指数会上升0.282。三者均通过了1%的显著性检验。回归结果意味着当前城市在发展第二产业和加大政府财政投资力度时,会加重城市蔓延问题。而第三产业的发展则可以在一定程度上缓解蔓延问题。对于地方财政支出,中国自20世纪90年代进入城镇化快速推进时期,城市内部非农人口的大量增加使得“人多地少”的矛盾开始显现。城市发展导向也转变为扩大城市规模的同时支持“工业反哺农业”和“城市反哺农村”,地方政府因此担负了大量的基础设施建设任务,政府财政支出也就不可避免的向土地开发倾斜,造成城市蔓延问题;第二、三产业增加值对城市蔓延的影响程度相近,且方向相反。这表明第二、三产业的合理发展并不会造成严重的城市蔓延问题。然而,各地区却大都表现出较为严重的城市蔓延问题。这是因为大多数诸如生产和消费类的服务业,其进入门槛较高,相比大城市在金融、技术、人才、信息和市场等方面的优势,中小城市的发展条件和市场需求不足,并不具备大规模发展服务业的条件。这就使得中小城市只能主要依靠工业发展,进而引发地方政府间对工业企业资源的竞争。这种竞争导致政府倾向于以零地价或低成本价的方式出让工业土地,不可避免的造成严重的城市蔓延后果。
代表全球化水平的 lnforeign 指标,虽也通过了1%的显著性检验,但系数仅为0.054,即实际使用外商投资额每增加1%,城市蔓延指数增加0.054。这与我们的假设相左,其原因在于地方政府为吸引外商投资,一方面会提供诸如税收优惠、土地使用权优惠等措施,另一方面也会提高公共服务质量,提升行政效率。现实中,跨国公司的选址更为理性,注重地方政府的行政效率等“软实力”。因此,地方政府间吸引外资的竞争最终会促使各地实现更加精明的发展,地区利用外资的增加反而不会造成严重的城市蔓延问题。
（2）交通发展水平对城市蔓延影响较小。人均城市道路面积每增加1 m2,蔓延指数增加0.0702,远不及经济发展带来的影响。尽管西方经济学家和地理学家将交通条件的改善带来的低成本出行视为城市蔓延的主要因素,但在我们的模型中并未支持这一观点。这也从侧面说明,中国的城镇化进程的驱动力与西方国家有较大差异,盲目通过西方城市蔓延结论来分析我国具体问题有严重的局限性。
（3）高校教育发展与市场化水平对城市蔓延也有推动作用,但在模型中并不明显。这是因为高校发展较快的地区主要集中在教育发达的省会城市和大城市,因此在使用大量地级市数据后,结果并不显著。而市场化水平是一个较为复杂的概念,仅用个体及私营企业从业人员所占比例不能全面的衡量市场化水平,导致结果显著性不高。
模型④的结果显示蔓延指数的滞后项对蔓延指数有显著影响,前一年的蔓延指数每增加1个点,会导致该年蔓延指数增加0.623个点。此外,模型可决系数由0.776上升到0.903拟合优度得到提升,其他解释变量的系数都要低于滞后项。这说明城市蔓延问题具有一定的惯性,一个城市不断加剧的城市蔓延问题除了受到伴随城市发展的各种驱动因素的作用,很大程度上还受到政府规划纲要和宏观政策的影响,譬如对于重大社会和经济发展问题,国家在每个阶段都会制定一个“五年规划”来指导社会经济发展。2010年之前的“五年规划”大多以经济快速发展为导向,经济发展要素导致城市蔓延的同时,政策导向又使得这种势头延续,各方因素综合,城市蔓延问题日益严重。近年来中国发展进入新常态,提升经济效率、转变经济模式、发展核心竞争力成为新的发展方向。在此背景下,地方政府应当结合城市蔓延所具有的惯性,扭转蔓延问题加剧的势头,采用新思路新方法推动经济持续健康发展。

5 结论与讨论

本文得到以下结论：各地区在不同政策发展导向下,城市蔓延类型有较大分异。按照平均蔓延指数,城市蔓延问题较为严重的依次是东部、东北、西部和中部地区;在城市蔓延的驱动力研究中,城市蔓延具有很强烈的路径依赖特征,前一年的蔓延水平很大程度上会在后一年延续;经济因素对城市蔓延问题有着决定性作用,第二产业发展和政府财政支出将加剧城市蔓延问题。与此同时,第三产业发展则能缓解城市蔓延的严重程度;地方利用外资水平对城市蔓延的影响与我们所设想的不同,并未表现出较高的推动作用,这与外资企业注重效率有很大的关系;此外,道路建设对城市蔓延影响不大;地区高等教育水平和市场化水平则未表现出显著影响。根据以上结论,提出以下政策建议：
（1）扭转工业用地低价态势,完善定价机制
在政绩考核、“晋升锦标赛”的背景下,地方政府为吸引工业企业的入驻,不惜以“零地价”或低于成本价的方式出让土地,造成了严重的城市蔓延问题。尽管国家在2006年已经建立工业用地出让最低价统一公布制度,但效果仍不明显。因此,国家在扭转工业用地低价态势时,为避免“劣币驱逐良币”的现象发生,应当根据成本定价法或工业用地二级市场价格制定严格的最低价格标准,杜绝非特殊情况下的价格扭曲。
（2）各地结合自身比较优势,选择不同的服务业发展方向
根据研究结果,第三产业的发展能够显著缓解地区城市蔓延问题。由于大多数中小城市并不具备消费和生产性服务业的发展条件。即使政府引导大城市的金融、保险、现代物流和仓储等高附加值的服务业向中小城市转移,中小城市也无力承接这类企业。这类城市应当认清自身在景观、人文和环境等方面的优势,根据自身实际情况以餐饮、旅游、农业观光和农业发展支撑服务为现代服务业发展的重点,同时推动与本地制造业密切相关的生产性服务业发展。以此促进地区服务业发展推动产业转型,缓解城市蔓延问题。
（3）转变城市发展观念,实现社会、经济、空间等方面的协调发展
在过往以经济增长为导向的规划背景下,城市蔓延具有很强的路径依赖特征,蔓延问题日趋严重。随着《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》的颁布,以人为本、绿色、可持续、包容的发展模式成为指导全国城市发展的宏观战略规划。地方政府应当针对城市发展的趋势特点,实现社会、经济、空间等多方面的协调发展,妥善解决城市蔓延问题。

The authors have declared that no competing interests exist.

References

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DOI

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李强,陈宇琳,刘精明.中国城镇化“推进模式”研究[J].中国社会科学,2012(7):82-100.自从我国实施城镇化推进模式以来,我国经济得到了快速发展,有效带动了大规模人口向城镇的流动。基于此,本文对中国城镇化推进模式进行了研究,以供参考。

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[Li Q, Chen Y L, Liu J M. Study on the "Development Mode" of Chinese urbanization[J]. Social Sciences in China, 2012(7):82-100.]

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黄晓军,李诚固,黄馨.长春城市蔓延机理与调控路径研究[J].地理科学进展,2009,28(1):76-84.lt;p>城市蔓延是当今世界许多大城市普遍面临的问题。20 世纪90 年代以来，长春城市蔓延特征逐渐凸显并日 趋严重，随之产生许多经济、社会和生态方面的负面效应。城市经济的高速发展、人口增长与空间扩散、开发区建 设、机动化与交通设施建设、住宅扩散与郊区房地产开发以及城市规划的宏观导向等因素，都在不同程度上导致了 长春的城市蔓延。为遏制长春&ldquo;摊大饼&rdquo;式的空间扩张和进一步的城市蔓延，借鉴国内外有效控制城市蔓延的相关 理念和应对策略，从城市增长模式、空间优化布局、房地产开发控制与引导、快速交通体系建设、耕地与生态系统保 护等五个方面提出了长春城市发展过程中消减城市蔓延的调控路径。</p>

DOI

[Huang X J, Li C G, Huang X.Study on the mechanism and regulation pathway of urban sprawl of Changchun city[J]. Progress in Geography, 2009,28(1):76-84.]

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Deng X, Huang J, Rozelle S, et al.Impact of urbanization on cultivated land changes in China[J]. Land Use Policy, 2015,45(45):1-7.This article aims to evaluate the impact of urbanization and different urbanization modes on cultivated land changes using an econometric model that incorporates socio-economic and policy factors in the eastern China, which experience the great urbanization in recent years. Based on land-use remote sensing data interpreted from Landsat Thematic Mapper/Enhanced Thematic Mapper digital images of Chinese Academy of Sciences and a unique set of socio-economic data, an econometric model is developed to empirically estimate the impacts on cultivated land changes. Although urbanization has an effect on the changes of cultivated land, its effect is marginal. Moreover, the expansion of built-up areas in different urbanization modes causes varying impacts on changes in cultivated land use in different regions. Assuming that other factors remain constant, compared with the expansion of villages or the development of small towns, in the periods of 1995-2000, the urbanization in the more developed eastern region alleviates the loss of cultivated land by 7%, while during 2000-2008 the rapid urbanization lead to the cultivated land loss increase by 29.2%. The policies designed to protect cultivated land by encouraging people move to small towns may actually accelerate the occupation of cultivated land.

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Geller A L.Smart growth: A prescription for livable cities[J]. American journal of public health, 2003,93(9):1410-1415.This article provides an overview of the movement called smart growth, which strives to protect farmland and open space, revitalize neighborhoods and provide more transportation choices. Proponents of smart growth blame urban sprawl and related dependence on motor vehicles for a host of health, safety and environmental problems. The smart growth initiative has several main objectives: improving quality of life for all citizens, promoting healthy behaviors, minimizing hazards to people and protecting and restoring the natural environment. Although proponents of smart growth are most active at the local level, national and state policies can also encourage smart growth. Examples of smart growth initiatives at the local, state and federal levels are provided. One of the greatest assets of smart growth may be its scope, which encompasses so many elements and disciplines that communities have a range of choices according to their needs.

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Newman P, Kenworthy J.'Peak Car Use': Understanding the demise of automobile dependence[J]. World Transport Policy & Practice, 2011,17(2):31-42.ABSTRACT The first signs of declining car use in cities are being observed. The data on this are summarized before six interdependent factors are examined that could help to explain this unexpected phenomenon. Introduction In 2009 the Brookings Institution were the first to recognize a new phenomenon in the world's developed cities declines in car use (Puentes and Tomer, 2009). This paper summarizes the recent data covering this new phenomenon of 'peak car use' and seeks to understand why it is happening. It first presents the data which are confirming this trend in cities in the US, Australia and eight other nations together with some of the data from our Global Cities Database that were suggesting the possibility of this trend. Peak car use suggests that we are witnessing the end of building cities around cars at least in the developed world. In the 1980's we called this kind of city building automobile dependence (Newman and Kenworthy, 1989). The peak car use phenomenon suggests we may now be witnessing the demise of automobile dependence in cities. The paper therefore sets out to examine six possible causes of peak car use before making a general conclusion and setting out some of the implications for the professions who manage our cities.

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陆大道,姚士谋,刘慧. 2006中国区域发展报告:城镇化进程及空间扩张[M].北京:商务印书馆, 2007.

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范进,赵定涛.中国城市为何会“蔓延式”发展——地级市的实证分析[J].中国科技论坛,2012(11):134-140.近些年来，中国城市空间扩张迅速，城市的人口密度持续下降，呈现出蔓延的发展态势。由此，衍生出一系列经济、社会和环境问题。为了揭示中国城市蔓延的原因，本文在Brueckner的城市空间扩张经典理论模型基础上，构建了中国城市蔓延理论模型，并以182个地级及以上城市的统计数据为样本，进行了实证分析。研究发现，经典的城市扩张理论模型能够较好地解释中国城市蔓延的原因，中国的城市蔓延与城市经济发展水平、城市人口数量和私人汽车拥有量正相关。但本文实证结果还显示，中国的城市蔓延与城市地租也呈正相关关系，这与经典理论不完全一致，对此本文提出了进一步的解释。基于这些研究结果，提出了中国城市蔓延的治理方式，应运用城市理性增长的理念，提高城市的紧凑性，实现城市发展模式的转型。

DOI

[Fan J, Zhao D T.Why does Chinese urban develop by sprawling style: Empirical analysis based on prefectural-level cities[J]. Forum on Science and Technology in China, 2012(11):134-140.]

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Bagheri B, Tousi S N.An explanation of urban sprawl phenomenon in Shiraz Metropolitan Area (SMA)[J]. Cities, 2018,73(3):71-90.Abstract Urban Sprawl, as a low-density, unplanned, unlimited and sporadic physical expansion towards suburban area is one of the worldwide challenges facing spatial development planning in recent years. In a great part of literature on urban sprawl, dealing with this phenomenon depends on controlling two main factors of "population growth" and "per capita land consumption". This study is to propose a comprehensive framework for dealing with this phenomenon emphasizing the case study of Shiraz Metropolitan Area (SMA) in Iran through identifying the drivers stimulating these two factors. Analyses were carried out by using spatial analytics, mathematical and statistical methods such as Holdern analysis, path analysis and other statistical analyses. Investigating the drivers and factors, the article suggests that unlike many reviewed experiences, "per capita land consumption" is not the main factor in SMA's Sprawl. Instead, "population growth" due to employment opportunities, higher relative household income and affordable housing policies are the main drivers. Furthermore, attracting creative class through development of knowledge economy and ICT infrastructures has adversely influenced urban sprawl. In addition, automobile-oriented developments have exacerbated this phenomenon by stimulating city expansion towards invaluable natural and rural areas. Thus, in order to control the phenomenon under study, it is necessary to take into account these factors in planning priorities and allocation of resources considering the causal relations between them.

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Ewing R, Pendall R, Chen D.Measuring Sprawl and Its Impact[J]. Journal of Planning Education & Research, 2002,57(1):320-326.This study discusses urban sprawl and its impacts. It defines sprawl and describes the authors' four factor index, which helps to measure sprawl. It uses the index to compare and evaluate metropolitan regions, discusses the impact of sprawl on the quality of life in these regions, and presents policy recommendations to combat the effects of sprawl.

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Yue W, Zhang L, Liu Y.Measuring sprawl in large Chinese cities along the Yangtze River via combined single and multidimensional metrics[J]. Habitat International, 2016,57:43-52.Large cities in developing countries such as China are increasingly experiencing urban sprawl. Urban sprawl in Chinese cities has resulted in overwhelming problems, such as inefficient use of urban land, loss of farmland, and environmental degradation, all of which pose challenges to urban sustainability. To investigate urban sprawl in the Chinese context, seven large cities in the Yangtze River Economic Belt were compared. An integrated framework combining single-indicator and multidimensional-indicator measurements was employed to quantify the magnitude of sprawl. Urban spatial expansion was determined by spatially simulating the built-up area for each city based on DMSP/OLS nighttime light data, population census, and statistical data in 1992, 2000, and 2010. The single-indicator measurement employed a comprehensive metric of growth ratio to represent the mismatch of land expansion and population growth. Multidimensional measurement was composed of three key dimensions of sprawl, namely, low density, discontinuity of land use, and poor accessibility. In most cases, results of the single-indicator measurement were generally consistent with the results of the multidimensional measurement. The case study demonstrated the applicability of the new measurement framework in quantifying sprawl. The major features of sprawl, policy implications, and usage of methods were discussed.

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Schneider A, Chang C, Paulsen K.The changing spatial form of cities in Western China[J]. Landscape & Urban Planning, 2015,135:40-61.Cities in China have exploded in size, population, and impact during the last three decades. The combined effects of liberalization, decentralization, rapid industrialization, and globalization have led to an unprecedented urban transformation. Several investigations have documented the land-based impacts of this transition, but the majority focus on coastal cities first targeted for reforms in the 1970s–1980s. Urban expansion and restructuring in China's western region have not been widely studied or well-understood. This research investigates the ongoing urban transformation in Western China (1988–2009), focusing on four cities: Chengdu, Xi’an, Kunming, and Urumqi. The analysis relies on land change maps, satellite images, socioeconomic data, and master plans, and draws on a variety of measures to estimate urban patterns through space and time. The results show that the pace of change is indeed high: all cities grew at annual rates near 2% from 1988 to 2000, but climbed to 5–7% after 2006. Each city has more than doubled in size during the study period, and nearly one-third of new urban land is outside the core, in small towns. This result suggests the emergence of a multinucleated or polycentric urban form consistent with trends reported for coastal cities. Analysis using landscape metrics along urban–rural gradients suggests that rates and amounts are highest in areas designated for tertiary activities and residential growth. Overall, the results suggest that urban expansion in Western China may not fit models of urban development based on U.S.-European cities, but aligns more closely with new models based on Chinese coastal cities.

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[ Zhang J Q, Lou C W. New ideas on the governance of Chinese urban sprawl by contrasting Chinese and American urban sprawl[J]. Resources Science, 2014,36(10):2131-2139.]

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傅勇,张晏.中国式分权与财政支出结构偏向:为增长而竞争的代价[J].管理世界,2007(3):4-12.经济分权同垂直的政治管理体制紧密结合是中国式分权的核心内涵,本文在此背景下讨论地方政府支出结构偏向的激励根源,并通过构造财政分权指标和政府竞争指标、利用1994￣2004年的省级面板数据对我们的推断进行实证检验。本文主要结论是:中国的财政分权以及基于政绩考核下的政府竞争,造就了地方政府公共支出结构"重基本建设、轻人力资本投资和公共服务"的明显扭曲;并且,政府竞争会加剧财政分权对政府支出结构的扭曲,竞争对支出结构的最终影响则取决于分权程度,而1994年之后包括科教兴国、西部大开发在内的现行重大政策并没有缓解这种状况。这意味着,中国式分权在推动市场化和激发地方政府"为增长而竞争"的同时,与之伴随的成本可能正在上升。

[Fu Y, Zhang Y.Chinese decentralization and structural bias of fiscal expenditure: The cost of competition for growth[J]. Management World, 2007(3):4-12.]

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覃莉,陶晓龙,周旭,等.中国高等学校建设用地标准研究[J].中国土地科学,2010,24(10):41-45.研究目的：提出科学制定中国高校建设用地标准的思路与方法。研究方法：文献资料法和比较分析法。研究结果：高校建设用地构成、高校类型划分、指标结构是中国高校建设用地标准的关键问题；确定了各类高校用地的测算指标。研究结论：对5个学科门类和2个重点建设模式高校，分别规定了生均建设用地指标，可以作为中国高等学校建设用地审批、规划设计和监督检查等决策行为的参考技术标准。

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[Tan L, Tao X L, Zhou X, et al.Study on standards of construction land use for higher education institutions in China[J]. China Land Science, 2010,24(10):41-45.]

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马贤磊,周琳,赵爱栋.城市土地可持续集约利用的时空特征及影响因素研究——对传统土地集约利用的修正[J].中国土地科学,2014,28(12):32-38.研究目的：从资源配置的帕累托效率出发,综合考虑土地利用的经济、社会、环境效益,研究不同主体功能区地级及以上城市土地可持续集约利用水平的时空特征和影响因素.研究方法：DPCSIR模型、熵权法、可行广义最小二乘法.研究结果：（1）2003-2011年中国城市土地可持续集约利用水平远低于仅考虑经济效益的传统土地集约利用水平;（2）城市土地可持续集约利用水平在不同主体功能区间存在明显差异,表现为其他区最高,优化开发区次之,重点开发区最低;（3）城市土地可持续集约利用对前期依赖性较强,地均固定资产投资、地均环境治理投资额、人均绿地面积等对城市土地可持续集约利用具有明显激励作用,而地均能源消耗有显著的滞后效应,且综合净效应为负.研究结论：在新型城市化建设过程中,应结合不同地区功能定位实施土地可持续集约利用动态监测,以此为依据在主体功能区落实差别化的土地管理政策.

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[Ma X L, Zhou L, Zhao A D.Study on spatiotemporal characteristics and impacting factors of sustainable and intensive urban land use: A modification of traditional land intensive use[J]. China Land Sciences, 2014,28(12):32-38.]

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方军雄. 市场化进程与资本配置效率的改善[J].经济研究,2006(5):50-61.

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赵志君,金森俊树.一个中国私营部门发展模型[J].经济研究, 2005(4):97-107.为讨论民营化、市场化对中国私营部门发展的影响,本文根据中国企业行为模式建立了一个简单经济数学模型。该文认为,由于中国的国有企业、私营企业和其他经济实体具有偏离利润最大化的多重目标,与单纯追求利润最大化的企业比较,它们倾向于利用更多的劳动力和资本生产更多的产品,但是,它们却只能获得更低的利润甚至亏损。这是中国经济高增长低效率的原因。本文还讨论了非利润目标和“准入成本”对企业数量和规模的影响。另外,模型分析表明,企业的管理能力和企业规模之间存在匹配问题,是中国的渐进式改革成功与俄罗斯大爆炸式改革失败的部分原因

[Zhao Z J, Toshiki K.Modeling private sector development in China[J]. Economic Research Journal, 2005(4):97-107.]

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