作者：严金明，迪力沙提·亚库甫，夏方舟

（中国人民大学公共管理学院土地管理系，北京 100872）
      （国土名片网小编注：作者严金明为中国国土经济学会副理事长）
 

京津冀协同发展已然成为重大国家战略，而河北省作为京津冀协同发展的关键“短板”、产业转移的核心承载和生态建设的主要战场，亟需明确国土作为开发建设自然适宜“底盘”、政策约束“底线”和建设需求“底数”。该文基于国土开发强度的一般概念，探索提出狭义国土开发强度，即区域建设用地规模与自然条件适宜建设国土面积的比例，其阈值即为区域内生态与耕保政策红线约束下的理论最大开发建设规模占自然条件适宜建设国土面积的比例。该文以河北省为例，测算了省域狭义国土开发强度的现状值、情景值和阈值，并提出预期修正下狭义开发强度阈值反馈调整。研究结果表明：河北省狭义国土开发强度现状值（2016年）为26.79%；在充分保障区域自身发展和产业转移对国土开发建设诉求下的情景值（2030年）为29.34%；全省狭义开发强度阈值为52.32%，现状值与情景值临近阈值系数分别为0.56和0.51。河北省可根据三数对比分析结果，进一步明晰自然条件适宜开发建设底盘、明确生态与耕地保护底线、明了区域发展对国土开发建设的需求底数，因时制宜、因地制宜地的统筹国土资源开发与保护的关系，实现开发强度差别化管控，进而为省域国土空间规划编制与空间用途管制策略实施提供参考。

产业；协同发展；国土开发强度；模型；阈值；情景值

0 引 言

习近平总书记在党的十九大报告中提出“以疏解北京非首都功能为‘牛鼻子’推动京津冀协同发展，高起点规划、高标准建设雄安新区”。河北省作为京津冀协同发展战略展开的腹地，不仅是疏解非首都功能的核心承载和雄安新区所在地，更是京津冀协同发展的关键“短板”，迫切要求补齐短板、承接产业、加快发展，其中首当其冲地便是提供用地支撑、破解国土空间的瓶颈制约。然而，河北省作为京津冀区域生态建设的主战场，区域内国土开发格局相对复杂和强度差异显著，部分地区过高的开发强度已然对资源环境产生了较大的影响导致土地利用率和产出率偏低，耕地等自然资源不断减少，严重影响区域国土资源的可持续利用。此外，随着区域协同发展的进一步深化，河北省作为产业转型升级试验区，将加速承接京津部分产业和人口转移，必然面临更为强烈的建设用地需求。因此，在生态文明建设与区域协同发展理念下[1]，亟需更为合理地测度国土开发强度，明晰资源环境、政策红线等对建设用地扩张的刚性约束[2-3]，以期引导优化未来建设空间布局和结构。

然而，当前亟需进一步拓展国土开发强度研究、以应对现实变化和满足制度需求，主要体现在：1）需进一步明确作为国土开发建设“底盘”的自然条件适宜面积。目前国内外相关研究往往将国土开发强度一般定义为“区域内的建设用地规模占国土总面积的比例”[4]，即“分子”是建设用地规模，“分母”是区域国土总面积，然而在地质地貌[5]、资源禀赋[6]、地理条件[7]等自然条件约束下，并不是区域内所有国土都适宜开发建设利用。以北京市为例，以国土总面积计，全市国土开发强度为21.3%，若扣除山区、以平原地区计，则开发强度达到57%[8]，表明国土资源承载压力更大。鉴于此，本文对一般国土开发强度的“分母”进行调整探索，尝试探讨自然条件约束下的“狭义国土开发强度”概念。2）需从区域宏观大尺度进一步开展统筹研究。当前开发强度研究多集中在过往经验数据和市县层面，包括城市用地用地强度演变与影响因素[9-10]、城市建设用地扩张及驱动力分析[11-12]、城市土地开发强度与生态环境的关系[13]、城市土地利用变化与结构优化[14-15]等方面，相对缺乏省域层面的宏观调控研究，需进一步强化国土开发强度在调节区域建设空间规模和结构的重要宏观调控作用。3）需进一步考虑产业转移等区域协同对建设用地诉求影响。在建设用地需求预期方面，现有研究多以独立行政单元为主体进行预测[16-17]，且预测因素多为当地人口与社会经济指标，相对缺乏跨区域协同发展对于建设用地需求的综合度量。尤其是在京津冀协同发展背景下，北京和天津的产业将通过发展轴带、点点对应等多种方式对河北进行转移[18]，然而当前仍然缺乏区域产业转移对于建设用地诉求的影响分析。

基于此，本文以河北省及省内11个地级市和雄安新区为测度单元，以地理国情数据和土地利用现状数据为基数，识别国土开发建设的自然条件约束和政策“红线”约束，分析适宜国土开发建设的理论最大空间，实现区域狭义国土开发强度阈值测算，分析充分保障区域自身发展和产业转移对建设用地诉求理想情景下的狭义开发强度情景值，进而比较狭义开发强度现状值、情景值和阈值，以期为合理控制国土开发强度、引导京津冀协同发展中的河北省国土开发建设提供参考和建议。

1 狭义国土开发强度内涵界定

国土开发强度是区域国土开发建设利用程度及其累积承载密度的综合反映[19]，其在地块尺度和区域尺度上有着不同的内涵，地块尺度的开发强度常用于表示城市土地开发程度，属于对“地块”的三维空间管理；区域尺度上则反映的是区域内土地整体开发的程度，属于对区域性国土空间的二维管理。

“狭义”主要指某一物质系统中具有特殊的、有别于一般的、非普遍的部分。相对与广义而言，本文提出的狭义国土开发强度是指区域建设用地规模与区域自然条件适宜建设国土面积的比例，不仅是区域尺度上的“二维”开发强度概念，其“分母”更调整为自然条件约束下的国土适宜开发建设面积，其阈值即为区域内生态与耕保政策红线约束下的理论最大开发建设规模占自然条件适宜建设国土面积的比例。图1为狭义国土开发强度的内涵。

图1 狭义国土开发强度的内涵

区域狭义开发强度内涵与国土资源的“底盘”“底数”和“底线”密切相关，具体包括三层含义：一是自然适宜“底盘”，由于地形地貌、地质灾害、地质环境、资源禀赋等自然条件约束，国土空间开发建设需要“择地”而非“全域”，即识别自然条件约束的有限国土适宜开发建设范围。二是建设需求“底数”，区域自身发展和协同发展对国土资源开发建设有着强烈需求，即建设用地需求规模。三是政策约束“底线”，在自然适宜建设的范围内，国土开发建设还应规避生态与耕地保护红线[20-21]，非红线空间即为保护“底线”基础上的建设用地规模“天花板”。

2 研究材料与方法

2.1 研究区域与数据来源

2.1.1 区域概况

河北省经济腹地辽阔，横连东中西部、纵接东北中原，在京津冀协同发展战略中兼具“三区一基地”功能的核心区域。河北是全国唯一兼有高原、山地、丘陵、盆地、平原、湖泊、海滨的省份，地势西北高、东南低，呈现出典型的半环状阶梯形地貌特征。2016年全省土地总面积188 589 km2，其中农用地面积131 684 km2，建设用地规模21 744 km2，生态用地总面积为90 536 km2。本文开发强度测算范围包括河北省及省内的石家庄、唐山、秦皇岛、邯郸、邢台、保定、张家口、承德、沧州、廊坊、衡水和雄安新区等测度单元的陆域国土范围，其中雄安新区范围为安新县、容城县、雄县三县全域和任丘市、高阳县部分区域。

2.1.2 数据来源

本文中社会经济数据来源于《河北经济年鉴》和《中国城市统计年鉴》，土地数据来自于2016年土地利用现状数据，基本农田数据来自于永久基本农田库，生态保护红线数据来自于2017年划定的阶段性成果。地形地貌以数字高程模型（DEM）数据为基础，计算得到坡度和高程数据。地质灾害调查数据使用地质灾害调查数据库等调查资料。岩溶塌陷数据根据已有岩溶塌陷分布与各影响因素的关系，采用层次分析法建立塌陷易发性评估模型获得。地面沉降数据由中等分辨率InSAR技术获取。本文中的所有数据通过“矢量化—投影转换—栅格化—分级赋等级—适宜性分值计算”等步骤进行预处理，投影坐标系统一采用“西安80坐标系39度带”，计算栅格统一为100 m×100 m。

2.2 研究方法

2.2.1 基于自然条件约束的国土开发建设适宜性评价

本文围绕区域地形地貌、地质灾害、地表类型、区位资源禀赋等核心约束条件[4,6,22-26]，力图构建较为完善、反映地域特色的自然限制条件体系（表1），根据影响程度对要素进行评价分级，进而采用限制系数法计算国土开发建设适宜性[27]，公式如式（1）所示

式中为综合适宜性分值；F为第个适宜性因子适宜性等级；W为第个适宜性因子的权重；为适宜性因子个数。根据适宜性评价分级结果，通过聚类分析法将建设开发适宜性划分为适宜（E1）、基本适宜（E2）、基本不适宜（E3）和不适宜（E4），其中适宜和基本适宜规模之和为自然条件约束的国土开发建设适宜面积，即狭义国土开发强度的测算“分母”。

表1 国土开发建设自然适宜性评价指标体系

2.2.2狭义开发强度阈值测度

1）基于GIS叠加政策红线约束

以自然条件约束的国土开发建设适宜性评价结果为基础，通过GIS空间分析，叠加生态红线、永久基本农田红线等政策“红线”约束，得出理论最大的建设空间阈值，其公式如式（2）所示

=E−(,) （2）

式中表示基于自然约束与政策红线约束的理论建设规模阈值，E表示自然条件约束下的国土开发建设适宜等级，1,2；(,)表示红线约束因素叠加函数，生态保护红线属性，表示永久基本农田红线属性。

2）狭义开发强度阈值测度

以自然条件约束的国土开发建设适宜性评价结果为“分母”，经叠加政策红线约束的最大可建设规模为“分子”，对比分析可得出狭义国土开发强度阈值，公式如式（3）所示

式中L表示第区域的狭义开发强度阈值，E表示第区域在自然条件约束的适宜开发建设规模，其中=1,2；F(,)表示第区域，在自然条件适宜开发建设范围内受政策红线约束的规模。

2.2.3 基于RBF模型与产业转移修正的狭义开发强度预测

1）RBF神经网络模型

RBF神经网络有较高的运算速度和很强的非线性映射功能[28]，能以任意精度逼近任意连续函数，可以较好地揭示复杂非线性系统的实际结构[29]。研究表明，RBF神经网络模型在建设用地需求预测精度上优于BP网络、GM（1,1）和多元回归等模型方法[30-31]，因此，本文运用RBF神经网络模型分析各区域2030年建设用地最大需求规模，其隐含层的激活函数采用高斯—径向基函数。

2）产业转移测度模型

借鉴偏离-份额法的思想[32]，通过将某个产业在某一行政单元一定时期经济产出的变化分解为不同区域层面的增长分量[33]，观察得出区域承接产业转移的时空演变趋势和绝对规模，进而通过单位产业用地面积测算产业转移所需增加的建设用地规模。由于第二次全国土地调查现状分类标准中，建设用地是按土地用途分类，而不是按产业和行业分类，因此产业转移过程中的建设用地需求规模以产业转移规模/单位二三产值地耗进行测算。产业转移测度模型公式如式（4）、（5）所示

3）狭义国土开发强度情景值

以RBF神经网络模型分析的建设用地2030年情景规模为基数，叠加区域协同发展对建设用地的外生性需求规模，测算理想情景下的最大建设用地规模，并与狭义开发强度的“分母”对比分析，得出狭义开发强度的2030年情景值，公式如式（6）所示

2.2.4 预期修正下狭义开发强度阈值反馈调整

通过上述狭义开发强度阈值和情景值的比较分析，测算各区域的临近阈值系数，并以此进行阈值和情景值的反馈调整。临近阈值系数测算公式如（7）所示

式中I表示第个区域的狭义开发强度临近阈值系数，P与L释义与前文一致。

若临近阈值系数<1，则表示该区域适宜开发建设的国土面积是能够满足未来建设用地需求，无需调整；若临近阈值系数>1，则表示未来建设用地需求规模突破适宜开发建设的国土面积，在短时间内无法改变自然条件约束的前提下，需调整政策“红线”约束范围，或调减建设用地未来情景规模，以此实现开发强度差别化管控。

3 研究结果

3.1 狭义国土开发强度阈值测度

3.1.1 基于自然条件约束的国土开发建设适宜性评价结果

河北省坡度大的区域主要分布在冀西山地区、坝上高原区、冀北山地区，且坡度以15°～25°的缓坡为主，全省平均高程1 452 m，低于2 000 m区域占国土总面积的97.23%。河北省主要活动断层以1 000和800 m为主，共占国土总面积的84.17%，主要分布于冀西北和东北地区。全省岩溶塌陷区域差异明显，中高易发区主要分布在西南部的太行山一线及东部的唐山、承德等区域，面积共29 828.53 km2；崩塌滑坡泥石流高易发区主要分布在北部区域及太行山一线区域，面积共1 264.06 km2；地面沉降分布集中，平原地区地面沉降程度相对较严重，严重沉降区占国土总面积的2.18%；土地类型为水域和冰川永久积雪的区域占全省总面积的2.5%；全省水约束极为严重的区域主要分布在张家口和承德，受水约束较小区域主要包括石家庄、唐山和保定，受河流、湖泊和水库等水体缓冲区影响较小的区域面积占总面积的93.17%。河北省基于单因子评价的国土开发建设自然适宜性结果见表2。

表2 基于单因子评价的国土开发建设自然适宜性结果

在上述单因子评价的基础上，通过短板限制得到河北省国土开发建设自然适宜性区域，适宜与基本适宜区域面积共81 016.23 km2，占国土总面积的42.96%。其中，适宜区域面积20 782.58 km2，占国土总面积的11.02%，主要分布在石家庄、唐山、邯郸和张家口；全省基本适宜区域面积60 233.65 km2，占国土总面积的31.94%，在省域范围内分布广泛（图2）。

3.1.2 叠加政策红线约束后的理论最大适宜建设规模

在自然条件适宜开发建设的范围内，需要规避生态保护红线7 973.10 km2和永久基本农田保护红线30 658.92 km2，两者重叠部分有2.71 km2，测算得出全省适宜国土开发建设理论最大面积42 386.92 km2（表3），占国土总面积的22.48%，空间上主要分布于石家庄以东、衡水以北、沧州以西和环渤海区域（图3）。

图2 基于自然条件约束和政策红线约束的国土开发建设适宜性结果

表3 基于自然条件与政策红线约束的国土开发建设适宜性结果

3.1.3 狭义国土开发强度阈值

按照上文构建测算狭义国土开发强度阈值的方法，得出全省狭义国土开发强度阈值为52.32%，省内各测度单元有显著差异。阈值较低的衡水仅为39.14%，主要原因是其生态保护区域和永久基本农田保护区域与自然条件适宜开发建设的区域高度重叠。位于太行山前平原区的石家庄、邯郸和邢台的开发强度阈值均在45%至48%之间，尽管这些区域受地形限制较少，但水资源约束和基本农田保护任务致使其能够开发建设的适宜国土面积有限，故其阈值相对较低。位于沿海的唐山、秦皇岛和沧州的开发强度阈值分别为59.83%、59.46%和51.38%，沧州阈值较小的主要原因是自然适宜建设范围内的基本农田保护面积占其总面积的31.63%。位于冀西北生态涵养区的张家口开发强度阈值（50.71%）明显低于同为生态保护重点区的承德（58.63%），原因是张家口的自然适宜开发建设范围内的生态保护和基本农田保护面积相对更多。雄安新区开发建设受自然条件约束小，适宜开发建设的国土面积占其总面积的71.43%，但受白洋淀等生态区保护和永久基本农田保护等刚性约束，其狭义开发强度阈值为56.33%。

3.2 基于协同发展的狭义国土开发强度预测

3.2.1 RBF模型结果

在已有文献研究建设用地变化驱动因子的基础上[9,34-36]，选取地区生产总值GDP(1)、人口总量(2)、固定资产投资额(3)、规模以上工业企业主营业务收入(4)、社会消费品零售总额(5)、地方一般公共预算收入(6)、城镇人口数(7)等7个因子作为驱动建设用地变化的主导因子，在Matlab7.1软件构建河北省2030年建设用地规模情景分析的RBF神经网络模型。

应用SPSS19.0软件中的曲线估计功能构建7个驱动因子值与时序的最优拟合方程（表4），再利用最优方程对驱动因子值进行预测（Mean2=0.940）。调用Matlab软件建立RBF网络训练样本的输入、输出向量，以1～7为输入层神经元，以建设用地规模Ｙ为输出层神经元，再调用函数newrb进行网络训练，newrb可自动生成增加RBF网络的隐含层神经元，直到均方误差满足精度要求为止。以2006－2014年的相关数据作为训练样本，以2015年、2016年的数据作为检测样本，通过不断试验获得模型隐含节点数和扩展常数最佳值其结果分别为2和1，样本误差分析见图3和表5。用该模型可得河北省2030年建设用地的最大需求情景值为22 818.77 km2，受文章篇幅限制，其他区域分析预测过程不再列出。

表4 建设用地增长驱动因子拟合方程

图3 RBF神经网络训练样本拟合结果

表5 RBF神经网络检测样本拟合结果

3.2.2 修正后建设用地规模

根据式（4）测算河北省承接京津冀地区产业转移的规模与趋势，结果表明，全省在2006－2016年期间承接第二产业产业转移规模1 005.73亿元，承接第三产业转移规模460.02亿元。通过ARMIA（3,0,2）模型预测2017－2030年承接产业转移规模共1 633.33亿元（Mean2=0.441），结合单位二三产值地耗测算全省承接产业转移所需额外建设用地1 000.02 km2。根据《河北雄安新区规划纲要》，雄安新区将重点承接北京疏解的事业单位、总部企业、金融机构、高等院校、科研院所等功能，远期建设用地规模将控制在530 km2以内，本文以此面积作为雄安新区修正后的建设用地规模情景值。修正后全省2030年建设用地规模最大需求情景值为23 818.79 km2，面积较2016年增加了2 074.69 km2。表6为基于协同发展的河北省建设用地规模2030年情景值。

表6 基于协同发展的河北省建设用地规模2030年情景值

3.2.3 狭义国土开发强度情景值

根据式（6）测算，在充分保障区域自身发展和产业转移对建设用地诉求的理想情景下，全省狭义国土开发强度2030年情景值为29.34%，省内各测度单元的预测值有显著差异。从空间上看，情景值较高的区域主要分布于太行山平原区，如石家庄、邯郸、雄安新区等，位于山地区的张家口和承德的情景值为8.78%和10.73%。从区域发展功能看，情景值在30%以上的区域主要位于京津冀协同发展功能定位的环京津核心功能区、冀中南功能拓展区和沿海率先发展区，情景值较低的张家口和承德都处于冀西北生态涵养区。

3.3 预期修正下狭义开发强度阈值反馈调整

河北省狭义国土开发强度阈值为52.32%，2030年情景值为29.34%，根据式（7）可得临近阈值系数为56.08%，即自然适宜且不受政策红线约束的可开发建设国土面积是能够满足未来建设用地需求。全省2016年狭义开发强度现状值为26.79%（现状建设用地规模/自然适宜国土开发建设面积）。省内各测度单元的临近阈值系数有显著差异（结果见表7）。

表7 河北省狭义国土开发强度临近阈值系数结果

石家庄、邯郸和衡水的临近阈值系数均大于1，且2016狭义开发强度现状值也均突破了阈值。归其原因，从适宜开发建设规模看，由于活动断层、岩溶塌陷和地面沉降等自然地理条件限制，这3个区域适宜开发建设的自然本底条件就比较薄弱，适宜面积共10 768.11 km2，仅占总面积的30.53%。其次，从建设用地需求看，石家庄作为省会城市，其“虹吸效应”所带来的产业集聚与人口吸引对建设用地有强烈需求，邯郸和衡水分别位于冀中南功能拓展区和东部沿海重点发展区，其自身增长与承接产业转移对建设用地同样有强烈需求，3个区域建设用地的2030年情景规模达6 225.3 km2，占全省总规模的26.1%。基于生态保护与耕地保护两条政策“红线”难以逾越，这3个区域则需优化调控建设用地规模，严格控制建设用地增速，以存量用地结构和布局调整为主，通过“减量瘦身”倒逼建设用地利用效率提升，进而有效控制国土开发强度。

雄安新区狭义国土开发强度现状为26.03%，2030年情景值为41.90%，均显著小于其阈值（56.33），表明雄安新区自然适宜国土面积能充分满足其建设用地需求。其他各区域临近阈值系数尽管未突破阈值，但从保护生态环境和战略性资源、服务京津冀协同发展的理念出发，仍需强化国土建设空间管控，遵守生态保护与耕地保护底线，以集聚开发与适度建设为导向，对适宜开发建设的区域实施集中布局、据点开发，适度增加区域新增建设用地规模，优化空间结构以及协调矛盾冲突，充分提升有限开发空间的利用效率。

4 讨 论

1）评价单元的尺度。本文对11个市域单元进行国土开发强度测量，其结果将市域作为一个开发等级，也就是认为经济发展需求等在该评价单元内是均匀分布的。实际上，市域面积从上万到数万平方千米不等，其内部的地形地貌、地质灾害、人口、产业、土地等也不是均匀分布的，若以县域甚至乡镇尺度做研究可能在一定程度上能够解决该问题，相应也将提升国土开发强度测度的精确性。

2）适宜性评价指标体系。由于国土空间开发建设适宜性理论基础研究薄弱，不同学者对适宜性的内涵解读不同，设计的指标体系会有所差异，其适宜等级方案也会有所不同。尽管本文尝试从地理条件、自然环境、资源禀赋等方面构建比较全面的自然适宜性评价体系，但由于数据的可得性限制，部分指标如岩土类型、地基承载力、地下水位埋深等没有纳入本文考量范围。同时，国土开发建设的影响因素是多维度多方面的，除了自然地理条件和政策制度之外，还应考虑社会经济因素、社会公众因素等。因此，如何整合多因素构建全面的指标体系，如何划定与资源空间配置相结合的适宜分级方案，还需进一步研究和探讨。

3）产业转移测度。本文借鉴偏离-份额法的思想，尝试构建区域产业转移测度模型并分析未来转移情景，但区域协同发展下的产业转移是一个复杂的过程，区域内不同产业转移的类型和路径存在明显差异，难以完全准确的测量并判断产业转移的总量和态势。同时，本文仅考虑了京津两地对河北省的产业转移，但随着经济高质量发展和新技术革命的推动，国内其他地区甚至以跨国公司为主导的国际产业都可能会向河北省转移，这部分的产业转移规模还未纳入本文考量范围。

5 结 论

本文所提出的“狭义国土开发强度”，其根本出发点在于回答三个问题：适宜开发建设利用的有多少，可以开发建设利用的有多少，需要开发建设利用的有多少。通过识别自然约束、明晰国土开发建设适宜性“底盘”条件，能够明确开发建设的适宜空间，为整体布局建设空间和增加建设用地规模提供基础参考。落实生态保护和永久基本农田保护的“底线”管控要求，进一步以“底盘+底线”要素确定国土开发建设的最大空间阈值，有效避免开发建设与生态保护、耕地保护的空间冲突，实现国土空间用途管制差别化引导和管理。通过地区经济社会发展和区域协同发展对国土开发建设的“底数”需求规模情景分析，有效保障必要的国土空间开发规模、结构、布局和时序，从而因时制宜、因地制宜地统筹必要建设用地供给和科学开发强度管控，最终实现国土空间有效开发、合理集聚和井然有序，为实现区域优化利用与重点开发提供国土资源保障。

根据测算，河北省基于自然条件约束适宜开发建设的国土面积81 016.23 km2，其范围内在生态与耕保政策红线约束下的理论最大开发建设规模为42 386.92 km2，即狭义开发强度阈值为52.32%，在充分保障区域自身发展和产业转移对建设用地诉求的理想情景下，全省2030年狭义国土开发强度情景值为29.34%（2016年现状为26.79%），临近阈值系数为0.56（2016年系数为0.51），即适宜且能够开发建设的国土面积能够满足未来建设用地需求。研究结果表明，国土开发强度阈值、现状值和情景值的比较分析结果可明晰河北适宜底盘、明确保护底线、明了建设底数，从而为河北省建设用地管控提供决策支持，进而为省域国土空间规划编制与空间用途管制策略实施提供参考。

[1] 叶菁，谢巧巧，谭宁焱. 基于生态承载力的国土空间开发布局方法研究[J]. 农业工程学报，2017，33(11)：262－271.

Ye Jing, Xie Qiaoqiao, Tan Ningyan. National land spatial pattern distribution method based on ecological carrying capacity[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(11): 262－271. (in Chinese with English abstract)

[2] 叶英聪，孙凯，匡丽花，等. 基于空间决策的城镇空间与农业生产空间协调布局优化[J]. 农业工程学报，2017，33(16)：256－266.

Ye Yingcong, Sun Kai, Kuang Lihua, et al. Spatial layout optimization of urban space and agricultural space based on spatial decision-making[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(16): 256－266. (in Chinese with English abstract)

[3] 严金明，王晓莉，夏方舟. 重塑自然资源管理新格局：目标定位、价值导向与战略选择[J]. 中国土地科学，2018，32(4)：1－7.

Yan Jinming, Wang Xiaoli, Xia Fangzhou. Remold new pattern of natural resource management: Target orientations, value guidelines and strategic choices[J]. China Land Science, 2018, 32(4): 1－7. (in Chinese with English abstract)

[4] 樊杰. 主体功能区战略与优化国土空间开发格局[J].中国科学院院刊，2013，28(2)：193－206. Fan Jie. The strategy of major function oriented zoning and the optimization of territorial development patterns[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2013, 28(2)：193－206. (in Chinese with English abstract)

[5] 张荣群，王大海，艾东，等. 基于生态位和“反规划”思想的城市土地开发适宜性评价[J]. 农业工程学报，2018，34(3)：258－264.

Zhang Rongqun, Wang Dahai, Ai Dong, et al. Suitability evaluation of urban land development based on niche and anti-planning[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(3): 258－264. (in Chinese with English abstract)

[6] 邱硕，王宇欣，王平智，等. 基于MCR模型的城镇生态安全格局构建和建设用地开发模式[J]. 农业工程学报，2018，34(17)：257－265.

Qiu Shuo, Wang Yuxin, Wang Pingzhi, et al. Construction of urban ecological security pattern and construction land development based on MCR Model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(17): 257－265. (in Chinese with English abstract)

[7] 喻忠磊，张文新，梁进社，等. 国土空间开发建设适宜性评价研究进展[J]. 地理科学进展，2015，34(9)：1107－1122. Yu Zhonglei, Zhang Wenxin, Liang Jinshe, et al. Progress in evaluating suitability of spatial development and construction land[J]. Progress in Geography, 2015, 34(9): 1107－1122. (in Chinese with English abstract)

[8] 董祚继. 2014年中国城市管理高峰论坛[N]. 经济观察网，2014-11-30.

[9] 乔伟峰，刘彦随，王亚华，等. 21世纪初期南京城市用地类型与用地强度演变关系[J]. 地理学报，2015，70(11)：1800－1810. Qiao Weifeng, Liu Yansui, Wang Yahua, et al. The relationship of evolution between urban land use types and intensity in Nanjing since the early 21st century[J]. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(11): 1800－1810. (in Chinese with English abstract)

[10] 李进涛，刘彦随，杨园园，等. 1985－2015年京津冀地区城市建设用地时空演变特征及驱动因素研究[J]. 地理研究，2018，37(1)：37－52. Li Jintao, Liu Yansui, Yang Yuanyuan, et al. Spatial-temporal characteristics and driving factors of urban construction land in Beijing-Tianjin-Hebei region during 1985－2015[J]. Geographical Research, 2018, 37(1): 37－52. (in Chinese with English abstract)

[11] 刘瑞，朱道林，朱战强，等. 基于Logistic回归模型的德州市城市建设用地扩张驱动力分析[J]. 资源科学，2009，31(11)：1919－1926. Liu Rui, Zhu Daolin, Zhu Zhanqiang, et al. Analysis of the driving forces of urban sprawl in Dezhou city based on a Logistic regression model[J]. Resources Science, 2009, 31(11): 1919－1926. (in Chinese with English abstract)

[12] 吕晓，黄贤金，钟太洋，等. 建设用地扩张过程的时间均衡态势分析[J]. 农业工程学报，2013，29(15)：236－243. Lü Xiao, Huang Xianjin, Zhong Taiyang, et al. Temporal equilibrium analysis on process of construction land expansion[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013, 29(15): 236－243. (in Chinese with English abstract)

[13] 赵亚莉，刘友兆，龙开胜. 城市土地开发强度变化的生态环境效应[J]. 中国人口·资源与环境，2014，24(7)：23－29. Zhao Yali, Liu Youzhao, Long Kaisheng. Eco-environmental effects of urban land development intensity change across capital cities in China[J]. China Population Resources and Environment, 2014, 24(7): 23－29. (in Chinese with English abstract)

[14] 黄迎春，杨伯钢，张飞舟，等. 基于同类城市建设目标的北京市土地利用结构优化[J]. 农业工程学报，2016，32(4)：217－227. Huang Yingchun, Yang Bogang, Zhang Feizhou, et al. Optimization of land use structure in Beijing based on goal of similar city in world[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(4): 217－227. (in Chinese with English abstract)

[15] 胡玉福，邓良基，张世熔，等. 基于RS和GIS的西昌市土地利用及景观格局变化[J]. 农业工程学报，2011，27(10)：322－327. Hu Yufu, Deng Liangji, Zhang Shirong, et al. Changes of land use and landscape pattern in Xichang City based on RS and GIS[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2011, 27(10): 322－327. (in Chinese with English abstract)

[16] 安祥生. 城镇建设用地增长及其预测:以山西省为例[J]. 北京大学学报：哲学社会科学版，2006(S1)：87－90. An Xiangsheng. Growth and prediction of urban construction land: A case study of Shanxi[J]. Journal of Peking University (Philosophy and Social Sciences), 2006(S1): 87－90. (in Chinese with English abstract)

[17] 王丽萍，金晓斌，杜心栋，等. 基于灰色模型-元胞自动机模型的佛山市土地利用情景模拟分析[J]. 农业工程学报，2012，28(3)：237－242. Wang Liping, Jin Xiaobin, Du Xindong, et al. Land use scenarios simulation of Foshan city based on gray model and cellular automata model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2012, 28(3): 237－242. (in Chinese with English abstract)

[18] 黄金川，林浩曦，漆潇潇. 空间管治视角下京津冀协同发展类型区划[J]. 地理科学进展，2017，36(1)：46－57. Huang Jinchuan, Lin Haoxi, Qi Xiaoxiao. Spatial development regionalization of the Beijing-Tianjin-Hebei region from the perspective of spatial governance[J]. Progress in Geography, 2017, 36(1): 46－57. (in Chinese with English abstract)

[19] 周炳中，包浩生，彭补拙. 长江三角洲地区土地资源开发强度评价研究[J]. 地理科学，2000，20(3)：218－223. Zhou Bingzhong, Bao Haosheng, Peng Buzhuo. Evaluation on exploitative intensity of land resources in the Yangtze River Delta Region[J]. Scientia Geographica Sinica, 2000, 20(3): 218－223. (in Chinese with English abstract)

[20] 严金明，陈昊，夏方舟.“多规合一”与空间规划：认知、导向与路径[J]. 中国土地科学，2017，31(1)：21－27. Yan Jinming, Chen Hao, Xia Fangzhou. Cognition, direction and path of future spatial planning based on the background of multiple planning integration[J]. China Land Sciences, 2017, 31(1): 21－27. (in Chinese with English abstract)

[21] 夏方舟，严金明，刘建生. 农村居民点重构治理路径模式的研究[J]. 农业工程学报，2014，30(3)：215－222.

Xia Fangzhou, Yan Jinming, Liu Jiansheng. Research on governance path of rural settlements reconstruction patterns[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(3): 215－222. (in Chinese with English abstract)

[22] 黄大全，张文新，梁进社，等. 三明市建设用地开发适宜性评价[J]. 农业工程学报，2008，24(增刊1)：202－207. Huang Daquan, Zhang Wenxin, Liang Jinshe, et al. Suitability evaluation of construction land development in Sanming City of Fujian Province[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2008, 24(Supp.1): 202－207. (in Chinese with English abstract)

[23] Yan Jinming, Chen Hao, Xia Fangzhou. Toward improved land elements for urban-rural integration: A cell concept of an urban-rural mixed community[J]. Habitat International, 2018, 77(7): 110－120.

[24] Yan Jinming, Shen Yue, Xia Fangzhou. Differentiated Optimization of sustainable land use in metropolitan areas: A demarcation of functional units for land consolidation[J]. Sustainability, 2017, 9(8): 1356－1375.

[25] 孔雪松，刘耀林，邓宣凯，等. 村镇农村居民点用地适宜性评价与整治分区规划[J]. 农业工程学报，2012，28(18)：215－222. Kong Xuesong, Liu Yaolin, Deng Xuankai, et al. Suitability evaluation and consolidation division of rural residential areas in villages and towns[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2012, 28(18): 215－222. (in Chinese with English abstract)

[26] 曲衍波，张凤荣，姜广辉，等. 基于生态位的农村居民点用地适宜性评价与分区调控[J]. 农业工程学报，2010，26(11)：290－296. Qu Yanbo, Zhang Fengrong, Jiang Guanghui, et al. Suitability evaluation and subarea control and regulation of rural residential land based on niche[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2010, 26(11): 290－296. (in Chinese with English abstract)

[27] 贾克敬，张辉，徐小黎，等. 面向空间开发利用的土地资源承载力评价技术[J]. 地理科学进展，2017，36(3)：335－341. Jia Kejing, Zhang Hui, Xu Xiaoli, et al. Evaluation techniques of land resources carrying capacity catering to land development and utilization[J]. Progress in Geography, 2017, 36(3): 335－341. (in Chinese with English abstract)

[28] Kansa E J. Multiquadric-a scattered data approximation scheme with applications to computational fluid dynamics–I Surface approximations and partial derivative estimates, compute[J]. Math. Appl, 1990(19): 127－145.

[29] 严金明等. 土地整治规划设计研究[M]. 北京：科学出版社，2016.

[30] 张晓瑞，方创琳，王振波，等. 基于RBF神经网络的城市建成区面积预测研究：兼与BP神经网络和线性回归对比分析[J]. 长江流域资源与环境，2013，22(6)：691－697. Zhang Xiaorui, Fang Chuanglin, Wang Zhenbo, et al. Prediction of urban built-up area based on RBF neural network: Comparative analysis with BP neural network and linear regression[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2013, 22(6): 691－697. (in Chinese with English abstract)

[31] 郝思雨，谢汀，伍文，等. 基于RBF神经网络的成都市城镇建设用地需求预测[J]. 资源科学，2014，36(6)：1220－1228. Hao Siyu, Xie Ding, Wu Wen, et al. Construction land demand forecast in Chengdu City based on RBF neural network[J]. Resources Science, 2014, 36(6): 1220－1228. (in Chinese with English abstract)

[32] Fothergill S, Gudgin G. In defense of shift-share[J]. Urban Studies, 1979, 16(3): 309－319.

[33] 李林子，傅泽强，王艳华，等. 京津冀制造业转移与环境影响实证研究[J]. 环境科学研究，2017，30(12)：1813－1821. Li Linzi, Fu Zeqiang, Wang Yanhua, et al. Empirical study on manufacturing transfer and environmental impacts in Jing-Jin-Ji Region[J]. Research of Environmental Sciences, 2017, 30(12): 1813－1821. (in Chinese with English abstract)

[34] Yan Jinming, Xia Fangzhou, Bao Helen X H. Strategic planning framework for land consolidation in China: a top-level design based on SWOT analysis[J]. Habitat International, 2015, 48(8): 46－54.

[35] 迪力沙提·亚库甫，夏方舟. 基于ESDA-GWR的国土开发强度空间特征及影响因素与机理研究：以河北省为例[J]. 资源与产业，2018，20(5)：28－38. Dilishati Yakufu, Xia Fangzhou. Study on spatial characteristics of land development intensity based on ESDA-GWR and its influencing factors and mechanisms: A case study of Hebei Province[J]. Resources and Industries，2018, 20(5): 28－38. (in Chinese with English abstract)

[36] 李晨曦，吴克宁，査理思. 京津冀地区土地利用变化特征及其驱动力分析[J]. 中国人口·资源与环境，2016，26(5)：252－255. Li Chenxi, Wu Kening, Zha Lisi. Research on land use change characteristics and driving forces in Beijing, Tianjin and Hebei Region[J]. China Population Resources and Environment, 2016, 26(5): 252－255. (in Chinese with English abstract)

Definition and threshold measurement of narrow land development intensity in province scale based on coordinated development

Yan Jinming, Dilishati·Yakufu, Xia Fangzhou※

(,,100872,)

The coordinated development of Beijing-Tianjin-Hebei has become a major national strategy. Hebei Province in China, is not only the key bearing of the extracted non- capital function and where Xiong’an New District is situated, but also the crucial “short board” for the expected cooperation, demanding urgently to overcome various shortcomings, to undertake industries and to accelerate local development. Previous studies have directly or indirectly defined land development intensity as the ratio of the construction land area to the total area within a region, designating the area of the construction land as the numerator and the regional land area as the denominator. However, due to the constraints of natural conditions, development planning of ecological red line protection and arable land protection, part of the land within a region is not suitable for exploitation and utilization. Taking account of these limitations, in this paper, we adjusted the numerator and the denominator of the original land development intensity and tried to propose the concept of “narrowed threshold of land use intensity”, which was defined as the ratio of the size of regional construction land to the natural land area suitable for construction. The threshold was the theoretical maximum under the red line constraint of ecological and farming policy in the region. The scale of development and construction accounts for the proportion of natural conditions suitable for the construction of land area. Taking Hebei Province as an example, we measured the current status, situation value and threshold of the narrow-scale land development intensity of the province, and proposed the feedback adjustment of the narrow development intensity threshold under the expected correction. Through defining the “narrowed threshold of land use intensity”, we measured the largest demanded area of construction land in Hebei Province under the background of natural growth and industrial transfer, as well as the suitable development and construction area constricted by natural conditions and development planning. The result showed that narrow development intensity threshold in Hebei Province was 52.32%. Under the ideal prediction of safeguarding regional self-development and industrial transfer for construction land use, the province's narrow-scale land development intensity situation value in 2030 was 29.34%, which narrow-scale land development intensity in 2016 current situation was 26.79%, and the adjacent threshold coefficient was 0.56, which in 2016 was 0.51. Facing the relatively limited land use intensity threshold, it was suggested that Hebei Province should take the suitability evaluation of land space development and construction as the foundation, combine the reasonable demand of urbanization and industrialization and the requirements of ecological space protection, rationally arrange the transfer industry from Beijing and Tianjin, implement land agglomeration development and classified protection, as well as optimize the pattern of land space development, in order to provide land resource protection for realizing the optimal utilization and major development of Beijing- Tianjin- Hebei region. Furthermore, this paper provides reference for the implementation of provincial land use planning strategy and regional policy guidance in Hebei Province.

industry; coordinated development; land development intensity; models; threshold; situation value

严金明，迪力沙提·亚库甫，夏方舟. 基于协同发展的省域狭义国土开发强度内涵界定与阈值测度[J]. 农业工程学报，2019，35(4)：255－264. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.04.032 http://www.tcsae.org

Yan Jinming, Dilishati·Yakufu, Xia Fangzhou. Definition and threshold measurement of narrow land development intensity in province scale based on coordinated development[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(4): 255－264. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.04.032 http://www.tcsae.org

2018-09-11

2019-02-02

国土资源部公益性行业科研专项（201511010-04）；国家自然基金项目（71661137009，71704180）；国家社科基金重大项目（17ZDA039）

严金明，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为土地利用管理与国土空间规划。Email：yanjinming@ruc.edu.cn

夏方舟，博士，讲师，主要研究方向为国土整治与城乡规划。Email：xiafangzhou@ruc.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.04.032

P963

A

1002-6819(2019)-04-0255-10