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小城镇建设论文3000字摘要：以廣西柳州市为例，对其20132017年时间段内城镇建设用地增加规模数据和户籍人口城镇化数据实现GIS可视化，结合统计学的回归分析对柳州市各地区GDP数据和城镇化率与进行相关性研究分析。研究对于柳州市的健康城镇化以及开展“人地挂钩”工作有重要意义。结果表明：（1）地理位置上柳州各地区户籍人口城镇化率呈现以城中区为高城镇化率中心点，各地区距离中心点越远户籍人口高度城镇化率相对越低的规律。（2）柳州市各地区城镇建设用地增加规模和人口城镇化率均呈现出了相似的增长趋势并且随时间趋于平稳增长，发展上有着良好平稳的发展趋势。除三江县明显户籍人口城镇化率呈现增长趋势低于城镇建设用地增加规模外柳州市各地区随着城镇建设用地增加规模，户籍人口城镇化率有着相应不同程度增长，三江县的城镇建设用地和人口城镇化发展上还需要多加关注和调控。（3）经线性回归分析柳州市除鹿寨县外整体上各地区GDP与地区城镇化率两要素之间均呈现显著正相关性。关键词：城镇建设用地增加规模户籍人口城镇化城镇化率GDP相关性分析中图分类号：P208文献标识码：A文章编号：1672-3791（2020）11（c）-0043-07ResearchontheCorrelationbetweenUrbanConstructionLandIncreaseandPopulationUrbanizationinLiuzhouCityBasedonGISVisualizationYEJiayuanLUOGuowei*（SchoolofGeographicScienceandPlanning，NanningNormalUniversity，Nanning，GuangxiZhuangAutonomousRegion，530000China）Abstract：Inthispaper，TakingLiuzhoucityofGuangxiasanexample，GISvisualizationisrealizedonthescaledataofurbanconstructionlandincreaseandth我国正处于城镇化的快速发展时期1，健康提高城镇化率成了区域和城市发展重点研究的对象，人口城镇化作为地区城镇化的核心关键部分，土地作为城镇化人口和空间的载体2，必须重视土地和人口城镇化的协调发展问题，各地方为了更好地迎接城镇化发展的机遇和挑战，开展着人地挂钩机制的探索和落实工作。面对城镇化进展中人口土地发展失衡的重要问题，人地挂钩增加城镇建设用地规模为人口城镇化提供用地保障，构建一种新的土地利用管理模式，解决人地城镇化协调发展时的用地难题3，4。各地区城镇化状况、发展趋势各不相同，目前已有许多学者从不同的角度就不同地区的土地和人口城镇化关系展开研究，主要是以不同的方法对土地城镇化相关数据、人口城镇化相关数据进行处理和定义。该研究以广西柳州市为例，采用GIS可视化的方法将人口土地城镇化数据直观展现在图上，揭示其地区的时空发展特征，并结合当地GDP进行相关性分析，得到的结论对推进健康城镇化建设以及经济发展有着重要的意义。1研究区域与数据源1.1研究区概况柳州市是中国西南地区重要的交通枢纽城市，位于广西壮族自治区中北部。柳州不仅是重要的中转城市，还是西部大开发战略中西江经济带发展的关键城市，柳州市的GDP发展有着良好的增速，具有良好的经济发展趋势同时面临着机遇和挑战。柳州市还是我国首批新型城镇化选取综合试点地区，具有城镇化代表性的研究意义。目前柳州市正在建立人地挂钩机制，制订相关实施意见、细则，从规划管理、用地规模、用地节约集约利用计划安排、土地利用供应结构优化、土地利用效率提升等方面，实施关于柳州市各地区城镇建设用地增加规模挂钩吸纳农业转移人口落户数机制，进一步促进柳州市城镇化的健康有序发展。1.2数据来源及数据处理根据需要向国土资源局收集柳州市各地区土地利用现状数据，据广西统计年鉴和柳州统计年鉴整理统计得到20132017年柳州市各地区的常住人口、户籍人口、GDP相关数据。该研究土地城镇化进展使用建设用地增加规模数据表示，人口城镇化数据根据不同情况分常住人口城镇化和户籍人口城镇化数据表示。该文城镇化率依照国家统计局相关规定使用常住人口相关数据，与城镇建设用地增加规模一起实现GIS可视化的人口城镇化率使用户籍人口城镇化数据。目前中国存在显著的户籍人口城镇化率滞后于常住人口城镇化率现象5，常住人口城镇化率反映的是中国城镇化速度的基本指标，户籍人口城镇化率更能体现实施建立城镇建设用地增加规模和吸纳农业转移人口落户数挂钩机制政策的人口城镇化工作，相比较更能直接反映人口城镇化的健康程度，更能体现人口城镇化质量6。（1）建设用地增加规模测算方法。根据地区土地利用现状数据，使用时间段结束时建设用地利用面积减去时间段初始时建设用地利用面积得到所需统计时间段内建设用地面积增加数量，计算建设用地增加数量占建设用地面积之比得到建设用地增加规模。计算公式：公式中，M为建设用地增加规模;Ma为计算时间段内初始建设用地利用面积;Mb为计算时间段内结束时建设用地利用面积。（2）常住人口城镇化率测算方法（城镇化率测算方法）。城镇常住人口占地区常住人口之比计算百分比。计算公式：公式中，PA为常住人口城镇化率，Pb为城镇常住人口，Pc为地区常住人口。（3）戶籍人口城镇化率测算方法。公式中，Ph为户籍人口城镇化率，Pd为城镇户籍人口，Pe为地区年末总人口（户籍人口）。2研究方法以及技术路线2.1意念地图可视化法柳州市各地区分布具有市辖区与县区面积差异大且市辖区分布相对集中的特点，按照常规制图方法容易造成视觉效果不佳，为了更好地研究柳州市不同地区的差异和特征，在ArcGIS软件技术的支持下，研究选择使用Cartogram工具制作关于柳州市各地区城镇建设用地增加规模的变形图。Cartogram依照一定的数学法以对象尺寸来对地理要素进行转换变形，注重空间数据的属性信息的表达取代真实地理面积表达，利用新奇夸张而生动的表现方式达到直观地传达信息的方法7，8，解决了地理空间面积差异造成的大区域占主导显示与专题图统计数据表达差异问题，符合柳州市各地区分布和面积差异等状况所需。结合Cartogram制图法则，实现依据城镇建设用地增加规模这一属性对柳州市行政区划图进行扭曲、变形，在保持原有的邻接拓扑关系下用城镇建设用地增加规模值大小取代柳州市各地区的真实面积，达到夸张的效果，直观地反映数量特征。2.2线性回归分析方法该文关于柳州市各地区城镇化率和GDP之间相关性选取线性回归分析法。通过构建回归模型，确定变量间相互依赖的关系，是研究地理要素间数量关系的一种常用方法6。根据统计学相关性分析法将柳州市各地区的GDP、城镇化率两要素进行线性回归分析，借助GDP数据作为衡量当地经济增长指标，检验柳州各地区城镇化率和经济增长相关性，有效检验柳州市各地区的城镇化工作与经济发展成果的相关程度。首先以GDP为自变量X，城镇化率作因变量Y制作散点图，构建趋势线得到线性回归方程，初步得到拟合程度判定系数（R2）、回归系数、截距等数据，判断线性回归方程拟合的优劣程度和要素间的正负相关性以及其趋势。然后对两要素数据进行数据分析得到数据回归分析结果以及方差分析表，得到相关系数、回归方程的拟合程度等回归效果检测数据，进一步判断构建的线性回归方程是否符合统计学上公认的概率水平或是达到一个如何显著的水平。通过了回归效果精度检测数据，可以得出有效的相关性结论，再依据线性回归方程趋势可以粗略地预测两要素的未来发展趋势。2.3技术路线该研究相关处理主要分为两个部分，基于GIS的柳州市城镇建设用地增加规模与人口城镇化时空可视化部分，由处理城镇建设用地数据和人口城镇化数据，得到的城镇建设用地增加规模经cartogram变形叠加户籍人口城镇化率制作专题图完成。城镇化及GDP相关性分析部分由收集到的GDP数据及常住人口城镇化率经线性回归分析法得到。技术路线见图1。3结果与分析3.1柳州市城镇建设用地增加规模与人口城镇化的GIS时空可视化经过数据的收集和公式（1）处理，得到柳州市各地区城镇建设用地增加规模数据，具体见图2。根据柳州市地形及城镇建设用地增加规模状况数据，柳州市存在市辖区发展度高、所占区域面积小且相对集中，附近县区所占区域面积大的情况。使用ArcGIS的Cartogram工具制作关于柳州市城镇建设用地增加规模的变形地图，符合柳州市各地区分布及城镇建设用地增加规模等状况所需，能更好地研究基于GIS的柳州市各地区的城镇建设用地增加规模。在Cartogram工具中的“ValueFieldoftheOriginalFeatures”中选取数据库中加入的柳州市各地区的城镇建设用地增加规模得到相关变形地图，具体见图3。结合Cartogram制图法则，实现依据城镇建设用地增加规模这一属性对柳州市行政区划图进行扭曲、变形，在保持原有的邻接拓扑关系下用城镇建设用地增加规模值大小取代柳州市各地区的真实面积，达到夸张的效果直观地反映数量特征。观察柳州市的行政区划轮廓和Cartogram变形图对比，可以明显观察到柳州市各地区的城镇建设用地增加规模之间的区别关系。鱼峰区、城中区、柳北区、柳南区因为城镇建设用地增加规模相对较大在地图上发生了所在区域发生了夸张的放大变化，而邻接的柳城县、鹿寨县以及柳江区因为城镇建设用地增加规模相对较小和邻接地区变形放大的关系产生了地图上所占面积的减小以及相应的形变。2017年据国家统计局发布数据我国大陆户籍人口城镇化率为42.35%，柳州市整体户籍人口城镇化率达到我国2017年户籍人口城镇化水平，柳州市的市辖区地区均达到国家2017年户籍人口城镇化水平。数据显示，柳州市各地区户籍人口城镇化率在20132014年间有了跨越式的发展，市辖区各地区一直保持户籍人口城镇化高水平趋势，市辖区除了鱼峰区在20142016年有一次较大波动其余地区均保持平稳发展趋势，鹿寨县在20152016年间有了再一次的小跨越式发展，其他各地区在趋势上保持平稳的增长。汇总处理后柳州市城镇建设用地增加规模与人口城镇化数据得到20132017年柳州市各地区城镇建设用地增加规模和人口城镇化专题图，具体见图4。通过图4可知，20132017年柳州市各地区城镇建设用地增加规模和人口城镇化专题图实现了GIS时空数据的可视化。成果显示，柳州市各地区城镇建设用地增加规模和人口城镇化均呈现出了相似的增长趋势并且越来越趋于平稳，除三江县明显户籍人口城镇化率呈现增长趋势低于城镇建设用地增加规模外柳州市各地区随着城镇建设用地增加规模，户籍人口城镇化率有着相应不同程度增长。柳州市各地区中城镇建设用地增加规模相对较大的是鱼峰区、三江县以及城中区、柳北区，依次为柳南区、融安县，其他地区城镇建设用地增加规模相对较小。柳州市城镇建设用地增加规模相对大的除三江县外均是占地面积较小的市辖区地区，而城镇建設用地增加规模相对较小多为柳州市中所占地面积较大的边界位置的县区。柳州市各地区中户籍人口城镇化相对较高的是城中区、柳北区、柳南区和鱼峰区，地理位置上柳州各地区户籍人口城镇化率呈现以城中区为户籍人口高度城镇化率中心点，各地区距离中心点越远户籍人口城镇化率越低的规律。城镇建设用地增加规模较大和人口城镇化较高的主要是柳州市的城中区、柳北区、柳南区、鱼峰区4个市辖区，其他地区或存在起点低或各种原因下发展慢的问题仍有很大的发展空间。虽然柳州市各地区城镇建设用地增加规模和户籍人口城镇率增长上地区排名上排序没有一一对应，但是整体上观察除了三江县的数据上各地区都相对协调，所以可以看出柳州市整体上的土地城镇化和人口城镇化发展上有着良好平稳的发展趋势。三江县的人口城镇化相比较城镇建设用地增加速度进展较慢，依照趋势发展容易出现单位城镇建设用地上人口少，土地闲置粗放利用率低造成的不必要浪费，还易造成地区产业发展力不足等影响。3.2柳州市城镇化与GDP相关性分析此次相关性分析城镇率依照国家统计局相关规定使用常住人口城镇化率数据。考虑到2017年柳州市的市辖区数据加入了2016年撤县设区的柳江区数据可能对回归分析时构建回归方程有影响，相关性分析部分2017年市辖区数据依照20132016年这4个市辖区，统一采用分出柳江区，单作柳江县数据处理。得到20132017年柳州市各地区城镇化率，具体见图5。在数据上可以看到柳州市城镇化率总体均呈平稳增长模式。2017年，我国城镇化率为58.52%，柳州市整体城镇化水平在国家水平以上除了柳州市辖区均呈现出高度城镇化率其他县区都没有达到2017年我国城镇化率水平。2016年撤县设区的柳江县数据上也呈现了良好的发展趋势，除了地理位置上靠近市辖区从数据上可以看到柳江县城镇化率起初虽然没有市辖区的高度城镇化在柳州市也是上游水平且达到2017年我国城镇化率水平。柳城县、鹿寨县、融安县这3个县的城镇化率也得到了很好的发展，融水县、三江县这两个自治县的城镇率起点比较低也取得了很可观的发展。在空间地理位置上分析显示位于市辖区附近的县区城镇化率相对较高，而柳州北部离市辖区距离较远的融水县、三江县这两个自治县和融安县城镇化率相对较低。经处理得到柳州各地区GDP和城镇化率相关性分析结果，具体见表1。根据分析结果数据观察到鹿寨县对于此次相关性研究的回归分析是不成立且没有意义的，具体原因还需更多样本数据或者进一步研究。除此之外，数据结果显示，柳州市整体数据分析、市辖区、柳城县、融安县、三江县GDP和地区城镇化率呈极显著的正相关性，柳江县和融水县GDP和地区城镇化率呈显著正相关性。回归分析结果数据上就可以看到柳州市各地区GDP和地区城镇化率两要素之间关系密切，呈明显的线性正相关，说明在柳州市的城镇化发展进程中，随着时代发展经济建设的逐步深入，GDP也在稳步上升。根据线性回归方程判断在未来的日子里，GDP和地区城镇化率之间仍会保持着一定的增长趋势，预计会呈现出越来越平稳的关系。4结语空可视化方法，将柳州市的城镇建设用地增加规模作为土地城镇化依据与人口户籍城镇化关系结合起来制图分析，并结合统计学相关性分析法的回归分析对柳州市各地区GDP数据和城镇化率与进行相关性研究分析，研究分析对于柳州市开展“人地挂钩”工作以及健康城镇化发展有着重要意义。为了更好地实现可视化效果，在ArcGIS软件技术的支持下使用Cartogram工具制作以城镇建设用地增加规模变形的柳州市的城镇建设用地增加规模与人口城镇化专题图（见图4），为健康协调城镇化发展研究提供一种直观新颖的研究观察方法。参考文献1苗毅.我国城镇化发展趋势及面临的新问题研究J.现代商业，2019（8）：71-72.2吕添贵，吴次芳，李洪义，等.人口城镇化与土地城镇化协调性测度及优化以南昌市为例J.地理科学，2016，36（2）：239-246.3胡睿.新型城镇化背景下人地挂钩实施路径及保障机制研究D.南京师范大学，2018.4唐宇娣，朱道林，程建，等.人地挂钩视角下人口与土地城镇化协调发展关系研究以长江经济带上游地区为例J.长江流域资源与环境，2020，29（2）：287-295.5戚伟，刘盛和，金浩然.中国户籍人口城镇化率的核算方法与分布格局J.地理研究，2017，36（4）：616-632.6王丽娜，江南，李响，等.Cartogram表示方法研究综述J.计算机辅助设计与图形学学报，2017，29（3）：393-405.7高培超，刘钊，谢美慧，等.Cartogram属性地图：理论概述与研究展望J.测绘与空间地理信息，2016，39（6）：211-215.8孙婷蔚.统计回归模型中的主成分分析J.通讯世界，2019，26（3）：169-170.基金项目：中央引导地方科技发展专项（地方科技创新项目示范类）项目广西精准扶贫特色农业智慧大数据平台应用示范（项目编号：桂科ZY18164006）。作者简介：叶嘉媛（1997，5），女，汉族，广西梧州人，硕士研究生，研究方向为智慧国土空间规划。通信作者：罗国玮（1979），男，汉族，广西平乐人，博士研究生，教授级高級工程师，研究方向为智慧城市空间信息服务、智慧国土空间规划，E-mail：lgw。【摘要】近些年来，城镇化建设进程的加快，地基管控制度需进行适当的调整，才能适应我国城镇建设用地模式的发展需求。合理的城镇建设地基准地价能够为城镇土地评估提供具有价值的参考依据，在推动城镇经济稳定发展方面发挥着积极作用。本文在剖析城镇建设用地基准地价评估研究现状的基础上，探讨了评估研究问题相应的优化良策，旨在更加科学的评估城镇建设用地价值。【关键词】城镇建设用地基准地价评估引言：进入21世纪以来，我国社会经济蓬勃发展，城镇化建设进程加快，地价管控制度为适应社会经济发展需求，需进行必要的调整，才能为城镇建设用地基准地价评估工作提供服务，进而推动我国社会经济稳定、持续发展。但是当前城镇建设用地基准评估研究中存在一系列问题，例如：数据滞后且不完整、评估样点参数不合理等。因此，本文对“城镇建设用地基准地价评估研究”展开一系列剖析具备一定的现实意义和实践价值。一、城镇建设用地基准地价评估研究现状分析（一）数据滞后且不完整近些年来，城镇化进程加快，城镇经济快速发展，城镇道路等基础设施建设水平也随之提高，以城镇道路为例，道路宽度和质量发生了显著变化，有力支持了城镇经济的发展。但是相关部门数据更新能力有待提高，相关更新数据未及时采集更新。另外，城镇经济的快速发展，推动了商业核心服务水平的提高，直接导致城镇核心地带和边缘地带基础设施建设水平存在较大差异，从而决定了城镇不同地带土地水平不尽相同。但是现如今的数据主要以旧城镇数据为主，严重缺乏城镇新规划地区数据。（二）评估样点参数不合理城镇建设发展受制于历史原因和经济进步等因素，大部分城镇存在规格不足、商业网点集中等问题。一般而言，商业网点分布主要以道路为主干，集中分布在农业市场中。但是当前城镇农业市场尚未形成完整网络，并且服务范围不足。同时，由于出租人未意识到住宅租赁抽样点土地价格，造成大部分抽样点计算土地价格是负的，土地价格差异十分显著。另外，城镇建设发展中，大量工企业搬迁至郊区，集中在工业园内。同时，数据调查过程中，受访部门提供数据有误，造成样本租金和真实租金严重不符，进而导致大量采样点数据缺乏科学性，无法用于城镇建设用地基准地价评估。倘若城镇建设用地基准地价评估工作中，采用这些缺乏科学性的数据，势必会影响基准地价评估工作质量，最终产生一系列负面影响。（三）城镇土地影响因素不全面、不客观基准地价客观反应了城市土地平均价格。为保证城镇建设用地基准地价的合理性，抽样点城镇土地价格需同调整为城市品位水平和平均进步水平，才能更加合理地对基准地价和城市平均地价进行测评。伴随社会经济的快速发展，城镇土地价格受到多种因素共同作用，尤其是计划因素、经济发展因素等人为因素，对土地价格的影响更为显著。另外，城镇建设用地基准地价评估唯有在实地考查的基础上，才能基于技术规范角度，综合考虑土地价格影响因素进行适当调整基准地价，才能保证其合理性，但是实践操作与规范要求完全不同。二、城镇建设用地基准地价评估研究优化策略分析（一）采用房地产租借数据，合理改正数据为保证数据的完整性，需采用集体房地产租借数据，并以国有土地作为基本准则，以此保证数据的完整性和合理性。之所以如此，是因为国有土地上的业主在房屋出租时，通常会纳入土地租金，但是通常会忽略集体土地上的租金收入，以此实现经济效益的最大化，城镇工业用地亦是如此。故而，房地产出租集体土地时，住宅和工业用地土地租金的计算，需重视权利的合理分配。另外，针对土地使用权出让合同尚未引进体系，造成土地价格受人为因素影响较大。因此，交易方法修改之后，城镇建设用地基准地价的计算，需以合同转让方法的交易样本为准。（二）整合运用典型抽样调查和多种评估方案，确保评估样点参数的合理性为科学、合理进行城镇建设用地基准地价评估研究，需进行科学取样。因此，城镇建设用地基准地价评估工作实践中，可整合运用典型抽样调查和多种评估方案。首先，运用人工神经网络办法，即可建设基准地价评估模型，后通过计算模型，科学合理的计算土地价格。人工神经网络办法的应用优势集中体现在良好的评判错误能力、信息和噪音等容纳错误性，广泛应用在采样点不足区域。其次，运用克里格科举实现土地价格的空间计算，并合理模拟品位同土地的土地价格。（三）不同类型城镇运用与之相应的评估方式以某城区为例，该城区所辖城镇具有显著的特点，首先，城镇地区内经济发展速度较快区域，集中在几条商业街道中，并且该商业街道建筑物良好。商业街道后主要以住宅楼为主，并未设置过渡区。其次，郊区的新兴乡镇工企业与城市核心工企业共存，新规划区域和旧城区建筑差异显著。针对这种城镇建设用地基准地价，评估工作的实施，建立在土地等级分割基础上。同时，部分城镇具有干净整洁的街道、完整的功能分区、完善基本服务设施等，城镇建设用地基准地价评估工作的实施，需采用成本法和比较方法，并且在评估实践中，工艺过程不得局限于传统预分类和再评价路线，唯有如此，才能保证评估的合理性。除此之外，针对部分等级不高的城镇，集中体现在初级产业发展上。这类城镇发展水平差距尚未完全拉开，土地价格的影响因素主要有商业繁荣程度、道路等级两类，在城镇建设用地基准地价评估时，主要以差别收入法为主，可保证评估的合理性。三、结语综上所述，城镇建设用地基准地价评估研究进程中，受数据滞后且不完整、评估样点参数不合理等因素影响，造成城镇建设用地基准地价评估缺乏科学性、合理性，不利于城镇经济稳定持续发展。因此，城镇建设用地基准地价评估工作实践中，评估工作人员自身需要不断提升职业素养，立足于城镇发展现状，客观评估城镇建设用地基准地价，为城镇可持续发展夯实基础。