基于灰色关联和主成分分析的农村建设用地集约利用评价——以江苏省为例

doi:10.11870/cjlyzyyhj201508010

长江流域资源与环境 >> 2015, Vol. 24 >> Issue (08): 1331-1336.doi: 10.11870/cjlyzyyhj201508010

基于灰色关联和主成分分析的农村建设用地集约利用评价——以江苏省为例

陈会广^1,2, 夏红¹, 肖毅¹, 李炜玮²

1. 南京农业大学公共管理学院, 江苏南京 210095;
2. 国土资源部海岸带开发与保护重点实验室, 江苏南京 210024

收稿日期:2014-08-26 修回日期:2014-12-07 出版日期:2015-08-20
作者简介:陈会广(1972~),男,教授,博士生导师,主要从事土地制度与法学、农业经济理论与政策研究.E-mail:chenhuiguang@njau.edu.cn
基金资助:
国土资源部海岸带开发与保护重点实验室开放基金(2013CZEPK10);江苏省农村建设用地集约利用评价试点(2013GHY180);国土资源部高层次创新型科技人才培养工程-杰出青年科技人才培养计划(201302106);教育部哲学社会研究重大课题攻关项目(11JZD031)

EVALUATION ON THE INTENSIVE USE OF RURAL CONSTRUCTION BASED ON GRAY RELATIVE ANALYSIS METHOD AND PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

CHEN Hui-guang^1,2, XIA Hong¹, XIAO Yi¹, LI Wei-wei²

1. College of Public Administration, Nanjing Agricultural University, Nanjing, Jiangsu 210095, China;
2. The Key Laboratory of the Coastal Zone Exploitation and Protection, Ministry of land and Resources, Nanjing, Jiangsu 210024, China

Received:2014-08-26 Revised:2014-12-07 Online:2015-08-20

摘要/Abstract

摘要： 基于农村集体建设用地集约利用的内涵,构建了一套评价农村集体建设用地利用集约度的指标体系,并以江苏省苏南、苏中、苏北的12个行政村为例,采用灰色关联与主成分分析方法对各行政村集体建设用地利用的集约度进行了对比分析。分析结果表明:苏南地区的农村集体建设用地利用的集约度较高,而位于苏北地区的农村集体建设用地利用的集约度则相对较低,苏中地区在两者之间,整体上与江苏省区域经济的发展水平相符;从近郊与远郊的农村集体建设用地集约利用水平来看,两种评价方法测算的集约度虽有所差异,但两种方法对于近远郊的排序是基本一致的,呈现的趋势是近郊农村集体建设用地利用集约度高于远郊的。研究表明,两种方法所得的农村集体建设用地利用的集约度大致相似,在近郊远郊空间分布以及苏南、苏中、苏北的区域差异所呈现出的规律性,可为制定促进区域农村经济发展和提高农村建设用地的集约利用水平等相关的宏观政策提供参考依据。

关键词: 农村集体建设用地, 集约利用, 灰色关联分析, 主成分分析, 江苏省

Abstract: In order to measure the level of rural construction land intensive use, this paper constructed a set of evaluation indexes, based on the concept content of rural construction land intensive use. The evaluation index system takes different land uses into consideration, and thus combines with objectives to use intensively rural construction land, and also explores driving mechanism of intensive use degree of rural construction land. The data resource is from a social investigation in Jiangsu Province in 2013, which selected two counties or cities separately from the southern, the middle, and the northern of Jiangsu. We designed the questionnaire and finished 474 questionnaires in 12 administrative villages, which are made up of one suburb village and one outer suburb village per county or city. The methods of gray relative analysis and principal component analysis are employed to determine the intensive use degrees for the rural lands of 12 administrative villages. The results showed that regional differences are very significant, i.e. the intensive use degree of rural construction land is higher in south of Jiangsu province rural than in the other two regions, and it is relatively lower in the north of Jiangsu than in the middle of Jiangsu Province. The results are in accordance with the development level of regional economy of Jiangsu Province. On the other hand, from the perspective of spatial distribution of village location, the measures of the two methods are almost the same for the suburban village and outer suburbs village's order in intensive land use for rural construction, and the trend shows that the intensive degrees of suburban rural collective construction land use are higher than the outer suburbs. In general, although differenent results of index factors were obtained, the two methods have high similarities, and a little difference in the spatial distribution. Not only the distribution characteristics of the suburban village and outer suburbs village, but also the regional regularity among 3 parts of Jiangsu in intensive use degree of rural construction land, is of great significance to the policy implication for regional economic development.

Key words: rural construction land, intensive use, gray relative analysis, principal component analysis, Jiangsu Province

中图分类号:

F301.2

陈会广, 夏红, 肖毅, 李炜玮. 基于灰色关联和主成分分析的农村建设用地集约利用评价——以江苏省为例[J]. 长江流域资源与环境, 2015, 24(08): 1331-1336.

CHEN Hui-guang, XIA Hong, XIAO Yi, LI Wei-wei. EVALUATION ON THE INTENSIVE USE OF RURAL CONSTRUCTION BASED ON GRAY RELATIVE ANALYSIS METHOD AND PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS[J]. RESOURCES AND ENVIRONMENT IN THE YANGTZE BASIN, 2015, 24(08): 1331-1336.

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