Research on Sequence and Scale of Land Supply of Productive Service Industry Oriented on Land Supply Priority——A Case Study on Liangjiang New Area

两江新区包含重庆市江北区、北碚区及渝北区的部分区域，两路寸滩保税港区和两江新区工业开发区等功能经济区；该区紧邻长江和嘉陵江，横跨都市功能核心区和拓展区，规划总面积1 200 km²，可开发面积550 km². 2015年两江新区实现GDP 2 020亿元，规模以上工业总产值4 570亿元，固定资产投资1 978亿元.两江新区工业开发区包括龙兴、水土和鱼复3个工业园，规划面积分别为111 km²、60 km²、67 km².重点产业有龙兴工业园的高端装备制造、汽车生产，水土高新技术产业园区的生物医药研制、软件研发，鱼复工业园区的轨道交通、现代物流产业等.

两江新区生产性服务业用地规划面积313 hm²，主要布局在龙兴、鱼复和水土工业园.生产性服务业用地自2013年开始供应，合计供地110.33 hm²，占生产性服务业规划用地总面积的35.21%.各年供地情况见表 1所示.两江新区已供生产性服务业用地共18宗，涉及生产性服务业开发企业14家，截至2015年12月，建成并投入使用0宗，在建13宗，尚未开工建设5宗，项目完成率为0，项目动工率为72.22%.根据约定开竣工时间分析，逾期未开工3宗，逾期未建成1宗，违约率较高.

两江新区现阶段制造业增速显著，但总量有限，制造业服务外置水平不高，用地需求不足；城市基础设施不尽完善，造成企业和从业人员入驻意愿下降；用地开发利用配套政策措施有待进一步完善，用地集约利用水平有待进一步提升.其中，供需错位、供给大于需求和盲目选择开发企业是重要原因.因此，应增加有效供给，抑制无效供给.有序供应土地是高效集约利用研究区生产性服务业用地的核心.

本研究范围为两江新区全部生产性服务业用地.数据主要来自于两江新区2015年土地利用变更调查数据、2015年统计年鉴、两江新区城市规划和土地利用总体规划；部分数据通过实地调研、测量及网上查阅辅助收集.另外广泛查阅并收集了国内外企业用地监管、闲置土地盘活处理等方面的技术措施.

本研究指标选取坚持科学、全面、有代表性及可操作等原则，指标内涵明确，便于获取数据和计算，能反映产业用地供应的影响因素；指标之间逻辑性较强，能代表区域发展实际；选取的指标与国家规范相符；指标体系体现了区域发展中的新变化、新特征，简单易懂^[5-6].

生产性服务业用地及发展深受其服务对象产业发展和布局的影响.供地规模大小与区域社会经济发展对该产业用地的需求量和市场行情等相关，土地供应时序具体到地块受区域交通便捷性、发展环境、地块基础条件及周边配套、局部区域生态环境等因素影响.地块所在区域产业环境好、交通便捷、基础配套齐备及生态条件良好，通常会被项目或用地单位选择而优先供应.某一个时段，政府发展或项目需求较多、市场行情好，其供地规模就大.

本研究指标基础数据是在对研究区域各地块摸底调查的基础上，采用ARCGIS10.2软件对区域城市发展战略图、城市规划图、城市控制性详规图、土地利用总体规划图及1:2 000地形图等图件进行分析测算获得；部分指标通过所在行政区统计年鉴、环境评价报告等资料提取，数据可靠.

根据各指标对研究区生产性服务业供地作用不同，本研究将指标理想值分3种情况：正向作用指标(值越大越好)、负向作用指标(值越小越好)和中间型指标(值居中为好).分别以最大值、最小值和平均值作为相应指标的理想值^[7-9].

1) 指标数据统计方法

不同评价指标统计采用置信区间法，置信水平为95%，方法：

式中：A_kjt(e_kj，，f_kj)是第k地块第j测度指标的置信区间； $\overline {{A_{kjt}}} $ 是第k地块第j测度指标标准化平均值；∂_kjt是第k地块第j测度指标标准化值的误差；A_jt(e_j，f_j)是j测度指标数据的置信区间； $\overline {{e_{kjt}}} $ 是第j测度指标置信区间下限值的平均值； $\overline {{f_{kjt}}} $ 是上限值的平均值^[10-11].

2) 指标数据标准化方法

由于不同指标计量单位和标准不同，为便于各指标数据间的比较，需对各指标进行标准化处理消除指标量纲影响.本研究采用极值法，通过对各指标进行对数变换，进行归一化计算^[12-13]，表达式为：

正向指标：

负向指标：

中性指标：

式中：m是研究区地块数量；n为指标数量；Q_ij^′是第i地块第j指标标准化值；Q_ij是指标实际值；Q_mj表示研究区各地块第j指标置信区间上限极值；Q_nj是下限极值； $\overline {{Q_{ij}}} $ 为平均值.计算出各指标标准化值后再计算全部综合标准化值，计算模型为：

式中：U_ij为第i地块第j指标的综合标准化值.

本研究采用基于主客观综合赋权的方法求取各指标的综合权重^[14-16].

采用AHP法与Delphi法相结合确定各指标权重值：①分层次对各指标相对重要性进行数量标度且两两比较并建立判断矩阵；②检验判断矩阵一致性；③对通过检验的指标排序并结合专家咨询结果确定不同层次指标权重w_j1.

采用熵权法，依据指标数值大小反映信息量变化.指标信息熵值越小，差异性越大，权重也越大.假定已获得m个地块的n个评价指标，在前述指标标准化的基础上求取第j项指标的信息熵值：

式中：

常数K与地块数m有关，对于一个信息完全无序的系统，有序度为零其熵值最大，e=1，m个地块处于完全无序分布状态时， ${U_{ij}} = \frac{1}{m}$ ，由(6)式可得：

于是有：

e_j用来度量第j项指标信息即指标数据的效用价值，当完全无序时，e_j=1，因此e_j的信息即第j指标数据对综合评判的效用值为零.某指标信息效用价值取决于该指标信息熵e_j与1的差值h_j：

所以，采用熵值法计量各指标权重是利用该指标信息的价值系数来计算，价值系数越高，其评价的重要性就越大，对结果贡献越大，因此，第j项指标的权重为：

求取w_j1和w_j2的平均值得到最终权重：

本研究用加权平均模型^[17-19]测算地块土地供应优先度，表达式为：

式中：E_i为第i评价地块供应优先度；W_i为第i指标权重；x_i为第i评价指标标准化值；m为因子数量.地块土地供应优先度用于定量表达研究区内每个地块供应时的优先程度，取值范围为0~100.值越大，该地块越优先供应.

优先度高的地块利用条件相对优越，通常先期被业主或单位选择利用并率先实现土地资源价值.本研究综合考虑研究区城市规划用地布局、“十三五”发展战略及生产性服务业发展趋势及方向、地块所在地开发程度及可供数量、存量用地规模及园区土地管理部门负责人的调查意见等因素，对研究区土地供应优先度及时序予以划分.

围绕影响生产性服务业土地供应主要因素，结合两江新区产业发展用地规划、区域发展趋势、国家及重庆市有关技术规程和标准，本研究拟定4个评价目标共17个指标测度研究区地块供应优先度(表 2).

本研究结合生产性服务业用地特点，结合两江新区生产性服务业发展现状、用地规划及“十三五”发展战略，拟以规划且目前尚未供地的区域为研究对象，以地块为基本测评单元，以2015年为研究时点，测度2016年、2017年、2018年及2018年后4个时段的供地规模(图 1).

本研究将生产性服务业用地供应优先度测度指标分为正向、负向和中性指标3类.正向指标8个：服务业集聚度、地区政府经济规模、区域市场行情、高技术人才丰度、干道路网密度、高速路互通立交数、地块平整度、规划用途适宜程度；负向指标5个：制造业临近度、公交站场距离、航空港口距离、地块形状指数、空气污染指数；中性指标4个：地块面积、区位条件、规划配套设施完善度、生态资源丰度.依据指标理想值确定方法，分别为最大值、最小值和平均值.研究区指标测算结果及指标属性见表 3.

本研究基于主客观综合赋权方法求取研究区地块供应优先度评价指标综合权重，结果如表 4所示.

本研究发现，研究区规划用途为生产性服务业用地的片块共计62处，因片块数量多，不能将全部片块土地供应优先度大小测算过程及结果予以表达，故以龙兴园区1片块(图 2)为例说明测算步骤：

1) 利用Arcgis 10.2统计出该地块面积17 686 m²，周长1 308 m，距最近公交站3.018 2 km，干道公路网密度4.368 4 km/ km²，距航空港11.329 6 km，地块邻近区河流、公园及林地面积占区域面积比为0.088 5%.

2) 经过对该片块及所在区域的实地调查、部门调研、统计年鉴查阅及内业数据处理，发现该区域临近高速公路立交2个，距离近制造业集中区4.326 5 km，临近区域服务企业3个，所在行政区近5年GDP为991.532 0亿元，从业人员244 442人，临近区域行政中心及商业中心面积占区域面积的1.425 1%，本科及以上学历28 367人，地块平整较好等级为3，市场行情好，空气环境质量指数77.523 5，地块周边含医院、学校、银行、市政设施等4类生活配套设施，地块规划用途适宜于本区49.548 2%的重点产业发展.

3) 该地块各指标标准化值计算结果：I₁：0.539 3；I₂：0.748 0；I₃：1.000 0；I₄：1.000 0；I₅：1.000 0；I₆：0.690 2；I₇：0.846 7；I₈：0.903 8；I₉：0.333 3；I₁₀：0.126 8；I₁₁：0.666 7；I₁₂：0.937 5；I₁₃：0.931 8；I₁₄：0.650 8；I₁₅：1.000 0；I₁₆：0.579 5；I₁₇：0.481 5.

4) 将各指标代入公式得该地块土地供应优先度：

借助Arcgis10.2软件空间分析功能，扣除110.33 hm²已供土地，研究区规划期末尚存202.99 hm²土地可供利用.按前述依据，按小于60.00、60.00~70.00、70.01~80.00、大于80.00分4个供地时段，得出各园区不同时段的供地适宜规模，其中2016-2018年间计划供地120.84 hm²，占规划用地比例为38.57%；2018年后计划供地82.15 hm²，占26.22%.结果如图 3、表 5所示.

1) 供地规模上    2016-2018年供地92.84 hm²，较2013-2015年110.33 hm²(龙兴51.96 hm²、水土20.19 hm²、鱼复38.18 hm²)略有减少.从园区看，龙兴和鱼复工业园分别为32.83 hm²、25.73 hm²，有适度减少；水土工业园34.28 hm²，增长幅度大.主要因为上一时段龙兴和鱼复工业园区生产性服务业用地供应规模较大，建设进度较预期延缓，需要控制土地供应量，加快已供土地的开发利用；水土工业园区上个时段供应最少，加之基础设施建设推进迅速、产业规模增长块，需大力推进供地速度和建设利用.据两江新区供地实际看，2016年3园区合计供地19.08 hm²，与测算结果较为吻合.

2) 供地时序上    2016-2018年水土园区先增后减，鱼复和龙兴园区逐年递增. 2018年后供地逐渐稳定.因为2016年前水土园区快速推进设施建设，土地利用条件大幅提升，因此2017年供地量最大；龙兴和鱼复工业园则加速存量土地利用，供地速度适度降低.伴随区域用地条件进一步改善及政府政策推动，各园区供地规模渐次提升，之后供地渐趋稳定.

为更好适应市场规律，合理把控生产性服务业供地节奏，保障两江新区投融资平衡，两江新区应依据土地市场行情合理调整供地规模；合理吸收发达地区经验，探索以土地先租后让和弹性供应为核心，以生产性服务业楼宇运行情况定期评估为支撑的新型生产性服务业用地供应方式；创新生产性服务业用地开发利用多样化税费优惠政策和健全投融资体系；调整城市规划，增加餐饮、娱乐等配套用地；慎重选取开发企业，降低企业准入门槛、注重全程监管，构建生产性服务业用地多部门联动监管机制等.

本研究设计了一套包含4类评价目标共17个指标的土地供应优先度测度指标体系；以Arcgis 10.2软件为工具，通过实地调查和访谈等方式获取测度指标基础数据；对研究区地块供应优先度评价采用了加权平均模型进行测算；依据地块供应优先度及实际划分了生产性服务业用地供地时序及规模，提出了促进研究区生产性服务业用地供应的措施建议.本研究以两江新区为例进行实证，操作简单，方法便捷，测度结果与研究区自然、社会经济发展条件和趋势较为吻合.该研究方法进一步丰富了土地供应理论体系和方法，对研究生产性服务业供地方式及政府和园区制定土地供应计划及管制政策措施具有重要的理论引导和实践借鉴意义.