基于模糊物元模型的开发区土地集约利用评价

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1、基于模糊物元模型的开发区土地集约利用评价魏宁宁陈会广张全景南京农业大学公共管理学院曲阜师范大学地理与旅游学院摘要：为探求更合适的开发区土地集约利用评价方法，文章以南京市11个典型开发区为例，运用模糊物元分析法和灰色关联分析法对开发区土地集约利用水平进行评价，并与多因素综合评价法进行比较分析。研究结果表明：南京各开发区之间的集约用地水平呈现出明显的差异，只有南京高新技术产业开发区、南京经济技术开发区的土地集约利用级别为“高度集约级”，其余的开发区土地集约利用级别为“中度集约级”和“轻度集约级”；南京各开发区集约用地主要限制因子各不相同，但主要为综合容积率、工业用地

2、综合容积率、工业用地固定资产投入强度、工业用地产出强度等;与多因素综合评价法相比，采用模糊物元模型不仅能反映评价对象的综合集约等级，也能反映评价对象单项指标的集约等级，还能反映评价对象或评价对象单项指标在所屈集约等级的稳定状态和转化趋势，反映的信息更丰富，是一种更适应土地集约利用评价的方法。关键词：开发区;土地集约利用;模糊物元模型;南京市;作者简介：魏宁宁(1987—)，男，山东济宁人，南京农业大学公共管理学院博士研究生，主要从事土地经济管理与政策研究，Email:aiwowolll2@163.com。基金：国家社会科学基金项目“我国耕地保护的障碍因素与政策创

3、新研究”(09BZZ023)EvaluationoflandintensiveuseindevelopmentzonebasedonmatterelementmodelWEINingningCHENHuiguangZHANGQuanjingCollegeofPublicAdministration,NanjingAgriculturalUniversity;DepartmentofGeographyandTourism,QufuNormalUniversity;Abstract：Inordertoexploreamoresuitablelandintensive

4、useevaluationmethod,thispaperevaluatedl1typicaldevelopmentzonelandintensiveusewiththethcoryofgrayandmatterclcmcntmodel,andtheresultswerecomparedwiththatbycomprehensiveevaluationmethod.Theresultsshowthat:NanjingDevelopmentZonesintensivelandlevelshowsasignificantdifferenee,onlytheNanji

5、nghightechIndustrialDevelopmentZone,NanjingeconomicandTechnologicalDevelopmentZoneintensivelanduselevelis"highlyintensivclevel”，therestofdcvelopmentzonesintensivelanduselevelisumoderateintensivelevel”and“lightintensivelevel”;ThemainlimitingfactorsofintensivelanduseinNanjingdevelopmen

6、tzonesaredifferent,butthemainfactorsarecomprehensivevolumeratio,comprehensivevolumeratioofindustrialland,fixedassetsinvestmentintensityofindustrialland,industrialoutputintensity,andsoon;Comparedwithmulti-factorcomprehensiveevaluationmethod,themater-elementmodelnotonlycanreflectcompre

7、hensiveintensivelevelofevaluationobjects,alsocanreflectintensivelevelofsingleindexofevaluationobjects,andalsocanreflectthesteadystatelevelandtramsformationtrendofevaluationobjeetanditssingleindex.Duetomatter-elementmodelcanreflectmoreabundantinformation,soitisavaluablemethodinlandint

8、ensiveuseass