基于PCA-SFA复合评价模型的安徽省城市土地利用效率研究.pdf

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1、中文图书分类号：F061.5基于PCA-SFA复合评价模型的安徽省城市土地利用效率研究学生姓名：鲍嘉所在院系：经济学院专业名称：区域经济学研究方向：城市经济理论与实践届别：2014届导师姓名：李刚副教授论文完成时间：2013年9月23日万方数据独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得安徽财经大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。签名：

2、日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解安徽财经大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：万方数据安徽财经大学硕士学位论文基于PCA-SFA复合评价模型的安徽省城市土地利用效率研究内容摘要土地作为一种稀缺的自然资源对人类的生存发展有着重要的意义，特别是城市土地资源与城市化进程和经济增长有着密不可分的关系。随着我国几十年来人口的不断膨胀，经济的不断发展，城市化进程的不断推进，我国城市中所突显出

3、来的人地矛盾越发严重。城市土地结构的失调和土地利用效率的低下造成了有限土地资源的极大浪费，对城市经济可持续发展造成了威胁。因此对城市土地利用方面的问题学者们的研究较为活跃，但很多研究大多数都集中于发达地区大型城市，而对于那些发展相对较落后的地区，特别是落后地区中小城市土地利用的研究却并不多。同时城市土地利用状况对于欠发达地区的经济发展也具有重要的意义，有着研究的必要性。安徽省作为中部地区的代表，其土地利用状况基本上是中国欠发达地区的一个缩影，以安徽省城市作为研究对象具有一定的代表性和借鉴意义。通过回顾国内外城市土地利用理论与城市土地利用效率的研究成果，界定了城市土地利

4、用效率等概念的基本内涵，借鉴已有的研究，综合了主成分分析法和随机前沿分析法两者的优点，构建了PCA-SFA复合评价模型。以安徽省十七个地市作为研究的对象，利用模型，对2003-2011年安徽省城市土地利用效率进行评价得到四条结论：（1）安徽省总体土地利用效率处于一般水平；（2）安徽省土地利用效率在十年间上升速度较快；（3）安徽省各城市间土地利用效率差距较大；（4）安徽省内区域间土地利用效率具有一定的差异性。最后在总结全文的基础上，针对结论提出四条有关土地管理方面的政策建议：（1）制定合理的总体规划方案；（2）政府决策时需注重资源利用效率；（3）建立合理的城市土地储备制

5、度；（4）加强城市乡村交接区域。关键词：安徽省；城市土地利用效率；随机前沿分析法；主成分分析法1万方数据安徽财经大学硕士学位论文THECITYLANDUTILIZATIONEFFICIENCYRESEARCHOFANHUIPROVINCEBYPCA-SFACOMPOSITEEVALUATIONMODELABSTRACTAsascarcenaturalresource，Landplaysanimportantroleinhumansurvivalanddevelopment,especiallytocitylandresources.Ithasacloserelatio

6、nshipwiththecityofurbanizationandeconomicgrowth.Withtheexpandingpopulation,thedevelopmentofeconomyandtheprogressofcity,thecontradictionbetweenpeopleandlandbecomemoreandmoreseriousinourcountry.Becauseofthedisorderofthecitylandstructureandthelowefficiencyoflanduse,limitedlandresourcesaree

7、xtremelywasteful,whichposesathreattothesustainabledevelopmentofcity.Somanyresearchersstudiedtheproblemsoflanduseinthecity,butmostofthestudieswerecenteredinthemajorcitiesofthedevelopedareas.Researchsabouttownsandmid-sizedcitieswereveryscarce,especiallyinthebackwardareas.Nomatter