城市扩张的多维视角：尼日利亚阿布贾的时空动态与治理

《Land Use Policy》：The multidimensional lens of urban sprawl: Spatiotemporal dynamics and governance in Abuja, Nigeria

　　萨尼·阿布巴卡尔·马希|舒艾布·阿巴·阿卜杜拉希|伊丽莎白·多尔苏·詹克韦尼日利亚阿布贾大学地理与大气科学学院地理系，PMB 117，阿布贾摘要城市无序扩张仍是全球可持续发展面临的紧迫挑战，尤其是在全球南方那些快速发展的城市中。在许多此类情况下，城市扩张主要是由资源匮乏的人口和非正规经济领域的活动推动的，然而规划措施往往依赖自上而下的技术性方法，忽视了这些利益相关者的需求。本研究采用综合混合方法设计，结合对1991年至2021年间的土地利用/土地覆盖情况的多次时空分析、对600户城郊家庭的调查以及逻辑回归建模，旨在探究尼日利亚阿布贾市辖区城市扩张的人口统计、社会经济、空间及感知因素。研究结果表明，过去30年间阿布贾市辖区的土地利用/土地覆盖发生了快速变化。居民区面积从1991年的18.5平方公里（占1.2%）增长到2021年的333.6平方公里（占21.1%），其中2001年至2011年间的扩张最为迅速，城市用地面积增加了一倍多（从4.2%上升到10.9%），2011年至2021年间又进一步增长了109.8%。裸露地面面积也从1991年的123.6平方公里（占7.8%）增加到2021年的396.3平方公里（占25.1%），2001年至2011年间增幅最大，达到了100%。这些趋势反映出城市化进程的加速以及人们对住宅和商业基础设施需求的不断增加。逻辑回归分析进一步表明，距离学校、市场、交通枢纽和就业中心的远近，以及家庭年龄、婚姻状况和就业状况等特征，都是影响居民区扩张的重要因素。调查结果显示，居民认为监管不力、土地投机以及难以获得负担得起的住房也是导致城市无序扩张的额外原因。重要的是，实证结果与利益相关者的看法相互印证，凸显出以参与式、注重情境的规划框架在全球范围内的重要性。本研究认为，将地理空间数据与当地利益相关者的见解相结合，可以为管理城市无序扩张、推动快速城市化地区的可持续且公平的城市发展提供更为包容的路径，同时也强调了需要从自上而下的技术性模型转向更加包容、注重情境且具有参与性的规划方式，以实现可持续且公平的城市发展。引言全球城市化进程正在加速，目前世界上一半以上的人口居住在城市地区。据预测，2018年至2050年间，城市居民人数将增加25亿，主要集中在非洲和亚洲（Gaur和Singh，2023）。这种快速增长给各国政府和决策者带来了巨大挑战，尤其是在资源分配和可持续规划方面。为有效应对这些挑战，有必要了解推动城市扩张的各种因素。城市无序扩张如今已成为可持续性讨论的核心议题，它带来了严重的环境和社会问题（Mahtta等人，2022；Dutta和Banerjee，2024）。城市发展是一个复杂且动态的过程，受到生物物理因素和人为因素的共同影响，而这些因素在不同时间和地点存在差异（Dadashpoor和Ghasempour，2024）。He和Zhou（2024）对300座城市的研究证实，尽管城市发展的模式各异，但通常都是由多种相互作用的因素共同驱动的。在发展中国家，城市化与各种社会经济和环境问题紧密相连，城市扩张带来的压力导致了耕地、森林覆盖和自然景观的丧失（Sahana等人，2018；Saini和Tiwari，2020；Chettry，2023；Okwuashi等人，2024；Sharma等人，2024；Chen等人，2025）。监测城市景观的时空变化及其驱动因素已成为城市规划中的重点任务（Chettry，2023）。遥感和地理空间建模为分析和预测这些动态提供了精确的工具（crNong和Du，2011；Grigorescu等人，2021）。这些空间模型不仅有助于研究人员了解当前的城市发展状况，还能让规划者预测未来的发展趋势及其后果（Grigorescu等人，2022）。近期城市研究趋势更加强调对社区变化的建模，以及分析城市扩张与各种社会经济和生物物理因素之间的关系（Salem等人，2019）。为评估城市发展，人们采用了多种建模方法，包括基于马尔可夫链的元胞自动机模型、基于代理的模型、神经网络模型以及逻辑回归模型（Hu和Lo，2007；Poelmans和Van Rompaey，2009）。其中，逻辑回归因其能够根据解释变量估算土地利用变化的概率而被广泛使用。多项研究运用逻辑回归模型来识别推动城市发展的关键因素。在中国江苏省，Wang等人（2020）指出工业投资和住房投资是主要驱动因素。在印度昌迪加尔，Saini和Tiwari（2020）强调了靠近旧城区和高速公路密度的重要性。在中国东部和中部地区，交通网络被认定为关键驱动因素（Wang等人，2020），而Pratama等人（2022）则利用地理加权回归模型展示了人口、经济和交通因素如何影响雅加达-万隆地区的城市扩张。其他值得注意的研究成果包括Salem等人（2021）发现的人口密度和道路距离是主要因素；以及Kucsicsa和Grigorescu（2017）的研究，他们发现布加勒斯特的发展主要受交通网络和城市邻近性驱动，自然景观的影响则相对较小。在发展中国家，城市无序扩张往往是由农村向城市迁移所推动的（Hasnine和Rukhsana，2020）。在印度西里古里，Sarkar和Chouhan（2020）发现，1991年至2017年间，海拔高度、道路距离、土地价值以及教育和医疗设施的可及性是推动城市扩张的关键因素，城市扩张主要发生在原有城市边缘地带。在中国武汉，Wang等人（2020）报告称，城市发展集中在现有建成区附近，而森林和水域区域受到的影响较小。不过，Sun等人（2024）指出，可及性和道路密度的变化也影响着城市发展的格局。在加纳的Wa市，Asempah等人（2021）发现，与居民点、河流和道路的距离对城市扩张有显著影响。Grigorescu等人（2022）在布加勒斯特使用有序景观模型，发现靠近现有城市中心和工业区是1990年之后的主要驱动因素。在德里，Salem等人（2021）和Naikoo等人（2024a）的研究得出了相反的结论——前者强调与道路和服务的物理距离重要性，后者则认为人口迁移和第三产业就业是主导因素。其他值得关注的研究还包括Dolui和Chakraborty（2024）的研究，他们发现在大吉隆地区，靠近道路、城市中心和中央商务区是推动城市扩张的关键因素；而Awawdeh等人（2024）则发现，在约旦的大伊尔比德，海拔高度和坡度的影响微乎其微。在埃塞俄比亚的巴希尔达尔，Getu和Bhar（2024）指出地形和可及性都是重要因素，而Haldar等人（2024）则证实，在印度杜尔加普尔，靠近城市中心是推动城市发展的关键因素。最后，在加拿大魁北克大都会区，Zare Sani和Dubé（2025）发现，靠近中央商务区、主干道和教育机构是推动城市发展的最强动力，而商业和医疗机构的影晌则相对有限。综上所述，关于城市无序扩张驱动因素的研究仍存在一些空白，尤其是在空间、方法论和情境多样性方面。首先，尽管有许多研究已经确定了推动城市扩张的因素，如靠近道路、城市中心、海拔高度和土地价值（Pandey和Joshi，2015；Sarkar和Chouhan，2020；Dolui和Chakraborty，2024），但这些研究大多集中在特定的地理区域，尤其是中国、印度和其他亚洲国家（Wang等人，2020；Sun等人，2024）。针对非洲城市的研究相对较少，而非洲的城市化速度位居全球前列（Gaur和Singh，2023）。像Asempah等人（2021）和Getu和Bhar（2024）这样的非洲研究虽然存在，但往往缺乏详细的方法论深度或与其他快速发展城市的比较分析。鉴于未来大部分城市增长将发生在非洲，这凸显出了明显的区域研究缺口。其次，虽然许多研究使用逻辑回归模型来模拟土地利用变化，但很少有研究尝试将这种方法与其他具有空间明确性和时间动态性的模型相结合，如元胞自动机模型、基于代理的模型或机器学习技术。例如，尽管逻辑回归因其可解释性而受到重视，但它可能无法完全捕捉复杂的空间互动或时间反馈机制（Hu和Lo，2007）。此外，对于这些模型在不同城市环境中的相对有效性，尤其是在全球南方的应用，目前研究还较少。这在一定程度上影响了更为精准、更具情境针对性的城市发展建模方法的进展。第三，现有研究中提到的城市无序扩张驱动因素往往被视为固定不变且在各城市之间具有同质性，但实际上，有些研究——如He和Zhou（2024）以及Sun等人（2024）的研究——强调了这些驱动因素在空间和时间上的差异性。然而，很少有研究明确探讨这些驱动因素在同一城市系统内的演变过程，或是它们如何随着城市政策、基础设施投资和社会政治局势的变化而发生变化。例如，尽管靠近基础设施是常见的驱动因素，但道路网络的影响可能会因其质量、容量或与土地市场的整合程度而有所不同，而这些因素在现有的分析中往往未被单独考虑。此外，尽管人们已经认识到城市发展受到生物物理因素和人为因素的共同影响（Dadashpoor和Shahhossein，2024），但大多数研究仍然侧重于少数变量，往往忽略了社会、制度和政策相关的决定因素。在许多发展中国家的非正规或缺乏监管的城市环境中，土地所有权制度、规划法规和机构能力等与治理相关的变量对城市扩张模式有着重要影响，但这些变量在现有研究中的体现却十分不足。最后，像Salem等人（2019）和Naikoo等人（2024b）的研究表明，即使在同一城市（如德里），研究结果也存在不一致性，这凸显了进行本地化、针对性分析的重要性。然而，针对具有不同发展模式、治理体系和地理特征的城市的比较研究仍然十分有限。因此，显然需要在以下方面开展更多实证研究：第一，在那些研究较少的地区，尤其是撒哈拉以南非洲，开展相关研究；第二，探索超越逻辑回归的方法创新与整合，以更好地把握复杂且不断变化的城市动态；第三，对城市发展区域进行时间维度分析，了解城市无序扩张驱动因素在不同时间和地点的影响力变化；第四，在城市无序扩张建模中纳入制度和政策变量；第五，开展跨城市的比较研究，以评估具有特定情境的与普遍适用的城市扩张决定因素。解决这些研究缺口将有助于更好地理解城市无序扩张问题，进而为制定更为有效且适合当地情况的城市规划策略提供支持。本研究旨在探讨尼日利亚阿布贾的城市无序扩张驱动因素，该城市是撒哈拉以南非洲增长最快的城市之一，通过研究希望能弥补现有文献中的诸多空白。本研究的具体目标有四点：第一，识别并分析阿布贾城市无序扩张的主要驱动因素，重点关注生物物理方面的因素；第二，研究阿布贾城市无序扩张的时间动态，分析这些驱动因素的影响力如何随时间变化，尤其是如何受到城市政策调整、基础设施建设和人口变化的影响；第三，将土地所有权制度、城市治理结构、规划法规和机构能力等制度和政策相关变量纳入城市扩张模式建模中，以了解它们在塑造阿布贾城市发展轨迹中的作用；第四，提供一个来自撒哈拉以南非洲的具有特定情境的案例研究，通过与其它快速城市化地区的对比，为全球关于城市无序扩张的讨论做出贡献，从而提升城市发展模型的通用性和政策相关性。尼日利亚的阿布贾因其快速的成长速度、独特的规划历史以及复杂的治理结构，成为研究快速发展的世界城市中城市无序扩张驱动因素的理想案例。自20世纪90年代初成为该国首都以来，阿布贾的人口快速增长，城市呈横向扩张态势，其中大部分扩张属于非正规性质，缺乏有效监管，主要由农村向城市迁移以及低收入群体的活动所推动（Adama，2021；Essien和Jesse，2024；Madu等人，2025）。这一现象与全球南方的整体趋势一致，即城市无序扩张通常表现为低密度扩张以及规划执行力度薄弱（联合国人居署，2020；He和Zhou，2024）。尽管阿布贾具有重要的战略意义，但在全球城市研究文献中却鲜有涉及，因为大多数研究都集中在亚洲的大都市上，这导致关于非洲城市的实证研究存在明显缺口（Appiah等人，2014年；Gaur和Singh，2023年）。作为一座按计划建造且由政策推动发展的首都，阿布贾展现了正式规划理念与城市发展中的非正式现实之间的鲜明对比，因此非常适合用来研究政策、治理及制度因素对城市扩张的影响（Obiadi等人，2018年；Ikejiofor，2006年）。此外，该城市在相对较短但记录详尽的发展时期内，为利用地理空间数据和人口统计数据开展深入的时空分析提供了可能（Ogochukwu等人，2022年）。多重治理结构的并存——包括联邦机构、地方当局以及传统习俗组织——进一步构成了复杂的制度环境，有助于分析监管和政策因素如何影响城市发展（Chigbu等人，2024年；John和Bello，2025年）。虽然阿布贾有一些独特之处，但其人口压力、基础设施缺陷以及城市扩张模式与其他许多快速城市化的非洲城市相似。因此，从阿布贾获得的见解不仅填补了区域研究领域的空白，还为全球城市政策和土地使用规划提供了宝贵的比较视角（Naikoo等人，2023年；Dadashpoor和Shahhossein，2024年）。

研究区域
阿布贾市政区委员会是尼日利亚联邦首都区的六个行政区之一，位于北纬7°49’至8°49’、东经7°07’至7°33’之间（见图1）。作为最发达的行政区，阿布贾市政区委员会是首都阿布贾的所在地，同时也是联邦政府的行政和政治中心。该地区的地形以平缓的丘陵地带为主，其间散布着一些小山和花岗岩露头，比如著名的阿索岩。海拔高度在300米左右。

研究区域内人口因素对城市扩张的影响
表3汇总了联邦首都区各行政区的社会经济特征数据，这些数据有助于了解受访者的年龄、经济状况和教育水平等基本信息。通过对这些数据的分析，可以把握不同区域内的多样性，以及各种因素如何影响城市扩张和发展态势。在各个行政区中，男性受访者占比普遍较高，从加尔基区的62.67%到其他地区的69.56%不等。

结论
本研究揭示了阿布贾城市扩张的复杂性及其多维度特征，这种扩张是由人口、空间、社会经济以及人们观念等多重因素相互作用所驱动的。年龄结构、婚姻状况、教育程度以及职业背景等人口特征，都会显著影响人们的住房需求和居住偏好。那些以年轻、已婚且有工作的人士为主的行政区，更易出现郊区化趋势，这凸显出了相关因素在城市发展中的作用。

作者贡献说明
Shuaibu Abba Abdullahi：文本撰写与修订、初稿撰写、可视化处理、验证工作、软件应用、资源整理、方法设计、研究实施、正式分析、概念构建。
Sani Abubakar Mashi：文本撰写与修订、初稿撰写、可视化处理、验证工作、项目监督、管理事务、方法设计、研究实施、正式分析、数据整理、概念构建。
Elizabeth Dorsuu Jenkwe：文本撰写与修订、初稿撰写。

关于写作过程中生成式人工智能及人工智能辅助技术的声明
在撰写本文时，作者们使用了ChatGPT来优化手稿中的语法和表达。在使用该工具或服务之后，作者们对内容进行了必要的审查和修改，并对最终发表的内容负全责。

利益冲突声明
作者们声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。

致谢
作者们衷心感谢阿布贾大学地球与环境科学学院地理系为这项研究提供的良好条件。同时，也感谢尼日利亚阿布贾市市政管理委员会允许进行此项研究，对此我们深表感激。