长江三角洲地区产业系统适应性分析

曾佳苗，苏 飞 ，庞凌峰，李 博

（1.浙江工商大学旅游与城市管理学院，杭州310018；2.辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心，大连 116029）

地球系统存在着不可避免的突变特征，导致自然系统和人类社会系统不断地变化，进而促使生态系统的耦合机制作出适应性的变化来缓解或者适应全球变化。[1-3]各国学者在不同领域、不同的空间尺度对适应性进行了深入研究，适应性分析已成为全球环境变化与可持续性科学关注的热点问题之一。[4，5]20世纪90年代以来，学者们研究的重点是自然环境和社会经济系统对气候变化的适应性，在适应性分析框架、[6]气候变化的适应内涵、[7]适应能力评价、[8]适应战略与对策[9]等方面取得了丰硕的研究成果，但对城市产业系统适应环境变化的研究不足，还需要更多基于区域尺度的案例充实。[10]

在经济全球化和全球气候变化的背景下，城市产业结构形成了特定区域聚集及产业组织集群化的特征。[11，12]城市产业系统呈现出不同程度的敏感性、稳定性和恢复力。为了适应可持续发展的生态环境，必须采用新的思维和行动来生态化重塑城市产业结构。[13]而适应性分析能够较为全面地表达城市产业系统的动态性、复杂性、多样性。本文构建了产业系统适应性评价指标体系及评估模型，分析了长江三角洲地区（简称“长三角地区”）产业系统环境适应性的特征、类型及影响因素，探讨了长三角地区产业系统适应能力改进的方向和途径，以期为政府相关部门制定产业发展政策提供科学参考。

一、研究区与研究方法

（一）研究区概况

长三角地区，包括江苏、浙江、上海两省一市。其中，苏南地区包括苏州、南京、无锡、常州和镇江5市；苏中地区包括南通、扬州和泰州3市；苏北地区包括淮安、连云港、盐城、徐州和宿迁5市；浙东北地区包括杭州、宁波、嘉兴、湖州、舟山和绍兴6市；浙西南地区包括温州、金华、台州、丽水和衢州5市。长三角地区经济发达，人民生活水平普遍较高，产业发展具有多元化、复杂化特征。但是由于其资源储备日渐不足，经济发展与资源环境保障之间的矛盾日益凸显，因此，加快发展可持续产业，转变城市发展方式，深化城市产业适应性变得至关重要。本文以长三角地区25个地级及以上城市为典型案例区，开展城市产业系统适应性分析与评价，具有典型性。基础数据来源于《2013年上海市统计年鉴》《2013年江苏省统计年鉴》《2013年浙江省统计年鉴》。

（二）评价指标体系构建

评估系统适应性的关键在于把握其中的决定性因素。适应性是系统对内外环境变化的反应，产业系统的适应性主要包括敏感性、稳定性和弹性。[4]敏感性是指系统在面对变化冲击时受影响的程度，可以从产业系统对资源、环境、外贸等外部因素的依赖来进行评估。总的来说，敏感性越高，系统的抵抗力弹性越低，适应性也越低。稳定性是系统的重要属性，它可以从产业结构、产业规模两个方面来反映。系统的稳定性越好，则适应能力越高。弹性反映了系统经历冲击之后恢复的能力，可以从区域经济发展水平、外来投资情况、科学技术及教育发展情况等方面进行评估。弹性越强，系统的适应性越强。具体指标中，工业财政贡献度是区域工业企业所得税占地区财政收入的比例，外贸依存度是地区进出口总额与工业生产总值的比例，工业排污强度是工业废水中化学需氧量、工业粉尘及烟尘、工业二氧化硫等污染物经当量折算后的排污费与地区工业增加值之比，邮电业务总量比例是地区邮政业务和电信业务总量与地区生产总值之比，产业结构转换速率反映了产业自身的调整能力，计算公式为，式中Ai和Aj为i产业和地区GDP年平均增长速率，Kj为第i产业占地区GDP的比重。[14]经济发展水平是人均GDP增长率和地区GDP增长率的平方根。专利发明比例是地区专利发明授予量总数与科技从业人员之间的比例。

（三）数据标准化及权重确定

考虑到不同指标的贡献程度、数量级、单位等不同会对计算结果带来不同程度的偏差。因此，在计算之前需要对各项数据进行标准化处理，使数值分布于0、1之间。当指标值越大对上一级指标发展越有利时，采取正向指标计算方法，其中i为样本，j为指标：

表1 长三角地区产业系统环境适应性评价指标体系

当指标数值越小对上一级指标发展越有利时，采取负向指标计算方法：

为了减少不同因素间存在的主观性偏差，增强研究结论的客观性，本文采用均方差决策法来确定产业系统适应能力评价指标的权重。计算步骤如下：[15]

第一步：各项指标的均值

第二步：求Gi的均方差

第三步：求Gi的权系数

（四）适应性评估模型

对数据进行标准化，并计算权重之后，采用加权求和的方式得到各个城市的产业系统适应性得分，计算方式如下。

二、评价结果与分析

（一）从整体上看，长三角地区产业系统适应性差异度较小

长三角地区产业系统适应性普遍稳定，各城市产业系统适应性差异度较小（表2）。主要原因在于该地区产业结构的稳定性强，弹性好。从稳定性角度来说，长三角地区产业结构调整转型起步较早，产业结构的复杂性和多元性相对更高，相关政策保障也相对完善。该地区经济基础雄厚，规模以上工业企业单位数占工业企业单位总数的比重高，说明工业发展到一定水平，支撑产业后续发展、基础建设的能力强。从敏感性的角度分析，由于地区开放程度更高，虽然导致产业敏感性更强，更容易受到国际金融市场形势的影响，但投资来源却更为广阔，外商及国内的投资都异常丰富，能够对地区产业升级和发展起到决定性的拉动作用。从弹性角度来讲，长三角地区平均城市产业转换速率达到了6.94，较高的产业转化速率使得地区的产业结构更具活力。

表2 长三角地区产业系统环境适应性

（二）从空间格局看，产业系统适应性呈现出上海>苏南>浙东北>浙西南>苏中>苏北的态势

从空间角度看，长三角地区产业系统适应性呈现出上海>苏南>浙东北>浙西南>苏中>苏北的分布格局（表3）。其中，敏感性是制约产业系统适应性增强的最主要因素，长三角地区城市产业系统的敏感性呈现出苏北<苏中<浙西南<浙东北<苏南<上海的特征。敏感性是决定产业系统适应力的关键因子，产业系统的开放性使其同时受到敏感性的影响，相反却提高了稳定性，敏感性与稳定性相互协调、相互适应促进了产业系统适应力的发展。[16,17]

表3 不同地区产业系统环境适应性比较

（三）从城市规模看，产业系统适应性呈现超大城市>特大城市>中等城市>大城市的趋势

按照城市的非农人口规模，将长江三角洲地区25个城市分为超大城市、特大城市、大城市以及中等城市。超大城市的产业系统适应性平均得分为0.5556，而特大城市、大城市和中等城市产业系统适应性平均得分分别为0.4132，0.3549和0.3613，说明当城市规模达到一定程度之后，随着城市规模的进一步扩大，其产业系统适应性会越来越高。造成这一趋势的主要原因在于超大城市具有更强的产业稳定性，并且其单项水平也高于规模较小的城市。然而，产业适应性不仅依赖于短期内的恢复力，还取决于未来产业转型的潜力大小。城市规模越大，其产业系统多样性就越丰富，转型潜力就越大。因此，产业系统的适应性能力就高于规模较小、产业系统多样性较低的城市。

三、长三角地区产业系统环境适应性类型

（一）高适应能力，高速发展型

包括上海、南京、苏州、杭州、宁波等5个城市，具有明显的适应性强，发展迅速的特点。该类城市：1.工业发展历史更为悠久，有大量人口在工业产业集聚、集中，且城市的工业化程度也相对更高，平均工业财政贡献度高达61.5%；2.第二产业在产业系统中所占比例向高级化发展，第三产业发展势头强劲，产业结构多元化已经形成，第三产业和建筑业产值占总产值比重平均达到55.06%；3.依托城市经济已有的良好基础，以经济技术开发区建设为主要途径，以接续产业为转型契机，城市大力整合产业链，适应全球变化的同时，构造具有自身特色的产业布局。

（二）高适应能力，协调发展型

包括无锡、常州、南通、镇江、嘉兴、温州、湖州等7个城市。不同于高速发展型城市，协调发展型城市虽然产业系统适应性整体得分处于高位，但其自身的敏感性、稳定性、弹性等单项具有不同程度的劣势。其敏感性更强，如平均工业排污强度指数高达3.56，工业用电总量平均值达到249.03亿千瓦小时等，而强敏感性造成了产业效益较低、经营存在风险、稳定性不高等问题。由于这些城市处于长三角地区优越的经济发展环境，其第三产业的发展较为迅猛，增强了城市产业结构的弹性。

（三）低适应能力，协调发展型

徐州、扬州、泰州、金华、衢州、舟山、丽水等城市的产业系统适应性相对更弱一些。以舟山市为例，根据对工业财政贡献度、外贸依存度、工业用电总量、工业排污强度等多个指标的综合测算，得出其城市产业的敏感性强，得分仅为0.1108，比长江三角洲地区的平均水平（0.1523）低27.45%；由于产业较为单一，其弹性水平也不甚理想，比平均水平低10.01%，但是舟山市的稳定性得分在一定程度上弥补了这些弱势。虽然总体呈现低适应性特征，但是城市的发展仍然比较协调。

（四）低适应能力，稳步推进型

连云港、淮安、盐城、宿迁、绍兴和台州的产业适应能力最低，平均得分为0.3831。该类城市经济基础相对薄弱，人均地方财政收入仅为4498.94元，比长三角地区平均水平（6707.57元）低32.93%；投资资源并不丰沛，外资及港澳台资工业产值仅占19.07%，比地区平均水平（26.63%）低28.39%；科教水平与城市经济发展不匹配，受过高等教育的高素质人才不足，使得城市整体的稳定性和创新能力都较弱。

四、结语

长三角地区产业系统适应性提升是面对其产业结构转型升级、市场经济不断深化等环境变化的必然选择。在对产业系统适应性概念剖析的基础之上，以敏感性、稳定性、弹性为抓手，确定影响产业系统适应性的核心要素，构建了产业系统适应性评价指标体系及评价模型，继而，分析了长三角地区产业系统适应性的特征、类型及影响因素。研究表明，长三角地区产业系统适应性差异度较小；在空间格局上，呈现上海>苏南>浙东北>浙西南>苏中>苏北的态势；在城市规模上，呈现超大城市>特大城市>中等城市>大城市的特征。采用系统聚类分析法，将长三角地区产业系统适应性分为四种类型：适应性强，高速发展型；适应性强，协调发展型；适应性较弱，协调发展型；适应性弱，稳步推进型。

[1]李家洋，陈泮勤，葛全胜，等.全球变化与人类活动的相互作用：我国下阶段全球变化研究工作的重点[J].地球科学进展，2005，20(4):371-377.

[2]Grimm N B,Faeth SH,Golubiewski N E,et al.Global change and the ecology of cities[J].Science,2008,319(8):756-760.

[3]徐广才，康慕宜，贺丽娜，等.生态脆弱性及其研究进展[J].生态学报，2009，29(5):2578-2588.

[4]仇方道.东北地区矿业城市产业生态系统适应性研究[M].北京:科学出版社，2011.

[5]马世俊，王如松.社会经济自然复合生态系统[J].生态学报，1984(1):1-9.

[6]史培军，王静爱，陈 婧，等.当代地理学之人地相互作用研究的趋向[J].地理学报，2006，61(2):115-126.

[7]McCarthy JJ,Canziani O F,Leary N A,et al.Climate change 2001:Impacts,adaptation and vulnerability,contribution of Working Group II to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, United Kingdom:Cambridge University Press,2001.

[8]Books N,Adger W N,Kelly P M.The determinants of vulnerability and adaptive capacity at the national level and the implications for adaptation [J].Global Environmental Change,2005,15(2):151-163.

[9]Adger W N,Arnell N W,Tompkins E L.Successful adaptation to climate change across scales[J].Global Environmental Change,2005,15(2):75-76.

[10]仇方道，佟连军，姜 萌.东北地区矿业城市产业生态系统适应性评价[J].地理研究，2011，30(2):243-255.

[11]苗长虹，魏也华.分工深化、知识创造与产业集群成长—河南鄢陵县花木产业的案例研究[J].地理研究，2009，28(4):853-864.

[12]苗长虹，崔立华.产业集聚:地理学与经济学主流观点的对比[J].人文地理，2003，18(3):42-46.

[13]石 磊.可持续性转型——第五届工业生态学国际大会综述[J].生态学报，2009，29(8):4426-4430.

[14]张 雷.能源生态系统[M].北京:科学出版社，2007:49.

[15]王明涛.多指标综合评价中权数确定的离差、均方差决策方法[J].中国软科学，1999(8):100-107.

[16]高迎春，佟连军.吉林省产业系统适应性分析[J].人文地理，2011，26(3):111-115.

[17]韩瑞玲，朱绍华，张秋娈.唐山市经济与环境发展的适应性评价[J].应用生态学报，2014，25(10):2968-2974.