淮海经济区城乡融合与绿色化耦合协调的空间分异格局

马芳芳， 张孟想， 丁志伟

（1.河南大学地理与环境学院/区域发展与规划研究中心/黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室/环境与规划国家级实验教学示范中心，河南开封 475004； 2.河南农业大学许昌校区，河南许昌 461101）

“融合”在《辞海》中有多重意思，其中物理意义指熔成或如熔化物那样融成一体，心理意义上有“调和、和洽”之意. 基于上述释义，城乡融合可以理解为城市、乡村两个系统逐渐向理想的状态的演进，进而形成一个一体化、内部和谐的整体. 然而，由于汉语中其近义词较多，如城乡协调、城乡一体、城乡一体化、城乡统筹等，使得概念之间的混淆和误用较多［1-2］. 根据城乡融合的概念本质，本研究认为城乡融合指城乡系统各要素逐渐实现一体化的融合、城乡经济社会各方面的差距逐渐缩小、城乡基础设施（包括公共服务建设）逐渐一体化建设与共建共享、城乡居民逐渐实现共同富裕的过程.

由于城乡融合重在“融”，关键要解决新时期城乡发展的主要矛盾，因此国家不仅重视战略、政策文件的引领，而且国务院同意建立由国家发展和改革委员会牵头的城镇化工作暨城乡融合发展工作部际联席会议制度. 在国家大力推进城乡融合的同时，学术界也围绕城乡融合发展展开讨论. 关于城乡融合的研究，除了概念内涵、政策建议类的文献外，很多学者围绕城乡融合的具体内容构建指标体系进行综合评价［3-10］. 在单指标方面，主要基于城乡收入指标的混合运算进行评价［11-14］；在综合指标方面，主要基于城乡系统中的人口、经济、社会、基础设施等方面进行指标选择［15-19］，进而通过熵权法、主成分、层次分析等方法进行评价［20-24］.在空间分析方法方面，主要采用等级划分、插值、空间自相关等方法进行格局特征和演化规律分析，进而探讨其影响因素、机理等［25-29］. 由于绿色化理念逐渐深入人心，因此在部分定量评价中，将生态环境系统纳入城乡融合子系统，分析了其城乡差别［30-31］. 然而，由于新型城镇化、乡村振兴下的城乡融合发展与资源环境保护存在一定的矛盾，往往造成资源的浪费、环境的污染、生态的破坏，因而很多学者围绕城镇化与资源环境的耦合协调评价［32-35］，提出了两者耦合演进的优化路径. 总结看来，以城乡融合和绿色化协调或者城乡融合与资源环境耦合协调的文献还不多见. 基于此，本研究将绿色化视为单独的系统，并将其视为与城乡融合发展系统耦合协调关系的时空变化规律.

淮海经济区是中国成立较早的区域协作组织，1986年3月15日成立，其范围包括河南的开封、商丘、周口，安徽的宿州、亳州、蚌埠、阜阳、淮北，山东的日照、泰安、莱芜、枣庄、临沂、菏泽、济宁，江苏的盐城、淮安、宿迁、连云港、徐州20个地级市［36］. 淮海经济区在中国经济版图上，东临沿海经济带，西接中原经济区，南联长三角经济区，北呼环渤海经济圈，具有较好的空间过渡、承接作用. 然而由于淮海经济区处于豫鲁苏皖的交界区域，经济发展水平较高的地级市较少，加上处于淮海生态经济带的生态敏感区，因此其内部经济发展、社会发展平衡、生态环境防护等均存在很大的差异. 2018年11月国务院发展和改革委员会发布的《淮河生态经济带发展规划》明确提出，在中国特色社会主义进入新时代和生态文明建设不断向纵深推进的大背景下，加快淮河生态经济带发展，对于推进生态文明建设、促进经济社会持续健康发展、推动区域协调发展、全面建成小康社会具有重要意义［37］. 因此，基于生态文明理念的绿色化视角，探求城乡融合与绿色化发展之间的关系，有利于推动整个淮海经济区的区域可持续发展，也有利于支撑淮海生态经济带的绿色化建设.

1 指标体系、数据来源和研究方法

1.1 指标体系和数据来源

基于前文关于城乡融合概念内涵的界定，根据指标选取的科学性、主导性、典型性等原则，从城乡差距缩小、城乡共同发展、城乡结构演进、城乡基础设施、城乡公共服务5个方面选择26个指标构建综合指标体系（表1）. 关于绿色化发展，虽然涉及经济、社会、文化等方面的绿色发展理念，但近期国家关于“绿水青山就是金山银山”的绿色化战略主要指生态环境质量的提升. 基于此，本研究从区域生态环境水平提升、城乡生态环境改善、绿色质量3个方面选择9个指标构建综合指标体系（表2）. 根据数据的可获取性，选择能反映国家经济社会发展的节点年份（五年规划建设的末期）以及最近年份进行分析，评价2005—2019年淮海经济区城乡融合与绿色化发展的耦合协调状态. 数据主要来源于相关省份的统计年鉴、各地市统计年鉴，部分数据来源于各地市国民经济与社会发展统计公报、政府工作报告以及“五年一期”的国民经济与社会规划纲要.

表1 城乡融合发展评价指标体系Tab.1 Evaluation index system of urban-rural integration development

表2 绿色化水平评价指标体系Tab.2 Evaluation index system of greening level

1.2 研究方法

1.2.1 熵权法

熵权法是基于指标数据本身信息熵的大小，通过数据运算客观计算指标权重的方法，较层次分析法等主观赋权法具有一定的优势. 因此，本文采用熵值法对淮海经济区市域城乡融合水平和绿色化水平的评价，从而使得评价结果更具有科学性和客观性. 熵值法的具体计算步骤包括指标标准化处理、指标熵值的计算、指标的偏差度计算和指标权重的计算四个过程. 在计算指标权重之后，乘以标准后的指标数值计算指标得分，最后计算整体城市的得分.

1.2.2 空间分类与空间关联分析方法

考虑到Jenks 自然断裂点方法可以更好地将数据相似、差异较小的归为一组，且能保证组间的差异明显，因此选择该方法进行空间格局特征分析. 为了更进一步分析市域尺度下城乡融合、绿色化水平及两者耦合协调关系的空间集聚特征，引入ESDA（探索性空间Exploratory Spatial Data Analysis）方法进行探索性分析，以更好地解释空间变量的空间集聚状态. 其中莫兰指数主要分析空间自相关状态以及空间集聚趋势，莫兰散点图和LISA集聚图主要分析局部自相关状态，进一步明确具体哪些区域发生的集聚或者异质性状态.

1.2.3 协调评价方法

根据协调发展的内涵和演进趋势，参考相关研究［38］，本文认为城乡融合与绿色化的协调发展，不仅包括两者各自系统的发展水平提升，而且包括两者差异水平的不断缩小以及彼此互动水平的不断提升. 具体计算过程如下：

1）发展水平的计算. 根据城乡融合发展、绿色化两大系统发展水平的计算结果，运用平均赋权法计算综合得分，并将最终结果进行最大-最小值标准化方法处理. 计算公式如下：

式中：Z1为综合发展水平；UR为城乡融合综合水平；GL为绿色化综合水平.

2）差异水平的计算. 根据城乡融合发展、绿色化两大系统发展水平的计算结果，用两者得分差的绝对值反映差异水平，并将最终结果按照逆向最大-最小值标准化方法处理到0～1之间. 计算公式如下：

式中：Z2为差异水平；UR为城乡融合综合水平；GL为绿色化综合水平.

3）互动水平的计算. 根据城乡融合发展和绿色化水平的计算结果，借鉴物理学中的耦合作用系数模型，计算二者之间的互动水平. 计算公式如下：

式中：Z3为互动水平；UR为城乡融合综合水平；GL为绿色化综合水平.

4）综合发展水平的计算. 根据发展水平、差异水平、互动水平的标准化处理结果，用平均赋权法将标准化的三个指标合成一个综合协调水平. 计算公式如下：

式中：Z为综合协调指数；Z1为综合发展水平；Z2为差异水平；Z3为互动水平. 按照相关等级划分标准，将综合协调度划分为5个等级：当Z处于0～0.2时，为Ⅰ级协调等级；当Z处于0.2～0.4时，为Ⅱ级协调等级；当Z处于0.4～0.6时，为Ⅲ级协调等级；当Z处于0.6～0.8时，为Ⅳ级协调等级；当Z处于0.8～1.0时，为Ⅴ级协调等级.

2 结果分析

2.1 空间分类格局

2.1.1 两大系统发展水平的空间分布格局

根据熵权法计算2005—2019年淮海经济区各市的城乡融合水平，结果见图1. 从得分和排名看，四个年份变化不一，但近年来逐渐稳定. 从前5位排名看，虽然2005、2010年存在一定的变动且幅度较大，但近几年主要以山东的莱芜、泰安、日照、济宁以及江苏的徐州为主. 从6～10位的排名看，虽然不同年份有所变化，但主要以山东的济宁、江苏的连云港、淮安和安徽的蚌埠、淮北为主. 从11～15位的排名看，城市的变化较大，主要以山东的临沂、泰安以及江苏的盐城、宿迁为主. 从后五位看，无论从单个年份的排名还是从综合排名，基本上以河南省的周口、商丘和安徽的阜阳、淮北和宿州为主，城乡融合发展的水平相对较低. 从空间分类图看，与城市排名的变化类似，虽然整个研究期的分布格局有所变动但整体分异格局相对明晰，“东北—西南”分异的特征明显，即高、较高水平区主要分布在北部、东部以及南部的蚌埠和淮北，中等水平区主要分布在北部、东部较高水平区之间，较低、低水平区主要分布西部、西南部并形成连绵分布片区.

图1 2005—2019年城乡融合发展水平空间格局Fig.1 Spatial pattern of urban-rural integration development level during 2005-2019

同样地，利用熵权法计算2005—2019年淮海经济区各市的绿色化水平，结果见图2. 从图2中的得分和排名看，四个年份的变动较大，近期依然有不稳定的迹象. 从前5位和后5位的排名看，虽然城市排名有所变化，但整体上前5位以济宁、日照、连云港、莱芜和徐州为主，后5位以淮安、商丘、宿州、阜阳和亳州为主. 从空间分布看，高、较高及部分中等水平区集中分布于东北半壁，较低、低水平区主要分布于西南半壁，“东北—西南”的差异化格局依然明显.

图2 2005—2019年绿色化水平的空间格局Fig.2 Spatial pattern of greening level during 2005-2019

2.1.2 两者耦合协调水平的空间分布格局

根据“发展-差异-互动”的综合协调水平评价模型，计算2005—2019年淮海经济区各市城乡融合与绿色化的综合协调发展水平. 由图3可知，各城市的协调等级绝大多数城市处于Ⅲ、Ⅳ级，表明城乡融合与绿色化的耦合状态处于中等水平，未出现极度失调的不良局面. 综合看来，Ⅲ级协调区的城市不断向Ⅳ级转化，Ⅳ级协调区的城市向Ⅴ级转化呈不稳定状态，整体的演进趋势稳中有优. Ⅴ级协调等级区个数少且在研究期波动变化，其城乡融合、绿色化水平相对不高；Ⅳ级协调等级区的空间范围虽有变动，但其主要分布在东北半壁且呈连片集中，与城乡融合、绿色化水平的较高水平分布区类似；Ⅲ级协调等级区主要分布在西南半壁且连片集中，近期在东南一隅又增加一处小范围集中区. 综合看来，两者耦合协调水平的“东北—西南”分异空间格局依然明显，Ⅴ级协调等级区城市急需大幅提升.

图3 2005—2019年城乡融合与绿色化耦合协调水平的空间格局Fig.3 Spatial pattern of the coupling and coordination level of urban-rural integration and greening during 2005-2019

2.2 空间关联格局

2.2.1 两大系统发展水平的空间关联格局

根据ESDA分析方法，计算2005—2019年淮海经济区各市城乡融合水平的全局与局部自相关状态. 由图4可知，Moran’sI指数有所上升且近期增长到0.453，这表明研究期间淮海经济区城乡融合水平类似的地区在空间上的集聚效应呈上升趋势，即高值、低值集聚区在空间格局上呈现范围扩大的趋势. 从局部LISA集聚图可知，主要以HH区和LL区为主且集聚格局明显，LH区和HL区个数较少且散布. 从HH区看，其东北部集聚分布区有所减弱且正向促进作用下降；从LL区来看，在东南部的集聚态势略有下降但集聚范围依然较大，其“低低相连”的“近墨者黑”效应明显. 同样地，计算2005—2019年淮海经济区各市绿色化水平的空间关联状态，结果见图5. 可知，Moran’sI指数呈现波动上升且其关联类型以HH、LL区为主，表明近期的集聚水平有所下降. 从绿色化水平的局部LISA集聚图看，整体格局与城乡融合水平类似但HH区范围明显缩小，说明高值区的正向促进效应减弱. 从LL区看，其主要集中在西南部边缘地区，“低低相连”的“近墨者黑”效应依然明显. 从LH区看，其空间布局变化较大且数量较少，表明其局部具有塌陷效应但不是很明显；从HL区看，开封和淮北表现得相对稳定，表明两者在区域生态环境质量改善、城乡绿色建设与污染治理方面取得了很好的成效.

图4 2005—2019年城乡融合发展水平LISA集聚图Fig.4 LISA aggregation map of the level of urban-rural integration development during 2005-2019

图5 2005—2019年绿色化水平LISA集聚图Fig.5 LISA aggregation map of greening level during 2005-2019

2.2.2 两者耦合协调水平的空间关联格局

根据ESDA分析方法，计算2005—2019年淮海经济区各市城乡融合和绿色化综合协调水平的空间自相关状态. 由图6可知，Moran’sI指数整体上呈波动下降趋势，表明近期的集聚水平有所下降. 从HH、LL区分布看，近期两者占据绝对主导地位，表明高值、低值区的正向关联作用明显. 具体来看，HH区在中部地区的分布范围逐渐缩小，表明“近朱者赤”的正向促进作用逐渐减弱；LL区除了个数有所变化，一直分布在西南部且集聚效应明显，表明低值区在西南半壁的“近墨者黑”的空间关联效应明显. LH、HL区数量较少，表明局部的塌陷、极化效应并不显著，不足以促使综合协调水平之间的差距过大.

图6 2005—2019年耦合协调水平LISA集聚图Fig.6 LISA aggregation diagram of the coupling and coordination level during 2005-2019

3 影响因素分析

由于综合协调水平是基于发展水平、差异水平和互动水平运算得来，因此可以基于这三个维度的得分来进行分析. 考虑到研究期整个空间格局变动不大，下文以2019 年综合协调水平的三个维度进行分析.由表3可知，发展、互动水平的得分与排名基本类似，而差异水平（逆向标准化结果）的内部不均衡状态明显，因此综合协调水平的结果是在发展、互动水平的基础上，受城乡融合、绿色化两大系统得分差异而形成的综合表征. 为深入了解三个维度的得分影响，将发展水平、差异水平、互动水平分别按照前6名、7～12名，13～20名划分为高、中、低三个等级，分析三者如何耦合成综合协调水平. 由于差异水平是城乡融合和绿色化两大系统得分的差异结果，因此有必要分析两者发展水平具体是由哪些因子差异较大而来. 基于此，考虑到熵权法可以反映指标信息熵的差异，进一步利用指标权重来反映差异水平的内部原因，结果见表4. 可以发现城乡融合系统主要受城乡收入差距、城乡基础设施建设、城乡公共服务质量提升三个方面的影响较大，而城乡结构演进、城乡共同发展则作为“进程式”“结果式”影响对整体作用不大；绿色化水平主要受区域生态环境、城镇生态环境质量影响较大，尤其是近期受城镇生态环境影响较大，而与绿色治理方面的显性指标关系不大.基于上述影响因素的拆分分析方法，分别对高、中、低三种协调等级区进行综合分析.

表4 城乡融合、绿色化水平评价体系的子系统权重Tab.4 Subsystem weights of urban-rural integration and green level evaluation system

3.1 高协调类型区的影响因素

由表3可知，高协调区的城市可以分为三大类，一种是高发展-高互动-中/低差异类型城市，包括徐州和莱芜；一种是中发展-中/高互动-低差异类型城市，包括淮安、盐城和蚌埠；还有一种是低发展-低互动-低差异类型城市开封、宿州和阜阳. 可以发现，高发展、高互动、中/低差异类型的城市表现为经济社会发展水平高，城乡基础设施建设资金投入大，城乡公共服务均等化水平高，城乡结构、三次产业结构逐渐高级化，同时政府投入大量资金、时间和精力进行区域生态环境质量提升和城镇发展的绿化、亮化工程，因而使得城乡融合发展与绿色化建设处于相对一致的步伐，从而使得综合之后的结果处于高协调水平区. 中发展、中/高互动、低差异的城市虽然经济社会发展处于中等水平，但其绿色化建设、区域生态环境质量提升等方面投入较大，使得城乡融合发展与绿色化建设处于合适的步伐且彼此产生联动效益，因而使得这些城市虽然发展水平不是很高，但其受到高质量的交织影响并产生显著的耦合效益. 低发展-低互动-低差异类型的城市，其经济社会发展水平较低，城乡基础设施建设水平与公共服务质量普遍不高，绿色化建设与区域生态环境工程也投入不够，因此城乡融合、绿色化水平均处于极低的水平. 然而，由于两者处于低级层面的耦合影响且处于相对一致的步伐，因而产生了低水平的高综合协调区. 总之，高协调等级的城市普遍基础实力较好、经济发展势头强劲、社会统筹保障能力不断增强，城乡融合与绿色化建设形成较好的适应关系且彼此之间的差异小，工业化、城镇化与绿色化交织影响的正向促进作用明显.

表3 基于发展-差异-互动的综合协调水平构成与类型划分Tab.3 The composition and type division of comprehensive coordination level based on development-difference-interaction

3.2 中协调类型区的影响因素

中协调区的城市可以分为两大类，一类是高发展-高/中互动-高/中差异类型城市，包括连云港、济宁、日照和泰安，一类是中发展-中互动-低差异类型城市，包括宿迁和临沂. 可以发现，高发展-高/中互动-中差异类型城市，经济发展水平普遍较高，城乡基础设施建设、公共服务质量处于较高的水平，城乡融合的进程不断加快，城镇绿色化建设不断加快，区域生态环境质量明显提升，因此整体层面的经济社会发展持续向好的方向转变. 然而，由于地区的城乡融合、绿色化水平未处在相同的等级，两者虽有大幅度的水平提升却未产生足够的耦合效益，因此综合之后处于中等协调等级. 中发展-中互动-高/低差异类型城市，要么城乡融合发展存在各种困难，要么绿色化发展存在种种问题，但这些城市能够凭借经济发展的基础实力和政策优势，调控能力强，能够使工业化、城镇化、绿色化产生正向带动影响并不断克服发展的问题，因而综合协调水平相对较高，处于中等级别. 通过对比发展、差异、互动水平指标可知，这些区域虽然存在较大的内部差异，但差异水平对综合协调水平的影响较小，因而综合之后的结果处于中等协调区.因此，在今后发展中，这些区域要进一步提升自身的城镇化、工业化、信息化、科技化、农业现代化及绿色化方面的实力，坚持不以牺牲农业和粮食、生态与环境为代价的原则，建立以高品质的现代农业、现代工业和现代服务业为主导的现代产业体系、现代城乡体系，促进城乡融合水平提升的同时，实现内部差异程度的逐渐减小.

3.3 低协调类型区的影响因素

低协调区的城市可以分为两大类，一类是中发展-中互动-高差异类型城市，仅枣庄一个；另一类是低发展-低互动-高/中差异类型城市，包括菏泽、商丘、周口、亳州和淮北. 中发展-中互动-高差异类型的枣庄市处于西北半壁的高水平区内，虽然其经济社会发展水平相对较高、城乡融合的步伐不断加强，但其城镇绿色化建设、区域生态环境质量提升等方面不如周边高水平区，使得城乡融合、绿色化水平所处的等级差异较大，两者耦合交织影响之后形成了低协调区. 低发展-低互动-高/中差异类型的城市主要集中分布在西南半壁，其经济社会发展水平相对较低、城乡融合水平较低，加之绿色化水平提升的幅度与城乡基础设施建设、公共服务质量提升的步履不一，因而城乡融合与绿色化交织耦合效应不明显. 综合“发展-差异-互动”方面的情况看，该类型区城市的发展水平、互动水平均较低，差异水平处于中等及其以上等级但对整体的贡献不大，因而综合协调水平较低，整体协调发展水平的层次处于较低的等级. 因此，该类型区一方面要提高新型城镇化对城乡融合发展的引领作用，提升自身的发展实力；另一方面要争取和周边较高水平的城市实现有机互动，提高共同发展的周边环境，使较低水平区的综合水平得到更大幅度的提升. 此外，在低水平的耦合互动中，城市之间的空间关联又表现为显著LL区，因而其周围没有可以提供向上发展的环境，整体水平严重偏低，不利于整个地区的和谐进步与长期发展. 因而西南半壁的区域一方面需持续加大对低水平区资金、技术等方面的支持，加快城乡一体化进程，不断提升低水平区的实力及正向带动作用，另一方面也要加大对低水平区政策环境及发展条件的支持，提升其联动发展的内在动力.

4 结论与讨论

4.1 结论

基于市域尺度，运用“发展-差异-互动”模型对2005—2019年淮海经济区城乡融合与绿色化的耦合协调状态进行评价. 结果显示：①城乡融合水平的分布格局在整个研究区变动不大，高、较高水平区主要分布在北部、东部以及南部的蚌埠和淮北，中等水平区主要分布在北部、东部较高水平区之间，较低、低水平区在西南半壁形成连绵分布片区. 绿色化水平的分布格局在整个研究期也相对稳定，高、较高及部分中等水平区集中分布于东北半壁，较低、低水平区主要布局于西南半壁，“东北—西南”的差异化格局明显. ②从两者的耦合协调水平看，与绿色化格局有类似之处且整个研究期格局变动不大. Ⅳ、Ⅴ协调等级区主要分布在东北半壁且连绵分布，集中化态势明显. 从两者协调水平的空间自相关状态看，Moran’sI指数研究期呈波动下降趋势，体现出其空间集聚状态有所下降. 从两者协调水平的LISA集聚图看，整个研究期HH区、LL区变动不大，HH区主要为临沂、枣庄，显著LL区为商丘、淮北、亳州和蚌埠，空间呈三三两两的组团集聚格局. ③基于指标本身进行影响因素分析，城乡融合水平的空间分布主要受城乡共同发展水平、城乡基础设施建设水平、城乡公共服务水平影响，绿色化水平主要受区域生态环境改善、城镇绿色化水平提升影响；基于的耦合交织影响发现，整体协调水平主要受发展、互动水平影响，差异水平虽然起一定的升高或者拉低作用，但其对综合协调水平的整体贡献较小.

4.2 讨论

研究仍存在着很多不足，受制于指标获取的难度，城乡融合、绿色化水平的指标体系仅选择了具有代表性的一些指标，指标体系的层次性、综合性在进行其他区域评价时可进一步优化. 对城乡融合、绿色化综合协调水平进行评价时，运用了“发展-差异-互动”模型，此方法考虑了发展状况、偏离理想状态的水平以及子系统之间的互动水平，能够较为全面地反映研究区域的协调水平. 可以说，“发展-差异-互动”模型较耦合度模型、耦合协调度、理想值等方法更为综合，是一种较为全面的评价手段. 然而，由于“发展-差异-互动”水平的整个计算过程和换算较为复杂，后续如果通过计算机编程设计可能会减轻运算负担，这也是以后需要进一步改进的地方. 此外，在进行影响因素分析时，采用定性和现实结合的方法进行分析，限于手段的局限性，定量分析方法后续可进一步改进. 总体看来，虽然整体研究结果较符合实际，但仍存在诸多问题，如缺乏更为有效、更具针对性的推进建议，未提出空间类型的区划调整方案等，因此，融合深入的影响因素分析手段，加强典型案例区的实地调研，提出分类推进、空间优化的方案等，都是今后研究工作要进一步加强的地方.