我国城镇发展韧性及空间相关性分析

2023-01-31尹瑾雯

乡村科技 2022年23期

尹瑾雯

（吉首大学，湖南吉首 416000）

0 引言

城镇发展不仅是城镇规模扩张，还包括人口、土地、社会、生态等多维度的协同提升。从人口方面来看，适宜的人口规模是城镇发展的前提，城镇人口过多则资源承载压力大，人口过少则难以满足城镇发展需求［1］。同时，“人”是促进经济发展最活跃的能动力，高素质人才能帮助城镇打破路径锁定［2］。从土地利用方面来看，城镇的发展也体现在用地需求迅速增加。传统“以地谋发展”的模式虽然带来了经济快速增长，但是也伴随着土地资源利用效率低、土地资源错配等问题，引发部分建设用地过于拥挤而其他地区土地闲置［3］。这不利于城镇的合理规划和可持续发展。此外，生态环境承载着城镇发展，而生态建设是城镇发展中容易被忽视的内容［4］。以往的工业化发展模式致使生态环境遭到破坏，导致城镇发展韧性提升受阻。因此，各地需要从人口、土地、社会、生态等多维度综合考虑推进城镇发展。

改革开放以来，我国城镇化进程不断加快，前期“重速度、轻质量”的城镇发展模式重塑了城镇的结构和功能，却往往忽视城镇防灾等物质基础设施投入，不仅不利于提升城镇防风险能力，还加重了城镇应对危机时的脆弱程度。因此，粗放式发展模式已不适用于城镇建设的安全推进，城镇化快速发展应与质量提升协调推进，进而提升城镇应对风险的能力。而将韧性理念内化为城镇发展理念、提高城镇发展韧性是实现城镇安全、可持续发展的关键路径［5］。因此，笔者在测度全国省域层面城镇发展韧性的基础上，借助GeoDa软件和ArcGIS 10.7软件，运用空间自相关分析方法揭示全国城镇发展韧性的时空演变规律，归纳并总结城镇发展韧性的空间相关特征。

1 研究方法与数据来源

1.1 城镇发展韧性测度

根据已有文献研究，从人口、土地、社会、经济发展等维度综合测度城镇发展韧性，用城乡协调发展反映在城镇发展进程中的城乡发展差距，由此构建全国城镇发展韧性评价指标体系，如表1所示。根据构建的指标体系，采用熵值法最终计算出2011—2020年我国各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性得分，得分越大说明区域发展韧性就越高，反之就越低。相关数据来源于2011—2020年各省（自治区、直辖市）统计年鉴。城镇发展韧性计算方法具体如下。

表1 全国城镇发展韧性评价指标体系及权重

①计算比重

②计算指标的熵值

③计算第j项指标的信息效用值

④计算各省（自治区、直辖市）xj的权重

⑤计算各省（自治区、直辖市）的韧性得分

式（1）至式（6）中：xij表示i地区第j项指标，sij表示i地区j指标所占比重，ej表示指标j的熵值，gj表示j指标的信息效用值，wj表示指标j的权重，ci则为地区i的韧性得分。

1.2 空间自相关分析

该文采用空间自相关分析方法，对比分析除西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区、中国台湾外的30个省（自治区、直辖市）的城镇发展韧性水平空间相关性，由此探究全国城镇发展韧性空间特征及其变化规律。我国西藏、香港、澳门、台湾等地数据缺失，因此不纳入研究范围。

1.2.1 全局自相关。全局自相关方法用以描述变量在整个研究区域的空间特征，其体现研究变量在空间中的集聚特征。通常通过计算莫兰指数（Moran's I）分析地区整体空间分布特征。其计算公式为

式（7）中：n为研究区域数目，xi为地区i的韧性值，xj为地区j的韧性，x—为全国韧性水平的均值，ωij为研究区域i、j之间的空间权重矩阵。莫兰指数取值一般为［-1，1］。莫兰指数值越趋近于1，空间相关性越明显，即该研究区域城镇发展韧性水平在区域间差异越小；莫兰指数值越趋近于-1，表明研究区域与周围地区的城镇发展韧性水平空间差异越明显；莫兰指数值趋于0，表示不存在空间自相关。

1.2.2 局部自相关。局部空间自相关方法是测度局部地区的空间相关性，以分析研究地区与相邻地区的空间相关特征。局部莫兰指数的计算公式为

式（8）（9）中：Zi为研究区域i的某研究变量的标准化值，Zj同义，其他变量的含义均与式（7）相同。

2 研究结果

2.1 时空变化特征

如表2所示，2011年全国城镇发展韧性平均值为0.527，其中有67.74%的省（自治区、直辖市）城镇发展韧性低于全国平均值，贵州省城镇发展韧性最低（0.270），上海市城镇发展韧性最高（1.240）；而2020年全国城镇发展韧性平均值为0.970，其中有77.67%的省（自治区、直辖市）城镇发展韧性低于全国平均值，甘肃省城镇发展韧性最低（0.599），上海市城镇发展韧性最高（2.152）。2020年全国城镇发展韧性在2011年的基础上提升了83.12%。从极差值来看，2011年的极差值为0.970，2020年增加至1.553。标准差由2011的0.244上升至2020年的0.389。这说明在时间维度上各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性的差距有扩大趋势。另外，2011—2020年城镇发展韧性排名前5的省（自治区、直辖市）基本保持不变，包括上海市、北京市、江苏省、浙江省，福建省在2020年取代了天津市进入前5的行列；而排名后5的省（自治区、直辖市）变化较为明显，2011年排名较靠后的主要位于我国西南（广西壮族自治区、云南省、贵州省）、西北（青海省、甘肃省）地区，而2020年城镇发展韧性排名较靠后的除西南地区以外，东北（吉林省、黑龙江省）地区列入其中（见表3和表4）。

表2 全国城镇发展韧性描述性统计

表3 2011年（左）和2020年（右）城镇发展韧性排名前5的省（自治区、直辖市）

表4 2011年（左）和2020年（右）城镇发展韧性排名后5的省（自治区、直辖市）

在明确各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性的基础上，进一步分析各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性提升速度，具体如表5所示。整体而言，以贵州省为代表的中西部地区城镇发展韧性提升速度较快。

表5 2011—2020年各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性提升速度排名

具体来看，云贵川地区的城镇发展韧性增长速度在全国各省（自治区、直辖市）中名列前茅，尤其以贵州省为发展焦点；其次是江西省、湖南省为代表的中部地区增速较快；同时，广西壮族自治区、安徽省、湖北省、青海省、甘肃省的城镇发展韧性提升速度也表现较好；而全国增速最慢的5省（自治区、直辖市）中，东北3省均位列其中，黑龙江省、吉林省、辽宁省城镇发展缓慢，推进阻力较大。总体来说，我国中部、西部地区各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性增长速度快于东南部沿海各省（自治区、直辖市），而东北地区的城镇发展韧性提升速度最慢，韧性提升效果最差。

综合而言，我国西部地区的城镇发展韧性处于全国落后水平，但其韧性提升速度却保持前列。以云贵川地区为例，西部大开发战略实施以来，当地特有的地貌景致和人文传统吸引大量旅游资源，相关的特色产业发展及跨境贸易促进云贵川地区经济快速增长，但其喀斯特地貌天然制约了其承接产业转移，土壤石漠化降低了其生态承载力，使得该地区城镇发展韧性始终处于全国落后水平。我国中部地区城镇发展韧性水平和提升速度均处于中等偏上的位置，这得益于中部崛起战略的实施，中部地区“三基地、一枢纽”地位逐步稳固，作为承接东西、连接南北的关键桥梁，其产业结构不断优化、人们生活水平逐渐提高，但中部地区仍处于工业化中后期阶段，发展动能仍依赖于要素投入，产业升级难度大，提升城镇发展韧性任重而道远。我国东北地区城镇发展韧性水平及提升速度均处于全国落后水平，人口流失是其发展受阻的重要因素。我国东北地区基础设施建设落后、产业结构不合理、公共服务供给不足，导致人口外流不可避免，而人是地区发展的动力源泉，大量人口流失造成东北地区经济增长乏力，城镇发展韧性提升困难。

2.2 韧性类型划分

根据2020年城镇发展韧性指数，利用ArcGIS 10.7软件，进一步将2020年全国各省（自治区、直辖市）发展韧性水平分成5个类型：低韧性地区、较低韧性地区、中等韧性地区、较高韧性地区及高韧性地区。总体来说，我国城镇发展韧性水平较低，高韧性水平地区较少，主要以北京为首的环渤海地区和以上海为首的长三角地区发展韧性水平高于其他地区；沿海地区城镇发展韧性水平高于中西部地区；中西部地区除了湖北、内蒙古以外，其余地区城镇发展韧性水平均呈现较低或是低状态。

具体而言，全国各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性存在较为明显的空间差异。2020年全国各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性高水平的省（自治区、直辖市）占比9.69%，占比低且覆盖面积小，主要包括上海、北京两市，是全国的经济中心以及人口集聚的特大城市，城镇建设完善。城镇发展韧性较高的地区占比12.9%，主要集中分布在东南沿海地区（江苏省、浙江省、福建省、天津市、广东省），且毗邻高韧性地区，这些地区经济发达、地理位置优越、资源要素充沛，有利于提升发展韧性水平。但发展韧性水平较高及高韧性地区的带动作用有限，其邻近的省（自治区、直辖市）多为发展水平较低的地区。发展韧性中等的地区分布较为分散，但主要位于中部地区，包括山东、重庆、内蒙古、湖北4省（自治区、直辖市），其距离高韧性地区较远，难以获得优势资源以提升城镇整体发展韧性，尤其是湖北省、重庆市，位于较低发展韧性水平地区环绕带中间，内蒙古自治区位于低韧性地区包围圈；距离高韧性水平地区更近的省（自治区、直辖市）其发展韧性水平更低，这可能与高韧性地区的资源虹吸效应有关。发展韧性低和较低地区的占比最高，达到64.52%，可见2020年我国整体城镇发展韧性水平还不高，该类型地区主要分布于中西部及东北部，包括辽宁、海南、湖南、河北、云南、山西和青海等18个省（自治区、直辖市），且其分布以湖北省、重庆市两个中等韧性水平地区为集聚中心。

2.3 空间关联性分析

2.3.1 全局自相关分析。全局自相关分析结果如表4所示，莫兰指数由2011年的0.26下降到2020年的0.17，说明2011—2020年各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性空间集聚程度有所下降。同时，2011年和2020年全国各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性水平在空间上存在显著正相关，高韧性地区与低韧性地区存在集聚特征，即在空间上趋于相邻连接趋势。

表4 全国各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性全局莫兰指数

2.3.2 局部自相关分析。进一步计算局部莫兰指数，全国各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性水平在空间上呈现出明显的集聚特征。2011年分布在高高集聚（东部沿海地区及内蒙古自治区）与低低集聚地区（云贵川地区、青海省）占比分别为13.3%和16.67%，说明全国各省（自治区、直辖市）低发展韧性地区的集聚程度要高于高韧性的地区。而到2020年，由于全国各省（自治区、直辖市）城镇发展韧性均有不同程度提升，因此，低低集聚地区明显减少，仅有青海省属于低低集聚区。

进一步对比2011年和2020年集聚地区类型可知，2020年各省（自治区、直辖市）发展韧性集聚地区相对减少，其中“高高型”地区数量略减少，“低低型”地区数量明显减少，“低高型”地区不变，不存在“高低型”区域。

发展韧性局部自相关特征具体表现如下。①2011年，“高高型”地区主要集中于江浙一带，形成高高集聚区，即“热点区域”；其次还包括山东省、内蒙古自治区；而在2020年，只有江苏、浙江两省依然属于此类型。②2011年，“低低型”地区主要分布在西部地区，主要包括青海、四川、云南及贵州、重庆等省（自治区、直辖市），形成低低集聚区，即“冷点区域”，这些区域分布主要呈片状连接；2020年该类型地区明显减少，只有青海省仍然属于此类型。③2011年，“低高型”包括河北、安徽两省，即该区域城镇发展韧性水平低于周围地区；由于北京、江浙地区的强吸引作用，河北省和安徽省人口等资源对于城镇化的推进作用难以有效发挥，2020年河北省和安徽省仍然属于此类型。④除以上区域，其余省（自治区、直辖市）城镇发展韧性水平空间相关性不显著。

通过分析2011年和2020年我国30个省（市、区）城镇发展韧性水平空间关联特征可知：高韧性水平地区集中分布在江浙沪等沿海一带。江苏、浙江两省是我国实施城镇化战略的“首领”。江苏省是推进新型城镇化的先进示范地区，城镇化水平稳居全国前列，人口承载力和聚集力进一步提升，发展韧性强劲。2020年浙江省城镇化率已达70%，进一步落实“两山”理念推进新型城镇化建设，将经济发展与生态保护协调推进，并逐步将生态优势转化为经济优势，展现出高水平的发展韧性。城镇发展韧性水平较低的地区主要分布在西部地区，青海省、四川省、云南省、贵州省和重庆市为低低聚集区。由于地理区位较差、基础设施建设水平低，西部地区综合实力整体较弱，加之高韧性地区（东南部沿海）的辐射带动作用有限，同时未能建立起现代产业体系，资源利用效率低、创新能力不足、城乡发展差距较大、人口稀疏、自然条件恶劣等，导致西部地区城镇发展韧性水平较低。