主体功能区视角下的滇中城市群人口-经济-资源环境时空耦合分析

龙晓惠,陈国平,2,3,林伊琳,2,3,赵俊三,2,3,王荣耀,冯怡翔

(1.昆明理工大学国土资源工程学院,昆明 650093;2.智慧矿山地理空间信息集成创新重点实验室,昆明 650093;3.云南省高校自然资源空间信息集成与应用科技创新团队,昆明 650211)

人口是国家最基本且最重要的国情之一,人口问题是目前最重大的全球性问题之一[1]。人口的时空变化与经济发展、社会建设和生态资源等现实问题息息相关,密不可分[2]。在经济发展、自然资源和生活条件等诸多因素的影响下,人口迁移导致区域性人口聚集,给区域的经济和资源承载力带来不同影响,进而影响城市的发展速度与发展方向[3]。主体功能区划的有效推行利于城市的社会经济和环境可持续发展,缩小发展差距[4],是优化国土空间格局的主要内容[5]。根据《滇中城市群发展规划》,要求到2025年进一步提高人口和经济密度,基本完善滇中城市群主体功能区布局。重点开发区域通常拥有丰富的自然资源和人力资源,利于推动区域经济和区域协调发展。其中,云南省内国家层面的重点开发区域都位于滇中地区,是支撑云南省经济增长的重要增长极。重点开发区域的正向发展影响着滇中城市群社会经济的可持续发展,滇中城市群作为云南省的核心城市群,对云南省经济起着强劲的带动作用,其社会经济的发展状况影响着云南省未来的发展。在滇中城市群经济快速发展的背景下,人口与环境问题凸显,探究重点开发区核心要素间的协调发展状况势在必行。因此,对人口的时空演变进行分析研究时,在考虑到人口规模对社会经济发展影响的同时,结合主体功能定位,特别是对区域社会经济产生较大影响的重点开发区域,综合探讨在主体功能区划实施的背景下的区域协调发展情况与发展规律,为未来国土空间格局优化提供参考依据。

研究区域协调发展状况的相关文献中,常用的评价方法有系统动力学(SD)[6]、数据包络分析法(DEA)[7]、主成分分析法(PCA)[8]和耦合协调度模型等[9]。大部分学者运用耦合协调度模型来研究区域间的协调发展水平。Zeng等[10]通过耦合协调模型,分析了我国三大城市群城镇化与生态安全的协调层次。赵良仕等[11]为协调黄河流域的人地关系,构建了流域水-能源-粮食安全系统,利用耦合协调度模型测算耦合协调指数。杜霞等[12]构建耦合协调度模型,以山东半岛城市群为例,分析了生态环境与城镇化二者协调发展中存在的问题,为其他同类城市群提供参考依据。在与主体功能区结合方面,郭宇等[13]基于主体功能区的视角,在市域尺度上探究长江经济带各子系统的耦合协调水平。涂建军等[14]以四川省重点开发区为例,研究人口与经济作为主体功能区核心要素之间的耦合协调关系,便于顺利推进主体功能区划的实施。孙小涛等[15]建立一套重点生态功能区人口-经济-生态环境评价体系,对沿河县2010—2014年三系统耦合协调发展现状及发展规律进行分析。

总体而言,学界对区域协调发展水平的研究,较多的是根据各地区自身情况运用耦合协调模型进行协调度评价,没有与主体功能区定位结合,缺乏一定的实践性。通过已有文献的查阅,发现人口-经济耦合协调评价研究较多,基于主体功能区视角从县域尺度针对城市群重点开发区人口-经济-资源环境3个核心要素的研究较为鲜见。本文对滇中城市群的县域人口时空分析及对未来的发展趋势研究探讨,从主体功能区的视角,结合重点开发区的特征,构建一套重点开发区耦合协调评价模型,揭示发展现状的影响因素,科学反映地区发展情况,提出合理建议,促进滇中城市群国土空间格局优化与经济社会环境可持续发展。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

滇中城市群位于云南省中东部(22°59′34″—27°03′19″N,100°43′7″—104°49′40″E),包括昆明市、曲靖市、玉溪市、楚雄州全境及红河州北部共49个县级行政区,气候适宜、环境优质、生物资源种类繁多,拥有优越的自然地理条件。以全省28.3%的国土面积,占据了2/3的平地,土地资源相对丰富,但土地使用的问题仍然突出。根据“第七次人口普查”数据,其人口为2 195.38万人,常住人口城镇化率达到62.15%,地区生产总值占云南省61.47%。城市群的经济联系比较紧密,区内交通网络发达,昆明、曲靖和玉溪等城市担当经济重心的重任,成为带动和促进全省经济发展的重要力量。滇中城市群的重点开发区如图1所示,国家层面包括:五华区、盘龙区等27个市(区、县),省级层面包括个旧市、开远市和蒙自市。

图1 研究区域及重点开发区域分布Fig.1 Distribution of research areas and key development areas

1.2 数据来源

本文人口和经济数据主要来源于2011—2021年《云南省统计年鉴》《中国统计年鉴》及滇中城市群各县区统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报等,资源环境数据主要来源于中国科学院资源环境数据中心和地理空间数据云,根据研究区和计算机处理能力的实际情况,运用GIS 软件把数据整合统一栅格尺度,提取分类面积并计算指数。

1.3 技术路线

本文以重点开发区域为视角,首先对重点开发区影响因子进行选取归纳,其次结合人口特征,研究滇中城市群2010 年、2015 年、2020 年人口-经济-资源环境的耦合协调时空演变特征,着重探究重点开发区域在主体功能区规划实施前后耦合协调度的变化,分析成因。为未来国家政府的规划实施提供参考依据,进一步完善主体功能区战略和制度,达到优化主体功能区的目的。

2 研究方法

2.1 耦合协调发展评价指标体系构建

研究区域的耦合协调关系的前提是合理全面地构建相应的评价指标体系。主体功能区需要对地域功能进行识别,是地域功能区划的应用实践[16]。本研究中,主要根据重点开发区域的开发条件来选择指标,借鉴一些研究成果并结合滇中城市群发展状况[17],筛选出具有代表性的与人口相关的可计量指标项,构建人口-经济-资源环境耦合协调发展的指标体系(表1)。

表1 人口-经济-资源环境耦合协调发展的指标体系Table 1 Index system of population-economy-resources environment coupling coordinated development

人口指标体系中选取“人口数量”“人口密度”和“男女比”反映滇中城市群各县区人口的基本情况;人口“年增长率”反映人口自然增长的程度和趋势。

经济发展水平指标体系选取“地区生产总值”“一般公共预算收入”和“社会消费品零售总额”反映地区经济规模,“GDP 增长率”作为体现地区经济活力的指标选入经济规模指标中;选取“工业总产值”“第二产业值占比”和“第三产业值占比”作为反映经济结构的指标;此外选取“人均GDP”“职工平均工资”和“城乡居民人均储蓄存款”反映经济质量与水平。

资源环境指标体系选取参考《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价指南(试行)》和相关文献[18],结合滇中城市群地域特点选择与人口相关的指标因子,资源类的“人均耕地面积”“耕地面积占比”和“建设用地占比”指标用来反映土地资源状况;“人均水资源量”“森林覆盖率”和“人均粮食产量”指标作为人类活动需求的重要资源类补充;针对高原城市群自然资源禀赋条件,选取“植被覆盖指数”“生物多样性指数”“平均海拔”“平均坡度”和“年降水量”5个指标因子,体现潜在的环境承载力。

2.2 指标体系权重法

采用主客观结合的组合赋权方法,综合各权重计算方法的优点,获得最优组合权重,以消除主、客观因素对指标权重影响,达到客观且因地制宜[19]。设置三大系统:人口指标(U1)、经济指标(U2)和资源环境指标(U3)。按年份将评价指标(m=25项)和评价对象(n=49个)形成原始数据矩阵R=(rij)n×m。

主观权重法采用序关系分析法(G1法),它是在层次分析法的基础上改进的,无需构造重要性判断矩阵,解决了一致性检验难问题,进一步简化计算步骤[20]。首先选出重要的指标记为X1,依次类推,确定序关系为X1＞X2＞…＞Xm;再对指标相对重要性量化,相对重要性程度rk=wk/wk+1,表2为rk参数重要性分析;最后确定权重系数Wk=1/(∑∏ri)。

表2 r k 参数重要性分析Table 2 r k parameter importance analysis

客观权重法采用熵值法(EW 法),计算指标的信息熵能真实地反映各指标在综合指标中的重要性[21]。根据相关文献,计算第Xij项指标权重的公式为。

综合主观权重W1j和客观权重W2j,用拉格朗日乘子法优化可得综合权重计算式为对于部分市县存在数据缺失的问题,本文采用均值填补法完善数据。

2.3 人口-经济-资源环境耦合协调评价模型

本文选用耦合协调度模型[22]分析人口、经济和资源环境的协调发展水平。耦合程度可以反映多个系统之间的相互依赖和约束程度[23],耦合程度影响协调状况。结合相关研究[24],选取符合重点开发区域开发条件且与人口相关的两个指标系统:经济发展水平系统(U2)和资源环境指标系统(U3),将其与人口指标系统(U1)三个系统之间相互促进程度定义为耦合度,三系统协调发展的程度定义为耦合协调度,构建人口-经济-资源环境耦合度模型如下:

式中:U1为人口指标系统评价指数;U2为经济发展水平指标系统评价指数;U3为资源环境指标系统评价指数;C为耦合度,且C∈[0,1];D为耦合协调度;T为综合协调指数。α,β和γ分别为人口、经济和资源环境的待定系数,且α+β+γ=1,因3个子系统的协调效应相同,本文α,β和γ均取1/3。

为进一步分析市县区人口-经济-资源环境两两之间相互作用程度,参照公式(1)—(3),构建3个体系两两耦合协调模型:

参考前人研究经验[25],根据研究区实际情况,表3对耦合度C与耦合协调度D的大小进行科学合理等级划分。

表3 耦合度类型和协调度类型划分等级Table 3 Coupling degree type and coordination degree type are classified into grades

3 结果与分析

3.1 人口时空演变及特点

昆明是云南省人口密度最大的城市,玉溪和曲靖为较为密集的州市。在滇中城市群人口密集度高的县区,主要是以五华区为中心,向四周扩散的分布模式,相对较低的人口密度分布在中北部和西部,主要以双柏县、永仁县和大姚县为主。运用GeoDa软件对研究区提取的人口密度进行全局空间自相关分析,结果如图2所示。2010年、2015年和2020年的莫兰指数均为正,即人口密度高的地区在空间上比较集中,人口密度低的地区在空间上也比较集中,Moran′sI介于0.4～0.5,通过显著性检验,表明滇中城市群人口存在显著的空间相关性,且在县域尺度空间上逐向聚集,各县区的空间联系正逐渐增强。

图2 滇中城市群人口密度Moran散点图Fig.2 Moran scatter map of population density in central Yunnan urban agglomeration

局部空间莫兰指数模型可以表明各县区间的空间关联特征[26]。如图3所示,2010年、2015年、2020年滇中城市群49个县区的局部莫兰指数集聚图除了姚安县波动外几乎无变化。其中,局部正相关类型(高-高集聚)的县区有五华区、官渡区、盘龙区和西山区,其人口分布表现为人口密度高的县区被人口密度高的县区所包围;弱势L-L 型(低-低集聚)的县区有大姚县、永仁县、元谋县、牟定县、姚安县、楚雄市、双柏县、新平彝族傣族自治县和元江哈尼族彝族傣族自治县,其人口分布表现为人口密度低的县区被人口密度低的县区所包围;L-H 型(低-高集聚)的县区有富民县和嵩明县。这表明:研究区人口密度具有明显的空间差异性,呈现出正向局部空间自相关和局域地理聚集特征。从LISA 集聚图总体来看,H-H 型(高-高集聚)集中分布于昆明主城区,这些县区间经济联系密切且经济都比较发达;L-L型的县区主要位于滇中城市群西部,且常年保持这种局域空间自相关关系。

3.2 耦合度时空分异特征

通过上述方法测算滇中城市群49个市县的耦合值,运用GIS方法对2010年、2015年和2020年滇中城市群人口-经济-资源环境耦合度结果进行空间可视化处理,得到空间分布图(图4)。

图4 人口-经济-资源环境耦合指数分布Fig.4 Population-economy-resources environment coupling index distribution map

从2010—2020年耦合指数时序演变看(图4),其空间分布变化显著,耦合度均值呈现上升的态势,整体耦合度较高。2010—2020年磨合型耦合区占比减少6.12%,2020年高水平耦合区和最高耦合区的县区占比高达97.96%,整体的平均耦合指数达到0.859 4。楚雄彝族自治州变化最为显著,除武定县倒退至磨合型外,其他县区的耦合水平均上升。通过计算3个时期的综合得分,发现武定县从高水平耦合反向至磨合耦合的主要原因是经济综合得分上升的同时,人口规模综合得分幅度大下降,这说明人口与经济之间的依赖性减弱。武定县近几年的人口增长率为负增长,因就学就业等原因导致的人口流出有直接关系。从空间格局来看,最高水平耦合区集中在重点开发区相对重合的都市功能发达区,呈现明显中部与东北部聚集的空间分布形态与趋势,人口、经济和资源环境三者之间存在很强的相互作用关系,这与地理位置优越、人口条件优渥与经济发达等因素密切相关,且在经济等各方面辐射的作用下带动周围地区的发展,使联系更加紧密。整体有序地从磨合耦合类型向高耦合及最高耦合类型发展。从国家与省级重点开发区域来看,最高水平耦合度占比明显高于滇中城市群总体情况,在云南省主体功能区划实施前后的耦合度整体都处于较高水平,且不断上升。通过分析发现,人口、经济和资源环境作为重点开发区的核心要素在被定位为滇中城市群重点开发区的地域范围中具有非常紧密的联系,并且在主体功能区划的作用下不断加强,一方面说明土地功能定位合理,另一方面体现了国家政策带来的成效。

3.3 协调度时空分异特征

2010年、2015 年和2020年滇中城市群人口-经济-资源环境耦合协调度空间分布如图5所示。

图5 人口-经济-资源环境耦合协调指数分布Fig.5 Population-economy-resources environment coupling coordination index distribution map

从时间维度来看,2010—2020年期间有11个县区呈上升协调趋势,5个县区呈衰退失调趋势,嵩明县和姚安县分别呈现先升再降和先降再升的波动态势。其中,5个衰退类型的县区都有较好的资源环境基础,但人口与经济的评价指数太低制约了三系统间的协调发展。整体上濒临失调一直是占比最多的主要协调类型,大范围县区停留在濒临失调类型且常年稳定。到2020年消除了严重失调类型,53.06%的县区进入协调区内,较2010年相比增加6.12%。从空间维度来看,呈现勉强协调类型环绕濒临失调类型再包围良好协调类型的空间分布格局。稍高协调水平的县区都属于重点开发区且与耦合程度高的地区相吻合,主要有较好的人口和经济基础,人口和经济评价指数发展趋势一致。从局部看,东北与南部地区协调类型稳定,楚雄彝族自治州变化最大,如永仁县耦合协调度在3个时期中发生了从严重失调到濒临失调再到勉强协调的跃进,在资源环境条件平稳的状态下,人口与经济协同发展,三者间的联系更加紧密,保持稳定可控的发展态势。嵩明县波动态势主要是因人口与经济协调发展指数的上升而上升,又因资源环境条件的倒退与经济的迅速发展之间的不协调而下降,说明嵩明县在经济发展的同时,生态环境有所退化。姚安县主要是因为人口规模的变动产生了波动,人口对该地区的协调发展影响显著,是主要的推动者。总体来说,局部的协调水平有所提高,但整体的耦合协调度不高,这说明滇中城市群大部分县区存在人口、经济和环境等问题,总体上人口、经济和资源环境之间协调性在一定程度上处于制约状况。从国家重点开发区域来看,耦合协调水平的地域差异明显,相对较高协调水平的县区都集中在昆明主城区,但对周边地区带动效应不明显。滇中城市群半数以上濒临失调的县区都在国家重点开发区域中,人口、经济和资源环境长期处在这种发展状态下,是重点开发区发挥作用的一大阻力,更牵制了滇中城市群的城市建设。这些县区的共同特点是资源环境评价指数较高,人口与经济之间的协调性较差,经济与人口条件都是重点开发区中落后的,需要采取提高社会福利水平、改善生活环境等措施吸引和留住人才,促进人口聚集和增长,进而带动经济的发展。从省级重点开发区域来看,开远市、个旧市和蒙自市3个县区常年稳定在勉强协调的发展状态中,人口滞后经济和资源环境的发展,导致协调状态停滞不前。

3.4 两两耦合协调格局及演化特征

为了进一步探讨研究并反映子系统之间的相互关系,结合相关研究[27],计算两两耦合度和协调度,探究各子功能系统的相互作用情况,并通过GIS 将其空间显化,得到两两耦合等级分布图(图6)和协调等级分布图(图7)。

图6 人口-经济-资源环境两两耦合指数分布Fig.6 Population-economy-resources environment coupling index distribution map

图7 人口-经济-资源环境两两协调指数分布Fig.7 Population-economy-resources environment pairwise coordination index distribution map

人口-经济耦合度在2010年、2015年和2020年都处于高水平耦合度和最高水平耦合度,3个时期的耦合度最低值为0.872 9,说明人口与经济之间呈现很强的相互联系关系,区域人口与经济同步,人口与经济联系密切,处于有序的状态。人口-经济协调度的地域差异在3个时期都很明显,2020年最小协调指数为武定县的0.326 7与最大指数官渡区的0.867相差0.540 3。由昆明主城区等经济水平占优势的区域协调度高一些,低经济水平区域的经济与人口严重失调。到2020年的严重失调县区数量明显减少,西部县区协调指数明显提升。良好协调与优质协调县区都处在国家与省级重点开发区域中,但其整体协调度有回缩趋势,如易门县在2010—2015年人口和经济都有不同程度的发展,协调度也从严重失调上升到濒临失调,但在2015—2020年人口数量和人口密度等方面有回缩迹象,跟不上经济的发展,导致协调度又缩回严重失调类型,相邻的安宁市也是类似情况。考虑到人口与经济在一定程度上处于制约的状态,协调度较高的市县区对周边城市的带动效应不显著。

人口-资源环境耦合度在2010 年、2015 年和2020年耦合度偏高的地区从中东部集中往西北部转移,呈现中部与周边地区耦合度高、西南部耦合度较低的空间分布。耦合协调度变化明显,西北部多县区在2015—2020年耦合协调度类型从濒临失调向良好协调跃进,考虑到在主体功能区划实施后,西北部重点生态功能区人口与环境资源两者互相促进,存在明显协调状态。国家和省级重点开发区域的人口-资源环境耦合协调度大部分逆向发展,濒临失调类型面积扩大,说明在经济开发的大趋势下,资源环境承载力下降。如寻甸县原本的人口-资源环境协调程度不高,在人口和自然环境都有所退步的情况下,协调度退缩至失调。主体功能区的规划让重点生态功能区更加重视环境维护和资源保护,但重点开发区域大范围还处于濒临失调与勉强协调状态,在注重人口聚集的同时需要进一步重视资源环境的重要性,优先满足国家战略的空间需求及发展定位。

经济-资源环境耦合度在2010 年、2015 年和2020年正向发展,拮抗耦合类型完全消失,高水平耦合区增长幅度最大,区域耦合呈良性发展。到2020年经济-资源环境的协调度类型以勉强协调为主,相比前两个时期存在的严重失调类型已消除,失调县区占比从2010年的34.69%减小到2020年的2.04%,失调县区大幅度缩小且国家和省级的重点开发区域全部进入协调区。总体来说,经济-资源环境两者间无论是耦合度还是协调度都是三者间相互耦合协调分析中发展最为可观的。仅官渡区在经济迅猛发展下资源环境有所退化,导致耦合协调度评价指数倒退以外,各县都是正向同步发展,相互作用关系增强,有相互促进效果。在社会经济迅速发展和城镇化的快速推进下,不能以破坏生态环境作为代价,资源环境与经济的协调发展才是滇中城市群社会经济可持续发展的基础。

4 讨论与结论

本文从主体功能区视角,选择重点开发区域为重点探究对象,通过选取重点开发区域三核心要素中与人口相关的指标构建指标体系及引入耦合协调模型,以滇中城市群为例,分别评价2010 年、2015 年与2020年滇中城市群人口-经济-资源环境相互间协调发展状况,结合两两耦合协调评价结果分析发现:

(1)滇中城市群地区的人口、经济、资源环境耦合度和协调度时空格局差异明显。到2020年严重失调的协调类型完全消除,但濒临失调类型依然是最主要的耦合协调度类型,其中国家重点开发区的沾益区从协调区跌落至失调区,南华县从失调区跃进至协调区。协调县区占比由2010年的46.94%增长到2020年的53.06%,定位在国家重点开发区域的县区近半数停留属于失调状态,但对比还未实行主体功能区规划的2010年协调县区的比重增加了,省级重点开发区域勉强协调状态稳定不变。研究区总体和重点开发区域的协调状态都有微弱提升,重点开发区域的变化不明显,还需要重视区域功能定位,在注重资源环境保护的同时大力发展经济,引导人口聚集。

(2)滇中城市群两两之间的耦合协调水平存在差异,人口-经济耦合协调度普遍滞后于人口-资源环境和经济-资源环境的耦合协调度,整体水平最低且空间差异明显。与人口-经济-资源环境耦合协调评价结果对比,协调度水平时空分布吻合度是两两耦合协调评价中最高的,说明人口-经济的耦合协调度评价结果对人口-经济-资源环境耦合协调评价结果影响巨大。

(3)主体功能区划实施前后,两两之间的耦合协调水平变化显著且与重点开发区域的分布关联性高,在主体功能区划实施的背景下,人口、经济和资源环境三者之间的耦合协调关系得到重视,实施以后效果明显,但某些县区依然存在问题。

要实现区域的可持续发展,提高滇中城市群主体功能区协调发展水平,就要抓好各重点要素的内部协调。本文在县域尺度上分析滇中城市群人口-经济-资源环境协调发展程度,对于2010—2020年国家重点开发区域倒退趋势县区的建议如下:安宁市从良好协调退至勉强协调主要在于人口的发展跟不上经济水平的迅速提升,且资源环境在不同程度上受到破坏,资源环境评价指数下滑,应合理利用水资源,提高土地利用率;禄丰县从勉强协调跌落至濒临失调主要因为是人口和经济水平都有所倒退,人口占主要原因,因为人口数量、人口密度等原因滞后经济水平与资源环境承载能力的发展,需要吸引人口带动经济发展,优化人居环境,引导人口聚集。对于长期处在勉强协调水平的省级重点开发区域的县区:需要通过提升城市吸引力来吸引人口聚集来突破长期处于勉强协调状态。对于2010—2020年停留在失调类型的县区:晋宁区在人口和经济发展的时候,资源环境承载能力有所退减,需要重视资源环境的保护,在开发资源的同时,加强资源环境的保护,促进资源环境的可持续发展;富民县、寻甸县、马龙区和红川区等县区都是人口问题导致人口水平的缩减,严重滞后经济和资源环境的发展,导致这些县区一直停留在失调状态。综合来看,人口-经济-资源环境三系统间的高耦合协调性主要在于人口对市县区经济的带动作用,提高城市吸引力,引进创新性人才,加强滇中城市群的交通可达性。注重人口的宏观调控政策有助于耦合协调性的提升,人口和经济协调是未来优化主体功能区的重点方向。

从县域尺度测算3个系统间的发展状态与发展关系,明确优化协调的方向,缩小市县间发展差距,引导区域整体协调有序发展,提供有价值的参考。然而主体功能区的定位因素众多,是复杂的巨系统,本文仅从重点开发区特征视角,构建了人口-经济-资源环境耦合协调评价模型,为人口演变背景下研究区域耦合度、协调度分析提供一种思路。但拘囿相关资料来源、数据精度及庞杂性,选取指标体系有待完善。在未来的研究中会更注重指标的选取以及评定等级的划分,对主体功能区其他功能类型的区域进行各自核心要素间的耦合时空分析,更能全面综合分析主体功能区划的发展情况,为优化主体功能区划与国土空间格局提供参考依据。