吉林省地级市城镇化与生态环境耦合协调发展研究

邢艳春 郭雁飞 王琳

摘 要：根据2011-2016年吉林省8个地级市数据，对城镇化与生态环境之间的耦合协调度发展进行研究.基于熵值和变异系数的组合赋权法确定城镇化和生态环境评价指标的权重，计算8个城市的城镇化和生态环境的综合评价值;通过耦合协调度模型对吉林省8个地级市的城镇化和生态环境耦合协调度进行分析.研究结果表明，长春市的城镇化和生态环境综合评价值最高，城镇化综合评价值最低的城市是辽源市，生态环境综合评价值最低的城市是白城市;长春市属于高度协调发展类生态环境滞后型 ，吉林市属于基本协调发展类生态环境滞后型，其他6个城市均属于中度失调发展类城镇化滞后型.

关键词：城镇化; 生态环境;组合赋权;耦合协调度模型

[中图分类号]F299.21 [文献标志码]A

文章编号：1003-6180（2019）02-0001-06

城镇化发展和生态环境保护是当今世界各国关注的两大主要问题.随着我国经济高速增长，城镇化与生态环境两个系统之间的联系日益复杂紧密.吉林省作为我国重要的工业基地和农业强省，各地级市的城镇化发展特征各异，生态环境的总体态势也不尽相同，生态环境与城镇化发展之间的矛盾直接影响到吉林省的协调发展.因此，研究吉林省城镇化与生态环境耦合协调度发展十分必要.国外围绕城镇化和生态环境发展的研究比较多，早在1996年，Panayotou借用1955年库兹涅茨界定的人均收入与收入不均等之间的倒U型曲线，首次将这种环境质量与人均收入间的关系称为环境库兹涅茨曲线（EKC）.[1]国内围绕城镇化和生态环境的发展也已经有不少研究成果，但吉林省关于这两者结合起来的研究成果尚不多见.因此，本文对吉林省下辖的8个地级市的城镇化和生态环境的耦合协调度发展进行分析，具有很重要的现实意义.

1 吉林省城镇化和生态环境发展现状

1.1 吉林省城镇化现状

吉林省的城镇化率低于全国城镇化率 2016年，我国城镇常住人口7亿9 298万人，城镇化率为57.3%.吉林省的城镇常住人口1 312.8万人，城镇化率为49.3%，低于全国8个百分点.虽然吉林省的城镇化率总体上呈现上升趋势，但吉林省的城镇化水平从2011到2016年都与全国的城镇化水平有一定差距，且存在城镇化速度比较缓慢，城镇体系发育不完善等问题.

各地区城镇化水平差异较大 吉林省的8个地级市城镇化率差异较大，其中白山市的城鎮化率最高，达到了75.18%，而松原市的城镇化率最低，为34.04%.长春市城镇化率为47.51%，在8个城市中处于中等水平，说明各城镇化率最高的城市并不是经济发展水平最好的城市.

1.2 吉林省生态环境现状

吉林省部分城市的空气质量达不到国家标准 2016年，长春市、通化市、四平市、白山市、白城市的可吸入颗粒物（PM10）年均浓度都超过国家标准（70微克/立方米），仅松原市的PM2.5年均浓度为35微克/立方米，达到国家标准.

工业废水排放量和城镇生活污水排放量开始得到重视 2011-2016年，工业废水排放量一直在减少，从41 884.13万吨降低到19 237.55万吨，6年间降低了22 646.58万吨;生活污水排放量缓慢增加，从2016年开始下降.废水排放量问题逐渐开始解决，全社会环保意识加强，生态文明理念日益深入人心.

2 吉林省地级市城镇化和生态环境耦合协调度发展实证分析

2.1 数据来源和指标选择

数据来源 选取吉林省8个地级市2011-2016年的数据.数据来源于《中国统计年鉴2012-2017》和《吉林省统计年鉴2012-2017》.

指标选择 严格遵循数据的可获得性、准确性、科学性原则，尽可能反映吉林省各地级市的城镇化和生态环境发展水平.借鉴孙平军[2]、袁丹、欧向军[4]的研究成果，从人口城镇化、经济城镇化、空间城镇化、社会城镇化四个方面选取16个指标构建城镇化发展水平综合评价体系;从生态环境状态、生态环境污染和生态环境保护三个方面选取6个指标，构建生态环境发展的综合评价体系.

2.2 城镇化与生态环境评价指标体系构建

2.2.1 熵值法确定权重

2.2.2 变异系数法确定权重

变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重，是一种客观赋权的方法.在评价指标体系中，指标取值差异越大的指标，是越难以实现的指标，这样的指标更能反映被评价单位的差距，权重也越大.[4]

2.2.3 基于熵值和变异系数组合赋权法决定权重

熵值法和变异系数法都是客观赋值法，是通过各指标包含的信息计算得到指标权重的方法，不受主观因素影响，本研究取熵值法权重和变异系数法权重的均值作为组合权重.[5]

2.2.4 计算城镇化指标和生态环境指标的综合评价值

根据组合赋权法确定的权重和标准化的数据，得出两个指标体系的综合评价值：

3 耦合协调度模型

耦合度是两者之间的密切关系程度，也可以理解为互相依赖的程度.本文将城镇化综合评价指标和生态环境综合评价指标作为两个相互耦合协调发展的系统，以城镇化综合评价指标和生态环境综合评价指标为数据基础，构建城镇化和生态环境发展的耦合协调度模型.

3.1 耦合协调度模型公式

采用杨士弘[9]提出的协调度评价模型来评价城镇化与生态环境的协调发展程度.计算公式为：

其中，C为耦合度，U1，U2分别为城镇化指标和生态环境指标综合评价值，D为协调度.D的值越高，城镇化和生态环境发展越协调;D的值越低，城镇化和生态环境发展越不协调.T为城镇化和生态环境发展的综合协调指数，α，β为特定权重α=β=0.5.

3.2 耦合度、协调度划分标准

根据吉林省各地级市的实际情况，借鉴廖重斌[6]对耦合度、协调度进行等级分类，详见表2.

4 实证结果

将城镇化系统指标和生态环境系统指标进行标准化处理之后，用熵值法和变异系数法求出权重，再组合赋权确定权重，结果见表3.

在城镇化方面，权重最小的是城镇登记失业人员数;在生态环境系统中，权重较小的是工业废气排放量;普通高等学校在校学生数和绿地面积两个指标中组合权重最高，代表了城镇化与生态环境发展中最重要的两个因素.

根据公式（11）计算城镇化指标和生态环境指标的综合评价值，结果见表4-表5.

根据2011-2016年的城镇化综合评价值的平均值和生态环境综合评价值的平均值，绘制折线图（图1）.从图1可以看出，两条折线的波动大致相同.在8个城市中，长春市的城镇化和生态环境综合评价值最高，其次是吉林市.城镇化综合评价值最低的城市是辽源市，生态环境综合评价值最低的城市是白城市.由于辽源市的优势产业不多，经济发展相对滞后，无法为城镇化建设提供强有力的产业支撑，辽源市的城镇化总体水平最低，与长春市和吉林市差距较大.白城市位于吉林省西北部，经济发展水平不高，生态环境问题十分严峻，经济和生态“双贫困”的现状迫切需要受到高度关注.

根据公式（12）计算得到耦合度、协调度，结果见表6.

从耦合度的角度来看，吉林市、长春市、四平市、白山市、通化市、白城市的平均值都在0.9以上，属于高水平耦合阶段;松原市的耦合度平均值为0.876 1，属于中等水平耦合阶段，但2012年时耦合度为0.991 3，也达到了高水平耦合阶段.8个城市中辽源市的耦合度平均值最低，为0.657 4，属于磨合阶段.

从协调度的角度看，吉林省8个城市2011-2016年协调度D的平均值从高到低排名分别是长春市、吉林市、松原市、四平市、通化市、白城市、白山市、辽源市，只有长春市达到了高度协调，吉林市属于基本协调阶段，松原市、四平市、通化市、白城市、白山市、辽源市都属于中度失调阶段.

研究结果表明，吉林省8个地级市的城镇化和生态环境的耦合协调度具有一定差异，为了更清晰地了解各市的协调发展类型，本文将对8个城市的城镇化和生态环境协调发展类型进行判别.[7]

根据表8可知，除了长春市和吉林市，其他6个城市都属于中度失调发展类城镇化滞后型，相比之下，长春市和吉林市的城镇化相对超前，而生态环境则相对滞后.长春市和吉林市的经济发展水平较高，经济结构完善，然而生态环境问题却面临着许多挑战;松原市、四平市、通化市、白城市、白山市、辽源市的城镇化发展相对滞后.

5 结论与建议

本文对吉林省8个地级市的城镇化和生态环境耦合协调发展进行研究分析，得出以下结论：

（1）长春市的城镇化和生态环境综合评价值稳居第一，其次是吉林市.城镇化综合评价值最低的城市是辽源市，生态环境综合评价值最低的城市是白城市;各城市之间的城镇化和生态环境综合评价值差距较大.

（2）长春市属于高度协调发展类生态环境滞后型，吉林市属于基本协调发展类生态环境滞后型，其他6个城市均属于中度失调发展类城镇化滞后型.说明吉林省城市环境与经济的协调发展状况存在着明显的差异.松原市、四平市、通化市、白城市、白山市、辽源市的城镇化发展相对滞后，在保护生態环境的基础上提升城镇化质量，十分必要.

根据以上结论并结合吉林省的具体情况，提出以下建议：

（1）长春市和吉林市应当强化生态文明理念，实现城镇化和生态环境协调发展.松原市、四平市、通化市、白城市、白山市、辽源市需要从根本上转变城市发展的理念，突出生态文明建设的重要地位.

（2）在保护生态环境的前提下，促进吉林省城镇化高水平高质量的发展，提高公民的环境保护意识，减少城镇化的快速发展给生态环境带来的负面影响，改善人民居住环境，保护提高空气质量，限制排污总量和工业废气、废水的排放，并对废气、废水中有用的成分进行回收利用，有效保护生态环境，不断满足人们日益增长的环境需求.

参考文献

[1]E.Barbera，C.Currò，G.Valenti. A hyperbolic model for the effects of urbanization on air pollution[J]. Applied Mathematical Modelling，2009，34（8）：38-45.

[2]孙平军，修春亮，张天娇.熵变视角的吉林省城市化与生态环境的耦合关系判别[J].应用生态学报，2014，25（3）：875-882.

[3]袁丹，欧向军，唐兆琪，等.沿海地区城镇化与生态环境协调发展的时空分析[J].环境污染与防治，2015，37（11）：100-105.

[4]李敬德，康维新.基于信息熵和BP神经网络的信号奇异点智能检测[J].牡丹江师范学院学报：自然科学版，2017（4）：1-5+43.

[5]宁宝权，彭望书，郭树勤，等.基于组合赋权和改进TOPSIS法的农业水利基础设施综合评价[J].节水灌溉，2014（12）：68-70+75.

[6]廖重斌.环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系——以珠江三角洲城市群为例[J].热带地理，1999（2）：76-82.

[7]祝志川，翁新新.东北地区金融发展对经济增长的影响因素分析[J].牡丹江师范学院学报：哲学社会科学版，2018（5）：13-20.

编辑：琳莉