解耦视角下的城镇化与资源环境关系研究——以苏州市为例

柳玉梅， TIMOTHY O.Randhir， 李九一

（1.苏州科技大学 地理科学与测绘工程学院，江苏 苏州215009；2.马萨诸塞大学 安姆斯特分校，美国 马萨诸塞州01003；3.中国科学院 地理科学与资源研究所，北京100101）

新型城镇化战略的推进是中国实现基本现代化的必由之路，不可忽视的是城镇化进程与生态环境之间存在着极其复杂的相互关系，如何协调这种关系已成为学术界和政府部门关注的重要热点[1]。

国外城镇化与资源环境关系的相关研究成果丰富，主要集中于城镇化与资源、能源、环境之间的关系的研究[2-11]。 其中，Grossman 与Krueger 提出了环境库兹涅茨曲线（EKC），结果表明伴随着经济的发展，生态环境质量呈倒“U”形的发展规律[2]，这一假设也被广泛应用于生态环境与经济增长关系的研究中[3-6]。 Ashraf 等采用卫星图像和社会经济数据分析了Dhaka 地区城镇化对土地资源的影响，研究表明城市建设面积的大幅增长导致水体、耕地、植被和湿地面积显著减少[7]；Srinivasan 等构建了人类环境耦合系统模型（CHES），以印度Chennai 为研究区，对城镇化与水资源之间的关系进行了分析，结果表明城镇化与水资源脆弱性之间的联系具有高度相关性，水资源短缺的脆弱性具有动态性和空间性[8]；以Jones 为代表的学者指出了城镇化对能源消费的作用机制和影响，后续学者的研究也指出城镇化发展与能源消费间存在显著相关关系[9-11]。

国内的研究主要集中于探讨城镇化对生态环境的胁迫效应[12-13]、生态环境对城镇化的约束机制[14-15]、城镇化与生态环境的耦合关系及其时空分异、作用机制[16-24]等。 例如，李双成等认为在中国城镇化过程中对生态环境的胁迫效应具体表现为耕地资源流失、城市水资源稀缺程度增加、能源供需平衡压力增大、环境污染严重、生态恶化明显等[12]；方创琳等通过对1980 年至2030 年近50 年我国城镇化进程与资源环境保障关系的分析发现，未来我国城镇化发展将面临能源、水资源、建设用地的资源压力，且这些压力会对城镇化的进程形成约束[14]；刘贺贺、杨青山等利用东北地区34 个地级市数据测度了东北地区城镇化与生态环境的脱钩指数，结果表明资源型经济和投资驱动是城镇化对生态环境产生压力的主要动因，生态环境倒逼和创新转型发展是缓解城镇化对生态环境压力的途径[20]；方创琳等分析并探讨了特大城市群地区的城镇化与生态环境之间的交互耦合机制及规律性[16-18，21]；孙黄平、黄震方等对泛长三角城市群近10 年的城镇化与生态环境耦合协调度的空间特征及驱动机制展开分析，结果表明耦合协调度呈现时空异质性及空间集聚性特征[23]。

苏州长期以来是江苏省乃至全国城镇化发展及经济发展的先行之地，目前正处于后工业化中期向成熟期过渡的阶段，其城镇化进程与资源环境之间的关系具有一定的代表性。 因此，选择苏州市作为研究区，研究其城镇化与资源环境压力的耦合关系具有重要的现实意义。 笔者在对城镇化与资源环境压力两个子系统进行评价的基础上，从可持续城镇化视角出发，建立城镇化与资源环境压力耦合分析框架，借助解耦模型，对苏州市2003—2017 年的城镇化与资源环境压力两个子系统之间的耦合关系进行研究，以期识别两者的耦合协调关系及其演变特征和规律，为促进经济转型升级阶段苏州城镇化良性发展和管理提供一定的参考。

1 研究方法和指标体系构建

图1 城镇化与资源环境压力分析框架

伴随着城镇化的发展，人口的生活、生产方式发生转变，这种转变一方面会消耗大量的水、土、能源等资源，同时也会向自然界排放大量的污染物，造成对环境的胁迫；另一方面产生的资源环境问题会反作用于城镇化过程，从而对城镇化的发展产生约束。 因此，只有实现城镇化与资源环境的协调发展才能实现可持续城镇化[24]。基于此，文中以可持续城镇化的思想为指导，构建城镇化与资源环境压力的分析框架（如图1 所示）。

1.1 数据来源

文中以苏州市为研究对象，研究时间跨度为2003—2017年，数据来源于《苏州市统计年鉴》（2002—2018 年）及《中国城市建设统计年鉴》（2002—2018 年）。 为避免通货膨胀对经济数据带来的影响，文中按2000 年不变价格对地区生产总值，二、三产业生产总值等指标进行了重新处理；利用极差标准化法对各项指标的原始数据进行了无量纲处理

式中：xij′为数据xij标准化的处理结果；xij为第j 个指标第i 年的具体数值；xjmax和xjmin分别为第j 个指标中的最大值和最小值。

1.2 指标体系构建

文中借鉴相关的研究成果[24－26]，秉承系统性、科学性和可操作性原则，构建了两大系统的指标体系。 为避免主动赋权的主观性和随意性，选取熵值法和变异系数法分别计算权重，在此基础上，采用熵值法权重与变异系数法权重的几何平均值作为指标的最终权重（见表1），这种做法可以有效消除单一客观赋权的误差与偏颇，更具科学性和准确性。

表1 城镇化与资源环境压力评价指标体系

1.2.1 城镇化指数

城镇化具有内涵多元化的特征，涵盖人口、土地、经济和社会四个方面[22]。 因此，文中构建了综合考虑这四个方面城镇化指数公式

式中：UI 为城镇化指数；UIi为各城镇化分指数，i=1，2，3，4，分别为人口城镇化指数、土地城镇化指数，经济城镇化指数和社会城镇化指数；UIij为各城镇化分指数对应的具体指标值；kj为各城镇化指标对应的综合权重。

1.2.2 资源环境压力指数

文中参照赵兴国等在资源环境压力评价方面的研究成果[27]，结合研究区现状，兼顾数据的可获取性，构建了资源环境压力指数（PI）（见表1）。 PI 越大，资源环境压力越大，反之压力越小。

式中：PI 为资源环境压力指数；PIi为资源环境压力分指数，i=1，2，PI1为资源消耗指数，PI2为环境污染指数；PIij为各项资源环境压力分指数对应的具体指标值；kj为各项资源环境压力指标对应的综合权重。

1.3 研究方法

解耦（Decoupling）最早由经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development，简称OECD）提出，OECD 把解耦（Decoupling）定义为经济增长与环境冲击的耦合关系的破裂[28]，随着城镇化的推进，经济发展与环境的关系愈加复杂，该理论的应用和发展也逐渐变成热点。 文中借鉴已有的研究成果[27，29]，利用UI 和PI，建立解耦模型，其计算公式

式中：εtk为第tk时期的解耦度；ΔPItk为第tk时期PI 的变化率；ΔUItk为第tk时期的UI 的变化率；PItke、PItks分别为第tk时期末期和初期的PI；UItke、UItks分别为第tk时期末期和初期的UI。 UI 与PI 的解耦程度判定依据如图2 所示。

2 评价结果与分析

2.1 城镇化特征分析

2003—2017 年，苏州市城镇化的各分指数水平逐年提升，态势显著。 2003—2017 年，苏州的城镇化率自61.92%增加至75.8%， 年均增长率为1.49%， 从城镇化发展的中期阶段发展至高级阶段。 第二、 三产业从业人员占比自84.1%提升至96.7%，相应的第二、三产业占地区生产总值的比例从97.3%增长至98.8%， 就业结构和产值结构均以第二、三产为主，说明苏州市的产业结构一直以二、三产业为主。 第二、三产业的蓬勃发展吸纳了大量的就业人员， 从业人口占总人口的比重在84.1%的高位基础上仍能维持年均0.9%的增长率。 从业人员数量的增长导致住房和交通的需求增大，从而推动土地城镇化[24]，研究期内城市建成区面积和道路面积分别增加了421.40 km2和8 114 万m2，年均增长率分别为9.41%和20.58%。 就社会城镇化而言，2003—2017 年，每万人医疗卫生机构床位数、财政支出中教育与科技支出占比、每千人公共图书馆藏书的年均增长率分别为5.62%、9.93%、5.26%，社会城镇化水平提升显著。

图2 区域城镇化与资源环境压力的解耦程度的判定标准

通过公式（2）、（3）对2003—2017 年苏州市UI 及各分指数进行计算，得出其时序变化特征（如图3 所示）。 2003—2017 年，UI 呈显著的上升趋势，且上升态势平稳；从各分指数来看，人口城镇化指数一直在高位增长，土地城镇化和经济城镇化指数与UI 的变化趋势基本一致，社会城镇化指数呈波动增长态势，研究期内总体呈现人口城镇化指数＞土地城镇化指数＞经济城镇化指数＞社会城镇化指数的特征。

2.2 资源环境压力及其变化特征分析

伴随着苏州市城镇化水平的提升，各类资源消耗逐渐增大。 就水资源而言，研究期内，实际用水量增加25.98 亿m3，年均增长率为17.9%，水资源消耗量较大，苏州市水资源消耗主要集中在工业领域，供水压力显著；就土地资源而言，2017 年苏州市建设用地面积达到720.54 km2，占全市土地总面积的8.32%，2003—2017年建设用地面积增加了396.97 km2，年均增长率为8.76%；就能源而言，2017 年苏州市能源消耗量达到8 507.82 万t SCE，能源消耗量增加量为5 893.49 万t SCE，年均增长率达到16.10%，能源消耗量增速显著。

城镇化高速发展需要消耗大量的资源，同时也会给环境带来了日益严峻的威胁。近年来苏州市各项环境治理措施频出，部分环境污染指标开始呈现下降趋势，如工业废水排放量在2011 年以后以年均6.78%的变化量逐年减少，可见水环境治理初见成效；然而随着城镇化和工业化的快速发展，工业固体废物产生量和工业废气排放量仍呈增加趋势，年均增长率分别为27.93%和21.96%，工业固体废弃物的处理和大气污染治理的任务严峻。

通过公式（4）、（5）计算2003—2017 年间苏州市PI，分析资源消耗指数、环境污染指数和PI 的时序特征（如图4 所示）。2003—2017 年期间，苏州市资源环境压力波动上升，最高值为86.65（2013 年），最低值为8.28（2003 年），其他年份PI 集中在20～80 之间，变化趋势复杂且变化率较大。 从资源消耗指数来看，2003—2017年间苏州市资源消耗总量呈明显的上升趋势，2003—2013 年处于快速增长阶段，2013 年后增速放缓，但资源消耗指数较高（95.21～99.51）。 可见，城镇化和工业化的快速推进对资源的消耗难以遏制，产业结构转型迫在眉睫，鼓励绿色生产、实现产能升级仍是未来苏州市发展的重点。 从环境污染指数来看，2003—2017 年间，苏州市环境污染在2011 年前呈波动性增长趋势，2011 年后呈现缓慢下降态势， 表明苏州市自2000 年开始环境整治的效果开始显现，环境污染压力逐渐变小。

图3 苏州市城镇化指数变化趋势（2003—2017 年）

图4 苏州市资源环境压力指数变化趋势（2003—2017 年）

由图4 可知，2003—2007 年间环境污染指数＞资源消耗指数，说明这个阶段环境污染是苏州市资源环境压力高的主要因素，两者差距总体呈缩小趋势；2008—2017 年期间，资源消耗指数＞环境污染指数（2011 年除外），且其差距逐年扩大—缩小—扩大趋势，说明环境整治的效果初见成效，但还不稳定，此阶段资源环境压力高主要受制于资源消耗。

2.3 城镇化与资源环境压力的关系分析

2.3.1 城镇化与资源环境压力相关分析

以EKC 的二次模型为原型， 对苏州市2003—2017 年UI 与PI 进行拟合后发现， 两者存在显著的相关性，呈现倒“U”形的特征（如图5 所示）。对照国际经验，从经济增长的方面来看， 苏州市的经济增长速度趋缓，2003—2010 年的年均增长速度为24.06%，2011—2017 的年均增长速度为8.15%，已由高速增长变为低速增长；从经济结构来看，工业增加值于2004 年达到峰值，已进入下降通道；从城镇化水平来看，城镇化进程已越过快速增长期，进入缓慢增长阶段；从能源消费方面来看，化石能源的消费比重逐年下降，年均减少7.14%（如图6 所示）；从环境政策方面来看，国家、江苏省和苏州市出台并实施了多个标志性环保政策，诸如《中华人民共和国环境保护法》、《江苏省固体废物污染环境防治条例》、《江苏省太湖水污染防治条例》等。 综上判断，苏州市城镇化发展与资源环境压力的关系已无限逼近拐点，下一阶段将进入下行趋势。

图5 城镇化指数与资源环境压力指数关系分析

图6 苏州经济特征（2003—2017 年）

2.3.2 城镇化—资源环境之间的解耦关系分析

为进一步揭示苏州市城镇化与资源环境压力之间的关系及其相互影响的变化趋势，文中利用解耦度评价模型，分别计算出2003—2017 年每两年间（共计14 个阶段）的城镇化指数差ΔUItk和资源环境压力指数差ΔPItk，在此基础上按公式（6）计算得出解耦度值，并根据图2 的判定标准确定解耦度ε（见表2）。

表2 的数据显示，2003—2017 年间的14 个阶段苏州市城镇化与资源环境压力的解耦度存在较大的差异，但总体上以解耦为主。 其中，T2、T5、T7、T14，两者呈现扩张性耦合关系，随着城镇化水平上升资源环境压力上升，此阶段两者存在相互影响、相互作用的关系；T3、T6、T9、T10，两者呈现弱解耦关系，城镇化增速＞资源环境压力的增速， 表明此阶段城镇化对资源环境压力的影响较小；T4、T11、T12、T13， 两者呈现强解耦状态，城镇化水平提升的同时资源环境压力呈现负增长，说明此阶段两者处于相对协调的状态；T8 阶段，两者呈扩张性负解耦状态，资源环境压力的增速远高于城镇化的增速，资源环境压力呈现扩张趋势。

表2 2003—2017 年苏州市城镇化与资源环境压力的解耦度

图7 苏州市解耦度分布及其状态变化趋势（2003—2017 年）

由图7 可知，解耦度在T8 时期达到一个“峰值”，表明2010—2011 区间为苏州市近15 年来城镇化与资源环境压力的矛盾最为突出的时期。 进入T9 时期之后，其两者之间的解耦度有了较大幅度的下降，此时期正值“十二五”时期。 “十一五”期间的各项环境整治措施的实施导致环境污染的各项指标得到有效控制，环境污染指数开始呈现下降趋势；“十一五”期间苏州工业总体已经顺利跨过了工业化的中期阶段，产业集聚度提升及战略新兴产业初具规模都减轻了资源环境压力；整个“十二五”时期（T9—T12）城镇化与资源环境压力的关系都处于相对协调的状态。 进入“十三五”时期后（T13—T14），城镇化发展进入高级阶段，与资源环境压力又呈现新的相互影响的关系。

总体而言，2003—2017 年间， 苏州市城镇化与资源环境压力的解耦关系， 经历了由扩张性耦合—弱解耦—强解耦—扩张性耦合—弱解耦—扩张性耦合—扩张性负解耦—弱解耦—强解耦—扩张性耦合变化的趋势。 可见苏州市在快速城镇化的过程中，对资源环境压力并不是一直处于下降趋势，而是呈现波动变化的态势，且具有不可持续性。 这种变化特征与区域的发展目标、产业结构调整等高度相关。

3 结语

从城镇化方面看，2003—2017 年，苏州市城镇化水平增速较快，至2017 年人口城镇化水平已达75.8%，已进入后期转型提升阶段。 伴随着城镇化水平的快速提升，资源、能源的消耗总量不断增加，具体表现为建设用地总面积、水资源消耗总量、能源消耗总量的年均增长率分别达到8.76%、17.90%、16.10%，土地资源、水资源和能源的利用效率有待提高，清洁能源的开发和利用有待加强。 随着环境整治的力度提升，工业废水排放量指标开始呈现下降趋势，在2011 年以后以年均6.78%的变化量逐年减少，水环境治理初见成效，但工业固体废物产生量和工业废气排放量仍呈增加趋势。

从城镇化对资源环境压力影响的强度及其变化特点看，2003—2017 年，苏州市PI 波动增加，变化率较大且趋势复杂。 就分指数而言，2003—2017 年间苏州市资源消耗指数呈上升趋势，2003—2013 年处于快速增长阶段，2013 年后增速放缓但数值较高（95.21～99.51）。 2003—2017 年，苏州市环境污染在2011 年前呈波动性增长趋势，2011 年后呈现缓慢下降态势， 表明苏州市环境整治的效果开始显现， 环境污染压力逐渐变小。 对比两者可见，2003—2007 年间环境污染指数＞资源消耗指数，说明这个阶段环境污染是苏州市资源环境压力高的主要因素；2008—2017 年间， 资源消耗指数与环境污染指数之间的差距呈现扩大—缩小—扩大趋势，说明环境整治的效果初见成效，但还不稳定，此阶段资源环境压力高主要受制于资源消耗。

从UI 和PI 两者之间的关系及其变化趋势来看，其存在显著的相关性，且符合倒“U”形的特征，对照国际经验，从经济增长、经济结构、城镇化水平、能源消费特征和环境政策的出台和实施，可知苏州市城镇化发展与资源环境压力的关系已无限逼近拐点。研究期内，苏州市UI 和PI 之间呈现扩张性耦合—弱解耦—强解耦—扩张性耦合—弱解耦—扩张性耦合—扩张性负解耦—弱解耦—强解耦—扩张性耦合变化的变化态势，体现了苏州市在快速城镇化的过程中，对资源环境压力的影响呈现不可持续的波动变化态势。