安徽省生态环境压力与城镇化的脱钩分析

刘 超

(安徽商贸职业技术学院,安徽 芜湖 241002)

1 问题的提出

改革开放以来,我国城镇化规模之大、速度之快、成就之高,创造了世界奇迹。截至2020 年,我国城镇化率已超60%。在推进城镇化过程中,也出现了生态破坏、环境污染、资源浪费等问题。“十四五”规划的建议中,提出要推进以人为核心的新型城镇化,构建生态文明体系,建设人与自然和谐共生的现代化。因此,协调城镇化与生态环境的关系,是实现新时代城镇化内涵化发展的重要命题。

城镇化与生态环境的关系,一直是国内外学者研究的热点。国外学者主要运用库兹涅茨曲线理论、脱钩模型、PSR 模型揭示人类活动与资源环境的关系,国外多数研究表明,城镇化发展给资源环境带来了负面影响。Barney Cohen[1]以发展中国家为研究对象,揭示了快速城市化发展会导致环境承载力下降的现象。Matthew A 等[2]研究发现,较快的城镇化会明显增加CO2的排放量,而人口的增加与SO2排放量间呈现“U”形关系。国内学者主要对全国[3-4]、区域[5-6]或城市[7-8]等不同尺度范围开展了实证研究,研究中多运用定量化方法,主要是耦合协调模型[5-6]、脱钩模型[3,7]、中介效应模型[4]、多元回归模型[8]。王小兰等[7]研究了绵阳市城镇化水平与生态环境压力脱钩的时空差异;杨秀平等[5]以生态脆弱区为研究对象,运用耦合协调模型、ArcGIS 技术和系统聚类法,分析了该区域新型城镇化和生态环境的协调度;程承坪等[4]基于中介效应模型,实证研究了国内城镇化对环境质量的影响机理,认为城镇化发展会降低环境的质量,而升级城镇产业结构可提高环境质量。

总体来看,目前关于安徽省的城镇化与生态环境关系的定量研究较少。虽然安徽省城镇化发展起步较晚,但近年来,其城镇化增长率在长三角区域中相对最高。《安徽省新型城镇化发展规划(2016—2025 年)》指出:以往的城镇化发展模式比较粗放,城市生态污染问题急需改善。在即将到来的“十四五”阶段,安徽省需要注重处理持续城镇化与资源环境的关系,以在未来长三角区域一体化中实现又好又快发展。本研究基于2009—2018 年的面板数据,测度安徽省各市城镇化与生态环境压力水平的综合指数,分析其时空变化,并借助脱钩模型分析两者的相互关系,以期为推进该区域城镇化可持续发展、提升生态环境质量并对协调二者的关系提供决策借鉴。

2 研究设计

2.1 指标体系

在分析城镇化及生态环境压力内涵的基础上,参考既有研究成果[3,7,9],本着科学性、代表性、数据可得性的原则,从人口、经济、空间、社会城镇化四个方面,选取14 项指标构建城镇化发展的评价指标体系;借鉴PSR 分析框架,即从压力、状态、响应三个方面,选取11 项指标构建生态环境压力水平的评价指标体系,如表1 所示。

表1 城镇化发展水平-生态环境压力水平综合评价指标体系

为保证数据来源的可信性与权威性,数据来源于2009—2018 年的《安徽统计年鉴》、2009—2018 年的《中国城市统计年鉴》、中国经济社会大数据研究平台。

2.2 研究方法

2.2.1 数据标准化

由于各评价指标的计量单位不同,为便于后续数据的计算和评价,必须对每个指标进行无量纲化处理,即进行数据的标准化处理。

式中:Zij——xij标准化处理后的数值;xij——某指标的原始值;max(xij)——某指标原始数据的最大值;min(xij)——某指标原始数据的最小值。

2.2.2 指标权重的确定

为了确定各指标对系统综合指数的影响程度,需要对各指标赋权。学术界确定的赋权方法有很多种,主要包括专家意见法、APH 法、直接赋权法等主观赋权法,以及熵值法、变异系数法、主成分分析法等客观赋权法。为克服单一赋权法的缺陷,本研究采取AHP-熵值法进行赋权,各指标权重由客观信息及主观经验综合度量,计算的综合权重值如表1 所示。

2.2.3 综合指数计算

运用经标准化处理的数据,以及所确定的权重值,采用线性加权法,分别计算2009—2018 年安徽省各市城镇化发展指数及生态环境压力指数。具体计算公式如下:

式中:UI——城镇化发展指数;EI——生态环境压力指数;Wj——指标权重。

2.2.4 脱钩模型

脱钩理论最早于2002 年由经济合作和发展组织提出,主要用来阐明经济增长与环境压力的关系[10]。2005 年,Tapio 对脱钩模型进行了改进,提出了脱钩弹性系数[11]。目前,脱钩模型主要分为OECD 脱钩模型和Tapio 脱钩模型两种,它们已被广泛用于经济增长与建设用地扩张、能源消耗、环境污染等关系的分析。由于Tapio 脱钩模型克服了OECD 模型在基期选择上的困难,并根据数值的大小细分成8 种状态,能更全面、细致地反映变量之间的相互关系,本研究采取Tapio 脱钩模型分析生态环境压力与城镇化发展的关系,构建模型如下:

式中:ΔIt——脱钩弹性指数,表示t时期生态环境压力对城镇化的脱钩程度;ΔEIt、ΔUIt分别表示t时期生态环境压力指数与城镇化指数的变化率;EIs、EIe分别表示t时期始年与末年的生态环境压力指数;UIs、UIe分别表示t时期始年与末年的的城镇化发展指数。借鉴Tapio[11]的研究成果,根据ΔIt的具体数值,结合ΔEIt、ΔUIt正负情况,确立了脱钩状态衡量标准,如表2 所示:

表2 脱钩状态衡量标准

3 实证结果与分析

3.1 城镇化发展的演变与格局分析

实证结果表明,2009—2018 年安徽省城镇化发展的平均水平呈持续上升态势,平均指数由0.292 上涨至0.499,绝大多数城市的城镇化综合指数逐年攀升,少数地市的指数在行政区划调整的年份有所下降。数据显示:历年城镇化发展的地域不平衡性较明显,城镇化发展综合指数总体呈现“皖南>皖中>皖北”的特征。通过GIS 可视化分析发现:2009 年,区域的城镇化发展状况呈现较高水平集聚与低水平分散的特征;2018 年,区域的城镇化发展状况呈现高水平集聚与较低水平集聚特征,高水平主要是省会合肥与皖南的芜湖、马鞍山、铜陵,较低水平主要分布在皖西北城市,如图1 所示。再测算历年指数的标准差,发现“十二五”期间,城镇化指数的标准差由0.13 不断减少至0.1,反映城镇化发展的地域不平衡性有所降低,“十三五”的2016—2018 年间,城镇化指数的标准差在0.1 上下浮动,反映城市发展的空间格局形成后,改变城镇化地域不平衡性的弹性变小。

图1 安徽省城镇化发展水平时空格局演变

3.2 生态环境压力的演变与格局分析

在研究期内,安徽生态环境压力的平均指数环比下降的年份达6 年,环比上升的年份仅3 年,总体呈现“波动型缓慢下降”态势,平均指数由0.368 波动下跌至0.32。皖南工业城市铜陵、马鞍山,以及皖北工业城市淮南市生态环境压力指数持续较高,三市的工业三废排放量均较大,而皖南的黄山市作为典型的旅游城市,第三产业比重在省内最高,建成区绿化覆盖率、城市空气质量等数值长期处于高值,工业三废排放长期处于低值,故测算的历年生态环境压力指数均是省内最低值。通过GIS 可视化分析发现,生态环境压力水平存在一定的空间差异性,呈分散化分布特征,如图2所示,皖中分布相对均衡,皖南及皖北分布的不均衡性较大。从计算区域均值来看,2009 年安徽省生态环境压力综合指数呈现“皖南>皖北>皖中”的特征,2018 年生态环境压力综合指数呈现“皖北>皖南>皖中”的特征。

图2 安徽省生态环境压力水平时空格局演变

3.3 脱钩状态分析为方便比较与分析

将2009—2018 年分为2009—2012 年(T1)、2012—2015 年(T2)和2015—2018 年(T3)三个考察时期,根据脱钩模型确定出各时期的脱钩指数及状态类型,见表3。

表3 2009—2018 年安徽省各市生态环境压力与城镇化脱钩指数

3.3.1 T1 时期:以强脱钩为主,以衰退脱钩及弱脱钩为辅

全省有12 个城市为强脱钩状态,占比75%,说明安徽省多数地市在城镇化不断提高的同时,环境压力缓慢下降。一方面,在此时期安徽省经济、产业快速发展,城市人口集聚,建成区面积不断扩张;另一方面,安徽省增加了环境保护的财政支出,加强了对工业废水的治理,工业废水排放量有所降低,污水处理率与人均造林面积皆有所提升。

不过,全省衰退脱钩及弱脱钩的城市各有2 个,其中,2011 年安徽省行政区划作出重大调整,巢湖市相关县、区并入“合芜马”三市,所测算的芜湖、马鞍山的城镇化发展水平及生态环境压力指数皆出现“非正常性下跌”,故两市皆呈现衰退脱钩。

3.3.2 T2 时期:脱钩类型呈多样化

全省各市呈现的脱钩状态包括:弱脱钩(50%)、强脱钩(25%)、扩张连接(6.25%)、扩张负脱钩(6.25%)、弱负脱钩(6.25%)、衰退连接(6.25%)。就全省来看,T2 时期的脱钩状态不理想主要是部分城市生态环境压力指数水平上涨导致;分区域来看,非理想的脱钩状态主要分布于皖南与皖北地区,反映部分城市的发展对城市的生态造成了一定程度的破坏。皖北的淮北市出现扩张负脱钩状态,说明淮北生态环境压力上涨的速度超过了城镇化水平上涨的速度;皖南地区的芜湖市出现扩张连接状态,说明城镇化持续发展,但生态环境压力也在上升,两者上升速度基本同步;铜陵市及淮南市由于行政区划调整,城镇化发展指数出现下跌,淮南市生态环境压力下降速度小于城镇化发展水平下降速度,而铜陵市的两者下跌速度基本同步。

3.3.3 T3 时期:以强脱钩为主,以弱脱钩为辅

全省有13 城市为强脱钩状态,占比81.25%,弱脱钩的城市占比18.75%,总体脱钩状况较理想。本阶段开始时,安徽省“十三五”规划便明确指出,要有效整治大气、水、土壤等污染,确保城市重污染天气天数逐年降低,生态环境质量得到阶段性改善;《安徽省新型城镇化发展规划(2016—2025 年)》也确立了生态文明建设的具体目标,要求加强城镇环境治理,推动城镇绿色化改造,完善城市绿色生态系统。在此期间,安徽省开展供给侧结构性改革,优化产业结构,逐步减少了高消耗、高污染、高排放产业占比。在顶层设计政策引导与供给侧结构性改革的推动下,安徽省多数城市发展开始缓慢转型。相对于2015 年,2018 年安徽省各市城镇化发展均出现不同水平上涨,但仅芜湖、马鞍山、宿州这3 个城市生态环境压力指数微涨,具体来看,全省的环境保护支出明显增长,“工业三废”平均排放量明显减少,污染治理有效加强,城市绿化有了一定程度的改善。

在整个研究期内,安徽省不少城市的生态环境压力与城镇化的脱钩关系出现反复,由强脱钩为主到多样化状态再到强脱钩为主,也直观地看出两者脱钩关系呈动态变化性与不可持续性。

4 结论与建议

4.1 结论

通过构建城镇化发展-生态环境压力的综合评价指标体系,在组合赋权测度综合指数的基础上,借助Tapio 脱钩模型开展研究,综合反映了安徽省城镇化进程、生态环境压力的时序演变、空间格局及二者的脱钩关系,研究发现:

(1)研究期内城镇化发展指数不断提升,空间上呈现地域发展的不平衡性,表现为较高水平集聚、低水平分散向高水平集聚、较低水平集聚的演变,总体上呈现“皖南>皖中>皖北”的发展格局;(2)研究期内生态环境压力水平呈波动缓幅下降态势,空间上呈现差异性且分布分散化,空间格局由“皖南>皖北>皖中”演变为“皖北>皖南>皖中”;(3)在T1 时期、T3 时期,以强脱钩为主,T2 时期脱钩类型多样化,整个研究期内脱钩关系经历了由较理想到恶化再到较理想的变化,脱钩状态不理想的城市主要分布在皖北与皖南;T3 时期脱钩情况最为理想,也反映了“十三五”以来,安徽省城市生态文明建设取得了积极成效;(4)研究期内二者脱钩关系呈现动态变化及不可持续性,在发展城镇化同时,应长期关注各地市的生态环境压力变化。

4.2 建议

4.2.1 因地制宜,实施差异化、内涵化的城镇化发展策略

在合肥都市圈、皖江城市带、皖北城市群的城镇化战略格局基本形成的基础上,各地市还应结合自身的资源禀赋,明晰自身的功能定位及发展规划,分类推进新型城镇化。对于城镇化水平还明显偏低的皖北,在加大农村人口有序转移、加强经济发展的同时,还要注重培育地方特色产业和新兴产业,并采取体制机制倒逼高污染、高能耗产业进行升级改造;对于皖江城市群,要优化人才落户政策,防止人才被虹吸,还要提升承接产业转移的水平,着力打造先进制造业和高端服务业。

4.2.2 绿色发展,全面加大城市生态环境的保护与治理

要以绿色发展理念为引领,加强城市环保的硬件与软件建设,在硬件上,还要进一步完善环境基础设施,加大智能化监测体系与高效化排污治理系统的建设;在软件上,健全生态环境保护的制度体系,包括管制性制度、财政税收与补贴制度、资源环境产权制度等,逐步建立城市生态环境治理的长效机制[12]。

4.2.3 借鉴经验,对标江浙沪融入长三角区域一体化发展

江浙沪是长三角区域乃至全国的发达地区,其城镇化及生态文明建设积淀了一定的经验。安徽省作为长三角区域中重要省份,发展差距还较明显,可借鉴“小而美、新而活”的浙江小城镇发展模式,打造“一县一业、一村一品”,可参照江浙沪构建现代生态环境治理体系,如创新“信用+环境管理”,提升数字化环保监管能力,加强区域合作,构建生态环境污染联防联治等工作机制。