中国城市群环境保护能力的分级与演化研究

段至诚

【关键词】中国城市群;环境保护能力;分级;演化

【中图分类号】F299.27 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2021）10-0013-04

0 前言

环境污染问题伴随着我国过去几十年经济的腾飞，如癌细胞般依附、滋生在身，蚕食着人民来之不易的社会经济发展成果[1]。随着我国城镇化进程不断推进，各区域中小城市围绕大城市发展，逐渐形成大大小小的城市集群[2]。“十四五”规划明确指出，“要以城市群发展为主要抓手的‘两横三纵’城镇化战略格局”。可见，城市群为主要抓手的城市发展已经成为我国未来城市发展的主体模式，对于环境保护能力的问题应当放在这一城镇化格局下进行讨论。早至1978年，我国便开始以排污收费、申请污染许可证的方式解决环境保护能力[3];进入21世纪后，“运动式”协作，即围绕着环境保护能力的使命任务进行动员，集聚资源，开展工作[4]。现有环境保护能力相关的研究多集中于以城市或经济区为研究主体，并且研究内容多为单一维度的污染源的治理对策研究。鲜有以城市群为研究对象，分析其区域内各城市间环境保护水平。因此，本文拟通过对中国城市群各城市环境保护能力水平进行测算，分析各城市环境保护能力发展模式，评估城市群环境保护能力格局，为新时代中国城市群环境保护能力发展的研究奠定理论与现实基础。

1 研究设计

1.1 研究区域选择

本文参照中共中央国务院、国家发展和改革委员会及各省或自治区关于建设成城市群的批复，结合方创琳等人编著的《中国城市群地图集》，确定我国19个城市群的范围，即包含重点建设五大国家级城市群，稳步建设八大区域级城市群，引导培育六大地区级城市群共227个城市进行研究（见表1）。

1.2 研究方法

1.2.1 指标预处理

（1）基于倒数法对逆向指标进行正向化处理。考虑到所设指标体系中分别包含正向指标及负向指标，负向指标不符合TOPSIS模型的基本原理，本文将首先对所有负向指标以倒数法进行正向化处理。公式（1）中，Yij为正向化后的指标数值，Xij為需正向化计算的负向指标数值，C为正常数，通常取值为1。

Yij=C/Xij（1）

（2）基于标准化方法对指标进行无量纲化处理。本文通过极值法对所得原始数据进行无量纲化处理。公式（2）中，i代表计算指标的地区，j代表所计算的指标，Zij为无量纲化后指标数值。

1.2.2 熵技术支持下的TOPSIS模型

本文将环境保护能力指标分为环境保护压力、环境保护状态、环境保护响应三大类，以熵技术作为支持，采用熵权法与TOPSIS评价法相结合的方式计算城市环境保护能力的综合指数。

构建评价指标体系矩阵（X）。假设有m个被评价对象，并且针对每个评价对象会有n个评价指标，则判断矩阵如下：

X=（Xij）m×n，（i=1，2，…，m;j=1，2，…，n）（3）

公式（3）中，评价对象为i，评价指标为j。

通过极值法对指标矩阵标准化，公式如下：

R=（rij）m×n，（i=1，2，…，m;j=1，2，…，n）（4）

公式（4）中，标准化后的评价指标体系矩阵为R，第i个被评价对象在第j个评价指标上的标准值为rij。评价对象总数为m，评价指标总数为n。

因此，可以得到评价指标体系各子系统的标准化矩阵，如公式（5）所示。

Rx=（rxij）u×v，（i=1，2，…u;j=1，2，…，v）（5）

公式（5）中，第x个子系统中的第i个评价对象在第j个评价指标上的标准值为rxij，各子系统评价对象总数为u，评价指标总数为v。

信息熵计算，公式如下：

公式（6）、公式（7）中，第x个子系统中的第i个评价对象在第j个评价指标上的熵值为exj;矩阵Rx的第i个被评价对象的第j项评价指标下的指标值比重为Pxij。

定义各子系统指标j的权重，公式如下：

公式（8）中，第x个子系统中的第i个评价对象在第j个评价指标的权重为wxj，指标j的熵值为exj。

对规范化后的加权矩阵（Zx）做出计算，公式如下：

Zx=（zxi）u×v，zxij=wxj×rxij（i=1，2，…，u;j=1，2，…，v）（9）

公式（9）中，第x个子系统中的第i个评价对象在第j个评价指标规范化后的值为zxij。

对各方案与最优解（Oxj+）和最劣解（Oxj-）的欧氏距离做出计算，公式如下：

计算各子系统评价指数Cx，公式如下：

公式（13）中，Cx数值越大，则评价结果越优。

计算城市环境保护能力综合指数C。运用线性加权法基于各子系统的评价指数计算结果，计算城市环境保护能力综合指数，计算公式如下：

其中，Wx表示各子系统权重，本文认为在计算城市环境保护能力指数时，子系统具有同等的重要性，因此采用均等权重;n为子系统个数。

1.3 数据来源

本文基础数据主要来源于2011—2020年《中国城市统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》。少数数据缺漏，本研究将通过国家统计局官网的公布数据及各省市统计局官网的公布数据予以弥补，最后得到202个地市数据单元作为研究样本。

1.4 指标体系

本文从城市环境保护能力的视角出发，在对指标体系构建过程全面性、系统性、典型性和数据可得性等基础上，借鉴PSR模型，设立城市环境保护能力综合评价指标体系（见表2）。

2 城市群各城市环境保护能力指数分析

根据公式（13）计算出环境保护能力子系统指数值，并以公式（14）得到城市群各城市环境保护能力指数值。基于环境保护能力子系统及系统所得评价数值，本文划分城市群环境保护模式，并分析城市群各城市环境保护能力的时空演变格局。

2.1 城市环境保护能力发展模式分类

为探究城市群不同城市环境保护能力发展模式的时序差异，本文根据表3的划分标准对各城市的环境保护能力发展模式进行划分，对我国城市群2010 —2019年中国城市群202个城市的环境保护能力发展模式进行了分类与总结。

从表4可以看出，我国城市群一般环境保护能力至较强环境保护能力城市占比例最大，基本呈现出中间宽、两头窄的比例分布情况。其中，珠三角、成渝、海峡西岸城市群较强以上环境保护能力城市个数较多且占比皆超过50%。上述城市群在环境保护能力压力的应对、环境保护能力状态、环境保护能力响应上均有上佳表现。弱环境保护能力城市比例较高城市群主要出现在仍以重工业为支柱产业或经济结构升级滞后的地区，诸如辽中南城市群、晋中城市群和滇中城市群，上述城市群弱环境保护能力城市比例皆超过30%，并且晋中城市群弱环境保护能力城市比例逼近50%，说明晋中城市群整体环境保护能力水平最差。

2.2 城市群城市环境保护能力的时空格局演变分析

为便于观察时空演变规律，本文选取2010年、2013年、2016年、2019年4个年份的城市环境保护能力指数进行分析。考虑到不同时间尺度下环境保护能力指数的标准性与可比性，根据梳理倍数关系原理，将4个样本年份环境保护能力指数均值的0.5倍、1.0倍、1.5倍作为划分标准并进行分级。最终划分出环境保护能力水平类型为优环境保护能力区（>1.5倍）、偏优环境保护能力区（1.0～1.5倍）、中环境保护能力区（0.5～1.0倍）、劣环境保护能力区（<0.5倍）4种类型（见表5）。

从表5可以看出，除不同城市群及城市所在地的不同自然禀赋外，城市群的城市环境保护能力水平与城市群城市经济发展水平及结构有一定程度的正向联系，即经济发展较好的城市群及城市在城市环境保护能力上的表现普遍也较好，体现出这类地区虽然同样面对着较高的环境保护能力压力，但同时对环境保护能力的投入和政府对环境保护能力的重视程度相对较高，环境保护能力效果和生态文明建设成果有目共睹，经济发展已处于“环境库兹涅茨曲线”中环境污染随经济发展下降的阶段。

3 结论

本文通过构建城市环境保护能力綜合评价体系，运用熵权-TOPSIS法测算了城市环境保护能力，分析了城市群城市环境保护模式和城市环境保护能力的时空演化格局。最终可以得出以下几点结论。

第一，城市群各城市环境保护能力模式基本呈现出中间宽、两头窄的比例分布情况。城市群一般环境保护能力至较强环境保护能力城市占比最大，并且城市群区域中心城市环境保护能力表现普遍相对周边地区较好。从整体上看，多呈现东部沿海区域环境保护能力较好城市多于西部内陆区域，秦岭淮河以南区域环境保护能力较好的城市多于秦岭淮河以北区域，这与中国城市绿色发展效率基本吻合[5]。

第二，城市群各城市环境保护能力水平与城市经济发展水平及结构有一定的正向联系，体现出经济发展程度较高的城市虽然同样面对着较高的环境保护能力压力，但同时对环境保护能力的投入和政府对环境保护能力的重视程度亦相对较高，环境保护能力效果及生态文明建设成果也与城市经济、文化等全方位的发展密不可分。这也在一定程度上印证了经济发展已处于“环境库兹涅茨曲线”中环境污染随经济发展下降的阶段[6]。

参 考 文 献

[1]林伯强，谭睿鹏.中国经济集聚与绿色经济效率[J].经济研究，2019，54（2）：119-132.

[2]丁任重，许渤胤，张航.城市群能带动区域经济增长吗？——基于7个国家级城市群的实证分析[J].经济地理，2021，41（5）：37-45.

[3]罗知，齐博成.环境规制的产业转移升级效应与银行协同发展效应——来自长江流域水污染治理的证据[J].经济研究，2021，56（2）：174-189.

[4]梁平汉，高楠.人事变更、法制环境和地方环境污染[J].管理世界，2014（6）：65-78.

[5]周亮，车磊，周成虎.中国城市绿色发展效率时空演变特征及影响因素[J].地理学报，2019，74（10）：2027-2044.

[6]童健，刘伟，薛景.环境规制、要素投入结构与工业行业转型升级[J].经济研究，2016，51（7）：43-57.