中国适应性发展指数测度(2010—2019年)

王宏新，邵俊霖，，李继霞，徐孟志，王英杰，，平泽宇，

（1.北京师范大学全球共同发展研究院，北京 100875；2.北京师范大学政府管理学院，北京 100875）

自2013年起，气候变化相关风险被世界经济论坛连续9年列入全球五大风险之一［1］。近年来，与气候变化相关的高温热浪、洪涝、干旱等极端天气和气候事件更是频频发生。未来人类面临的将不再是小概率的“黑天鹅”式风险，而是更大概率、更大影响的“灰犀牛”式气候风险［2］。减缓与适应是应对全球气候变化的两大主要路径。由于气候变化具有巨大惯性，减缓行动难以短期内消除气候变化带来的各种不利影响［3］；同时，目前全球“国家自主贡献”（The Intended Nationally Determined Contributions，INDCs）难以达到预期目标，各国亟须在适应领域取得进展［4］。

“适应”是系统针对实际或预期气候变化及其影响进行调整的过程［5］，是气候临界点（Tipping Points）爆发后能够减轻危害或利用有利机会的唯一选择。适应和发展之间存在复杂相互作用，二者相互促进可共同推动人类社会螺旋式演进。然而，自IPCC第五次评估报告以来，许多部门和区域出现了越来越多的不良适应（Maladaptation）和适应极限（Adaptation Limits）。不良适应是指由于计划不周、实施不力、过于追求短期效果给目标或群体造成更大脆弱性或暴露度；适应极限即为无法通过适应行动来规避风险。不良适应和适应极限二者将打破适应和发展之间的正向互动，不仅使得适应目标面临失败风险［6］，人类社会发展成果甚至会随之破灭。适应必须与发展融合，在气候变化适应过程中保障发展成果、实现经济社会高质量发展，在发展过程中避免适应不良、不断推进适应极限。在此背景下，“适应性发展”概念应运而生并逐渐成为发展领域前沿热点，为理论研究和政策制定提供了一个新发展理论框架［7］。中国已在政策实践中凸显这一理论内涵，《国家适应气候变化战略2035》高度重视适应气候变化与经济高质量发展相关部署有机衔接的重要性，将系统适应视为中国适应战略的基本原则之一。该研究在阐述适应性发展内涵的基础上，基于三个维度构建中国适应性发展评价指标体系，采用CRITIC法对2010—2019年间中国适应性发展指数（Adaptive Development Index，ADI）进行测度，并通过Moran指数、差异系数和Theil指数方法，探究其时空特征及区域差异；结合实证分析结果，提出加快推进适应性发展政策，全面提高适应性发展水平的政策建议。

1 理论基础

1.1 “适应性发展”的提出

适应（Adaptation）最早广泛应用于生物学领域，泛指组织或系统为了更好地生存繁殖而不断适应周边环境的过程，涵盖有机个体、单个种群及整个生态系统等不同层级［8-9］。后经不断演化，“适应”一词逐渐进入人类学、政治学及管理学等社会科学领域［10-11］。在气候变化应对方面，学界已从气候变化适应类别、主体、内容、目的及特征等不同视角进行了探讨［12-15］。随着适应在气候变化应对中的重要性逐步被认可，适应对象涉及发展中国家数十亿人，而这些人本身又是发展中国家政府、非政府组织和捐助者制定发展政策时考虑的主要目标群体，支持发展中国家的适应往往被视为支持其发展。至此，适应与发展的关系开始引起学界关注，并形成三种观点：第一，适应与发展相互独立。联合国气候变化框架公约（United Nations Framework Convention on Climate Change，UNFCCC）用不同资金支持气候适应与发展项目，适应只是发展的外生变量［16］。第二，适应与发展相交叠。气候变化适应可以增进发展，解决干旱和洪水造成的饥饿、预防和治疗气候变化带来的病媒传染病，有助于减少“发展成本”［17］。第三，适应即发展。对于深陷环境污染、灾难频发、资源枯竭和土地退化泥潭的穷人而言，适应问题完全是发展问题；在此情形下，适应与传统的发展完全重合，强化资源禀赋、提升社区韧性等适应措施即是发展手段［18］。

近十年来，“适应性发展”概念逐渐走向清晰。Lemos等［19］在讨论气候变化适应如何影响发展时，首次提出了“适应性发展”（Adaptive Development，AD）的概念，认为着眼于短期的发展目标具有局限性，不切实际的适应行动有可能面临失败，应在发挥适应与发展二者优势的基础上，同步解决正在产生甚至未知的发展问题，尤其是气候问题，实现适应性发展。Agrawal等［7］认为，气候变化造成的风险愈加显著，提升弱势群体风险应对能力是“适应性发展”的应有之义。他们又进一步丰富了“适应性发展”的内涵，指出适应性发展与早期发展范式的不同之处，在于强调化解气候变化以及不良适应能力所导致的风险，从而将风险置于适应性发展核心。Eakin等［20］、Sherman等［21］提出了同时实现适应和发展目标的路径，即有效结合管理气候变化风险必需的特殊能力以及实现人类发展基础目标的一般能力。

在明确适应性发展概念基础上，近年来相关研究主要围绕以下方面展开。一是深化适应性发展路径研究。Tian等［22］对鄱阳湖的气候适应和人类社会发展的关系展开分析，提出适应和发展交互过程中，社会、自然与技术系统的良性互动是保障其正向协同的方式之一。Erbaugh等［23］提出混合治理，即公共部门、私营部门和民间社会的参与者共同定义和实施干预是实现适应性发展的措施之一，并通过赤道地区可持续农业展开分析。Struthers［24］基于比较政治制度理论，结合智利官员对2010—2015极端干旱事件的回应策略，阐明了适应政策实现受到政党制度、行政立法安排和选举规则影响，政治环境是某些适应不良的直接因素，改进制度安排而不仅是更新适应技术，将有助于实现适应性发展。二是细化适应性发展领域研究。Liao等［25］细化研究了畜牧业的适应性发展策略，通过埃塞俄比亚气候适应案例，指出种植牧草可进一步转变牧民畜牧对象，缓解草原生态系统风险暴露的同时，保障畜牧业发展和牧民生计。Liao等［26］研究了中国新疆北部的牧民定居计划。通过大规模调查，发现“定居”前后，家庭收入和资产持有量出现明显下降，影响了牧民生计，未来应基于适应性发展制定有助于福祉提升的政策。Lemos等［27］建立了涵盖水安全治理、适应能力和发展三者互动的模型，强调基于动态和不确定性进行规划，得出不同风险组合结果可帮助决策者更好面对未来。三是在适应性发展理念指导下展开应用性研究，主要涉及指数编制。适应性发展强调在各项政策中纳入应对气候风险考量，基于此，Neder等［28］编制的城市适应指数（UAI）、Singh等［29］编制的气候韧性农业指数（CRA），均衡量了经济社会、制度环境等方面的基本发展要素是否可达适应目标。

目前，关于适应性发展的研究已超越学术界，联合国等国际组织也开始引入，适应性农业、适应性环境管理等具体实践也大量使用［30］。IPCC第五次评估报告中提出了Climate-Resilient Development Pathways（CRDP）概念，以描述实现有效应对气候变化和可持续发展双重目标的路径。该报告同时指出，应强化适应与发展二者间的相互关系，通过低悔适应（Low-regret Adaptation）产生发展协同效益，通过制定和实施有效的发展政策降低适应赤字（Adaptation Deficit）［6］，这一观点与Cannon定义高度契合。《巴黎协定》也提出Climate-Resilient Development（CRD，气候适应型发展）的概念，指出“资金流动应符合温室气体低排放和气候适应型发展的路径”［31］。本质上，气候适应型发展（CRD）与该研究的适应性发展（AD）是“一个硬币的两面”：前者强调目的和结果，面对气候变化风险发展应该具有韧性；后者强调过程和方法，即通过适应和发展的有效结合来应对越来越大的气候变化风险。总之，“适应性发展”对这些实践经验和本土知识进行了理论提升，是指通过一系列制度安排（如国家适应战略）和方案设计（如基于自然的适应方案），综合运用财政、金融、信息、技术等政策，既有效提升气候韧性，又降低发展风险。

1.2 适应性发展内涵

人类对发展理念的认识是一个逐步深入的过程。20世纪90年代前，发展基本等同于经济增长。1990年，联合国提出“人类发展”的概念，认为人类发展不仅是收入、财富的增加，还是自身需求的不断扩大，即获得健康生活水平、获得文化知识以及提高生活品质的三个基本需求［32］。人类发展的概念突破了经济增长的桎梏，但尚未关注发展对资源环境的影响。“可持续发展”是人类发展概念的进一步提升，强调发展既要满足当代人的需求，又不能损害后代人满足其需求的能力［33］。2015年联合国提出17个可持续发展目标，涉及169个具体目标，涵盖经济增长、社会包容和环境保护三大维度［34］，并提出力争于2030年前实现这些目标。然而，迄今为止，世界仍未步入实现2030年目标和指标的轨道［35］。作为一种新的发展模式，适应性发展通过对适应与发展关系的把握，以风险管理为视角，运用系统耦合理论，可以更好地实现应对气候变化与可持续发展的协同。准确把握适应性发展的内涵，需从以下四方面着手。

第一，正确认识适应与发展之间的复杂交互。一般而言，适应与发展可以相互促进。例如，通过改进水文气象服务，中、低收入国家每年可挽救2.3万人，带来至少1620亿美元的潜在经济社会收益［36］。但需注意的是，发展并非一定意味着适应能力的提升，适应策略也有可能损害发展。例如，如果当地居民没有投资于正确的风险管理策略，减贫成效显著的地区脆弱性就未必会降低［37］。若采取激进的适应策略忽视原住民生计的“土地掠夺”，则将加剧社会矛盾［38］。这种复杂交互为适应性发展概念的产生奠定了基础。

第二，适应性发展与可持续发展在目标上具有同构性，且适应性发展更具动态性。联合国17个可持续发展目标中，“目标13”直接表达采取行动应对气候变化的紧迫性；除此之外，适应性发展还有助于实现其他12个与应对气候变化相关的目标［39］。反之，“优质教育”（目标4）、“性别平等”（目标5）、“减少不平等”（目标10）、“和平、正义与强大机构”（目标16）等可持续发展目标又是实现适应性发展的重要保障。因此，可持续发展的所有目标都能找到与适应性发展的对应。同时，由于可持续发展的概念是以过去和现在的气候背景为基础，较少考虑未来几十年到一百年全球变化的趋势，因而难以突破其静态局限性［40］。相比之下，适应性发展含义本身却具有动态演化的特征，可以让人们更加聚焦未来变化，从而采取更具战略性和灵活性的发展举措。

第三，适应性发展的核心视角是风险管理，根本方法在于系统耦合。以往的发展政策往往与具体目标联系在一起，如通过经济增长实现减贫、通过再分配促进平等、通过可持续资源利用保护环境。适应性发展概念则将风险管理作为核心目标，在适应过程中实现增长、公平和可持续，在发展中缓解气候变化风险［11］。要充分实现气候变化适应与发展的协同，必须借助系统耦合相关理论和方法［41］，重视不同部门、层级、地区及不同时空尺度间的相互影响，开展整合性规划、管理。

第四，适应性发展既有局域性，又有全局性，因而必须采取“自上而下”和“自下而上”两种实施路径。在应对气候变化的两种方式中，人们往往因减缓针对整个地球气候系统而认为其具有全局性，适应只针对具体地区、部门，则将其框定在局域范围［42］。事实上并非如此，适应性发展兼具局域性和全局性两种属性，某一具体地区乃至全球，某一具体领域乃至所有行业系统，都可以实现适应性发展。因此，适应性发展的实施路径既需要“自上而下”的宏观把控，也需要“自下而上”的创新政策：前者从整体出发制定适应性发展战略目标和蓝图，减少不同部门、层级或时空尺度的权衡取舍，防止政策冲突；后者则从基层实践者出发，充分结合本土知识和区域实际，避免政策在地方层面产生适应不良。

1.3 指数测度

发展指数测度问题一直是各界关注的核心。联合国从预期寿命、教育水准和生活质量三个维度设计了人类发展指数（HDI）［43］；李晓西等［44］从社会经济可持续发展和资源环境可持续发展两大维度、12个绿色发展领域对各国绿色发展水平进行测算；Xu等［45］度量了2000—2015年中国及各省份可持续发展指数并研究了其时空差异；此外，民生发展以及其他分领域发展指数也都可为测度适应性发展指数提供借鉴［46-49］。

适应性发展指数测度相关研究，尤其暴露性、脆弱性、复原力等适应性发展关联要素的量化研究也取得了突破性进展。如Monterroso等［49］运用风险暴露指数（Risk Exposure Index，REI）测量墨西哥地区的暴露性水平；Summers等［50］从自然环境、社会、建筑环境、治理、风险五个维度提出气候韧性筛选指数（Climate Resilience Screening Index，CRSI）；Azam等［51］参考IPCC脆弱性框架和可持续生计框架计算生计脆弱性指数（Livelihood Vulnerability Index，LVI）；吴绍洪等［52］认为适应是气候变化风险管理的主要目的，从致险因子的危险性、承险体的暴露度与脆弱度出发，构建突发气候事件和渐变气候事件风险定量评估方法；葛咏等［53］基于“危险性-暴露度-脆弱性”风险评估框架，构建多尺度极端气候风险评估技术体系，对“一带一路”沿线区域极端干旱、极端降水、高温热浪、风暴潮4类代表性极端气候风险进行了评估。当前尚无适应性发展指数的测度研究，集中于发展指数或气候变化适应测度，无法反映适应与发展的复杂相互作用，且在适应能力的指标选择上仅从经济社会发展等宏观层面着手（一般能力），未考虑应对气候变化风险的特殊能力。该研究在充分借鉴已有研究基础上，从适应性发展内涵出发，创新构建中国适应性发展测度指数，为丰富适应性发展理论和应用研究提供参考。

2 评估框架

2.1 研究区域概况

该研究以中国31个省份为研究区域。限于数据可得性等原因，研究未涉及香港、澳门和台湾地区。中国跨纬度较广（近50°），距海远近差距较大，加之地势高低不同，地形类型及山脉走向多样，形成了复杂多样的气候类型，孕育了丰富的农作物与动植物资源，为农业生产提供了有利条件。然而，复杂多样的气候类型也存在诸多不利方面，特别是近年来，频发的高温、寒潮、热浪、干旱等极端天气气候事件正越来越危及生产建设和人民生活。该研究除了对中国31个省份适应性发展水平进行测度外，还将对东部、中部、西部和东北四大区域进行进一步研究（东部包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等10省份；东北包括辽宁、吉林和黑龙江3省；中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6省；西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆12省份）。

2.2 指标体系构建及解释

科学构建适应性发展指标体系，应考虑省域气候条件、发展方式、治理能力等要素间作用机制，关注指标的系统性与逻辑性。适应性发展水平测度所构建的评价指标体系以气候变化适应为中心点展开。依据IPCC［54］历次评估报告、殷永元等［55］和Polsky等［56］的相关研究，ADI应从暴露度、敏感性和适应能力三个一级指标着手。每个一级指标下都包含气候变化及其适应相关指标和发展相关指标，以充分反映适应与发展的相互关系，体现适应性发展内涵。暴露度下设“气候系统”和“经济-社会-生态系统”两个二级指标，从主客体两方面反映气候系统本身变化及其作用对象暴露于气候变化的全貌；敏感性下设“资源环境”和“经济社会”两个二级指标，从气候变化对人类发展物质基础和发展成果两方面的影响表征敏感性；适应能力下设“一般能力”和“特殊能力”两个二级指标，全面涵盖适应性发展能力指标［54］。在上述三个一级指标下，按照科学性、系统性、可量化性与可比性的原则并结合中国省级发展实际，构建出6个二级指标、33个三级指标（表1）。

表1 中国适应性发展指数评估指标体系及权重

2.2.1 暴露度

暴露度（Exposure）是系统暴露于显著气候变化的性质和程度，即人员、生计、物种或生态系统、环境功能和服务以及各种资源、基础设施或经济、社会或文化资产处在有可能受到不利影响的位置，如有多少人生活在可能被海平面上升淹没或受到沿海风暴变化影响的地区。暴露度设立“气候系统”和“经济-社会-生态系统”两个二级指标。其中，“气候系统”的量化指标通常包含温度、降水、风速、极端气候频次和强度。当气候变化达到或超过人类和自然生态系统的承受能力时，将催化气候灾害产生［57］。一般来说，气候变化越快，强度越大、频率越高，则地区暴露度越高。年平均气温、年降水量、风速、极端气候发生频次及强度应当纳入气候系统暴露度指标。考虑到各省风速、极端气候发生频次及强度不可获取，该研究以年平均气温与年降水量2个三级指标表征气候系统暴露度。“经济-社会-生态系统”是人类及其活动所在的社会与各种资源的集合，是气候变化作用的对象［58］。气候变化尤其是极端气候对经济-社会-生态系统的影响表现在经济损失、人口伤亡和物种灭绝等［59］。一般来说，地区灯光指数高、人口抚养比高，则受气候变化影响的人员范围更广，社会经济损失也更大。此外，植被覆盖率增加能降低气候变化对地区的影响［60］。因此，该研究采用地区灯光指数、人口抚养比、NDVI指数（植被归一化指数）3个三级指标评价经济-社会-生态系统暴露度。

2.2.2 敏感性

敏感性（Sensitivity）是指不同人类系统和部门受到气候相关灾害的影响程度，强调遭受气候变化的影响，如作物产量或径流的变化［50］。敏感性通过气候变化影响和灾害导致系统变化两方面体现［61］。参考人类绿色发展指数指标体系并结合中国实际［40］，确定“资源环境”和“经济社会”2个二级指标。其中，“资源环境”考虑气候变化对水资源、环境和森林系统的影响，以人均水资源拥有量、空气质量指数、林业有害生物发生率3个三级指标表征；“经济社会”考虑气候变化对经济、人口、农业和健康的影响以及极端气候造成的人、财、物损失［62］，以自然灾害直接经济损失占GDP的比重、自然灾害受灾人口占比、农作物受灾面积占比3个三级指标表征。慢性病发病率（心血管疾病）、虫媒传染病发病率、气候灾害导致停工停产/停课数（天）、停电/气/水的次数/时长/影响范围与道路毁坏面积占比等数据纳入“经济社会”二级指标，由于数据可得性限制，暂未纳入核算。

2.2.3 适应能力

适应能力（Adaptive Capacity）是决定适应性发展成败的关键因素［19］。IPCC将适应能力定义为某个系统、机构、人类及其他生物针对潜在的损害、机遇或后果进行调整、利用和应对的能力［26］。Eakin等［20］认为适应气候变化的能力有两种形式，即与基本人类发展目标相关的能力（一般能力）和与管理气候变化风险所必需的能力（特殊能力），并指出适应性发展就是要在不同时空尺度实现一般适应能力和特殊适应能力的结合。其中，“一般能力”表现为国民经济和社会发展的保障，构成适应气候变化的社会基础，包含节能环保财政支出占比、生活垃圾无害化处理率、建成区绿地覆盖率、自然保护区面积占比、城乡人均可支配收入比、每千人口医疗卫生技术人员、养老保险参保率、就业人口中高中及以上学历人口占比、互联网普及率、R&D经费投入强度、R&D人员全时当量等11个三级指标；“特殊能力”反映预防、响应、恢复气候灾害和长期变化的直接措施，包含水土流失治理面积占比、林业有害生物防治率、堤防保护人口占比、每百万人救灾储备机构数、节水灌溉面积占比、气象观测站密度、气候预测产品得分、万人气象科研课题、气候科技经费占比等9个三级指标。应急避难场所密度、农作物多样化指数（综合指数）、慢性病治愈率、虫媒传染病治愈率纳入特殊能力二级指标，因数据可得性限制，暂未纳入核算。

2.3 计算方法

2.3.1 适应性发展水平测算

该研究采用Diakoulaki等提出的CRITIC（Criteria Importance Through Intercriteria Correlation）为中国适应性发展指数评估指标体系各级指标进行赋权，并计算综合得分。CRITIC法根据指标间对比强度和冲突性的乘积客观确定权重。其中，对比强度是指同一指标在不同评价对象间取值波动程度，以变异系数表示，变异系数越大，对比强度则越大；冲突性则以指标间相关性为基础，在数据正向标准化前提下，引入指标间的相关系数，相关系数越大，冲突性则越低。

对于多指标综合评价体系而言，指标间不可避免存在相关关系，该研究在构建指标体系时已对强相关关系的指标进行剔除处理。同时，CRITIC法引入了冲突性的概念（在变异系数一定时，指标间冲突性越小，权重越小；冲突性越大，权重越大），进一步纠正了指标相关性对评价结果造成的影响。具体计算步骤如下。

（1）指标标准化。各项指标单位不同，无法进行统一计算，因此采用Min-Max方法对所有指标数据进行无量纲化处理，使评估结果处于［0，1］区间内。

其中：Sqc是第c个省份第q个二级指标进行Max-Min归一化的值，Zqc是第c个省份第q个二级指标的z值得分，maxZq、minZq分别代表所有省份第q个三级指标z值得分的最大值和最小值。

（2）计算第q个指标的对比强度dq：

其中：σq为第q个指标取值的标准差，Xˉq为第q个指标取值的均值。

（3）计算指标间冲突性Cq：

其中：rtq为第t和q个指标间相关系数。

（4）计算指标权重Wq，得出中国适应性发展指数各级指标权重见表1。

（5）计算综合指数。采用线性综合方式计算ADI得分。

2.3.2 探索性空间数据分析

为探索ADI指数的空间相关关系，该研究使用Moran指数（Moran’sI）进行探索性空间数据分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA）。ESDA是指在不对数据进行任何先验判断或前提假设的背景下，将地图、图表、图形等可视化技术与空间统计学理论相结合来诊断所计算的数据结果是否具有空间相关特征，也即用于检验地理空间中某一现象和其相邻单元的属性值是否存在显著性关联或呈现为某种空间分布模式［63］。Moran指数计算方式如下［64］。

其中：n为空间单元数量，xi和xj分别代表空间要素x在空间单元i和j中的值，xˉ为要素x的均值，wij为空间权重矩阵。Moran’sI∈［-1，1］，当Moran’sI＞0时表示各地区呈正相关，当Moran’sI=0或者接近0时表示各地区空间上不相关，当Moran’sI＜0时表示各地区呈负相关。

2.3.3 区域差异测度

（1）变异系数。为了初步考察中国适应性发展指数的差异及变动趋势，计算各区域适应性发展指数的变异系数（Coefficient of Variation，简称CV），公式如下：

式中：ADIn，t表示n省在t年的适应性发展指数，ADIt表示所有省份适应性发展指数平均值，CV反映适应性发展指数的相对差异程度：CV值越大，说明不同区域间适应性发展指数差距越大；若CV值呈下降趋势，则说明不同区域间适应性发展指数差距在缩小。

（2）Theil指数。该研究用Theil指数衡量中国适应性发展指数（ADI）的区域差异。由于Theil指数具有可加性，区域整体差异可分解为区域间差异和区域内差异。具体步骤如下。

①总体Theil指数（TL）衡量中国适应性发展水平区域整体差异：

②以区域间Theil指数衡量中国适应性发展水平的区域间差异：

③以区域内Theil指数衡量中国适应性发展水平的区域内差异：

其中：y表示各省适应性发展水平，n为省份数量，nk为k区域内省份的数量。

④用区域间Theil指数与区域整体Theil指数的比值，即（10）/（9）表示区域间差异对区域整体差异的贡献度；同样，用区域内Theil指数与区域整体Theil指数的比值，即（11）/（9）表示区域内差异对区域整体差异的贡献。

为保障数据科学、准确，该研究采用数据全部源自中国公开出版的年鉴或者相关部门公布的权威数据。原始数据主要源自《中国环境统计年鉴》《中国气象统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国民政统计年鉴》《中国水利统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国林业统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》等。其中，个别年份、个别省份缺失数据，均采用TREND函数法进行补齐处理。

3 测度结果与分析

3.1 ADI时间演变

采用CRITIC法测算2010—2019年中国ADI状况以及维度水平（图1），呈现出如下特征。

图1 2010—2019年中国适应性发展指数及维度水平

（1）ADI整体较低，呈现波动上升趋势。2010—2019年中国ADI均处于＜0.5的较低水平，适应性发展水平尚存在较大提升空间。具体来看：2010—2013年，中国ADI增长较快（2.9%），波动性较为明显；自2014年起，中国ADI呈现增长趋势（2016和2019年除外），增速较为平缓。经济社会发展提升了整个社会应对气候风险能力，但也促使更多人员财产暴露于气候灾害之下。

（2）ADI三大维度发展趋势差异显著。具体来看，暴露度得分从2010年的0.1355下降至2019年的0.1309，暴露度增加3.39%，气候变化致灾风险提升；敏感性得分从2010年0.1210下降至2019年的0.1197，敏感性增加1.07%，经济-社会-生态系统受气候变化影响程度扩大；适应能力从2010年的0.4718上升至2019年的0.4755，上升了0.7%，呈稳步发展态势。总体上，中国气候变化适应能力虽有所提升，但其提升速度明显低于气候变化程度。

3.2 ADI空间特征

3.2.1 区域特征

适应性发展水平呈“东部＞中部＞东北＞西部”特征，且区域差距在缩小（图2）。2010年ADI区域差距主要是东部（0.5399）和西部（0.4205）造成，差距达0.1194；2013年东西部差距达到顶峰（0.1324）；2013年后差距不断缩小，2019年差距最小（0.0906）。从区域内部变化趋势来看，东部地区ADI较为稳定，十年间无明显变化；东北和中部地区ADI基本呈现波动下降趋势，东北下降幅度更显著；西部ADI虽然整体较低，但呈现出稳步增长趋势。

图2 2010—2019年中国四大区域适应性发展指数

ADI三大维度发展水平区域差异较大（图3）。2010、2015和2019年四大区域暴露度水平都呈现“西部＞东部＞东北＞中部”特征，且暴露度略有增加。西部地区暴露度水平整体高于其他三个区域，主要是由于西部地区气候条件较为恶劣。2010、2015和2019年四大区域敏感性水平基本呈现“中部＞西部＞东北＞东部”特征。中部地区敏感性整体相对较高，且呈波动上升趋势，气候变化不断加剧带来的影响逐渐加重。2010、2015和2019年四大区域适应能力水平呈现“东部＞中部＞东北＞西部”的特征。东部地区适应能力显著高于其他区域，主要由于东部地区经济发展水平高、基础设施完善、灾害应急体系完整，能较好地应对气候变化影响。

3.2.2 省份特征

进一步探究各省份ADI时空集聚特征，将各份ADI分为高水平（ADI＞0.5）、中等水平（0.5≥ADI＞0.45）、低水平（ADI≤0.45）3个 梯 队。利 用ArcGIS 10.8软 件 绘 制 了2010、2015及2019年中国省级ADI的时空分布图，分别代表该研究起始、“十三五”收官以及该研究结束之年的各级ADI空间分布情况（图4）。

图4 2010、2015和2019年中国适应性发展指数及维度得分空间分布

2010年，各省份ADI一、二、三梯队数量为“9、10、12”。第一梯队的9个省份，除中部河南省外，其余8个省份均位于东部地区。东部地区经济实力雄厚，科教文卫等公共服务较为发达，为应对气候变化奠定了良好的基础。第二梯队的10个省份，东、中、西部数量分别为3、3、4，分布较为均匀。第三梯队的12省，集中分布于西北和西南等生态环境较为脆弱的地区。这些地区本身易受气候灾害影响，经济发展水平、基础设施条件进一步限制了其适应能力，导致ADI整体水平较低。2015年，各省份ADI一、二、三梯队数量为“12、7、12”。第一梯队省份的数量扩展到了12个，重庆、四川、陕西、海南和福建进入第一梯队，原第一梯队的河南和河北则退居第二梯队，第三梯队数量及省份分布整体变化不大。2019年，三个梯队数量为“9、10、12”，梯队分布与2010年一致。其中，重庆、四川和陕西回归第二梯队，海南退居第三梯队。

为深入探究不同ADI水平的维度特征，根据前文测度的2010—2019年31个省份共310个变量的暴露度（E）、敏感性（S）、适应能力（AC）以及气候风险（暴露度+敏感性，E+S）数据，绘制pairplot图（图5）。

位于对角线的四个曲线子图显示了三种适应性发展水平在暴露度、敏感性、气候风险、适应能力的分布情况。可以看出，高、中ADI在暴露度、风险维度上具有相似分布，E（H）与E（M）均集中于0.15左右，E+S（H）与E+S（M）均集中于0.29左右，低ADI在这两个维度均具有两个峰值，分布也较高、中ADI更加广泛（图5-1.1和3.3）；中、低ADI在敏感性上具有相似分布，S（M）与S（L）均集中于0.13左右（图5-2.2）；高、中、低ADI在适应能力维度分布差异显著，AC（H）、AC（M）、AC（L）峰值分别出现在0.15、0.21和0.3附近（图5-4.4）。

进一步分析图5-4.3，高、中ADI面临风险都较低，但高ADI普遍具有更强的适应能力；适应能力与风险的相对影响则决定了中、低ADI的划分。因此，适应能力是造成省级适应性发展水平差异的主要原因，提高适应性发展水平必须努力提高适应能力。此外，暴露度、敏感性、适应能力两两之间的线性相关程度都不显著（图5-2.1、4.1和4.2），进一步印证了维度设置的科学性。

图5 中国适应性发展指数三种等级pairplot关系图

3.2.3 空间相关关系

2010—2019年31省份ADI的Moran指数均大于零，且都通过了10%的显著性检验，表明其存在显著的正向空间自相关性。适应性发展在空间分布上并不是随机的，而是呈现出一定的集聚效应，即ADI较高的省份被其他ADI较高的省份所包围，相对较低ADI的省份被较低ADI的省份所包围。同时，一个省份ADI不但会受到自身环境影响，且会在一定程度上受到周围其他省份辐射影响，经济发展水平、科技发达程度、产业空间布局和环境政策等都会进一步增强各省份适应性发展之间的空间相关性。

2010—2019年31省份ADI的Moran指数整体呈现波动趋势。具体而言，由2010年0.1418下降到2012年的0.1132；2013年出现了增长到了0.1912；2014—2018年出现持续下降；2019年又出现上升趋势且高于2010年（表2）。

表2 2010—2019年中国适应性发展指数的Moran指数

在空间分布上在创建邻接权重矩阵后，Geoda软件自动生成Moran散点图，Moran散点图主要分为“高-高（HH）、低-低（L-L）、高-低（H-L）、低-高（L-H）”四个象限（图6）。“高-高”和“低-低”分别表示ADI高（低）的省份其周边省份ADI也较高（低），“高-低”和“低-高”表示ADI较高（低）的省份其周边省份的ADI较低（高），从而表征相邻省份ADI具有差异性。运用Geoda软件计算2019年中国ADI的Moran指数（0.1587），输出其Moran散点图（图6）。可以看出，中国各省份ADI存在空间正相关关系。

图6 2019年中国省际适应性发展指数Moran散点图

3.2.4 区域差异及其分解

利用变异系数、Theil指数模型可测度东部、东北、中部和西部四大区域总体差异、区域间差异和区域内差异（图7、表3）。

表3 2010—2019年中国适应性发展水平Theil指数及其分解

从全国层面看，适应性发展指数的变异系数较大，整体变化较小（图7）。2017年差异最大（0.0725），2018—2019年逐渐回落到0.0632的最低水平。全国ADI变异系数较大，可能由于各区域间ADI差异较大。东部适应性发展指数的变异系数最大，呈现波动上升趋势；西部适应性发展指数变异系数较大，呈下降趋势；东北适应性发展指数中等，呈现波动上升趋势；中部地区适应性发展指数变异系数最小，近年来呈稳步上升趋势。整体而言四大区域适应性发展呈现出“强者越强，弱者越弱”的发展态势。此外，区域内部差异也可能是成因之一，需进一步探讨四大区域适应性发展指数区域差异。

图7 2010—2019年中国四大区域适应性发展水平变异系数

中国适应性发展指数总体区域差异呈现波动变化趋势（表3）。2010—2014年中国适应性发展指数总体区域差异基本呈现增长趋势；2015年出现较大下降，总体区域差异仅为0.0093；2015—2017年又继续呈现上升趋势，2017年差异达到最大0.0111；2017—2019年出现下降趋势，且2019年区域总体差异降到最低，仅为0.0086。将总体差异进行分解，中国适应性发展指数区域间差异整体呈现缩小趋势，而区域内部差异则与总体区域差异一致，呈现波动变化趋势，但其对区域总体差异贡献率不断提升。具体而言，2010—2015年基本处于区域间差异大于区域内差异的阶段（2014年除外），区域间差异对区域整体差异起主导作用；2016—2017年区域内差异开始不断增加，并超过区域间差异；2018年区域间差异再次超过区域内差异；2019年区域间差异小于区域内差异，区域内差异逐步成为区域整体差异的关键。

进一步分解区域内差异，四大区域内部差异基本呈现“西部＞东部＞东北＞中部”的排序。具体而言，西部地区除2019年外，区域内部差异均位于四大区域之首；中部地区除2010年和2015年外，区域内部差异均位于四大区域之尾；东部和东北部区域内部差异变化较大，且整体呈现扩大趋势。

4 结论与政策建议

该研究基于2010—2019年31省份统计数据，从暴露度、敏感性和适应能力3个维度诠释适应性发展理念，在此基础上构建了适应性发展评价指标体系，采用CRITIC综合评价和Moran指数、差异系数和Theil指数方法，探究了中国适应性发展指数（ADI）的时空特征及区域差异。研究发现：①ADI整体较低，呈现波动上升趋势。2010—2019年ADI综合得分均低于0.5的较低水平。其中，2010—2013年ADI虽实现了较快增长（2.9%），但波动性较为明显；2014年起，适应性发展指数呈现增长趋势（2016和2019年除外），但增速较为平缓。②与2010年相比，2019年暴露度提高3.39%、敏感性提高1.07%、适应能力增强0.7%，适应能力提升较慢。③适应能力是造成ADI水平差异的主要因素。④四大区域ADI呈现“东部＞中部＞东北＞西部”特征，差距在缩小。Moran指数测算结果也表明，31省份适应性发展水平之间存在显著的全局空间正相关关系。

提高适应性发展整体水平以及各一级指标水平，推进中国区域适应性发展水平协同提升，是实现中国碳达峰和碳中和目标，保证绿色、高质量发展的重要路径。基于上述结论提出以下建议。

第一，基于生态文明建设系统工程论，树立复杂系统理念，推进中国适应性发展顶层设计。当前，中国适应性发展综合得分处于低位，近10年中国适应性发展水平均位于0.5以下，且2019年仅比2010年上升0.78%，仍处于较低水平。2019年仍有70%以上的省份处于中低水平，亟须从国家战略高度予以重视。适应性发展是一个涉及多领域、多主体的复杂的系统工程。一方面，应加快推进国家气候变化适应战略制定，以生态文明建设系统工程论为指导，统筹目标系统、空间系统、时间系统、合作系统，以整体论思维实现气候变化适应与高质量发展系统耦合。建议兼顾多领域、多主体，成立国家适应智库，为适应战略制定提供专业科学理论，定期评估国家适应性发展进展，向决策部门和社会发布专业咨询报告。在生态文明制度体系建设中，完善气候变化适应法律体系建设。健全完善生态文明建设质量目标责任体系，尤其明确各职能部门的气候适应权责，进一步细化政策领域和责任部门，明确定期考核指标。另一方面，注重气候适应科技研发与成果转化，加大适应性发展领域的相关知识、技术和资金支持力度，实现创新驱动适应性发展。具体地：加快多渠道适应科学普及和知识共享，高效宣传适应性发展理念；分行业、分区域、分类别地建立健全适应技术体系和标准；实施税收减免和多样化的适应金融手段，形成多资本协同发力。此外，应推动适应性发展国际合作纳入全球生态文明建设格局，践行生态环境全球治理观，在绿色“一带一路”和“南南合作”框架下，通过国家间科研单位、企业、NGO等主体间合作，提升中国在适应性发展领域的国际影响力和话语权。

第二，发挥优势补齐短板，关注适应行动关键领域。中国适应性发展的暴露性、敏感性和适应能力3个一级指标的发展并不均衡。当前中国适应性发展的优势在是中国幅员辽阔、气候条件复杂多样、气候灾害多发基本特征的体现。因此，中央及地方政府在宏观政策制定和实施中，要着力建立健全气候变化影响关键领域的防灾减灾体系建设，如农业、水资源、生物多样性和卫生健康等。其中，农业领域受气候影响较大，开展适应行动容易取得成效。结合乡村振兴战略，一方面，加快推进农业现代化，为绿色农业、智慧农业提供政策支持；另一方面，将抗逆品种的培育转化作为重点之一，促进农作物多样化种植。水资源领域也是适应性发展的核心领域之一。中国不仅严重缺水，水资源污染也相当严重，应加快节水和排污技术发展，合理利用雨水，淡化海水，提高水资源利用效率。此外，生物多样性、卫生健康等领域也亟须开展相关适应行动，以减轻脆弱群体暴露度，提高地区适应性发展水平。

第三，积极推动适应性发展融入区域重大发展战略和协调发展战略。当前中国区域适应性发展水平，除东部多个省份处于第一梯队外，中西部及东北地区都位于二、三梯队的中低水平。适应性发展区域间差异出现缩小趋势，但区域内部差异变化不一（东部基本稳定、东北和中部地区下降、西部上升），制约了中国整体适应性发展水平提升。建议将区域适应能力协同提升、适应性发展水平协同增长作为生态环境协同治理的关键目标，在深入实施京津冀协同发展、长江经济带发展、粤港澳大湾区建设、长三角一体化发展、黄河流域生态保护和高质量发展等区域重大战略的过程中，全力推动区域发展与气候变化适应实现良性互动。具体来说，东部地区应在加快推进现代化建设的同时，进一步发挥地区适应性能力较高的优势，推动适应性发展效果外溢，优化资源配置，形成可借鉴的发展模式，充分体现东部地区的动力源作用；东北地区适应性发展的突出短板在于适应能力不高，应利用东北振兴战略机遇，转变发展模式，提升地区发展质量，提升一般适应能力和特殊适应能力；中部地区敏感性较高，气候灾害对于地区经济、社会和生态发展影响严重，应做好灾害预测与监控、普及农业保险等，以实现中部地区高质量发展，开创中部崛起新局面；西部地区暴露度、敏感性均较高，且适应能力不足，应结合当地自然地理特征，抓住国家深入实施一批重大生态工程的契机，加强气候变化影响观测评估，优化生态产品供给，促进经济发展与人口、资源、环境相协调，在发展中提升适应能力。

发展是“人类社会永恒的主题”，是“解决中国所有问题的关键”［65］。在2021年“领导人气候峰会”上，习近平强调，“气候变化给人类生存和发展带来严峻挑战”［66］。将气候变化适应与发展相结合，是新时代中国实现高质量发展目标的重要战略抉择。在迈向“30·60”目标、全面推进生态文明建设的过程中，叠加乡村振兴、地区协同发展等一系列国家战略，立足中国测度适应性发展水平，将为中国提高气候韧性、实现人与自然和谐发展、合作引领全球气候治理、推动全球人与自然生命共同体构建提供借鉴。该研究深化了适应性发展理论研究，与中国生态文明建设以及国家重大战略要求相结合，为科学制定中国各地区适应性发展政策提供了决策依据。文章从暴露度、敏感性和适应能力三个维度测度了中国适应性发展水平，由于部分数据缺乏，指标选取受限，ADI评估指标体系有待进一步完善。同时，纵横交错的经济、社会、生态等系统性因素共同塑造了中国ADI时空演变特征，对于其因果机制，将开展专门研究以挖掘适应性发展时空分布机理。由于不同地区适应目标、评价标准不同，跟踪适应性进展是一个世界级难题，将于下一步研究中，探索推广本评价指标体系到全球尺度、推动适应性发展理论和应用研究在国际层面不断深化。