副省级城市综合韧性评价及障碍因子识别

何叶荣, 刘欢迎

(安徽建筑大学 经济与管理学院,安徽 合肥 230022)

随着中国城镇化进程快速发展,各种要素在城市高度集聚,城市已然成为各类风险的高发地。因此,为了提高城市抵御不确定冲击和扰动的能力,城市韧性逐渐成为国内外学者研究的重点。

2020年11月,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标的建议》首次提出建设“韧性城市”。2022年10月,党的二十大提出“打造宜居、韧性、智慧城市”。在此背景下,副省级城市作为城市体系核心,能够带动周围地区经济发展,推进区域经济繁荣,其稳定发展在全面推动区域乃至全国协调发展中发挥重要作用。同时,相对于其他城市,副省级城市具有覆盖面广、代表性强和级别统一等特点,因此,评价分析副省级城市韧性及其障碍因子,对探析不同类型城市韧性发展状况以及保障中国城市高质量发展具有重要的现实意义。

一、文献综述

“韧性”一词源自拉丁语“Resilio”,最初指的是“回弹到初始状态”。1973年加拿大学者霍林(Holling)[1]提出“生态韧性”,用于描述自然系统复原稳态的能力。在工程韧性和生态韧性基础上,Holling(2001)[2]和Gunderson(2003)[3]提出了演进韧性概念,成为城市韧性研究的主要理论基础。此后,国内外的学者不断丰富城市韧性的概念内涵。一般来说,城市韧性是指城市系统为了应对危机和干扰,通过自我调节与更新,获得动态平衡与恢复成长的能力[4]。据已有文献分析,目前对城市韧性的研究主要集中在城市韧性内涵和评价两个方面。针对城市韧性内涵的辨析,Martin(2012)[5]通过梳理复杂适应系统理论,归纳了城市韧性的相关内容,认为城市韧性主要涉及抵抗力、恢复力、再组织力、更新力四个维度。但部分学者发现,抵抗力和恢复力之间存在联系,在评价指标选择方面难以彻底分离。因此,暴向平等(2021)[6]从抵抗恢复力、适应调整力、创新转型力等三个层面构建指标体系对内蒙古城市韧性进行评价。张鹏等(2018)[7]强调城市韧性可分解成经济、社会、生态、工程等多个方面,其实质在于城市面临风险时,主动探求适应性的调整途径。

目前,学者对于城市韧性评价主要集中在三个方面。一是评价路径上,Ribeiro等(2019)[8]从社会、制度、经济、自然、物理五个层面测算城市韧性。周铭毅等(2023)[9]基于经济、社会、环境、管理四个维度,对广东省洪涝灾害韧性进行评价;修春亮等(2018)[10]从抵御恢复力、适应调整力、转型创新力等三个层面构建城市韧性研究框架,评价大连各县市区的城市韧性。二是评价方法上,主要采用空间研究方法和非空间研究方法,前者主要有Kernel密度估计、Dagum基尼系数、耦合协调分析等,后者主要有熵值法[11-12]、层次分析法[13]、熵权-TOPSIS法[14]。三是研究区域上,已有城市韧性评价对象以城市群[13-14]、特定地区城市[15-16]居多。

识别阻碍城市韧性提升的影响因素,直接关系着城市针对性政策的制定。借助障碍度模型可快速明晰关键影响指标,厘清制约城市韧性提升的主要障碍因子,进而精准把握城市韧性发展的优劣势。如时朋飞等(2023)[17]诊断了影响旅游业高质量发展的障碍因子,并对该因子进行管控。

综合以上文献可以看出,现有研究成果为评价城市韧性提供了一定的理论参考,学者普遍从社会、经济、生态等多方面建立评价指标体系,研究深度集中在城市韧性内涵和评价上,缺乏对城市韧性障碍因子的识别和分析。同时,已有研究对象多针对城市群、特定省份,对副省级城市韧性研究文献较少。

基于此,本文以副省级城市为研究对象,从经济、社会、生态、基础设施等四个维度构建城市韧性评价体系。使用CRITIC-熵权组合法对评价指标客观赋权,利用TOPSIS法对城市韧性科学评估,借助方差分解法分析各子系统对城市综合韧性的贡献度。同时,进一步探究影响城市韧性提升的障碍因子,以期为副省级城市增强韧性提供参考。

二、研究区域和研究方法

(一)研究区域概况

本文选择深圳、广州、厦门、宁波、杭州、武汉、成都、西安、南京、青岛、济南、大连、沈阳、长春、哈尔滨15个副省级城市进行研究。副省级城市作为副省级建制的省直辖市,与其他城市相比,副省级城市拥有相对独特的行政等级、庞大的经济体量、丰富的管理经验等优势。

(二)研究方法

1.基于改进的CRITIC-熵权法确定指标权重

CRITIC法是Diakoulaki(1995)提出的一种客观赋权方法。其思想是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权数。对比强度的大小用标准差表示,冲突性用相关系数衡量。近年来学者们发现标准差带有量纲,相关系数可能出现负值,但实质上冲突性只与相关系数的绝对大小有关,而与正负无关。[18]据此,本文对传统的CRITIC方法的算法公式进行了两方面的优化:一是用标准差系数代替标准差,二是对相关系数取绝对值。

另外,传统的CRITIC方法没有考虑指标间的离散性,而熵权法正是依据指标间信息的离散程度实现赋权。鉴于此,本文选择使用CRITIC-熵权组合赋权法计算城市韧性的权重。

假设有n个评价对象,m个评价指标,原始数据为Xij,i=1.2.3……n;j=1.2.3……m。

首先对数据进行标准化处理:

(1)

(2)

第j项指标的信息量为Cj:

(3)

计算第j项指标的权重:

(4)

(5)

其次计算评价指标的信息熵:

(6)

然后计算第j项指标的权重:

(7)

最后计算第j项指标的组合权重:

Wj=βW1+βW2

(8)

参考前人研究,β取0.5[18],即本文假定两种赋权方法具有相同的重要性。

2.TOPSIS评估方法

Hwang和Yoon于1981年首次提出TOPSIS方法,该方法通过比较各评价对象与最优解、最劣解的相对距离进行排序[19]。本文使用CRITIC-熵权组合赋权法测度各指标的权重,再利用TOPSIS法评估副省级城市韧性发展水平,使其结果更加科学。

根据学者傅为忠[18]的做法,计算评价指标加权矩阵V:

(9)

确定正理想解和负理想解:

={maxVij|j∈J1,minVij|j∈J2}

(10)

={minVij|j∈J1,maxVij|j∈J2}

(11)

其中,J1属于正向指标集合,J2属于负向指标集合。

(12)

(13)

其次计算各评价对象与理想解的相对接近度δi:

(14)

其中,0<δi<1,δi越大表明年份i的城市韧性水平越优。

3.方差分解法

副省级城市综合韧性(C)分为经济韧性(C1)、社会韧性(C2)、生态韧性(C3)、基础设施韧性(C4)四个部分。四者得分的加和即为副省级城市综合韧性得分。因此,借助方差分解法可以清晰地衡量这四个部分对副省级城市的综合贡献率[20],具体公式如下:

var(C)=cov(C,C1+C2+C3+C4)

(15)

=cov(C,C1)+cov(C,C2)+cov(C,C3)

+cov(C,C4)

(16)

等式两边同时除以var(C):

(17)

4.障碍度模型

本文借助障碍度模型综合测算城市韧性各评价指标体系的障碍度,找出限制城市韧性进一步提升的关键因素,明晰关键障碍因子的影响程度,以期为制定科学、合理的政策提供参考。具体公式如下:

Fj=fj×Wj,Vj=1-Ej

(18)

其中,fj为第j项单项指标权重;Wj为第j项指标所属的要素权重;Ej为第j项指标标准化值;Fj为因子贡献度,反映第j项指标对副省级城市韧性水平的贡献程度;Vj为指标偏离度,代表第j项指标与副省级城市韧性水平目标之间的差距。

第i个指标对城市韧性的障碍度(yj)计算公式如下:

(19)

准则层城市韧性障碍度(Yj)计算公式如下:

Yj=∑yij

(20)

三、数据来源与城市韧性评价指标体系

(一)数据来源

上述15个副省级城市的数据主要来源于2012—2021年的《中国城市统计年鉴》,以及各地级市统计年鉴等。个别年份缺失的数据,本文利用插值法补全。

(二)城市韧性评价指标体系

在考虑城市韧性的内涵,并结合已有研究成果的基础上,本文从经济韧性、社会韧性、生态韧性和基础设施韧性四个维度,选取23个指标构建副省级城市韧性评价指标体系,详见表1。

表1 城市韧性评价指标体系

四、副省级城市综合韧性评价分析

(一)指标权重分析

依据公式(1)—(8)对副省级城市2011—2020年的数据进行赋权,如表2所示。

表2 副省级城市韧性权重

根据表2,准则层社会韧性、经济韧性、基础韧性权重分别为0.322、0.316、0.205。表明社会韧性是驱动城市韧性提高的首要子系统,经济和基础设施对城市韧性发展水平也有较大影响,生态韧性的权重为0.165,表明改善生态环境是一个漫长的过程,目前在城市韧性发展过程中影响作用并不明显。指标层人均公园绿地面积(c2)、每百人公共图书馆藏书(b3)、每万人在校大学生数(b4)位列前3,分别达到了0.102、0.100、0.072。表明这3项指标在影响

城市韧性过程中起主要作用,且这些指标是效益型指标,其值越大,城市韧性水平越高。

此外,两种方法测算的权重值差距不大,说明CRITIC-熵权组合赋权法,使结果更加有效[18]。

(二)城市综合韧性水平分析

根据公式(9)—(12)对城市韧性进行测度,评价结果如表3、表4。

表3 副省级城市综合韧性评价结果

表4 城市综合韧性平均值排名表

由表3、表4可以看出,2011—2019年间,副省级城市韧性呈现稳步上升的态势,但2020年15个副省级城市韧性都有所下降。为深入明析各城市韧性演化趋势,参考学者吴文洁[20]的研究,将表3中2011—2020年间副省级城市综合韧性数值做四舍五入处理。可以看出,深圳、广州综合韧性基本上大于0.5,属于“高韧性型”城市。深圳和广州地理位置优越,综合实力雄厚。南京、杭州、武汉、厦门综合韧性大致在0.4—0.5之间,属于“中高韧性型”城市。南京和杭州作为长三角城市群中心城市,经济活跃,发展机会较多,城市韧性水平相对较高。武汉不仅具有独特的区位优势,同时也是众多高校和研究机构的聚集地,人才资源丰富,科技创新氛围浓厚,城市综合韧性水平相对较高,位居第四名。与其他“中高韧性型”城市相比,厦门经济体量较小,支柱型企业不强,因此,城市综合韧性不如南京、武汉、杭州。成都、青岛、济南、西安、宁波、大连、沈阳综合韧性基本上处于0.3—04之间,属于“中低韧性型”城市。其中,相比于青岛,济南地理位置和城市硬件设施水平较弱,但济南凭借省会超强资源聚集的优势,后期城市韧性发展迅速。西安产业规模相对较小,产业链不健全,城市韧性相对较低。宁波是我国重要的港口开放城市,“港口经济圈”的建设大大提高了宁波的竞争力和辐射力。但是宁波经济活力相对不足,缺乏创新业态和创新企业,高教资源较弱,综合城市韧性较低。大连具有独特区位口岸优势,工业基础深厚,2011—2014年城市韧性水平不断提高,但2015年以后,大连面临外资撤资增加、招商引资发展滞缓等困境。随着大连市政府利好政策的出台,后期城市韧性呈现上升趋势。长春、哈尔滨综合韧性得分大致在0.2—0.3之间,属于“低韧性型”城市。相比于其他副省级城市,地域优势较弱,经济发展受限,城市韧性水平较低。

(三)城市分项韧性水平分析

为分析各副省级城市综合韧性水平,依据公式(1)—(9)测算出2011—2020年各副省级城市综合韧性和各分项韧性的平均得分及排名,如下表5所示。

表5 2011—2020年副省级城市综合韧性和分项韧性平均得分及排名情况

根据表5可以看出,副省级城市各分项韧性之间存在显著差异。经济韧性方面,深圳、广州、杭州、武汉、南京市场规模较大、经济发展迅速,而厦门、沈阳、长春、哈尔滨因经济体量偏小、科技创新能力不足、龙头企业实力不强,经济韧性水平排名靠后。社会韧性方面,深圳、广州、南京、武汉、济南等城市社会公共服务能力较强,社会资源充足,社会韧性处在领先地位,而宁波、青岛高校资源缺乏,人才资源流失严重,产业发展水平较弱,社会韧性水平较低。生态韧性方面,深圳、广州、厦门、青岛、南京等城市生态环境具有明显优势,而宁波、济南产业结构不合理,重污染领域企业较多,污染负荷偏高,制约着宁波、济南生态韧性水平的提升。基础设施韧性方面,深圳、青岛、宁波、广州、厦门基础设施较完善,而西安、南京人口规模庞大,对比其他副省级城市,城市规模较小,人均资源相对不足,基础设施韧性水平较低。长春、哈尔滨因城市区位不占优势,各分项韧性排名靠后。

除此之外,为辨析副省级城市综合韧性差距来源,利用方差分解法对副省级城市综合韧性进行分解,见下图1。

图1 副省级城市综合韧性方差分解

由图1所示,除宁波、成都、长春、哈尔滨外,经济韧性和社会韧性对其余副省级城市的综合韧性贡献最大,说明这些城市的经济发展态势向好,社会保障体系较为完善。宁波、成都、长春、哈尔滨都是经济韧性和生态韧性对综合韧性的贡献度最大,表明这些城市在发展经济的同时,不断改善当地生态环境,增强生态韧性。

五、城市韧性障碍因子分析

在分析副省级城市韧性水平变化的基础上,本文将进一步对影响副省级城市韧性提升的障碍因子进行识别分析,为提高副省级城市韧性水平提供参考。

(一)准则层障碍因子分析

由公式(15)—(17)计算出2011—2020年副省级城市韧性准则层障碍度,结果见下表6。

表6 2011—2020年准则层障碍度

由表6可以看出,2011—2020年15个副省级城市经济韧性障碍度呈现下降趋势,而社会韧性、生态韧性、基础设施韧性障碍度呈现缓慢上升态势。经济韧性障碍度从41.43%下降到31.72%,降低幅度为23.44%,社会韧性、生态韧性、基础设施韧性障碍度涨幅分别为11.11%、16.36%、30.17%,其中,基础设施韧性障碍度涨幅最快。2017—2020年,社会韧性子系统超越经济韧性子系统,成为障碍度最大的准则层,表明社会韧性已经成为制约副省级城市韧性提升的首要因素。根据表6,2011—2020年,经济韧性、社会韧性是影响副省级城市韧性的两大障碍子系统,基础设施韧性障碍度虽然不高,但涨幅却是社会韧性的两倍多,说明副省级城市提高经济和社会发展水平的同时,还需要重点关注基础设施建设。

(二)指标层障碍因子分析

由公式(15)—(16)测算出2020年副省级城市韧性指标层障碍度,见下表7。

表7 2020年副城市韧性主要障碍因子和障碍度

为深入辨析近期评价指标对副省级城市韧性的影响,以2020年数据为研究样本,计算并筛选出各副省级城市韧性障碍度排名前五的评价指标,见表7。

根据表7可以看出,每百人公共图书馆藏书(b3)、一般公共预算收入(a4)是大多数副省级城市的主要障碍因子,不同类型城市的主要障碍因子存在差异。

(1)高韧性型城市中,每万人在校大学生数(b4)、直接利用外资(a6)是制约深圳韧性发展的主要障碍因子。面对日益复杂的内外部环境,深圳应该加强人才引进和培养工作,发展高水平对外开放格局。广州的第一障碍因素是每百人公共图书馆藏书(b3),说明文化产业发展制约广州城市韧性的提升。

(2)中高韧性型城市中,每百人公共图书馆藏书(b3)是杭州、武汉的首要障碍因子,其中,每万人拥有公共汽车数(d4)、市辖区每万人拥有的排水管道长度(d3)是杭州、武汉的第四、第五障碍因子,说明基础设施对这两个城市韧性提升具有重要作用。每百人公共图书馆藏书(b3)、每万人在校大学生数(b4)是影响厦门城市韧性的主要障碍因子,表明厦门不仅要注重文化公共服务,还要加强人才资源管理。

(3)中低韧性型城市中,每百人公共图书馆藏书(b3)、人均公园绿地面积(c2)是成都的主要障碍因子,说明成都应该提高社会公共文化服务能力,改善人居生态环境。每百人公共图书馆藏书(b3)、每万人在校大学生数(b4)是制约青岛、宁波城市韧性提升的主要障碍因素,表明青岛、宁波需要持续完善文化产业建设和高校教育工作。西安、济南、大连、沈阳的主要障碍因子均为每百人公共图书馆藏书(b3)、一般公共预算收入(a4)。

(4)低韧性型城市包括长春、哈尔滨,两个副省级城市障碍因子几乎相同,这可能因为长春、哈尔滨地区经济以重型工业和国有企业为主,生态环境较差,外循环能力较弱,经济活力相对不足。

六、结论及建议

(一)结论

本文利用CRITIC-熵权组合赋权法、TOPSIS评价法、方差分解法、障碍度模型对2011—2020年15个副省级城市韧性进行测度评价,得出以下结论。

(1)2011—2019年,各副省级城市综合韧性呈现波动上升的趋势,而2020年副省级城市韧性都有所下降。根据副省级城市综合韧性变化情况,高韧性型城市仅包括深圳、广州,副省级城市总体韧性表现为中高韧性和中低韧性状态,“低韧性型”城市仅为长春、哈尔滨。

(2)从分项韧性来看,各副省级城市各分项韧性之间存在显著差异。深圳和广州在四个子系统排名均靠前,此外,杭州、武汉经济韧性排名靠前;南京、武汉社会韧性排名靠前。厦门、青岛生态韧性排名靠前;宁波、青岛基础设施排名靠前。除此之外,从方差分解的结果来看,宁波、成都、长春、哈尔滨是经济韧性和生态韧性对综合韧性的贡献度最大,而其余副省级城市则是经济韧性和社会韧性贡献度最大。

(3)根据障碍度结果,经济和社会系统是阻碍副省级城市韧性增强的主要子系统,从具体指标来看,每百人公共图书馆藏书(b3)、一般公共预算收入(a4)是大部分副省级城市的主要障碍因子。

(二)建议

根据以上研究成果,本文建议从以下几个方面来提升副省级城市韧性:

(1)副省级城市应尽快完善社会保险制度,尤其是不断完善社会公共服务保障制度,扩大文化事业普及范围;同时,要加强高校教育建设工作,不断完善人才引进和孵化保障体系,特别是“低韧性型”城市要重视文化产业管理和人才培养工作。

(2)副省级城市要优化产业结构,推动经济多元化。尤其是“中低韧性型”城市和“低韧性型”城市要完善协同创新制度,增加在科技、教育领域的投入,推动科学成果创造性转化。

(3)副省级城市要重视基础设施功能的冗余度和多样性,尤其是杭州、武汉等“中高韧性”型城市。从短期来看,副省级城市要加大对基础设施的资金投入,更新改造闲置资源。从长期来看,要优化调整空间结构,实现副省级城市合理空间布局,增强其基础设施韧性。

(4)副省级城市需要根据主要障碍因子制定政策。例如深圳提高直接利用外资能力、增加高校学生比重来提升城市韧性;长春和哈尔滨则需要增加公共图书馆藏书量和一般公共预算收入来提升城市韧性。