黄河流域陕西段新型城镇化和生态环境耦合协调分析

2024-09-26 00:00:00张勇刘宇豪

项目管理技术 2024年9期

摘要：构建黄河流域陕西段新型城镇化和生态环境评价指标体系，采用熵权法计算指标权重和综合评价指数，借助耦合协调度和空间杜宾模型分析黄河流域陕西段2008—2022年新型城镇化和生态环境耦合协调情况，结果表明：新型城镇化和生态环境综合评价指数均稳定上升，但前者速度大于后者；研究区域在2008—2022年均处于高度耦合状态，耦合协调度从濒临失调向中度协调发展，但总体协调水平仍不高；耦合协调影响因素中，经济发展、政府调控、环境规制通过直接和间接效应产生正向影响，人口水平和产业结构通过直接和间接效应产生负面影响，基础设施能力和消费水平对本地区有负向作用，对临近地区有正向作用。

关键词：

新型城镇化；生态环境；耦合协调度；空间自相关；杜宾模型

0引言

城镇化是伴随工业发展，非农产业在城镇集聚、农村人口向城镇集中的复杂过程[1]。我国城镇化率在改革开放后迅速提高，2023年已达到6616%[2]。新型城镇化的发展强调顺应需求，注重在保护生态的基础上推动发展。黄河流域是我国重要的经济地带和生态屏障，对我国的经济发展和生态安全起到重要作用。黄河流域陕西段的主要城市基本已进入快速发展的新型城镇化阶段，由此产生了一系列生态环境问题。在此背景下，探究黄河流域陕西段新型城镇化和生态环境发展的耦合关系，有助于把握发展现状，为下一步发展策略提供理论和现实依据。

新型城镇化和生态环境的相关研究受到国内外学者的广泛关注，通过梳理有关文献，发现研究内容主要集中在两个方面。第一个方面是基础理论研究。新型城镇化发展应坚持以人为本、注重质量型转化，最终实现城乡一体化[36]。目前，我国新型城镇化发展过程中存在问题较多，可以将流动人口作为切入点，明确未来发展方向，并发挥小城市对城市化的重要作用，同时着力提升城市绿色可持续发展能力[79]。针对黄河流域的生态情况，Chen等[10]基于能值分析和多目标决策方法对我国黄河流域的生态系统健康进行评价和分析并提出优化路径；Yv[11]构建了包含经济、人口、社会、环境四个维度的体系，利用省级面板数据进行实证研究，发现随着我国城镇化逐渐增加，生态环境明显改善且省际差异较为明显；Henderson[12]分析了城镇化发展规模与生态环境间的作用关系，并得出城市人口聚集过程中存在最优规模的结论；余慧婷[13]以江西地区为研究对象，使用Granget检验、STIRPAT模型得出两者关系为负向且新型城镇化的快速发展并不利于生态环境质量的改善。第二个方面是关系评价。瞿萌等[14]使用耦合协调度与交互胁迫模型探究黄河流域9省（区）面板数据，结果表明，研究期内耦合协调状况向好发展，整体上城镇化发展较为滞后，中东部协调等级高于西部。柯小玲等[15]以湖北省16个地级市为研究对象，发现研究区域内新型城镇化与生态环境整体均呈现稳步上升态势，但新型城镇化发展相对滞后。赵建吉等[16]以黄河流域为研究对象构建随机效应面板Tobit模型，结果表明，研究区域内的新型城镇化与生态环境耦合度总体上处于拮抗和磨合阶段，协调度总体上处于低度和中度协调水平。冯俊华等[17]以陕西省为研究对象，结合耦合协调度模型和PVAR模型，研究发现陕西省耦合协调度处于基本协调阶段且各城市间差异明显，新型城镇化与生态环境两系统之间有明显的互动关系。罗丽英等[18]分析了城镇化对生态环境的影响路径，发现经济增长可以改善城镇化过程中生态环境恶化的情况，人口集聚、收入增加、产业转移和城市扩张则会导致生态环境恶化加剧。

1研究区域与数据来源

11研究区域

黄河流域陕西段在西、北、东三面以陕西省界为边界，南面以秦岭主脊为界，南北长627km，东西宽400km，包含榆林、延安、铜川、渭南、西安、咸阳、宝鸡和商洛共8个城市，其流域面积、人口和经济分别占陕西全省的646%、76%、85%。本文将以上城市组合后作为黄河流域陕西段的研究区域，以2008—2022年为研究时间范围，选取以上8个城市15年的面板数据进行研究。

12数据来源

本文研究数据来自于2008—2022年陕西统计年鉴、中国城市建设统计年鉴、陕西省各城市统计年鉴等，部分指标数据通过计算整理获得，个别缺失数据采用线性插值法进行补齐。

2评价指标体系构建与研究方法

21评价指标体系构建

针对新型城镇化与生态环境建立的评价指标体系表现出较强的适用性，本文参照已有的研究成果[1921]，结合科学性、可获得性等原则，将新型城镇划分为人口城镇化、经济城镇化和社会城镇化三个子系统层；根据压力状态响应模型，将生态环境分为生态环境压力、生态环境状态和生态环境响应三个子系统层，确定了22个评价指标，新型城镇化与生态环境评价指标体系见表1。

22研究方法

由于各评价指标的维度不同，无法进行直接比较，采用式（1）和式（2）分别对正向指标和负向指标进行处理，以消除维度的影响。公式如下

式中，rij表示第i个子系统的第j个指标的原始数据；xij表示标准化后的数值。

221熵权法

熵权法用于确定指标权重的客观赋权，是进行权重计算的常见方法。本文在得出系统权重的基础上，计算各城市新型城镇化综合指数U1与生态环境综合指数U2。具体步骤如下：

（1）计算指标比重pij。公式如下

（2）计算熵值ej。公式如下

（3）计算差异性系数gj。公式如下

（4）计算指标权重wj。公式如下

（5）计算综合评价指数U。公式如下

222相对发展度

为有效衡量两个子系统的相对发展程度，参考已有研究，引入相对发展度模型。计算公式如下

式中，U1和U2分别为新型城镇化综合指数和生态环境综合指数。若E＞1，说明生态环境发展水平相对滞后；若E＜1，说明新型城镇化发展水平相对滞后；若E=1，说明两系统发展水平基本相当。

223耦合协调度模型

耦合的概念来自物理学，指两个系统或多个系统之间进行相互作用，最终系统趋于协同发展的过程[22]。耦合协调度模型常用于分析事物的协调发展水平和衡量系统之间的相互作用，因此，本文引入耦合协调度模型分析研究区域内新型城镇化和生态环境的耦合协调程度。步骤如下：

（1）计算耦合度C。公式如下

（2）计算系统间综合协调度T。公式如下

（3）计算耦合协调度D。公式如下

式中，耦合度C的取值范围为[0，1]，C值越大，表明两个子系统之间的相互作用越强；α和β为相对系数，且α+β=1，表示两个子系统对耦合协调的作用程度。本文认为研究区域内新型城镇化与生态环境的相互作用一致，取α=β=05。耦合协调度D取值范围为[0，1]，D值越接近1，说明耦合协调度越高。根据已有研究，将耦合协调度与相对发展度结合并分类，耦合协调度等级划分表见表2。

3实证分析

31新型城镇化与生态环境水平分析

采用熵权法分别计算2008—2022年新型城镇化与生态环境的综合指数和相对发展度。新型城镇化和生态环境综合指数变化趋势如图1所示，新型城镇化和生态环境相对发展度如图2所示。由图1可以看出，黄河流域陕西段新型城镇化与生态环境总体呈现出稳步上升的态势，未出现明显的大幅变动。新型城镇化建设由较低水平起步，生态环境初始水平明显高于新型城镇化的初始水平。研究期内新型城镇化综合指数增长较为迅速，从2008年的01725上升至2022年的04531，年均增长1084%；生态环境综合指数增长较为缓慢，从2008年的02596上升至2022年的03187，年均增长152%，研究区域内新型城镇化和生态环境建设总体效果良好，但后者的发展速度明显小于前者。2008—2012年新型城镇化综合指数低于生态环境，发展相对滞后。2013年，《陕西省人民政府关于加快推进新型城镇化的决定》促进新型城镇化快速发展。由图2可以看出，自2012年以后，新型城镇化和生态环境相对发展度开始大于1，表明生态环境开始相对滞后，现有的生态环境并不能较好地承载城镇化过程中出现的人口、资源、环境等压力。

32耦合协调度分析

321区域总体分析

根据已有数据逐年计算研究期内的新型城镇化和生态环境的耦合度和耦合协调度，新型城镇化和生态环境耦合协调计算结果见表3。结合表3和表2可知，2008—2022年新型城镇化与生态环境的耦合度和耦合协调度均呈现出稳定上升趋势。从耦合度看，研究区域内新型城镇化和生态环境的耦合度均值为09927，且每年的数值均大于09，处于高水平耦合阶段，表明新型城镇化和生态环境之间有极强的相互作用关系；从耦合协调度看，两系统的耦合协调度均值为05365，从2008年的04600提高到2022年的06164，年均增长226%，耦合类型由濒临失调衰退向中度协调发展过渡。近年来，陕西省致力于将城镇化发展与生态环境保护有机结合，通过科学规划、技术创新等手段推进新型城镇化，同时生态环境也得到相应改善，治理成果开始显现。

322城市个体分析

为直观了解研究区域内新型城镇化和生态环境耦合协调发展的空间特征，选取2008年、2015年和2022年为代表性年份，使用ArcGIS108软件对代表性年份的耦合协调度进行空间可视化分析，黄河流域陕西段新型城镇化与生态环境协调发展类型图如图3所示。

2008年，研究区域内的耦合协调发展情况总体落后，耦合类型分别为轻度失调衰退、濒临失调衰退和勉强协调发展。耦合协调度高值主要分布在研究区域的中部和南部。其中，榆林市的耦合协调发展较为落后，呈现出轻度失调衰退类型；渭南市和宝鸡市的耦合协调发展相对较好，已经达到勉强协调发展类型。究其原因，榆林市两系统评价值均较低，特别是新型城镇化综合指数仅为009，属于城镇化发展滞后型城市，其溢出效应较差，导致两系统间的相互作用差，耦合协调度低。

2015年，研究区域内的耦合类型转为濒临失调衰退和勉强协调发展，各城市间的差异有所减小，空间上呈现出中部城市耦合协调度高于周边城市的特征，虽然总体上没有达到协调发展，但对比2008年已有阶段性提升。榆林市从轻度失调衰退提升到濒临失调衰退，原因在于随着社会经济的发展，榆林市新型城镇化综合指数得到较大提升，年增长率达到2446%，两系统间差距减小，耦合协调度上升；咸阳市、铜川市和西安市从濒临失调衰退提升到勉强协调发展；延安市、渭南市、宝鸡市和商洛市发展较为停滞，原因在于这四个城市的两系统发展速度缓慢，特别是商洛市和延安市的生态环境综合指数出现下降，综合指数差距被进一步拉开。

2022年，研究区域内的耦合协调发展取得较大进步，总体上呈现出北部和南部地区城市耦合协调度高于中部地区城市的特征。宝鸡市、咸阳市、铜川市耦合协调度等级没有发生改变，榆林市、延安市、渭南市、西安市、商洛市的耦合协调度均上升了一个等级，特别是商洛市和榆林市，从濒临失调衰退提升至中度协调发展，耦合协调度等级跨越最大。以榆林市为例，2008年榆林市城镇化率为4628%，民用汽车拥有量为1322万辆，园林绿化覆盖面积为2237hm2，水土流失治理面积为176543hm2。2022年榆林市城镇化率为623%，年均增长23%；民用汽车拥有量为9417万辆，年均增长4082%；园林绿化覆盖面积为5385hm2，年均增长938%；水土流失治理面积为1895890hm2，年均增长049%。2008—2022年，榆林市大力推进市政建设并优化城镇布局，提高公共服务水平，提升土地利用率，并开展生态修复，使新型城镇化与生态环境两系统水平平稳步提升，耦合协调度有了明显提升。

33空间影响因素分析

331全局空间自相关分析

全局空间自相关分析是地理信息科学中的一种统计方法，用来检测和量化空间数据的关联程度和分布趋势。本文通过全局空间自相关模型，检验新型城镇化和生态环境耦合协调度整体空间关联度，使用全局MoransI指数测算。具体公式如下

式中，n为研究地区数量；xi为研究对象i的观测值；X-为样本均值；Wij为研究对象i和j之间的空间权重矩阵，若对象空间相邻为1，则不相邻为0。

MoransI指数位于[-1，1]之间，若MoransI＜0，说明研究对象之间呈现空间离散分布；若MoransI＞0，说明研究对象之间呈现空间集聚分布。本文通过ArcGIS108软件对研究区域内的耦合协调度进行研究，测算2008—2022年的全局MoransI指数，黄河流域陕西段新型城镇化与生态环境耦合协调度全局MoransI指数见表4。根据检验结果，除2020年，MoransI指数均大于零，2018年、2021年和2022年的MoransI指数不显著。但邻接矩阵的建立原则是相邻有相关影响、不相邻没有影响，这种原则存在一定弊端[23]，即生态环境是一个整体范畴，不能简单地通过地理上是否相邻来判断其空间自相关性。此外，2008—2017年MoransI指数均表现出较为明显的显著性，这也说明研究区域内的新型城镇化和生态环境客观上存在一定程度的空间自相关性。因此，从结果上看，针对全局空间自相关检验，虽然大多数年份能够呈现出空间集聚状态，但各个城市之间的发展还不均衡，仍然需要统筹规划。

332变量说明

本文在借鉴研究成果的基础上，结合数据的可获得性，确定解释变量，变量解释表见表5。

解释变量内容如下：

（1）经济发展（ED）。经济发展的水平和前景既可影响新型城镇化进程，也可影响生态环境的保护与治理，从而影响耦合协调度发展，以人均GDP为指标。

（2）人口水平（PL）。人口水平不仅影响城镇化进程，而且影响生态环境，以人口出生率为指标。

（3）基础设施能力（IC）。基础设施的配套完善有利于促进城镇化发展和生活舒适程度，促进城镇化与生态环境和谐增长，以用水普及率为指标。

（4）政府调控（GI）。政府公共支出对城镇化和生态环境进行干预，有助于两者的稳定发展，以公共预算支出为指标。

（5）环境规制（ER）。环境规制要求城镇优化布局并提升可持续发展能力，有利于恢复生态，以建成区绿化覆盖率为指标。

（6）产业结构（IS）。产业结构有助于刺激经济多元化发展，形成新的城镇布局，促进资源的循环利用，以第二、三产业占GDP比重为指标。

（7）消费能力（CL）。消费能力促进区域经济协调发展，有助于形成新的城镇化发展模式，但也有可能导致自然压力增大，以零售营业额为指标。

333模型选择

空间计量模型共有三大类，分别是空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SAR）和空间杜宾模型（SDM），根据本文情况建立空间杜宾模型，公式如下

式中，Dit表示被解释变量耦合协调度；ρ表示空间自回归系数；Wit表示空间权重；β表示解释变量系数；θ表示空间溢出系数；vt表示双固定效应；εt表示随机误差项。

本文结合已有研究并使用stata150软件对变量进行检验，检验结果见表6。本文使用SpatialerrorLagrange模型、SpatialerrorRobustLagrange模型检验SEM模型；使用SpatiallagLagrange模型、SpatiallagRobustLagrange模型检验SEM模型，根据以上模型结果选择SDM模型。使用Hausman模型检验并根据结果选取固定效应模型。使用SpatialerrAh1JfBqbgZGHt4IzcKDkFQ==orWald和SpatiallagWald模型验证SDM模型是否会退化为SEM和SAR模型。最后，使用固定效应模型分别检验时间效应和个体效应，根据结果选择使用时间个体双固定效应。

334结果分析

实证结果汇总表见表7。根据实证结果，政府调控、环境规制和消费能力的系数分别为01101、01083和-01656且通过了1%的显著性检验。该结果说明政府调控和环境规制有利于新型城镇化和生态环境耦合协调度提升，消费能力的提升在一定程度上会反向影响耦合协调度的发展，这与预想不一致。经济发展系数为01080，说明其对本地区的耦合协调度发展有正向促进作用。人口水平、基础设施能力与产业结构的系数分别为-00356、-00273和-02435，未通过显著性检验，说明它们对提升本地区耦合协调度有负向影响但作用不显著。经济水平和产业结构的空间溢出系数为02253和-22944，说明城市经济发展水平提升会产生辐射带动作用，而周边地区产业结构改变可能削弱本地区的耦合协调度。

进行空间溢出效应分析时，空间关联的存在会导致某地区的某解释变量变化时，影响邻近地区的被解释变量，因此本文进一步分析各城市的直接效应、间接效应和总效应。

由表7可知，经济发展对本地区的直接效应为正向影响但作用不明显，间接效应为正向影响且通过1%的显著性检验，说明其对邻近地区具有正向的空间溢出效应。因此，邻近地区间经济发展有辐射带动作用，经济发展水平提升可以促进邻近地区耦合协调发展。

人口水平对本地区和邻近地区的直接效应和间接效应均有负向影响，且间接效应通过了1%的显著性检验。这一现象的原因是人口数量与城市压力、社会压力相关，所导致的负面作用将影响耦合协调度。

基础设施能力对本地区的直接效应为负向影响但不明显，间接效应为正向影响且通过5%的显著性检验，说明其具有空间溢出效应，本地区提升基础设施建设会导致邻近地区耦合协调度下降。

政府调控对本地区的直接效应为正向影响且通过1%的显著性检验，间接效应不显著，说明本地区政府调控能力有助于提升本地区耦合协调度。

环境规制对本地区的直接效应为正向影响且通过1%的显著性检验，说明环境规制对提升本地区耦合协调度有正向影响，不论是改善环境质量还是提升资源利用效率，都有助于增强耦合协调度的稳定程度。从总效应来看，经过较长时间的作用，环境规制对提升研究地区的耦合协调度有正向影响。

产业结构对本地区的直接效应为负向影响，间接效应和总效应为负向影响且均通过1%的显著性检验，具有负向的空间溢出效应。这说明产业结构对耦合协调度的发展有较明显的负向影响。

消费能力对本地区的直接效应为负向影响且通过1%的显著性检验，间接效应为正向影响但没有通过显著性检验。这是由于消费能力升级通常伴随资源消耗增加，从而使城市压力增大。从总效应来看，消费能力的长期稳定上升不仅有利于经济稳步增长，也有利于公共支出增加、居民总体素质提升，可对研究区域内的耦合协调度产生较为明显的正向影响。

4结语

根据全文分析，得出研究结论如下：

（1）根据测度结果可知：2008—2022年研究区域内各城市新型城镇化综合指数和生态环境综合指数呈现出稳步上升趋势，但增速不一致，新型城镇化的发展速度明显高于生态环境；两系统的相对发展度表现为从新型城镇化滞后转为生态环境滞后；从不同城市角度，陕北地区的情况总体优于关中地区。

（2）根据耦合协调结果可知：2008—2022年研究区域内始终处于高度耦合；耦合协调度稳步上升，从濒临失调衰退向中度协调发展过渡，陕北地区上升速度较快，但总体来看耦合协调水平不高。

（3）根据实证结果可知：研究区域内的耦合协调水平不仅受本地区因素的影响，还受到邻近地区因素的影响。经济发展、政府调控、环境规制会通过直接效应和间接效应对耦合协调度的提高产生正向影响；人口水平、产业结构会通过直接效应和间接效应对耦合协调度提高产生负向影响；基础设施能力和消费能力会对本地区的耦合协调度提高产生负向影响，对邻近地区产生正向影响。

根据以上结论，提出如下建议：

（1）发展高质量、绿色科学的新型城镇化。制订生态友好、可持续发展的新型城镇化规划，推动绿色建筑和城市规划理念，确保新型城镇化和生态环境保护的协调发展，合理布局城镇和农村，确保资源高效利用。

（2）建立生态环境补偿与保护机制。建立科学的生态环境评价指标体系，为生态环境补偿和保护提供准确的科学依据；明确生态环境补偿和保护责任主体和责任范围。

（3）加强区域合作与推动协调发展。由全局MoransI指数结果可知，新型城镇化和生态环境的耦合协调发展具有一定的空间相关性。在区域一体化背景下，城市发展应打破静止、独立的传统思维，拓展至整体空间层面，形成辐射圈，发挥高水平城市的引领作用。

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