典型資源型城市脆弱性評(píng)估及預(yù)測(cè)研究
——以焦作—大慶—銅陵—白山市為例

李貴芳，馬棟棟，徐 君

（1.中國(guó)人民大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100872；2.河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南 鄭州 450046；3.江蘇師范大學(xué)商學(xué)院，江蘇 徐州 221116）

典型資源型城市脆弱性評(píng)估及預(yù)測(cè)研究
——以焦作—大慶—銅陵—白山市為例

李貴芳1，馬棟棟2，徐 君3

（1.中國(guó)人民大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100872；2.河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南 鄭州 450046；3.江蘇師范大學(xué)商學(xué)院，江蘇 徐州 221116）

目前，資源型城市脆弱性研究已經(jīng)成為推進(jìn)資源型城市可持續(xù)發(fā)展與社會(huì)現(xiàn)代化建設(shè)過(guò)程中關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。文章以焦作—大慶—銅陵—白山市4個(gè)不同類(lèi)型資源型城市為研究對(duì)象，運(yùn)用集對(duì)分析法（SPA）和趨勢(shì)外推法對(duì)其脆弱性進(jìn)行評(píng)估及預(yù)測(cè)，以探究不同類(lèi)型資源型城市脆弱性的變化規(guī)律，并揭示其脆弱性水平在未來(lái)10年的波動(dòng)特征并進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明：2003-2015年間，各城市的脆弱性指數(shù)平均值呈銅陵市=焦作市＞白山市=大慶市，且截止到2015年，銅陵、焦作和大慶均處于中等脆弱水平，白山市處于較低脆弱水平；截止到2025年，白山市將會(huì)由2015年的較低脆弱水平下降至低脆弱度水平；大慶市將由中等脆弱度水平下降至低脆弱度水平；而銅陵和焦作市將會(huì)由中等脆弱度下降至較低脆弱度，這4個(gè)城市的脆弱性程度將呈銅陵市＞焦作市＞大慶市＞白山市。最后，結(jié)合實(shí)證結(jié)果，提出具體調(diào)控對(duì)策。

資源型城市；脆弱性；集對(duì)分析；預(yù)測(cè)

一、引 言

脆弱性的研究起源于自然災(zāi)害。20世紀(jì)40年代，Gilbert F和White G F兩位美國(guó)地理學(xué)家提出“適應(yīng)和調(diào)整”的觀(guān)點(diǎn)，旨在提醒人們面對(duì)自然災(zāi)害時(shí)，雖然致災(zāi)因子和工程防御是首先要考慮的，但是人類(lèi)本身應(yīng)對(duì)災(zāi)害的行為反應(yīng)更為重要［1］。20世紀(jì)70-90年代，學(xué)者們開(kāi)始從脆弱性的角度對(duì)全球生態(tài)環(huán)境變化進(jìn)行研究，并逐漸運(yùn)用到區(qū)域可持續(xù)發(fā)展和城市社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展等領(lǐng)域。同時(shí)，不同學(xué)者如Timmernan、Dow、Cutter等及IPCC第四次報(bào)告分別對(duì)脆弱性的內(nèi)涵進(jìn)行了不同角度的界定［2-6］。進(jìn)入21世紀(jì)，脆弱性的相關(guān)理論方法被不斷運(yùn)用到經(jīng)濟(jì)學(xué)、工程學(xué)、管理學(xué)等學(xué)科中，這標(biāo)志著脆弱性理論方法的研究開(kāi)始趨向于多元化，并開(kāi)始運(yùn)用到對(duì)典型城市可持續(xù)發(fā)展能力研究中［7-9］。目前，我國(guó)學(xué)者對(duì)資源型城市脆弱性的研究開(kāi)始逐漸深入，孫平軍、李鶴、蘇飛等［10-13］等學(xué)者分別從生態(tài)系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、社會(huì)系統(tǒng)及人地系統(tǒng)等角度對(duì)礦業(yè)城市脆弱性的概念、影響因素［14-16］、定量評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)［17-21］、調(diào)控對(duì)策［22-23］等進(jìn)行了研究，如蘇飛等學(xué)者以石油資源型城市大慶市為例，采用集對(duì)分析法（Set Pair Analysis，SPA）對(duì)其經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)敏感性、適應(yīng)性和脆弱性進(jìn)行了定量研究，并分析了經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的主要障礙度因素［24］；韓瑞玲等學(xué)者以冶金資源型城市鞍山市為研究對(duì)象，從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)三方面建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用SPA構(gòu)建評(píng)價(jià)模型，并從敏感性、適應(yīng)性和脆弱性角度對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析說(shuō)明［25］，為學(xué)者們開(kāi)展相關(guān)研究提供了寶貴參考。

焦作市、大慶市、銅陵市和白山市作為我國(guó)重要的煤炭、石油、冶金和森工類(lèi)資源型城市，是國(guó)家重點(diǎn)建設(shè)項(xiàng)目的重要實(shí)施基地。盡管其在過(guò)去的十幾年間一直堅(jiān)持實(shí)施城市轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，但城市整體發(fā)展水平不高，要成功實(shí)現(xiàn)城市再度轉(zhuǎn)型升級(jí)，仍面臨著諸多問(wèn)題。本文嘗試從脆弱性角度出發(fā)，引入集對(duì)分析法對(duì)2003-2015對(duì)焦作—大慶—銅陵—白山市可持續(xù)發(fā)展面臨的確定性與不確定性問(wèn)題進(jìn)行深入研究，采用趨勢(shì)外推法對(duì)2016-2025年脆弱性指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為不同類(lèi)型資源型城市可持續(xù)發(fā)展提供理論和實(shí)踐依據(jù)。

二、資源型城市脆弱性特征

（一）經(jīng)濟(jì)發(fā)展脆弱性特征

主要表現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)總量偏小，產(chǎn)業(yè)鏈條短，資源轉(zhuǎn)化層次低，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、所有制結(jié)構(gòu)調(diào)整的任務(wù)非常艱巨，投資額的增長(zhǎng)與建設(shè)資源型城市發(fā)展接續(xù)產(chǎn)業(yè)示范基地的要求不是很適應(yīng)，再加上資源型城市存在項(xiàng)目超前謀劃和招商力度不夠，又缺乏技術(shù)含量高、市場(chǎng)前景好、牽動(dòng)作用大的項(xiàng)目帶動(dòng)，導(dǎo)致當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)后勁不足，非公有制經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，財(cái)政收支矛盾十分突出，使經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)敏感性不斷提升。

（二）社會(huì)發(fā)展脆弱性特征

受到國(guó)企股份制改革、城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)剛性等因素的影響，導(dǎo)致資源型城市居民生活水平的提升、就業(yè)問(wèn)題的解決以及社會(huì)保障體系的完善，成為阻礙資源型城市社會(huì)建設(shè)的主要因素。此外，資源型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展總量較少，地區(qū)地域遼闊，政府用于城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資源不足，導(dǎo)致城市地貌特征分離度較高。城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)重復(fù)率較高，消耗資金額度較高，這就導(dǎo)致政府用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入雖然在逐年增加，但社會(huì)發(fā)展能力仍然難以提升的局面。

（三）生態(tài)環(huán)境建設(shè)脆弱性特征

環(huán)境污染治理難度大。人類(lèi)對(duì)礦產(chǎn)資源長(zhǎng)期無(wú)節(jié)制地開(kāi)采和經(jīng)濟(jì)“粗放式”的增長(zhǎng)，致使2013年年底焦作市工業(yè)固廢煤矸石已超過(guò)2600萬(wàn)噸，遭受破壞的耕地、林地等生態(tài)環(huán)境面積達(dá)120平方公里，生態(tài)環(huán)境的治理、修復(fù)和重建任務(wù)艱巨。新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢，資源型城市發(fā)展新能源產(chǎn)業(yè)需要的宏觀(guān)方面環(huán)境和微觀(guān)條件還很不充分，其發(fā)展仍需一個(gè)漫長(zhǎng)的適應(yīng)和調(diào)節(jié)的過(guò)程。

（四）資源開(kāi)發(fā)利用脆弱性特征

近幾年，伴隨著城市經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展，資源型城市對(duì)礦產(chǎn)資源、電力資源、水資源和土地資源的開(kāi)采和利用程度在逐年加大，人類(lèi)活動(dòng)對(duì)資源子系統(tǒng)的擾動(dòng)程度在逐年增強(qiáng)，一方面，人類(lèi)對(duì)礦產(chǎn)資源的無(wú)節(jié)制、不科學(xué)開(kāi)采，使得資源子系統(tǒng)的敏感程度不斷上升；另一方面，礦山資源有其自身的經(jīng)營(yíng)和使用年限，超越了礦山的使用年限，礦產(chǎn)資源的供給就會(huì)逐年下降。再加上一些資源型城市，如白山市尚無(wú)開(kāi)采新礦的舉措，對(duì)地區(qū)各類(lèi)礦產(chǎn)資源的要求進(jìn)一步提升，使脆弱性不斷上升。

三、模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)處理

（一）指標(biāo)體系及權(quán)重確定

1.指標(biāo)體系

本文在分析資源型城市脆弱性特征并借鑒前人研究成果［26-27］的基礎(chǔ)上，遵循科學(xué)性、客觀(guān)性、可比性、可行性、動(dòng)態(tài)性、系統(tǒng)性等原則，從經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)、社會(huì)子系統(tǒng)、生態(tài)子系統(tǒng)和資源子系統(tǒng)四個(gè)方面建立脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中每個(gè)子系統(tǒng)又包含敏感性指標(biāo)和適應(yīng)性指標(biāo)兩個(gè)次級(jí)指標(biāo)，基于脆弱性與敏感性成正比，與適應(yīng)性呈反比，即被評(píng)價(jià)對(duì)象的敏感性指數(shù)值越低，適應(yīng)性指數(shù)越高，則脆弱性越低的關(guān)系，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行反復(fù)對(duì)比，最終確定了資源型城市脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見(jiàn)表1［33］所列。

表1 典型資源型城市脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

續(xù)表1

2.權(quán)重確定

本文采用熵值法和層次分析法相結(jié)合的方法進(jìn)行賦權(quán)。即在對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行充分挖掘的基礎(chǔ)上，根據(jù)各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)提供的信息量對(duì)其賦權(quán)，一般認(rèn)為信息熵越小，信息的無(wú)序度越低，信息的效用值越大，反之亦然。該方法在很大程度上能夠克服層次分析法主觀(guān)判斷的影響，使結(jié)果更加客觀(guān)科學(xué)［28-29］。

（二）模型構(gòu)建

1.集對(duì)分析法

我國(guó)學(xué)者趙克勤于1994年提出集對(duì)分析法（SPA），這是一種新型的用于處理確定和不確定性問(wèn)題的數(shù)學(xué)工具，它能夠通過(guò)對(duì)具有不一致、不完整、不確定等特點(diǎn)的信息進(jìn)行分析，并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，解釋信息背后潛在規(guī)律［30-31］。鑒于該方法具有如上的特點(diǎn)，而資源型城市的發(fā)展又面臨著一系列不確定的問(wèn)題，因此，選用該方法對(duì)資源型城市脆弱性進(jìn)行研究。具體建模過(guò)程如下：

將研究對(duì)象中涉及的確定性和不確定性因素作為一個(gè)系統(tǒng)，在某種問(wèn)題（如M）的背景下，將兩個(gè)具有某種聯(lián)系的集合A、B看成是一個(gè)集對(duì)H，按照集對(duì)H的某一特性建立集合A和集合B的同一、差異、對(duì)立的聯(lián)系度表達(dá)式，然后對(duì)集對(duì)H的特性展開(kāi)分析，共得到N個(gè)特性，其中，集合A、B共有的特性有N個(gè)，集合A、B對(duì)立的特性有P個(gè)，剩余的F=N-S-P個(gè)特性就是集合A、B既不同一又不對(duì)立的特性。那么，集合A、B在具體問(wèn)題M下的關(guān)聯(lián)度μ可表示為：

a、b、c分別稱(chēng)為集合A、B在問(wèn)題M下的同一度、差異度和對(duì)立度。

對(duì)于多屬性評(píng)價(jià)問(wèn)題［32］，記Q={F,X,E,W}，其中，F(xiàn)={f1,f2,…,fm}是評(píng)價(jià)方案集，X={x1,x2,…,xn}是評(píng)價(jià)指標(biāo)集，E={e1,e2,…,ek}是評(píng)價(jià)對(duì)象集，W={w1,w2,…,wn}是評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重集。在同一空間對(duì)評(píng)價(jià)方案進(jìn)行對(duì)比，以確定最優(yōu)評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)成最優(yōu)評(píng)價(jià)集U={u1,u2,…,un}，各指標(biāo)的最劣評(píng)價(jià)值構(gòu)成最劣評(píng)價(jià)集V={v1,v2,…,vn}。集對(duì){Fm,U}在(U,V)上的聯(lián)系度為：

其中，apk和cpk分別為評(píng)價(jià)指標(biāo)xpk與集合[vp,up]的同一度和對(duì)立度；wp為第p項(xiàng)權(quán)重。

當(dāng)xpk對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果起正向作用時(shí)：

當(dāng)xpk對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果起負(fù)向作用時(shí)：

方案pm與最優(yōu)方案集U的相對(duì)貼近度rm定義為：

其中，rm反應(yīng)了被評(píng)價(jià)方案fm與最優(yōu)方案集U的關(guān)聯(lián)度，rm值越大表示被評(píng)價(jià)對(duì)象越接近最優(yōu)方案。本文用相對(duì)貼近度rm城市敏感、rm城市適應(yīng)、rm城市脆弱分別表示不同城市的敏感性指數(shù)、適應(yīng)性指數(shù)和脆弱性指數(shù)。

2.趨勢(shì)外推法

趨勢(shì)外推法是指預(yù)測(cè)對(duì)象只對(duì)相應(yīng)的時(shí)間變化表現(xiàn)出相對(duì)穩(wěn)定的波動(dòng)上升或波動(dòng)下降趨勢(shì)，不受其他因素的影響，并且能夠找到一種對(duì)應(yīng)的函數(shù)關(guān)系來(lái)反映預(yù)測(cè)對(duì)象的這種變化，就證明這一組預(yù)測(cè)對(duì)象未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)可以用趨勢(shì)外推法進(jìn)行分析，這也是趨勢(shì)外推法的關(guān)鍵特點(diǎn)。兩個(gè)基本假設(shè)：第一，預(yù)測(cè)對(duì)象未來(lái)的變化趨勢(shì)會(huì)受到同過(guò)去和現(xiàn)在一樣的參數(shù)的影響；第二，預(yù)測(cè)對(duì)象的變化過(guò)程一般要求是連續(xù)的。

趨勢(shì)模型的一般形式是：

其中，t是時(shí)間變量，且t=0，2，3，…，或-3，-2，-1，0，1，2，3，…。

趨勢(shì)外推模型主要有直線(xiàn)型、多次型曲線(xiàn)、指數(shù)型曲線(xiàn)等。本文運(yùn)用Eviews8.0軟件對(duì)基于時(shí)序數(shù)據(jù)的4個(gè)典型資源型城市脆弱性進(jìn)行預(yù)測(cè)，并從以下角度進(jìn)行運(yùn)算和分析預(yù)測(cè)模型：

（1）通過(guò)觀(guān)察不同城市2003-2015年脆弱性指數(shù)的散點(diǎn)分布圖以判斷出自變量和因變量之間存在怎樣的線(xiàn)性或非線(xiàn)性關(guān)系，適合何種趨勢(shì)外推模型；

（2）輸入相應(yīng)的指令得到趨勢(shì)外推模型，對(duì)其進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，通常采用R2、t（檢驗(yàn)）、F（F檢驗(yàn)）作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，本文借助Eviews8.0軟件對(duì)相關(guān)變量的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)；

（3）通過(guò)計(jì)算2003-2015年4個(gè)城市脆弱性指數(shù)的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值之間的相對(duì)誤差絕對(duì)值平均數(shù)（%），以進(jìn)一步對(duì)預(yù)測(cè)曲線(xiàn)的擬合度和預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間進(jìn)行分析，并以相對(duì)誤差絕對(duì)值平均數(shù)（%）不超過(guò)5%作為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)其進(jìn)行擬合度判斷。

（三）等級(jí)劃分

通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行整理［34-37］，發(fā)現(xiàn)具有代表性等級(jí)劃分方法有自然斷點(diǎn)、百分位數(shù)、等間隔以及標(biāo)準(zhǔn)差分級(jí)法，不同等級(jí)劃分方法對(duì)數(shù)據(jù)分布要求不一樣：自然斷點(diǎn)分級(jí)法很難對(duì)數(shù)據(jù)分布比較平滑的數(shù)據(jù)分級(jí)，但可以對(duì)分布不規(guī)則的數(shù)據(jù)進(jìn)行等級(jí)劃分；百分位數(shù)分級(jí)法可以就任意脆弱性數(shù)據(jù)進(jìn)行等級(jí)劃分，但是其也無(wú)法對(duì)不同地區(qū)或不同時(shí)段的城市發(fā)展程度進(jìn)行對(duì)比分析；標(biāo)準(zhǔn)差分級(jí)法則要求數(shù)據(jù)是呈正態(tài)分布的，對(duì)于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，容易造成數(shù)據(jù)極端值分組數(shù)值個(gè)數(shù)較少。本文根據(jù)實(shí)證結(jié)果的數(shù)據(jù)特征選擇等間隔分級(jí)法進(jìn)行分級(jí)，具體見(jiàn)表2所列。

四、結(jié)果說(shuō)明

（一）敏感-適應(yīng)-脆弱性評(píng)估結(jié)果分析

運(yùn)用SPA模型計(jì)算出焦作-大慶-銅陵-白山市2003-2015年的敏感性、適應(yīng)性、脆弱性指數(shù)值，見(jiàn)表3所列。

表2 典型資源型城市脆弱性評(píng)價(jià)等級(jí)劃分

表3 2003-2015年焦作-大慶-銅陵-白山市敏感-適應(yīng)-脆弱性指數(shù)變動(dòng)情況

1.敏感性指數(shù)對(duì)比分析

圖1為焦作—大慶—銅陵—白山市2003-2015年的敏感性指數(shù)變化趨勢(shì)對(duì)比圖，就總體趨勢(shì)來(lái)看，銅陵市敏感性指數(shù)值在2003-2015年間的基本是居于首位的，而焦作市、大慶市和白山市則呈波動(dòng)變化趨勢(shì)。第一，就樣本期間4個(gè)城市敏感性指數(shù)平均值來(lái)看，呈銅陵市＞大慶市＞焦作市=白山市，在一定程度上說(shuō)明冶金類(lèi)城市敏感性大于其他類(lèi)型的資源型城市；第二，就4個(gè)實(shí)證城市樣本期間敏感性指數(shù)波動(dòng)情況來(lái)看，均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，焦作市2015年的敏感性指數(shù)較2003年下降了0.17，大慶市下降了0.05，銅陵市下降了0.09，白山市下降了0.12，可見(jiàn)4個(gè)城市中，焦作市敏感性指數(shù)的下降幅度最大，白山市次之，大慶市最小；第三，就4個(gè)城市2015年敏感性指數(shù)絕對(duì)值來(lái)看，銅陵市為0.52，居首位；大慶市為0.48，白山市第三，敏感性指數(shù)值為0.44；焦作市最小為0.41。因此，就4個(gè)城市目前的敏感程度來(lái)看，呈銅陵市＞大慶市＞白山市＞焦作市。

圖1 2003-2015年焦作—大慶—銅陵—白山市敏感性指數(shù)對(duì)比分析

2.適應(yīng)性指數(shù)對(duì)比分析

圖2為焦作—大慶—銅陵—白山市2003-2015年的適應(yīng)性指數(shù)對(duì)比分析圖，就4個(gè)城市適應(yīng)性指數(shù)總體變化趨勢(shì)來(lái)看，樣本期間均呈明顯的上升趨勢(shì)。第一，就樣本期間4個(gè)城市適應(yīng)性指數(shù)的平均值來(lái)看，呈大慶市＞銅陵市=白山市＞焦作市，說(shuō)明大慶市的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)和資源各子系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r較其他城市而言，具有較好的發(fā)展趨勢(shì)，但是2014和2015年由于受“供給側(cè)改革”、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、生態(tài)文明建設(shè)等宏觀(guān)政策的影響，大慶市的適應(yīng)性指數(shù)呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)。第二，就樣本期間4個(gè)城市適應(yīng)性指數(shù)波動(dòng)情況來(lái)看，均呈明顯的波動(dòng)上升趨勢(shì)：焦作市2015年的適應(yīng)性指數(shù)較2003年上升了0.17，大慶市上升了0.18，銅陵市上升了0.25，白山市上升了0.29，可見(jiàn)，白山市適應(yīng)性指數(shù)的上升幅度最大，銅陵市次之，大慶市第三，焦作市則為最小。第三，就4個(gè)實(shí)證城市2015年適應(yīng)性指數(shù)絕對(duì)值情況來(lái)看，白山市為0.65，居首位；銅陵市為0.62，比大慶市略高；焦作市最小為0.56。因此，就目前四個(gè)城市的適應(yīng)能力而言，呈白山市＞銅陵市＞大慶市＞焦作市。

圖2 2003-2015年焦作—大慶—銅陵—白山市適應(yīng)性指數(shù)對(duì)比分析

3.脆弱性指數(shù)對(duì)比分析

圖3為焦作—大慶—銅陵—白山市2003-2015年的脆弱性指數(shù)對(duì)比分析圖，就四個(gè)城市脆弱性指數(shù)的變化趨勢(shì)來(lái)看，均呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，其中，焦作市從較高脆弱度下降至中等脆弱度；大慶市仍處在中等脆弱度水平，但下降幅度明顯；銅陵市從較高脆弱度下降至中等脆弱度；白山市下降最為明顯，由較高脆弱度水平下降至較低脆弱度水平。第一，就樣本期間4個(gè)城市脆弱性指數(shù)的平均值來(lái)看，呈銅陵市=焦作市＞大慶市=白山市，說(shuō)明銅陵和焦作市作為我國(guó)典型的冶金和煤炭類(lèi)型資源型城市，其脆弱性指數(shù)較其他類(lèi)型的資源型城市要高一些。第二，就樣本期間4個(gè)城市脆弱性指數(shù)波動(dòng)情況來(lái)看，均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，焦作市2015年的脆弱性指數(shù)較2003年下降了0.18，大慶市下降了0.15，銅陵市下降了0.19，白山市下降了0.24，可見(jiàn)，白山市作為典型的森工類(lèi)資源型城市，其脆弱性指數(shù)的下降幅度最大，而其他類(lèi)型的資源型城市脆弱性指數(shù)下降幅度較為相近。第三，就4個(gè)城市2015年脆弱性指數(shù)絕對(duì)值的對(duì)比情況來(lái)看，銅陵市為0.43，居首位；略高于焦作市和大慶市的0.42脆弱性指數(shù)，白山市最小為0.38，就目前4個(gè)城市的脆弱度水平來(lái)看，呈銅陵市＞焦作市=大慶市＞白山市。

圖3 2003-2015年焦作—大慶—銅陵—白山市脆弱性指數(shù)對(duì)比分析

（二）脆弱性指數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果分析

結(jié)合焦作市、大慶市、銅陵市和白山市2003-2015年的脆弱性指數(shù)評(píng)估結(jié)果和已經(jīng)構(gòu)建的趨勢(shì)外推模型，運(yùn)用Eviews 8.0軟件，分別對(duì)焦作市、大慶市、銅陵市和白山市20162025年的脆弱性指數(shù)值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在顯著性水平為95%的條件下，各城市的所有參數(shù)都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，并計(jì)算出各城市2003-2015年的脆弱性指數(shù)預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的相對(duì)誤差絕對(duì)值（%）的平均數(shù)均小于5%（見(jiàn)表4），說(shuō)明預(yù)測(cè)模型的精確度較高。

表4 2003-2015年典型資源型城市脆弱性指數(shù)真實(shí)值與預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差

在此基礎(chǔ)上，對(duì)該模型進(jìn)行趨勢(shì)外推分析，將時(shí)間變量t的區(qū)間由原來(lái)的2003-2015，修改為2003-2025年，求出各城市2016-2025年的脆弱性指數(shù)預(yù)測(cè)值，見(jiàn)表5所列。

表5 2016-2025年焦作—大慶—銅陵—白山市脆弱性指數(shù)預(yù)測(cè)值

圖6為焦作—大慶—銅陵—白山市2016-2025年的脆弱性指數(shù)對(duì)比分析圖。由其變化趨勢(shì)可以看出：第一，4個(gè)城市均呈現(xiàn)直線(xiàn)下降趨勢(shì)，但其下降速度不盡相同，白山市下降速率最大為0.023 8；大慶市第二，為0.016 5；焦作市第三，為0.0155；下降速度最慢的是銅陵市，速率為0.013 5。第二，就4個(gè)城市2016-2025年脆弱性指數(shù)預(yù)測(cè)值的平均值來(lái)看，呈銅陵市＞大慶市＞焦作市＞白山市，說(shuō)明這4個(gè)城市在未來(lái)十年的發(fā)展過(guò)程中，銅陵市脆弱程度仍將位居第一，白山市仍將保持脆弱度最低的位置，并很有可能下降至低脆弱度水平，而焦作市和大慶市的脆弱性均呈下降趨勢(shì)，但總體來(lái)看，焦作市脆弱性水平將大于大慶市。第三，就4個(gè)城市2016-2025年的脆弱性指數(shù)預(yù)測(cè)值的波動(dòng)情況來(lái)看，均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但下降的幅度不同。其中，白山市在未來(lái)十年的下降幅度最大，將下降0.21；大慶市次之，將下降0.15；焦作市第三，將下降0.13；銅陵市最小，將下降0.12。第四，就4個(gè)城市2025年脆弱性指數(shù)預(yù)測(cè)絕對(duì)值對(duì)比情況來(lái)看，銅陵市為0.29，處于較低脆弱度水平，居首位；焦作市為0.24，僅次于銅陵市，亦處于較低脆弱度水平；大慶市第三，為0.19；白山市最小為0.10，將下降至低脆弱度水平。所以，截止到2025年，大慶市將由2015年的中等脆弱度水平下降至低脆弱度水平；白山市將會(huì)由目前的較低脆弱水平下降至低脆弱度水平；而銅陵市和焦作市將會(huì)由目前的中等脆弱度下降至較低脆弱度水平，且這4個(gè)城市的脆弱性程度將呈銅陵市＞焦作市＞大慶市＞白山市。可見(jiàn)，在這4個(gè)城市中，白山市調(diào)控脆弱性的各項(xiàng)舉措是最有效的，值得其他城市學(xué)習(xí)和借鑒。

圖6 2016-2025年焦作—大慶—銅陵—白山市脆弱性指數(shù)預(yù)測(cè)值對(duì)比

五、調(diào)控對(duì)策

（一）經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)脆弱性調(diào)控對(duì)策

第一，推進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化升級(jí)，加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式。堅(jiān)持以項(xiàng)目帶動(dòng)并支撐經(jīng)濟(jì)發(fā)展，改造升級(jí)傳統(tǒng)支柱產(chǎn)業(yè)，適當(dāng)擴(kuò)大和延伸工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈條和生產(chǎn)效益；大力培育發(fā)展生物制藥、節(jié)能環(huán)保、新能源汽車(chē)等戰(zhàn)略型新興產(chǎn)業(yè)，形成新的經(jīng)濟(jì)支撐點(diǎn)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式由“粗放型”向“集約型”轉(zhuǎn)變；注重扶持小微型企業(yè)自主創(chuàng)業(yè)，增加縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展后勁，構(gòu)建多元化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，培養(yǎng)企業(yè)自主創(chuàng)新能力。第二，調(diào)節(jié)地區(qū)財(cái)政收支現(xiàn)狀，深化財(cái)稅體制改革。資源型城市要解決財(cái)政稅收問(wèn)題，很大程度上要從兩方面入手，一方面要協(xié)調(diào)政府和企業(yè)、企業(yè)和地方的關(guān)系，杜絕政企不分現(xiàn)象，使政府充分發(fā)揮宏觀(guān)調(diào)控的作用，使企業(yè)真正成為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中獨(dú)立經(jīng)營(yíng)的個(gè)體；另一方面，要完善資源價(jià)值補(bǔ)償體系，使這一“綠色”稅收政策發(fā)揮其應(yīng)有的作用。第三，激發(fā)金融市場(chǎng)活力，創(chuàng)新招商引資模式。支持股份制銀行、外資銀行、證券公司、金融機(jī)構(gòu)和非金融機(jī)構(gòu)入駐焦作，鼓勵(lì)境內(nèi)外投資者在服務(wù)、物流、金融等方面的投資，大力吸進(jìn)境內(nèi)外資金進(jìn)入城建、農(nóng)業(yè)、教育、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域，注重科技招商、集群招商、以商招商等招商模式的創(chuàng)新，激發(fā)金融市場(chǎng)活力［38］。

（二）社會(huì)子系統(tǒng)脆弱性調(diào)控對(duì)策

第一，促進(jìn)就業(yè)和再就業(yè)，增加財(cái)政投入，完善社會(huì)保障體系。抓住國(guó)家和政府給予衰竭期資源型城市的扶持政策，積極申請(qǐng)國(guó)家項(xiàng)目并吸納能夠帶動(dòng)地區(qū)就業(yè)的第三產(chǎn)業(yè)，以近年來(lái)緩解礦業(yè)從業(yè)率升高帶來(lái)的各種社會(huì)問(wèn)題；增加醫(yī)療衛(wèi)生、科學(xué)教育支出，提高居民最低生活保障和綜合文化素質(zhì)；完善各類(lèi)社會(huì)保障體系，盡可能地實(shí)現(xiàn)社會(huì)各類(lèi)保險(xiǎn)在相應(yīng)區(qū)域內(nèi)的全面覆蓋，為居民生活提供更多保障。第二，優(yōu)化并加快城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整和城中村建設(shè)，提高當(dāng)?shù)鼐用裆钏健Ｎ覈?guó)資源型城市的城市景觀(guān)破碎度較高，城市基礎(chǔ)設(shè)施重復(fù)建設(shè)問(wèn)題突出，為了加快資源型城市的轉(zhuǎn)型發(fā)展，基礎(chǔ)設(shè)施作為重要的連通外界的媒介要得到政府的高度重視。此外，棚戶(hù)區(qū)改造問(wèn)題關(guān)系到居民的生活和社會(huì)的穩(wěn)定，政府要致力于建設(shè)一批適合居民居住的住宅，對(duì)其進(jìn)行安置，并為棚戶(hù)區(qū)居民提供再就業(yè)的機(jī)會(huì)。

（三）生態(tài)子系統(tǒng)脆弱性調(diào)控對(duì)策

第一，加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)治理，加快恢復(fù)礦山地質(zhì)環(huán)境。“綠水青山就是金山銀山”，資源型城市要結(jié)合城市的發(fā)展階段不斷加強(qiáng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)，自然資源是有限的，城市的發(fā)展不能以犧牲綠水青山為代價(jià)，要科學(xué)合理地對(duì)礦區(qū)進(jìn)行開(kāi)采，并注重提高自然資源的綜合利用率，提升城市的綠化率。第二，推進(jìn)節(jié)能減排產(chǎn)業(yè)發(fā)展，降低對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的依賴(lài)性。政府為節(jié)能減排產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供良好的條件和外部環(huán)境，傳統(tǒng)資源型產(chǎn)業(yè)對(duì)環(huán)境的污染較大，大力發(fā)展節(jié)能減排產(chǎn)業(yè)和其他接續(xù)產(chǎn)業(yè)，提高相關(guān)技術(shù)水平，提升資源綜合利用效率，將高能耗產(chǎn)業(yè)對(duì)生態(tài)環(huán)境的污染和破壞降到最低［39］。

（四）資源子系統(tǒng)脆弱性調(diào)控對(duì)策

第一，加強(qiáng)重要資源開(kāi)發(fā)與保護(hù)，提高資源綜合利用效率。要合理規(guī)劃各類(lèi)礦區(qū)的綠色服務(wù)年限，對(duì)礦區(qū)資源進(jìn)行合理的開(kāi)發(fā)和保護(hù)，并積極勘探新的礦區(qū)，挖掘新的資源開(kāi)發(fā)區(qū)；更要結(jié)合城市自然資源情況對(duì)城市的發(fā)展階段進(jìn)行科學(xué)界定，以發(fā)展的眼光看待城市發(fā)展，盡早制定城市轉(zhuǎn)型規(guī)劃［40］。第二，改善宏觀(guān)和微觀(guān)環(huán)境，為新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)I造良好的外界環(huán)境。新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在很大程度上依賴(lài)政府或地區(qū)為其創(chuàng)造的宏觀(guān)環(huán)境和微觀(guān)條件，新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展好的地區(qū)往往是政策支持和條件相對(duì)完善的地區(qū)，因此，資源型城市要致力于為新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供支持，以緩解城市轉(zhuǎn)型面臨的壓力。

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A Study on Vulnerability Assessment and Forecast of Typical Resource-based Cities—A Case of Jiaozuo-Daqing-Tongling-Baishan Cities

LI Gui-fang1,MA Dong-dong2,XU Jun3
（1.School of Economics,Renmin University of China,Beijing 100872,China;2.School of Economics,Henan University of Economics and Law,Zhengzhou 450046,China;3.School of Business,Jiangsu Normal University,Xuzhou 221116,China）

At present,the study on the vulnerability of resource-based cities has become a hot issue in the process of promoting the sus?tainable development of resource-based cities and social modernization construction.This paper takes four different types of resourcebased cities as the research object,which are Jiaozuo,Daqing,Tongling and Baishan.Then the paper evaluates and predicts the vulnerabili?ty of different types of resource-based cities to explore its change rules by applying Setpair analysis(SPA)and trend extrapolation,and re?veals the volatility characteristics of the next 10 years and makes a comparative analysis.The results show that:From 2003 to 2015,the av?erage value of vulnerability index of each city presents Tongling=Jiaozuo＞Baishan City=Daqing.And by 2015,Tongling,Jiaozuo and Daqing are at a medium level of vulnerability,while Baishan is at a lower level of vulnerability;By 2025,Baishan will decline from a lower level of vulnerability in 2015 to a low level of vulnerability,Daqing will decline from moderate vulnerability to low vulnerability,Whereas Tongling and Jiaozuo will fall from medium vulnerability to lower vulnerability,The degree of vulnerability of these four cities will show Tongling＞Jiaozuo＞Daqing＞Baishan.Finally,the paper,according the empirical results,puts forward specific control measures.

resource-based city;vulnerability;setpair analysis;forecast

F205；F127

A

1007-5097（2017）11-0112-09

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.11.015

2017-05-22

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71272160；71673022）

李貴芳（1990-），女，河南安陽(yáng)人，博士研究生，研究方向：區(qū)域可持續(xù)發(fā)展；

馬棟棟（1987-），男，河南太康人，講師，博士，研究方向：環(huán)境經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展;

徐 君（1975-），女，河南開(kāi)封人，教授，博士生導(dǎo)師，博士后，研究方向：資源經(jīng)濟(jì)學(xué)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)和系統(tǒng)工程。

［責(zé)任編輯：張 青］