長三角城市群生態宜居宜業水平的時空差異與分布特征

張歡　江芬　王永卿　成金華　錢程

摘要 如何在城市群構建生態宜居宜業的城市體系，需要厘清城市群生態宜居宜業建設的現狀及其水平的時空差異與分布特征，并據此有針對性和差異性地推進城市群生態宜居宜業建設。以長三角城市群為例，從宜業和生態宜居兩個方面構建了生態宜居宜業水平測度指標體系，運用多層次評價和熵權法測度了4省域26市2005—2015年生態宜居宜業水平，運用Morans I指數及G指數分析了生態宜居宜業水平的時空差異與分布特征。主要結論與政策建議如下：①長三角城市群生態宜居宜業水平不斷提高，呈現“東高西低”分布特征，城市間差距正在逐漸縮小，各城市宜業水平逐漸改善，但生態宜居水平有所波動，部分城市生態宜居水平下降明顯。②長三角城市群生態宜居宜業水平空間關聯性呈現增強趨勢，2011年后存在顯著空間集聚特征，呈現明顯的東部、北部“高高集聚”與西部、南部“低低集聚”現象，表明長三角城市群生態宜居宜業發展存在空間溢出效應。③G指數分布由零星“點狀”分布逐漸集聚呈“塊狀”分布，說明生態宜居宜業水平冷點區和熱點區都具有極強的擴散作用，有持續擴散的趨勢。④建議長三角城市群在促進宜業的同時要補齊生態宜居建設短板，發揮好南京、杭州、合肥、蘇州、寧波等中心城市在生態宜居宜業發展過程中的輻射帶動作用，利用好舟山、宣城、池州、湖州、臺州等城市生態資源，通過構建大、中、小城市協同發展的共生城市體系，實現宜業與生態宜居協同發展。

關鍵詞 長三角城市群；生態宜居宜業；指標體系；時空差異；分布特征

中圖分類號 F270

文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2018）11-0073-10 DOI：10.12062/cpre.20180707

京津翼、長三角、珠三角、長江中游和成渝五個全國中心城市群和近20個區域城市群的形成和發展是我國改革開放的巨大成就。這些城市群正承載著我國工業化、城鎮化的區域主體責任。城市群地區是經濟、人口大規模密集區，擁有更多的工作機會、更有利的工作環境和更好的生活條件與發展空間，但也存在著由于大氣、水、土壤大規模集中污染等原因可能導致的生態宜居建設滯后問題，部分核心城市和支點城市生態宜居與宜業建設矛盾十分突出。構建生態宜居宜業城市是落實黨的十九大精神，讓居民有更多獲得感和幸福感的重要途徑和內容。如何在城市群構建生態宜居宜業的城市體系，需要厘清城市群生態宜居宜業建設的現狀及其水平的時空差異與分布特征，并據此有針對性和差異性地推進城市群生態宜居宜業建設。

關于生態宜居宜業的研究可以追溯到20世紀60年代興起的資源耗竭、生態環境破壞產生的對人居環境影響的研究。聯合國早在1966年第二次人居大會就提出了城市宜居性定義：具有良好的居住和空間環境、人文社會環境、生態與自然環境和清潔高效的生產環境的居住地。其后，大量研究認為促進經濟社會發展、工業化、城鎮化、市場化、國際化等方面能提高宜業宜居水平[1]，重化工產業的集中布局、產業鏈低端發展、低碳循環經濟和清潔生產發展滯后、城鎮化與生態環境不協調[2]、城市生產生活生態空間布局的不合理[3]、就業——居住空間關系的錯配[4-5]等原因和狀態被認為是導致城市宜業不宜居和影響區域生態宜居宜業建設的重要原因。通過促進產業的高端發展和生態現代化建設，采取高效的環境治理體系，建立生態城市和共生城市體系，發展循環經濟、生態經濟、低碳經濟，提高和均衡化公共資源配套等途徑推進城市宜居宜業均衡發展。這些研究中，如何測度生態宜居宜業水平及其區域差異也是研究熱點。國內外學者構建了宜業度、宜居性[6-7]、生態宜居[8]、宜業宜居度[9]、宜居滿意度、宜居城市環境績效[10]、人居環境[11-14]等指標體系以評價地區宜業、宜居或宜業宜居發展水平。城市幸福感、城市可持續發展度[15-16]、城市生態文明發展水平[17]、綠色城市[18]、生態城市[19-20]等指標體系的構建及實證研究也直接或間接地體現了地區生態宜居宜業建設內容和發展狀態，從時間和空間維度分析了影響地區宜業和宜居的空間變化規律。

總體來看，國內外關于宜居宜業影響因素、評價指標體系及區域差異的研究對本文研究城市群生態宜居宜業水平及其空間差異和特征具有重要意義。相對于現有研究，本研究嘗試以下改進或創新：第一，我國正處于全面向工業化后期發展和城鎮化快速發展階段，城市生態宜居宜業建設要體現高質量發展、建設和諧宜居城市和生態文明與美麗中國建設的要求，以提高城市幸福感和獲得感為出發點，現有宜居宜業指標體系應據此有所調整；第二，以城市作為生態宜居宜業評價及其空間規律研究基本單元的同時，要考慮到人口和經濟以城市群為分布的特征及趨勢，在城市群的空間框架下開展城市生態宜居宜業研究；第三，生態宜居宜業建設是項長期工作，開展大周期、動態評價有利于客觀了解地區生態宜居宜業的空間差異及變化特征，進而提出均衡發展、共享發展的對策建議；第四，為增強研究客觀性，指標選取應以定量指標為主，權重確定以客觀賦權為主，不同年份應有所差別。

本研究以長三角城市群為例，借鑒國內外生態宜居宜業評價研究成果，按照新時代生態宜居宜業建設的目標要求和長三角城市群生態發展現狀，構建生態宜居宜業水平評價指標體系，測度2005—2015年生態宜居宜業水平，分析其時空差異與分布特征，提出促進長三角城市群生態宜居宜業發展的政策建議。

1 生態宜居宜業水平測度指標體系的構建

黨的十九大報告指出，在本世紀中葉要建成富強民主文明和諧美麗的社會主義強國，要“建設和諧宜居城市”，“不斷提升城市環境質量、居民生活質量和城市競爭力”，要“提高居民的獲得感和幸福感”，要建設美麗家園，這些重要論述對城市建設提出了新要求，也為構建城市生態宜居宜業指標體系提供了方向。

具體來講：一是宜業建設要有利于提高城市發展質量和競爭力，有利于形成提高居民獲得感和幸福感的就業環境，適當降低工作壓力；二生態宜居建設要滿足人民日益增長的美好生活需要，提升居民的生活水平與公共配套，擁有美麗的生活環境，形成低碳生活方式。借鑒國內外生態宜居宜業及其評價研究成果，考慮到長三角城市群“十三五”時期生態宜業宜居的主要問題和目標任務，從宜業和生態宜居兩個維度構建長三角城市群生態宜居宜業水平評價指標體系。其中，宜業從城市發展水平與潛力、就業環境與工作壓力兩個方面測度，生態宜居從居民生活水平與公共配套、低碳生活方式、美麗家園三個方面測度（見表1）。

在城市發展水平與潛力方面：長三角城市群是我國率先完成工業化、城鎮化的地區，工業效率、投資效率和科技產業發展水平較高。城鎮化率、人均GDP、第三產業比重被廣泛用于測度工業化、城鎮化發展水平。規模以上工業企業成本費用利潤率是工業效率的重要測度指標。固定資產投資拉動GDP增長系數衡量投資效率。研究與試驗發展經費占GDP比重和高新技術產業增加值占GDP比重可以度量科技事業扶持的投入力度與高新技術產業產出效果。

在就業環境與工作壓力方面：長三角城市群是我國人才集聚和人口流動的主要目標地，但高房價增加了生活成本，對就業存在擠出效應。全社會從業人員占總人口比重和在崗職工平均工資較高說明長三角城市群就業水平和收入較高。公營經濟與民營經濟收入均衡指數、城鄉收入均衡指數度量市場經濟的活力與城鄉居民就業一體化程度。失業保險參保人數占全社會從業人口比重較高反映出長三角城市群居民就業的穩定性。

在居民生活水平與公共配套方面：長三角城市群居民消費能力較強，生活水平較高，但也存在住房、交通、醫院和學校擁擠等公共配套滯后于人口規模增長和城市發展的問題。城鎮居民人均可支配收入、居民商業銀行存款余額是反映居民消費能力和財富水平的重要指標。城鎮居民人均住房面積測度居民住房條件。城鎮居民人均道路面積測度城市擁擠程度。每萬人教師醫生數可以反映地市教育醫療覆蓋程度。

在低碳生活方式方面：長三角城市群緊鄰長江水域入海口，水資源、生物資源等生態資源稟賦優秀，利用好生態資源并全面推進綠色城市建設是長三角地區生態共建、環境共治的核心之一。城鎮居民人均生活用電量、人均生活用水量與城鎮公共交通客運量在一定程度上能反映出城鎮居民對低碳生活方式的接納、響應程度。

在美麗家園方面：長三角城市群社會生產體量龐雜，存在部分對生態威脅較大的制藥、化工等企業，環境壓力仍然較大，生態短板仍然突出。建成區綠化覆蓋率、城市建設用地占市區面積比重反映城市建設生態覆蓋質量與城市開發強度。森林濕地覆蓋率、水功能區水質達標率、城市集中式飲用水水源水質達標率等指標能夠有效觀測城市林木資源、水資源的生態質量。城市環境空氣質量優良天數直接揭示城市大氣環境質量。城市污水集中處理率、城市生活垃圾無害化處理率是衡量城市污染處理能力、生活環境質量提升能力的重要指標。

2 指標權重確定與數據來源

2.1 數據來源

以《長三角城市群發展規劃（2015—2030）》規劃范圍的上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚州、鎮江、泰州、杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城26市和所涉及的江蘇、浙江和安徽為研究對象，研究周期為2005—2015年，共11年。各指標數據來源于2005—2016年所涉及26 個城市及江蘇省、浙江省和安徽省各省市統計年鑒、《中國城市統計年鑒》《中國城鄉建設統計年鑒》，及各省市水資源公報、環境統計公報、財政決算報告直接或間接計算獲取。各指標數據統計口徑基本一致，能夠保證指標數據的真實性和客觀性。

2.2 指標的標準化

為了消除指標量綱差異性，進行標準化處理。設Xijk為第k年中第i個地區的第j項指標，Uijk為Xijk對應的標準化指標值。

2.3 指標權重的確定

熵值法是廣泛使用的客觀賦權方法。信息熵是對不確定性與離散程度的度量，指標的離散程度越大，對評價體系的貢獻越大，具有更大的權重。考慮到各年份各指標權重的差異，本研究分別計算每一研究年份中各指標的信息熵獲取指標各年份權重。由于信息熵的計算涉及自然對數，熵值法要求模糊綜合評價矩陣指標為大于0的實數，考慮到本文各指標最不優值的標準化值為0，所以在為指標賦權前，將所有指標標準化值向右平移一個單位長度。表2是運用熵權法得到的長三角城市群2005—2015年生態宜居宜業測度指標的權重。

使用熵值法賦權步驟如下所示：

向右平移一個單位后的標準化值為：U′ijk=Uijk+1

第k年指標j占該年準則層指標權重：

Pijk=U′ijk∑26i=1U′ijk（k=2005，2006，2007，…，2015）

第k年指標j信息熵：ejk=-1ln26∑26i=1（PijklnPijk）

第k年指標j權重：wjk=1-ejk∑j（1-ejk）

3 長三角城市群生態宜居宜業水平測度

將各指標層指標的標準化值作為指標評價值，計算長三角城市群2005—2015年生態宜居宜業指標體系各指標權重及準則層評價值和綜合評價值。

3.1 長三角城市群生態宜居宜業的綜合水平測度

表3是對長三角城市群2005—2015生態宜居宜業水平綜合測度及排名報告。從省域尺度，平均水平排名依次是上海、江蘇、浙江、安徽，這與這些省市的城鎮化、工業化水平排名一致。各地市排名依次是蘇州、南京、舟山、上海、無錫、南通、鎮江、杭州、揚州、湖州、常州、銅陵、泰州、寧波、臺州、紹興、金華、宣城、鹽城、蕪湖、池州、嘉興、安慶、馬鞍山、合肥、滁州。其中生態宜居宜業水平進步較大的有滁州、常州、蘇州、南通、上海、嘉興、泰州；退步明顯的地區有安慶、宣城、銅陵、南京、蕪湖、臺州。

綜合長三角城市群2005—2015年生態宜居宜業水平及其子系統評價值，將長三角城市群生態宜居宜業分為以下四類：

第Ⅰ類：生態宜居宜業綜合水平優于長三角平均水平，生態宜居建設滯后于宜業的地市。這些城市包括蘇州、南京、上海、無錫、鎮江、杭州、揚州、常州、泰州、寧波。蘇州宜居宜業綜合水平及宜業水平多年位居第一，生態宜居水平居長三角中等水平。除蘇州、上海、杭州外，其他地區宜業水平整體上升，宜居水平有所下降。隨工業化及城鎮化快速發展，上海、南京、杭州等城市資源環境承載力接近極限，造成城市交通擁堵等城市病，對生態宜居造成不利影響。這類地市宜注重產業結構轉型升級，根據資源環境承載能力和經濟社會發展實際，科學規劃城市建設規模和開發強度，保持良好的城市發展水平與潛力、就業環境，改善居民生活水平及公共配套，提倡低碳生活方式，加強美麗家園建設。

第Ⅱ類：生態宜居宜業綜合水平優于長三角整體水平，宜業建設滯后于宜居的城市。這些城市包括舟山、南通、湖州、銅陵。南通、湖州和舟山宜業水平上升、宜居水平下降、綜合水平上升；銅陵宜業、宜居水平及綜合水平均下降。由于城市規模小、不具地理區位優勢、城鎮化落后等原因，造成城市發展水平相對滯后，對人才吸引程度不足。這類地市宜發揮生態宜居的優勢，加大人才引進力度，加快城鎮化與工業化進程，提升城市發展水平與潛力，改善就業環境與壓力。

第Ⅲ類：生態宜居宜業綜合水平落后長三角整體水平，生態宜居建設滯后于宜業的地市。這類城市包括紹興、嘉興、合肥、馬鞍山。這類地市生態宜居水平有所下降，除馬鞍山外，其他地區宜業水平有所改善。這類地市宜在改善城市發展水平和就業環境的同時完善公共基礎設施配套，鼓勵低碳生活方式，加強美麗家園建設。

第Ⅳ類：生態宜居宜業綜合水平落后長三角整體水平，宜業建設滯后于宜居的地市。這類地市包括臺州、金華、宣城、鹽城、蕪湖、池州、安慶、滁州，城市間分工協作不夠，中小城市發展潛力沒有得到充分發揮。池州、臺州、安慶、金華在長三角各地區生態宜居排名多次出現在前6名，宜業水平基本排在20名之后，除臺州和安慶宜業水平稍有下降，其他地市宜業水平也不斷改善，擁有生態宜居宜業的提升潛力。

3.2 長三角城市群宜業水平測度

從宜業準則層評價結果看，長三角城市群近10年宜業評價值呈上升趨勢，宜業水平逐漸改善。2015年整體評價值為0.512 9，相對于2005年的0.402 3漲幅27.48%。10年平均評價值為0.420 1。在26個城市中，10年間宜業評價值漲幅超過50%的依次有鎮江、泰州、南通、滁州、池州、常州、鹽城；評價值漲幅超過30%～50%的依次有揚州、嘉興、蘇州、金華、無錫、紹興、湖州、寧波；評價值漲幅30%以下的依次有宣城、南京、蕪湖、安慶、舟山、合肥、杭州；退步較明顯的城市依次有臺州（-15.39%）、銅陵（-13.92%）、馬鞍山（-5.10%）、上海（-3.65%）。

從10年評價均值看，省域尺度排名依次是上海

（0.552 4）、江蘇（0.515 6）、浙江（0.399 0）、安徽（0.317 1）。市域均值排名依次是蘇州（0.595 4）、無錫（0.573 4）、南京（0.558 5）、常州（0.552 5）、上海（0.552 4）、鎮江（0.540 2）、揚州（0.498 4）、杭州（0.487 8）、南通（0.477 0）、泰州（0.472 5）、寧波（0.426 0）、嘉興（0.424 8）、紹興（0.408 4）、銅陵（0.404 0）、湖州（0.391 7）、合肥（0.391 0）、馬鞍山（0.382 3）、鹽城（0.374 3）、舟山（0.373 1）、蕪湖（0.368 7）、金華（0.347 5）、臺州（0.332 9）、宣城（0.281 7）、滁州（0.263 0）、池州（0.233 5）、安慶（0.212 8）。

結合指標層影響宜業因素發現：蘇州、無錫、常州、鎮 江、揚州、南通等地區具有良好的城市發展水平與潛力，就業環境較好，工作壓力小；蕪湖、金華、臺州、宣城、滁州、池州、安慶等地區工業化、城鎮化發展水平相對落后，需加快工業化城鎮化進程，優化產業結構，加大研究實驗等技術性扶持投入；上海、杭州、南京、合肥等地區具有良好的城市發展水平與潛力，但收入房價比低，就業環境相對滯后、工作壓力大；嘉興、湖州、舟山、寧波、紹興、泰州、紹興、馬鞍山、宣城、鹽城等地區城市發展水平和潛力有待加強，就業環境相對較好、工作壓力小。

3.3 長三角城市群生態宜居水平測度

從生態宜居準則層評價結果看，長三角城市群近10年生態宜居水平呈現下降趨勢。2015年整體評價值0.494 4，相對于2005年的0.524 1下降了5.67%。10年平均評價值為0.509 3。在26個城市中，10年間生態宜居明顯改善的依次有嘉興（26.08%）、上海（22.31%）、合肥（12.69%）、蘇州（12.58%）、金華（8.13%）、杭州（6.89%）、臺州（6.75%）、滁州（6.01%）、馬鞍山（3.89%）、浙江（3.35%）、常州（1.70%）；存在顯著退步的城市依次是銅陵（-30.86%）、宣城（-22.07%）、揚州（-19.23%）、南京（-19.08%）、鎮江（-18.55%）、安慶（-17.20%）、無錫（-16.15%）、鹽城（-13.15%）、南通（-12.69%）、泰州（-12.39%）、池州（-10.07%）、蕪湖（-6.96%）、寧波（-5.63%）、湖州（-4.66%）、舟山（-1.71%）、紹興（-0.21%）。

從10年評價均值來看，省域尺度排名依次是浙江（0.536 3）、上海（0.503 1）、安徽（0.502 5）、江蘇（0.492 0）。市域均值排名依次是舟山（0.653 2）、宣城（0.587 9）、池州（0.587 7）、湖州（0.580 1）、臺州（0.578 1）、銅陵（0.550 7）、安慶（0.550 5）、南通（0.544 2）、金華（0.539 6）、杭州（0.520 0）、南京（0.516 6）、蘇州（0.516 4）、寧波（0.510 7）、揚州（0.503 2）、上海（0.503 1）、紹興（0.497 3）、蕪湖（0.495 3）、鹽城（0.490 7）、鎮江（0.476 9）、泰州（0.476 5）、無錫（0.468 1）、滁州（0.465 4）、常州（0.436 0）、嘉興（0.411 2）、馬鞍山（0.410 1）、合肥（0.372 5）。

結合指標層影響生態宜居因素發現：空氣污染和污染排放是導致長三角城市群生態宜居下降的重要原因；舟山、池州、宣城、湖州、銅陵、安慶、蕪湖、南通等地區居民生活水平和公共配套落后是生態宜居建設滯后的重要原因；上海和蘇州在美麗家園建設滯后降低了其生態宜居建設水平；揚州、臺州、南通、南京、湖州、杭州等地區低碳生活方式發展較緩降低了其生態宜居建設水平。

4 長三角城市群生態宜居宜業水平的空間關聯性

4.1 研究方法與數據處理

利用Morans I 指數測度長三角城市群生態宜居宜業水平的全局空間自相關程度，采用Morans I散點圖、LISA集聚圖以及冷熱點分析局部自相關及空間集聚情況。空間自相關的Morans I統計可以表示為：

其中，zi要素i屬性與其（xi-X）的偏差，ωi， j是要素i、j之前的空間權重，n等于總要要素之和，s0是所有空間權重的集合。I取值范圍為[-1，1]，I絕對值越大，說明空間相關性越強。I>0，空間正相關；I<0，空間負相關。

由于長三角26個地區轄區規模較大，地理邊界不規則，鄰接區域復雜，因此，空間權重矩陣采用Open Geoda軟件生成基于Rook Contiguity（共邊相鄰）的鄰接矩陣。

4.2 全局自相關分析

表4報告了長三角城市群26個地區2005—2015年生態宜居宜業水平的全局Morans I指數。整體呈上升趨勢，平均水平0.106 7，呈現正相關。從分年度段來看，2010年之前Morans I指數小于1，p值均大于10%，說明生態宜居宜業呈現弱相關性；2011年后Morans I指數除2013年只有0.072，其它年份大于1，p值除2013年5.4%，其余年份小于5%，說明2011年后長三角城市群生態宜居宜業全局自相關顯著，通過Z檢驗，并且空間相關性逐漸增強。總體來看，長三角城市群生態宜居宜業水平自相關性不斷增強，2011年后存在顯著的時空關聯性，關聯性呈上升趨勢，存在空間集聚效應。

4.3 局域自相關分析

4.3.1 Morans I 散點圖

運用Geodas軟件計算2005—2015年長三角城市群生態宜居宜業水平的局部Morans I指數，檢驗生態宜居宜業水平空間上的集聚與離散效應。計算結果顯示，局域自相關檢驗Morans I指數結果與全局自相關一致，各年P值分別為0.407 0、0.451 0、0.269 0、0.208 0、0.113 0、0.114 0、0.037 0、0.013 0、0.069 0、0.001 0、0.011 0、0.044 0。表明2011年之前，長三角城市群生態宜居宜業水平局域空間自相關不顯著；2011年之后，生態宜居宜業水平局域空間自相關顯著，出現空間集聚現象。在Morans I指數p值顯著的2011—2015年，26個地區在Morans I 散點圖分年度分別有65.38%、84.62%、65.38%、84.62%、84.62%的區域顯示正向空間關聯，在地理分布上集中分布在第Ⅰ和Ⅲ象限，呈現高高集聚和低低集聚，說明長三角城市群生態宜居宜業存在較顯著的空間溢出效應。

4.3.2 LISA聚集圖

進一步，采用LISA聚集圖分析2011—2015年長三角城市群各地區的生態宜居宜業水平空間演化過程，圖1報告了長三角城市群各地區的生態宜居宜業水平空間集聚特征。2011—2015年，長三角城市群各地區的生態宜居宜業水平整體高高集聚與低低集聚明顯，低高集聚與高低集聚并不顯著，生態宜居宜業水平空間呈現東高西低的二元分布特征。

（1）高高集聚區（H-H）。高高集聚區主要分布在長三角城市群東部地區。位于高高集聚區的城市和相鄰城市生態宜居宜業水平相對較高，在自身發展的同時具有良好的擴散趨勢，對周邊地區生態宜居宜業水平起帶動促進作用。2011—2015年空間集聚從零星點狀分布到團狀集聚分布。生態宜居宜業水平一直處于領先水平的蘇州最早成為高高集聚中心，高高集聚中心以蘇州為中心向外擴散，2015年形成了鹽城、泰州、南通、鎮江、無錫、蘇州、上海、湖州等高高集聚區，說明長三角地區生態宜居宜業水平在整體上升。

（2）低高集聚區（L-H）。低高集聚現象不顯著，低高集聚區主要分布在長三角城市群東部邊緣及高高集聚區周邊，不斷向高高集聚或低低集聚轉變。出現在該區的典型代表是泰州、鹽城和嘉興，在蘇州、上海、無錫、南通地區帶動和輻射作用下，泰州和鹽城先后躍遷至高高集聚區，成為新的高高集聚中心。

（3）低低集聚區（L-L）。低低集聚區主要分布于長三角城市群西部安徽省，該區生態宜居宜業水平較低，且周邊地區生態宜居宜業水平也較低，呈現低低集聚。安慶是最早的低低集聚中心，逐步擴散至馬鞍山、蕪湖、宣城、安慶、池州、紹興、滁州、合肥等地區，由“點狀”向“團狀”發展。雖然該區宜業水平落后，但安慶、池州、滁州等地區美麗家園建設和低碳生活方式水平相對較高，生態宜居發展領先，擁有提高生態宜居宜業水平潛力，對改善長三角地區生態宜居水平具有帶動作用。

（4）高低集聚區（H-L）。高低集聚區主要有南京及銅陵地區，介于高高集聚與低低集聚之間。銅陵躍遷至低低集聚區，南京周邊高高集聚的擴散作用下，有向高高集聚躍遷趨勢。南京生態宜居宜業綜合水平及宜業水平排名靠前，但宜居水平靠后，生態宜居宜業水平退步明顯，對周邊帶動輻射作用不強。

5 長三角生態宜居宜業冷熱分布空間格局

進一步分析長三角城市群各地市生態宜居宜業的空間分布特征，借用ArcGIS10.2空間分析功能對生態宜居宜業水平進行GetisOrder Gi*指數分析，通過自然裂變法劃分為熱點區、冷熱點區、冷點區和次冷點區。

圖2報告了長三角2005—2015年生態宜居宜業發展GetisOrder Gi*指數分布。結果表明：①2005—2015年，長三角地區生態宜居宜業水平G指數分布由零星“點狀”分布逐漸集聚呈“塊狀”分布；熱點區和次熱點區開始出現在鎮江、常州及無錫，冷點區從合肥開始。②2010年開始，冷點區從合肥逐漸擴散至安慶、蕪湖、銅陵、池州、馬鞍山；熱點區逐漸擴散至蘇州、泰州、南通、上海，說明冷點區和熱點區都具有極強的擴散作用，并且有持續擴散的趨勢。③長三角城市群各地區生態宜居宜業發展水平呈現“東北高-西南低”的顯著特征，與LISA集聚圖分析結果一致，表明長三角城市群各地區生態宜居宜業水平存在空間集聚現象。

6 結論與政策建議

從生態宜業與生態宜居兩個方面，測度了長三角城市群生態宜居宜業發展水平，分析了長三角城市群生態宜居宜業發展空間關系。主要結論是：長三角城市群生態宜居宜業水平不斷提高，呈現“東高西低”分布特征，城市間差距正在逐漸縮小。各城市宜業水平逐漸改善，整體呈現上升趨勢，但生態宜居水平有所波動，部分城市生態宜居水平下降明顯。全局Morans I指數說明長三角城市群生態宜居宜業水平存在空間關聯性逐漸增強，2011年后顯著正相關，存在空間集聚效應。局部Morans I散點圖及LISA聚集圖說明長三角城市群生態宜居宜業水平存在局部空間集聚現象，以蘇州為中心向外擴散形成高高集聚區和以安慶為邊緣形成低低集聚區，存在空間溢出效應。生態宜居宜業水平G指數說明，長三角城市群熱點區和冷點區具有極強的擴散作用，并且有持續擴散的趨勢。

基于以上研究成果，建議：第一，長三角城市群東部的上海、杭州、寧波、南京、無錫、蘇州等地區工業化、城鎮化發展水平較高，應注重產業的轉型升級與全要素生產率的提升，并重視高新技術產業活力的引入與扶持，提高工業產出水平與技術高度。第二，發揮南京、杭州、合肥、蘇州、寧波等中心城市在生態宜居宜業發展過程中的輻射帶動作用，依托交通運輸網絡推動同城化發展。第三，長三角城市群西部地區在保持美麗家園的條件下，適度擴大產業和城鎮化空間，利用好舟山、宣城、池州、湖州、臺州等城市生態資源，通過產業升級，引導人口向重點開發區域集聚，依托長江經濟帶承東啟西的區位優勢，積極發展區域特色產業，加快承接產業轉移，提升合肥輻射帶動能力。第四，繼續提高公共產品及服務水平，通過構建大中小城市協同發展的共生城市體系，降低其它城市與上海、南京、杭州這3個核心城市宜業差距，營造協同均衡的生態宜居環境。

（編輯：劉照勝）

參考文獻

[1]楊曦.城市規模與城鎮化農民工市民化的經濟效應——基于城市生產率與宜居度差異的定量分析[J].經濟學（季刊），2017，16（4）：1601-1620.

[2]熊鷹，曾光明，董力三，等. 城市人居環境與經濟協調發展不確定性定量評價——以長沙市為例[J].地理學報，2007，62（4）：397-406.

[3]DOUGLASS M. From global intercity competition to cooperation for livable cities and economic resilience in Pacific Asia[J]. Environment and urbanization， 2002， 14（1）：53-68.

[4]朱江麗，李子聯.長三角城市群產業-人口-空間耦合協調發展研究[J].中國人口·資源與環境，2015，25（2）：75-82.

[5]鄭思齊，徐楊菲，張曉楠，等.“職住平衡指數”的構建與空間差異性研究：以北京市為例[J].清華大學學報（自然科學版）， 2015，55（4）：475-483.

[6]張延偉，裴穎，葛全勝.基于BDI決策的居住空間宜居性分析——以大連沙河口區為例[J].地理研究，2016，35（12）：2227-2237.

[7]諶麗，張文忠，李業錦.大連居民的城市宜居性評價[J].地理學報，2008，63（10）：1022-1032.

[8]葉青，鄢濤，李芬.城市生態宜居發展二維向量結構指標體系構建與測評[J].城市發展研究，2011，18（11）：146-150.

[9]李江云，石榴花，朱青，等.基于宜居宜業評價的“后棚戶區改造”規劃對策——以烏海市烏達城區控制性詳細規劃為例[J].城市發展研究，2015，22（11）：43-50.

[10]俞雅乖，劉玲燕.我國城市環境績效及其影響因素分析[J].管理世界，2016（11）：176-177.

[11]張文忠.城市內部居住環境評價的指標體系和方法[J].地理科學，2007，27（1）：17-23.

[12]李雪銘，姜斌，楊波.城市人居環境可持續發展評價研究——以大連市為例[J].中國人口·資源與環境，2002，12（6）：131-133.

[13]周志田，王海燕，楊多貴.中國適宜人居城市研究與評價[J].中國人口·資源與環境，2004，14（1）：29-32.

[14]李王鳴，葉信岳，孫于.城市人居環境評價——以杭州城市為例[J].經濟地理， 1999，19（2）：39-44.

[15]KRAJNC D， GLAVICˇ P. A model for integrated assessment of sustainable development [J]. Resources， conservation and recycling， 2005，43（2）：189-208.

[16]MALKINAPYKH I G. Integrated assessment models and response function models： pros and cons for sustainable development indices design[J].Ecological indicators， 2002， 2（1）：93-108.

[17]張歡，成金華，陳軍，等.中國省域生態文明建設差異分析[J].中國人口.資源與環境，2014，24（6）：22-29.

[18]張歡，羅暢，成金華，等.湖北省綠色發展水平測度及其空間關系[J].經濟地理，2016，36（9）：158-165.

[19]李海龍，于立.中國生態城市評價指標體系構建研究[J].城市發展研究，2011，18（7）：81-86，118.

[20]張歡，成金華，馮銀，等.特大型城市生態文明建設評價指標體系及應用——以武漢市為例[J].生態學報，2015，35（2）：547-556.

Abstract To construct an ecologically life & work facilitating urban system in urban agglomerations needs to clarify current situation， spatial heterogeneity and distribution characteristics of the ecological life & work facilitating in urban agglomerations. We can rely on this to promote the ecological life & work facilitating construction of urban agglomerations in a targeted and differential manner. This paper takes the Yangtze River Delta city cluster as an example， constructed the ecological life & work facilitating index system from two aspects including work facilitating and ecological life facilitating， and estimated the ecological life & work facilitating level about 26 cities in 4 provinces of the Yangtze River Delta city cluster from 2005 to 2015. This paper analyzed the spatial heterogeneity and distribution characteristics of ecological life & work facilitating level in the Yangtze River Delta city cluster by using the Morans I index and the G index. The main conclusions and policy recommendations cover the following aspects. Firstly， in the past 10 years， the ecological life & work facilitating level of the Yangtze River Delta city cluster has been continuously improved， with high level in the east and low level in the west， the ecological work facilitating level was increasing， but the ecological life facilitating was decreasing. Secondly， in the past 10 years， there was a spatial correlation effect. After 2011， there were significant spatial agglomeration characteristics that ‘highhigh agglomeration existed in the east and north， ‘lowlow agglomeration in the west and south； it indicated that there was a spatial spillover effect to the development of ecological life & work facilitating level in the Yangtze River Delta city cluster. Thirdly， the spatial distribution of G index tends to agglomerate from the sporadic ‘spot distribution into ‘block distribution， which showed that the cold spot area and hot spot area of ecological life & work facilitating level were in a trend of strong diffusion effect. Fourthly， while promoting the ecological work facilitating level， we should further promote the ecological life facilitating level. In order to achieve synergistic development of ecological life & work facilitating， the central cities， such as Nanjing， Hangzhou， Hefei， Suzhou， Ningbo and other central cities should play a leading role in the ecological life & work facilitating development of Yangtze River Delta city cluster. Besides， it should utilize the urban ecological resources such as Zhoushan， Xuancheng， Chizhou， Huzhou and Taizhou， and construct a symbiotic urban system for the coordinated development of large， medium and small cities.

Key words Yangtze River Delta city cluster； ecological life & work facilitating； index system； spatial heterogeneity； distributive characteristics