黑龍江省資源型城市城鎮化質量與生態環境承載力耦合分析

李曉慶，姜 博，米 媛，韓 怡，孫 妍

（東北農業大學資源與環境學院，黑龍江哈爾濱150030）

改革開放以來，我國城鎮化發展進程不斷加快，城鎮化是人類歷史發展的必然趨勢，是國家經濟、文化、科技發展水平的重要標志，引領著人類高度物質文明的發展。我國城鎮化率已由1978年的17.92%上升到2015年的56.1%，然而城市化率的激增具有兩面性，快速城鎮化發展的同時，也造成了不同程度的生態環境破壞，致使城鎮化發展進程受到制約。目前，城鎮化與生態環境的協調發展已成為影響全球可持續發展戰略的關鍵性問題，并逐步成為區域發展研究的核心問題。國內外學者從不同角度對城鎮化與生態環境的關系進行了深入研究，研究內容主要涉及以下3個方面：（1）城鎮化對生態環境的脅迫研究。有學者認為，城鎮化進程中土地要素最易受到影響，快速城鎮化導致的用地擴張問題是誘發生態環境惡化的主要動因［1］；另有學者探討了城鎮化對水資源污染［2］及植被景觀破碎化［3］的影響。（2）生態環境對城鎮化的約束研究。目前國內關于生態環境對城鎮化發展約束的研究相對較少，已有研究主要從資源環境承載力的角度入手，展開定量分析和實證研究，例如張理茜等研究了東北地區生態敏感性及生態系統服務功能對城市土地開發適宜性的影響［4］；李德一等探討了生態環境脆弱區城市化的現狀及主要約束因素［5］。（3）城市化與生態環境的耦合評價研究。學者們大多通過構建耦合協調度模型來分析不同區域城市化與生態環境耦合協調程度的空間差異［6－8］。也有學者通過分析城市化發展水平與生態環境質量，建立了城鎮化與生態環境的協調度模型［9］。研究方法以定量分析為主，主要包括遙感（remote sensing，簡 稱 RS）／地 理 信 息 系 統 （geographic information system，簡稱 GIS）空間分析［10］、遙感影像分析［11］等，研究中涉及的模型主要有耦合協調度模型［12］、空間自相關模型［13］、環境庫茲涅茨曲線（environmental kuznets curve，簡稱EKC）計量模型［14］、灰色系統模型［15］、雙指數模型［16］等。研究尺度在宏觀上涉及國家層面［17］、省區層面［18］以及城市群［19］，微觀上涉及某個城市個體、內部層面［20］及縣（區）［21］，總體來看以經濟發達地區及城市尺度研究為重點和熱點。目前，學者們對資源型城市新型城鎮化質量與生態環境承載力耦合的研究相對較少，而資源型城市的城鎮化對生態環境影響最為劇烈，生態環境對城鎮化的制約力也最為典型。黑龍江為我國東北地區具有資源型城市較多且較為典型的省份，深入研究其城鎮化質量與生態環境承載力耦合機制具有重要的指導意義。本研究以黑龍江省8個資源型城市為例，構建城鎮化質量與生態環境承載力指標體系，運用全局主成分分析法與變異系數法進行綜合確權，基于協調發展度、相對發展度模型及空間自相關模型探討2005—2013年黑龍江省資源型城市城鎮化與生態環境的耦合關系，并進行耦合發展度時空差異分析，以期深化資源型城市相關理論研究，并為未來對我國其他資源型城市的研究提供相關參考。

1 研究方法

1.1 研究區概況

黑龍江省是我國的重工業基地，以石油、煤炭、木材和食品工業為主，資源型城市包括雞西、鶴崗、雙鴨山、大慶、伊春、七臺河、牡丹江、黑河市（由于指標數據難以獲取，因此大興安嶺地區不作研究）。全省總面積為47.3萬km2，總人口數約為3 835萬，其中資源型城市面積為21.65萬km2，人口數為1 418萬，國內生產總值（gross domestic product，簡稱GDP）為7 307.7億元。截止到2015年，黑龍江省的城鎮化率為58.8%，資源型城市城鎮化飛速發展的同時導致生態環境遭到不同程度的破壞，粗放型發展模式顯現，致使部分資源型城市逐步趨于衰退，資源型城市面臨著城鎮化發展與生態環境保護的雙重壓力。

1.2 數據來源與處理

數據主要來源于2005—2015年《黑龍江省統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國經濟社會發展統計數據庫》及各資源型城市統計公報。因原始數據量綱不同、指標計量單位差異明顯，所以須進行數據標準化處理。本研究采用極差標準化法進行數據處理。

式中：Xij、X′ij分別為原始數據、標準化后數據；Xmax、Xmin分別為某原始指標數據的最大值、最小值。

1.3 指標體系的構建

本研究從城鎮化質量和生態環境等2個方面選取指標。為使評價結果科學、可靠，本研究借鑒已有研究成果，采用頻度統計、理論分析法進行指標統計與篩選［22］。利用中國知網（China national knowledge infrastructure，簡稱 CNKI）數據庫進行頻度統計，從2005—2013年有關城鎮化水平測度的1 562篇文獻和生態環境承載力指標設計的269篇文獻中選取研究者使用頻度較高的指標進行理論分析，考慮到資源型城市城鎮化發展特點對生態環境的影響非常強烈，結合黑龍江省資源型城市發展現狀，對城鎮化和生態環境兩大體系進行外拓：從人口城鎮化、社會城鎮化和經濟城鎮化等3個方面擴充城鎮化內涵，借鑒中國科學院可持續發展戰略研究組的相關研究成果［23］，從生態環境水平、生態環境壓力和生態環境保護等3個方面將生態環境進行指標分解與細化（表1）。

表1 城鎮化與生態環境綜合評價指標體系

1.4 指標權重的確定

1.4.1 全局主成分分析法 全局主成分分析法是一種多指標綜合評價分析方法：若統計i個地區，使用相同的p個指標 x1、x2、x3、…、xp進行描述，t年度數據表為 xt＝（xij）n×p，則T年共有T張數據表，構成時序立體數據表，將T張數據表排序構成nT×p大矩陣，該矩陣定義為全局數據表。

式中：Bim為第i個城市第m個公共因子得分；Wj為第j項指標權重；X′ij為指標標準化后數值。

式中：Ti為生態環境承載力得分；T′i為城鎮化得分；Mm、Nm分別為生態環境承載力、城鎮化質量綜合評價指標體系中第m個公共因子的方差貢獻率。

1.4.2 變異系數法 變異系數法是一種客觀賦權的方法，其基本原理是利用差異信息，通過度量差異信息的離散程度賦權。該方法較熵值法、均方差權值法等客觀賦權法更為科學合理。

平均值：

式中：xi為各指標因子；σx為指標x的標準差；n為指標i中樣本個數；Ex為第x個指標平均值。

變異系數：

式中：Si為生態環境承載力綜合得分；Ui為城鎮化綜合得分。

2 研究模型的構建

2.1 耦合度模型

借鑒物理學中的容量耦合概念及容量耦合系數模型，參照已有學者的研究方法構建生態環境承載力與城鎮化的耦合度模型。

式中：C為耦合度系數，0≤C≤1，C值越大表示生態環境與城鎮化耦合發展越協調；α、β為待定系數且α＋β＝1；k為調節系數，2≤k≤8，令調節系數 k＝5，α＝β。

2.2 協調度模型

耦合度模型雖能有效評價生態環境承載力與城鎮化的耦合強度，但有可能存在兩者評價得分均較低而耦合度較高的情況，為避免此種情況的發生，引入協調發展度系數：

式中：D為協調發展度系數，0≤D≤1，D值越大，生態環境與城鎮化的協調發展水平越高。為更直觀反映二者的協調發展情況，根據本研究數據處理結果，將協調發展水平劃分為4個階段：0＜D≤0.3為輕度失調，0.3＜D≤0.5為低度協調，0.5＜D≤0.7為中度協調，0.7＜D≤1為高度協調。

2.3 空間自相關模型

通過ArcGIS空間聚類分析模塊及Geo DA軟件，將生態環境承載力與城鎮化質量協調發展度視為系統唯一屬性變量，采用全局莫蘭Moran＇s指數分析生態環境與城鎮化協調發展度的空間聚類特征。莫蘭值位于［－1，1］之間，接近1表示相似屬性集聚，各城市間協調發展水平出現規模效應；反之，接近－1表示相異屬性集聚，各城市間協調發展水平很不均衡；接近0則表示無空間聚類效應，屬性在空間上隨機分布。

式中：I表示全局莫蘭指數；n為樣本總數；Wij為權重指數；xj為指標j的平均值

3 結果與分析

根據協調度模型及協調度等級的劃分標準，通過計算得到黑龍江省資源型城市城鎮化質量與生態環境承載力的協調發展狀況（表2）。

表2 城鎮化與生態環境協調發展度評價結果

3.1 時間層面

由表2和圖1可知，黑龍江省資源型城市城鎮化與生態環境指數相對波動不大，2005—2013年的協調發展度平均值分別為 0.581、0.599、0.577、0.567、0.553、0.591、0.583、0.568、0.561。研究期內大多城市城鎮化與生態環境協調發展水平處于中度協調期，且城市數量先增加后減少，2006—2010年比例最大為62.5%；輕度失調期城市數量最少，出現在2007、2009年的伊春及2012年的黑河，比例僅為12.5%；低度協調期城市數量整體呈先減少后增加趨勢，2013年比例達到最高，為50%；高度協調期的城市在研究期內比例始終為12.5%，且處于高度協調期的城市均為大慶市。同時黑龍江省資源型城市協調發展水平優化或劣化程度存在一定差異性，其中鶴崗、七臺河、雙鴨山與伊春等市的協調發展水平呈劣化趨勢，研究初期和末期協調發展度數值變化量分別是0.146、0.135、0.028、0.032；雞西、大慶、牡丹江與黑河等市的協調發展水平處于優化趨勢，基末期協調發展度數值變化量分別為 0.042、0.034、0.094、0.011，其中牡丹江優化趨勢較大，黑河優化趨勢最小。總體來看，黑龍江省資源型城市城鎮化與生態環境協調發展水平為中等發展水平，協調發展水平整體較穩定，有略微下降趨勢；協調發展水平優化趨勢較小，平均值ΔD僅為0.02。

3.2 空間層面

以黑龍江省資源型城市城鎮化與生態環境協調發展度計算結果為基礎，借助ArcGIS及Geo DA軟件對資源型城市2005—2013年的協調發展水平進行全局空間自相關分析，計算 Global Morans I值（通過 P＝0.01檢驗），得到2005—2013年的Global Morans I值均為負值。選取研究基期、中期與末期協調發展度的Moran散點圖（圖2），深入分析各城市協調發展度空間相關性的動態變化。圖2中第一象限（HH：顯著高高集聚）和第三象限（LL：顯著低低集聚）的城市表現為空間正相關，即城鎮化發展良好的地區，生態環境承載力水平也較高，反之較低；二、四象限的城市表現為空間負相關。

由圖2和圖3可知，研究基期（2005年）分布在二、四象限城市比例為87.5%，一、三象限城市比例為12.5%；鶴崗市城鎮化與生態環境協調發展度空間的正相關性明顯，處于LL區，城鎮化質量與生態環境承載力均較低，處于中度協調發展水平階段，其余城市均表現為空間負相關，其中伊春市與黑河市處于顯著低高集聚（LH）區，空間負相關性明顯，處于低水平協調發展期，而雙鴨山、七臺河、雞西、牡丹江、大慶等市處于顯著高低集聚（HL）區，協調發展度雖表現為空間負相關性，但負相關效應并不明顯，尤其是大慶市，處于高度協調發展水平階段，協調發展度非常好，雞西、雙鴨山、七臺河等市處于中度協調期，牡丹江市處于低度協調期。總體來看，研究基期各城市協調發展度空間分布呈現弱相異屬性集聚狀態，以大慶市為高值點向邊緣區逐步遞減。

研究中期（2009年）城市均分布一、四象限，城市比例均為50%。伊春、鶴崗、黑河與雙鴨山等市處于LL區，其中鶴崗市與雙鴨山市的空間正相關效應較明顯，協調發展水平較高，處于中度協調期；而伊春市與黑河市的空間正相關性不強，城鎮化質量與生態環境承載力發展失衡嚴重，其中黑河市處于低度協調發展期，伊春市由基期的低度協調劣化為中期的輕度失調。雞西、牡丹江、七臺河與大慶等市處于HL區，區內城市整體協調發展水平為中高度協調，其中大慶依然處于高度協調期，其余3市為中度協調期。2009年為資源型城市協調發展水平空間集聚特征最為規律的年份，協調度空間呈隨機分布狀態，協調發展水平呈由南向北逐步降低的趨勢。

研究末期（2013年）城市主要分布在二、三、四象限，所占比重分別為12.5%、25.0%、62.5%。其中伊春市、牡丹江市處于LL區，協調發展水平處于中低度協調期；黑河市處于LH區，處于低度協調發展水平階段；雞西、七臺河、雙鴨山、鶴崗與大慶等市處于HL區，其中雞西市與雙鴨山市處于中度協調發展水平階段，七臺河市與鶴崗市處于低度協調發展水平階段，而大慶市處于高度協調期。總體來看，研究末期黑龍江省資源型城市間協調發展水平有差異性，空間集聚性不強，協調度空間分布為強相異屬性集聚狀態，協調發展水平在經歷研究中期短暫升高之后出現下降趨勢，表現出協調發展水平以大慶市為高值點向四周大幅降低的態勢。

綜上所述，研究期內黑龍江省資源型城市城鎮化質量與生態環境承載力協調發展水平呈先升高后降低的趨勢，大多城市分布在HL區，且大慶市為處于高度協調期的唯一城市。各城市協調發展度空間集聚特征表現為弱相異屬性集聚—隨機分布—強相異屬性集聚，空間正相關性先加強后減弱。

4 結論

在時間上，黑龍江省資源型城市城鎮化質量與生態環境承載力指數總體波動不大，協調發展水平中等，且呈先升高后降低的發展趨勢；處于中度協調期的城市比例較多且協調發展水平優化趨勢較小；雞西、大慶、牡丹江與黑河等市的協調發展水平處于優化趨勢，其中牡丹江市的優化趨勢較大，黑河市的優化趨勢最小，其余城市的協調發展水平處于劣化狀態。

在空間上，研究期內資源型城市協調發展水平均呈現以大慶市為唯一高協調發展區并向周邊城市逐步降低的趨勢。雞西市、雙鴨山市處于中度協調發展期，大慶市處于高度協調發展期，鶴崗市與七臺河市的協調發展水平由中度協調逐步轉變為低度協調，牡丹江市則由低度協調逐步優化為中度協調，伊春市與黑河市為協調發展水平低值點集聚區，協調發展水平為低度協調期。

黑龍江省資源型城市在研究期內的協調發展度Global Morans I值均為負值，協調度空間集聚特征呈弱相異屬性集聚—隨機分布—強相異屬性集聚狀態，Moran散點圖中大部分城市分布在HL區，城市協調度空間正相關性逐步減弱，負相關性逐步加強，說明城鎮化質量與生態環境承載力發展具有不同步性，二者協調發展水平呈逐步下降趨勢。

參考文獻：

［1］趙亞莉，劉友兆，龍開勝.城市土地開發強度變化的生態環境效應［J］.中國人口·資源與環境，2014，24（7）：23－29.

［2］吳運金，張甘霖，趙玉國，等.城市化過程中土地利用變化對區域滯洪庫容量的影響研究——以南京市河西地區為例［J］.地理科學，2008，28（1）：29－33.

［3］蘇偉忠，楊桂山，甄 峰.長江三角洲生態用地破碎度及其城市化關聯［J］.地理學報，2007，62（12）：1309－1317.

［4］張理茜，蔡建明.生態環境脆弱地區城市化發展特征及城市發展路徑選擇流程研究［J］.生態環境學報，2010，19（11）：2764－2772.

［5］李德一，張樹文.生態約束的哈大齊區域城市土地開發適宜性評價［J］.水土保持研究，2010，17（5）：207－211.

［6］湯 青，徐 勇，劉 毅.廣東省土地利用變化時空分異及其與城市化和工業化的耦合關系［J］.中國土地科學，2010，24（10）：46－51.

［7］劉 浩，張 毅，鄭文升.城市土地集約利用與區域城市化的時空耦合協調發展評價——以環渤海地區城市為例［J］.地理研究，2011，30（10）：1805－1817.

［8］宋建波，武春友.城市化與生態環境協調發展評價研究——以長江三角洲城市群為例［J］.中國軟科學，2010，230（2）：78－87.

［9］嚴俊霞，馮 璇，薛占金，等.山西省城市化與生態環境綜合水平協調度分析［J］.山西大學學報（自然科學版），2013，36（2）：313－318.

［10］Yin J，Yin Z，Zhong H D，et al.Monitoring urban expansion and land use／land cover changes of Shanghaimetropolitan area during the transitional economy （1979—2009） in China［J］.Environmental Monitoring and Assessment，2011，177（1／2／3／4）：609－621.

［11］Ma Y，Kuang Y Q，Huang N S.Coupling urbanization analyses for studying urban thermal environment and its interplay with biophysical parameters based on TM／ETM ＋ imagery［J］.International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2010，12（2）：110－118.

［12］錢宏勝，岳漢秋，梁亞紅，等.河南省城市土地集約利用與城市化耦合協調性評價［J］.水土保持研究，2015，22（4）：348－353.

［13］賈 琦，運迎霞，尹澤凱.城市群土地利用效益與城鎮化水平的時空耦合分析——我國三大城市群的實證分析［J］.現代城市研究，2014（8）：9－13.

［14］Kijima M，Nishide K，Ohyama A.Economic models for the environment Kuznets curve：a survey［J］.Journal of Economic Dynamics and Control，2010，34（7）：1187－1201.

［15］曹 飛.中國新型城鎮化質量與城鎮土地集約測度及其協調分析［J］.水土保持研究，2015，22（6）：349－353.

［16］喬 標，方創琳，李 銘.干旱區城市化與生態環境交互脅迫過程研究進展及展望［J］.地理科學進展，2005，24（6）：31－41.

［17］Astaraie－ImaniM，Kapelan Z，Fu G，et al.Assessing the combined effects of urbanisation and climate change on the river water quality in an integrated urban wastewater system in the UK［J］.Journal of Environment Management，2012，112：1－9.

［18］王長建，張小雷，杜宏茹，等.近30年新疆城市化與生態環境互動關系的動態計量分析［J］.中國沙漠，2012，32（6）：1794－1802.

［19］王少劍，方創琳，王 洋.京津冀地區城市化與生態環境交互耦合關系定量測度［J］.生態學報，2015，35（7）：2244－2254.

［20］王長建，張小雷，杜宏茹，等.城市化與生態環境的動態計量分析——以新疆烏魯木齊市為例［J］.干旱區地理，2014，37（3）：609－619.

［21］李 波，張吉獻.中原經濟區城鎮化與生態環境耦合發展時空差異研究［J］.地域研究與開發，2015，34（3）：143－147.

［22］劉耀彬.區域城市化與生態環境耦合特征及機制——以江蘇省為例［J］.經濟地理，2006，26（3）：456－462.

［23］中國科學院可持續發展戰略研究組.2 000中國可持續發展戰略報告［M］.北京：科學出版社，2000：209－252.