徐小峰
(1. 南京大學地理與海洋科學學院,江蘇·南京 210023;2. 上海市地質調查研究院,上海 200072;3. 上海市國土資源調查研究院,上海 200072)
2016年上海市提出沿G60高速公路構建科創走廊,2017年上海松江與杭州、嘉興簽訂G60科創走廊合作協議,后續江蘇蘇州、浙江金華和湖州,安徽合肥、蕪湖、宣城相繼加入,構建成了G60科創走廊“一廊一核多城”的城市協同發展的空間格局。其中,“一核”是指建設中的科創中心上海,“一廊”是指G60科創走廊,“多城”是指杭州、嘉興、蘇州、金華、湖州、合肥、蕪湖、宣城等城市。G60科創走廊是長三角高質量一體化發展的重要引擎和先行試點區,承擔著區域協同發展的重任。目前學者們對于長三角相關要素空間分布的研究較多,包括創新驅動力、人口、勞動力、土地價格、物流等多方面[1-6],但以G60科創走廊為研究對象的相對缺少。本文以G60科創走廊節點城市為研究對象,采用極值熵值法和GIS軟件對該區域城市土地利用綜合效益進行定量評估,為G60科創走廊節點城市的經濟、社會、環境、生態可持續發展提供參考,為城市發展決策提供依據。
結合以往學者研究成果[7-15],考慮指標數據可獲性,將城市土地利用綜合效益分解為經濟效益、社會效益、環境效益和生態效益四個維度,并選取8項一級指標和16項二級指標構建城市土地利用綜合效益評價指標體系(表1)。
采取極值熵值法確定各指標權重,具體方法如下:
首先采用極值法對指標原始值進行數據標準化。為避免在無量綱處理過程中出現標準化后數值為零,影響熵值計算,對標準化公式進行線性平移改進[16-19]。
(1)數據標準化處理方式
正向指標:

負向指標:

其中,i表示城市,取值為(1,n);j表示指標,取值為(1,m)。x′ij,表示第i個城市的第j個指標的標準化數值。為方便表達,將后續公式將標準化后的數值仍然記為xij。c表示線性平移參數,定值。當c的取值盡可能接近零時,標準化后數值對于評價結果不會產生顯著影響。
(2)指標熵值計算公式

其中,pij表示第j個指標下第i個城市占該指標的比重;ej表示第j個指標的熵值。
(3)指標權重計算公式

其中,dj表示信息熵冗余度;pj表示指標權重值。(4)指標分值計算

其中,Si表示第i個城市的指標分值;wj表示第j個指標的標準化值。
本文選取G60科創走廊9個節點城市(上海市,江蘇省蘇州市,浙江省杭州市、嘉興市、湖州市、金華市,安徽省合肥市、蕪湖市、宣城市)作為評價對象,查詢了評價對象2017年統計年鑒和中國城市統計年鑒、中國城市建設統計年鑒等,收集了16項指標涉及的相關基礎數據。
根據以上指標體系和評價方法,計算出各個指標的權重(表1)。
從分指數權重來看,經濟效益分指數對城市土地利用綜合效益影響較大(0.40);其次是生態效益分指數(0.27)和社會效益分指數(0.23),環境效益分指數影響較小(0.10)。
從二級指標權重來看,地均地方財政收入(0.15)、地均可利用水資源量(0.15)、地均公用設施投資(0.11)、地均生產總值(0.09)對土地利用綜合效益影響較大;其次是在校大學生密度(0.07)、道路面積覆蓋率(0.06)、地均專利授權數(0.06)、地均固定資產投資(0.05)、森林覆蓋率(0.05)和建成區綠化覆蓋率(0.05)等指標;城鎮居民人均純收入(0.04)、一般工業固體廢物綜合利用率(0.03)、地均工業二氧化硫排放量(0.03)、地均污水排放量(0.02)、城市污水集中處理率(0.02)、人均公園綠地面積(0.02)對城市土地利用綜合效益影響較小。
本文運用GIS軟件,采取Natural Breaks空間聚類分析方法分別將G60科創走廊節點城市的綜合效益、經濟、社會、環境和生態效益分為5類。
(1)綜合效益分析
從土地利用綜合效益來看,呈現出以上海市為首,以滬蘇浙皖逐步遞減的趨勢,其中浙江段以杭州為中心向外遞減;安徽段以合肥為中心向外遞減。其中G60科創走廊滬蘇浙城市要高于安徽城市。從評價結果來看,G60科創走廊節點城市中上海市土地利用綜合績效最好,經濟、社會、生態效益均排名第1,且顯著高于其他城市,但環境效益較低;其次是蘇州和杭州,土地利用綜合績效較好;后面依次是湖州、嘉興、合肥、金華、蕪湖,宣城土地利用綜合效益相對偏低(圖1、圖2)。

表1 城市土地利用綜合效益評價指標體系及其權重Table 1 The index system and weight of comprehensive land use eきciency of urban

圖1 G60科創走廊節點城市土地利用綜合效益圖Fig.1 The comprehensive land use eきciency of G60 nodal cities

圖2 土地利用綜合效益空間分布Fig.2 The spatial distribution of comprehensive land use eきciency for G60 nodal cities
(2)經濟效益分析
從土地利用經濟效益來看,呈現以上海為首,沿“人”字型遞減趨勢(圖3)。上海市具有明確的優勢,地均投入強度和產出效益都較高,其中地均公共設施投資強度和地均地方財政收入貢獻優勢明顯;其次蘇州市土地利用經濟效益高于其他7個城市,地均投入強度和產出效益各指標貢獻均衡;嘉定、合肥、杭州位于第三梯隊,其中嘉興地均固定資產投資貢獻較大,杭州地均公共設施投資貢獻較大;蕪湖和湖州位于第四梯隊;金華和宣城土地利用經濟效益明顯偏低(圖4)。

圖3 土地利用經濟效益空間分布Fig.3 The spatial distribution of the land utilization economic eきciency for G60 nodal cities

圖4 土地利用經濟效益及各指標貢獻度Fig.4 The index score of the land utilization economic eきciency for G60 nodal cities
(3)社會效益分析
從土地利用社會效益來看,呈現以上海為首,沿“人”字型遞減趨勢(圖5)。上海市土地利用社會效益最高,其中道路面積覆蓋率和在校大學生密度明顯較高;其次是蘇州市,道路面積覆蓋率貢獻較大,其他指標貢獻均衡;杭州、合肥、嘉興位于第三梯度,且差異較小,其中杭州城鎮居民人均可支配收入和在校大學生密度貢獻較大,合肥在校大學生密度貢獻明顯較大,嘉興城鎮居民人均可支配收入和地均專利授權數貢獻較大。蕪湖、湖州、金華位于第四梯度,其中蕪湖道路面積貢獻率較高,湖州和金華城鎮人均可支配收入較高。宣城土地利用社會效益偏低,各指標貢獻度都較低(圖6)。
(4)環境效益分析

圖5 土地利用社會效益空間分布Fig.5 The spatial distribution of the land utilization social eきciency for G60 nodal cities

圖6 土地利用社會效益及各指標貢獻度Fig.6 The index score of the land utilization social eきciency for G60 nodal cities

圖7 土地利用環境效益空間分布Fig.7 The spatial distribution of the land utilization environmental eきciency for G60 nodal cities
從土地利用環境效益來看,呈現以金華為首沿“人”字型向兩邊遞減趨勢(圖7)。金華、湖州兩市土地利用環境效益較好,各指標貢獻均衡;杭州、蕪湖、宣城位于第二梯度,其中宣城一般工業固體廢棄物綜合利用率較低;嘉興和合肥位于第三梯度,其中嘉興城市污水集中處理率偏低,合肥一般工業固體廢棄物綜合利用率偏低;上海市位于第四梯度,主要由于地均污水排放量太高,地均工業二氧化硫排放量較高;蘇州市土地利用環境效益最低,主要在于地均工業二氧化硫排放量較高、城市污水集中處理率偏低(圖8)。

圖8 土地利用環境效益及各指標貢獻度Fig.8 The index score of the land utilization environmental eきciency for G60 nodal cities
(5)生態效益分析
從土地利用生態效益來看,呈現以湖州和杭州為中心,以“Y”型遞減趨勢(圖9)。上海市土地利用生態效益最高,主要由于地均可利用水資源量明顯偏高,其他三項指標(森林覆蓋率、建成區綠化覆蓋率、人均公園綠地面積)均偏低。湖州、杭州位于第二梯度,其中湖州地均可利用水資源量偏低,杭州建成區綠化覆蓋率偏低;蘇州、宣城、金華、嘉興位于第三梯度,除蘇州外其他3市地均可利用水資源偏低,宣城、金華森林覆蓋率相對較高。合肥位于第四梯度,各項指標貢獻均衡但偏低。蕪湖位于第五梯度,各項指標均偏低(圖10)。

圖9 土地利用生態效益空間分布Fig.9 The spatial distribution of the land utilization ecological eきciency for G60 nodal cities

圖10 土地利用生態效益及各指標貢獻度Fig.10 The index score of the land utilization ecological eきciency for G60 nodal cities
本文以G60科創走廊節點城市為研究對象,選取經濟、社會、環境、生態4方面16個重要指標構建了城市土地利用綜合效益評價指標體系,采用極值熵值法和GIS聚類分析法對該區域城市土地利用綜合效益進行了定量評估和空間分析,為G60科創走廊土地利用綜合效益提升和可持續發展提供參考,為城市發展決策提供依據。
研究結果表明:
(1)采用極值熵值法測算指標權重,從分指數權重來看,經濟效益分指數對城市土地利用綜合效益影響較大;其次是生態效益分指數和社會效益分指數,環境效益分指數影響較小。從二級指標權重來看,地均地方財政收入、地均可利用水資源量、地均公用設施投資、地均生產總值對土地利用綜合效益影響較大;其次是在校大學生密度、道路面積覆蓋率、地均專利授權數、地均固定資產投資、森林覆蓋率和建成區綠化覆蓋率等指標;城鎮居民人均純收入、一般工業固體廢物綜合利用率、地均工業二氧化硫排放量、地均污水排放量、城市污水集中處理率、人均公園綠地面積對城市土地利用綜合效益影響較小。
(2)從城市土地利用綜合效益空間分布來看,呈現出以上海市為首,以滬蘇浙皖逐步遞減的趨勢,其中浙江段以杭州為中心向外遞減;安徽段以合肥為中心向外遞減。土地利用經濟和社會效益呈現以上海為首,沿“人”字型遞減;土地利用環境以金華為首沿“人”字型向兩邊遞減;生態效益以湖州和杭州為中心,呈“Y”型遞減。從單個城市來看,上海和蘇州,土地利用的經濟和社會效益較好,但環境效益較低;杭州、合肥、嘉興土地利用的經濟、社會、環境、生態效益相對均衡;湖州、宣城、金華土地利用環境和生態效益相對較好,但經濟、社會效益偏低。蕪湖經濟、社會、環境、生態效益整體偏低。
(3)針對不同城市需要采取不同策略提高土地利用綜合效益。發揮上海、蘇州公共基礎設施完備、科技創新能力優勢,重點發展科創類戰略性新興產業,做好產業轉型升級和建設用地減量化,提高環境和生態效益。杭州、合肥和嘉興,經濟、社會、環境、生態效益發展均衡,應保持均衡增長態勢,其中嘉興應重點加大公共基礎設施投資和科技教育投入;合肥應加快科技創新轉化和提高環境治理水平。湖州、宣城、金華可以發揮環境和生態優勢,重點發展綠色環保高附加值產業,同時做好G60科創走廊產業承接,提高土地利用經濟和社會效益。宣城應依托G60科創走廊平臺,做好與其他城市的全面對接,提升土地利用綜合效益。