我國城鎮發展韌性及空間相關性分析

尹瑾雯

（吉首大學，湖南 吉首 416000）

0 引言

城鎮發展不僅是城鎮規模擴張，還包括人口、土地、社會、生態等多維度的協同提升。從人口方面來看，適宜的人口規模是城鎮發展的前提，城鎮人口過多則資源承載壓力大，人口過少則難以滿足城鎮發展需求［1］。同時，“人”是促進經濟發展最活躍的能動力，高素質人才能幫助城鎮打破路徑鎖定［2］。從土地利用方面來看，城鎮的發展也體現在用地需求迅速增加。傳統“以地謀發展”的模式雖然帶來了經濟快速增長，但是也伴隨著土地資源利用效率低、土地資源錯配等問題，引發部分建設用地過于擁擠而其他地區土地閑置［3］。這不利于城鎮的合理規劃和可持續發展。此外，生態環境承載著城鎮發展，而生態建設是城鎮發展中容易被忽視的內容［4］。以往的工業化發展模式致使生態環境遭到破壞，導致城鎮發展韌性提升受阻。因此，各地需要從人口、土地、社會、生態等多維度綜合考慮推進城鎮發展。

改革開放以來，我國城鎮化進程不斷加快，前期“重速度、輕質量”的城鎮發展模式重塑了城鎮的結構和功能，卻往往忽視城鎮防災等物質基礎設施投入，不僅不利于提升城鎮防風險能力，還加重了城鎮應對危機時的脆弱程度。因此，粗放式發展模式已不適用于城鎮建設的安全推進，城鎮化快速發展應與質量提升協調推進，進而提升城鎮應對風險的能力。而將韌性理念內化為城鎮發展理念、提高城鎮發展韌性是實現城鎮安全、可持續發展的關鍵路徑［5］。因此，筆者在測度全國省域層面城鎮發展韌性的基礎上，借助GeoDa軟件和ArcGIS 10.7軟件，運用空間自相關分析方法揭示全國城鎮發展韌性的時空演變規律，歸納并總結城鎮發展韌性的空間相關特征。

1 研究方法與數據來源

1.1 城鎮發展韌性測度

根據已有文獻研究，從人口、土地、社會、經濟發展等維度綜合測度城鎮發展韌性，用城鄉協調發展反映在城鎮發展進程中的城鄉發展差距，由此構建全國城鎮發展韌性評價指標體系，如表1所示。根據構建的指標體系，采用熵值法最終計算出2011—2020年我國各省（自治區、直轄市）城鎮發展韌性得分，得分越大說明區域發展韌性就越高，反之就越低。相關數據來源于2011—2020年各省（自治區、直轄市）統計年鑒。城鎮發展韌性計算方法具體如下。

表1 全國城鎮發展韌性評價指標體系及權重

①計算比重

②計算指標的熵值

③計算第j項指標的信息效用值

④計算各?。ㄗ灾螀^、直轄市）xj的權重

⑤計算各?。ㄗ灾螀^、直轄市）的韌性得分

式（1）至式（6）中：xij表示i地區第j項指標，sij表示i地區j指標所占比重，ej表示指標j的熵值，gj表示j指標的信息效用值，wj表示指標j的權重，ci則為地區i的韌性得分。

1.2 空間自相關分析

該文采用空間自相關分析方法，對比分析除西藏自治區、香港特別行政區、澳門特別行政區、中國臺灣外的30個?。ㄗ灾螀^、直轄市）的城鎮發展韌性水平空間相關性，由此探究全國城鎮發展韌性空間特征及其變化規律。我國西藏、香港、澳門、臺灣等地數據缺失，因此不納入研究范圍。

1.2.1 全局自相關。全局自相關方法用以描述變量在整個研究區域的空間特征，其體現研究變量在空間中的集聚特征。通常通過計算莫蘭指數（Moran's I）分析地區整體空間分布特征。其計算公式為

式（7）中：n為研究區域數目，xi為地區i的韌性值，xj為地區j的韌性，x—為全國韌性水平的均值，ωij為研究區域i、j之間的空間權重矩陣。莫蘭指數取值一般為［-1，1］。莫蘭指數值越趨近于1，空間相關性越明顯，即該研究區域城鎮發展韌性水平在區域間差異越?。荒m指數值越趨近于-1，表明研究區域與周圍地區的城鎮發展韌性水平空間差異越明顯；莫蘭指數值趨于0，表示不存在空間自相關。

1.2.2 局部自相關。局部空間自相關方法是測度局部地區的空間相關性，以分析研究地區與相鄰地區的空間相關特征。局部莫蘭指數的計算公式為

式（8）（9）中：Zi為研究區域i的某研究變量的標準化值，Zj同義，其他變量的含義均與式（7）相同。

2 研究結果

2.1 時空變化特征

如表2所示，2011年全國城鎮發展韌性平均值為0.527，其中有67.74%的?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性低于全國平均值，貴州省城鎮發展韌性最低（0.270），上海市城鎮發展韌性最高（1.240）；而2020年全國城鎮發展韌性平均值為0.970，其中有77.67%的省（自治區、直轄市）城鎮發展韌性低于全國平均值，甘肅省城鎮發展韌性最低（0.599），上海市城鎮發展韌性最高（2.152）。2020年全國城鎮發展韌性在2011年的基礎上提升了83.12%。從極差值來看，2011年的極差值為0.970，2020年增加至1.553。標準差由2011的0.244上升至2020年的0.389。這說明在時間維度上各省（自治區、直轄市）城鎮發展韌性的差距有擴大趨勢。另外，2011—2020年城鎮發展韌性排名前5的?。ㄗ灾螀^、直轄市）基本保持不變，包括上海市、北京市、江蘇省、浙江省，福建省在2020年取代了天津市進入前5的行列；而排名后5的省（自治區、直轄市）變化較為明顯，2011年排名較靠后的主要位于我國西南（廣西壯族自治區、云南省、貴州省）、西北（青海省、甘肅?。┑貐^，而2020年城鎮發展韌性排名較靠后的除西南地區以外，東北（吉林省、黑龍江省）地區列入其中（見表3和表4）。

表2 全國城鎮發展韌性描述性統計

表3 2011年（左）和2020年（右）城鎮發展韌性排名前5的?。ㄗ灾螀^、直轄市）

表4 2011年（左）和2020年（右）城鎮發展韌性排名后5的?。ㄗ灾螀^、直轄市）

在明確各?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性的基礎上，進一步分析各?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性提升速度，具體如表5所示。整體而言，以貴州省為代表的中西部地區城鎮發展韌性提升速度較快。

表5 2011—2020年各?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性提升速度排名

具體來看，云貴川地區的城鎮發展韌性增長速度在全國各?。ㄗ灾螀^、直轄市）中名列前茅，尤其以貴州省為發展焦點；其次是江西省、湖南省為代表的中部地區增速較快；同時，廣西壯族自治區、安徽省、湖北省、青海省、甘肅省的城鎮發展韌性提升速度也表現較好；而全國增速最慢的5?。ㄗ灾螀^、直轄市）中，東北3省均位列其中，黑龍江省、吉林省、遼寧省城鎮發展緩慢，推進阻力較大。總體來說，我國中部、西部地區各?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性增長速度快于東南部沿海各省（自治區、直轄市），而東北地區的城鎮發展韌性提升速度最慢，韌性提升效果最差。

綜合而言，我國西部地區的城鎮發展韌性處于全國落后水平，但其韌性提升速度卻保持前列。以云貴川地區為例，西部大開發戰略實施以來，當地特有的地貌景致和人文傳統吸引大量旅游資源，相關的特色產業發展及跨境貿易促進云貴川地區經濟快速增長，但其喀斯特地貌天然制約了其承接產業轉移，土壤石漠化降低了其生態承載力，使得該地區城鎮發展韌性始終處于全國落后水平。我國中部地區城鎮發展韌性水平和提升速度均處于中等偏上的位置，這得益于中部崛起戰略的實施，中部地區“三基地、一樞紐”地位逐步穩固，作為承接東西、連接南北的關鍵橋梁，其產業結構不斷優化、人們生活水平逐漸提高，但中部地區仍處于工業化中后期階段，發展動能仍依賴于要素投入，產業升級難度大，提升城鎮發展韌性任重而道遠。我國東北地區城鎮發展韌性水平及提升速度均處于全國落后水平，人口流失是其發展受阻的重要因素。我國東北地區基礎設施建設落后、產業結構不合理、公共服務供給不足，導致人口外流不可避免，而人是地區發展的動力源泉，大量人口流失造成東北地區經濟增長乏力，城鎮發展韌性提升困難。

2.2 韌性類型劃分

根據2020年城鎮發展韌性指數，利用ArcGIS 10.7軟件，進一步將2020年全國各省（自治區、直轄市）發展韌性水平分成5個類型：低韌性地區、較低韌性地區、中等韌性地區、較高韌性地區及高韌性地區?？傮w來說，我國城鎮發展韌性水平較低，高韌性水平地區較少，主要以北京為首的環渤海地區和以上海為首的長三角地區發展韌性水平高于其他地區；沿海地區城鎮發展韌性水平高于中西部地區；中西部地區除了湖北、內蒙古以外，其余地區城鎮發展韌性水平均呈現較低或是低狀態。

具體而言，全國各?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性存在較為明顯的空間差異。2020年全國各?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性高水平的省（自治區、直轄市）占比9.69%，占比低且覆蓋面積小，主要包括上海、北京兩市，是全國的經濟中心以及人口集聚的特大城市，城鎮建設完善。城鎮發展韌性較高的地區占比12.9%，主要集中分布在東南沿海地區（江蘇省、浙江省、福建省、天津市、廣東?。遗徃唔g性地區，這些地區經濟發達、地理位置優越、資源要素充沛，有利于提升發展韌性水平。但發展韌性水平較高及高韌性地區的帶動作用有限，其鄰近的?。ㄗ灾螀^、直轄市）多為發展水平較低的地區。發展韌性中等的地區分布較為分散，但主要位于中部地區，包括山東、重慶、內蒙古、湖北4?。ㄗ灾螀^、直轄市），其距離高韌性地區較遠，難以獲得優勢資源以提升城鎮整體發展韌性，尤其是湖北省、重慶市，位于較低發展韌性水平地區環繞帶中間，內蒙古自治區位于低韌性地區包圍圈；距離高韌性水平地區更近的?。ㄗ灾螀^、直轄市）其發展韌性水平更低，這可能與高韌性地區的資源虹吸效應有關。發展韌性低和較低地區的占比最高，達到64.52%，可見2020年我國整體城鎮發展韌性水平還不高，該類型地區主要分布于中西部及東北部，包括遼寧、海南、湖南、河北、云南、山西和青海等18個?。ㄗ灾螀^、直轄市），且其分布以湖北省、重慶市兩個中等韌性水平地區為集聚中心。

2.3 空間關聯性分析

2.3.1 全局自相關分析。全局自相關分析結果如表4所示，莫蘭指數由2011年的0.26下降到2020年的0.17，說明2011—2020年各?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性空間集聚程度有所下降。同時，2011年和2020年全國各?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性水平在空間上存在顯著正相關，高韌性地區與低韌性地區存在集聚特征，即在空間上趨于相鄰連接趨勢。

表4 全國各?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性全局莫蘭指數

2.3.2 局部自相關分析。進一步計算局部莫蘭指數，全國各?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性水平在空間上呈現出明顯的集聚特征。2011年分布在高高集聚（東部沿海地區及內蒙古自治區）與低低集聚地區（云貴川地區、青海?。┱急确謩e為13.3%和16.67%，說明全國各省（自治區、直轄市）低發展韌性地區的集聚程度要高于高韌性的地區。而到2020年，由于全國各?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性均有不同程度提升，因此，低低集聚地區明顯減少，僅有青海省屬于低低集聚區。

進一步對比2011年和2020年集聚地區類型可知，2020年各?。ㄗ灾螀^、直轄市）發展韌性集聚地區相對減少，其中“高高型”地區數量略減少，“低低型”地區數量明顯減少，“低高型”地區不變，不存在“高低型”區域。

發展韌性局部自相關特征具體表現如下。①2011年，“高高型”地區主要集中于江浙一帶，形成高高集聚區，即“熱點區域”；其次還包括山東省、內蒙古自治區；而在2020年，只有江蘇、浙江兩省依然屬于此類型。②2011年，“低低型”地區主要分布在西部地區，主要包括青海、四川、云南及貴州、重慶等?。ㄗ灾螀^、直轄市），形成低低集聚區，即“冷點區域”，這些區域分布主要呈片狀連接；2020年該類型地區明顯減少，只有青海省仍然屬于此類型。③2011年，“低高型”包括河北、安徽兩省，即該區域城鎮發展韌性水平低于周圍地區；由于北京、江浙地區的強吸引作用，河北省和安徽省人口等資源對于城鎮化的推進作用難以有效發揮，2020年河北省和安徽省仍然屬于此類型。④除以上區域，其余?。ㄗ灾螀^、直轄市）城鎮發展韌性水平空間相關性不顯著。

通過分析2011年和2020年我國30個?。ㄊ?、區）城鎮發展韌性水平空間關聯特征可知：高韌性水平地區集中分布在江浙滬等沿海一帶。江蘇、浙江兩省是我國實施城鎮化戰略的“首領”。江蘇省是推進新型城鎮化的先進示范地區，城鎮化水平穩居全國前列，人口承載力和聚集力進一步提升，發展韌性強勁。2020年浙江省城鎮化率已達70%，進一步落實“兩山”理念推進新型城鎮化建設，將經濟發展與生態保護協調推進，并逐步將生態優勢轉化為經濟優勢，展現出高水平的發展韌性。城鎮發展韌性水平較低的地區主要分布在西部地區，青海省、四川省、云南省、貴州省和重慶市為低低聚集區。由于地理區位較差、基礎設施建設水平低，西部地區綜合實力整體較弱，加之高韌性地區（東南部沿海）的輻射帶動作用有限，同時未能建立起現代產業體系，資源利用效率低、創新能力不足、城鄉發展差距較大、人口稀疏、自然條件惡劣等，導致西部地區城鎮發展韌性水平較低。

3 結論

①全國城鎮發展韌性水平具有明顯的時空分異特征。東部沿海地區城鎮發展韌性水平較高，中部地區其次，西部地區城鎮韌性水平較低。另外，雖整體城鎮發展韌性水平較低，但2011—2020年全國城鎮發展韌性水平呈現上升趨勢且提升速度較快，同時以貴州省為發展焦點的中西部地區提升速度高于東部地區。

②全國城鎮發展韌性水平具有一定的空間相關性，但集聚程度不斷下降，即高韌性地區與高韌性地區在空間上趨于相鄰連接，低韌性地區與低韌性地區在空間上趨于相鄰連接，但集聚類型減少，不存在“高低”型集聚區。

③城鎮發展韌性水平低的地區的集聚程度高于高韌性地區，同時東西分異特征明顯。低韌性水平的?。ㄊ小^）主要位于西部地區，包括青海省、重慶市及云貴川地區；高韌性地區集中于東南沿海，以江蘇省、浙江省為集聚焦點。