副省級城市綜合韌性評價及障礙因子識別

何葉榮, 劉歡迎

(安徽建筑大學 經濟與管理學院,安徽 合肥 230022)

隨著中國城鎮化進程快速發展,各種要素在城市高度集聚,城市已然成為各類風險的高發地。因此,為了提高城市抵御不確定沖擊和擾動的能力,城市韌性逐漸成為國內外學者研究的重點。

2020年11月,《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標的建議》首次提出建設“韌性城市”。2022年10月,黨的二十大提出“打造宜居、韌性、智慧城市”。在此背景下,副省級城市作為城市體系核心,能夠帶動周圍地區經濟發展,推進區域經濟繁榮,其穩定發展在全面推動區域乃至全國協調發展中發揮重要作用。同時,相對于其他城市,副省級城市具有覆蓋面廣、代表性強和級別統一等特點,因此,評價分析副省級城市韌性及其障礙因子,對探析不同類型城市韌性發展狀況以及保障中國城市高質量發展具有重要的現實意義。

一、文獻綜述

“韌性”一詞源自拉丁語“Resilio”,最初指的是“回彈到初始狀態”。1973年加拿大學者霍林(Holling)[1]提出“生態韌性”,用于描述自然系統復原穩態的能力。在工程韌性和生態韌性基礎上,Holling(2001)[2]和Gunderson(2003)[3]提出了演進韌性概念,成為城市韌性研究的主要理論基礎。此后,國內外的學者不斷豐富城市韌性的概念內涵。一般來說,城市韌性是指城市系統為了應對危機和干擾,通過自我調節與更新,獲得動態平衡與恢復成長的能力[4]。據已有文獻分析,目前對城市韌性的研究主要集中在城市韌性內涵和評價兩個方面。針對城市韌性內涵的辨析,Martin(2012)[5]通過梳理復雜適應系統理論,歸納了城市韌性的相關內容,認為城市韌性主要涉及抵抗力、恢復力、再組織力、更新力四個維度。但部分學者發現,抵抗力和恢復力之間存在聯系,在評價指標選擇方面難以徹底分離。因此,暴向平等(2021)[6]從抵抗恢復力、適應調整力、創新轉型力等三個層面構建指標體系對內蒙古城市韌性進行評價。張鵬等(2018)[7]強調城市韌性可分解成經濟、社會、生態、工程等多個方面,其實質在于城市面臨風險時,主動探求適應性的調整途徑。

目前,學者對于城市韌性評價主要集中在三個方面。一是評價路徑上,Ribeiro等(2019)[8]從社會、制度、經濟、自然、物理五個層面測算城市韌性。周銘毅等(2023)[9]基于經濟、社會、環境、管理四個維度,對廣東省洪澇災害韌性進行評價;修春亮等(2018)[10]從抵御恢復力、適應調整力、轉型創新力等三個層面構建城市韌性研究框架,評價大連各縣市區的城市韌性。二是評價方法上,主要采用空間研究方法和非空間研究方法,前者主要有Kernel密度估計、Dagum基尼系數、耦合協調分析等,后者主要有熵值法[11-12]、層次分析法[13]、熵權-TOPSIS法[14]。三是研究區域上,已有城市韌性評價對象以城市群[13-14]、特定地區城市[15-16]居多。

識別阻礙城市韌性提升的影響因素,直接關系著城市針對性政策的制定。借助障礙度模型可快速明晰關鍵影響指標,厘清制約城市韌性提升的主要障礙因子,進而精準把握城市韌性發展的優劣勢。如時朋飛等(2023)[17]診斷了影響旅游業高質量發展的障礙因子,并對該因子進行管控。

綜合以上文獻可以看出,現有研究成果為評價城市韌性提供了一定的理論參考,學者普遍從社會、經濟、生態等多方面建立評價指標體系,研究深度集中在城市韌性內涵和評價上,缺乏對城市韌性障礙因子的識別和分析。同時,已有研究對象多針對城市群、特定省份,對副省級城市韌性研究文獻較少。

基于此,本文以副省級城市為研究對象,從經濟、社會、生態、基礎設施等四個維度構建城市韌性評價體系。使用CRITIC-熵權組合法對評價指標客觀賦權,利用TOPSIS法對城市韌性科學評估,借助方差分解法分析各子系統對城市綜合韌性的貢獻度。同時,進一步探究影響城市韌性提升的障礙因子,以期為副省級城市增強韌性提供參考。

二、研究區域和研究方法

(一)研究區域概況

本文選擇深圳、廣州、廈門、寧波、杭州、武漢、成都、西安、南京、青島、濟南、大連、沈陽、長春、哈爾濱15個副省級城市進行研究。副省級城市作為副省級建制的省直轄市,與其他城市相比,副省級城市擁有相對獨特的行政等級、龐大的經濟體量、豐富的管理經驗等優勢。

(二)研究方法

1.基于改進的CRITIC-熵權法確定指標權重

CRITIC法是Diakoulaki(1995)提出的一種客觀賦權方法。其思想是基于評價指標的對比強度和指標之間的沖突性來綜合衡量指標的客觀權數。對比強度的大小用標準差表示,沖突性用相關系數衡量。近年來學者們發現標準差帶有量綱,相關系數可能出現負值,但實質上沖突性只與相關系數的絕對大小有關,而與正負無關。[18]據此,本文對傳統的CRITIC方法的算法公式進行了兩方面的優化:一是用標準差系數代替標準差,二是對相關系數取絕對值。

另外,傳統的CRITIC方法沒有考慮指標間的離散性,而熵權法正是依據指標間信息的離散程度實現賦權。鑒于此,本文選擇使用CRITIC-熵權組合賦權法計算城市韌性的權重。

假設有n個評價對象,m個評價指標,原始數據為Xij,i=1.2.3……n;j=1.2.3……m。

首先對數據進行標準化處理:

(1)

(2)

第j項指標的信息量為Cj:

(3)

計算第j項指標的權重:

(4)

(5)

其次計算評價指標的信息熵:

(6)

然后計算第j項指標的權重:

(7)

最后計算第j項指標的組合權重:

Wj=βW1+βW2

(8)

參考前人研究,β取0.5[18],即本文假定兩種賦權方法具有相同的重要性。

2.TOPSIS評估方法

Hwang和Yoon于1981年首次提出TOPSIS方法,該方法通過比較各評價對象與最優解、最劣解的相對距離進行排序[19]。本文使用CRITIC-熵權組合賦權法測度各指標的權重,再利用TOPSIS法評估副省級城市韌性發展水平,使其結果更加科學。

根據學者傅為忠[18]的做法,計算評價指標加權矩陣V:

(9)

確定正理想解和負理想解:

={maxVij|j∈J1,minVij|j∈J2}

(10)

={minVij|j∈J1,maxVij|j∈J2}

(11)

其中,J1屬于正向指標集合,J2屬于負向指標集合。

(12)

(13)

其次計算各評價對象與理想解的相對接近度δi:

(14)

其中,0<δi<1,δi越大表明年份i的城市韌性水平越優。

3.方差分解法

副省級城市綜合韌性(C)分為經濟韌性(C1)、社會韌性(C2)、生態韌性(C3)、基礎設施韌性(C4)四個部分。四者得分的加和即為副省級城市綜合韌性得分。因此,借助方差分解法可以清晰地衡量這四個部分對副省級城市的綜合貢獻率[20],具體公式如下:

var(C)=cov(C,C1+C2+C3+C4)

(15)

=cov(C,C1)+cov(C,C2)+cov(C,C3)

+cov(C,C4)

(16)

等式兩邊同時除以var(C):

(17)

4.障礙度模型

本文借助障礙度模型綜合測算城市韌性各評價指標體系的障礙度,找出限制城市韌性進一步提升的關鍵因素,明晰關鍵障礙因子的影響程度,以期為制定科學、合理的政策提供參考。具體公式如下:

Fj=fj×Wj,Vj=1-Ej

(18)

其中,fj為第j項單項指標權重;Wj為第j項指標所屬的要素權重;Ej為第j項指標標準化值;Fj為因子貢獻度,反映第j項指標對副省級城市韌性水平的貢獻程度;Vj為指標偏離度,代表第j項指標與副省級城市韌性水平目標之間的差距。

第i個指標對城市韌性的障礙度(yj)計算公式如下:

(19)

準則層城市韌性障礙度(Yj)計算公式如下:

Yj=∑yij

(20)

三、數據來源與城市韌性評價指標體系

(一)數據來源

上述15個副省級城市的數據主要來源于2012—2021年的《中國城市統計年鑒》,以及各地級市統計年鑒等。個別年份缺失的數據,本文利用插值法補全。

(二)城市韌性評價指標體系

在考慮城市韌性的內涵,并結合已有研究成果的基礎上,本文從經濟韌性、社會韌性、生態韌性和基礎設施韌性四個維度,選取23個指標構建副省級城市韌性評價指標體系,詳見表1。

表1 城市韌性評價指標體系

四、副省級城市綜合韌性評價分析

(一)指標權重分析

依據公式(1)—(8)對副省級城市2011—2020年的數據進行賦權,如表2所示。

表2 副省級城市韌性權重

根據表2,準則層社會韌性、經濟韌性、基礎韌性權重分別為0.322、0.316、0.205。表明社會韌性是驅動城市韌性提高的首要子系統,經濟和基礎設施對城市韌性發展水平也有較大影響,生態韌性的權重為0.165,表明改善生態環境是一個漫長的過程,目前在城市韌性發展過程中影響作用并不明顯。指標層人均公園綠地面積(c2)、每百人公共圖書館藏書(b3)、每萬人在校大學生數(b4)位列前3,分別達到了0.102、0.100、0.072。表明這3項指標在影響

城市韌性過程中起主要作用,且這些指標是效益型指標,其值越大,城市韌性水平越高。

此外,兩種方法測算的權重值差距不大,說明CRITIC-熵權組合賦權法,使結果更加有效[18]。

(二)城市綜合韌性水平分析

根據公式(9)—(12)對城市韌性進行測度,評價結果如表3、表4。

表3 副省級城市綜合韌性評價結果

表4 城市綜合韌性平均值排名表

由表3、表4可以看出,2011—2019年間,副省級城市韌性呈現穩步上升的態勢,但2020年15個副省級城市韌性都有所下降。為深入明析各城市韌性演化趨勢,參考學者吳文潔[20]的研究,將表3中2011—2020年間副省級城市綜合韌性數值做四舍五入處理。可以看出,深圳、廣州綜合韌性基本上大于0.5,屬于“高韌性型”城市。深圳和廣州地理位置優越,綜合實力雄厚。南京、杭州、武漢、廈門綜合韌性大致在0.4—0.5之間,屬于“中高韌性型”城市。南京和杭州作為長三角城市群中心城市,經濟活躍,發展機會較多,城市韌性水平相對較高。武漢不僅具有獨特的區位優勢,同時也是眾多高校和研究機構的聚集地,人才資源豐富,科技創新氛圍濃厚,城市綜合韌性水平相對較高,位居第四名。與其他“中高韌性型”城市相比,廈門經濟體量較小,支柱型企業不強,因此,城市綜合韌性不如南京、武漢、杭州。成都、青島、濟南、西安、寧波、大連、沈陽綜合韌性基本上處于0.3—04之間,屬于“中低韌性型”城市。其中,相比于青島,濟南地理位置和城市硬件設施水平較弱,但濟南憑借省會超強資源聚集的優勢,后期城市韌性發展迅速。西安產業規模相對較小,產業鏈不健全,城市韌性相對較低。寧波是我國重要的港口開放城市,“港口經濟圈”的建設大大提高了寧波的競爭力和輻射力。但是寧波經濟活力相對不足,缺乏創新業態和創新企業,高教資源較弱,綜合城市韌性較低。大連具有獨特區位口岸優勢,工業基礎深厚,2011—2014年城市韌性水平不斷提高,但2015年以后,大連面臨外資撤資增加、招商引資發展滯緩等困境。隨著大連市政府利好政策的出臺,后期城市韌性呈現上升趨勢。長春、哈爾濱綜合韌性得分大致在0.2—0.3之間,屬于“低韌性型”城市。相比于其他副省級城市,地域優勢較弱,經濟發展受限,城市韌性水平較低。

(三)城市分項韌性水平分析

為分析各副省級城市綜合韌性水平,依據公式(1)—(9)測算出2011—2020年各副省級城市綜合韌性和各分項韌性的平均得分及排名,如下表5所示。

表5 2011—2020年副省級城市綜合韌性和分項韌性平均得分及排名情況

根據表5可以看出,副省級城市各分項韌性之間存在顯著差異。經濟韌性方面,深圳、廣州、杭州、武漢、南京市場規模較大、經濟發展迅速,而廈門、沈陽、長春、哈爾濱因經濟體量偏小、科技創新能力不足、龍頭企業實力不強,經濟韌性水平排名靠后。社會韌性方面,深圳、廣州、南京、武漢、濟南等城市社會公共服務能力較強,社會資源充足,社會韌性處在領先地位,而寧波、青島高校資源缺乏,人才資源流失嚴重,產業發展水平較弱,社會韌性水平較低。生態韌性方面,深圳、廣州、廈門、青島、南京等城市生態環境具有明顯優勢,而寧波、濟南產業結構不合理,重污染領域企業較多,污染負荷偏高,制約著寧波、濟南生態韌性水平的提升。基礎設施韌性方面,深圳、青島、寧波、廣州、廈門基礎設施較完善,而西安、南京人口規模龐大,對比其他副省級城市,城市規模較小,人均資源相對不足,基礎設施韌性水平較低。長春、哈爾濱因城市區位不占優勢,各分項韌性排名靠后。

除此之外,為辨析副省級城市綜合韌性差距來源,利用方差分解法對副省級城市綜合韌性進行分解,見下圖1。

圖1 副省級城市綜合韌性方差分解

由圖1所示,除寧波、成都、長春、哈爾濱外,經濟韌性和社會韌性對其余副省級城市的綜合韌性貢獻最大,說明這些城市的經濟發展態勢向好,社會保障體系較為完善。寧波、成都、長春、哈爾濱都是經濟韌性和生態韌性對綜合韌性的貢獻度最大,表明這些城市在發展經濟的同時,不斷改善當地生態環境,增強生態韌性。

五、城市韌性障礙因子分析

在分析副省級城市韌性水平變化的基礎上,本文將進一步對影響副省級城市韌性提升的障礙因子進行識別分析,為提高副省級城市韌性水平提供參考。

(一)準則層障礙因子分析

由公式(15)—(17)計算出2011—2020年副省級城市韌性準則層障礙度,結果見下表6。

表6 2011—2020年準則層障礙度

由表6可以看出,2011—2020年15個副省級城市經濟韌性障礙度呈現下降趨勢,而社會韌性、生態韌性、基礎設施韌性障礙度呈現緩慢上升態勢。經濟韌性障礙度從41.43%下降到31.72%,降低幅度為23.44%,社會韌性、生態韌性、基礎設施韌性障礙度漲幅分別為11.11%、16.36%、30.17%,其中,基礎設施韌性障礙度漲幅最快。2017—2020年,社會韌性子系統超越經濟韌性子系統,成為障礙度最大的準則層,表明社會韌性已經成為制約副省級城市韌性提升的首要因素。根據表6,2011—2020年,經濟韌性、社會韌性是影響副省級城市韌性的兩大障礙子系統,基礎設施韌性障礙度雖然不高,但漲幅卻是社會韌性的兩倍多,說明副省級城市提高經濟和社會發展水平的同時,還需要重點關注基礎設施建設。

(二)指標層障礙因子分析

由公式(15)—(16)測算出2020年副省級城市韌性指標層障礙度,見下表7。

表7 2020年副城市韌性主要障礙因子和障礙度

為深入辨析近期評價指標對副省級城市韌性的影響,以2020年數據為研究樣本,計算并篩選出各副省級城市韌性障礙度排名前五的評價指標,見表7。

根據表7可以看出,每百人公共圖書館藏書(b3)、一般公共預算收入(a4)是大多數副省級城市的主要障礙因子,不同類型城市的主要障礙因子存在差異。

(1)高韌性型城市中,每萬人在校大學生數(b4)、直接利用外資(a6)是制約深圳韌性發展的主要障礙因子。面對日益復雜的內外部環境,深圳應該加強人才引進和培養工作,發展高水平對外開放格局。廣州的第一障礙因素是每百人公共圖書館藏書(b3),說明文化產業發展制約廣州城市韌性的提升。

(2)中高韌性型城市中,每百人公共圖書館藏書(b3)是杭州、武漢的首要障礙因子,其中,每萬人擁有公共汽車數(d4)、市轄區每萬人擁有的排水管道長度(d3)是杭州、武漢的第四、第五障礙因子,說明基礎設施對這兩個城市韌性提升具有重要作用。每百人公共圖書館藏書(b3)、每萬人在校大學生數(b4)是影響廈門城市韌性的主要障礙因子,表明廈門不僅要注重文化公共服務,還要加強人才資源管理。

(3)中低韌性型城市中,每百人公共圖書館藏書(b3)、人均公園綠地面積(c2)是成都的主要障礙因子,說明成都應該提高社會公共文化服務能力,改善人居生態環境。每百人公共圖書館藏書(b3)、每萬人在校大學生數(b4)是制約青島、寧波城市韌性提升的主要障礙因素,表明青島、寧波需要持續完善文化產業建設和高校教育工作。西安、濟南、大連、沈陽的主要障礙因子均為每百人公共圖書館藏書(b3)、一般公共預算收入(a4)。

(4)低韌性型城市包括長春、哈爾濱,兩個副省級城市障礙因子幾乎相同,這可能因為長春、哈爾濱地區經濟以重型工業和國有企業為主,生態環境較差,外循環能力較弱,經濟活力相對不足。

六、結論及建議

(一)結論

本文利用CRITIC-熵權組合賦權法、TOPSIS評價法、方差分解法、障礙度模型對2011—2020年15個副省級城市韌性進行測度評價,得出以下結論。

(1)2011—2019年,各副省級城市綜合韌性呈現波動上升的趨勢,而2020年副省級城市韌性都有所下降。根據副省級城市綜合韌性變化情況,高韌性型城市僅包括深圳、廣州,副省級城市總體韌性表現為中高韌性和中低韌性狀態,“低韌性型”城市僅為長春、哈爾濱。

(2)從分項韌性來看,各副省級城市各分項韌性之間存在顯著差異。深圳和廣州在四個子系統排名均靠前,此外,杭州、武漢經濟韌性排名靠前;南京、武漢社會韌性排名靠前。廈門、青島生態韌性排名靠前;寧波、青島基礎設施排名靠前。除此之外,從方差分解的結果來看,寧波、成都、長春、哈爾濱是經濟韌性和生態韌性對綜合韌性的貢獻度最大,而其余副省級城市則是經濟韌性和社會韌性貢獻度最大。

(3)根據障礙度結果,經濟和社會系統是阻礙副省級城市韌性增強的主要子系統,從具體指標來看,每百人公共圖書館藏書(b3)、一般公共預算收入(a4)是大部分副省級城市的主要障礙因子。

(二)建議

根據以上研究成果,本文建議從以下幾個方面來提升副省級城市韌性:

(1)副省級城市應盡快完善社會保險制度,尤其是不斷完善社會公共服務保障制度,擴大文化事業普及范圍;同時,要加強高校教育建設工作,不斷完善人才引進和孵化保障體系,特別是“低韌性型”城市要重視文化產業管理和人才培養工作。

(2)副省級城市要優化產業結構,推動經濟多元化。尤其是“中低韌性型”城市和“低韌性型”城市要完善協同創新制度,增加在科技、教育領域的投入,推動科學成果創造性轉化。

(3)副省級城市要重視基礎設施功能的冗余度和多樣性,尤其是杭州、武漢等“中高韌性”型城市。從短期來看,副省級城市要加大對基礎設施的資金投入,更新改造閑置資源。從長期來看,要優化調整空間結構,實現副省級城市合理空間布局,增強其基礎設施韌性。

(4)副省級城市需要根據主要障礙因子制定政策。例如深圳提高直接利用外資能力、增加高校學生比重來提升城市韌性;長春和哈爾濱則需要增加公共圖書館藏書量和一般公共預算收入來提升城市韌性。