黃河流域城市資源環境承載力時空特征及障礙因素研究

[摘 要]以黃河流域72個地級及以上城市為研究樣本，對其2013—2022年的資源環境承載力的時空演化特征、區域差異及障礙因素進行分析。結果表明：第一，10年間，黃河流域城市資源環境承載力波動上升，年均增幅為1.05%；多極化趨勢減弱，形成“東高西低”的梯度分布格局；空間格局重心分布在中、下游地區界限附近，且呈現向西向北遷移的跡象。第二，黃河流域城市資源環境承載力的基尼系數波動下降，整體差異縮小；中游地區內部差異最顯著，下游地區內部差異擴大；上-下游區域間差異最小，為0.058，中-上游區域間差異縮小幅度最大，為5.88%；超變密度的平均貢獻率為39.27%，高于區域內差異貢獻率（32.37%）和區域間差異貢獻率（28.26%），是區域差異的核心來源。第三，黃河流域城市資源環境承載力提升的主要障礙是資源承載力和社會經濟支撐力；具體障礙因素為建成區面積占比、人均水資源量、平均每千人擁有衛生機構床位數、人均地區生產總值、人均全社會固定資產投資額。建議從因地制宜施策、健全區域間開放合作機制和優化調整產業結構三個方面提升黃河流域城市資源環境承載力，縮小區域差異。

[關鍵詞]資源環境承載力；時空演變；區域差異；障礙因素；黃河流域

[中圖分類號]Ｆ124.7 [文獻標識碼]A [文章編號]1671-8372（2024）04-0001-11

Research on the spatiotemporal characteristics and obstructive factors of urban resource and environmental carrying capacity in the Yellow River Basin

ZHANG Ming-dou1，WANG Wen-xu2

（（1. School of Economics，Dongbei University of Finance and Economics，Dalian 116025，China;

2. Institute for Northeast Full Revitalization，Dongbei University of Finance and Economics，Dalian 116025，China）

Abstract：This study uses 72 prefecture-level and above cities in the Yellow River Basin as research samples to comprehensively evaluate the resource and environmental carrying capacity from 2013 to 2022. It analyzes the spatiotemporal evolution characteristics，regional disparities，and identifies the obstructive factors. The results show that： First，over the past decade，the urban resource and environmental carrying capacity in the Yellow River Basin has fluctuated but generally increased，with an average annual growth rate of 1.05%. The trend of multipolarization has weakened，forming a gradient distribution pattern of“higher in the east and lower in the west”with the center of gravity located near the boundary of the middle and lower reaches，showing signs of migration toward the northwest. Second，the Gini coefficient for resource and environmental carrying capacity within the cities of the Yellow River Basin has fluctuated downward，leading to a reduction in overall disparities. The middle reaches exhibit the most significant intra-regional disparities，while intra-regional disparities in the lower reaches have expanded. Inter-regional disparities between the upper and lower reaches are minimal，at 0.058，with the middle reaches showing the greatest reduction in inter-regional disparities with the upper reaches，amounting to 5.88%. The average contribution rate of hypervariable density is 39.37%，much higher than the contribution from intra-regional disparities （32.37%） and inter-regional disparities （28.26%），making it the core source of regional disparities. Third，the main obstacles to improving the urban resource and environmental carrying capacity in the Yellow River Basin stem from resource carrying capacity and socio-economic support. The specific obstructive factors include the proportion of built-up areas，per capita water resources，average number of hospital beds per thousand people，per capita regional GDP，and per capita total fixed asset investment in society. The study suggests improving the resource and environmental carrying capacity of cities in the Yellow River Basin through three approaches： implementing policies suited to local conditions，enhancing mechanisms for regional collaboration，and optimizing industrial structure adjustments to narrow regional disparities.

Key words：resource and environmental carrying capacity；spatiotemporal evolution；regional disparities；obstructive factors；Yellow River Basin

一、引言

資源環境承載力作為衡量人地關系協調程度的重要依據已成為評價區域可持續發展的關鍵性指標[1]。如何系統性提升城市資源環境承載力，進而實現城市環境與資源要素的有效配置，成為城市高質量發展中亟待解決的重大問題。自黨的十八大以來，中國社會經濟快速發展，自然財富赤字逐步彌補，資源環境承載狀況顯著改善。然而，人均資源短缺的總體狀況尚未根本改變，資源過度利用引發的生態退化形勢依然嚴峻，資源環境承載能力受到挑戰。2015年發布的《生態文明體制改革總體方案》提出了開展資源環境承載力評估、建立動態監測和預警系統的要求。黨的二十大報告和2024年全國兩會均強調綠色發展、資源節約等。黃河流域作為中國重要生態屏障與經濟地帶，近年來經濟高速增長，但粗放式發展帶來的生態脆弱、環境污染等問題削弱了其資源環境承載能力[2]。隨著黑河黃藏寺水利樞紐、黃河下游防洪工程等項目的實施，黃河流域區域資源環境狀況顯著改善。然而，當前黃河流域城市資源環境承載能力如何，存在著怎樣的空間差異，又是受哪些因素的影響？本文擬對這些問題進行探究，以在明確黃河流域城市資源環境狀況的基礎上，為找到提升城市資源環境承載力的主要抓手、緩解資源環境壓力、實現黃河流域生態保護和高質量發展的戰略目標有所助力。

學者們對資源環境承載力的概念內涵、指標體系構建和研究方法等展開了相關探究。在概念內涵方面，學者們多從全球系統觀[3]、要素供容[4]、資源環境[5]、資源節約集約利用[6]等視角闡述資源環境承載力的解釋邊界，這些承載力概念的多視角審視有助于拓展這一概念的應用場景，對豐富城市可持續發展路徑具有重要意義。在指標體系構建方面，針對不同問題構建的指標體系有所區別，其中DPSIR概念框架最具影響力[7]，該框架從系統分析的視角來審視人類與環境系統之間的互動。學者們依據這一框架，建立了涵蓋社會經濟、資源和環境三大系統的普適性資源環境承載力指標體系[8-9]；Wang等從生產、生活和生產空間協調發展的角度，構建了具有綜合性特點的國土利用質量指標體系[10]；徐美等以資源、環境和生態三個維度的承載力為基礎，構建出具有區域性特點的湖南省資源環境承載力預警指標體系[11]，延伸了不同應用場景下的指標體系構建思路。在研究方法方面，重點包括指標體系法[12]、量綱轉化法[13-14]、系統動力學模型[15-16]、彈簧模型[17]和DENS模型[18]，這些方法或模型各有其特點，能夠從不同角度評估資源環境承載力。在研究尺度方面，重點集中于全國[19]、省域[20]、市縣[21-22]及村鎮[23]。對于黃河流域的資源環境承載力狀況，學者們也展開了相應探討，但多集中于某一省級行政區[20]或城市群空間尺度[24]。也有學者從單要素角度評價黃河流域資源承載力狀況，如張寧寧等構建了包含“量—質—域—流”四個維度在內的評價指標體系，對黃河流域水資源承載力進行量化評估，結果表明黃河流域77%城市的水資源承載力達到超載狀態[25]。

綜上，國內外關于資源環境承載力的研究，不僅豐富了其概念內涵，形成了較為完善的方法框架，還將資源環境承載力概念的應用場景拓展到國土規劃、預警系統等領域，增強了可持續發展背景下承載力概念的推廣與實踐。部分研究對黃河流域的資源環境承載力狀況進行了關注，但尚未充分挖掘城市的承載力狀況及其區域差異。2024年是實現“十四五”規劃目標任務的關鍵一年，也是黃河流域生態保護和高質量發展目標實現的重要節點期，在此背景下，對黃河流域城市資源環境承載力進行研究，既能夠服務于區域戰略目標，也能夠為提升黃河流域資源環境承載力提供參考。因此，本文以黃河流域72個地級及以上城市為樣本，通過構建多維度評價體系，基于改進的TOPSIS法測算其2013—2022年的資源環境承載力水平；并利用核密度、重心-標準差橢圓和Dagum基尼系數分析其時空演化特征及區域差異，進而識別出阻礙城市資源環境承載力提升的主要因素，以期為實現黃河流域的生態保護和高質量發展提供理論支持。

二、研究設計

（一）研究區域概況

黃河發源于青藏高原巴顏喀拉山北麓，呈“幾”字形流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、山西、陜西、河南、山東九省（自治區）。黃河流域面積為75.24萬平方公里，地形地貌復雜多樣，自西向東依次為青藏高原、內蒙古高原、黃土高原、華北平原和山東丘陵。黃河流域擁有三江源、祁連山等多個國家公園和國家重點生態功能區，是中國重要的生態屏障，同時包含山東、河南和內蒙古三個糧食主產區，是中國重要的糧食生產帶。綜合考量區域關聯性、整體性以及數據可得性，并參考相關研究成果[26-27]，本文選取黃河流域72個地級及以上城市為基本研究單元，以內蒙古河口鎮和河南桃花峪分別作為中、上游和中、下游分界線，將研究區域劃分為上游、中游、下游三個區域（見圖１）[26]。

圖1" "研究區示意圖

注：基于自然資源部標準地圖服務網站下載的審圖號為GS（2019）1822號的標準地圖制作，底圖邊界無修改。下同。

（二）指標體系構建

資源環境承載力涵蓋環境生態、資源能源、社會經濟等多個元素，明確黃河流域資源環境承載力不能僅考慮資源、環境本身，而應該將其與社會經濟緊密結合，形成多要素復合系統[8]。因此，本文基于資源承載力、環境承載力以及社會經濟支撐力三個子系統構建黃河流域城市資源環境承載力評價體系。一方面，資源承載力和環境承載力作為評價體系的基礎架構，對黃河流域生態保護和高質量發展戰略起到重要支撐作用。通過促進資源利用向集約化與高效化的轉變，以及推動環境保護向主動化與持續化的轉型，可以有效推進綠色發展進程，增強資源環境承載能力。另一方面，社會經濟支撐力通過協調資源利用、環境保護、經濟增長等方面的邏輯關系，促進各要素之間平衡發展，從而實現資源環境承載力系統的整體優化。社會經濟支撐力在系統中也扮演著“調節器”角色，通過推動科技創新和社會進步，使地方政府能夠更加高效地優化能源結構，促進生態恢復，進而解決資源過度消耗、環境狀況惡化等問題，進一步增強資源環境承載能力，形成正向反饋回路。資源環境承載力系統三大子系統間的相互作用關系如圖2所示。

圖2" "資源環境承載力系統三大子系統的作用關系

本文結合黃河流域生態本底脆弱、水資源短缺、區域產業倚能倚重、低質低效等區域特點[28]，參考余丹林等的研究方法[29]，同時遵循指標選取的綜合性、可操作性、可比性以及區域性原則，構建黃河流域城市資源環境承載力的評價指標體系（見表1）。

（三）研究方法

1. 改進的TOPSIS法

逼近理想解排序法（TOPSIS）是廣泛應用于多指標綜合評價的有效方法[30]，其基本步驟是將原始數據矩陣進行標準化處理，確定最優方案和最劣方案，然后分別計算各評價對象與最優解、最劣解的距離，以此為依據對方案進行量化評價。對于各指標的權重分配，由于客觀賦權法只關注數據的信息差異，不能反映指標本身的重要程度，本文采用“功能驅動”和“差異驅動”的主客觀賦權法計算各個指標的得分。考慮到資源環境承載力是一個多指標構成的復雜系統，各指標從不同維度反映承載力的本質，在評價體系中具有同等重要的地位，因此，主觀賦權法采用等權賦值法。客觀賦權法采用熵值法，可以充分利用數據信息，真實客觀地反映指標差異。具體公式參考文獻[31]。

2. 核密度估計模型

核密度估計（kernel density estimation）是將核平滑應用于概率密度估計，以核為權重來估計隨機變量概率密度函數的非參數方法。此方法有效處理了數據平滑問題，允許從有限的數據樣本對總體進行推測，具有數據驅動、適用性強的優點。本文采用核密度估計方法解釋黃河流域資源環境承載力水平的動態演進趨勢。具體公式參考文獻[31]。

3. 重心-標準差橢圓模型

重心-標準差橢圓是空間分布特征分析常用的統計方法，可通過重心坐標、方位角、長半軸、短半軸等參數，對研究區域的地理要素時空演化規律和分布特征進行量化描述，具體公式參考文獻[1]。

4. Dagum基尼系數分解

Dagum基尼系數是傳統基尼系數的改進，可分解為組內系數、組間系數和超變密度系數三個部分。以此三部分分別反映地區內部、地區之間水平的差距和各地區交叉重疊現象，可以體現相對差距情況。其優勢在于能夠捕捉數據間的交叉重疊特征，從而更好地識別地區差異來源。因此，本文采用Dagum基尼系數分解法分析黃河流域城市資源環境承載力的區域差異，具體公式參考文獻[31]。

5. 障礙度模型

障礙度模型是在綜合評估框架下，對阻礙研究目標實現的關鍵因素進行識別的數學模型。利用該模型可以有針對性地提出改進策略。對黃河流域城市資源環境承載力進行障礙度計算，能夠進一步聚焦阻礙承載力提高的因素，從而明確承載力提升的薄弱環節。具體計算方法為：

（1）

式（１）中，Oij 為第i個樣本第j個指標的障礙度，wj 為第j個指標通過上述主客觀賦權法計算所得的權重，rij 為標準化后的指標值。

（四）數據來源與說明

本文數據主要來源于2014—2023年的《中國城市統計年鑒》以及各城市統計年鑒；部分數據來源于黃河流域九省（自治區）2014—2023年的水資源統計公報和2013—2022年各城市的國民經濟和社會發展統計公報；歸一化植被指數（NVDI）來源于中國科學院資源環境科學數據中心（https：//www.resdc.cn/），通過數據比對篩選出個別異常值，進行核實修正；個別缺失值采用插值法補齊。

三、黃河流域城市資源環境承載力時間動態演化特征、空間演變特征及區域差異

（一）時間動態演化特征

1. 時序演化特征

黃河流域及其上、中、下游地區城市資源環境承載力水平的時序演變趨勢如圖3所示。2013—2022年，黃河流域城市資源環境承載力水平波動上升，年均增幅為1.05%。其中，2013—2019年年均增幅為0.90%，與田磊等的研究結果接近[32]，表明該時期黃河流域城市資源環境狀況改善緩慢；2019—2021年提升速度加快，年均增幅為2.53%。原因可能在于，黨的十八大以來，國家不斷強化生態文明建設，明確了“節水優先、空間均衡、系統治理、兩手發力”的治水思路，黃河流域的水沙治理和生態恢復成效顯著，資源環境承載力水平不斷提升。2019年之后，黃河流域生態保護和高質量發展上升為重大國家戰略，進一步凸顯了生態保護的重要性，城市資源環境承載力水平呈現加速提升趨勢。

上游地區城市資源環境承載力由2013年的0.305增加到2022年的0.340，年均增幅為1.28%。其中，2013—2016年提升速度較快，年均增幅為1.48%，2016—2021年速度放緩，年均增幅僅有0.84%。原因可能在于，上游地區自然環境相對原始，生態系統較為完整，自然資源豐富[33]，在資源環境配置方面有一定先天優勢。然而，上游地區傳統產業規模龐大，分布著多個相當規模的煤化工基地[33]，石油化工、有色冶金、裝備制造等產業結構占比較高，具有明顯的重型化特征，加之其主導產業存在重復度高、低水平過度競爭等現象[33-34]，這些因素共同作用，為其能源、水資源過載問題以及環境質量問題的解決帶來了挑戰，限制了上游地區資源環境承載力的提升。中游地區城市資源環境承載力水平最低。其中，2013—2016年年均增幅為1.33%，低于同期的上游地區；2016—2021年年均增幅達到1.50%，超過同時期的上游地區。原因可能在于，中游地區植被覆蓋率低、生態環境脆弱、資源消耗強度大、水土流失敏感度高，該地區資源環境本底較差，承載能力不足。但是，近年來，山西省積極推進能源革命綜合改革試點工作，不斷加大環境治理力度，加之陜西省推出“一河一策”等治理方案，積極響應國家戰略，使得中游地區城市資源環境承載力狀況持續向好。下游地區城市資源環境承載力水平最高，與田磊等研究得出的結論相符[32]。下游地區資源環境承載力年均增幅為0.90%，與黃河流域整體資源環境承載力具有相似的時序變化趨勢。下游地區多為平原，是黃河流域經濟最發達的區域，長期以來，在水資源利用、生態保護和修復、國土空間開發、產業轉型升級等方面成就顯著，城市資源環境狀況得以不斷改善，承載能力持續提升。

圖3" "黃河流域城市資源環境承載力水平時序演化

2.動態演進趨勢

采用MATLAB R2020a軟件繪制黃河流域城市資源環境承載力的核密度圖（見圖4），對其動態演化特征進行分析。第一，分布曲線主峰和分布形態特征。黃河流域的分布曲線逐漸右移，波峰對應的資源環境承載力水平整體提升；主峰高度呈現“上升—下降—上升”的演變過程，說明區域承載力差異呈現“縮小—擴大—縮小”的變化。上游地區的分布曲線呈現先向左、后向右的偏移過程，說明上游地區承載力提升的波動性；上游地區分布曲線形態由“低波峰—高波寬”逐漸向“高波峰—低波寬”變化，說明上游地區資源環境承載力差異先增大后縮小。中游地區的分布曲線呈現先向右、后向左的偏移過程，曲線主峰對應的承載力先增大后縮小；中游地區分布曲線形態變化與上游地區的相似，其承載力差異同樣呈現先增后降的演變特征。下游地區主峰高度呈現“上升—下降—上升—下降”的“M”形演變過程，主峰寬度呈“收窄—拓寬—收窄—拓寬”變化，承載力差異表現出“W”形演化規律。第二，分布曲線分布延展性特征。黃河流域分布曲線右拖尾厚度逐漸增加，說明較高承載力水平的城市逐漸增多，分布延展性存在縮小趨勢；其右拖尾的長度逐漸縮短，說明區域差異逐漸縮小。中上游地區不存在明顯的左右拖尾，下游地區左拖尾不明顯，右拖尾長且薄，說明下游地區有數量不多的較高承載力水平城市。第三，分布曲線波峰數量和極化特征。黃河流域分布曲線由多峰向單峰演進，多極化趨勢減弱，存在輕微兩極化特征。上游地區主要以單峰形式演進，在 2017和2021年呈現明顯的多極化特征。中游地區城市波峰數量由單峰向雙峰過渡，2021年出現明顯的兩極化現象。下游地區波峰數量始終呈現多峰狀態，有較弱的多極化特征，但隨著時間的推移，此多極化特征進一步減弱。

（二）空間演變特征

1. 空間分布特征

采用自然斷點法，將2013—2022年黃河流域城市資源環境承載力水平分為初級、低級、中低級、中級四個等級，并利用ArcGIS 10.8軟件對承載力水平的空間分布差異進行可視化分析（見圖5）。

黃河流域城市資源環境承載力水平整體偏低，形成“東高西低”的梯度分布格局，這與馬海濤等的研究得到的黃河流域城市群高質量發展狀況具有相似的空間格局[35]。該格局的形成，主要是由于黃河流域中、上游地區具有相似的資源稟賦和產業結構[33，36]，且均面臨著產業倚能倚重、結構轉型艱難等困境，兩個地區的資源環境狀況相近，整體承載能力弱于下游地區。中上游地區城市承載力呈現以鄂爾多斯市為核心的“中心高—外圍低”空間分布特征。鄂爾多斯市向來關注生態環境狀況，積極推進綠色發展，在環境污染治理、沙化荒漠化防治、生態環境保護、修復治理等方面采取了一系列措施，生態環境狀況大為改善，資源環境承載能力處于相對高的水平，但該市并未表現出明顯的空間溢出效應。這種城市稟賦的地理性差異使承載力在中上游地區形成“中心高—外圍低”環狀分布格局。

黃河流域上游地區城市資源環境承載力呈現兩頭高、中間低的“啞鈴”狀空間分布特征。分布在兩端的酒泉市、張掖市和鄂爾多斯市的承載力在10年間相對穩定，均在中低級及以上水平；而“啞鈴”中段城市的承載力提升有限，直到2019年，僅西寧市和蘭州市達到中低級承載力水平，并且這兩個城市的承載力水平在研究期內并未出現進一步提升。黃河流域中游地區，承載力水平處于初級階段的城市在研究初期集聚分布，承載力處于低級和中低級階段的城市則零星分布在地區外圍，隨著時間推移，更高等級城市呈現“點狀—帶狀—片狀”的分布格局演變。2022年，僅呂梁、運城和大同三市的資源環境承載力水平處于初級階段，中游地區城市整體的資源環境承載力水平顯著提升，區域差異狀況得到有效改善。黃河流域下游地區承載力水平處于初級和低級的城市在研究初期均呈團狀分布，隨著其城市承載力的不斷增強，2016年下游地區所有城市的承載力均處于低級及以上水平，已經形成低承載力水平城市“片狀”分布、中低級承載力水平城市“點狀”分布的空間格局；之后，中低等級城市逐漸增多，在下游地區連綿分布。需要引起注意的是，中低等級以及中級承載力水平的城市在下游地區的非均衡分布，可能會導致下游地區區域差異進一步擴大。

2. 空間格局演化特征

利用ArcGIS 10.8軟件對黃河流域城市資源環境承載力的空間格局演化特征進行可視化分析，并采用重心-標準差橢圓法分析其空間方向屬性（見圖6）。由圖6（a）可知，標準差橢圓范圍涉及48個城市，橢圓方位角基本穩定在98°左右，說明2013—2022年的承載力分布主要呈東西走向。重心分布在臨汾、晉中和長治三市交會處，臨近中、下游地區分界處。原因可能在于，黃河流域城市承載力在中、上游地區和下游地區呈空間分布不均衡現象，下游地區承載力水平更高。根據圖6（b）可知，標準差橢圓長軸的變化程度大于短軸，承載力沿長軸的分布變異經歷了“下降—上升—下降”的演變過程，短軸的變化則表明承載力沿南北方向的分布比較穩定；橢圓面積逐年下降，黃河流域城市資源環境承載力的區域差異有縮小趨勢。由圖6（c）可知，重心在2013—2022年總體表現為向西向北的遷移趨勢，這是因為中、上游地區資源環境承載力提升所形成的“合力”超過下游地區的“牽引力”。換言之，10年間，中、上游地區整體的資源環境承載力有著更為顯著的提升，黃河流域城市資源環境承載力空間分布的非均衡程度得到緩解。

（三）區域差異分析

采用Dagum基尼系數分解法分析黃河流域城市資源環境承載力的區域差異（見表2）。從總體差異看，基尼系數整體呈下降態勢，10年降幅為22.03%，其中2013—2017年波動下降，2018—2020年平穩下降。這是因為，新時代以來，國家以及黃河流域各省市政府推行的生態保護和能源資源管理相關政策取得一定成效，使得黃河流域的資源環境承載力非均衡程度得到有效緩解。

1. 區域內差異

從區域內差異看（見圖7），上游地區和下游地區的差異在總體上逐步擴大，而中游地區的差異呈現逐漸縮小的趨勢。從變化范圍看，中游地區10年內差異縮小幅度最大，為29.73%。這反映了中游地區對資源環境狀況重視程度的提升，比如在地方財政節能環保支出占GDP比重方面，山西由2015年的0.84%上升到2019年的1.33%，陜西由2015年的0.84%上升到2019年的0.95%。

2. 區域間差異

從區域間差異看（見圖7），上-下游區域間的資源環境承載力差異最小，但其基尼系數在2013—2021年波動上升，增幅為19.23%。對比中-上游和中-下游區域間的基尼系數變化情況可知，其差異在10年內均呈縮小趨勢，但中-上游地區差異縮小幅度更大，為5.88%。原因可能在于，中游地區的資源環境承載力整體呈追趕態勢，而上游地區資源環境承載力的提升顯現頹勢，二者差距迅速縮小；下游地區的資源環境承載力則持續穩定增長，與中游地區差距縮小的速度較低。

圖7" "黃河流域城市資源環境力區域內及區域間差異

3.區域差異貢獻

從區域差異貢獻來看（見圖8），區域內差異、區域間差異以及超變密度的平均貢獻率分別為32.37%、28.26%和39.37%，其中，超變密度的貢獻率始終最高。由此可見，超變密度是黃河流域城市資源環境承載力區域差異的核心來源，區域差異產生的深層原因在于不同區域間的交叉重疊問題。從時序變化來看，區域內差異貢獻率10年間波動下降，降幅為1.22%；超變密度貢獻與區域間差異貢獻均呈波動變化，二者形成此消彼長的動態演變。

圖8" "黃河流域城市資源環境力區域差異貢獻率

四、黃河流域城市資源環境承載力障礙因素分析

為全面識別黃河流域城市資源環境承載力提升的阻礙因素，對各評價指標的障礙度進行計算，并分別從子系統層面和微觀指標層面進行分析（見表3）。結果顯示，隨著時間推移，前5位障礙因素的類別和排序并沒有發生變化，僅相應的障礙度在隨時間變動。

從子系統層面來看，黃河流域城市資源環境承載力提升的主要障礙是社會經濟支撐力和資源承載力。研究時段初期，社會經濟支撐力的障礙度最大，但隨時間推移逐漸減小，資源承載力的障礙度則逐漸增大，二者呈現剪刀狀的變化趨勢，反映了主要障礙因素由社會經濟因素向資源因素的轉變。這是因為，黨的十八大以來，黃河流域在社會經濟建設方面取得巨大進步，為資源環境承載力提升提供了良好的物質基礎和社會條件，但是在資源開發和利用方面，存在技術創新不足、政策約束滯后等問題[33]，導致資源狀況難以滿足承載力的提升需求。值得注意的是，盡管社會經濟支撐力的障礙度總體下降，但是在2022年，其障礙度仍達41.99%，表明黃河流域城市資源環境承載力水平的提升依然需要經濟實力的持續增強和社會發展的不斷進步。環境承載力障礙度最低的原因可能在于，自2012年開始，黃河流域積極開展三江源保護、濕地保護恢復工程，啟動了祁連山、烏梁素海、黃土高原、賀蘭山、泰山等多個山水林田湖草生態保護修復工程試點，這些舉措充分發揮了生態的自我修復能力，大幅減緩生態退化趨勢，有效改善了流域生態環境，對城市資源環境承載力的提升起到顯著促進作用。

從具體微觀指標來看，建成區面積占土地總面積比重、人均水資源量、平均每千人擁有衛生機構床位數、人均地區生產總值、人均全社會固定資產投資額是黃河流域資源環境承載力提升的主要障礙因素。建成區面積占比的障礙度最大，且逐漸增加，表明其可能成為資源環境承載力水平提升的制約因素。原因在于，隨著經濟發展和人口增長，地理條件的限制或者不合理城市規劃導致城市建設出現“攤大餅”式的擴張，空間經濟開發失調[33]，不僅會影響資源環境相關政策的實施效果，也會影響公園、城市森林等綠色基礎設施的建設水平，弱化城市的生態韌性。楊屹等的研究也認為隨著城市建成區面積和容積率的增加，生態用地不斷被侵占，會促進資源環境承載力超載[37]。其余主要障礙因素則揭示了黃河流域城市在水資源管理、社會經濟建設、民生發展等領域存在明顯的不足，在一定程度上限制了其承載能力的進一步提高，亟須采取針對性措施，著力補齊這些領域的短板，以確保實現黃河流域生態保護和高質量發展的戰略目標。

五、結論與建議

（一）結論

本文以黃河流域72個地級及以上城市為研究樣本，通過構建資源環境承載力評價指標體系，基于改進的TOPSIS法測度2013—2022年黃河流域資源環境承載力水平，利用核密度估計、重心-標準差橢圓法和Dagum基尼系數分解法分析城市資源環境承載力水平時空演化特征及區域差異，并識別出其主要障礙因素。研究結論如下：

第一，2013—2022年，黃河流域城市資源環境承載力整體波動上升，年均增幅為1.05%；多極化趨勢減弱，形成“東高西低”的梯度分布格局；其重心分布在中下游地區分界處附近，且呈現出向西向北遷移的跡象。第二，黃河流域城市資源環境承載力的基尼系數波動下降，差異整體縮小；中游地區內部差異最顯著，下游地區內部差異擴大；上-下游區域間的資源環境承載力差異最小，為0.058，中-上游區域間差異縮小幅度最大，為5.88%；超變密度的平均貢獻率為39.37%，遠高于區域內差異貢獻率（32.37%）和區域間差異貢獻率（28.26%），是其區域差異的核心來源。第三，黃河流域城市資源環境承載提升的主要障礙是社會經濟支撐力和資源承載力；其具體障礙因素為建成區面積占土地總面積比重（19.86%）、人均水資源量（16.64%）、平均每千人擁有衛生機構床位數（12.93%）、人均地區生產總值（8.92%）和人均全社會固定資產投資額（7.73%）。

（二）建議

黃河流域在全國社會經濟發展和生態文明建設格局中具有重要的戰略地位，但其資源環境承載能力的不足對區域生態保護和高質量發展戰略實施具有不利影響，阻礙了區域的可持續發展。為進一步提升黃河流域城市資源環境承載能力，本文基于上述結論，提出以下建議：

第一，因地制宜施策，促進區域均衡發展。上游地區作為水源地，資源環境承載力較低，應優先保護生態，加大植被恢復和水源涵養的投入，嚴格控制污染排放，同時發展生態友好的特色產業，如生態旅游和高原農業。中游地區需加強區域內部的資源共享和產業協同，推動產業鏈一體化，增加交通、水利等基礎設施建設，提升區域間的經濟聯系，并推廣清潔生產和高效用水技術，以緩解資源壓力。相比之下，資源環境承載力較好的下游地區可進一步優化資源配置和政策支持，鼓勵高附加值、低資源消耗的綠色產業發展。

第二，優化調整產業結構，實現其高端化、綠色化和智能化。在我國產業梯次轉移的大背景下，上游地區可承接東部地區的有色金屬深加工技術，從而推動其豐富礦產資源的高效利用。如發展稀土、特種合金材料產業，打造高技術含量的制造業分支。中游地區處在交通樞紐位置，可承接東部地區的供應鏈管理和信息化物流服務，成為鏈接上下游產業集群的關鍵服務節點。下游地區則要逐步弱化能源基礎原材料基地的定位，培育生物醫藥、新能源、新材料等戰略性新興產業，同時積極拓展現代服務業。

第三，健全區域間開放合作機制，優化生態環境治理架構。以青海、四川和甘肅毗鄰地區在水源涵養和生態保護修復方面的協同工作，以及晉陜豫地區在經濟協作上的深化為示范，強化區域間合作交流，實現多領域、深層次對接，努力形成黃河流域經濟協調發展、生態共保和水污染共治的協同發展格局。同時，實行嚴格的環境準入政策，以資源環境利用效率為著眼點，精準把控企業入駐的可行性，切實優化生態環境治理框架。

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[責任編輯 張桂霞]

[基金項目]遼寧省社會科學規劃基金重點建設學科項目（L24ZD029）

[收稿日期]2024-09-05

[作者簡介]張明斗（1983-），男，山東濟寧人，東北財經大學經濟學院教授，博士。