【《城镇化水平与生态安全水平的关系实证研究》8400字】

PAGEPAGE1城镇化水平与生态安全水平的关系实证研究目录TOC\o"1-2"\h\u295371引言 1234692研究方法 2215172.1评价指标体系 269972.2城镇化水平与生态安全指数计算 3101702.3灰色关联模型 5167702.4解耦模型 5179733研究区概况及数据来源 6218033.1研究区概况 6224123.2数据来源 7284954结果与分析 713474.1城镇化水平时空演变趋势分析 7158364.2生态安全时空演变特征分析 8118134.3城镇化水平与生态安全交互作用分析 9129864.4城镇化水平与生态安全解耦分析 10311315结论与建议 1126701参考文献 12摘要：为响应黄河流域生态保护和高质量发展重大国家战略，亟需明晰城镇化与生态安全相互制约作用。本文从人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化、空间城镇化四个角度构建城镇化水平评价指标体系；从生态压力、生态治理、生态环境三个维度构建生态安全评价指标体系，依次计算黄河流域九省区城镇化水平指数（UDI）和生态安全指数（ESI），并采用灰色关联分析模型和解耦模型对2008-2018年黄河流域九省区城镇化水平与生态安全交互作用机制进行分析研究。结果表明，黄河流域九省区城镇化水平与生态安全整体呈上升趋势，但增幅逐渐减缓；城镇化水平与生态安全系统间具有较强的相互作用，人口城镇化对生态安全胁迫作用最大，生态治理对城镇化发展的约束作用最强；黄河流域九省区城镇化水平与生态安全之间存在着较强的解耦作用，生态安全对城镇化发展的约束作用逐渐变强。明晰城镇化与生态安全系统之间的因素影响，对实现黄河流域生态保护和高质量发展具有较强的推动作用。关键词：城镇化水平；生态安全；交互作用机制；黄河流域1引言21世纪以来，经济全球化和技术改革促进了全球各国之间的人口流、资金流、资源流、技术流深度融合，导致了社会经济基础、产业结构等方面不断发生改变。随着全球交流的逐渐深入，经济发展和人口压力带来的生态环境问题逐渐成为全球性问题。国际科学理事会发起了“未来地球计划”，将城市化发展与生态环境列为核心研究项目，旨在研究城镇化发展带来的环境问题。我国作为世界上最大的发展中国家，改革开放以来，城镇化进程逐渐加快，实现了经济的跳跃式发展，但由于城镇化进程中对生态环境的保护不够重视，我国面临着巨大的生态安全压力，资源过度消耗、植被退化、水质污染、生态恶化等问题交织形成了严峻的挑战。2019年9月，习近平总书记在河南郑州召开黄河流域生态保护和高质量发展座谈会，将黄河流域生态保护和高质量发展确立为重大国家战略[1]，为流域探索生态保护和高质量发展协同模式提供了新契机。黄河流域作为我国重要的生态屏障，虽然近年来生态环境有恢复趋势，但由于长期的粗放型发展模式，流域自然生境受损严重，生态环境质量的改善仍存在较大压力。因此，明晰城镇化水平与生态安全系统间的交互作用机制，探讨黄河流域经济发展与生态保护协同模式，对推动黄河流域高质量发展具有重要意义。国内外多位学者对城镇化发展的相关研究起步较早，叶裕民[2]从城市经济现代化、基础设施现代化和人的现代化三个方面构建指标体系，首次定量描述城镇化水平。受此启发，多位学者采用多种模型对城镇化水平进行评价，如：Theil指数分解[3]、动力机制模型[4]、Lotka-Volterra模型[5]等。目前对于城镇化水平的研究多集中在城市化与经济增长关系研究分析[6-7]、城市化区间格局研究[8-9]、城市化与资源承载力研究[10-11]、城市群博弈研究[12]等方面，基本形成了系统的理论和方法体系。与此同时，对于生态安全的研究也渐有雏形，国内外学者从生态系统健康评价[13]、生态风险评价[14]等方面对区域生态安全开展定量化评价。随着全球发展趋势的转变，越来越多的学者将研究重心转向城镇化与生态安全关联研究，如匹配分析[15]、协同发展研究[16]、耦合分析[17-20]等。城镇化与生态安全二者间具有动态变化的作用关系，探究两者关系的演变趋势可以为平衡城镇化发展和生态安全提供政策上的指导。然而，大多数已有研究集中于对系统间的耦合协调评价，在内容上较少涉及到两系统间作用机理，无法深入明晰系统之间的交互作用。本文通过构建多维度的城镇化与生态安全指标体系，用城镇化水平发展指数和生态安全指数量化表征黄河流域城镇化和生态安全水平，并分析其动态演变趋势，采用灰色关联模型识别黄河流域城镇化水平与生态安全系统间的交互作用机制，并运用解耦模型探讨近年来两系统间解耦状态演变特征，识别关键制约因素，为黄河流域生态保护和高质量发展提供部分参考。2研究方法2.1评价指标体系城镇化系统与生态安全系统各要素之间存在着紧密的联系，指标体系的科学构建是分析城镇化系统与生态安全系统作用关系的基础。本文参考相关文献[21-22]，统计出现频率较高的指标，并遵循科学性、通用性、层次性、易收集性等原则，对指标进行筛选，最终从目标层、准则层和指标层三个层次构建了城镇化和生态安全系统的评价指标体系，如表1所示。对于城镇化系统，准则层包含人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化、空间城镇化四个方面。人口城镇化是城镇化兴起和存在的前提，包括城镇人口比重和二三产业就业人口比重两个指标；经济城镇化是城镇化发展的目的，包括人均GDP和城镇居民人均可支配收入两个指标；社会城镇化是城镇化过程中社会资源的发展，包括每万人卫生机构床位数和教育科学支出占地方财政比例两个指标；空间城镇化反映了城镇化进程中基础设施的建设，包括建设用地占行政区面积比重和人均道路面积两个指标。生态安全准则层包括生态压力、生态治理、生态状况三个方面。生态压力反应地区现存环境问题，包括污水排放量和二氧化硫排放量两个指标；生态治理反映了相关部门对生态安全的修复，包括污水处理率、生活垃圾无害化处理率、环境污染治理占GDP比重三个指标；生态状况表明了生态安全的现状，包括建成区绿化覆盖率、人均公园绿地面积、森林覆盖率三个指标。表1城镇化与生态安全指标体系目标层准则层指标层单位类型城镇化人口城镇化UA城镇人口比重U1%正二三产业就业人口比重U2%正经济城镇化UB人均GDPU3元正城镇居民人均可支配收入U4元正社会城镇化UC每万人卫生机构床位数U5张正教育科学支出占地方财政比重U6%正空间城镇化UD建设用地占行政区面积比重U7%正人均道路面积U8%正生态安全生态压力EA污水排放量E1吨/人负二氧化硫排放量E2吨/万人负生态治理EB污水处理率E3%正生活垃圾无害化处理率E4%正环境污染治理占GDP比重E5%正生态状况EC建成区绿化覆盖率E6%正人均公园绿地面积E7平方米正森林覆盖率E8%正2.2城镇化水平与生态安全指数计算2.2.1计算综合指数a.标准化处理:由于所选指标类型不同，避免由于指标量纲不同导致计算结果出现偏差，首先要对指标进行标准化处理，具体操作如下：正向指标：（1）负向指标：（2）式中：QUOTExij'为标准化后的数值；为第i年第j项指标的实际数值。b.计算系统综合指数S来表示城镇化发展水平指数（UDI）和生态安全指数（ESI），计算公式如下[23]：（3）式中：S为系统综合指数；为第j项指标的权重。2.2.2指标权重的确定确定指标权重的方法可分为主观确定指标权重和客观确定指标权重，主观权重更多依赖于决策者的意识，具有强烈的主观性；客观权重则完全不考虑决策者的意识，可能会导致权重结果偏离实际；本文选取指标数量较多，涉及多个方面，为了使结果更具准确性，故而采用层次分析法与熵权法相结合确定权重。（1）层次分析法层次分析法，是一种结合定性和定量的决策方法，将评价对象分为目标层、准则层、指标层三个层次，通过两两比较计算特征值的方法确定指标权重，可以简化复杂的决策分析，是较好的主观确定权重的方法，主要步骤如下[24]:a.构造判断矩阵,其中代表因素i相对于因素j的重要程度，取值范围为1-9；b.计算权向量及特征值，对于给定的判断矩阵，通过公式QUOTEAω=λmaxω，求解特征值和特征向量，并进行一致性检验；c.当一致性比率CR＜0.1时，认为通过一致性检验要求，所求对应的特征向量QUOTEW'=（ω1，ω（2）熵权法熵权法是通过计算信息熵反应指标包含的信息量的大小，若指标的熵值较大，代表该指标反应的系统不稳定程度较高，包含的信息较少，因此权重就更低，反之亦然。熵权法计算权重的具体步骤如下[25]：a.计算指标比重：（i=1,2,…,m;j=1,2,…,n）（4）b.计算第j个指标的信息熵QUOTEEj：（5）c.计算指标权重QUOTEWj：（6）2.2.3计算组合权重计算综合得分时，主观赋权与客观赋权各有利弊，主观赋权可以反应指标自身的重要性；客观赋权可以更好的反应数据信息，主观权重与客观权重结合可以更全面的反应指标权重。因此，将主观权重与客观权重相结合，计算公式如下：（7）2.3灰色关联模型灰色关联理论是邓聚龙教授于1982年提出的研究不确定性问题的方法，灰色关联分析是该理论中最常用的一种分析方法[26]。该方法根据系统间中各因素间的发展趋势的趋同或趋异程度来反应各因素之间的关联程度，灰色关联度值越大，说明两因素间的变化趋势越相近，关联程度越高，反之亦然。城镇化与生态安全两个系统之间具有复杂的关系，为了深入分析其内部因素影响，透析指标和准则层间的交互作用，本文采用该方法计算两系统间的灰色关联度值。构建灰色关联模型如下[27]：a.计算城镇化与生态安全指标间关联系数：（8）式中：是t时期的灰色关联系数；是t时期各城市的城镇化系统指标的标准化值、是t时期各城市生态安全系统指标的标准化值；是分辨系数，本文取0.5。b.计算关联度值：将2008-2018年各关联系数求均值，求得准则层间与指标间关联度值。（9）式中：是指标i与指标j的关联度；k是年份。参考已有文献[28]和黄河流域实际情况，将关联度进行了分级，具体如下表2：表2关联度分级标准等级弱中等强极强[0,0.35]（0.35,0.65]（0.65,0.85]（0.85,1]2.4解耦模型经济合作与发展组织（OECD）首次提出解耦理论[29]，其定义经济增长与环境资源消耗耦合关系的破裂。随着近年来经济快速发展，城镇化水平的提升与生态安全之间的矛盾越来越尖锐，使该理论的研究逐渐成为当下热点。解耦模型计算公式如下：（10）式中：为第时期的解耦度值；为第时期的ESI变化率；为第时期的UDI变化率；和分别为第时期末期和初期的ESI；和分别为第时期的UDI。参考相关文献[30]和根据黄河流域实际情况，对城镇化与生态安全的解耦程度进行分级，具体细分标准如下图1：图1解耦等级划分标准3研究区概况及数据来源3.1研究区概况黄河位于东经96°～119°、北纬32°～42°之间，是我国第二长河，流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东九省区，全长5464公里，流域总面积达79.5万平方公里。黄河流域是我国重要的经济带，流域总人口约占比全国24.1％，地区经济生产总值约占比全国26.5％，但是由于黄河流域生态较为脆弱，经济的快速发展对生态环境造成了较大的影响，生态系统退化、水土流失、湿地面积萎缩等问题已经成为影响黄河流域健康绿色发展的重要制约因素。因此，探求城镇化与生态安全交互影响因素，对黄河流域经济发展和生态环境协同治理具有重要的参考价值。图2黄河流域九省区地理位置图3.2数据来源本文选取2008-2018年间的指标数据，数据来源于《中国统计年鉴》、《中国城市年鉴》以及黄河流域九省区统计年鉴、水资源公报等，部分缺失数据利用插值法进行补充。4结果与分析4.1城镇化水平时空演变趋势分析从时间序列看，近十年来黄河流域UDI呈上升趋势，九省区全力建设“以人为核心”的新型城镇化，优化产业结构，推动二三产业发展，实现经济跳跃式增长。虽然UDI整体呈现增长趋势，但是部分省份增长率逐渐降低，甚至极个别省份出现负增长。2008-2015年，九省区呈现快速增长趋势，其中，四川省增幅最大，为214.29％，是因为四川省深化改革，推进新型城镇化建设，积极进行政策引导，推进基本公共服务设施建设。然而，2015-2018年，黄河流域UDI增幅减缓，其中山东省城镇化水平逐渐停滞不前，而宁夏、内蒙古、甘肃UDI不升反降，究其原因可能是为了修复生态环境，部分高污染产业加大治理投入，省内产业结构进行调整，降低二三产业占比，导致居民人均收入下降，城镇化水平略有降低。从空间上看，九省区之间的UDI具有一定的差异，山东、河南、山西、内蒙古、陕西等中下游地区UDI较高。山东省UDI一直处于领先，而青海省由于地处我国西北内陆，交通等基础设施不完善，二三产业占比较小，导致UDI较其他省份较低，但是近些年在西部大开发的政策引领下，青海省积极发展高新技术产业，产业结构不断改善，其UDI也有了很大的提升，但与其他地区仍有一定差距。图32008-2018年黄河流域城镇化发展水平指数4.2生态安全时空演变特征分析从时间序列看，九省区ESI整体呈波动上升趋势，但山东省的ESI呈持续降低趋势。2008-2011年，山东省的ESI处于领先地位，但由于该省极力推进城镇化建设，增加了污染气体排放，大量生态用地被开发为建筑用地，破坏了原有土地利用结构，导致ESI逐渐降低。相反，2008-2015年内蒙古在追求经济发展的同时，坚持生态保护与绿色产业结合，加强废水废气排放检测，坚决打好污染防治攻坚战，ESI持续上升，并于2014年成为黄河流域领先地位。2016年前后，九省区ESI波动较大，这是由于前几年生态环境的改善，部分省份对于环境治理重视度下降，环境治理污染治理投资占GDP比重逐渐降低，且大量人口聚集城镇，导致污水排放量有所增加。从空间上分析可得，青海和宁夏的ESI在流域中处于较低水平。2016年是黄河流域九省区ESI最高的一年，但整体仅达到0.43。这一年ESI排序为：内蒙古（0.530）、山西（0.501）、宁夏（0.496）、陕西省（0.49）、山东省（0.432）、四川（0.428）、河南（0.35）、甘肃（0.34）、青海省（0.26）。由此可知，黄河流域ESI存在着明显的地区差异，指数最高的内蒙古是最低的青海省的2.04倍。在此后两年，ESI逐渐降低，造成这一现象的原因可能是：第一，部分省份人口密度大，人类生产和生活活动频繁，对环境造成一定的压力；第二，经济快速发展，各省份大力发展工业，导致废弃物排放量增加，对生态安全造成了一定的影响。图42008-2018年黄河流域生态安全指数4.3城镇化水平与生态安全交互作用分析城镇化发展水平与生态安全有着错综复杂的关系。如图5所示，黄河流域UDI不断升高，但是增长趋势逐渐缓慢，由2008年的0.24上升到2018年的0.58，年均增幅为9.23％；ESI由2008年的0.30升至2018年的0.41，年均增幅为3.2％，上升速度更为缓慢。UDI与ESI增长趋势逐渐降低，说明了随着两者的发展，出现了相互抑制的作用。为了探求两系统之间的具体障碍因素，通过公式（8）和（9）计算得出两系统间各因素的关联度值，具体矩阵数据如下表3。由图中数据显示关联度范围为[0.60，0.88]，全部处于中等关联与极强关联之间，说明两系统存在较强的相互作用。图52008-2018年城镇化与生态安全指数变化趋势4.3.1城镇化水平对生态安全的胁迫作用城镇化水平对生态安全的胁迫作用比较明显，各子系统对生态安全的关联度分别为：人口城镇化（0.741）、经济城镇化（0.713）、社会城镇化（0.726）、空间城镇化（0.718）。人口城镇化对生态安全的胁迫作用最强，深入分析指标间关联度可以看出，城镇人口比重（0.77）是人口城镇化中的主要因素，说明城镇人口聚集是对生态安全的主要胁迫因素。就指标间关联度分析，城镇人口比重（0.77）、万人医疗床位数（0.76）、建设用地占行政区比重（0.73）三者关联程度较大，由此也可以看出，人口聚集、医疗投入占比较大，建设用地面积增强，破坏原有土地结构是对生态安全胁迫的主要因素，因此，流域相关部门应该适当疏散城镇人口，增强对环境治理的资金投入，限制建筑面积的持续扩张，修复土地利用结构，减少城镇化进程中对生态安全的破坏。4.3.2生态安全对城镇化水平的约束作用生态安全各子系统对城镇化水平的关联度大小排序为：生态治理（0.726）、生态环境（0.722）、生态压力（0.713），生态治理系统成为了对城镇化水平约束的最大障碍，由于经济高速发展，导致污染物的排放量增多，为了达到生态安全标准需支出相当一部分财政用于治理污染，导致减少流域各省份产业资金投入，成为约束城镇化水平发展的主要因素。对指标间因素分析可以看出，污染环境治理投入占比GDP比重和建成区绿化覆盖率对城镇化进程的影响最为严重，污染治理投入占比过高，导致其他产业经济投入受到限制，不利于城镇化水平的提高；建成区绿化覆盖率增高可以发挥自然净化功能，进而降低污染治理投入。因此，流域相关部门应加强自然净化修复能力，增加绿化面积，限制污染排放，进而节省污染治理投入，节省资金发展高新产业。表3城镇化水平与生态安全指标间关联度矩阵因素(0.741)(0.713)(0.726)(0.718)(0.713)0.750.680.690.730.750.680.710.660.710.640.730.760.690.780.760.700.710.72(0.726)0.770.680.620.730.770.670.730.700.710.880.660.600.700.730.630.740.740.710.870.700.650.750.730.650.740.730.73(0.722)0.720.730.680.750.720.730.760.710.730.770.700.660.690.780.710.750.710.720.790.660.650.800.790.710.740.660.720.770.690.670.730.760.690.730.704.4城镇化水平与生态安全解耦分析为了深入分析黄河流域九省区城镇化与生态安全的相互作用关系，采用公式（10）分别计算出2008-2018年城镇化和生态安全综合得分较上一年的变化率、和两系统的解耦弹性系数值。计算结果依据图1进行分级，分级结果如表4。2008-2018年黄河流域九省区城镇化与生态安全的解耦程度存在较大的差异，但是总体以解耦为主。2009-2010年、2011-2012年、2014-2015年城镇化与生态安全呈现弱解耦关系，城镇化水平增长速度大于生态安全提升速度，说明此时城镇化水平对生态安全具有胁迫作用但较小；2010-2011年、2013-2014年、2016-2017年城镇化与生态安全呈现强解耦关系，解耦关系明显，证明在城镇化水平增长的同时，生态安全却在下降，说明此时城镇化对生态安全具有很强的胁迫作用；2008-2009年、2012-2013年、2015-2016年城镇化与生态安全呈现扩张性耦合状态，说明这两个年份城镇化水平与生态安全同步提升，具有一定的协同状态；2017-2018年为扩张性负解耦，说明生态安全约束了城镇化水平的提升。总体而言，黄河流域九省区城镇化与生态安全呈现了扩张性耦合与强弱解耦交替的循环演变，前几年主要表现为城镇化水平对生态安全的胁迫作用，随着近几年国家政策对环境的重视，已经有了生态安全约束城镇化发展水平的迹象，这也为相关部门制定流域生态保护与高质量发展相关政策提供侧重点。表42008-2018年黄河流域九省区城镇化与生态安全解耦程度时期ΔUIΔEIε解耦程度2008-20090.1370.1230.926扩张性耦合2009-20100.1750.0900.513弱解耦2010-20110.170-0.014-0.079强解耦2011-20120.1680.0430.257弱解耦2012-20130.0650.0751.154扩张性耦合2013-20140.062-0.006-0.092强解耦2014-20150.0260.0080.303弱解耦2015-20160.0500.0591.188扩张性耦合2016-20170.059-0.075-1.268强解耦2017-20180.0050.0316.630扩张性负解耦5结论与建议a．城镇化水平与生态安全水平近些年持续增长，城镇化水平增长率大于生态安全水平，但两系统增长趋势都有所降低。b.人口城镇化对生态安全的胁迫作用最强，生态治理投入是城镇化水平的主要约束。c.黄河流域九省区存在着扩张性耦合与强弱解耦循环交替现象，主要是以解耦为主。为了实现黄河流域生态保护与高质量发展，基于研究结论，应加强城乡融合发展、优化城镇人口配置、发展绿色可持续产业、加强生态治理投入、严格限制企业污染物排放，打破生态安全短板效应，解除其对城镇化发展的约束。参考文献习近平.在黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上的讲话[J].中国水利,2019(20):1-3.叶裕民.中国城市化质量研究[J].中国软科学,2001(07):28-32.ZhongLiang,LiuXiaosheng,YangPeng.RegionaldevelopmentgapassessmentmethodbasedonremotesensingimagesandweightedTheilindex[J].ArabianJournalofGeosciences,2020,13(22).罗奎,方创琳,马海涛.基于生产函数视角的城镇化动力机制研究[J].地理科学,2017,37(03):394-399.ChunyuYang,JueHuang,ZhibinLin,etal.Evaluatingthesymbiosisstatusoftouristtowns:ThecaseofGuizhouProvince,China[J].AnnalsofTourismResearch,2018,72.陈明星,唐志鹏,白永平.城市化与经济发展的关系模式——对钱纳里模型的参数重估[J].地理学报,2013,68(06):739-749.方创琳,刘晓丽,蔺雪芹.中国城市化发展阶段的修正及规律性分析[J].干旱区地理,2008(04):512-523.YangWenyi,WangXueli,ZhangKeke,etal.COVID-19,UrbanizationPatternandEconomicRecovery:AnAnalysisofHubei,China[J].InternationalJournalofEnvironmentalResearchandPublicHealth,2020,17(24).LucaSalvati,IlariaZambon.The(Metropolitan)CityRevisited:Long-termPopulationTrendsandUrbanizationPatternsinEurope,1950-2000[J].PopulationReview,2019,58(1).黄金川,方创琳.城市化与生态环境交互耦合机制与规律性分析[J].地理研究,2003(02):211-220.鲍超,方创琳.干旱区水资源对城市化约束强度的时空变化分析[J].地理学报,2008(11):1140-1150.方创琳.中国城市群研究取得的重要进展与未来发展方向[J].地理学报,2014,69(08):1130-1144.王同达,曹锦雪,赵永华,等.基于PSR模型的陕西省土地生态系统健康评价[J].应用生态学报:1-12.ZhuoChen,ShunhongHuang,LiangChen,etal.Distribution,source,andecologicalriskassessmentofpotentiallytoxicelementsinsurfacesedimentsfromQingfengRiver,Hunan,China[J].JournalofSoilsandSediments,2021.荣慧芳,方斌.基于重心模型的安徽省城镇化与生态环境匹配度分析[J].中国土地科学,2017,31(06):34-41.曹玉华,夏永祥,毛广雄,蔡安宁,刘传明.淮河生态经济带区域发展差异及协同发展策略[J].经济地理,2019,39(09):213-221.王少剑,崔子恬,林靖杰,谢金燕,苏坤.珠三角地区城镇化与生态韧性的耦合协调研究[J].地理学报,2021,76(04):973-991.刁艺璇,左其亭,马军霞.黄河流域城镇化与水资源利用水平及其耦合协调