城镇化系统与生态环境系统是两个复杂的系统,能够较科学、有针对性地构建其指标评价体系,是探讨甘肃省城镇化与生态环境耦合协调关系的基本前提。在相关研究成果的基础^[17,20-22]上,根据《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》的新型城镇化评价框架及《中共中央国务院关于加快推进生态文明建设的意见》相关文件^[23],结合甘肃省发展现状及定位,构建了如下指标评价体系(表1),该指标系统包括城镇化和生态环境两大子系统。城镇化是受多因素影响的复杂过程,主要表现在人口聚集、经济增长、城市空间拓展和社会生活水平提高4个方面,参考方创琳、崔木花等的研究,构建的城镇化系统从人口、经济、空间、社会城镇化4个方面,用人口城镇化、经济城镇化、基础建设水平、公共服务水平4项指标及其12项子指标表征甘肃省城镇化水平^[24-25]。生态环境系统则考虑影响人类生存的水、土地、能源等资源条件以及人类活动影响自然生态环境的排放及治理方面,从生态环境压力、生态环境水平、资源环境保护、资源环境利用4个维度进行探讨,构建的12项子指标体现了国土空间开发、生态环境基础、资源节约高效使用、自然生态环境治理力度等情况。

表1 甘肃省城镇化与生态环境耦合协调度评价指标体系

(1)熵权法。评价体系中各指标重要性的衡量主要通过为其设定权重来实现,相较于层次分析法、专家评估法等主观赋权法,熵权法赋值能够避免人为因素所导致的偏差,更客观的反映指标的相对重要程度,故采用熵值法为各项指标确定权重。为统一正逆向指标,且方便对甘肃省数据进行纵向时间差异分析及对各城市数据进行横向时空对比,要对数据进行无量纲化处理,计算公式如下:

正向指标:

x_ij=(X_ij-minX_ij)/(maxX_ij-minX_ij)(1)

逆向指标:

x_ij=(maxX_ij-X_ij)/(maxX_ij-minX_ij)(2)

式中:x_ij为标准化处理后得到的数据; X_ij为指标原始数据; maxX_ij与minX_ij分别为原始数据的两极值。得到经过无量纲化标准化处理的数据后,首先选取平移幅度ω=1,对x_ij进行坐标平移得:

x'_ij=x_ij+ω(3)

之后通过熵权法计算出其权重,计算公式如下:

式中:P_ij为第i个城市第j指标的比重; e_ij为j指标的信息熵; w_i为该指标的权重。

(2)耦合度模型。耦合常指两个及两个以上系统的相互作用影响^[26],由于各系统中无序参量相互协同作用,使得系统从无序走向有序,构建耦合度模型来衡量这种协同作用如下:

式中:C为城镇化与生态环境两系统耦合度; U(x),E(y)分别代表城镇化与生态环境系统的综合功效,由前文得到的权重和各项数据计算得出; n和m为城镇化与生态环境系统指标数,计算公式如下:

耦合度C∈[0,1],当C=0时,两系统间无关,随着C的增大,两系统彼此促进、协同程度越高,系统从无序向有序发展,借鉴方创琳等相关研究^[3-4],将其等级划分见表2。

表2 耦合度阶段划分

(3)耦合协调度模型。耦合度映射了城镇化与生态环境两系统相互影响程度,但有时很难精准体现两者间协同发展程度,因此本文引入耦合协调模型对不同子系统间耦合协调发展程度进行测算,计算公式如下:

式中:D为耦合协调度; T为两者间综合协调发展指数; α,β均为待定系数,α+β=1。本文认为城镇化与生态环境对城市发展同等重要,故此处取值为α=β=0.5。借鉴相关研究,将城镇化与生态环境耦合协调度划分成3个等级(表3)。

(4)地理探测器。地理探测器是王劲峰等人提出的一种具有地理特性的数学分析方法,可用来探测空间异质性的驱动力因子^[27]。运用地理探测器可以直接探测耦合协调度分布特征的驱动力因子大小,因此本文利用地理探测器的因子探测法来研究所选取的各个因子对耦合协调度分布的解释力的大小,其公式如下。

式中:q为各影响因素对耦合协调度的驱动力探测值; ∑^L_h=1N_hσ²_h为所探测要素各子区域的累计方差和; Nσ²为整个研究区域的方差; q的取值范围为[0,1],q值越大或等于1时,表明耦合协调度受影响因素的影响越大或影响因素直接控制了耦合协调度。q值越小或等于0时,表明耦合协调度受影响因素的影响力越小或与影响因素间无任何关系。通过比较因素影响力的大小,可探测出城镇化与生态环境耦合协调度分异的主导因素。

表3 耦合协调度等级划分

根据表1的甘肃省城镇化与生态环境评价体系指标,通过熵权法赋权,将权重及数据代入公式(8),分别计算得出2009—2018年甘肃省12个地级市城镇化系统和生态环境系统的综合指数(图1)。

3.1.1 城镇化水平演变 从城镇化系统综合指数来看,甘肃省及其各地级市城镇化发展水平呈稳步小幅度上升的趋势。首先,甘肃省城镇化综合指数由2009年的0.217增长至2017年的0.327,表明甘肃省城镇化近年来取得一定进展,人民生活质量不断提高,但其整体水平仍然偏低。2018年该指标值有所下降,主要由于占权重较大的城市人口密度及人均社会消费品零售总额等指标有所下降。其次,各地级市2009年和2018年城镇化综合指数均值分别为0.266,0.355,增长率达到33%,标准差分别为0.11,0.13,变异系数分别为0.43,0.39。这表明伴随经济发展与城镇化进程加快,各市城镇化水平绝对差距逐渐增大,但相对差距逐渐缩小,这也使得城镇化的空间两极化现象得到缓解。2009年,除兰州、嘉峪关、金昌为中等城镇化水平地区外,其余所有地级市均为低城镇化水平地区,整体城镇化水平偏低。2018年,兰州、嘉峪关在原有基础上成为较高城镇化水平地区,此外,天水、庆阳也跻身中等城镇化水平城市。原有的低水平城镇化城市10 a间其城市城镇化水平均大幅增长,其中定西甚至达到181%,但由于其初始水平低,虽较其自身增幅显著,但整体水平仍较低。

图1 2009-2018年甘肃省各市城镇化指数与生态环境指数

3.1.2 生态环境水平演变 从生态环境综合指数来看,首先甘肃省整体生态环境质量除在2011年有一次波动外,10 a间不断向好,表明甘肃省整体近年来生态环境保护意识增强,生态环境质量得到较大改善。尤其是2011—2014年,其值上升趋势较大,主要得益于人均公园绿地面积、建成区绿化覆盖率大幅提高,同时大力加强环境资源保护,各类生活垃圾、工业废料无害化处理率上升。近5 a来上升较为平缓,在保持之前环境治理成果的同时,生态环境质量仍然缓步提高。各地级市2009年和2018年生态环境综合指数均值分别为0.356,0.410,增长率达到15%,标准差分别为0.091,0.079,变异系数分别为0.255,0.193。这表明伴随城镇化进程加快,各市生态环境水平绝对差距与相对差距都在逐渐缩小,这也使得生态环境的空间两极化现象得到缓解。2010年,除陇南处于低生态环境水平外,其余城市均处于中等生态环境水平。陇南市排名最后主要归咎于其较低的建成区绿化覆盖率,同时城镇生活污水处理、生活垃圾无害化处理以及一般工业固体废物综合利用率水平均不高,这也导致2018年时,其生态环境仍处于低水平阶段。10 a间,省会城市兰州生态环境发展来回波动数次后,稳定在较高生态环境水平。其余各市生态环境水平虽未突破等级,但均有一定幅度增长,各市生态环境保护意识逐年提升,资源环境保护能力不断增强,生态环境水平稳步向好。

根据耦合度模型,将数据带入公式(7)计算得出2009—2018年甘肃省城镇化与生态环境的耦合度。同时,参考耦合类型划分标准(表2),将城镇化与生态环境耦合度划分为4个等级,通过ArcGIS软件将不同时间段耦合度的空间分布可视化(图2)。

从整体看,10 a间甘肃省城镇化与生态环境耦合度呈现“S”型上升曲线,经历先增长后下降的过程。2009—2013年,其值呈小幅度增长,2013年起,随着甘肃省城镇化进程加快,其耦合度增长速率加快,2016年达到顶峰后,其值略有下降。甘肃省城镇化与生态环境耦合度10 a间均处于拮抗阶段,即生态环境破坏程度较小,承载城镇化发展的能力逐步减弱,两者处于对抗状态,并逐步向磨合的方向发展。分地区看,各地区耦合度在2009—2018年整体处于上升趋势。2009年,定西、陇南两市因资源利用粗放导致耦合度较低,均处于分离阶段,其余各市处于拮抗阶段,此时城镇化和生态环境严重失衡。生态环境限制了城镇化的进程,阻碍其可持续发展。2018年时,兰州、嘉峪关两市进入磨合阶段,定西、陇南两市由分离阶段发展至拮抗阶段,其余各市虽耦合度均有小幅度提升,但仍处于拮抗阶段。虽然甘肃省地貌多样,生态资源较丰富,具有一定优势。但是,其城镇化发展过程中利用生态环境资源较粗放,不注重生态环境的保护以及其承载能力,在城镇化进程中对生态环境施加过多压力,故而处于拮抗阶段。

2009—2018年,甘肃省城镇化与生态环境耦合协调度整体呈现极缓慢上升的趋势,水平处在0.33～0.41。2009—2015年,处于轻度失调发展阶段; 2015—2017年,处于濒临失调发展阶段; 2018年耦合协调程度轻微回落,又回到轻度失调阶段。虽然甘肃省部分城市城镇化与生态环境的耦合协调度勉强达到协调状态,但其总体耦合协调度仍处在轻度失调状态,不过近十年来其一直保持小幅上升趋势(图3)。

图2 2009年、2018年甘肃省城镇化与生态环境耦合度时空格局

图3 2009-2018年甘肃省城镇化、生态环境、耦合度、耦合协调度指数

参考耦合协调类型划分标准(表3),对城镇化与生态环境耦合协调度等级进行划分,通过ArcGIS软件将不同时间段各市耦合协调度可视化(图4)。2009年,陇南处于城镇化和生态环境严重失调发展阶段,同时属于生态环境滞后型。陇南生态系统综合指数低,生态资源利用及环境污染治理不理想,导致一定程度阻碍其城镇化发展。定西与平凉处于中度失调发展阶段,兰州与嘉峪关处于濒临失调阶段,其余各市均处于轻度失调阶段。2011年兰州进入勉强协调阶段,2014年嘉峪关也步入勉强协调阶段,两市稳定保持在此阶段且耦合协调度持续上升。2018年,金昌与庆阳由轻度失调发展为濒临失调阶段,其余各市仍保持轻度失调阶段。总体而言,甘肃省省会城市兰州城镇化与生态环境的耦合协调水平相对较高,且部分资源型城市以及化工业城市,产业结构相对多样、替代产业丰富、产业转型升级能力较强,城镇化进程中能够较为高效地利用生态环境资源,从而耦合协调度也相对较高。其余农业城市,由于人口城镇化及经济城镇化相对落后,且生态资源开发利用方式较为粗放低效,导致其耦合协调度相对较低。

图4 2009年、2018年甘肃省城镇化与生态环境耦合协调度时空格局

利用ArcGIS软件将各地级市城镇化及生态环境子系统的各项指标数据采用自然段点法分类排序后,利用地理探测器对甘肃省城镇化与生态环境耦合协调度演变的驱动因素进行分析。其中Y为两系统耦合协调度,X₁—X₁₂分别代表城镇化系统中的12个三级指标(非农业人口占比、二、三产业从业人员比重、城镇人口密度、人均GDP、人均社会消费品零售总额、第三产业GDP占比、城建用地占市区面积比重、每万人拥有市辖区建成区面积、每万人拥有医生数、每万人中大学生数、人均拥有移动电话数、人均拥有公交车辆数),X₁₃—X₂₄则为生态环境系统中的12个三级指标(人均工业废水排放量、人均工业烟(粉)尘排放量、人均工业SO₂排放量、建成区绿化覆盖率、人均水资源总量、人均耕地面积、人均绿地面积、城镇生活污水处理率、生活垃圾无害化处理率、一般工业固体废物综合利用率、人均煤气(人工天然气)供量、人均液化石油气供量指标)。

对于耦合协调度时空分布影响因素选取2009年、2018年2个时间节点进行分析,结果见表4。总体来看,10 a间各影响因子对耦合协调度空间分布的决定力变化幅度较大。其中,人均社会消费品零售总额、人均耕地面积、人均拥有市辖区建成区面积与人均拥有公交车辆数等指标对耦合协调度空间分布的解释力较大; 第三产业占GDP比重、建成区绿化覆盖率等指标对其空间分布的解释力度较小。2009年人均拥有公交车辆数、人均日生活用水量、人均社会消费品零售总额、非农业人口占总人口比重等指标是影响耦合协调度空间分布的主导因子,10 a来随着城镇化进程加快以及生态环境资源高效利用,甘肃省非农人口快速增长,人民生活用水情况好转,人民物质文化生活水平大幅提高,社会商品购买力增强,与之相关的指标对耦合协调度的决定力逐年下降。伴随甘肃省整体耦合协调度等级的提升,决定其是否能协调可持续发展的重心已经从基础城镇化及生态环境治理转向城镇化中、高级阶段及生态环境绿色治理。2018年主导因子成为二、三产业从业人员比重、人均工业废水排放量、市辖区人均医生个数、人拥有市辖区建成区面积等指标,其余大多数指标的决定力q值均有不同幅度上升,对甘肃省城镇化与生态环境耦合协调度影响程度进一步加深。

表4 2009年、2018年耦合协调度驱动因素因子探测结果