本文主要涉及与城市土地集约利用及生态文明建设相关的土地投入水平、利用强度、产出效果、集约利用发展趋势和生态文明压力、状态、响应指标数据,包括人口、经济、城市建设和环境几个方面,其中,城市道路面积、建成区比例等城市建设数据主要来源于《中国城市统计年鉴(2010—2018)》,常住人口、GDP、财政收入/支出、固定资产投资、空气质量、废物处理率等人口、经济和环境数据来源于《陕西省统计年鉴(2010—2019)》、《山西省统计年鉴(2010—2019)》、《甘肃省统计年鉴(2010—2019)》,部分数据以各市的《统计年鉴(2010—2019)》和《国民经济和社会发展统计公报(2009—2018)》为补充。

文章选用基于熵权法—PSR模型的方法,从压力、状态、响应3个方面全面细致地分析生态文明状况,构建评价指标体系,应用客观赋权法——熵权法确定指标权重,考虑指标的贡献率,利用指标之间的差异性确定权重。同时,城市在发展过程中不仅要考虑土地集约利用和生态文明建设,更应该注重两者之间的相互关系,使两者相互促进,同步提升,耦合协调度模型能够很好地分析两者之间的相互作用及耦合度,ESDA模型则是直观地反映各城市的耦合度在研究区域内的空间集聚性。

2.2.1 基于熵权法—PSR模型的评价指标体系构建 PSR(Pressure-State-Response)模型,即“压力—状态—响应”模型,最初是由加拿大统计学家David等^[27]提出的。20世纪80—90年代,经济合作与发展组织(OECD)和联合国环境规划署(UNEP)共同将其发展用于环境问题研究,是环境质量评价中分析生态系统健康问题的最常用模型之一。生态文明的建设主要是分析生态系统面临的压力,目前的状态及对应做出的响应,PSR模型能够较全面地包含生态文明建设的研究内容。在土地评价工作中,指标权重的确定是其关键环节,熵权法通过计算指标的信息熵,依据指标的相对变化程度对土地集约利用和生态文明建设的影响来决定每个指标的权重^[28],能突出局部差异的权重,具有较高的可信度。信息熵越小,指标值的变异程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中的作用越大,指标权重越大,反之,信息熵越小,指标权重越小^[29]。

设X_ij为第i个地区第j个指标的数值,i=1,2,…,m; j=1,2,…,n; m为地区数量; n为指标数。

(1)指标数据标准化。采用极差标准化法对数据消除量纲、正负向的差异。

式中: P_ij为第i个地区第j个指标的标准化数值。X_max和X_min分别为各评价指标原始数据的最大值和最小值。同时0≤P_ij≤1。

(2)计算第j项指标的熵值E_j。

(3)计算第j项指标的信息效用值D_j。

对第j项指标,指标值的信息效用值越大,对方案评价的作用就越大,熵值就越小。

D_j=1-E_j(4)

(4)确定第j项指标的熵权W_j。

(6)计算综合评价值F_i。

式中:F_i为第i个地区的土地集约利用评价值和生态文明建设评价值。

2.2.2 耦合协调度模型 耦合协调度表示两个或两个以上系统之间的相互影响、相互作用,通过分析土地集约利用与生态文明建设之间的协调耦合关系,可以研究两者之间的相互依赖、相互制约机制,因此本文引入耦合协调度模型^[30],研究关中平原城市群各城市的土地集约利用与生态文明建设之间的相互作用及两者之间发展的协调性,计算耦合协调度,划分协调发展类型。

(1)耦合度模型

式中:F_L,F_S分别为土地集约利用水平和生态文明建设程度; C为两个系统的耦合度; 其中C的取值范围为[0,1]; C越大,耦合作用越好,C越小,耦合作用越差。

(2)协调指数模型

T=αF_L+βF_S(8)

式中:T为土地集约利用和生态文明建设的协调指数; SymbolaA@,SymbolbA@分别表示各系统的重要性程度,研究认为土地利用与生态文明同等重要,因此取SymbolaA@=SymbolbA@=0.5。

(3)耦合协调度模型

式中:D为系统的耦合协调度。

结合相关研究^[3,25]和实际情况,将城市土地集约利用与生态文明建设发展的耦合协调性进行类型划分,见表1。

2.2.3 ESDA模型 ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis)模型是通过描述对象的空间分布格局并对其可视化表示,研究变量在研究区域上的空间集聚现象,分析研究对象之间的相互作用机制。模型指标一般包括全局莫兰指数和局部莫兰指数^[2,31],其公式如下:

表1 耦合协调度类型划分

耦合协调度 协调发展类型 耦合协调度 协调发展类型0≤D<0.10 极度失调衰退 0.50≤D<0.60 基本协调发展0.10≤D<0.20 严重失调衰退 0.60≤D<0.70 初级协调发展0.20≤D<0.30 中度失调衰退 0.70≤D<0.80 中级协调发展0.30≤D<0.40 轻度失调衰退 0.80≤D<0.90 良好协调发展0.40≤D<0.50 濒临失调衰退 0.90≤D<1.00 优质协调发展

(1)Global Moran's I指数:

式中:W_ij为空间权重矩阵,空间相邻W_ij=1,空间不相邻W_ij=0,X_i为第i区域的观测值; X_j为第j区域的观测值; n为样本个数。

I的取值范围为[-1,1],当I>0时,各地区空间正相关,当I<0时,各地区空间负相关。I越接近于1,空间相关性越强,集聚性越强,反之,I越接近于-1,空间离散程度越大。

(2)Local Moran's I指数:

I_i描述区域与周围显著的相似值之间区域的空间集聚程度,I_i>0表示与周围差异较小,I_i<0表示与周围差异较大。

本文在前人研究^[2,3,25]基础上,参考相关资料,遵循综合性、地域差异性、代表性及可操作性等原则选取土地集约利用的评价指标,土地集约利用的实质是通过增加单位土地面积的生产要素投入、引用先进的技术、改进土地管理方法、优化土地利用结构等方法来提高土地利用的产出效益行为。由于土地投入水平影响土地的产出率及土地集约度,土地利用强度和土地产出效果最直接反映土地集约程度、方式和产物,其中,土地产出效果主要选取地均财政收入、地均二三产业产值、地均社会消费品零售额和农村居民人均可支配收入4项经济指标直观地反映土地的产出效果,此外,土地集约利用发展趋势也是必不可少的一项; 因此,从土地投入水平、利用强度、产出效果、集约利用发展趋势4个方面选取14项指标对土地集约利用水平进行研究。

对生态文明建设的研究则是依据PSR模型,建立生态文明压力、状态、响应3个准则层。其中,生态文明压力是在城市发展过程中,人类不断向自然环境中索取所需的各种资源,同时又向环境排放废弃物,对环境造成破坏; 生态文明状态是在一定时间段内生态环境的变化; 生态文明响应是城市发展主体为了减轻对生态环境的负面影响,采取的一系列补救措施。因此从生态文明压力、状态和响应3个方面选取12项指标。PSR模型能够体现城市发展与生态文明建设之间的相互作用关系及城市发展对生态文明的影响机理,并对集约利用后果进行评估,保护城市生态环境,推进绿色健康发展。文章最终共选取26个评价指标(表2)。

本文根据熵权法模型,对收集的2009—2018年相关评价指标数据进行分析,获得关中平原城市群城市土地集约利用水平和生态文明建设的评价结果(表3,图1)。

2009—2018年,关中平原城市群各个城市的土地集约利用水平均呈平稳上升趋势(图1A),平均利用水平从0.231 5上升至0.669 7(表3),可见在《关中平原城市群发展规划》的指导下,城市土地集约利用水平正在稳步提升。具体来看,部分城市在不同年份出现略微下降的现象,宝鸡市在2012年,西安市、天水市和平凉市在2011年出现略微下降的现象,后又回升,这是因为近几年城市发展速度飞快,建设用地规模不断增加,GDP、人口和固定资产投资的增长速度缓于用地增加速度,导致弹性系数偏小,土地集约利用趋势降低,城市土地集约利用水平有所降低。此外,需要注意的是,在图中咸阳市2017年出现了城市土地集约利用水平明显下降的趋势,这主要是因为陕西省设立了西咸新区,并于2017年1月划归西安代管,导致咸阳市人口密度、地均固定资产投入骤减,造成了咸阳市土地集约利用水平的下降。

2009—2018年关中平原城市群的生态文明建设程度呈波动上升趋势(图1B),各个城市通过不断加强生态文明建设,优化城市环境,平均指数从2009年的0.339 1上升至2018年的0.750 5(表3),总体上得到提升。2009—2018年,各市工业二氧化硫排放量平均降低78.26%,生活垃圾无害化处理率平均提高59.59%,污水处理率平均提高61.9%,人均公共绿地面积平均提高49.59%,建成区绿化覆盖率平均提高32.97%,生态文明压力的减小和生态文明响应的提升,使城市生态文明建设程度不断提高。各个城市及关中平原城市群平均生态文明建设程度在2014年出现降低的现象,究其原因是,城市的发展导致人口增加幅度大,耕地略微减少,人均粮食产量减少,生态文明状态水平下降,城市生态文明建设程度有所下降,但随着城市空气污染情况的改善和森林、绿化面积的增加,生态文明建设程度总体依然呈上升趋势。

表2 土地集约利用与生态文明建设耦合发展水平指标体系

表3 关中平原城市群平均指数计算结果

图1 城市土地集约利用水平与生态文明建设程度时空演变

3.2.1 时间变化分析 本文利用耦合协调度模型计算的关中平原城市群2009—2018年城市土地集约利用和生态文明建设的耦合协调度结果显示城市群经历了“基本协调发展→初级协调发展→中级协调发展→良好协调发展”的发展过程,耦合协调度逐年上升,从2009年的0.561 6上升至2018年的0.839 8(表4,图2)。整体而言,关中平原城市群耦合协调性由基本协调转为良好协调,这说明地方政府在推动城市土地集约利用和促进经济发展的同时,重视生态环境保护,加强生态文明建设。各省、市出台了土地集约利用的意见、实施细则等,制定了相关政策、措施,例如推动新农村建设以及全国试点小城镇建设等,推进农民集中居住,土地集约利用水平提高。同时,政府注重生态环境的保护,严格控制污染物排放指标等,大量环境技术政策的实施减少了废物排放量,提高了能源利用率,如工厂引进先进技术设备、清洁生产工艺和清洁原料等。山西省作为全国重要的能源基地,生态环境比较脆弱,近几年重点发展林业,造林绿化成果显著,推进了城乡生态化。

表4 关中平原城市群耦合协调度变化

图2 城市土地利用耦合协调发展状况

3.2.2 空间变化分析 选取2009年、2013年、2018年为主要年份,研究关中平原城市群的土地集约利用与生态文明建设及耦合协调度变化(表5)。2009年,耦合协调类型包括濒临失调衰退、基本协调发展和初级协调发展,对应的城市数量分别为4,3,2(图3),可见耦合协调性普遍较低。运城、临汾、西安和铜川市的生态文明建设程度高于土地集约利用水平,但两者的绝对水平较低,导致协调耦合性较低,为濒临失调衰退; 渭南、咸阳、宝鸡市的土地集约利用水平和生态文明建设程度相当,但整体较低,因此成为基本协调发展; 天水和平凉市的生态文明建设程度较高,土地集约利用水平相对较低但也高于其他城市,因此协调耦合性较好,表现为初级协调发展。

表5 主要年份各城市指数计算结果

2013年城市耦合协调类型包括初级协调发展和中级协调发展,对应的城市数量分别为2,7(图3),相较2009年,耦合协调性有了很大的提升。平凉市的土地集约利用水平和生态文明建设程度在2009—2013年波动变化,增加幅度较小,因此平凉市继续保持初级协调发展; 渭南市的土地集约利用水平和生态文明建设同步提高,但整体水平依然偏低,因此由基本协调发展上升为初级协调发展; 其他城市随着两者的同步提升,且提升幅度较大,城市发展均由较低水平的耦合协调发展提升为中级协调发展。2018年城市发展水平提升为中级协调发展和良好协调发展,大部分城市均向良好协调方向发展,耦合协调性达到了研究期内的最高水平。咸阳市由于土地集约利用水平仍然相对较低(表5),生态文明建设程度与其他城市相当,因此城市发展继续保持中级协调发展; 其他城市的土地集约利用水平和生态文明建设程度同步提升,且两者水平相当,城市发展表现为良好协调发展。

综上可见,2009—2018年耦合协调度空间格局不断发生变化,相较于2009年、2013年的空间格局发生较大的变化,除平凉市外其他城市呈现不同幅度的提升; 2009—2018年,除咸阳市表现为中级协调发展外,别的城市均提升为良好协调发展。关中平原城市群的耦合协调度总体表现为不断提升,在空间分布上具有一定的聚集特征,为进一步研究土地集约利用与生态文明建设耦合协调度的空间集聚效应,有必要对耦合协调度进行空间自相关分析,研究其空间关联格局,分析城市群内部各城市之间的相互作用机制。

图3 主要年份协调耦合度变化

3.3.1 全局自相关分析 以上述计算结果为基础,利用GeoDa软件,根据2009年、2013年和2018年耦合协调度的空间分布数据,选择k-Nearest权重矩阵,计算Moran's I指数(表6)。结果显示,2009年和2018年的全局自相关指数在0.05的显著性水平下均为正值,且0.05水平下的正态统计量临界值为1.65,空间自相关的Z值均大于临界值,通过了5%的显著性水平检验,说明这两个年份的耦合协调度呈空间正相关关系,存在集聚效应; 2013年全局自相关指数为负值且未通过显著性检验,说明耦合协调度呈空间负相关关系,存在离散效应。从整体来看,2009年、2013年、2018年协调耦合度的Global Moran's I指数分别为0.216 9,-0.271 2,0.158 4,指数先减小后又增大,空间集聚性先减弱后又增强,出现高值区与低值区相邻的现象,2009年的正向空间关联性最强。

图4 主要年份LISA图

表6 2009-2018年全局自相关指数计算结果

3.3.2 局部自相关分析 为进一步明确耦合协调度的空间关联格局,运用GeoDa软件分析协调耦合度的局部自相关关系,一般用LISA图来表示(图4)。从图4可以看出,2009年,“H-H”类型的城市有2个,分别是天水市和平凉市,说明这两个城市与周边城市的耦合协调度都较高; “L-L”类型的城市有2个,分别是运城市和临汾市,说明这两个城市及周边城市的协调耦合度都较低; “H-L”类型的城市为渭南市一个,是空间负相关,说明渭南市的耦合协调度较高而周边城市的耦合协调度较低; 非显著性城市占比为44.44%,正相关比例高于负相关比例,整体呈正相关性。2013年,只有一个“L-H”类型的城市——平凉市,即平凉市的耦合协调度较低而周边城市的耦合协调度较高,呈空间负相关,由“H-H”变为“L-H”,说明自身的协调耦合度增加幅度小于周边城市,非显著性城市占比为88.89%,整体显著性差。2018年,“H-H”类型的城市有1个,即运城市,由2009年的“L-L”类型上升为“H-H”类型,说明自身及周边城市的耦合协调度都在增加; “L-L”类型的城市有2个,分别为平凉市和宝鸡市,平凉市由负相关“L-H”变为为正相关的“L-L”,说明虽然平凉市和周边城市的耦合协调度在增加,但是相较别的城市而言,仍然处于较低水平,发生了离散到聚集的变化,宝鸡市由非显著性变为显著性正相关,聚集性增强; “L-H”类型的城市为咸阳市,也是由非显著性变为显著性正相关; “H-L”类型的城市为天水市,由2009年的“H-H”变为“H-L”,天水市与周边城市相比,一直保持相对较高水平的耦合协调度,在2018年表现为空间负相关,离散程度增强; 非显著性城市占44.44%,整体显著性较强,且正相关比例高于负相关比例。随着时间的推移,聚集程度在不断发生变化。

各类型区的聚集程度与城市之间土地集约利用和生态文明建设息息相关。对于关中平原城市群来说,西安市和铜川市一直表现为非显著性,即没有明显的聚集或离散特征,其他城市由于土地集约利用水平的提升和生态文明建设程度的加强,各类型区反复变化,因此需要加强城市之间及省际之间的联系,发挥高值区的辐射和带动作用,激发正向聚集效应,减小地域空间差异,达到关中平原城市群的全面协调可持续发展。