1978年以来,中国经历了世界上最大规模的城镇化进程。从1978—2018年,中国城镇常住人口由1.72亿人增加至8.31亿人,常住人口城镇化率也由17.92%提升到59.58%。城镇化是一个复杂的系统工程,包括人口转移、空间扩张、经济增长、社会转型和生态建设等方面的含义[1],城镇化的快速推进虽然推动了经济发展与社会进步,但也造成环境质量下降、交通拥堵、住房紧张等问题。在此背景下,2014年《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》指出要走“以人为本、四化同步、优化布局、生态文明、文化传承的中国特色新型城镇化道路”。生态文明的理念已逐渐融入到城镇化进程中,成为城镇化的有机组成,即生态城镇化,也就是一条绿色、循环、低碳和集约的新型城镇化发展模式。城市群作为新型城镇化的主体形态和现代化建设的重要载体,城市群城镇化进程逐渐受到政府、社会和学术界的广泛重视。生态城镇化作为城市群建设的重要组成部分,长期得不到应有的重视,其发展也滞后于人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化等。因此,在城市群城镇化建设进程中,协调推进生态城镇化建设,探索城市群绿色发展的路径,不仅有利于以生态一体化建设推动区域一体化建设,亦会促进城市群健康发展和社会全面进步。
生态城镇化启蒙于“田园城市”理念[2],并引起国内外众多学者对生态城市发展模式、城市生态可持续发展、城市空间生态化路径及城市未来发展等方面的思考[3⇓⇓-6]。国内对生态城镇化的研究主要集中在：一是将城镇化与生态化作为两个相对独立的方面,探究城镇化与生态环境的发展关系[7⇓-9],这类研究主要从城镇化的某一维度或多个维度出发,探测人口、土地、经济等城镇化进程对生态环境的影响,如利用耦合协调度模型测算城镇化与生态环境的耦合关系[8],运用双变量空间自相关探讨城镇化与生态环境的空间关联特征[10],构建生态环境响应模型分析城镇化生态环境响应的时空演化特征[11]。二是将生态城镇化纳入城镇化指标体系中,综合评价城镇化发展质量,这类研究一般将城镇化划分为人口城镇化、经济城镇化、土地城镇化、社会城镇化和生态城镇化等部分[12],利用熵值法、熵权Topsis法、层次分析法等方法确定各指标权重[13⇓-15],探究各维度城镇化和城镇化综合水平的时空演变规律。
目前关于生态城镇化的研究多围绕与其他城镇化类型的关系,探究生态城镇化进程的研究较少。基于此,本文以长三角地区为例,构建区域生态城镇化指标体系,利用熵值法测度生态城镇化的发展水平,探究生态城镇化的时空演化特征,进而运用面板分位数回归探究不同生态城镇化水平下影响因素作用的差异性,为长三角地区生态一体化建设提供科学依据和实践指导。
1 研究方法与数据来源
1.1 研究区概况与数据来源
长三角地区位于中国东部沿海的中心,是中国最大的城市群,同时也是国际公认的世界六大城市群之一。长三角城市群区域面积为35.67万km2,是中国经济最具活力、开放程度最高、创新能力最强的区域之一。2018年,长三角城市群以占中国3.72%的土地、16.15%的人口,创造了中国23.49%的GDP、22.05%的社会消费品零售额和20.06%的全社会固定资产投资。2018年11月,长三角区域一体化发展上升为国家战略。长三角处于“一带一路”和长江经济带的交互地带,对长江经济带发展起到了重要的引领作用,但是其区域内部社会经济条件、生态发展状况等存在较大差异。社会经济方面以地区生产总值为例,2000年GDP最高城市是最低城市的78.30倍,两者差值4493.01亿元,2018年虽然缩小到48.21倍,但其差值扩大至32001.96亿元;生态环境方面以工业废水排放量为例,2000年排放量最高的城市是最低的132.10倍,两者差值71951.15万t,2018年缩小至75.25倍,差值也缩减至39202万t。随着《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》的出台,及淮河生态经济带、大运河文化经济带、长三角生态绿色一体化发展示范区等政策的推进与实施,长三角经济一体化与生态环境一体化程度有所加强。
以长三角三省一市为研究区,包括上海市、江苏省、浙江省和安徽省全部41个城市,城市相关生态数据、社会经济数据主要来自于2001—2019年《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》及各省市统计年鉴,其中碳排放量数据来自于已发表文献[16],PM2.5数据来自于哥伦比亚大学社会经济数据和应用中心。
1.2 研究方法
1.2.1 生态城镇化评价体系构建及测度
生态城镇化是人们对城镇化发展过程中不断认识的结果,指城镇化发展过程中注重经济、社会、生态协调发展的新型城镇化,是对传统城镇化的发展与提升。虽然学术界对生态城镇化的概念没有统一的共识,但已有众多学者对其进行研究,如方永丽[17]认为生态城镇化是将生态文明建设融入城镇化建设的全过程,从投入和产出两个方面对生态城镇化的相对效率进行评价;马永强等[18]认为生态城镇化是以生态学理论为指导的新型产业发展观和产业发展模式;胡宁[19]认为生态城镇化是综合概念,由人口、生态、产业等子系统组成,从经济与产业发展、人口与社会发展、生态发展三方面构建生态城镇化水平的评价体系。参考已有研究,本文基于城镇化五维视角,即将城镇化分为人口、土地、经济、社会和生态五个维度。生态城镇化作为城镇化的重要组成部分,是在城镇化过程中融入生态文明思想,改变传统城镇化过程中以牺牲资源环境为代价的发展模式,走绿色低碳、环境友好、集约高效的生态化道路。
表1 生态城镇化评价指标体系
Table 1
| 一级 指标 | 二级指标 | 计算方法 | 单位 | 变化 趋向 | 权重 |
|---|---|---|---|---|---|
| 生态 城镇 化 | 生活垃圾无害化处理率 | 生活垃圾无害化处理量/生活垃圾量 | % | 正向 | 0.1790 |
| 污水集中处理率 | 污水集中处理量/污水产生总量 | % | 正向 | 0.2905 | |
| 工业固体废物综合利用率 | 工业固体废物综合利用量/工业固定废物产生量 | % | 正向 | 0.0886 | |
| 单位GDP用电量 | 全社会用电量/地区生产总值 | kW·h/万元 | 负向 | 0.0213 | |
| 单位GDP工业废水排放量 | 工业废水排放量/地区生产总值 | t/亿元 | 负向 | 0.0423 | |
| 单位GDP工业二氧化硫排放量 | 工业二氧化硫排放量/地区生产总值 | t/亿元 | 负向 | 0.0389 | |
| 单位GDP碳排放量 | 碳排放量/地区生产总值 | t/亿元 | 负向 | 0.1245 | |
| PM2.5年平均浓度 | PM2.5日均浓度的年度平均 | μg/m3 | 负向 | 0.2149 |
在生态城镇化评价指标体系构建后,利用熵值法确定各指标的权重[23],在此基础上计算长三角地区生态城镇化指数。
1.2.2 探索性空间数据分析
1.2.3 LISA时间路径
式中：di和εi分别为城市i的路径长度和弯曲度;N为研究区城市的数量（个）;T为研究时间长度（年）;Li,t为城市i在时间t的LISA坐标;d(Li,t,Li,t+1) 为区县i从时间t到t+1的移动距离;θi表示区县i的平均移动方向。
1.2.4 面板分位数回归模型
式中：i为不同的时间截面;t为观测时间;n为截面数量;T为时段数量;τ为设定的分位点;Xit为解释变量组合矩阵;
2 结果分析
2.1 长三角生态城镇化空间格局及其演化特征
2.1.1 生态城镇化的空间格局
计算长三角地区各城市生态城镇化指数,利用ArcGIS软件自然间断点分级法（Jenks）对2000年、2009年和2018年生态城镇化指数进行空间可视化表达（图1）。由图1可知,2000年生态城镇化指数高值区主要分布在江苏中南部的扬州、泰州、镇江、苏州及浙江杭州,次高值区分布在上海、江苏南部和东部、浙江中部和南部、安徽中东部等地区,低值区散布在安徽的阜阳、宿州、池州和马鞍山,次低值区在安徽南部和北部集聚。2009年生态城镇化指数高值区在浙江集聚,次高值区分布在上海、浙江北部、江苏东南部等地区,低值区及次低值区则集聚在安徽北部和南部。2018年生态城镇化指数高值区集中在浙江中部和南部,次高值区分布在上海、浙江北部和南部等地区,低值区主要在安徽北部和江苏北部较为集中,次低值区则分布在安徽中东部和江苏中西部等地区。
图1
图1
2000年、2009年和2018年长三角生态城镇化空间分布格局
Fig. 1
Spatial distribution pattern of ecological urbanization in the Yangtze River Delta in 2000, 2009 and 2018
从长三角整体来看,生态城镇化指数由2000年的0.5732上升至2018年的0.8808,总体呈上升趋势,生态城镇化指数高值区逐渐在浙江集聚,低值区则在江苏北部和安徽北部集中,呈现出南高北低的空间态势。从各省市来看,上海、江苏、浙江和安徽生态城镇化指数分别由2000年的0.6072、0.6467、0.6081和0.4873上升至2018年的0.9188、0.8528、0.9448和0.8573,即安徽生态城镇化指数上涨最快,浙江和上海次之,江苏上涨较慢。从各城市来看,虽然各城市生态城镇化相对格局呈动态变化的特征,但各城市生态城镇化指数均呈现出不同幅度的上升,且城市间生态城镇化指数的差距逐渐缩小,反映出长三角地区生态城镇化建设日趋同步,生态一体化程度不断提高。
2.1.2 生态城镇化的空间关联特征
采用空间自相关探测生态城镇化的空间集聚特征,2000年、2009年和2018年全局Moran's I值分别为0.4024、0.4480和0.8276,且均在0.01置信水平上显著,表明长三角生态城镇化指数存在显著的空间正相关性,即相邻城市生态城镇化指数相似性较高,生态城镇化指数具有明显的空间依赖性,且这种空间依赖性呈现出逐渐上升的趋势。
利用GeoDa软件局部空间自相关工具对生态城镇化指数的局部空间集聚进行探测,得到生态城镇化指数的LISA集聚图（图2）。2000年、2009年和2018年生态城镇化指数低—低型城市集中分布在安徽北部,如蚌埠、亳州、淮北和宿州等城市,此外,黄山、徐州和扬州等城市也有分布,低—低型城市地域分布较为固定。高—高型城市数量较为稳定,2000年主要集中在上海、江苏中部和南部等地区,2009年和2018年则转移至浙江东部和南部。低—高型和高—低型城市数量较少且较为分散,2000年高—低型仅徐州,低—高型仅湖州,2009年合肥和六安进入高—低型,低—高型无分布,2018年高—低型和低—高型均无分布。
图2
图2
2000年、2009年和2018年长三角生态城镇化指数的局部空间关联格局
Fig. 2
Local spatial correlation pattern of ecological urbanization index in the Yangtze River Delta in 2000, 2009 and 2018
总体来看,长三角生态城镇化水平整体具有明显的空间相关性,且空间相关性不断增强,高—高型和低—低型城市数量较为稳定,低—低型的空间分布具有较强的稳定性,高—高型逐渐由长三角中北部转移至东南部,低—高型和高—低型逐渐消失。
2.1.3 生态城镇化的时空演化特征
利用LISA时间路径的计算公式得到长三角地区生态城镇化指数的相对长度、弯曲度和移动方向,并对其进行可视化表达（图3）。长三角生态城镇化指数相对长度较高的地区主要分布在安徽西部和江苏中北部,江苏北部、浙江南部、安徽北部和中南部等地区相对长度也保持在较高水平,说明这些城市生态城镇化指数变动较大。相对长度较低的地区主要分布在上海、江苏南部、浙江北部和东部等地区,说明这些地区生态城镇化指数变动较小。长三角生态城镇化指数相对长度高于平均值的城市有21个,占研究区的51.22%,反映出长三角生态城镇化的空间结构具有一定的变动性,且这种变动性自西至东逐渐减弱。
图3
图3
长三角生态城镇化指数LISA时间路径的空间分布
Fig. 3
Spatial distribution of LISA time path of ecological urbanization index in the Yangtze River Delta
长三角地区生态城镇化指数弯曲度高值区分布在安徽北部的亳州、淮北和淮南等地区,其中亳州弯曲度最高,达到21.4053,此外,宿州、蚌埠、六安、芜湖等地弯曲度超过10,反映出这些城市生态城镇化指数局部空间依赖方向的变动性较强,生态城镇化指数缺乏持续提高的动力,即这些城市生态城镇化的推进不具有持续性。弯曲度较低的城市数量众多且分布广泛,在江苏南部和中部、浙江东部和南部等地区呈集聚格局。总体来看,长三角地区生态城镇化指数的弯曲度整体较低,反映出生态城镇化的演化呈现出较为稳定的空间依赖性,即生态城镇化具有较强的空间锁定效应。
在移动方向上,长三角地区生态城镇化指数协同增长（0°~90°和180°~270°）城市有26个,占研究区的63.41%,表明生态城镇化指数的空间演化呈现出较强的空间整合性。正向协同增长（0°~90°）城市有12个,主要分布在浙江中部和南部、安徽南部等地区,这些地区生态城镇化指数表现出协同高速增长的特点。负向协同增长（180°~270°）城市有14个,主要分布在江苏南部和中部、安徽中东部等地区,这些地区生态城镇化指数呈现出协同低速增长的特点。
2.2 长三角生态城镇化影响因素分析
2.2.1 影响因素选取
表2 生态城镇化指数影响因素
Table 2
| 影响因素 | 具体指标 | 计算方法 | 单位 | 预期方向 |
|---|---|---|---|---|
| 经济发展水平 | 人均GDP（X1） | 地区生产总值/常住人口 | 元/人 | + |
| 工业发展水平 | 工业增加值比例（X2） | 工业增加值/地区生产总值 | % | + |
| 财政投入水平 | 人均财政支出（X3） | 地方财政支出/常住人口 | 元/人 | + |
| 社会消费水平 | 人均社会消费品零售额（X4） | 社会消费品零售额/常住人口 | 元/人 | + |
| 对外开放水平 | 使用外资金额比例（X5） | 实际使用外资金额/地区生产总值 | % | + |
| 科技发展水平 | 每万人专利授权量（X6） | 专利授权总量/常住人口 | 件/万人 | + |
| 城镇发展水平 | 常住人口城镇化率（X7） | 城镇人口/常住人口 | % | + |
| 人口密集程度 | 人口密度（X8） | 常住人口/行政区面积 | 人/km2 | – |
| 土地投资强度 | 地均固定资产投资（X9） | 固定资产投资总额/行政区面积 | 万元/km2 | – |
| 城乡收入差距 | 城乡可支配收入比（X10） | 城镇可支配收入/农村可支配收入 | % | – |
各因素选取理由如下：（1）经济发展水平：人均GDP表征城市经济发展状况的重要指标[25],城市经济发展水平的提高,对生态环境的重视程度越来越高,故有利于城市生态城镇化的推进。（2）工业发展水平：工业增加值比例反映城市的工业化水平,工业化水平的提高促进经济发展水平提高,即有利于生态城镇化发展。（3）财政投入水平：人均财政支出反映居民从政府公共支出中获得的平均公共产品及服务水平,财政支出包含污染防治、生态保护修复等生态文明建设支出,故有利于生态城镇化推进。（4）社会消费水平：人均社会消费品零售额反映城市社会消费状况[36],是拉动经济增长的重要因素,也是高质量发展的重要支撑,影响生态城镇化的推进。（5）对外开放水平：使用外资金额比例反映城市的对外开放程度和吸纳外资能力,利用外资可以提高产业技术水平和优化产业结构,提高经济发展质量,推进生态文明建设。（6）科技发展水平：每万人专利授权量反映城市科研产出质量和自主创新能力[37],科技水平的提高为生态环境的改善提供了技术支持。（7）城镇发展水平：常住人口城镇化率是衡量城镇化水平和经济发展水平的重要指标,人口城镇化的提高亦会对生态城镇化提出更高的要求。（8）人口集聚程度：人口密度是衡量区域人口分布状况的重要指标,人口密度过大会对资源环境造成巨大压力[38],影响生态城镇化的推进。（9）土地投资强度：地均固定资产投资指单位面积上经济建设的投入程度,其数值越大表示城市投资强度越大,对资源环境的压力也就越大,从而影响生态城镇化建设。（10）城乡收入差距：城乡可支配收入比反映城乡发展的差异程度,城乡收入比较大会吸引诸多要素流入城市,影响区域生态环境的治理,不利于生态城镇化的协调发展。
2.2.2 影响因素分析
在进行面板分位数回归前,需要检验变量间的相关性,利用方差膨胀因子（Variance Inflation Factor,VIF）进行多重共线性诊断,将VIF值大于10的经济发展水平和社会消费水平剔除,剩余8项指标纳入模型中,并估算不同分位点上各因素对生态城镇化指数的影响系数（表3）。
表3 面板分位数回归结果
Table 3
| 分位点 | 截距项 | X2 | X3 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.1 | -0.5880*** | 0.1141*** | 0.1808** | 0.1051** | 0.0363 | 0.0682 | -0.0747* | 0.1073 | -0.0982** |
| 0.2 | -0.3063*** | 0.1357*** | 0.2871*** | 0.0445 | 0.0069 | 0.0631 | -0.1162*** | -0.0151 | -0.1361*** |
| 0.3 | -0.1308*** | 0.1536*** | 0.3283*** | 0.0122 | 0.0499 | 0.0391 | -0.1064*** | -0.1022** | -0.1770*** |
| 0.4 | -0.0020*** | 0.1847*** | 0.3673*** | 0.0114 | 0.0403 | 0.0431 | -0.1213*** | -0.1501*** | -0.1971*** |
| 0.5 | 0.0878*** | 0.1821*** | 0.3608*** | -0.0161 | 0.0353 | 0.0404 | -0.1221*** | -0.1534*** | -0.2596*** |
| 0.6 | 0.2260*** | 0.1694*** | 0.3698*** | -0.0148 | 0.0709* | 0.0166 | -0.0889** | -0.1851*** | -0.2773*** |
| 0.7 | 0.3656*** | 0.1605*** | 0.3794*** | -0.0179 | 0.1427*** | 0.0081 | -0.0461 | -0.2623*** | -0.2960*** |
| 0.8 | 0.5080*** | 0.1137* | 0.3212*** | -0.0230 | 0.1569*** | -0.0110 | -0.0311 | -0.2369*** | -0.2793*** |
| 0.9 | 0.7067*** | 0.0858 | 0.2887*** | -0.0027 | 0.1601*** | -0.0603 | 0.0173 | -0.2288*** | -0.2656*** |
注：***、**、*分别为统计量在1%、5%、10%置信水平显著。
由表3知,工业发展水平除0.9分位点外对生态城镇化具有显著正向作用,回归系数在0.0858~0.1847间变动,且随分位点增加呈倒“U”型变化趋势。工业化作为城镇化的主要推动力,既促进了城镇化的发展,也催生出生态城镇化,工业化快速发展的进程中,也引发社会对生态文明建设的思考,工业增加值比例过低或过高均会影响生态城镇化的建设。财政投入水平对生态城镇化具有显著的正向影响,回归系数随分位点的增加总体呈上升趋势。财政支出中包含污染防治、生态保护修护等生态文明建设支出,人均财政支出越大,其生态建设支出也会随着提高,故对生态城镇化的建设也就越大。对外开放水平仅在0.1分位点对生态城镇化具有显著的正向作用,回归系数在低分位点呈正向影响,在高分位点呈负向影响。这主要由于使用外资金额在一定程度有助于提高产业技术水平,但过分依赖外资会影响经济的稳定,不利于生态城镇化的持续推进。
科技发展水平对生态城镇化具有正向影响,在高分位数点上显著,回归系数随分位点增加呈上升趋势。科技水平的进步推动了经济高质量发展,也推进了生态环境高水平保护,当科技水平处于较低水平时,对生态环境保护的作用不明显,随着科技水平的提高,对生态城镇化的影响逐渐增大。城镇发展水平对生态城镇化的影响在0.1~0.7分位点上呈正向,在0.8和0.9分位点上呈负向,但在各分位点上均不显著。人口密集程度除0.9分位点外对生态城镇化均呈负向影响,在0.1~0.6分位点上显著,回归系数随分位点增加呈“U”型趋势。人口集聚对区域环境造成一定的负面影响,如容易产生环境污染、住房短缺和交通拥堵等问题。
土地投资强度除0.1分位点外对生态城镇化均具有负向作用,在0.3~0.9分位点上显著,回归系数绝对值随分位点的增加呈上升势头。地均固定资产投资越大表明对区域的改造也就越明显,对生态城镇化的负面影响也就越大。城乡收入差距对生态城镇化具有显著的负向影响,回归系数绝对值随分位点的增加呈上升趋势。城乡可支配收入比较小时,城乡发展较为同步,区域发展较为协调,对生态城镇化的负面影响较小,当城乡可支配收入比不断扩大后,城乡发展差距变大,对城市生态环境的改造愈发强烈,从而对生态城镇化的负面影响也就越大。
综合来看,在影响方向上,工业发展水平、财政投入水平和科技发展水平对生态城镇化水平起到正向影响,人口密集程度、土地投资强度和城乡收入差距对生态城镇化具有负向影响,对外开放水平和城镇发展水平对生态城镇化的影响不显著。在影响强度上,财政投入水平、城乡收入差距、工业发展水平、土地投资强度、人口密集程度和科技发展水平对生态城镇化的影响依次递减,其中财政投入水平和工业发展水平影响系数较大,表明社会经济因素是生态城镇化推进的重要动力。
3 结论与讨论
3.1 结论
本文以长三角地区为例,通过构建生态城镇化指标体系,探究各地区生态城镇化指数的空间分布格局,利用LISA时间路径探究各区域生态城镇化指数的时空演化特征,采用面板分位数回归模型解释生态城镇化指数的影响机理,得到以下结论：
（1）长三角地区生态城镇化水平整体呈上升趋势,其高值区逐渐由江苏中南部向浙江转移,低值区则在江苏北部和安徽北部集聚,呈现出南高北低的空间分布态势。长三角各城市生态城镇化相对格局是一个动态变化的过程,城市间生态城镇化指数的差距总体呈缩小趋势,长三角地区生态一体化程度逐渐提高。
（2）长三角地区生态城镇化水平具有显著的空间正相关性,且这种相关性逐渐增强。在局域上,低—低型城市主要分布在长三角北部,高—高型城市逐渐由江苏中部和南部转移至浙江东部和南部,低—高型和高—低型城市数量逐渐减少且较为分散。长三角地区生态城镇化的演化具有较强的空间变动性、依赖性和整合性,变动性由西向东逐渐减弱,正协同增长城市集中在浙江中南部和安徽南部,负协同增长城市多分布在江苏中南部和安徽东部。
（3）财政投入水平、城乡收入差距、工业发展水平、土地投资强度、人口密集程度和科技发展水平对长三角地区生态城镇化的影响强度依次递减,其中财政投入水平、工业发展水平和科技发展水平的影响为正向,城乡收入差距、土地投资强度和人口密集程度的影响为负向。在这些因素的综合作用下,长三角各城市生态城镇化水平逐渐趋同。
3.2 讨论
长期以来,长三角地区外向型经济特征明显,出口导向型的经济发展模式虽推动了区域经济与社会发展,有力支撑了长三角地区的崛起,但这种发展模式过度依赖资源消耗,造成了一定的环境污染和生态破坏,妨碍了绿水青山向金山银山的转化。在国际大循环动能明显减弱、国内大循环日益强劲的背景下,长三角地区外向型经济的发展受到了冲击,此时应立足于国内及区域内需求,提高生产与消费的匹配性,提高供给与需求的耦合度,积极促进绿色消费,构建更加合理的区域产业结构,推动区域生态城镇化水平不断提升,助力区域经济社会高质量发展。
随着长三角一体化上升为国家战略,长三角地区在市场一体化、产业一体化、交通一体化、公共服务一体化等方面的建设已初见成效,而在生态一体化建设方面相对滞后。在长三角迈向更高质量一体化发展的新阶段,为加快推动长三角生态绿色一体化发展示范区建设,以生态一体化建设推动长三角区域经济高质量发展,提出以下建议：一是促进资源要素跨区域有序自由流动,加强长三角区域的协调互动,推进公共资源交易平台信息共享、资源整合,如加强生态城镇化水平较高的浙江地区与安徽北部、江苏北部的交流与合作,促进区域生态一体化建设。二是在促进区域经济发展的同时,加强生态环境的保护,由于社会经济因素对生态城镇化的影响较大且多为正向,故生态城镇化的建设应在区域经济发展中提升,在提高区域经济发展质量的过程中,促进城市发展与人口、资源、环境相协调,推动区域发展模式的转变。三是探索和完善跨区域生态补偿机制,建立政府主导、市场化机制、企业和社会组织团体多方参与的有效机制,采用资金、技术、人才、项目等多形式补偿,纵向补偿和横向补偿并重,实现区域生态共建共享。四是充分利用长三角生态绿色一体化发展示范区、宁杭生态经济带、新安江生态示范区等措施,加强区域生态环境联防联控联治,实现区域环境监测信息共享,实时传输环境质量监测数据、趋势预测情况,为区域共同应对生态问题提供数据支撑与措施保障。
生态一体化建设是长三角区域一体化发展的基础保障,不仅有利于区域资源的优化配置,更有利于完善区域协同发展的体制机制,也践行了绿水青山就是金山银山的发展理念。由于本文主要研究市域生态城镇化水平的空间格局及其演化规律,下一步可以探究市区生态城镇化的时空演化特征,比较市域生态城镇化与市区城镇化的时空差异及影响机制的异同。此外,还可以借助人工神经网络、系统动力学等模型预测生态城镇化水平的发展趋势,为区域生态一体化建设提出更具针对性的意见和建议。
参考文献
长三角地区城镇化可持续发展综合评价: 基于熵值法和象限图法
Comprehensive evaluation of sustainable urban development of Yangtze River Delta based on entropy method and quadrant method
Evolution and future of urban ecological science: Ecology in, of, and for the city
Eco city challenge and opportunities in transferring a city in to green city
DOI:10.1016/j.proenv.2017.03.010 URL [本文引用: 1]
Urban sprawl, compact urban development and green cities. How much do we know, how much do we agree?
DOI:10.1016/j.ecolind.2018.10.059 URL [本文引用: 1]
Urban ecological transition: The practice of ecological civilization construction in China
城市化与生态环境耦合的脆弱性与协调性作用机制研究
DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2013.012.1450
[本文引用: 1]
城市化与生态环境耦合受到人类活动高强度干扰要实现耦合的协调发展与脆弱性的减少需要一定内外力的强力支撑。在阐述城市化与生态环境耦合脆弱性与协调性概念、特征的基础上提出城市化与生态环境耦合的协调性与脆弱性是在自然条件与孕灾环境、人口素质与城市文明、产业升级与技术进步、制度创新与管理科学、系统自身的恢复力等多种机制的共同作用下发展的。通过挖掘城市化与生态环境耦合的脆弱性与协调性之间的的宏观作用机制促进城市化与生态环境的良性互动为提高城市与区域可持续发展能力提供科学参考。
The interactive mechanisms for the coordination and vulnerability between regional urban and eco-environment
京津冀地区城市化与生态环境交互耦合关系定量测度
Quantitative investigation of the interactive coupling relationship between urbanization and eco-environment
黄河流域新型城镇化与生态环境耦合的时空格局及影响因素
Spatiotemporal differentiation and influencing factors of the coupling and coordinated development of new urbanization and ecological environment in the Yellow River Basin
武汉城市圈城镇化与土地生态系统服务价值空间相关特征
Spatial correlation characteristics of urbanization and land ecosystem service value in Wuhan Urban Agglomeration
武汉城市圈城镇化生态环境响应的时空演变研究
Spatial-temporal distribution research on the ecological response of urbanization metropolitan area
广东省“人口-经济-土地-社会-生态”城市化协调度时空变化及其聚类模式
DOI:10.18306/dlkxjz.2018.02.011
[本文引用: 1]
多维城市化协调度评价是衡量区域城市化质量的重要方面,探究城市化时空聚类模式则是分析区域城市化特征的有效方法。针对目前城市化协调度评价缺乏多维度时空综合分析的现状,本文以广东省为例,提出一种基于时空权重矩阵的复杂时空系统协调度评价模型,运用此模型分析2006-2014年城市化协调度的时空变化特征,并借助时空扫描方法分析其聚类模式。研究结论为：①近10年来城市化水平呈现3种时序特征,人口城市化水平表现出随时间均衡发展的“集中”特征,而经济与土地表现出低频次的“集中与分散”交替,社会、生态及综合水平表现出高频次的“集中与分散”交替;稳定型城市主要位于珠三角核心区。②各维度及综合系统协调度时空聚类区既有空间分异性又有重叠性,人口协调度时空聚类于粤西地区,经济与土地维度协调度时空聚类高度重合于珠三角与粤北地区,社会与生态维度协调度时空聚类交叉于珠三角与粤东地区,而综合系统协调度居中。此外,时空聚类区的人口、经济与社会维度的协调度稳定性要优于土地与生态维度。本文结论有助于揭示区域城市化的时空特征。
Spatial-temporal changes of population-economy-land-society-ecology coordination level of urbanization and clustering: A case of Guangdong province, China
基于新型城镇化视角的区域城镇化水平评价: 以陕西省10个省辖市为例
Evaluation of regional urbanization level based on new urbanization: A case of 10 provincial cities in Shaanxi province
重庆市新型城镇化发展质量评价与比较分析
The quality evaluation and comparative analysis of new urbanization development in Chongqing, China
DOI:10.2307/142081 URL [本文引用: 1]
基于TOPSIS模型的湖南省新型城镇化发展质量综合评价
Comprehensive evaluation of the quality of new urbanization development in Hunan province based on TOPSIS model
County-level CO2 emissions and sequestration in China during 1997-2017
DOI:10.1038/s41597-020-00736-3 URL [本文引用: 1]
中国生态城镇化相对效率评价及其集约度分析
Relative efficiency evaluation and intensive degree analysis of ecological urbanization in China
生态城镇化的人口-产业与生态协同演化机理研究: 以江苏省城镇化为例
Population-industry-ecology synergetic evolution mechanism of ecological urbanization: Urbanization in Jiangsu
东北地区生态城镇化发展研究
Research on ecological urbanization development of Northeast China
中国生态环境质量变化态势及其空间分异分析
An assessment of China's ecological environment quality change and its spatial variation
城镇化水平与城镇化质量协调度分析: 以河南省为例
The coordination analysis level and quality of urbanization: A case study of Henan province
京津冀城市群环境规制强度与城镇化质量的协调性分析
Coordination between environmental regulation intensity and urbanization quality: Case study of Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration
基于神经网络综合建模的区域城市群发展脆弱性评价: 以滇中城市群为例
Vulnerability assessment of urban agglomeration based on neural network model: A case study of Central Yunnan Urban Agglomeration
DOI:10.31497/zrzyxb.20201205 URL [本文引用: 1]
CO2 emission in transportation sector across 51 countries along the Belt and Road from 2000 to 2014
中国水足迹强度空间关联格局及影响因素分析
The spatial correlation pattern of water footprint intensity and its driving factors in China
DOI:10.31497/zrzyxb.20190503 URL [本文引用: 2]
STARS: Space-time analysis of regional systems
DOI:10.1111/j.0016-7363.2005.00675.x URL [本文引用: 1]
Visualizing regional income distribution dynamics
DOI:10.1007/s12076-010-0048-2 URL [本文引用: 1]
长三角房价收入比时空演变格局及收敛性研究
DOI:10.11821/dlyj020190603
[本文引用: 1]
房价收入比是衡量房地产健康状况和探测居民住房支付能力的重要指标。以2008—2018年长三角307个区县为研究单元,运用数值-位序法则和趋势面分析对房价收入比的总体分布特征进行探究,利用LISA时间路径分析房价收入比的时空动态性特征,并检验区域房价收入比的收敛性。结果表明： ① 长三角房价收入比总体上呈上升趋势,空间上表现为东高西低、南高北低的格局,上海、浙江、江苏和安徽依次降低。② 上海和浙江南部房价收入比的空间结构更具动态性,而江苏和安徽更加稳定;长三角房价收入比的空间演化整体上具有较强的空间锁定效应和空间整合性。③ 长三角区县房价收入比整体上不存在σ收敛,但各时间段上均存在显著的绝对β收敛,且各省份内部也均存在着俱乐部收敛现象。城市群房价收入比的变动对居民的流动有着重要的指示作用,并具有扩散效应和虹吸效应。加强城市群房地产市场一体化建设,是促进城市群区域一体化发展的有效途径。
Spatial-temporal evolution patterns and convergence analysis housing price-to-income ratio in Yangtze River Delta
Exploring movement object patterns
DOI:10.1007/s00168-011-0459-z URL [本文引用: 1]
浙江省县域入境旅游时空跃迁特征及驱动机制
DOI:10.11821/dlyj201606014
[本文引用: 1]
县域旅游是支撑中国旅游产业发展的重要基础单元,也是未来入境旅游发展的新方向,当下对县域入境旅游研究的缺失阻碍着对小尺度入境旅游地发展的认知和重视。以浙江省县域为研究对象,借助空间变差函数模拟了浙江县域入境旅游空间格局的演变特征。进一步通过LISA时间路径、时空跃迁测度了各县市入境旅游时空跃迁特征及类型,并将分位数回归与时空跃迁类型相嵌套,建立了四种时空跃迁驱动机制模式。结果表明：浙江省县域入境旅游具有明显的空间集聚特征,“一杭独大”特征显著,且空间自组织性逐年增强,区域入境旅游核心县市扩散效应不断增加,核心县市辐射区域差异逐渐缩小,空间差异主要体现在局部方向;浙江省县域入境旅游空间格局的演化具有较强的正向空间整合性,县域类别之间存在一定的转移惰性,东南—西北区域的入境旅游落后县市具有相对动态的局部空间特征,常山县在空间依赖方向上具有最大的波动性,岱山县在空间依赖方向上具有最大的稳定性;产业—结构驱动、经济—服务制约、贸易—产业驱动、区位—资源制约四种驱动模式呈现出自东北至西南逐渐由同向发展到同向制约的演化过程,此外四种模式背后隐含着不同的影响机理。
The space-time transition characteristics and its driving mechanism of county-scale inbound tourism in Zhejiang province
基于面板分位数回归的住宅价格影响因素分析
Analysis of influencing factors of housing price based on panel quantile regression
中国水资源“农转非”时空异质性及形成机制
DOI:10.11821/dlyj020171262
[本文引用: 1]
借助重心迁移、面板分位数回归分析法研究2003—2015年中国省域水资源“农转非”的时空格局、过程及机制。研究表明：① 水资源“农转非”呈显著空间分异特征,自东南沿海向西北内陆逐渐递减,且北方地区总体低于南方地区。② 水资源“农转非”重心轨迹波动较大,2003—2008年受重庆、青海、云南的引擎拉动呈西南向移动,2008—2015年在西部省份水资源“农转非”减缓,以及辽宁、吉林、北京等水资源“农转非”提升的共同影响下,呈持续东北向迁移。③ 产业结构变动、市场化水平提高、人均水资源拥有量及生态环境改善是水资源“农转非”主要驱动力,水资源利用比较收益、经济发展水平及人口规模等因素则制约了非农用水占比的提升,城市化水平与农业有效节灌率在不同时段对不同等级地区的作用方向与强度呈相反态势。
The spatio-temporal heterogeneity and driving mechanism of China's water transfer from agriculture to non-agriculture
中原城市群9市城镇化与生态环境耦合协调关系
The relationship of coupling coordination between urbanization and ecological environment: A case of urban cluster in the central plains
中国城市绿色发展效率时空演变特征及影响因素
DOI:10.11821/dlxb201910006
[本文引用: 1]
绿色发展作为化解自然环境约束、破解经济转型难题、支撑和实现全球可持续发展目标（SDGs）关键。正逐渐成为中国生态文明建设、美丽中国建设和全球经济转型与重构的重要指导理念。在梳理绿色发展概念与内涵基础上,采用SBM-Undesirable模型、泰尔指数和空间马尔科夫链等方法,对2005-2015年中国城市绿色发展效率时空分异特征及其演变过程进行了测度与刻画,并进一步耦合自然与人文因素定量探讨了人地关系地域系统下的影响机制。研究表明：① 2005-2015年中国城市绿色发展效率稳步提升,由0.475增加到0.523,总体提高了10%,时序上呈现“W”型波动增加的阶段性演变特征。② 中国城市绿色发展效率呈现出“东中西”阶梯状递减的区域差异规律,不同类型城市群具有“国家级>区域性>地方性”倒金字塔式集群增长特征,形成了“超大城市>特大城市>大城市>中等城市>小城市”稳定等级规模结构。③ 中国城市绿色发展效率空间集聚特征显著,高效率城市存在正向溢出效应,低效率城市则负向溢出影响,“高高集聚、高带动低”的空间俱乐部趋同现象较为凸显,不同类型城市演化存在显著的路径依赖与时空惯性。④ 人地关系地域系统视角下,人文社会因素对城市绿色发展效率影响程度大于自然本底要素,其中经济实力、产业结构、开放程度和城市气温呈现积极促进作用。
Spatio-temporal evolution and influencing factors of urban green development efficiency in China
基于GMM的新型生态城镇发展影响因素及动态耦合研究
The research on influencing factors and dynamic coupling of new ecological urbanization based on GMM
长三角城市群绿色化测量及影响因素分析: 基于26城市面板数据熵值-Tobit模型实证
Greenization measurement of urban agglomeration in Yangtze River Delta and its influence factors: An empirical study based on the Entropy-Tobit model of 26 cities' panel data
DOI:10.1080/00130095.1963.11729623 URL [本文引用: 1]
长江中游城市群创新平台空间分布及其影响因素分析
DOI:10.18306/dlkxjz.2020.04.001
[本文引用: 1]
创新是引领发展的第一动力。创新平台作为区域创新体系的重要组成部分和集聚创新资源的核心支撑载体,是推动创新驱动发展的主要抓手。论文以长江中游城市群为研究区域,运用最邻近指数、核密度估计、Ripley's K函数、地理探测器等方法,探究2017年长江中游城市群省级以上创新平台的空间分布特征及其影响因素。结果表明：① 长江中游城市群创新平台整体呈现出集聚分布特征,以武汉、长沙和南昌为核心呈“品字形”的分布格局;② 基于不同等级和不同功能类型划分的各类创新平台均呈现出显著集聚的特征,但集聚强度和集聚状态存在一定差异;③ 创新平台总体和不同类型创新平台的空间集聚存在尺度效应,随地理距离的变化空间集聚趋势先增强后减弱;④ 创新平台的空间分异是多因素综合作用的结果,金融实力、信息化程度、利用外资水平、人力资本条件的影响最为显著,其次为交通可达性、城镇化水平、经济基础和创新氛围。
Spatial distribution and influencing factors of innovation platforms in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River Basin
