长江中游城市群县域生态效率时空格局及多维动态演进_曾祥静.pdf
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1、曾祥静,何彪,马勇,等.长江中游城市群县域生态效率时空格局及多维动态演进 J.地理科学,2023,43(6):1088-1100.Zeng Xiangjing,He Biao,Ma Yong et al.Spa-tial-temporal pattern and multi-dimensional dynamic evolution of county eco-efficiency of urban agglomerations in the middle reaches of the Yangtze River.ScientiaGeographica Sinica,2023,43(6):10
2、88-1100.doi:10.13249/ki.sgs.2023.06.015长江中游城市群县域生态效率时空格局及多维动态演进曾祥静1,3,何彪1,3,马勇2,童昀1,3(1.海南大学旅游学院,海南 海口 570228;2.湖北省人文社科重点研究基地旅游开发与管理研究中心,湖北 武汉 430062;3.海南省全域旅游基地,海南 海口 570228)摘要摘要:利用超效率 SBM 模型测度 20092018 年长江中游城市群县域生态效率,并采用 Dagum 基尼系数及其分解、优化的 Getis-Ord Gi*指数、动态 Kernel 密度估计以及空间 Markov 链等方法,揭示长江中游城市群县域
3、生态效率的时空格局与多维动态演进特征。结果表明:样本研究期间,生态效率整体提升、整体差异逐渐增大,由省域间差异与省域内差异共同决定;空间分布上,生态效率低值区逐渐实现等级跃迁,演化为“环长株潭城市群和荆襄宜城市带双热点区、环鄱阳湖城市群冷点区”,形成多级分化空间格局;研究期内,长江中游城市群县域生态效率处于低水平稳定提升阶段,存在持续性低低集聚特征;随着时间迁移,长江中游城市群县域生态效率不稳定性提高,不同相邻地区生态效率水平对 4 类地区生态效率稳定性影响不尽相同。关键词关键词:县域生态效率;扩展动态模型;多维动态演进;长江中游城市群中图分类号中图分类号:F127文献标识码文献标识码:A文章
4、编号文章编号:1000-0690(2023)06-1088-13 生态效率(Eco-efficiency)作为能够有效度量区域生态优先、考核区域经济社会发展绩效和衡量区域绿色发展水平的重要指标,逐渐被纳入到有关经济环境的综合研究中1。生态效率由 Schalteg-ger 等学者2提出,应用于企业生态领域,随后经由世界可持续发展工商理事会(WBCSD)和经合组织(OECD)等在内的组织机构不断完善和丰富其内涵后,生态效率逐渐被界定为衡量区域经济社会绩效与生态环境水平是否均衡发展的重要指标3。中国多次强调长江经济带的发展应以生态环境保护为前提,同时中国中部城市群经济增长与环境污染矛盾突出4,长江中
5、游城市群既位于“长江之腰”,又是中部城市群重要组成部分,研究其生态效率时空格局与动态演进特征,对于推动长江经济带绿色发展进程、生态文明建设以及中部崛起发挥着重要作用。国内外生态效率相关研究主要从生态效率测算、分行业综合评价、时空演变以及影响机制等方面展开。具体地,生态效率测算与评价方法以超效率 SBM 模型1,5-11为主,少数研究涉及 DEA 模型12-14、随机前沿生产函数(SFA)15以及 MinDS 模型16,分行业综合评价集中在旅游业5-7、农业9-10、工业11-13以及海洋业14,17等方面,时空动态演变主要借助 GIS 可视化工具进行表达1,5-6,8-10,12-16,影响机
6、制多使用回归模型识别影响因素进而总结影响路径8,10-16。随着研究的深入,学者们开始关注财政分权18、产业结构8、金融集聚19、科技创新20以及环境规制21等因素对生态效率的影响机制和作用机理,并考虑了空间效应。研究尺度涉及省域4-8,10-14,17、市域1,15-16以及少量县域9,22-23。既有研究对本文具有重要启示,但仍然具有可扩展空间。具体地,目前基于省域尺度和市域尺度研究生态效率的成果较为丰富,县域尺度下的精细 收稿日期收稿日期:2022-01-15;修订日期修订日期:2022-05-07基金项目基金项目:海南省院士创新平台科研专项(YSPTZX202210),国家社会科学基金
7、项目(19BJL036)资助。Foundation:Hainan Academi-cian Innovation Platform Scientific Research Special(YSPTZX202210),National Social Science Foundation of China(19BJL036).作者简介作者简介:曾祥静(1995),女,四川达州人,博士研究生,主要从事生态旅游与绿色发展研究。E-mail:通信作者通信作者:何彪。E-mail: 第 43 卷第 6 期地理科学Vol.43 No.62023 年 06 月Scientia Geographica Sini
8、caJune,2023化研究不足。此外,部分研究使用传统动态学模型描述了生态效率的分布动态,缺乏空间分布动态的表达,不能服务于生态效率存在空间自相关性8,10,18这一典型事实。基于此,本文利用超效率 SBM 模型测度 20092018 年长江中游城市群县域生态效率,并采用 Dagum 基尼系数及其分解、优化的 Get-is-Ord Gi*指数、条件 Kernel 密度估计以及空间Markov 链等方法,揭示长江中游城市群县域生态效率时空格局与多维动态演进特征,为科学规划长江中游城市群生态效率协同提升战略提供决策参考。1 研究方法、指标选取与区域界定1.1研究方法研究方法1)超效率 SBM 模
9、型。传统 DEA 模型所包含的径向与非径向两大类已被有关文献证明仍存缺陷24,Tone 等学者提出的超效率 SBM 模型可有效避免径向性等严格假设条件的限制25,进而准确区分出有效决策单元的效率值大小,使评价结果更符合实际26。因此,本文采用超效率 SBM 模型测度长江中游城市群县域生态效率,计算公式见文献 25。2)热点分析。为探究长江中游城市群县域生态效率的空间聚类特征及其演进规律,利用 Arc-GIS10.8 软件中优化的 Getis-Ord Gi*指数进行表达,计算公式见文献 27。3)Dagum 基尼系数及其分解。传统的基尼系数以及泰尔指数等无法解决样本间的交叉重叠问题,导致测量结果
10、缺乏全面性。Dagum 基尼系数及其分解通过对总差异进行分解,不仅能够解决地区差距来源问题,还能够描述子样本的分布状况,能够全面反应样本特征28。因此,本文选择 Dagum 基尼系数及其分解来刻画长江中游城市群县域生态效率差异。Dagum 基尼系数可以分解为群体内差距贡献 Gw(分区内部各研究单元差距),群体间差距贡献 Gt(各分区间的差距)与群体间超变净值差距贡献 Gnb(各分区离群值的跨群交叉程度),满足 G=Gw+Gnb+Gt的关系29。4)Kernel 密度估计。Kernel 密度估计隶属非参数估计方法范畴,其在模型设定以及估计未知分布方面较参数估计方法优势突出30,常见于描述区域发展
11、不均衡特征。传统的 Kernel 密度估计仅能刻画长江中游城市群县域生态效率的静态分布特征,在描述其动态分布特征方面缺乏解释力。因此,本文借鉴沈丽等学者31的做法,引入条件 Kernel 密度估计,即在传统 Kernel 密度估计的基础上考虑空间因素,探索空间条件下长江中游城市群县域生态效率的分布动态。基于本文在城市群范围内做县域尺度研究以及与前人研究保持一致的考虑,各研究单元的空间关系使用空间邻接权重矩阵表达。5)空间 Markov 链。Markov 链由 Quah 提出32,是一个随机过程X(t),tT的状态空间,被用来测量各研究单元生态效率相对位置的动态变化特征以及发生状态转移的概率。传
12、统的 Markov 过程未能体现空间因素的作用。因此,本文将“空间滞后”引入传统 Markov 分析过程,可以有效考察长江中游城市群县域生态效率的空间动态演进过程,亦借助空间邻接权重矩阵加以测算。1.2指标选取与数据说明指标选取与数据说明基于投入产出模型,参考已有文献 22,33-36与相关理论,并结合县域经济统计数据与遥感数据的可获性,采用自下而上的方式,构建了长江中游城市群县域生态效率的投入产出指标体系(表 1)。表表 1长江中游城市群县域生态效率投入产出表长江中游城市群县域生态效率投入产出表Table 1 Input-output table of county eco-efficien
13、cy of urban agglomerations in the middle reaches of the Yangtze River 目标层准则层指标层单位数据类型数据来源投入指标资源投入能源消费指数无DMSP/OLS夜间灯光数据中国科学院资源环境科学数据中心土地投入建设用地面积无中国土地利用现状遥感监测数据地理国情监测云平台耕地面积无中国土地利用现状遥感监测数据地理国情监测云平台资本投入全社会固定资产投资万元统计数据中国县域统计年鉴、各市统计年鉴、各区县国民经济和社会发展统计公报劳动力投入年末总人口万人统计数据中国县域统计年鉴、各市统计年鉴、各区县国民经济和社会发展统计公报产出指标合意
14、产出地区生产总值万元统计数据中国县域统计年鉴、各市统计年鉴、各区县国民经济和社会发展统计公报非合意产出PM2.5年均质量浓度无气溶胶反演遥感数据大气成分分析组织6 期曾祥静等:长江中游城市群县域生态效率时空格局及多维动态演进1089 具体地,本文以 C-D 生产函数为理论依据,选取了资源投入、土地投入、资本投入与劳动力投入作为投入指标,分别以能源消费指数、建设用地面积、耕地面积、固定资产投资与年末总人口表示;以经济产出(合意)与环境产出(非合意)作为产出指标,其中,合意产出选取地区生产总值反映经济效益,非合意产出因县域环保类数据缺失,且考虑到长江中游城市群目前存在着较为严重的水污染与空气污染问
15、题,故选用 PM2.5年均浓度来衡量22。1.3区域界定区域界定本文研究区域为长江中游城市群,区域划分依据为长江中游城市群发展规划( 185 个研究单元,本文统称为县域,GIS 底图亦做了相应调整,研究区域概况见图 1。060 km武汉市样本点长沙市样本点南昌市样本点图例N荆襄宜城市带武汉城市圈环长株潭城市群环鄱阳湖城市群其他县域界线省域界线图 1 长江中游城市群研究区域Fig.1 Study area of the urban agglomerations in the middle reachesof the Yangtze River 2 长江中游城市群县域生态效率时空格局为全面刻画长江
16、中游城市群县域生态效率的时空格局,结合 Dagum 基尼系数及其分解、Jenks自然断点法以及优化的 Getis-Ord Gi*指数,重点剖析其地区差异及来源,深入刻画其空间形变与集聚特征,为长江中游城市群县域生态效率提供时空维度的解释。2.1时序特征时序特征分别计算 20092018 年长江中游城市群县域生态效率的 Dagum 基尼系数及标准差(图 2a)。一方面,Dagum 基尼系数及标准差数值整体呈现波动中持续上升的特征,说明随着时间推移,长江中游城市群县域生态效率差异逐渐增大,非均衡特征持续存在。另一方面,二者在走势上具有相似性,说明使用 Dagum 基尼系数来测量全局差异具备适用性。
17、此外,2010 年和 2016 年 Dagum 基尼系数及标准差均以增大的特征大幅偏离了趋势线,说明这两年分别发生了外部性扩散力较大的事件,推动了部分地区生态效率加速提升。2010 年是由金融危机恢复政策的滞后性导致,一定程度上加剧了地区生态效率差距。2016 年在长江中游城市群发展规划以及绿色发展理念的影响下,进一步明确了长江中游城市群的发展定位,能够优先发展地区的产业结构得到进一步优化,这部分地区的社会经济与区域环境冲突缓和,而未能及时享受政策福利地区的社会经济与环境污染矛盾“原地踏步”或发生“虹吸效应”,一定程度上增大了长江中游城市群县域生态效率差异。Dagum 基尼系数分解需要将长江中
18、游城市群划分为不同区域以探究区域生态效率的差异性。长江中游城市群涵盖武汉城市圈、环长株潭城市群以及环鄱阳湖城市群,这 3 个城市群分别隶属湖北省、湖南省和江西省。为便于分析,本文将长江中游城市群分为湖北省、湖南省以及江西省 3 个分区,深入揭示长江中游城市群县域生态效率差异的大小和来源。1)区域差异贡献率(图 2b)。区域间差异与区域内差异走势一致且整体呈震荡上升趋势,超变密度除 2017 年上升以外逐渐降低,说明长江中游城市群县域间生态效率差异不断增大。此外,除2010 年、2016 年和 2018 年外,均呈现“超变密度区域间差异区域内差异”的特点,超变密度对长江中游城市群县域生态效率分布
19、差异贡献最大,说明长江中游城市群县域生态效率分布的不均衡性由省域间差异和省域内差异共同决定,且省域间的贡献大于省域内。2)区域内差异(图 2c)。20092018 年,三大省域内生态效率差异水平各不相同,呈现“湖北湖南1090地理科学43 卷 江西”的特征。2010 年湖北省内生态效率差异显著增大,根据城市恢复力理论,这是由金融危机恢复政策的滞后性所致。经过 20112016 年的缓冲期,2016 年 3 个省份生态效率的差异值较为接近。2016 年国家提出长江经济带“共抓大保护,不搞大开发”的战略要求。各地秉承生态文明建设理念,经济发展与环境污染矛盾得到了缓解,体现为 2017年 3 省域生
20、态效率差异均以不同幅度降低。但2018 年 3 省域生态效率差异值均大于 2017 年,尤其是江西省 2016 年、2017 年与 2018 年省域内生态效率差异值大幅变动,说明各省域采取的生态效率相关政策具备短期有效、不可持续的特征。3)区域间差异(图 2d)。生态效率区域间差异整体呈现“湖南江西湖北江西湖北湖南”的特征,说明湖南省与江西省生态效率差异较大,湖北省与湖南省生态效率差异相对较小。除 2010 年和2016 年以外,呈现“年际湖北湖南省域间县域生态效率差异较小,湖北江西、湖南江西省域间县域生态效率差异整体增大”的特征,说明湖北省与湖南省生态效率的发展同步性较强,区域间生态效率差异
21、保持相对稳定的状态。2.2空间特征空间特征借助 Jenks 自然断点法和优化的 Getis-Ord Gi*指数刻画长江中游城市群县域生态效率的空间特征(图 3)。1)整体空间分布格局。样本研究期间,长江中游城市群县域生态效率大幅提升,低值区逐渐发生等级跃迁,高值区数量不断增加,空间集聚现象逐渐凸显,逐渐形成“环长株潭城市群和荆襄宜城市带双热点区、环鄱阳湖城市群冷点区”。2)年际空间分布特征。2009 年,低值区几乎遍布长江中游城市群,中低值区集聚于环长株潭城市群(形成环长株潭城市群热点区),中高值区随机分布,未生成高值区,整体呈现“低值区片状分布、中低值区集聚分布、中高值区零星分布”的空间格局
22、;到 2018 年,低值区主要分布于环鄱阳湖城市群(形成环鄱阳湖城市群冷点区),环长株潭城市群以及荆襄宜城市带几乎均被中低值区和中高值区充盈,形成双热点区,高值区散落分布,整体呈现出“低值区散落分布、中低值区和中高值区穿插分布、高值区分布于市辖区”的空间特征。3)部分城市群解释。武汉城市圈呈现明显的圈层结构,即高值区被中低值区包围、最外围县域均为低值区,表现出强大的“虹吸效应”,是武汉城市圈生态效率未形成集聚效应的重要原因之一。环鄱阳湖城市群冷点区出现“无有”的转变,高、中、低冷点区呈圈层分布,冷点区面积逐渐扩大,高冷点区具备不稳定性。00.10.20.30.40.52009 2010 201
23、1 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Dagum基尼系数值年份2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018年份a 全局差异Dagum基尼系数标准差线性趋势线(Dagum基尼系数)线性趋势线(标准差)0.080.090.100.110.120.130.140.150.162009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Dagum基尼系数分解值年份b Dagum基尼系数分解区域内差异超变密度区域间差异0.200.250.300.350.400.450.500.5
24、5区域内差异值c 区域内差异湖北湖南江西0.250.270.290.310.330.350.370.390.410.430.452009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018区域间差异值年份d 区域间差异湖北湖南湖北江西湖南江西图 2 长江中游城市群县域生态效率的标准差、Dagum 基尼系数及其分解Fig.2 Standard deviation,Dagum Gini coefficient and its decomposition of county eco-efficiency ofurban agglomerations in the
25、 middle reaches of the Yangtze River6 期曾祥静等:长江中游城市群县域生态效率时空格局及多维动态演进1091 3 长江中游城市群县域生态效率多维动态演进3.1核密度估计核密度估计为进一步揭示长江中游城市群县域生态效率的分布动态与演进规律,本文分别使用传统 Ker-nel 密度估计和条件 Kernel 密度估计从不同视角进行考察。1)传统 Kernel 密度估计。主要从 Kernel 密度曲线的分布位置、发展态势、横向延展性以及纵向极化趋势等方面对长江中游城市群县域生态效率的动态演进特征进行刻画(图 4)。由图 4 可知,Ker-nel 密度函数中心与变化区间
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