張仁杰,董會忠
(山東理工大學(xué) 管理學(xué)院,山東 淄博 255012)
隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快,大量人口流入城市,對城市的基礎(chǔ)設(shè)施、環(huán)境治理、社會保障等方面帶來了壓力,而脆弱性是衡量系統(tǒng)壓力的一種有效方法。脆弱性的概念來源于自然災(zāi)害的分析研究[1-4],以脆弱性為指標(biāo)的評價體系,能夠清楚地反映外界沖擊(自然因素)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)(人為因素)對系統(tǒng)的脅迫程度,對系統(tǒng)演進(jìn)狀態(tài)起到預(yù)警作用,從而維持系統(tǒng)持續(xù)有序運(yùn)行。目前,對脆弱性的研究和應(yīng)用已經(jīng)不僅局限于自然災(zāi)害學(xué)科,逐漸拓展到管理學(xué)、生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等眾多學(xué)科交叉的領(lǐng)域[5]。城市脆弱性研究能夠?qū)Τ鞘兴幍臓顟B(tài)進(jìn)行客觀地描述,發(fā)現(xiàn)城市運(yùn)營過程中潛在的發(fā)展瓶頸,對緩解城市壓力、降低城市脆弱性、實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。
現(xiàn)階段,脆弱性研究涉及到各個領(lǐng)域,但對脆弱性概念表述卻不盡相同。Cutter等[6]將脆弱性定義為風(fēng)險,即系統(tǒng)遭受外界或內(nèi)部沖擊的可能性大小,其側(cè)重點(diǎn)在于概率的大小,可以作為定量分析;而Tunner等[7]將脆弱性看作系統(tǒng)遭受沖擊后所造成的損害程度,可以看作定性分析;Berry等[8]主張從定性與定量相結(jié)合的角度研究城市脆弱性;唐國平等[9]認(rèn)為脆弱性是暴露、敏感、適應(yīng)等概念的集合,從定性分析的角度界定了脆弱性概念??梢钥闯?,不同學(xué)者所研究的角度與側(cè)重點(diǎn)不同,對脆弱性的概念界定也存在差異。本文借鑒現(xiàn)有學(xué)者的研究成果將脆弱性看作系統(tǒng)的固有特性:系統(tǒng)自誕生起便面臨著外部沖擊和內(nèi)部擾動的影響而進(jìn)入脆弱性狀態(tài)的可能,這是無法通過調(diào)整而消除的,只能通過采取一定的措施來維持系統(tǒng)處于相對平衡的狀態(tài)。
脆弱性在區(qū)域規(guī)劃、城市建設(shè)方面有著廣泛的應(yīng)用,城市脆弱性成為眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)問題,其研究角度也是多種多樣:從生態(tài)角度,馬駿等[10]借助空間主成分分析方法對三峽庫區(qū)生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行了脆弱性分析,并指出三峽庫區(qū)的脆弱性呈兩極化發(fā)展;從資源角度,楊琴等[11]運(yùn)用PSR(Pressure-State-Response)模型對湖南省水資源的脆弱性做出分析,并結(jié)合GIS技術(shù)將結(jié)果可視化;從經(jīng)濟(jì)角度,袁海紅等[12]從產(chǎn)業(yè)易損程度、企業(yè)屬性、街區(qū)經(jīng)濟(jì)密度等方面對北京海淀區(qū)的經(jīng)濟(jì)脆弱性進(jìn)行了研究,但其研究過程中存在調(diào)查問卷數(shù)量少、評分帶有強(qiáng)烈主觀性的問題。以上學(xué)者是從單一方面來研究城市脆弱性,雖然能夠很好地反映出城市系統(tǒng)中某一方面的脆弱性程度,但是缺乏對系統(tǒng)的整體把握,忽略了系統(tǒng)各部分的相互聯(lián)系?,F(xiàn)階段,對于城市脆弱性研究的對象轉(zhuǎn)向要素間的耦合系統(tǒng),重心轉(zhuǎn)變?yōu)闀r空演進(jìn)和驅(qū)動機(jī)制探究[13-21]。
城市脆弱性的研究方法多種多樣,“暴露-敏感-適應(yīng)”模型是研究城市脆弱性的常用模型,其缺點(diǎn)在于賦權(quán)過程中往往帶有強(qiáng)烈的主觀性,并且指標(biāo)體系的合理程度、完善程度及賦權(quán)方法對結(jié)果的準(zhǔn)確性有直接影響。對此,本文在原有模型的基礎(chǔ)上添加恢復(fù)力指標(biāo),并采用因子分析法消除賦權(quán)過程中的主觀因素影響,保證測度結(jié)果的準(zhǔn)確性、合理性。
黃河中下游地區(qū)包括陜西省、山西省、河南省、河北省、山東省及天津市、北京市,共68個地級和地級以上城市。區(qū)域內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異大:既包含北京、天津、青島等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的城市,又包含銅川、渭南等經(jīng)濟(jì)相對落后的城市,從整體上呈現(xiàn)出東部、北部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),西部、南部地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后的格局。該區(qū)域石油、煤炭、鋼鐵等資源豐富,依托區(qū)位優(yōu)勢和資源優(yōu)勢形成了豐富的城市類型,其中包括大同、榆林等煤炭資源型城市,青島、威海、煙臺等海洋資源型城市,除資源型城市之外,還有北京、天津等服務(wù)型城市,唐山、淄博、石家莊等工業(yè)型城市。區(qū)域內(nèi)生態(tài)景觀異質(zhì)性明顯:山西、陜西等地區(qū)山地、丘陵、濕地等景觀生態(tài)系統(tǒng)交錯分布,其中包括最大的黃土聚集區(qū)——黃土高原,該地區(qū)大陸性氣候特征明顯,雨季集中,水土流失嚴(yán)重,生態(tài)環(huán)境脆弱;鄭州花園口以東的下游地區(qū)生態(tài)景觀以平原、濕地、農(nóng)田等為主,植被類型豐富,生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性高。黃河中下游地區(qū)城市差異明顯,城市脆弱性研究對于縮小城市間差距、提高城市穩(wěn)定性、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展有重要意義。
數(shù)據(jù)來自于《中國城市統(tǒng)計年鑒》(2005—2017)、《中國統(tǒng)計年鑒》(2005—2017)、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2005—2017)、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》(2005—2017)、《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》(2005—2013)及各省份相應(yīng)統(tǒng)計年鑒。其中,地均GDP、失業(yè)保險參保率、養(yǎng)老保險參保率、新農(nóng)合參保率、醫(yī)療機(jī)構(gòu)密度等指標(biāo)由計算得到。
采用“暴露-敏感-適應(yīng)”模型能夠較好地反映出城市系統(tǒng)的脆弱性程度,但也存在缺陷:暴露性能夠反映出脆弱性的影響因素;敏感性表明系統(tǒng)對脆弱性的反應(yīng)程度;適應(yīng)性指的是城市系統(tǒng)在應(yīng)對外界擾動(或內(nèi)部沖擊)時,通過自身的一系列變化(多為指標(biāo)的變化)來確保整個系統(tǒng)能夠繼續(xù)運(yùn)行的一種能力。該模型忽略了系統(tǒng)在受到?jīng)_擊擾動后,對擾動所造成的創(chuàng)傷進(jìn)行自我修復(fù)的能力,即恢復(fù)力?;謴?fù)力與適應(yīng)力的區(qū)別在于發(fā)揮作用的方式不同:適應(yīng)力是系統(tǒng)的被動自我保護(hù),而恢復(fù)力是系統(tǒng)的主動防御,城市系統(tǒng)中,除了系統(tǒng)的自我修復(fù),還包括人為的修復(fù)(城市建設(shè)投資、造林面積等)。因此,建立“暴露-敏感-適應(yīng)-恢復(fù)”模型可以更加全面、合理地反映城市系統(tǒng)的脆弱性程度。
城市屬于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng),是要素聚集的必然結(jié)果,由于要素的特殊性,因此,城市系統(tǒng)也表現(xiàn)出不同特征。首先,城市系統(tǒng)的復(fù)雜性,城市中包括經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)、生態(tài)子系統(tǒng)、人口子系統(tǒng)等等,這些子系統(tǒng)之間相互耦合,相互影響形成了城市的復(fù)雜性。其次,城市系統(tǒng)的動態(tài)性,在城市演化過程中,各子系統(tǒng)相互促進(jìn)又相互牽制,造成了城市的復(fù)雜性。所以,在建立城市脆弱性指標(biāo)體系時應(yīng)當(dāng)充分考慮城市系統(tǒng)獨(dú)有的特征,保證指標(biāo)體系的科學(xué)性、合理性。
因此,本文在“暴露-敏感-適應(yīng)-恢復(fù)”模型的基礎(chǔ)上,從生態(tài)、能源、社會、經(jīng)濟(jì)四個方面建立指標(biāo)體系,見表1。
表1 城市脆弱性指標(biāo)體系
Tab.1 Urban vulnerability index system
一級二級三級暴露性S1生態(tài)A11年降雨量;年平均氣溫;綠地面積;建設(shè)用地比重能源A12工業(yè)耗能比重;一次能源消耗總量;第三產(chǎn)業(yè)耗能比重社會A13人口密度;人口自然增長率;乙類法定報告?zhèn)魅静“l(fā)病率經(jīng)濟(jì)A14GDP;第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重;貨運(yùn)總量敏感性S2生態(tài)A21工業(yè)廢氣排放量;工業(yè)廢水排放量;煙塵排放量;單位GDP碳排放量能源A22單位GDP煤耗;單位GDP電耗;一次能源輸入量社會A23失業(yè)率; 初中及以下學(xué)歷人口比重;5口以上家庭占比;城區(qū)排水網(wǎng)密度;急診搶救成功率經(jīng)濟(jì)A24GDP;人均儲蓄年末余額;城市居民可支配收入;人均GDP;地均GDP;居民價格消費(fèi)指數(shù);客、貨運(yùn)總量;城市恩格爾系數(shù)適應(yīng)性S3生態(tài)A31固體廢棄物利用率;污水集中處理率;生活垃圾無害化處理率能源A32能源消耗總量增速社會A33科研機(jī)構(gòu)數(shù)量;醫(yī)療機(jī)構(gòu)密度;固定資產(chǎn)投資額;乙類法定報告?zhèn)魅静≈斡?公共財政支出經(jīng)濟(jì)A34第三產(chǎn)業(yè)比重;外資企業(yè)數(shù)量比重恢復(fù)力S4生態(tài)A41建成區(qū)綠化覆蓋率;環(huán)境污染治理投資額能源A42單位GDP煤耗下降比重;單位GDP電耗下降比重;新能源開發(fā)投資額;新能源供給量;新能源公共交通設(shè)施比重社會A43失業(yè)保險參保率;養(yǎng)老保險參保率;新農(nóng)合參保率;教育支出比重;科技支出比重;城市維護(hù)建設(shè)投資額;適齡兒童疫苗接種率經(jīng)濟(jì)A44規(guī)模以上企業(yè)利潤;實(shí)際外資引用額;外資企業(yè)產(chǎn)值比重;對外出口總值
1)生態(tài)指標(biāo)
年降雨量、年平均氣溫反映出該區(qū)域氣候狀況。綠地面積、建設(shè)用地比例、建成區(qū)綠化覆蓋率等指標(biāo)反映出該區(qū)域的土地利用情況。工業(yè)廢氣、廢水、煙塵排放量、單位GDP碳排放量等指標(biāo)反映該區(qū)域污染物排放情況。固體廢棄物利用率、污水集中處理率、生活垃圾無害化處理率、環(huán)境污染治理投資額等指標(biāo)反映該區(qū)域環(huán)境治理力度。
2)能源指標(biāo)
工業(yè)耗能比重、一次能源消耗總量、第三產(chǎn)業(yè)耗能比重等指標(biāo)反映該區(qū)域能源消耗結(jié)構(gòu)。一次能源輸入量、新能源開發(fā)投資額、新能源供給量等指標(biāo)反映出該區(qū)域能源供給結(jié)構(gòu)與開發(fā)力度。單位GDP煤耗、單位GDP電耗可以看作該區(qū)域能源利用效率,而單位GDP煤耗下降比重、單位GDP電耗下降比重是能源利用效率變動情況。
3)社會指標(biāo)
人口密度、人口自然增長率等指標(biāo)反映出該區(qū)域人口變動情況。乙類法定報告?zhèn)魅静“l(fā)病率(治愈率)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)密度、急診搶救成功率、適齡兒童疫苗接種率等指標(biāo)反映出該區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生水平??蒲袡C(jī)構(gòu)數(shù)量、科技支出比重、教育支出比重、初中及以下學(xué)歷人口比重等指標(biāo)反映出該區(qū)域科技、教育發(fā)展水平。失業(yè)保險參保率、養(yǎng)老保險參保率、新農(nóng)合參保率反映該區(qū)域社會保障水平。城區(qū)排水網(wǎng)密度、城市維護(hù)建設(shè)投資額、公共財政支出等指標(biāo)反映出該區(qū)域城市建設(shè)水平。
4)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)
GDP、第三產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、規(guī)模以上企業(yè)利潤等指標(biāo)反映出該區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平。人均GDP、地均GDP是經(jīng)濟(jì)密度指標(biāo),反映該區(qū)域的資產(chǎn)密集程度。人均儲蓄年末余額、城市居民可支配收入、居民價格消費(fèi)指數(shù)、城市恩格爾系數(shù)等反映了居民生活質(zhì)量水平??瓦\(yùn)及貨運(yùn)總量、外資企業(yè)數(shù)量比重、實(shí)際外資引用額、外資企業(yè)產(chǎn)值比重、對外出口總值等反映了該區(qū)域的對外開放水平。
采用因子分析法從 “暴露-敏感-適應(yīng)-恢復(fù)”四個方面分別選出主要的因子成分,并計算其綜合得分,通過建立脆弱性指數(shù)方程,計算脆弱性指數(shù)。具體步驟如下:
1)查詢資料得到樣本數(shù)據(jù)為
(1)
對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,消除量綱約束。
2)求相關(guān)矩陣R
(2)
得到相關(guān)矩陣后,再根據(jù)|R-λ|=0求得特征值λi,(i=1,2,…,p)和相應(yīng)的特征向量。
3)確定主因子個數(shù)
根據(jù)實(shí)際要求的累計貢獻(xiàn)率確定主因子個數(shù)。一般情況下,累計貢獻(xiàn)率達(dá)到75%就可以嘗試使用因子分析法;當(dāng)達(dá)到85%以上時,能夠取得比較好的結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中,由于樣本、變量個數(shù)的限制及其他原因的影響,很難達(dá)到85%的累計貢獻(xiàn)率。
4)計算因子載荷矩陣A
(3)
式中:λi為特征值;向量L=(l1i,l2i,…,lni)是對應(yīng)于特征值λi的特征向量。
因子分析注重于主要因子的解釋,若不能很好地解釋,則可以通過旋轉(zhuǎn)的方法調(diào)整各主因子的方差比重或者調(diào)整主因子個數(shù)。
5)計算主因子的得分
得到主因子后,根據(jù)方差貢獻(xiàn)率和因子載荷矩陣計算出暴露性(E)、敏感性(S)、適應(yīng)性(A)、恢復(fù)力(R)得分。
6)建立脆弱性指數(shù)方程
由改進(jìn)后的脆弱性評價模型可以看出,暴露性(E)、敏感性(S)屬于誘導(dǎo)因子,在整個評價模型中,其值表示了系統(tǒng)趨向于脆弱性狀態(tài)的程度大?。贿m應(yīng)性(A)、恢復(fù)力(R)是抵抗因子,它們表示系統(tǒng)承受沖擊擾動的能力大小。所以,脆弱性指數(shù)(Vul)表示為
(4)
為了方便對比不同時空狀態(tài)下城市脆弱性程度,參考其他學(xué)者[22-24]及黃河中下游地區(qū)實(shí)際情況,將脆弱性指數(shù)進(jìn)行分級,見表2。
表2 脆弱性等級分類
Tab.2Vulnerabilityclassification
脆弱性等級脆弱性指數(shù)一級(低脆弱度)[0,0.5]二級(較低脆弱度)(0.5,1]三級(中等脆弱度)(1,1.5]四級(較高脆弱度)(1.5,2]五級(高脆弱度)(2,2.5)
結(jié)合調(diào)查數(shù)據(jù),運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行因子分析,在計算過程中,KMO檢驗(yàn)均在0.75左右,Bartlett球形檢驗(yàn)均在0.05以下,方差累計貢獻(xiàn)率均在75%以上,結(jié)果有較高準(zhǔn)確性。
時間上,黃河中下游地區(qū)城市脆弱性呈現(xiàn)出明顯的階段性特點(diǎn)。不同脆弱性程度城市數(shù)量比重如圖1所示。城市脆弱性整體呈下降趨勢,但下降速度緩慢,地區(qū)平均城市脆弱性指數(shù)有小幅度波動。2005—2009年間,城市脆弱性呈現(xiàn)出“兩極化”的特點(diǎn):低脆弱度和高脆弱度的城市數(shù)量均增加,較低脆弱度的城市數(shù)量有所減少,其他類型變化并不明顯。2009—2013年間,“兩極化”的趨勢轉(zhuǎn)變?yōu)椤皢螛O化”,即低脆弱度的城市數(shù)量增幅較大,高脆弱度的城市大量減少。2013—2017年,城市脆弱性分布呈現(xiàn)出“均衡化”的特征:低脆弱度的城市數(shù)量有所下降,而較低脆弱的城市數(shù)量迅速增加,最終形成低脆弱、較低脆弱、高度脆弱三段均衡的狀態(tài)。
圖1 不同脆弱性程度城市數(shù)量比重Fig.1 Proportion of cities with different vulnerabilities
空間上,黃河中下游地區(qū)的城市脆弱性呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的異質(zhì)性,如圖2所示。由圖2可以看出,不同區(qū)域的城市脆弱度差異大。 2005年前后,該區(qū)域城市脆弱度空間分布格局呈現(xiàn)出“中心化”的特點(diǎn): 高度脆弱、較高脆弱的城市多分布于研究區(qū)域中部,包括延安、榆林、寶雞、西安等部分西部地區(qū)。2009年間,高度脆弱、較高脆弱的城市分布向下移動,漢中、安康、駐馬店、南陽、信陽等城市進(jìn)入高度脆弱狀態(tài),同時,山東半島的威海市也加入高度脆弱的行列。2013—2017年,城市脆弱性分布呈現(xiàn)出“小規(guī)模集聚”的特點(diǎn),這種集聚格局到2017年更加明顯,并且脆弱度分布呈現(xiàn)出均衡化:高度脆弱、低度脆弱、較低脆弱交叉分布,覆蓋于大部分城市。整體來看,2005—2017年城市脆弱度的分布格局:2009年前,高度脆弱城市呈現(xiàn)出“中心化”的特點(diǎn),2009年后,呈現(xiàn)出“小規(guī)模集聚”的特點(diǎn),并且形成“周高中低”的空間分布格局,即中、高度脆弱的城市分布周圍擴(kuò)散,中心多為低、較低脆弱性城市。
(a)2005年 (b)2009年
(c)2013年 (d)2017年 圖2 黃河中下游地區(qū)城市脆弱性空間分布特征Fig. 2 Spatial distribution characteristics of urban vulnerability in the middle and lower reaches of the Yellow River
為了直觀地分析研究區(qū)域城市脆弱性的演化特征,將研究區(qū)域進(jìn)行分割,如圖3所示。
圖3 研究區(qū)域劃分Fig. 3 Division of research areas
3.2.1 區(qū)域Ⅰ演化特征
該區(qū)域北部是高脆弱度地帶,在整個研究時間段中,榆林、咸陽、銅川等城市始終處于中、高脆弱性狀態(tài);忻州、朔州等城市脆弱性呈現(xiàn)出“U”型變化,相比于期初,脆弱性程度有所下降,但仍處于中度脆弱狀態(tài);漢中、商洛等城市脆弱性呈現(xiàn)出倒“U”型的變化;延安、太原等城市的脆弱性呈現(xiàn)出逐漸下降的趨勢。該區(qū)域城市多坐落于黃土高原之上,為溫帶大陸性氣候,不同城市降雨量、氣溫差距較大,并且黃河主干道流經(jīng)該區(qū)域,使得疏松多孔的黃土大量流失,生態(tài)環(huán)境易損程度高,恢復(fù)能力低。榆林、咸陽、銅川等城市是典型的資源型城市,其支柱產(chǎn)業(yè)是煤炭的開采與深加工,銅川市還擁有豐富的礦產(chǎn)資源,憑借天然的地理優(yōu)勢,其鋁業(yè)、建材工業(yè)、紡織工業(yè)等行業(yè)發(fā)展迅速。這些資源型城市都存在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)單一,過度依賴于資源的問題。另外,部分城市還存在產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)比例與產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重不相稱、失業(yè)率高、交通設(shè)施不完善等問題。綜合上述因素,該區(qū)域城市脆弱性高的原因在于高暴露性、低恢復(fù)力、低適應(yīng)性?!笆濉币詠?,陜西省加大了環(huán)境治理力度,建立以四個“確?!睘楹诵?、“建治退防,管創(chuàng)研培”八項(xiàng)舉措。山西省也同樣出臺了相關(guān)政策,加大環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高生態(tài)環(huán)境保護(hù)和修復(fù)能力。另一方面,建立循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式,推進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步增長。經(jīng)過一系列改革,能夠看出陜西省及山西省南部地區(qū)城市脆弱性程度呈明顯降低趨勢。
3.2.2 區(qū)域Ⅱ演化特征
該區(qū)域包括山西省北部、河北省中、北部地區(qū)。在整個研究期內(nèi),大同、保定始終保持中、高脆弱度,大同市是典型的資源型城市,脆弱性程度相對較高。保定作為河北省的主要城市,是經(jīng)濟(jì)、文化中心,人口密集,資源消耗量大,城市負(fù)荷大等因素造成了其高暴露性、高敏感性,從而形成高度脆弱。Ⅱ區(qū)域圈內(nèi)部分是京津冀城市群,主要包括北京、天津及河北省的多個地級市。自2006年京津冀一體化寫入“十一五”規(guī)劃以來,河北省在交通、通信等多個方面進(jìn)入快車道。京津冀一體化能夠更加有力地發(fā)揮各自的優(yōu)勢:北京作為知識型城市集聚了眾多高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、文化產(chǎn)業(yè)等,為資源型城市(河北)與加工型城市(天津)提供不同的技術(shù)支持,并接受來自兩個方向不同的反饋。這種“鐵三角”模式加強(qiáng)了城市內(nèi)部或城市間的耦合程度,提高了城市穩(wěn)定性。
3.2.3 區(qū)域Ⅲ演化特征
該區(qū)域主要包括山東省的大部分地區(qū),通過圖2可以看出,德州、聊城始終處于高脆弱狀態(tài),2009年后,濰坊、淄博、臨沂、棗莊也進(jìn)入高脆弱度狀態(tài)。德州、濰坊、淄博等市處于高脆弱度的原因在于其低恢復(fù)力與低適應(yīng)力:基礎(chǔ)設(shè)施不完善,外資企業(yè)數(shù)量少,吸引外資能力差。區(qū)域Ⅲ中的圈內(nèi)部分是山東藍(lán)色半島經(jīng)濟(jì)區(qū),主要包括威海、煙臺、青島等城市,在國家政策的扶持下,充分發(fā)揮其區(qū)位優(yōu)勢與資源優(yōu)勢,大力發(fā)展海洋產(chǎn)業(yè),積極創(chuàng)建海洋生態(tài)文明示范區(qū),建立海陸空交通一體化網(wǎng)絡(luò),形成了多功能、全方位特色經(jīng)濟(jì)區(qū)。該區(qū)域生態(tài)、經(jīng)濟(jì)等發(fā)展充滿活力,有著巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
3.2.4 區(qū)域Ⅳ演化特征
該區(qū)域主要包括河南省大部分城市,其中,駐馬店、周口、商丘、三門峽、洛陽等處于高度脆弱狀態(tài),其他城市多為較低脆弱或中度脆弱。整個河南省及其周邊省市構(gòu)成了中原城市群,其以鄭州為中心,洛陽為副中心向周圍輻射。該區(qū)域高度脆弱的原因同淄博、臨沂等城市類似,即低恢復(fù)力與低適應(yīng)性。
通過區(qū)域分析得出:(1)資源型城市更容易進(jìn)入高脆弱狀態(tài),其主要原因在于高暴露性和高敏感性,要降低城市脆弱性就必須從經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等多個方面同時進(jìn)行改進(jìn)。經(jīng)濟(jì)方面,應(yīng)當(dāng)加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),既要發(fā)揮自身優(yōu)勢,又要摒棄“靠山吃山”的思想。既要結(jié)合國家政策,又要堅持可持續(xù)發(fā)展的原則。環(huán)境方面,響應(yīng)國家戰(zhàn)略,堅持綠色發(fā)展、可持續(xù)發(fā)展;完善環(huán)境保護(hù)法律法規(guī)。(2)城市群有助于降低城市脆弱性。京津冀城市群、山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)、中原城市群中的大部分城市脆弱性都略低于其他城市。城市集群打破了原有城市間的壁壘,在貿(mào)易往來、交通運(yùn)輸?shù)确矫娓訒惩?,效率更高。不同類型的城市能夠更加有效地發(fā)揮其自身優(yōu)勢,以自身優(yōu)勢為點(diǎn),政策為紐帶,以線串點(diǎn),提高城市間的耦合程度,降低脆弱性風(fēng)險。
本文在“暴露-敏感-適應(yīng)-恢復(fù)”模型的基礎(chǔ)上,從生態(tài)、能源、社會、資源四個方面建立指標(biāo)體系,以黃河中下游地區(qū)城市群為研究對象,對研究區(qū)域進(jìn)行分割,分析不同區(qū)域生態(tài)脆弱性的異質(zhì)性及演化特征。時間序列上,黃河中下游地區(qū)先后經(jīng)歷了兩極化、單極化、均衡化三個階段,整個研究期來看,高度脆弱城市所占比例呈拋物線型變化,低脆弱度和較低脆弱度城市數(shù)量比例在50%以上,整體脆弱度下降,但下降幅度較小。
空間分布上,該區(qū)域高度脆弱城市由中西部大規(guī)模集聚向周圍擴(kuò)散,形成小規(guī)模集聚的空間分布格局,整體上呈現(xiàn)出周高中低的空間分布特征。研究表明:
1)資源型城市更容易進(jìn)入脆弱狀態(tài)。其生態(tài)環(huán)境擁有更高的暴露性與敏感性,同時,由于氣候的特殊性,其恢復(fù)能力偏低。再經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)多樣性欠缺,吸引外資能力匱乏,更容易進(jìn)入脆弱狀態(tài)。
2)城市群能夠在一定程度上提高城市的穩(wěn)定性。城市集群能夠使各城市單元充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢,各種扶持政策成為消除城市壁壘、連接城市單元的紐帶,這種以線串點(diǎn)的發(fā)展方式,能夠大大提高城市間耦合程度,降低脆弱性。
城市脆弱性的研究涉及到生態(tài)、經(jīng)濟(jì)等多個方面,其指標(biāo)體系是一個需要不斷完善和細(xì)化的過程。同時,城市脆弱性的驅(qū)動機(jī)制、影響因素之間的耦合關(guān)系等方面都有待于進(jìn)一步研究。