□何如海 陸雅雯 周 穎 李青松

[內(nèi)容提要]為了解淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況，找出影響其土地生態(tài)安全狀況影響因素。本文選用了18項(xiàng)指標(biāo)建立土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用主成分分析法計(jì)算2008-2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶面板數(shù)據(jù)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)值，同時(shí)使用聚類分析法對(duì)研究區(qū)域各地級(jí)市進(jìn)行土地生態(tài)安全等級(jí)劃分進(jìn)而深入研究。(1)2008-2017年，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全指數(shù)值呈現(xiàn)波動(dòng)上升的狀態(tài)，各地級(jí)市土地生態(tài)安全綜合指數(shù)也呈現(xiàn)出波動(dòng)上升趨勢(shì)，但是區(qū)域間差異較大；(2)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況大都是由不安全到逐漸改善，2017年大部分地級(jí)市能夠達(dá)到Ⅲ等級(jí)，其中徐州市和揚(yáng)州市土地生態(tài)安全狀況排名最高，已經(jīng)達(dá)到安全等級(jí)?？傮w上研究區(qū)域土地生態(tài)安全狀況呈現(xiàn)出“由西向東安全程度逐漸增高”格局；(3)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個(gè)地級(jí)市在聚類分析中分為三類，第一類7個(gè)地級(jí)市研究期內(nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值多為負(fù)值，最高也沒有超過臨界值，第一類地級(jí)市和第三類地級(jí)市之間的差距比較大。

近年來，隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高，人類社會(huì)對(duì)于土地的利用已經(jīng)不再是面朝黃土背朝天，更多是土地帶來的經(jīng)濟(jì)利益。但是土地資源盲目地開發(fā)利用一味追求經(jīng)濟(jì)利益，只會(huì)帶來愈來愈多的生態(tài)安全問題[1]。日益增加的土地生態(tài)安全問題若是不加以重視，將會(huì)對(duì)我們賴以生存的家園造成不可逆轉(zhuǎn)的破壞。因此，科學(xué)合理的土地利用對(duì)于土地資源實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展非常重要，而進(jìn)行土地生態(tài)安全狀況研究就是我們要面臨的第一個(gè)問題，其評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)于保持土地資源經(jīng)濟(jì)利用與生態(tài)保護(hù)的平衡提供了非常有價(jià)值的依據(jù)[2]。目前針對(duì)土地生態(tài)安全研究基本上是以省、市、縣為主，而對(duì)于具有較大發(fā)展?jié)摿Φ牧饔蛲恋厣鷳B(tài)安全的研究則較少[3]。

本文的研究區(qū)域是淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶，其發(fā)起建設(shè)的初心是經(jīng)濟(jì)與生態(tài)齊飛，所以如何在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)提升自身生態(tài)環(huán)境修復(fù)能力將是今后區(qū)域研究的重點(diǎn)。目前，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶已經(jīng)進(jìn)入了快速發(fā)展階段，土地生態(tài)安全格局處于一個(gè)不穩(wěn)定狀態(tài)[3]。本文所使用的主成分-聚類分析法是一個(gè)相對(duì)系統(tǒng)且全面的土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)方法，科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯磕転閷砘春由鷳B(tài)經(jīng)濟(jì)帶各個(gè)地級(jí)市和各個(gè)系統(tǒng)健康協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考和依據(jù)[4]。

一、研究區(qū)域概況與研究方法

(一)研究區(qū)概況

淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶地處長(zhǎng)江流域和黃河流域之間，是我國(guó)未來國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的重點(diǎn)區(qū)域，是繼長(zhǎng)三角、珠三角、環(huán)渤海之后的第4個(gè)增長(zhǎng)極[4]。區(qū)位生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)穩(wěn)定，生物種類多樣，各類煤炭和礦產(chǎn)資源豐富，文化歷史源遠(yuǎn)流長(zhǎng)，是我國(guó)中東部最具發(fā)展?jié)摿Φ牡貐^(qū)之一。截止2017年，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶年末常住總?cè)丝?.46億，區(qū)域生產(chǎn)總值達(dá)到6.75萬億元。

2014年11月，《淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃(2013—2030)研究報(bào)告》獲得中央政府批示[4]，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶的城市范圍也得到了最終確定。主要城市為沿淮三省的21個(gè)地級(jí)市和1個(gè)縣，包括安徽省的淮北市、亳州市、宿州市、蚌埠市、阜陽市、淮南市、滁州市、六安市8個(gè)市，江蘇省的徐州市、淮安市、鹽城市、揚(yáng)州市、泰州市、宿遷市的6個(gè)市以及河南省的平頂山市、漯河市、南陽市、商丘市、信陽市、周口市、駐馬店市、南陽市桐柏縣7個(gè)市1個(gè)縣?？紤]到研究區(qū)域的整體性和研究結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性，本文選取除去南陽市桐柏縣以外的21個(gè)地級(jí)市作為研究區(qū)域[4]。

(二)研究方法

1.數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008—2017年)、《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008—2017年)、《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008—2017年)、各地級(jí)市2008—2017年統(tǒng)計(jì)公報(bào)、國(guó)研數(shù)據(jù)庫(kù)和EPS數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.研究過程與方法

本研究對(duì)面板數(shù)據(jù)無量綱化后的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行主成分分析，從18個(gè)指標(biāo)中選用重要且相對(duì)獨(dú)立的少量綜合指標(biāo)進(jìn)行生態(tài)安全評(píng)價(jià)研究。多元線性回歸分析可以對(duì)主成分分析提取的主成分因子的影響程度進(jìn)行分析。聚類分析對(duì)研究區(qū)域21個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全等級(jí)進(jìn)行層次劃分。

(1)主成分分析法

主成分分析法通過降維把存在顯著相關(guān)或者不相關(guān)關(guān)系的原始指標(biāo)重組為新的不存在相關(guān)性或者相關(guān)性較弱的綜合指標(biāo)，來描述代替原始指標(biāo)，提取出來的主成分使研究結(jié)果更具嚴(yán)謹(jǐn)性和合理性。主成分分析法將原始指標(biāo)體系中的相互交叉因素或者復(fù)雜因素簡(jiǎn)化，總結(jié)成少量具有代表性的主成分因子，使其研究能更加科學(xué)合理有效地得到重要數(shù)據(jù)信息[5]。

(2)聚類分析法

在絕大部分的實(shí)證分析中，繁冗過多的研究對(duì)象往往容易使研究過程產(chǎn)生誤差，使其結(jié)果不嚴(yán)謹(jǐn)，但是聚類分析是基于原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行層次分析，能夠很好的從原始數(shù)據(jù)內(nèi)部找出數(shù)據(jù)的差異性并對(duì)研究對(duì)象之間的相似性進(jìn)行具體分析。聚類分析包括R型和Q型聚類，對(duì)樣本聚類稱Q型分類，對(duì)變量聚類稱R型聚類。本文使用的是研究區(qū)域21個(gè)地級(jí)市2008-2017年的面板數(shù)據(jù)，如果僅僅依靠主成分分析結(jié)果就對(duì)其土地生態(tài)安全進(jìn)行評(píng)價(jià)顯然是不夠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，區(qū)域之間是否存在差異以及區(qū)域之間存在著怎樣的差異要求我們對(duì)主成分分析結(jié)果進(jìn)一步研究，而聚類分析很好地彌補(bǔ)了這一缺陷，它能夠發(fā)現(xiàn)隱藏在主成分分析結(jié)果中的問題。本文對(duì)以沿淮三省主成分分析結(jié)果為樣本進(jìn)行聚類，故采用Q型聚類法[5]。

二、土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)

(一) 構(gòu)建土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)研究的第一步，科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能保障研究工作順利開展。通過對(duì)沿淮三省的人口、社會(huì)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、土地資源實(shí)際狀況、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r以及數(shù)據(jù)完整準(zhǔn)確性等多個(gè)方面調(diào)查分析與綜合考慮，本文選取了18項(xiàng)能夠?qū)ρ芯繀^(qū)域土地生態(tài)安全狀況作出反映的影響因素[5]。這18個(gè)評(píng)價(jià)因子來自環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的各個(gè)方面，趨向性并不一致，可分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)[6]。如下表1所示，對(duì)每個(gè)指標(biāo)趨向性均做出反映，限于篇幅不做具體分析。

(二)原始指標(biāo)無量綱化

1.z-score標(biāo)準(zhǔn)化

指標(biāo)數(shù)據(jù)之間存在相當(dāng)大的差異性，無法直接研究，需對(duì)原始數(shù)據(jù)量綱處理。統(tǒng)一的量綱增加文章研究的可信度以及嚴(yán)謹(jǐn)性。本文使用的是SPSS 24中主成分分析模塊以及考慮到指標(biāo)體系的特性，決定采用z-score標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)2008-2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。

式中：Z為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值；x為某一具體數(shù)值，μ為平均數(shù)，σ為標(biāo)準(zhǔn)差。Z值的量代表著原始分?jǐn)?shù)和母體平均值之間的距離，是以標(biāo)準(zhǔn)差為單位計(jì)算。

表1 淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況指標(biāo)

三、土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)結(jié)果分析

(一) 指標(biāo)特征值與貢獻(xiàn)率確定

指標(biāo)特征值與貢獻(xiàn)率結(jié)果如下表2所示。結(jié)果顯示：提取出6個(gè)主成分因子，前6個(gè)主成分因子的初始方差貢獻(xiàn)率分別為31.088%、14.136%、10.010%、7.381%，6.656%，5.561%，累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到74.832%，說明提取出來的6個(gè)主成分因子能夠涵蓋絕大部分的具有相關(guān)性的指標(biāo)體系信息，避免了指標(biāo)之間具有線性相關(guān)關(guān)系或者指標(biāo)與研究結(jié)果相關(guān)程度不高導(dǎo)致研究不準(zhǔn)確的問題。

(二)主成分分析法適宜性檢驗(yàn)

經(jīng)過z-score標(biāo)準(zhǔn)化后的面板數(shù)據(jù)運(yùn)用SPSS 24統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析處理需要做適宜性分析。主成分分析結(jié)果得到的相關(guān)信息可以直接作為原始數(shù)據(jù)是否適合因子分析的判斷標(biāo)準(zhǔn)。SPSS輸出結(jié)果如表3顯示：相關(guān)系數(shù)矩陣中絕對(duì)值大于0.3的系數(shù)個(gè)數(shù)超過60%；KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為0.668(常用的KMO度量標(biāo)準(zhǔn)為0.7)，說明指標(biāo)體系之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，適合做因子分析[7]；巴特利特球形度檢驗(yàn)顯著性為0.000，說明原始數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布總體，具有進(jìn)一步研究分析的價(jià)值。

表2 各主成分的總方差解釋和方差貢獻(xiàn)率

表3 KMO和巴特利特檢驗(yàn)

(三)主成分因子的確定

主成分因子的確定如表4所示，其中 F1、F2、F3、F4、F5、F6分別表示實(shí)證研究結(jié)果提取的第1、2、3、4、5、6個(gè)主成分。由表4可以知道F1在城鎮(zhèn)化率上的載荷量比較高，可以將其定義為城鎮(zhèn)化因子；F2在化肥施用量、建成區(qū)面積、地區(qū)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)增加值比重上的載荷量比較大，這些變量中地區(qū)生產(chǎn)總值表現(xiàn)出來的作用要更加明顯，體現(xiàn)的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，因此將其定義為經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量因子[7]；F3只在節(jié)能環(huán)保支出上的載荷量比較大，可以將其定義為節(jié)能環(huán)保政策因子；F4在經(jīng)濟(jì)密度、人均擁有道路面積、工業(yè)固體廢物綜合利用率、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力上的載荷量比較大，其中人均擁有道路面積和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力占據(jù)了明顯的優(yōu)勢(shì)，這些指標(biāo)從側(cè)面反映了土地集約利用程度，可以將其定義為土地利用結(jié)構(gòu)因子[7]；F5在建成區(qū)綠化覆蓋率、人均日生活用水量、工業(yè)固體廢物綜合利用率、單位播種面積糧食產(chǎn)量、人均日生活用水量上的載荷量比較大，這些指標(biāo)都反映了生態(tài)環(huán)境狀況，因此可以將其定義為生態(tài)環(huán)境狀態(tài)因子[7]；F6在城市人口密度、人口自然增長(zhǎng)率、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入上的載荷量比較大，人口發(fā)展水平在這三個(gè)指標(biāo)中都表現(xiàn)出非常重要的作用，說明的是人的因素對(duì)于土地生態(tài)安全的影響，因此可以將其定義為人口發(fā)展?fàn)顟B(tài)因子。該評(píng)價(jià)指標(biāo)體系綜合十八個(gè)指標(biāo)全面反映了F1、F2、F3、F4、F5、F6以及土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F七個(gè)方面的信息，能夠有效地對(duì)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況作出評(píng)價(jià)。

表4 成分得分系數(shù)矩陣

(四)主成分結(jié)果分析

1.確定各地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況綜合指數(shù)

本研究運(yùn)用主成分分析法是在指標(biāo)信息量在保持完整的前提下，將土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中多個(gè)指標(biāo)降維成可以涵蓋18個(gè)指標(biāo)信息的6個(gè)綜合指標(biāo)，即主成分因子F1、F2、F3、F4、F5、F6。這6個(gè)主成分因子的方差貢獻(xiàn)率占其總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重可以計(jì)算得到2008-2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值[7]：

F=(31.088/74.832)×F1+(14.136/74.832)×F2+(10.010/74.832)×F3+(7.381/74.832)×F4+(6.656/74.832)×F5+(5.561/74.832)×F6。

如表5列舉出了2008和2017年各個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況綜合指數(shù)F值來判斷淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況。

表5 2008和2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各市土地生態(tài)安全綜合值

2.確定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

通過參考和綜合淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各個(gè)地級(jí)市關(guān)于土地生態(tài)安全的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)以及研究結(jié)果所示的實(shí)際數(shù)據(jù)[1][2][5][14][16]，本研究制定符合研究區(qū)域的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如表6所示。土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)可以分為四個(gè)等級(jí)：Ⅳ等級(jí)(F值小于0)代表土地生態(tài)安全狀況為極不安全；Ⅲ等級(jí)(F值在0-0.5之間)代表較不安全；Ⅱ等級(jí)(F值在0.5-1之間)代表臨界安全；Ⅰ等級(jí)(F值大于1)代表安全狀態(tài)。如表5所示，本研究按照評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)2008和2017兩個(gè)年度21個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全等級(jí)進(jìn)行了劃分。2008年，研究區(qū)域有18個(gè)地級(jí)市F值小于0處于極不安全狀態(tài)，只有徐州市、揚(yáng)州市和蚌埠市處于較不安全狀態(tài)。2017年，商丘市的F值為-0.17，土地生態(tài)安全狀況是極不安全狀態(tài)，徐州和揚(yáng)州F值大于1，達(dá)到安全等級(jí)。而另外16個(gè)地級(jí)市則上升至較不安全狀態(tài)和臨界安全狀態(tài)[8]。

通過2008-2017年六個(gè)主成分因子的值以及土地生態(tài)安全綜合指標(biāo)F值得出結(jié)論：2008-2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全綜合指標(biāo)F值呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。2017年大部分地級(jí)市能夠達(dá)到Ⅲ等級(jí)，部分地級(jí)市達(dá)到Ⅱ等級(jí)，甚至能夠達(dá)到Ⅰ等級(jí)。總體上來說，研究區(qū)域土地生態(tài)安全狀況呈不斷改善狀態(tài)。

表6 淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)值

3.以省域視角分析

本文將沿淮三省的土地生態(tài)綜合指數(shù)F值分別用三個(gè)折現(xiàn)圖展現(xiàn)出來(如圖1、圖2、圖3)，使主成分分析結(jié)果可以得到更清晰和更好的表達(dá)?？梢钥闯鲅鼗慈≡谘芯科趦?nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值都是呈波動(dòng)上升趨勢(shì)的，江蘇省各地級(jí)市土地生態(tài)安全綜合指數(shù)在研究期內(nèi)是顯著的波動(dòng)上升趨勢(shì)，安徽省各地級(jí)市上升速度較江蘇省慢，河南省的波動(dòng)上升趨勢(shì)起點(diǎn)低且最為不穩(wěn)定。主要原因是：江蘇省南部地級(jí)市優(yōu)越的交通條件，豐富的湖域資源以及強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力在省內(nèi)乃至全國(guó)范圍內(nèi)都處于領(lǐng)先地位，其在生態(tài)環(huán)境治理方面的大量資金投入是F值始終呈現(xiàn)高值的重要原因[9]。

圖1 2008-2017年江蘇省土地生態(tài)綜合指數(shù)趨勢(shì)圖圖2 2008-2017年河南省土地生態(tài)綜合指數(shù)趨勢(shì)圖

圖3 2008-2017年安徽省土地生態(tài)綜合指數(shù)趨勢(shì)圖

4.以市域視角分析

2008-2017年，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)綜合指數(shù)F值波動(dòng)增加。研究期間內(nèi)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全等級(jí)跨度較大，說明其土地生態(tài)安全狀況發(fā)生了顯著變化。2008年，安徽省有七個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全等級(jí)是Ⅳ(極不安全)，只有蚌埠市是Ⅲ等級(jí)(較不安全)的，而江蘇省只有徐州和揚(yáng)州的等級(jí)是Ⅲ，其余的是Ⅳ等級(jí)；河南省7個(gè)地級(jí)市都是Ⅳ等級(jí)；2017年，安徽省除了淮北市仍然是Ⅳ等級(jí)，其余都達(dá)到了Ⅲ等級(jí)及以上，蚌埠市和阜陽市甚至已經(jīng)達(dá)到了Ⅱ等級(jí)(臨界安全)；而江蘇省的優(yōu)勢(shì)也要更加明顯些，六個(gè)地級(jí)市全部達(dá)到了Ⅰ等級(jí)(安全)，揚(yáng)州市和徐州市依舊領(lǐng)跑研究區(qū)域其它地級(jí)市。河南省七個(gè)地級(jí)市始終落后于安徽省和江蘇省各地級(jí)市，漯河市和商丘市研究期內(nèi)都是極不安全等級(jí)，只有周口市處于Ⅱ等級(jí)臨界安全。

從2008年到2017年，各地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況基本上都是由不安全到逐漸改善,總體向好的方向發(fā)展，2017年大部分地級(jí)市能夠達(dá)到Ⅲ等級(jí)，其中徐州和揚(yáng)州兩地級(jí)市F值排名最高，達(dá)到安全等級(jí)。另一方面，由圖1、圖2、圖3折現(xiàn)圖可以看出沿淮三省各地級(jí)市在研究期內(nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)都是波動(dòng)增加的，但是區(qū)域間差異較為明顯。江蘇省各地級(jí)市土地生態(tài)安全指數(shù)要明顯高于安徽省和河南省，河南省的漯河市和商丘市以及安徽省的淮北市在研究期內(nèi)的土地生態(tài)安全狀況排名最低，改善程度不明顯。

由圖4看出，排名等級(jí)最高的徐州市和揚(yáng)州市分別處于在東北部和東南部；Ⅱ等級(jí)地級(jí)市由西向東均有分布，越往東部城市聚集程度越高；Ⅲ等級(jí)地級(jí)市大部分都位于西部和南部；Ⅳ等級(jí)地級(jí)市位于西北部。結(jié)論：從地形上來看，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況大體上呈現(xiàn)出“由西向東安全程度逐漸增高”格局。

圖4 2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各地級(jí)市土地生態(tài)安全等級(jí)分布圖

(五)土地生態(tài)安全狀況主導(dǎo)因子識(shí)別

將提取的6個(gè)主成分因子作為解釋變量進(jìn)行多元線性回歸分析。SPSS 24分析結(jié)果顯示：F檢驗(yàn)顯著性概率p為0.000,低于顯著水平(a=0.025)。6個(gè)主成分因子的偏回歸系數(shù)矩陣結(jié)果顯示：由主成分分析結(jié)果提取的六個(gè)因子都具有較強(qiáng)的顯著性，說明六個(gè)因子可以很好地解釋淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況。其中各影響因子的影響程度排序?yàn)椋阂蜃?>因子2>因子3>因子4>因子5>因子6。研究期內(nèi)，城鎮(zhèn)化水平對(duì)土地生態(tài)安全狀況的影響最大，其次是經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，城鎮(zhèn)化水平的提高也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的一方面體現(xiàn)。當(dāng)土地生態(tài)環(huán)境遭到破壞達(dá)到一定程度且超過自身恢復(fù)能力時(shí)，適當(dāng)?shù)娜藶楦深A(yù)和土地生態(tài)保護(hù)措施對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)影響效果顯著。所以各城市應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r嚴(yán)格控制對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)的破壞活動(dòng)，積極采取措施提高土地生產(chǎn)能力，改善土地生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力，以提高淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地資源可持續(xù)利用能力[10]。

(六)聚類分析

聚類分析作為一種重要的數(shù)據(jù)研究挖掘方式，已經(jīng)成為各個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域廣泛認(rèn)可的數(shù)據(jù)實(shí)證分析工具[11]。本研究運(yùn)用SPSS 24中的聚類分析方法，以2008-2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值作為聚類分析的輸入，得到表7平均連接(組間)表和圖5平均連接(組間)譜系圖如下。

表7 平均連接(組間)表

圖5 淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶平均連接(組間)譜系圖

聚類分析結(jié)果顯示：首先，研究區(qū)域21個(gè)地級(jí)市被分成了三類，第一類包含7個(gè)城市屬于生態(tài)安全脆弱區(qū)，分別是漯河市、商丘市、淮北市、平頂山市、淮南市、六安市和宿州市；第二類包含了12個(gè)地級(jí)市屬于生態(tài)安全待改善區(qū)[1]，分別是信陽市、滁州市、亳州市、南陽市、駐馬店市、阜陽市、周口市、宿遷市、蚌埠市、淮安市、鹽城市和泰州市；第三類包含兩個(gè)城市屬于生態(tài)安全良好區(qū)，分別是揚(yáng)州市和徐州市。第二，聚類分析得到的結(jié)果與主成分分析結(jié)果高度一致。主成分分析結(jié)果中2017年F值大于1的城市只有揚(yáng)州市和徐州市，同時(shí)研究期內(nèi)的F值始終為正值，排名始終較高，土地生態(tài)安全狀況較好。主成分分析結(jié)果里第二類和第三類地級(jí)市土地生態(tài)安全指數(shù)排序也與聚類分析結(jié)果完全相符，因此本研究具有較高的科學(xué)性和合理性。第三，從沿淮三省的實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來看，江蘇省經(jīng)濟(jì)水平于研究區(qū)域乃至全國(guó)都處于領(lǐng)先地位，其土地集約節(jié)約利用程度和節(jié)能環(huán)保資金投入相對(duì)較高，生態(tài)環(huán)境變化較好[13]。而安徽省和河南省近幾年主要重心在經(jīng)濟(jì)建設(shè)上，土地資源深度開發(fā)利用導(dǎo)致的土地生態(tài)安全問題也是其F值低的原因之一。最后，本文的實(shí)證研究結(jié)果不僅與各地級(jí)市的實(shí)際情況一致，也與已經(jīng)發(fā)表的各省市的學(xué)術(shù)論文所得出的科學(xué)結(jié)論高度一致，因此本研究的結(jié)果科學(xué)合理，具有參考價(jià)值。

第一類。第一類生態(tài)安全脆弱區(qū)有7地級(jí)市，包括河南省3個(gè)地級(jí)市和安徽省4個(gè)地級(jí)市。由主成分分析結(jié)果可以知道，河南省和安徽省六個(gè)主成分因子數(shù)值普遍低于總體平均水平，其中河南省F6的得分要高于安徽省，說明研究結(jié)果是與現(xiàn)實(shí)情況是高度吻合的。河南省是我國(guó)第一人口大省，人多地少的矛盾造成了巨大的土地壓力[13]，所以如何過上高質(zhì)量生活的同時(shí)減少土地生態(tài)安全問題對(duì)于河南省來說是一個(gè)長(zhǎng)期又艱巨的問題。但是河南省F2值卻要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于安徽省，河南省雖然經(jīng)濟(jì)總量高，但是人均生產(chǎn)總值低，所以較大經(jīng)濟(jì)壓力導(dǎo)致了土地生態(tài)安全問題的頻繁出現(xiàn)。

第二類。第二類生態(tài)安全待改善區(qū)包括12個(gè)地級(jí)市，安徽省、江蘇省河南省各4個(gè)地級(jí)市。主成分分析結(jié)果顯示：2017年，第二類生態(tài)安全待改善區(qū)各地級(jí)市F1值基本上都為正值，但是F值大于1的僅限于江蘇省4個(gè)地級(jí)市。江蘇省領(lǐng)先，其次是河南省和安徽省。2018年，江蘇省城鎮(zhèn)化水平甚至高出全國(guó)平均水平十個(gè)點(diǎn)，較高城鎮(zhèn)化率也帶來了土地生態(tài)環(huán)境的較大改觀，土地壓力能夠在一定程度上得到緩解。F2值依舊是江蘇省最高。江蘇省的經(jīng)濟(jì)狀況在整個(gè)國(guó)家排名中一直位于前列，人均GDP甚至可以達(dá)到全國(guó)第一，強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力背后也有著對(duì)于土地生態(tài)環(huán)境狀況改善的不斷投入。由主成分得分情況看，2017年安徽省F3得分為正值且高于沿淮三省平均水平，說明近幾年安徽省環(huán)保投資取得了顯著成效。河南省四個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況處于臨界安全，F(xiàn)4值要明顯高于安徽省和江蘇省，說明河南省土地集約節(jié)約利用程度還是相當(dāng)高的。因此安徽省和河南省各個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況需要引起重視，有待改善。

第三類。第三類生態(tài)安全良好區(qū)包括揚(yáng)州市和徐州市。從主成分分析結(jié)果來看，揚(yáng)州市和徐州市F1的值都大于1，說明兩地級(jí)市的城鎮(zhèn)化程度高。從F2的值來看，徐州市始終為正值，2011年F值開始大于1并且穩(wěn)步增加，而揚(yáng)州雖然研究期內(nèi)也在穩(wěn)步增加，但是始終是負(fù)值，所以從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度來看徐州市領(lǐng)先于揚(yáng)州市。這也與徐州市近年來大力推進(jìn)土地整治，提倡生態(tài)建設(shè)與生態(tài)修復(fù)等項(xiàng)目有關(guān)，土地生態(tài)環(huán)境建設(shè)意識(shí)高且資金投入力度大[12]。從土地利用情況來看，揚(yáng)州市和徐州市的F4值都是波動(dòng)狀態(tài)。F5值體現(xiàn)的是一個(gè)城市生態(tài)環(huán)境狀況。揚(yáng)州市作為世界遺產(chǎn)城市，整體生態(tài)安全程度是相當(dāng)高的，同時(shí)它又是國(guó)家歷史文化名城和風(fēng)景旅游城市，F(xiàn)5值明顯高于徐州市也是有著現(xiàn)實(shí)原因的。F6體現(xiàn)的是人口發(fā)展對(duì)于土地生態(tài)安全狀況的影響。通過F6的值可以看到，徐州市人口壓力對(duì)于土地生態(tài)環(huán)境的影響是要大于揚(yáng)州市的。徐州市和揚(yáng)州市F值始終高值，總體上呈現(xiàn)出相對(duì)穩(wěn)定的波動(dòng)上升趨勢(shì)，2014年開始升至臨界安全以上，兩個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況是良好的，在整個(gè)研究區(qū)域始終是領(lǐng)先的并且仍在持續(xù)改善[15]。

淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21地級(jí)市在聚類分析中分為三類，第一類7個(gè)地級(jí)市研究期內(nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值多為負(fù)值，最高也沒有超過臨界值，第一類地級(jí)市和第三類地級(jí)市之間的差距比較大并將長(zhǎng)期存在。

四、結(jié)論

本文從淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶研究期間的實(shí)際發(fā)展情況出發(fā)，從不同方面和不同方向構(gòu)建18個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過主成分分析法計(jì)算F值來分析研究其土地生態(tài)安全狀況，再根據(jù)綜合指數(shù)F值對(duì)研究區(qū)域21各地級(jí)市進(jìn)行聚類分析[14]。研究發(fā)現(xiàn)：

(1)2008-2017年，研究區(qū)域21個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全綜合指數(shù)都是呈波動(dòng)上升狀態(tài)。2017年，21個(gè)地級(jí)市安全等級(jí)基本能夠達(dá)到Ⅲ等級(jí)，但是地區(qū)之間存在的差異較大。本文最后對(duì)地域差異進(jìn)行聚類分析，各個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況差異明顯。建立健全跨區(qū)域生態(tài)建設(shè)和環(huán)境保護(hù)的聯(lián)動(dòng)機(jī)制將是淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶今后發(fā)展的重點(diǎn)。

(2)總體上來說，研究區(qū)域內(nèi)各地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況都由不安全到逐漸改善, 并逐漸向生態(tài)安全的方向發(fā)展。江蘇省各地級(jí)市土地生態(tài)安全綜合指數(shù)要明顯高于安徽省和河南省，其中徐州市和揚(yáng)州市土地生態(tài)安全狀況排名始終領(lǐng)先，而河南省的漯河市和商丘市以及安徽省的淮北市在研究期內(nèi)的土地生態(tài)安全狀況排名最低，改善程度不明顯。從地形上來看，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況總體上呈現(xiàn)出“由西向東安全程度逐漸增高”格局。

(3)主成分分析中提取的六個(gè)主成分因子很好地涵蓋和突出了土地生態(tài)狀況的影響因子。雖然現(xiàn)階段土地生態(tài)安全狀況的出現(xiàn)大多源于人類生活生產(chǎn)活動(dòng)的影響，但相應(yīng)的節(jié)能環(huán)保政策和生活環(huán)境綠化對(duì)土地生態(tài)安全狀態(tài)改善作用明顯[17]。

(4)聚類分析將研究區(qū)域21個(gè)地級(jí)市按土地生態(tài)安全狀況分成三類。第一類是生態(tài)安全脆弱區(qū)，包含7個(gè)地級(jí)市。研究期間內(nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值多為負(fù)值，土地生態(tài)安全狀況較差；第二類包括12個(gè)地級(jí)市，研究期內(nèi)，各地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況改善明顯，進(jìn)入生態(tài)安全待改善區(qū)；第三類只有江蘇省揚(yáng)州市和徐州市兩個(gè)地級(jí)市，研究期內(nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)排名始終領(lǐng)先。2017年兩地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況達(dá)到安全等級(jí)，土地生態(tài)安全程度較高，也是目前研究區(qū)域最具發(fā)展?jié)摿Φ膬蓚€(gè)地級(jí)市[18]。

本文仍存在一些不足?？紤]到研究指標(biāo)的代表性和完整性，本文所構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系會(huì)用一些相近或者完全指標(biāo)代替殘缺的指標(biāo)，不可避免地會(huì)存在一些主觀意愿在里面；另外，本文未對(duì)時(shí)間序列土地生態(tài)安全狀況演變和發(fā)展預(yù)測(cè)進(jìn)行研究，也未對(duì)土地生態(tài)狀況提出針對(duì)性改善調(diào)控措施，所以這也將是下一步研究的重點(diǎn)[8]。