劉玲娜 雷涯鄰,2

(1 中國地質(zhì)大學(xué)(北京)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083; 2 北京化工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100029)

城市韌性是指城市在遭受外部沖擊后表現(xiàn)出的反彈能力以及面對極端災(zāi)害時的防范、響應(yīng)和恢復(fù)能力，由治理韌性、經(jīng)濟(jì)韌性、社會韌性和生態(tài)韌性等多個維度組成。由于人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化和土地城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展，城市韌性不僅是城市安全的重要內(nèi)容，也是城市可持續(xù)發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容。2012年聯(lián)合國氣候變化專門委員會(IPCC)發(fā)布了《管理極端事件及災(zāi)害風(fēng)險，推進(jìn)適應(yīng)氣候變化》特別報告，指出國際社會氣候變化將增加災(zāi)害風(fēng)險發(fā)生的不確定性。世界范圍內(nèi)的國家和組織的決策者意識到應(yīng)對災(zāi)害風(fēng)險的重要性。2015年，聯(lián)合國首腦會議審議通過“改變我們的世界：2030年可持續(xù)發(fā)展議程”，提出了17個關(guān)于可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)，其中共有4個目標(biāo)內(nèi)容涉及“韌性”。

由于城市韌性由多個維度組成，如何對其進(jìn)行評價就成為韌性城市建設(shè)中的核心問題?，F(xiàn)有的城市韌性評價框架并未形成統(tǒng)一的評價框架和評價體系，其主要包含以下5類研究框架：韌性能力指標(biāo)框架、美國洛克菲勒基金會績效式評價框架、日本北九州城市中心設(shè)計的城市韌性評價框架、韌性適應(yīng)轉(zhuǎn)型評估框架、聯(lián)合國大學(xué)環(huán)境與人類安全研究超大韌性城市框架。但是上述研究框架應(yīng)用到我國研究過程中都存在一定局限性。

我國對于城市韌性研究起步較晚，在2012年北京大學(xué)建筑與景觀學(xué)院的年度論壇上，城市韌性被首次提出應(yīng)用到城市研究中[1]。現(xiàn)階段我國城市韌性的研究側(cè)重于應(yīng)對城市災(zāi)害韌性的評價[2]，近年來部分學(xué)者開始關(guān)注城市韌性的綜合評價[3]，僅少數(shù)學(xué)者關(guān)注氣候因素對城市韌性的影響[4]。

國外學(xué)者對于城市韌性評價框架研究相對豐富，但實際框架體系較難應(yīng)用到我國城市韌性評價，導(dǎo)致現(xiàn)階段研究大多集中于城市災(zāi)害韌性，少數(shù)學(xué)者探索和評估城市韌性。缺乏上述相關(guān)研究在一定程度上制約了城市韌性對于我國城市發(fā)展的積極作用。因此，本文通過定量化方法測度中國省會城市韌性，分析探討不同城市韌性水平發(fā)展差異和氣候因素對城市韌性演變趨勢的影響。

1 中國省會城市韌性評價的理論框架與指標(biāo)體系

1.1 理論框架

1.1.1 系統(tǒng)理論

由于城市韌性是一個涉及社會、經(jīng)濟(jì)、工程和生態(tài)等多個領(lǐng)域的復(fù)雜系統(tǒng)，該系統(tǒng)內(nèi)部各要素之間相互作用，發(fā)揮各自的功能。系統(tǒng)論認(rèn)為系統(tǒng)包含整體性、動態(tài)性和開放性。基于系統(tǒng)理論，評價中首先需要從整體的角度考察城市韌性下各個系統(tǒng)發(fā)展的差異，力求找到當(dāng)前城市韌性發(fā)展中的薄弱環(huán)節(jié)；其次要從時間及空間的角度反映城市韌性的動態(tài)變化。由于城市的基本屬性就是開放性，表現(xiàn)為與外部自然環(huán)境、外部其他城市之間存在資源、技術(shù)和建設(shè)水平的差異性，而這種不平衡性是促進(jìn)城市韌性發(fā)展的動力，因此在實際操作中應(yīng)充分考慮這些差異。

1.1.2 可持續(xù)發(fā)展理論

城市韌性成為實現(xiàn)聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)中“建設(shè)包容、安全、有抵御災(zāi)害能力的城市和社區(qū)”目標(biāo)的重要手段。在社會方面，城市韌性更注重通過減少犯罪來努力實現(xiàn)社會安全，針對發(fā)展中的弱勢群體制定應(yīng)對風(fēng)險的措施。在經(jīng)濟(jì)方面，城市韌性側(cè)重城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)必須多樣化才能有效應(yīng)對未知的壓力和風(fēng)險，使損失降低到最小化。在工程方面，城市韌性關(guān)注擾動來臨時城市是否擁有完善的基礎(chǔ)設(shè)施保障居民生活和城市的正常運行。

1.2 指標(biāo)體系

本文的評價體系基于2013年洛克菲勒基金會提出用于指導(dǎo)城市韌性評價的思想[5]，選取社會、經(jīng)濟(jì)、工程和生態(tài)4個維度。社會韌性中重點關(guān)注人類發(fā)展，具體涵蓋人口、就業(yè)、醫(yī)療、教育、創(chuàng)新和文化等6個方面。經(jīng)濟(jì)韌性相關(guān)指標(biāo)中，具體涵蓋居民收入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多個方面。工程韌性相關(guān)指標(biāo)具體涵蓋電力、交通、基礎(chǔ)設(shè)施、避難面積及創(chuàng)新水平等方面。由于生態(tài)韌性與城市生態(tài)系統(tǒng)密不可分，生態(tài)韌性選取資源利用水平和環(huán)境治理能力等相關(guān)指標(biāo)。指標(biāo)評價體系見表1。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 指標(biāo)權(quán)重計算

CRITIC是由Diakoulaki提出的一種客觀賦權(quán)法，在評價指標(biāo)中能夠更好地考慮評價指標(biāo)間的對比強度及其沖突性[6]。但是，傳統(tǒng)的CRITIC模型未考慮指標(biāo)的離散程度，僅用標(biāo)準(zhǔn)差來衡量對比強度。本研究基于改進(jìn)后的CRITIC模型[6]，在原有數(shù)列僅用標(biāo)準(zhǔn)差反映對比強度的基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入平均數(shù)，用標(biāo)準(zhǔn)差和平均數(shù)的比值綜合反映指標(biāo)的對比強度和離散程度。改進(jìn)后的差異程度公式為：

(1)

表1 中國城市韌性評價體系

確定指標(biāo)對體系的影響，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(2)

ck表示k個評價指標(biāo)對相應(yīng)體系的影響程度，δk表示第k個評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，當(dāng)ck值越大，說明第k個評價指標(biāo)對該體系的影響程度就越大，該指標(biāo)的相對重要性就越明顯，反之越??；|rjk|表示第j個評價指標(biāo)與第k個評價指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)。

確定指標(biāo)的權(quán)重，即將差異性系數(shù)歸一化處理，則：

(3)

Wk為k個評價指標(biāo)的客觀權(quán)重。

2.1.2 城市韌性測度模型

在城市韌性測度模型中，A1，A2，A3，A4分別代表城市社會、經(jīng)濟(jì)、工程、生態(tài)韌性權(quán)重，UR代表城市韌性總體水平，URS代表城市社會韌性水平，URE代表城市經(jīng)濟(jì)韌性水平，URT代表城市工程韌性水平，URC代表城市生態(tài)韌性水平。由此，城市韌性總體最終測算表達(dá)式為：

UR=A1×URS+A2×URE+A3×URT+A4×URC

(4)

2.2 面板數(shù)據(jù)VAR模型

面板VAR模型由Douglas等[7]提出。在數(shù)據(jù)特點方面，該模型不僅包含了更多樣本，還克服截面數(shù)據(jù)可能存在的異方差問題和時間序列數(shù)據(jù)可能存在的自相關(guān)問題，避免由于忽略變量而產(chǎn)生的有偏估計[8]。本文建立省會城市韌性的面板向量自回歸模型，探討氣候變化對于省會城市韌性的影響，相關(guān)指標(biāo)主要選取氣溫與降水因素[8]。具體模型如下：

yt=a1yt-1+…apyt-p+pt,t=1,2,…T

(5)

其中yt是k維內(nèi)生變量列向量；p為滯后階數(shù)，T為樣本量；pt是k維擾動列向量。

2.2.1 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗

通過采用面板單位根檢驗的方法。本文同時利用Levin-Lin-Chu檢驗(LLC檢驗)和Im-Pesaran-Shin檢驗(IPS檢驗)方法對變量進(jìn)行檢驗，結(jié)果表明原始變量或差分后的變量平穩(wěn)，結(jié)果見表2。

基于單位根檢驗結(jié)果，變量序列單位根分為原序列平穩(wěn)和一階差分后平穩(wěn)。不符合非平穩(wěn)序列的協(xié)整檢驗條件，因此在本研究中不進(jìn)行協(xié)整檢驗，直接采用一階差分平穩(wěn)的方式進(jìn)行后續(xù)分析。

表2 變量的單位根檢驗

2.2.2 最優(yōu)滯后期的選擇

由于所選的滯后期越長，VAR模型的自由度越低、解釋力也就越差，但是滯后階數(shù)過短也會使檢驗結(jié)果不可靠，因此需要選取合適的滯后期。滯后期選擇的準(zhǔn)則主要有貝葉斯信息量準(zhǔn)則(BIC)、赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)和漢南-奎因信息量準(zhǔn)則(HQIC)。三種準(zhǔn)則的判定結(jié)果如表3和表4所示。從結(jié)果可以看出，基于面板數(shù)據(jù)的VAR模型結(jié)果在三種準(zhǔn)則下，均判定UR與x1、x2之間的最優(yōu)滯后期為3期。這表明氣溫和降水對省會城市韌性產(chǎn)生了長時間影響。

表3 x1與UR滯后期選擇

表4 x2與UR滯后期選擇

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局、中國城市統(tǒng)計年鑒、各省市統(tǒng)計局網(wǎng)站、各省市統(tǒng)計年鑒、各省市統(tǒng)計公報等。其中，環(huán)境數(shù)據(jù)主要來源于中華人民共和國生態(tài)環(huán)境部網(wǎng)站、各省市《環(huán)境保護(hù)公報》；能源數(shù)據(jù)主要來源于中國能源統(tǒng)計年鑒；人口數(shù)據(jù)主要來源于中國人口統(tǒng)計年鑒；專利數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局、城市統(tǒng)計年鑒，極少數(shù)缺失數(shù)據(jù)則使用插補法擬合數(shù)據(jù)。

3 中國省會城市韌性的演變趨勢及影響因素分析

3.1 時空演變分析

從整體方面來看，自1998—2017年以來，中國省會城市韌性水平整體呈上升趨勢，但其變化規(guī)律則呈現(xiàn)較大差異，30個省會城市韌性發(fā)展并未形成統(tǒng)一路徑(見圖1)。

圖1 1998—2017年中國省會城市韌性發(fā)展水平的動態(tài)變化

30個城市平均韌性從0.31上升至0.51，增長率為64.5%，在過去20年間，北京、南京、鄭州、廣州和成都4個城市整體韌性水平均超過平均水平，這表明這5個城市的韌性在30個城市中處于較高和穩(wěn)定的水平；而杭州、長沙、重慶則后來居上，從低于平均韌性水平的城市趕超成為高于平均韌性水平的城市。自2012年國務(wù)院批復(fù)《中原經(jīng)濟(jì)區(qū)規(guī)劃(2012—2020年)》以來，中原經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展中的核心和引領(lǐng)作用在鄭州市逐漸顯現(xiàn)，鄭州航空港經(jīng)濟(jì)綜合實驗區(qū)、國家“一帶一路”重要節(jié)點城市、“鄭洛新”國家自主創(chuàng)新示范區(qū)等相關(guān)城市功能的健全，由經(jīng)濟(jì)增長輻射到各個方面，加快了城市韌性的提升。

從不同城市變化來看，1998年韌性最高的城市為廣州，水平為0.39；合肥的韌性水平為0.24，位列30個城市的最后。2017年，韌性水平最高的城市為北京，水平為0.67，較1998年相比增幅為71.79%；銀川韌性為30個城市中最低，其韌性水平變化從0.29到0.41，增長率達(dá)41.38%。上海市韌性從1998年的0.27上升至2017年的0.61，增幅達(dá)123.92%，為30個城市變化幅度最高；西寧在1998—2015年間韌性變化程度最小，從0.32增至0.38，增幅為21.52%。排名靠后的省會城市大多位于東北和西北地區(qū)，與現(xiàn)階段我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平程度較為一致。

在空間方面，1998—2017年省會城市韌性整體水平呈現(xiàn)從各區(qū)域相對均衡的特征逐漸演化為東部高、西部低，南部高、北部低的特征，這一特征從2003年之后表現(xiàn)得更為明顯。沿海地區(qū)的省會城市始終保持較高的韌性水平。長三角和珠三角區(qū)域的韌性水平高于京津冀地區(qū)的韌性水平。城市韌性在經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)依托經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動技術(shù)的進(jìn)步、創(chuàng)新能力的提升、資源配置水平的增強。在區(qū)域內(nèi)部實現(xiàn)了社會、經(jīng)濟(jì)、工程和生態(tài)要素的梯度轉(zhuǎn)移，促進(jìn)了城市韌性綜合水平的提升。而東北和西部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、地理距離的局限下，生產(chǎn)力、技術(shù)水平與發(fā)達(dá)地區(qū)相比存在一定差距。

3.2 氣候因素對中國省會城市韌性的影響分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)常被用來研究一種變量的變化引起的沖擊對其他變量造成短期及長期的影響。本文根據(jù)前文面板VAR模型的回歸結(jié)果，模擬了氣溫、降水對城市韌性的脈沖響應(yīng)函數(shù)(見圖2)。

圖2 各變量與城市韌性間的脈沖響應(yīng)曲線圖

圖2(a)為城市韌性對氣溫的脈沖響應(yīng)路徑。給氣溫一個正單位的沖擊，其對城市韌性的正向影響存在滯后效應(yīng)。在前2.5年為負(fù)向影響，表明現(xiàn)階段的氣溫上升會影響城市韌性，需進(jìn)一步加強城市應(yīng)對氣候變化的能力。伴隨著氣溫的變化，在3年達(dá)到正向效應(yīng)的峰值，對城市韌性的提升有積極作用。

圖2(b)為城市韌性對降水的脈沖響應(yīng)路徑。給降水一個正單位的沖擊，城市韌性與降水在前2.5年產(chǎn)生了正向影響，從3年之后出現(xiàn)并一直保持負(fù)面效應(yīng)。對于依靠水資源發(fā)展的省會城市來說，降水的提升能夠滿足城市發(fā)展的同時，在降水量增加的初期提升城市韌性。與此同時，自“十二五”以來，我國城市市政基礎(chǔ)設(shè)施投入力度持續(xù)加大，累計完成投資95萬億，比“十一五”時期投資增長近90%，基礎(chǔ)設(shè)施能力不斷提高也在很大程度上能夠保障城市應(yīng)對極端降水天氣帶來的破壞的能力。此外，“海綿城市”試點城市的建設(shè)對于城市韌性的提升也起到了積極作用。

4 結(jié) 論

本文通過梳理城市韌性的研究框架及指標(biāo)體系，構(gòu)建以城市社會、經(jīng)濟(jì)、工程和生態(tài)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，涵蓋9個方面37個指標(biāo)的中國城市級別韌性指標(biāo)體系。在測度1998—2017年我國30個省會城市韌性水平的基礎(chǔ)上，探討氣溫、降水對于城市韌性的影響作用，具體結(jié)論如下：

在時間上，30個省會城市韌性的發(fā)展并未形成統(tǒng)一路徑。截止到2017年，韌性水平較高的城市為北京、廣州、上海和南京，均處于我國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)；城市韌性排名靠后的城市為長春、南昌、蘭州、哈爾濱、銀川和西寧，這些省會城市大多位于我國東北和西北地區(qū)；在空間上，省會城市韌性水平從相對均衡的特征逐漸演化為東部高、西部低，南部高、北部低的特征，這一特征從2003年之后表現(xiàn)得更為明顯。城市韌性在經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)依托經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動技術(shù)進(jìn)步、創(chuàng)新能力的提升、資源配置水平的增強在區(qū)域內(nèi)部實現(xiàn)了多種要素的梯度轉(zhuǎn)移，促進(jìn)了城市韌性綜合水平的提升。

從面板數(shù)據(jù)VAR模型影響因素分析結(jié)果來看，降水量的增加在短時間內(nèi)將會提升城市韌性；氣溫的升高對城市韌性的提升起到了負(fù)面效應(yīng)。