李豫新，曹夢淵

（石河子大學 經濟與管理學院，新疆 石河子 832003）

城市是人類文明的重要組成部分，也是社會發(fā)展的重要載體。2020年我國城鎮(zhèn)化水平達到63.89%，初步完成從鄉(xiāng)村社會到城市社會的轉型，進入快速城鎮(zhèn)化發(fā)展階段。然而伴隨城鎮(zhèn)化進程的加快，城市規(guī)模快速擴張與城市有限的承載力之間的矛盾日益顯現(xiàn)，城市正面臨交通擁堵、資源緊張、環(huán)境污染以及突發(fā)公共衛(wèi)生事件等一系列問題，因此如何在有限的資源環(huán)境條件下提高城市綜合承載力成為城市研究領域的重要內容。中共十九屆四中全會通過的《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大問題的決定》中明確提出“提高中心城市和城市群綜合承載和資源優(yōu)化配置能力”。黃河流域作為我國重要的生態(tài)屏障和經濟地帶，在我國經濟社會發(fā)展和生態(tài)安全方面具有十分重要的地位[1]。然而受區(qū)位條件、自然稟賦等因素制約，當前黃河流域存在水資源短缺、生態(tài)環(huán)境脆弱、發(fā)展整體滯后、區(qū)域發(fā)展不平衡，以及貧困區(qū)面廣、量大、程度深等突出問題，給城市綜合承載力帶來巨大挑戰(zhàn)。2019年9月，習近平總書記在河南鄭州親自主持召開黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展座談會并發(fā)表重要講話，將黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展上升為重大國家戰(zhàn)略。在此背景下，本文對黃河流域城市綜合承載力進行研究，分析黃河流域城市綜合承載力時空演進特征及制約因素，對促進黃河流域城市可持續(xù)發(fā)展、提高城市經濟效益、解決區(qū)域發(fā)展不平衡不充分等問題具有一定的現(xiàn)實意義。

1 相關文獻回顧

“承載力”一詞本是物理力學中的概念，是指物體在不發(fā)生任何物理意義上的破壞時所能承受的最大壓力[2]。Malthus[3]的《人口學原理》被認為是承載力研究的起點，Park & Burgess[4]最早將“承載力”的概念應用到人類生態(tài)學領域，提出“人口承載力”的概念，開啟了承載力在不同領域研究的先河。Vogot[5]對土地承載力進行定義，指出土地承載力是一個地區(qū)的土地所能供養(yǎng)的人口數(shù)量和人類活動水平的能力。城市綜合承載力概念的提出晚于其他承載力概念，Oh 等[6]將承載力的概念融入城市發(fā)展管理規(guī)劃中，進而提出了一個綜合性的城市承載力評估框架。具體來看，學術界對承載力的研究經歷了人口承載力、資源承載力、環(huán)境承載力、生態(tài)承載力、經濟承載力、文化承載力等概念內涵的演進歷程，研究內容呈現(xiàn)從單要素制約承載力到多要素制約的系統(tǒng)承載力、從單個城市承載力擴展到區(qū)域城市群綜合承載力的演變特征[7]。

國內外對城市綜合承載力的研究主要集中在內涵、指標體系的構建及驅動因素等方面。在城市綜合承載力的內涵方面，傅鴻源和胡焱[8]認為城市綜合承載力應是城市資源承載力、城市環(huán)境承載力、城市生態(tài)系統(tǒng)承載力、城市基礎設施承載力、城市安全承載力、公共服務承載力這六種承載力的有機結合；付金存等[9]認為城市綜合承載力是在一定經濟、社會、技術和資源環(huán)境約束下，城市的各類資源，尤其是水土等不可再生資源所能承載的人口和人類活動規(guī)模和強度的閾值；Santoso 等[10]提出城市綜合承載力是指人類在進行社會經濟活動時，能夠保持自然環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展并且不會對城市造成不可改變的破壞的能力。概括而言，城市綜合承載力是一個動態(tài)的、綜合的且具有相對極限意義的閾值[11]。在城市綜合承載力指標體系的構建方面，尚未形成一套公認的評價體系，但以不同角度出發(fā)構建多維度的指標框架是目前學界評價城市綜合承載力的普遍做法。如從資源需求和資源供給角度出發(fā)，構建包括土地、水資源、交通和環(huán)境的城市綜合承載力評價體系[11]；基于PSR 分析框架，構建涵蓋資源環(huán)境支撐、區(qū)域環(huán)境壓力和城市建設調控的指標體系[12-13]；將“三生空間”理念引入城市綜合承載力評價體系中，構建包含生產空間承載力、生活空間承載力和生態(tài)空間承載力的評價指標體系[14-15]；亦有學者基于城市綜合承載力內涵，從經濟、環(huán)境、資源、基礎設施、文化等維度切入，構建評價指標體系[16-17]。在研究尺度上，集中于全國[18]、省級[12-13,15,19]、城市群[11,20-21]和地級市[22-24]等不同尺度。目前對城市綜合承載力驅動因素方面的研究相對匱乏，當前研究多立足于城市綜合承載力的指標體系，依據各指標對城市綜合承載力的貢獻度進行評價[11,25]，也有部分學者在指標體系之外從產業(yè)結構、人口規(guī)模、科學技術、對外開放等方面選取變量考察其對城市綜合承載力的影響[26-27]，但由于研究區(qū)域、研究方法的不同，研究結論不盡相同。

綜上所述，目前學術界對城市綜合承載力方面已進行了大量的研究，取得了豐富的研究成果，但還存在一定研究空間：一是在研究區(qū)域上，現(xiàn)有研究多基于全國或者省域尺度，近年來開始拓展到城市群、地級市，但是對于黃河流域這一特殊地理經濟區(qū)的研究相對不足；二是在研究深度上，多是基于城市整體視角考察綜合承載力的驅動因素，忽視了不同城市的經濟發(fā)展水平和區(qū)位稟賦因素可能導致的城市綜合承載力影響因素的空間溢出效應?；诖?，本文將黃河流域62 個地級市（不包括州、盟）作為研究對象，分析黃河流域城市綜合承載力的時空演變特征，并進一步運用空間杜賓模型探討不同因素對黃河流域城市綜合承載力的影響及空間溢出效應，旨在為提升黃河流域城市綜合承載力、實現(xiàn)黃河流域城市高質量發(fā)展提供有效參考。

2 研究對象、數(shù)據來源與研究方法

2.1 研究對象

黃河發(fā)源于青藏高原，全長5 464 千米，流域面積79.5 萬平方千米，是我國僅次于長江的第二大河。在2019年9月召開的黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展座談會上，明確黃河流域的空間范圍為黃河流經的青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、山西、陜西、河南、山東9個省級行政單位，但是，依據《國務院關于依托黃金水道推動長江經濟帶發(fā)展的指導意見》（國發(fā)〔2014〕39 號）的劃分標準，四川已被整體納入長江經濟帶這一重大國家戰(zhàn)略，因此本文的研究范圍不包括四川。另外，本文遵循以自然黃河流域范圍為基礎，盡可能保證地級行政單位的完整性以及充分考慮數(shù)據的可得性，將研究范圍定為黃河流域流經的包括青海、甘肅、寧夏、內蒙古、山西、陜西、河南和山東等8 個省區(qū)，62 個地級及以上城市（不包括州、盟）。

2.2 數(shù)據來源

研究數(shù)據主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》（2010—2019年）、《中國區(qū)域統(tǒng)計年鑒》（2010—2019年）、《中國城市建設年鑒》（2010—2019年）、相關地區(qū)的統(tǒng)計年鑒以及國民經濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報。絕大部分數(shù)據是統(tǒng)計資料中的原始數(shù)據，對于部分缺失數(shù)據，采用移動平均法進行插值處理。

2.3 指標體系的構建及數(shù)據處理

2.3.1 指標體系的構建

城市綜合承載力是推動城市可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)實基礎，包含城市經濟承載力、社會承載力、資源環(huán)境承載力、基礎設施承載力等在內的多種要素的有機結合。DPSIR模型是國內外學者構建綜合類指標體系時常用的方法，該模型是歐洲環(huán)境署（EEA）在PSR（壓力—狀態(tài)—響應）模型和DSR（驅動力—狀態(tài)—響應）模型的基礎上提出來的，并將系統(tǒng)分為驅動力、壓力、狀態(tài)、影響和響應五大類別，其相互作用關系如圖1所示。

驅動力（D）是從社會經濟發(fā)展的角度直接或間接地反映城市綜合承載力發(fā)展變化的原因，包括經濟驅動和社會驅動兩方面；壓力（P）反映了人類活動對城市帶來的負荷，包括資源消耗、環(huán)境污染等方面；狀態(tài)（S）是指城市在上述驅動力和壓力的作用下所處的狀態(tài)，主要體現(xiàn)為自然環(huán)境和人類社會狀態(tài)的發(fā)展質量；影響（I）反映了人作為城市生活的主體給城市發(fā)展帶來的影響，包括社會影響、文化影響等方面；響應（R）是指個體或政府為改善生態(tài)環(huán)境、提高生活質量或為適應外界環(huán)境變化而做出的積極改變。本文借鑒近年來學者對城市綜合承載力的評價研究，以科學性、地域性、可得性和全面性為原則，依據城市綜合承載力的內涵，構建基于DPSIR 模型的黃河流域城市綜合承載力評價指標體系（表1）。

表1 黃河流域城市綜合承載力評價指標體系

2.3.2 數(shù)據處理

（1）數(shù)據標準化處理。

為消除量綱和指標屬性的影響，對原始數(shù)據進行無量綱化處理，同時為了保證取對數(shù)有意義，將標準化后的數(shù)據平移一個單位。

正向指標計算方法：

負向指標計算方法：

（2）指標權重的確定。

指標權重的確定方法可分為客觀賦權法和主觀賦權法，為了能夠真實客觀地反映黃河流域城市綜合承載力狀況，本文采取客觀賦權法中的熵值法，運用最大信息熵原理來確定指標權重。為了使不同年份間各個城市的綜合承載力可以相互比較，本文引用加入時間因素的改進熵值法，對面板數(shù)據中各個指標賦權，同時對黃河流域城市綜合承載力及其子系統(tǒng)進行評價，各個指標權重見表1所示。具體步驟如下：

①形成比重矩陣Y。

②計算第j項指標熵值。

③計算第j項指標的信息效用值。

④計算各指標權重。

（3）利用多目標線性求和法得出城市綜合承載力及其子系統(tǒng)的估計值。

式中：Sai表示城市i第a年的城市綜合承載力子系統(tǒng)的估計值，UCCai為城市i第a年城市綜合承載力的估計值。

2.4 研究方法

2.4.1 探索性空間分析方法（ESDA）

地理學第一定律認為空間上任何事物都具有空間相關性，且相近的事物關系更緊密[28]，城市綜合承載力也不例外。探索性空間分析方法（ESDA）的核心就是檢驗相鄰單元的觀測值是否有空間關聯(lián)性，通過描述研究對象的空間分布并加以可視化，發(fā)現(xiàn)研究對象的空間聚集與空間異常，進而解釋研究對象的空間互相作用機制，主要包括全局空間自相關和局部空間自相關兩類分析工具。

（1）全局空間自相關。

全局空間自相關反映黃河流域城市綜合承載力空間關聯(lián)程度的總體特征，本文用全局Moran’s I 指數(shù)來衡量全局空間關聯(lián)度。全局空間自相關的計算公式如下：

（2）局部空間自相關。

全局空間自相關在一定程度上忽略了空間的局部不平穩(wěn)問題，為了進一步考察黃河流域城市綜合承載力的空間分異格局，引入局部空間自相關分析方法對局部空間自相關特征進行分析，通常采用局域Moran’s I 指數(shù)對局部空間自相關進行衡量，計算公式如下：

其中，Ii為局部空間自相關值，可分為高—高、低—高、低—低和高—低四種聚類特征。局部莫蘭指數(shù)通常用局部散點圖來表示。

2.4.2 變量選取與模型設定

城市綜合承載力水平受多種因素影響，參考既有研究成果[25-27]，本文從科技投入、資源消耗、產業(yè)高級化、對外開放程度、政府治理能力、金融發(fā)展水平和人口規(guī)模七個方面在評價體系外選取與城市綜合承載力密切相關的影響因素，具體的變量說明見表2。常見的空間計量模型有空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。由于空間杜賓模型不僅包含了因變量的外生交互作用帶來的空間相關性，還包含自變量的內生交互作用，可視為是對空間滯后模型和空間誤差模型的改進。因此，本文采用空間杜賓模型（SDM）對黃河流域城市綜合承載力的影響因素及其空間溢出效應進行研究。模型公式如下：

表2 變量選取和說明

式中：Yit表示i城市第t年的城市綜合承載力水平，Yjt為鄰域j城市第t年的城市綜合承載力，Xit為城市i第t年的解釋變量，Xjt表示鄰域城市j第t年的解釋變量，Wij為空間權重矩陣，β為解釋變量的待估參數(shù)，ρ表示鄰域地區(qū)城市綜合承載力對本地區(qū)城市綜合承載力的影響方向和程度，γ表示鄰域地區(qū)解釋變量對本地區(qū)城市綜合承載力的影響方向和程度，μi表示空間效應，εit為隨機擾動項。

由于空間杜賓模型（SDM）包含了被解釋變量和解釋變量滯后項的反饋效應，模型參數(shù)并不能直接準確地反映各個解釋變量的邊際效應。因此，進一步采用空間回歸模型的偏微分方法，將解釋變量對被解釋變量的空間溢出效應分解為直接效應、間接效應和總效應[29]。其中，直接效應表示本地解釋變量對本地城市綜合承載力的直接影響；間接效應表示本地解釋變量對鄰域城市綜合承載力的影響，即溢出效應；總效應表示解釋變量對被解釋變量總體的空間溢出效應。

2.4.3 空間權重矩陣的確定

空間權重矩陣是進行空間計量分析的基礎，為綜合考慮城市間地理距離和經濟聯(lián)系的雙重影響，本文選取地理距離矩陣（W1）、經濟距離矩陣（W2）和嵌套矩陣（W3）三種空間權重矩陣來衡量城市間的空間關聯(lián)程度，其計算公式如下：

式中：dij為城市i與城市j之間的地理距離；和為樣本期內城市i和城市j的人均GDP 平均值，θ為地理距離矩陣和經濟距離矩陣的比重，本文取0.5。

3 黃河流域城市綜合承載力時空演進特征

3.1 黃河流域城市綜合承載力時序演進分析

通過熵值法計算得到2009—2018年黃河流域城市子系統(tǒng)承載力和綜合承載力的得分情況（表3）。

表3 2009—2018年黃河流域城市子系統(tǒng)承載力指數(shù)和綜合承載力指數(shù)

研究期內黃河流域城市綜合承載力水平呈持續(xù)上升態(tài)勢，具體而言，可將黃河流域城市綜合承載力的增長趨勢劃分為三個階段：（1）快速提升階段：2009—2012年，該階段伴隨我國房地產市場快速擴張，帶動了一系列城市基礎設施建設，拓展了城市空間，對拉動經濟增長、推進城鎮(zhèn)化、改善人民生活等方面都發(fā)揮了重要作用，極大地促進了城市綜合承載力的提升。（2）持續(xù)增長階段：2013—2015年，隨著居民收入水平的持續(xù)提高，拉動消費健康增長，推動產業(yè)結構轉型升級和社會投資增長，進而提升城市綜合承載力水平，黃河流域城市綜合承載力在該階段呈持續(xù)增長態(tài)勢。（3）鞏固發(fā)展階段：2016—2018年，生態(tài)文明建設的持續(xù)推進加之人工智能飛速發(fā)展，該階段黃河流域城市綜合承載力在前期快速提升的基礎上呈鞏固發(fā)展態(tài)勢。

為進一步分析城市綜合承載力各子系統(tǒng)的時序演進特征，圖2展示了2009—2018年黃河流域城市綜合承載力各子系統(tǒng)的演化趨勢。從各子系統(tǒng)對黃河流域城市綜合承載力的貢獻程度來看，影響子系統(tǒng)對黃河流域城市綜合承載力的貢獻最大，之后依次為狀態(tài)、響應、驅動力和壓力子系統(tǒng)。從各子系統(tǒng)的時間演化趨勢來看，驅動力子系統(tǒng)指數(shù)總體呈上升態(tài)勢，且增長幅度較大，說明經濟和社會發(fā)展為黃河流域城市綜合承載力的提升起到了較好的驅動效果；壓力子系統(tǒng)指數(shù)在樣本研究期內雖有一定程度上升，但幅度較小，說明隨著我國生態(tài)文明建設的持續(xù)推進，黃河流域各城市積極轉變經濟發(fā)展方式，在節(jié)能減排和資源綜合利用等方面均取得顯著成果；狀態(tài)子系統(tǒng)指數(shù)在驅動力和壓力的雙重作用下，呈現(xiàn)波動上升態(tài)勢，且一直維持在較高水平，說明黃河流域環(huán)境和社會發(fā)展狀態(tài)穩(wěn)步向好發(fā)展；影響子系統(tǒng)對黃河流域城市綜合承載力的貢獻最大，在樣本研究期內持續(xù)上升，說明人作為城市生活的主體，其產生的社會和文化影響對一個城市綜合承載力的提升具有較強的促進作用，尤其黃河流域作為中華文明的發(fā)源地，具有豐厚的文化底蘊，而文化作為城市發(fā)展的“軟實力”對提高城市綜合競爭力具有不可替代的作用；響應子系統(tǒng)指數(shù)在2009—2016年呈持續(xù)上升態(tài)勢，2017—2018年出現(xiàn)小幅下降，且響應子系統(tǒng)指數(shù)整體低于狀態(tài)子系統(tǒng)和影響子系統(tǒng)，原因可能在于研究期內黃河流域處于快速城鎮(zhèn)化發(fā)展階段，城市人口快速擴張帶來的住房基建需求和環(huán)境污染問題給當?shù)卣斐奢^大壓力，未來政府在基礎設施建設和生態(tài)環(huán)境治理等方面有待進一步提高。

圖2 2009—2018年黃河流域城市綜合承載力各子系統(tǒng)演化趨勢

3.2 黃河流域城市綜合承載力空間格局分析

為了直觀地展示黃河流域各城市的綜合承載力空間分異情況，運用ArcGIS10.2 軟件，根據自然斷裂點分類結果，繪制了2009年和2018年黃河流域各城市綜合承載力的空間分布圖（圖3）。2018年黃河流域的城市綜合承載力要明顯高于2009年，空間分布上，由沿海到內陸呈現(xiàn)“梯度下降”的空間格局；從省份內部考慮，省會城市或經濟強市基本都是該區(qū)域城市承載力較高的地區(qū)，承載力水平呈現(xiàn)以省會為中心，以此向周圍遞減的情況。總體來看，黃河流域城市綜合承載力基本呈現(xiàn)“東高西低”“省會高、周邊低”的空間分異格局。

圖3 2009年、2018年黃河流域城市綜合承載力空間格局分布圖

黃河流域城市綜合承載力的子系統(tǒng)指數(shù)存在不同的空間分布格局，根據2009年和2018年黃河流域城市綜合承載力各子系統(tǒng)得分情況，繪制了黃河流域城市綜合承載力各子系統(tǒng)的地圖可視化結果（圖4）。驅動力子系統(tǒng)方面，2009年黃河流域多數(shù)城市處于低水平發(fā)展階段，排名前五的城市分別是濟南、烏海、青島、包頭和太原，低值地區(qū)連片集中在青海、甘肅、寧夏等西部省份城市，不同城市間差距較小；2018年黃河流域城市綜合承載力水平較2009年有了較大幅度提升，但城市間差距擴大，呈現(xiàn)“東高西低”的空間分布格局。壓力子系統(tǒng)方面，無論是2009年還是2018年，基本呈現(xiàn)“西高東低”的空間分布情況。由于歷史、自然條件等原因，黃河流域上游地區(qū)是典型的生態(tài)脆弱區(qū)，荒漠和沙化面積占比較大，水資源總量嚴重不足，與中下游地區(qū)相比，經濟社會發(fā)展相對滯后，資源利用方式也較為粗放，給當?shù)氐淖匀毁Y源和生態(tài)環(huán)境帶來較大壓力。狀態(tài)子系統(tǒng)方面，2018年較2009年有一定程度的提升，呈現(xiàn)“東高西低”的空間分布格局，高值主要集中在省會及其周邊城市，低值主要分布在西部偏遠地區(qū)，城市間差距呈擴大態(tài)勢，整體呈現(xiàn)非均衡的演進趨勢。影響子系統(tǒng)方面，空間集聚特征尤為突出，省會城市和副省級城市基本都是區(qū)域發(fā)展的中心，依次向周圍擴散。響應子系統(tǒng)方面，各城市基本呈穩(wěn)步提升狀態(tài)，反映近年來黃河流域各城市在基礎設施建設和環(huán)境治理方面取得一定成效。空間格局上，2009年基本呈現(xiàn)由沿海到內陸依次遞減的態(tài)勢，2018年山東半島仍然是響應子系統(tǒng)高值的聚集區(qū)，但甘肅、青海、寧夏等西部省份受國家西部大開發(fā)戰(zhàn)略和“一帶一路”倡議等政策影響，不斷縮小與中部地區(qū)的差距，部分城市出現(xiàn)高于中部城市的情況，呈現(xiàn)“東高西低、中部凹陷”的空間分布情況。

圖4 2009年、2018年黃河流域城市綜合承載力子系統(tǒng)空間格局分布圖

3.3 黃河流域城市綜合承載力的空間相關性分析

為考察黃河流域不同城市間綜合承載力的提升是否存在相互依賴性，本文在計算得到黃河流域城市綜合承載力的基礎上分析城市綜合承載力的空間相關性。2009—2018年黃河流域城市綜合承載力在三種空間權重下的莫蘭指數(shù)均為正值，且均通過了顯著性水平檢驗，說明城市綜合承載力呈空間正相關關系。從莫蘭指數(shù)的變動情況來看，除在地理距離空間權重矩陣下莫蘭指數(shù)有所下降外，在另外兩種空間權重矩陣下，莫蘭指數(shù)均在波動中有所上升，說明黃河流域城市綜合承載力的空間聚集性存在增強的趨勢（表4）。

全局莫蘭指數(shù)僅能反映黃河流域范圍內的整體集聚特征，而無法顯示區(qū)域間的差異性?？紤]到黃河流域區(qū)域間存在異質性，本文基于2009年、2018年的城市綜合承載力數(shù)據，利用局部莫蘭散點圖，進一步揭示黃

原假設，進一步說明采用空間杜賓模型更合適。Hausman檢驗結果顯示為負值，故應拒絕隨機效應的原假設，選用固定效應[31]，再結合個體固定效應、時間固定效應以及個體時間雙固定效應模型的擬合優(yōu)度、相關的研究經驗以及樣本值特征等，本文認為選擇個體固定效應模型更為合適，最終采取個體固定效應下的空間杜賓模型。

表6 空間計量模型檢驗

表7是空間杜賓模型的參數(shù)估計結果，在三種空間權重矩陣下，黃河流域城市綜合承載力的空間自相關系數(shù)均為正且在1%的水平下顯著，說明黃河流域城市綜合承載力具有顯著的正向空間溢出效應，即本地城市綜合承載力的提高能夠對鄰域城市綜合承載力提升產生顯著的促進作用。由于嵌套矩陣綜合考慮地理和經濟雙重因素下不同解釋變量對城市綜合承載力的空間溢出效應，因此本文著重分析嵌套矩陣下的空間杜賓回歸結果。主效應方面，對外開放程度（OPE）、金融發(fā)展水平（FIN）和人口規(guī)模（POP）對黃河流域城市綜合承載力具有顯著的正向影響；溢出效應方面，資源消耗（ENE）和金融發(fā)展水平（FIN）對鄰近城市綜合承載力具有顯著的抑制效應，產業(yè)高級化（IND）、政府治理能力（GOV）和人口規(guī)模（POP）對鄰近城市綜合承載力具有顯著的提升作用。

表7 空間杜賓模型回歸結果

4.2 空間效應分解分析

一般來說，由于空間杜賓模型包含了被解釋變量和解釋變量滯后項的反饋效應（本地城市承載力通過影響鄰近城市承載力又反過來影響本地城市承載力），模型參數(shù)并不能直接準確地反映各個解釋變量的邊際效應?？刹捎闷⒎址椒▽⒖傂M一步分解為直接效應和間接效應。

分析表8可知，科技投入（TEC）的直接效應、間接效應和總效應均不顯著，原因可能在于當前黃河流域科技創(chuàng)新水平整體較低，不足以對當?shù)丶班徑貐^(qū)城市綜合承載力產生顯著影響；資源消耗（ENE）的直接效應、間接效應和總效應的估計系數(shù)均為負，且至少在5%的置信水平下為負，說明以煤炭為主的能源消費結構帶來的環(huán)境污染問題不僅不利于本地城市綜合承載力的提升，還會通過溢出效應對鄰近城市綜合承載力產生負向影響；產業(yè)高級化（IND）的直接效應、間接效應和總效應均顯著為正，表明產業(yè)結構轉型升級不僅可以有效提高本地城市綜合承載力水平，還可以通過空間模仿效應帶動鄰近城市綜合承載力的提升；對外開放程度（OPE）的直接效應、間接效應和總效應均不顯著，可能與黃河流域城市綜合承載力整體發(fā)展水平不高有關；政府治理能力（GOV）的直接效應不顯著，但間接效應和總效應分別在1%和5%的水平下顯著為正，可能原因是財政支出增加帶來的各項基礎設施完善和居民福利的提升會對鄰近城市產生正外部效應，促使鄰近地區(qū)加快完善基礎設施建設，增強社會保障水平，進而提升城市綜合承載力水平；金融發(fā)展水平（FIN）的直接效應在10%的置信水平下顯著為正，間接效應和總效應均不顯著，說明提高金融發(fā)展水平可以有效提高當?shù)爻鞘械木C合承載力水平，但無法對鄰近城市綜合承載力的提升產生顯著影響；人口規(guī)模（POP）的直接效應、間接效應和總效應均在1%的水平下顯著為正，人口規(guī)模擴大有利于各項資源要素在空間上形成聚集，激發(fā)經濟增長內生動力，提高本地市場發(fā)展?jié)摿Φ耐瑫r緩解鄰近城市的就業(yè)壓力，從而提升本地和周邊城市綜合承載力水平。

表8 空間效應分解結果

5 結論及建議

5.1 結論

本文基于DPSIR 分析框架構建黃河流域城市綜合承載力評價指標體系，揭示黃河流域2009—2018年間城市綜合承載力的時空演變軌跡，在此基礎上，運用空間杜賓模型進一步探討黃河流域城市綜合承載力的影響因素及其空間溢出效應，本文的主要研究結論如下：（1）黃河流域城市綜合承載力呈持續(xù)上升態(tài)勢，五個子系統(tǒng)對于城市綜合承載力的貢獻度具有較大差異，其中，影響子系統(tǒng)對黃河流域城市綜合承載力的貢獻最大，之后依次為狀態(tài)、響應、驅動力和壓力子系統(tǒng)。（2）空間上由低水平的均衡向高水平的不均衡演進，基本呈現(xiàn)“東高西低”“省會高、周邊低”的空間分異格局。（3）黃河流域城市綜合承載力具有顯著的空間正相關關系，空間關聯(lián)類型以“高—高”“低—低”為主呈聚類分布，“高—高”聚集區(qū)主要分布在省會、副省級城市及東中部經濟強市，“低—低”聚集區(qū)主要分布在甘肅、寧夏、青海等西部偏遠城市。（4）產業(yè)高級化、金融發(fā)展水平的提升和人口規(guī)模的擴大可以有效提高本地城市綜合承載力水平，資源消耗對本地城市綜合承載力的影響為負；產業(yè)高級化、政府治理能力和人口規(guī)模對鄰近城市具有顯著的正向空間溢出效應，資源消耗會通過空間溢出效應抑制鄰近城市綜合承載力的提升。

5.2 建議

根據上述研究結論，本文提出以下幾點建議：

第一，優(yōu)化產業(yè)布局，提高城市間協(xié)同發(fā)展能力。黃河流域城市綜合承載力具有顯著的空間正相關性，東部地區(qū)高綜合承載力的城市較多，西部地區(qū)低綜合承載力的城市較多，因此可以通過建立跨行政區(qū)域管理結構，對流域內產業(yè)進行合理布局，促進區(qū)域協(xié)調發(fā)展、融合發(fā)展，提升區(qū)域城市綜合承載力水平。

第二，充分發(fā)揮中心城市的輻射帶動作用。省會城市或經濟強市依托自身的城市等級和區(qū)位優(yōu)勢往往具有較高的城市綜合承載力，因此應充分發(fā)揮這些城市的增長極作用，加強其與周邊城市的聯(lián)系，帶動周邊城市綜合承載力的提升。

第三，政府制定政策應充分考慮城市間的差異和資源稟賦，因地制宜、分類施策。黃河流域城市綜合承載力空間集聚和分異具有異質性特征，不同城市應結合自身情況，根據自身經濟發(fā)展水平、資源稟賦、區(qū)位特點等制定有針對性的相關政策。

第四，注重發(fā)揮動力。根據上述分析可知，產業(yè)高級化、金融發(fā)展水平和人口規(guī)模是提升城市綜合承載力的關鍵因素，因此黃河流域城市一方面應加快產業(yè)結構優(yōu)化升級，注重培育新興產業(yè)；另一方面要健全地方金融發(fā)展體系，提高金融發(fā)展水平，同時可以合理拓展城市空間范圍，吸納更多城市人口，提高人口和經濟聚集度，進而提高城市綜合承載力。

第五，轉變經濟增長方式。粗放型經濟增長方式不僅會造成資源的浪費，其引發(fā)的環(huán)境污染問題會嚴重影響周圍城市綜合承載力的提升，因此采取低能耗、低污染、低排放的可持續(xù)經濟發(fā)展模式是提高城市綜合承載力的根本。