李博雅, 史維良

(西安財經大學 統(tǒng)計學院, 西安 710100)

保護黃河是事關中華民族偉大復興的千秋大業(yè)。黃河流域面臨的災害風險構成較為復雜,災害種類較多,給沿岸百姓帶來深重災難。在各類災害風險交織疊加背景下,黃河流域城市存在抵御能力不足、恢復能力弱等特點,嚴重制約著區(qū)域聯(lián)動與城市的可持續(xù)發(fā)展。

目前,傳統(tǒng)的防災理念已無法滿足城市應對不確定因素的需求,韌性思想隨著國際減災經驗的深入逐漸被引入城市規(guī)劃與災害風險管理。在“十四五”規(guī)劃中,首次將韌性城市建設作為國家戰(zhàn)略規(guī)劃被提出,提倡“建設韌性城市,提高城市治理水平,加強特大城市治理中的風險防控”。黨的二十大報告提出“實施城市更新行動,加強城市基礎設施建設,打造宜居、韌性、智慧城市”。在新的時代背景下,面對各種不確定因素,韌性城市的發(fā)展與構建是必不可少的。

1 研究綜述

韌性最早被應用到生態(tài)學的研究中,此后學者逐漸將概念拓展到多領域中。最初Alberti等[1]將城市韌性定義為隨著城市發(fā)展的內外驅動力改變后,城市依然可以保持原有的結構與發(fā)展的能力;之后洛克菲勒基金協(xié)會將其定義為在面對壓力時,城市中個人、社區(qū)、機構的延續(xù)發(fā)展的能力[2]。趙瑞東等[3]通過梳理關于城市韌性的概念,認為城市韌性是由城市經濟、社會、生態(tài)、制度、基礎設施等人文、環(huán)境系統(tǒng)組成的高度復雜耦合系統(tǒng),可以在應對自然和人文災害等干擾時展現(xiàn)出城市系統(tǒng)的適應、恢復和學習能力。目前關于城市韌性的評價主要側重于指標體系的構建。主要以城市基本組成要素構成為核心。Joerin等[4]初探社區(qū)韌性評價,從基礎設施、社會、經濟、機構與自然方面構建指標評價體系。張振等[5]從社會、生態(tài)、基礎設施和經濟韌性4個維度進行指標選擇并對社區(qū)韌性差異性進行評價。其次以韌性城市特征為核心的體系。朱金鶴和孫紅雪[6]從生態(tài)學角度出發(fā),以抗擾性、冗余性、智慧性和迅速性4個特征構建城市應對雨洪災害的指標評價體系。部分學者以韌性階段過程為核心建立指標體系,關注城市韌性建設動態(tài)過程。繆惠全等[7]結合中國城市發(fā)展的現(xiàn)狀,基于對城市災后實際恢復過程的系統(tǒng)考察建立城市韌性評價體系。

總體來看,已有研究以城市韌性的概念及實踐規(guī)劃等定性研究為主,指標體系的評價及構建等定量研究為輔。通過文獻梳理,目前學者一是在基于災害風險的城市韌性研究,較少會對各類多災種城市韌性評價的綜合考慮;二是目前城市韌性評價指標體系關注韌性發(fā)揮作用的過程構建較少,主要是作為某種結果狀態(tài)加以描述?；诖?通過考慮到黃河流域多種災害的影響下,運用壓力-狀態(tài)-響應(pressure-state-response,PSR)模型的過程思維對黃河流域2006—2020年城市韌性水平進行評價,運用核密度函數等方法對黃河流域城市韌性水平進行實證分析,探究城市韌性水平的時空分布特征和影響因素,從而幫助黃河流域各個省份從不同階段與層面提升韌性水平,推動黃河流域城市韌性建設。

2 研究方法與指標體系構建

2.1 研究方法

2.1.1 TOPSISI熵權法

熵權法是一種客觀賦權方法,熵權法根據樣本的數據分布決定指標權重,為多指標綜合評價提供依據。逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法作為一種常用的綜合評價模型,能夠充分利用數據信息,充分客觀地反映各評價指標之間的差距。將兩種方法進行結合,用熵值法確定權重,TOPSIS法確定各個指標的得分情況并進行排序。

2.1.2 核密度估計模型

核密度估計是一種通過樣本數據本身進行研究分布特征的非參數估計方法,具有無須利用相關數據分布的先驗知識和無須假定數據分布的特點。運用概率論中用于估計位置密度函數的核密度估計方法,觀察不同年份彼此間分布的關聯(lián)以及如何進行變化,公式為

(1)

廣西梧州市龍圩區(qū)稅務局全面推行“放管服”改革后，不斷優(yōu)化納稅服務，極大地方便了納稅人辦理涉稅業(yè)務，節(jié)約了辦稅時間和成本，贏得了廣大納稅人的點贊，納稅人的滿意度也隨之得到進一步提高。2017年在全市納稅人滿意度測評中，從原來的第七名躍上到中上水平。另外，通過不折不扣地落實稅收優(yōu)惠政策，讓納稅人應享盡享稅收優(yōu)惠，惠及面達100%。據統(tǒng)計，2017年度享受小型微利企業(yè)所得稅優(yōu)惠的企業(yè)共180戶，優(yōu)惠減免5726.9萬元；享受政策性減免優(yōu)惠2700戶，減免增值稅150萬元。

2.1.3 障礙因子診斷模型

為探究城市韌性水平的影響因素,采用障礙度模型分析城市韌性水平的障礙因子,公式為

Iij=1-mij

(2)

(3)

式中:Iij為指標偏離度;Wj為因子貢獻度;mij為單項指標的標準化值;Qij為障礙度,Qij越大,說明該因子對黃河流域城市韌性水平影響越大,障礙程度越強。

2.2 城市韌性評價指標體系構建

2.2.1 PSR模型

PSR模型常用來評估不同領域生態(tài)系統(tǒng)狀況,在生態(tài)安全評價方面,該模型指通過壓力指標、狀態(tài)指標和響應指標,綜合表征人類的活動對資源環(huán)境造成的壓力和隨之所做出的反應,自提出以后有廣泛的應用[8]。近年來,由于各種自然災害或社會事件的頻發(fā),一些學者開始探究 PSR 模型在城市韌性評價的適用性,當PSR模型應用到城市韌性研究中[9],其“壓力-狀態(tài)-響應”過程不僅可以考慮到城市所面臨的災害危險程度,還可以描述在面對災害風險時城市韌性發(fā)揮作用的過程。

2.2.2 基于PSR模型的城市韌性框架

從壓力、狀態(tài)以及響應3個方面構城市韌性評價指標體系,具有非常清晰的因果關系。隨著城市的快速發(fā)展,城市所面臨的災害風險壓力增大,城市的各個子系運作的狀態(tài)隨之發(fā)生一定改變,促使人類社會對城市災害風險的變化做出響應,采取措施提升城市韌性能力,增強抵抗風險的能力。將PSR模型和城市韌性理論兩者結合,可以將城市韌性的形成過程分解為壓力韌性、狀態(tài)韌性、響應韌性。

壓力韌性指城市面臨的災害風險類型,體現(xiàn)致災因子的危險性。通過對黃河流域災害種類進行剖析,災害類型主要為自然災害、事故災難和社會安全問題,所以主要從自然災害與人為災害進行指標的選取;狀態(tài)韌性從城市各個子系統(tǒng)出發(fā),即經濟、社會、生態(tài)資源和基礎設施建設,主要反映各子系統(tǒng)目前的暴露狀態(tài),體現(xiàn)韌性特點的冗余性、多樣性等特點;響應韌性指城市面對災害風險的抵抗、恢復、吸收能力,這是一個城市韌性能力發(fā)揮作用的重要階段,體現(xiàn)城市韌性的魯棒性、恢復性、適應性和學習性?？紤]到城市韌性內涵以及學者的研究成果[10-13],考慮到指標科學性、客觀性、獨立性和可獲性等原則,構建了黃河流域城市韌性評價指標體系,見表1。

表1 城市韌性綜合評價指標體系

3 黃河流域城市韌性水平的時序變化分析

采用核密度估計方法,從分布位置、分布形態(tài)、分布延展性以及極化趨勢等方面,對黃河流域城市韌性發(fā)展水平的整體非均衡性及其動態(tài)演化趨勢進行分析。圖1為黃河流域整體韌性水平在2006—2020年的三維核密度圖。

圖1 城市韌性三維核密度圖

總的來看,黃河流域城市韌性發(fā)展水平逐年增加,但在發(fā)展過程中存在著“獨大的城市”,主要存在兩個不同發(fā)展階段:第1階段:2006—2008年和2011—2020年屬于省份間城市韌性水平差異減小階段,該階段各省份間的差異在逐年縮小。由于在2014年國家明確了黃河流域是我國生態(tài)環(huán)境保護和經濟社會發(fā)展的重點區(qū)域,從專項財政資金的引導、基礎設施建設、生態(tài)環(huán)境保護等方面不斷加強和完善黃河流域城市建設,政策的實施有效地推動了黃河流域城市韌性發(fā)展水平的提升,縮小了各省份之間的差異。第2階段:2008—2011年,各省份城市韌性發(fā)展水平屬于差異變大的階段,該階段極化趨勢趨于明顯。原因在于2008年以來,受到金融危機的負向效應和突發(fā)事件等方面的綜合影響,給國內地方政府的經濟和社會發(fā)展等產生較大沖擊,黃河流域各省份城市韌性建設資金受到不同程度的影響。

具體來看,2006—2020黃河流域城市韌性水平的分布動態(tài)呈現(xiàn)如下特征:從分布位置來看,2006—2020年不同觀察年份分布曲線的中心呈現(xiàn)不同幅度的右移變化,說明在此期間內,黃河流域的城市韌性的水平整體穩(wěn)步提升的時序特征;從分布形態(tài)來看,分布曲線的主峰高度在2008—2009年明顯升高,曲線寬度變窄,其余年份主峰高度屬于持續(xù)變低、變緩,且曲線的寬度不斷變大;說明在此期間,城市韌性的水平的集中趨勢有大幅度提升,不同地區(qū)間城市韌性水平的兩極分化嚴重;可以看出2006—2008年與2009—2020年,城市韌性發(fā)展水平較低的省份對較高省份的“追趕”,各省份的城市韌性水平趨于均衡;從分布曲線的延展性來看,曲線右側尾部逐年向右蔓延,且拖尾現(xiàn)象一直存在,表明黃河流域城市韌性水平發(fā)展差異較大,存在個別“獨大城市”;從極化趨勢來看,觀測期內曲線波峰數量經歷了“一主一側雙峰-一主峰雙側峰三峰-單峰”的演變過程,兩極分化特征趨于減弱。具體來看,2006—2008年黃河流域城市韌性水平主要存在一個主單峰和一個較低的側峰,至 2008—2014年則除一個主峰之外,還有兩個不太明顯的側峰,此后在 2014—2020年均呈現(xiàn)單峰形態(tài),黃河流域城市韌性分布逐步從發(fā)散走向收斂。

4 黃河流域城市韌性空間特征分析

為了反映各省城市韌性水平的空間格局及其變化,參考前人的研究,以城市韌性指數平均值的50%、100%及150%,運用ArcGIS10.2軟件對黃河流域城市韌性測度指數(C)進行分級聚類,將各城市依次劃分為低水平韌性城市(0.159 5≤C<0.160 2)、較低水平韌性城市(0.160 2≤C<0.320 4)、較高水平韌性城市(0.320 4≤C<0.480 5)、高水平韌性城市(0.480 5

審圖號:GS(2020)4619號圖2 2006年、2010年、2015年、2020年黃河流域城市韌性空間格局分布

從黃河流域9省區(qū)城市韌性水平空間特征來看,在2006—2020年城市韌性水平呈上升趨勢,總體呈現(xiàn)“東高西低,南高北低”的格局,即黃河流域東部省份韌性水平總體高于西部省份,黃河流域南部省份韌性水平總體高于北部省份。其中,黃河下游東部省份的山東省得益于經濟、環(huán)境、設施、制度等多方面優(yōu)勢一直處于領先地位;黃河中游南部的四川省遞增最明顯;而由于歷史、自然條件等原因,位于黃河上游的青海、甘肅、寧夏是典型的生態(tài)脆弱區(qū),荒漠和沙化面積占比較大,經濟社會發(fā)展相對滯后;黃河中游的山西、陜西、內蒙古是能源富集區(qū),地區(qū)產業(yè)結構單一且偏重,流域生態(tài)環(huán)境風險高,城市的韌性能力與其他省份相比較弱。

從時間變化的具體情況來看:2006年,黃河流域各城市間城市韌性水平總體差異性不大,除四川處于低韌性水平外,城市韌性水平發(fā)展度處于較低階段。2010年,黃河流域城市韌性逐漸出現(xiàn)差異,其中,山東省由于地理位置的優(yōu)勢和政策的傾向率先進行了發(fā)展晉升為較高韌性水平,四川省的城市韌性水平也提升為低韌性水平,其余省份的城市韌性水平變化形式不大。2015年黃河流域城市韌性水平差異明顯,山東省快速發(fā)展為高韌性水平;增加了4個較高韌性水平城市,即黃河中部城市內蒙古、陜西、河南、四川,這由于豐富的人口資源、完善的產業(yè)結構帶動經濟的快速增長,在交通基礎設施建設、社會發(fā)展、環(huán)境共治等方面取得了良好的成效,有效地提高了城市韌性水平;但黃河上游青海、甘肅、寧夏由于可用自然資源較為匱乏、基礎設施建設困難,經濟發(fā)展增速較緩,影響了城市韌性水平的發(fā)展。2020年,黃河上游地區(qū)的青海、甘肅、寧夏和中游地區(qū)的山西有了較快的發(fā)展,從較低韌性水平發(fā)展為較高韌性水平;河南和四川也由較高韌性水平發(fā)展為同山東省一樣的高韌性水平,說明其抵御外來干擾的能力和自我恢復能力更強。西部和中部省份受國家西部大開發(fā)戰(zhàn)略和“一帶一路”倡議等影響,改善了中、西部省區(qū)的環(huán)境、交通等基礎設施條件,使經濟基礎相對落后的省份城市韌性水平得以加快發(fā)展,與黃河下游東部地區(qū)的差距逐漸縮小。

5 黃河流域城市韌性水平影響因素分析

通過運用障礙度模型對2006—2020年的各省份的韌性水平障礙因素進行識別,可以判斷出各省份相鄰年份的部分主要障礙因素具有一定共性,因此選取2006年、2020年排名前5的障礙因素進行展示,見表2。

表2 各省份城市韌性水平障礙因子指標排序

從總體上看,研究期內影響黃河流域綠色發(fā)展前5的障礙指標,按照頻次出現(xiàn)較高的依次是:D32R&D經費內部支出(出現(xiàn)33次,覆蓋面91%)、D17經濟密度(出現(xiàn)22次,覆蓋面81%)、D33本年城市市政公用設施建設固定資產投資完成額(出現(xiàn)26次,覆蓋面69.4%)、D25財政收入和D27社會保障和就業(yè),對應指標層為響應韌性中的恢復和適應能力,狀態(tài)韌性中的城市環(huán)境資源和經濟狀態(tài),可以看出,經濟狀態(tài)和創(chuàng)新能力和是黃河流域城市韌性發(fā)展最大障礙因素,當城市遭到人為災害或自然災害侵襲時,雄厚的經濟實力為城市災后恢復和發(fā)展提供必要的經濟基礎和物質保障。

不同省份來看:位于黃河下游的山東省城市韌性水平的障礙因素隨時間較大變化。2012年 R&D經費內部支出(D32)和經濟密度(D17)對其韌性發(fā)展的障礙作用較大,山東省經濟狀態(tài)不足以支持城市韌性的發(fā)展,但隨著時間的變化,山東省的經濟密度和經濟創(chuàng)新能力提升,其障礙作用逐漸減弱;2020年以來,城市人口密度(D14)和人均擁有公共圖書館藏量(D35)成為阻礙山東城市韌性發(fā)展最大的因素,說明隨著人口數量增多,面臨的人口壓力逐漸增大,社會人口問題成為制約城市韌性發(fā)展的重要因素。

四川、河南和陜西障礙因子變化情況類似,四川省的城市韌性發(fā)展最初受 R&D經費內部支出(D32)和經濟密度(D17)影響最大,但隨著時間的推移,排名前5的障礙因子發(fā)生了變化,即本年城市市政公用設施建設固定資產投資完成額(D33)和社會保障和就業(yè)(D27)指標被固體廢物利用率(D30)和電力消費量(D12),說明這3個省份隨著社會經濟的發(fā)展,遇到災情的保障能力和災后城市基礎設施建設能力逐年增加,但同時城市發(fā)展也會產生如能源消費量大、廢氣和廢水處理壓力大等問題。

山西和內蒙古障礙度變化不明顯,主要在排名前5的障礙度次序上的改變,青海和寧夏障礙因子沒有變化。總的來看,這些省份的主要障礙因素來源幾乎相同,其中響應韌性的障礙度最高,狀態(tài)韌性位于其后,出現(xiàn)較為頻繁的狀態(tài)韌性障礙因素為經濟密度(D17),響應韌性的障礙因素為R&D經費內部支出(D32)、本年城市市政公用設施建設固定資產投資完成額(D33)、財政收入(D25)?？梢钥闯?青海和寧夏、內蒙古受限于地理位置偏遠、生態(tài)環(huán)境脆弱等方面,經濟基礎相對薄弱,缺少充足的資金來支持科技創(chuàng)新的投入。山西和甘肅在2020年固體廢物利用率(D30)和電力消費量(D12)的障礙度變大進入前5,山西的經濟發(fā)展主要依靠資源密集型產業(yè),環(huán)境保護壓力較大,除了需要在經濟和基礎設施建設方面發(fā)展,在能源利用技術與環(huán)境環(huán)保方面有所提高,增強城市系統(tǒng)的自我修復能力,強化城市抗擊各種風險干擾的能力。

6 結論與建議

基于PSR模型評價黃河流域城市韌性水平,運用綜合指數法測算城市韌性評價指數,通過核密度估計和空間分析探索了城市韌性水平的時空分異特征,依據障礙度模型識別影響黃河流域城市韌性水平的因素,得出如下結論,并提出相應建議。

黃河流域城市韌性水平整體呈現(xiàn)上升趨勢。其中山東、河南、四川韌性水平的提升更加明顯;黃河流域城市韌性水平的空間差異顯著,在空間上總體呈現(xiàn)“東高西低,南高北低”的格局,即黃河流域東部省份韌性水平總體高于西部省份,黃河流域南部省份韌性水平總體高于北部省份,其中山東省城市韌性發(fā)展水平相對較高。因此未來在促進黃河流域城市韌性發(fā)展水平穩(wěn)步提升的同時,需要縮小不同省份間的絕對差異,減弱極化程度。

從障礙因子分析來看,影響黃河流域城市韌性水平的主要障礙因子分別為R&D經費內部支出、經濟密度、本年城市市政公用設施建設固定資產投資完成額、財政收入、社會保障和就業(yè),表明黃河流域城市韌性發(fā)展水平是經濟狀態(tài)、創(chuàng)新能力和保障能力等多重干擾綜合作用的結果。因此,未來要將提升城市經濟實力、創(chuàng)新能力和社會保障能力作為各個省份發(fā)展城市韌性水平的主要目標。