我国生态城市建设的时空演化格局及其驱动机理分析

区域与城市【文章编号】1006－3862（2012）05－0044－06

44城市发展研究19卷2012年5期UrbanStudiesVol．19No．52012我国生态城市建设的时空演化格局及其驱动机理分析张伟1，2，3张宏业3刘婷1，2祝炜平1，2*（1．杭州师范大学理学院遥感与地球科学研究院，杭州，311121；2.浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室，杭州，3111212；3.中国科学院地理科学与资源研究所，北京，100101）【摘要】本文综合运用密度表面、空间聚类、多元逐步回归等方法，探讨了我国生态城市建设的时空演化格局及其驱动机理。主要结论如下：（1）对我国360个拟建生态城市的时空演化格局分析表明，从时间维度上讲，我国生态城市建设的空间展布经历了一个由离散———聚集———离散的倒U型演化过程；从空间维度上看，我国拟建生态城市的空间分布显示出较强的地域分异特征和聚集现象；从分布密度上讲，开展生态城市建设的数量与经济发达程度之间具有较强的相关性。（2）对我国生态城市建设驱动机理的分析表明，城市规模、城市经济状况是开展生态城市建设的主要影响因素；城市生态环境状况对于开展生态城市建设的影响比较微弱。【关键词】生态城市；时空演化格局；驱动机理；中国【中图分类号】K921/927【文献标识码】A

基金项目：国家自然科学基金（41101039）；杭州师范大学遥感与地球科学研究院开放基金（PDKF2011YG08）；杭州师范大学科研启动经费项目（2011QDL49）。随着全球生态环境问题的日益突出［1］，生态城市理论自诞生之日起，就受到了人们的广泛关注［2］，各类生态城市建设活动也在全球范围内不断涌现［3］。自从生态城市理论引入到我国以来，各种生态城市建设活动也是层出不穷。但生态城市毕竟还是一门年轻的理论，并不足以支撑当前如火如荼的生态城市建设活动［4］。因此，如何正确地认识和判读当前我国的生态城市建设活动，深入探讨其内部发展规律，不仅有助于更好地把握我国生态城市建设的进程，为生态城市建设的合理开展提供决策参考，还能为生态城市理论的完善提供数据和案例支持。目前，学界关于生态城市建设实践的研究多是集中在生态城市的具体建设模式［5，6］，评价指标体系构建［7，8］，存在的具体问题及其解决措施［9］，以及生态城市建设的规划设计方法［10，11］等方面，鲜见从全国尺度出发，系统而综合地剖析我国生态城市建设的时空演化状况，探讨其内部驱动机理的研究文献。因此，本文对我国的生态城市建设活动进行了全面的梳理，探讨了我国生态城市建设的时空演化规律，分析了其驱动机理，以期加深加深对我国生态城市建设状况的认识，更好地把握我国生态城市建设的进程，从而为生态城市建设的合理开展提供决策参考。1我国的生态城市建设活动本文通过对CNKI期刊网、维普期刊网、人民日报、人大复印资料等的搜索查询，以刊载过生态城市建设的相关论文为准，统计出截至2010年12月，我国提出生态城市建设的城市共有360个。其中生态市134个，生态县226个。2生态城市建设的时空演化格局2.1空间分异利用Arcgis的空间聚类分析模块对各省生态城市密度数据进行分析，检查生态城市在空间上的分布是否具有集聚性。表1中高/低聚类分析的正态统计量Z值均大于正态分布函数在0.01水平下的临界值（1.96），表明省域尺度上的生态城市分布存在着空间上明显的集聚（Clustering）现象［12］。即具有较高生态城市密度的省区相对地趋于和较高生态城市密度的省区相靠近；或者较低生态城市密度的省域相对地趋于和较低生态城市密度的省域相邻的空间联系结构。张伟等：我国生态城市建设的时空演化格局及其驱动机理分析区域与城市

城市发展研究19卷2012年5期UrbanStudiesVol．19No．201245表1高/低聚类分析结果项目InverseDistanceObservedGeneralGExpectedGeneralGGeneralGVarianceZScoreSignificancelevel生态城市数量EuclideanDistance0.11870.10020.00011.72530.1生态示范区数量EuclideanDistance0.12540.10020.00012.11300.05生态城市密度EuclideanDistance0.14260.10020.00032.27930.05生态示范区密度EuclideanDistance0.14590.10020.00042.33350.052.2时空格局演化由于很难获取各地提出生态城市建设的确切时间，故本文拟根据国家环境保护部网站（http：//sts．mep．gov．cn/）公布的历年国家级生态示范区名单作为替代，近似地分析我国各地生态城市建设的时空演进过程①。

图1我国历年所批准的国家级生态示范区的时空格局演化通过上述分析可知，（1）从时间维度上讲，生态示范区的空间展布经历了一个由离散———聚集———离散的倒U型演化过程。（2）空间分布方面，从总体上看，生态示范区的分布显示出了明显的空间差异。主要表现为东部地区明显多于西部地区；经济文化发达地区多于经济文化次发达地区；沿海地区高于内陆地区；城镇化水平高的地区多于城市化水平较低的地区。而且，从时间演化进程的角度看，生态示范区分布中的“胡焕庸”线表现的越来越明显。（3）从分布密度的角度上讲，生态示范区的创建数量与经济发达程度之间的相关度很高。江苏、天津、北京、浙江、上海这五个生态示范区密度最大的省和直辖市，也是我国经济最发达的地区；而内蒙古、新疆、西藏、甘肃、青海这五个生态示范区最少的省份，则是我国经济欠发达的区域。据计算，生态示范区密度与各省人均GDP的相关系数达0.68。区域与城市张伟等：我国生态城市建设的时空演化格局及其驱动机理分析

46城市发展研究19卷2012年5期UrbanStudiesVol．19No．52012表2生态示范区高低聚类分析结果年度InverseDistanceObservedGeneralGExpectedGeneralGGeneralGVarianceZScore结论1999EuclideanDistance0.11190.10020.00030.7341随机分布2002EuclideanDistance0.14070.10020.00022.6799高度聚集2004EuclideanDistance0.13720.10020.00022.4660高度聚集2006EuclideanDistance0.11270.07870.00031.8805中度聚集2007EuclideanDistance0.11980.10020.00021.4763低度聚集2008EuclideanDistance0.11460.10020.00020.9809随机分布3生态城市建设的驱动机理分析3.1指标选择在广泛征询相关专家意见的基础上，按照系统完备性、动态发展性、可比可量性、可操作性等原则，选取与生态城市建设密切相关的生态、社会、经济指标，以深入分析生态城市建设的驱动机理（表3）。表3生态城市建设的驱动机制指标体系驱动因子指标单位指标解释生长适宜性因子干燥指数平均降水量/累计气温平均积温摄氏度NDVI区域平均值气候生产潜力t/hm2·yr地形地貌因子海拔坡度地形起伏度城市规模总人口万人城市建成区面积km2人口密度人/km2市区人口/建成区面积生产效率国土经济密度GDP/建成区面积单位产出的资本密度全市GDP/全社会固定资产投资总额单位产出的劳动力密度全市GDP/全市劳动力人数单位地区生产总值能耗（等价值）吨标准煤/万元城市经济水平第三产业占GDP比重%全市GDP总量亿元全市GDP增长率%城市社会状况城乡收入比城市居民收入/农村人均收入医疗机构床位数张失业率%高等学校普通本、专科学生在校人数万人人均家庭生活用水量m3/人城市生态环境工业固体废弃物的综合利用率%工业固体废物产生量/综合利用量工业污水排放达标率%工业废水排放达标量/排放量生活垃圾无害化处理率%市辖区人均绿地面积m23.2研究数据（1）中国主干公路、铁路、河流、湖泊、行政界限等矢量数据皆来源于国家基础地理信息系统（http：//nfgis．nsdi．gov．cn/）和国家科技基础条件平台建设项目：地球系统科学数据共享网（www．geodata．cn）；（2）干燥指数的计算公式为：D=F/C。式中，D代表干燥指数，F代表1961～1990年的平均年降水量，C代表1961～1990年的平均年累计气温。数据来源于中国科学院地理科学与资源研究所人地系统主题数据库（原中国自然资源数据库，http：//www．data．ac．cn/）。（3）气候生产潜力数据来源于国家科技基础条件平台建设项目：地球系统科学数据共享网（www．geodata．cn）。（4）地形地貌数据来源于GLCN提供的90m×张伟等：我国生态城市建设的时空演化格局及其驱动机理分析区域与城市

城市发展研究19卷2012年5期UrbanStudiesVol．19No．20124790mSRTM数据。（5）NDVI数据。本研究所采用的遥感数据为NOAA/AVHRRNDVI时间序列数据，时间范围覆盖了2006年5～10月植被生长季。数据来源于美国GIMMS工作组（http：//glcf．umiacs．umd．edu/data/gimms/index．Shtml）。NDVI数据的处理方法采用国际通用的最大合成法［13－16］；每年的NDVI值由各月NDVIi求平均值获得，以避免某些极端月份数值的影响［17］。（6）分省的社会经济发展数据来自于《中国统计年鉴》。为避免单一年份中各项指标数据的偶然性，本文所用的皆是对2006～2008年数据进行等权加和平均后得来的数据。3.3模型构建模型构建的步骤如下：（1）采用半升/降梯形模糊隶属度函数模型［18］对基础数据进行无量纲化和同趋化处理；（2）利用因子分析法对原始变量进行降维处理，将众多子变量合成为7个综合变量，以消除各变量间的多重共线性；（3）以这7个综合变量为解释变量，以各省提出生态城市建设的城市数量为被解释变量，采用普通最小二乘法（OLS）进行多元逐步线性回归，通过不断剔除不显著的解释变量，建立如下计量模型：Y=－10.295+0.635X1+0.377X2－0.019X3式中，Y为各省提出生态城市建设的城市数量，X1为城市规模因子，X2为城市经济因子，X3为城市生态因子。表4多元逐步回归的运行结果解释变量参数估计std．errortsig．Tolerance常数项－10.2957.945－1.2960.206城市规模因子0.6350.2123.0030.0060.685城市经济因子0.3770.1292.9160.0070.657城市生态因子－0.0190.011－1.8420.0770.928注：复相关系数R=0.766；R2=0.586；DW检验值为1.829；F（sig．）=12.756（0.000）从表4中可以看出，模型拟合度较好，全部通过了F检验和多重共线性检验，城市生态因子通过了置信水平为90%的t检验，城市规模因子和城市经济因子通过了置信水平为95%的t检验。3.4驱动因子分析3.4.1城市规模从模型运行的结果可知，城市规模的大小是影响生态城市建设决策的首要因素。统计数据亦能证明这样的关系（表5）。表5城市规模与开展生态城市建设的对应关系全市年末总人口提出生态城市建设的地级城市数量地级以上城市数量所占比例1000万以上5771.43%500～1000万508459.52%100～500万7318140.33%100万以下51435.71%合计133286—数据来源：《中国城市统计年鉴2008》城市规模对开展生态城市建设的驱动机理主要表现在三个方面：一是城市的规模大，往往意味着该城市拥有较为雄厚的社会、经济、科技等资源，能够为生态城市的建设提供强有力的保障；第二，城市是一个不完整的生态系统，也是一个人类活动最为密集的区域。不少国家和地区的历史发展经验表明，城市化的过程，往往也伴随着资源的高消耗和环境质量下降、生态破坏等过程。因此，城市规模越大，就越需要通过生态城市的建设，来缓解紧张的人地关系；第三，生态城市是城市发展历程中产生的高级城市形态［19，20］，是城市发展到一定历史阶段的必然产物。城市的规模较大，往往意味着这个城市已经走过了长期的历史演化过程，向生态城市演进的时机更为成熟，转化更为自然。这三个原因，分别从充分条件、必要条件和历史必然性三个方面，解释了城市规模越大，越倾向于开展生态城市建设的客观现象。3.4.2城市经济城市的经济发展状况是开展生态城市建设的第二大影响因素。城市经济越发达，越倾向于开展生态城市建设。从统计数据中亦可看出二者之间的相关性（表6）。城市经济状况对开展生态城市建设的驱动机理与城市规模有相似之处。一方面，城市的经济越发达，越能够为生态城市建设提供必要的资金支持；另一方面，经济发展常常需要消耗大量的自然资源，也难免对生态环境造成破坏，因而也有开展生态城市建设的需求。但是，二者的驱动机理也并非完全相同。其区别主要有二：一是在生态城市建设能力方面，与庞大的城市规模相比，发达的城市经济往往能更为直接和有效地支持生态城市建设。这是因为城市规模大，并不一定就意味着具备发达