張遷，張強，程啟先，來琳，魏強

（1.信陽師范學院地理科學學院/河南省淮河流域遙感大數(shù)據(jù)與智能分析工程研究中心，河南信陽464000；2.河南牧業(yè)經(jīng)濟學院工商管理學院，河南鄭州450044；3.河南工業(yè)大學漯河工學院，河南漯河462002）

城市經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境及其協(xié)調關系是城市可持續(xù)發(fā)展的重要議題[1]。黨的十九大提出“加快生態(tài)文明體制改革，建設美麗中國”[2]。近年來，我國加強生態(tài)環(huán)境治理，已成為國際生態(tài)文明建設的重要參與者、貢獻者以及引領者。作為我國東部沿海人口大省、農業(yè)大省和工業(yè)大省的典型代表，山東省人口稠密、經(jīng)濟發(fā)達且人地矛盾突出。濟南市是山東省的省會城市，在《2020 年濟南市政府工作報告》明確指出“全面加強生態(tài)環(huán)境保護，建設生態(tài)宜居典范城市。堅持生態(tài)立市，實施生態(tài)環(huán)境保護攻堅行動，努力建設天藍、地綠、水清、泉涌的生態(tài)家園。”[3]表明濟南市已經(jīng)充分認識到開展生態(tài)文明建設工作的迫切性和必要性。近年來濟南市的經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境是否具有協(xié)調性、其具體的協(xié)調性是怎樣的、在當前的協(xié)調發(fā)展狀態(tài)中又存在哪些問題，上述內容值得進一步深入討論。

當前學界對于經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境[4-7]的有關研究較多，部分學者從“城鎮(zhèn)化-土地生態(tài)”[8]、“資源利用-生態(tài)環(huán)境-經(jīng)濟增長”[9]、“生態(tài)文明-科技創(chuàng)新-區(qū)域經(jīng)濟”[10]和“人口-資源-環(huán)境-經(jīng)濟”[11]等方面進行拓展和討論。但既有研究主要著眼于評價指標體系的豐富和完善，忽視對協(xié)調度模型自身的延伸與拓展，且對未來時段的預測也不夠深入。本研究側重于對協(xié)調度模型自身加以補充和完善，嘗試從以下方面進行改進：①在數(shù)據(jù)預處理和權重賦值中采用指數(shù)變換法和變異系數(shù)法的新路徑，減少德爾菲法和層次分析法的主觀性、避免熵權法中需要對“0 值”進行平移處理的情況；②綜合運用敏感性模型和障礙度模型，用以識別并診斷2010-2020年濟南市經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的發(fā)展現(xiàn)狀中所存在的問題；③采用ARIMA(0,1,0)模型對濟南市經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境協(xié)調度的進行時間序列預測，以期為后續(xù)的濟南市生態(tài)文明建設工作提供一定的參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 評價指標與數(shù)據(jù)

1.1.1 評價體系

1.1.2 數(shù)據(jù)來源

構建科學合理的評價指標體系是準確衡量經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境協(xié)調關系的重要基礎。在充分考慮評價指標的準確性、實用性和可獲取性的基礎上，依據(jù)系統(tǒng)性、嚴密性和客觀性等原則，同時參考相關文獻并結合研究區(qū)域現(xiàn)狀，構建了由經(jīng)濟規(guī)模、經(jīng)濟結構、生態(tài)保護以及環(huán)境污染4個方面所組成的評價指標體系(表1)。

表1 濟南市經(jīng)濟發(fā)展-生態(tài)環(huán)境評價指標體系表

本研究數(shù)據(jù)的主要來源為相應年份的濟南市和山東省的統(tǒng)計年鑒、國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，以及濟南市和山東省的統(tǒng)計局及相關部門(如人民政府、生態(tài)環(huán)境廳等)的官方網(wǎng)站。其中“濕地面積”指標數(shù)據(jù)有缺失，運用SPSS 25.0的線性插值進行缺失值處理，收集并插值處理后的各評價指標的樣本描述統(tǒng)計情況見表2。

1.1.3 數(shù)據(jù)預處理

考慮到各個指標的數(shù)據(jù)存在量綱和單位的差異，直接對各指標的數(shù)值進行比較的可比性和準確性不強，因此需要對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化預處理。常見的預處理方法主要有向量規(guī)范化法、極差變換法、指數(shù)變換法等[12]，本文中采用的是指數(shù)變換法，其特點是規(guī)范化結果不產生“0值”、計算簡便且結果直觀，正向和負向指標的預處理過程分別見公式(1～2)：

式中：xij是i指標在j年份的原始數(shù)據(jù)；yij是i指標在j年份的預處理結果數(shù)據(jù)；maxxij和minxij是xij在i指標的最值。

1.2 研究區(qū)域與方法

1.2.1 研究區(qū)域概況

濟南市是山東省的省會城市，是國家物流樞紐城市、濟南都市圈核心城市、國務院批復確定的環(huán)渤海地區(qū)南翼的中心城市。自2010年以來，濟南市不斷調整發(fā)展思路，經(jīng)濟發(fā)展也由此進入了快速建設期，人均GDP 從54906.34 元(2010 年)增長到110681.00 元(2020年)，經(jīng)濟密度也從4275.98萬元/km2(2010年)增長到9898.93 萬元/km2(2020 年)。與此同時，濟南市也加大了產業(yè)結構調整和經(jīng)濟結構優(yōu)化力度，大力集中發(fā)展以資本密集型產業(yè)和高新技術產業(yè)為主的第三產業(yè)，全域初步呈現(xiàn)“第一產業(yè)穩(wěn)步發(fā)展、二三產業(yè)共同支撐經(jīng)濟平穩(wěn)前進”的良性模式。近年來，濟南市的植被覆蓋率總體呈現(xiàn)起伏變化，尤其是2015-2016 年間造林面積急劇減少、濕地面積也呈現(xiàn)出波動下降趨勢。濟南市受山地地形與黃河河道的雙重影響，市區(qū)內缺乏天然阻隔及南北生態(tài)廊道，在傳統(tǒng)工業(yè)產業(yè)影響下污染物排放總量較多、環(huán)境污染也較為嚴重[13]。隨著近年來政府對生態(tài)環(huán)境的逐步重視，退耕還林、植樹造林等政策得到有效貫徹和落實，濟南市生態(tài)環(huán)境狀況有所好轉，但工業(yè)廢水排放量依然很高、污水減排工作還有待深入開展。

1.2.2 變異系數(shù)法

當前研究中的指標權重賦值分為主觀賦權法和客觀賦權法，前者有德爾菲法、層次分析法和模糊評價法等，后者有熵權法、均方差法和變異系數(shù)法等[14]。考慮到主觀賦權法的主觀性強、過分依賴專家判斷，本文采用客觀賦權法，綜合研究區(qū)域和數(shù)據(jù)的特點將變異系數(shù)法作為指標權重賦值的方法，公式如下：

式中：yij是i指標在j年份的預處理結果數(shù)據(jù)(是其在研究時段內的平均值)；w i和wi分別是i指標的變異系數(shù)和權重值；k是項數(shù)。

1.2.3 協(xié)調度模型

協(xié)調度模型具有科學、簡潔、準確且高效等特點，在區(qū)域經(jīng)濟學、地理科學、環(huán)境科學和資源科學等學科領域獲得廣泛應用，當前學界運用的協(xié)調度模型有二維及多維模式，本文中采用二維協(xié)調度模型[15]，公式如下：

式中：G是協(xié)調度；ED和EE分別為經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的綜合分值；a和β為待定系數(shù)(a+β= 1)。本文中認為ED和EE同等重要(a=β= 1/2)。

1.2.4 敏感性模型

敏感性模型主要是為了討論指標值靈敏度問題，在水生態(tài)文明評價中有一定的應用。劉暢等[16]提出的敏感性模型分為2 級、其敏感性參數(shù)賦值為5%(敏感性較強)和10%(相對敏感)。本文中采用改進后的3 級敏感性模型并對具體參數(shù)進行調整，公式如下：

式中：Ω為是該系統(tǒng)評價結果的敏感性；P為該系統(tǒng)評價結果值；ρ為敏感性參數(shù)(依據(jù)判別高度、中度和低度敏感的需要，分別取值為2、4和8)。

1.2.5 障礙度模型

障礙度模型在區(qū)域經(jīng)濟學、地理科學、生態(tài)學以及環(huán)境科學等學科領域運用較為廣泛，能夠對主要障礙因子進行有效、準確的識別。本文中所采用的障礙度模型[17]結果以色階方式呈現(xiàn)，公式如下：

式中：Oij是i指標在j年份的障礙度；zij指標在j年份的結果數(shù)據(jù)；wij是i指標權重值。

1.2.6 ARIMA預測

ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)模型是一種基于Box-Jenkins 法的時間序列預測模型，常記作ARIMA(p,d,q)，也被稱為整合自回歸移動平均模型。本文中協(xié)調度預測運用的是ARIMA(0,1,0)模型，受限于篇幅對于該模型的數(shù)學原理和公式不再詳細闡述，詳見文獻[18]。

2 結果與分析

2.1 協(xié)調度分析

運用變異系數(shù)法和協(xié)調度模型計算的目標層評價值及其協(xié)調度結果見圖1，并將評價值、協(xié)調度的分值按照等級劃分為“極低-較低-偏低-偏高-較高-極高”共計6 個等級(表3)。結果：①經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出“波動增長”變化趨勢。得益于人均GDP、經(jīng)濟密度和第三產業(yè)產值比重等指標在研究時段內持續(xù)且迅速的增長態(tài)勢，經(jīng)濟發(fā)展評價值由0.5036(2010 年)增至0.8354(2020 年)，即由“較低”等級連續(xù)跨越至“偏高”等級，且在多數(shù)時段的上升趨勢都較為顯著，僅在個別年份有一定波動或輕微下降(2012 年、2016 年和2017 年)。因此，經(jīng)濟發(fā)展評價值總體上增長趨勢還是比較明顯的。②生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)出“波動下降”變化趨勢。除二氧化硫排放量和煙/粉塵排放量等指標外，其余指標波動變化的趨勢都比較明顯，造林面積、濕地面積和污水排放量指標的最優(yōu)值分別出現(xiàn)在2014年、2013年和2010年，生態(tài)環(huán)境評價值由0.5691(2010 年)增長至0.6903(2013 年)后經(jīng)歷了較長時間的波動下降趨勢，并在2020年減少至0.6182，即2012年后持續(xù)在“偏低”等級波動變化。因此，生態(tài)環(huán)境評價值在多數(shù)時段的變化趨勢是波動下降的。③協(xié)調度呈現(xiàn)出“整體上升”變化趨勢。由于經(jīng)濟發(fā)展具有“波動增長”變化趨勢，而生態(tài)環(huán)境的下降趨勢是不太顯著的，二者的變化情況在一定程度上也是比較同步的，因此二者的協(xié)調度除極個別年份(2012 年以外)、其余絕大多數(shù)年份都是平穩(wěn)變化或者略有上升的。尤其是在研究時段早期(2011年和2013年)的增長趨勢極為顯著。因此，總體上協(xié)調度水平是上升的，并在2013-2014 年間由“偏高”等級增至“較高”等級后仍保持平穩(wěn)增長。

圖1 經(jīng)濟發(fā)展、生態(tài)環(huán)境及協(xié)調度結果表

表3 評價值、協(xié)調度的分值與等級表

2.2 敏感性分析

按照評價值、協(xié)調度所劃分的分值與等級情況經(jīng)由敏感型模型算法計算經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境評價值及其協(xié)調度的敏感性?？紤]到本研究中的時段較長、對單獨指標的敏感性分析意義不大，因此不再對各指標進行敏感性分析。此外，由于篇幅限制，以協(xié)調度敏感性為例詳細闡述2010-2020 年協(xié)調度不同參數(shù)下的敏感性分析過程見表4。本文中采用的改進后的敏感性分析模型中3 級模型劃分為高度、中度和低度敏感，分別在±2%、±4%和±8%下發(fā)生等級變化。經(jīng)濟發(fā)展、生態(tài)環(huán)境及協(xié)調度敏感性分析結果見表5。

表4 協(xié)調度敏感性分析過程表

表5 經(jīng)濟發(fā)展、生態(tài)環(huán)境及協(xié)調度敏感性分析結果表

從表4和表5中能夠發(fā)現(xiàn)：①2010-2020年濟南市ED-EE 協(xié)調度的敏感性總體上不高，早期和末期的敏感性較低、中后期經(jīng)歷了較長時段的敏感性較高的階段，2013-2017 年在±2%的產生變化(高度敏感)、隨后的2 年(2018-2019年)為中度敏感，其余年份均為低度敏感。②ED-EE協(xié)調發(fā)展的敏感性各有特點：一是經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境評價值的敏感性都較低。經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境分別在2010年和2018年以及2012-2013 年為高度敏感，這兩項的評價值在其余年份都沒有出現(xiàn)高度敏感的情況；在2014-2017 年和2019-2020 年經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境評價值交替出現(xiàn)低度和中度敏感；而2015、2016 和2019 年中二者均為低度敏感。二是結合協(xié)調度來看三者的敏感性演變規(guī)律，發(fā)現(xiàn)協(xié)調度的敏感性變化趨勢與經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境評價值不一致，經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境評價值在早期(2010-2012 年)與協(xié)調性相比是較為敏感的，而在后續(xù)時段內(2014-2018年)較少出現(xiàn)高度敏感。但是協(xié)調度在中期經(jīng)歷了為期5年的高度敏感時段(2013-2017年)，在末期(2019-2020 年)三者的敏感性變化趨勢逐漸趨同。

2.3 障礙度分析

運用障礙度模型計算的各指標歷年障礙度的均值見圖2。將各指標逐年運算障礙度數(shù)值按照經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)經(jīng)濟分別排序，生成色階圖見圖3。結果：①經(jīng)濟發(fā)展中主要障礙因子為經(jīng)濟密度(ED2)、工業(yè)用電量(ED3)和人均GDP(ED1)，障礙度數(shù)值在0.0516-0.0585之間，第二產業(yè)產值比重(ED6)的權重值居于中間位置(0.0486)，障礙度均值較低的指標是工業(yè)總產值(ED4)、農業(yè)牧副漁總產值(ED5)和第三產業(yè)產值比重(ED7)，分別為0.0467、0.0461 和0.0460。以2014 年為界，較早時期(2014 年及之前)工業(yè)總產值(ED4)、農林牧副漁總產值(ED5)和第三產業(yè)產值比重(ED7)是比較主要的障礙因子，而在此之后(2014 年之后)除了工業(yè)總產值(ED4)仍然是主要障礙因子之外，工業(yè)用電量(ED3)和第二產業(yè)產值比重(ED6)取代了其余指標成為主要障礙因子。②生態(tài)環(huán)境中的主要障礙因子是污水排放量(EE7)、煙/粉塵排放量(EE6)和濕地面積(EE2)，數(shù)值分別為0.0564、0.0557 和0.0537，二 氧 化 硫 排 放 量(EE5)、造林面積(EE1)、建成區(qū)綠化率(EE3)和人均公園綠地面積(EE4)的障礙度值較低，數(shù)值介于0.0485-0.0512。生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)出明顯的階段性，即指標障礙度逐年排序按照2010-2012年、2013-2015年和2016-2020年劃分為3個階段：2012年以前主要障礙因子是濕地面積(EE2)和建成區(qū)綠化率(EE3)，2013-2015年主要障礙因子是人均公園綠地面積(EE4)、二氧化硫排放量(EE5)和煙/粉塵排放量(EE6)，2016年之后則為造林面積(EE1和)污水排放量(EE7)。

圖2 指標障礙度均值圖

圖3 指標障礙度逐年排序色階圖

2.4 協(xié)調度預測

運用ARIMA(0,1,0)預測模型進行濟南市經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境協(xié)調度的預測，選擇近年來(2010-2020 年)的協(xié)調度數(shù)據(jù)用以預測后續(xù)年份(2021-2024 年)的協(xié)調度值，具體的實測值、擬合值及其上控制線(UCL)與下控制線(LCL)見圖4。結果：①從既有時段的實測值和擬合值來看，二者在整體上較為接近，因此后續(xù)預測的可信度也較高。即在未來時段濟南市經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境協(xié)調度將呈現(xiàn)出平穩(wěn)上升的趨勢，將從2020 年實測值0.8477(擬合值0.8515)增長至2024 年擬合值0.8932，逐級趨近于“極高”等級。②從上下控制線反映的情況來看，一是UCL 增長趨勢迅猛、二是UCL與LCL的年份越遠差距越大：UCL值在2022年就步入了“極高”等級(0.9010)并在2024年達到0.9218，因此濟南市后續(xù)發(fā)展的潛力是巨大的，亟需加強經(jīng)濟發(fā)展建設和生態(tài)環(huán)境保護等工作；此外上下控制線差距約為0.0573，且不論是UCL還是LCL都呈現(xiàn)出一定增長，其增長值約為0.0313，這也驗證了后續(xù)濟南市的協(xié)調度應該呈現(xiàn)出總體增長的大趨勢。

圖4 協(xié)調度預測圖

3 討論與結論

3.1 討論

經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調度不是簡單靜態(tài)的短期協(xié)調關系，而是復雜動態(tài)的長期協(xié)調變化過程。作為人口大省、農業(yè)大省和工業(yè)大省典型代表山東省的省會城市，濟南市開展經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境協(xié)調的工作對廣大人口稠密、經(jīng)濟發(fā)達且人地矛盾突出的東部與中部城市都有著較強的借鑒和參考價值。本文中所采用指數(shù)變換法和變異系數(shù)法的新路徑、綜合運用敏感性模型和障礙度模型以及ARIMA(0,1,0)模型進行的時間序列預測等內容是對經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境協(xié)調性測度的有益嘗試。

本文驗證并支持徐夢辰[12]的主要結論，即濟南市在2011-2014 年間的經(jīng)濟水平總體上升、(生態(tài))環(huán)境水平總體下降且協(xié)調度波動變化。但本文中的研究時段更長(2010-2020 年)且包含對未來時段(2021-2024)的預測，此外，本文還運用敏感性模型和障礙度模型對協(xié)調度模型進行補充，因此本文的分析更加全面和深入。但本研究仍存在不足之處：一是僅采用濟南市共11年(2010-2020年)14項指標的面板數(shù)據(jù)進行定量分析，二是僅就經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境二維協(xié)調度進行討論，對于更廣區(qū)域、更長時段和更多指標以及多維系統(tǒng)協(xié)調度的研究則有待后續(xù)研究補充。

3.2 結論

經(jīng)由指數(shù)變換法、變異系數(shù)法、協(xié)調度模型、敏感性模型、障礙度模型和ARIMA 預測對2010-2020年濟南市經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境進行協(xié)調度(含2021-2024 年預測)、敏感性及障礙度的定量分析，得出以下結論：①協(xié)調度模型的結果表明，經(jīng)濟發(fā)展、生態(tài)環(huán)境及其協(xié)調度的變化趨勢不完全一致。具體而言：經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出“波動增長”變化趨勢，生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)出“波動下降”變化趨勢，協(xié)調度呈現(xiàn)出“整體上升”變化趨勢。②敏感性模型的結果表明，濟南市協(xié)調度敏感性總體上不高，尤其是經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境評價值的敏感性都較低，但上述三者的趨勢不完全一致。③經(jīng)濟發(fā)展中主要障礙因子為經(jīng)濟密度(ED2)、工業(yè)用電量(ED3)和人均GDP(ED1)，生態(tài)環(huán)境中的主要障礙因子是污水排放量(EE7)、煙/粉塵排放量(EE6)和濕地面積(EE2)，且障礙因子呈現(xiàn)出較強的階段性變化趨勢。④在未來時段濟南市經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境協(xié)調度將平穩(wěn)上升。

從近年濟南市經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境協(xié)調關系演化的總體趨勢來看，濟南市正在改變“以犧牲生態(tài)環(huán)境來換取經(jīng)濟增長”的發(fā)展思想，對經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的協(xié)調發(fā)展更加注重。即使?jié)鲜性贓D-EE 協(xié)調發(fā)展方面取得一定的成效，但是二者所存在的矛盾依舊是不能忽視，生態(tài)環(huán)境保護工作仍然繁重。在“十四五”建設期間，濟南市依然要高度重視環(huán)境保護工作，同時要加大資金投入，尤其是加快實施創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略、培養(yǎng)新興產業(yè)，找到一條合適的發(fā)展之路，使協(xié)調發(fā)展之路成為自己獨特的優(yōu)勢，在協(xié)調發(fā)展這條道路上要做到堅持如初、不斷鞏固協(xié)調發(fā)展的結果，最終讓綠水青山真正變成真正的金山銀山。