礦業城市相對資源承載力時空分異及阻力分析

何 剛,趙疏航

(安徽理工大學 經濟與管理學院,安徽 淮南 232001)

隨著我國新型城鎮化的深入推進,國民經濟對資源的需求日益增加,加劇了社會經濟發展與生態文明建設之間的矛盾[1-2]。資源的過度開采會導致礦業城市水土流失嚴重、資源存量不足、生態破壞加劇等生態風險。盡管2021年安徽省的節能環保公共預算支出已達到199.454 1億元,但是省內各礦業城市的生態環境依然十分脆弱[3],因此測算人類活動是否超過資源環境的承載能力顯得至關重要[4]。

承載力在生態學領域的應用十分廣泛[5],Park等[6]在1921年提出“承載力”概念。承載力的演化與發展大體經歷了種群承載力、資源承載力、環境承載力和生態承載力4個階段[7-8]。由于我國人口眾多且分布不均,同時資源稟賦差異明顯,因此,黃寧生等[9]提出相對資源承載力概念,比較各類資源相對承載力,比單一資源承載力更有意義。

相對資源承載力已經在學術界被廣泛應用。彭爭呈等[10]對相對資源承載力模型進行擴展,在自然資源子系統中,納入水資源、森林資源和水能資源3個指標;在社會資源子系統中,將人口質量因素納入分析范疇。裴文濤等[11]采用相對資源承載力的研究方法,分析了天水市及各區縣的各類相對資源承載力變化趨勢。趙鵬宇等[12]采用改進后的相對資源承載力模型探討了忻州市相對資源承載力的演變規律及空間差異。

綜上所述,有關研究學者多通過在模型上進行優化,使其更加匹配研究對象。但相對資源承載力的研究對象大部分是城市或者區域,所以筆者選擇礦業城市作為研究對象,同時選用熵權—突變級數法以避免主觀性賦權和簡單線性加權等問題?；凇叭比诤侠砟?生產—生活—生態)構建評價指標體系,采用熵權—突變級數法優化相對資源承載力模型測度2012—2021年各類資源的相對承載力和相對資源綜合承載力,探究各城市的相對資源承載力時空分異,并用阻力模型診斷關鍵阻力因子,為礦業城市的生態文明建設提供理論支撐。

1 研究區域與數據來源

1.1 研究區域概況

研究區域為安徽省的10座礦業城市,分別為淮北、亳州、宿州、阜陽、淮南、滁州、馬鞍山、宣城、銅陵、池州[13],參照區域為安徽省整體(有16座城市)。2021年安徽省的能源生產總量為9 317.48萬t標準煤,能源消費總量為15 342.63萬t標準煤,雖然這10座礦業城市的礦產資源賦存豐富,但因人口眾多導致資源消耗過快且生產模式單一化,這些因素都會影響城市的可持續發展、經濟高質量發展和生態良性發展。

1.2 數據來源

研究數據大部分來自于2013—2022年《安徽統計年鑒》,耕地面積和國土調查面積等數據來自于安徽省自然資源廳和國土調查成果共享應用服務平臺。部分指標數據通過相關公式計算得出。

1.3 評價指標體系

基于準確性、層次性、可獲得性等原則,構建“三生”融合的理論概念框架。維度層有3個,分別是生產、生活和生態資源。指標層有9個,分別是土地資源、科技資源、經濟資源、市政資源、教育資源、醫療資源、水資源、環保資源和防災資源,如表1所示。

表1 安徽省礦業城市的相對資源承載力評價指標體系

土地資源選取耕地面積作為衡量標準,用來評測農業生產水平;科學技術作為推動社會經濟發展的第一生產力,故選取研究與試驗發展(R&D)經費作為科技資源衡量標準;考慮到價格因素的影響,選取實際地區生產總值作為經濟資源衡量標準。

市政資源選取年末實有道路長度,評測城市基礎建設水平;結合“新教育、新醫療”的理念,用普通高等學校畢業生數和醫療衛生機構醫師數作為教育資源和醫療資源的衡量標準,多維測度生活質量水平。

水資源是人類生存的基本保障,選取水資源總量作為評價指標;學者們多從環境保護投資的角度出發,立足于生態風險防控的目的,選取節能環保公共預算支出和地質災害防治投資作為環保資源和防災資源的衡量標準,綜合探究生態發展態勢。

2 研究方法

2.1 相對資源承載力模型

計算來自3個維度9個指標的相對資源承載力[9-14]:

(1)

2.2 熵權—突變級數法

采用熵權法和突變級數法相結合的方法來評價相對資源承載力[14-15]。突變理論由法國的Rene.Thom提出,突變級數法是基于突變理論所演變而來的[16]。先將評價指標按照層次進行劃分,根據控制變量個數選擇相應的勢函數,因控制變量單位不統一需通過分歧集導出歸一化公式來解決,最后計算得出總隸屬度,并按照其大小進行排序分析。

1)首先進行數據標準化處理:

(2)

2)計算第j項指標的熵值ej:

(3)

3)計算第j項指標的權重wj:

(4)

4)根據各層級指標個數確定突變類型及對應的勢函數,對各層級指標按照從大到小進行排序,排除人為排序主觀誤差。

5)將標準化后的數據代入歸一化公式計算各控制變量的突變級數,然后取子系統的突變級數作為上一層評價系統各指標的控制變量。因指標體系內各資源指標之間存在互補性,屬于互補性突變模型,故選擇均值法取值。

6)建立等級標準。因為計算出的隸屬度通常相差較小,故難以比較。為了使研究更具有應用價值,建立評價等級標準[17-19],選取控制變量{0.2,0.4,0.6,0.8,1.0},逐級計算各層級隸屬度,最終得出總隸屬度,由此確定各評價等級的取值區間,見表2。

表2 相對資源承載力等級標準

2.3 阻力模型

借助阻力模型診斷影響礦業城市相對資源承載力的關鍵阻力因子[20],計算公式如下:

(5)

式中:O為阻力值,表示因子的阻礙程度;sij為偏度,sij=1-xij,表示因子與最優值的差值。

3 結果與分析

3.1 各類資源相對承載力時序變化

2012—2021年,安徽省礦業城市的人口總量呈先增后減,整體呈緩慢上升趨勢,從2012年的3 322.30萬人增加到2021年的3 476.70萬人,增幅只有4.65%。運用公式(1)計算出的2012—2021年安徽省礦業城市各類資源相對承載力見表3,變化趨勢如圖1所示。

圖1 2012—2021年礦業城市各類資源相對承載力變化趨勢

表3 2012—2021年安徽省礦業城市各類資源相對承載力

從表3中平均值來看,人口總量為3 534.66萬人,除土地資源以外,超過各類資源相對承載力平均值,并且各類資源相對承載力存在較大差異,按照平均值排序:土地資源>醫療資源>水資源>經濟資源>市政資源>防災資源>環保資源>科技資源>教育資源。

首先,土地資源的相對承載力為3 815.57萬人,相比人口資源3 534.66萬人,超出280.91萬人,遠遠超過其他各類資源的相對承載力。安徽從傳統農業大省逐漸邁向新興產業聚集地,優化土地資源分配,不斷深入開展新型城鎮化建設,對推動安徽省礦業城市的高質量發展至關重要。其次,礦業城市的醫療資源也相對充足,相對承載力為3 464.77萬人,相比人口資源只少了69.89萬人,為社會人口穩步增長打下關鍵基礎。但其他各類資源的相對承載力遠低于人口資源,礦業城市教育資源的壓力最大,科技資源和環保資源也處于相對匱乏水平。

結合圖1可知:從時序趨勢的變化上看,土地資源的相對承載力整體呈穩定增長態勢,2012—2014年都為3 500多萬人,但是2015—2021年在3 900萬人左右波動,說明礦業城市的土地資源管理方面穩中求進;醫療資源的相對承載力在2014—2015年呈現出較大的發展優勢,遠超同年度的土地資源和人口資源,達到了近10年的最高水平,但之后就下降至3 300萬人上下波動,說明醫療資源是保障人口穩定不可或缺的重要部分;水資源的相對資源承載力在2017年達到最高,并于2017—2021年在3 000萬人上下波動,說明人口規模的不斷擴大對水資源的需求壓力巨大;防災資源的相對承載力在2 250萬～2 850萬人間波動劇烈,相關部門應當在提升對地質災害預警技術的同時,降低地質災害所帶來的不確定性和危害性;環保資源的相對承載力變化幅度較大,上下波動十分明顯,整體呈上升趨勢,與防災資源的變化趨勢相似;經濟資源、市政資源、科技資源和教育資源的相對承載力保持相對穩定,但與人口資源相比存在嚴重差距,明顯不能滿足礦業城市經濟高質量發展的高標準要求。

3.2 相對資源綜合承載力橫向分析

在各類資源標準化數據的基礎上,基于熵權—突變級數模型可計算出安徽省礦業城市的相對資源綜合承載力。2012—2021年,礦業城市相對資源綜合承載力呈穩步增長態勢,總體增幅高達133.98%,如圖2所示。

圖2 2012—2021年礦業城市相對資源綜合承載力雷達圖

由圖2可知,2012年相對資源綜合承載力0.415為最低水平,2013年上升為0.760,增幅達83.13%,2014年突破0.800,2014—2015年處于0.800～0.900,2016年突破0.900,并在2021年達到峰值0.971。根據表2所示的相對資源承載力等級標準,礦業城市相對資源綜合承載力等級的演變過程為:弱—較弱—中等—較弱—較強—強,總體趨勢發展良好。由此表明,相對資源綜合承載力正在處于穩步上升的狀態,安徽省礦業城市正呈現出高質量發展的良好態勢。政府支持綠色礦山建設成效顯著的市縣創建示范區,對綠色礦山建設給予金融支持,并支持綠色礦山用地用林,多途徑、差別化保障采礦用地合理需求?？赡芘c礦業城市在“生產—生活—生態”多維度下相對資源綜合承載力等級分布的變化有關。

3.3 相對資源綜合承載力時空分異

結合相對資源承載力等級標準,計算出2012年和2021年各礦業城市的相對資源綜合承載力指數和等級,結果見表4～6。

表4 各城市相對資源綜合承載力指數及等級

結合表5和表6可以看出,各礦業城市的相對資源綜合承載力水平分布不均與地域位置差異有關,指數變化較大的城市有淮北和池州,有等級變化的城市是阜陽、滁州和馬鞍山。

表5 2012年各維度相對資源綜合承載力等級

表6 2021年各維度相對資源綜合承載力等級

相對資源綜合承載力處于較強水平的城市只有滁州,等級水平由中等轉變為較強。滁州在2021年時生產資源維度上達到較強水平,整體有趨于強等級水平的態勢。

相對資源綜合承載力處于中等水平的城市是阜陽和馬鞍山,等級水平由較弱轉變為中等。阜陽是成長型資源城市,煤炭儲量充足,在生態資源維度上從中等水平達到較強水平,表明城市的生態資源開采較為合理。馬鞍山是再生型資源城市,鐵礦資源優勢明顯,借助產業成功轉型升級,所以在生產資源維度上有著明顯的提升,指數增長了0.197,等級水平也由弱轉變為較弱,但在生活資源維度上從較弱水平下降至弱水平,表明生活水平質量未與生產水平質量保持同步,存在協調發展失衡的現象。

相對資源綜合承載力處于較弱水平的城市是亳州、宿州、淮南和宣城。亳州、宿州和淮南都位于皖北,擁有豐富的能源儲備,同時地處平原地區,擁有得天獨厚的農業生產條件,3個城市的相對資源綜合承載力變化都很小。宣城水資源豐富,2021年達到115.41億m3,但耕地面積較少導致農業發展存在一定阻礙,同時教育資源和市政資源較為薄弱。

相對資源綜合承載力處于弱水平的城市是淮北、銅陵和池州。3個城市的承載力等級保持不變,但銅陵的承載力指數在上升,淮北和池州的承載力指數呈下降態勢?；幢笔前不帐∧茉串a量排名第2的城市,僅次于淮南,屬于衰退型資源城市,經濟水平不高,同時水資源匱乏。銅陵和池州位于皖南,因地形原因導致農業耕地面積較少,醫療水平也十分有限。池州擁有豐富的旅游資源,但科技創新的R&D經費投入有限,所以經濟排在礦業城市的末位。

3.4 相對資源綜合承載力阻力診斷

根據公式(5)對2012—2021年礦業城市進行阻力診斷,計算得出各指標資源和各維度資源的阻力值。礦業城市2012—2021年阻力值大小排列前3名的關鍵阻力因子見表7,礦業城市維度層阻力值如圖3所示,可以看出三者變化趨勢存在較大差異。

圖3 2012—2021年礦業城市各維度阻力值變化趨勢

表7 礦業城市關鍵阻力因子排序

由表7可知,2012—2014年制約相對資源綜合承載力的阻力因子主要聚集在生產資源維度,土地資源為第1阻力因子,科技資源為第3阻力因子,生態資源維度的水資源為第2阻力因子。

2015年主要集中在生態資源維度,第1阻力因子為防災資源,水資源由第2阻力因子下降為第3阻力因子,目前的第2阻力因子是生產資源維度的科技資源。

2016年生產資源維度的科技資源上升到第1阻力因子,生活資源維度的市政資源為第2阻力因子,生態資源維度的環保資源為第3阻力因子,第一次3個維度的阻力因子都排進前三。

2017—2018年,生態資源維度的水資源上升到了第1阻力因子,生活資源維度的市政資源仍然保持在第2阻力因子,生產資源維度的科技資源下降到第3阻力因子。

2019年主要集中在生態資源維度,水資源依然保持在第1阻力因子,防災資源為第2阻力因子,生產資源維度的土地資源為第3阻力因子。

2020—2021年主要集中在生態資源維度,第1阻力因子和第3阻力因子都是土地資源和防災資源,第2阻力因子分別是環保資源和水資源。

由圖3可以看出各維度阻力值的變化趨勢,生產資源呈波動變化趨勢,但是2012年和2021年基本持平。土地資源或科技資源每年都在阻力因子的前三名,并在2012—2014、2016、2020—2021年排在首位。

生活資源呈波動下降趨勢,在2016超過生態資源,逼近生產資源,2017—2018略高于生產資源,直至2021年阻力值達到最低為0。2016年生活資源維度的市政資源阻力因子第一次擠進前三名,且3年一直保持為第2阻力因子,阻力值先上升后下降。

生態資源呈波動上升態勢,在2015年、2017—2019年和2021年占據主導地位,其他時間都是被生產資源占據。水資源或防災資源在2015、2017—2019年排在阻力因子的首位。

應當健全生產—生活—生態之間的區域風險聯防聯動機制,大力推動各維度資源的高效協同發展。

4 結束語

采用熵權—突變級數法優化模型,探究安徽省礦業城市相對資源承載力時空分異,借助阻力模型深度診斷,剖析內在演變規律。

土地資源的相對承載力最大,其次為醫療資源的,教育資源的最小。除土地資源以外,其他資源的相對承載力都小于人口資源的。安徽省礦業城市相對資源綜合承載力總體趨勢發展良好,等級水平由弱上升到強,整體呈現出高質量發展的態勢。滁州的相對資源綜合承載力水平最高,其次是阜陽和馬鞍山,水平最低的是淮北。除淮北和池州呈下降態勢以外,其他城市的相對資源綜合承載力水平都呈上升趨勢。生產資源和生態資源的阻力值一直占據主導地位,第1阻力因子主要集中在土地資源或水資源。

各礦業城市應當進行經濟導向型轉變,應具備資源優化配置和環境污染治理雙重特征,通過合理的新型城鎮化布局來實現對礦業城市產業結構和經濟發展方向的把控,使礦業城市經濟整體向環境友好態勢發展。