基于多維空間面板決策模型的區域韌性評估研究
——以中原城市群核心區為例

趙子珺

(澳大利亞新南威爾士大學 悉尼 2770)

0 引言

為縮小地區差異,加快區域協同發展,國家提出加快城市群建設,而城市群作為自然-社會-經濟復合系統,對推動區域協調發展具有重要作用[1]。我國在2021年將“韌性城市”列入十四五發展規劃,“黨的二十大”又提出“打造宜居、韌性、智慧城市”,并于2022年5月出臺了《安全韌性城市評價指南》,提出加強城市建設、治理,提高風險抵御及恢復能力,韌性研究成為當前主流?！绊g性”概念來源于工程領域,關注點集中在抵抗力和恢復力方面[2],但多為單一城市研究,忽略了區域對其造成的影響[3]。特別是2021年鄭州市強降雨使中原城市群多數城市受到影響,災害連鎖效應及綜合性影響的增強,使單一韌性城市建設無法解決城市問題,也使區域韌性重要性受到廣泛關注。區域是個體、組織、網絡等形成的集合,區域韌性是將區域作為整體系統進行研究,從系統層面釋放韌性能力應對外部沖擊和挑戰[4],是區域動態適應不同階段風險和挑戰的新研究范式[5],是區域面對短期沖擊和長期變化時的自我轉型和協調[6],涉及多主體、多客體及多維度內容。2009年,REED 等從單要素層面進行韌性框架構建,并用于基礎設施韌性評估中[7];2019年,NYSTR?M 等將系統內因機制、多重反饋結合進行韌性研究[8];段怡嫣從系統功能出發,對社會生態、網絡聯系等展開研究,為區域韌性研究奠定基礎[9];2022年,郭文韜等提出韌性建設時應加強多個問題的綜合研究[10]。隨著韌性研究擴展,學者們更加關注系統在受到內外部環境影響時的抵抗力、適應力、恢復力及學習力變化情況[11]。目前韌性研究主要集中在京津冀、哈長、東北地區[12-14]及部分省市[15-17],中原城市群作為國家十大城市群之一,核心發展區人口數量較多且與其他城市群發展差距較大,為了對中原城市群核心發展區韌性評估,明確其存在問題及造成區域韌性不高的原因,研究中利用不同時段空間面板數據,從“經濟結構、社會、生態、基礎設施、區域建設、區域治理”層面建立“抵抗力、適應力、恢復力、學習力”的多維度區域韌性評估決策模型,并引入“投入-產出”模型,將其進行改進,提出區域韌性測算方法,并利用空間杜賓模型對中原城市群核心發展區韌性多維多要素空間分異性測算,明確各維度要素對區域韌性的決定性影響,以實現區域韌性綜合提升。

1 區域韌性評估的決策模型構建

1.1 決策模型構建

韌性作為復雜系統概念,不僅表現在內部要素聯系上,也表現在面對外部干擾時的應變能力及潛力,也體現在不同能力的相互協同及綜合提升[18]。韌性評估不僅包括災前各項建設及災害抵抗力的提升和培養,也包括災前應急演練和管理,及災害時的適應力和恢復力,并包括災后內部改善及經驗總結、學習等。區域作為完整系統,由多個城市組成,區域內部各城市之間具有較強的聯系性,災害的高連鎖效應及綜合性影響,使傳統以單一災種及單一要素為主的城市韌性測算方法及模型構建無法滿足區域韌性評估需求,需從系統層面出發,綜合考慮多要素之間的協同及聯系[19]。區域韌性不僅表現在人員、設施和管理安全方面,也體現在生態環境、社會交往及基礎設施建設層面,通過每個層面不同要素之間聯系,形成區域的抵抗力、恢復力、適應力及學習力[20]。

在區域韌性評估指標構建時,從“經濟結構、社會、生態環境、基礎設施、社會治理、區域建設”等層面出發,對“抵抗力、適應力、恢復力和學習力”4個維度分析,實現多元要素與多維度內容的結合。在區域發展不同時段,由于內部環境變化及城市建設發展,其抵抗力、適應力、恢復力和學習力對區域韌性影響也各不相同,使區域韌性整體水平隨時間呈“S”形上升。為準確表述區域韌性及各要素關系,構建基于時間變化的“抵抗力——適應力——恢復力——學習力多維度空間面板決策模型”,對區域韌性預測。在模型構建時,根據系統要素關系,各維度空間要素相互連接形成某一時期區域韌性。在模型中,o點代表某一時刻區域韌性水平,oa為抵抗力,ob為適應力,oc為恢復力,od為學習力,沿o點軌跡形成區域韌性曲線,區域韌性隨時間變化得出區域韌性水平(如圖1)。

圖1 “抵抗力—適應力—恢復力—學習力”多維空間面板決策模型

1.2 區域韌性評估模型多元指標體系構建及權重測算方法

1.2.1 區域韌性評估模型多元指標體系構建

根據“多維空間面板決策模型”及災害應對要素,參考國內外相關研究[21-22],同時依據韌性系統與各層面耦合關系,形成“1個一級指標、6個二級指標、24個三級指標、32個屬性指標”的區域韌性評價指標體系(見圖2)。

圖2 區域韌性評估多元指標體系構建圖

1.2.2 區域韌性評估指標權重測算方法

為了進行區域韌性評估,利用主成分分析法對所有韌性評估因子權重計算。在各因子權重確定時,首先根據各指標和因子建立多個特征向量矩陣,然后利用matlab軟件進行權重值計算,獲得較為合理的權重系數。

(1)因素和因子權重計算

在對各因素和因子指標權重計算時,利用matlab軟件建立特征向量矩陣,對其相似性判斷和測算結構驗證,確定各因子權重值。

(2)二級指標權重計算

二級指標主要包括經濟結構韌性、社會韌性、生態環境韌性、基礎設施韌性、區域建設韌性和區域治理韌性,建立五個維度的特征向量矩陣,利用matlab軟件確定二級指標權重。

(3)三級及屬性指標權重計算

根據上述方法,對每個三級指標權重值計算時,根據三級指標細分,首先對每一構成要素單獨計算;然后再計算綜合權重值。利用與二、三級指標相同計算方法,對屬性指標權重值計算。

2 區域韌性評估測算方法

2.1 區域韌性評估的“多維空間面板決策模型”測算方法

2.1.1 單一城市單一要素韌性測算方法

區域韌性作為系統受到災害時的抵抗、適應、恢復和學習能力,也是災前準備、災時應對、災后恢復及學習的過程[23]。傳統韌性研究主要針對單一城市的單一要素,通常利用Bruneau等提出的典型災害發生時系統反應過程曲線模型作為基礎,建立韌性評價框架[24](如圖3所示)。面對外來破壞,系統變化分為3個階段,第一階段( t

圖3 單一城市單一要素韌性曲線

反應過程變化曲線計算韌性方法,分別用D1、D2、 ……、Dn表示不同要素的韌性,Ds表示各子系統韌性之間的相互關系[26],方程式為

DS=g(D1,…,Di,…,Dn)

(1)

DS=gD

(2)

2.1.2 單一城市多要素韌性測算方法

上述方法僅能用于單一城市單一災害時城市韌性研究,而各城市韌性由多個維度組成,每個維度都由不同要素構成,韌性要素由單一子系統變成多子系統,且存在較強聯系,使整體特效呈現“1+1>2”效果,也使恢復時間縮短為t2,根據Haimes研究基礎之上,用投入—產出模型表示各城市之間的相互聯系。區域由不同城市組成,根據“1+1+1>3”的效果,各城市聯系進一步提升,使韌性較快恢復,其結果如圖4,以曲線S2表示。

圖4 單一城市多要素韌性曲線

計算方法為

X=eD-E

(3)

(4)

其中:X為城市韌性值;e為單要素關系矩陣;ei表示單一系統內第i指標權重,Di表示第i要素值,E為要素耦合關系邊際值。

2.1.3 “多維空間面板決策模型”區域韌性測算方法

由于區域是由多個城市構成,且內部包含多種要素,本研究對上述單一城市單一要素(公式2)和單一城市多個要素(公式4)的韌性研究進行改進,進行區域韌性研究。但區域內不同城市差別較大,受“短板效應”影響,無法準確表達區域韌性,在此基礎上增加城市關系,使韌性水平最低值及整體恢復力極大提升。區域在受到干擾時,其最低值達到X3,較單一城市及單一要素韌性水平有所提升,恢復時間縮短為t3,恢復力、適應力及學習力整體提升。該公式是以哈利蓋特的韌性研究為基礎,由于現實情況中災害沖擊,使損耗大于理想模型預估值,“投入—產出”函數中通過1/μ來描述其遞減情景,并借助相關系數v引入,修正了不同城市短板因素對韌性測度造成的影響[27]。由于不同城市各項建設差別較大,受“短板效應”影響,單純內部要素關系無法準確表達區域韌性,在此基礎上增加城市之間關系,使韌性水平最低值及整體恢復能力極大提升[28-29],因此得到△D,為曲線S3(見圖5)。

圖5 區域多要素韌性曲線

計算方法為

Y=eD+CZ+△D-E

(5)

(6)

其中:Y為區域韌性;eij表示i城市j要素指標權重;xiyj表示第i城市j要素值;D表示韌性要素向量;Pa表示區域不同城市之間關系矩陣;Qb表示城市內要素之間關系向量;△D表示各空間要素向量的變化量,也就是系統內部短板影響部分。v、u表示相關系數和常量,其中v值為0.15～0.3,u值為6;r和△k表示子系統與城市之間所產生的邊際韌性值,r值為0.8～1.5,△k為3～5。

通過多維空間面板決策模型計算,將區域各城市韌性多維度要素聯系起來,能夠解決單一城市及單一要素韌性計算所存在的短板問題,通過計算方法的選擇,使區域韌性計算更加方便且符合真實情況,能夠應用于所有韌性測算中,具有較強普適性,不僅降低外部要素之間干擾對城市韌性造成影響,該模型和計算方法綜合應用進一步提高計算準確性。但由于不同要素對總體韌性影響的差異性,為了明確總體韌性制約因素及決定性因素,仍需對各要素分異性進行測算。

2.2 韌性構成各維度要素分異計算方法

在對區域韌性研究時,不僅要對總韌性分析,也要對各維度要素分解。由于各維度存在著復雜聯系,根據其對區域及其他維度要素的影響,明確各維度空間要素變化對總體韌性關系。因此利用空間杜賓模型對各維度空間要素分析[30],其公式為

(7)

該公式中空間交互效應是區域內某一城市任意給定解釋變量對其他地區被解釋變量的影響,從而求出解釋變量溢出效應,被埃爾霍斯特( Elhorst) 擴展至對空間面板數據模型分析,用于要素分異研究。由于區域韌性研究中,“抵抗力—適應力—恢復力—學習力”四個維度相互影響形成“S”曲線,因此可以利用空間杜賓模型對其構成要素分析。

3 多維空間面板決策模型”中原城市群發展核心區韌性評估應用

3.1 研究范圍及多元數據來源

2014年國家提出中原城市群建設,中原城市群包括30個城市,并分為核心發展區和輻射區。核心發展區以鄭州為中心,包括河南省開封、洛陽、許昌、新鄉、平頂山、焦作、漯河、濟源、鶴壁、商丘、周口和山西省晉城市、安徽省亳州市等城市(如圖6)。長期以來中原城市群核心區以農業為主,是我國人口較為密集區域,經濟發展不平衡,各城市建設也存在較大差距,區域韌性存在較大問題[31]。核心發展區作為中原城市群重點發展區域,韌性水平直接關系到中原城市群走向。為明確中原城市群建設對區域影響及區域韌性變化,研究選取中原城市群核心發展區2011—2021年的多元數據統計分析,數據均采用年度數據。各指標數據均來自《中國城市統計年鑒》《河南省統計年鑒》及各市的《國民經濟發展統計公報》。

圖6 中原城市群核心發展區范圍圖

3.2 各要素權重值計算

根據獲取數據和1.2.2的權重計算方法,利用Matlab模型對所有指標權重值測算,各要素權重值如表1。

表1 區域韌性評估多元指標權重值

3.3 基于決策模型的中原城市群核心發展區韌性測算

3.3.1 總體韌性水平測算

在對中原城市群核心發展區總體韌性測算時,利用公式6對區域韌性計算,中原城市群核心發展區總體韌性呈現“先增后減又逐漸上升”趨勢(見圖7)。2014年中原城市群建設提出,各城市迅速響應,各項建設速度加快,特別是鄭汴洛一體化的提出,加快了區域設施一體化,經濟及環境有了較大改善,總體韌性提高[32-33]。在2016年底,國務院正式批復中原城市群發展規劃,區域建設穩步有序,定位及分工逐漸明確,城市穩步發展,中原城市群核心發展區總體韌性不斷增強。

圖7 2011—2021年中原城市群核心發展區韌性情況

3.3.2 區域韌性構成肌理的整體分異特征

根據表1評估指標體系及各要素權重,利用公式6對2011—2021年中原城市群核心發展區各城市韌性值計算。各城市韌性水平均呈現“先增后降再穩步增加”趨勢,2014—2015年鄭州市韌性水平大幅提升,2015—2016年呈下降趨勢,而后大幅度降低,其他城市的韌性值在2013—2014年逐漸增加,2014—2016年有小幅度降低,2016年后平穩增長(見圖8)。

圖8 2011—2021年中原城市群核心發展區各城市韌性對比

鄭州市韌性水平高于其他城市,洛陽居第2位,新鄉、開封分別位居第3、4位。中原城市群提出時,城市框架拉大,生態環境得到改善,經濟水平也有較大發展,都為中原城市群核心發展區韌性提升提供基礎[34-35]。但由于中原城市群核心發展區多以農業地區為主,發展后勁不足,同時受世界整體經濟形勢影響,各產業雷同且相互聯系格局未形成,出現短暫的良好發展勢頭。2016年后各城市發展回歸正常,各城市根據在中原城市群核心區定位,合理化發展,各城市韌性水平穩步提升。

3.3.3 中原城市群核心發展區韌性空間分異特征

受“抵抗力、適應力、恢復力、學習力”等多維空間影響,不同年份各要素影響差異較大,使中原城市群核心發展區韌性也有較大差異,因此利用公式7對各要素影響差異性計算。為明確各要素對韌性影響,對不同城市不同年份各維度空間要素對比分析。

(1)多維空間總體韌性水平變化及影響因素

利用公式7計算,得出表2。通過對表2分析發現,中原城市群核心發展區抵抗力和恢復力2021年降低,適應力從2020年逐漸降低。學習力與總體韌性趨勢保持一致,2015年達到最高,隨后降低,出現較小波動。受新冠疫情影響,城市建設及經濟發展緩慢,韌性水平受到較大影響,各要素在2020年和2021年均降低。學習力曲折變化的主要原因是由于城市內部管理重視程度不夠,應急指揮建設受政策影響較大,城市財政收入占GDP的比重也受整體經濟形勢影響,具有一定差別。

表2 2011—2021中原城市群核心發展區多維空間要素情況

(2)抵抗力對區域韌性決定性影響

根據圖9分析,抵抗力均呈增長趨勢,各城市2021年均達到最高。由于鄭州市人口數量較多,城鎮化率較高,經濟發展處于河南省首位,鄭州市抵抗力一直處于前列,對區域韌性具有決定性影響。開封市抵抗力變化較大,2013年達到最低。洛陽、新鄉、平頂山、漯河、許昌、焦作、濟源在2016年前后變化較大,2016年后增長較為平穩,抵抗力變化不大,主要是由于城市規模變化不大,內部設施建設較為平穩,應急管理無較大變化導致,周口、商丘、晉城自2011年后變化不大,主要是由于城市發展速度相對較慢,城市規模變化不大造成的;鶴壁在2013年后增長較快,但2016年后變化較小,主要是由于在2013年之前城市規模擴大較快,經濟增長較為迅速,2016年后城市發展放緩,應急設施建設無變化。

(3)恢復力對區域韌性引導性影響

根據圖10分析,恢復力整體呈增長趨勢,2020年達到最高。其中鄭州、洛陽、新鄉、平頂山恢復力較高。鄭州市2016年達到最高,洛陽市2014年達到最高,新鄉市和焦作市基本保持穩定,開封市、漯河市、許昌市逐漸增加,鶴壁、商丘、亳州變化較小。由于鄭州市開發建設速度先快后慢,綠地、公園及基礎設施建設提升速度較慢,失業人口數量增加,居民可支配收入水平未有大幅度提升,人口增加使人均公園綠地面積增幅變慢,但建筑平均層數較大幅度提升,使災害恢復能力有所下降。洛陽、許昌規模不斷增大,人均綠地面積不斷增加,生態環境有較大改善,隨著舊城改造進行,城市新區和老城區基礎設施建設水平有很大提高,工業廢水處理率及利用水平均有較大幅度提升,區域韌性水平也有大幅提升。

圖10 中原城市群核心發展區各城市區域恢復力變化

(4)適應力對區域韌性關鍵性影響

根據圖11分析,鄭州市在區域韌性中起著關鍵作用,適應性遠高于其他城市。14個城市中僅鄭州、開封、洛陽、平頂山、周口、商丘呈直線上升,其他城市均相對穩定,濟源、晉城變化較小,增長幅度較慢。主要是中原城市群建設,使各城市人均GDP、道路建設增加,不同城市聯系增強,公共服務設施均等化建設,各城市醫療衛生水平有較大提高,但增加人口遠高于醫療設施建設水平,使萬人醫生數僅有少量增加。工業固體廢棄物利用率均保持較高水平且建成區綠化覆蓋率也有較大增加,城市供氣量和供氣普及率增加、建成區密度降低,適應性不斷提升。為提高災害救援能力,特別是2015年以后,多數地區都發生嚴重洪澇,應急指揮系統提升,進一步提升了適應力。

圖11 中原城市群核心發展區各城市區域適應力變化

(5)學習力對區域韌性根本性影響

通過圖12發現,鄭州市學習力仍排在首位,特別是2014年后快速提升。其他城市學習力在2014和2015年相對較高,隨后逐漸降低,近年來又開始有所增加,同時增速較為均衡,但速度較慢,周口市近年來發展速度相對較慢,主要是由于城市綠地等空間不足,人均避難場所面積相對較小造成的,僅為0.05 m2/人。中原城市群建設開始前各城市發展相對較為緩慢,接受高等教育人數相對較少,工業碳排放量相對較高,但城市群建設開始后,綜合防災受到重視,城市環境得到極大提升,人均綠化面積有少量增加,工業碳排放量也隨著經濟發展增加,但近年來逐漸降低,人均避難場所面積雖有所增加但變化不大,人均面積仍保持在0.5以下,無法滿足居民避難需求,各城市學習力緩慢發展使區域韌性水平無大幅度提升。

圖12 中原城市群核心發展區各城市區域學習力變化

4 結論

本研究結論有以下4個:

(1)區域韌性作為城市群合理化發展及穩定建設基礎,為確保區域受到干擾或保持災害時的穩定性,從災害全過程對區域韌性評價。在評價中根據系統特性及韌性建設要求,建立基于“抵抗力、適應力、恢復力、學習力”的多維度空間面板模型,并構建區域韌性評估指標體系,同時根據“投入—產出”模型提出區域韌性測算方法,并以中原城市群核心發展區為例,進行差異化分析,明確韌性變化。

(2)中原城市群核心發展區各城市韌性水平均呈現先增后降再穩步增加趨勢,2014—2015年鄭州市韌性水平大幅提升,2015—2016年呈下降趨勢,而后大幅度降低,其他城市在2013—2014年逐漸增加,2014—2016年有小幅度降低,2016年后平穩增長。

(3)2011—2021年總體韌性水平先增后降,2015年后穩步增長。各構成要素中,區域抵抗力直線上升,適應力變化不大,鄭州市占主導地位。

(4)中原城市群核心發展區韌性仍存在較大問題,其抵抗力、適應力、恢復力及學習力方面仍存在一定問題,主要是中原城市群核心發展區多數地區經濟發展不平衡,產業結構不合理,第一產業占據較大比例,同時由于城市內部管理重視程度不夠,應急指揮建設受政策影響較大,城市財政收入占GDP的比重也受整體經濟形勢影響,具有一定差別。且近年來受新冠疫情影響,城市建設及經濟發展緩慢,韌性水平受到較大影響,各要素在2020年和2021年均降低。

多元統計數據為多維度空間面板決策模型的建立提供了基礎,不僅為中原城市群核心發展區韌性評估提供了保證,也為其他城市群韌性研究提供了支撐,為區域各層面韌性研究提供了新的方法和技術手段,確保了韌性評估的科學合理。