郭力娜，王刚*，姜广辉，赵艳霞，訾丰娇，叶林，刘洪义

1.华北理工大学矿业工程学院

2.北京师范大学资源学院

3.德州市自然资源局

城镇化是人类社会发展到一定阶段的必然产物，也是人类社会聚集程度的不可逆模式[1]。城镇化率不断提高，一方面反映出社会经济不断增长，城市进入快速发展期，对产业发展、人口聚集都起到了积极作用；另一方面也面临“城市病”多发的困扰，特别是城市空间的外延式扩张，对城市边缘其他空间的不断挤压，在一定程度上破坏了城市与周边环境的生态平衡，加剧了生态环境压力。研究城市发展与生态环境之间的时空关系，并探究影响因子，可为城市可持续发展提供参考。

虽然城镇化迄今为止没有统一的含义[2]，但城镇化与生态环境的关系一直是学术界的研究热点。学者普遍认为城镇化存在着城市人口聚集、经济发展、空间扩张和生活质量提高等4个方面的特征[3-5]。在城镇化与生态环境关系研究中，国内外学者在以下方向进行了宏观性、大尺度、定性与定量相结合的多角度探索：1）城镇化与生态环境系统理论关系模型。早期Grossman等[6]研究发达国家两系统关系时就提出了“环境库兹涅茨曲线”，认为城镇化发展和生态环境之间不是单纯的正负相关关系，而是生态环境伴随着城镇化发展先下降后上升，呈现倒U形关系。2002年经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）提出的脱钩理论，认为生态环境压力会随着经济发展到一定阶段时达到顶峰值随后逐渐下降[7]。2）城镇化和生态环境关系静态耦合。如聂艳等[8]认为城镇化与生态环境相互作用的现象和结果即为耦合关系，二者之间影响的程度为城镇化与生态环境耦合度。黄莘绒等[9-10]构建城镇化与生态环境质量评价指标体系，以定量的方法研究城镇化和生态环境的现状特征。宋学峰等[11-12]总结了城镇化通过人口性质变更聚集，经济发展和建设空间扩张不断挤压生态环境空间，而生态环境依托着政府保护政策，排斥企业资本又限制着城镇化发展。3）城镇化与生态环境关系动态模拟。如杨亮洁等[13]将脱钩模型应用到成渝城市群地区研究上，发现生态环境增长率和城镇化增长率均为正，城镇化和生态环境以弱脱钩和连接扩张为主。马艳[14]将城镇化与生态环境动态交互胁迫模型应用在长江经济带，对2个子系统演变轨迹进行了曲线拟合，验证了交互胁迫的关系。

但已有研究在区域选择上，普遍关注大城市群或更大尺度的空间差异，一方面或是因为大城市群经济发展迅速，或是研究区地处环境敏感和社会重点关注地带。然而在新时期国土空间生态修复背景下，省级及以下尺度城镇空间生态环境问题已成为国土空间生态修复内容之一；同时，由于省域内部城镇化和生态环境质量存在着比较明显的空间异质性，故在此背景下探究省域城镇化与生态环境质量关系和空间差异非常必要。基于此，笔者以辽宁省为研究区，基于多年统计数据，采用定量方法，探究研究区城镇化和生态环境质量的时空演变特征，以及二者耦合协调程度的空间分异及影响因子，以期为研究区城镇化和生态环境协调发展提供借鉴，为城市高质量协调发展提供参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

辽宁省（118°53′E～125°46′E，38°43′N～43°26′N）位于东北地区南部，南临黄海、渤海，西南与河北省接壤，西北与内蒙古毗邻，东北与吉林省为邻，东南与朝鲜隔江相望（图1）。东西两厢为山地丘陵，向中部平原下降，呈马蹄形向渤海倾斜[15]。目前，辽宁省下辖14个地级市，总面积为14.86万 km2，截至2019年，辽宁省城镇人口已达2 964万人，城镇化率为68.11%，高于全国60.6%的城镇化率，统计信息来源于《国民经济和社会发展统计公报（2019年）》。

图1 研究区位及地势Fig.1 Location and terrain of the study area

1.2 数据来源

研究所需基础地理信息数据主要包括行政区数据，从辽宁省自然资源厅收集。其他主要研究数据分别来自2005—2019年《辽宁省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和各市的《国民经济和社会发展统计公报》。

2 研究方法与模型构建

2.1 研究方法

2.1.1 权重确定——熵权法

采用熵权法确定城镇化和生态环境质量评价指标权重，相较于主观赋权法，熵权法能避免人为因子所造成的偏差，更准确地反映指标的重要程度。由于指标体系里各指标含义与量纲不同，并且指标在评价时其参与的评价变化方向不完全一致，会出现正、负2种指标。为了使指标数据具有可比性，采用极值标准化方法对指标数据进行无量纲处理[16]，得到无量纲处理的数据后，再通过熵权法[17-18]计算权重，计算公式如下。

第i个城市第j项指标的比重（Yij）：

计算指标信息熵（ej）：

计算信息熵冗余度（dj）：

计算指标权重（Wj）：

式中：X′ij为第i个城市第j项指标数据标准化处理后的指标值；k=1/ln m；m为评价城市数；n为指标数。

2.1.2 地理探测器影响因子分析法

地理探测器是探测空间差异性，以及探究主要关系背后驱动力和影响因子的一种统计学方法[19-20]。因受到的制约条件较少，所以采用地理探测器分析法，定量探测耦合协调度的主要影响因子。计算公式如下：

式中：Pq,U为影响因子q的因子探测力；N为整个区域样本数；Nq,l为次级区域样本数；M为次级区域个数；为整个区域城镇化与生态环境耦合协调度的方差；为次级区域的耦合协调度方差。Pq,U的取值为[0，1]，Pq,U越大，说明因子q对耦合协调度的影响越大。

2.2 评价模型

2.2.1 耦合度模型

任何系统都不是单独存在的，系统内部各要素之间、2个子系统之间或某一系统内部各要素与另一系统内部各要素之间一定存在着某种关系，这种系统或要素之间的相互作用及影响的关系即耦合状态，可用耦合度模型[21]来评价，计算公式如下：

式中：C为耦合度，取值为0～1；U(x)为城镇化系统综合分值；E(y)为生态环境系统综合分值。C越大，耦合程度越高，根据C的大小，可进一步将系统耦合阶段划分为不同类型（表1）。

表1 基于耦合度的耦合类型划分标准Table 1 Coupling type classification standard based on coupling degree

2.2.2 耦合协调度模型

耦合度只反映了城镇化系统与生态环境系统的相互影响程度，但不能区分耦合正负向，需要进一步利用耦合协调度模型，测算研究对象之间的协调程度，以判断其耦合水平，反映系统之间相互作用的协调程度[22]，计算公式如下：

式中：α、β为待定系数，α+β=1，本研究认为城镇化系统和生态环境系统对城市发展同等重要，因此α和β均取0.5；T为综合指数；D为耦合协调度指数，取值为[0，1]，D越大，表明2个系统之间的协调程度越高。根据已有的研究成果[23-24]，可将协调发展程度划分为10个阶段（表2）。

表2 耦合协调度类型和等级划分标准Table 2 Coupling coordination degree types and grade classification criteria

3 评价指标体系构建

城镇化系统与生态环境质量系统是2个复杂的系统，科学准确地构建2个系统的评价指标体系，是探究城镇化与生态环境耦合关系和影响因子的关键。在前人研究[25-26]的基础上，既考虑城镇化和城市生态环境自身的特点，又综合平衡各要素，考虑数据的可获得性，构建了城镇化与生态环境质量评价指标体系。其中，城镇化系统从人口、空间、经济和社会4个子系统层和12个指标层来反映城镇化质量；生态环境质量系统主要从生态环境的状态、压力、治理3个子系统层和12个指标层构建评价指标，综合体现了生态环境的现状和治理情况。基于熵值法赋权，最终得到各指标权重。

4 结果与分析

4.1 城镇化与生态环境质量评价结果和时空变化

4.1.1 评价结果

城镇化与生态环境质量评价指标体系见表3。由表3可见，城镇化系统层权重为经济城镇化＞社会城镇化＞人口城镇化＞空间城镇化，反映出经济城镇化对城镇化发展影响最大，空间城镇化对城镇化发展影响最小。生态环境质量系统层权重为生态环境治理＞生态环境状态＞生态环境压力，反映出生态环境的治理对生态环境系统质量贡献最大。根据表3，采用综合加权计算得到2005—2019年辽宁省城镇化质量指数和生态环境质量指数（图2），及其子系统层各评价指标指数（图3和图4）。

表3 城镇化与生态环境质量评价指标体系Table 3 Evaluation index system of urbanization and ecological environment quality

从图2可以看出，2005—2019年，辽宁省城镇化指数和生态环境质量指数均表现出增长趋势。其中，城镇化质量指数由2005年的2.44增至2019年的4.68，增长率为91.8%，特别是2005—2012年呈直线上升趋势，2013年和2016年有小幅波动下降后依旧保持增长趋势。生态环境质量指数增长速率略低于城镇化，由2005年的3.19增至2019年的4.79，增长率为50.2%，2013—2015年，呈现微弱下降再上升趋势。总体来看，辽宁省整体生态环境质量不断向好，特别是2016—2019年指数上升趋势较大。

图2 辽宁省城镇化指数与生态环境质量指数年际变化Fig.2 Interannual changes of urbanization quality index and eco-environment quality index in Liaoning Province

从图3可以看出，2005—2019年空间城镇化和社会城镇化指数持续上升，空间城镇化指数由2005年的 0.48提高到 2019年的 0.93，增长率为93.8%；社会城镇化指数由2005年的0.66增加到2019年的1.38，增长率为110%；人口城镇化指数在2014年和2018年出现一定程度的向下波动，但总体保持缓慢上升状态；经济城镇化指数起伏最大，2005—2012年上升趋势较快，由0.23增至1.31，增长率达469%，2014—2016年呈断崖式下降趋势，随后又稳步上升。这表明城市空间城镇化、社会城镇化呈稳定增长，人口城镇化进程较慢，经济城镇化波动性较大。反映的实际状况是城市空间呈扩张态势，城市功能和社会服务不断增强，但存在城市人口增长乏力，经济发展动力不足等问题。

图3 辽宁省城镇化子系统各指标演变趋势Fig.3 Evolution trend of indicators of urbanization system in Liaoning Province

从图4可以看出，2005—2019年辽宁省生态环境压力指数变化不大，未见明显增长；生态环境状态指数在2017—2019年有小幅度增长，呈见好趋势；生态环境治理指数在2005—2016年呈现缓慢波动上升趋势，在2016—2019年快速上升随后缓慢下降。整体上，生态环境质量有一定程度改善，主要得益于生态环境治理能力的提升。

图4 辽宁省生态环境质量子系统各指标演变趋势Fig.4 Evolution trend of indicators of eco-environmental quality subsystem in Liaoning Province

4.1.2 时空变化

为进一步分析城镇化与生态环境质量多年变化在空间上的分异，基于时空分布格局思想研究[27]和多年评价结果，选择2005年、2010年、2015年和2019年4个时间节点，以地级市为分级单元，利用ArcGIS软件绘制了城镇化指数和生态环境质量指数时空分异图（图5和图6）。

从图5可以看出，城镇化水平在空间上基本形成沈阳市和大连市城镇化水平明显高于其他地区的双核心分布特征。2005—2019年各地级城市城镇化指数呈增长趋势，且表现出沈阳市—大连市连线省域中部城市向周边扩散增长的态势。城镇化发展快慢在空间上也表现出明显差异，2005—2015年，西部朝阳市和葫芦岛市、北部铁岭市城镇化发展缓慢，城镇化指数都处于0.2以下，但2015年后快速发展。城镇化指数高于0.2的城市由2005年的5座增长到2010年的10座、2015年的11座、2019年的14座。2005—2010年是辽宁省城镇化发展的高峰期，城镇化发展较快的城市主要分布在沈阳市周边。

图5 辽宁省城镇化指数时空分异Fig.5 Spatial and temporal variation of urbanization index in Liaoning Province

从图6可以看出，2005—2019年生态环境质量总体向好发展，生态环境质量指数高于0.2的城市由2005年的7座增至2010年的10座、2015年的11座、2019年的14座，特别是2005—2010年生态环境质量改善比较明显。但从生态环境质量指数变化上看，整体呈缓慢上升趋势（由3.19升至4.79），生态环境质量指数整体不高。在空间分异上表现出以沈阳市为高值中心，大连市次之，其他区域逐次缓慢改善的空间特征。

图6 辽宁省生态环境质量指数时空分异Fig.6 Spatial-temporal pattern change of eco-environmental quality index in Liaoning Province

4.2 城镇化与生态环境质量耦合协调度时空分异

4.2.1 省级尺度耦合协调度态势判定

2005—2019年辽宁省城镇化与生态环境质量耦合度、耦合协调度见表4。

表4 2005—2019年辽宁省城镇化与生态环境质量耦合度和耦合协调度Table 4 Summary of coupling coupling degree and coordination degree between urbanization and ecoenvironmental quality in Liaoning Province from 2005 to 2019

从表4可以看出，城镇化与生态环境质量耦合度呈匀速下降—缓慢上升—平稳发展态势，耦合协调度整体保持快速上升趋势。2005—2019年，大部分年份耦合度均在0.9以上，城镇化与生态环境质量耦合程度高，耦合度子类型都处于耦合阶段。2005—2013年耦合协调度快速上升，从0.100增长到0.795，耦合协调度类型从失调状态改善到初级协调，2013—2016年保持在中级、良好协调，2017年后改善为优质协调。整体上，全省城镇化水平与生态环境质量表现出较好的耦合协调关系，且持续向好。

4.2.2 市域尺度耦合协调度时空分异

由于不同地区城市发展存在差异，故进一步从市域尺度分析城镇化与生态环境质量耦合协调度的时空差异。同样选取2005年、2010年、2015年和2019年4个时间节点，汇总整理各市的耦合度及耦合协调度（表5），并参考表2绘制耦合协调度类型时空分异图（图7）。

表5 辽宁省各市城镇化与生态环境质量耦合度和耦合协调度Table 5 Summary of coupling degree and coupling coordination degree between urbanization and ecoenvironmental quality in cities of Liaoning Province

从表5可以看出，2005—2019年除个别城市外，大部分城市的耦合度和耦合协调度呈增长趋势，这与全省态势一致。虽然城镇化与生态环境耦合协调度整体向好，然而在空间演化上，城市之间仍存在比较明显的差异。由图7、表5可以看出，2005—2010年，中、东部城市耦合协调度上升明显，其中阜新、锦州、盘锦、鞍山等城市由濒临失调发展为勉强失调，铁岭、本溪、丹东等城市由轻度失调改善为濒临失调，这些城市城镇化指数和生态环境质量指数明显增高；2010—2015年，西南部朝阳市、葫芦岛市耦合协调度升高（0.353～0.428），由轻度失调提升为濒临失调，2015年沈阳市改善为全省唯一良好协调的城市，得益于“十二五”期间沈阳市深入落实东北老工业基地振兴和沈阳经济区新型工业化综合配套改革试验区国家战略[28]，城镇化经济快速发展的同时更注重生态环境质量和环境保护；2015—2019年耦合协调度变化不大，仅有朝阳、辽阳、本溪3座城市由濒临失调上升为勉强失调，逐步形成以沈阳市为大核心、大连市为小核心区域聚集发展格局，耦合协调度类型以濒临失调和勉强失调为主，尚无优质协调。

图7 辽宁省城镇化与生态环境质量耦合协调度时空分异Fig.7 Spatial-temporal pattern change of coupling coordination degree between urbanization and eco-environmental quality in Liaoning Province

4.3 耦合协调度影响因子

选取2005年和2019年2个起始时间点，基于ArcGIS软件将城镇化系统和生态环境质量系统内的各项指标数据用自然断点法进行分类排序，将分组后的结果代入地理探测器模型公式，计算影响因子探测力值，并进行耦合协调度影响因子分析，结果见表6。

因子的探测力越大，该因子对耦合协调度的影响越大。从表6可见，城镇化系统中对耦合协调度影响力较大的指标相较于生态环境质量系统较多，两系统协调发展中城镇化起主导作用。2005年，子系统层对耦合协调度影响力为生态环境治理（2.299）＞社会城镇化（2.226）＞经济城镇化（1.987）＞空间城镇化（1.808）＞人口城镇化（1.747）＞生态环境状态（1.487）＞生态环境压力（1.319）；2019年，子系统层对耦合协调度影响力为生态环境治理（3.096）＞经济城镇化（2.629）＞社会城镇化（2.567）＞空间城镇化（1.507）＞生态环境压力（0.777）＞人口城镇化（0.774）＞生态环境状态（0.376）。2005—2019年，子系统层因子探测力上升最大的为生态环境治理，q增加了0.797，下降最大的是生态环境状态，q减少了1.111。2005年和2019年，生态环境治理、经济城镇化和社会城镇化影响力度都较大，并且子系统所对应的指标层因子探测力值均较高，一定程度上说明生态环境治理、经济城镇化和社会城镇化是不同时期影响城镇化与生态环境质量耦合协调度的共性因素，未来辽宁省城镇化与生态环境质量协调发展中，需着重考虑这3方面的影响因素。

表6 2005年和2019年耦合协调度影响因子探测结果Table 6 Detection results of influence factors of coupling coordination degree in 2005 and 2019

具体到指标层，2005—2019年城镇化系统中，城市人口密度、第三产业从业人员比例和人均城市道路面积因子探测力下降较多，人均城市道路面积下降最多，达0.637，影响力减弱明显；而建成区面积、人均GDP、城镇居民人均可支配收入、全社会固定资产投资、参加基本养老保险人数和每万人在校大学生数的因子探测力显著增加，影响力增强。说明城镇化发展后期影响城镇化与生态环境质量耦合协调度因子已经从基础的人口要素结构转变为高层次的经济发展和社会服务方面。在生态环境系统中，人均公园绿地面积的因子探测力下降最多，达0.589，建成区绿化覆盖率减少次之，达0.256，2个因子影响力减弱明显；而生活垃圾清运量、生活垃圾无害化处理率和城市污水日处理能力的因子探测力都较高，且2019年较2005年均在升高。说明在生态环境发展后期，对于耦合协调度的影响因子已经从简单的基础生态现状要素转变为环境的主动治理和保护。

5 结论与建议

5.1 结论

（1）2005—2019年，辽宁省城镇化指数和生态环境质量指数均表现出增长趋势，但仍存在比较明显的时空差异。城镇化发展表现出城市空间和社会城镇化呈稳定增长，人口城镇化进程较慢，经济城镇化波动性较大的整体特征，并且在空间上形成沈阳市和大连市城镇化水平明显高于其他地区的双核心分布特征；虽然生态环境质量指数整体呈改善趋势，但其指数整体不高，在空间分异上亦表现出以沈阳市为高值中心，大连市次之，其他区域逐次缓慢改善的空间特征。

（2）辽宁省城镇化水平与生态环境质量表现出持续向好的耦合协调关系，然而在空间演化上，城市之间仍存在比较明显的差异，多数城市耦合协调度水平不高，呈现沈阳市—大连市连线为高值核心区域，东西部低的格局。2005—2019年，城镇化与生态环境质量耦合度呈匀速下降—缓慢上升—平稳发展态势，耦合度子类型基本处于耦合阶段；耦合协调度整体保持快速上升趋势，耦合协调度类型从失调状态改善到初步协调，2013—2016年保持在中级、良好协调，2016年后改善为优质协调。在空间上逐步形成以沈阳市为大核心，大连市为小核心区域聚集的发展格局，耦合协调度类型以濒临失调和勉强失调为主。

（3）根据地理探测器影响因子模型计算结果，生态环境治理、经济城镇化和社会城镇化子系统所涉及的影响因子指标对不同时期耦合协调度贡献较大，因子探测力值均在0.5以上，是影响耦合协调度的主要因素。具体来看，因子探测力值较高的主要有建成区面积、城镇居民人均可支配收入、全社会固定资产投资、参加基本养老保险人数、每万人在校大学生人数，以及生活垃圾清运量和城市污水日处理能力等，未来在城镇经济发展，社会基础服务和城市生活环境治理方面需格外重视。

5.2 建议

（1）针对辽宁省各地区之间城镇化与生态环境质量差异明显情况，实施区域协调发展战略，以省会城市和大连沿海城市连线地区为辐射带、动力带，引导周边城市发展，加快西北部内陆城市经济发展，缩小地区间差异，把内陆资源优势与沿海交通运输优势结合起来，进一步促进全省城镇化进程与生态环境协调发展。

（2）今后发展中政府应继续加大环境保护力度，加强环境监管，加强生活垃圾和污水等治理，完善环境保护法律法规和政策。同时辽宁省作为东北老工业基地，有着良好的工业基础，今后发展中，一方面要注重老工业基地的振兴，更要注重工业生产效率和质量的提高，对高污染、高消耗企业实施严格管理措施，提倡低成本、高效率的发展措施。政府加大科技力量和资金投入，对企业进行升级改造，引导企业向绿色、环保节能的产业方向转变，减少工业废气排放，实现依托环境资源消耗的粗放发展类型向以技术效率驱动的节约集约型经济转变。

（3）城镇化快速发展的同时对生态用地的侵蚀不容小觑，城市建设用地的发展，要先从自身用地效率考虑，不断优化产业结构和布局，合理开发城市建设用地，对于城市内的低效用地进行二次开发，实行低效再利用措施，提高用地效率。省内不同地区加强合作，结合自身优势条件，统筹“山水林田湖草”一体化发展，走智慧、绿色、协调的城镇化道路。