地理科学 ›› 2021, Vol. 41 ›› Issue (1): 64-73.doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2021.01.007
黄莘绒1,2(), 管卫华3,*(
), 陈明星1,2, 胡昊宇4
收稿日期:
2019-12-01
修回日期:
2020-03-11
出版日期:
2021-01-25
发布日期:
2021-03-04
通讯作者:
管卫华
E-mail:7_huangxinrong0707@163.com;guanweihua@njnu.edu.cn
作者简介:
黄莘绒(1997-),女,浙江宁海人,硕士研究生,主要从事城镇化与区域发展研究。E-mail: 基金资助:
Huang Xinrong1,2(), Guan Weihua3,*(
), Chen Mingxing1,2, Hu Haoyu4
Received:
2019-12-01
Revised:
2020-03-11
Online:
2021-01-25
Published:
2021-03-04
Contact:
Guan Weihua
E-mail:7_huangxinrong0707@163.com;guanweihua@njnu.edu.cn
Supported by:
摘要:
以2003—2016年的长三角城市群26个城市为研究对象,分析长三角城镇化和生态环境的时空变化特征,运用STIRPAT模型探讨城镇化对生态环境影响。结果表明:① 2003—2016年,长三角城镇化与生态环境质量均有提升,且城镇化水平的地区差异大于生态环境质量。长三角形成以上海、南京和杭州为中心的城镇化水平高值集聚,生态环境质量整体提升明显且空间差异小。② 长三角城镇化明显改善本城市生态环境质量,对相邻城市的生态环境质量有一定的负面影响。对本城市而言,多维的城镇化从人口、经济、土地、社会层面疏解生态环境压力,加强生态环境治理,优化提升生态环境质量。以人口集聚和结构优化为特征的人口城镇化,促进消耗集中、排放集中,提升了资源使用效率和污染治理效率。以产业集聚和经济发展为特征的经济城镇化,通过产业集中布局和创造经济效益,在资源配置和污染治理上发挥集聚效应,并为生态环境改善提供资金支持。对相邻城市而言,城市的城镇化“虹吸效应”大于“扩散效应”,城市的产业转型和环境规制会使污染向相邻城市转移,从而对相邻城市生态环境质量有一定的负面影响。
中图分类号:
黄莘绒, 管卫华, 陈明星, 胡昊宇. 长三角城市群城镇化与生态环境质量优化研究[J]. 地理科学, 2021, 41(1): 64-73.
Huang Xinrong, Guan Weihua, Chen Mingxing, Hu Haoyu. Urbanization and Optimization of the Yangtze River Delta Urban Agglomeration[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2021, 41(1): 64-73.
表1
城镇化指数与生态环境质量指数综合测评指标体系"
系统层 | 子系统层 | 指标层 | 信息熵 | 冗余度 | 权重 |
注:人均铺装道路面积、建成区土地面积、居民人均生活用电量、建成区绿化覆盖率采用市辖区数据,其余均采用全市数据。 | |||||
城镇化指数 | 人口城镇化(正向指标) | 城镇人口数/万人 | 0.9657 | 0.0343 | 0.0564 |
第二、三产业从业人员数/万人 | 0.9019 | 0.0981 | 0.1613 | ||
人口密度/(人/km2) | 0.9685 | 0.0315 | 0.0518 | ||
经济城镇化(正向指标) | 人均GDP/元 | 0.9460 | 0.0540 | 0.0888 | |
第二、三产业占GDP的比重/% | 0.9592 | 0.0408 | 0.0671 | ||
客运总量/万人 | 0.9960 | 0.0040 | 0.0065 | ||
土地城镇化(正向指标) | 建成区土地面积/km2 | 0.9127 | 0.0873 | 0.1435 | |
人均铺装道路面积/m2 | 0.9877 | 0.0123 | 0.0202 | ||
社会城镇化(正向指标) | 城乡居民储蓄年末余额/万元 | 0.8864 | 0.1136 | 0.1868 | |
万人高等学校在校学生数/人 | 0.9322 | 0.0678 | 0.1114 | ||
居民人均生活用电量/kWh | 0.9712 | 0.0288 | 0.0474 | ||
万人医院床位/张 | 0.9643 | 0.0357 | 0.0588 | ||
生态环境质量指数 | 生态环境污染(负向指标) | 工业废水排放量/万t | 0.9924 | 0.0076 | 0.1908 |
工业二氧化硫排放量/t | 0.9976 | 0.0024 | 0.0604 | ||
工业烟尘排放量/t | 0.9958 | 0.0042 | 0.1055 | ||
生态环境治理(正向指标) | 建成区绿化覆盖率/% | 0.9972 | 0.0028 | 0.0703 | |
工业固体废物综合利用率/% | 0.9970 | 0.0030 | 0.0752 | ||
生活污水处理率/% | 0.9885 | 0.0115 | 0.2863 | ||
生活垃圾无害化处理率/% | 0.9915 | 0.0085 | 0.2114 |
表2
城镇化影响生态环境质量的普通线性面板数据模型估计结果"
模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 | |
注:***、**、*分别表示解释变量在1%、5%、10%的水平上显著;括号内为标准误差;空白为无此项。 | ||||
lnU | 0.278*** | 0.128*** | 0.126*** | 0.129*** |
(0.0000) | (0.0024) | (0.0021) | (0.0031) | |
lnA | 0.074** | 0.067** | 0.072* | |
(0.0133) | (0.0229) | (0.0956) | ||
lnT | 0.046** | 0.011 | 0.013 | |
(0.0144) | (0.5729) | (0.5574) | ||
lnopen | 0.047*** | 0.047*** | ||
(0.0001) | (0.0001) | |||
lnind | -0.005 | |||
(0.8644) | ||||
常数 | 0.277*** | -0.912** | -1.047*** | -1.062*** |
(0.0000) | (0.0129) | (0.0037) | (0.0043) | |
F值 | 224.50*** | 85.68*** | 71.29*** | 56.87*** |
R2 | 0.3998 | 0.4341 | 0.4606 | 0.4606 |
样本量 | 364 | 364 | 364 | 364 |
表3
不同维度城镇化影响生态环境质量的空间面板数据模型估计结果"
模型5 | 模型6 | 模型7 | 模型8 | 模型9 | 模型10 | |
注:***、**、*分别表示解释变量在1%、5%、10%的水平上显著;括号内为标准误差;空白为无此项。 | ||||||
WlnI | 0.571*** | 0.609*** | 0.725*** | 0.653*** | 0.575*** | 0.628*** |
(0.0000) | (0.0000) | (0.0000) | (0.0000) | (0.0000) | (0.0000) | |
lnU | 0.133*** | 0.128*** | ||||
(0.0019) | (0.0005) | |||||
WlnU | -0.139** | -0.014 | ||||
(0.0106) | (0.7179) | |||||
lnPU | 0.038 | |||||
(0.2235) | ||||||
WlnPU | -0.004 | |||||
(0.8976) | ||||||
lnEU | 0.126*** | |||||
(0.0000) | ||||||
WlnEU | -0.037 | |||||
(0.1137) | ||||||
lnLU | 0.053*** | |||||
(0.0000) | ||||||
WlnLU | 0.026 | |||||
(0.1499) | ||||||
lnSU | 0.054*** | |||||
(0.0055) | ||||||
WlnSU | 0.002 | |||||
(0.9313) | ||||||
lnA | 0.100** | 0.024 | -0.010 | 0.048** | 0.025 | 0.002 |
(0.0127) | (0.2323) | (0.6662) | (0.0257) | (0.2081) | (0.9261) | |
lnT | 0.016 | 0.031 | 0.049** | 0.010 | 0.020 | 0.026 |
(0.4151) | (0.1090) | (0.0184) | (0.5889) | (0.3115) | (0.1731) | |
lnopen | 0.026** | 0.022** | 0.011 | 0.014 | 0.021* | 0.017 |
(0.0201) | (0.0480) | (0.3160) | (0.1937) | (0.0557) | (0.1247) | |
lnind | -0.030 | -0.046** | -0.008 | -0.050** | -0.032 | -0.017 |
(0.3151) | (0.0473) | (0.7271) | (0.0166) | (0.1216) | (0.3940) | |
0.5286 | 0.1504 | 0.1700 | 0.2362 | 0.1532 | 0.1861 | |
Log-likelyhood | 338.7931 | 298.3812 | 271.5049 | 284.3997 | 282.3894 | 276.6600 |
样本量 | 364 | 364 | 364 | 364 | 364 | 364 |
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