中国区域人居环境质量时空分异格局及障碍因子诊断*

刘 贺 李雪铭 田深圳 LIU He, LI Xueming, TIAN Shenzhen

0 引言

改革开放以来，中国区域发展水平极大提高，区域发展战略的提出也使得中国经济发展水平不断提高，城市化进程也在不断加快。但随着人口的加速流动，区域环境开始发生巨大变化，生态环境质量下降、交通拥挤、住房紧张等一系列人居环境问题逐渐出现。针对这种情况，2019年2月22日，住房和城乡建设部提出要改善人居环境，建设“整洁、舒适、安全、美丽”的人居环境[1]。此外，由于各区域底子不同，区域人居环境质量差异大、社会经济发展不平衡。党的十九大报告指出，我国社会主要矛盾已经转变为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾[2]。基于此，本文对中国区域人居环境质量进行定量评估，探讨长时间序列下人居环境质量的时空间演变特征及其障碍因子，以求缩短区域发展差距，推动区域人居环境建设，为改善不平衡不充分的区域发展提供理论指导。

国外关于人居环境的研究开始得更早一些，研究范围也较为广泛，包括：伊拉克地区人居环境适宜度的趋势演变分析[3]；全球化晚期伊比利亚地区人居环境探究[4]；北美洲中部史前人居环境模式研究[5]；墨西哥地区城市人居环境空间扩张分析[6]；非洲洪灾频发区人居环境脆弱性评价[7]等。20世纪90年代吴良镛院士创立人居环境科学理论框架以来，国内众多学者开展了人居环境研究。随着社会的不断发展，提升人居环境质量成为实现城市可持续发展的主要途径，人居环境质量已成为研究热点。最早关于人居环境质量的文章发表于1992年，评述“八五”住宅设计竞赛是当时为提高人居环境质量所做出的新努力[8]。之后关于人居环境质量的研究逐渐增多且研究更全面，包括：研究南京市城市人居环境质量并建立预警系统[9-10]；以宁夏盐池为例分析沙区人居环境质量[11]；探究中国地级以上城市人居环境质量的时空演变特征[12]；评价乡村人居环境质量并分析其影响因素或探讨其空间格局特征[13-14]；分析城市群人居环境质量的时空分异特征[15]；研究乡村人居环境质量的空间差异特征并据此制定优化调控政策[16]等。

综上所述，关于人居环境质量的研究在研究方法与研究尺度上均取得了一定进展，研究方法多集中于定量与定性分析结合、GIS分析等，研究尺度多集中于城市群、省域、市域、乡村等行政地理尺度，但关于中国省域人居环境质量的研究相对较少。除此之外，改革开放以来中国社会经济发展区域间差异较明显，各省市处在不同的社会经济发展阶段，人居环境质量存在较大差异，分析长时间序列的人居环境质量有利于缩短区域发展差距，促进人居环境发展。省级单元具有鲜明的稳定性、差异性特征，省级政府处于承上启下的地位[17]，因此以各省市作为研究单元有一定的可行性与研究价值。基于此，本文尝试从经济、社会、支撑、生态、文化五个方面构建人居环境质量评价指标体系，利用基于熵值法的TOPSIS分析中国省域人居环境质量的时空分异特征，使用障碍度模型探究人居环境质量障碍因子，深入研究中国区域人居环境质量，将有利于提高中国各省市人居环境质量，促进区域和谐发展，缩短区域发展差距。

1 研究数据与方法

1.1 数据来源

本文研究数据主要来源于2001—2020年《中国统计年鉴》与中国各省统计年鉴，部分数据来源于2000—2019年各省统计公报，对于个别缺失数据进行科学补充。参考前人的研究成果[18-19]，基于可比性、科学性、可操作性原则，从经济、社会、支撑、生态、文化五个方面构建人居环境质量指标体系，共22项指标（表1）。

1.2 研究方法

1.2.1 基于熵值法的TOPSIS分析

基于熵值法的TOPSIS分析是在传统TOPSIS方法的基础上进行创新，通过熵值法计算得出各项指标权重之后[20]，通过TOPSIS计算得出各评价对象的最优解与最劣解，最后计算贴近度Tj，表征评价对象与最优方案的接近程度，取值范围为[0,1]，愈接近1，表示评价对象愈接近最优水平。反之，愈接近0表示该评价对象愈接近最劣水平[21]。

1.2.2 曼-肯德尔法突变检验

曼-肯德尔法检验是由世界气象组织推荐并被广泛使用的非参数检验方法，主要用于时间序列趋势检验分析，其检验值Z值的计算详见文献[22]。突变检测统计量曲线UFk计算公式如下：

其中：dk为第1到第i个样本中小于mi的数量，E(dk)表示均值，var(dk)表示方差，计算公式如下：

通过信度检验发现曲线UFk存在明显变化趋势之后，将此计算方法应用于反序列中，得到曲线UBk，置信区间内两条曲线的交叉点为突变点。本研究通过99%的显著性检验，因此其置信区间为±2.58。

1.2.3 G*统计分析

高/低聚类反映的是研究区域人居环境质量高低水平的集聚状况，探究不同空间位置上的热点区与冷点区。计算公式如下[23]：

当G*i(d)为正值时，表明该区域为热点区，当其值为负值时，该区域为冷点区。其中Xi为区域人居环境质量TOPSIS值，Wij为空间权重矩阵。

1.2.4 障碍度模型

利用障碍度模型分析单一指标对区域人居环境质量影响力的大小，据此分析其主次关系[22]。计算公式如下：

其中，Fij表示第i年j项指标的障碍度数值，zij为标准化后的数值，wj为第j项指标的权重。其zij计算公式如下;

yij为标准化值，取值范围为(0,1]，xij为第i年j项指标的原始数值，mij为第i年j项指标的理想数值。

表1 人居环境质量评价指标体系Tab.1 human settlements quality evaluation index system

2 结果分析

2.1 人居环境质量时间变化

2.1.1 整体性特征

中国区域人居环境质量总体呈逐渐上升趋势，人居环境质量由0.230 1上升至0.290 4，人居环境质量水平提高26.18%。由图1可知，中国区域人居环境质量整体上表现出增加的趋势，东部地区与全国2012年出现最高值，中部地区与西部地区2016年出现最高值，东部地区2006年出现最低值，西部地区2001年出现最低值，但2000—2019年中国区域人居环境质量总体保持着由西到东递增的局面。2012年出现最高值的原因主要是福建、广东、海南、河北、江苏、辽宁、浙江、甘肃等77.42%的区域2012年城市人居环境质量得分高于2011年与2013年。其中江苏省2012年城市人居环境质量分值高于2011年与2013年主要是由于其社会环境和经济环境与2011年和2013年相比处于优势地位。

2.1.2 差异性特征

图1 中国区域人居环境质量时间变化趋势Fig.1 the trend of regional quality of human settlements in China

中国区域人居环境质量空间差异波动明显，整体呈缩小趋势，变异系数由0.694 1下降至0.446 6，区域差异缩小了35.66%（图2）。图2显示全国区域人居环境质量空间差异曲线波动明显，除此之外，东部区域差异的变化趋势与全国区域差异变化趋势基本相同。总体而言，东部地区、中部地区与西部地区差异曲线波动情况存在较大区别，其中虽然2000—2019年东部地区、中部地区与西部地区的区域差异整体呈缩小趋势，但波动较明显，其中西部与中部地区的变异系数数值小于东部地区且中部地区变异系数数值波动较平稳、西部地区变异系数数值波动较明显。

2.2 人居环境质量突变检测

2000—2019年中国区域人居环境质量变化共分为两个阶段，即2000—2009年和2009—2019年。计算得出中国区域人居环境质量TOPSIS值后利用曼-肯德尔法检测中国区域人居环境质量的突变点，绘制出中国区域人居环境质量的曼-肯德尔法变化曲线（图3）。其中曼-肯德尔法检验值Z值为5.403 5，通过99%的显著性检验，说明2000—2019年中国区域人居环境质量整体呈上升趋势；根据图3，UF(k)和UB(k)的交叉点位于2009年，说明中国区域人居环境在此段时间内发生了变化。因此本文将2000年、2009年与2019年作为时间节点，研究中国区域人居环境质量的时空演变特征。

图2 中国区域人居环境质量空间差异演变Fig.2 spatial differences in the quality of human settlements in China

2.3 人居环境质量空间变化

2.3.1 整体性特征

2000—2019年中国区域人居环境质量区域分异特征明显。为更直观地反映中国区域人居环境质量的空间分布状况，利用ArcGIS中的自然断点法将2000年、2009年、2019年的中国区域人居环境质量分为五种类型，分别是低水平省份、较低水平省份、中等水平省份、较高水平省份与高水平省份（表2）。由表2可知，2000—2019年中国区域人居环境质量发生了较为明显的变化。其中低水平省份数量基本未发生明显变化，2000、2009、2019年人居环境质量低水平省份分别为5、6、4个，多分布在中西部地区，东部地区鲜有低水平省份存在；较低水平省份以西部地区为主，数量由2000年的14个减少到2019年的10个，说明我国区域人居环境质量的整体水平在逐渐提高；中等水平省份的数量有所增加，由2000年的6个增加到2019年的10个，主要代表省份有内蒙古等；较高水平省份主要分布在我国东中部地区，数量由4个降为3个，变化幅度相对较小；高水平省份数量有所增加，由2000年的2个增加到2019年的4个，集中于我国东部地区。

图3 中国区域人居环境质量的曼-肯德尔法变化曲线Fig.3 Mann-Kendall variation curve of regional human settlements environment quality in China

表2 2000—2019年中国区域人居环境质量时空演变Tab.2 time and space evolution of China’s regional human settlements environment from 2000 to 2019

2.3.2 结构性特征

2000—2019年中国区域人居环境质量呈现出“阶梯”式的空间分布结构，具体表现为自东向西递减。根据图1-2可知，东、中、西部地区人居环境质量空间差异明显，东部地区人居环境质量普遍高于中、西部地区。从表2也能看出人居环境质量高水平与较高水平省份大多分布在我国的东、中部地区，而低水平与较低水平省份多分布在我国西部地区。

2.3.3 分异性特征

2000—2019年中国区域人居环境质量热点区域变化明显，主要集中在东部地区。利用G*指数法将中国区域人居环境质量划分为“冷点区”“次冷点区”“随机分布区”“次热点区”“热点区”来探究局部空间关系（表3），表3中除“冷点区”“次冷点区”“次热点区”“热点区”外，其余地区均为“随机分布区”。2000—2009年，中国区域人居环境质量空间关系变化幅度相对较小，热点区、次冷点区及次热点区数量有所增加，冷点区数量保持不变。其中江苏为稳定热点区；2009—2019年中国区域人居环境质量空间关系变化幅度相对较大，冷点区减少至消失，次冷点区、次热点区数量减少，热点区数量增加。其中山东、安徽、江苏为稳定热点区。综合而言，2000—2019年中国区域人居环境质量冷点区与次冷点区数量有所减少，说明人居环境质量低水平省份与较低水平省份的集聚趋势有所减缓，且低水平省份的集聚趋势减缓得更明显。冷点区与次冷点区均分布在我国西部地区，次热点区分布在我国东、中部地区，热点区则分布在我国东部地区，中国区域人居环境质量的“阶梯”式空间分布结构明显。

2.4 人居环境质量障碍因子

2.4.1 指标层障碍因子

探究中国区域人居环境质量障碍因子对提高人居环境质量、促进区域和谐发展有重要意义。本文将障碍度大于0.03设定为显著性障碍因子的识别标准，对2000、2009、2019年各个显著性障碍因子进行频次统计（图4）。由图4可以看出2000—2019年，制约区域人居环境质量的显著性障碍因子逐渐由区域拥有博物馆数量、每十万人高等学校在校生数等文化性因素以及人均财政收入、人均地区生产总值、农村居民人均纯收入等经济性因素转变为人均日生活用水量、城市污水日处理能力等社会性因素。其中每十万人高等学校在校生数、区域拥有博物馆数量等文化性因素的障碍度数值有所降低，城镇登记失业率、人均日生活用水量等社会性因素的障碍度数值有所上升。除此之外，2000及2019年工业固体废弃物综合利用率对区域人居环境质量的发展也有制约。

2.4.2 准则层障碍因子

中国区域人居环境质量的主要障碍为社会环境。对2000—2019年中国区域人居环境质量准则层障碍度进行测算，由于各个准则层的指标数量不一致，为使其具有可比性，准则层障碍度用平均值来衡量。所得结果如表4所示。经济环境、文化环境对区域人居环境质量的障碍度逐渐减少，但文化环境在2000与2009年是区域人居环境质量的主要障碍力；支撑环境障碍度数值处于先升后降的状态；社会环境、生态环境的障碍度处于逐渐增加的状态，其中2019年五类环境中最大的是社会环境障碍度值。因此，促进区域人居环境质量均衡发展与提高人居环境质量水平应先加强社会环境建设力度，在注重生态环境保护工作的同时完善公共基础设施，推动文化环境建设，提升经济环境水平。

表3 2000—2019年中国区域人居环境质量冷热点时空演变Tab.3 time-space evolution of cold hotspots in China’s regional human settlements environment from 2000 to 2019

3 结论与讨论

3.1 结论

本文利用基于熵值法的TOPSIS法测度区域人居环境质量，利用曼-肯德尔法突变检验、局部高/低聚类及障碍度模型深入分析区域人居环境质量空间分布特征与障碍因子，得出以下结果。

3.1.1 时间变化

2000—2019年区域人居环境质量总体呈上升趋势，整体提高26.18%；区域人居环境质量差异性波动明显，东部地区、中部地区与西部地区的人居环境质量差异逐渐缩小。

3.1.2 突变检测

2000—2019年区域人居环境质量突变时间点为2009年，可将2000年、2009年与2019年作为研究时间节点。

图4 中国区域人居环境质量障碍因子频次统计Fig.4 frequency statistics of regional barriers to quality of human settlements in China

3.1.3 空间变化

2000—2019年区域人居环境质量区域分异明显，主要表现为“阶梯”式空间分布结构；人居环境质量热点区域变化明显，热点区域主要分布在我国东部地区，“阶梯”式的空间分布结构明显。

3.1.4 障碍因子

2000—2019年区域人居环境质量障碍因子逐渐由文化性因素转变为社会性因素；阻碍区域人居环境质量的主要力量为社会环境。

3.2 讨论

本文从经济、社会、支撑、生态、文化五个方面构建人居环境质量指标体系，分析其时空演变特征与障碍因子，虽取得一定成果，但仍然存在一些缺陷：首先，由于指标可获取性的限制，可能对研究结果产生一定影响，因此在接下来的研究中需要继续完善指标体系；其次，本文研究内容为省域范围内的人居环境质量，多停留在宏观层面，需要加强微观层面的研究；最后，有关影响因素方面，区域人居环境质量必然会受政府政策的影响，但政府政策等信息难以进行量化分析，以上问题将在未来的研究中进一步深化。