以下文章来源于iGEODATA ，作者iGEODATA
摘要
城市可持续发展是居民共同关注的领域。探索不同城市之间的发展差异、驱动因素有助于实现高质量的城市发展。本研究将长三角城市群中27个城市作为研究区，分析各城市17个可持续发展目标得分、空间差异，以及城市空间结构对于城市可持续性的影响。研究结果表明，长三角东部地区在“经济-社会-环境”（Economy-Society-Environment, ESE）系统协调发展方面表现出色，北部地区在经济方面表现良好但环境不佳，西南地区在环境方面表现优于经济和社会。改善交通设施和促进城际合作有助于经济可持续，提升社会福祉有助于社会可持续，减少碳排放、保护城市绿地空间有助于环境可持续。
01 / 引言
在过去的40年间，中国城市化进程取得飞速进展，城市形态和人口结构发生了显著的改变。不同城市的差异化发展造成了城市群内部发展不均衡问题。为衡量城市可持续发展进程，联合国提出了17项可持续发展目标（Sustainable Development Goals, SDG），涵盖了经济、社会、环境等领域。因此，结合城市发展数据，综合衡量不同城市17项SDG发展差异，有助于探索城市可持续发展空间规律、为构建高质量ESE系统提供参考。
城市内部空间结构会影响城市可持续发展水平，如紧凑的城市形态有助于提高土地利用效率、加强居民间社会交往。此外，城际资源流动也有助于反映不同城市在资源交互中的地位。传统的驱动因素分析模型主要适用于统计面板数据、无法深入分析城市内部结构、城际交互的影响；此外这类模型大多是回归分析模型，在面临多源大数据时可能会存在数据共线性问题，这将对分析结果造成较大偏差。因此，应用适合的数据挖掘模型，探索城市空间特征对于城市可持续性的影响，有助于促进城市高质量发展。
本研究从不同地区的统计年鉴中收集了城市发展水平数据，采用熵权法计算了不同指标权重，并通过加权求和方法计算了不同城市17项SDG得分。此外，本研究采用了可解释性机器学习模型，分析城市内部结构、城际多元流特征对于城市可持续的影响。
02 / 研究区与数据
2.1 研究区
本研究的研究区是长三角城市群（115°75′E-122°95′E，27°04′N-34°49′N），该城市群包含了27个城市：上海市、9个江苏省的城市、9个浙江省的城市，8个安徽省的城市。长三角城市群是中国可持续发展最好、经济交互最频繁、人口最多的城市群之一。研究区如图1所示。
图1：研究区：（A）长三角城市群在中国的地理位置；（B）长三角城市群土地利用类型
2.2 研究数据
2.2.1 可持续发展数据
本研究将17项SDG划分为经济、社会、环境3大类。我们从《中国统计年鉴（2022）》、《中国城市建设统计年鉴（2022）》、《中国城市统计年鉴（2022）》、《中国环境统计年鉴（2022）》、《安徽省统计年鉴（2022）》、《江苏省统计年鉴（2022）》、《浙江省统计年鉴（2022）》、《上海市统计年鉴（2022）》等收集了49项指标用以分析城市可持续发展水平。各SDG指标数据如表1所示。
表1：基于17项SDG的“经济-社会-环境”系统指标体系
2.2.2 解释变量数据
本研究将城市功能区、土地利用类别、多元流空间特征、地理位置、气候条件作为分析城市可持续发展的解释变量。各解释变量数据如表2所示。
表2：城市可持续发展的解释变量
03 / 研究方法
本研究的工作流程如图2所示，主要包括三个步骤：（1）可持续发展目标数据处理：采用熵权法计算表1所列49个指标的权重，加权后的值作为各SDG的得分。再将ESE系统中各SDG得分的平均值作为相应系统的得分。（2）可持续性分析：对17个SDG在不同区域的得分进行统计比较，分析城市发展的差异。利用耦合协调度模型（Coupling Coordination Degree Model, CCDM）分析了区域经济环境系统的协调性。（3）驱动效应分析：本研究分析的因变量为17个SDG得分和ESE得分，自变量为表2所列的解释变量，分析模型为基于随机森林算法的SHAP可解释机器学习模型（Random Forest Algorithm -SHapley Additive exPlanations, RFA-SHAP）。
图2：研究框架图
04 / 研究结果
4.1 城市尺度17项SDG得分
图3显示了长三角城市群27个城市的17项SDG水平。综合可持续性较好的城市（SDG得分>75）在消除贫困（SDG1）、健康与教育（SDG3与SDG4）、产业创新（SDG9）、减少不平等（SDG10）、资源利用（SDG12）和巩固伙伴关系（SDG17）方面表现良好。然而，这些城市应该把重点放在水土环境保护（SDG14、SDG15）和粮食自给自足（SDG2）上。另一方面，综合可持续性较差的城市（SDG得分<75）在气候质量方面表现优异（SDG13），但需要确保稳定的经济增长（SDG1、SDG8），改善社会福祉（SDG3、SDG4、SDG16），并加强与邻近发达城市的合作（SDG17）。
图3：长三角城市群27个城市的17项SDG面板
4.2 城市可持续发展空间差异
图4显示了17项SDG热点（高可持续地区）和冷点（低可持续地区）的空间分布。（1）经济：安徽省有许多冷点，特别是安庆和池州在经济可持续性方面比较落后。长三角东部沿海地区经济发达，在上海-苏州大都市圈附近有许多热点地区。（2）社会：安徽省有许多SDG10的冷点，表明城乡居民之间存在巨大的财富差距。在安徽省的西南部地区，SDG16的冷点显示了改善司法和公共安全的需要。（3）环境：安庆和池州在空气质量（SDG13）和陆地生物保护（SDG15）方面表现良好。苏北地区是重工业区，该地区的空气质量（SDG13）较差。
图4：17项SDG空间热点与冷点（第1行：经济；第2行：社会；第3行：环境）
图5（A）展示了城市尺度上的ESE可持续性水平，图5（B）展示了ESE系统中的主导子系统。我们发现上海和南京具有更好的综合可持续性。此外，上海、南京、杭州和合肥这4个核心行政区域的社会子系统得分高于经济和环境。图5（C）展示了ESE子系统在地理空间上的耦合协调存在差异。沪苏杭都市圈与南京展现出较好的协调发展水平。而长三角城市群边缘地区（苏北、浙南和皖西）的耦合协调水平较低。
图5：“经济-社会-环境”可持续性（A）城市尺度上子系统的可持续发展水平，“C”代表综合可持续性，“EE”代表环境-经济可持续性，“E”代表经济可持续性，“SE”代表社会-经济可持续性；（B）优势子系统空间分布；（C）长三角地区ESE系统耦合水平
4.3 城市可持续发展驱动效应
图6展示了影响社会可持续性的6个主要因素（道路交通区、住宅区、交通流、工业区、碳排放和不透水面）。可以发现道路交通区、居民区、工业区较多的城市经济可持续性较好。改善交通设施和增加城际交通流量有助于减贫（SDG1）、产业创新（SDG9）和社会合作（SDG17）；发展工业可以为居民提供体面的就业机会并促进经济增长（SDG8）。
图6：影响经济可持续性的主要因素。（A1）-（A6）：解释变量与经济可持续性的依赖关系；（B1）-（B6）：解释变量在不同行政区的驱动差异；（C）6大主要经济驱动因素在经济子系统中的相对权重。
图7展示了影响社会可持续性的6个主要因素（信息流、公共服务区、道路交通区、人口流、住宅区、不透水面）。可以发现城市空间中丰富的公共服务区、道路交通区和住宅区对社会可持续性有积极的贡献。提高城市交通质量有利于居民福祉（SDG3）；加强法制教育和促进信息公开是促进性别平等的关键（SDG5）；改善公共服务有助于减少社会不平等（SDG10）和确保社会安全（SDG16）。
图7：影响社会可持续性的主要因素。（A1）-（A6）：解释变量与社会可持续性的依赖关系；（B1）-（B6）：解释变量在不同行政区的驱动差异；（C）6大主要社会驱动因素在社会子系统中的相对权重。
图8展示了影响环境可持续性的6个主要因素。其中，碳排放量与环境可持续性呈负相关关系，大多数碳排放量较高的城市环境条件通常较差。绿地和森林的覆盖率与城市的环境可持续性正相关关系。过度城市扩张的区域（在坡度大于7°地区建设的区域）环境可持续较差，说明保护生态红线在环境可持续中至关重要。耕地与环境可持续性呈负相关关系，说明了在环境表现较差地区实施“退耕还林”政策的重要性。
图8：影响环境可持续性的主要因素。（A1）-（A6）：解释变量与环境可持续性的依赖关系；（B1）-（B6）：解释变量在不同行政区的驱动差异；（C）6大主要环境驱动因素在环境子系统中的相对权重。
05 / 结论
本研究基于17项SDG指标体系，分析了长三角城市群的ESE系统在空间上的差异，并探讨了影响不同子系统的因素。结果显示，经济可持续性在长三角东部沿海地区较强，环境可持续性在西南部森林密集地区更好，社会可持续性在上海、南京、杭州和合肥等主要行政城市较好。通过改善城市交通、公共服务设施，平衡医疗和教育资源，促进城际合作，可以实现经济和社会的高效发展。此外，注重建设城市绿地并保护生态红线，对环境可持续性至关重要。该研究基于多源大数据提供了城市可持续发展分析的新思路，并为政府提供了有益的可持续管理启示。
参考文献
Yin, H., Xiao, R. Fei, X., etc. （2023）. Analyzing "Economy-Society-Environment" sustainability from the perspective of urban spatial structure： A case study of the Yangtze River Delta Urban Agglomeration. Sustainable Cities and Society, 104691.
转自：“生态遥感前沿”微信公众号
如有侵权，请联系本站删除！
