趙晨陽，謝 東，祁新華，2*

（1.福建師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，福建 福州 350007；2.福建師范大學(xué) 地理研究所，福建 福州 350007）

改革開放以來，中國城鎮(zhèn)化水平從1978年的17.92%快速增長至2018年的59.58%，遠(yuǎn)超歷史上發(fā)達(dá)國家的城鎮(zhèn)化發(fā)展速度[1]。超常城鎮(zhèn)化速度雖促進了社會經(jīng)濟的發(fā)展，但同時也引發(fā)了城市人口膨脹、交通擁擠及環(huán)境污染等一系列問題，在某種意義上已經(jīng)逐漸背離經(jīng)濟社會發(fā)展的初衷，并被人詬病為“城市病”[2]。這種現(xiàn)象已引起學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注，許多學(xué)者就城市病的表現(xiàn)、形成機理、治理對策等展開了一系列研究并取得了豐碩的成果：在表現(xiàn)特征方面，相關(guān)研究聚焦于人口膨脹、交通擁擠、房價高企、就業(yè)困難、教育醫(yī)療費用較高、環(huán)境污染與資源緊張等[3-4]；在產(chǎn)生機理方面，城市規(guī)劃不科學(xué)、土地城市化過快、優(yōu)質(zhì)公共資源配置不均衡、城市人口劇增、人口空間分布欠合理、環(huán)境保護滯后以及頂層制度設(shè)計缺陷等被反復(fù)強調(diào)[5-6]；在治理策略方面，學(xué)者們提出了城市規(guī)劃、人口調(diào)控、提升城市資源和能源的利用效率等多條解決路徑[7-8]。

迄今為止，城市病相關(guān)研究多以文字定性描述為主，結(jié)合具體案例展開的定量研究成果相對較少，如李天建、李珊珊等和朱燕玲等運用主成分分析法對北京市城市病進行了測度[9-11]；鮑嘉從社會、經(jīng)濟、環(huán)境三個方面選取17個二級指標(biāo)形成評價指標(biāo)體系，運用模糊綜合評價法測度了合肥市城市病狀況[12]；李源源等則運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對北京市的相關(guān)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，并得出2010—2015年北京市城市病的等級[13]；張媛運用多指標(biāo)專家評判法對北京的大城市病進行了測度[14]，對豐富城市病的測度方法、深入理解城市病的程度和危害具有較高的參考價值。目前城市病相關(guān)研究樣本多為東部沿海城市，對內(nèi)陸城市關(guān)注較少?；诖?，本研究以處于轉(zhuǎn)型期的西安市為例，從經(jīng)濟社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)中提取相關(guān)指標(biāo)，利用熵權(quán)法與灰色關(guān)聯(lián)分析法，定量測度西安市城市病的影響因素，并提出對策建議，以期為西安市及同類型城市的城市病治理提供參考。

1 研究區(qū)概況

西安市是陜西省省會，位于東經(jīng)107°40′—109°49′和北緯33°42′—34°45′，北瀕渭河，南依秦嶺，下轄11區(qū)2縣，總面積10 108 km2。近年來，西安市城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，2018年常住人口達(dá)到1000.37萬人，其中城鎮(zhèn)人口740.37萬人，城鎮(zhèn)化率高達(dá)74.01%，遠(yuǎn)超全國平均水平（59.58%）；2018年西安市GDP已突破8000億大關(guān)，機動車保有量為325.63萬輛（較2010年增長一倍多），2018第一季度西安市全天交通運行指數(shù)為1.620，居全國首位，成為全國最堵的城市；2018年西安市環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)到《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》二級以上的天數(shù)僅有188天，重度污染和嚴(yán)重污染的天數(shù)共有29天，其環(huán)境空氣質(zhì)量在陜西省13個市（區(qū)）中排名倒數(shù)第二。

作為較發(fā)達(dá)的西北內(nèi)陸城市，西安市近年來正處在轉(zhuǎn)型期，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：一是由勞動密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化為資金密集型或技術(shù)密集型高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，目前已經(jīng)建成以電子信息、智能終端、新能源汽車等為代表的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)；二是已經(jīng)形成由公交車、私家車與地鐵共同構(gòu)成的綜合交通出行方式，于2018年發(fā)布了“云巴”地方建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)；三是通過實施“三放四降”人才落戶政策引進了一批高學(xué)歷人才。上述轉(zhuǎn)變極大推進了西安市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和人才聚集，對城市人居環(huán)境的要求越來越高?！吨袊鞘懈偁幜蟾?016》曾對全國38個主要大城市的“城市病”進行了測度，結(jié)果表明，作為新一線城市的西安市“城市病”指數(shù)躋身前十。同時，在全國城市宜居競爭力排名中，西安市從2016年的第13名下降到2018年的第51名。近年來許多新一線城市環(huán)境污染、城市擁堵、資源緊張等問題頻發(fā)，極大地影響了城市的可持續(xù)健康發(fā)展和居民的生活水平，西安市的城市病問題具有典型性與代表性。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

本研究所用的環(huán)境、人口、交通、資源等方面基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于西安市統(tǒng)計局（2010—2017年），部分交通數(shù)據(jù)來源于《中國主要城市三季度交通分析報告》（2016、2017年），城市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)來源于《西安市環(huán)境狀況公報》（2017、2018年）。對于缺失的個別數(shù)據(jù)利用線性插值法和平均值法進行補全。

熵權(quán)法是一種常用的賦指標(biāo)權(quán)重的方法，其基本思路是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來確定客觀權(quán)重，操作性和客觀性較強，能夠反映數(shù)據(jù)隱含的信息，增強指標(biāo)的分辨意義和差異性[15]。本研究利用熵權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重（見表1），并進一步得出城市病各表現(xiàn)層的評價得分。

灰色關(guān)聯(lián)分析法依據(jù)各因素數(shù)列曲線形狀的接近程度研究因素間的關(guān)系[16]，其模型為

式中，xo(k)和xs(k)分別為比較數(shù)列和參考數(shù)列的無量綱值，ξ(xo(k),xs(k))為關(guān)聯(lián)系數(shù)，γ(xo,xs)是xo與xs的灰色關(guān)聯(lián)度。關(guān)聯(lián)度越大，比較序列與參考序列的關(guān)系越密切。一般來說，如果兩因素的關(guān)聯(lián)度大于0.6，則認(rèn)為兩因素關(guān)聯(lián)顯著[17-18]。本研究利用灰色關(guān)聯(lián)分析法計算西安市城市病與所選取指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度，關(guān)聯(lián)度越大，說明該指標(biāo)對城市病的影響越大。

表1 城市病綜合評價指標(biāo)體系及權(quán)重Table 1 Comprehensive evaluation index system and weight of urban disease

3 評價指標(biāo)體系構(gòu)建

結(jié)合相關(guān)學(xué)者對城市病的研究和西安市的具體情況，根據(jù)數(shù)據(jù)的科學(xué)性、典型性及可獲得性等原則，本研究構(gòu)建了包括環(huán)境污染、城市擁擠（人口擁擠和交通擁擠）、生活質(zhì)量下降、自然資源短缺、公共資源緊張5個維度的評價指標(biāo)體系，其中環(huán)境污染、城市擁擠、自然資源短缺、公共資源緊張維度主要從資源環(huán)境承載力和城市發(fā)展失衡的角度來反映城市病的程度，生活質(zhì)量下降維度主要從城市病給居民生活帶來負(fù)面作用的角度反映城市病的程度，共選取32個指標(biāo)（見表1）。指標(biāo)的指向分為正向和負(fù)向，比如污水未處理率越大，城市病就越嚴(yán)重，則為正向；反之則為負(fù)向。

4 結(jié)果與分析

4.1 城市病變化趨勢

4.1.1 城市病綜合變化趨勢

如圖1所示，2010—2017年西安市城市病綜合得分值整體呈下降趨勢，表明近年來城市病的情況總體有所好轉(zhuǎn)。期間，2010年的城市病最為嚴(yán)重，2010年西安市城鎮(zhèn)常住人口為農(nóng)村常住人口（262.7萬人）的兩倍多，劇增的人口數(shù)量與城市資源、環(huán)境之間的矛盾凸顯，導(dǎo)致一系列問題。2010—2016年，城市病綜合得分波動下降，與西安市在這期間展開的車輛限行、“治污減霾”等治理工作有關(guān)，城市病狀況總體上得以改善。值得注意的是，2017年城市病綜合得分突然明顯上升，表明城市病于2017年又有所惡化，可能是由于西安市為了吸引人才兩年來7次升級人口落戶政策，劇增的人口導(dǎo)致資源供需矛盾突出。其中比較典型的供需矛盾體現(xiàn)在“搶房潮”，西安市2018年以來新增供應(yīng)房屋約8萬套，根本不能滿足新落戶的30萬人使用，“搖號購房”已成趨勢，產(chǎn)生了一系列生活成本增加、城市擁擠加劇的問題。

圖1 西安市城市病綜合得分（2010—2017年）Figure 1 Comprehensive score of urban diseases in Xi′an(2010—2017)

4.1.2 各評價維度的變化趨勢

從圖2可以看出，雖然生活質(zhì)量下降、自然資源短缺、公共資源緊張三個維度的評價得分在2010—2017年間有一定的起伏變化，但總體上呈下降趨勢，表明城市病在這些評價維度有所好轉(zhuǎn)。具體來看，城市病在生活質(zhì)量下降維度的好轉(zhuǎn)最為顯著，自然資源短缺維度次之，而公共資源緊張維度減小的較為緩慢。然而，隨著2017年新人才引進政策的實施，人口在短時間內(nèi)集聚，大大影響了居民的生活質(zhì)量，生活質(zhì)量下降和自然資源短缺兩個維度的得分于2017年突然上升，較2016年有所惡化。值得注意的是，城市擁擠和環(huán)境污染兩個維度總體有所惡化。2010年城市擁擠問題在各評價維度得分中排名第四，雖然期間情況有過好轉(zhuǎn)，但至2017年該評價維度得分已上升至第一，成為西安市城市病最突出的表現(xiàn)特征，尤其是自2017年3月實行寬松的人才落戶政策以來，西安市的人口增幅高達(dá)4.02%，甚至超過同期的廣州、深圳、杭州等城市成為全國第一，截至2018年常住人口突破1000萬。同時，環(huán)境污染問題總體上波動惡化，2017年較2010年嚴(yán)重。究其原因，主要是西安市在此期間治理過環(huán)境污染問題，情形有過好轉(zhuǎn)，但近年來由于周邊的咸陽市、銅川市等工業(yè)城市的排放污染情況較為嚴(yán)重，造成西安市水資源污染、霧霾現(xiàn)象等依舊嚴(yán)重，甚至發(fā)生過因為霧霾紅色預(yù)警而停工停學(xué)的事件。

4.2 城市病的影響因素分析

4.2.1 城市病與各維度、指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)分析

根據(jù)式（1）（2）計算城市病綜合得分與各評價維度得分的灰色關(guān)聯(lián)度，結(jié)果見表2。各評價維度與城市病的關(guān)聯(lián)度均大于0.77，表明公共資源緊張、城市擁擠、自然資源短缺、生活質(zhì)量下降及環(huán)境污染均是西安市城市病的主要表現(xiàn)特征，其中公共資源緊張維度與西安市城市病的關(guān)聯(lián)度最大，達(dá)0.8052，可見公共資源緊張是西安市城市病最突出的表征。

圖2 西安市城市病各評價維度得分（2010—2017年）Figure 2 Evaluation score of urban disease of Xi′an city in each dimension(2010—2017)

表2 西安市城市病與各評價維度的灰色關(guān)聯(lián)度Table 2 Grey correlation between urban disease and evaluation dimensions in Xi′an city

各評價指標(biāo)與城市病關(guān)聯(lián)度的測算結(jié)果見表3，32個評價指標(biāo)與西安市城市病的關(guān)系均較為密切，關(guān)聯(lián)度均大于0.6，其中人均公共交通運營車輛、每萬人的醫(yī)院數(shù)、每百萬人有藝術(shù)表演團體、道路交通噪聲等效聲均值及小學(xué)教師負(fù)擔(dān)系數(shù)與城市病的關(guān)聯(lián)度超過0.7，表明以上5個指標(biāo)對西安城市病的影響較大，并且這些因素大多屬于公共資源范疇，與前文中公共資源緊張是城市病最突出表征的研究結(jié)果較為一致。2017年西安市的人均公共交通運營車輛為14.4輛/萬人，比2010年的23.8輛/萬人減少了近一倍，但西安市人口還在不斷增長中，必然會加劇城市交通擁擠，致使城市交通環(huán)境惡化，醫(yī)療、娛樂、教育等公共資源的供需矛盾突出。

表3 西安市城市病與評價指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度Table 3 Grey relevance degree between urban diseases and indicators in Xi′an city

4.2.2 各評價維度與其評價指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度

各評價維度與其評價指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度如表4所示。在環(huán)境污染維度，關(guān)聯(lián)度大于0.6的評價指標(biāo)有可吸入顆粒物濃度年平均值和NO2濃度年平均值，說明吸入顆粒物濃度和NO2濃度對環(huán)境污染的影響較大。在城市擁擠維度，關(guān)聯(lián)度大于0.6的評價指標(biāo)有常住人口密度、城市人均道路面積和出租車萬人擁有量，表明這三個因素對城市擁擠的影響顯著。在生活質(zhì)量下降維度，各評價指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度均大于0.6，表明每一城市勞動力負(fù)擔(dān)的人口數(shù)、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、居民消費價格指數(shù)、新建住宅消費價格指數(shù)、二手住宅消費價格指數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均現(xiàn)住房建筑面積等均與生活質(zhì)量下降有密切關(guān)系。在自然資源短缺維度，關(guān)聯(lián)度大于0.6的指標(biāo)有建成區(qū)綠化覆蓋率、人均公園綠地面積、城市用氣普及率和人均日生活用水量，表明這四個因素對自然資源短缺均會產(chǎn)生顯著影響。在公共資源緊張維度，每萬人醫(yī)生數(shù)、每萬人醫(yī)院床位數(shù)以及中等學(xué)校教師負(fù)擔(dān)系數(shù)與公共資源緊張的關(guān)系較為密切。

表4 西安市城市病各評價維度與其評價指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度Table 4 Grey correlation degree of each dimension and its individual index in Xi′an

5 討論

本研究發(fā)現(xiàn)，2010—2017年西安市城市病綜合得分波動下降，城市病總體呈現(xiàn)轉(zhuǎn)好趨勢，但2017年城市病情況又突然惡化。同時，各評價維度也分別呈現(xiàn)明顯的階段性變化。但值得注意的是，2017年環(huán)境污染、城市擁擠、生活質(zhì)量下降和自然資源短缺情況較2016年均有所惡化，尤其城市擁擠問題最為嚴(yán)重，因此，西安市城市病問題仍需警惕。

本研究所選取的32個評價指標(biāo)與西安市城市病的關(guān)聯(lián)度均大于0.6，表明所選指標(biāo)與城市病關(guān)聯(lián)顯著。各評價維度與城市病的關(guān)聯(lián)度均大于0.6，對城市病影響顯著。在醫(yī)療資源方面，繼續(xù)大力支持市級公立醫(yī)院的新建、改擴建項目，合理擴大公立醫(yī)院的數(shù)量、提高醫(yī)療質(zhì)量，合理增加醫(yī)院床位并根據(jù)醫(yī)院各科床位的需求進行合理分配；在教育資源方面，應(yīng)該適當(dāng)增加城市中心區(qū)域之外的中小學(xué)教師數(shù)量，優(yōu)化教師學(xué)歷結(jié)構(gòu)，適當(dāng)提高教師待遇，努力實現(xiàn)教師工資不低于公務(wù)員，吸引更多優(yōu)秀教師；作為國家級新區(qū)的西咸新區(qū)將成為西安市的副中心，應(yīng)繼續(xù)完善其各項基礎(chǔ)設(shè)施、提升投資服務(wù)環(huán)境，疏解和分擔(dān)更多主城區(qū)的壓力；加大交通設(shè)施投入，鼓勵優(yōu)先選擇公交、地鐵出行；努力提高居民生活質(zhì)量，打擊并杜絕炒房現(xiàn)象，推進房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定發(fā)展；繼續(xù)加強“城市雙修”和“創(chuàng)森”等工作的實施，加強道路兩旁和居住區(qū)的、綠地小廣場和綠地公園建設(shè)；繼續(xù)加大“治霾”力度，利用公園、綠地的噴灌裝置或灑水車進行定期噴水抑塵，懲處粉塵超標(biāo)的工廠以及加大新能源的推廣力度，努力緩解自然資源短缺和環(huán)境污染問題。

本文主要著眼于市域尺度上的時間序列變化，未來需要利用更多的實證案例進行空間上的橫向比較。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人們生活方式的改變，“抑郁癥”“偏執(zhí)報復(fù)社會心理”等“非典型性現(xiàn)代都市病”正越來越頻繁地發(fā)生[19]，但鮮有與其相關(guān)的研究報道，未來可從“非典型性現(xiàn)代都市病”的表征、產(chǎn)生原因以及對策建議等方面對城市病進行深入探究。