王慧璇，汪 霞

（鄭州大學(xué)建筑學(xué)院，河南 鄭州 450001）

0 引言

2021 年10 月8 日，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》，強(qiáng)調(diào)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展是重大國(guó)家戰(zhàn)略，并提出“為保持重要生態(tài)系統(tǒng)的完整性、資源配置的合理性、文化保護(hù)傳承弘揚(yáng)的關(guān)聯(lián)性，在謀劃實(shí)施生態(tài)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域舉措時(shí)，根據(jù)實(shí)際情況可延伸兼顧聯(lián)系緊密的區(qū)域。”

在有關(guān)于黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)研究中，較多針對(duì)黃河流域單一維度要素開展研究，如：生態(tài)[1-4]、經(jīng)濟(jì)[2，5]、文旅[6-7]等方面，也有學(xué)者開展綜合研究[3，8]。影響城市和區(qū)域發(fā)展的因素眾多，不少學(xué)者采用統(tǒng)計(jì)決策方法進(jìn)行發(fā)展?jié)摿Φ脑u(píng)估與評(píng)價(jià)工作來(lái)指導(dǎo)決策，具有一定的科學(xué)性與可信度。本文從黃河流域城市高質(zhì)量發(fā)展的角度入手，運(yùn)用因子分析和聚類分析的方法開展綜合研究，并根據(jù)分析結(jié)果開展空間分異研究。

1 指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 研究區(qū)域

研究范圍為黃河干支流流經(jīng)的青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東九個(gè)省份，具體研究對(duì)象為9 省區(qū)100 個(gè)地級(jí)以上城市。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

文章選取“生態(tài)基底、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市建設(shè)、社會(huì)保障”四大綜合指標(biāo)來(lái)構(gòu)建黃河流域高質(zhì)量發(fā)展綜合評(píng)價(jià)體系。在設(shè)置評(píng)價(jià)準(zhǔn)測(cè)層時(shí)，按照全面、綜合的目標(biāo)設(shè)置目標(biāo)層，然后將各個(gè)準(zhǔn)則層細(xì)化為具體的指標(biāo)，根據(jù)指標(biāo)所能夠涵蓋問題的全面性大小，將部分指標(biāo)細(xì)化至二級(jí)指標(biāo)，以冀能夠全面反映準(zhǔn)則層內(nèi)涵。在整個(gè)指標(biāo)選取過程中，涉及到正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)兩種。如表1 所示為黃河流域高質(zhì)量發(fā)展綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

表1 黃河流域高質(zhì)量發(fā)展綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文中所涉及到的各類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分別來(lái)自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2021）、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2021）、《中國(guó)社會(huì)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2021）、《中國(guó)城市年鑒》（2021）。缺少2021 年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的城市，均以2020 年末各個(gè)城市數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)歷年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全。

1.4 研究方法

文中首先采用因子分析法，對(duì)黃河流域100 個(gè)城市進(jìn)行高質(zhì)量發(fā)展綜合評(píng)價(jià)。因子分析在SPSS 21.0軟件環(huán)境下運(yùn)行。其次，在因子分析的結(jié)果基礎(chǔ)上，對(duì)100 個(gè)城市的發(fā)展?fàn)顩r與發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行聚類分析。采用Ward 聚類方法，運(yùn)用平方歐氏距離進(jìn)行聚類，最終得出聚類分析結(jié)果，并運(yùn)用ArcGIS 10.5 進(jìn)行空間可視化與空間格局分析。

1.4.1 因子分析

由于評(píng)價(jià)體系中評(píng)價(jià)指標(biāo)眾多，且部分指標(biāo)之間具有一定的相關(guān)性，因此，利用主成分分析法對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)狀的眾多評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行因子降維和指標(biāo)聚合。

1.4.2 聚類分析

為了闡明黃河流域各個(gè)城市發(fā)展“因何而強(qiáng)/弱”的問題，本文立足于因子分析得出的結(jié)果，根據(jù)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展綜合評(píng)價(jià)采用Q 型聚類分析進(jìn)行樣本聚類。

2 黃河流域城市發(fā)展綜合評(píng)價(jià)

2.1 量綱處理

本文采用Min-Max 處理方法分別對(duì)正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)進(jìn)行同向化與標(biāo)準(zhǔn)化處理：

式中，X*是j項(xiàng)指標(biāo)的第i個(gè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果；Xij是j項(xiàng)指標(biāo)的第i個(gè)數(shù)據(jù)；Xjmax、Xjmin代表j項(xiàng)指標(biāo)的最大和最小樣本值。

2.2 適用性檢驗(yàn)

KMO 和Bartlett 球形度檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析，如表2 所示。本研究數(shù)據(jù)的KMO 值為0.888（0.8＜KMO 值=0.888＜0.9），且通過Bartlett球形度檢驗(yàn)（顯著性=0.000＜0.05），這表明數(shù)據(jù)的變量間具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，很適合使用因子分析進(jìn)行指標(biāo)選取與聚合。

表2 KMO 和Bartlett 的檢驗(yàn)

2.3 因子分析

2.3.1 主因子數(shù)量與含義

根據(jù)特征根大于1 的原則選取因子，發(fā)現(xiàn)20 個(gè)指標(biāo)可以歸納為4 個(gè)因子，其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為78.855%，能夠較好地反映原來(lái)20 個(gè)指標(biāo)的信息。因此，黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的綜合水平能夠通過前4 個(gè)公因子來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

通過因子旋轉(zhuǎn)可以進(jìn)一步明晰變量屬性，文章采用方差法以利于解釋各個(gè)公因子的含義。如表3 所示，由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷可以得出：（1）公因子1 載荷較高的指標(biāo)較多，分別為：城市建設(shè)用地面積、居住用地面積、綠地面積、公園綠地面積、全市地區(qū)生產(chǎn)總值、全市工業(yè)企業(yè)數(shù)量、地區(qū)一般公共預(yù)算收入、地區(qū)一般公共預(yù)算支出、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、專利授權(quán)數(shù)量、中等職業(yè)教育學(xué)校人數(shù)、醫(yī)院床位數(shù)量，反映了城市發(fā)展綜合水平，可以認(rèn)為公因子1 越高，城市的發(fā)展情況越好。（2）公因子2 載荷較高的指標(biāo)包括有水資源量、全市境內(nèi)公路總里程，公因子2 指標(biāo)越高，表明城市水資源量越充沛、道路通達(dá)性水平越高。（3）公因子3 上載荷較高的指標(biāo)包括有全市二氧化硫排放量、全市工業(yè)氮氧化物排放量，代表了城市生態(tài)建設(shè)潛力。（4）公因子4 指標(biāo)包括有建成區(qū)綠化覆蓋率、污水處理廠集中處理率，反映了城市環(huán)境質(zhì)量。

表3 旋轉(zhuǎn)成份矩陣

2.3.2 因子得分

根據(jù)SPSS 21.0 可以得出因子得分系數(shù)矩陣，結(jié)合旋轉(zhuǎn)成分矩陣中的相關(guān)信息，可以得出黃河流域九大省份各個(gè)城市的綜合得分。如表4 所示，為黃河流域各個(gè)城市綜合得分與排名情況。計(jì)算公式為：F總=57.297F1+8.722F2+7.644F3+5.192F4。

2.3.3 結(jié)果分析

表4 為黃河流域100 個(gè)城市高質(zhì)量發(fā)展的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，該結(jié)果綜合表明城市在生態(tài)基底、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市建設(shè)和社會(huì)保障四個(gè)方面的發(fā)展情況。整體來(lái)看，綜合排名前十的城市分別為成都市、鄭州市、青島市、西安市、濟(jì)南市、臨沂市、煙臺(tái)市、洛陽(yáng)市、南陽(yáng)市、濟(jì)寧市。其中，成都市、鄭州市、青島市、西安市、濟(jì)南市綜合得分遠(yuǎn)超過臨沂市、煙臺(tái)市、洛陽(yáng)市、南陽(yáng)市、濟(jì)寧市5 個(gè)城市。綜合排名后十位的城市分別為海東市、銅川市、石嘴山市、金昌市、烏海市、嘉峪關(guān)市、吳忠市、攀枝花市、忻州市、運(yùn)城市，這些城市建設(shè)發(fā)展各方面均有待加強(qiáng)。

從單個(gè)因子分析的角度來(lái)看，（1）主因子1：成都市、鄭州市、青島市、西安市、濟(jì)南市仍然位于前五位，城市整體發(fā)展能力較強(qiáng)，另外，蘭州市、呼和浩特市、威海市、東營(yíng)市、鄂爾多斯市、包頭市、運(yùn)城市等城市在城市發(fā)展層面比綜合水平排名有較大的提升，呼倫貝爾市、朔州市、雅安市、商洛市等城市的單因子排名較綜合排名有較大下降。（2）主因子2：呼倫貝爾市、南陽(yáng)市、臨沂市、綿陽(yáng)市、信陽(yáng)市、達(dá)州市、安康市、漢中市、廣元市位于前列，表明這些城市資源本底較好，要重視水源和水質(zhì)的保護(hù)，利用發(fā)揮好城市的水資源優(yōu)勢(shì)。（3）主因子3：朔州市、西安市、攀枝花市、雅安市、巴中市、海東市、資陽(yáng)市、自貢市、隴南市排名前十位，具有較大的生態(tài)發(fā)展?jié)摿?。?）主因子4：朔州市、鄭州市、南陽(yáng)市、駐馬店市、菏澤市、臨汾市、天水市、晉城市、平頂山市排名前十，整體水平較好。

2.3.4 空間格局分析

將得到的評(píng)價(jià)結(jié)果利用屬性表連接的方法連接到黃河流域九省中的100 個(gè)地級(jí)以上城市矢量文件中，并分別按照4 個(gè)主因子和綜合評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行可視化與空間格局分析。

（1）如圖1 所示，黃河流域發(fā)展較好的城市主要集中在四川省、陜西省、河南省、山東省，其中，四川省以成都市為中心，周邊城市也具有一定的發(fā)展；陜西省西安獨(dú)大；河南省和山東省城市發(fā)展較為均衡。所有省份中，省會(huì)城市相較于其他城市，均表現(xiàn)出較好的發(fā)展態(tài)勢(shì)。（2）如圖2 所示為各個(gè)城市的水資源和道路交通發(fā)展情況。在寧夏回族自治區(qū)北部、內(nèi)蒙古自治區(qū)中南部交界處表現(xiàn)出明顯的弱勢(shì)性；甘肅省、四川省、陜西省與河南省南部、山東省中南部表現(xiàn)良好；其他地區(qū)呈現(xiàn)出明顯的分布不均勻狀況。（3）因子3 表征的是全市二氧化硫排放量、全市工業(yè)氮氧化物排放量?jī)蓚€(gè)因子，且這兩項(xiàng)均為逆向指標(biāo)，即：指標(biāo)值越大，用于生產(chǎn)生活產(chǎn)生的有害氣體就越多；指標(biāo)值越小，則表明該城市的有害氣體產(chǎn)生量越少。如圖3所示，內(nèi)蒙古自治區(qū)中南部、陜西省北部、山西省西部交界地區(qū)呈現(xiàn)出指標(biāo)值較小的特征，也即這些城市中生產(chǎn)生活產(chǎn)生的有害氣體量較少。（4）如圖4 所示，陜西省南部、甘肅省南部、四川省東部呈現(xiàn)出連片的弱勢(shì)性。（5）如圖5 所示，為黃河流域高質(zhì)量發(fā)展綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，四川省、河南省、山東省城市整體發(fā)展水平較為均衡；陜西省、山西省呈現(xiàn)出極化現(xiàn)象，省內(nèi)僅有1～2 個(gè)城市發(fā)展較好，其他城市仍然有較大發(fā)展?jié)摿?。?nèi)蒙古、寧夏、甘肅、青海發(fā)展較弱。

圖1 根據(jù)主因子1 的空間格局分布

圖2 根據(jù)主因子2 的空間格局分布

圖3 根據(jù)主因子3 的空間格局分布

圖4 根據(jù)主因子4 的空間格局分布

圖5 根據(jù)主因子的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果空間格局分布

2.4 聚類分析

在因子分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行樣本聚類分析，并利用ArcGIS 軟件進(jìn)行空間分異顯示。如表5 所示，根據(jù)聚類結(jié)果，可以將黃河流域9 個(gè)省份的100 個(gè)地級(jí)以上城市劃分為2～11 類。如果劃分太少的類別，則無(wú)法考察類別之間的差異性，如果選擇較細(xì)的類別劃分，則某一類別中含有的城市過少，更多的表達(dá)了特殊性。為了體現(xiàn)類型之間的差異性，又保證不同類型包含城市的均勻性，如表6 所示，本文將100 個(gè)城市劃分為8 類。

表5 各個(gè)分類包含的城市個(gè)數(shù)

表6 各個(gè)分類包含的具體城市

3 黃河流域城市發(fā)展空間格局分析

為進(jìn)一步清晰直觀明確黃河流域城市發(fā)展質(zhì)量空間格局分布特征，文章用ArcGIS 軟件分析得出空間分布差異圖（圖6）。

圖6 黃河流域城市高質(zhì)量發(fā)展空間分異格局

如表6 和圖6 所示，第一類城市分散于黃河流域南部各個(gè)省份中，大部分為省會(huì)城市；第二類城市集中分布于黃河流域北部，主要集中在內(nèi)蒙古自治區(qū)中南部、山西省中部、陜西省北部、甘肅省和寧夏回族自治區(qū)；第三類城市集中于黃河流域中下游的河南省和山東??；第四類城市、第五類與第七類城市數(shù)量較少，沒有呈現(xiàn)出較為明顯的空間分布特征；第六類城市主要集中分布在黃河流域西南部，即陜西省南部和四川省東部；第八類城市在黃河流域九個(gè)省份中均有分布，而且相較于其他類別城市而言，這一類城市分布范圍廣、城市數(shù)量多。

其中，（1）從綜合得分來(lái)看，第一類城市遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其他城市，說(shuō)明這5 個(gè)城市在黃河流域9 省份中綜合發(fā)展水平較高，與因子分析相一致。而且這5 個(gè)城市中成都市、鄭州市、濟(jì)南市、西安市為省會(huì)城市，青島為沿海城市。因此，可以看出，在黃河流域城市高質(zhì)量發(fā)展中，省會(huì)城市和傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市仍然處于領(lǐng)先水平。這類城市在未來(lái)發(fā)展中仍然需要保持自己的綜合領(lǐng)先水平，對(duì)區(qū)域城市發(fā)展起到引領(lǐng)作用。（2）第二類城市發(fā)展水平相對(duì)較好，而且大部分城市具有重要的生態(tài)區(qū)位優(yōu)勢(shì)，因此，這類城市需要兼顧城市發(fā)展與生態(tài)保護(hù)。（3）第三類城市位于黃河中下游的平原地區(qū)，城市具有較大的產(chǎn)業(yè)體量，此類城市發(fā)展應(yīng)發(fā)揮特色，做大做強(qiáng)。（4）第六類城市與第二類城市互為補(bǔ)充，其具有良好的生態(tài)條件，但是城市整體水平有待進(jìn)一步發(fā)展。（5）第八類城市為黃河流域中最為常見的城市類型，這類城市構(gòu)成了黃河流域城市發(fā)展的本底。

4 小結(jié)

本文運(yùn)用因子分析和聚類分析方法，綜合生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、文化、社會(huì)等各因素，對(duì)黃河流域九省100 個(gè)地級(jí)以上城市高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)并研究了其空間分異特征。對(duì)黃河流域各個(gè)城市按照綜合實(shí)力、生態(tài)價(jià)值、產(chǎn)業(yè)特色等提出了聯(lián)動(dòng)及錯(cuò)位發(fā)展建議。