基于GTWR的長三角SDGs協(xié)同與權(quán)衡分析

王小川,余俊杰,白煜穎,袁子峰

(南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210023)

0 引 言

聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展峰會(huì)提出了17項(xiàng)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)(Sustainable Development Goals,SDGs),旨在推動(dòng)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境3個(gè)方面的綜合協(xié)調(diào)發(fā)展,使人類全面走向可持續(xù)發(fā)展的道路[1]。SDGs指標(biāo)間復(fù)雜的交互作用主要體現(xiàn)為協(xié)同與權(quán)衡關(guān)系。協(xié)同關(guān)系指一個(gè)目標(biāo)的發(fā)展促進(jìn)另一個(gè)目標(biāo)的發(fā)展;權(quán)衡關(guān)系指一個(gè)目標(biāo)的發(fā)展限制另一個(gè)目標(biāo)的發(fā)展[2]。SDGs指標(biāo)間協(xié)同權(quán)衡作用分析有利于厘清SDGs指標(biāo)間的關(guān)聯(lián),解析SDGs指標(biāo)間的交互作用特征,優(yōu)化未來可持續(xù)發(fā)展路徑,為可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)決策支持。

SDGs交互作用分析主要包括定性和定量兩種方法。在定性和半定量分析方面,學(xué)者們?；趯＜抑R(shí),使用七分打分法等方法揭示不同目標(biāo)之間的交互作用[3-4]。在定量分析方面,學(xué)者們往往使用皮爾森相關(guān)系數(shù)[5]、斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)[6]、格蘭杰因果檢驗(yàn)[7]等方法來檢驗(yàn)兩個(gè)指標(biāo)之間的線性或非線性關(guān)聯(lián)程度與因果關(guān)系。然而,這些方法并未充分考慮地理時(shí)空分異性對(duì)于目標(biāo)間交互作用的影響,往往會(huì)忽視相互作用的時(shí)空差異。

本文使用地理時(shí)空加權(quán)回歸(Geographically and Temporally Weighted Regression,GTWR)方法,收集2000-2020年長三角41個(gè)城市的60個(gè)SDG指標(biāo)數(shù)據(jù),探索SDGs指標(biāo)間的協(xié)同與權(quán)衡關(guān)系及其時(shí)空變化規(guī)律,分析長三角地區(qū)各城市協(xié)同權(quán)衡作用的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化,為長三角未來可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃提供決策支持。

1 研究區(qū)域概況與方法

1.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)獲取

長三角城市群位于長江下游地區(qū),是全球最大、最發(fā)達(dá)的城市群之一,由江蘇省、浙江省、上海市等41個(gè)城市組成(圖1)。本文以長三角為研究區(qū)域,研究涵蓋了17個(gè)SDG目標(biāo)的60個(gè)SDG指標(biāo),具體指標(biāo)體系如表1所示,對(duì)推動(dòng)長三角地區(qū)可持續(xù)發(fā)展具有重大意義。

表1 SDG指標(biāo)體系

圖1 研究區(qū)域范圍

1.2 GTWR方法

在回歸分析時(shí),常運(yùn)用基礎(chǔ)的最小二乘法回歸模型進(jìn)行分析,其主要思想是使所有觀測值到回歸直線距離的平方和最小,且假設(shè)自變量與因變量之間的關(guān)系在整個(gè)研究區(qū)域是穩(wěn)定的。地理時(shí)空加權(quán)回歸(Geographically and Temporally Weighted Regression,GTWR)是一種對(duì)傳統(tǒng)最小二乘法進(jìn)行改進(jìn),能夠處理空間和時(shí)間上非平穩(wěn)性問題,已被廣泛應(yīng)用于各類時(shí)空分異問題的研究[8],具體計(jì)算公式如下:

(1)

式中,yi為被解釋變量,β0為截距,(ui,vi,ti)為第i個(gè)城市的經(jīng)度、緯度、時(shí)間三維坐標(biāo),βk(ui,vi,ti)為第k個(gè)解釋變量在第i個(gè)樣本的回歸系數(shù),xik為第i個(gè)樣本點(diǎn)的第k個(gè)解釋變量,εi為隨機(jī)誤差。

本文共執(zhí)行60次回歸,每次回歸將一個(gè)SDG指標(biāo)作為被解釋變量,剩余的SDG指標(biāo)作為解釋變量,長三角41個(gè)城市,21個(gè)年份,最終得到861個(gè)系數(shù)矩陣。

2 長三角SDGs協(xié)同與權(quán)衡分析

通過指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,經(jīng)過共線性檢驗(yàn)剔除VIF大于10的自變量;進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),證明數(shù)據(jù)時(shí)序不平穩(wěn);計(jì)算全局莫蘭指數(shù),P值平均值為0.094 56<0.1,Z值平均值為2.844>1.65,說明數(shù)據(jù)空間自相關(guān)性。經(jīng)過SDGs指標(biāo)間時(shí)空地理加權(quán)回歸,得到SDGs指標(biāo)間交互作用系數(shù)矩陣,系數(shù)大于0代表交互作用為協(xié)同,系數(shù)小于0代表交互作用為權(quán)衡,進(jìn)而統(tǒng)計(jì)長三角地區(qū)協(xié)同權(quán)衡占比,分析2000—2020年SDGs協(xié)同權(quán)衡關(guān)系的時(shí)空動(dòng)態(tài)演變。

2.1 長三角地區(qū)協(xié)同權(quán)衡占比分析

統(tǒng)計(jì)2000—2020年長三角地區(qū)協(xié)同關(guān)系和權(quán)衡關(guān)系的比例(圖2)。結(jié)果表明,長三角地區(qū)21年的協(xié)同權(quán)衡關(guān)系比較平穩(wěn),協(xié)同關(guān)系占比在52%到54%區(qū)間內(nèi)波動(dòng),平均值為52.68%,始終大于權(quán)衡關(guān)系,長三角地區(qū)SDGs指標(biāo)間交互作用為協(xié)同多于權(quán)衡,SDGs指標(biāo)整體上相互促進(jìn)的,有利于SDG目標(biāo)的共同實(shí)現(xiàn)。

圖2 SDGs 協(xié)同與權(quán)衡關(guān)系占比變化時(shí)序圖

為探索SDGs協(xié)同權(quán)衡的空間分布特征,進(jìn)一步分析了長三角地區(qū)協(xié)同指標(biāo)對(duì)占比時(shí)空變化(圖3)。研究發(fā)現(xiàn),2000年,長三角地區(qū)的協(xié)同指標(biāo)對(duì)在西北、南部、中部出現(xiàn)集聚趨勢,而上海周邊的協(xié)同關(guān)系較弱。到2020年,協(xié)同關(guān)系的空間分布發(fā)生了顯著變化,長三角地區(qū)的SDGs指標(biāo)對(duì)的協(xié)同作用由南部向北部轉(zhuǎn)移,呈現(xiàn)北高南低的空間分布,其中上海周邊地區(qū)的協(xié)同關(guān)系提升最為明顯。

圖3 SDGs協(xié)同關(guān)系占比空間圖

2.2 協(xié)同權(quán)衡動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)變分析

對(duì)長三角地區(qū)每個(gè)城市2000—2020年的協(xié)同與權(quán)衡動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)變進(jìn)行統(tǒng)計(jì),圖4(a)為2000年權(quán)衡關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)?020年協(xié)同的指標(biāo)對(duì)占比,并統(tǒng)計(jì)每個(gè)城市的典型交互目標(biāo)對(duì),圖4(b)為2020年依然為權(quán)衡關(guān)系但權(quán)衡強(qiáng)度有所下降的指標(biāo)對(duì)比例,并統(tǒng)計(jì)每個(gè)城市的典型目標(biāo)對(duì)。結(jié)果表明,長三角地區(qū)在2000—2020年權(quán)衡指標(biāo)對(duì)發(fā)生了較大變化。從權(quán)衡轉(zhuǎn)變與緩解的空間分布上來看,大部分城市的權(quán)衡轉(zhuǎn)換比例超過了48%,中部地區(qū)由北向南的帶狀區(qū)域內(nèi)權(quán)衡轉(zhuǎn)換比例甚至超過了50%,且絕大多數(shù)城市的權(quán)衡緩解比例也都超過了23%。

圖4 長三角各城市指標(biāo)對(duì)權(quán)衡關(guān)系緩解情況(“->”表示為典型的SDG指標(biāo)對(duì)及其作用方向)

從城市SDGs的典型轉(zhuǎn)變來看,長三角地區(qū)權(quán)衡關(guān)系轉(zhuǎn)換中SDG4(優(yōu)質(zhì)教育)、SDG11(可持續(xù)城市和社區(qū))、SDG8(體面工作和經(jīng)濟(jì)增長)3個(gè)目標(biāo)之間的交互最為頻繁,權(quán)衡轉(zhuǎn)協(xié)同指標(biāo)對(duì)中,西北地區(qū)和西南地區(qū)SDG11對(duì)SDG4協(xié)同的變化范圍最廣,得益于長三角地區(qū)響應(yīng)國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃,優(yōu)化城市交通,促進(jìn)了長三角區(qū)域教育一體化發(fā)展。在權(quán)衡強(qiáng)度降低的指標(biāo)對(duì)中,長三角北部表現(xiàn)為SDG8受到SDG4的權(quán)衡強(qiáng)度減弱,得益于長三角地區(qū)共同構(gòu)建區(qū)域教育體系,鼓勵(lì)和支持長三角地區(qū)根據(jù)本區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的實(shí)際需求,推動(dòng)教育與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的聯(lián)動(dòng),促進(jìn)了SDG4對(duì)SDG8的協(xié)同發(fā)展。

3 結(jié) 語

本文使用地理時(shí)空加權(quán)回歸模型,計(jì)算長三角區(qū)域41個(gè)城市SDGs指標(biāo)間的協(xié)同權(quán)衡系數(shù)矩陣。結(jié)果表明,長三角區(qū)域的SDGs指標(biāo)間主要呈現(xiàn)協(xié)同關(guān)系,其中協(xié)同關(guān)系指標(biāo)對(duì)的比例相近的城市呈現(xiàn)出空間集聚現(xiàn)象。2000年,協(xié)同關(guān)系主要集聚在西北、南部和中部地區(qū);而到了2020年,這種協(xié)同現(xiàn)象轉(zhuǎn)移到了南部向北部地區(qū),形成了北高南低的空間分布格局,尤其是上海周邊地區(qū)的協(xié)同關(guān)系提升最為明顯,這為長三角地區(qū)其他城市的協(xié)同發(fā)展提供了有益的借鑒價(jià)值。從2000年到2020年,長三角地區(qū)的權(quán)衡情況得到了顯著改善。此外,可以普遍觀察到了SDG4與SDG4、SDG4與SDG8、SDG11與SDG4之間的權(quán)衡轉(zhuǎn)協(xié)同或者權(quán)衡緩解現(xiàn)象,表明該區(qū)域的教育資源分配更加合理,教育模式也更好地適應(yīng)了就業(yè)需求,從而促進(jìn)了這些可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的共同實(shí)現(xiàn)。