黃河流域城市生態(tài)韌性時(shí)空分異及收斂研究
——基于七大城市群61個(gè)城市的實(shí)證分析

王松茂， 寧文萍， 牛金蘭， 安 康

（山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)管學(xué)院，山東 泰安 271018）

《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》提出建設(shè)“韌性城市”（http://www.gov.cn/zhengce/2020-11/03/content_5556991.htm）。黨的二十大報(bào)告明確提出“打造宜居、韌性、智慧城市”（https://lsrm.hinews.cn/xinwen/show-17027.html）。城市生態(tài)韌性作為城市韌性重要維度，已成為城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)防控和韌性城市發(fā)展的重要任務(wù)。黃河流域是典型的生態(tài)脆弱區(qū)，集聚著山東半島、關(guān)中平原、中原城市群3個(gè)區(qū)域級(jí)城市群和晉中、蘭西、寧夏沿黃及呼包鄂榆城市群4個(gè)地方性城市群。城市群是黃河流域發(fā)展的重要載體，實(shí)現(xiàn)黃河流域城市生態(tài)韌性發(fā)展的重點(diǎn)在于城市群城市生態(tài)韌性的有效提升。然而，受到區(qū)位稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等的影響，沿黃各城市群在生態(tài)本底及其保護(hù)、建設(shè)與治理等方面存在諸多差異。那么，黃河流域七大城市群城市生態(tài)韌性呈現(xiàn)怎樣的時(shí)空規(guī)律？各城市群城市生態(tài)韌性的收斂趨勢(shì)又是如何？以上問(wèn)題的探究，對(duì)于深刻認(rèn)識(shí)黃河流域城市群城市生態(tài)韌性發(fā)展現(xiàn)狀，全面推動(dòng)黃河流域生態(tài)保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展和“韌性城市”建設(shè)具有重要意義。

城市生態(tài)韌性是當(dāng)前及未來(lái)城市發(fā)展與規(guī)劃的重要方向。目前，有關(guān)城市生態(tài)韌性的研究?jī)?nèi)容主要包括3個(gè)方面：（1）概念與內(nèi)涵：韌性?xún)?nèi)涵經(jīng)歷了由“工程韌性”推演到“生態(tài)韌性”，繼而發(fā)展到“演化韌性”的2次重要嬗變?！肮こ添g性”和“生態(tài)韌性”均屬于均衡論視角［1］。均衡視角下，國(guó)外學(xué)者認(rèn)為生態(tài)韌性是城市生態(tài)系統(tǒng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)干擾的預(yù)防、響應(yīng)及恢復(fù)能力［2］?；谘莼撘暯牵琀osseini認(rèn)為韌性是系統(tǒng)固有屬性，不再?gòu)?qiáng)調(diào)城市生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)到干擾前狀態(tài)的能力，更強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)通過(guò)調(diào)整結(jié)構(gòu)、改變路徑實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展的能力［3］。國(guó)內(nèi)學(xué)者則主要基于城市生態(tài)治理與風(fēng)險(xiǎn)防控兩視角進(jìn)行定義。沈潔等［4］認(rèn)為城市生態(tài)韌性是城市生態(tài)系統(tǒng)對(duì)擾動(dòng)來(lái)臨前防御、干擾發(fā)生時(shí)及時(shí)響應(yīng)、災(zāi)難消退后進(jìn)行優(yōu)化的動(dòng)態(tài)能力。周成等［5］則強(qiáng)調(diào)生態(tài)系統(tǒng)吸收干擾、系統(tǒng)重組及持續(xù)性發(fā)展的能力。（2）評(píng)價(jià)與測(cè)度：由于目前學(xué)界對(duì)城市生態(tài)韌性的概念莫衷一是，其在指標(biāo)體系構(gòu)建方面也各有不同。國(guó)外研究多從生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展與服務(wù)［6-7］、城市社會(huì)生態(tài)等視角進(jìn)行分析［8］，而國(guó)內(nèi)研究大多通過(guò)構(gòu)建多維指標(biāo)體系對(duì)城市生態(tài)韌性進(jìn)行量化分析，包括基于景觀生態(tài)格局的規(guī)模-密度-形態(tài)體系［9］和依托驅(qū)動(dòng)力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)（DPSIR）和壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（PSR）方法的抵抗-適應(yīng)-恢復(fù)模型［10］。（3）影響因素：國(guó)內(nèi)外研究關(guān)注自然及人類(lèi)活動(dòng)等多種原因的影響。自然因素的研究聚焦生態(tài)系統(tǒng)本身，例如，氣候、水文、植被和地形等［11］；人類(lèi)活動(dòng)主要包括城市化、人口集聚、科技創(chuàng)新等［9-10］。部分學(xué)者指出基于自然與人類(lèi)活動(dòng)，明確城市生態(tài)韌性的制約因素，有利于解釋區(qū)域城市生態(tài)韌性差異的內(nèi)在原因［10］。

近年來(lái)，黃河流域生態(tài)方面的研究趨于豐富，相關(guān)成果主要可歸納為：（1）研究主題：包括基于門(mén)檻效應(yīng)的生態(tài)效率研究［12］、關(guān)注空間分析的生態(tài)脆弱性研究［13］以及聚焦于影響因素的生態(tài)安全［14］等。（2）研究?jī)?nèi)容：一是以水平測(cè)度和時(shí)空演化為主的演變規(guī)律［12-14］；二是聚焦于不同因素驅(qū)動(dòng)作用的機(jī)制分析［15-16］；三是圍繞城鎮(zhèn)化等高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)容，展開(kāi)的與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的研究，具體體現(xiàn)為脫鉤關(guān)系［16］、互動(dòng)響應(yīng)［17］及耦合協(xié)調(diào)［18］等。（3）研究方法：主要借助空間統(tǒng)計(jì)分析［12］、分位數(shù)回歸［14］、耦合協(xié)調(diào)度模型［18］等。既有研究初步較為完整地勾勒出黃河流域生態(tài)環(huán)境的認(rèn)知理論體系，但從韌性視角下探究城市生態(tài)系統(tǒng)的理論和實(shí)證研究則相對(duì)薄弱，僅有少數(shù)學(xué)者對(duì)黃河流域城市生態(tài)韌性展開(kāi)研究，如周成和郭海紅等考察了生態(tài)效率、城鎮(zhèn)化與城市生態(tài)韌性的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系［5,19］，郭力等量化了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市生態(tài)韌性的影響效應(yīng)［20］。由上可知，當(dāng)前針對(duì)黃河流域城市群城市生態(tài)韌性收斂性的研究還存在著“空白”。而由于黃河流域各城市群的資源稟賦、發(fā)展路徑各不相同，近年來(lái)城市生態(tài)韌性發(fā)展各有不同。因此，深入解析黃河流域城市群城市生態(tài)韌性的時(shí)空分異和收斂性，對(duì)縮小流域內(nèi)城市生態(tài)韌性差距，助力黃河流域生態(tài)保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展意義重大。

鑒于此，本文可能的邊際貢獻(xiàn)為：（1）研究?jī)?nèi)容上，既有研究多關(guān)注城市生態(tài)韌性水平測(cè)度分析，而本文深入探索了黃河流域城市生態(tài)韌性的收斂性，一定程度上是對(duì)現(xiàn)有研究的有益補(bǔ)充；（2）研究視角上，演化韌性實(shí)現(xiàn)了韌性研究從穩(wěn)定均衡到動(dòng)態(tài)發(fā)展的跨越，本文基于演化韌性視角，綜合評(píng)估城市生態(tài)系統(tǒng)的本質(zhì)內(nèi)涵和創(chuàng)新能力；（3）研究方法上，“空間”因素在區(qū)域生態(tài)環(huán)境研究中日益受到關(guān)注，而納入“空間”因素研究生態(tài)環(huán)境收斂趨勢(shì)的文獻(xiàn)仍顯不足，本文在計(jì)量模型中納入“空間”因素，探析了黃河流域城市群城市生態(tài)韌性的收斂趨勢(shì)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃河流域生態(tài)本底脆弱，且沿線省區(qū)產(chǎn)業(yè)倚能倚重，城市群污染排放占比超過(guò)70%［21］，面臨著生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展雙重難題。黃河流域集聚了4個(gè)地區(qū)性城市群（蘭西、晉中、呼包鄂榆和寧夏沿黃城市群）和3 個(gè)區(qū)域級(jí)城市群（山東半島、中原和關(guān)中平原城市群）。本文參照《黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》，選取黃河流域七大城市群的61個(gè)地級(jí)及以上城市為研究對(duì)象（圖1）。

圖1 研究示意圖Fig.1 Schematic diagram of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)主要收集自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒（2012—2021 年）》、黃河流域各省份及地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)。所用處理數(shù)據(jù)（人均水資源量等）通過(guò)指標(biāo)間梳理運(yùn)算的乘除合成計(jì)算得出；歸一化植被指數(shù)（NDVI）為30 m分辨率NDVI數(shù)據(jù)，收集自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://www.resdc.cn/）。期間個(gè)別缺失值利用年平均增長(zhǎng)量進(jìn)行線性插值法補(bǔ)充。

1.3 研究方法

1.3.1 熵權(quán)-TOPSIS 本文采用熵權(quán)-TOPSIS［22］法對(duì)城市生態(tài)韌性作出評(píng)價(jià)。步驟如下：

（1）熵權(quán)法確定標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算公式為：

式中：ej為第j項(xiàng)指標(biāo)的信息熵；wj為第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重；m為評(píng)價(jià)年數(shù)；yij為第i年第j項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)值；k為波爾茨曼常量。

（2）確定正理想解與負(fù)理想解，計(jì)算歐式距離：

（3）計(jì)算各指標(biāo)與理想解的貼近程度（Cj），計(jì)算公式為：

式中：Cj為第j個(gè)研究對(duì)象的貼近度，取值范圍為[0,1]，其值越大，則研究對(duì)象越優(yōu)。

1.3.2 城市生態(tài)韌性的指標(biāo)構(gòu)建演化論視角下，城市生態(tài)韌性是城市生態(tài)系統(tǒng)的一種固有性質(zhì)，獨(dú)立于外界干擾，伴隨著時(shí)間變化不斷進(jìn)行非確定性的動(dòng)態(tài)演變，更強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)力和創(chuàng)新性［3］。在系統(tǒng)發(fā)展變化日益復(fù)雜的形勢(shì)下，“演化韌性”更加適合當(dāng)前城市生態(tài)韌性的研究，這有助于韌性研究實(shí)現(xiàn)從穩(wěn)定均衡到動(dòng)態(tài)發(fā)展的跨越［23］。參考王松茂等［24］研究，本文從“抵抗-響應(yīng)-創(chuàng)新”3 個(gè)能力維度構(gòu)建城市生態(tài)韌性指標(biāo)體系，抵抗能力指依托自然稟賦，系統(tǒng)承受干擾、控制功能和結(jié)構(gòu)不變的能力；響應(yīng)能力表示系統(tǒng)遭受干擾時(shí)，多樣化應(yīng)對(duì)沖擊的能力；創(chuàng)新能力為系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)干擾的基礎(chǔ)上，通過(guò)學(xué)習(xí)、創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)全新發(fā)展的能力（表1）。

表1 城市生態(tài)韌性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Urban ecological resilience evaluation index system

1.3.3 核密度估計(jì)核密度估計(jì)從數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)進(jìn)行函數(shù)擬合分布，避免了人為設(shè)定函數(shù)形式可能造成的誤差［25］。其表達(dá)形式為：

式中：Xi為第i個(gè)獨(dú)立同分布的觀測(cè)值；x為觀測(cè)值的平均值；為高斯核函數(shù)；n為樣本觀測(cè)值的個(gè)數(shù)；h為帶寬。

1.3.4收斂模型收斂機(jī)制可揭示研究對(duì)象屬性值是否隨著時(shí)間推移，在空間上的差距縮小。β收斂指隨時(shí)間推移，城市生態(tài)韌性（UER）較低的城市群因具有更高增幅而逐步趕上城市生態(tài)韌性較高的城市群。絕對(duì)β收斂指的是在不考慮宏觀異質(zhì)性影響因素情況下，隨時(shí)間推移，各地區(qū)城市生態(tài)韌性產(chǎn)生趨同的趨勢(shì)，而條件β收斂納入了宏觀異質(zhì)性影響因素[26]，絕對(duì)β收斂的模型為：

式中：i為地區(qū)；t為年份；UERi,t為i地區(qū)在t時(shí)期的城市生態(tài)韌性；UERi,t+1為i地區(qū)在t+1時(shí)期的城市生態(tài)韌性；為i地區(qū)在t至t+1時(shí)期跨度內(nèi)城市生態(tài)韌性的年度增長(zhǎng)率的對(duì)數(shù)；lnUERi,t為i地區(qū)在t時(shí)期的城市生態(tài)韌性的對(duì)數(shù)；α為常數(shù)項(xiàng)；μi和ηi分別為i城市的地區(qū)與時(shí)間效應(yīng)；εit為i地區(qū)在t時(shí)期的隨機(jī)干擾項(xiàng)；β為收斂參數(shù)，若β<0則城市生態(tài)韌性存在β收斂，反之則為發(fā)散。

考慮到宏觀影響要素存在跨區(qū)域流動(dòng)，各區(qū)域之間通常存在程度不一的空間依賴(lài)性，故本研究檢驗(yàn)考慮了空間因素[27]。采用空間杜賓模型（SDM）變換的絕對(duì)β收斂模型：

式中：ρ為城市生態(tài)韌性的空間自回歸系數(shù)，表示受鄰近地區(qū)城市生態(tài)韌性的影響；θ為解釋變量空間自回歸系數(shù)；為i與j兩地區(qū)間的空間權(quán)重矩陣，本文結(jié)合地理和經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣，構(gòu)建綜合嵌套矩陣[28]，以期刻畫(huà)出包含距離及經(jīng)濟(jì)雙重影響的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。

空間計(jì)量模型選擇的程序，首先是構(gòu)建一般面板模型，采用穩(wěn)健LM（Robust Lagrange Multiplier）統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)空間自相關(guān)，其次構(gòu)建空間面板模型，利用Wald統(tǒng)計(jì)量和LR統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)，若θ=0 和θ+ρβ=0 的2 個(gè)原假設(shè)都被拒絕，選用SDM 模型；若θ=0 成立且LM檢驗(yàn)支持空間滯后模型（SAR），選擇SAR 模型，見(jiàn)式（9）；若θ+ρβ=0 成立且LM檢驗(yàn)支持空間誤差模型（SEM），選擇SEM 模型，見(jiàn)式（10）[29]。

式中：λ為誤差項(xiàng)的空間自回歸系數(shù)，顯示隨機(jī)沖擊；σit為i地區(qū)在t時(shí)期的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

采用SDM模型進(jìn)一步構(gòu)建條件β收斂模型為：

式中：CVi,t+1為i地區(qū)在t+1 時(shí)期控制變量集合；CVj,t為j地區(qū)在t時(shí)期控制變量集合；δ為控制變量待估參數(shù)；γ為控制變量的空間自回歸系數(shù)。

本文參考已有研究成果，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（ECO）、人口密度（PDE）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IND）、技術(shù)進(jìn)步（TEC）和環(huán)境規(guī)制（ER）為控制變量。以人均GDP 衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[30]；以年末常住人口與行政區(qū)域土地面積的比值體現(xiàn)人口密度[31]；采用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重表達(dá)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[30]；通過(guò)科學(xué)支出占公共財(cái)政支出比重衡量技術(shù)進(jìn)步[32]；利用工業(yè)廢水、SO2、煙（粉）塵排放量與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度指數(shù)[33]構(gòu)建，具體公式如下：

式中：ERi,t為t年i市的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度指數(shù)；Poluij,t為t年i市j污染物排放量；Poluj,t為t年全部樣本j污染物排放量；Yi,t為t年i市第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值；Yt為t年全部樣本的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃河流域城市群城市生態(tài)韌性時(shí)序演進(jìn)

圖2呈現(xiàn)了黃河流域和各城市群城市生態(tài)韌性變化趨勢(shì)，2011—2020 年黃河流域均值為0.093，從2011 年0.086 上升至2020 年0.105，年均增長(zhǎng)率為2.25%。自十八大生態(tài)文明建設(shè)提出，黃河流域“以污染換發(fā)展”的傳統(tǒng)模式有所改善，但轉(zhuǎn)變過(guò)程艱難緩慢。城市群層面，山東半島城市群年均值為0.185，年增幅為5.19%，研究期內(nèi)始終領(lǐng)先；其次為關(guān)中平原城市群，年均值為0.090，中原城市群發(fā)展較為落后，年均值僅為0.070，其余各城市群發(fā)展差異較小。

圖2 黃河流域城市群城市生態(tài)韌性變化趨勢(shì)Fig.2 Evolution of urban ecological resilience of urban agglomeration in the Yellow River Basin

為揭示黃河流域及各城市群城市生態(tài)韌性差異變化的演變軌跡，對(duì)黃河流域及各城市群進(jìn)行了核密度分析（圖3）。

圖3 黃河流域城市生態(tài)韌性三維核密度Fig.3 Three-dimensional kernel density of urban ecological resilience in the Yellow River Basin

分布位置上，黃河流域核密度曲線呈現(xiàn)整體右移趨勢(shì)，城市生態(tài)韌性水平得到有效提升。就各城市群而言，除寧夏沿黃城市群外，其他均呈現(xiàn)右移趨勢(shì)，城市生態(tài)韌性一定程度上有所提高。這反映出自“十二五”規(guī)劃綱要強(qiáng)調(diào)牢固綠色、低碳發(fā)展觀以來(lái)，黃河流域資源利用方式及環(huán)境污染均有所改善。

分布形態(tài)上，黃河流域核密度曲線呈主峰不斷升高，寬度變化不明顯的特征。城市群中，中原和晉中城市群分布主峰高度上升但寬度變小，說(shuō)明其內(nèi)部城市生態(tài)韌性非均衡性逐漸好轉(zhuǎn)。蘭西和寧夏沿黃城市群表現(xiàn)相似，主峰下降，寬度增大，這表明內(nèi)部絕對(duì)差異逐漸增大。

分布延展性上，黃河流域和各城市群分布曲線均存在顯著右拖尾，體現(xiàn)出群內(nèi)存在顯著高值城市。城市群層面，中原、晉中、呼包鄂榆城市群具有延展收斂性，群內(nèi)出現(xiàn)極端值的機(jī)率逐漸變小。其余城市群，與之相反。

2.2 黃河流域城市群城市生態(tài)韌性發(fā)展空間分異

利用JENK 自然斷裂法，得到了2011、2014、2017 年和2020 年黃河流域城市群城市生態(tài)韌性的空間可視化分析結(jié)果（圖4）。從城市群尺度看，總體表現(xiàn)為“下游城市群強(qiáng)、上中游城市群弱”的分布格局，山東半島城市群始終領(lǐng)先。2011年中原城市群較為薄弱，處于末位，為0.063。2014年蘭西城市群城市生態(tài)韌性提升至0.075；晉中城市群下降趨勢(shì)明顯，由0.086 降至0.066。2017 年除山東半島城市群外，自2011年以來(lái)，蘭西城市群增速最快，增幅為6.95%。2020 年中原、晉中城市群呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)局面，3 a間分別增長(zhǎng)了0.021、0.016。

圖4 黃河流域城市群城市生態(tài)韌性空間分異Fig.4 Spatial differentiation of urban ecological resilience of urban agglomeration in the Yellow River Basin

從地（市、州、盟）尺度看，城市群內(nèi)部呈現(xiàn)出以省會(huì)為核心的城市生態(tài)韌性“高地”、以城市群邊界為代表的城市生態(tài)韌性“洼地”。具體地，以蘭州（0.118）、鄭州（0.182）、西安（0.193）為代表的省會(huì)城市的城市生態(tài)韌性均值顯著高于黃河流域（0.093），形成了“核心及省會(huì)城市—外圍及邊緣城市”遞減的空間分布。其中，鄭州變化最為顯著，10 a間增幅為208.5%。山東半島城市群形成了濟(jì)南和青島“雙核引領(lǐng)”格局，其均值分別為0.374和0.375。

2.3 黃河流域城市群城市生態(tài)韌性收斂分析

（1）絕對(duì)β收斂

表2顯示黃河流域及各城市群的城市生態(tài)韌性絕對(duì)β收斂分析結(jié)果。LM 統(tǒng)計(jì)量確定了黃河流域城市生態(tài)韌性具有空間自相關(guān)，故需利用Wald統(tǒng)計(jì)量和LR 統(tǒng)計(jì)量對(duì)空間計(jì)量模型進(jìn)行判斷。結(jié)果顯示，支持應(yīng)用SDM 模型，且被解釋變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)在10%水平下顯著為正，這昭示著黃河流域相鄰城市群之間城市生態(tài)韌性的提升存在空間正向關(guān)聯(lián)，周邊城市群城市生態(tài)韌性的提升對(duì)目標(biāo)城市群具有帶動(dòng)效應(yīng)，且黃河流域城市生態(tài)韌性的收斂系數(shù)β顯著為負(fù)，說(shuō)明黃河流域城市生態(tài)韌性存在絕對(duì)β收斂。城市群層面，首先城市群中僅關(guān)中平原、寧夏沿黃和山東半島城市群通過(guò)穩(wěn)健LM檢驗(yàn)，其他城市群則不適用于空間面板模型。具體而言，LM 檢驗(yàn)結(jié)果支持關(guān)中平原城市群采用SAR 模型，支持寧夏沿黃和山東半島城市群采用SEM模型，寧夏沿黃和山東半島城市群，其各自模型的空間滯后項(xiàng)系數(shù)分別在5%和1%的水平下顯著為正，而關(guān)中平原城市群被解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)并不顯著，這表明著關(guān)中平原城市群城市生態(tài)韌性β收斂的原因不包括空間相關(guān)性。其次，所有城市群城市生態(tài)韌性收斂系數(shù)β均顯著為負(fù)，均具有絕對(duì)β收斂趨勢(shì)，表明各城市群城市生態(tài)韌性水平會(huì)向各自穩(wěn)態(tài)水平收斂，即城市群內(nèi)城市生態(tài)韌性相對(duì)落后的城市比相對(duì)領(lǐng)先的城市具有更快的增長(zhǎng)率，最終以相同的增長(zhǎng)率發(fā)展，其中晉中城市群收斂最快。

表2 黃河流域城市群城市生態(tài)韌性絕對(duì)β收斂Tab.2 Absolute β convergence of urban ecological resilience of urban agglomeration in the Yellow River Basin

（2）條件β收斂

表3給出了黃河流域城市群城市生態(tài)韌性的條件β收斂分析結(jié)果。本部分空間計(jì)量模型選取與絕對(duì)β收斂過(guò)程一致。結(jié)果顯示，第一，黃河流域和各城市群均存在條件β收斂，其收斂系數(shù)均顯著為負(fù)，意味著在考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展等經(jīng)濟(jì)社會(huì)異質(zhì)性因素后，黃河流域和各城市群城市生態(tài)韌性收斂于自身穩(wěn)態(tài)水平的趨勢(shì)仍存在。第二，各城市群條件β收斂速度均有一定加快。呼包鄂榆城市群變化明顯，為0.075，這顯示了所選控制變量的科學(xué)合理性。第三，黃河流域和各城市群呈現(xiàn)不同空間效應(yīng)。與絕對(duì)β收斂中的空間效應(yīng)不同，呼包鄂榆出現(xiàn)空間誤差效應(yīng)，寧夏沿黃城市群與其相反。而黃河流域、關(guān)中平原和山東半島城市群的空間效應(yīng)類(lèi)型未產(chǎn)生變化，其空間滯后項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，這說(shuō)明上述主體城市生態(tài)韌性均具有正向空間溢出。

表3 黃河流域城市群城市生態(tài)韌性條件β收斂Tab.3 Condition β convergence of urban ecological resilience of urban agglomeration in the Yellow River Basin

從控制變量看，各控制變量對(duì)收斂的影響具有顯著的異質(zhì)性。以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為例，其對(duì)中原、呼包鄂榆和山東半島城市群城市生態(tài)韌性具有顯著負(fù)向影響，這與黃河流域城市群總體一致；但對(duì)晉中和寧夏沿黃城市群城市生態(tài)韌性發(fā)展具有顯著正向影響，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)促進(jìn)中原、呼包鄂榆和山東半島城市群城市生態(tài)韌性向低值收斂，而晉中和寧夏沿黃城市群與其相反，這可能是因?yàn)橹性⒑舭跤芎蜕綎|半島城市群發(fā)展經(jīng)濟(jì)的過(guò)程中忽視了生態(tài)環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要性，而晉中和寧夏沿黃城市群生態(tài)本底相對(duì)較弱，城市生態(tài)韌性較為落后，較為重視綠色發(fā)展，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)反而會(huì)促使城市生態(tài)韌性向高值收斂［30］。

3 討論

通過(guò)構(gòu)建合理的城市生態(tài)韌性評(píng)價(jià)體系，本研究精準(zhǔn)測(cè)度黃河流域城市生態(tài)韌性及發(fā)展趨勢(shì)。其中，對(duì)城市生態(tài)韌性的分析與既有研究［5］相一致，各城市群亟需加強(qiáng)群間協(xié)同聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，將城市群塑造為黃河流域城市生態(tài)韌性發(fā)展的紐帶，同時(shí)打造城市群內(nèi)部城市生態(tài)韌性發(fā)展互助鏈，以解決“下游強(qiáng)、上中游弱”和省會(huì)城市領(lǐng)先的不均衡不充分的發(fā)展難題。本研究主要邊際貢獻(xiàn)在于深入解析黃河流域城市群城市生態(tài)韌性的空間分異及收斂性，一定程度上是對(duì)現(xiàn)有城市生態(tài)韌性研究的有益補(bǔ)充，對(duì)于科學(xué)提升黃河流域城市生態(tài)韌性、協(xié)同黃河流域城市生態(tài)韌性空間發(fā)展，探索大河流域城市生態(tài)保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展新模式具有重要意義。

本文仍存在以下不足：考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文以黃河流域地級(jí)市為研究案例地，未來(lái)可選取更微觀的縣域案例地，將更準(zhǔn)確反映城市生態(tài)韌性發(fā)展?fàn)顩r；此外，城市生態(tài)韌性的發(fā)展可能會(huì)受到多元層面影響，探究城市生態(tài)韌性的驅(qū)動(dòng)機(jī)制是今后研究的重要內(nèi)容。

4 結(jié)論

（1）黃河流域城市生態(tài)韌性表現(xiàn)為波動(dòng)且緩慢的增長(zhǎng)趨勢(shì)，流域生態(tài)治理與保護(hù)壓力較大。核密度曲線呈現(xiàn)右移趨勢(shì)，主峰不斷升高，寬度變化不明顯的特征，表明城市生態(tài)韌性有所提升，總體離散程度呈縮小態(tài)勢(shì)。

（2）城市群層面，城市生態(tài)韌性表現(xiàn)為“下游城市群強(qiáng)、上中游城市群弱”的空間格局。省會(huì)城市的城市生態(tài)韌性均值顯著高于黃河流域平均水平，城市群內(nèi)部形成了“核心及省會(huì)城市—外圍及邊緣城市”遞減的空間分布格局。

（3）黃河流域和各城市群內(nèi)部均存在絕對(duì)β收斂，其中晉中城市群收斂最快。加入控制變量后，黃河流域和各城市群內(nèi)部呈現(xiàn)顯著條件β收斂趨勢(shì)，且收斂速度有所提升。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等變量對(duì)城市生態(tài)韌性收斂的影響具有顯著異質(zhì)性。