礦產資源型城市脆弱性綜合測度與評價

劉艷中，宋改鳳，陳勇，張祚，朱曉南

(1.武漢科技大學資源與環境工程學院，湖北 武漢 430081；2.冶金礦產資源高效利用與造塊湖北省重點實驗室，湖北 武漢 430081；3.華中師范大學公共管理學院，湖北武漢 430079)

脆弱性分析起源于對自然災害的研究[1]，20世紀70年代，“脆弱性”概念內被引入自然災害領域[2]，隨后逐漸延伸到社會科學領域，并廣泛應用于生態學、經濟學、社會學、工程學、工程學、管理學、地理學等多個學科，其內涵、概念和理論方法不斷深入完善，并對旅游城市[3]、綠洲城市[4]和沿海城市[5]等特殊城市開展了研究，取得了相應成果，為資源型城市脆弱性研究提供了重要的借鑒和參考。

資源型城市根據資源保障能力和可持續發展能力差異，將其劃分為成長型、成熟型、衰退型和再生型四種類型。目前，學者們對資源型城市的研究集中于城市轉型[6-7]、產業結構調整[8]、可持續發展[9]等方面。近年來，國內學者對資源型城市脆弱性研究的成果日益增加，大多是通過建立評價指標體系，主要采用狀態空間法[10]、綜合指數法[11]、集對分析法[12]等評價方法測度資源型城市脆弱性。具有代表性的有：韓剛等[13]和李彤玥[14]分別從生態環境-經濟-社會和“暴露—敏感—適應”角度建立評價指標體系，研究了蘭州市的城市脆弱性；孫平軍等[15-16]通過構建評價指標，對阜新市生態脆弱性和人地耦合系統的耦合度進行了評價；王士君等[17]以大慶市為例，探討了石油城市經濟系統脆弱性發生的過程、機理和特征，而王巖等[18]綜合評價了大慶市的城市脆弱性；張梅等[19]選取典型資源型城市攀枝花市研究其脆弱性及動態。從已發表的相關文獻來看，學者們關于資源型城市脆弱性研究目前還處于初級階段；從研究角度來看，學者們僅對某個資源型城市縱向動態演化過程或僅對多個城市的靜態橫向對比較多，同時對不同時期多個資源型城市脆弱性的靜態橫向比較和動態變化研究偏少；從研究對象來看，大多集中在西部和東北地區處于成熟期或衰退期的資源型城市，對于處于其他時期的資源型城市較少涉及，內容相對獨立，成果缺乏可比性，實踐指導作用欠缺。因此，有必要開展處于不同時期的資源型城市脆弱性研究，為我國其他類似城市降低脆弱性提供依據。

資源型城市為保障國家能源供給、促進經濟發展做出重大貢獻。“百年煤礦”淮南市、“新中國第一銅工業基地”銅陵市和“鋼城”馬鞍山市分別作為我國典型的成熟型、衰退型和再生型資源型城市，其可持續發展對國家經濟發展和能源安全至關重要。本文從資源-生態環境-經濟-社會視角，構建資源型城市脆弱性評價指標體系，對2007～2017年淮南-銅陵-馬鞍山市脆弱性進行測度，比較其綜合脆弱性及各子系統脆弱性特征，為處于不同時期的資源型城市轉型提供理論基礎。

1 研究方法與數據來源

1.1 礦產資源型城市綜合脆弱性評價指標體系與測度模型

1.1.1 指標體系及權重確定

以3個不同時期的地級以上礦產資源型城市為研究對象，在借鑒前人研究成果的基礎上[11,20]，結合城市實際情況，從資源、生態環境、經濟和社會4個方面，選取了相對應的35個指標，構建礦產資源型城市脆弱性綜合測度指標體系（表1）。

表1 礦產資源型城市脆弱性測度指標體系Table 1 Vulnerability measurement index system of mineral resource-based cities

1.1.2 礦產資源型城市脆弱性測度模型

（1）數據標準化

為消除指標量綱差異和正負效應差異，需要對原始數據進行標準化處理。指標可分為正向指標、負向指標和適度指標三大類，根據各指標對城市脆弱性特征的反應情況，選擇不同的標準化公式進行指標標準化。

正向評價指標：其值越大，表示脆弱性越大

負向評價指標：其值越大，表示脆弱性越小

適度評價指標：表示指標數值處于某一適度值時較好，不宜過大或過小

式中：Xij為標準化后的值，xij為原始數據，i為第i個指標。

（2）指標權重確定

為避免主觀人為因素對指標權重的影響，本研究采用能反映指標效用價值、度量系統無序程度的熵值法確定指標權重。熵值法是一種較為客觀的賦權方法，其本質是利用指標信息的價值系數來表示指標的重要程度。熵值越大，表明信息越混亂，攜帶的有用信息越少，系統的無序程度越高、效用度越低，權重越小。反之，熵值越小，權重越大。其計算公式如下：

（3）綜合脆弱性測度

各指標標準值與權重相乘加權求和即為綜合脆弱性

1.1.3 礦產資源型城市脆弱性評價等級劃分

通過礦產資源型城市綜合脆弱性計算結果并依據已有研究結果[21]，將礦產資源型城市脆弱性依次劃分為低脆弱度、較低脆弱度、中脆弱度、較高脆弱度、高脆弱度5級（表2）。其表征狀態分別為極好狀態、良好狀態、一般狀態、警戒狀態、危機狀態。

表2 礦產資源型城市脆弱性綜合評價分級標準Table 2 Multipurpose assessment and classification standards for vulnerability of mineral resource-based cities

1.2 數據來源

數據主要來源于《安徽統計年鑒》、《淮南統計年鑒》、《銅陵統計年鑒》、《馬鞍山統計年鑒》及各市國民經濟和社會發展統計公報；人居日生活用水量、供水綜合生產能力、建成區排水管道密度、人均城市道路面積由《中國城市建設統計年鑒》得到；銅陵市部分年份萬元GDP電耗數據由全社會用電總量除以GDP得到，萬元GDP水耗由用水總量除以GDP得到，GDP換算為可比價，用水總量來源于安徽省水資源公報，個別數據根據相鄰年份值補齊。

2 結果分析

采用綜合指數評價法分別測度淮南市、銅陵市、和馬鞍山市近11年城市各子系統脆弱性指數以及綜合脆弱性指數。

2.1 分系統脆弱性

（1）資源脆弱性指數對比分析

從淮南-銅陵-馬鞍山市2007-2017年的資源脆弱性指數變化趨勢對比圖（見圖1）來看，三個城市的資源脆弱性指數在2007 ～ 2017年間均呈波動下降趨勢：淮南市2017年的資源脆弱性指數較2007年下降了0.09，銅陵市下降了0.09，馬鞍山市下降了0.12，可見3個城市中馬鞍山市資源脆弱性指數的下降幅度最大，淮南市與銅陵市基本相同。此外，就樣本期間三個城市的資源脆弱性指數平均值來看，淮南市為0.07，銅陵市為0.08，馬鞍山市為0.06，銅陵市＞淮南市＞馬鞍山市。

圖1 資源脆弱性Fig.1 Resource vulnerability

（2）生態環境脆弱性對比分析

從淮南-銅陵-馬鞍山市2007-2017年的生態環境脆弱性指數變化趨勢對比圖（見圖2）來看，研究期間均呈波動下降趨勢，淮南市2017年的資源脆弱性指數較2007年下降了0.10，銅陵市下降了0.06，馬鞍山市下降了0.09，銅陵市下降幅度最小。各市生態環境脆弱性指數平均值基本相同，分別為0.12、0.11和0.12，馬鞍山市=淮南市＞銅陵市。

圖2 生態環境脆弱性Fig.2 Vulnerability of ecological environment

（3）經濟脆弱性對比分析

從淮南-銅陵-馬鞍山市2007-2017年的經濟脆弱性指數變化趨勢對比圖（見圖3）可以看出，淮南市和銅陵市整體呈波動下降狀態，馬鞍山市2007 ～ 2011年呈波動變化狀態，2012 ～ 2017年呈下降趨勢，其下降幅度分別為0.04，0.02，0.07，銅陵市下降幅度最小。總體來說，三個城市的經濟脆弱性變化趨勢較平緩，均值也基本相同，分別為0.12、0.13和0.13，銅陵市=馬鞍山市＞淮南市。

圖3 經濟脆弱性Fig.3 Economic vulnerability

（4）社會脆弱性對比分析

從淮南-銅陵-馬鞍山市2007-2017年的社會脆弱性指數變化趨勢對比圖（見圖4）來看，樣本研究期間均呈下降趨勢，淮南市2017年的社會脆弱性指數較2007年下降了0.20，銅陵市下降了0.18，馬鞍山市下降了0.20，銅陵市下降幅度最小。均值分別為0.15，0.16，0.13，呈銅陵市＞淮南市＞馬鞍山市。

圖4 社會脆弱性Fig.4 Social vulnerability

2.2 綜合脆弱性

（1）綜合脆弱性指數分析

由表3和圖5可知，淮南市城市綜合脆弱性指數從2007年的0.68下降到2017年的0.26，銅陵市城市綜合脆弱性指數從2007年的0.63下降到2017年的0.28，馬鞍山市城市綜合脆弱性指數從2007年的0.69下降到2017年的0.21。從綜合脆弱性指數平均值來看，淮南市為0.47，銅陵市為0.48，馬鞍山市為0.45，銅陵市＞淮南市＞馬鞍山市。

表3 2007-2017年淮南-銅陵-馬鞍山市綜合脆弱性指數動態變化情況Table 3 Dynamic changes of multipurpose vulnerability index of Huainan-Tongling-Ma'anshan from 2007 to 2017

（2）綜合脆弱性等級評價

由表4和圖5可知，淮南市、銅陵市和馬鞍山市綜合脆弱性指數均呈下降趨勢，其脆弱性等級都經歷了從較高脆弱度-中脆弱度-較低脆弱度的過程，總體表明，這三個資源型城市已由較高脆弱度向較低脆弱度過渡。

表4 2007-2017年淮南-銅陵-馬鞍山綜合脆弱性等級動態變化情況Table 4 Dynamic change of multipurpose vulnerability level of Huainan-Tongling-Ma'anshan from 2007 to 2017

圖5 綜合脆弱性圖Fig.5 Multipurpose vulnerability

（3）綜合脆弱性和各子系統占比分析

由圖6～8可知，淮南市、銅陵市和馬鞍山市2007～2017年社會脆弱性指數平均值均最大，其次為經濟脆弱性和生態環境脆弱性，兩者之間較為接近，資源脆弱性最小。2014～2017年，淮南市經濟脆弱性和生態環境脆弱性逐漸凸顯，2013～2017年銅陵市經濟脆弱性逐漸凸顯，而馬鞍山市從2011年開始其經濟脆弱性和生態環境脆弱性就已經凸顯。總體而言，社會脆弱性在三個城市脆弱性指數中均占主導地位。

圖6 淮南市各子系統脆弱性占比Fig.6 Vulnerability ratio of each subsystem in Huainan City

圖7 銅陵市各子系統脆弱性占比Fig.7 Vulnerability ratio of subsystems in Tongling City

圖8 馬鞍山市各子系統脆弱性占比Fig.8 Vulnerability ratio of subsystems in Ma'anshan City

3 結 論

（1）淮南市、銅陵市和馬鞍山市城市綜合脆弱性指數均呈下降趨勢，由較高脆弱度向較低脆弱度過渡。各市子系統脆弱性也呈波動下降趨勢，其中，生態環境和經濟脆弱性下降幅度緩慢。

（2）從綜合脆弱性指數平均值來看，銅陵市作為典型的衰退型資源城市，其平均指數最大，而作為再生型的馬鞍山市脆弱性指數最小；從下降幅度來看，馬鞍山綜合脆弱性指數下降幅度最大，銅陵市最小。

（3）從各子系統脆弱性指數平均值來看，不同類型的礦產資源型城市其子系統脆弱性指數均呈社會脆弱性＞經濟脆弱性＞生態環境脆弱性＞資源脆弱性；從各子系統脆弱性指數下降幅度來看，社會脆弱性下降幅度最大，經濟脆弱性下降幅度最小。

（4）科學測度資源型城市綜合脆弱性，探究礦產資源型城市脆弱性演變規律與特征，一定程度上克服了研究成果之間缺乏對比性的問題。但由于相關數據獲取的限制，只進行了三個資源型城市的研究分析，未來將加大研究樣本的數量，總結礦產資源型城市脆弱性的發展過程與變化特征，為礦產資源型城市可持續發展提供依據。