基于環境承載力的長江經濟帶城市群發展戰略研究

王金南，蔣洪強，劉年磊，扈茗，汪淳，鐘奕純，蔡宏鈺，吳文俊

（1.生態環境部環境規劃院國家環境保護環境規劃與政策模擬重點實驗室，北京 100012; 2.北京清華同衡規劃設計研究院有限公司，北京 100085）

一、前言

隨著中國經濟發展進入新常態，區域經濟正以全新的理念，成為中國經濟繼續較快發展的重要抓手[1]。而長江經濟帶作為區域經濟戰略布局中重要的一環，既占有推動區域協調可持續發展、促進國土資源開發的重大機遇，同時也面臨著平衡生態環境保護與提高國土空間開發效率的挑戰[2]。21世紀以來，長江經濟帶區域工業化和城鎮化快速推進，城市人口和用地規模呈現快速擴張趨勢，不僅蠶食和破壞了大量的生態空間和優質農業空間，同時導致區域污染物排放超出環境承載力，環境風險加劇，區域發展的協調性和可持續性受到嚴重威脅[3]。因此，正確把握生態環境保護和經濟發展的關系，探索協同推進生態優先和綠色發展新路子是促進長江經濟帶協調發展的正確途徑。長江經濟帶經濟環境協同發展需要以城市群為主體，輻射帶動長江經濟帶整體的生態環境和經濟協調發展。科學認知資源環境承載能力已逐漸成為中央和地方政府確定區域戰略和政策、研制發展和布局規劃的基礎性工作[4]。在當前生態文明建設的時代背景下，探索研究環境承載力約束下的長江經濟帶城市群發展戰略，對于優化長江經濟帶國土空間開發格局、推動完善生態環境治理體系、促進區域可持續發展具有重要意義。

我國以資源環境承載力為基礎的國土空間規劃體系研究剛剛起步，部分學者逐步嘗試探索以資源環境承載力為抓手合理引導城市人口規模與產業布局[5~9]，依據承載力區域空間異質性，提出城市發展的空間管控與準入措施。但目前這方面的研究成果還比較少，多數研究集中于大氣、水、生態、水資源、土地資源等單因素承載力評價，而承載力與城市發展的耦合關系研究未得到充分和系統的考慮；另外，基于資源環境承載力評價結果的城市管控從理論技術方法向落地應用手段的轉化路徑尚在探索過程中，導致難以對經濟社會發展形成剛性約束。

本研究將在國家戰略的大背景下，堅持“共抓大保護、不搞大開發”的發展導向，從生態環境保護與經濟社會協調發展的角度出發，分析長江三角洲、長江中游、成渝、滇中和黔中五大長江經濟帶沿線城市群的空間布局，對長江經濟帶城市群環境承載能力進行評價，并采用四象限分析方法探究城市群發展與生態環境承載力之間的耦合關系，基于環境承載力以及生態環境空間管控要求，提出長江經濟帶城市群發展的戰略建議。為加快實施長江經濟帶發展戰略、推進長江經濟帶高質量發展提供基礎支撐。

二、長江經濟帶城市群發展概況

（一）經濟發展水平

長江經濟帶是我國人口和經濟集聚的核心區域，以20%的國土面積，承載超過40%的人口和經濟總量。在全國“十三五”規劃確定的“19+2”城市群格局中，有長江三角洲、長江中游、成渝、滇中、黔中五大城市群分布于此，合計占全國城市群國內生產總值（GDP）總量的40.8%，常住人口的38.4%；占長江經濟帶土地面積的51%，GDP總量的84%和常住人口的73%。長江經濟帶80%以上的地級市常住人口均超過200萬，尤其以長江三角洲、長江中游、成渝城市群常住人口分布較多，而黔中、滇中城市群的人口規模較小。長江三角洲城市群經濟發展水平均遠高于其他城市群，長江中游、成渝城市群次之，滇中、黔中城市群經濟發展仍有較大提升空間。經濟人口數據來源于2018年長江經濟帶各省統計年鑒。

（二）一體化發展水平

從城市群內部的人口聯系、經濟聯系和交通聯系等方面對城市群一體化發展水平進行評價，人口聯系強度為騰訊人口遷徙熱度，經濟聯系強度為全行業企業資本互投總額，交通聯系強度為城市間鐵路客運列車班次，數據分別來源于騰訊遷徙大數據、龍信工商企業等級大數據、攜程網鐵路班次數據。

長江經濟帶城市群間一體化發展水平差異較為明顯，東部城市群內部各城市之間的聯系緊密、要素往來頻繁，而西部城市群內部缺乏聯系，區域協同的壁壘和障礙較深。就城市群內部人口聯系而言，長江三角洲、成渝城市群城市內部人口流動頻繁，人口聯系強度遠高于其他城市群。長江中游人口流動次之，滇中、黔中城市群人口流動最低。就城市群內部經濟聯系而言，長江三角洲城市群經濟聯系頻繁，聯系強度遠高于其他城市群，內部的經濟聯系規模大、強度高。長江中游、成渝、黔中城市群聯系強度次之，滇中城市群經濟聯系強度最低。就城市群內部城市間交通聯系而言，長江三角洲城市群與長江中游城市群的城市交通聯系最強，形成“網格狀”聯系的空間格局，成渝、黔中、滇中城市群城市間交通聯系相對較弱。

（三）國土空間開發格局

本文主要采用了40年（1978—2017年）不透水面變化數據、2010年GlobalLand30地表覆蓋解譯數據、2015年GlobalLand30地表覆蓋解譯數據和2017年GlobalLand30地表覆蓋解譯數據分析長江經濟帶城鎮空間和生態空間的演化趨勢。

研究表明，改革開放以來，長江經濟帶建設用地增長主要集中在下游城市群，長江三角洲城市群增長幅度較大，長江中游城市群次之，成渝、滇中、黔中城市群增長幅度較小。其中，長江三角洲城市群建設用地面積持續快速增長，新增建設用地分布較廣，已從大都市周邊向都市連綿區擴散，主要集中在城市間的聯系通道上，上海市周圍的城市密集地區已基本轉化為建設用地。長江中游城市群2009年以來建設用地增長迅速，2012年起在較高水平波動，新增建設用地集中于武漢、長沙、南昌三大區域中心城市周圍。成渝城市群兩大核心城市仍處于各自發展都市圈的階段，新增建設用地集中分布在成都和重慶，其他地區建設用地較少。黔中城市群建設用地增長長期處于較低水平，2009—2011年間迅速上升，此后在高值波動，城市群內建設用地分布較散，集中連片的建設用地面積較小，常呈現狹長的形態。滇中城市群新增建設用地主要集中在昆明，環滇池地區新增建設用地較多，并沿交通走廊向玉溪和曲靖發展。

三、環境承載力評價

環境承載力評價主要表征區域環境系統對社會經濟活動產生的各類污染物的承受與自凈能力，采用污染物濃度超標指數作為評價指標，通過主要大氣和水污染物的年均濃度監測值與國家現行的該污染物質量標準的對比反映[10]。采用極值法進行環境承載力綜合評價，最終將評價結果分為不超載、臨界超載、超載三種類型。評價數據來自2016年長江經濟帶各省（市） 環境監測中心站的大氣與水環境質量監測數據。

（一）大氣環境承載力

通過計算大氣污染物濃度超標指數衡量大氣環境承載力狀況。評價指標包括細顆粒物（PM2.5）、可吸入顆粒物（PM10）、二氧化氮（NO2）、二氧化硫（SO2）、一氧化碳（CO）和臭氧（O3）等六項。不同地區各項大氣污染物超標指數的計算公式如下：

式（1）、（2）中，Cij為j地區i項大氣污染物的年均監測濃度，Si為該項污染物的空氣質量二級標準限值，R氣ij為j地區i項污染物濃度超標指數，i=1, 2, ???, 6，分別對應上述各項污染指標。R氣j為 j地區的大氣污染物濃度超標指數，其值為各項污染物濃度超標指數的最大值。當R氣j＞0、-0.2＜R氣j≤0和R氣j≤-0.2時，分別表明大氣環境處于超載、臨界超載和不超載狀態。

評價結果表明，長江經濟帶1069個區縣中有761個區縣大氣環境都為超載狀態，有136個區縣臨界超載，172個區縣不超載，占比分別為71.2%、12.7%、16.1%。大氣環境綜合超載最嚴重的幾個區縣是江蘇省徐州市的新沂市，四川省自貢市的自流井區、貢井區、大安區、沿灘區、榮縣、富順縣，湖北省潛江市、天門市，超標指數大于1；其余綜合超載較為嚴重的區縣也多分布在江蘇省、四川省東部、湖北省等地。云南省迪慶藏族自治州的香格里拉市、德欽縣、維西傈僳族自治縣的大氣環境綜合承載形勢較好，超標指數在-50%左右。其余不超載的區縣大部分位于云南省、四川省、貴州省山區，安徽省黃山市大部分區縣不超載。

(二）水環境承載力

通過計算水污染物濃度超標指數衡量水環境承載力狀況。評價指標包括化學需氧量（CODCr）、氨氮（NH3-N）、總氮（TN）、總磷（TP）、高錳酸鹽指數（CODMn）和五日生化需氧量（BOD5）等六項。不同地區各項水污染物超標指數的計算公式如下[11]：

式（3）、（4）中，Cijk為j地區k斷面i項水污染物的年均監測濃度，Sik為k斷面i項水污染物的水功能區水質目標值，R水ijk為區域j第k個斷面第i項水污染物濃度超標指數，R水ij為區域j第i項水污染物濃度超標指數；i=1, 2, ???, 6，分別對應上述各項污染指標；k為控制斷面，k=1, 2, ???,Nj，Nj為 j地區的控制斷面數量。不同地區水污染物濃度超標指數計算公式如下：

式（5）、（6）中，R水jk為 j地區k斷面的水污染物濃度超標指數，R水j為j地區的水污染物濃度超標指數。

當R水j≤-0.3時，表明水環境處于不超載狀態；當-0.3＜R水j≤0時，表明水環境處于臨界超載狀態；當R水j＞0時，表明水環境處于超載狀態。

研究表明，長江經濟帶整體水環境處于臨界超載狀態。其中江蘇省、浙江省和上海市的水環境處于超載狀態，其超標指數分別為0.23、0.06和0.10，其他省市的水環境處于不超載或臨界超載狀態，水環境承載形勢相對較好。從126個地市/地州情況來看，水環境呈超載狀態的地市有44個，占比為35.0%，呈臨界超載狀態的地市/地州有41個，占比為32.5%，呈不超載狀態的地市/地州有41個，占比為32.5%。從參與評價的892個區縣來看，水環境呈超載狀態的區縣有210個，占比為23.5%，呈臨界超載狀態的區縣有273個，占比為30.6%，呈不超載狀態的區縣有409個，占比為45.9%。

（三）環境綜合承載力

采用極大值法對污染物濃度的綜合超標指數進行計算，公式如下：

式（7）中，Rj為j地區的污染物濃度綜合超標指數。

當大氣、水環境要素任意一項超載時，認為綜合評價結果為超載；兩項要素中有一項臨界超載，另一項為不超載或臨界超載時，認為綜合評價結果為臨界超載；僅當兩項要素均不超載時，認為綜合評價結果為不超載。

綜合評價結果表明，2016年長江經濟帶環境承載力整體上處于超載狀態，其環境綜合超標指數約為0.28。在參與評價的1069個區縣中，799個區縣超載，153個區縣臨界超載，117個區縣不超載，占比分別約為74.7%、14.3%、11.0%。環境綜合超載最為嚴重的區縣主要集中在安徽、江蘇、湖北、上海及重慶等省（市），超標指數均在1以上。環境綜合超載較為嚴重的區縣主要分布在安徽、湖北、四川、江蘇、重慶等省市，超標指數介于0.5~1。不超載區縣主要分布于云南、貴州兩省，以及湖北、湖南、四川、浙江等下轄的少部分地市。

四、城市群發展與環境承載力耦合關系評價

從經濟發展水平、環境承載力兩個維度，采用四象限分析法分析長江經濟帶各城市的發展水平與生態環境承載力的耦合關系。經濟發展水平維度選用2016年各地級市人均GDP指標進行評價，以長江經濟帶整體人均GDP為界，城市人均GDP高于長江經濟帶人均GDP則為高經濟質量，人均GDP低于長江經濟帶人均GDP則為低經濟質量。環境承載力以前文中的環境綜合超標指數等于零為界，環境綜合超標指數為負則為環境超載，環境綜合超標指數為正則為環境不超載。由經濟發展水平、環境承載力兩個維度構成四個象限，將長江經濟帶城市劃分為低經濟質量-環境不超載、高經濟質量-環境超載、 高經濟質量-環境不超載、低經濟質量-環境超載4個類型，在此基礎上疊加重點生態功能區，形成5個類別。

各類城市的特征及分布情況如下：①高經濟質量-環境超載的城市以上海、杭州、武漢、長沙、重慶、成都等城市為代表，主要分布在長江經濟帶下游地區和中上游城市群核心區。這類城市的快速經濟發展對生態環境產生了較大的破壞，以較高的資源消耗和較大的環境污染為代價。②低經濟質量-環境超載的城市以黃岡、九江、益陽、遵義等城市為代表，主要分布在長江經濟帶中游地區和都市圈外圍地區。這類城市大多有較強城鎮化發展動力和潛力，但目前開發方式較為粗放，對生態空間和鄉村地區的蠶食現象較為嚴重，帶來較大的生態環境保護壓力。③低經濟質量-環境不超載的城市以畢節、楚雄、麗江等城市為代表，主要分布在長江經濟帶上游地區。這類城市生態環境條件較好，社會經濟發展對生態環境的破壞較小。④高經濟質量-環境不超載的城市為玉溪市和攀枝花市，均分布在長江經濟帶上游，為資源型城市。這類城市的發展對資源高度依賴，對環境有一定破壞性，但自然本底條件優越，尚未出現環境超載的問題。⑤以重點生態功能區為主的城市主要分布在長江經濟帶上游地區，以張家界市、黔南州、涼山州等地區為代表，此外重慶、麗江、大理等城市有部分區縣也為重點生態功能區。

基于長江經濟帶五大城市群內部各城市的耦合分析結果對長江經濟帶城市群進行分類。通過采用GDP、常住人口、人口密度、人均公園綠地面積、人口聯系強度、中心城市2 h交通圈覆蓋率等指標，對城市群整體經濟水平、生態環境水平、內部聯系程度等方面進行評價，將城市群分為成熟期城市群（長江三角洲城市群）、高速發展期城市群（長江中游城市群、成渝城市群）和培育期城市群（滇中城市群、黔中城市群）。根據城市群內各城市生態環境承載力評價結果，若50%以上的城市環境超載，則認為城市群存在環境超載的問題，若50%以上的城市環境不超載，則認為城市群環境不超載。將城市群整體發展水平評價結果與生態環境承載力評價結果進行耦合，可以進一步將城市群劃分為三類：培育期-環境不超載型、高速發展期-環境超載型、成熟期-環境超載型。

（一）培育期--環境不超載城市群

黔中城市群、滇中城市群為培育期-環境不超載城市群，城市群整體生態環境壓力較小，僅中心城市及發展走廊存在環境超載問題。

培育期-環境不超載城市群未來應以保護生態環境為主要任務，生態條件脆弱的地區堅決限制大規模城鎮化開發；生態環境承載力較強、地勢較平坦的地區，在不破壞自然環境和確保地質安全、生態安全的前提下可以進行適度開發。以打造我國西部地區具有一定帶動能力的新型增長極為目標，建設生態宜居型城市群。近期以重點發展壯大中心城市，培育形成以中心城市為核心的都市圈為工作重心，進而提高中心城市的輻射帶動能力，帶動周邊城市共同發展，實現與中心城市的交通設施互聯互通與產業分工協作。

（二）高速發展期--環境超載城市群

成渝城市群、長江中游城市群為高速發展期-環境超載城市群，城市群整體存在生態環境超載的問題，中心城市及都市圈范圍內經濟發展質量較高，外圍地區發展質量較低。

高速發展期-環境超載城市群未來應調整經濟結構，積極發展對生態環境干擾較小的新興產業，大力推動科技創新，加強都市圈內一體化發展及都市圈對外圍地區的帶動作用。

其中，成渝城市群中心城市發展較好，其他地區經濟質量較低，應以建設西部高質量發展增長極和打造內陸開放戰略高地為目標，兼顧生態環境保護，強化成都和重慶雙中心的綜合服務功能和輻射帶動能力，加強兩地城市之間的協作交流和功能互補，同時培育次級節點城市和發展軸帶，并注重提升區域內部的交通、生態、服務等一體化發展水平。長江中游城市群已形成長株潭（長沙、株洲、湘潭）等以中心城市為核心、聯系密切的都市圈，都市圈以外地區經濟質量較低，區域內湖泊眾多，承擔著洪水調蓄的重要生態功能。未來應重點保護洞庭湖、鄱陽湖等湖泊的生態環境，建設引領中部崛起的核心增長極和綜合交通樞紐，加強武漢、長沙、南昌等中心城市之間的協作交流和功能互補，分別培育壯大都市圈，形成更高能級的區域極核。

（三）成熟期--環境超載城市群

長江三角洲城市群為成熟期-環境超載型城市群，綜合發展實力和一體化發展水平居于全國前列，同時具備江海交匯的區位優勢，廣闊的平原地區和較高的生態承載能力為其提供了較大的發展空間。但是，近年快速的城鎮化發展及較為粗放的資源環境利用模式也使其面臨一定的生態環境問題，長江三角洲城市群全部城市均存在環境超載的情況，大部分地區經濟發展質量高，僅滁州、安慶、池州、宣城等西部地區的部分城市經濟發展質量較低。

長江三角洲城市群未來發展應以提高發展質量、減輕環境壓力為總體目標。東部沿海發達地區應基于生態環境承載力劃定城市發展底線，堅持效率優先，強化存量建設用地盤活利用；以建設具有全球影響力的世界級城市群為目標，充分發揮上海作為國際大都市的輻射擴散作用，進一步強化與周邊區域的協同一體化發展，成為帶動長江經濟帶崛起的龍頭；注重土地等資源利用的節約集約，促進多功能混合布局和土地混合利用。西部經濟發展質量較低的地區應積極承接其他城市外溢產業，以不破壞生態環境為前提發展經濟。

五、環境承載力約束下的長江經濟帶城市群發展戰略

長江經濟帶五大城市群中以長江三角洲城市群發育程度最高，但也面臨著較大的環境超載問題；成渝和長江中游城市群處于高速發展階段，同樣面臨一定程度的環境超載問題；黔中和滇中城市群尚處于城市群的培育階段，生態環境本底和保護較好。未來應進一步優化城市群發展格局，踐行綠色生態發展理念，改善提升人居環境。

（一）建立長江經濟帶生態安全管控格局，分類管控生態保護紅線、重點生態功能區等生態空間

對生態保護紅線內的區域執行最嚴格的生態環境保護措施，紅線內原則上應禁止工業化和城鎮化活動，保持環境質量的自然本底狀況，恢復和維護區域生態系統結構和功能的完整性，保持生態環境質量、生物多樣性狀況和珍稀物種的自然繁衍，保障未來可持續生存發展空間。對于不在生態保護紅線內的其他重點生態功能保護區，如水源涵養功能區、水土保持功能區、生物多樣性功能區和石漠化防治功能區等，按照限制開發區要求進行管控，在保護優先的前提下，合理選擇發展方向，發展特色優勢產業，加強生態環境保護和修復，加大生態環境監管力度，保護和恢復區域生態功能[12]。

（二）分類引導城市群空間格局優化，梯次培育形成“兩圈三群”的城鎮化發展格局

建設長江三角洲和成渝兩大世界級城市群，建設上海、成都、重慶三大世界級城市，提升杭州、南京、蘇州等次級中心城市的綜合承載能力，強化區域發展軸帶建設，促進中心城市與周邊地區的要素雙向流動，形成網絡化發展格局；建設長江中游國家級城市群，近期以壯大武漢、長沙、南昌三大都市圈為重點，遠期建設區域發展走廊，沿線培育布局新興功能增長極，強化區域間要素流動。在西部地區建設昆明和貴陽兩大都市圈，提升昆明和貴陽的輻射帶動能力，構建同城化交通系統，培育形成都市圈，外圍地區則以提供生態服務價值和農產品供給功能為主。

（三）加強區域城市群綠色發展，推進共建共保共治

共筑大尺度城市群綠色生態空間，打造城市群生態綠網體系。如長江三角洲依托太湖，長江中游依托洞庭湖、鄱陽湖、長株潭綠心，滇中地區圍繞滇池，成渝城市群圍繞龍泉山等建設生態綠心。協同開展長江三峽、葛洲壩、二灘等水利設施建設，建立上、中、下游飲用水水源地分級分區保護制度。深入推進長江干支流水環境協同治理，強化大氣污染聯防聯治，協同開展土壤污染防治。探索多形式生態價值轉化路徑，完善綠色發展體制機制。創新環境資源權益交易市場化營商模式，建設碳交易和綠色金融體系；強化環境信用評價體系成果應用，完善跨區域生態補償機制等。

（四）加強綠色基礎設施建設，改善提升人居環境

構建“污水集中與分散處理、污水管網與處理設施協調配套、污水處理出水標準差異化”的三位一體模式。構建以資源回收及能源利用為目標的污泥無害化處理處置模式。統籌供熱方式，以大型集中供熱為主、分散供熱為輔，實施多元化能源供應模式。將前端垃圾有效分類收運與末端綜合處理相結合，推廣靜脈產業類生態園區建設。推動管線建筑信息模型（BIM）管理平臺構建和綜合管廊建設。推行電網智慧化運營管理模式，實現多種能源的優化配置。