基于GTWR的长三角SDGs协同与权衡分析.pdf

第4 6卷第4期2 0 2 3年7月现 代 测 绘M o d e r nS u r v e y i n ga n dM a p p i n gV o l.4 6,J u l.,2 0 2 3 项目来源:国家自然科学基金资助项目(4 2 2 7 1 4 2 2);可持续发展大数据国际研究中心(C B A S 2 0 2 2 G S P 0 8)第一作者简介:王小川,硕士,研究方向为可持续发展目标和地理智能建模。通讯作者简介:袁子峰,博士,研究方向为城市与区域可持续发展研究。基于G TWR的长三角S D G s协同与权衡分析王小川,余俊杰,白煜颖,袁子峰(南京师范大学地理科学学院,江苏 南京2 1 0 0 2 3)摘 要 可持续发展目标(S D G s)存在复杂的相互关联关系,分析指标间的协同权衡关系对可持续发展目标的相互促进与共同实现具有重要意义。收集2 0 0 0-2 0 2 0年长三角城市的6 0个指标数据,采用地理时空加权回归模型,探索指标间协同权衡关系及其时空演变特征,分析长三角区域各城市的权衡转变与缓解情况。结果表明:长三角地区S D G s指标间主要呈现协同促进关系,且存在显著的空间集聚现象;2 1年来长三角地区权衡关系得到了较大改善,尤其是S D G 4(优质教育)、S D G 8(体面工作和经济增长)和S D G 1 1(可持续城市和社区),其交互作用变得更加协调。关键词 协同与权衡;地理时空加权回归;可持续发展目标;长三角中图分类号:P 2 0 8;F 0 6 2.2 文献标志码:A 文章编号:1 6 7 2-4 0 9 7(2 0 2 3)0 4-0 0 0 5-0 40 引 言联合国可持续发展峰会提出了1 7项可持续发展目标(S u s t a i n a b l eD e v e l o p m e n tG o a l s,S D G s),旨在推动社会、经济和环境3个方面的综合协调发展,使人类全面走向可持续发展的道路1。S D G s指标间复杂的交互作用主要体现为协同与权衡关系。协同关系指一个目标的发展促进另一个目标的发展;权衡关系指一个目标的发展限制另一个目标的发展2。S D G s指标间协同权衡作用分析有利于厘清S D G s指标间的关联,解析S D G s指标间的交互作用特征,优化未来可持续发展路径,为可持续发展提供科学决策支持。S D G s交互作用分析主要包括定性和定量两种方法。在定性和半定量分析方面,学者们常基于专家知识,使用七分打分法等方法揭示不同目标之间的交互作用3-4。在定量分析方面,学者们往往使用皮尔森相关系数5、斯皮尔曼相关系数6、格兰杰因果检验7等方法来检验两个指标之间的线性或非线性关联程度与因果关系。然而,这些方法并未充分考虑地理时空分异性对于目标间交互作用的影响,往往会忽视相互作用的时空差异。本文使用地理时空加权回归(G e o g r a p h i c a l l ya n dT e m p o r a l l y W e i g h t e dR e g r e s s i o n,G TWR)方法,收集2 0 0 0-2 0 2 0年长三角4 1个城市的6 0个S D G指标数据,探索S D G s指标间的协同与权衡关系及其时空变化规律,分析长三角地区各城市协同权衡作用的时空动态变化,为长三角未来可持续发展规划提供决策支持。1 研究区域概况与方法1.1 研究区域及数据获取长三角城市群位于长江下游地区,是全球最大、最发达的城市群之一,由江苏省、浙江省、上海市等4 1个城市组成(图1)。本文以长三角为研究区域,研究涵盖了1 7个S D G目标的6 0个S D G指标,具体指标体系如表1所示,对推动长三角地区可持续发展具有重大意义。图1 研究区域范围表1 S D G指标体系S D G s目标指标量化S D G 1无贫困S D G 1.1、S D G 1.2、S D G 1.3、S D G 1.aS D G 2零饥饿S D G 2.3.1、S D G 2.3.2、S D G 2.4、S D G 2.aS D G 3良好健康与福祉S D G 3.8.1、S D G 3.8.2、S D G 3.c、S D G 3.9S D G 4优质教育S D G 4.1.1、S D G 4.1.2、S D G 4.3.1、S D G 4.3.2、S D G 4.4、S D G 4.6、S D G 4.a、S D G 4.cS D G 5性别平等S D G 5.bS D G 6清洁饮水和卫生设施S D G 6.1、S D G 6.2、S D G 6.3、S D G 6.4.1、S D G 6.4.2S D G 7经济适用的清洁能源S D G 7.1.1、S D G 7.1.2S D G 8体面工作和经济增长S D G 8.1、S D G 8.3、S D G 8.4、S D G 8.5、S D G 8.9、S D G 8.1 0.1、S D G 8.1 0.2S D G 9产业、创新和基础设施S D G 9.1、S D G 9.2、S D G 9.5.1、S D G 9.5.2、S D G 9.a、S D G 9.bS D G 1 0减少不平等S D G 1 0.1、S D G 1 0.4S D G 1 1可持续城市和社区S D G 1 1.1、S D G 1 1.2、S D G 1 1.3、S D G 1 1.6、S D G 1 1.7S D G 1 2负责人的消费和生产S D G 1 2.4.1、S D G 1 2.4.2、S D G 1 2.5S D G 1 3气候行动S D G 1 3.2.1、S D G 1 3.2.2S D G 1 4水下生物S D G 1 4.3S D G 1 5陆地生物S D G 1 5.1.1、S D G 1 5.aS D G 1 6和平、正义与强大机构S D G 1 6.6S D G 1 7促进目标实现的伙伴关系S D G 1 7.1、S D G 1 7.3、S D G 1 7.61.2 G TWR方法在回归分析时,常运用基础的最小二乘法回归模型进行分析,其主要思想是使所有观测值到回归直线距离的平方和最小,且假设自变量与因变量之间的关系在整个研究区域是稳定的。地理时空加权回归(G e o g r a p h i c a l l ya n dT e m p o r a l l y W e i g h t e dR e g r e s s i o n,G TWR)是一种对传统最小二乘法进行改进,能够处理空间和时间上非平稳性问题,已被广泛应用于各类时空分异问题的研究8,具体计算公式如下:yi=0(ui,vi,ti)+mk=1k(ui,vi,ti)xi k+i(1)式中,yi为被解释变量,0为截距,(ui,vi,ti)为第i个城市的经度、纬度、时间三维坐标,k(ui,vi,ti)为第k个解释变量在第i个样本的回归系数,xi k为第i个样本点的第k个解释变量,i为随机误差。本文共执行6 0次回归,每次回归将一个S D G指标作为被解释变量,剩余的S D G指标作为解释变量,长三角4 1个城市,2 1个年份,最终得到8 6 1个系数矩阵。2 长三角S D G s协同与权衡分析通过指标数据标准化,经过共线性检验剔除V I F大于1 0的自变量;进行平稳性检验,证明数据时序 不 平 稳;计 算 全 局 莫兰 指 数,P值 平 均 值 为0.0 9 45 6 1.6 5,说明数据空间自相关性。经过S D G s指标间时空地理加权回归,得到S D G s指标间交互作用系数矩阵,系数大于0代表交互作用为协同,系数小于0代表交互作用为权衡,进而统计长三角地区协同权衡占比,分析2 0 0 02 0 2 0年S D G s协同权衡关系的时空动态演变。2.1 长三角地区协同权衡占比分析统计2 0 0 02 0 2 0年长三角地区协同关系和权衡关系的比例(图2)。结果表明,长三角地区2 1年的协同权衡关系比较平稳,协同关系占比在5 2%到5 4%区间内波动,平均值为5 2.6 8%,始终大于权衡关系,长三角地区S D G s指标间交互作用为协同多于权衡,S D G s指标整体上相互促进的,有利于S D G目标的共同实现。图2 S D G s协同与权衡关系占比变化时序图为探索S D G s协同权衡的空间分布特征,进一步分析了长三角地区协同指标对占比时空变化(图3)。研究发现,2 0 0 0年,长三角地区的协同指标对6现 代 测 绘 第4 6卷在西北、南部、中部出现集聚趋势,而上海周边的协同关系较弱。到2 0 2 0年,协同关系的空间分布发生了显著变化,长三角地区的S D G s指标对的协同作用由南部向北部转移,呈现北高南低的空间分布,其中上海周边地区的协同关系提升最为明显。图3 S D G s协同关系占比空间图2.2 协同权衡动态转变分析对长三角地区每个城市2 0 0 02 0 2 0年的协同与权衡动态转变进行统计,图4(a)为2 0 0 0年权衡关系转变为2 0 2 0年协同的指标对占比,并统计每个城市的典型交互目标对,图4(b)为2 0 2 0年依然为权衡关系但权衡强度有所下降的指标对比例,并统计每个城市的典型目标对。结果表明,长三角地区在2 0 0 02 0 2 0年权衡指标对发生了较大变化。从权衡转变与缓解的空间分布上来看,大部分城市的权衡转换比例超过了4 8%,中部地区由北向南的带状区域内权衡转换比例甚至超过了5 0%,且绝大多数城市的权衡缓解比例也都超过了2 3%。图4 长三角各城市指标对权衡关系缓解情况(“-”表示为典型的S D G指标对及其作用方向)从城市S D G s的典型转变来看,长三角地区权衡关系转换中S D G 4(优质教育)、S D G 1 1(可持续城市和社区)、S D G 8(体面工作和经济增长)3个目标之间的交互最为频繁,权衡转协同指标对中,西北地区和西南地区S D G 1 1对S D G 4协同的变化范围最广,得益于长三角地区响应国家新型城镇化规划,优化城市交通,促进了长三角区域教育一体化发展。在权衡强度降低的指标对中,长三角北部表现为S D G 8受到S D G 4的权衡强度减弱,得益于长三角地区共同构建区域教育体系,鼓励和支持长三角地区根据本区域经济社会发展的实际需求,推动教育与 经 济 社 会 发 展 的 联 动,促 进 了S D G 4对S D G 8的协同发展。3 结 语本文使用地理时空加权回归模型,计算长三角区域4 1个城市S D G s指标间的协同权衡系数矩阵。结果表明,长三角区域的S D G s指标间主要呈现协同关系,其中协同关系指标对的比例相近的城市呈现出空间集聚现象。2 0 0 0年,协同关系主要集聚在7第4期王小川等:基于G TWR的长三角S D G s协同与权衡分析西北、南部和中部地区;而到了2 0 2 0年,这种协同现象转移到了南部向北部地区,形成了北高南低的空间分布格局,尤其是上海周边地区的协同关系提升最为明显,这为长三角地区其他城市的协同发展提供了有益的借鉴价值。从2 0 0 0年到2 0 2 0年,长三角地区的权衡情况得到了显著改善。此外,可以普遍观察到了S D G 4与S D G 4、S D G 4与S D G 8、S D G 1 1与S D G 4之间的权衡转协同或者权衡缓解现象,表明该区域的教育资源分配更加合理,教育模式也更好地适应了就业需求,从而促进了这些可持续发展目标的共同实现。参考文献1 陈军,彭舒,赵学胜,等.顾及地理空间视角的区域S D G s综合评估方法与示范J.测绘学报,2 0 1 9,4 8(4):4 7 3-4 7 9.2 董金玮,陈玉,周岩,等.地球大数据支撑可持续发展目标协同与权衡研究:进展与展望J.中国科学院院刊,2 0 2 1,3 6(8):9 5 0-9 6 2.3 N I L S S O N M,C H I S HO LME,G R I G G SD,e t a l.M a p-p i n gI n t e r a c t i o n sB e t w e e nt h eS u s t a i n a b l eD e v e l o p m e n tG o a l s:L e s s o n sL e a r n e da n dW a y sF o r w a r dJ.S u s t a i n-a b i l i t yS c i e n c e,2 0 1 8,1 3(6):1 4 8 9-1 5 0 3.4 WE I T ZN,C A R L S E N H,N I L S S ON M,e ta l.T o-w a r d sS y s t e m i ca n dC o n t e x t u a lP r i o r i t yS e t t i n gf o rI m p l e m e n t i n gt h e 2 0 3 0A g e n d aJ.S u s t a i n a b i l i t yS c i-e n c e,2 0 1 8,1 3(2):5 3 1-5 4 8.5 WUX,F UB,WANGS,e ta l.D e c o u p l i n go fS D G sF o l l o w e db yR e-C o u p l i n ga sS u s t a i n a b l eD e v e l o p m e n tP r o g r e s s e sJ.N a t u r eS u s t a i n a b i l i t y,2 0 2 2,5(5):4 5 2-4 5 9.6 高天,张丽丽,黎建辉.2 0 0 02 0 1 7年联合国各成员国的S D G s指标对相关性系数数据集J.中国科学数据(中英文网络版),2 0 2 1,6(1):2 0 8-2 1 9.7 D R G O G,S E B E S T Y N V,A B O N Y IJ.E v a l u a t i n gt h ei n t e r c o n n e c t e d n e s so ft h es u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n tg o a l sb a s e do nt h ec a u s a l i t ya n a l y s i so fs u s t a i n a b i l i t y i n-d i c a t o r sJ.S u s t a i n a b i l i t y,2 0 1 8,1 0(1 0):3 7 6 6.8 王海军,张彬,刘耀林,等.基于重心-G TWR模型的京津冀城市群城镇扩展格局与驱动力多 维解析J.地理学报,2 0 1 8,7 3(6):1 0 7 6-1 0 9 2.G TWR-b a s e dA n a l y s i so fS y n e r g ya n dT r a d e-o f fA m o n gS D G s i nY a n g t z eR i v e rD e l t aWA N GX i a o-c h u a n,Y UJ u n-j i e,B A IY u-y i n g,Y U A NZ i-f e n g(S c h o o l o fG e o g r a p h y,N a n j i n gN o r m a lU n i v e r s i t y,N a n j i n gJ i a n g s u2 1 0 0 2 3,C h i n a)A b s t r a c t S u s t a i n a b l eD e v e l o p m e n tG o a l s(S D G s)a r ei n t e r c o n n e c t e di nc o m p l e x w a y s,m a k i n gi tc r u c i a lt oa n a l y z et h es y n e r g i s t i c t r a d e-o f f s a m o n g i n d i c a t o r s t o f a c i l i t a t em u t u a l p r o m o t i o na n d j o i n t r e a l i z a t i o no f t h eS D G s.I n t h i s s t u d y,w eg a t h e rd a t ao n6 0i n d i c a t o r sf r o m c i t i e si nt h eY a n g t z eR i v e rD e l t as p a n n i n gf r o m 2 0 0 0t o2 0 2 0.E m p l o y i n gg e o g r a p h i c a l l ya n dt e m p o r a l l yw e i g h t e dr e g r e s s i o nm o d e l s,w e i n v e s t i g a t et h es y n e r g i s t i ct r a d e-o f f r e l a t i o n s h i p sa m o n gt h e s e i n d i c a t o r sa n dt h e i rs p a t i o-t e m p o r a l e v o l u t i o nc h a r a c t e r i s t i c s.A d d i t i o n a l l y,w ea n a l y z e t h e s h i f t i n gp a t t e r n so f t r a d e-o f f sa n dm i t i g a t i o n i n t h e c i t i e so f t h eY a n g t z eR i v e rD e l t a.T h e f i n d i n g sr e v e a l t w ok e y i n s i g h t s,t h eS D Gi n d i c a t o r s i nt h eY a n g t z eR i v e rD e l t ap r e d o m i n a n t l ye x h i b i t s y n e r g i s t i ca n dp r o m o t i o n a lr e l a t i o n s h i p s,w i t han o t a b l es p a t i a lc l u s t e r i n gp h e n o m e n o n.O v e rt h ep a s t2 1y e a r s,t h et r a d e-o f f r e l a t i o n s h i p si nt h eY a n g t z eR i v e rD e l t ah a v es h o w nc o n s i d e r a b l ei m p r o v e m e n t.N o t a b l y,t h ei n t e r a c t i o n sa m o n gS D G 4(q u a l i t ye d u c a t i o n),S D G 8(d e c e n tw o r ka n de c o n o m i cg r o w t h),a n dS D G 1 1(s u s t a i n a b l ec i t i e sa n dc o mm u n i t i e s)h a v eb e c o m em o r eh a r m o n i z e d.K e yw o r d s s y n e r g ya n dt r a d e-o f f;g e o s p a t i a l a n dt e m p o r a lw e i g h t e dr e g r e s s i o n s;S D G s;Y a n g t z eR i v e rD e l t a8现 代 测 绘 第4 6卷