武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平時(shí)空演變及障礙因子分析

收稿日期：2024-05-05

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（32060238）

作者簡介：鄧明蓉（1999-），女，湖南益陽人，在讀碩士研究生，研究方向?yàn)樯鷳B(tài)環(huán)境與城鄉(xiāng)規(guī)劃，（電話）15869757771（電子信箱）2635928330@qq.com；通信作者，朱深海（1968-），男，湖南張家界人，副教授，碩士，主要從事大鯢資源與生態(tài)環(huán)境的研究，（電子信箱）shzhu1968@jsu.edu.cn。

鄧明蓉，賀碧湖，張和利，等. 武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平時(shí)空演變及障礙因子分析［J］. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2024，63（7）：36-47，212．

摘要：選取武陵山片區(qū)作為研究對象，從經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平、生態(tài)發(fā)展水平、社會(huì)服務(wù)與保障、居民生活和文化環(huán)境4個(gè)方面選取了22項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平評價(jià)指標(biāo)體系，借助熵權(quán)法和TOPSIS模型，結(jié)合ArcGIS進(jìn)行可視化分析，探究2013—2021年武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平在時(shí)間和空間上的演變規(guī)律，并利用障礙因子診斷模型剖析其主要障礙因子。結(jié)果表明，2013—2021年，武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平呈先降后升再降的動(dòng)態(tài)變化趨勢，其中，恩施州、黔江區(qū)和銅仁市的生態(tài)宜居水平呈上升趨勢，懷化市、湘西州的生態(tài)宜居水平隨時(shí)間呈“V”形變化，總體呈下降趨勢，張家界市生態(tài)宜居水平持續(xù)下降；區(qū)域生態(tài)宜居水平在東部和中南部呈下降趨勢，高生態(tài)宜居水平集中區(qū)由2013年的東部轉(zhuǎn)移至2021年的西北部。從障礙因子分析上來看，武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平的一級指標(biāo)障礙度由大到小依次為經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平、居民生活和文化環(huán)境、社會(huì)服務(wù)與保障、生態(tài)發(fā)展水平；5個(gè)主要障礙因子分別為人均地方財(cái)政一般預(yù)算收入、每萬人學(xué)校數(shù)、每萬人公路里程、人均固定資產(chǎn)投資總量、第三產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重。

關(guān)鍵詞：生態(tài)宜居；熵權(quán)TOPSIS模型；ArcGIS；障礙因子；武陵山片區(qū)

中圖分類號：F061.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號：0439-8114（2024）07-0036-12

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.07.006 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Spatial and temporal evolution and obstacle factors of ecological livability level in Wuling Mountain area

DENG Ming-rong1， HE Bi-hu2， ZHANG He-li1， ZHU Shen-hai1

（1. School of Civil Engineering and Architecture， Jishou University， Jishou 416000， Hunan，China；

2.Yongxing County Natural Resources Bureau， Yongxing 423000， Hunan， China）

Abstract： Wuling Mountain area was selected as the research object， and 22 indicators were selected to construct the evaluation index system of the ecological livability level of Wuling Mountain area from the four aspects of economic construction level， ecological development level， social service and security， residents’ life and cultural environment. The spatial-temporal evolution law of ecological livability level in Wuling Mountain area from 2013 to 2021 was explored by the entropy weight method and TOPSIS model， combined with ArcGIS for visual analysis. In addition， the main obstacle factors were analyzed by the obstacle factor diagnosis model. The results showed that， from 2013 to 2021， the ecological livability level of Wuling Mountain area showed a dynamic change trend of first decreasing， then increasing and decreasing again. Among them， the ecological livability level of Enshi Prefecture， Qianjiang District and Tongren City showed an upward trend； the ecological livability level of Huaihua City and Xiangxi Prefecture showed a “V” curve change with time， and the overall trend was downward； the ecological livability level of Zhangjiajie City continued to decline. The regional ecological livability level showed a downward trend in the east and central-southern regions， and the concentrated areas with high ecological livability level shifted from the east in 2013 to the northwest in 2021. From the perspective of obstacle factor analysis， the obstacle degree of the first-level index of ecological livability level in Wuling Mountain area from large to small was economic construction level， residents’ life and cultural environment， social service and security， and ecological development level. The five main obstacle factors were per capita local fiscal general budget revenue， number of schools per 10 000 people， highway mileage per 10 000 people， total fixed asset investment per capita， and the proportion of the tertiary industry in GDP.

Key words： ecological livability； entropy-TOPSIS model； ArcGIS； obstacle factor； Wuling Mountain area

自改革開放以來，城鎮(zhèn)化進(jìn)程加速［1］。中國的城鎮(zhèn)化率已從1978年的17.92%增長至2023年的66.16%。城市是由人所聚居形成的，是人們生活和工作的主要場所［2］。然而，在城市發(fā)展過程中，人類往往忽視了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)之間的平衡，產(chǎn)生了一系列“城市病”問題，包括交通擁堵、住房緊張、環(huán)境污染及區(qū)域發(fā)展不平衡等，導(dǎo)致城市生態(tài)環(huán)境被嚴(yán)重破壞［3，4］。生態(tài)宜居城市成為人們追求的目標(biāo)［5］，然而城市環(huán)境是否適合人類居住、如何評價(jià)城市宜居和建設(shè)水平、城市問題的總體評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、市民的歸屬感和可及性等成為眾多學(xué)者所關(guān)注的重點(diǎn)［6，7］。

發(fā)展中國家的生態(tài)宜居建設(shè)存在諸多挑戰(zhàn)，如何將欠發(fā)達(dá)地區(qū)城市建設(shè)成生態(tài)宜居城市是區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的核心問題［8］。武陵山片區(qū)生態(tài)脆弱，承載力低，經(jīng)濟(jì)相對落后［9］，與東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的沿海城市相比存在極大的差距。這種差距威脅了中國的國家安全和社會(huì)穩(wěn)定，不利于居民生活質(zhì)量的提高。為了更好地實(shí)現(xiàn)生態(tài)和人居環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展，區(qū)域需要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和布局，發(fā)揮好城市的輻射帶動(dòng)作用［10］。完善社會(huì)保障體系、加大環(huán)境保護(hù)力度是欠發(fā)達(dá)地區(qū)實(shí)現(xiàn)生態(tài)文明建設(shè)的重要組成部分［11，12］。

探究生態(tài)宜居建設(shè)水平，首先要建立區(qū)域生態(tài)宜居水平評價(jià)的指標(biāo)體系，以衡量區(qū)域生態(tài)宜居的時(shí)空差異，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS模型計(jì)算城市生態(tài)宜居水平［13-15］。生態(tài)宜居建設(shè)是生態(tài)敏感區(qū)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要內(nèi)容，通過對區(qū)域生態(tài)和宜居性的實(shí)證分析，充分考慮社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)與居民生活的關(guān)系［16，17］，可以找出區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對區(qū)域宜居和生態(tài)環(huán)境的影響，為調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)布局和重大戰(zhàn)略政策調(diào)整提供參考。

生態(tài)宜居城市注重考慮區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性及居民所處的周邊環(huán)境質(zhì)量，凸顯了生態(tài)在宜居城市規(guī)劃建設(shè)中的重要性［6］。中共十九大報(bào)告中將“生態(tài)宜居”作為一個(gè)重要方面，并強(qiáng)調(diào)了“綠水青山就是金山銀山”［6］。值得注意的是，生態(tài)宜居城市目前尚未有明確定義，但可以確定的是，生態(tài)宜居強(qiáng)調(diào)以人為核心，突出了生態(tài)因素在城市建設(shè)中的重要性［18］，是實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展和衡量城市化水平而提出的概念［19，20］。

在生態(tài)宜居水平的研究中，在構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，學(xué)者們從經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會(huì)和居民生活4個(gè)層面出發(fā)。Xue等［21］提出了包含經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境各種因素的概念模型，并建立了多因素指標(biāo)體系，研究了福建省鄉(xiāng)村生態(tài)宜居水平。另外，人們對生態(tài)宜居的感知也是評價(jià)生態(tài)宜居水平的重要因素。Fan等［18］從市民、生態(tài)和城市3個(gè)維度出發(fā)，建立了城市生態(tài)宜居評價(jià)指標(biāo)體系，并對粵港澳大灣區(qū)的生態(tài)宜居水平進(jìn)行了實(shí)證研究。隨著研究的深入，人們開始認(rèn)識(shí)到科技和人才在城市發(fā)展和實(shí)現(xiàn)生態(tài)宜居方面具有協(xié)同作用，因此引入了科學(xué)研究人員數(shù)量和研發(fā)基金的內(nèi)部支出等與科技相關(guān)的指標(biāo)［3］。在評價(jià)方法方面，由于生態(tài)宜居與人的生活息息相關(guān)，學(xué)者們多傾向于采用定量與定性相結(jié)合的方法。Alijani等［22］利用機(jī)器測量微氣象數(shù)據(jù)，并結(jié)合問卷調(diào)查法，讓市民對熱舒適度進(jìn)行投票，提供了主觀和客觀評價(jià)所需的定性和定量數(shù)據(jù)。同時(shí)，學(xué)者們也積極探索更科學(xué)的方法，如遙感、ArcGIS空間分析、耦合協(xié)調(diào)度模型和TOPSIS法，用以測度研究區(qū)域的生態(tài)宜居水平［23-25］。此外，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型和障礙因子診斷模型也被應(yīng)用到測度研究區(qū)域的生態(tài)宜居水平，以找出影響因素間的相互關(guān)系［15，26］。

本研究從生態(tài)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平、社會(huì)服務(wù)與保障、居民生活和文化環(huán)境4個(gè)方面著手，評價(jià)武陵山片區(qū)2013—2021年生態(tài)宜居的時(shí)空變化規(guī)律，找出主要的障礙因子，為發(fā)展不平衡的內(nèi)陸山區(qū)城市的生態(tài)宜居和生態(tài)文明建設(shè)提供重要參考。

1 研究區(qū)概況

武陵山區(qū)位于華中腹地，氣候舒適宜人，地貌復(fù)雜多樣，主要以山地、丘陵為主，總面積17.18萬km2，包括71個(gè)區(qū)縣，總?cè)丝? 645萬，少數(shù)民族人口約占40%，是革命老區(qū)、少數(shù)民族地區(qū)、邊遠(yuǎn)地區(qū)，也是中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的分水嶺和西部大開發(fā)的最前沿地區(qū)。武陵山片區(qū)的前期工業(yè)化水平較低，生態(tài)環(huán)境受破壞程度普遍輕微，其綠色生態(tài)環(huán)境空間既具有獨(dú)特的視覺景觀吸引力，又極具可享受性的養(yǎng)生宜居魅力。然而武陵山片區(qū)生態(tài)文明建設(shè)的科學(xué)發(fā)展目前正面臨著區(qū)域化競爭、新型城市化構(gòu)造、生態(tài)宜居之地的深度化推進(jìn)等一系列壓力。黔江區(qū)、恩施州、張家界市、湘西州、懷化市、銅仁市作為推動(dòng)區(qū)域大發(fā)展的重要“引擎”，能有效帶動(dòng)區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)區(qū)域的生態(tài)宜居建設(shè)。本研究選取武陵山片區(qū)作為對象，將研究區(qū)域定位于武陵山片區(qū)核心區(qū)域，即張家界市、湘西州、懷化市、銅仁市、黔江區(qū)和恩施州的轄區(qū)（圖1），以表征武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平，更具有典型性和代表性。

2 數(shù)據(jù)來源與方法

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

從生態(tài)宜居建設(shè)水平發(fā)展入手，以武陵山片區(qū)為研究單位，選取2013—2021年生態(tài)宜居指標(biāo)數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行研究。指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來源于《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒》《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒》《張家界統(tǒng)計(jì)年鑒》《懷化統(tǒng)計(jì)年鑒》《湘西州統(tǒng)計(jì)年鑒》《銅仁統(tǒng)計(jì)年鑒》《黔江區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒》《恩施州統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中大部分?jǐn)?shù)據(jù)是統(tǒng)計(jì)年鑒的原始數(shù)據(jù)，部分指標(biāo)數(shù)據(jù)則是利用原始數(shù)據(jù)計(jì)算得到的。參考已有的生態(tài)宜居指標(biāo)體系［27-30］，本研究旨在從生態(tài)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平、社會(huì)服務(wù)與保障、居民生活和文化環(huán)境4個(gè)方面選取22項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建生態(tài)宜居建設(shè)水平的指標(biāo)體系，見表1。

2.2 研究方法

2.2.1 熵權(quán)TOPSIS模型 指標(biāo)權(quán)重的求解主要包括主觀權(quán)重和客觀權(quán)重［13，31］。一般來說，主觀權(quán)重的賦值方法是層次分析法。但這種方法不能有效解決主觀權(quán)重分配不當(dāng)?shù)那闆r，無法完全反映各指標(biāo)的信息，容易導(dǎo)致評估方案出現(xiàn)偏差［32］。熵權(quán)法是利用信息熵來確定權(quán)重的客觀方法。指標(biāo)的熵值越小，該指標(biāo)反映的信息量越大，權(quán)重越大；指標(biāo)的熵值越高，說明指標(biāo)反映的信息量越少，權(quán)重越?。?3］。該方法基于不同指標(biāo)間的關(guān)系來確定權(quán)重，其評價(jià)結(jié)果不依賴于人們的主觀判斷，涉及多種多變量分析方法，具有很強(qiáng)的科學(xué)參考價(jià)值［34-37］，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價(jià)中得到了廣泛應(yīng)用［38］。本研究采用熵權(quán)TOPSIS模型，該模型是在實(shí)際中得到廣泛應(yīng)用的基于多目標(biāo)的評價(jià)方法。首先確定各指標(biāo)的正理想解和負(fù)理想解，然后通過計(jì)算各方案與正理想解或負(fù)理想解間的加權(quán)歐氏距離進(jìn)行綜合評價(jià)，從而確定最優(yōu)方案的接近程度，適用于根據(jù)多指標(biāo)對多個(gè)方案進(jìn)行比較［39］。本研究借助該模型評價(jià)武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平，具體步驟如下。

1）數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。

正向指標(biāo)：[x′ij=xij-min（xij）max（xij）-min（xij）] （1）

負(fù)向指標(biāo)：[x′ij=max（xij）-xijmax（xij）-min（xij）] （2）

式中，[x′ij]為xij標(biāo)準(zhǔn)化后的值；max（xij）為第i年的第j項(xiàng)指標(biāo)的最大值；min（xij）為第i年的第j項(xiàng)指標(biāo)的最小值。

2）計(jì)算第i年的第j項(xiàng)指標(biāo)值的比重（yij）。

[yij=x′iji=1mx′ij] （3）

3）計(jì)算指標(biāo)信息熵（ej）。

[ej=-1lnni=1nyijlnyij] （4）

4）計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的差異系數(shù)（dj）。

[dj=1-ej] （5）

5）求指標(biāo)權(quán)重（uj）。

[uj=dj1-j=1ndj] （6）

6）構(gòu)建加權(quán)決策矩陣。在原始數(shù)據(jù)處理中，通過min-max標(biāo)準(zhǔn)化得到?jīng)Q策矩陣[X=x′ijmn]。將uj與標(biāo)準(zhǔn)化矩陣[X=x′ijmn]每一行分別相乘，得到加權(quán)決策矩陣[S=sijmn]。

7）分別計(jì)算正理想解（Q+）和負(fù)理想解（Q-），計(jì)算式如下。

[Q+=maxsij|j=1，2，…，n=Q1+，Q2+，…，Qn+]

[Q-=minsij|j=1，2，…，n=Q1-，Q2-，…，Qn-] （8）

8）計(jì)算各對象與正理想解的距離（Lj+）和各對象與負(fù)理想解的距離（Lj-），計(jì)算式如下。

[L+j=j=1nQ+j-sij2]

[L-j=j=1nQ-j-sij2] （9）

9）計(jì)算貼進(jìn)度。貼進(jìn)度表征各目標(biāo)與最優(yōu)水平的接近程度，貼進(jìn)度的取值范圍為［0，1］，且貼進(jìn)度越大，表明目標(biāo)結(jié)果越貼近最優(yōu)方案，計(jì)算式如下。

[Fj=L-jL+j+L-j] （10）

式中，F(xiàn)j為貼近度的評價(jià)結(jié)果，并依據(jù)自然斷點(diǎn)法確定了武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平和各一級指標(biāo)的水平等級劃分［40-42］，見表2。

2.2.2 生態(tài)宜居障礙因子診斷模型 障礙因子診斷模型便于對系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析［43-45］，為了識(shí)別武陵山片區(qū)生態(tài)宜居的主要障礙因子，獲取制約城市生態(tài)宜居發(fā)展的障礙因子和障礙度，研究引入障礙因子診斷模型診斷生態(tài)宜居的障礙，其計(jì)算式如下。

[Gij=Iij×Tjj=1nIij×Tj×100%] （11）

式中，Gij為城市i在第j個(gè)指標(biāo)處的障礙度；Tj = uj，表示障礙因子的貢獻(xiàn)程度；Iij為指標(biāo)偏離度，用1與每個(gè)指標(biāo)確定權(quán)重時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)值之差表示，代表各指標(biāo)實(shí)際值到最優(yōu)目標(biāo)值的距離［43］。

3 武陵山區(qū)生態(tài)宜居水平的時(shí)空演變分析

3.1 生態(tài)宜居水平的時(shí)序演變分析

運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS模型計(jì)算得到2013—2021年武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平的貼近度、區(qū)域生態(tài)宜居水平與正理想解和負(fù)理想解的距離，結(jié)果見圖2。Lj+反映武陵山片區(qū)生態(tài)宜居評價(jià)值與正理想解的距離，Lj-反映生態(tài)宜居評價(jià)值與負(fù)理想解的距離，F(xiàn)j為生態(tài)宜居水平的貼近度，其中Lj-與生態(tài)宜居評價(jià)值Fj呈正相關(guān)［41］。由圖2可知，異常值主要出現(xiàn)在頒布推進(jìn)脫貧攻堅(jiān)規(guī)劃和生態(tài)宜居建設(shè)建議之后的2014—2017年和2018—2019年，且波動(dòng)較小。近年來生態(tài)文明建設(shè)反映出國家政策對區(qū)域生態(tài)宜居的宏觀調(diào)控影響，緩解了前期生態(tài)宜居水平的下降趨勢，同時(shí)也為后期的回升提供了政策動(dòng)力。區(qū)域生態(tài)宜居水平貼近度在2013—2021年變化明顯，與最優(yōu)計(jì)劃的距離大致呈先增后減的趨勢，與最差方案的距離為先減小后增加再減小，綜合分析表明，武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平呈先降后升再下降的動(dòng)態(tài)變化趨勢。

由圖3可見，2013—2021年，武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平發(fā)生了明顯變化。整體而言，該區(qū)域的生態(tài)宜居水平不高，整體生態(tài)宜居水平的貼近度降低，從0.453 6下降到0.434 2。2013—2018年，由于過分注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度而忽略了污染控制，加上基礎(chǔ)建設(shè)跟不上社會(huì)發(fā)展，導(dǎo)致地區(qū)生態(tài)宜居水平逐步下降，各地區(qū)的生態(tài)宜居也出現(xiàn)了明顯的差異性變化，其中，銅仁市、恩施州和黔江區(qū)的生態(tài)宜居水平有明顯的增長，張家界市、懷化市和湘西州呈負(fù)增長，生態(tài)宜居水平正向增長和負(fù)向增長的城市數(shù)量相等，且出現(xiàn)負(fù)增長的城市均分布在湖南省。采用自然斷點(diǎn)法將武陵山片區(qū)貼近度分為3個(gè)等級（表2）。2013年除銅仁市為低生態(tài)宜居水平外，恩施州和湘西州處于中等生態(tài)宜居水平，張家界市、懷化市和黔江區(qū)為高生態(tài)宜居水平。2017年，區(qū)域生態(tài)宜居水平全面下降，其中，湘西州和懷化市為低生態(tài)宜居水平，張家界市、恩施州、銅仁市和黔江區(qū)均處于中等生態(tài)宜居水平，無高生態(tài)宜居水平城市。2017年10月，中共十九大報(bào)告提出了建設(shè)生態(tài)宜居城市的理念，在保護(hù)自然環(huán)境的同時(shí)，提高居民生活質(zhì)量，倡導(dǎo)人與自然的和諧共生［46］。因此，2021年，低生態(tài)宜居水平城市數(shù)量較2017年保持不變，仍為2個(gè)，分別是銅仁市和懷化市，而高生態(tài)宜居水平城市數(shù)量較2017年回升至1個(gè)，為黔江區(qū)。

根據(jù)2013—2021年武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平貼近度（圖3）可知，恩施州、黔江區(qū)和銅仁市的生態(tài)宜居水平整體呈上升趨勢。其中，黔江區(qū)和恩施州生態(tài)宜居水平在大部分年份貼近度均較高，黔江區(qū)的貼近度為0.459 6～0.514 4，恩施州的貼近度為0.428 8～0.509 6，銅仁市的貼近度為0.335 4～0.424 6。這3個(gè)地區(qū)地處研究區(qū)西北部，處于成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈輻射的核心范圍內(nèi)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的引擎動(dòng)力強(qiáng)勁，呈現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)高度一體化的發(fā)展模式。張家界市高開低走，2013年張家界市生態(tài)宜居水平居片區(qū)首位，生態(tài)宜居水平的貼近度為0.512 2，后逐漸下降至2021年的0.414 9。懷化市、湘西州的生態(tài)宜居水平隨時(shí)間呈“V”形曲線變化，雖然后期有所回升，但受疫情影響，2021年生態(tài)宜居水平的貼近度較2013年仍下降，張家界市、懷化市和湘西州生態(tài)宜居水平的貼近度分別下降了18.84%、15.82%和6.24%，張家界市從2013—2016年的高生態(tài)宜居水平降低至2017—2021的中等生態(tài)宜居水平，懷化市和湘西州多數(shù)年份處于中等生態(tài)宜居水平和低生態(tài)宜居水平?；谝陨戏治?，武陵山片區(qū)的生態(tài)宜居城市建設(shè)可以借鑒黔江區(qū)的發(fā)展模式，并學(xué)習(xí)銅仁市以產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展為主導(dǎo)的生態(tài)優(yōu)勢轉(zhuǎn)為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢的發(fā)展模式。同時(shí)，應(yīng)不斷完善經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)保障、交通基礎(chǔ)設(shè)施和教育衛(wèi)生保健等方面的建設(shè)［47，48］。在發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，加強(qiáng)環(huán)境污染控制，開展區(qū)域環(huán)境保護(hù)監(jiān)督，敦促地方政府履行保護(hù)生態(tài)環(huán)境的首要責(zé)任［49，50］。

3.2 武陵山區(qū)生態(tài)宜居水平的空間分異特征

由圖4可知，武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平存在顯著的空間差異。區(qū)域生態(tài)宜居水平在東部和中南部呈下降趨勢，而區(qū)域生態(tài)宜居水平較高集中區(qū)從2013年的東部轉(zhuǎn)換至2021年的西北部。除恩施州外，各城市的生態(tài)宜居水平變化顯著，波動(dòng)范圍超過83%。具體來看，2013年，武陵山片區(qū)的生態(tài)宜居水平呈良好的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，有3個(gè)市州區(qū)達(dá)高生態(tài)宜居水平，占區(qū)域總面積的50%，僅區(qū)域西部的銅仁市處于低生態(tài)宜居水平。2017年，武陵山片區(qū)的生態(tài)宜居水平出現(xiàn)了“滑鐵盧”式下跌，中、東、南部地區(qū)生態(tài)宜居水平明顯降低，6個(gè)市州區(qū)均處于中等生態(tài)宜居水平或低生態(tài)宜居水平，恩施州的生態(tài)宜居水平保持不變，銅仁市從低生態(tài)宜居水平上升至中等生態(tài)宜居水平，而黔江區(qū)、張家界市、懷化市從高生態(tài)宜居水平下降至中等或低生態(tài)宜居水平，湘西州從中等生態(tài)宜居水平下降至低生態(tài)宜居水平。2021年，區(qū)域的生態(tài)宜居水平有所回升，除了銅仁市下降至低生態(tài)宜居水平外，懷化市、恩施州和張家界市的生態(tài)宜居水平保持不變，黔江區(qū)和湘西州的生態(tài)宜居水平有所提升，分別處于高生態(tài)宜居水平和中等生態(tài)宜居水平，區(qū)域整體呈“南低北高”的空間分布狀態(tài)。綜上可知，武陵山片區(qū)高生態(tài)宜居水平城市從2013年的3個(gè)下降至2017年的0個(gè)再回升到2021年的1個(gè)。研究表明，武陵山片區(qū)生態(tài)宜居發(fā)展?fàn)顩r不容樂觀，但在國家提出生態(tài)宜居建設(shè)理念后，隨著生態(tài)本底強(qiáng)化，武陵山片區(qū)各城市開始提倡綠色低碳、打造高品質(zhì)的生活方式及倡導(dǎo)優(yōu)化生態(tài)環(huán)境，人民生活的幸福感增強(qiáng)，與此同時(shí)公共服務(wù)建設(shè)逐步得到改善，區(qū)域的生態(tài)宜居建設(shè)水平也在不斷提高。

實(shí)現(xiàn)生態(tài)宜居發(fā)展目標(biāo)的關(guān)鍵在于生態(tài)文明建設(shè)、構(gòu)建科學(xué)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系、均衡公共服務(wù)供給、增強(qiáng)社會(huì)保障、便利居民生活及創(chuàng)造高質(zhì)量的生活品質(zhì)。然而，生態(tài)宜居城市建設(shè)也是生態(tài)文明建設(shè)的核心內(nèi)容，通過一級指標(biāo)貼近度在空間上的分異特征（圖5至圖8）可以深度解讀武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平空間發(fā)展不平衡的主要原因。2013年，生態(tài)發(fā)展水平相對較差，湘西州和懷化市的生態(tài)發(fā)展為高水平，黔江區(qū)和銅仁市的生態(tài)情況較差，處于低水平；區(qū)域經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平狀況較差，除黔江外，各城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r落后，恩施州、湘西州、懷化市和銅仁市均處于低水平，張家界市處于中等水平；社會(huì)服務(wù)與保障方面，恩施州、張家界市處于高水平，銅仁市和黔江區(qū)處于低水平；居民生活和文化環(huán)境上，湘西州和銅仁市處于高水平，其余4個(gè)市州區(qū)居民生活和文化環(huán)境處于中等水平。2013—2017年區(qū)域各系統(tǒng)貼近度下降最明顯的為居民生活和文化環(huán)境，其次為社會(huì)服務(wù)與保障，經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平維持不變，但各城市經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平大多處于低水平階段，其支撐生態(tài)宜居發(fā)展的能力薄弱。2017—2021年，生態(tài)發(fā)展水平迅速提升，2021年高水平城市上升至5個(gè)，僅黔江區(qū)生態(tài)發(fā)展水平處于低水平；經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平發(fā)展上，懷化市、銅仁市和恩施州晉升為中等水平，其他城市保持不變；社會(huì)服務(wù)與保障中，張家界市、湘西州和懷化市發(fā)展為高水平，黔江區(qū)和銅仁市仍處于低水平；居民生活和文化環(huán)境中，黔江區(qū)從低水平躍升為中等水平，銅仁市從高水平下降為中等水平，區(qū)域居民生活和文化環(huán)境整體處于中低水平。綜上所述，2013—2017年區(qū)域生態(tài)宜居建設(shè)水平的衰退主要是因?yàn)榫用裆詈臀幕h(huán)境的下降，同時(shí)經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平無實(shí)質(zhì)變化，67%的城市處于低水平，僅黔江區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對樂觀。前期生態(tài)宜居水平的降低與社會(huì)發(fā)展不穩(wěn)定、醫(yī)療教育發(fā)展水平低、經(jīng)濟(jì)水平落后等因素密切相關(guān)；2017—2021年，由于政府加強(qiáng)了生態(tài)環(huán)境污染控制，開展了區(qū)域環(huán)境保護(hù)監(jiān)督，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量與生態(tài)環(huán)境優(yōu)化間形成了良性互動(dòng)機(jī)制，社會(huì)福利和保障的發(fā)展得到了穩(wěn)步提升，這些因素共同促使區(qū)域生態(tài)宜居建設(shè)水平在受新冠病毒感染疫情的影響下仍能保持一定程度的回升和發(fā)展。

4 障礙因子診斷分析

根據(jù)障礙因子診斷模型計(jì)算得出2013—2021年武陵山片區(qū)生態(tài)宜居一級指標(biāo)和二級指標(biāo)的障礙度，并將各項(xiàng)二級指標(biāo)障礙度由大到小進(jìn)行排序，篩選出排在前五位的指標(biāo)作為主要障礙因子。由圖9至圖13可以看出，一級指標(biāo)障礙度表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平>居民生活和文化環(huán)境>社會(huì)服務(wù)與保障>生態(tài)發(fā)展水平；二級指標(biāo)中，主要障礙因子為人均地方財(cái)政一般預(yù)算收入、每萬人學(xué)校數(shù)、每萬人公路里程、人均固定資產(chǎn)投資總量、第三產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重5個(gè)指標(biāo)，總頻次均在23次及以上。其中5個(gè)主要障礙因子中，人均地方財(cái)政一般預(yù)算收入、人均固定資產(chǎn)投資總量、第三產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重均為經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平的指標(biāo)，每萬人學(xué)校數(shù)和每萬人公路里程是衡量居民生活和文化環(huán)境的指標(biāo)。

5個(gè)主要障礙因子中，人均地方財(cái)政一般預(yù)算收入、人均固定資產(chǎn)投資總量和第三產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重均屬于經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平的指標(biāo)。這表明武陵山片區(qū)經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平仍有提升的空間，尤其是人均地方財(cái)政一般預(yù)算收入對于穩(wěn)定增收和解決貧困問題具有重要意義。除黔江區(qū)外，其他城市的人均地方財(cái)政一般預(yù)算收入障礙度均排在前五位。因此，區(qū)域應(yīng)優(yōu)化地方財(cái)政收入結(jié)構(gòu)、重點(diǎn)發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)，推動(dòng)服務(wù)業(yè)發(fā)展以促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)和個(gè)體私營經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和壯大。同時(shí)，要充分考慮地方企業(yè)的發(fā)展問題，推動(dòng)綠色旅游產(chǎn)業(yè)和城市的新型產(chǎn)業(yè)升級，多措并舉加速區(qū)域經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平的提升［51，52］。此外，每萬人學(xué)校數(shù)和每萬人公路里程是衡量居民生活和文化環(huán)境的指標(biāo)。由于武陵山片區(qū)地處內(nèi)陸山區(qū)，城鎮(zhèn)化進(jìn)程相對緩慢，教育資源相對匱乏，并且受封閉地形地貌的影響，交通樞紐的功能性不強(qiáng)，制約了當(dāng)?shù)鼐用裆钯|(zhì)量的提升，文化生活難以得到保障。因此，區(qū)域需要盡快推動(dòng)交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善，促進(jìn)區(qū)域內(nèi)的教育發(fā)展，這對于推動(dòng)城市生態(tài)宜居水平的建設(shè)至關(guān)重要［1］。

從各市州區(qū)主要障礙因子（圖14）來看，由于城市發(fā)展的差異性，排名前五位的障礙因子與圖13確定的排名前五位的主要障礙因子基本一致，但仍存在一些差異。根據(jù)障礙因子診斷模型計(jì)算得出2013—2021年武陵山片區(qū)6個(gè)地州市的生態(tài)宜居水平二級指標(biāo)的障礙度，并將各二級指標(biāo)每年障礙度由大到小進(jìn)行排序，篩選出9年來總頻次排在前五位的指標(biāo)作為各城市的主要障礙因子。張家界市排名第五的障礙因子為全體居民人均可支配收入，主要原因是張家界市以旅游業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，然而經(jīng)濟(jì)發(fā)展所依靠的工業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)行業(yè)體系并不發(fā)達(dá)，導(dǎo)致收入來源單一，直接影響了當(dāng)?shù)鼐用竦氖杖胨?。由此可見，收入水平與居民的幸福感密切相關(guān)［29］。懷化市排名第五的障礙因子為城鎮(zhèn)登記失業(yè)率，主要源于懷化市經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱、起步較晚，新興產(chǎn)業(yè)對懷化市就業(yè)的帶動(dòng)能力有限，主要依賴傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)如農(nóng)業(yè)和工業(yè)實(shí)現(xiàn)居民就業(yè)增收，加之服務(wù)業(yè)比重偏低，就業(yè)市場用工需求量小，面臨著巨大的就業(yè)壓力，且難以應(yīng)對經(jīng)濟(jì)下行所帶來的不利影響，進(jìn)而迫使企業(yè)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性裁員降薪。湘西州和恩施州排名第五的障礙因子均為人均GDP，主要原因是湘西州和恩施州在地理位置上南北相鄰，均為少數(shù)民族自治州，具有極大的相似性，加之產(chǎn)業(yè)布局單一，工業(yè)和制造業(yè)匱乏，限制了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。銅仁市生態(tài)宜居水平排名第一的障礙因子為每萬人圖書館數(shù)，主要原因是銅仁市下轄2區(qū)8縣，早年間均為國家級貧困縣，是6個(gè)市州區(qū)發(fā)展中最為滯后的地級市，政府側(cè)重于發(fā)展經(jīng)濟(jì)，對圖書館的投入相對較少，導(dǎo)致圖書館數(shù)量嚴(yán)重不足。黔江區(qū)的主要障礙因子與圖13確定的排名前五的主要障礙因子存在較大差異，其中，人口密度障礙度在黔江區(qū)一級指標(biāo)中位列第一，而社會(huì)保障和就業(yè)支出占財(cái)政支出比重排名第三，每萬人圖書館數(shù)和森林覆蓋率并列第四，這主要是因?yàn)榍瓍^(qū)作為市轄區(qū)，地域面積較小，其他州市相對黔江區(qū)而言，圖書館資源更豐富。隨著經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，城市配套的基礎(chǔ)設(shè)施日臻完善，商業(yè)中心和居住區(qū)更集中，吸引了大量外來人口的涌入，導(dǎo)致人口密度增加。這種快速城鎮(zhèn)化和人口數(shù)量的增長對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了極大影響。同時(shí)，人口密集意味著需要擴(kuò)大社會(huì)保障和服務(wù)的覆蓋范圍，這將對政府的財(cái)政收入造成一定的沖擊，需要撥出更多的預(yù)算用于社會(huì)保障。人口密度變大會(huì)帶來基礎(chǔ)設(shè)施不足、環(huán)境壓力大、社會(huì)服務(wù)不到位等一系列問題，大大降低了居民的生活環(huán)境質(zhì)量和生活品質(zhì)，嚴(yán)重阻礙了城市生態(tài)宜居的建設(shè)［53］。

5 小結(jié)

本研究以武陵山片區(qū)為對象，從經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平、生態(tài)發(fā)展水平、社會(huì)服務(wù)與保障、居民生活和文化環(huán)境4方面選取22項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建武陵山片區(qū)生態(tài)宜居評價(jià)指標(biāo)體系。結(jié)果表明，2013—2021年武陵山片區(qū)生態(tài)宜居水平呈先降后升再降的動(dòng)態(tài)變化趨勢。其中恩施州、黔江區(qū)和銅仁市的生態(tài)宜居水平總體呈上升趨勢，懷化市、湘西州的生態(tài)宜居水平隨時(shí)間變化呈“V”形曲線，張家界市生態(tài)宜居水平持續(xù)下降，武陵山片區(qū)的生態(tài)宜居水平呈正向增長和負(fù)向增長的城市數(shù)量相同，且呈負(fù)增長的城市均分布在湖南省。區(qū)域東部、中南部的生態(tài)宜居水平呈下降趨勢。除此之外，實(shí)證結(jié)果得出，一級指標(biāo)障礙度大致呈經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平>居民生活和文化環(huán)境>社會(huì)服務(wù)與保障>生態(tài)發(fā)展水平；二級指標(biāo)中，5個(gè)主要障礙因子為人均地方財(cái)政一般預(yù)算收入、每萬人學(xué)校數(shù)、每萬人公路里程、人均固定資產(chǎn)投資總量、第三產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重。通過以上分析可以得出，武陵山片區(qū)的工業(yè)化水平相對較低，生態(tài)環(huán)境受破壞程度普遍輕微，因此生態(tài)環(huán)境對區(qū)域生態(tài)宜居的發(fā)展障礙并不大，反之，由于武陵山片區(qū)主要依賴傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模式實(shí)現(xiàn)創(chuàng)收，新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展底子薄、起步晚，難以抵御產(chǎn)業(yè)下行對經(jīng)濟(jì)帶來的不利影響。此外，由于武陵山片區(qū)地處山區(qū)，城鎮(zhèn)化的進(jìn)程相對更慢，教育資源相對匱乏，使得教育質(zhì)量難以得到保障，并且受封閉地形地貌的影響，交通樞紐功能不強(qiáng)，存在交通設(shè)施的不完善和交通擁堵等一系列問題，制約了當(dāng)?shù)鼐用裆钯|(zhì)量的提升，文化生活難以得到保障。因此，武陵山區(qū)宜居城市的建設(shè)應(yīng)當(dāng)更加注重優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展民族文化旅游業(yè)且應(yīng)加大科技教育文化投入，豐富城市文化內(nèi)涵。

實(shí)證分析的結(jié)果符合武陵山片區(qū)的發(fā)展實(shí)際，表明本研究建立的指標(biāo)體系具有科學(xué)性和參考性，可以為中國區(qū)域生態(tài)宜居研究提供借鑒，還可以為中國連片特困地區(qū)，特別是發(fā)展不平衡的內(nèi)陸山區(qū)的宜居城市建設(shè)和生態(tài)文明建設(shè)提供重要參考，也可為生態(tài)宜居城市建設(shè)和“城市病”治理提供方向性指導(dǎo)。中共十九大報(bào)告中提到要不斷提升城市競爭力、優(yōu)化城市環(huán)境和改善居民生活質(zhì)量增加居民幸福感和獲得感，建設(shè)和諧美麗的宜居城市，為研究生態(tài)宜居發(fā)展問題明確了方向。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢下，生態(tài)宜居研究符合發(fā)展中國家或發(fā)達(dá)國家提高生活質(zhì)量的愿望，對推動(dòng)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

參考文獻(xiàn)：

［1］ WANG Y， ZHU Y， YU M. Evaluation and determinants of satisfaction with rural livability in China’s less-developed eastern areas： A case study of Xianju County in Zhejiang Province［J］. Ecological indicators， 2019， 104： 711-722.

［2］ MILLER J R， HOBBS R J. Conservation where people live and work［J］. Conservation biology， 2002， 16（2）： 330-337.

［3］ FU C， ZHANG H. Evaluation of urban ecological livability from a synergistic perspective： A case study of Beijing City， China［J］. Sustainability， 2023， 15（13）：10476.

［4］ KASHEF M. Urban livability across disciplinary and professional boundaries［J］. Frontiers of architectural research， 2016， 5（2）： 239-253.

［5］ CHEN M， YE C， LU D， et al. Cognition and construction of the theoretical connotations of new urbanization with Chinese characteristics［J］. Journal of geographical sciences， 2019， 29（10）：1681-1698.

［6］ GUO Y， LIU Y. Sustainable poverty alleviation and green development in China’s underdeveloped areas［J］. Journal of geographical sciences， 2022， 32（1）： 23-43.

［7］ ZALNEJAD K， HOSSEIN S F， ALIPOUR Y. The impact of livable city’s principles on improving satisfaction level of citizens； case study：District 4 of region 4 of Tehran Municipality［J］. Armanshahr architecture & urban development， 2019， 12（28）： 171-182.

［8］ MOURATIDIS K. Commute satisfaction，neighborhood satisfaction， and housing satisfaction as predictors of subjective well-being and indicators of urban livability［J］. Travel behaviour and society， 2020， 21： 265-278.

［9］ LI H， HUI Y， PAN J. Evolution and influencing factors of social-ecological system vulnerability in the Wuling Mountains Area［J］. International journal of environmental research and public health， 2022， 19（18）：11688.

［10］ YI X， JUE W， HUAN H. Does economic development bring more livability？ Evidence from Jiangsu Province， China［J］. Journal of cleaner production， 2021， 293：126187.

［11］ FAIZ A， FAIZ A， WANG W， et al. Sustainable rural roads for livelihoods and livability［J］. Procedia-social and behavioral sciences， 2012， 53：1-8.

［12］ WANG C， YU C， CHEN T， et al. Can the establishment of ecological security patterns improve ecological protection？An example of Nanchang， China［J］. Science of the total environment， 2020， 740：140051.

［13］ XIAO Y， LI Y， TANG X， et al. Assessing spatial-temporal evolution and key factors of urban livability in arid zone： The case study of the Loess Plateau，China［J］. Ecological indicators， 2022， 140：108995.

［14］ ZHANG D， YU L， WANG W. Promoting effect of whole-region comprehensive land consolidation on rural revitalization from the perspective of farm households： A China study［J］. Land， 2022， 11（10）：1854.

［15］ CHEN Y， ZHU M， LU J， et al. Evaluation of ecological city and analysis of obstacle factors under the background of high-quality development： Taking cities in the Yellow River Basin as examples［J］. Ecological indicators， 2020， 118：106771.

［16］ AMBROSE G， DAS K， FAN Y， et al. Is gardening associated with greater happiness of urban residents？A multi-activity， dynamic assessment in the Twin-Cities region， USA［J］. Landscape and urban planning， 2020， 198：103776.

［17］ PROFIROIU C M， BODISLAV D A， BURLACU S， et al. Challenges of sustainable urban development in the context of population growth［J］. European journal of sustainable development， 2020， 9（3）：51.

［18］ FAN Z， WANG Y， FENG Y. Ecological livability assessment of urban agglomerations in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area［J］. International journal of environmental research and public health， 2021， 18（24）：13349.

［19］ WEI W， SHI P， ZHOU J， et al. Environmental suitability evaluation for human settlements in an arid inland river basin： A case study of the Shiyang River Basin［J］. Journal of geographical sciences， 2013， 23（2）： 331-343.

［20］ MARANS R W. Quality of urban life & environmental sustainability studies： Future linkage opportunities［J］. Habitat international， 2015， 45： 47-52.

［21］ XUE B， JIANG X， WANG L， et al. Spatial heterogeneity in and distributional characteristics of rural ecological livability in China——The case of Fujian Province［J］. PLoS one， 2020， 15（12）：0244238.

［22］ ALIJANI S， POURAHMAD A， HATAMI NEJAD H， et al. A new approach of urban livability in Tehran： Thermal comfort as a primitive indicator. Case study， district 22［J］. Urban climate， 2020， 33：100656.

［23］ ZHANG Y， LI Q， WANG H， et al. Community scale livability evaluation integrating remote sensing， surface observation and geospatial big data［J］. International journal of applied earth observation and geoinformation， 2019， 80： 173-186.

［24］ XIAO Y， CHAI J， WANG R， et al. Assessment and key factors of urban liveability in underdeveloped regions： A case study of the Loess Plateau， China［J. Sustainable cities and society， 2022， 79： 103674.

［25］ YAN X， SUN Q. How to evaluate ecological civilization construction and its regional differences： Evidence from China［J］. Sustainability， 2023， 15（16）：12543.

［26］ LI X， YANG H， JIA J， et al. Index system of sustainable rural development based on the concept of ecological livability［J］. Environmental impact assessment review， 2021， 86： 106478.

［27］ ZHAN D， KWAN M P， ZHANG W， et al. Assessment and determinants of satisfaction with urban livability in China［J］. Cities， 2018， 79： 92-101.

［28］ FU B， YU D， ZHANG Y. The livable urban landscape： GIS and remote sensing extracted land use assessment for urban livability in Changchun Proper， China［J］. Land use policy， 2019， 87：104048.

［29］ OKULICZ-KOZARYN A， VALENTE R R. Livability and subjective well-being across european cities［J］. Applied research in quality of life， 2018， 14（1）： 197-220.

［30］ LIU H， GAO H， HUANG Q. Better government， happier residents？ Quality of government and life satisfaction in China［J］. Social indicators research， 2019， 147（3）： 971-990.

［31］ SUN L Y， MIAO C L， YANG L. Ecological-economic efficiency evaluation of green technology innovation in strategic emerging industries based on entropy weighted TOPSIS method［J］. Ecological indicators， 2017， 73： 554-558.

［32］ WANG S， FU B， CHEN H， et al. Regional development boundary of China’s Loess Plateau： Water limit and land shortage［J］. Land use policy， 2018， 74： 130-136.

［33］ GAO B， ZHANG N， CHEN C. Comprehensive evaluation of urban talent ecological environment and diagnosis of barrier factors： An analysis of 16 cities in Shandong Province［J］. Expert systems with applications， 2024， 246：123157.

［34］ MUHSEN D H， HAIDER H T， AL-NIDAWI Y M， et al. Domestic load management based on integration of MODE and AHP-TOPSIS decision making methods［J］. Sustainable cities and society， 2019， 50：101651.

［35］ LI W， YI P， ZHANG D， et al. Assessment of coordinated development between social economy and ecological environment： Case study of resource-based cities in Northeastern China［J］. Sustainable cities and society， 2020， 59：102208.

［36］ VEERAMANI C， SHARANYA S， EBRAHIMNEJAD A. Optimization for multi-objective sum of linear and linear fractional programming problem： Fuzzy nonlinear programming approach［J］. Mathematical sciences， 2020， 14（3）： 219-233.

［37］ SARASWAT S K， DIGALWAR A K. Evaluation of energy alternatives for sustainable development of energy sector in India： An integrated Shannon’s entropy fuzzy multi-criteria decision approach［J］. Renewable energy， 2021， 171： 58-74.

［38］ CUI X， WU X， HE X， et al. Regional suitability of virtual water strategy： Evaluating with an integrated water-ecosystem-economy index［J］. Journal of cleaner production， 2018， 199： 659-667.

［39］ ZHENG G， LI C， FENG Y. Developing a new index for evaluating physiological safety in high temperature weather based on entropy-TOPSIS model — A case of sanitation worker［J］. Environmental research， 2020， 191：110091.

［40］ XIAO W， LV X， ZHAO Y， et al. Ecological resilience assessment of an arid coal mining area using index of entropy and linear weighted analysis： A case study of Shendong Coalfield， China［J］. Ecological indicators， 2020， 109：105843.

［41］ ZHANG M， QI S. The spatio-temporal evolution and driving factors of high-quality development in the Yellow River Basin during the period of 2010-2022［J］. Sustainability，2023，15（18）：13512.

［42］ WU Z J， WU D F， ZHU M J， et al. Regional differences in the quality of rural development in Guangdong Province and influencing factors［J］. Sustainability， 2023， 15（3）：1855.

［43］ JIN J， QUAN Y. Assessment of marine ranching ecological development using DPSIR-TOPSIS and obstacle degree analysis： A case study of Zhoushan［J］. Ocean & coastal management， 2023， 244：106821.

［44］ SUN Y， ZHAO T， XIA L. Spatial-temporal differentiation of carbon efficiency and coupling coordination degree of Chinese county territory and obstacles analysis［J］. Sustainable cities and society， 2022， 76：103429.

［45］ XIANG H， YANG Q Y， SU K C， et al. Spatiotemporal dynamics and obstacles of the multi-functionality of land use in Xiangxi， China［J］. Applied sciences， 2019， 9（18）：3649.

［46］ ZHANG W， LI G， UDDIN M K， et al. Environmental regulation， foreign investment behavior， and carbon emissions for 30 provinces in China［J］. Journal of cleaner production， 2020， 248：119208.

［47］ SUN Y， CUI Y. Evaluating the coordinated development of economic， social and environmental benefits of urban public transportation infrastructure： Case study of four Chinese autonomous municipalities［J］. Transport policy， 2018， 66： 116-126.

［48］ LIU Y， Lü Y， FU B， et al. Quantifying the spatio-temporal drivers of planned vegetation restoration on ecosystem services at a regional scale ［J］. Science of the total environment， 2019， 650：1029-1040.

［49］ SONG Y，YANG T，LI Z，et al. Research on the direct and indirect effects of environmental regulation on environmental pollution： Empirical evidence from 253 prefecture-level cities in China［J］. Journal of cleaner production， 2020， 269：122425.

［50］ DU W， LI M. Assessing the impact of environmental regulation on pollution abatement and collaborative emissions reduction： Micro-evidence from Chinese industrial enterprises［J］. Environmental impact assessment review， 2020， 82：106382.

［51］ ZHENG J， SHAO X， LIU W， et al. The impact of the pilot program on industrial structure upgrading in low-carbon cities［J］. Journal of cleaner production， 2021， 290：125868.

［52］ LU C W， HUANG J C， CHEN C， et al. An energy-efficient smart city for sustainable green tourism industry［J］. Sustainable energy technologies and assessments， 2021， 47：101494.

［53］ WANG Q， LI L. The effects of population aging， life expectancy， unemployment rate， population density， per capita GDP， urbanization on per capita carbon emissions［J］. Sustainable production and consumption， 2021， 28：760-774.