我国特大城市人口承载能力量化评价方法探讨

1 引言

当前, 随着我国经济的发展和城市化进程的加快, 特大城市的数目正逐渐增多。特大城市作为区域经济、文化交流的中心, 是工业和商业的集中地, 工业门类齐全、科技人才集中, 其发展带动了周边经济和地区经济的增长, 对国民经济的发展影响重大, 因此探讨我国特大城市的可持续协调发展具有重要的现实意义。

伴随着特大城市的发展, 其人口增长具有加快的趋势, 城市建设规模也随之快速扩大。作为特大城市, 具有其固有的特点: (1) 由于城市人口居住、经济活动的高度集中, 决定了其所需的大量物质与能源必须依靠外界输入, 即它具有高密度的人口聚集和巨大的开放式物质流、信息流的特点。 (2) 在城市中生存的人类至关重要而又无法完全依靠外界输入的自然资源和自然条件是:土地资源、水资源, 大气环境和城市生态环境容量, 它们具有不可替代的重要作用。 (3) 城市不可能无限外延的规定性, 限制了城市的人口容量。正是由于这些特点的限制, 目前有些特大城市出现人口激增、城市规模的不断甚至是无序扩大, 导致了交通不便、房屋价格飞涨、工作生活压力加大、城市绿地减少、生态不同程度的破坏、城市空气质量下降、热岛现象更为显著等现象的发生, 相应产生了一系列社会问题:对大多数特大城市的土地、淡水、能源等自然资源拥有量都十分有限的自然资源需求的持续膨胀;城市基础设施短缺、环境污染、生态破坏和城市生存环境恶化;维持特大城市持续发展的成本越来越高, 如南水北调、西电东送与西气东输等工程宏大的项目都有特大城市的发展有着直接的关系等等。目前特大城市的可持续发展问题已引起广泛重视, 各个城市均有中心人口迁移、发展新城或卫星城市、与周边城市连接起来进行发展的趋势[3,4], 但具体的政策措施必须有科学的依据, 因此对特大城市的整体人口承载能力或市内局部区域的人口承载能力做出准确、实时动态的评价, 是城市制定正确的经济可持续协调发展策略的前提, 具有重要的研究意义。本文主要对人口承载能力量化评价的方法和技术手段进行研究, 且侧重于特大城市人口发展中的共性问题进行研究。

2 研究现状

人口承载能力的量化评价应以经济可持续协调发展为前提进行分析研究, 因此必须涉及人口承载能力和经济可持续协调发展两方面的研究。当前人口承载能力的研究或从资源承载能力的角度进行分析[1,5], 如土地人口承载能力、地下和地表水的承受能力、矿产人口承载能力等;或用系统动力学方法、主成分分析法、模糊评价法、灰色理论、层次分析法、最大可能-满意度法等系统分析的方法建立人口承载能力分析模型[2]。关于经济协调发展的研究主要集中在:关于协调的总体相关程度, 一般由模型所具有的耗散结构、耦合体系和概率分布的特征来加以确定[6];采用主成分分析方法计算综合发展水平, 建立了系统协调性评价的非线性多目标模型;将数据包络分析理论应用于区域资源、环境、经济系统协调发展评价中, 采用多个宏观经济指标进行关联分析, 建立了基于目标规划的系统多目标综合集成模型等等。人口承载能力和经济协调发展两方面研究的量化方法共同的缺陷:以单目标为优化前提, 精度低、可解决问题的维数少 (即所容纳的问题复杂度低) , 动态性分析程度差等。

由于关于人口承载能力分析是以特大城市的经济快速发展和环境得到有效保护作为双赢目标, 需综合考虑区域的经济、社会、资源、生态环境等重要因素, 必须涉及不同区域、时段, 以及该时空的经济水平、生活水平、人口数量、资源和环境状况等多种因素, 是需要涉及多个评价因素、多个指标权衡的多目标优化与决策问题。

进入九十年代以后, 随着进化计算等现代搜索技术的出现, 使得多目标优化与决策领域的研究出现了新局面。由于进化机理有良好的并行性和全局优化性, 具有速度快、容量大、适用于高度非线性大规模的问题等优点, 利用进化计算求解多目标优化问题得到长足发展[7,8], 出现了许多日趋完善的新的方法和技术。

虽然用进化计算的方法解决多目标优化与决策问题在自然科学及管理等各个领域得到人们的广泛重视, 但在经济领域的研究与应用相对薄弱。当前国外在多目标进化计算技术方面的研究很多, 但涉及中国实际经济背景进行探讨的不多。而国内用多目标进化技术进行经济类相关内容的研究较少。由于经济领域中几乎所有问题都是多目标决策问题, 即多目标优化与决策在经济领域有着广泛的实际背景, 本文初步探讨如何将这些新的理论和方法应用在经济领域, 探讨两者之间的有效结合。

3 特大城市人口承载能力评价系统的因素、结构及状态综合分析

为进行人口承载能力量化评价分析, 需从经济、社会、资源和环境等方面对特大城市进行分析, 即对特大城市的可持续发展状态进行描述, 并建立评价指标体系, 在此基础上, 进一步建立可持续发展的人口承载能力的量化评价与计量分析模型。

对特大城市的可持续发展状态进行分析和描述, 包括实时的特大城市土地、淡水、能源状态分析, 这是一个复杂的开放式巨系统, 涉及因素非常多, 因此对系统因素、结构及状态进行全面的综合分析是研究的难点。

在当今经济社会, 面对信息爆炸的局面, 用传统的层次分析法、模糊评价等方法进行系统分析已不可能, 可采用对复杂系统进行分析的方法, 利用解释结构递阶模型及贝叶斯网络因果图对系统进行总体分析, 并尝试直接从数据中学习并生成贝叶斯网络的方法来进行系统分析。这里的系统可以是经济研究的大系统, 也可以是处理模型的小系统。

贝叶斯网络是一个图形模型, 既是一种信息描述方式, 又是一种推理技术, 同时也是学习数据分类的一种基本技术。利用贝叶斯网络因果图进行分析可使因素之间关系分析透彻, 但就解决实际问题而言, 形式复杂, 数据不易获得。而解释结构递阶模型注重分层分枝, 每枝自成体系, 交叉性不强, 单独用于系统分析时会产生因果关系分析不全面。采用两者结合的形式, 且直接通过从数据中学习产生网络图, 能弥补各自的缺陷, 减少由于人为因素或通过定性描述转化为定量描述的数据精确度不高的影响, 以达到系统综合分析完整的目的。

下面从在理论研究中容易被忽略的角度进行分析, 对系统的因素分析和评价指标体系作进一步说明。

3.1 影响特大城市人口承载能力的因素分析

影响特大城市人口承载能力的因素分析, 当前研究均从资源环境因素、经济因素、社会因素方面进行, 但应注意以下对特大城市扩容速度影响大、或对其可持续发展有影响且应被重视的因素:

3.1.1 资源环境因素

应注重土地利用结构、土地资源的质量变化、城市的建筑密度、城市附近的水域的水体富营养化问题、同期气候的变化及其变率的变化、生态屏障的建设、生态安全保障体系建设、环境修复标准的制定及执行、水环境标准及大气环境标准的完善及执行等。

3.1.2 经济因素

分析应侧重:城市经济发展的定位、城市产业结构及结构的调整、维持城市发展的成本分析、带动周边经济的发展等。

3.1.3 社会因素

应关注:城市的人文文化、城市的特色、城市居民的综合素质、社会风俗、流动人口的收入与生活成本比、城市中高等院校的数目等。

3.2 特大城市人口承载能力的可持续评价指标体系

一个系统以及其中各个部分的运行状况需要通过考查其各种指标得以客观反映, 在考虑人口、环境、资源、经济协调发展的前提下, 进行特大城市人口承载能力分析, 必须依赖相关指标体系的建立, 指标体系的建立是在对特大城市的可持续发展状态进行描述的基础上进行。各类指标的选择的不同直接影响到分析结果的不同, 以及相应对策的不同, 因此须建立一个合理的指标体系。

各个特大城市所处地区的经济、自然环境有差异, 可持续发展水平参差不齐, 城市有各自不同的特点且发展定位也有所不同。如东部沿海地区城市发展迅速但是资源短缺, 而西部地区城市发展缓慢, 不乏资源却面临环境进一步恶化;又如城市的资源基础对于发展方向与功能定位的影响不同;资源枯竭型城市需注重经济转型等等。为此有必要针对不同地区特大城市的具体情况建立不同的可持续发展指标体系, 并结合拥挤技术的模糊K-Modes聚类分析方法, 采用质量测量的贝叶斯网络学习算法进行指标体系的合理性、完善性及有效性分析。

4 建立可持续发展的人口承载能力的计量分析模型

这里探讨采用多目标优化的思想建立模型。借助多目标决策的理论方法, 采用全局准则法、近邻法、双极小生成树法等方法的思想建立人口承载能力量化评价与计量分析模型, 并采用多目标优化算法进行模型的求解, 以达到对人口承载能力评价较为准确的目的。

4.1 模型的建立

模型的建立应主要从以下几个方面进行数量分析:

4.1.1 采用多目标决策理论进行研究

在以经济协调快速发展和环境得到有效保护作为双赢目标的前提下, 对特大城市人口承载能力进行分析, 寻找和城市现阶段各方面发展程度相适宜的人口承载能力, 深入探讨将多目标优化与决策中出现的新方法和技术运用于经济问题的有效途径。

4.1.2 动态分析人口承载能力

人口承载能力是动态指标, 进行动态性分析时, 不只考虑时间变化的因素, 还应综合考虑随着特大城市宏微观政策的实施所引起的改变, 如应实时分析随着南水北调工程的实施对北京市人口承载能力的影响等。另外, 还应分析城市内各项关系民生的政策的影响效果, 即一项政策对一个城市的人口变化会产生一定的影响, 而这些影响是否在政策执行时就能充分的考虑到是制定政策时的关键, 可考虑利用评价一项政策的冲击效果的冲击公式进行评价。

4.1.3 借鉴国外相应城市发展的经验和教训

如通过对欧盟成员国中与我国特大城市自然和社会条件相似的城市或地区进行比较分析, 从量化分析的角度理解欧盟社会及区域特色政策制定的背景和理据, 以达到汲取和借鉴欧盟发展的先进经验。并将国内处于地理特点明显或经济发展差异大的特大城市进行分类分析, 寻找互补性。

4.1.4 针对小样本事件问题进行研究

经济中很多问题属于小样本事件, 不可能重复发生, 没有过多的历史数据可统计、查询和推理, 探讨应用小样本处理技术进行解决。

4.2 模型的求解

模型的求解, 主要探讨在经济领域中适用的多目标进化算法。根据所解决问题的性质和特点不同, 采用多目标贝叶斯进化算法、多目标区间规划进化算法、交互式多目标进化算法及全模糊多目标进化算法等不同方法进行求解, 并且探讨各种方法适用不同情况的量化依据。下面着重分析求解的技巧。

(1) 聚类分析、适应共享和拥挤等技术均是多目标进化算法中常用的技术, 但共享方法的问题在于难以确定生境半径, 单独使用拥挤机制对于多极值点识别问题不是很有效的, 聚类技术难以产生新的群体多样性[8]。为解决在多目标进化算法中三种技巧单独使用所具有的缺陷, 可将聚类分析、共享技术和拥挤技术有机结合起来, 探讨基于聚类分析和资源竞争模型的生境的多目标进化算法。

(2) 多目标区间规划进化算法适合处理隶属函数或分布函数未知的不确定信息, 如处理涉及当时间、收益、距离、速度等定量属性按区间法量化的多目标优化问题。即目标系数和约束系数均为区间数的情形, 通过给出一种反映决策者的区间数序关系, 将区间不等式约束转换为确定型约束。

(3) 交互式多目标进化算法对解决大规模的多目标优化问题时有效, 且算法涉在非劣解中进行有偏好的选择, 因此有理由考虑选择出来的优良解为不完备集合[9]。它是由决策者交互优化过程产生非精确的目标权重引导遗传搜索的多目标遗传算法。根据决策者预先比较为数较少的可行解, 获得非精确的权重信息, 然后按照一般的Pareto秩构造适应度函数, 进行遗传操作, 逐步搜索获得无支配前沿, 最终获得满足决策偏好的满意解。

(4) 将模糊系统和进化算法两种技术结合起来, 算法的效率和速度上均有明显提高。为处理非线性系统的复杂数据, 可采用约束条件、目标函数的系数和变量均为模糊数的全模糊多目标进化算法。

5 结语

当前我国特大城市人口发展速度很快, 若人口总量超过了城市承载能力的最大值, 会引起城市衰退, 最终会影响城市的健康持续发展。本文采用定性分析与定量分析相结合的思想, 用量化分析的手段, 探讨如何对城市的整体人口承载能力或市内局部区域的人口承载能力做出实时动态的准确判断。由于人口承载能力的量化评价涉及因素很多, 文中初步从评价系统的因素分析及结构分析、指标体系的完善性、经济模型的建立、模型建立的有效性及合理性、模型的求解等内容进行探讨, 为寻求制定我国摆脱特大城市的资源、环境约束和人口压力、促进其经济协调发展的政策和措施提供研究方法和技术手段。

摘要：当前我国特大城市的数目正逐渐增多, 规模逐渐增大, 对国民经济的发展产生越来越大的影响。而特大城市的人口问题是制约其发展的关键问题, 对城市的整体人口承载能力或市内局部区域的人口承载能力做出准确、实时动态的判断, 是城市制定正确的经济可持续协调发展策略的前提, 本文对特大城市人口承载能力的量化评价方法进行探讨。

关键词：人口承载能力,可持续发展,多目标优化与决策