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论文信息
标题：Infrastructure inequality is a characteristic of urbanization
时间：2024.2
作者：Bhartendu Pandey, Christa Brelsford, Karen C. Seto.
研究摘要：
背景：基础设施是城市化的一个重要维度，它提供服务来支持各种城市活动。然而，由于其持久性，它可能会导致不平等的结果。
方法：本文研究基础设施分布的不平等，以深入了解与城市化相关的不平等结果的结构和特征。我们分析了全球南方两个新兴经济体：印度和南非的基础设施不平等。我们开发并应用了一种不平等测量方法，以了解基础设施供应和基础设施可用性的不平等结构。
结果：与经济不平等的差异一致，结果显示南非的不平等程度大于印度，城市不平等程度大于农村不平等程度。然而，城市基础设施供应和基础设施可用性的不平等程度从精细到粗糙的空间尺度不断增加。最后，结果表明，城市基础设施供应不平等与城市化水平共同变化，城市基础设施可用性不平等也随着基础设施发展水平和城市人口规模的增加而增加。总之，这些发现强调了基础设施不平等是城市化的一个特征，并表明理解城市不平等需要将不平等的视角应用于城市化。
1. 研究背景
如果城市化能够解决社会面临的多重可持续性挑战，包括不平等问题，那么它可以成为全球可持续发展的途径。然而，现有的大多数研究都集中于经济（收入和财富）不平等。虽然这种关注很重要，但它限制了对不平等及其与城市化关系的更广泛理解。
不平等现象存在于城乡之间、城市内部和城市之间，并体现在多个维度：经济、基础设施（环境）、制度、社会文化、技术等（图1A） 。在这些维度中，城市化与基础设施密切相关。随着越来越多的人居住在城市地区，我们预计基础设施（实物资产）将作为城市化进程的一部分扩大。随着这种扩张，我们预计基础设施分布及其不平等现象将发生变化。
图1：( A ) 多维城市化和多尺度不平等。( B ) 从受上限 (0 < μ < 1) 约束的基础设施分布的一阶 (μ) 和二阶 (σ) 矩推导出不平等水平。该图显示了基础设施分布变化的三种类型：无不平等 ( I = 0)、最大不平等 ( I = 1) 和中等不平等 (0 < I < 1)。
基础设施不平等之所以重要，至少有五个原因：首先，基础设施不平等会影响可持续发展的进展，因为 72% 的联合国可持续发展目标 (UN-SDG) 相关目标都与基础设施有关。其次，由于基础设施的耐用性，基础设施不平等可能会持续很长一段时间。第三，基础设施不平等可能会通过限制某些社区的获取和机会，锁定其他维度的不平等，如经济维度的不平等。第四，预计到本世纪中叶，全球城市面积将扩大近一倍，随之而来的基础设施扩张为解决现有不平等问题、重塑未来不平等提供了机会。第五，基础设施增长面临物理和资源限制。在这些限制下做出的基础设施分配决策可能会出现不平等、有时甚至不公平的社会空间分布。
然而，我们对基础设施不平等、其空间结构（即不平等如何在空间尺度上变化）以及它们与城市化的关系的理解有限。
我们将基础设施不平等定义为物理基础设施（可用性、供应或访问）在地理空间平均基础设施水平条件下的变化程度。关注基础设施不平等可以大大提高我们对不平等作为城市化新兴属性的理解，并阐明 1) 城市化的不平等影响；2) 不平等的持续性和可预测性；3) 最小化不平等的城市化战略；以及 4) 减少城市地区不平等的意外多尺度后果。
在本研究中，我们将不平等的视角应用于基础设施，将基础设施概念化为城市化维度，以了解随之而来的不平等结果的空间结构和特征，以及更广泛的城市不平等。为此，我们提出以下公理：1. 城市化是一个多维过程，除了人口变化之外，还涉及经济、环境、制度、社会文化和技术变化相互关联；2.城市化在地理空间上呈现多维度表现；3.城市不平等是指在空间尺度上观察到的城市化多维度的不平等状态。
研究的目标是了解印度和南非两个国家基础设施不平等的结构和特征与城市化水平的相似之处和差异之处。我们研究了两个具体问题：1) 基础设施供应和可用性不平等的特点是什么；2) 基础设施供应和可用性不平等与城市化有何关联？
使用 2011 年超过 700,000 个空间单位的人口普查数据，研究了基础设施供应的综合指数：水、卫生设施、住房和电力。我们还使用卫星遥感数据研究了基础设施可用性的不平等。
2. 方法
2.1. 数据
人口数据：使用了南非 2011 年人口普查数据（可从https://www.statssa.gov.za获得）。由于印度缺乏这种多尺度地理空间人口普查产品，我们创建了一个家庭基础设施便利设施空间数据库，结合了印度人口普查网站 ( https://censusindia.gov.in/ ) 在线提供的数据。
卫星数据：使用 VIIRS 2012 至 2019 年时间序列 NTL 数据集研究了不平等测量。VIIRS NTL 时间序列处理通过 1) 应用异常值去除算法、2) 将季节性趋势残差模型拟合到每个像素时间序列以及 3) 计算年平均 NTL 辐射度，消除了短暂事件的影响并分离出稳定的年平均 NTL 排放。因此，稳定的年平均 NTL 辐射度有望从路灯和外部建筑灯中回收外部能源基础设施，我们将其解释为基础设施可用性。
2.2. 测量和分析基本基础设施不平等
我们创建了基础设施配置指数（IP），使用所有精细尺度空间单元（j）的水、卫生设施（和印度的排水系统）、住房和电力供应率（i）的几何平均值，功能上与使用公式的人类发展指数一致。
从结构上看，IP范围从 0（最低发展）到 1（最高发展）。接下来，我们应用了不平等测量框架，使用平均基础设施供应指数（IPμ) 水平和异质性 (IPσ)
我们描述了跨空间尺度（s）和部门（c）的不平等（Isc）特征：城市（u）、农村（r）和总体（o）。我们分析了I1u、I1r和I1o的全国范围（S=1）变化。在此过程中，我们将两国I1o水平的差异与收入不平等水平的差异进行了比较。接下来，我们研究了国家以下各级的城市不平等【即州/省（S=2）、区（S=3）和分区/市（S=4）】。此外，我们还研究了印度23个选定城市和南非8个主要大都市的不平等水平（I5u）（S=5）。
考虑一个由有限单位（个人、家庭或地点）组成的地理区域，每个单位都有或没有基础设施。该地区基础设施分布的异质性取决于平均基础设施，如伯努利过程所指定。可以使用公式定义一个从 0（最低不平等）到 1（最高不平等）的基础设施不平等度量 ( I ) 。
该不平等指数可以衡量基础设施可用性或供应的空间不平等程度（图1B）。σ是基础设施水平的标准差，衡量了不同区域基础设施水平的变异性。μ：基础设施的平均水平。均值表示所有区域基础设施水平的平均值。
2.3. 利用卫星数据测量和分析基础设施不平等
我们的实验使用行政区划和格子网格分析了 NTL，分辨率从 0.05° 到 1°。对于格子网格，我们使用了 2012 年的 LandScan 人口分布数据。在以给定比例聚合数据集之前，我们分析了 NTL，以纳瓦每立体角每平方厘米 (nWsr −1 cm −2 )为单位设置了最大阈值。根据边际效用递减原理，该约束假设发展收益在特定阈值之后脱钩。像素级阈值还限制了来自高 NTL 排放地点（例如工业）的偏差。尽管如此，我们还是评估了多个此类阈值下的结果。在没有上限的情况下，我们发现 NTL 表现出与泰勒幂律相符的经验规律。使用阈值辐射度，我们应用测量框架来计算分区（市）规模的基于 NTL 的不平等，并对不平等水平取人口加权平均值，以估计印度（南非）全国范围内的不平等。
2.4. 回归分析
我们研究了多维城市化如何解释给定空间尺度上人口普查数据测量的城市不平等。具体来说，我们比较了具有城市人口份额的回归模型和具有多个城市化维度的模型。在这里，我们根据数据可用性和可比性，重点关注地区级（印度）和市级（南非）的城市不平等。我们首先对城市化的四个方面进行主成分分析 (PCA)：1) 城市人口份额，2) 平均城市基础设施配置，3) 平均城市财富/收入，以及 4) 平均 NTL 辐射度。这些方面涵盖了城市化的人口、经济和环境维度。PCA 至关重要，因为所选方面可能存在相关性。接下来，我们选择（基于累积变异解释 >90%）并将 PC 解释为正交城市化维度。我们使用 PC 作为解释变量估计了普通最小二乘 (OLS) 回归拟合。
3. 结果
3.1. 基础设施供应不平等的空间结构
除了新出现的城乡不平等之外，印度和南非城市化的特点是城市不平等大于农村不平等。这表明城市化和空间不平等之间存在着显著的交织，这种交织超越了城市地区内部的不平等。城市空间单位（I1u）之间的基础设施供应比农村单位（I1r）之间的不平等更高
南非和印度的总体不平等水平相当。尽管如此，根据平均基础设施供应指数，印度（南非）的城市地区比农村地区好569.4%（51.76%）
城市不平等水平存在显著的异质性，但在国家（I1u）和区域尺度（I2u和I3u）的平均不平等程度高于地方尺度（I4u）。结果显示了空间尺度的依赖性，即基础设施不平等从国家和区域尺度到地方尺度都在下降。南非城市的不平等（I5u）比印度城市更大，同时城市基础设施供应不平等与人口规模之间没有显著关联。
图2。基础设施供应方面的不平等。(a)基于南非和印度基础设施供应指数（IP）（左）和平均基础设施供应指数（IP μ）（右）估计的不平等水平（I1），按城市（u）和农村（r）地区分类。（B）基于印度（地区，I3u）和南非（市，I4u）基础设施供应指数的城市不平等。(C)印度和南非不同尺度的城市不平等。晶须代表四分位数间距的±1.75倍。（D）印度和南非城市之间的不平等（I5u）水平。
3.2. 基础设施可用性不平等的空间结构
VIIRS NTL 获得的基础设施可用性结果显示，在国家和城市尺度上，南非的不平等现象比印度更严重。印度的不平等现象从粗空间分辨率到细空间分辨率的下降速度比南非更快。
空间尺度上不平等水平的变化率表明，印度的不平等现象在粗尺度上比在细尺度上更为集中。相比之下，南非的不平等现象在各个空间尺度上相对更为明显。这些结果强调了印度和南非不平等产生过程的差异，并表明解决印度不平等问题的适当尺度可能与南非不同。
图3：基础设施可用性的不平等。（A）基于 VIIRS NTL 对行政尺度（顶部）和网格分辨率从 0.05° 到 1°（底部）的不平等估计，比较南非和印度。第 1 级对应于省（南非）和州（印度），第 2 级对应于地区，第 3 级对应于市（南非）和小行政区（印度）。（B）比较印度和南非城市地区具有不同 NTL 阈值的不平等水平。（C）比较印度和南非之间跨空间尺度（基于网格分辨率）不平等水平的变化率（β ） 。β越高（越低），表示粗空间尺度上的不平等越集中（越少）。
NTL 不平等测量表明，光线明亮地区的不平等程度高于光线昏暗地区
从印度和南非城市的 NTL 测得的不平等程度与人口规模呈正相关。南非的相关性低于印度。这表明，与印度城市的不平等相比，南非城市的不平等程度总体较高，且与城市规模的关联性较小。
图4：(log) 根据印度和南非的 (log) 平均 NTL 测量的 NTL 图像不平等水平，以 0.25° 的空间尺度（格子分辨率）和 50 nWsr −1 cm −2的 NTL 上限进行评估。
图5：基于NTL的不平等估计值与印度和南非194个城市的人口（对数尺度）之间的关联显示在NTL上限。蓝线显示线性回归拟合。
3.3. 多维城市化和城市基础设施供应的不平等
在由关键城市化变量构建的四个主成分 (PC) 中，我们根据解释方差 (>90%) 选择了三个。
在印度，前三个 PC 解释了四个变量的 92.68% 的变化（表 S2）。PC 1 捕捉多维城市化，其中平均城市基础设施供应、城市人口份额和平均 NTL 辐射度具有正载荷。城市平均财富在 PC 2 中具有正载荷，而 PC 3 与平均基础设施供应成正比，与城市人口份额成负比。在南非，三个选定的 PC 解释了 93.50% 的总变化（表 S3）。南非的 PC 1 也捕捉多维城市化，但与平均 NTL 辐射度和平均城市收入成正比。PC 2 捕捉平均城市基础设施供应度具有负载荷，PC 3 与城市人口份额成正比。
在印度，多维城市化和平均财富较高的地区，城市不平等水平也较高。相反，平均基础设施供应充足、城市人口份额较低的地区城市不平等水平较低。
发现印度的宗教和文化多样性以及南非的种族多样性无法解释城市不平等水平的空间变化。即使在使用地形变量控制自然地理之后，我们的结果仍然一致
4. 结论
● 基础设施不平等受到的关注少于经济不平等。然而，我们的比较分析表明，基础设施不平等和经济不平等之间存在着明显的相似性。
● 固有的基础设施不平等强调了多尺度分配公平是城市化国家走向可持续发展的核心要求。随着地区城市化以及基础设施可用性和供应仅在城市地区内扩展，我们预计城乡差距将扩大
● 只关注平均基础设施水平、个别城市地区或一个空间尺度不足以实现公平的城市化。一些社区声称随着平均基础设施水平的提高而取得的发展进步可能会掩盖与之相关的空间不平等的增加。平均供给水平较高的城市地区比平均供给水平较低的城市地区可能存在更大的不平等。
● 基础设施供应和可用性的不平等往往与空间尺度有关，因为我们的不平等指数与人口规模无关，国家和地区尺度上的不平等程度大于地方尺度上的不平等程度
● 由于基础设施与经济活动之间的关联，城市化本身可以使一些城市地区的经济生产力高于其他城市地区。固有的不平等可能进一步对城市化作为可持续发展的途径构成根本制约。
原文链接：https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2119890119
Pandey, Bhartendu, Christa Brelsford, and Karen C. Seto. "Infrastructure inequality is a characteristic of urbanization." Proceedings of the National Academy of Sciences 119.15 (2022): e2119890119.
本文编辑 | 胡瑾瑜 复旦大学环境科学与工程系
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