趙雪雁，毛笑文

(西北師范大學地理與環(huán)境科學學院，蘭州 730070)

人類活動與生態(tài)環(huán)境的相互影響作為當今最為重要的科學問題和社會需求問題，已受到科學界、決策界和公眾的廣泛關(guān)注，成為國際地圈生物圈計劃(IGBP)和國際全球環(huán)境變化人文因素計劃(IHDP)支持的關(guān)鍵前沿領(lǐng)域之一［1-2］。農(nóng)戶作為我國最主要的經(jīng)濟活動主體與最基本的決策單位，具有自主的發(fā)展權(quán)與決策權(quán)［3-4］，他們的生產(chǎn)行為與消費行為對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生強烈影響，使其成為影響生態(tài)環(huán)境的最主要單元［5-6］。但由于我國不同民族地區(qū)的自然條件、發(fā)展水平和發(fā)展環(huán)境存在明顯差異［7］，而且不同民族地區(qū)農(nóng)戶的價值觀、宗教信仰、消費習慣、生計方式、自然發(fā)展能力具有顯著差別，致使農(nóng)戶對生態(tài)環(huán)境的影響存在空間異質(zhì)性。為此，急需辨明不同民族地區(qū)農(nóng)戶的環(huán)境影響并依次尋求富有地域特色的解決環(huán)境問題的對策措施。

生態(tài)足跡從生態(tài)生產(chǎn)性土地面積占用的角度測度了人類的消費活動對自然環(huán)境的影響和沖擊，揭示了所研究區(qū)域的環(huán)境壓力狀態(tài)及所面臨的危機，作為一種有效測度人類活動對生態(tài)環(huán)境影響的指標已得到了廣泛應用［8-10］。為了理解不同民族地區(qū)農(nóng)戶環(huán)境影響的空間異質(zhì)性，探尋引起環(huán)境影響空間差異的原因，并以此為依據(jù)尋求解決不同民族地區(qū)環(huán)境問題的對策措施集，本研究以甘肅省張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州為例，以生態(tài)足跡作為測度農(nóng)戶對生態(tài)環(huán)境影響的指標，利用農(nóng)戶調(diào)查資料，對比分析漢、藏、回族地區(qū)農(nóng)戶對生態(tài)環(huán)境的影響，利用計量經(jīng)濟模型探尋影響農(nóng)戶生態(tài)足跡的主要因素，以便為漢、藏、回族地區(qū)制定富有地域特色的生態(tài)環(huán)境政策提供參考與借鑒。

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 研究區(qū)域

甘肅省張掖市地處黑河流域中游、河西走廊中段，東南高西北低，海拔1420—1680m，屬溫帶大陸性氣候，年均降水量113—120mm，年均蒸發(fā)量2047mm，植被覆蓋度較低，水資源相當緊缺，黑河分水后，張掖綠洲人均水資源量為1190m3，僅相當于全國平均水平的57%。居民以漢族為主，漢族人口占總?cè)丝诘?8%，農(nóng)民人均純收入為4989元，種植業(yè)收入占38.67%，生活消費支出達3914元，恩格爾系數(shù)為40.12%;甘南藏族自治州地處青藏高原東緣，大部分區(qū)域海拔3000—3600m，氣候寒冷濕潤，年均溫普遍低于3℃，年均降水量在400—700mm之間，植被以高寒草甸、灌叢和山地森林為主，水系發(fā)達，多年平均補給黃河水資源65.9億m3，但近年來生態(tài)環(huán)境日趨惡化，與20世紀80年代初相比，該區(qū)退化草地面積增加了近120倍，水土流失面積增加47.57%，濕地面積減少67.68%，藏族人口占總?cè)丝诘?3.54%，瑪曲縣該比例更高達93.30%，農(nóng)民人均純收入為2301元，牧業(yè)收入占29.14%，其中純牧區(qū)該比例高達63.02%，生活消費支出達1978.24元/人，恩格爾系數(shù)為57.0%;臨夏回族自治州地處黃河上游、青藏高原與黃土高原過渡地帶，地勢由西南向東北遞降，呈傾斜盆地狀，平均海拔2000m，年均氣溫6.3℃，年均降雨量537mm，蒸發(fā)量1198—1745mm，境內(nèi)有黃河、洮河、湟水及其支流大夏河等30多條河流，年過境徑流量332.5億m3，信仰伊斯蘭教的人口占總?cè)丝诘?6.73%，農(nóng)戶人均收入為2089元，生活消費支出2094.85元，恩格爾系數(shù)為45.73%。

1.2 研究方法

1.2.1 農(nóng)戶調(diào)查

農(nóng)戶調(diào)查主要基于參與式農(nóng)村評估法(PRA)，采用調(diào)查問卷、觀察法、小型座談會等PRA工具進行。2010年7月—8月，采用“市(州)-縣-鄉(xiāng)(鎮(zhèn))-村-戶”的分層隨機抽樣法，在張掖市抽取7個村，每村抽取30—35戶;臨夏回族自治州抽取6個村，每村抽取35—40戶;甘南藏族自治州區(qū)抽取7個村，每村抽取20—40戶(農(nóng)區(qū)、半農(nóng)半牧區(qū)、純牧區(qū)村莊人口規(guī)模存在較大差別，因而每村的抽樣數(shù)量差別較大)。由于戶主對農(nóng)戶家庭的生產(chǎn)、生活安排往往起著決定作用，因此調(diào)查對象以戶主為主，家庭其他成員對相關(guān)問題進行了補充。在張掖市與臨夏回族自治州調(diào)查中，每戶調(diào)查時間為1—2h;甘南藏族自治州的調(diào)查中，聘請了6名藏族大學生作為翻譯，每戶調(diào)查時間為2—3h。每個地區(qū)發(fā)放問卷230份，刪除信息不全的問卷，收回有效問卷665份，其中張掖市223份、臨夏回族自治州225份，甘南藏族自治州217份。問卷內(nèi)容主要涉及:(1)農(nóng)戶的家庭屬性，包括家庭規(guī)模、戶主及勞動力受教育程度、家庭收入、勞動力就業(yè)情況;(2)農(nóng)戶的日常生活消費，包括農(nóng)戶的食物、生活用品、居住、交通、生活用能、生活廢棄物等消費類型。問題設計采用封閉式和開放式兩種形式，封閉式問題是為了獲得可以進行統(tǒng)計研究的數(shù)據(jù)，開放式問題一般在每個封閉式問題的后面列出，以便對牧民的環(huán)境影響進行深入分析。

對張掖市、半農(nóng)半牧區(qū)、農(nóng)區(qū)農(nóng)戶的家庭特征進行方差分析，發(fā)現(xiàn)戶主受教育程度、家庭勞動力受教育程度、恩格爾系數(shù)、非農(nóng)就業(yè)比重的Levene統(tǒng)計量分別為2.84、2.66、3.73、2.59，P值均大于0.01，組間方差在0.01水平上具有齊性，F(xiàn)值分別為126.07、141.56、32.26、37.27，均在0.01水平上顯著;但是，家庭規(guī)模、家庭收入的Levene統(tǒng)計量的P值均小于0.01，F(xiàn)值的P值均小于0.01。這說明，張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州農(nóng)戶戶主受教育程度、家庭勞動力受教育程度、恩格爾系數(shù)、非農(nóng)就業(yè)比重存在顯著差異;但家庭規(guī)模、家庭收入不存在顯著差異。

表1 受訪農(nóng)戶的特征Table1 The peasant Household information in Zhanye，Gannan and Linxia

1.2.2 農(nóng)戶環(huán)境影響的測算

生態(tài)足跡是一種非常好的測算人類活動對環(huán)境影響程度的指標。本研究通過農(nóng)戶調(diào)查獲取了農(nóng)戶的主要生活消費品消費量及廢棄物產(chǎn)生量數(shù)據(jù)，采用成分法計算農(nóng)戶的家庭生態(tài)足跡［11-13］，借助家庭生態(tài)足跡了解農(nóng)戶活動帶來的環(huán)境影響。因本研究基于家庭尺度分析農(nóng)戶的環(huán)境影響差異，且家庭消費品的貿(mào)易數(shù)據(jù)難以收集，故未進行貿(mào)易調(diào)整［14］。農(nóng)戶生態(tài)足跡的計算方法如下:

式中，EF為生態(tài)足跡;Aij為第i種消費項目占用的第j種生物生產(chǎn)型土地面積，具體折算方法見文獻［14］;Rj為第j種生物生產(chǎn)型土地的均衡因子，采用全球平均值;i為消費項目類型，包括食物、生活用品、居住、交通、生活用能、生活廢棄物等6種消費類型。

1.2.3 農(nóng)戶環(huán)境影響的差異性分析

衡量區(qū)域差異性的測度方法主要有變異系數(shù)、基尼系數(shù)和Theil指數(shù)等。本研究采用變異系數(shù)與基尼系數(shù)分析農(nóng)戶環(huán)境影響的差異性［15］。

變異系數(shù)可以反映環(huán)境影響的離散程度。變異系數(shù)越大，說明分散程度越高，環(huán)境影響差異越大，反之，說明環(huán)境影響差異越小。變異系數(shù)的計算公式為:

式中，yi是第i個樣本的生態(tài)足跡，u是生態(tài)足跡均值，n為樣本數(shù)。

基尼系數(shù)能夠很好地反映一個國家和地區(qū)的環(huán)境影響差異狀況。該系數(shù)在0—1之間，數(shù)值越低，表明環(huán)境影響的差異越小;反之亦然。聯(lián)合國有關(guān)組織規(guī)定，Gini系數(shù)若低于0.2，表示收入絕對平均;0.2—0.3表示收入比較平均;0.3—0.4表示相對合理;0.4—0.5表示差距較大;0.6以上表示差距懸殊，通常把0.4作為收入差距的“警戒線”?？刹捎孟率龉接嬎慊嵯禂?shù):

式中，n為組數(shù)，Wi為從第1組到第i組的累積生態(tài)足跡占總生態(tài)足跡的比重。

1.2.4 農(nóng)戶環(huán)境影響差異的原因分析

經(jīng)典的IPAT等式將影響生態(tài)環(huán)境的人文因素簡單地分解為人口、富裕和技術(shù)［16］，但由于人文驅(qū)動因素與環(huán)境影響之間常存在非單調(diào)、不同比例的影響變化，IPAT等式只是一個賬戶恒等式，驅(qū)動力與環(huán)境影響之間只存在同比例的變化，因此IPAT等式并不適合用來測算人文因素對環(huán)境的影響。為了克服IPAT等式的局限性，York等和Dietz等將IPAT等式改成隨機形式的模型(STIRPAT模型)，用來測算人口、富裕和技術(shù)條件變化對環(huán)境的影響［17］。STIRPAT模型通常具有以下形式:

式中，a為標度該模型的常數(shù)項;b，c，d為P、A和T的指數(shù)項;e為誤差項。為了衡量人文因素對環(huán)境影響的作用，可將方程(4)轉(zhuǎn)換成對數(shù)形式:

式中，a、e為式中a和e的自然對數(shù)，b和c表示如果其它影響因素維持不變時，人文因素(P或A)變化1%引起的環(huán)境影響變化百分比。該模型容許增加社會或其它控制因素來分析它們對環(huán)境的影響，但是增加的變量要與式(4)指定的乘法形式具有概念上的一致性。

2 結(jié)果

2.1 農(nóng)戶的環(huán)境影響

生態(tài)足跡反映了農(nóng)戶日常生活對生態(tài)環(huán)境的影響以及對生態(tài)系統(tǒng)的壓力。張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州農(nóng)戶的環(huán)境影響大小存在差別(表2)。甘南藏族自治州農(nóng)戶的環(huán)境影響最大，人均生態(tài)足跡高達1.538ghm2/人，張掖市次之，臨夏回族自治州最低，為0.656ghm2/人，僅相當于甘南藏族自治州農(nóng)戶人均生態(tài)足跡的42.65%。

從農(nóng)戶生態(tài)足跡的組分來看，(1)甘南州農(nóng)戶的人均耕地足跡、人均林地足跡、人均草地足跡高于張掖市與臨夏州農(nóng)戶。其中，甘南州農(nóng)戶的人均耕地足跡相當于張掖市、臨夏州農(nóng)戶的1.22倍和2.58倍，人均林地足跡分別為張掖市、臨夏州農(nóng)戶的1.23倍和1.48倍，人均草地足跡相當于張掖市、臨夏州農(nóng)戶的7.42倍和3.81倍;(2)張掖市農(nóng)戶的人均水域足跡、人均建筑用地足跡、人均化石能源用地足跡高于甘南州與臨夏州農(nóng)戶。其中，張掖市農(nóng)戶的人均水域足跡相當于甘南州、臨夏州的1.26倍和12倍，人均建筑用地足跡分別為甘南州、臨夏州農(nóng)戶的1.91倍和2.25倍，人均化石能源用地足跡相當于甘南州、臨夏州農(nóng)戶的4.07倍和2.0倍。這說明，甘南州農(nóng)戶對耕地、草地、林地的影響超過張掖市與臨夏州農(nóng)戶，而張掖市農(nóng)戶對水域、建筑用地、化石能源用地的影響高于甘南州與臨夏州農(nóng)戶。

從農(nóng)戶生態(tài)足跡各組分的比重來看，張掖市、甘南州與臨夏州農(nóng)戶的耕地足跡均為最重要的成分，除臨夏州農(nóng)戶的耕地足跡比重低于50%外，張掖市與甘南州農(nóng)戶的耕地足跡比重均高于50%;農(nóng)戶的水域足跡、建筑用地足跡比重在3個地區(qū)均最低，占總足跡的比重均不足1%，表明張掖市、甘南州與臨夏州農(nóng)戶的耕地足跡對個人生態(tài)足跡的影響最大。對比張掖市、甘南州與臨夏州農(nóng)戶的生態(tài)足跡各組分，張掖市農(nóng)戶的耕地足跡所占比重(60.31%)高于甘南州(50.43%)與臨夏州(45.92%)的水平，化石能源用地足跡比重(20.83)也高于甘南州(3.53%)與臨夏州(16.70%)的水平，而草地足跡比重(7.24%)遠低于甘南州(36.68%)與臨夏州(22.57)的水平，表明張掖市農(nóng)戶對耕地、化石能源用地的影響水平高于甘南州與臨夏州的水平，而對草地的影響水平低于甘南州與臨夏州的水平。

表2 張掖市、甘南州與臨夏州農(nóng)戶的生態(tài)足跡Table2 The peasant household's ecological footprint in Zhangye，Gannan and Linxia

2.2 農(nóng)戶的環(huán)境影響差異性

生態(tài)足跡的變異系數(shù)與基尼系數(shù)反映了農(nóng)戶環(huán)境影響的差異性。盡管張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州農(nóng)戶人均生態(tài)足跡的基尼系數(shù)均小于0.3，但3個地區(qū)農(nóng)戶的環(huán)境影響差異程度仍有差別，其中，甘南州農(nóng)戶環(huán)境影響的差異性最大，變異系數(shù)與基尼系數(shù)分別為0.697與0.292，張掖市次之，臨夏州的差異性最小，變異系數(shù)與基尼系數(shù)分別為0.456與0.239。

從農(nóng)戶生態(tài)足跡各組分來看，甘南州除耕地足跡與建筑用地足跡的基尼系數(shù)小于0.4外，其余足跡的基尼系數(shù)均大于0.6;張掖市除耕地足跡、建筑用地足跡、化石能源用地足跡的基尼系數(shù)小于0.4外，其余足跡的基尼系數(shù)均大于0.5;臨夏州除耕地足跡、化石能源足跡的基尼系數(shù)小于0.4外，其余足跡的基尼系數(shù)均大于0.4?？傮w來看，3個地區(qū)農(nóng)戶的耕地足跡基尼系數(shù)均小于0.4，水域足跡基尼系數(shù)均高于0.7，人均林地足跡基尼系數(shù)均大于0.5，人均草地足跡基尼系數(shù)均大于0.4，表明3個地區(qū)農(nóng)戶對耕地影響的差異都比較小，而對水域、林地、草地影響的差距均較懸殊。

對比張掖市、甘南州與臨夏州農(nóng)戶生態(tài)足跡各組分的基尼系數(shù)，臨夏州農(nóng)戶的耕地足跡基尼系數(shù)(0.230)低于張掖市(0.331)與甘南州(0.291)的水平，表明臨夏州農(nóng)戶對耕地影響的差異程度低于張掖市與甘南州的水平;臨夏州農(nóng)戶的建筑用地足跡基尼系數(shù)為0.463，而張掖市與甘南州的建筑用地足跡基尼系數(shù)均小于0.4，其林地足跡基尼系數(shù)(0.671)也高于張掖市(0.506)與甘南州(0.607)，表明臨夏州農(nóng)戶對建筑用地、林地影響的差異程度超過張掖市與甘南州的水平;此外，甘南州農(nóng)戶的草地足跡、化石能源用地足跡、水域足跡基尼系數(shù)均高于張掖市與臨夏州，表明甘南州農(nóng)戶對草地、化石能源用地、水域影響的差異程度超過了張掖市與臨夏州的水平。

表3 張掖市、甘南州與臨夏州農(nóng)戶環(huán)境影響的差異性Table3 The diversity of environmental impact in Zhangye，Gannan and Linxia

2.4 農(nóng)戶環(huán)境影響差異的原因

由經(jīng)典IPAT等式［16］發(fā)展而來的ImPACT等式進一步將影響生態(tài)環(huán)境的人文因素分解為人口、富裕、消費和技術(shù)［18］;Ryu通過“Ecological Footprint Quiz”對達拉斯市500戶家庭的生態(tài)足跡進行調(diào)查計算，發(fā)現(xiàn)家庭生態(tài)足跡差異來源于家庭收入、受教育程度、環(huán)境意識等因素［19］;另有研究顯示，區(qū)域社會發(fā)展狀態(tài)、生計模式、態(tài)度和信仰等因素也對環(huán)境產(chǎn)生重要影響［20］?；谏鲜鲅芯浚x擇家庭規(guī)模、戶主及勞動力受教育程度、家庭人均收入、生活質(zhì)量、生計模式作為影響農(nóng)戶生態(tài)足跡的關(guān)鍵因素進行分析，其中，用家庭恩格爾系數(shù)反映生活質(zhì)量，用非農(nóng)化水平(勞動力非農(nóng)就業(yè)比重)反映生計模式。研究中，首先，采用相關(guān)分析法分析農(nóng)戶生態(tài)足跡及其組分與影響因子的相關(guān)程度，從而判斷出對農(nóng)戶生態(tài)足跡及其組分具有重要影響的因子;在此基礎(chǔ)上，將諸因素引入STIRPAT模型，分析各因素對農(nóng)戶生態(tài)足跡的作用大小。

2.4.1 農(nóng)戶的生態(tài)足跡與影響因素的相關(guān)性

農(nóng)戶的生態(tài)足跡與家庭規(guī)模呈顯著正相關(guān)關(guān)系，而與戶主及勞動力受教育程度、非農(nóng)化水平呈顯著負相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)均在0.01水平上顯著，表明家庭規(guī)模的擴大將加劇環(huán)境影響，而提高農(nóng)戶的受教育程度及非農(nóng)就業(yè)水平，將減緩環(huán)境影響。

表4 農(nóng)戶生態(tài)足跡及其組分與驅(qū)動因素的相關(guān)矩陣Table4 The peasant household ecological footprint and components and correlation matrix with their impact factors

從農(nóng)戶生態(tài)足跡的各組分來看，耕地足跡與家庭規(guī)模呈顯著正相關(guān)，而與戶主及勞動力受教育程度、非農(nóng)化水平呈顯著負相關(guān)，表明家庭規(guī)模小、受教育程度高、非農(nóng)化水平高的農(nóng)戶具有較低的耕地足跡;草地足跡與戶主及勞動力受教育程度、非農(nóng)化水平呈顯著負相關(guān)，表明受教育程度高、非農(nóng)就業(yè)水平高的農(nóng)戶具有較低的草地足跡;林地足跡與家庭規(guī)模呈顯著正相關(guān)，而與戶主及勞動力受教育程度、非農(nóng)化水平呈顯著負相關(guān)，表明家庭規(guī)模大、受教育程度低、非農(nóng)化水平低的農(nóng)戶具有較高的林地足跡;建筑用地足跡與勞動力受教育程度、人均收入呈顯著正相關(guān)，而與非農(nóng)就業(yè)水平呈顯著負相關(guān)，表明高受教育程度、高收入、低非農(nóng)就業(yè)水平的農(nóng)戶具有較高的建筑用地足跡;水域足跡與勞動力受教育程度、非農(nóng)化水平呈顯著正相關(guān)，而與恩格爾系數(shù)呈顯著負相關(guān)，表明受教育程度高、非農(nóng)化水平高、恩格爾系數(shù)低的農(nóng)戶具有較高的水域足跡;化石能源用地足跡與戶主及勞動力受教育程度、非農(nóng)化水平呈顯著正相關(guān)，而與恩格爾系數(shù)呈顯著負相關(guān)，表明高受教育程度、高非農(nóng)化水平、低恩格爾系數(shù)的農(nóng)戶具有較高的化石能源用地足跡(表4)。

2.4.2 關(guān)鍵因素對農(nóng)戶環(huán)境影響的作用

將農(nóng)戶生態(tài)足跡作為因變量，將家庭規(guī)模、戶主及勞動力受教育程度、人均收入、恩格爾系數(shù)、非農(nóng)化水平作為自變量引入STIRPAT模型。由于恩格爾系數(shù)檢驗不顯著，故在回歸中取掉了該因子。因戶主受教育程度與勞動力受教育程度存在較強的自相關(guān)性(Pearson相關(guān)系數(shù)0.647)，為避免自相關(guān)性，分模型進行模擬，模型(1)采用戶主受教育程度指標，模型(2)采用勞動力受教育指標。

由于STIRPAT模型是隨機形式，如果理論上合適，可以增加人文因素對數(shù)形式的二項式或多項式來驗證是否存在環(huán)境Kuznets曲線假說。為此，在STIRPAT模型(2)自變量中增加了人均收入的二次平方項，構(gòu)成STIRPAT模型(3)。為避免引入人均收入二次項與人均收入的共線性問題，對人均收入的二次項進行標準化處理。人均收入二次項標準化的具體處理過程為用人均收入的對數(shù)減去人均收入對數(shù)的平均值，然后平方來減少與人均收入的共線性;為了進一步分析民族屬性對農(nóng)戶生態(tài)足跡的影響，引入民族屬性虛擬變量(藏族:是=1，否=0;回族:是=1，否=0)。采用最小二乘法估計上述人文因素對農(nóng)戶生態(tài)足跡的作用大小，結(jié)果見表5。

表5 影響因素對農(nóng)戶生態(tài)足跡作用的估計結(jié)果Table5 The estimated results of human factors impacts on ecological footprint of the peasant household

模型(1)的擬合優(yōu)度達到0.712，F(xiàn)統(tǒng)計量為32.725，在0.001水平上顯著，說明方程擬合較好，家庭規(guī)模、戶主受教育程度、人均收入、非農(nóng)化水平、民族屬性能解釋農(nóng)戶生態(tài)足跡差異的71.2%;模型(2)利用勞動力受教育程度來模擬，擬合優(yōu)度達到0.722，F(xiàn)統(tǒng)計量為34.108，在0.001水平上顯著，說明方程擬合程度較模型(1)稍好，家庭規(guī)模、勞動力受教育程度、人均收入、非農(nóng)化水平、民族屬性能解釋農(nóng)戶生態(tài)足跡差異的72.2%。

模型(1)、模型(2)、模型(3)中，人均收入的非標準化系數(shù)均大于0但小于1，分別為0.061、0.063、0.162，說明提高富裕水平引起的環(huán)境影響加劇速度低于富裕水平自身的變化速度;家庭規(guī)模的非標準化回歸系數(shù)也大于0小于1，分別為0.483、0.519、0.527，說明擴大家庭規(guī)模具有加劇生態(tài)環(huán)境影響的作用，但是擴大家庭規(guī)模引起的生態(tài)環(huán)境影響加劇速度低于家庭規(guī)模自身的變化速度。可見，控制家庭規(guī)模是減輕環(huán)境影響、改善生態(tài)環(huán)境的根本舉措。

模型(1)中，戶主受教育程度的系數(shù)小于0，模型(2)與模型(3)中的勞動力受教育程度系數(shù)也都小于0，分別為-0.164、-0.162，說明提高農(nóng)戶受教育程度具有減緩生態(tài)環(huán)境影響的作用，但是提高農(nóng)戶受教育程度引起的生態(tài)環(huán)境影響減緩速度低于受教育程度自身的變化速度;模型(1)、模型(2)、模型(3)中，非農(nóng)化水平的系數(shù)均小于0，分別為-0.108、-0.116、-0.120，說明提高非農(nóng)化水平具有減緩環(huán)境影響的作用，但是提高非農(nóng)化水平引起的生態(tài)環(huán)境影響減緩速度低于其自身的變化速度?？梢姡岣咿r(nóng)戶的受教育程度、促進農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)將有效地減輕對生態(tài)環(huán)境的影響。

模型(3)在模型(2)的基礎(chǔ)上增加了人均收入的二次項，模型(3)的擬合優(yōu)度高于模型(2)，達到了0.725，系數(shù)顯著，F(xiàn)統(tǒng)計量達29.731，在0.001水平上顯著，說明方程擬合較好。模型(3)中，人均收入二次項的系數(shù)為負(-0.145)，且在0.001水平上顯著不為零，說明張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州的現(xiàn)有樣本數(shù)據(jù)支持環(huán)境Kuznets曲線假說，即隨著富裕水平的提高，環(huán)境影響存在轉(zhuǎn)折點，這表明經(jīng)濟發(fā)展有助于解決生態(tài)環(huán)境問題。

模型(1)、模型(2)、模型(3)中，民族屬性虛擬變量的系數(shù)均在0.05或0.001水平上顯著，充分說明民族屬性對農(nóng)戶的生態(tài)足跡具有顯著影響。

3 結(jié)論與討論

3.1 農(nóng)戶家庭規(guī)模、受教育程度對環(huán)境的影響

研究結(jié)果顯示，家庭規(guī)模對農(nóng)戶生態(tài)足跡產(chǎn)生重要影響，它與生態(tài)足跡之間呈顯著正相關(guān)。龍愛華等［21］也指出人口數(shù)量是驅(qū)動生態(tài)足跡、水足跡變化的主要因子。這主要因為，隨著家庭規(guī)模的擴大，為了維持新增家庭成員的基本需求，即使生活質(zhì)量維持原狀，也將導致消費品需求的擴張，從而會加劇對生態(tài)環(huán)境的影響?？梢?，控制人口數(shù)量是緩解環(huán)境影響的根本舉措。

研究結(jié)果也顯示，戶主及勞動力受教育程度是影響農(nóng)戶生態(tài)足跡的重要因素，它們與生態(tài)足跡呈顯著負相關(guān)，Ryu在對達拉斯市500戶家庭的生態(tài)足跡進行調(diào)查時，也發(fā)現(xiàn)受教育程度是影響生態(tài)足跡的重要因素［19］;Pretty等［22］也指出人力資本是自然資本改善的重要條件。這主要因為具有較高的人力資本時，不僅會約束引起環(huán)境惡化的私人行動，而且會增強人們改革和采用技術(shù)以適應新條件的能力，從而促使自然資本得以改善?？梢姡岣咿r(nóng)戶的受教育程度是遏制環(huán)境退化的重要策略。

3.2 農(nóng)戶富裕水平及非農(nóng)化水平對環(huán)境的影響

研究結(jié)果顯示，富裕水平是影響農(nóng)戶生態(tài)足跡的關(guān)鍵因素，現(xiàn)階段它與環(huán)境影響之間呈正相關(guān)，李明明等［13］在進行徐州市主城區(qū)個人生態(tài)足跡空間變異性研究時，也發(fā)現(xiàn)個人生態(tài)足跡與家庭收入具有較強的正相關(guān)性，龍愛華等［21］也指出提高富裕水平會加劇環(huán)境影響。這可能是因為，隨著收入水平的提高，人們變得有能力將一些原來只有需求欲望但無實際需求的消費品轉(zhuǎn)變?yōu)橛行枨?，從而導致生產(chǎn)、生活消費品的消費量增加，致使對生態(tài)環(huán)境的影響加劇。但在環(huán)境Kuznets曲線假說驗證中卻發(fā)現(xiàn)，人均收入與環(huán)境影響之間存在壓力轉(zhuǎn)折點，這說明隨著收入水平的進一步提高，農(nóng)戶對生態(tài)環(huán)境的影響會逐漸減弱，生態(tài)環(huán)境會逐漸得到改善。大量研究也表明，與窮人相比，富人往往具有更多的選擇權(quán)及較強的處理脅迫和沖擊、發(fā)現(xiàn)和利用機會的能力，以確保其生計安全并可持續(xù)地使用自然資源;而窮人往往缺乏開發(fā)替代資源的能力，從而使其在自然災害面前顯得脆弱無助，只能依賴于免費的公共資源，從而加劇了環(huán)境退化［23］?？梢?，提高富裕水平是有效緩解農(nóng)戶環(huán)境影響的關(guān)鍵舉措。

研究結(jié)果也顯示，非農(nóng)化水平對農(nóng)戶的環(huán)境影響產(chǎn)生重要作用，二者之間呈顯著負相關(guān)關(guān)系。閻建忠等［6］也指出非農(nóng)化是農(nóng)戶響應環(huán)境退化的關(guān)鍵因素。大量研究也表明，以非農(nóng)活動為主的生計多樣化不僅有利于降低生計脆弱性，減少饑荒威脅，而且能增強農(nóng)戶對生態(tài)環(huán)境變化的響應能力，有效地減輕生態(tài)壓力［24］，肯尼亞的研究也發(fā)現(xiàn)小農(nóng)對干旱的有效響應方式已從傳統(tǒng)的種植策略轉(zhuǎn)移到就業(yè)多樣化［25］，以非農(nóng)化為主的生計多樣化已成為當前發(fā)展中國家農(nóng)戶采取的一種重要生計策略?？梢?，促進農(nóng)戶生計非農(nóng)化是保護生態(tài)環(huán)境的關(guān)鍵。

3.3 農(nóng)戶民族屬性對環(huán)境的影響

研究結(jié)果顯示，民族屬性對農(nóng)戶的環(huán)境影響具有顯著作用。這一方面因為，不同民族農(nóng)戶的生產(chǎn)、生活習慣不同，使其對生產(chǎn)、生活消費品的需求迥異，例如，漢、藏、回族農(nóng)戶的飲食結(jié)構(gòu)與生活用能結(jié)構(gòu)就存在較大差別，藏族與回族農(nóng)戶對牛羊肉的消費量較大，而漢族農(nóng)戶相對較少;目前漢族與回族地區(qū)農(nóng)戶生活用能主要依賴于電、煤炭、天然氣等，而藏族地區(qū)農(nóng)戶生活用能主要依賴于牛糞、薪柴等，從而使得不同民族地區(qū)農(nóng)戶對生態(tài)環(huán)境的影響出現(xiàn)較大差別;另一方面因為，不同民族信仰的宗教、遵循的道德規(guī)范、擁有的價值觀等存在差異，例如，藏族群眾信仰佛教，主要受藏傳佛教文化的影響，回族群眾信仰伊斯蘭教，主要受伊斯蘭文化的影響，而漢族農(nóng)戶主要受儒家文化的影響，這就使得漢、藏、回族地區(qū)農(nóng)戶的環(huán)境意識與環(huán)境態(tài)度、消費觀念等出現(xiàn)差別，從而使其對生態(tài)環(huán)境的影響產(chǎn)生差別?？梢姡鉀Q生態(tài)環(huán)境問題必須關(guān)注社會維度的作用。

4 政策建議

基于上述研究結(jié)論，可從改善生計方式、提高農(nóng)戶受教育程度、增加農(nóng)民收入等方面入手，尋求減輕和緩解農(nóng)戶環(huán)境影響的對策措施集。目前，應積極促進二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，為農(nóng)戶創(chuàng)造良好的就業(yè)環(huán)境和更多的就業(yè)機會，引導剩余勞動力合理、有序、持續(xù)地轉(zhuǎn)移。同時，亟需通過技能培訓、文化教育、建立合作組織等措施，增強農(nóng)戶的自我發(fā)展能力，促使其實現(xiàn)生計轉(zhuǎn)型，降低農(nóng)戶對自然資源的依賴程度;應積極拓寬農(nóng)戶的收入渠道，促進農(nóng)戶增收，盡快使其達到環(huán)境影響的轉(zhuǎn)折點;由于民族屬性對農(nóng)戶的環(huán)境影響具有顯著作用，因此，不同民族地區(qū)可持續(xù)發(fā)展模式選擇必須重視社會維度的作用。

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