張 勇，張樂勤，陳發(fā)奎

（1.中國礦業(yè)大學 環(huán)測學院，江蘇 徐州221116；2.池州學院 政法管理系，安徽 池州247100；3.池州學院 資源環(huán)境與旅游系，安徽 池州247100；4.池州學院 經(jīng)濟貿(mào)易系，安微 池州247100）

生態(tài)足跡分析（ecological footprint，EF）是定量評價區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的有效工具，也是度量人類活動對生態(tài)系統(tǒng)的壓力和影響的一條新途徑，已經(jīng)得到了廣泛的關(guān)注。近年來，有些學者試圖從生態(tài)足跡增長與社會經(jīng)濟因素的相關(guān)性入手，對全國或一些典型區(qū)域生態(tài)足跡增長的驅(qū)動機制進行探討，并提出科學合理的區(qū)域可持續(xù)發(fā)展對策，此方面的研究成果漸趨豐富［1－4］。

定量測度生態(tài)足跡與社會經(jīng)濟之間的關(guān)系，分析生態(tài)足跡變化的社會經(jīng)濟影響因素，探究生態(tài)足跡增長的社會經(jīng)濟驅(qū)動機制，可以更好地為區(qū)域未來可持續(xù)發(fā)展和實現(xiàn)黨的十八大提出的建設(shè)生態(tài)文明目標提供明確的政策導向。但現(xiàn)實中很多影響生態(tài)足跡變化的社會經(jīng)濟因素是非平穩(wěn)的，在未對區(qū)域生態(tài)足跡與社會經(jīng)濟相關(guān)因素進行時間序列平穩(wěn)性進行檢驗的情況下，直接對其進行回歸，容易產(chǎn)生偽回歸問題［5－6］。

鑒于此，本研究嘗試將環(huán)境研究領(lǐng)域的IPAT等式的隨機形式STIRPAT模型引入到人均生態(tài)足跡變化的社會經(jīng)濟驅(qū)動機制研究中［7－8］，先對驅(qū)動力因子與人均生態(tài)足跡的時間序列數(shù)據(jù)進行偏相關(guān)分析加以檢驗，再對驅(qū)動力因子進行主成分分析，進而基于STIRPAT模型構(gòu)建人均生態(tài)足跡與社會經(jīng)濟驅(qū)動力因子的計量經(jīng)濟模型［9－10］，得到各社會經(jīng)濟驅(qū)動因子對人均生態(tài)足跡增長貢獻率大小的彈性系數(shù)，依據(jù)彈性系數(shù)即可比較分析各驅(qū)動力因子對人均生態(tài)足跡增長貢獻的程度［11－12］。據(jù)此結(jié)合池州市人均生態(tài)足跡驅(qū)動因素及自然與社會實際條件，提出相關(guān)政策建議，為池州市建設(shè)生態(tài)文明和“美麗池州”乃至建設(shè)“美麗安徽”提供科學依據(jù)，也可為地級市尺度相關(guān)研究提供借鑒。

1 研究區(qū)概況

池州市位于安徽省西南部，長江下游南岸，東與銅陵市、蕪湖市相依，北濱長江與安慶市隔江相望，南與黃山市毗鄰。池州市地貌類型以丘陵山地為主，氣候?qū)倥瘽裥詠啛釒Ъ撅L氣候，植被類型有常綠闊葉林、常綠落葉闊葉混交林、針葉林、竹林等，市域內(nèi)擁有較為豐富的森林、水、礦產(chǎn)、旅游資源，森林覆蓋率達到60%。池州市是國家級生態(tài)經(jīng)濟示范區(qū)，是皖南國際旅游文化示范區(qū)的重要組成部分，也是“生態(tài)安徽”建設(shè)試點市，先后獲得過“中國優(yōu)秀旅游城市”、“中國旅游競爭力百強城市”、“國家園林城市”等榮譽稱號。池州市現(xiàn)轄青陽縣、東至縣、石臺縣、貴池區(qū)和九華山旅游風景區(qū)，國土面積為8 272km2，2010年全市總?cè)丝跒?61萬人，GDP為300億元。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與指標選取

本研究中生物資源與能源消費量數(shù)據(jù)來源于《池州統(tǒng)計年鑒》（2002—2011年），由于大多數(shù)據(jù)直接來源于居民人均消費量，故貿(mào)易調(diào)整不做考慮。影響生態(tài)足跡的社會經(jīng)濟因素數(shù)據(jù)來源于《池州統(tǒng)計年鑒》（2002—2011年）和《安徽省統(tǒng)計年鑒（2002—2011年）》。

關(guān)于影響生態(tài)足跡的社會經(jīng)濟因素指標的選取，本文借鑒國內(nèi)多位學者對驅(qū)動因子的選取方法，結(jié)合池州市社會經(jīng)濟發(fā)展狀況，從若干社會經(jīng)濟因素中篩選出以下8個因素作為生態(tài)足跡的驅(qū)動力因子加以分析研究，分別為總?cè)丝?、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平人均GDP、城鎮(zhèn)化率、城鄉(xiāng)居民家庭恩格爾系數(shù)、人均消費性支出、工業(yè)總產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)比重、單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗。在用多元統(tǒng)計分析方法對數(shù)據(jù)進行分析時，需要利用統(tǒng)計分析軟件DPS 7.05將原始數(shù)據(jù)先進行標準化處理，以消除量綱影響，使數(shù)據(jù)具有可比性。

2.2 研究方法

2.2.1 生態(tài)足跡模型（EF模型） 生態(tài)足跡是指在一定的經(jīng)濟規(guī)模條件下，維持特定人口的資源消費和廢棄物消納所必需的生物生產(chǎn)土地面積，包括化石能源地、耕地、林地、草地、建筑地、水域6種類型［13－14］。生態(tài)足跡的計算基于以下兩個基本事實：（1）人類能夠估計自身消費的大多數(shù)資源、能源及其所產(chǎn)生的廢棄物數(shù)量；（2）這些資源和廢棄物流能折算成生產(chǎn)和消納這些資源和廢棄物流的生態(tài)生產(chǎn)性土地面積。由Wackernagel等創(chuàng)立的綜合法計算生態(tài)足跡，是目前應用范圍較廣的一種方法［15－16］。本文采用此方法計算人均生態(tài)足跡（EF）、人均生態(tài)承載力（EC）和生態(tài)盈余（或赤字）（ED或ER），計算公式分別為：

式中：EF——人均生態(tài)足跡；EC——人均生態(tài)承載力；ED（ER）——人均生態(tài)赤字或人均生態(tài)盈余；EPI——生態(tài)壓力指數(shù)；j——生物生產(chǎn)土地的類型，包括耕地、林地、草地、水域、能源用地、建筑用地6類；rj——j類土地利用的均衡因子；i——消費項目類型；ci——i商品的人均消費量；gpi，lpi——第i種消費項目單位面積的全球產(chǎn)量和研究區(qū)域平均產(chǎn)量；YFi——產(chǎn)量因子；nyi——第i消費項目的區(qū)域總產(chǎn)量。

計算時，均衡因子rj和產(chǎn)量因子YFi取值參考張樂勤等［11］采用NPP計算得到的結(jié)果，rj取值如下：耕地和建筑用地均為1.15，林地為0.87，牧草地

為0.48，水域為0.38，化石燃料用地為0.87。YFi取值如下：耕地和建筑用地均為1.66，林地為0.91，牧草地為0.19，水域為1，化石燃料用地為0。

2.2.2 STIRPAT模型 美國生態(tài)學家埃里奇（Ehrlich）和康默納 （Comnoner）于20世紀70年代提出了關(guān)于經(jīng)濟增長與資源環(huán)境關(guān)系的IPAT模型：即I＝PAT。Rose等在IPAT的基礎(chǔ)之上，通過對人口、財富和技術(shù)的回歸，進行環(huán)境壓力的隨機估計，提出了環(huán)境壓力隨機模型，簡稱STIRPAT模型［17－19］，表達公式為：

式中：I，P，A，T——環(huán)境壓力、人口數(shù)量、富裕度和技術(shù)；a——該模型的系數(shù)；b，c，d——人口數(shù)量、富裕度、技術(shù)3項人文驅(qū)動力指數(shù)；e——模型的誤差。STIRPAT模型是定量分析人文因素對環(huán)境壓力影響的一種有效的方法，目前已被廣泛應用于生態(tài)足跡、能源足跡和CO2排放研究中。本研究借鑒STIRPAT模型，構(gòu)建出生態(tài)足跡變化與其驅(qū)動力因子關(guān)系模型［12，20－21］，其模型的表達式為：

為了通過回歸分析確定參數(shù)，對式（6）兩邊取對數(shù)，得到：

式中：Y——人均生態(tài)足跡；K——常數(shù)；P——總?cè)丝跀?shù)；G——經(jīng)濟發(fā)展水平，以人均GDP表征；U 為城鎮(zhèn)化水平，以城鎮(zhèn)化率表征；F——城鄉(xiāng)居民家庭恩格爾系數(shù)；E——人均消費性支出；I——工業(yè)總產(chǎn)值；A——第二產(chǎn)業(yè)比重；H——單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗；ε——隨機模型項；a1，a2，a3，a4，a5，a6，a7，a8——模型的彈性系數(shù)，表示當 P，G，U，F(xiàn)，E，I，A和H 每變化1%時，分別引起Y的a1%，a2%，a3%，a4%，a5%，a6%，a7%，a8%變 化。

2.2.3 多元統(tǒng)計分析方法

（1）驅(qū)動因子偏相關(guān)分析。采用統(tǒng)計分析軟件SPSS 17.0中的偏相關(guān)分析法對上述驅(qū)動力因子與人均生態(tài)足跡的時間序列數(shù)據(jù)進行偏相關(guān)分析（分析某個變量與人均生態(tài)足跡相關(guān)性時，將其他變量作為控制變量），可得到各個驅(qū)動因子與人均生態(tài)足跡的相關(guān)系數(shù)，并經(jīng)過顯著性經(jīng)驗后可以判斷是否可以作為生態(tài)足跡的驅(qū)動力因子。

（2）驅(qū)動力因子彈性系數(shù)確定。首先，通過SPSS 17.0軟件中的主成分分析法，對原始自變量進行分析與篩選，提取出對原始變量解釋性最強的綜合變量，即構(gòu)建出綜合變量與自變量之間線性關(guān)系模型；其次，將綜合變量與因變量進行普通最小二乘回歸，可得因變量與綜合變量的線性關(guān)系式；最后將綜合變量與自變量間的線性關(guān)系式代入因變量與綜合變量的線性關(guān)系式中，可得因變量與自變量間關(guān)系式。

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)足跡計算結(jié)果

以池州統(tǒng)計年鑒（2002—2011年）中相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)資料，利用式（1）—（3）可計算出池州市人均生態(tài)足跡、人均生態(tài)承載力、生態(tài)赤字（或盈余）及生態(tài)壓力指數(shù)（表1）。

表1 池州市2001－2010生態(tài)足跡時間序列 hm2／人

從表1可以看出，2001—2010年池州市人均生態(tài)足跡變化較快。從2001年的1.246hm2／人增加到2010年的2.248hm2／人，共增加了1.002hm2／人，且生態(tài)足跡變化呈遞增趨勢。生態(tài)足跡一直處于赤字狀態(tài)，由2001年的－0.845hm2／人上升到2010年的－1.827hm2／人，且生態(tài)赤字呈逐年擴大態(tài)勢；生態(tài)壓力指數(shù)由2001年的3.104增加到2010年的5.332，增加了1.72倍，也呈現(xiàn)出現(xiàn)逐年遞增的趨勢。上述結(jié)果表明，近年來隨著池州市社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程的加速推進，池州市的生產(chǎn)消費活動負荷已超過其生態(tài)安全度，生態(tài)供需矛盾尖銳，社會經(jīng)濟發(fā)展的生態(tài)安全風險性和不穩(wěn)定性在增加，生態(tài)負荷壓力較大，生態(tài)已處于不安全狀態(tài)。

3.2 驅(qū)動力因子偏相關(guān)分析

以人口數(shù)P，人均GDP G，城鎮(zhèn)化率U，城鄉(xiāng)居民家庭恩格爾系數(shù)F，人均消費性支出E，工業(yè)總產(chǎn)值I，第二產(chǎn)業(yè)比重A，單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗H作為解釋變量，以Y作為因變量，運用SPSS 17.0統(tǒng)計軟件進行偏相關(guān)分析。分析結(jié)果顯示8個驅(qū)動力因子與人均生態(tài)足跡相關(guān)系數(shù)均在0.84以上，且顯著性檢驗在0.01水平上顯著相關(guān)，故所選的8個驅(qū)動力因子均為生態(tài)足跡的驅(qū)動力影響因子。

3.3 驅(qū)動力因子主成分分析

將前述8個驅(qū)動力指標和人均生態(tài)足跡原始時間序列數(shù)據(jù)取對數(shù)。為了消除驅(qū)動力因子間量綱關(guān)系，使數(shù)據(jù)具有可比性，將取對數(shù)后的數(shù)據(jù)輸入DPS 7.05統(tǒng)計分析軟件先進行標準化處理，以消除量綱影響，使數(shù)據(jù)具有可比性。將標準化后的數(shù)據(jù)以TY，TP，TG，TU，TF，TE，TI，TA，TH 表示，然后將TP，TG，TU，TF，TE，TI，TA，TH 輸入SPSS 17.0軟件進行主成分分析，結(jié)果如表2—4所示。

表2 驅(qū)動因子主成分分析解釋總方差 %

表3 驅(qū)動因子主成分得分系數(shù)成分矩陣

表4 驅(qū)動因子回歸模型系數(shù)

由表2可知，對自變量 TP，TG，TU，TF，TE，TI，TA，TH進行分析與篩選后，可以提取2個主成分（即綜合變量），以X1，X2表示，兩個綜合變量可以解釋因變量的98.817%，且t檢驗的sig（單側(cè)）值小于0.01，說明擬合程度非常好。從旋轉(zhuǎn)成分矩陣可以看出，主成分因子X1與TP，TG，TU，TE即總?cè)丝?，人均GDP，城鎮(zhèn)化率，人均消費性支出4項指標呈高度正相關(guān)，而與TF即城鄉(xiāng)居民家庭恩格爾系數(shù)呈高度負相關(guān)，因此該主成分因子主要是經(jīng)濟發(fā)展水平、人們生活消費水平及消費支出結(jié)構(gòu)的綜合反映，包含了原始變量的信息；主成分因子X2則主要與TI，TA，TH即工業(yè)總產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)比重、單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗有較強的正相關(guān)性，說明上述3個指標反映的是產(chǎn)業(yè)和工業(yè)結(jié)構(gòu)及能耗水平。通過表3主成分得分系數(shù)成分矩陣可得到綜合變量X1，X2與因變量的關(guān)系如下：

以因變量TY為被解釋變量，X1，X2為解釋變量，通過SPSS 17.0軟件中的最小二乘法（OLS）進行回歸，得到模型R2為0.890，估計的標準誤差為0.010，t檢驗的sig值為0.000，小于0.01，說明模型擬合非常好。

根據(jù)表4中的模型系數(shù)，可得到綜合變量X1，X2與TY的關(guān)系式為：

將式（8），（9）代入（10）中，可得：

由式（11）可得人均生態(tài)足跡的驅(qū)動力因子的計量經(jīng)濟模型：

由式（12）可知，影響人均生態(tài)足跡變化的總?cè)丝?，人均GDP，城鎮(zhèn)化率，城鄉(xiāng)居民家庭恩格爾系數(shù)，人均消費性支出，工業(yè)總產(chǎn)值，第二產(chǎn)業(yè)比重，單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗的驅(qū)動因子的彈性系數(shù)分別為1.502，1.533，1.382，－1.590，1.493，1.578，1.632，1.724。表示當人口數(shù)每增加1%時，人均生態(tài)足跡將增加1.502%；當人均GDP每增加1%時，人均生態(tài)足跡將增加1.533；當城鎮(zhèn)化率每增加1%時，人均生態(tài)足跡將增加1.382%；當城鄉(xiāng)居民家庭恩格爾系數(shù)每增加1%時，人均生態(tài)足跡將減少1.590%；當人均消費性支出每增加1%時，人均生態(tài)足跡將增加1.493%；當工業(yè)總產(chǎn)值每增加1%時，人均生態(tài)足跡將增加1.578%；當?shù)诙a(chǎn)業(yè)比重每增加1%時，人均生態(tài)足跡將增加1.632%；當單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗每增加1%時，人均生態(tài)足跡將增加1.724%。以上定量分析的結(jié)果表明，城鄉(xiāng)居民家庭恩格爾系數(shù)與人均生態(tài)足跡增長的關(guān)系呈負相關(guān)關(guān)系，而其他7個影響因素均為正相關(guān)，其影響程度按照大小順序為：單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗＞第二產(chǎn)業(yè)比重＞工業(yè)總產(chǎn)值＞人均GDP＞總?cè)丝冢救司M性支出＞城鎮(zhèn)化率，其中，單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗、第二產(chǎn)業(yè)比重、工業(yè)總產(chǎn)值是人均生態(tài)足跡增長的主要驅(qū)動因子，總?cè)丝?、人均GDP是人均生態(tài)足跡增長的重要驅(qū)動因子，而城鎮(zhèn)化率和人均消費性支出對人均生態(tài)足跡增長的貢獻較小。由此可知，單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗、第二產(chǎn)業(yè)比重、工業(yè)總產(chǎn)值、總?cè)丝诩叭司鵊DP的逐年增加，城鎮(zhèn)化率和人均消費性支出水平的逐步提升是池州市2001—2010年人均生態(tài)足跡不斷增加、生態(tài)供需矛盾日益尖銳、生態(tài)安全壓力不斷加大的原因。

4 結(jié)論

通過對安徽省池州市2001—2010年的生態(tài)足跡進行測算，分別計算出人均生態(tài)足跡、人均生態(tài)承載力和生態(tài)赤字。計算結(jié)果顯示人均生態(tài)足跡均表現(xiàn)出上升的趨勢，且生態(tài)足跡的需求遠遠大于生態(tài)承載力，出現(xiàn)了生態(tài)赤字。同時依據(jù)STIRPAT模型，采用主成分因子分析法，對生態(tài)足跡增長的社會經(jīng)濟驅(qū)動機制進行了定量測度，得出以下結(jié)論：2001—2010年，池州市人均生態(tài)足跡不斷增長同人口、經(jīng)濟發(fā)展水平、單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗水平、第二產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟貢獻值、工業(yè)總產(chǎn)值、城鎮(zhèn)化水平和人均消費性支出水平存在較大關(guān)聯(lián)，其中，單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗、第二產(chǎn)業(yè)比重、工業(yè)總產(chǎn)值是人均生態(tài)足跡增長的主要因素。究其原因，主要是近年來隨著池州市工業(yè)化進程的加快，“工業(yè)強市”戰(zhàn)略地大力實施，工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平不斷提高，工業(yè)經(jīng)濟規(guī)模不斷擴大，這些都極大地推動了池州市人均生態(tài)足跡的遞增趨勢，導致了生態(tài)安全壓力不斷加大。

鑒于上述結(jié)論，結(jié)合池州市作為國家級生態(tài)經(jīng)濟示范區(qū)和“生態(tài)安徽”建設(shè)試點市的實際情況，為了促進“生態(tài)池州”和“生態(tài)安徽”建設(shè)，提出如下政策建議。

（1）要進一步確立“生態(tài)立市”發(fā)展理念，結(jié)合資源稟賦優(yōu)勢，對現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進行適度調(diào)整，控制過度擴張的工業(yè)經(jīng)濟規(guī)模，充分利用池州市豐富的農(nóng)業(yè)、旅游資源優(yōu)勢，積極發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，增加三產(chǎn)占GDP比重。

（2）要積極倡導“低碳”經(jīng)濟發(fā)展模式，淘汰高能耗、低效益的落后產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展科技含量高、低碳環(huán)保、高效益的新興科技型產(chǎn)業(yè)，嚴格執(zhí)行國家節(jié)能環(huán)保政策及環(huán)境保護基本法律制度，防范“三高一低”風險企業(yè)及低水平重復建設(shè)項目進入池州，實現(xiàn)由資源推動型向科技創(chuàng)新型轉(zhuǎn)變。

（3）要嚴格執(zhí)行新一輪的土地利用總體規(guī)劃，保證耕地、林地、水域、牧草地等具有生態(tài)功能和價值的土地面積不減少、質(zhì)量不降低，提高區(qū)域土地生態(tài)承載力水平和生態(tài)安全指數(shù)。

（4）要積極倡導低碳、綠色、環(huán)保、節(jié)儉理念，建立資源節(jié)約型、能源高效型、消費生態(tài)型、生產(chǎn)環(huán)保型的社會生產(chǎn)和消費模式，強化節(jié)約能源資源意識，實現(xiàn)社會生產(chǎn)生活的“低碳化”、“綠色化”、“生態(tài)化”，同時要進一步調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，大力開發(fā)清潔能源，如太陽能、水能、風能等，提高資源和能源的利用效率。

［1］ 梅艷，何蓓蓓，劉友兆.江蘇省生態(tài)足跡與經(jīng)濟增長關(guān)系的計量分析［J］.自然資源學報，2009，24（3）：476-482.

［2］ 張勃，劉秀麗.基于ARIMA模型的生態(tài)足跡動態(tài)模擬和預測：以甘肅省為例［J］.生態(tài)學報，2011，31（20）：6251-6260.

［3］ 張志強，徐中明，程國棟，等.中國西部12省（區(qū)市）的生態(tài)足跡［J］.地理學報，2001，56（5）：599-600.

［4］ 劉建興，顧曉微，李廣軍，等.中國經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)足跡的關(guān)系研究［J］.資源科學，2005，27（5）：33-40.

［5］ 魯鳳，徐建華，胡秀芳，等.生態(tài)足跡與經(jīng)濟增長的定量關(guān)系及其社會經(jīng)濟驅(qū)動機制：以新疆為例［J］.地理與地理信息科學，2012，28（5）：70-74.

［6］ 魯鳳，徐建華，王占永，等.生態(tài)足跡影響因子的定量分析及其動態(tài)預測的比較研究：以新疆為例［J］.地理與地理信息科學，2010，26（6）：70-74.

［7］ Chertow M R.The IPAT equation and its variants：Changing views of technology and environmental impact［J］.Journal of Industrial Ecology，2000，4（4）：13-30.

［8］ York R，Rosa E A，Dietz T.A rift in modernity Assessing the anthropogenic sources of global climate change with the STIRPAT model［J］.International Journal of Sociology and Social Policy，2003，23（10）：31-51.

［9］ York R，Rosa E A，Dietz T.STIRPAT，IPAT and Im-PACT：Analytic tools for environmental impacts［J］.Ecological Economics，2008，46（3）：305-315.

［10］ Roberts T D.Applying the STIRPAT model in a post-Fordist landscape：Can a traditional econometric model work at the local level？［J］.Applied Geography，2011，31（2）：731-739.

［11］ 張樂勤，陳素平，榮慧芳，等.安徽省池州市2001—2010年可持續(xù)發(fā)展動態(tài)測度與分析［J］.地理研究，2012，31（3）：439-449.

［12］ 張樂勤，陳素平，王文琴，等.基于STIRPAT模型的安徽省池州市建設(shè)用地擴展驅(qū)動因子測度［J］.地理科學進展，2012，31（9）：1235-1242.

［13］ 陳敏，王如松，張麗君，等.1978—2003年中國生態(tài)足跡動態(tài)分析［J］.資源科學，2005，27（6）：132-139.

［14］ 陳成忠，林振山.中國人均生態(tài)足跡和生物承載力構(gòu)成的變動規(guī)律［J］.地理研究，2009，28（1）：129-142.

［15］ 包正君，趙和生.基于生態(tài)足跡模型的城市適度人口規(guī)模研究：以南京為例［J］.華中科技大學學報：城市科學版，2009，26（2）：84-89.

［16］ Monfreda C，Wackernagel M，Deumling D.Establishing national natural capital accounts based on detailed ecological footprint and biological capacity assessments［J］.Land Use Policy，2004，21（3）：231-246.

［17］ 李強誼，馬曉鈺，汪平臻.基于擴展STIRPAT模型的新疆生態(tài)環(huán)境影響因素分析［J］.中國經(jīng)貿(mào)導刊，2012（9）：13-14.

［18］ 宋曉暉，張裕芬，汪藝梅，等.基于IPAT擴展模型分析人口因素對碳排放的影響［J］.環(huán)境科學研究，2012，25（1）：109-115.

［19］ 盧娜，曲福田，馮淑怡，等.基于STIRPAT模型的能源消費碳足跡變化及影響因素：以江蘇省蘇錫常地區(qū)為例［J］.自然資源學報，2011，26（5）：814-824.

［20］ 李春華，李寧，石岳.基于STIRPAT模型的長沙市耕地面積變化驅(qū)動因素分析［J］.中國農(nóng)學通報，2010，26（3）：258-263.

［21］ 丁唯佳，吳先華，孫寧，等.基于STIRPAT模型的我國制造業(yè)碳排放影響因素研究［J］.數(shù)理統(tǒng)計與管理，2012，31（3）：499-506.