付開(kāi), 馬姣嬌, 胡夢(mèng)瑤, 徐頌軍

廣東省2000—2012年生態(tài)足跡分析

付開(kāi), 馬姣嬌, 胡夢(mèng)瑤, 徐頌軍*

華南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院, 廣州 510631

運(yùn)用生態(tài)足跡的計(jì)算方法對(duì)廣東省2000—2012年的生態(tài)足跡和生態(tài)承載力進(jìn)行了分析, 并且用ARIMA模型對(duì)2013—2020年的生態(tài)足跡變化趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。結(jié)果表明: 2000—2012年, 廣東省人均生態(tài)足跡呈現(xiàn)上升趨勢(shì), 人均生態(tài)足跡由2000年的0.8158 ghm2·cap–1增加到2012年的1.1784 ghm2·cap–1; 人均生態(tài)承載力呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢(shì), 由2000年的0.3748 ghm2·cap–1下降到2012年的0.3122 ghm2·cap–1; 人均生態(tài)赤字由2000年的0.4410 ghm2·cap–1增加到2012年的0.8662 ghm2·cap–1; 萬(wàn)元GDP生態(tài)足跡由2000年的0.6631 ghm2·mil–1下降到2012年的0.1783 ghm2·mil–1。2000—2012年人均生態(tài)足跡均大于人均生態(tài)承載力, 廣東省生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于不可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。預(yù)測(cè)顯示2013—2020年的人均生態(tài)足跡由1.1850 ghm2·cap–1增加到1.2222 ghm2·cap–1, 人均生態(tài)赤字由0.8763 ghm2·cap–1增加到0.9368 ghm2·cap–1。針對(duì)廣東省的生態(tài)現(xiàn)狀, 從優(yōu)化產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu), 合理利用土地資源, 轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式等方面提出了減少人均生態(tài)足跡消耗的政策和建議。

生態(tài)足跡; 生態(tài)赤字; 可持續(xù)發(fā)展; 廣東省

1 前言

可持續(xù)發(fā)展的定義是1987年首次在世界環(huán)境與發(fā)展委員會(huì)提出來(lái)的, 可持續(xù)發(fā)展作為一種全新的發(fā)展觀(guān)和發(fā)展模式, 已經(jīng)逐步從理論走向?qū)嵺`[1]。如何定量評(píng)估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)是否處于可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)成為當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展研究領(lǐng)域的前沿和熱點(diǎn)[2]。為了更加直觀(guān)、準(zhǔn)確、明了的評(píng)價(jià)可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r, 國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了很多評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和計(jì)算方法, 其中應(yīng)用最多的就是生態(tài)足跡的計(jì)算方法,其概念最早是由加拿大人WILLIAN E.Rees提出[3],之后由他的博士生WACKERNAGEL對(duì)生態(tài)足跡的方法和理論加以完善, 因生態(tài)足跡具有易于理解、計(jì)算簡(jiǎn)單、易與其他評(píng)價(jià)指標(biāo)相結(jié)合等多個(gè)優(yōu)點(diǎn),生態(tài)足跡的方法引起了世界學(xué)者的廣泛關(guān)注, 并應(yīng)用于國(guó)家、城市、產(chǎn)業(yè)等不同領(lǐng)域。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)生態(tài)足跡理論進(jìn)行了廣泛的運(yùn)用和實(shí)踐[4-5], 近年來(lái),國(guó)外生態(tài)足跡研究方面日趨完善, 隨著技術(shù)和指標(biāo)的更新, 研究領(lǐng)域也更加深入, 加強(qiáng)了大跨度時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)研究[6-7]; 在國(guó)內(nèi), 生態(tài)足跡的研究也取得了一定進(jìn)展。邱壽豐等運(yùn)用國(guó)家生態(tài)足跡賬戶(hù)分析了福建省生態(tài)足跡和生態(tài)承載力[8], 謝高地等對(duì)中國(guó)的生態(tài)空間占用進(jìn)行了相關(guān)研究[9], 李正泉運(yùn)用傳統(tǒng)的生態(tài)足跡模型核算1995—2013年浙江省人均生態(tài)足跡, 分析膳食結(jié)構(gòu)改變引起的生態(tài)足跡組分變化[10], 胡美娟在三維生態(tài)足跡模型的基礎(chǔ)上, 運(yùn)用足跡廣度和足跡深度構(gòu)建南京市三維生態(tài)足跡影響因子指標(biāo)體系[11]。但是生態(tài)足跡模型在這些應(yīng)用中仍然有一定的缺點(diǎn), 例如數(shù)據(jù)選取的時(shí)間序列上連貫性和更新不夠, 數(shù)據(jù)處理方法不一致、模型參數(shù)計(jì)算或者取值不合理等問(wèn)題。由于對(duì)廣東省近些年的生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)研究甚少, 基于此運(yùn)用生態(tài)足跡的計(jì)算方法定量分析廣東省2000年—2012年生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì), 并且對(duì)廣東省2013—2020年的生態(tài)足跡進(jìn)行了預(yù)測(cè), 為政府制定相關(guān)政策提供科學(xué)依據(jù)。

2 研究區(qū)概況

廣東省處于東經(jīng)108°13′—119°59′, 北緯3°28′—25°31′, 面積大約為18萬(wàn)平方千米, 地理位置優(yōu)越,與香港、澳門(mén)特別行政區(qū)隔海相望。廣東省是我國(guó)最早實(shí)行改革開(kāi)放的省份之一, 改革開(kāi)放以來(lái), 經(jīng)濟(jì)總量連續(xù)多年位于我國(guó)前列, 廣東省經(jīng)濟(jì)主要以外向型經(jīng)濟(jì)為主, 主要集中于珠三角地區(qū), 珠江三角洲經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá), 區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯; 2012年之前廣東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重大小依次為第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)、第一產(chǎn)業(yè), 第二產(chǎn)業(yè)主要以電子信息產(chǎn)品和紡織業(yè)為主; 2013根據(jù)廣東省之前已出臺(tái)的《關(guān)于加快現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的決定》之后, 作出重點(diǎn)發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略部署, 主要包括金融、信息服務(wù)、商務(wù)會(huì)展、文化創(chuàng)意、現(xiàn)代旅游、健康服務(wù)等行業(yè), 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重大小依次變?yōu)榈谌a(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第一產(chǎn)業(yè),這是廣東省第三產(chǎn)業(yè)比重十年來(lái)首次超過(guò)第二產(chǎn)業(yè),第三產(chǎn)業(yè)主要以金融業(yè)為主; 在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中,隨著廣東省人口的增多, 生活質(zhì)量的提高, 人們對(duì)自然資源過(guò)度索取以及不合理利用使得廣東省生態(tài)環(huán)境壓力越來(lái)越大, 高投入、高消耗、低效益導(dǎo)致資源和環(huán)境的不協(xié)調(diào), 生態(tài)系統(tǒng)受到嚴(yán)重的破壞,從而制約了廣東省可持續(xù)發(fā)展。如何在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中提高資源利用效率, 提高可持續(xù)發(fā)展能力已成為重要的科學(xué)問(wèn)題。文章采用生態(tài)足跡的理論方法分析探討生態(tài)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)廣東省的自然生態(tài)系統(tǒng)影響程度, 為實(shí)現(xiàn)廣東省可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

3 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

3.1數(shù)據(jù)來(lái)源

本文運(yùn)用生態(tài)足跡計(jì)算模型需要用到的數(shù)據(jù)來(lái)源于(2001—2013年)《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》, 廣東省國(guó)土資源廳相關(guān)土地調(diào)查數(shù)據(jù)以及參考相關(guān)文獻(xiàn)[12],全球平均產(chǎn)量來(lái)源于FAO數(shù)據(jù)庫(kù)[13]。

3.2研究方法

3.2.1 生態(tài)足跡計(jì)算模型

任何已知人口的生態(tài)足跡是生產(chǎn)這些人口所消費(fèi)的所有資源或者吸納這些人口所產(chǎn)生的所有廢棄物所需要的生物生產(chǎn)總面積[14]。生態(tài)足跡計(jì)算主要基于兩個(gè)基本假設(shè)[15]: (1)人類(lèi)能夠估計(jì)自身消費(fèi)的大多數(shù)資源、能源及其所產(chǎn)生的廢棄物數(shù)量; (2)消耗的資源和產(chǎn)生的廢棄物可以通過(guò)換算轉(zhuǎn)換成生物生產(chǎn)性土地面積。生物生產(chǎn)性土地分為耕地、林地、建設(shè)用地、牧草地、化石能源用地、水域六種土地類(lèi)型。計(jì)算公式:

式中: EF為總生態(tài)足跡; ef為人均生態(tài)足跡; N為人口數(shù), ci為i種商品的人均消費(fèi)量; rj為均衡因子, pi為i種消費(fèi)商品的平均生產(chǎn)能力; aai為人均i種交易商品折算的生物生產(chǎn)面積, i為消費(fèi)商品和投入的類(lèi)型.為了使計(jì)算結(jié)果能夠轉(zhuǎn)化為一個(gè)可以比較的標(biāo)準(zhǔn), 需要在每種類(lèi)型生物生產(chǎn)面積前乘上一個(gè)均衡因子, 以轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的、可比較的生物生產(chǎn)面積[16], j為土地類(lèi)型。

3.2.2 生態(tài)承載力的計(jì)算模型

生態(tài)承載力又叫生態(tài)容量, 是指一個(gè)地區(qū)所能提供給人類(lèi)的生態(tài)生產(chǎn)性土地的面積總和[17]。根據(jù)世界環(huán)境與發(fā)展委員會(huì)(WCED)的報(bào)告, 在計(jì)算生態(tài)承載力時(shí)要扣除12%的生物多樣性面積[18]。本文采用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織1993年計(jì)算生態(tài)足跡時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)。耕地和建設(shè)用地的均衡因子為2.8, 林地和化石能源用地均衡因子為1.1, 草地和水域的均衡因子分別為0.5、0.2; 耕地和建設(shè)用用地的產(chǎn)量因子為1.66,林地、草地、化石能源用地、水域的產(chǎn)量因子分別為0.91、0.19、0、1。計(jì)算公式如下:

式中, EC區(qū)域總生態(tài)承載力; ec為人均生態(tài)承載力; aj為人均實(shí)際擁有第j類(lèi)土地的的生物生產(chǎn)面積; ri為均衡因子; yj為產(chǎn)量因子。

3.2.3 ef和ec的比較

當(dāng)ec＞ef時(shí), 為生態(tài)盈余(er), 表明該地區(qū)處于可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r.當(dāng)ec＜ef時(shí), 表現(xiàn)為生態(tài)赤字(ed),即該地區(qū)處于不可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。計(jì)算公式如下:

式中ef為人均生態(tài)足跡; ec為人均生態(tài)承載力; ed(er)表示人均生態(tài)赤字或人均生態(tài)盈余。

3.2.4 萬(wàn)元GDP 生態(tài)足跡

萬(wàn)元GDP生態(tài)足跡反映資源利用效率, 它結(jié)合資源投入和產(chǎn)出來(lái)考慮生態(tài)效率[19], 萬(wàn)元GDP生態(tài)足跡的值越大, 表明資源利用效率越高, 反之就越小。

3 廣東省生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)變化分析模型—ARIMA模型構(gòu)建

ARIMA模型是一種把非平穩(wěn)時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列, 然后將因變量對(duì)它的滯后值以及隨機(jī)誤差項(xiàng)進(jìn)行回歸所建立的模型, p為自回歸項(xiàng); q為移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù), d為時(shí)間序列成為平穩(wěn)時(shí)所做的差分次數(shù), 在預(yù)測(cè)之前首先要確定p, q, d的值, 才能建立模型, 只要該模型確定, 就可用現(xiàn)時(shí)間序列的過(guò)去值和現(xiàn)值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的值[20], ARIMA模型建立的步驟主要包括序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)、模型初步識(shí)別、模型參數(shù)估計(jì)、模型診斷分析四個(gè)方面。自回歸移動(dòng)平均(ARIMA)模型B-J法中最為重要的基本模型之一, ARIMA模型的預(yù)測(cè)精度較高, 適用于非平穩(wěn)時(shí)間序列的短期預(yù)測(cè)[21]。在實(shí)際問(wèn)題中, 許多序列不近視為平穩(wěn)序列, 不能直接用ARIMA模型, 但是有些序列經(jīng)過(guò)處理后, 可以產(chǎn)生一個(gè)平穩(wěn)的新序列,從而可用ARIMA(p, d, q).設(shè){Yt}為非平穩(wěn)時(shí)間序列, d階差分后的平穩(wěn)序列為{Zt}, 則:……等依次差分成平穩(wěn)時(shí)間序列Zt, 使Zt滿(mǎn)足:

Zt為平穩(wěn)序列, 因此可建立模型ARIMA(p, d, q):

可得

式中, d為求和階數(shù), 即差分階數(shù): p和q分別為平穩(wěn)序列的自回歸和移動(dòng)平均階數(shù)。

4 結(jié)果與分析

4.1生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)變化分析

根據(jù)廣東省2001年到2013年廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒和廣東省國(guó)土資源廳提供的數(shù)據(jù), 由于數(shù)據(jù)量較大,僅給出2008年生物資源消費(fèi)數(shù)據(jù), 如表1, 利用公式(1)、(2), 匯總計(jì)算出廣東省2000年到2012年的人均生態(tài)足跡、人均生態(tài)承載力如表2和表3, 本文在計(jì)算人均生態(tài)足跡時(shí), 由于缺乏2002、2003和2011年的人均實(shí)際土地面積數(shù)據(jù), 因此計(jì)算時(shí)用相鄰年份的數(shù)據(jù)的均值來(lái)代替; 利用公式(3), 計(jì)算出廣東省2000年到2012年的人均生態(tài)足跡盈虧如表4; 利用公式(4)得出萬(wàn)元GDP 生態(tài)足跡如表5; 由表2、表3和表4得出廣東省2000年到2012年的人均生態(tài)足跡、生態(tài)承載力和生態(tài)赤字的變化趨勢(shì)如圖1, 由表5繪出的廣東省2000年到2012年的萬(wàn)元GDP生態(tài)足跡如圖2。

由表1、表3和圖1可知, 廣東省2000—2012年人均生態(tài)足跡總體呈上升趨勢(shì), 由2000年0.8158 ghm2·cap–1上升到2012年的1.1784 ghm2·cap–1,凈增0.3626 ghm2·cap–1, 增幅達(dá)到44.4%。人均生態(tài)承載力總體呈下降的趨勢(shì), 下降幅度較小且比較平穩(wěn), 從2000年的0.3748 ghm2·cap–1到2012年的0.3122 ghm2·cap–1; 由表4的生態(tài)足跡盈虧情況和圖1可知, 2000—2012年廣東省一直處于生態(tài)赤字狀態(tài), 并且人均生態(tài)赤字呈逐年上升的趨勢(shì), 由2000年的0.4410 ghm2·cap–1增長(zhǎng)到2012年的0.8662 ghm2·cap–1, 生態(tài)供需極度不平衡, 可知2000年—2012年廣東省生態(tài)環(huán)境處于不可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r。改革開(kāi)放以來(lái),各行各業(yè)取得了舉世矚目的成就, 廣東省以外向型經(jīng)濟(jì)為主, 外資的引入對(duì)廣東省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了積極推動(dòng)的作用, 特別是珠江三角洲地區(qū), 在資金引入、先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用等方面領(lǐng)先其他地方, 經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型, 人民生活的不斷提高, 使得省內(nèi)外人士源源不斷流入珠三角地區(qū), 城鎮(zhèn)化率不斷提高, 期間明顯快于我國(guó)為其他地區(qū), 2000—2010年是廣東省城鎮(zhèn)化發(fā)展的加速期, 城鎮(zhèn)化率居全國(guó)前列, 2010—2012廣東省城鎮(zhèn)化增長(zhǎng)速度有所減少, 但仍保持上升的勢(shì)頭。城鎮(zhèn)化伴隨工業(yè)化發(fā)展, 能源是工業(yè)化過(guò)程中必不可少的資源, 這些都能引起生態(tài)足跡發(fā)生變化。

表1 生物資源消費(fèi)足跡Tab. 1 Calculations of Eco-footprint of biotic resources

表2 廣東省2000—2012年人均生態(tài)足跡匯總Tab. 2 Eco-footprint per capita in Guangdong from 2000 to 2012 (ghm2·cap–1)

表4 廣東省2000—2012年人均生態(tài)赤字匯總Tab. 4 Eco-deficit per capita in Guangdong from 2000 to 2012 (ghm2·cap–1)

4.2生態(tài)足跡構(gòu)成分析

由表2可知在人均生態(tài)足跡構(gòu)成中化石能源地所占比例最大, 約占整個(gè)人均生態(tài)足跡的50%左右,其次是草地、耕地, 最后是水域、林地和建設(shè)用地,在研究時(shí)段內(nèi), 建筑用地增幅最大, 達(dá)到16.6%, 這和近年來(lái)省內(nèi)的城鎮(zhèn)化快速發(fā)展密切相關(guān), 需要大量土地用來(lái)建設(shè); 其次是化石能源地增幅達(dá)到9%;最后是草地增幅達(dá)到4.5%、水域2.3%、林地1.6%、耕地–4.9%, 由于建筑用地消費(fèi)比重在整個(gè)人均生態(tài)足跡中很小, 所以化石能源地是影響人均生態(tài)足跡變化的最主要原因, 化石能源消費(fèi)最大的原因是與歷年來(lái)城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展息息相關(guān), 城市化進(jìn)程中需要消耗大量的能源; 耕地的消費(fèi)呈下降的趨勢(shì), 說(shuō)明隨著社會(huì)的發(fā)展, 人們對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的需要也在慢慢下降, 但是耕地仍然是國(guó)民經(jīng)濟(jì)重要組成部分, 草地的消費(fèi)足跡增大是由于隨著生活水平的提高, 人們對(duì)肉類(lèi)產(chǎn)品的需求也在增加, 林地在整個(gè)人均生態(tài)足跡中所占比重最小, 增幅很小, 對(duì)整個(gè)生態(tài)足跡影響不大; 由于廣東省屬于沿海省份, 水產(chǎn)業(yè)比較發(fā)達(dá), 人均水產(chǎn)品的消耗量也比較大。綜合可得, 耕地、化石能源地、草地、水域建設(shè)用地是影響人均生態(tài)足跡變化的主要原因, 隨著人口的增加、經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變, 建設(shè)用地的擴(kuò)張和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整都會(huì)引起人均生態(tài)足跡的變化。

表5 廣東省2000-2012年萬(wàn)元GDP生態(tài)足跡匯總Tab. 5 Eco-footprint per ten thousand yuan GDP in Guangdong from 2000 to 2012

圖1 廣東省2000—2012年人均生態(tài)足跡、人均生態(tài)承載力和人均生態(tài)赤字動(dòng)態(tài)變化Fig. 1 Eco-footprint, eco-capacity and eco-deficit per capita dynamic variation between 2000 and 2012 in Guangdong

圖2 廣東省2000—2012年萬(wàn)元GDP 生態(tài)足跡變化Fig. 2 Change of ecological footprint per ten thousand yuan GDP in Guangdong from 2000 to 2012

4.3萬(wàn)元GDP生態(tài)足跡變化分析

根據(jù)表5和圖2可知, 廣東省在2000年—2012年時(shí)間段內(nèi)的萬(wàn)元GDP 生態(tài)足跡是逐年下降的,由2000年的0.5717 hm2·mil–1下降到2012年的0.1783 hm2·mil–1, 年降幅為18.4%, 萬(wàn)元GDP生態(tài)足跡逐年下降反映了廣東省資源利用率不斷提高,主要原因可能是改革開(kāi)放以來(lái), 勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)在廣東省失去了其主導(dǎo)地位, 由初期的第二產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展慢慢轉(zhuǎn)為由第三產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu), 在此過(guò)程中積極響應(yīng)政府號(hào)召, 發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化和升級(jí), 對(duì)貫徹廣東省可持續(xù)發(fā)展具有重大意義。

5 ARIMA模型建立與生態(tài)足跡預(yù)測(cè)

(1) 序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文把廣東省2000—2012年的人均生態(tài)足跡作為原序列, 由上文可知序列是一個(gè)非平穩(wěn)時(shí)間序列, 為使數(shù)據(jù)變得平穩(wěn), 需要對(duì)原數(shù)列進(jìn)行差分運(yùn)算。對(duì)原序列做一階差分, 從一階差分后單位根檢驗(yàn)可知(表6): ADF的值還大于1%水平下的臨界值,所以序列仍然存在不平穩(wěn)性.對(duì)原數(shù)列進(jìn)行二次差分, 二階差分ADF檢驗(yàn)結(jié)果可知(表7): ADF的值小于1%水平的臨界值, 由此可知該序列是平穩(wěn)的。

(2) 模型識(shí)別

由(1)可知, 原序列進(jìn)行二次差分后趨于平穩(wěn),即d=2, 然后通過(guò)做出二次差分后序列的ACF和PACF圖來(lái)確定ARIMA(p, d, q)模型的階數(shù)p和q,

表6 一階差分序列單位根檢驗(yàn)結(jié)果Tab. 6 Result of the first-order difference sequence unit root testNull Hypothesis: D(Y) has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 2 (Automatic-based on SIC, maxlag=2)

表7 二階差分序列單位根檢驗(yàn)結(jié)果Tab. 7 Result of the second-order difference Sequence unit root testNull Hypothesis: D(Z, 2) has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 1 (Automatic-based on SIC, maxlag=1)

從圖3可以看出序列的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)都是拖尾的, 初步識(shí)別, 建立模型ARIMA(p, 2, q).通過(guò)自相關(guān)-偏相關(guān)分析圖可知, 顯著不為零的偏相關(guān)系數(shù)的個(gè)數(shù)為3, 顯著不為零的自相關(guān)系數(shù)的個(gè)數(shù)為2, 推測(cè)p的值可能為1, 2, 3, q的值可能為1, 2, 所以可建立的模型有ARIMA(1, 2, 1), ARIMA (1, 2, 2), ARIMA(2, 2, 1), ARIMA(2, 2, 2), ARIMA (3, 2, 1), ARIMA(3, 2, 2)幾種。

(3) 模型參數(shù)估計(jì)

通過(guò)AIC即最佳準(zhǔn)則函數(shù)定階法來(lái)確定p和q,一般來(lái)說(shuō)AIC值越小, p和q值越適合。通過(guò)計(jì)算得到模型參數(shù)估計(jì)的AIC和SC值, 選擇ARIMA(3, 2, 2)模型。

圖3 二階差分的PAC和AC圖Fig. 3 The PAC and AC graph of second order difference

建立ARIMA(3, 2, 2)模型:

(1-0.0981B-0.2103B2-0.3009B3)(1-B)3Yt=(1+0.03 87B1+0.9613B2)et

S.E=0.0073, AIC=-6.7132, SC=-6.5317

Adjusted R-squared=0.9932, DW=2.498

(4) 模型分析

根據(jù)上面確定的ARIMA(3, 2, 2)模型, 對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸擬合, 模型中的殘差序列(Residual)以及原數(shù)據(jù)的實(shí)際值(Actual)和擬合值(Fitted)的序列圖見(jiàn)圖4, 從圖可以看出, 模型的實(shí)際值和擬合值具有很好的一致性, 并且模型的殘差值比較小, 所以該模型還是比較理想的。

(5) 生態(tài)足跡預(yù)測(cè)

根據(jù)ARIMA(3, 2, 3)模型預(yù)測(cè)廣東省2013年到2020年的人均生態(tài)足跡, 同理運(yùn)用ARIMA(2, 1, 3)模型預(yù)測(cè)2013—2020年的人均生態(tài)承載力, 可預(yù)測(cè)得出人均生態(tài)赤字, 匯總?cè)绫?所示:

6 結(jié)論與討論

根據(jù)生態(tài)足跡模型對(duì)廣東省2000—2012年的生態(tài)足跡和生態(tài)承載力進(jìn)行了計(jì)算, 并且運(yùn)用ARIMA模型對(duì)廣東省2013—2020年生態(tài)足跡進(jìn)行了預(yù)測(cè), 可以得出以下結(jié)論:

(1) 通過(guò)計(jì)算, 廣東省人均生態(tài)足跡由2000年的0.8158 ghm2·cap–1到2012年1.1784 ghm2·cap–1, 人均EC由2000年的0.3748 ghm2·cap–1到2012年的0.3122 ghm2·cap–1, 研究期內(nèi)人均生態(tài)足跡呈整體上升的趨勢(shì), 人均生態(tài)承載力呈下降的趨勢(shì), 人均生態(tài)足跡一直大于人均生態(tài)承載力, 環(huán)境處于生態(tài)赤字狀態(tài), 并且人均生態(tài)赤字逐年增大, 由此表明廣東省近年來(lái)處于不可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r。

圖4 序列擬合效果Fig. 4 Fitting effect graph of second order difference sequence

表8 預(yù)測(cè)結(jié)果Tab. 8 Result of prediction (ghm2·cap–1)

(2) 耕地、草地、水域和化石能源用地都出現(xiàn)一定的生態(tài)赤字, 其中耕地生態(tài)赤字呈減小的趨勢(shì),水域、草地和化石能源用地生態(tài)赤字逐漸增大, 可知水域、草地和化石能源地對(duì)廣東省生態(tài)可持續(xù)影響最大。

(3) 廣東省萬(wàn)元GDP 生態(tài)足跡逐年下降, 由2000年的0.6631 hm2·mil–1下降到2012年的0.1783 hm2·mil–1,但在研究期內(nèi)由2000年的0.6631 hm2·萬(wàn)元–1下降到2001年的0.5832 hm2·mil–1, 再上升到2002年的0.5981 hm2·mil–1, 最后一直下降到2012年的0.1783 hm2·mil–1, 整個(gè)時(shí)間段內(nèi)表明: 在廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中, 資源、能源利用效率不斷提高, 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式發(fā)生轉(zhuǎn)變。

(4) ARIMA模型的預(yù)測(cè)結(jié)果表明: 在未來(lái)的時(shí)間段內(nèi), 隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展, 人均生態(tài)足跡持續(xù)上升,人均生態(tài)赤字還會(huì)進(jìn)一步增大, 廣東省可持續(xù)發(fā)展的問(wèn)題將會(huì)繼續(xù)面臨更大的挑戰(zhàn)。

由于數(shù)據(jù)資源有限, 本文沒(méi)有分析影響廣東省生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因子, 因此在未來(lái)的研究中,可以對(duì)廣東省各個(gè)市生態(tài)足跡所占比重以及影響各個(gè)市生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行深入研究, 根據(jù)影響生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制有針對(duì)性的制定合理的發(fā)展對(duì)策。根據(jù)本文對(duì)廣東省的現(xiàn)有研究提出加強(qiáng)耕地保護(hù)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、降低碳排放的增長(zhǎng)速度、提高資源利用率等建議來(lái)緩解廣東省生態(tài)壓力。

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Analysis of ecological footprints of Guangdong Province from 2000 to 2012

FU Kai, MA Jiaojiao, HU Mengyao, XU Songjun*
School of Geographical Sciences,South China Normal University,Guangzhou510631,China

Based on ecological footprint methods, this paper estimated the ecological footprint and carrying capacity of Guangdong Province during 2000-2012, and predicted the change of the ecological footprint by using ARIMA model of Guangdong Province from 2013 to 2020. The results showed that the per capita ecological footprint in Guangdong Province presented a rising trend from 2000 to 2012. The ecological footprint per capita of the city increased from 0.8158 hm2in 2000 to 1.1784 hm2in 2012. The per capita ecological carrying capacity had a decrease trend; the per capita ecological carrying capacity decreased from 0.3748 hm2in 2000 to 0.1783 hm2in 2012. The ecological deficit per capita increased from 0.4410 hm2in 2000 to 0.8662 hm2in 2012. The ecological footprint per ten thousand yuan GDP decreased from 0.6631 hm2in 2000 to 0.1783 hm2in 2012. The ecological footprint was always bigger than the ecological carrying capacity from 2000 to 2012, which meant that the ecological and economic systems of Guangdong Province were unsustainable. The prediction results showed that the ecological footprint increased from 1.1850 hm2in 2013 to 1.2222 hm2in 2020; the ecological deficit increased from 0.8763 hm2in 2003 to 0.9368 hm2in 2020. Considering the unstable eco-situation in Guangdong, we propose several policy recommendations to reduce ecological footprint, including optimizing the industrial structure, improving the efficiency of resource utilization, and changing the mode of economic development.

eco-footprint; eco-capacity; sustainable development; Guangdong Province

10.14108/j.cnki.1008-8873.2016.05.009

F062.2

A

1008-8873(2016)05-056-09

付開(kāi), 馬姣嬌, 胡夢(mèng)瑤, 等. 廣東省2000—2012年生態(tài)足跡分析[J]. 生態(tài)科學(xué), 2016, 35(5): 56-64.

FU Kai, MA Jiaojiao, HU Mengyao, et al. Analysis of ecological footprints of Guangdong Province from 2000 to 2012[J]. Ecological Science, 2016, 35(5): 56-64.

2015-12-29;

2016-01-17

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(NO.41271060)

付開(kāi)(1990—), 男, 河南開(kāi)封市人, 碩士研究生, 主要研究方向?yàn)榄h(huán)境生態(tài)與生態(tài)旅游, E-mail: 1625767027@qq.com

*通信作者: 徐頌軍(1962—), 男, 廣東人, 博士, 教授, 主要從事植物地理學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)和旅游生態(tài)的教學(xué)和科研工作. E-mail: xusj@scnu.edu.cn