楊屹, 樊明東, 張景乾

西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院, 西安 710054

1 前言

自20世紀(jì)90年代以來, 區(qū)域非均衡發(fā)展成為學(xué)術(shù)研究熱點(diǎn)之一。區(qū)域生態(tài)差異性導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展不平衡問題也隨之成為研究的焦點(diǎn)。自然資源稟賦決定著區(qū)域生態(tài)的基本狀況, 但也受到不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的影響。相對(duì)東部而言, 西部經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平仍有待提高, 生態(tài)環(huán)境建設(shè)的投入還有一定差距。不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式也使得區(qū)域間生態(tài)環(huán)境大相徑庭[1]。WANG Mingquan等通過比較中國31個(gè)省份的生態(tài)足跡發(fā)現(xiàn)人口密集的東部沿海地區(qū)生態(tài)足跡最大, 而西部地區(qū)生態(tài)足跡總量較低[2]。CHU Xi等使用生態(tài)足跡法定量測量京津冀地區(qū)生態(tài)安全狀況, 結(jié)果顯示, 快速的城市化和工業(yè)化致使資源利用過度, 區(qū)域生態(tài)足跡均呈上升趨勢, 天津生態(tài)安全水平評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)較高, 而北京從“風(fēng)險(xiǎn)”轉(zhuǎn)為“高風(fēng)險(xiǎn)”, 河北則由“高風(fēng)險(xiǎn)”轉(zhuǎn)為“風(fēng)險(xiǎn)”[3]。LI Jingwei等通過1990—2010年內(nèi)蒙古、陜西、新疆三省的生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)變化來評(píng)估中國北方旱地可持續(xù)發(fā)展水平, 結(jié)果顯示, 這三個(gè)省份可持續(xù)發(fā)展水平急劇下降[4]。胡正李等測算了1997—2014年北京、上海、天津、重慶的人均生態(tài)足跡, 生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)差異變化比較研究表明, 化石能源足跡成為人均生態(tài)足跡增長的主要因素[5]。張星星等測算了珠江三角洲城市群的生態(tài)足跡變化及自然資本利用驅(qū)動(dòng)因素, 結(jié)果顯示, 珠江三角洲生態(tài)足跡高于全國大部分地區(qū),人口規(guī)模是導(dǎo)致自然資本利用差異的主要因素[6]。

陜西省由北向南可分為陜北、關(guān)中和陜南三大區(qū)域, 具有鮮明的地域特征及經(jīng)濟(jì)差異性。形成這一差異的主要原因是地理區(qū)位與自然資源稟賦。陜北多為山地和黃土高原, 自然環(huán)境差, 生態(tài)系統(tǒng)脆弱。關(guān)中處于平原地帶, 交通便捷, 區(qū)位條件好, 是陜西經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快的區(qū)域。陜南自然資源豐富, 生態(tài)多樣性較高, 為秦巴山區(qū)生態(tài)多樣性功能區(qū)的重要組成部分, 生態(tài)地位重要, 生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定。任志遠(yuǎn)等通過構(gòu)建生態(tài)壓力指數(shù)測算模型, 對(duì)陜西省三大區(qū)域的生態(tài)安全進(jìn)行等級(jí)劃分, 結(jié)果顯示, 陜北處于生態(tài)安全臨界狀態(tài), 關(guān)中為不安全狀態(tài), 陜南處于安全狀態(tài)[7]。楊屹等依據(jù)陜西省地域特點(diǎn), 采用修正后的生態(tài)足跡模型測算了 2000—2012年陜西省生態(tài)足跡及承載力動(dòng)態(tài)變化[8], 同時(shí), 研究了陜南生態(tài)環(huán)境資源消耗及占用狀況, 結(jié)果表明, 陜南三市生態(tài)效率動(dòng)態(tài)變化與資源效率波動(dòng)一致, 呈先增后減的趨勢[9]。為推動(dòng)陜西三大區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展, 進(jìn)一步揭示驅(qū)動(dòng)區(qū)域生態(tài)變化差異性的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素,結(jié)合不同區(qū)域資源稟賦及經(jīng)濟(jì)要素的實(shí)際, 應(yīng)用生態(tài)足跡模型、基于PLS方法修正的STIRPAT模型評(píng)價(jià)區(qū)域生態(tài)足跡差異性的驅(qū)動(dòng)因素及對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。這不但能夠?yàn)檠芯坎煌叨葏^(qū)域間經(jīng)濟(jì)社會(huì)、生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù), 而且對(duì)提出區(qū)域可持續(xù)發(fā)展對(duì)策與建議有一定參考意義。

2 研究方法

2.1 人均生態(tài)足跡及相關(guān)指數(shù)

作為一種評(píng)價(jià)可持續(xù)發(fā)展的研究方法[10], 生態(tài)足跡方法使可持續(xù)發(fā)展從一個(gè)抽象的理念變?yōu)榭刹僮鞯膶?shí)踐[11], 通過引入“均衡因子”和“產(chǎn)量因子”將區(qū)域范圍內(nèi)資源與能源消費(fèi)轉(zhuǎn)化為能夠提供這種物質(zhì)流所必需的生產(chǎn)性土地面積, 然后同區(qū)域內(nèi)所能夠提供的生產(chǎn)性土地面積進(jìn)行比較, 通過計(jì)算生態(tài)承載供需差額, 在保證生存和發(fā)展的前提下判別生產(chǎn)消費(fèi)活動(dòng)是否處于生態(tài)系統(tǒng)承載力范圍內(nèi)[12]。應(yīng)用生態(tài)足跡模型有兩個(gè)假設(shè)條件, 一是各類型土地作用類型、空間布局單一及功能互斥[13], 二是可以用生物生產(chǎn)性土地面積來量化區(qū)域內(nèi)的消耗和廢棄物[14]。其中, 生物生產(chǎn)性土地是指具有生態(tài)生產(chǎn)能力的地表空間, 是生態(tài)足跡分析法為各類自然資本提供的統(tǒng)一度量基礎(chǔ)。人均生態(tài)足跡是全部的生物生產(chǎn)性土地與人口數(shù)量之比。人均生態(tài)足跡的計(jì)算公式為：

在式(1)中,EF為人均生態(tài)足跡,EFi為第i類消費(fèi)商品的生態(tài)足跡,N為該區(qū)域的總?cè)丝跀?shù),ri為均衡因子,Ci為第i種商品的消費(fèi)量,pi為第i種消費(fèi)商品的平均生產(chǎn)能力,i為消費(fèi)商品的類別。

生態(tài)承載力是指區(qū)域內(nèi)所能提供給人類的生物生產(chǎn)性土地的面積總和。人均生態(tài)承載力計(jì)算公式為：

在式(2)中,EC人均生態(tài)承載力總量,ECj為第j類生物生產(chǎn)土地生態(tài)承載力,aj為第j類生物生產(chǎn)土地的面積,yj為產(chǎn)量因子,j為均衡因子。

人均生態(tài)盈虧ED是指人均生態(tài)承載力EC與人均生態(tài)足跡EF之差, 計(jì)算公式為：

當(dāng)人均生態(tài)盈虧ED＜0時(shí)顯示為生態(tài)赤字, 表明生態(tài)環(huán)境已超載, 反之則為生態(tài)盈余, 由此判斷區(qū)域發(fā)展是否處于生態(tài)承載力范圍之內(nèi)。

生態(tài)壓力指數(shù)EPI反映人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的干擾強(qiáng)度, 用人均生態(tài)足跡與人均生態(tài)承載力的比值表示[15], 計(jì)算公式為：

當(dāng)EPI＜1時(shí), 說明人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的干擾強(qiáng)度還沒有超過一定條件下區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的自身反饋閾值, 則生態(tài)系統(tǒng)仍處于平衡狀態(tài)。EPI越大時(shí),人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的干擾就越大, 就越可能面臨生態(tài)安全和生態(tài)系統(tǒng)崩潰的問題[16]。

萬元 GDP生態(tài)足跡是指將區(qū)域每單位最終產(chǎn)出所耗費(fèi)的各種資源折算為生物生產(chǎn)性土地面積,反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)土地資源利用率、經(jīng)濟(jì)增長和技術(shù)進(jìn)步對(duì)可持續(xù)發(fā)展的影響[17]。計(jì)算公式為：

萬元GDP生態(tài)足跡越大, 說明資源利用率越低,反之則利用率越高。

生態(tài)足跡多樣性指數(shù)是描述特定區(qū)域內(nèi)各類消費(fèi)所需生物生產(chǎn)性土地面積的均衡程度。借鑒Shannon-Weaver[18]的研究成果, 計(jì)算公式為：

在式(6)中,H為生態(tài)足跡多樣性指數(shù),pi為第i類土地類型在生態(tài)足跡中的比例。H越大, 則區(qū)域生態(tài)足跡分配越公平, 反之則區(qū)域生態(tài)足跡類型單一或比例失衡, 生態(tài)系統(tǒng)處于不穩(wěn)定狀態(tài)[19]。

足跡深度和足跡廣度分別是說明自然資本存量和流量的指標(biāo)。足跡深度表達(dá)的是人類對(duì)自然資本存量的消耗程度, 即需要多少公頃土地才能提供人類在1ghm2土地上所消費(fèi)的資源量[20]。計(jì)算公式為[21]：

足跡廣度是指在承載力限度內(nèi)生物生產(chǎn)性土地年際占用面積, 表達(dá)的是人類對(duì)自然資本流量的占用大小。生態(tài)承載力為生態(tài)系統(tǒng)中自然資本流量的上限[19]。足跡廣度的范圍為[20]：

2.2 STIRPAT模型

20世紀(jì)70年代, Ehrlich等在分析經(jīng)濟(jì)增長對(duì)資源環(huán)境變化驅(qū)動(dòng)因素影響時(shí)首次提出了 IPAT模型[22]。由于該模型對(duì)驅(qū)動(dòng)因素?cái)?shù)據(jù)變化的要求嚴(yán)格,有一定的局限性。1991年, Rose等在IPAT模型基礎(chǔ)上對(duì)人口、財(cái)富和技術(shù)進(jìn)行回歸, 建立了環(huán)境壓力隨機(jī)模型, 即STIRPAT模型[23], 計(jì)算公式為：

在式(9)中, 因變量I表示環(huán)境壓力, 自變量P、A、T分別表示為人口數(shù)量、富裕度與技術(shù)水平。a為模型的系數(shù),b、c、d分別表示自變量變化的彈性系數(shù),e為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

目前, 研究驅(qū)動(dòng)區(qū)域生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)變化的因素主要從人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等方面考慮。JIA Junsong等采用STIRPAT模型分析了1983—2006年河南省人口、人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及城鎮(zhèn)化率等因素對(duì)生態(tài)足跡變化的影響[24]。TANG Wei等采用STIRPAT模型測算了四川省生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因素, 認(rèn)為人口數(shù)量是主要因素, 而且工業(yè)化水平同生態(tài)足跡變化呈正相關(guān)[25]。X Long等對(duì)72個(gè)國家不同的收入水平, 通過STIRPAT模型分析了城市化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響, 認(rèn)為全球城市化率總體生態(tài)彈性為負(fù)[26]。黃寶榮等應(yīng)用 IPAT模型測算了 2000—2010年中國生態(tài)足跡變化情況, 結(jié)果顯示, GDP的快速增長及城鎮(zhèn)化是生態(tài)足跡急劇增長的主要驅(qū)動(dòng)因素[27]。借鑒這些成果, 結(jié)合陜西省的實(shí)際, 在分析三大區(qū)域生態(tài)足跡差異性時(shí), 選取人口、人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重及城鎮(zhèn)化率為STIRPAT模型中的解釋變量。由此構(gòu)建出陜西三大區(qū)域生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因素關(guān)系模型：

對(duì)式(10)兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù), 得到：

式(11)中,Y表示人均生態(tài)足跡；lna和lnε分別為常數(shù)與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；lnP為總?cè)丝跀?shù)；lnA為人均GDP, 指經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；lnT1和lnT2分別表示第二產(chǎn)業(yè)比重與第三產(chǎn)業(yè)比重；lnU表示城市化率；a1、a2、a3、a4、a5分別為lnP、lnA、lnT1、lnT2、lnU的彈性系數(shù)。

2.3 偏最小二乘回歸法

偏最小二乘回歸(partial least-squares regression,簡稱 PLS)方法是一種多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法, 可以研究多因變量對(duì)多自變量的回歸建模。馬明德等采用PLS模型分析了地理、資源、環(huán)境等生態(tài)承載因素與社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系[28]。在應(yīng)用普通的多元線性回歸分析時(shí), 常會(huì)受到樣本點(diǎn)數(shù)量、自變量之間的多重相關(guān)性等問題困擾, PLS是集多元線性回歸分析、典型相關(guān)分析及主成分分析的特點(diǎn)為一體, 使得在同一個(gè)計(jì)算過程中同時(shí)實(shí)現(xiàn)回歸模型的建立、自變量的降維以及各變量之間的相關(guān)分析,從而不但克服了普通的多元線性回歸中變量多重共線性在系統(tǒng)建模中的影響, 而且減少了樣本點(diǎn)過少而對(duì)回歸分析的結(jié)果產(chǎn)生的影響, 提高了模型相關(guān)分析的精度, 具有更強(qiáng)的解析能力[29-30]。通常使用SIMCA-P 11.5作為分析軟件。

PLS的基本思想為, 首先設(shè)m1個(gè)因變量{y1,y2,L,ym1}nm1和m2個(gè)自變量{x1,x2,L,xm2}, 通過選取n個(gè)觀測樣本點(diǎn), 構(gòu)建因變量與自變量的數(shù)據(jù)矩陣Y=(y1,y2,L,ym1)n×m1與X=(x1,x2,L,xm2)n×m2。首先分別從因變量Y與自變量X中提取有效成分u1和t1, 且u1和t1都能最大程度地?cái)y帶數(shù)據(jù)矩陣Y與X中的變異信息, 同時(shí)t1對(duì)u1也有較強(qiáng)的解釋能力。其次, 第一組主成分被提取之后, 將因變量Y對(duì)u1與自變量X對(duì)t1進(jìn)行線性回歸, 此時(shí)若回歸模型精度符合要求, 模型擬合結(jié)束, 否則進(jìn)行第二次成分提取。最后,利用交叉有效性原則檢驗(yàn)回歸模型的精度。

在使用 PLS測算驅(qū)動(dòng)因素程度的大小時(shí), 常采用變量投影重要性指數(shù)VIP(Variable Important in Projection)來度量自變量對(duì)因變量的重要性。因?yàn)槿我庾宰兞縳j對(duì)因變量Y的解釋能力都是通過提取有效成分th來傳遞的, 即自變量xj對(duì)有效成分th的構(gòu)造起到了重要作用, 因此, 當(dāng)有效成分th對(duì)因變量Y有很強(qiáng)解釋能力時(shí), 自變量xj對(duì)因變量Y的解釋能力就被認(rèn)為很強(qiáng)[31]。計(jì)算公式為：

式(12)中,VIPj是指自變量jx的投影重要性指數(shù)。一般情況下, 當(dāng)VIP值大于1時(shí), 自變量xj對(duì)于因變量Y是重要的驅(qū)動(dòng)因素；當(dāng)VIP值小于1而大于0.5時(shí), 認(rèn)為是一般重要的驅(qū)動(dòng)因素；當(dāng)VIP值小于0.5而大于0時(shí), 則認(rèn)為是不重要的驅(qū)動(dòng)因素。

2.4 研究區(qū)域

陜西省位于我國西北內(nèi)陸腹地, 全省面積為20.58萬平方公里。根據(jù)地形特點(diǎn)自北向南可分為地理、經(jīng)濟(jì)、文化等截然不同的三大區(qū)域。北部為陜北區(qū)域, 包括延安市和榆林市, 區(qū)域總面積 8.10萬平方公里, 占全省面積的 39.36%, 是我國甚至世界黃土分布面積最大的地區(qū), 同時(shí)也地處毛烏素沙漠邊緣。陜北石油、天然氣、煤炭等資源豐富, 原煤開采量占全省 77.2%。全省油氣產(chǎn)量幾乎都來自于陜北。陜北生態(tài)系統(tǒng)敏感脆弱, 自然環(huán)境復(fù)雜, 水資源貧乏, 植被覆蓋率低, 水土流失、荒漠化嚴(yán)重, 一定程度上制約著陜北經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。20世紀(jì) 90年代后期, 陜北實(shí)施了“退耕還林”、“退牧還草”等生態(tài)工程, 有效地改善了人居環(huán)境。但 2000年以后,隨著“西部大開發(fā)”、“一帶一路”等國家戰(zhàn)略的實(shí)施,在獲得重大發(fā)展機(jī)遇的同時(shí), “削山造城”、“煤氣油”開發(fā)等大型工程的建設(shè)導(dǎo)致陜北生態(tài)容量遭受著前所未有的挑戰(zhàn)。陜西中部為關(guān)中區(qū)域, 包括西安市、銅川市、寶雞市、咸陽市、渭南市、楊凌農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)示范區(qū)等。區(qū)域內(nèi)人口數(shù)量占全省總?cè)丝跀?shù)的 63%, 是全省人口最為密集的地區(qū)。關(guān)中農(nóng)業(yè)耕種條件優(yōu)越, 為主要的農(nóng)耕區(qū)。關(guān)中工業(yè)集中,2016年區(qū)域內(nèi)GDP占全省GDP總數(shù)的62.8%, 三次產(chǎn)業(yè)比重為8.0：45.9：46.1, 是西北綜合實(shí)力最強(qiáng)的區(qū)域, 但關(guān)中水資源緊缺, 渭河流域污染嚴(yán)重, 空氣質(zhì)量日趨下降, 霧霾天氣嚴(yán)重影響關(guān)中生態(tài)環(huán)境。在陜西省“十三五”規(guī)劃中, 提出“四橫十縱”關(guān)中水網(wǎng)、“引漢濟(jì)渭”、渭河生態(tài)區(qū)及水生態(tài)建設(shè)等重點(diǎn)項(xiàng)目, 系統(tǒng)修復(fù)關(guān)中主要江河湖等水系水生態(tài),并實(shí)施PM2.5治理、熱電聯(lián)產(chǎn)及余熱余壓利用等項(xiàng)目, 提高城市空氣質(zhì)量。陜西南部為陜南區(qū)域, 包括漢中市、安康市、商洛市。作為秦巴山區(qū)的重要組成部分, 陜南水資源占全省的 71%, 不僅是南水北調(diào)中線工程的水資源重要涵養(yǎng)地, 而且也是我國極其重要的生態(tài)屏障與生態(tài)功能區(qū)。陜南生態(tài)資源豐富, 擁有13個(gè)國家森林公園及12個(gè)國家自然保護(hù)區(qū), 但經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢, 生態(tài)環(huán)境保護(hù)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的矛盾凸顯。近年來, 陜南礦產(chǎn)資源的開發(fā)、環(huán)境保護(hù)的滯后、城鎮(zhèn)化率及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的提高對(duì)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了一定的影響。

2.5 數(shù)據(jù)來源及說明

第一, 陜北、關(guān)中、陜南三大區(qū)域 2005—2015年生物資源賬戶、化石能源賬戶、建設(shè)用地賬戶、污染排放賬戶的原始數(shù)據(jù)均來源于 2006—2016年《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

第二, 在計(jì)算生態(tài)足跡過程中, “均衡因子”和“產(chǎn)量因子”來源于全球生態(tài)足跡網(wǎng)(Global Footprint Network)2017年發(fā)布的《Working Guidebook to the National Footprint Accounts》(如表1所示)。假定吸納污染的土地為生物生產(chǎn)能力較差的土地, 將其均衡因子設(shè)定為1.0。

第三, 測算生態(tài)承載力時(shí), 考慮到土地類型面積數(shù)據(jù)獲得性, 市(區(qū))各土地類型面積數(shù)據(jù)來源于《陜西省土地利用總體規(guī)劃2006—2020年》, 采用2010年規(guī)劃面積進(jìn)行替代。

第四, 研究三大區(qū)域的生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因素過程中, 需要以人口數(shù)、人均GDP, 第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重和城鎮(zhèn)化率為驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)。由于2006年及2016年以后的《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》未統(tǒng)計(jì)城鎮(zhèn)人口數(shù), 無法計(jì)算出城鎮(zhèn)化率。因此, 在生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因素分析過程中, 選取數(shù)據(jù)的時(shí)間為2006—2014年。

3 結(jié)果分析

3.1 區(qū)域人均生態(tài)足跡計(jì)算結(jié)果

根據(jù)式(1)得出, 2005—2015年陜西三大區(qū)域人均生態(tài)足跡均呈增長趨勢, 陜北人均生態(tài)足跡由2005年的 2.132 hm2·人-1增長至 2015 年的 4.481 hm2·人-1, 增長幅度達(dá)到 110.1%, 年均增長率為 10.0%。關(guān)中人均生態(tài)足跡由 2005年的 1.755 hm2·人-1增長至2015年的 2.845 hm2·人-1, 增長幅度為62.1%, 年均增長率為 5.6%。陜南人均生態(tài)足跡由 2005年的1.362 hm2·人-1增長至 2015 年的 2.217 hm2·人-1, 增長幅度為62.8%, 年均增長率為5.7%(如表2所示)。從圖1可以看出, 陜北人均生態(tài)足跡變化明顯。

根據(jù)式(2)得出, 2005—2015年陜北、關(guān)中、陜南人均生態(tài)承載力分別在 2.62 hm2·人-1至2.70 hm2·人-1、0.52 hm2·人-1至 0.54 hm2·人-1、2.10 hm2·人-1至 2.13 hm2·人-1范圍波動(dòng)(如表 2 所示)。

根據(jù)式(3)得出, 2005—2015年陜北人均生態(tài)赤字由 0.564 hm2·人-1減少至-1.852 hm2·人-1, 關(guān)中人均生態(tài)赤字從-1.215 hm2·人-1減少為-2.318 hm2·人-1,陜南人均生態(tài)赤字從 0.747 hm2·人-1降低至-0.091 hm2·人-1(如表2所示)。結(jié)果顯示, 三大區(qū)域人均生態(tài)赤字均不斷增加。

表 1 不同類型土地的均衡因子和產(chǎn)量因子Tab. 1 Equivalence factor and yield index of different land types

圖1 2005年至2015年陜西省三大區(qū)域人均生態(tài)足跡差異Fig. 1 The difference of per capita ecological footprint in three regions of Shaanxi province from 2005 to 2015

3.2 區(qū)域生態(tài)相關(guān)指數(shù)結(jié)果分析

根據(jù)式(4)得出, 2005—2015年陜西三大區(qū)域生態(tài)壓力指數(shù)呈上升趨勢(如圖2所示)。2005年關(guān)中生態(tài)壓力指數(shù)為3.249, 到2015年增至5.398, 增長了0.662倍。相比之下, 陜北與陜南生態(tài)壓力指數(shù)起點(diǎn)較低, 2005年陜北、陜南生態(tài)壓力指數(shù)分別為0.791、0.646, 到2015年分別增至1.705、1.043, 分別增長了1.156、0.615倍。

表 2 陜西三大區(qū)域人均生態(tài)足跡、人均生態(tài)承載力、人均生態(tài)赤字測算結(jié)果 (hm·人 )Tab. 2 Computation results of per capita ecological footprint, per capita ecological carrying capacity and per capita ecological deficit in three regions of Shaanxi

圖2 2005年至2015年陜西省三大區(qū)域生態(tài)壓力指數(shù)動(dòng)態(tài)變化情況Fig. 2 Changes of ecological tension index in three regions of Shaanxi province from 2005 to 2015

根據(jù)式(5)得出, 2005—2015年陜西三大區(qū)域萬元GDP生態(tài)足跡指數(shù)均呈下降趨勢(如圖3所示)。陜北由 1.003 hm2·萬元-1下降到 0.625 hm2·萬元-1, 降低了 37.7%。關(guān)中由 1.582 hm2·萬元-1下降到 0.586 hm2·萬元-1, 降低了63.0%。陜南由2005年的1.968 hm2·萬元-1下降到 2015 年的 0.901 hm2·萬元-1, 降低了54.2%。結(jié)果表明, 近年來陜西省區(qū)域資源利用效率在逐步提高。

根據(jù)式(6)得出, 2005—2015年陜北、關(guān)中、陜南的生態(tài)足跡多樣性指數(shù)分別從 2.045減少到2.007、從2.329減少到2.292、從2.496減少到2.427。相比較而言, 陜北生態(tài)系統(tǒng)最不穩(wěn)定。

根據(jù)式(7)與(8)得出, 陜西三大區(qū)域的足跡深度逐年增加(如圖4所示), 陜北、關(guān)中、陜南年均分別增長4.7%、5.1%、2.3%。足跡廣度結(jié)果表明, 關(guān)中一直保持著自然資本中度利用型的狀態(tài), 陜北和陜南從自然資本輕度利用型逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樽匀毁Y本中度利用型[32]。

圖3 2005年至2015年陜西省三大區(qū)域萬元GDP動(dòng)態(tài)變化情況Fig. 3 Changes of ten thousand Yuan GDP in three regions of Shaanxi province from 2005 to 2015

3.3 驅(qū)動(dòng)區(qū)域生態(tài)足跡變化的因素分析

基于STIRPAT模型對(duì)陜西三大區(qū)域進(jìn)行最小二乘回歸分析的結(jié)果顯示(如表3所示), 對(duì)陜北、關(guān)中、陜南的模型調(diào)整后擬合優(yōu)度均介于0.960—0.994之間,D-W統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果為2.729—3.418,F統(tǒng)計(jì)量的顯著性值 Sig.＜0.05, 可以通過顯著性檢驗(yàn)。說明三大區(qū)域的STIRPAT模型擬合程度較高。

進(jìn)一步計(jì)算各自變量的方差膨脹因子(VIF)。一般情況下, 若VIF值大于 10, 則認(rèn)為指標(biāo)間存在多重共線性, 影響STIRPAT模型結(jié)果。從表4可以看出, 陜北的城市化率指標(biāo)VIF=4.241＜10, 關(guān)中的人口指標(biāo)的VIF=5.784＜10, 陜南的各指標(biāo)VIF值均大于 10, 這意味著驅(qū)動(dòng)生態(tài)足跡的解釋變量之間存在著嚴(yán)重的多重共線性問題, 即應(yīng)用最小二乘回歸方法分析三大區(qū)域生態(tài)足跡變化驅(qū)動(dòng)因素將會(huì)失真。因此, 需要采用偏最小二乘回歸方法消除解釋變量之間的多重共線性。

圖4 2005年至2015年陜西省三大區(qū)域足跡深度、足跡廣度動(dòng)態(tài)變化情況Fig. 4 Changes of EF depth and EF size in three regions of Shaanxi province from 2005 to 2015

表 3 STIRPAT模型分析Tab. 3 Analyzing results of EF drivers by original STIRPAT model

表 4 VIF值Tab. 4 VIF value

3.3.1 驅(qū)動(dòng)陜北生態(tài)足跡變化的因素分析

首先提取有效成分t4, 得出交叉有效性Q42=0.7746＞0.0975, 繼續(xù)提取有效成分Q52=0.0442＜0.0975, 因此停止繼續(xù)提取有效成分, 即需要提取四個(gè)有效成分t1、t2、t3、t4。此時(shí)模型對(duì)自變量X的解釋能力R2X=1, 對(duì)因變量Y的解釋能力為R2Y=0.992, 且Q2=0.974, 這說明回歸模型的精度與可靠性高, 模型選取合理。進(jìn)一步地對(duì)陜北PLS模型進(jìn)行特異點(diǎn)分析。根據(jù)特異點(diǎn)分析原理, 所有點(diǎn)都在 t1/t2橢圓圖內(nèi)部, 從而保證了模型樣本質(zhì)量達(dá)到建模要求。由此得出陜北PLS模型為：

從式(13)可以看出, 人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)比重和第三產(chǎn)業(yè)比重的彈性系數(shù)為正, 對(duì)陜北生態(tài)足跡的變化有促進(jìn)作用。而人口數(shù)、城鎮(zhèn)化率的彈性系數(shù)為負(fù), 對(duì)陜北生態(tài)足跡的變化有減緩作用。各驅(qū)動(dòng)因素lnP、lnA、lnT1、lnT2、lnU的彈性系數(shù)分別為-0.379、1.392、0.140、0.208、-0.008, 說明上述指標(biāo)每變化1%,lnY分別變化-0.379%、1.392%、0.140%、0.208%、-0.008%。從驅(qū)動(dòng)因素的彈性系數(shù)可以看出,人均GDP對(duì)陜北生態(tài)足跡變化的影響最大, 其次是總?cè)丝跀?shù)、第二產(chǎn)業(yè)比重及第三產(chǎn)業(yè)比重, 城鎮(zhèn)化率對(duì)生態(tài)足跡變化的影響最不顯著。

根據(jù)公式(9), 得到各驅(qū)動(dòng)因素的VIP值。VIP值顯示, 對(duì)驅(qū)動(dòng)陜北生態(tài)足跡變化的因素重要性程度從大到小排序依次為人均GDP、人口數(shù)、城鎮(zhèn)化率、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重(如圖5所示)。人均GDP和區(qū)域總?cè)丝跀?shù)的VIP值均大于1, 是重要驅(qū)動(dòng)因素。人均GDP的快速增長主要是由于陜北能源重化工企業(yè)的快速發(fā)展、工業(yè)產(chǎn)值的增加以及社會(huì)固定資產(chǎn)投資的帶動(dòng)。企業(yè)生產(chǎn)消耗大量的能源,產(chǎn)生污染廢氣物, 導(dǎo)致陜北近幾年化石能源賬戶和污染排放賬戶生態(tài)足跡大幅增加, 引起陜北生態(tài)足跡的變化。而區(qū)域人口數(shù)的彈性系數(shù)為負(fù), 說明人口的增長有助于緩解陜北生態(tài)足跡。城鎮(zhèn)化率、第二產(chǎn)業(yè)比重與第三產(chǎn)業(yè)比重的VIP值均在0.5—1之間, 對(duì)陜北生態(tài)足跡變化的影響不顯著。

3.3.2 驅(qū)動(dòng)關(guān)中生態(tài)足跡變化的因素分析

首先提取有效成分t1, 得出交叉有效性Q12=0.8909＞0.0975, 繼續(xù)提取第二有效成分t2, 得出交叉有效性Q22= -0.2222＜0.0975。因此只需提取一個(gè)有效成分t1即可, 此時(shí)模型對(duì)自變量X的解釋能力R2X=0.803, 對(duì)因變量Y的解釋能力為R2Y=0.952, 且Q2=0.891, 這說明回歸方程的精度較高, 可靠性程度高, 模型選取合理。進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行特異點(diǎn)分析, 所有點(diǎn)都在t1/t2橢圓圖內(nèi)部, 說明模型的樣本質(zhì)量得到保證。由此得出關(guān)中PLS模型為：

從式(14)可以看出, 區(qū)域人口數(shù)、人均 GDP與第二產(chǎn)業(yè)比重、城鎮(zhèn)化率的彈性系數(shù)為正, 說明與關(guān)中生態(tài)足跡變化正相關(guān)。而第三產(chǎn)業(yè)所占比重的彈性系數(shù)為負(fù), 說明與生態(tài)足跡變化負(fù)相關(guān)。各項(xiàng)驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)lnP、lnA、lnT1、lnT2、lnU的彈性系數(shù)分別為0.147、0.247、0.230、-0.204、0.245, 說明上述指標(biāo)每變化 1%, 則lnY分別變化 0.147%、0.247%、0.230%、-0.204%、0.245%。由此可知, 人均 GDP與城鎮(zhèn)化率對(duì)關(guān)中生態(tài)足跡變化的影響最顯著, 其次是第二產(chǎn)業(yè)比重和第三產(chǎn)業(yè)比重。總?cè)丝跀?shù)對(duì)關(guān)中生態(tài)足跡變化影響最不顯著。

從各驅(qū)動(dòng)因素的VIP值(如圖6所示)來看, 關(guān)中各驅(qū)動(dòng)因素重要性程度從大到小排序依次為人均GDP、城鎮(zhèn)化率、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重、人口數(shù)。人均GDP和城鎮(zhèn)化率的VIP值均大于1, 是關(guān)中生態(tài)足跡變化的重要驅(qū)動(dòng)因素。而第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重及區(qū)域人口數(shù)的VIP值在0.5—1之間, 則對(duì)關(guān)中生態(tài)足跡變化的影響為一般重要。關(guān)中城鎮(zhèn)化水平高, 區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、發(fā)展模式轉(zhuǎn)型快, 城鎮(zhèn)化率同生態(tài)足跡變化正相關(guān)程度高。

圖5 陜北各驅(qū)動(dòng)因素VIP值Fig. 5 VIP values of driving factors in northern Shaanxi

圖6 關(guān)中各驅(qū)動(dòng)因素VIP值Fig. 6 VIP values of driving factors in Guanzhong

3.3.3 驅(qū)動(dòng)陜南生態(tài)足跡變化的因素分析

首先提取有效成分t1, 得出交叉有效性Q12=0.9712＞0.0975, 繼續(xù)提取第二成分t2, 交叉有效性Q22=-0.1132＜0.0975, 則只需提取一個(gè)有效成分t1即可。此時(shí)模型對(duì)自變量X的解釋能力R2X=0.891, 對(duì)因變量Y的解釋能力為R2Y=0.980, 且Q2=0.971, 這說明回歸方程擬合較好。進(jìn)一步對(duì)PLS模型進(jìn)行特異點(diǎn)分析, 所有點(diǎn)都在t1/t2橢圓圖內(nèi)部,即未發(fā)現(xiàn)特異點(diǎn), 模型的樣本數(shù)據(jù)得到保證。由此得出陜南PLS模型為：

從式(15)可以看出, 人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)比重及城鎮(zhèn)化率的彈性系數(shù)為正, 說明陜南生態(tài)足跡變化會(huì)隨其正向增長。而區(qū)域人口數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)所占比重的彈性系數(shù)為負(fù), 則說明會(huì)與陜南生態(tài)足跡變化負(fù)向增長。各項(xiàng)驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)lnP、lnA、lnT1、lnT2、lnU的彈性系數(shù)分別為-0.181、0.219、0.215、-0.210、0.222, 則上述指標(biāo)每變化 1%,lnY分別變化化-0.181%、0.219%、0.215%、-0.210%、0.222%。由于各驅(qū)動(dòng)因素的彈性系數(shù)絕對(duì)值均分布在 0.181—0.222之間, 說明這些因素對(duì)陜南生態(tài)足跡變化的影響相差無幾。

從各驅(qū)動(dòng)因素的VIP值(如圖7所示)來看, 陜南各驅(qū)動(dòng)因素重要性程度從大到小排序依次為城鎮(zhèn)化率、人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重、人口數(shù)。人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)比重及城鎮(zhèn)化率的VIP值均大于1, 是陜南生態(tài)足跡變化的重要驅(qū)動(dòng)因素。第三產(chǎn)業(yè)比重與區(qū)域人口數(shù)的VIP值在 0.8—1之間。作為重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū), 陜南受區(qū)位以及資源條件的制約, 經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相對(duì)不發(fā)達(dá)。隨著陜南生態(tài)移民項(xiàng)目的不斷推進(jìn), 小城鎮(zhèn)建設(shè)將成為重要發(fā)展動(dòng)力, 可能會(huì)導(dǎo)致由于城鎮(zhèn)化率的提高而影響生態(tài)足跡變化的問題。與陜北相同的是, 人口數(shù)量對(duì)陜南生態(tài)足跡變化的彈性系數(shù)為負(fù), 說明人口增長與生態(tài)足跡增加是反向的。

圖7 陜南各驅(qū)動(dòng)因素VIP值Fig. 7 VIP values of driving factors in southern Shaanxi

4 結(jié)論及政策建議

結(jié)合陜西省三大區(qū)域的資源稟賦、區(qū)位環(huán)境、產(chǎn)業(yè)集聚等實(shí)際, 通過建立生態(tài)足跡模型, 在對(duì)比三大區(qū)域之間生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)變化趨勢的基礎(chǔ)上, 采用修正后的 STIRPAT模型分析三大區(qū)域之間形成生態(tài)差異性的經(jīng)濟(jì)社會(huì)驅(qū)動(dòng)因素, 主要結(jié)論有：

第一, 2005—2015年陜西省三大區(qū)域人均生態(tài)足跡逐步上升, 人均生態(tài)赤字持續(xù)超載。陜北人均生態(tài)足跡增長幅度最大, 增幅為110.1%, 達(dá)到4.481 hm2/人, 人均生態(tài)赤字降至-1.852 hm2·人-1。關(guān)中和陜南人均生態(tài)足跡增長趨勢差別較小, 分別增長了62.1%、62.8%, 至 2015 年分別達(dá)到 2.845 hm2·人-1、2.217 hm2·人-1, 人均生態(tài)赤字分別降至-2.318 hm2·人-1、-0.091 hm2·人-1。從區(qū)域生態(tài)相關(guān)指數(shù)來看,生態(tài)壓力指數(shù)呈上升趨勢, 陜北、關(guān)中及陜南分別增長1.156、0.662、0.615倍, 表明三大區(qū)域正面臨著嚴(yán)峻的生態(tài)壓力。陜北生態(tài)足跡多樣性指數(shù)變化相比關(guān)中和陜南較低, 生態(tài)系統(tǒng)最不穩(wěn)定。萬元GDP生態(tài)足跡指數(shù)分別降低了37.7%、63.0%、54.2%,表明三大區(qū)域的自然資源可持續(xù)利用率也不斷提升。足跡深度逐年增加, 表明三大區(qū)域資源消費(fèi)的生態(tài)壓力持續(xù)增加。足跡廣度結(jié)果表明關(guān)中對(duì)自然資本流量的占用保持穩(wěn)定, 而陜北與陜南對(duì)自然資本流量的占用保持低速增長。

第二, 從影響人均生態(tài)足跡增長的驅(qū)動(dòng)因素來看, 人口數(shù)量對(duì)陜北與陜南的人均生態(tài)足跡變化有一定的緩解作用, 而對(duì)關(guān)中有正向推動(dòng)作用。人均GDP與第二產(chǎn)業(yè)對(duì)三大區(qū)域人均生態(tài)足跡變化均起到正向作用。人均GDP是導(dǎo)致人均生態(tài)足跡增長的主要原因, 這同陜西區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式與產(chǎn)業(yè)布局密切相關(guān)。第三產(chǎn)業(yè)對(duì)關(guān)中與陜南的人均生態(tài)足跡變化有一定的緩解作用, 而對(duì)陜北則是正向作用。城鎮(zhèn)化率的提高會(huì)使陜北的人均生態(tài)足跡下降, 但對(duì)關(guān)中與陜南的影響則是正向的。

第三, 陜西省三大區(qū)域生態(tài)差異性已經(jīng)顯現(xiàn)出來。因此, 針對(duì)三大區(qū)域不同的生態(tài)環(huán)境狀況及產(chǎn)業(yè)發(fā)展結(jié)構(gòu), 應(yīng)進(jìn)一步完善區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的體制機(jī)制和政策體系, 促進(jìn)區(qū)域協(xié)同聯(lián)動(dòng)目標(biāo), 推動(dòng)生態(tài)資源和生態(tài)容量在三大區(qū)域的優(yōu)化配置, 以不觸及生態(tài)保護(hù)紅線作為約束標(biāo)準(zhǔn), 加強(qiáng)地區(qū)合作, 提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu), 提高產(chǎn)業(yè)集約化水平, 壯大縣域經(jīng)濟(jì), 支持縣域特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展, 培育一批中小城市, 建設(shè)集生產(chǎn)、生活、生態(tài)于一體的特色小鎮(zhèn), 分散區(qū)域生態(tài)壓力。為此, 建議陜北通過建設(shè)能源化工基地, 推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí), 淘汰落后產(chǎn)能, 減少化石能源消耗, 持續(xù)推動(dòng)生態(tài)建設(shè)和生態(tài)修復(fù)工程, 加快延安、榆林資源型城市轉(zhuǎn)型的步伐, 將榆林建設(shè)成為鄂爾多斯盆地中心城市。關(guān)中應(yīng)以協(xié)同創(chuàng)新綠色發(fā)展為目標(biāo), 優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展模式, 推進(jìn)關(guān)中產(chǎn)業(yè)與生態(tài)協(xié)同發(fā)展, 減少工業(yè)企業(yè)能源消耗, 提高關(guān)中環(huán)境質(zhì)量及生態(tài)功能, 將西安建設(shè)成為國家中心城市, 增強(qiáng)寶雞市、渭南市聚集輻射功能, 將楊凌農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)示范區(qū)建設(shè)成為世界知名農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新城市, 提升關(guān)中城市群整體實(shí)力, 發(fā)揮“大西安”對(duì)全省經(jīng)濟(jì)的支撐

引領(lǐng)作用。陜南應(yīng)依托豐富的生態(tài)資源, 發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì), 促進(jìn)生態(tài)農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的融合, 通過發(fā)展“綠色化”、“生態(tài)化”農(nóng)業(yè), 提高特色農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率, 將生態(tài)移民工作和加強(qiáng)空間治理、資源管理有機(jī)結(jié)合起來,加快安康、商洛、漢中城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè), 建設(shè)生態(tài)宜居城市, 建立資源總量管理制度, 形成區(qū)域生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制, 實(shí)現(xiàn)陜南綠色可持續(xù)循環(huán)發(fā)展。

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