聞熠，高峻,2，姚揚(yáng),3，林章林

1.上海師范大學(xué)環(huán)境與地理科學(xué)學(xué)院 2.上海師范大學(xué)城市發(fā)展研究院 3.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院清潔生產(chǎn)與循環(huán)經(jīng)濟(jì)研究中心 4.復(fù)旦大學(xué)工商管理博士后流動(dòng)站

從1987年《我們共同的未來》報(bào)告中首次提出可持續(xù)發(fā)展概念，到2015年聯(lián)合國(guó)大會(huì)上通過的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)(sustainable development goals，SDGs)，可持續(xù)發(fā)展始終是人類追求的主題。在可持續(xù)發(fā)展的理念提出后，國(guó)內(nèi)外學(xué)者積極投身到這一領(lǐng)域的分析和探索上來，其中最為經(jīng)典的模型為加拿大生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Rees等提出的生態(tài)足跡模型[1- 2]。生態(tài)足跡模型于1999年引入我國(guó)，廣泛應(yīng)用于不同空間尺度(如國(guó)家尺度[3- 5]、省域尺度[6- 7]、市域尺度[8- 9]等)以及不同的研究領(lǐng)域(如旅游[10]、水資源[11]、土地資源[12- 13]等)的可持續(xù)發(fā)展研究中。但是在一些研究中，生態(tài)足跡模型中均衡因子和產(chǎn)量因子這2個(gè)重要參數(shù)往往采用的是全球平均值，而中國(guó)國(guó)土幅員遼闊，各地資源稟賦和生產(chǎn)力水平差異大，如果計(jì)算模型采用全球平均值，則會(huì)忽略區(qū)域自然環(huán)境的時(shí)空差異，從而在一定程度上影響研究結(jié)果的科學(xué)性和可比性[14- 15]。因此，要想更加精確地衡量某個(gè)或多個(gè)區(qū)域的生態(tài)足跡狀態(tài)，有必要對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行修正，使研究結(jié)果能更好地體現(xiàn)研究區(qū)的實(shí)際情況。

長(zhǎng)江三角洲(簡(jiǎn)稱長(zhǎng)三角)城市群在國(guó)家現(xiàn)代化建設(shè)大局和全方位開放格局中具有舉足輕重的地位，但另一方面人類活動(dòng)對(duì)自然資本的需求日益增加，生態(tài)系統(tǒng)正承受著巨大的壓力，區(qū)域的可持續(xù)性和生態(tài)安全面臨著嚴(yán)重的挑戰(zhàn)[16]。筆者基于國(guó)家公頃對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行本土化修正，對(duì)2006—2016年長(zhǎng)三角城市群26個(gè)城市生態(tài)足跡時(shí)間序列動(dòng)態(tài)進(jìn)行探討，并對(duì)影響生態(tài)足跡變化的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行分析，以期為實(shí)現(xiàn)該區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展提供決策參考。

1 研究方法

國(guó)家公頃的概念是相對(duì)全球尺度提出來的，是指國(guó)家土地平均生產(chǎn)力的標(biāo)準(zhǔn)面積，為在國(guó)家生產(chǎn)力水平上衡量省際土地供需量提供了方法[17]。在測(cè)算某區(qū)域生態(tài)足跡時(shí)，往往將人類對(duì)自然資源的消耗轉(zhuǎn)化為6種生態(tài)生產(chǎn)性面積，即耕地、林地、草地、水域、化石能源用地和建筑用地。由于不同類型土地的平均生產(chǎn)力相差很大，并且不同區(qū)域同類型的土地生產(chǎn)力也有差異，因此6種土地類型的生態(tài)足跡不能直接相加，需要通過乘以各自的均衡因子和產(chǎn)量因子轉(zhuǎn)化成可以直接比較的標(biāo)準(zhǔn)面積。均衡因子是指國(guó)內(nèi)某類生物生產(chǎn)性土地的平均生產(chǎn)力與全國(guó)所有生物生產(chǎn)性土地的平均生產(chǎn)力的比值，產(chǎn)量因子為研究區(qū)某類生物生產(chǎn)性土地的平均生產(chǎn)力與全國(guó)同類土地的平均生產(chǎn)力的比值。

1.1 基于國(guó)家公頃的本土化模型參數(shù)計(jì)算

1.1.1均衡因子

在均衡因子計(jì)算中，借鑒文獻(xiàn)[18]的研究方法，把各類生物產(chǎn)品產(chǎn)量轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的熱值形式進(jìn)行計(jì)算，公式如下：

(1)

1.1.2產(chǎn)量因子

本研究區(qū)域?yàn)殚L(zhǎng)三角城市群，因此計(jì)算長(zhǎng)三角三省一市，即上海市、浙江省、江蘇省和安徽省各自的產(chǎn)量因子。采用熱值法對(duì)研究區(qū)的產(chǎn)量因子進(jìn)行探索，具體方法是將各類土地利用類型的生產(chǎn)力用熱值表示，即將生物產(chǎn)量乘以該類生物的單位熱值。其中，某生物的單位熱值是指每kg該生物包含的熱值，通過轉(zhuǎn)化計(jì)算可將每種生物的計(jì)量單位轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的單位，熱值通過查閱《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)手冊(cè)(修訂版)》得到，如果某些生物的熱值在手冊(cè)中查不到，則以近似生物的熱值或多個(gè)近似生物的熱值平均值來代替，其計(jì)算公式如下：

(2)

1.2 生態(tài)足跡和生態(tài)承載力

生態(tài)足跡(EF)將自然資本各項(xiàng)目還原和統(tǒng)一到生物生產(chǎn)性面積概念上來，折算成耕地、草地、林地、水域、化石能源用地、建筑用地等，通過系數(shù)轉(zhuǎn)換計(jì)算出某區(qū)域人口維持日常生活所需的各用地面積。生態(tài)承載力(EC)是與生態(tài)足跡相對(duì)應(yīng)的概念，反映生態(tài)系統(tǒng)自我維持、自我調(diào)節(jié)以及對(duì)人類生產(chǎn)生活所需的自然資本的供給能力。其計(jì)算方法是將所考慮的區(qū)域內(nèi)各種生物生產(chǎn)性面積乘以均衡因子和產(chǎn)量因子后，求和所得到的總生態(tài)承載力[22]。國(guó)家公頃模型中，研究區(qū)總生態(tài)足跡和生態(tài)承載力的計(jì)算公式如下：

EF=∑(Pn/Yn×EQFj)

(3)

EC=∑(Aj×EQFj×YFj)

(4)

式中：Pn為第n類產(chǎn)品的總產(chǎn)量，kg/hm2；Yn為第n類產(chǎn)品全國(guó)平均產(chǎn)量，kg/hm2；Aj為第j類土地的面積，hm2。將總的生態(tài)足跡和生態(tài)承載力除以研究區(qū)人口數(shù)量，即可得到人均生態(tài)足跡和人均生態(tài)承載力。

1.3 主成分分析法

采用主成分分析法分析研究區(qū)生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因子，避免生態(tài)足跡社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)過多而增加分析問題的難度和復(fù)雜性，從而減弱自變量之間的相互干擾。主成分分析法是通過降維技術(shù)把多個(gè)指標(biāo)約化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析方法，用較少的綜合指標(biāo)概括存在于大量觀測(cè)數(shù)據(jù)中的種類信息，而綜合指標(biāo)之間彼此不相關(guān)，各指標(biāo)代表的信息不重疊，將多個(gè)變量化為少數(shù)變量，而又不會(huì)大量地?fù)p失變量的方差[23]。假定選取m個(gè)指標(biāo)，分別用變量x1～xm表示。用m個(gè)指標(biāo)的線性組合，得到綜合指標(biāo)z1～zn，其數(shù)學(xué)模型如下：

z1=a11x1+a12x2+…+a1mxm
z2=a21x1+a22x2+…+a2mxm
…
zn=an1x1+an2x2+…+anmxm

(5)

采用SPSS 19.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

長(zhǎng)三角城市群(115°46′E～123°25′E，29°20′N～32°34′N)位于長(zhǎng)江的下游地區(qū)，東部瀕臨黃海與東海，是長(zhǎng)江入海之前形成的沖積平原。長(zhǎng)三角城市群地跨上海市、浙江省、江蘇省、安徽省三省一市，共包括26個(gè)地級(jí)市，國(guó)土面積21.17萬km2。

本研究中的生物生產(chǎn)量和能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)來源于2006—2016年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，三省一市及其26個(gè)地級(jí)市各自的《統(tǒng)計(jì)年鑒》；土地利用面積數(shù)據(jù)源于原國(guó)土資源部土地調(diào)查成果共享應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)(http://tddc.mlr.gov.cn/to_Login)，各類生物產(chǎn)品的單位熱值采用《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)手冊(cè)(修訂版)》中的數(shù)據(jù)；生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于研究區(qū)的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《環(huán)境年報(bào)》，包括污染物排放量、污染物排放類型、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和各自占比、人口增長(zhǎng)率等數(shù)據(jù)；長(zhǎng)三角城市群的發(fā)展規(guī)劃資料，如《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》《上海市能源發(fā)展“十三五”規(guī)劃》等。

3 基于國(guó)家公頃的研究區(qū)均衡因子和產(chǎn)量因子計(jì)算

3.1 均衡因子

耕地生物資源賬戶主要有糧食、豆類、蔬菜、油料、麻類、棉花、豬肉和蛋類等；草地生物資源賬戶選取牛羊肉和奶類為消費(fèi)項(xiàng)；林地消費(fèi)足跡由木材和水果產(chǎn)量來反映；水域消費(fèi)足跡僅考慮淡水產(chǎn)品產(chǎn)量；土地利用類型主要包括耕地、林地、草地和水域[24]。其中，耕地面積包括水田、水澆地和旱地；草地面積包括天然牧草地、人工牧草地和其他草地；林地面積包括園地與林地；水域面積包括河流面積、湖泊面積和坑塘面積的總和[25]。將各類生物的單位熱值轉(zhuǎn)化成熱量形式，并根據(jù)生物產(chǎn)品類型劃歸到各類土地利用類型，共計(jì)48個(gè)計(jì)算項(xiàng)目。將上述數(shù)據(jù)代入式(1)中，計(jì)算得到2006—2016年我國(guó)各類土地的均衡因子，如表1所示。

由表1可以看出，6種土地利用類型中，耕地的均衡因子最高，其次是水域；在不同年份中，各類土地利用類型的均衡因子相差不大，其中耕地、草地和水域基本穩(wěn)定，林地存在小幅波動(dòng)。

3.2 產(chǎn)量因子

2006—2016年長(zhǎng)三角城市群三省一市各自的產(chǎn)量因子如表2～表5所示。由表2～表5可以看出，2006—2016年，長(zhǎng)三角三省一市各類土地產(chǎn)出水平年際變化不大，但總體來說較高，其中耕地、草地和水域的產(chǎn)量水平均高于全國(guó)平均水平；耕地產(chǎn)量因子最高的是浙江??；水域產(chǎn)量因子上海市最高，其次是江蘇??；草地產(chǎn)量因子最高的是上海市。

表1 2006—2016年我國(guó)各類土地均衡因子

表2 2006—2016年上海市各類土地產(chǎn)量因子

表4 2006—2016年江蘇省各類土地產(chǎn)量因子

表5 2006—2016年安徽省各類土地產(chǎn)量因子

4 結(jié)果分析

4.1 長(zhǎng)三角城市群人均生態(tài)足跡時(shí)間序列變化

依據(jù)研究區(qū)2006—2016年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和基于國(guó)家公頃模型計(jì)算得到的我國(guó)本土均衡因子，結(jié)合式(3)對(duì)研究區(qū)2006—2016年生態(tài)足跡進(jìn)行測(cè)算，長(zhǎng)三角城市群人均生態(tài)足跡如圖1所示。

圖1 2006—2016年長(zhǎng)三角城市群人均生態(tài)足跡時(shí)間序列變化Fig.1 Time series change of per capita ecological footprint in YRDUA from 2006 to 2016

從圖1可以看出，2006—2016年，長(zhǎng)三角城市群各城市人均生態(tài)足跡總體上呈上升趨勢(shì)；上海市由2006年的2.100 5 hm2/人升至2016年的2.660 5 hm2/人，上升幅度不大，主要是因?yàn)槠淙丝诨鶖?shù)大且增速快，因此人均生態(tài)足跡則相對(duì)較小；杭州市人均生態(tài)足跡由2006年的2.384 8 hm2/人升至2016年的2.886 8 hm2/人；合肥市的人均生態(tài)足跡由2006年的2.177 3 hm2/人升至2016年的2.867 9 hm2/人；南京市的人均生態(tài)足跡由2006年的2.655 6 hm2/人升至2016年的3.875 6 hm2/人，增幅是4個(gè)省會(huì)和直轄市中最大的。長(zhǎng)三角城市群江蘇省所轄的城市中，人均生態(tài)足跡最高的是鹽城市，其次是蘇州市和南通市；浙江省所轄的城市中，人均生態(tài)足跡最高的是寧波市，其次是嘉興市和湖州市；安徽省所轄的城市中，人均生態(tài)足跡最高的是馬鞍山市，其次是銅陵市。人均生態(tài)足跡最高的是馬鞍山市，貢獻(xiàn)最大的是化石能源用地；人均生態(tài)足跡最低的是蕪湖市，貢獻(xiàn)最大的是耕地。其中馬鞍山市和銅陵市之所以人均生態(tài)足跡較高，主要是因?yàn)閮墒械诙a(chǎn)業(yè)占比較高，能源消耗量大，使得工業(yè)三廢排放高于其他城市，從而使生態(tài)環(huán)境承受較大壓力。

4.2 長(zhǎng)三角城市群人均生態(tài)足跡空間分布變化

圖2 2006—2016年長(zhǎng)三角城市群人均生態(tài)足跡空間分布Fig.2 Spatial distribution map of per capita ecological footprint of YRDUA from 2006 to 2016

運(yùn)用GIS方法對(duì)長(zhǎng)三角城市群2006—2016年26個(gè)城市人均生態(tài)足跡空間分布情況進(jìn)行可視化，結(jié)果如圖2所示。由圖2可知，2006—2016年長(zhǎng)三角城市群26個(gè)城市人均生態(tài)足跡空間分布格局變化不大，總體上呈現(xiàn)周邊高中間低的分布態(tài)勢(shì)；從三省各自所轄城市的分布規(guī)律來看，蘇北城市人均生態(tài)足跡要高于蘇南城市，浙北城市高于浙南城市，皖東城市高于皖西城市。這主要是由于人均生態(tài)足跡在空間上有3個(gè)高值點(diǎn)，連接呈三角形分布，具體為以制造業(yè)為主的浙江省沿海的嘉興市和寧波市，以鋼鐵重工業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè)的安徽省長(zhǎng)江沿岸的馬鞍山市與銅陵市，以及農(nóng)產(chǎn)品輸出地江蘇省北部的鹽城市。

4.3 長(zhǎng)三角城市群生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因子

從經(jīng)濟(jì)、人口、消費(fèi)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)4個(gè)方面，選擇7個(gè)指標(biāo)(表6)作為自變量，并與作為因變量的人均生態(tài)足跡進(jìn)行相關(guān)性和主成分分析，以探求影響人均生態(tài)足跡的主要驅(qū)動(dòng)因子。由于城市個(gè)數(shù)較多，從中挑取3個(gè)典型城市作為代表。上海市作為中國(guó)的大都市，人口多、資源消耗量大；蘇州市是江蘇省人均生態(tài)足跡較高的城市；馬鞍山市是長(zhǎng)三角城市群中人均生態(tài)足跡最高的城市。利用SPSS軟件對(duì)以上3個(gè)城市2006—2016年各項(xiàng)指標(biāo)與人均生態(tài)足跡進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)見表7～表9。其中檢驗(yàn)方法為Person檢驗(yàn)，相關(guān)系數(shù)在P<0.01水平下顯著相關(guān)。

表6 生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因子

表7 上海市人均生態(tài)足跡與其影響因子的相關(guān)系數(shù)

表8 蘇州市人均生態(tài)足跡與其影響因子的相關(guān)系數(shù)

表9 馬鞍山市人均生態(tài)足跡與其影響因子的相關(guān)系數(shù)

由表7～表9可以看出，上海市人均生態(tài)足跡與人均GDP、城市化率、人口數(shù)量呈正相關(guān)；與恩格爾系數(shù)、第二產(chǎn)業(yè)占比、人均公共綠地面積、人均耕地面積呈負(fù)相關(guān)。上海市人均生態(tài)足跡與人均GDP的相關(guān)系數(shù)為0.891，與城市化率相關(guān)系數(shù)為0.835，主要是因?yàn)樯虾Ｈ丝诨鶖?shù)大且逐年增加，從而對(duì)自然資源的需求量也在擴(kuò)大，導(dǎo)致能源消費(fèi)量和污染物排放量劇增，表現(xiàn)為化石能源用地和吸納污染物用地的增加。另外，城市擴(kuò)張，耕地面積減少，從而對(duì)生態(tài)系統(tǒng)造成的壓力也越來越大。

蘇州市人均生態(tài)足跡與人均GDP、城市化率、人口數(shù)量、人均耕地面積呈正相關(guān)；與恩格爾系數(shù)、第二產(chǎn)業(yè)占比、人均公共綠地面積呈負(fù)相關(guān)。蘇州市人均生態(tài)足跡與人均GDP的相關(guān)系數(shù)為0.877，與城市化率相關(guān)系數(shù)為0.796。

馬鞍山市人均生態(tài)足跡與人均GDP、城市化率、第二產(chǎn)業(yè)占比、人口數(shù)量、人均耕地面積呈正相關(guān)；與恩格爾系數(shù)、人均公共綠地面積呈負(fù)相關(guān)。馬鞍山市人均生態(tài)足跡與人均GDP的相關(guān)系數(shù)為0.868，與城市化率相關(guān)系數(shù)為0.880，主要是因?yàn)轳R鞍山市作為我國(guó)重要重工業(yè)城市，其第二產(chǎn)業(yè)占比高，對(duì)資源的需求大，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以粗放型為主，導(dǎo)致能源消費(fèi)量和污染物排放量劇增，表現(xiàn)為化石能源用地和吸納污染物用地的增加。

對(duì)7個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，得到的3個(gè)城市人均生態(tài)足跡與驅(qū)動(dòng)因子載荷矩陣，如表10～表12所示。由表10～表12可以看出，上海市第一主成分與人均GDP、城市化率、人口數(shù)量呈正相關(guān)，與恩格爾系數(shù)、第二產(chǎn)業(yè)占比、人均公共綠地面積、人均耕地面積呈負(fù)相關(guān)，而第二主成分指標(biāo)提取信息較少，只與人均公共綠地面積具較大負(fù)相關(guān)性；蘇州市人均生態(tài)足跡與驅(qū)動(dòng)因子荷載矩陣表現(xiàn)形式和上海市相似，第一主成分與人均GDP、城市化率、人口數(shù)量、人均耕地面積均有較大正相

表10 上海市人均生態(tài)足跡與驅(qū)動(dòng)因子載荷矩陣

表11 蘇州市人均生態(tài)足跡與驅(qū)動(dòng)因子載荷矩陣

表12 馬鞍山市人均生態(tài)足跡與驅(qū)動(dòng)因子載荷矩陣

關(guān)性，與恩格爾系數(shù)、第二產(chǎn)業(yè)占比、人均公共綠地面積呈負(fù)相關(guān)；馬鞍山市第一主成分與人均GDP、城市化率、第二產(chǎn)業(yè)占比、人口數(shù)量、人均耕地面積均有較大正相關(guān)性，與恩格爾系數(shù)、公共綠地面積呈負(fù)相關(guān)。

5 結(jié)論

(1)在時(shí)間序列上，2006—2016年長(zhǎng)三角城市群26個(gè)城市人均生態(tài)足跡均呈上升趨勢(shì)，這表明隨著城市的發(fā)展，人類活動(dòng)對(duì)自然資本的消耗在逐年上升，施加給生態(tài)環(huán)境的壓力也在增大。

(2)在空間分布格局上，2006—2016年長(zhǎng)三角城市群變化不大，總體上呈現(xiàn)周邊高中間低的分布態(tài)勢(shì)，并且蘇北城市人均生態(tài)足跡要高于蘇南城市，浙北城市高于浙南城市，皖東城市高于皖西城市。

(3)在主要驅(qū)動(dòng)因子上，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素強(qiáng)烈驅(qū)動(dòng)著人均生態(tài)足跡的變化，人均GDP、城市化率、人口數(shù)量是人均生態(tài)足跡增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)因子，這是因?yàn)殡S著人口和經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，對(duì)自然資本的需求量也隨之增大。

(4)為實(shí)現(xiàn)區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展，可以從以下角度著手：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，如金融業(yè)、服務(wù)業(yè)和新型制造業(yè)；遏制高耗能、高排放行業(yè)過快增長(zhǎng)，淘汰落后生產(chǎn)力，提高資源利用效率。