聞 熠, 高 峻, 徐 迪, 林章林

(1.九江學(xué)院 江西長江經(jīng)濟(jì)帶研究院, 江西 九江 332005; 2.上海師范大學(xué)城市發(fā)展研究院, 上海 200234; 3.復(fù)旦大學(xué) 工商管理博士后流動站, 上海 200433)

從1987年挪威首相布倫特萊夫人在《我們共同的未來》報告中首次提出“可持續(xù)發(fā)展”概念，到2015年聯(lián)合國大會上提出的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)(Sustainable Development Goals，SDGs)，可持續(xù)發(fā)展始終是人類的追求目標(biāo)。在該理念提出后，國內(nèi)外學(xué)者積極投身這一領(lǐng)域的分析和探索上來，這其中最為經(jīng)典的模型為加拿大生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)家William Rees 及其博士生Wackernagel 提出的生態(tài)足跡模型[1-4]。生態(tài)足跡模型于1999年引入我國后[5-9]，被廣泛應(yīng)用于國家[10-14]、省域[15-23]、城市群[24-27]、市域[28-33]等不同空間尺度的可持續(xù)發(fā)展研究中。但是在一些研究中，生態(tài)足跡模型中兩個重要參數(shù)：均衡因子和產(chǎn)量因子，往往均采用的是全球平均值，而中國國土幅員遼闊，生態(tài)多樣性復(fù)雜，如果計算模型采用全球平均值，則會忽略區(qū)域自然環(huán)境的時空差異，從而在一定程度上影響了研究結(jié)果的科學(xué)性和可比性[34-35]。因此有必要對模型參數(shù)進(jìn)行修正，使得核算方法更加本土化，從而使研究結(jié)果能更好地體現(xiàn)研究區(qū)的實際情況。

長三角城市群地區(qū)在國家現(xiàn)代化建設(shè)大局和全方位開放格局具有舉足輕重的地位，但另一方面人類活動對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)[36]。本文從“國家公頃”的角度出發(fā)，首先對生態(tài)足跡模型參數(shù)進(jìn)行本土化探索，然后對2006—2016年長三角城市群4個城市(上海、南京、杭州、合肥)生態(tài)足跡和生態(tài)承載力進(jìn)行測算，并基于相關(guān)參數(shù)對研究區(qū)的可持續(xù)狀況進(jìn)行評價與分析，旨在為研究區(qū)及相類似地方的可持續(xù)發(fā)展對策提供科學(xué)依據(jù)和理論參考。

1 研究方法

“國家公頃”的概念是相對全球尺度提出來的，是指國家土地平均生產(chǎn)力的標(biāo)準(zhǔn)面積，為在國家生產(chǎn)力水平上衡量省際土地供需量提供了方法[37]。在測算某區(qū)域生態(tài)足跡時，往往將人類對自然資源的消耗轉(zhuǎn)化為6種生態(tài)生產(chǎn)性面積，即耕地、林地、草地、水域、化石燃料和建筑用地6大類型。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，因此以上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。在“國家公頃”模型中，均衡因子是指國內(nèi)某類生物生產(chǎn)性土地的平均生產(chǎn)力與全國所有生物生產(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)力與中國同類土地的平均生產(chǎn)力的比值。

1.1 基于“國家公頃”的本土化模型參數(shù)計算

(1) 均衡因子計算。本文借鑒何愛紅的研究方法[38]，來計算均衡因子計算中。該方法中，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)行計算，具體計算如公式1所示：

(1)

(2) 產(chǎn)量因子計算。本文的研究區(qū)為長三角城市群4個省會城市，因此將計算長三角“三省一市”，即上海，浙江省，江蘇省，安徽省各自的產(chǎn)量因子。本文采用“熱值法”對研究區(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)力用熱值的形式來表示，即將生物產(chǎn)量乘以該類生物的單位熱值。其中，某生物產(chǎn)品的單位熱值是指每千克該產(chǎn)品包含的熱量，通過這種轉(zhuǎn)化計算可將每種生物產(chǎn)品的計量單位轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的單位，熱值量可以通過查閱《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)手冊(修訂版)》得到，如果若某些生物產(chǎn)品的熱值在手冊中查不到，則以近似產(chǎn)品的熱值或多個近似產(chǎn)品的熱值平均值來代替[37,39-40]，其計算公式如下(公式2)。

(2)

1.2 生態(tài)足跡和生態(tài)承載力計算

“國家公頃”模型中，研究區(qū)總生態(tài)足跡(EF)和生態(tài)承載力(EC)的計算公式如下：

(3)

EC=∑(Aj×EQFj×YFj)

(4)

式中：Pi為i種產(chǎn)品的總產(chǎn)量；Yi為i種產(chǎn)品全國平均產(chǎn)量；EQFj為j類土地類型均衡因子；YFj為研究區(qū)j類土地類型產(chǎn)量因子；Aj為為j類型生產(chǎn)性土地的面積(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 可持續(xù)性評價指數(shù)

本文選取單位萬元GDP生態(tài)足跡(WEF)，生態(tài)壓力指數(shù)(EPI)，生態(tài)可持續(xù)指數(shù)(ESI)這3個指數(shù)，對研究區(qū)的可持續(xù)性狀況進(jìn)行全面的評估。

(1) 單位萬元GDP生態(tài)足跡。該指數(shù)主要是用來表征研究區(qū)內(nèi)生態(tài)資源利用效率，體現(xiàn)了區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源利用之間的關(guān)系，即利用所消耗的資源創(chuàng)造價值的大小，如GDP等[29]。其計算方法為區(qū)域總生態(tài)足跡與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值，其計算公式為：

(5)

式中：WEF表示研究區(qū)單位萬元GDP生態(tài)足跡；EF表示研究區(qū)總生態(tài)足跡；GDP表示研究區(qū)總國內(nèi)生產(chǎn)總值。WEF的倒數(shù)即為研究區(qū)的生態(tài)資源利用效率，顯然WEF越高，表示區(qū)域內(nèi)自然資源的利用效率越低，反之則越高。

(2) 生態(tài)壓力指數(shù)。它是從與人均生態(tài)承載力的比較角度來指針區(qū)域的可持續(xù)性,反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境所受壓力強(qiáng)度的大小[41-42]。其計算方法是區(qū)域人均生態(tài)足跡與人均生態(tài)承載力的比值，其計算公式為:

(6)

式中：EPI指區(qū)域生態(tài)壓力指數(shù)；ef表示研究區(qū)人均生態(tài)足跡；ec表示研究區(qū)人均生態(tài)承載力。EPI指數(shù)無量綱，一般來說；EPI指數(shù)越大，說明生態(tài)環(huán)境所遭受的壓力越大，生態(tài)系統(tǒng)處于不安全狀態(tài)，區(qū)域的可持續(xù)性受到挑戰(zhàn)。

(3) 生態(tài)可持續(xù)指數(shù)(ESI)。為了進(jìn)一步反映各城市的可持續(xù)狀況，本文將引生態(tài)可持續(xù)指數(shù)(ESI)。它表示一個地區(qū)生態(tài)可持續(xù)利用程度，是指一定區(qū)域的生態(tài)可持續(xù)供給滿足人類生態(tài)需求的程度[29,43]。其公式為：

(7)

式中：ESI為生態(tài)可持續(xù)指數(shù)；ef為人均生態(tài)足跡；ec為人均生態(tài)承載力。ESI的取值在0～1，其值越大，表示生態(tài)可持續(xù)發(fā)展程度越強(qiáng)；反之，則生態(tài)可持續(xù)發(fā)展程度越弱。

2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)域

本文選取長三角城市群4個典型城市作為研究區(qū)，即一個直轄市(上海)和3個省會城市(南京，杭州，合肥)。根據(jù)各自的統(tǒng)計年鑒顯示，截至2016年，上?？偯娣e6 340 km2，常住人口2 418.33萬人，人均GDP為124 606元；南京總面積6 587 km2，常住人口833.5萬人，人均GDP為127 264元；杭州總面積16 853.57 km2，常住人口為946.8萬人，人均為GDP為132 617元；合肥總面積為11 445.1 km2，常住人口為796.5萬人，人均GDP為90 564元。該區(qū)域皆屬于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，溫和多雨，年平均氣溫在21°C左右。

2.2 數(shù)據(jù)來源與計算方法

2.2.1 數(shù)據(jù)來源 本文研究中的生物生產(chǎn)量和能源消費量數(shù)據(jù)來源于2006—2016年的《上海統(tǒng)計年鑒》，《南京統(tǒng)計年鑒》，《杭州統(tǒng)計年鑒》，《合肥統(tǒng)計年鑒》，國家平均生物生產(chǎn)力數(shù)據(jù)由2006—2016年《中國統(tǒng)計年鑒》以及國家統(tǒng)計局網(wǎng)站相關(guān)數(shù)據(jù)計算得到；土地利用面積數(shù)據(jù)源于國土資源部土地調(diào)查成果共享應(yīng)用服務(wù)平臺，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(修訂版)》。

2.2.2 基于“國家公頃”模型的均衡因子和產(chǎn)量因子計算

(1) 均衡因子計算。根據(jù)上述數(shù)據(jù)，生物資源消費項目中，耕地生物資源賬戶主要有糧食、豆類、蔬菜、油料作物等；草地生物資源賬戶選取牛羊肉、奶類為消費項；林地消費足跡由木材、水果產(chǎn)量來反映；水域消費足跡僅考慮淡水產(chǎn)品產(chǎn)量；土地利用類型主要包括：耕地、林地、草地和水域。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型(表1)，共計48個計算項目，各類生物的熱值轉(zhuǎn)換單位摘自《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)手冊(修訂版)》。

將上述數(shù)據(jù)代入到公式1中，計算得到2006—2016年我國各類土地利用類型的均衡因子，見表2。

由表2可以看出，6類土地利用類型中，耕地的均衡因子最高，其次是水域、林地和草地；同時，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。

(2) 產(chǎn)量因子計算。在“國家公頃”模型中，產(chǎn)量因子指研究區(qū)某類生物生產(chǎn)性土地的平均生產(chǎn)力與全國同類土地的平均生產(chǎn)力的比值。由于本文的研究區(qū)為長三角城市群，因此將計算長三角“三省一市”，即上海，浙江省，江蘇省，安徽省各自的產(chǎn)量因子。本文同樣采用“熱值法”對研究區(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)力用熱值的形式來表示，即將生物產(chǎn)量乘以該類生物的單位熱值。其中，某生物產(chǎn)品的單位熱值是指每千克該產(chǎn)品包含的熱量，通過這種轉(zhuǎn)化計算可將每種生物產(chǎn)品的計量單位轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的單位，計算公式如公式2所示，將上述數(shù)值代入公式2中，分別得到了2006—2016年長三角城市群三省一市各自的產(chǎn)量因子，見表3—6。

表1 中國各類土地生產(chǎn)情況

表2 2006-2016年我國各類土地均衡因子

表3 2006-2016年上海市各類土地產(chǎn)量因子

表4 2006-2016年浙江省各類土地產(chǎn)量因子

表5 2006-2016年江蘇省各類土地產(chǎn)量因子

表6 2006-2016年安徽省各類土地產(chǎn)量因子

由上表中數(shù)據(jù)可以看出，2006—2016年，長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，水域的產(chǎn)量水平均高于全國平均水平；其中，耕地產(chǎn)量水平最高的是浙江省；林地的產(chǎn)量因子與全國平均水平相當(dāng)；水域的產(chǎn)量因子上海最大，其次是江蘇；草地產(chǎn)量因子最大的浙江省。

3 結(jié)果與分析

3.1 研究區(qū)人均生態(tài)足跡時間序列變化

依據(jù)研究區(qū)2006—2016年統(tǒng)計數(shù)據(jù)和基于“國家公頃”模型計算得到的中國本土均衡因子，結(jié)合公式3對研究區(qū)2006—2016年生態(tài)足跡進(jìn)行測算，其中四城市歷年的各土地利用類型人均生態(tài)足跡如圖1所示。由圖中可以看出，這4個城市能源和耕地生態(tài)足跡占了總生態(tài)足跡的絕大部分，其中上海，南京和杭州能源生態(tài)足跡占了總生態(tài)足跡的50%以上，但是比例在逐年下降，上海能源生態(tài)足跡比重由2006年的82.4%下降到2016年的67.3%，南京由77.2%下降到73.5%，杭州由58.4%下降到48.8%；合肥市耕地生態(tài)足跡比例超過能源生態(tài)足跡，其中耕地生態(tài)足跡比例在下降，由2006年的59.6%下降到2016年的50.7%，能源生態(tài)足跡的比例則在上升，由2006年的35.1%上升到2016年的37.1%。

將各個組份的人均生態(tài)足跡累加得到研究區(qū)4城市的人均總生態(tài)足跡，其年際變化情況如圖2所示。由圖中可以看出，4城市人均總生態(tài)足跡均呈現(xiàn)上升趨勢，上升幅度各不相同。上海市人均生態(tài)足跡由2006年的2.270 5 hm2/人上升至2016年的3.260 5 hm2/人；南京的人均生態(tài)足跡由2006年的2.655 6 hm2/人上升至2016年的3.875 6 hm2/人，增幅相對于上海較大；杭州人均生態(tài)足跡由2006年的2.384 8 hm2/人上升至2016年的3.086 8 hm2/人；合肥的人均生態(tài)足跡由2006年的2.577 3 hm2/人上升至2016年的3.707 9 hm2/人，是長三角4個省會城市中增幅最大的。

圖1 2006-2016年研究區(qū)人均生態(tài)足跡結(jié)構(gòu)

圖2 2006-2016年研究區(qū)人均生態(tài)足跡變化

3.2 研究區(qū)人均生態(tài)承載力時間序列變化

依據(jù)研究區(qū)2006—2016年統(tǒng)計數(shù)據(jù)和基于“國家公頃”模型計算得到的中國本土均衡因子和產(chǎn)量因子，結(jié)合公式4，對研究區(qū)2006—2016年人均生態(tài)承載力計算，其時間序列變化如圖3所示。

由圖3可知，四城市人均生態(tài)承載力變化幅度不大，都呈現(xiàn)下降趨勢。其中合肥市的變化幅度最大，由2006年的0.611 9 hm2/人下降至2016年的0.551 2 hm2/人；其次是杭州，由2006年的0.377 1 hm2/人下降至2016年的0.287 1 hm2/人；南京的人均生態(tài)承載力呈現(xiàn)“先下降后上升又下降”的趨勢，具體來說首先由由2006年的0.246 8 hm2/人下降至2010年的0.225 8 hm2/人，接著上升至2012年的0.236 8 hm2/人，2012年后又呈現(xiàn)下降趨勢；上海的人均生態(tài)承載力基本沒變化，維持在0.088 hm2/人左右。

圖3 2006-2016年研究區(qū)人均生態(tài)承載力變化

3.3 研究區(qū)可持續(xù)性評價

(1) 單位萬元GDP生態(tài)足跡變化情況。由公式(4) ，計算得到2006—2016年這4個城市的單位萬元GDP 指數(shù)(圖4)。可以看出，這4個城市中，合肥的單位萬元GDP生態(tài)足跡最高，其次分別是杭州，南京和上海；單位萬元GDP生態(tài)足跡均呈現(xiàn)下降趨勢，其中上海市由4.2 hm2/萬元下降到2.1 hm2/萬元，南京市由4.9 hm2/萬元下降到3.13 hm2/萬元，杭州市由5.1 hm2/萬元下降到3.42 hm2/萬元，合肥市由5.6 hm2/萬元下降到4.19 hm2/萬元，這說明在資源消費增加的同時，這4個城市對資源的利用率逐年提高，生產(chǎn)方式由粗放轉(zhuǎn)向集約，并向資源的循環(huán)利用發(fā)展。

圖4 2006-2016年研究區(qū)單位萬元GDP生態(tài)足跡變化

(2) 生態(tài)壓力指數(shù)。由公式(5)計算得到這4個城市2006—2016年的生態(tài)壓力指數(shù)，見圖5所示。從圖中可知，2006—2016年這4個城市的生態(tài)壓力指數(shù)均呈現(xiàn)上升趨勢，其中杭州和合肥兩市增長較為緩慢，增幅不大，增幅最大的為上海，其次是南京。這表明人類活動對自然生態(tài)系統(tǒng)的壓力在逐漸增大。

圖5 2006-2016年研究區(qū)生態(tài)壓力指數(shù)變化

(3) 生態(tài)可持續(xù)性指數(shù)。當(dāng)ESI等于0.5 時，說明人均生態(tài)足跡和人均生態(tài)承載處于平衡狀態(tài)。根據(jù)生態(tài)可持續(xù)指數(shù)遠(yuǎn)離0.5的程度，可持續(xù)發(fā)展程度可從強(qiáng)到弱劃分為6個等級，見表7[29]。

表7 生態(tài)可持續(xù)指數(shù)分級表

將人均生態(tài)足跡和人均生態(tài)承載力代入公式6 ，得到這個4個城市2006—2016年生態(tài)可持續(xù)指數(shù)，其結(jié)果如圖6所示。

由圖6可知，這4個城市2006-2016年，除了合肥市2006年的ESI指數(shù)大于0.2以外，其余皆小于0.2，屬于強(qiáng)不可持續(xù)狀態(tài)，根據(jù)變化趨勢來看，其強(qiáng)不可持續(xù)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)還將進(jìn)步加深，這4個城市的生態(tài)可持續(xù)發(fā)展建設(shè)面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

圖6 2006-2016年研究區(qū)生態(tài)可持續(xù)指數(shù)變化

4 討 論

本文基于“國家公頃”對生態(tài)足跡模型參數(shù)進(jìn)行修正，測算了2006—2016年長三角城市群4個省會城市的生態(tài)足跡，并對研究區(qū)的可持續(xù)狀況進(jìn)行評估，研究顯示：這4個城市生態(tài)足跡在逐年攀升，并且均出現(xiàn)了生態(tài)赤字現(xiàn)象，這說明人類活動對自然資源的存在過度消耗的行為。究其原因，主要是這4個城市皆為省會或直轄市，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，城市面積在快速擴(kuò)張，使得本地對資源需求的大幅上升，城市作為一個有機(jī)體，每天需要消耗大量資源能源，同時也要排放大量的廢棄物，因而使得生態(tài)足跡呈現(xiàn)上升趨勢；并且隨著生態(tài)壓力的擴(kuò)大，這4個城市的生態(tài)可持續(xù)指數(shù)逐年下降，其值皆在<0.2以下，屬于強(qiáng)不可持續(xù)狀態(tài)。雖然這4個城市單位萬元GDP生態(tài)足跡在逐年較小，對資源的利用效率在提高，但經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的任務(wù)依然十分艱巨，需要采取有效措施來使它們向著可持續(xù)方向發(fā)展。

本研究既可為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市提供生態(tài)文明建設(shè)評價技術(shù)，也可為我國其他類型地區(qū)生態(tài)足跡和和可持續(xù)發(fā)展研究提參考和借鑒。但限于筆者水平所限，本研究計算生態(tài)足跡的方法還存在不少欠缺，更完善的計算方法有待進(jìn)一步研究。例如，對消費項目的列舉可能不夠完全，因此計算結(jié)果有一誤差，同時由于對外貿(mào)易數(shù)據(jù)難于獲取，本文沒有考慮貿(mào)易調(diào)整對生態(tài)足跡的影響，這在以后的研究中要深入分析。

5 結(jié) 論

(1) 從人均生態(tài)足跡估算結(jié)果可知，這4個城市的人均生態(tài)足跡均呈現(xiàn)上升趨勢，上升幅度各不相同，上海增長了43.6%，南京增長了46%，杭州增長了29.4%，合肥增長了43.9%；其中南京市人均生態(tài)足跡增幅最大，2006—2016年增長了1.22 hm2，其次是合肥。這表明隨著城市發(fā)展和人口增加，人類活動對自然資本的消耗也在逐漸增大。從而使得人均生態(tài)足跡也在逐年攀升。同時，耕地和化石能源生態(tài)足跡是貢獻(xiàn)量最大兩種，說明能源和糧食是長三角城市群最主要的資源消費。

(2) 通過計算這4個城市2006—2016年的生態(tài)壓力指數(shù)，單位萬元GDP 生態(tài)足跡以及生態(tài)可持續(xù)發(fā)展指數(shù)可知：從單位萬元GDP生態(tài)足跡來看，這4個城市均呈現(xiàn)下降趨勢，這表明對區(qū)域資源利用效率在逐漸提高；生態(tài)壓力指數(shù)在逐年增大，這表明生態(tài)系統(tǒng)承受著人類活動帶來的巨大壓力；隨著生態(tài)足跡的逐年擴(kuò)大和生態(tài)承載力的逐年減小，這4個城市的生態(tài)可持續(xù)指數(shù)皆在下降且都小于0.2，其可持續(xù)發(fā)展程度屬于強(qiáng)不可持續(xù)，從發(fā)展趨勢分析，其不可持續(xù)程度還將進(jìn)一步加深，這4個城市的可持續(xù)發(fā)展建設(shè)仍面臨嚴(yán)峻考驗。