趙 昕，馬越峰

(內(nèi)蒙古科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

十九大精神與“十四五”規(guī)劃明確提出我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)與可持續(xù)發(fā)展長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略。內(nèi)蒙古作為資源大省，在西部大開發(fā)、東北振興戰(zhàn)略等一系列區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的政策措施積極推進(jìn)下，全區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得巨大成就。與此同時(shí)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境發(fā)展不協(xié)調(diào)問題日益嚴(yán)重。因此如何實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展，需要引入“生態(tài)足跡”的概念[1]，進(jìn)一步評(píng)估區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況。

生態(tài)足跡是評(píng)估自然資本消耗與生態(tài)承載力協(xié)調(diào)與否的有效方法。國(guó)內(nèi)外學(xué)者紛紛將生態(tài)足跡理論運(yùn)用到區(qū)域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展的研究中。在研究對(duì)象上，國(guó)內(nèi)外學(xué)者將研究視角從國(guó)家、省域、市縣延伸到了城市群和流域。Folk等研究測(cè)算了歐洲波羅的沿海流域的近30個(gè)城市的生態(tài)足跡情況，結(jié)果表明整個(gè)波羅海流域的生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)嚴(yán)重失衡[2]；在國(guó)內(nèi)，楊屹、王昕宇、朱文娟等學(xué)者分別測(cè)算了陜西省、四川省宜賓市、浙江省溫州市泰順縣的生態(tài)足跡[3-5]。在應(yīng)用領(lǐng)域上，生態(tài)足跡從生態(tài)環(huán)境逐漸拓展到了交通[6]、土地[7，8]、旅游[9，10]等方面。關(guān)于生態(tài)足跡預(yù)測(cè)的研究，Vuuren 等將時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于生態(tài)足跡的研究中[11]。其中灰色GM(1，1)模型被大多數(shù)學(xué)者所選用，朱高立等預(yù)計(jì)2028年江蘇鹽城生態(tài)的不可持續(xù)狀況更加嚴(yán)重[12]；郭榮中等預(yù)測(cè)長(zhǎng)株潭地區(qū)到2026年人均生態(tài)赤字將上升到-2.3406 hm2[13]；ARIMA模型與GM(1，1)模型相比，能夠較為精確地預(yù)測(cè)非平穩(wěn)性時(shí)間序列，在生態(tài)領(lǐng)域中主要被應(yīng)用于水資源研究中[14]。

當(dāng)前已有大量有關(guān)內(nèi)蒙古生態(tài)足跡的研究[15，16]，筆者在傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型的基礎(chǔ)上，以內(nèi)蒙古土地實(shí)際生產(chǎn)力為標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用改進(jìn)后的“省公頃”生態(tài)足跡模型，計(jì)算符合內(nèi)蒙古自然條件的當(dāng)量因子，建立生物資源、能源消耗和污染排放賬戶，測(cè)算內(nèi)蒙古生態(tài)足跡及其相關(guān)指標(biāo)；在此基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)了未來(lái)5年的人均生態(tài)足跡、承載力和赤字，對(duì)科學(xué)合理地改善內(nèi)蒙古區(qū)域生態(tài)協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展有重要意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

在祖國(guó)的北疆，橫跨西南到東北的狹長(zhǎng)區(qū)域是內(nèi)蒙古自治區(qū)，其面積占全國(guó)國(guó)土面積的12.3%。有多種地貌形式，如高原、平原、山地等，其海拔高度平均在1 000 m左右；全區(qū)光照資源豐富；降水量相對(duì)較少且不勻，絕大部分地區(qū)雨水每年平均下降不達(dá)400 mm，由東向西，降水逐漸減少。2019年末常住人口2 539.56萬(wàn)人，農(nóng)作物總播種面積888.6萬(wàn) hm2，糧食生產(chǎn)收貨頗豐，畜牧業(yè)、工業(yè)總體發(fā)展穩(wěn)定，服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)模擴(kuò)大。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

通過(guò)調(diào)整足跡賬戶類型對(duì)生態(tài)足跡模型做出改進(jìn)，選取農(nóng)業(yè)產(chǎn)品等共18種生物資源項(xiàng)目，原煤、焦炭、原油、燃料油、天然氣、電力共6種能源消耗項(xiàng)目，水污染、二氧化硫排放、氮氧化物排放、煙粉塵排放、固體廢物污染共5種污染排放項(xiàng)目。以內(nèi)蒙古為研究樣本，2008年—2020年為時(shí)間尺度，計(jì)算并分析區(qū)域耕地、草地、林地、建設(shè)用地、水域、化石能源用地等6類基礎(chǔ)用地的生態(tài)足跡及生態(tài)承載力。測(cè)算所需數(shù)據(jù)來(lái)源于2009年—2021年《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分缺失數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)計(jì)公報(bào)或運(yùn)用線性插值方法進(jìn)行處理。

1.3 研究方法

1.3.1 生態(tài)足跡模型。William Rees是最早開始生態(tài)足跡相關(guān)研究的學(xué)者[1]。其計(jì)算公式如下所示。

(1)

式中，EF是生態(tài)足跡；N為某一區(qū)域內(nèi)的總?cè)丝跀?shù)，ef表示人均生態(tài)足跡；rj是均衡因子；Ci表示某一項(xiàng)目的人均消費(fèi)量；Pi表示平均生產(chǎn)能力；i是消費(fèi)項(xiàng)目；j表示土地類型，如耕地、林地等。

生態(tài)承載力，又被稱為“生態(tài)容量”或“生態(tài)供給”。其計(jì)算公式如下所示。

EC=N·ec=N·Σaj·rj·yj

(2)

式中，EC、ec分別表示某一區(qū)域內(nèi)總生態(tài)承載力及人均生態(tài)承載力；aj為某一類型土地的面積；yj為產(chǎn)量因子。按照國(guó)際慣例，考慮生物多樣性保護(hù)，生態(tài)承載力測(cè)算結(jié)果要扣除12%。

生態(tài)盈余/赤字的計(jì)算公式如下所示。

E=EC-EF=N(ec-ef)

(3)

式中，若EC>EF，E>0，則生態(tài)處于盈余狀態(tài)；若EC

三維生態(tài)足跡的計(jì)算公式如下所示：

(4)

EF3D=EFsize×EFdepth

(5)

式中，EF3D為三維生態(tài)足跡模型中的生態(tài)足跡，其數(shù)值與傳統(tǒng)模型中生態(tài)足跡的值相同；EFdepth稱為足跡深度，EFsize是足跡廣度，分別表明了資本存量與流量的占用水平，其足跡廣度的上限為生物承載力。

1.3.2 參數(shù)說(shuō)明。①參考李瑩的研究[17]，結(jié)合我國(guó)畜牧養(yǎng)殖的實(shí)際情況，生物資源賬戶中有同一產(chǎn)品對(duì)應(yīng)不同土地利用類型的情況，如牛肉產(chǎn)品的86%對(duì)應(yīng)于耕地，14%對(duì)應(yīng)于草地；羊肉及羊毛絨產(chǎn)品的57%對(duì)應(yīng)于耕地，43%對(duì)應(yīng)于草地；奶類產(chǎn)品的72%對(duì)應(yīng)于耕地，28%對(duì)應(yīng)于草地。②不同地類生物生產(chǎn)性面積及平均生產(chǎn)力的值均從“聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織”官網(wǎng)獲取。在計(jì)算能源消耗賬戶生態(tài)足跡時(shí)，能源折算系數(shù)參考Wackernagel研究[18]。③污染排放賬戶生態(tài)足跡計(jì)算時(shí)，各類污染項(xiàng)目土地吸納面積換算系數(shù)均參考前人研究成果[19]，水污染排放占用單位面積耕地的平均吸納量為365 t/hm2；二氧化硫、煙粉塵、二氧化碳分別占用單位林地的平均吸納量為88.65 kg/hm2、10 110 kg/hm2、3 590 kg/hm2；固體廢棄物占用單位面積耕地平均可堆積量為1.09×108kg/hm2。④為精確反映內(nèi)蒙古的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征，基于“省公頃”生態(tài)足跡改進(jìn)模型，根據(jù)內(nèi)蒙古土地平均生產(chǎn)力，計(jì)算均衡因子與產(chǎn)量因子，與世界自然基金會(huì)(WWF)計(jì)算“全球公頃”標(biāo)準(zhǔn)下當(dāng)量因子的方法相比較，更切合不同地區(qū)不同環(huán)境的客觀規(guī)律，計(jì)算結(jié)果更具針對(duì)性。

計(jì)算2008年—2020年內(nèi)蒙古地區(qū)的均衡因子和產(chǎn)量因子，但由于篇幅有限，僅選取近3年的結(jié)果列表展示，如表1所示。

表1 不同土地類型的均衡因子與產(chǎn)量因子

1.3.3 ARIMA模型。 ARIMA模型是由AR自回歸模型與MA移動(dòng)平均模型組合而成的，被廣泛應(yīng)用于非平穩(wěn)時(shí)間序列的研究中[20]。建立該模型需要確定p、d、q 3個(gè)參數(shù)，其中q由MA模型確定，表示移動(dòng)平均的階數(shù)；d是非平穩(wěn)序列處理成平穩(wěn)序列需要差分的階數(shù)；p是AR自回歸模型的階數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 生態(tài)足跡模型測(cè)算結(jié)果分析

根據(jù)生態(tài)足跡模型中公式(1)(2)(3)，對(duì)2008年—2020年內(nèi)蒙古自治區(qū)人均生態(tài)足跡、人均生態(tài)承載力和人均生態(tài)赤字/盈余做了測(cè)算。結(jié)果如圖1所示，人均生態(tài)足跡整體呈下降趨勢(shì)，從2008年的19.36 hm2/人降低到2020年的17.39 hm2/人；在2016年出現(xiàn)了近13年來(lái)的最低值，為14.38 hm2/人。但在2016年之后，又表現(xiàn)為增長(zhǎng)趨勢(shì)。這得益于政府環(huán)保理念的宣傳與人們意識(shí)水平的提升，使得生態(tài)足跡呈下降趨勢(shì)。但近3年，隨著脫貧攻堅(jiān)與全面小康國(guó)家大政策下，人們對(duì)自然資源的消耗也逐漸增加。

圖1 人均生態(tài)足跡、承載力及赤字

人均生態(tài)承載力受資源稟賦的影響，2008年-2020年間變化幅度不明顯，呈緩慢增長(zhǎng)狀態(tài)，從2008年的2.36 hm2/人增長(zhǎng)到2020年的4.64 hm2/人；在2012年漲幅較明顯，年增長(zhǎng)率為31.6%。這得益于生態(tài)保護(hù)建設(shè)的成果。天然林資源保護(hù)二期工程于2011年正式啟動(dòng)，對(duì)森林資源恢復(fù)性增長(zhǎng)與生態(tài)狀況逐步改善起到了重要的作用；2012年完成了退牧還草工程建設(shè)任務(wù)1 567萬(wàn) hm2，到2011年累計(jì)完成草地治理面積633.6萬(wàn) hm2。生態(tài)建設(shè)工程的實(shí)施使得內(nèi)蒙古生態(tài)承載力有了明顯的提升。

但總體來(lái)看，近13年內(nèi)蒙古生態(tài)環(huán)境處于嚴(yán)重生態(tài)赤字狀態(tài)。人均生態(tài)赤字與人均生態(tài)足跡呈對(duì)稱變化狀態(tài)，從2008年的17 hm2/人降低到2020年的12.619 hm2/人，表現(xiàn)為緩慢下降趨勢(shì)；2008年—2014年人均生態(tài)赤字保持在17 hm2/人左右，于2016年出現(xiàn)最高值，為10.04 hm2/人。生態(tài)足跡與生態(tài)赤字變化幅度相同，均為先減后增，并且在2008年—2015年無(wú)較大變化；出現(xiàn)這種變化的原因是在這13年間人均生態(tài)承載力變化平穩(wěn)。

運(yùn)用ArcGIS 10.7軟件，取2008年—2020年12個(gè)盟市人均生態(tài)足跡深度和足跡廣度年平均值作為空間維度參考，再以每2年為跨度取各盟市人均足跡深度和足跡廣度作為時(shí)間維度參考，繪制時(shí)空分布圖，從橫向、縱向兩個(gè)角度可視化分析內(nèi)蒙古生態(tài)壓力狀況。

內(nèi)蒙古12個(gè)盟市生態(tài)足跡深度時(shí)空分布情況如圖3所示，按數(shù)值大小將足跡深度分為極高、高、中、低、極低5個(gè)水平，其中興安盟、通遼市、包頭市、鄂爾多斯市人均足跡深度最高，年均數(shù)據(jù)分布在3.75 hm2/人～4.89 hm2/人范圍內(nèi)；錫林郭勒盟和赤峰市人均足跡深度次之，在3.21 hm2/人～3.75 hm2/人之間變化；呼倫貝爾市和呼和浩特市人均足跡深度屬于中等水平，年均數(shù)據(jù)在1.95 hm2/人～3.21 hm2/人范圍內(nèi)；烏海市與烏蘭察布市人均足跡深度較低，在0.97 hm2/人～1.95 hm2/人之間變化；阿拉善盟和巴彥淖爾市人均足跡深度最低，年均數(shù)據(jù)在0.89 hm2/人～0.97 hm2/人范圍內(nèi)。從時(shí)間序列來(lái)看，呼倫貝爾市、興安盟、通遼市、赤峰市、包頭市人均足跡深度有顯著的增長(zhǎng)；呼和浩特市、鄂爾多斯市、阿拉善盟的人均足跡深度呈緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)；錫林郭勒盟的人均足跡深度有先減少后增加的趨勢(shì)，烏海市則相反，呈現(xiàn)出先增加后減少的趨勢(shì)；巴彥淖爾市的人均足跡深度在2008年處于最高值，在2010年迅速減少，之后逐漸趨于穩(wěn)定；烏蘭察布市人均足跡深度在近12年保持平穩(wěn)狀態(tài)。

圖2 人均生態(tài)足跡-模型擬合和預(yù)測(cè)

圖3 內(nèi)蒙古足跡深度時(shí)空分布

內(nèi)蒙古12個(gè)盟市生態(tài)足跡廣度時(shí)空分布情況如圖4所示，與足跡深度一樣，按數(shù)值大小將足跡廣度分為5個(gè)水平，其中巴彥淖爾市和呼倫貝爾市人均足跡廣度最高，年均數(shù)據(jù)分布在8.03 hm2/人～10.86 hm2/人范圍內(nèi)；阿拉善盟人均足跡廣度次之，在3.10 hm2/人～8.03 hm2/人之間變化；烏海市、鄂爾多斯市、烏蘭察布市、錫林郭勒盟和興安盟人均足跡廣度屬于中等水平，年均數(shù)據(jù)在2.20 hm2/人～3.10 hm2/人范圍內(nèi)；赤峰市和通遼市人均足跡廣度較低，在1.27 hm2/人～2.20 hm2/人之間變化；包頭市和呼和浩特市人均足跡廣度最低，年均數(shù)據(jù)在1.25 hm2/人～1.27 hm2/人范圍內(nèi)。從時(shí)間序列來(lái)看，巴彥淖爾市2008年與2018年的人均足跡廣度相比較有顯著的增長(zhǎng)；阿拉善盟和呼倫貝爾市人均足跡廣度有著相同的變化規(guī)律，均表現(xiàn)為前期平穩(wěn)變化，后期大幅度減少；烏海市、鄂爾多斯市、赤峰市、通遼市的人均足跡廣度均在2018年有明顯減少；包頭市、呼和浩特市、烏蘭察布市、錫林郭勒盟、興安盟的人均足跡廣度在近12年變化不顯著。

圖4 內(nèi)蒙古足跡廣度時(shí)空分布

2.2 ARIMA模型預(yù)測(cè)分析

ARIMA模型的建立主要經(jīng)過(guò)4個(gè)步驟：序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)、模型識(shí)別、模型建立和模型預(yù)測(cè)[21]。通過(guò)ADF序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)，可得人均生態(tài)足跡這一非平穩(wěn)的時(shí)間序列，經(jīng)過(guò)一階差分變?yōu)槠椒€(wěn)序列，所以參數(shù)d=1；一階差分后的自相關(guān)系數(shù)(AC)和偏自相關(guān)系數(shù)(PAC)都是拖尾的，其中自相關(guān)函數(shù)值在一次滯后出現(xiàn)明顯的幾何遞減，則p=1，q=0；所以確定為ARIMA(1，1，0)模型，進(jìn)一步通過(guò)Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)，判斷模型的殘差情況為白噪聲，基本滿足要求。

人均生態(tài)足跡序列進(jìn)行模型的回歸擬合和預(yù)測(cè)的結(jié)果，如圖2所示，模型的擬合值和真實(shí)值相比，有較為一致的起伏趨勢(shì)，說(shuō)明模型擬合效果較好，該模型從一定程度上來(lái)說(shuō)還是比較理想的。

采用同樣的方法，可以得到人均生態(tài)承載力時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型為ARIMA(0，2，0)，人均生態(tài)赤字時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型為ARIMA(0，1，1)。人均生態(tài)承載力與人均生態(tài)赤字的模型擬合和預(yù)測(cè)結(jié)果分別如圖5和圖6所示，模型擬合效果均較為理想。

圖5 人均生態(tài)承載力-模型擬合和預(yù)測(cè)

圖6 人均生態(tài)赤字-模型擬合和預(yù)測(cè)

通過(guò)構(gòu)建不同參數(shù)的ARIMA模型，分別預(yù)測(cè)了內(nèi)蒙古未來(lái)5年的生態(tài)壓力狀況，結(jié)果見表2。

表2 人均生態(tài)足跡、承載力、赤字的結(jié)果

預(yù)計(jì)在2025年人均生態(tài)足跡減少至16.493 hm2/人，人均生態(tài)承載力逐漸提高，生態(tài)赤字的程度縮小，但變化幅度均較小。這說(shuō)明生態(tài)環(huán)境治理工程起到了初步成效。

3 結(jié)束語(yǔ)

在“省公頃”標(biāo)準(zhǔn)下，筆者所得2008年-2020年生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)分析結(jié)果與已有的研究[22]相比存在差異。從整體來(lái)看，不同地類均衡因子按值大小排列依次為耕地、林地、水域、草地，產(chǎn)量因子為草地、耕地、林地、水域，當(dāng)量因子的值與其存在較小的差別；人均生態(tài)足跡、承載力及赤字的變化趨勢(shì)與其相近。究其原因，這與研究所選取的足跡賬戶核算項(xiàng)目有關(guān)，出于現(xiàn)實(shí)情況的考究，調(diào)整了足跡賬戶，在王業(yè)寧學(xué)者研究[25]的基礎(chǔ)上，增加了污染排放賬戶。與其他資源型大省，如山西省[23]、黑龍江省[24]相比，內(nèi)蒙古自治區(qū)的人均生態(tài)足跡較高，人均生態(tài)承載力較低，人均生態(tài)赤字較高。可見，2008年—2020年內(nèi)蒙古存在過(guò)度消耗自然資源的現(xiàn)象，面臨著嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境壓力。

基于文中分析研究，可以得出以下結(jié)論：①2008年—2020年內(nèi)蒙古生態(tài)呈現(xiàn)出非良性的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，從2008年起至2020年每年都表現(xiàn)為生態(tài)赤字，生態(tài)足跡在2016年處于最低值，在此后4年表現(xiàn)為增加的趨勢(shì)，而人均生態(tài)承載力保持在基本穩(wěn)定狀態(tài)，呈緩慢增加的趨勢(shì)。②2008年—2020年各盟市自然資源消耗水平不同，呼倫貝爾市、阿拉善盟和巴彥淖爾市的足跡深度較小，足跡廣度較大；包頭市、呼和浩特市和通遼市的足跡深度較大，足跡廣度較小。這符合足跡深度與廣度相對(duì)變化的規(guī)律，即自然資本流量消耗增加，則存量消耗減少，反之亦然。③預(yù)計(jì)在2021年—2025年內(nèi)蒙古生態(tài)壓力狀況得到緩解，通過(guò)預(yù)測(cè)分析，可得人均生態(tài)足跡在未來(lái)5年有所減小，生態(tài)承載力有所增大，預(yù)計(jì)到2025年生態(tài)赤字狀態(tài)會(huì)有明顯的改善。