范世奇， 趙光華， 才琪， 王朵， 周曉然， 溫玄燁

（1.國家林業(yè)和草原局生物災(zāi)害防控中心，沈陽 110034； 2.山西師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，山西 臨汾 041004；3.中國林業(yè)科學(xué)研究院生態(tài)保護(hù)與修復(fù)研究所，北京 100091； 4.北京市房山區(qū)林果科技服務(wù)中心，北京 102400）

入侵生物已成為生物多樣性喪失的主要驅(qū)動(dòng)力，不僅威脅生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的穩(wěn)定，還對(duì)農(nóng)、林、牧、漁等多個(gè)領(lǐng)域的正常生產(chǎn)造成嚴(yán)重破壞[1]。隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的不斷加快，預(yù)計(jì)未來30 年，入侵生物事件仍將處于高發(fā)、頻發(fā)的態(tài)勢[2]。昆蟲作為生物類群的主要種類，隨物流貿(mào)易和跨境旅游在世界范圍內(nèi)大肆入侵，呈現(xiàn)種類多、蔓延快、危害重等特點(diǎn)[3-4]。盡管全球各國通過立法、宣傳、設(shè)立保護(hù)區(qū)等方式遏制昆蟲入侵[5]，但抵御昆蟲入侵和抑制后續(xù)擴(kuò)散傳播的能力薄弱，因此，入侵昆蟲依然是當(dāng)前生物安全工作面臨的主要困難。

資金投入的嚴(yán)重不足是造成入侵昆蟲防范能力薄弱的關(guān)鍵因素[6]。入侵昆蟲的預(yù)防和治理屬于應(yīng)急性管理，其性質(zhì)決定了防范資金和物資投入多為無保障性的臨時(shí)投資[7]。研究表明，在入侵昆蟲侵入前投入預(yù)防經(jīng)費(fèi)和物資，可避免后續(xù)發(fā)生更大的損失[8]；我國防控馬鈴薯甲蟲（Leptinotarsa decemlineata）、蘋果蠹蛾（Cydia pomonella）、云南黃脊竹蝗（Ceracris kiangsu）等入侵昆蟲的實(shí)踐也進(jìn)一步證實(shí)了這一觀點(diǎn)[9-10]。因此，如能準(zhǔn)確評(píng)估防范入侵昆蟲所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)成本，不僅可以提升公眾的生物安全意識(shí)，還可為管理部門決策提供參考依據(jù)。

InvaCost 是2020 年由巴黎薩克雷大學(xué)研發(fā)的全球入侵生物經(jīng)濟(jì)成本數(shù)據(jù)庫[11]，該數(shù)據(jù)庫包含50 余個(gè)與入侵生物相關(guān)成本的有效信息（如成本類型、受影響部門、地理屬性、成本估算的可靠性等），涵蓋動(dòng)物、植物、真菌等入侵生物的經(jīng)濟(jì)成本數(shù)據(jù)，達(dá)13 553 條。相較于以往通過樣本調(diào)查或管理部門數(shù)據(jù)核算經(jīng)濟(jì)成本[12]，InvaCost 實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化與貨幣統(tǒng)一轉(zhuǎn)化，即將不同時(shí)間或空間尺度的入侵生物經(jīng)濟(jì)成本依據(jù)世界銀行經(jīng)濟(jì)標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為購買力相當(dāng)?shù)膯我回泿艛?shù)值。近期應(yīng)用該數(shù)據(jù)庫的案例包括德國、俄羅斯、印度等國家級(jí)評(píng)估，小龍蝦（Procambarus clarkii）、瓣鰓綱（Lamellibranchia）等特定種類的外來入侵物種評(píng)估[13-15]。

本研究擬通過InvaCost 數(shù)據(jù)庫對(duì)全球入侵昆蟲的經(jīng)濟(jì)成本進(jìn)行評(píng)估，以貨幣價(jià)值的形式闡明入侵昆蟲的危害損失，在此基礎(chǔ)上嘗試通過模型測算當(dāng)前階段入侵昆蟲的經(jīng)濟(jì)成本，以期為豐富和完善生物災(zāi)害損失評(píng)估體系、加強(qiáng)外來入侵昆蟲的防控管理提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

經(jīng)濟(jì)成本數(shù)據(jù)：本研究選取InvaCost 數(shù)據(jù)庫（InvaCost v4.1，https://doi.org/10.6084/m9.figshare.11627406）中昆蟲綱數(shù)據(jù)，刪除多種共同危害和無明確種名的數(shù)據(jù)后，共獲得有效數(shù)據(jù)2 072條。

全球矢量數(shù)據(jù)：從自然地球（Natural Earth，http://www.qgistutorials.com/downloads/ne_global.gpkg）下載全球矢量數(shù)據(jù)用于國家與地區(qū)成本分析。

基礎(chǔ)地圖數(shù)據(jù)：自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)（http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/）小八開單色標(biāo)準(zhǔn)世界地圖，審圖號(hào)GS(2016)1665號(hào)，底圖無修改。

1.2 方法

1.2.1 數(shù)據(jù)歸一化處理 由于成本數(shù)據(jù)產(chǎn)生的年代、使用的貨幣價(jià)值不同，需要參考國際匯率與各國貨幣購買力均值將各條目數(shù)據(jù)進(jìn)行等值換算，使用InvaCost 的轉(zhuǎn)化函數(shù)（expand yearly costs）對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)換后所有數(shù)值均為2017 年等值美元（2017 年平均匯率1 美元=6.7547 元人民幣，下同），具體計(jì)算公式如下。

式中，Ce為2017 年成本估算值（根據(jù)匯率或購買力換算為美元）；MV為原始成本（從搜集的數(shù)據(jù)中提取的“當(dāng)?shù)刎泿拧被蜣D(zhuǎn)換的“每年當(dāng)?shù)刎泿拧保籆F為換算系數(shù)（官方市場匯率或平價(jià)購買力，以美元計(jì)算）；IF為自估算年份以來的通貨膨脹系數(shù)，計(jì)算方法如下。

式中，CPI對(duì)應(yīng)于消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)；y對(duì)應(yīng)于成本估算年份。

1.2.2 保守成本計(jì)算 計(jì)算所有已報(bào)道入侵昆蟲的總經(jīng)濟(jì)成本，對(duì)多年危害的昆蟲將成本總值依據(jù)發(fā)生年份進(jìn)行平均，求和獲得1970—2017 年全球入侵昆蟲所產(chǎn)生的保守成本。

1.2.3 成本構(gòu)成分析 首先，對(duì)1.2.2 所得保守成本進(jìn)行處理，剔除無明確地理信息的數(shù)據(jù)后導(dǎo)入全球矢量數(shù)據(jù)，獲得不同國家成本明細(xì)；其次，對(duì)成本類型進(jìn)行分類，包括損失成本（資源直接損失、修復(fù)成本和醫(yī)療護(hù)理）、管理成本（檢疫或邊境檢查、入侵風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等入侵前管理；根除、遏制、控制等入侵后管理；行政、溝通、教育、研究等其他管理成本）和混合成本（同時(shí)包含損失和管理的成本）3 種類型，分別統(tǒng)計(jì)并求和；最后，按物種類別對(duì)成本進(jìn)行匯總排序，獲得成本最高的10 種入侵昆蟲。

1.2.4 近期成本估算 考慮到經(jīng)濟(jì)成本的發(fā)布時(shí)間和數(shù)據(jù)樣本收集均存在一定程度的滯后，這可能會(huì)導(dǎo)致最近一個(gè)年份的保守成本遠(yuǎn)低于實(shí)際成本。因此，需要通過模型估算2010—2019年入侵昆蟲的經(jīng)濟(jì)成本，以1970—2017年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用modelCosts 函數(shù)構(gòu)建最小二乘法（OLS regression）、穩(wěn)健回歸（robust regression）和分位數(shù)回歸（quantile regression）3 種預(yù)測模型。其中，最小二乘法和穩(wěn)健回歸均采用線性和二階2 種方式，分位數(shù)回歸取值0.1、0.5 和0.9，分別表示成本下限、成本中值和成本上限。比較均方根誤差（root mean square error，RMSE）評(píng)估各模型擬合的準(zhǔn)確性，數(shù)值越低則模型預(yù)測越準(zhǔn)確[16]。

1.3 數(shù)據(jù)分析

采用R v4.1.2軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 1970—2017年全球入侵昆蟲保守經(jīng)濟(jì)成本

保守估算顯示，1970—2017 年全球因昆蟲入侵所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)成本為5 004.38 億美元（3.38 萬億人民幣），年均104.26 億美元（704.25 億人民幣）。過去的48 年中，入侵昆蟲的經(jīng)濟(jì)成本持續(xù)上升，21 世紀(jì)10 年代的年均成本是50 年前的60 倍，增長最快的年份是2000—2009 年，整體投入較上個(gè)10年增長了1 862億美元（圖1）。

圖1 1970—2017年全球入侵昆蟲保守經(jīng)濟(jì)成本Fig. 1 Conservative economic costs of invasive insects worldwide from 1970 to 2017

2.2 成本構(gòu)成分析

在計(jì)算獲得的總成本中，有65 個(gè)國家和地區(qū)標(biāo)記了2 661.57 億美元的支出，其中，美國累計(jì)成本最高，為1 135.44 億美元，占比達(dá)42.66%；我國入侵昆蟲的經(jīng)濟(jì)成本排名第2，為503.52 億美元（3 401.13億人民幣），占比18.92%；印度、加拿大、巴西、泰國、哥倫比亞分列第3~第7 位，支出總成本均超過50億美元（圖2）。

圖2 各國入侵昆蟲經(jīng)濟(jì)成本Fig. 2 Economic cost of invasive insects in various countries

各國用于管理入侵昆蟲的支出總計(jì)312.07億美元，該值僅占入侵昆蟲危害損失總額的13.28%（2 349.5 億美元）。1970—2009 年，入侵昆蟲所產(chǎn)生的損失和管理成本均持續(xù)增長，但各國投入管理成本的增幅明顯小于危害造成損失的增幅。20 世紀(jì)90 年代各國管理與損失比為53.33%，至21 世紀(jì)初下降為9.72%，最近10 年則進(jìn)一步減少為8.18%。

產(chǎn)生入侵成本的昆蟲共11 目、78 科、176 屬、235種，不同昆蟲所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)成本差異較大。經(jīng)濟(jì)成本最高的10 種入侵生物依次為：伊蚊（Aedesspp.）、臺(tái)灣家白蟻（Coptotermes formosanus）、紅火蟻（Solenopsis invicta）、棉 鈴 象 甲（Anthonomus grandis）、小火蟻（Wasmannia auropunctata）、白蠟窄吉丁（Agrilus planipennis）、舞毒蛾（Lymantria dispar）、云杉藍(lán)樹蜂（Sirex noctilio）、西方蜜蜂（Apis mellifera）和蘋果蠹蛾（C. pomonella）（圖3）。

圖3 經(jīng)濟(jì)成本最高的入侵昆蟲種類Fig. 3 The invasive insects species with the highest economic costs

2.3 模型預(yù)測結(jié)果

如圖4所示，3種模型所得擬合曲線均呈上升趨勢，21世紀(jì)10年代入侵昆蟲的經(jīng)濟(jì)成本較上個(gè)10 年進(jìn)一步增長。比較均方根誤差顯示，線性穩(wěn)健回歸在3 種模型中誤差最小，除0.1 和0.9 分位數(shù)回歸外，各模型間準(zhǔn)確率差距較小。因此，排除小于2000—2009 年年均成本（228.21 億美元）的預(yù)測結(jié)果，21世紀(jì)10年代入侵昆蟲所產(chǎn)生的可能經(jīng)濟(jì)成本為2 923.62~7 097.25 億美元，最高置信值為3 672.24億美元。

圖4 入侵昆蟲預(yù)測模型建模結(jié)果Fig. 4 Invasive insect prediction modeling results

3 討論

相較于綜合考慮生態(tài)服務(wù)功能損失的經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估[17]，本研究從直接成本的角度測算了過去近50 年中入侵昆蟲所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)成本，雖然所得的評(píng)估數(shù)值要低于其對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的真實(shí)損失[18]，但值得注意的是入侵昆蟲仍然給全球經(jīng)濟(jì)造成了巨大壓力。以保守估算的平均每年104.26億美元來看，這一數(shù)值超過了2017年全球18個(gè)最小經(jīng)濟(jì)體國內(nèi)生產(chǎn)總值之和，倘若以模型預(yù)測2010—2019 年年均最高值709 億美元來看，入侵昆蟲所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)成本與中美洲國家危地馬拉2017 年全國的GDP基本相當(dāng)[19]。

表1 各年代入侵昆蟲的損失與管理成本Table 1 Losses and management costs of invasive insects every decade

關(guān)于入侵生物經(jīng)濟(jì)成本與時(shí)間的趨勢關(guān)系，Essl等[20]認(rèn)為，入侵生物即使沒有進(jìn)一步的擴(kuò)散傳播，其入侵的時(shí)間越長所產(chǎn)生的成本也將越高。本研究發(fā)現(xiàn)，隨著時(shí)間的推移，入侵昆蟲的經(jīng)濟(jì)成本呈上升趨勢，這意味著未來如不能有效預(yù)防和根除入侵昆蟲，全球?qū)⒃馐芨鼮閲?yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。管理成本的增速緩慢是未來入侵昆蟲可能造成更為嚴(yán)重?fù)p失的主要因素。Fantle-Lepczyk 等[21]測算發(fā)現(xiàn)，2020 年美國入侵生物的防控總經(jīng)費(fèi)為13.5 億美元，對(duì)比2001年的6.3億美元，在過去的20年間用于管理入侵生物的經(jīng)費(fèi)僅增加了1.1倍，而同期生物造成的入侵損失由31 億美元·年-1上升為210 億美元·年-1，同比增長了577%。來自入侵昆蟲的個(gè)案報(bào)道也得出了同樣的結(jié)論，全球12 種入侵螞蟻的管理成本僅占總成本的4.13%[22]，且占比逐年下降，伊蚊擴(kuò)散的前55 年，管理成本基本沒有變化，而其危害損失卻增加了45.7億美元[23]。這些研究均表明入侵生物防控急需從管理方面加大投入，以降低后續(xù)災(zāi)害發(fā)生造成的經(jīng)濟(jì)損失。

我國入侵昆蟲的經(jīng)濟(jì)成本僅次于美國，排名全球第2?？紤]到近年來草地貪夜蛾（Spodoptera frugiperda）、長林小蠹（Hylurgus ligniperda）等重大危險(xiǎn)性害蟲相繼入侵我國[24-25]，紅火蟻（S.invicta）、美國白蛾（Hyphantria cunea）等檢疫性害蟲持續(xù)擴(kuò)散[26-27]，在未來很長的一段時(shí)間內(nèi)，我國入侵昆蟲所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)成本仍將處于長期增長態(tài)勢。因此，為加強(qiáng)我國入侵昆蟲的抵御能力，從降低入侵昆蟲危害損失的角度，建議開展以下3 方面研究：一是研究適用于我國的生物災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估方法，通過行政要求、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)或者協(xié)會(huì)準(zhǔn)則等多維度規(guī)范農(nóng)、林業(yè)保險(xiǎn)評(píng)估賠付體系；二是加大對(duì)入侵昆蟲的基礎(chǔ)研究，在現(xiàn)有監(jiān)測、防治研究的基礎(chǔ)上向深層次挖掘，培育入侵昆蟲學(xué)新的生長點(diǎn)；三是持續(xù)推動(dòng)國際間交流，特別是對(duì)他國危害一般的常發(fā)性害蟲進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，以避免其傳入我國后因適宜生境而造成更大的危害。

盡管采用了目前世界最大的生物入侵經(jīng)濟(jì)庫測算了入侵昆蟲的經(jīng)濟(jì)成本，但在估算結(jié)果上本研究仍存在一定不足。一是數(shù)據(jù)量比較有限，InvaCost 是建立在以英語為基礎(chǔ)的開源數(shù)據(jù)庫，非英語數(shù)據(jù)僅占總數(shù)據(jù)的14%[28]，以其他語言記錄的數(shù)據(jù)可能未被收集；二是非直接經(jīng)濟(jì)投入的生態(tài)效益難以量化，生物多樣性損失、景觀價(jià)值損失、水土保持能力下降等這些難以用貨幣評(píng)估的生態(tài)后果沒有完全體現(xiàn)，這可能導(dǎo)致評(píng)估的結(jié)果低于真實(shí)數(shù)據(jù)。

表2 模型均方根誤差Table 2 Model root mean square error evaluation