楊 屹,張園園

呼包鄂榆資源型城市群“水-能-碳”耦合變化及影響因素

楊 屹*,張園園

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

在描述呼包鄂榆城市群“水-能-碳”時(shí)空演變特征基礎(chǔ)上分析了耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平,并建立灰色關(guān)聯(lián)模型識(shí)別了耦合協(xié)調(diào)變化的關(guān)鍵影響因素.結(jié)果顯示:2005～2019年,城市群水資源消耗、能源消費(fèi)和碳排放呈波動(dòng)增長態(tài)勢,“水-能-碳”之間耦合協(xié)調(diào)度較低,城鎮(zhèn)化率、人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響耦合協(xié)調(diào)變化的關(guān)鍵因素,且各城市“水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)度的關(guān)鍵影響因素呈現(xiàn)明顯的空間異質(zhì)性.研究將為揭示黃河流域資源型城市生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化過程與驅(qū)動(dòng)機(jī)制、制定差異化環(huán)境治理政策提供科學(xué)依據(jù).

黃河流域；資源型城市群；“水-能-碳”；耦合協(xié)調(diào)；影響因素

水資源短缺、能源風(fēng)險(xiǎn)和碳排放已被列入本世紀(jì)全球面臨的十大風(fēng)險(xiǎn)[1],與之對(duì)應(yīng)的清潔水(SDG6)、清潔能源(SDG7)和氣候(SDG13)成為聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的主要關(guān)注點(diǎn)[2].流域作為一個(gè)包含水、能和碳等多個(gè)關(guān)聯(lián)子系統(tǒng)的復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng),水資源和能源的投入推動(dòng)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,但同時(shí)造成水資源短缺、能源危機(jī)和高碳排放等問題.黃河流域作為我國主要的資源能源聚集區(qū)域和生態(tài)功能保障區(qū)域[3-4],《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》強(qiáng)調(diào)了流域水資源生態(tài)保護(hù)的重要性,而“雙碳”目標(biāo)的提出給流域低碳轉(zhuǎn)型與水資源生態(tài)保護(hù)帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn).因?yàn)椴捎锰疾东@和碳封存等綠色低碳技術(shù)或提升生態(tài)系統(tǒng)固碳能力等碳減排行動(dòng)會(huì)增加用水量,采用節(jié)水技術(shù)也將導(dǎo)致額外的能源消耗和碳排放[5].水、能和碳作為主要資源環(huán)境要素,單獨(dú)地尋求某一資源要素的優(yōu)化可能會(huì)誘發(fā)更深層次的環(huán)境沖突[6].呼包鄂榆城市群作為黃河流域資源型城市群,依托豐富的礦產(chǎn)資源發(fā)展能源重化工產(chǎn)業(yè)獲得了經(jīng)濟(jì)的迅速增長,但也導(dǎo)致“水-能-碳”之間的約束性特征日益加劇,嚴(yán)重制約了流域?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展.耦合協(xié)調(diào)關(guān)系能夠有效分析不同子系統(tǒng)之間的相互權(quán)衡和協(xié)同作用,被廣泛應(yīng)用于社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展的政策制定中[7].因此,通過測算水資源消耗、能源消費(fèi)和碳排放之間的耦合協(xié)調(diào)度來評(píng)估黃河流域資源型城市群資源環(huán)境狀況,并進(jìn)一步識(shí)別關(guān)鍵影響因素是探索新時(shí)期黃河流域資源型城市群高質(zhì)量發(fā)展路徑的關(guān)鍵.

為了應(yīng)對(duì)水資源短缺、能源安全和氣候變化問題,許多學(xué)者開始關(guān)注水、能和碳等單一環(huán)境要素下的區(qū)域資源環(huán)境狀況[8-10],但單一要素的研究難以解決多要素之間的約束性問題[11].因此,在環(huán)境治理中需要協(xié)調(diào)不同環(huán)境要素之間的關(guān)系[12].“水-能”之間的關(guān)系最早被關(guān)注[13],能源開發(fā)、生產(chǎn)和運(yùn)輸?shù)入x不來水資源消耗,而取水、用水、排水和污水處理都需要能源,考慮水和能源的系統(tǒng)關(guān)系能夠以較低的成本促進(jìn)城市資源可持續(xù)利用[14-15].“能-碳”和“水-碳”關(guān)系也越來越多的被關(guān)注,能源消費(fèi)是影響碳排放增長的主要原因,且能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化能夠遏制碳排放[16].水資源和碳排放通過與生產(chǎn)活動(dòng)相關(guān)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)交織在一起[17],在環(huán)境治理過程中要考慮水資源和碳減排的管理政策在社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的耦合機(jī)制[18].隨著研究的深入,逐漸拓展到對(duì)“水-能-碳”關(guān)系的探索.如,Venkatesh等[19]提出水務(wù)管理部門要考慮能源強(qiáng)度和溫室氣體排放;Zhang等[5]指出中國電力低碳發(fā)展和水資源消耗之間存在“空間錯(cuò)配”的問題.“水-能-碳”為核心的資源環(huán)境問題也逐漸引起了學(xué)者們對(duì)影響資源環(huán)境變化的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素的關(guān)注[20],旨在通過識(shí)別關(guān)鍵的影響因素來有效改善資源環(huán)境狀況.但是現(xiàn)有研究主要集中在對(duì)水、能和碳等單一環(huán)境要素影響因素的探索,研究發(fā)現(xiàn)人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化水平是影響水污染排放的主要因素[20],經(jīng)濟(jì)增長是驅(qū)動(dòng)碳排放增長的關(guān)鍵因素[21],產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模、對(duì)外貿(mào)易等對(duì)能源效率呈現(xiàn)積極推動(dòng)作用[22].

總體而言,在從水、能和碳等單要素分析演進(jìn)到“水-能”,“水-碳”和“能-碳”兩要素關(guān)系研究的過程中,以“水-能-碳”為核心的多要素關(guān)系研究才剛剛起步,仍缺乏對(duì)驅(qū)動(dòng)資源環(huán)境要素耦合協(xié)調(diào)度變化因素的深入討論.此外,資源型城市的持續(xù)性較差,資源環(huán)境問題更為突出[23],促進(jìn)其擺脫資源依賴?yán)Ь?實(shí)現(xiàn)城市轉(zhuǎn)型是高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵[24].鑒于此,本研究創(chuàng)新之處在于,不僅結(jié)合流域資源型城市群的特點(diǎn),以呼包鄂榆城市群為研究對(duì)象,從“水-能-碳”三維環(huán)境要素探討水資源利用、能源消耗和碳排放的空間分布、空間差異及動(dòng)態(tài)演變特征.而且通過建立耦合協(xié)調(diào)度模型分析水、能和碳資源環(huán)境要素之間的協(xié)調(diào)關(guān)系,并進(jìn)一步挖掘了耦合協(xié)調(diào)度的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素,旨在為流域資源型城市群制定差異性城市環(huán)境治理政策提供依據(jù).

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域

呼包鄂榆城市群處于黃河流域上游(圖1),包括內(nèi)蒙古呼和浩特市、包頭市、鄂爾多斯市和陜西省榆林市,在推進(jìn)西部大開發(fā)和新型城鎮(zhèn)化中具有重要地位[25],是國內(nèi)唯一的國家級(jí)能源重化工基地[26]. 2020年,城市群生產(chǎn)總值13211.38億元,呼包鄂“金三角”GDP為9121.72億元,占內(nèi)蒙古的52.54%;榆林市GDP為4089.66億元,占陜西省的15.6%.雖然城市群經(jīng)濟(jì)增長較好,但是城市群地處西部黃土高原,一方面作為典型的缺水地區(qū),水土流失嚴(yán)重,生態(tài)環(huán)境脆弱;另一方面作為重要的能源和資源供應(yīng)地區(qū)[27],煤炭資源占全國的1/6,為全國提供40%的能源供給[28],導(dǎo)致碳排放量持續(xù)上升.如何緩解城市群社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資源環(huán)境保護(hù)之間的矛盾,實(shí)現(xiàn)水資源、能源安全和碳減排的協(xié)同目標(biāo),是推動(dòng)呼包鄂榆城市群可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵.

圖1 研究區(qū)域

1.2 研究方法

1.2.1 水足跡、能源消費(fèi)和碳足跡核算 (1)水足跡

水足跡是在一定的物質(zhì)條件生活標(biāo)準(zhǔn)下生產(chǎn)出一定居民消費(fèi)的產(chǎn)品和服務(wù)所必需的水資源量[29].根據(jù)水足跡網(wǎng)絡(luò)制定的水足跡評(píng)價(jià)國際標(biāo)準(zhǔn)[30],參照Cai等[31]的研究成果,水足跡的計(jì)算公式如下:

式中:為總水足跡;WF為農(nóng)業(yè)水足跡;WF為工業(yè)水足跡;WF為居民日常生活水足跡;WF為生態(tài)環(huán)境水足跡;WF和WF分別為進(jìn)口和出口水足跡;WF為灰水足跡.采用各地區(qū)的總水足跡與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值代表水足跡強(qiáng)度.

將水行星邊界和水足跡結(jié)合可以建立淡水資源占用是否可持續(xù)的基準(zhǔn)[32].基于公平配額原則采用人均平等分配法[33]計(jì)算縮小后的水行星邊界,計(jì)算公式如下:

式中:WPB為縮小后城市的水行星邊界;POP為城市的人口數(shù),POP為世界總?cè)丝跀?shù),WPB為全球水行星邊界.設(shè)置為40000億m[34].當(dāng)WF大于WPB時(shí),區(qū)域取水量超過安全范圍,產(chǎn)生水赤字.反之,產(chǎn)生盈余,表明水資源可持續(xù)利用水平越高[35].

(2)能源消費(fèi)

能源消費(fèi)直接采用各市統(tǒng)計(jì)年鑒里面公布的能源消費(fèi)數(shù)據(jù).能源足跡采用碳吸收法核算吸收能源消耗產(chǎn)生的碳排放所需要的生產(chǎn)性土地面積[36],雖然也能反映能源消費(fèi),但同本研究采用的碳足跡計(jì)算中的能源消耗賬戶有所重合,可能會(huì)造成結(jié)果分析誤差.

(3)碳足跡

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)制定了溫室氣體排放的核算方法[37]為計(jì)算碳足跡提供了科學(xué)參考.因此采取IPCC排放清單法計(jì)算碳足跡,計(jì)算公式如下:

式中:CFE是能源消耗賬戶,主要測算了包括原煤、焦炭、原油、汽油等固定能源消耗產(chǎn)生的碳足跡,以及私人汽車、摩托車、載客和載貨汽車等移動(dòng)能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳足跡.CFP是工業(yè)生產(chǎn)過程賬戶,主要計(jì)算硅酸鹽水泥熟料生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的碳足跡. CFW是污染排放賬戶,主要計(jì)算了固體廢物、廢水等污染處理產(chǎn)生的碳足跡.CFL是畜禽賬戶,核算了牛、馬、豬等畜禽產(chǎn)生的碳足跡.此外,采用區(qū)域內(nèi)林地、草地等各種綠色植被的固碳能力計(jì)算碳承載.當(dāng)碳足跡大于碳承載力時(shí),區(qū)域?yàn)樘汲嘧?反之,為碳盈余.采用地區(qū)的碳足跡與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值代表碳足跡強(qiáng)度.

1.2.2 耦合協(xié)調(diào)度模型 耦合協(xié)調(diào)度模型被廣泛用于探討資源、能源和環(huán)境之間的相互作用分析[38].因此,采用耦合協(xié)調(diào)度模型計(jì)算水資源消耗、能源消費(fèi)和碳排放系統(tǒng)之間的耦合協(xié)調(diào)水平.計(jì)算步驟如下:

第一,對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理.計(jì)算公式如下:

第二,測算綜合指數(shù).水足跡能有效衡量一定時(shí)期內(nèi)區(qū)域消耗的水量[39].碳足跡已經(jīng)被廣泛用于地區(qū)碳排放總量測度[40].考慮到能源足跡會(huì)與碳足跡部分賬戶存在重疊,選取能源消費(fèi)總量表征能源消耗水平.因此,對(duì)水足跡、能源消費(fèi)和碳足跡進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)即為各個(gè)系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù).

第三,計(jì)算耦合度.耦合度能夠判斷水、能和碳等子系統(tǒng)之間的相互影響程度[41].計(jì)算公式如下:

第四,計(jì)算多系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度.耦合協(xié)調(diào)度模型能更好反映兩系統(tǒng)和三系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)關(guān)系[42],有利于進(jìn)一步分析城市群“水-能”、“水-碳”、“能-碳”和“水-能-碳”的協(xié)調(diào)發(fā)展水平.計(jì)算公式如下:

第五,劃分協(xié)調(diào)等級(jí).參照Li等[43]的研究成果,將耦合協(xié)調(diào)度劃分為5個(gè)等級(jí)(表1).

1.2.3 灰色關(guān)聯(lián)模型 (1)影響因素選取

根據(jù)現(xiàn)有研究[44-45],選取可能影響“水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)程度的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展指標(biāo)作為驅(qū)動(dòng)因素.其中,用年末常住人口數(shù)表征常住人口規(guī)模,城鎮(zhèn)人口比例以及第二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比例表征城鎮(zhèn)化水平,地區(qū)人均GDP表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,單位面積非農(nóng)業(yè)產(chǎn)出表征經(jīng)濟(jì)集聚程度,全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額表征地區(qū)資本投資規(guī)模,建成區(qū)面積占城市土地總面積比例以及人均道路鋪設(shè)面積表征城市擴(kuò)張.

表1 耦合協(xié)調(diào)等級(jí)的劃分

(2)灰色關(guān)聯(lián)模型的構(gòu)建

灰色關(guān)聯(lián)度是根據(jù)參考數(shù)列與比較數(shù)列曲線幾何形狀接近程度來判斷不同因素的差異性對(duì)現(xiàn)象變化影響程度的相對(duì)大小[46],對(duì)樣本數(shù)量無限制,且不要求樣本服從任何概率分布[47].因此,參考劉宇峰等[44]的研究采用灰色關(guān)聯(lián)度模型分析水、能和碳耦合協(xié)調(diào)變化的關(guān)鍵影響因素.計(jì)算步驟如下:

第二,采用公式(4)對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理.

第三,計(jì)算指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)度:

1.3 數(shù)據(jù)來源

水足跡、能源消耗、碳足跡、城市發(fā)展指數(shù)以及城鎮(zhèn)化各指標(biāo)計(jì)算相關(guān)數(shù)據(jù)主要來自于2006～ 2020年《內(nèi)蒙古自治區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒》《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》、呼包鄂榆城市群各市的統(tǒng)計(jì)年鑒、國民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)以及政府網(wǎng)站、中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒和中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒.水足跡中的工業(yè)、居民生活和生態(tài)用水的數(shù)據(jù)來源于陜西省和內(nèi)蒙古自治區(qū)的水資源公報(bào).

2 結(jié)果分析

2.1 “水-能-碳”時(shí)空演變特征分析

2.1.1 水足跡時(shí)空演變特征分析 2005～2019年,呼包鄂榆城市群水足跡總量呈“先上升后下降再上升”的變化態(tài)勢,由2005年的162.47億m3增至2012年的222.85億m3,接著降至2016年的196.23億m3后又增至2019年的223.74億m3,總體增長了37.71%(圖2).2005～2012年,水足跡的“上升”主要是由于人口和經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大,該時(shí)間段常住人口增長了105.98萬人,增長率為10.6%,經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和人口規(guī)模迅速擴(kuò)大會(huì)導(dǎo)致居民生活、農(nóng)業(yè)和工業(yè)生產(chǎn)用水的增加[48],居民生活、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、灰水足跡分別增加了37%、50%、33%和12%.2012～2016年,城市群水足跡的“下降”主要體現(xiàn)在呼和浩特市和包頭市水足跡的快速下降,農(nóng)業(yè)、工業(yè)、灰水足跡分別下降了20.8%、22.5%、80.6%和22.1%、12.0%、94.98%,在節(jié)水、治水方面取得了良好成效.2016～ 2019年,呼包鄂榆城市群水足跡的上升主要體現(xiàn)在榆林市和鄂爾多斯市水足跡的上升.尤其是榆林市2018～2019年水足跡總量超過呼和浩特市,成為城市群水赤字最為嚴(yán)重的城市.主要原因是榆林不僅是能源化工強(qiáng)市,并且在“十三五”期間積極推進(jìn)特色農(nóng)業(yè)建設(shè),導(dǎo)致該時(shí)段內(nèi)農(nóng)業(yè)和工業(yè)用水量的快速增加,分別增加了68.8%和49.7%.值得注意的是, 2005～2019年,在呼包鄂榆城市群的水足跡強(qiáng)度由700.84m3/萬元降至168.89m3/萬元,下降了75.9%(圖2),說明水資源經(jīng)濟(jì)效率在不斷提升.其中,呼和浩特市和包頭市的水足跡強(qiáng)度雖然均高于城市群,但一直呈下降態(tài)勢.而鄂爾多斯市和榆林市的水足跡強(qiáng)度均呈“先下降后上升”的態(tài)勢,說明兩市水資源消費(fèi)經(jīng)濟(jì)效率近幾年有所降低.提高水資源利用效率是當(dāng)前呼包鄂榆城市群急需解決的問題.從各賬戶來看(圖3a),呼包鄂榆城市群農(nóng)業(yè)水足跡占比最大,但逐漸降低,其次是工業(yè)水足跡,且占比逐年升高.生態(tài)水足跡和灰水足跡一增一減,表明生態(tài)建設(shè)和環(huán)境保護(hù)得到了越來越多的重視.城市群一直呈虛擬水凈出口加劇了資源型城市水資源壓力,但占比呈降低態(tài)勢.此外,水行星邊界計(jì)算結(jié)果顯示(圖3b),呼包鄂榆城市群2005～2019年水行星邊界變化不大,且均小于水足跡總量,從而產(chǎn)生了嚴(yán)重的水赤字,表明流域資源型城市水資源利用在絕對(duì)可持續(xù)評(píng)估中也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了水的安全使用范圍,阻礙SDG6目標(biāo)的實(shí)現(xiàn).

圖2 2005～2019年呼包鄂榆城市群水足跡和水足跡強(qiáng)度時(shí)空演變

圖3 2005～2019年呼包鄂榆城市群水足跡各賬戶(a)和水足跡、水行星邊界與水赤字動(dòng)態(tài)變化(b)

2.1.2 能源消耗時(shí)空演變特征分析 圖4顯示,雖然2005～2019年呼包鄂榆城市群及各市能源消耗總量呈波動(dòng)增長的態(tài)勢,但是增長速度變化明顯. 2005～2012年,城市群能源消耗高速增長,由5982.49萬tce增至11777.08萬tce,年平均增長率為12.11%, 2012年之后能源消耗增速降低,由11777.08萬tce增至2019年的15356.25萬tce,年平均增長率為4.34%.2005～2012年呼包鄂榆城市群依靠其豐富的煤炭資源實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)的快速增長,但是造成了資源能源的過度消耗.2012年之后受煤炭價(jià)格回落影響,經(jīng)濟(jì)增速放緩,使得資源能源消費(fèi)增速下降.包頭市是城市群中年平均能源消耗量最多的城市,但增速較慢,2005～2019年由2410.86萬tce增至4658.86萬tce,增長了93.24%,其次是鄂爾多斯市.榆林市的能源消費(fèi)量增長幅度最大,從2005年的634.98萬tce增至2019年的4327.41萬tce,增長了581.50%,榆林市是國家級(jí)能源化工基地,近些年憑借其富集的能源礦產(chǎn)資源實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展.呼和浩特市是城市群中年平均能源消費(fèi)最低的城市.2005～2019年,呼包鄂榆城市群能源消費(fèi)強(qiáng)度整體呈下降趨勢,由2005年的2.35tce/萬元降至2019年的0.86tce /萬元.其中,呼和浩特市能源消費(fèi)強(qiáng)度最低,平均能源消費(fèi)強(qiáng)度為1.13tce/萬元,這是因?yàn)樵撌?020年三次產(chǎn)業(yè)比例為4.5:29.1:66.4,主要以旅游、金融、商貿(mào)等服務(wù)業(yè)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長.包頭市、鄂爾多斯市和榆林市經(jīng)濟(jì)發(fā)展以資源能源相關(guān)產(chǎn)業(yè)為主,能源消費(fèi)強(qiáng)度相對(duì)較高,其中,包頭市能源消耗強(qiáng)度最高,但是其近十五年的降幅也最大.總體來看,2005～2012年間能源消費(fèi)強(qiáng)度在逐年下降,但是整體尚未達(dá)到全國單位GDP能耗水平,能源利用率需進(jìn)一步提升.

圖4 2005～2019年呼包鄂榆城市群能源消費(fèi)和能源消費(fèi)強(qiáng)度時(shí)空演變

2.1.3 碳足跡時(shí)空演變特征分析 2005～2019年,呼包鄂榆城市群碳足跡呈“先降后升”的變化態(tài)勢(圖5).其中,2005～2007年由12.17億tCO2eq降至6.42億tCO2eq,下降了47.25%,主要是晉陜蒙寧交界區(qū)域的環(huán)境整治行動(dòng)一定程度上減少了碳排放.2008年之后,個(gè)別年份出現(xiàn)小幅的下降,但整體呈波動(dòng)上升態(tài)勢,2019年增至16.51億tCO2eq,增長了157.17%,主要與能源消費(fèi)波動(dòng)有關(guān).呼包鄂榆城市群碳足跡賬戶中,能源消耗賬戶占比最大,除2007和2008年外,其他年份該賬戶碳足跡均占碳足跡總量的90%以上,其變化態(tài)勢與城市群碳足跡總量變化趨勢一致,說明城市群碳排放主要來源于能源消耗.城市群碳承載力雖然在2005～2019略微增長,但始終遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于碳足跡呈現(xiàn)碳赤字.其中,鄂爾多斯市碳足跡最高,是城市群最大的碳排放源區(qū), 2005～2019年平均碳足跡為5.44億tCO2eq,城市群平均碳足跡為10.5億tCO2eq,鄂爾多斯市就導(dǎo)致了城市群一半的排放量,鄂爾多斯市的發(fā)展高度依賴稀土高嶺土資源,以及豐富的煤炭天然氣,以工業(yè)為主的發(fā)展模式導(dǎo)致碳排放較高.2005～2019年,榆林的平均碳足跡為2.13億tCO2eq,占城市群平均碳足跡的20.25%,是碳足跡增長最快的城市,從2005年的0.43億tCO2eq增至2019年的4.38億tCO2eq,增長了918.6%,榆林的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在嚴(yán)重失衡問題,2020年三產(chǎn)業(yè)占比分別為6.7:62.5:30.8,是典型的煤炭資源型城市.呼和浩特市和包頭市2005～2019年的平均碳足跡相對(duì)較小,而且呼和浩特市是城市群唯一碳足跡降低的城市,下降了51.7%.2005～2019年呼包鄂榆城市群碳足跡強(qiáng)度呈“先下降后上升”態(tài)勢,由2005年的52.51tCO2eq/萬元降至2016年的9.87tCO2eq/萬元,但2017年之后又出現(xiàn)增長,增至2019年的12.46tCO2eq/萬元.

圖5 2005～2019年呼包鄂榆城市群碳足跡和碳足跡強(qiáng)度時(shí)空演變

2.2 “水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)關(guān)系分析

為了進(jìn)一步分析“水-能-碳”為核心的資源環(huán)境問題,本研究分別構(gòu)建“水-能”、“水-碳”、“能-碳”和“水-能-碳”的多維耦合協(xié)調(diào)模型.圖6結(jié)果顯示,從城市群整體來看,2005～2019年呼包鄂榆城市群各系統(tǒng)之間平均耦合協(xié)調(diào)度均沒有達(dá)到高度協(xié)調(diào),且耦合協(xié)調(diào)水平的變化較大.“水-能-碳”三元耦合協(xié)調(diào)水平呈“減-增-減”的弱倒“N”型變化態(tài)勢,從2005年0.9降至2012年的0.39,再增至2016年的0.59,后又降至2019年的0.01,整體波動(dòng)下降,表現(xiàn)為“高度協(xié)調(diào)-中度失調(diào)-中度協(xié)調(diào)-嚴(yán)重失調(diào)”.變化主要分以下三個(gè)階段:第一個(gè)階段是2005～ 2012年,正處于煤炭經(jīng)濟(jì)的黃金時(shí)期,經(jīng)濟(jì)發(fā)展嚴(yán)重依賴于煤炭資源的開采和加工,導(dǎo)致水資源消耗、能源消費(fèi)和碳排放的大量增加,“水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)水平大幅下降.第二階段是2013～2016年,在此期間煤炭需求下降導(dǎo)致全國煤炭市場供大于求,全國煤炭產(chǎn)量也在快速減少.此外,《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013～2020年)》的發(fā)布要求加快資源型城市轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式.在此背景下,呼包鄂榆城市群水資源消耗降低,能源消費(fèi)增速減慢,碳排放也在2013年和2014年有一定程度上的改善,“水-能-碳”的耦合協(xié)調(diào)水平有所提升,說明政策的實(shí)施一定程度上促進(jìn)了資源環(huán)境耦合協(xié)調(diào)發(fā)展.第三階段是2017～2019年,2017年全國原煤產(chǎn)量自2014年以來首次出現(xiàn)恢復(fù)性增長,全國整體煤炭產(chǎn)量波動(dòng)增加,呼包鄂榆城市群作為中國典型的資源型城市群,能源和水資源消耗也快速提升,并由此導(dǎo)致碳排放量增加,資源環(huán)境約束加劇,“水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)度下降.

進(jìn)一步研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),“水-能”、“水-碳”和“能-碳”耦合協(xié)調(diào)度變化趨勢存在明顯的差異.“水-能”和“水-碳”的耦合協(xié)調(diào)度均呈“減-增-減”變化態(tài)勢,主要是受水資源消耗量變動(dòng)的影響,2013～2016年水資源消耗降低,促使耦合協(xié)調(diào)度在該時(shí)間段內(nèi)有所提升,但是2005～2019年整體呈倒“N”型的波動(dòng)降低變化態(tài)勢,這與王風(fēng)初等[15]、李波等[49]的研究結(jié)果存在差異.主要原因是資源型城市群的資源依賴發(fā)展模式對(duì)以第二產(chǎn)業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有鎖定效應(yīng),產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型困難,導(dǎo)致資源環(huán)境的耦合協(xié)調(diào)度依然較低.“能-碳”耦合協(xié)調(diào)水平呈波動(dòng)下降態(tài)勢,從2005年的1.00降至2019年的0.01,表現(xiàn)為“高度協(xié)調(diào)-嚴(yán)重失調(diào)”,主要是因?yàn)槟茉春吞寂欧胖g關(guān)系較為密切,能源消費(fèi)的增加加劇了碳排放.與趙金輝等[50]的研究結(jié)果一致,認(rèn)為城市群粗放的發(fā)展模式導(dǎo)致能源消耗和以碳排放為主的環(huán)境污染嚴(yán)重,進(jìn)而使兩者之間的耦合協(xié)調(diào)水平下降.從呼包鄂榆城市群各市情況來看,呼和浩特市的資源環(huán)境要素之間的耦合協(xié)調(diào)度雖然波動(dòng)較大,但2012年開始耦合協(xié)調(diào)水平不斷提升,尤其是2016年之后各要素之間均呈“高度協(xié)調(diào)”狀態(tài).這主要是因?yàn)?012年呼和浩特市開始推進(jìn)大青山和敕勒川草原生態(tài)綜合治理,環(huán)境治理效果明顯.包頭市資源環(huán)境要素之間的耦合協(xié)調(diào)度變化態(tài)勢與城市群整體基本一致,除了“能-碳”耦合協(xié)調(diào)度持續(xù)下降外,其余均呈“減-增-減”變化態(tài)勢.主要是由于包頭市2014年開始積極推行大氣污染防治、城市供水改造和生態(tài)環(huán)境整治行動(dòng),從而有效的改善了資源環(huán)境問題.鄂爾多斯市和榆林市水、能和碳之間的耦合協(xié)調(diào)度均呈波動(dòng)下降態(tài)勢,說明這兩市的資源環(huán)境在不斷惡化,嚴(yán)重阻礙了流域資源型城市群實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)和流域高質(zhì)量發(fā)展.

2.3 影響因素分析

城市群整體分析結(jié)果顯示(表2),本研究選取的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)與水、能和碳耦合協(xié)調(diào)度的關(guān)聯(lián)度均大于0.6,說明城市群社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源環(huán)境消耗的關(guān)聯(lián)度較強(qiáng).其中,城鎮(zhèn)化率是水、能和碳之間耦合協(xié)調(diào)度的關(guān)鍵影響因素,第二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口占比和城鎮(zhèn)人口比例與耦合協(xié)調(diào)度的關(guān)聯(lián)度分別為0.82和0.70,說明呼包鄂榆城市群城市人口擴(kuò)張和城鎮(zhèn)化水平的提升加劇了資源能源利用和污染排放.年末常住人口、地區(qū)人均GDP和單位面積非農(nóng)業(yè)產(chǎn)出與耦合協(xié)調(diào)度的關(guān)聯(lián)度均為0.69,表明常住人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)集聚程度對(duì)耦合協(xié)調(diào)的影響程度次之.人口規(guī)模的擴(kuò)大增加了水資源、能源消耗和污染排放,不利于水、能和碳的耦合協(xié)調(diào),而經(jīng)濟(jì)集聚過程中產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、技術(shù)和知識(shí)溢出效應(yīng)會(huì)有利于水、能和碳的耦合協(xié)調(diào)的提升.全社會(huì)固定投資、人均道路鋪設(shè)面積和建成區(qū)面積占土地總面積比例與水、能和碳的耦合協(xié)調(diào)度的灰色關(guān)聯(lián)度分別為0.67、0.65和0.64,表明投資規(guī)模和城市擴(kuò)張對(duì)水、能和碳的耦合協(xié)調(diào)度產(chǎn)生了影響.此外,研究結(jié)果顯示,“水-能”、“水-碳”、“能-碳”和“水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)度影響最大的均是城鎮(zhèn)化水平,表明快速城鎮(zhèn)化過程中城市人口的迅速增長以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變帶來的資源能源消耗以及居民生活和工業(yè)污染排放是影響水、能和碳耦合協(xié)調(diào)的重要原因.

城市群各城市分析結(jié)果顯示(表3～表6),水、能和碳耦合協(xié)調(diào)度的影響因素呈現(xiàn)明顯的空間異質(zhì)性.具體而言,呼和浩特市年末常住人口(0.75)和城鎮(zhèn)人口比例(0.74)與水、能和碳耦合協(xié)調(diào)度的關(guān)聯(lián)度最高,包頭市地區(qū)人均GDP(0.73)、單位面積非農(nóng)業(yè)產(chǎn)出(0.73)和人均道路鋪設(shè)面積(0.73)與水、能和碳耦合協(xié)調(diào)度的關(guān)聯(lián)度最強(qiáng),鄂爾多斯市建成區(qū)面積占土地總面積比例(0.84)和城鎮(zhèn)人口比例(0.74)與水、能和碳耦合協(xié)調(diào)度的關(guān)聯(lián)度最高,榆林市第二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口占比(0.75)和建成區(qū)面積占土地總面積比例(0.73)與水、能和碳耦合協(xié)調(diào)度的關(guān)聯(lián)度最高.影響因素的差異主要與各市的資源稟賦和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異相關(guān).呼和浩特市作為內(nèi)蒙古自治區(qū)的省會(huì)城市,是城市群的公共服務(wù)和現(xiàn)代服務(wù)中心,常住人口規(guī)模和城鎮(zhèn)化水平的提升,伴隨著收入水平的提高和生活方式改變,促進(jìn)了資源能源的集約利用,降低了CO2的排放,促進(jìn)了水、能和碳耦合協(xié)調(diào)度的提升.包頭市作為老工業(yè)基地,目前正在大力發(fā)展科技創(chuàng)新,向現(xiàn)代工業(yè)城市轉(zhuǎn)型,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升往往需要消耗大量的資源能源并產(chǎn)生碳排放,對(duì)水、能和碳的耦合協(xié)調(diào)度產(chǎn)生不利的影響,而經(jīng)濟(jì)集聚程度的提升可以通過促進(jìn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)來節(jié)約資源能源消耗和降低污染排放,促進(jìn)水、能和碳的耦合協(xié)調(diào)度的提升.鄂爾多斯市在近十五年間進(jìn)行了快速的城市擴(kuò)張,建成區(qū)面積占比增長了236.64%,城市人口增長和城市建設(shè)消耗了大量的資源和能源,并造成大量碳排放,因此城市擴(kuò)張和城鎮(zhèn)化是影響水、能和碳耦合協(xié)調(diào)關(guān)鍵因素.榆林市是我國重要的煤炭和石油后備基地,社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展嚴(yán)重依賴高碳排放產(chǎn)業(yè),第二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口增加,第二三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值規(guī)模相較于第一產(chǎn)業(yè)會(huì)排放更多CO2.

表2 呼包鄂榆城市群“水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)度的影響因素

表3 呼和浩特市“水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)的影響因素

表4 包頭市“水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)的影響因素

表5 鄂爾多斯市“水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)的影響因素

表6 榆林市“水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)的影響因素

3 結(jié)論

3.1 呼包鄂榆城市群以水、能和碳為核心的資源環(huán)境問題突出.2005～2019年,呼包鄂榆城市群水足跡、能源消耗和碳足跡整體上呈現(xiàn)增長態(tài)勢,且變化態(tài)勢呈現(xiàn)明顯的差異性和波動(dòng)性.呼和浩特市水資源壓力最大,而包頭市和鄂爾多斯市能源消耗和碳排放最大,榆林市是城市群中“水-能-碳”資源環(huán)境壓力增長最快的城市.整體看,呼包鄂榆城市群水資源消耗和能源消費(fèi)需求較大,碳排放問題嚴(yán)重,資源環(huán)境壓力主要受能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響.

3.2 呼包鄂榆城市群水、能和碳的耦合協(xié)調(diào)度較低且呈動(dòng)態(tài)復(fù)雜的變化特征.2005～2019年,城市群“水-能”、“水-碳”、“能-碳”和“水-能-碳”之間的平均耦合協(xié)調(diào)度較低,“水-能”、“水-碳”和“水-能-碳”耦合協(xié)調(diào)度均呈“減-增-減”的倒“N”型變化態(tài)勢,“能-碳”耦合協(xié)調(diào)度呈波動(dòng)降低態(tài)勢.此外,城市群水資源、能源和碳排放系統(tǒng)之間的耦合協(xié)調(diào)度存在顯著的空間差異.呼和浩特市資源環(huán)境之間的耦合協(xié)調(diào)度在不斷提升,并實(shí)現(xiàn)了高度協(xié)調(diào).包頭市的耦合協(xié)調(diào)度雖然在一定時(shí)期內(nèi)有所提升,但是整體依然呈下降態(tài)勢.鄂爾多斯市和榆林市的水、能和碳之間的耦合協(xié)調(diào)度最低且不斷下降,目前均呈現(xiàn)“嚴(yán)重失調(diào)”.說明城市群水資源消耗、能源消費(fèi)和碳排放之間的約束性不斷加劇.

3.3 社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)呼包鄂榆城市群各市水、能和碳耦合協(xié)調(diào)度存在顯著的影響,且影響因素存在顯著的差異性.城鎮(zhèn)化是影響水、能和碳耦合協(xié)調(diào)度的關(guān)鍵影響因素,常住人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)集聚程度對(duì)耦合協(xié)調(diào)的影響程度次之,同時(shí)投資規(guī)模和資本擴(kuò)張也對(duì)水、能和碳耦合協(xié)調(diào)度產(chǎn)生顯著的影響.城市群內(nèi)不同城市水、能和碳耦合協(xié)調(diào)度之間的關(guān)鍵影響因素存在顯著的差異.呼和浩特市、包頭市、鄂爾多斯市和榆林市的關(guān)鍵影響因素分別是常住人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市擴(kuò)張和城鎮(zhèn)化水平.

4 政策建議

流域資源型城市群往往陷入“資源詛咒”而難以擺脫“剛性”的資源依賴性[51-52],其系統(tǒng)變革與轉(zhuǎn)型發(fā)展不但是國內(nèi)的難點(diǎn),在世界上也是難題.這些城市群面臨著“雙碳”目標(biāo)同水資源保護(hù)與利用的雙重困境,揭示新時(shí)期流域資源型城市群“水-能-碳”關(guān)系耦合變化過程及影響機(jī)理,探討提升綠色低碳現(xiàn)代城市服務(wù)功能的路徑是體現(xiàn)新發(fā)展理念的關(guān)鍵.

4.1 城市群應(yīng)加強(qiáng)對(duì)水資源、能源利用以及碳排放的管理,一方面,政府可以通過提供適當(dāng)?shù)募夹g(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)勵(lì)促進(jìn)企業(yè)淘汰掉老舊且高耗能的設(shè)備,積極引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)以及自主研發(fā)來提升技術(shù)水平和改進(jìn)生產(chǎn)工藝,從而提升資源利用效率,另一方面,通過政府干預(yù)來減少污染排放,從而保證水、能和碳耦合協(xié)調(diào)發(fā)展.

4.2 城市群應(yīng)構(gòu)建資源綜合管理平臺(tái)促進(jìn)不同環(huán)境要素管理部門的協(xié)同管理,在“雙碳”目標(biāo)下建立水資源、能源集約利用的約束機(jī)制,提升生活生產(chǎn)過程中的水能利用效率,制定水能系統(tǒng)碳減排路徑,加強(qiáng)不同部門和產(chǎn)業(yè)的協(xié)同減排,以降低用水過程的能源消費(fèi)和碳排放,并降低碳減排過程中的水資源消耗.

4.3 城市群整體在快速城鎮(zhèn)化過程中要充分考慮城市人口增加對(duì)資源環(huán)境的脅迫作用,處理好城市發(fā)展和生態(tài)保護(hù)之間的關(guān)系,推動(dòng)生態(tài)宜居的新型城鎮(zhèn)化建設(shè),促進(jìn)產(chǎn)業(yè)之間基于跨產(chǎn)業(yè)鏈合作.此外，城市群內(nèi)各市要根據(jù)自身獨(dú)特的資源稟賦、發(fā)展模式和功能定位針對(duì)性的制定措施.如,呼和浩特市通過優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、改善住房條件等來緩解城市人口壓力,包頭市應(yīng)該繼續(xù)推動(dòng)科技創(chuàng)新發(fā)展和現(xiàn)代工業(yè)城市轉(zhuǎn)型,提升資源環(huán)境效率,鄂爾多斯市在城市土地空間的擴(kuò)張時(shí)應(yīng)充分考慮生態(tài)環(huán)境效益,限制擴(kuò)張范圍,實(shí)現(xiàn)土地資源的最優(yōu)化利用.榆林市第二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口占比成為影響其資源環(huán)境耦合協(xié)調(diào)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素,應(yīng)該積極推動(dòng)二三產(chǎn)業(yè)供給側(cè)改革,通過二三產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新來促進(jìn)企業(yè)節(jié)能減排.

本研究也存在一定局限性.第一,由于呼包鄂榆城市群僅包含四座城市,不滿足回歸分析大樣本的要求.因此,采用對(duì)樣本量和樣本分布情況沒有限制的灰色關(guān)聯(lián)度模型進(jìn)行影響因素分析,沒有反映具體的因果關(guān)系,我們在后續(xù)研究中將擴(kuò)大資源型城市的范圍、選擇黃河流域資源型城市進(jìn)行研究,提升研究成果的普適性;第二,由于能源足跡的大多采用吸收能源消耗產(chǎn)生CO2所需土地面積進(jìn)行計(jì)算,與碳足跡的能源消耗賬戶計(jì)算重合,因此本文直接采用能源消費(fèi)總量進(jìn)行測度,資源利用量測度指標(biāo)有待于進(jìn)一步研究.

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Analysis of the coupling process and the influencing factors of the “water-energy-carbon” relationship in the Hohhot-Baotou-Ordos-Yulin resource-based urban agglomeration.

YANG Yi*, ZHANG Yuan-yuan

(School of Economics and Management, Xi’an University of Technology, Xi’an 710054, China)., 2023,43(11)：6212～6224

To describe the spatiotemporal evolution of “water-energy-carbon” in the Hohhot-Baotou-Ordos-Yulin urban agglomeration, the level of coupled and coordinated development was analyzed, and a gray correlation model was established to identify the key driving factors affecting the change in the coupled and coordinated levels. The results showed that the water consumption, energy consumption and carbon emissions of urban agglomerations had fluctuating growth from 2005 to 2019, and the coupling coordination of “water-energy-carbon” was low, with urbanization rate, population size and economic development level being the key driving factors affecting coupling coordination. The key drivers of coupling coordination of “water-energy-carbon” in each city had obvious spatial heterogeneity. This study provides a scientific basis for revealing the dynamic change process and driving mechanism of urban ecosystems and formulating differentiated urban environmental management policies in resource-based urban agglomerations in the Yellow River Basin.

Yellow River Basin；resource-based urban agglomeration；“water-energy-carbon”；coupling coordination；influencing factor

X321,X24

A

1000-6923(2023)11-6212-13

楊 屹(1969-),男,貴州鳳岡人,教授,博士,主要從事生態(tài)環(huán)境管理與可持續(xù)發(fā)展研究.發(fā)表論文87篇.yangyi_ nwpu@xaut.edu.cn.

楊 屹,張園園.呼包鄂榆資源型城市群“水-能-碳”耦合變化及影響因素 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2023,43(11):6212-6224.

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2023-03-13

教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目(21YJA790073)

* 責(zé)任作者, 教授, yangyi_nwpu@xaut.edu.cn