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        生態(tài)文明視閥下中國(guó)區(qū)域GDP與ESV的協(xié)同關(guān)系研究

        2025-08-18 00:00:00劉自敏卿南京楊丹
        中國(guó)西部 2025年3期

        [關(guān)鍵詞] 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值;似不相關(guān)回歸模型;時(shí)空演進(jìn);協(xié)同關(guān)系;驅(qū)動(dòng)因素

        [中圖分類號(hào)]F127[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A[文章編號(hào)]1008-0694(2025)03-0057-18

        [基金項(xiàng)目]重慶市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新工程重點(diǎn)項(xiàng)目“生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值實(shí)現(xiàn)機(jī)制研究”(2025CXZD18);重慶市統(tǒng)計(jì)局2025年度統(tǒng)計(jì)科研重點(diǎn)項(xiàng)目“重慶市經(jīng)濟(jì)韌性評(píng)價(jià)研究”(2025ky03 );重慶市北碚區(qū)統(tǒng)計(jì)局第五次全國(guó)經(jīng)濟(jì)普查課題研究重點(diǎn)項(xiàng)目“北碚區(qū)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的構(gòu)建與測(cè)度研究”。

        黨的二十大報(bào)告指出,要推進(jìn)城鄉(xiāng)融合和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,建立生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值實(shí)現(xiàn)機(jī)制。目前,我國(guó)提出了一系列生態(tài)空間類型并制定了不同的管控措施,多數(shù)地區(qū)開始出臺(tái)地方核算標(biāo)準(zhǔn)以及核算技術(shù)指南,不僅可以為生態(tài)系統(tǒng)功能提供保障,也為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供綠色支撐。但是,隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的快速發(fā)展,人口集聚、國(guó)土開發(fā)建設(shè)等活動(dòng)加劇,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)增長(zhǎng)導(dǎo)向型的發(fā)展模式最終造成一定程度的自然環(huán)境污染、生態(tài)系統(tǒng)退化和資源過(guò)度消耗等問(wèn)題,阻礙了生態(tài)和經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。因此,如何在追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展與保護(hù)生態(tài)環(huán)境之間取得最佳平衡已成為一個(gè)十分關(guān)鍵且亟待解決的問(wèn)題,如何推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型以及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善由量變向質(zhì)變也成為各級(jí)政府的工作重點(diǎn)與社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。

        一、文獻(xiàn)綜述

        現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值的核算方法主要有三種:一是當(dāng)量因子法,1-2]用于核算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(EcosystemServiceValue,ESV),表示通過(guò)生態(tài)系統(tǒng)功能直接或間接獲得產(chǎn)品與服務(wù)的價(jià)值。20世紀(jì)末,國(guó)外學(xué)者Costanza等(1997)、3]Daily(1997)就開始了關(guān)于ESV的研究。4此后,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估成為國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。許多學(xué)者也在全球、國(guó)家、區(qū)域和流域等不同尺度上計(jì)算了ESV。[5-8]二是功能價(jià)值法,9]用于核算生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)總值(Gross EcosystemProduct,GEP),表示生態(tài)系統(tǒng)為人類福祉和經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展提供的最終產(chǎn)品與服務(wù)價(jià)值的總和。國(guó)內(nèi)學(xué)者開展GEP核算已涉及全球、全國(guó)、省域、市域等不同區(qū)域尺度。10-13]三是能值轉(zhuǎn)換法,[14-15]用于將生態(tài)系統(tǒng)中不同類別的能量和物質(zhì)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的能值以進(jìn)行定量分析。但該方法在使用中需標(biāo)明能值基線,在生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值核算上的應(yīng)用較少。相對(duì)功能價(jià)值法而言,當(dāng)量因子法的核算體系較為規(guī)范,評(píng)價(jià)方法和參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一,運(yùn)算過(guò)程較為簡(jiǎn)單,數(shù)據(jù)要求也較低。此外,謝高地等(2015)在Costanza等的研究基礎(chǔ)上對(duì)反映我國(guó)不同生態(tài)系統(tǒng)單位面積ESV的當(dāng)量因子表進(jìn)行了更新和完善,16特別適用于區(qū)域尺度ESV的評(píng)估。[17]

        國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)生態(tài)系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)之間的研究不斷豐富完善。一是理論基礎(chǔ)方面,美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Grossman等(1995)首次提出環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(Environmen-talKuznetsCurve,EKC),指出了環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在先增后減的“倒U型”曲線關(guān)系。18]二是研究方法方面,大多數(shù)學(xué)者從地理角度或基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系并計(jì)算生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值以研究生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互作用的演化,[19-20]較少學(xué)者采用當(dāng)量因子法[21]和功能價(jià)值法進(jìn)行研究。[22-23]三是研究?jī)?nèi)容方面,主要包括生態(tài)和經(jīng)濟(jì)的時(shí)空變化特征與影響因素、[24-25]耦合協(xié)調(diào)關(guān)系與發(fā)展模式、協(xié)調(diào)發(fā)展路徑等,26-27]并從全國(guó)、省際、市域、地區(qū)、流域等多種空間尺度進(jìn)行分析。28-32]目前,關(guān)于生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空演變、耦合協(xié)調(diào)關(guān)系的研究多集中于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、旅游經(jīng)濟(jì)和土地利用等方面。33]

        綜上所述,學(xué)界對(duì)生態(tài)系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的相關(guān)研究比較成熟,但仍存在以下不足:一是現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中在流域以及城市群等大尺度研究區(qū)域,對(duì)市、縣以及重要生態(tài)功能區(qū)等小尺度區(qū)域的生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值核算與研究不夠豐富。二是研究?jī)?nèi)容大多集中于時(shí)空演變及耦合協(xié)調(diào)等單方面研究,對(duì)區(qū)域空間協(xié)同關(guān)系及其時(shí)空分異特征的研究不足,也缺乏對(duì)影響GDP與ESV的驅(qū)動(dòng)因素識(shí)別,且解釋變量多集中在社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素。三是從實(shí)證方法看,運(yùn)用空間計(jì)量模型進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素分析的文章尚不多見。本文的貢獻(xiàn)和可能存在的創(chuàng)新點(diǎn)主要有以下三點(diǎn):一是將時(shí)空演進(jìn)、協(xié)同關(guān)系和驅(qū)動(dòng)因素三者結(jié)合在一起進(jìn)行研究,更全面地揭示經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。二是驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)的選取全面考慮了科學(xué)技術(shù)和生態(tài)環(huán)境等自然地理環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素,估計(jì)結(jié)果更加準(zhǔn)確。三是采用空間計(jì)量模型即似不相關(guān)回歸模型分析驅(qū)動(dòng)因素,并進(jìn)行時(shí)空異質(zhì)性分析,結(jié)果更具針對(duì)性。

        二、研究區(qū)域與研究方法

        1.研究區(qū)域概況

        重慶市位于我國(guó)西南部,下轄38個(gè)區(qū)縣。作為長(zhǎng)江流域重要生態(tài)屏障,重慶在水土保持、水源涵養(yǎng)等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。但是,重慶市又作為生態(tài)環(huán)境高度敏感區(qū),生態(tài)資源比較脆弱,其經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展帶來(lái)了一系列生態(tài)問(wèn)題,如水土流失、生態(tài)承載力降低、石漠化等,34-36城市建設(shè)用地的擴(kuò)張也給生態(tài)帶來(lái)了負(fù)面影響。7]因此,深入研究重慶市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的時(shí)空關(guān)系,尤其是研究重慶“一區(qū)兩群”的GDP與ESV變化特征,①對(duì)于推動(dòng)重慶區(qū)域協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        2.?dāng)?shù)據(jù)來(lái)源

        本研究的樣本為重慶市38個(gè)區(qū)縣,研究時(shí)期為2000、2010、2020年,所用數(shù)據(jù)主要包括土地利用數(shù)據(jù)、GDP數(shù)據(jù)和驅(qū)動(dòng)因素?cái)?shù)據(jù):(1)土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心。(2)GDP數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)年份的《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒》。(3)驅(qū)動(dòng)因素涉及的社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人口結(jié)構(gòu)、生態(tài)環(huán)境等數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)年份的《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒》、相關(guān)部門的官方網(wǎng)站以及官方媒體公開披露的統(tǒng)計(jì)年報(bào),缺失的數(shù)據(jù)通過(guò)區(qū)縣統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)以及EPS數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行補(bǔ)充;年均氣溫、年降水量數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng);地勢(shì)起伏度所用的高程數(shù)據(jù)來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云;歸一化植被指數(shù)(NormalizedDifferenceVegetation In-dex,NDVI)數(shù)據(jù)通過(guò)地理空間數(shù)據(jù)云下載。為了增加各年份間的可比性,本文以2020 年為基期通過(guò)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)對(duì)GDP進(jìn)行平減處理。

        3.研究方法

        (1)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值核算。本研究采用當(dāng)量因子法核算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值,根據(jù)重慶市實(shí)際情況,參考周李磊等(2023)的研究成果得到重慶市不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值修正系數(shù)。38]由于建設(shè)用地對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響具有積累效應(yīng),難以量化其ESV,因此,只將耕地、林地、草地、水域和未利用地五種土地利用類型納入研究中。

        式(1)和式(2)中: ESVi 、ESV分別為第i種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值和總的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值; Ai 為第 i 種土地利用類型的面積, VCi 為第i種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值系數(shù)。

        (2)耦合協(xié)調(diào)分析。Tapio解耦模型適用于分析兩種指標(biāo)之間的相關(guān)性,已有學(xué)者將類似的模型用于研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源消耗、39]區(qū)域經(jīng)濟(jì)與生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值之間的關(guān)系。40]基于該模型,本文利用 ESV 和GDP 的變化引人耦合指數(shù)以描述重慶市生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的協(xié)同關(guān)系,具體公式如下:

        式(3)、式(4)和式(5)中:e代表ESV與GDP之間的耦合指數(shù), GDPpr 代表GDP的變化率, ESVpr 代表ESV的變化率,pi和pj分別為研究期的開始和結(jié)束年份,pr為研究期間,即pi-pj。為了區(qū)分不同的耦合協(xié)調(diào)類型,參照Guan 等(2022)的研究,41將計(jì)算結(jié)果分為八種類型,如表1所示。但由于重慶市GDP 從2000年以來(lái)處于增長(zhǎng)狀態(tài),①故不予考慮 ΔGDPlt;0 的情況。

        表1耦合協(xié)調(diào)類型

        (3)空間自相關(guān)分析?,F(xiàn)有研究多采用單變量Moran'sI指數(shù)來(lái)描述空間自相關(guān)關(guān)系,雙變量自相關(guān)分析是對(duì)傳統(tǒng)方法的進(jìn)一步改進(jìn),其可以揭示兩個(gè)變量之間的空間相關(guān)性。本研究采用雙變量Moran'sI分析GDP與ESV之間的空間集聚和離散模式,即采用全局空間自相關(guān)法(Moran'sI指數(shù))檢測(cè)重慶市GDP與ESV的空間自相關(guān),采用局部二元空間自相關(guān)法(LISA聚類圖)檢測(cè)區(qū)縣間的空間自相關(guān)。全局 ,小于0表示GDP與ESV呈負(fù)相關(guān),大于0則表示正相關(guān),如果接近0,則表明存在離散分布。具體計(jì)算公式如下:

        式(6)、式(7)和式(8)中: Wij 為空間權(quán)重值, I1 為雙變量的全局Moran'sI指數(shù), I2 為雙變量的局部Moran'sI指數(shù), n 為空間單元個(gè)數(shù), Zxi 與 Zyj 分別代表兩個(gè)變量在空間單元i、j的標(biāo)準(zhǔn)化值。

        (4)驅(qū)動(dòng)因素分析。除了自然本身的初始資源稟賦,人類活動(dòng)也會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和生態(tài)系統(tǒng)造成影響。結(jié)合重慶市實(shí)際狀況,主要從社會(huì)經(jīng)濟(jì)、技術(shù)水平、人口結(jié)構(gòu)、自然資源、生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)狀況6個(gè)方面選取驅(qū)動(dòng)因素以考察自然地理環(huán)境因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)GDP與ESV協(xié)調(diào)發(fā)展的影響(詳見表2),其中,對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、投資力度、城鎮(zhèn)居民收入、農(nóng)村居民收入和地方財(cái)政支出5個(gè)因素作對(duì)數(shù)處理。

        考慮到解釋變量之間的同期相關(guān)性,即存在某未知因素可能同時(shí)影響重慶市GDP與ESV,并且各方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間也可能存在同期相關(guān)性。采用似不相關(guān)(SUR)聯(lián)立方程進(jìn)行樣本估計(jì),該模型得到的參數(shù)估計(jì)值方差更小,可以顯著提升整體估計(jì)效率,是分析驅(qū)動(dòng)因素的重要方法。42-43]具體模型設(shè)定如下:

        式(9)和式(10)中,i代表區(qū)縣; 、 lnESVi,t 為被解釋變量,分別表示第i個(gè)區(qū)縣的GDP與ESV水平, Xk,i,t 表示第 k 個(gè)解釋變量, α0 和 β0 為截距項(xiàng),αk 和 βk 為待估參數(shù), 1 ui,t 表示方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

        表2GDP與ESV的驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)表

        三、GDP與ESV的時(shí)空演進(jìn)特征與協(xié)同關(guān)系分析

        1.GDP與ESV時(shí)空演進(jìn)特征分析

        (1)重慶市GDP時(shí)空演變特征分析。如表3所示,①?gòu)腉DP整體空間分布格局來(lái)看,剔除物價(jià)因素,研究期間重慶市經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間不均衡,重慶的西部區(qū)域GDP 明顯高于東部區(qū)域,主要原因在于西部區(qū)域區(qū)位條件優(yōu)越,經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚,吸引并聚集了較多的高素質(zhì)人才,而東部區(qū)域交通運(yùn)輸不發(fā)達(dá),人口外流嚴(yán)重,經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較為薄弱。從地均GDP來(lái)看,低值區(qū)主要分布在渝東南和渝東北地區(qū)且數(shù)值均低于全市平均水平,中心城區(qū)的土地面積最少且經(jīng)濟(jì)密度遠(yuǎn)高于全市平均水平。從人均GDP來(lái)看,全市呈現(xiàn)出西高東低的特征,僅中心城區(qū)的人均GDP遠(yuǎn)高于全市平均水平。整體而言,重慶市存在著明顯的空間分異特征,GDP數(shù)值總體呈“西高東低,一區(qū)兩群”的分布格局,且高低格局基本穩(wěn)定,初步形成了以渝中和萬(wàn)州為核心的兩個(gè)高值區(qū)。

        表3重慶市“一區(qū)兩群”GDP和ESV

        (2)重慶市ESV時(shí)空演變特征分析。土地利用變化分析。如表4所示,用地類型面積反映耕地和林地是重慶市主要的生態(tài)系統(tǒng)。近20年來(lái),重慶市耕地和草地等生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域有所減少,林地、水域以及建設(shè)用地等生態(tài)系統(tǒng)面積有所增加。用途的改變引起了用地類型的變化,各類生態(tài)系統(tǒng)面積的增減表明人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)的影響已經(jīng)加強(qiáng),并且占用了部分農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng),導(dǎo)致耕地等生態(tài)系統(tǒng)面積減少以及服務(wù)價(jià)值受損。而ESV的增長(zhǎng)得益于林地和水域等生態(tài)系統(tǒng)面積的增多,這與重慶市積極實(shí)施天然林資源保護(hù)、退耕還林還草等林業(yè)重點(diǎn)工程密切相關(guān),張艷軍等(2017)也指出三峽以及水利工程的大規(guī)模建設(shè)提高了水域 ESV[63]用地類型ESV顯示,2020年生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的ESV大小為:林地 gt; 耕地 gt; 草地 gt; 水域 gt; 未利用地。耕地和草地出現(xiàn)不同程度的下降,主要原因可能是部分居民生態(tài)意識(shí)薄弱,不適當(dāng)?shù)目撤ヒ约伴_發(fā)建設(shè)等活動(dòng)致使土地退化或資源被占用。

        表4重慶市生態(tài)系統(tǒng)用地類型ESV

        生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型變化分析。如表5所示,2000—2020年重慶市ESV逐年提高,實(shí)際增長(zhǎng)率為 4.48% 。生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)服務(wù)是ESV的核心價(jià)值,2020年占比達(dá)到 67.94% 。并且近20年間生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)服務(wù)價(jià)值增加了227.01億元,表明提供改善人類生存與生活條件的調(diào)節(jié)服務(wù)水平不斷提升。但重慶市ESV及各個(gè)服務(wù)類型ESV的增長(zhǎng)速度較低且均呈減弱態(tài)勢(shì),其中,調(diào)節(jié)服務(wù)價(jià)值增速下降幅度最高,表明人類活動(dòng)給重慶市生態(tài)系統(tǒng)帶來(lái)負(fù)面影響。在供給服務(wù)價(jià)值上,雖然生態(tài)產(chǎn)品供給能力逐漸增強(qiáng),保障了人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的物質(zhì)需要,但從整體上看,生態(tài)系統(tǒng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的正向作用力越來(lái)越弱。

        表5重慶市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型ESV①

        區(qū)縣生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分析。如表3所示,②從空間分異特征來(lái)看,重慶市ESV總體發(fā)展態(tài)勢(shì)良好,但區(qū)域差異性顯著,總體呈現(xiàn)“東北、東南高,西部低”的空間格局,具有明顯的“一區(qū)兩群”分布特征,局部呈現(xiàn)高一高集聚和低—低集聚的分布格局。具體而言,ESV高值區(qū)主要分布在渝東北和渝東南地區(qū),且渝東北ESV高于渝東南,該類地區(qū)擁有較多的山脈,自然資源豐富,具有經(jīng)濟(jì)水平落后和城鎮(zhèn)化水平較低的特點(diǎn),人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)造成的負(fù)面影響較小,并且也得益于近年來(lái)的石漠化治理、水土保持對(duì)生態(tài)環(huán)境建設(shè)和保護(hù)的作用,其生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定。低值區(qū)主要分布在中心城區(qū)和西部的主城新區(qū),中心城區(qū)的ESV遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他片區(qū),該類地區(qū)處于低山丘陵地帶,社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展擾動(dòng)了區(qū)域生態(tài)系統(tǒng),并且居民建設(shè)用地向外擴(kuò)張、城市建設(shè)規(guī)模集中連片等也導(dǎo)致ESV偏低。從時(shí)間來(lái)看,只有渝東南和渝東北地區(qū)空間格局依次發(fā)生變化,ESV進(jìn)一步提升。

        從地均ESV來(lái)看,主要呈現(xiàn)“西低東高,一區(qū)兩群”的分布格局,且空間集聚程度不斷加深。另外,運(yùn)用趨勢(shì)面法分析地均ESV的分異趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)(詳見圖1),擬合曲線變化差異不大,從南北方向看,各地區(qū)地均ESV從北至南呈現(xiàn)“U型”趨勢(shì),即渝東南、渝東北地區(qū)地均ESV較高;從東西方向看,各地區(qū)地均ESV從西到東逐漸上升,并且在2010 年表現(xiàn)出明顯的“西部下降、東部上升”特點(diǎn)。就人均ESV值而言,人口密度是造成渝東南地區(qū)和中心城區(qū)人均ESV之間顯著差異的主要原因,說(shuō)明高強(qiáng)度的人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)受到劇烈干擾,在一定程度上降低了該區(qū)域的ESV水平。

        圖1重慶市2000年、2010年和2020年地均ESV趨勢(shì)面演化情況

        2.GDP與ESV的協(xié)同關(guān)系分析

        如表6所示,在整個(gè)研究期間,重慶市耦合指數(shù)為0.51,生態(tài)經(jīng)濟(jì)處于低度失調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。但e值由2000—2010年的0.56增長(zhǎng)至2010—2020年的0.75,兩者耦合協(xié)調(diào)的階段性特征顯著,即重慶市全面實(shí)施林業(yè)等生態(tài)重點(diǎn)工程,推動(dòng)生態(tài)恢復(fù),生態(tài)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)關(guān)系得到明顯改善。但這兩段時(shí)期重慶生態(tài)經(jīng)濟(jì)均處于低度失調(diào)狀態(tài),表明研究期間生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的矛盾仍然存在。

        表6 重慶市GDP與ESV的耦合指數(shù)

        GDP與ESV的協(xié)同關(guān)系具有明顯的時(shí)空差異。如表7所示,重慶市生態(tài)經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展存在3種類型,高度協(xié)調(diào)、低度協(xié)調(diào)和低度失調(diào)。從生態(tài)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)類型時(shí)間演變過(guò)程來(lái)看,2000—2010年協(xié)調(diào)類型以低度失調(diào)為主,占全部區(qū)縣數(shù)的81.58% ;2010—2020年重慶市協(xié)調(diào)類型變化較為顯著,低度失調(diào)區(qū)縣數(shù)占全部區(qū)縣數(shù)的 63.16% ,數(shù)量顯著下降可能與重慶大力實(shí)施生態(tài)環(huán)境保護(hù)政策息息相關(guān)。其中,分布于主城新區(qū)和渝東北地區(qū)的豐都縣、合川區(qū)、江津區(qū)等區(qū)縣由低度協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)為低度失調(diào)狀態(tài),表明這些區(qū)縣在開始快速發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)對(duì)生態(tài)環(huán)境的平衡造成了破壞。而有14個(gè)區(qū)縣的生態(tài)與經(jīng)濟(jì)正逐步形成良性互動(dòng)關(guān)系,由失調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)調(diào)狀態(tài),其中,城口縣、大渡口區(qū)、南岸區(qū)和萬(wàn)州區(qū)實(shí)現(xiàn)跨階段轉(zhuǎn)變,由低度失調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)楦叨葏f(xié)調(diào)狀態(tài),表明這4個(gè)區(qū)縣在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)也開始高度重視生態(tài)保護(hù)。整個(gè)研究期間的協(xié)調(diào)程度不高,絕大部分區(qū)縣處于低度失調(diào)狀態(tài)。

        表7重慶市協(xié)調(diào)類型區(qū)縣數(shù)量情況

        結(jié)合空間演化過(guò)程來(lái)看,本文以耦合指數(shù)1為分界線,將協(xié)調(diào)發(fā)展特征劃分為生態(tài)相對(duì)滯后與經(jīng)濟(jì)相對(duì)滯后,耦合指數(shù)范圍在0.8—1.2的為同步發(fā)展,使用ArcGIS10.8繪制的空間分布圖詳見圖2。2000—2010年,重慶市絕大多數(shù)區(qū)縣耦合指數(shù)小于0.89,整體協(xié)調(diào)發(fā)展特征表現(xiàn)為生態(tài)相對(duì)滯后。生態(tài)相對(duì)發(fā)展較好的地區(qū)集中在主城新區(qū)以及渝東北地區(qū),渝北區(qū)和萬(wàn)州區(qū)生態(tài)相對(duì)滯后特征最為明顯,這兩個(gè)區(qū)也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)城市。2010—2020年,中心城區(qū)的發(fā)展比較符合EKC的變化趨勢(shì),由生態(tài)相對(duì)滯后型向同步發(fā)展轉(zhuǎn)變,西部區(qū)域的主城新區(qū)進(jìn)入EKC上行區(qū)間,由同步發(fā)展向生態(tài)相對(duì)滯后型轉(zhuǎn)變。此外,生態(tài)相對(duì)發(fā)展較好的地區(qū)向“兩群”方向移動(dòng),并表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)相對(duì)滯后,該現(xiàn)象與程靜等(2022)提出的耦合指數(shù)具有空間溢出效應(yīng)結(jié)論相符。4]但在2000—2020 年間,重慶市GDP與 ESV的協(xié)同關(guān)系并不強(qiáng),為絕對(duì)性的低度失調(diào)且偏向于生態(tài)相對(duì)滯后型發(fā)展。

        圖2重慶市耦合指數(shù)空間分布情況

        四、GDP與ESV協(xié)同關(guān)系的驅(qū)動(dòng)因素分析

        1.GDP與ESV空間自相關(guān)分析

        采用GeoDa1.20軟件進(jìn)行空間自相關(guān)分析,以人均GDP、地均ESV分別表征不同區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生態(tài)環(huán)境狀況。如圖3所示,通過(guò)建立空間權(quán)重矩陣,計(jì)算出2000年、2010 年和2020 年重慶市全局空間自相關(guān)指數(shù)Moran'sI值分別為-0.465、-0.455和-0.521( Plt;0.001 ),表明研究期內(nèi)重慶市人均GDP與地均ESV呈顯著空間負(fù)相關(guān)關(guān)系且總體關(guān)系逐漸增強(qiáng)。

        圖3 重慶市人均GDP與地均ESVMoran'sI指數(shù)散點(diǎn)圖

        本文進(jìn)一步利用LISA聚類圖分析局部空間自相關(guān),如圖4所示,2000—2020年重慶市人均GDP與地均ESV的局部空間格局具有顯著相似性。在 95% 的置信度水平下可以清晰地將重慶市各區(qū)縣分為3種局部自相關(guān)類型。具體表現(xiàn)為:(1)高一低集聚區(qū),代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的區(qū)域會(huì)抑制鄰域的生態(tài)環(huán)境狀況,代表區(qū)縣有北碚區(qū)、江北區(qū)等,且該類集聚隨時(shí)間推移在重慶市主城都市區(qū)進(jìn)一步擴(kuò)散。(2)低一低集聚區(qū),代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和鄰域生態(tài)的發(fā)展均處于劣勢(shì),但雙低的數(shù)量在研究期間顯著減少,代表區(qū)縣有潼南區(qū)。(3)低一高集聚區(qū),代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后但鄰域擁有較好的生態(tài)環(huán)境狀況,典型的如巫溪、酉陽(yáng)等渝東北、渝東南的區(qū)縣,且近20年來(lái)未發(fā)生較大變化。綜合來(lái)看,重慶市西部區(qū)域主要以高一低組合為主,東部區(qū)域以低一高組合為主,總體發(fā)展的均衡性協(xié)調(diào)性有待提高,并且局部空間自相關(guān)結(jié)果表明區(qū)縣經(jīng)濟(jì)與生態(tài)發(fā)展的深層次互動(dòng)會(huì)對(duì)鄰域產(chǎn)生一定的輻射作用,也再次證明耦合協(xié)調(diào)度存在明顯的空間溢出效應(yīng)。

        圖4重慶市人均GDP與地均ESV雙變量局部LISA聚類圖

        2.驅(qū)動(dòng)因素分析

        (1)全樣本估計(jì)。如表8所示,B-P檢驗(yàn)的P值小于0.01,說(shuō)明選擇SUR方法可以提高估計(jì)效率。參考連玉君等(2017)的做法,5]先除去面板數(shù)據(jù)中的個(gè)體效應(yīng),將變換后的數(shù)據(jù)視為截面數(shù)據(jù),再進(jìn)行SUR估計(jì)和組間系數(shù)檢驗(yàn)。由于本文樣本數(shù)量不大,因此使用了小樣本條件的方法,并進(jìn)行了聚類調(diào)整得到穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

        限于篇幅,表中未展示參數(shù)的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤,僅顯示參數(shù)的顯著性P值。如表8所示,在 5% 的顯著性水平下,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和年降水量為正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng),即兩者數(shù)值增加會(huì)進(jìn)一步提升生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性,且系數(shù)均在 1% 的水平上存在組間顯著差異。年降水量不僅會(huì)影響生態(tài)系統(tǒng)的水資源供給、水文調(diào)節(jié)和生物多樣性等功能,也有利于植被生長(zhǎng)和生態(tài)系統(tǒng)修復(fù),其對(duì)ESV的驅(qū)動(dòng)作用顯著高于GDP。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為負(fù)向驅(qū)動(dòng)效應(yīng),且組間系數(shù)沒有顯著差異,表明第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增加在一定程度上意味著工業(yè)企業(yè)的大幅度擴(kuò)張,粗放式的工業(yè)化發(fā)展模式不僅需要消耗大量資源,也會(huì)排放廢棄物對(duì)生態(tài)造成破壞,從而抑制環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)關(guān)系。此外,張俊等(2023)指出工業(yè)企業(yè)向郊區(qū)和鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)移也會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)產(chǎn)生擠出效應(yīng)。城鎮(zhèn)化率對(duì)GDP和ESV的作用呈“U型”的非線性關(guān)系,且組間系數(shù)差異不顯著,可能是由于早期部分區(qū)縣過(guò)度依賴土地出讓收人和土地抵押融資推進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè),浪費(fèi)了大量生態(tài)用地資源,城鄉(xiāng)建設(shè)用地的擴(kuò)張也侵占和破壞了部分生態(tài)用地,導(dǎo)致GDP和ESV降低,但隨著以人為核心的新型城鎮(zhèn)化與生態(tài)文明建設(shè)戰(zhàn)略的實(shí)施,推動(dòng)了GDP和ESV協(xié)調(diào)發(fā)展。

        表8全樣本回歸結(jié)果

        注: ①*** 、**、*分別表示參數(shù)估計(jì)在 1% 、 5% 及 10% 的臨界水平上統(tǒng)計(jì)顯著,下同; ② Breusch -Pagan 服從卡方分布; ③ 組間系數(shù)差異檢驗(yàn)的P值顯著則代表組間系數(shù)存在顯著差異。

        在 10% 的顯著性水平下,地方財(cái)政支出對(duì)GDP和ESV有正向驅(qū)動(dòng)作用,意味著包含有節(jié)能環(huán)保支出的財(cái)政投人對(duì)生態(tài)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)關(guān)系產(chǎn)生積極作用。人口密度會(huì)提高GDP但降低ESV水平,即人口密度的提升雖然會(huì)給經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)人力資源和規(guī)模,但也會(huì)減弱生態(tài)系統(tǒng)承載力,并且該指標(biāo)越高往往意味著人類活動(dòng)強(qiáng)度越大,會(huì)擠占部分生態(tài)系統(tǒng)空間,并通過(guò)非農(nóng)活動(dòng)消耗更多資源,阻礙生態(tài)與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。加入人口密度的平方項(xiàng)發(fā)現(xiàn),①人口密度對(duì)GDP和ESV的驅(qū)動(dòng)作用呈近似的“倒U型”關(guān)系,即人口密度在超過(guò)一定水平后會(huì)對(duì)GDP和ESV造成負(fù)向驅(qū)動(dòng),系數(shù)也存在組間顯著差異。結(jié)合前文分析發(fā)現(xiàn),人口密度對(duì)ESV的制約作用更強(qiáng),生態(tài)環(huán)境更脆弱。

        (2)異質(zhì)性分析。年份異質(zhì)性分析。本文考察各研究時(shí)期驅(qū)動(dòng)因素對(duì)GDP 和ESV的異質(zhì)性影響。結(jié)果顯示,地方財(cái)政支出會(huì)對(duì)GDP和ESV產(chǎn)生正向驅(qū)動(dòng)作用且系數(shù)在總體上逐漸增大。人口密度對(duì)ESV的影響始終為負(fù),但隨著時(shí)間推移,人口密度對(duì)ESV的負(fù)向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)逐漸減弱。年均氣溫對(duì)GDP產(chǎn)生正向影響而對(duì)ESV產(chǎn)生負(fù)向影響,且隨時(shí)間變化呈現(xiàn)“正負(fù)向效果減弱”的態(tài)勢(shì)。具體而言,氣溫升高會(huì)通過(guò)改變生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)功能而對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生較大的破壞效應(yīng)。]城鎮(zhèn)化水平僅在2020 年對(duì)GDP 和ESV 產(chǎn)生顯著影響,且對(duì) ESV 的負(fù)向驅(qū)動(dòng)作用增強(qiáng)。

        區(qū)域異質(zhì)性分析。驅(qū)動(dòng)因素對(duì)區(qū)域的GDP和ESV發(fā)展有著較為明顯的空間異質(zhì)性。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在主城都市區(qū)和渝東南地區(qū)對(duì)GDP和ESV的協(xié)調(diào)發(fā)展具有正向驅(qū)動(dòng)作用,對(duì)渝東南地區(qū)的影響效果更大。人口密度對(duì)渝東北地區(qū)GDP、渝東南地區(qū)ESV的正向驅(qū)動(dòng)作用均高于主城都市區(qū)。地方財(cái)政支出僅對(duì)渝東北地區(qū)和渝東南地區(qū)的ESV產(chǎn)生正向驅(qū)動(dòng)作用。在主城都市區(qū)和渝東北地區(qū),城鎮(zhèn)化水平對(duì)GDP和ESV的驅(qū)動(dòng)作用呈近似“U型”的非線性關(guān)系,渝東北地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平系數(shù)更大,且僅對(duì)渝東北地區(qū)ESV的影響處于上升階段。在渝東南地區(qū),城鎮(zhèn)化水平對(duì)GDP具有正向驅(qū)動(dòng)作用,對(duì)ESV的影響為“U型”關(guān)系。

        結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,在社會(huì)經(jīng)濟(jì)和自然資源等因素的基礎(chǔ)上,本研究對(duì)2020年重慶市增加技術(shù)水平、生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)狀況3個(gè)方面的指標(biāo)數(shù)據(jù)展開進(jìn)一步分析,如表9所示。首先,從社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面看,城鎮(zhèn)居民收人對(duì)ESV具有負(fù)向驅(qū)動(dòng)作用,而農(nóng)村居民收入對(duì)GDP與ESV具有正向驅(qū)動(dòng)作用,因此,有必要提升農(nóng)村居民收入水平,縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。其次,從技術(shù)水平方面看,Ramp;D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度正向驅(qū)動(dòng)GDP與ESV的協(xié)調(diào)發(fā)展。再次,從自然資源方面看,歸一化植被指數(shù)對(duì)ESV有著積極影響,且組間系數(shù)差異顯著。最后,從農(nóng)業(yè)狀況方面看,農(nóng)作物播種面積對(duì)ESV的正向驅(qū)動(dòng)作用更明顯??傮w而言,社會(huì)經(jīng)濟(jì)等因素對(duì)GDP和ESV的影響比自然環(huán)境等因素更大。

        表92020年重慶市驅(qū)動(dòng)因素分析結(jié)果

        五、結(jié)論與啟示

        本文測(cè)算了重慶市2000—2020年三個(gè)階段的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值,分析了GDP和ESV的演化規(guī)律,綜合運(yùn)用Tapio解耦模型、空間自相關(guān)模型和似不相關(guān)回歸模型等方法,深人剖析了GDP和ESV的協(xié)同關(guān)系以及影響二者關(guān)系的驅(qū)動(dòng)因素,其主要研究結(jié)論如下:

        第一,重慶市ESV不斷提高,但ESV增長(zhǎng)速度較低且逐漸減弱,生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)服務(wù)是其核心價(jià)值。耕地和草地生態(tài)系統(tǒng)的面積和ESV值呈不同程度的下降。因此,要因地制宜加快區(qū)域?qū)嵤┥鷳B(tài)保護(hù)和修復(fù)項(xiàng)目,強(qiáng)化國(guó)土空間規(guī)劃和用途管制,嚴(yán)守耕地保護(hù)紅線,增強(qiáng)生態(tài)系統(tǒng)循環(huán)能力和穩(wěn)定性。

        第二,重慶市GDP呈“西高東低”的分布格局,ESV呈“東北、東南高,西部低”的空間格局,均符合“一區(qū)兩群”分布特征。GDP與ESV的負(fù)相關(guān)性逐漸增強(qiáng),空間集聚特征明顯,重慶市的西部、東部區(qū)域分別以高一低集聚、低一高集聚為主。因此,應(yīng)基于ESV建立生態(tài)財(cái)政轉(zhuǎn)移支付政策,從橫向、縱向兩個(gè)維度健全市場(chǎng)化、多元化的生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制,加大綠色金融支持力度,以綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)開展金融支持生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值實(shí)現(xiàn)機(jī)制試點(diǎn)。

        第三,GDP與ESV的協(xié)同關(guān)系有著明顯的時(shí)空差異。重慶市協(xié)調(diào)類型以低度失調(diào)為主,發(fā)展特征整體表現(xiàn)為生態(tài)相對(duì)滯后,但耦合指數(shù)上升,生態(tài)經(jīng)濟(jì)協(xié)同關(guān)系趨于良性。因此,區(qū)縣間要打破行政壁壘,搭建開放共享的綠色發(fā)展成果平臺(tái)與生態(tài)信息云平臺(tái),增強(qiáng)跨區(qū)域生態(tài)保護(hù)的聯(lián)合調(diào)控能力。同時(shí),基于協(xié)調(diào)度的溢出效應(yīng),深化區(qū)域之間的合作,以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)為引領(lǐng),加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),推動(dòng)人才、技術(shù)等綠色發(fā)展要素雙向靈活流動(dòng)。

        第四,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、年降水量和地方財(cái)政支出有利于GDP與ESV的協(xié)調(diào)發(fā)展,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有抑制作用。從異質(zhì)性分析來(lái)看,地方財(cái)政支出的驅(qū)動(dòng)作用進(jìn)一步加強(qiáng),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)渝東南地區(qū)的正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)最大,城鎮(zhèn)化水平對(duì)渝東北地區(qū)ESV的影響正處于上升階段。進(jìn)一步分析表明,縮小城鄉(xiāng)居民收入差距和增加Ramp;D經(jīng)費(fèi)投人正向驅(qū)動(dòng)GDP與ESV的協(xié)調(diào)發(fā)展。因此,政府要加大節(jié)能減排工作力度,加大對(duì)區(qū)域的環(huán)保財(cái)政投人力度,建立和落實(shí)地方污染治理指導(dǎo)等相關(guān)配套政策和財(cái)政激勵(lì)機(jī)制,并且要繼續(xù)完善重慶市碳交易平臺(tái)政策,動(dòng)態(tài)優(yōu)化配額分配機(jī)制。同時(shí),要縮小城鄉(xiāng)居民收人差距,提高產(chǎn)業(yè)鏈增值收益,大力發(fā)展鄉(xiāng)村特色產(chǎn)業(yè)。此外,要依據(jù)生態(tài)系統(tǒng)承載力合理控制區(qū)域人口密度,通過(guò)城鎮(zhèn)化將人口轉(zhuǎn)移出生態(tài)環(huán)境脆弱地區(qū)以減輕對(duì)生態(tài)的負(fù)面影響。

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        (責(zé)任編輯 張?bào)蓿?/p>

        Abstract: Under the background of ecological civilization construction,it is of great significance to explore the relationship between GDP and ecosystem services value(ESV)for regional green and sustainable development. Based on the ecosystem services value data of 38 districts and counties in Chongqing from 2O0O to 2O2O,the spatial-temporal evolution characteristics of GDP and ESV were analyzed,and the synergistic relationship between GDP and ESV and its driving factors were discussed using Tapio decoupling model and seemingly unrelated regresson model. The study found that : (1)The ESV of Chongqing constantly improved,but the growth rate of ESV was low and gradually declined,and the ecosystem regulation service was its core value.(2) The spatial differentiation characteristics of GDP and ESV were obvious,and the negative correlation between regional GDP and ESV gradually strengthened,with distinct spatial agglomeration features.(3)The synergistic relationship between GDP and ESV exhibited obvious spatial -temporal diffrences,and the overal coordination degree was not high,but the coupling index increased,and the synergistic relationship betwen ecology and economy tended to be benign. (4) The impacts of different driving factors on the coordinated development of GDP and ESV showed significant diferences and spatial-temporal heterogeneity.Economic development level,annual precipitation,and local fiscal expenditure were conducive to the coordinated development of GDP and ESV,while industrial structure had an inhibitory effct.Based on these findings,policy recommendations were proposed from the aspects of providing ecological compensation, building a service -oriented government,and promoting the construction of urban-rural ecological civilization.

        Keywords: Ecosystem Services Value; Seemingly Unrelated Regression Model; Spatial - Tempo-ral Evolution; Synergistic Relationship;Driving Factors

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