资助项目:国家自然科学基金重点项目“遥感产品和网络大数据支持下的中国城市群可持续性评价”(41601459)
第一作者:闻熠(1988—),男,湖北黄冈人,博士研究生,研究方向为城市生态足迹及可持续性评价。E-mail:hblzsh11@163.com 通信作者:高峻(1962—),男,上海人,教授,博士生导师,主要从事生态环境变化研究。E-mail:gaojun@shnu.edu.cn
(1.九江学院 江西长江经济带研究院, 江西 九江 332005; 2.上海师范大学 环境与地理科学学院, 上海 200234; 3.上海师范大学 旅游学院, 上海 200234; 4.上海商学院, 上海 200235)
(1.Jiangxi Yangtze River Economic Zone Research Institute, Jiujiang University, Jiujiang, Jiangxi 332005, China; 2.School of Environmental and Geographical Sciences, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China; 3.College of Tourism, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China; 4.Shanghai Business School, Shanghai 200235, China)
ecological footprint; spatiotemporal dynamics; Yangtze River Delta urban agglomeration; natural capital
为了更好地度量和分析长三角城市群生态足迹时空动态及其自然资本利用效率,基于“国家hm2”对生态足迹模型参数进行修正,测算和分析长三角城市群2006—2016年人均生态足迹时空动态变化,在此基础上通过单位万元GDP生态足迹(WEF)对研究区自然资本利用效率进行了评价与分析。结果 表明:2006—2016年长三角城市群26个城市人均生态足迹在在时间序列上均呈现上升趋势; 在自然资本利用效率方面,2006—2016年长三角城市群26个城市各自的单位万元GDP生态足迹指数均呈现下降趋势,这表明近10年来,长三角城市群各城市对自然资本的利用效率在逐年增大。针对研究结果,研究区可以从能源结构优化,大力发展绿色循环经济以及对生态环境影响小的产业,加强研究区内的产业结构进行转型升级等角度着手,促进区域可持续发展目标的实现。
In order to better measure and analyze the spatial and temporal dynamics of ecological footprint and the utilization efficiency of natural capital of the urban agglomeration in Yangtze River Delta. Based on the ‘national hectare', the parameters of ecological footprint model were revised, and the spatial and temporal changes of per capita ecological footprint in urban agglomeration of the Yangtze River Delta from 2006 to 2016 were calculated and analyzed. On this basis, the utilization efficiency of natural capital in the study area was evaluated and analyzed through the ecological footprint per unit of 10 000 yuan GDP(WEF). The results show that the per capita ecological footprint of 26 cities in the urban agglomeration of Yangtze River Delta showed the upward trend in the time series from 2006 to 2016, and the per capita GDP ecological footprint index of 26 cities in the urban agglomeration of Yangtze River Delta showed a downward trend from 2006 to 2016, which indicates that in the past 10 years, the utilization of natural capital by cities in the urban agglomeration of Yangtze River Delta has been declining. The efficiency was increasing year by year. According to the research results, in order to achieve the sustainable development of the region, the energy structure should be optimized, the green economy and industries with small environmental impact should be vigorously developed, and the transformation and upgrading of the industrial structure should be strengthened in the study area.
1987年挪威首相布伦特莱夫人在《我们共同的未来》报告中首次提出“可持续发展”概念,此后可持续发展理念不断深化和发展。2015年联合国峰会上正式通过可持续发展目标(Sustainable Development Goals,SDGs),为人类的未来发展指明方向。各国基于此目标纷纷制定行动计划。我国也积极参与全球可持续发展目标制定,创造性地提出了创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念,并提出“美丽中国”建设目标。由此可知,可持续发展始终是人类追求的主题。在可持续发展的理念提出后,国内外学者积极投身这一领域的分析和探索上来,这其中最为经典的模型为加拿大生态经济学家Rees[1]及其博士生Wackernagel等[2]提出的生态足迹模型。生态足迹是衡量人类活动对于生态环境影响程度的重要指标[3-4],于1999年引入我国[3-5],被广泛应用于不同空间尺度,如国家尺度[6-7]、省域尺度[8-10]、市域尺度[11-14]等和不同行业,如旅游[15-18]、水资源[19-21]、土地资源[22-24]等的可持续发展研究中。但是在一些研究中,生态足迹模型中两个重要参数:均衡因子和产量因子,往往均采用的是全球平均值,而中国国土幅员辽阔,各地资源禀赋和生产力水平差异大,如果计算模型采用全球平均值,则会忽略区域自然环境的时空差异,从而在一定程度上影响研究结果的科学性和可比性[25-26]。因此,要想更加精确地衡量一个或多个区域的生态足迹状态,有必要对模型参数进行修正,从而使研究结果能更好地体现研究区的实际情况。
长三角城市群地区在国家现代化建设大局和全方位开放格局具有举足轻重的地位,但另一方面人类活动对自然资本的需求日益增加,生态系统正承受着巨大的压力,区域的可持续性和生态安全面临着严重的挑战[27]。本文首先基于“国家hm2”对模型参数进行本土化确定,然后对2006—2016年长三角城市群26个城市生态足迹时空动态进行探讨,并基于生态足迹理论对研究区的自然资本利用效率进行分析,为研究区提供相应对策,促进研究区的可持续发展。
“国家hm2”的概念是相对全球尺度提出来的,是指国家土地平均生产力的标准面积,为在国家生产力水平上衡量省际土地供需量提供了方法[28]。在测算某区域生态足迹时,往往将人类对自然资源的消耗转化为6种生态生产性面积,即耕地、林地、草地、水域、化石燃料和建筑用地6大类型。由于不同类型土地的平均生产力相差很大,并且不同区域同类型的土地生产力也有差异,因此以上6种土地类型的生态足迹不能直接相加,需要通过乘以各自的均衡因子和产量因子转化成可以直接比较的标准面积。均衡因子和产量因子是计算某地生态足迹的重要参数。在“国家hm2”模型中,均衡因子是从国内某类土地的平均生产力角度来计算的,具体是指国内某类生物生产性土地的平均生产力与全国所有生物生产性土地的平均生产力的比值,产量因子则是指研究区某类生物生产性土地的平均生产力与全国同类土地的平均生产力的比值。
(1)均衡因子计算。本文在均衡因子计算中,借鉴何爱红[29]的研究方法,把各类生物产品产量转化为统一的热值形式进行计算,具体计算公式如下:
EQFj=(Pi^-)/(P^-)=(Qi)/(Si)/(∑Qi)/(∑Si)=(∑kPik·γik)/(Si)/(∑i∑kPik·γik)/(∑Si)(1)
式中:EQFj为全国第j类土地的均衡因子; Pi^-为全国第i类土地的平均生产力(kJ/hm2); P^-指全国全部土地的平均生产力(kJ/hm2); Qi为全国第i类土地的总生物量(kJ); Si为全国第i类土地的生物生产面积(hm2); Pik为全国第i类土地的第k类生物资源产量(kg); γik为第i类土地上第k类生物资源的单位热值(kJ/kg)。其中单位热值数据通过查阅《农业技术经济手册(修订版)》和前人的研究成果得到。由于森林是吸收能源消耗过程中所产生的CO2主要载体,故能源用地的均衡因子与森林相同; 而建设用地大多是占用耕地,所以其均衡因子用耕地的代替。
(2)产量因子计算。本文的研究区为长三角城市群,因此将计算长三角“三省一市”,即上海市、浙江省、江苏省、安徽省各自的产量因子。本文采用“热值法”对研究区的产量因子进行探索,具体方法是将各类土地利用类型的生产力用热值的形式来表示,即将生物产量乘以该类生物的单位热值。其中,某生物产品的单位热值是指每kg该产品包含的热量,其可以通过查阅《农业技术经济手册(修订版)》得到,如果若某些生物产品的热值在手册中查不到,则以近似产品的热值或多个近似产品的热值平均值来代替,其计算公式如下:
YFji=(Pji^-)/(Pi^-)=(Qji)/(Sij)/(Qi)/(Si)=(∑(Pik)j·γik)/(Sji)/(∑Pik·γik)/(Si)(2)
式中:YFji为第j研究区第i类土地的产量因子; Pji^-为第j省第i类土地的平均生产力(109 J/hm2); Pi^-为全国第i类土地的平均生产力(109 J/hm2); Qji为第j省第i类土地的总产出(109 J); Sji指第j省第i类土地的总面积(hm2); Qi为全国第i类土地的总生物产量(109 J); Si为全国第i类土地的总面积(hm2); (Pik)j为第j省第i类土地第k种产品的年产量(kg)。由于能源用地的生态足迹是通过吸收消耗能源所产生的的CO2的森林面积来表征,所有本研究对能源用地产量因子取0,建设用地因为主要是占用耕地,所以其产量因子和耕地相同。
生态足迹(EF)将自然资本各项目还原和统一到生物生产性面积概念上来,折算成耕地、草地、林地、水域、化石能源用地、建筑用地6大用地类型,通过系数转换计算出某区域人口维持日常生活所需的各用地面积。生态承载力(EC)是与生态足迹相对应的一个概念,反映生态系统自我维持、自我调节以及对人类生产生活所需的自然资本的供给能力。其计算方法是将所考虑的区域内各种生物生产性面积乘以均衡因子和产量因子后,求和所得到的总生态承载力[30]。“国家hm2”模型中,研究区总生态足迹和生态承载力的计算公式如下:
EF=∑((Pi)/(Yi)·EQFj)(3)
EC=∑(Aj·EQFj·YFj)(4)
式中:Pi为i种产品的总产量; Yi为i种产品全国平均产量; EQFj为j类土地类型均衡因子; YFj为研究区j类土地类型产量因子; Aj为j类型生产性土地的面积(hm2)。将总的生态足迹和生态承载力除以研究区人口数量,即可得到人均生态足迹和人均生态承载力。
以每万元GDP产生的生态足迹作为衡量资源利用效率的一项指标,数据越大说明产生单位GDP需要更多的生态足迹支撑,反映出资源利用效率较低,自然资本压力较大; 反之说明资源利用效率较高,单位自然资本消耗能够获取更多的收益[30]。其计算方法为区域总生态足迹与国内生产总值的比值,其计算公式如下[31]:
WEF=(EF)/(GDP)(5)
式中:WEF为研究区单位万元GDP生态足迹; EF为研究区总生态足迹; GDP为研究区总国内生产总值。
长江三角洲城市群(以下简称:长三角城市群)介于32°34'—29°20'N,115°46'—123°25'E,位于长江的下游地区,东部濒临黄海与东海,是长江入海之前形成的的冲积平原。长三角城市群地跨“三省一市”,共包括26个地级市,国土面积21.17万km2,约占中国的2.2%。2014年地区生产总值12.67万亿元,总人口1.5亿人,分别约占全国的18.5%,11.0%。
本研究的数据主要包括:(1)统计数据。该部分数据从2006—2016年历年《中国统计年鉴》,上海市、浙江省、江苏省、安徽省和26个地级市各自的统计年鉴来获得,主用来获取:研究区各市的生物资源数据,包括农业、林业、畜牧业和渔业等产品的产量数据; 化石能源消费量数据,包括煤炭,石油,天然气,电力等能源消耗数据; 各市的人口、经济、环境等数据。(2)遥感产品数据。主要是通过国土资源部土地调查成果共享应用服务平台来获取研究区各类土地类型的面积数据,包括耕地、林地、草地、水域等土地类型面积数据。该平台主要包括1:400万中华人民共和国土地利用挂图和分省土地利用图集,编制数据源为第二次全国土地调查缩编数据成果;(3)各类生物产品的单位热值采用《农业技术经济手册(修订版)》。
根据上述数据,在本文生物资源消费项目中,耕地生物资源账户主要有粮食、豆类、蔬菜、油料、麻类、棉花、猪肉、蛋类等; 林地消费足迹由林地上所生产的木材、果木、水果等产量来计算得到; 草地消费足迹选取牛肉、羊肉、奶类等消费项来计算得到; 水域消费足迹仅考虑淡水产品产量,包括鱼类、虾蟹类,贝类等水产品来算得到; 由于能源用地和建设用地的均衡因子分别与森林和耕地的均衡因子相同,因此本文在计算生态足迹时主要考虑以耕地、林地、草地和水域这4种土地利用类型。其中,耕地包括水田、水浇地和旱地; 草地包括天然牧草地、人工牧草地和其他草地; 林地包括园地与林地; 水域面积包括河流水面、湖泊水面和坑塘水面等。将各类生物的单位热值转化成热量形式,并根据生物产品类型划归到各类土地利用类型(表1),共计48个计算项目,各类生物的热值转换单位摘自《农业技术经济手册(修订版)》。
将上述数据代入到公式(1)中,计算得到2006—2016年我国各类土地利用类型的均衡因子(表2)。由表2可以看出,6类土地利用类型中,耕地的均衡因子最高,其次是水域、林地和草地; 同时,在不同年份中,各类土地利用类型的均衡因子相差不大,其中耕地、草地和水域基本稳定,林地存在小幅波动。
在“国家hm2”模型中,产量因子指研究区某类生物生产性土地的平均生产力与全国同类土地的平均生产力的比值。由于本文的研究区为长三角城市群,因此将计算上海市、浙江省、江苏省、安徽省各自的产量因子。本文同样采用“热值法”对研究区的产量因子进行探索,具体方法是将各类土地利用类型的生产力用热值的形式来表示,即将生物产量乘以该类生物的单位热值。其中,某生物产品的单位热值是指每1 kg该产品包含的热量,通过这种转化计算可将每种生物产品的计量单位转换成统一的单位,计算公式见公式(2),将上述数值代入公式(2)中,分别得到了2006—2016年长三角城市群三省一市各自的产量因子(表3—6)。
由上表中数据可以看出,2006—2016年,长三角三省一市各类土地产出水平年际变化不大,但皆高于全国平均水平。其中,浙江省的耕地产量因子最大,主要是因为相对于上海市和江苏省,浙江省的纬度较低,其水热条件更有优势,相对于安徽省,浙江省经济更发达,农业现代化水平高,因而其耕地生产力最高; 上海市耕地产量因子最小,通过分析主要是因为其经济发展较快,人口密度较大,耕地后备资源缺乏,耕地流失较严重; 林地的产量因子相差不大,主要是因为这4个地方均为亚热带季风气候区域,雨热同期,光照充足,森林覆盖率在全国居于前列,林业产品产出高; 草地的产量因子上海最高,这主要是因为相对于其他3个区域,上海畜牧业规划较好,现代畜牧业生产方式的小区和养殖场逐渐增多,因此,猪、牛、羊肉的产量也较高; 水域产量因子安徽省最低,这主要是因为相对于其他3个区域,安徽省居于内陆,没有海产品产出,而上海、江苏和浙江均有发达的淡水和海水养殖产业。
依据研究区2006—2016年统计数据和基于“国家hm2”模型计算得到的中国本土均衡因子,结合公式(3)对研究区2006—2016年生态足迹进行测算,其中长三角城市群人均生态足迹如图1所示。
由图1可以看出:(1)2006—2016年,长三角城市群各城市人均生态足迹总体上均呈现上升趋势,其中4个省会城市的变化为:上海由2006年的2.100 5 hm2/人上升至2016年的2.660 5 hm2/人,上升幅度不大,究其原因,主要是因为虽然总体生态足迹量大,但是由于上海人口数量增长快,平均到人均上则相对较小; 杭州人均生态足迹由2006年的2.384 8 hm2/人上升至2016年的2.886 8 hm2/人; 合肥的人均生态足迹由2006年的2.177 3 hm2/人上升至2016年的2.867 9 hm2/人; 南京的人均生态足迹由2006年的2.655 6 hm2/人上升至2016年的3.875 6 hm2/人,增幅是这4个城市中最大的;(2)长三角城市群江苏省所辖的城市中人均生态足迹最高的是盐城,其次是苏州,南通; 浙江省所辖的城市中,人均生态足迹最高的是宁波,其次是嘉兴,湖州; 安徽省所辖的城市中,人均生态足迹最高的是马鞍山,其次是铜陵,滁州等;(3)总体来看,长三角城市群26个城市中,人均生态足迹最低的是安徽省的芜湖市,其耕地足迹在总生态足迹中比重最高; 人均生态足迹最高的城市同样是在安徽省所辖城市中,为马鞍山市,其中能源用地足迹是其总生态足迹中占比最好的组分,其次是铜陵市; 马鞍山和铜陵之所以人均生态足迹最高,究其原因,主要是因为马鞍山和铜陵两市第二产业比重较高,能源消耗大,使得工业三废排放高于其他城市,从而使生态环境承受较大压力。
运用GIS方法对长三角城市群2006—2016年26个城市人均生态足迹空间分布情况进行可视化,其结果如附图2—3所示。
由附图2—3可知,2006—2016年长三角城市群26个城市人均生态足迹空间分布格局变化不大,在空间变化趋势上,总体上呈现周高中低的分布态势; 从3省各自所辖城市的分布规律来看,苏北城市人均生态足迹要高于苏南城市,浙北城市高于浙南城市,皖东城市高于皖西城市。这主要是因为各地经济发展不均衡造成的,例如苏南地区城市经济发达,第三产业比重高,而苏北地区城市第二产业比重高,并且处于高速发展中,城市快速扩张,对自然资本需求量大,从而使得人均生态足迹高于苏南地区。
基于公式(4)得到长三角城市群26城市2006—2016年的人均承载力,并运用GIS方法,对其进行可视化分析,结果附图4—5所示。
由附图4—5可知,2006—2016年苏南城市无锡、苏州以及上海的生态承载力最低,再向外则不断上升。除了总生态承载力的差异外,人口也是造成这种情况的重要原因,人口最多的上海、苏州都达到了千万以上。相比于江苏省和浙江省的长三角城市,位于安徽省的长三角城市有着较高的生态承载力,体现为突出的自然资源优势。
在本研究中,选取单位万元GDP生态足迹这个指标来表征研究区的自然资本利用效率。由前面论述可知单位万元GDP生态足迹是区域总人口生态足迹与国内生产总值的比值,其值越大,表明区域自然资本利用效率越低,反之,则资源利用效率越高[31]。结合公式(5),计算得到长三角城市群26城市单位万元GDP生态足迹,见图2。
从图2可以看出,2006—2016年,上海单位万元GDP生态足迹呈现下降趋势,由2006年的4.2 hm2/万元下降到2016年的2.09 hm2/万元,这表明上海市对自然资本的利用效率在逐步升高究其原因,首先上海市GDP从2006年的10 718.04亿元增长到2016年的28 183.51亿元,增长了1.63倍,所创造的经济产出值在大幅度提升; 同时在“十二五”期间,上海大力推进能源基础设施建设,能源供应保障能力进一步提高。同时,积极转变能源发展方式,在能源结构调整、能源消费总量控制、能源清洁化利用以及能源科技装备进步等方面取得了显著成效。
长三角城市群江苏省所辖的城市中,2006年值最大的城市是无锡,为6.67 hm2/万元,最小的是苏州,为4.65 hm2/万元,二者相差达2.02 hm2/万元; 2008年,最大的是无锡,为6.28 hm2/万元,最小的是扬州,为4.34 hm2/万元,二者相差达1.94 hm2/万元; 2010年,最大的是无锡,为6.19 hm2/万元,最小的是扬州,为4.13 hm2/万元,二者相差达2.06 hm2/万元; 其后几年,最大和最小值均分别为无锡和扬州,并且绝对差异在逐渐缩小。总体而言,2006—2016年长三角城市群江苏省所辖的9个城市的单位万元GDP生态足迹均呈现下降趋势,并且城市间的差异在缩小,这些城市城市对自然资本的利用效率在逐步提高。
长三角城市群浙江省所辖的8个城市,2006年单位万元GDP生态足迹值最大的城市是金华市,为6.7 hm2/万元,最小的是舟山,为4.9 hm2/万元,二者相差达1.8 hm2/万元; 2008年最大的还是金华,为6.13 hm2/万元,最小的是绍兴,为4.56 hm2/万元,二者相差达1.57 hm2/万元; 2010年,最大的是金华,为5.48 hm2/万元,最小的是绍兴,为4.23 hm2/万元,二者相差达2.06 hm2/万元; 2012年,其后其后几年,最大和最小值均分别为金华和绍兴。从各城市单位万元GDP生态足迹的差异看,均呈现下降趋势,区域内各城市生态效率之间的不均衡在缩小。总体而言,2006—2016年长三角城市群浙江省所辖8个城市单位万元GDP生态足迹均呈现下降趋势,这显示该8个城市对自然资本的利用效率在逐步提高。
长三角城市群安徽省所辖的8个城市中,2006—2016年单位万元GDP生态足迹指数总体上呈现下降趋势,历年最大值和最小值的城市不尽相同,具体来说,2006年单位万元GDP生态足迹值最大的城市是马鞍山市,为7.1 hm2/万元,最小的是宣城,为5.09 hm2/万元,二者相差达2.01 hm2/万元; 2008年最大的还是马鞍山,为6.78 hm2/万元,最小的还是宣城,为4.91 hm2/万元,二者相差达1.78 hm2/万元; 2010年,最大的是马鞍山,为6.59 hm2/万元,最小的是宣城,为4.51 hm2/万元,二者相差达2.08 hm2/万元; 2012年,最大的还是铜陵,为6.03 hm2/万元,最小的还是宣城,为4.12 hm2/万元,二者相差达1.91 hm2/万元; 其后几年,最大和最小值均分别为宣城和马鞍山,且最大值与最小值之间的差距在变小。
(1)研究区26个城市各自的生态足迹组分中,化石能源生态足迹的比例占了7成以上,这表明研究区内对化石能源的依赖程度较高,所以必须优化能源结构,例如提倡使用太阳能、风能、热能等可再生能源; 同时提倡绿色出行,大力推广清洁能源交通工具。通过以上措施,减小化石能源在生产生活中的使用比例,从而相应减小由过度使用化石能源排放大量的污染物造成的生态环境破坏。
(2)针对耕地生态足迹较高的情况,研究区应该大力发展绿色经济以及对环境影响小的产业,减小对自然资本的消耗,例如政府应支持发展生态农业、生态旅游、有机食品等,同时改变传统农业模式,向机械化和精细化方向发展。
(3)要加强研究区内的产业结构进行转型升级。大力发展第三产业、金融业、服务业和新型制造业,遏制高耗能、高排放行业过快增长,淘汰落后生产力,对能耗高污染重的企业应该关停或限制,逐步建立起资源节约型国民经济体系。研究区在我国经济建设和对外开放中扮演着重要角色,但是在追求经济增长的同时,不能忽视生态环境状况。
(1)2006—2016年长三角城市群26个城市人均生态足迹在在时间序列上均呈现上升趋势,这表明随着城市的发展,人类活动对自然资本的消耗在逐年上升,施加给生态环境的压力也在增大。这26个城市人均生态足迹变化幅度不尽相同,增幅最大的是南京,10年间增长了1.22 hm2,其次是是湖州市,10年间增长了1.025 hm2; 人均生态足迹最高的两个城市分别是马鞍山和铜陵,这主要是和这两个城市的产业结构有关。
(2)2006—2016年长三角城市群26个城市人均生态足迹空间分布格局变化不大,在空间变化趋势上,总体上呈现周高中低的分布态势; 从3省各自所辖城市的分布规律来看,苏北城市人均生态足迹要高于苏南城市,浙北城市高于浙南城市,皖东城市高于皖西城市。
(3)在自然资本利用效率方面,2006—2016年时间序列上,长三角城市群26个城市各自的单位万元GDP生态足迹指数均呈现下降趋势,这表明近10 a来,长三角城市群各城市对自然资本的利用效率在逐年增大。