江西省可持續發展狀況的生態足跡分析

摘要：應用生態足跡法分析了2004-2010年江西省可持續發展狀況。結果表明，2004年以來，江西省人均生態足跡、人均生態承載力、人均生態赤字都在不斷上升；利用生態足跡強度指數、多樣性指數、社會發展指數等生態足跡相關指標進行分析，得出江西省處于不可持續發展狀況；分析萬元GDP的生態足跡變化趨勢，得出資源的利用效率有所提高；分析了江西省生態赤字的原因，提出減小生態赤字實現可持續發展的對策建議，以期為政府制定可持續發展的相關政策提供參考。

關鍵詞：生態足跡；生態承載力；生態足跡相關指標；可持續發展；江西省

中圖分類號：X826 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2013）18-4337-05

根據中國生態足跡報告的研究成果，人類生態足跡在2007年已達到180億全球公頃，而地球的生物承載力是119億全球公頃，人均生物承載力是1.8全球公頃。這意味著生態系統已超載50%，人類需要1個半地球才能滿足需求，或者說，地球需要一年半的時間才能產生出人類2007年一年中消費的可再生資源和吸納掉該年人類排放的二氧化碳[1]，對人類來說可持續發展已迫在眉睫。1992年加拿大生態學家William提出生態足跡的概念，1996年由其學生Wackermagel加以完善，生態足跡方法是近年來定量度量國家或地區發展的可持續方法和模型之一，為可持續發展的科學決策提供定量工具，目前已被廣泛應用于對區域及城市可持續發展問題的定量研究[2，3]。運用生態足跡法來研究江西省可持續發展狀況的成果并不多見，王宇欣等[4]用生態足跡法計算并分析了2005年江西省人均生態足跡和人均生態承載力；葉長盛等[5]用生態足跡模型分析了2000-2004年江西省生態足跡的動態變化；黃國勤等[6]用生態足跡法分析了1949-2004年江西省生態足跡和生態承載力的動態變化，探討了生態赤字產生的原因并提出相應解決辦法，但近幾年運用生態足跡方法對江西省可持續發展狀況的研究尚屬空白。因此，運用生態足跡方法定量計算并探討2004-2010年江西省生態足跡和生態承載力的變化過程和特征，評價其可持續發展現狀，以期為江西省正確處理人口、資源、環境與經濟社會發展之間的關系及制定相關政策提供科學參考。

1 研究區域概況

江西省地處長江中下游交接處的南岸（北緯24°29′-30°04′、東經113°34′-118°28′），北控長江，上接武漢三鎮，下通南京、上海，東南與沿海開放城市相鄰。京九鐵路和浙贛鐵路縱橫貫通全境，交通便利，地理位置優越。全省面積16.69萬km2，全境以山地、丘陵為主，山地占全省總面積的36%，丘陵占42%，崗地、平原、水面占22%。2010年，全省林業用地面積1 072.22萬hm2，活木蓄積量4.45億m3，森林覆蓋率63.1%，淡水養殖面積42.55萬hm2、已查明魚類155種；江西省地下礦藏豐富，是中國礦產資源配套程度較高的省份之一，生產總值9 435億元，比2009年增長14%。2010年，全省總人口為4 462.25萬人、社會從業人員2 498.80萬人。工業化和城鎮化進程的加快為江西省的經濟發展做出了巨大貢獻，但是由于資源利用不合理造成研究區經濟發展與生態環境不協調，在一定程度上影響了江西省生態系統的可持續發展。

2 研究方法

生態足跡法的基本思想是將某一地區人類的消費需求與該地區自然的供給能力相比較，以此來衡量該地區的可持續發展狀況，并分析如何促進和實現該地區的可持續發展。具體來說就是從需求方面計算生態足跡的大小，從供給方面計算生態承載力的大小，通過生態足跡與生態承載力的比較來評價研究對象的可持續發展狀況。人類經濟活動所占用的土地面積即生態足跡；生態系統能為人類提供的最大生態服務能力即生態承載力，則是指一個區域所能提供給人類生態生產性土地的面積總和。各種資源和能源消費項目被折算為生態生產性土地，主要包括6大類型，即耕地、牧草地、林地、化石燃料用地、建筑用地和水域[2]。

2.1 生態足跡的計算

2.1.1 生態足跡 根據國際通行標準，生態足跡核算由三大賬戶構成，分別是能源消耗賬戶、生物資源賬戶和貿易調整賬戶（由于受資料限制未進行貿易調整）。因此，本研究僅從能源消耗和生物資源消耗2個方面進行生態足跡的核算。生態足跡計算公式為：

2.3 數據來源與處理

文中用于生態足跡方法計算的所有數據來源于《江西省統計年鑒》（2004-2010）、《江西省統計公報》（2004-2010）、《江西省土地利用現狀》（2004-2010）。數據處理、計算、分析運用Excel 2007和SPSS 18.0軟件進行。

3 結果與分析

3.1 2004-2010年江西省生態足跡動態計算與分析

運用生態足跡計算方法及相關數據對2004-2010年江西省生態足跡進行分析，結果如表1所示。由表1可知，隨著人口膨脹和社會經濟的不斷發展，江西省人均生態足跡從2004年的2.376 0 hm2增加到2010年的3.266 1 hm2，增幅達37.5%，年均增加5.4%；人均生態承載力從2004年的0.594 5 hm2增加到2010年的0.844 6 hm2，增幅達42.1%，年均增加6.0%；人均生態赤字從2004年的1.852 8 hm2增加到2010年的2.522 9 hm2，增幅達36.2%，年均增加5.2%。根據袁野等[8]對生態赤字區的劃分，ED>2屬于嚴重生態赤字區，2010年江西省人均生態赤字已經達到2.522 9 hm2，屬嚴重生態赤字區。生態足跡的增加說明人類對自然資源的利用程度和需求加大，更加依賴自然資源；人均生態承載力的提高意味著江西省對一些自然資源采取了保護和改善措施，雖然稍有成效但力度還遠遠不夠，因為生態赤字還在不斷提高；生態赤字的增加說明人與自然的矛盾更加突出，人類從自然中獲取的資源大于自然的供給能力，這是違背可持續發展的。

3.2 江西省資源供需結構動態分析

3.2.1 人均生態足跡構成的動態變化 從表2和表3可以看出，2004-2010年江西省6類土地的人均生態足跡均呈現上升趨勢，其中建筑用地上升最快，增幅高達73.33%；其次是林地，增幅達54.22%；化石燃料用地增幅達53.69%；其他3類土地的變化不大。建筑用地的生態足跡上升是研究區城市化快速發展的結果，化石燃料用地生態足跡的大幅上漲說明江西省社會經濟的增長很大程度上依賴自然資源，且經濟增長過程中出現較多高污染、高耗能的企業。同時也可以看出，耕地、草地、化石燃料用地三者的生態足跡占整個人均生態足跡的85%左右。其中，化石燃料用地所占的比重最大，2004年占整個人均生態足跡的42.81%，到2010年占到整個人均生態足跡的47.86%；其次，草地的生態足跡占整個人均生態足跡的21%左右、耕地的生態足跡占整個人均生態足跡的20%左右；雖然建筑用地生態足跡的漲幅最大，但由于其比重較小（約占整個人均生態足跡的0.15%），對人均生態足跡的影響不明顯；而化石燃料用地生態足跡不僅上漲幅度大，且所占整個人均生態足跡的比重也最大，因此對人均生態足跡的影響非常明顯。

3.2.2 人均生態承載力構成的動態變化 表4和表5結果表明，2004-2010年江西省林地和草地的人均生態承載力在緩慢減小，林地的人均生態承載力從2004年的0.257 4 hm2減少到2010年的0.249 3 hm2，減幅為3.15%；草地的人均生態承載力從2004年的0.010 6 hm2減少到2010年的0.010 2 hm2，減幅為3.77%，且一直處于下降趨勢。在這期間耕地、水域、建筑用地的人均生態承載力都在不斷提高，耕地的人均生態承載力從2004年的0.226 6 hm2增加到2010年的0.297 7 hm2，增幅達31.38%，耕地的增加有相當一部分是建立在林地和草地減少的基礎之上的；建筑用地的人均生態承載力從2004年的0.098 0 hm2增加到2010年的0.104 2 hm2，增幅達6.33%，由于社會經濟發展和城市化進程加劇，建設用地面積不斷擴大，其人均生態承載力數值逐年上升。研究表明，耕地、林地、建筑用地三者幾乎提供了全部的生態承載力，所占比重高達98%左右；草地和水域的人均生態承載力所占比例約2%，對人均生態承載力影響非常小；化石燃料用地的產量因子為0，此處不計算該項土地類型的生態承載力。

3.3 江西省生態足跡相關指標的動態分析

3.3.1 生態足跡強度指數分析 2004-2010年江西省生態足跡相關指標的動態變化如表6所示。由表6可知，2004-2010年生態足跡強度指數（EFI）均約為4，EFI>1說明所研究區域處于生態超載狀態，EFI的數值越大，表明所研究區域生態超載越嚴重、人與自然的矛盾越突出。由此可見，2004-2010年江西省的發展是不可持續的。

3.3.2 多樣性指數與社會發展指數分析 從表6可以看出，江西省基于消費的生態足跡多樣性指數約為1.4，基于生態承載力的生態足跡多樣性指數約為1.1，且變化不大，而相對應的世界平均值分別為1.394 8和1.205 6；中國為1.463 8和1.215 9[9，10]。通過對比分析可知，江西省的生態足跡多樣性偏低，與世界平均水平相當，但低于中國平均水平，由此說明江西省生態經濟系統中生態空間的分配不均衡，需要進一步調整和改善?；谏鷳B承載力的社會發展指數大大低于基于生產消費的社會發展指數，說明江西省的生態經濟系統發展程度遠遠超過了該地區的發展潛力，為了維持本地經濟系統的穩定和發展，江西省不得不從省外或國外經濟系統吸收物質和能量。生態足跡和生態承載力的社會發展指數世界平均為3.068 5和2.170 1，中國平均為2.342 1和0.972 7[10]，江西省基于生態足跡的社會發展指數不僅高于中國平均水平，而且還高于世界平均水平；與此同時，江西省基于生態承載力的社會發展指數不僅低于中國平均水平，而且還低于世界平均水平。綜合分析說明，江西省的發展是以自然環境資源的大量消耗為代價，是不可持續的。

3.3.3 江西省資源利用效益分析 萬元GDP的生態足跡是衡量一個地區資源利用效率高低的標尺，萬元GDP的生態足跡數值越高，表明資源的利用效率越低；反之，萬元GDP的生態足跡數值越低，表明資源的利用效率越高[9]。本研究計算了2004-2010年江西省萬元GDP的生態足跡的變化，結果如圖1所示。從圖1可以看出，2004-2010年江西省萬元GDP的生態足跡在快速下降。這是由于2004年以前江西省資源的利用效率低，以至于萬元GDP的生態足跡數值很大且遠高于全國平均水平。但隨著經濟的發展、科技水平的提高，資源的利用效率也在逐漸提高。1999年中國萬元GDP生態足跡的平均值為2.037 hm2，天津為0.592 hm2，上海為0.819 hm2，2010年江西省的萬元GDP生態足跡雖然降低到1.542 hm2[11]，但比1999年天津的0.592 hm2還高很多，說明需要進一步提高科技，以實現自然資源持續高效利用。

4 實現可持續發展的對策建議

根據生態足跡模型的分析思路，生態赤字的大小由生態足跡與生態承載力的差值決定，要減小生態赤字就需減少生態足跡、提高生態承載力，主要從以下幾個方面分析和解決可持續發展問題。

4.1 將減少碳足跡作為降低生態足跡的主要手段

研究結果表明，對生態足跡影響最大的3類生態生產性土地分別是化石燃料用地、草地和耕地，因此，減少物質和能源的消費來降低生態足跡是一個有效的手段。生物資源是人類生存的基礎，要求人類盡量節約并杜絕浪費；降低生態足跡的主要手段應該是降低能源的消費總量，能源消費占生態足跡的比例高達約43%，現階段生態足跡的增長主要由碳足跡的快速增長所致。具體要做到淘汰高污染、高耗能的企業，實現產業升級，以此提高能源的利用效率。

4.2 合理開發利用土地資源，提高生態承載能力

生態承載力主要由耕地、林地和建筑用地來提供，三者所提供的生態承載力約占總生態承載力的98%，其中又以耕地、林地為主，這兩者所提供的生態承載力占到總生態承載力的81%左右，因此要從增加耕地和林地的面積來提高自然的生態承載力。生態承載力的計算過程中用到了各類土地的產量因子，產量因子也是決定生態承載力大小的主要因素。要合理利用各類土地資源，應該采取科學的種植和飼養方法等方式實現土地的集約利用，最終大力提高各類土地的產量。

4.3 控制人口數量

江西省各種土地和資源存量比較豐富，但由于人口眾多，生物資源和能源消耗量大，為資源環境帶來了巨大的壓力，環境污染、水土流失、生態環境脆弱等問題日趨嚴重，影響研究區的可持續發展。因此，江西省應嚴格調控人口數量，有效緩解人口增長為資源環境帶來的巨大壓力，促進人口與資源、環境的協調發展。

4.4 優化資源配置

應該重視可再生資源（潮汐能、核能、太陽能等）的開發利用，走高效、節能、循環、環保的發展模式。在制定經濟政策時要鼓勵和支持與可再生資源相關的企業，通過征收資源稅、碳稅、環境保護稅等方式提高使用自然資源的成本，通過使用綠色補貼、稅收優惠等措施降低企業使用再生資源的成本，提高企業進行資源綜合利用和研發新能源的積極性。

4.5 加強生態系統管理，提高生態承載力

在保證生態用地的前提下盡量多途徑提高耕地、林地、水域的生產力，促進生態承載力不斷擴大與提高，并進一步建立生態足跡和生態承載力的核算、監督體系，形成系統的核算賬戶，實時跟蹤當地生態資源發展變化和利用情況，為制定產業政策和發展規劃提供科學依據。因此，江西省應持續強化生態系統管理，全面提高生態承載力。

4.6 加強國內外合作，促進生態資源合理流動

江西省的生態問題不僅僅是一個區域的問題，而是一個全國乃至全球的生態問題。在經濟全球化的背景下，各區域之間有著非常密切的生態依賴關系，應該格外重視國際合作，加強國際間先進生態技術的交流，共同推進生態環境的可持續發展。

5 小結與討論

應用生態足跡法計算2004-2010年江西省生態足跡的動態變化，得出江西省處于不可持續發展狀況。再結合生態足跡強度指數、多樣性指數、社會發展指數等生態足跡相關指標的分析，同樣得出江西省處于不可持續發展狀況。但萬元GDP的生態足跡從2004年的2.911 3 hm2減少到2010年的1.542 0 hm2，減幅達47.03%，證明政府和民眾已經認識到了生態的壓力，會更加注重資源的高效利用，并在經濟增長模式和產業調整方面都取得了進步。

生態足跡模型具有相對的生態偏向性，沒有涉及到社會、文化、技術進步等方面的影響；全球平均產量、均衡因子、產量因子的選用頗具有爭議，沒有考慮到各省份資源稟賦的差異性；模型假設認為各種土地類型在空間上完全割裂，空間上是互斥，這會產生生態承載力計算結果偏低的系統誤差[12]。因此，需要進一步的深入研究。

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