城市產業生態網絡特征與演進規律
——以北京市為例

趙秋葉,施曉清,*

1 中國科學院生態環境研究中心城市與區域生態國家重點實驗室,北京 1000852 中國科學院大學,北京 100049

城市產業生態網絡特征與演進規律
——以北京市為例

趙秋葉1,2,施曉清1,2,*

1 中國科學院生態環境研究中心城市與區域生態國家重點實驗室,北京 1000852 中國科學院大學,北京 100049

產業生態系統發展規律對于產業轉型升級至關重要,對其進行研究也是當前產業生態學的新方向。產業生態系統是指在一定區域內,產業組分以及環境組分之間通過物質交換及能量流動等形成的有機統一整體。產業生態網絡則是其各組分之間通過物質流等相互作用構成的生態關系的一種拓撲結構。基于貨幣型投入產出模型通過物質型轉化構建城市尺度產業生態網絡,借鑒生態網絡分析方法,提出通過循環性、生態效率、上升性3類特征指標判定產業生態網絡的演進規律。實證研究了2005—2014年北京市產業生態系統的特征及其演進規律,闡明了其發展的趨勢。主要結論是：從趨勢分析,北京市產業生態系統循環性、生態效率和上升性有隨時間而提升的趨勢。其中,循環性和上升性變化趨勢一致：總體呈現上升趨勢,且2007年數值明顯高于其他年份；生態效率總體隨年份呈現波浪式增速的趨勢；從指數分析：各年份循環指數(FCI)介于0—1之間,表明產業系統的物質循環流量均小于直接流量；A/C指數介于0.187—0.256之間,表明離理論可持續發展狀態(0.401)還有相當的距離；生態效率10年提高2.4倍,在2013年已經接近1,到2014年實現大于1的水平,其生態效率已達到這10a間的最優的狀態?？傮w上,北京市產業系統正在向物質循環性、生態效率以及系統上升性逐步提高的方向轉型。

城市產業生態系統; 生態網絡; 循環性; 生態效率; 上升性和恢復力； 演進

傳統產業資源利用率低、環境污染嚴重的發展模式是城市可持續發展的瓶頸,產業生態學家Graedel教授認為傳統產業系統向產業生態系統的轉型是實現可持續發展的根本途徑,因此城市產業生態系統轉型至關重要[1]。城市生態學家王如松先生提出生態產業是基于生態系統承載能力、具有高效經濟過程以及和諧的生態功能的網絡進化型產業[2]。產業生態系統是指在一定區域內,模仿自然生態系統產業組分以及環境組分之間通過物質交換、能量流動形成的有機統一整體[3]。而產業生態網絡則是產業生態系統中各組分之間通過物質、能量及信息相互作用構成的生態關系的一種拓撲結構,其特征分析及演進規律的研究對于城市產業生態系統轉型至關重要。

當前,國內外學者對產業生態系統轉型的研究多集中在工業代謝分析、產業鏈分析、清潔生產及生態設計這幾大類。Ayres等人率先提出工業代謝的概念[4],基于這種思想Frosch提出了產業代謝理論,即通過自然生態系統循環再生過程研究產業代謝過程[3]。Chopra、陳彬等將產業生態系統看作自然生態系統研究其代謝過程[5- 6]。產業鏈分析主要是指從調整產業鏈的結構與組成入手,通過產業鏈重組以及產業鏈的穩定性分析研究城市生態轉型,日本的Eco-town[7]、中國廣西貴糖綠色產業供應鏈形成的產業共生體[8]是相關實踐,還有如蔡小軍[9],張萌[10]等從穩定性入手分析城市產業生態轉型。孫明貴、蔡建和等從清潔生產和生態設計研究城市產業生態轉型[11- 12]。近年來國內外學者開始關注產業生態系統發展規律的研究,2010年,黃嘉莉應用生態網絡分析方法中的指標對北京市經濟發展趨勢進行了評價[13]； 2012年Bodini利用Ulnowicz提出生態網絡的指標分析了城市生態系統的發展及持續性等,并運用于水資源網絡評價中[14]；2014年,張妍也應用基于投入產出表的生態網絡分析方法對北京市產業生態網絡的營養級結構以及組分之間的共生關系進行分析[15]。但是,針對產業生態系統各組分之間物質流特性及其對系統發展的影響研究還很缺乏。為此,本文提出針對產業生態網絡特性及演進規律的研究。首先,基于投入產出貨幣型模型,通過物質型轉換構建城市產業生態網絡。并借鑒生態網絡分析指標,從系統物質流動的可持續性視角,提出借鑒循環性、生態效率以及上升性3類指標分析判定的演進規律分析思路,并實證研究了2005—2014年北京市產業生態網絡特征及其發展的趨勢。

1 產業生態網絡特征及分析方法

1.1 產業生態網絡特征

王如松先生2006年指出產業生態系統有整體性、循環性、層次性、開放性和動態性五大特征[16]；國外學者Korhonen將產業生態系統與自然生態系統進行類比,提出產業生態系統也具有顯著的4個特性：循環性(Roundput)、多樣性、地域性和動態演進[17]。傳統的生態網絡分析方法是從整體上辨識系統內在屬性的一種分析方法,突出整體性和系統性[18]。該方法通常利用結構特性、穩定性、上升性、隨機性以及網絡效能來分析生態網絡的屬性等。本文針對產業生態網絡物質流動的特性及可持續發展目標,提出從產業生態網絡的物質循環性、生態效率高效性及系統發展的上升性3個特征來分析產業生態網絡的演進規律。產業生態網絡的物質循環性是產業生態系統可持續發展的重要特征,它表征了產業生態系統物質持續利用的能力；生態效率是產業生態網絡可持續發展的另一個基本特征,它表征了產業生態系統物質持續利用的能力；另外,上升性和恢復力從動態演化的角度揭示產業生態網絡能否穩定、可持續發展,這兩個特性的協調保障了產業生態系統的可持續發展能力[19]。

1.2 構建實物型城市產業生態網絡

城市產業生態網絡是由其中各產業部門通過物質流、能流、信息流等相互關聯而構成的一個動態復雜網絡。常見的貨幣型投入產出表是通過矩陣的方式描述城市各產業部門之間的產品和貨幣流動關系,由于本文所關注的是物質代謝對生態網絡特征演進規律的影響,所以本文運用“隱含生態要素法”[15]將貨幣型投入產出表轉化成實物型投入產出表。該實物型投入產出表表征了城市各部門之間的物質流動的網絡關系。

貨幣型投入產出表轉化為實物型投入產出表的主要步驟如下：

第一步 編撰貨幣-實物混合型投入產出表。表1中部門這部分為常規貨幣型投入產出表的部分(去掉最終使用),在中間流量部分下方加了一部分是最初資源投入,另一部分是廢物排放(以物理單位衡量)。

表1 貨幣-實物型混合投入產出表

第二步 計算“隱含生態要素強度(embodied ecological element intensity)”系數。根據系統流入量和流出量平衡的原則,可以得到以下等式

P+εH=εU

(1)

ε=P(U-H)-1

(2)

式中,ε是“隱含生態要素強度”系數；P是中間流量矩陣；H是最初資源投入和最終廢物排放矩陣；U是總產出對角矩陣。

第三步 將貨幣型投入產出表轉化成實物型投入產出表。計算ε矩陣的列和,然后將列和與貨幣型矩陣的相應列元素相乘得到實物型投入產出矩陣。

第四步 應用UCINET軟件可視化城市產業生態網絡。首先,編制關系矩陣。根據上文編制的物質型投入產出矩陣,矩陣中元素如果大于0,那么關系矩陣的值為1；如果矩陣中元素等于0,那么關系矩陣的值為0。其次,將編制好的關系矩陣導入UCINET中,即可生成產業生態網絡。

1.3 產業生態網絡分析指標及判定方法1.3.1 循環性分析指標及判定方法

本文選取Finn循環指數(下文簡稱FCI)量化系統中循環流量的強度,它被廣泛應用于自然生態系統食物網循環性的計算過程,主要原因是FCI不受整個系統組分數量變化的影響,易于比較。計算方法如下[20]：

首先編制實物型投入產出矩陣(表1,但是去掉其中總產出部分)

然后根據如下公式計算：

(3)

qij=Fij/Ti

(4)

TST=TSTS+TSTC

(5)

(6)

判定方法：CI=0,說明產業生態網絡中沒有物質循環；01,說明產業生態網絡中的物質循環流量大于直接流量。并且CI值越大,物質循環利用率越高,更加能夠有效利用有限的資源。

1.3.2 生態效率分析指標及判定方法

世界可持續發展委員會(WBCSD)對生態效率的定義是：通過創造有價格競爭優勢的產品和服務來滿足人類的需求并提高生活質量,同時將環境影響和資源利用強度控制在地球的承載力水平之內[21]。從廣義看來,生態效率可以看成“產出/投入”比[22]。“產出”指系統提供的產品和服務的價值,“投入”指系統消耗的資源和能源及其所造成的環境負荷[23]。

本文采用由Andersenr和Petersen提出的超效率DEA方法[24]計算產業生態系統生態效率。它能夠在有效決策單元之間進行效率高低的比較,其模型主要是[25]：

(7)

(8)

(9)

(10)

λj≥0,j≠0

(11)

決策單元(DMU)選取原則：被評價的DMU的個數n以及輸入輸出個數之和(m+s)必須滿足n≥2(m+s),否則會影響到DEA效率的區分度和準確度[26]。

1.3.3 上升性分析指標及判定方法

1986年美國生態學家Ulanowicz以熱力學、信息論、網絡分析等為基礎,提出了上升性理論,并指出系統經歷演化的能力由兩個方面組成：上升性和恢復力[19,27]。上升性使系統向有效率的方向發展,而恢復力使系統向無效率的方向發展,二者協同保障產業生態系統的穩定[18]。計算方法如下[19]:

上升性

A=TST

(12)

發展能力

C=TST

(13)

恢復力

R=TST

(14)

判定方法：上升性(A)越大,網絡向更加有效率的方向發展,恢復力(R)越大說明網絡向無效率的方向發展。二者協調才能保障系統可持續發展,因此用上升性(A)與發展能力(C=A+R)的比值來表示上升性和恢復力兩者協同狀態,即A/C值。Ulnowicz根據可用數據推斷當A/C值接近0.401的時候生態系統接近最佳的可持續發展水平[28],盡管Ulnowicz將該結論應用于自然生態系統,但是本文所構建的是物質流動網絡,所以本文直接應用該結論,即當A/C值越趨近0.401時,產業生態系統越接近可持續發展狀態。

2 北京市產業生態網絡特征及演進研究

2.1 數據來源

考慮到原始數據的可獲得性和準確性,本文構建2005年、2007年、2010年和2012年的北京市實物型產業生態網絡。北京市貨幣型投入產出表來自北京統計信息網[29],各部門資源投入和環境排放數據來自《北京市統計年鑒》(2005—2015年)[30]以及環保局調查所得數據。

2005年、2007年、2010年和2012年的投入產出表均包含42各部門,2007年和2010年的42個部門完全相同,然而2005年和2012年的42個部門與2007年有些許不同(表2)。

表2 各年份42部門之間差異

2.2 北京市物質代謝網絡模型

以2007年數據為例闡明如何利用貨幣型投入產出數據構建物質型產業生態網絡。根據上文所提供的方法,首先編制出2007年北京市42部門貨幣-實物混合型投入產出表,然后通過矩陣變換計算可得出“隱含生態元素強度”矩陣,將強度矩陣列和與2007年北京市貨幣型矩陣的相應列元素相乘得到2007年北京市42部門實物型投入產出表。利用UCINET軟件進行了構建網絡圖(圖1)。2005年、2010年、2012年的實物型投入產出表都按照該方法進行編制和構建。

圖1 2007年北京市42部門物質網絡代謝圖Fig.1 Material metabolism figure between 42 industrial sectors of Beijing in year 2007

2.3 北京市產業生態網絡特征及演進分析

2.3.1 循環性特征及演進規律

北京市2005、2007、2010、2012年產業生態網絡Finn循環指數(FCI)分別為0.3408、0.5020、0.3505、0.3950。這4個年份的循環指數值大于0小于1,說明這4個年份的產業生態網絡的物質循環流量小于直接流量。2005年到2012年循環指數有逐年上升的趨勢,說明北京市產業生態系統物質循環利用效率有增加趨勢。2007年循環指數顯著高于其他3個年份,為0.502,由于2007年循環流量顯著高于其他年份,2007年的循環流量是2005年的2倍,是2010年和2012年循環流量的1.8倍。

從循環流量部門分解圖可以看出各個部門貢獻多少循環流量,圖2(即循環流量部門分解圖)是2005年、2007年、2010年和2012年各個部門的循環流量占該年份總循環流量的比值(比絕對值易于比較)；又由于各部門循環流量又是由該部門總流量和該部門總流量循環比例所決定,圖3表示四個年份北京市各部門總流量循環比例,平均值為0.40。由于2005、2007、2010、2012年投入產出表部門分類略有不同,為方便比較,處理如下：將“通用設備”和“專用設備”合并為一個部門“通用、專用設備制造業”；將“廢品廢料”和“金屬制品、機械和設備修理服務”合并為一個部門“廢品廢料”；將“交通運輸、倉儲業”和“郵政業”合并為一個部門“交通運輸、倉儲和郵政”；將“研究與試驗發展業”和“綜合技術服務業”合并為一個部門“科學研究和技術服務”。

圖2 各年份循環流量部門分解圖Fig.2 Decomposition of cycling throughflow in different years

圖3 各部門總流量的循環比例Fig.3 Cycling ratio in different sectors

從循環流量來看(圖2),貢獻最大的幾個部門是農林牧漁業,通信設備、計算機及其它電子設備制造業,食品制造及煙草加工業,交通運輸設備制造業,電力、熱力的生產和供應業,化學工業,貢獻率(4個年份平均值)分別是21.7%,12.8%,9.8%,7.5%,7.1%, 6.1%,其他部門的貢獻率均小于5%。從部門循環流量隨年份變化趨勢來看,煤炭開采和洗選業、化學工業、交通運輸及倉儲郵政業、住宿和餐飲業、金融業這5個部門隨年份變化有循環流量增加的趨勢,分別增加了2.26倍、2.44倍、1.06倍、1.64倍、3.45倍；1/2部門隨年份增加循環流量呈下降趨勢,比較明顯的是通信設備計算機及其它電子設備制造業、非金屬礦物制品業、金屬冶煉及壓延加工業、石油加工煉焦及核燃料加工業,分別下降54.6%、76.5%、41.5%、61.9%。

從循環比例可以看出(圖3),24個工業部門中1/2以上的循環比例都隨年份有增加趨勢,包括煤炭開采和洗選業、紡織業、紡織服裝鞋帽皮革羽毛制造業、木材加工及家具制造業、造紙印刷及文教體育制品業、化學工業、非金屬礦物制品業、金屬冶煉及壓延加工業、通用專用設備制造業、通信設備、計算機及其他電子制造業、電力熱力的生產和供應業、燃氣生產和供應業、水的生產和供應業。其中,金屬冶煉及壓延加工業、電力熱力的生產和供應業、煤炭開采和洗選業2012年的循環比例比2005年分別增加了13.9倍、5.7倍和5.2倍。

2.3.2 生態效率演進規律

生態效率計算的投入指標需要把能源消耗和污染排放這兩個重要的環境要素考慮在內,因此本文選取的投入指標為能源消耗量、廢水排放量、二氧化硫排放量、煙塵排放量和固體廢棄物排放量,產出指標為地區生產總值(GDP)。根據決策單元選取原則(過少的決策單元影響生態效率的準確性),本文選取2005—2014年10a作為10個決策單元。

利用軟件EMS 1.3進行運算,得到不同年份生態效率值(圖4)。2005—2013年北京市產業生態網絡的生態效率得分均小于1,說明北京市產業生態系統的投入和產出沒有達到最優效率；而2014年北京市產業生態網絡生態效率得分是1.186,大于1,說明2014年北京市產業生態系統的投入和產出達到最優效率。

圖4 2005—2012年北京市產業生態系統生態效率值Fig.4 Ecological efficiency value and original data of Beijing in year 2005—2014

由圖4,北京市產業生態網絡生態效率值從2005年的48.75%上升到2014年的118.64%,提高了2.4倍,具有明顯上升的趨勢,表明單位產出所消耗的能源和排放的廢物越來越小。根據北京市產業生態網絡生態效率隨時間增長的增速可將其增長分4個階段：2005—2007年增速平緩,年平均增長率為6.03%。能源消耗和廢水排放依舊隨年份呈增長的趨勢,廢水排放年平均增長率甚至達到21%,但是二氧化硫、煙塵和工業固廢排放下降,年下降率分別為10.2%、7.9%、13%,并且GDP在這兩年內增長41%,因此生態效率呈現緩慢增長趨勢；2007—2009年增速較快,年平均增長率為17.42%。這兩年內只有能源消耗增長4.5%,其他廢物排放均呈下降趨勢,二氧化硫排放在這兩年內下降21%,煙塵排放下降8.4%,廢水排放下降1.6%,GDP增加23.4%,因此單位產出對環境產生的不良影響降速明顯,；2009—2011年增速平緩,年平均增長率為3.58%,增長緩慢的因素主要是煙塵排放這兩年內增加32.6%；2011—2014年增速較快,生態效率年平均增長率達到16.76%。這4年處于“北京市第十二個五年規劃綱要”期間,這期間北京市提出萬元地區生產總值能耗降低16%,二氧化硫排放總量減少8%[31]；實際上從2011年到2014年,萬元地區生產總值能耗降低了25%,二氧化硫排放減少了19.3%,除廢水排放增長3%以外,其他廢物排放均減少,煙塵排放減少12.8%,工業固廢排放減少100%,GDP增長24%。

2.3.3 升性特征及演進規律

2005年、2007年、2010年和2012年這4個年份上升性、恢復力指數以及A/C值如圖5、圖6、圖7所示。上升性指數從2005年到2012年有上升趨勢,上升性表征系統有效率的方面,所以說明北京市產業生態系統從2005年到2012年朝著更加有效率的方向發展,其中2007年上升性顯著高于其他年份,這與上文所描述的產業生態系統循環指數特征的變化規律一致。按部門對上升性指數進行分解,發現2007年北京市2/3的部門的上升性指數均大于其他年份,尤其是建筑業、通信設備、計算機及其他電子制造業、電力熱力的生產供應業、非金屬礦物制品業、金屬冶煉及壓延加工業、化學工業上升性顯著高于其他年份。另外,觀察到恢復力指數在2007年到2012年有下降趨勢,說明北京市產業生態網絡隨年份并沒有向無效率的方向發展。

圖5 2005—2012年北京市產業生態系統上升性趨勢圖 Fig.5 Tendency of Beijing industrial ecosystem′s Ascendency in year 2005—2012

圖6 2005—2012年北京市產業生態系統恢復力趨勢圖 Fig.6 Tendency of Beijing industrial ecosystem′s Redundancy in year 2005—2012

圖7 2005—2012年北京市產業生態系統A/C值趨勢圖 Fig.7 Tendency of Beijing industrial ecosystem′s A/C value in year 2005—2012

北京市產業生態系統2005年、2007年、2010年和2012年的A/C值均小于0.401,說明這四個年份北京市產業生態網絡的上升性相對于恢復力偏小,北京市產業生態網絡的有效發展的遠低于理想發展水平。但是各年份的A/C值隨年份變化有增大并且逐年接近0.401的趨勢,2012年北京市產業生態網絡A/C值達到0.256,比2005年增加27%,說明北京市產業生態網絡的上升性和恢復力之間越來越接近平衡狀態,系統正向更加穩定和可持續的發向發展。

3 結論與討論

3.1 結論

本文基于投入產出模型及借鑒循環性、生態效率及上升性指標闡述了了產業生態網絡特征及演進分析方法,通過北京市的實證研究得到如下結論：

(1)從2005年到2012年,北京市產業生態網絡隨年份物質的循環性有增加的趨勢。24個工業部門中1/2以上部門循環比例隨年份有增加趨勢,尤其是金屬冶煉及壓延加工業、電力熱力的生產和供應業、煤炭開采和洗選業,它們2012年的循環比例比2005年分別增加了13.9倍、5.7倍、5.2倍。

(2)從2005年到2014年北京市產業生態系統的生態效率呈現波動增速上升趨勢,表明北京市單位經濟產出所造成的不良環境影響越來越小。根據年平均增速可以將其分為4個階段,2005—2007年、2009—2011年為平緩增速期,年平均增速分別為6.03%、3.58%,2007—2009年、2011—2014年為快速增速期,年平均增速分別為17.42%、16.76%。

(3)北京市產業生態系統的上升性從2005年到2012年呈現逐步上升趨勢,表明整個系統正朝著可持續的方向發展,但從數值來看離理想值還差36%。

3.2 討論

(1)圖1是基于42部門構建的產業生態網絡結構圖,下一步工作將在此基礎上進行分室研究,進一步闡明系統結構及組分生態關系。

(2)文中北京市產業生態網絡2007年的循環指數以及A/C值均顯著大于其他年份,由于數據支撐的原因只作了初步分析,還有待進一步探究。

(3)構建城市尺度上的產業共生網絡平臺,有利于相關產業部門之間的廢物或者副產品的交換,使物質得到充分的循環利用,可促進產業生態系統的可持續發展。這也是本研究后續深入研究的一個方向。

[1] Graedel T E, Allenby B R. Industrial Ecology. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall, 1995.

[2] 王如松. 循環經濟建設的產業生態學方法. 產業與環境, 2003, (Supplement): 48- 52.

[3] Frosch R A, Gallopoulos N E. Strategies for manufacturing. Scientific American, 1989, 261(3): 144- 152.

[4] Ayres R. Industrial metabolism // Ausubel J H, Sladovich H E, eds. Technology and Environment. Washington, DC: National Academy Press, 1989: 23- 25.

[5] Chopra S S, Khanna V. Understanding resilience in industrial symbiosis networks: insights from network analysis. Journal of Environmental Management, 2014, 141: 86- 94.

[6] Chen S Q, Chen B. Network environ perspective for urban metabolism and carbon emissions: a case study of Vienna, Austria. Environmental Science & Technology, 2012, 46(8): 4498- 4506.

[7] Van Berkel R, Fujita T, Hashimoto S, Geng Y. Industrial and urban symbiosis in Japan: analysis of the eco-town program 1997- 2006. Journal of Environmental Management, 2009, 90(3): 1544- 1556.

[8] Zhu Q H, Lowe E A, Wei Y A, Barnes D. Industrial symbiosis in China: a case study of the Guitang Group. Journal of Industrial Ecology, 2007, 11(1): 31- 42.

[9] 蔡小軍, 李雙杰, 劉啟浩. 生態工業園共生產業鏈的形成機理及其穩定性研究. 軟科學, 2006, 20(3): 12- 14.

[10] 張萌. 工業共生網絡形成機理及穩定性研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工業大學, 2008.

[11] 孫明貴, 劉建新, 陳雪陽. 上海循環經濟發展的因素分析及其途徑探討. 華東經濟管理, 2005, 19(3): 76- 78.

[12] 蔡建和, 徐鑫華, 曹錫忠, 周靜珠. 建立工業園區紡織生態產業鏈可行性研究. 檢驗檢疫科學, 2003, 13(6): 7- 10.

[13] Huang J L, Ulanowicz R E. Ecological network analysis for economic systems: growth and development and implications for sustainable development. PLoS One, 2014, 9(6): e100923.

[14] Bodini A, Bondavalli C, Allesina S. Cities as ecosystems: growth, development and implications for sustainability. Ecological Modelling, 2012, 245: 185- 198.

[15] Zhang Y, Zheng H M, Fath B D, Liu H, Yang Z F, Liu G Y, Su M R. Ecological network analysis of an urban metabolic system based on input-output tables: model development and case study for Beijing. Science of the Total Environment, 2014, 468- 469: 642- 653.

[16] 王如松, 周濤, 陳亮, 劉晶茹, 王震. 產業生態學基礎. 北京: 新華出版社, 2006.

[17] Korhonen J. Four ecosystem principles for an industrial ecosystem. Journal of Cleaner Production, 2001, 9(3): 253- 259.

[18] 李中才, 徐俊艷, 吳昌友, 張漪. 生態網絡分析方法研究綜述. 生態學報, 2011, 31(18): 5396- 5405.

[19] Ulanowicz R E, Goerner S J. Lietaer B, Gomez R. Quantifying sustainability: resilience, efficiency and the return of information theory. Ecological Complexity, 2009, 6(1): 27- 36.

[20] Finn J T. Measures of ecosystem structure and function derived from analysis of flows. Journal of Theoretical Biology, 1976, 56(2): 363- 380.

[21] Jollands N, Lermit J, Patterson M. Aggregate eco-efficiency indices for New Zealand-a principal components analysis. Journal of Environmental Management, 2004, 73(4): 293- 305.

[22] Organisation for Economic Co-operation and Development. Eco-Efficiency. Paris: OECD, 1998.

[23] Keeler E, Spence M, Zeckhauser R. The optimal control of pollution. Journal of Economic Theory, 1971, 4: 19- 34.

[24] Cooper W W, Seilford L M, Tone K. Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models Applications, References and DEA-Solver Software. 2nd ed. New York: Springer, 2007: 309- 321.

[25] Chen Y. Ranking efficient units in DEA. Omega, 2004, 32(3): 213- 219.

[26] 羅艷. 基于DEA方法的指標選取和環境效率評價研究[D]. 合肥: 中國科學技術大學, 2012.

[27] Ulanowicz R E. Growth and Development: Ecosystems Phenomenology. New York: Spriger-Verlag, 1986: 203.

[28] Ulanowicz R E, Holt R D, Barfield M, Gross K. Limits on ecosystem trophic complexity: insights from ecological network analysis. Ecology Letters, 2014, 17(2): 127- 136.

[29] 北京統計信息網. http://www.bjstats.gov.cn/.2005- 2012.

[30] 北京市統計年鑒. http://www.bjstats.gov.cn/tjsj/. 2005- 2014.

[31] 北京市國民經濟和社會發展第十二個五年規劃綱要. http://zhengwu.beijing.gov.cn/ghxx/sewgh/t1176552.htm. 2011

Characteristics and evolution of an urban industrial ecological network：a case study of Beijing

ZHAO Qiuye1，2,SHI Xiaoqing1,2,*

1StateKeyLaboratoryofUrbanandRegionalEcology,ResearchCenterforEco-EnvironmentalScience,ChineseAcademyofScience,Beijing100085,China2UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China

The evolution of the industrial ecosystem is extremely important for industrial transformation and growth, and it is the frontier direction of industrial ecology. The industrial ecosystem is an analogue of a biological ecosystem and conducts material exchange and energy flow between different industries and the environment in a certain area. In such a system, the consumption of energy and materials is optimized, waste generation is minimized, and the effluents of one process serve as the raw material of another process. An industrial ecological network is a topological structural network consisting of the ecological relationships among different components, such as material or energetic relationships. In this paper, we construct a physical urban industrial ecological network based on an input-output analysis. Based on the ecological network analysis method, we suggest three characteristics indicators, roundput, eco-efficiency, and ascendency, to analyze the evolution of the urban industrial ecosystem. Roundput serves to describe the condition of an industrial ecosystem as it suits the purpose of being opposite to the term ’throughput’, which is commonly used to illustrate the linear nature of the material flows in an industrial system; from raw materials, to products, to wastes. Ascendency, which combines system activity and organization, provides a single measure of the unitary process of growth and development. In addition, we use Beijing as an example to study the evolutionary tendency of the Beijing industrial ecosystem from 2005—2014. The following conclusions are drawn: (1) from tendency analysis, the three characteristics of the Beijing industrial ecosystem significantly increased over time. The evolution tendency of roundput and ascendency were nearly the same; the overall trend was upward with time and the numerical value in 2007 was significantly higher than that of other years. Eco-efficiency showed a trend of wave growth over the year. There were four periods of eco-efficiency growth based on the increasing speed. Period one was from year 2005 to 2007 (average increasing speed was 6.03% per year). Period two was from year 2007 to 2009 (average increasing speed was 17.42% per year). Period three was from 2009 to 2011 (average increasing speed was 3.58% per year) and period four was from 2011 to 2014 (average increasing speed is 16.76% per year). The eco-efficiency value in period one and three increased mildly, whereas in period two and four it increased sharply. (2) From indicator value analysis, the Finn cycling index of each year was between 0 and 1, which indicated that cycling throughflow of the Beijing industrial ecosystem was greater than straight throughflow. The eco-efficiency value increased 2.4 times in 10 years. Moreover, the eco-efficiency value in 2013 was slightly lower than 1, whereas in 2014 the eco-efficiency value was higher than 1, which indicated that the eco-efficiency in the Beijing industrial ecosystem reached the optimum state in 2014 from 2005 to 2014. The A/C value ranged from 0.187 to 0.256, lower than 0.401, indicating sustainable development capacity of the Beijing industrial ecosystem is not at the optimum state. Future research will focus on constructing compartmental industrial ecological networks and establishing industrial symbiosis networks between waste by-products of industrial sectors.

urban industrial ecosystem; ecological network; roundput; eco-efficiency; ascendency and redundancy; evolution

國家自然科學基金資助(71373259)

2016- 04- 12; 網絡出版日期:2017- 03- 02

10.5846/stxb201604120668

*通訊作者Corresponding author.E-mail: shixq@rcees.ac.cn

趙秋葉,施曉清.城市產業生態網絡特征與演進規律——以北京市為例.生態學報,2017,37(14):4873- 4882.

Zhao Q Y,Shi X Q.Characteristics and evolution of an urban industrial ecological network：a case study of Beijing.Acta Ecologica Sinica,2017,37(14):4873- 4882.