基于改進參數的長三角城市生態足跡分析及其可持續性評價

聞 熠, 高 峻, 徐 迪, 林章林

(1.九江學院 江西長江經濟帶研究院, 江西 九江 332005; 2.上海師范大學城市發展研究院, 上海 200234; 3.復旦大學 工商管理博士后流動站, 上海 200433)

從1987年挪威首相布倫特萊夫人在《我們共同的未來》報告中首次提出“可持續發展”概念，到2015年聯合國大會上提出的可持續發展目標(Sustainable Development Goals，SDGs)，可持續發展始終是人類的追求目標。在該理念提出后，國內外學者積極投身這一領域的分析和探索上來，這其中最為經典的模型為加拿大生態經濟學家William Rees 及其博士生Wackernagel 提出的生態足跡模型[1-4]。生態足跡模型于1999年引入我國后[5-9]，被廣泛應用于國家[10-14]、省域[15-23]、城市群[24-27]、市域[28-33]等不同空間尺度的可持續發展研究中。但是在一些研究中，生態足跡模型中兩個重要參數：均衡因子和產量因子，往往均采用的是全球平均值，而中國國土幅員遼闊，生態多樣性復雜，如果計算模型采用全球平均值，則會忽略區域自然環境的時空差異，從而在一定程度上影響了研究結果的科學性和可比性[34-35]。因此有必要對模型參數進行修正，使得核算方法更加本土化，從而使研究結果能更好地體現研究區的實際情況。

長三角城市群地區在國家現代化建設大局和全方位開放格局具有舉足輕重的地位，但另一方面人類活動對自然資本的需求日益增加，生態系統正承受著巨大的壓力，區域的可持續性和生態安全面臨著嚴重的挑戰[36]。本文從“國家公頃”的角度出發，首先對生態足跡模型參數進行本土化探索，然后對2006—2016年長三角城市群4個城市(上海、南京、杭州、合肥)生態足跡和生態承載力進行測算，并基于相關參數對研究區的可持續狀況進行評價與分析，旨在為研究區及相類似地方的可持續發展對策提供科學依據和理論參考。

1 研究方法

“國家公頃”的概念是相對全球尺度提出來的，是指國家土地平均生產力的標準面積，為在國家生產力水平上衡量省際土地供需量提供了方法[37]。在測算某區域生態足跡時，往往將人類對自然資源的消耗轉化為6種生態生產性面積，即耕地、林地、草地、水域、化石燃料和建筑用地6大類型。由于不同類型土地的平均生產力相差很大，并且不同區域同類型的土地生產力也有差異，因此以上6種土地類型的生態足跡不能直接相加，需要通過乘以各自的均衡因子和產量因子轉化成可以直接比較的標準面積。在“國家公頃”模型中，均衡因子是指國內某類生物生產性土地的平均生產力與全國所有生物生產性土地的平均生產力的比值，產量因子為研究區某類生物生產性土地的平均生產力與中國同類土地的平均生產力的比值。

1.1 基于“國家公頃”的本土化模型參數計算

(1) 均衡因子計算。本文借鑒何愛紅的研究方法[38]，來計算均衡因子計算中。該方法中，把各類生物產品產量轉化為統一的熱值形式進行計算，具體計算如公式1所示：

(1)

(2) 產量因子計算。本文的研究區為長三角城市群4個省會城市，因此將計算長三角“三省一市”，即上海，浙江省，江蘇省，安徽省各自的產量因子。本文采用“熱值法”對研究區的產量因子進行探索，具體方法是將各類土地利用類型的生產力用熱值的形式來表示，即將生物產量乘以該類生物的單位熱值。其中，某生物產品的單位熱值是指每千克該產品包含的熱量，通過這種轉化計算可將每種生物產品的計量單位轉換成統一的單位，熱值量可以通過查閱《農業技術經濟手冊(修訂版)》得到，如果若某些生物產品的熱值在手冊中查不到，則以近似產品的熱值或多個近似產品的熱值平均值來代替[37,39-40]，其計算公式如下(公式2)。

(2)

1.2 生態足跡和生態承載力計算

“國家公頃”模型中，研究區總生態足跡(EF)和生態承載力(EC)的計算公式如下：

(3)

EC=∑(Aj×EQFj×YFj)

(4)

式中：Pi為i種產品的總產量；Yi為i種產品全國平均產量；EQFj為j類土地類型均衡因子；YFj為研究區j類土地類型產量因子；Aj為為j類型生產性土地的面積(hm2)。將總的生態足跡和生態承載力除以研究區人口數量，即可得到人均生態足跡和人均生態承載力。

1.3 可持續性評價指數

本文選取單位萬元GDP生態足跡(WEF)，生態壓力指數(EPI)，生態可持續指數(ESI)這3個指數，對研究區的可持續性狀況進行全面的評估。

(1) 單位萬元GDP生態足跡。該指數主要是用來表征研究區內生態資源利用效率，體現了區域社會經濟發展與資源利用之間的關系，即利用所消耗的資源創造價值的大小，如GDP等[29]。其計算方法為區域總生態足跡與國內生產總值的比值，其計算公式為：

(5)

式中：WEF表示研究區單位萬元GDP生態足跡；EF表示研究區總生態足跡；GDP表示研究區總國內生產總值。WEF的倒數即為研究區的生態資源利用效率，顯然WEF越高，表示區域內自然資源的利用效率越低，反之則越高。

(2) 生態壓力指數。它是從與人均生態承載力的比較角度來指針區域的可持續性,反映區域生態環境所受壓力強度的大小[41-42]。其計算方法是區域人均生態足跡與人均生態承載力的比值，其計算公式為:

(6)

式中：EPI指區域生態壓力指數；ef表示研究區人均生態足跡；ec表示研究區人均生態承載力。EPI指數無量綱，一般來說；EPI指數越大，說明生態環境所遭受的壓力越大，生態系統處于不安全狀態，區域的可持續性受到挑戰。

(3) 生態可持續指數(ESI)。為了進一步反映各城市的可持續狀況，本文將引生態可持續指數(ESI)。它表示一個地區生態可持續利用程度，是指一定區域的生態可持續供給滿足人類生態需求的程度[29,43]。其公式為：

(7)

式中：ESI為生態可持續指數；ef為人均生態足跡；ec為人均生態承載力。ESI的取值在0～1，其值越大，表示生態可持續發展程度越強；反之，則生態可持續發展程度越弱。

2 研究區與數據

2.1 研究區域

本文選取長三角城市群4個典型城市作為研究區，即一個直轄市(上海)和3個省會城市(南京，杭州，合肥)。根據各自的統計年鑒顯示，截至2016年，上海總面積6 340 km2，常住人口2 418.33萬人，人均GDP為124 606元；南京總面積6 587 km2，常住人口833.5萬人，人均GDP為127 264元；杭州總面積16 853.57 km2，常住人口為946.8萬人，人均為GDP為132 617元；合肥總面積為11 445.1 km2，常住人口為796.5萬人，人均GDP為90 564元。該區域皆屬于亞熱帶季風氣候區，溫和多雨，年平均氣溫在21°C左右。

2.2 數據來源與計算方法

2.2.1 數據來源 本文研究中的生物生產量和能源消費量數據來源于2006—2016年的《上海統計年鑒》，《南京統計年鑒》，《杭州統計年鑒》，《合肥統計年鑒》，國家平均生物生產力數據由2006—2016年《中國統計年鑒》以及國家統計局網站相關數據計算得到；土地利用面積數據源于國土資源部土地調查成果共享應用服務平臺，各類生物產品的單位熱值采用《農業技術經濟手冊(修訂版)》。

2.2.2 基于“國家公頃”模型的均衡因子和產量因子計算

(1) 均衡因子計算。根據上述數據，生物資源消費項目中，耕地生物資源賬戶主要有糧食、豆類、蔬菜、油料作物等；草地生物資源賬戶選取牛羊肉、奶類為消費項；林地消費足跡由木材、水果產量來反映；水域消費足跡僅考慮淡水產品產量；土地利用類型主要包括：耕地、林地、草地和水域。將各類生物的單位熱值轉化成熱量形式，并根據生物產品類型劃歸到各類土地型(表1)，共計48個計算項目，各類生物的熱值轉換單位摘自《農業技術經濟手冊(修訂版)》。

將上述數據代入到公式1中，計算得到2006—2016年我國各類土地利用類型的均衡因子，見表2。

由表2可以看出，6類土地利用類型中，耕地的均衡因子最高，其次是水域、林地和草地；同時，在不同年份中，各類土地利用類型的均衡因子相差不大，其中耕地、草地和水域基本穩定，林地存在小幅波動。

(2) 產量因子計算。在“國家公頃”模型中，產量因子指研究區某類生物生產性土地的平均生產力與全國同類土地的平均生產力的比值。由于本文的研究區為長三角城市群，因此將計算長三角“三省一市”，即上海，浙江省，江蘇省，安徽省各自的產量因子。本文同樣采用“熱值法”對研究區的產量因子進行探索，具體方法是將各類土地利用類型的生產力用熱值的形式來表示，即將生物產量乘以該類生物的單位熱值。其中，某生物產品的單位熱值是指每千克該產品包含的熱量，通過這種轉化計算可將每種生物產品的計量單位轉換成統一的單位，計算公式如公式2所示，將上述數值代入公式2中，分別得到了2006—2016年長三角城市群三省一市各自的產量因子，見表3—6。

表1 中國各類土地生產情況

表2 2006-2016年我國各類土地均衡因子

表3 2006-2016年上海市各類土地產量因子

表4 2006-2016年浙江省各類土地產量因子

表5 2006-2016年江蘇省各類土地產量因子

表6 2006-2016年安徽省各類土地產量因子

由上表中數據可以看出，2006—2016年，長三角三省一市各類土地產出水平年際變化不大，但總體來說較高，其中耕地、草地，水域的產量水平均高于全國平均水平；其中，耕地產量水平最高的是浙江省；林地的產量因子與全國平均水平相當；水域的產量因子上海最大，其次是江蘇；草地產量因子最大的浙江省。

3 結果與分析

3.1 研究區人均生態足跡時間序列變化

依據研究區2006—2016年統計數據和基于“國家公頃”模型計算得到的中國本土均衡因子，結合公式3對研究區2006—2016年生態足跡進行測算，其中四城市歷年的各土地利用類型人均生態足跡如圖1所示。由圖中可以看出，這4個城市能源和耕地生態足跡占了總生態足跡的絕大部分，其中上海，南京和杭州能源生態足跡占了總生態足跡的50%以上，但是比例在逐年下降，上海能源生態足跡比重由2006年的82.4%下降到2016年的67.3%，南京由77.2%下降到73.5%，杭州由58.4%下降到48.8%；合肥市耕地生態足跡比例超過能源生態足跡，其中耕地生態足跡比例在下降，由2006年的59.6%下降到2016年的50.7%，能源生態足跡的比例則在上升，由2006年的35.1%上升到2016年的37.1%。

將各個組份的人均生態足跡累加得到研究區4城市的人均總生態足跡，其年際變化情況如圖2所示。由圖中可以看出，4城市人均總生態足跡均呈現上升趨勢，上升幅度各不相同。上海市人均生態足跡由2006年的2.270 5 hm2/人上升至2016年的3.260 5 hm2/人；南京的人均生態足跡由2006年的2.655 6 hm2/人上升至2016年的3.875 6 hm2/人，增幅相對于上海較大；杭州人均生態足跡由2006年的2.384 8 hm2/人上升至2016年的3.086 8 hm2/人；合肥的人均生態足跡由2006年的2.577 3 hm2/人上升至2016年的3.707 9 hm2/人，是長三角4個省會城市中增幅最大的。

圖1 2006-2016年研究區人均生態足跡結構

圖2 2006-2016年研究區人均生態足跡變化

3.2 研究區人均生態承載力時間序列變化

依據研究區2006—2016年統計數據和基于“國家公頃”模型計算得到的中國本土均衡因子和產量因子，結合公式4，對研究區2006—2016年人均生態承載力計算，其時間序列變化如圖3所示。

由圖3可知，四城市人均生態承載力變化幅度不大，都呈現下降趨勢。其中合肥市的變化幅度最大，由2006年的0.611 9 hm2/人下降至2016年的0.551 2 hm2/人；其次是杭州，由2006年的0.377 1 hm2/人下降至2016年的0.287 1 hm2/人；南京的人均生態承載力呈現“先下降后上升又下降”的趨勢，具體來說首先由由2006年的0.246 8 hm2/人下降至2010年的0.225 8 hm2/人，接著上升至2012年的0.236 8 hm2/人，2012年后又呈現下降趨勢；上海的人均生態承載力基本沒變化，維持在0.088 hm2/人左右。

圖3 2006-2016年研究區人均生態承載力變化

3.3 研究區可持續性評價

(1) 單位萬元GDP生態足跡變化情況。由公式(4) ，計算得到2006—2016年這4個城市的單位萬元GDP 指數(圖4)。可以看出，這4個城市中，合肥的單位萬元GDP生態足跡最高，其次分別是杭州，南京和上海；單位萬元GDP生態足跡均呈現下降趨勢，其中上海市由4.2 hm2/萬元下降到2.1 hm2/萬元，南京市由4.9 hm2/萬元下降到3.13 hm2/萬元，杭州市由5.1 hm2/萬元下降到3.42 hm2/萬元，合肥市由5.6 hm2/萬元下降到4.19 hm2/萬元，這說明在資源消費增加的同時，這4個城市對資源的利用率逐年提高，生產方式由粗放轉向集約，并向資源的循環利用發展。

圖4 2006-2016年研究區單位萬元GDP生態足跡變化

(2) 生態壓力指數。由公式(5)計算得到這4個城市2006—2016年的生態壓力指數，見圖5所示。從圖中可知，2006—2016年這4個城市的生態壓力指數均呈現上升趨勢，其中杭州和合肥兩市增長較為緩慢，增幅不大，增幅最大的為上海，其次是南京。這表明人類活動對自然生態系統的壓力在逐漸增大。

圖5 2006-2016年研究區生態壓力指數變化

(3) 生態可持續性指數。當ESI等于0.5 時，說明人均生態足跡和人均生態承載處于平衡狀態。根據生態可持續指數遠離0.5的程度，可持續發展程度可從強到弱劃分為6個等級，見表7[29]。

表7 生態可持續指數分級表

將人均生態足跡和人均生態承載力代入公式6 ，得到這個4個城市2006—2016年生態可持續指數，其結果如圖6所示。

由圖6可知，這4個城市2006-2016年，除了合肥市2006年的ESI指數大于0.2以外，其余皆小于0.2，屬于強不可持續狀態，根據變化趨勢來看，其強不可持續的發展狀態還將進步加深，這4個城市的生態可持續發展建設面臨嚴峻的挑戰。

圖6 2006-2016年研究區生態可持續指數變化

4 討 論

本文基于“國家公頃”對生態足跡模型參數進行修正，測算了2006—2016年長三角城市群4個省會城市的生態足跡，并對研究區的可持續狀況進行評估，研究顯示：這4個城市生態足跡在逐年攀升，并且均出現了生態赤字現象，這說明人類活動對自然資源的存在過度消耗的行為。究其原因，主要是這4個城市皆為省會或直轄市，經濟快速發展，城市面積在快速擴張，使得本地對資源需求的大幅上升，城市作為一個有機體，每天需要消耗大量資源能源，同時也要排放大量的廢棄物，因而使得生態足跡呈現上升趨勢；并且隨著生態壓力的擴大，這4個城市的生態可持續指數逐年下降，其值皆在<0.2以下，屬于強不可持續狀態。雖然這4個城市單位萬元GDP生態足跡在逐年較小，對資源的利用效率在提高，但經濟和生態環境協調發展的任務依然十分艱巨，需要采取有效措施來使它們向著可持續方向發展。

本研究既可為經濟發達城市提供生態文明建設評價技術，也可為我國其他類型地區生態足跡和和可持續發展研究提參考和借鑒。但限于筆者水平所限，本研究計算生態足跡的方法還存在不少欠缺，更完善的計算方法有待進一步研究。例如，對消費項目的列舉可能不夠完全，因此計算結果有一誤差，同時由于對外貿易數據難于獲取，本文沒有考慮貿易調整對生態足跡的影響，這在以后的研究中要深入分析。

5 結 論

(1) 從人均生態足跡估算結果可知，這4個城市的人均生態足跡均呈現上升趨勢，上升幅度各不相同，上海增長了43.6%，南京增長了46%，杭州增長了29.4%，合肥增長了43.9%；其中南京市人均生態足跡增幅最大，2006—2016年增長了1.22 hm2，其次是合肥。這表明隨著城市發展和人口增加，人類活動對自然資本的消耗也在逐漸增大。從而使得人均生態足跡也在逐年攀升。同時，耕地和化石能源生態足跡是貢獻量最大兩種，說明能源和糧食是長三角城市群最主要的資源消費。

(2) 通過計算這4個城市2006—2016年的生態壓力指數，單位萬元GDP 生態足跡以及生態可持續發展指數可知：從單位萬元GDP生態足跡來看，這4個城市均呈現下降趨勢，這表明對區域資源利用效率在逐漸提高；生態壓力指數在逐年增大，這表明生態系統承受著人類活動帶來的巨大壓力；隨著生態足跡的逐年擴大和生態承載力的逐年減小，這4個城市的生態可持續指數皆在下降且都小于0.2，其可持續發展程度屬于強不可持續，從發展趨勢分析，其不可持續程度還將進一步加深，這4個城市的可持續發展建設仍面臨嚴峻考驗。