旅游城鎮化不可轉移生態足跡演變及驅動因素

甄 翌,麻學鋒,李志龍

湖南工商大學旅游管理學院, 長沙 410205

城鎮化的快速推進,造成的生態環境問題嚴重困擾著城鎮化的建設。十八大報告提出,要堅持走中國特色新型城鎮化的道路,而旅游城鎮化具有高起點、跨越式發展的特點,是新型城鎮化的一條重要途徑。旅游城鎮化概念最早由Mullins提出,是以旅游的發展帶動人口、資本和物質等生產力要素向旅游依托地區積聚和擴散,進而帶動經濟重組和社會空間變化的過程。它包括使城市規模擴大和使城市質量提高兩方面內容[1]。雖然這種城鎮發展模式對生態環境的影響小于工業城鎮化、商貿與物流城鎮化對生態環境的影響,但旅游城鎮化地區大部分是相對貧困地區,長期閉塞,經濟發展水平落后,生態環境脆弱,因此旅游城鎮化進程中地區生態環境的變化更需引起關注。

生態足跡概念由加拿大生態經濟學家Rees[2]于1992年提出,隨后其學生Wackernagel[3]1996年對生態足跡分析方法進行了完善。作為定量測度區域發展可持續性的有效方法,生態足跡被國內外學者廣泛運用于區域可持續發展分析中。2015年世界自然基金會(World Wild Fund for Nature)發布的《中國新型城鎮化的生態足跡影響分析》報告顯示,城鎮化是影響生態足跡的主因,中國人均生態足跡將在2029年達到峰值[4]。部分學者從不同區域尺度對城鎮化與生態足跡的響應關系和影響因素[5- 18]展開了研究。這些研究表明：生態足跡與能源消費、城鎮化率、貿易開放、工業發展和政策穩定性之間有協整關系,其主要驅動因素在于社會層面的高質量城市化發展與經濟產業結構調整[14]。技術水平、對外開放程度的提高可以顯著抑制生態足跡的增長,人口和經濟對生態足跡有顯著的直接與溢出效應[19]。隨著城鎮化的發展,生態足跡總體上呈現“倒U型”變化趨勢[20],區域生態環境隨城市化進程存在從指數衰退到改善的耦合規律[21]。由于城鎮化發展模式、資源稟賦、社會發展水平、區位等差異以及分析方法的局限性,前人的研究結論是否完全適用于生態脆弱的旅游城鎮化地區？旅游城鎮化進程中生態足跡的動態變化及其影響因素是否有其獨特性？為解決這些問題,本研究選取張家界作為案例地進行研究。張家界作為世界自然遺產地,其城市化與旅游發展在時間序列上基本同步,旅游城鎮職能的形成經歷了一個從初步到不斷強化的過程,具有較強的代表性和普適性。本研究在分析張家界不可轉移生態足跡[22]動態變化趨勢的基礎上,利用偏最小二乘(PLS)回歸分析方法,分析旅游城鎮化進程中人均不可轉移生態足跡影響因素和不可轉移生態足跡驅動力演變規律,一方面可以判斷旅游城鎮化建設的可持續性,另一方面可以從旅游城鎮化的發展層面,分析不可轉移生態足跡的主要驅動因素,為實現自然資源可持續利用,旅游城鎮化地區的健康發展提供政策參考。

1 研究地區和研究方法

1.1 研究區域

張家界市位于湖南省西北部,地處北緯28°52—29°48′、東經109°40′—111°20′,總面積9516平方公里。境內以山地地貌為主,山地面積占總面積的76%,1988年5月國務院批準設立為地級市,初名大庸市,后1994年4月更名為張家界市,轄永定、武陵源兩區和桑植、慈利兩縣。以武陵源風景區為核心,截止到2017年全市已建成國家級旅游區(點)21處,其中5A級2處,4A級9處,3A級10處;對外旅游交通發達,基礎接待服務設施完善。張家界立市之初,非農業人口只占總人口的9.03%,武陵源景區列入世界自然遺產以后,隨著旅游業的發展,大量農業人口逐漸向旅游業及以旅游為核心的第三產業轉變,農村人口開始向城鎮聚集。游客數量和城鎮常住人口的大幅增長,推動了張家界旅游城鎮化進程,城鎮居民在總人口中的比例逐漸增大,2017年張家界市城鎮化率已達到48.02%。

1.2 研究方法

1.2.1不可轉移生態足跡模型

生態足跡的賬戶模型框架是Wackernagel于1996年建立的,主要用來計算在一定人口和經濟規模條件下,維持資源消費和廢棄物吸收所必需的生物生產土地面積。生態足跡的計算基于以下兩個基本事實：一是人類可以確定自身消費的絕大多數資源及其所產生的廢棄物的數量;二是這些資源和廢棄物能轉換成相應的生物生產性土地。生態足跡按照土地類型可分為耕地足跡、林地足跡、草地足跡、水域足跡、建設用地足跡以及化石能源地足跡等六種生態足跡。國內外學者對生態足跡分析方法進行了積極的改進和完善,其中采用能值生態足跡法研究是一大亮點,以能值為基礎計算的各種參數相對于產量而言更加穩定,但由于方法及核算體系有較大變動,其計算結果與原生態足跡分析法計算結果差異較大,評價結果與現實生態系統壓力狀況會產生偏差[23]。因此本文繼續采用了Wackernagel構建的生態足跡模型分析方法。

生態足跡可以區分為消費性生態足跡和生產性生態足跡[24],Wackernagel構建的生態足跡分析方法采用消費量作為生態足跡來衡量人類活動對全球生態系統的影響。就全球生態系統而言,全球是自給自足的封閉系統[24],生產量和消費量基本處于均衡狀態。但對于旅游驅動型城鎮化地區來說,經濟發展相對較為落后,資源利用效率較低,往往依靠出賣資源以求得發展,所以研究人類活動對當地生態系統的壓力時,不但要考慮地區可以通過貿易向生態腹地轉移生態負擔,更需要考慮來自域外的生態壓力。由于旅游城鎮化地區商品生產過程和消費過程的脫離,本文沿用了筆者提出的不可轉移生態足跡概念[22]并對其內涵加以延伸,以期真實地反映旅游城鎮化地區所承受的環境壓力。

原有的不可轉移生態足跡和可轉移生態足跡定義如下：城鎮化地區的開放性導致部分消費生態足跡可以通過貿易達到環境壓力轉嫁的目的,這部分轉嫁的生態足跡我們將其稱為轉移生態足跡,轉移生態足跡對本地環境沒有產生壓力。真正對當地環境產生壓力的是沒有通過貿易轉移,必須由本區域承受的生態足跡,我們稱為不可轉移生態足跡[22]。原有不可轉移生態足跡定義從消費性生態足跡出發,作為區域環境壓力的評價指標,采用生產性生態足跡不涉及貿易平衡表,比消費性生態足跡更簡單直觀。我們進一步認為：旅游城鎮化區域每年從生態系統中取得的生產量所需要的生態生產性面積即旅游城鎮化地區的不可轉移生態足跡。在實際計算中,我們用生產性賬戶取代消費性賬戶,即生產性生物資源賬戶取代消費性生物資源賬戶,生產性碳足跡賬戶取代消費性碳足跡賬戶。按照生態足跡的賬戶類型,將旅游城鎮化地區不可轉移生態足跡分為生產性生物資源足跡、生產性碳足跡以及建設用地足跡,污染消納賬戶已包含在碳足跡和建設用地足跡賬戶里,故不再單獨計算。利用旅游城鎮化區域不可轉移生態足跡與生態承載力進行比較,所得差值即為不可轉移生態赤字(盈余),從而評估旅游城鎮化地區發展狀況。

旅游城鎮化地區不可轉移生態足跡計算公式如下：

(1)

式中,EFn為總不可轉移生態足跡,Ci為第i種商品的年生產量,Pi為第i種商品的平均生產能力,aai為人均第i種商品折算的生物生產性土地面積。M為旅游城鎮常住居民數,n為日平均接待游客數量,n=(年旅游人次×旅游者平均滯留天數)/365。旅游地旅游人數眾多,相對于當地常住人口而言是一個不可忽視的存在,故在本文中,以旅游地調整人口數代替當地常住人口規模,從而更加客觀的反映旅游城鎮化特征。

1.2.2不可轉移生態足跡多樣性指數和發展能力模型

對給定系統組分的生態經濟系統來說,多樣性指數是指在一個規定的區域內, 滿足各種生產量土地類型的均衡程度,指數越高意味著生態經濟系統中生態足跡的分配越接近平等。本研究對于不可轉移生態足跡的多樣性指數依據Shannon-Weaver公式計算,發展能力指數采用Ulanowicz 公式計算。不可轉移生態足跡多樣性指數越大的地區, 生產結構越合理。從發展能力指數公式可以看出,提高生態經濟發展能力可以通過提高生態足跡和多樣性指數來實現。

不可轉移生態足跡多樣性指數和發展能力計算公式如下:

H=-∑(Pi×lnPi)

(2)

C=ef×H=ef×[-∑(pj×lnpj)]

(3)

式中,H為生態足跡的多樣性指數,C為發展能力,Pi為i類土地的生態足跡占總足跡的值,ef為人均生態足跡。

1.2.3驅動因素回歸模型

(1)STIRPAT模型

由Ehrlich等提出的IPAT模型[25]作為經典的環境壓力評價模型,為生態環境影響因素研究提供了分析框架。IPAT模型表明影響環境的三個直接因素是人口、人均財富量和技術水平。York等2003年將該模型改進成可拓展非線性隨機回歸模型——稱為STIRPAT模型[26],STIRPAT 模型允許對人口規模、富裕程度和科技水平等影響因素進行分解,指數的引入使得該模型可用于分析人文因素對環境的非比例影響,從而使該環境壓力模型能夠更科學地研究人文驅動因素與生態環境之間的響應關系。STIRPAT模型的具體形式如下如示：

I=aHbACTde

(4)

式中,I表征環境壓力,a為常數項,H為人口規模,A為富裕程度,T為科技水平。b、c、d分別為人口規模、富裕程度、科技水平的指數,e是隨機擾動項。對上式兩邊取對數,得到公式3,線性方程的回歸系數反映的即是解釋變量與被解釋變量之間的彈性關系。

ln(I)=ln(a)+bln(H)+cln(A)+dln(T)+ln (e)

(5)

(2)不可轉移生態足跡驅動因素的選取

旅游城鎮化是一個動態復雜的發展過程,涉及旅游城鎮經濟、人口、社會和空間四個方面的集聚、擴散與轉向。人口方面表現為人口從農村向城市遷移,城鎮常住人口增長。經濟城鎮化表現為第三產業從引導產業轉向主導產業,能源利用效率提高。社會城鎮化方面表現為原農業人口生活方式的城鎮化改變,居民生活水平的提高。空間城鎮化表現為土地非農化過程,原農業居民居住方式由鄉村分散到城鎮聚集方式的轉變,城市建設用地增加。旅游城鎮化系統各要素之間相互作用,引起地區生態足跡規模與功能結構發生改變。參考眾多學者對生態足跡驅動因素的研究成果:人口因素、經濟因素以及技術因素均對生態足跡具有顯著影響[5- 9,12- 13];生態足跡與城鎮化進程密切相關[10- 11,14,20];促進生態增長的直接效應主要有人口規模、社會富裕程度、城鎮化率[19],依據旅游城鎮化與生態足跡相互作用的機理[27-28],我們把旅游城鎮化進程中生態足跡的驅動因素分為人口因素、經濟結構、居民消費、旅游開發、資源和土地利用五個方面,并通過對相關研究文獻的檢索與統計,參考指標出現頻度的高低以及數據的可獲得性,選擇科學的表征指標,據此建立擴展的STIRPAT對數模型。

ln(ef)=ln (a)+β1ln(urt)+β2ln(piav)+β3ln(siav)+β4ln(dir)+β5ln(tpd)+β6ln (tiav)+β7ln(rpe)+β8ln(ucl)+ln (e)

(6)

式中：ef指人均生態足跡;urt指城鎮化率;piav指第一產業增加值;siav指第二產業增加值;dir指城鎮居民人均可支配收入;tpd指旅游人口密度;tiav第三產業增加值; rpe指資源生產效率;ucl指城市建設用地,a為常數項,e為隨機擾動項。

本研究采用人口城鎮化率來表征人口因素。經濟結構反映了資源能源消耗和環境污染狀況,采用了第一、第二、第三產業增加值作為生態足跡的驅動因素。旅游因素選取了旅游人口密度來表征,即日平均接待游客量與旅游城鎮總人口的比值。資源利用效率和空間因素分別用資源生產效率和城市建設用地來表征。資源生產效率用單位生態足跡創造的財富表示,即人均GDP與人均生態足跡的比值。

(3)偏最小二乘回歸

社會經濟系統中各驅動要素之間相互關聯,采用最小二乘法將導致出現不合理的回歸模型。與傳統多元線性回歸模型相比較而言,偏最小二乘回歸最大的優點在于能夠在自變量存在多重相關性的條件下科學建模,且偏最小二乘回歸在解決小樣本多變量的回歸中有其他回歸方法無法企及的優勢。為了消除STIRPAT中各影響因素間變量多重共線性和樣本量小等實際問題,本文采用偏最小二乘回歸分析法對STIRPAT對數模型進行回歸分析。PLS結合了多元線性回歸分析、典型相關分析以及主成分分析這三種分析方法的優點。既擁有了主成分分析法提取主成分的功能,又克服了主成分與因變量關系不夠密切的缺點,在有效消除自變量之間多重共線性的同時,能夠最大限度地保留自變量和因變量數據中的信息,確保數據結構的簡化和圖形功能的強大,并能對所建立的回歸模型給予更多更深入的實際解釋。

1.2.3不可轉移生態足跡驅動指數模型

諾瑟姆對美國、英國等西方工業化國家在工業化進程中城鎮化的變化趨勢進行了綜合分析,總結出伴隨工業化的發展,城鎮化呈現出一定的規律,即一個國家或地區城鎮化的發展軌跡為一條稍被拉平的S形曲線,這個S形曲線被分為三部分,分別代表工業化初期、工業化中期和工業化后期,相應的城鎮化發展階段也分為三個時期初期階段(城鎮化率≤30)、加速階段(30<城鎮化率≤70)和穩定階段(城鎮化率>70)[29]。

為了比較在城鎮化的不同階段各影響因素對不可轉移生態足跡的貢獻大小,我們提出驅動力指數概念,將其定義為表征城鎮化進程中,生態足跡主要驅動因素對生態足跡變化的貢獻率。驅動力指數越大,說明此因素對生態足跡的作用越大。根據回歸方程的經濟學意義,驅動指數計算公式如下：

cei=ki×βi

(7)

式中,cei表示第i個影響因素的驅動指數,ki表示第i個影響因素的年平均變化率,βi表示回歸方程中第i個影響因素的彈性系數。

1.3 數據來源

生物資源產量、建設用地、旅游人數、旅游收入、第一產業產值、工業產值、建設用地面積等主要數據來源于張家界統計年鑒。能源生產量來源于張家界統計局調查數據。利用變量和時間之間的關系建立回歸方程,采用回歸插補法插補缺失數據;產品平均產量采用謝鴻宇計算的中國主要農產品全球平均產量的計算數值[30]。采用劉某承根據全國不同生態系統NPP測算出的中國產量因子[31]和均衡因子[32]。耕地、林地、畜牧地、水域的產量因子分別為1.74, 0.86, 0.51,0.74,建設用地產量因子等同于耕地。均衡因子耕地和建筑用地為1.71,林地和能源用地為1.41,畜牧地為0.44,漁業水域為0.35。產業產值、旅游收入均以2000年為基期,利用張家界居民消費價格指數,工業產品出廠價格指數,農產品生產價格指數進行了平減處理。依據張家界統計年鑒所得數據,不可轉移生態足跡核算所選取的生產項目見表1。

2 結果與分析

2.1 不可轉移生態足跡

2.1.1土地人均生態足跡變化趨勢

張家界六類土地人均生態足跡見表2,可以看出張家界對生物資源的消耗已趨于穩定,而對能源的依賴不斷上升。各類土地的人均生態足跡變化趨勢見圖1。張家界糧食產量、烤煙產量、棉花產量、油料產量和蔬菜產量等產品產量相對穩定,耕地生態足跡很大程度歸功于張家界生豬產量對耕地的需求,由于城鎮總人口的增多,所以耕地人均生態足跡基本上逐年下降,從2000年1.4283 hm2/人減少到2017年1.1452 hm2/人,下降了19.82% hm2/人,年平均增長率為-1.23%;木材、竹材的采伐量持續下降,林地人均生態足跡從2000年0.074 hm2/人下降到2017年0.0493 hm2/人,下降了33.38%,年平均增長率為-0.36%,這在一定側面上反映了張家界對森林保護的重視;草地人均生態足跡基本維持在0.077hm2,年平均增長率為-0.15%,張家界畜牧業產量相對穩定,草地的消耗主要由畜牧業產生;水產品產量上升較快,水域人均生態足跡由2000年的0.0529 hm2/人上升到2017年0.0949 hm2/人,上升了79.39%,年平均增長率為2.47%。化石能源用地增長速度較快,并呈現不斷增長趨勢,從2000年的0.2765 hm2/人增長到2017年的0.7634 hm2/人,增長了176.09%,年平均增長率為6.26%,在總生態足跡中所占比例也由2000年的27.93%提高到2017年的53.46%,說明對化石能源的需求增長是張家界市生態環境壓力增大的主要原因之一,這與張家界市居民、旅游者能源消費水平的提高及第二產業產值的上升密切相關。由于城鎮的開發建設,建設用地人均生態足跡從2000年的0.0034 hm2/人提高到2017年的0.0042 hm2/人,增長了23.52%,年增長率達到1.3%。

圖1 林地、草地、水域、耕地和化石能源地人均生態足跡變化趨勢 Fig.1 Trends in per capita ecological footprint of forest land, grassland, waters, cultivated land and fossil energy sources

表1 不可轉移生態足跡核算所選取的消費項目

2.1.2張家界人均生態足跡和生態赤字變化趨勢

化石能源地生態足跡歸于林地,建筑用地生態足跡歸于耕地,張家界市各類土地不可轉移生態赤字如圖2所示,2000—2017年林地一直處于生態盈余狀態,而耕地、水域和草地處于生態赤字狀態,其中耕地貢獻的生態赤字最大。雖然生物生產生態足跡呈現下降趨勢(圖3),但張家界地處武陵山地,水土流失和土地石漠化嚴重,耕地生態赤字對于張家界脆弱的生態環境形成了高脅迫性。

圖2 2000—2017年張家界林地生態盈余,草地、水域、耕地生態赤字動態變化 Fig.2 Ecological surplus of Zhangjiajie forest land from 2000 to 2017, dynamic changes of grassland, water area and cultivated land ecological deficit

圖3 生態足跡、生態赤字、人均生態足跡、生態赤字和生物生態足跡變化趨勢Fig.3 Trends in ecological footprint, ecological deficit, per capita ecological footprint, ecological deficit and bio-ecological footprint

張家界2008年不可轉移生態足跡下降幅度較大,這與2008年的特大冰雪災害影響當地生產總值有關系,這說明了旅游業對外部市場具有高度依賴性,外部市場變化,不可轉移生態足跡總量也相應的產生響應。

圖3顯示,2000—2017年人均生態足跡從1.9121 hm2增長到2.1099 hm2,增長率為10.34%,年平均增長率為0.60%,人均生態赤字從1.1623 hm2增長到1.5678 hm2,增長率為34.89%,年平均增長率為3.79%。總生態足跡增長從2000年的1579588.82 hm2增長到2017年的3151013.35 hm2,增長率為34.89%,年均漲幅為2.54%。生態赤字從1854617.806 hm2增長到3459378.518 hm2,增長率為86.52%,年均漲幅為1.82%。人均生態赤字和總生態赤字呈現出不斷增大的趨勢,張家界在旅游城鎮化進程中,面臨著越來越大的生態環境壓力,張家界產出總體上對自然資源的消耗水平逐年上升。

表2 張家界六類土地的人均生態足跡(2000—2017) (hm2/人)

2.1.3不可轉移生態足跡多樣性指數和發展能力

2000—2017年間張家界生態足跡多樣性指數呈現上升趨勢(圖4),說明了2000—2017期間張家界旅游城鎮化的發展模式是可行的,但張家界土地利用傾向于高度利用化石燃料用地和耕地,土地利用分配公平度較低,生態足跡多樣性指數遠小于湖南省生物多樣性指數[33],2015后多樣性指數呈現下降趨勢,說明張家界生產消費結構并不是理想狀態。發展能力指數線先升后降。張家界發展能力波動較大,說明張家界發展具有不穩定性,這是由于張家界發展高度依賴不穩定的旅游業所致。

圖4 2000—2017年張家界生態足跡多樣性指數和發展能力指數動態變化Fig.4 Dynamic changes of the ecological footprint diversity index and development capability index of Zhangjiajie

2.2 回歸結果與分析

2.2.1多重相關性診斷與變量投影重要性分析

通過變量之間多重相關性診斷(表3),可以看出各自變量之間存在著相關性。

表3 自變量之間的相關系數矩陣

在偏最小二乘回歸分析中,常用變量投影重要性(VIPj)來衡量每個自變量對因變量的解釋力。一般而言,VIPj大于1的自變量解釋能力強,在 0.5—1之間的比較強,小于0.5的則不重要。各驅動因素VIPj結果如下(表4)所示。可以看出所有自變量的變量投影重要性值都大于0.9,說明選取的自變量對生態足跡的變化有顯著影響,均具有較好的解釋能力。變量投影重要性值從到大小依次是城鎮居民人均可支配收入、第二產業增加值、城鎮化率、 第三產業增加值、資源生產效率、城市建設用地、第一產業增加值、旅游人口密度。同時我們也利用SPSS 軟件對人均生態足跡及其驅動因子做相關性分析,從相關系數R來看,相關分析結果與變量投影重要性結果基本一致,驅動力因子與人均生態足跡顯著性相關(P<0.01),表明這八個因子對人均生態足跡影響較大, 且均為正向驅動。

表4 變量投影重要性指標

2.2.2回歸結果與分析

利用偏最小二乘回歸專業分析軟件SIMCA-P 11.5構建PLS模型,進行回歸分析。Ry2(cum)和 Qy2(cum)分別反映了模型的解釋能力和預測效果,Rx2為0.968,Qy2為0.828,說明模型達到了較高的精度,得到偏最小二乘回歸方程為：

lnef=23.3138+0.1114ln (urt)+0.1030ln(piav)+0.1117ln(siav)+0.1120ln(dir)+0.1018ln(tpd)+0.1096ln(tiav)+0.1093ln(rpe)+0.1078ln(ucl)

(8)

按彈性系數的大小排列,回歸方程中各變量彈性系數的經濟學意義顯示,在保持其他變量不變的條件下,城鎮居民人均可支配收入、第二產業增加值、城鎮化率、第三產業增加值、資源生產效率、城市建設用地、第一產業增加值、旅游人口密度等因素增加1%,生態足跡分別增加0.1120%、0.1117%、0.1114%、0.1099%、0.1093%、0.1078%、0.1030%、0.1018%。第三產業理論上對資源的需求量相對較小,產生的廢棄物也相對較少,消耗的能源低于第二產業,附加值相對高于第一產業,是資源能源消耗和生態環境損害較小的產業,但張家界第三產業對生態足跡的彈性系數略高于第一產業,原因如下：張家界旅游業占據第三產業主導地位,旅游消費結構中以吃、住、行等硬性消費為主,以2015為例,吃、住、行消費比例高達67.8%,游、購、娛彈性消費比例較低,由于旅游人群生態消費的高偏好,伴隨著旅游人數的提升,游客對張家界特色餐飲,旅游交通、住宿和購物消費所帶來的不可轉移生態壓力將會越來越嚴峻。

2.2.3不可轉移生態足跡驅動力演變規律

(1)旅游城鎮化階段劃分

參考麻學鋒和何穎怡[34]、馬曉龍和金遠亮[35]對張家界旅游城鎮化響應階段的劃分,并依據諾瑟姆的城鎮化發展階段劃分標準,我們對張家界旅游城鎮化進行了階段劃分。旅游城鎮化初級階段,2004年以前。城市基礎設施以及旅游配套設施開始大規模建設,旅游產業有了一定程度的發展。然而這一階段,張家界市的城鎮化水平還比較低,農業人口依然占絕對優勢,產業生產力水平較低,旅游提供就業機會有限,此階段城鎮化率未突破31%;旅游城鎮化高級階段,2005年至今。隨著旅游產業鏈的延伸和產業分工的細化,城鎮產業結構隨旅游業發展調整優化,逐漸向城鎮化的高級階段發展。城市經濟實力大幅度增強,勞動生產率快速提高,旅游產品的開發及產業鏈的延伸,加快了空間范圍內的產業集聚效應,形成人流、物流、資金流的匯聚,旅游城鎮空間和城鎮功能不斷拓展,促成了旅游城鎮的成長,大批農業人口轉為城市人口,城市化水平2017年達到48.02%。

圖5 一產、二產、三產增加值動態變化 Fig.5 Dynamic changes in the added value of primary, secondary and tertiary production

(2) 各影響因素動態變化趨勢

各影響因素動態變化趨勢見圖5和圖6。圖5、圖6顯示2000—2017年期間,第三產業增加值提升迅速。旅游城鎮化率、旅游人口密度、資源利用效率、城鎮居民人均可支配收入穩步上升。張家界城市化初級階段,城市建設集中于武陵源區和永定區。隨著旅游產業的發展,在旅游容量的限制下,旅游產業集聚的同時向周邊城鎮擴散,因此城市建設用地在2011年后變化比較平緩。雖然資源生產率的提高使單位GDP資源消費降低,單位產品生態壓力減少,但在經濟利益的驅使下,同時也導致了更多的產品生產,消耗更多的資源、能源,反而導致生態壓力增大,所以在不控制生產總量的情況下,將提高資源生產效率作為應對資源瓶頸,減少生態足跡的主要措施,對抑制生態足跡的增長并無效果。人均收入增加,帶來消費的多元化,食物消費比重逐漸降低,消費層次及消費總量提高。理論上隨著人口素質與環境意識的提高,居民對環境需要減小,但對于旅游驅動型城鎮化地區來說,旅游及其相關產業的人力資源整體素質較低,粗放型的旅游產業發展模式反而會阻礙城鎮人口素質的提升,如果沒有必要的政策干預,消費增長、消費模式帶來的環境壓力將持續增大。

圖6 各影響因素動態變化趨勢Fig.6 Dynamic trends of various factors

(3) 人均不可轉移生態足跡、足跡驅動因素年平均增長率

人均生態足跡驅動因素各階段年平均增長率見表5。在城鎮化的初級階段,人均生態足跡年增長率是高級階段的3.89倍。初級階段,驅動因素年平均增長率從大到小排列依次是第二產業增加值、旅游人口密度、第三產業增加值、資源生產效率、城鎮居民人均可支配收入、城鎮化率、城市建設用地面積、第一產業產值。在城鎮化的高級階段,影響因素年平均增長率從大到小排列第三產業增加值、第二產業產增加值、第一產業產增加值、資源生產效率、城鎮居民人均可支配收入、旅游人口密度、城鎮化率、城市建設用地面積。

初級階段人均生態足跡年增長率高于高級階段的年增長率,最重要的原因是旅游人口密度初級階段年增長率遠大于高級階段。旅游是一種對自然資源高需求、高消耗的生活方式,游客的旅游經濟活動對生態環境的需求通常遠大于旅游城鎮化地區居民;初級階段旅游業的快速發展帶來旅游客流量增多引起旅游餐飲、購物、交通生態足跡的爆發式增長,生產性生態足跡響應快速增長。進入旅游城鎮化的高級階段,旅游地發展逐漸成熟,旅游人口密度增長率相對穩定,旅游人口密度帶來的生態壓力逐漸小于其他因素。

表5 人均不可轉移生態足跡、驅動因素年平均增長率

(4)各因素的不可轉移生態足跡驅動指數

不可轉移生態足跡驅動指數揭示了不可轉移生態足跡驅動力演變規律。驅動指數的大小由影響因素的年平均增長率和彈性系數乘積決定。各影響因素的生態足跡驅動指數見圖7。從圖7可以看出,旅游城鎮化初級階段,不可轉移生態足跡增加,驅動力從大到小依次是第二產業增加值、旅游人口密度、第三產業增加值、資源生產效率、城鎮居民人均可支配收入、城鎮化率、城市建設用地面積、第一產業產值;旅游城鎮化高級階段,不可轉移生態足跡增加,驅動力從大到小依次是第三產業增加值、第二產業產增加值、第一產業產增加值、資源生產效率、城鎮居民人均可支配收入、旅游人口密度、城鎮化率、城市建設用地面積。旅游城鎮化初級階段,第二產業增加值是三大產業中生態足跡增大的最主要驅動力,其次是第三產業增加值和第一產業增加值。進入旅游城鎮化的高級階段,旅游產業為主導帶動了第一產業、第二產業向產出效益更高的規模化、現代化發展,各因子的驅動指數也發生了改變,從大到小依次是第三產業增加值、第二產業產增加值、第一產業產增加值。

圖7 各影響因素的生態足跡驅動指數Fig.7 Contribution ratio of each influencing index

3 結論與建議

(1)本研究沿用了筆者提出的不可轉移生態足跡概念并對其內涵加以延伸,用生產性生態足跡表示不可轉移生態足跡,以期更真實的反映旅游城鎮化地區所承受的生態壓力,用生產性賬戶取代消費性賬戶,即生產性生物資源賬戶取代消費性生物資源賬戶,生產性碳足跡賬戶取代消費性碳足跡賬戶。利用偏最小二乘法構建足跡與驅動因子之間的回歸模型,并通過構建驅動指數模型,比較各驅動因素在城鎮化的不同階段對不可轉移生態足跡變化的貢獻。

(2)不可轉移生態足跡的動態變化顯示：旅游城鎮化地區生態足跡、人均生態足跡總體上并不呈“倒U型”變化趨勢,而是呈現出平緩增長的動態變化,這是因為旅游城鎮化進程中,第三產業在國民經濟中的比重快速上升。由于旅游業對外部市場的高度依賴性,不可轉移生態足跡總量也相應的對外界市場變化產生響應。在不控制生產總量的情況下,資源生產效率的提高反而會帶來更多不可轉移足跡,因此提升產業結構的同時,對生產總量的控制值得關注。對外開放程度的提高,并不能抑制不可轉移生態足跡的增長,資源輸出會增加旅游城鎮化地區生態負擔,但部分生物生產性生態足跡可以通過貿易實現跨越地區界限的輸送,從而減少生產總量,降低不可轉移生態足跡。

(3)從回歸方程可以看出人口因素、經濟結構、居民消費、旅游開發、資源和土地利用對旅游城鎮化地區不可轉移人均生態足跡有顯著影響。依據彈性系數大小,對人均不可轉移生態足跡影響由大到小分別為城鎮居民人均可支配收入、第二產業增加值、城鎮化率、第三產業增加值、資源生產效率、城市建設用地,第一產業增加值、旅游人口密度。理論上第三產業對不可轉移生態足跡的彈性系數應為三產中最小的,但張家界第三產業內部結構不合理,旅游的高消費性和張家界旅游消費結構的不合理導致旅游主導的第三產業對生態的壓力高于第一產業。

(4)伴隨著旅游產業的發展,張家界的旅游城鎮化發展在不同階段體現出不同的特點:初級階段,旅游產業集聚形成區位經濟極化優勢,這一階段人口城鎮化特征突出;不可轉移生態足跡最主要的驅動因素是第二產業增加值、旅游人口密度、第三產業增加值;高級階段,旅游業涓滴效應出現,城市經濟活動向城市郊區和農村地區延伸,這一階段土地城鎮化特征突出;不可轉移生態足跡最主要的驅動因素是第三產業增加值、第二產業產增加值、第一產業產增加值。可以推斷,進入城鎮化成熟階段,隨著產業結構的優化,生產總量的控制,居民環保意識的加強,生態足跡達到頂點后會出現平穩下降趨勢。

(5)雖然人均不可轉移生態足跡增加幅度隨著旅游城鎮化的發展逐漸縮小,但生態赤字的持續增長對于脆弱的生態環境形成了高脅迫性,高度依賴不穩定的旅游業導致城鎮發展能力波動較大。對于旅游城鎮化地區來說,在旅游城鎮發展的初級階段,合理推進城鎮化進程,控制旅游規模,提高第二產業、第三產業生產效率, 改變高能耗結構,培養居民、旅游者生態意識;在旅游城鎮發展的高級階段,控制產業總量,調整第一產業和第三產業內部結構,培育以旅游引導的知識密集技術密集型業態,提高第三產業比重和質量,通過貿易實現生物生產性足跡輸出對控制不可轉移生態足跡的增長,這些措施對提高旅游城鎮化地區發展能力會有明顯效果。