足跡家族視角下關中城市群實現可持續發展目標的公平性評價

楊 屹,張 柯

西安理工大學經濟與管理學院, 西安 710054

21世紀以來,全球城市化加快,提高了生產和生活活動對自然資源的占用水平。2007年以來,全球已有超過一半的人口生活在城市中,到2030年預計將升至60%[1]。人口、資本和產業在城市的高度集聚帶來了基礎設施、教育、醫療等方面的規模效應,貢獻了60%的全球生產總值,但碳排放量和資源使用量也分別占到全球的70%和60%以上[1],成為影響氣候變化的主要誘因。關中城市群 (Guanzhong urban agglomeration, GUA) 快速的空間擴張導致人地矛盾愈加突出,以煤炭為主的能源結構使GUA成為全國大氣污染嚴重區域之一,城市雨污排放設施系統不完善,水源地保護難度大。更為嚴重的是,各市社會經濟條件和自然稟賦差異造成的生態環境治理水平和努力程度的不同。如,西安是西部唯一的國家中心城市,2019年擁有1020.35萬人,GDP為9321.19億元,但GDP最低的銅川只有354.72億元,人口也只有80.37萬人。這種不平衡表現出城市發展和自然資源利用水平之間的非均衡性在西部具有典型意義。城市群的發展是否掩蓋了生態占用不公平的事實？為此,需從生態公平性的視角擴展城市群非均衡發展的認識。

城市群可持續發展不單單針對某座城市,而是城市之間在實現17個可持續發展目標 (17 sustainable development goals, 17 SDGs) 的協調問題[2]。自然資源配置不公平會導致生態環境治理失靈,出現“污染天堂”。2015年聯合國制定了包括17個總目標和169個子目標的SDGs[1]。其中,與SDG15陸地生物有關的土地利用、與SDG13氣候行動有關的碳排放量、與SDG6清潔飲水和衛生設施有關的水資源利用是城市群實現17 SDGs的關鍵。作為普適性框架,一些SDGs指標難以統計或測度。為此,在測算城市發展指數 (city development index, CDI) 和足跡家族指標的基礎上,采用基尼系數 (Gini coefficient, GC) 評價城市群生態公平性對實現SDGs的影響(圖1),這不僅能夠彌補CDI忽視生態系統對城市發展支撐作用的不足,而且通過對比17 SDGs有利于描述土地利用、碳排放水平、水資源利用的變化特點,拓寬城市群公平性對實現SDGs影響的研究領域。

圖1 研究框架Fig.1 Research frameworkSDG15：可持續發展目標15 Sustainable development goal 15；SDG13：可持續發展目標13 Sustainable development goal 13；SDG6：可持續發展目標6 Sustainable development goal 6；CDI：城市發展指數 City development index；SDGs：可持續發展目標 Sustainable development goals

1 文獻綜述

早期相關成果是針對上下游城市之間補償問題的[3]。如,黃河流域上中游城市用水多而導致下游城市缺水[4]。進入21世紀,區域性霧霾天氣和水污染事件頻發,人們意識到不同的生態建設水平和努力程度會影響城市可持續發展[5],因此,應以SDGs為目標,從公平性角度平衡社會經濟-生態系統之間的關系[6],這項準則作為有效應對氣候變化的制度新支柱已形成共識[7],并認識到收入不公平將降低公眾參與環境保護的積極性,阻礙對生態資源的投資[8-9],獲取生態系統服務價值的不公平將增加社會經濟-生態系統的脆弱性[10]。城市群中每座城市都是圍繞自身利益來發展的,但人口和生產要素的流動使城市之間更加緊密,資源利用的差異性決定了維護城市群生態系統的關鍵是公平分配生態資源[11],增強應對氣候變化的意識[12]。在這一領域中,Teixidó-Figueras等測算了富裕度、人口等對生態足跡 (ecological footprint, EF) 不公平的貢獻率,指出環境政策應在推動世界經濟持續發展的基礎上促進資源利用的公平性[13]。Tomás等從碳消費視角測度了碳足跡 (carbon footprint, CF) 公平性[14]。Semieniuk等在描述全球CF公平性的基礎上,提出以化石能源為主的能源結構決定了CF的GC處于相對穩定的水平而且難以降低[15]。Wahba對埃及家庭水足跡 (water footprint, WF) 公平程度的測算結果顯示,收入不公平加劇了WF的差距[16]。與此同時,公平性同SDGs的相關研究剛剛興起,如,Hiratsuka等以森林養護效果證實了利益相關者之間的團體活動和合作對實現SDGs的作用[17],Zimm通過估算SDGs技術和基礎設施服務水平實證分析了公平性對實現SDGs的影響[18],Zhou等提出程序公平和分配公平有助于實現SDGs[19]。這些成果為開展本研究提供了借鑒,但難點在于,SDGs不僅僅是個體目標的簡單組合,更是目標之間的協調[20]。由于城市群生態占用公平對17 SDGs的影響并未引起足夠的重視,而如何將足跡家族指標同SDGs子目標有機結合起來仍需探索[21]。為此,對照SDGs子目標下設科目,在描述CDI與EF、CF、WF等[22]足跡家族指標動態變化特點的基礎上,引入GC從生態占用公平性視角評價城市群實現17 SDGs的進程,這將有利于增強對維護城市群生態系統的理解。

2 方法與數據

2.1 研究區域

圖2 關中城市群的行政區域劃分Fig.2 The administrative division of GUA審圖號：GS(2019)1822號 自然資源部監制

GUA在西部有著重要的戰略地位和影響力,是12座國家級城市群中在西北綜合實力最強的城市群,涵蓋西安市、銅川市、寶雞市、咸陽市、渭南市及楊凌示范區(簡稱楊凌),具有森林、草原、濕地等地貌特征,擁有得天獨厚的區位優勢(圖2),是西部重要的交通樞紐,航天航空、軍工、科教、旅游等產業實力雄厚,產業體系完整。境內有2項6處遺產被列入《世界遺產名錄》。GUA中的西安不但是國家中心城市,而且是享譽世界的歷史文化名城,自然和人文資源富饒。2019年,GUA國土面積為5.55萬km2,僅占陜西省20.56萬km2的27%,但GUA2440.25萬人口卻占陜西省3876.21萬人的62.95%,城鎮化率高達61.66%。2019年,GUA的GDP為16090.27億元,占陜西省的61.75%,城鎮居民可支配收入為34787元,達到“中等收入”的世界銀行標準。GUA實現17 SDGs的難點是,第一,用地矛盾凸顯。GUA是人口凈流入的區域,城市建設、基礎設施等用地需求增長迅速,生產生活與生態用地的比例已接近1∶1。由于城市開發建設早,舊城區多,保護好歷史文化風貌的占地需求大。第二,水資源利用率有待提高,水環境整體質量較差。GUA萬元GDP用水量38.31m3,萬元工業增加值用水量115.24m3,低于全國平均水平。2020年各市《環境質量年報》顯示,水污染物濃度較高,如,2019年西安市河流氨氮、總磷和高錳酸鹽指數超標,銅川市三里洞監測斷面水質輕度污染,岔口監測斷面水質中度污染。第三,化石能源為主的能源結構導致控制碳排放難度大。GUA煤炭占能源消耗的70%以上,產業具有“高碳”特性,清潔能源比重低,主動提高能源利用率的壓力大。《陜西省2018年重點排污單位名錄》中有336家水環境重點排污單位,288家大氣環境重點排污單位,273家土壤環境重點排污單位,GUA就分別有221家、134家和119家,占到65.77%、46.53%和43.59%。綜上所述,生態系統支撐GUA發展的能力較弱,正在成為實現17 SDGs的主要障礙。

2.2 研究方法

2.2.1足跡家族

足跡家族是指人類在自然資源消費和廢棄物排放過程中占用的地球生態系統的再生和消納能力[23],包括EF、CF和WF等[24-25〗,旨在從生物圈、大氣圈和水圈等關鍵生態系統追蹤人類活動產生的自然資源占用、溫室氣體排放及淡水資源的消費和污染[26-27]。EF的覆蓋面較CF和WF要廣泛,三者之間有一定的互補性,往往比單一足跡能夠更好反映資源利用的可持續性、效率及公平性的變化[28-29]。足跡家族指標測算方法參考了Rees、李寧等的成果[30-31]、IPCC排放清單[32]及《省級溫室氣體編制指南》[33]。

2.2.2城市發展指數

CDI是1996年由聯合國人居署 (UN-Habitat) 提出并用于評估城市可持續性的指標體系[34],反映了城市發展的綜合水平[35],取值為[0, 100],每個指標權重為20%。其中,基礎設施、廢物處理和城市產值表征基礎管理水平,健康和教育指標表征基本公共服務水平,城市產值衡量經濟水平(表1)。

表1 CDI指標體系

CDI測算方法源于UN-Habitat發布的 Global Urban Indicators Database Version 2[34]。本研究結合GUA實際定義了計算公式(表2)。

表2 CDI計算公式

2.2.3公平性分析

城市發展貢獻系數 (city development contributive coefficient, CDCC) 是足跡家族指標貢獻率與CDI貢獻率的比率。以EF為例,計算公式如下：

(1)

式中,EFi與EF和CDIi與CDI分別為各市和城市群的生態足跡和城市發展指數。若CDCCEF<1,則表明該城市在城市群中生態占用水平低卻具有較高的發展貢獻。反之,則表明該市具有較低的發展貢獻和較高的生態占用水平。

生態承載系數 (ecological capacity coefficient, ECC) 是EF貢獻率與EC貢獻率的比率。計算公式如下：

(2)

式中,ECi與EC分別為各市和城市群的生態承載力。若ECC>1,說明EF的貢獻率大于EC的貢獻率,表現為“低生態承載貢獻”,處于生態超載狀態；反之,表現為“高生態承載貢獻”,處于生態盈余狀態。

將GC[36]引入足跡家族,采用幾何方法求解洛倫茲曲線圖的梯形面積以確定足跡家族指標的GC。計算公式如下：

(3)

式中,Xi表示i市排名后的權益評估指標的累計百分比,Yi表示i市的足跡家族指標累計百分比。當i=1時,(Xi-1,Yi-1)=(0, 0)。GC的取值在[0, 1],GC值越小表示越公平。以0.4作為公平與不公平狀態的臨界點[37-38]。

2.3 數據來源

第一,足跡家族指標和CDI的數據來源見表3。

表3 數據來源

第二,均衡因子和產量因子(表4)源于全球足跡網 (Global Footprint Network) 2018年發布的Working Guidebook to the National Footprint Accounts。

表4 各類土地的均衡因子和產量因子

3 結果

3.1 足跡家族指標的動態變化

2007—2018年,GUA各市的人均生態足跡 (per capita ecological footprint,ef) 年均增長率分別為1.46%、3.49%、2.91%、2.94%、5.53%、4.30%。其中,能源消耗ef占據首位。GUA工業化進程加快,對煤炭資源依賴較大,能源結構短期內難以發生根本性的改變。同生態承載力比較,各市一直處于生態赤字狀態,人均生態赤字 (per capita ecological deficit,ed) 呈上升態勢。各市的人均碳足跡 (per capita carbon footprint,cf) 年均增長率分別為3.68%、7.30%、5.62%、4.45%、0.84%、-3.70%。從cf的構成賬戶來看,僅能源消耗就遠超當地的人均碳承載力 (per capita carbon capacity,cc)。其次是污染排放賬戶和工業生產賬戶。2018年GUA平均單位能耗降低4.57%,比2010年提高了43.26%。近年來的水電、風電等發電量雖有提高,但占2018年總發電量比率仍不到10%。各市的人均水足跡 (per capita water footprint,wf) 年均增長率分別為-3.62%、2.61%、4.41%、1.73%、3.72%、-1.77%。咸陽、渭南、寶雞、銅川的人均水赤字 (per capita water deficit,wd) 年均增長率分別為4.95%、10.61%、6.98%、10.13%。西安和楊凌分別在2017年和2018年由水赤字轉為水盈余,顯現出水污染的治理成效。

圖3 2007年和2018年關中城市群ef、cf和wf的結果Fig.3 The results of the GUA′s ef, cf and wf in 2007 and 2018ef：人均生態足跡 Per capita ecological footprint；cf：人均碳足跡 Per capita carbon footprint；cf：人均水足跡 Per capita water footprint

3.2 城市發展指數的動態變化

圖4 2007—2018年關中城市群CDI的動態變化Fig.4 The dynamic changes of the GUA′s CDI from 2007 to 2018

GUA各市的CDI年均增長率分別為1.74%、1.70%、1.66%、1.96%、2.52%、2.28%(圖4)。從一級指標來看,西安、咸陽、寶雞的產值年均增長率分別為3.34%、4.42%、3.75%,但上升態勢逐年放緩。渭南、銅川、楊凌的廢物處理年均增長率分別為4.99%、5.41%、5.49%,表明水污染和工業固體廢棄物的治理有一定成效。除城市產值和廢物處理外,對各市CDI貢獻最大的是基礎設施,呈上升態勢。各市的健康和教育指標都處于穩定狀態,9年義務教育的普及使得小學與初中的入學率逐漸接近飽和,但城市群人均預期壽命75.42歲低于77歲的國內平均水平。

3.3 公平性評價結果的動態變化

以ECC、碳承載系數 (carbon capacity coefficient, CCC)、水承載系數 (water capacity coefficient, WCC) 為橫軸,以CDCCEF、CDCCCF、CDCCWF為縱軸,將坐標軸劃分為4個象限(圖5至圖7)。結果顯示：

第一,西安和渭南CDCCEF和ECC均大于1,屬于“低城市發展貢獻、低生態承載貢獻”。寶雞和銅川CDCCEF和ECC基本小于1,屬于“高城市發展貢獻、高生態承載貢獻”。咸陽CDCCEF大于1而ECC小于1,屬于“低城市發展貢獻、高生態承載貢獻”,楊凌屬于“高城市發展貢獻、低生態承載貢獻”。

圖5 2007和2018年關中城市群CDCCEF、ECC的評價結果Fig.5 CDCCEF and ECC′s evaluation results of GUA in 2007 and 2018CDCCEF：生態足跡的城市發展貢獻系數 City development contributive coefficient of ecological footprint；ECC：生態承載系數 Ecological capacity coefficient

第二,咸陽和渭南CDCCCF和CCC均大于1,屬于“低城市發展貢獻、低碳承載貢獻”。西安和寶雞CDCCCF和CCC均小于1,屬于“高城市發展貢獻、高碳承載貢獻”。銅川和楊凌除個別年份外,CDCCCF小于1而CCC大于1,屬于“高城市發展貢獻、低碳承載貢獻”。

圖6 2007和2018年關中城市群CDCCCF、CCC的評價結果Fig.6 CDCCCF and CCC′s evaluation results of GUA in 2007 and 2018CDCCCF：碳足跡的城市發展貢獻系數 City development contributive coefficient of carbon footprint；CCC：碳承載系數 Carbon capacity coefficient

第三,咸陽和渭南CDCCWF和WCC均大于1,屬于“低城市發展貢獻、低水承載貢獻”。西安、寶雞和楊凌除個別年份外,CDCCWF和WCC均小于1,屬于“高城市發展貢獻、高水承載貢獻”。銅川CDCCWF小于1而WCC大于1,屬于“高城市發展貢獻、低水承載貢獻”。

圖7 2007和2018年關中城市群CDCCWF與WCC的評價結果Fig.7 CDCCWF and WCC′s evaluation results of GUA in 2007 and 2018CDCCWF：水足跡的城市發展貢獻系數 City development contributive coefficient of water footprint；WCC：水承載系數 Water capacity coefficient

GUA的EF、CF、WF的城市發展GC分別居于[0.37, 0.40]、[0.35, 0.46]、[0.39, 0.45]的區間(圖8),分別增長了1.34%、17.45%、13.77%。EF的城市發展GC增幅不大,在臨界點0.4以下,生態壓力與城市發展的匹配度相對公平且穩定。CF和WF的城市發展GC增幅較大,分別在2011年和2008年超過0.4,表明碳壓力、水資源壓力與城市發展的空間均衡程度下降。GUA的生態承載GC、碳承載GC、水承載GC分別居于[0.20, 0.40]、[0.42, 0.52]、[0.19, 0.45]的區間。碳承載GC降低了5.45%,生態承載GC和水承載GC分別提高了77.69%和130.43%,表明碳壓力與碳承載趨于匹配,生態壓力與生態承載、水資源壓力與水承載的匹配度趨于不公平。值得關注的是,生態承載GC始終在0.4以下,而碳承載GC則一直在0.4以上,表明各市碳承載的顯著不公平,增加了碳減排協調行動的難度。水承載GC從2018年開始超過0.4,水資源利用不公平特點明顯。

圖8 2007—2018年關中城市群城市發展GC和承載力GC的動態變化Fig.8 The dynamic changes of city development′s GC and carrying capacity′s GC of GUA from 2007 to 2018GC：基尼系數 Gini coefficient

4 討論

城市發展同生態環境不協調是客觀事實[39-40]。認識足跡變化帶來的溢出和反饋效應[41]并驗證結果[42]為研究視角轉向生態占用公平性評價奠定了實證基礎。城市群生態占用不公平勢必因加劇城市之間的競爭而導致各市改善生態環境努力的差異加大。本研究結果證實了這一點,即,各市生態壓力與其自身發展水平匹配度相對較好,但碳壓力、水資源壓力同城市發展水平的匹配度較差。由于城市群碳排放與水污染都具有跨域特點,因此,相對生態承載GC和水承載GC而言,碳承載的GC一直在0.4以上,顯示出碳壓力和碳排放的不公平特點更為明顯[43],表明城市群如果不采取協同行動將難以實現17 SDGs。GUA內城市人口密度、經濟發展和收入水平等差距大,不可避免地將由發展不公平進一步演變為生態占用不公平,評估生態占用的空間公平性對城市群實現17 SDGs的影響是科學定位城市群發展戰略的重要組成部分。這些影響主要表現在：第一,土地利用的公平程度影響城市群森林與耕地的保護,對實現SDG15產生影響。第二,碳排放和水資源利用的公平程度將形成跨地域的環境影響,降低城市改善生態環境的努力水平,影響實現SDG13和SDG6的路徑。第三,城市發展同承載貢獻類型的差異性意味著要關注城市群利益相關者的關系,平衡好每座城市在發展與保護之間的關系,這將有助于在跨域生態管理中實現“雙贏”。

從實踐上看,2018年國家制止西安秦嶺北麓違規建別墅以來,GUA建設秦嶺自然保護區,開展“綠盾”專項行動,修復了GUA最大的“合陽濕地”及城市周邊濕地,并在推進城市人工造林、綠地建設等修復生態行動中取得了成效,如,城市綠化覆蓋面積69561 hm2,占陜西省的84.54%。這同SDG15倡導的理念是一致的。對照SDG13,GUA“高碳”能源結構同“低碳”發展是背道而馳的,迫切需要通過優化生產力布局、發展綠色產業來提高承載能力,以確保公眾獲得“負擔得起的、可靠和可持續的能源”。對照SDG6,2018年GUA飲用水安全服務的人口達到全覆蓋,水資源利用率、污水處理率分別從2007年的64.54%、52.98%提高到2017年的73.26%、95.89%,城市集中式飲用水源達標率100%。但人均水量只有304.59m3/人,仍處于水資源匱乏狀態。對照17 SDGs,GUA正在實施的全民醫療保險將使得公眾享有的醫療健康服務成為現實。但也應看到,城鄉教育水平在師資隊伍、硬件設施等方面還存在差距,不僅要提高鄉村辦學質量,還要實現12年義務教育的全覆蓋。為此,提出建議：第一,改善城市群生態環境治理框架。制定同生態資源初次分配與再分配調節相關的政策,建立有利于城市群綠色發展的創新性融資機制和合作機制,把跨域生態系統保護和生物服務價值核算納入當地規劃,將生態補償納入城市群發展規劃。第二,以建立“碳平衡社會”為目標,加強城市群大氣污染治理和城鄉廢物管理,推廣新能源汽車,發展農村沼氣、清潔爐灶及秸稈能源、太陽能等技術,推廣煤炭高效清潔利用、先進節能環保技術裝備等。第三,推進城鄉污水處理和生活垃圾分類、建筑垃圾回收和再利用,建設城市群取用水戶、水功能區、市界斷面監測點和監控管理信息平臺。第四,以防范城市跨域污染轉移為目標強化法治,建立城市群生態環境共保聯治機制,促進公共服務便利共享,落實 “同城待遇”。地方政府應對改善生態環境的任務做出承諾,向公眾開放同SDGs相關的監測指標及結果,積極鼓勵企業、第三方組織、志愿者參與監督,就生態環境行動同利益相關方開展廣泛溝通,并作為制定行動計劃的基礎。

5 結論

采用足跡家族指標、CDI和GC建立了評價城市群發展水平同生態占用公平性的分析框架,不僅有利于推進城市碳減排、提高水資源利用率,更重要的是,將有助于在維護城市群利益相關者權益的基礎上減少跨地域的環境影響,有利于推進以實現17 SDGs為目標的城市群協同行動,主要結論有：

第一,2007—2018年,城市群各市CDI年均增長率在[1.66%, 2.52%]區間,顯示出城市發展水平整體提高的特點。各市的ed呈上升態勢,能源消耗是引起城市群cf增長的主要原因。除西安和楊凌外,GUA其他城市均處于水赤字狀態,水資源消耗壓力大。

第二,城市群各市的城市發展貢獻與生態承載貢獻的匹配度較差,尤以碳承載最為突出。生態承載GC在2018年增幅較大,接近0.4,生態壓力與生態承載匹配度趨于不公平。表明碳壓力、水資源壓力與城市發展的空間均衡程度下降。對比SDGs,能源結構的不合理導致城市群大氣質量下降。土地、能源、水資源的高效利用對城市群實現17 SDGs至關重要。

研究也存在著局限性與不足。第一,未論證各市的生態溢出效應。第二,未討論實現不同SDGs情境中生態環境治理政策的有效性。第三,未探討政府、企業、公眾等利益相關者對待生態占用公平性的態度及生態補償問題。因此,圍繞17 SDGs探索城市群發展中生態治理對公平占用自然資源的影響是未來研究方向之一。