三維生態足跡視角下江西省自然資本可持續利用演化及其驅動因素*

李少坤，王少軍※，張 志，陳曉倩

（1.中國地質大學（武漢）地理與信息工程學院，空間規劃與人地系統模擬研究中心，湖北武漢 430074：2.中國地質大學（武漢）地球物理與空間信息學院，湖北武漢 430074；3.長江大學地球科學學院，武漢 430100）

0 引言

自然資本的可持續利用是指生態系統所提供的自然資源和生態服務，并以資本存量是否減少以及減少的程度作為衡量可持續性的標準。自然資本是影響人類福祉與可持續性水平的關鍵因素[1-2]。自然資本為人類提供的信息流、物質流、能量流極大地滿足了生產、生活、生態的物質和消費需要，是人類社會可持續發展必不可少的保障。隨著人口的膨脹、城鎮化和工業化的快速增長，導致耕地、林地、草地等自然資源消耗加劇，化石燃料等資源的貯藏量不斷下降，環境污染和生態破壞日益加重，嚴重制約了人類社會經濟的可持續發展。如何將自然資本合理利用，優化自然資源的貯藏和自然資源收益，是為實現區域內資源高效流動和可持續發展的重要課題。

Rees[3]在1992年首次提出“生態足跡”的概念，隨后Wackernagel與Rees等[4]對其完善和推廣并形成二維生態足跡模型，二維生態足跡模型因概念形象，操作簡易等特點被學者廣泛認同[5]。Niccolucci 等[6]引入生態足跡深度和生態足跡廣度兩個新指標，將存量資本和流量資本很好的區分，不僅克服了二維生態足跡模型的缺陷，并將“資本存量減少的程度”作為定量判斷可持續程度的核心議題。三維生態足跡模型是通過測算自然資本需求和收益來衡量人類為滿足自身的生存和發展對自然資本的需求以及自然資本的供給能力[7]。近年來，國內外學者對生態足跡研究逐步從二維分析拓展到三維時空分析。在國外，眾多學者主要集中于自然資本及三維生態足跡模型的概念提出、方法計算、理論研究等方面[8-11]。方愷[12-15]將三維生態足跡模型的概念引入國內,分別從全球、國家、省域尺度分析了自然資本利用的時空格局變化情況，并引入資本流量占用率等新指標。Peng等[16]通過定量的手段構建了評估自然資本可持續性利用的多維度框架，結果表明自然資本存量和自然資本流量對于城市資源系統消耗是相互作用的。對于三維生態足跡的研究主要集中于：①研究尺度方面：鄭德鳳等[17]從國家尺度，刻畫了中國自然資本可持續利用的時空演化格局并用回歸模型量化空間的差異。秦超等[18-19]從省域尺度，通過研究表明陜西省僅僅依靠自然資本流量已經不足以滿足區域資源的消費需求，迫使消耗存量資本成為維持區域可持續發展的主要方式。杜悅悅等[20]以城市群為研究尺度，核算了足跡深度和足跡廣度，揭示了自然資本可持續利用格局。楊屹等[21-23]從市域尺度分析了自然資本動態變化，厘清了自然資本流量占用和資本存量消耗二者之間的動態關系。②研究方法方面，主要涉及能值分析、三維生態足跡，例如，余翠[24]用能值分析法對甘肅藏族牧區的自然資本的可持續發展能力進行評估；方愷等[25]采用改進的三維生態足跡法并對G20國自然資本利用的國家尺度的空間格局進行了分析。③驅動因素的研究方法方面：王建事等[26-27]用偏最小二乘法對自然資本及其驅動因子的相關性進行定量分析，得出了人口規模、經濟水平、社會投資對自然資本的演變有重要影響，但選區的驅動因子指標未能與自然資本的可持續利用關聯；胡美娟等[28]用PLS定量解析出生態城市建設、環境污染等是影響自然資本變動的重要因素。

綜上所述，已有的研究缺乏對不同地類及組分內部自然資本利用的情況探討，缺乏對省域內部自然資本的空間分異及驅動因素機理的探討，鑒于此，以2009—2018年江西省11個地級市的生產賬戶（生物賬戶）和消費賬戶（能源消耗賬戶、污染排放賬戶）的數據為基礎，測算了各地級市及各賬戶內部組分的自然資本可持續利用狀況。目前，關于自然資本可持續利用的驅動因素研究多采用偏最小二乘法[26-28]，忽略省域內部區域的驅動因素的空間異質性。鑒于此，文章采用地理加權回歸模型,在空間上從局部線性回歸的思路分析了影響因素的空間非平穩性，可以識別引起自然資本存量流量利用變化的主導因素，更好地揭示出自然資本可持續利用的影響因素，為實現社會—經濟—生態可持續發展提供依據。

1 研究區域及數據描述

1.1 研究區域

江西省位于中國中東部，總面積16.69 萬km2，下轄11 個地級市。北部較為平坦，東西南部三面環山，中部丘陵起伏，為一整體向鄱陽湖傾斜往北開口的盆地（圖1）。氣候屬于亞熱帶溫暖濕潤季風氣候，年均溫約16.3～19.5℃。2018 年末，糧食作物產量為2 190.7 萬t，能源生產總量為1 109 萬t 標準煤，其中原煤占能源生產總量的31.8%，一次電力占52.7%，天然氣占比0.2%，全省能源消費總量是9 272.8 萬t 標準煤。2018 年末總人口為4 648 萬人，人口密度為278人/km2。全省生產總值21 .984 78 萬億元，第一產業占比8.6%，第二產業占比46.6%，第三產業占比44.8%。近年來，隨著人口不斷增長以及經濟的快速發展，對自然資源的開采和利用在不斷地加深，導致自然資源枯竭程度加劇以及一系列的環境問題，生態安全面臨極大的挑戰。2018年江西省推進“六大工程”和實施“六大行動”，把江西打造為美麗中國“江西樣板”、中部地區綠色崛起先行區作為未來發展目標。

圖1 研究區地理位置

1.2 數據來源

該文選取2009—2018年生物資源、能源排放和資源消耗賬戶的指標以及數據源如表1。將生產和消費賬戶相結合選取了反映江西省自然資本存量和流量的指標。“均衡因子”和“產量因子”的選取是三維生態足跡模型的計算的關鍵要素，考慮到各地類的生物生產能力差異很大并結合江西省區域自身的特點，采用劉某承、李文華[29-30]等的測算省公頃的計算結果。基礎數據主要來源于《江西省統計年鑒》（2009—2018）、《中國能源統計年鑒》（2009—2018）、《中國城市統計年鑒》（2009—2018）。污染排放賬戶中，城鎮居民生活污水及工業廢水污染排放按占用濕地面積365t/hm2進行換算[31]，工業SO2、氮氧化物按照常綠闊葉林對SO2的吸收能力88.65kg/hm2換算，煙（粉）塵滯塵能力按占用草地面積10.11t/hm2的標準換算[32]。填埋和堆放是處理固體廢棄物的主要方式，換算標準為單位土地面積可堆積固體廢棄物占用建筑用地10.19t/hm2[33]。

表1 數據來源及說明

2 研究方法及指標說明

2.1 三維生態足跡模型及相關指標計算

自然資本能夠提供資源流或服務流的自然收益和生態系統服務，是維系人類生存和社會可持續發展的重要保障[35]。包括自然資本存量和流量，前者是維系在一定時空下某一地點資源流和生態系統服務的自然資本總量，后者是補充年際資源流的地理空間內的自然資本產出。三維生態足跡模型可以較好的刻畫自然資本的消耗和占用的狀態也能揭示資本存量和流量的動態關系。

2.1.1 三維生態足跡模型

足跡廣度將人類對自然資本流量的占用表征出來，體現出自然資本和生態服務的空間屬性的差異，強調代內公平。足跡深度意味著當前的人類活動對自然資本存量的消耗具有時間累積性，體現出自然資本和生態服務具有時間屬性，強調代際公平[6]。計算公式為：

式（1）（2）中，EFdepth表示足跡深度；EFsize表示足跡廣度；ED為生態赤字總量；EFi為第i類土地的生態足跡；EDi為第i類土地的生態赤字；BCi為第i類土地的生態承載力。

2.1.2 理論足跡廣度

理論足跡廣度將自然資本的存量減少對流量的潛在限制作用表達出來[12]，下一年的自然資本流量應當扣除當年減少的資本存量，其計算公式為：

2.1.3 存量流量利用比

式（4）中，EFsize,region表示區域足跡廣度；EFdepth,region表示區域足跡深度。

2.2 地理加權回歸模型

目前，已有的解決自然資本可持續利用驅動因素的方法通常用OLS 模型，而地理加權回歸模型是針對OLS 模不足，將樣點數據的地理位置嵌入到回歸參數之中，并在全局回歸的基礎上做局部回歸，可以更好的表征出自然資本在空間格局中的非平穩性狀態。

2.2.1 地理加權回歸模型原理

地理加權回歸模型（GWR）可以有效表征出自然和人文因素在不同的空間地理位置上的非平穩性[36]，是一種局部變參數空間回歸模型。因此，GWR 模型相較于傳統的驅動因素分析方法如最小二乘法（OLS），可以很好地揭示出自然資本可持續利用的驅動因素在空間上被忽略的局部特征[37]。GWR 的表達式為：

式（5）中，yi為第i個樣本點因變量值;(ui,vi)為第i個樣本點的地理坐標；β0(ui,vi)為常數項的位置函數,xik為第i個樣本點第k個自變量的值；bn(ui,vi)是自變量系數的位置函數；εi為隨機誤差項。

GWR 模型中樣本點i的回歸參數β(ui,vi)值會隨著W(ui,vi)的變化而變化，可以根據其他樣本點距離i樣本點距離的大小確定W(ui,vi)，并運用加權最小二乘法估計參數β(ui,vi)，其表達形式為[37]：

式（6）中，β(ui,vi)為模型的參數；X為自變量的矩陣；y為因變量；XT為矩陣X的轉置運算；W(ui,vi)表示空間權重矩陣。該文采用Gauss函數法估算β(ui,vi)，表達式為[37]：

式（7）中：Wij表示樣本點i和樣本點j之間的權重；b為帶寬，帶寬b越小，權重隨著距離dij的增加衰減的速度越快，因此確定最優帶寬b是關鍵。該研究采用AIC準則對帶寬進行優化，表達為[37]：

式（8）中，AIC為模型的赤池信息量準則，根據AIC 準則，AIC最小的值即是最優帶寬；n表示樣本點的數量；tr(S)是GWR的S矩陣的軌跡；σ為誤差項估計的標準離差。

2.2.2 地理加權回歸模型指標選取

驅動因素的選取基于現實性、關聯性、可得性原則的基礎上，并充分與自然資本相關聯。驅動因素涵蓋自然和人文雙重因素，包括人口、人均GDP、城市化率、產業結構、城鄉人均收入、人均生態承載力、人均生態足跡強度、人均自然資本存量、人均存量流量利用比9個指標。

（1）人口、社會經濟發展和居民消費指標。由于人口不斷膨脹導致資源匱乏和環境惡化，故人口因素是造成自然資本利用的主要因素，人口因素通常采用常住人口數刻畫出對自然資本的壓力。人們對資源的索取和消耗已經迫使社會經濟面臨巨大的壓力，經濟社會發展通常采用人均GDP 和城市化率反映社會資本富裕程度和城市發展對自然資本的影響，第二產業是三大產業中資源消耗所占比例最大，對環境污染最強的部門性，故選取第二產業比重作為衡量能源消耗程度的指標。由于城市和農村居民消費能力差異性較大，故居民消費水平由城鎮居民人均可支配收入、農村居民人均消費支出可以全面客觀的表征。

（2）資源稟賦、科技水平和政策指標。人均生態承載力與自然資本可持續性直接關聯，呈正相關效應，是衡量區域資源稟賦的重要指標。科技的進步能夠有效緩解自然資本過度消耗帶來的生態壓力，目前通常用專利授權數和科技人員數來反映科技水平的高低，但這些指標無法與自然資本可持續利用直接關聯，未能從生態角度反映自然資本的可持續性，故該研究選取人均生態足跡強度來反映自然資本利用的水平。資本存量為自然資本可持續利用提供了堅實的保障，故采用人均自然資本存量和人均自然資本存量流量利用比在一定程度上可以體現國家政策對地區的傾斜力度。

3 結果與分析

3.1 自然資本時序分析

如圖2所示，江西省自然資本總體呈現出先增長后下降的變化趨勢。人均生態承載力（資本供給）從0.472hm2/人降至0.458hm2/人后又上升至0.526hm2/人；人均生態足跡（資本需求）從3.269hm2/人持續上 升 至3.934hm2/人，到2018 年 降 至3.524hm2/人；人均生態赤字（資本赤字）2015 年達最大值3.473hm2/人，2018 年降至2.997hm2/人。

圖2 2009—2018年江西省生態供需

通過人均足跡深度與足跡廣度變化趨勢的差異性分析（圖3），兩者出現了明顯的剪刀差。2009—2016 年兩者的張力不斷的增強，背離趨勢顯著。具體表現為人均足跡廣度持續性的降低和人均足跡深度持續性升高，分別從0.472hm2/人降至0.462hm2/人、從5.557hm2/人升至6.084hm2/人，增幅達10%。2014年兩者的拮抗作用出現了交點，剪刀差達到最大值5.622，表明自然界中的自然資本流量已經難以滿足當前經濟社會的消耗量，需要調動自然資本存量來維系社會的發展。自2014 年之后拮抗作用趨于平緩，足跡深度和足跡廣度的張力在2017年達到平衡點，意味著黨的“十八大”以來，生態文明的理念推行綠色、循環、低碳發展的產業結構升級和發展新模式，一批綠色環保的生態修復工程效果顯著，人與自然和諧共生，生態系統呈現良性發展的趨勢，這是足跡深度下降的原因。2018 年足跡深度降至最低值5.024hm2/人，但這一數值仍大于1，生態安全受到來自外部的沖擊，生態系統處于高位風險狀態。足跡廣度的數值在0.472～0.526hm2/人之間波動，2016 年降到最低0.458hm2/人之后出現微弱的反彈。總的來看，江西省10 年的足跡深度、廣度變化表征雖然生態壓力雖然仍面臨嚴峻的挑戰，但相較于10年前已經有明顯的減緩趨勢。

圖3 2009—2018年江西省人均足跡廣度和足跡深度

3.2 自然資本組分時序分析

從生態足跡構成圖4a 看，三大賬戶都呈現出先增長后降低的趨勢。生物賬戶、污染排放賬戶分別從2009 年的2.046hm2/人、0.565hm2/人增長到2014 年的最大值2.182hm2/人、0.609hm2/人，隨后一直降低至2.121hm2/人、0.496hm2/人。能源消耗賬戶則從2009 年的0.826hm2/人增長到2016 年的1.164hm2/人后降至2018 年的0.907hm2/人。能源消耗賬戶的最大值雖然相較于生物和污染賬戶滯后了兩年，但也能體現出江西省由傳統的能源消耗結構逐步向新型能源結構轉變的趨勢。

從生物資源賬戶圖4b 看，2009-2018 年人均農產品的生態足跡所占比重最大，農產品生態足跡結構類型中稻谷占比達61%，處于主導地位。值得注意的是，蔬菜和水果的生態足跡增長顯著，分別由0.039 hm2/人、0.08hm2/人增長到0.046hm2/人、0.106hm2/人，占比為15.7%、6.8%。說明居民傳統飲食習慣仍偏重于耕地提供的食物和蔬果，膳食結構剛需仍有較大的發展空間。2009—2018 年江西省豬牛羊肉產量持續上升，分別從2009年的210.8萬t、10.9萬t、1.1萬t增長到2018年的246.3萬t、12.5萬t、2.1萬t，增幅分別為16.86%、14.11%、89.19%，這反映出精細化和品質化是畜牧業生產的發展方向。污染排放賬戶中圖4c，大氣污染和固體廢棄物污染的人均生態足跡所占比重最大，整體呈現先增長后下降的趨勢。分別從2009 年的0.277hm2/人、0.197hm2/人增長到2014 年的0.250hm2/人和2016 年的0.271hm2/人后又下降到0.139hm2/人和0.111hm2/人，說明污染防治戰的一系列舉措使得生態環境質量持續改善。水污染只占很小的一部分，人均生態足跡在0.091～0.111hm2/人范圍內波動性變化。能源消耗賬戶中圖4d，人均煤炭生態足跡在能源結構中處于主導地位，汽油、焦炭、原油等在圖4幾乎顯示不出來。煤炭作為傳統的化石燃料資源，工業對煤炭的依賴由0.539hm2/人上升到2015年0.827hm2/人后又減少至2018年的0.819hm2/人，自然資本存量的勢頭得到遏制，因此傳統的能源消費結構與經濟增長模式已經無法適應當今社會經濟的需要，加快新型能源的發展，優化能源結構是走環保之路的必然選擇。

圖4 2009—2018年江西省人均生態足跡賬戶組成

江西省人均生態承載力近10年持續增長的主要原因是林地人均生態承載力增加（表2），由0.128 hm2/人增長至0.136hm2/人。2009 年以來，先后實施了“一大四小工程”“三北及長江流域等防護林建設工程”“速生豐產用材林基地建設工程”以及“六大工程”等，使林地面積從2009 年的1 069.66 萬hm2上升到2018 年的1 079.9 萬hm2，森林覆蓋率達到61.2%，建成區綠化覆蓋率達到45.9%，林地人均承載力增長幅度達到6.3%，林地人均承載力對江西省人均生態承載力總量的貢獻率達24.3%。林地人均生態承載力增加側面表明在不觸動資本存量的前提下，自然資本流量的利用就可以滿足消費的需要，這將有助于江西省發展特色林產品以及著力推動“生態文明示范區”建設具有無可替代的作用。

表2 2009—2018年江西省人均生態承載力構成 hm2/人

3.3 自然資本空間格局變化分析

3.3.1 足跡深度空間格局分析

根據式（1）計算，江西省足跡深度在空間上表現為西部高于東部格局。2009—2018年每個地級市的足跡深度均大于1，其中新余市平均足跡深度為10.238hm2/人（圖5a)，說明需要10倍自身土地面積才能夠滿足本市的資源消費，新余市的存量資本消耗較高。出現這種現象的原因可能是由于該市的土地面積較小，自然資源也相對與其他市而言較少，并加之人口較多，對資源的需求量和消耗量較大，使其成為了江西省足跡深度最大的市；其次分別為南昌市（8.721）、萍鄉市（8.473）、上饒市（7.757）、九江市（7.175），說明江西省這4個城市的資源消費量較大，供需不足較為嚴重，生態環境壓力較大。

江西省11 地級市變化速率整體呈現先增長后下降的趨勢，這與自然資本總的變化趨勢一致。除了新余市的足跡深度變化幅度較大以外，其他10 個市的足跡深度變化幅度都是較小的。其中宜春市的變化幅度最小，在圖5a 中幾乎看不出變化。新余市、南昌市、景德鎮市呈現出幅度較小的先增大后減小的變化狀態。總的來說，足跡深度空間格局說明由于資源稟賦和生態資源承載力的不同，人類活動以及外部環境對生態的沖擊和壓力強度，導致足跡深度在同期內不同地理位置的表現不同，因此，建議因地制宜地制定科學合理的規劃縮小省域內部差距，提升自然資源轉化為自然資本的價值通道。

3.3.2 足跡廣度空間格局分析

根據式（2）計算，全省流量資本占用值都較高，其中流量資本占用最高值為鷹潭市，其平均足跡廣度為0.702hm2/人；其次吉安市、新余市、撫州市、宜春市、九江市、上饒市流量資本占用率相對于其他4市而言相對較高，平均足跡廣度分別為0.544hm2/人、0.465hm2/人、0.450hm2/人、0.427hm2/人、0.376hm2/人、0.354hm2/人；流量資本占用值最低值在資源較少、資源消耗量較大的南昌市和萍鄉市（圖5b）。整體上看，江西省呈現出中部平均足跡廣度值較高，四周平均足跡廣度值較低的狀態。可以看出，新余市和鷹潭市的變化幅度最大，其余9 市的變化幅度較低。新余市、吉安市足跡廣度逐漸增加，其中新余市在2013 年和2018 年的增長幅度最大，吉安市的增幅較小；九江市足跡廣度逐漸減小且變化幅度較小；其余9市都呈現出先增加后減少的狀態，除了鷹潭市在2013年和2018年有了大幅度的降低外，其余8市的變化幅度都較小，基本保持2009年的狀態。

圖5 江西省人均足跡深度、足跡廣度空間格局

3.3.3 自然資本可持續利用綜合分區格局

采用聚類分析將江西省11 個地級市的自然資本用ARC GIS 軟件按照自然間斷點法劃分為4 個等級分區（圖6），Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ分別表示自然資本相對滯后型、輕度利用型、中度利用型、重度利用型。整體呈現出中間高四周低的格局。Ⅰ類，相對滯后型包括撫州市、鷹潭市、景德鎮市，該類型的特點是存量資本和流量資本都較小，分別在4.029～5.679、0.327～0.702 波動，說明自然資源供給能力較強，自然資本可持續利用能力相對最強。Ⅱ類，輕度利用型包括九江市、宜春市、吉安市、贛州市，該類型的特點是存量資本和流量資本都占用較少，存量資本值分別為：7.175、6.988、6.389、6.402，流量資本值分別為：0.376、0.427、0.332、0.544。該類型自然資源的承載力相對較強，人類活動所消耗資源在環境承載力的范圍之內，處于較好的狀態。Ⅲ類，中度利用型包括萍鄉市、南昌市、上饒市，存量資本7.751～8.721，該類型的特點是存量資本占用較多，流量資本占用較少，該類型的4 個市的人均生態足跡值也偏大，加快轉變經濟發展方式，調節產業結構，減少化石能源的排放和污染，是走可持續發展的必經之路。Ⅳ類重度利用型只有新余市一個，存量資本高達10.238，該類型的主要特點是存量和流量資本的占用都比較多。由于新余市自然資源稟賦的原因，加之資源消耗方式粗放，社會經濟對資源的需求遠遠大于資源供給能力，因此該市面臨巨大的壓力，生態極不安全，是可持續發展能力最弱的市。

圖6 江西省自然資本可持續利用空間格局分區

3.4 自然資本可持續利用及驅動因素分析

3.4.1 可持續利用分析

利用式（3）（4）測算了2009—2018年江西省各地級市理論足跡廣度和存量流量利用比（表3），以此衡量區域的自然資本利用可持續性。理論足跡廣度的高值分布于景德鎮市、鷹潭市、贛州市、撫州市、萍鄉市5 個地區，均值為-1.386hm2/人，其中景德鎮市最高值（-1.232hm2/人），表明生態赤字較為嚴重，自然資本可持續利用較弱。九江市最低值（-1.927hm2/人）。資本存量流量利用比低值分布在江西的中東部地區，宜春市、景德鎮市、撫州市、鷹潭市等，資本存量流量占用率均值為4.504hm2/人，撫州市最低僅為4.302hm2/人。這些地級市資本的存量消耗少，流量利用率高，自然資本可持續性強。資本存量流量利用比高值區為新余市、南昌市、萍鄉市，新余市最高值為9.238，這些地級市存量資本消耗已使得自然資本利用的效率大幅降低。

表3 2009—2018年江西省平均理論足跡廣度和存量流量利用比

綜合來看，江西省中東部地區自然資本的利用空間還比較大，應加快自然資本流量的流動，降低對存量的消耗，才能提高自然資本的可持續利用。而北部和南部地區由于地形導致，加之人口較為密集，生態壓力較大。2009—2018 年江西省理論足跡廣度從-1.705hm2/人降到-1.887hm2/人，又升至-1.592hm2/人，存量流量利用比從4.557 增長至5.084 又降至4.024，表明江西省自然資本可持續利用雖然仍處于高位生態壓力狀態，但整體呈現變好的趨勢。

3.4.2 可持續性驅動因素

該文運用地理加權回歸模型（GWR）對江西省自然資本利用可持續性驅動因素的空間異質性進行探究。避免多重共線性，通過共線性診斷，去掉方差膨脹因子最大的3個自變量（人口、人均GDP、城鄉人均收入）剩余的方差膨脹因子（VIF）皆小于7.5 表明該文所選取指標不存在共線性關系（表4）。文中以ARC GIS 回歸模型進行對比分析，得到2009—2018 年的江西省自然資本可持續利用的GWR 模型結果（表5）可知，在觀測區間內調整后的R2擬合度為82.3%，表明文中建立的回歸模型能較好的表征各自變量對江西省自然資本可持續利用的影響。

表4 影響因素共線性檢驗

表5 2009—2018年GWR地理加權回歸模型結果匯總

通過對GWR 模型中的生態足跡強度、城市化率和生態承載力3項因子的空間格局分析，定量刻畫出自變量對因變量影響程度的空間差異，其空間格局分布上基本一致（圖7）。贛州市的生態足跡強度和城市化率回歸系數在空間分布上均為最大值，分別是16.061、0.541。而新余市是最小值，分別為3.673、0.289。生態足跡的強度與城市化率呈現明顯的正相關性，而生態足跡強度和城市化對生態環境的壓力是負向效應。在自然資源難以再繼續擴大的前提下，通過技術進步和經濟發展，兼顧江西省內部區域之間資源稟賦的差異，因地制宜地利用和管理自然資本對于彌補地區短板意義重大。生態承載力對存量流量的分布中，九江市最大值是0.762，撫州市最小值是-1.054。對于人口密集，且承載力低的區域，該類區域要注重對土地資源的保護和開發，充分挖掘地區潛力資源和優勢，走綠色、環保、可持續的道路。

圖7 GWR模型生態足跡強度、城市化率和生態承載力回歸系數的空間分布

4 結論與討論

4.1 結論

自然資本的可持續利用是構建生態文明的必然要求，識別自然資本的演化規律和影響因素，有利于生態政策的制定。該文運用三維生態足跡模型和地理加權回歸模型，對每個地級市的自然資本可持續利用及其驅動因素進行分析，揭示出驅動因素的空間異質性，得出以下結論。

（1）人均生態足跡和人均生態赤字的變化整體呈現先增長后下降的趨勢。從內部組分來看，人均生態足跡表現為：生物賬戶＞能源賬戶＞污染排放賬戶，農產品、固體廢棄物和煤炭是其主要的消耗的方式。耕地和林地對生態生產性土地的貢獻率最高，人均生態承載力提高的主要原因在于造林工程的實施。

（2）足跡深度大致呈現先增長后下降，從5.557hm2/人升至6.084hm2/人又降至5.024hm2/人，基本呈現由西向南減少的空間格局，最大、最小值分別是新余13.264hm2/人、鷹潭2.717hm2/人。

（3）足跡廣度波動幅度較小，變化范圍在0.460～0.526hm2/人。足跡廣度的最大、最小值分別是鷹潭0.860hm2/人、萍鄉0.199hm2/人，空間分布大致呈西部＞東部＞北部格局，自然資本可持續利用綜合分區上，中部低于四周地區，因此大力提升東、中部自然資本流量是實現區域協調發展的必由之路。

（4）中部地區的理論足跡廣度和自然資本存量消耗程度高于四周地區，東部地區和中部地區可持續性較弱。運用地理加權回歸模型分析發現自然資本可持續利用的驅動因素有生態足跡強度、生態承載力和城市化率。其中生態足跡強度貢獻率最大，生態足跡強度每提高1%，引起存量流量利用比增加12.679%。

4.2 討論

“自然資源—自然資本”兩者之間的橋梁需要指標的真實的核算和測度，而該文則將生產賬戶和消費賬戶結合從省域角度對如何實現江西省自然資本可持續利用進行了研究，為實現區域可持續發展提供了科學的依據。一方面，該文在指標選取上綜合前人的研究成果，彌補了指標不全面的問題[38]，有助于真實地反映江西省近10 年的自然資本可持續利用狀態，但囿于指標獲取的困難性，可能仍存在誤差。另一方面，對于驅動因素的研究，地理加權回歸模型有別于OLS模型[26]，能從自然資源的角度，分析自然資本在區域內空間異質性，這有利于厘清地級市自然資本的現狀，建立跨市的生態補償機制能解決生態供給和生態需求的矛盾，資本溢出時需要轉移到生態赤字區，建立地級市之間聯動機制可以迅速為政府提供意見。誠然，在省域尺度上，仍缺乏可以將各指標統一耦合的范式，未能建立起從內部機制的角度解析的理論框架。驅動因子只從大的范疇進行指標衡量，忽略因子內部之間相互作用與聯系的影響。在一定情景下，空間溢出效應和地理學第一定律的沖突性可能會隨著自然、資源、人口等因素的作用而衰減，有助于緩解生態壓力。