黃河流域資源環境承載力評價研究

王 艷，雷淑珍

（1.西安理工大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710048； 2.西北大學 經濟管理學院，陜西 西安 710127）

黃河流域在我國經濟社會發展和生態安全方面具有十分重要的地位［1］。 黃河流域在工業化進程中遭受了嚴重的環境污染和生態破壞，傳統的粗放發展模式加劇了黃河流域生態脆弱性和資源環境超載等，成為生態保護和高質量發展中亟須解決的現實問題［2］。隨著環境問題的日益突出，資源環境承載力已成為評價一個國家或地區可持續發展程度的重要依據［3－4］。承載力概念起源于對生物學與生態學的認識，許多學者從單一資源要素如土地、礦產、人口、大氣、海洋、水資源等出發對資源環境承載力進行研究［5－10］，此類研究具有較強的針對性。 隨著各資源要素與經濟社會發展之間的關系日益密切，以及伴隨著資源消耗及環境污染等問題的日益突出，在對區域、城市等復合系統承載力進行分析時，應考慮多要素、多指標、多層次評價的思路已成為基本共識［11－14］。 對資源環境承載力測算的具體方法有情景分析法、突變級數法、熵值法、生態足跡法、系統動力學法等［7，13，15－19］，經歷了從單要素加權求和向構建綜合指標體系的發展，從現有文獻來看，測度資源環境承載力所選指標有所不同、對經濟發展方面的測度尚有欠缺。 筆者在借鑒前人研究成果的基礎上，采用熵權－TOPSIS 法測度2008—2019 年黃河流域資源環境承載力，采用障礙因子診斷模型確定主要障礙因子，以期揭示黃河流域資源環境承載力的變化趨勢和空間差異、為黃河流域生態保護和高質量發展提供參考。

1 研究方法

1.1 構建資源環境承載力評價指標體系

資源環境承載力評價旨在判斷資源承載力、環境承載力是否與經濟高質量發展相協調。 筆者參考雷勛平等［15］和孫永勝等［20］的研究方法和成果，結合黃河流域實際情況，充分體現黃河流域水資源保護及水土流失治理的長期效果，從社會經濟、資源、環境3 個子系統中選取20 個指標構成資源環境承載力評價指標體系，見表1（各指標同時作為障礙診斷因子）。 其中：社會經濟子系統主要測度社會經濟發展狀況、經濟實力以及居民生活狀況（這是黃河流域資源環境承載力的經濟基礎），選取全社會固定投資、城鎮化水平、交通基礎設施建設水平等9 個指標；資源子系統主要測度黃河流域經濟發展的資源稟賦、利用與消耗情況，選取單位能耗下降率、人均耕地面積、人均水資源量等5個指標；環境子系統主要測度社會經濟發展過程中生態保護、環境污染治理狀況，選取工業污染治理完成投資、森林覆蓋率、城鎮建成區綠化覆蓋率等6 個指標（考慮到黃河流域水土流失嚴重的現實狀況，除選取多數研究普遍選用的生態環境保護治理指標外，還選取了水土流失治理面積指標）。

表1 黃河流域資源環境承載力評價指標體系

1.2 構建評價指標標準化矩陣

由2008—2019 年黃河流域九省（區）的20 個資源環境承載力評價指標構建原始數據矩陣X＝（xij）m×n，對X進行標準化（歸一化）處理，得到評價指標標準化矩陣R＝（rij）m×n。 正向指標即數值越大越好的指標標準化公式為

負向指標即數值越小越好的指標標準化公式為

式中：i、j分別為評價指標序號、年份序號；m、n分別為指標個數、評價年數；xij為第i個指標第j年的原始數值；rij為第i個指標第j年的標準化數值；max（xi）、min（xi）分別為第i個指標的最大值、最小值。

1.3 計算資源環境承載力

熵權法能夠克服定量分析中主觀性過強的缺點，因此用熵權反映指標的重要程度，一般而言，指標的熵權越小表明指標越不重要［15］。 TOPSIS 法被稱為逼近理想解排序法，主要用于解決有限方案的多目標決策問題，是系統工程中常用的決策技術。 本研究采用熵權法計算各項指標權重，采用TOPSIS 法計算資源環境承載力及3 個子系統的承載力。

（1）計算指標熵權。 熵值（信息熵）用于度量指標的信息量、判斷指標的離散程度，熵值越小指標值的離散程度越高、對綜合評價的影響越大，即權重越大。 熵權的計算公式為

式中：wi為指標i的熵權；ei為指標i的熵值；fij為第i個指標第j年的特征比重。

（2）構建評價矩陣。 依據評價指標標準化矩陣R和各指標熵權wi，構建加權規范化評價矩陣Y：

（3）確定正負理想解。 由各指標的歷年最優值（正向評價指標的最大值和負向指標的最小值）構成正理想解Y＋、由各指標的歷年最差值（正向評價指標的最小值和負向指標的最大值）構成負理想解Y－：

（4）計算與理想解的距離。 選取歐氏距離表示各指標與正、負理想解的距離：

（5）計算資源環境承載力。 資源環境承載力計算公式為

式中：Kj為第j年資源環境承載力。

資源環境承載力值域為［0，1］，其值越大說明資源環境承載力越大（越接近最優水平），參考孫永勝等［20］的研究，依據Kj值對資源環境承載力水平進行等級劃分：0～0.30 為低級，0.31 ～0.60 為中級，0.61 ～0.90為良好，0.91～1.00 為優質。

1.4 計算各因子障礙度

資源環境承載力障礙因子診斷，可找出資源環境承載力的短板、有針對性地為提高資源環境承載力指明方向。 障礙因子診斷模型（計算公式）［21］為

式中：Oij為指標i第j年的障礙度，%；Fij＝1－rij。

2 黃河流域資源環境承載力實證研究

2.1 數據來源

鑒于各指標數據的可獲取性，本文研究時段為2008—2019 年。 為確保指標數據的可比性及統計口徑的一致性，研究所需的各指標數據均來源于黃河流域九省（區）統計公報、統計年鑒等。 把九省（區）20個指標原始數據的合計值或平均值，作為黃河流域的原始指標數據。 針對個別省（區）個別年份缺失的社會經濟數據，采取線性插值法予以補充。

2.2 實證計算結果

按照前述方法計算的各指標權重見表2，2008—2019 年黃河流域指標值與正、負理想解的距離見表3，2008—2019 年黃河流域各子系統承載力和資源環境承載力見表4。

表2 指標權重

表3 2008—2019 年黃河流域指標值與正、負理想解的距離

表4 2008—2019 年黃河流域資源環境承載力

2.3 資源環境承載力演變趨勢分析

為了更清晰地描述黃河流域資源環境承載力的演變趨勢，點繪了2008—2019 年黃河流域資源環境承載力及3 個子系統承載力變化過程線，見圖1。

圖1 2008—2019 年黃河流域資源環境承載力變化過程線

（1）資源環境承載力演變趨勢。 由表4、圖1 可知，2008—2019 年黃河流域資源環境承載力整體呈穩步上升趨勢，具體而言：2008—2010 年資源環境承載力低于0.30，處于低級水平；2011—2016 年資源環境承載力由之前低于0.30 提升至0.375 ～0.600，處于中級水平；2017—2019 年資源環境承載力繼續提升至0.728～0.809，處于良好水平（2019 年較2018 年有小幅度回落，應引起重視）。

（2）社會經濟承載力演變趨勢。 由圖1 可知，黃河流域社會經濟承載力在2008—2017 年呈現逐年上升的趨勢、2018—2019 年呈現下降趨勢。 社會經濟發展對于資源環境承載力來說是一把“雙刃劍”：一方面，社會經濟發展以消耗一定資源、對環境造成一定破壞為前提，給資源、環境子系統造成壓力；另一方面，社會經濟的繁榮發展推動技術不斷進步和生產方式優化進而有效提高資源利用率、節約能源、減少環境污染等，同時財富的積累使更多的經濟資源用于受損的資源、環境子系統的修復。 由表4 可知，2008—2019 年黃河流域社會經濟承載力從0.200 上升到0.699（其中2017 年社會經濟承載力達0.843），承載力水平從低級逐步提升至良好，說明黃河流域經濟實力的增強為資源環境承載力提升奠定了較為堅實的經濟基礎。

（3）資源承載力演變趨勢。 由圖1、表4 可知，2008—2019 年黃河流域資源承載力起點較高但波動較大，總體呈現M 形變化趨勢，其中：2008—2011 年呈現上升趨勢，從0.356 上升到0.672，由中級水平提升到良好水平；2012—2016 年呈現下降趨勢，從之前的良好水平退回中級水平；2017—2018 年又上升至良好水平，但2019 年再次降到中級水平。 資源承載力波動較大的原因是資源子系統各指標尤其是人均水資源量、人均耕地面積波動較大，如豐水年2018 年人均水資源量為2 762 m3、枯水年2015 年人均水資源量僅為1 923 m3。

（4）環境承載力演變趨勢。 由圖1、表4 可知，黃河流域環境承載力除2015 年小幅度下降外呈現逐年上升的趨勢，由2008 年的0.074（屬低級水平）上升到2019 年的0.866（屬良好水平）。 對該子系統的6 個指標逐年變化情況分析可知，2008—2019 年各指標均有所提升，帶動了環境承載力的提升，這離不開各地政府對環境保護的重視。

2.4 資源環境承載力空間差異分析

上述黃河流域資源環境承載力演變特征，是由黃河流域各省（區）資源環境承載力共同作用的結果。為分析黃河流域資源環境承載力空間差異，按照上述方法測算了2008 年、2019 年黃河流域九省（區）的資源環境承載力，結果見表5。 需要說明的是，表5 中2008 年、2019 年各省（區）資源環境承載力及其均值與表4 中黃河流域整體資源環境承載力差別較大，原因是計算黃河流域整體資源環境承載力采用的指標值是各省（區）的加和或均值，囿于熵值法的局限性，分省（區）計算的各指標權重與按黃河流域整體計算的權重存在差異，造成資源環境承載力計算結果也存在差異。

表5 2008 年、2019 年各省（區）資源環境承載力

由表5 可知：黃河流域各省（區）資源環境承載力水平總體較低且存在明顯差異，具體而言，山東資源環境承載力水平相對較高（處于中級水平、接近良好水平）、甘肅資源環境承載力狀況較差（處于低級水平），其他省（區）介于這兩省之間（均處于中級水平）。 從2008—2019 年各省（區）資源環境承載力變化情況看，四川、內蒙古、河南、青海四省（區）有所提升，其中四川省提升幅度較大，而山西、山東、陜西、甘肅、寧夏五省（區）有小幅度下降。

2.5 資源環境承載力主要障礙因子診斷分析

逐年計算資源環境承載力評價的20 個因子（指標）的障礙度并從大到小進行排序，發現歷年排序第1位至第9 位的因子均為生活垃圾清運量（x20）、水土流失治理面積（x19）、第三產業產值占GDP 比重（x9）、農民消費性支出（x6）、單位能耗下降率（x10）、人均GDP（x5）、交通基礎設施建設水平（x3）、規模以上工業企業個數（x7）、工業污染治理完成投資（x15），這9 個因子的障礙度合計值大于52%（見表6），因此把這9 個因子作為主要障礙因子。

表6 資源環境承載力主要障礙因子的障礙度 %

上述9 個主要障礙因子分屬社會經濟、資源、環境3 個子系統，其中社會經濟子系統5 個、資源子系統1個、環境子系統3 個；排序前3 位的主要障礙因子障礙度均在6%以上，其中排序前2 位的生活垃圾清運量和水土流失治理面積屬環境子系統、排序第3 位的第三產業產值占GDP 比重屬社會經濟子系統。 由此表明，提升黃河流域資源環境承載力的關鍵是改善環境子系統和社會經濟子系統中主要障礙因子（提升指標值），努力提高環境承載力和社會經濟承載力進而提升資源環境承載力。 具體來說，排在首位的生活垃圾清運量反映的是生活垃圾處理效果，城鄉生活垃圾全面有效處理的難度非常大，因此其是資源環境承載力的最主要障礙因子；排在第2 位的水土流失治理面積反映生態環境保護狀況，雖然2008—2019 年水土流失治理面積逐年增加，但黃河流域水土流失面積大、強度高的問題依然嚴重［22］，因此其仍然是黃河流域資源環境承載力提升的主要障礙因子；排在第3 位的第三產業產值占GDP 比重主要衡量產業結構狀況，黃河流域以能源化工為主的產業體系加重了資源環境的負擔［23］，因此也是黃河流域資源環境承載力提升的主要障礙因子。屬社會經濟子系統的農民消費性支出、人均GDP、交通基礎設施建設水平、規模以上工業企業個數等反映了經濟發展水平和社會發展水平，相較而言，黃河流域存在經濟基礎薄弱、西部省份交通不便等問題，支撐生態保護、環境治理的能力有限，是資源環境承載力提升的短板；單位能耗下降率為資源子系統的主要障礙因子，原因是黃河流域高能耗的生產模式為資源環境帶來壓力；工業污染治理完成投資屬環境子系統的另一主要障礙因子，2008—2019 年黃河流域工業污染治理完成投資額累計達3 178.899 億元，雖然取得了一定的成效，但環境治理是一項長期的任務，仍然需要繼續加強治理，否則環境污染將制約資源環境承載力的提升。因此，應改變傳統的生產模式，最大限度降低單位能耗、真正做到節能環保，發展低能耗、高效率的高新技術產業，并大力發展服務業等，進一步提升資源環境承載力，促進黃河流域生態保護和高質量發展。

3 結 論

（1）2008—2019 年黃河流域資源環境承載力呈現穩步上升趨勢，從低級水平穩步上升到良好水平；社會經濟承載力和環境承載力也呈現穩步上升趨勢，而資源子系統起點較高但波動較大，原因是資源子系統中人均水資源量等指標波動較大。

（2）從空間差異來看，黃河流域各省（區）資源環境承載力存在顯著差異，其中山東資源環境承載力相對較高（接近良好水平）、甘肅資源環境承載力相對較低（處于低級水平），其他省份處于中級水平。

（3）影響黃河流域資源環境承載力提升的主要障礙因子有生活垃圾清運量、水土流失治理面積、第三產業產值占GDP 比重、農民消費性支出、單位能耗下降率、人均GDP、交通基礎設施建設水平、規模以上工業企業個數、工業污染治理完成投資等9 個。