1 引言 (Introduction)

陕西秦岭南麓 (以下简称“陕南”) 区域位于长江流域中北部, 不但是“南水北调”的重要水源地, 而且是陕西省山区扶贫搬迁工程的重点地区.针对社会经济快速发展带来生态负荷严重等问题, 陕南地区积极响应国家提出的划定生态红线、加强生态补偿的生态文明建设政策.但社会经济发展与生态环境的矛盾日益突显, 与东部区域相比, 生态效率水平偏低 (李在军等, 2016), 可持续发展面临严峻形势, 因此, 必须处理好生态环境领域的突出问题, 提高生态资源利用效率 (国务院公报, 2015).生态效率 (Eco-efficiency) 首次被定义为增加的价值与增加的环境影响的比值 (Stefan et al., 1990).世界可持续发展工商业联合会 (World Business Council for Sustainable Development, WBCSD) 认为生态效率是生态资源满足人类生产生活可能导致的环境影响 (Stigson, 2000).与生态足迹方法 (Ecological Footprint, EF) 相结合, 顾晓薇等(2005) 将生态效率应用于辽宁省各市单位EF的经济产出GDP, 综合分析了生态足迹与经济发展的关系.龙亮军等(2016) 利用人均EF和人类发展指数 (Human Development Index, HDI) 计算1999—2012年上海市投入产出效率, 从生态福利绩效视角综合评价了可持续发展状况.王微等(2010) 构建了基于生态效率的城市可持续性评价模型, 运用EF和人类发展指数对厦门市生态效率进行了时间序列分析.潘兴侠等(2013) 建立了包含资源效率和环境效率的区域生态效率指标体系, 运用灰色关联度分析2010年中国各省域生态效率的优劣及影响因素.这些研究成果为讨论区域发展与生态效率的关系, 提出政策建议奠定了基础.

当前, 综合评价区域可持续发展能力的指标体系和评价方法还未形成统一的标准体系.1990年联合国开发计划署 (The United Nations Development Programme, UNPD) 选用人类发展指数来度量世界各国社会经济发展水平, 包括出生时预期寿命、人均收入、成人识字率及入学率指标 (联合国开发计划署, 2001).黄铁青等(2002) 认为人类发展指数是衡量发展的合适指数, 生态承载力与EF的差额为“生态盈余”，是衡量可持续的合适指数.1996年联合国人类住区规划署 (The United NationsHuman Settlements Programme, UN-Habitat) 提出将城市发展指数 (City Development Index, CDI) 作为评价全球范围内城市可持续发展的指标体系, 包括基础设施、废物处理、教育、健康和城市产值5个指标 (United Nations, 2002).EF由Rees (1992) 提出并由Wackernagel完善, 认为EF是能够为一个特定区域内的人口提供其活动所需的资源和吸纳其活动产生的废弃物所需要的生物生产性土地面积 (Wackernagel et al., 1996).人类消耗占用的生物、能源资源和所产生的废弃物的吸收, 都可以转化为定量的生物生产性土地面积, 对各类资源有了统一的度量, 因此, 用EF来量化人类社会对生态环境消耗和占用 (郭秀锐等, 2003).目前, 国内仅见郭慧文等(2016) 综合运用CDI与EF对国内各直辖市1978—2012年社会经济可持续发展状况进行评价, 但EF的测算并不涉及经济价值的核算与评估.为此主要从城市发展思路、功能与发展定位、产业结构、能源结构、居民消费观念和生活方式、生态建设等方面对陕南三市EF变动影响因素展开差异性分析 (图 1).采用CDI指标体系, 建立符合陕南区域经济社会发展状况的指标体系, 测算2005—2014年陕南三市CDI和EF.同时, 将生态足迹账户划分为资源效率账户和环境效率账户, 综合计算出陕南三市的环境效率、资源效率和生态效率, 揭示影响生态变动的主要因素, 提出有针对性的政策建议.

2 研究方法 (Methods) 2.1 城市发展指数

结合UN-Habitat CDI指标体系 (Wackernagel et al., 1996；UN-Habitat, 2001)和陕西省数据统计口径, 建立适合陕南区域特点的指标体系 (表 1).CDI包括基础设施、废物处理、健康、教育及城市产值5个一级指标, 取值区间为[0, 100], 每个指标权重占比为20%.CDI表征区域社会经济各方面发展状况.其中, 城市产值用来衡量区域经济水平, 健康、教育指标表征区域基本公共服务水平, 基础设施、废物处理和城市产值体现区域基础管理程度.

CDI公式来源于UN-Habitat发布的《全球城市指数数据库 (第2版)》(Global Urban Indicators Database Version 2)(UN-Habitat, 2002), 结合陕南区域CDI指标体系, 计算公式作如下定义 (见表 2中式 (1)~(6)).

2.2 生态足迹

采用EF模型, 引入“均衡因子”和“产量因子”将区域内资源与能源消费转化为具有可比性的生产性土地面积.通过对比Wackernagel等(1999, 2003)、世界自然基金会WWF (World Wide Fund)(2005)等使用的6类均衡因子, 发现变动幅度不大, 因此, 在计算中采用各因子均值.其中, 耕地和建设用地2.34, 林地和化石能源用地1.64, 草地0.48, 水域0.32, 并将吸纳污染的土地视为生物生产能力差的土地类型, 其均衡因子采用1.0, 同时, 采用修正后的生物账户平均产量 (杨屹等, 2015).

EF包括生物资源消费生态足迹和能源消费生态足迹2个方面, 生物资源类生态足迹计算公式为：

(7)

式中, i为消费商品的类别, p_i为第i种消费商品的平均产能, C_i为第i种商品的消费量, r_i为均衡因子, EF_i为第i类消费商品的生态足迹, EF为总生态足迹 (hm²).

能源资源类生态足迹的计算公式见式 (8), 计算公式的含义是将能源资源账户中的原煤、原油、天然气、电力等能源资源燃烧所释放的热量, 按照化石能源的平均发热量, 折算为化石能源类生产性土地面积.

(8)

式中, A_k为第k种能源的生态足迹 (hm²)；k为能源类别；C_k为第k种能源的消费量；b_k为第k种能源的折算系数；AE_k为全球单位化石能源土地面积的平均发热量.

2.3 生态效率

生态效率模型的计算公式被经济合作与发展组织 (Organization for Economic Co-operation and Development, OECD)(WBCSD, 2000；吕彬等, 2006) 定义为：

(9)

式中, E为生态效率, S为产品服务价值, I为生态占用.产品服务价值可以用城市产值、基础公共服务水平等表达；生态占用可以用资源消耗占用及污废排放状况表达.生态占用包括资源占用和环境占用, 可将生态效率分为资源效率和环境效率, 即资源效率为产品服务价值与资源占用的比值, 环境效率为产品服务价值与环境占用的比值 (张妍等, 2007).

为统一量纲以方便比较, 根据式 (9) 以及CDI与资源环境占用的测度选择, 计算公式中CDI及人均EF均采用基准年的倍数来度量, 城市生态效率可用如下公式计算:

(10)

(11)

(12)

式中, CE为生态效率, CR为资源效率, CP为环境效率；λ(CDI) 为区域CDI与基准年相比的变化倍数；λ(EF) 为人均EF与基准年相比的变化倍数；λ(EF_r) 为人均资源EF与基准年相比的变化倍数；λ(EF_P) 为人均污染EF与基准年相比的变化倍数.

3 研究区域与数据来源 (Study region and data source) 3.1 研究区域

秦巴山区地跨甘、川、陕、渝、豫、鄂6省市, 介于长江与黄河两大水系之间, 是秦岭-淮河南北自然分界线的重要组成部分.陕西秦岭南麓地处秦巴山区中部 (图 2), 长江最大的支流汉江自西向东穿流而过, 呈典型的“两山夹一川”地势结构, 生物资源和矿产资源丰富.陕南区域辖汉中、安康、商洛3个地市, 共28县 (区), 其中24个为国家级贫困县, 国土面积逾70000 km², 占陕西国土面积的36%, 人口占全省的22.27%, 而地区生产总值、财政收入仅占全省的11.00%和2.38%左右.2015年, 陕南三市生产总值达到2459.12亿元, 占全省的13.53%.陕南山区县拥有丰富的水、矿藏等自然资源, 占据水源地和重要生态屏障的战略位置, 但陕南区域社会经济发展水平与周边相比较为落后.近年来, 矿产资源的过度开发、环境保护的滞后对陕南生态环境产生了一定的负面影响, 生态及水源保护与当地经济发展的矛盾日益凸显.受自然、区位等因素制约, 陕南地区产业的快速发展和城镇化率的不断提高, 带来城市建设用地需求压力的增加, 区域内生态状况不容乐观, 可持续发展面临严峻的挑战.

3.2 数据来源与整理

研究数据主要来源为《陕西统计年鉴 (2006—2015)》和各市《统计年鉴 (2006—2015)》、《国民经济与社会发展统计公报 (2005—2014)》.由于研究中测算长时间序列的CDI及EF变动, 为保持数据统计口径的一致性和可获取性, 部分指标采用统计年鉴中现有指标进行替代.

在CDI指标体系中, 基础设施方面, “污水管网覆盖率”在《陕西省统计年鉴》和《统计公报》中未列出并且没有替代指标, 相关数据统一计为0(郭慧文等, 2016)；“户通电率”未找到相关数据来源, 以更能体现城市基础设施发展状况的指标“城市用气普及率”替代；“移动电话普及率”由移动电话户数/常住人口数计算得出.废物处理方面, “污水处理率”在安康市、商洛市未找到数据, 以陕西省“污水处理率”替代；《陕西统计年鉴》中的数据表明, 工业固体废弃物产生量远大于生活垃圾和危险物产生量, 对环境的影响程度相对较大.考虑到公式的实用性, 在兼顾数据可得和科学性的基础上, 将“固体废物处理率”以统计年鉴中的“一般工业固体废物综合利用率”替代, 由一般工业固体废物综合利用量除以一般工业固体废物产生量计算得出.健康方面, “人均预期寿命”由于省内每10年统计1次, 地市未找到数据, 采用2010年陕西省人口预期寿命替代；依据《城市指数指南》(Urban Indicators Guidelines)(UN-Habitat, 2004)和联合国“千年发展目标”(the Millennium Development Goals), 结合国内统计口径将“儿童死亡率”修正为“5岁以下儿童死亡率”, 并以此为基础进行实地调研并提取数据；教育方面, “成人识字率”采用陕西省数据, 统计年鉴中对应为“15岁以上人口非文盲率”, 由1—(15岁及以上文盲人口数/15岁及以上人口数) 计算得出；“综合入学率”由 (小学入学率+初中入学率)×1/2计算得出.“城市产值”按美元购买力平价的人均国内生产总值 (任媛等, 2011), 人民币对美元的折算汇率采用2005—2014年的平均汇率.

生态足迹 (EF) 账户中, 为统一数据统计口径, 生物能源账户采用农作物、林产品、畜产品、水产品的产量替代消费量, 生物能源账户、环境污染账户和能源污染账户的数据来源于《陕西统计年鉴 (2006－2015)》.其中, 统计数据没有能够直接满足能源消耗账户生态承载计算的统计条件, 通过调研仅能获得能源产量数据, 考虑到如采用能源产量替代能源消费量会造成因为忽视各区域之间的能源进出口流动而影响测算结果的准确性和可比性, 最终研究采用陕西统计年鉴中“单位GDP能耗”、“能源消费构成”、“各市生产总值”及“生产总值指数”的统计数据, 对各市的能源消耗进行换算.首先根据年鉴中“生产总值指数”换算出“2010年=100”的生产总值指数, 结合“各市 (区) 生产总值”数据将2005—2014年各市 (区) GDP总值换算成以2010年价格计算的GDP总值, 然后与单位GDP能耗相乘得出以2010年价格计算的能源消耗, 以陕西全省的能源消耗比计算出原煤、石油、天然气、水电的消耗量, 以此增强区域间能源消耗的可比性.

4 结果与分析 (Results and analysis) 4.1 定性分析

2015年WWF发布的《中国新型城镇化的生态足迹影响分析报告》显示, 新型城镇化为城市可持续发展, 环境和资源条件相适应提供了新路径.随着城镇的不断发展, 受城市化用地需求、产业结构、消费结构、居民消费水平等因素的影响 (赵卫, 2008), 生态环境压力持续增大, 城镇居民的人均EF明显增多 (WWF, 2015).结合《国家新型城镇化规划 (2014—2020年)》、《陕西省新型城镇化规划 (2014—2020年)》中关于新型城镇化主要指标的设置, 从城市规划、功能与发展定位、产业结构、能源结构、居民消费观念及生活方式、生态建设等方面对比分析了陕南三市的差异 (表 3).

结果显示, 第一, 陕南三市都以中心带动和辐射周边为思路, 城镇建设依据地区位特点进行规划, 城镇建设导致用地需求增加, 影响区域生态承载能力.其中, 同汉中、商洛相比, 安康市总体规划更加重视土地利用与生态环境保护的融合.第二, 陕南三市地处中国南北交界, 联通西南、西北省份的特殊地理位置, 拥有丰富的生态资源, 利用好资源优势发展特色旅游产业成为共同选择, 重点发展新能源、高新技术和第三产业, 优化产业结构, 将生态优势转化为经济优势, 可有效降低环境影响程度.第三, 陕南三市能源消费构成差异不大, 主要以煤炭消费为主, 对生态环境影响较大, 必须转变能源消费类型.第四, 实地调研和问卷调查结果显示, 陕南居民的日常能源消费正在从煤炭转变为天然气和液化石油气.城乡居民提高了环保意识, 但废物处理仍为亟待解决的难点.第五, 陕南三市作为水源涵养地, 在生态建设方面都很重视污染治理、生态修复、林地保护等, 为有效减少生态足迹、提高生态承载力奠定基础.

4.2 城市发展指数分析

依据式 (1) 计算结果, 2005—2014年陕南三市CDI (表 4).与2005年相比, 2014年汉中市、安康市、商洛市年均分别增长3.39%、4.05%、3.25%.2005年, 安康市CDI最高, 商洛市最低, 约是安康市的88%, 但各市CDI相差不大.2007年安康市CDI变化较大, 由2006年的40.64增长14.30%, 达到46.46.2014年, 安康市CDI依然最高, 商洛市仍最低, 约是安康市的82.29%, 各市CDI在50左右, 差别较小.

总体看, 2005—2014年陕南三市CDI成逐年增加趋势.

对表 2 CDI数值进行回归分析, 并做散点图 (图 3).比较3条趋势线的斜率可知, CDI增速安康市＞汉中市＞商洛市, 其中, 汉中市与商洛市斜率相似, 说明两地的CDI增长趋势接近.由R²＞0.9可知, CDI增长趋势拟合度较高.分别计算2005—2014年陕南三市CDI的标准差, 汉中市、安康市、商洛市分别为4.45、5.40、4.03.安康市CDI数据波动最大, 商洛市最小.

4.3 人均生态足迹分析

依据式 (7)~(8) 的计算结果 (表 5), 陕南三市人均EF总体呈增长趋势.同2005年相比, 2014年汉中市、安康市和商洛市人均EF分别约增长66.59%、73.59%、67.04%, 年均增长5.83%、6.32%、5.87%.2006—2007年, 各市的人均EF均出现降低, 2008年后持续增长.2005—2014年汉中市的人均EF最高, 商洛市较低.2010年, 与全国平均人均EF为2.43 hm²(黄宝荣等, 2016) 相比, 汉中市已超过全国平均水平, 安康市和商洛市低于平均水平.

对表 3数值进行回归分析, 并做散点图 (图 4).通过比较3条趋势线的斜率可得, 人均EF增速汉中市＞安康市＞商洛市.总体来说, 汉中市、安康市的人均EF增速较快, 但同商洛市相比, 增速没有显著差别.汉中市与安康市的人均EF趋势线接近于平行, 二者增速近乎相近.商洛市人均EF起点值低, 增长率低, 始终处于低值.分别计算2005—2014年陕南三市人均EF的标准差, 汉中市、安康市、商洛市分别为0.46、0.41、0.32 hm²·人^-1.汉中市人均EF波动最大, 商洛市最小.

4.4 效率分析

以2005年为基准年, 由式 (10)~(12) 计算出2005—2014年陕南三市的资源、环境、生态等效率倍数 (表 6).

(1) 资源效率

资源效率主要从生物资源、化石能源和建设用地消耗3方面来评价.由图 5a可知, 2005—2014年陕南三市资源效率总体呈现先升后降趋势.其中, 2006—2007年资源效率快速提升, 汉中市、安康市及商洛市分别增长10.24%、23.07%、37.46%, 主要原因是生物资源消耗量显著减少, 生物资源各子账户人均EF均出现下降.2007—2014年都出现持续下降趋势, 汉中市年均下降4.14%, 资源账户人均EF年均上升7.81%；安康市年均下降5.19%, 资源账户人均EF年均上升8.17%；商洛市年均下降4.98%, 资源账户人均EF年均上升7.99%.

从这些结果来看, 随着陕南三市社会经济的快速发展, 资源消耗不断增长, 尽管CDI逐年上升, 但资源消耗的增长速度仍快于社会经济的增长, 导致资源效率不断降低, 尤以安康市和商洛市下降幅度最大.人均化石能源EF和人均建设用地EF不断增长是导致资源效率降低的主要原因, 2007年后陕南三市工业发展较快, 对化石能源的消耗持续加大, 同时城镇化水平不断提高, 人居、道路等基础设施日益完善, 导致建设用地人均EF快速增加, 资源效率下降较快.这些结果表明陕南三市社会经济的快速发展依赖于对资源的消耗, 产业结构不合理.

(2) 环境效率

环境效率主要从水污染、大气污染和固体废弃物污染3个污染账户进行评价.由图 5b可知, 2005—2014年陕南三市环境效率变化趋势波动较大, 其中, 汉中市和安康市总体呈现先升后降的趋势, 2005—2012年均分别增长3.94%、2.81%, 2012年达到顶峰, 2013年后下降较快.2014年同2012年年相比, 年均分别下降10.84%、12.66%.通过污染排放账户人均EF分析可知, 2005—2012年环境大气污染排放量的变化是导致汉中市环境效率提升的主要原因, 大气污染人均EF从0.15 hm²·人^-1降至0.1 hm²·人^-1, 大气环境污染得到有效控制和改善.2010—2012年安康市环境效率提升较快的主要原因是水污染人均EF显著下降, 由0.047 hm²·人^-1下降至0.021 hm²·人^-1.2012年后, 汉中市和安康市环境效率快速下降的主要原因是水污染和固体废弃物污染人均EF的快速增长, 工业迅速发展带来废水和固体废弃物产生量不断增大成为直接影响因素.2005—2009年商洛市环境效率出现急速下降, 年均约18.44%, 主要原因是2005年之后商洛市固体废弃物产生量增长加速, 导致固体废弃物污染人均EF从0.004 hm²·人^-1增至0.413 hm²·人^-1, 2009年后环境效率的变化较为平稳.

(3) 生态效率

由图 5c可知, 2005—2014年陕南三市生态效率呈现出先上升后下降的波动性变动, 总体呈下降趋势.其中, 2006—2007年汉中市、安康市和商洛市生态效率增长显著, 分别增长8.21%、21.3%和27.12%, 2007后基本呈下降趋势, 年均分别下降3.41%、4.85%和5.71%.总体来看, 陕南三市社会经济发展对资源的消耗占用不断增加, 生态环境压力日益加大.虽然各市CDI持续提高, 但资源与环境负荷的增长大于社会经济增长.综合以上分析, 2005—2014年, 除商洛市外, 汉中、安康的环境效率总体变动幅度小, 资源效率的变化较为明显, 这同生态效率的变化趋势基本一致.由此可知, 资源效率是导致陕南三市生态效率波动变化的主要影响因素.生态效率随资源效率和环境效率的增减同向变化, 若资源效率和环境效率的变化趋势相反, 则生态效率的变化趋势取决于幅度变化较大的一方.

5 结论及对策 (Conclusions and suggestion)

1) 各市CDI起点不同, 增长速度不同, 整体处于逐步增长的态势, 发展水平相差不大.随着社会经济发展不断加快, 虽然陕南三市在基础设施、医疗、教育等方面的建设有了较大的提高, 但仍然存在提升空间.陕南三市应在加快经济发展的同时不断完善基础设施配置, 促进高水平教育建设, 推进高质量医疗服务, 提高城镇化建设水平.

2) 人均EF的动态变化呈现阶段性发展的特点, 各市之间的增速变化趋势差别较小, 总体呈增长态势.与2005年相比, 2014年汉中市、安康市和商洛市人均EF分别增长66.59%、73.59%、67.04%, 增长幅度较大, 分别达到3.08、2.30、1.97 hm²·人^-1.2007年, 陕南三市的人均EF出现回落, 2008年之后持续增长, 商洛市增长速度较慢, 虽然2013年后陕南三市人均EF均出现不同程度的下降, 但社会经济发展对自然资源的占用和消耗持续增加.由于陕南特殊的区情, 难以推进工业化进程, 转变资源消耗型经济增长方式, 又需要付出较大的社会代价, 优化产业结构的重点是发展服务业、生态旅游等第三产业.

3) 陕南三市在城市规划、功能与发展定位、产业结构、能源结构等方面对生态的影响相似, 但2005—2014年CDI和EF测算结果却存在差异.生态效率总体呈现先升后降的趋势, 资源效率是导致其波动变化的主要因素, 与生态效率的变化趋势基本一致, 表明资源的高消耗对社会经济发展影响较大.2006—2007年汉中市、安康市及商洛市资源效率分别增长10.24%、23.07%、37.46%, 2007—2014年年均下降4.14%、5.19%、4.98%.化石能源消耗和建设用地占用不断增长是导致资源效率降低的主要原因, 必须加快淘汰高耗能、资源型落后产能, 提高能源资源利用效率, 发展绿色循环经济.同时, 环境效率变化波动较大, 工业发展带来的水污染和固体废弃物污染导致环境账户EF增长, 应完善污染物处理设施, 强化工业废水污染治理, 逐步实现废污染物集中处理.通过推进新型城镇化进程和扶贫移民搬迁、生态移民搬迁等工作, 建设生活污水、垃圾等处理设施, 以行政补贴方式推进绿色能源进户工作的开展.

受数据来源的局限, CDI核算中, 忽略了“危险废物”和“生活垃圾”处理情况, 将“固体废物处理率”以“一般工业固体废物综合利用率”替代；EF核算中, 生物能源账户采用农作物、林产品、畜产品、水产品的产量替代消费量, 可能会使计算结果精度下降.同时, 不同来源的统计指标获取的数据不尽相同, 以省级统计数据为主, 可能导致测算结果与实际存在偏差, 有待修正.