1 引言(Introduction)

从生态学角度, 城市发展的资源环境问题可以归结为城市物质代谢在时间或空间上的错位或失调(楼俞, 2007).“城市代谢”的概念最早是由Wolman于1965年提出的, 他认为城市系统的运作是一个新陈代谢的过程(Wolman, 1965).物质代谢研究是指在限定的时间和空间边界内, 系统地解析和度量对自然生态系统具有显著影响的物质流通量与分布(刘毅, 2004).物质流分析(Materials Flow Analysis, MFA)是研究社会经济系统物质代谢问题的重要方法之一, 并被广泛采用.物质流分析是在社会代谢的基础上, 定量描述经济系统与自然环境之间的物质交换, 度量输入与输出及经济系统内的物质存量, 客观反映经济系统的代谢规模—物质吞吐量的一种分析方法(李兆前, 2006).

物质流分析19世纪60年代起源于欧洲, 20世纪90年代至今国家或区域社会经济系统的物质通量成为其研究的焦点, 欧美等发达国家基本完成了国家层面的物质流分析(徐一剑等, 2004), 目前物质流研究在发展中国家也日益引起重视, 学者在哥伦比亚波哥大市(Piña et al., 2014)、乌兹别克斯坦(Raupova et al., 2014)、捷克(Kovanda, 2014)等地也开展了物质流分析.进入21世纪以来, 欧盟还为国家层面的物质流分析制定了统一的指导手册(European Commission, 2001; 2007).同时, 经济合作与发展组织(OECD)也为经济系统物质流的核算编制了方法指南(OECD, 2008), 该指南与欧盟导则指导原则基本相似, 其突出贡献在于对物质流分析基本指标与国民生产总值相结合衍生出来的指标—资源产出率进行了综合评估.目前而言, 国家层面的物质流分析已基本走向成熟, 而以城市为对象的区域层面的物质流分析还未形成统一的研究框架.城市层面的物质流分析一般以国家分析框架为基础, 根据区域特点再做具体调整.就国内而言, 进入21世纪以来, 国内也越来越多地将研究的目光投向该领域, 全面开展了社会经济系统的物质流分析.一方面, 陈效逑等(2000;2003)、包呈敏(2012)、燕凌羽(2013)、白桦等(2013)、朱兵等(2014)、王红(2015)等学者分别开展了国家层面的物质流研究; 另一方面, 徐一剑等(2004)以“欧盟导则”为基础, 进行了我国区域物质流分析的首次尝试, 此后, 相关学者对天津市(刘伟等, 2006)、邯郸市(楼俞等, 2008)、青岛市(钱翌等, 2009)、厦门市(魏婷等, 2009)、大连市(鲍智弥, 2010)、成都市(高雪松等, 2010)、榆林市(徐福军等, 2011)、桐庐市(赵卉卉等, 2012)、西安市(沈丽娜, 2013)、宁波市(董朝阳等, 2015)和青岛市城阳区(周振峰, 2006)、常州市武进区(黄和平等, 2006)也分别开展了区域层面的物质流研究.此外, 张颖等(2009)还编制了2004年北京市物质流投入产出表; 戴铁军等(2016a;2016b)从物质流分析的角度建立了北京市绿色GDP核算体系, 对2005—2013年北京市的绿色GDP进行了核算, 研究指出, 绿色GDP与现行GDP同步增长; 同时构建了区域物质流核算框架, 将物质流分析方法应用到京津冀地区, 对京津冀这一经济区的物质代谢情况进行了整体考察.不管是国家层面还是区域层面, 物质流分析都建立在大量的数据收集基础之上.而相较于国家层面的物质流分析, 区域层面的物质流研究存在着核算方法不统一、数据不易获取及研究边界不容易界定等问题, 尤其是其中的研究边界及与之相关的进出口项目和国家层面的存在很大差别.本文基于欧盟导则及前人研究成果构建区域层面的物质流分析框架, 从物质流分析的视角分析北京市的物质代谢情况, 从输入和输出两端全面考察北京市的经济发展与资源消耗及环境污染之间的关系, 以期为城市社会经济发展过程中资源环境问题的解决提供科学依据.

2 研究方法(Methods)

物质流分析是指在一定时空范围内特定系统的物质流动和贮存的系统性分析, 它涉及物质流动的源、路径及汇(Brunner et al., 2004;Dai, 2015).物质流分析把社会经济系统看成是生态环境系统的一个子系统, 通过对进入社会经济系统的自然资源及排放到生态环境系统的污染物的考察可以衡量人类活动对自然环境造成的影响, 其应用可以为区域经济实现可持续发展提供有效路径.因此, 本文采用物质分析方法, 研究了1992—2014年间北京市资源、能源、污染物的代谢流量、代谢强度和代谢趋势状况.

欧盟导则为国家层面的物质流分析提供了一个方法指南, 而区域层面的物质流分析并未形成统一框架, 一般以“欧盟导则”确立的框架为基础, 根据区域特点再做具体调整.与国家层面的物质流分析不同, 区域层面物质流分析的进出口项目与国家层面的进出口项目存在很大差异.本文基于“欧盟导则”及国内外研究成果, 将区域层面物质流分析的边界从2个方面进行定义：第1个边界是区域社会经济系统与资源环境系统之间的边界; 第2个边界是区域行政边界.其中, 第1个边界与国家层面的基本相同, 但第2个边界与国家层面的存在着很大差异, 第2个边界是指区域社会经济系统与其他社会经济系统之间的边界, 其他社会经济系统涵盖了国内(其他行政区域)和国外2个方面, 与之相关的进(出)口既包括从国外的进(出)口部分, 也包括从其他省市的调入(出)部分.本文在此基础上构建了区域物质流分析框架, 并且引入了资源循环这一指标, 具体如图 1所示.

根据欧盟导则, 并结合北京市实际情况, 应用物质流分析方法对北京市的物质代谢情况进行了研究, 将分析中所涉及的物质进行如下划分(表 1).考虑到北京市一次能源生产中只有原煤, 所以本地开采的化石燃料只计算原煤的产量.除输入、输出外, 物质流分析中还涉及平衡项和隐藏流的问题.平衡项主要包括输入端O₂、输出端CO₂(人畜呼吸排放)和水蒸气.隐藏流是指没有进入市场和生产过程的固体废料, 也被称为生态包袱(陶在朴, 2003).

3 数据(Data)

本文的研究时段为1992—2014年, 正值北京市社会经济快速发展时期, 揭示这期间经济发展与物质需求的关系, 对处于快速经济增长阶段的城市来说, 具有一定的代表性.

3.1 数据来源

为了研究北京市的物质代谢情况, 选取北京市1992—2014年的相关数据进行了分析.所涉及的国外数据来源于可持续欧洲研究所和世界银行, 国内数据来源如表 2所示.

3.2 数据处理方法

为使研究可行并具有科学性, 对物质流核算所涉及的物质按如下要求筛选：首先, 尽可能保持与欧盟物质流核算体系一致; 其次, 与北京市社会经济发展密切相关; 最后, 与北京市现有的可获取的统计资料相结合.具体细节处理如下：① 生物质中包括农作物、林产品、水产品和畜产品, 为了避免重复计算, 人工饲养的且以农产品为饲料的水产品和畜产品均未计入; ② 房屋建设挖方量采用当年房屋竣工面积进行测算; ③ 进出口方面, 区域层面的进出口不仅包括传统意义上的贸易部分, 还包括国内不同区域之间的物质交换, 为了将其与国家的进出口进行区别, 也有学者将其定义为“调入”、“调出”(石磊等, 2008); ④ 由于受到数据可获得性的限制, 纳入统计的物质比通过实际经济系统的物质范围要小.

值得注意的是, 调入、调出(进出口)是区域物质流分析的难点.根据石磊等(2008)所建立的区域物质流核算框架及测算方法, 在假设库存为0的情况下, 当某种物质的生产量大于消费量时, 认为存在物质调出, 当生产量小于消费量时, 认为存在物质调入, 即区域物质调入、调出量应根据物质生产量与消费量的差值计算.区域层面的调入、调出量按产品种类可分为原材料、半成品和成品, 原材料进入经济系统后一般要经过生产变为半成品, 继而变为成品才能被消费者使用.原材料、半成品和成品的生产量一般可以直接从年鉴上获得, 但消费量数据往往不易获得, 需要估算.可根据半成品的产量估算原材料的消费量, 根据成品的产量估算半成品的消费量, 成品的消费量可根据社会保有量和人均消费量来估算.根据欧盟07导则, 与本地开采相同, 调入、调出物质同样包括生物质、化石燃料、金属矿物及非金属矿物四大原材料, 同时还包括与上述原材料相关的成品和半成品.以上4种资源相关数据的可获得性及在经济系统中的流动方式不尽相同, 因此, 其具体处理方法也不相同.具体核算方法如下.

① 对于生物质而言, 相较于原材料, 半成品和成品的量较小, 且其产量数据和消费量数据均难获得, 所以, 在此处忽略其成品、半成品的调入、调出, 将居民生活消费与工业消费的半成品和成品全部折算成原材料, 仅计算生物质原材料的调入、调出, 生物质包括农、林、渔、牧及使用的农作物残余5部分.由于木材和竹材的消费量不可得, 这部分的调入、调出量将被忽略.已使用的农作物残余主要为各种农作物的秸秆, 这部分物质由于存在资源价值较低及运输半径较小的特点, 一般为本地开采本地使用, 因此, 其调入、调出量同样可被忽略.农渔牧业的生产数据已在本地开采的统计过程中获得, 而其消费数据可通过居民消费量和工业消费量加和得到.

② 能源(包括原材料、半成品和成品)的调入、调出量在能源平衡表中有详细说明, 可直接得到.

③ 与生物质不同, 金属矿产必须制成成品才可被人所使用, 因此, 其半成品和成品的调入、调出量不可忽略.考虑到铁矿石在北京市各种金属开采与使用中占比最大, 且其他金属的消费量不易获得等问题, 因此, 本文核算金属类物质的调入、调出时用铁矿石及其半成品(钢材)、成品(汽车、摩托车及各种家电)的调入、调出量来反映北京市的整个金属类物质的调入、调出情况.首先, 用半成品产量(钢材)估算金属矿产(铁矿石)的消费量; 其次, 钢材的本地产量已有, 而其消耗主要可分为两部分, 一部分是建筑消耗, 另一部分是工业消耗, 建筑消耗量数据来源于《中国建筑业统计年鉴》, 而工业消耗量没有统计数据可查, 本研究通过钢材消耗量较大的工业产品来估算钢材的工业消耗量, 这些工业产品主要包括铁路机车、铁路客车、铁路货车、锅炉、大中型拖拉机、汽车、自行车、发电设备及家用电器等; 最后, 用成品的社会保有量的变化量计算成品的消费量.从而核算出北京市铁矿石、半成品和成品的调入、调出量.

④ 与金属矿产类似, 由于本文按照半成品产量估算各地区非金属矿石的开采量, 而非金属矿物的半成品产量没有统计数据可查, 故非金属矿石的调入、调出量无法计算, 在此只能忽略不计.水泥等建筑材料占非金属产品比例较大且相关数据可得, 因此, 在估算非金属类产品的调入、调出时, 本文主要估算了水泥和平板玻璃的调入、调出量.

⑤ 成品方面, 考虑到本地产量与消耗量数据的可获取性, 本文主要统计了居民主要耐用消费品的调入、调出量, 即家用汽车、摩托车、洗衣机、电冰箱、彩色电视机、空调、照相机、移动电话、固定电话、风扇、计算机、微波炉.相关统计年鉴中, 以上产品的生产量数据已有, 而消费量并没有现成数据, 需要估算.消费数据包括两部分, 一是新增消费量, 二是更新消费量.新增消费量由居民耐用品拥有总量估算得到, 其第n年的消耗量为第n年的居民耐用品拥有量与第n-1年的居民耐用品拥有量的差值.更新消费量根据产品寿命估算得到(刘景洋等, 2011; 张伟等, 2013).最后, 参照相关研究成果, 将上述以辆、台、部等为单位计量的产品均转换成质量单位(张礼军, 2011; 刘景洋等, 2011; 张伟等, 2013).

本文选用输入、输出及强度和效率这4类指标, 对北京市环境经济系统的物质代谢情况进行了分析, 具体见表 3.

4 结果分析(Results analysis) 4.1 北京市物质代谢全景图分析

1992年和2014年北京市的物质流全景图如图 2所示.从图中可以看出, 1992年和2014年的北京市的物质代谢规模和结构都发生了很大变化：1992年和2014年DMI(直接物质输入)分别为13988.47和21453.35万t, 增幅为53%;伴随着物质输入的增多, 区域内隐藏流也大幅提升, 1992—2014年间其增幅为132%;与物质输入的增加相对应, TMO(物质总输出)由1992年的22054.31万t上升到2014年的48664.86万t, 其增幅为121%;随着人类社会的不断发展及技术的日益进步, 经济系统内部物质循环量也在不断增加; 输入、输出端的平衡项都有所增加, 输入端O₂由1992年的4722.97万t增加到2014年的7 911.33万t, 增幅为68%, 输出端CO₂(人畜呼吸排放)和水蒸气总量由1992年的2140.25万t增加到2014年的4502.83万t, 增幅为110%, 这可能是受到人口的增加及化石燃料消耗量上升的影响; 1992年区域内开采中化石燃料占比为10%, 非金属矿物占比为56%, 而2014年区域内开采中化石燃料占比约为5%, 非金属矿物占比约为64%, 本地开采中化石燃料占比最小, 非金属矿物占比最大且增长较快.相比较而言, 1992年和2014年的物质代谢情况也有相一致的地方, 如污染物排放一直是区域内排放的主要来源, 1992年污染物排放在区域内排放中占比为97.90%, 2014年占比为99.22%, 占比都接近100%.

4.2 北京市物质输入与输出分析 4.2.1 趋势分析

输入趋势分析：从图 3a可以看出, 1992—2014年北京市的DMI和TMR整体呈上升趋势, TMR变化幅度大于DMI变化幅度.DMI由1992年的13988.47万t增加到2014年的21453.35万t, 平均每年增加324.56万t, 年均增长率为2%.TMR由1992年的35785.66万t增加到2014年的96312.50万t, 平均每年增加2631.60万t, 年均增长率为7%.TMR与DMI的差值不断增大, 由1992年的21797.20万t增加到2014年的74859.15万t.二者差值即为输入隐藏流, 其差值的增大说明物质输入中隐藏流在不断增加.

输出趋势分析：从图 3b可以看出, 1992—2014年间北京市的DPO和TMO整体呈上升趋势, TMO变化幅度大于DPO变化幅度.DPO由1992年的7863.09万t增加到2014年的16479.96万t, 平均每年增加374.65万t, 年均增长率为5%;TMO由1992年的22054.31万t增加到2014年的48664.86万t, 平均每年增加1156.98万t, 年均增长率为5%.伴随着物质输入的增加, 物质输出也呈现出增加趋势.

TMO与DPO的差值不断增大, 由1992年的14191.22万t增加到2014年的32184.89万t, 增幅为127%.二者的差值由区域内隐藏流和出口这两部分组成, 从图 3b可以看出, 区域内隐藏流是导致二者差值不断增大的主要原因, 其由1992年的13184.18万t增加到2014年的30595.38万t, 且其占TMO的比重一直保持在56%~68%.

4.2.2 结构分析

物质输入结构分析：从图 4可以看出, 1992—2014年北京市物质需求总量中隐藏流占比较大, 其占比一直维持在61%~78%.伴随着区域外调入物质的增加, 隐藏流中区域外隐藏流所占比例也不断增大, 其占比由1992年的40%增加到了2014年的59%(2013年达到最大值62%).传统的经济发展模式更多地依赖于物质投入的增加, 该过程中资源开采与使用所产生的隐藏流也会随之增大, 所以, 此模式下经济增长的结果往往是资源的日益耗竭及生态环境的日趋恶化.北京的物质投入越来越多地依赖于进口, 即从其他区域的调入, 伴随着调入物质的增加, 区域外隐藏流也不断增大, 对相关物质调出区域的生态环境造成了很大的压力.

从图 5可以看出, 1992—2014年北京市直接物质输入总体呈上升趋势, 各个组成部分变化趋势与其基本保持一致.北京市直接物质输入中矿物占主导地位, 其占比每年都在60%以上; 而矿物中非金属物质占比较大, 且总体保持增长趋势, 目前已经成为北京市直接物质输入的最大组成部分, 2014年非金属物质在直接物质输入中占比为41%;化石燃料也是北京市直接物质输入中的重要构成, 其占比在20%以上, 2014年占比为24%, 相较于1992年的29%有所下降; 直接物质输入中生物质占比较小, 基本保持在10%左右, 2014年为11%.工业化进程的加快产生了大量的矿物需求, 为满足工业经济发展的需要, 资源投入中矿物的投入量也不断增加; 化石燃料投入量的增加与社会经济的不断发展及人口的不断增多密不可分.而这两大类物质的开采与投入往往伴随着高隐藏流的产生和高污染物的排放, 其结果就是随着直接物质输入的增加, 输入隐藏流和区域内排放也大幅度上升.

物质输出结构分析：区域内生产排放主要由两部分组成, 即生产废物排放与耗散性损失, 其中, 生产废物排放又分为水体污染物、大气污染物和固体废弃物3个部分.从表 4可以看出, 1992—2014年北京市区域内生产排放总体呈上升趋势.北京市区域内生产排放中大气污染物占绝对主导地位, 其每年占比基本在85%以上.其次, 固体废弃物也是区域内生产排放的重要来源, 固体废弃物主要由工业生产排放、城市生活垃圾及建筑垃圾3部分组成, 随着工业化进程的加快、城市规模的扩大及城市人口的不断增多, 固体废弃物的排放也不断增加.

从表 5可以看出, 1992—2014年间北京市大气污染物排放总体呈上升趋势, 其中, CO₂排放占绝对主导地位, 每年占比达到了98%以上.由此可见, CO₂排放是北京市大气污染物排放的主要来源.而CO₂排放主要来源于化石燃料燃烧, 说明化石燃料的燃烧是造成北京市大气污染物排放量不断增加的主要原因.

物质输入、输出关系分析：对DMI与DPO进行曲线回归, 拟合优度R²为0.836(图 6), 模型对观测值拟合较好, 表明研究期间北京市物质输入与输出之间存在二次曲线关系, 说明区域内生产排放受直接物质输入的影响明显.因此, 北京市区域物质代谢调控应从末端治理转变为源头控制.

4.3 物质代谢强度分析

本研究基于人均DMI和人均DPO这2个指标考察了1992—2014年北京市的物质代谢强度, 结果如图 7所示.从图 7可以看出, 1992—2014年间北京市的物质投入强度变化趋势可以划分为2个阶段：1992—2005年的上升阶段和2005—2014年的下降阶段.第1阶段(1992—2005年), 人均DMI由1992年的12.69 t·人^-1增加到2005年的16.06 t·人^-1, 年均增长率为2%;第2阶段(2005—2014年), 人均DMI由2005年的16.06 t·人^-1下降到2014年的9.97 t·人^-1, 年均下降率为4%.人均资源投入量的这一变化趋势可能与社会经济的发展水平有关, 初期的社会经济增长一般建立在大量的物质投入基础之上, 且当时社会人口总量相对较少, 因此, 人均DMI会在一定时期内呈现出不断增长的趋势.但当社会经济发展达到某一程度, 相应的技术不断进步, 资源利用效率不断提高, 生产单位产品的物质需求量随之减少, 同时社会常住人口不断增加(1992—2014年北京市常住人口增幅为95%, 而DMI增幅为53%), 人均DMI又会呈现出下降的趋势.

1992—2014年间北京市人均DPO总体呈现出先小幅上升后又缓慢下降的趋势, 相较于人均DMI的变化情况而言, 人均DPO整体变化不大且下降幅度较小.1992—2014年间人口增幅和DMI增幅分别为95%和53%, 而DPO增幅为110%, DPO增长幅度大于人口和DMI增长幅度, 表明区域内污染物排放对环境造成的影响还未得到根本控制, 环境污染形势仍然严峻.

4.4 物质代谢效率分析 4.4.1 资源产出率

从图 8可以看出, 1992—2014年间北京市资源产出率整体呈上升趋势, 由1992年的437.89元·t^-1增加到2014年的2718.50元·t^-1(GDP按1990年不变价计算), 年均增长率为23%, 增长速度较快.图 9为2010年北京市与世界上140多个国家的资源产出率对比图(GDP按2005年美元不变价计算).2010年世界平均资源产出率约为646.18美元·t^-1, 其中, 资源产出率最高的国家为瑞士(4233.90美元·t^-1), 资源产出率最低的国家为蒙古(37.50美元·t^-1), 中国2010年的资源产出率为172.80美元·t^-1, 而北京的资源产出率为535.43美元·t^-1(低于世界平均值), 仅为瑞士的1/8, 但就国内而言还是处于较高水平.

4.4.2 工业固体废物循环利用率

资源产出率的变化与废弃资源的再利用也存在一定关系.资源循环利用中工业固体废弃物占比较大, 其循环利用概况在一定意义上可以说明资源循环利用的情况, 且考虑到数据的可获取性与完整性, 本文仅对工业固体废物的循环利用量进行了分析.从图 10可以看出, 1992—2014年间北京市工业固体废物循环利用率整体呈上升趋势, 由1992年的62%上升到2014年87%, 工业固体废物循环利用程度较高.

5 结论(Conclusions)

1) 1992—2014年间北京市的物质输入与输出总体呈上升趋势, DMI和DPO的增幅分别为53%和110%, 其中, 矿物和化石燃料是北京市物质输入的主要组成部分, CO₂排放是该区域污染排放的主要构成.DMI与DPO之间具有良好的拟合关系进一步说明区域内生产排放受直接物质输入的影响明显.因此, 北京市区域物质代谢调控应重视源头控制, 减少资源输入量, 降低污染排放, 实现经济的良性发展.

2) 受社会经济发展水平的影响, 北京市的人均DMI表现出先上升后下降的趋势, 而人均DPO的变化相比较而言并不是十分明显.DPO增长幅度大于人口和DMI增长幅度, 本区域污染物排放对环境造成的影响还未得到根本控制, 环境污染形势仍然严峻.

3) 本文从资源产出率和工业固体废物循环利用率2个方面考察了北京市的物质代谢效率情况, 研究发现, 1992—2014年间北京市的物质代谢效率不断提高, 其中, 资源产出率年均增长率为23%, 工业固体废物循环利用率已达到80%以上, 但其资源产出率仍低于世界平均水平.自然资源是有限的, 而有限的资源又是社会经济发展所必需的, 解决二者之间矛盾的一个着手点就是提高资源的利用率和再生资源的投入比例, 通过技术的不断进步实现最大限度地挖掘资源的价值, 使每一单位资源的作用都得到最大程度的发挥.