引用格式:王秦,张艳,杨永芳. 雄安新区资源环境承载力评价指标体系构建研究[J]. 科技导报, 2021, 39(4): 112-124; doi: 10.3981/j.issn.1000-7857.2021.04.019  
雄安新区资源环境承载力评价指标体系构建研究
王秦,张艳,杨永芳    
北京联合大学,北京 100101
摘要 通过分析雄安新区资源与环境的禀赋特征,结合雄安新区的发展规划定位,以资源、环境、生态(绿色生态)与社会经济系统为一级指标,遵循科学性、系统性、动态性、体现人地关系协调性及可持续发展的主要原则,选择土地资源、水资源、矿产资源、水环境、大气环境、地质环境、绿色治理、绿色生产、绿色生活、经济与社会为二级要素性指标及若干个三级基础性指标,在运用SPSS的相关性分析消除信息重复评价指标进行初步筛选的基础上,基于主成分分析法提炼雄安新区资源环境承载力的主要影响因子,进一步优化选择评价指标确定最终的48个三级评价指标,构建起能够更加真实、准确地反映雄安新区资源、环境、生态与社会经济系统之间协调发展程度的资源环境承载力评价指标体系,有助于揭示雄安新区资源环境承载力关键要素的变化及驱动机制。
关键词雄安新区     资源环境承载力     评价指标     主成分分析法    

雄安新区的设立是千年大计、国家大事。2018年4月,《河北雄安新区规划纲要》正式颁布,明确提出要“坚持以资源环境承载能力为刚性约束条件,科学确定新区开发边界、人口规模、用地规模和开发强度”[1]。因此,客观、准确地评价雄安新区的资源环境承载力,能够为雄安新区资源环境与社会经济系统的协调发展提供对策,走出一条资源节约、环境友好的区域绿色发展与可持续发展之路。

区域资源环境承载力评价研究的核心内容之一就是构建区域资源环境承载力评价指标体系。科学、合理的区域资源环境承载力评价指标体系可以客观地涵盖区域资源、环境、生态与经济社会系统中诸多要素的相对情况,有助于真实地反映区域资源环境与承载的基本状况[2]。本研究基于主成分分析法进行雄安新区资源环境承载力评价指标体系的构建研究,对于丰富雄安新区资源环境承载力评价的理论研究和实践探索,贯彻实施党的十九大报告“高起点规划、高标准建设雄安新区”,实现雄安新区生态、经济与社会效益的协同优化具有较强的实践应用价值。

1 区域资源环境承载力评价指标体系构建的研究现状

国内外区域资源环境承载力评价指标体系构建的相关研究多数是基于2条主线:(1)基于固定模型选取评价指标;王红旗等基于PSR、DSR、DPSIR与DPSIRM这4种模型作为指标体系的框架,选取评价指标构建区域资源环境承载力评价指标体系[3-9]。(2)遵循系统论,从多层面选取评价指标设计区域资源环境承载力评价指标体系[10-35]表 1)。上述研究成果为雄安新区资源环境承载力评价指标的选取提供了一定的参考与借鉴。

表 1 基于多层面选取评价指标设计区域资源环境承载力评价指标体系
2 雄安新区资源环境的基本特征分析

雄安新区地处北京、天津、河北保定腹地,区位优势十分明显,涵盖雄县、容城县、安新县(含白洋淀水域)及周边部分区域,共辖29个乡镇,被定位为“北京非首都功能疏解集中承载地、绿色生态宜居新城区与资源可承载的区域协调发展示范区”。

1)雄安新区的资源特征。雄安新区具有丰富的土地资源与矿产资源。新区土地面积广阔、用地条件良好,土地利用呈现出“六田、二建、一水、半分林”的显著特征,区域内可供开发的土地空间较大。雄县是华北油田的主产区,原油、天然气储备丰厚,同时新区拥有广泛的地热资源,具有埋藏浅、温度高、质量好、易于开发等特点。从水资源状况来看,新区拥有华北地区最大的淡水湖白洋淀,但京冀地区总体上仍属于缺水区域,新区水资源可持续度较低,水资源总量与人均水资源量均低于保定市、河北省平均水平。同时,新区地下水开采量占总水量的90%以上,逼近水资源承载极限。

2)雄安新区的环境特征。新区所处的大清河流域化学需氧量浓度年均值达到Ⅲ类水质标准、氨氮浓度年均值为Ⅳ类水质标准,水环境的污染主要来自工业与农业。从大气环境的状况来看,受京津冀区域整体空气质量的影响,2018年新区PM2.5超标率为91.43%、PM10超标率为74.29%(对比国家空气质量的二级标准)。从地质环境的状况来看,新区属于太行山麓平原向冲积平原的过渡带,为缓倾平原。新区地表埋深100 m内工程地质条件良好,但存在着地面沉降、地裂缝、砂土液化等不良地质作用。

3)雄安新区的生态特征。雄安新区以农渔业、轻纺工业为主,重化工业占比较少,生态状况良好。由于被规划定位于“蓝绿交织、清新明亮、水城交融的生态城市”(蓝绿空间占比达到70%),新区加大环保投资,进行了白洋淀治理、唐河污水库污染治理与修复项目、“千年秀林”等绿色治理工程,其中,2018年白洋淀水质由劣Ⅴ类改善至Ⅴ类,总磷、氨氮浓度同比分别下降35.16%与45.45%;2018年“千年秀林”面积已达11万亩,2020年森林覆盖率将达29%,“三带”“九片”“多廊”的整体效果初步完成。同时新区严格执行工农业排污处理力度等绿色生产的相关标准,鼓励居民绿色、健康的出行与生活方式。

4)雄安新区的社会经济特征。目前,雄安新区开发强度较低,社会经济发展潜力巨大。从人口规模上看,近20年雄安及周边地区人口同步增加,年均增长率为0.9%~1.5%,增幅远低于京津;从人均GDP上看,2018年新区人均GDP为1.6665万元,为河北省的44.6%、北京的16.3%、天津的16.7%;从城镇化水平上看,2018年新区城镇化率为42.77%,远低于北京的86.5%、天津的82.64%,也低于河北省的整体水平55.32%;从人口密度上看,2018年新区人口密度为726人/km2,远低于北京的1324人/km2、天津的1298人/km2,人地矛盾相对不突出,具备承接疏解北京非首都功能的基础条件。(上述所有数据分别来源于《河北经济年鉴—2019》[36]、《保定经济统计年鉴—2019》[37]和《河北经济发展报告(2018—2019)》[38]等。

3 雄安新区资源环境承载力评价指标体系设计 3.1 设计思路

基于《河北雄安新区总体规划(2018—2035年)》[36],以新区“生态优先和绿色发展”的建设思路为指导,从资源、环境、生态(绿色生态)与社会经济4个维度,依据雄安新区资源环境的基本特征与社会经济发展的现实状况选择二级准则层集成性指标及若干个基础性指标,并运用SPSS的相关性分析消除各项特征指标间信息重叠的问题,实现评价指标的初步筛选,之后基于主成分分析法对评价的各项特征指标进行优化选择。本文通过定量方法确定三级基础性评价指标,避免了之前指标选取仅仅依赖影响因素的定性分析,最终设计出符合雄安新区区域特征的资源环境承载力评价指标体系。

3.2 设计原则

雄安新区资源环境承载力评价指标体系的设计遵循5个主要原则:(1)科学性原则。评价指标要能客观真实地反映区域发展状况,充分体现雄安新区资源环境的本质特征,同时,指标要求概念明确、数据可得且统计规范,保证客观、科学及有效的评价结果。(2)系统性原则。资源环境承载力是一个与资源-环境-生态-社会经济相关的复杂系统,评价指标既要有反映雄安新区资源、环境、生态系统的客观现实指标,又要有反映新区社会、经济、人口方面的发展指标。(3)动态性原则。雄安新区处于起步规划发展阶段,资源承载力会持续地发生动态变化,因此评价指标应能充分描述与评估雄安新区资源环境与社会经济发展的运行模式与发展状态。(4)体现人地关系协调性原则。区域资源环境承载力是人-地关系相互作用研究的重要载体[39],因此,必须立足评价区的客观现实,指标要充分反映雄安新区资源环境承载力的人-地关系特征,刻画出新区人-地关系的相互作用机制。(5)可持续发展原则。指标选取要考虑区域资源的可持续利用及环境的可持续发展,评价结果要反映出雄安新区资源、环境、生态与社会经济系统的可持续发展能力。

3.3 评价指标体系的初步设计

参考借鉴前期的研究成果(表 1),基于雄安新区“绿色新区”的规划定位,将生态作为一个单独的维度,从资源系统、环境系统、生态系统(绿色生态)与社会经济系统4个一级指标,土地、水、矿产资源,水、大气及地质环境,绿色治理、绿色生产与绿色生活,经济与社会的11个二级指标,选择最能反映雄安新区资源环境特征与社会经济发展现实状况、同时统计数据可查或计算可得的共104个三级指标初步设计雄安新区资源环境承载力评价指标体系(表 2)。

表 2 雄安新区资源环境承载力评价指标体系初步设计
3.4 基于相关性分析的指标初次筛选

基于SPSS的相关性分析,找出显著相关的指标(相关系数绝对值在0.8~1.0)。例如,通过对雄安新区资源系统的28项指标进行相关性检验,土地总面积指标与土地利用率、土地开发强度、单位土地产出3个指标显著相关;人均粮食占有量指标与人均耕地面积、单位耕地生产力2个指标显著相关;水资源总量指标与地表水资源量、人均水资源量2个指标显著相关;平均水资源量指标与地表水资源量、人均水资源量2个指标显著相关;水资源可持续度指标与水资源利用率、用水效益2个指标显著相关;企业矿山数指标与年产矿量、年产原油数量、天然气产量3个指标产量显著相关;年产矿量指标与企业矿山数、单位用地产矿量、单位用地实际采矿能力、年产原油数量和天然气产量5个指标显著相关;单位用地实际采矿能力指标与年产矿量、单位用地产矿量、年产原油数量、天然气产量4个指标显著相关。同时结合专家评分法(邀请10名相关专家进行打分),剔除资源系统里权数得分较低的8个三级指标(土地总面积、人均粮食占有量、水资源总量、平均水资源量、水资源可持续度、企业矿山数、年产矿量、单位用地实际采矿能力),实现对信息重复指标的筛选,剩余的20个三级指标作为雄安新区资源系统承载力的评价指标。同理,对环境、生态与社会经济系统的各个评价指标进行相关性分析,筛选出环境系统的19个三级指标、生态系统的22个三级指标与社会经济系统的16个三级指标。初次筛选后的雄安新区资源环境承载力评价指标体系含77个三级指标(表 3)。

表 3 初次筛选后的雄安新区资源环境承载力评价指标体系
4 基于主成分分析法的雄安新区资源环境承载力评价指标体系构建 4.1 主成分分析法

主成分分析法是度量多变量之间相关性的一种多元统计方法,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标(即主成分),每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息。本文运用SPSS软件进行主成分分析,在对评价的各项特征指标进行优化筛选的基础上设计雄安新区资源环境承载力评价指标体系。

4.2 基于主成分分析法构建雄安新区资源环境承载力评价指标体系

以雄安新区的雄县、安新县、容城县行政辖区(含白洋淀水域)为主要评价单元,研究数据为2014—2018年雄安新区的各项统计指标数据(各项统计指标数据均来自《河北经济年签》[36],《保定经济统计年鉴》[37],《河北经济发展报告》[38],河北统计局网站,雄安新区官网,雄县、安新县、容城县官网,以及实地调研或计算得出)。

基于主成分分析法构建雄安新区资源环境承载力评价指标体系的步骤如下。

第一步:数据标准化[40];假设研究样本集X(i,j) 为第i个样本的第j个指标值。为了统一评价的变化范围,要对指标数据进行无量纲化处理。选择极差标准化方法进行原始数据的无量纲化,对越大越优型评价指标采用式(1)、越小越优型评价指标采用式(2)进行极差标准化处理。

其中,Xmax(j)、Xmin(j)分别表示样本数据中评价指标j的最大值和最小值,计算得到的X*(i,j)为区间在[0, 1]上的评价指标。

第二步:计算主成分和累计方差贡献率;限于篇幅,本文仅以资源系统和生态系统为例,基于SPSS软件进行主成分分析(表 4表 5)。表 4中资源系统指标前4个主成分的特征值均大于1、且累计贡献率超过80%,表明这4个主成分基本能够代表原始指标对雄安新区资源环境承载力进行评价。表 5中生态系统指标前3个主成分的特征值均大于1、且累计贡献率超过80%,表明这3个主成分基本能够代表原始指标对雄安新区资源环境承载力进行评价。

表 4 特征根与方差贡献(资源系统)
表 5 特征根与方差贡献(生态系统)

第三步:求因子载荷矩阵,如表 6表 7所示。

表 6 旋转后的成分矩阵a(资源系统)
表 7 旋转后的成分矩阵a(生态系统)

提取方法:主成分分析法。

旋转方法:凯撒正态化最大方差法。

第四步:基于主成分提取相关指标。通过分析旋转后的因子载荷矩阵(表 6),资源系统从4大主成分中提取人均耕地面积、人均建设用地面积、单位耕地生产力、土地利用率、单位土地产出、人均水资源量、单位有效灌溉面积、水资源利用率、用水效益、单位用地产矿量、年产原油数量、天然气产量、地热田面积共13个指标。通过分析旋转后的因子载荷矩阵(表 7),生态系统从3大主成分中提取环保投入占财政支出的比重、人均造林面积、白洋淀水质达标率、生活垃圾无害化处理率、建成区绿化覆盖率、工业SO2去除率、工业固废综合利用率、万元GDP能耗、万元GDP水耗、单位工业GDP天然气使用率、工业污水集中处理率、地热资源取暖覆盖率、每万人拥有公共汽电车、蓝绿空间占比共14个指标。

同理,环境系统从4大主成分中提取工业万元GDP废水排放量、城市污水日处理能力、化学需氧量排放强度、生态用水率、空气质量综合指数、PM2.5浓度、PM10浓度、平均地下水埋深度、地下水超采量、地面沉降速率、建筑地基承载力11个指标;社会经济系统从3大主成分中提取人均GDP、规模以上工业总产值、第二产业占GDP比重、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费支出、固定资产投资额、城镇化率、人口密度、恩格尔系数、路网密度10个指标。

综上,从资源、环境、生态与社会经济系统中共筛选出最终的48个3级指标构建雄安新区资源环境承载力评价指标体系(图 1)。

图 1 雄安新区资源环境承载力评价指标体系
5 结论

通过分析借鉴区域资源环境承载力评价指标体系构建的前期研究成果,在深入挖据雄安新区资源与环境核心特征的基础上,提出了雄安新区资源环境承载力评价指标体系设计的总体思路与主要原则,从资源系统(土地资源、水资源与矿产资源)、环境系统(水环境、大气环境与地质环境)、生态系统(绿色生态,包括绿色治理、绿色生产与绿色生活)与社会经济系统(经济、社会)4个维度,定性地提出反映雄安新区资源与环境承载状况的104项基础性特征指标,在运用相关性分析剔除信息重叠(显著相关)的27项指标的基础上,运用主成分分析法的因子载荷矩阵提炼出影响雄安新区资源环境承载力的主要因子(48项三级基础性指标),设计出针对性较强的雄安新区资源环境承载力评价指标体系,有助于科学、客观地评价雄安新区资源环境承载力。从围绕区域资源与环境的禀赋特征定性地提出若干基础性指标,到运用相关性分析与主成分分析的定量分析法进行指标筛选,相比较之前区域资源环境承载力评价指标体系选取依靠定性方法,通过定量方法优选筛选的评价指标更能准确地把握区域资源环境承载力的核心要素,为区域资源环境承载力评价指标体系的构建研究提供了思路。

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Study on the construction of evaluation index system of resources and environment carrying capacity of Xiong'an New Area
WANG Qin, ZHANG Yan, YANG Yongfang    
Beijing Union University, Beijing 100101, China
Abstract This paper analyzes the inherent characteristics of resources and environment of Xiong'an New Area, in the context of the development planning and positioning of Xiong'an New Area, with the resources system, the environment system, the ecology (green ecology) system, the social and economic system in the first level, using the main principles of sciences, systems engineering, dynamics, human-land relationship coordination and sustainable development, and with the land resources, the water resources, the mineral resources, the water environment, the atmospheric environment, the geological environment, the green governance, the green production, the green life, the economy and the society in the second level and some other factors in the third level. By using the correlation analysis of the SPSS, the duplicated information in the evaluation indexes in the three levels is eliminated and the main influencing factors of resources and environment carrying capacity of Xiong'an New Area are refined through the principal component analysis method and the evaluation indexes are optimized, and the final 48 three-level evaluation indexes are determined. The evaluation index system of resources and environment carrying capacity of Xiong'an New Area constructed by the above method could more accurately reflect the coordinated development degree among resources, environment, ecology, social and economic system, to reveal the driving mechanism of the key elements of resources and environment carrying capacity in Xiong'an New Area.
Key words: Xiong'an New Area     resources and environment carrying capacity     evaluation indexes     principal component analysis method