民勤县经济发展与生态环境的定量关系研究
张惠1, 张志强3
1. 兰州文理学院,甘肃 兰州 730000
2. 西北师范大学地理与环境科学学院,甘肃 兰州 730070
3.中国科学院资源环境科学信息中心,甘肃 兰州 730000

张惠(1983-),女,甘肃兰州人,博士研究生,主要从事生态经济学与可持续发展研究. E-mail:zhang_h1009@163.com

摘要

环境压力和经济增长之间的关系问题是一个长期争论的话题。环境保护与经济发展是对立而又统一的2个方面,环境为人类的生存和发展提供了物质基础,而人类活动和经济发展又给生态和环境带来了污染与破坏。对于经济发展相对缓慢、生态环境较为脆弱、环境压力与经济增长之间矛盾更为突出的石羊河流域,此问题更加严峻。选择生态足迹作为表征环境压力的指标,计算了1978—2012年生态足迹、生态承载力和生态赤字情况,利用STIRPAT模型拟合人均生态足迹和经济发展之间的关系,用岭回归和偏最小二乘回归(PLS)分别计算经济发展与生态环境之间的耦合协调关系。结果表明:①1978—2012年民勤县生态足迹与人均生态足迹均呈上升趋势,生态赤字逐渐严重,35年间增加了719.62%;②影响生态环境变化的因素中人均GDP的变化对其影响较大,城镇化率次之,人口数和放牧量增加影响较小,第一产业产值比重的增加对生态环境恶化具有减缓作用;③耦合度在0.2759~0.4987之间,协调度在0.1263~0.3090之间,经济增长为粗放型,对生态环境的变化具有负作用。

关键词: 环境压力; STIRPAT模型; 耦合协调; 内陆河流域
中图分类号:F062.2;P96 文献标志码:A 文章编号:1001-8166(2014)05-0632-08
Studies on the Quantitative Relation Between Economic Development and Ecological Environment of Minqin County
Zhang Hui1, 2, Zhang Zhiqiang3
1. Lanzhou University of Arts and Science, Lanzhou 730000,China
2 Geography and Environment College of Northwest Normal University, Lanzhou 730070,China.
3.Scientific Information Center for Resources and Environment, Lanzhou 730000,China
Abstract

Relationship between environmental pressure and economic growth is a long debated topic. Environmental protection and economic development are two aspects of the unity of opposites. Environment offers material basis for survival and development of human, but human activities and economic development has brought pollution and damage to the ecology and environment. This problem is more severe in Shiyang River Basin which has slow economy relatively, eco-environment is instable, and contradictions are more prominent between environmental pressures and economic growth. This paper choosed the ecological footprint as indicators of environmental pressure, and calculated the Ecological Footprint (EF), Ecological Capacity (EC) and Ecological Deficit (ED) from 1978 to 2012 of Minqin County. Then, we used STIRPAT model to simulate the impact of per capita ecological footprint on economic development. And we use ridge regression and PLS regression to find out the coupling and coordinative characteristics between economic growth and environment. The results show that: ①Ecological footprint and per capita ecological footprint of Minqin County increased from 1978 to 2012, and ecological deficit becomes serious gradually that it has increased 719.62% in the past 31 years; ② The changes of per capita GDP and per capita GDP squared have influence on environment, and followed by urbanization level. The changes of population and grassland utilization intensity have little impact on environment. The increase of proportion of primary industry can mitigate environment change; ③ The degree range of coupling and coordinative is 0.2759~0.4987 and 0.1263~0.3090. The economic development is extensive growth. And it has a negative effect on environment change.

Keyword: Environment stress; STIRPAT model; Coupling and coordinate; Inland river basin.
1 引言

民勤县地处甘肃省河西走廊东北部,是我国西北重要的生态屏障,处于全国荒漠化监控与防治的前沿,是中国北部地区沙尘暴的重要发源地之一。1978—2012年间甘肃省民勤县沙漠戈壁面积从9 287.10 km2增加到10 159.06 km2,从生态安全角度来看,如果民勤绿洲失守,巴丹吉林沙漠和腾格里沙漠合围,对武威、金昌的生态环境构成威胁,甚至整个河西走廊也将深受影响。近年来,民勤地区大量地表植被的消失和退化导致了生态环境恶化。我国对于民勤的环境问题一致非常重视,2001年以来,温家宝总理已先后6次就民勤生态环境问题作过批示,并在2007年视察民勤时提出“决不能让民勤成为第二个罗布泊[ 1]”。自20世纪80年代以来,人们扩大种植面积,发展经济,破坏了原有的林带,牧区向林区推进,林线后移,生态环境不断恶化。民勤县是河西走廊重要的生态屏障,对其采取保护措施至关重要[ 2],本文旨在研究民勤县经济发展与生态环境之间的关系。

经济发展—生态环境系统的相关研究在LUCC[ 3, 4]、生态补偿[ 5~ 8]、区域景观格局[ 9, 10]及农村生计资本[ 11~ 13]等方面应用广泛,由于一定范围内生态环境随着经济的增长而改变,这种改变在生态不敏感地区引起的效果甚微[ 14],但是在生态脆弱地区,如石羊河流域[ 15],人类活动的干扰会导致整个流域生态系统的紊乱,进而引发一系列的环境问题[ 16]

为了更好地指导城市建设和流域生态保护,找出35年来影响石羊河流域生态环境变化的原因,选择民勤县作为研究经济发展与生态环境之间关系的典型代表,首先根据生态足迹理论计算民勤县生态足迹、生态承载力和生态赤字情况,然后利用环境研究中的STIRPAT模型,回归拟合生态足迹和经济发展系统中的各项指标,找出生态环境恶化的因素,最后分析社会经济系统和生态环境系统之间的耦合协调关系,研究经济发展对生态环境的作用。

2 数据来源与研究方法
2.1数据来源

本文数据取自1979—2013年《民勤县国民经济和社会发展统计资料汇编》、《武威60年》、《武威市统计年鉴》等,结合联合国粮农组织(FAO)数据库关于世界平均生物资源消耗的标准。计算全县生态足迹.[ 17]详细的计算方法不在敖述[ 18]

2.2 经济发展与生态环境压力模型评价

定量分析人口、经济、技术对环境压力的影响时,纳入经典的IPAT等式发展而来的ImPACT分析框架[ 18],应用STIRPAT模型评价人口、财富和技术对环境影响的作用大小,公式如下[ 19]:

(1)

式中, I为环境影响;a为标度该模型的常数项; P为人口(人); A为富裕水平(人均消费或生产); T为技术(单位生产或消费的环境影响); b,c,d分别为 P,A T的指数项; e为误差项。

为了衡量经济因素对环境的影响程度,可将方程转换成对数形式:

(2)

由于模型中描述变量不足,增加其他控制因素(如富裕度、社会发展等)来分析它们对环境的影响,同 A,因素 P T都可以分解为多个指标,即增加城镇化水平、产业比重等因素。公式如下:

(3)

2.3 经济发展与生态环境耦合协调的理论模型

2.3.1 耦合协调的理论模型

经济发展与生态环境系统耦合是通过经济和环境2个子系统及其要素的交互作用和相互影响,促进系统从无序走向有序的过程,它决定了系统演变的特征与规律[ 20]。共分为4个阶段,即低水平耦合、颉颃、磨合和高水平耦合。本文用粮食作物、油料、葵花籽、蔬菜、瓜类、水果、猪肉、羊肉、羊毛等产量指标表示经济发展子系统,用总人口、人均GDP、城镇化率、草地放牧单位数量(羊单位)、第一产业产值比重等相关数据表示生态环境子系统。

首先采用极差法进行数据标准化,设 ui( i=1,2)是“经济发展—生态环境”系统序参量,体现子系统 i对总系统的贡献; Xij( j=1,2,…, n)为第 i个序参量的第 j个指标, xij为其标准化后的功效函数值。 αij βij是系统稳定临界点序参量的上、下限值。这样,“经济发展—生态环境”耦合系统的有序功效系数 xij就可以表示为:

(4)

式中, xij为变量 Xij对系统的功效贡献值,反映了各指标达到目标的满意程度,其取值范围为[0,1],0为最不满意,1为最满意[ 20]

由于经济发展与生态环境是经济发展与生态环境系统的2个不同而又相互作用的子系统,系统内各个序参量有序程度的“总贡献”可通过集成的方法来实现,公式如下[ 21]

(5)
(6)

式中, Ui为总系统序参量的标准化值, λij为各个序参量的权重。

根据耦合度函数计算公式:

(7)

式中, C为耦合度值,0≤ C≤1, U1 U2分别代表经济发展综合序参量和生态环境综合序参量。经济发展与生态环境系统的耦合可分为4个阶段:①0≤ C≤0.3:低水平耦合,低水平社会经济发展和高生态环境承载力;②0.3< C<0.5:系统耦合处于颉颃阶段,环境承载力下降,快速发展的经济建设给生态环境带来了巨大压力;③0.5≤ C<0.8:系统耦合进入磨合阶段,经济发展引发的环境问题开始被关注;④0.8≤ C≤1:系统处于高水平耦合阶段,经济发展与生态环境协调发展。

相对于耦合度模型,协调度模型可更好地评判经济发展与生态环境系统的社会经济水平、生态环境交互耦合的协调程度[ 22],计算公式如下:

(8)
(9)

式中, D为协调度(0≤ D≤1), C为耦合度, T为经济发展与生态环境的综合协调指数,反映了生态足迹与环境的整体协同的效应; a b为待定系数; U1 U2分别为经济发展综合序参量和生态环境综合序参量。协调度也可划分为4个阶段:①0< D≤0.4,低度协调耦合;②0.4< D≤0.5,中度协调耦合;③0.5< D≤0.8,高度协调耦合;④0.8< D<1,极度协调耦合。

2.3.2 指标体系权重计算

在测度经济发展与生态环境2个子系统的权重时,引入熵值法来确定权重,以期在一定程度上避免层次分析法的主观性。基于客观环境的原始信息,熵值赋权法通过分析各指标之间的关联程度及各指标所提供的信息量,测算各子系统及其构成要素指标的权重[ 23]

3 结果与分析
3.1 生态足迹分析

35年间,民勤县生态足迹由1978年的0.91 hm2/人上升到2012年的2.70 hm2/人,平均年增长率为5.11%,经二次多项式拟合, R2=0.958,精度较高,呈多项式增长,如图1所示。以5年为一个周期,可以看出年平均增长率最高在2003-2012年,为5.75%;最小在1978-1983年,为2.11%,也就是说,1978-1983的5年间,全县生态足迹在不断增大,且增幅在不断提升。

生态承载力呈缓慢增长,从1978年0.69hm2/人到2012年1.21hm2/人,年平均增长率为1.49%,变化率比较平稳。

图1 人均生态足迹、生态承载力及生态赤字变化趋势Fig.1 The per capita ecological footprint (EF), ecological carrying capacity (EC) and ecological deficit (ED)

生态赤字逐年增加,变化率和人均生态足迹相似,在1998年以后增速变大,35年间平均增速为3.66%,前20年平均增长率为1.75%,后15年平均增长率为6.20%。近15年间民勤县生态赤字越来越严重,超出生态承载力承受范围,呈不可持续发展趋势。

1978—2012年,民勤县生物资源消耗逐渐增大,生态足迹强度总体呈下降趋势,由1978年39.05 hm2/人下降到2012年0.82 hm2/人,年平均降幅为1.09 hm2/人,以指数函数拟合, R2=0.922,如图2所示,在1990年之前,生态足迹强度下降趋势十分明显,1990年以后,下降趋势减慢。

图2 生态足迹强度变化趋势Fig.2 The trend of ecological footprint intensity change

3.2 生态环境社会经济驱动机制分析

STIRPAT模型更为广泛地应用于生态足迹和环境影响之间的关系研究。综合考虑并结合前人研究成果[ 24]选择人口、社会发展富裕度(GDP、城镇化率)和生计策略为测算STIRPAT模型的指标。1978—2012年民勤县人口从24万人增长到31.5万人,增长了1.31倍,GDP增长了44.57倍,城镇化率采用城市人口比重表示,从3.18%提高到了25.01%,利用羊单位来表示草地资源利用强度即放牧量,民勤县35年间羊放牧数量从10.26万只增长到了79.2万只,用第一产业占GDP的比重表示农业生产比值即生计策略。

将民勤县人均生态足迹和环境影响变量的时间序列数据代入STIRPAT模型中,应用岭回归和偏最小二乘回归(PLS)求解多元线性方程。首先将数据进行标准化处理,用岭回归分析确定不同 k值时的各变量系数,计算得到 k=0.06时,回归方程趋于稳定,由于2种回归结果比较接近,可以对比分析。

因为城镇化率由非农人口和总人口比值得到,和人均GDP有较强的相关性,pearson相关性为0.953,所以分别采用3种模型模拟民勤县经济发展和生态环境之间的关系。其中模型一、二采用富裕指标,计算中采用人均GDP、人均GDP平方项、人口、羊单位、第一产业比重;模型三采用社会发展指标,为人口、城镇化率、羊单位、第一产业比重。

表1中可以看出,3种模型 R2均大于0.95,说明拟合效果较好,且标准化系数与实际情况相符,可以解释为自变量人均GDP、人均GDP平方项、人口、城镇化率、羊单位、第一产业产值比重每增加1%所对应的因变量人均生态足迹的增加。模型一中人均GDP、模型二中人均GDP及其平方项、模型三中城镇化率的非标准化系数均大于0,说明人均GDP和城镇化率的增加引起的环境变化的速度低于其自身增加的速度,同时说明了富裕指标和社会发展指标都是引起民勤县生态环境改变的主要因子,人均GDP由人口和GDP共同组成、城镇化率为非农人口和总人口的比值,即控制城镇人口和总人口数量、降低GDP的增速是改善全县生态环境的关键因素。

表1 经济发展对环境影响作用的岭回归结果 Table 1 The parametric models of the impact of human factors on the environment (ridge regression)

3个模型中第一产业产值比重的非标准化和标准化系数均小于0,说明加快城镇化进程对生态环境恶化具有减慢作用。同样,3个模型中人口和草地放牧单位的非标准化系数均接近于0,分别为1.054e-6、5.35e-7,2.333e-6、5.10e-7,0.13e-7、5.42e-7,说明总人口和草地资源利用强度的变化对生态环境变化的作用较小。

表2 经济发展对环境影响作用的PLS回归结果 Table 2 The parametric models of the impact of human factors on the environment (PLS regression)

表2可以看出,3种模型中 R2均大于0.95,说明拟合效果较好。模型一中人均GDP、模型二中的人均GDP平方项的非标准化系数分别大于1,说明人均GDP的增加引起的环境变化的速度快于其自身增加的速度,同时说明了人均GDP是引起民勤县生态环境改变的最重要的影响因子,印证了岭回归中的观点。

模型三中的城镇化率介于0~1,说明社会发展水平提高对应的生态环境恶化速度低于其自身速度,影响生态环境变化速度低于人均GDP及其平方项,即城镇化率的提高对生态环境的影响没有人均GDP强。

3种模型中第一产业比值的非标准化系数都小于0,说明加快城镇化进程对生态环境恶化具有减慢作用,人口和草地放牧量的非标准化系数接近于0,分别为-3.852e-7、4.260e-6,-3.373e-6、4.783e-7,6.808e-7、2.865e-7,说明人口和牲畜的变化对生态环境变化的作用较小。

由于岭回归分析和PLS分析结果基本相同,所以计算2种回归方法中环境压力的残差逆对数,即人均生态足迹和回归拟合后的人均生态足迹的比较,结果显示(图3),在相同的富裕指标情况下,2003年以后回归效果均偏差较大,岭回归残差逆对数均值为1.6282,PLS残差逆对数均值为1.0668,PLS回归效果要好于岭回归,主要由于岭回归分析主观性较大。

图3. 模型一中2种回归结果的残差逆对数Fig.3. The antilog of residuals for model 1 in 2 regression

3.3 生态环境与经济发展耦合协调分析

根据熵值法计算的经济发展与生态环境子系统的权重如表3所示。

表3 经济发展—生态环境耦合协调系统指标体系 Table 3 Index system of coupling and coordination system of economic growth and environment

对民勤县经济发展和生态环境进行耦合协调分析,计算经济发展和生态环境系统综合因子的协调度和耦合度(表4)。

表4 经济发展与生态环境耦合度与耦合协调度值 Table 4 Coupling and coupling coordination degrees between economic growth and environment

表4可以看出,1978—2012年民勤县经济发展—生态环境系统的耦合度 C形成了一个“V型”曲线变化趋势,在1978—1986年缓慢升高,在1986年达到峰值后开始下降,2002年达到谷值,后又逐渐上升,耦合度 C在0.2759~0.4987之间,平均值为0.4249。经济发展—生态环境系统的协调度 D的变化趋势和耦合度 C相同,同样在2002年达到谷值,变化幅度小于耦合度 C,协调度 D在0.1263~0.3090之间,平均值为0.2067,其中32个年份经济发展和生态环境之间主要处于颉颃阶段,表明经济主要为粗放型增长,对生态环境恶化具有负作用。

从经济发展序参量 U1的变化可以看出,民勤县的经济增长速度从改革开放以来由快减慢,但是伴随着西部大开发的深入近年来又逐年加快,2002年是个转折点,另外生态环境序参量 U2从0.0881增加到0.2661,平均年增长率为0.59%,说明民勤县经济的快速增长对生态环境的影响越来越大,城市化与生态环境没有达到良性的协调共振,日益加快的城市化进程正在受到资源环境的制约。目前民勤县经济发展与生态环境系统的耦合协调程度较低,经济的快速增长和“摊大饼”式的城市扩张将会给资源环境带来巨大的压力,政府、企业等各方应协调自身行为对经济发展—生态环境系统做出响应,并通过反馈机制影响城市化进程及生态环境状态的改善,使民勤县经济发展与环境向着良性耦合协调、共同提升的可持续方向转变。

4 结论

本文首先根据一般性的公式计算了1978—2012年的民勤县生态足迹和人均生态足迹,结果呈多项式增长,生态承载力增加缓慢,生态赤字逐渐加剧,越来越呈现不可持续发展趋势。

其次根据STIRPAT模型拟合人均生态足迹和生态环境指标之间的关系,生态环境指标用人均GDP、人口、城镇化率、草地资源利用强度(放牧量)、第一产业产值比重表示,并分为富裕指标和社会发展指标2种类型,利用岭回归和偏最小二乘法(PLS)回归分别进行模拟。结果基本相同,人均GDP和城镇化率是引起生态环境变化的主要因素,人均GDP的变化对环境变化的影响较大,城镇化率次之,人口增长和放牧量的增加影响较小,第一产业比重的增加对生态环境恶化具有减缓作用,残差逆对数显示PLS模拟精度更高。

然后在此基础上计算经济发展与生态环境之间的耦合协调关系,用STIRPAT模型中的自变量表示生态环境子系统,生态足迹测算指标表示经济发展子系统。结果显示1978—2012年间,耦合度和协调度均呈现“V型”变化,处于中强度和低协调的颉颃阶段,经济为粗放型增长,对生态环境的变化具有负作用,印证了上文中生态赤字逐渐增大,生态环境呈不可持续发展的趋势,如何找出一条经济和生态可持续发展之路,是民勤县当今最重要的问题。

由于生态足迹计算中还涉及到化石燃料使用情况,但是本文在搜集资料过程中,化石燃料数据年份不全,所以没有加入计算序列,这方面的研究有待进一步加强。

The authors have declared that no competing interests exist.

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