朱高立, 饶芳萍， 李发志， 邹 伟

(1.南京财经大学 公共管理学院, 南京 210023; 2.南京农业大学 公共管理学院, 南京 210095)

中国经济的快速发展和城镇化率的迅速提升使得经济、资源、环境间的矛盾日益突出，如何协调三者间的矛盾，实现区域经济与生态环境的可持续发展已经成为全社会亟待解决的问题。实现城市可持续发展的要求是在保证城市社会经济正常发展的前提下，城市生态环境所受到的破坏可以被控制在合理范围内[1]。生态足迹模型最早由Rees提出，其主要作用是定量测算人类活动对生态系统的压力[2]。依托其科学完善的理论基础，生态足迹方法在国内外学术界得到了广泛应用，这主要表现在以下几个方面：第一，研究尺度由早年的城市[3]、地区[4]、国家[5]、全球[6]等大尺度逐渐向学校[7]、家庭[8]等小尺度演进。第二，尝试着将研究区域细分，从地理学的角度考察不同经纬度地区的生态足迹变化状况，有学者如吉力力·阿不都外力等[9]利用生态足迹压力指数模型分析了亚洲内陆四国的生态安全状态；另一些学者如袁仲杰等[10]研究了沿海地区旅游资源开发规模的评估方法，并评估了大连旅顺的沿海旅游资源；杨木壮等[11]研究发现，与珠三角同等内陆城市肇庆相比，作为沿海城市的汕头生态足迹相对较低，但生态赤字相对较高。第三，近年来，国内外学者通过不断补充完善以往的生态足迹方法，逐渐将其研究领域由土地拓展到旅游[12]、水资源[13]、能源消费[14]、建筑[15]等各个方面。其中，在旅游生态足迹研究方面，国内学者甄翌等[16]将生态足迹分为可转移、不可转移两类，并提出了根生态盈余/赤字的概念；在水资源生态足迹研究方面，王俭等[17]构建了由生活用水、生产用水、公共服务用水和生态用水4类账户组成的水资源生态足迹核算模型；在碳生态足迹研究方面，张清等[18]定量分析了中国能源碳足迹生态压力的动态变化。第四，从研究方法的改进与评价[19-21]等方面对生态足迹相关问题进行了深入系统的研究。第五，一些学者还就可持续发展与生态足迹的关系进行了研究，例如李翔[22]以长株潭为对象，分析了生态承载力和可持续发展的辩证关系；王云霞[23]理论分析了生态承载力和可持续发展之间的关系；韦晓宏[24]将生态承载力与可持续经济发展研究有机结合起来，对生态承载力的理论基础、定量模式和时间动态模型进行了系统的综合性研究。

通过对国内外相关研究的梳理可以发现，以往研究大部分以静态为主，对生态足迹动态变化过程关注较少，且对沿海地区未来可持续发展能力的预测研究不多。因此，本文以地处江苏沿海的盐城市为例，通过生态足迹模型测算盐城市2005—2018年的生态足迹动态变化情况，并引入生态足迹多样性指数与生态系统发展能力对测算结果进行补充，最后预测盐城市未来10 a的生态可持续发展状况。本研究旨在为盐城市制定可持续发展方案提供理论支持。

1 研究区概况

盐城市地处江苏省中东部，长江三角洲北翼，位于32°34′—34°28′N，119°27′—120°54′E，市域面积1.7万km2。2018年，盐城市户籍人口826.15万人，人均地区生产总值75 987元，人均可支配收入29 488元，其中，城镇常住居民人均可支配收入35 896元，人均消费支出19 731元，农村常住居民人均可支配收入20 357元，人均消费支出14 515元。自然资源消耗量和生产生活废弃物增加累积的诸多负面效应已经成为盐城市区域可持续发展的主要障碍。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本文采用的生物资源消费、能源资源消费和各类土地面积数据来源于《盐城统计年鉴》。

2.2 研究方法

2.2.1 生态足迹模型 生态足迹模型的应用需要两个步骤：首先，计算出人口的自然资源消费量和吸纳这些人口产生的废弃物所需的生物生产性土地面积；其次，需要将各类资源消费和能源消费项目折算为耕地、草地、林地、建筑用地、水域、化石能源用地等土地类型，详细项目见表1。需要指出的是，由于不同生物生产性土地的生产力存在差异，在计算过程中，需要通过均衡化处理将不同类型的土地面积转化为具有相同生产力的生物生产面积[25]。

本文的均衡因子来自《National Footprint Account》(2010)中的结果。由于江苏省各区域自然条件差别不大，所以本文的产量因子采用包正君[26]，张佳琦[27]等在计算南京、苏州生态足迹时所统一采用的产量因子。具体计算公式如下：

Ef=∑rjAi=∑rjCi/(YiN)

(1)

EF=Ef×N

(2)

式中:EF为总生态足迹(hm2)；Ef为人均生态足迹(hm2/人)；i为消费项目的类别；j为土地类型；Ai为第i种消费项目折算的人均生物生产性土地面积；rj为i类商品对应的土地类型j的均衡因子；Ci为i种生物资源的消费量；Yi为i种生物资源的世界平均产量(kg/hm2)；N为人口数。在计算能源消费项目的生态足迹时，需要通过转化系数将不同的能源消费项目折算成化石能源用地面积，不同能源的折算系数如下：原煤为20.9 GJ/t，洗精煤为26.3 GJ/t，焦碳为28.5 GJ/t，原油为41.9 GJ/t，汽油为43.1 GJ/t，煤油为43.1 GJ/t，柴油为42.7 GJ/t，燃料油为50.2 GJ/t，液化石油气为50.2 GJ/t，液化天然气为51.5 GJ/t，天然气为39.0 GJ/t，电力为0.003 6 kJ/(kW·h)。

表1 生态足迹账户类型

生态承载力为地区所能够提供给人类所需的生物生产性土地面积，其计算公式如下：

Ec=∑ai×rj×yi(j=1,2,…,6)

(3)

EC=Ec×N

(4)

式中：Ec为人均生态承载力面积；EC为区域总生态承载力；ai为人均生物生产性土地面积；rj为均衡因子；yi为产量因子；N为人口数。计算结果应扣除12%的生物多样性保护面积。

2.2.2 生态系统可持续发展评价 生态足迹模型的生态偏向性特征不能全面反映社会经济与资源环境的关系，而且可能会忽略土地的多样性功能及发展能力。为此，本文引入了生态足迹多样性指数与生态系统发展能力等指标。其中，生态足迹多样性指数主要用来描述区域内各种消费所需生物生产性土地面积的均衡程度[28]，不同地类生态足迹分配越平等表明生态经济系统的多样性越高。生态系统发展能力可以很好地反映区域生态经济系统发展状况，生态足迹多样性指数越大，其能力越强。上述3种指标都可以用来衡量区域可持续发展水平，它们的综合应用可以更加科学地评价区域生态系统可持续发展能力，增强区域土地可持续发展的对比性[29]。

(1) 生态足迹多样性指数。生态足迹多样性指数借鉴杨青等[30]的研究，计算公式为：

H=-∑(RilnRi)

(5)

式中:H为生态足迹多样性指数;i为生物生产性土地类型;Ri为第i种土地类型足迹在总生态足迹中占有的比例。

(2) 生态系统发展能力。从系统组织角度推算出生态系统多样性指数，然后将其乘以区域人均生态足迹就可以得出区域生态系统发展能力，具体可借鉴Ulanowicz[31]的研究，计算公式为：

C=Ef[-∑(RilnRi)]

(6)

式中:C为生态系统发展能力;Ef为地区人均生态足迹。

2.2.3 灰色预测GM(1，1)模型 灰色预测GM(1，1)模型是灰色系统理论的核心内容，主要用于预测系统行为特征值的变化。其分析步骤如下：首先通过部分已知数据，将抽象的信息量化后进行模型化，然后进行模型预测部分未知数据[32]，它具有不需要大量样本、样本无需规律分布、计算工作量小、定性定量分析结果一致、准确性高等优点。该方法现已被广泛应用于工业、农业、物流等诸多领域。具体方法可参见相关文献[33]。本文利用此方法模拟盐城市2005—2018年的生态赤字和人均生态赤字变化，并对盐城市未来10 a的生态赤字和人均生态赤字进行预测。数据的分析处理采用DPS 7.05软件。

3 结果与分析

3.1 人均生态足迹动态变化

图1为2005—2018年盐城市各地类人均生态足迹变化图。由图1可知，2005—2018年，盐城市各地类人均生态足迹整体上呈上升趋势，这主要是由于区域经济快速发展、人均资源消耗量增加、消费结构与产业结构发生调整等原因。具体分析，林地和建筑用地人均生态足迹随时间的推进呈小幅度上升趋势，14 a间变化不大；水域和耕地人均生态足迹随时间的推进呈大幅度上升趋势。以耕地为例，耕地的人均生态足迹以2012年为节点，在这之前上升趋势明显，之后趋于平缓。通过相关分析可以发现，盐城耕地人均生态足迹与区域常住人口呈极显著负相关，这说明人口变化显著影响区域耕地人均生态足迹；草地人均生态足迹的变化处于波动状态，2005—2008年呈下降趋势，2008—2012年呈快速上升趋势，2012—2018年上升趋势趋于平缓；化石能源用地人均生态足迹在2014年以前虽然出现波动，但起伏变化不大，在2014年以后，该地类人均生态足迹呈快速上升趋势，这可能与该地区经济发展水平有关。通过对区域化石能源用地的人均生态足迹与区域GDP进行相关性分析可以发现，两者之间呈极显著正相关，从而间接印证了本文的推断。由图1还可以发现，水域是盐城市人均生态足迹的主要贡献者，其中，2018年的水域人均生态足迹占总足迹的40%。

图1 2005-2018年盐城市各地类人均生态足迹动态变化

3.2 人均生态承载力和生态赤字(盈余)动态变化

图2为2005—2018年盐城市不同地类的人均生态承载力变化图。由图2可知，耕地、草地、林地和建筑用地的人均生态承载力14 a间整体呈上升趋势，这得益于生产效率的提高。其中，耕地人均生态承载力从2005年的0.41 hm2上升到2018年的0.48 hm2，草地人均生态承载力从2005年的2.5×10-5hm2上升到2018年的1.6×10-4hm2，林地人均生态承载力从2005年的1.4×10-2hm2上升到2018年的5.2×10-2hm2，建筑用地人均生态承载力从2005年的0.12 hm2上升到2018年的0.16 hm2。与上述土地类型不同，水域的人均生态承载力从2005年的3.9×10-2hm2下降到2018年的3.6×10-2hm2，14 a间整体呈下降趋势，这可能与水域面积的减少，水产品养殖结构的调整有关。从结构上看，耕地的人均生态承载力比重维持在66%～71%，这表明耕地是保障区域可持续发展的关键要素，应加强对耕地资源的保护。

图3为2005—2018年不同地类的人均生态盈余(赤字)变化图。可以发现，耕地、草地、水域和化石能源用地14 a间一直处于生态赤字状态，且赤字水平呈逐年上升趋势。具体分析，耕地人均赤字从2005年的0.40 hm2上升到2018年的0.73 hm2，草地人均赤字从2005年的0.57 hm2上升到2018年的0.76 hm2，水域人均赤字从2005年的1.27 hm2上升到2018年的1.98 hm2，化石能源用地人均赤字从2005年的0.37 hm2上升到2018年的0.95 hm2。从结构上看，水域人均赤字所占比重较大，2005—2018年维持在47%～56%，耕地、草地和化石能源用地人均赤字所占比重大致相当，维持在14%～23%。与上述4种土地类型处于生态赤字状况不同，林地和建筑用地14 a间一直处于生态盈余状态，且盈余水平呈上升趋势，其中，林地人均盈余从2005年的8.4×10-3hm2上升到2018年的2.8×10-2hm2，建筑用地人均盈余从2005年的0.11 hm2上升到2018年的0.12 hm2，这两种土地类型可以满足区域经济发展的需求。

图2 2005-2018年人均生态承载力

图3 2005-2018年人均生态赤字(盈余)

3.3 总生态足迹、生态承载力、生态赤字动态变化

由图4可知，2005—2018年间，盐城市总生态足迹与生态赤字变化趋势相对一致，整体上呈上升趋势。具体分析，2005年，盐城市的生态足迹为3.07×107hm2，生态赤字为2.57×107hm2，2018年盐城市的生态足迹为5.00×107hm2，生态赤字为4.35×107hm2，2018年盐城市的生态足迹和生态赤字分别为2005年的1.63，1.69倍。另外，相比较生态足迹与生态赤字的快速上升，2005—2018年盐城市生态承载力处于缓慢上升趋势，从2005年的5.1×106hm2上升到2018年的6.4×106hm2，原因可能是作为江苏的欠发达地区，盐城市对外来人口的吸引力不足，加上本地人口外流等原因，使得盐城市人口增加的速度小于资源与能源耗损的速度。

图4 盐城市总生态足迹、生态承载力、生态赤字(盈余)动态变化

需要指出的是，虽然盐城市14 a来生态承载力略有上升，但仅增加了25%，明显低于生态足迹的63%和生态赤字的69%。2005年盐城市的生态足迹是生态承载力的6.1倍，到了2018年，盐城市的生态足迹增加到了生态承载力的7.8倍，这表明该年盐城市常住居民所消费的资源需要7.8个盐城市地域面积来提供，这已经远超出其生态承载力的范围。

3.4 生态系统发展评价

图5为盐城市2005—2018年生态足迹多样性指数与生态系统发展能力对比图。可以发现，盐城市生态足迹多样性指数14 a来基本保持稳定，这说明该段时间内不同土地类型无较大变化，区域生态足迹构成没有逐渐趋于平衡，未来需要通过土地利用结构的调整、产业结构的优化等手段不断优化区域足迹的构成。生态系统发展能力整体上呈上升趋势，从2005年的4.03增加到2018年的6.86，14 a间增加了70%，主要原因是人均生态足迹需求的增加，尤其是耕地、草地、水域和化石能源用地的人均生态足迹的增加所导致的区域自然资源的供需失衡，使得区域对外部资源的依赖程度显著提高。需要指出的是，虽然适度增加生态足迹的需求可以提高生态系统的利用率，但这样做的前提是存在生态盈余，如果现阶段区域处于生态赤字状态，则此种方法不适用。此时，需要通过提高生态足迹多样性指数来增加生态系统的发展能力。

图5 2005-2018年盐城市生态系统发展评价指标对比

3.5 生态赤字与人均生态赤字发展趋势预测

生态赤字为生态足迹与生态承载力之间的差值。本文通过利用灰色预测GM(1，1)模型对盐城市2005—2018年的生态赤字和人均生态赤字变化进行了模拟，模拟方程如下：

ED(t+1)=427786788.331616e0.048006t-

406261140.331616

(7)

EDP(t+1)=45.147294e0.058500t-42.451770

(8)

方程(7)为生态赤字模拟方程，方程(8)是人均生态赤字模拟方程。式中：ED为总生态赤字；EDP为人均生态赤字；t为时间。灰色模型误差检验结果见表2，可以发现，除个别年份以外，大部分年份的相对误差都在5%以下。利用模型自带的评价指标对新构建的模型进行评价：C=0.4238好，p=0.8889好；人均生态赤字模型评价：C=0.3393很好，p=0.8889好。由此可以认为，建立的两个模型精度较高，可以用来进行预测。

表2 盐城市生态赤字与人均生态赤字拟合与误差检验

为进一步验证模型的可靠性，计算得到2019年盐城市的实际生态赤字为4.05×107hm2，人均生态赤字为4.95 hm2，实际值与预测值的相对误差较小，满足要求。

生态环境保护、技术改造、消费模式改变等因素可能会导致生态承载力的提升及生态足迹的下降，使得生态赤字未如预期那样变化，因此本文进行预测的假设前提是区域没有大的市场波动及政策性变化，在此情况下，灰色系统模型可以较为准确的预测盐城市未来生态赤字的变化趋势。盐城市2019—2028年的生态赤字与人均生态赤字的预测值见表3。由表3可知，如果不改变盐城市的消费模式与土地利用方式，其生态赤字与人均生态赤字将继续呈扩大态势，区域不可持续状况将越发严重。预测到2028年，盐城市生态赤字相较2018年增长44.6%，人均生态赤字增长49.2%，总生态赤字的增长将大大增加盐城市生物生产性土地的负荷。

表3 盐城市生态赤字与人均生态赤字预测

4 讨论与结论

4.1 讨 论

(1) 6类用地类型中水域生态足迹对足迹增长贡献率最大，原因可能是国内经济的持续增长使得个人收入增加，居民对水产品的需求量大幅增加，盐城作为省内外水产品的重要供应地，水产品生产量增加迅速；水域的人均生态承载力整体呈下降趋势，原因可能是人类活动导致的水域面积的缩小。

(2) 盐城市生态足迹整体上呈逐年上升趋势，增长的主要原因是良好的区位条件，较好的经济发展基础，中央和地方政府的政策扶持所带来的本地区经济的快速发展以及居民消费能力的上升。盐城市的生态赤字随着时间的推移逐年扩大，这说明当年盐城市需要通过消耗大量的能源资源来弥补生态承载力的不足，社会可持续发展能力较弱。研究认为如果不改变现有的发展模式，盐城市的生态赤字与人均生态赤字将继续保持增长态势，未来盐城市的不可持续发展状况将越来越严重。

研究认为实现区域的可持续发展应该从减少生态足迹、提高生态承载力和生态足迹多样性指数三方面着手。在减少生态足迹方面，一方面可以将其纳入到各级政府的考核目标之中，作为政府相关部门和主要负责人考评时的重点项；另一方面大力支持生产性服务业，如金融业、环境管理行业、信息技术行业的发展，这些行业的发展不仅可以降低资源消耗量，还可以促进产业价值链的升级，有利于生态足迹的降低。在提高生态承载力方面，可以通过改造传统产业，推广节能环保技术，积极开发清洁新能源，构建生态产业体系来实现。在提升生态足迹多样性指数方面，可以通过增加土地利用类型，提高低占比地类、降低高占比地类的生态足迹来实现，就盐城市而言，其林地、建筑用地的生态足迹占比较小，而水域占比较大，因此提高林地及建筑用地的比重，降低水域比重是增加盐城市生态足迹多样性的重要措施。

4.2 结 论

(1) 2005—2018年间盐城林地和建筑用地人均生态足迹基本保持稳定，耕地、草地、水域和化石能源用地呈上升趋势；6类用地类型中，水域生态足迹对足迹增长贡献率最大；(2) 不同用地类型中，耕地、草地、林地和建筑用地的人均生态承载力14 a间整体上呈上升趋势，但水域的人均生态承载力整体呈下降趋势;(3) 盐城市生态足迹多样性指数14 a来变化幅度较小，生态系统发展能力整体上呈上升趋势;(4) 盐城市生态足迹整体上呈逐年上升趋势，2005—2018年，地区总生态足迹增长了1.93×107hm2。

需要指出的是，本文在计算盐城市人均生态足迹时可能会存在一些偏差，这主要体现在以下两个方面：(1) 由于数据资料来源受限，在计算资源和能源消费时未包含两者消费额中的贸易部分；(2) 在计算生态足迹时未覆盖全部自然资本类型。尽管如此，本文仍然可以在宏观上对盐城市的可持续发展现状进行合理评判，并为盐城市可持续发展方案的制定提供理论支持。