基于三维生态足迹扩展模型的中国海岸带生态足迹及其影响因素研究

曹慧博， 张 颖， 杨 静， 孟伟庆,2

(1.天津师范大学 地理与环境科学学院, 天津 300387; 2.天津市环境变化与生态修复校企协同创新实验室, 天津 300387)

可持续发展是实现人地和谐的重要途径。随着社会经济的发展，人们对自然资源的需求量日益增加，可持续发展受到社会各界的广泛关注。可持续发展评价的一个常用方法是生态足迹法。加拿大经济学家Rees[1]于1992年首先提出了生态足迹的概念，即通过判断生态供需平衡来判断区域经济发展是否保持在合理的承载能力范围内，是一种以生产性土地面积作为衡量单位的可持续发展评估方法。Wackernagel等[2-3]在此基础上提出生态足迹模型并将模型应用于全球和国家层面的自然资本核算。生态足迹在一定程度上可以反映出生态赤字问题，但缺少对自然资本流量和自然资本存量的分析[4]。Niccolucci等[5]在2009年提出三维生态足迹模型，引入足迹深度和足迹广度的概念，从自然资源存量角度解释人类对资源的过度消耗，实现了生态足迹模型从二维平面向三维立体空间的扩展研究。

国内研究中，徐中民等[6]率先运用生态足迹模型对甘肃省生态足迹进行核算。之后，生态足迹被广泛运用于不同空间尺度的可持续发展评价[7-8]。随着生态足迹研究的深入，针对生态足迹研究的一些不足，生态足迹模型的应用逐渐从自然资本核算转向能值、生态安全、生态系统服务等其他领域[9]。此外，一些学者还对三维生态足迹模型进行了改进。方恺[10]采用改进三维生态足迹模型，分析了11个国家的自然资本利用特征；靳相木等[11]对三维生态足迹模型做了改进，实现了生态盈余和生态赤字三维分析的统一。已有的研究大大推动了生态足迹相关研究的深入。

作为海陆之间相互作用的地带，海岸带地区拥有优越的资源条件和环境条件[12]。全球超过1/3的人口分布在面积占地球约4%的海岸带地区，平均的人口密度是内陆地区的3倍，并且还在增长[13]。与此同时，海岸带受到来自陆地和海洋的共同作用，既要为经济社会发展提供土地等资源需求，又要消纳人类活动带来的生态环境压力，因此，从整体上把握中国海岸带地区的可持续发展状态，对协调陆海统筹，促进海岸带可持续发展具有重要的现实意义。通过文献查询，针对中国海岸带地区的可持续发展评估方面的研究还比较少。因此，本文采用三维生态足迹扩展模型对中国大陆海岸带地区2008—2017年的生态足迹进行计算和分析，以了解其可持续发展特征和动态变化，并利用偏最小二乘法分析生态足迹变化的影响因素，以期为中国大陆海岸带地区可持续发展水平的提高提供参考和决策依据。

1 研究区概况

本文的研究范围为中国大陆海岸带地区。关于海岸带目前还没有统一的定义。千年生态系统评估报告中的海岸带定义：海洋与陆地间的生境(包括岛屿)，空间范围为从近海等深线50 m并延伸到陆地100 km或海拔低于50 m的地带。另外还有很多学者从不同角度和各自的研究目标出发给出了不同的定义，闫麒[14]基于海洋生态系统服务功能探讨海岸带空间规划时将海岸带定义为由部分海域和部分陆域组成的海域和陆域的结合部；魏超等[15]把海岸带定义为海洋-10 m等深线到沿海地级市(县)行政区边界之间的范围。这些定义导致海岸带在空间上的差异很大。中国学者针对海岸带多以沿海地区的九省二市的行政范围作为研究边界[16-17]，这样的研究范围方便之处在于统计数据容易获取。因此为了数据的获取方便，并与其他学者研究结果的可比性，本文也以沿海地区九省二市的行政范围为研究边界。

中国的大陆海岸带地区由北向南依次为辽宁省、河北省、天津市、山东省、江苏省、上海市、浙江省、福建省、广东省和广西壮族自治区，大体呈朝东南方向外凸的弧形。10省市面积总计1.25×106km2，仅占中国国土面积的12.99%，却承载全国总人口的42.96%和经济产值的54.59%(2019年中国统计年鉴)。在城镇化快速发展和经济增长的背景下，中国海岸带地区也面临着严重的生态环境压力，人工岸线从1990年的6 287.08 km增加到2013年的10 685.22 km[18]，从1979到2014年，中国围填海面积达到了11 162.89 km2[19]，2017年中国大陆海岸带地区的污水排放量约为3.69×1010t，占全国总排放量的52.68%(2019年中国统计年鉴)，赤潮面积达到3 679 km2，近海海洋生态系统有超过93.83%的面积处于亚健康和不健康状态(2017年中国海洋生态环境状况公报)，环境问题的日益突出，已经严重影响到中国海岸带地区的可持续发展。

2 研究方法与数据

2.1 三维生态足迹扩展模型

三维生态足迹扩展模型在传统二维生态足迹模型和三维生态足迹模型基础上不断完善形成(图1)[11]。三维生态足迹模型通过引入足迹深度和足迹广度的概念，从自然资源存量与自然资源流量角度解释人类对资源的过度消耗。足迹广度反映了人类活动对自然资源流量的占用程度，数值上取生态足迹和生态承载力中的最小值，而足迹深度则反映的是人类活动对自然资源存量的占用程度，其数值表示再生产人类一年中资源消耗量以满足区域发展需求所需年数，具有时间属性。在三维生态足迹模型中足迹深度取值范围始终大于或者等于1，其中，1表示足迹自然深度，即在生态足迹大于生态承载力的情况下，足迹深度表示为1，说明当前自然资源能够满足人类活动的资源消费；反之，足迹深度大于1，此时人类活动过度消耗自然资本，现有的自然资本已不能满足人类活动的消费需求。

图1 三维生态足迹扩展模型的演变过程

三维生态足迹扩展模型将足迹深度取值范围由三维生态足迹模型中的EFdepth≥1扩展到EFdepth≥0，扩展后的三维生态足迹模型中足迹深度取生态足迹与生态承载力的比值，表示为：

(1)

式中：EFdepth为足迹深度；EF为生态足迹；EC为该区域的生态承载力。在该模型中，可以划分为3个生态状态。当EFdepth=1时，生态足迹和生态承载力大小相等，即自然资源流量占用和自然资源消耗相等，处于生态盈余和生态赤字的临界状态；当0≤EFdepth≤1时，此时处于生态盈余(ER)的状态，此时以人类活动对自然资源流量占用为特点；当EFdepth>1时，处于生态赤字(ED)的状态，自然资源流量已耗尽，人类消费活动开始占用自然资源存量。

三维生态足迹扩展模型以圆柱体积来表征生态盈余和生态赤字，弥补了三维生态足迹模型中足迹广度二维概念的缺陷，从而实现自然资源流量和自然资源存量占用程度核算的统一。

2.2 驱动因素分析方法

2.2.1 驱动因素指标体系及权重 本文在参考国内外研究基础上[20-23]，综合考虑城市规模、经济发展、生态建设、科学技术、区际交流、环境污染几个方面，建立包含6个目标层和20个子指标的中国大陆海岸带区域生态足迹及足迹深度驱动因素指标体系，利用熵权法求得各子指标的权重，具体指标体系和权重见表1。

表1 中国大陆海岸带区域生态足迹及足迹深度驱动因素指标体系及权重

2.2.2 偏最小二乘回归 同传统的回归模型相比，偏最小二乘回归(partial least square analysis， PLS)可以解决自变量间多重共线的问题，同时在提取成分过程中重组信息，以提高模型的精度和稳定性[24-25]。在利用熵权法确定各指标权重基础上，通过加权求和求得各目标层的综合值，并将此作为解释变量，选取生态足迹、足迹深度作为被解释变量，即因变量Y1和Y2，以构建PLS模型。在建模之前，首先通过SPSS 20.0获取各省市自变量的相关系数矩阵(表2)，结果表明部分驱动因子之间的相关系数在0.8～1.0之间，这表明自变量之间存在着明显的多重共线的关系。由此可见本文选取偏最小二乘回归的方法对中国大陆海岸带区域生态足迹和足迹深度的驱动因素进行分析是合理且可取的。本文运用SIMCA-P 14.0进行自变量的拟合，构建偏最小二乘回归模型。

表2 中国大陆海岸带区域生态足迹及足迹深度各驱动因子之间的相关系数

2.3 数据来源

文中生物资源消费和化石能燃料费涉及6种土地类型，所选取的指标和数据来源见表3。借鉴谢鸿宇等[26]的计算方法，以联合国粮农组织(FAO)基础数据库2008—2017年数据为基础重新计算了全球平均生产力(表4)。均衡因子和产量因子均采用刘某承等[27-28]的计算结果。

表3 中国大陆海岸带区域生态足迹及足迹深度驱动因素数据来源

表4 农业初级产品的全球平均产量计算结果 kg/hm2

3 结果与分析

3.1 生态足迹和生态承载力分析

生态足迹与生态承载力包括总的生态足迹、生态承载力和人均生态足迹和生态承载力。从整体来看(图2)，中国大陆海岸带地区总生态足迹和总生态承载力呈现逐年增加的趋势，且2008—2012年增速加快，2012—2018年增速开始减缓。

图2 2008-2017年中国大陆海岸带地区总生态足迹和总生态承载力变化趋势

从人均角度来看(图3)，中国大陆海岸带地区人均生态足迹逐年增加，人均生态足迹由2008年3.837 3 hm2/人增长到2017年的4.590 1 hm2/人，增长幅度为19.60%，进一步显示中国大陆海岸带地区对自然资源的消耗在不断增加。人均生态承载力具有相对稳定性，人均生态承载力2008—2017年变化不大，由于人口基数较大，人均生态承载力有呈现先增加后减小的趋势，人均生态承载力由2008年的0.298 8 hm2/人减少到2017年0.290 9 hm2/人，变化幅度很小。

图3 2008-2017年中国大陆海岸带地区人均生态足迹和人均生态承载力变化趋势

分省市来看(图4)，2008—2017年10 a来辽宁、河北和山东的人均生态足迹相对较大，广东、上海、浙江、福建人均生态足迹较小。从时间序列动态变化来看，辽宁、河北、天津人均生态足迹变化趋势相同，均呈现出“增加—减少”的趋势，河北、辽宁在2008—2012年人均生态足迹呈增加趋势，到2012年时最大，此后开始呈减少的趋势。天津的人均生态足迹在2011年时最大，此后也开始呈现出逐年下降的趋势。山东、江苏、广西整体呈上升的趋势。广西的人均生态足迹呈现出逐年增加的趋势。

图4 2008-2017中国大陆海岸带各省市人均生态足迹变化趋势

在组分结构方面，2008—2017年中国大陆海岸带区域人均生态足迹占比最大的是化石燃料用地，其次是草地、耕地，其他土地类型如林地、水域、建筑用地比重较小。从贡献率来看，化石燃料对人均生态足迹的贡献率从2008年的54.36%上升到2017年的58.65%(图5)。中国大陆海岸带区域各省市之间生态足迹组分占比存在差异。2017年十个省市各组分人均生态足迹占比计算结果(图6)可知，大部分省市化石燃料用地占比最大，广西省则以林地占比最大，约占47.26%。

图5 2008-2017年中国大陆海岸带区域各组分生态足迹比例

图6 2008-2017年中国大陆海岸带区域各省市各组分人均生态足迹比例

对于人均生态承载力而言(表5)，广西人均生态承载力始终最大，上海人均生态承载力始终最小，这与自然资源禀赋有极大的关系，广西自然资源丰富，尤其是林地和草地资源丰富，上海作为4大直辖市之一，自然资源禀赋较差，同样地，同为直辖市的天津，资源短缺是其城市发展的短板，因此，天津人均生态承载力在中国大陆海岸带10个省市中处于仅高于上海的位置。中国大陆海岸带地区10个省市人均生态承载力也较为稳定，变化幅度不明显。

表5 2008-2017年中国大陆海岸带各省市人均生态承载力 hm2/人

3.2 足迹深度分析

足迹深度表示自然资本流量或自然资本存量的消耗程度，从图7可以看出，2008—2017年，中国大陆海岸带区域足迹深度呈逐年增加的趋势，足迹深度由2008年的12.841 0扩大到2017年的15.776 5，同总生态足迹和人均生态足迹变化趋势相同，2012年是足迹深度增速变化的一个转折点，2008—2012年足迹深度增加率为16.06%，2012—2017年足迹深度增加率则下降到5.86%。从中国大陆海岸带区域生态足迹空间分布来看，中北部省市足迹深度普遍较大，南部的广西、广东、福建3省足迹深度则相对较低。在2017年计算结果中，10个省市的足迹深度依次为上海(64.047 1)>天津(36.883 4)>山东(26.480 5)>河北(23.407 9)>浙江(21.312 9)>江苏(20.913 2)>辽宁(15.759 4)>广东(8.978 8)>福建(6.835 1)>广西(6.774 4)，本文计算中，2008—2017年中国大陆海岸地区的10个省市足迹深度均大于1，均处于生态赤字的状态。2017年广西足迹深度最小为6.774 4，这意味着广西省自然资本在6～7 a才能得到更新，其自然流量资本已经无法满足当地的发展需要；上海足迹深度最大，为64.047 1，已经处于严重的生态赤字状态，依赖于自然资本存量的供给；中国大陆海岸带区域人均足迹深度则位于江苏省和辽宁省之间。由此可见，中国大陆海岸带区域处于不可持续发展的状态。

图7 2008-2017年中国大陆海岸带地区足迹深度变化趋势

3.3 驱动因素分析

Y1=23.048 3+0.148 6A+1.661 5B-

0.687 8C-0.601 5D+

0.111 8E+0.526 7F

(2)

Y2=14.094 9+0.248 2A+1.339 6B-

0.369 0C-0.428 9D+

0.063 2E+0.251 7F

(3)

式中：A，B，C，D，E，F分别对应表1的6个目标层。

由式(2)—(3)可以看出，经济发展、城市规模、区际交流和环境污染的回归系数为正值，与生态足迹、足迹深度正相关，经济快速发展、城市规模扩大、区际交流、环境污染加大了对自然资本的消耗和生态环境的压力，因此带来中国大陆海岸带区域生态足迹的扩大和足迹深度的加深。生态建设和科学技术回归系数为负值，在一定程度上，可以缓解该区域的生态赤字状况。

在偏最小二乘回归分析中，变量投影重要性(variable importance in the projection，VIP)可以反映不同驱动因子对因变量影响的重要程度。VIP大于1时，因子非常显著；当VIP的值介于0.5与1之间，因子较为显著；当VIP小于0.5时，则为不重要的因子。按驱动因素对解释生态足迹和足迹深度的重要程度由大到小排序：经济发展(1.210 2)>城市规模(1.153 4)>科学发展(1.132 6)>生态建设(0.900 6)>环境污染(0.751 4)>区际交流(0.738 9)，其中经济发展、城市规模和科学发展的VIP值大于1，说明对中国大陆海岸带区域生态足迹和足迹深度有显著影响。

4 讨论与结论

4.1 讨 论

三维生态足迹扩展模型与和三维生态足迹模型比较，其将足迹深度的取值范围进行了扩展，自然资源流量和自然资源存量占用在核算上能够统一。与中国其他地区相比，东部沿海省市资本流量占用率高，自然资本利用可持续性相对较弱[29]。通过三维生态足迹扩展模型计算结果显示2017年中国大陆海岸带区域人均生态足迹为4.590 1 hm2/人，足迹深度为15.776 5，说明该区域需要大量的存量资本消耗来满足自身发展需要，已处于较为严重的生态赤字状态。

从驱动因素来看，经济发展、环境污染、城市规模和区际交流是中国大陆海岸带区域生态足迹和足迹深度的重要驱动因素。经济发展是中国大陆海岸带地区生态足迹和足迹深度增长最为重要的原因。但就中国大陆海岸带地区各省市而言，其生态足迹影响因素存在不同。辽宁省作为中国重工业基地，GDP增长和能源消费增加是导致生态足迹增加较为重要的因素[30]。河北省是人口和农业大省，城镇居民消费支出、第一产业产值、能源消费和社会消费品零售总额是影响对其生态足迹影响最大的4个因素；天津资源相对短缺是典型的“二、三、一”产业结构发展城市，第二产业产值和第三产业产值对其生态足迹影响较大[31]。从整体来看，近10 a来，中国大陆海岸带区域地区生产总值年均增长14.26%，经济总量的快速增加会导致自然资源的过度消耗，此外，以煤炭为主的化石能源消费导致环境污染也增大了该地区的生态压力，能源生态足迹比重增大。城市规模扩大对生态足迹和足迹深度的影响主要表现在两方面，首先人口增多会增加对自然资源的需求，从而导致更多的资源占用及能源消费；另外，城市规模扩大也体现在城市建设用地面积的增加，加速了自然资本由生物资源逐渐转向城市基础设施建设的过程，自然资本利用结构发生改变。生态建设对于减少环境污染和生态破坏有着积极的作用，科学技术提高可以提高资源利用效率和资源供给能力，因此，对于中国大陆海岸带区域，应该增加生态建设，如增加绿化面积，提高绿地覆盖率；提高科学技术水平和资源利用效率；改善优化自然资本利用结构。

三维生态之扩展模型仍采用通过均衡因子和产量因子调整后各地类面积加和求得生态足迹和生态承载力，在一定程度上忽视了不同地类生产力和功能的不可替代性，但是该计算方法实现了各地类生产力和功能在量纲上的统一，研究结果可以反映研究区域内的总体情况，对中国大陆海岸带地区提高可持续发展的水平有一定指导意义。从区域数据获取层面考虑，本文选取2008—2017年的数据，数据获取过程中存在局限性，以致研究结果与研究区域的实际情况存在些许差异，但未对整个研究造成较大的影响。此外，目前关于区域闭合系统生态足迹的研究较多，很少考虑区域间的物质流动，因此，核算开放系统的生态足迹，即综合考虑本地与外界物质流动的态足迹核算有待进一步研究。

4.2 结 论

三维生态足迹扩展模型是衡量一个地区可持续发展的一个重要方法。本文通过计算中国大陆海岸带区域及该区域各省市生态足迹变化来评估可持续发展状况，并在此基础上利用偏最小二乘回归模型来揭示生态足迹和足迹深度的驱动因素，研究表明：

(1) 2008—2017年中国大陆海岸带地区总生态足迹、人均生态足迹呈现出逐年增长的趋势，总生态足迹和人均生态足迹变化相同，2008—2012年间增长较快，2012—2017年增长缓慢。

(2) 各省市人均生态承载力变幅不大，广西人均生态承载力始终最大，上海人均生态承载力始终最小。

(3) 足迹深度由2008年的12.841 0增长到2017年的15.776 5，生态赤字进一步加大，可见自然资本流量早已不能满足该区域的发展，严重依赖于自然资本存量，可持续发展能力较差，分省来看2017年人均足迹深度最大值和最小值分别为上海(64.047 1)和广西(6.774 4)。此外，足迹深度在空间分布上呈现出中北部省市相对于南部省市相对较高的现象。

(4) 经济快速发展、城市规模扩大、环境污染加剧和区际交流的扩大是该区域生态足迹和足迹深度增加的主要驱动力，生态建设和科学技术提高对缓解生态足迹和足迹深度加大有着积极作用。