方 愷
荷蘭萊頓大學(xué)環(huán)境科學(xué)系, 萊頓 2333CC
基于改進(jìn)生態(tài)足跡三維模型的自然資本利用特征分析
——選取11個國家為數(shù)據(jù)源
方 愷*
荷蘭萊頓大學(xué)環(huán)境科學(xué)系, 萊頓 2333CC
自然資本利用評估是可持續(xù)發(fā)展量化領(lǐng)域的重要課題。生態(tài)足跡三維模型首次實(shí)現(xiàn)了流量資本與存量資本的分類測度, 為更全面、準(zhǔn)確地反映人類利用自然資本的狀況提供了可行的途徑。從探討模型缺陷入手, 通過細(xì)致追蹤各地類載體上的流量資本與存量資本變化, 克服了地類間赤字轉(zhuǎn)移問題, 明確了適用于區(qū)域尺度和地類尺度的足跡廣度、足跡深度和三維足跡等指標(biāo)的計(jì)算方法。運(yùn)用改進(jìn)后的模型, 分析了1999—2008年全球11 個國家自然資本利用的時空變化特征。結(jié)果表明: 在過去10年自然資本利用的國際格局中, 美國、法國和德國(后6年)為流量資本與存量資本雙高型; 印度(前2年)為雙低型; 英國、德國(前4年)、意大利、日本、印度(后8年)和中國為流量資本低、存量資本高型; 加拿大、巴西和俄羅斯為流量資本高、存量資本低型。研究表明: 各國的自然資本利用狀況是自然資源稟賦與社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平共同作用的結(jié)果, 發(fā)達(dá)國家的自然資本利用強(qiáng)度總體仍顯著高于發(fā)展中國家; 流量資本占用與存量資本消耗之間存在負(fù)相關(guān)性, 資源富足型國家的人均區(qū)域足跡廣度一般較高, 區(qū)域足跡深度相對較低, 資源貧乏型國家則相反。針對研究存在的局限性提出了進(jìn)一步改進(jìn)的優(yōu)先方向。
自然資本; 生態(tài)足跡; 三維模型; 國際格局
自然資本利用評估始終是可持續(xù)發(fā)展量化領(lǐng)域的重要課題[1- 2]。自然資本是生態(tài)系統(tǒng)所提供的自然資源與生態(tài)服務(wù)的總稱, 分為流量資本和存量資本兩部分[3]。生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)界普遍將存量資本穩(wěn)定與否作為可持續(xù)性的基本判據(jù)[4- 5]。著名的生態(tài)足跡理論正是基于這一標(biāo)準(zhǔn)而建立的: 采用生態(tài)足跡表征一定人口規(guī)模下的自然資本需求, 采用生物承載力表征該區(qū)域所能提供的自然資本收益, 然后通過二者的相對大小來判斷區(qū)域的自然資本利用是否可持續(xù)[6], 以便從整體上反映人類利用自然資本的狀況。
然而, 大量基于經(jīng)典生態(tài)足跡模型(以下稱為經(jīng)典模型)的實(shí)證分析表明, 全球多數(shù)國家或地區(qū)長期處于生態(tài)赤字狀態(tài), 自然資本日益成為制約社會可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵性因子[2]。在這樣的背景下, 為更全面、準(zhǔn)確地反映自然資本特別是存量資本所面臨的嚴(yán)峻形勢, 克服經(jīng)典模型評估結(jié)果信息量不足、政策相關(guān)性較弱的缺陷[7], Niccolucci等[8- 9]提出了“三維生態(tài)足跡”的概念, 即通過足跡廣度和足跡深度兩項(xiàng)新指標(biāo), 實(shí)現(xiàn)對流量資本占用和存量資本消耗狀況的分類表征。
國內(nèi)方面, 方愷等[10- 12]介紹了生態(tài)足跡三維模型(以下稱為現(xiàn)有三維模型)的研究成果, 并在分析基本原理、方法及特點(diǎn)的基礎(chǔ)上, 對其缺陷進(jìn)行了初步改進(jìn); 朱琳等[13]將該模型應(yīng)用于資源枯竭型城市的可持續(xù)發(fā)展評估, 并與經(jīng)典模型進(jìn)行了對比分析。在以往研究的基礎(chǔ)上, 從若干關(guān)鍵性指標(biāo)入手, 進(jìn)一步完善計(jì)算方法、評估模型性能, 并以1999—2008年11 個國家的面板數(shù)據(jù)為樣本, 結(jié)合所改進(jìn)的三維模型(以下稱為改進(jìn)三維模型), 分析和比較各國自然資本利用的時空變化特征, 以期為深化可持續(xù)發(fā)展量化研究提供一些參考。
1.1 現(xiàn)有三維模型
現(xiàn)有三維模型在生態(tài)足跡、生物承載力和生態(tài)赤字等既有指標(biāo)的基礎(chǔ)上, 分別引入足跡廣度表征人類對流量資本的占用水平, 足跡深度表征人類對存量資本的消耗程度。這兩項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算公式分別為[8- 9]:
EFsize=BC, 0 (1) (2) 式中,EFsize為足跡廣度;BC為生物承載力;EFdepth為足跡深度(等于1時稱為原長);ED為生態(tài)赤字;EF為生態(tài)足跡。 足跡廣度與足跡深度分別可以視為三維足跡在空間截面和時間軸方向上的兩個分量。因此, 三維足跡是表征體積的物理量(盡管其數(shù)值和單位在形式上仍與經(jīng)典模型一致)[9]: (3) 式中,EF3D為基于現(xiàn)有三維模型的生態(tài)足跡;EFclassic為基于經(jīng)典模型的生態(tài)足跡。 1.2 改進(jìn)三維模型 現(xiàn)有三維模型相較于經(jīng)典模型具有顯著優(yōu)勢: ①明確將存量資本不減少作為可持續(xù)性判定的基本依據(jù), 豐富了生態(tài)足跡理論的經(jīng)濟(jì)學(xué)內(nèi)涵; ②通過增維成為真正的時空模型, 實(shí)現(xiàn)了對流量資本和存量資本的分類測度, 既關(guān)注土地資源的空間稀缺性(代內(nèi)公平), 又關(guān)注礦物資源的不可再生性(代際公平)。 但與此同時, 現(xiàn)有三維模型由于忽視了生態(tài)赤字與生態(tài)盈余的自然資本性質(zhì)差異, 在區(qū)域尺度上會高估足跡廣度、低估足跡深度, 實(shí)際上僅適用處于生態(tài)赤字的單一地類。為此推導(dǎo)出了針對區(qū)域尺度的足跡廣度和足跡深度計(jì)算公式[10,12]: (4) (5) 式中,EFsize,region為區(qū)域足跡廣度;EFi為第i地類的生態(tài)足跡;BCi為第i地類的生物承載力;EFdepth,region為區(qū)域足跡深度。 套用式(3)的形式, 區(qū)域尺度的三維足跡計(jì)算公式表示為: (6) 式中,EF3D,region為區(qū)域三維足跡(hm2)。在以往研究中認(rèn)為區(qū)域三維足跡應(yīng)大于等于區(qū)域足跡廣度與區(qū)域足跡深度的乘積[10]。本文對區(qū)域三維足跡的定義做了調(diào)整, 以便使其與地類尺度的三維足跡計(jì)算原理相一致。 相應(yīng)地, 足跡廣度和足跡深度在地類尺度上的普適性計(jì)算公式應(yīng)為: EFsize,i=min{EFi,BCi} (7) (8) 式中,EFsize,i為第i地類的足跡廣度;EFdepth,i為第i地類的足跡深度。 1.3 改進(jìn)前后指標(biāo)比較 根據(jù)數(shù)學(xué)法則, 下列不等式成立: (9) (10) 可見, 相較于現(xiàn)有三維模型, 改進(jìn)三維模型的區(qū)域足跡廣度有所減少, 而區(qū)域足跡深度有所增加。這是因?yàn)槟P透倪M(jìn)后, 對流量資本與存量資本的區(qū)分和追蹤不再局限于區(qū)域尺度, 而是擴(kuò)展到區(qū)域以下具體的生物生產(chǎn)性土地。這樣一來, 生態(tài)盈余既不能隨時間逐年累積, 也無法通過在地類載體間的流動抵消生態(tài)赤字[12]。此外, 通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)可證明, 區(qū)域三維足跡(區(qū)域足跡廣度與深度的乘積)的變化也是確定的, 即較現(xiàn)有三維模型有所減少: (11) 從式(9)—(11)可知, 改進(jìn)三維模型一定程度上克服了現(xiàn)有三維模型及經(jīng)典模型在自然資本評估方面存在的看似矛盾的兩個缺陷: ①生態(tài)赤字存在轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn), 忽視存量資本穩(wěn)定對維持地類乃至區(qū)域可持續(xù)性的極端重要性[8,14]; ②區(qū)域評估結(jié)果總體過于悲觀, 帶有明顯的生態(tài)偏向性[15- 17]。 1.4 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源 本文選取美國、英國、法國、德國、意大利、加拿大和日本等7 個發(fā)達(dá)國家和巴西、俄羅斯、印度和中國等4 個發(fā)展中國家作為研究區(qū)域。截至2009年, 這11 國的國土面積約占全球的44.8%, 人口約占52.6%, GDP(以美元計(jì))約占68.6%[18]。 本研究的重點(diǎn)不在于改進(jìn)生態(tài)足跡的計(jì)算方法, 而是基于生態(tài)足跡和生物承載力數(shù)據(jù)進(jìn)一步計(jì)算并分析各國的足跡廣度和足跡深度。根據(jù)世界自然基金會(WWF)、倫敦動物學(xué)學(xué)會(ZSL)和全球足跡網(wǎng)絡(luò)(GFN)等每2年發(fā)布一次的《地球生命力報(bào)告》(2002—2012)[19], 收集到1999、2001、2003、2005、2008年11國的人均生態(tài)足跡和生物承載力面板數(shù)據(jù)(2010版報(bào)告由于不含詳細(xì)數(shù)據(jù)而未予采用), 所有數(shù)據(jù)分別按耕地、草地、林地、漁業(yè)用地和建設(shè)用地等5 類組分列出。鑒于地球碳循環(huán)存在不確定性[20], 該面板數(shù)據(jù)未對用于木材生產(chǎn)和碳中和的林地生物承載力進(jìn)行區(qū)分, 為保持生態(tài)足跡與生物承載力地類組分的一致性, 本文權(quán)且將礦物資源用地并入林地計(jì)算。 2.1 11個國家的區(qū)域足跡廣度 2.1.1 時間序列變化 區(qū)域足跡廣度反映了一個區(qū)域的流量資本占用水平。對生態(tài)赤字的國家而言, 人均區(qū)域足跡廣度實(shí)際上還反映了可再生資源(主要為生物資源)的豐裕度, 可以作為衡量該國可再生資源稟賦的重要指標(biāo)。1999—2008年, 全球人均區(qū)域足跡廣度經(jīng)歷小幅波動, 總體由1.75 hm2降至1.70 hm2(圖1)。這11個國家全球的人均區(qū)域足跡廣度均有所改變, 大致分為3 類(圖2): ①顯著上升型, 包括中國、巴西、法國和德國, 年均分別增長了2.8%、2.4%、2.2%、1.2%; ②基本穩(wěn)定型, 包括意大利、俄羅斯和全球, 年均變化率不足0.3%; ③顯著下降型, 包括英國、印度、加拿大、美國和日本, 年均分別減少了5.7%、4.0%、3.8%、2.9%、2.2%。 圖1 1999—2008年11個國家的人均區(qū)域足跡廣度變化 圖2 1999—2008年11個國家人均區(qū)域足跡廣度的年均變化率 1999—2008年, 人均區(qū)域足跡廣度排名前3 位的國家依次為: 加拿大(6.24—8.85 hm2)、俄羅斯(3.73—4.40 hm2)、美國(3.00—3.93 hm2); 排名后3 位的國家均集中在亞洲: 印度(0.37—0.67 hm2)、日本(0.58—0.76 hm2)、中國(0.68—0.87 hm2)。以最高的加拿大和最低的印度為例, 2005年兩國的人均區(qū)域足跡廣度相差18 倍, 而人口密度竟反向相差101 倍[18]。因此, 人均區(qū)域足跡廣度的國際差異一定程度上緣于土地資源分布的嚴(yán)重不均??偟膩砜? 地廣人稀、資源富足的國家, 人均區(qū)域足跡廣度相對較高; 而人口稠密、資源貧乏的國家則普遍較低, 這也從側(cè)面佐證了該指標(biāo)的資源稟賦指示作用。 2.1.2 地類組分構(gòu)成 通過對比不同年份人均區(qū)域足跡廣度的地類組分構(gòu)成, 有助于分析各國流量資本占用的空間變化特征。圖3顯示了1999和2008年11個國家及全球的人均區(qū)域足跡廣度構(gòu)成。以全球?yàn)槔? 1999年各地類組分占比由高到低依次為: 林地(49.1%)、耕地(30.3%)、漁業(yè)用地(8.0%)、草地(6.9%)、建設(shè)用地(5.7%); 2008年變?yōu)? 林地(44.7%)、耕地(33.5%)、草地(12.4%)、漁業(yè)用地(5.9%)、建設(shè)用地(3.5%)??梢? 過去10 a林地、漁業(yè)和建設(shè)用地占比小幅下降, 耕地和草地占比小幅提高, 草地取代漁業(yè)用地躍居第3 位。 圖3 11個國家的人均區(qū)域足跡廣度地類組分構(gòu)成 1999年6 國的人均區(qū)域足跡廣度首要組分為耕地, 占比由高到低依次為: 意大利(50.9%)、中國(48.5%)、法國(43.0%)、德國(40.0%)、美國(37.9%)、英國(33.5%); 其他5 國的首要組分為林地: 加拿大(66.2%)、俄羅斯(63.2%)、印度(46.5%)、巴西(43.0%)、日本(39.4%)。2008年多數(shù)國家的首要組分未變, 但美國由耕地變?yōu)榱值? 印度由林地變?yōu)楦?。美國的這一變化, 可能與其近年來大力推行生物替代能源而導(dǎo)致耕地產(chǎn)量因子下降、自然資本流動性減弱有關(guān); 而印度則為應(yīng)對人口持續(xù)增長而不得不將更多的流量資本投入糧食生產(chǎn)。 10年間發(fā)達(dá)國家(法國除外)的耕地與林地份額之和有明顯提高, 表明二者作為流量資本主要載體的地位有所增強(qiáng)。其中, 英國、日本和美國的增幅較大, 增長了14—24 個百分點(diǎn); 加拿大、美國和德國的占比較高, 達(dá)84.1%—93.9%, 而全球平均水平為78.2%。但該份額在巴西、印度和中國卻有所下降, 表明發(fā)展中國家的流量資本開始向畜牧業(yè)、漁業(yè)和建筑業(yè)傾斜, 而這些也是工業(yè)化初期易被忽視的薄弱領(lǐng)域。此外, 受自然環(huán)境和飲食習(xí)慣等因素的限制, 草地在日本和印度的占比極低。 2.2 11個國家的區(qū)域足跡深度 2.2.1 時間序列變化 圖4 1999—2008年11個國家的區(qū)域足跡深度變化 區(qū)域足跡深度反映了一個區(qū)域的存量資本消耗程度。對于長期生態(tài)赤字的國家而言, 該指標(biāo)還能反映存量資本累積負(fù)債對代際公平性的負(fù)面影響。1999—2008年, 全球區(qū)域足跡深度由1.28遞增至1.56, 增長了21.9%, 即目前1.56 個地球才能持續(xù)滿足世界人口的資源消費(fèi)需求(圖4)。與人均區(qū)域足跡廣度的變化類似, 11個國家及全球的區(qū)域足跡深度變化也可分為3 類(圖5): ①顯著上升型, 包括印度、中國、全球、意大利和英國, 年均分別增長了5.4%、3.3%、2.2%、2.1%、1.7%; ②基本穩(wěn)定型, 包括美國、加拿大、日本、巴西和俄羅斯, 年均變化率在0.6%以內(nèi); ③顯著下降型, 包括法國和德國, 年均分別減少了1.9%、1.5%。 圖5 1999—2008年11個國家區(qū)域足跡深度的年均變化率 1999—2008年, 發(fā)展中國家的區(qū)域足跡深度普遍較低: 巴西始終穩(wěn)定在1, 表明其各組分均未出現(xiàn)生態(tài)赤字; 俄羅斯在少數(shù)年份大于1; 印度和中國盡管增幅較大, 但絕對值仍明顯低于多數(shù)發(fā)達(dá)國家。除法國和加拿大外, 發(fā)達(dá)國家歷年的區(qū)域足跡深度均大于2, 特別是日本更高達(dá)5.44—8.18, 數(shù)倍于全球平均水平(1.28—1.56)。這表明, 相當(dāng)一部分發(fā)達(dá)國家的社會財(cái)富積累, 是建立在透支存量資本的基礎(chǔ)之上。因此, 區(qū)域足跡深度的國際差異既與各國的自然資源稟賦有關(guān), 更與特定的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相聯(lián)。總的來看, 資源富足型或中、低發(fā)展水平的國家, 區(qū)域足跡深度相對較低; 而資源貧乏型或高發(fā)展水平的國家, 區(qū)域足跡深度普遍較高。 2.2.2 地類組分構(gòu)成 區(qū)域足跡深度的地類組分構(gòu)成反映了各國生態(tài)赤字與生態(tài)盈余的空間分布特征。圖6顯示了1999和2008年11個國家及全球的各地類足跡深度。除加拿大、俄羅斯和巴西外, 林地一直是各國足跡深度最高的地類, 1999年排名前3 位的國家依次為: 英國(28.08)、日本(11.86)、意大利(8.66); 2008年變?yōu)? 英國(28.91)、印度(21.50)、意大利(9.50)。英國的林地足跡深度不僅遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于發(fā)展中國家, 也是其他發(fā)達(dá)國家的數(shù)倍乃至數(shù)十倍。若假定木材生產(chǎn)與碳中和的林地生物承載力大致相等, 則可得出礦物資源用地約占英國林地足跡深度的85%, 表明礦物資源消費(fèi)在存量資本消耗中占有相當(dāng)大的份額, 這主要是因?yàn)橛烊坏牡V物資源基礎(chǔ)和長期形成的工業(yè)生產(chǎn)方式, 使其更偏愛煤炭類傳統(tǒng)能源, 能源多樣性明顯低于美國、法國和德國等其他發(fā)達(dá)國家[21]。 圖6 11個國家的各地類足跡深度 值得注意的是, 印度的林地足跡深度變化尤為劇烈, 10 a間增長了15 倍, 表明礦物資源消費(fèi)導(dǎo)致印度的存量資本迅速下降, 而存量資本的減少又會對流量資本產(chǎn)生負(fù)面影響[10- 11], 從而一定程度上削弱該國農(nóng)業(yè)投資的自然資本預(yù)期收益。鑒于印度的人均區(qū)域足跡廣度和人均GDP在11 國中均排名墊底, 而區(qū)域足跡深度增幅和人口密度又高居首位, 可以預(yù)見在即將到來的大規(guī)模工業(yè)化進(jìn)程中[22], 本國自然資本對社會財(cái)富增加的貢獻(xiàn)度將非常有限, 資源承載壓力會隨著人口的繼續(xù)膨脹而進(jìn)一步凸顯。 除林地外, 其他的地類足跡深度也發(fā)生了一定變化, 如1999年耕地和漁業(yè)足跡深度大于1的國家分別有5、7 個, 2008年變?yōu)?、5 個, 耕地取代漁業(yè)用地成為多數(shù)國家存量資本消耗的次要載體。這一方面是因?yàn)樾枰_墾更多的耕地來滿足近10 億世界新增人口的糧食需求; 另一方面是由于大規(guī)模的水產(chǎn)養(yǎng)殖提高了漁業(yè)的初級生產(chǎn)力, 從而降低了單位水產(chǎn)產(chǎn)出的存量資本消耗量。以德國和俄羅斯為例, 1999年漁業(yè)用地是兩國足跡深度最高的地類, 但2008年該指標(biāo)均已降至1。 多數(shù)國家的建設(shè)用地足跡深度接近或等于1, 是各地類中構(gòu)成較低的組分?!兜厍蛏?bào)告》[19]甚至默認(rèn)建設(shè)用地的生態(tài)足跡與生物承載力始終相等, 從而導(dǎo)致2008年全球各國的建設(shè)用地足跡深度恒為1, 這可能緣于GFN對該指標(biāo)計(jì)算方法科學(xué)性的檢討。但諸多研究表明, 任何大國在工業(yè)化發(fā)展的轉(zhuǎn)型期, 均會由于城鄉(xiāng)人口遷移和城市規(guī)模擴(kuò)張而不可避免地經(jīng)歷一個快速城市化階段, 大量自然資本由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)涌向基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)[22]。因此, 探索更合理、有效的建設(shè)用地足跡深度計(jì)算方法, 對及時、準(zhǔn)確地反映各國特別是發(fā)展中國家的存量資本消耗特征具有重要意義[12]。 2.3 11個國家的區(qū)域三維足跡 圖7 1999—2008年11個國家的人均區(qū)域三維足跡變化 1999—2008年, 全球人均區(qū)域三維足跡經(jīng)歷先降后升的變化趨勢, 總體由2.24 hm2增至2.65 hm2, 增長了18.2%(圖7)。有6 國出現(xiàn)下降, 降幅由高到低依次為: 英國(31.9%)、加拿大(28.6%)、美國(23.8%)、日本(13.9%)、德國(3.1%)、俄羅斯(2.2%); 5 國有所上升, 增幅依次為: 中國(71.5%)、巴西(23.6%)、意大利(18.3%)、印度(11.0%)、法國(2.4%)。即便如此, 發(fā)達(dá)國家的人均區(qū)域三維足跡仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于多數(shù)發(fā)展中國家, 以2008年為例, 居前兩位的國家為: 加拿大(6.32 hm2)、美國(6.24 hm2); 居后兩位的國家為: 中國(2.13 hm2)、印度(0.85 hm2)。 2.4 各國自然資本利用的時空特征 2.4.1 流量資本占用與存量資本消耗的關(guān)系 不同國家在自然資源稟賦和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面存在巨大差異, 即便是同一國家在不同的工業(yè)化階段也會呈現(xiàn)不同的特點(diǎn)。為揭示流量資本占用與存量資本消耗之間的關(guān)系, 以人均區(qū)域足跡廣度為橫坐標(biāo)、區(qū)域足跡深度為縱坐標(biāo), 分別對11 國及全球進(jìn)行時間序列分析(圖8)。1999—2008年, 各國的自然資本利用均經(jīng)歷了不同程度的變化。多數(shù)發(fā)達(dá)國家呈現(xiàn)人均區(qū)域足跡廣度下降、區(qū)域足跡深度有升有降的趨勢, 僅有美國兩項(xiàng)指標(biāo)均遞減; 發(fā)展中國家的變化則更趨多樣化: 巴西的人均區(qū)域足跡廣度上升, 區(qū)域足跡深度未變; 俄羅斯的區(qū)域足跡深度減少, 人均區(qū)域足跡廣度基本穩(wěn)定; 印度的變化與多數(shù)發(fā)達(dá)國家類似; 中國與美國相反, 是唯一兩項(xiàng)指標(biāo)均遞增的國家。 圖8 各國人均區(qū)域足跡廣度與區(qū)域足跡深度關(guān)系的時間序列 由圖8可知, 各國及全球的流量資本占用與存量資本消耗之間呈現(xiàn)如下4 類關(guān)系: ①倒U型, 包括美國、意大利和印度, 特點(diǎn)是當(dāng)人均區(qū)域足跡廣度處于某一中間水平時, 區(qū)域足跡深度達(dá)到最高; ②N型, 包括英國、德國、日本和全球, 特點(diǎn)是人均區(qū)域足跡廣度與區(qū)域足跡深度呈現(xiàn)時而反向時而同向的交替變化; ③線型, 包括巴西和中國, 特點(diǎn)是人均區(qū)域足跡廣度與區(qū)域足跡深度始終同向變化; ④剪刀差型, 包括法國、加拿大和俄羅斯, 特點(diǎn)是人均區(qū)域足跡廣度與區(qū)域足跡深度因?yàn)橄鄬厔莸耐蛔兌纬?半)封閉曲線。 2.4.2 自然資本利用的國際格局 二元變量的聚類除利用常規(guī)分析軟件外, 還可以根據(jù)變量之間的相互關(guān)系進(jìn)行類型劃分。陳明星等[23- 24]基于后者提出了一種象限圖聚類法, 并成功運(yùn)用于城市化率與人均GDP指標(biāo)的省際和國際格局分析。本文采用該方法的“簡化版”對11 國流量資本占用與存量資本消耗的特征進(jìn)行聚類分析, 具體做法如下: 以人均區(qū)域足跡廣度和區(qū)域足跡深度為橫、縱坐標(biāo), 以1999—2008年的全球年均水平為樣本中心點(diǎn)(1.71, 1.38), 構(gòu)建流量資本占用—存量資本消耗平面直角坐標(biāo)系, 并將過去10年各國的60 個樣本點(diǎn)逐一標(biāo)出(圖9)。嚴(yán)格來說, 每一年份均對應(yīng)獨(dú)立的象限散點(diǎn)圖。但是由于本文以人均區(qū)域足跡廣度與區(qū)域足跡深度的全球均值為樣本中心點(diǎn), 而這一均值在過去10年僅呈現(xiàn)輕微波動, 可以近似視為定值, 故這里統(tǒng)一采用圖9進(jìn)行分析。這樣做的優(yōu)點(diǎn)是既能同時反映11 國的數(shù)據(jù)分布及變化趨勢, 又能避免因樣本數(shù)據(jù)有限而影響類型識別的客觀性。根據(jù)樣本點(diǎn)所處象限的不同, 將各國的自然資本利用狀況聚為4 類: ①自然資本利用Ⅰ型, 特點(diǎn)是流量資本占用與存量資本消耗呈現(xiàn)雙高態(tài)勢, 包括美國、法國和德國(后6年); ②自然資本利用Ⅱ型, 特點(diǎn)是流量資本占用低、存量資本消耗高, 包括英國、德國(前4年)、意大利、日本、印度(后8年)和中國; ③自然資本利用Ⅲ型, 特點(diǎn)是流量資本占用與存量資本消耗呈現(xiàn)雙低態(tài)勢, 僅有印度(前2年); ④自然資本利用Ⅳ型, 特點(diǎn)是流量資本占用高、存量資本消耗低, 包括加拿大、巴西和俄羅斯。 圖9 各國人均區(qū)域足跡廣度與區(qū)域足跡深度變化的象限散點(diǎn)圖 上述聚類結(jié)果表明, 自然資本利用的國際格局具有如下主要特征: (1) 一國所屬的自然資本利用類型由其自然資源稟賦與社會經(jīng)濟(jì)水平共同決定。其中, 流量自然資本的占用水平主要受可再生資源稟賦制約, 而存量自然資本的消耗則更多地靠社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平驅(qū)動。從流量資本與存量資本的結(jié)構(gòu)配比來看, Ⅰ型要優(yōu)于Ⅱ型, 德國由Ⅱ型轉(zhuǎn)變?yōu)棰裥? 表明流量資本的占用水平進(jìn)一步提高, 從而有助于其降低對存量資本的剛性需求, 實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級; 已屬于Ⅰ型的法國也有著與德國類似的變化趨勢; Ⅱ型國家中的英國和日本資源貧乏但發(fā)展水平較高, 因而具有較低的人均區(qū)域足跡廣度和很高的區(qū)域足跡深度; Ⅲ型國家具有非穩(wěn)態(tài)的特點(diǎn), 唯一屬于此類型的印度轉(zhuǎn)變?yōu)棰蛐? 表明流量資本的缺乏最終需要由存量資本來彌補(bǔ); Ⅳ型國家加拿大、巴西和俄羅斯資源富足, 因而具有較高的人均區(qū)域足跡廣度和較低的區(qū)域足跡深度。 (2) 各國的流量資本占用與存量資本消耗之間存在負(fù)相關(guān)性。多數(shù)國家處于關(guān)于樣本中心對稱的Ⅱ、Ⅳ象限, 即一般流量資本較多的區(qū)域, 往往對應(yīng)較低的存量資本消耗, 反之亦然??偟膩砜? 資源富足型國家的自然資本利用強(qiáng)度并不比資源貧乏型國家低, 加拿大、巴西和俄羅斯的存量資本消耗之所以較少, 主要是因?yàn)楣┢湔加玫牧髁抠Y本較多。而英國、日本、印度和中國的流量資本遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全球平均水平, 一定程度加劇了其存量資本的減少趨勢。其中, 英國和日本主要受島國生態(tài)環(huán)境的天然限制; 印度和中國則是由于龐大的人口基數(shù)和資源依賴型經(jīng)濟(jì)的影響而導(dǎo)致人均資源稟賦嚴(yán)重不足。 (3) 發(fā)達(dá)國家的自然資本利用強(qiáng)度顯著高于發(fā)展中國家, 但差距有所縮小。10年間7 個發(fā)達(dá)國家與4 個發(fā)展中國家的平均人均區(qū)域足跡廣度之比由1.44降至1.10, 平均區(qū)域足跡深度之比由2.41降至1.99。這一方面是因?yàn)榘l(fā)展中國家民眾生活水平有了普遍提高, 對自然資本需求的擴(kuò)大導(dǎo)致人均區(qū)域足跡廣度和區(qū)域足跡深度均明顯增加; 另一方面, 發(fā)達(dá)國家近年來不斷向發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移資源集約型產(chǎn)業(yè), 從而使本國的自然資本利用強(qiáng)度相對下降[25]??梢? 人類社會由土地資源和礦物資源雙輪驅(qū)動的財(cái)富增值模式并未根本改變, 發(fā)達(dá)國家的自然資本利用強(qiáng)度總體仍顯著高于發(fā)展中國家, 但差距有所縮小。 3.1 結(jié)論 (1)過去10年, 11個國家的自然資本利用狀況可聚為4 類, 美國、法國和德國(后6年)屬于流量資本與存量資本雙高的Ⅰ型, 英國、德國(前4年)、意大利、日本、印度(后8年)和中國屬于流量資本低、存量資本高的Ⅱ型, 印度(前2年)屬于流量資本與存量資本雙低的Ⅲ型, 加拿大、巴西和俄羅斯屬于流量資本高、存量資本低的Ⅳ型; (2)自然資本利用狀況是自然資源稟賦與社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素共同作用的結(jié)果, 其中可再生資源稟賦主要制約流量資本的占用水平, 社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更多影響存量資本的消耗程度; (3)流量資本占用與存量資本消耗之間存在負(fù)相關(guān)性, 資源富足型國家的人均區(qū)域足跡廣度一般較高, 區(qū)域足跡深度相對較低, 而資源貧乏型國家則相反; (4)發(fā)達(dá)國家的自然資本利用強(qiáng)度總體顯著高于發(fā)展中國家, 但這一差距有所縮小。 3.2 討論 土地是一種支撐人類社會經(jīng)濟(jì)活動的基本載體和維持可持續(xù)發(fā)展所必須的稀缺資源[26], 土地資本也是最具空間表現(xiàn)力和權(quán)威性的自然資本要素[27]。從資本轉(zhuǎn)換的角度來看, 生態(tài)足跡方法的實(shí)質(zhì)是將負(fù)載在不同地類上的自然資本供需狀況, 通過生產(chǎn)力因子重新投影到地球表面成為確切的土地資本數(shù)量。這一類似于映射的轉(zhuǎn)換思想甚為精妙, 堪稱生態(tài)足跡理論的精髓所在。本文利用改進(jìn)三維模型進(jìn)一步提高了地表投影過程的精確度: 通過對自然資本和土地類型的雙重劃分, 使流量資本和存量資本在各地類載體上的變化過程清晰可見。 按流量資本和存量資本劃分自然資本類型具有明顯的合理性, 有助于揭示人類的自然資本需求與國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和工業(yè)化進(jìn)程之間的內(nèi)在關(guān)系, 理由如下: ①實(shí)踐表明, 隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高, 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和升級, 第一產(chǎn)業(yè)(農(nóng)業(yè), 廣義上包括農(nóng)、林、牧、漁)產(chǎn)值占比逐漸下降, 第二產(chǎn)業(yè)(工業(yè))產(chǎn)值占比先增加后減小, 第三產(chǎn)業(yè)(服務(wù)業(yè))產(chǎn)值占比逐漸上升[28]; ②土地資源(流量資本)主要承載農(nóng)業(yè)的發(fā)展, 礦物資源(存量資本)主要支撐工業(yè)的發(fā)展, 自然資本與人力資本共同托起服務(wù)業(yè)的發(fā)展[21]。這樣一來, 生態(tài)足跡三維模型不僅能用于分析各國在不同工業(yè)化階段的自然資本利用特征, 還可進(jìn)一步探索國家自然資本利用所遵循的演進(jìn)路徑和一般規(guī)律(圖10)。 圖10 自然資本利用演進(jìn)與國家工業(yè)化進(jìn)程的作用機(jī)制 同時必須指出, 本研究的一些局限性尚待克服: ①關(guān)注的自然資本類型有限, 主要包括作為食物的可再生生物資源和作為能源的不可再生礦物資源, 未覆蓋水資源等其他一些重要的自然資本類型。對此, 可以嘗試將水足跡、碳足跡等其他足跡指標(biāo)也一并納入核算賬戶, 從而形成較為完整的“足跡家族”整合框架[29- 30]; ②考慮到足跡廣度和足跡深度的計(jì)算還有賴于承載力指標(biāo), 建議在足跡家族的基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入“行星邊界”的概念[31], 以解決碳足跡等指標(biāo)缺乏對應(yīng)環(huán)境閾值的問題, 從而為實(shí)現(xiàn)足跡廣度和深度指標(biāo)在不同自然資本類型之間的橫向比較提供理論依據(jù); ③目前采用的生態(tài)足跡基礎(chǔ)數(shù)據(jù)由GFN通過國家足跡核算方法得到, 盡管有學(xué)者將其歸為投入產(chǎn)出分析方法[32], 理由是GFN較為詳盡地考慮了國際貿(mào)易和產(chǎn)業(yè)分工合作過程中的自然資本流動與轉(zhuǎn)移, 但隨著全球化進(jìn)程的日益深入, 生產(chǎn)地與消費(fèi)地關(guān)系的復(fù)雜程度進(jìn)一步加劇, 有必要借助高性能的跨區(qū)域投入產(chǎn)出模型才能更全面、細(xì)致地反映資源和服務(wù)的多重進(jìn)出口關(guān)系對國家自然資本利用的影響[33]。綜上, 今后國家尺度自然資本量化研究的優(yōu)先方向是: 以消費(fèi)者負(fù)責(zé)和生命周期觀點(diǎn)相結(jié)合為原則, 構(gòu)建基于跨區(qū)域投入產(chǎn)出模型的足跡家族國際數(shù)據(jù)庫, 同時確定對應(yīng)的行星邊界額度并按一定方法分配到各國, 據(jù)此將各項(xiàng)足跡的廣度和深度落實(shí)到具體的空間(國度)。 致謝:吉林大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院董德明教授幫助寫作, 特此致謝 。 [1] Costanza R, Daly H E. Natural capital and sustainable development. Conservation Biology, 1992, 6(1): 37- 46. [2] Farley J, Daly H E. Natural capital: the limiting factor: A reply to Aroso, Blignaut, Milton and Clewell. Ecological Engineering, 2006, 28(1): 6- 10. [3] Daly H E. Operationalizing sustainable development by investing in natural capital // Jannson A M, Hammer M, Folke C, Costanza, eds. Investing in Natural Capital: The Ecological Economics Approach to Sustainability. Washington: Island Press, 1994: 23- 37. [4] Pearce D, Barbier E, Markandya A. Blueprint for a Green Economy: A Report for the UK Department of the Environment. London: Earthscan Publications, 1989: 43- 44. [5] Pezzey J. Economic Analysis of Sustainable Growth and Sustainable Development. Washington D C: World Bank, 1990: 88- 88. [6] Wackemagel M, Rees W E. Perceptual and structural barriers to investing in natural capital: Economics from an ecological footprint perspective. Ecological Economics, 1997, 20(1): 3- 24. [7] van den Bergh J, Grazi F. On the policy relevance of ecological footprints. Environmental Science & Technology, 2010, 44(13): 4843- 4844. [8] Niccolucci V, Bastianoni S, Tiezzi E B P, Wackernagel M, Marchettini N. How deep is the footprint? A 3D representation. Ecological Modelling, 2009, 220(20): 2819- 2823. [9] Niccolucci V, Galli A, Reed A, Neri E, Wackernagel M, Bastianoni S. Towards a 3D national ecological footprint geography. Ecological Modelling, 2011, 222(16): 2939- 2944. [10] 方愷, Heijungs R. 自然資本核算的生態(tài)足跡三維模型研究進(jìn)展. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2012, 31(12): 1700- 1707. [11] 方愷. 生態(tài)足跡深度和廣度: 構(gòu)建三維模型的新指標(biāo). 生態(tài)學(xué)報(bào), 2013, 33(1): 267- 274. [12] 方愷, 高凱, 李煥承. 基于三維生態(tài)足跡模型優(yōu)化的自然資本利用國際比較. 地理研究, 2013, 32(9): 1657- 1667. [13] 朱琳, 卞正富, 趙華, 余健. 資源枯竭城市轉(zhuǎn)型生態(tài)足跡分析——以徐州市賈汪區(qū)為例. 中國土地科學(xué), 2013, 27(5): 78- 84. [14] 熊娜. 中國三類自然資本的關(guān)鍵性檢驗(yàn)與分析: 1949—2007年. 自然資源學(xué)報(bào), 2011, 26(11): 1842- 1849. [15] 彭建, 吳健生, 蔣依依, 葉敏婷. 生態(tài)足跡分析應(yīng)用于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展生態(tài)評估的缺陷. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2006, 26(8): 2716- 2722. [16] Castellani V, Sala S. Ecological footprint and life cycle assessment in the sustainability assessment of tourism activities. Ecological Indicators, 2012, 16(S1): 135- 147. [17] Fiala N. Measuring sustainability: Why the ecological footprint is bad economics and bad environmental science. Ecological Economics, 2008, 67(4): 519- 525. [18] 中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局.國際統(tǒng)計(jì)年鑒2011. 北京: 中國統(tǒng)計(jì)出版社, 2011. [19] WWF, ZSL, GFN. Living Planet Report 2002—2012. [2012- 08- 15]. http: //wwf.panda.org/about_our_earth/all_publications/living_planet_report/living_planet_report_timeline/. [20] 方精云, 朱江玲, 王少鵬, 岳超, 沈海花. 全球變暖、碳排放及不確定性. 中國科學(xué): 地球科學(xué), 2011, 41(10): 1385- 1395. [21] 張雷. 經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的影響. 地理學(xué)報(bào), 2003, 58(4): 629- 637. [22] 丁仲禮, 段曉男, 葛全勝, 張志強(qiáng). 2050年大氣CO2濃度控制: 各國排放權(quán)計(jì)算. 中國科學(xué)D輯: 地球科學(xué), 2009, 39(8): 1009- 1027. [23] 陳明星, 陸大道, 查良松. 中國城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系的國際比較. 地理研究, 2009, 28(2): 464- 474. [24] 陳明星, 陸大道, 劉慧. 中國城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系的省際格局. 地理學(xué)報(bào), 2010, 65(12): 1443- 1453. [25] Lenzen M, Moran D, Kanemoto K, Foran B, Lobefaro L, Geschke A. International trade drives biodiversity threats in developing nations. Nature, 2012, 486(7401): 109- 112. [26] Hashimoto S, Fischer-Kowalski M, Suh S, Bai X. Greening growing giants: A major challenge of our planet. Journal of Industrial Ecology, 2012, 16(4): 459- 466. [27] 張雷. 現(xiàn)代城鎮(zhèn)化的資源環(huán)境基礎(chǔ). 自然資源學(xué)報(bào), 2010, 25(4): 696- 704. [28] 張志強(qiáng), 曾靜靜, 曲建升. 世界主要國家碳排放強(qiáng)度歷史變化趨勢及相關(guān)關(guān)系研究. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2011, 26(8): 859- 869. [29] Galli A, Wiedmann T, Ercin E, Knoblauch D, Ewing B, Giljum, S. Integrating ecological, carbon and water footprint into a “Footprint Family” of indicators: Definition and role in tracking human pressure on the planet. Ecological Indicators, 2012, 16: 100- 112. [30] Fang K, Heijungs R, de Snoo G R. Theoretical exploration for the combination of the ecological, energy, carbon, and water footprints: Overview of a footprint family. Ecological Indicators, 2014, 36: 508- 518. [31] Rockstr?m J, Steffen W, Noone K, Persson ?, Chapin III F S, Lambin E F, Lenton T M, Scheffer M, Folke C, Schellnhuber H J, Nykvist B, De Wit C A, Hughes T, Van der Leeuw S, Rodhe H, S?rlin S, Snyder P K, Costanza R, Svedin U, Falkenmark M, Karlberg L, Corell R W, Fabry V J, Hansen J, Walker B H, Liverman D, Richardson K, Crutzen P, Foley J A. A safe operating space for humanity. Nature, 2009, 461(7263): 472- 475. [32] Kitzes J, Galli A, Bagliani M, Barrett J, Dige G, Ede S, Erb K, Giljum S, Haberl H, Hails C, Jolia-Ferrier L, Jungwirth S, Lenzen M, Lewis K, Loh J, Marchettini N, Messinger H, Milne K, Moles R, Monfreda C, Moran D, Nakano K, Pyh?l? A, Rees W, Simmons C, Wackernagel M, Wada Y, Walsh C, Wiedmann T. A research agenda for improving national Ecological Footprint accounts. Ecological Economics, 2009, 68(7): 1991- 2007. [33] Galli A, Weinzettel J, Cranston G, Ercin E. A footprint family extended MRIO model to support Europe′s transition to a one planet economy. Science of the Total Environment, 2013, 461- 462: 813- 818. Assessing the natural capital use of eleven nations: an application of a revised three-dimensional model of ecological footprint FANG Kai* InstituteofEnvironmentalSciences,LeidenUniversity,Leiden2333CC,Netherlands Over the past years a continuously expanding list of ecological indicators termed “footprint” has been introduced to the scientific community, with the aim of assisting policy makers in better understanding the pressures that humanity places upon our planet. Nowadays footprint-type indicators have grown in interest and popularity, and the sustainability issues they are addressing have been far beyond the original scope. The mathematics behind the criterion of strong sustainability, for instance, has been demonstrated from the perspective of ecological footprint. As a consequence, accounting for natural capital use becomes one of the most compelling topics in the fields of footprint analysis. A three-dimensional (3D) model of the ecological footprint has been developed for the measurement of the human-induced natural capital use. This model is unique from other ecological footprint models in the sense that it allows, for the first time, a simultaneous assessment of the flows and stocks of natural capital at the regional and land levels. This paper starts from the idea of operationalizing the 3D model in a more accurate and robust way. To that end, we critically review the classical version of the 3D model, and propose to prevent unintended deficit shifting by tracking the appropriation of the capital flows and the depletion of the capital stocks among diverse types of land use. Using a revised version of the 3D model, the natural capital use for eleven nations throughout the world has been evaluated by means of three key indicators, namely the footprint size, the footprint depth, and the 3D footprint. It is indicated that over the past 10 years, a change has been witnessed with respect to international distribution of the appropriation of natural capital flows and of the depletion of natural capital stocks. In evaluating the spatial and temporal characteristics of natural capital use among these nations, four categories have been classified as follows: (1) double-high flows and stocks use category which is observed in US, France, and Germany (during the latter six years); (2) double-low flows and stocks use category observed only in India during the first two years; (3) the category with low flows appropriation and high stocks depletion observed in UK, Germany (during the first four years), Italy, Japan, India (during the latter eight years), and China; and (4) the category with high flows appropriation and low stocks depletion observed in Canada, Brazil, and Russia. Our findings suggest that the spatial distribution of national natural capital use is largely driven by not only natural resource endowment but also social and economic expansion. This is the reason why the intensity of natural capital use in developed nations in general is significantly higher than that in developing nations, even though the gap is narrowing. A negative correlation has been identified between the appropriation of flows and the depletion of stocks. More specifically, the resource-rich nations usually result in a high national footprint size per capita and a relatively low national footprint depth, while the resource-poor nations, on the contrary, have a low national footprint size per capita and a high national footprint depth. Our analysis implies that many industrial countries, in particular developing nations, follow the evolution process of natural capital use from low intensity to high intensity. The 3D ecological footprint model has the potential to uncover the link between human demand for natural capital and the process of national industrialization. Ultimately, this paper lays out some priorities for further improving natural capital assessment through the combination of footprint family and planetary boundaries under a multiregional input-output model. natural capital; ecological footprint; three-dimensional model; international distribution 國家公派留學(xué)基金項(xiàng)目(20113005) 2013- 08- 02; 2014- 07- 14 10.5846/stxb201308022011 *通訊作者Corresponding author.E-mail: fang@cml.leidenuniv.nl 方愷.基于改進(jìn)生態(tài)足跡三維模型的自然資本利用特征分析——選取11個國家為數(shù)據(jù)源.生態(tài)學(xué)報(bào),2015,35(11):3766- 3777. Fang K.Assessing the natural capital use of eleven nations: an application of a revised three-dimensional model of ecological footprint.Acta Ecologica Sinica,2015,35(11):3766- 3777.2 結(jié)果與分析
3 結(jié)論與討論