楊曉嬌，王效科

(1 中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心 城市與區(qū)域生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100085； 2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京 100049)

中國(guó)城市化與生態(tài)環(huán)境之間的現(xiàn)實(shí)矛盾已經(jīng)成為可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施過(guò)程中備受關(guān)注的焦點(diǎn)[1]。隨著城市人口比重的持續(xù)增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)水平的提高和生活水平的改善[2-3]，城市的資源供給需求劇增，同時(shí)產(chǎn)生大量的固體廢物、生活污水、工業(yè)廢水以及廢氣等[4-5]，造成一系列亟待解決的資源環(huán)境問(wèn)題[6-8]。水資源的供需矛盾對(duì)城市化從量到質(zhì)的提高上有深刻的影響，甚至是制約城市可持續(xù)發(fā)展的瓶頸[9-11]。以城市消費(fèi)領(lǐng)域?yàn)橹饕糠值哪芎哪Ｊ?，將?huì)逐漸取代以往的能源消耗模式[12]。一些發(fā)達(dá)國(guó)家的居民生活能源消費(fèi)已經(jīng)超過(guò)工業(yè)能源消費(fèi)成為主體，并呈現(xiàn)出隨著人口與居民收入水平的增長(zhǎng)而不斷增加的特點(diǎn)；居民生活的能源消費(fèi)成為能源消費(fèi)與碳排放的重要貢獻(xiàn)者[13]。污染物排放作為城市生態(tài)環(huán)境治理的重要抓手和突破口，已經(jīng)貫穿經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全過(guò)程。

對(duì)于城市水資源消耗的相關(guān)研究表明，水資源的分配不均，導(dǎo)致各地區(qū)(城市)之間的水資源生態(tài)足跡呈現(xiàn)出顯著的差異，而這種差異與各地區(qū)(城市)的水資源稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模以及水資源利用效率等有關(guān)[11, 14-16]。在城市能源消費(fèi)的研究上，氣候條件、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城市化水平、居民生活質(zhì)量的提高等都是城市能源消費(fèi)的影響因素[17-20]。城市污染排放的研究結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模和城市化水平等因素對(duì)污染排放的影響較為明顯[21]。學(xué)者們對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量關(guān)系的研究較多，并認(rèn)為環(huán)境污染程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)倒“U”形曲線關(guān)系[22-23]；但也有研究表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染處于同步上升階段，環(huán)境質(zhì)量并未隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而改善[24-25]。

城市是資源消費(fèi)和污染排放的主要場(chǎng)所。隨著城市人口的不斷聚集，城市居民的生活水耗和能耗所占比日益增大。因此，本文選取2014年全國(guó)所有省會(huì)城市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(市轄區(qū))，運(yùn)用相關(guān)分析和冗余分析的方法，研究氣候、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城市規(guī)模對(duì)城市生活資源消耗和污染排放的影響程度，為不同地區(qū)城市化與資源環(huán)境之間的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究樣本和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2014)、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年報(bào)》(2014)及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2014)。省會(huì)城市作為省行政中心，在地域上覆蓋全國(guó)，并且城市的規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及氣候各異，在一定程度上代表中國(guó)不同類型的城市。因此，本文選取全國(guó)所有省會(huì)城市作為研究單元，除去數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的城市(拉薩和?？?，保留數(shù)據(jù)較完整的29個(gè)省會(huì)城市，構(gòu)成分析樣本。

1.2 指標(biāo)選取和計(jì)算

通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研，遵循代表性、可獲取性等指標(biāo)選取原則，選取年均氣溫和年均降水為氣候指標(biāo)；總?cè)丝?、地區(qū)生產(chǎn)總值和建成區(qū)面積城市為規(guī)模指標(biāo)；人均地區(qū)生產(chǎn)總值和人均可支配收入為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)。資源消耗指標(biāo)有居民生活能耗和居民生活用水。居民生活能耗為居民生活用電量、生活煤炭消費(fèi)量和生活天然氣消費(fèi)量折算成標(biāo)準(zhǔn)煤后的能耗總量(表1)。污染排放指標(biāo)有生活污水排放量、工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量和工業(yè)廢水排放量。

表1 能源折算相關(guān)系數(shù)Table 1 The correlation coefficients of energy conversion

總?cè)丝跒槭休爡^(qū)年末總?cè)丝?，能夠避免常住人口統(tǒng)計(jì)上的不確定性，地區(qū)生產(chǎn)總值也是市轄區(qū)范疇?！笆休爡^(qū)”是城市居民生活的聚集地也是城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要場(chǎng)所，基本反映城市的功能與其發(fā)展特點(diǎn)，并且，其界限相對(duì)穩(wěn)定，數(shù)據(jù)可獲得性較高，有利于城市之間的橫向比較。在資源消耗指標(biāo)的選取上，本文主要考慮城市居民生活的資源消費(fèi)情況；污染排放主要考慮工業(yè)“三廢”和城市居民的生活污水排放。

1.3 研究方法

相關(guān)分析用于測(cè)度居民生活資源消耗、污染排放與影響因素之間的相互關(guān)系。為了更好地揭示城市氣候、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及城市規(guī)模對(duì)居民生活資源消耗和污染排放的影響，本研究采用冗余分析(redundancy analysis，RDA)方法，將氣候、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及城市規(guī)模作為解釋變量，將資源消耗和污染排放作為響應(yīng)變量，對(duì)2個(gè)(組)變量進(jìn)行RDA分析。

RDA是一種線性多元直接梯度分析，它基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度評(píng)價(jià)響應(yīng)變量矩陣與解釋變量矩陣之間的關(guān)系。RDA分析方法能有效地對(duì)多個(gè)解釋變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并確定對(duì)響應(yīng)變量變化具最大解釋能力的最小變量組，從而更好地反映響應(yīng)變量與解釋變量之間的關(guān)系[26]。研究表明，冗余分析已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于多種生態(tài)環(huán)境問(wèn)題分析中[27-29]。

1.4 數(shù)據(jù)處理

本文運(yùn)用Microsoft Excel 2016對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和轉(zhuǎn)換：先計(jì)算響應(yīng)變量中所有指標(biāo)的人均量，再進(jìn)行均值化處理；通過(guò)SPSS 20完成數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，用Pearson相關(guān)系數(shù)評(píng)價(jià)不同變量之間的相關(guān)性；利用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)通用軟件CANOCO 4.5進(jìn)行冗余分析：先對(duì)響應(yīng)變量進(jìn)行去趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析(DCA)，結(jié)果顯示城市生活資源消耗和污染排放的排序軸梯度長(zhǎng)度(LGA)分別為1.22和1.29，均小于3，適合用基于線性的冗余分析(RDA)。

2 結(jié)果與分析

2.1 城市生活資源消耗

2.1.1 資源消耗與影響因子的相關(guān)性分析

從表2可以看出，城市居民生活能耗與氣溫和降水之間呈極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.01)，相關(guān)系數(shù)分別是-0.67和-0.58，而城市規(guī)模和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與居民生活能耗的相關(guān)性在統(tǒng)計(jì)水平上不顯著。城市居民生活用水與氣溫、降水、人均地區(qū)生產(chǎn)總值呈極顯著的正相關(guān)關(guān)系(P<0.01)，相關(guān)系數(shù)分別是0.50、0.63和0.52；與人均可支配收入呈顯著的正相關(guān)關(guān)系(P<0.05)，相關(guān)系數(shù)是0.37；與城市規(guī)模的相關(guān)性在統(tǒng)計(jì)水平上不顯著。

表2 資源消耗與影響因素之間的相關(guān)性分析Table 2 Analysis of correlation between resource consumption and influencing factors

注：**在 0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)；*在 0.05 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

2.1.2 資源消耗與影響因子的冗余分析

RDA將研究的響應(yīng)變量(資源消耗)排序和解釋變量(影響因子)排序表示在一個(gè)圖上，可以直觀地顯示它們之間的關(guān)系(圖1)。從表3可知，氣溫、降水、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、人均可支配收入、地區(qū)生產(chǎn)總值及建成區(qū)面積指標(biāo)在第1排序軸上的載荷較大，共同解釋了82.9%的信息量；第2排序軸解釋了17.1%的信息量；兩軸的累積百分比總和為100%。由此說(shuō)明這兩個(gè)排序軸就可以反映出氣候、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城市規(guī)模對(duì)城市居民資源消耗影響的基本信息(表3)。從圖1可知，哈爾濱、西寧、烏魯木齊、蘭州、沈陽(yáng)、長(zhǎng)春、銀川、呼和浩特、太原的居民生活能源消耗量與居民生活用水量相比較大；廣州、長(zhǎng)沙、福州、南寧、南昌、武漢、杭州、合肥、南京、上海的居民生活用水量較居民生活用水量突出。

表3 資源消耗與影響因子相關(guān)性累計(jì)百分比Table 3 Cumulative percentage of correlation between resource and influencing factors

從表4可知，所有影響因素對(duì)全國(guó)省會(huì)城市居民生活資源消耗的總解釋變異量為0.48，各類影響因素對(duì)資源消耗的解釋變異量從大到小依次為氣候(0.40)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(0.14)和城市規(guī)模(0.11)。

表4 影響因子對(duì)資源消耗的解釋變異量Table 4 Explained variance of influencing factors on resource consumption

2.2 城市污染排放

2.2.1 污染排放與影響因子的相關(guān)性分析

從表5可以看出，污染排放的主要影響因子隨污染排放種類的不同而產(chǎn)生差異。城市生活污水排放與氣溫和降水之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.59(P<0.01)和0.64(P<0.01)；與人均地區(qū)生產(chǎn)總值和人均可支配收入的相關(guān)系數(shù)分別為0.42(P<0.05)和0.37(P<0.05)；與總?cè)丝凇⒌貐^(qū)生產(chǎn)總值和建成區(qū)面積的相關(guān)性在統(tǒng)計(jì)水平上不顯著。城市工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量與總?cè)丝?、地區(qū)生產(chǎn)總值、建成區(qū)面積、人均地區(qū)生產(chǎn)總值和人均可支配收入的相關(guān)系數(shù)分別為-0.46(P<0.05)、-0.46(P<0.05)、-0.44(P<0.05)和-0.39(P<0.05)；與氣溫和降水的相關(guān)性在統(tǒng)計(jì)水平上不顯著。城市工業(yè)廢氣排放量與總?cè)丝诤徒ǔ蓞^(qū)面積的相關(guān)系數(shù)分別為-0.41(P<0.05)和-0.48(P<0.01)；與人均可支配收入和氣溫的相關(guān)系數(shù)分別是-0.43(P<0.05)和-0.45(P<0.05)。城市工業(yè)廢水排放量與各因素之間的相關(guān)性在統(tǒng)計(jì)水平上不顯著。

表5 污染排放與影響因子之間的相關(guān)性分析Table 5 Analysis of correlation between pollution emission and influencing factors

注：**在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)；*在0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

2.2.2 污染排放與影響因子的冗余分析

RDA將研究的響應(yīng)變量(污染排放)排序和解釋變量(影響因子)排序表示在一個(gè)圖上，可以直觀地顯示它們之間的關(guān)系(圖2)。

IWG-工業(yè)廢氣排放量；IWW-工業(yè)廢水排放量；ISW-工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量；DS-生活污水排放量。圖2 污染排放與影響因子的RDA三序圖Fig.2 RDA triplots showing correlation between pollution emission and influencing factors

從表6可知，氣溫、降水、人均可支配收入、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)生產(chǎn)總值、建成區(qū)面積和總?cè)丝谥笜?biāo)在第1排序軸上的載荷較大，解釋了74.5%的信息量；第2排序軸解釋了16.7%的信息量；兩軸的累積百分比總和為91.2%。由此說(shuō)明兩個(gè)排序軸就可以反映出氣候、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城市規(guī)模對(duì)城市污染排放的影響的基本信息。

表6 污染排放與影響因子相關(guān)性累計(jì)百分比Table 6 Cumulative percentage of correlation between resource and influencing factors

從表7可知，所有影響因素對(duì)全國(guó)省會(huì)城市污染排放的總解釋變異量為0.48，各類影響因素對(duì)污染排放的解釋變異量從大到小依次為城市規(guī)模(0.21)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(0.17)和氣候(0.16)。

從圖2可知，廣州、長(zhǎng)沙、杭州、上海、武漢、南寧、福州、南昌、合肥、昆明以污水廢水排放為主；西寧、蘭州、銀川、烏魯木齊、太原、呼和浩特、石家莊屬于以工業(yè)廢氣和固體廢物排放為主。

表7 影響因子對(duì)污染排放的解釋變異量Table 7 Explained variance of influencing factors on pollution emission

3 討論

3.1 城市生活資源消耗的主要影響因素

從結(jié)果可知，氣候因素對(duì)資源消耗的解釋變異量最大(0.40)，其次是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(0.14)和城市規(guī)模(0.11)。由此說(shuō)明，氣候是影響中國(guó)省會(huì)城市生活資源消耗主要因素。

首先，生活能耗與氣溫的相關(guān)系數(shù)為-0.67(P<0.01)，說(shuō)明年均溫度較低的城市生活能耗高。冬季低溫時(shí)，北方城市主要以燃煤燃?xì)夤┡?，南方城市主要靠電力取暖。由于電力取暖效率高于燃煤燃?xì)猓虼四昃鶞囟容^低的北方城市用于供暖的生活能耗量較大。夏季高溫時(shí)，居民對(duì)空調(diào)和電扇等降溫設(shè)備的使用率較高，電力資源的消耗量增大。但是，由于電力資源的使用效率要高于煤炭和天然氣，因此年均溫度較高的南方城市生活能耗較低。生活能耗與降水的相關(guān)系數(shù)為-0.58(P<0.01)，說(shuō)明年均降水量較高的城市生活能耗低。中國(guó)的年降水量空間特點(diǎn)表現(xiàn)在從東南沿海向西北遞減，因此東南沿海地區(qū)城市的年降水量比較豐富。而東南沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)國(guó)際化程度高、發(fā)展快，為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，其能源開發(fā)技術(shù)先進(jìn)，能源使用效率相對(duì)較高。由此，年均降水量豐富的東南沿海城市生活能耗較低。

其次，生活用水量與氣溫和降水的相關(guān)系數(shù)分別為0.50(P<0.01)和0.63(P<0.01)，說(shuō)明年均溫度較高、降水量較大的城市生活用水量高。一方面，高溫促使人體水分消耗增大，增加居民對(duì)飲用水的需求并提高居民洗澡和換洗衣物的頻率，因此加大生活用水量。另一方面，在降水豐富的東南沿海城市，其經(jīng)濟(jì)水平發(fā)達(dá)，居民對(duì)生活用水的需求隨著人均地區(qū)生產(chǎn)總值和人均可支配收入增加。結(jié)合表2可知，居民生活用水與人均地區(qū)生產(chǎn)總值和人均可支配收入呈正比，相關(guān)系數(shù)分別為0.52(P<0.01)和0.37(P<0.05)。前人的研究也發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是造成中國(guó)城市生活用水增加的主要因素[30-34]。從居民生活用水的使用類型上看，主要可以分為兩個(gè)部分，一部分是基本用水，即保障居民基本生活的用水，比如飲用、洗漱；另一部分則是居民用于提高生活質(zhì)量的用水，比如擦洗汽車、洗碗機(jī)、洗衣機(jī)用水等。因此，對(duì)于降水量大且經(jīng)濟(jì)水平高的城市，其生活質(zhì)量高，購(gòu)買力強(qiáng)，衛(wèi)生設(shè)備齊全，用水條件也好，對(duì)水資源的消費(fèi)量大[30, 35-37]。

3.2 城市污染物排放的主要影響因素

從結(jié)果可知，城市規(guī)模對(duì)污染排放的解釋變異量的最大(0.21)，其次是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(0.17)和氣候(0.16)。因此，城市規(guī)模是污染排放的主要影響因素。

由于工業(yè)廢氣排放量與總?cè)丝诤徒ǔ蓞^(qū)面積的相關(guān)系數(shù)分別為-0.41(P<0.05)和-0.48(P<0.01)，與人均可支配收入的相關(guān)系數(shù)為-0.43(P<0.05)；工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量與總?cè)丝诤偷貐^(qū)生產(chǎn)總值以及建成區(qū)面積的相關(guān)系數(shù)依次為-0.46(P<0.05)、-0.46(P<0.05)和-0.44(P<0.05)，與人均地區(qū)生產(chǎn)總值和人均可支配收入的相關(guān)系數(shù)分別是-0.39(P<0.05)和-0.46(P<0.05)。因此，工業(yè)廢氣和固體廢物的排放量與城市規(guī)模和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。從圖2可知，西寧、蘭州、銀川、烏魯木齊、太原、貴陽(yáng)等西北城市和部分西南城市的工業(yè)廢氣和固體廢物的排放量較大，但其人口規(guī)模小、經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)落后，對(duì)污染物的集中處理能力較弱；重慶、北京、南京、杭州、長(zhǎng)沙、廣州等城市的經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)，加上人才聚集帶來(lái)的科學(xué)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，清潔技術(shù)得到研發(fā)和推廣，有利于減少城市生活資源的消耗和污染產(chǎn)生，使得工業(yè)的廢氣和固體廢物的排放量隨之減少。

生活污水排放量與人均地區(qū)生產(chǎn)總值和人均可支配收入的相關(guān)系數(shù)分別為0.42(P<0.05)和0.37(P<0.05)，因此生活污水排放量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。城市生活污水排放量主要包括居民生活污水排放量、公共設(shè)施污水排放量、第三產(chǎn)業(yè)污水排放量及雨污[35]。首先，由于人均可支配收入增加，居民生活質(zhì)量得到改善，生活用水量增加，污水排放也隨之增加。其次，人均地區(qū)生產(chǎn)總值增加，第三產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，公共設(shè)施逐步齊全和完善，其中各個(gè)部門的管理和運(yùn)作都需要消耗水資源并產(chǎn)生污水排放。第三，生活污水排放量增加的社會(huì)成本無(wú)需排污者自身承擔(dān)，且生活污染物的監(jiān)管非常困難，人均生活污水的排放量隨之持續(xù)增加[38]。因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市其生活污水排放量也高(如北京、南京、杭州、長(zhǎng)沙、廣州等城市，見圖2)。

4 結(jié)論

中國(guó)城市的資源環(huán)境直接影響著中國(guó)城市化的速度與質(zhì)量。因此，明確各地區(qū)城市的資源消耗以及污染排放的關(guān)鍵限制因素，并采取各自適宜的措施和對(duì)策，有利于提高城市的資源利用效率和環(huán)境治理能力，減少資源消耗和污染排放，對(duì)城市乃至區(qū)域的資源可持續(xù)發(fā)展以及生態(tài)環(huán)境的保護(hù)具有重要意義。本文研究的主要結(jié)論如下：

1)對(duì)于中國(guó)省會(huì)城市，氣候是影響城市生活資源消耗的主要因素(解釋變異量為0.40)，其次是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(0.14)和城市規(guī)模(0.11)。年均溫度較高和年均降水量豐富的城市，其生活能源消耗較低、生活用水量較高(如中國(guó)東南沿海城市)。

2)城市規(guī)模是限制城市污染排放的首要因子(解釋變異量為0.21)，其次是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(0.17)和氣候(0.16)。城市總?cè)丝跀?shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值和建成區(qū)面積較小的城市，其工業(yè)廢氣和工業(yè)固體廢物的排放量較大(如中國(guó)西北城市)；人均地區(qū)生產(chǎn)總值大、人均可支配收入高、年均溫度較高以及年均降水量大的城市，其生活污水排放量越大(如中國(guó)東南沿海城市)。