李少坤，王少軍※，張 志，陳曉倩

（1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）地理與信息工程學(xué)院，空間規(guī)劃與人地系統(tǒng)模擬研究中心，湖北武漢 430074：2.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）地球物理與空間信息學(xué)院，湖北武漢 430074；3.長(zhǎng)江大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，武漢 430100）

0 引言

自然資本的可持續(xù)利用是指生態(tài)系統(tǒng)所提供的自然資源和生態(tài)服務(wù)，并以資本存量是否減少以及減少的程度作為衡量可持續(xù)性的標(biāo)準(zhǔn)。自然資本是影響人類福祉與可持續(xù)性水平的關(guān)鍵因素[1-2]。自然資本為人類提供的信息流、物質(zhì)流、能量流極大地滿足了生產(chǎn)、生活、生態(tài)的物質(zhì)和消費(fèi)需要，是人類社會(huì)可持續(xù)發(fā)展必不可少的保障。隨著人口的膨脹、城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的快速增長(zhǎng)，導(dǎo)致耕地、林地、草地等自然資源消耗加劇，化石燃料等資源的貯藏量不斷下降，環(huán)境污染和生態(tài)破壞日益加重，嚴(yán)重制約了人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。如何將自然資本合理利用，優(yōu)化自然資源的貯藏和自然資源收益，是為實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)資源高效流動(dòng)和可持續(xù)發(fā)展的重要課題。

Rees[3]在1992年首次提出“生態(tài)足跡”的概念，隨后Wackernagel與Rees等[4]對(duì)其完善和推廣并形成二維生態(tài)足跡模型，二維生態(tài)足跡模型因概念形象，操作簡(jiǎn)易等特點(diǎn)被學(xué)者廣泛認(rèn)同[5]。Niccolucci 等[6]引入生態(tài)足跡深度和生態(tài)足跡廣度兩個(gè)新指標(biāo)，將存量資本和流量資本很好的區(qū)分，不僅克服了二維生態(tài)足跡模型的缺陷，并將“資本存量減少的程度”作為定量判斷可持續(xù)程度的核心議題。三維生態(tài)足跡模型是通過(guò)測(cè)算自然資本需求和收益來(lái)衡量人類為滿足自身的生存和發(fā)展對(duì)自然資本的需求以及自然資本的供給能力[7]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)生態(tài)足跡研究逐步從二維分析拓展到三維時(shí)空分析。在國(guó)外，眾多學(xué)者主要集中于自然資本及三維生態(tài)足跡模型的概念提出、方法計(jì)算、理論研究等方面[8-11]。方愷[12-15]將三維生態(tài)足跡模型的概念引入國(guó)內(nèi),分別從全球、國(guó)家、省域尺度分析了自然資本利用的時(shí)空格局變化情況，并引入資本流量占用率等新指標(biāo)。Peng等[16]通過(guò)定量的手段構(gòu)建了評(píng)估自然資本可持續(xù)性利用的多維度框架，結(jié)果表明自然資本存量和自然資本流量對(duì)于城市資源系統(tǒng)消耗是相互作用的。對(duì)于三維生態(tài)足跡的研究主要集中于：①研究尺度方面：鄭德鳳等[17]從國(guó)家尺度，刻畫(huà)了中國(guó)自然資本可持續(xù)利用的時(shí)空演化格局并用回歸模型量化空間的差異。秦超等[18-19]從省域尺度，通過(guò)研究表明陜西省僅僅依靠自然資本流量已經(jīng)不足以滿足區(qū)域資源的消費(fèi)需求，迫使消耗存量資本成為維持區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的主要方式。杜悅悅等[20]以城市群為研究尺度，核算了足跡深度和足跡廣度，揭示了自然資本可持續(xù)利用格局。楊屹等[21-23]從市域尺度分析了自然資本動(dòng)態(tài)變化，厘清了自然資本流量占用和資本存量消耗二者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。②研究方法方面，主要涉及能值分析、三維生態(tài)足跡，例如，余翠[24]用能值分析法對(duì)甘肅藏族牧區(qū)的自然資本的可持續(xù)發(fā)展能力進(jìn)行評(píng)估；方愷等[25]采用改進(jìn)的三維生態(tài)足跡法并對(duì)G20國(guó)自然資本利用的國(guó)家尺度的空間格局進(jìn)行了分析。③驅(qū)動(dòng)因素的研究方法方面：王建事等[26-27]用偏最小二乘法對(duì)自然資本及其驅(qū)動(dòng)因子的相關(guān)性進(jìn)行定量分析，得出了人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)水平、社會(huì)投資對(duì)自然資本的演變有重要影響，但選區(qū)的驅(qū)動(dòng)因子指標(biāo)未能與自然資本的可持續(xù)利用關(guān)聯(lián)；胡美娟等[28]用PLS定量解析出生態(tài)城市建設(shè)、環(huán)境污染等是影響自然資本變動(dòng)的重要因素。

綜上所述，已有的研究缺乏對(duì)不同地類及組分內(nèi)部自然資本利用的情況探討，缺乏對(duì)省域內(nèi)部自然資本的空間分異及驅(qū)動(dòng)因素機(jī)理的探討，鑒于此，以2009—2018年江西省11個(gè)地級(jí)市的生產(chǎn)賬戶（生物賬戶）和消費(fèi)賬戶（能源消耗賬戶、污染排放賬戶）的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，測(cè)算了各地級(jí)市及各賬戶內(nèi)部組分的自然資本可持續(xù)利用狀況。目前，關(guān)于自然資本可持續(xù)利用的驅(qū)動(dòng)因素研究多采用偏最小二乘法[26-28]，忽略省域內(nèi)部區(qū)域的驅(qū)動(dòng)因素的空間異質(zhì)性。鑒于此，文章采用地理加權(quán)回歸模型,在空間上從局部線性回歸的思路分析了影響因素的空間非平穩(wěn)性，可以識(shí)別引起自然資本存量流量利用變化的主導(dǎo)因素，更好地揭示出自然資本可持續(xù)利用的影響因素，為實(shí)現(xiàn)社會(huì)—經(jīng)濟(jì)—生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)描述

1.1 研究區(qū)域

江西省位于中國(guó)中東部，總面積16.69 萬(wàn)km2，下轄11 個(gè)地級(jí)市。北部較為平坦，東西南部三面環(huán)山，中部丘陵起伏，為一整體向鄱陽(yáng)湖傾斜往北開(kāi)口的盆地（圖1）。氣候?qū)儆趤啛釒嘏瘽駶?rùn)季風(fēng)氣候，年均溫約16.3～19.5℃。2018 年末，糧食作物產(chǎn)量為2 190.7 萬(wàn)t，能源生產(chǎn)總量為1 109 萬(wàn)t 標(biāo)準(zhǔn)煤，其中原煤占能源生產(chǎn)總量的31.8%，一次電力占52.7%，天然氣占比0.2%，全省能源消費(fèi)總量是9 272.8 萬(wàn)t 標(biāo)準(zhǔn)煤。2018 年末總?cè)丝跒? 648 萬(wàn)人，人口密度為278人/km2。全省生產(chǎn)總值21 .984 78 萬(wàn)億元，第一產(chǎn)業(yè)占比8.6%，第二產(chǎn)業(yè)占比46.6%，第三產(chǎn)業(yè)占比44.8%。近年來(lái)，隨著人口不斷增長(zhǎng)以及經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，對(duì)自然資源的開(kāi)采和利用在不斷地加深，導(dǎo)致自然資源枯竭程度加劇以及一系列的環(huán)境問(wèn)題，生態(tài)安全面臨極大的挑戰(zhàn)。2018年江西省推進(jìn)“六大工程”和實(shí)施“六大行動(dòng)”，把江西打造為美麗中國(guó)“江西樣板”、中部地區(qū)綠色崛起先行區(qū)作為未來(lái)發(fā)展目標(biāo)。

圖1 研究區(qū)地理位置

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

該文選取2009—2018年生物資源、能源排放和資源消耗賬戶的指標(biāo)以及數(shù)據(jù)源如表1。將生產(chǎn)和消費(fèi)賬戶相結(jié)合選取了反映江西省自然資本存量和流量的指標(biāo)?！熬庖蜃印焙汀爱a(chǎn)量因子”的選取是三維生態(tài)足跡模型的計(jì)算的關(guān)鍵要素，考慮到各地類的生物生產(chǎn)能力差異很大并結(jié)合江西省區(qū)域自身的特點(diǎn)，采用劉某承、李文華[29-30]等的測(cè)算省公頃的計(jì)算結(jié)果?；A(chǔ)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《江西省統(tǒng)計(jì)年鑒》（2009—2018）、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》（2009—2018）、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2009—2018）。污染排放賬戶中，城鎮(zhèn)居民生活污水及工業(yè)廢水污染排放按占用濕地面積365t/hm2進(jìn)行換算[31]，工業(yè)SO2、氮氧化物按照常綠闊葉林對(duì)SO2的吸收能力88.65kg/hm2換算，煙（粉）塵滯塵能力按占用草地面積10.11t/hm2的標(biāo)準(zhǔn)換算[32]。填埋和堆放是處理固體廢棄物的主要方式，換算標(biāo)準(zhǔn)為單位土地面積可堆積固體廢棄物占用建筑用地10.19t/hm2[33]。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

2 研究方法及指標(biāo)說(shuō)明

2.1 三維生態(tài)足跡模型及相關(guān)指標(biāo)計(jì)算

自然資本能夠提供資源流或服務(wù)流的自然收益和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，是維系人類生存和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要保障[35]。包括自然資本存量和流量，前者是維系在一定時(shí)空下某一地點(diǎn)資源流和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的自然資本總量，后者是補(bǔ)充年際資源流的地理空間內(nèi)的自然資本產(chǎn)出。三維生態(tài)足跡模型可以較好的刻畫(huà)自然資本的消耗和占用的狀態(tài)也能揭示資本存量和流量的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

2.1.1 三維生態(tài)足跡模型

足跡廣度將人類對(duì)自然資本流量的占用表征出來(lái)，體現(xiàn)出自然資本和生態(tài)服務(wù)的空間屬性的差異，強(qiáng)調(diào)代內(nèi)公平。足跡深度意味著當(dāng)前的人類活動(dòng)對(duì)自然資本存量的消耗具有時(shí)間累積性，體現(xiàn)出自然資本和生態(tài)服務(wù)具有時(shí)間屬性，強(qiáng)調(diào)代際公平[6]。計(jì)算公式為：

式（1）（2）中，EFdepth表示足跡深度；EFsize表示足跡廣度；ED為生態(tài)赤字總量；EFi為第i類土地的生態(tài)足跡；EDi為第i類土地的生態(tài)赤字；BCi為第i類土地的生態(tài)承載力。

2.1.2 理論足跡廣度

理論足跡廣度將自然資本的存量減少對(duì)流量的潛在限制作用表達(dá)出來(lái)[12]，下一年的自然資本流量應(yīng)當(dāng)扣除當(dāng)年減少的資本存量，其計(jì)算公式為：

2.1.3 存量流量利用比

式（4）中，EFsize,region表示區(qū)域足跡廣度；EFdepth,region表示區(qū)域足跡深度。

2.2 地理加權(quán)回歸模型

目前，已有的解決自然資本可持續(xù)利用驅(qū)動(dòng)因素的方法通常用OLS 模型，而地理加權(quán)回歸模型是針對(duì)OLS 模不足，將樣點(diǎn)數(shù)據(jù)的地理位置嵌入到回歸參數(shù)之中，并在全局回歸的基礎(chǔ)上做局部回歸，可以更好的表征出自然資本在空間格局中的非平穩(wěn)性狀態(tài)。

2.2.1 地理加權(quán)回歸模型原理

地理加權(quán)回歸模型（GWR）可以有效表征出自然和人文因素在不同的空間地理位置上的非平穩(wěn)性[36]，是一種局部變參數(shù)空間回歸模型。因此，GWR 模型相較于傳統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)因素分析方法如最小二乘法（OLS），可以很好地揭示出自然資本可持續(xù)利用的驅(qū)動(dòng)因素在空間上被忽略的局部特征[37]。GWR 的表達(dá)式為：

式（5）中，yi為第i個(gè)樣本點(diǎn)因變量值;(ui,vi)為第i個(gè)樣本點(diǎn)的地理坐標(biāo)；β0(ui,vi)為常數(shù)項(xiàng)的位置函數(shù),xik為第i個(gè)樣本點(diǎn)第k個(gè)自變量的值；bn(ui,vi)是自變量系數(shù)的位置函數(shù)；εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

GWR 模型中樣本點(diǎn)i的回歸參數(shù)β(ui,vi)值會(huì)隨著W(ui,vi)的變化而變化，可以根據(jù)其他樣本點(diǎn)距離i樣本點(diǎn)距離的大小確定W(ui,vi)，并運(yùn)用加權(quán)最小二乘法估計(jì)參數(shù)β(ui,vi)，其表達(dá)形式為[37]：

式（6）中，β(ui,vi)為模型的參數(shù)；X為自變量的矩陣；y為因變量；XT為矩陣X的轉(zhuǎn)置運(yùn)算；W(ui,vi)表示空間權(quán)重矩陣。該文采用Gauss函數(shù)法估算β(ui,vi)，表達(dá)式為[37]：

式（7）中：Wij表示樣本點(diǎn)i和樣本點(diǎn)j之間的權(quán)重；b為帶寬，帶寬b越小，權(quán)重隨著距離dij的增加衰減的速度越快，因此確定最優(yōu)帶寬b是關(guān)鍵。該研究采用AIC準(zhǔn)則對(duì)帶寬進(jìn)行優(yōu)化，表達(dá)為[37]：

式（8）中，AIC為模型的赤池信息量準(zhǔn)則，根據(jù)AIC 準(zhǔn)則，AIC最小的值即是最優(yōu)帶寬；n表示樣本點(diǎn)的數(shù)量；tr(S)是GWR的S矩陣的軌跡；σ為誤差項(xiàng)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)離差。

2.2.2 地理加權(quán)回歸模型指標(biāo)選取

驅(qū)動(dòng)因素的選取基于現(xiàn)實(shí)性、關(guān)聯(lián)性、可得性原則的基礎(chǔ)上，并充分與自然資本相關(guān)聯(lián)。驅(qū)動(dòng)因素涵蓋自然和人文雙重因素，包括人口、人均GDP、城市化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)人均收入、人均生態(tài)承載力、人均生態(tài)足跡強(qiáng)度、人均自然資本存量、人均存量流量利用比9個(gè)指標(biāo)。

（1）人口、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民消費(fèi)指標(biāo)。由于人口不斷膨脹導(dǎo)致資源匱乏和環(huán)境惡化，故人口因素是造成自然資本利用的主要因素，人口因素通常采用常住人口數(shù)刻畫(huà)出對(duì)自然資本的壓力。人們對(duì)資源的索取和消耗已經(jīng)迫使社會(huì)經(jīng)濟(jì)面臨巨大的壓力，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展通常采用人均GDP 和城市化率反映社會(huì)資本富裕程度和城市發(fā)展對(duì)自然資本的影響，第二產(chǎn)業(yè)是三大產(chǎn)業(yè)中資源消耗所占比例最大，對(duì)環(huán)境污染最強(qiáng)的部門性，故選取第二產(chǎn)業(yè)比重作為衡量能源消耗程度的指標(biāo)。由于城市和農(nóng)村居民消費(fèi)能力差異性較大，故居民消費(fèi)水平由城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出可以全面客觀的表征。

（2）資源稟賦、科技水平和政策指標(biāo)。人均生態(tài)承載力與自然資本可持續(xù)性直接關(guān)聯(lián)，呈正相關(guān)效應(yīng)，是衡量區(qū)域資源稟賦的重要指標(biāo)?？萍嫉倪M(jìn)步能夠有效緩解自然資本過(guò)度消耗帶來(lái)的生態(tài)壓力，目前通常用專利授權(quán)數(shù)和科技人員數(shù)來(lái)反映科技水平的高低，但這些指標(biāo)無(wú)法與自然資本可持續(xù)利用直接關(guān)聯(lián)，未能從生態(tài)角度反映自然資本的可持續(xù)性，故該研究選取人均生態(tài)足跡強(qiáng)度來(lái)反映自然資本利用的水平。資本存量為自然資本可持續(xù)利用提供了堅(jiān)實(shí)的保障，故采用人均自然資本存量和人均自然資本存量流量利用比在一定程度上可以體現(xiàn)國(guó)家政策對(duì)地區(qū)的傾斜力度。

3 結(jié)果與分析

3.1 自然資本時(shí)序分析

如圖2所示，江西省自然資本總體呈現(xiàn)出先增長(zhǎng)后下降的變化趨勢(shì)。人均生態(tài)承載力（資本供給）從0.472hm2/人降至0.458hm2/人后又上升至0.526hm2/人；人均生態(tài)足跡（資本需求）從3.269hm2/人持續(xù)上 升 至3.934hm2/人，到2018 年 降 至3.524hm2/人；人均生態(tài)赤字（資本赤字）2015 年達(dá)最大值3.473hm2/人，2018 年降至2.997hm2/人。

圖2 2009—2018年江西省生態(tài)供需

通過(guò)人均足跡深度與足跡廣度變化趨勢(shì)的差異性分析（圖3），兩者出現(xiàn)了明顯的剪刀差。2009—2016 年兩者的張力不斷的增強(qiáng)，背離趨勢(shì)顯著。具體表現(xiàn)為人均足跡廣度持續(xù)性的降低和人均足跡深度持續(xù)性升高，分別從0.472hm2/人降至0.462hm2/人、從5.557hm2/人升至6.084hm2/人，增幅達(dá)10%。2014年兩者的拮抗作用出現(xiàn)了交點(diǎn)，剪刀差達(dá)到最大值5.622，表明自然界中的自然資本流量已經(jīng)難以滿足當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會(huì)的消耗量，需要調(diào)動(dòng)自然資本存量來(lái)維系社會(huì)的發(fā)展。自2014 年之后拮抗作用趨于平緩，足跡深度和足跡廣度的張力在2017年達(dá)到平衡點(diǎn)，意味著黨的“十八大”以來(lái)，生態(tài)文明的理念推行綠色、循環(huán)、低碳發(fā)展的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和發(fā)展新模式，一批綠色環(huán)保的生態(tài)修復(fù)工程效果顯著，人與自然和諧共生，生態(tài)系統(tǒng)呈現(xiàn)良性發(fā)展的趨勢(shì)，這是足跡深度下降的原因。2018 年足跡深度降至最低值5.024hm2/人，但這一數(shù)值仍大于1，生態(tài)安全受到來(lái)自外部的沖擊，生態(tài)系統(tǒng)處于高位風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。足跡廣度的數(shù)值在0.472～0.526hm2/人之間波動(dòng)，2016 年降到最低0.458hm2/人之后出現(xiàn)微弱的反彈。總的來(lái)看，江西省10 年的足跡深度、廣度變化表征雖然生態(tài)壓力雖然仍面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，但相較于10年前已經(jīng)有明顯的減緩趨勢(shì)。

圖3 2009—2018年江西省人均足跡廣度和足跡深度

3.2 自然資本組分時(shí)序分析

從生態(tài)足跡構(gòu)成圖4a 看，三大賬戶都呈現(xiàn)出先增長(zhǎng)后降低的趨勢(shì)。生物賬戶、污染排放賬戶分別從2009 年的2.046hm2/人、0.565hm2/人增長(zhǎng)到2014 年的最大值2.182hm2/人、0.609hm2/人，隨后一直降低至2.121hm2/人、0.496hm2/人。能源消耗賬戶則從2009 年的0.826hm2/人增長(zhǎng)到2016 年的1.164hm2/人后降至2018 年的0.907hm2/人。能源消耗賬戶的最大值雖然相較于生物和污染賬戶滯后了兩年，但也能體現(xiàn)出江西省由傳統(tǒng)的能源消耗結(jié)構(gòu)逐步向新型能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)。

從生物資源賬戶圖4b 看，2009-2018 年人均農(nóng)產(chǎn)品的生態(tài)足跡所占比重最大，農(nóng)產(chǎn)品生態(tài)足跡結(jié)構(gòu)類型中稻谷占比達(dá)61%，處于主導(dǎo)地位。值得注意的是，蔬菜和水果的生態(tài)足跡增長(zhǎng)顯著，分別由0.039 hm2/人、0.08hm2/人增長(zhǎng)到0.046hm2/人、0.106hm2/人，占比為15.7%、6.8%。說(shuō)明居民傳統(tǒng)飲食習(xí)慣仍偏重于耕地提供的食物和蔬果，膳食結(jié)構(gòu)剛需仍有較大的發(fā)展空間。2009—2018 年江西省豬牛羊肉產(chǎn)量持續(xù)上升，分別從2009年的210.8萬(wàn)t、10.9萬(wàn)t、1.1萬(wàn)t增長(zhǎng)到2018年的246.3萬(wàn)t、12.5萬(wàn)t、2.1萬(wàn)t，增幅分別為16.86%、14.11%、89.19%，這反映出精細(xì)化和品質(zhì)化是畜牧業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展方向。污染排放賬戶中圖4c，大氣污染和固體廢棄物污染的人均生態(tài)足跡所占比重最大，整體呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后下降的趨勢(shì)。分別從2009 年的0.277hm2/人、0.197hm2/人增長(zhǎng)到2014 年的0.250hm2/人和2016 年的0.271hm2/人后又下降到0.139hm2/人和0.111hm2/人，說(shuō)明污染防治戰(zhàn)的一系列舉措使得生態(tài)環(huán)境質(zhì)量持續(xù)改善。水污染只占很小的一部分，人均生態(tài)足跡在0.091～0.111hm2/人范圍內(nèi)波動(dòng)性變化。能源消耗賬戶中圖4d，人均煤炭生態(tài)足跡在能源結(jié)構(gòu)中處于主導(dǎo)地位，汽油、焦炭、原油等在圖4幾乎顯示不出來(lái)。煤炭作為傳統(tǒng)的化石燃料資源，工業(yè)對(duì)煤炭的依賴由0.539hm2/人上升到2015年0.827hm2/人后又減少至2018年的0.819hm2/人，自然資本存量的勢(shì)頭得到遏制，因此傳統(tǒng)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)當(dāng)今社會(huì)經(jīng)濟(jì)的需要，加快新型能源的發(fā)展，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)是走環(huán)保之路的必然選擇。

圖4 2009—2018年江西省人均生態(tài)足跡賬戶組成

江西省人均生態(tài)承載力近10年持續(xù)增長(zhǎng)的主要原因是林地人均生態(tài)承載力增加（表2），由0.128 hm2/人增長(zhǎng)至0.136hm2/人。2009 年以來(lái)，先后實(shí)施了“一大四小工程”“三北及長(zhǎng)江流域等防護(hù)林建設(shè)工程”“速生豐產(chǎn)用材林基地建設(shè)工程”以及“六大工程”等，使林地面積從2009 年的1 069.66 萬(wàn)hm2上升到2018 年的1 079.9 萬(wàn)hm2，森林覆蓋率達(dá)到61.2%，建成區(qū)綠化覆蓋率達(dá)到45.9%，林地人均承載力增長(zhǎng)幅度達(dá)到6.3%，林地人均承載力對(duì)江西省人均生態(tài)承載力總量的貢獻(xiàn)率達(dá)24.3%。林地人均生態(tài)承載力增加側(cè)面表明在不觸動(dòng)資本存量的前提下，自然資本流量的利用就可以滿足消費(fèi)的需要，這將有助于江西省發(fā)展特色林產(chǎn)品以及著力推動(dòng)“生態(tài)文明示范區(qū)”建設(shè)具有無(wú)可替代的作用。

表2 2009—2018年江西省人均生態(tài)承載力構(gòu)成 hm2/人

3.3 自然資本空間格局變化分析

3.3.1 足跡深度空間格局分析

根據(jù)式（1）計(jì)算，江西省足跡深度在空間上表現(xiàn)為西部高于東部格局。2009—2018年每個(gè)地級(jí)市的足跡深度均大于1，其中新余市平均足跡深度為10.238hm2/人（圖5a)，說(shuō)明需要10倍自身土地面積才能夠滿足本市的資源消費(fèi)，新余市的存量資本消耗較高。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是由于該市的土地面積較小，自然資源也相對(duì)與其他市而言較少，并加之人口較多，對(duì)資源的需求量和消耗量較大，使其成為了江西省足跡深度最大的市；其次分別為南昌市（8.721）、萍鄉(xiāng)市（8.473）、上饒市（7.757）、九江市（7.175），說(shuō)明江西省這4個(gè)城市的資源消費(fèi)量較大，供需不足較為嚴(yán)重，生態(tài)環(huán)境壓力較大。

江西省11 地級(jí)市變化速率整體呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后下降的趨勢(shì)，這與自然資本總的變化趨勢(shì)一致。除了新余市的足跡深度變化幅度較大以外，其他10 個(gè)市的足跡深度變化幅度都是較小的。其中宜春市的變化幅度最小，在圖5a 中幾乎看不出變化。新余市、南昌市、景德鎮(zhèn)市呈現(xiàn)出幅度較小的先增大后減小的變化狀態(tài)?？偟膩?lái)說(shuō)，足跡深度空間格局說(shuō)明由于資源稟賦和生態(tài)資源承載力的不同，人類活動(dòng)以及外部環(huán)境對(duì)生態(tài)的沖擊和壓力強(qiáng)度，導(dǎo)致足跡深度在同期內(nèi)不同地理位置的表現(xiàn)不同，因此，建議因地制宜地制定科學(xué)合理的規(guī)劃縮小省域內(nèi)部差距，提升自然資源轉(zhuǎn)化為自然資本的價(jià)值通道。

3.3.2 足跡廣度空間格局分析

根據(jù)式（2）計(jì)算，全省流量資本占用值都較高，其中流量資本占用最高值為鷹潭市，其平均足跡廣度為0.702hm2/人；其次吉安市、新余市、撫州市、宜春市、九江市、上饒市流量資本占用率相對(duì)于其他4市而言相對(duì)較高，平均足跡廣度分別為0.544hm2/人、0.465hm2/人、0.450hm2/人、0.427hm2/人、0.376hm2/人、0.354hm2/人；流量資本占用值最低值在資源較少、資源消耗量較大的南昌市和萍鄉(xiāng)市（圖5b）。整體上看，江西省呈現(xiàn)出中部平均足跡廣度值較高，四周平均足跡廣度值較低的狀態(tài)?？梢钥闯?，新余市和鷹潭市的變化幅度最大，其余9 市的變化幅度較低。新余市、吉安市足跡廣度逐漸增加，其中新余市在2013 年和2018 年的增長(zhǎng)幅度最大，吉安市的增幅較??；九江市足跡廣度逐漸減小且變化幅度較小；其余9市都呈現(xiàn)出先增加后減少的狀態(tài)，除了鷹潭市在2013年和2018年有了大幅度的降低外，其余8市的變化幅度都較小，基本保持2009年的狀態(tài)。

圖5 江西省人均足跡深度、足跡廣度空間格局

3.3.3 自然資本可持續(xù)利用綜合分區(qū)格局

采用聚類分析將江西省11 個(gè)地級(jí)市的自然資本用ARC GIS 軟件按照自然間斷點(diǎn)法劃分為4 個(gè)等級(jí)分區(qū)（圖6），Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ分別表示自然資本相對(duì)滯后型、輕度利用型、中度利用型、重度利用型。整體呈現(xiàn)出中間高四周低的格局。Ⅰ類，相對(duì)滯后型包括撫州市、鷹潭市、景德鎮(zhèn)市，該類型的特點(diǎn)是存量資本和流量資本都較小，分別在4.029～5.679、0.327～0.702 波動(dòng)，說(shuō)明自然資源供給能力較強(qiáng)，自然資本可持續(xù)利用能力相對(duì)最強(qiáng)。Ⅱ類，輕度利用型包括九江市、宜春市、吉安市、贛州市，該類型的特點(diǎn)是存量資本和流量資本都占用較少，存量資本值分別為：7.175、6.988、6.389、6.402，流量資本值分別為：0.376、0.427、0.332、0.544。該類型自然資源的承載力相對(duì)較強(qiáng)，人類活動(dòng)所消耗資源在環(huán)境承載力的范圍之內(nèi)，處于較好的狀態(tài)。Ⅲ類，中度利用型包括萍鄉(xiāng)市、南昌市、上饒市，存量資本7.751～8.721，該類型的特點(diǎn)是存量資本占用較多，流量資本占用較少，該類型的4 個(gè)市的人均生態(tài)足跡值也偏大，加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，調(diào)節(jié)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，減少化石能源的排放和污染，是走可持續(xù)發(fā)展的必經(jīng)之路。Ⅳ類重度利用型只有新余市一個(gè)，存量資本高達(dá)10.238，該類型的主要特點(diǎn)是存量和流量資本的占用都比較多。由于新余市自然資源稟賦的原因，加之資源消耗方式粗放，社會(huì)經(jīng)濟(jì)對(duì)資源的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于資源供給能力，因此該市面臨巨大的壓力，生態(tài)極不安全，是可持續(xù)發(fā)展能力最弱的市。

圖6 江西省自然資本可持續(xù)利用空間格局分區(qū)

3.4 自然資本可持續(xù)利用及驅(qū)動(dòng)因素分析

3.4.1 可持續(xù)利用分析

利用式（3）（4）測(cè)算了2009—2018年江西省各地級(jí)市理論足跡廣度和存量流量利用比（表3），以此衡量區(qū)域的自然資本利用可持續(xù)性。理論足跡廣度的高值分布于景德鎮(zhèn)市、鷹潭市、贛州市、撫州市、萍鄉(xiāng)市5 個(gè)地區(qū)，均值為-1.386hm2/人，其中景德鎮(zhèn)市最高值（-1.232hm2/人），表明生態(tài)赤字較為嚴(yán)重，自然資本可持續(xù)利用較弱。九江市最低值（-1.927hm2/人）。資本存量流量利用比低值分布在江西的中東部地區(qū)，宜春市、景德鎮(zhèn)市、撫州市、鷹潭市等，資本存量流量占用率均值為4.504hm2/人，撫州市最低僅為4.302hm2/人。這些地級(jí)市資本的存量消耗少，流量利用率高，自然資本可持續(xù)性強(qiáng)。資本存量流量利用比高值區(qū)為新余市、南昌市、萍鄉(xiāng)市，新余市最高值為9.238，這些地級(jí)市存量資本消耗已使得自然資本利用的效率大幅降低。

表3 2009—2018年江西省平均理論足跡廣度和存量流量利用比

綜合來(lái)看，江西省中東部地區(qū)自然資本的利用空間還比較大，應(yīng)加快自然資本流量的流動(dòng)，降低對(duì)存量的消耗，才能提高自然資本的可持續(xù)利用。而北部和南部地區(qū)由于地形導(dǎo)致，加之人口較為密集，生態(tài)壓力較大。2009—2018 年江西省理論足跡廣度從-1.705hm2/人降到-1.887hm2/人，又升至-1.592hm2/人，存量流量利用比從4.557 增長(zhǎng)至5.084 又降至4.024，表明江西省自然資本可持續(xù)利用雖然仍處于高位生態(tài)壓力狀態(tài)，但整體呈現(xiàn)變好的趨勢(shì)。

3.4.2 可持續(xù)性驅(qū)動(dòng)因素

該文運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型（GWR）對(duì)江西省自然資本利用可持續(xù)性驅(qū)動(dòng)因素的空間異質(zhì)性進(jìn)行探究。避免多重共線性，通過(guò)共線性診斷，去掉方差膨脹因子最大的3個(gè)自變量（人口、人均GDP、城鄉(xiāng)人均收入）剩余的方差膨脹因子（VIF）皆小于7.5 表明該文所選取指標(biāo)不存在共線性關(guān)系（表4）。文中以ARC GIS 回歸模型進(jìn)行對(duì)比分析，得到2009—2018 年的江西省自然資本可持續(xù)利用的GWR 模型結(jié)果（表5）可知，在觀測(cè)區(qū)間內(nèi)調(diào)整后的R2擬合度為82.3%，表明文中建立的回歸模型能較好的表征各自變量對(duì)江西省自然資本可持續(xù)利用的影響。

表4 影響因素共線性檢驗(yàn)

表5 2009—2018年GWR地理加權(quán)回歸模型結(jié)果匯總

通過(guò)對(duì)GWR 模型中的生態(tài)足跡強(qiáng)度、城市化率和生態(tài)承載力3項(xiàng)因子的空間格局分析，定量刻畫(huà)出自變量對(duì)因變量影響程度的空間差異，其空間格局分布上基本一致（圖7）。贛州市的生態(tài)足跡強(qiáng)度和城市化率回歸系數(shù)在空間分布上均為最大值，分別是16.061、0.541。而新余市是最小值，分別為3.673、0.289。生態(tài)足跡的強(qiáng)度與城市化率呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)性，而生態(tài)足跡強(qiáng)度和城市化對(duì)生態(tài)環(huán)境的壓力是負(fù)向效應(yīng)。在自然資源難以再繼續(xù)擴(kuò)大的前提下，通過(guò)技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，兼顧江西省內(nèi)部區(qū)域之間資源稟賦的差異，因地制宜地利用和管理自然資本對(duì)于彌補(bǔ)地區(qū)短板意義重大。生態(tài)承載力對(duì)存量流量的分布中，九江市最大值是0.762，撫州市最小值是-1.054。對(duì)于人口密集，且承載力低的區(qū)域，該類區(qū)域要注重對(duì)土地資源的保護(hù)和開(kāi)發(fā)，充分挖掘地區(qū)潛力資源和優(yōu)勢(shì)，走綠色、環(huán)保、可持續(xù)的道路。

圖7 GWR模型生態(tài)足跡強(qiáng)度、城市化率和生態(tài)承載力回歸系數(shù)的空間分布

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

自然資本的可持續(xù)利用是構(gòu)建生態(tài)文明的必然要求，識(shí)別自然資本的演化規(guī)律和影響因素，有利于生態(tài)政策的制定。該文運(yùn)用三維生態(tài)足跡模型和地理加權(quán)回歸模型，對(duì)每個(gè)地級(jí)市的自然資本可持續(xù)利用及其驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析，揭示出驅(qū)動(dòng)因素的空間異質(zhì)性，得出以下結(jié)論。

（1）人均生態(tài)足跡和人均生態(tài)赤字的變化整體呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后下降的趨勢(shì)。從內(nèi)部組分來(lái)看，人均生態(tài)足跡表現(xiàn)為：生物賬戶＞能源賬戶＞污染排放賬戶，農(nóng)產(chǎn)品、固體廢棄物和煤炭是其主要的消耗的方式。耕地和林地對(duì)生態(tài)生產(chǎn)性土地的貢獻(xiàn)率最高，人均生態(tài)承載力提高的主要原因在于造林工程的實(shí)施。

（2）足跡深度大致呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后下降，從5.557hm2/人升至6.084hm2/人又降至5.024hm2/人，基本呈現(xiàn)由西向南減少的空間格局，最大、最小值分別是新余13.264hm2/人、鷹潭2.717hm2/人。

（3）足跡廣度波動(dòng)幅度較小，變化范圍在0.460～0.526hm2/人。足跡廣度的最大、最小值分別是鷹潭0.860hm2/人、萍鄉(xiāng)0.199hm2/人，空間分布大致呈西部＞東部＞北部格局，自然資本可持續(xù)利用綜合分區(qū)上，中部低于四周地區(qū)，因此大力提升東、中部自然資本流量是實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的必由之路。

（4）中部地區(qū)的理論足跡廣度和自然資本存量消耗程度高于四周地區(qū)，東部地區(qū)和中部地區(qū)可持續(xù)性較弱。運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型分析發(fā)現(xiàn)自然資本可持續(xù)利用的驅(qū)動(dòng)因素有生態(tài)足跡強(qiáng)度、生態(tài)承載力和城市化率。其中生態(tài)足跡強(qiáng)度貢獻(xiàn)率最大，生態(tài)足跡強(qiáng)度每提高1%，引起存量流量利用比增加12.679%。

4.2 討論

“自然資源—自然資本”兩者之間的橋梁需要指標(biāo)的真實(shí)的核算和測(cè)度，而該文則將生產(chǎn)賬戶和消費(fèi)賬戶結(jié)合從省域角度對(duì)如何實(shí)現(xiàn)江西省自然資本可持續(xù)利用進(jìn)行了研究，為實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供了科學(xué)的依據(jù)。一方面，該文在指標(biāo)選取上綜合前人的研究成果，彌補(bǔ)了指標(biāo)不全面的問(wèn)題[38]，有助于真實(shí)地反映江西省近10 年的自然資本可持續(xù)利用狀態(tài)，但囿于指標(biāo)獲取的困難性，可能仍存在誤差。另一方面，對(duì)于驅(qū)動(dòng)因素的研究，地理加權(quán)回歸模型有別于OLS模型[26]，能從自然資源的角度，分析自然資本在區(qū)域內(nèi)空間異質(zhì)性，這有利于厘清地級(jí)市自然資本的現(xiàn)狀，建立跨市的生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制能解決生態(tài)供給和生態(tài)需求的矛盾，資本溢出時(shí)需要轉(zhuǎn)移到生態(tài)赤字區(qū)，建立地級(jí)市之間聯(lián)動(dòng)機(jī)制可以迅速為政府提供意見(jiàn)。誠(chéng)然，在省域尺度上，仍缺乏可以將各指標(biāo)統(tǒng)一耦合的范式，未能建立起從內(nèi)部機(jī)制的角度解析的理論框架。驅(qū)動(dòng)因子只從大的范疇進(jìn)行指標(biāo)衡量，忽略因子內(nèi)部之間相互作用與聯(lián)系的影響。在一定情景下，空間溢出效應(yīng)和地理學(xué)第一定律的沖突性可能會(huì)隨著自然、資源、人口等因素的作用而衰減，有助于緩解生態(tài)壓力。