江西省可持续发展状况的生态足迹分析

摘要：应用生态足迹法分析了2004-2010年江西省可持续发展状况。结果表明，2004年以来，江西省人均生态足迹、人均生态承载力、人均生态赤字都在不断上升；利用生态足迹强度指数、多样性指数、社会发展指数等生态足迹相关指标进行分析，得出江西省处于不可持续发展状况；分析万元GDP的生态足迹变化趋势，得出资源的利用效率有所提高；分析了江西省生态赤字的原因，提出减小生态赤字实现可持续发展的对策建议，以期为政府制定可持续发展的相关政策提供参考。

关键词：生态足迹；生态承载力；生态足迹相关指标；可持续发展；江西省

中图分类号：X826 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）18-4337-05

根据中国生态足迹报告的研究成果，人类生态足迹在2007年已达到180亿全球公顷，而地球的生物承载力是119亿全球公顷，人均生物承载力是1.8全球公顷。这意味着生态系统已超载50%，人类需要1个半地球才能满足需求，或者说，地球需要一年半的时间才能产生出人类2007年一年中消费的可再生资源和吸纳掉该年人类排放的二氧化碳[1]，对人类来说可持续发展已迫在眉睫。1992年加拿大生态学家William提出生态足迹的概念，1996年由其学生Wackermagel加以完善，生态足迹方法是近年来定量度量国家或地区发展的可持续方法和模型之一，为可持续发展的科学决策提供定量工具，目前已被广泛应用于对区域及城市可持续发展问题的定量研究[2，3]。运用生态足迹法来研究江西省可持续发展状况的成果并不多见，王宇欣等[4]用生态足迹法计算并分析了2005年江西省人均生态足迹和人均生态承载力；叶长盛等[5]用生态足迹模型分析了2000-2004年江西省生态足迹的动态变化；黄国勤等[6]用生态足迹法分析了1949-2004年江西省生态足迹和生态承载力的动态变化，探讨了生态赤字产生的原因并提出相应解决办法，但近几年运用生态足迹方法对江西省可持续发展状况的研究尚属空白。因此，运用生态足迹方法定量计算并探讨2004-2010年江西省生态足迹和生态承载力的变化过程和特征，评价其可持续发展现状，以期为江西省正确处理人口、资源、环境与经济社会发展之间的关系及制定相关政策提供科学参考。

1 研究区域概况

江西省地处长江中下游交接处的南岸（北纬24°29′-30°04′、东经113°34′-118°28′），北控长江，上接武汉三镇，下通南京、上海，东南与沿海开放城市相邻。京九铁路和浙赣铁路纵横贯通全境，交通便利，地理位置优越。全省面积16.69万km2，全境以山地、丘陵为主，山地占全省总面积的36%，丘陵占42%，岗地、平原、水面占22%。2010年，全省林业用地面积1 072.22万hm2，活木蓄积量4.45亿m3，森林覆盖率63.1%，淡水养殖面积42.55万hm2、已查明鱼类155种；江西省地下矿藏丰富，是中国矿产资源配套程度较高的省份之一，生产总值9 435亿元，比2009年增长14%。2010年，全省总人口为4 462.25万人、社会从业人员2 498.80万人。工业化和城镇化进程的加快为江西省的经济发展做出了巨大贡献，但是由于资源利用不合理造成研究区经济发展与生态环境不协调，在一定程度上影响了江西省生态系统的可持续发展。

2 研究方法

生态足迹法的基本思想是将某一地区人类的消费需求与该地区自然的供给能力相比较，以此来衡量该地区的可持续发展状况，并分析如何促进和实现该地区的可持续发展。具体来说就是从需求方面计算生态足迹的大小，从供给方面计算生态承载力的大小，通过生态足迹与生态承载力的比较来评价研究对象的可持续发展状况。人类经济活动所占用的土地面积即生态足迹；生态系统能为人类提供的最大生态服务能力即生态承载力，则是指一个区域所能提供给人类生态生产性土地的面积总和。各种资源和能源消费项目被折算为生态生产性土地，主要包括6大类型，即耕地、牧草地、林地、化石燃料用地、建筑用地和水域[2]。

2.1 生态足迹的计算

2.1.1 生态足迹 根据国际通行标准，生态足迹核算由三大账户构成，分别是能源消耗账户、生物资源账户和贸易调整账户（由于受资料限制未进行贸易调整）。因此，本研究仅从能源消耗和生物资源消耗2个方面进行生态足迹的核算。生态足迹计算公式为：

2.3 数据来源与处理

文中用于生态足迹方法计算的所有数据来源于《江西省统计年鉴》（2004-2010）、《江西省统计公报》（2004-2010）、《江西省土地利用现状》（2004-2010）。数据处理、计算、分析运用Excel 2007和SPSS 18.0软件进行。

3 结果与分析

3.1 2004-2010年江西省生态足迹动态计算与分析

运用生态足迹计算方法及相关数据对2004-2010年江西省生态足迹进行分析，结果如表1所示。由表1可知，随着人口膨胀和社会经济的不断发展，江西省人均生态足迹从2004年的2.376 0 hm2增加到2010年的3.266 1 hm2，增幅达37.5%，年均增加5.4%；人均生态承载力从2004年的0.594 5 hm2增加到2010年的0.844 6 hm2，增幅达42.1%，年均增加6.0%；人均生态赤字从2004年的1.852 8 hm2增加到2010年的2.522 9 hm2，增幅达36.2%，年均增加5.2%。根据袁野等[8]对生态赤字区的划分，ED>2属于严重生态赤字区，2010年江西省人均生态赤字已经达到2.522 9 hm2，属严重生态赤字区。生态足迹的增加说明人类对自然资源的利用程度和需求加大，更加依赖自然资源；人均生态承载力的提高意味着江西省对一些自然资源采取了保护和改善措施，虽然稍有成效但力度还远远不够，因为生态赤字还在不断提高；生态赤字的增加说明人与自然的矛盾更加突出，人类从自然中获取的资源大于自然的供给能力，这是违背可持续发展的。

3.2 江西省资源供需结构动态分析

3.2.1 人均生态足迹构成的动态变化 从表2和表3可以看出，2004-2010年江西省6类土地的人均生态足迹均呈现上升趋势，其中建筑用地上升最快，增幅高达73.33%；其次是林地，增幅达54.22%；化石燃料用地增幅达53.69%；其他3类土地的变化不大。建筑用地的生态足迹上升是研究区城市化快速发展的结果，化石燃料用地生态足迹的大幅上涨说明江西省社会经济的增长很大程度上依赖自然资源，且经济增长过程中出现较多高污染、高耗能的企业。同时也可以看出，耕地、草地、化石燃料用地三者的生态足迹占整个人均生态足迹的85%左右。其中，化石燃料用地所占的比重最大，2004年占整个人均生态足迹的42.81%，到2010年占到整个人均生态足迹的47.86%；其次，草地的生态足迹占整个人均生态足迹的21%左右、耕地的生态足迹占整个人均生态足迹的20%左右；虽然建筑用地生态足迹的涨幅最大，但由于其比重较小（约占整个人均生态足迹的0.15%），对人均生态足迹的影响不明显；而化石燃料用地生态足迹不仅上涨幅度大，且所占整个人均生态足迹的比重也最大，因此对人均生态足迹的影响非常明显。

3.2.2 人均生态承载力构成的动态变化 表4和表5结果表明，2004-2010年江西省林地和草地的人均生态承载力在缓慢减小，林地的人均生态承载力从2004年的0.257 4 hm2减少到2010年的0.249 3 hm2，减幅为3.15%；草地的人均生态承载力从2004年的0.010 6 hm2减少到2010年的0.010 2 hm2，减幅为3.77%，且一直处于下降趋势。在这期间耕地、水域、建筑用地的人均生态承载力都在不断提高，耕地的人均生态承载力从2004年的0.226 6 hm2增加到2010年的0.297 7 hm2，增幅达31.38%，耕地的增加有相当一部分是建立在林地和草地减少的基础之上的；建筑用地的人均生态承载力从2004年的0.098 0 hm2增加到2010年的0.104 2 hm2，增幅达6.33%，由于社会经济发展和城市化进程加剧，建设用地面积不断扩大，其人均生态承载力数值逐年上升。研究表明，耕地、林地、建筑用地三者几乎提供了全部的生态承载力，所占比重高达98%左右；草地和水域的人均生态承载力所占比例约2%，对人均生态承载力影响非常小；化石燃料用地的产量因子为0，此处不计算该项土地类型的生态承载力。

3.3 江西省生态足迹相关指标的动态分析

3.3.1 生态足迹强度指数分析 2004-2010年江西省生态足迹相关指标的动态变化如表6所示。由表6可知，2004-2010年生态足迹强度指数（EFI）均约为4，EFI>1说明所研究区域处于生态超载状态，EFI的数值越大，表明所研究区域生态超载越严重、人与自然的矛盾越突出。由此可见，2004-2010年江西省的发展是不可持续的。

3.3.2 多样性指数与社会发展指数分析 从表6可以看出，江西省基于消费的生态足迹多样性指数约为1.4，基于生态承载力的生态足迹多样性指数约为1.1，且变化不大，而相对应的世界平均值分别为1.394 8和1.205 6；中国为1.463 8和1.215 9[9，10]。通过对比分析可知，江西省的生态足迹多样性偏低，与世界平均水平相当，但低于中国平均水平，由此说明江西省生态经济系统中生态空间的分配不均衡，需要进一步调整和改善。基于生态承载力的社会发展指数大大低于基于生产消费的社会发展指数，说明江西省的生态经济系统发展程度远远超过了该地区的发展潜力，为了维持本地经济系统的稳定和发展，江西省不得不从省外或国外经济系统吸收物质和能量。生态足迹和生态承载力的社会发展指数世界平均为3.068 5和2.170 1，中国平均为2.342 1和0.972 7[10]，江西省基于生态足迹的社会发展指数不仅高于中国平均水平，而且还高于世界平均水平；与此同时，江西省基于生态承载力的社会发展指数不仅低于中国平均水平，而且还低于世界平均水平。综合分析说明，江西省的发展是以自然环境资源的大量消耗为代价，是不可持续的。

3.3.3 江西省资源利用效益分析 万元GDP的生态足迹是衡量一个地区资源利用效率高低的标尺，万元GDP的生态足迹数值越高，表明资源的利用效率越低；反之，万元GDP的生态足迹数值越低，表明资源的利用效率越高[9]。本研究计算了2004-2010年江西省万元GDP的生态足迹的变化，结果如图1所示。从图1可以看出，2004-2010年江西省万元GDP的生态足迹在快速下降。这是由于2004年以前江西省资源的利用效率低，以至于万元GDP的生态足迹数值很大且远高于全国平均水平。但随着经济的发展、科技水平的提高，资源的利用效率也在逐渐提高。1999年中国万元GDP生态足迹的平均值为2.037 hm2，天津为0.592 hm2，上海为0.819 hm2，2010年江西省的万元GDP生态足迹虽然降低到1.542 hm2[11]，但比1999年天津的0.592 hm2还高很多，说明需要进一步提高科技，以实现自然资源持续高效利用。

4 实现可持续发展的对策建议

根据生态足迹模型的分析思路，生态赤字的大小由生态足迹与生态承载力的差值决定，要减小生态赤字就需减少生态足迹、提高生态承载力，主要从以下几个方面分析和解决可持续发展问题。

4.1 将减少碳足迹作为降低生态足迹的主要手段

研究结果表明，对生态足迹影响最大的3类生态生产性土地分别是化石燃料用地、草地和耕地，因此，减少物质和能源的消费来降低生态足迹是一个有效的手段。生物资源是人类生存的基础，要求人类尽量节约并杜绝浪费；降低生态足迹的主要手段应该是降低能源的消费总量，能源消费占生态足迹的比例高达约43%，现阶段生态足迹的增长主要由碳足迹的快速增长所致。具体要做到淘汰高污染、高耗能的企业，实现产业升级，以此提高能源的利用效率。

4.2 合理开发利用土地资源，提高生态承载能力

生态承载力主要由耕地、林地和建筑用地来提供，三者所提供的生态承载力约占总生态承载力的98%，其中又以耕地、林地为主，这两者所提供的生态承载力占到总生态承载力的81%左右，因此要从增加耕地和林地的面积来提高自然的生态承载力。生态承载力的计算过程中用到了各类土地的产量因子，产量因子也是决定生态承载力大小的主要因素。要合理利用各类土地资源，应该采取科学的种植和饲养方法等方式实现土地的集约利用，最终大力提高各类土地的产量。

4.3 控制人口数量

江西省各种土地和资源存量比较丰富，但由于人口众多，生物资源和能源消耗量大，为资源环境带来了巨大的压力，环境污染、水土流失、生态环境脆弱等问题日趋严重，影响研究区的可持续发展。因此，江西省应严格调控人口数量，有效缓解人口增长为资源环境带来的巨大压力，促进人口与资源、环境的协调发展。

4.4 优化资源配置

应该重视可再生资源（潮汐能、核能、太阳能等）的开发利用，走高效、节能、循环、环保的发展模式。在制定经济政策时要鼓励和支持与可再生资源相关的企业，通过征收资源税、碳税、环境保护税等方式提高使用自然资源的成本，通过使用绿色补贴、税收优惠等措施降低企业使用再生资源的成本，提高企业进行资源综合利用和研发新能源的积极性。

4.5 加强生态系统管理，提高生态承载力

在保证生态用地的前提下尽量多途径提高耕地、林地、水域的生产力，促进生态承载力不断扩大与提高，并进一步建立生态足迹和生态承载力的核算、监督体系，形成系统的核算账户，实时跟踪当地生态资源发展变化和利用情况，为制定产业政策和发展规划提供科学依据。因此，江西省应持续强化生态系统管理，全面提高生态承载力。

4.6 加强国内外合作，促进生态资源合理流动

江西省的生态问题不仅仅是一个区域的问题，而是一个全国乃至全球的生态问题。在经济全球化的背景下，各区域之间有着非常密切的生态依赖关系，应该格外重视国际合作，加强国际间先进生态技术的交流，共同推进生态环境的可持续发展。

5 小结与讨论

应用生态足迹法计算2004-2010年江西省生态足迹的动态变化，得出江西省处于不可持续发展状况。再结合生态足迹强度指数、多样性指数、社会发展指数等生态足迹相关指标的分析，同样得出江西省处于不可持续发展状况。但万元GDP的生态足迹从2004年的2.911 3 hm2减少到2010年的1.542 0 hm2，减幅达47.03%，证明政府和民众已经认识到了生态的压力，会更加注重资源的高效利用，并在经济增长模式和产业调整方面都取得了进步。

生态足迹模型具有相对的生态偏向性，没有涉及到社会、文化、技术进步等方面的影响；全球平均产量、均衡因子、产量因子的选用颇具有争议，没有考虑到各省份资源禀赋的差异性；模型假设认为各种土地类型在空间上完全割裂，空间上是互斥，这会产生生态承载力计算结果偏低的系统误差[12]。因此，需要进一步的深入研究。

参考文献：

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