江蘇省自然資源利用時(shí)空變化特征及驅(qū)動(dòng)力分析

吳心怡，張燕

南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院

江蘇省作為東部沿海較發(fā)達(dá)省份，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，城鎮(zhèn)化水平高，2012—2016，城鎮(zhèn)化率由63.0%增至67.7%，年均增長(zhǎng)達(dá)1.2%[1]。建成區(qū)的不斷擴(kuò)張、經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展等使得江蘇省自然資源的消耗強(qiáng)度不斷加大，生態(tài)環(huán)境壓力日益增強(qiáng)，嚴(yán)重威脅江蘇省的可持續(xù)發(fā)展。為協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與生態(tài)文明建設(shè)之間的矛盾，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，需要科學(xué)地評(píng)價(jià)、測(cè)度城市的可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

1992年Rees[2]提出，將人類(lèi)活動(dòng)對(duì)自然資源的消耗量折算為生態(tài)生產(chǎn)性土地面積，以生態(tài)足跡作為定量測(cè)度區(qū)域可持續(xù)發(fā)展程度的方法；1996年Wackernagel等[3]將其擴(kuò)展為二維生態(tài)足跡模型，通過(guò)比較生態(tài)足跡以及生態(tài)承載力來(lái)定量測(cè)度區(qū)域可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，以生態(tài)赤字/盈余來(lái)表示區(qū)域自然資源的消耗強(qiáng)度。但該模型存在指標(biāo)選擇的偏向性、足跡測(cè)度的靜止性等問(wèn)題，難以全面衡量可持續(xù)發(fā)展涉及的眾多方面[4-7]。之后，Niccolucci等[8-10]引入了生態(tài)足跡深度和足跡廣度2個(gè)指標(biāo)來(lái)描述人類(lèi)活動(dòng)對(duì)于自然資源的利用強(qiáng)度，將生態(tài)足跡模型擴(kuò)展到了三維時(shí)空。足跡廣度是指在區(qū)域生態(tài)承載力的限度內(nèi)，人類(lèi)活動(dòng)實(shí)際上占用的生態(tài)生產(chǎn)性土地面積，具有空間屬性[11]，表征對(duì)自然資本流量的占用程度[12]。足跡深度是指為滿足區(qū)域現(xiàn)有的資源消費(fèi)水平，理論上需要占用多少倍現(xiàn)有土地面積，表征人類(lèi)對(duì)于自然資本存量的消耗程度[13]。方愷等[11]將三維生態(tài)足跡模型引入中國(guó)，并且為避免一個(gè)區(qū)域不同地類(lèi)之間的生態(tài)盈余和生態(tài)赤字因累加而導(dǎo)致部分抵消，提出了改進(jìn)的三維生態(tài)足跡模型，解決了區(qū)域生態(tài)赤字和區(qū)域足跡深度偏小的問(wèn)題，該模型可應(yīng)用于城市生態(tài)可持續(xù)性評(píng)價(jià)及自然資本核算等[14-16]。

探究生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因子，預(yù)測(cè)生態(tài)足跡的演變趨勢(shì)，能夠?yàn)閰^(qū)域的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)的決策依據(jù)。已有研究多采用偏最小二乘回歸分析[17]、主成分分析[18]、因子分析[19]等方法從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口因素等方面分析生態(tài)足跡變化的動(dòng)力機(jī)制，本文選用改進(jìn)的T型關(guān)聯(lián)分析，體現(xiàn)影響因子對(duì)生態(tài)足跡變化的正負(fù)向驅(qū)動(dòng)作用，避免了傳統(tǒng)鄧氏關(guān)聯(lián)分析的缺陷，可全面準(zhǔn)確地分析生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

對(duì)江蘇省生態(tài)足跡現(xiàn)狀和變化的研究，多基于二維尺度，且缺乏對(duì)于江蘇省各地區(qū)自然資源利用空間格局的分析[20-22]；對(duì)于江蘇省生態(tài)足跡變化驅(qū)動(dòng)力的研究多集中于經(jīng)濟(jì)發(fā)展等單方面的驅(qū)動(dòng)因子[23]，各地區(qū)間生態(tài)足跡差異的原因亟待研究，以便制定更加適合區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的生態(tài)保護(hù)政策。因此，筆者基于改進(jìn)的三維生態(tài)足跡模型，定量分析江蘇省2009—2016年三維生態(tài)足跡的時(shí)空演變特征，利用改進(jìn)的T型關(guān)聯(lián)分析探究江蘇省生態(tài)足跡演變的影響因子，并采用灰色預(yù)測(cè)模型GM(1,1)對(duì)2019—2022的可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行預(yù)測(cè)，以期為江蘇省生態(tài)文明建設(shè)、新型城鎮(zhèn)化發(fā)展提供決策依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

江蘇省地處長(zhǎng)江、淮河中下游，東臨黃海，地理位置為116°18′E～121°57′E，30°45′N(xiāo)～35°20′N(xiāo)，主要由平原、水域以及低山丘陵構(gòu)成，其中平原面積占比超過(guò)80%，自然條件較為優(yōu)越。江蘇省經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚，城市化率高，人均GDP、地區(qū)發(fā)展與民生指數(shù)等均居全國(guó)各省之首，下轄的13個(gè)地級(jí)市均躋身全國(guó)百?gòu)?qiáng)市，但省內(nèi)區(qū)域發(fā)展差異較大，蘇南、蘇中、蘇北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生態(tài)環(huán)境狀況以及自身的資源稟賦均存在較大差距。同時(shí)，江蘇省國(guó)土面積較為狹小、人口規(guī)模大，是典型的資源約束型省份，水土資源緊缺等因素制約著江蘇省的可持續(xù)發(fā)展；重工業(yè)率高，對(duì)煤炭等化石燃料的需求量較大，導(dǎo)致環(huán)境污染加劇，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的矛盾日益尖銳。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與參數(shù)選取

本文計(jì)算的生態(tài)生產(chǎn)性地類(lèi)包括耕地、牧草地、水域、林地、化石能源用地和建設(shè)用地6類(lèi)，生態(tài)足跡賬戶分為生物資源賬戶和化石能源賬戶，其中生物資源賬戶以江蘇省居民日常消費(fèi)的食物為主，農(nóng)林牧漁產(chǎn)品的消費(fèi)量=年產(chǎn)量+年進(jìn)口量-年出口量；化石能源賬戶包括化石能源用地和建設(shè)用地，將電力消耗歸為建設(shè)用地，煤炭、原油、焦炭等主要能源消費(fèi)品歸為化石能源用地[24-25]。農(nóng)林牧漁產(chǎn)品的產(chǎn)量、年進(jìn)口量和化石能源的消費(fèi)數(shù)據(jù)均來(lái)自于統(tǒng)計(jì)資料(表1)。生態(tài)承載力計(jì)算的各類(lèi)土地面積來(lái)自自然資源部江蘇省土地利用數(shù)據(jù)[26]。此外，由于同一區(qū)域不同地類(lèi)生產(chǎn)力之間以及不同區(qū)域相同地類(lèi)生產(chǎn)力之間存在較大差異，結(jié)合江蘇省特點(diǎn)，用文獻(xiàn)[27-28]中的均衡因子和產(chǎn)量因子對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。改進(jìn)的T型關(guān)聯(lián)分析中具體指標(biāo)的選取以及數(shù)據(jù)來(lái)源見(jiàn)表1。

表1 具體指標(biāo)及數(shù)據(jù)來(lái)源

1)括號(hào)內(nèi)數(shù)字代表各因子數(shù)值。

1.3 研究方法

基于改進(jìn)的三維生態(tài)足跡模型，分析江蘇省2009—2016年的生態(tài)足跡、生態(tài)承載力、足跡廣度以及足跡深度的時(shí)空變化特征，進(jìn)而依據(jù)計(jì)算結(jié)果定量評(píng)價(jià)江蘇省可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r，并利用灰色預(yù)測(cè)模型GM(1，1)預(yù)測(cè)江蘇省未來(lái)生態(tài)可持續(xù)發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)，構(gòu)建三維生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因子指標(biāo)體系，采用改進(jìn)的T型關(guān)聯(lián)分析模型探究驅(qū)動(dòng)三維生態(tài)足跡變化的因子。

1.3.1改進(jìn)的三維生態(tài)足跡模型

三維生態(tài)足跡模型是先依據(jù)傳統(tǒng)的二維生態(tài)足跡模型，計(jì)算得到各地類(lèi)的生態(tài)足跡(EF)和生態(tài)承載力(BC)，再基于此計(jì)算各地類(lèi)生態(tài)足跡深度與足跡廣度。具體公式如下[12]：

EFsize,i=min{EFi,BCi}

(1)

(2)

式中：i為土地類(lèi)型；EFi、BCi、EDi分別為i地類(lèi)的生態(tài)足跡、生態(tài)承載力以及生態(tài)赤字；EFsize,i、EFdepth,i分別為i地類(lèi)的足跡廣度與足跡深度。

由于區(qū)域內(nèi)部各地類(lèi)間生態(tài)赤字與生態(tài)盈余可能相互抵消，使得生態(tài)赤字偏小，因此，基于文獻(xiàn)[7]的改進(jìn)算法，計(jì)算區(qū)域水平的足跡深度、足跡廣度與生態(tài)足跡，改進(jìn)后區(qū)域水平上的三維生態(tài)足跡是基于各地類(lèi)詳細(xì)的生態(tài)足跡與生態(tài)承載力數(shù)據(jù)計(jì)算得到的，公式如下：

(3)

(4)

=BC×EFdepth,region

=EFsize,region×EFdepth,region

(5)

1.3.2改進(jìn)的T型關(guān)聯(lián)分析

1985年鄧聚龍?zhí)岢龌疑P(guān)聯(lián)分析法，用于定量分析系統(tǒng)間各要素的關(guān)聯(lián)程度，該方法對(duì)樣本量大小及分布規(guī)律沒(méi)有太高要求[29]。但是，鄧氏關(guān)聯(lián)度在應(yīng)用中存在一些缺陷，如關(guān)聯(lián)度會(huì)受兩級(jí)最小的絕對(duì)差和兩級(jí)最大的絕對(duì)差影響，各時(shí)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù)會(huì)受到樣本量的影響等[30]。為了克服鄧氏關(guān)聯(lián)分析的不足，唐五湘[31]提出了T型關(guān)聯(lián)度，將關(guān)聯(lián)度的值域由(0,1]擴(kuò)展到[-1,1]，可以區(qū)分關(guān)聯(lián)的正負(fù)方向。然而，T型關(guān)聯(lián)度在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)未對(duì)因素序列與參考序列間的作用方向做定性分析，也未在數(shù)據(jù)無(wú)量綱化時(shí)區(qū)別處理，這樣易弱化或者放大某些增量之間的關(guān)系，導(dǎo)致結(jié)論錯(cuò)誤[32]。因此，首先定性確定選取的指標(biāo)與生態(tài)足跡之間的關(guān)聯(lián)方向，再用極差標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)變量進(jìn)行同趨勢(shì)化與標(biāo)準(zhǔn)化處理，之后計(jì)算出指標(biāo)與人均生態(tài)足跡的T型關(guān)聯(lián)度，分析得出驅(qū)動(dòng)人均生態(tài)足跡變化的主要因子。

改進(jìn)的T型關(guān)聯(lián)分析步驟如下：

(1)標(biāo)準(zhǔn)化。首先對(duì)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行定性分析，并采用極值法進(jìn)行指標(biāo)同趨勢(shì)化處理；再對(duì)同趨勢(shì)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

(6)

逆指標(biāo)：

(7)

(8)

(9)

式中：xij為原始序列中的數(shù)據(jù)；ai(tk)為原始數(shù)據(jù)同趨勢(shì)化后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；Di為同趨勢(shì)化處理后時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平均增量；tk為對(duì)應(yīng)的時(shí)段；yi(tk)為標(biāo)準(zhǔn)化處理后的時(shí)間序列。

(2)求增量序列。公式如下：

Δyi(tk)=yi(tk)-yi(tk-1)

(10)

(3)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。公式如下：

(11)

式中：sgn[Δy0(tk)×Δyi(tk)]為關(guān)聯(lián)系數(shù)εi(tk)的符號(hào);Δy0(tk)為參考增量序列。

當(dāng)Δy0(tk)×Δyi(tk)>0時(shí)，sgn[Δy0(tk)×Δyi(tk)]=1;當(dāng)Δy0(tk)<0時(shí)，sgn[Δy0(tk)×Δyi(tk)]=-1;當(dāng)Δy0(tk)×Δyi(tk)=0時(shí)，sgn[Δy0(tk)×Δyi(tk)]=0。

(4)計(jì)算關(guān)聯(lián)度。公式如下：

(12)

式中：Δtk=tk-tk-1；c、d為時(shí)間區(qū)間的極值，且c>d。ri(x0,xi)的絕對(duì)值越大，表明xi對(duì)x0的影響程度越大，若ri(x0,xi)>0，二者呈正相關(guān)；若ri(x0,xi)<0，二者呈負(fù)相關(guān)；ri(x0,xi)=0，則二者不相關(guān)。

1.3.3灰色預(yù)測(cè)模型GM(1,1)

GM(1,1)可以有效處理小樣本的預(yù)測(cè)問(wèn)題，基于該模型對(duì)計(jì)算結(jié)果的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行變換，建立微分方程，預(yù)測(cè)江蘇省未來(lái)可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

GM(1,1)的表達(dá)式如下：

x(1)(t+1)=[x(0)(1)-u/a]e-at+u/a
(t=1,2,…,n)

(13)

式中：x(1)(t+1)為預(yù)測(cè)值；x(0)(1)為原始數(shù)據(jù)；a為發(fā)展系數(shù)，反映發(fā)展的態(tài)勢(shì)；u為灰作用量，表示起始點(diǎn)或截距。

2 結(jié)果與討論

2.1 江蘇省三維生態(tài)足跡計(jì)算與分析

2.1.1時(shí)序變化分析

基于式(1)～式(5)計(jì)算得到江蘇省2009—2016年人均生態(tài)足跡、生態(tài)承載力、生態(tài)赤字及足跡深度與足跡廣度，結(jié)果見(jiàn)圖1～圖3和表2。

圖1 2009—2016年江蘇省人均生態(tài)足跡、人均生態(tài)承載力、人均生態(tài)赤字變化Fig.1 Variation of per capita ecological footprint, ecological carrying capacity and ecological deficit in Jiangsu Province from 2009 to 2016

圖2 2009—2016年江蘇省不同地類(lèi)人均生態(tài)足跡Fig.2 Composition of per capita ecological footprint of Jiangsu Province from 2009 to 2016

圖3 2009—2016年江蘇省不同地類(lèi)人均生態(tài)承載力Fig.3 Composition of per capita ecological carraying capacity of Jiangsu Province from 2009 to 2016

由圖1可知，2009—2016年江蘇省人均生態(tài)足跡呈持續(xù)上升趨勢(shì)，從3.75 hm2/人增至4.63 hm2/人，年均增長(zhǎng)率2.92%，表明江蘇省人均資源消費(fèi)需求不斷增加。人均生態(tài)承載力總體呈減少趨勢(shì)，由0.223 5 hm2/人降至0.221 6 hm2/人，但變化幅度較小，說(shuō)明研究期內(nèi)江蘇省自然資本的供給能力保持在較為穩(wěn)定的狀態(tài)，但這導(dǎo)致2009—2016年江蘇省一直存在生態(tài)赤字，且變化趨勢(shì)與人均生態(tài)足跡一致，表明江蘇省生態(tài)壓力逐漸增加。

從人均生態(tài)足跡組成來(lái)看(圖2)，2009—2016年，化石能源用地人均生態(tài)足跡占比最大(57.37%～61.77%)且呈上升趨勢(shì)，年均增加率為4.18%，表明江蘇省在快速城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展中消耗了大量的能源，這是因?yàn)榻K省第二產(chǎn)業(yè)占比較高，且以重工業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，對(duì)于化石能源的需求量較高；水域的足跡占比位居第二，且呈上升趨勢(shì)，這是因?yàn)榻K省位于東部沿海地區(qū)，受居民的飲食習(xí)慣的影響，對(duì)水產(chǎn)品的消耗量較大，但是變化幅度不大，年均增加率為1.91%；耕地與牧草地人均生態(tài)足跡占比相近，呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，但變化幅度較小，年均增加率不足1%；建設(shè)用地與林地人均生態(tài)足跡占比很小，均小于0.5%，但建設(shè)用地增幅最大，年均增長(zhǎng)率達(dá)7.61%，林地年均增長(zhǎng)率為3.52%，表明江蘇省人民生活水平不斷提高，對(duì)水果、禽蛋、肉等需求量不斷增加。從人均生態(tài)承載力構(gòu)成變化趨勢(shì)來(lái)看(圖3)，2009—2016年耕地人均生態(tài)承載力占比最大(48.01%～49.21%)，是因?yàn)楦孛娣e在總面積中占比最大，且耕地人均生態(tài)承載力從0.110 hm2/人降到0.106 hm2/人，耕地減少是造成江蘇省人均生態(tài)承載力減小的主要原因；其次為建設(shè)用地人均生態(tài)承載力占比(38.95%～40.80%)，因?yàn)榻K省建設(shè)用地面積僅次于耕地面積且不斷增加；林地、水域和牧草地人均生態(tài)承載力較小，三者總占比小于12%，因?yàn)榱值睾湍敛莸氐拿娣e較小，水域的面積雖然較大，但其均衡因子較小，故其生態(tài)承載力遠(yuǎn)小于耕地與建設(shè)用地。

由表2可知，2009—2016年江蘇省足跡深度由16.8增至20.9，總體呈上升趨勢(shì)，與人均生態(tài)赤字的變化趨勢(shì)一致，表明江蘇省對(duì)于自然資本存量的消耗強(qiáng)度日益加大，生態(tài)壓力不斷增強(qiáng)。其中，2009—2011年足跡深度增幅較大，之后增幅減緩，2015年比2014年減少了0.2，說(shuō)明節(jié)能減排、生態(tài)文明建設(shè)等工作的推進(jìn)，減緩了江蘇省自然資源存量的消耗速度。從足跡深度的地類(lèi)構(gòu)成來(lái)看，建設(shè)用地足跡深度始終為1.00，原因在于建設(shè)用地一直處于生態(tài)盈余。耕地、牧草地、林地與水域的足跡深度都呈持續(xù)上升趨勢(shì)，其中牧草地的足跡深度最高(528.0～651.6)，原因在于江蘇省牧草地面積較少，畜牧業(yè)不發(fā)達(dá)，但隨著居民對(duì)肉、蛋、奶等畜牧產(chǎn)品消費(fèi)需求的增大，草地資源存量消耗強(qiáng)度巨大。水域的足跡深度也較高(37.1～45.6)，這是因?yàn)榻K省沿江靠海，居民對(duì)于水產(chǎn)品的偏好明顯，人均水產(chǎn)品消費(fèi)量〔17.9 kg/(人·a)〕高于全國(guó)平均水平〔11.4 kg/(人·a)〕，江蘇省的水域流量資本已經(jīng)無(wú)法滿足居民對(duì)于水產(chǎn)品的需求。

2009—2016年江蘇省足跡廣度也存在小幅度波動(dòng)變化，其中耕地、牧草地、林地與水域均處于生態(tài)赤字狀態(tài)，因此這些地類(lèi)的足跡廣度等于各自的人均生態(tài)承載力；而建設(shè)用地處于生態(tài)盈余狀態(tài)，其足跡廣度等于自身的人均生態(tài)足跡。耕地的足跡廣度占全省足跡廣度比例最大(72.60%～75.34%)；水域其次(15.75%～17.12%)；隨著城市化水平的提高，建設(shè)用地的面積在不斷增大，其足跡廣度也在不斷增加，占比為6.49%～10.40%。

表2 2009—2016年江蘇省足跡廣度、足跡深度

圖4 2009年與2016年江蘇省足跡深度空間格局Fig.4 Spatial pattern of ecological footprint depth of Jiangsu Province in 2009 and 2016

2.1.2空間格局變化分析

2.1.2.1足跡深度空間格局變化

為便于比較，選取2009年和2016年2個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)來(lái)分析足跡深度的變化。同時(shí)，將足跡深度劃分成高、較高、中、較低和低5個(gè)等級(jí)。江蘇省各市足跡深度的分布如圖4和表3所示。由表3可知，2009年與2016年各城市足跡深度均大于1，表明多年來(lái)江蘇省各市的自然資源流量均已無(wú)法滿足其消費(fèi)需求。江蘇省足跡深度高值和較高值區(qū)主要集中在蘇南地區(qū)，中值區(qū)主要分布在蘇中地區(qū)，兩淮經(jīng)濟(jì)區(qū)(宿遷市、淮安市)的足跡深度一直處于低值區(qū)。由表3可知，2016年宿遷市的足跡深度不足南京市的20%，說(shuō)明江蘇省各市足跡深度差異較大。2009—2016年，除揚(yáng)州市足跡深度略有降低(17.6降至16.5)，其余各市足跡深度都有不同程度的上升，蘇南地區(qū)各市的足跡深度全部上升至高值或較高值區(qū)，生態(tài)壓力較大。

圖5 2009年與2016年江蘇省足跡廣度空間格局Fig.5 Spatial pattern of ecological footprint size of Jiangsu Province in 2009 and 2016

表3 2009年與2016年江蘇省各市足跡深度和足跡廣度

2.1.2.2足跡廣度空間格局變化

江蘇省各市足跡廣度的空間分布如圖5和表3所示。由圖5可知，2009—2016年足跡廣度高值區(qū)主要集中于蘇北地區(qū)，該區(qū)域耕地面積較大，人口密度相對(duì)較低；低值區(qū)主要集中在蘇南地區(qū)，其中無(wú)錫市的足跡廣度最低(0.065～0.067 hm2/人)，原因在于無(wú)錫市自然資源稟賦低，各地類(lèi)面積較小，且人口密度較大；蘇中地區(qū)城市足跡廣度都處于中值區(qū)。相比2009年，2016年南京市和鹽城市的足跡廣度略有降低，鹽城市足跡廣度降幅為8.80%；而其他城市的足跡廣度都有不同程度的增加，常州市因?yàn)榻ㄔO(shè)用地面積增幅較大，致使其足跡廣度增幅最大，達(dá)5.05%。

2.2 江蘇省生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)力分析及預(yù)測(cè)

2.2.1生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)力分析

經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模、資源的消費(fèi)強(qiáng)度以及居民的消費(fèi)水平等影響因子與江蘇省可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r關(guān)系密切，這些因子共同驅(qū)動(dòng)著生態(tài)足跡的變化，因此構(gòu)建驅(qū)動(dòng)江蘇省三維生態(tài)足跡變化的指標(biāo)體系(表3)，探究其對(duì)于生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)理，有利于制定政策減輕江蘇省生態(tài)壓力。參考已有研究[33-36]，結(jié)合江蘇省發(fā)展特點(diǎn)，選取了12個(gè)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，即人均GDP(X1)、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(X2)、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(X3)、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(X4)、固定資產(chǎn)投資(X5)、常住人口(X6)、城市化率(X7)、單位GDP能源消耗量(X8)、人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額(X9)、人均住宅建筑面積(X10)、民用汽車(chē)擁有量(X11)、貨物周轉(zhuǎn)量(X12)。X1～X5、X9用以反映江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及居民消費(fèi)水平對(duì)生態(tài)足跡的影響；X6用以考察人口增長(zhǎng)對(duì)生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)作用，因?yàn)樯鷳B(tài)足跡的核算是從居民對(duì)資源的消費(fèi)出發(fā)，人口的增加將帶來(lái)大量的資源消耗；城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平與消費(fèi)結(jié)構(gòu)存在差異，故選擇X7反映城市化進(jìn)程對(duì)于自然資源利用的影響；能源消耗是生態(tài)足跡的主要貢獻(xiàn)因子，選用X8探究能源利用集約程度對(duì)于生態(tài)足跡的影響；人均住宅建筑面積一定程度上反映了土地利用結(jié)構(gòu)的變化，探究土地利用結(jié)構(gòu)對(duì)于人均生態(tài)足跡的影響；考慮到區(qū)域間貿(mào)易交流也影響了省內(nèi)資源消費(fèi)，選用X11、X12表示與其他地區(qū)的貿(mào)易聯(lián)系。

基于式(6)～式(12)計(jì)算得到江蘇省各市人均生態(tài)足跡與各驅(qū)動(dòng)指標(biāo)間T型關(guān)聯(lián)度，結(jié)果如表4所示。由表4可知，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、單位GDP能源消耗量、貨物周轉(zhuǎn)量與生態(tài)足跡呈負(fù)相關(guān)，說(shuō)明第三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有利于減緩區(qū)域生態(tài)赤字。單位GDP能源消耗量可用于考察能源的集約利用度，由2.1.1節(jié)可知，化石能源用地的生態(tài)足跡占比最高，江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源的依賴(lài)程度較大，因此能源的消費(fèi)強(qiáng)度對(duì)人均生態(tài)足跡的影響較大。近年來(lái)，隨著能源利用效率的提高，江蘇省單位GDP能源消耗量在逐年下降，故單位GDP能源消耗量與人均生態(tài)足跡表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，說(shuō)明能源利用效率的提升有利于緩解人均生態(tài)足跡的增長(zhǎng)。與外部區(qū)域的貿(mào)易交流將一部分的生態(tài)壓力轉(zhuǎn)移到了其他城市或地區(qū)，從而減緩了江蘇省資源的消耗強(qiáng)度，但民用汽車(chē)擁有量的增加也在一定程度上增加了能源的消耗量，驅(qū)動(dòng)了人均生態(tài)足跡的增加。

表4 江蘇省三維生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因子及T型關(guān)聯(lián)分析結(jié)果

第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、人均GDP、固定資產(chǎn)投資、人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額、常住人口、城鎮(zhèn)化率、人均住宅建筑面積、民用汽車(chē)擁有量與人均生態(tài)足跡呈正相關(guān)，其中民用汽車(chē)擁有量、常住人口、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、人均GDP與人均生態(tài)足跡的關(guān)聯(lián)度較大。2009—2016年，江蘇省人口增長(zhǎng)了149.79萬(wàn)人[33]，由此也帶來(lái)了消費(fèi)量的不斷增加，從而產(chǎn)生了更多生態(tài)足跡；江蘇省發(fā)達(dá)的第二產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了對(duì)能源的高額消費(fèi)，較高的重工業(yè)率使得江蘇省生態(tài)環(huán)境壓力進(jìn)一步增大，從而導(dǎo)致了生態(tài)足跡的增加。江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，研究期內(nèi)年均GDP增長(zhǎng)率達(dá)15.1%，第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是江蘇省生態(tài)足跡變化的重要驅(qū)動(dòng)因子，表明未來(lái)要進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，在減輕生態(tài)壓力的同時(shí)不過(guò)度影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。城市化率、人均住宅建筑面積與人均生態(tài)足跡的關(guān)聯(lián)度也較大，城市化水平的提升帶來(lái)了土地利用強(qiáng)度的變化，城鄉(xiāng)居民之間人均生態(tài)足跡的差異也驅(qū)動(dòng)了全省人均生態(tài)足跡的增加。

2.2.2生態(tài)足跡與生態(tài)承載力預(yù)測(cè)

利用式(13)，根據(jù)江蘇省2009—2016年人均生態(tài)足跡和人均生態(tài)承載力數(shù)據(jù)，得到人均生態(tài)足跡GM(1,1)模型〔式(14)〕、人均生態(tài)承載力GM(1,1)模型〔式(15)〕：

x(1)(t+1)=134.61e0.028 7t-130.857

(14)

x(1)(t+1)=-220.392e-0.001t+220.616

(15)

式(14)和式(15)的后驗(yàn)差比值分別為0.206和0.190，平均相對(duì)誤差分別為3.01%和0.10%，模型精度達(dá)到合格，均可通過(guò)檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表5。由表5可知，2019—2022年江蘇省人均生態(tài)足跡呈穩(wěn)步上升趨勢(shì)，由5.071 hm2/人增至5.527 hm2/人，年均增長(zhǎng)率為1.797%；人均生態(tài)承載力略微下降，由0.221 0 hm2/人減至0.220 3 hm2/人，年均減少率為0.061%，這將導(dǎo)致江蘇省生態(tài)赤字一直存在且不斷增加，生態(tài)壓力進(jìn)一步加大。

表5 2019—2022年江蘇省人均生態(tài)足跡與人均生態(tài)承載力預(yù)測(cè)結(jié)果

3 結(jié)論與建議

(1)2009—2016年江蘇省人均生態(tài)足跡總體呈上升趨勢(shì)，人均生態(tài)承載力略有下降，人均生態(tài)赤字一直存在且不斷增加，江蘇省需要消耗更多的自然資源存量以滿足自身發(fā)展。在此期間，足跡深度波動(dòng)上升，足跡廣度略微上升，自然資本存量和流量占用均在不斷增加。足跡廣度與足跡深度的空間分布特征差異顯著，足跡深度高值區(qū)主要分布于蘇南地區(qū)，流量資本嚴(yán)重不足，低值區(qū)主要分布于蘇北地區(qū)，其中淮安市和宿遷市的足跡深度一直低于全省平均值。足跡廣度的高值區(qū)主要分布于蘇北地區(qū)，低值區(qū)集中于蘇南地區(qū)，蘇北地區(qū)人口密度相對(duì)較小，自然資源稟賦更高，故足跡廣度也更高。

(2)從地類(lèi)構(gòu)成來(lái)看，化石能源用地的人均生態(tài)足跡是全省人均生態(tài)足跡的主要組成部分，表明江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于高能源消耗量、高污染的重化工產(chǎn)業(yè)的依賴(lài)程度較高，化石能源消耗量巨大；建設(shè)用地的人均生態(tài)足跡較小，一直表現(xiàn)為生態(tài)盈余狀態(tài)。

(3)根據(jù)改進(jìn)的T型關(guān)聯(lián)分析，第一、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展、能源節(jié)約集約利用與區(qū)域貿(mào)易交流能夠緩解人均生態(tài)足跡的增長(zhǎng)；人均GDP、城市建設(shè)水平、人口規(guī)模以及城市化率的提高對(duì)于人均生態(tài)足跡的增長(zhǎng)有驅(qū)動(dòng)作用。

(4)經(jīng)灰色預(yù)測(cè)模型GM(1，1)預(yù)測(cè)，2019—2022年江蘇省人均生態(tài)足跡將持續(xù)上升，人均生態(tài)承載力略有下降，未來(lái)生態(tài)壓力持續(xù)增大，亟需提高其可持續(xù)發(fā)展能力。

綜上，提出以下建議：1)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，減小經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于重化工產(chǎn)業(yè)的依賴(lài)程度；提高能源利用效率，適度減弱煤炭、鐵等化石燃料在能源消耗中的主導(dǎo)地位，倡導(dǎo)清潔生產(chǎn)，大力發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè)、環(huán)保產(chǎn)業(yè)；加強(qiáng)環(huán)境污染治理，增加城市綠地空間面積，保護(hù)現(xiàn)有生態(tài)用地，嚴(yán)格控制建設(shè)用地面積。2)適當(dāng)控制人口規(guī)模，引導(dǎo)居民消費(fèi)模式和消費(fèi)觀念的改變；向居民推廣安裝個(gè)人生態(tài)足跡計(jì)算軟件，提高居民的生態(tài)環(huán)境保護(hù)意識(shí)。3)對(duì)于足跡深度高、自然資源存量透支較為嚴(yán)重的蘇南地區(qū)，可以通過(guò)跨區(qū)域的生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制來(lái)緩解本地的生態(tài)壓力，增加江蘇省在其他地區(qū)或國(guó)家的“虛擬土”面積。