基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化的環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展研究——以陜西省為例

朱玉鑫,姚順波,*

1 西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,楊凌 712100 2 西北農(nóng)林科技大學(xué)資源經(jīng)濟(jì)與環(huán)境管理研究中心,楊凌 712100

可持續(xù)發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)的共識(shí)[1],如何協(xié)調(diào)好經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境惡化及資源耗竭的關(guān)系是可持續(xù)發(fā)展的基本要求,也是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必由之路[2]。協(xié)調(diào)度是研究環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的重要工具之一,旨在定量反映環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展程度,即二者目前是處于失調(diào)狀態(tài)還是協(xié)調(diào)狀態(tài),然后根據(jù)協(xié)調(diào)度的變化趨勢(shì)及時(shí)采取調(diào)控措施,從而為區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)[3- 4]。

近年來(lái),對(duì)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)關(guān)系的探討已成為可持續(xù)發(fā)展研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一。從已有成果來(lái)看,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的研究主要集中在三個(gè)方面:一是環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展理論方面,學(xué)者們認(rèn)為環(huán)境與經(jīng)濟(jì)存在著有機(jī)聯(lián)系,生態(tài)建設(shè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)該相互適應(yīng),相互促進(jìn)[1,5]；二是環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展評(píng)價(jià)方面,國(guó)內(nèi)外學(xué)者綜合運(yùn)用多種研究方法包括綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)法[6]、能值分析法[7]、生態(tài)足跡法[8]、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型法[9]、時(shí)空變化規(guī)律法[10]等開展了大量研究,國(guó)外學(xué)者將土地利用變化引入經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)度研究中,重點(diǎn)探討經(jīng)濟(jì)與環(huán)境相互作用關(guān)系[11- 12],而國(guó)內(nèi)學(xué)者側(cè)重于從經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會(huì)、文化、信息、城鎮(zhèn)化等多角度出發(fā)[13- 14],選擇單個(gè)系統(tǒng)[15]或多個(gè)系統(tǒng)[16],測(cè)度、分析其協(xié)調(diào)性并進(jìn)行相應(yīng)評(píng)價(jià)；三是環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的應(yīng)用方面,由于生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展問(wèn)題具有綜合性與復(fù)雜性的特點(diǎn),故需要綜合考慮生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)及地理學(xué)等眾多學(xué)科,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行更深層次的討論[17]。

以上研究均為學(xué)術(shù)界進(jìn)一步探討環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制奠定了重要基礎(chǔ)。從研究?jī)?nèi)容看,已有研究多側(cè)重于對(duì)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)狀況進(jìn)行空間探索性分析,聚焦于二者協(xié)調(diào)發(fā)展時(shí)空分異特征和運(yùn)用空間計(jì)量模型進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素分析的文章尚不多見。從研究區(qū)域看,主要涉及全國(guó)、區(qū)域、省域、城市群、市及流域,以縣域?yàn)閱挝贿M(jìn)行經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展研究還比較單薄,因而還存在很大的研究空間。綜上所述,本文以陜西省107個(gè)縣(區(qū))為研究對(duì)象,考慮到土地利用變化是影響全球環(huán)境變化的重要因素之一,對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和功能具有重要影響[18],且生態(tài)系統(tǒng)提供的服務(wù)功能是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ),其價(jià)值變化是區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化的綜合化與定量化結(jié)果[19- 20],故本文以單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(Ecosystem Services Value, ESV)表征不同區(qū)域間生態(tài)環(huán)境狀況[21],以人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(Gross Domestic Product, GDP)表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[22],通過(guò)構(gòu)建環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)[23],來(lái)衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展水平,結(jié)合全局Moran′sI指數(shù)和LISA集聚圖分析環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)的時(shí)空演變特征,并運(yùn)用空間杜賓模型進(jìn)行環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)的驅(qū)動(dòng)因素分析。通過(guò)客觀評(píng)價(jià)陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)性問(wèn)題,尋求二者的協(xié)調(diào)發(fā)展之路,從而為可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略提供科學(xué)依據(jù),也為同類地區(qū)的環(huán)境、經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供參考意見。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 研究區(qū)概況

陜西省位于中國(guó)西北部,介于105°29′—111°15′E和31°42′—39°35′N之間,整體呈南北狹長(zhǎng)狀,南北長(zhǎng)約880 km,東西寬200—500 km,總面積20.58×106hm2(圖1)。將陜西省作為研究區(qū)域原因有三:從地理環(huán)境角度來(lái)看,陜西省位于西北內(nèi)陸腹地,地形地貌復(fù)雜多樣,主要由陜北高原、關(guān)中平原以及陜南秦巴山區(qū)三部分構(gòu)成,大部分地區(qū)氣候干燥,整體上屬大陸性季風(fēng)氣候,年平均氣溫7—16 ℃,年平均降水量566.4 mm,南北差異分明；從社會(huì)經(jīng)濟(jì)角度來(lái)看,陜西是西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)大省,2018年末國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)25793.17億元,城鎮(zhèn)化率達(dá)59.4%,經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,但也呈現(xiàn)出地區(qū)發(fā)展不均衡的特征；從生態(tài)建設(shè)角度來(lái)看,陜西生態(tài)環(huán)境脆弱,水土流失嚴(yán)重,是退耕還林工程的重點(diǎn)實(shí)施與推進(jìn)省份,截止2018年,陜西省累計(jì)退耕還林工程投資304.0468億元,完成退耕造林面積268.9133×104hm2。

圖1 陜西省位置示意圖Fig.1 Location map of Shaanxi Province

1.2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

協(xié)調(diào)度指數(shù)能反映不同系統(tǒng)間相互作用的強(qiáng)弱程度以及協(xié)調(diào)程度,本文以單位面積ESV表征不同區(qū)域間生態(tài)環(huán)境狀況[21],以人均GDP表征不同區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[22],借鑒已有成果[13,23],計(jì)算陜西省各縣(區(qū))的環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù),并作為本文的被解釋變量。另外,根據(jù)相關(guān)研究選取城鎮(zhèn)化水平、年底總?cè)丝?、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為影響協(xié)調(diào)度指數(shù)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素[24- 25],選取降水、氣溫作為影響協(xié)調(diào)度指數(shù)的自然因素[26]。陜西作為生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū),初始生態(tài)資源稟賦以及退耕還林工程的實(shí)施也影響著環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展,因此選取滯后1期的歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)作為初始生態(tài)資源稟賦的替代變量,選取退耕還林工程財(cái)政支出作為退耕還林工程替代變量。

本文的研究樣本為陜西省107個(gè)縣(區(qū)),研究時(shí)段為2000、2005、2010、2015年共4個(gè)時(shí)段。土地利用類型數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn),分辨率為30 m×30 m；氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/site/index.html),運(yùn)用ArcGIS 10.5中的克里金插值法(Kriging)進(jìn)行空間差值處理得到各縣(區(qū))平均氣溫、年均降水量的柵格數(shù)據(jù)；NDVI數(shù)據(jù)來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn),借助ENVI軟件采用最大值合成法(MVC)將年度最大NDVI用于作為當(dāng)年的NDVI值,分辨率為500 m×500 m；其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《陜西區(qū)域》及《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》。各變量的具體設(shè)計(jì)方式如表1所示。

表1 變量選取及描述性統(tǒng)計(jì)

1.3 研究方法

1.3.1生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(Ecosystem Services, ES)是指人類為了生存或提高生活質(zhì)量以直接或間接的方式從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的效益[27-28],其價(jià)值的定量評(píng)估對(duì)維護(hù)區(qū)域生態(tài)安全、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義[29]。本文采用謝高地等[30]改進(jìn)的單位面積價(jià)值當(dāng)量因子方法測(cè)算陜西省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值。

(1)1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位ESV當(dāng)量因子的確定

1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位ESV當(dāng)量因子的價(jià)值相當(dāng)于當(dāng)年陜西省平均糧食單產(chǎn)經(jīng)濟(jì)價(jià)值的1/7[31],計(jì)算公式為:

(1)

式中,C為1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位ESV當(dāng)量因子的價(jià)值(元/hm2)；P為陜西省糧食平均價(jià)格(元/kg)；Q為陜西省糧食單位面積產(chǎn)量(kg/hm2)。依據(jù)《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益匯編(1991—2016)》和《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒(1991—2016)》可得到2000、2005、2010、2015年小麥、玉米和稻谷3種糧食作物的平均價(jià)格分別為0.8857元/kg、1.2590元/kg、1.9827元/kg、2.0207元/kg,單位面積產(chǎn)量分別為2849.9300 kg/hm2、3195.5600 kg/hm2、3686.7400 kg/hm2、3991.4800 kg/hm2。為消除物價(jià)波動(dòng)對(duì)價(jià)值變化的干擾,本研究引入陜西省居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)將各年份糧食均價(jià)數(shù)據(jù)調(diào)整至2015年的價(jià)格水平[32],計(jì)算得到2000、2005、2010、2015年陜西省1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位ESV當(dāng)量因子的價(jià)值分別為524.8530、783.0647、1199.2949、1152.2085元/hm2。

(2)不同土地利用類型單位面積ESV系數(shù)的修正

根據(jù)陜西省實(shí)際的土地利用類型特征,修正的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量表[30]改進(jìn)的“中國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積服務(wù)價(jià)值當(dāng)量表”,以及Costanza等[27]在研究中設(shè)置的建設(shè)用地單位面積服務(wù)價(jià)值當(dāng)量,計(jì)算出各年份陜西省不同土地利用類型單位面積ESV(表2),計(jì)算公式為:

表2 陜西省不同土地利用類型單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)/(元/hm2)

Ck=當(dāng)量×C,k= 1,2,…,6

(2)

式中,Ck為單位面積上土地利用類型k的ESV(元/hm2)；C為1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位ESV當(dāng)量因子的價(jià)值(元/hm2)；當(dāng)量數(shù)據(jù)參考謝高地等研究成果的表1[30]；k為土地利用類型,包括耕地、林地、草地、水域、未利用地和建設(shè)用地6種,前5種分別對(duì)應(yīng)當(dāng)量表中的農(nóng)田、森林、草地、水域和荒漠[30]。

(3)ESV的計(jì)算

陜西省ESV計(jì)算公式為:

(3)

式中,ESV為陜西省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值(元)；Ak為土地利用類型k的面積(hm2)；Ck為土地利用類型k的單位面積ESV(元/hm2)；k為土地利用類型。

1.3.2協(xié)調(diào)度指數(shù)計(jì)算

協(xié)調(diào)度指數(shù)不僅能反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域環(huán)境相互影響的強(qiáng)弱,還能反映二者間的協(xié)調(diào)程度。借鑒已有研究,本文構(gòu)建了ESV和GDP的協(xié)調(diào)度指數(shù),并劃分了不同的協(xié)調(diào)度等級(jí)[13](表3)。

表3 經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境狀況協(xié)調(diào)度等級(jí)

(1)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

為了消除不同量綱對(duì)協(xié)調(diào)度指數(shù)計(jì)算結(jié)果的影響,本文采用極差法[13,25]分別對(duì)2000、2005、2010年以及2015年的單位面積ESV和人均GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,標(biāo)準(zhǔn)化公式為:

(4)

(5)

式中,PESV、PGDP分別表示單位面積ESV、人均GDP標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值；PESV0、PGDP0分別表示單位面積ESV、人均GDP的原始值；PESVmax、PGDPmax分別表示單位面積ESV、人均GDP的最大值；PESVmin、PGDPmin分別表示單位面積ESV、人均GDP的最小值。

(2)協(xié)調(diào)度指數(shù)計(jì)算

(6)

(7)

T=αPESV+βPGDP

(8)

式中,D為協(xié)調(diào)度,D∈[0,1],D越大,表明該地區(qū)ESV和GDP的協(xié)調(diào)性越好；C為耦合度；T為綜合指數(shù)；PESV表示單位面積ESV；PGDP表示人均GDP；α、β分別為單位面積ESV和人均GDP的待定權(quán)數(shù),由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展以環(huán)境質(zhì)量為前提,而環(huán)境質(zhì)量又受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響[5],故認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境同等重要,取α=β=0.5。

1.3.3空間自相關(guān)分析

為衡量和檢驗(yàn)環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)的空間依賴程度和空間差異程度,本文分別采用全局空間自相關(guān)Moran′sI指數(shù)和局部空間自相關(guān)指標(biāo)(Local Indicators of Spatial Association, LISA)進(jìn)行計(jì)算[33- 34],計(jì)算公式為:

(9)

(10)

采用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z對(duì)全局Moran′sI和局部Moran′sI進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),計(jì)算公式為:

(11)

式中,E(I)為I的均值,VAR(I)為I的方差。Z值顯著為正,表明協(xié)調(diào)度指數(shù)存在空間正相關(guān)性；Z值顯著為負(fù),表明存在空間負(fù)相關(guān)性；Z值為零,表明不存在空間相關(guān)性。若局部Moran′sI通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),則協(xié)調(diào)度指數(shù)可形成高高集聚(HH)、低低集聚(LL)、高低集聚(HL)和低高集聚(LH)四種集聚形式。

1.3.4空間計(jì)量模型

空間計(jì)量模型與普通計(jì)量模型的區(qū)別在于是否引入了空間效應(yīng),前者充分考慮了面板數(shù)據(jù)存在的區(qū)域差異性和截面維度的區(qū)域依賴性,主要包括空間杜賓模型(Spatial Durbin Model, SDM)、空間自回歸模型(Spatial Autoregressive Model, SAR)以及空間誤差模型(Spatial Error Model, SEM)[35]。

Yit=ρWYit+αXit+λWXit+εit

(12)

εit=θWεit+φit

(13)

式中,Yit為空間計(jì)量模型中的被解釋變量,表示i縣(區(qū))t年的環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)；Xit為解釋變量；W為基于距離函數(shù)建立的空間權(quán)重矩陣,WYit、WXit、Wεit分別表示空間權(quán)重矩陣與被解釋變量、解釋變量、隨機(jī)誤差項(xiàng)的交乘項(xiàng)；ρ為空間自回歸系數(shù),α為解釋變量回歸系數(shù),λ為空間溢出系數(shù)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng),φit為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差項(xiàng),θ為隨機(jī)誤差項(xiàng)的空間自相關(guān)系數(shù)；i為縣(區(qū)),t為年份。當(dāng)ρ=0而θ≠0時(shí),式(12)為SEM模型；當(dāng)λ=0而ρ≠0時(shí),式(12)為SAR模型；當(dāng)θ=0、ρ≠0且λ≠0時(shí),式(12)為SDM模型。

2 結(jié)果分析

2.1 環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的時(shí)間變化特征

運(yùn)用協(xié)調(diào)度指數(shù)計(jì)算公式得到陜西省2000、2005、2010、2015年4個(gè)時(shí)段的環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)(表4)。由表4可知,陜西省、陜北地區(qū)、關(guān)中地區(qū)以及陜南地區(qū)2000年的環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)為0.5572、0.5768、0.5393和0.5741,2010年調(diào)整為0.5439、0.6360、0.5082和0.5307,2015年下降為0.5264、0.5899、0.5005和0.5196。從地區(qū)差異角度看,關(guān)中地區(qū)和陜南地區(qū)環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度變化趨勢(shì)與陜西省相同,呈現(xiàn)緩慢下降趨勢(shì),而陜北地區(qū)環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。2000—2010年單位面積ESV和人均GDP有所增長(zhǎng),但人均GDP的增長(zhǎng)率大于ESV,經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)ESV沒(méi)有大幅度提升,影響了環(huán)境經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展,2015年單位面積ESV輕微下降,人均GDP依舊增長(zhǎng),協(xié)調(diào)度指數(shù)呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì)。

表4 陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)統(tǒng)計(jì)

2.2 環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的空間變化特征

參考江孝君等[13]協(xié)調(diào)度等級(jí)劃分方式,將陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度劃分為5種類別,并利用ArcGIS 10.5軟件繪制陜西省各縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的空間分布圖(圖2),并對(duì)不同協(xié)調(diào)度等級(jí)的縣(區(qū))數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表5)。

從不同協(xié)調(diào)度等級(jí)縣(區(qū))數(shù)量統(tǒng)計(jì)情況來(lái)看(表5),2000年陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度處于失調(diào)狀態(tài)的縣(區(qū))有4個(gè),處于協(xié)調(diào)狀態(tài)的縣(區(qū))有103個(gè),其中3個(gè)縣(區(qū))為高度協(xié)調(diào)。與2000年相比,2005、2010年處于失調(diào)狀態(tài)和協(xié)調(diào)狀態(tài)的縣(區(qū))數(shù)量基本保持不變,但高度協(xié)調(diào)狀態(tài)的縣(區(qū))數(shù)量上升。2015年仍有2個(gè)縣(區(qū))處于重度失調(diào)狀態(tài),中度失調(diào)的縣(區(qū))數(shù)量上升為12個(gè),處于基本協(xié)調(diào)、中度協(xié)調(diào)和高度協(xié)調(diào)狀態(tài)的縣(區(qū))共有93個(gè),比2000年減少10個(gè),可能的原因是2000—2015年間陜西省經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí),ESV沒(méi)有得到最大的提升,使得一些縣(區(qū))的協(xié)調(diào)度有所下降。

表5 陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度等級(jí)及縣(區(qū))數(shù)量統(tǒng)計(jì)

從空間分布上看(圖2),2000—2015年,除神木縣、府谷縣、志丹縣、渭濱區(qū)、未央?yún)^(qū)屬于高度協(xié)調(diào)以及楊陵區(qū)、蓮湖區(qū)屬于重度失調(diào)外,陜西省大部分縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)基本協(xié)調(diào)和中度協(xié)調(diào)狀態(tài),表明2000年到2015年這些縣(區(qū))GDP增加的同時(shí),ESV也得到了很大改善。2015年與前3個(gè)時(shí)段相比,不同協(xié)調(diào)度等級(jí)的空間集聚性更加明顯。具體來(lái)看,處于中度協(xié)調(diào)和高度協(xié)調(diào)的縣(區(qū))主要分布在陜北地區(qū),這些縣(區(qū))面積共6.4370×106hm2,占陜西省總面積的31.4453%；處于重度失調(diào)和中度失調(diào)的縣(區(qū))主要分布在關(guān)中地區(qū),縣(區(qū))面積共1.6282×106hm2,所占比重為7.9537%,而陜南地區(qū)以基本協(xié)調(diào)狀態(tài)的縣(區(qū))居多,縣(區(qū))面積共12.4054×106hm2,所占比重為60.6010%,表明陜北地區(qū)的環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度好于陜南地區(qū),陜南地區(qū)好于關(guān)中地區(qū)。

圖2 2000—2015年陜西省各縣(區(qū))協(xié)調(diào)度的空間分布Fig.2 Spatial distribution of coordination degree in Shaanxi Province from 2000 to 2015

2.3 環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度空間自相關(guān)分析

2.3.1全局空間自相關(guān)

基于ArcGIS 10.5軟件計(jì)算分析陜西省2000—2015年4期的環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的全局Moran′sI指數(shù)(表6),得到2000、2005、2010、2015年協(xié)調(diào)度指數(shù)全局Moran′sI值分別為0.2428、0.3460、0.4301和0.3365；Z得分別為3.8601、5.4029、6.7089和5.1902；P值均為0。表明陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度具有顯著的空間正相關(guān)性,存在明顯的空間集聚特征,且環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的空間集聚性呈現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢(shì)。

2.3.2局部空間自相關(guān)

利用ArcGIS 10.5軟件得到陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度LISA分布圖(圖3),在1%的顯著性水平下,將協(xié)調(diào)度劃分為4種類型:(1)高高集聚型(HH):區(qū)域自身與鄰域協(xié)調(diào)度均較高；(2)低低集聚型(LL):區(qū)域自身與鄰域協(xié)調(diào)度均較低；(3)高低集聚型(HL):區(qū)域自身協(xié)調(diào)度較高,鄰域較低；(4)低高集聚型(LH):區(qū)域自身協(xié)調(diào)度較低,鄰域較高。由圖3可知,2000—2015年陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的空間集聚特征呈現(xiàn)陜北地區(qū)高、關(guān)中地區(qū)低的分布格局。具體表現(xiàn)為:

圖3 2000—2015年陜西省協(xié)調(diào)度的LISA集聚圖Fig.3 The LISA aggregation of coordination degree in Shaanxi Province from 2000 to 2015

(1)高高集聚區(qū):陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的高高集聚區(qū)主要集中在陜北榆林市的府谷縣、神木縣以及延安市的吳起縣、志丹縣、安塞縣、甘泉縣和富縣。陜北作為生態(tài)脆弱區(qū)和重要生態(tài)功能區(qū),退耕還林工程的實(shí)施不僅改善了生態(tài)環(huán)境,提升了陜西省ESV,也為經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造了良好條件,區(qū)域合作日益完善,勞動(dòng)力、資金、技術(shù)等要素流動(dòng)頻繁,縣區(qū)間空間溢出效應(yīng)明顯,核心縣(區(qū))和周邊縣(區(qū))的生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)度提升。

(2)低低集聚區(qū):陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的低低集聚區(qū)主要分布在咸陽(yáng)市的永壽縣、乾縣、武功縣、禮泉縣、興平市,渭南市的蒲城縣,西安市的蓮湖區(qū)、雁塔區(qū)、周至縣以及寶雞市的扶風(fēng)縣。這些縣(區(qū))位于關(guān)中平原,經(jīng)濟(jì)發(fā)展活躍,人類活動(dòng)頻繁,隨著城鎮(zhèn)化擴(kuò)張,人類用地需求增加,一定程度上造成生態(tài)資源的占用與破壞,使得生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值流失,不利于生態(tài)、經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展,從而與周邊協(xié)調(diào)度縣(區(qū))集聚分布形成低低集聚區(qū)。

(3)高低集聚區(qū)和低高集聚區(qū):陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的高低集聚區(qū)和低高集聚區(qū)的縣(區(qū))數(shù)量較少,分布比較零散。高低集聚區(qū)主要分布在低低集聚區(qū)的周圍,包括寶雞市的眉縣和西安市的未央?yún)^(qū)、灞橋區(qū)、雁塔區(qū)、長(zhǎng)安區(qū),這些縣(區(qū))位于城市的核心區(qū),極易吸收周邊縣(區(qū))的資源要素,一定程度上影響了周邊縣(區(qū))的協(xié)調(diào)性發(fā)展。而低高集聚區(qū)主要分布在高高集聚區(qū)的周圍,包括寶雞市的千陽(yáng)縣、陳倉(cāng)區(qū)和延安市的富縣,這些縣(區(qū))的協(xié)調(diào)度指數(shù)與鄰域縣(區(qū))存在差異,形成了中心低四周高的空間集聚形態(tài)。

2.4 環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度驅(qū)動(dòng)因素分析

2.4.1空間關(guān)系檢驗(yàn)與模型選擇

由表6可知,2000—2015年環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的Moran′sI指數(shù)為正(0.2428—0.4301),且在1%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn),表明環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度存在顯著的空間溢出效應(yīng),可采用空間計(jì)量模型分析其成因。

關(guān)于采用何種模型,本文參照如下原則進(jìn)行篩選[35]:(1)依據(jù)豪斯曼檢驗(yàn)判斷使用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型,結(jié)合Elhorst[36]指出的研究時(shí)段較短時(shí)空間面板模型選擇隨機(jī)效應(yīng)是相對(duì)有效的,故本文選擇隨機(jī)效應(yīng)模型；(2)依據(jù)赤池信息準(zhǔn)則AIC選擇解釋力較高的模型,AIC的值越低,說(shuō)明模型的解釋力越高；(3)依據(jù)Log L、R2、Sigma2統(tǒng)計(jì)量的大小判斷不同模型擬合度的高低,Log L、R2統(tǒng)計(jì)值越大,Sigma2統(tǒng)計(jì)值越小,說(shuō)明模型的擬合程度越高。參照以上流程和篩選方法,本文最終選擇SDM模型的隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行空間回歸分析,并選擇距離倒數(shù)的平方作為空間權(quán)重。

2.4.2回歸結(jié)果分析

本文基于stata15.0計(jì)量軟件利用SDM模型進(jìn)行環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的驅(qū)動(dòng)因素分析,并建立了OLS模型作為SDM模型的參照(表7)。

表7 模型回歸結(jié)果分析

表7中,空間自相關(guān)系數(shù)ρ的估計(jì)值為0.2471,且通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn),表明本縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的提升對(duì)鄰近縣(區(qū))有一定的輻射作用,也再次證明了環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度存在顯著的空間溢出效應(yīng)。從變量系數(shù)看,如模型(2),除人口規(guī)模和初始資源稟賦外,各變量的估計(jì)系數(shù)均通過(guò)1%顯著性水平的檢驗(yàn)。退耕還林工程在1%的顯著性水平下對(duì)協(xié)調(diào)度產(chǎn)生顯著的正向影響,平均邊際貢獻(xiàn)為0.0825,即在其他因素不變的情況下,退耕還林工程財(cái)政支出平均增加1億元,可以使協(xié)調(diào)度指數(shù)增加0.0825個(gè)單位?？梢钥闯?退耕還林工程對(duì)陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度具有顯著的促進(jìn)作用。城鎮(zhèn)化水平的一次項(xiàng)系數(shù)為0.0092,二次項(xiàng)系數(shù)為-0.0001,城鎮(zhèn)化水平與環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度間呈“倒U型”關(guān)系,即城鎮(zhèn)化水平對(duì)環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)關(guān)系產(chǎn)生積極作用,超過(guò)閾值46%之后城鎮(zhèn)化水平對(duì)協(xié)調(diào)關(guān)系會(huì)產(chǎn)生抑制作用。而OLS模型中閾值為30.5%,與SDM模型相比,環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度更早的進(jìn)入拐點(diǎn)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)協(xié)調(diào)度具有顯著的正向影響,表明第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)有助于改善環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)關(guān)系。氣溫對(duì)協(xié)調(diào)度具有顯著的負(fù)向影響,氣溫平均上升1個(gè)單位,該縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度平均下將0.0309個(gè)單位。降水對(duì)協(xié)調(diào)度具有顯著的正向影響,從回歸結(jié)果看,區(qū)域降水量越多,生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性越好。

利用SDM模型將總體空間溢出效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng),如模型(3)。直接效應(yīng)反映各解釋變量對(duì)本縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的平均影響,間接效應(yīng)反映各解釋變量對(duì)鄰近縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的平均影響。直接效應(yīng)中各變量回歸系數(shù)與SDM模型各變量回歸系數(shù)具有一致性。間接效應(yīng)中退耕還林工程財(cái)政支出系數(shù)為負(fù),退耕還林工程財(cái)政支出每增加1個(gè)單位,鄰近縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)下降0.1803個(gè)單位,表明財(cái)政支出增加對(duì)相鄰縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有抑制作用。城鎮(zhèn)化水平對(duì)鄰近縣(區(qū))具有顯著的空間溢出效應(yīng),其一次項(xiàng)和二次項(xiàng)系數(shù)分別為-0.0229和0.0002,表明城鎮(zhèn)化水平提高對(duì)相鄰縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向影響,當(dāng)跨越拐點(diǎn)57.25%后城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)其產(chǎn)生正向影響。人口規(guī)模間接效應(yīng)系數(shù)為負(fù),且通過(guò)了10%顯著性水平檢驗(yàn),表明人口規(guī)模平均增加1個(gè)單位,鄰近縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)平均下降0.0021個(gè)單位。氣溫、降水對(duì)本縣(區(qū))生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)關(guān)系產(chǎn)生直接影響,但不存在空間溢出效應(yīng)。

3 討論

3.1 陜西省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算

本文采用謝高地等[30]改進(jìn)的單位面積價(jià)值當(dāng)量因子方法評(píng)估陜西省ESV。相對(duì)替代市場(chǎng)技術(shù)、模擬市場(chǎng)技術(shù)等評(píng)估技術(shù)而言,該方法操作簡(jiǎn)便,評(píng)估全面,適用于區(qū)域、國(guó)家、全球尺度ESV的評(píng)估[37]。近年來(lái)關(guān)于陜西及陜北地區(qū)較多研究[38- 40]均借助該方法核算ESV,因此運(yùn)用該方法對(duì)陜西省的ESV進(jìn)行核算方法合理,但是該方法并未將土地利用類型和生態(tài)系統(tǒng)分類完全對(duì)應(yīng)在一起,使得不同土地利用類型單位面積ESV系數(shù)的取值只是近似值[41- 42]。而且受到數(shù)據(jù)限制,本文沒(méi)能使用不同縣(區(qū))糧食作物單位面積凈利潤(rùn)來(lái)近似替代1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位ESV當(dāng)量因子的價(jià)值,只是引入居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)修正了單位面積ESV系數(shù)。因此在今后研究中應(yīng)探求更精準(zhǔn)的ESV估算方法和收集更詳細(xì)的指標(biāo)數(shù)據(jù),以提升ESV計(jì)算的精確度,確保ESV數(shù)據(jù)的可靠性。

3.2 陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)計(jì)算方法選擇

目前關(guān)于協(xié)調(diào)度指數(shù)的計(jì)算方法有很多[1,13,16],本文借鑒已有研究[13,16],分別以單位面積ESV和人均GDP表征不同區(qū)域間生態(tài)環(huán)境狀況和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[21- 22],構(gòu)建了環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)。一方面,經(jīng)濟(jì)、環(huán)境系統(tǒng)的內(nèi)涵遠(yuǎn)比當(dāng)前指標(biāo)所能反映的更為豐富,本文受數(shù)據(jù)限制,尚難對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)建設(shè)做出全面刻畫；另一方面,由于不同的計(jì)算方法獲得的協(xié)調(diào)度指數(shù)有差異,難以說(shuō)明哪種計(jì)算方式最優(yōu),未來(lái)應(yīng)通過(guò)對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行更加精細(xì)和符合現(xiàn)實(shí)發(fā)展規(guī)律的設(shè)置,來(lái)不斷優(yōu)化協(xié)調(diào)度指數(shù)。

3.3 陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度演變規(guī)律

通過(guò)對(duì)陜西省2000—2015年的環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)行分析表明:陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì),可能的原因是人均GDP的增長(zhǎng)率大于ESV,經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)ESV沒(méi)有大幅度提升,影響了環(huán)境經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。從空間集聚特征看,高高集聚區(qū)主要分布在陜北地區(qū),可能的原因是退耕還林工程的實(shí)施有效改善了陜北生態(tài)環(huán)境,經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)當(dāng)?shù)氐腅SV也得到了極大發(fā)揮,協(xié)調(diào)度指數(shù)上升,由于協(xié)調(diào)度存在明顯的空間溢出效應(yīng),一定程度上也帶動(dòng)了周邊縣(區(qū))協(xié)調(diào)度的提升。而低低集聚區(qū)主要分布在關(guān)中地區(qū),關(guān)中地區(qū)作為生產(chǎn)和生活聚集區(qū),經(jīng)濟(jì)發(fā)展活躍,城鎮(zhèn)化的擴(kuò)張使得一部分生態(tài)資源被占用,造成ESV流失[40],影響了環(huán)境經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

3.4 陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度演變動(dòng)因

環(huán)境經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展受社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和自然等多種因素的共同影響。陜西作為退耕還林工程的重點(diǎn)實(shí)施與推進(jìn)省份,工程的實(shí)施對(duì)本縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有促進(jìn)作用,對(duì)相鄰縣(區(qū))具有抑制作用。這是因?yàn)橥烁€林工程財(cái)政資金有限,加大對(duì)本縣(區(qū))的投資力度必然減少對(duì)相鄰縣(區(qū))投入,進(jìn)而影響了鄰近縣(區(qū))生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)關(guān)系。城鎮(zhèn)化水平與環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度間呈“倒U型”關(guān)系,超過(guò)閾值46%之后城鎮(zhèn)化水平對(duì)協(xié)調(diào)關(guān)系會(huì)產(chǎn)生抑制作用。而OLS模型中閾值為30.5%,與SDM模型相比,環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度更早的進(jìn)入拐點(diǎn),表明空間效應(yīng)的加入使得城鎮(zhèn)化水平對(duì)環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的負(fù)向影響更加持久。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度具有顯著的正向影響,第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)有助于提高經(jīng)濟(jì)收入,縮小城鄉(xiāng)差距[43]。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與成熟,經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的耦合程度也得以提升。氣溫對(duì)協(xié)調(diào)度具有顯著的負(fù)向影響,這是因?yàn)闅鉁厣邥?huì)加速西北干旱區(qū)土地沙漠化進(jìn)程[44],導(dǎo)致具有較高生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的林地、草地和水域面積退化,進(jìn)而影響了環(huán)境經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。降水作為反映生態(tài)適宜性的重要指標(biāo)之一,對(duì)環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響機(jī)理比較復(fù)雜[26],但從本文的回歸結(jié)果看,區(qū)域降水量越多,生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性越好。

4 結(jié)論

本文采用空間自相關(guān)分析和空間杜賓模型等方法,分析了環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)的時(shí)空演變特征及驅(qū)動(dòng)因素,結(jié)果表明:

(1)從時(shí)間上看,2000—2015年陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度指數(shù)呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì)；從空間上看,大部分縣(區(qū))環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度處于基本協(xié)調(diào)和中度協(xié)調(diào)狀態(tài),并呈現(xiàn)出陜北地區(qū)優(yōu)于陜南地區(qū),陜南地區(qū)優(yōu)于關(guān)中地區(qū)的空間格局。

(2)2000—2015年陜西省環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度具有顯著的空間正相關(guān)性,存在明顯的空間集聚特征。高高集聚區(qū)主要分布在GDP高且ESV也比較高的陜北地區(qū),低低集聚區(qū)主要分布在GDP較高而ESV較低的關(guān)中地區(qū),高低集聚區(qū)和低高集聚區(qū)縣(區(qū))分布比較零散。

(3)不同驅(qū)動(dòng)因素對(duì)環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度的影響存在差異,實(shí)施退耕還林工程、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及增加降水量有利于提升環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度,氣溫則成為制約環(huán)境經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的約束要素。未來(lái)應(yīng)根據(jù)各地情況實(shí)施差異化的發(fā)展戰(zhàn)略,以促進(jìn)陜西省環(huán)境和經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。