黃河流域沿線城市生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長脫鉤關(guān)系及影響因素分析

李瑞　劉騰花

摘要：實(shí)施黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的國家戰(zhàn)略首要任務(wù)是對沿線城市的生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長現(xiàn)狀進(jìn)行研判，厘清黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的“家底”。文章在采用能值—生態(tài)足跡對沿線城市生態(tài)環(huán)境進(jìn)行測度的基礎(chǔ)上，分析了生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系，并對其影響因素進(jìn)行了討論。結(jié)果表明：一方面，沿線城市生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長之間呈現(xiàn)顯著的脫鉤狀態(tài)且脫鉤狀態(tài)存在顯著的空間異質(zhì)性，下游出現(xiàn)“好”的脫鉤狀態(tài)所占次數(shù)最多，上游次之，中游最少，其中40個(gè)追趕脫鉤城市中38個(gè)城市均向雙優(yōu)模范城市靠近，追趕脫鉤呈現(xiàn)較好狀態(tài);另一方面，在影響脫鉤因素方面，第二產(chǎn)業(yè)比重的增加不利于脫鉤狀態(tài)的向好轉(zhuǎn)化，財(cái)政支出的增加有利于脫鉤狀態(tài)的向好轉(zhuǎn)化。

關(guān)鍵詞：黃河流域;生態(tài)足跡;經(jīng)濟(jì)增長;脫鉤模型

文章編號(hào)：2095-5960（2021）03-0103-09;中圖分類號(hào)：F127;文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

區(qū)域一體化和經(jīng)濟(jì)由高速增長向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變是中國道路的兩個(gè)重要經(jīng)驗(yàn)，這表現(xiàn)在黨和國家制定的一系列戰(zhàn)略措施中，如京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略、粵港澳大灣區(qū)建設(shè)、生態(tài)文明戰(zhàn)略、美麗中國建設(shè)等。[1]而二者最新的集中體現(xiàn)是黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略。黃河流域地處干旱、半干旱地區(qū)，全長5464公里，貫穿我國東中西三大區(qū)域，其上中游沿線城市地處中西部地區(qū)，面臨經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后與生態(tài)環(huán)境脆弱性的雙重困境?？v觀世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程可以發(fā)現(xiàn)，人類活動(dòng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展必然會(huì)對生態(tài)造成破壞，產(chǎn)生環(huán)境污染問題，但也不能“因噎廢食”，只要環(huán)境而不要發(fā)展。因此，實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展必須要基于新的發(fā)展理念，擺脫對傳統(tǒng)發(fā)展方式的路徑依賴，在發(fā)展中解決環(huán)境問題。

黃河流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的研究主要集中于2019年9月份之后，并多以專題性研究為主，研究成果主要包括內(nèi)涵界定[2-4]、現(xiàn)狀分析[5-8]、戰(zhàn)略實(shí)施路徑[9-12]。關(guān)于生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究，劉家旗和茹少峰運(yùn)用生態(tài)足跡理論對黃河流域可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，認(rèn)為應(yīng)堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先，推進(jìn)綠色發(fā)展模式，這樣才能實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的雙贏。[13]崔盼盼等采用熵值法和彈性系數(shù)法對黃河流域生態(tài)環(huán)境和高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)空耦合特征進(jìn)行了剖析和評(píng)價(jià)，認(rèn)為不同耦合類型的地區(qū)應(yīng)因地制宜推進(jìn)生態(tài)環(huán)境和高質(zhì)量的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展。[14]趙建吉等測算了新型城鎮(zhèn)化與生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調(diào)度，認(rèn)為黃河流域新型城鎮(zhèn)化與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)度整體處于低度協(xié)調(diào)和中度協(xié)調(diào)階段。[15]通過對現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn)，黃河流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的根本要求是實(shí)現(xiàn)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長的相對脫鉤，提高經(jīng)濟(jì)增長的清潔度。

生態(tài)足跡模型最早是由加拿大生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)家William Rees等[16]在1992年提出，并在1996年與其學(xué)生Mathis Wackernagel[17]合作進(jìn)行了完善。生態(tài)足跡是將人類生產(chǎn)生活活動(dòng)所產(chǎn)生的污染看作是一個(gè)對生態(tài)環(huán)境造成影響的“足跡”。具體來說，是指在一定區(qū)域內(nèi)，將人口消費(fèi)的資源與容納該人口所產(chǎn)生的廢棄物二者統(tǒng)一折算為生物生產(chǎn)性土地面積，分別稱之為生態(tài)足跡與生態(tài)承載力，前者大于后者稱之為“生態(tài)赤字”，反之稱之為“生態(tài)盈余”。生態(tài)足跡模型測度方法主要有綜合法、成分法、投入產(chǎn)出法和能值法四種。能值法將不同種類的能量利用能值轉(zhuǎn)化率轉(zhuǎn)化成統(tǒng)一的太陽能值，然后用具體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所消耗的太陽能值除以能值密度來計(jì)算生態(tài)足跡。該方法是將生態(tài)系統(tǒng)和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)統(tǒng)一起來進(jìn)行定量分析研究的紐帶和橋梁，可以更全面、深刻的對比經(jīng)濟(jì)效率和生態(tài)效率以及兩者的關(guān)聯(lián)。因此本文采用能值—生態(tài)足跡模型來測算黃河流域沿線城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對生態(tài)環(huán)境所造成的污染程度，具有一定的科學(xué)性和合理性。

黃河流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主旨是希望實(shí)現(xiàn)“經(jīng)濟(jì)向上、污染向下”的異步變化，而分析兩變量動(dòng)態(tài)異步變化的經(jīng)典方法就是脫鉤方法，本文采用該方法分析黃河流域生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的異步變動(dòng)關(guān)系。經(jīng)典的脫鉤模型主要有Tapio提出的彈性系數(shù)和經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）提出的脫鉤因子兩種，前者相對于后者更能消除基期選擇上的誤差，并且能夠通過引入增量來研究動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的脫鉤狀態(tài)，是一種較為完整的脫鉤指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。[18，19]本文一方面采用客觀的能值—生態(tài)足跡模型測度黃河流域沿線城市的環(huán)境污染情況，來表征生態(tài)環(huán)境保護(hù)狀況;另一方面采用脫鉤模型來分析生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長之間的異步變化，并在此基礎(chǔ)上對其異步變化的影響因素進(jìn)行了分析，最終提出黃河流域沿線城市經(jīng)濟(jì)清潔化發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展的政策參考。

二、黃河流域沿線城市生態(tài)足跡測度

（一）測度方法

能值—生態(tài)足跡模型計(jì)算的具體過程為：首先確定生態(tài)足跡賬戶分類?；跀?shù)據(jù)可獲得性和相關(guān)研究文獻(xiàn)，將黃河流域沿線城市的賬戶分為生物資源賬戶和能源賬戶，生物資源賬戶主要包括農(nóng)產(chǎn)品、林產(chǎn)品、畜產(chǎn)品和水產(chǎn)品;能源賬戶主要包括化石燃料和電力，具體如表1所示。其次計(jì)算各生態(tài)足跡賬戶的能值。能值的計(jì)算由生態(tài)產(chǎn)品產(chǎn)量、能值折算系數(shù)與太陽能值轉(zhuǎn)換率三者相乘得到，能值折算系數(shù)與太陽能值轉(zhuǎn)換率具體值參考Odum HT[20]、藍(lán)盛芳[21]、趙桂慎[22]、高新才[23]等人的設(shè)定。最后計(jì)算能值生態(tài)足跡。將所有賬戶太陽能值相加除以單位全球公頃能值密度，即可得到區(qū)域的生態(tài)足跡，單位全球公頃能值密度參考Odum HT[20]的文獻(xiàn)，設(shè)定為3.104×1014sej/hm2。

（二）測度結(jié)果

根據(jù)黃河流域流經(jīng)地區(qū)現(xiàn)狀及數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選擇2006～2017年黃河流域沿線城市9?。▍^(qū)）43市（盟、自治州）為研究樣本進(jìn)行測度分析。其生物資源賬戶原始數(shù)據(jù)來源于2006～2018年各?。ㄊ?、盟、自治州）的統(tǒng)計(jì)年鑒、歷年的《中國區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》等。能源賬戶原始數(shù)據(jù)中，河南省7市（三門峽市、焦作市、洛陽市、鄭州市、新鄉(xiāng)市、開封市和濮陽市）能源數(shù)據(jù)來源于歷年的《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》，榆林市能源數(shù)據(jù)來源于歷年的《榆林統(tǒng)計(jì)年鑒》，山東省9市、山西省4市的煤炭、焦炭和電力數(shù)據(jù)來源于山東省和山西省歷年的統(tǒng)計(jì)年鑒。由于其余各地級(jí)市分品種能源資源消費(fèi)量數(shù)據(jù)缺失，本文采用各城市GDP占所在省份GDP的比率乘以全省分品種能源消費(fèi)總量來分別計(jì)算各城市的分品種能源消費(fèi)量。根據(jù)生物資源賬戶和能源賬戶分類，本文對黃河流域沿線城市的人均生態(tài)足跡進(jìn)行測算，并進(jìn)一步根據(jù)黃河流域上、中、下游分界線，將研究樣本分為3個(gè)區(qū)域。測度結(jié)果如表2和圖1所示。

由表2和圖1可知，各地區(qū)的人均生態(tài)足跡呈現(xiàn)以下特征：2006～2017年黃河流域沿線城市人均生態(tài)足跡總體上呈現(xiàn)波動(dòng)中上升的態(tài)勢。上升速度較快的為上游地區(qū)，較慢的為下游地區(qū)，中游居中，中下游地區(qū)低于全流域的均值。出現(xiàn)這種情況的原因在于：第一，2000年以來西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實(shí)施在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)，受地區(qū)資源稟賦和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)的影響，經(jīng)濟(jì)的增長多以“高能耗、高污染”的資源型產(chǎn)業(yè)和重工業(yè)為主，造成了西部地區(qū)能值生態(tài)足跡的顯著提高。[24]第二，下游地區(qū)位于我國東部沿海地區(qū)，屬于“先富”地區(qū)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平都處于先進(jìn)狀態(tài)，同時(shí)居民的環(huán)保意識(shí)也高于中上游地區(qū)，這使得下游地區(qū)的生態(tài)足跡排放較低，經(jīng)濟(jì)增長清潔度較高。

進(jìn)一步將黃河流域整體時(shí)段的增長量及各城市整體時(shí)段增長量進(jìn)行對比。11個(gè)沿線城市的人均生態(tài)足跡增長量高于全流域的人均生態(tài)足跡增長量，增長最快的五個(gè)城市分別是榆林、烏海、包頭、阿拉善、銀川。該5個(gè)城市均處于黃河流域中上游地區(qū)，為我國重要的能源、化工產(chǎn)業(yè)基地，其經(jīng)濟(jì)的增長多以“高能耗、高污染”的產(chǎn)業(yè)為主，導(dǎo)致該地區(qū)生態(tài)環(huán)境承載能力由于經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展不斷下降，生態(tài)環(huán)境受到了嚴(yán)重的污染。其余32個(gè)沿線城市的人均生態(tài)足跡增長量均低于全流域的人均生態(tài)足跡增長量，其中人均生態(tài)足跡呈現(xiàn)負(fù)增長的城市分別是鄂爾多斯、洛陽、鄭州和濮陽，鄂爾多斯的負(fù)增長量為最大值。出現(xiàn)這種情況的原因主要是：近年來鄂爾多斯市注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升，持續(xù)深化由資源型城市向綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型，把資源節(jié)約和環(huán)境保護(hù)作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要前提，圍繞傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)，在清潔能源、現(xiàn)代煤化工等支柱產(chǎn)業(yè)推行產(chǎn)品生態(tài)設(shè)計(jì)，推進(jìn)清潔生產(chǎn)模式，如蒙牛、伊利等大型企業(yè)在當(dāng)?shù)氐目焖侔l(fā)展，對鄂爾多斯市的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)起到了積極的促進(jìn)作用。

三、黃河流域沿線城市脫鉤指數(shù)計(jì)算及影響因素分析

通過上述分析可以發(fā)現(xiàn)，一方面黃河流域沿線城市的人均生態(tài)足跡整體呈現(xiàn)一種波動(dòng)中上升的趨勢，另一方面人均生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長有密切聯(lián)系。因此有必要對沿線城市經(jīng)濟(jì)增長與生態(tài)足跡的相對關(guān)系進(jìn)行測度，并對二者之間異步變化的影響因素進(jìn)行分析，從而對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行研判。

（一）脫鉤模型構(gòu)建

1.脫鉤指數(shù)研究方法。目前脫鉤分析模型有三種，分別為脫鉤指數(shù)模型、Tapio脫鉤狀態(tài)分析模型以及脫鉤分析的差分回歸系數(shù)法。Tapio脫鉤狀態(tài)分析模型以時(shí)間期為尺度分析增長彈性的變化，將總量和相對量的變化相綜合，相對其他兩種模型來說提高了脫鉤分析的客觀性與準(zhǔn)確性。本文采用該脫鉤分析方法對黃河流域沿線城市的生態(tài)足跡及其經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行脫鉤分析，構(gòu)建研究生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)增長的Tapio脫鉤指數(shù)和追趕脫鉤指數(shù)模型。基于上述因素分析，本文利用人均生態(tài)足跡來代替生態(tài)環(huán)境狀況，用人均GDP代替經(jīng)濟(jì)增長情況，以此來測度生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤彈性關(guān)系，并基于此構(gòu)建Tapio脫鉤和追趕脫鉤模型。Tapio脫鉤指數(shù)和追趕脫鉤指數(shù)公式為：

式中asin和arin分別表示i省份在n年的生態(tài)足跡及其經(jīng)濟(jì)增長的Tapio脫鉤指數(shù)和追趕脫鉤指數(shù);efin和gdpin分別表示i省份在n年的生態(tài)足跡及其經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo);efmn和 gdpmn分別表示生態(tài)足跡及其經(jīng)濟(jì)增長“雙優(yōu)”的模范地級(jí)市生態(tài)足跡及其經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)。

2.脫鉤程度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

Tapio脫鉤指數(shù)和追趕脫鉤指數(shù)均有10種類型。[25]其中，Tapio脫鉤狀態(tài)中生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長最好的脫鉤狀態(tài)為擴(kuò)張強(qiáng)絕對脫鉤，該狀態(tài)實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)的快速增長和生態(tài)足跡的顯著下降;其他較好的狀態(tài)包括擴(kuò)張弱絕對脫鉤、擴(kuò)張相對脫鉤和衰退相對脫鉤;經(jīng)濟(jì)增長與生態(tài)足跡最差的脫鉤狀態(tài)是衰退強(qiáng)絕對負(fù)脫鉤，該狀態(tài)呈現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)負(fù)增長和生態(tài)足跡較快增長狀態(tài)。追趕脫鉤狀態(tài)中生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長追趕效果最好的狀態(tài)為衰退強(qiáng)絕對負(fù)脫鉤和衰退弱絕對負(fù)脫鉤，該狀態(tài)實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)增長差距不斷縮小，同時(shí)生態(tài)足跡差距逐漸增大，追趕城市在經(jīng)濟(jì)增長和生態(tài)足跡兩方面的追趕效果均較為理想;其他較好的狀態(tài)包括擴(kuò)張相對負(fù)脫鉤、擴(kuò)張連接、擴(kuò)張相對脫鉤、衰退相對負(fù)脫鉤、衰退連接和衰退相對脫鉤;經(jīng)濟(jì)增長和生態(tài)足跡未追趕脫鉤的狀態(tài)為擴(kuò)張強(qiáng)絕對脫鉤和擴(kuò)張弱絕對脫鉤，該狀態(tài)表明未追趕脫鉤城市在經(jīng)濟(jì)增長和污染減排兩個(gè)方面均未達(dá)到理想的追趕效果。

（二）Tapio脫鉤指數(shù)計(jì)算及結(jié)果分析

為消除通貨膨脹的價(jià)格影響效應(yīng)，本文采用GDP平減指數(shù)對黃河流域沿線城市GDP進(jìn)行平減，得到實(shí)際GDP。對黃河流域沿線43個(gè)城市的生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長的Tapio脫鉤指數(shù)進(jìn)行測算。

將2007～2017年生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤指數(shù)狀態(tài)代碼進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，各流域Tapio脫鉤狀態(tài)數(shù)如表3所示。黃河流域上、中、下游地區(qū)中，出現(xiàn)“好”①①Tapio脫鉤中“好”的狀態(tài)指擴(kuò)張強(qiáng)絕對脫鉤、擴(kuò)張弱絕對脫鉤、擴(kuò)張相對脫鉤和衰退相對脫鉤，其余為“壞”的狀態(tài)。 的脫鉤狀態(tài)的次數(shù)為336次，上、中、下游分別為150次、69次和117次，其中下游所占比例為81.82%，上游為68.18%，中游為62.73%，相對來說下游地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r最好;而出現(xiàn)“壞”的脫鉤狀態(tài)的次數(shù)為137次，中游為41次，上游70次，下游26次，中游所占比例最大，為37.27%。出現(xiàn)該種情況的原因主要為：一是下游地區(qū)區(qū)位條件優(yōu)越，人口和勞動(dòng)力資源豐富，城鎮(zhèn)化水平高，且持續(xù)轉(zhuǎn)換發(fā)展動(dòng)能，承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移能力強(qiáng)，多以集聚集約型產(chǎn)業(yè)發(fā)展為主，因此該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長較快且對生態(tài)環(huán)境的依賴程度較小。二是上游地區(qū)地廣人稀、生態(tài)脆弱、資源較為富集，因此其在嚴(yán)格控制開發(fā)范圍和強(qiáng)度的情況下，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)協(xié)同共進(jìn)。三是中游地區(qū)能源資源極為富集，近年來開發(fā)規(guī)模逐步擴(kuò)大，對生態(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重的影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量不斷下降。因此，中游地區(qū)未來發(fā)展方向應(yīng)將開發(fā)與保護(hù)并重，進(jìn)一步增強(qiáng)能源開發(fā)利用和調(diào)配能力，加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境治理與修復(fù)，及早培育接續(xù)替代產(chǎn)業(yè)，從而打造國家資源型經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展示范區(qū)。

（三）追趕脫鉤指數(shù)計(jì)算及結(jié)果分析

由公式（2）計(jì)算追趕脫鉤指數(shù)。由于包頭市、榆林市以及東營市的生態(tài)足跡增長量及其經(jīng)濟(jì)增長量均處于上、中、下游領(lǐng)先水平，即生態(tài)足跡增長量相對較小，經(jīng)濟(jì)增長量相對較大，因此選取三個(gè)地級(jí)市生態(tài)足跡及其經(jīng)濟(jì)增長作為“雙優(yōu)”模范地級(jí)市的生態(tài)足跡及其經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)，分別測算上、中、下游的其余40個(gè)城市的追趕脫鉤指數(shù)。

同Tapio脫鉤狀態(tài)數(shù)一樣，將各流域追趕脫鉤狀態(tài)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到以下結(jié)果，如表3所示。黃河流域上、中、下游地區(qū)中，出現(xiàn)“好”的追趕脫鉤狀態(tài)的次數(shù)為416次，上、中、下游出現(xiàn)次數(shù)分別為197次、87次和132次，其中下游占整個(gè)地區(qū)的100%，在三個(gè)地區(qū)中占比最高;而呈現(xiàn)“壞”①①追趕脫鉤中“壞”的狀態(tài)指擴(kuò)張弱絕對脫鉤和擴(kuò)張強(qiáng)絕對脫鉤，其余為“好”的狀態(tài)。的脫鉤狀態(tài)的次數(shù)為24次，其中最“差”的狀態(tài)數(shù)出現(xiàn)了18次，上、中、下游出現(xiàn)次數(shù)分別占11次、7次和0次，中游地區(qū)占比最高，為7.07%，中游地區(qū)處于“壞”的追趕脫鉤狀態(tài)中最“差”的地區(qū)。造成這種現(xiàn)象的原因主要與城市建設(shè)過程中“重經(jīng)濟(jì)、輕環(huán)境”的做法相關(guān)。在改革開放的背景下，大多數(shù)城市均以資源極大消耗和污染巨大排放為基礎(chǔ)來換取經(jīng)濟(jì)增長，現(xiàn)階段城市發(fā)展過程中依然重“金山銀山”輕“綠水青山”，仍然存在堅(jiān)持 “先污染后治理”的做法。總而言之，現(xiàn)階段黃河流域大多數(shù)追趕城市在向“雙優(yōu)”模范城市靠近的過程中，既沒有達(dá)到理想的經(jīng)濟(jì)增長追趕效果，又沒有取得較好的生態(tài)足跡追趕效果。因此，黃河流域沿線城市長期發(fā)展將面臨“保增長”和“促脫鉤”的雙重任務(wù)。

（四）脫鉤狀態(tài)變動(dòng)的影響因素分析

1.變量選取

根據(jù)表3，在Tapio脫鉤狀態(tài)中，本文將由擴(kuò)張強(qiáng)絕對脫鉤狀態(tài)依次從上向下變化至衰退連接的動(dòng)態(tài)變動(dòng)過程定義為Tapio脫鉤狀態(tài)逐漸變“壞”的過程，而從下向上由衰退連接變化至擴(kuò)張強(qiáng)絕對脫鉤狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化過程定義為Tapio脫鉤狀態(tài)逐漸變“好”的過程。同樣，在追趕脫鉤狀態(tài)中，將由衰退強(qiáng)絕對負(fù)脫鉤狀態(tài)依次從上向下變化至擴(kuò)張強(qiáng)絕對脫鉤狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化過程定義為追趕脫鉤狀態(tài)逐漸變“壞”過程，而從下向上由擴(kuò)張強(qiáng)絕對脫鉤狀態(tài)變化至衰退強(qiáng)絕對負(fù)脫鉤狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化過程定義為追趕脫鉤狀態(tài)逐漸變“好”的過程。

本文為探索影響脫鉤狀態(tài)的原因，將脫鉤狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化作為被解釋變量，將變好和不變界定為“好”的結(jié)果，將變壞界定為“壞”的結(jié)果，最終構(gòu)建[0，1]二分類變量。因此可以認(rèn)定該問題是一個(gè)典型的二元決策問題，可以采用二元Logistic回歸模型進(jìn)行分析，以探索黃河流域沿線城市脫鉤狀態(tài)的影響因素。如果當(dāng)年脫鉤狀態(tài)相對于前一年脫鉤狀態(tài)為變“好”，則定義“W=1”;如果變“壞”， 則定義“W=0”。將黃河流域沿線城市歷年Tapio脫鉤狀態(tài)和追趕脫鉤狀態(tài)的變“好”、變“壞”狀態(tài)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如表4所示?？梢钥闯觯S河流域上游地區(qū)、中游地區(qū)和下游地區(qū)的Tapio脫鉤和追趕脫鉤狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化具有明顯的地區(qū)差異性。

追趕脫鉤狀態(tài)中，2007～2017年總體時(shí)段內(nèi)，全流域變“好”狀態(tài)出現(xiàn)的頻次同樣遠(yuǎn)大于變“壞”狀態(tài)出現(xiàn)的頻數(shù)，前者為278次，后者為162次，這表明黃河流域整體上的追趕脫鉤狀態(tài)變動(dòng)呈現(xiàn)一定的收斂性，多數(shù)城市在向“雙優(yōu)”模范城市靠齊，演化趨勢較好。分流域來看，中下游地區(qū)與全流域的追趕脫鉤狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化趨勢相似，都是變“好”狀態(tài)出現(xiàn)的頻數(shù)同樣遠(yuǎn)大于變“壞”狀態(tài)出現(xiàn)的頻數(shù)，中下游地區(qū)追趕脫鉤狀態(tài)變“好”的頻數(shù)分別為75次和91次，遠(yuǎn)大于變“壞”出現(xiàn)的頻數(shù)24次和41次;上游地區(qū)追趕脫鉤狀態(tài)變“好”和變“壞”的變動(dòng)頻數(shù)相似，前者略大于后者，頻數(shù)分別為112次和97次。

黃河流域沿線地區(qū)生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長脫鉤狀態(tài)變動(dòng)是由多種因素共同作用的，并且這些因素對生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長脫鉤狀態(tài)變動(dòng)的影響程度不同。本文結(jié)合已有研究探討黃河沿岸城市生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長脫鉤狀態(tài)變動(dòng)的影響因素。

2.模型設(shè)定

基于上述變量的選取，本文構(gòu)建如下二元Logistic回歸模型：

對（3）式取對數(shù)，得到Logistic回歸模型的線性表達(dá)式為：

（3）式和（4）式中，Pi為事件發(fā)生的概率，指脫鉤狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化狀況，即變“好”=1發(fā)生的概率，t表示時(shí)間年份，βj（j=1，2，3，4）為各變量回歸系數(shù)，β0為常數(shù)，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，被解釋變量W取值限制在[0，1]范圍內(nèi)。

解釋變量選取四個(gè)指標(biāo)：一是城市人口因素（Popit），人口增長是城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要保障，也是城市規(guī)模的重要體現(xiàn)，但伴隨著人口的集聚，也出現(xiàn)了污染加劇的“城市病”，因此，人口對生態(tài)足跡和經(jīng)濟(jì)增長都有顯著影響，本文采用城市年末總?cè)丝跀?shù)表示人口因素。二是城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素（Strit），不同產(chǎn)業(yè)的能耗及能源效率是不同的，提高清潔度高的產(chǎn)業(yè)比重，必然能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)能減排和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的雙贏，本文采用第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值占GDP總值比重表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。三是政府財(cái)政收支因素（Finit），地方政府既是環(huán)境污染的助力者又是治理者，財(cái)政支出規(guī)模與結(jié)構(gòu)如何進(jìn)行科學(xué)規(guī)劃以降低對于環(huán)境污染的影響，對促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)與高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義[26]，本文采用財(cái)政支出與財(cái)政收入的比值來表示財(cái)政收支狀況。四是外商直接投資因素（FDIit），引入外商直接投資是地方政府促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的重要手段，但不同的外商直接投資的“清潔度”是不同的，其既可能產(chǎn)生“污染天堂”效應(yīng)，增加地方的環(huán)境污染，也有可能產(chǎn)生“污染光環(huán)”效應(yīng)，通過技術(shù)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)降低環(huán)境污染，本文采用實(shí)際利用外資總額來表示外商直接投資因素。相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于各省市統(tǒng)計(jì)年鑒和各地區(qū)歷年的國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

3.結(jié)果分析

運(yùn)用SPSS22.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對脫鉤狀態(tài)的影響因素進(jìn)行二元Logistic回歸分析，回歸結(jié)果見表5。從模型整體檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量來看，Tapio脫鉤狀態(tài)影響因素模型的卡方值為1.660，Cox & SnellR2和NagelkerkeR2分別為0.004和0.005，對數(shù)似然值為616.151;追趕脫鉤狀態(tài)影響因素模型的卡方值為3.855，Cox & SnellR2和NagelkerkeR2分別為0.009和0.012，對數(shù)似然值為563.382。這說明模型的整體擬合效果較好，整體模型的適配度佳，可用于具體分析。

由表5可以看出，地區(qū)人口的增加不利于脫鉤狀態(tài)的向好發(fā)展，特別是上游地區(qū)的人口增長對脫鉤狀態(tài)轉(zhuǎn)變的影響更大。可能的原因在于，人口數(shù)量的增加提高了生物資源和能源資源的消費(fèi)總量，產(chǎn)生了更多的生態(tài)足跡，但其對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)具有一定的滯后性，不利于脫鉤狀態(tài)的向好轉(zhuǎn)化。第二產(chǎn)業(yè)比重的增加同樣不利于脫鉤狀態(tài)的向好轉(zhuǎn)化，特別是中游地區(qū)城市表現(xiàn)更加明顯。第二產(chǎn)業(yè)中“高耗能、高污染”產(chǎn)業(yè)比重遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)，其比重的上升必然不利于整個(gè)社會(huì)的節(jié)能減排。財(cái)政支出對脫鉤狀態(tài)向好轉(zhuǎn)化具有促進(jìn)作用。從十八大以來，生態(tài)文明戰(zhàn)略成為黨和政府的重要工作之一，生態(tài)環(huán)境保護(hù)和節(jié)能減排成為政府財(cái)政支出的重要組成部分，這部分支出的增加有利于生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長脫鉤狀態(tài)向好變化。外商直接投資的增加有利于全流域和下游地區(qū)脫鉤狀態(tài)向好轉(zhuǎn)化，但不利于中上游地區(qū)的脫鉤狀態(tài)向好轉(zhuǎn)化。下游地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高，其對外商直接投資的投向和質(zhì)量要求要高于中上游地區(qū);中上游地區(qū)的外商直接投資更多的投向了資源型產(chǎn)業(yè)和重工業(yè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，加大了能源足跡的排放。追趕脫鉤狀態(tài)變動(dòng)的影響因素回歸結(jié)果與Tapio脫鉤狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變動(dòng)影響因素回歸結(jié)果相似，僅是數(shù)值上的差異，這也進(jìn)一步驗(yàn)證了本文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

四、結(jié)論與政策建議

本文在采用能值—生態(tài)足跡模型對沿線城市生態(tài)環(huán)境進(jìn)行測度的基礎(chǔ)上，分析了沿線城市生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系，并對其影響因素進(jìn)行了討論。主要有以下結(jié)論：首先，黃河流域沿線43個(gè)城市的人均生態(tài)足跡整體上呈現(xiàn)波動(dòng)中上升趨勢，增長最快的為上游地區(qū)，最慢的為下游地區(qū)。分城市來看，11個(gè)沿線城市的人均生態(tài)足跡增長量高于全流域均值，增長最快的是榆林市;32個(gè)沿線城市人均生態(tài)足跡低于全流域均值，下降最快的為鄂爾多斯市。其次，黃河流域沿線城市生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)增長之間呈現(xiàn)了顯著的脫鉤狀態(tài)，多數(shù)城市在經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了環(huán)境污染的下降，脫鉤狀態(tài)呈現(xiàn)顯著的空間異質(zhì)性，下游出現(xiàn)“好”的脫鉤狀態(tài)所占次數(shù)最多，上游次之，中游最少。再次，黃河流域上、中、下游區(qū)域內(nèi)多數(shù)城市處于追趕脫鉤狀態(tài)，且追趕地區(qū)與雙優(yōu)模范地區(qū)呈現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)增長追趕效果好于生態(tài)足跡追趕效果的狀態(tài)。最后，在影響脫鉤關(guān)系的因素中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況和財(cái)政收支狀況對脫鉤狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化具有重要的影響效應(yīng)，第二產(chǎn)業(yè)比重的增加不利于脫鉤狀態(tài)的向好轉(zhuǎn)化，財(cái)政支出的增加有利于脫鉤狀態(tài)的向好轉(zhuǎn)化?；谘芯拷Y(jié)論，本文提出以下政策參考：

第一，政府應(yīng)盡快出臺(tái)黃河流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的頂層設(shè)計(jì)和配套措施。習(xí)近平總書記的重要講話為黃河流域的生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展提供了指導(dǎo)性精神和方向，但中央政府仍需盡快出臺(tái)全流域的生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展頂層設(shè)計(jì)，各沿線地方政府也應(yīng)基于本地區(qū)的資源稟賦、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)出臺(tái)行之有效的配套措施。

第二，黃河流域沿線城市應(yīng)構(gòu)建聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制，提升協(xié)作治理能力。一是各流域地區(qū)間應(yīng)加強(qiáng)交流與合作，追趕城市應(yīng)積極汲取“雙優(yōu)”模范城市清潔化發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)節(jié)能減排和清潔化發(fā)展技術(shù)的擴(kuò)散與應(yīng)用，提升全流域的技術(shù)水平。二是沿線城市間應(yīng)加強(qiáng)有關(guān)生態(tài)環(huán)境污染的統(tǒng)一監(jiān)測和治理的跨區(qū)域聯(lián)動(dòng)機(jī)制，厘清沿線各地區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的“權(quán)責(zé)利”，共同解決生態(tài)環(huán)境污染治理問題。三是堅(jiān)持上游城市的“造血”能力和其他地區(qū)的“輸血”能力相結(jié)合，促進(jìn)人力、物力、財(cái)力向重點(diǎn)地區(qū)集中，打好黃河流域污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)。

第三，黃河流域中下游地區(qū)各級(jí)政府應(yīng)積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化財(cái)政支出項(xiàng)目。一是大力發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè)，可以通過大力發(fā)展智能制造、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等新經(jīng)濟(jì)、新業(yè)態(tài)，提高清潔度高的產(chǎn)業(yè)占比，降低“高能耗、高污染”產(chǎn)業(yè)占比。二是加大對生態(tài)文明戰(zhàn)略建設(shè)的財(cái)政支出，提高生態(tài)環(huán)境保護(hù)和節(jié)能減排政策方面的補(bǔ)貼和支持力度，實(shí)現(xiàn)“綠水青山”向“金山銀山”的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)生態(tài)足跡下降和經(jīng)濟(jì)增長提高的雙贏。三是促進(jìn)并形成生產(chǎn)要素在全流域的流動(dòng)和應(yīng)用的市場環(huán)境，提高下游地區(qū)綠色技術(shù)和資金向中上游溢出和流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)全流域的生態(tài)環(huán)境保護(hù)和清潔高效發(fā)展。

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Analysis of the decoupling relationship between ecological footprint and economic ?growth of cities along the Yellow River Basin and influencing factors

LI Ruia，b，LIU Teng-huaa

（a.School of Economics b.Collaborative Innovation Research Center for Western Energy Economy and Regional ?Development， Xi'an University of Finance and Economics，Xi'an， Shanxi 710100，China）

Abstract： The primary task of implementing the national strategy for ecological protection and high-quality development of the Yellow River Basin is to study and judge the current status of the ecological environment and economic growth of cities along the route， and to clarify the "family basis" for high-quality economic development in the Yellow River Basin. Based on the use of emergy-ecological footprint to measure the ecological environment of cities along the route， the article analyzes the decoupling relationship between ecological footprint and economic growth， and discusses its influencing factors. The results show that， on the one hand， there is a significant decoupling between the ecological footprint and economic growth of the cities along the route， and there is significant spatial heterogeneity in the decoupling state. The downstream "good" decoupling states account for the most， followed by the upstream， and the middle reaches the least. Among them， 38 of the 40 catching-up and decoupling cities are close to double-excellent model cities， and catching-up and decoupling are in a good state; on the other hand， in terms of factors affecting decoupling， the increase in the proportion of the secondary industry is not conducive to the transformation of decoupling， The increase in fiscal expenditure is conducive to the better transformation of the decoupling state.

Key words：yellow River Basin;ecological footprint;economic growth;decoupling model

責(zé)任編輯：張建偉

收稿日期：2020-10-02

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目（14XJC790006）;教育部留學(xué)歸國人員科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目（教外司留[2013]693）。

作者簡介：李瑞（1982—），男，湖北十堰人，西安財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樯鷳B(tài)環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué);劉騰花（1996—），女，陜西渭南人，西安財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院研究生，研究方向?yàn)樯鷳B(tài)環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)、能源經(jīng)濟(jì)學(xué)。