價(jià)值核算體系融合物質(zhì)流分析的沱江流域生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)總值分配研究*

趙 銳，任昕蕓，蘇偉洲 ，杜 森，王璐璐，王 彬，薛琰燁

(1.西南交通大學(xué) 地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都 611756；2.西南科技大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院，四川 綿陽(yáng) 621010)

生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)總值(gross ecosystem product，GEP)是指生態(tài)系統(tǒng)所能提供的產(chǎn)品和服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值[1]。流域是一個(gè)由社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和自然組成的生態(tài)系統(tǒng)，具有陸地和水生相互聯(lián)系的特點(diǎn)[2]，承載氣候調(diào)節(jié)、涵養(yǎng)水源、物質(zhì)供給和文化服務(wù)等多種功能[3]，核算其生產(chǎn)總值對(duì)推動(dòng)流域生態(tài)量化考核和指導(dǎo)生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制設(shè)計(jì)具有重要意義[4]。國(guó)內(nèi)外主要基于價(jià)值量評(píng)估對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)開(kāi)展定量評(píng)價(jià)[5]，通過(guò)核算生態(tài)功能量并轉(zhuǎn)換為生態(tài)經(jīng)濟(jì)價(jià)值量，得出生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)總值[6-7]。早期研究多是基于生態(tài)系統(tǒng)自身功能開(kāi)展核算，但因系統(tǒng)內(nèi)可能存在多種功能共同支撐一項(xiàng)服務(wù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系(如能量流動(dòng)和物質(zhì)循環(huán)共同實(shí)現(xiàn)碳固定)，導(dǎo)致核算邊界不清[8-9]。在此基礎(chǔ)上，相關(guān)研究嘗試以系統(tǒng)服務(wù)導(dǎo)向?yàn)槟繕?biāo)[7]，考慮生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能等特征引起的服務(wù)差異，構(gòu)建了核算框架，可對(duì)不同尺度和不同類型的生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估[3,6,10]。

既有研究報(bào)道了包括省域[11-12]、市域[10,13]、縣域[14-16]和生態(tài)功能區(qū)[17-18]等在內(nèi)的GEP 核算案例，但目前針對(duì)流域GEP 核算的研究還較少。OUYANG 等[19]利用綜合生態(tài)經(jīng)濟(jì)模型對(duì)黃河流域青海地區(qū)的GEP 開(kāi)展了核算，并識(shí)別了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的跨區(qū)域流動(dòng)特征；趙筱青等[20]研究了2005—2015 年撫仙湖流域土地利用變化對(duì)GEP的影響，揭示了單位面積GEP 在空間上的變化趨勢(shì)；PASTOR 等[21]以葡萄牙Rio Seco 河和希臘Giofyros 河為研究對(duì)象，建立了適用于以間歇性河流和短暫溪流為地貌特點(diǎn)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值指標(biāo)體系；HUANG 等[2]對(duì)拉薩河流域GEP 及補(bǔ)償機(jī)制進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)生態(tài)資源稀缺性對(duì)流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值影響較大；劉家倩等[22]利用生態(tài)耦合模型測(cè)算了鄱陽(yáng)湖流域的GEP，發(fā)現(xiàn)干旱氣候?qū)EP 存在抑制效應(yīng)；馬元希等[23]建立了適應(yīng)于黃河青海流域特征的GEP 核算指標(biāo)體系。上述關(guān)于流域GEP 核算的相關(guān)研究中，尚未考慮上下游之間生態(tài)服務(wù)的供需關(guān)系和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的轉(zhuǎn)移關(guān)系[23-24]。針對(duì)該問(wèn)題，本研究在開(kāi)展流域GEP 核算時(shí)，引入物質(zhì)流分析(material flow analysis，MFA)方法，對(duì)核算的GEP 進(jìn)行修正，以刻畫(huà)生態(tài)服務(wù)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與流域自然生態(tài)系統(tǒng)之間的流動(dòng)關(guān)系，表征GEP 在人為活動(dòng)干預(yù)與自然調(diào)節(jié)作用下的動(dòng)態(tài)平衡變化。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)分析流域各城市實(shí)際提供的生態(tài)服務(wù)價(jià)值，識(shí)別流域生態(tài)補(bǔ)償?shù)难a(bǔ)償主體與受償主體。沱江流域是長(zhǎng)江的一級(jí)支流，沿線覆蓋成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)多個(gè)大中型城市，因工業(yè)分布密集、人口增長(zhǎng)迅速導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能退化，面臨嚴(yán)重的資源瓶頸[25]。通過(guò)開(kāi)展GEP 評(píng)估可揭示沱江流域的自然生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)流域生態(tài)系統(tǒng)的影響，對(duì)構(gòu)建流域生態(tài)價(jià)值轉(zhuǎn)化路徑具有重要的引導(dǎo)作用。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

沱江位于四川省中東部，是長(zhǎng)江上游最大的支流之一，位于N28°49′17″～31°42′3″，E 103°40′57″～105°42′50″，全 長(zhǎng)712 km，流域面積約27 860 km2，流域年均降水量1 200 mm。根據(jù)《沱江流域橫向生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償協(xié)議》，確定納入補(bǔ)償?shù)膮^(qū)域共涉及10 個(gè)市(州)，包括成都市、德陽(yáng)市、自貢市、內(nèi)江市、綿陽(yáng)市、眉山市、宜賓市、瀘州市、資陽(yáng)市和樂(lè)山市。流域人口超過(guò)3 700 萬(wàn)，GDP 占四川省的30.8%，也是四川省內(nèi)污染較為嚴(yán)重的流域之一[25]。由于綿陽(yáng)市、宜賓市和樂(lè)山市所占流域面積不足全流域的1%，故本研究重點(diǎn)選擇成都市、德陽(yáng)市、內(nèi)江市、瀘州市、眉山市、資陽(yáng)市和自貢市為研究區(qū)(圖1)。

圖1 研究區(qū)位置示意圖Fig.1 Location diagram of study area

1.2 研究方法

1.2.1 流域生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)總值核算

目前常用的GEP 核算體系一般包括物質(zhì)產(chǎn)品、調(diào)節(jié)服務(wù)和文化服務(wù)等3 個(gè)部分[6]。其中，物質(zhì)產(chǎn)品是指人類從生態(tài)系統(tǒng)中獲取的可在市場(chǎng)交換的各種物質(zhì)產(chǎn)品，如食物、纖維、木材和藥材等；調(diào)節(jié)服務(wù)是指生態(tài)系統(tǒng)提供可改善人類生存與生活環(huán)境的福祉，如水源涵養(yǎng)、土壤保持、洪水調(diào)蓄、空氣凈化和氣候調(diào)節(jié)等；文化服務(wù)是指從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的非物質(zhì)福祉，如生態(tài)旅游和景觀游憩[26]。本研究在此基礎(chǔ)上，結(jié)合《陸地GEP 核算技術(shù)指南(2020)》，確定了農(nóng)業(yè)產(chǎn)品、林業(yè)產(chǎn)品、畜牧業(yè)產(chǎn)品、漁業(yè)產(chǎn)品、水資源、水源涵養(yǎng)、土壤保持、洪水調(diào)蓄、碳固定、空氣凈化、水質(zhì)凈化、氣候調(diào)節(jié)和自然景觀等共性指標(biāo)?；阢饔?qū)嶋H，剔除了防風(fēng)固沙、海岸帶防護(hù)和休閑旅游服務(wù)3 個(gè)指標(biāo)；根據(jù)流域土地類型占比情況，提供生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的主要是耕地和林地，分別占流域面積的78%和14%[27]，而耕地提供的物種保育功能有限[12]，且四川盆地的生態(tài)保育型服務(wù)主要由盆周山地(大巴山、龍門(mén)山脈和川東平行嶺谷)提供[28]，并未涉及沱江流域，故剔除了物種保育指標(biāo)；此外，由于流域中氧氣提供功能生態(tài)價(jià)值僅占總價(jià)值的0.1%[23]，故剔除了氧氣提供指標(biāo)。在保留共性指標(biāo)、剔除不相關(guān)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，本研究最終形成適用于沱江流域的GEP 核算指標(biāo)體系。通過(guò)水量平衡法等量化各指標(biāo)，再通過(guò)影子價(jià)格和成本替代等方法將功能量轉(zhuǎn)化為價(jià)值量，所有指標(biāo)產(chǎn)生的價(jià)值量總和即為該區(qū)域的GEP (表1)。

表1 流域生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)總值核算方法Tab.1 Accounting method of gross ecosystem product of river basin ecosystem

1.2.2 基于MFA 的GEP 分配

傳統(tǒng)的MFA 模型是利用直接物質(zhì)輸入量(direct material input，DMI)衡量進(jìn)入經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和消費(fèi)活動(dòng)的物質(zhì)；利用直接物質(zhì)輸出量(directmaterial output，DMO)表征經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)行中產(chǎn)生的各類排放至環(huán)境中的廢棄物[29]，也可視為由人為活動(dòng)產(chǎn)生的污染物排放對(duì)流域引起的負(fù)面效應(yīng)。沱江流域系統(tǒng)的DMI 由兩部分構(gòu)成，一部分是系統(tǒng)實(shí)際提供的GEP (DMI1)，即基于MFA修正后的GEP；另一部分是人為干預(yù)對(duì)流域GEP提升產(chǎn)生的正面影響(DMI2)。由于在上下游關(guān)系中，只存在上游的水質(zhì)影響下游的可能，因此假設(shè)GEP 僅在沱江流域各城市內(nèi)流動(dòng)，上游自然調(diào)節(jié)作用降低或排污量增大時(shí)，下游GEP 可能降低。在此假設(shè)的邊界基礎(chǔ)上，建立流域生態(tài)系統(tǒng)的MFA 模型為：

式中：n為流域中的城市/區(qū)域數(shù)量，n=7，DMI1i是城市i修正的GEP，DMI2i指城市i環(huán)境治理產(chǎn)生的GEP 值，即投入的治理資金全部轉(zhuǎn)化為該流域的GEP，以治理資金價(jià)值量表征，單位為億元；DMOi是污染價(jià)值量，根據(jù)《沱江流域橫向生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償協(xié)議》中確定的污染物類型，結(jié)合數(shù)據(jù)可獲性，將其限定為化學(xué)需氧量(chemical oxygen demand，COD)以及氨氮(NH3-N)兩類，利用四川水污染物稅額2.8 元每污染當(dāng)量計(jì)算[30]，公式為：

式中：MCODi和M(NH3-N)i為城市i典型污染物的排放總量，kg；m和n為污染當(dāng)量系數(shù)，本研究中m=0.8，n=1.0；T為污染物處理成本，本研究中T=2.8。

根據(jù)GEP 核算結(jié)果，利用式(1)可得出修正后的GEP (DMI1i)，結(jié)合流域水資源量(WRi)可以得到流域內(nèi)各區(qū)域的水資源分配價(jià)值(NAi)，計(jì)算公式為：

式中：WRtotal為沱江流域當(dāng)年水資源總量，億m3；DMI1total為修正后的流域生態(tài)系統(tǒng)GEP 總量，億元。

GEP 修正值DMI1i與水資源分配價(jià)值NAi的差值即為各區(qū)域的GEP 分配值(DDi)，即：DDi=DMI1i-NAi。若DDi＞0，則表示在當(dāng)年內(nèi)，流域內(nèi)的城市i實(shí)際提供的GEP 較水資源分配價(jià)值更大，說(shuō)明該市對(duì)流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)做出了貢獻(xiàn)；若DDi＜0，則表示該市實(shí)際提供的GEP 較平均分配的GEP 更小，即消耗了更多的GEP。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究以2018 年為基準(zhǔn)年，測(cè)算了2018 年和2019 年沱江流域各城市的GEP。其中，物質(zhì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)和文化服務(wù)(自然景觀)數(shù)據(jù)來(lái)自2018—2020 年四川省統(tǒng)計(jì)年鑒；調(diào)節(jié)服務(wù)(水源涵養(yǎng)、土壤保持、洪水調(diào)蓄、碳固定、空氣凈化、水質(zhì)凈化和氣候調(diào)節(jié))數(shù)據(jù)來(lái)自四川省生態(tài)環(huán)境科學(xué)研究院。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于核算的GEP 變化特征

圖2 顯示：2018 年和2019 年，沱江流域GEP分別為4 120.21 億元和4 477.67 億元，2019 年GEP較2018 年增加了8.7%，說(shuō)明沱江流域生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)整體運(yùn)行良好。其中，氣候調(diào)節(jié)服務(wù)價(jià)值占比最大，2018 年和2019 年分別為1 268.92 億元和1 476.64 億元，分別占GEP 總值的30.8%和33.0%；2018 年和2019 年文化服務(wù)價(jià)值分別為1 200.07 億元和 1 244.50 億元，分別占 GEP 的 29.1% 和 27.8%，呈小幅下降趨勢(shì)。上述二者的累積貢獻(xiàn)占比分別達(dá)59.9%和60.8%；而產(chǎn)品供給、土壤保持和洪水調(diào)蓄等服務(wù)價(jià)值變化不大，在0.6%的范圍內(nèi)波動(dòng)。

圖2 2018—2019 年沱江流域GEP 變化Fig.2 GEP variation of Tuojiang River Basin from 2018 to 2019

2018—2019 年沱江流域內(nèi)各城市的GEP 變化情況各不相同(圖3)。其中，成都的GEP 總量最大，從2018 年的1 484.87 億元增長(zhǎng)至2019 年的1 589.17 億元，增幅為7.0%，分別占流域GEP的36.0%和35.5%。相較于其他城市，成都雖然GEP 處于最高水平，但增幅最小。瀘州的GEP總量最小，2018 年和2019 年分別為150.59 億元和168.48 億元，僅分別占流域GEP 的3.7%和3.8%，這與其高消耗與高污染的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有關(guān)。

圖3 2018—2019 年沱江流域各城市GEP 變化Fig.3 Changes of GEP among cities in Tuojiang River Basin from 2018 to 2019

2.2 基于MFA 的GEP 修正結(jié)果

由圖4 可知：2018 年和2019 年沱江流域污染價(jià)值總量分別為4.38 億元和4.24 億元，整體下降3.1%。其中，德陽(yáng)市產(chǎn)生的污染價(jià)值量最大，2018 年和2019 年分別為1.21 億元和1.15 億元，分別占27.7%和27.2%；其次為內(nèi)江市，2018 年和2019 年的占比分別為26.1%和26.7%，呈現(xiàn)一定的上升趨勢(shì)。2018—2019 年流域治理價(jià)值總量分別為39.84 億元和43.74 億元，整體上升9.8%。其中，眉山的治理價(jià)值量占比最大，2018年和2019 年分別為36.9%和37.6%，分析其原因可能在于眉山的畜禽養(yǎng)殖污染突出，各級(jí)環(huán)保督察促使地方政府投入更多的資金用于污染集中整治；其次為成都市，2018 年和2019 年的占比分別為35.6%和26.3%；內(nèi)江市的治理投入相對(duì)最低，2018 年和2019 年的占比僅分別為4.2%和2.6%；其余城市的治理價(jià)值量變化不大，基本在1.3%～6.9%的范圍內(nèi)波動(dòng)。此外，各城市的污染價(jià)值量與治理價(jià)值量均存在較大差異，2018 年和2019 年的平均差異分別達(dá)18.63 倍和27.85 倍，其中眉山和瀘州的差異較大，一方面反映了污染治理的緊迫性；另一方面體現(xiàn)了流域污染從上游向下游遷移的特點(diǎn)，需要考慮引入流域生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制減緩下游治理壓力。

圖4 沱江流域各市污染價(jià)值量(DMO)和治理價(jià)值量(DMI2)變化Fig.4 Changes of pollution value (DMO) and pollution control value (DMI2) among cities in Tuojiang River Basin

排除人為活動(dòng)影響產(chǎn)生的價(jià)值后，流域各城市修正后的GEP 均出現(xiàn)了不同程度的降低(圖5)，降幅在6.2%以內(nèi)，說(shuō)明現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)沱江水環(huán)境容量具有一定沖擊，而流域水環(huán)境治理對(duì)維持GEP 供給具有支撐作用。其中，眉山市降幅最大，2018 年和2019 年的降幅分別為6.2%和5.8%；其余城市的降幅基本在1.0%以內(nèi)。說(shuō)明流域內(nèi)開(kāi)展綜合治理對(duì)環(huán)境容量提升有積極影響；同時(shí)，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和生產(chǎn)效率的提高，有助于減少流域的污染排放。

圖5 沱江流域各城市修正后GEP 與核算GEP 對(duì)比Fig.5 Comparison between the adjusted GEP and accounted GEP in Tuojiang River Basin

2.3 流域各城市GEP 的分配

由圖6 可知：內(nèi)江2018 年向沱江流域提供的生態(tài)價(jià)值最多，達(dá)到427.68 億元；但2019 年減少至99.76 億元，減少了76.7%。成都市向沱江流域提供的生態(tài)價(jià)值增幅最大，從2018 年的192.15 億元上升到2019 年的329.49 億元，上升了71.5%。瀘州是唯一由生態(tài)價(jià)值外溢轉(zhuǎn)為生態(tài)價(jià)值消耗的城市，從2018 年74.93 億元變?yōu)?019 年的-4.95 億元。德陽(yáng)市的生態(tài)消耗價(jià)值下降幅度最大，由-763.27 億元減少為-351.18 億元，減少了54.0%。

圖6 沱江流各城市GEP 分配(DDi)變化Fig.6 Changes of GEP distribution (DDi) among cities of Tuojiang River Basin

3 討論

本研究通過(guò)對(duì)沱江流域2018—2019 年的GEP核算后發(fā)現(xiàn)：流域內(nèi)GEP 總體呈現(xiàn)小幅上升，其中氣候調(diào)節(jié)服務(wù)的上升趨勢(shì)反映出沱江生態(tài)廊道的實(shí)施有效提升了植被面積和質(zhì)量，增加了植被蒸騰耗能，有效調(diào)節(jié)了流域氣候[31]；而文化服務(wù)價(jià)值的小幅下降可能與區(qū)域城鎮(zhèn)化發(fā)展引起建設(shè)用地面積擴(kuò)張有關(guān)，繼而影響了流域內(nèi)的景觀完整性[32]；土壤保持和洪水調(diào)蓄等服務(wù)價(jià)值的小幅波動(dòng)可能受到綠色創(chuàng)新政策驅(qū)動(dòng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和調(diào)整還在探索階段，生產(chǎn)要素向第二、三產(chǎn)業(yè)聚集的同時(shí)仍存在資源非集約利用的情況，導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)相關(guān)服務(wù)價(jià)值產(chǎn)生波動(dòng)[33-34]。經(jīng)MFA 修正后，流域內(nèi)GEP 有所下降，其中降幅最大的眉山是受到食品加工以及畜禽養(yǎng)殖行業(yè)影響，在短期內(nèi)面臨水環(huán)境治理難題[35]，說(shuō)明流域內(nèi)產(chǎn)業(yè)聚集和農(nóng)灌需求等引起的疊加效應(yīng)對(duì)GEP 產(chǎn)生了沖擊，而既有的流域綜合治理對(duì)生態(tài)系統(tǒng)功能的支撐作用相對(duì)有限[36]。

就流域內(nèi)各城市GEP 的變化而言，本研究認(rèn)為其主要受生態(tài)流量變化、政策激勵(lì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響。特別是隨著成渝城市群一體化發(fā)展、西部創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)先導(dǎo)區(qū)建設(shè)等重要綠色創(chuàng)新政策的出臺(tái)，產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的動(dòng)能明顯提升，如成都受政策激勵(lì)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步向?qū)I(yè)化和集約化發(fā)展，GEP 表現(xiàn)最高，生態(tài)價(jià)值也呈現(xiàn)一定的外溢特征，超大城市的資源“虹吸效應(yīng)”在逐步放緩，區(qū)域間協(xié)同發(fā)展產(chǎn)生的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效益也有一定體現(xiàn)[33]。污染治理基礎(chǔ)設(shè)施不足、支柱性產(chǎn)業(yè)高碳鎖定效應(yīng)明顯的城市面臨著生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值消耗的發(fā)展瓶頸，如內(nèi)江治理價(jià)值量呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，支流釜溪河和濛溪河上游水電開(kāi)發(fā)密集，同期又有農(nóng)灌需求，河流生態(tài)流量大幅降低，對(duì)水環(huán)境容量造成沖擊[37]，生態(tài)價(jià)值溢出也出現(xiàn)大幅降低，一方面是受生態(tài)流量補(bǔ)給不足的影響，另一方面則是醫(yī)藥制造、電子及通訊設(shè)備制造等新興產(chǎn)業(yè)迅速集聚，既有的污染治理能力提升還存在一定差距[38]。上述討論也反映出生態(tài)環(huán)境保護(hù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)矛盾，流域內(nèi)各個(gè)城市的GDP 產(chǎn)值、所承擔(dān)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能和生態(tài)消費(fèi)等具有明顯的時(shí)空異質(zhì)性特點(diǎn)，應(yīng)考慮加強(qiáng)彼此合作，形成上下游聯(lián)動(dòng)的發(fā)展網(wǎng)絡(luò)，擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)業(yè)共生規(guī)模，提升綠色生產(chǎn)效率，推動(dòng)流域生態(tài)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展[36,39]。

流域生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制有助于平衡流域上下游相關(guān)利益主體經(jīng)濟(jì)利益，同時(shí)兼顧上下游積極性，促進(jìn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的持續(xù)改善[40]。為此，本研究進(jìn)一步識(shí)別了流域內(nèi)生態(tài)服務(wù)的供受方角色，以期為流域生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)提供參考。通過(guò)引入MFA 對(duì)GEP 進(jìn)行修正，沱江流域內(nèi)城市間GEP分配差距更小，更符合由“較高水平、較大差距”向“更高水平、較小差距”轉(zhuǎn)變的發(fā)展理念[41]。2018年，德陽(yáng)、資陽(yáng)和眉山是排污方，應(yīng)作為補(bǔ)償主體；而成都、內(nèi)江、自貢和瀘州是納污方，應(yīng)作為受償主體；2019 年，德陽(yáng)、資陽(yáng)、瀘州和眉山作為補(bǔ)償主體，而成都、內(nèi)江和自貢則作為受償主體。2019 年內(nèi)江向沱江流域提供的生態(tài)價(jià)值相比2018 年減少的最多，因河流生態(tài)流量減小，對(duì)水環(huán)境容量造成沖擊，同時(shí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)勢(shì)不明顯，在一定程度上導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)資源消耗增加[38]；成都向沱江流域提供的生態(tài)價(jià)值增幅最大，這可能是受成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)的政策激勵(lì)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向?qū)I(yè)化和集約化方向發(fā)展，資源配置和循環(huán)利用效率上升，在一定程度上減小了對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響[38]；德陽(yáng)的生態(tài)消耗價(jià)值下降幅度最大，可能與其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有關(guān)，第三產(chǎn)業(yè)比重逐步上升，資源消耗有序降低[31]。補(bǔ)償主客體的變化，反映出生態(tài)服務(wù)的供需關(guān)系對(duì)流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響。為此，針對(duì)生態(tài)價(jià)值存在外溢的城市，應(yīng)考慮加強(qiáng)區(qū)域間人才、技術(shù)和資本的交流與合作，持續(xù)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步與效率提升，以助力流域全域綠色發(fā)展；而針對(duì)生態(tài)價(jià)值消耗的城市，一方面應(yīng)進(jìn)一步提升污染治理效率，削減污染負(fù)荷；另一方面還要考慮產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，降低能源消耗強(qiáng)度，減少對(duì)外部生態(tài)價(jià)值的依賴。

此外，通過(guò)本研究也發(fā)現(xiàn)存在一些問(wèn)題，值得進(jìn)一步探索：首先，受數(shù)據(jù)的可獲性和有效性，城市排污數(shù)據(jù)無(wú)法具體到流域范圍，只能通過(guò)流域內(nèi)城市的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)推算流域所轄范圍內(nèi)GEP 變化情況；其次，并未綜合考慮區(qū)域自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來(lái)確定生態(tài)補(bǔ)償?shù)膬?yōu)先級(jí)，但優(yōu)化后的GEP 可反映區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)與資源環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展水平，此方法有望為生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計(jì)提供有益參考。

4 結(jié)論

本研究以沱江流域?yàn)檠芯繉?duì)象，編制了適用于沱江流域的GEP 核算指標(biāo)體系；根據(jù)流域GEP 變化，不僅考慮到環(huán)境的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，也結(jié)合了流域水質(zhì)和水量，從水資源、水環(huán)境、水生態(tài)統(tǒng)籌治理的角度出發(fā)，以GEP 核算結(jié)果驅(qū)動(dòng)生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制設(shè)計(jì)，并利用MFA 優(yōu)化了GEP 核算結(jié)果，識(shí)別了流域內(nèi)生態(tài)服務(wù)的供受方角色。沱江流域2018—2019 年的GEP 呈上升趨勢(shì)，其中成都的GEP 貢獻(xiàn)最大，瀘州的GEP 貢獻(xiàn)最小；就各城市分配的GEP 而言，成都生態(tài)價(jià)值溢出的增量最大，增加了71.5%；瀘州是唯一由生態(tài)價(jià)值外溢轉(zhuǎn)為生態(tài)價(jià)值消耗的城市，從2018 年的74.93 億元變?yōu)?019 年-4.95 億元。