福建省耕地生態(tài)壓力與農業(yè)經濟的脫鉤分析

薛若晗

(閩江學院地理與海洋學院,福建福州 350108)

耕地是農業(yè)發(fā)展的基礎。一個區(qū)域的耕地生態(tài)安全狀況的變化會在一定程度上影響當?shù)氐霓r業(yè)經濟。國內外相關專業(yè)的學者們分別從預測耕地生態(tài)壓力變化趨勢、協(xié)調耕地利用方式與經濟發(fā)展關系以及分析耕地生產力與糧食安全關系等方面,開展耕地生態(tài)安全與農業(yè)經濟發(fā)展之間聯(lián)系問題的研究和討論,也有一些學者進行了建立耕地生態(tài)安全預警系統(tǒng)的嘗試。近年來,研究耕地生態(tài)安全狀況以及它與農業(yè)經濟之間關系的研究理論體系、研究方法、研究技術與手段逐漸完善,并時有創(chuàng)新。

生態(tài)足跡模型通常用于衡量區(qū)域內自然資本的利用是否具有可持續(xù)性[1],其計算指標包括耕地資源。近年來,相當一部分學者在區(qū)域耕地資源的相關研究中,運用了生態(tài)足跡模型以及各種改進模型。薛選登等[2]、張云蘭[3]、王琦等[4]先后采用生態(tài)足跡模型分別對河南省、西南喀斯特地區(qū)、四川省耕地利用的可持續(xù)性和耕地生態(tài)安全進行研究;靳亞亞等[5]在研究江蘇省耕地承載力的時候,運用了改進三維生態(tài)足跡模型;康禮玉等[6]采用了生態(tài)足跡模型測算新疆耕地生態(tài)足跡,并分析了其與當?shù)丶Z食安全的關系;陳巖松等[7]、崔寧波等[8]、王海宇[9]基于生態(tài)足跡模型分別探討了臺州市、東北黑土區(qū)以及山東省的耕地生態(tài)補償計算。但值得注意的是,在進行此類相關研究時,由于我國省域間有著較大差異,若統(tǒng)一采用“全球公頃”的產量因子和均衡因子,會使測算結果產生一定偏差,難以真實地體現(xiàn)出研究區(qū)域的生態(tài)特性。

脫鉤理論是評估區(qū)域經濟與自然資源壓力之間關系的有效方法[10],有利的政策和革新技術往往能逐漸降低區(qū)域經濟發(fā)展所付出的資源環(huán)境代價,即為“脫鉤”。該理論現(xiàn)已被應用于農業(yè)資源環(huán)境等領域[11]。要結合農業(yè)經濟狀況判斷耕地利用的可持續(xù)性,可以把生態(tài)足跡模型和脫鉤模型相配合使用。

該研究以福建省為研究對象,用“國家公頃”生態(tài)足跡模型,計算2006—2020年耕地生態(tài)足跡、生態(tài)承載力和耕地生態(tài)壓力指數(shù),研究耕地生態(tài)安全狀態(tài)變化。繼而采用Tapio脫鉤模型,判斷耕地生態(tài)壓力和農業(yè)經濟的脫鉤情況。

1 研究方法

1.1 基于“國家公頃”的生態(tài)足跡模型“國家公頃”生態(tài)足跡模型的建立依照《國家生態(tài)足跡賬戶計算基本方法和框架》(2011版)[12],其中均衡因子和產量因子采用我國耕地生產能力計算所得,而不是全球統(tǒng)一數(shù)值。因此,模型計算結果為全國平均生產力的面積當量,單位為國家公頃(nhm2),計算公式如下:

(1)

生態(tài)承載力計算公式:EC=N·ec=N·E(aj·EQFj·YFj)

(2)

式中:EF為區(qū)域生態(tài)足跡總量;N為區(qū)域人口總量;ef為人均生態(tài)足跡;i為居民消費類型;j為生物生產性土地類型;ci為區(qū)域第i種消費的人均消費量;qi為全國第i種消費產品的單位面積平均產量;EQFj為第j種生物生產性土地類型均衡因子;EC為區(qū)域生態(tài)承載力總量;ec為人均生態(tài)承載力;aj為區(qū)域第j種生物生產性土地面積的人均占有量;YFj為第j種生物生產性土地類型產量因子[12-14]。

1.2 “國家公頃”模型均衡因子計算模型中的均衡因子EQFi計算公式如下:

(3)

式中:pi為全國第i類生物生產性土地的平均生產力;P為全國全部生物生產性土地平均生產力[12-14]。

1.3 “國家公頃”模型產量因子計算模型中的產量因子YFj計算公式如下:

中國家用電器協(xié)會副理事長徐東生也認為，如今的家電行業(yè)處在經濟增長持續(xù)放緩，投資、消費、出口三駕馬車同時失速，房地產市場低迷等不利的外部環(huán)境中。在中國家電行業(yè)面臨轉型之際，由奧維云網和六大權威媒體聯(lián)合主辦的“2018年中國家電消費行為大普查”能夠洞察新時代背景下的新消費行為，為行業(yè)解決痛點，為企業(yè)提供啟發(fā)。

(4)

1.4 耕地生態(tài)壓力指數(shù)耕地生態(tài)壓力指數(shù)I計算公式如下:

(5)

式中:I=1,表示供需相等,耕地生態(tài)壓力處于臨界;I<1,則表示耕地存在盈余,耕地生態(tài)壓力低;I>1,表示耕地出現(xiàn)赤字,耕地生態(tài)壓力過高;I值越大,耕地生態(tài)壓力就越高,生態(tài)安全就越不能得到保障。

1.5 Tapio脫鉤模型該研究計算耕地生態(tài)壓力和農業(yè)經濟的脫鉤指數(shù)E,選用的是Tapio脫鉤模型,公式如下:

(6)

式中:n為年份;En為第n年的脫鉤指數(shù);In為第n年的區(qū)域耕地生態(tài)壓力指數(shù);Cn為第n年區(qū)域農業(yè)總產值[15-17]。

計算結果依據(jù)表1判斷脫鉤類型[15-17]。

表1 脫鉤類型

2 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)域概況福建省位于中國東南沿海,截止2020年底,全省人口4 161萬人,全省耕地保有量已完成國家下達的126.3萬hm2目標,年糧食總產量502.32萬t[18]。福建省有比較完善的長期統(tǒng)計資料適合作為該次研究的數(shù)據(jù)基礎。

2.2 數(shù)據(jù)來源從相應年份的《福建統(tǒng)計年鑒》[18]以及《中國統(tǒng)計年鑒》[19]獲取農作物產量數(shù)據(jù)。在考量了福建省內各類果園的耕種土質和實際生產情況之后,把水果類園地計入耕地;有鑒于福建省畜牧業(yè)的豬和禽類的飼料主要為耕地產出加工而成,因此,該類相關產品所折合的生產性土地面積也計入耕地。

3 結果與分析

3.1 福建省“國家公頃”耕地生態(tài)足跡分析把2006—2020年的產量數(shù)據(jù),依照各類生物產品的單位熱值標準[21],折算出各土地類型的平均生產力和全部土地類型的平均生產力,代入公式(3)和(4),得出福建省2006—2020年的耕地均衡因子和產量因子,見表2。

表2 2006—2020年福建省耕地均衡因子和產量因子

將消費量資料以及表2數(shù)據(jù)代入公式(1)、(2)計算,得到福建省2006—2020年人均耕地生態(tài)足跡和耕地生態(tài)承載力,見表3和圖1。

圖1 2006—2020年福建省人均耕地生態(tài)足跡、生態(tài)承載力Fig.1 Per capita ecological footprint, ecological capacity of cultivated land in Fujian Province from 2006 to 2020

表3 2006—2020年福建省人均耕地生態(tài)足跡和生態(tài)承載力

由表2、表3和圖1可知,2006—2020年,福建省人均耕地生態(tài)足跡呈現(xiàn)先升后降再升的起伏波動。2006—2009年,從0.243 nhm2增加到研究期間的最高值0.300 nhm2,其中2007年增幅最大,達到16.4%。從2010年起逐年減少,到2017年減少到研究期間的最低值0.169 nhm2,這幾年中只有在2016年輕微增長,而2011年的降幅最大,為26.2%。然后從2018年開始恢復增加到2020年的0.194 nhm2。15年里,總體減少了20.0%。研究期間,人均耕地生態(tài)足跡數(shù)值的起伏與耕地均衡因子的變化趨勢較為接近,也與居民的生物資源消費量總體變化以及糧食占居民生物資源消費量的比例變化有關。

2006—2020年,福建省人均耕地生態(tài)承載力總體先下滑后略有回升,其中,在2006—2017年,除了2009年比上年微小幅度上升0.7%之外,其余年份都是逐年下降,從2006年的0.306 nhm2降至2017年的0.138 nhm2,最大降幅出現(xiàn)在2011年,為25.1%;2018年與上年持平,之后上升至2020年的0.155 nhm2。15年里,人均耕地生態(tài)承載力總體下降了49.3%,是人均耕地生態(tài)足跡降低幅度的2倍以上。對比產量因子和耕地生態(tài)承載力的變化趨勢,可以看出產量因子對于耕地生態(tài)承載力的影響作用較為明顯。福建省的人口逐年增長,而耕地總面積卻有所減少,這也影響了耕地生態(tài)承載力。

2006—2020年,只有2006年福建省人均耕地承載力高于生態(tài)足跡,生態(tài)盈余為0.063 nhm2;其余年份都存在耕地生態(tài)赤字。人均耕地生態(tài)赤字在2007—2010年逐年擴大,之后逐年縮小至研究期間的最低值,為2014年的0.002 nhm2,而后震蕩上升到2020年的0.039 nhm2,是研究期間的峰值。15年里,人均耕地生態(tài)赤字逐漸擴大,2020年為2007年的4.3倍,耕地產出不能滿足當?shù)鼐用裣M,存在生態(tài)安全隱患。

4.2 耕地生態(tài)壓力分析用公式(5)算出福建省2006—2020年耕地生態(tài)壓力指數(shù),見圖2。圖2表明,在2006—2020年,福建省的耕地生態(tài)壓力指數(shù)只有2006年小于1,為0.794,其余年份都大于1。從2007年的1.033逐年增高到2010年的1.156,之后,逐年降低至2014年的1.010,然后又增高至2018年的1.250,2019年略有回落后,2020年繼續(xù)增高至15年內的最大值1.252,是2006年的1.6倍。就長期趨勢而言,耕地生態(tài)向不安全的方向發(fā)展,生態(tài)壓力持續(xù)增大。

圖2 2006—2020年福建省耕地生態(tài)壓力指數(shù)Fig.2 Ecological pressure index of cultivated land in Fujian from 2006 to 2020

4.3 脫鉤分析將表3和圖2數(shù)值代入公式(6),計算出不同時期的脫鉤指數(shù),并根據(jù)表1進行脫鉤狀態(tài)分類,結果見表4。表4表明,2006—2020年,福建省耕地生態(tài)壓力和農業(yè)經濟脫鉤關系反復變化,各種脫鉤類型出現(xiàn)的頻率,從大到小依次為:強脫鉤35.714%、弱脫鉤35.714%、擴張負脫鉤21.429%以及強負脫鉤7.143%。2006—2010年,交替出現(xiàn)弱脫鉤和擴張負脫鉤狀態(tài),耕地生態(tài)壓力指數(shù)持續(xù)上升,農業(yè)總產值水平不高且增長也并不迅速,這一時間段內的農業(yè)經濟發(fā)展在一定程度上給耕地生態(tài)安全帶來了負面影響。2010—2014年,連續(xù)出現(xiàn)強脫鉤狀態(tài),農業(yè)經濟穩(wěn)步增長,而耕地生態(tài)壓力指數(shù)持續(xù)下降,不過始終高于1,這表明這一時期耕地生態(tài)壓力與農業(yè)經濟之間較為協(xié)調,但需要采取進一步措施保障生態(tài)安全。2014—2018年,出現(xiàn)持續(xù)性的弱脫鉤狀態(tài),耕地生態(tài)壓力指數(shù)再度緩慢上升,農業(yè)經濟增長亦較為緩慢。而其中2017年突然出現(xiàn)強負脫鉤,這和該年農業(yè)總產值比上年大幅下降以及該年耕地產量因子降到低值不無關系。這表明農業(yè)經濟發(fā)展依然帶來耕地生態(tài)潛在風險,仍然需謹慎關注。2018—2020年,依次出現(xiàn)了弱脫鉤、強脫鉤、擴張負脫鉤3種不同的狀態(tài),這3年里,在農業(yè)經濟變速增長的同時,耕地生態(tài)壓力出現(xiàn)了緩慢上升、下降而后又迅速上升達到研究期間最大值的變化,但總體上耕地生態(tài)壓力和農業(yè)經濟之間還是處于相對協(xié)調狀態(tài)。

表4 2006—2020年福建省耕地生態(tài)壓力和農業(yè)經濟脫鉤指數(shù)

5 結論

該研究計算了福建省2006—2020年的“國家公頃”耕地生態(tài)足跡、耕地生態(tài)承載力,進一步逐年計算耕地生態(tài)壓力指數(shù),并分析了研究期間的耕地生態(tài)壓力和農業(yè)經濟的脫鉤關系,得出主要結論有:

首先,2006—2020年福建省的耕地人均生態(tài)足跡和生態(tài)承載力總體都呈降低趨勢,人均生態(tài)承載力的下降幅度超過人均生態(tài)足跡降幅的2倍。2006—2020年,除了2006年,耕地有生態(tài)盈余之外,其余年份始終存在生態(tài)赤字,且人均生態(tài)赤字總體呈增加趨勢。生態(tài)壓力指數(shù)也持續(xù)增大。因此,“十四五”期間,在人均耕地緊張的情勢下,福建省應加大力度進行農業(yè)結構調整改革,同時也要改進耕地利用方式、提升耕地利用水平,著實提高耕地利用率和提升生態(tài)承載力,采取有效措施積極應對耕地生態(tài)安全問題。

其次,福建省耕地生態(tài)壓力與農業(yè)經濟的脫鉤情況基本上以強脫鉤和弱脫鉤為主,研究期間,這兩種狀況出現(xiàn)的總概率占到了71.428%,可見總體狀況趨于樂觀。但是,目前的耕地生態(tài)壓力指數(shù)較高,脫鉤系數(shù)在研究期間的幾次負脫鉤的波動也需要引起重視,尤其是曾出現(xiàn)過強負脫鉤,可見,依然需要謹慎應對不斷增加的耕地生態(tài)壓力。福建省應繼續(xù)推進生態(tài)文明建設,嚴守基本農田保護紅線,采取更積極有效的農業(yè)政策,堅持進行內涵式擴大再生產,兼顧糧食安全和耕地質量,穩(wěn)步提高農業(yè)科技含量,重視耕地修復,積極尋求耕地后備資源,力求一方面能有更加快速的農業(yè)經濟增長,另一方面能降低生態(tài)壓力和付出較小的自然資本代價。

該研究采用居民消費量計算生態(tài)足跡,而不是用生物量,所以不考慮區(qū)域間自然資本的流動量。由于統(tǒng)計資料的局限性,各種消費量沒有全部列出,因此模型計算結果存在一定誤差。而且,研究僅涉及2006—2020年這一時間區(qū)間,導致研究具有一定的局限性。今后有待獲取更加準確全面和更長時間區(qū)間的數(shù)據(jù),進一步進行相關研究。