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      關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)足跡變化驅(qū)動(dòng)因素

      2017-11-23 02:39:16朱彥臻張景乾
      生態(tài)學(xué)報(bào) 2017年21期
      關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)區(qū)足跡驅(qū)動(dòng)

      楊 屹,朱彥臻,張景乾

      西安理工大學(xué), 西安 710054

      關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)足跡變化驅(qū)動(dòng)因素

      楊 屹*,朱彥臻,張景乾

      西安理工大學(xué), 西安 710054

      揭示影響關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因素,對(duì)建立節(jié)能型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),尋求經(jīng)濟(jì)與環(huán)境、生態(tài)與社會(huì)的協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。應(yīng)用生態(tài)足跡和偏最小二乘法,在計(jì)算2005至2014年關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)足跡的基礎(chǔ)上,確定偏最小二乘法變量投影重要性和標(biāo)準(zhǔn)偏最小二乘法系數(shù),比較了驅(qū)動(dòng)因素的重要程度。結(jié)果顯示,影響生態(tài)足跡變化較為重要的驅(qū)動(dòng)因素有第三產(chǎn)業(yè)增加值、國內(nèi)生產(chǎn)總值和社會(huì)消費(fèi)品零售總額。相比之下,常用耕地面積與全區(qū)人口數(shù)對(duì)關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)作用不顯著。為此提出將優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)有機(jī)結(jié)合起來、轉(zhuǎn)變能源利用方式、提升能源利用率、提高土地利用率、加強(qiáng)土地保護(hù)、提高土地生態(tài)承載力、引導(dǎo)低碳消費(fèi)行為、推行低碳生活方式等對(duì)策建議。

      生態(tài)足跡;驅(qū)動(dòng)因素;偏最小二乘法;關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)

      作為一種量化反映人類對(duì)自然資源使用狀況的研究方法,生態(tài)足跡將區(qū)域的資源與能源消費(fèi)轉(zhuǎn)化為提供這種物質(zhì)流所必須的各種生物生產(chǎn)土地的面積[1-2],已被廣泛運(yùn)用于生態(tài)現(xiàn)狀與可持續(xù)發(fā)展的研究[3-4]。分析生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因素有利于掌握經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響程度。從全國來看,2000至2010年間工業(yè)化與重化工工業(yè)化快速推進(jìn),工業(yè)主導(dǎo)了生態(tài)足跡的變化[5]。僅就能耗而言,一般認(rèn)為工業(yè)能耗會(huì)遠(yuǎn)高于其他產(chǎn)業(yè),第二產(chǎn)業(yè)比第三產(chǎn)業(yè)對(duì)生態(tài)足跡變化的影響力大。由此提出了一個(gè)命題,產(chǎn)值或能耗占比大的產(chǎn)業(yè)是否對(duì)驅(qū)動(dòng)生態(tài)足跡變化的貢獻(xiàn)最多。賈俊松的研究結(jié)果表明1954至2006年河南省生態(tài)足跡由第三產(chǎn)業(yè)主導(dǎo),其中,運(yùn)輸業(yè)對(duì)生態(tài)足跡變化具有顯著的驅(qū)動(dòng)作用,不必要與無效率的運(yùn)輸活動(dòng)數(shù)量的增長大大增加了生態(tài)足跡[6]。寧夏是以“二、三、一”為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的資源型重工業(yè)省份,但馬明德等的研究表明,2001至2010年寧夏第一產(chǎn)業(yè)對(duì)生態(tài)資源占用的彈性高于其他產(chǎn)業(yè)[7]。河南、寧夏都是以工業(yè)為主的省份,驅(qū)動(dòng)生態(tài)足跡變化的產(chǎn)業(yè)都不是工業(yè)。從實(shí)際情況來看,第三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展不僅對(duì)交通碳排放與能耗有著顯著驅(qū)動(dòng)作用[8],而且也推動(dòng)著建筑行業(yè)的能耗增長[9],對(duì)生態(tài)足跡的變化具有顯著驅(qū)動(dòng)作用。2013年以前,第二產(chǎn)業(yè)雖然在產(chǎn)值與能耗總量均超過第三產(chǎn)業(yè),但應(yīng)注意到,自1973年11月我國頒布第一個(gè)工業(yè)類環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)《工業(yè)“三廢”排放試行標(biāo)準(zhǔn)》以來,工業(yè)環(huán)保一直是國內(nèi)環(huán)保政策的重點(diǎn)[10]。隨著工業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn),近年來我國陸續(xù)頒布了《工業(yè)節(jié)能管理辦法》、《行業(yè)類生態(tài)工業(yè)園區(qū)標(biāo)準(zhǔn)(試行)》、《綜合類生態(tài)工業(yè)園區(qū)標(biāo)準(zhǔn)》、《蘭炭行業(yè)清潔生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)》等政策,并且制訂了《工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》等文件。這些環(huán)保政策有效約束了第二產(chǎn)業(yè)的生態(tài)占用,在一定程度上降低了其驅(qū)動(dòng)生態(tài)足跡增加的作用。相比較而言,第三產(chǎn)業(yè)環(huán)保問題帶來的生態(tài)安全隱患不容忽視。2014年,國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《2013年國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示,2013年全國GDP中第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)分別占比為43.9%和46.1%,第三產(chǎn)業(yè)GDP占比首次超出第二產(chǎn)業(yè)。在《2015年國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》中,這一占比變?yōu)榱?0.5%和50.5%。那么,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變是否會(huì)帶來生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因素的變化呢?相比第二產(chǎn)業(yè),第三產(chǎn)業(yè)資源需求量小、產(chǎn)生廢棄物少,是資源節(jié)約型與環(huán)境友好型產(chǎn)業(yè)[11],長期來看,第三產(chǎn)業(yè)的低碳發(fā)展有助于降低區(qū)域生態(tài)足跡[12],關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)(以下簡稱“關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)”)是西北地區(qū)以第二產(chǎn)業(yè)集群為依托的國家級(jí)經(jīng)濟(jì)區(qū)。自2005年以來,關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重一直保持在50%左右,占據(jù)主導(dǎo)地位。作為推動(dòng)關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),第二產(chǎn)業(yè)是否也主導(dǎo)著生態(tài)足跡的變化?其他因素對(duì)生態(tài)足跡的驅(qū)動(dòng)作用如何?為此,結(jié)合關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r,應(yīng)用生態(tài)足跡和偏最小二乘法(以下簡稱“PLS模型”)探討影響生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因素。

      1 研究區(qū)域與研究方法

      1.1 研究區(qū)域概況

      關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)處于承接?xùn)|西、連接南北的重要戰(zhàn)略區(qū)位,轄區(qū)占地面積7.98萬km2,覆蓋陜西省的西安市、銅川市、寶雞市、咸陽市、渭南市、楊凌區(qū)、商洛的商州、洛南、丹鳳、柞水等部分區(qū)縣和甘肅省天水市。關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)地處內(nèi)陸,屬暖溫帶半干旱或半濕潤氣候,以渭河河谷為中軸線,北邊為陜北黃土高原丘陵區(qū),南側(cè)緊鄰秦嶺山地。以秦嶺為界,北為黃河支流的渭河流域,南為長江支流的嘉陵江、丹江和漢江流域。西部大開發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施以來,城市化、工業(yè)化成效顯著,2015年關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值12872億元,人均GDP 43228元,全社會(huì)固定資產(chǎn)投資14785億元。經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展帶來了環(huán)境保護(hù)、資源消耗等問題。2005至2014年能源總消耗年均增長7.59%,“以煤為主的能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)偏重化結(jié)構(gòu)的趨勢(shì)仍將維持較長一段時(shí)期[13]”;提高城市化率直接拉動(dòng)了城市建設(shè)用地的需求,關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)常用耕地面積由2005年的2095.09千hm2減至2014年的2052.90千hm2,土地后備資源呈下降趨勢(shì)。渭河周邊濕地出現(xiàn)大面積萎縮,部分支流水質(zhì)仍為劣V類,生物多樣性遭到破壞,區(qū)域內(nèi)生態(tài)承載狀況不容樂觀。

      1.2 研究方法

      現(xiàn)有研究采用了IPAT[5]、STIRPAT[14-15]、一般多元線性回歸[16]等方法分析生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因素,但傳統(tǒng)的回歸模型無法克服變量存在多重相關(guān)性的問題[17],缺乏對(duì)影響生態(tài)足跡內(nèi)在機(jī)理的研究,計(jì)入模型的影響因子也較少,無法綜合反映生態(tài)足跡與社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)間的相互影響關(guān)系[18]。而PLS模型通過辨識(shí)和篩選數(shù)據(jù)信息中的噪音,提取出對(duì)因變量具有更強(qiáng)解釋性的變量,從而克服了多重相關(guān)性、樣本點(diǎn)過少等限制[19-20],因此,采用PLS模型對(duì)關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因素展開研究。

      1.2.1 偏最小二乘法

      在多元線性回歸中,假設(shè)有p個(gè)因變量y1,y2,…,yp,m個(gè)自變量x1,x2,…,xm,選取n個(gè)樣本觀測(cè)出的數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)矩陣,分別為Y={y1,y2,…,yp}n×p,X={x1,x2,…,xm}m×n。PLS模型基本方法就是首先在自變量集X中提出第一成分t1,從因變量集Y中提出第一成分u1,t1和u1分別是x1,x2,…,xm和y1,y2,…,yp的一個(gè)線性組合,同時(shí)要求t1和u1可以顯著提高PLS模型的精度,并攜帶數(shù)據(jù)矩陣X、Y中的變量的變異信息。精度越高,自變量的線性成分t1對(duì)因變量的成分u1的解釋能力就越強(qiáng)。

      對(duì)模型精度的檢驗(yàn)常采用交叉有效性法,以0.0975為臨界值。在提取了第一個(gè)成分t1和u1后,建立X對(duì)t1的回歸和Y對(duì)u1的回歸,如果此時(shí)回歸方程滿足這個(gè)精度要求,那么算法終止;否則繼續(xù)進(jìn)行第二個(gè)成分t2、u2的提取,即在數(shù)據(jù)矩陣X、Y提取t1和u1后,對(duì)模型中未被變量解釋的部分繼續(xù)計(jì)算與提煉,直到提取的成分在進(jìn)行回歸分析時(shí)能夠顯著解釋變量變化為止。最終從數(shù)據(jù)矩陣X中提取了r個(gè)成分t1,t2,…,tr,PLS模型將通過建立y1,y2,…,yp與t1,t2,…,tr的回歸式,然后再使用y1,y2,…,yp與x1,x2,…,xm建立方程式。

      在PLS模型中,常使用變量投影重要性(Variable Important in Projection,VIP值)來衡量各個(gè)自變量對(duì)因變量的解釋力,是通過主成分與權(quán)重、方差計(jì)算表現(xiàn)的間接關(guān)系,自變量在主成分中權(quán)重越大、方差之比越大,VIP值就越大,因而對(duì)因變量的影響能力就越強(qiáng)。如果自變量的VIP值大于1,可以認(rèn)為這個(gè)自變量是因變量的顯著影響因子,驅(qū)動(dòng)作用強(qiáng);小于1的自變量認(rèn)為相對(duì)不太重要,驅(qū)動(dòng)能力弱[21]。

      1.2.2 PLS模型指標(biāo)選取

      徐中民等在評(píng)價(jià)可持續(xù)生態(tài)承載時(shí)引入了萬元GDP生態(tài)足跡[22]。劉建興等以第一、二、三產(chǎn)業(yè)的生態(tài)足跡為研究對(duì)象,得出了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)生態(tài)足跡具有一定影響的結(jié)論[23]。楊勇、李一瓊等選取GDP、城市化水平、居民消費(fèi)水平、第二產(chǎn)業(yè)比重、規(guī)模以上工業(yè)利潤、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資等社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量,系統(tǒng)分析了對(duì)生態(tài)足跡變化產(chǎn)生影響的因素[24-25],Wang以空間差異為角度,發(fā)現(xiàn)受地域特點(diǎn)影響,中國東部沿海地區(qū)生態(tài)足跡普遍偏大[26]。就已有研究選取的驅(qū)動(dòng)因素來看,經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中,作為一個(gè)能夠宏觀體現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體狀況的指標(biāo),GDP對(duì)生態(tài)足跡存在較強(qiáng)的影響,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以反映出地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源利用、土地占用等生態(tài)足跡關(guān)鍵指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性,體現(xiàn)生態(tài)資源供需情況,全社會(huì)固定資產(chǎn)投資在一定程度上可以反映出地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特征,規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值主要體現(xiàn)當(dāng)?shù)氐墓I(yè)企業(yè)對(duì)生態(tài)資源的消費(fèi)情況。社會(huì)指標(biāo)中,總?cè)丝跀?shù)可用以研究區(qū)域中人口規(guī)模對(duì)生態(tài)資源消耗的影響[27],農(nóng)村人口與城鎮(zhèn)人口比例、城市化率可以反映出地區(qū)人口的構(gòu)成變化對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響[28],城鎮(zhèn)、農(nóng)村人均消費(fèi)支出可以反映出不同社會(huì)群體消費(fèi)對(duì)地區(qū)生態(tài)環(huán)境的影響,進(jìn)出口總額表現(xiàn)出貿(mào)易水平的變化對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響,耕地面積則考量了土地利用的影響。

      考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和統(tǒng)計(jì)口徑,選取了經(jīng)濟(jì)、人口、居民消費(fèi)、土地利用4個(gè)維度的指標(biāo)(表1)。經(jīng)濟(jì)方面,選取GDP作為數(shù)量指標(biāo),選取三次產(chǎn)業(yè)增加值、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資與規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值作為結(jié)構(gòu)指標(biāo)。人口方面,考慮到市級(jí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況,人口比例僅有2010年的人口普查的結(jié)果,不能形成可以反映地區(qū)人口結(jié)構(gòu)變化的時(shí)間序列數(shù)據(jù),因此舍棄城鎮(zhèn)人口與農(nóng)村人口的比例、城市化率,只選取總?cè)丝跀?shù)。居民消費(fèi)方面,市級(jí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中沒有詳細(xì)的城鎮(zhèn)居民、農(nóng)村居民的消費(fèi)支出,因此采用城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的純收入進(jìn)行替代,并用社會(huì)消費(fèi)品零售總額反映地區(qū)居民消費(fèi)的狀況。土地利用方面,采用耕地面積作為反映土地結(jié)構(gòu)的指標(biāo)。另外,由于在研究生態(tài)足跡時(shí)未做區(qū)域進(jìn)出口貿(mào)易調(diào)整,因而未將進(jìn)出口總額等指標(biāo)納入生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因素模型。以地區(qū)生態(tài)足跡總量為因變量Y,選取表1中X1至X11作為自變量。

      1.2.3 數(shù)據(jù)來源及處理

      研究數(shù)據(jù)來源于《陜西統(tǒng)計(jì)年鑒(2006—2015)》、《甘肅統(tǒng)計(jì)年鑒(2006—2015)》、關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)轄區(qū)內(nèi)各市區(qū)《國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。商洛市的鎮(zhèn)安縣、商南縣與山陽縣不屬于關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū),考慮到其經(jīng)濟(jì)總量與資源消耗占比較小,計(jì)算時(shí)使用商洛市數(shù)據(jù)代表商州、洛南、丹鳳、柞水一區(qū)三縣,為統(tǒng)一數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑,采用農(nóng)作物產(chǎn)量替代農(nóng)產(chǎn)品的消費(fèi)量。

      表1 生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)選取

      2 結(jié)果分析

      2.1 生態(tài)足跡測(cè)算與分析

      關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)的生態(tài)足跡測(cè)算結(jié)果顯示(圖1),2005至2014年關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)人均生態(tài)足跡呈現(xiàn)出增長趨勢(shì),由2005年的1.796hm2/人增長至2014年的3.117hm2/人,增長幅度為73.55%,年均增長率為6.32%。2005至2014年第二產(chǎn)業(yè)增加值占比維持在50%左右,高于其他產(chǎn)業(yè)占比。隨著城市化與工業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn),自然資本的占用與污染排放的強(qiáng)度進(jìn)一步增加,生態(tài)足跡隨之增加。

      圖1 2005年至2014年關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)人均生態(tài)足跡變化趨勢(shì)Fig.1 The changing trend of ecological footprint per capita of Guanzhong-Tianshui Economic Zone from 2005 to 2014

      2005至2014年關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)各類賬戶人均生態(tài)足跡均值測(cè)算結(jié)果顯示(表2),化石能源用地人均生態(tài)足跡均值最大,達(dá)到1.271hm2/人,其余依次為耕地類生態(tài)足跡0.353hm2/人、污染吸納地0.476hm2/人、草地0.274hm2/人、林地0.040hm2/人、水域0.025hm2/人和建設(shè)用地0.006hm2/人?;茉促~戶產(chǎn)生的生態(tài)足跡是生態(tài)足跡的主要組成部分,占51.39%,并且呈現(xiàn)出上升趨勢(shì),耕地、林地、草地、水域和建設(shè)用地5類生態(tài)足跡相加占29.36%,污染吸納地占總體比例的19.25%,表明生態(tài)足跡的分布不均衡。

      2.2 PLS模型結(jié)果與分析

      得出關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)足跡標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)PLS模型(式1):

      Y=5.801+0.114X1+0.119X2+0.107X3+0.122X4+0.117X5+0.101X6+0.111X7+0.117X8+0.088X9+0.013X10+0.014X11

      (1)

      表2 2005至2014年關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)各賬戶科目人均生態(tài)足跡

      圖2 t1/t2橢圓圖Fig.2 t1/t2 oval figure

      選取特異點(diǎn)分析來進(jìn)一步確認(rèn)PLS模型的可靠性,根據(jù)特異點(diǎn)識(shí)別原理繪制主成分t1/t2的散點(diǎn)圖,用以識(shí)別特異點(diǎn)(圖2)。從t1/t2橢圓圖可以看出,樣本點(diǎn)都分布在橢圓內(nèi)部,不存在特異點(diǎn),可以認(rèn)為模型的擬合效果好,樣本的質(zhì)量可以得到保證,不需要進(jìn)行改動(dòng)。

      選取自變量VIP值來衡量各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)于生態(tài)足跡變化的重要性,通過PLS模型獲得的生態(tài)足跡影響因子的重要性程度,按照由大到小排列的順序,依次為第三產(chǎn)業(yè)增加值、GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、居民人均可支配收入、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、第一產(chǎn)業(yè)增加值、農(nóng)民人均純收入、常用耕地面積、全區(qū)人口數(shù)(見圖3),僅常用耕地面積與全區(qū)人口數(shù)VIP值低于1,其余驅(qū)動(dòng)因素均大于1,且均在1.0至1.1之間,差距較小,除常用耕地面積與全區(qū)人口數(shù)外,其余指標(biāo)對(duì)生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)作用較為接近。

      圖3 變量投影重要性輸出Fig.3 Variable importance projection output

      3 結(jié)論和啟示

      3.1 結(jié)論

      影響關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因素按重要性依次是第三產(chǎn)業(yè)增加值、GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、城鎮(zhèn)居民人均收入、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額、農(nóng)民人均純收入、第一產(chǎn)業(yè)增加值、耕地面積、全區(qū)人口數(shù)。

      在經(jīng)濟(jì)指標(biāo)方面,第三產(chǎn)業(yè)增加值VIP值最高,對(duì)生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)作用最為顯著,第二產(chǎn)業(yè)對(duì)生態(tài)足跡的驅(qū)動(dòng)作用低于第三產(chǎn)業(yè),但仍對(duì)生態(tài)足跡變化造成了顯著影響。第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重最大,并且呈現(xiàn)繼續(xù)上升趨勢(shì)。關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展得益于工業(yè)企業(yè)的經(jīng)營生產(chǎn),企業(yè)消耗著大量的能源資源,排放著大量的污染廢氣物,導(dǎo)致地區(qū)化石能源賬戶和污染排放賬戶生態(tài)足跡大幅度增加。值得注意的是,作為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),第二產(chǎn)業(yè)在生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)作用上讓位于第三產(chǎn)業(yè),存在著主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)與生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因素不一致的現(xiàn)象,究其原因,由于是渭河綜合治理、治理霧霾、節(jié)能降耗、淘汰落后產(chǎn)能等政策發(fā)揮了重要作用,制約了第二產(chǎn)業(yè)的生態(tài)占用,更重要的是,以生態(tài)農(nóng)業(yè)、休閑旅游業(yè)、物流業(yè)等為代表的特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展十分迅速,衍生出的生態(tài)環(huán)境問題日益突出。

      在社會(huì)消費(fèi)方面,城鎮(zhèn)消費(fèi)的驅(qū)動(dòng)作用強(qiáng)于農(nóng)村消費(fèi),這一結(jié)論也符合通識(shí)知識(shí),隨著收入水平的提升,蔬菜、水果、肉類、奶制品的消費(fèi)結(jié)構(gòu)在發(fā)生變化,消費(fèi)量逐漸增加,由于城鄉(xiāng)生活習(xí)慣不同,城市對(duì)非能源產(chǎn)品與服務(wù)的需求量和需求種類更加繁多,碳消費(fèi)隨之提升;同時(shí),高收入人群對(duì)公共交通的依賴較低,選擇私人交通工具的比例較高,同時(shí)伴隨著生活質(zhì)量的提升,空調(diào)、冰箱等家用電器數(shù)量也呈現(xiàn)同步上漲趨勢(shì),居民能源消耗因此而增加。

      在人口與土地方面,耕地面積對(duì)生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)作用不強(qiáng),一方面是因?yàn)槌鞘邪l(fā)展占用了較多的耕地,耕地面積在減少,耕地產(chǎn)生的生態(tài)足跡減少;另一方面,城市擴(kuò)張會(huì)增加建筑用地,建筑用地總生態(tài)足跡在增加,二者會(huì)產(chǎn)生抵消效應(yīng),即,一種生態(tài)占用的減少與另一種生態(tài)占用的增加,導(dǎo)致了生態(tài)足跡總量沒有發(fā)生較大幅度的變動(dòng)。地區(qū)人口總數(shù)與生態(tài)足跡變化呈正相關(guān),恰恰反映出生態(tài)足跡更多來源于人類活動(dòng)。

      3.2 對(duì)策與建議

      第一,將優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)有機(jī)結(jié)合起來。加強(qiáng)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境的政策監(jiān)管和用能管理,嚴(yán)格商貿(mào)、服務(wù)業(yè)的能源審計(jì)和節(jié)能減排行動(dòng)。以建設(shè)低碳旅游景區(qū)、發(fā)展低碳旅游業(yè)為目標(biāo),加強(qiáng)西安、寶雞、商洛、天水等秦嶺山地生態(tài)旅游區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)與建設(shè),整合旅游資源,優(yōu)化旅游路線,形成歷史人文與自然生態(tài)的絲綢之路旅游走廊。推廣節(jié)能建筑,減少建筑業(yè)運(yùn)行能耗,開展大型公共建筑和公共機(jī)構(gòu)辦公建筑空調(diào)、采暖、通風(fēng)、照明、熱水等用能系統(tǒng)的節(jié)能改造,推動(dòng)分布式太陽能、地?zé)崮芤?guī)?;膽?yīng)用。以西安、咸陽、寶雞、天水為產(chǎn)業(yè)集中區(qū),推廣清潔生產(chǎn)技術(shù),建設(shè)工業(yè)園區(qū)循環(huán)經(jīng)濟(jì)體系,打造循環(huán)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈,實(shí)現(xiàn)工業(yè)廢棄物的再生利用和無公害處理。

      第二,轉(zhuǎn)變能源利用方式,提升能源利用率。關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)化石能源賬戶生態(tài)足跡占比高達(dá)51.39%,而煤炭比例一直維持在70%—80%,為此,應(yīng)以“去產(chǎn)能”為契機(jī),實(shí)施分區(qū)域資源、能源綜合治理,實(shí)施“控煤工程”,嚴(yán)控煤炭增量,建立健全能源消耗強(qiáng)度與能源消費(fèi)總量“雙控”制度,強(qiáng)化重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)節(jié)能,有步驟地降低關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)能源消耗總量,減少煤炭等高碳化石能源的消費(fèi)比例,推進(jìn)工業(yè)鍋爐(窯爐)節(jié)能改造、熱電聯(lián)產(chǎn)、集中供熱,余熱余壓利用、電機(jī)系統(tǒng)節(jié)能改造、能量系統(tǒng)優(yōu)化、建筑節(jié)能、綠色照明、政府機(jī)構(gòu)節(jié)能、燃煤鍋爐能效測(cè)試等節(jié)能工程建設(shè)。大力開發(fā)利用地?zé)崮堋⑻柲?、風(fēng)能等清潔能源,重點(diǎn)發(fā)展現(xiàn)代風(fēng)力發(fā)電設(shè)備零部件產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目。

      第三,加強(qiáng)土地保護(hù),提高土地生態(tài)承載力。在推動(dòng)關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中,以秦嶺、渭北苔原、黃土高原為生態(tài)屏障,按生態(tài)功能重要性、生態(tài)環(huán)境敏感性脆弱性劃定生態(tài)保護(hù)紅線,并將生態(tài)保護(hù)紅線作為編制空間規(guī)劃的基礎(chǔ),明確管理責(zé)任,強(qiáng)化用途管制,加強(qiáng)監(jiān)測(cè)監(jiān)管,要避免侵占優(yōu)質(zhì)耕地,確保現(xiàn)有生產(chǎn)性土地不被棄耕或被城市建設(shè)所蠶食,提高生物生產(chǎn)性土地的利用效率。堅(jiān)持封山禁牧、封山育林草,依靠生態(tài)自然修復(fù),并加強(qiáng)農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè),通過灌溉轉(zhuǎn)換荒地為可耕型土地,注重維護(hù)與提高林、草生態(tài)系統(tǒng)的健康穩(wěn)定。

      第四,引導(dǎo)低碳消費(fèi)行為,推行低碳生活方式。應(yīng)引導(dǎo)關(guān)天經(jīng)濟(jì)區(qū)城市發(fā)展綠色交通,率先在關(guān)中城市群中規(guī)劃建設(shè)公共自行車交通網(wǎng)絡(luò),加強(qiáng)城市非機(jī)動(dòng)車道和步行道建設(shè),優(yōu)先保障低碳出行。以渭河流域水污染防治鞏固提高三年行動(dòng)為基礎(chǔ),提高生活污水處理能力,切實(shí)保障城鎮(zhèn)污水處理廠的處理率、污水再生利用率,同時(shí),建立生活垃圾及其他廢舊物資回收利用系統(tǒng),推進(jìn)餐廚廢棄物資源化、無害化利用試點(diǎn)建設(shè)。

      需要指出的是,如果按照第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)能耗狀況準(zhǔn)確計(jì)算能源賬戶生態(tài)足跡,將有助于對(duì)節(jié)能型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的理解,但由于我國目前的能源統(tǒng)計(jì)方式還難以按照產(chǎn)業(yè)類型反映能耗狀況,因此研究結(jié)果的精度受到了數(shù)據(jù)源的限制。

      [1] Rees W E. Ecological footprints and appropriated carrying capacity: what urban economics leaves out. Environment and Urbanization, 1992, 4(2): 121-130.

      [2] 徐中民, 張志強(qiáng), 程國棟. 甘肅省1998年生態(tài)足跡計(jì)算與分析. 地理學(xué)報(bào), 2000, 55(5): 607-616.

      [3] Rees W E, Wackernagel M. Our Ecological Footprint: Reducing Human Impact on the Earth. Gabrioala, BC, Canada: New Society Publishers, 1996,1(3):171-174.

      [4] 史丹, 王俊杰. 基于生態(tài)足跡的中國生態(tài)壓力與生態(tài)效率測(cè)度與評(píng)價(jià). 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2016, (5): 5-21.

      [5] 黃寶榮, 崔書紅, 李穎明. 中國2000-2010年生態(tài)足跡變化特征及影響因素. 環(huán)境科學(xué), 2016, 37(2): 420-426.

      [6] 賈俊松. 河南生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因素的Hi_PLS分析及其發(fā)展對(duì)策. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2011, 31(8): 2188-2195.

      [7] 馬明德, 馬學(xué)娟, 謝應(yīng)忠, 馬甜. 寧夏生態(tài)足跡影響因子的偏最小二乘回歸分析. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2014, 34(3): 682-689.

      [8] 沈滿洪, 池熊偉. 中國交通部門碳排放增長的驅(qū)動(dòng)因素分析. 江淮論壇, 2012, (1): 31-38.

      [9] 褚智亮, 楊永標(biāo), 王旭東, 黃莉, 王冬. 基于STIRPAT模型驅(qū)動(dòng)建筑能耗增長影響因素的研究. 電力與能源, 2015, 36(2): 251-255.

      [10] 周宏春, 季曦. 改革開放三十年中國環(huán)境保護(hù)政策演變. 南京大學(xué)學(xué)報(bào): 哲學(xué). 人文科學(xué). 社會(huì)科學(xué)版, 2009, 46(1): 31-40, 143-143.

      [11] 王立群, 李冰, 郭軻. 北京市生態(tài)足跡變化及其社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因子分析. 城市問題, 2014, (7): 2-8.

      [12] 楊小燕, 趙興國, 崔文芳, 丁生. 欠發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)生態(tài)足跡的影響--基于云南省的案例實(shí)證分析. 經(jīng)濟(jì)地理, 2013, 33(1): 167-172.

      [13] 陜西省環(huán)境保護(hù)廳. 陜西省"十三五"環(huán)境保護(hù)規(guī)劃(征求意見稿). [2016-05-26]. http://www.shaanxi.gov.cn/0/1/11/3868/215830.htm.

      [14] Richard Y, Rosa E A, Dietz T. STIRPAT, IPAT and Impact: analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts. Ecological Economics, 2003, 46(3): 351-365.

      [15] 陳操操, 劉春蘭, 汪浩, 關(guān)婧, 陳龍, 王海華, 張繼平, 李錚, 劉曉潔. 北京市能源消費(fèi)碳足跡影響因素分析--基于STIRPAT模型和偏小二乘模型. 中國環(huán)境科學(xué), 2014, 34(6): 1622-1632.

      [16] 蔣莉, 陳治諫, 沈興菊, 郭娜. 生態(tài)足跡影響因子的定量分析——以中國各省(區(qū)市)1999年生態(tài)足跡為例. 長江流域資源與環(huán)境, 2005, 14(2): 238-242.

      [17] 吳開亞, 王玲杰. 生態(tài)足跡及其影響因子的偏最小二乘回歸模型與應(yīng)用. 資源科學(xué), 2006, 28(6): 182-188.

      [18] 魯鳳, 徐建華, 王占永, 胡秀芳. 生態(tài)足跡影響因子定量分析及其動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)比較研究——以新疆為例. 地理與地理信息科學(xué), 2010, 26(6): 70-74.

      [19] 王惠文. 偏最小二乘回歸方法及其應(yīng)用. 北京: 國防工業(yè)出版社, 1999.

      [20] Jia J S, Deng H B, Duan J, Zhao J Z. Analysis of the major drivers of the ecological footprint using the STIRPAT model and the PLS method-A case study in Henan Province, China. Ecological Economics, 2009, 68(11): 2818-2824.

      [21] 魯鳳. 生態(tài)足跡變化的動(dòng)力機(jī)制及生態(tài)足跡模型改進(jìn)研究[D]. 上海: 華東師范大學(xué), 2011.

      [22] 徐中民, 張志強(qiáng), 程國棟, 陳東景. 中國1999年生態(tài)足跡計(jì)算與發(fā)展能力分析. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2003, 14(2): 280-285.

      [23] 劉建興, 顧曉薇, 李廣軍, 王青, 劉浩. 中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)足跡的關(guān)系研究. 資源科學(xué), 2005, 27(5): 33-39.

      [24] 楊勇, 任志遠(yuǎn). 銅川市1994-2003年人均生態(tài)足跡變化及社會(huì)經(jīng)濟(jì)動(dòng)因分析. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2007, 25(3): 213-218.

      [25] 李一瓊, 劉艷芳, 唐旭. 廣西生態(tài)足跡及影響因子的空間差異分析. 測(cè)繪科學(xué), 2016, 41(11): 71-78.

      [26] Wang M Q, Song Y Y, Liu J S, Wang J D. Exploring the anthropogenic driving forces of China′s provincial environmental impacts. International Journal of Sustainable Development and World Ecology, 2012, 19(5): 442-450.

      [27] Dietz T, Rosa E A, York R. Driving the human ecological footprint. Frontiers in Ecology and the Environment, 2008, 5(1): 13-18.

      [28] Wang M Q, Liu J S, Wang J D, Zhao G Y. Ecological footprint and major driving forces in West Jilin Province, Northeast China. Chinese Geographical Science, 2010, 20(5): 434-441.

      DrivingfactorsoftheecologicalfootprintoftheGuanzhong-TianshuiEconomicZone

      YANG Yi*,ZHU Yanzhen,ZHANG Jingqian

      Xi′anUniversityofTechnology,Xi′an710054,China

      Identifying the factors that drive changes in the ecological footprint of the Guanzhong-Tianshui Economic Zone is crucial for developing energy efficient industrial structures and for developing strategies to simultaneously improve the economy and environment, as well as ecology and society. Based on the zone′s ecological footprint from 2005 to 2014, the importance of the PLS model and the standard PLS model coefficients were determined by using the ecological footprint and the PLS model, and the importance of various driving factors was compared. Significant factors included tertiary industry added value, gross domestic product, and total retail sales of consumer goods, but not local population or cultivated land area. Based on these results, specific countermeasures are proposed for the sustainable development of the Guanzhong-Tianshui Economic Zone, such as the combined optimization of industrial and energy structures, in order to improve energy utilization and efficiency. In addition, it is also necessary to improve use efficiency, protection, and the ecological carrying capacity of the land and to encourage low-carbon consumption and low-carbon lifestyles.

      ecological footprint; driving factors; partial least squares; Guanzhong-Tianshui Economic Zone

      國家社會(huì)科學(xué)基金西部項(xiàng)目(15XJL009);陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2015JM7381);陜西省教育廳人文社科重點(diǎn)研究基地項(xiàng)目15JZ041)

      2016- 09- 03; < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版日期

      日期:2017- 07- 11

      *通訊作者Corresponding author.E-mail: yangyi_nwpu@163.com

      10.5846/stxb201609031800

      楊屹,朱彥臻,張景乾.關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)足跡變化驅(qū)動(dòng)因素.生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(21):7061- 7067.

      Yang Y,Zhu Y Z,Zhang J Q.Driving factors of the ecological footprint of the Guanzhong-Tianshui Economic Zone.Acta Ecologica Sinica,2017,37(21):7061- 7067.

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