中国区域生态效率评价

季丹

[摘 要]对区域生态效率进行了界定，通过引入生态足迹方法，给出区域生态效率计算的模型。以2007年截面数据为样本，对我国30个地区的生态效率进行了计算与分析。研究表明：中国区域生态效率差异明显，总体呈东高西低”的格局，区域发展不平衡；聚类显示，中国各区域生态效率呈5级分布；能源消耗对各地生态效率影响较大；调整产业结构，平衡各地区发展，提高资源利用效率势在必行。

[关键词]生态效率；生态足迹；聚类分析；可持续发展

[中图分类号]F062.2；X32 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2013）02-0057-06

一、引 言

可持续发展是一种全新的发展战略和发展观，但要将这种发展理念变成可操作的发展模式，就必须定量测度发展的可持续性状态。生态空间、生态面积、生态包袱、环境账户、生态效率等都可作为定量测度的指标，但考虑到概念内涵的复合型与实用性，生态效率是最有效的[1][2]。生态效率强调经济效率和环境效益的统一，将宏观尺度上的可持续发展目标有效的融入到微观（企业）和中观（区域）的发展规划和管理中，成为企业和相关政策制定者的重要参考。但生态效率的定义与计算方法目前尚未达成共识，相关研究成为国内外生态经济学的热点[3]。本文通过比较分析，建立起生态效率计算的概念模型。在此基础上，引入生态足迹方法，获得可计算的操作模型。以中国2007年统计数据为基础，对全国30个省市的生态效率进行了计算与分析，以便对全国各地区的发展状况进行正确的评价，为我国区域可持续发展规划提供决策依据和理论支撑。

二、生态效率的内涵：一个比较性分析框架

生态效率译自英文Eco-eficiency，由Economical和Ecological两词组合而成，这意味着应该同时兼顾生态和经济两个方面的效率，促进企业、区域以及国家的可持续发展。这一概念最早由德国学者Schaltegger和Sturm（1990）提出[4]。1992年，世界可持续发展工商业委员会（WBCSD）首次将生态效率作为一种商业概念加以阐述[5]，认为“生态效率是通过提供能满足人类需要和提高生活质量的竞争性定价商品与服务，同时使整个生命周期的生态影响和资源强度逐渐降低到一个至少与地球的估计承载力一致的水平来实现的，并同时达到环境与社会发展目标”。世界经济合作与发展组织（OECD，1998）将生态效率的概念扩大到政府、工业企业以及其他组织，认为“生态效率是指生态资源满足人类需要的效率，它可看作是一种产出与投人的比值，其中产出是指一个企业、行业或整个经济体提供的产品与服务的价值，投入是指由企业、行业或经济体造成的环境压力”，意味着“用更少的资源实现更大的价值”[1]。随着全球气候变化影响加剧，各国政府在政策研究中发现作为一个可靠的分析方法和政策工具，生态效率具有其他方法不可替代的优点，因而相关研究大量涌现，比较有代表性的如表1所列。

从上述定义来看，生态效率希望能够在最优的经济目标和最优的环境目标之间建立一种最佳链接，成为连接经济与资源环境的节点指标，从而避免片面追求经济增长或者离开发展谈环保的倾向。由于兼顾了经济与环境，生态效率将组织发展带来的环境外部性予以内部化，能够合理评价一个组织对社会发展的综合影响，受到了世界各国的青睐。比如，欧洲经合组织（OECD）建议在各成员国推进旨在提高商业部门生态效率的国家战略。

进一步分析有关生态效率的各种定义，可以发现目前基本能够达成共识的是生态效率的表达形式，即它是一个比值，体现经济与生态环境在某一程度上的统一。我们可以将生态效率的概念模型定义如式1所示。

生态效率= （1）

由于对产品或服务价值和资源消耗与环境影响的认识与统计口径不同，因此各类研究在具体计算生态效率时有一定差异。如WBCSD认为环境影响可以采用原材料消耗、能源消耗、水消耗、温室气体排放和酸性气体排放5项指标进行测量，而产品或服务的价值则可以用工业增加值来测量[12]。德国的环境经济账户给出的指标中，除了上述5项环境影响指标，还包括土地、劳动力和资本的消耗[13]。根据OECD的研究，生态效率可以在不同的层面上进行计量，其方法根据对象的变化也各不相同。如在产品层面上，国际标准化组织（ISO）目前正在制定的ISO14045《生态效率评价》中，采用产品生命周期方法，将生态效率定义为LCA与LCC的比值[14]。在企业层面上，OECD、加拿大、德国等研究认为企业可以根据自身的产品结构和工艺技术，选择适合的具体指标进行计算。而在区域层面上，由于影响区域环境的因素多且复杂，更加难以统一。因此，当前区域生态效率计量的难点在于如何选取能体现两方面主要影响的合理因素，以及如何用这些因素进行可比性分析。这也是本文要解决的关键问题。

三、基于生态足迹的区域生态效率计算方法

如何测度区域生态效率至今尚无定论，一些文献通过单个环境压力指标来测度生态效率，还有一些文献则是分别测算多个基于单个环境压力指标的生态效率，然后综合考虑生态效率的高低。显然，前者过于简单，后者虽然综合考虑了各种环境压力，但是却忽视了经济活动中不同环境压力之间的不可替代性。为弥补上述缺陷，一些研究运用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）进行相对有效性评价[15][16]。DEA克服了人工赋权的主观性，但其结果只反映评价单元之间的相对有效性，无法在不同的范围内进行横向比较，并且难以进行有意义的时序分析，因此在很多研究中都不适用，也经常容易遭到误用。

针对现有方法的不足，本文将生态足迹概念引入区域生态效率计算与评价中。生态足迹最早由加拿大环境经济学家William（1992）提出[17]，代表任何已知人口所消费的资源和消纳废物所需的生态生产性土地面积，反映既定技术条件和消费水平下特定人口对资源的需求和对环境的影响规模。使用人口进行统计使得它可以在各个层面上（个人、城市、国家、社区）被计算，有很好的适用性。并且，世界自然基金会（WWF）每年都会对生态足迹计算所需的6类生态生产性土地的等价因子进行调整，使得该方法的科学性和可比性有较好的保障。

本文将区域生态效率的计算模型定义如下：

区域生态效率＝

＝ （2）

在2式中，我们采用区域GDP来表示区域内所生产的产品或服务的价值。虽然GDP作为一个统计指标有这样或那样的不足，但在我国目前的统计口径中，仍然是最有代表性和最具通用性的指标。而在资源消耗与环境影响中，本文采用区域生态效率进行测算。

生态足迹的计算基于以下两点事实：①人类可以确定自身消费的绝大多数资源及所产生的废弃物数量；②这些资源和废弃物能转换成相对应的生物生产面积。计算时把人类使用的生物生产土地面积分为6种类型：化石燃料土地、可耕地、林地、草场、建筑用地和水域。因此，计算出区域内人类消费的所有资源和吸纳由人类消费产生的全部废弃物所需要的生物生产性总面积，即生态足迹。本文主要采用William和Wackernagel（1996）的模型[18]，并参考了文献[19][20]的研究成果，具体的计算模型如下：

ef=（i×γi）=（ci/pi×γi）

ef=（i×γi）=（ci/pi×γi） （3）

（3）式中：

ef ——人均生态足迹；

i ——人均第i种交易商品折算的生物生产面积；

γi——均衡因子；

ci——第i 种交易商品的人均消费量；

pi ——第i 种交易商品平均生产能力。

由于耕地、化石燃料土地、草地、林地等单位面积的生物生产能力差异很大，在每种生物生产面积前乘上一个均衡因子，根据文献[18][21]的研究，本文采用的化石能源地、可耕地、草地、森林、建成地以及海洋水域的均衡因子分别为1.1，2.8，0.5，1.1，2.8 和0.2。

四、中国区域生态效率的计算与结果讨论

本文计算所需的数据主要来源于两方面：统计资料和文献资料。统计资料主要包括2008年的《中国统计年鉴》、《中国农业统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国可持续发展报告》以及联合国粮农组织数据库等。文献资料包括相关专著、学术论文、研究报告等。

根据我国现有统计口径，本文将生物资源消费分为农产品（谷物、豆类、薯类和蔬菜）、动物产品（猪肉、牛肉、羊肉、家禽、蛋类、乳类）、水产品、林产品等共计12种。

能源消费量共统计9类能源，分别是煤、柴油、煤油、汽油、燃料油、原油、焦炭、天然气和电力。根据2008年《中国能源统计年鉴》中列出的各地区能源消费总量数据和人口数计算人均消费量。

根据（3）式所列的生态足迹计算模型，本文测算出中国2007年各地区人均生态足迹值，再将结果和各地区人均GDP代入（2）式，得到各地区的生态效率。计算结果及各地区排名，见表2所示。

根据表2结果，对各地区生态效率值，进行分层聚类分析，可以将不同区域生态效率评价结果分为5个层级，第一层级生态效率表现最为优秀，依次类推，第五层级生态效率相对最低，区域生态效率评价值及聚类结果见表3。

由表3可知，北京市的生态效率排名第一，而且远远高于其他地区，这得益于其高人均产出（全国第2）和低环境影响（生态足迹全国第10）的综合结果，说明其资源环境利用效率很高。这一结果与北京以第三产业为主的经济结构相符合。北京近年来不断地调整一、二、三产业的产业结构，第三产比重已经达到了70%以上，人均产出不断上升的同时，所需消耗的资源能源水平不断下降。总体来看，北京的发展富有效率。

第二层级以东部沿海发达地区为主，经济水平高，同时相应的生态足迹的水平在全国业处于较高水平。例如，上海的人均生态足迹很大（全国第4），但是相应的人均经济产出量也较大（全国第1），因此资源利用效率相对较高。

第三层级的省份主要集中在中部、东北及西部地区，资源消耗和环境影响人均水平不高，但总体利用效率也不算高。如江西、广西等省份，生态足迹值很低，但是通过环境和经济的双重衡量后，其生态效率并没有相应的提高。

第四和第五层级的省份主要集中在西部经济不发达地区。山西的生态效率排名落后主要是因为其生态足迹过高，能耗太重。而宁夏、贵州排名靠后主要是因为其经济发展本身太落后。

从表3所示的结果来看，我国的东中西部地区的生态效率具有较大差距，在效率最高的前10位中，除江西外（第10位）都属于东部比较发达地区。而排名最后的省市中，西部地区占了绝大部分。进行以地区为控制变量的单因素方差分析，可以发现我国区域生态效率差异比较明显，总体呈“东高西低”的格局，整体区域发展不平衡（F=10.993，P=0.000）。从表4显示的事后比较结果来看，东部地区的生态效率显著高于中西部地区，中部地区虽然从均值来看要高于西部地区，但并不显著。

此外，具体分析生态足迹的内部结构可以发现，能源的消耗对生态足迹的影响比较大。其中，化石能源地占到60%以上，说明化石能源的消耗是经济活动对自然造成冲击的最主要方面。山西、内蒙、宁夏、上海、辽宁等省份化石能源的消耗比重较大，导致其各自整体生态效率下降。因此，要降低某地区的生态足迹最主要的途径就是降低单位经济产出的能源消耗量，提高其利用效率。

五、小 结

本文比较研究了生态效率的各种定义，总结出区域生态效率的概念模型与计算公式。通过引入生态足迹，把一个地区的生态投入与产出进行综合评价，比较客观的反映了当地的生态效率水平。与其他区域生态效率评价方法相比，本文发展的模型具有以下优点：①有比较完整的理论支撑（生态足迹）。生态足迹理论是目前一种广泛用于衡量人类对自然资源的利用程度及自然为人类提供的生命支持服务功能的方法（周静，管卫华，2012），该方法通过测定人类为维持自身生存与发展而利用的自然量来评估人类对生态系统的影响，是一种度量可持续发展程度的生物物理评价方法，被广泛应用于生态研究及生态相关的能源、旅游和贸易等各个领域。本研究将生态足迹法应用于区域生态效率研究中，克服了以往研究中的各种不足之处，科学、系统的将影响生态效率的因素综合进行考虑。②所需数据的可获得性较好。本模型所需的数据来源主要都可直接从2008年的《中国统计年鉴》、《中国农业统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国可持续发展报告》以及联合国粮农组织数据库中获得，根据生态足迹理论，依据模型思想，从中选取相应的数据进行换算，从而获得可比较的值。③评价结果的横向与纵向可比性较好。本模型换算出的区域生态效率值是通过人均GDP与人均生态足迹两个指标进行换算而得，既能反映地区产出，亦能反映出地区为此产出进行的投入量，结果可以在不同区域之间进行生态效率进行比较；亦可以按照历史顺序，对同一地区历年的生态效率变化状况进行评估，能够获得较好的比较结果。

利用该方法对我国30个省、自治区和直辖市的截面数据进行计算，可以发现我国各地区之间的生态效率具有很大差异，总体呈现“东高西低”态势，东部沿海发达地区尽管生态足迹较大，但人均产出更高，从而生态效率较高，中部、东北及西部地区尽管生态足迹不大，但人均产出亦不高，从而造成生态效率偏低；西部经济不发达地区，则由于生态足迹过重，造成生态效率非常低。能源消耗不同及产出效率的不同造成生态效率的差异。而分层聚类结果显示，经济发达地区的生态效率普遍较高，而欠发达地区则相对较低。这从一个侧面解释了我国目前资源空间配置结构的形成。

为减少人均生态足迹，提高区域生态效率，降低人类对生态环境的影响程度，可采取：①加强节能理念的宣传，运用相关环保节能政策进行合理引导，在提高地区人均产出的同时，缓解能源过度消耗带来的生态影响。②进一步保护和合理利用现有能源，避免一味提高人均产出而进行的资源过度浪费与消耗，提高资源的利用效率与综合利用水平，遏制生态环境的恶化。③大力提倡与发展地方循环经济。进一步促进生产方式转变，向集约型与环保型方式转变，大力倡导循环经济，努力减少对各种自然资源的消耗，建立起以循环经济为核心的经济体系，实现废物的循环利用。这是降低生态足迹，提高区域生态效率最根本的途径。

另外，本文所进行的测算仅仅是本研究模型的一个简单应用，在后续的研究中，至少还可从两个方面进行深化：一是将历年数据进行测算，通过时间序列分析，研究我国各地区生态效率的时序变化；二是结合各地区的其他统计指标，分析生态效率与经济社会发展之间的关联关系。相信可以得出更多有益的研究成果。

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Evaluation on Chinas Regional Eco-efficiency

——Based on Ecological Footprint Methodology

Ji Dan

（ Shanghai Jiao Tong University，Shanghai 200２４０，China ）

Abstract： This paper defines regional eco-efficiency and establishes a model of regional eco-efficiency evaluation by using the ecological footprint methodology. Based on the data drawn from Chinas 30 provinces in 2007， the model is used to evaluate the differences of regional ecology efficiency. The results indicate： The difference in regional eco-efficiency is notable with the pattern of high in the east and low in the west， indicating that the regional development is not in balance； There appear hierarchical clusters with five classes in China's regional eco-efficiency. Energy consumption greatly affects eco-efficiency everywhere. Therefore， some proposals are put forward： adjusting industrial structure， balancing regional development， improving resources efficiency.

Key words： ecological efficiency； ecological footprint； cluster analysis； sustainable development

（责任编辑：张丹郁）