足迹家族视角下关中城市群实现可持续发展目标的公平性评价

杨 屹,张 柯

西安理工大学经济与管理学院, 西安 710054

21世纪以来,全球城市化加快,提高了生产和生活活动对自然资源的占用水平。2007年以来,全球已有超过一半的人口生活在城市中,到2030年预计将升至60%[1]。人口、资本和产业在城市的高度集聚带来了基础设施、教育、医疗等方面的规模效应,贡献了60%的全球生产总值,但碳排放量和资源使用量也分别占到全球的70%和60%以上[1],成为影响气候变化的主要诱因。关中城市群 (Guanzhong urban agglomeration, GUA) 快速的空间扩张导致人地矛盾愈加突出,以煤炭为主的能源结构使GUA成为全国大气污染严重区域之一,城市雨污排放设施系统不完善,水源地保护难度大。更为严重的是,各市社会经济条件和自然禀赋差异造成的生态环境治理水平和努力程度的不同。如,西安是西部唯一的国家中心城市,2019年拥有1020.35万人,GDP为9321.19亿元,但GDP最低的铜川只有354.72亿元,人口也只有80.37万人。这种不平衡表现出城市发展和自然资源利用水平之间的非均衡性在西部具有典型意义。城市群的发展是否掩盖了生态占用不公平的事实？为此,需从生态公平性的视角扩展城市群非均衡发展的认识。

城市群可持续发展不单单针对某座城市,而是城市之间在实现17个可持续发展目标 (17 sustainable development goals, 17 SDGs) 的协调问题[2]。自然资源配置不公平会导致生态环境治理失灵,出现“污染天堂”。2015年联合国制定了包括17个总目标和169个子目标的SDGs[1]。其中,与SDG15陆地生物有关的土地利用、与SDG13气候行动有关的碳排放量、与SDG6清洁饮水和卫生设施有关的水资源利用是城市群实现17 SDGs的关键。作为普适性框架,一些SDGs指标难以统计或测度。为此,在测算城市发展指数 (city development index, CDI) 和足迹家族指标的基础上,采用基尼系数 (Gini coefficient, GC) 评价城市群生态公平性对实现SDGs的影响(图1),这不仅能够弥补CDI忽视生态系统对城市发展支撑作用的不足,而且通过对比17 SDGs有利于描述土地利用、碳排放水平、水资源利用的变化特点,拓宽城市群公平性对实现SDGs影响的研究领域。

图1 研究框架Fig.1 Research frameworkSDG15：可持续发展目标15 Sustainable development goal 15；SDG13：可持续发展目标13 Sustainable development goal 13；SDG6：可持续发展目标6 Sustainable development goal 6；CDI：城市发展指数 City development index；SDGs：可持续发展目标 Sustainable development goals

1 文献综述

早期相关成果是针对上下游城市之间补偿问题的[3]。如,黄河流域上中游城市用水多而导致下游城市缺水[4]。进入21世纪,区域性雾霾天气和水污染事件频发,人们意识到不同的生态建设水平和努力程度会影响城市可持续发展[5],因此,应以SDGs为目标,从公平性角度平衡社会经济-生态系统之间的关系[6],这项准则作为有效应对气候变化的制度新支柱已形成共识[7],并认识到收入不公平将降低公众参与环境保护的积极性,阻碍对生态资源的投资[8-9],获取生态系统服务价值的不公平将增加社会经济-生态系统的脆弱性[10]。城市群中每座城市都是围绕自身利益来发展的,但人口和生产要素的流动使城市之间更加紧密,资源利用的差异性决定了维护城市群生态系统的关键是公平分配生态资源[11],增强应对气候变化的意识[12]。在这一领域中,Teixidó-Figueras等测算了富裕度、人口等对生态足迹 (ecological footprint, EF) 不公平的贡献率,指出环境政策应在推动世界经济持续发展的基础上促进资源利用的公平性[13]。Tomás等从碳消费视角测度了碳足迹 (carbon footprint, CF) 公平性[14]。Semieniuk等在描述全球CF公平性的基础上,提出以化石能源为主的能源结构决定了CF的GC处于相对稳定的水平而且难以降低[15]。Wahba对埃及家庭水足迹 (water footprint, WF) 公平程度的测算结果显示,收入不公平加剧了WF的差距[16]。与此同时,公平性同SDGs的相关研究刚刚兴起,如,Hiratsuka等以森林养护效果证实了利益相关者之间的团体活动和合作对实现SDGs的作用[17],Zimm通过估算SDGs技术和基础设施服务水平实证分析了公平性对实现SDGs的影响[18],Zhou等提出程序公平和分配公平有助于实现SDGs[19]。这些成果为开展本研究提供了借鉴,但难点在于,SDGs不仅仅是个体目标的简单组合,更是目标之间的协调[20]。由于城市群生态占用公平对17 SDGs的影响并未引起足够的重视,而如何将足迹家族指标同SDGs子目标有机结合起来仍需探索[21]。为此,对照SDGs子目标下设科目,在描述CDI与EF、CF、WF等[22]足迹家族指标动态变化特点的基础上,引入GC从生态占用公平性视角评价城市群实现17 SDGs的进程,这将有利于增强对维护城市群生态系统的理解。

2 方法与数据

2.1 研究区域

图2 关中城市群的行政区域划分Fig.2 The administrative division of GUA审图号：GS(2019)1822号 自然资源部监制

GUA在西部有着重要的战略地位和影响力,是12座国家级城市群中在西北综合实力最强的城市群,涵盖西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市、渭南市及杨凌示范区(简称杨凌),具有森林、草原、湿地等地貌特征,拥有得天独厚的区位优势(图2),是西部重要的交通枢纽,航天航空、军工、科教、旅游等产业实力雄厚,产业体系完整。境内有2项6处遗产被列入《世界遗产名录》。GUA中的西安不但是国家中心城市,而且是享誉世界的历史文化名城,自然和人文资源富饶。2019年,GUA国土面积为5.55万km2,仅占陕西省20.56万km2的27%,但GUA2440.25万人口却占陕西省3876.21万人的62.95%,城镇化率高达61.66%。2019年,GUA的GDP为16090.27亿元,占陕西省的61.75%,城镇居民可支配收入为34787元,达到“中等收入”的世界银行标准。GUA实现17 SDGs的难点是,第一,用地矛盾凸显。GUA是人口净流入的区域,城市建设、基础设施等用地需求增长迅速,生产生活与生态用地的比例已接近1∶1。由于城市开发建设早,旧城区多,保护好历史文化风貌的占地需求大。第二,水资源利用率有待提高,水环境整体质量较差。GUA万元GDP用水量38.31m3,万元工业增加值用水量115.24m3,低于全国平均水平。2020年各市《环境质量年报》显示,水污染物浓度较高,如,2019年西安市河流氨氮、总磷和高锰酸盐指数超标,铜川市三里洞监测断面水质轻度污染,岔口监测断面水质中度污染。第三,化石能源为主的能源结构导致控制碳排放难度大。GUA煤炭占能源消耗的70%以上,产业具有“高碳”特性,清洁能源比重低,主动提高能源利用率的压力大。《陕西省2018年重点排污单位名录》中有336家水环境重点排污单位,288家大气环境重点排污单位,273家土壤环境重点排污单位,GUA就分别有221家、134家和119家,占到65.77%、46.53%和43.59%。综上所述,生态系统支撑GUA发展的能力较弱,正在成为实现17 SDGs的主要障碍。

2.2 研究方法

2.2.1足迹家族

足迹家族是指人类在自然资源消费和废弃物排放过程中占用的地球生态系统的再生和消纳能力[23],包括EF、CF和WF等[24-25〗,旨在从生物圈、大气圈和水圈等关键生态系统追踪人类活动产生的自然资源占用、温室气体排放及淡水资源的消费和污染[26-27]。EF的覆盖面较CF和WF要广泛,三者之间有一定的互补性,往往比单一足迹能够更好反映资源利用的可持续性、效率及公平性的变化[28-29]。足迹家族指标测算方法参考了Rees、李宁等的成果[30-31]、IPCC排放清单[32]及《省级温室气体编制指南》[33]。

2.2.2城市发展指数

CDI是1996年由联合国人居署 (UN-Habitat) 提出并用于评估城市可持续性的指标体系[34],反映了城市发展的综合水平[35],取值为[0, 100],每个指标权重为20%。其中,基础设施、废物处理和城市产值表征基础管理水平,健康和教育指标表征基本公共服务水平,城市产值衡量经济水平(表1)。

表1 CDI指标体系

CDI测算方法源于UN-Habitat发布的 Global Urban Indicators Database Version 2[34]。本研究结合GUA实际定义了计算公式(表2)。

表2 CDI计算公式

2.2.3公平性分析

城市发展贡献系数 (city development contributive coefficient, CDCC) 是足迹家族指标贡献率与CDI贡献率的比率。以EF为例,计算公式如下：

(1)

式中,EFi与EF和CDIi与CDI分别为各市和城市群的生态足迹和城市发展指数。若CDCCEF<1,则表明该城市在城市群中生态占用水平低却具有较高的发展贡献。反之,则表明该市具有较低的发展贡献和较高的生态占用水平。

生态承载系数 (ecological capacity coefficient, ECC) 是EF贡献率与EC贡献率的比率。计算公式如下：

(2)

式中,ECi与EC分别为各市和城市群的生态承载力。若ECC>1,说明EF的贡献率大于EC的贡献率,表现为“低生态承载贡献”,处于生态超载状态；反之,表现为“高生态承载贡献”,处于生态盈余状态。

将GC[36]引入足迹家族,采用几何方法求解洛伦兹曲线图的梯形面积以确定足迹家族指标的GC。计算公式如下：

(3)

式中,Xi表示i市排名后的权益评估指标的累计百分比,Yi表示i市的足迹家族指标累计百分比。当i=1时,(Xi-1,Yi-1)=(0, 0)。GC的取值在[0, 1],GC值越小表示越公平。以0.4作为公平与不公平状态的临界点[37-38]。

2.3 数据来源

第一,足迹家族指标和CDI的数据来源见表3。

表3 数据来源

第二,均衡因子和产量因子(表4)源于全球足迹网 (Global Footprint Network) 2018年发布的Working Guidebook to the National Footprint Accounts。

表4 各类土地的均衡因子和产量因子

3 结果

3.1 足迹家族指标的动态变化

2007—2018年,GUA各市的人均生态足迹 (per capita ecological footprint,ef) 年均增长率分别为1.46%、3.49%、2.91%、2.94%、5.53%、4.30%。其中,能源消耗ef占据首位。GUA工业化进程加快,对煤炭资源依赖较大,能源结构短期内难以发生根本性的改变。同生态承载力比较,各市一直处于生态赤字状态,人均生态赤字 (per capita ecological deficit,ed) 呈上升态势。各市的人均碳足迹 (per capita carbon footprint,cf) 年均增长率分别为3.68%、7.30%、5.62%、4.45%、0.84%、-3.70%。从cf的构成账户来看,仅能源消耗就远超当地的人均碳承载力 (per capita carbon capacity,cc)。其次是污染排放账户和工业生产账户。2018年GUA平均单位能耗降低4.57%,比2010年提高了43.26%。近年来的水电、风电等发电量虽有提高,但占2018年总发电量比率仍不到10%。各市的人均水足迹 (per capita water footprint,wf) 年均增长率分别为-3.62%、2.61%、4.41%、1.73%、3.72%、-1.77%。咸阳、渭南、宝鸡、铜川的人均水赤字 (per capita water deficit,wd) 年均增长率分别为4.95%、10.61%、6.98%、10.13%。西安和杨凌分别在2017年和2018年由水赤字转为水盈余,显现出水污染的治理成效。

图3 2007年和2018年关中城市群ef、cf和wf的结果Fig.3 The results of the GUA′s ef, cf and wf in 2007 and 2018ef：人均生态足迹 Per capita ecological footprint；cf：人均碳足迹 Per capita carbon footprint；cf：人均水足迹 Per capita water footprint

3.2 城市发展指数的动态变化

图4 2007—2018年关中城市群CDI的动态变化Fig.4 The dynamic changes of the GUA′s CDI from 2007 to 2018

GUA各市的CDI年均增长率分别为1.74%、1.70%、1.66%、1.96%、2.52%、2.28%(图4)。从一级指标来看,西安、咸阳、宝鸡的产值年均增长率分别为3.34%、4.42%、3.75%,但上升态势逐年放缓。渭南、铜川、杨凌的废物处理年均增长率分别为4.99%、5.41%、5.49%,表明水污染和工业固体废弃物的治理有一定成效。除城市产值和废物处理外,对各市CDI贡献最大的是基础设施,呈上升态势。各市的健康和教育指标都处于稳定状态,9年义务教育的普及使得小学与初中的入学率逐渐接近饱和,但城市群人均预期寿命75.42岁低于77岁的国内平均水平。

3.3 公平性评价结果的动态变化

以ECC、碳承载系数 (carbon capacity coefficient, CCC)、水承载系数 (water capacity coefficient, WCC) 为横轴,以CDCCEF、CDCCCF、CDCCWF为纵轴,将坐标轴划分为4个象限(图5至图7)。结果显示：

第一,西安和渭南CDCCEF和ECC均大于1,属于“低城市发展贡献、低生态承载贡献”。宝鸡和铜川CDCCEF和ECC基本小于1,属于“高城市发展贡献、高生态承载贡献”。咸阳CDCCEF大于1而ECC小于1,属于“低城市发展贡献、高生态承载贡献”,杨凌属于“高城市发展贡献、低生态承载贡献”。

图5 2007和2018年关中城市群CDCCEF、ECC的评价结果Fig.5 CDCCEF and ECC′s evaluation results of GUA in 2007 and 2018CDCCEF：生态足迹的城市发展贡献系数 City development contributive coefficient of ecological footprint；ECC：生态承载系数 Ecological capacity coefficient

第二,咸阳和渭南CDCCCF和CCC均大于1,属于“低城市发展贡献、低碳承载贡献”。西安和宝鸡CDCCCF和CCC均小于1,属于“高城市发展贡献、高碳承载贡献”。铜川和杨凌除个别年份外,CDCCCF小于1而CCC大于1,属于“高城市发展贡献、低碳承载贡献”。

图6 2007和2018年关中城市群CDCCCF、CCC的评价结果Fig.6 CDCCCF and CCC′s evaluation results of GUA in 2007 and 2018CDCCCF：碳足迹的城市发展贡献系数 City development contributive coefficient of carbon footprint；CCC：碳承载系数 Carbon capacity coefficient

第三,咸阳和渭南CDCCWF和WCC均大于1,属于“低城市发展贡献、低水承载贡献”。西安、宝鸡和杨凌除个别年份外,CDCCWF和WCC均小于1,属于“高城市发展贡献、高水承载贡献”。铜川CDCCWF小于1而WCC大于1,属于“高城市发展贡献、低水承载贡献”。

图7 2007和2018年关中城市群CDCCWF与WCC的评价结果Fig.7 CDCCWF and WCC′s evaluation results of GUA in 2007 and 2018CDCCWF：水足迹的城市发展贡献系数 City development contributive coefficient of water footprint；WCC：水承载系数 Water capacity coefficient

GUA的EF、CF、WF的城市发展GC分别居于[0.37, 0.40]、[0.35, 0.46]、[0.39, 0.45]的区间(图8),分别增长了1.34%、17.45%、13.77%。EF的城市发展GC增幅不大,在临界点0.4以下,生态压力与城市发展的匹配度相对公平且稳定。CF和WF的城市发展GC增幅较大,分别在2011年和2008年超过0.4,表明碳压力、水资源压力与城市发展的空间均衡程度下降。GUA的生态承载GC、碳承载GC、水承载GC分别居于[0.20, 0.40]、[0.42, 0.52]、[0.19, 0.45]的区间。碳承载GC降低了5.45%,生态承载GC和水承载GC分别提高了77.69%和130.43%,表明碳压力与碳承载趋于匹配,生态压力与生态承载、水资源压力与水承载的匹配度趋于不公平。值得关注的是,生态承载GC始终在0.4以下,而碳承载GC则一直在0.4以上,表明各市碳承载的显著不公平,增加了碳减排协调行动的难度。水承载GC从2018年开始超过0.4,水资源利用不公平特点明显。

图8 2007—2018年关中城市群城市发展GC和承载力GC的动态变化Fig.8 The dynamic changes of city development′s GC and carrying capacity′s GC of GUA from 2007 to 2018GC：基尼系数 Gini coefficient

4 讨论

城市发展同生态环境不协调是客观事实[39-40]。认识足迹变化带来的溢出和反馈效应[41]并验证结果[42]为研究视角转向生态占用公平性评价奠定了实证基础。城市群生态占用不公平势必因加剧城市之间的竞争而导致各市改善生态环境努力的差异加大。本研究结果证实了这一点,即,各市生态压力与其自身发展水平匹配度相对较好,但碳压力、水资源压力同城市发展水平的匹配度较差。由于城市群碳排放与水污染都具有跨域特点,因此,相对生态承载GC和水承载GC而言,碳承载的GC一直在0.4以上,显示出碳压力和碳排放的不公平特点更为明显[43],表明城市群如果不采取协同行动将难以实现17 SDGs。GUA内城市人口密度、经济发展和收入水平等差距大,不可避免地将由发展不公平进一步演变为生态占用不公平,评估生态占用的空间公平性对城市群实现17 SDGs的影响是科学定位城市群发展战略的重要组成部分。这些影响主要表现在：第一,土地利用的公平程度影响城市群森林与耕地的保护,对实现SDG15产生影响。第二,碳排放和水资源利用的公平程度将形成跨地域的环境影响,降低城市改善生态环境的努力水平,影响实现SDG13和SDG6的路径。第三,城市发展同承载贡献类型的差异性意味着要关注城市群利益相关者的关系,平衡好每座城市在发展与保护之间的关系,这将有助于在跨域生态管理中实现“双赢”。

从实践上看,2018年国家制止西安秦岭北麓违规建别墅以来,GUA建设秦岭自然保护区,开展“绿盾”专项行动,修复了GUA最大的“合阳湿地”及城市周边湿地,并在推进城市人工造林、绿地建设等修复生态行动中取得了成效,如,城市绿化覆盖面积69561 hm2,占陕西省的84.54%。这同SDG15倡导的理念是一致的。对照SDG13,GUA“高碳”能源结构同“低碳”发展是背道而驰的,迫切需要通过优化生产力布局、发展绿色产业来提高承载能力,以确保公众获得“负担得起的、可靠和可持续的能源”。对照SDG6,2018年GUA饮用水安全服务的人口达到全覆盖,水资源利用率、污水处理率分别从2007年的64.54%、52.98%提高到2017年的73.26%、95.89%,城市集中式饮用水源达标率100%。但人均水量只有304.59m3/人,仍处于水资源匮乏状态。对照17 SDGs,GUA正在实施的全民医疗保险将使得公众享有的医疗健康服务成为现实。但也应看到,城乡教育水平在师资队伍、硬件设施等方面还存在差距,不仅要提高乡村办学质量,还要实现12年义务教育的全覆盖。为此,提出建议：第一,改善城市群生态环境治理框架。制定同生态资源初次分配与再分配调节相关的政策,建立有利于城市群绿色发展的创新性融资机制和合作机制,把跨域生态系统保护和生物服务价值核算纳入当地规划,将生态补偿纳入城市群发展规划。第二,以建立“碳平衡社会”为目标,加强城市群大气污染治理和城乡废物管理,推广新能源汽车,发展农村沼气、清洁炉灶及秸秆能源、太阳能等技术,推广煤炭高效清洁利用、先进节能环保技术装备等。第三,推进城乡污水处理和生活垃圾分类、建筑垃圾回收和再利用,建设城市群取用水户、水功能区、市界断面监测点和监控管理信息平台。第四,以防范城市跨域污染转移为目标强化法治,建立城市群生态环境共保联治机制,促进公共服务便利共享,落实 “同城待遇”。地方政府应对改善生态环境的任务做出承诺,向公众开放同SDGs相关的监测指标及结果,积极鼓励企业、第三方组织、志愿者参与监督,就生态环境行动同利益相关方开展广泛沟通,并作为制定行动计划的基础。

5 结论

采用足迹家族指标、CDI和GC建立了评价城市群发展水平同生态占用公平性的分析框架,不仅有利于推进城市碳减排、提高水资源利用率,更重要的是,将有助于在维护城市群利益相关者权益的基础上减少跨地域的环境影响,有利于推进以实现17 SDGs为目标的城市群协同行动,主要结论有：

第一,2007—2018年,城市群各市CDI年均增长率在[1.66%, 2.52%]区间,显示出城市发展水平整体提高的特点。各市的ed呈上升态势,能源消耗是引起城市群cf增长的主要原因。除西安和杨凌外,GUA其他城市均处于水赤字状态,水资源消耗压力大。

第二,城市群各市的城市发展贡献与生态承载贡献的匹配度较差,尤以碳承载最为突出。生态承载GC在2018年增幅较大,接近0.4,生态压力与生态承载匹配度趋于不公平。表明碳压力、水资源压力与城市发展的空间均衡程度下降。对比SDGs,能源结构的不合理导致城市群大气质量下降。土地、能源、水资源的高效利用对城市群实现17 SDGs至关重要。

研究也存在着局限性与不足。第一,未论证各市的生态溢出效应。第二,未讨论实现不同SDGs情境中生态环境治理政策的有效性。第三,未探讨政府、企业、公众等利益相关者对待生态占用公平性的态度及生态补偿问题。因此,围绕17 SDGs探索城市群发展中生态治理对公平占用自然资源的影响是未来研究方向之一。