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恩施州生态产品价值核算及驱动因素分析

2024-04-03谭宇辉韦正峥张绍山罗玉梅王永飞张劲

安徽农业科学 2024年6期
关键词:恩施州

谭宇辉 韦正峥 张绍山 罗玉梅 王永飞 张劲

摘要 恩施州是长江中上游重要生态屏障,具有重大的生态保护价值和生态产品价值(生态系统生产总值,GEP)开发潜质。基于功能价值法核算恩施州2011—2020年的GEP,利用时空地理加权回归模型分析其变化特点及主要驱动因素,结果表明:恩施州GEP总量呈增长趋势,年平均增长率2.50%,物质供给价值增速>文化服务价值增速>调节服务价值增速;恩施州 GEP与GDP双增长,经济社会与生态环境保护协调发展,各县市间生态产品供给水平具有明显的时空异质性;年降水量、林地面积、人均GDP、城镇化率对恩施州GEP有显著影响;年降水量、林地面积、人均GDP与GEP正相关;城镇化率对GEP的影响由负相关变为正相关,具有临界阈值效应。

关键词 生态产品价值;功能价值法;时空异质性;恩施州

中图分类号 F124.5  文献标识码 A

文章编号 0517-6611(2024)06-0068-07

doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2024.06.016

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

Analysis on the Value and Driving Force of Ecosystem Product in Enshi Prefecture

TAN Yu-hui1,WEI Zheng-zheng2,ZHANG Shao-shan3 et al

(1.Enshi Ecology and Environment Bureau, Enshi,Hubei 445000;2.Policy Research Center for Environment and Economy, Ministry of Ecology and Environment of the Peoples Republic of China, Beijing 100029;3.Enshi Environmental Monitoring Station, Enshi, Hubei 445000)

Abstract Enshi Prefecture is an important ecological barrier in the middle and upper reaches of the Yangtze River,having significant ecosystem protection value and potential for the utilization and realization of GEP .This paper uses the functional value method to calculate the GEP in Enshi Prefecture from 2011 to 2020,analyzes its change trend,and explores its driving factors. The results show that,the total amount of GEP in Enshi Prefecture has shown an increasing trend,with an average annual growth rate of 2.5%,the growth rate of material supply value is greater than that of cultural service value,and the growth rate of regulated service value is greater;Enshi Prefectures GEP and GDP have achieved dual growth,with coordinated development of economy,society,and ecological environment protection,the supply level of ecological products among counties and cities exhibits significant spatiotemporal heterogeneity;The annual precipitation,forest area,per capita GDP,and urbanization rate have a significant impact on the GEP of Enshi Prefecture;The annual precipitation,forest area,per capita GDP are positively correlated with GEP;The impact of urbanization rate on GEP changes from negative correlation to positive correlation,with a critical threshold effect.

Key words Gross ecosystem product;Functional value method;Spatiotemporal heterogeneity;Enshi Prefecture

生態产品价值,又称生态系统生产总值(gross ecosystem product,GEP) ,指一定区域的生态系统在一定时间内向人类所提供的最终产品与服务等惠益的经济价值总和[1],包括生态系统供给服务价值(生态系统提供的物质产品价值)、调节服务价值和文化服务价值[2]。研究GEP对开展区域生态环境保护、生态功能区划、环境经济核算、生态补偿及探索实现生态产品价值具有重要意义[3]。目前,不少学者通过能值分析法、当量因子法、功能价值法以及模型模拟等方法从不同空间尺度、行政单元开展GEP评估研究。其中,功能价值法因方法成熟,易于理解,符合公众的认知和判断,评估结果可信度高等优势,在中小尺度的生态系统服务价值评估中得到广泛应用[4]。

恩施州土壤种类繁多,森林资源丰富,气候条件优越,环境质量优良,是我国为数不多的未大规模工业开发的区域之一,属于国家主体功能区规划中的武陵山区生物多样性及水土保持生态功能区[5],是长江中上游重要生态屏障,当地生态系统在供给优质农林牧渔水资源等生态物质产品的同时,也提供了诸多的生态系统服务,例如土壤保持、水源涵养、洪水调蓄、空气净化、水质净化、气候调节、固碳释氧、景观游憩、生物保育等,具有重要的生态、经济和文化价值。根据李克勤等[6]的研究,2014年恩施州生态价值(包括生态资源本身及其所提供的产品和服务的价值)为10.74万亿元,价值巨大,然而针对恩施州多年的历史性GEP评估一直缺乏,从而导致对区域生态产品理解认识不够,生态产品价值开发实现不足。核算恩施州2011—2020年GEP,利用时空地理加权回归(GTWR)模型分析GEP的主要驱动因子,可对构建完善区域GEP核算评估体系、探索实现生态产品价值提供一定的科学参考。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区概况

恩施州位于湖北省西南部武陵山区,下辖2市6县8个县级行政单位,全域24 060 km2,有“八山半水分半田”之称,如图1所示。境内绝大部分是山地,平均海拔1 000 m,中亚热带季风气候区,年平均气温15~17 ℃,年降水量为1 000~1 900 mm;有11个土类236个土种[6],含硒土壤占全州可利用面积的95.60%,表层土壤硒元素含量背景值0.41 mg/kg,是全球最大天然富硒区[7];全州植被覆盖率达69.23%[8],有各类自然保护地37处,占全州土地面积12.07%[9];境内河流眾多,5 km以上的河流382条,水能资源理论储量509万kW[8],自然生态资源丰富。

1.2 数据来源及处理

1.2.1 数据来源。

采用多源数据核算GEP,其中第一、三产业、农林牧渔产品物质量、常住人口、旅游收入等相关数据来自《恩施州统计年鉴》(2011—2020年);恩施州土地资源类型、面积等数据来自自然资源部门调查数据;降雨量等气象数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn),地表水资源量来自《恩施州水资源公报》(2011—2020年);自然保护区、A级景区、水电装机等数据分别来自林业、旅游、水利部门的统计数据;CPI指数及农林牧渔等价格数据来源于中国经济社会大数据研究平台(http://data.cnki.net/)和国家统计局网站(http://www.stats.gov.cn/);所用图件均来自湖北省地理信息公共服务平台(https://hubei.tianditu.gov.cn/standardMap),审图号为鄂S(2022)005号,底图无修改。

1.2.2 变量选取与处理。

人类活动、气候变化等因素对生态系统的结构和功能有重大影响,更多情况下,气候变化与非气候变化因子同时发生作用[10-13]。考虑数据可获得性、指标之间不存在共线性且可量化等因素,通过专家打分法,选取对生态产品价值的影响权属较重的地表水资源量、观光资源量(A级景区及非A级景区自然保护地面积)、土壤侵蚀模数、年降水量、林地面积、耕地面积、水域面积、建设用地面积、人均GDP、第一产业总值、旅游总收入、居民消费水平、常住人口数、城镇化率14个指标作为备选驱动因子变量。

为避免伪回归现象,在对所选变量标准化处理后,进行多重共线性检验。剔除方差膨胀因子(VIF)大于10的变量,最终选出年降水量、林地面积、人均GDP、城镇化率4个驱动因子变量,各变量的VIF分别为:8.276、9.357、1.715、1.746。

1.3 研究方法

1.3.1 生态产品价值核算方法。

采用功能价值法分步核算恩施州生态产品价值,在分别核算生态系统的物质供给价值、调节服务价值、文化服务价值的基础上,三者求和计算得出生态产品价值总量。计算公式见表1。

1.3.2 时空地理加权回归模型。

时空地理加权回归(GTWR)模型在地理加权回归(GWR)模型的基础上引入时间因子,在解决截面数据样本数量有限的同时,兼顾考虑了时间与空间的非平稳性,能有效估计因子参数[24],模型如下:

Yi=β0(ui,vi,ti)+pk=1βk(ui,vi,ti)Xik+εi(1)

式中:X与Y分别为解释变量与被解释变量,(ui,vi,ti)为第i个样本单元的时空坐标;P为解释变量个数;β0(ui,vi,ti)为截距项;βk(ui,vi,ti)为第k个解释变量的估计系数;εi为模型残差。

该研究以ArcGIS10.8软件为平台,采用Huang等[25]制作的GTWR插件实现时空地理加权回归,其中带宽采用

AICc优化设置,时空距离参数比值为1,GEP作为被解释变量,驱动因子作为解释变量,回归结果相关参数为:

Bindwidth 0.283 2、Sigma 27.931 0、Residual Squqres 62 411.11、AICc 816.25、R2 0.988 3、Adjusted R2 0.987 2、Spatio-temporal Distance Ratio 2.504 6。从拟合优度看,R2与矫正后的R2均高于0.98,表明时空地理加权回归模型能够较好地测度解释变量对被解释变量的影响。

2 研究结果

2.1 生态产品价值年际变化

年际变化能够较好地反映恩施州生态产品价值的变化特点,该研究选取2011、2014、2017和2020 4个时间节点分析GEP的年际变化情况,结果如表2所示。

2011、2014、2017和2020年恩施州GEP总量分别为 6 055.08亿、6 384.79亿、7 114.01亿和7 417.01亿元,逐年增长,2011—2020年的年均增长率为2.50%。2011—2014年,GEP总量年均增长率为1.82%,低于年均增长率;2014—2017年,GEP总量年均增长率为3.81%,高于年均增长率;2017—2020年,GEP总量年均增长率为1.42%,低于年均增长率,且低于2011—2014年的平均增长率。2011—2020年GEP增速呈现先增后减的“A”型趋势,不同时段增长速度有明显差异。

2011—2020年,恩施州生态系统物质供给价值、调节服务价值、文化服务价值的年均增长率分别为12.95%、1.67%、5.97%,物质供给价值增速>文化服务价值增速>调节服务价值增速。从结构上看,恩施州GEP主要由调节服务提供,占比80%以上,呈现波动下降的态势;物质供给和文化服务对恩施州GEP的贡献较低,占比均在15%以下,呈现波动上升的态势。2011—2020年,恩施州GEP内部结构呈现出动态调整优化的特点。从增速上看,2011—2017年文化服务价值年均增速快于物质供给价值和调节服务价值年均增速,物質供给价值年均增速呈波动加速状态,调节服务价值年均增速相对较慢;2017—2020年文化服务价值年均增速低于物质供给价值,呈现负增长,原因在于新冠疫情导致人员流通减少、旅游经济下滑,恩施州旅游业及相关服务产业遭受重创,文化服务价值增长停滞。

2.2 供给水平的空间分异

用单位面积生态产品价值(即每平方公里生态产品的价值量,地均生态产品价值)衡量恩施州各县市生态系统的生态产品产出水平,利用ArcGIS10.8对各县市不同时间段的地均生态产品价值(GEP)、地均物质供给价值(WZGJ)、地均调节服务价值(TJFW)、地均文化服务价值(WHFW)进行可视化,并采用自然间断法分级显示,如图2所示。

2011—2020年,各县市地均生态产品价值总量、地均物质供给价值、地均调节服务价值、地均文化服务价值逐年上升,生态产品供给水平呈增长趋势。各县市地均生态产品价值总量在23.46万~33.85万元/hm2、地均物质供给价值0.86万~2.52万元/hm2、地均调节服务价值18.91万~29.00万元/hm2、地均文化服务价值1.60万~9.60万元/hm2变化,县市间生态产品供给水平存在明显差异;整体来看,巴东县、鹤峰县生态产品供给水平最高;细分来看,恩施市、宣恩县、来凤县生态物质供给水平相对较高,巴东县、鹤峰县、咸丰县、来凤县生态调节服务供给水平相对较高,恩施市生态文化服务供给水平高于其他县市。

2.3 生态产品影响因素分析

将GEP作为被解释变量,年降水量(NJSL)、林地面积(NDMJ)、人均GDP(RJGDP)、城镇化率(CZHL)作为解释变量,用GTWR模型分析解释变量与被解释变量间的相关性,对局部样本可视化,如图3所示。

总体上看,各县市不同影响因子的回归系数各不相同并具有显著影响(P<0.05),且在时间序列上发生变化;8县市年降水量、林地面积、人均GDP的回归系数均为正数,对各县市GEP具有显著的正向促进效应,随着年降水量、林地面积、人均GDP的增加,各县市GEP相应增大;2011—2020年,城镇化率因子的回归系数由负变正,说明随着城镇化率的增加,其对GEP的影响逐渐由负影响变为正向促进,具有阈值效应。对比来看,利川市、咸丰县、来凤县年降水量回归系数绝对值相对较大,恩施市、建始县、巴东县绝对值相对较小;利川市、咸丰县、来凤县林地面积回归系数相对较大,恩施市、建始县、巴东县回归系数相对较小;利川市、恩施市、建始县人均GDP回归系数相对较大,巴东县、鹤峰县、来凤县的回归系数相对较小;2011—2016年8县市城镇化率回归系数为负数,2017—2020年8县市回归系数为正数。

3 讨论

2011—2020年,恩施州年平均GEP为6 658.5亿元,其中物质供给价值占比为5.43%、调节服务价值占比82.31%、文化服务价值占比12.26%,GEP内部结构表现为调节服务价值>文化服务价值>物质供给价值,与欧阳志云等[4]在浙江丽水市、赵寅成等[26]在安徽六安市、白玛卓嘎等[27]在四川甘孜州、牟雪洁等[28]在北京延庆区、董天等[29]在内蒙古鄂尔多斯市的同类研究结果类似。欧阳志云等[4]提出,根据GDP与GEP的增长趋势和关系,可以评估一个地区生态文明建设进展及人与自然和谐共生的状态与趋势。恩施州GDP由2011年的458.42亿元增长到了2020年的1 117.70亿元[17],年均增长率15.98%,GEP与GDP双增长,GDP增速大于GEP增速,全州社会经济与生态环境保护协调发展,生态文明建设成效显著,与2019、2021年恩施州先后获得国家生态文明建设示范州、“绿水青山就是金山银山”实践创新基地命名相印证。

该研究得出年降水量、林地面积、人均GDP、城镇化率因子对恩施州生态产品价值具有显著影响,与国内其他研究得出的自然气象、土地利用、经济水平、社会人口等因素对GEP有影响[30-32]的结论趋于一致。GTWR模型分析结果显示,不同时间不同县市年降水量、林地面积、人均GDP、城镇化率因子的回归系数存在差异,印证了生态系统服务驱动因素及其作用机理的复杂性,与邓煌炜等[13]的研究结论相似。利川市、咸丰县、来凤县年降水量与GEP的相关性较强,主要原因是上述县市是恩施州传统的农牧物质产品产出大县,而降水对农作物生长和农业生产具有重要作用,间接影响生态物质供给价值。

林地是恩施州最主要的用地类型,提供了大量的林业产品和调节服务产品,林地面积与GEP总体正相关,但受林地占比、林相品种、林地等级质量的不同,以及天然林保护、退耕还林和石漠化治理等生态治理差异,回归系数在县市间表现出空间异质性。人均GDP作为经济发展水平的风向标,回归系数均为正,说明经济发展水平对GEP有正向促进作用,可能有两个原因,第一是经济发展水平影响生态物质产品及生态功能服务单位价格,第二是经济繁荣与产业发展互促,如农林牧渔产品的精深加工和旅游文化产业的繁荣会促进放大生态产品价值;因经济产业发展状况差距,各县市人均GDP对GEP的影响表现出空间异质性。城镇扩张会减少耕地、林地、水域等能提供重要调节服务功能的生态用地,从而导致生态产品价值降低;但城镇化又会带来产业繁荣和经济发展,对生态产品价值具有增益放大效应;2011—2016年,恩施州城镇率快速增长,由32.53%增长至41.88%,城镇化增益效应小于城镇化占用生态用地负面影响,城镇化率与GEP负相关;2017—2020年,恩施州城镇化率增速变缓,只从41.88%增长至45.56%,城镇化增益效应大于其负面影响,城镇化率与GEP正相关;因各县市发展基础、城镇化路径和速度不同等原因,城镇化率回归系数表现出时空差异。

4 结论

利用多源数据,结合统计分析、空间可视化等手段,核算了恩施州2011—2020年的GEP,并运用时空地理加权回归模型分析GEP的主要影响因素。具体结论如下:

(1)2011—2020年,恩施州年平均GEP为6 658.5亿元,结构上调节服务价值>文化服务价值>物质供给价值;GEP呈增长趋势,年均增长率2.50%,物质供给价值增速>文化服务价值增速>调节服务价值增速;GEP与GDP双增长,区域经济社会与生态环境保护协调发展。

(2)2011—2020年,恩施州各县市地均生态产品价值、地均物质供给价值、地均调节服务价值、地均文化服务价值分别在23.46万~33.85万、0.86万~2.52万、18.91万~29.00万和1.60万~9.60万元/hm2间波动变化,且不同县市间存在明显差异,具有空间异质性。

(3)2011—2020年,恩施州年降水量、林地面积、人均GDP、城镇化率对GEP具有显著影响(P<0.05),不同因子的回归系数在县市间存在空间差异。其中,年降水量、林地面积、人均GDP对GEP正向促进;城镇化率因子的回归系数由负变正,表明对于恩施州这种城镇化率较低的重点生态功能区,随着城镇化率的提升,其对GEP的影响逐渐由负面影响变为正向促进,表现出阈值效应。

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