21世纪以来, 合肥市地区生产总值已由2000年全国省会城市排名第26名增长到2014年的全国前十, 取得了省会城市增幅全国第一的瞩目成绩, 经济的增长、城镇化进程的加快也必然会催化经济发展与生态环境建设之间的矛盾。怎样摆脱快速城镇化进程中对自然资源环境的过度依赖, 脱钩经济增长与土地资源消耗、提升土地利用效率是合肥市城镇化进程中亟待解决的一个重要议题, 也是合肥市实现新型城镇化的必经之路。因此, 如何掌握合肥市资源环境需求量的变化, 协调经济增长与自然资源环境承载力之间的关系, 走新型城镇化道路, 严守生态红线, 是当前面临的主要问题。

生态足迹是评价资源消耗强度与生态承载力协调与否的有效手段, 最初由Rees^[1]提出, 后由Wackernagel^[2]于1992年进行了完善。自1999年“生态足迹”概念正式引入我国, 李利锋^[3]、成升魁^[4-5]、陈东景^[6]、谢高地^[7]等学者分别研究了生态足迹的理论、方法和计算模型, 并利用此模型对我国及部分地区的生态状况进行实证分析^[8]。概括来看, 近20年间, 学术界研究主要集中于3个方面：一是理论方法的研究；二是不同研究对象、不同时空尺度的研究；三是不同领域的扩展研究, 如能源、林业等领域及对生态安全评价的扩展研究等。目前来看, 运用生态足迹可以测量区域的生态状况, 但不能充分反映地区经济发展与资源利用效率之间的平衡关系, 同时, 从时空角度对区域内部的动态变化及差异的研究尚不多见。

“脱钩”一词源于20世纪60年代的物理学领域, 指两个或多个物理量之间最初的相互关系降低或不复存在, 脱钩理论因此产生。20世纪末, OECD(Organization for economic co-operation and development, 经济合作与开发组织)逐步将脱钩理论的概念引入到环境与经济等领域^[9]；众多学者也开始利用脱钩理论来判断地区发展状态健康与否, 如Kovanda等采集欧盟主要国家1990—2002年的相关数据, 利用脱钩理论对各个国家的资源消耗与GDP脱钩情况进行分析和对比^[10]；Mattila^[11]利用生态足迹与经济投入产出分析相关联的原理判断芬兰经济是否可持续脱钩。国内如盖美等^[12]对长江三角洲地区16个城市的环境压力与经济发展脱钩程度进行定量评价和综合分析；钟太洋等^[13]利用IPAT模型改进了环境领域的脱钩评价方法, 并建立关于经济增长与建设用地扩张的脱钩分析方法。基于脱钩分析与效率变化之间存在的内部关联性, 本研究试图将脱钩理论与合肥市的土地利用效率变化分析相结合, 构建合肥市土地利用效率变化的脱钩分析范式。

综上可知, 生态足迹能够定量分析当前区域生态承载力, 而脱钩分析能够判断当前经济发展与生态承载力之间是否平衡, 因此, 将二者相结合能够较全面地分析地区发展状况, 为区域的可持续发展政策提供建议。现有研究一般采用定量分析方法对生态承载力进行计算, 较少结合具体区域对当前的经济环境协调发展效率做出综合评价, 有必要通过生态足迹的空间化合理配置区域资源, 指导并约束区域的空间发展。此外, 对具体地区的生态状况进行动态分析与预测的研究尚不充分。基于此, 本研究以合肥市为研究区域, 合肥市是长三角城市群副中心城市, 曾是全国首批国家园林城市, 近年来, 其经济快速发展, 与此同时, 生态与资源可持续利用问题也日益突出。研究构建生态足迹与脱钩分析模型, 探究2000—2014年间合肥市生态足迹与脱钩情况的时空演变特征, 并利用灰色预测方法对合肥市“十三五”期间的生态状况进行预测, 对合肥市实施主体功能区划优化, 推进新型城镇化与可持续发展战略, 探求社会-经济-生态的协调发展意义深远。

1 研究区域概况

合肥市地处华东地区、江淮之间, 巢湖之滨, 范围为30°57′—32°32′N, 116°41′—117°58′E(图 1)。合肥市总面积11445 km²(包括巢湖水域面积770 km²), 其中, 市区面积458 km², 主城区地势由西北向东南倾斜, 以丘陵岗地地貌为主。合肥作为安徽省省会, 是长三角城市群副中心城市, 也是“一带一路”和长江经济带战略双节点城市, 已逐渐形成米字型全国交通枢纽, 是全国第二个综合性国家科学中心, 年科技研发投入占GDP比重远超全国平均水平。研究期间, 合肥市下辖9区县, 常驻人口由2000年的438.17万增长到2014年的712.81万, 增长率为62.68%；能源消费总量也由2000年的229.91万t标准煤上升至2014年的2035.15万t标准煤, 增长近8倍。2014年《合肥市经济和社会发展统计公报》^[14]显示, 2000年以来, 合肥市GDP增长率高达13.57%, 第一、二、三产业平均增长速度分别为4.1%、16.7%、10.5%；2014年, 合肥市实现地区生产总值5180.58亿元, 三次产业结构比为5.0:55.7:39.3, 人均GDP为67394元, 全年居民人均可支配收入为24272元, 城镇化率达到69.1%, 森林覆盖率26.78%。同年, 规模以上工业企业原煤消耗总量为1208万t, 废水排放量为6919万t, SO₂、烟粉尘排放总量分别为4.2万t、10.6万t。

2 研究方法与数据来源 2.1 生态足迹分析法

生态足迹分析法是一种依据可持续发展的方式提供给定的人口消费所需要的生物生产型土地面积的综合评估方法, 此方法能够估算维持人类的自然资源的消费量与既定数量下的人口规模需要消耗的物质生产型土地的面积, 与既定区域内生态承载力(一个区域内能提供给人类的生产型土地的面积总和)的大小进行比较分析, 综合衡量区域的可持续发展状态。基于此, 本研究采用国际通用的公式计算生态足迹与生态承载力^[15]。先利用均衡因子将消费量转化成生产性土地(公式(1)), 再利用公式(2)计算生态承载力。生态盈亏表示一个地区的生态状况, 是生态足迹与生态承载力之间的差额(公式(3))；若前者大于后者, 则说明该城市生态赤字, 反之, 则为生态盈余。具体计算公式如下：

(1)

(2)

(3)

式中, EF为总生态足迹；EC为总生态承载力；ED为总生态盈亏；ec是人均生态承载力, ef为人均生态足迹；i为第i种消费商品, N为人口, r_i为均衡因子, p_i为第i种消费商品的平均生产能力, a_i为人均生物生产面积, y_i为产量因子^[16-17], c_i为第i种商品的人均消费量。

2.2 脱钩分析法

脱钩理论可以通过经济变量和环境变量等相关数据来表征变量间的阻断关系。为量化脱钩情况, 增加度量便捷性, OECD建立了反映脱钩情形的指标体系, 它是数据分析的关键, 一般基于驱动力-压力-状态-影响-反应的模式来设计。脱钩指数的测量方法有很多, 本文运用的是Tapio^[18]在OECD基础上加以完善的指标构建形式, 对脱钩类型的界定更为精确规范, 可以计算合肥市土地资源消耗与经济增长脱钩的弹性系数。脱钩指标表示环境压力变量与经济驱动变量变化率的比值, 其中, EP为环境压力变量, DF为经济驱动变量, ΔEP, ΔDF表示其变化量, 下标0表示基期。

(4)

本文用生态足迹衡量环境压力, 用GDP表示经济驱动变量, 以此测量二者间的脱钩弹性关系。

(5)

式中, DI为脱钩弹性指数, EF_t、EF_t-1表示合肥市在t、t-1年份的生态足迹, GDP_t、GDP_t-1表示t、t-1年份的经济生产总值, V_t为第t年的生态足迹增长率, K_t为第t年的GDP增长率。

Tapio以0、0.8、1.2为临界值把脱钩弹性指数分成如下8类, 见表 1。

2.3 灰色预测模型GM(1, 1)

灰色预测方法^[19-21]由邓聚龙教授于20世纪80年代首次提出, 近年来已发展为成熟的预测方法。与其他诸如回归分析等预测方法相比, GM(1, 1)模型对样本量的要求低, 建模所需信息少, 是处理小样本预测问题的有效工具。

在本研究中, GM(1, 1)模型的表达形式为：

(6)

式中, a表示发展灰数, 反映累加序列与原始序列之间的发展趋势, μ表示内生控制灰数, 反映数据间的变化关系, X⁽⁰⁾为原始序列, X⁽¹⁾为一次累加后得到的序列, k为时间序列, 为累加预测值。预测前需进行模型检验, 若达到标准, 直接预测, 否则修正模型。对本研究的计算结果进行累减, 即为预测值。

2.4 数据来源

为了客观统一反映合肥市近年来生态盈亏的时空特征及演变趋势, 依据资料的可获得性和实时性等条件, 筛选基础数据, 如2000—2014年合肥市GDP、总人口、三次产业产品产量、各项能源消耗、各类型土地面积、农作物产量等均来自(2001—2015年)《合肥统计年鉴》^[22]、《合肥市经济和社会发展统计公报》^[14]以及安徽省、合肥市统计局网站；2000—2014年污染物的排放量等数据, 来自《安徽省环境质量报告书》^[23]。同时, 为统一数据口径, 本研究利用平均化方法对原始数据进行无量纲处理；因研究期间合肥市对行政区域划分进行多次调整, 为方便分析, 将蜀山区、包河区等9个固定的区县作为研究对象, 其中, 由于2011年原巢湖地级市变为县级巢湖市, 划归合肥市代管, 巢湖市下辖庐江县也划到合肥市, 本研究将2011年以前的巢湖原市区居巢区和庐江县与2011年以后的巢湖县级市与庐江县也作为统一的研究对象。

3 合肥市生态环境承载能力综合评价结果 3.1 生态足迹模型结果

利用各类型土地面积以及各商品产量, 结合当年全球数据, 计算产量因子和均衡因子, 因各年因子数值不同且相差较小, 为方便计算, 取15年的平均数为统一的因子值, 如表 2所示。

3.1.1 生态足迹时间演化分析

如图 2所示, 2000—2014年间, 人均生态足迹和人均生态承载力的波动上升趋势明显且相似, 但二者的波动幅度差异显著。其变化趋势大致分为3个阶段, 2000—2004年为快速上升阶段, 增长率分别为44.83%与105%, 此阶段合肥市贯彻大力发展经济的政策, 进行城镇化扩张, 导致人均生态足迹大幅度增加, 而人口的增加也带来了人均生物生产面积的大幅增加, 从而引起了生态承载力也大幅度提升；2004—2010年波动下降, 但下降幅度较小, 分别为13.1%和19.5%, 说明在经历生态破坏后, 合肥市政府积极响应国家号召, 开始落实节能减排政策, 大力发展高科技企业, 提高科技研发投入, 人均生态足迹与人均生态承载力均有所降低；2010—2014年为波动上升阶段, 这一时期, 合肥市致力于经济与环境的协同发展, 孵化大量高新技术企业, 但由于工业污染仍然存在, 生态环境的恢复有一定的滞后性, 导致人均生态足迹、人均生态承载力均波动上升。在研究期间, 人均生态赤字小幅波动, 呈现出上升与下降交替进行的趋势；与研究基期2000年相比, 2014年人均生态赤字略有提高, 说明经济高增长带来的城市建设用地大幅扩张及用地类型调整等问题, 导致耕地、林地及湖泊面积减少, 实现经济与环境的协同发展仍需要努力。

从结构上看, 如图 3所示, 2000年耕地的生态足迹所占比重最大(65%), 从2001年开始化石能源燃料用地超过耕地, 成为生态足迹占比最大(2001年占48%—2014年占70%)的用地类型, 其次为耕地(47%—29%), 林地、草地、建设用地所占比重较小(5%—1%)。原因在于, 研究初期, 合肥市经济发展速度较快, 工业固体废弃物排放量呈逐年增长趋势, 五年期间增长约5%, 且城区扩建吞并周边耕地与草地；在城镇化与经济高速发展中, 大量化石能源与增加的生物能源的消耗是促使化石燃料用地生态足迹不断增长的主要因素；2005年后, 合肥市开始加大节能减排力度, 并从资源消耗、废物产生、再生资源产生、社会消费等环节倡导发展循环经济, 搬迁和治理了一批重点污染企业, 对化石燃料用地生态足迹的继续增长有一定遏制作用；2010年后, 合肥市虽继续深入节能减排工作, 通过植绿扩大森林覆盖率, 但由于该时期加大城市建设力度, 不断开发高速铁路与绕城高速、地铁建设周边的土地, 同时缺乏一般工业固体废物集中处置场所, 导致污染类型从常规污染物向复合型转变, 污染范围从以城市和局部地区为主向涵盖区域和流域的尺度转变, 生态资源被大量消耗和占用^[24], 因此, 2010年后化石燃料用地的生态足迹再次出现显著增幅。此外, 该时期外来人口快速增加带来商品消费量的增加以及草地面积的减少与建设用地的增加, 土地结构的变化也导致化石燃料用地的生态足迹波动上升。值得注意的是, 由于合肥市近年来以发展高科技企业为主, 因此建设用地的生态足迹较小, 与草地生态足迹重合, 为了更好的显现建设用地类型生态足迹的差异与趋势, 建设用地的生态足迹如图 4所示。

3.1.2 生态足迹空间演化特征

城市内部区域之间经济发展程度的参差会带来生态状况的差异。由于研究期间涉及年份较多, 无法一一比较, 根据资料的可获得性与实时性, 选定2005年, 2010年, 2014年为研究节点。从合肥市各区域的人均生态足迹分布图(图 5)可知：2005年人均生态足迹最高的是长丰县, 最低区域是庐江县；2010年, 瑶海区的人均生态足迹略高于蜀山区, 另外, 庐江县增长速度较为显著, 增长率为58.71%, 这一增长速度与合肥市各区域当年的经济发展情况相符, 而相比2005年, 长丰县有所降低, 巢湖市、肥东县、肥西县、包河区和庐阳区均有不同程度的上升。2014年, 蜀山区人均生态足迹变化较小, 其他区域均有不同程度下降, 肥西县下降速度最为显著。由图 5可知, 2005年, 9区县人均生态足迹均呈现北高南低的特征；2005—2010年期间, 合肥市的经济快速发展, 人口大量迁入、城镇化率陡增, 使9区县的人均生态足迹整体上均有不同程度的提高；2010—2014年, 合肥市9区县呈现了不同程度的降低, 但西南部地区人均生态足迹仍比东北部地区低, 主要原因在于近年来, 合肥市已经逐步将西南部地区发展为生态与高科技创新创业基地, 因此人均生态足迹较低；而东北部地区发展为重工业基地, 因此人均生态足迹较高。

合肥市人均生态承载力空间格局分布如图 6所示。2005年人均生态承载力最高的是长丰县(0.9979 hm²/人), 最低是庐江县(0.4060 hm²/人)；2010年, 除了庐阳区、包河区、庐江县、巢湖市略有上涨外, 其他区域均处于下降状态, 其中, 草地面积的小幅下降以及耕地面积的大规模减少, 导致长丰县成为降幅最大的区域(20.26%), 但人均生态承载力依然最高；2014年, 蜀山区由于外来人口的流入, 人均生态承载力略有下降, 而其他区域均在上涨, 涨幅排名前三的为肥西县、庐江县和巢湖市, 分别为36.08%、34.61%和20.18%, 其人均生态承载力的增加说明合肥市管理部门近年来采取了积极的新型城镇化与适度人口、经济发展政策进行正面引导成效显著, 同时, 对于不同区县发展所采取的差异性定位也促进了人均生态承载力的回升。

3.1.3 生态足迹与经济增长之间脱钩分析

从效率利用角度来看, 环境压力与经济增长的脱钩关系较为乐观。生态足迹与GDP之间出现强脱钩、弱脱钩、扩张连接、扩张负脱钩的频率分别为：42.9%, 28.6%, 7.1%, 21.4%。由表 3可知, 2000—2002年是生态足迹的飞速扩张期, 相比之下经济增长缓慢, 出现短暂的扩张负脱钩。2002—2010年, 节能减排政策的推广使生态足迹的逐年增长率呈现出波动性下降趋势；与此同时, 合肥市经济发展进入绿灯期, GDP增速远超生态足迹, 二者之间呈现出明显的趋势性脱钩状态；2010—2014年, 过快的经济增长带来大规模的能源消耗和污染物排放, 生态压力剧增, 扩张负脱钩状态再次出现, 随后出现了强脱钩现象, 说明经济增长的边际效应小于生态环境的边际效应。

从空间上看, 各县区生态足迹与经济增长之间的脱钩状态较为乐观。由表 4可知, 脱钩状态最好的是地处远郊的肥西县和长丰县, 这与郊区的经济发展程度及地域面积有关；近郊或是主城区内有2至3个年份出现扩张负脱钩或是扩张连接状态；值得注意的是, 2012—2013年间, 除肥西县外, 其他区域均表现为扩张负脱钩或扩张连接状态。

从土地利用类型看(表 5), 耕地的生态足迹与经济增长之间的脱钩状态最好, 稳定脱钩情形出现的频率为85.7%。由于“十一五”期间大力提倡节能减排政策, 化石能源燃料用地出现了趋势性的脱钩状态。其他3种用地类型在脱钩状态上的波动都较为明显, 表现为扩张负脱钩、扩张连接和弱脱钩交替出现, 特别是建设用地, 脱钩状态的交替出现, 反映了合肥市经济发展政策在不同阶段的差异性。

3.2 灰色GM(1, 1)模型预测

为促进合肥市经济-社会-环境协调发展, 建立灰色模型对2015—2020年合肥市的生态足迹进行预测。根据公式(6), 本研究的预测模型为：

(7)

先根据该模型对研究期间的生态足迹进行拟合, 由表 6可知选定年份的拟合结果及残差情况。

预测模型的后验差、残差与关联度检验均合格, 因此可进行预测。

确定各类土地类型的预测模型如下：

(8)

以上模型均通过检验, 精度合格, 可进行预测。

利用灰色预测方法, 结合2000—2014年的人均生态足迹, 对2015—2020年的人均生态足迹进行估计, 由于2017年以后的能源消费与用地类型等数据尚未公开, 此处仅对2015年、2016年的预测值与真实值进行对比, 根据《合肥市国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》^[25], 设定“十三五”期间合肥市GDP年增长率为10%, 常住人口年增长率为7‰, 结合预测的生态足迹, 可得“十三五”期间的脱钩情形。由表 7可知：2015—2020年间, 合肥市人均生态足迹呈逐步上升趋势, 增幅为8.9%, 生态足迹与GDP的增长保持持续的弱脱钩状态, 脱钩指数较小且基本保持稳定。2015、2016年的预测值与真实值之间误差较小, 说明拟合效果较好, 具有一定的参考价值。

4 结论

本研究将生态足迹与脱钩分析相结合, 分析合肥市经济与生态发展之间平衡状态的时空变化, 最后利用GM(1, 1)模型对生态效率进行预测。主要结论如下：

人均生态足迹上升趋势明显。从时间上看, 在2000—2014年间, 人均生态足迹以上升为主, 增长率高达60.34%。人均生态承载力上升迅速, 在研究期间整体上升140%, 可以看出, 人均生态承载力总增长率高于人均生态足迹, 主要原因在于人均生态承载力在2000—2004年期间五年增长率达到105%, 这一阶段的合肥市工业化与城市化水平都较低, 且安徽省全面启动生态强省建设项目, 合肥市作为省会, 也大力开展了生态建设, 同时, 这一时期合肥市人口增长速度较慢, 五年人口增长率仅为1.48%, 总体来看, 较低的工业化水平、较快的产业结构调整、较慢的人口增长均是这一时期人均生态承载力增长迅速的原因。2004年后, 合肥市的人均生态承载力的增速放缓, 从2004年的0.43到2014年0.48, 增长率仅为12%, 但由于前期的高速增长基础, 再加上近年来处于技术进步与产业结构调整加速期, 因此人均生态承载力在15年间的总增幅超过人均生态足迹。然而, 由于人均生态承载力总体基数较小, 高速的增长并未改变生态状况, 生态赤字依旧严重；人均生态赤字波动上升, 幅度较小, 在研究前期, 人均生态赤字有上升趋势, 中期上升与下降交替出现, 但幅度均较小, 后期略有上升, 与研究基期2000年相比, 总体上升18.4%。

从结构上看, 2001年后, 化石燃料用地生态足迹占总体生态足迹比重最大(2000年时耕地占比最大)。2002年开始, 化石燃料用地的生态足迹远远超过其他土地类型, 说明能源消耗对生态足迹影响显著；同时, 由于合肥市科教投资比重较大, 建设用地的生态足迹占比一直较低。

从空间上看, 人均生态足迹与生态承载力均存在显著的空间差异, 人均生态足迹与人均生态承载力大致呈现出中心城区低, 郊区高的特征, 这与合肥市目前的区位发展规划基本一致。

从土地利用类型来看, 耕地的生态足迹与经济增长间的脱钩状态最好, 其次是林地, 在2000—2014年间, 生态足迹与经济增长间的脱钩状态有9个年份出现脱钩, 其中7个年份出现强脱钩, 城市建设用地表现为扩张负脱钩, 扩张连接、弱脱钩交替出现, 说明了近年来合肥市经济发展政策不同时期侧重点的差异性；从区域空间来看, 脱钩状态最好的是地处远郊的肥西县和长丰县, 由于工业化发展较慢, 生态足迹较小, 所以脱钩状态最好；作为老城区的庐阳区, 由于各类污染均较少, 生态足迹与经济增长出现6次强脱钩；从时间上看, 合肥市在2006—2010年生态足迹与经济增长的脱钩状态最好, 只有2008—2009年出现了弱脱钩, 其余年份均为强脱钩状态, 原因在于：这一时期, 合肥市大力推行节能减排政策, 从各个环节提倡循环经济, 大力发展高新技术产业, 同时尚未开展高铁、地铁的建设, 且对科技产业的研发投入、对生态环境的保护都提高了自然资源利用的效率, 所以生态足迹在此期间得到缓解, 与经济增长的脱钩状态以强脱钩为主；其余年份以弱脱钩和扩张负脱钩为主。

灰色预测结果显示, 合肥市人均生态足迹在2015—2020年呈上升趋势, 且生态足迹与经济增长表现为持续的弱脱钩。要实现“十三五”期间合肥市生态状况的大幅度提升以及与经济增长的持续脱钩, 必须严格监督生态政策的实施, 增加第三产业对GDP的贡献率, 减少化石能源的大量消耗, 进一步提高生态承载力。

5 建议

基于以上结论和存在的问题, 本研究建议如下：

降低原煤等化石燃料在能源消费中的使用量, 转变能源消费结构, 适度削减原煤、原油等化石能源的使用；其次是相关部门应转变经济结构和增长方式, 大力支持清洁能源的开发、低耗能与高新技术产业的发展, 增加第三产业比重；最后要探索新技术, 引进先进设备, 加强节能减排力度, 保证能源利用最大化, 遏制化石燃料用地足迹的进一步增长^[26-28]。

保护耕地资源。合肥市要加大植树造林力度, 扩大绿地面积；耕地面积的减少是导致生态承载力下降的主要原因, 因此要严格禁止主城区的盲目扩张, 保护耕地与农田, 减少化肥使用量, 提高土地的质量, 对闲置或具备复垦条件的土地进行合理利用^[29-31]。

适度控制人口增长。人口增长必然增加商品的消费量, 生活区域的扩张带来土地面积的削减, 从而导致生态足迹的增加和生态承载力的减少。因此, 合肥市可以通过提升产业结构等引导人口的合理流动, 适度将人口数量控制在合理范围内, 有利于可持续发展建设。

同时, 合肥市可通过合理规划城乡之间的居住空间与交通网络, 鼓励现有农村与郊区等区域就地进行城镇化建设, 进而减少由交通、城市建设引起的生态足迹上升的问题。根据目前的土地利用情况, 开展一系列的新型农业活动如生态农业、休闲观光等来延长生态链, 从而提高合肥市的生态承载力。

本研究未来将进一步优化生态足迹计算方法, 开展对于城市内部的生态足迹风险评价, 为更科学细致的城市土地利用的研究工作提供参考。