社会经济与生态环境之间的协调发展一直是可持续发展中的重要议题与热点^[1-2], 协调发展要求区域社会经济发展与自然生态环境状况能够相互促进^[3], 实现耦合协调的共同发展过程^[4]。近年来, 在社会经济与生态环境之间相互关系的研究方面, 已逐渐从定性分析向定量的趋势评价准备^[5], 并基于不同的概念模型和不同的研究视角, 提出了大量的关于生态环境与社会经济协调、耦合关系的评价模型^[6-7]。如PSR模型从“压力-状态-响应”的角度分析区域经济活动与生态环境之间的相互关系^[8], 库兹涅茨计量模型通过对经济指标和环境指标之间的关系模拟是否存在倒“U”假说来判定不同区域经济系统与环境系统之间的耦合状态^[9-10], 基于传统系统动力学模型构建的社会经济-生态环境耦合系统动力学模型从系统动力学模拟的角度分析区域社会经济系统与生态环境系统的耦合动力过程^[11], 还有学者基于耦合理论建立区域经济-环境系统的耦合度模型分析经济-环境系统关键因子的协调程度^[12-13]。在研究尺度与研究区域方面, 国内在重点城市群城市化、社会经济系统与生态环境系统的耦合关系有大量的研究成果^[14-16], 方创琳等对中国城市群的交互耦合效应进行了全面分析^[17]。

当前对于社会经济与生态环境的研究多面向城市或城市群, 以城市化的过程为主要方面, 探索城市化进程中社会经济发展与生态环境质量间的耦合协调过程。考虑到我国政策体系中省域政策的重要性^[18], 本研究选择中国西北内陆省份甘肃为研究案例, 采用静态耦合协调度模型与动态耦合过程分析相结合的方法, 研究中国西部典型区域的社会经济发展与自然生态环境质量间的协调发展程度以及演变规律, 并重点讨论社会经济发展趋势与生态环境质量变化趋势的动态耦合过程, 为甘肃省生态环境保护与社会经济发展协调的政策体系提供可靠的理论支撑。

1 研究方法 1.1 综合评价指数

综合评价指数的计算采用对综合指标体系内各项指标值的加权平均。本研究中, 首先采用熵值法对指标体系的权重进行客观赋值, 通过计算指标项信息量获得指标的信息熵, 确定各指标权重, 信息熵是对系统无序程度的度量方式^[19], 若系统该指标的变化程度越大, 那么其信息熵就越小, 该指标提供的信息量就越大。因此, 根据系统各个指标值的变异程度, 可以得到各个指标的权重值。

(1) 标准化指标值^[20],

(1)

其中, n为评价样本的总数。

(2) 计算第i项指标的信息熵值,

(2)

其中, 若f_ij=0时, 则假设f_ijlnf_ij=0, 且假设k=1/lnn, 因此有0 < H_i < 1。

(3) 计算第i项指标的基于信息熵的权重

(3)

其中, , 0 < W_i < 1, m为评价指标体系的指标总数。

进而, 利用指标去那种与指标量化值计算自然生态系统与社会经济系统的综合评价指数, 其计算公式为：

(4)

其中, f(x)是自然生态环境系统的综合评价指数, f(y)是社会经济系统的综合评价指数。

1.2 耦合协调度模型 1.2.1 耦合度

耦合度用于分析两个或两个以上系统或运动形态之间通过相互作用进而产生影响的现象和程度。本研究中, 耦合度即为甘肃省社会经济系统与生态环境系统的耦合程度, 反映甘肃省社会经济系统与生态环境系统之间的耦合关系^[21]。计算公式如下：

(5)

其中, C是系统耦合度, C∈[0, 1], f(x)是自然生态环境系统的综合评价指数, f(y)是社会经济系统的综合评价指数, f(x)和f(y)都基于综合评估模型计算。

本研究中, C=0时, 系统耦合度最小, 认为甘肃省生态环境系统与社会经济系统要素间无关联, 整个系统朝无序状态发展。考虑到甘肃省与陕西省安塞的地域及发展特征存在一定的相似性, 本研究中系统耦合度的分级参考文章《陕北安塞县生态与经济系统耦合协调发展》中耦合度的分级标准^[23]。C∈(0, 0.35]时, 社会经济发展处于较低水平, 生态环境承载力强, 为弱耦合；C∈(0.35, 0.65]时, 社会经济发展水平提高, 生态环境承载力下降, 为中度耦合；C∈(0.65, 0.85]时, 社会经济发展水平与生态环境承载力水平互相靠近, 为较强耦合；C∈(0.85, 1)时, 社会经济发展水平与生态环境承载力水平彼此接近, 为极强耦合；C=1时, 社会经济系统与生态环境系统达到良性共振, 耦合度最高, 系统整体向有序发展。

1.2.2 综合发展指数

综合发展指数反映的是甘肃省社会经济发展与生态环境保护的综合水平, 由自然生态环境系统综合评价指数f(x)和社会经济系统综合评价指数f(y)加权而来。计算公式如下：

(6)

其中, T为系统综合发展指数, α和β分别是自然生态环境综合评价指数和社会经济系统综合评价指数在评价指标体系中的权重。

1.2.3 耦合协调度指数

耦合度虽然能定量分析各子系统间的相互影响程度并预警系统的发展秩序, 但是不能反映研究系统的综合发展水平, 难以测度研究系统的整体功效^[22]。因此, 必须构建耦合协调度模型来评判各子系统的优劣等级, 避免出现社会经济发展与生态环境系统水平都比较低, 但耦合度高的情况。计算公式如下：

(7)

其中, D为耦合协调度, D∈[0, 1], 在一定的社会经济发展水平和生态环境状况下, 生态环境与社会经济水平的复合效益越大, 则说明系统整体的发展更加协调, 因而, D越接近1说明系统整体的耦合协调程度越高, 反之说明系统耦合协调程度低。

结合已有研究文献综述^[23], 考虑耦合协调度与其系统综合评价指数的特征, 综合反映甘肃省社会经济发展与生态环境的耦合协调类型特征(如表 1)。

进一步的, 深入分析系统综合评价指数的特征, 耦合协调度类型可被分为三类, 当f(x)>f(y)时, 耦合协调度类型为社会经济发展滞后型；当f(x) < f(y)时, 耦合协调度类型为生态环境滞后型；当f(x)=f(y)时, 耦合协调度类型为同步发展型。

1.3 指标体系与数据

甘肃省生态环境与社会经济系统协调发展的综合指标体系主要由自然生态环境系统与社会经济系统构成, 指标选取综合考虑其代表性、客观性以及对社会发展的描述贴近程度、可比性等原则, 结合甘肃省社会经济发展现状与生态环境实际特征, 参考已有相关研究成果^[24-26], 构建能够综合反映甘肃省生态环境质量与社会经济发展水平的综合评价指标体系(如表 2)。其中自然生态环境系统包括自然资源供给、自然生态条件、生态环境压力、生态环境胁迫、生态环境风险等一级指标, 具体选择年均降水量、年平均气温、人均可用水资源量、植被覆盖度、建成区绿化率等16个指标；社会经济系统包括经济发展指数、社会发展指数、城市生活指数等一级指标, 具体选择地区生态总值、人均财政收入、社会固定资产投资额等11个指标。各指标的权重福祉, 采用熵权法进行确定, 并经过加权求和获得甘肃省自然生态环境和社会经济系统的综合指标值。

2 研究区域与数据来源 2.1 研究区概况

甘肃地处我国西北部内陆地区, 位于黄河上游, 黄土高原、内蒙古高原和青藏高原的交汇地带^[27]。区域内气候类型复杂, 全年降水量少, 境内植被覆盖度低, 水资源条件差。甘肃自然生态环境多样, 脆弱生态区众多, 水土流失和土地荒漠化程度较高, 生态环境条件恶劣。在社会经济方面, 经济水平整体较低, 贫困率高, 发展难度高。随着甘肃社会经济的快速发展, 工业和人口呈现向城市大规模聚集的趋势, 生态环境与社会经济发展的矛盾日趋凸显, 甘肃在生态环境与社会经济耦合发展研究方面具有代表性意义。

2.2 数据来源

本研究以2007—2017年为研究时段, 数据主要来源于《中国统计年鉴(2008—2018)》、《甘肃省统计年鉴(2008—2018)》、《中国环境统计年鉴(2008—2018)》、《中国城市统计年鉴(2008—2018)》、甘肃省国民经济和社会发展统计公报(2008—2018)等国家和地方公开发布的统计资料, 污染物排放数据主要来自于第二次全国污染物普查, 个别缺失数据采用移动平均进行模拟。数据归一化采用极差变换法对各指标数据进行量化。

3 结果 3.1 甘肃省自然生态环境系统与社会经济系统综合发展指数演变特征 3.1.1 自然生态环境综合指数

由图 1可知, 甘肃省的自然环境质量指数在2007—2017年间呈先波动下降后逐步上升的变化趋势, 2012—2014年间急剧下降, 说明该时期内生态环境整体面临的压力加大。后在2015年情况得到较大改善, 此后, 生态环境质量不断向好。

自然环境质量系统分类指标中, 生态环境压力的波动趋势与自然环境质量波动趋势基本一致, 所占指标权重在自然环境质量系统中最高为0.2, 这在一定程度上反映出废水和废气的排放以及耗能与耕地面积的增加是影响甘肃省生态环境质量的主要因素, 即生态环境质量的突然升高主要是由于期间污染排放量显著增加。由此说明, 甘肃省在经过了一次较大的自然环境波动后, 加强了对自然环境的保护并取得显著的环境污染治理成效。

3.1.2 社会经济综合指数

由图 2可知, 甘肃省社会经济发展水平自然环境系统的综合水平在2007—2017年间整体呈现上升趋势, 由2007年的0.189上升到2017年的0.320, 但自2014年来增速有所放缓呈现出小幅波动。由此说明10年间, 随着城镇化的发展, 甘肃省经济发展水平不断提升, 人民生活质量不断提高, 2014年后经济增速有所放缓。

在社会经济系统分类指标中, 三个子系统的权重相对平均。其中, 经济发展指数、社会发展指数上升速度较快, 带动了经济的快速发展, 城市生活指数与社会经济系统综合指数整体波动情况较为一致。

3.2 甘肃省自然生态环境与社会经济耦合协调度

为了更好的分析甘肃省自然生态系统和社会经济系统的综合指数的变化情况及评判经济增长、生态环境交互耦合的协调程度。将二者看作两个系统, 借助耦合和协调的理论模型, 利用公式计算得到自然生态系统和社会经济系统的耦合度C以及耦和协调度D, 结果见表 3。

由耦合度可知, 2007—2017年, 甘肃省的社会经济与自然生态环境质量的发展状态从失调阶段逐步过渡到协调阶段, 说明这一耦合过程正从磨合阶段向着高水平有序状态稳固发展。

由表 3和图 3可知, 2007—2017年甘肃省社会经济与生态环境的耦合协调度水平处在0.37—0.54之间, 整体在向好的方向转变, 经历了从轻度失调到濒临失调再到勉强失调的过程, 拐点分别为2010年、2015年。说明10年间, 甘肃省生态环境与经济发展的耦合协调性有所改善。此外, 对比城市化系统与生态环境系统的综合指数得出协调类型, 可知除2014—2015年间为城市化滞后型, 其余皆为生态环境滞后型。由此反映出甘肃省在十年间甘肃省自然生态环境的质量是制约甘肃省城市化与自然生态环境耦合协调发展的因素, 整体的社会经济发展是处于粗放型阶段, 以牺牲生态环境为代价的发展经济。具体表现为：

(1) 2007—2010年, 轻度失调, 这一阶段协调指数处于轻微波动但幅度不大。这是由于此阶段正是甘肃省以粗放型发展模式依靠工业化带动城市化的快速发展, 人口增加、耕地面积减少、工业“三废”的大量排放, 使得污染物排放的速度大于其生态环境自身的溶解能力等, 加之期间甘肃水资源贫乏、干旱少雨、植被稀疏、水蚀风蚀活跃, 生态环境本底脆弱, 生态系统的稳定性差, 环境承载力有限, 很大程度上限制了城镇化与生态环境的协调发展。

(2) 2011—2015年, 濒临协调, 这一阶段协调指数先快速上升后很长一段时间稳定于0.5左右。这一时期地方政府将生态环境建设纳入城市协调发展的体系中, 对城市布局进行合理规划, 扩大绿地面积, 提高生态系统的自我调节能力, 有效调节了城镇化与生态环境的协调关系, 反映出城市生态经济耦合协调发展由粗放逐渐向集约、绿色循环模式渐趋形成, 生态环境逐渐修复；

(3) 2016—2017年, 勉强失调, 这一阶段协调指缓慢上升。表明甘肃自然生态环境的保护与治理取得一定成效, 自然生态环境与社会经济已经有转向协调发展的趋势, 且经济对于环境修复支撑作用逐渐增强, 二者之间出现良性耦合。

4 讨论 4.1 基于剪刀差分析的甘肃省自然生态环境与社会经济发展增长速率的耦合过程

甘肃省生态环境质量与社会经济发展过程具有不一致的变化趋势, 为更好地理解生态环境变化与社会经济发展过程的差异, 本研究采用剪刀差分析方法对生态环境质量与社会经济发展的变化速率构建切线夹角^[28], 分析其相互之间的变化差异。计算方法为：

(8)

(9)

其中, f′(x)是自然生态环境系统对年份的变化趋势, f′(y)是社会经济系统对年份的变化趋势, θ是f(x)和f(y)两条曲线在给定时刻的两切线夹角, θ越小说明f(x)和f(y)变化趋势之间的差异越小。

由表 4和图 4可以看出, 甘肃省自然环境和社会经济变化速率的剪刀差的演变过程可以分为三个阶段:

1) 2008—2010年, 剪刀差角度由8.3709°上升到9.8538°, 该时段自然环境指数与社会经济指数均较为平稳。该时期反映了甘肃省自然生态环境状况与社会经济发展间的差异较大, 互相无明显的限制。

2) 2011—2015年, 剪刀差角度迅速下降到1.1007°, 可知自然环境指数与社会经济指数的差距在迅速下降。该时期生态环境状况相对较好, 而社会经济水平相对落后, 但自然生态环境的变化速率整体呈现负增长, 而社会经济指数增速则有所提升。说明该时期社会经济对生态环境的压力正在逐步加重, 正在以损害生态支撑能力为代价的来发展经济。

3) 2016—2017年, 剪刀差角度上升到5.3065°, 由此说明该时段甘肃省社会经济继续快速发展, 生态支撑能力有所回升, 印证了甘肃省政府对生态环境加以重视, 生态环境得到了保护。

4.2 甘肃省自然生态环境与社会经济发展过程的动态耦合分析

考虑甘肃省自然生态环境系统与社会经济系统的交互胁迫关系, 讨论各子系统受自身和另一个子系统影响下的演化状态, 通过分析自然生态环境系统变化速率与社会经济系统变化速率在二维平面上构成的投影轨迹的夹角φ, 作为耦合模型角度来判断^[29], 系统间的周期性动态耦合过程。

(10)

甘肃省社会经济与生态环境的耦合度处于剪刀差耦合度模型的第Ⅰ区, 其角度范围在-90° < φ < 45°间波动, 说明近10年甘肃省经济的发展已经从不受生态环境约束, 转变为受约束状(如图 5)。具体可分为两种：

(1) 当-90°＜φ≤0°时, 系统处于低级协调共生阶段。2008—2009, 2011, 2014—2015, 2017。该阶段经济发展缓慢, 且基本不受生态环境的限制和约束, 经济发展对生态环境的影响也几乎为零。

(2) 当0°＜φ≤45°时, 系统处于初级协调发展阶段。2009—2011, 2012—2014, 2015—2016。V(x) < V(y), 经济发展速度小于环境演化速度, 经济发展已经开始显现出对生态环境的胁迫作用, 生态环境制约了经济发展。

两种状态呈现交替出现, 周期大约为2-3年, 这主要是由于两系统变化的速率不同, 自然生态环境对城市化的响应较为明显, 具有一定的滞后性。

具体而言从增长速率来看具体可以分为两个阶段：

(1) 自然生态环境的发展速度小于社会经济的发展速度：2007—2014年

(2) 自然生态环境的发展速度大于社会经济的发展速度：2015—2017年

初期经济发展缓慢, 且基本不受生态环境的限制和约束, 经济发展对生态环境的影响也几乎为零。但是甘肃省社会经济的发展速度相对于生态环境发展速度越来越快, 经济虽然得到了长足的发展, 但其对环境的依赖和消耗也越来越严重, 使得生态环境对经济快速发展的支撑能力愈发不足, 从而制约了经济发展使得社会经济发展速度需要放缓。由此也就解释了自然生态环境的滞后性, 说明了为什么两种状态呈现交替出现。

自然生态环境的增速自2015年开始转变为高于社会经济的发展速度, 由此表明甘肃省政府已经意识到经济发展对环境的影响并展开了一定的产业结构优化和自然环境保护, 初步的效果在这一年开始显现。

5 结论

本研究对甘肃省的社会经济发展与当地自然生态环境保护之间的耦合协调状况开展分析, 采用自然生态环境与社会经济耦合协调度评估模型对甘肃省2007—2017年间的耦合协调程度进行计算, 并分别基于剪刀差和耦合模型分析甘肃省自然生态系统与社会经济发展的动态耦合过程。2007—2017年间, 甘肃省自然环境质量指数波动下降后逐步上升, 社会经济发展水平水平整体呈上升趋势, 自然生态环境与社会经济耦合协调度在轻度失调到勉强失调之间, 耦合协调度波动增加。2015年以来, 随着自然生态环境质量的提升, 甘肃省社会经济与自然生态环境直接的协调过程已逐渐呈现效果, 社会经济发展对生态环境的影响与相互促进作用开始显现。