榆林市能源化工基地經濟增長對資源環境的影響

李俊莉，曹明明

（1.曲阜師范大學 地理與旅游學院，山東 日照276826；2.西北大學 城市與環境學院，陜西 西安710127）

經濟發展與環境質量之間關系的討論論證一直是環境資源與生態經濟學的熱點問題。環境庫茲涅茨曲線（environmental Kuznets curve，EKC）是目前關于該關系的論證中被廣泛引用的計量模型，它最早由美國學者Grossman和Krueger［1］于1991年根據經驗數據提出。其核心是隨著收入水平的提高，環境質量先破壞再好轉，即環境破壞與收入水平呈“倒U”形曲線。1990年以來，眾多學者通過對多種具體污染物的研究證實了EKC曲線的存在［1－4］。生態效率（eco-efficiency，EE）是衡量經濟與環境之間協調發展的重要指標，通過對社會經濟產品或服務的價值與環境影響的比值關系，要求從更少的自然資源中獲得更多的福利，核心思想是最大化經濟價值的同時，最小化環境影響［5］。研究證明，生態效率在有效促進經濟轉型，發展生態產業，緩解經濟發展與環境保護的矛盾，實現經濟的良性發展方面起到了積極作用［5－13］。但在解析經濟發展與環境影響關系的應用中，EKC曲線和生態效率本身還存在諸如指標選取綜合性差，數據分析和數學計量方法涉及較少，計算結果在區域間不具備可比性等不足［5］。基于此，本研究試圖以能值指標表示經濟價值，部分地克服了GDP表征社會財富的缺陷，以物質流指標表示環境影響，更全面綜合地代表了生態環境的壓力，以資源型城市榆林為例，通過對EKC曲線特征分析，生態效率分析，以及基于生態效率的“脫鉤”分析來解析經濟發展與環境影響之間的深層次關系，希望為度量經濟增長對資源環境的影響提供一個全新的視角。研究結果可為緩解資源型城市經濟高速增長與資源環境加速惡化之間的矛盾提供方法和決策依據。

1 研究區概況

榆林市位于陜西省最北部，東臨黃河，與山西隔河相望，北依內蒙；西與寧夏自治區和甘肅省接壤，南接延安市。現轄1區11縣，該市總面積43 578km2，總人口334.73萬人，2009年實現GDP1 300億元，增速連續7a保持陜西省第一。平均海拔1 000～1 500m，平均降水量316.4～513.3mm，屬于溫帶半干旱大陸性季風氣候。自然資源豐富，現已發現8大類48種礦產，其中20多種已探明儲量，潛在價值超過4.6×1013元。1998年被批準為國家能源化工基地，是國家“西煤東運”的腹地、“西氣東輸”的源頭、“西電東送”的樞紐。伴隨著能源化工基地的建設，榆林市國民經濟飛速發展。大規模、高強度、超常規的開發建設，使榆林脆弱的生態環境面臨更大的壓力，人口、資源、環境與發展之間的矛盾日顯突出。

2 基于能值和物質流分析的指標設計

2.1 經濟價值的測度

一個地區的年總能值（U）可用來度量該地區的年總財富。從生態學角度講，系統排出的廢棄物質和能量仍有其價值存在，但限于目前的技術水平不能有效利用，所以廢棄物能值具有負效應，需要從總能值中扣除，由此得到有效能值產出（effective emergy output，EMO）指標，它反映了當前技術水平下系統創造的總財富；能值分析中的能值－貨幣比（emergy dollar ratio，EDR）是指與能值相當的市場貨幣價值，即以能值來衡量財富的價值；由于通過EDR可將系統中各種生態流的能值用貨幣來度量，因而將有效能值產出除以EDR即可得到有效能值貨幣價值（effective emergy-monetary value，EMV），該指標將能值與貨幣流統一起來進行評價，可以度量生態經濟系統中儲存資源和人類勞務、商品的宏觀經濟價值，是從宏觀上探討經濟的理想尺度［5，11－12］。經濟價值各指標的核算內容詳見表1。

表1 能值和物質流分析的指標構成

2.2 環境影響的測度

物質流分析的基本觀點為：人類活動產生的環境影響很大程度上取決于進入經濟系統的自然資源和物質的數量與質量，以及從經濟系統排入環境的廢棄物質的數量與質量，前者產生對環境的擾動，引起環境的退化；后者則直接引起環境的污染［13］。在物質流分析中，多以直接物質輸入（direct material input，DMI）表示進入經濟系統的自然資源和物質的數量，以生產過程排放（domestic processed output，DPO）表示從經濟系統排入環境的廢棄物的數量。由于DMI和DPO是理論上描述社會物質循環的最佳指標［14－16］，并且其數據可根據對現有的統計資料分析估算而得，因此，DMI和DPO可作為環境影響的一種示蹤指標，其既是對經濟發展產生的環境影響的定量描述，又可為可持續發展研究提供一種新穎而簡潔的思維方式。DMI和DPO的核算內容詳見表1。

3 榆林市環境庫茲涅茨曲線（EKC）

3.1 EKC曲線分析指標闡釋

關于EKC曲線分析的實證研究中，對于環境質量的表征，較多采用各種污染物的排放量或排放濃度來分析，但污染物排放不能代表經濟過程中產生的所有環境壓力。因而，本研究試圖采用物質流分析中的環境影響指標（DMI＋DPO）表示EKC分析中的環境質量指標，取能值分析指標中有效能值貨幣價值（EMV）的人均值表示EKC分析中的經濟發展指標，對榆林市1999—2009年經濟發展與環境質量之間的關系進行實證分析。

3.2 EKC曲線特征分析

（1）“倒U”形特征明顯，研究期內轉折點尚未出現。二次曲線擬合結果顯示：榆林市環境庫茲涅茨曲線的“倒U”形特征顯著（圖1）。研究期內曲線的最高點出現在2009年，由于榆林市尚處于經濟快速發展階段，因而整個EKC曲線的頂點尚未出現，即經濟產出的增長帶來的環境影響依然保持一定的增長勢頭，資源環境負荷不斷增大。

（2）EKC曲線轉折點將出現在經濟價值和資源環境壓力同時增長的2015年前。對二次曲線求導，可得到環境質量轉折點將出現在人均有效能值—貨幣價值34 525Em＄（與有效能值相當的市場貨幣價值）的時候，采用年均增長率對人均有效能值—貨幣價值進行趨勢預測，得出在2015年（預測值是37 817 Em＄）前，EKC曲線轉折點將出現，屆時，人均有效能值—貨幣價值將較2009年增加7.34倍，環境影響將較2009年增加5.15倍。綜上所述，目前榆林市尚未達到環境庫茲涅茨曲線的轉折點，如果不采取積極有效的措施，未來榆林市經濟的快速發展必然以資源環境壓力的加速增長為代價。

圖1 榆林市EKC曲線動態變化

4 榆林市生態效率分析

4.1 生態效率的測度

基于生態效率的表達式（生態效率＝經濟價值／環境影響），以有效能值貨幣價值（EMV）表示經濟價值，以由資源壓力和環境壓力構成的生態壓力（ecological stress）表示環境影響，相應的生態效率模型由資源效率和環境效率模型兩部分構成，即分別從源頭（減少原生資源的消耗）和末端（減少污染物的產生）來表征系統的生態效率。資源效率（EER）、環境效率（EEP）和生態效率（EE）的計算表達式及3者之間的關系為：

式 中：DMI——資 源 壓 力；DPO——環 境 壓 力；ES——生態壓力。

由計算公式可知，生態效率會隨著資源效率和環境效率的變化而變化，資源和環境效率若同時增大，則生態效率也隨之增大；反之則減小；資源和環境效率若變化趨勢相反，則生態效率的變化趨勢與變化幅度較大的一方一致［17］。為了統一量綱以方便比較，計算公式中經濟價值及資源、環境和生態壓力均采用基準年的倍數來度量。

4.2 有效能值－貨幣價值（EMV）動態變化

榆林市EMV動態變化如圖2所示。研究期內，總能值（U）年均增長29.38%，廢棄物能值（W）雖然穩步增長，但年均增長率僅0.87%；1999—2009年榆林市有效能值產出（EMO）由1.83×1022sej增加到3.59×1023sej，年均增長34.71%，能值貨幣比率（EDR）由3.73×1013sej／＄下降到2009年的1.94×1013sej／＄。因而，由快速增長的EMO和不斷降低的EDR綜合作用的結果是系統EMV以年均43.79%的速度由1999年的4.90×108EM＄上升到2009年的1.85×1010EM＄，11a間增長了37.76倍，顯然，榆林市總有效經濟價值增長迅猛。

圖2 榆林市EMV與EMO動態變化

4.3 直接物質輸入（DMI）和生產過程排放（DPO）動態變化

圖3 為榆林市DMI與DPO的動態變化圖。由圖3可以看出，1999—2009年榆林市DMI和DPO的年均增長率分別為31.62%和6.08%，均小于有效能值—貨幣價值（EMV）的年均增長率。進一步對DMI和DPO進行線性擬合，相關系數為0.975，函數表達式為：DMI＝58.73×DPO－26 455，R2值為0.983，表現出良好的回歸效果，證明DMI和DPO線性關系顯著。由此可以得出，榆林市經濟增長具有較明顯的“高物質投入，高污染排放”特征，其經濟增長模式仍然處于粗放式的線性經濟增長狀態，而這種增長方式必然導致資源環境壓力的急劇增加［5］。

圖3 榆林市DMI和DPO動態變化

4.4 生態效率動態變化

根據測度公式可得到榆林市資源效率、環境效率和生態效率的變化趨勢（圖4）。由圖4可知，研究期內榆林市環境效率上升趨勢最為明顯，11a間增長了21.08倍；資源效率雖然呈現出較小的波動，但總體呈小幅增長趨勢，11a間增長了2.55倍；二者共同作用的結果致使11a間榆林市生態效率提高了4.55倍。值得注意的是，榆林市生態效率的提高是經濟價值與生態壓力同時增長的背景下相對變化的結果。即2009年有效能值—貨幣價值增長到1999年的29.94倍，生態壓力非但不能減小到1999年的1／2而是增加到1999年的6.58倍［5］。所以，雖然榆林市的生態效率在逐步提高，單位經濟產出對生態環境的壓力在逐漸下降，但生態環境的總壓力卻在逐年上升。

圖4 榆林市資源、環境、生態效率動態變化

5 基于生態效率的脫鉤現象分析

5.1 脫鉤分析模型

運用美國著名人口學家艾里奇（Ehrlich）在1971年提出的IPAT方程及其派生方程，可分析生態壓力與經濟增長“脫鉤”的條件，即可通過生態壓力與經濟價值總量變化來判斷經濟發展與生態壓力的脫鉤與復鉤關系［18－19］。結 合邱壽豐等［19］人的研究，建立脫鉤與復鉤分析概念模型（圖5）。根據圖5可知，強脫鉤是指在經濟總量持續增長的同時，生態效率不斷提高而生態壓力持續下降的狀態，強脫鉤是實現可持續發展的理想狀態（Ⅱ區）；強復鉤是指經濟總量持續降低，生態效率不斷下降而生態壓力持續升高的狀態，即經濟與環境全面復鉤的狀態，強復鉤是實現可持續發展過程中最不利的狀態（Ⅴ區）。其他4種狀態雖然也實現了生態效率的降低或提高，但同時也分別出現了經濟總量與生態壓力的雙增或雙減情況，只是增或減的幅度相對變化有差異，由于這4種狀態并未實現經濟與環境的嚴格脫鉤或全面復鉤，因此被稱為相對脫鉤或復鉤，具體稱為弱脫鉤（Ⅰ區）、衰退性脫鉤（Ⅲ區）、弱復鉤（Ⅳ區）和擴張性復鉤（Ⅵ區），這4種狀態均存在不利于可持續發展的不同因素［20］。

5.2 生態壓力與經濟增長的脫鉤分析

經濟發展和生態環境協調發展的過程也是實現物質減量化的過程，生態效率的內涵與物質脫鉤是相同的，其目的都是實現經濟增長的同時物質消耗減量。根據表2可見，1999—2009年榆林經濟總量和生態壓力的變化率均大于零，根據圖5模型可以判斷，11a來榆林市脫鉤狀態始終處在坐標體系的Ⅰ區或Ⅵ區，即弱脫鉤和擴張性復鉤交替出現，還沒有出現任何形式的強脫鉤、衰退性脫鉤、弱復鉤和強復鉤。

圖5 脫鉤與復鉤分析概念模型

進一步分析經濟增長與資源壓力、經濟增長與環境壓力的脫鉤現象。據表2，顯然生產過程排放（DPO）與經濟增長的脫鉤現象最為明顯，除2001年強脫鉤外，1999—2009年均處于弱脫鉤狀態；直接物質輸入（DMI）與經濟增長在2001，2002和2005年處于擴張性復鉤狀態，即榆林的經濟增長是由更加沒有效率、同時增加資源壓力的技術導致的，其余年份處于弱脫鉤狀態。由此進一步證明，資源投入對生態壓力的影響貢獻較廢棄物排放更大，也就是說生態壓力的增長最主要來源于資源投入的增加。所以，生態效率的提高，尤其是資源效率的提高對于控制區域生態壓力、推進經濟增長具有至關重要的作用。

表2 榆林市主要脫鉤指標及脫鉤類型

6 結論

（1）榆林能源化工基地經濟增長對資源環境的影響主要表現為：經濟發展與環境影響之間“倒U”形特征顯著；EKC轉折點將出現在2015年前，屆時，經濟價值與資源環境壓力將分別較2009年增加8.83和4.38倍。EMV年均增長率為40.16%，而DMI和DPO年均增長率分別為31.62%和6.08%，3者共同作用的結果使生態效率在研究期內增加了4.55倍。由此可見，榆林市經濟的不斷增長以資源環境壓力的不斷增加為代價。

（2）基于生態效率“脫鉤”分析結果顯示，生態效率的提高是經濟增長與生態壓力實現脫鉤的充要條件。研究期內，榆林市脫鉤現象以弱脫鉤和擴張性復鉤的交替為特征，經濟發展的弱可持續性特征明顯；資源投入與經濟增長的脫鉤程度比廢物排放與經濟增長的脫鉤程度要小；相比于廢物排放、資源投入對生態壓力的升高具有更加明顯的推動作用。因而，提高資源效率是控制區域生態壓力，進而提高生態效率的關鍵路徑，也是榆林市實現發展方式轉變的切入點。今后榆林市應采取切實有效的環境政策，在全社會范圍內實行節“資”減排；推廣清潔生產技術，減少污染物排放；發展循環經濟，不斷提高可循環使用物質和可再生資源的比重，逐步降低不可再生資源的使用，從源頭上控制資源的過度消耗。

（3）由于EKC曲線是在若干跨國數據和時間序列數據的基礎上對經驗數據進行的描述，并且曲線的變化受多種因素的影響，因而它只是一種可能而非必然，其形狀是可以改變的，國家和地區都有突破曲線未來走勢的可能。榆林市要突破EKC曲線的走勢，需要政府和企業改變傳統的經濟增長模式，以較高的生態效率穿越環境高山或使EKC曲線變得低平并提前進入轉折期。

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