基于STIRPAT模型的浙江省水資源生態足跡驅動因素分析

吳洋洋　呂惠進　李允潔　葉瑋

摘要：指出了浙江省作出“五水共治”決策的同時，積極倡導生態文明省建設，水資源驅動因素分析也是現階段需要考慮的重要問題。結合主成分分析法，運用STIPRAT模型，對浙江省水資源生態足跡驅動因子進行了分析。結果表明：2006～2013年間，浙江省水資源生態足跡正向驅動因子由高到低排序為：城市化率>第三產業比值>人口規模>人均GDP>生活用水結構>生態承載力；其彈性系數分別為：0.809、0.790、0.786、0.751、0.688、0.435；負向驅動因子為恩格爾系數和生態足跡強度，其彈性系數為-0.221、-0.818；據此控制浙江省人口大規模流動，采取相應政策調整生活用水結構，通過提高資源利用效率等可以減輕水環境壓力。

關鍵詞：主成分分析法；STIPRAT模型；水資源生態足跡；浙江??；驅動因素

中圖分類號：X171.1

文獻標識碼：A文章編號：16749944（2017）18007905

1引言

“生態足跡（ecological footprint）”概念是由加拿大經濟學家威廉·雷斯（William Rees）于1992年提出，其學生馬希斯·瓦克納戈爾（Mathis Wackernagel）等于1996年對此模型加以完善，是一種度量人類對自然資源的需求與自然界所能夠提供的資源之間差距的方法＼[1＼]。此方法于1999年引入我國，被廣泛應用于旅游業、水資源、碳排放、飲食結構、貿易結構等實證研究，主要集中在核算方法的改進＼[2＼]和靜態的時間序列研究＼[3＼]，隨著技術的進步，更多學者進行動態時間序列研究＼[4～6＼] 。目前，對于生態足跡的驅動因素分析尚處于探索階段＼[7＼]，主要關注人口、富裕度、技術水平對水足跡的影響＼[8＼]。

浙江省于2014年提出了“五水共治”的決策，而2015年正是關鍵年、沖刺年和深化年。浙江省在提出“五水共治”的同時，也積極推進生態省的建設?；诖?，分析水資源生態足跡的驅動因素對浙江生態省建設具有重要的意義。李志堅運用STIRPAT模型對浙江省低碳經濟發展影響因素與綜合評價研究＼[9＼]；李正泉等對浙江省1995～2013年生態足跡動態變化進行探究＼[5＼]；趙春芳等對浙江省水資源生態足跡時空格局進行研究＼[10＼]，然而鮮見對浙江省水資源生態足跡驅動因素進行研究，本文運用改進的的STIRPAT模型對浙江省2006～2013年水資源生態足跡變化的驅動機制進行分析，擬為浙江生態文明省建設和“五水共治”推進提供理論參考。

本文基于改進的STIRPAT模型，對浙江省的水資源生態足跡進行建模分析，采用主成分分析法、偏最小二乘回歸方法（OLS），主要定量揭示浙江省水資源生態足跡驅動因子邊際貢獻，擬為浙江省制定水資源管控策略及節約用水提供科學依據，響應浙江生態文明省建設。

2研究方法

2.1STIRPAT基礎模型

IPAT模型是由美國生態學家Ehrlich和Holden于＼[11＼]20世紀70年代首次提出，是研究環境驅動因素的基礎模型，主要研究人口、經濟和技術對大氣環境變化的驅動機制，但以上只是對因變量等比例影響分析，STIRPAT模型在能源和環境壓力領域也得到了應用，表達式為：

I=PAT（1）

式（1）中：I代表環境壓力指標；P為人口數量；A為富裕度；T為技術水平。STIRPAT基礎模型是由Rose等在IPAT的基礎上提出的，定量分析人文經濟對環境壓力的驅動因素，通過對人口、財富和技術的回歸分析，建立環境壓力隨機估計＼[12＼]。目前該模型也被廣泛應用與能源足跡、碳排放研究、城市建設用地和人均生態足跡等驅動因素研究，表達式為：

I=aPbAcTde（2）

式（2）中：a為模型系數，為常數項；P、A、T同（1）式意思相同；b、c、d分別為P、A、T的彈性系數；e為隨機誤差。當a=b=c=d=e=1時，就是IPAT模型。為方便計算，對模型兩邊取對數，故將（2）式轉化為對數模型。

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne（3）

式（3）中：lnI為因變量；lnP，lnA，lnT為自變量；lna為

常數項；lne為誤差項。對模型進行多元線性擬合，根據彈性系數概念，可知P、A、T每發展1%的變化，會引起I發生b%、c%和d%的變化。

2.2改進的STIRPAT模型

I=aPbUcAdCeFfDgShNie（4）

為了進行回歸分析，對（4）式兩邊取對數，得到公式（5）和圖1改進的STIRPAT模型：

lnI=lna+blnP+clnU+dlnA+elnC+flnF+glnD+hlnS+ilnN+lne（5）

式（5）中：I-人均水資源生態足跡；lna-常數項；lnP-人口數量；lnU-城市化水平；lnA-人均GDP；lnC-生態承載力；lnF-生態足跡強度；lnD-第三產業比值；lnS-生活用水結構；lnN恩格爾系數；lne-誤差項。b、c、d、e、f、g、h、i為模型的彈性系數，即當P、U、A、C、F、D、S、N每變化1%時，會引起I的b%、c%、d%、e%、f%、g%、h%、i%變化（圖1）。

3浙江省水資源生態足跡驅動因素分析

3.1研究區概況

浙江省地處長江三角洲的中心地帶，是東部沿海經濟較發達的地區之一，與福建、安徽、江西、上海和江蘇相鄰，轄32市，58縣，轄域10.8×10 2km2。地勢西南高，東北低，屬于亞熱帶季風氣候，氣溫適中，四季分明，光照充足，雨量充沛。年平均氣溫15～18℃，最高氣溫達到43℃。降水量在980～2000 mm，光照時數1710～2100 h。綜合農業區發達，是茶葉、水產品、柑橘、菌類等重要產地。endprint

浙江省地形復雜，山地和丘陵占70.4%，平原和盆地占23.2%，河流和湖泊僅為6.4%，河流和湖泊所占面積比例較小，加強對水資源可持續利用分析很有必要。浙江省是一個人多地少的城市，人口增加使得水資源使用量也在增加，浙江省也存在著水資源浪費和水資源污染等問題。浙江省在2014提出了“五水共治”即：治污水、防洪水、排澇水、保供水、抓節水這五項，運用改進的STIRPAT模型對浙江省2006～2013年水資源生態足跡的驅動因素進行分析，可以評價水資源生態足跡的影響因素，通過主成分分析和LOS回歸分析，建立驅動因子模型，擬為水資源利用方面提供指導。

3.2數據來源與指標選取

3.2.1數據來源

浙江省2006～2013年的水資源生態足跡、生態承載力、生態足跡強度等來源于作者計算和相關文獻的整理，人均GDP、人口數、城市化率、第三產業比值、恩格爾系數等根據統計年鑒計算得出。數據處理和分析主要運用SPSS、Excel等統計軟件。

3.2.2指標選取

人文要素對水資源生態足跡的影響是一個復雜要素共同作用的結果，人口、富裕度和技術水平只是一個廣義的衡量標準。尤其是技術水平包括區域消費水平、產業結構、恩格爾系數等其他經濟影響因素，因此為了更好的量化人文因素對水資源生態足跡的影響，通過閱讀文獻，引入以下量化的指標參數，如表1。

3.3結果分析

3.3.1水資源生態足跡動態變化分析

由表2可知，2006～2013年浙江省人均水資源生態足跡呈現波動上升的趨勢，最近3年生態足跡較高，2013年達到0.766 hm2/人；2009年人均水資源生態足跡最小，這與水資源總量密切相關；2006～2013年浙江省水資源承載力變化較大，從0.781 hm2/人增加到1.823 hm2/人，增加2倍多。2008～2013年波動最大，最高年份是2013年，達到1.823 hm2/人；最低年份是2006年，0.781 hm2/人；人均水資源生態承載力超過人均水資源足跡，出現生態盈余，表明浙江省水資源利用相對可持續，有利于生態文明省建設。

3.3.2水資源生態足跡強度動態分析

水資源生態足跡強度即萬元GDP水資源生態足跡，反映水資源利用率和該區域萬元GDP產出對水環境的影響＼[13＼]，生態強度越大，水資源利用率越低，可以客觀評價水資源的利用效率。從圖2可以看出2006～2013年，浙江省人均水資源生態足跡強度呈現下降的趨勢，這表明浙江省水資源可持續利用的空間較大，有利于減輕生態壓力和實現“五水共治”。但人均水資源生態足跡波動上升，說明GDP的增長仍消耗大量的水資源，有必要對驅動因素進行分析。

3.3.3相關性分析

由表3可知：浙江省水資源生態足跡與城市化水平和人均GDP在0.05水平顯著相關，與人口規模、第三產業比值和生活用水結構、生態承載力都存在相關性。以上表明隨著人口增加、城市化水平的提高、經濟發展，浙江水資源生態足跡也是同步增長；水資源生態足跡與生態足跡強度呈現負相關。生態足跡強度較小，說明資源利用率較高，對人均水資源生態足跡具有延緩作用。

3.3.4驅動機制分析

主成分分析。為了消除驅動因子量綱關系，對表2中因變量、解釋變量的數據取對數。運用SPSS16.0對標準化后數據進行主成分分析，并以BC、BF、BP、BU、BA、BD、BN、BS表示。由表4可知，對自變量進行篩選后，可以提取2個主成分F1、F2（綜合變量），F1、F2可以解釋因變量的94.625%，且t檢驗的sig（單側）小于0.01，擬合程度非常好。從表5主成分旋轉矩陣可知，第一主成分F1與BP、BU、BA即人口規模、城市化水平、人均GDP，與BN即恩格爾系數呈現負相關，故該成分主要是經濟發展水平、居民消費狀況和城市發展水平的綜合反應，包含了原始變量的信息；主成分F2主要與BF、BS呈現正相關，即是水資源利用效率、用水結構的綜合信息反應。綜合變量與原變量間的關系：

（2）因變量與綜合變量的LOS回歸模型。以因變量BI為被解釋變量，FI，F2為被解釋變量，運用spss16.0中普通最小二乘法（OLS）進行回歸，得到F1、F2與BI的回歸方程為：

BI=5.477F1+0.922F2-0.992（8）

將（6）和（7）帶入（8）可得：

BI=0.435BC-0.818BF+0.786BP+0.809BU+0.751BA+0.790BD-0.221BN+0.688BS（9）

由（9）可得水資源生態足跡驅動因子的模型為：

I=aC0.435F-0.818P0.786U0.809A0.751D0.790N-0.221S0.688e（10）

由式（10）可知：浙江省2006～2013年水資源生態足跡的生態承載力、生態足跡強度、人口規模、城市化水平、人均GDP、第三產業比值、恩格爾系數、生活用水結構的彈性系數分別為0.435、-0.818、0.786、0.809、0.751、0.790、-0.221、0.688。以上結果表明當生態承載力增加1%時，人均水資源生態足跡將增加0.435；當生態足跡強度增加1%時，水資源生態足跡減少0.818；當人口數增加1%時，水資源生態足跡增加0.786；當城市化率增加1%時，水資源生態足跡增加0.809；當人均GDP增加1%時，水資源生態足跡增加0.751；當第三產業比值增加1%時，水資源生態足跡增加0.790；當恩格爾系數增加1%時，水資源生態減少0.221；當生活用水結構增加1%時，水資源生態足跡增加0.688。以上定量分析表明，浙江省水資源生態足跡與恩格爾系數和生態足跡強度（萬元GDP水資源足跡）呈現負相關關系，與其他6個影響因素為正相關，其影響程度大小排序為：城市化率>第三產業比值>人口規模>人均GDP>生活用水結構>生態承載力。城市化水平、第三產業比值、人口規模是主要驅動因子，人均GDP、生活用水結構、生態承載力是重要驅動因子。由此可知，城市化水平的加快、第三產業比值的上升、人口數量的增加、生活用水比重的增加是浙江省2006～2013年人均水資源生態足跡不斷增加的主要因素，水資源壓力會隨著驅動因素的增加而加大，給浙江生態文明省建設帶來一定壓力。endprint

4結論和討論

通過對浙江省2006～2013年人均水資源生態足跡和人均水資源生態承載力進行分析，得出人均水資源生態承載力基本大于人均水資源生態足跡，并沒有出現生態赤字，但人均水資源生態足跡在不斷上升，有必要對其驅動因素進行分析?；诖?，依據STIRPAT模型，采用主成分分析法，偏最小二乘回歸法，對浙江省水資源生態足跡驅動因素進行定量分析，得出以下結論：

2006～2013年，浙江省水資源生態足跡同城市化水平、第三產業比值、人口數量、人均GDP、生活用水結構存在較大關聯，其中城市化水平提高、人口數量的增加和第三產業比值上升是其主要因素；恩格爾系數和生態足跡強度與水資源生態足跡存在負相關關系，生態足跡強度和恩格爾系數越小，水資源利用率越高，可以降低水資源生態足跡。由于浙江省經濟發展迅速，第三產業發展較快，人口規模不斷擴大，故合理控制人口增長，適度控制第三產業比重和城市化水平、提高水資源利用效率是緩解浙江水環境壓力的重要途徑。

水資源生態足跡是自然因素和人文因素共同作用的結果，文中選取人口、經濟發展水平、產業用水結構等8個經濟社會因素進行分析，具有一定的局限性，需要更多的研究者進一步研究其他的影響因素。

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Driving Factors Analysis of Ecological Footprint on Water Resources in Zhejiang Province Based on Stirpat Model

Wu Yangyang， Lü Huijin， Li Yunjie， Ye Wei

（College of Geography and Environmental Sciences， ZheJiang Normal University， Jinhua 321004， China）

Abstract： “A total of five waters treatment” was put forward in 2014 in Zhejiang province. At the same time， Zhejiang Province advocated the construction of an ecological province. So， the driving factors of water resources is an important issue to be considered at this stage. Ecological footprint driving factors of water resources are analyzed by using principal component analysis and STIPRAT model. The results showed that： from 2006 to 2013 years， the order of positive driving factors of ecological footprint water resources in Zhejiang from high to low is： urbanization> tertiary industry ratio> population> per capita GDP> water structure of life > ecological carrying capacity； Its flexible coefficients are： 0.809， 0.790， 0.786， 0.751， 0.688， 0.435； Negatively driving factors are the engel coefficient and strength of ecological footprint with the flexible coefficient -0.221， -0.818； Thus， it is necessary to control the large migration of Zhejiang Province and take appropriate policy adjusting the structure of water. Water pressure on the environment can be reduced by increasing the efficiency of resource.

Key words： principal component analysis； STIRPAT model； ecological footprint of water resources； Zhejiang； driving factorsendprint