王 濤，馮 杰

(1.西安科技大學(xué)測繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710054；2.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安710127；3.西安交通大學(xué)公共政策與管理學(xué)院，陜西 西安710049)

綠色礦業(yè)

陜西省能源足跡動態(tài)變化與影響因素分析

王 濤1,2，馮 杰3

(1.西安科技大學(xué)測繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710054；2.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安710127；3.西安交通大學(xué)公共政策與管理學(xué)院，陜西 西安710049)

陜西省經(jīng)濟發(fā)展與能源消耗關(guān)系密切，能源足跡是定量評價區(qū)域內(nèi)能源消耗及經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要方法。陜西省能源足跡動態(tài)變化與影響因素分析，可為經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展提供理論指導(dǎo)。以陜西省1999～2014年能源消耗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用能源足跡計算模型和STIRPAT模型，分析陜西省能源足跡動態(tài)變化與影響因素，結(jié)果表明：①陜西省能源足跡呈增加趨勢，2007～2014年是能源足跡快速增加時期；能源足跡的增加明顯高于能源足跡人均承載力，導(dǎo)致陜西省能源足跡長期處于赤字狀態(tài)，且赤字逐步擴大，能源足跡生態(tài)壓力加大，生態(tài)安全風險增大，自然生態(tài)系統(tǒng)處于嚴重不安全狀態(tài)；②陜西省能源足跡中煤及煤制品的貢獻最大，平均超過80%，降低煤及煤制品消耗能夠有效降低能源足跡水平；③陜西省單位能源足跡產(chǎn)值呈增加趨勢，而能源足跡強度呈下降趨勢，表明陜西省能源集約利用效率在逐步提高；④陜西省能源足跡與第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、人均GDP呈正相關(guān)關(guān)系。提高第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重，減少煤及煤制品消耗量，均是陜西省降低能源足跡水平的有效途徑。

能源足跡計算模型；STIRPAT模型；生態(tài)安全；陜西省

改革開放之后，中國經(jīng)濟得到了迅猛的發(fā)展。相對東部沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展而言，中西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展起步較晚。陜西省經(jīng)濟在過去30多年時間里得到了迅速發(fā)展，尤其是2000年之后，經(jīng)濟快速發(fā)展更為明顯[1]。與經(jīng)濟發(fā)展過程相對應(yīng)，陜西省乃至中國經(jīng)濟發(fā)展與能源消耗之間關(guān)系明顯[2-3]，經(jīng)濟發(fā)展主要是能源消耗型[4-6]。

能源足跡(Energy Ecological Footprint，EEF)由生態(tài)足跡(Ecological Footprint，EF)衍生而來，用于定量分析區(qū)域內(nèi)能源消耗及對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生的壓力和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的可持續(xù)性問題[7-8]。能源足跡通過將區(qū)域內(nèi)能源消耗折算成生物生產(chǎn)性土地面積的方法進行分析。除能源足跡外，近年來，水足跡[9-10]、碳足跡[11-12]以及污染足跡[13]等生態(tài)足跡的衍生內(nèi)容越來越多?？傮w來看，各種足跡研究均難脫離生態(tài)足跡的基本范疇[14-15]。陜西省能源足跡動態(tài)分析，有助于揭示陜西省能源消耗及評價經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展能力，是定量評價可持續(xù)發(fā)展的重要方法。

國內(nèi)外關(guān)于能源足跡研究的內(nèi)容較為豐富。研究尺度方面，從全球[16]、國家[17-19]、省域[20-22]、市域[23-24]尺度均進行了研究，結(jié)果均表明，改革開放之后隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，能源消耗增大，能源足跡呈上升趨勢。研究方法方面，傳統(tǒng)能源足跡模型存在諸多問題[15,25]，在此基礎(chǔ)上很多學(xué)者提出和應(yīng)用改進的能源足跡模型，對不同區(qū)域尺度進行了分析，結(jié)果反映出改進能源足跡模型相對傳統(tǒng)能源足跡模型計算結(jié)果要更為樂觀[26-27]。此外，一些學(xué)者利用投入-產(chǎn)出模型對能源足跡進行了分析[28]。能源足跡研究在交通運輸?shù)葒裆a(chǎn)部門的行業(yè)基本單元[29]與城市消費者個體等人類個體方面[11]以及新能源、清潔能源方面[30]有深入研究的趨勢。

陜西省位于中國西北部，總土地面積20.56×104km2，地貌類型包括陜北黃土高原、關(guān)中平原和陜南秦巴山地三個部分。氣候?qū)贉貛Т箨懶约撅L氣候，年平均氣溫為14.1℃，年降水量618.1 mm。1999～2014年是陜西省經(jīng)濟快速發(fā)展時期，能源消耗量持續(xù)增加，土地利用發(fā)生較大變化，對其能源足跡動態(tài)變化與影響因素分析，對于科學(xué)認識經(jīng)濟發(fā)展的能源消耗現(xiàn)狀以及評估區(qū)域可持續(xù)發(fā)展，提高能源集約利用具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

研究使用數(shù)據(jù)主要來自陜西省統(tǒng)計年鑒(2000～2015年)[1]，主要包括1999～2014年陜西省能源消耗量、森林面積、人口數(shù)量、GDP、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、單位工業(yè)增加值能耗量數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

1.2.1 能源足跡測度方法

1.2.1.1 能源足跡

能源足跡計算方法借助于生態(tài)足跡計算模型，生態(tài)足跡有關(guān)概念、假設(shè)等參見文獻[31]。本文采用趙冠偉等[32]和張樂勤等[23]使用的計算公式,見式(1)。

(1)

式中：EEF為人均能源足跡，ghm2/人；i表示能源類型；Fi為第i種能源消耗量，kg標準煤；Ai為第i種能源的全球平均足跡，ghm2；P為人口數(shù)量。文中計算使用全球平均足跡，煤及煤制品為55 GJ·ghm-2，石油及石油制品為73 GJ·ghm-2，天然氣為93 GJ·ghm-2。能源折算系數(shù)分別為1 t原煤=0.714 3 t標準煤，1 t原油=1.428 6 t標準煤和1 m3天然氣=1.33 kg標準煤。熱能轉(zhuǎn)化標準為1kg標準煤熱能=7 000 kcal，1 kcal=4.186 8 kJ。

1.2.1.2 能源足跡人均承載力

能源足跡人均承載力計算借鑒人均生態(tài)承載力計算方法，采用劉某承等[33]使用的計算公式，如式(2)所示。

PEEF=∑j=1Ai×rj×yj

(2)

式中：PEEF為能源足跡人均承載力，ghm2/人；Aj為第j種類型土地的人均面積，ghm2/人；rj為均衡因子；yj為產(chǎn)量因子。據(jù)張樂勤等[23]，均衡因子和產(chǎn)量因子分別取林地1.41和0.91。

1.2.1.3 能源足跡生態(tài)壓力

能源足跡生態(tài)壓力(Ecological Pressure Intensity of Energy Footprint，EPIEF)是人類消耗能源及廢物排放與生態(tài)環(huán)境承載力的比值。比值越大，反映生態(tài)壓力越大，生態(tài)安全風險越大，反之，則生態(tài)壓力小，生態(tài)安全風險小，其計算公式見式(3)。

EPIEF=EEF/PEEF

(3)

式中：EPIEF為能源足跡生態(tài)壓力；EEF為人均能源足跡，ghm2/人；PEEF為森林對能源足跡的人均承載力，ghm2/人。

1.2.1.4 能源足跡產(chǎn)值

能源足跡產(chǎn)值(Value of Energy Footprint, VEF)表示單位能源足跡產(chǎn)生的經(jīng)濟效益，值越大反映能源利用率高，經(jīng)濟發(fā)展良好，反之則較差。計算公式見式(4)。

VEF=PGDP/EEF

(4)

式中：VEF為能源足跡產(chǎn)值，元/ghm2；PGDP為人均GDP，元/人；EEF為人均能源足跡，ghm2/人。

1.2.1.5 能源足跡強度

能源足跡強度(Energy Footprint Intensity, EFI)表示萬元GDP生產(chǎn)所需能源足跡，值越大反映能源集約利用程度較差；反之則較好。計算公式見式(5)。

EFI=EEF×P/GDP

(5)

式中：EFI為能源足跡強度，ghm2/萬元；EEF為人均能源足跡，ghm2/人；P為人口數(shù)量。

1.2.2 影響因素分析

陜西省能源足跡影響因素分析采用STIRPAT模型。STIRPAT模型由Rose等對已有經(jīng)濟增長與資源環(huán)境關(guān)系IPAT模型改進而得到，其模型表達式見式(6)[34-35]。

I=aPbAcTdε

(6)

式中：I、P、A、T分別表示環(huán)境影響、人口數(shù)量、富裕程度和技術(shù)；a、b、c、d分別是系數(shù)，ε為模型殘差項，見式7。

借鑒李琦等[36]構(gòu)建的改進模型計算。

Q=KPaDbIcTd

(7)

式中：Q為人均能源足跡，ghm2/人；P為人口數(shù)，萬人；D為經(jīng)濟發(fā)展水平，用人均GDP表示，元/人；I為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況，用第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重表示；T為能源利用技術(shù)，用單位工業(yè)增加值能耗表示，t/萬元；K為常數(shù)；a、b、c和d為系數(shù)。

對式(7)兩側(cè)取對數(shù)，得到式(8)。

lnQ=lnK+alnP+blnD+clnI+dlnT

(8)

以lnQ為因變量，lnP、lnD、lnI和lnT為自變量，lnK為常數(shù)項，在對原始數(shù)據(jù)處理(取對數(shù))基礎(chǔ)上，進行多元線性回歸擬合，分析陜西省1999～2014年能源足跡動態(tài)變化影響因素。

2 結(jié)果分析

2.1 能源足跡動態(tài)變化分析

利用陜西省1999～2014年能源消耗數(shù)據(jù)，根據(jù)式(1)計算得到1999～2014年陜西省人均能源足跡(圖1)。

陜西省1999～2014年能源消耗量由2 544.20×104t標準煤增加到11 568.38×104t標準煤。由圖1可知，1999～2014年，陜西省人均能源足跡由1999年的0.355 5 ghm2/人增加到2014年的1.516 5 ghm2/人，增加約4.26倍。1999～2000年由于煤品標準煤消耗量的減少，人均能源足跡呈微弱的減少；2001～2014年呈線性增加趨勢。1999～2014年陜西省年平均人均能源足跡為0.890 3 ghm2/人，其中1999～2006年低于平均值，2007～2014年高于平均值，并且前者年平均能源足跡為0.531 0 ghm2/人，遠低于2007～2014年的1.249 6 ghm2/人。以上分析表明，2007年是陜西省近15年經(jīng)濟發(fā)展的轉(zhuǎn)折點，之后的能源消耗、人均能源足跡均呈快速的增加特征。

2.2 能源足跡生態(tài)壓力分析

根據(jù)式(2)和式(3)，結(jié)合陜西省1999～2014年森林面積數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)及EEF值計算得到圖2。

圖1 能源消耗量及人均能源足跡(EEF)

圖2 人均能源足跡供需及能源足跡生態(tài)壓力變化

由圖2可知，陜西省1999～2014年能源足跡生態(tài)壓力(EPIEF)持續(xù)增加，2014年是1999年的2.59倍。1999～2014年，陜西省人均能源足跡(EEF)持續(xù)增加，由1999年的0.355 5 ghm2/人增加到2013年的1.516 5 ghm2/人，而能源足跡人均承載力(PEEF)僅由1999年的0.176 4 ghm2/人增加到2014年的0.290 0 ghm2/人，增加量及增加速率顯著小于人均能源足跡?？傮w上，陜西省人均能源足跡長期處于赤字狀態(tài)，赤字由1999年的0.179 1 ghm2/人擴大到2014年的1.226 5 ghm2/人，并且研究時段內(nèi)人均能源足跡赤字呈明顯的擴大趨勢，供需矛盾突出。EPIEF由1999年的2.015 3擴大到2014年5.229 2，表明陜西省能源消耗對生態(tài)環(huán)境影響較大，生態(tài)安全風險很大，自然生態(tài)系統(tǒng)處于嚴重的不安全狀態(tài)。

2.3 能源足跡結(jié)構(gòu)分析

人均能源足跡計算過程涉及到各類能源足跡的計算，見式(1)。通過計算得到的各類能源人均能源足跡，可以得到陜西省1999～2014年人均能源足跡構(gòu)成(圖3)。

圖3表明，陜西省1999～2014年，EEF(煤品)足跡在能源足跡中占主導(dǎo)地位，平均占比為80.61%，EEF(油品)次之，平均占比為15.25%，EEF(天然氣)最低，為4.14%。煤及煤制品作為陜西省乃至中國的主要能源，在人均能源足跡中占有主導(dǎo)地位，降低能源足跡及生態(tài)安全風險，需要從降低能源結(jié)構(gòu)中煤及煤制品比例出發(fā)。

2.4 能源足跡強度分析

根據(jù)公式(4)和(5)計算得到陜西省1999～2014年單位能源足跡產(chǎn)值(VEF)和能源足跡強度(EFI)，見圖4。

圖3 人均能源足跡構(gòu)成

圖4 人均GDP、VEF和EFI變化

圖4可知，陜西省1999～2014年人均GDP呈指數(shù)增加趨勢，由1999年的4 402元/人，增加到2014年的46 861元/人，增加10.65倍，其中2007～2014年增加速度高于1999～2006年。單位能源足跡產(chǎn)值(VEF)呈增加趨勢，由1999年的12 383.60元/ghm2增加到2014年的30 900.07元/ghm2，增加2.50倍。VEF變化過程可以劃分為1999～2006年的緩慢增加階段和2007～2014年的快速增加階段，前一階段平均值為13 953.83元/ghm2，后一階段為23 807.98元/ghm2，后一階段是前一階段的1.71倍，表明2007之后，陜西省單位能源足跡產(chǎn)值在迅速提高，也反映了2007～2014年是陜西省經(jīng)濟快速發(fā)展時期。與人均GDP、VEF變化過程相反，能源足跡強度(EFI)呈下降趨勢，由1999年的0.807 5 ghm2/萬元降低到2014年的0.323 6ghm2/萬元，表明陜西省1999～2014年每萬元GDP生產(chǎn)需要消耗的能源在降低，即能源集約利用程度在提高，間接表明陜西省經(jīng)濟發(fā)展過程中，對能源消耗的依賴在逐漸降低。反映在GDP結(jié)構(gòu)上，表現(xiàn)為第三產(chǎn)業(yè)(能源消耗較小)的規(guī)模、產(chǎn)值持續(xù)增加，在GDP構(gòu)成中所占比例也在增加。EFI變化過程可以劃分為1999～2006年和2007～2014年兩個階段，前一階段平均值為0.72 ghm2/萬元，后一階段為0.43 ghm2/萬元，后一階段是前一階段的60.4%。

2.5 影響因素分析

利用STIRPAT模型，以陜西省1999～2014年能源足跡(Q)為因變量，人口(P)、人均GDP(D)、第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重(I)和單位工業(yè)增加值能耗(T)為自變量，先在Excel中對Q、P、D、I和T求自然對數(shù)，而后利用求出的結(jié)果在SPSS19.0中進行逐步回歸擬合，得到回歸擬合方程,見式(9)。

lnQ=-13.073+0.380lnD+2.351lnI

(9)

逐步回歸擬合方程表明，能源足跡變化與人口(P)、單位工業(yè)增加值能耗(T)無相關(guān)性，P和T均未進入回歸方程，反映出陜西省1999～2014年人口因素、單位工業(yè)增加值能耗變化并未引起能源足跡的變化。D、I進入回歸方程，并且P<0.001，F(xiàn)=1129.016，回歸方程顯著，表明D、I與能源足跡相關(guān)性較強。通過擬合方程各變量系數(shù)可知，D、I的系數(shù)分別為0.380、2.351，表明能源足跡與第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重(I)關(guān)系最密切，其次是人均GDP(D)，并且均呈正相關(guān)關(guān)系。即第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重增加、人均GDP增加，均會導(dǎo)致能源足跡的增加。

3 結(jié)論與討論

以陜西省1999～2014年能源消耗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用能源足跡計算模型和STIRPAT模型，分析了陜西省能源足跡動態(tài)變化和影響因素，得到如下結(jié)論。

1)陜西省1999～2014年能源消耗量由2 544.20 t標準煤增加到11 568.38 t標準煤，人均能源足跡由0.355 5 ghm2/人增加到1.516 5 ghm2/人。2007～2014年是陜西省能源消耗量和人均能源足跡迅速增加的時期。

2)陜西省1999～2014年能源足跡人均承載力由0.176 4 ghm2/人增加到0.290 0 ghm2/人，明顯低于能源足跡增加速率。陜西省能源足跡長期呈赤字狀態(tài)且赤字水平逐步擴大，由0.179 1 ghm2/人擴大到1.226 5 ghm2/人，能源足跡生態(tài)壓力較大，由2.015 3增加到5.229 2。陜西省生態(tài)安全風險很大，自然生態(tài)系統(tǒng)處于嚴重不安全狀態(tài)。

3)陜西省能源足跡中煤及煤制品貢獻最大，平均占80%以上，降低煤及煤制品消耗量，能夠有效降低能源足跡水平，降低生態(tài)安全風險。

4)陜西省1999～2014年人均GDP持續(xù)增加，由4 402元/人增加到46 861元/人，單位能源足跡產(chǎn)值也呈持續(xù)增加態(tài)勢，由12 383.60元/ghm2增加到 30 900.07元/ghm2，能源足跡強度呈下降趨勢，由0.807 5 ghm2/萬元降低到0.323 6 ghm2/萬元，表明陜西省能源集約利用效率在逐步提高。

5)陜西省能源足跡與第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、人均GDP呈正相關(guān)關(guān)系。即第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重增加、人均GDP增加，均會導(dǎo)致能源足跡的增加。同時也表明縮減第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重，提高人均GDP水平能夠有效降低能源足跡水平，其中，發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，減少煤及煤制品消耗，均是降低能源足跡水平的有效途徑。

傳統(tǒng)能源足跡計算模型是一種悲觀模型[26]，尤其是在能源足跡人均承載力計算過程中，僅考慮了森林的作用，而忽視了草地、水域、耕地等CO2吸收的作用。所以，本文計算過程中，陜西省1999～2014年的人均能源足跡赤字以及能源足跡生態(tài)壓力值偏大。同時，就陜西省而言，統(tǒng)計年鑒中除森林面積外，還有林地面積統(tǒng)計，并且林地面積值要高于同期森林面積，如果使用林地面積計算能源足跡人均承載力，得到的人均能源足跡赤字和能源足跡生態(tài)壓力值會有所減小，但總體趨勢未發(fā)生變化。能源足跡模型計算僅能估算某一地區(qū)的能源足跡狀況，隨著計算模型的改進，得到的結(jié)果大相徑庭，需要進一步從能源足跡產(chǎn)生過程、機理方面進行系統(tǒng)、深入研究。

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Dynamic change of energy ecological footprint and its influencing factors in Shaanxi province

WANG Tao1, 2, FENG Jie3

(1.College of Geomatics, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China; 2.College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi’an 710127, China; 3.School of Public Policy and Administration, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)

Economic development has closely relationship with energy consumption in Shaanxi province, while energy ecological footprint (EEF) is an important method to quantitatively evaluate energy consumption and economic development sustainably. Analysis of dynamic change of EEF and influencing factors would provide theoretical guidance for sustainable economic development of Shaanxi province. Calculated model of EEF and STIRPAT model were used to analyze dynamic change of EEF and influencing factors on the basis of energy consumption data from 1999 to 2014 in Shaanxi province. Result showed: ① EEF showed an increasing trend and it was the rapid increase period during 2007-2014 year. The increase of EEF was higher than per person capacity of EEF, which leaded to deficit of EEF of Shaanxi province. With the deficit enlarging, the ecological pressure of EEF and the risk of ecological security were increase and the natural ecosystem was in a serious state of insecurity. ② Coal and coal products was the most contribution to EEF of Shaanxi province with more than 80% in an average from 1999 to 2014. EEF should be cut down by the reduction of consumption of coal and coal products. ③ The output of million GDP of per unit EEF showed increasing trend, while EEF intensity showed decrease trend, which all indicated that the efficiency of energy intensive use was gradually improved. ④ The correlation between EEF and ratio of the secondary industry in GDP, per capital GDP was positive. It is an effective way to reduce EEF by increasing the ratio of the third industry in GDP and cutting down the consumption of coal and coal products.

calculated model of energy ecological footprint; STIRPAT model; ecological security; Shaanxi province

2016-07-17

國家自然科學(xué)基金項目資助(編號：41671086)；國家重點研發(fā)計劃項目資助(編號：2016YFC0501707)；黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國家重點實驗室開放基金項目資助(編號：A314021402-1616)

王濤(1984-)，男，河南湯陰人，博士，講師，研究方向為區(qū)域環(huán)境變化，E-mail：wht432@163.com。

F301.24

A

1004-4051(2017)02-0083-05