生态环境质量经济发展论文范文

1研究地区与研究方法

1.1研究区概况本文所选6个片区(大兴安岭片区、燕山-太行山片区、吕梁片区、秦巴片区、武陵片区以及乌蒙片区)大致围绕在胡焕庸线周围(图1)．胡焕庸线不仅是中国人口的地域分界线，也与半干旱区和半湿润区分界线、地貌区域分界线、文化景观分界线均存在某种程度的重合，因此本文将胡焕庸线作为选择研究区的重要参考．研究区共249县，涉及14省53市，这6个片区中，大兴安岭片区、秦巴片区、吕梁片区为重要生态功能区，余下3片区为生态环境脆弱区，在生态环境方面均有代表意义;从扶贫开发的角度考虑，从14个片区中选择不同区位条件下的研究区能更有代表性地表征全国贫困的状况;从数据源的角度考虑，针对贫困片区的贫困核心综合监测指标更具权威性和代表性．

1.2数据来源及预处理本研究采用数据包括研究区基础地理数据与社会经济数据．基础地理数据主要有研究区多年平均降水量千米格网数据(源于中国科学院地理科学与资源研究所信息共享中心的地球系统科学数据共享平台www．geodata．cn)、1∶10万土地利用数据、分辨率90m的数字高程模型(DEM)数据、国家1∶25万基础地理数据中的县界及河流数据;社会经济数据来自研究区所辖各省、市统计年鉴以及国务院扶贫办2011年片区监测数据，包括人均可支配收入、贫困发生率、地方生产总值、地方一般预算收入、农民人均纯收入和总人口等．以上空间数据在使用前经过了投影变换、地理配准、重采样等数据预处理．

1.3研究方法

1.3.1生态环境质量评价生态环境质量评价是根据特定的目的评价生态环境的优劣程度．由于地理现象在空间上是连续分布的，不受行政单元的限制，故在评价生态环境质量时选择千米格网作为计算单元，从而得到空间上具有连续性的生态环境质量分布．而经济贫困的统计指标通常按行政单元统计，因此以县域为单元对网格生态环境质量进行输出．在设计评价指标体系时，考虑到6片区覆盖国土面积较大，生态环境特点各有不同，如果根据每个片区的特点分别选取指标有失统一与客观;同时，指标体系不同，在进行片区间横向比较时的可比性不够合理，对其空间特征分析及后续机理分析都会造成影响．另外，大尺度研究区侧重于生态环境质量在研究区范围内空间分布特征的连续变化，而以环保部《生态环境状况评价技术规范(试行)》(HJ/T192—2006，下文简称“规范”)［27］为主的指标体系更具有普适性，可以评价跨地区的生态环境质量．但如果完全沿用“规范”给出的指标体系，则存在如下问题:1)污染类指标通常是以行政单元统计，本文采用网格对生态环境质量进行评价，空间化过程中要加入许多社会经济数据，将大大增加结果的不确定性．2)各个片区存在的污染源可能并不相同，而本文重点关注恶劣生态环境为人类生活带来的影响，污染类指标对总评价结果贡献不大．3)污染类指标虽然可以侧面反映地区的经济发展状况，但由于耦合对象之间要保持相互独立性，如果在生态环境评价指标中加入经济指标，会对后续耦合结果的客观性产生影响．综上，本文结合生态贫困内涵，从生态环境的自然属性出发，并考虑数据的可获取性，遵循指标体系建立的科学性、实用性、系统性等通用原则，参考《新纲要》［1］中生态扶贫监测指标与任务，建立了以“规范”为基础、针对连片特困地区的生态环境质量指标体系(表1)．根据“规范”［27］给出的定义，生物丰度指数指单位面积上不同生态系统类型在生物物种数量上的差异，间接地反映被评价区域内生物丰度的丰贫指数;植被覆盖指数指被评价区域内林地、草地、农田、建设用地和未利用地5种地类的面积占被评价区域面积的比重，用于反映被评价区域植被覆盖程度．从二者定义中可以看出，生物丰度指数与植被覆盖指数的二级指标虽然有部分重复，但这些基础指标在指数计算过程中起到的作用完全不同，并且不同一级指标下的二级指标之间没有线性关系，因此部分二级指标的重复并不影响评价结果．在指标的权重设置中，二级指标沿用“规范”［27］中定义的权重;为反映贫困地区的特点，4个一级指标选择层次分析法赋权，为了削弱主观影响，在专家打分的基础上，又参考了“规范”［27］中原本的一级指标权重．其中，水网密度指数参考“规范”［27］中选用的归一化方法，没有二级指标的权重．

1.3.2生态环境质量与经济贫困的耦合在贫困指标的选择上，通过查阅各市统计年鉴与国务院扶贫办2011年片区核心经济监测数据，本文选择经济贫困综合指数来集成贫困核心监测指标———贫困发生率、地方生产总值等，同样使用AHP法计算权重，得到经济贫困综合指数指标:贫困发生率为0．38，人均地方生产总值为0．08，人均地方一般预算收入为0．08，农民人均纯收入为0．23，城镇人均可支配收入为0．23．经济贫困综合指数以式1的形式进行计算．经济贫困指数虽然是表达贫困程度，但考虑到结果以正向数值进行分析表达较为便利，即经济贫困综合指数越大，标志着经济发展情况越好，越不贫困，因此对负向指标(贫困发生率)进行标准化处理，使其为正向．系统耦合度原指两个或两个以上的系统或运动方式间通过相互作用而彼此影响以致协同的现象［28］．在我国通常使用协调发展模型［29］，基于变差系数的思想，来衡量两个事物之间发展的同步关系．前文所得EI与贫困综合指数存在量纲的差异，并且考虑到原始计算值可能会存在区分度不大的现象，因此本文采用标准化后的排名计算二者的耦合协调度，以此评价二者发展的同步性及整体协调发展水平的高低．式中:C为耦合度;T为生态贫困与经济贫困综合评价指标;D为耦合协调度;f(x)为代表标准化生态环境质量排名;g(y)为标准化经济贫困综合指数排名;K为调节系数;α和β为待定系数．由于生态环境质量与经济开发需要协调发展，所以此处视为同等重要，取α=β=0．5，k值取3用以增加可区分度．C只能反映生态环境质量与经济贫困的耦合程度，即二者的发展同步性．实际上，耦合度C相等的两个对象，发展程度可以相差很远．为了同时反映二者总体发展水平的高低，此处再引入耦合协调度D反映整体协调发展水平的高低．

1.3.3空间特征分异分析为反映生态环境质量与经济贫困耦合程度在空间上的分布特征，首先，本文计算了空间自相关系数，用以检验某一要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联［30］．其次，在0～1之间，C值越大，表示协调发展程度越好，因此借鉴环境经济协调发展类型分类体系［31］，结合研究区特点，将研究区内249个县的协调发展类型分为4大类(表2)8小类，再概括为两个协调发展大类，用以体现协调发展和衰退失调的特点;在此基础上再根据生态环境质量和经济协调发展程度的差异将其分为6种差异类型(表3)，并将二者差距在0．1以内时视为同步．

2结果与分析

2.1生态环境质量评价由图2可以看出，在研究区中部及南部生态环境质量明显高于北部，秦巴、武陵及乌蒙3片区生态环境质量优于吕梁、大兴安岭和燕山片区．根据片区EI得出，片区生态环境质量排名从高到低依次为乌蒙、武陵、秦巴、燕山、吕梁、大兴安岭．

2.2耦合度与耦合协调度的分布从图3可以看出，研究区生态环境质量与人均可支配收入的耦合度与耦合协调度在空间上均大致表现为南高北低，个别县市二者有差异，这类县市的情况是二者的排名在249县中相差不多，协调程度高，但整体发展水平不高，因此耦合协调度低．由表4可知，6片区249县中，可达勉强协调发展及其以上程度的占53．4%，即协调发展型和衰退失调型基本各占一半，但环境经济同步型仅占14.1%，表明在此6片区经济环境几乎不能协调同步发展，2．8%的县甚至环境经济共损．

2.3空间分异特征

2.3.1空间自相关与聚集效应对耦合协调度D求空间自相关系数(MoranI)，得到MoranI值为0．36，即D在空间上存在明显的自相关性，说明研究区生态环境质量与经济贫困综合指数在空间上的协调发展程度分布是有规律的．从图4可以看出，耦合协调度在研究区东北部呈现出低值聚集，在中部呈现高值聚集;研究区中部大于零的Z值集中，东北部小于零的Z值集中，进一步表明了连片特困地区的生态环境质量与经济贫困在空间上呈现出东北部耦合度低、越向中部耦合度越高的趋势．

2.3.2生态环境质量与经济贫困耦合空间分布特征6片区中衰退失调严重程度由北向南逐渐降低，秦巴片区、武陵片区边缘严重程度高于片区中部，乌蒙片区东部衰退失调程度高于西部;吕梁片区和大兴安岭片区呈现整体衰退失调，燕山-太行山片区大部分地区衰退失调，中部、东部和南部个别县市协调发展．大兴安岭片区、吕梁片区和燕山-太行山片区中环境落后型占主要部分，秦巴片区和武陵片区经济落后型居多，乌蒙片区两种类型数量大致相等(图5)．6片区协调发展类型与协调发展差异类相差比较明显，将优质协调发展型、良好协调发展型、中级协调发展型合并为协调发展型，得到6片区协调发展型比例分别为大兴安岭片区0、吕梁片区23%、秦巴片区67%、乌蒙片区48%、武陵片区58%、燕山片区65%，协调发展程度排名从高到低依次为:秦巴片区、燕山-太行山片区、武陵片区、乌蒙片区、吕梁片区和大兴安岭片区(表5)．将环境受损型与环境滞后型统一为环境落后型，经济受损型与经济滞后型统一为经济落后型，得到6片区环境落后型比例和经济落后型比例分别为:大兴安岭95%、5%，吕梁片区39%、44%，秦巴片区36%、41%，乌蒙片区43%、46%，武陵片区24%、60%，燕山片区48%、31%．环境发展排名从高到低依次为:武陵片区、秦巴片区、吕梁片区、乌蒙片区、燕山片区、大兴安岭片区;经济发展排名从高到低依次为:大兴安岭片区，燕山片区、秦巴片区、吕梁片区、乌蒙片区、武陵片区(表6)．只比较各省落在片区内部的部分，重庆、黑龙江、吉林、内蒙四省区环境落后型占绝大部分，甘肃、湖北、湖南和云南省则以经济落后型为主要类型，其他省各类型各占一定比例，经济环境共损型仅出现在贵州省和山西省内．从各省区经济环境协调发展差异类型可见，甘肃、黑龙江、吉林、内蒙和云南省以衰退失调型为主，河南、湖南、陕西、四川省和重庆市以协调发展型为主;贵州、河北、湖北、山西四省虽然几种类型相差不多，但进一步细分可以看出贵州、湖北两省属衰退失调型，河北、山西两省属协调发展型(图6)．在县级比较中，部级贫困县协调发展程度明显低于片区县，并且以经济落后型为主(图7)．片区县虽然衰退失调程度低，但是环境发展落后于经济发展．

2.3.3生态环境质量与经济贫困耦合空间分布特征从图5和图8可以看出，衰退失调型沿胡焕庸线大致从东北到西南的分布为:大兴安岭南麓片区，燕山片区内蒙乌兰察布市、东部丰宁县与围场县、南部阜平县与涞源县，吕梁片区绝大部分地区，秦巴-武陵-乌蒙三片区西部甘肃陇南地区、中部巫山山脉一带、南部昭通地区以及毕节地区．另外，沿大兴安岭山脉、太行山脉、秦岭山脉、巫山山脉、雪峰山山脉以及黄河在山陕交界的干流两侧的落后类型大致相反．衰退失调型地区生态环境质量发展较好的县市包括:大兴安岭片区阿尔山市，燕山-太行山片区丰宁县、围场县、阜平县和涞源县，秦巴片区甘肃陇南地区，武陵片区恩施地区、遵义地区，乌蒙片区昭通地区．这些地区有些是生态环境质量基础比较好，有些是承担着生态建设的任务，如天然林保护以及退耕还林等工程．阿尔山市是全国人口最少的城市，森林覆盖率超过64%，绿色植被覆盖率达到95%，位于呼伦贝尔草原、锡林郭勒草原、蒙古草原和科尔沁草原的交汇处，生态环境质量基础好．燕山-太行山片区的4个县内有多个部级自然保护区，生态环境质量本身比较好，而且自然保护区禁止开发，少有人类干扰．甘肃陇南地区地处西秦岭东西向褶皱带发育的陇南山地，是全省境内唯一的长江流域地区，森林茂密，素有“陇上江南”之称，全区自然生长的树种多达1300多种，野生动物300多种，中药材1200多种，生物多样性丰富．恩施地区有巫山山脉、武陵山脉及齐跃山脉组成的山地，森林覆盖率近70%，有着全国罕见的部级自然保护区，国家森林公园等多处自然景观区，生态环境质量良好．遵义地区森林覆盖率为50%，是国家森林城市，加上近年来一直大力改善流域植被，同时境内有野生和常见的高等植物2009种，占全省稀有动植物资源总数的93.3%．昭通地区地处云南省东北部，居于云岭高原与四川盆地的结合部，独特的地势形成了大山包、黄连河、铜锣坝、小草坝等独特的自然景观;因地形、地貌、气候、土壤等因素的综合影响，植物资源十分丰富，有高等植物1025种，草场植被资源1604种，同时有数十种珍贵野生动物，鱼类113种;同时，昭通地区还有大关黄连河景区、罗汉坝原始森林片区多处自然保护区与自然景观区．衰退失调型地区经济发展较好的县市包括:大兴安岭片区除阿尔山市外其他县市，燕山-太行山片区内蒙乌兰察布地区，吕梁片区榆林地区，秦巴-武陵-乌蒙三片区川渝地区、贵州毕节地区．这些地区基本都有可以带动经济的因素，有些地区受到经济圈、经济走廊等经济结构的影响，有些地区有矿产作为经济发展的重要支撑．大兴安岭片区除阿尔山市外其他县市经济发展主要受到东北经济圈、东北工业基地、大庆油田以及哈大齐工业走廊影响，同时，作为粮食基地与畜牧业生产基地带动经济发展，大兴安岭部分片区土地资源丰富，耕地面积占片区总面积的31%，并有铅锌铝、石油等矿产．乌兰察布地区与包头、呼和浩特相邻，是内蒙东进西出的桥头堡、南联北开的交汇点，区位优越，交通上是进入东北、西北、华北三大经济圈的交通枢纽，是中国通往蒙古、俄罗斯的重要通道，受经济圈与交通要道的影响，经济发展好于片区内其他地区．榆林地区资源丰富，地处呼包银榆经济区、陕北能源化工基地，工业发达，资源储量大，组合配置优秀，是典型的资源型城市．川渝地区同时受到大西南经济圈、西三角经济圈、成渝经济圈的影响，经济发展优于周边地区，而毕节地区不仅受到大西南经济圈的影响，同时是成渝经济区-毕节-贵阳经济走廊的重要节点，承担着成渝经济区、黔中经济区的辐射与对接功能．

2.4对比分析为了验证本文大尺度6片区研究方法与结果的科学性，与前人的研究对象———小尺度吕梁地区、研究方法———生态环境质量与经济贫困相互耦合关系［32］、研究结果———生态环境质量与经济协调性发展水平的相关议题进行对比分析．

2.4.1研究方法对比与前人研究相比，虽然研究分析框架类似，但不同尺度研究区中的指标体系与赋权方法均不相同，这两种存在的合理性大前提是6片区大尺度研究区不仅跨行政区，而且跨不同气候类型、地貌类型以及其他自然条件类型，从生态环境定义出发难以做到指标完整合理;小尺度研究区虽然既包含了贫困县，又包含了非贫困县，但自然条件与经济结构基本统一，从生态环境的定义出发对生态环境质量的评价更有地域代表性，因此二者均是合理的．从指标选择上看，6片区的生态环境质量指标框架选择了环保部颁布的、全国范围内适用的规范，结合研究目的，对规范原本的5个指数若干指标进行删减与补充，最后建立了4个指数、17个指标的指标体系;经济贫困指标选择了核心贫困监测数据，对于贫困区来说更有代表性和权威性．吕梁片区从生态环境质量的含义出发，针对吕梁地区典型生态环境特点，从生态环境包含的5个方面出发，建立了5个方面的生态环境质量评价指标体系;经济贫困指标选择了单一的人均可支配收入以体现区域实际水平．

2.4.2研究结果对比从耦合结果的图面展示看，无论是生态环境质量、经济贫困、耦合结果还是空间聚集的空间分布特征，大小尺度研究区的研究结果从高低分布上基本一致．从6片区的分区统计中选取吕梁片区的数据与吕梁单片区的数据进行比较(表7)，结果表明，各类型数值纵向比较虽有差距，但整体横向趋势比较一致，只有同步型和共损型的高低相反，大尺度研究区内同步型比例高于共损型比例，小尺度研究区内同步型比例低于共损型比例．由表8可知，严重衰退失调型与中级协调发展型数量没有变化，1/5的轻度衰退失调型变为严重衰退失调型;1/4的中度衰退失调型变为濒临衰退失调型，1/8的中度衰退失调型变为勉强协调发展型;其他各类型均为不变或者变为紧邻级别．衰退失调型共16县，15县衰退失调，1县变为协调发展;协调发展型共4县，2县协调发展，2县变为衰退失调．从表9可见，环境受损型与经济滞后型不变，同步型1/2变为经济滞后型，1/2变为共损型;1/6的经济受损型变为经济滞后型;1/3共损型变为经济受损型，1/3共损型变为经济滞后型，其他类型不变．

2.4.3差异分析与解释导致以上结果的原因一是在小尺度研究区内，为了对比贫困县与非贫困县之间的区别，加入了36个非贫困县参与研究［19］，即小尺度研究区内进行标准化等数值处理是在贫困县与非贫困县之间进行．而大尺度研究区内所有县都是片区县，所有处理与分析都是在贫困县之间进行，因此在计算结果上会有差别，这也说明了生态环境与经济贫困的相互关系在贫困地区与非贫困地区确实存在差别．二是由于耦合计算时为了增加区分度选择排名作为耦合对象，而不是传统的以真值为对象进行耦合，在不同的指标体系与权重计算下，得到的量算值稍有偏差就会影响排名，因此造成后续计算结果的不同．不同尺度的研究结果对于连片特困区来说都可作为扶贫开发政策制定的参考依据，决策者在以片区为单位、考虑不同片区整体发展时可以兼顾两种尺度下的政策建议，仅考虑片区内部协调关系时则可以小尺度的政策建议为主．

3结论

本文从生态环境的自然属性及生态贫困的视角出发，构建了连片特困区生态环境质量评价指标体系与评价模型，设计并实现了连片特困区生态环境质量与经济发展水平耦合协调性评价与分析模型，并以国家划定的乌蒙片区、武陵片区等6个典型国家连片特困区为研究区，分别在片区-省-市-县不同尺度上对其生态环境质量与经济发展水平进行定量空间分异分析．结果表明:1)在连片特困地区，一半左右的县可以达到协调发展，但大部分县生态环境质量与经济不能做到同步发展．部级扶贫县生态环境质量与经济二者失调发展的现象更严重一些．2)沿大兴安岭山脉东西两侧分别是经济落后与环境落后型，太行山脉、巫山山脉、雪峰山山脉以及黄河在山陕交界的干流东西两侧分别是环境落后型与经济落后型，而秦岭南北两侧分别是环境落后型和经济落后型．3)研究区中部及南部生态环境质量明显高于北部，秦巴、武陵及乌蒙3片区生态环境质量优于吕梁、大兴安岭和燕山片区，片区生态环境质量排名从高到低依次为乌蒙、武陵、秦巴、燕山、吕梁、大兴安岭．4)6片区生态环境与经济协调发展程度排名从高到低依次为:秦巴、燕山-太行山、武陵、乌蒙、吕梁和大兴安岭片区．6片区环境发展协调程度排名从高到低依次为:武陵、秦巴、吕梁、乌蒙、燕山、大兴安岭片区;经济发展协调程度排名从高到低依次为:大兴安岭、燕山、秦巴、吕梁、乌蒙、武陵片区．5)部级贫困县协调发展程度明显低于片区县，并且以经济落后型为主．片区县虽然衰退失调程度低，但是环境发展要落后于经济发展．利用本文提出的生态环境质量与经济发展水平耦合协调性评价方法所得评价结果与相关研究相比，具有较好的吻合性与客观性，也较好地定量揭示了研究区客观实际区位条件导致的生态环境与经济协调发展水平的分异特征，从而验证了本文所提方法的可靠性与实用性．但受扶贫监测经济数据的可获取性限制，本文仅以县域为单元做了1年的研究区案例研究，没有对耦合评价单元进行更精细尺度上的空间化处理，没有进行多时相对比分析．后续研究中将进一步搜寻不同时间序列的更加精细的村户级数据源，更加清晰地剖析不同时空尺度上生态环境质量与经济协调发展水平的时空分异特征，拓展验证本文协调性评价方法的可靠性与普适性。

作者：王艳慧李静怡单位：首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地