黄河流域资源环境承载力评价研究

王 艳，雷淑珍

（1.西安理工大学 经济与管理学院，陕西 西安 710048； 2.西北大学 经济管理学院，陕西 西安 710127）

黄河流域在我国经济社会发展和生态安全方面具有十分重要的地位［1］。 黄河流域在工业化进程中遭受了严重的环境污染和生态破坏，传统的粗放发展模式加剧了黄河流域生态脆弱性和资源环境超载等，成为生态保护和高质量发展中亟须解决的现实问题［2］。随着环境问题的日益突出，资源环境承载力已成为评价一个国家或地区可持续发展程度的重要依据［3－4］。承载力概念起源于对生物学与生态学的认识，许多学者从单一资源要素如土地、矿产、人口、大气、海洋、水资源等出发对资源环境承载力进行研究［5－10］，此类研究具有较强的针对性。 随着各资源要素与经济社会发展之间的关系日益密切，以及伴随着资源消耗及环境污染等问题的日益突出，在对区域、城市等复合系统承载力进行分析时，应考虑多要素、多指标、多层次评价的思路已成为基本共识［11－14］。 对资源环境承载力测算的具体方法有情景分析法、突变级数法、熵值法、生态足迹法、系统动力学法等［7，13，15－19］，经历了从单要素加权求和向构建综合指标体系的发展，从现有文献来看，测度资源环境承载力所选指标有所不同、对经济发展方面的测度尚有欠缺。 笔者在借鉴前人研究成果的基础上，采用熵权－TOPSIS 法测度2008—2019 年黄河流域资源环境承载力，采用障碍因子诊断模型确定主要障碍因子，以期揭示黄河流域资源环境承载力的变化趋势和空间差异、为黄河流域生态保护和高质量发展提供参考。

1 研究方法

1.1 构建资源环境承载力评价指标体系

资源环境承载力评价旨在判断资源承载力、环境承载力是否与经济高质量发展相协调。 笔者参考雷勋平等［15］和孙永胜等［20］的研究方法和成果，结合黄河流域实际情况，充分体现黄河流域水资源保护及水土流失治理的长期效果，从社会经济、资源、环境3 个子系统中选取20 个指标构成资源环境承载力评价指标体系，见表1（各指标同时作为障碍诊断因子）。 其中：社会经济子系统主要测度社会经济发展状况、经济实力以及居民生活状况（这是黄河流域资源环境承载力的经济基础），选取全社会固定投资、城镇化水平、交通基础设施建设水平等9 个指标；资源子系统主要测度黄河流域经济发展的资源禀赋、利用与消耗情况，选取单位能耗下降率、人均耕地面积、人均水资源量等5个指标；环境子系统主要测度社会经济发展过程中生态保护、环境污染治理状况，选取工业污染治理完成投资、森林覆盖率、城镇建成区绿化覆盖率等6 个指标（考虑到黄河流域水土流失严重的现实状况，除选取多数研究普遍选用的生态环境保护治理指标外，还选取了水土流失治理面积指标）。

表1 黄河流域资源环境承载力评价指标体系

1.2 构建评价指标标准化矩阵

由2008—2019 年黄河流域九省（区）的20 个资源环境承载力评价指标构建原始数据矩阵X＝（xij）m×n，对X进行标准化（归一化）处理，得到评价指标标准化矩阵R＝（rij）m×n。 正向指标即数值越大越好的指标标准化公式为

负向指标即数值越小越好的指标标准化公式为

式中：i、j分别为评价指标序号、年份序号；m、n分别为指标个数、评价年数；xij为第i个指标第j年的原始数值；rij为第i个指标第j年的标准化数值；max（xi）、min（xi）分别为第i个指标的最大值、最小值。

1.3 计算资源环境承载力

熵权法能够克服定量分析中主观性过强的缺点，因此用熵权反映指标的重要程度，一般而言，指标的熵权越小表明指标越不重要［15］。 TOPSIS 法被称为逼近理想解排序法，主要用于解决有限方案的多目标决策问题，是系统工程中常用的决策技术。 本研究采用熵权法计算各项指标权重，采用TOPSIS 法计算资源环境承载力及3 个子系统的承载力。

（1）计算指标熵权。 熵值（信息熵）用于度量指标的信息量、判断指标的离散程度，熵值越小指标值的离散程度越高、对综合评价的影响越大，即权重越大。 熵权的计算公式为

式中：wi为指标i的熵权；ei为指标i的熵值；fij为第i个指标第j年的特征比重。

（2）构建评价矩阵。 依据评价指标标准化矩阵R和各指标熵权wi，构建加权规范化评价矩阵Y：

（3）确定正负理想解。 由各指标的历年最优值（正向评价指标的最大值和负向指标的最小值）构成正理想解Y＋、由各指标的历年最差值（正向评价指标的最小值和负向指标的最大值）构成负理想解Y－：

（4）计算与理想解的距离。 选取欧氏距离表示各指标与正、负理想解的距离：

（5）计算资源环境承载力。 资源环境承载力计算公式为

式中：Kj为第j年资源环境承载力。

资源环境承载力值域为［0，1］，其值越大说明资源环境承载力越大（越接近最优水平），参考孙永胜等［20］的研究，依据Kj值对资源环境承载力水平进行等级划分：0～0.30 为低级，0.31 ～0.60 为中级，0.61 ～0.90为良好，0.91～1.00 为优质。

1.4 计算各因子障碍度

资源环境承载力障碍因子诊断，可找出资源环境承载力的短板、有针对性地为提高资源环境承载力指明方向。 障碍因子诊断模型（计算公式）［21］为

式中：Oij为指标i第j年的障碍度，%；Fij＝1－rij。

2 黄河流域资源环境承载力实证研究

2.1 数据来源

鉴于各指标数据的可获取性，本文研究时段为2008—2019 年。 为确保指标数据的可比性及统计口径的一致性，研究所需的各指标数据均来源于黄河流域九省（区）统计公报、统计年鉴等。 把九省（区）20个指标原始数据的合计值或平均值，作为黄河流域的原始指标数据。 针对个别省（区）个别年份缺失的社会经济数据，采取线性插值法予以补充。

2.2 实证计算结果

按照前述方法计算的各指标权重见表2，2008—2019 年黄河流域指标值与正、负理想解的距离见表3，2008—2019 年黄河流域各子系统承载力和资源环境承载力见表4。

表2 指标权重

表3 2008—2019 年黄河流域指标值与正、负理想解的距离

表4 2008—2019 年黄河流域资源环境承载力

2.3 资源环境承载力演变趋势分析

为了更清晰地描述黄河流域资源环境承载力的演变趋势，点绘了2008—2019 年黄河流域资源环境承载力及3 个子系统承载力变化过程线，见图1。

图1 2008—2019 年黄河流域资源环境承载力变化过程线

（1）资源环境承载力演变趋势。 由表4、图1 可知，2008—2019 年黄河流域资源环境承载力整体呈稳步上升趋势，具体而言：2008—2010 年资源环境承载力低于0.30，处于低级水平；2011—2016 年资源环境承载力由之前低于0.30 提升至0.375 ～0.600，处于中级水平；2017—2019 年资源环境承载力继续提升至0.728～0.809，处于良好水平（2019 年较2018 年有小幅度回落，应引起重视）。

（2）社会经济承载力演变趋势。 由图1 可知，黄河流域社会经济承载力在2008—2017 年呈现逐年上升的趋势、2018—2019 年呈现下降趋势。 社会经济发展对于资源环境承载力来说是一把“双刃剑”：一方面，社会经济发展以消耗一定资源、对环境造成一定破坏为前提，给资源、环境子系统造成压力；另一方面，社会经济的繁荣发展推动技术不断进步和生产方式优化进而有效提高资源利用率、节约能源、减少环境污染等，同时财富的积累使更多的经济资源用于受损的资源、环境子系统的修复。 由表4 可知，2008—2019 年黄河流域社会经济承载力从0.200 上升到0.699（其中2017 年社会经济承载力达0.843），承载力水平从低级逐步提升至良好，说明黄河流域经济实力的增强为资源环境承载力提升奠定了较为坚实的经济基础。

（3）资源承载力演变趋势。 由图1、表4 可知，2008—2019 年黄河流域资源承载力起点较高但波动较大，总体呈现M 形变化趋势，其中：2008—2011 年呈现上升趋势，从0.356 上升到0.672，由中级水平提升到良好水平；2012—2016 年呈现下降趋势，从之前的良好水平退回中级水平；2017—2018 年又上升至良好水平，但2019 年再次降到中级水平。 资源承载力波动较大的原因是资源子系统各指标尤其是人均水资源量、人均耕地面积波动较大，如丰水年2018 年人均水资源量为2 762 m3、枯水年2015 年人均水资源量仅为1 923 m3。

（4）环境承载力演变趋势。 由图1、表4 可知，黄河流域环境承载力除2015 年小幅度下降外呈现逐年上升的趋势，由2008 年的0.074（属低级水平）上升到2019 年的0.866（属良好水平）。 对该子系统的6 个指标逐年变化情况分析可知，2008—2019 年各指标均有所提升，带动了环境承载力的提升，这离不开各地政府对环境保护的重视。

2.4 资源环境承载力空间差异分析

上述黄河流域资源环境承载力演变特征，是由黄河流域各省（区）资源环境承载力共同作用的结果。为分析黄河流域资源环境承载力空间差异，按照上述方法测算了2008 年、2019 年黄河流域九省（区）的资源环境承载力，结果见表5。 需要说明的是，表5 中2008 年、2019 年各省（区）资源环境承载力及其均值与表4 中黄河流域整体资源环境承载力差别较大，原因是计算黄河流域整体资源环境承载力采用的指标值是各省（区）的加和或均值，囿于熵值法的局限性，分省（区）计算的各指标权重与按黄河流域整体计算的权重存在差异，造成资源环境承载力计算结果也存在差异。

表5 2008 年、2019 年各省（区）资源环境承载力

由表5 可知：黄河流域各省（区）资源环境承载力水平总体较低且存在明显差异，具体而言，山东资源环境承载力水平相对较高（处于中级水平、接近良好水平）、甘肃资源环境承载力状况较差（处于低级水平），其他省（区）介于这两省之间（均处于中级水平）。 从2008—2019 年各省（区）资源环境承载力变化情况看，四川、内蒙古、河南、青海四省（区）有所提升，其中四川省提升幅度较大，而山西、山东、陕西、甘肃、宁夏五省（区）有小幅度下降。

2.5 资源环境承载力主要障碍因子诊断分析

逐年计算资源环境承载力评价的20 个因子（指标）的障碍度并从大到小进行排序，发现历年排序第1位至第9 位的因子均为生活垃圾清运量（x20）、水土流失治理面积（x19）、第三产业产值占GDP 比重（x9）、农民消费性支出（x6）、单位能耗下降率（x10）、人均GDP（x5）、交通基础设施建设水平（x3）、规模以上工业企业个数（x7）、工业污染治理完成投资（x15），这9 个因子的障碍度合计值大于52%（见表6），因此把这9 个因子作为主要障碍因子。

表6 资源环境承载力主要障碍因子的障碍度 %

上述9 个主要障碍因子分属社会经济、资源、环境3 个子系统，其中社会经济子系统5 个、资源子系统1个、环境子系统3 个；排序前3 位的主要障碍因子障碍度均在6%以上，其中排序前2 位的生活垃圾清运量和水土流失治理面积属环境子系统、排序第3 位的第三产业产值占GDP 比重属社会经济子系统。 由此表明，提升黄河流域资源环境承载力的关键是改善环境子系统和社会经济子系统中主要障碍因子（提升指标值），努力提高环境承载力和社会经济承载力进而提升资源环境承载力。 具体来说，排在首位的生活垃圾清运量反映的是生活垃圾处理效果，城乡生活垃圾全面有效处理的难度非常大，因此其是资源环境承载力的最主要障碍因子；排在第2 位的水土流失治理面积反映生态环境保护状况，虽然2008—2019 年水土流失治理面积逐年增加，但黄河流域水土流失面积大、强度高的问题依然严重［22］，因此其仍然是黄河流域资源环境承载力提升的主要障碍因子；排在第3 位的第三产业产值占GDP 比重主要衡量产业结构状况，黄河流域以能源化工为主的产业体系加重了资源环境的负担［23］，因此也是黄河流域资源环境承载力提升的主要障碍因子。属社会经济子系统的农民消费性支出、人均GDP、交通基础设施建设水平、规模以上工业企业个数等反映了经济发展水平和社会发展水平，相较而言，黄河流域存在经济基础薄弱、西部省份交通不便等问题，支撑生态保护、环境治理的能力有限，是资源环境承载力提升的短板；单位能耗下降率为资源子系统的主要障碍因子，原因是黄河流域高能耗的生产模式为资源环境带来压力；工业污染治理完成投资属环境子系统的另一主要障碍因子，2008—2019 年黄河流域工业污染治理完成投资额累计达3 178.899 亿元，虽然取得了一定的成效，但环境治理是一项长期的任务，仍然需要继续加强治理，否则环境污染将制约资源环境承载力的提升。因此，应改变传统的生产模式，最大限度降低单位能耗、真正做到节能环保，发展低能耗、高效率的高新技术产业，并大力发展服务业等，进一步提升资源环境承载力，促进黄河流域生态保护和高质量发展。

3 结 论

（1）2008—2019 年黄河流域资源环境承载力呈现稳步上升趋势，从低级水平稳步上升到良好水平；社会经济承载力和环境承载力也呈现稳步上升趋势，而资源子系统起点较高但波动较大，原因是资源子系统中人均水资源量等指标波动较大。

（2）从空间差异来看，黄河流域各省（区）资源环境承载力存在显著差异，其中山东资源环境承载力相对较高（接近良好水平）、甘肃资源环境承载力相对较低（处于低级水平），其他省份处于中级水平。

（3）影响黄河流域资源环境承载力提升的主要障碍因子有生活垃圾清运量、水土流失治理面积、第三产业产值占GDP 比重、农民消费性支出、单位能耗下降率、人均GDP、交通基础设施建设水平、规模以上工业企业个数、工业污染治理完成投资等9 个。