我国省域资源环境承载情况评价及空间统计分析

卢小兰

摘要依据PRED框架，建立资源环境压力和资源环境承载力评价指标体系，利用“纵横向拉开档次法”评价2006-2011年间省域资源环境承载情况，基于空间统计方法分析资源环境压力、承载力和承载率的空间相关性。结果表明：研究期间，省域资源环境压力由西向东、由北到南依次递减，资源环境承载力和承载率呈现出由东部沿海向西北部梯状下降模式。此外，资源环境压力、承载力和承载率均存在较强的全局正相关，呈现出“中心—外围”格局。

关键词资源环境压力资源环境承载力纵横向拉开档次法Moran'sI指数空间统计

中图分类号：F062.1 文献标识码：Ａ

资源环境承载力概念是衡量人类经济社会活动与资源环境相互关系的科学指标，是人类可持续发展的度量和管理决策的重要依据。国内外关于资源环境压力的定量评价提出了一些指标和方法，如生态足迹法、STIRPAT模型法等。关于资源环境承载力的研究主要涉及承载体、承载对象和承载力等三要素。毛汉英，余丹林等（2001a，2001b） 建立由压力类、承压类和区际交流共27项指标构成的指标体系，综合利用状态空间法、系统动力学、回归预测、灰色预测、差分递归预测等多种方法，构建了环渤海地区区域承载力的SD模型，利用DYNAMO软件进行预测和模拟。叶明霞，罗国云（2009）利用矢量法对长江中上游地区资源环境承载力进行实证分析。唐凯等（2012）采用集对分析法对长株潭城市群的资源环境综合承载力进行的测算。

通过对相关文献的阅读，目前资源环境承载情况评价有以下特点：权重设定缺乏客观性；评价缺乏连续性；资源环境的空间相关性未考虑。

由于区域是由人口、资源、环境、发展（population，resources，environment，development，PRED）等4个子系统组成的巨系统，本文依据PRED框架，建立资源环境压力和资源环境承载力评价指标体系，利用“纵横向拉开档次法”对2006-2011年间中国30个省域资源环境压力、资源环境承载力评价，进一步计算资源环境承载力等的Moran'sI指数，对资源环境承载情况进行空间统计研究。

一、区域资源环境压力、资源环境承载力和资源环境承载率的科学内涵

区域资源环境压力是指由于资源消耗巨大和生态环境破坏严重等原因，同时人类为谋求自身发展等原因而对承载体施加的压力。

区域资源环境承载力是指，“在一定的时期和一定尺度区域范围内，在确保资源合理开发利用和生态环境良性循环的条件下，资源环境能够承载的人口数量及相应的经济社会总量的能力”。

区域资源环境承载率是指，以一个比研究区域更大的参考区域作为对比区域，计算出相对于对比区域的各研究区域的相对资源环境承载力，即资源环境承载率。

二、区域资源环境压力、资源环境承载力评价指标体系

构建资源环境压力和资源环境承载力指标体系时，应体现科学性、代表性、可行性和综合性等原则。指标体系如下表1。

以上指标数据来源于中国统计信息网和中经网统计数据库等。由于西藏自治区的部分统计数据缺失，评价对象未包括西藏。

三、研究方法

（一）纵横向拉开档次评价法。

为了充分利用时序立体数据信息，指标权重可由纵横向拉开档次法确定。具体步骤如下：

第1步，数据无量纲化处理。对原始数据进行无量纲化处理，得到时序立体数据及无量纲数据矩阵Ak（k=1，2，…N）。

第2步，确定权重。由无量纲数据矩阵Ak（k=1，2，…N）求对应的对称矩阵Hk=AAk（k=1，2，…N），求和得到H=，计算H的最大特征值对应的特征向量或求解最优化问题，对特征向量或规划问题最优解进行归一化处理得到的向量即为权重w。

第3步，计算综合评价值。由yi（tk）=，计算各样本在各时序点上的综合评价值。

（二）空间统计的理论与方法。

空间统计研究的空间效应包括空间相关性和空间差异性。空间差异性是指地理空间上存在发达地区和落后地区、核心地区和边缘地区等经济地理结构，从而导致资源环境压力和资源环境承载力存在较大的空间差异性。此外，由于相邻地区资源环境禀赋的相似性和空间上的观测值缺乏独立性，省级区域资源环境压力和资源环境承载力同时存在空间相关性，可用Moran'sI指数来测算和检验空间相关性。

全域的Moran'sI定义如下：

其中Yi，表示i第个区域的观测值，wij为采用邻近标准的空间权值矩阵。

由于全局Moran'sI估计的是抵消后的剩余值，无法揭示每一区域的局域空间关联效应，可用局域Moran'sI散点图直观地描述省级区域资源环境压力和资源环境综承载力的局域相关性。

四、省域资源环境承载情况的实证分析

（一）省域资源环境压力、承载力评价及承载率计算。

由资源环境压力类和资源环境承载力类总和对称矩阵计算得到相对权重wy和wc：

wy=（0.090，0.189，0.153，0.185，0.153，0.094，0.135）

wc=（-0.309，-0.198，-0.159，0.061，0.297，0.061，0.330，0.239，-0.196，0.365，0.288，0.406，0.398）

将标准化处理后的和上述wy，wc分别代入=，得到省级区域资源环境压力、承载力和承载率，如下表2（2007-2010年数据略）。

（二）省域资源环境承载情况分析。

1、省级区域资源环境压力分析。

利用聚类分析将区域资源环境压力分为3类。2011年省域资源环境压力空间分布如图1所示。资源环境压力严重区域包括山西、内蒙古、广西、贵州、青海、宁夏、新疆等西部及西南部地区。资源环境压力居中型区域有河北、辽宁、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、重庆、四川、云南、陕西和甘肃等地区。这些区域主要分布于中部及东北部地区。资源环境压力较轻区域有北京、天津、上海、江苏、浙江、福建、山东和广东，主要分布于东部沿海地区。

2、资源环境承载力分析。

2011年省域资源环境承载力空间分布如图2所示。资源环境承载力强区域主要有北京、天津、上海、江苏、浙江等东南部沿海地区。其中，北京和上海2006-2011年间一直稳居资源环境承载力的超强位置。总体来说，省域资源环境承载力的第一集团区域已形成。资源环境承载力居中型区域主要有福建、山东、广东、广西、河北、辽宁、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、重庆等地区。资源环境承载力弱的区域有山西、内蒙古、贵州、青海、宁夏、新疆、吉林、黑龙江、四川、云南、陕西、甘肃。

3、资源环境承载率分析。

2011年省域资源环境承载率空间分布如图3所示。资源环境承载能力富余区域主要有北京、天津、上海、江苏、浙江和广东等东南部沿海地区。资源环境承载力适中的区域主要有河北、辽宁、吉林、黑龙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、海南、重庆、四川、云南和陕西等地区。资源环境承载力超载的区域主要有山西、内蒙古、广西、贵州、甘肃、青海、宁夏、新疆等8个省域。

五、省域资源环境压力、承载力和承载率的空间相关性分析

（一）空间权值矩阵选择及全局空间相关分析。

分别采用rook邻近、k-nearest邻近和d距离邻近的空间权值矩阵计算Moran'sI值，由于选取空间权值矩阵Wr1效果显著，下文采用Wr1空间权值矩阵分析省域资源环境压力、综合承载力和承载率的空间相关关系。

全局空间自相关计算结果表明，资源环境压力（承载力和承载率）的空间分布都是集聚的，而且这种集聚程度均呈进一步加深趋势。

表3资源环境压力、承载力及承载率的全局Moran'sI值

（二）局域空间相关分析。

1、资源环境压力的局域空间相关分析。

2006年及2011年省域资源环境承载力的Moran'sI散点图（图略）显示，2006年云南、新疆、陕西、山西、青海、宁夏、内蒙古、贵州、广西和甘肃等10省域位于第一象限，其资源环境压力呈现出HH型集聚态势，而浙江、山东、湖北、河南、北京、天津、海南、福建、安徽、上海、江苏和河北等12个省域的资源环境压力表现为LL型集聚，LH型离群地区包括四川、辽宁、吉林、湖南、黑龙江、重庆和广东等7个省域，江西省属于HL型离群地区。与2006年相比，2011年有5个省区的资源环境压力的Moran散点图所在象限发生改变，其他25个省区所在象限均没有发生改变。

2、资源环境承载力的局域空间相关分析。

2006年及2011年省域资源环境承载力的Moran'sI散点图表明，2006年度浙江、山东、湖南、北京、天津、海南、福建、安徽、上海、江苏、广东和河北等12省市位于第一象限，其资源环境承载力呈现出HH型集聚态势，而云南、新疆、四川、陕西、山西、青海、宁夏、内蒙古、辽宁、吉林、湖北、黑龙江、河南、贵州、广西和甘肃等16个省域的资源环境承载力表现为LL型集聚，江西为LH型离群地区，重庆为HL型离群地区。2011年资源环境承载力除极少数地区（湖南和海南从HH型转变为LL型，河北由HH型转变为LH型）局域关系改变外，其它27个地区的空间格局均未改变。

3、资源环境承载率的局域空间相关分析。

2006年及2011年省域资源环境承载率的Moran'sI散点图显示，2006年浙江、山东、北京、天津、海南、福建、安徽、上海、江苏等9省市位于第一象限，其资源环境承载率呈现出HH型集聚态势，而云南、新疆、四川、陕西、山西、青海、宁夏、内蒙古、吉林、湖南、黑龙江、河南、贵州、广西、甘肃等15个省域的资源环境承载率表现为LL型集聚，LH型空间离群地区包括江西和河北等2个省域，HL型空间离群地区包括辽宁、湖北、重庆和广东等4个省域。相对于2006年，2011年承载率除极少数地区空间局域关系改变外，其它26个地区的局域空间格局均未改变。

六、结论

文章基于“纵横向拉开档次法”对省域资源环境压力和承载力进行评价，对资源环境承载情况进行空间相关性分析，借助ArcView地理信息系统将分析结果“视图化”，结果表明：

2006-2011年间，中国30个省域的资源环境压力由西向东、由北到南依次递减，造成西部、西南部、东北部及中部的资源环境压力较大的主要原因是资源利用粗放，技术水平相对落后，东部沿海地区资源环境压力较小的主要因素是区域经济的发展水平较高，资源环境技术较为先进。省域资源环境承载力由东向西、由南到北依次递减，制约西部地区资源环境承载力的主要因素是区域经济发展水平较低，限制中部资源环境承载力的主要原因是自然资源的相对缺乏。省域资源环境承载率的空间分布亦呈现出比较明显的由沿海向内陆至西部梯状下降的趋势，区域差异较为明显。

以Wrl为权值矩阵的资源环境压力、承载力和承载率均存在着较强的全局空间正相关性，且空间自相关性较为显著。中国省域资源环境压力、承载力和承载率空间分布不均衡，存在着较大的地带性差异，资源环境压力、承载力和承载率均显现高值与高值地区集聚，低值与低值地区集聚的特点，即呈现出“中心—外围”的格局。□

（作者：江汉大学商学院金融与国际经济贸易系，讲师，统计学博士，主要从事经济应用统计研究）

注释：

毛汉英，余丹林，区域承载力定量研究方法探讨，地球科学进展，2001第4期，第549-555页.

毛汉英，余丹林，环渤海地区区域承载力研究，地理学报，2001第3期，第363-371页.

叶明霞，罗国云，长江中上游地区资源环境承载力的实证分析，华东经济管理，2009年第3期，第1-4页.

唐凯等，基于集对分析法的长株潭城市群资源环境承载力评价，国土资源科技管理，2012年第1期，第46-53页.

郭亚军，综合评价理论、方法及应用，科学出版社，2008年6月，第67-70；107-125页.

Elhorst．J．P．SpecificationandEstimationofSpatialPanelDataModel，InternationalRegionalScienceReview.2003（26）：2444-2468.