工业革命后, 人类社会生产力及物质生活得到极大改善, 但巨大成功的背后, 人类却付出了自然资源逐渐枯竭、生态环境压力日益增大的高昂代价^[1], 经济发展与资源环境间矛盾日益凸显。物质代谢理论将社会经济系统比作一个生命体。社会快速发展过程中需要不断进行高强度物质与能量代谢活动, 代谢效率越高, 则经济、社会和环境产出越高且要素投入较小, 当代谢过程和效率出现问题时, 社会经济体的可持续发展便会受到制约^[2]。只有深刻认识区域物质代谢所有过程和主要机制, 才能够更好地了解区域发展过程中所面临的资源、环境、生态和发展等各种问题^[3]。

物质流分析(material flow analysis, MFA)是物质代谢研究的常用方法。与其他方法相比, MFA方法可以更好地了解不同资源在生产与消费过程中的耦合与冲突关系^[4], 调控经济系统与生态环境之间的物质流方向和流量, 为评价和规范物质减量化和区域可持续发展提供科学依据^[5]。自1960年代MFA方法应用到国家层面物质流动状况分析后^[6], 该方法在世界范围内得到广泛应用^[7-9]。国内有关MFA方法的研究自2000年之后逐渐增多, 主要结合数据包络分析法(DEA)^[10]、环境负荷模型(IPAT)^[11]和环境库兹涅茨曲线(EKC)^[12]等方法对区域物质代谢影响因素、效率及其与经济发展关系进行探讨, 研究尺度涉及全国^[13]、省域^[14]和市域^[15]。但总体而言, 现有研究较少涉及环境影响与经济发展的关系判断和深入探讨减量化效应影响因素。对数平均迪式(logarithmic mean weight divisia index, LMDI)分解法属于指数分解法的范畴, 适合分解因素少且包含时间序列数据的模型, 可以将余项完全分解, 使得分解结果更具说服力^[16], 已被广泛应用于碳排放^[17]和能源消耗^[18]等方面的驱动效应研究。笔者尝试将LMDI分解法引入物质减量化效应影响因素分析中。

黑龙江省是我国重要的老工业基地, 同时也是我国重要的粮食主产区和商品粮基地, 在保障自身经济发展的同时, 黑龙江省也向外输出大量物质资源, 为其他地区经济建设作出巨大贡献。长时间的区域开发建设使得地区生态赤字逐渐增大, 区域生态安全问题亟待解决^[19]。新时期, 作为参与东北亚合作的战略高地及“一带一路”倡议中向北开放的重要窗口, 科学认知区域环境-经济系统物质输入、输出演变特征, 对于黑龙江省未来可持续发展及跨国跨区域合作的实现至关重要。基于此, 依据欧盟物质流分析框架, 对2003—2015年黑龙江省物质代谢情况进行核算分析, 判断经济发展与资源环境间的关系, 并利用LMDI分解法探析各影响因素对物质减量化贡献程度, 以期为黑龙江省可持续发展提供科学决策依据。

1 材料与方法 1.1 物质流账户的构建

物质流分析的关键是物质流账户的构建, 基于国际通用的“欧盟方法体系”^[20], 并充分考虑老工业基地经济社会发展特点, 构建黑龙江省物质流账户体系(图 1)。从欧盟统计局推荐的MFA方法基本指标中选取14项指标进行核算:(1)输入端:物质需求总量(TMR)、物质总投入(TMI)、直接物质投入(DMI)、直接物质开采(DE)、区域内隐藏流(DHF)、调入(I)、调入隐藏流(IHF)和调出隐藏流(EHF); (2)输出端:物质输出总量(TMO)、直接物质输出(DMO)、生产过程排放(DPO)和调出(E); (3)消耗:物质消耗(DMC); (4)平衡:实物贸易平衡(PTB)。DMI和DPO是物质输入及输出端的两个重要指标, 分别表征经济系统资源需求压力以及经济活动环境影响与压力^[21], 因此, 选取DMI和DPO指标对黑龙江省经济发展与资源环境间的关系及减量化特征进行深入分析。

1.2 LMDI模型的构建

为建立经济社会发展与DMI和DPO指标间的数量关系, 采用Kaya方程进行分析并分解DMI和DPO指标, 其计算公式分别为

$ {D_{{\rm{MI}}}} = P \times \frac{G}{P} \times \frac{{{D_{{\rm{MI}}}}}}{G} = P \times A \times T, $

(1)

$ {D_{{\rm{PO}}}} = P \times \frac{G}{P} \times \frac{{{D_{{\rm{MI}}}}}}{G} \times \frac{{{D_{{\rm{PO}}}}}}{{{D_{{\rm{MI}}}}}} = P \times A \times T \times E。$

(2)

式(1)~(2)中, D_MI和D_PO分别为DMI和DPO, t; P为地区年末人口数, 代表人口效应, 万人; G为地区国民生产总值, 万元; A为人均地区生产总值, 即经济规模效应, 元; T为单位GDP产值的DMI投入量, 用以表征技术进步效应, t·万元^-1; E为单位DMI投入所产生的DPO排放量, 即清洁生产效应, t·万元^-1。流入经济系统的物质数量或生产过程排放的废弃物、污染物和残余物的减少趋势可以采用物质减量化进行表征^[22]。利用LMDI分解法对影响DMI和DPO减量化的因素进行分解, 计算公式为

$ \Delta {D_{{\rm{MI}}}} = {D_{{\rm{MI}}, t}} - {D_{{\rm{MI}}, 0}} = \Delta {D_{\rm{P}}} + \Delta {D_{\rm{A}}} + \Delta {D_{\rm{T}}}, $

(3)

$ \begin{array}{l} \Delta {D_{{\rm{PO}}}} = {D_{{\rm{PO}}, t}} - {D_{{\rm{PO}}, 0}} = \Delta {D_{\rm{P}}} + \Delta {D_{\rm{A}}} + \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\Delta {D_{\rm{T}}} + \Delta {D_{\rm{E}}}。\end{array} $

(4)

式(3)~(4)中, ΔD_MI和ΔD_PO分别为DMI和DPO减量化水平, t; D_{MI, t}和D_{PO, t}分别为t时期DMI投入和DPO排放量, t; D_{MI, 0}和D_{PO, 0}分别为基期DMI投入和DPO排放量, t; ΔD_P、ΔD_A、ΔD_T和ΔD_E分别为人口、经济规模、技术进步和清洁生产效应对减量化的影响程度, t。以DMI为例, 各因素贡献程度如下:

$ \Delta {D_{\rm{P}}} = \frac{{{D_{{\rm{MI}}, t}} - {D_{{\rm{MI}}, 0}}}}{{{\rm{ln}}{D_{{\rm{MI}}, t}} - {\rm{ln}}{D_{{\rm{MI}}, 0}}}} \times {\rm{ln}}\frac{{{P_t}}}{{{P_0}}}, $

(5)

$ \Delta {D_{\rm{A}}} = \frac{{{D_{{\rm{MI}}, t}} - {D_{{\rm{MI}}, 0}}}}{{{\rm{ln}}{D_{{\rm{MI}}, t}} - {\rm{ln}}{D_{{\rm{MI}}, 0}}}} \times {\rm{ln}}\frac{{{A_t}}}{{{A_0}}}, $

(6)

$ \Delta {D_{\rm{T}}} = \frac{{{D_{{\rm{MI}}, t}} - {D_{{\rm{MI}}, 0}}}}{{{\rm{ln}}{D_{{\rm{MI}}, t}} - {\rm{ln}}{D_{{\rm{MI}}, 0}}}} \times {\rm{ln}}\frac{{{T_t}}}{{{T_0}}}。$

(7)

式(5)~(7)中, P_t、A_t、T_t分别为期末t时人口、经济规模和技术进步效应; P₀、A₀、T₀分别为期初时人口、经济规模和技术进步效应。一般来讲, 人口数量与经济规模增长会推动物质投入需求增长, 因此将ΔD_P和ΔD_A之和定义为增量效应, 而技术进步则通过提高生产效率降低对物质投入的需求, 将-ΔD_T定义为减量效应。同理可得到DPO各分解因素贡献程度ΔD_P、ΔD_A、ΔD_T和ΔD_E, 将ΔD_P与ΔD_A之和定义为增量效应, 将-(ΔD_T+ΔD_E)定义为减量效应。

1.3 数据来源

2003—2015年黑龙江省直接物质开采(DE)和生产过程排放(DPO)的物质分类、数据来源和估算方法见表 1^[23-25]。

区域层面进出口包括对外经济贸易和国内贸易量, 使用调入和调出2个指标加以区别。借鉴石磊等^[26]和戴铁军等^[27]提出的核算方法估算生物质、金属矿物和非金属矿物的调入、调出量, 化石能源调入、调出量通过查阅《中国能源统计年鉴》获取。粮食消费量采用唐华俊等^[28]提出的方法进行估算, 将肉蛋奶消耗转化为饲草质量^[29], 食用油消耗转化为大豆消耗量^[30]; 铁矿石消费量按照钢材产量乘以3.85进行核算^[31], 居民耐用消费品成品参照张礼军^[32]研究进行折算。

化石燃料、矿物质和生物质隐藏流系数计算参照毕军等^[33]方法; 建筑挖方量计算参照韩瑞玲等^[10]方法; 由于土壤侵蚀数据较难获取, 因此区域内隐藏流不包含土壤流失量。黑龙江省人口和GDP数据均来自2004—2016年《黑龙江统计年鉴》, 为消除价格影响, 将GDP折算为2003年不变价。

2 结果与分析 2.1 黑龙江省物质输入、输出变化分析 2.1.1 物质输入、输出规模演变分析

由图 2可知, 从物质输入端来看, 2003—2015年黑龙江省TMR、TMI和DMI阶段性变化特征明显, 可分为快速提升(2003—2005年)、平稳增长(2005—2008年)、高速增长(2008—2011年)和逐渐下降(2011—2015年)4个阶段。受振兴东北地区等战略影响, 2003—2005年黑龙江省TMR、TMI和DMI总量迅速上升, 年均增长率超过5%。在经历短暂平稳增长后, 为应对国际金融危机, 2008年底我国实施了大规模经济刺激计划, TMR、TMI和DMI总量也迎来新一轮高速增长, 年均增长率超过10%。该阶段物质调入隐藏流逐渐增加, 对物质输出地生态环境产生较强冲击。受东北地区经济发展不景气影响, 2011年之后黑龙江省TMR、TMI和DMI总量开始下降, 且这一态势在2013年之后进一步加剧。2015年TMR、TMI和DMI总量较期初分别增加52.81%、29.16%和39.78%, 达到12.4亿、9.9亿和4.2亿t。

从物质输出端来看, TMO变化趋势与TMR基本一致, 可分为稳定上升(2003—2008年)、快速增长(2008—2011年)和逐渐下降(2011—2015年)3个阶段, 2015年TMO总量达8.44亿t, 较期初增长34.48%。除个别年份外, 黑龙江省DMO和DPO始终保持上升态势, 2015年两者总量分别达2.68亿和1.15亿t, 年均增长率分别达4.55%和6.78%。研究期内DPO年均增速小于GDP, 这说明黑龙江省经济发展并未带来同等程度环境污染的增长, 但环境污染压力逐渐增加。物质调出量自2009年之后迅速增加, 2012年之后保持稳定, 2015年达1.53亿t。进一步计算物质调出隐藏流发现, 2003—2011年物质调出隐藏流达到峰值, 2011年之后物质调出量虽保持增长, 但物质调出隐藏流却持续下降, 表明物质调出种类逐渐由高隐藏流类型向低隐藏流类型过渡。

2.1.2 物质输入、输出结构演变分析

由图 3可知, 从物质输入端来看, 2003—2015年隐藏流始终是黑龙江省TMR的重要组成部分, 所占比例始终保持在60%以上, 并于2011年达到峰值(69.21%)。从隐藏流类型来看, 区域内隐藏流占比明显高于物质调入隐藏流, 但随着物质调入量的增加, 该趋势逐渐减弱。从DMI构成看, 生物质和化石燃料始终具有重要地位, 但两者变化趋势存在差异。由《中国能源统计年鉴》可知, 虽然黑龙江省内直接开采的化石燃料数量自2006年逐渐下降, 但随着国外进口原油及省外调入原煤数量的大幅增加, 2009年之后化石燃料已经成为黑龙江省DMI的最大组成部分。与此同时, 近年来省内开采生物质量增速趋于平缓, 所占比例也由47.57%(2003年)下降至39.39%(2015年)。随着城市建设和工业化发展的需要, 2003—2015年黑龙江省金属和非金属矿物投入呈较明显增长, 两者年均增速远高于生物质及化石燃料增速, 2015年占比分别为4.07%和7.86%。

从物质输出端来看, 虽然物质调出量自2009年之后迅速提升, 但增长速度远小于DPO增长速度, 物质调出占DMO比例也随之下降。化石燃料仍是物质调出的主要类型, 但所占比例出现大幅下降, 由2003年的70.65%下降至2015年的50.63%;生物质及非金属矿物调出比例呈较为明显的上升趋势, 2015年两者占比分别达到36.10%和13.27%;由于本地开采及生产的金属矿物难以满足区域发展需求, 因而研究期内金属矿物多呈调入趋势, 调入量极少。2003和2015年黑龙江省DPO构成变化趋势见图 4。固体废弃物是黑龙江省DPO的重要组成部分, 2003—2015年其占比虽有所下降, 但2015年仍高达70.41%, 建议应进一步提升工业固体废弃物综合利用能力, 同时也要改善现阶段城市生活垃圾无害化处理能力。大气污染物排放增长幅度最为明显, 其占比由2003年的17.44%增至2015年的27.49%, 这与生产生活过程中消耗的化石燃料, 尤其是煤炭大幅增加密切相关。与2003年相比, 2015年耗散性物质占比变化不大, 而水污染物占比明显减少。

2.1.3 物质消耗及实物贸易平衡分析

由图 5可知, 2003—2015年黑龙江省DMC总体呈增长态势, 由2003年的1.94亿t增至2015年的2.64亿t。从物质消耗类型来看, 生物质和化石燃料是物质消耗的主要类型, 为黑龙江省农副食品加工业和石化产业发展提供了充足的原材料, 2010年之后化石燃料消耗数量超过生物质, 成为最大消耗类型。

进一步对2003—2015年黑龙江省PTB规模及构成进行分析。当PTB大于0时, 表示区域内该类物质属于净调入状态; 当PTB小于0时, 表示区域内该类物质属于净调出状态。由图 5可知, PTB于2006年达到峰值(-0.96亿t)后逐渐下降, 2015年仅为-0.43亿t, 这表明黑龙江省对省外经济发展的支撑作用并未发生改变, 但自身经济发展对外部依赖性逐渐增强。从物质类型来看, 黑龙江省生物质和非金属矿物保持净调出状态, 净调出总量也在逐渐增加。由于省内铁矿石和钢材产量不能满足自身经济发展需要, 金属矿物始终保持净调入状态, 净调入量于2011年达到峰值后开始下降。化石燃料净调入、调出状态变化最明显, 以2011年为界, 2011年之后化石燃料由净调出转为净调入状态, 且净调入量不断增加, 2015年达0.20亿t。

2.2 经济发展与资源环境关系演变分析

从长期来看, 环境影响随着经济发展依次遵循环境影响强度、人均环境影响和环境影响总量3个倒U型曲线规律^[34]。因此, 在前文计算得到的DMI、DPO基础上, 进一步计算单位GDP的DMI、DPO强度和人均DMI、DPO。如图 6所示, 2003—2015年黑龙江省DMI和DPO强度整体呈下降态势(图 6), 但两者变化存在一定差异。DMI强度下降明显, 由2003年的7.4 t·万元^-1下降至2015年的3.1 t·万元^-1, 年均下降幅度达6.84%。DPO强度也呈波动下降趋势, 2015年DPO排放强度为0.86 t·万元^-1, 较2003年下降0.42 t·万元^-1。人均环境影响与环境影响总量变化趋势大致相同(图 2), 人均DMI在2011年到峰值(11.34 t·人^-1)后开始缓慢下降, 2015年为10.96 t·人^-1, 仍较期初增加38.89%。与此同时, 2003—2015年人均DPO呈持续增长态势, 由2003年的1.43 t·人^-1增加至2015年的3.04 t·人^-1, 期末人均排放量是期初的2.13倍。

综合来看, 就DMI而言, 2003—2015年黑龙江省已经跨越DMI强度高峰, 并出现人均影响和总量影响拐点, 可以初步认为正处于环境影响下降阶段, 但由于下降幅度较小, 该阶段并不稳定。而DPO正处于从环境影响强度高峰向人均影响高峰过渡阶段。

2.3 DMI和DPO减量化因素分解研究 2.3.1 DMI变化因素分解

2003—2015年黑龙江省DMI减量化水平因素分解结果见表 2。2003—2015年黑龙江省分别于2005—2006和2008—2009年短暂出现DMI绝对减量化情况, 2012年之后绝对减量化状态趋于稳定。增量效应使得2003—2015年黑龙江省DMI投入量增加4.208亿t, 经济规模效应是主要影响因素。2003—2015年黑龙江省经济始终保持正向增长, 经济规模效应也因此始终推动DMI增长。虽然2012年之后经济规模效应的推动作用开始减弱, 但仍维持在较高水平, 2003—2015年经济规模效应使得DMI累计增加4.211亿t。2013年之前人口数量效应同样对DMI变化起到推动作用, 但由于人口数量增长较少, 对增量效应的贡献远低于经济规模。2013年之后由于人口数量急剧减少, 对DMI变化逐渐变为抑制作用。整体上, 人口数量变化对DMI增加起到抑制作用。2003—2015年减量效应使得黑龙江省DMI投入减少3.02亿t。除2009—2010年外, 其他年份技术进步效应均对DMI增长起到较为明显的抑制作用, 并分别于2005—2006年和2008—2009年两次达到高峰, 经济活动中生产技术的不断改进是减少物质直接投入的关键。

2.3.2 DPO变化因素分解

由表 3可知, 2003—2015年增量效应使得黑龙江省DPO排放增加9.398亿t, 经济规模效应是推动增量效应增长的主要原因。

经济规模对DPO排放增长始终起到正向作用, 累计推动DPO排放增加9.404亿t, 且2003—2011年推动效应尤为明显, 经历短暂下降后, 2014年之后重新反弹。人口数量效应对DPO增量效应作用情况与DMI相似, 2003—2013年人口数量变化对DPO增长起到推动作用, 但强度较低, 2013年之后开始起抑制作用, 研究期内累计抑制DPO排放增加6.24万t。

2003—2015年黑龙江省减量效应使得DPO排放减少0.32亿t, 技术进步效应是抑制DPO排放增加的主要原因。研究期内技术进步效应的抑制作用由2003—2004年的181.27万t提升至2014—2015年的973.69万t, 累计抑制DPO排放增加0.67亿t, 经济生产过程中技术水平得到显著提升。与技术进步效应不同, 2003—2010年清洁生产效应促进和抑制作用交替出现, 且促进作用强度明显高于抑制作用强度。2010年之后清洁生产效应全部表现为促进作用, 且作用逐渐增强, 并于2014—2015年达到高峰(1 799.74万t), 单位物质投入的污染排放量由0.196上升至0.274, DMI投入减少并未带动DPO排放下降。研究期内清洁生产效应累计使DPO增长0.36亿t, 清洁生产技术并没有较好抑制污染物排放增长。

3 讨论

作为我国重要的老工业、能源和粮食生产基地, 黑龙江省肩负着振兴发展和保障国家能源安全、粮食安全的重任, 其在我国经济建设中的特殊地位也决定了短期内物质大量输入、输出的特征不会改变。2015年联合国可持续发展峰会通过了《2030可持续发展议程》, 提出了未来15年世界各国应努力实现的17项可持续发展目标, 这也对黑龙江省未来可持续发展提出更高要求。

区域经济发展与资源环境的关系是新时期我国生态文明、美丽中国建设所重点关注的问题。笔者研究结果表明, 黑龙江省DMI已出现绝对减量化状态, 但其变化更多受区域经济发展环境的影响, 未来如果黑龙江省重新保持经济快速增长, DMI减量化状态存在反弹的可能。建议黑龙江省坚持走新兴工业化道路, 坚持节约优先, 抓住废弃物回收、再生资源利用等关键环节, 大力发展循环经济, 重点打造循环产业链, 推动产业园区实施循环改造, 间接减少经济社会发展对直接物质投入的需求。2003—2015年黑龙江省经济发展并未带来同等程度环境污染的增长, 两者处于相对脱钩状态, 但环境污染压力却逐渐提升, 大气污染物和耗散性物质是造成环境污染压力提升的主要原因。近年来, 黑龙江省加大环境保护投入力度, 环境污染治理投资额逐年提升, 治理投资额占GDP比例逐渐超过辽宁、吉林2省, 流域水环境得到显著改善, 水体污染物排放量显著降低。末端治理能力不足极大程度制约大气污染治理, 以工业SO₂为例, 2015年工业SO₂处理率仅为48.21%, 远低于全国平均水平(81.22%)。随着农业生产规模扩大, 化肥、农药施用量逐渐增多, 农业面源污染潜在可能性逐渐增大。现阶段, 实现DPO绝对减量化关键在于提高清洁生产技术水平, 建议推进重点行业清洁生产技术指导, 加快清洁生产技术和工艺的推广应用, 对耗散性物质而言, 应逐渐降低农药、化肥施用量。

由于各省域间资源禀赋和产业结构存在较大差异, 经济发展对物质种类需求也存在差异。当前, 黑龙江省经济发展对物质投入依赖程度仍然较高, 2010年之后化石燃料超越生物质成为物质消耗第1类型, 且物质调入量逐渐增加。黑龙江省煤炭短缺局面长期存在, 以2015年为例, 黑龙江原煤生产量达4 510.8万t标准煤, 而消费量达8 399.7万t标准煤, 存在较大缺口。省内生产的原煤并不能满足自身发展需求, 每年需要从蒙东调入4 000万t左右煤炭, 部分还需要从俄罗斯进口, 煤炭可采资源量难以满足“煤头电尾”“煤头化尾”的煤源需求, 这也使得2012年之后黑龙江省化石燃料由净调出转为净调入状态。化石燃料净调入、调出状态的变化也进一步体现在能源消费结构上, 2015年黑龙江省煤炭消费比例达69.3%, 而非化石能源消费占比仅为3.4%, 与国家提出到2020年非化石能源消费比例达15%的目标差距较大。整体来看, 黑龙江省具有发展可再生资源的良好本底优势, 除极为丰富的风能资源外, 黑龙江省还拥有极丰富的太阳能、生物质能和地热能资源。未来应充分利用这些优势, 积极发展可再生资源, 推动能源结构优化和清洁高效利用, 推动工业绿色发展。2003—2015年黑龙江省生物质始终保持净调出状态, 由于国家对森林采伐的限制, 木材调出量逐渐减少, 粮食调出成为生物质调出主要类型, 2015年占比达87.08%。基于此, 建议黑龙江省立足农业优势, 积极发展农副产品加工业, 延伸产业链条, 推动经济发展。

4 结论

(1) 虽然2011年之后黑龙江省物质输入(TMR)和输出总量(TMO)出现下降, 但与期初相比两者仍呈较明显增长。直接物质投入(DMI)和生产过程排放(DPO)增幅分别达到39.78%和119.73%, 生物质和化石燃料是DMI的主要组成部分, 而DPO主要由工业固体废弃物组成。

(2) 黑龙江省经济发展对物质依赖程度较高, 近年来化石燃料超越生物质成为物质消耗第1类型。从物质贸易平衡来看, 黑龙江省始终保持物质净调出状态, 但这一趋势逐渐减弱。从物质类型看, 生物质始终保持净调出状态, 而化石燃料则由净调出转为净调入状态。

(3) 从环境影响与经济发展关系来看, 黑龙江省目前正处于DMI环境影响总量下降阶段, DPO强度高峰向人均DPO高峰过渡阶段, 其中DMI所处阶段并不稳定, 有反复风险。

(4) 物质减量化分析表明DMI已经出现绝对减量化状态, 而DPO仍处于相对减量化阶段。利用LMDI分解法对减量化水平进行分解得出, 经济规模效应是推动DMI和DPO增长的主要原因, 而技术进步效应是抑制DMI和DPO增长的重要因素, 2011年之后人口数量效应也变为抑制作用, 清洁生产效应并未很好抑制污染物排放增长。