经济增长与草原生态

1引言

我国是一个草原大国，草原具有重要的经济功能和生态功能。改革开放后，随着我国经济的持续增长，草原生态环境问题也日益凸显，根据农业部草原监理中心2005年监测，全国90%以上可利用天然草原发生不同程度的退化，其中轻度退化面积占57%，中度退化面积占31%，重度退化面积占12%。虽然近年来国家对草原生态问题有所重视，启动了一系列草原保护建设工程，完善了各种草原管理法规制度以及推广和应用了多项草原保护建设技术，但草原生态环境仍呈现局部改善、总体恶化的趋势。从世界各国和地区，特别是发达国家和地区经济发展与草原生态环境关系的历史演变规律来看，两者之间会表现出环境库兹涅茨曲线(EnvironmentalKuznetsCurve，EKC)的倒U型关系，即草原退化程度会随经济发展经历“先恶化，后改善”的变化趋势［2］。对于经济欠发达或发展中国家来说，持续的经济增长是会对草原生态造成更大的伤害，还是会有助于改善其环境质量?显然，探讨经济发展水平与草原资源环境关系问题，对我国采取适宜的政策具有重要的参考意义。

1991年，GrossmanandKrueger在NBER工作报告中，利用42个国家的截面数据研究了空气质量与经济增长的关系，他们发现空气中SO2和烟尘的含量在人均收入水平低的国家比较高。相比之下，在富裕国家其浓度则有所下降。1993年，Panayoto通过参考著名的库兹涅茨曲线，将这种反映环境质量与经济增长的倒U型关系命名为环境库兹涅茨曲线(EKC)。它表示:在经济发展初期，环境质量会随着人均收入水平提高而恶化，当经济发展到一定阶段时，环境质量会逐渐改善。之后，国内外学者运用了多种方法和环境指标对EKC关系进行实证分析，并对此做出相应的理论解释。不过，大多数研究主要探讨了环境污染问题(大气污染、水污染以及固体废物污染)，涉及生态破坏(森林、能源、草地等)的研究比较少，其中一个重要原因就是生态数据的可得性问题，许多生态指标无法量化，只能定性描述［3］。

生态足迹法分析法是由加拿大学者William和其博士生Wackernagel提出的一种评估可持续性的方法，是一组基于虚拟土地面积量化的指标［4］。该方法由于数据相对容易获取，计算过程的可操作性，使得EKC理论用于研究生态问题具备了一定的客观条件。Boutaud，NatachaandChristian首次采用生态足迹指标对生态环境压力进行衡量，通过利用多个国家和地区的截面数据，从全球视角考察了经济增长与生态环境的关系，发现二者之间并不存在任何联系，并进一步指出发达国家的环境质量提高是以牺牲发展中国家的环境利益为代价［5］。后来的学者在此基础上，运用了多种计量方法和数学分析手段对这一问题进行了一系列研究，但研究结果并不一致。Marco，GiangiacomoandSilvana在以人口数量作为权数的加权最小二乘法(WeightedLeastSquares，WLS)进行估计时，发现含有变量人均GDP三次项的生态足迹EKC非对数模型拟合情况最好［6］。JillL，DustinandJamesR利用1961～2000年146个国家的相关数据，建立动态面板数据模型(DynamicPanelModel)来检验EKC理论，研究表明，总生态足迹值与人均GDP的倒U型关系并不显著，但草地生态足迹的变化趋势却符合EKC理论［7］。Mohamed基于马尔科夫链蒙特卡洛(MarkovChainMonteCarlo，MCMC)算法原理，分析了人均生态足迹与人均GDP，城市化水平和基尼系数等多个因素的关系，其中，人均GDP对人均生态足迹的影响并未显示出EKC关系，而是呈现U型关系［8］。

近年来，部分国内学者尝试引入生态足迹概念来研究我国经济增长与生态环境的关系。就区域而言，向书坚，卢小兰运用协整理论和误差修正模型研究了湖北省GDP总值与各类生态足迹之间的长期均衡和短期波动关系，从模型分析结果得出，GDP总值只与部分生态足迹存在协整关系［9］。何蓓蓓，梅艳选取江苏省1985～2007年的时间序列数据对该省生态足迹与经济增长的关系进行了实证研究。结果表明，二者呈倒N型的三次曲线，而在实际观测值的区间内则表现出倒U型EKC关系的上升阶段［10］。在国家层面，郭军华在建立向量自回归模型的基础上，运用广义脉冲响应函数法来描述我国经济增长与生态足迹之间的动态关联性，二者之间显现出较强的相互响应作用［11］。钱文婧，贺灿飞在测算出中国1952～2007年生态足迹值的基础上，通过构建对数形式的人均GDP二次曲线模型，检验EKC理论在我国的适用性，经过协整检验，得出了我国生态足迹与经济发展存在着长期稳定的倒U型关系［12］。另外，也有学者以草地退化率作为草原退化程度指标，利用11个省与5大牧区的截面数据以及典型牧区内蒙古的时间序列数据，探讨了经济发展与草地资源退化之间的EKC关系，发现以上省区的草地退化程度正处于倒U型曲线的上升阶段［13］。

综上所述，国外研究一般采用跨国的横截面数据或面板数据，而对一国或地区的实证分析则不多见，虽然国内部分学者针对此问题做出了有关探讨，但对草原生态问题与经济发展的EKC关系的研究还是很少的。因此，该文利用中国1978～2009年的相关数据计算出草地生态足迹值，并以此作为草原生态压力的表征指标，重点研究草原生态问题与我国经济发展之间的关系。文章接下来的安排如下:首先是对数据来源、变量选取以及模型设定进行相关说明，其次是实证分析过程及其结果的理论解释，最后是本文研究所得结论陈述。

2数据说明与模型设定

生态足迹分析法是在生态生产性土地的基础上进行的，根据土地生产力的不同，地球表面的生物生产性土地可分为化石能源地、耕地、草地、林地、建设用地和水域六大类。其中，本文所要用到的草地指标是指支持畜牧业产品生产的土地利用，其生态资源所转换的肉类畜产品主要是供应人类消费，包含的消费项目为猪肉、牛肉和羊肉［12］。在建模之前，应先对草地生态足迹进行计算，由于本文研究所用到的数据是从全国性的统计资料中获取，故采用综合法来计算生态足迹。该方法由Wackernagel提出，适用于全球、区域和国家层次的生态足迹研究［4］。它主要是通过自上而下利用国家级的数据归纳得到地区消费总量的数据，再结合人口总数得到人均消费量.在(1)式中，i为消费商品的类型，i=1，2，…，n;fi为等量因子;Ai为第i种消费商品折算的人均生态足迹分量;Ci为第i种消费商品的人均消费量;Pi为第i种消费商品的年平均土地生产力;ef为人均生态足迹;N为总人口数;EF为该类型生态系统的生态足迹总值。草地生态足迹计算要用到的数据，包括畜产品(猪肉、牛肉和羊肉)消费量，草地生产力及人口总数等来自世界粮农组织(FAO)、《中国统计年鉴(2010)》以及《新中国六十年统计资料汇编》。由于等量因子随年份的变化幅度较小，故本文假设等量因子不变，数据沿用Wackernage关于等量因子计算的研究成果［13］。为了分析经济增长对草原生态环境的影响，该文将EKC理论引入到生态足迹与经济增长之间进行两者关系的研究，参照标准EKC模型原理，利用我国1978～2009年的时间序列数据，以对数形式减小异方差的干扰，建立包含人均GDP一次项、二次项和三次项的生态足迹库兹涅茨曲线回归模型:lnGEFt=C+β1lnPGDPt+β2ln2PGDPt+β3ln3PGDPt+μt(2)在(2)式中，PGDPt表示t时期的人均收入水平，用来反映经济增长情况;GEFt表示t时期的草地生态足迹值，衡量的是草地资源消耗程度或者草原生态压力大小;C为常数项;β1，β2，β3分别是牧业经济对草原生态环境影响的弹性系数，它表示当PGDPt每变动1%时GEFt变动的百分比。在该文中，人均GDP的数据来源于《中国统计年鉴(2010)》，并以1978年的价格水平为基期对名义GDP进行了平减处理，草地生态足迹值则是通过公式(1)计算得出。