1 引言(Introduction)

新形势、新常态下, 中国经济发展面临能源资源约束趋紧、环境污染严重、生态环境恶化的硬约束, 生态环境建设关乎人民福祉和民族未来, 而建设生态文明则要以生态环境承载力为基础.福建省在生态文明建设方面取得了巨大的成就, 新形势下站在生态文明先行示范区和国家生态文明试验区建设的新起点, 使福建继续领跑生态文明建设的任务仍然艰巨.如何在生态环境承载力硬约束条件下实现经济发展与环境保护协调发展, 持续深入推进福建省生态文明建设, 是一个需要去讨论和研究的新问题.

国内外学者对生态环境承载力研究的角度不尽相同, 国外学者对旅游、城市、农业等环境系统的承载力进行了研究并取得了丰富的成果(Saveriades, 2000；Lina et al., 2016；Harris et al., 1999；Da Silva, 2009)；Lee等(2013)基于碳承载力对环境可持续性进行了评估；Repar等(2017)指出, 环境可持续性要符合自然生态系统的承载能力.国内对生态环境承载力的研究始于20世纪80年代, 例如, 夏军等(2004)从可持续发展的视角, 基于多因素关联分析理论对洱海流域的生态环境承载力进行了定量分析；高景丽(2006)通过对城市生态环境承载力的分析研究, 认为城市可持续发展的基础是生态环境承载力, 对如何实现生态城市的可持续发展提出了建议；张彦英等(2011)指出, 生态环境建设要以生态环境承载力为基础.在生态环境承载力评价方面, 王奎峰等(2014)采用PSR模型构建了包含自然环境、生态环境、人口环境和污染环境4个方面17个指标的山东半岛生态环境承载力评价体系, 运用层次分析法对山东半岛6个城市的生态环境承载力分别进行了分析说明；罗琼等(2014)利用指数法从资源承载力、环境承载力和社会系统承载力3个层面采用23个指标对京津冀地区生态环境承载力进行了评估分析；周智等(2014)从自然资源和社会资源2个方面采用21个指标构成农村生态环境承载力评价体系, 并运用因子分析法对指标体系进行评价, 探明农村生态环境承载力空间异质性的变化规律.可见, 对于生态环境承载力的研究已有法可循.基于此, 本文以福建省为研究对象, 利用DPSIR概念模型构建生态环境承载力评价体系, 采用TOPSIS法对所选指标进行综合评价, 获得福建省生态环境承载力评价结果；然后利用障碍度对影响生态环境承载力的因素进行诊断分析, 得出影响福建省生态环境承载力的主要障碍因子, 以期为提升福建省生态环境承载力提供参考.

2 基于DPSIR-TOPSIS模型的生态环境承载力评价指标体系(Ecological environmental carrying capacity evaluation index system based on DPSIR-TOPSIS model)

世界自然保护联盟、联合国环境规划署、世界自然基金会在1991年联合发表的《保护地球》中指出：“地球或任何一个生态系统所能承受的最大限度的影响就是其承载力(IUCN, 1991)”.生态环境承载力是指在人类活动和气候变化综合影响作用下, 区域水、土等各种生态环境要素共同作用的支撑能力(沈渭寿, 2010).生态环境承载力的核心问题是在一定的社会经济发展阶段和生态环境保护目标下, 一个区域的自然资源和环境系统究竟能够支撑多大规模的社会经济系统和生态系统, 如何合理调度和管理有限的自然资源, 改善和提高区域内生态环境承载能力(邢永强等, 2007).构建生态环境承载力评价体系, 是评价生态环境承载力的重要方法和内容.

2.1 基于DPSIR模型构建福建省生态环境承载力评价指标体系

DPSIR概念模型(图 1)是由PSR概念模型发展演化而来, 由欧洲环境署(EEA)于1998年首次提出.该模型涵盖了社会、经济、环境等要素, 用以表明社会、经济和人类活动对生态环境安全造成的威胁, 比较完整地反映了人类与环境系统之间的相互作用关系.在DPSIR概念模型中, D代表“驱动力”, 可以看作是区域资源与环境变化的潜在原因, 主要是指区域社会经济活动的内在动力及发展趋势；P代表“压力”, 主要是指区域生产活动和需求获取对周边资源、环境的影响, 是生态环境变化的直接原因；S代表“状态”, 是指区域生态环境在驱动力和压力之下所呈现出的各种状况；I代表“影响”, 是指区域内各生态系统的各种状态对经济、社会、资源、环境等的反馈结果与影响程度；R代表“响应”, 是指为实现经济社会可持续发展而采取的积极有效措施与对策(李民等, 2016).

本文在参考相关研究成果的基础上, 结合《生态县、生态市、生态省建设指标》(修订稿)、《国家生态文明建设试点示范区指标》(试行)、《生态文明经济研究》(廖福霖, 2010), 依据福建省的实际情况, 咨询和采纳专家的意见, 按照科学性、数据可获得性、完整性和可操作性的原则, 基于DPSIR概念模型, 从驱动力、压力、状态、影响和响应5个层面选取了29个指标, 构建了福建省生态环境承载力评价体系(表 1).在区分评价指标时, 将指标分为正向指标和负向指标：正向指标数值越大, 评价结果越好；负向指标数值越小, 评价结果越好.

2.2 评价指标权重确定

采用熵权法来确定评价指标的权重, 因为熵权法能有效地兼顾各个指标的变异程度, 一定程度上可以避免人为因素的影响, 客观反映了它们的重要性(雷勋平等, 2016), 各指标权重见表 1.计算方法如下：①指标标准化处理：为了便于对比和评价指数的集成, 可采用极值法对评价指标原始数据进行标准化处理, 其中, 正向指标标准化计算公式见式(1), 负向指标标准化计算公式见式(2)；②计算第i个指标的信息熵H_i(式(3))；③计算第i个指标的权重W_i(式(4)).

(1)

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(3)

(4)

式中, r_ij为指标标准化值；v_ij为指标原始值；max(v_ij)和min(v_ij)分别表示该指标在评价时期内原始数值中的最大值和最小值；i=1, 2, …, m, m为评价指标数；j=1, 2, …, n, n为评价年份数；, 称为指标的特征比重；当f_ij=0时, ln0=0.

2.3 评价方法 2.3.1 TOPSIS模型

TOPSIS模型全称为逼近于理想解的排序法, 是Yoon和Hwang(1981)提出的一种适用于多项指标、多个方案进行比较选择的分析模型.通过检验评价对象与最优解、最劣解的距离进行排序, 若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解, 则为最好, 否则为最差.TOPSIS法能够集中反映总体情况, 对样本资料无严格要求, 具有普遍适用性(许红红等, 2013).DPSIR模型构建的评价指标体系运用TOPSIS模型进行评价, 具体步骤如下：①建立加权规范矩阵Y(式(5))；②确定正、负理想解(式(6)、(7))；③计算不同评价对象、评价向量到正理想解的距离D_j⁺(式(8))和到负理想解的距离D_j^－(式(9))；④根据D_j⁺和D_j^－计算评价对象与理想解的贴近度T_j(式(10)).

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(10)

式中, R_ij是标准化后的矩阵；W_i为第i个指标的权重；D_j⁺越小, 表明评价指标与正理想解越接近, 生态状态越好；D_j^－越小, 表明评价指标与负理想解越接近, 生态状况越差；T_j值越大, 表明第j年生态环境承载力越高.参考相关学者的研究成果(许红红等, 2013；肖贵蓉等, 2016), 结合福建省实际, 以非等间距的方式依据贴近度T_j将福建省生态环境承载力状况划分为5个评判等级：优(0.9~1]；较好(0.7~0.9]；一般(0.6~0.7]；较差(0.4~0.6]；差(0~0.4].

2.3.2 障碍度模型

在测算出各年度的生态环境承载力水平之后, 要对各项指标进行更深层次的分析, 识别制约生态环境承载力的障碍因素；在此引入因子贡献度、指标偏离度、障碍度, 因子贡献度F_ij是单项指标对生态环境承载力的权重；指标偏离度I_ij是单项指标与生态环境承载力目标的差距；障碍度(P_ij, p_ij)是第j年分类指标和单项指标对生态环境承载力的障碍度.计算公式如下：

(11)

(12)

(13)

(14)

式中, w_ij为第i个准则层第j个指标的权重；w_i为第j个指标所在的第i个准则层的权重；R_i为单项指标标准值.

2.4 数据来源

本文原始数据主要来源于2001—2016年的福建省年统计年鉴、福建省环境状况公报、福建省国民经济和社会发展统计公报、福建水资源公报、《福建省“十三五”环境保护规划》等资料, 个别评价指标值通过相应的计算生成.

3 基于DPSIR-TOPSIS模型的福建省生态环境承载力及障碍因素诊断实证分析(Empirical analysis on ecological environmental carrying capacity of Fujian Province based on DPSIR-TOPSIS model and diagnosis of its obstacle indicators) 3.1 福建省生态环境承载力评价结果与分析

根据上述研究方法, 本文对2000—2015年福建省生态环境承载力进行了测算, 结果见表 2.

3.1.1 福建省生态环境承载力评价分析

从图 2、图 3可以看出, 样本期内福建省的生态环境承载力总体上呈上升趋势, D_j⁺从0.35278下降到0.04149, 逐步趋于正理想解；D_j^－从0.03911上升到0.35837, 逐步偏离负理想解.贴近度T_综合由2000年的0.09981上升到2015年的0.89625, 生态环境承载力得到了极大的提升.首先, 这得益于福建省“生态立省”的发展思想和为建设生态福建而采取的节能减排、污染治理等方面先进技术, 极大地提高了资源的利用效率, 减轻了环境的压力；其次, 国家和福建省政府为了福建省生态文明建设而制定了一系列政策法规, 如2004年《福建生态省建设总体规划纲要》、2014年国务院《关于支持福建省深入实施生态省战略加快生态文明先行示范区建设的若干意见》、2015年《福建省贯彻落实中央加快推进生态文明建设意见的实施方案》和《福建省生态文明体制改革实施方案》等的制定与实施为福建省开展生态文明建设提供了政策支持和法律依据, 为福建省生态环境承载力提高起到了极大的促进作用.

3.1.2 DPSIR子系统生态环境承载力评价分析

由表 2可知, 各子系统的生态环境承载力状况具体如下.

驱动力子系统：2000—2015年驱动力子系统的贴近度总体上呈递增态势, 而且增长幅度非常大, 实现了承载力由差的等级到好的等级的转变.福建省是东南沿海省份, 区位优势明显, 经济发展潜力大, 区位经济发展迅速, 城乡居民可支配收入不断增长, GDP总量逐年增大, 人均GDP占有量大, 城镇化的持续推进, 使得驱动力系统承载力水平逐年上升.

压力子系统：2000—2015年压力子系统的贴近度总体上呈波动下降趋势, 由2000年的0.73834下降到2015年的0.24369, 尤其是在2002—2006年间下降幅度最明显, 2006—2015年间在小幅度波动中有上升趋势, 然而整体上压力系统处于比较差的水平.福建省在经济发展取得巨大成就的同时, 也不可避免地带来了生态环境问题, 能源资源高消耗和“三废”高排放给生态环境承载力带来很大的压力.近年来随着生态文明建设的实施, 抓住“既要金山银山又要绿水青山”的“牛鼻子”, 压力子系统的状况有明显改善.

状态子系统：2000—2015年状态子系统的贴近度呈现“W”形态势, 系统承载力压力较大, 承载力水平基本处于较差的水平.近年来, 贴近度有小幅递增, 承载力状况得以改善.这得益于福建省积极开展水土流失治理、林权改革等, 扩大了森林覆盖面积和绿化覆盖率；实施“河长制”, 保护了流域生态, 土地确权, 合理开发和使用土地, 保护土地资源等举措, 有效地遏制了上述驱动力子系统和压力子系统对福建省生态环境所形成的局面.

影响子系统：2000—2015年影响子系统的贴近度是逐年上升的且维持在较高水平.2000—2015年福建省的空气质量、城市水功能区水质达标率、近岸海域水环境质量达标率分别由57.6%、29.5%、27.3%增长到99.5%、84.5%、58.1%, 经济发展对生态环境的负面作用有一定程度的减轻；自然保护区面积不断增加扩大了生态空间、产业结构的不断优化等使得影响子系统的承载力水平得以不断上升, 为提升生态环境承载力水平奠定了基础.

响应子系统：2000—2015年响应子系统的贴近度也是逐年上升的, 从2000年的0.04276上升到2015年的0.95956, 有较大幅度的上升, 而且从2006年到2015年的增长幅度最大.2006年是福建“十二五”规划开局之年, 也是《福建省生态省建设总体规划纲要》实施第二阶段(2006—2010)起始年, 为保护生态环境、促进可持续发展采取了一系列的积极有效措施, 如扩大建成区绿化覆盖率, 加大对环保的投入和城市环境基建投资, 促进技术创新提高“三废”治理达标率等.2000—2015年工业废水排放达标率、工业固体废弃物综合利用率、城市生活垃圾无害化处理率分别由90.80%、41.64%、70.00%增长到99.16%、75.26%、99.20%, 环境保护投入占GDP比例、城市环境基础设施投资分别由2.0%、1.82亿元增长到6.4%、137.61亿元.为了促进经济社会生态的可持续发展而采取的积极、有预见性的响应推动响应子系统评价指数逐步上升, 也反映了生态环境承载力水平的增强.

3.2 福建省生态环境承载力障碍因素诊断 3.2.1 主要障碍因素分析

根据障碍因素诊断计算方法分别对福建省2000和2015年生态环境承载力障碍度进行计算, 按照大小顺序筛选出排名前10的指标, 具体如表 3所示.

从表 3可以看出, 2000年阻碍福建省生态环境承载力水平的障碍因素主要集中在响应子系统、驱动力子系统, 具体包括能源消耗弹性系数、工业固体废弃物综合利用率、城镇污水处理厂集中处理率、城镇生活垃圾无害化处理率、城市环境基础设施投资及环境保护投资占GDP的比例等；而到2015年阻碍福建省生态环境承载力水平的障碍因素则主要集中在响应子系统、压力子系统、状态子系统, 具体包括环境保护投资占GDP的比例、城市环境基础设施投资、万元GDP能耗、万元GDP二氧化硫排放量和工业废水排放量等.从单项指标变化情况来看, 综合2000—2015历年指标变化态势, 能源消耗弹性系数、城市环境基础设施投资、环境保护投资占GDP的比例等指标的障碍度对生态环境承载力影响最大.通过分析发现, 虽然这些年福建省的能源消耗弹性系数不断下降, 但能源消费结构仍然不尽合理；经济高增长伴随着高消耗、高排放；随着经济社会的发展和生态环境治理的深入推进, 生态补偿、生态修复等需要很多的资金, 环保资金投入在GDP中的比例还有待提高, 这些因素成为影响生态环境承载力提高的主要障碍因素.

3.2.2 分类指标障碍分析

根据单项指标障碍度的计算结果, 进一步测算出研究期内福建省生态环境承载力的分类指标障碍度, 结果如表 4所示.

总体来看, 在样本期内, 福建省生态环境承载力的驱动力子系统、压力子系统、状态子系统、影响子系统和响应子系统障碍度均在不同程度上呈下降趋势.从具体数值来看, 驱动力子系统、影响子系统、响应子系统障碍度一直在波动中下降, 但相比较而言, 响应子系统的障碍度依旧很高；压力子系统障碍度在2005年之前是呈上升状态的, 在2005年之后则以波动状态下降, 但在2015年出现大幅度上扬；状态子系统障碍度总体呈下降趋势, 不过近两年又有上升的趋势.从表中可以看出, 在研究期内, 分类障碍度总体上呈以下序列：响应>驱动力>压力>影响>状态；但分阶段来看, 2000—2008年分类障碍度为：响应>驱动力>压力>影响>状态；2009—2015年分类障碍度为：响应>驱动力>压力>状态>影响.由此可见, 响应子系统依旧是主要阻碍因素.因此, 新阶段提高福建省生态环境承载力要从响应子系统入手, 同时兼顾其他4类子系统, 同步推进, 全面提高, 共同为提高福建省生态环境承载力发挥作用.

4 结论(Conclusions)

1) 从生态环境承载力综合评价体系来看, 2000年以来, 福建省生态环境承载力不断增长, 综合评价指数从2000年的0.09981增长到2015年的0.89625, 年平均增长幅度为14.70%；从DPSIR各个子系统来看, 驱动力子系统贴近度、状态子系统贴近度、影响子系统贴近度、响应子系统贴近度总体上都呈递增态势, 压力子系统贴近度呈现下降态势, 表明社会经济的发展及生态文明战略和环境保护政策的实施, 为福建省生态环境承载力的提升奠定了坚实的基础, 但在发展过程中, 这些响应、驱动力、状态、影响等指标间接或直接地影响着压力指标, 因此, 生态环境承载力的提升任重道远.响应子系统对福建省生态环境承载力的影响最大, 尤其是能源消耗弹性系数、城市环境基础设施投资、环境保护投资占GDP比例权重高达0.28755、0.21587、0.06482, 这表明能源消耗弹性系数、城市环境基础设施投资、环境保护投资占GDP比例等是影响生态环境承载力的主要因素.

2) 从障碍度因素诊断结果来看, 响应子系统承载力是影响福建省生态环境承载力综合指数提高的主要障碍因素, 其次驱动力子系统、压力子系统, 而且样本期内各个子系统障碍度总体上均在不同程度上呈下降趋势, 但2014年压力子系统和响应子系统障碍度有所上升, 值得警惕和关注.从具体指标来看, 影响福建省生态环境承载力的主要障碍因子包括能源消耗弹性系数、城市环境基础设施投资、环境保护投资占GDP的比例等.

5 建议(Suggestions)

本文所得评价结果基本符合福建省经济社会发展的实际, 对于提高福建省生态环境承载力有一定的参考意义.根据以上分析结果可知, 提高福建省生态环境承载力还需要多方面努力, 具体而言就是：第一, 加大财政对环境保护的投入, 创新生态建设PPP模式, 拓宽环境保护投融资渠道；第二, 加大城市环境基础设施建设的投资力度, 走新型城镇化道路, 建设生态型城市；第三, 实施自然资源资产产权制度和自然资源用途管制制度, 增加自然保护区面积和人均土地、森林等资源的保有量, 划定保护红线, 增加生态空间, 不断提高生态环境承载力水平；第四, 积极适应新常态, 贯彻实施供给侧结构性改革, 坚持“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念, 以创新驱动带动发展, 转换经济动力, 提高全要素生产率, 降低能耗和提高资源利用效率, 减轻生态环境的压力.

全面而系统的评价指标体系和有效的评价方法是生态环境承载力评价的基础和保障.本文利用DPSIR概念模型构建指标评价体系, 然后运用TOPSIS和障碍度模型对指标体系进行评价, 但由于受到多方面因素的制约, 本文的评价指标体系仍有待完善, 在数理方法和模型设计等方面还有发掘的潜力.本文主要从时间跨度上评价讨论了福建省生态环境承载力总体及各单项要素的变化情况, 然而对生态环境承载力未来发展态势和如何把握调控的研究或者同一时点下省际之间的横向研究还有待于进一步探讨.