2024, Vol. 16
2. 中国科学院城市环境研究所城市环境与健康重点实验室, 福建厦门 361021;
3. 生态环境部环境与经济政策研究中心, 北京 100029;
4. 广东工业大学生态环境与资源学院大湾区城市环境安全与绿色发展教育部重点实验室, 广东广州 510006
2. Key Laboratory of Urban Environment and Health, Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences, Xiamen 361021, China;
3. Policy Research Center for Environment and Economy, Ministry of Ecology and Environment, Beijing 100029, China;
4. Key Laboratory of City Cluster Environmental Safety and Green Development of the Ministry of Education, School of Ecology, Environment and Resources, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China
保护生物多样性是实现全球可持续发展目标的关键之一 [1]。然而，在当前人类世背景下，全球生物多样性正以前所未有的速度锐减，地球上约有100万个物种濒临灭绝 [2]。为应对严峻的生物多样性损失形势，生物多样性公约缔约方第10次会议通过了“爱知生物多样性保护目标”（简称“爱知目标”），以指导2010—2020年的全球生物多样性保护。但是，第五版《全球生物多样性展望》报告显示，全球自然栖息地仍在消失，大量物种受到人类活动的威胁，人类巨大的消费需求是“爱知目标”实施总体成效不佳的关键因素 [3]。
生物多样性损失的定量研究主要基于生产者责任原则，侧重于关注行政或地理边界内环境压力造成的生物多样性损失，对人类消费与生物多样性损失间的联系研究较少。生产视角下，土地利用导致栖息地退化、物种生存空间压缩 [4]，是对生物多样性损失最主要的直接驱动因素之一 [5, 6]；碳排放导致气候变化，改变物种生存环境 [7]，气候变化对生物多样性损失的直接驱动在近年来迅速增加，很可能在未来超过土地利用成为主导因素 [2, 8, 9]。现存评价方法中，生命周期影响评价（Life Cycle Impact Assessment, LCIA）是链接人类生产活动相关环境压力与生物多样性损失的有效工具 [10]。LCIA通常集中在物种维度识别生物多样性变化，物种潜在灭绝系数（Potentially disappeared fractions of species, PDF）是最常用的指标 [11]，表示区域范围内预计将灭绝的物种数占全球物种总数的比例。Verones等 [12]以PDF为指标，开发了生命周期影响评价LC-IMPACT方法，为量化空间异质性的生物多样性影响奠定了基础。
然而，在当前快速城市化及经济全球化的背景下，贸易导致产品生产地和消费地的分离，直接生产过程引发的生物多样性损失将以隐含形式随产品供应链在区域间发生转移 [13]，传统生产者责任原则的核算受到行政或地理边界的约束，忽视了隐含生物多样性损失转移，难以有效指导生物多样性保护责任的界定 [14]。生物多样性足迹，即基于消费者责任原则的生物多样性损失，侧重于考虑某地最终消费所驱动的，发生在本地的直接生物多样性损失以及隐含在产品供应链上的间接生物多样性损失，可以突破行政藩篱，弥补生产侧核算方法的局限性 [15]。国内外学者围绕生物多样性足迹展开了一系列研究，环境拓展的多区域投入产出方法（Environmentally extended Multi-Regional InputOutput, EE-MRIO）能够追踪远程消费驱动的全供应链生物多样性损失，得到广泛应用 [16, 17]。Lenzen等首次基于EE-MRIO量化了全球生物多样性足迹，强调较富裕国家对全球生物多样性保护具有较大消费者责任 [13]。而其余研究多基于LCIA和EEMRIO方法的耦合 [11]，主要集中在全球 [18-21]或欧盟尺度 [22, 23]，分析国家间的足迹差异，对国家内部次国家单位的足迹研究较为欠缺。
中国地幅辽阔、生物多样性丰富 [24]，不同地区的生物资源、社会人口、经济发展、环境压力等因素存在差异。已有研究表明，我国生物多样性受威胁物种占比最高的热点区主要集中在西南地区，包括西藏、云南、四川、广西 [25]。出于自然资源条件与社会经济发展水平的不完全匹配性及揭示各地区责任差异的必要性，环境足迹在次国家单位的核算逐渐得到重视 [26, 27]，次国家水平的生物多样性足迹研究陆续得到开展 [28-30]。然而，该领域仍存在较大空白，具体体现在对生物多样性足迹来源的分解工作较为薄弱，同时针对土地利用和碳排放下的区域生物多样性足迹量化追踪及异质性分析还存在不足。
综上所述，本研究提出区域生物多样性足迹的定义及核算框架，基于LC-IMPACT与EE-MRIO方法，构建了区域生物多样性足迹混合分析模型，建立了中国省级土地利用及碳排放压力下的生物多样性损失清单，从消费视角量化了由土地利用及碳排放导致的中国八大区域生物多样性足迹，揭示了该足迹在中国次国家水平的流动转移格局。本研究旨在支撑以消费侧为重点的保护，从而补充生产侧的政策与研究。
1 研究方法与数据来源 1.1 区域生物多样性足迹定义及核算框架本研究中，以国内某区域s为例，将区域生物多样性足迹（BFs）定义为：区域s最终消费驱动下人类生产活动相关环境压力导致的生物多样性损失，包含发生在区域s本地的生物多样性损失（即本地足迹BFss），以及发生在区域外隐含在产品贸易供应链上的间接生物多样性损失；即包含发生在国内其他区域r的间接生物多样性损失（即国内调入足迹BFsr），以及发生在国外区域的间接生物多样性损失（即进口足迹IBFs），其中本地足迹BFss和国内调入足迹BFsr之和为国内足迹DBFs。本研究考虑了两种环境压力类型，即土地利用和碳排放。区域生物多样性足迹核算框架详见图 1。
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图 1 中国区域生物多样性足迹量化评估框架 |
LC-IMPACT方法 [12]提供了一组特征化系数（characterization factors，CF），能够量化环境压力与压力下生物多样性损失的因果关系，CF受物种在红色名录（IUCN Red List of Threatened Species）中的地理分布范围及濒危等级所影响，CF越高表示该地区生物多样性在同等环境压力下越脆弱，最终以PDF表征生物多样性损失。土地利用下的CF以陆地生态区 [31]为分辨率，各省份的CF由该省份生态区面积份额加权得到，因此土地利用导致的生物多样性损失具有高度空间异质性。由于碳排放导致的气候变化以全球平均气温上升为表征，因此单位碳排放引起的生物多样性损失在各排放地点相同，各省份CF为同一值。f表示两种环境压力类别的CF矩阵，单位为PDF/m2（土地利用压力下）或PDF/kg（碳排放压力下），P为环境强度矩阵，其计算公式为
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(1) |
式中，E为环境压力矩阵；x为总产出向量，引入环境压力的生物多样性胁迫强度矩阵 Q。
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(2) |
（1）省级生物多样性足迹量化。第i省（区、市）的生物多样性足迹表示为
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(3) |
假定有n个研究区，每个区域有n个部门，根据投入产出表的行平衡关系 [32]可以得到区域s的总产出，如公式（4）所示。式中，A为投入产出表中某部门对应的直接消耗矩阵；y为最终需求向量。
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(4) |
变形得 x=(I-A)-1y，其中(I-A)-1即Leontief逆矩阵，I为单位矩阵。
国内足迹表示为
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(5) |
式中的前半部分表示国内范围的间接生物多样性影响，后半部分表示直接生物多样性影响 [22]。对Q和 y对角化可以分析部门贡献及足迹来源。ei为i省（区、市）最终消费者的直接土地利用向量或直接碳排放向量。
进口足迹表示为
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(6) |
式中的 IMi为进口矩阵，由中国进口产品调整得到，环境强度 Q及直接消耗矩阵 A用全国（未包括港澳台地区）总体值替代。
（2）区域聚合。各省（区、市）可以根据一系列特征进行聚类，根据国务院发展研究中心 [33]建议，本研究将31个省级行政区划分为8个综合经济区，将各省（区、市）得到的量化结果聚集到区域（表 1）。
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表 1 中国八大区域划分 |
（3）部门聚合。为了便于阐述，根据《国民经济行业分类》（GB/T 4754—2017）[34]，将原先42个部门的结果汇总到农业、采矿业、制造业、电热供应业、建筑业与服务业6大部门。
（4）净生物多样性足迹的量化表征。在消费其他区域生物多样性的同时，某地的生物多样性也会受到其他区域的最终消费需求驱动而损失；为了权衡这种关系，采用区域间生物多样性足迹流动的差额定义了净生物多样性足迹NBF。区域s的净生物多样性足迹在数值上等于区域s最终需求驱动的从国内其他区域r流入的国内调入足迹BFrs与区域s受国内其他区域r最终消费驱动的生物多样性损失BFsr之差。
区域s的净生物多样性足迹表示为
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(7) |
NBF为正说明该区域为生物多样性足迹净流入区，反之则为净流出区。
1.3 数据来源本研究基于CEADs数据库提供的2017年中国区域间投入产出表 [35]（Input-Output Tables-CEADs），主要考虑了土地利用（包括耕地、园地、牧场、林地、城镇用地）和碳排放（包括二氧化碳、甲烷、氧化亚氮）造成的生物多样性损失。除城镇用地清单从LUCC遥感监测数据[资源环境科学数据平台（resdc.cn）] 获得外，其他土地利用数据均来自《中国统计年鉴2018》 [36]。农业生产相关的甲烷和氧化亚氮排放量数据来自文献 [37]，二氧化碳排放数据来自CEADs数据库 [38]。城镇用地面积及居民能源使用导致的碳排放被直接分配给本地的最终消费者。由于缺少香港、澳门特别行政区及台湾地区的相关数据，故港澳台地区未被包含在本文研究区域内。
2 结果分析 2.1 生物多样性足迹的总量特征2017年土地利用和碳排放下中国生物多样性足迹（图 2）总量分别为2.61×10-1PDF和2.23×10-2 PDF，核算结果与以往基于LC-IMPACT方法核算的中国生物多样性足迹总量在同一数量级 [19, 21]。不同压力下生物多样性足迹总量相差达到10倍有余，足迹分布也呈现出截然不同的空间模式。整体来说，土地资源丰富而生物多样性相对脆弱的西北和西南地区分别贡献了全国土地利用下生物多样性足迹的29.57% 和27.34%，而碳排放导致的生物多样性足迹75.34% 集中在经济或人口总量较大的区域，从大到小依次为北部沿海（15.95%）、黄河中游（15.66%）、西南（14.97%）、长江中游（14.54%）和东部沿海（14.22%）。省级层面，西藏、四川、广东、云南和广西是土地利用下中国生物多样性足迹排名前五的省份，占据了足迹值的56.55%。而广东、山东、河南、江苏和湖北合计贡献了碳排放下生物多样性足迹的33.11%，是碳排放下足迹值的前五大省份。
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图 2 2017年中国八大区域生物多样性足迹分布 |
从足迹来源的区域构成看，两种压力下国内足迹（包括本地足迹和国内调入足迹）均占据了相应足迹总量的绝大部分（97% 左右），进口足迹的贡献在我国东部的东北、北部沿海、东部沿海及南部沿海地区高于其他地区。对足迹来源的国内分解结果显示，土地利用下国内调入足迹占比由大到小依次为：东部沿海（30.27%）、东北（26.10%）、南部沿海（24.17%）、北部沿海（24.15%）、黄河中游（23.10%）、长江中游（14.03%）、西南（5.14%）、西北（2.09%），体现由东部向西部递减的趋势；而碳排放下西北和西南地区的国内调入足迹贡献显著上升到19.39% 和14.54%。
2.2 生物多样性足迹的净流动格局2017年，我国土地利用下生物多样性足迹的净流动主要从西部地区流向沿海地区（图 3a），体现了东部沿海富裕地区对足迹的拉动作用。西南、西北是土地利用下生物多样性足迹的主要净流出区，净流出的足迹值分别为8.31×10-3PDF、3.20×10-3 PDF，其中78.68%、46.38% 的足迹净流向沿海地区，西南地区向南部沿海地区净流出3.65×10-3 PDF的生物多样性足迹，是最主要的流动路径。东部沿海、南部沿海和北部沿海地区作为我国生物多样性足迹的主要净流入区，分别接收了3.84×10-3 PDF、3.54×10-3PDF、2.80×10-3PDF的足迹净流入，其中大多数来自西南地区。
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图 3 2017年中国八大区域生物多样性足迹转移格局 注：括号中的正（负）值表示区域足迹流出（入）总量，箭头上数值表示净流出量。a图和b图中数值单位为10-3和10-4PDF。 |
而碳排放下的生物多样性足迹净流动格局呈现明显差异（图 3b），西北、南部沿海、黄河中游地区承接了来自其他地区的足迹净流入。西北是最大的足迹净流入区，承接了1.70×10-3PDF的足迹净流入，主要来自东部沿海（3.69×10-3）、东北（3.31×10-3）、西南（2.79×10-3）地区。东北地区净流出1.32×10-3PDF的生物多样性足迹，表现出最大的足迹净流出，主要流向南部沿海（3.66×10-5PDF）和西北（3.31×10-3PDF）地区。最大的净流出路径仍然存在于西南与南部沿海地区之间（4.10×10-3PDF）。
2.3 生物多样性足迹的热点识别如图 4所示，足迹热点识别发现，西北和西南地区土地利用下的生物多样性足迹明显大于其他地区。这是因为西北、西南地区的本地生产供应了自身大部分对于土地利用的需求，而这两个地区丰富且脆弱的生物多样性使得其土地利用的生物多样性影响程度大，导致这两个地区具有较高的本地足迹从而决定了西北、西南地区在土地利用下生物多样性足迹中发挥的关键作用。此外，研究表明西南地区是两种压力下的生物多样性足迹热点区，生物多样性总足迹达7.48×10-2PDF，这可能是因为“一带一路”倡议等政策的实施推动了西南地区的产业升级并刺激了西南地区的消费。在两种环境压力下，西南和东北地区均是生物多样性足迹的净流出区，揭示了其对生物多样性供应的重要性，西南地区分别贡献了两种足迹净流出总量的68.83% 和23.57%。南部沿海和黄河中游则均是生物多样性足迹的净流入区，表明了这两个地区在生物多样性损失格局中体现的拉动作用。
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图 4 两种环境压力下中国生物多样性足迹与净足迹的区域特征 |
2017年中国八大区域部门级的生物多样性足迹溯源如图 5所示。从部门贡献看，土地利用下生物多样性足迹的99.93% 由农业（54.33%）、制造业（23.53%）、服务业（12.58%）和建筑业（9.48%）占据。从区域驱动看，西北、西南地区主导了农业部门足迹，共占农业部门足迹的73.72%；西南地区对制造业、服务业和建筑业部门足迹的贡献最大，分别为31.15%、29.64% 和32.30%。从足迹来源看，西北和西南地区的农业部门供应了全国土地利用下生物多样性足迹的60.19%。
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图 5 2017年中国八大区域部门级生物多样性足迹溯源 |
碳排放下，部门贡献由大到小为建筑业（40.75%）、制造业（24.80%）、服务业（22.01%）、电热供应业（7.14%）、农业（5.18%）和采矿业（0.12%）。建筑业足迹的前三大驱动地区是西南（18.16%）、黄河中游（16.13%）和长江中游（15.15%），制造业和服务业足迹的前三大驱动地区均是东部沿海、北部沿海和黄河中游，共占据了制造业和服务业足迹的51.05% 和47.39%。碳排放下生物多样性足迹47.88% 来自电热供应业，29.00% 来自制造业。不论在哪种环境压力下，制造业和服务业均属于足迹排名前三的部门，为产业链中的关键下游部门。
3 结论与讨论生物多样性损失是环境压力危害的最终呈现形式之一，本研究通过生物多样性足迹的定义明确了次国家生物多样性足迹的核算边界，基于生命周期及投入产出分析方法构建了生物多样性足迹的核算模型，证明了了解次国家贸易在缓解中国生物多样性损失中的重要意义。
主要结论如下：① 2017年土地利用下生物多样性足迹呈现西高东低的空间分布模式，西北、西南地区占据了超过50% 的足迹值；碳排放下生物多样性足迹75.34% 集中分布在经济发达或人口总量较大的区域，如北部沿海、黄河中游、西南地区。②土地利用与碳排放下生物多样性足迹净流动格局各不相同，具体表现为土地利用下富裕沿海地区的主要足迹净流入（平均3.39×10-3PDF）及碳排放下西北地区的最大足迹净流入（1.70×10-3PDF）。③西南地区在两种环境压力下均是主要的生物多样性足迹净流出区，贡献了生物多样性足迹净流出量的69.29%，亟须制定相应的供应链管理措施以缓解其损失现状。④识别发现制造业和服务业是供应链中的关键下游部门，在两种环境压力下其需求驱动的生物多样性损失在各部门中均属于前三名范围内。
4 启示与建议 4.1 打造生产—消费双视角结合的区域生物多样性保护模式《西藏自治区国家生态文明高地建设条例》 [39]《云南省重要生态系统保护和修复重大工程总体规划（2021—2035年）》 [40]等地方政策文件强调加快构建以国家公园为主体的自然保护体系，这些措施对西北、西南地区的土地利用管控和生态保护至关重要，侧重于缓解当地生产活动的生物多样性损失，已经取得显著成效 [41]。因此，对于生物多样性敏感的西北、西南地区，落实生产侧的保护措施是降低其本地足迹量的有效途径。
消费热点地区应该通过经济手段来优化消费行为，如在西南地区征收环境税督促绿色消费。饮食结构调整是实施生物多样性保护的另一举措，研究证明减少肉类消费（尤其是牛肉）[42]、避免食物浪费 [43]能够减少土地利用和碳排放，利于生物多样性保护 [44, 45]。受耕作条件、饮食文化的影响，西北地区的人均牛肉消费量领先全国 [36]，不仅增加了生物多样性足迹，也可能带来高血压等问题，损害人体健康，未来应加强居民营养干预 [46]。
4.2 推动跨域协同视角下共同但有区别的损失责任分摊生物多样性损失随着产业链发生空间转移，西南地区向南部沿海地区净流出的生物多样性足迹最大，这将进一步加剧区域间的不平衡。因此应当加强区域间合作，借助东西部对口帮扶政策，鼓励南部沿海地区与西南地区建立节地技术转移、人才引进、资金资助等生态补偿机制，帮助其发展生态旅游、林下经济等特色产业，缓解其保护压力。西北地区应积极推进产业转型，利用清洁能源优势 [47]促进经济绿色增长，通过跨域能源交易供应其他地区碳排放需求，从而减少生物多样性损失。
4.3 加强部门权衡视角下区域全产业链的生物多样性损失管理消费行为隐含在产业链中，生物多样足迹追根溯源能够从部门权衡视角综合思考和探索区域全产业链生物多样性损失治理模式。因此应通过产业认证或税收优惠等激励手段，督促制造业与服务业部门选择绿色产业供应、实施绿色采购，积极打造绿色产业链，推行产品全生命周期生物多样性保护管理。生产侧技术优化依托于各产业部门，农业、电热供应等上游部门应以产业结构升级为抓手，淘汰落后产能，将绿色GDP指标纳入产业考核体系。
4.4 统筹多要素权衡视角下区域生物多样性的综合保护体系土地可持续利用、气候变化减缓、生物多样性保护是实现可持续发展目标的关键，三者间存在复杂的权衡关系 [48]：如生境的保护与恢复有利于减缓气候变化，并帮助实现生物多样性保护目标；然而大规模生物质能作物种植和森林面积扩张在减少碳排放的同时将导致粮食生产用地的减少，阻碍生物多样性保护。本研究将土地利用、碳排放和生物多样性损失纳入统一框架，是统筹多要素权衡的初步尝试，能够系统地识别生物多样性足迹的地区热点，避免顾此失彼，解决过去生物多样性保护过程中对气候变化影响考虑不足的问题 [49]。
5 展望不可否认的是，本研究仍然存在一定的局限性：首先，出于土地利用和碳排放的重要性考虑，本研究仅仅衡量了这两种环境压力的影响，然而生物多样性受多重环境压力威胁，未来研究需要将更多的环境压力包括在内。其次，尽管2017年的MRIO表已经是目前能够获得的最新数据，数据时效性不强的局限性客观存在，使得本研究需要继续完善。
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