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GEOGRAPHICAL RESEARCH >

2016 , Vol. 35 >Issue 5: 851 - 863

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201605004

Articles

Multi-scale empirical test of ecological curse effect in mainland of China

  • ZANG Zheng , 1 ,
  • ZHENG Defeng 2 ,
  • SUN Caizhi 2 ,
  • ZOU Xinqing 1, 3
Expand
  • 1. School of Geographic and Oceanographic Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023, China
  • 2. School of Urban Planning and Environmental Science, Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning, China
  • 3. Collaborative Innovation Center of South China Sea Studies, Nanjing 210093, China

Received date: 2015-11-16

  Request revised date: 2016-03-11

  Online published: 2016-05-10

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《地理研究》编辑部
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Abstract

Quantitative description of the relation between ecosystem service and human socio-economic development is one of the most critical contents in the fields of ecology, geography and economics. In this paper, based on ecosystem service theory, the concept, the characterization and evaluation methods of ecological well-being were defined. Referencing to resource curse theory, the hypothesis of ecological benediction, absolute ecological curse and conditional ecological curse were proposed from the viewpoint of generalized ecological well-being. On this basis, an empirical analysis of ecological benediction effect and ecological curse effect of all provinces in the mainland of China during 2001 and 2013 was conducted by using related data from national and regional levels. The results showed that from the per capita ecological well-being, the hypothesis of absolute ecological curse was false on the national scale. Ecological benediction effect in the eastern and western regions was remarkable. Driven by the growth of these factors such as the proportion of foreign investment, the proportion of tertiary industry, and the proportion of regional population, the increase of per capita ecological well-being in the eastern and western regions improved the development of regional economy and society. Considering the proportion of employees in the four sectors of farming, forestry, husbandry and fishery, the hypothesis of conditional ecological curse was false on both national and regional scales. Ecological benediction effect in the eastern region was remarkable. With the increase of the proportion of employees from farming, forestry, husbandry and fishery sectors, the development speed of regional economy and society increased by 36.35%. Considering the proportion of production values of farming, forestry, husbandry and fishery, the hypothesis of conditional ecological curse was true on both national and regional scales. Under the joint influence of urbanization status and road capacity, one doubling of the proportion of production values of farming, forestry, husbandry and fishery would lead to a decrease of 45.63% in the national socio-economic development speed. Moreover, under the joint effect of per capita GDP and other factors, one doubling of the proportion of production values of the four sectors would result in a decrease of 30.64%-33.49% in the regional socio-economic development. From the viewpoint of generalized human well-being, natural ecosystem contributed greatly to the improvement of regional ecological well-being per capita, surplus labor force employment and so on. Meanwhile, it was necessary to reduce the proportion of production values of the four sectors in the national economy to promote regional socio-economic development. The regions and departments concerned should take effective measures to avoid ecological curse effect by proper ecological conservation activities, and enhance ecological benediction effect with regional socio-economic development planning in the proper temporal scale.

Key words： Economic Geography; empirical test; curse effect; ecological well-being; mainland of China

Cite this article

ZANG Zheng , ZHENG Defeng , SUN Caizhi , ZOU Xinqing . Multi-scale empirical test of ecological curse effect in mainland of China[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2016 , 35(5) : 851 -863 . DOI: 10.11821/dlyj201605004

1 引言

自然资源是国民经济与社会发展的重要物质基础,资源相对丰裕的国家或地区通常具有更大的发展潜力[1]。但是随着资源开发利用强度逐渐加大,也导致一些国家陷入经济增长陷阱,资源耗竭及生态退化、环境污染等问题对经济增长的负面影响日益显现[2]。经济学领域中的“资源诅咒”效应是指自然资源对经济发展产生某种程度的限制作用和滞后效应,即某些资源丰裕的国家或地区经济增长速度反而慢于资源相对贫乏的经济体的反常现象[3]。国外学者通过国家层面的实证检验,发现自然资源禀赋与经济增长的正、负相关关系是可以并存的：丰裕的自然资源可能非但不是经济增长的福音、甚至可能成为经济发展的诅咒[4],制造业遭受的挤出效应、政治民主与腐败、全球化背景下的人力资源流动、知识创新及其溢出效应等均被指出与资源诅咒效应具有不同程度的直接或间接关联[5-8]。随着实证研究不断深入,人们还发现国家层面的法律法规或政府绩效、机构质量等因素对资源诅咒现象具有门槛效应,导致资源诅咒与资源祝福现象可能在同一时空尺度下共存[9,10]。
有关资源诅咒效应检验方法及其分析框架被引入中国之后,国内学者围绕相关研究主题开展了一系列理论研究及个案分析工作,尤其关注自然资源或能源产业层面资源诅咒效应的实证检验[11-13]、诅咒机制及影响因素分析[14-16]、诅咒现象的空间差异及其规避策略等[17,18]。大量实证检验研究结果表明,资源诅咒效应的产生并非因丰富的自然资源直接导致,而通常是由于过度依赖资源开发以及资源利用效率低下等一系列因素共同导致的,由此促使人们开始基于多维度、广视角重新审视资源诅咒现象。鲁金萍提出了广义“资源诅咒”概念并从诅咒现象发生的主客体、传导机制等方面定义其理论内涵,案例分析结果表明长期依赖自然资源一方面可能导致区域经济发展滞后,同时也是社会问题突出、生态环境恶化、资源耗竭等负面问题产生的重要诱因[19]。在经济增长视角的资源诅咒效应不显著的前提下,黄建欢等从生态效率视角检验了资源开发型、资源利用型地区的资源诅咒效应,发现资源开发型地区的资源浪费行为导致资源诅咒现象显著[20]。杨皓然[21]和褚艳宁[22]均从生态经济学视角分析了生态环境与经济增长的相互协调与可持续发展策略：前者提出重视生态经济可持续发展的思想、加强生态经济体系的定位以及深入研究生态价值和生态能力,不仅有助于更加清晰的认识资源诅咒效应产生的原因、也为进一步制定规避措施提供理论依据[21];后者发现忽视生态系统对经济发展的制约作用、未对资源开发进行生态补偿、资源利用过程中的生态价值外溢、资源开发累积的财富未能有效利用等四方面因素是资源诅咒效应产生的源头,据此提出了促使资源诅咒向资源福祉转化的途径[22],为有关部门制订科学决策提供了参考和借鉴。
纵观国内有关资源诅咒效应的研究可知[23,24],当前国内资源诅咒研究主要存在如下几点局限：首先是研究范围主要集中在经济学领域,从地理学视角开展多尺度的区域实证研究,尤其是比较研究还有待不断丰富和发展;其次是研究重点多集中在经济增长与资源开发及其利用的关系问题,而对资源开发利用过程中的生态问题关注不够;再就是研究体系尚不完善,多数研究仍停留在资源诅咒效应检验、传导机制探析、诅咒现象的规避措施等层面。鉴于此,本文在学习和借鉴已有的资源诅咒研究成果的基础上,进一步阐释基于生态系统服务价值理论的生态福祉概念,然后依据有关生态系统服务价值分类与评价研究成果界定生态福祉内涵并据此构建相应计量模型,进而提出广义生态福祉视域下的区域生态祝福与生态诅咒效应假说,并以中国大陆地区为例,进行多尺度的实证检验,以期加深更多学者对深入研究资源诅咒问题的认识,从而促使资源诅咒研究由单纯经济学命题不断地向经济地理学命题和生态经济学命题转变。

2 研究方法

2.1 生态福祉概念、类型及其定量表征方法

福祉是福利的近义词,泛指人类一切美好的生活状态或生存环境,因此人类福祉是一个多维度概念,通常以经济、环境和社会三方面福祉为代表[25,26]。鉴于生态系统与人类经济社会发展及生存环境之间的密切交叉与联系,基于有关生态系统服务价值理论研究成果,提出并界定生态福祉概念及其内涵、表征与评价方法,旨在进一步明确自然生态系统与人类福祉的复杂关系。
2.1.1 生态福祉概念、类型及广义生态福祉的分类 生态系统具有为人类生产、生活提供产品和服务的功能,能够为人类生存和发展创造一系列自然环境条件以及经济与社会效益[27]。生态系统服务价值是生态系统为人类提供一系列产品和服务的货币化表现[28],既包括物质产品、文化娱乐服务等直接利用价值,也包括维持生态平衡、保护环境等间接利用价值,服务范围几乎涵盖国民生产各个部门。本文基于上述概念内涵,借鉴有关福祉地理学思想提出生态福祉概念,将其定义为“人类从自然地理环境中获取或享有的、由生态系统通过初级生产和次级生产提供的与人类生产和生活直接相关的终端产品及服务”。生态系统服务的科学分类工作为本文细分生态福祉提供了理论基础：Daily把生态系统提供给人类的产品和服务划分为13种类型[27];Constanza等提出的分类方案则将生态系统服务分为17类[28];千年生态系统评估进一步将生态系统服务划分成供给服务、调节服务、文化服务及支持服务等4大类[26]。本文基于已有研究成果提取各分类方案中与人类生产、生活直接相关的生态系统服务类型,分别将其界定为资源福祉和环境福祉,旨在将生态系统产品和服务从以往的人类经济与社会福祉概念整体中剥离（相应地,将资源福祉、环境福祉以及与生态系统间接相关的经济和社会福祉统称为广义生态福祉。如表1所示）,以进一步明确生态系统服务价值与经济、社会维度衡量指标的相互联系,从而促进人们对生态系统服务的科学认识等。
Tab. 1 The generalized ecological well-being types and the supply capacity of ecological well-being of various terrestrial ecosystems

表1 广义生态福祉类型及各类陆地生态系统的生态福祉供给能力

福祉类型 耕地 林地 草地 湿地 水域 荒地
广义生态福祉 生态福祉
（狭义）		 资源福祉 食物生产与供给 1.00 0.10 0.30 0.30 0.10 0.01
能源与原材料供应 0.10 2.60 0.05 0.07 0.01 0.00
娱乐及文化服务 0.01 1.28 0.04 5.55 4.34 0.01
环境福祉 生物多样性保护 0.71 3.26 1.09 2.50 2.49 0.34
调洪灌溉及涵养水源 0.60 3.20 0.80 15.50 20.38 0.03
土壤水分及营养盐保持 1.46 3.90 1.95 1.71 0.01 0.02
释氧固碳及净化空气 0.50 3.50 0.80 1.80 0.00 0.00
调节区域小气候 0.89 2.70 0.90 17.10 0.46 0.00
废弃物吸纳与处理 1.64 1.31 1.31 18.18 18.18 0.01
经济福祉 结合其他物力资本产生的附加价值 - - - - - -
社会福祉 通过相关产业吸纳社会劳动力就业等 - - - - - -
2.1.2 广义生态福祉的定量评价方法 本文界定的狭义生态福祉为生态系统服务价值的一个子域,在此基础上细分为食物生产与供给等3种资源福祉和生物多样性保护等6种环境福祉。因此,可由生态系统服务价值评估方法核算区域生态福祉的供给与占有水平（富裕程度）。由于现阶段直接应用由国外引入的传统生态系统服务价值评估方法得出的中国陆地生态系统服务价值水平偏高,谢高地等根据中国实际制订了中国陆地生态系统服务价值当量因子表[29],即表1所示的6类陆地生态系统的生态福祉供给能力。据此提出一种定量评价区域狭义生态福祉占有水平的模型：
PGEW = ∑ i=1 6 ∑ j=1 9 ES V ij / P （1）
式中：PGEW代表人均狭义生态福祉（以年为核算周期;下同）,表征某一地区人类从自然生态系统获取或享有的、与人类生产和生活直接相关的生态系统产品和服务的总价值;ESVij代表由食物生产与供给、能源与原材料供应等总计j种基本型构成、由i类生态系统供应（i=1,…,6;j=1,…,9）的生态系统服务价值;P代表区域人口数。具体计算方法请参考相关文献[30]。
广义生态福祉是人类以自然资本为基础、结合人力与物力资本投入而产生的。根据式（1）得出的人均生态福祉衡量的只是区域生态福祉的富裕程度（其值越大,表明人均生态福祉占有水平越高）,因此有必要进一步识别区域经济社会发展对生态福祉的供体,即表1所示耕地等6类生态系统的依赖程度（衡量经济与社会福祉水平）。为此,借鉴有关资源依赖度概念内涵[17,18],提出采用农林牧渔产业产值占地区生产总值的比例衡量区域生态系统向人类提供经济福祉的能力、以农林牧渔产业从业人员占全社会从业人员的比例表征区域生态系统通过吸纳相关产业劳动力而向人类提供的社会福祉（从反方向衡量区域经济与社会发展对自然生态系统的依赖,二者占比越高表明依赖程度越高）。

2.2 生态诅咒及生态祝福概念及其检验方法

依据传统经济学理论,作为生产要素的自然资源对经济增长的直接影响总是正面的,但其对决定经济发展的其他因素具有“挤出效应”亦得到实证[23,24]。在梳理国内外有关研究成果中的资源诅咒存在论、不存在论及条件存在论等观点的基础上,倾向于支持有条件的资源诅咒存在论。在此基础上,结合前述生态福祉概念内涵提出生态诅咒与生态祝福概念及其假说,旨在通过理论和实证两种途径的分析与检验研究丰富有关资源诅咒理论,一方面为后续研究奠定基础,同时也期待能为有关地区和部门制定因地制宜的趋利避害策略提供相应的参考及科学依据。
2.2.1 生态诅咒与生态祝福概念及其涵义界定 依据有关生态系统服务理论[27,28],生态系统的时空异质性使得不同时空尺度内人类生态福祉具有地域分异特征,由此导致区域资源福祉、环境福祉的总量或人均占有水平差异对经济社会发展产生影响,并且不同经济社会发展目标亦可能引起不同类型生态福祉之间、狭义生态福祉与人类经济或社会福祉之间的权衡问题。为此,在借鉴有关资源诅咒理论的基础上提出如下假设：在特定的文化背景、特定的生产力水平、特定的人力与物力资本投入、特定的经济发展阶段与宏观制度因素等综合影响下,人类从区域生态系统获取或享有的狭义生态福祉越高、可能导致其对区域经济社会发展的影响越不利,或者区域经济社会发展对自然生态系统的依赖程度越高越不利（前者称为绝对生态诅咒假说,后者称为有条件生态诅咒假说）。与之相对的,若某一地区人均生态福祉占有水平越高越有利、或者经济社会发展对自然生态系统的依赖程度越高越有利,则称这种现象为“生态祝福”效应（生态祝福假说）。将同时对上述两个假说进行实证检验。
2.2.2 生态诅咒及生态祝福假说的检验方法 在借用以往资源诅咒概念中“资源丰裕”和“经济发展速度慢”两点内涵的基础上提出生态诅咒假说与生态祝福假说,因此分别用“生态福祉水平”和“GDP年均增长速度”表征上述两点要义。据此,借鉴有关资源诅咒假设检验研究成果[11-14],构建生态诅咒及生态祝福假说的面板数据检验模型如下：
y i , t ＝ α + βX + γZ + ε i , t （2）
式中： y i , t 为测度经济与社会发展速度的指标（i和t分别代表评价单元及观察时期）,暂以地区生产总值的年均增长速度为代表;X为表征广义生态福祉的指标集;Z为影响和控制经济与社会发展的控制变量集;α为常数项;εit代表随机扰动项;β、γ为变量系数。若变量系数β为负并且显著,则生态诅咒假设成立（β的绝对值越大表明特定条件下人均生态福祉越高、其对经济与社会发展的诅咒即制约效应越大,或者区域经济社会发展对自然生态系统的依赖程度越高、相应的负面影响越严重）;若β显著为正,则生态祝福假说成立（β值越大表明人均生态福祉越高、其对经济社会发展的祝福即驱动效应越大,或者区域经济社会发展对自然生态系统的依赖程度越高、相应的正面影响越大）。
考虑到不同地区经济总量、不同类型生态系统的占地面积差异较大,为了增强评价结果的公平性,以PGEW表征区域生态福祉的富裕程度（生态福祉富裕度,X1）,用以验证绝对生态诅咒或生态祝福假说;以农林牧渔产业从业员比例（X2）及其产值比例（X3）表征区域经济社会发展对生态福祉的依赖程度（生态福祉依赖度）,据此验证条件生态诅咒及生态祝福假说。关于影响资源诅咒效应的控制变量,已有研究因评价对象不同而互有差异[11-14],但在物质资本、人力资本、科技进步、制度因素等方面还是取得了共识[15-18],因此在参考已有研究成果的基础上确定控制变量集Z：考虑到区域发展的本底条件、对外开放程度、地理区位因素等对经济社会发展的短期影响,同时基于评价指标的独立性原则考虑,最终确定由人均国民生产总值（Z1）、外商投资占比（Z2）、进出口总额占GDP比例（Z3）、第三产业占比（Z4）、城市化率（Z5）、科研投入占GDP比例（Z6）、大中专学生占地区人口比重（Z7）以及单位面积内的道路交通里程数（Z8）等8个指标作为模型的控制变量。

3 实证分析

3.1 数据来源及样本数据统计特征分析

以中国大陆地区省级行政区划为基本评价单元（依据国家测绘地理信息局网站提供的1:4000000中华人民共和国省级行政区域界线标准绘图）,由于数据缺失,暂未包括台湾省、香港和澳门特别行政区、钓鱼岛及南海诸岛等区域。考虑到不同地区或省份自然条件及经济政策等存在一定差异,分别针对中国大陆地区、东—中—西部地区及大陆31个省份展开多尺度的实证检验,考察时段为2002-2013年。数据来源及有关处理说明、样本数据的统计特征分别如表2和表3所示：生态福祉核算所需的有关省份历年粮食单产及人均GDP（以2000年为基期的不变价,为滞后1期数据）依据国家统计局网站提供的实际数据计算并整理得出;各省份历年原粮市场平均价格分别以国家发展和改革委员会网站公布的2012年相关省份粮食最低收购价格及原粮市场谷物平均价格（玉米、小麦、稻米）为基础,结合有关年度的物价指数（CPI）折算后得出;各类土地利用面积以中国统计年鉴公布的数据为基础,结合中国国土资源年鉴（光盘版）等资料提供的增减变动数据计算并整理得出。
Tab. 2 Data sources and related explanation on the calculation of ecological well-being

表2 计算生态福祉的有关数据来源及说明

Tab. 3 The preliminary results of sample data

表3 样本数据的初步统计结果

指标 名 称 平均值 标准差
全国 东部 中部 西部 全国 东部 中部 西部
y 地区生产总值年均增速 0.163 0.1538 0.1609 0.1727 0.0554 0.0486 0.0578 0.0583
X1 人均生态福祉 5.7694 0.6797 1.3422 13.3865 18.6151 0.3551 1.0906 28.3305
X2 农林牧渔产业从业员占比 0.2285 0.1565 0.2437 0.2852 0.0838 0.0766 0.058 0.0534
X3 农林牧渔产业产值占比 0.18 0.1343 0.2039 0.2017 0.0779 0.1044 0.0489 0.046
Z1 人均GDP 0.5578 1.0619 0.3672 0.2228 0.7223 0.6234 0.5732 0.6381
Z2 外商投资占比 0.502 1.0154 0.2424 0.2044 0.632 0.8339 0.1077 0.117
Z3 进出口总额占GDP比例 0.314 0.7049 0.0998 0.0985 0.4058 0.4735 0.0384 0.0482
Z4 第三产业占比 0.3945 0.4262 0.3582 0.3896 0.0714 0.0932 0.0358 0.0509
Z5 城市化率 0.4597 0.5961 0.4252 0.3576 0.1559 0.1548 0.0777 0.093
Z6 科研投入占GDP比例 0.8777 0.7382 1.0516 0.8897 0.3471 0.2469 0.2516 0.4199
Z7 大中专学生占人口比重 0.0011 0.002 0.0004 0.0007 0.0019 0.0029 0.0004 0.0007
Z8 单位面积内的道路交通里程数 0.5828 0.8902 0.5943 0.2934 0.4456 0.4427 0.3502 0.2875

注：东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南等,简称东部11省份;中部地区包括吉林、黑龙江、山西、河南、湖北、湖南、安徽、江西等,简称中部8省份;西部地区包括内蒙古、陕西、甘肃、宁夏、新疆、青海、西藏、重庆、四川、贵州、云南、广西等,简称西部12省份。

表3显示了全国及分地区两种视角下样本考察期内各指标的整体分布与差异情况：平均值显示中国大陆东、中、西部地区国民经济与社会发展速度（y）依次提高,并且地区内部差异（标准差）逐渐增大;与之相对的是人均生态福祉由东向西逐渐提高,地区内部差异也随之增大;农林牧渔产业从业人员比例均自东向西逐渐增大、而内部差异随之降低;农林牧渔产业产值呈现出“东部低,中部高,西部居中”的分布特征,内部差异自东向西降低。此外,从表3还可以看出：除科研投入占GDP比例（Z6）的平均值及标准差表现为“中部和西部高,东部低”之外,其他控制变量的平均值及其标准差均表现为“东部高,中部和西部低”的整体分布特征。在此基础上对表3所示的变量之间的相关性进行分析,结果表明均呈低度相关关系（相关系数的绝对值小于0.3）。上述统计分析结果表明：在考虑各控制变量对经济与社会发展的独立或共同影响的前提条件下,中国大陆地区生态诅咒假设不完全成立。由于均值观察忽略了指标自身的时期变动因素,不能准确地体现较长时期内指标之间的定量关系,因此还需要依据面板数据模型做进一步的检验才能得出科学判断。

3.2 绝对生态诅咒及生态祝福假说的检验结果分析

依据式（1）和有关控制变量的计算及统计结果,利用式（2）进行绝对生态诅咒假说及生态祝福假说检验：首先利用LLC检验、IPS检验、ADF检验、PP检验等4种方法对构成模型Ⅰ~模型Ⅳ（分别代表全国31省份、东部11省份、中部8省份、西部12省份）的样本数据进行单位根检验,依据检验结果对各模型中的非平稳序列指标进行差分处理;然后进行面板数据的Hausman检验,结果表明模型Ⅰ~模型Ⅲ选择固定效应模型、模型Ⅳ选用随机效应模型;在此基础上应用Eviews 6.0软件进行最小二乘回归分析（由于模型Ⅰ的横截面个数大于时序个数,故应用截面加权估计法CSW;模型Ⅱ~模型Ⅳ采用不相关估计法SUR）。限于文章篇幅,在证实模型拟合效果较好的前提下,上述检验过程及所得模型参数在此不做详解,仅列出有关统计结果,如表4所示。
Tab. 4 The testing results of the absolute ecological curse hypothesis of the provinces in mainland of China from 2002 to 2013

表4 2002-2013年中国大陆省区的绝对生态诅咒假说检验结果

变 量 模型Ⅰ（大陆31省份） 模型Ⅱ（东部11省份） 模型Ⅲ（中部8省份） 模型Ⅳ（西部12省份）
系数及显著性 标准误 系数及显著性 标准误 系数及显著性 标准误 系数及显著性 标准误
常数项 0.29465*** 0.080762 0.011667 0.038689 0.02852 0.119519 -0.074994** 0.030358
X1 0.000487 0.000796 0.364769*** 0.042004 -0.024393 0.019154 0.000323** 0.000135
Z1 0.008597 0.014839 -0.097142*** 0.009804 -0.006816 0.025081 -0.041125*** 0.005576
Z2 0.06894*** 0.021249 0.062296*** 0.008775 0.861893*** 0.150933 0.216284*** 0.03689
Z3 -0.191208** 0.09395 -0.551126*** 0.03961 0.316429** 0.122725 0.218515*** 0.041212
Z4 0.047311 0.16692 0.330155*** 0.035866 0.193858 0.173074 0.366166*** 0.048024
Z5 0.01114 0.007248 0.010823*** 0.001967 -0.060624 0.041708 -0.007549 0.013289
Z6 -0.076957*** 0.023688 -0.037015*** 0.008947 -0.037464 0.028048 0.01419** 0.006103
Z7 -2.233683 4.537361 19.40733*** 1.892821 -79.96356** 30.77107 8.222379*** 2.829359
Z8 -0.073627*** 0.0162 -0.033838*** 0.007005 -0.043075** 0.021017 0.007431 0.009589
R2 0.241426 0.946261 0.729496 0.44662
F-statistic 2.709313*** 103.7976*** 13.31548*** 12.01647***
Durbin-Watson stat 1.819642 2.173605 2.127539 2.076301

注：***和**分别表示在1%和5%的置信水平上显著。

从表4可以看出,样本考察期内中国大陆人均生态福祉X1与地区生产总值年均增速y具有不显著的正相关关系（模型Ⅰ）,表明绝对生态诅咒假说在全国范围内是不成立的。进一步观察发现,模型Ⅱ与模型Ⅳ中X1的系数分别在1%和5%的置信水平上显著为正,不仅表明该假说在东部11省份和西部12省份内部不成立,同时表明两地区人均生态福祉的“祝福”效应比较明显：在外商投资占比（Z2）、第三产业占比（Z4）、城市化率（Z5）、大中专学生占地区人口比重（Z7）等4方面因素的共同推进下,东部地区人均生态福祉的提高对经济社会发展具有显著（1%）的促进作用,人均生态福祉每提高1万元就会带动经济与社会发展速度提升36.48%;在外商投资占比（Z2）、进出口总额占GDP比例（Z3）、第三产业占比（Z4）、科研投入占GDP比例（Z6）、大中专学生占地区人口比重（Z7）等5种要素的共同驱动下,西部地区人均生态福祉的提高同样可在一定程度上正向驱动经济与社会发展速度提升,但是其显著性（5%）和驱动力（0.03%）相对弱于东部地区。与上述3个模型不同的是模型Ⅲ中X1的系数为负,尽管因其显著水平低于5%使得绝对生态诅咒假说在中部8省份内部同样不能显著成立,但在人均GDP（Z1）、城市化率（Z5）、科研投入占GDP比例（Z6）、大中专学生占地区人口比重（Z7）、单位面积内的道路交通里程数（Z8）等5方面因素尤其是后两者的显著制约下,中部地区人均生态福祉每提高1万元就导致经济社会发展速度降低2.44%,表明生态诅咒效应在该地区初步显现,如不采取相应规避措施,未来绝对生态诅咒假说有可能在该地区成立。

3.3 条件生态诅咒及生态祝福假说的检验结果分析

以农林牧渔产业从业员占比（X2）、农林牧渔产业产值占比（X3）构建式（2）中的生态福祉依赖度评价指标集,按照前述检验方法对有条件生态诅咒假说进行检验。限于文章篇幅,检验过程及模型参数在此亦不做详解,仅列出有关统计结果（表5）。
Tab. 5 The testing results of the conditional ecological curse hypothesis of the provinces in the mainland of China from 2002 to 2013

表5 中国大陆省区的条件生态诅咒假说检验结果（2002-2013年）

变 量 模型Ⅰ（大陆31省区） 模型Ⅱ（东部11省区） 模型Ⅲ（中部8省区） 模型Ⅳ（西部12省区）
系数及显著性 标准误 系数及显著性 标准误 系数及显著性 标准误 系数及显著性 标准误
常数项 0.449289*** 0.118388 0.250910*** 0.009013 0.051090 0.127555 0.037589*** 0.011935
X2 -0.154639 0.234809 0.363526*** 0.030032 0.036327 0.248363 0.020006 0.014108
X3 -0.456354*** 0.138795 -0.334850*** 0.022284 -0.321981** 0.124009 -0.306435*** 0.017921
Z1 -0.023575 0.018765 -0.039019*** 0.006373 -0.056854** 0.023624 -0.043083*** 0.004406
Z2 0.006858 0.008456 0.007287*** 0.000231 -0.102413*** 0.037805 0.003847 0.005928
Z3 0.085771*** 0.02847 0.065577*** 0.002491 0.878793*** 0.137308 0.272821*** 0.006799
Z4 -0.186031 0.113239 -0.524875*** 0.008682 0.291824** 0.123998 0.209487*** 0.012172
Z5 -0.053604** 0.188159 0.270796*** 0.015768 0.164897 0.164071 0.251270*** 0.013056
Z6 -0.058531 0.029066 -0.030836*** 0.001449 -0.014004 0.026657 0.015987*** 0.002580
Z7 0.518339 6.471192 6.160299*** 1.164739 -31.87105 26.85633 -3.378621*** 0.960282
Z8 -0.065089*** 0.019719 -0.054177*** 0.000966 -0.036330 0.021137 -0.021328*** 0.002239
R2 0.217911 0.999504 0.742910 0.986444
F-statistic 2.305636*** 11192.72*** 13.25860*** 967.8144***
Durbin-Watson stat 1.968481 2.139963 2.094708 2.039163
从表5可以看出,模型Ⅰ表明样本考察期内中国大陆31省份的农林牧渔产业从业人员占比（X2）与经济社会发展速度具有不显著的负相关关系,表明生态诅咒的有条件存在假说在全国层面上不成立;模型Ⅱ中X2的系数在1%的置信水平上显著为正,模型Ⅲ与模型Ⅳ中X2的系数也都大于零（但不够显著）,表明生态诅咒的有条件存在假说在地区层面亦不成立：具体来看,农林牧渔产业从业人员比例增加促进了地区经济社会发展速度的提升,尤其是在外商投资占比（Z2）、进出口总额占GDP比例（Z3）、城市化率（Z5）、大中专学生占地区人口比重（Z7）等4种正面因素的综合作用下,东部地区的生态祝福效应更加显著——农林牧渔产业从业人员占比每增加一倍就会促进经济社会发展速度提升36.35%,体现了第一产业在人口密度较高的东部地区对吸收就业、解决劳动力过剩问题的特殊贡献。与上述现象相对的是,从农林牧渔产业产值比例（X3）来看：无论是在全国范围内还是地区层面上,X3的系数均在1%或5%的置信水平上显著为负,表明有条件的生态诅咒假说在全国及地区两种视角下均成立,农林牧渔产值比例的增加在一定程度上制约了全国及各地区经济社会发展速度的提升：在城市化率（Z5）以及单位面积内的道路交通里程数（Z8）等负面因素的综合影响下,农林牧渔产值占比每增加一倍导致中国大陆经济社会发展速度降低45.63%;地区层面上,在人均GDP（Z1）等因素共同制约下,农林牧渔产值比例的成倍提升导致各地区经济社会发展速度降幅在30.64%~33.49%之间,与当前的国民经济与社会发展背景相吻合——模型Ⅱ~模型Ⅳ中Z1的系数显著为负,即人均GDP越高导致地区经济社会发展速度越低,表明样本考察期内中国大陆东、中、西部地区内部的经济增长具有显著的条件收敛和俱乐部收敛特征,其中农林牧渔产值所占比例是贡献因素之一。
依据表5的分析结果,在全国及地区两个层面上农林牧渔产业产值比例（X3）与经济社会发展速度（y）均呈反比例关系,即X3越大则y越小,X3越小则y越大。据此,定义农林牧渔产业产值比例（X3）与经济社会发展速度（y）的比值为生态诅咒系数c（c=X3/y）,以进一步比较各地区或各省份之间条件生态诅咒效应的强度,c值越大表明同等条件下生态诅咒效应越高。据此得出2002-2013年中国大陆三大地区以及2002年、2009年、2013年3个典型时期各省份的生态诅咒系数分别如图1和图2所示。
Fig. 1 The temporal evolution trend of ecological curse coefficient in the eastern, central and western regions of the mainland of China from 2002 to 2013

图1 中国大陆东、中、西部地区生态诅咒系数的时序演变趋势（2002-2013年）

Fig. 2 The spatial difference comparison of ecological curse coefficient of all provinces in the mainland of China

图2 中国大陆省区生态诅咒系数的空间差异比较

图1显示：研究时段内中国大陆东、中、西部地区生态诅咒系数c的时序变化趋势整体上较为接近：2002-2011年为下降期（2009年出现波动,可能与新一轮全球经济危机有关）,其中2002-2004年为快速下降期（时段Ⅰ）、2004-2011年下降速度相对平缓（时段Ⅱ）;2011-2013年为上升期（时段Ⅲ）,并且上升趋势强于时段Ⅱ的平缓下降趋势。此外,从空间分布上来看,图1表明整个研究时段内中国大陆地区c值呈现出“中部高,东部低,西部居中”的空间分布特征,与这一时期中国大陆资源诅咒效应的空间分布趋势比较接近[17],进一步表明本文将资源福祉纳入生态福祉的研究视角、在资源诅咒效应研究基础上开展生态诅咒效应研究的可行性和必要性。
从图2所示省域尺度生态诅咒系数c的时空演变趋势来看：与2002年比较（图2a）,图2b显示2009年东部的北京、天津、上海、浙江等4省份生态诅咒系数相对较低（c≤1）并且保持不变,辽宁、河北、山东、江苏、福建、广东、海南等东部其他7省份生态诅咒效应强度降低;中部的黑龙江及山西两省生态诅咒效应强度增长比较明显（c>5）,吉林、河南、湖南、湖北、安徽、江西等中部其他6省份则均有所降低;西部地区的新疆c值提高,宁夏和青海保持不变,内蒙古、甘肃、陕西、西藏、四川、重庆、云南、贵州、广西等西部其他9省份均较2002年降低。与2009年相比较：图2c显示2013年海南的生态诅咒系数降低、东部其他10省份保持不变,促使2013年东部地区生态诅咒效应强度虽逐年提高但整体仍低于2009年（图1）;在黑龙江和山西两省份c值降至5以下的情况下,中部地区生态诅咒效应强度逐渐增至2009年水平之上（图1）,表明中部其他6省份或个别省份生态诅咒效应表现愈加显著;西部的内蒙古和陕西两地c值较2009年有进一步提高,宁夏、四川、重庆、广西等4省份保持不变,得益于新疆、甘肃、青海、西藏、云南、贵州等西部其他6省份c值降低（图2c）,因此促使该地区生态诅咒效应强度尚显著低于2009年（图1）。纵观2002年以后中国大陆省份生态诅咒效应的发展趋势,与姚予龙等[17]所得同期中国大陆能源资源诅咒分区研究成果整体上依然比较接近：东部省份基本为无诅咒区、中部省份分属于无诅咒区或诅咒边缘区、西部省份则以诅咒严重区和高危区为主[17]。

4 结论与讨论

与以往侧重于从自然资源与经济增长两个维度进行资源诅咒效应的考察研究相 比[11-14],本文基于生态系统服务价值理论剥离了人类经济社会福祉中的生态福祉[37],据此检验了广义生态福祉视域下全国及地区、省级层面的生态福祉水平与经济社会发展速度的定量关系,凸显了人类从生态系统服务中获得的资源价值和环境价值。结论如下：
（1）从人均生态福祉来看,全国范围内的绝对生态诅咒假设不成立,东部、西部地区生态祝福效应显著;在外商投资占比、第三产业占比、大中专学生占地区人口占比等正面影响因素的共同驱动下,东部和西部地区人均生态福祉的提高促进了地区经济社会发展速度的提升。
（2）从农林牧渔产业从业人员的占比来看,全国及地区层面的条件生态诅咒假设均不成立;东部地区的生态祝福效应显著,提高农林牧渔产业从业人员占比将促使经济社会发展提速36.35%。
（3）从农林牧渔产业产值占比来看,全国及地区层面的条件生态诅咒假设均显著成立;在城市化率及单位面积内的道路交通里程数的综合影响下,农林牧渔产值占比每增加一倍将导致全国经济社会发展速度降低45.63%,而在人均GDP等负面因素的共同制约下,农林牧渔产值比例的成倍提升导致地区经济社会发展速度降幅在30.64%~33.49% 之间。
由于在经济地理学和生态经济学视角下广义资源诅咒的定量研究成果较少,使得本文所得实证检验结果无法直接与相关研究进行横向比较。但对比国内具有代表性的矿产资源诅咒、森林资源诅咒效应研究成果,本文所得结果整体上与之比较接近,即基于资源丰度的绝对资源诅咒假说在全国或地区层面不能显著成立,与之相对的是基于资源依赖度的条件诅咒假说可能在不同层面成立[18,38];中西部地区的能源、资源诅咒效应较东部地区显著[17]。需要指出的是,大量研究成果表明人类经济社会发展与包括资源利用在内的生态环境之间几乎不存在一成不变的“铁律”,即便是在同一时空尺度内有关资源诅咒存在与否[11-13]、主导因素的科学识别[14,15]、传导机制的系统分析等均可能在不同研究成果之间存在争议[16,23],因此距离形成普遍共识尚有一系列研究工作亟待开展。依本文结果,作者认为从广义生态福祉视角来看,中国大陆地区生态系统通过供应资源、改善环境等生态服务功能促进了区域人均生态福祉的提高,通过农林牧渔等有关产业部门吸纳了大量富余劳动力就业,进而为经济社会发展做出显著贡献;囿于第一产业生产力水平所限,当前中国大陆地区农林牧渔产业对驱动经济社会发展速度提升的比较优势并不明显,促进地区经济社会发展还需不断提高第二、三产业尤其是能够实现清洁生产的第二、第三产业产值在国民经济中的占比。为此,有关地区和部门应当结合地区经济社会发展背景、自然地理条件等多方面因素规避生态诅咒效应,通过制定因地制宜、因时制宜的生态保护措施以充分发挥地方经济社会发展过程中的生态祝福效应。
还需进一步指出的是：由于人类价值观念、经济社会发展水平具有一定时空异质 性[26,37],加之生态系统服务与人类福祉联系的多重性和复杂性影响[27,28],可能使得本文对目标区的人类生态福祉评价结果存在一定局限性;此外,由于与以往侧重于经济学视角下开展的资源诅咒效应研究目标不同或选择的评价指标（控制变量）不同[23],加之所用指标之间可能存在的共线性和相关性影响[24],也可能导致本文得出的实证检验结果存在某种程度的不确定性。基于以上认识,作者深刻意识到在不断改善和提高后续研究工作科学性的基础上,未来还需就不同层面生态诅咒及生态祝福效应的时空关联、生态诅咒效应的传导机制以及隐含其中的政策内涵等开展更加深入的研究。

The authors have declared that no competing interests exist.

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谢高地, 鲁春霞, 冷允法, 等. 青藏高原生态资产价值评估. 自然资源学报, 2003, 18(2): 189-196.论文根据一系列1∶1000000自然资源专题图,把青藏高原生态资产划分为森林、草地、农田、湿地、水面、荒漠6个一级类型,应用GIS技术进行了数据处理与统计分析,编制了青藏高原1∶4000000自然资产图。生态资产价值评估以Costanza等人(1997)对全球生态系统服务价值评估的部分成果为参考,同时综合了对我国专业人士进行的生态问卷调查结果,建立了中国陆地生态系统单位面积服务价值表。以此表为基础,通过生物量等因子的校正,对青藏高原不同生态资产的服务价值进行了估算,结果表明,青藏高原生态系统每年的生态服务价值为9363.9&times;10<sup>8</sup>元/年,占全国生态系统每年服务价值的17.68%,全球的0.61%。在青藏高原生态系统每年提供的生态服务价值中,土壤形成与保护价值最高,占19.3%;其次是废物处理价值,占16.8%;水源涵养价值占16.5%,生物多样性维持的价值占16%。高原不同生态系统类型中,森林生态系统和草地生态系统对青藏高原生态系统总服务价值的贡献最大,贡献率分别为31.3%和48.3%。

DOI

[ Xie Gaodi, Lu Chunxia, Leng Yunfa, et al.Ecological assets valuation of Tibetan Plateau. Journal of Natural Resources, 2003, 18(2): 189-196.]

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郑德凤, 臧正, 孙才志, 等. 基于生态系统服务理论的中国绿色经济转型预测分析. 生态学报, 2014, 34(23): 7137-7147.着眼于中国绿色经济转型之路的科学预测与分析,借鉴传统环境负荷模型以及资源与经济脱钩理论、区位熵理论等,提出基于生态系统服务理论的有关绿色经济指标评价模型。应用该模型计算出2001-2010年全球及中国有关绿色经济指标,依照未来中国经济与社会发展规划目标,预计"十二五"末期中国经济发展中的资源消耗及环境损失成本、人均绿色GDP将分别达到3.11&#215;10<sup>12</sup>美元、0.37&#215;10<sup>4</sup>美元,生态负荷强度、资源脱钩指数及绿色GDP的区位熵指数分别为0.38、0.66、75;2020年中国绿色GDP的区位熵指数将超越全球平均水平、2024年人均GDP将突破1万美元关口步入中等发达国家行列。计算结果表明中国生态系统压力逐年降低、资源利用效率、环境绩效与经济效益同步提高,逐渐在全球经济绿色转型过程中发挥重要作用;未来,中国仍需秉承"共同但有区别的责任"原则,处理好与其他国家的权责纷争;同时积极推进节能减排、经济结构调整工作,进一步协调好城乡之间、区域之间经济社会发展与自然资源及生态环境的关系。

DOI

[Zheng Defeng, Zang Zheng, Sun Caizhi, et al.Prediction and analysis of the transition to green economy in China based on the theory of ecosystem services. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(23): 7137-7147.]

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[The Central People's Government of the People's Republic of China. Grain Bureau and other departments to deploy the temporary storage of corn and soybean work in 2012. , 2015-07-31.]

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中华人民共和国国家发展与改革委员会. 关于印发2012年中晚稻最低收购价执行预案的通知, 2015-07-31.

[The National Development and Reform Commission of the People's Republic of China. On 2012 issued a notice to the minimum purchase price of rice and rice execution plan. , 2015-07-31.]

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臧正, 邹欣庆. 基于生态系统服务理论的生态福祉内涵表征与评价. 应用生态学报, 2016, 27(4): 1085-1094.当前中国积极倡导生态文明建 设,深入研究生态系统服务与人类福祉的关系具有理论和实践意义.本文界定了基于生态系统服务理论的生态福祉概念及其内涵,参考有关国民经济核算理论及相关 研究成果构建了生态福祉供给与消费的评价指标,借鉴区位熵理论提出了区域生态福祉红线的刻画方法,在此基础上以2012年中国大陆省区生态福祉评价为例进 行实证.结果表明:2012年,中国大陆地区耕地、林地、牧草地、湿地、水域以及未利用地等6类生态系统生产净值分别为14819.25、 81948.06、41762.77、42457.60、31770.84和1337.62亿元;省际生态系统生产净值的空间异质性明显;从供给水平来 看,东部和中部省区林地、牧草地、湿地、耕地以及未利用地等5类人均生态福祉多在红线之下,整体低于全国平均水平;从消费水平来看,人均9种生态福祉的空 间分布以"胡焕庸线"为界呈现"西北高-东南低"的分布格局.人口密度因素、土地资源禀赋共同导致中国大陆生态福祉的空间分布不均衡特征.

[Zang Zheng, Zou Xinqing.Connotation characterization and evaluation of ecology well-being based on ecosystem service theory. Chinese Journal of Applied Ecology, 2016, 27(4): 1085-1094.]

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刘宗飞, 姚顺波, 刘越. 基于空间面板模型的森林 “资源诅咒” 研究. 资源科学, 2015, 37(2): 379-390.利用我国27个省区1985-2012年面板数据,在考虑各地区空间相关性的基础上使用SEM模型分别对区域森林资源丰裕度以及森林资源依赖度是否存在资源诅咒进行了验证,结论显示：①1985-2012年间森林资源丰裕度与经济增长呈显著正相关,不存在资源诅咒;而林业政策的转变使得1998年前后森林资源丰裕度与经济增长关系发生了改变;②森林资源依赖度存在明显的资源诅咒效应,即便在控制了影响经济增长各变量后,这种效应依然显著;③进一步分析可知,森林资源丰裕度与森林资源依赖度并不具有必然联系,依托森林资源比较优势及在森林资源不丰裕情况下都可形成高资源诅咒区;④在缓解高资源诅咒的过程中,前者应在提升林业产业效率,将森林资源由比较优势转化为竞争优势等方面做出努力;而后者则应该转变区域产业结构,提升区域人力资本水平,走可持续的区域经济发展之路。

[ Liu Zongfei, Yao Shunbo, Liu Yue.Forest 'resource curse' based on spatial panel modeling. Resources Science, 2015, 37(2): 379-390.]

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