朱新玲 ，黎 鵬 ，甘麗華，蔡 穎

（1.武漢科技大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 武漢 430081；2.中南民族大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，湖北 武漢 430074）

長江經(jīng)濟帶生態(tài)足跡的驅(qū)動因素研究
——以湖北省為例

朱新玲1，黎 鵬2，甘麗華1，蔡 穎1

（1.武漢科技大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 武漢 430081；2.中南民族大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，湖北 武漢 430074）

從經(jīng)濟社會角度對湖北省生態(tài)足跡的驅(qū)動因素進行研究，選取了經(jīng)濟、消費、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口四個方面的變量，為了消除變量之間的多重共線性，先通過因子分析對原自變量進行信息提取和綜合自變量合成，然后用合成的綜合自變量對湖北省生態(tài)足跡進行多元回歸分析。結(jié)果表明：經(jīng)濟、消費、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人口均顯著影響湖北生態(tài)足跡水平，為此，湖北省應(yīng)該逐步轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長模式和消費模式，不斷促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，控制人口數(shù)量和提高人口素質(zhì)來降低生態(tài)足跡水平，進而促使湖北經(jīng)濟社會與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。

生態(tài)足跡；驅(qū)動因素；長江經(jīng)濟帶

一、引言與文獻綜述

隨著長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略的提出，長江經(jīng)濟帶建設(shè)正如火如荼地展開，如何在實施戰(zhàn)略過程中，保護和修復(fù)長江生態(tài)環(huán)境，走好“生態(tài)優(yōu)先，綠色發(fā)展”的發(fā)展之路？成為學(xué)術(shù)界和實踐界共同關(guān)注的話題。湖北省作為九省通衢，有著優(yōu)越的經(jīng)濟地理位置，它的發(fā)展對長江經(jīng)濟帶乃至全國的可持續(xù)發(fā)展都具有十分重要的意義?！伴L江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略”為湖北省帶來了重大的發(fā)展機遇，使得近年來湖北經(jīng)濟社會得以長足發(fā)展。然而，由于經(jīng)濟發(fā)展模式不合理、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不健全、資源利用效率低下等原因，湖北省的生態(tài)系統(tǒng)超負荷運轉(zhuǎn)，生態(tài)環(huán)境日益惡化，嚴峻的生態(tài)環(huán)境問題不僅給社會的生產(chǎn)生活帶來嚴重危害，嚴重影響制約了湖北經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展。因此，探討湖北省生態(tài)足跡的經(jīng)濟社會驅(qū)動因素進而研究生態(tài)環(huán)境的合理利用，成為湖北經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的重要問題。

生態(tài)足跡是一種以土地為度量單位的生態(tài)可持續(xù)性評估方法，可以用來度量人類對自然資源的利用程度和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展程度的評估，該方法最初由是加拿大William Rees教授于1992提出的，隨后，由Wackernagel對該方法進行了完善。生態(tài)足跡自提出以來主要應(yīng)用于區(qū)域生態(tài)足跡測算、區(qū)域生態(tài)足跡發(fā)展變化、區(qū)域可持續(xù)發(fā)展判斷等方面。然而，生態(tài)足跡研究的終極目標是找出生態(tài)足跡變化的驅(qū)動因素，進而提出相關(guān)措施降低生態(tài)足跡，提高生態(tài)承載能力，促使區(qū)域經(jīng)濟社會的發(fā)展按生態(tài)可持續(xù)的軌道運行。為此，很多學(xué)者把研究的視角轉(zhuǎn)到生態(tài)足跡的驅(qū)動機制研究。

York分析了生態(tài)影響的驅(qū)動力。吳開亞運用偏最小二乘回歸模型進行了生態(tài)足跡影響因子的研究[1]。楊勇對銅川市1994-2003年的生態(tài)足跡變化及社會經(jīng)濟動因進行分析。方建德對重慶市生態(tài)足跡的動態(tài)特征及驅(qū)動因子進行分析[2]。賈俊松運用遞階偏最小二乘法對河南省生態(tài)足跡的驅(qū)動因素進行研究，研究指出轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是降低生態(tài)足跡的有效途徑[3]。王立群運用偏最小二乘（PLS）模型對北京市生態(tài)足跡的驅(qū)動因子進行分析，研究表明：北京市的經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、居民消費結(jié)構(gòu)、常住人口等因素都對生態(tài)足跡有著顯著影響[4]。林黎陽應(yīng)用擴展的STIRPAT模型，對福建省生態(tài)足跡的驅(qū)動機制進行研究，發(fā)現(xiàn)，人口數(shù)、城市化水平、人均GDP和第三產(chǎn)業(yè)比重均對生態(tài)足跡有正向驅(qū)動作用[5]。胡美娟基于生態(tài)足跡模型對南京市2001-2011年生態(tài)足跡的動態(tài)變化進行研究，并利用偏最小二乘回歸對南京市生態(tài)足跡的驅(qū)動因子進行系統(tǒng)分析[6]。秦曉楠運用BP-DEMATEL模型對27個沿海城市生態(tài)安全系統(tǒng)的因素因素進行研究，判別出生態(tài)安全系統(tǒng)的特征和演變趨勢[7]。楊亦民基于2000～2012年張家界的旅游數(shù)據(jù)，運用生態(tài)足跡模型對張家界旅游可持續(xù)發(fā)展狀況進行評價[8]。汪慧玲基于驅(qū)動力-壓力-狀態(tài)-相應(yīng)模型對我國2004～2013年的生態(tài)安全的影響因素進行研究，發(fā)現(xiàn)壓力因素對我國生態(tài)安全的影響最大[9]。肖建武運用生態(tài)足跡模型對湖南省所轄14個地州的生態(tài)補償進行核算，并從環(huán)境治理、生態(tài)補償機制和生態(tài)制度建設(shè)方面提出了相關(guān)建議[10]。

縱觀現(xiàn)有的研究成果可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們主要選取經(jīng)濟社會變量對生態(tài)足跡的驅(qū)動因素進行研究，為了消除經(jīng)濟社會變量之間的多重共線性，主要采用偏最小二乘回歸模型進行研究。偏最小二乘法主要應(yīng)用于多因變量對多自變量的回歸建模，能有效解決變量之間高度線性相關(guān)的問題。但是，作為一種新型的多元統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法，偏最小二乘法的適用面尚不廣泛，該方法的普及率也不高。本文將因子分析與多元回歸相結(jié)合，先通過因子分析對原經(jīng)濟社會變量進行信息的提取，合成綜合變量，然后以合成的綜合變量作為自變量進行多元回歸分析。該研究思路將兩種傳統(tǒng)的研究方法結(jié)合，即有效解決了原變量的多重共線性問題，又兼顧了方法的適用性和普及性。

二、變量選擇及多重共線性檢驗

（一）變量選擇

1.因變量

本文選擇生態(tài)足跡作為因變量，生態(tài)足跡（ecological footprint）也稱“生態(tài)占用”，它反映了能夠持續(xù)提供資源或消納廢物的、具有生物生產(chǎn)力的地域空間，是維持國家（地區(qū)、個人）生存所需要的具有生物生產(chǎn)力的地域面積的總和。它包括化石燃料用地、可耕地、林地、草地、建筑用地和水域等6大類。其計算公式為：

式（1）中，Ef代表人均生態(tài)足跡，i為消費項目的種類，ei為人均生態(tài)足跡分量，j為生態(tài)性土地類型，j=1，2，…，6(分別代表耕地、林地、草地、水域、化石能源用地、建筑用地)，rj為第j類生態(tài)生產(chǎn)性土地對應(yīng)的均衡因子，Ai為第i種消費項目折算的人均生態(tài)足跡分量，Yi為生物生產(chǎn)土地生產(chǎn)第i種消費項目的世界年均產(chǎn)量，Pi、Ii、Ei分別代表第i種消費項目的年生產(chǎn)量、年進口量、年出口量，N為人口數(shù)。

本文通過湖北省統(tǒng)計年鑒和《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》收集計算人均生態(tài)足跡的原始數(shù)據(jù)，根據(jù)式（1）計算湖北省1991－2015年的人均生態(tài)足跡，該序列的折線圖見圖1。

圖1 1991-2015人均生態(tài)足跡折線

2.自變量

鑒于自然因素的變化具有剛性，短期內(nèi)影響生態(tài)足跡變化的主要是經(jīng)濟社會因素，因此，本文從經(jīng)濟社會角度對生態(tài)足跡的驅(qū)動因素進行研究，選取以下四個方面的自變量。

(1)經(jīng)濟因素。經(jīng)濟發(fā)展是決定生態(tài)足跡變化的主要因素，無論從經(jīng)濟增長的源頭還是過程來看，它對生態(tài)環(huán)境都有很強的依賴性，從而會對生態(tài)足跡變化產(chǎn)生重要影響。

(2)人口因素。人的生存依賴于生態(tài)環(huán)境，人口數(shù)量的變化決定了對生態(tài)需求量的高低，所以人口數(shù)量是引起生態(tài)足跡變化不可忽略的因素之一。

(3)消費因素。消費量和消費結(jié)構(gòu)的改變可以通過“資源一生產(chǎn)一消費一廢物一資源”的連鎖反應(yīng)，對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生影響。消費過程就是產(chǎn)生生態(tài)足跡的過程，理論上人們的各項消費都會增加生態(tài)足跡，但是消費結(jié)構(gòu)的變化，可能導(dǎo)致生態(tài)足跡增長量出現(xiàn)新的變化。

(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素。產(chǎn)業(yè)發(fā)展對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生的影響主要集中在兩個環(huán)節(jié)：生產(chǎn)之初生產(chǎn)資料的獲取和生產(chǎn)過程中向環(huán)境排放廢棄物。由于各產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)機制不同，它們對生態(tài)足跡變化的影響程度也有所不同，第一、第二產(chǎn)業(yè)對資源的需求量大，生產(chǎn)原料和廢棄物也較多，理論上會導(dǎo)致區(qū)域生態(tài)足跡大大增加；相反，第三產(chǎn)業(yè)對資源的需求量小，原料和廢棄物也較少，理論上能延緩生態(tài)足跡的增長。

本文選取湖北省1991－2015年的年度數(shù)據(jù)，從經(jīng)濟、人口、消費和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)四個角度來分析湖北省生態(tài)足跡的驅(qū)動因素。其中經(jīng)濟因素選擇GDP、人均GDP兩個變量；人口因素選擇人口數(shù)、城鎮(zhèn)人口數(shù)兩個變量；消費因素選擇居民消費價格指數(shù)、城鎮(zhèn)消費價格指數(shù)和農(nóng)村消費價格指數(shù)三個變量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素選擇第一產(chǎn)業(yè)比重、第二產(chǎn)業(yè)比重和第三產(chǎn)業(yè)比重三個變量。

（二）變量的多重共線性檢驗

由于經(jīng)濟社會變量之間存在嚴重的多重共線性。因此，在進行生態(tài)足跡驅(qū)動因素分析之前，需要對原始變量進行多重共線性檢驗。下面通過計算多重共線性的常用檢測指標：容忍度和方差膨脹因子進行檢驗。具體的檢驗結(jié)果見表1。

表1 變量的多重共線性檢驗結(jié)果

從表1的檢驗結(jié)果可見：

從容忍度的結(jié)果可知，容忍度均趨于0，由于容忍度的取值范圍在0-1之間，越趨于0表示多重共線性越強，越趨于1表示多重共線性越弱。因此，表明10個變量存在嚴重的多重共線性。

從方差膨脹因子的結(jié)果可知，除人口數(shù)外，其他變量的方差膨脹因子均遠遠大于10，由于方差膨脹因子越大多重共線性越強，一般當方差膨脹因子大于10時，就說明存在嚴重的多重共線性。因此，表明10個變量存在嚴重的多重共線性。

三、指標信息提取及綜合自變量的合成

為了消除原始自變量之間的多重共線性，下面采用因子分析法對原始自變量的信息進行提取，然后合成綜合自變量。

（一）信息提取

鑒于有經(jīng)濟、人口、消費和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)四個方面的影響因素，因此采用主成分分析法提取四個因子，具體結(jié)果見表2。

表2 因子解釋原有變量總方差情況

表2中，第一列為因子編號，以后每三列組成一組，每組中的三列數(shù)據(jù)分別代表特征根、方差貢獻率和累計方差貢獻率。

第一組描述了初始因子解的情況。可以看到，第1個因子的特征根為6.085，解釋原有10個變量總方差的60.855%，累計方差貢獻率為60.855%；第2個因子的特征根為2.235，解釋原有10個變量總方差的22.348%，累計方差貢獻率為83.203%；其余數(shù)據(jù)含義類似。由于初始解提取了10個因子，因此原有變量的總方差均被解釋?？梢钥吹剑八膫€因子共解釋了原有變量總方差的98.598%，原有變量的信息損失較少，因子分析效果理想。

第二組描述了因子旋轉(zhuǎn)后的情況。可以看到，因子旋轉(zhuǎn)后，各因子解釋原有變量的方差進行了重新分配，使得各因子的方差貢獻率有所改變，但累計方差貢獻率沒有改變，使其便于對各因子進行解釋。

（二）因子的命名解釋

采用方差最大法對因子載荷陣進行正交旋轉(zhuǎn)，得旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，具體見表3。

從表3可見，第1個因子在GDP、人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)比重這三個變量上有較高的載荷，主要解釋了經(jīng)濟發(fā)展情況，將其命名為經(jīng)濟因子。第2個因子在居民消費價格指數(shù)、城鎮(zhèn)消費價格指數(shù)、農(nóng)村消費價格指數(shù)這三個變量上有較高的載荷，主要解釋了消費狀況，將其命名為消費因子。第3個因子在第一產(chǎn)業(yè)比重和第三產(chǎn)業(yè)比重上有較高的載荷，主要解釋了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況，將其命名為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因子。第4個因子在人口數(shù)上有較高的載荷，主要解釋了人口狀況，將其命名為人口因子。

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣

（三）綜合自變量的合成

采用回歸法估計各因子1991至2015年25年的數(shù)值，得到合成的四個自變量，具體數(shù)據(jù)見表4。

表4 四個因子時序數(shù)值

四、湖北省生態(tài)足跡驅(qū)動因素研究

以合成的四個綜合自變量與生態(tài)足跡指標進行多元回歸分析。為了檢驗回歸方程的擬合效果，分別進行擬合優(yōu)度檢驗、回歸方程顯著性檢驗和回歸系數(shù)顯著性檢驗，具體檢驗結(jié)果見表5、表6和表7。

（一）擬合優(yōu)度檢驗

為了檢驗回歸方程的擬合情況，進行擬合優(yōu)度檢驗，具體的檢驗結(jié)果見表5。

表5 擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果

從表5的結(jié)果可知，回歸方程的測定系數(shù)為0.916，調(diào)整的測定系數(shù)為0.900。由于測定系數(shù)衡量的是回歸平方和在總平方和中所占的比重，其在0～1之間取值，取值越趨于1，表明方程的擬合情況越好。因此，擬合優(yōu)度的檢驗結(jié)果表明方程的擬合效果很好。

（二）回歸方程顯著性檢驗

為了從整體上檢驗方程的顯著性，進行回歸方程顯著性的F檢驗，原假設(shè)為：回歸方程整體上不顯著。具體的檢驗結(jié)果見表6。

表6 回歸方程F檢驗結(jié)果

從表6的結(jié)果可知，回歸平方和為3.057，殘差平方和為0.279，F(xiàn)統(tǒng)計量為54.778，F(xiàn)統(tǒng)計量對應(yīng)的p值為0.000，由于p值小于0.01，因此，拒絕原假設(shè)，認為回歸方程整體在1%的顯著性水平下是顯著的。

（三）回歸系數(shù)顯著性檢驗

為了從檢驗因變量與每一個自變量的關(guān)系是否顯著，進行回歸系數(shù)顯著性的t檢驗，原假設(shè)為：第i個自變量與因變量的關(guān)系不顯著。具體的檢驗結(jié)果見表7。

表7 回歸系數(shù)的顯著性檢驗結(jié)果

從表7的估計結(jié)果可知，

（1）經(jīng)濟因子顯著影響生態(tài)足跡并與生態(tài)足跡正向變動。表7的估計結(jié)果顯示，經(jīng)濟因子所對應(yīng)的t統(tǒng)計量為12.040，p值為0.0000＜0.01，即經(jīng)濟因子對生態(tài)足跡的影響在1%的水平下顯著。經(jīng)濟因子的估計系數(shù)為0.779，即經(jīng)濟因子每增長1，會導(dǎo)致生態(tài)足跡增長0.779。

（2）消費因子顯著影響生態(tài)足跡并與生態(tài)足跡反向變動。表7的估計結(jié)果顯示，消費因子所對應(yīng)的t統(tǒng)計量為-3.409，p值為0.0003＜0.01，即消費因子對生態(tài)足跡的影響在1%的水平下顯著。消費因子的估計系數(shù)為-0.220，即消費因子每調(diào)整1，會導(dǎo)致生態(tài)足跡下降0.220。

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因子顯著影響生態(tài)足跡并與生態(tài)足跡正向變動。表7的估計結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因子所對應(yīng)的t統(tǒng)計量為6.541，p值為0.0000＜0.01，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因子對生態(tài)足跡的影響在1%的水平下顯著。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因子的估計系數(shù)為0.423，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每調(diào)整1，會導(dǎo)致生態(tài)足跡增長0.423。

（4）人口因子顯著影響生態(tài)足跡并與生態(tài)足跡正向變動。表7的估計結(jié)果顯示，人口濟因子所對應(yīng)的t統(tǒng)計量為4.445，p值為0.0000＜0.01，即人口因子對生態(tài)足跡的影響在1%的水平下顯著。人口因子的估計系數(shù)為0.287，即人口因子每增長1，會導(dǎo)致生態(tài)足跡增長0.287。

五、結(jié)論和政策解釋

（一）轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長模式

回歸分析的結(jié)果表明：經(jīng)濟因子顯著影響湖北省生態(tài)足跡，這表明湖北生態(tài)足跡不斷提高的原因之一是因為湖北的經(jīng)濟增長模式是“資源依賴型”和“能源消耗型”。因此，為了降低生態(tài)足跡，必須改變現(xiàn)有的經(jīng)濟增長模式。

轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式。當前湖北省資源依賴和能源消耗型的經(jīng)濟增長方式給生態(tài)環(huán)境造成巨大壓力，為了降低生態(tài)足跡，必須轉(zhuǎn)變現(xiàn)有的經(jīng)濟增長方式以扭轉(zhuǎn)資源和能源對湖北經(jīng)濟發(fā)展的束縛現(xiàn)狀，可以通過科學(xué)技術(shù)逐漸降低單位GDP能耗（電耗），并積極研發(fā)清潔能源（如：風能、太陽能、生物能）的方式進行。

逐步強化“軟產(chǎn)業(yè)”對經(jīng)濟增長的作用。“軟產(chǎn)業(yè)”主要依靠信息、技術(shù)和知識，對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生的壓力很小，因此，湖北要想即發(fā)展經(jīng)濟又減少經(jīng)濟發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的破壞，就應(yīng)該大力發(fā)展以信息、技術(shù)和知識等“軟要素”為生產(chǎn)要素的“軟產(chǎn)業(yè)”，用“軟產(chǎn)業(yè)”逐步替代傳統(tǒng)高能耗的“硬產(chǎn)業(yè)”，盡快使“軟產(chǎn)業(yè)”成為湖北經(jīng)濟增長的新動力。

（二）轉(zhuǎn)變消費模式

回歸分析的結(jié)果表明：消費因子顯著影響生態(tài)足跡，居民的“過度消費”、“炫耀性消費”等不良消費模式是導(dǎo)致湖北生態(tài)足跡不斷提高的另一原因，因此，轉(zhuǎn)變消費模式可以有效較低生態(tài)足跡。

倡導(dǎo)居民綠色消費。居民要轉(zhuǎn)變浪費資源、破壞環(huán)境的傳統(tǒng)消費方式，轉(zhuǎn)變不經(jīng)濟的、非生態(tài)的消費觀念與消費模式，提倡節(jié)約、合理的健康消費模式。比如：盡量縮小一次性消費的范圍；使用節(jié)能型、低碳型的產(chǎn)品和服務(wù)；以公共服務(wù)來替代過多的私人消費；提倡相對集中的居住方式，盡可能選擇與環(huán)境友好或低影響的出行方式等。

企業(yè)逐步實現(xiàn)“產(chǎn)業(yè)綠色化”。首先，工廠應(yīng)逐步實現(xiàn)綠色生產(chǎn)，比如：使用更少的原材料進行生產(chǎn)；在生產(chǎn)線上采用節(jié)能設(shè)備；以及安裝減少污染的技術(shù)裝備。其次，逐步實現(xiàn)綠色產(chǎn)業(yè)，比如：企業(yè)逐步提供生態(tài)環(huán)保型產(chǎn)品與服務(wù)；逐步實現(xiàn)在產(chǎn)品生命周期終結(jié)時進行回收等。

政府加大生態(tài)消費宣傳。政府要加大生態(tài)消費的宣傳教育，并制定相應(yīng)的政策法規(guī)提倡生態(tài)消費觀，大力宣傳生態(tài)環(huán)境保護與建設(shè)，提高公眾生態(tài)環(huán)境意識和參與意識，使整個社會逐步構(gòu)建資源節(jié)約型和環(huán)境友好型的和諧消費模式。

（三）促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級

回歸分析的結(jié)果表明：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因子顯著影響生態(tài)足跡，因此，通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級可以有效降低湖北生態(tài)足跡。

加強農(nóng)業(yè)科技進步，改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)。通過農(nóng)業(yè)科技進步改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，以農(nóng)業(yè)科技水平和農(nóng)業(yè)機械化水平的提升不斷提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，減少傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)對耕地、水資源的過度使用；發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)，建立農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的循環(huán)生物鏈，通過農(nóng)業(yè)廢棄物的回收利用，提高資源的使用效率，進而減少資源的投入量。

發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。目前湖北省的工業(yè)生產(chǎn)還相對落后，煉鋼、發(fā)電等能耗高、效率低、污染重的產(chǎn)業(yè)仍占較大比重。因此，要有效降低生態(tài)足跡，必須逐漸淘汰這些高能耗高污染的產(chǎn)業(yè)，逐步發(fā)展以生物技術(shù)、環(huán)保技術(shù)為特點的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。

發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)。第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展主要依靠智力和人力資源，這些產(chǎn)業(yè)不會對生態(tài)環(huán)境造成很大壓力。因此，大力發(fā)展能耗低、經(jīng)濟效益潛力大、產(chǎn)生污染少的第三產(chǎn)業(yè)，尤其是要大力發(fā)展商業(yè)、旅游業(yè)、科研教育事業(yè)等各類服務(wù)業(yè)，以減少湖北經(jīng)濟發(fā)展對資源的依賴性，是降低湖北生態(tài)足跡的有效途徑。

（四）控制人口數(shù)量，提高人口素質(zhì)

回歸分析的結(jié)果表明：人口因子顯著影響生態(tài)足跡，人口的數(shù)量、質(zhì)量、消費觀念等都直接或間接地影響著生態(tài)足跡水平。因此，控制人口數(shù)量，提高人口素質(zhì)可以有效降低湖北生態(tài)足跡。

控制人口數(shù)量。政府應(yīng)制定湖北省的適度人口政策，嚴格控制人口規(guī)模，以減少新增人口的資源消耗量和人口生態(tài)足跡總量。

提高人口素質(zhì)。居民的素質(zhì)和消費觀念等直接影響生態(tài)足跡水平。因此，提高人口素質(zhì)，倡導(dǎo)綠色消費觀念，在提高生活質(zhì)量的同時，減少不必要的消耗，轉(zhuǎn)變居民不經(jīng)濟、非生態(tài)的消費觀念與消費模式，以較低生態(tài)足跡。

[1]York R, Rosa E A, Dietz T. STIRPAT, IPAT and IMPACT:analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts[J]. Ecological Economics, 2003,23: 351-365.

[2]方建德.重慶市生態(tài)足跡時間序列動態(tài)特征及其驅(qū)動因子分析[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報,2009,18(4):1337-1341.

[3]賈俊松.河南生態(tài)足跡驅(qū)動因素的Hi-PLS分析及其發(fā)展對策[J].生態(tài)學(xué)報,2011(8):2188-2195.

[4]王立群.北京市生態(tài)足跡變化及其社會經(jīng)濟驅(qū)動因子分析[J].城市問題,2014(7):2-8

[5]林黎陽.福建省生態(tài)足跡驅(qū)動因子分析[J].福建師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2014,30(4):96-102.

[6]胡美娟.南京市三維生態(tài)足跡測算及其驅(qū)動因子[J].地理與地理信息科學(xué),2015,31(1):91-95.

[7]秦曉楠.基于BP-DEMATEL模型的沿海城市生態(tài)安全系統(tǒng)影響因素研究[J].管理評論,2015,27(5):48-57.

[8]楊亦民,徐 靜.基于旅游生態(tài)足跡模型的張家界旅游可持續(xù)發(fā)展研究[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2016, 10(6): 107-110.

[9]汪慧玲.我國生態(tài)安全影響因素的實證研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2016,30(6):1-5.

[10]肖建武,余 璐,陳 為,等.湖南省區(qū)際生態(tài)補償標準核算——基于生態(tài)足跡方法[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2017,11(2): 27-33.

Researched on the Driving Factors of Ecological Footprint in Yangtze Economic Zone——A Case of Hubei Province

ZHU Xinling1, LI Peng2, GAN Lihua1, CAI Ying1

(1. School of management, Wuhan university of Science and Technology, Wuhan 430081, Hubei, China; 2. School of Economics, South-central university of nationalities, Wuhan 430074, Hubei, China)

This paper studied driving factors of ecological footprint in Hubei Province form the view of economic and social. We selected variables from economic, consumption, industry structure and population. In order to eliminate the multicollinearity between the variables, we firstly carried out information extraction and comprehensive arguments synthesis by factor analysis. Then we got on multiple regression analysis with synthesized arguments on ecological footprint. The results showed that economic, consumer, industrial structure and population signi fi cantly affected the level of ecological footprint of Hubei Province. So we could reduce the level of ecological footprint by transforming economic growth mode and consumption patterns，promoting the optimization and upgrading of industrial structure，controlling population and improving population quality. And then promoted the coordinated development between economic, social and ecological environment.

ecological footprint; driving factors; Yangtze Economic zone

F205

A

1673-9272(2017)03-0008-06

10.14067/j.cnki.1673-9272.2017.03.002

2017-03-30

湖北省社科基金項目“湖北省生態(tài)環(huán)境安全評估與治理對策研究”（2016082）；湖北省技術(shù)創(chuàng)新專項軟科學(xué)項目資助“湖北省科技創(chuàng)新能力綜合評價及外溢效應(yīng)研究”（2016ADC087）；湖北省教育廳人文社會科學(xué)重點研究項目“基于權(quán)益資本和債務(wù)期限結(jié)構(gòu)視角的環(huán)境信息披露經(jīng)濟后果研究”（16D003）；湖北省會計學(xué)會第六批會計科研課題“環(huán)境信息披露的經(jīng)濟后果研究-基于權(quán)益資本成本和債務(wù)期限結(jié)構(gòu)視角”。

朱新玲，副教授，博士；E-mail：zhuxinling1016@163.com。

朱新玲，黎 鵬，甘麗華，等. 長江經(jīng)濟帶生態(tài)足跡的驅(qū)動因素研究——以湖北省為例[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2017, 11(3): 8-13.

[本文編校：羅 列]