创刊于1987年, 双月刊
主管:

江西理工大学

主办:

江西理工大学
江西省有色金属学会

ISSN:1674-9669
CN:36-1311/TF
CODEN YJKYA9

基于能值分析的矿业城市工业生态效率的动态变化研究——以江西为例

黄晓杏, 王锐

黄晓杏, 王锐. 基于能值分析的矿业城市工业生态效率的动态变化研究——以江西为例[J]. 有色金属科学与工程, 2020, 11(3): 90-98. DOI: 10.13264/j.cnki.ysjskx.2020.03.012
引用本文: 黄晓杏, 王锐. 基于能值分析的矿业城市工业生态效率的动态变化研究——以江西为例[J]. 有色金属科学与工程, 2020, 11(3): 90-98. DOI: 10.13264/j.cnki.ysjskx.2020.03.012
HUANG Xiaoxing, WANG Rui. Research on the dynamic change of industrial eco-efficiency of mining cities based on emergy analysis——A case study of Jiangxi Province[J]. Nonferrous Metals Science and Engineering, 2020, 11(3): 90-98. DOI: 10.13264/j.cnki.ysjskx.2020.03.012
Citation: HUANG Xiaoxing, WANG Rui. Research on the dynamic change of industrial eco-efficiency of mining cities based on emergy analysis——A case study of Jiangxi Province[J]. Nonferrous Metals Science and Engineering, 2020, 11(3): 90-98. DOI: 10.13264/j.cnki.ysjskx.2020.03.012

基于能值分析的矿业城市工业生态效率的动态变化研究——以江西为例

基金项目: 

江西省高校人文社科重点基地项目 JD16082

江西省社科规划青年博士基金项目 17BJ44

详细信息
    通讯作者:

    黄晓杏(1982—),女,博士, 讲师,主要从事资源环境管理方面的研究。E-mail:50912896@qq.com

  • 中图分类号: F407.32

Research on the dynamic change of industrial eco-efficiency of mining cities based on emergy analysis——A case study of Jiangxi Province

  • 摘要: 矿业城市工业发展在促进经济增长的同时,也带来了诸多环境问题。在此现状下,合理评估矿业城市工业系统的环境影响及可持续发展水平是促进矿业城市工业转型的关键。借助能值分析可衡量和比较不同类别、不同等级能量的真实价值这一特点,对江西3个矿业城市工业系统2009—2018年的能值流量进行了核算,分析了能值效率、生态效率指标变动趋势。结果表明:各矿业城市的工业发展主要依赖本地环境资源,整体系统的对外开放性差;新余的能值自给率最高,萍乡次之,赣州最低,能值投资率的评价结果与之相反,萍乡和赣州二市的净能值产出率显著低于新余;3个矿业城市工业活动对环境的压力均超过了系统可承受范围,导致可持续发展水平均显著偏低,但生态效率却呈现缓慢上升的良好态势。未来3个矿业城市在充分利用本地资源的同时,应加大对外开放程度,大力发展绿色经济和循环经济,减少对环境的压力,促进矿业城市工业系统的可持续发展和生态效率的不断提升。
    Abstract: The industrial development of mining cities inevitably brings about many environmental problems while promoting economic growth. Hence the key to promoting the industrial transformation of mining cities is to reasonably assess the environmental impact and sustainable development level of the cities' industrial systems. By virtue of the characteristic that emergy analysis can be used to measure and compare the real values of different types and levels of energy, the emergy flows of industrial systems of three mining cities (Xinyu, Pingxiang and Ganzhou) in Jiangxi Province from 2009 to 2018 are calculated, and the trends of emergy efficiency and ecological efficiency indexes are analyzed. The results show that the industrial development of the three cities mainly depends on local environmental resources and their whole system are not fully open to the outside. Xinyu has the highest emergy self-sufficiency rate, followed by Pingxiang, and the lowest is Ganzhou. The evaluation of emergy investment rates of the three cities turns out to be a surprise: the net emergy output rates of Pingxiang and Ganzhou are significantly lower than that of Xinyu; the sustainable development levels of the three cities are significantly low as their industrial activities impose too much burden on the environment that are beyond the recovery capacity of the ecosystem. Nevertheless, the ecological efficiency shows a good trend of steady rise. In the future, while making full use of local resources, the three mining cities should be open wider to the outside world and vigorously develop green economy and circular economy to reduce the pressure on the environment and promote the sustainable development of industrial system and the continuous increase of ecological efficiency.
  • 矿业城市是指以矿产资源的供应、开发和加工为主要职能的城市。在一定时期内,作为基础能源和重要原材料的供应地[1],此类城市是推动我国经济社会高速发展的重要力量,但随着时间推移,大量资源消耗和无序开采造成资源枯竭、生态恶化、环境污染等一系列问题,矿业城市的产业转型迫在眉睫。工业是国民经济的支柱产业,加速推进工业化进程是当前我国面临的重要任务之一,合理评估工业化进程中矿业城市的生态效率, 准确定位矿业城市工业发展中与生态环境不协调的诸多因素, 可在一定程度上降低矿产资源开发利用过程中带来的环境影响,对加快矿业城市转型具有重要的现实意义。

    工业生态效率的研究最早集中在产品、企业、区域等各个层面,后来逐步拓展到宏观和更微观的研究层面,由于研究目的和对象的不同,所采用的方法也各有差异, 从现有文献来看,主要有单一比值法、指标评价法、数据包络分析法(DEA)[2-6]。潘兴侠等[7]采用比值法,从源头消减效率和末端治理效率两个方面构建了生态效率评价模型,测算了中部地区工业生态效率;王雪等[8]运用指标体系法,从水资源效率及工业废水、废气、固体废弃物等环境效率两个方面构建了生态效率指标体系, 对北京市产业转型过程中各产业生态效率的变化趋势进行了测度和分析;王震等[9]从经济、环境、资源3个方面构建了区域工业生态效率指标体系,以北京市工业为对象进行了应用研究;汪东等[10]利用DEA模型对中国各省市区的工业生态效率进行总体评价;汪克亮等[11]将工业增加值与环境压力的比值定义为工业生态效率,利用DEA测度了中国矿业城市的工业生态效率。

    在工业生态效率的评价中,这3种方法都得到了不同程度的运用和发展。单一比值法应用范围广,应用频率高,但忽略了大量在经济上有价值的资源和环境的投入及消耗[12];指标评价便于对指标进行层层分解,评价更为全面完善,但各指标权重的确定完全依赖专家的主观判断,具有一定片面性[13];DEA方法针对大量输入和输出数据有其独特的操作优势,但是DEA的评价基准仅能体现其生产系统的操作特征,很难覆盖嵌入在产品或服务的相关信息和价值[14]。为此,本研究借用能值分析法,从生命周期角度来评价产品或服务生产过程中的资源消耗和环境影响,可为提升工业生态效率提供一个崭新的思路。能值分析理论是从系统生态角度出发,以太阳能值为基本衡量单位,将生态系统和社会经济系统中不同种类、不可比较的能量转换成同一标准的能值来衡量和分析,克服了以往环境经济学方法主观性较大的弊端,解决了物质流、能量流与经济流对接困难的问题,与传统生态评估方法相比,优势在于可直接对系统的真实价值进行核算,是评价生态效率的有效方法[15]。美国著名生态学家H.T.Odum在20世纪50年代提出了能值的概念, 20世纪90年代, 蓝盛芳将其引入中国并应用于生态经济系统开展了大量研究,目前能值理论多应用于农业[16-17]、山地[18]、湿地[19-20]、海域[21-22]、城市绿色GDP[23-24]系统中,关于工业生态系统的研究,较多针对某一矿区作为研究对象[25],对于特殊城市群, 如矿业城市的工业生态效率的研究较少涉及。为此,本研究借助能值分析法,以江西省3个主要矿业城市——萍乡、新余、赣州为例,测度矿业城市工业生态效率动态变化趋势, 以期为矿业城市工业可持续发展及转型升级提供支持。

    能值是指一种流动或储存的能量所包含的另一能量的数量,或是产品或劳务形成过程中的直接或间接投入的一种有效能的总量[26]。能值分析是将生物圈中不同来源、不同性质的能量转换为同一性质的能值,在实际应用中是以太阳能值(sej)作为标准,将各类资源、产品和服务的原始数据[量纲一般为g/(J ·美元)]乘以各自的能值转换率,得到某一物质的太阳能值。本研究运用能值分析法进行评价的具体步骤如下:

    1)资料收集。查询和收集各矿业城市的自然、工业、环境、社会等基础数据资料,建立基本能值流资料库。

    2)编制能值流量评价表。整理出各矿业城市工业生态经济系统的主要能值流量指标,能值流量评价指标主要是指矿业城市工业生态经济系统自身具有的可更新与不可更新资源能值、系统输入和输出的资源与服务的能值,具体指标及包含的测度项目见表 1

    表  1  矿业城市工业系统能值流量评价指标
    Table  1.  Emergy flow evaluation indicators of industrial system of mining cities
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    收集各能量流或物质流的原始数据,根据查找到的能值转换率,利用式(1)计算出该物质流或能量流的太阳能值。

    (1)

    式(1)中:η代表能值转换率;E代表能值;T代表物质流能量。

    按照文献[25]介绍的方法,本研究从能值流量、能值效率2个角度建立反映矿业城市工业生态系统特征和结构功能的能值指标体系[25]

    3)建立能值效率评价指标。根据能值流量的计算结果,建立矿业城市工业生态系统的能值效率评价指标体系,各评价指标的含义及计算公式见表 2

    表  2  矿业城市工业系统能值效率评价指标
    Table  2.  Emergy efficiency evaluation indicators of industrial system of mining cities
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    4)根据上述步骤建立的能值流量体系,计算矿业城市工业生态系统的生态效率评价指标,包括可持续发展指数(ESI)和生态效率指数(EEI)2个指标,其计算公式和代表含义见表 3

    表  3  矿业城市工业生态系统生态效率评价指标
    Table  3.  Ecological efficiency evaluation indicators of industrial system of mining cities
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    5)评价和对策分析。根据以上步骤建立的指标体系,对萍乡、新余、赣州3个矿业城市工业系统2009—2018年的运行状况进行评价,并针对发展中的优势和劣势对矿业城市工业的可持续发展提出建议。

    矿业城市工业系统生态效率评价所需要的原始数据主要来源于《江西统计年鉴》《中国统计年鉴》《萍乡统计年鉴》《新余统计年鉴》《赣州统计年鉴》,各城市统计局门户网站及国民经济与社会发展统计公报。由于篇幅所限,在表 4中仅列举2009年和2018年的原始数据及计算结果。

    表  4  矿业城市工业系统能值数据表
    Table  4.  Emergy data of industrial system of mining cities in Jiangxi Province
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    根据上述能值分析法的步骤,通过查阅相关统计资料得到各项目的原始数据,根据查找到的能值转换率,计算出3个矿业城市工业系统的能值流量,具体包括可更新资源能值(R)、不可更新资源能值(N)、购买资源能值(I)、废弃物能值(W)、输出能值(EXP)5个指标,详细计算结果见表 5

    表  5  江西矿业城市工业系统能值流量表
    Table  5.  Emergy flow of industrial system of mining cities in Jiangxi Province
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    图 1可见,2009—2018年,除赣州外,萍乡和新余两个矿业城市的可更新资源投入均呈现不同程度的下降趋势,赣州的可更新资源投入量是新余和萍乡的10倍左右,这得益于其所处的区域优势,赣州市面积是其他两市的10倍左右,加之海拔较高,其可更新资源的投入明显高于其他两个城市。不可更新资源投入中(见图 2),萍乡在十年间投入较为稳定,新余和赣州整体上呈现缓慢的上升趋势,2009—2011年,萍乡的不可更新资源投入量明显高于其他两市,2012年后,赣州和新余的不可更新资源消耗相继超过萍乡。

    图  1  矿业城市工业系统可更新资源能值(R)变化趋势
    Figure  1.  Trend of renewable resource emergy industrial system of mining cities
    图  2  矿业城市工业系统不可更新资源能值(N)变化趋势
    Figure  2.  Trend of non-renewable resource emergy industrial system of mining cities

    从购买能值的变化趋势来看(图 3),赣州的购入能值量呈明显的上升趋势,萍乡和新余十年间变化不大,二者维持在一个相对较低的水平,2018年,赣州的购入能值量是萍乡的4倍,接近新余的5倍,购入资源中电力和原煤的占比最大;从图 4可见,3个城市在2009—2015年废物排放量接近,大致呈现缓慢的上升趋势,2016年,3个城市均出现不同程度的下降态势,其中,萍乡的下降幅度最大,原因是近几年萍乡积极响应国家提出供给侧结构性改革要求,不断淘汰产能,调整产业结构,减少了工业三废的排放。

    图  3  矿业城市工业系统购买资源能值(I)变化趋势
    Figure  3.  Trend of input resource emergy industrial system of mining cities
    图  4  矿业城市工业系统废弃物能值(W)变化趋势
    Figure  4.  Trend of waste emergy industrial system of mining cities

    从输出能值的变化趋势来看(图 5),2009—2012年,3个城市输出能值水平较为接近,2013年以后,赣州工业增加值增速明显,与其余两市的差距逐渐扩大,萍乡和新余的波动特征相似,2013—2017年,两市的输出能值处于稳步增长阶段,但到2018年出现明显下滑。

    图  5  矿业城市工业系统输出能值(EXP)变化趋势
    Figure  5.  Trend of export emergy industrial system of mining cities

    根据表 2内容,对矿业城市工业系统的能值效率分析包括能值自给率(ESR)、能值投资率(EIR)、净能值产出率(EYR)、环境负载率(ELR)、可更新资源能值比(r)、不可更新资源能值比(n)、废弃物能值比(w),其中可更新资源能值比、不可更新资源能值比、废弃物能值比3个指标跟上述能值流量评价分析中出现重叠,故本部分只分析能值自给率、能值投资率、净能值产出率、环境负载率4个能值效率指标评价结果。

    图 6可见,3座矿业城市2009—2018年工业系统能值自给率大致在0.16~0.56之间徘徊,变化幅度均不大,新余的能值自给率指数最高,主要原因是新余对本地不可更新资源的依赖程度较高,新余的自然资源投入中,不可更新资源如原煤、粗钢、铁矿石原矿投入占比明显大于其他两市,例如,2017年新余铁矿石原矿投入1 536万t,萍乡462万t,赣州不到5万t。能值投资率的评价结果与能值自给率相反(图 7),从大到小依次为赣州 > 萍乡 > 新余,本地中可利用环境资源量较多,在一定程度上限制了外部资源的购入,萍乡和新余十年间变化不明显,能值投资率大体在0.64~1.74之间徘徊,赣州波动剧烈,从2009年(5.07)到2014(2.46)呈急剧下降态势,之后开始缓慢上升,主要原因是赣州在此期间对本地有色金属资源,尤其是稀土资源的开采利用量逐渐增加,导致单位无偿环境资源的利用中投入的外部资源较低。尽管如此,赣州工业系统外部资源的投入仍然高于萍乡和新余。在研究期间内,萍乡和新余工业系统能值投资率低于全球平均水平(2.00)[29],说明两市工业发展主要依赖本地资源,受自然条件的束缚较大,未来应加大对外开放,大力发展外部经济。

    图  6  矿业城市工业系统能值自给率(ESR
    Figure  6.  Emergy self-sufficiency rate of industrial system of mining cities
    图  7  矿业城市工业系统能值投资率(EIR
    Figure  7.  Emergy investment rate of industrial system of mining cities

    净能值产出率(EYR)用于说明某一地区经济生产利用外部的效率,如果生产过程产出的能值大于其系统投入的能值, 则该系统的净能值产出率大于1[26]。从图 8可见,新余工业系统的净能值产出率在三市中处于最高,十年平均值为1.8,部分年份达到2以上水平,萍乡和赣州的波动特征相似,赣州工业系统十年间净能值产出率均小于1,萍乡除了2009年和2010年小于1外,其他年份略大于1,十年平均值为1.05,三市中,新余工业系统整体功能最强,净能值产出率最高,萍乡次之,赣州最弱。新余自1960年建市以来,一直坚持“工业兴市”不动摇,积极推行供给侧结构性改革和高质量发展,不断优化产业布局,提高自主创新能力和资源综合利用率,从过去的“一钢独大”到现在的钢铁、新能源、光电信息、装备制造等多产业相互支撑的现代工业体系,新余工业实现了跨越式发展,工业增加值增速较快,从2009年的248亿元到2017年的477亿元,翻了近1倍,工业增加值增速加快,直接促进净能值产出率的不断提高。

    图  8  矿业城市工业系统净能值产出率(EYR
    Figure  8.  Net emergy yield rate of industrial system of mining cities

    根据学者们以往的研究结果[27],当ELR<3时,表明系统活动中环境承受压力很小,可以忽略不计;当3<ELR<10时,表明系统活动中环境承受压力处于中等水平;当ELR>10时,表明环境承受压力已经相对过大,系统平衡遭到了一定的破坏。从环境负载率的计算结果来看(图 9), 萍乡和新余环境负载率均值均在200以上,其工业生产活动均远超系统可以承受的范围,二者的波动特征也大体相似,除部分年份略有下降外,整体呈现缓慢上升趋势,系统活动如果不及时调整改善,承受的压力会越来越重,系统平衡易遭到破坏。三市中,赣州工业系统的环境负载率在39到59区间徘徊,虽然已超出上述环境压力相对过大这一标准,但远低于萍乡和新余工业系统承受的压力,这得益于赣州独特的区位优势和良好的可更新自然资源禀赋。

    图  9  矿业城市工业系统环境负载率(ELR
    Figure  9.  Environmental load ratio of industrial system of mining cities

    一般而言, 当1<ESI<10时, 说明系统富有活力和发展潜力,当ESI<1时, 说明系统的环境压力大,当ESI>10时, 说明对资源的开发利用程度不够,系统经济发展处于不发达阶段[28],从图 10可见,3个城市的ESI指数除了在部分年份有明显升高外,其他年份变化不大,整体可持续发展水平远低于1,环境负载率居高不下是造成ESI指数一直偏低的主要原因。值得注意的是虽然三市工业系统的可持续发展水平整体变化不明显,但生态效率指数(EEI)却呈现逐年递增的良好态势(图 11),新余最高,处于0.7~0.97之间,2013年以前,赣州和萍乡与之差距明显,2014年以后三市差距逐渐缩小,萍乡在部分年份接近新余的EEI水平。可能的解释是虽然环境负载率居高不下,但随着技术的不断进步、企业自主创新能力的提高及政府环保支出比例增多,3个城市废弃物综合利用率,废弃物能值比越来越小,使得生态效率(EEI)呈现逐年上升的趋势。

    图  10  矿业城市工业系统可持续发展指数(ESI
    Figure  10.  Environment sustainable development index of industrial system of mining cities
    图  11  矿业城市工业系统生态效率指数(EEI
    Figure  11.  Ecological efficiency index of industrial system of mining cities

    本研究运用能值分析法,以江西3个典型的矿业城市——萍乡、新余、赣州为例,测度了其工业系统2009—2018年十年的生态效率动态变化情况,得出以下结论:

    1)从能值流量的计算结果来看,十年间,赣州市工业系统的可更新资源能值和购买能值量均高于萍乡和新余,2009—2011年,萍乡的不可更新资源投入明显高于其他两市,2012年后,赣州和新余的不可更新资源消耗相继超过萍乡,3座城市废弃物排放量虽然在部分年份有所下降,但整体上呈现缓慢上升趋势,2009—2012年,3个城市输出能值水平较为接近,2013年以后,赣州工业增加值增速明显,与其余两市的差距逐渐扩大。

    2)从能值效率的评价结果来看,新余的能值自给率指数最高,3座矿业城市2009—2018年工业系统能值自给率变化幅度均不大,能值投资率的评价结果与能值自给率相反,从大到小依次为赣州 > 萍乡 > 新余,萍乡和新余十年间变化不明显,新余工业系统的净能值产出率在三市中处于最高,萍乡和新余显著低于前者,萍乡和新余环境负载率均值均在200以上,其工业生产活动均远超过了系统可以承受的范围,赣州工业系统虽已超出上述环境压力相对过大这一标准,但远低于萍乡和新余工业系统承受的压力。

    3)从生态效率的评价结果来看,3个城市工业系统的ESI指数除了在部分年份有明显升高外,其他年份变化不大,整体可持续发展水平远低于1,虽然三市工业系统的可持续发展水平整体变化不明显,但生态效率指数却呈现缓慢上升的良好态势。

    根据研究结论,提出如下建议:

    1)赣州有良好的可更新资源禀赋,正因此,三市中,赣州工业系统对环境的压力最小,其可持续发展指数最高,但其净能值产出率却位于末位,充分说明区域资源禀赋和资源诅咒现象同时并存,要避免资源诅咒的陷阱,赣州在充分利用本土可更新资源的同时,除了继续发展稀土、钨等优势产业外,还应进一步延伸产业链,完善配套产业,大力发展新能源汽车、现代家具、生物制药、纺织服装等特色产业,使其形成完整的工业体系,激发工业发展的活力和潜力,推进工业高速高质量发展。

    2)新余工业系统对不可更新资源的投入和利用率较高,其能值自给率和净能值产出率在三市中位于首位,但其能值投资率这一指标在三市中处于最低,系统对环境的压力最大。未来新余应增加外部资源的投入,大力引进外资,加大对外开放的程度,三大传统主导产业钢铁、能源和材料应遵循国务院提出的供给侧结构性改革的要求,及时淘汰落后产能,促进产业优化升级,同时,大力发展新能源、光电、现代装备制造业等新兴产业,大力发展循环经济和绿色经济,把绿色产业作为经济发展新的增长点,减少对环境的压力,实现工业系统的良性发展。

    3)萍乡工业系统除了环境负载率这一指标居高不下外,其他指标在三市中均位于中间,钢铁、煤炭等传统高耗能产业一直是萍乡的主导产业,对资源的长期开采利用造成工业三废排放量上升,环境压力增大,未来萍乡应及时调整产业结构,禁止高污染高耗能项目的进入,不断引进高新技术企业,增强科技创新能力,加大绿色科技投入,提高废弃物综合利用率,减少工业三废的排放,促进系统的可持续发展和生态效率的不断提高。

    未来3个矿业城市还应加强对高污染高能耗企业的环境规制力度,提供良好的政策环境和必要的资金支持,推动其发展循环经济,同时,加大含有高附加值的现代服务业的比重,调整现有的产业结构,不断强化企业在绿色技术创新中的主体地位和责任意识,创造有利于提升企业的自主创新能力的政策环境,以此促进矿业城市工业系统的良性循环和环境经济的协调发展。

  • 图  1   矿业城市工业系统可更新资源能值(R)变化趋势

    Fig  1.   Trend of renewable resource emergy industrial system of mining cities

    图  2   矿业城市工业系统不可更新资源能值(N)变化趋势

    Fig  2.   Trend of non-renewable resource emergy industrial system of mining cities

    图  3   矿业城市工业系统购买资源能值(I)变化趋势

    Fig  3.   Trend of input resource emergy industrial system of mining cities

    图  4   矿业城市工业系统废弃物能值(W)变化趋势

    Fig  4.   Trend of waste emergy industrial system of mining cities

    图  5   矿业城市工业系统输出能值(EXP)变化趋势

    Fig  5.   Trend of export emergy industrial system of mining cities

    图  6   矿业城市工业系统能值自给率(ESR

    Fig  6.   Emergy self-sufficiency rate of industrial system of mining cities

    图  7   矿业城市工业系统能值投资率(EIR

    Fig  7.   Emergy investment rate of industrial system of mining cities

    图  8   矿业城市工业系统净能值产出率(EYR

    Fig  8.   Net emergy yield rate of industrial system of mining cities

    图  9   矿业城市工业系统环境负载率(ELR

    Fig  9.   Environmental load ratio of industrial system of mining cities

    图  10   矿业城市工业系统可持续发展指数(ESI

    Fig  10.   Environment sustainable development index of industrial system of mining cities

    图  11   矿业城市工业系统生态效率指数(EEI

    Fig  11.   Ecological efficiency index of industrial system of mining cities

    表  1   矿业城市工业系统能值流量评价指标

    Table  1   Emergy flow evaluation indicators of industrial system of mining cities

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    表  2   矿业城市工业系统能值效率评价指标

    Table  2   Emergy efficiency evaluation indicators of industrial system of mining cities

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    表  3   矿业城市工业生态系统生态效率评价指标

    Table  3   Ecological efficiency evaluation indicators of industrial system of mining cities

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    表  4   矿业城市工业系统能值数据表

    Table  4   Emergy data of industrial system of mining cities in Jiangxi Province

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    表  5   江西矿业城市工业系统能值流量表

    Table  5   Emergy flow of industrial system of mining cities in Jiangxi Province

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出版历程
  • 收稿日期:  2020-02-19
  • 发布日期:  2020-06-29
  • 刊出日期:  2020-05-31

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