国外生态足迹模型修正与前沿研究进展，本文主要内容关键词为：研究进展论文,足迹论文,模型论文,生态论文,国外论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
文章编号：1007—7588(2006)06—0196—08
1 引言
人地关系的和谐是可持续发展的本质要求。自1987年世界环境与发展委员会（WCED）提出可持续发展的概念以来，可持续发展已经从理论走向实践，成为各国各级政府制定政策的基本出发点和一种普遍的政策目标。要实现可持续发展目标，实施可持续发展管理，需要定量测度全球与区域发展的可持续性状态。为此，一些国际组织及有关研究人员从20世纪80年代就开始探讨定量测度国家或地区发展的可持续性指标，如联合国开发计划署（1990）的人文发展指数（HDI），绿色GDP,Daly & Cobb(1999)的“可持续经济福利指数”(ISEW),Cobb等的“真实发展指标”(GPI),Prescott-Allen的“可持续的晴雨表”（Barometer of Sustainability）模型等[1]。
人类社会必须生存于生态系统的承载力范围内。一方面，发展的可持续性主要取决于人类利用与耗费生态系统资源的状况以及生态系统资源的生命支持能力，另一方面地球上人人享有同等利用生态系统资源的权利，定量测度区域发展的可持续性并进行比较，明确全球生态责任的承担，有利于促进生态伦理公平的实现。生态足迹（ecological footprint）模型比较好地回答了上述问题，因此，生态足迹模型自1992年提出以来迅速得到了学者们的广泛关注和推广应用。据笔者统计（Elsevie出版社全文电子期刊，统计截至时间2005年11月5日），目前国外围绕和涉及生态足迹研究的论文有59篇。本文通过对国外生态足迹模型研究的缘起、修正以及9个前沿领域实证研究的分析，提出今后生态足迹研究的展望，以期推动我国生态足迹模型的应用研究与可持续发展研究。
2 理论缘起
生态足迹（ecological footprint）模型是通过测定一定区域维持人类生存与发展的自然资源消费量以及吸纳人类产生的废弃物所需的生物生产性土地（biologically productive area）面积大小，与给定的一定人口的区域生态承载力（ecological capacity）进行比较，评估人类对生态系统的影响，测度区域可持续发展状况的方法。
国际上关于生态足迹的研究缘于20世纪70年代诸多生态经济学背景的研究者们的研究成果。Odum E P(1975,1989)[2.3] 探讨了一个城市在能量意义上的额外的“影子面积”(shadow areas),Vitousek P,et al.(1986)[4] 测算了人类利用自然系统的净初级生产力(Net primary productivity),Jasson A M(1978)[5] 等分析了波罗的海哥特兰岛海岸渔业的海洋生态系统面积，Hartwick J M (1990)提出了绿色净国家产品[6](Green Net National Product)概念等。在前人研究的基础上，加拿大生态经济学家William Rees等在1992年提出生态足迹概念[7]，并由Wackemagel等人加以完善和发展为生态足迹模型[8～13]。其后，与生态足迹模型测度目标相类似的研究还有：FoE Europe(1995)提出的环境空间(Environmental space),Pearce D W,et al.(1993)提出的真实储蓄(Genuine Savings),De Groot(1992)、Costanza et al.(1997)、Tumer(1991,1998,1999,2000)等提出的功能分析(functional analysis)等[14]。然而，生态足迹分析与“真实储蓄”等方法不同，对可持续发展管理的指示意义也不相同，其寻求从生态与经济两个角度与层面来探讨对可持续发展的测度而引起重视。
3 模型修正
生态足迹模型自1992年提出以来，迅速得到学者们的广泛关注和实证应用。尽管如此，生态足迹模型无论在理论上还是在方法上都被认为存在诸多明显不足与缺陷，引起了较大的争论，甚至遭到了一些研究者们的严厉批评(Eva Roth,2000; Ayres,2000; Lenzen & Murray,2001; Luck et al.,2001; Moffatt,2000; van den Bergh & Verbruggen,1999; van Vuuren,et al.,1999;)[14～20]。生态足迹模型的不足与问题主要表现在4个方面，针对这些不足，许多学者对模型进行了相应的修正与完善。
(1)指标选择的偏向性。生态足迹模型强调了人类发展对环境资源系统的影响及其可持续性，然而忽视了不同区域经济、社会、技术发展的差异，人类消费模式的演变以及人类对现有消费质量的满意程度的考虑，具有指标选择的生态偏向性。生态足迹是一种有效的测度，但应该与社会—经济指标相联系，如人口统计学指标及倾向、经济扩张、资源利用效率的变化、经济繁荣下的生活方式的改变等。
Hanley N,et al (1999)以苏格兰为例，运用生态足迹模型配合绿色净国内生产、环境空间、净主要生产力、持续经济福利指数、真实储蓄等指标，测度与评价了苏格兰发展的可持续性[21]。Kurt K(2004)把生态足迹与生态系统服务功能价值两种方法结合起来，从全球碳循环系统与能量价值（energy values）角度出发，构建了生态价值附加（ecological value added）的生态系统—经济投入产出复合模型（an integrated ecosystem-economy model），用于指示区域可持续发展状态[22]。Helmut H,et al (2004)[23] 提出并比较了2种综合测度人类社会与自然关系图景的方法：①人类对净初级生产力的占用（HANPP）法（Human appropriation of net primary production）；②生态足迹（EF）。上述2种方法都把人类社会经济发展与土地使用联系起来，并都试图深入探究人类社会—自然之间的交互作用关系。虽然两者之间有相似之处，但存在诸多不同。两者研究问题的核心、分析范围、测度单位、假定条件、信息有效性以及对可持续发展管理的政策建议等方面存在较大的区别。HANPP与EF方法是从不同的侧面研究人类对自然的影响，HANPP方法主要在于测度人类对土地利用的强度与效率，而EF主要从需求角度，测度支持一定人口生活所需的生物生产性土地的面积。
(2)足迹测度的静态性。生态足迹最初是计算基于某一时点的生态足迹，而未能反映未来变化发展的趋势。时间序列的生态足迹计算是对生态足迹静态性的一种改进与完善，时间序列性的优点在于有利于揭示生态足迹对社会经济环境变化的敏感性，可以在一定程度上消除数据的失真性，同时有利于探讨区域可持续发展状态演变与生态足迹随时间变化之间的对应耦合关系。
Wackernagel(2000)计算了全球1961年～1997年时间序列的生态足迹[24]；Karl-Heinz Erb (2004)采用地区（country-specific yields），而不是全球公顷法（global average hectares）计算生态足迹。其中林地的计算采用两种手段，即产品分析法（production approach）与持续产量分析法（sustainable yield approach），以奥地利为例，计算了1926年～2000年的75年的时间序列的生态足迹。结果表明主要是由于能源消耗的原因，在整个75年的时间里，土地实际需求量超过了奥地利国土的生物生产性土地面积。产品分析法结果偏大，而持续产量分析法的结果偏小[25]；Hemult H,et al(2001)等对奥地利1926年～1995年长达70年的生态足迹进行了分析[26]；荷兰学者Vuuren D P,et al(2000)等分别选取1980年、1987年和1994年为研究时段，对贝宁、不丹、哥斯达尼加和荷兰的生态足迹进行了时间序列的比较研究[27]。
(3)计算项目的偏颇性。生态足迹模型没能把自然生态系统提供资源，吸纳废弃物的功能描述完全，忽略了地下资源和水资源的估算，也没有考虑污染的生态影响与污染生态足迹。Manfred L,et al(2001)以澳大利亚为例，不仅考虑了CO[,2]，而且计算了其他气体如CH[,4]，N[,2]O，CF[,4]，C[,2]F[,6]等的生态足迹[28]。
(4)政策启示的伪真性。为了进行地区之间的比较，生态足迹采用均衡因子与产量因子，在将各区域产量调整为世界平均产量的同时使许多区域信息丢失，导致生态足迹指标过分简化，只有全球的一般状况而没有反映出不同区域的实际情况，对区域制定有效的可持续发展决策的直接政策意义并不明确。Manfred L(2001)[28] 以澳大利亚为例，发展并改进了生态足迹分析法，针对生态足迹的全球公顷的弱点，采用了地区土地利用数据，通过：①澳大利亚各种类型的土地利用地区数据；②反映土地扰动（disturbance）程度；③运用投入—产出分析模型（重新对土地类型进行了分类，构建了消费项目的136×136矩阵与7×136矩阵，27×7矩阵），以便修正与反映消费所对应的各种类型的土地类型。结果表明1994年澳大利亚人均生态足迹13.6 hm[2]。
4 应用研究
目前，国外生态足迹模型广泛应用于各个领域，原来比较多的是应用生态足迹分析某一个地区发展的可持续性，但随着研究的不断深入，逐渐开始深入到力图从多角度与多层面寻求人地关系和谐与可持续发展的途径，取得了积极的进展，其应用研究领域主要表现在以下9个方面。
(1)食物消费模式的差异与生态足迹。不同的文化背景与心理诉求，不同的社会经济发展水平，人们有不同的食物消费模式，不同的食物消费模式与消费水平直接影响土地的实际供给水平。
Gerbens-Leenes P.W.(2002)等把人们消费的100余项食物谱分成9类主要的消费项目，以荷兰为例，利用1990年家庭生活消费项目及数量，物价指数等数据，计算了5种食物消费模式下的土地需求量。结果表明，消费水平越高对土地的需求越大，昂贵食物所需的土地面积比低价格食物多，如1990年荷兰的牛肉是17荷兰盾／kg，土地需求是20.9m[2]／kg；猪肉是11荷兰盾／kg，土地需求为8.9m[2]／kg，消费牛肉对土地的占用是猪肉的2倍[29]。
粮食生产需要大量的土地，但是适合粮食生产的土地是有限的，地球上的可耕地约31％，牧草地约33％（Penning de Vries et al.,1995）[30]，高质量的可耕地日趋减少，其原因在于不断的工业化、城市化、土地退化与沙漠化等。农业土地需求决定于人口、食物消费的类型（如食牛肉的土地需求是猪肉的2倍）与数量（如荷兰，肉类消费从1950年的每人36kg上升到1990年的每人90kg，素食到肉食的消费模式转变，导致土地需求增加3倍）。
Gerbens-Leenes P.W.(2002)[31] 等进一步从人类食物消费的生理需求与社会文化需求的角度，探讨了食物消费模式与农业土地需求之间的关系，提出了3种人类食物消费水平尺度，即基本水平（basic lever，即以小麦类食物为主，食谱只有面包一种，按每人10MJ的能量摄入为标准，计算土地需求，该水平可以维持生命，避免饥饿，但长期会导致营养不良），生活／生存水平（subsistence level），文化水平（cultural lever）。计算了荷兰在3种消费模式水平下的土地需求，分别为23，67，145个土地单位（land units），并且计算了1950年～1990年间，荷兰消费模式转变与土地需求量变化，表明食物土地需求量从1950年的72个土地单位上升到1990年的100个土地单位，增长38％。同时计算分析了欧洲14个国家以及美国的消费模式与土地需求差异。结果表明，在欧洲，假定基于食肉为主的消费模式所需土地是基于小麦为主的食物消费模式所需土地的6倍。Gerbens-Leenes P.W.(2002)指出，在不久的将来，食物消费模式的变化比人口增长更能影响土地的需求，生活方式的逐渐富裕化趋向会导致土地需求量大增，因此积极转变家庭生活方式，改变家庭消费行为，是未来减少自然资源利用量如农业土地需求的重要途径。
(2)家庭收入、消费支出的差异与生态足迹。Manfred L(2001)[28] 等计算了澳大利亚家庭收入与生态足迹之间的弹性系数关系为0.38，即当家庭收入每增加10％，则家庭生态足迹增加3.8％；家庭消费支出与生态足迹的弹性系数为0.64；家庭消费支出比家庭收入对生态足迹的影响大；同时发现家庭规模越大，则生态足迹越低；澳大利亚的大城市居民生态足迹为
(3)国际贸易与生态不平等交换。Karl-HeinzErb(2004)研究表明[25] 奥地利1926年～2000年的75年时间中土地实际需求量超过了自身生物生产性土地面积，需要通过进口来维持需要。支持奥地利进口的主要是周边国家，早期主要是东欧国家，如匈牙利、捷克斯洛伐克，塞尔维亚等，最近十几年主要是欧盟15国（EU—15）。2000年，奥地利国内生物生产性土地的需求量与进口商品所需的土地面积基本相当，表明奥地利社会经济系统的生存代谢高度依赖国际市场。然而国际市场中的国际商品贸易，可能导致自然资源的不平等交换[32,35]。
Andersson & Lindroth(2001)[34] 认为，国家间贸易虽然在货币上可能是平衡对等的，然而由于贸易商品生产所需的生物生产性土地面积有差异，可能存在国家间的“生态不平等贸易”(Ecologically unequal exchange)，不同的国家会出现“不可持续的生态贸易”(Unsustainable trade)现象，这种现象可能是贸易双方的一方或双方。例如，A、B两个国家交换黄油与雪茄两种产品，如果黄油全球平均产量为50kg/hm[2]，而雪茄为5000kg/hm[2]，则A国出口100t黄油换取进口B国10000t雪茄，则A、B两国的贸易是生态平等的，如果A国出口100黄油换取进口B国20000t雪茄，则A、B两国的贸易就是生态不平等的，A国从贸易中获得了生态利益，其通过“进口”占用了B国的生态生产性土地面积（生态足迹），A国扩大了“经济版图”。
Andersson & Lindroth(2001)指出，尤其是一些发达国家，利用自己的经济优势，不断从发展中国家进口商品，保持了自己国家的生态承载力，富裕了自己的生活，却恶化了发展中国家生态环境，同时把全球生态环境恶化推卸为是发展中国家的粗放式发展所致。根据不同国家的生态足迹盈余／赤字以及净进出口生态承载力状况，其将全球国家分为6类：①生态盈余且大于其净出口生态承载力损失。这些国家的生态承载力会持续增加，如澳大利亚；②生态盈余且小于其净出口生态承载力损失，这些国家的生态承载力会持续减少，如阿根廷；③生态赤字且又是净出口生态承载力损失，这些国家的生态承载力会持续恶化，如孟加拉，埃塞俄比亚；④生态赤字且大于其净进口生态承载力受益，这些国家的生态承载力会持续减少，如荷兰，埃及；⑤生态赤字且小于其净进口生态承载力受益，这些国家的生态承载力会持续好转，如奥地利；⑥生态盈余且又是净进口生态承载力受益，这些国家的生态承载力会持续好，如挪威，瑞典，芬兰。
通过计算国家间进出口贸易商品所携带的生态足迹，可以进一步分析国家间贸易发展战略对国家生态足迹的影响。这种影响包括：①国际贸易的配置效应(an allocative effect)；②国际贸易的收入效应(an income effect)；③国际贸易的富国幻想(a richcountry-illusion effect)；④国家贸易的交换比例畸变效应(a terms-of-trade distortion effect)等4个方面。
(4)国际债务与环境损害。不发达国家为了发展经济，偿还国际债务，经常以牺牲环境为代价，大力发展经济。然而面临巨大国家债务的不发达国家，在从事以损害生态环境为代价的经济活动时，没有考虑出口商品所携带的生态价值，这种与生态价值不相称的国际市场价格(ecologically-incorrect prices)，蕴含国家和地区间不平等的生态责任交换(ecologically unequal exchange)，使得不发达国家的生态债务日益增加，环境日趋恶化。
环境损害对区域的影响是通过对区域不同群体的影响而反映出来的。不同的土地利用方式会产生不同的产出水平与结果，同时引起不同的环境效应。Martinez-Alier (1993)[50] 提出“生态责任分配”(ecological distribution)概念来描述不同类型的环境影响。将环境影响分为3类：社会影响（social，指对区域人口的影响，往往贫穷与少数民族居民受影响大），空间影响（spatial，指生态影响的跨区域性，如发达国家与发展中国家的不平等贸易导致的生态责任转移等）与代际影响（temporal ecological distribution，当代影响，代际公平问题）。
Mariano T(2003)[33] 从全球生态责任公平的角度出发，运用Martinez-Alier的“生态债务”(ecological debt concept)概念，探讨了发达国家应减免不发达国家债务问题的必要性与可能性。从生态足迹与国家外债两个角度，可把全球国家分为4类，即：生态赤字而无外债，生态赤字且有外债，生态盈余而无外债，生态盈余且有外债。其利用Living Planet Report资料，计算认为，1996年，全球可以进行交换的生态足迹总值37.33×10[8]hm[2]，按交换10％的生态足迹总额计，总交换货币价值可达1.64×10[12]美元。假如世界上生态赤字的国家从其他不发达国家“进口”约10％的生态足迹，则不发达国家通过这种生态足迹“出口”，可使负债累累的全球46个债务国中的41个变为债权国。
(5)循环经济与生态足迹。Korhonen (2001)认为，自然资源系统与成功的工业生态系统在其发展过程中有4个基本规则，即循环利用性(roundput)、多样性(diversity)、区域性(locality)以及渐变性(gradual change)等。循环利用性(Roundput)是自然界与工业生态系统发展的最重要法则之一。尤其是在能源消耗以及物质回收利用方面，有助于分析生态系统的演变的动力机制与全部系统功能。
Krivtsov V(2004)[36] 以英国和瑞士作为两个个案，分别研究了玻璃、塑料废弃物回收循环利用率的高低与国家能源消耗之间的关系。研究表明，不断增加塑料和玻璃的回收率与循环利用，有助于改善国家有关废弃物处理项目的能源预算，使工业生态系统得以优化，有效平衡与和谐自然资源消耗与工业发展的关系。
英国的玻璃循环使用分析表明，玻璃回收从而节约能源的主要途径是如何有效地提高玻璃生产企业的生产过程中碎玻璃的重复利用。南安普敦每年用于处理玻璃垃圾的能耗总计在60OOOGJ～70000GJ。目前，南安普敦的玻璃垃圾回收率为25.16％，每年能源消耗约68600GJ，如果回收率从25.16％上升到100％，则每年能源消耗约64900GJ，可节约整个耗能的5.4％。从能源消费角度而言，循环利用是废弃物处理的优先项目。更大程度上的节能，应倡导与掀起全社会的街道马路边的收集废弃物的运动计划。研究表明南安普敦家庭玻璃废弃物100％的回收率，可以节约废弃物处理能耗的7.6％。
在瑞士塑料循环利用分析中，瑞士1999年的塑料垃圾约570000t，其中80％采取焚烧处理。作者比较了每年塑料焚烧处理模式（burnt at a MSWI plant）与机械合成处理模式（mechanical recycling plant，聚乙烯，聚丙烯，聚苯乙烯）下的能耗差异，结果表明后者节能效率更高。这意味着从资源消费角度而言，应该努力扭转塑料废弃物的焚烧处理模式。
(6)能源消耗与生态足迹。针对生态足迹的最初计算模型，能源地的需求可以通过3种方法计算，且结果基本相同：①农林产品替代法，即化石燃料的生态足迹表征为携带与化石燃料所释放的能量相同的农业或林业的产品所需的土地面积。计算中化石能源的替代产品选择农产品的乙醇，林产品的甲醇；② CO[,2]吸收法，即用于吸收人类消费化石能源释放的CO[,2]所需的森林面积；③消耗与再生平衡法，即补偿化石能源消耗所需的土地，主要是林地。上述方法旨在寻求能源消耗的替代产品，而非计算生态足迹，是把能源储蓄从岩石圈转移到生物圈。为保证岩石圈碳含量的稳定，每公斤CO[,2] 1年需要土地500m[2]。
(7)国民经济发展与生态足迹。引入时间序列计算生态足迹是对生态足迹模型静态性的改进与完善。Mathis Wackernagel (2004)[38] 选择奥地利、菲律宾、韩国作为案例地，采用“全球公顷”(global hectares)与“真实土地面积”(local hectares,actual land-use)两种方法测算并比较了3个国家1961年～1999年间的生态足迹总量、生态足迹土地类型构成、产业部门生态足迹及其演变特征。
研究表明，随着韩国飞速发展的工业化导致其生态足迹不断攀升，1965年还处于生态盈余状态，然而目前韩国总生态足迹大约是其国土面积的5倍；奥地利1961年的生态足迹已经较大，在1961年～1990年间增加缓慢，基本保持稳定，但一直处于生态赤字状态；菲律宾1967年前处于生态盈余，其人均生态足迹大约1.0gha/cap，在1961年～1990年间基本没有什么变化，但由于人口大增，其人均生态承载力由1.22减少到0.52hm[2]，导致其生态压力不断增大。奥地利在1960s就已经完成工业化的转型，而当时韩国与菲律宾比较落后。1960年，菲律宾人均GDP 1133美元，韩国904美元，1990年韩国人均GDP达10452美元，而菲律宾仅有1876美元。该研究揭示了不同经济发展轨迹的国家的生态足迹时间序列演变特征。
(8)交通运输与生态足迹。Federici M(2003)[39] 等以意大利中部城市锡耶纳(Siena)为例，运用3种不同的能源分析方法(energy and embodied energy,exergy and emergy analysis)研究了锡耶纳城市的公路与铁路交通系统的能源消耗与利用效率以及对区域生态足迹与可持续发展的影响。
研究表明：锡耶纳交通系统2000年的客流量达3.74E9p-km，其中公路完成3.57E9 p-km (passengers per km)，铁路完成0.17E9 p-km，货运量达2.85Et-km其中公路承担2.5E9 t-km (tonnes per km)，铁路承担0.35E9 t-km，整个公路与铁路交通系统耗能达1.84E5t石油。文章分析了公路与铁路在载客与货运方面的能源效率差异，分析表明：①公路在满足私人小汽车的运输方面能源使用效率低，耗能高，达1.75MJ/p-km-per year；②公路在满足大众公交运输方面能源使用效率高，耗能低，达0.49MJ/p-km-per year；③公路在满足货运方面，能源使用效率低，耗能高，达1.59MJ/p-km-per year；④铁路在满足客运方面能源使用效率较高，耗能较低，达0.61MJ/p-km-per year；⑤铁路在满足货运方面能源使用效率较高，耗能较低，达0.30MJ/p-km-per year；⑥上述结果与Boustead and Hancock (1979)[40] 的研究区域尺度的公路货运能耗1.2MJ～1.8MJ/t-km，铁路货运能耗0.28MJ～0.37MJ/t-km的结果相吻合，Jarach(1985)[41] 总结全球不同作者的研究结果表明，公路货运能耗在1.2MJ～7.9MJ/t-km，铁路货运能耗0.5MJ～1.4MJ/t-km范围内。
Federici M(2003)等同时比较了不同的运输方式的废气排放量，同样表明小汽车的尾气排放量最大。因此建议交通部门应大力发展铁路的货运功能，公路的大众公交功能，限制私人小汽车的发展，有利于减少生态足迹与对环境的压力。
(9)其他。生态足迹及其相关问题的研究十分活跃，如生态足迹计算方法“综合法与成分法”的改进，少区域尺度上的区域公顷、区域产量因子研究，“无重量”经济及生态包袱研究等。另外，从全球、国家、地区、城市、社区、企业、学校、家庭、个人等不同尺度的生态足迹研究以及特定产业与行业生态足迹分析也是当前研究重要领域。
在全球与国家尺度上，Wackernagel等分别计算了1993年、1995年、1997年、1999年和2002年的全球与国家生态足迹。Garry W(2004)[42] 在Bicknell et al.(1998)[43],Ferng (2001)[44] 提出的投入－产出分析模型的基础上，以新西兰的奥克兰城市为例，计算表明奥克兰生态足迹达232×10[4]hm[2]，是奥克兰面积的4.8倍，是新西兰最大的生态足迹的地区，占整个新西兰生态足迹的20％，但人均生态足迹只有2hm[2]，处于最低人均生态足迹地区的第二位。同时文章分析了奥克兰社会经济发展如何依赖于其他地区，尤其是Waikato地区的现实状况。
Kimberley W(2001)[45] 研究表明，1997年，不考虑CO[,2] 的吸收，香港人均生态足迹达3.7hm[2]，总生态足迹达242050km[2]，是香港陆地面积的220倍，香港建成地的2200倍。其中海产食品消费项目最大，生态足迹达158800km[2]，约占总生态足迹的65％，是香港海域面积（1700km[2]）的约90倍，是香港陆地面积（1100km[2]）的145倍，是香港城市建筑用地（110km[2]）面积的1450倍。另外，农业用地（可耕地、草地）和林地占用分别占用总生态足迹的29％和6％。香港经济发达，人口密度大，其总生态足迹290560km[2]，其中本地提供15260km[2](5.25%)，其余275300km[2]生态足迹（94.75％）主要依赖其区域外的地区供给。其中94320km[2](34%)来自中国大陆（主要是广东），180980km[2](66%)来自世界其他地区。
Gossling(2002)等对Seychelles地区的旅游业进行了生态足迹评价[46],Dave M A(1998)[47] 等以土地利用量最小为目标函数，建立线性规划模型研究大麻工业与纺织、造纸、炼油工业之间的关系及对环境的影响，并通过土地利用面积和产量评价了大麻工业的经济效益。Hakan Berg (1996)[48] 等研究了津巴布韦水产业的生态足迹。Richard wood (2003)[49] 改进了生态足迹分析法，利用区域土地覆盖变化的方法(a regional,disturbance-based approach)，并且为了与传统的生态足迹计算结果相比较，其中能源与土地利用采用投入－产出分析模型。以两所研究机构（悉尼大学物理学院，以及联邦科学与工业研究院生态系统可持续研究中心）为例，采用结构路径分析(structural path analysis)模型，探讨了两所研究机构的生态足迹构成以及对环境管理政策制定的启示意义。
5 研究启示
国外生态足迹研究取得了重大进展，引起了我国学者的广泛关注。生态足迹概念与模型自2000年被引入国内，随后有关生态足迹的研究在国内迅速开展。笔者根据2005年11月7号对CNKI中国学术期刊全文数据库以及VIP维普中文科技期刊全文数据库“生态足迹”、“生态占用”（篇名／关键词／摘要）的交互检索，目前国内已有相关论文175篇，根据对CNKI中国优秀博硕士学位论文全文数据库的检索，目前以生态足迹为题的硕博士论文有4篇，生态足迹的研究日益受到国内学者关注，论文数量逐年快速增长。但目前的研究仍处于初级阶段，根据对国外生态足迹前沿研究领域的分析，本文认为今后国内生态足迹与可持续发展研究应在以下4个方面加大力度。
(1)在时间尺度上，加大生态足迹时间序列的研究，揭示区域生态足迹变化特征之于区域发展演化的内在互动机制及其与区域可持续发展的对应耦合关系。
(2)在空间尺度上，加大对不同经济发展水平的中国东、中、西部地区，大、中、小城市，城市与乡村等的生态足迹实证比较研究，分析生态足迹的结构层次性、效率差异性、时间动态性、空间叠加性及其空间扩散性等，揭示区域发展与区际、洲际乃至全球的关系，探讨区域生态足迹外溢与转移的空间分割尺度与程度，建立区域发展的生态伦理公平下的生态足迹“标值”，更好地揭示区域发展与区际乃至全球可持续发展的内在关系。
(3)在研究内容上，一方面应加强生态足迹与生态补偿、生态足迹与生态安全、生态足迹与环境伦理、生态足迹的时间序列、生态足迹的不同空间尺度比较、废弃物的生态足迹、区域发展容量限制因子的生态足迹研究等；另一方面应加强不同消费模式、消费水平、消费文化背景下的生态足迹与区域可持续发展的关系，国际贸易、国内贸易等引起的生态足迹区际转移与生态责任区际扩散，能源、交通、水、旅游业等特定行业与部门的生态足迹等的研究，不断拓展生态足迹的研究领域。
(4)在研究方法上，一方面应加强对生态足迹计算方法的改进，如区域公顷、产量因子、均衡因子、土地类型、贸易调整、能源消耗、废弃物吸纳等计算方面的完善；另一方面生态足迹分析法应与其它能反映社会经济方面的度量区域可持续发展的指标相结合，建立基于生态足迹的区域可持续发展的指标体系与分析框架，大力开展HANPP分析，加强基于PIOTs (physical input-output tables)而非MIOTs(monetary input-output tables)方法的生态足迹、生态包袱研究，推动区域与全球的可持续发展。
基金项目：国家自然科学基金（编号：40371030）；安徽省教育厅自然科学基金（编号：2005KJ017)；人文社会科学重点研究基地重大项目（编号：2005SK066ZD）。
标签：生态足迹论文; 生态环境论文; 能源消费论文; 经济模型论文; 环境经济论文; 可持续发展论文; 生态系统论文; 经济学论文; 承载力论文; 生态学论文; 进口论文;