基于生态足迹模型的新疆各地州市耕地生态补偿异质性研究

马雪梦，赵 俊

（新疆农业大学 公共管理学院（法学院），新疆 乌鲁木齐 830052）

耕地不仅是人类赖以生存和发展的基础，更是保障粮食自给的基础，“谷为国命”，粮食安全与国计民生紧紧联系起来（薛选登等，2021）。随着社会经济的发展，粮食安全内涵已不再限于满足人口发展的需求，而是在满足数量的基础上提高粮食质量，实现粮食生产和自然环境可持续发展的良性互动。耕地维持着人类生存和经济发展的正常运行，已逐渐演化成为具有高度耦合性的复合系统。作为粮食生产的基础，耕地资源是一个集社会、经济和生态价值的综合体，为人类提供了土壤保护等生态服务功能，但如今耕地的生态价值却没有得到相应体现。我国目前正处于经济高速发展阶段，为了获得更多收益，耕种方式逐渐转化为耗时短、见效快的劳作方式，导致过度施肥、过度喷洒农药、开发利用强度大等不合理现象，造成耕地质量下降、农业污染、土地退化，生态系统遭到破坏。因此，探索耕地生态补偿具有一定现实意义（刘利花等，2020）。

耕地生态问题得不到缓解的主要原因在于生态价值没有得到体现。耕地的生态效益具有外部性和非排他性，即边际私人成本或边际收益与边际社会成本或者边际社会收益相偏离。解决这种经济发展与生态环境保护之间的矛盾，关键在于将“外部性”内部化，耕地生态补偿则是实现“外部性”内部化的有效途径之一。《关于健全生态保护补偿机制的意见》（2016）及《关于深化生态保护补偿制度改革的意见》（2021）文件中均提到耕地生态保护补偿，但目前还没有形成完备的耕地生态补偿机制。基于修正的生态足迹模型，将耕地生态系统服务非市场价值纳入耕地生态补偿的计算中，能够为耕地生态补偿标准的测算以及我国生态补偿机制的构建提供思路。

1 国内外研究综述

生态补偿是一个非常复杂的系统工程，涉及众多领域。对生态补偿理论的研究，最早源于生态系统服务理论（刘利花等，2019），是在庇古理论、科斯理论的开创性引领下展开的；Costanza等（1997）提出“生态系统服务”的概念，并得出影响众多学者的17个生态系统服务功能价值种类；谢高地等（2005，2016）以Constanza的研究为基础，建立了我国陆地生态系统的价值当量表，并估算了我国耕地生态服务系统的价值，指出生态补偿主要是针对未付费且外溢部分的生态服务价值。对生态补偿内容的研究涵盖各个方面，从单一要素的生态补偿扩展到区域补偿中（马骏等，2020），从生态补偿概念的界定、机制的构建、补偿标准的测算以及补偿方式、主体的探索（赖敏等，2020）深入到森林（聂承静等，2022）、湿地（陈科屹等，2021）、水源（朱智洺等，2022；孙付华等，2021）以及海洋等多领域。对生态补偿的测算方法，国内外学者的研究同中有异，比较常见的有4种：1）基于价值，当量因子法是我国学者谢高地等（2015）基于Costanza等对生态系统服务分类的基础上提出的生态系统服务价值评估方法；哈佛大学博士Ciriacy-Wantrup（1947）提出了条件值评估法，Bohm（1972）在此基础上对CVM方法进行深入说明；2）基于意愿，高魏等（2007）利用条件价值评估法计算了江汉平原的耕地非市场价值，并对影响居民支付意愿的影响因素进行了分析；杨欣等（2016）运用选择实验法对武汉的农地生态价值及生态补偿标准进行了测算；3）基于生态足迹，由Rees（1992）提出的生态足迹是一种基于生态承载力的分区模型，生态足迹概念提出之后，水足迹、碳足迹以及能值足迹随之出现 （吴景辉等，2019；胡圆昭等，2023），生态足迹模型被运用在可持续发展、能源及生物多样性研究中，汪运波等（2014）、施开放等（2013）和高标等（2013）在此基础上使用生态足迹法衡量耕地补偿标准；4）基于虚拟耕地，高攀等 （2019）、梁流涛等（2019）从虚拟耕地角度，通过虚拟耕地流出和流入研究耕地生态补偿标准的量化。对生态补偿的研究尺度，现有成果集中在国家（崔宁波等，2021a；樊鹏飞等，2018）、省份（李晓燕，2017；崔宁波等，2021b）、经济带（阮熹晟等，2021）以及市域（王欣等，2019），谢文宝等（2019）运用CVM方法及农户调查数据测算新疆各区域耕地生态保护的补偿，刘祥鑫等（2018）运用耕地超载指数表示耕地生态服务价值与生态足迹在各地州市之间的转移。

虽然国内外已从不同角度对耕地生态补偿额度进行测算，但耕地生态补偿标准还没有明确的测算体系。当量因子法数据易获取，却更加重视环境带来的影响，轻视经济发展水平，导致测算结果较高，会给当地政府带来很大压力；机会成本法着重于当地经济发展水平的差异而忽略生态环境，致使结果偏低；虚拟耕地多用于省际耕地生态标准，因为省域内部的流入流出数据难以获取；条件价值法、陈述偏好法虽可以反映消费者偏好、揭示民众实际的支付意愿，但所需调查成本较高且具有较强的主观性。基于此，采用单一测算方法仅代表特定区域的诉求，未将耕地资源的稀缺性和外部性纳入测算考虑之中，本研究采用修正的生态足迹模型，从碳足迹和生态承载力的角度判断新疆耕地生态赤字与盈余情况。现有研究在计算生态足迹时往往偏向于研究耕地资源利用的粮食产出方面，忽视农药等投入所带来的破坏，因此，测算过程中增加了对碳足迹的核算，并引入平衡因子排除计算重复的问题。结合生态服务价值法，测算耕地生态服务非市场价值，辅以“S型尔生长曲线”修正过的补偿系数量化新疆14个地州市的耕地生态补偿。新疆地域辽阔，但耕地资源等自然资源分布不均匀，生产条件差异较大，因此研究区更能从空间上清晰地体现出生态足迹的差别以及生态补偿的差额。

2 研究区概况

新疆地处东经73°40′—96°18′、北纬34°25′—48°10′（图1），地域辽阔，是中国陆地面积第一大的省级行政区，总面积约占中国陆地面积的1／6，沙漠、荒漠等面积较大，未利用地所占比例大①源自2021年《新疆维吾尔自治区统计年鉴》。。据统计，新疆现有耕地703.86万hm2参考前人研究，考虑使用全国恩格尔系数平均数表示赤字区支付能力。，主要分布在昌吉州、伊犁州直属以及喀什地区和阿克苏地区，耕地面积最少的是克孜勒苏柯尔克孜自治州。从数量上看，新疆的耕地面积占全疆土地的4%～5% （袁承程等，2021），2010—2020年，新疆耕地面积逐年增加，其变化动态度呈上升趋势。新疆耕地自身的土壤自然肥力低，土地生产性能较差，耕地质量总体水平不高，并且受到经济产出的影响，存在耕地重用轻养甚至不养的情况，进一步导致土地质量、土壤肥力下降 （郑煜，2022）。

图1 新疆维吾尔自治区地理区位图Fig.1 Geographical location map of Xinjiang Uygur autonomous region

3 研究思路、方法与数据来源

3.1 研究思路

耕地作为保障国家粮食安全的基础，不仅为社会提供食物、保障粮食供给，还提供气候调节等生态服务功能。现如今，粮食安全已不限于在数量上满足人口需求，还要在此基础上实现质量安全以及与生态环境产生良性互动。在计算补偿标准时，不仅考虑由自然因素导致的生物资源足迹，还包含人为因素造成的碳足迹。

粮食安全视角下耕地生态补偿测算思路（图2）主要为：

图2 粮食安全视角下耕地生态补偿思路Fig.2 Threads of farmland ecological compensation from perspective of grain security

1）计算耕地生态盈亏量。运用修正后的耕地生态足迹模型判断耕地生态赤字区及盈余区，生态足迹模型主要包含耕地生态足迹（细分为生物资源足迹和碳足迹）、耕地生态承载力以及二者的差额——耕地生态盈亏量。

2）计算单位耕地生态服务非市场价值。借鉴谢高地等（2013）等测算的单位面积生态服务价值当量与研究区全国粮食单产水平的比值计算得出生态服务非市场价值。

3）计算耕地生态补偿。根据生态盈余情况、生态服务非市场价值，以及经过修正的“S型皮尔生长曲线”得出的补偿系数，测算耕地生态补偿。

3.2 耕地生态补偿计算模型

引入耕地生态补偿计算模型 （崔宁波等，2021b）。

式中：C为粮食安全视角下该区域内获得或支出的补偿总量；E为耕地生态盈亏量，即耕地生态承载力Ec与耕地生态足迹Ef之间的差额，即生态盈余情况；Ae为单位耕地生态服务非市场价值；R为补偿系数。

由于公式（1）中的计算结果均为理论值，并没有考虑群众的支付能力，结果可能偏离社会经济发展水平，因此，运用“S形皮尔生长曲线” （李晓燕，2017）进行修正，计算得出耕地补偿系数R。

式中，En1、En2分别为全国平均城市和农村恩格尔系数，即食物支出占消费总支出的比例②。

3.3 耕地生态盈亏量计算模型

判断新疆全域内耕地生态是盈余还是赤字，可用生态盈亏量模型进行计算，主要包括耕地生态足迹、耕地生态承载力和二者之间的差额——生态盈亏量。出于对播种面积以及产量的考虑，计算中所涉及的粮食作物分别是新疆最具有代表性的玉米、小麦以及水稻。

3.3.1 耕地生态足迹

耕种过程中，对耕地资源的利用不仅局限于生产粮食这一正向利用，同时还存在着施肥和喷洒农药所带来的负面效应。因此，本研究将传统的生态足迹模型进行改进，将生态足迹按照利用类型分为两部分核算（崔宁波等，2021b）：1）在耕种粮食作物时所折算的面积，即生物资源足迹；2）在追求粮食作物效益时对耕地所施加的破坏行为而折算的面积，即碳足迹。结果如表1所示。并且，在计算过程中，引入平衡因子修正因重复计算而导致的问题。

表1 生态足迹类型Table 1 Types of ecological footprint

耕地生态足迹为生物资源足迹Ef1与碳足迹Ef2之和（崔宁波等，2021b）。

式中：Ef为生态足迹；Ef1为生物资源足迹；Ef2为碳足迹；δ为平衡因子，根据研究区实际情况以及保障粮食安全的前提，将平衡因子定为0.5（靳亚亚等，2020）。

式中：N为总人口；r为均衡因子，采用刘某承等（2009）的计算结果，新疆取值2.25；i为某种粮食作物；ci为第i种粮食作物的人均消费量（消费量与生产量之间是有一定差异的，严格来说，并不能将研究区的生产量代替消费量，但由于省域内部的进出口量难以查询，故将产量替代消费量）；pi为第i种粮食的全国平均生产力，由某种粮食的产量除去种植该粮食作物的播种面积乘以复种指数（所有作物播种面积与耕地面积的比值）得到。

式中：C1为生产粮食时所释放的碳总量；C2为固碳总量；S为该区域的耕地面积；εi为第i类项目的碳排放系数，参考田云等（2017）的计算结果，取值如表2所示；βj为第j类项目的投入量；α为校正系数，取值0.05；β为生物量与固碳量之间的转化因子，取值0.45（Fang等，2007）；mi为生产量；θi为经济系数，取值如表3所示（田云等，2017；刘杨等，2022）；44／12为碳与二氧化碳之间的换算系数。

表2 各农业生产项目的碳排放系数Table 2 Carbon emission coefficients of agricultural production projects

表3 主要农作物经济系数Table 3 Economic coefficients of staple crops

3.3.2 耕地生态承载力

耕地生态承载力是耕地生态系统的实际粮食生产和生态环境的供容能力（崔宁波等，2021b），公式为

式中：Ec为耕地生态承载力；si为第i种粮食作物的人均面积；y为产量因子，用研究区产量与平均产量的比值来表示，本研究参考Wackernagel等（1999）在测算中国生态足迹时的取值1.66；1-12%为生物多样性保护面积；r为耕地均衡因子，取值2.25。

3.3.3 耕地生态盈亏量

式中E为生态盈亏量，即生态承载力与生态足迹之差。若E＞0，则表示盈余，该区域为耕地生态盈余区；若E＜0，则表示亏损，该区域为耕地生态赤字区。

3.4 单位耕地生态服务非市场价值计算模型

根据谢高地等（2013）的研究成果计算耕地生态服务非市场价值。

式中：Ae为耕地生态服务非市场价值；Ae′为农田生态系统单位面积生态服务价值当量（谢高地等，2013）；m为研究区粮食单产水平；m-为全国粮食单产水平。

3.5 数据来源

对新疆14个地州市（不含兵团）耕地生态补偿进行量化研究，涉及指标包括：水稻、小麦和玉米的产量、播种面积；化肥、柴油和地膜的使用量；人口数量和GDP；农村和城镇的恩格尔系数等。涉及指标数据均来自2021年新疆统计年鉴和2021年全国统计年鉴。碳排放系数参考田云等（2017）的研究成果。

4 结果分析

4.1 耕地生态盈亏情况分析

4.1.1 耕地生态足迹与耕地生态承载力分析

对新疆各地州市碳足迹、生物资源足迹进行测算，结果如表4所示。由表4可见，博尔塔拉蒙古自治州、克孜勒苏柯尔克孜自治州、喀什地区、和田地区、伊犁哈萨克自治州直属县市（以下简称伊犁州直）以及塔城地区的碳足迹小于生物资源足迹，其余地州市的碳足迹均高于生物资源足迹，表明该地区在粮食生产时过度使用化肥、农药等，在一定程度上降低了粮食的质量，另外，施用化肥和喷洒农药所释放的碳量高于种植粮食的固碳量。

表4 2010—2020年新疆各地州生物资源足迹与碳足迹Table 4 Biological resource footprint and carbon footprint of Xinjiang's prefectures from 2010 to 2020×104 hm2

碳足迹与生物资源足迹2个分项之和为生态足迹（表5）。在经过耕地均衡因子的平衡之后，2010—2020年耕地生态足迹排在前5位的分别是吐鲁番市、喀什地区、伊犁州直、塔城地区及阿克苏地区，属于新疆农产品主产区。吐鲁番市生态足迹较高的原因是：参与研究的农作物为新疆播种面积最广、产量最高的粮食作物，而吐鲁番市更倾向于发展林果业和蔬菜，且种植的粮食作物产量较低、固碳能力较弱。其余区域粮食播种面积和人口比较多，消费量和碳足迹都比较高，生态足迹也随之变高。

表5 2010—2020年新疆各地州生态足迹与生态承载力Table 5 Ecological footprint and ecological carrying capacity of Xinjiang's prefectures from 2010 to 2020×104 hm2

耕地生态承载力表示该区域供容能力，经公式（8）计算得出2010—2020年新疆耕地承载力（表5）。由表5可见：2010—2020年新疆耕地承载力以喀什地区和伊犁州直为最高、克拉玛依市和吐鲁番市为最低，且10年间耕地承载力呈波动趋势，说明北疆以伊犁州直为代表，南疆以喀什地区为代表，粮食单产较高，且生态环境的供容能力较强。作为新疆农业产区，喀什地区和伊犁州直作物种植规模大，粮食作物与经济作物的产量也比较高，故耕地生态承载力较高。克拉玛依市和吐鲁番市生态承载力较低，主要在于前者小麦产量为零，后者水稻产值为零，且其余两种作物产量都不高，作物的人均面积较低，另外，克拉玛依市和吐鲁番市皆不是新疆的粮食主产区，对粮食的需求包含外部虚拟耕地的流入。

4.1.2 耕地生态盈亏量分析

对耕地生态承载力与生态足迹进行差值运算，得出新疆全域内耕地生态盈亏情况 （表6）。2010—2020年，耕地生态盈亏量正值较高的是喀什地区、伊犁州直、和田地区及昌吉州；耕地生态盈亏量负值较低的是吐鲁番市、巴音郭楞蒙古自治州、阿克苏地区及塔城地区，其中，吐鲁番市是亏损最多的地区，一方面，吐鲁番市玉米、水稻和小麦作物产量较低，使生态承载力成为全疆域内最低，另一方面，吐鲁番市主要农作物为果业和蔬菜等，这类农作物固碳能力相比粮食作物、经济作物较弱，但释放的碳总量却很多，导致碳足迹很高，致使生态足迹远大于生态承载力。

表6 2010—2020年新疆各地州生态盈亏情况分析Table 6 Ecological excess／deficit of Xinjiang's prefectures from 2010 to 2020×104 hm2

4.2 新疆单位耕地生态服务非市场价值分析

借鉴谢高地等（2013）的单位面积生态服务价值当量，将生态服务划分为9类，并修正得出我国农田生态系统服务年价值量，测算出2010—2020年新疆各地州市单位耕地生态服务非市场价值（图3）。总体来看，2010—2020年新疆各地州市单位耕地生态服务非市场价值呈下降趋势，2020年最低，其中，博尔塔拉蒙古自治州单位耕地生态服务非市场价值最高，这是因为该地区单产水平高于全疆单产平均水准，吐鲁番市单位耕地生态服务非市场价值排在新疆最末位。

图3 2010—2020年新疆各地州市单位耕地生态服务非市场价值Fig.3 Non-market values of unit farmland ecological servicing of Xinjiang's prefectures from 2010 to 2020

4.3 新疆耕地生态补偿分析

为了使补偿结果不与实际社会经济发展水平偏离，将支付能力纳入计算中，运用耕地生态补偿模型，可以测算新疆各地州市耕地生态补偿量（图4、表7）。

表7 2010—2020年新疆各地州市耕地生态补偿测算表Table 7 Estimation table of farmland ecological compensation of Xinjiang's prefectures from 2010 to 2020亿元

图4 2010—2020年新疆耕地生态补偿区域Fig.4 Farmland ecological compensated areas of Xinjiang from 2010 to 2020

2010—2020年，乌鲁木齐市、克拉玛依市、吐鲁番市、哈密市、博尔塔拉蒙古自治州、巴音郭楞蒙古自治州、阿克苏地区为生态赤字区，需要支付耕地生态补偿；伊犁州直、昌吉回族自治州、克孜勒苏柯尔克孜自治州、喀什地区、和田地区为生态盈余区，获得耕地生态补偿；阿勒泰地区2010年与2020年为生态赤字区，2015年为生态盈余区；塔城地区2010年、2015年为生态赤字区，2020年为生态盈余区。新疆耕地生态补偿额度与生态盈亏量的关联度较强，吐鲁番市、克拉玛依市和乌鲁木齐市的生态赤字水平较高，其中，克拉玛依市和乌鲁木齐市经济发展较好，吐鲁番市人均产量不高，故处于生态补偿区。

5 结论与对策建议

本研究从生态盈余与生态赤字出发，基于生态足迹模型，借助耕地生态服务非市场价值，测算新疆各地州市耕地生态补偿额度，得出以下结论。

1）耕地生态足迹最高的为吐鲁番市，2010—2020年生态足迹平均值为129.661 04 hm2，该地区粮食产量较低，播种面积较少，则人均产量较少，另外，化肥、地膜与柴油的使用量较大，碳足迹较高，因此，生态足迹远高于其余地州；10年间平均生态承载力值最大的是喀什地区，为136.841 04 hm2，该区域粮食单产较高，且生态环境的供容能力较强。

2）生态承载力与生态足迹的差值是判断耕地生态赤字与盈余的标准，2010—2020年耕地生态盈余量较高的是喀什地区，为33.901 04 hm2，该区域生态承载力值较大，生态足迹较小，故盈余较多；赤字最大的是吐鲁番市，为-150.391 04 hm2，该区域主要农作物为果业和蔬菜等而非粮食作物、经济作物，释碳能力强，固碳能力弱，碳足迹很高，生态足迹远大于生态承载力。

3）10年间单位耕地非市场价值逐年下降，各地州市波动趋势较为一致，经济发展水平对耕地生态保护存在差异。由于单产水平高于全疆单产平均水准，博尔塔拉蒙古自治州单位耕地非市场价值最高，均值为11 334.4元／hm2，吐鲁番市则为最低，均值为5 332.5元／hm2。

4）2010—2020年，7个地州市为生态赤字区，5个地州市为生态盈余区，塔城地区与阿勒泰地区产生波动。2020年吐鲁番市需要支付补偿2.813亿元，伊犁州收获补偿1.303亿元。

文中使用的生态足迹模型，相较于传统的生态足迹模型，将碳足迹、生物资源足迹以及社会经济发展水平都纳入测算中，所得耕地生态补偿结果偏低，但考虑的因素也较为全面，结果也会更加接近于实际。由于地区之间的粮食作物和经济作物进出口数据很难获取，且现有的农业数据库的进出口量都是省际的，所以将消费量用产量代替，但在贸易开放的今天，不可能实现生态系统的闭合，另外，吐鲁番市以特色林果业为主，文章研究的作物以粮食作物为主，因此，存在一些误差。

根据以上结论，提出如下对策建议。

1）提倡发展绿色农业，降低碳足迹。由上述结果可以看出，影响生态盈亏量的重要指标之一是碳足迹。一方面，给予在农业生产中减少农药、化肥等化学品的主体补贴，鼓励发展环境友好型绿色农业；另一方面，推广高效节水技术，加强对农业水利的基础建设，提高水资源利用效率。

2）合理测算耕地生态补偿标准。目前耕地生态补偿测算集中在用生态足迹模型、生态系统服务价值、虚拟耕地净流量，以及量化农民支付意愿，但这些几乎都是单一的，日后的研究可以将面板数据所计算出的与实地考察所得到的数据进行统一，探索出更多角度的补偿计算方法，构建更多样化的计算模型（欧名豪等，2019）。各地在补偿标准测算方法的运用上，要结合当地的实际情况，在实践过程中尽力考虑所有因素，提高生态补偿标准的可行性。

3）构建合理的耕地生态补偿机制。针对补偿方式，可采用现金、实物或技术等方式多元化相结合的手段；对于补偿的资金来源，可以创造多元化的融资渠道，由上述计算结果可知，生态补偿资金是一项较大的开支，动辄上亿，故可以通过土地出让金、财政补贴或耕地占用税等方式获取资金；在补偿时，对于排在耕地受偿区优先级首位的地区，应及时进行补偿，鼓励耕地生态保护的发展，提高民众的耕地生态保护意识。