On the Change and Effect of Urbanization on the Ecological Footprint of Residents' Food Consumption in China
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摘要: 对2008—2018年全国31个省份的居民食物消费生态足迹进行分类计算，运用Tapio弹性脱钩指数模型与固定效应模型分析城镇化水平对居民食物消费生态足迹的影响效应。研究发现：居民食物消费生态足迹总体呈上升趋势，2015年肉类消费生态足迹明显上升并首次成为居民食物消费生态足迹最主要的构成类别；不同省份的居民食物消费生态足迹呈集中分布趋势且增长较快；全国总体城镇化水平与居民食物消费生态足迹处于弱脱钩状态，不同省份脱钩状态差异较大；人口城镇化对居民食物消费生态足迹存在负向影响，经济城镇化、社会城镇化对居民食物消费生态足迹均存在正向影响，空间城镇化对居民食物消费生态足迹不存在显著影响。建议从提高人口城镇化率、发挥产业集聚效应、提高土地利用率及居民环保意识等方面，促进城市经济增长、社会发展和环境的改善。Abstract: Based on calculation of the ecological footprint of food consumption of residents from 31 provinces in China from 2008 to 2018, the Tapio elastic decoupling index model and the fixed effect model are employed to analyze the effect of urbanization on the ecological footprint of food consumption. The results show that the ecological footprint of food consumption is on the rise, so is the ecological footprint of meat consumption in 2015, being the most important component category of the ecological footprint of food consumption; the ecological footprint of residents' food consumption in different provinces shows a concentrated distribution trend and increases rapidly; the overall level of urbanization and ecological footprint of residents' food consumption in China are in a weak decoupling state, while the decoupling state is quite different between provinces; population urbanization has a negative impact on the ecological footprint of residents' food consumption, while economic urbanization and social urbanization have a positive impact on the ecological footprint of residents' food consumption, while spatial urbanization has no significant impact on the ecological footprint of residents' food consumption. It is suggested that the urban economic growth, social development and the improvement of ecological environment should be promoted by increasing the rate of population urbanization, exerting the effect of industrial agglomeration, increasing land utilization efficiency and raising the residents' consciousness of environmental protection.
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Key words:
- food consumption /
- ecological footprint /
- urbanization /
- urbanization rate /
- land utilization efficiency /
- fixed effect /
- resident
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表 1 环境压力与经济增长脱钩状态判别表
脱钩状态 %ΔECt+1 %ΔIOt+1 脱钩弹性指数 含义 评价 强负脱钩 < 0 >0 εt+1 < 0 经济衰退，环境压力变大 最差 弱负脱钩 < 0 < 0 0 < εt+1 < 0.8 经济衰退，环境压力缓慢变大 很差 扩张性负脱钩 >0 >0 εt+1>1.2 经济缓慢增长，环境压力迅速变大 差 衰退性连接 < 0 < 0 0.8 < εt+1 < 1.2 经济衰退，环境压力同步变小 较差 扩张性连接 >0 >0 0.8 < εt+1 < 1.2 经济增长，环境压力同步变大 一般 衰退性脱钩 < 0 < 0 εt+1>1.2 经济衰退，环境压力迅速变小 较好 弱脱钩 >0 >0 0 < εt+1 < 0.8 经济增长，环境压力缓慢变大 好 强脱钩 >0 < 0 εt+1 < 0 经济增长，环境压力变小 最好 
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表 2 居民食物消费生态足迹与城镇化水平脱钩状态判别表
脱钩状态 %ΔFPt+1 %ΔURt+1 脱钩弹性指数 含义 评价 强负脱钩 < 0 >0 εt+1 < 0 城镇化衰退，生态足迹增大 最差 弱负脱钩 < 0 < 0 0 < εt+1 < 0.8 城镇化衰退，生态足迹缓慢增大 很差 扩张性负脱钩 >0 >0 εt+1>1.2 城镇化缓慢增长，生态足迹迅速增大 差 衰退性连接 < 0 < 0 0.8 < εt+1 < 1.2 城镇化衰退，生态足迹同步减少 较差 扩张性连接 >0 >0 0.8 < εt+1 < 1.2 城镇化增长，生态足迹同步增大 一般 衰退性脱钩 < 0 < 0 εt+1>1.2 城镇化衰退，生态足迹迅速减少 较好 弱脱钩 >0 >0 0 < εt+1 < 0.8 城镇化增长，生态足迹缓慢增大 好 强脱钩 >0 < 0 εt+1 < 0 城镇化增长，生态足迹减少 最好
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表 3 2008-2018年全国总体脱钩状态判别表
年份 ΔFP ΔUR 脱钩指数 脱钩状态 2009 -0.003 8 0.176 3 -0.021 7 强脱钩 2010 -0.035 9 0.145 4 -0.247 1 强脱钩 2011 -0.027 8 0.142 3 -0.195 4 强脱钩 2012 0.017 7 0.120 0 0.147 9 弱脱钩 2013 0.013 8 0.130 4 0.106 0 弱脱钩 2014 -0.001 4 0.100 8 -0.013 6 强脱钩 2015 0.155 5 0.088 0 1.767 2 扩张性负脱钩 2016 0.035 3 0.086 3 0.409 4 弱脱钩 2017 0.003 6 0.087 8 0.040 6 弱脱钩 2018 0.043 7 0.034 8 1.256 2 扩张性负脱钩
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表 4 2008-2018年分周期全国总体脱钩状态判别表
年份 指标 ΔFP ΔUR 脱钩指数 脱钩状态 2009-2011 -0.066 3 0.539 1 -0.123 0 强脱钩 2012-2015 0.190 6 0.516 2 0.369 3 弱脱钩 2016-2018 0.084 4 0.222 7 0.378 9 弱脱钩
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表 5 2008-2018年分周期各省份脱钩指数与脱钩状态表
省份 脱钩状态 2009-2011年 2012-2015年 2016-2018年 北京 扩张性负脱钩 扩张性负脱钩 扩张性负脱钩 天津 弱脱钩 扩张性负脱钩 扩张性连接 河北 弱脱钩 弱脱钩 弱脱钩 山西 强脱钩 强脱钩 弱脱钩 内蒙古 强脱钩 弱脱钩 强脱钩 辽宁 强脱钩 扩张性负脱钩 衰退性脱钩 吉林 强脱钩 弱脱钩 强负脱钩 黑龙江 强脱钩 扩张性负脱钩 弱脱钩 上海 扩张性连接 弱脱钩 扩张性负脱钩 江苏 强脱钩 弱脱钩 强脱钩 浙江 强脱钩 扩张性负脱钩 扩张性负脱钩 安徽 强脱钩 扩张性连接 弱脱钩 福建 弱脱钩 弱脱钩 扩张性负脱钩 江西 强脱钩 弱脱钩 弱脱钩 山东 强脱钩 弱脱钩 弱脱钩 河南 强脱钩 弱脱钩 弱脱钩 湖北 强脱钩 扩张性连接 强脱钩 湖南 强脱钩 扩张性连接 弱脱钩 广东 弱脱钩 弱脱钩 扩张性连接 广西 强脱钩 扩张性连接 弱脱钩 海南 强脱钩 弱脱钩 扩张性负脱钩 重庆 强脱钩 扩张性连接 扩张性连接 四川 强脱钩 扩张性负脱钩 弱脱钩 贵州 弱脱钩 强脱钩 强脱钩 云南 强脱钩 强脱钩 弱脱钩 西藏 弱负脱钩 扩张性连接 强脱钩 陕西 强脱钩 扩张性连接 弱脱钩 甘肃 强脱钩 弱脱钩 强负脱钩 青海 强脱钩 弱脱钩 扩张性负脱钩 宁夏 强脱钩 强脱钩 弱脱钩 新疆 弱脱钩 强负脱钩 强脱钩
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表 6 单位根检验结果
变量 LLC检验 IPS检验 结论 lnFP 0.000 0*** 0.470 6 非平稳 lnEUR 0.000 0*** 0.998 4 非平稳 lnPUR 1.000 0 0.000 0*** 非平稳 lnRUR 0.000 0*** 0.096 0 非平稳 lnSUR 0.013 6** 1.000 0 非平稳 lnCDR 0.000 0*** 0.087 0 非平稳 lnFDI 0.000 0*** 0.998 8 非平稳 lnPGDP 0.000 0*** 0.971 6 非平稳 ΔlnFP 0.000 0*** 0.000 0*** 平稳 ΔlnEUR 0.000 0*** 0.003 2*** 平稳 ΔlnPUR 0.000 0*** 0.000 0*** 平稳 ΔlnRUR 0.000 0*** 0.000 0*** 平稳 ΔlnSUR 0.000 0*** 0.000 6*** 平稳 ΔlnCDR 0.000 0*** 0.000 0*** 平稳 ΔlnFDI 0.000 0*** 0.000 2*** 平稳 ΔlnPGDP 0.000 0*** 0.000 1*** 平稳 注：**、***分别表示在5%、1%水平下不存在单位根。
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表 7 协整检验结果
变量 Statistic p-value Modified Dickey-Fuller t -1.389 9 0.082 3 Dickey-Fuller t -2.545 2 0.005 5 Augmented Dickey-Fuller t -2.016 8 0.021 9 Unadjusted modified Dickey-Fuller t -2.455 2 0.000 7 Unadjusted Dickey-Fuller t -3.136 3 0.000 9
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表 8 模型估计结果
变量 Coef. Std.Err. t P lnEUR 1.178 979*** 0.186 442 6.32 0.000 lnPUR -1.509 15*** 0.239 068 -6.31 0.000 lnRUR 0.033 347 0.048 221 0.69 0.490 lnSUR 0.237 374** 0.103 098 2.30 0.022 lnCDR -0.026 98 0.047 376 -0.57 0.569 lnFDI 0.172 501*** 0.028 106 6.14 0.000 lnPGDP -1.139 51*** 0.223 634 -5.1 0.000 _cons 9.219 023*** 0.714 37 12.91 0.000 R2 0.419 3 F 31.25 Prob 0.000 0 注：**、***分别表示系数通过了5%、1%水平的显著性检验。
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