摘要：明确山区生态系统服务对居民福祉的局域空间影响是开展生态系统可持续管理决策的重要基础，对助推山区人地协调发展具有积极促进作用。基于2000、2005、2010和2015年4期土地利用数据和社会经济数据，以西部典型山区川西为案例，采用生态系统服务价值当量评估法和人类福祉框架构建指数评估模型，通过地理加权回归(GWR)探析生态系统服务对县域居民福祉的空间驱动特征与动态变化，识别影响福祉的主导生态系统服务因子。结果表明：(1)川西山区居民福祉呈同质集聚，空间依赖关系逐步减弱，“高—高”与“低—低”集聚在南北分异明显。(2)全域上生态系统服务因子对居民福祉具有显著负向影响，阻滞效应趋于减缓。(3)局域空间上影响系数具有方向和程度异性，西部减量效应明显，阿坝州和凉山州东北部增量效应显著，敏感程度从东南向西北梯次递减，负向敏感性强于正向敏感性，空间差异随时间变化趋于缩小。(4)供给与文化服务是影响川西山区居民福祉的关键生态系统服务，主控区域随时间变化在川西东北部和西部交替。山区生态资源红利释放应以新发展理念为导向，通过生态文明建设、生态经济提质、资源有偿使用和生态补偿制度设计助推生态资源价值创造与转换，实现山区可持续发展。
关键词：生态系统服务;居民福祉;异质性影响;川西山区
生态系统服务表示生态系统结构、过程和功能通过直接或间接途径提供给人类的各种惠益[1]，自20世纪90年代以来生态学、经济学和地理学学者针对不同时期、不同空间尺度、不同类型的生态系统服务开展了大量评估工作[2⁃6]，为生态政策制定、生态系统决策管理提供了重要依据[7⁃8]。研究方法上主要基于单位服务功能价格的方法和基于单位面积价值当量因子的方法[9]，相较而言，后者对中国生态系统服务价值评估具有更强的针对性[10]，研究特征上呈现出跨学科属性的交叉融合、静态分析向动态时空研究深入拓展，单一系统向多系统维度比较演进，区域生态系统服务空间差异性和不同地理尺度的关联特性受到进一步重视[11]。
提高人类福祉是可持续发展最终目的[12]，也是生态系统服务研究的根本出发点[13]。2005年千年生态系统评估报告明确提出生态系统服务对人类福祉贡献的概念框架，这是福祉研究发展中的重要里程碑[14]，至此，生态系统服务研究如何延伸至人类福祉提升等应用指向是重点关注方面[15]，二者相互关系成为可持续科学的核心议题[12]。福祉由多种要素构成，其含义与幸福、福利或利益相接近[16]，分为主观和客观两个方面，其中由联合国开发计划署基于能力评估框架提出的人类发展指数(HDI)影响最为广泛和深远，作为人类福祉的有效衡量指标受到普遍认可[17]。生态系统通过供给、调节、支持、文化四大功能为人类维持基本物质生存需求和实现高品质精神生活提供几乎所有的福祉要素[18⁃19]，研究普遍发现生态系统服务与福祉间存在显著的相关性，其中，人类活动是其联系的中介[20]，但二者之间并非呈现出简单线性关系，随着服务类型[13]、空间尺度[21]、时间范围[19]、群体差异[22]等表现出不同形式的反馈。
关于生态系统服务与居民福祉关系展开的研究从定性向定量转变，集中于相关关系、耦合协调、时空格局研判与分类、空间权衡/协同、影响与溢出效应等方面[23⁃25]，并将生态系统服务价值评估纳入各级决策管理[26];研究手段上主要采用spearman等级相关系数、双变量空间自相关分析、结构方程模型、Logistic回归、灰色关联模型等[25，27⁃29];地域上以全球、全国、省域等宏观尺度单元入手[14，30⁃31]，或以不同地貌类型及流域为空间范围[21，31⁃33]，基于耕地、草原、湿地等特定的生态服务类型，从当地居民视角探讨生态系统的福祉效应较多[20，25]，以县域为研究尺度将生态系统服务与居民福祉二者变化过程纳入分析视野的研究较少。山区作为我国主要地貌空间单元，绿色生态基底好但生态脆弱敏感，是国家经济发展重要的资源支撑地和生态系统服务供应地，同时也是社会经济发展洼地[34]，人与自然协调问题突出，且内部生态、经济地域空间差异较大，现有研究对山区不同生态服务类型的福祉影响方向和程度的时空变化具体刻画不足。
基于此，本文以西部典型山区———川西为研究案例，通过空间计量分析手段探讨2000年《长江上游、黄河上中游地区天然林资源保护工程实施方案》批准以来，川西山区居民福祉在生态环境保护与生态价值提升过程中是否受到积极反馈效应，不同生态系统服务类型的福祉影响有何差异，其在空间上影响方向和强度有何不同。该研究在视角上将生态系统服务作为居民福祉的关键影响要素，并从时空异质性角度出发把握生态系统服务对福祉影响的规律性特征;在研究手段上融入GWR计量分析手段，打破了对研究区整体或平均的拟合方法，有助于进一步把握影响结果的局域特征，可为地区制定科学合理的生态系统保育政策提供一定依据，助推西部山区生态系统服务和居民福祉的协调可持续发展。
1研究区概况与数据来源
川西山区地处川、甘、青、藏、滇五省结合部，是青藏高原东南缘向长江中下游平原过渡地带。行政区范围涵盖阿坝藏族羌族自治州、凉山彝族自治州、甘孜藏族自治州、攀枝花市，辖53个区县，介于97°20′—104°25′E，26°02′—34°18′N之间，幅员面积30.03×104km2，占四川省行政区域面积61.79%(图1)。
川西山区是世界生物多样性热点区和我国生物多样性保护关键区，也是我国三大林区之一青藏高原东部林区、五大草原之一川西北大草原的重要组成部分。作为我国青藏高原、长江上游水源涵养地和生态屏障示范区，生态系统服务变化对长江中下游地区具有较为深远的影响，该地区素有“蜀地之肾”之称，境内林地面积约1300万hm2，占全省林地面积的54.2%，森林覆盖率达43.36%。此外，川西山区是我国南方农耕文化和游牧文化交汇带，是汉族聚居区向多民族聚居区的过渡带[35]，是我国“藏羌彝走廊”的核心区之一[36]，区域地理位置偏安一隅，生态环境脆弱，农户生计主要来源于传统农牧经济，最基本食物和能源等生活必需品在很大程度上依赖于自然生态系统服务供给，表现出自然资本的强依赖性。近年来在气候变化、灾害过程、人类干预的外部环境扰动下，流域生态—经济系统受到较大影响[24]，生态环境保护与经济社会协调发展面临困境。
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研究数据主要包括川西山区县域土地利用数据以及社会经济统计数据。2000、2005、2010和2015年土地利用类型数据来自中科院资源环境科学数据中心土地利用数据库(http：//www.resdc.cn)，该数据以Landsat—TM/ETM/8遥感影像为数据源，采用人机交互式目视判读方式构建，分辨率为30m，精度达到90%以上[5，37]。社会经济数据主要来自阿坝州、凉山州、甘孜州、攀枝花市相应年份统计年鉴，其中，预期寿命、文盲率和平均受教育年限数据主要来源于第五次和第六次四川省人口普查资料，其余年份通过内插法及外推法计算得到。
2研究方法
2.1生态系统服务价值评估模型
本研究根据土地利用类型将生态系统划分为耕地、林地、草地、水域、未利用土地以及建设用地六大类，借鉴千年生态系统评估方法，将生态系统服务分为供给、调节、支持和文化四大服务子类。以2015年最新的“中国生态系统单位面积生态服务价值当量”作为依据[9]，确定川西山区生态系统服务价值。根据已有研究[21]，令当年平均粮食单产市场价值的1/7表示为1个生态服务价值当量因子的经济价值量;查阅同时期川西山区平均粮食产量情况以及全国农产品成本收益资料汇编中粮食平均出售价格，计算得到2000、2005、2010和2015年4年农田自然粮食产量的经济价值。
3结果与分析
3.1居民福祉指数空间自相关性
因变量存在空间自相关性是进行地理加权回归模型应用分析的前提条件，可为模型的构建奠定基础。对居民福祉指数进行全域空间自相关检验，4个研究年份中Moran′sI指数值均>0，且Z⁃Score均明显大于检验临界值2.58，表明在0.01显著水平下具有统计意义(表2)，充分表明川西山区居民福祉水平在地域空间上具有显著的正向空间集聚性，即福祉水平较高(较低)的县域趋向于和类似水平的县域集聚，形成空间依赖关系。但从时间变化来看，福祉水平地域空间集聚态势逐步弱化，Moran′sI指数值由2000年0.360减小为2015年0.297。
为进一步说明53个县域单元居民福祉水平空间上的相互关联类型和局域空间分布状况，对居民福祉指数进行局域空间自相关分析，从图2可知：(1)川西山区居民福祉呈现同质集聚特征，其中“高⁃高”集聚型数量稳定，占比维持在11.32%，“低⁃低”集聚型趋于减少，占比由2000年11.32%降低到2015年7.54%;(2)“高⁃高”和“低⁃低”集聚具有南北分异特征。居民福祉高水平县在2000年主要集中在攀西地区，2010年开始“热点”区逐渐向岷江上游转移并进一步扩大，攀西高水平集聚范围收缩;相反，受到与落后县域为邻的不利影响，福祉低水平县2000年在川西西北部呈现连片集中分布格局，形成西部边缘“洼地”，随着国家倾斜性政策的支持和基础设施的大规模建设，居民福祉水平整体跃升，“低⁃低”集聚从西部边缘向东南部转移收缩，聚集于凉山州东北部，该地区为四川决战脱贫攻坚的“硬骨头”和地质灾害高发区。
总体而言，全域和局域空间自相关结果均证实研究区居民福祉呈现出较强的空间依赖性，支持回归模型对空间效应的引入，因此运用GWR模型对生态系统服务的居民福祉效应进行分析具有必要性和可行性。
3.2GWR模型的适用性
为避免多重共线性，以居民福祉指数为因变量，分别以人均生态系统服务价值及其构成的供给服务价值、调节服务价值、支持服务价值、文化服务价值进行单变量GWR建模。通过调整R2和赤池检验(AICc)两个参数进行模型适用性评估，统计结果显示(表3)，各自变量因子的OLS模型调整后的R2在0.2附近，而GWR模型对因变量的解释力达到50%—60%，较OLS模型提高了近40%;AICc值作为模型拟合显著性的标识，由OLS模型的-77.582—-85.495下降到GWR模型的-114.433—-105.549，减少了33.85%—36.05%，远大于3[39]，表明GWR模型改进回归的拟合度十分显著，即使增加了计算复杂性，GWR模型也优于OLS模型。同时，GWR模型统计检验相应概率P值小于给定的显著性水平0.05，具有统计学意义，意味着居民福祉与生态系统服务价值各因素之间的整体关系表现出明显的空间不稳定性和非均质性特征。
3.3生态系统服务对居民福祉影响的时空分析
生态系统服务因子显著负向影响居民福祉。GWR回归系数均值显示生态系统服务因子对居民福祉具有显著负向影响(图3)，即生态系统服务水平越高的县域居民福祉发展水平反而越低，表现出“资源魔咒”[37，41]，研究结果与刘家根[13]、任婷婷[42]等结论具有一致性，这与地区农牧业生产方式和生态经济发展程度密切相关，同时也与生态系统服务变化对福祉影响具有一定的时间滞后性密不可分，此外生态系统服务具有外部性特征，服务与收益在空间上常常不一致[13，43];不同生态系统服务类型中，2000和2015年文化服务是福祉提升的重要制约变量，2005和2010年供给服务对福祉的影响程度更大，调节服务在四个年份中对福祉的制约作用均最小，这可能由于生态系统服务价值具有尺度效应，调节服务主要体现在全球和国家尺度[44];与2000年相比，2015年各生态系统服务因子的抑制作用趋于缓解，其中文化服务、供给服务的制约性大幅减小，但依然是关键影响变量。原因可能在于供给服务与当地农户收入、能源获取密切相关，但限制开发的政策约束了居民对大部分自然资源的开发利用[19]，且地区对消遣娱乐、精神收益等文化资源的挖掘还较为薄弱。——论文作者：杨雪婷1，邱孝枰2，徐云3，∗，朱付彪4，刘运伟5
