基于SDG框架的青藏高原可持续发展评估：进展、障碍与未来路径

《Frontiers in Environmental Science》：Sustainable development on the Qinghai-Tibet Plateau: assessing progress, obstacles, and future pathways under the SDG framework

　　

尽管全球可持续发展研究日益增多，但在诸如青藏高原（Qinghai-Tibet Plateau，QTP）这类生态脆弱、高海拔地区，与可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs）相关联的系统性评估仍然显著匮乏。为弥补青藏高原定量可持续性评估的不足，研究人员将经济-社会-生态指标框架与多种分析方法相结合：采用线性加权表征时空格局，耦合协调度分析评估系统协同性，Spearman秩相关分析识别权衡与协同关系，障碍度模型诊断制约因素，并基于共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathways，SSPs）的系统动力学模型进行情景模拟。结果表明：（1）青藏高原已从弱可持续性过渡到初步强可持续性，但生态子系统仍滞后；其空间优势已从北部和东部地区转移至东部和南部地区。（2）整体耦合协调度从0.158增加到0.504，但仍相对较低。经济与生态子系统之间的协调性最弱，高度协调区域主要集中于南部及周边地区。（3）SDG目标之间以协同关系为主；SDG1表现出最显著的正相关，而SDG12在权衡效应中占主导地位。（4）区域可持续性的制约因素从社会经济限制转向生态障碍，包括能源消费、化肥投入和碳排放。（5）在基线校准后，SSP1情景下综合可持续性水平最高，而SSP5预计将加剧生态压力并制约协调性。这种多维定量评估阐明了青藏高原可持续性的演化机制，并为兼顾生态保护与社会经济进步的差异化治理策略提供了实证支持。

# 青藏高原可持续发展评估：进展、障碍与未来路径——基于SDG框架的多维定量研究解读

## 1 研究背景与目的

2015年联合国可持续发展峰会通过了《2030年可持续发展议程》，确立了17项可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs），旨在促进经济、社会与环境的平衡发展。青藏高原（Qinghai-Tibet Plateau，QTP）被誉为“世界屋脊”“第三极”和“亚洲水塔”，在中国及亚洲生态安全中占据战略地位。然而，气候变化与人类活动的叠加效应对其社会、经济和环境可持续性构成严峻挑战。现有可持续性评估多集中于发达城市群，对高寒、经济欠发达山地高原地区的实证分析较少。已有研究主要关注系统间耦合协调的定量评价，但未深入探究障碍因素、SDG目标与评价指标之间的内在交互机制，也缺乏对未来可持续发展潜力的情景预测。为弥补上述不足，本研究基于地方化指标框架，对青藏高原可持续发展水平、系统协调性、SDG相互作用、障碍因素及未来路径进行了系统评估，为区域差异化治理提供科学依据。

## 2 研究方法概述

研究人员选取青藏高原23个地级行政单元为研究对象，构建了包含16个SDGs（因缺乏海洋数据而排除SDG14）的“经济-社会-生态”评价指标体系，其中经济指标14项、社会指标30项、生态指标21项。数据来源包括：地理空间数据（如Landsat NDVI/NPP、30米分辨率土地利用数据、90米SRTM DEM、1公里PM?.?和SO?栅格数据）及社会经济统计数据（2000–2023年省市统计年鉴、人口普查、水资源公报等），并统一了时空分辨率。关键技术方法包括：采用熵权法与变异系数法耦合的组合权重法确定指标权重，线性加权函数计算可持续性得分；采用耦合协调度模型（Coupling Coordination Degree，CCD）评估经济、社会、环境系统间的协同发展水平；采用Spearman秩相关分析识别SDG间的协同与权衡关系；采用障碍度模型诊断制约区域可持续性的关键因素；基于共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathways，SSPs）的系统动力学模型（Vensim PLE软件）对2023–2050年可持续性情景进行模拟，并通过历史数据拟合验证模型精度（误差率<10%）。此外，还进行了±5%和±10%的参数不确定性分析，验证了模型结论的稳健性。

## 3 主要研究结果

### 3.1 可持续发展分析

通过线性加权计算各子系统及综合可持续性得分。结果显示，青藏高原可持续性逐步提升，从2000年的弱可持续阶段演进至2023年的初步强可持续阶段，综合得分达到80.4（满分100），其中经济、社会、生态子系统得分分别为22.73、37.93和19.75。生态子系统增长最慢，其区域平均值仅从3.28增至6.08。时空格局上，2000–2015年呈现“东、北高，边缘低”的格局，高值区包括西宁（XN）、海西（HX）和拉萨（LS）；2015–2023年转为“东、南高，边缘低”，那曲（NQ）、昌都（CD）和林芝（LZ）成为新的高值区。社会系统呈“东南北高、边缘低”，环境系统则由“北缘高”转为“南缘高”。

### 3.2 耦合协调度时空演化

运用耦合协调度模型计算系统间的协调水平。整体耦合协调度（CCD）从2000年的0.158升至2023年的0.504，实现由严重失调向勉强协调的转变，但协调等级依然偏低。经济-环境系统协调度最弱，空间上由“东、北高，边缘低”演变为“南、边缘高，东、北低”。海东（HD）协调水平最高，西宁（XN）因过度开发造成生态赤字而协调度最低。四个子区域中，湖北（HB）增速最快，玉树（YS）和可可西里（KZLS）发展相对缓慢。

### 3.3 SDGs之间的协同与权衡

运用Spearman秩相关分析，研究人员识别了SDG间及指标间的关系。结果显示，协同效应显著大于权衡效应：排名前五的协同对占比为82.61%–100%，远高于权衡对的13.04%–34.78%。SDG1（无贫穷）与SDG8、9、10、16的协同程度达100%，表明扶贫对多项SDG具有显著推动作用。SDG12（负责任消费和生产）则出现在前五位权衡关系中，与SDG16、9、10、1、17均存在明显权衡，反映该区域可持续消费与生产实践明显不足。此外，碳排放、能源消耗、人口密度等指标与多数指标存在权衡；而人均GDP、城乡收入比等指标表现出协同效应。

### 3.4 可持续性发展的障碍因素

通过障碍度模型，研究人员对子系统及具体指标的障碍度进行诊断。经济子系统障碍度持续快速下降（0.08–0.26），社会子系统障碍度温和下降（由0.504降至0.473），而生态环境子系统障碍度显著上升（0.23–0.45），成为制约区域可持续性的主导因素。从时段看，2000–2010年经济和社会子系统为主要约束，2010–2023年社会和环境子系统成为瓶颈。具体障碍指标也发生转变：2000–2015年以人均农牧民收入、社会消费品零售总额、第三产业产值等经济指标为主；2015–2023年则转为能源消耗、化肥施用量、碳排放、人工林地等生态指标。区域差异明显：青藏高原东部（QTP-E）环境系统障碍度高达50.99%，面临“强保护-弱发展”困境；南部河谷区（QTP-S）通过制度开放实现了经济与生态的协调演进。

### 3.5 情景模拟与未来路径

基于系统动力学模型和SSPs框架，研究人员设定了五种情景（BAU、SSP1、SSP2、SSP3、SSP5，排除SSP4）。模型验证表明，六个核心指标（人均GDP、年末牲畜存栏、人口密度、年末耕地面积、能源消费总量、环保支出）的模拟误差率均低于10%。不确定性分析显示，在±10%参数扰动下，核心结论保持稳定。模拟结果显示：相较于基准情景（BAU），SSP1和SSP2下的综合可持续性得分分别提高6.66和4.29；SSP3和SSP5则分别下降0.16和2.59。SSP1（可持续路径）通过结构升级、福利增进与生态保护的协同优化，获得最高的综合可持续性水平；SSP5（化石燃料依赖型快速发展）则导致生态系统服务功能持续下降、污染物排放增加，加剧生态压力并制约系统协调。2023–2050年间的可持续性增长率低于历史时期，表明区域发展模式可能由规模扩张转向高质量协调发展。

## 4 讨论

研究人员指出，青藏高原可持续性提升与耦合协调度改善呈阶段性特征，但生态保护与经济发展之间的冲突依然存在。2015年前，经济快速增长以环境退化为代价，经济-环境协调性差；2015年后，生态保护政策实施使协调性有所改善。为实现整体可持续性提升，需在推进经济和社会发展的同时，优先保护生态，这与已有研究观点一致。SDG相互作用方面，扶贫（SDG1）的广泛协同效应表明，促进经济增长、产业创新、基础设施改善和缩小城乡差距对实现其他目标具有乘数效应；而SDG12的突出权衡反映出该区域在可持续消费和生产方面存在显著短板，需强化资源利用效率和环境保护。障碍因素演变支持环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，EKC）假说，即经济增长初期会加剧生态退化，而后期可能带来改善。诊断区域特异性的障碍因素有助于制定针对性政策，以缓解发展约束，促进区域协调。

## 5 结论翻译

本研究以16项SDGs为分析框架，首先识别了青藏高原可持续性和耦合协调度（CCD）的时空差异；继而考察了SDGs之间的协同与权衡关系，并利用障碍度模型确定了制约该区域可持续发展的关键因素；最后在共享社会经济路径（SSPs）下模拟了未来可持续性潜力。结果表明：（1）青藏高原由弱可持续性迈入初步强可持续性阶段，空间异质性显著；自2015年以来，格局由“东—北高、边缘低”转变为“东—南高、边缘低”，经济和社会子系统与总体格局一致，而环境子系统相反。（2）经济、社会与环境子系统的CCD呈上升趋势，由严重失调转为勉强协调，但协调等级与CCD值均相对较低；其中经济—环境系统的CCD最低，并表现出空间失衡，由“东、北高、边缘低”转变为“南、边缘高、东、北低”。（3）协同效应总体大于权衡效应，SDG1与大多数SDGs协同，SDG12表现出更多权衡，多数指标与各自目标方向一致。（4）经济和社会子系统的障碍度呈下降趋势，而环境子系统的障碍度上升，成为主要制约因素；关键障碍指标包括年末耕地面积、农用化肥施用量、能源消耗和碳排放。（5）在基线参数校准后，SSP1情景下综合可持续性表现最佳，而SSP5预计将加剧生态压力与制约因素，可能破坏协调发展。多情景框架为可持续性评估、政策制定和高质量转型提供了科学参考。然而，该框架仍存在指标选择、权重算法和情景参数假设等固有局限性，未来需发展更精细的本地化指标体系，并优化分析框架以减少权重不确定性、明确因果关系、改进模拟参数，从而提升评估的稳健性。