以下是引用这篇文章的既定格式:
杨浩,李玉玉,窦玉玉,王玉玉,黄琼,张俊,宋儿明,刘俊。2022。揭示可持续发展目标之间复杂相互关系背后的人类驱动因素:在一个旗舰保护区的演示。生态与社会27(3):15。摘要
联合国《2030年可持续发展目标议程》(SDGs)的转型潜力在于作出有效努力,调和相互关联的SDGs之间的冲突并最大限度地发挥协同作用。以往关于可持续发展目标之间相互关系的研究,往往侧重于描述不同目标之间相互加强或阻碍的程度;然而,这些相互关系背后的驱动因素很少被评估。我们开发了一种新的方法来揭示人类活动对可持续发展目标之间的复杂权衡和协同作用的影响。我们在一个示范点使用该方法评估了四种全球共同生计(包括种植、当地非农劳动、劳动力迁移和畜牧业)对可持续发展目标1(消除贫困)、可持续发展目标3(提高人类福祉)和可持续发展目标15(保护陆地生命)之间相互关系的影响。研究结果表明,我们的方法可以为协调一致的治理提供信息,并在社会、经济和环境各方面同时促进可持续发展目标的进展。介绍
为促进在社会、经济和环境各方面同时实现可持续性,联合国会员国于2015年通过了《2030年可持续发展议程》,旨在到2030年实现17项可持续发展目标(联合国2015年)。17项可持续发展目标是”整体:完整的和不可分割的整体”旨在促进协调治理和避免的全球目标”可持续发展解决方案”在一个系统中会对其他系统造成有害影响(Colglazier 2015)。但是,在实地实施《2030年议程》远非易事。人类面临的重大挑战,从贫困、水资源短缺、粮食不安全到气候变化和生物多样性丧失,都是紧密交织在一起的(Griggs等,2017年,Liu等,2018年)。beplay竞技然而,相关的挑战往往被单独管理,它们之间的关键相互关系在很大程度上被忽视(Zhao等人,2021年),往往对可持续性产生适得其反的后果(Fader等人,2018年,Wong和van der Heijden, 2019年)。例如,生物燃料被提议作为二氧化碳解决方案的一部分2燃烧化石燃料产生的排放(Rulli et al. 2016)。尽管生物燃料方法具有缓解气候变化的潜力(促进可持续发展目标13),但beplay竞技由于大量土地和水被用于生物燃料生产,生物燃料方法在许多情况下无意中威胁到了生物多样性,并加剧了水和粮食短缺(破坏了可持续发展目标2、可持续发展目标6和可持续发展目标15)(Renzaho等人,2017年,Pörtner等人,2021年)。
了解可持续发展目标的相互关系及其背后的驱动因素是应对这些挑战的关键(Guerry等人,2015年,Nilsson等人,2016年,2018年)。有了这些知识,政策制定者可以确定并加强行动,以促进朝着不同目标同时取得进展,并避免意外的权衡(Xu等人,2020年)。然而,可持续发展目标之间相互关系的性质和优势在很大程度上取决于具体环境,取决于为实现这些目标所选择的发展战略(Moallemi等人,2020年)。这使得可持续发展目标之间的相互关系及其背后驱动因素的评估具有挑战性(Tosun和Leininger 2017),并鼓励越来越多的人呼吁理解不同目标之间复杂的相互关系(McGowan等人2019)。
对可持续发展目标相互关系的评估仍处于初级阶段(Fu等人,2019年)。以往关于可持续发展目标相互关系的研究,往往利用专家知识和文献综合,着重研究相互关系的模式。例如,Nilsson等人(2016)提出了一个评级系统,以专家对一个目标的实现可能对其他目标产生影响的了解为基础,描述不同可持续发展目标相互关联的程度。Tosun和Leininger等人(2017)根据17个可持续发展目标的169个具体目标的描述重叠,评估了可持续发展目标之间的联系。McGowan等人(2019)使用形式化系统分析方法,也基于专家知识,定量评估了17个可持续发展目标之间的关系。当然,确定可持续发展目标之间相互关系的模式很重要。但理解这些联系发生的原因也很重要;那就是我们必须了解可持续发展目标的驱动因素,以确定哪些共同的驱动因素导致了可持续发展目标之间的积极或消极联系。这种联系可以促进或阻碍实现整个目标。对驱动因素的不理解往往会导致令人困惑的可持续发展目标相互关系,需要解释(McGowan et al. 2019),也会导致无法确定如何最大化目标之间的强化关系,并将相互冲突的目标最小化。
我们分析了人类生计的共同形式如何影响几个可持续发展目标,从而展示了人类活动如何推动在卧龙自然保护区(以下简称卧龙;欧阳等,2001)。我们的结果有助于解释我们所研究的系统中的重要动力学。我们考虑的四种生计(1)种植业(Linderman等人,2005a),(2)当地非农劳动力工作(Zhang等人,2018),(3)劳动力迁移(临时向外迁移到城市工作,[Yang 2018]),和(4)畜牧业(Wang等人,2021),在全球非常普遍(Carter等人,2014,Chung等人,2018)。由于这种共性,我们在研究中发现的各种互动也可能发生在我们的研究领域之外。我们考虑了三个可持续发展目标:可持续发展目标1(消除贫困)、可持续发展目标3(增进人类福祉)和可持续发展目标15(保护陆地生命;见可持续发展目标指标)。基于我们研究现场的发现,我们就如何协调卧龙对可持续发展目标的生计影响提出了建议。尽管细节会因环境而异,但我们希望我们的方法和结果可以作为一个工作模型,用于研究其他环境中复杂可持续发展目标相互关系背后的驱动因素(例如,Carter et al. 2015)。
概念框架和评价方法
概念框架
我们的方法是现有框架的一个应用实例,用于研究人与自然相互作用作为耦合的人与自然系统(CHANS;Liu et al. 2007)和元耦合(Liu 2017)。我们将一个地方概念为人类与自然互动的CHANS(图1)。在CHANS中,我们关注对可持续发展目标的连贯管理非常重要的三个相互依存的组成部分:人类活动、可持续发展目标的相互关系以及政策制定和治理(图1)。人类活动是人们为满足其需求而采取的各种行动,这些行动基于他们可获得的资产:金融、自然、人力、物质和社会资源(Scoones 2009, Dietz 2015)。每一项人类活动都会对可持续发展目标产生一系列影响,从而形成目标之间的相互关系。了解人类活动如何产生可持续发展目标的相互关系(如协同作用和权衡),可以为政策制定和治理提供信息,以规范人类活动,从而同时朝着不同目标取得进展(图1)。
在重点地点发生的人类活动及其对可持续发展目标相互关系的影响不是孤立发生的。不同的地方越来越多地通过信息、能源、人、生物和资本的流动联系在一起(Liu 2017)。因此,人类活动、可持续发展目标和重点chan内治理之间的相互作用(内耦合;Liu 2017)经常受到焦点系统与邻近或遥远系统之间相互作用的影响(互耦;刘2017)。理解焦点系统与其他系统之间的相互作用有助于我们解释跨距离的社会经济和环境相互作用(如国际贸易)对系统内相互作用的影响(Sun等人2018,Dou等人2020,Zhao等人2020,Tromboni等人2021;图1)。
量化人类活动对可持续发展目标相互关系的影响
可持续发展目标之间的相互关系可被视为目标之间双边联系的集合。双边联系说明了实现一个目标的进展与实现另一个目标的进展之间可能存在积极或消极联系的程度。人类活动往往影响不止一个目标,并形成了这些目标之间的联系。例如,将农业用地转为生物燃料生产可能对清洁能源供应产生积极影响(可持续发展目标7),而对粮食安全(可持续发展目标2)和生物多样性产生消极影响(可持续发展目标15;Renzaho等人。2017年,Pörtner等人。2021年),有助于实现可持续发展目标7和可持续发展目标2以及可持续发展目标7和可持续发展目标15之间的权衡联系。我们提出了一个五分制量表,对人类活动对两个目标之间的双边联系的影响进行评分,以反映活动同时促进目标的能力。由于一项活动对不同目标的影响(例如,对贫困的影响和对野生动物保护的影响)通常是不可比较的,这种评分是基于人类活动对目标的影响的性质(积极的、消极的或中性的[无显著影响]),而不考虑影响的大小。对一对目标的影响的性质的可能组合可以是正-正、正-中性、正-阴性、中性-中性、负-阴性和负-阴性。这六种不同的组合对应着一项活动对两个目标之间双边联系的六种不同类型的影响:协同(对两个目标都有积极影响)、获得-不变(对一个目标有积极影响,对另一个目标有中性影响)、权衡(对一个目标有积极影响,对另一个目标有负面影响)、不变-不变(对两个目标都有中性影响)、损失-不变(对一个目标有负面影响,对另一个目标有中性影响)、损失-损失(对两个目标都有负面影响;从最高的(协同,得分+2)到最低的(损失-损失,得分-2),对双边联动上的这六种不同类型的效应进行评分是有用的,以反映它们促进联动两端同时实现两个目标的能力(图2)。这个评分系统不同于Nilsson等人(2016)提出的可持续发展目标相互关系的评级系统。 Our system aims to rate the effect of an activity on an interlinkage between two goals while Nilsson’s system rates the linkage itself.
人类活动对多个可持续发展目标之间相互关系的总体影响被视为其对各目标之间双边联系的影响的总和。我们通过一致性指数来衡量总体影响,该指数是通过将其对目标之间所有双边联系的影响得分相加计算得出的。双边联系的总数N西班牙=N×(N1) / 2。因此,一个活动的相干性指标值取决于活动之间的相互关系N可持续发展目标等于它对地球产生的影响的总和N×(N1) / 2双边联系。例如,如果一项人类活动对三个可持续发展目标之间的三个联系的影响分别为权衡(0)、协同(+2)和增益不变(+1),则其相干性指数值为+3(0 +2 +1)。人类活动的一致性指标值越高,表明人类活动作为一个统一的整体促进目标进展的能力越大。
实证分析
我们在卧龙实施了我们的方法。在这个”概念验证”通过分析,我们评估了构成当地关键生计战略的四种最重要的人类活动的影响:种植、当地非农劳动力工作、劳动力迁移和畜牧业。我们考察了每种生计对可持续发展目标1(无贫困)、可持续发展目标3(增进人类福祉)和可持续发展目标15(保护陆地生命)之间相互关系的影响,以展示我们的方法。这三个可持续发展目标代表了卧龙的主要经济、社会和生态可持续发展目标,并与其他14个可持续发展目标直接或间接相关。我们注意到,该示范研究评估的四种生计可对其他可持续发展目标产生影响。由于数据有限,我们没有评估这些对其他目标的影响。
卧龙是展示我们方法的理想场所。卧龙的人类群落、生态系统及其相互作用形成了一个典型的chan (Liu et al. 2016, Yang et al. 2018b, 2018c)。卧龙是中国西南部四川省的国家级自然保护区(图3;Viña et al. 2008)。该保护区主要是为了保护大熊猫,大熊猫是全球保护的标志,也是一种伞形物种,其栖息地为许多其他同域性物种提供了避难所(Linderman et al. 2005b, Li and Pimm 2016)。除了丰富的生物多样性,卧龙还居住着4933名人类居民(Yang et al. 2018a)。与许多其他地方一样,卧龙也面临着平衡社会经济发展需求和生物多样性保护的可持续发展挑战(Yang et al. 2020)。之前的研究(例如,Chen et al. 2012, Yang et al. 2013a, Zhang et al. 2017, Yang et al. 2018a)阐明了一些人类-生态系统的动力学,从而为我们的工作提供了背景。
卧龙的交往与生计
卧龙通过相互联系与其他地方相连,这些联系形成了生计及其对可持续发展目标之间相互关系的影响(图3)。首先,卧龙的家庭可以进入外部市场,在那里出售作物和牲畜(如卷心菜、萝卜和羊),这是当地以种植和畜牧业为基础的生计的关键部分(Yang et al. 2013b, Liu et al. 2015)。第二,卧龙作为国家级重点保护区,是著名的旅游胜地,也是中央政府许多基础设施投资的地点。流向卧龙的游客和投资提供了非农劳动力工作机会,有助于当地居民的生计(Liu et al. 2012, Yang et al. 2018a)。第三,越来越多的家庭成员外出到城市打工,并将汇款汇回卧龙社区,这也影响了我们的可持续发展目标(Chen et al. 2012, Yang et al. 2022)。
我们使用2009年至2014年进行的家庭调查数据对家庭生计策略进行了量化(附录1,A1.1-A1.2和图A1)。我们将当地非农劳动力计量为在当地非农部门工作的家庭成员人数,将种植计量为家庭种植的耕地数量,将劳动力迁移计量为每户劳动力迁移的数量,将畜牧业计量为每户饲养的牲畜数量。为了使不同类型的牲畜(羊、牦牛、牛和马)具有可比性,我们遵循了之前研究(Yang et al. 2018a)中的方法,并基于我们的调查中获得的平均销售价格的比值,使用等价的羊数量来测量牲畜数量。
西班牙的指标
虽然联合国为可持续发展目标制定了232个指标(联合国2018年),但这些指标大多是为衡量国家层面的可持续发展目标而设计的。其中许多可能难以在微观层面上实施(例如,针对家庭)。例如,联合国的一些指标将实现可持续发展目标的进展衡量为政府为实现目标而增加的支出,这一逻辑不能直接应用于我们卧龙的家庭层面分析。因此,我们使用了与我们的分析相适应的三个衡量指标作为三个可持续发展目标的指标:家庭年收入(SDG 1)、人类福祉(SDG 3)和大熊猫栖息地适宜性(SDG 15)。
每个可持续发展目标都有几个具体的目标,以反映可持续发展目标的不同层面。我们为可持续发展目标1、可持续发展目标3和可持续发展目标15选择的衡量指标可以反映每个目标的多个目标的进展情况。我们选择家庭年收入作为可持续发展目标1的指标,是因为增加家庭收入可以解决或反映在实现可持续发展目标1的具体目标方面取得的进展,例如减少生活在贫困中的人数(具体目标1.1,具体目标1.2),改善获得社会保护制度和经济资源的机会(具体目标1.3,具体目标1.4)。2014年该社区的家庭年收入中位数为53324元(2014年为7465美元),因此收入的增加对这些目标有重要影响。人类福祉是通过一个综合指数来衡量的,该指数采用基于调查的方法构建,已在农村社区的几项研究中使用该方法(Yang等人。2013a, 2015, 2018a)。该工具(表A1.1)基于千年生态系统评估(2005年千年生态系统评估)中提出的人类福祉框架。它包括五个维度:美好生活的基本物质、安全、健康、良好的社会关系以及选择和行动的自由(2005年千年生态系统评估)。这些方面符合可持续发展目标3的主要目标,如防治疾病(具体目标3.3)、降低过早死亡率(具体目标3.4)和加强安全(具体目标3.6)。这一指标是根据我们的调查数据计算出来的。关于该指数的构建、验证和应用的更多技术细节可以在以前的研究中找到(Yang等人。2013a, 2015, 2018a)。
我们选择大熊猫栖息地适宜性作为可持续发展目标15的指标,因为大熊猫是保护数千个共享同一栖息地物种的保护伞物种(Li and Pimm 2016)。因此,大熊猫栖息地适宜性的变化可作为该地区实现可持续发展目标15的重要目标的晴雨表(Xu等人,2017年),如当地生态系统的完整性(目标15.1、15.4)和保护管理的有效性(目标15.2、15.5)。我们遵循了之前在卧龙的研究(Yang et al. 2013c, Chen et al. 2014),使用每个家庭收集的薪材量来衡量家庭对大熊猫栖息地适宜性的影响,因为薪材收集是当地社区退化大熊猫栖息地的主要途径(holder et al. 2008)。在考虑的四种生计中,畜牧业除了影响家庭收集薪材外,还可能通过额外的途径对熊猫栖息地产生相当大的影响。此前在卧龙(Hull et al. 2014, Zhang et al. 2017)和其他自然保护区(Li et al. 2017,2019)的研究表明,牲畜可以通过侵占核心栖息地,与熊猫争夺空间和食物来源,并将熊猫从高度适合的栖息地赶到不太适合的地区,对大熊猫栖息地的适宜性产生重大影响。为了捕捉这种影响,我们以卧龙河桃坪地区家畜入侵前后大熊猫栖息地发生概率的变化作为家畜饲养对大熊猫栖息地适宜性影响的第二个指标。家畜入侵后大熊猫在其核心栖息地的出现概率下降,说明家畜对大熊猫栖息地的适宜性产生了负面影响。
量化生计对可持续发展目标的影响
为了评估不同生计对三个可持续发展目标在家庭层面的影响,我们利用2009年和2014年的家庭社会经济信息编制了一个面板数据集(附录1,A1.1)。在这两年中,共有186个家庭接受了调查。根据面板数据,我们构建了线性回归模型,将2009 - 2014年家庭年收入、人类幸福指数和薪柴收集量的变化与同期家庭生计的变化联系起来。为了控制潜在的混杂效应,我们的模型包括了其他一些可能影响三个可持续发展目标变化的社会经济和人口因素(表A2.1)。与生计活动类似,在研究期间(2009年至2014年),其中一些因素(例如,家庭中劳动者的数量)可能发生变化;因此,我们在我们的模型中纳入了衡量2009年这些社会经济和人口状况及其2009年至2014年变化的变量(表A2.1)。模型的一般形式为
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在哪里HWBΔ,公司Δ,弗兰克-威廉姆斯Δ分别为2009 - 2014年人类福祉指数、家庭年收入和薪柴收集量的变化;HWB2009,公司2009,弗兰克-威廉姆斯2009分别参照2009年人类福祉指数、家庭收入和薪柴收集情况;l2009而且lΔ分别为2009年和2009 - 2014年生计变量的变化向量;X2009而且XΔ分别表示2009年其他社会经济和人口变量的向量及其在2009 - 2014年的变化;β0而且β1为SDG指标初始状态的截距和系数;β2- - - - - -β5是否其他系数的向量需要估计;ε是误差项。本质上,这是一个固定效应模型,根据最初的可持续发展目标水平和家庭特征以及随时间变化的家庭特征预测家庭可持续发展目标的变化(表A2.1)。线性回归假设的标准回归诊断显示没有问题;方差通胀因子均在10以下。我们回归模型的样本量为186。样本的大小符合经验法则,每个自变量至少有10个观测值,以检测合理大小的影响,但我们承认,它可能不足以检测小的影响。我们的研究使用现有的数据来证明所提出的方法的应用。未来的研究包括新的数据收集,可以有效地部署程序,如功率分析,以确保样本的大小足够大,以估计目标效应大小。我们在R (R Development Core Team 2020)中使用这个包执行了回归分析”rms”(小哈勒尔2016)。
为了评估家畜入侵对大熊猫栖息地适宜性的影响,我们分析了卧龙河桃坪地区大熊猫出现概率的变化(图3),该地区约为30平方公里(图3),有20多只大熊猫生活在那里(Zhang et al. 2017)。河桃坪作为大熊猫的核心栖息地,受到了家畜的入侵,是研究家畜入侵对栖息地适宜性影响的理想地点。我们从之前的研究中获得了家畜入侵之前(2012年)和之后(2014年)的发生概率图(Zhang et al. 2017)。为了了解大熊猫在整个景观中的出现概率变化,我们使用综合海拔、坡度和森林覆盖的生物物理模型绘制了河桃平大熊猫栖息地的分布(Liu et al. 2001, Xu et al. 2017)。高程和坡度由30 m SRTM数字高程模型推导而来。森林覆盖由2014年一幅0.65 m分辨率谷歌地球图像的数字化获得。
结果
生计对可持续发展目标的影响
我们的回归结果表明,当地非农劳动对可持续发展目标1(消除贫困)、可持续发展目标3(提高人类福祉)和可持续发展目标15(保护土地生命)具有显著的积极影响。保护区内从事非农工作的劳动者数量的变化与人类福祉指数(Coefficient [Coef.])的变化呈正相关。) = 0.031,p< 0.05, 95%置信区间[CI] =[0.006, 0.057])和对数变换后的家庭年收入(Coef。= 0.48,p< 0.01, CI =[0.337, 0.624]),而对薪材采集有显著的负面影响(Coef。= -478.5,p< 0.05, ci = [-947.26, -9.79];表1)。在0到1的范围内,2009年至2014年间,多一名劳动者参加当地非农工作的家庭的预期人类幸福指数将比其对应家庭高0.031。在保持其他变量不变的情况下,在2009年至2014年期间,多一名劳动者参加当地非农工作的家庭年收入将额外增加61.6%。平均而言,在2009年至2014年期间,多一名参加当地非农工作的劳动者将减少一个家庭478.5公斤的薪柴收集量。
作物种植对可持续发展目标15有负面影响,但对促进可持续发展目标1和可持续发展目标3的影响很小。耕地面积的增加与家庭薪柴采收量的变化呈负相关(Coef。= 216.9,p< 0.01, ci = [69.21, 364.61];平均而言,2009年至2014年,一个家庭每增加一亩(1亩= 0.067公顷)农田,该家庭的薪柴采收量将增加216.9公斤。耕地的变化与人类福祉和家庭年收入呈正相关,但这些影响在统计上不显著(p> 0.05;表1)。
劳动力迁移对可持续发展目标1有积极影响,但对可持续发展目标3和目标15影响不大。劳动力迁移的变化与家庭年收入的变化(Coef。= 0.53,p< 0.001, ci =[0.37, 0.69])。2009年至2014年,有1名以上劳动者参与劳动力迁移的家庭,其家庭收入增幅比同户高出69.7个百分点。劳动力迁移的变化与薪柴收集和人类福祉的变化呈负相关,但这些系数都不显著(p> 0.05)。
畜牧业阻碍了可持续发展目标3,损害了可持续发展目标15,对可持续发展目标1贡献甚微。畜牧业的变化与人类福祉的变化呈负相关(Coef。= -0.0004,p< 0.05, ci =[-0.0008, -0.00005])。家庭每多拥有一只家畜,家庭幸福指数值将下降0.0004。畜牧业与家庭年收入之间的相关性无统计学意义(p> 0.1;畜牧业对家庭木柴采集的影响不显著,但我们发现,家畜的入侵使大熊猫栖息地退化(图3)。在家畜入侵河桃坪后,适宜栖息地的大熊猫平均出现概率从0.55下降到0.49 (p< 0.001,配对t-test),边缘适宜区域从0.26增加到0.32 (p< 0.001,配对t以及)。这种变化模式表明,家畜的入侵迫使大熊猫从高度适宜的栖息地转移到不太适宜的栖息地。
生计对可持续发展目标相互关系的影响
基于对三个可持续发展目标的影响,我们评估了每种生计对可持续发展目标1(消除贫困)、可持续发展目标3(增进人类福祉)和可持续发展目标15(保护陆地生命;图4)。当地非农工作对三个目标之间的所有联系产生协同效应,一致性指数值最高,为+6。劳动力迁移对可持续发展目标之间的三个联系产生了两种收益-无变化效应和一种无变化-无变化效应,一致性指数值为+2。作物种植对可持续发展目标的一致性贡献不大。这导致可持续发展目标之间的三个联系存在两种损失—无变化和一种无变化—无变化效应,相干性指数值为-2。对可持续发展目标相互关系的负面影响最大的是畜牧业。对三个可持续发展目标之间的联系产生了一种损失-损失和两种损失-无变化效应,相干性指数值为-4。
这些结果表明,当地的非农就业可以在我们所考察的三个可持续发展目标之间产生积极的协同效应,劳动力向城市的迁移也可以在较小程度上产生协同效应,而这些城市将汇款汇回。相比之下,畜牧业似乎造成了目标之间的负联系,因为它减缓了实现可持续发展目标3和可持续发展目标15的进程。当然,这些结果是特定于我们进行研究的环境的。在其他地区,同样的生计战略可能对可持续发展目标产生不同的影响,并在这些目标之间产生不同的联系。
讨论
了解人类生计活动对可持续发展目标的影响及其相互关系可以帮助政策制定者确定实现目标的障碍。例如,我们的研究结果表明,卧龙的畜牧业阻碍了所有三项可持续发展目标的实现。推动卧龙畜牧业快速扩张的一个重要因素是当地政府的激励政策,该政策向家庭提供无息贷款,以饲养更多的牲畜(Hull et al. 2014, Zhang et al. 2017)。尽管政府的初衷是提高家庭收入和福祉,但我们的研究结果显示,畜牧业的扩张实际上起到了相反的作用。更糟糕的是,由于卧龙的牧场不足以养活快速增长的牲畜数量,自由漫游的牲畜侵占了大熊猫的栖息地(Hull et al. 2014, Zhang et al. 2017)。为了避免可持续发展目标3和可持续发展目标15的意外损失影响的延续,并增强目标之间的协同效应,我们建议卧龙应该鼓励而不是鼓励畜牧业扩张。
由于不同地方越来越多地通过相互联系联系在一起(Liu 2017),地方系统之外的因素对可持续发展目标的相互关系具有重要影响。例如,我们的研究结果表明,劳动力迁移对家庭收入产生了积极影响,但对家庭幸福感的提升没有表现出任何作用。一个可能的原因是,进城务工的农民工经常面临许多困难(例如,子女教育资源匮乏;秦2010)。因此,可以考虑在城市采取有助于克服农民工所面临困难的政策(例如,加大投资,为农民工子女提供优质教育),以帮助将劳动力迁移对人类福祉的影响转化为积极的,并减少可持续发展目标之间相互关系中产生反效果的部分。
在不同的政治、地理和时间背景下,人类活动、治理和可持续发展目标相互关系之间的相互作用可能会有所不同。例如,在其他许多地方,牲畜在围栏内饲养,这对野生动物并不重要,因此可能不会对野生动物栖息地造成太大影响,对可持续发展目标的相互关系产生不同的影响。另一个例子是当地非农工作对卧龙野生动物栖息地的积极影响(可持续发展目标15)。作为卧龙非农就业的主要来源,旅游开发和基础设施建设被严格限制在一个小的居住区域内(< 0.15%的保护区总面积),从而限制了旅游开发和基础设施建设对野生动物栖息地可能产生的不利影响。然而,规划不良的旅游开发和相关的基础设施建设、噪音污染和游客的不负责任的行为在某些情况下对野生动物栖息地产生了重大的负面影响(Zhong et al. 2011)。同一地点的人类活动和可持续发展目标的相互关系也可能随着时间而变化。例如,2016年,一条连接卧龙与外界的新公路已经完工(Zhang et al. 2018),预计将对卧龙与其他地方的相互联系产生重大影响(例如,吸引更多的游客),改变当地生计(例如,更多的人参与旅游相关业务),从而重塑可持续发展目标的相互关系。需要进行更多的研究,以了解人类活动对跨时空可持续发展目标相互关系的影响,并协助设计有效的努力,以同时实现不同的可持续发展目标。本文提出的评价方法和实证研究为在不同时空背景下开展类似研究奠定了良好的基础。我们之前在卧龙进行的研究中的许多方法和见解已经被应用到世界上许多其他国家(例如,Liu et al. 2007, An et al. 2014)和不同时间(例如,Tuanmu et al. 2011)。
与评估单个可持续发展目标影响的研究相比,揭示人类活动对多个可持续发展目标之间相互关系的影响往往更具挑战性。作为应对这些挑战的开创性努力,我们的研究有两个局限性。首先,我们没有全面揭示人类活动对可持续发展目标相互关系的影响。随着更多目标的复杂性增加,需要更多的数据和分析来评估人类活动对可持续发展目标的影响,以及它们之间的相互关系。例如,在我们的示范研究中,劳动力迁移还可能通过改变农村和城市地区的人口结构来影响可持续发展目标11(可持续城市和社区)。由于数据的限制,我们的示范研究没有评估这些影响。其次,权衡人类活动的积极影响与其对可持续发展目标的负面影响仍然是一个挑战,因为对不同可持续发展目标的影响往往是不可比较的。我们提出的方法对人类活动对可持续发展目标相互关系的影响进行分类和评分,以衡量其同时实现多个目标的潜力。这种评分方法基于人类活动对可持续发展目标影响的性质,没有考虑影响的规模。该方法的结果可以帮助,但不能取代必要的决策过程,使利益相关方参与进来,并权衡某些活动的收益与成本。 For example, agricultural expansion often generates a negative impact on wildlife habitats, but is essential for promoting many rural households’ income (Socolar et al. 2019). Using our approach may identify this trade-off effect of agriculture expansion on the linkage between the goals of wildlife habitat conservation and poverty reduction, but cannot measure or judge whether it is worthwhile to pursue the economic benefits at the cost of some biodiversity loss. As is often the case, science has to be complemented with consideration of values in making decisions (Dietz 2013). The government, communities, and other stakeholders need to weigh the positive and negative impacts of cropping and jointly plan future cropping strategies to balance the needs of wildlife habitat conservation and human well-being.
结论
我们提出了一种理解人类驱动因素如何塑造可持续发展目标之间复杂相互关系的方法。我们的方法从以往对可持续发展目标相互关系模式的研究转向询问形成这些模式的驱动因素。我们把重点放在一个对生物多样性具有全球意义的地区的当地社区的家庭生计战略上。这种自下而上的方法补充了自上而下(国际和国家层面)的分析,跟踪可持续发展目标之间的变化和相互关系模式。我们相信,这种自下而上的方法可以帮助决策者、资源管理者和其他利益攸关方设计更有效的战略,以释放2030年议程的转型潜力。
致谢
我们感谢李雪佳、李丹、陈燕和李雪梅在收集本研究中使用的一些数据方面的帮助,也感谢受访者在参与我们的家庭调查中所付出的时间和合作。我们非常感谢卧龙自然保护区和中国科学院工作人员在我们野外考察过程中的后勤支持,特别是张和民和欧阳志云。感谢美国史密森学会、美国国家科学基金会(赠款#1924111)、密歇根州立大学、中国西南野生动物资源保护重点实验室(赠款# XNYB19-01)和中国国家自然科学基金(赠款#41571517)的资助。Liu和Dietz的贡献得到了密歇根AgBio研究所的部分支持。
数据可用性
支持这项研究结果的数据和代码可以在开放科学框架中公开获取osf.io ht6w4 /.该研究获得了密歇根州立大学机构审查委员会的伦理批准(批准号:10-660)。
文献引用
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表1
表1.回归模型的结果将可持续发展目标(SDGs)指标(人类福祉指数、家庭年收入和薪柴收集)的变化与生计变化和其他社会经济因素(样本量为186)联系起来。模型通过了线性回归假设的所有诊断。方差膨胀因子均小于10。
变量 | 系数 | ||
家庭年收入__ | 人类福祉‡ | 薪材的收集§ | |
生计及其变化 | |||
2009年当地的非农劳动力 | 0.384*** | 0.0633** | -311.78 |
2009 - 2014年当地非农劳动力工作的变化 | 0.481*** | 0.0313* | -478.53* |
2009年种植 | 0.006 | 0.0046 | 313.02*** |
2009年至2014年作物种植的变化 | 0.022 | 0.0074 | 216.92** |
2009年劳动力迁移情况 | 0.491*** | 0.0253 | -815.92 * |
2009 - 2014年劳动力迁移的变化 | 0.529*** | -0.0180 | -445.88 |
2009年畜牧业情况 | 0.0003 | -0.0001 | 0.43 |
2009 - 2014年畜牧业的变化 |
-0.0001 | -0.0004** | -0.52 |
社会经济和人口特征 | |||
2009年的柴木收藏 | - | - | -0.9959*** |
2009年人类福祉 | 0.297 | -0.7142*** | 2240.08 |
2009年家庭收入 | -0.939*** | -0.0152 | -89.50 |
2009年住户人数 | 0.095 | -0.0342* | -20.05 |
2009年至2014年的家庭规模变化 | 0.087 | -0.0239* | -283.36 |
2009年劳动者人数 | -0.009 | 0.035 | 297.14 |
2009年至2014年劳动力数量的变化 | 0.017 | 0.0397** | 375.24 |
劳动者的教育水平 | -0.012 | 0.001 | -77.50 |
劳动者受教育程度的变化 | -0.027 | -0.0022 | -66.55 |
被调查者的性别 | -0.061 | 0.0061 | 64.33 |
被申请人的教育 |
0.035 | 0.007* | -80.86 |
常数 | 8.84 | 0.6019*** | 2053.37 |
R² | 0.78 | 0.51 | 0.76 |
调整R² | 0.76 | 0.45 | 0.73 |
预测R² | 0.73 | 0.39 | 0.69 |
__这里的结果变量是对数转换后的2009 - 2014年全年总收入的变化。 ‡这里的结果变量是2009 - 2014年人类幸福指数的变化;人类幸福指数的范围为0 ~ 1。 §这里的结果变量是2009年至2014年薪柴使用的变化;薪柴使用的单位是公斤。预测薪材的负系数被视为对可持续发展目标15的积极影响。 *p≤0.05;**p≤0.01;***p≤0.001;双尾测试。 |