遼寧省14城市人口與資源環(huán)境耦合模型的構建及應用

付云鵬，李燕偉，丁義文，王 毅，鄭紅玲，2

(1 遼寧大學經(jīng)濟學院，遼寧 沈陽，110036；2 唐山師范學院經(jīng)濟管理系)

遼寧省14城市人口與資源環(huán)境耦合模型的構建及應用

付云鵬1，李燕偉1，丁義文1，王 毅1，鄭紅玲1，2

(1 遼寧大學經(jīng)濟學院，遼寧 沈陽，110036；2 唐山師范學院經(jīng)濟管理系)

在對人口與資源環(huán)境耦合的指標評價體系進行構建的基礎上，利用主成分分析法確定人口和資源環(huán)境2個系統(tǒng)的指標權重，對人口和資源環(huán)境2個系統(tǒng)的綜合得分進行測算，基于耦合協(xié)調度模型測算人口與資源環(huán)境的耦合度。并以2005～2013年遼寧省14個城市的數(shù)據(jù)進行了實證分析。

人口；資源環(huán)境；主成分分析；耦合度；遼寧省

人類的生存和發(fā)展離不開資源和環(huán)境，環(huán)境為人類提供物質基礎的同時也通過自身的承載力對人類活動起到約束的作用，人類對資源、環(huán)境的合理開發(fā)和利用可以造福人類，促進人類的發(fā)展，過度的、破壞性的開發(fā)則會造成資源浪費、環(huán)境破壞、污染嚴重，從而影響人類的發(fā)展。實現(xiàn)人與環(huán)境的協(xié)調發(fā)展是人類賴以生存的物質保證和不遺余力追求的目標。有關人口與資源環(huán)境的關系研究主要集中于2個大的方面：一方面研究人口對資源環(huán)境的影響。有關人口對資源環(huán)境影響的模型應用較多的是Kaya恒等式和 LDMI因素分解模型、IPAT方程及其擴展模型、環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)等。LDMI因素分解模型主要用于對環(huán)境變量的影響因素進行分解分析[1，3]，IPAT方程及其擴展模型用于分析環(huán)境變量的影響因素及影響程度[4，5]，環(huán)境庫茲涅茨曲線主要研究不同環(huán)境變量的EKC是否存在及EKC的形狀問題[6～8]。另一方面研究人口與資源環(huán)境的協(xié)調發(fā)展。有關人口、經(jīng)濟與資源環(huán)境耦合協(xié)調的測算問題成為近年來的研究熱點，研究方法包括基于功效系數(shù)的耦合協(xié)調度模型[9，10]、基于DEA 模型的耦合協(xié)調性測度[11，12]、基于空間變異和距離的耦合協(xié)調度模型等[13～15]。研究方法略有不同，但基本思路都是通過構建指標評價體系對不同系統(tǒng)的綜合發(fā)展指數(shù)或得分進行測算，在此基礎上利用相應的模型來對系統(tǒng)間的協(xié)調度進行測算。筆者在前人研究成果的基礎上，通過構建人口與資源環(huán)境耦合的指標評價體系，從人口子系統(tǒng)和資源環(huán)境子系統(tǒng)2個層面對遼寧省14個城市2005～2013年的人口和資源環(huán)境的發(fā)展指數(shù)的得分進行測算，在2個子系統(tǒng)得分測算的基礎上，利用耦合協(xié)調度模型對2個協(xié)調的耦合協(xié)調度進行測算和分析。

1 研究方法

1.1 指標體系構建

人口與資源環(huán)境耦合模型從人口與資源環(huán)境2個方面選取評價指標。指標體系的構建要遵循科學性、針對性、可操作性等原則，本文在遵循指標體系的構建原則并考慮指標數(shù)據(jù)可獲得性的基礎上，人口方面選擇代表人口規(guī)模、人口發(fā)展和人口結構等因素的7個指標；資源環(huán)境方面選取代表資源供給和環(huán)境保護等因素的11個指標，具體指標名稱及指標的方向見表1。

表1中的指標帶有方向性，正向指標對于系統(tǒng)的發(fā)展起到促進的作用，指標值越大越有利于系統(tǒng)的發(fā)展；負向指標對系統(tǒng)的發(fā)展起到抑制的作用，指標值越大越不利于系統(tǒng)的發(fā)展。

表1 人口與資源環(huán)境耦合指標體系

注：“+”代表正向指標，“-”代表負向指標。

2.2 數(shù)據(jù)來源及處理

2.2.1 數(shù)據(jù)來源 本次研究以遼寧省14個城市為研究對象，研究人口與資源環(huán)境之間的系統(tǒng)耦合度，原始數(shù)據(jù)來源于2006～2014年的《遼寧統(tǒng)計年鑒》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》，部分數(shù)據(jù)如性別結構、就業(yè)人員產(chǎn)業(yè)結構等由原始數(shù)據(jù)經(jīng)簡單處理和計算得到，人均數(shù)據(jù)由總量數(shù)據(jù)除以年末人口總數(shù)得到。

2.2.2 數(shù)據(jù)處理 為消除量綱和方向性對評價結果的影響，首先需要對指標數(shù)據(jù)進行標準化處理：

對于正向指標，取

(1)

其中xij為第i個城市第j個指標的原始數(shù)據(jù)，min{xij}為第j個指標的最小值，max{xij}為第j個指標的最大值，yij為標準化后指標值。

對于負向指標，取

(2)

2.3 子系統(tǒng)得分測算

為了對人口與資源環(huán)境2個系統(tǒng)的耦合度進行測算，首先需要對2個子系統(tǒng)的綜合得分進行測算，由于2個系統(tǒng)涉及到的指標都比較多，采用因子分析中的主成分法將指標抽象成具有代表性的“因子”來對2個系統(tǒng)的得分進行測算。因子分析是從多個變量中提取共性因子的一種方法，該方法可以從多個變量中找出隱含的具有代表性的因子，將具有相同本質屬性的變量歸為一個因子來反映多變量的信息，達到減少變量數(shù)的目的。筆者按累計方差貢獻率大于85%的原則提取公因子，以各主成分的方差貢獻率作為權重計算各子系統(tǒng)的得分。以方差貢獻率作為權重可以避免主觀賦權法中的主觀性因素對結果的影響。2個子系統(tǒng)得分計算公式為：

(3)

其中fij表示第j個系統(tǒng)第i個因子的得分，αij表示第j個系統(tǒng)的各因子的方差貢獻率。j=1，2分別表示人口子系統(tǒng)和資源環(huán)境子系統(tǒng)。公式(3)計算出來的各子系統(tǒng)得分數(shù)值有正有負，為便于2個子系統(tǒng)間耦合度的計算，利用功效系數(shù)調整法，將子系統(tǒng)得分進行歸一化處理，得到0.1～1.0之間的數(shù)值。

(4)

2.4 耦合度模型

“耦合”原是一個物理學中概念，指的是2個協(xié)調相互作用、相互影響的現(xiàn)象。耦合度描述的是系統(tǒng)間相互影響程度[16]。后經(jīng)許多學者將其用于研究系統(tǒng)間的耦合與協(xié)調問題。筆者借鑒廖重斌[13]、吳文恒[17]等學者的方法來測算人口與資源環(huán)境系統(tǒng)間的耦合度。

(5)

T=w1Q1+w2Q2

(6)

(7)

其中Q1和Q2分別代表人口子系統(tǒng)和資源環(huán)境子系統(tǒng)的綜合得分，C為人口子系統(tǒng)和資源環(huán)境子系統(tǒng)的耦合度，T為人口子系統(tǒng)和資源環(huán)境子系統(tǒng)的綜合評價指數(shù)，權重w1和w2均取0.5，表示2個子系統(tǒng)同等重要，D為人口子系統(tǒng)和資源環(huán)境子系統(tǒng)間的耦合協(xié)調度。耦合協(xié)調用于衡量2個系統(tǒng)間的交互耦合的程度，D的值越大說明2個系統(tǒng)間的協(xié)調程度越高，值越小說明2個系統(tǒng)間的協(xié)調程度越低。

表2 2013年遼寧省人口和資源環(huán)境子系統(tǒng)綜合得分的主成分方差貢獻率結果 %

3 實證分析

3.1 遼寧人口與資源環(huán)境系統(tǒng)綜合得分測算

采用2.3中的方法，利用SPSS20軟件結合遼寧省14個城市2005～2013年的樣本數(shù)據(jù)，對遼寧省人口子系統(tǒng)和資源環(huán)境子系統(tǒng)的綜合得分進行測算。以2013年數(shù)據(jù)為例，利用SPSS20軟件求出人口和資源環(huán)境2個子系統(tǒng)的主成分見表2。

根據(jù)要素主成分累計方差貢獻率大于85%的原則提取主成分，人口子系統(tǒng)提取4個主成分，資源環(huán)境子系統(tǒng)提取5個主成分。2個子系統(tǒng)的主成分得分系數(shù)矩陣見表3。

表3 2014年遼寧省人口和資源環(huán)境子系統(tǒng)的主成分得分系數(shù)矩陣

根據(jù)表3中的主成分得分矩陣可以計算出2個子系統(tǒng)的各個主成分的得分，人口子系統(tǒng)的4個主成分得分分別為：

f11=0.312x1-0.259x2+0.024x3+0.032x4+0.257x5+0.348x6+0.138x7

f12=-0.237x1+0.132x2+0.009 5x3+0.476x4+0.368x5+0.112x6-0.309x7

f13=-0.183x1+0.194x2+0.678x3-0.024x4+0.034x5+0.058x6+0.457x7

f14=0.234x1+0.923x2-0.560x3+0.156x4+0.123x5+0.209x6+0.506x7

資源環(huán)境子系統(tǒng)5個主成分得分分別為：

f21=0.237x8+0.230x9+0.010x10+0.013x11+0.179x12-0.157x13+0.058x14+0.091x15- 0.068x16-0.149x17-0.210x18

f22=0.002x8+0.020x9-0.030x10+0.398x11+0.163x12+0.235x13+0.266x14+0.136x15- 0.291x16+0.116x17+0.154x18

f23=0.058x8-0.068x9+0.461x10+0.164x11+0.015x12-0.296x13+0.220x14+0.159x15+ 0.368x16+0.349x17+0.020x18

f24=0.047x8+0.278x9-0.208x10-0.107x11+0.229x12+0.006x13+0.337x14-0.702x15+ 0.157x16+0.304x17+0.054x18

f25=0.146x8+0.104x9+0.627x10-0.070x11+0.405x12+0.305x13-0.416x14-0.240x15- 0.056x16-0.146x17-0.325x18

根據(jù)公式(3)和表2中的2個子系統(tǒng)的各主成分的方差貢獻率，計算2個子系統(tǒng)的綜合得分，公式為：

F1=(38.362f11+25.858f12+19.186f13+9.160f14)/92.566

F2=(36.568f21+20.071f32+13.634f33+9.956f34+8.673f35)/88.902

表4 2013年遼寧省14個城市人口與資源環(huán)境子系統(tǒng)綜合得分

上述求出的F1和F2的值有正負，為方便計算協(xié)調度，按照公式(4)將F1，F(xiàn)2進行處理，處理后2個子系統(tǒng)的綜合得分Q1和Q2見表4。

在求得Q1和Q2的基礎上，利用公式(5)～(7)可以求得2013年遼寧省14個城市的人口與資源環(huán)境系統(tǒng)的耦合協(xié)調度，具體見表5最后一列，同理可以求得2005～2012年的2個系統(tǒng)間的耦合協(xié)調度，見表5。

3.2 遼寧人口與資源環(huán)境耦合度的區(qū)域差異分析

遼寧省的不同城市之間由于經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構水平等差異導致的人口結構、資源利用等都存在一定程度的差異，因此人口與資源環(huán)境的耦合關系也存在一定的差異。根據(jù)本次研究的測算方法可以得到遼寧省14個城市2005～2013年人口與資源環(huán)境耦合協(xié)調度，具體見表5。

沈陽市、大連市、撫順市和本溪市的人口與資源環(huán)境系統(tǒng)的耦合協(xié)調度較高，歷年的耦合協(xié)調度均在0.8以上(表5)；朝陽市和葫蘆島市的人口與資源環(huán)境系統(tǒng)的耦合協(xié)調度較低，歷年的耦合協(xié)調度值在0.3～0.5之間；錦州市、營口市、盤錦市、鞍山市和遼陽市的人口與資源環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調度除個別年份外在0.5～0.8之間；錦州市和營口市人口與資源環(huán)境系統(tǒng)的耦合協(xié)調度在0.5～0.8之間；鐵嶺市、阜新市和丹東市的人口與資源環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調度波動較大，鐵嶺市的人口與資源環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調度從0.306 2～0.706 3不等，耦合協(xié)調度呈先上升后下降的波動趨勢，阜新市的人口與資源環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調度從0.265 1～0.731 4不等，呈先下降后上升，再上升的趨勢，2007年的系統(tǒng)耦合協(xié)調度最高，丹東市的人口與資源環(huán)境耦合協(xié)調度從0.270 6～0.643 0，波動規(guī)律不明顯。

人口與資源環(huán)境的耦合協(xié)調度衡量的是人口與資源環(huán)境的相互影響程度。從人口的發(fā)展看，沈陽市、大連市、阜新市和丹東市的人口子系統(tǒng)綜合得分較高，葫蘆島市和朝陽市人口子系統(tǒng)得分較低。沈陽市和大連市由于經(jīng)濟相對發(fā)達，人口的受教育程度較高、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口較多，人口總撫養(yǎng)比不高，綜合得分較高；朝陽市和葫蘆島市雖然人口規(guī)模小、人口密度小，但是教育結構和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重2個指標都處于劣勢，綜合得分較低。各地區(qū)部分年份的人口子系統(tǒng)綜合得分對比情況見圖1。

表5 2005～2013年遼寧省14個城市人口與資源環(huán)境耦合協(xié)調度

圖1 遼寧省各地區(qū)人口子系統(tǒng)綜合得分情況

從資源供給和環(huán)境保護方面看，沈陽市、大連市、本溪市得分較高，丹東市、朝陽市和鐵嶺市得分較低。沈陽市和大連市由于經(jīng)濟發(fā)達，城市道路面積、人均綠地面積、高等學校、圖書館藏書量都處于優(yōu)勢，環(huán)境保護方面也做的較好，工業(yè)固體廢物綜合利用率和污水處理廠集中處理率等較高，盡管人均廢物排放量要高于部分地區(qū)，但是總體而言，資源環(huán)境綜合得分還是較高的。丹東市的人均供水、供氣、供電量、人均綠地面積均不高，污水處理廠集中處理率僅高于阜新市，因此綜合得分較低。鐵嶺市和朝陽市盡管人均污染物排放量較小，但是其他方面的發(fā)展均處于劣勢，因此得分也不高。各地區(qū)部分年份的資源環(huán)境子系統(tǒng)綜合得分對比情況見圖2。

圖2 遼寧省各地區(qū)資源環(huán)境子系統(tǒng)綜合得分情況

當人口的發(fā)展水平與資源的利用和環(huán)境保護的發(fā)展水平一致時2個系統(tǒng)的耦合協(xié)調度較高，人口和資源環(huán)境的發(fā)展相互促進，協(xié)調發(fā)展；反之，當人口的發(fā)展水平與資源環(huán)境的發(fā)展水平不一致時2個系統(tǒng)的耦合協(xié)調度較低。各地區(qū)部分年份人口與資源環(huán)境耦合協(xié)調度的對比情況見圖3。

圖3 遼寧省各地區(qū)人口與資源環(huán)境耦合協(xié)調度

4 結論及建議

在對人口和資源環(huán)境2個系統(tǒng)的指標體系構建基礎上，利用主成分法確定各指標權重對2個子系統(tǒng)的綜合得分進行測算，結合耦合度模型對遼寧省2005～2013年的人口與資源環(huán)境耦合度進行了測算和分析。結果顯示：沈陽市、大連市、鞍山市和本溪市的系統(tǒng)耦合協(xié)調度較高，丹東市、朝陽市、葫蘆島市和鐵嶺市的系統(tǒng)耦合協(xié)調度較低，大部分地區(qū)的人口與資源環(huán)境的耦合協(xié)調度呈先上升后下降的趨勢。

人類的生存和發(fā)展離不開資源和環(huán)境，城市的發(fā)展和建設也離不開資源和環(huán)境。資源環(huán)境直接關系到人類的發(fā)展和城市的建設。為促進人口與資源環(huán)境的和諧發(fā)展遼寧省應進一步增大環(huán)保力度，增加環(huán)境污染治理投資總量。實施環(huán)境保護和環(huán)境污染物排放總量減排責任制，加強重點區(qū)域和行業(yè)的污染物防治和排放檢測，改善各城市的空氣質量，減少溫室氣體排放，提高工業(yè)固體廢物綜合利用、工業(yè)污水處理和生活垃圾處理能力，改善環(huán)境質量、加強環(huán)境保護、提升市民環(huán)保意識、倡導適度消費、低碳消費，實現(xiàn)人口與資源環(huán)境協(xié)調發(fā)展。

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(責任編輯：朱寶昌)

Construction and Application of Coupling Model Between Population and Resources Environment Based on 14 Cities in Liaoning Province

FU Yunpeng1, LI Yanwei1, DING Yiwen1, WANG Yi1, ZHENG Hongling1,2

(1 School of Economics, Liaoning University, Shenyang Liaoning, 110036; 2 Department of Economic Management, Tangshan Normal University; China)

The principal component analysis was used to calculate the term weight, as well as the comprehensive score, of population system and resources environment system based on the construction of the index evaluation system of population and resources environment coupling. The coupling degree of population and resources environment was estimated according to coupling coordination degree model. Finally, the model was verified feasibly by the data of 14 cities in Liaoning province from 2005 to 2013.

population; resources environment; principal component analysis; coupling degree; Liaoning province

10.3969/J.ISSN.1672-7983.2016.02.014

遼寧省社會科學聯(lián)合會2016年度遼寧經(jīng)濟社會發(fā)展立項課題(課題編號：2016lslktzijjx-23)；國家社會科學基金項目(項目編號：13CRK027)；遼寧省教育廳科學研究一般項目 (項目編號:W2015171)； 遼寧省教育科學“十二五”規(guī)劃課題(課題編號:JG15DB141)；2015年唐山市科技計劃自籌經(jīng)費項目(項目編號：15140206a)。

2016-04-22；修改稿收到日期: 2016-05-29

F062.2

A

1672-7983(2016)02-0074-07

付云鵬(1978-)，女，副教授，博士。主要研究方向：資源環(huán)境經(jīng)濟學、計量經(jīng)濟學模型方法。