基于模糊綜合評(píng)價(jià)體系生態(tài)文明建設(shè)的研究

張玉麗，何　玉，楊　洋

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)　金融學(xué)院，安徽　蚌埠　233030)

基于模糊綜合評(píng)價(jià)體系生態(tài)文明建設(shè)的研究

張玉麗，何玉，楊洋

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽蚌埠233030)

摘要：針對(duì)生態(tài)文明建設(shè)綜合評(píng)價(jià)，使用線性內(nèi)插法和相關(guān)系數(shù)法，構(gòu)建模糊C均值聚類(lèi)、模糊綜合評(píng)價(jià)等模型，使用MATLAB、EVIEWS等軟件編程，對(duì)當(dāng)前生態(tài)文明建設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行篩選并得到合理的生態(tài)文明建設(shè)評(píng)價(jià)體系，并對(duì)生態(tài)文明建設(shè)相對(duì)落后的城市給出建議。

關(guān)鍵詞：生態(tài)文明；模糊綜合評(píng)價(jià)；模糊C均值聚類(lèi) ；MATLAB ；EVIEWS

中共十八大會(huì)議提出“大力推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)，扭轉(zhuǎn)生態(tài)環(huán)境惡化趨勢(shì)”。面對(duì)環(huán)境污染、生態(tài)系統(tǒng)退化的嚴(yán)峻形勢(shì)，生態(tài)文明建設(shè)問(wèn)題成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)[1]。選取合理的指標(biāo)作為生態(tài)文明建設(shè)評(píng)價(jià)的依據(jù)，構(gòu)建科學(xué)的、有代表性的評(píng)價(jià)體系等問(wèn)題已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。當(dāng)前指標(biāo)體系的研究有國(guó)家、省級(jí)、城市、縣域?qū)哟危笜?biāo)選取代表性不足，或相關(guān)性較高，實(shí)用性和操作性有待提高。本文通過(guò)對(duì)當(dāng)前生態(tài)文明建設(shè)評(píng)價(jià)體系的分析和總結(jié)，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行篩選、組合,利用模糊綜合評(píng)價(jià)模型，對(duì)具有代表性的城市進(jìn)行生態(tài)文明建設(shè)水平的評(píng)價(jià)，對(duì)生態(tài)文明建設(shè)相對(duì)落后的城市給出建議。

近些年由于環(huán)境污染問(wèn)題日益突出，許多學(xué)者基于不同視角對(duì)生態(tài)文明進(jìn)行研究。蔣小平(2008)針對(duì)河南省生態(tài)文明建設(shè)的量化評(píng)價(jià)問(wèn)題，選取了20個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)，通過(guò)指標(biāo)發(fā)展速度的加權(quán)求和的形式獲得的權(quán)重[2]。這種表示方式簡(jiǎn)單易懂，但其建立的指標(biāo)體系中環(huán)境質(zhì)量所占比重稍大，評(píng)價(jià)結(jié)果會(huì)過(guò)于倚重生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。杜宇等人(2009)運(yùn)用綜合指數(shù)法對(duì)我國(guó)2007年生態(tài)文明整體建設(shè)進(jìn)程以及我國(guó)東中西部的六個(gè)省(市)的建設(shè)進(jìn)程進(jìn)行評(píng)價(jià)，不具有代表性[3]。本研究克服了城市選擇的隨機(jī)性，利用模糊C均值聚類(lèi)將各省市按經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行分類(lèi)，針對(duì)每類(lèi)取東部、中部、西部相對(duì)發(fā)達(dá)和相對(duì)貧困的地區(qū)，兼顧經(jīng)濟(jì)、地理因素，更具代表性。在指標(biāo)的選取方面不僅考慮到環(huán)境因素還涉及人們生活水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等多個(gè)方面，確保評(píng)價(jià)體系可靠性。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源與模型假設(shè)

筆者數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中華人民共和國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒[4]。為方便解決問(wèn)題，現(xiàn)做出以下幾條假設(shè)：(1)所選取的具有影響力的指標(biāo)在生態(tài)文明建設(shè)評(píng)價(jià)中具有絕對(duì)的影響力，其他指標(biāo)的影響較小，可以忽略。(2)生態(tài)環(huán)境建設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)短時(shí)間內(nèi)遵循以往的變化趨勢(shì)，不存在意外事件的發(fā)生而導(dǎo)致指標(biāo)值劇烈的變化。(3)所有數(shù)據(jù)來(lái)源真實(shí)可靠。

二、生態(tài)文明建設(shè)綜合評(píng)價(jià)體系

(一)數(shù)據(jù)處理

1.缺省值的處理

選取2003—2013年間的各指標(biāo)數(shù)值，對(duì)缺少的數(shù)據(jù)采用線性內(nèi)插法進(jìn)行彌補(bǔ)。

圖1　數(shù)值內(nèi)插原理

2.生態(tài)文明建設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

當(dāng)前生態(tài)文明建設(shè)指標(biāo)多而繁雜，其指標(biāo)涉及政治、經(jīng)濟(jì)、文化等各個(gè)領(lǐng)域，其中包含較多相關(guān)量的指標(biāo)。由于多重共線性的存在將會(huì)導(dǎo)致所建立的評(píng)價(jià)模型對(duì)于現(xiàn)實(shí)情況的綜合評(píng)價(jià)存在較大的差異，因此我們運(yùn)用簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。

首先我們?cè)O(shè)計(jì)了如下形式的模型：Yt=β0+β1X1+β2X2+…+βiXi，其中i=1,2,…,22。結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得到當(dāng)前生態(tài)文明建設(shè)指標(biāo)的初步模型，運(yùn)用EVIEWS軟件對(duì)于所得的模型進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，結(jié)合檢驗(yàn)的結(jié)果建立相關(guān)系數(shù)矩陣，篩選出相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)，把性質(zhì)接近并且相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)進(jìn)行合并，將性質(zhì)不同但相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)進(jìn)行剔除。利用EVIEWS進(jìn)行指標(biāo)的篩選與剔除，該模型 R2=0.984 371,調(diào)整的R2=0.979 905,可決系數(shù)很高，F(xiàn) 檢驗(yàn)值為220.440 7，明顯顯著，但是當(dāng)置信度為95%的水平下，t0.25(7)=2.365上述指標(biāo)x1和x2線性關(guān)系不顯著，x1和x3顯著性相關(guān)，這表明部分指標(biāo)之間存在較強(qiáng)的線性相關(guān)性。然后我們對(duì)各指標(biāo)間的線性相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析，得到解釋變量的關(guān)系矩陣。根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣，將相關(guān)性超過(guò) 90%的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，得到與生態(tài)文明建設(shè)關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)但彼此之間關(guān)聯(lián)性較低的指標(biāo)：人均耕地面積，人均淡水量，森林覆蓋率，人均GDP，居民消費(fèi)率，人口平均壽命，城鎮(zhèn)居民基尼系數(shù)，居民家庭恩格爾系數(shù)，高等教育入學(xué)率，國(guó)家財(cái)政教育經(jīng)費(fèi)占GDP的比重十個(gè)指標(biāo)。

(二)研究思路

通過(guò)使用相對(duì)優(yōu)屬度模糊矩陣評(píng)價(jià)的方法來(lái)進(jìn)行求解，相應(yīng)步驟如下:設(shè)u={u1,u2,u3,…，un}是待評(píng)價(jià)的n個(gè)方案集合，v={v1,v2,v3…，vn}是評(píng)價(jià)因素集合，將u中的每個(gè)方案用v中的每個(gè)因素進(jìn)行衡量，得到一個(gè)觀測(cè)值矩陣：

其中aij表示第j個(gè)方案關(guān)于第i項(xiàng)評(píng)價(jià)因素的指標(biāo)值。

1.建立模糊效益型矩陣

評(píng)價(jià)指標(biāo)分為效益型、成本型和固定型。用I1,I2,I3分別表示效益型、成本型和固定型指標(biāo)，對(duì)于指標(biāo)矩陣A，我們針對(duì)上述的幾種指標(biāo)，通過(guò)無(wú)量綱化，將矩陣的各元素均轉(zhuǎn)化為效益型指標(biāo)，建立效益型矩陣：B=(bij)m×n

建立各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量：w=(w1,w2,…，wm)

2.建立綜合評(píng)價(jià)模型

且若Ft

模糊綜合評(píng)價(jià)方法的優(yōu)點(diǎn)在于不需要先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所建立的相對(duì)偏差矩陣在消除量綱的同時(shí)得到了一個(gè)成本型模糊矩陣，但是其缺陷在于理想方案并不一定是實(shí)際中的某個(gè)方案。

(三)研究過(guò)程

1.典型城市的選取——模糊C均值聚類(lèi)模型

為了解決評(píng)價(jià)各省市生態(tài)文明建設(shè)情況的問(wèn)題 ,當(dāng)前對(duì)于我國(guó)行政地區(qū)在空間上的劃分一般包含東部、中部和西部，我們建立模糊C均值聚類(lèi)模型對(duì)每一部分選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較好、適中、較差的代表性地區(qū)。結(jié)合我們篩選的指標(biāo)，查閱相關(guān)資料，找到被篩選城市的關(guān)于生態(tài)文明建設(shè)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過(guò)建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)被選城市的生態(tài)文明建設(shè)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。

(1)建模準(zhǔn)備

根據(jù)各省分、直轄市2003-2013年的指標(biāo)數(shù)據(jù)組劃分為C個(gè)不同的類(lèi)，使同類(lèi)中的數(shù)據(jù)特征具有某種相似性。

模糊C均值聚類(lèi)的具體步驟如下：

a)設(shè)定論域U0，運(yùn)用MATLAB計(jì)算最佳聚類(lèi)數(shù)C；

(2)模型求解

結(jié)合當(dāng)前評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，我們收集數(shù)據(jù)并建立模糊C均值聚類(lèi)模型。運(yùn)用MATLAB軟件對(duì)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行聚類(lèi)分析，得到譜系聚類(lèi)圖如圖2：

圖2　各省市經(jīng)濟(jì)狀況譜系聚類(lèi)圖

由各省市經(jīng)濟(jì)狀況譜系聚類(lèi)圖，可將各省市按經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r分為3類(lèi)，結(jié)果如表1所示。

表1　模糊C城市聚類(lèi)結(jié)果

結(jié)合表1數(shù)據(jù)，通過(guò)定性和定量的分析，我們選取了地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r具有代表性的十個(gè)城市，分別是上海，江蘇，吉林，黑龍江，廣東，河南，江西，內(nèi)蒙古，重慶，西藏。

2.典型城市生態(tài)文明建設(shè)評(píng)價(jià)

(2)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重wj(j=1,2,3,…，10)

運(yùn)用MATLAB軟件可以求出該指標(biāo)值。

(3)建立綜合評(píng)價(jià)模型

經(jīng)過(guò)計(jì)算可得：綜合評(píng)價(jià)值見(jiàn)表2：

表2　各省市綜合評(píng)價(jià)值

(四)結(jié)果分析

根據(jù)表2中的數(shù)據(jù)，由于F5黑龍江>吉林>內(nèi)蒙古>上海>江西>重慶>江蘇>廣東>河南 ,根據(jù)上述判斷，當(dāng)前生態(tài)文明建設(shè)中西藏地區(qū)生態(tài)文明建設(shè)狀況最好，而河南省生態(tài)文明建設(shè)狀況最差。

三、建議

對(duì)于生態(tài)文明建設(shè)水平相對(duì)較低的河南省，由以上分析可知影響其生態(tài)文明建設(shè)水平較大的因素主要是自然資源短缺和人均收入分配不合理。因此我們提出以下建議：倡導(dǎo)綠色消費(fèi)，提高消費(fèi)效率，減少資源浪費(fèi)；結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況，建立公平的收入分配制度，調(diào)動(dòng)勞動(dòng)者的積極性，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等一系列可行的措施。

四、結(jié)語(yǔ)

本文使用模糊聚類(lèi)分析，結(jié)合空間分布，篩選出具有代表性的省份。對(duì)選取的省份進(jìn)行生態(tài)文明建設(shè)評(píng)價(jià)時(shí)，結(jié)合當(dāng)前研究進(jìn)展，并針對(duì)各個(gè)領(lǐng)域初步選取指標(biāo)，使用相關(guān)系數(shù)法，多重相關(guān)性檢驗(yàn)確定研究的指標(biāo)，排除了指標(biāo)間的相互依存關(guān)系對(duì)生態(tài)文明建設(shè)評(píng)價(jià)帶來(lái)的影響，最終建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型。將各省市近十年的指標(biāo)，數(shù)據(jù)代入模型得到各省市生態(tài)文明建設(shè)評(píng)價(jià)的綜合得分，進(jìn)而反映各省市生態(tài)文明建設(shè)進(jìn)程。本文通過(guò)選取具有代表性的指標(biāo)，建立生態(tài)文明建設(shè)評(píng)價(jià)體系，并選取部分省市進(jìn)行評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果能夠較為準(zhǔn)確的反映該地的生態(tài)文明建設(shè)情況。該體系具有較強(qiáng)的應(yīng)用性和參考性。通過(guò)本文的研究成果，有利于各省市及時(shí)對(duì)影響生態(tài)文明建設(shè)的因素進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，構(gòu)建更宜居的生態(tài)環(huán)境。

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文章編號(hào)：2095-4654(2016)03-0048-03

* 收稿日期：2015-12-21

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)項(xiàng)目(11301001)；安徽省省級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目(201510378470)

中圖分類(lèi)號(hào)：X823

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A