基于灰色模型的天津社會經濟發展與海洋環境關聯性研究

路文海，曲艷敏，向先全，吳玥，楊翼，劉書明

（1.中國海洋大學，山東　青島　266100；2.國家海洋信息中心，天津　300171；3.國家海洋標準計量中心，天津　300112）

基于灰色模型的天津社會經濟發展與海洋環境關聯性研究

路文海1，2，曲艷敏2，向先全2，吳玥3，楊翼2，劉書明2

（1.中國海洋大學，山東青島266100；2.國家海洋信息中心，天津300171；3.國家海洋標準計量中心，天津300112）

隨著天津經濟的迅速發展，海洋開發力度增大，給近岸海洋生態環境帶來了較大壓力。弄清區域經濟發展與環境污染之間的關聯，對于尋求環境和經濟的協調、可持續發展具有重要作用。采用灰色關聯度分析和耦合度分析方法，定量揭示了經濟發展與海洋環境的關聯程度，從時序角度分析了2006-2013年經濟與環境耦合關系的演變規律，同時對2014-2018年天津經濟和海洋環境耦合關系的變化趨勢進行了預測。結果表明：①經濟規模中，地區生產總值增長速度與環境關聯度較大；海洋產業活動中，海水養殖產量同未達清潔海域面積、活性磷酸鹽濃度和無機氮濃度關聯度較大，原油產量顯著關聯于石油類濃度，而海洋化工產品產量則與化學需氧量呈現強相關；②2006-2013年天津社會經濟與海洋環境的耦合度整體呈先升高后下降的趨勢，但耦合關系始終處在磨合階段；③2014-2016年天津社會經濟與海洋環境的耦合度出現緩慢上升，而2016-2018年耦合關系變化較小甚至有出現下降的趨勢，未來還必須繼續加大海洋環境保護力度，促進環境與經濟的協調發展。

灰色關聯度；耦合度；灰色預測；海洋環境；沿海經濟

天津市管轄海域位于渤海灣底，渤海是我國唯一半封閉型邊緣海，三面環陸，水體交換能力較弱，不易于陸源污染物的遷移和擴散。環渤海地區是我國北方經濟活動的中心之一，渤海也是受沿岸人為活動影響最為明顯、污染最嚴重的海域之一（褚帆等，2015）。伴隨著渤海灣周邊城市群的迅速發展，近些年天津海洋開發力度增大，海洋經濟發展迅速，陸源及海上排污造成海水污染加重（李永仁等，2015），渤海灣是研究海洋經濟發展與環境污染關系較為理想的區域。弄清區域經濟發展與環境污染之間的關系，尋求協調發展的途徑，是目前可持續發展研究的熱點之一；同時對于有效引導經濟結構調整，建立合理的產業結構、布局，進而實現全區環境系統和經濟系統的和諧具有重要作用。

海洋作為一個獨特的生態系統，其環境質量的變化以及海洋經濟的發展同樣受到重視。蓋美等（2012）采用可變模糊識別模型研究遼寧沿海經濟帶經濟與海洋環境的協調性，研究表明遼寧沿海各地區的經濟增長與海洋環境發展處于略好于動態平衡階段，但遠未達到明顯協調；許冬蘭等（2013）運用熵變方程法分析2001-2009年間的我國海洋經濟與海洋環境的協調度，結果表明只有2002、2007、2009三個年度的海洋經濟發展與海洋環境質量處于協調狀態，其他年份兩者均處于不協調狀態；王光升等（2013）構建了海洋環境污染與沿海地區經濟的聯立方程，并結合情景分析，研究表明環保投入變動和產業結構變動對海洋經濟-環境系統影響趨勢一致。

由于經濟與環境的統計數據有限，且經濟與生態環境的協調發展關系受內外因素的影響而不斷變化，是不完全確定的，即這種關系是一種灰色關系，采用數理統計方法往往難以奏效；灰色系統理論通過對部分已知信息的生成、開發實現對現實世界的確切描述和認識，作為一種對系統動態發展態勢做量化比較的統計分析方法，在環境、經濟兩個抽象系統關系的研究中發揮了重要作用，該方法具有對樣本量的多少和樣本有無規律沒有假設要求，且計算量小以及量化結果與定性分析結果總是相符等特點，決定了用它對經濟與環境效應進行分析非常適合。

灰色關聯分析方法已在環境、農業、工業、氣象、交通等多個領域得到了廣泛應用，如劉小瑜（2005）采用灰色綜合關聯度來測度中國的工業化進程，研究顯示灰色綜合關聯度所表現出的產業結構變化特征與實際情況相符合，我國正處于工業化進程的中期；白楊等（2008）利用灰色關聯分析方法對敦煌農業現代化進行分析，結果表明影響敦煌市農村經濟發展的首要因子是農業現代化水平；晉盛武等（2013）采用灰色關聯度分析法研究安徽典型城市各污染指標的主要影響因子，結果發現經濟結構與技術進步對環境污染有著重大的影響。實踐證明灰色關聯分析是一種實用、可靠的定量分析方法；周沙等（2014）采用灰色關聯模型分析黑河流域中游地區生態環境變化的驅動因子，結果表明正相關驅動因子有降水量、用電量和化肥施用折純量，負相關驅動因子有農作物播種面積、蒸發量和第二產業產值。

社會經濟發展與環境質量的關系研究在多個區域均有開展，且灰色關聯分析方法在環境、農業、工業、氣象、交通等多個領域應用廣泛應用。本文以海洋經濟發展較快且海域污染較嚴重的天津區域為研究對象，對該區域社會經濟對海洋環境的影響關系進行探討性研究，從宏觀的角度得出經濟結構與環境質量的一些聯系，采用灰色系統模型分析經濟與海洋環境的關聯度，并預測未來的動態變化趨勢，以期對區域社會經濟可持續發展調控提供技術支撐。

1　研究方法

1.1灰色關聯度分析

灰色關聯法基本思想是根據序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯系是否緊密，兩個因素變化態勢一致，則認為兩者關聯較大；反之關聯較小（朱權等，2014）。

由于指標的原始數據量綱不同，為了能夠進行時空比較，在進行關聯分析之前，一般采用極差標準化的方法對數據進行無量綱化處理（王靜峰等，2009）。計算公式為：

式中：Xi為第i項指標標準化值；xmax，xmin分別為第i項指標最大和最小值。由于經濟發展指標均為正指標，標準化時采用式（1）；環境指標為負指標，標準化時采用式（2）。

計算經濟指標與環境指標的灰色關聯系數，采用如下公式：

其中，Xi（t）和Yj（t）分別為經濟和環境指標值，ξi（j）（t）為t時刻經濟指標與環境指標的關聯系數；ρ為分辨系數，取值范圍為0～1，一般取ρ=0.5。

對關聯系數進行進一步處理后，得到經濟指標與環境指標的的灰色關聯度ri：

為了綜合比較各經濟產業指標與環境污染的關聯性，我們考慮用綜合關聯度Ri來衡量各經濟產業指標對環境污染的綜合影響，計算公式為：

其中，μi為每個環境指標的權重。考慮到各環境指標在衡量環境質量時重要程度相當，我們假設所有環境指標的權重相同。

為了分析經濟發展與海洋環境兩個系統的耦合度，在式（3）的基礎上分別按行或列求其平均值，并進一步構造經濟發展與海洋環境的耦合度模型，計算公式為：

其中，D為耦合度，m、l分別表示經濟發展系統與環境系統的指標個數。根據耦合度D取值的不同，可以將區域經濟與海洋環境系統耦合度分為6大類（宋學鋒等，2005；紀建悅等，2012），如表1所示。

表1　經濟-海洋環境系統耦合度分類與特征

1.2灰色預測模型

（1）預測部分

首先對初始序列x（0）作累加生成數列x（1），則GM（1，1）模型相應的微分方程為：

式中a稱為發展系數，u稱為內生控制灰數。計算得到a，u后，就有GM（1，1）模型如下：

（2）檢驗部分

灰色預測模型檢驗一般包括殘差檢驗、關聯度檢驗和后驗差檢驗，本文采用后驗差檢驗。首先計算原始數列x（0）得均方差S0，然后計算殘差數列ε（0）的均方差S1，方差比C計算公式為：

最后計算小誤差概率p：

若后驗差檢驗通過后，則可用該模型進行預測。

2　指標選取與數據來源

2.1指標選取

結合天津經濟與海域水環境狀況的特點，考慮指標選取的典型性和延續性，構建出天津市經濟發展與海洋環境關系評價指標體系，如表2所示。其中，從經濟規模、產業活動2個方面對經濟發展系統的特征進行細化，從海洋環境的總體水平和主要污染物濃度角度對指標進行了細化。

表2　天津市經濟發展與海洋環境關系評價指標體系

2.2數據來源

自“十一五”以來，特別是天津濱海新區被列為國家經濟重點發展區域之后，天津市社會經濟發展迅速，對海洋開發力度增大，海洋環境質量也受到了較大的影響。本文以2006-2013年天津市海洋環境和經濟發展數據進行研究，海洋環境狀況數據來源于2006-2013年《天津市海洋環境狀況公報》和天津近岸海域海水水質監測數據，經濟指標數據來源于2006-2013年《中國海洋統計年鑒》。

3　模型應用與結果分析

3.1經濟發展與海洋環境的關聯度

根據公示（1）-（5）計算出天津社會經濟與海洋環境指標的關聯度，計算結果見表3。

從表3中可以看出2006-2013年經濟與環境指標之間的關聯關系：

表3　天津市經濟發展與海洋環境的關聯度

（1）從綜合關聯度可以看出，天津經濟與海洋環境的關系密切。經濟規模中，地區生產總值增長速度與環境關聯度較大；海洋產業活動中，海水養殖產量、原油產量和港口旅客吞吐量與環境的關聯度排在前三位。

近年來天津經濟增長迅速，2006-2013年，天津GDP增速連續保持在全國前三位。經濟高速增長的同時，不可避免地帶來了大量污水的排放。研究表明，近年來天津市的污水排放量呈增加趨勢，大量的污水加重了天津近岸海域的富營養化程度（劉蕓等，2014；尹翠玲等，2015）。

（2）從單項指標來看，海洋產業活動中，海水養殖產量同未達清潔海域面積、活性磷酸鹽濃度和無機氮濃度關聯度較大，原油產量顯著關聯于石油類濃度，而海洋化工產品產量則與化學需氧量呈現強相關。

渤海是我國最大的海水養殖基地，產量占全國總量的40.9%（董彬，2012）。研究表明，雖然水產養殖排污量小于陸源排污量，但對于水交換條件差的局部海域，水產養殖排出的氮、磷營養物質成為水體富營養化的污染源之一（崔毅等，2005；Faez-Osunaetal，1999；Tovar etal，2000）。渤海海域石油勘探開發產生的鉆屑、泥漿對水質環境造成了破壞（徐勝等，2011），另外油污事件時有發生，這也是石油類污染物的一個重要來源。天津海洋化工產品產量占全國總產量的13.7%，位于全國前列（高建國等，2013），海洋化工業包括生物化工、海水化工等類別，其主要污染物即為化學需氧量。

3.2經濟發展與海洋環境的耦合度

為揭示天津市經濟發展與海洋環境關系的階段特性，采用2006-2013年經濟與海洋環境的數據，根據耦合度計算公式（6），計算得到經濟與海洋環境的耦合度變化曲線，如圖1所示。

由圖1可以得出以下結論：

（1）從整體來看，2006-2013年天津市經濟與海洋環境的耦合度處在0.58～0.64之間，耦合關系整體呈先升高后下降的趨勢，但始終處于磨合階段。個別年份間（如2011-2013年）表現出一定的波動性，說明經濟發展與環境變化的緊密性。

圖1　2006-2013年天津市經濟與海洋環境的耦合度

（2）分階段來看，2006-2010年，天津市經濟與海洋環境的耦合度由0.58上升至0.64。這段時間處于“十一五”快速發展期，根據《中國海洋統計年鑒》，2006-2010年天津市社會生產總值的增幅接近113.6%，但由于海洋環境尚有一定承載力能夠容納經濟增長產生的污染物，經濟增長的上升趨勢大于海洋環境惡化的趨勢，其結果就表現為兩個系統的耦合度提高。

（3）2011-2013年，天津市經濟與海洋環境的耦合度出現下降，其中2012年降幅最為明顯。進入“十二五”之后，天津經濟繼續保持增長，隨之而來的卻是海洋環境持續惡化，導致其惡化趨勢大于經濟增長的效應，表現為耦合度下降。對于2012年的耦合度急劇下降，這可能是由于該年度降水量顯著高于往年，入海水量也顯著增加（據《天津水資源公報》統計，2012年天津入海水量約為2011年的2.4倍），地表徑流攜帶地表水系蓄積的污染物大量集中排海，導致海域環境急劇惡化，其結果就表現為兩個系統耦合度的明顯下降。

3.3經濟發展與海洋環境耦合度預測

為分析未來五年（2014-2018年）天津市社會經濟與海洋環境的協調發展情況，本文以“十一五”期間（2006-2010年）和“十二五”前期（2011-2013年）天津市經濟和海洋環境數據為基礎，假設未來經濟和海洋環境變化仍按照目前的發展態勢，采用IDL語言建立GM（1，1）模型，對未來五年（2014-2018年）經濟和環境的各單項指標值分別進行預測，并對模型預測結果進行檢驗，檢驗結果如表4所列。

表4　經濟與環境指標的預測和檢驗結果

從表4中可以看出，除海水養殖產量和石油類濃度之外，經濟和海洋環境指標其他指標的預測結果較好。在耦合度預測時采用各指標的預測結果來計算，從提高耦合度的預測精準性方面考慮，基于各指標預測的檢驗結果，對指標進行了取舍。采用了除海水養殖產量和石油類濃度之外的10個指標開展了經濟與環境的耦合度計算。

采用公式（1）-（6）進一步計算了未來五年天津市經濟發展和海洋環境的耦合度，如圖2所示。

從圖中可以看出，2014-2016年，經濟與海洋環境的耦合度出現緩慢上升，耦合關系穩定在磨合階段。表明通過“十二五”期間持續的努力，可以有效抑制海洋環境的惡化，社會經濟與海洋環境可以達到協調發展。但不容樂觀的是，2016-2018年，經濟與海洋環境的耦合關系變化較小甚至有出現下降的趨勢，表明海洋環境的承載力有限，在保持經濟平穩發展的同時，還必須繼續加大海洋環境保護力度，才能促進社會經濟與海洋環境的協調發展。

圖2　2014-2018年天津市經濟與海洋環境的耦合度

4　結論與討論

本文以2006-2013年天津市社會經濟和海洋環境數據為基礎，分析了天津市社會經濟與海洋環境的關聯狀況和耦合關系，并預測了2014-2018年經濟和海洋環境耦合度的變化趨勢，結論如下：

（1）灰色關聯結果顯示，天津市經濟總量、增長速度以及海洋產業活動與海洋環境的關系較為密切。

（2）耦合度計算結果顯示，2006-2013年天津社會經濟與海洋環境的耦合度整體表現出一定的波動性，但耦合關系始終保持在磨合階段。

（3）耦合度預測結果顯示，2014-2016年天津社會經濟與海洋環境的耦合度出現緩慢上升，而2016-2018年耦合度變化較小甚至有出現下降的趨勢，表明渤海海洋環境承載能力有限，經濟快速發展對海洋環境的影響仍不容小視。

由于全面系統分析海洋環境污染是一個復雜的過程，海洋環境不單受經濟指標的影響，陸源排污、跨界污染、水動力條件等因素的影響也很大。本文采用灰色關聯分析方法得出的定量分析結果能夠與天津經濟、海洋環境變化趨勢相符，這種相互關系并不是因果關系，其內在聯系需通過量化影響海洋環境質量的因素進一步深入研究，以便更科學地測度經濟增長與海洋環境污染的關系。

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（本文編輯：袁澤軼）

Study of the relationship between coastal socio-economy and marine environment in Tianjin based on Grey Model

LU Wen-hai1,2,QU Yan-min2,XIANG Xian-quan2,WU Yue3,YANG Yi2,LIU Shu-ming2
（1.Ocean Universityof China,Qingdao 266100,China;2.National Marine Data and InformationService,Tianjin 300171,China; 3.National Center of OceanStandard and Metrology,Tianjin 300112,China）

With the development of economy in Tianjin,and development activities weighed more heavily on the marine environment.In order to study the relationship between coastal socio-economy and marine environment,this paper quantitatively revealed the degree of association between economic development and the marine environment by using the grey relationship analysis and coupling system,and analyzed the evolution of coupled relationship in terms of the time sequence from 2006 to 2013.Therefore,the coupled relationship between socio-economy and marine environment in Tianjin from 2014 to 2018 was predicted by using the grey GM(1,1)forecast model.Results showed that,mariculture production was strongly related to unclean sea area,inorganic nitrogen content and active phosphate content.In addition,offshore oil exploration and development was strongly related to oil content,and marine chemical industry was strongly related to chemical oxygen demand.From 2006 to 2013,the coupled relationship between socio-economy and marine environment in Tianjin had a decreasing trend after the first rising,and kept in a running-in stage.Therefore,from 2014 to 2016,the degree of coupling between socio-economy and marine environment in Tianjin would be slowly rising,and would have a declining trend from 2016 to 2018.It is necessary to make effective efforts to promote the coordination of economy and marineenvironment in the future.

gray correlation degree;coupling degree;grey prediction;marine environment;coastal economy

F061.5

A

1001-6932（2016）04-0361-06

10.11840/j.issn.1001-6392.2016.04.001

2015-06-26；

2015-11-09

中國海洋發展研究中心重大項目（AOCZDA201205-1）。

路文海（1978-），男，博士生，高級工程師，主要從事海洋地理信息系統、海洋環境保護方面的研究。電子郵箱：lu-wenhai@163.com。