生態城市發展質量評價方法研究

彭定洪,黃子航

(昆明理工大學質量發展研究院，云南 昆明 650093)

0 引言

自1971 年聯合國教科文組織首次提出生態城市的概念以來，生態城市成為緩解全球生態危機的重要對策之一,受到相關政府部門與學術界的廣泛關注。在對生態城市的研究中,對其發展質量進行評價是衡量城市規劃、城市建設及管理成效的主要依據。鑒于指標體系的構筑和評價方法的選擇是綜合評價的兩大核心，因此,結合生態城市建設的內涵和特點，對生態城市發展質量的評價指標和評價方法的探索成為國內外學者關注的焦點。柳映瀟[1]利用物元可拓模型和ARIMA方法對貴陽市生態城市建設現狀進行測度；翁翎燕[2]在全排列多邊形圖示法的基礎之上對生態城市評價方法進行研究；Tang[3]從改進的TOPSIS方法、ESTI的層次動態模型和灰色關聯度模型入手，進行了生態城市可持續發展的評價方法探索；Piwowarski[4]又根據VIKOR與TOPSIS的核心內涵，發展了歐洲城市可持續發展的評價方法。通過對以上研究成果的分析，在有關生態城市評價方法的研究中，以TOPSIS、ARIMA以及VIKOR等評價方法的應用尤為廣泛，其主要原因是以距離測度為核心的評價方法，不僅可以考慮指標體系的結構以便于進行計算，而且可以根據距離差異體現出問題的不足之處。但經過其多年的發展，眾多學者逐漸發現，此類方法極端參考解的選擇，在應用中通常與實際情況并不相符。尤其在生態城市的評價中，其需要兼顧的經濟發展與綠色環保本身就屬于相互沖突的指標，極端的正負理想解就無法滿足其參考解的選擇。因此本研究提出了一種猶豫模糊EDAS評價方法，用以解決指標間相互沖突難以調和的問題。基于平均解的距離評價法由Ghorabaee[5]于2015年提出，該方法的優點在于將評價標準由極端的正負理想解更換為更具有實際意義的平均解，在參數難以調和的情況下，折中的平均思想顯然更加符合實際利益。由于其顯著的實用價值，該方法隨即演變出了區間模糊EDAS[6]、2-type模糊EDAS[7]等拓展版本。但應用到生態城市的評價問題中時，以上的拓展版本還不足以應對在群體決策中難以達成專家共識這一缺憾，且在統計多年的發展數據時，經常會遇到數據缺失的問題。為了保證原始數據的真實性，本文選擇可以將離散信息點作為計算元素的猶豫模糊集作為數據基礎。并在此基礎上將可以體現指標間相互聯系的CRITIC客觀權重確定法與其相擬合，提出了猶豫模糊EDAS-CRITIC法，作為生態城市發展評價的評價方法。

本文從生態城市建設中經濟與環保相互沖突的特點入手，深入探討問題產生的根本原因及指標體系內部相互制約的影響關系，綜合考慮影響結果的根本因素，選擇以人與自然協調性為出發點的DPSIR模型進行指標體系構建。發展了一種在考慮相關反饋特性的框架下，能夠解決協調沖突指標的生態城市發展質量綜合評價體系。

1 生態城市發展質量指標體系構建

1.1 DPSIR評估框架

DPSIR[8-10](驅動力—壓力—狀態—影響—響應)概念框架是由OECD和UNEP共同建立的一種對環境質量和生態系統進行評估的框架。該模型從系統的角度看待人和環境的反饋關系，將發展、人類健康、資源以及環境有機整合在一起，利用它們之間相互影響的關系引導其和諧共生。該模型還可以根據框架本身強烈的因果聯系，清晰解釋經濟和環境之間的邏輯性，能夠準確全面地對不同層面下各個指標間的反饋機制進行監測，以便能夠解釋經濟與環境之間的內在邏輯關系，有利于從整體性角度反映城市生態發展質量。

在針對生態城市發展質量的評價問題中，本文所提出的DPSIR評價體系中，驅動力 (經濟水平)是指引起資源與環境變化的內在原因，主要是社會經濟活動中的內在動力與發展趨勢；壓力 (環境問題、社會問題)是指日常生活對周邊資源和環境的影響，它是導致生態環境變化的直接原因；狀態 (城市發展狀態)是生態環境在驅動力和壓力之下，整個社會、環境所呈現出的各種狀況；影響 (城市發展評價指數)表示區域內各生態系統的各種狀態對社會和環境的反饋結果與影響程度；響應 (政府政策)指為實現社會經濟可持續發展而采取的積極有效的措施和對策。

1.2 構建生態城市發展質量評價指標體系

目前，我國對生態城市發展質量的相關研究已經引起了眾多學者的重視，其中秦偉山[11]等基于制度等五個層面，構建了含有 35 項指標的評價體系對生態城市建設質量進行測度分析；羅輝[12]等通過發展水平指數模型、系統協調度指數模型和績效模型，構建了生態文明建設評價指標對昆明生態文明建設進行評價；李從欣[13]從國土資源空間開發、資源節約利用、生態環境保護、生態協調和生態制度執行五個層面構建評價指標對省域生態文明建設進行綜合評價；甘彩云[14]從 “五位一體”出發，歸納分析了廈門市生態文明建設狀況，并據此提出了相應對策建議；David[15]又以P-S-R為框架，通過考慮指標間存在的相關性，進而構建了生態城市評價指標體系 (見表1)。為了反映我國生態城市建設質量，分析發展中的問題與障礙，并正確引導生態城市的規劃與發展，本研究在分析眾多研究成果的基礎上，以DPSIR為評估框架建立生態城市發展質量評價體系，見圖1。

表1 生態城市發展質量評價指標體系

資料來源：根據參考文獻[11-15]整理。

圖1 生態城市發展質量評價指標關系

2 研究方法

2.1 猶豫模糊EDAS評價模型

自模糊集[16]理論誕生至今，已被廣泛應用到各類研究領域。隨著社會的快速發展，客觀事物的復雜性以及人們所掌握知識的局限性，致使學者們逐漸擴展了模糊集，出現了區間模糊集[17]、直覺模糊集[18]和區間直覺模糊集[19]等理論。但近年來，學者逐漸發現人們在進行決策時，經常會猶豫不決而且不能相互說服，致使決策難以達成一致。于是，Torra提出了一種模糊集拓展形式，即猶豫模糊集[20，21]。猶豫模糊集的隸屬度并不是一個確定的值或服從某種分布，而是幾個可能的隸屬數值，這一特點顯然更有利于解決數據不具有明顯規律性的生態城市評價問題，且在處理評價過程中的群體信息時可有效避免因集結算子導致的信息丟失。

在以妥協思想為核心的多準則決策方法中，以TOPSIS[22]和VIKOR[23]的應用最為廣泛，其核心都在于選擇距離正理想解最近、負理想解最遠的方案為最優選項。然而在實踐中，我們總會遇到類似于生態城市評價問題中出現的評價指標相互沖突的問題，這就很難尋找到符合每一個指標的最優解，也就很難尋找到距離最為理想的備選方案。為了解決這一問題，本文根據猶豫模糊集EDAS方法，選擇以平均解代替正負理想解，通過計算備選方案與平均解的正向距離和反向距離以表征各個備選方案之間的差距與優劣之處。選擇正向距離值最大、負向距離值最小的方案，以此所得的最優選項不僅在效果上高于平均解，更可以避免因指標沖突而無法準確判斷最優方案的問題。

2.2 猶豫模糊CRITIC客觀權重確定法

除了指標具有沖突性這一問題外，DPSIR框架中指標間相互影響的因果關系也是評價生態城市問題的重點之一。目前在權重確定方法中應用較為廣泛的專家評價法雖然都可以通過計算得出權重值，但只是給出了主觀的指標權重，沒能考慮到客觀層面各個指標間的相互聯系和相互影響，從而忽略了指標間本身存在的客觀因素。而CRITIC[24]是一種通過計算指標績效值與信息含量確定客觀權重的計算方法，通過計算指標的變異大小和指標間的沖突性來綜合確定指標的客觀權重。因此，選擇 CRITIC 法用以確定客觀權重更加符合DPSIR框架中指標之間相互影響的特點。縱觀多種研究成果，還沒能提出一種猶豫模糊CRITIC法，本文將開展這項工作。

2.3 背景知識

定義1[22]令X為一給定的集合，M={u1,u2,…,un}為給定集合的N個隸屬函數,則有關隸屬函數的猶豫模糊集，即HM定義為:

HM={〈x,hM(x)〉|x∈X}

其中，hM(x)=∪u∈M{u(x)}是值域位于[0,1]上的一個集合,表示集合中X的元素x屬于集合HM的若干種可能隸屬度。為了表述方便,把有限論域X上的全體猶豫模糊集記為HFS(X),稱hA(X)為A的猶豫模糊元,簡寫為hA。

定義2[22]對于任意兩個猶豫模糊元h1、h2,它們的基本運算法則如下：

定義3 設ha、hb是任意兩個猶豫模糊元，則猶豫模糊元ha、hb之間的距離公式為:

定義4[22]定義函數Θ:[0,1]N→[0,1],在參考集合X中猶豫模糊集X由N個猶豫模糊元組成 (H={h1,h2,…,hN}是在集合X上的一個猶豫模糊集)，在集合X中的一個擴展函數Θ在猶豫模糊集H中對每一個x都有：

ΘH(x)=∪γ∈{h1(x)x…xhN(x)}{Θ(γ)}

下面以一個簡單的例子進行說明：

假設h1={0.5,0.6,0.7},h2=(0.5,0.6)，計算h1和h2的均值：

AMh1,h2=∪γ∈{h1×…xhN×}{AM(γ)}=

{AM(0.5,0.5)}∪{AM(0.5,0.6)}

∪{AM(0.6,0.5)}∪{AM(0.6,0.6)}

2.4 評價步驟

步驟二：確定二級指標權重。下面就EDAS方法中所需要確定的指標權重使用CRITIC法進行計算：

表2 決策矩陣示意

(1)對評價指標進行標準化處理。在評價體系中成本型指標和利潤型指標具有不同的最優狀態，為了能夠準確地對評價對象進行評估，需要對指標進行標準化處理，以便進行統一計算。

對于效益指標，即指標值越大評價就越好的指標：

(1)

對于成本指標，即指標值越小評價就越好的指標：

(2)

(3)構建相關系數矩陣。在本文所提出的CRITIC法中，主要運用相關系數刻畫不同指標評價值之間的變化趨勢。本文針對二級評價指標，構建線形相關系數矩陣R(見表3)。由于所給出的評價值為猶豫模糊數，傳統的相關系數不能滿足本文的需求，因此受Hausdorff距離測度思想啟發，本文重新定義了一種猶豫模糊相關系數，該系數既可以避免主觀增添HFE中元素，也不需要對HFE進行順序排列。

定義5 設X為參考集，hA與hB為在集合X上兩個給定的HFE，則猶豫模糊相關系數C(hA,hB)為：

其中，#hA為hA中元素的個數，#hB為hB中元素的個數。

表3 猶豫模糊相關系數矩陣

(4)計算信息量。即對二級指標cmn所包含的信息量Hmn進行計算：

(3)

(5)計算猶豫模糊權重。在這一步中，默認指標所含信息量的大小即為指標的猶豫模糊權重，其指標信息量的標準化將在后面的步驟中進行處理。當Hmn越大時表明指標cmn所含的信息較多，對應的權重就應該越高：

wmn=Hmn

(4)

式中，wmn表示二級指標cmn的權重，Hmn代表指標cmn所包含的信息量。

步驟三：通過計算評價指標的評價值，構建平均解矩陣AV：

AV=[AVn]1×n

(5)

其中：

(6)

若cmn為利潤型指標，則：

PDAmnk=

(7)

NDAmnk=

(8)

若cmn為成本型指標,則：

PDAmnk=

(9)

NDAmnk=

(10)

從客觀評價值的角度來看，所構建的正向距離矩陣 (見表4)表示為在生態城市質量評價指標體系中，部分指標超出平均參考解的數值；負向距離矩陣 (見表5)表示為在生態城市質量評價指標體系中，部分指標低于平均參考解的數值。另一方面，從主觀感性心理角度分析，也同樣可以將其視為在對城市進行評價時，高出均解參考解看作收益，即為考慮了專家組對這一城市發展質量的滿意程度；低于均解參考解看作損失，為專家組對其失望不滿的程度。

步驟五：將步驟四中所得到的距離矩陣PDAmak和NDAmak中的距離分量進行求和計算得：

(11)

(12)

步驟六：計算所有備選方案的評估得分ASk。

(13)

(14)

(15)

在公式 (15)中，求得0≤ASk≤1。此處的平均思想也同樣體現了在生態城市質量評價過程中，平衡沖突指標及折中滿意與失望的思想。

步驟七：根據計算所得的評估得分ASk對備選方案進行排序。其中，得分最高的方案為最優選項，并且可以根據得分對備選方案劃分等級，明確優劣。

在圖2所給例子中共有4個備選方案和兩個利潤型指標，每個方法在不同指標下的PDA和NDA計算值都會顯示在圖中。如果一個方案的PDA>0，相應的NDA值=零。當NDA>0時，也有PDA = 0。可以看出在兩個指標上都有PDA值的A3是最好的，而在這兩個標準上有NDA值的A2是最差的選擇。對于A1和A4的排名，我們還根據所提出的方法獲得評估分數。

表4 正向距離矩陣

表5 負向距離矩陣

圖2 猶豫模糊EDAS方法評價示意圖

3 算例實證與對比分析

3.1 研究區域概況

云南省地處我國西南，是一個自然景觀豐富，城市建設環保的省份。其經濟發展的主要支柱就是以自然山水為主的旅游業，這就致使云南省的經濟發展是可以和綠色環保相互協調、相互依存的。正是因為認識到了這一優勢，云南省各市的發展也一直是以建設生態城市為目標。但在生態城市的建設過程中，云南各市始終都沒能形成一個完備的建設評估體系，自然也就無法衡量其發展質量及找出發展短板。因而，本文選取云南省內建設較好的昭通、曲靖、昆明、玉溪四個城市為例，根據本文構建的綜合評價體系，衡量其生態城市發展質量，并找到發展過程中的不足之處。

3.2 數據來源

在本研究中，根據所構建指標體系給出的評價指標，除了GDP增長率、人口密度及經濟發展指數等客觀數值由 《云南統計年鑒2010—2015》和 《中國統計年鑒2010—2015》給出外，余下數值均為主觀評價值。為了保證主觀評價值的客觀性與真實性，本評價活動邀請來自環保廳和高校研究機構的五名資深專家組成評估組，為四個城市A1、A2、A3、A4進行打分。其中整體環境壓力指數這一指標選擇以5年的數據為基礎，通過加權計算的方式得到具有代表性的數值。

3.3 評價步驟

得到標準化后的決策矩陣建立猶豫模糊決策矩陣D：

步驟二：運用猶豫模糊CRITIC法計算猶豫模糊指標權重。

得到一級指標和二級指標的猶豫模糊權重，將一級權重與二級權重相乘得到最終權重:

根據步驟三構造平均解矩陣AV:

AV[(0.34,0.37),(0.34,0.33,0.34),(0.72,0.73),(0.60,0.58),(0.43),(0.55),(0.44,0.47,0.46),(0.61),(0.48,0.52),(0.56),(0.35),(0.51,0.56),(0.52,0.34),(0.60),(0.73),(0.66,0.54),(0.54),(0.49,0.50,0.79)]

步驟四：利用公式 (6)～ (10)得出正向距離矩陣與負向距離矩陣:

通過計算得到的正向距離矩陣可以發現，昆明市的18個評價值中有5個與正向均解的距離均為最突出，玉溪市和曲靖市在經濟衡量指標上與之存在部分差距，但在綠色衡量指標中玉溪市與昆明市之間并無明顯差距。

最后通過公式 (11)～ (15)得出ASk并進行排序，經過計算得到:

AS1=0.5538,AS2=0.5688.AS3=0.6736,AS4=0.6715。因此，AS3>AS4>AS2>AS1證明，第三個城市是發展質量最好的生態城市。

通過對以上評價結果的分析可以得出：①通過計算過程與原始數據來看，昆明市的綠色、環保類指標得分值與玉溪市不相上下，與曲靖市與昭通市存在差距。之所以會在排名上出現差距，主要是玉溪市的經濟發展相較于昆明市比較弱勢，經濟發展指數與政府治理指數也都偏低，綜合之下昆明市的總體發展態勢領先于其他三市。②從四個城市的排序及評估得分可知，昆明市與玉溪市同屬于建設質量較好的生態城市，昭通市與曲靖市屬于發展質量一般的第二梯隊。主要原因均為經濟發展的遲緩，綠水青山同為云南省各市的環保優勢，但如何在不損壞的基礎上使其成為經濟成長的動力，正是昭通市與曲靖市的城市建設難點之一。③單一的旅游產業建設也同樣是云南各市的經濟發展指數普遍偏低的原因之一，應利用綠色資源，綜合發展多結構、多框架的產業經濟，也同樣可以提高生態城市的發展質量。

3.4 對比分析

本文提出的猶豫模糊EDAS方法是在TOPSIS方法的基礎上進一步體現妥協思想，使用平均解替代正負理想解作為評估標準，用以解決生態城市發展質量評價問題中出現的指標沖突問題。除此之外，本文還將該方法與妥協思想的另一代表方法VIKOR相對比，證明猶豫模糊EDAS方法在生態城市發展質量評價中的優越性。因篇幅限制僅給出猶豫模糊TOPSIS和猶豫模糊VIKOR方法的排序結果。

(1)Xu[25]等提出了一種在猶豫模糊環境下的TOPSIS方法，根據本文所給出的評價值利用該方法進行計算，得到這四個城市的貼近度以及排序結果：CC1=0.5027,CC2=0.4135,CC3=0.4022,CC4=0.5156，可得A4>A1>A2>A3。由此可以發現，在猶豫模糊TOPSIS方法計算下得出的最優城市為A4。通過對指標的分析可以發現，A3雖然在經濟發展上遜于A4,但在綠色環保方面卻在所有城市中是最為突出的。由此可知猶豫模糊TOPSIS方法在取理想解時采用了極端取法，導致在判斷指標沖突性的問題時會出現極端的偏向一面的情況，無法給出兼顧多面的評價結果。且在Xu提出的方法中采用添加HFE和降序排列的方式進行處理，這也同樣導致結果的偏差。

(2)Liao[26]等提出了一種適用于猶豫模糊集的VIKOR方法，該方法也是同樣遵循妥協原則的多準則決策方法。針對本文所提出的評價問題應用該方法進行評價得出：CC1=0.3742,CC2=0.3213,CC3=0.4759,CC4=0.4033，排序結果為A3>A4>A1>A2。根據結果分析可得猶豫模糊VIKOR方法所得出的最優城市與次優城市都為A3與A4。從指標的評價值中也可以看出A3的經濟發展水平排名靠前，環保指標也優于A2。從DPSIR兼顧性的角度綜合分析，A3確為發展質量最高的生態城市，證明本研究所提出的方法具有一定的準確性。

4 結論

(1)通過對云南省生態城市發展數據的收集與分析，根據生態城市建設目標的要求，結合專家咨詢與發展需要，建立了系統、科學的生態城市發展質量評價指標體系。并運用猶豫模糊CRITIC法確定指標權重，以猶豫模糊數為基礎構建評價矩陣，形成了可以解決沖突指標問題的猶豫模糊EDAS-CRITIC綜合評價模型。并進行對比分析，證明研究方法的準確性與合理性。

(2)以云南省為例，通過對四個城市的GDP增長率、經濟發展指數以及建成區綠地覆蓋率等指標進行調查、收集、研究分析該城市的文獻資料，根據生態城市發展質量評價體系，應用EDAS-CRITIC評價模型進行評價，得出排序結果。說明云南省內生態城市建設質量最高的城市為昆明市，其次為玉溪市，與城市發展現狀相符。驗證了該評價理論的系統性、可行性與實用性，可為其他生態城市的規劃建設提供評價依據。