陜南三市綠色經濟發展測度及演化研究

武婷婷，王 怡，董 朕

（1.商洛學院經濟管理學院，陜西 商洛 726000；2.陜西高校新型智庫商洛發展研究院，陜西 商洛 726000）

“綠水青山就是金山銀山”“堅持節約資源和保護環境的基本國策”，已成為新時代中國特色社會主義生態文明建設和經濟建設的思想和基本方針。陜西省貫徹黨中央生態文明建設和經濟發展的理念，大力推動綠色經濟發展，取得明顯的成效：生態環境持續改善、經濟指標穩步提升、創新驅動發展持續良好、資源利用率不斷提高，但仍存在總體水平相對滯后、地區差異明顯等問題。地處秦巴山區腹地的陜南三市，承擔著鄉村振興和阻止返貧的重要任務，同時也要貫徹“兩山”理論實現綠色經濟全面可持續發展。因此，對陜南三市綠色經濟發展狀況進行分析及研究，有利于推動秦巴山區經濟社會綠色轉型發展，探索適合秦巴山區的綠色發展之路提供方向。

從20世紀80年代就開始了對綠色經濟的研究［1-3］。在國家層面綠色發展研究中，李蘇等［4］結合中國實際構建了適于中國的GEP（綠色經濟發展指標）體系，采用熵權法測度了中國2012—2016年GEP指數，并對指標特征進行了時空分析；劉軍英［5］基于熵權法模型測量了中國不同城市綠色經濟發展指數的變化及其空間差異性。在區域層面，殷阿娜等［6］從綠色生產、綠色生態、綠色技術、綠色消費4個維度出發，采用“G1主觀賦權法+主成分客觀賦權法”的組合賦權法作為評估方法，測度京津冀綠色經濟發展水平對京津冀綠色經濟發展區域差異進行了比較分析；李爽等［7］基于長江經濟帶105個地級市的面板數據，運用非期望SBM模型對各城市綠色效率進行了測算；夏晶晶等［8］從綠色經濟、綠色生產和消費、綠色環境、綠色生態、綠色生活和綠色科技6個維度構建長江經濟帶綠色發展評價體系，對2012—2018年長江經濟帶綠色發展水平及時空變化進行了評價研究；任嘉敏等［9］以東北老工業基地11個典型城市為研究對象，從資源利用、產業綠色化、經濟發展質量、環境保護、綠色人居5個方面構建指標體系，分析東北老工業基地綠色發展水平時空演變特征；張歡等［10］采用用多層次評價方法和熵權法，從綠色美麗家園、綠色生產消費、綠色高端發展3個方面構建了湖北省綠色發展水平測度指標體系，測度了湖北省2004—2013年各地市州綠色發展水平。

以上關于綠色經濟發展的研究對中國經濟增長從總量上和質量上均提供了一定程度的理論支撐，但是也存在一些不足：①構建指標體系時，指標選擇過程的主觀性較強，導致指標評價客觀性較弱。②從研究對象上看，大部分研究都集中于全國范圍或中西部、長江經濟帶或者省域等大范圍地區，較少有關于秦巴山區不同時空下綠色經濟發展情況?；诖耍狙芯坷镁G色經濟發展指標的構建方法，結合秦巴山區實際情況構建了綠色經濟發展指標體系，使用遺傳算法和粒子群算法優化的投影尋蹤模型測度2000—2017年陜南三市綠色經濟發展狀況，并對不同區域的綠色經濟發展的時空演化情況進行分析。

1 評價指標選取及計量模型

1.1 評價指標的選取

綠色經濟發展是一個復雜的系統性概念，涉及經濟-生態-社會3個子維度，因此必須結合秦巴山區發展的特殊性構建多維度、多指標的評價體系，根據指標選取的可靠性、權威性和可獲得性原則，結合秦巴山區綠色經濟發展目標，從經濟發展水平、社會發展質量、生態文明建設、科技創新服務4個維度，構建綠色經濟發展指標體系，對秦巴山區陜南三市的綠色經濟發展成效進行測度（表1）。指標體系有4個一級指標，19個二級指標，既有正向指標，也有負向指標。

表1 綠色經濟發展指標體系

1.2 計量模型

1.2.1 投影尋蹤模型 投影尋蹤（Projection pursuit，PP）是處理和分析高維數據的一類新興統計方法，其基本思想是將高維數據投影到低維子空間上，并在該子空間上尋找出能夠反映原高維數據結構或特征的投影，從而達到研究和分析高維數據的目的，在克服“維數禍根”以及解決小樣本、超高維等問題中具有明顯優勢。與其他非參數方法一樣，投影尋蹤方法也可用來解決非線性問題。投影尋蹤評價模型的建模過程如下：

本研究所構建的綠色經濟發展指標體系中既有正向影響的指標，也有逆向影響的指標，因此，本研究采取極值標準化方法對指標數據進行標準化處理。

正向型指標數據標準化處理方法如式（1）所示：

逆向型指標數據標準化處理方法如式（2）所示：

2）構建投影指標函數Q()a。投影尋蹤法就是把p維數據綜合成以a={a(1),a(2),…,a(p)}為投影方向的一維投影值z(i)如式（3）所示：

其中，a為單位長度向量。為使局部投影點盡可能密集，最好凝聚成若干個點團，整體上投影點團之間盡可能散開。因此，投影指標函數可以表示為：

其中，Sz為投影值z(i)的標準差，Dz為投影值z(i)的局部密度。E(z)為序列的平均值；R為局部密度的窗口半徑，根據試驗來確定，R取值既要使包含在窗口內的投影點的平均個數不太少，避免滑動平均偏差太大，又不能使其隨著n的增大而增加太高，一般可取值為0.1Sz；r(i,j)表示樣本之間的距離，r(i,j)= |z(i)-z(j)|；u(t)為一單位階躍函數，當t≥0時其函數值為1，當t＜0時其函數值為0。

3）優化投影指標函數。當樣本集給定時，投影指標函數Q(a)僅隨著投影方向a的變化而變化。最佳投影方向就是最大可能暴露高維數據某類特征結構的投影方向。因此，通過求解投影指標函數最大化問題來實現，即：

實際上這是一個求解復雜非線性優化的問題，優化變量{a(j)|j=1,2,…,p}用傳統的優化方法很難處理，因此，需要引入相關算法進行求解優化問題。本研究利用遺傳算法和粒子群算法通過改進優化來解決高維全局尋優問題。

4）綜合評價。將最佳投影方向a?代入式（3）后可得各樣本投影值z?(i)。根據值z?(i)可以進行分類或優劣排序。

1.2.2 GA-PSO混合算法優化 粒子群優化算法（Particle swarm optimization，PSO）是一種群人工智能算法，其主要思想是模擬鳥類捕食過程，捕食過程即尋找全局最優解過程，所有粒子都有記憶功能，一次尋找過程中每個粒子通過平衡自身尋找過的最優位置pbest（局部最優位置）和粒子群分享信息得到的最優位置gbest（全局最優位置）來決定本次尋找的方向和運動的速度，再通過預先設置的適應度函數判斷本次尋找位置的優劣，通過有限次尋找得到全局最優解［11］。

遺傳算法（Genetic algorithm，GA）是一種模擬方法，利用數學模型來模仿生物的一系列進化過程，生物進化是通過染色體作為遺傳基因的承載體，遺傳算法則用一串數組來模擬染色體，并通過不斷地選擇、交叉、變異等遺傳操作，對問題進行優化以獲得相對最優解［12］。

粒子群算法具有收斂速度快、參數設置少、結構簡單和易于實現等優點，不過其在運算過程中也存在一定的局限性，由于缺乏速度的動態調節，容易陷入局部最優，導致收斂精度低和不易收斂。遺傳算法中的交叉操作體現了全局搜索能力，變異操作體現了局部搜索能力，使得遺傳算法在運算過程中不易陷入局部最優解，不過遺傳算法往往收斂較慢，或是容易過早收斂。

因此，將遺傳算法的思想融入到粒子群算法中，引入遺傳算法的交叉操作提高粒子的全局搜索能力，預防陷入局部最優；當陷入局部最優時，利用遺傳算法中的變異操作改變粒子結構，從而跳出局部最優狀態［13］。所以，利用遺傳算法中交叉操作和變異操作的思想對粒子群算法進行優化改進，可以彌補粒子群算法容易陷入局部最優和收斂精度低的缺陷，最終獲得精度更高的解。GA-PSO混合算法實現流程如圖1所示。

2 實證分析

2.1 數據來源及參數設置

本研究基礎數據來源于2010—2017年《陜西省統計年鑒》和2010—2017年各市的經濟統計公報。根據上文所確定的綠色經濟發展評價指標體系，應用GA-PSO混合算法優化的投影尋蹤模型對標準化后的數據進行評價分析。依據圖1所述的GA-PSO混合算法實現流程，利用MATLAB 2013a軟件進行編程計算，采用混合算法求解投影指標函數的最大值，解決投影向量的優化問題。

圖1 GA-PSO混合算法實現流程

MATLAB參數設置為：指標數p=19，學習因子c1=2、c2=2，交叉率pc1=0.6、pc2=0.7，變異率pm=0.2，最大迭代次數Tmax=1 000。

2.2 分地區縱向綠色經濟發展評價

2.2.1 漢中市2010—2017年漢中市綠色經濟發展評價結果如表2和圖2所示。從表2和圖2可以看出，漢中市綠色經濟發展水平有著不同程度的增長。其中，經濟發展水平的增長幅度最大，生態文明建設次之，而科技創新服務發展相對較慢，并且在2013—2014年、2016—2017年科技創新服務水平還略有下降。從綜合投影值可以看出，2010—2017年漢中市綠色經濟發展水平呈穩步增長的趨勢。

表2 2010—2017年漢中市綠色經濟發展水平投影值

圖2 2010—2017年漢中市綠色經濟發展趨勢

2.2.2 安康市2010—2017年安康市綠色經濟發展評價結果如表3和圖3所示。從表3和圖3可以看出，安康市綠色經濟發展水平有著不同程度的增長。其中，社會發展質量的增長幅度最大，經濟發展水平次之，科技創新服務在2015年后發展較快。而生態文明建設在2015年前都在穩步增長，但2015年后有所下降。從綜合投影值可以看出，2010—2017年安康市綠色經濟發展水平呈增長的趨勢，并且在2012年后增長斜率也在變大。

表3 2010—2017年安康市綠色經濟發展水平投影值

圖3 2010—2017年安康市綠色經濟發展趨勢

2.2.3 商洛市2010—2017年商洛市綠色經濟發展評價結果如表4和圖4所示。從表4和圖4可以看出，商洛市綠色經濟發展水平有著不同程度的增長。其中，經濟發展水平的增長幅度最大，社會發展質量緊隨其后，生態文明建設在2010—2012年有些許下降，2013—2015年又快速增長，到2016年有所下降，2017年又重回升勢。而科技創新服務僅在2015年有迅速下降，其余年份均在穩步增長，主要原因在于2015年商洛市R&D經費支出相較于2014年縮減了1.22億元，同時申請專利也少了500件。從綜合投影值可以看出，2010—2017年商洛市綠色經濟發展水平也呈穩步增長的趨勢。

表4 2010—2017年商洛市綠色經濟發展水平投影值

圖4 2010—2017年商洛市綠色經濟發展趨勢

2.3 分指標橫向綠色經濟發展評價

將陜南三市橫向進行對比，運用投影尋蹤模型進行評價，評價結果如表5和圖5所示。從表5和圖5可以看到，2010—2017年在經濟發展水平和社會發展質量方面，漢中市領先于安康市，安康市領先于商洛市。在生態文明建設方面，2013年前安康市居于首位、漢中市次之、商洛市第三，而在2014年后安康市生態文明建設總體呈下降趨勢，同時商洛市在生態文明建設方面有了大幅提升，漢中市總體上也呈上升趨勢，到2017年陜南三市在生態文明建設基本相差無幾，說明商洛市近些年在生態環境治理方面取得了很大的成效。在科技創新服務方面，漢中市居于首位，商洛市領先于安康市，反映出安康市的科技創新服務是發展的短板。從綜合綠色經濟發展水平來看，漢中市依舊位于首位，安康市排第二，商洛市還是落后于漢中市和安康市。

圖5 2010—2017年陜南三市分指標綠色經濟發展趨勢

表5 2010—2017年綜合綠色經濟發展水平投影值

3 結論

本研究從經濟發展水平、社會發展質量、生態文明建設和科技創新服務4個方面構建了綠色經濟發展評價指標體系，運用遺傳算法和粒子群算法混合優化的投影尋蹤模型對位于秦巴山區的陜南三市2010—2017年綠色經濟發展水平進行了實證分析。結果表明，從分地區的縱向視角來看，2010—2017年漢中、安康和商洛三市的綜合綠色經濟發展水平均呈現穩步增長態勢，不同地區的發展特征也不相同，2010—2017年漢中市在綠色經濟發展的4個維度方面總體上均在上升，其中經濟發展水平的增長幅度最大；安康市社會發展質量的增長幅度最大，不過生態文明建設方面在2015年后有所下降；商洛市在綠色經濟發展的4個維度方面總體上也均在上升，不過生態文明建設和科技創新服務在某些年度有些許反復。從分指標的橫向視角來看，綜合綠色經濟發展水平，漢中市位列第一，安康市第二，商洛市第三；在經濟發展水平和社會發展質量方面，商洛市均落后于漢中市和安康市；在生態文明建設方面，漢中市增長幅度較小，安康市還有所下降，而商洛市取得了很好的成效；科技創新服務是安康市綠色經濟發展的短板。