中部六省霧霾壓力動態(tài)綜合評價模型與實證

田時中，趙鵬大

(1.安徽大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院， 安徽 合肥 230601;2.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢) 經(jīng)管學(xué)院，湖北 武漢 430074)

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【統(tǒng)計應(yīng)用研究】

中部六省霧霾壓力動態(tài)綜合評價模型與實證

田時中1，趙鵬大2

(1.安徽大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院， 安徽 合肥 230601;2.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢) 經(jīng)管學(xué)院，湖北 武漢 430074)

為了驗證動態(tài)綜合評價模型在霧霾壓力綜合評價中的適用性，利用中部六省2005—2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)，考察其霧霾壓力狀況及影響因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：中部六省的霧霾壓力指數(shù)呈現(xiàn)動態(tài)上升趨勢，且呈現(xiàn)不同的動態(tài)演變特征，湖北和山西兩省體現(xiàn)為“先改善、再惡化、再改善”的特征，安徽和河南兩省為“先惡化、再改善”，而湖南和江西兩省呈現(xiàn)“波浪式上升”波動特征。資源因素、治理因素、城市化因素和工業(yè)化因素對霧霾的影響依次遞減。根據(jù)評價結(jié)果，提出了改善霧霾的建議。

霧霾壓力；動態(tài)評價；對稱矩陣；指標(biāo)權(quán)重；影響因素

一、引言與文獻綜述

近年來，霧霾污染在中國愈發(fā)嚴(yán)重，嚴(yán)重威脅著居民生活和身體健康，甚至成為經(jīng)濟發(fā)展的阻礙，有損“美麗中國”的國家形象。馬麗梅和張曉指出，中國20多個省份霧霾污染較為嚴(yán)重，尤以中部及偏北的東部地區(qū)較為突出，比如山東、河南、江蘇、河北、湖北、安徽等省份均屬于重度污染地區(qū)。如何解決霧霾污染，改善空氣質(zhì)量，成為當(dāng)前人們討論的熱點[1]。對霧霾壓力狀況的綜合評價能夠從宏觀上把握霧霾污染狀況，以便采取針對性的治理措施。

國外學(xué)者Maradan、Maddison、Hossein等運用空間計量模型研究環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系，實證研究證實國家間存在著環(huán)境污染及環(huán)境政策上的空間溢出效應(yīng)[2-4]。在國內(nèi)，袁加軍運用空間計量方法對環(huán)境庫茲涅茨曲線進行了實證檢驗[5]。冷艷麗、冼國明和杜思正基于省級面板數(shù)據(jù)實證研究顯示，大氣污染對FDI的擠出效應(yīng)較強[6]。王星通過面板數(shù)據(jù)的實證檢驗顯示，中國經(jīng)濟增長與大氣質(zhì)量之間尚未實現(xiàn)完全脫鉤[7]。張年和張誠運用線性回歸模型對上海市的環(huán)境污染與霧霾相關(guān)性進行格蘭杰因果檢驗，表明污染源之間存在長期均衡關(guān)系和單項因果關(guān)系[8]。潘媛基于環(huán)境經(jīng)濟投入產(chǎn)出模型，核算污染物排放系數(shù)對經(jīng)濟的影響[9]。孫曉雨、劉金平和楊賀研究認(rèn)為，大氣污染存在空間擠出效應(yīng)[10]。

國內(nèi)外研究主要集中于對霧霾污染的影響進行實證研究，對霧霾污染綜合指數(shù)測度的研究較少，并且，計量方法的選擇還有探討的空間，使得有必要加深如下問題的研究：1.如何建立具有“三維”特征的霧霾壓力動態(tài)綜合評價指標(biāo)體系；2.對于時序立體數(shù)據(jù)表的樣本，構(gòu)建怎樣的動態(tài)綜合評價模型對評價樣本進行縱橫向分析和比較；3.對霧霾壓力影響因素的分析和霧霾治理路徑的選擇等?；诖耍疚倪x擇霧霾壓力突出的中部六省作為研究樣本，選取2005—2013年的時序立體數(shù)據(jù)，運用SPSS19.0和Matlab7.0對相關(guān)數(shù)據(jù)進行處理，運用縱橫向拉開檔次法對中部六省霧霾壓力指數(shù)進行測算，分析霧霾壓力影響因素，提出改善霧霾的建議。

二、動態(tài)綜合評價模型簡介

針對動態(tài)綜合評價問題的研究，國內(nèi)學(xué)者郭亞軍和屈小娥等較為詳細地論述了基于“縱橫向”拉開檔次法的動態(tài)綜合評價原理及方法，具有“三維”特征的動態(tài)綜合評價方法具有廣泛的應(yīng)用前景和實用價值[11-12]。在霧霾壓力動態(tài)綜合評價過程中，根據(jù)已有數(shù)據(jù)積累及研究目的，我們既要綜合比較n個省份 Si( i =1，2，…，n) 在某一年份 tk( k=1，2，…，T) 的霧霾污染狀況，又要綜合比較某個省份在不同年份tk的霧霾污染狀況，將這類含有時序特征的多指標(biāo)綜合評價問題稱為動態(tài)綜合評價。對n個被評價對象(本文指中部六省)S1，S2，…，Sn，取m個評價指標(biāo)(本文指18個評價指標(biāo))x1，x2，…，xm，且按時間順序 t1，t2，…，tT獲得的原始資料(xij( tk))構(gòu)成一個時序立體數(shù)據(jù)表見表1。

表1　時序立體數(shù)據(jù)表

由時序立體數(shù)據(jù)表支持的動態(tài)綜合評價問題可表示為：yi(tk)=f(λ1(tk),λ2(tk),…,λm(tk);xi1(tk),xi2(tk),…,xim(tk))，k=1,2,…,T;i=1,2,…,n

(1)

式(1)中，yi(tk)為Si在時刻tk處的綜合評價值。計算步驟如下：

首先，對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，以保證數(shù)據(jù)口徑的統(tǒng)一和可比，計算公式為：

(2)

其次，計算評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)wj。確定權(quán)重系數(shù)的原則是在時序立體數(shù)據(jù)表上最大可能地體現(xiàn)出各被評價對象之間的差異，計算公式為：

(3)

(4)

(5)

再次，計算綜合評價函數(shù)：

k=1,2,…,T;i=1,2,…,n

(6)

最后，進行綜合評價。根據(jù)評價結(jié)果大小對樣本進行排序，在此基礎(chǔ)上計算序差的方差：

(7)

根據(jù)方差大小反映評價對象排名的波動性，進而分析它們的變化趨勢。利用“厚今薄古”思想，對被評價對象歷年的評價值進行時間加權(quán)，設(shè)hk為第tk期綜合評價值的權(quán)重系數(shù)，計算總體評價值和排名，則評價對象在評價時間區(qū)間內(nèi)的總體綜合評價值為：

(8)

(9)

據(jù)此，依據(jù)總體排名進行綜合評價和分析，綜合指數(shù)越大，霧霾壓力越大，空氣質(zhì)量越差。若樣本排序方差越大，霧霾壓力指數(shù)波動較小，方差越大，波動越大。

三、評價指標(biāo)及數(shù)據(jù)選取

本文借鑒何為、戴小文、何楓等人的研究成果，對霧霾壓力影響因素進行篩選[13-15]。結(jié)果顯示，可以將影響霧霾壓力的主要因素歸為四個方面，即資源因素、工業(yè)化因素、城市化因素和霧霾治理因素，依據(jù)系統(tǒng)性、科學(xué)性、可操作性和動態(tài)性原則，結(jié)合指標(biāo)出現(xiàn)頻次，優(yōu)選最能體現(xiàn)霧霾壓力綜合指數(shù)動態(tài)變化的因素構(gòu)建評價指標(biāo)體系，其中，準(zhǔn)則層包括資源因素、工業(yè)化因素、城市化因素和治理因素4個維度，具體指標(biāo)層由18個指標(biāo)構(gòu)成，共同反映中部六省霧霾壓力狀態(tài)，如表2所示。

表2　中部六省霧霾壓力動態(tài)綜合評價指標(biāo)體系

所有評價指標(biāo)的數(shù)據(jù)均具有可獲得性，全部數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》、《中國能源統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》、《中國統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》、《安徽省統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》、安徽省統(tǒng)計局及中部其他省份的統(tǒng)計年鑒等。列出安徽省2005—2013年的縱向數(shù)據(jù)和中部六省2013年的評價數(shù)據(jù)，如表3和表4所示。因篇幅所限，中部其他五省2005—2013年評價指標(biāo)原始數(shù)值和中部六省2005—2012年評價指標(biāo)原始數(shù)值不再一一列出。

表3　安徽省霧霾壓力縱向評價指標(biāo)值

注：數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》、《中國能源統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》等。

表4　2013年中部六省霧霾壓力橫向評價指標(biāo)值

注：數(shù)據(jù)來源：中部六省統(tǒng)計年鑒(2006—2014)、《中國能源統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》和《中國統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》等。

四、實證評價及結(jié)果分析

(一)評價過程

1.依據(jù)評價指標(biāo)體系和評價指標(biāo)值建立時序立體數(shù)據(jù)表，如表5所示。

由此可見，T=9，m=18，n=6。

2.對原始指標(biāo)值進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。運用式(2)分別對各年份的評價指標(biāo)值進行無量綱處理，得到9組無量綱數(shù)據(jù)矩陣，構(gòu)建對稱矩陣。

3.計算對稱矩陣的權(quán)重系數(shù)向量。運用matlab7.0計算對稱矩陣，運用SPSS19.0進行相關(guān)數(shù)據(jù)處理。其計算公式為：Hk=(Xk)τXk(k=1,2,…,9) ，得到H1，H2，…,H9。在此基礎(chǔ)上求出Hk對應(yīng)的最大特征值及其所對應(yīng)的(歸一化后的)特征向量，即權(quán)重系數(shù)向量分別為：

(W2005)τ=(0.049 8,0.067 4,0.082 8,0.080 7,0.025 1,0.0 038 5,0.050 0,0.047 3,0.056 3,0.064 2,0.066 1,0.041 9,0.049 1,0.041 3,0.062 0,0.061 7,0.060 7,0,055 2)τ

(W2006)τ=(0.050 1,0.067 2,0.086 0,0.043 2,0.022 7,0.047 3,0.054 4,0.062 2,0.055 0,0.068 2,0.056 6,0.048 2,0.057 5,0.039 7,0.064 9,0.067 1,0.057 1,0.052 7)τ

……

(W2013)τ=( 0.042 6,0.061 4,0.086 1,0.040 2,0.021 1,0.084 9,0.056 8,0.065 4,0.050 7,0.060 1,0.020 2,0.046 8,0.061 8,0.055 8,0.056 8,0.058 0,0.080 0,0.051 4)τ

λmax=249.395

Wτ=(0.049 6,0.064 2,0.082 4,0.040 3,0.026 1,0.068 3,0.051 8,0.057 7,0.050 6,0.062 2,0.054 3,0.045 5,0.057 4,0.041 1,0.066 4,0.065 6,0.067 1,0.049 4)τ

4.計算綜合評價函數(shù)值。根據(jù)式(6)計算yi(tk)，并對樣本結(jié)果進行排序，在此基礎(chǔ)上計算樣本排序的方差，結(jié)果如表6和表7所示。

表6　2005—2013年中部六省霧霾壓力指數(shù)測算結(jié)果

表7　2005—2013年中部六省霧霾壓力綜合指數(shù)排序及方差結(jié)果

(二)結(jié)果分析

1.從整體上看。在樣本考察期內(nèi)，中部六省的霧霾壓力綜合指數(shù)從大到小的排序依次為河南(0.529 3)>江西(0.528 4)>安徽(0.519 4)>山西(0.503 2)>湖南(0.488 0)>湖北(0.462 8)，表明河南省霧霾壓力最大，而湖北省的霧霾壓力最小。不過中部六省的霧霾壓力指數(shù)極差為0.066 5，霧霾壓力平均指數(shù)為0.505 2，只有湖南省和湖北省的霧霾壓力指數(shù)低于平均值，其他省份的霧霾壓力指數(shù)均高于平均值，表明中部六省霧霾壓力較大，在“十三五”時期需要采取針對性的減排措施，降低空氣污染指數(shù)，實現(xiàn)“美麗中部”建設(shè)目標(biāo)。

圖1　2005—2013年中部六省霧霾壓力指數(shù)演變趨勢

2.從霧霾壓力指數(shù)縱向的動態(tài)變化過程看(如圖1所示)。安徽、河南、湖北和湖南四省的霧霾壓力指數(shù)在2011年達到頂峰，之后空氣質(zhì)量有所提高，霧霾壓力指數(shù)有所下降，但末點值都高于首點值，其中湖北省呈現(xiàn)“V”型變化，波谷值出現(xiàn)在2009年。而江西和山西兩省的霧霾壓力指數(shù)自2005年以來(除山西省2008年低于首點值)處于上升趨勢，兩省同時在2013年達到霧霾壓力歷史最高點，并且江西省的霧霾壓力指數(shù)上升速度快于山西省。可見，從整個變動過程看，中部六省霧霾壓力指數(shù)呈現(xiàn)動態(tài)上升趨勢。

3.從霧霾壓力指數(shù)動態(tài)演變特征看。表7數(shù)據(jù)顯示，中部六省霧霾壓力指數(shù)的方差大小依次為河南(1.500 0)<安徽(2.000)<湖北(2.694 4)<山西(2.750 0)<江西(3.111 1)<湖南(4.111 1)，表明河南省霧霾壓力指數(shù)波動最小，湖南省的霧霾壓力指數(shù)波動最大，安徽、湖北、山西和江西四省的霧霾壓力指數(shù)的離散程度各不相同。湖北和山西兩省的空氣質(zhì)量經(jīng)歷了“先改善、再惡化、再改善”的變化過程，其霧霾壓力分別在2009年和2008年有所緩解，但之后又出現(xiàn)上升勢頭。安徽和河南兩省空氣質(zhì)量經(jīng)歷了“先惡化、再改善”的變化過程，拐點都為2011年。而湖南和江西兩省呈現(xiàn)“波浪式上升”波動過程。受“次貸危機”的影響，市場對煤炭等一次能源的需求量下降，污染物的排放量有所降低，導(dǎo)致部分省份污染物排放量下降。

4.從霧霾治理壓力來看。結(jié)合霧霾壓力指數(shù)綜合排名和霧霾壓力指數(shù)方差大小，以及當(dāng)前霧霾壓力集中的現(xiàn)實，中部六省面臨較大的霧霾治理壓力。霧霾壓力指數(shù)波動較小的省份如河南省和安徽省，其霧霾壓力指數(shù)一直處在上升勢頭，治理難度較大，需要采取更為有效的節(jié)能減排措施緩解霧霾壓力。對于霧霾壓力指數(shù)波動較大的省份如湖北、山西、江西和湖南四省，需要找出霧霾改善和惡化的根本原因，總結(jié)霧霾壓力指數(shù)下降的經(jīng)驗，改革霧霾治理機制，切實改善環(huán)境。

(三)霧霾壓力變動的決定因素分析

從指標(biāo)重要性角度來說，在建立時序立體數(shù)據(jù)表的基礎(chǔ)上，運用縱橫向拉開檔次法測算中部六省霧霾壓力指數(shù)過程中，求得實對稱矩陣的最大特征值及其所對應(yīng)的(歸一化后的)特征向量，特征向量用來衡量評價指標(biāo)的重要性，權(quán)重排序如圖2所示。

圖2　評價指標(biāo)權(quán)重排序

由圖2可見，霧霾壓力指數(shù)18項評價指標(biāo)中，對霧霾壓力指數(shù)產(chǎn)生影響的前7項指標(biāo)分別是天然氣消費量、單位GDP能耗、城市人均公園綠地、治理廢氣投入、污染治理項目本年完成投資額、原油消費量和城鎮(zhèn)化率，其權(quán)重值分別為0.082 4、0.068 3、0.067 1、0.066 4、0.065 6、0.064 2和0.062 2。其中，天然氣消費量、城市人均公園綠地、治理廢氣投入和污染治理項目本年完成投資額為逆向指標(biāo)。其他11項指標(biāo)的重要性排序如下：電力消費彈性系數(shù)、道路面積、城鎮(zhèn)萬人擁有公交車輛、火力發(fā)電量、工業(yè)廢氣排放總量、煤炭消費量、城市綠化覆蓋面積、道路長度、城鎮(zhèn)居民每百戶家用汽車量、城市燃氣普及率和能源消費彈性系數(shù)，其權(quán)重值分別為：0.057 7、0.057 4、0.054 3、0.051 8、0.050 6、0.049 6、0.049 4、0.045 5、0.041 1、0.040 3和0.026 1。其中，城市綠化覆蓋面積和城市燃氣普及率為逆向指標(biāo)。

從評價維度角度來說，依據(jù)評價指標(biāo)權(quán)重，可以計算出中部六省霧霾壓力指數(shù)動態(tài)綜合評價指標(biāo)體系準(zhǔn)則層四個維度和治理因素的權(quán)重系數(shù)，計作wbj，其值分別為0.330 9(wb1)、0.160 1(wb2)、0.260 5(wb3)和0.248 5(wb4)，重要性排序為wb1>wb3>wb4>wb2。不難看出，霧霾壓力指數(shù)的改善與惡化，首先受資源因素的影響，其次是治理因素，然后是城市化因素，最后是工業(yè)化因素。

五、結(jié)　論

在理論模型部分，本文從四個維度構(gòu)建了霧霾壓力綜合評價指標(biāo)體系，運用動態(tài)綜合評價模型進行了實證分析，驗證了方法的適用性和指標(biāo)體系的可操作性。實證研究表明，說明中部六省的霧霾壓力大小各不相同，但六省份霧霾壓力指數(shù)極差較小，并且霧霾壓力指數(shù)呈現(xiàn)動態(tài)上升趨勢，中部地區(qū)面臨較大的霧霾治理壓力。同時，中部六省霧霾壓力指數(shù)呈現(xiàn)不同的動態(tài)演變特征。研究還發(fā)現(xiàn)天然氣消費量、單位GDP能耗、城市人均公園綠地、治理廢氣投入、污染治理項目本年完成投資額、原油消費量和城鎮(zhèn)化率是影響霧霾指數(shù)動態(tài)變化的主要因素。從評價維度上說，霧霾壓力指數(shù)的改善與惡化，首先受資源因素的影響，其次是治理因素，然后是城市化因素，最后是工業(yè)化因素。

本文針對上述實證結(jié)果，提出如下政策建議：第一，在全面建成小康社會進程中，要結(jié)合資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會建設(shè)目標(biāo)和“十三五”經(jīng)濟社會發(fā)展與環(huán)境保護規(guī)劃，堅決摒棄“先污染后治理”的傳統(tǒng)發(fā)展道路，妥善處理資源、生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的關(guān)系，在保證資源節(jié)約和經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)上，堅持走新型工業(yè)化和新型城鎮(zhèn)化道路，倡導(dǎo)清潔生產(chǎn)，實現(xiàn)清潔增長。第二，進一步推廣和普及天然氣的使用，降低煤炭、石油等化石能源的消費比重，從源頭上控制污染排放；進一步擴大城市人均公園綠地面積，加快城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進程，倡導(dǎo)公共交通；堅持保護生態(tài)環(huán)境的基本國策，對于破壞生態(tài)的行為，要加大處罰力度。第三，政府需要頒布霧霾治理的相關(guān)法規(guī)，加強地方政府間的財政合作。加大霧霾治理專項資金的投入，推進環(huán)境稅制改革，完善生態(tài)補償機制，以實現(xiàn)財稅政策在霧霾治理中的促進作用。

[1]馬麗梅,張曉.區(qū)域大氣污染空間效應(yīng)及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響[J].中國人口·資源與環(huán)境,2014,24(7).

[2]Maradan D,Vassiliev A.Marginal Casts of Carbon Dioxide Abetement:Empirical Evidence from Cross-country Analysis[J].Swiss Journal of Economics and Statistics,2005,141(3).

[3]Maddison D.Modelling Sulphur Emissions in Europe:A Spatial Econometeic Approach[J].Oxford Economic Papers,2007，59(4).

[4]Hossein H M,Kaneko S.Can Environmental Quality Spread Through Institutions[J].Energy Policy,2013,56(2).

[5]袁加軍.環(huán)境庫茲涅茨曲線研究——基于生活污染和空間計量方法[J].統(tǒng)計與信息論壇,2010,25(4).

[6]冷艷麗,冼國明,杜思正.外商直接投資與霧霾污染——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].國際貿(mào)易問題,2015(12).

[7]王星.霧霾與經(jīng)濟發(fā)展——基于脫鉤與EKC理論的實證分析[J].蘭州學(xué)刊,2015(12).

[8]張年,張誠.工業(yè)固體廢物處理與城市霧霾相關(guān)性的實證分析——以上海為例[J].生態(tài)經(jīng)濟,2015,31(8).

[9]潘媛.環(huán)境—經(jīng)濟投入產(chǎn)出模型設(shè)計核算研究[J].統(tǒng)計與決策,2015(16).

[10]孫曉雨,劉金平,楊賀.中國城市大氣污染區(qū)域影響空間溢出效應(yīng)研究[J].統(tǒng)計與信息論壇,2015,30(5).

[11]郭亞軍.一種新的動態(tài)綜合評價方法[J].管理科學(xué)學(xué)報,2002(2).

[12]屈小娥.1990—2009年中國省際環(huán)境污染綜合評價[J].中國人口·資源與環(huán)境,2012,22(5).

[13]何為,劉昌義,郭樹龍.天津大氣環(huán)境效率及影響因素實證分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2016,30(1).

[14]戴小文,唐宏,朱琳.城市霧霾治理實證研究——以成都市為例[J].財經(jīng)科學(xué),2016(2).

[15]何楓,馬棟棟.霧霾與工業(yè)化發(fā)展的關(guān)聯(lián)研究——中國74個城市的實證研究[J].軟科學(xué),2015,29(6).

(責(zé)任編輯：張治國)

An Empirical Study on the Dynamic Comprehensive Evaluation Model of Six Central Provinces' Haze Pressure in China

TIAN Shi-zhong1, ZHAO Peng-da2

(1.Economics School, Anhui University,Hefei 230601,China;2.School of Economics and Management,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China.)

In order to verify the applicability of dynamic comprehensive evaluation model in the haze pressure comprehensive evaluation,using the data of six central provinces from 2005 to 2013, inspects the haze stress status and influencing factors. The results show that: the haze pressure index of six central provinces is dynamic rising, and present different dynamic evolution characteristics,Hubei and Shanxi present the characteristic of "improve-deteriorate-improve",Anhui and Henan show"deteriorate first and improve further",Hunan and Jiangxi take on a fluctuate characteristic of the wave type.Resources factor, management factor, urbanization and industrialization factors on the influence of the haze decline in turn.Finally this study provides some suggestions on how to alleviate the haze according to the research results.

haze pressure; dynamic evaluation; symmetric matrix; index weights; influencing factors

2016-03-22；修復(fù)日期：2016-06-02

安徽大學(xué)博士科研啟動經(jīng)費項目《生態(tài)文明視角下縣域生態(tài)經(jīng)濟建設(shè)績效評價》(J01001319)；安徽大學(xué)教研項目《財稅專業(yè)課程定量評價方法教學(xué)探索與實踐》(ZLTS2015074)

田時中，男，安徽岳西人，資源產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟博士，講師，研究方向：氣候政策與績效評價；

X51∶F224.0

A

1007-3116(2016)09-0056-06

趙鵬大，男，遼寧清原人，數(shù)學(xué)地質(zhì)學(xué)家，礦產(chǎn)普查勘探學(xué)家，中國科學(xué)院院士，俄羅斯自然科學(xué)院院士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：數(shù)學(xué)地質(zhì)、礦產(chǎn)普查與勘探、資源產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟。