基于熵值修正AHP賦權(quán)的綜合評(píng)價(jià)模型與實(shí)證

祝志川，張君妍，張國(guó)超 ，段偉花

（吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)a.統(tǒng)計(jì)學(xué)院；b.亞泰工商管理學(xué)院，長(zhǎng)春 130117）

0 引言

眾所周知，綜合評(píng)價(jià)成功的關(guān)鍵在于賦權(quán)方法的科學(xué)合理選擇，常用的賦權(quán)方法有主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和組合賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法通過專家或決策者的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)或主觀意圖確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，帶有一定的主觀性和隨意性，但不能體現(xiàn)指標(biāo)實(shí)際數(shù)據(jù)的客觀信息，例如AHP[1,2]、模糊AHP[3,4]、改進(jìn)的專家賦權(quán)[5]等方法；客觀賦權(quán)法主要根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)際數(shù)據(jù)變異程度和指標(biāo)之間的影響程度判斷指標(biāo)的相對(duì)重要性而確定指標(biāo)權(quán)重，但是不能體現(xiàn)專家意見或經(jīng)驗(yàn)，例如 TOPSIS[6]、變異系數(shù)[7]、熵權(quán)[8]和 CRITIC[8]等方法；組合賦權(quán)法利用幾種不同的賦權(quán)方法進(jìn)行線性加權(quán)組合確定指標(biāo)權(quán)重，常見的是主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法進(jìn)行線性加權(quán)確定指標(biāo)的組合權(quán)重，該方法不僅可以體現(xiàn)專家經(jīng)驗(yàn)或決策者意見，且可以體現(xiàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀數(shù)據(jù)信息，但是無法科學(xué)合理的分配組合系數(shù)，例如熵權(quán)-G1組合賦權(quán)[9]、AHP-標(biāo)準(zhǔn)離差組合賦權(quán)[10]和變異系數(shù)-AHP組合賦權(quán)[11]等方法。為了解決線性加權(quán)組合賦權(quán)法無法科學(xué)合理確定組合系數(shù)的難題，李剛利用反映評(píng)價(jià)指標(biāo)信息含量的標(biāo)準(zhǔn)差比值代替主觀賦權(quán)中人為確定指標(biāo)重要性之比，提出了標(biāo)準(zhǔn)差修正群組G1賦權(quán)法[12]，該賦權(quán)法從本質(zhì)上巧妙科學(xué)地把主客觀賦權(quán)方法融合在一起，為綜合評(píng)價(jià)理論提供了一種新的研究思路。

因此，為了科學(xué)評(píng)價(jià)區(qū)域“新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、綠色化”的“五化”協(xié)同發(fā)展的客觀現(xiàn)狀，和補(bǔ)充完善已有評(píng)價(jià)理論及方法，首先構(gòu)建了充分反映“五大”發(fā)展理念的區(qū)域“五化”協(xié)同發(fā)展綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；其次，利用反映指標(biāo)信息量大小的熵值來確定指標(biāo)的重要性排序，提出了一種新的熵值修正AHP賦權(quán)的權(quán)重計(jì)算方法，本質(zhì)上把客觀賦權(quán)法巧妙的融合到主觀賦權(quán)法之中使得評(píng)價(jià)結(jié)果既兼顧了專家或決策者的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，又兼顧了指標(biāo)數(shù)據(jù)的客觀信息，同時(shí)避免了組合賦權(quán)方法中組合系數(shù)無法科學(xué)合理分配的難題；最后，利用新構(gòu)造的賦權(quán)方法對(duì)吉林省“五化”協(xié)同發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了實(shí)證研究。

1 指標(biāo)體系的構(gòu)建

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建基礎(chǔ)和準(zhǔn)則層的建立

（1）根據(jù)《關(guān)于加快推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的意見》中協(xié)調(diào)推進(jìn)“五化”發(fā)展建議，提煉創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、綠色低碳、以人為本原則構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

（2）通過設(shè)置新型工業(yè)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、信息化準(zhǔn)則層體現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)原則。

（3）通過設(shè)置綠色化準(zhǔn)則層體現(xiàn)綠色低碳原則。

（4）通過設(shè)置新型城鎮(zhèn)化準(zhǔn)則層體現(xiàn)以人為本準(zhǔn)則。

1.2 區(qū)域“五化”協(xié)同發(fā)展指標(biāo)體系的構(gòu)建

（1）根據(jù)指標(biāo)出現(xiàn)高頻率原則篩選了工業(yè)增加值等指標(biāo)。

根據(jù)“四化”及“五化”等文獻(xiàn)中指標(biāo)體系的理性分析，依據(jù)指標(biāo)出現(xiàn)高頻率原則，篩選了工業(yè)增加值等13個(gè)指標(biāo)，見表1第3列第1～8行和10～14行。

（2）根據(jù)數(shù)據(jù)易獲取性原則篩選了移動(dòng)電話用戶數(shù)等指標(biāo)。

依據(jù)數(shù)據(jù)易獲取性原則，篩選了城鎮(zhèn)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋總?cè)藬?shù)、移動(dòng)電話用戶數(shù)等5個(gè)指標(biāo)，見表1第3列第9行和15～18行。

（3）根據(jù)綠色可持續(xù)發(fā)展原則篩選了建成區(qū)綠化覆蓋率等指標(biāo)。

依據(jù)綠色可持續(xù)發(fā)展原則，選取了能夠真實(shí)反映經(jīng)濟(jì)綠色化、生活方式綠色化、價(jià)值取向綠色化的建成區(qū)綠化覆蓋率等5個(gè)指標(biāo)，見表1第3列第19～23行。

根據(jù)指標(biāo)篩選原則構(gòu)建了反映“五大”發(fā)展理念的區(qū)域“五化”協(xié)同發(fā)展綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表1所示。

表1 吉林省2010—2014年“五化”發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)

2 基于熵值修正AHP賦權(quán)的綜合評(píng)價(jià)模型

2.1 評(píng)價(jià)模型的建立思路

首先，通過對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)規(guī)范化處理進(jìn)行打分；其次，利用各指標(biāo)的綜合權(quán)重，建立基于熵值修正AHP賦權(quán)的綜合評(píng)價(jià)模型；最后，通過綜合評(píng)價(jià)得分判斷各評(píng)價(jià)對(duì)象實(shí)際發(fā)展情況，進(jìn)行對(duì)比分析。具體原理見圖1。

圖1 區(qū)域“五化”協(xié)同發(fā)展綜合評(píng)價(jià)原理圖

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的打分

（1）正向指標(biāo)打分

設(shè)：Pik為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第k個(gè)指標(biāo)得分，Vik為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第k個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，n為被評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)，則正向指標(biāo)打分公式為[9，13]：

式（1）的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第k個(gè)指標(biāo)值與最小值的偏差相對(duì)于最大最小值偏差的相對(duì)距離，得分越高說明該指標(biāo)發(fā)展情況越好。

（2）負(fù)向指標(biāo)打分

各符號(hào)的含義與式（1）中一致，負(fù)向指標(biāo)打分公式為[9,13]：

式（2）的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義與式（1）相同。

2.3 基于熵值排序修正AHP權(quán)重的計(jì)算

（1）計(jì)算各指標(biāo)熵值

熵值是用來反映被評(píng)價(jià)指標(biāo)的變異程度，根據(jù)數(shù)據(jù)變異程度大小來反映信息量的大小，指標(biāo)數(shù)據(jù)分布越散亂，說明該指標(biāo)所提供的信息量越大，在綜合評(píng)價(jià)中所占的權(quán)重應(yīng)該越大；反之，指標(biāo)數(shù)據(jù)分布越集中，說明該指標(biāo)提供的信息量越小，所占權(quán)重也應(yīng)該越小。

設(shè)Vik為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第k個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)（i=1,2,…,n；k=1,2,…,m），為第j個(gè)準(zhǔn)則層第k個(gè)指標(biāo)的熵值（j=1,2…,q），則的計(jì)算公式為[9,13]：

（2）評(píng)價(jià)指標(biāo)和準(zhǔn)則層的重要性程度排序

根據(jù)計(jì)算的熵值分別對(duì)指標(biāo)和準(zhǔn)則層進(jìn)行重要性排序，步驟如下。

①對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行重要性排序

根據(jù)式（3）計(jì)算的熵值對(duì)各準(zhǔn)則層下的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行重要性程度排序。

②對(duì)準(zhǔn)則層進(jìn)行重要性排序

取各準(zhǔn)則層內(nèi)指標(biāo)熵值的平均數(shù)作為準(zhǔn)則層熵值，對(duì)各準(zhǔn)則層重要性程度進(jìn)行排序，則第j個(gè)準(zhǔn)則層的熵值e(j)計(jì)算公式為：

根據(jù)式（4）計(jì)算得到的e(j)值可對(duì)各準(zhǔn)則層進(jìn)行重要性程度排序，如果某兩個(gè)準(zhǔn)則層的熵值相等，則認(rèn)為兩者重要性程度相同，重要性標(biāo)度為1。

（3）修正AHP權(quán)重的計(jì)算

修正AHP權(quán)重計(jì)算思路：首先，通過熵值大小對(duì)各指標(biāo)和準(zhǔn)則層進(jìn)行重要性程度排序；其次，由專家根據(jù)兩兩指標(biāo)的重要性程度運(yùn)用9標(biāo)度法構(gòu)造判斷矩陣；最后，為保證其排序結(jié)果的合理性，對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，若通過一致性檢驗(yàn)則權(quán)重分配合理，否則重新構(gòu)造判斷矩陣直到通過一致性檢驗(yàn)為止。

①指標(biāo)層對(duì)準(zhǔn)則層的權(quán)重計(jì)算

根據(jù)式（3）計(jì)算的熵值分別對(duì)各準(zhǔn)則層下評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行排序，以確定各準(zhǔn)則層內(nèi)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性程度，進(jìn)而構(gòu)造兩兩指標(biāo)間的判斷矩陣。當(dāng)確定好指標(biāo)間的判斷矩陣后，利用隨機(jī)一致性比率CR進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，計(jì)算公式為[4,14]：

其中，λ為判斷矩陣的最大特征值，n為被評(píng)價(jià)對(duì)象個(gè)數(shù)，RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)。若隨機(jī)一致性比率CR＜0.1，則認(rèn)為判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)；否則，需要調(diào)整和修正判斷矩陣直到通過一致性檢驗(yàn)為止。

設(shè)判斷矩陣中第k個(gè)指標(biāo)相對(duì)于第t個(gè)指標(biāo)的重要性標(biāo)度為akt（k=1,2,…,n；t=1,2,…,n），則根據(jù)判斷矩陣可計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，步驟如下。

（1）將判斷矩陣各列進(jìn)行歸一化處理，歸一化公式為[4,14]：

（2）按式（6）歸一化后所得矩陣按行相加，得：

（3）對(duì)所得向量b=(b1,b2,…,bn)T進(jìn)行列歸一化處理，計(jì)算公式為[4,14]：

則u=(u1,u2,…,un)T即為指標(biāo)權(quán)重向量，其中uk表示第k個(gè)指標(biāo)在該準(zhǔn)則層內(nèi)所占權(quán)重大小。

②準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重計(jì)算

與各指標(biāo)對(duì)準(zhǔn)則層權(quán)重計(jì)算方法相同，可得各準(zhǔn)則層權(quán)重，設(shè)第j個(gè)準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重為u(j)。

③指標(biāo)層對(duì)目標(biāo)層的最終權(quán)重計(jì)算

設(shè)：wk為第j個(gè)準(zhǔn)則層中第k個(gè)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)層所占權(quán)重，u(j)為第j個(gè)準(zhǔn)則層對(duì)總目標(biāo)層的權(quán)重，則第k個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)層的權(quán)重計(jì)算公式為：

2.4 綜合評(píng)價(jià)模型

設(shè)：Pi為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)得分，Pik為第i個(gè)評(píng)價(jià)年第k個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)規(guī)范化得分，wk為第k個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)層所占權(quán)重，n為評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)。則，第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的線性加權(quán)綜合評(píng)價(jià)方程為：

3 實(shí)證

3.1 評(píng)價(jià)對(duì)象及數(shù)據(jù)來源

本文以吉林省為研究對(duì)象，選取2010—2014年期間吉林省“五化”發(fā)展相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)作為樣本，所需數(shù)據(jù)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2011—2015》和《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒2011—2015》。其中，由于工業(yè)化率只有2011—2014年的數(shù)據(jù)，利用2011—2014年工業(yè)化率均值45.33%表示2010年吉林省工業(yè)化率，補(bǔ)齊缺失數(shù)據(jù)，列入表1第2行第5列。

3.2 吉林省“五化”協(xié)同發(fā)展綜合評(píng)價(jià)

（1）指標(biāo)數(shù)據(jù)打分

①正向指標(biāo)打分

以正向指標(biāo)中工業(yè)增加值X11為例，根據(jù)式（1）可得2011年規(guī)范化得分：P21=(4917.95-3929.31)/(6428.88-3929.31)=0.4，列入下頁(yè)表2第1行第4列。

同理，可得其余正向指標(biāo)得分，分別列入表2第4～8列相應(yīng)行。

②負(fù)向指標(biāo)打分

負(fù)向指標(biāo)以城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)X24為例，根據(jù)式（2）可得2010年規(guī)范化得分：P13=(32.70%-32.30%)/(32.70%-26.10%)=0.06，列入表2第8行第4列。

同理，可得其余負(fù)向指標(biāo)得分，分別列入表2第4～8列相應(yīng)行。

（2）熵值計(jì)算

①計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)熵值

以工業(yè)增加值X11的熵值計(jì)算為例，通過式（3）和式（4）得：

0.9913 ，列入表1第1行第10列。同理，可得其余指標(biāo)的熵值，列入表1第10列。

②計(jì)算準(zhǔn)則層熵值

以準(zhǔn)則層新型工業(yè)化X1為例，根據(jù)式（4）計(jì)算熵值為：

e(1)=(0.9913+1+0.9911+0.9962)/4=0.995，列入表1第11列1～4行。同理，可得其余準(zhǔn)則層熵值，列入表1第11列。

（3）基于熵值修正AHP賦權(quán)法指標(biāo)權(quán)重確定

①各指標(biāo)對(duì)準(zhǔn)則層的權(quán)重計(jì)算

以準(zhǔn)則層新型工業(yè)化X1為例，根據(jù)上文計(jì)算得到熵值排序如下：

首先，以X11與 X13為例，由于所以專家確定指標(biāo)X13相對(duì)X11的重要性標(biāo)度為3，列入下頁(yè)表3第2行第6列。同理，可確定其余指標(biāo)間重要性標(biāo)度和判斷矩陣，根據(jù)隨機(jī)一致性比率公式（5）對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。以X1為例，由于λ=4.22，查表得RI=0.89，則CR=(4.22-4)/3×0.89=0.08＜0.1,因此通過一致性檢驗(yàn)。

表2 評(píng)價(jià)指標(biāo)規(guī)范化得分

同理，可對(duì)其他準(zhǔn)則層評(píng)價(jià)指標(biāo)的判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。最后，計(jì)算各指標(biāo)層內(nèi)權(quán)重uk和最終權(quán)重wk，列入表3第9～10列。

表3 各準(zhǔn)則層下評(píng)價(jià)指標(biāo)的判斷矩陣A和權(quán)重

②各準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層權(quán)重計(jì)算

同理，構(gòu)造準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的判斷矩陣如表4。

表4 準(zhǔn)則層相對(duì)于目標(biāo)層的判斷矩陣A

與準(zhǔn)則層下各指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法相同，可得各準(zhǔn)則層權(quán)重列入表4第8列。

3.3 吉林省“五化”發(fā)展綜合評(píng)價(jià)

（1）各準(zhǔn)則層評(píng)價(jià)得分

將表2第1～4行第4～8列各指標(biāo)的規(guī)范化得分和表4第2～5行第10列權(quán)重代入式（10），可得2010年新型工業(yè)化的綜合評(píng)價(jià)得分：P1(1)=0×0.019+0×0.033+...+0.72×0.046=0.0331，列入表5第1行第3列。同理，可得其他準(zhǔn)則層各評(píng)價(jià)年的綜合評(píng)價(jià)得分，列入表5。

表5 吉林省2010—2014年“五化”發(fā)展綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

（2）“五化”發(fā)展綜合評(píng)價(jià)得分

將表2第4列和表4第10列數(shù)據(jù)代入式（10），可得2010年吉林省“五化”協(xié)同發(fā)展的綜合評(píng)價(jià)得分P1=0×0.019+0×0.033+...+0.61×0.012=0.1146，列入表5第6行第3列。

同理，可得其他評(píng)價(jià)年“五化”發(fā)展綜合評(píng)價(jià)得分，列入表5第6行相應(yīng)列。

3.4 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

以表5第3～7列各評(píng)價(jià)年的各準(zhǔn)則層得分和吉林省“五化”協(xié)同發(fā)展綜合評(píng)價(jià)得分為縱坐標(biāo)，年份為橫坐標(biāo)作圖，如圖2所示。

圖2 吉林省“五化”發(fā)展綜合評(píng)價(jià)

（1）由圖2可知，吉林省2010—2014年期間“五化”綜合發(fā)展?fàn)顩r呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)，發(fā)展態(tài)勢(shì)逐年向好。其中，2010—2011年間綜合評(píng)價(jià)曲線較為平緩，增長(zhǎng)幅度較小；2011—2012年間發(fā)展速度較快，綜合評(píng)價(jià)曲線呈60度角，且綜合評(píng)價(jià)得分增長(zhǎng)近1.5倍；經(jīng)歷2012—2013年短暫發(fā)展速度變緩之后，在2013—2014年間再次呈現(xiàn)快速發(fā)展趨勢(shì)，且2014年“五化”發(fā)展綜合評(píng)價(jià)得分幾乎達(dá)到2010年的8倍。

（2）城鎮(zhèn)化發(fā)展水平從2011年起呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì)。2010年10月，吉林省政府在《關(guān)于統(tǒng)籌推進(jìn)吉林特色城鎮(zhèn)化的若干意見》中提出圍繞城鎮(zhèn)化進(jìn)程推動(dòng)長(zhǎng)吉一體化發(fā)展，充分利用長(zhǎng)吉北線、南線等地理優(yōu)勢(shì)，探索大中小城市和小城鎮(zhèn)協(xié)調(diào)發(fā)展的吉林特色城鎮(zhèn)化道路，大大推動(dòng)了城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程。由表1可知，城鎮(zhèn)常住居民可支配收入在逐年上升，2011—2013年增長(zhǎng)率分別為15.5%、13.6%、10.2%，增長(zhǎng)率雖在放緩，但絕對(duì)值的增加幅度較大，說明近幾年吉林省城鎮(zhèn)化進(jìn)程發(fā)展?fàn)顩r良好，在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)始終堅(jiān)持以人為本發(fā)展原則。

（3）工業(yè)發(fā)展拉動(dòng)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)。由圖2綜合評(píng)價(jià)得分曲線和工業(yè)化曲線可以看出，兩者發(fā)展趨勢(shì)較為一致，尤其在2011—2012年期間工業(yè)化發(fā)展趨勢(shì)也最為迅速。2011年，通鋼股份公司第二煉鋼廠等規(guī)模以上企業(yè)先后實(shí)施了多項(xiàng)技術(shù)改造，生產(chǎn)穩(wěn)步推進(jìn)，全年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率達(dá)到39.5%，地區(qū)生產(chǎn)總值突破萬億元大關(guān)，大大拉動(dòng)了全省經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度。

（4）農(nóng)業(yè)發(fā)展波動(dòng)較大，阻礙了地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。由圖2可知，2010—2014年期間農(nóng)業(yè)發(fā)展波動(dòng)較大，2012—2013年發(fā)展呈現(xiàn)嚴(yán)重滑坡趨勢(shì)。2012年8月四平市發(fā)生“布拉萬”臺(tái)風(fēng)，使得大面積農(nóng)田受損，農(nóng)作物大面積受災(zāi)嚴(yán)重減產(chǎn)，是2012—2013年吉林省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展趨勢(shì)下降的重要因素之一。此外，由表1也可知，2013年全省有效灌溉面積比上年減少了約34萬公頃，同比下降了18%，一定程度上影響到2012—2013年全省綜合發(fā)展情況變緩。

（5）吉林省信息化綜合發(fā)展曲線在2010—2014年呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì)，雖升幅不大但卻持續(xù)增長(zhǎng)。由表1可知，互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)寬帶接入端口數(shù)在2014年較2010年增長(zhǎng)近一倍，移動(dòng)電話用戶數(shù)在五年內(nèi)增長(zhǎng)率達(dá)到44.7%，促進(jìn)了全省信息化快速發(fā)展。在當(dāng)前國(guó)家大力推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略背景下，吉林省不斷加大醫(yī)療保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)、金融、教育等方面的信息化建設(shè)力度，提高全省信息化程度。

（6）吉林省經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展所需資源代價(jià)依然較大。由圖2綠色化發(fā)展趨勢(shì)線可知，綠色化得分始終持續(xù)在較低水平，從表1數(shù)據(jù)也可看出2010—2014年期間廢水排放總量一直增加，同時(shí)建成區(qū)綠化覆蓋率始終位于33%左右，沒有快速增長(zhǎng)趨勢(shì)；由圖2工業(yè)化和綠色化得分趨勢(shì)線對(duì)比可知，兩者發(fā)展趨勢(shì)相反，尤其在2012—2013年間，工業(yè)化發(fā)展趨勢(shì)下降同時(shí)，環(huán)境壓力暫時(shí)得到部分緩解，使得綠色化發(fā)展曲線呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，說明吉林省在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)還需注重生態(tài)環(huán)境保護(hù)。

4 結(jié)論

（1）為了避免單一賦權(quán)方法的片面性，使評(píng)價(jià)結(jié)果同時(shí)兼顧客觀信息和主觀意見，同時(shí)解決組合賦權(quán)中組合系數(shù)無法科學(xué)分配的問題，本文建立了基于熵值修正AHP賦權(quán)的綜合評(píng)價(jià)模型。

（2）利用熵值對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行重要性排序代替?zhèn)鹘y(tǒng)AHP賦權(quán)法中人為主觀排序，且對(duì)各準(zhǔn)則層下評(píng)價(jià)指標(biāo)單獨(dú)進(jìn)行重要性程度排序，避免了對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)一整體排序造成非同類指標(biāo)間無法客觀排序的弊端。

（3）以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、綠色低碳、以人為本為原則，構(gòu)建了包含工業(yè)固體廢物綜合利用率等反映“五大”發(fā)展理念的區(qū)域“五化”協(xié)同發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并以吉林省“五化”協(xié)同發(fā)展?fàn)顩r為例進(jìn)行了實(shí)證分析。