省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)及差異研究

卿青平,王 瑛

?

省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)及差異研究

卿青平,王 瑛*

(湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410079)

以2010~2015年30個(gè)省域?yàn)檠芯繉?duì)象,采用“驅(qū)動(dòng)力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)”框架構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用逐層縱橫向拉開(kāi)檔次法確定指標(biāo)權(quán)重,運(yùn)用“時(shí)間度”和“熵值”法確定時(shí)間權(quán)重,構(gòu)建TOWA-GA混合算子生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型.結(jié)果表明:6a來(lái),30個(gè)省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體均值為0.837,整體呈好轉(zhuǎn)趨勢(shì),但省域間差異明顯.通過(guò)Theil指數(shù)分析發(fā)現(xiàn),省域間總體差異下降了15.91%,人口密度和人口自然增長(zhǎng)率是省域間差異的主要影響因素.

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量；縱橫向拉開(kāi)檔次法；TOWA-GA混合算子；動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)；Theil指數(shù)

生態(tài)環(huán)境是一個(gè)由社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、自然組成的復(fù)合系統(tǒng)[1].自黨的十八大提出“五位一體”總體布局以來(lái),生態(tài)文明建設(shè)和生態(tài)環(huán)境保護(hù)從認(rèn)識(shí)到實(shí)踐發(fā)生了根本性、全局性的變化.所以研究生態(tài)環(huán)境質(zhì)量具有理論和現(xiàn)實(shí)意義.

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)研究主要包括兩個(gè)方面:一是評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建,目前常用的有5種框架,如:“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(PSR)”[2]、“驅(qū)動(dòng)力-狀態(tài)-響應(yīng)(DSR)”[3]、“驅(qū)動(dòng)力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)(DPSIR)”[4]、enhanced DPSIR[5]、“驅(qū)動(dòng)力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)-管理”[6]等.二是評(píng)價(jià)方法,如:TOPSIS法[7]、生態(tài)足跡法[8]、灰色關(guān)聯(lián)度分析法[9]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[10]等.在研究生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的同時(shí),也要注重生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異的研究.關(guān)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異的研究表明[11-13]:中國(guó)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量存在地區(qū)差異性,反映中國(guó)生態(tài)環(huán)境差異的總Theil指數(shù)以 2001 年為分水嶺呈現(xiàn)“擴(kuò)大-縮小”的走勢(shì).

目前關(guān)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的研究成果頗多,但評(píng)價(jià)指標(biāo)缺乏宏觀(guān)性和普適性,評(píng)價(jià)方法多以靜態(tài)為主,沒(méi)有揭示動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì),差異分析多是基于區(qū)域空間,忽略了驅(qū)動(dòng)力層面.本文采用DPSIR框架構(gòu)建生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,利用逐層縱橫向拉開(kāi)檔次法、“時(shí)間度”概念、“熵值”非線(xiàn)性規(guī)劃及時(shí)序加權(quán)平均—時(shí)序幾何平均混合算子建立生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)模型,測(cè)算30個(gè)省域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,運(yùn)用Theil指數(shù)深入研究省域差異及其原因.

1 指標(biāo)體系

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量是一個(gè)復(fù)雜性系統(tǒng),其指標(biāo)體系需覆蓋生態(tài)環(huán)境各個(gè)方面,且能有效地揭示其動(dòng)態(tài)變化,DPSIR框架是用來(lái)評(píng)價(jià)環(huán)境狀態(tài)信息的通用框架[14-17],涵蓋了人口、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、自然等多方面影響因素.DPSIR框架兼具了PSR和DSR框架的特點(diǎn),能較好的揭示自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人之間相互依存和相互制約關(guān)系,能清晰的反映各因素間的因果邏輯關(guān)系.驅(qū)動(dòng)力(D)指生態(tài)環(huán)境發(fā)生變化的潛在原因,主要反映社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和人口的發(fā)展;壓力(P)指造成生態(tài)環(huán)境變化的直接原因,主要表現(xiàn)為由驅(qū)動(dòng)力引發(fā)的物質(zhì)排放、資源使用情況;狀態(tài)(S)指某區(qū)域環(huán)境現(xiàn)狀;影響(I)指反映環(huán)境壓力和狀況變化對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)造成的影響;響應(yīng)(R)指社會(huì)群體和個(gè)人的回應(yīng),以及政府應(yīng)對(duì)措施.

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇遵循如下原則和方法:(1)科學(xué)性和系統(tǒng)性.從生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的本質(zhì)出發(fā),依據(jù)DPSIR框架分別找出各準(zhǔn)則層包含的所有指標(biāo);(2)普適性和代表性.查閱相關(guān)研究報(bào)告和學(xué)術(shù)論文,采用頻度統(tǒng)計(jì)法優(yōu)先選擇頻率高的指標(biāo),并根據(jù)指標(biāo)間的共性及差異加以合并或剔除;(3)可操作性和可得性.查找各省域統(tǒng)計(jì)年鑒及環(huán)境狀況公報(bào)等資料,剔除無(wú)法獲得數(shù)據(jù)的指標(biāo).本文最終選取了28個(gè)指標(biāo),構(gòu)建3層結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表1).

表1 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

注:這里屬性“-”表示極小型指標(biāo),“+”表示極大型指標(biāo).

2 研究方法

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)屬于具有時(shí)序特征的多層次、多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題,其觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)是由指標(biāo)、評(píng)價(jià)對(duì)象和時(shí)間構(gòu)成的三維數(shù)據(jù)組.動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)的重點(diǎn)是指標(biāo)權(quán)重和時(shí)間權(quán)重的確定,以及多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的集結(jié).

2.1 逐層縱橫向拉開(kāi)檔次法

逐層縱橫向拉開(kāi)檔次法基本思想如下:

首先,確定子系統(tǒng)各指標(biāo)的權(quán)重.

由于原始數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理的,則

其次,確定相同層次上各子系統(tǒng)的權(quán)重.

確定權(quán)重w與確定式(1)權(quán)重的原則一致.

最后,自下而上地求出各層次母系統(tǒng)的值,直至第1層,得大系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)函數(shù)為:

2.2 “熵值”非線(xiàn)性規(guī)劃法

在動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)中,科學(xué)地確定時(shí)間權(quán)重w是得到合理評(píng)價(jià)結(jié)果的關(guān)鍵.“熵值”非線(xiàn)性規(guī)劃法的原理是設(shè)“時(shí)間度”,盡可能地兼顧各指標(biāo)的重要性,使w間差異最小,該差異用“熵”來(lái)刻畫(huà),如式(8).的大小體現(xiàn)了在算子集結(jié)過(guò)程中對(duì)時(shí)序的偏好程度(表2).

表2 q的標(biāo)度參考

2.3 TOWA-GA混合算子

引入時(shí)序加權(quán)平均(TOWA)和時(shí)序幾何平均(TOWGA)的混合算子集結(jié)時(shí)序立體數(shù)據(jù)表中各個(gè)時(shí)刻的評(píng)價(jià)值.郭亞軍等2007年提出了TOWA算子和TOWGA算子,其定義為[20]:

TOWA和TOWGA算子在數(shù)據(jù)集結(jié)過(guò)程中的側(cè)重點(diǎn)不同,TOWA算子強(qiáng)調(diào)各時(shí)刻評(píng)價(jià)值之間較強(qiáng)的互補(bǔ)性;TOWGA算子強(qiáng)調(diào)各評(píng)價(jià)對(duì)象各時(shí)刻發(fā)展的均衡性.為兼顧功能性和均衡性,引入TOWA-GA混合算子:

被評(píng)價(jià)對(duì)象s在時(shí)間段[1,N]的最終評(píng)價(jià)值為:

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

以30個(gè)省域?yàn)檠芯繉?duì)象,數(shù)據(jù)來(lái)源于2010~ 2015年各省域統(tǒng)計(jì)年鑒和環(huán)境狀況公報(bào).

由于指標(biāo)屬性、單位及量級(jí)不同,需對(duì)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理.采用式(13)將極小型指標(biāo)轉(zhuǎn)換為極大型指標(biāo).基于縱橫向拉開(kāi)檔次法的基本原則,選用使被評(píng)價(jià)對(duì)象間整體差異最大的無(wú)量綱方法[21],即全序列線(xiàn)性比例法[22],為式(14).

3.2 省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)分析

表3 時(shí)間權(quán)重

由表4和各子系統(tǒng)評(píng)價(jià)結(jié)果發(fā)現(xiàn):

6a間,省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體均值為0.837,總體水平偏低,但呈上升趨勢(shì),除福建、青海、江西、四川、河北的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈“波動(dòng)好轉(zhuǎn)”的變化趨勢(shì)外,其它25個(gè)省域均 “持續(xù)好轉(zhuǎn)”的變化趨勢(shì).準(zhǔn)則層中驅(qū)動(dòng)力和壓力的變化方向與生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化方向一致,指標(biāo)層中城鎮(zhèn)化率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平、人均公園綠地面積、第三產(chǎn)業(yè)占比、城市污水處理率和生活垃圾無(wú)害化處理率均穩(wěn)步上升,由此可知造成生態(tài)環(huán)境質(zhì)量好轉(zhuǎn)的主要原因是驅(qū)動(dòng)力和壓力的好轉(zhuǎn),而好轉(zhuǎn)的方面大都表現(xiàn)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和資源再利用.

表4 省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)值

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量良好的主要是北京、上海、浙江、廣東、江蘇和天津,這些省域大都經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化, 城市化水平高.生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的原因有兩類(lèi),一類(lèi)是工業(yè)化導(dǎo)致資源消耗和污染物排放過(guò)多,如:安徽、山西、河北、河南;另一類(lèi)是自然資源較少和資源再利用情況較弱,如:甘肅、寧夏、新疆.

從生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的極值來(lái)看,北京(1.449)是河南(0.655)的2.2倍,說(shuō)明省域間差距較大,造成差距的原因是多方面的,包括:人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化進(jìn)程、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等.北京、天津和河北作為京津冀地區(qū),北京、天津分別排在第一、第六,而河北排在倒數(shù)第二,差距很大,主要原因是不恰當(dāng)?shù)漠a(chǎn)業(yè)協(xié)作,京津地區(qū)的重污染企業(yè)外遷轉(zhuǎn)移到河北,造成河北資源消耗、污染排放較為嚴(yán)重等缺點(diǎn),長(zhǎng)三角地區(qū)也是因?yàn)橄嗤娜秉c(diǎn)造成省域間差距較大,表明河北為京津地區(qū)及安徽為江浙滬地區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的提高作出了一定程度的犧牲.

從5個(gè)子系統(tǒng)來(lái)看,6a間年各省域驅(qū)動(dòng)力、壓力均呈現(xiàn)出“持續(xù)好轉(zhuǎn)”的變化趨勢(shì),而狀態(tài)、影響、響應(yīng)總是“波動(dòng)起伏”,并且不同子系統(tǒng)間發(fā)展不協(xié)調(diào)(比如:6a來(lái),北京在驅(qū)動(dòng)力、壓力、影響3個(gè)子系統(tǒng)上均排在前2名,而狀態(tài)排在20名之后; 遼寧在驅(qū)動(dòng)力、壓力、響應(yīng)上均表現(xiàn)較好,而狀態(tài)表現(xiàn)較差;青海在驅(qū)動(dòng)力、壓力、影響力上均排名靠后,而狀態(tài)排名靠前),這種不均衡可能是由地理位置、前期生態(tài)環(huán)境破壞的遺留等造成的.

3.3 省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異分析

在明晰省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況及變化趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,深入探索省域間差異的來(lái)源具有重要意義.驅(qū)動(dòng)力是造成生態(tài)環(huán)境變化的潛在因素,其各項(xiàng)指標(biāo)現(xiàn)狀及變動(dòng)所表現(xiàn)出的差異可能會(huì)造成省域間生態(tài)環(huán)境質(zhì)量不平等.從驅(qū)動(dòng)力的角度來(lái)分析生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差別的變化,能較好地反映出社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和人口的發(fā)展以及生活方式、消費(fèi)和生產(chǎn)模式各因素對(duì)差異的影響.引入Theil指數(shù)[23]來(lái)衡量生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異,其最大的優(yōu)點(diǎn)是可以按照某種標(biāo)準(zhǔn)分組將總體差異分解為組內(nèi)差異和組間差異,既能揭示組內(nèi)和組間差異程度及變化趨勢(shì),也能揭示它們?cè)诳傮w差異中的重要性[24-26].Theil指數(shù)的取值范圍為[0,1],數(shù)值越大,差距越大.省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的Theil指數(shù)及其分解公式[27]如下:

將30個(gè)省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分別按人口密度、人口自然增長(zhǎng)率、城鎮(zhèn)化率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平分為3組,計(jì)算其Theil指數(shù)和貢獻(xiàn)率,運(yùn)用式(15)和軟件R得到2010~2015年省域的總體差異、組間和組內(nèi)差異的分解,衡量其對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率,揭示省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異的主要來(lái)源.

圖1顯示2010~2015年30個(gè)省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體差異及其變化趨勢(shì).其總體呈“先下降,后上升,再下降”趨勢(shì),2010~2012年差異呈縮小趨勢(shì),而2010~2013年差異突然上升, 達(dá)到最高(0.0176), 2010~2015年差異再度下降,且下降速度明顯大于2010~2012年,總體上上呈下降趨勢(shì),6a間下降了15.91%,下降幅度不大.

圖1 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體Theil指數(shù)

表5分別按人口密度、人口自然增長(zhǎng)率、城鎮(zhèn)化率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平分組測(cè)算2010~2015年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量Theil指數(shù)及其構(gòu)成.數(shù)據(jù)顯示,按人口密度分組測(cè)算的組間差異和組內(nèi)差異變化趨勢(shì)與總體相似,即2010~2012年先下降,2012~2013年再上升,2013~2015年再下降,6a間下降幅度為17.48%(與15.91%接近),且組間差異的貢獻(xiàn)率達(dá)到83%左右,表明按人口密度分組的組內(nèi)和組間生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異變化推動(dòng)總體差異變化,且按人口密度分組的組間差異是構(gòu)成總體差異的主要部分;按人口自然增長(zhǎng)率分組測(cè)算的組內(nèi)差異和貢獻(xiàn)率都呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì),其貢獻(xiàn)率始終較低,最高不超過(guò)23%,而組間差別及貢獻(xiàn)率呈先上升后下降的趨勢(shì),且6a間的貢獻(xiàn)率平均值達(dá)到91%,說(shuō)明人口自然增長(zhǎng)率的不同是造成生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異的重要因素;按城鎮(zhèn)化率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平測(cè)算的組內(nèi)差別呈現(xiàn)出下降趨勢(shì),分別下降了66%、27%、33%,但其組內(nèi)和組間貢獻(xiàn)率都在50%左右波動(dòng),表明城鎮(zhèn)化率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異的影響不太明顯.

表5 Theil指數(shù)分解及貢獻(xiàn)率

4 結(jié)論

4.1 2010~2015年省域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體水平偏低,但呈上升趨勢(shì),其主要原因是驅(qū)動(dòng)力、壓力的好轉(zhuǎn),具體表現(xiàn)在城鎮(zhèn)化率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平、人均公園綠地面積、第三產(chǎn)業(yè)占比、城市污水處理率和生活垃圾無(wú)害化處理率7項(xiàng)指標(biāo)上,表明“十二五”期間,可持續(xù)發(fā)展政策行之有效.因此,需繼續(xù)貫徹實(shí)施,尤其是生態(tài)高新技術(shù)、資源消耗和再利用、污染防治方面.

4.2 省域間生態(tài)環(huán)境質(zhì)量存在較大差距,尤其是京津冀和長(zhǎng)三角地區(qū),由于產(chǎn)業(yè)協(xié)作不恰當(dāng)造成河北和安徽分別為京津地區(qū)和江浙滬地區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的提高作出了一定程度的犧牲.同時(shí),省域內(nèi)部生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)間發(fā)展不協(xié)調(diào),各子系統(tǒng)排名參差不齊.

4.3 2010~2015年各省域間生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異呈“先下降,后上升,再下降”趨勢(shì),總體略降,下降了15.91%.人口密度、人口自然增長(zhǎng)率對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量組間差異的貢獻(xiàn)率都達(dá)到了80%以上, 是生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異的主要來(lái)源.因此,合理調(diào)控各省域的人口規(guī)模,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),整合資源優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的合理布局,合理分配社會(huì)資源,制定以人為本生態(tài)環(huán)境政策,有利于緩解省域間的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異.

[1] 宓澤鋒,曾 剛,周 燦,等.長(zhǎng)三角城市群生態(tài)文明建設(shè)問(wèn)題及潛力研究——基于5大城市群的比較[J]. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 2018,27(3):463-472. Bi Z F, Zeng G, Zhou C, et al. Problems and potentiality of ecological civilization construction in Yangtze river Delta urban agglomerations: Based on the comparison of five major urban agglomerations [J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2018,27(3):463- 472.

[2] 劉海龍,謝亞林,賈文毓,等.山西省生態(tài)安全綜合評(píng)價(jià)及時(shí)空演化[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2018,38(5):161-169. Liu H L, Xie Y L, Jia W Y, et al.Ecological security assessment and spatial-temporal evolution of Shanxi province [J]. Economic Geography, 2018,38(5):161-169.

[3] Meyarnaimi H, Vaezzadeh S. Sustainable development based energy policy making frameworks, a critical review [J]. Energy Policy, 2012, 43(4):351-361.

[4] Malekmohammadi B, Jahanishakib F. Vulnerability assessment of wetland landscape ecosystem services using driver-pressure-state- impact-response (DPSIR) model [J]. Ecological Indicators, 2017,82: 293-303.

[5] Mclaren S, Chanjief C. Towards a comprehensive absolute sustainability assessment method for effective Earth system governance: Defining key environmental indicators using an enhanced-DPSIR framework [J]. Ecological Indicators, 2018,90:577- 583.

[6] 汪嘉楊,翟慶偉,郭 倩,等.太湖流域水環(huán)境承載力評(píng)價(jià)研究[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2017,37(5):1979-1987. Wang J Y, Zhai Q W, Guo Q. Study on water environmental carrying capacity evaluation in Taihu lake Basin [J]. China Environmental Science, 2017,37(5):1979-1987.

[7] 王 瑛,常泉英.基于二次賦權(quán)的TOPSIS法的城市環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)[J]. 安全與環(huán)境學(xué)報(bào), 2018,18(2):784-788. Wang Y, Chang Q Y. On the dynamic evaluation of the environmental qualities by using the TOPSIS method with double weights [J].Journal of Safety and Environment, 2018,18(2):784-788.

[8] 方 磊,楊正東,王 剛,等.基于生態(tài)足跡法的煤炭型城市可持續(xù)發(fā)展研究——以河南義馬市為例[J]. 安全與環(huán)境學(xué)報(bào), 2015,15(5): 358-361. Fang L, Yang Z D, Wang G, et al. Probe into the sustainable development prospect of the coal-mining dominant city by taking Yima, Henan as a sample [J]. Journal of Safety and Environment, 2015, 15(5):358-361.

[9] 沈思祎,鈕爾軒,孟 斌.基于灰色關(guān)聯(lián)度的遼寧近海海域生態(tài)環(huán)境承載力評(píng)價(jià)[J]. 大連海事大學(xué)學(xué)報(bào), 2017,43(3):112-118. Shen S Y, Niu E X, Meng B. Evaluation of ecological environment carrying capacity in coastal waters of Liaoning based on grey relation [J], Journal of Dalian Maritime University, 2017,43(3):112-118.

[10] 孫 湛,馬海濤.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的京津冀城市群可持續(xù)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2018,38(12):4434-4444. Sun Z, Ma H T. Assessment of the sustainable development of the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration based on a back propagation neural network. Acta Ecologica Sinica, 2018,38(12): 4434-4444.

[11] 楊萬(wàn)平,趙金凱.中國(guó)人居生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的時(shí)空差異及影響因素研究[J]. 華東經(jīng)濟(jì)管理, 2018,32(2):58-67. YANG W P, ZHAO J K. A Study on spatial-temporal differences and influential factors of the quality of human settlements ecology environment in China [J]. East China Economic Management, 2018, 32(2):58-67.

[12] 呂雄鷹.我國(guó)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化與地區(qū)差異分析[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策, 2015,(1):130-133. Lü X Y. Analysis of ecological environment quality and regional disparity in China [J]. Statistics & Decision, 2015,(1):130-133.

[13] 袁曉玲,李政大.中國(guó)生態(tài)環(huán)境動(dòng)態(tài)變化、區(qū)域差異和影響機(jī)制[J]. 經(jīng)濟(jì)科學(xué), 2013,35(6):59-76. Yuan X L, Li Z D. The dynamic changes, regional differences and influence mechanisms of ecological environment in China [J]. Economic Science, 2013,35(6):59-76.

[14] 鄭 晶,于 浩,黃森慰.基于DPSIR-TOPSIS模型的福建省生態(tài)環(huán)境承載力評(píng)價(jià)及障礙因素研究[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2017,37(11): 4391-4398. Zheng J, Yu H, Huang S W. Evaluation and obstacle factors study on eco-environmental carrying capacity in Fujian Province based on DPSIR-TOPSIS model [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2017, 37(11):4391-4398.

[15] 張鳳太,王臘春,蘇維詞.基于物元分析-DPSIR概念模型的重慶土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2016,36(10):3126-3134. Zhang F T, Wang L C, Su W C. Evaluation of land ecological security in Chongqing based on the matter-element analysis-DPSIR model [J]. China Environmental Science, 2016,36(10):3126-3134.

[16] 黃志燁,李桂君,李玉龍,等.基于DPSIR模型的北京市可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)[J]. 城市發(fā)展研究, 2016,23(9):20-24. Huang Z Y, Li G J, Li Y L, Evaluation and analysis of sustainable development in Beijing based on DPSIR model [J]. Urban Development Studies, 2016,23(9):20-24.

[17] 唐曉城.基于DPSIR模型的青島市生態(tài)環(huán)境安全評(píng)價(jià)研究[J]. 生態(tài)經(jīng)濟(jì)(學(xué)術(shù)版), 2013,(2):413-416. TANG X C. Ecological environment safety evaluation research in Qingdao based on DPSIR model [J]. Ecological Economy, 2013,(2): 413-416.

[18] 董 軍,國(guó)方媛.多層次系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)研究[J]. 運(yùn)籌與管理, 2011, 20(5):176-184. Dong J, Guo F Y. Dynamic evaluation on multi-level system [J]. Operations Research and Management Science, 2011,20(5):176-184.

[19] 郭亞軍.綜合評(píng)價(jià)理論、方法及應(yīng)用[M]. 北京:科學(xué)出版社, 2007: 138-141. Guo Y J. Comprehensive Evaluation Theory, Method and Application [M]. Beijing: Science Press, 2007:138-141.

[20] 郭亞軍,姚 遠(yuǎn),易平濤.一種動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)方法及應(yīng)用[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2007,27(10):154-158. Guo Y J, Yao Y, Yi P T. A method and application of dynamic comprehensive evaluation [J]. Systems Engineering-Theory & Practice, 2007,27(10):154-158.

[21] 郭亞軍,馬鳳妹,董慶興.無(wú)量綱化方法對(duì)拉開(kāi)檔次法的影響分析[J]. 管理科學(xué)學(xué)報(bào), 2011,14(5):19-28. Guo Y J, Ma F M, Dong Q X. Analysis of Influence of dimensionless methods on deviation maximization method [J]. Journal of management Science in China, 2011,14(5):19-28.

[22] 易平濤,張丹寧,郭亞軍,等.動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)中的無(wú)量綱化方法[J]. 東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2009,30(6):889-892. Yi P T, Zhang D N, Guo Y J, et al. Study on dimensionless method in dynamic comprehensive evaluation [J]. Journal of Northeastern University (Natural Science), 2009,30(6):889-892.

[23] Theil H. Economics and Information Theory [M]. Success in Economics. 1967:127-131.

[24] 羅文斌,吳次芳,馮 科.城市土地經(jīng)濟(jì)密度的時(shí)空差異及其影響機(jī)理——基于湖南省城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 城市發(fā)展研究, 2010,17(6):68-74. Luo W B, Wu C F, Feng K. Temporal-spatial features and influence mechanism of urban land economic density: An empirical study based on city panel data in Hunan province [J]. Urban Development Studies, 2010,17(6):68-74.

[25] 張 強(qiáng).江蘇城鎮(zhèn)化區(qū)域差異的測(cè)量和影響因素分析——基于泰爾指數(shù)的分解[J]. 調(diào)研世界, 2016,(9):38-41. Zhang Q. Measurement of regional differences and analysis of influencing factors in urbanization in Jiangsu based on the decomposition of Taylor index [J]. The World of Survey and Research, 2016,(9):38-41.

[26] 許海平.我國(guó)農(nóng)村人口老齡化差異測(cè)度、分解及影響因素分析——基于2001—2013年面板數(shù)據(jù)[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2016,(8):49-57. Xu H P. An analysis of the aging difference, decomposition and influencing factors of rural population in China based on the panel data from 2001 to 2013 [J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2016, (8):49-57.

[27] 苗向榮,于 洋,劉軼芳.我國(guó)能耗成效的影響因素分解研究[J]. 自然辯證法研究, 2017,33(5):51-56+73. Miao X R, Yu Y, Liu Y F. Analysis on energy efficiency and influencing factors in China [J]. Studies in Dialectics of Nature, 2017, 33(5):51-56,73.

Dynamic evaluation and study on difference of eco-environmental quality in the provinces.

QING Qing-ping, WANG Ying*

(College of Finance and Statistics, Hunan University, Changsha 410079, China),, 2019,39(2)：750~756

The evaluation target was 30 provinces from 2010 to 2015. The eco-environmental quality index system was established by the “driving-force-pressure-state-impact-response” framework. The index weight was defined by vertical and horizontal layer by layer scatter degree method, and the time weight was calculated by concept of “time-degree” and “entropy value” method. The dynamic evaluation model of eco-environmental quality was constructed by TOWA-GA hybrid operator. The results indicated that: The total average of the ecological quality of the 30provinces was 0.837 and the overall trend was positive in the past six years, but there were significant differences between provinces. Analysis by Theil index showed that: The overall difference between provinces had dropped by 15.9%, and the population density and natural population growth rate were the main factors of differences between provinces.

eco-environmental quality；vertical and horizontal scatter degree method；TOWA-GA hybrid operator；dynamic evaluation；Theil index

X822

A

1000-6923(2019)02-0750-07

卿青平(1993-),女,湖南邵陽(yáng)人,湖南大學(xué)碩士研究生,主要從事應(yīng)用統(tǒng)計(jì)與綜合評(píng)價(jià)研究.發(fā)表論文1篇.

2018-06-25

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71673078)

* 責(zé)任作者, 副教授, wangying31106@163.com