生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)方法研究

彭定洪,黃子航

(昆明理工大學(xué)質(zhì)量發(fā)展研究院，云南 昆明 650093)

0 引言

自1971 年聯(lián)合國教科文組織首次提出生態(tài)城市的概念以來，生態(tài)城市成為緩解全球生態(tài)危機(jī)的重要對策之一,受到相關(guān)政府部門與學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。在對生態(tài)城市的研究中,對其發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)是衡量城市規(guī)劃、城市建設(shè)及管理成效的主要依據(jù)。鑒于指標(biāo)體系的構(gòu)筑和評價(jià)方法的選擇是綜合評價(jià)的兩大核心，因此,結(jié)合生態(tài)城市建設(shè)的內(nèi)涵和特點(diǎn)，對生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量的評價(jià)指標(biāo)和評價(jià)方法的探索成為國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。柳映瀟[1]利用物元可拓模型和ARIMA方法對貴陽市生態(tài)城市建設(shè)現(xiàn)狀進(jìn)行測度；翁翎燕[2]在全排列多邊形圖示法的基礎(chǔ)之上對生態(tài)城市評價(jià)方法進(jìn)行研究；Tang[3]從改進(jìn)的TOPSIS方法、ESTI的層次動態(tài)模型和灰色關(guān)聯(lián)度模型入手，進(jìn)行了生態(tài)城市可持續(xù)發(fā)展的評價(jià)方法探索；Piwowarski[4]又根據(jù)VIKOR與TOPSIS的核心內(nèi)涵，發(fā)展了歐洲城市可持續(xù)發(fā)展的評價(jià)方法。通過對以上研究成果的分析，在有關(guān)生態(tài)城市評價(jià)方法的研究中，以TOPSIS、ARIMA以及VIKOR等評價(jià)方法的應(yīng)用尤為廣泛，其主要原因是以距離測度為核心的評價(jià)方法，不僅可以考慮指標(biāo)體系的結(jié)構(gòu)以便于進(jìn)行計(jì)算，而且可以根據(jù)距離差異體現(xiàn)出問題的不足之處。但經(jīng)過其多年的發(fā)展，眾多學(xué)者逐漸發(fā)現(xiàn)，此類方法極端參考解的選擇，在應(yīng)用中通常與實(shí)際情況并不相符。尤其在生態(tài)城市的評價(jià)中，其需要兼顧的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與綠色環(huán)保本身就屬于相互沖突的指標(biāo)，極端的正負(fù)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(jià)方法，用以解決指標(biāo)間相互沖突難以調(diào)和的問題。基于平均解的距離評價(jià)法由Ghorabaee[5]于2015年提出，該方法的優(yōu)點(diǎn)在于將評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)由極端的正負(fù)理想解更換為更具有實(shí)際意義的平均解，在參數(shù)難以調(diào)和的情況下，折中的平均思想顯然更加符合實(shí)際利益。由于其顯著的實(shí)用價(jià)值，該方法隨即演變出了區(qū)間模糊EDAS[6]、2-type模糊EDAS[7]等拓展版本。但應(yīng)用到生態(tài)城市的評價(jià)問題中時，以上的拓展版本還不足以應(yīng)對在群體決策中難以達(dá)成專家共識這一缺憾，且在統(tǒng)計(jì)多年的發(fā)展數(shù)據(jù)時，經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)缺失的問題。為了保證原始數(shù)據(jù)的真實(shí)性，本文選擇可以將離散信息點(diǎn)作為計(jì)算元素的猶豫模糊集作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。并在此基礎(chǔ)上將可以體現(xiàn)指標(biāo)間相互聯(lián)系的CRITIC客觀權(quán)重確定法與其相擬合，提出了猶豫模糊EDAS-CRITIC法，作為生態(tài)城市發(fā)展評價(jià)的評價(jià)方法。

本文從生態(tài)城市建設(shè)中經(jīng)濟(jì)與環(huán)保相互沖突的特點(diǎn)入手，深入探討問題產(chǎn)生的根本原因及指標(biāo)體系內(nèi)部相互制約的影響關(guān)系，綜合考慮影響結(jié)果的根本因素，選擇以人與自然協(xié)調(diào)性為出發(fā)點(diǎn)的DPSIR模型進(jìn)行指標(biāo)體系構(gòu)建。發(fā)展了一種在考慮相關(guān)反饋特性的框架下，能夠解決協(xié)調(diào)沖突指標(biāo)的生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量綜合評價(jià)體系。

1 生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 DPSIR評估框架

DPSIR[8-10](驅(qū)動力—壓力—狀態(tài)—影響—響應(yīng))概念框架是由OECD和UNEP共同建立的一種對環(huán)境質(zhì)量和生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行評估的框架。該模型從系統(tǒng)的角度看待人和環(huán)境的反饋關(guān)系，將發(fā)展、人類健康、資源以及環(huán)境有機(jī)整合在一起，利用它們之間相互影響的關(guān)系引導(dǎo)其和諧共生。該模型還可以根據(jù)框架本身強(qiáng)烈的因果聯(lián)系，清晰解釋經(jīng)濟(jì)和環(huán)境之間的邏輯性，能夠準(zhǔn)確全面地對不同層面下各個指標(biāo)間的反饋機(jī)制進(jìn)行監(jiān)測，以便能夠解釋經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間的內(nèi)在邏輯關(guān)系，有利于從整體性角度反映城市生態(tài)發(fā)展質(zhì)量。

在針對生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量的評價(jià)問題中，本文所提出的DPSIR評價(jià)體系中，驅(qū)動力 (經(jīng)濟(jì)水平)是指引起資源與環(huán)境變化的內(nèi)在原因，主要是社會經(jīng)濟(jì)活動中的內(nèi)在動力與發(fā)展趨勢；壓力 (環(huán)境問題、社會問題)是指日常生活對周邊資源和環(huán)境的影響，它是導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境變化的直接原因；狀態(tài) (城市發(fā)展?fàn)顟B(tài))是生態(tài)環(huán)境在驅(qū)動力和壓力之下，整個社會、環(huán)境所呈現(xiàn)出的各種狀況；影響 (城市發(fā)展評價(jià)指數(shù))表示區(qū)域內(nèi)各生態(tài)系統(tǒng)的各種狀態(tài)對社會和環(huán)境的反饋結(jié)果與影響程度；響應(yīng) (政府政策)指為實(shí)現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展而采取的積極有效的措施和對策。

1.2 構(gòu)建生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系

目前，我國對生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量的相關(guān)研究已經(jīng)引起了眾多學(xué)者的重視，其中秦偉山[11]等基于制度等五個層面，構(gòu)建了含有 35 項(xiàng)指標(biāo)的評價(jià)體系對生態(tài)城市建設(shè)質(zhì)量進(jìn)行測度分析；羅輝[12]等通過發(fā)展水平指數(shù)模型、系統(tǒng)協(xié)調(diào)度指數(shù)模型和績效模型，構(gòu)建了生態(tài)文明建設(shè)評價(jià)指標(biāo)對昆明生態(tài)文明建設(shè)進(jìn)行評價(jià)；李從欣[13]從國土資源空間開發(fā)、資源節(jié)約利用、生態(tài)環(huán)境保護(hù)、生態(tài)協(xié)調(diào)和生態(tài)制度執(zhí)行五個層面構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)對省域生態(tài)文明建設(shè)進(jìn)行綜合評價(jià)；甘彩云[14]從 “五位一體”出發(fā)，歸納分析了廈門市生態(tài)文明建設(shè)狀況，并據(jù)此提出了相應(yīng)對策建議；David[15]又以P-S-R為框架，通過考慮指標(biāo)間存在的相關(guān)性，進(jìn)而構(gòu)建了生態(tài)城市評價(jià)指標(biāo)體系 (見表1)。為了反映我國生態(tài)城市建設(shè)質(zhì)量，分析發(fā)展中的問題與障礙，并正確引導(dǎo)生態(tài)城市的規(guī)劃與發(fā)展，本研究在分析眾多研究成果的基礎(chǔ)上，以DPSIR為評估框架建立生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)體系，見圖1。

表1 生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系

資料來源：根據(jù)參考文獻(xiàn)[11-15]整理。

圖1 生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)關(guān)系

2 研究方法

2.1 猶豫模糊EDAS評價(jià)模型

自模糊集[16]理論誕生至今，已被廣泛應(yīng)用到各類研究領(lǐng)域。隨著社會的快速發(fā)展，客觀事物的復(fù)雜性以及人們所掌握知識的局限性，致使學(xué)者們逐漸擴(kuò)展了模糊集，出現(xiàn)了區(qū)間模糊集[17]、直覺模糊集[18]和區(qū)間直覺模糊集[19]等理論。但近年來，學(xué)者逐漸發(fā)現(xiàn)人們在進(jìn)行決策時，經(jīng)常會猶豫不決而且不能相互說服，致使決策難以達(dá)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(shù)值，這一特點(diǎn)顯然更有利于解決數(shù)據(jù)不具有明顯規(guī)律性的生態(tài)城市評價(jià)問題，且在處理評價(jià)過程中的群體信息時可有效避免因集結(jié)算子導(dǎo)致的信息丟失。

在以妥協(xié)思想為核心的多準(zhǔn)則決策方法中，以TOPSIS[22]和VIKOR[23]的應(yīng)用最為廣泛，其核心都在于選擇距離正理想解最近、負(fù)理想解最遠(yuǎn)的方案為最優(yōu)選項(xiàng)。然而在實(shí)踐中，我們總會遇到類似于生態(tài)城市評價(jià)問題中出現(xiàn)的評價(jià)指標(biāo)相互沖突的問題，這就很難尋找到符合每一個指標(biāo)的最優(yōu)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(jù)猶豫模糊集EDAS方法，選擇以平均解代替正負(fù)理想解，通過計(jì)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(yōu)劣之處。選擇正向距離值最大、負(fù)向距離值最小的方案，以此所得的最優(yōu)選項(xiàng)不僅在效果上高于平均解，更可以避免因指標(biāo)沖突而無法準(zhǔn)確判斷最優(yōu)方案的問題。

2.2 猶豫模糊CRITIC客觀權(quán)重確定法

除了指標(biāo)具有沖突性這一問題外，DPSIR框架中指標(biāo)間相互影響的因果關(guān)系也是評價(jià)生態(tài)城市問題的重點(diǎn)之一。目前在權(quán)重確定方法中應(yīng)用較為廣泛的專家評價(jià)法雖然都可以通過計(jì)算得出權(quán)重值，但只是給出了主觀的指標(biāo)權(quán)重，沒能考慮到客觀層面各個指標(biāo)間的相互聯(lián)系和相互影響，從而忽略了指標(biāo)間本身存在的客觀因素。而CRITIC[24]是一種通過計(jì)算指標(biāo)績效值與信息含量確定客觀權(quán)重的計(jì)算方法，通過計(jì)算指標(biāo)的變異大小和指標(biāo)間的沖突性來綜合確定指標(biāo)的客觀權(quán)重。因此，選擇 CRITIC 法用以確定客觀權(quán)重更加符合DPSIR框架中指標(biāo)之間相互影響的特點(diǎn)?？v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(xiàng)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(shù),則有關(guān)隸屬函數(shù)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(yùn)算法則如下：

定義3 設(shè)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(shù)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(kuò)展函數(shù)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(jìn)行說明：

假設(shè)h1={0.5,0.6,0.7},h2=(0.5,0.6)，計(jì)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(jià)步驟

步驟二：確定二級指標(biāo)權(quán)重。下面就EDAS方法中所需要確定的指標(biāo)權(quán)重使用CRITIC法進(jìn)行計(jì)算：

表2 決策矩陣示意

(1)對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。在評價(jià)體系中成本型指標(biāo)和利潤型指標(biāo)具有不同的最優(yōu)狀態(tài)，為了能夠準(zhǔn)確地對評價(jià)對象進(jìn)行評估，需要對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便進(jìn)行統(tǒng)一計(jì)算。

對于效益指標(biāo)，即指標(biāo)值越大評價(jià)就越好的指標(biāo)：

(1)

對于成本指標(biāo)，即指標(biāo)值越小評價(jià)就越好的指標(biāo)：

(2)

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

定義5 設(shè)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(guān)系數(shù)C(hA,hB)為：

其中，#hA為hA中元素的個數(shù)，#hB為hB中元素的個數(shù)。

表3 猶豫模糊相關(guān)系數(shù)矩陣

(4)計(jì)算信息量。即對二級指標(biāo)cmn所包含的信息量Hmn進(jìn)行計(jì)算：

(3)

(5)計(jì)算猶豫模糊權(quán)重。在這一步中，默認(rèn)指標(biāo)所含信息量的大小即為指標(biāo)的猶豫模糊權(quán)重，其指標(biāo)信息量的標(biāo)準(zhǔn)化將在后面的步驟中進(jìn)行處理。當(dāng)Hmn越大時表明指標(biāo)cmn所含的信息較多，對應(yīng)的權(quán)重就應(yīng)該越高：

wmn=Hmn

(4)

式中，wmn表示二級指標(biāo)cmn的權(quán)重，Hmn代表指標(biāo)cmn所包含的信息量。

步驟三：通過計(jì)算評價(jià)指標(biāo)的評價(jià)值，構(gòu)建平均解矩陣AV：

AV=[AVn]1×n

(5)

其中：

(6)

若cmn為利潤型指標(biāo)，則：

PDAmnk=

(7)

NDAmnk=

(8)

若cmn為成本型指標(biāo),則：

PDAmnk=

(9)

NDAmnk=

(10)

從客觀評價(jià)值的角度來看，所構(gòu)建的正向距離矩陣 (見表4)表示為在生態(tài)城市質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系中，部分指標(biāo)超出平均參考解的數(shù)值；負(fù)向距離矩陣 (見表5)表示為在生態(tài)城市質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系中，部分指標(biāo)低于平均參考解的數(shù)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(jìn)行評價(jià)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(fā)展質(zhì)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(jìn)行求和計(jì)算得：

(11)

(12)

步驟六：計(jì)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(xiàn)了在生態(tài)城市質(zhì)量評價(jià)過程中，平衡沖突指標(biāo)及折中滿意與失望的思想。

步驟七：根據(jù)計(jì)算所得的評估得分ASk對備選方案進(jìn)行排序。其中，得分最高的方案為最優(yōu)選項(xiàng)，并且可以根據(jù)得分對備選方案劃分等級，明確優(yōu)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(biāo)，每個方法在不同指標(biāo)下的PDA和NDA計(jì)算值都會顯示在圖中。如果一個方案的PDA>0，相應(yīng)的NDA值=零。當(dāng)NDA>0時，也有PDA = 0?？梢钥闯鲈趦蓚€指標(biāo)上都有PDA值的A3是最好的，而在這兩個標(biāo)準(zhǔn)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(jù)所提出的方法獲得評估分?jǐn)?shù)。

表4 正向距離矩陣

表5 負(fù)向距離矩陣

圖2 猶豫模糊EDAS方法評價(jià)示意圖

3 算例實(shí)證與對比分析

3.1 研究區(qū)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(shè)環(huán)保的省份。其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要支柱就是以自然山水為主的旅游業(yè)，這就致使云南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展是可以和綠色環(huán)保相互協(xié)調(diào)、相互依存的。正是因?yàn)檎J(rèn)識到了這一優(yōu)勢，云南省各市的發(fā)展也一直是以建設(shè)生態(tài)城市為目標(biāo)。但在生態(tài)城市的建設(shè)過程中，云南各市始終都沒能形成一個完備的建設(shè)評估體系，自然也就無法衡量其發(fā)展質(zhì)量及找出發(fā)展短板。因而，本文選取云南省內(nèi)建設(shè)較好的昭通、曲靖、昆明、玉溪四個城市為例，根據(jù)本文構(gòu)建的綜合評價(jià)體系，衡量其生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量，并找到發(fā)展過程中的不足之處。

3.2 數(shù)據(jù)來源

在本研究中，根據(jù)所構(gòu)建指標(biāo)體系給出的評價(jià)指標(biāo)，除了GDP增長率、人口密度及經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)等客觀數(shù)值由 《云南統(tǒng)計(jì)年鑒2010—2015》和 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2010—2015》給出外，余下數(shù)值均為主觀評價(jià)值。為了保證主觀評價(jià)值的客觀性與真實(shí)性，本評價(jià)活動邀請來自環(huán)保廳和高校研究機(jī)構(gòu)的五名資深專家組成評估組，為四個城市A1、A2、A3、A4進(jìn)行打分。其中整體環(huán)境壓力指數(shù)這一指標(biāo)選擇以5年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過加權(quán)計(jì)算的方式得到具有代表性的數(shù)值。

3.3 評價(jià)步驟

得到標(biāo)準(zhǔn)化后的決策矩陣建立猶豫模糊決策矩陣D：

步驟二：運(yùn)用猶豫模糊CRITIC法計(jì)算猶豫模糊指標(biāo)權(quán)重。

得到一級指標(biāo)和二級指標(biāo)的猶豫模糊權(quán)重，將一級權(quán)重與二級權(quán)重相乘得到最終權(quán)重:

根據(jù)步驟三構(gòu)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(fù)向距離矩陣:

通過計(jì)算得到的正向距離矩陣可以發(fā)現(xiàn)，昆明市的18個評價(jià)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(jīng)濟(jì)衡量指標(biāo)上與之存在部分差距，但在綠色衡量指標(biāo)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(jìn)行排序，經(jīng)過計(jì)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(fā)展質(zhì)量最好的生態(tài)城市。

通過對以上評價(jià)結(jié)果的分析可以得出：①通過計(jì)算過程與原始數(shù)據(jù)來看，昆明市的綠色、環(huán)保類指標(biāo)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(xiàn)差距，主要是玉溪市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展相較于昆明市比較弱勢，經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)與政府治理指數(shù)也都偏低，綜合之下昆明市的總體發(fā)展態(tài)勢領(lǐng)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(shè)質(zhì)量較好的生態(tài)城市，昭通市與曲靖市屬于發(fā)展質(zhì)量一般的第二梯隊(duì)。主要原因均為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的遲緩，綠水青山同為云南省各市的環(huán)保優(yōu)勢，但如何在不損壞的基礎(chǔ)上使其成為經(jīng)濟(jì)成長的動力，正是昭通市與曲靖市的城市建設(shè)難點(diǎn)之一。③單一的旅游產(chǎn)業(yè)建設(shè)也同樣是云南各市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)普遍偏低的原因之一，應(yīng)利用綠色資源，綜合發(fā)展多結(jié)構(gòu)、多框架的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)，也同樣可以提高生態(tài)城市的發(fā)展質(zhì)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(chǔ)上進(jìn)一步體現(xiàn)妥協(xié)思想，使用平均解替代正負(fù)理想解作為評估標(biāo)準(zhǔn)，用以解決生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)問題中出現(xiàn)的指標(biāo)沖突問題。除此之外，本文還將該方法與妥協(xié)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(tài)城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)中的優(yōu)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(jié)果。

(1)Xu[25]等提出了一種在猶豫模糊環(huán)境下的TOPSIS方法，根據(jù)本文所給出的評價(jià)值利用該方法進(jìn)行計(jì)算，得到這四個城市的貼近度以及排序結(jié)果：CC1=0.5027,CC2=0.4135,CC3=0.4022,CC4=0.5156，可得A4>A1>A2>A3。由此可以發(fā)現(xiàn)，在猶豫模糊TOPSIS方法計(jì)算下得出的最優(yōu)城市為A4。通過對指標(biāo)的分析可以發(fā)現(xiàn)，A3雖然在經(jīng)濟(jì)發(fā)展上遜于A4,但在綠色環(huán)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(dǎo)致在判斷指標(biāo)沖突性的問題時會出現(xiàn)極端的偏向一面的情況，無法給出兼顧多面的評價(jià)結(jié)果。且在Xu提出的方法中采用添加HFE和降序排列的方式進(jìn)行處理，這也同樣導(dǎo)致結(jié)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(xié)原則的多準(zhǔn)則決策方法。針對本文所提出的評價(jià)問題應(yīng)用該方法進(jìn)行評價(jià)得出：CC1=0.3742,CC2=0.3213,CC3=0.4759,CC4=0.4033，排序結(jié)果為A3>A4>A1>A2。根據(jù)結(jié)果分析可得猶豫模糊VIKOR方法所得出的最優(yōu)城市與次優(yōu)城市都為A3與A4。從指標(biāo)的評價(jià)值中也可以看出A3的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平排名靠前，環(huán)保指標(biāo)也優(yōu)于A2。從DPSIR兼顧性的角度綜合分析，A3確為發(fā)展質(zhì)量最高的生態(tài)城市，證明本研究所提出的方法具有一定的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)論

(1)通過對云南省生態(tài)城市發(fā)展數(shù)據(jù)的收集與分析，根據(jù)生態(tài)城市建設(shè)目標(biāo)的要求，結(jié)合專家咨詢與發(fā)展需要，建立了系統(tǒng)、科學(xué)的生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系。并運(yùn)用猶豫模糊CRITIC法確定指標(biāo)權(quán)重，以猶豫模糊數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建評價(jià)矩陣，形成了可以解決沖突指標(biāo)問題的猶豫模糊EDAS-CRITIC綜合評價(jià)模型。并進(jìn)行對比分析，證明研究方法的準(zhǔn)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(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)以及建成區(qū)綠地覆蓋率等指標(biāo)進(jìn)行調(diào)查、收集、研究分析該城市的文獻(xiàn)資料，根據(jù)生態(tài)城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)體系，應(yīng)用EDAS-CRITIC評價(jià)模型進(jìn)行評價(jià)，得出排序結(jié)果。說明云南省內(nèi)生態(tài)城市建設(shè)質(zhì)量最高的城市為昆明市，其次為玉溪市，與城市發(fā)展現(xiàn)狀相符。驗(yàn)證了該評價(jià)理論的系統(tǒng)性、可行性與實(shí)用性，可為其他生態(tài)城市的規(guī)劃建設(shè)提供評價(jià)依據(jù)。