基于BP神经网络的皖江城市带生态文明建设评价

肖 雅，吕永波，檀柳纯

(安徽师范大学a.经济管理学院;b.数学与计算机学院，安徽芜湖 241000)

基于BP神经网络的皖江城市带生态文明建设评价

肖 雅a，吕永波b，檀柳纯a

(安徽师范大学a.经济管理学院;b.数学与计算机学院，安徽芜湖 241000)

根据生态文明建设评价体系的内涵构建评价指标集，从而建立起输入层、隐含层、输出层分别为10、3、2的BP神经网络生态文明建设评价模型，搜集全国不同级别的15座城市的相关数据进行标准化，作为输入学习矩阵，通过5000次训练使其误差精度接近10-7，基于此对皖江城市带的生态文明建设进行评估。实证结果表明皖江城市带生态文明建设属于第III等级，即处于发展期，因此发展经济须在稳定碳排放水平下进行，需进一步转变经济发展方式，扶持民族自主品牌，推动科技创新，提高资源产出率。

皖江城市带;生态文明;经济发展;BP神经网络

与工业文明以“人是自然的主人”为哲学依据不同，生态文明基于全面协调可持续的绿色环保理念，倡导人与自然的和谐发展。党的十八大首次把生态文明建设纳入中国特色社会主义事业“五位一体”的总布局，提出健全生态环境保护机制，党的十八届三中全会又确立了“源头防范、过程监管、后果追究”的责任体系，用制度保护生态环境。

2010年1月，国家发展改革委发布《皖江城市带承接产业转移示范区规划》，规定皖江城市带规划范围为包括合肥、芜湖、安庆、铜陵、池州、马鞍山、滁州、宣城、巢湖九市全境和六安市金安区、舒城县在内的共59个县(市、区)，辐射安徽全省，对接长三角。皖江城市带地处最靠近东部的中部地区，以合肥为中心半径500 km覆盖上海、浙江、江苏等七省一市，这一地区GDP接近全国水平的一半，经济发展水平高、人口密集、市场需求巨大［1］。截止2012年，皖江城市带区域生产总值达11 396.7亿元，占全省的67.67%［2］。因此，在东部地区要素成本上升、资源环境压力加剧的背景下，以生态文明发展理念指导皖江经济又好又快的发展具有重要的理论价值和实践意义。

1 生态文明评价体系的构建

1.1 文献回顾

如何建设生态文明是国内外学者研究的热点，美国学者莱斯特·R布朗2001年创办以发展生态经济为宗旨的地球政策研究所，并于2003年提出非线性可持续的新经济增长模式——B模式［3］。蒋小平以自然生态环境、经济发展和社会进步三方面为子系统构建了河南省生态文明评价指标［4］。侯鹰等基于北京市区域现状建立了包含生态环境、生态经济、生态行为、生态安全等六要素在内的生态文明建设水平评价体系，并提出建设生态文明需发展绿色产业、促进绿色消费、加强生态安全保障［5］。吴骏等则指出安徽省发展生态经济面临节能减排压力大、清洁能源普及率低、技术创新不足等问题，并相应提出了解决方案［6］。当前对于皖江地区的生态文明研究多停留在理论层面，结合具体数据进行实证分析的文献尤为欠缺，而通过构建生态文明评价体系对皖江城市带的现有发展状况进行量化分析，能对政府的生态文明建设工作提出一些实证依据。

1.2 指标选择

生态文明评价指标体系是一个新型的复合系统，需要多个相互联系的子系统综合作用，这种作用不是各子系统之间的简单相加，而是通过科学组合得以整体系统效应的最优化［7］。因此指标体系中的各个指标要能从不同侧面代表生态文明社会的某一特征，从而整体反映一个区域的生态文明构建状况。

1.2.1 基本假设

(1)假设在生态文明建设中受社会经济、环境质量、能源消耗等指标的影响较大，而受政治、自然科学等影响较小。在构建生态文明建设评价指标体系时，将次要因素加以忽略，从而方便问题的求解。

(2)本文中运用的大量数据都是在各省市国家统计信息网上收集，在问题求解过程中，会对部分数据进行标准化处理，使之更为有效。

(3)在模型设计时，假设一些不可预估力量不做考虑，仅对影响因变量的主要指标加以分析处理，影响较小的指标则忽略。

1.2.2 建立原则

生态文明建设体系是一个复杂的体系，其涉及范围较广，如经济发展状况、环境污染程度、社会治安稳定程度等因素都会在不同程度上影响到生态文明的建设，建立一套合理的评价体系需遵循以下基本原则［4］，如表1所示。

表1 评价体系建立的基本原则

1.2.3 各评价指标的取值和标准化

本文对各指标采用定量分析法进行分析，因其衡量单位不同，有些指标与生态文明呈正向关系(即指标值越大生态文明建设水平越高)，有些则与生态文明呈逆向关系。为便于计算和比较，对各指标进行标准化处理使其最终取值范围在0～1之间，方法如下［8］:

其中，Fj是标值为Xj的标准化值，Xjmin是预先确定的第j个指标的最小值，Xjmax是预先确定的第j个指标的最大值，j是评价指标的数目。

1.2.4 评价指标及结果评语集的建立

根据上述原则和生态文明建设评价指标体系的特点，本文选取经济、环境、能源三大类指标进行综合评价，从总体结构上将生态文明建设评价指标体系分为三层:目标层为生态文明建设;一级指标层包括经济、环境、能源;二级指标层为每个一级指标层的若干个子系统，分别为:人均GDP、工业总产值、第三产业占GDP的比重;城市平均气温、可吸入颗粒物、工业固体废物处置率、建成区绿地率;单位地区生产总值能耗、单位工业增加值能耗、单位地区生产总值电耗。并将评价结果评语集定为{优，良，较差，差}四个等级，分别代表经济发达、生态文明建设水平高，人民生活水平基本达到小康、环境保护良好，经济发展水平低、人民生活水平有待提高、环境质量一般，经济落后、环境恶劣、资源短缺。

2 实证分析

2.1 基于BP神经网络的实证分析模型

2.1.1 基本原理

图1 BP神经网络的形象说明

BP(Back Propagation)学习算法又称为反向传播算法，是前馈神经网络中最主要的学习算法。模型中的信息经输入层、隐含层逐层处理，若得不到期望的输出即误差精度不符合预期，则误差信号沿原来的连接通道反向传播，通过不断调整网络的权值和阈值，使误差平方和最小［9］。

2.1.2 评价模型设计

输入层:按照BP神经网络设计的一般规则，输入层神经元节点的个数应与评价指标个数相对应。本文设计的评价指标体系共有10个二级指标，故评价模型的输入层有10个与各个二级指标一一对应的输入神经元节点。

隐含层:根据Robert Hecht Nielson的证明“任何闭区间内的一个连续函数都可用一个隐含层的BP网络来逼近，一个三层的BP神经网络可以完成任意的N维到M维的映射”，所以在实际运用中，BP网络模型多采用单隐含层。若隐含层节点数选择过少，网络的非线性映射功能和容错性较差;若节点数选择过多，模型复杂度增加且误差精度难以控制。本文采用经验公式h=log2N来确定隐含层节点数(h代表隐含层节点个数，N代表输入节点数)［8］，计算得出节点数为3时模型的网络性能最优。

输出层:本文设计的神经网络输出是对于目标生态文明建设的评价结果，按照评价结果评语集的设定，输出层节点数为2，输出结果(0 0)代表第IV等级，(0 1)代第III等级，(1 0)代表第II等级，(1 1)代表第I等级。

由以上三步的设计即可构建一个输入层、隐含层和输出层节点数分别为10、3、2的BP神经网络模型，如图2所示。

图2 皖江城市带生态文明建设BP模型

2.2 皖江城市带生态文明建设评估

运用上面所构建的BP神经网络模型可对皖江城市带生态文明建设进行评估。依据2011年皖江城市带各城市年末统计公报数据，对各项指标进行整理，得出初步的皖江城市带生态文明影响因素指标值，见表2。

表2 各项指标值

根据 IPCC《国家温室气体排放清单指南》(2006)碳排放计算指南缺省值列出各类能源的碳排放系数［10］如表3。

表3 各类能源的碳排放系数

表4 皖江城市带2005-2011碳排放量

用该神经网络模型进行5 000次训练，模型运行稳定后得到的样本结果为:(0.200，0.800)，因0.2∈(0，0.5)，0.8∈(0.5，1)，故评价结果落入等级III中。由评语集可知皖江城市带经济发展速率低，环境质量一般，政府仍需坚持以经济建设为中心，在经济增长的同时注重可持续发展。分析上表，由经济类数据可看出皖江地区第三产业所占GDP比值为32%，这一比重比发达国家低30%至40%，说明皖江城市带存在严重的发展不均匀现象。环境类数据指出，在经济发展的迅猛时期，皖江的环境问题日益明显，建成区绿地率虽处于全国平均水平，但其大小有高有低，个别城市出现人均绿地面积低于十二五规划指标，部分城市还在以过度消耗生态资源来拉动经济增长，环境破坏严重，生态问题亟待解决。分析能源类数据可知煤炭在皖江城市带能源消耗中占有很大比重，是近年来碳排放量不断增长的主要原因，能源消费结构亟待改变。

表5 皖江城市带2011年生态文明建设的各项指标样本值

2.3 实证模型的检验与评价

为确保模型的准确有效，用Excel在全国各城市中随机选取3座城市作为测试样本，查找其统计公报数据，将对应的评价体系中十项指标值作为检验值输入矩阵(本文抽取的样本为:上海、扬州、绵阳)，进行5 000次标准训练使其误差精度接近10-7，得到的评价结果如表6所示。

表6 神经网络输出结果和评价验证结果

图3 目标值和期望值对比

图3中横坐标表示训练次数，纵坐标表示误差精度，根据训练目标值的误差与期望的对比可知，模型的输出结果和预期评价结果是相吻合的，证明了本文所建立的基于BP神经网络的生态文明建设评价模型的可行性和准确性。

3 结论与建议

3.1 转变经济发展方式，扶持自主品牌

分析经济类数据，2011年皖江城市带第三产业占GDP比重约为32.3%，与同时期全国这一比例43.35%相比仍有不小差距。安徽省第二产业所占比值由1952年的9.9%上升到2008年的46.6%，工业增加值达到3 487.5亿元，五十年间安徽经济的增长很大比例上得益于马钢、江淮汽车、铜陵有色、安庆石化等一批重工业企业的快速发展。利用皖江城市带产业转移的有利时机转变经济发展方式，从粗放增长转为集约式增长，从高污染高能耗的工业经济转变为以科技进步、管理创新为核心的低碳经济，加快技术改革推行清洁生产，将末端治理转化为污染预防，从源头减少废物的产生。并且，扶持民族自主汽车品牌，加强华菱、江淮、奇瑞等汽车企业的联合重组，整合技术、人才资源，吸引国际融资，发挥横向优势;重塑奇瑞汽车企业形象，向环保轮胎、清洁燃料、新能源动力方向发展，打造独具核心竞争力的环保汽车品牌，完善中高端产业链。

3.2 打造低碳城市，引进优秀人才

2007年太湖蓝藻爆发事件为依靠长江水域发展起来的皖江地区敲响了警钟，观察环境类数据可发现，近几年马鞍山、铜陵等传统重工业城市的工业固体废物处置率、建成区绿地率都大有提高。政府应进一步推进马鞍山与南京、芜湖的双向融合，严厉惩治排污工厂，保障巢湖地区居民饮用水质量，建立新型滨江工业和现代化低碳城市;以社区居民、在校学生和重点企业为中心推行低碳理念，建立系统完善的生态文明制度体系、打造低碳的财政税收措施。

同时，加大力度吸引优秀人才，《安徽省普通高校毕业生就业工作年鉴》显示安徽对高校毕业生的吸纳能力太弱，2005年硕士生和博士生的流出率就已高达79.30%和78.73%。一方面，政府应加强人才培养多边合作机制，依托高校、科研院所和骨干企业，优化人才引进和培养机制，建立健全皖江人力资源培训基地。另一面，企业应完善绩效工资等激励机制、解决住房户口及子女受教育问题、加强区域间交流合作为员工提供更宽广的发展平台。

3.3 推动科技创新，提高能源利用率

现今的皖江地区经济增长主要靠以冶金、建材、煤炭、化工为主的重工业拉动，研究能源类数据可发现我国的重工业企业产品能耗和产值能耗普遍较高，2012年“特大城市承载力研究”显示，我国单位GDP能耗为印度的2.8倍、美国的6倍，甚至是日本的7倍。习总书记2013年9月在纳扎尔巴耶夫大学演讲时说:“我们既要绿水青山，也要金山银山，我们绝不能以牺牲生态环境为代价换取经济的一时发展”。想要在经济增长与环境保护间取得平衡，依靠科学技术创新，突破传统发展模式，提高资源产出率显得尤为重要。因此，从科技创新驱动和“微笑曲线”两端入手，优化能源产业结构，推进节能、降耗环保技术改造，提高能源利用率，开发高技术含量、高附加值产品，发展“追求更大经济效益、更少资源消耗、更低环境污染和更多劳动就业的”循环经济［12］，是皖江城市带取得新的经济增长点的突破性办法。

［1］国家发展和改革委员会.皖江城市带承接产业转移示范区规划［R］.2010-01-12.

［2］刘 芳，赵 奎.皖江城市带创新型城市竞争力研究——基于安徽省城市统计年鉴数据［J］.江淮论坛，2014，264(2):51-55.

［3］莱斯特·R布朗.B模式:拯救地球延续文明［M］.上海:东方出版社，2003:185-193.

［4］蒋小平.河南省生态文明评价指标体系的构建研究［J］.河南农业大学学报，2008，42(1):61-64.

［5］侯 鹰，李 波，郝利霞，等.北京市生态文明建设评价研究［J］.生态经济(学术版)，2012(1):436-440.

［6］吴 骏，冷 兴，解晨晨.低碳经济背景下安徽经济发展［J］.合肥工业大学学报(社会科学版)，2011，25 (3):58-62.

［7］Liu Y J，Zhang B H，Cao J R，et al.Construction of evaluation system of provincial ecological Civilization--A case of Shandong province，China［J］.Asian Agricultural Research，2009，1(10):5-8.

［8］沈宗庆，刘西林.基于BP神经网络的分销商绩效指标评价及应用［J］.华东交通大学学报，2007，24(4): 108-110，114.

［9］杨 红，戴桂香，赵 瀛，等.基于BP人工神经网络的长江口外海生态综合评价及其成因分析［J］.海洋环境科学，2012，31(6):893-896，905.

［10］Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC).国家温室气体排放清单指南［R］.2006-04.

［11］李明莉.安徽省经济发展与碳排放关系分析［J］.中外能源，2013，18(6):93-98.

［12］季昆森.提高资源产出率深入推进循环经济［J］.环境保护与循环经济，2011，31(12):14-17.

Evaluation of ecological civilization construction in Wanjian City Belt based on BP neural network

XIAO Yaa，Lü Yong-bob，TAN Liu-chuna
(a.School of Economics and Management;b.School of Mathematics and Computer science，Anhui Normal University，Wuhu Anhui241000，China)

According to the connotation of the construction of ecological civilization evaluation system，a evaluation index was set，then a BP neural network evaluation model of ecological civilization construction was established whose input layer，hidden layer and output layer are 10，3 and 2 respectively.the relevant data of different levels of 15 cities in our country was collected and set as the input matrix，which trained 5000 times to make the error precision close to 10－7，to evaluate ecological civilization construction of Wanjiang City Belt.The empirical result shows that the level of Wanjiang City Belt ecological civilization construction is the third degree，and is in the developing period，so the mode of economic development should be changed to support the national independent brand，promote the innovation of science and technology，and improve resource output rate with the stable carbon emission levels.

Wanjiang City Belt;ecological civilization;economical development;BP neural network

X22

：A

：1004-4329(2015)01-087-06

2014-09-18

安徽师范大学本科生优秀毕业论文培育项目(pyjh2013035)。

肖 雅(1994－)，女。研究方向：财务管理。