基于灰色系统理论的河南省经济建设与生态环境关系研究

王贵成，王丹

(1.商丘师范学院 测绘与规划学院,河南 商丘 476000；2.平顶山学院,河南 平顶山 467000)

基于灰色系统理论的河南省经济建设与生态环境关系研究

王贵成1，王丹2

(1.商丘师范学院 测绘与规划学院,河南 商丘 476000；2.平顶山学院,河南 平顶山 467000)

在收集2005-2014年河南省经济建设与生态环境等14个指标的基础上，运用灰色系统理论，计算出了4种灰色关联度矩阵.经分析，求出了最优和次优系统特征行为序列、最差特征行为序列、最优和次优相关因素序列.其次，进行了GDP、能源消耗总量与宏观生态环境指标的灰色关联分析，得出能源消耗总量对于生态环境的影响大于GDP对于生态环境的影响.最后，运用GM(1，1)对14个指标2016-2018年的指标值进行了预测.

灰色理论；经济发展；生态环境

河南省是人口大省、农业大省和工业大省.近年来，由于经济的高速发展，生态环境保护问题日益严峻.工业的发展使得“三废”问题愈加突出，环境保护工作面临的压力日益增加[1，2].良好的生态环境是经济社会发展的重要条件和基础，是经济社会可持续发展的重要保证[3].因此，研究经济发展与区域生态环境改良的关系，就显得意义重大[4，5].灰色系统理论应用基于灰色数据生成与处理的独特视角，对时间序列的数据具有非常有效的研究价值和很高的分析精度.特别是对于多因素影响的经济社会问题，能得到精确的分析结果.因此，本文采用灰色理论对河南省经济建设与生态环境改良的关系进行研究分析，旨在对河南省经济与社会的可持续发展予以指导.

1 河南省经济发展与生态环境主要指标的调研统计

经济发展指标选取GDP和能源消耗总量2个指标.宏观生态环境指标选取森林覆盖率、森林面积、湿地面积、自然保护区面积等4个指标.其他指标因为难取而放弃.环境扰动指标选用用水总量、废水排放量等8个指标.根据2006-2015年河南省统计年鉴，得到2005-2014年共10年的指标值[6]，详见表1.

表1 2005-2014年河南省经济发展与生态环境主要指标统计表

2 河南省经济发展与生态环境关系的灰色理论分析

2.1 计算灰色关联度矩阵

设：以GDP(Y1)、能源消耗总量(Y2)、森林覆盖率(Y3)、森林面积(Y4)、湿地面积(Y5)、自然保护区面积(Y6)为系统特征行为序列(Yi)；分别以用水总量、废水排放总量、化学需氧量(COD)排放量、氨氮排放量、SO2排放量、一般工业固体废弃物产生量、一般工业固体弃物综合利用量、一般工业固体废弃物综合利用率(X1，X2，…X8)为系统相关因素序列；且Yi、Xj长度相同(n=10).r1(yi，xj)(i=1，2，…6；j=1，2，…，8)为系统行为特征序列Yi与相关因素序列Xj的邓氏灰色关联度[7]：

(1)

(2)

(3)

R1为系统特征行为系列Yi与系统相关因素序列Xj的邓氏(普通)灰色关联度矩阵(m=8，s=6).灰色关联矩阵中第i行的数值是系统特征行为序列Yi分别与相关因素序列Xj(j=1，2，…8)的灰色关联度；第j列的数值是相关因素序列Xj分别与系统特征行为序列Yi(i=1，2，…，6)的灰色关联度.

根据灰色系统理论，还可以分别求出其灰色相对关联度(R2)、灰色绝对关联度(R3)和灰色综合关联度(R4，分辨系数e=0.5)，从略.

运用第三版灰色系统理论软件，分别求出四种灰色关联度矩阵如下.

2.2 灰色关联矩阵分析

2.2.1 灰色普通关联矩阵分析

邓氏(普通)灰色关联度分析的是两个序列总体关联程度的大小.在灰色普通关联矩阵R1中，把各行的元素数值相加得到的和，可以得到某个系统特征行为序列对所有相关因素序列影响的大小.总的来说，各个元素的值都在0.88以上，说明所选的2个序列的关联度非常高.灰色关联度关心的不仅是值的绝对大小，还强调其相对大小.r47为0.8863，相对最小，说明森林面积与一般工业固体废弃物综合利用量关系相对较小.第4行的和值为7.7685，最小，说明森林面积对废水、废渣、废气的排放及治理影响不大.河南省森林覆盖率较低，不能充分发挥其防风固沙、涵养水源、净化大气的作用.其他行的和值在7.93-7.94之间.各列的和值，表示所有特征行为序列对某个系统相关因素序列总的影响大小.第7列最小，为5.5532；其他列之和在5.95-6.0之间.说明所有特征行为序列对一般工业固体废弃物综合利用量影响最小.生态环境的改善与一般工业固体废弃物综合利用量的提高有着密切的关系.

2.2.2 灰色相对关联矩阵分析

灰色相对关联度反映的是两个序列增长速度的相互关联程度.在灰色相对关联矩阵R2中，第4行的和值为5.9399，最大.说明森林面积的增长速度对所有相关因素序列的增长速度影响很大.第1行最小，为4.8349.说明GDP的增长速度对各个相关因素序列增长速度的影响最小.各列的和值中，第6列最大，为4.2766；第4列次大，为4.2473.说明所有特征行为序列的增长速度对一般工业固体废弃物产生量增长速度和氨氮排放量增长速度影响最大；第7列最小，为3.0506，说明所有系统特征行为序列的增长速度对一般工业固体弃物综合利用量的增长速度影响最小.各个元素中，r41最大，为0.8822，说明森林面积的增长速度对用水总量的增长速度影响最大.

2.2.3 灰色绝对关联矩阵分析

灰色绝对关联度反映的是两个序列绝对的关联程度大小.在灰色绝对关联矩阵R3中，第5行的和值为4.6566，最大.第4行的和值为4.6214，次大.说明湿地面积和森林面积对所有相关因素序列的绝对影响很大.第3行最小，为4.1721，说明森林覆盖率对各个相关因素序列的绝对影响最小.各列的和值中，第8列最大，为3.7487.说明所有特征行为序列对一般工业固体废弃物综合利用率的绝对影响最大.第7列最小，为3.0033，说明所有特征行为序列对一般工业固体废弃物综合利用量的绝对影响最小.各个元素中，r58最大，为0.9731，说明湿地面积对一般工业固体废弃物综合利用率的绝对影响最大.

2.2.4 灰色综合关联矩阵分析

灰色综合关联度是相对关联度和绝对关联度的数学平均值，综合展现变化速度和绝对影响的水平高低.在灰色相对关联矩阵R4中，第4行的和值为5.2806，最大.说明森林面积对所有相关因素序列的影响很大.第1行最小，为4.5226.说明GDP对各个相关因素序列的影响最小.各列的和值中，第8列最大，为3.9416；第6列次大，为3.8416.说明所有特征行为序列对一般工业固体废弃物综合利用率和产生量的影响最大；第7列最小，为3.0269，说明所有系统特征行为序列对一般工业固体弃物综合利用量的影响最小.各个元素中，r58最大，为0.9110，说明湿地面积对一般工业固体废弃物综合利用率的绝对影响最大.

2.2.5 灰色关联矩阵的综合分析

根据以上分析，综合4个方面的分析结果，汇总如表2.

表2 4种关联度的综合分析

椐表1的综合分析：(1)对系统特征行为序列的分析表明：最优、次优特征行为序列为：Y4、Y5.河南省的森林面积和湿地面积对所有相关因素序列的影响很大.增加森林面积和湿地面积对生态环境具有重大意义；对于防风固沙、涵养水源、吸收废气、净化空气具有十分重要的现实意义.最差特征行为序列为Y1，即GDP.X1-X6为逆向指标，即指标值越小越好；关联度的值越小越好.通过分析R1-R4，发现Y1最差，是好的表现.说明河南省2005年以来，环境治理工作取得了较大的成绩.X7-X8为正向指标，一般来说，指标值越大越好；关联度的值越大越好.通过分析R1-R4，发现各个矩阵的r17较小，是因为X7增长较慢的结果，所以关联度的值较小.r18也较小，说明河南省的一般工业固体废弃物综合利用率增长较慢，需要较大的提高.(2)对相关因素序列的分析表明：最优、次优相关因素序列为：X8、X6.即：随着经济的快速发展，一般工业固体废弃物产生量和综合利用率快速增加，和经济发展的速度协调.河南省是农业大省和矿业大省，工业固体废弃物在地表的大量堆放，会产生集聚效应，对大气、地下水及地表水产生很大的影响.最差相关因素序列为X7.是由于一般工业固体废弃物综合利用量增速过快的原因.

2.3 GDP、能源消耗与生态环境建设的灰色关系分析

在表1的前6个系统特征行为序列中，取GDP和能源消耗总量为系统特征行为序列，其他4个生态环境指标为系统相关因素序列；计算他们的4种灰色关联度，详见矩阵R5、R6、R7、R8.

在R5-R8中，第2行明显大于第1行，说明能源消耗总量对于生态环境的影响大于GDP对于生态环境的影响.河南省是煤炭生产大户和燃煤大户，煤烟型污染十分严重.在煤炭的生产、运输、加工、消费过程中，对大气、地表水、地下水、地表的污染很广泛.另外，第2列和第1列最大、次大，说明能源消耗总量和GDP对森林面积和森林覆盖率的关系密切，增速相似.r22最大，说明能源消耗和森林面积的增长规律最接近.r13最小，说明GDP对化学需氧量排放量的影响最小，关系最疏远.

2.4 基于GM(1，1)的灰色预测分析

对表1数据的分析表明，整体来说，数据的跳跃性不大，递增和递减趋势明显，适合用GM(1，1)灰色预测模型进行预测.为了使预测的值更加准确：一是采用最近2012-2014年的数据；二是采用“新陈代谢”的方法进行预测.预测的结果详见表3.

表3 基于GM(1，1)的灰色预测表

续表3

从表3可以看出，各个指标的预测值按照原来的发展趋势递增或递减.各个预测值的平均误差在0.019%-9.015%之间，总的平均误差为1.304%，精度很高.湿地面积的误差最大，为9.015%，是因为数据的跳跃性和台阶性引起的.

3 小 结

对系统特征行为序列的分析表明：最优、次优特征行为序列为：Y4、Y5.河南省的森林面积和湿地面积对所有相关因素序列的影响很大.增加森林面积和湿地面积对生态环境具有重要意义；对于防风固沙、涵养水源、吸收废气、净化空气具有十分重要的现实意义.最差特征行为序列为Y1，说明河南省2005年以来，环境治理工作取得了较大的成绩.最优、次优相关因素序列为：X8、X6.即：经济发展对一般工业固体废弃物产生量和综合利用率的影响最大，并协调发展.在6个系统特征行为序列中，取GDP和能源消耗总量为系统特征行为序列，其他4个生态环境指标为系统相关因素序列；研究表明能源消耗总量对于生态环境的影响大于GDP的影响.能源消耗总量、GDP与森林面积和森林覆盖率增速相似.r22最大，说明能源消耗和森林面积的增长规律最接近.GM(1，1)预测表明，各个指标的预测值将按照原来的发展趋势递增或递减.

[1]钟明春.生态文明研究述评[J].前沿，2015，(8)：160-165.

[2]胡彪，杨三变.优化产业结构，建设生态文明[J].天津大学学报(社会科学版)，2010(4)：296-298.

[3]杨三变.基于生态文明的天津市产业结构优化模式研究[D].天津：天津理工大学学位论文，2011.

[4]胡宝臣.资源与环境约束下的河南产业结构优化升级研究[J].河南财政税务高等专科学校学报，2011(2)：41-45.

[5]杜宇，刘俊昌.生态文明建设评价指标体系研究[J].科学管理研究，2009(3)：60-63.

[6]河南省统计局.河南统计年鉴2006-2015[M].北京：中国统计出版社.

[7]肖新平，宋中民，李峰.灰技术基础及应用[M].北京：科学出版社，2005.

[责任编辑：徐明忠]

TherelationshipstudyoftheeconomicdevelopmentandecologicalenvironmentalbaseonthegreysystemtheoryinHenanProvince

WANG Guicheng1,WANG Dan2

(1.Department of Surveying and Planning，Shangqiu Normal University，Shangqiu 476000，China； 2.Ping Dingshan Normal University，Ping Dingshan 467000，China)

Collected the data of the economic development and environmental protection 14 index in Henan Province 2005-2014，apply the grey system theory，counted the 4 grey relational degree matrix.Through analysis，countout optimal and sub optimal system characteristic behavior sequence，the worst system characteristic behavior sequence，Optimal and sub optima sequence of related factors.Secondly，carry on grey correlation analysis of the GDP，total energy consumption and the macro ecological environment index.Carry out the total energy consumption is the best index to the ecological environment，last，apply the GM(1，1)，scientific prediction is carried out to the 14 indexes in 2016-2018.

grey system theory；economic development；ecological environment

2016-11-22

王贵成(1962—)，男，河南武陟县人，商丘师范学院教授，博士，主要从事资源环境与可持续发展研究.

F205

A

1672-3600(2017)12-0053-05