环境经济协调发展动态耦合评价研究——以苏州市为例

汪慧琳 温杰

（1. 苏州农业职业技术学院，江苏 苏州 215007；2. 常熟理工学院，江苏 常熟 215500）

1 引言

生态环境与社会经济协同程度直接影响到区域整体发展。苏州作为长三角一体化建设中的一个重要经济城市，环境与经济的协同发展直接关系到长三角一体化国家战略的实现，影响着区域可持续发展进程。党的十八大以来，“绿水青山就是金山银山”的理念融入社会经济发展的各个领域，政府在推进生态文明建设的宏观背景下，绿色发展成为经济社会转型升级的发展趋势，研究经济与环境协同发展，逐渐成为研究热点及社会热门话题。许多学者在研究城市环境与经济耦合协调发展关系中，提出了许多综合性评价指标体系。史宝娟等［1］建立了系统协调度模型，对京津冀地区生态环境与经济发展的耦合水平进行了分析研究。徐璐等［2］利用耦合协调度模型，构建扬子江城市群环境经济耦合协调发展评价体系，分析环境与经济耦合协调发展的时空演变特征，同时运用Tobit 回归模型分析环境经济耦合协调发展影响因素。许晓庆等［3］建立三江区域耦合协调程度评价指标体系，通过构建耦合协调度评价模型，评估该区域资源环境与经济发展的耦合协调程度。郑乐乐［4］构建综合评价指标体系，根据熵值法与耦合协调度理论对甘肃省生态环境与经济高质量发展协调程度进行综合分析研究。

目前许多学者对环境经济协调发展的研究主要在2 个方面开展。一是选取区域范围不同，大多集中于国家及省级层面，对城市的环境经济协调研究还较少［3，5-7］；二是研究主要集中在不同指标体系的建立以及对应指标数据的分析。苏州市是江苏省经济发达的城市，关于苏州市环境经济协调发展的研究较少。苏州市作为经济发达且为能源输入型的城市，环境与经济发展矛盾具有普遍性。建立科学合理的城市环境与经济耦合发展评价指标体系，对苏州市经济与环境可持续发展具有重要意义。

本文通过分析苏州市近10 年的环境与经济发展数据，建立环境与经济发展动态耦合协调模型，计算两者的发展动态变化及耦合度。

2 环境与经济动态耦合评价模型

设经济系统有序参数为X＝（x1，x2，…，xn），其中，xi为体现经济发展水平的各经济指标，αi＞xi＞βi，式中i∈［i，n］，αi，βi分别为xi的上限、下限值。

其中，当xi为正功效时，xi=αi，U1（xi）=1；xi＝βi，U1（xi）=10-6。当xi为负功效时，xi＝αi，U1（xi）=10-6；xi=βi，U1（xi）=1。

经济系统有序度（C1）的公式为：

式中，ωi为xi的权重值；C1（xi）∈［0，1］，C1（xi）越大，说明经济有序贡献度越高，反之则越低。

同理，设环境系统有序参数为Y＝（y1，y2，…，yn），依据上述算法，计算得出环境发展系统有序度C2（Yi）∈［0，1］。

经济发展系统和环境发展系统间的变化为非线性变化，其方程表示为：

式中，i＝1，2，…，n；f 为xi非线性函数。

按泰勒级数展开并省略高次项，近似表达为：

经济发展系统指数［F（X）］与环境发展系统指数［G（Y）］的演化函数为：

式中，xj为经济发展系统中各指标值；yi为环境发展系统中各指标值；αj，βi分别为两个系统中各指标的权重。

环境发展系统指标与经济发展系统指标可耦合为环境经济复合系统指标体系，其演化方程为：

式中，J 为经济发展系统的演化状态；H 为环境发展系统的演化状态；VJ和VH分别为经济发展系统和环境发展系统的演化速度。

由于系统内外因素的影响，环境发展演化与经济发展演化呈现出非线性“S”型变化趋势，且经济发展变化比环境发展变化更敏感，VJ快于VH，两者间夹角θ 满足：

环境经济系统的演化状态及动态耦合度由θ 的大小变化确定。整个系统分为严重失调、低度协调、中度协调、高度协调4 个状态6 个区域［8］。经济发展和环境发展演化状态类别及评判标准见表1。

表1 经济发展和环境发展演化状态类别及评判标准

3 评价指标及数据量化处理方法

对苏州市经济发展系统与环境发展系统的协调度进行评价，经济发展系统评价指标体系主要由第一产业比重、第二产业比重、第三产业比重、人均地区生产总值（GDP）、社会消费品零售总额、固定资产投资总额、城镇居民恩格尔系数、万元GDP 能耗、万元GDP 电耗9 个指标综合组成。环境发展系统评价指标体系由城市化率、工业固体废弃物综合利用率、城市生活污水处理率、建成区绿化覆盖率、森林覆盖率、单位耕地农药施用量、单位耕地化肥施用量、单位面积工业废水排放量、单位面积工业二氧化硫排放量、单位面积工业粉尘排放量等10 个指标综合组成，见表2。分析数据主要来源于苏州市统计年鉴、苏州市环境状况公报，部分数据通过计算间接获得。环境系统和经济系统的上、下限指标从各年份指标序列数值中选取最大值和最小值。环境和经济有序度值根据式（1）（2）计算，采用熵权法确定各指标权重。

表2 苏州市环境与经济系统协调发展评价指标取值及权重

4 苏州市环境经济发展水平及耦合态势分析

2011—2020 年，苏州市经济发展系统指数由0.018 提高至0.377，年增长率为41.39%，环境发展系统指数由0.080 提高至0.457，年增长率为19%。2016年后苏州市经济发展呈稳定、增长状态，体现经济发展的几个指标（社会消费品零售总额、人均GDP、第三产业比重）有明显提高，促进了经济发展系统指数的增长；环境发展呈稳定、增长状态，随着苏州市的经济快速发展，地方政府在环境整治、生态保护等方面的投入也不断加大，单位面积工业废水排放量、单位面积工业二氧化硫排放量、工业固体废弃物综合利用率等均有显著的改善，环境发展系统指数值均有一定幅度的提升，整体上使得苏州市环境系统发展呈现出一个稳定提升的状态，促使环境发展朝着有序方向演替。值得注意的是，在2020 年由于受到新冠疫情影响，苏州市经济发展趋势略有下降，但是环境发展依旧保持较好的态势，说明地方政府在环境治理、生态保护方面依旧保持较高的投入。

对苏州市环境与经济系统综合发展指数进行计算，采用非线性拟合其演化过程，如图1 所示。

图1 2011—2020 年苏州市环境与经济系统发展指数演化过程

根据式（7）和式（8）分别计算VJ和VH的演化速度：

式中，t 取值为1～10，分别对应2011—2020 年。

各年环境和经济系统指数的演化速度及动态耦合度根据式（9）进行计算，模型计算结果的数据曲线如图2 所示。

图2 2011—2020 年苏州市环境与经济发展指数演化速度间夹角变化

2011—2020 年，苏州市经济系统与环境系统序参量演化速度间夹角呈现出“U”型，范围从78.90°至49.07°，从中高度协调区域平稳进入高度协调区域，反映出经济与环境之间耦合关系逐渐增强。2011—2012 年，苏州市经济快速发展，相对而言环境保护方面略显滞后，经济对整个系统发展演化起到了强促进作用，环境系统的滞后影响到了整个系统的协同发展，此期间苏州市经济系统与环境系统处于中度协调状态。从2013 年开始，苏州市环境系统与经济系统间耦合协同作用处于高度协调状态，二者均能均衡发展。通过系统动态耦合模型的构建和分析可知：

（1）近年来苏州市经济发展水平和环境发展水平都在不断上升，人均GDP 平稳增长、产业结构不断优化，消费带动作用越来越强，这些都表明了苏州市经济发展具有较强的活力。环境发展方面，城市绿化率持续提高，各类污染物逐年减少，环境质量在不断提升。

（2）2011—2020 年，苏州市环境与经济两系统间的耦合协调度总体呈上升态势。环境系统发展指标参量与经济系统发展指标参量交融相长，但总体而言，经济系统发展指标参量的增长速率远大于环境系统发展指标参量。

（3）影响城市群环境与经济耦合协调度的因素主要有产业结构、社会消费水平、城市化率以及污染物排放量。第三产业比重、社会消费水平、废弃物利用程度对提升环境与经济耦合协调度具有显著正向作用，而单位面积污染物排放量对环境与经济耦合协调度具有显著负向作用。

5 结论

本文以苏州市为研究对象，通过对获取的2011—2020 年相关指标数据进行分析，测度了城市经济与环境之间的耦合协调度以及两者的动态演化趋势，得出如下结论：

（1）苏州市作为区域经济发展迅速的城市，经济与环境协调发展对于促进经济高质量发展具有重要的推动作用。苏州市经济发展需要外部能源的输入，对区域内污染物排放必须要有更高的要求。加快区域协同，融入长三角一体化战略，不断增强区域与板块的联动效应。

（2）加快产业结构调整，形成区域特色促成转型，促进产业结构优化升级。苏州市在经济高速发展过程中，鼓励企业开展产业转型升级，高新技术产业、高科技企业不断壮大；重点建设新能源产业和低污染零污染产业，淘汰高污染高能耗产业，关停资源利用率低、生产设备落后企业；着重推进产业结构调整，推进低碳绿色行业发展；提高高能耗企业的门槛，对高能耗重污染的企业开展减排降耗工作。

（3）加快人才队伍建设，提升城市经济发展潜力，完善创新人才激励体制。苏州市在经济发展、社会治理、环境建设等方面对人才都具有很强的吸引力，在吸引人才、留住人才方面政府也出台了许多优惠政策，政府对引进高素质人才和高科技技术等方面政策倾斜，在充分利用区域发展优势及产业优势引进人才的同时，致力于提高城市人口素质和能力，始终把人才资源作为环境与经济协同发展的动力池。

（4）苏州目前城市环境与经济处于高度协调状态，城市可持续发展水平不断提升，但经济快速发展的过程中环境资源短板依然明显。作为一个能源输入型城市，苏州市环境提升要加大力度，不断推进资源的有效利用；充分发挥科技助推经济发展的驱动作用；提高资源回收再利用水平，推进土地综合整治，提高城市森林覆盖面积，加强城市绿地及城市公园建设。