基于CRITIC-TOPSIS模型的长江经济带生态环境承载力评价

张 驰,杨 力,朱俊奇,徐 悦

(安徽理工大学 经济与管理学院,安徽 淮南 232000)

《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》指出,“十四五”时期我国生态文明建设要实现新的进步,推动绿色发展、持续改善生态环境质量,提升生态系统质量和稳定性是未来社会发展的重要内容。由此可见,良好的生态环境是人与社会持续发展的根基,生态环境建设关乎人民福祉和民族未来,而生态环境承载力就是为此提供支持与评价。

关于生态环境承载力评价,主要是运用各类模型框架和研究方法对不同标准下的各类区域进行分析研究:从研究对象来看,大多对省、市经济带进行评价分析;从研究内容来看,主要包括生态安全评价[1]、水土资源与环境承载力之间的关系以及社会发展与人类活动对环境的可持续发展造成的影响[2-4];从研究方法来看,主要运用数据包络分析法、层次分析法[5]、BP神经网络[6]、TOPSIS[7]等定量方法;从研究框架来看,主要包括DSR模型[8]、PSR模型[9]、DPSIR模型[10]等。由于DPSIR模型的逻辑思路清晰,并且包含的动态响应结构综合性较强,能够系统性地反映出生态环境运行状况,因而被应用于各类生态环境评价讨论中[11]。

理论研究方面,国内外众多学者多从不同角度对生态环境进行评价分析:国外研究方面,Itai Mukuvari[12]提出利用DPSIR框架来评估退化大型海洋生态系统恢复进展的多部门、多物种方法;Khan Sufyan Ullah[13]从可持续发展的视角,基于人-环境系统对黄河流域9个省(自治区)30年(1997—2017年)间的可持续发展效率进行追踪评价;国内研究方面,罗琼等[14]采用指数法从资源和环境两个方面对京津冀地区生态承载力进行评价,并以此为参照为区域生态环境承载力的提升和社会发展提供新思路;顾家明等[15]以江苏省为研究对象,依据其资源禀赋对2001—2015年的生态承载力进行评价,并利用障碍度模型进行综合诊断,为促进该区域生态承载力的提升提供科学依据;雷勋平等[16]为准确把握安徽省资源环境承载力变化趋势,利用熵权TOPSIS模型对安徽省2000—2013年区域环境承载力进行研究,实证发现工业固体废物综合利用率等4个指标是关键因素,安徽省资源环境承载力水平总体呈上升趋势;么泽恩等[17]采用CRITIC-TOPSIS模型研究2000—2018年浮梁县土地生态安全的时空分异状况,结果表明,该地区土地生态安全水平呈现小幅度下降的态势,且各乡镇区域状况存在显著的差异。

综上所述,生态环境承载力已经成为当下生态环境研究领域的核心热点。鉴于此,本研究基于DPSIR框架选取相应指标,构建长江经济带省市生态环境承载力评价体系,利用CRITIC及TOPSIS方法进行实证研究,得到生态环境承载力等级分层结果,最后通过障碍度模型分析主要障碍因子,从而为提高生态环境承载力提供参考。

1 指标体系构建及研究方法

1.1 构建评价体系

DPSIR模型中,驱动力(D)是社会经济发展的基础和动力所在,压力(P)是表示区域生产活动对生态环境的影响,状态(S)反映生态环境和资源的状况质量,影响(I)是指生态系统状态与社会发展的相互作用,响应(R)是指为提高生态环境可持续性采取的有效措施[18]。五项子系统通过传导路径相互影响与协调,如图1所示:

图1 DPSIR概念模型

本研究在参考相关学者[19-20]的研究成果基础上,从驱动力、压力、状态、影响和响应五个维度选取18个指标,构建长江经济带生态环境承载力评价体系(表1)。

表1 长江经济带生态环境承载力评价体系

1.2 研究方法

1.2.1 CRITIC法确定权重

CRITIC法(全称Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)是基于评价指标的对比强度和冲突性的一种求权重方法。对比强度是指同一个指标各个评价方案之间取值差距的大小,以标准差的形式来表现;指标间的冲突性利用相关系数进行表示。标准差越大说明波动越大,权重会越高;如果相关系数越大说明冲突性越小,其权重也就越低[21]。该方法能充分结合数据的波动性、相关性等特征,得出的权重值客观有效,一定程度上避免了单个数据的权重极值对整体的影响,适用本次研究。计算步骤为:

(1)设共有m个评价对象,选定n个评价指标,获得原始数据矩阵X。

(2)为消除因量纲对评价结果的影响,需要对各指标进行标准化处理。

正向指标:

负向指标:

式中:xij——第i个省市的第j个指标(0＜i≤m,0＜j≤n)。

(3)计算每个指标内的变异性Sj。

(4)计算指标间的冲突性Rj。

(5)计算每个指标的信息量Cj。

(6)计算每个指标的权重wj。

1.2.2 TOPSIS法求解

TOPSIS全称为“逼近于理想解的排序法”,通过计算评价对象与对应正负理想目标的距离,得到对方案整体的综合评价。利用 TOPSIS法可识别研究区域内生态环境承载力差异,切实反映生态环境现状与理想状态差距[22]。根据上述方法求得权重后,联合欧式距离法求得每个区域样本到正负理想点的距离。

到正理想点的距离公式:

到负理想点的距离公式:

计算各区域样本贴近度,以此评估长江经济带各省市生态环境承载力。贴近度越大,表示区域生态环境承载力越强。

1.2.3 障碍度模型

在完成生态环境承载力水平的测算后,对系统各项指标进行更深层次的分析,确定生态环境发展的障碍因素[23]。在此引入因子贡献度(Fij)、偏离度(Iij)和障碍度(pij、Pij),计算公式如下:

式中:wj——各指标所占的权重;zj——各子系统所占的权重;Rij——标准化处理后的单项指标值。

1.3 数据来源

本研究所涉及的研究数据主要来源于2015—2020年各省统计年鉴、中国统计年鉴、环境状况公报及长江经济带发展统计年鉴。

2 结果与分析

2.1 生态环境承载力结果分析

根据上述方法和模型,首先采用加权平均法对数据进行预处理,再通过计算得出长江经济带生态环境各指标权重及各区域生态环境承载力综合评价值,如表2和表3所示。

表2 指标权重及排序

表3 TOPSIS评价计算结果

从权重排序结果可以看出,人均生活垃圾清运量(C9)、环保投资占地区GDP比重(C16)、万元工业生产总值耗水量(C15)三个指标权重排序分别为1,2,3,说明垃圾分类集中整改、工业污染的治理措施等对提高生态环境承载能力起到了突出性作用,且人均生活垃圾污染量影响较大。

根据TOPSIS法得出的结果,数值范围都在0～1之间,其数值越贴近1,表示其生态环境承载能力越高。借鉴吕广斌[24]、马世五[25]等提出的等级划分方法,并根据生态环境状况,采用非等间距法建立生态环境承载力等级标准,将生态环境承载能力分为“强” “较强”“中等”“较弱”四种级别。具体等级划分结果如表4所示:

表4 生态环境承载力等级标准

第一梯度为浙江,贴近度大于0.57,生态环境承载力强。2015年以来,浙江省抓住“十三五”规划以及长江经济带发展建设等契机,对生态文明建设和保护作出一系列关键工作部署,全面推动水域空气土地等环境质量的改善,实现生态环境承载力的根本性提高。另外,创新发展、绿色发展等观念成为新形势下浙江省发展的主旋律,有益于缓解资源环境压力,加快生态文明建设的步伐。

第二梯度为上海、江西、湖南、重庆,贴近度处于0.47～0.57之间,生态环境承载力较强。上海位于长江下游地区,指标优势性多集中于经济发展活跃、开放程度高等方面,生态结构也在迅速变化;坐落在长江入海口的崇明生态岛作为自然保护区、森林公园等高能级生态资产,也为上海持续开展生态保护修复提供了强有力帮助。江西和湖南位于长江中游,拥有出色的地理位置和资源条件,为其推进生态环境质量持续改善奠定了稳固基础。重庆作为长江上游的重要生态屏障,积极做好各项环境基础保护工作,打造相应环境治理体系,使环境保护能力大幅度提高,城乡生态环境得以改善。

第三梯度为江苏、安徽、四川、云南,贴近度处于0.39～0.47之间,生态环境承载力中等。江苏、安徽近年来的经济实力和生态环境质量有所提高,但生态环境形势依然严峻,仍然存在污染来源繁杂、环境监管能力不足等重要问题,应充分分析生态环境保护与经济快速发展之间不协调的原因,及时更新保护政策。四川、云南都处于上游地段,生态保障已成为常态化,大规模绿化全川行动、区域综合治理修复工程等都取得了实际成效,然而旱涝灾害、水土流失等生态问题尚未得到有效解决,因此,有必要完善地方政府生态环境建设体系,根据区域主体的功能定位,因地制宜施行生态环境保护对策。

第四梯度为湖北、贵州,贴近度处于0～0.39之间,生态环境承载力较弱。湖北作为南水北调中线工程核心水源地,具有调节环境资源、维护流域生态安全等重要功能,需从控制污染源头、深入实施区域发展布局等方面助力湖北绿色崛起。贵州生态环境基础优势明显,但经济发展缓慢、发展战略不对称等因素制约了生态环境的改善,应在保持和利用好资源优势的同时, 转变发展理念,探索生态建设与产业发展的新道路。

2.2 生态承载力障碍度诊断结果与分析

2.2.1 主要障碍因素分析

根据障碍度模型,对长江经济带11个省市的生态环境承载力障碍度进行计算,并按大小顺序选出排名前五的指标,结果如表5所示。

表5 长江经济带11个省市生态环境承载力主要障碍因素 %

通过频数统计可知,出现频率较高的障碍因素有C1人均生产总值(5次)、C2财政收入(5次)、C6城镇人均用水量(4次)、C8一般工业固体废物产生量(4次)、C16环保投资占地区GDP比重(4次),可以将其视为主要障碍因素。

精确来看,生态环境承载力评价排名第一的浙江的主要障碍因素集中在人口密度、绿化面积和环保投资等,环境压力较大,需要重视生态环境的建设与保护。安徽、四川、云南等生态状况相近,其短板主要集中于经济发展、控制污染等方面。情况类似的还有湖北、贵州等,生态环境脆弱、绿色发展政策实施受阻为主要问题,未来提高生态环境承载力水平还需多种途径推动拉升。

2.2.2 子系统障碍度分析

根据单项指标障碍度的计算结果, 进一步计算出各子系统障碍度, 结果如表6所示:

11个省市的子系统障碍因素存在较大差异性,最高障碍度达到了74.038%,最小为3.664%。子系统障碍度主要存在下述特点:(1)从均值角度来看,子系统总体影响从高到低依次为:压力(45.455%)、驱动力(36.364%)、状态(35.595%)、响应(27.273%)、影响(18.182%),压力子系统占据重要的份量,说明要加大对工业废弃物、人均生活垃圾污染等监管力度,减少生活压力带来的负面影响。(2)部分省市主要障碍因素具有一定相似性,例如上海、江苏、浙江等驱动力子系统对其障碍影响较低,压力和状态子系统障碍度都相对较高。这与其经济发达、社会发展有关,但与之伴随的是人口密度大、生活垃圾污染多等问题,尚不能满足生态环境承载的需求。(3)湖北、湖南子系统障碍度相对较平均,由此可见该区域更关注多方面均衡发展。虽然目前此类城市的生态环境还存在一定问题,但凭借地理环境优势其未来发展潜力较大,正处于快速探索前进阶段。

3 结论

本研究选取18个评价指标构建DPSIR模型,采用 CRITIC计算权重、TOPSIS法作为评价方法,建立了生态环境承载力评价体系,对2015—2020年长江经济带省市生态环境进行了综合评价,同时结合障碍度模型对其影响因素进行分析,主要结论如下:

(1)从整体评价来看,生态环境承载力等级“强”等级的有浙江;“较强”等级的有上海、江西、湖南、重庆;“中等”的为江苏、安徽、四川、云南;“较弱”的为湖北、贵州,表明长江经济带不同省市间生态环境承载力的区域差异较大,呈梯度性分级。区域内生态优势逐渐由苏浙沪等沿海发达地区向内陆延伸,且表现为零星分布格局。(2)从地理位置角度来看,11个省市生态环境质量大致呈现“南高北低”的特点,发展方向向南倾斜,具有整体分散化、局部聚拢化的特征。上游流域端生态环境承载力整体偏低,应深刻讨论如何解决经济发展与环境改善之间的问题。中下流域段协同程度较高,生态环境承载力排名都相对靠前,说明其环境保护取得一定成效,积极做好了各项环境基础保护工作,打造了自适应环境治理体系。(3)从障碍度分析看,阻碍长江经济带省市整体生态环境承载力提升的主要障碍因素为压力子系统、驱动力子系统、状态子系统。细分来看,人均生产总值、一般工业固体废物产生量、环保投资占地区GDP比重等因素是影响生态环境承载力的主要障碍因子,未来应加大生态环保投入,提升综合治理能力,加强对重点水土防污保护,推进环保基础设施建设。