资源环境综合绩效评估方法范文

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摘要:

资源环境综合绩效评估是建设节约型社会的一项基础工作。在传统的资源环境综合绩效指数中，各种资源消耗和污染物排放绩效的权重相等，导致综合评价结果的合理性受到影响。针对该问题，通过构建投影指标函数和采用遗传算法对投影方向进行优化，提出了基于投影寻踪的资源环境综合绩效评估方法，并应用于2007年中国各省、直辖市和自治区的资源环境绩效评估。研究结果表明，中国资源环境绩效水平空间差异明显，呈现东部高西部低的特征，因此必须合理调整西部地区的经济结构，提高资源利用效率和加强环境保护，实现可持续发展。该方法的权重取值较为客观和科学，评估结果合理，值得推广应用。

关键词:

投影寻踪;资源环境绩效;评估;中国

中国人口众多，资源相对紧缺，人均主要资源(包括耕地、淡水、能源、铁矿等)占有量不足世界平均水平的1/2到1/4。随着中国经济规模的不断扩大以及工业化、城市化的不断推进，资源需求将持续增加，环境压力也日益增大。为缓解资源、能源的长期供需矛盾和改善环境质量，中国必须加快建设资源节约和环境友好型社会(简称节约型社会)，即提高资源利用效率，以尽可能少的资源消耗和环境占用获得最大的经济效益和社会效益，实现资源、环境、经济和社会的协调发展［1］。资源环境综合绩效评估是建设节约型社会的一项基础工作，国内一些学者对此展开了探索性研究与应用［1～4］，但现有研究仍然存在较多不足。例如，刘晓洁等尝试构建资源节约型社会评价指标体系，但存在数据难以获取等问题，而且缺乏合理可行的定量化方法［3］;中国科学院可持续发展战略研究组提出了资源环境综合绩效指数(REPI)［1－2］，郑伟采用该方法对2002年－2012年河南省环境状况化进行了深入分析［4］，但由于REPI各指标的权重无法确定，为简化起见只能假定各种资源消耗和污染物排放绩效的权重相等，综合评价结果的合理性受到了较大影响。投影寻踪(ProjectPursuit，PP)是用来处理和分析高维数据的一种数据分析方法，基本思想是利用计算机技术，把高维数据通过某种组合投影到低维子空间上，并通过极小化某个投影指标，寻找出能反映原高维数据结构或特征的投影，以达到研究和分析高维数据的目的。投影寻踪法具有稳健性好、抗干扰强和准确度高等优点，可用于解决评价与聚类问题［5－6］。本文将结合投影寻踪法与遗传算法，在REPI指数基础上建立一套完整的资源环境绩效评估方法，为评价节约型社会提供科学依据。

1资源环境综合绩效评估指数(REPI)

为反映建设节约型社会的进展状况和检验各种政策措施的综合实施效果，中国科学院可持续发展战略研究组在《2006年中国可持续发展战略报告》中提出了资源环境综合绩效指数(ResourceandEn-vironmentalPerformanceIndex，REPI)，对国家或地区的资源消耗和污染排放的绩效进行了综合评估［1］，2009年再次对REPI进行了调整［2］，调整后的表达式。REPI值除了受到所选取的指标影响以外，同时受到各指标权重取值的影响。由于难以确定指标的权重，《2009中国可持续发展战略报告》假定了各种资源消耗和污染物排放绩效的权重相等［2］。实际上在不同的发展阶段，每种指标的绩效也存在较大差异，对综合评估结果的影响程度并不相等，这种假定权重相等的处理方法直接影响到评价结果的合理性。

2基于投影寻踪的资源环境综合绩效指数(REPIPP)

本文在REPI指数的基础上，提出一种新的评估方法，即基于投影寻踪的资源环境综合绩效评估指数(ResourceandEnvironmentalPerformanceIndexbasedonProjectPursuit，REPIPP)。与REPI相比，REPIPP可以有效解决权重取值问题，使评价结果更为科学合理。计算步骤如下。由于式(7)较为复杂，常规算法无法求解，本文采用遗传算法计算。遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。自从20世纪60年代Michigan大学的Holland教授首次提出GA的思想以来，经过众多学者的努力，已获得极大的发展和完善［7］。GA借鉴了生物遗传学的观点，对当前种群施加选择、交叉、变异等操作，并实行“物竞天择，适者生存”的自然进化过程，通过不断进化而产生最优个体。计算过程包括生成初始种群、评价个体适应度、选择与交叉、选择与变异等运算，生成新一代种群。经过多次迭代进化，以最优个体作为问题的最优解。GA的计算流程见图1。将求得的投影方向a(j)代入式(3)，即可获得投影值z(i)，从而确定评价结果。

3研究案例

3．1数据来源以2007年中国各省(含直辖市、自治区)为例，采用REPIPP评估其资源环境绩效水平。为方便比较，评价指标与REPI相同，即选取能源绩效、用水绩效等7项指标，原始数据来自《2009中国可持续发展战略报告》［2］。

3．2计算过程

3．2．1数据的无量纲化(归一化)处理采用式(2)对数据进行无量纲化(归一化)处理，获得各单指标的绩效指数，见表1。

3．2．2求取投影方向将表1的数据代入式(3)～(6)，建立如式(7)的投影指标函数优化模型，并采用遗传算法求取最优投影方向a。在遗传算法中，种群规模取100，交叉概率取0.50，变异概率取0.05。经过5000次迭代后，获得最优投影方向a=［0.2917，0.3885，0.3750，0.0251，0.4532，0.4092，0.5000］。

3．2．3评价结果将投影方向a代入式(3)，求得全国各省、直辖市和自治区的资源环境综合绩效指数REPIPP，如表1的右栏所示。

3．3结果分析

3．3．1指标权重投影方向的优化结果即指标的权重。由计算结果可知，指标权重与数据分布特征有关。一般而言，数据分布越密集，标准差越小，则权重越小;反之则大。例如，在7项指标中，各省(含直辖市、自治区)的工业固体废物排放绩效指数分布最为分散，权重也最大，达到0.5000;而固定资产绩效指数差异相对较少，权重仅0.0251。这样可以突出主要指标的影响，使综合评价结果能够更明显地反映各省(直辖市、自治区)的资源环境绩效水平和差距，从而促使落后地区控制关键的资源损耗和环境污染指标，优先解决资源环境绩效的瓶颈。例如，在中国现阶段，SO2、COD和工业固废排放绩效的权重较大，REPIPP值较小的省份应当特别注意加强环境保护，发展循环经济，减少污染物排放。

3．3．2资源环境综合绩效的省域排序根据REPIPP的评价结果，资源环境综合绩效水平在位于全国前5位的依次为北京、上海、广东、海南和天津;末5位为内蒙古、甘肃、青海、贵州和宁夏。各省的资源环境综合绩效排序如图2所示。与《2009中国可持续发展战略报告》相比，各省的排序整体相同，但同时略有调整。例如，根据《2009中国可持续发展战略报告》的REPI值，天津的资源环境综合绩效位居全国第三，略高于广东;而根据本文采用的REPIPP的评估结果，广东位居第三，天津与海南并列第四。主要原因是按照投影寻踪的投影优化结果，REPIPP对各指标的权重取值不同，污染物(SO2、COD和工业固废)排放绩效的权重相对较大，对资源环境综合绩效的影响更为明显，而广东的污染物尤其是工业固体废物排放绩效优于天津，因此综合绩效指数相对较高。

3．3．3资源环境综合绩效的空间分布根据REPIPP计算结果，全国各省(含直辖市、自治区)的资源环境绩效水平可分为三类。第一类包括北京、上海、广东、海南、天津、浙江、江苏、山东和福建共9省和直辖市，REPIPP值明显高于全国平均水平，其中以北京、上海和广东最显著。第二类包括河南、湖北、重庆、黑龙江、安徽、吉林、湖南、河北、辽宁、陕西、四川和江西共12省(直辖市)，REPIPP值与全国平均水平大至相当。第三类包括广西、山西、云南、新疆、内蒙古、甘肃、青海、贵州和宁夏共9省(自治区)，REPIPP值明显低于全国平均。从区域分布来看，第一类全部位于中国东部沿海;第二类主要为中国东北和中部以及部分西部的省份;第三类除山西外，其余均为西部省份。这表明中国资源环境绩效水平呈现明显的空间差异特征，由东至西逐渐下降，西部地区的资源利用效率较低、污染物排放量较大。主要原因是西部地区虽然资源丰富，但经济水平低，产业结构不合理，工业过分依赖于能源、原材料工业为主的重化工业，资源能源消耗大，并且对环境造成重大污染。因此，国家在加快西部地区经济发展的同时，必须注意合理调整西部地区的经济结构，提高资源利用效率，加强环境保护，改变“粗放型”的经济增长方式，实现可持续发展。

4结论

文章在REPI指数的基础上，结合投影寻踪法和遗传算法，提出了资源环境综合绩效评估方法REPIPP，并对2007年中国各省、直辖市和自治区的资源环境绩效水平进行了评估。研究结果表明:(1)REPIPP通过投影寻踪法确定各指标的权重，突出了主要指标的影响，为控制关键指标提供了依据。中国现阶段的SO2、COD和工业固废排放绩效的权重较大，因此资源环境绩效水平落后的地区应特别注意加强环境保护，发展循环经济，减少污染物排放。(2)根据REPIPP的评估结果，北京的资源环境绩效水平最高，宁夏最低，各省(含直辖市和自治区)排序与REPI整体相似，但同时有调整，表明指标的权重对评价结果具有一定影响。由于REPIPP的权重取值更为客观、科学，评估结果也更加合理，值得推广应用。(3)中国资源环境绩效水平空间差异明显，东部沿海地区较高，西部地区较低。在实施西部大开发战略时，必须合理调整西部地区的经济结构，提高资源利用效率和加强环境保护，实现可持续发展。

参考文献:

［1］中国科学院可持续发展战略研究组．2006中国可持续发展战略报告－建设资源节约型和环境友好型社会［M］．北京:科学出版社，2006．

［2］中国科学院可持续发展战略研究组．2009中国可持续发展战略报告－探索中国特色的低碳之路［M］．北京:科学出版社，2009．

［3］刘晓洁，沈镭．资源节约型社会综合评价指标体系研究［J］．自然资源学报，2006，21(3):382－390．

［4］郑伟．基于资源环境绩效的区域环境评价分析－以河南省为例［J］．河南理工大学学报(社会科学版)，2014，14(2):387－392．

［5］付强，赵小勇．投影寻踪模型原理及其应用［M］．北京:科学出版社，2006．

［6］帅红，李景保．基于投影寻踪的洞庭湖生态系统健康评价［J］．长江流域资源与环境，2013，22(11):1477－1483．

［7］周明，孙树栋．遗传算法原理及应用［M］．北京:国防工业出版社，1999．

作者：林高松 黄晓英 李娟 单位：深圳市环境科学研究院