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中国省域资源环境的投入产出效率评价

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

唐志鹏¹^,²^,

1. 中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101

2. 中国科学院大学资源与环境学院,北京100049

Evaluation on Chinese provincial resource input and environmental output efficiencies from 2000 to 2015

TANGZhipeng¹^,²^,

1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China

2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

收稿日期:2018-02-28
修回日期:2018-05-24
网络出版日期:2018-08-20
版权声明:2018《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部所有
基金资助:

国家自然科学基金重点项目（41430636）

国家自然科学基金项目（41571518）

作者简介:
-->作者简介：唐志鹏（1978- ）,男,四川成都人,博士,副研究员,主要从事区域经济与区域可持续发展模拟研究等。E-mail：tangzp@igsnrr.ac.cn

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摘要
合理开发利用资源环境是实现中国未来人地关系和谐演进的关键。基于集对分析和熵值法对2000-2015年中国省域资源环境的投入产出效率作了综合评价。结果表明：① 全国农用地投入的经济效率一直相对最好,农药和化肥投入的利用率次之;其次是水资源投入,最后是能源投入,环境产出的效率优劣顺序依次为废水排放,SO₂排放和烟尘排放;② 从2000-2015年中国省域资源环境效率的同异反态势来看,东部沿海省份多为弱同势和准同势,序号等级较高,而中西部省份多为强反势和弱反势,序号等级较低,呈现出由东往西逐渐降低的格局分布;③ 资源环境的投入产出综合效率高的省域主要集中在京津鲁、苏浙沪以及闽粤琼等东部沿海地区,而综合效率低的省域主要集中在晋宁青新甘贵内蒙古等中西部地区。

关键词：集对分析;同异反态势;人地关系;资源环境;熵值法
Abstract
A reasonable utilization of resource and environment is the key to achieve Chinese man-land relationship harmonious evolution in the future. This paper evaluates Chinese provincial resource input and environmental output efficiencies from 2000 to 2015 based on set pair analysis and entropy method. The results show that: (1) In the rank of resources input efficiencies, the efficiency of agricultural land and pesticides and fertilizers input is high, the benefit of water resource input is moderate, and the efficiency of energy input is low, and in the rank of resources input efficiencies, the efficiency of wastewater discharge is the highest, the efficiency of sulfur dioxide emission is moderate, and the efficiency of soot emission is the lowest. (2) From the view of the tendency of the similarities, differences and counters of Chinese provincial resource and environmental efficiencies, most of eastern coastal provinces present high rank, while central and western provinces present low rank, the pattern of decrease from east to west is very clear. (3) The eastern coastal provinces which present high comprehensive efficiencies of resource input and environmental output are distributed in Beijing, Tianjin, Shandong, Jiangsu, Zhejiang, Shanghai, Fujian, Guangdong and Hainan; conversely, the provinces which present low comprehensive efficiencies of resource input and environmental output are mainly distributed in the central and western provinces such as Shanxi, Ningxia, Qinghai, Gansu, Guizhou and Inner Mongolia.

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唐志鹏. 中国省域资源环境的投入产出效率评价[J]. 地理研究, 2018, 37(8): 1515-1527 https://doi.org/10.11821/dlyj201808004
TANG Zhipeng. Evaluation on Chinese provincial resource input and environmental output efficiencies from 2000 to 2015[J]. Geographical Research, 2018, 37(8): 1515-1527 https://doi.org/10.11821/dlyj201808004

1 引言

改革开放以来,中国社会经济发展取得了举世瞩目的成就。自中国加入WTO以后,经济继续保持了高速增长,快速的社会经济发展促使中国在成为世界第二大经济体的同时,也迅速成为了世界能源消费第一大国和全球碳排放第一大国,资源环境压力急剧增大,人地关系日趋紧张。随着资源的过度开采与环境的严重破坏,已经对中国未来的可持续发展构成了严重的挑战,引起了中央政府部门的高度重视。十一五期间,节能减排目标已被明确列入国民经济和社会发展规划,随后在十二五规划乃至目前十三五规划中,各项节能减排任务措施进一步细化完善。尽管如此,中国资源环境所面临的形势仍然不容乐观,2014年中国单位GDP电力消耗为0.651 kW

?

h/美元,是世界平均水平0.301 kW

?

h/美元的2.16倍^[1]。2013年在470个监测降水的城市中,出现酸雨比例高达44.3%,酸雨区面积约占国土面积的10%左右^[2]。据《2016中国环境状况公报》显示,2016年全国338个地级及以上城市中,有254个城市环境空气质量超标,高达75.1%。面对资源约束趋紧、环境污染严重、生态系统退化的严峻形势,必须大力推进生态文明建设,实现人地和谐。毫无疑问,和谐的人地关系是实现经济健康持续发展的可靠保障,它要求把人类经济活动与资源利用和环境保护纳入同一范畴,通过资源利用投入的集约化和环境污染产出的减量化,最终实现资源环境的投入产出效率最大化。因此,科学测度资源环境的投入产出效率成为定量化评估中国人地关系的前提,也是分析中国可持续发展历史现状的研究基础。
从资源投入方面看,水资源、土地资源和能源等都是人类赖以生存的基本保障,而从环境产出方面来看,水环境、大气环境等也与人类活动息息相关。资源环境效率的提升是促进社会发展的内在动力,也是推动生态文明建设的有效措施。现有的文献大多从水资源^[3,4,5]、农用地^[6,7,8]、能源消费^[9,10]、水环境^[11]和大气环境^[12]等单一的资源环境要素展开评价分析,如孙才志等采用数据包络分析评估了1997-2010年中国31省区市水资源全局环境技术效率,并发现中国省际水资源技术效率具有显著的空间效应^[13];买亚宗等评价了2000-2011年中国省域水资源利用效率,得出经济发展水平和水的基础设施投入与水的资源利用效率呈正相关关系^[14];赵良仕等测度了1997-2011年中国31省区市水资源利用效率,并且存在趋同的趋势^[15];林坚等测算了2000年、2006年和2011年中国东中西16个城市群土地利用效率,得出中西部地区的土地利用效率较低^[16];王良健等采用随机生产函数对2003-2012年282个地级市土地利用效率作了评价,认为中国城市土地利用效率有所提升^[17];孙王敏等采用灰色关联TOPSIS多目标决策评价了炼油企业的能源效率^[18];王燕涛等根据改进的灰靶理论对2015年中国8个典型省份风能资源利用效率作了评价,认为“三北”地区风能资源效率较低,建议改善负荷特性提高风能资源利用效率^[19];孟凡生等基于最优组合赋权法对中国能源效率作了评价,认为重工业占比和煤炭消费占比等是影响中国能源效率的最主要因素^[20]。王大鹏等分析了中国七大流域1998-2009年水环境效率的动态变化,认为珠江流域和海河流域高于其他五大流域^[21]。汪克亮等利用非径向DDF与Luenberger生产率指标考察了2006-2015年中国13个工业省市大气环境效率的异质性、动态演化及其成因^[22]。
相对而言,对单一的资源环境要素效率作评价分析容易把握,但是区域可持续发展通常涉及到多个资源环境要素的效率评价,则往往比较复杂。其中,一个关键问题就是资源环境要素指标的合理选取,并且如何将这些资源环境要素的效率综合起来评价也是需要考虑的。现有的资源环境效率评价方法多为数据包络分析和计量模型,其本质为线性规划和参数统计。传统的数据包络分析无法兼顾投入和产出两个方面,同时也忽略非径向松弛变量对效率测度结果的影响,并且数据包络分析模型形式过于繁琐,难以直观解释结果,而计量模型评价的不同形式对于评价结果也存在较大差异。有鉴于此,本文首先在资源环境的投入产出效率指标选取上注重三个原则,一是尽可能具有代表性,能够覆盖研究对象的内涵;二是数据的可获取性,以便使实际问题的定量化具有可操作性;三是简洁性,力求避免要素指标信息交叉重叠,造成信息冗余。基于这三个原则并借鉴Schaltegger和Sturm采用环境影响与经济产出的比率作为生态效率的定义^[23],文中分别选取了中国省域的单位GDP耗水量、单位农业增加值占用的农用地、单位农业增加值的农药使用量、单位农业增加值的化肥施用量、单位GDP能耗、单位GDP的废水排放量、单位GDP的SO₂排放量和单位GDP的烟尘排放量。这些指标分别代表了水资源投入的效率、土地资源投入的效率、能源投入的效率、水环境污染产出的效率和大气环境污染产出的效率。其次,要素综合评估的方法通常采用专家打分法赋权重和熵值法赋权重,为避免要素指标赋权主观性给评估结果带来影响,文中将采用熵值法进行赋权综合评价。在资源环境要素进行投入产出效率的综合评估以前,本文首先采用集对分析方法对资源环境投入产出效率的各项指标和各省域分别展开态势评价;在此基础上对中国省域资源环境的投入产出效率展开综合评价;最终目的是通过中国省域资源环境的投入产出效率评价分析,为推进人地关系和谐演进提供参考借鉴。

2 研究方法与数据来源

2.1 数据来源

本文研究区为除西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省的中国大陆30省区市,研究时点为2000年、2005年、2010年和2015年4个横截面。全国和30省区市资源投入（包括用水总量、能源消费总量、投入农用地数量、农药和化肥投入总量）、经济产出（包括地区生产总值和农林牧渔业增加值）和环境产出（包括废水排放总量、SO₂排放总量和烟尘排放总量）的数据来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》,通过相应数据计算得到全国和30省区市的单位GDP的耗水量、单位农业增加值占用的农用地、单位农业增加值的农药使用量、单位农业增加值的化肥施用量、单位GDP能耗、单位GDP的废水排放量、单位GDP的SO₂排放量和单位GDP的烟尘排放量这些资源环境的投入产出效率指标,指标均是越小则越好。

2.2 研究方法

集对分析（set pair analysis,SPA）是赵克勤提出的一种针对确定与不确定问题进行同异反定量分析的系统理论方法^[24,25],目前在社会经济领域得到了广泛应用^{[26,27,28,29,30,31]}。所谓集对,即将具有一定联系的两个集合组成一个对子。集对分析的核心思想把确定、不确定系统,从同异反三个方面来分析事物之间的联系和转化,具体解决思路是指在一定问题背景下,对所涉及的两个集合所具有的特性进行既有确定又有不确定的分析,即同、异、反分析,并建立这两个集合在所论问题背景下的同、异、反联系度表达式^[24,25]：

μ = a + bi + cj = \frac{S}{N} + \frac{F}{N} i + \frac{P}{N} j

（1）
式中：

a = \frac{S}{N}

称为同一度;

b = \frac{F}{N}

称为差异度;

c = \frac{P}{N}

称为对立度,且

a

b

c

满足归一化条件

a + b + c = 1

;

N

为集对所具有的特性总数;

S

为集对中两个集合共同具有的特性数;

P

为集对中两个集合相互对立的特性数;

F = N - S - P

为集对中两个集合既不共同具有,也不互相对立的特性数;对立度系数

j

运算恒取值

j = - 1

,而差异度系数

i

在

[- 1,1]

区间视不同情况取值。容易看出,联系度表达式中

a

和

c

是确定的,而

b

是不确定的,因此式（1）是个既确定又不确定的式子。利用同异反联系度中

a

、

b

、

c

的大小信息,可以分别得到不同指标和不同地区下的同异反联系度,根据同异反态势排序表（表1）得到不同指标和不同地区的重要性排序。
Tab. 1
表1
表1同异反态势排序表^[31]
Tab. 1The state sort table of similarity, difference and counter tendency^[31]

序号等级	$a$ 、 $b$ 和 $c$ 的关系	同异反态势	含义
1	$a > c, b < c, b \neq 0$	强同势	系统以同一的趋势为主
2	$a > c, b = 0$	准同势	系统有同一的趋势是确定的
3	$a > c, b \geq c, b < a$	弱同势	系统同一的趋势比较弱
4	$a > c, b \geq a$	微同势	系统同一的趋势很微弱
5	$a = c, b = 0$	准均势	系统的同一趋势和对立趋势势均力敌
6	$a = c, b < a$	强均势	系统的同一和对立趋势明显相等
7	$a = c, b = a$	弱均势	系统的同一趋势和对立趋势虽相等但程度较弱
8	$a = c, b > a$	微均势	同一和对立趋势相等但具有明显的不确定特征
9	$a < c, b = 0$	准反势	系统对立的趋势是确定的
10	$a < c, b \leq a, b \neq 0$	强反势	系统以对立的趋势为主
11	$a < c, b \leq c, b > a$	弱反势	系统对立的趋势比较弱
12	$a < c, b > c$	微反势	系统对立的趋势很微弱

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当一个系统由

m > 2

个集合组成时,可根据问题的要求,把第

j

项指标（

j = 1, ?, m

）的第

i

个样本（

i = 1, ?, n

）与理想值的同一度用

x_{ij}

表示。通常,评价指标有正向逆向之分,对其理想值而言,正向指标其值越大越好,而逆向指标则其值越小越好,令：

x_{ij} = \{\begin{array}{l} \begin{matrix} \frac{p_{ij} - p_{\min}}{p_{\max} - p_{\min}}, p_{ij} 为正向指标 \end{matrix} \\ \begin{matrix} \frac{p_{\max} - p_{ij}}{p_{\max} - p_{\min}}, p_{ij} 为逆向指标 \end{matrix} \end{array}

（2）
式中：

p_{\min}

和

p_{\max}

为第

j

项指标中所有样本的最小值和最大值。利用熵值法^[32]确定各指标的权重,计算公式如下：

t_{ij} = z_{ij} / \sum_{i=1}^{m} z_{ij} (i = 1,2, ?, m; j = 1,2, ?, n)

（3）
式中：

z_{ij}

表示对第

j

项指标的第

i

个样本

x_{ij}

进行标准化处理的数据。首先得到第

j

项指标的第

i

个样本的占比

t_{ij}

;其次,第

j

项指标的熵值

e_{j}

计算方法为：

e_{j} = - \frac{1}{\ln (m)} \sum_{i=1}^{m} t_{ij} \ln t_{ij} (j = 1,2, ?, n)

（4）
最后,计算指标的效用值

d_{j} = 1 - e_{j}

,第

j

项指标权重

w_{j}

的计算方法为：

w_{j} = \frac{d_{j}}{\sum_{j=1}^{n} d_{j}}

（5）
通过熵权值加权确定各省域的资源环境综合评价值

h_{i}

,即：

h_{i} = \sum_{j=1}^{n} x_{ij} \times w_{j}

（6）

3 结果分析

3.1 资源环境指标的同异反态势

为便于集对分析评价,需要对全国30省域的8项评价指标划分为良好、一般和较差三个等级标准。由于国民经济系统的资源投入、经济产出和环境产出并不是恒定不变的,每年都是变化的,因此,以全国总体的指标为基准点,根据不同年度基准点上下浮动15%区间作为一般等级,低于15%的区间为良好等级,高于15%的区间则为较差等级（表2）。按照良好等级属同,一般等级属异,较差等级属反,通过统计各指标的数目,得到2000-2015年各项评价指标和各省域的同异反联系度表达式,用以得到同异反态势。
Tab. 2
表2
表2评价指标分类
Tab. 2The classification of evaluation indicators

	年份	良好	一般	较差
单位GDP的耗水量（m³/万元）	2000	$p_{1} \leq 480.7$	$480.7 < p_{1} < 650.4$	$p_{1} \geq 650.4$
	2005	$p_{1} \leq 242.1$	$242.1 < p_{1} < 327.5$	$p_{1} \geq 327.5$
	2010	$p_{1} \leq 117.1$	$117.1 < p_{1} < 158.5$	$p_{1} \geq 158.5$
	2015	$p_{1} \leq 75.7$	$75.7 < p_{1} < 102.4$	$p_{1} \geq 102.4$
单位GDP能耗（tce/万元）	2000	$p_{2} \leq 1.3166$	$1.3166 < p_{2} < 1.7813$	$p_{2} \geq 1.7813$
	2005	$p_{2} \leq 1.1322$	$1.1322 < p_{2} < 1.5318$	$p_{2} \geq 1.5318$
	2010	$p_{2} \leq 0.7576$	$0.7576 < p_{2} < 1.0249$	$p_{2} \geq 1.0249$
	2015	$p_{2} \leq 0.5547$	$0.5547 < p_{2} < 0.7504$	$p_{2} \geq 0.7504$
单位农业增加值占用的农用地（hm²/万元）	2000	$p_{3} \leq 3.9452$	$3.9452 < p_{3} < 5.3376$	$p_{3} \geq 5.3376$
	2005	$p_{3} \leq 2.4278$	$2.4278 < p_{3} < 3.2847$	$p_{3} \geq 3.2847$
	2010	$p_{3} \leq 1.3775$	$1.3775 < p_{3} < 1.8637$	$p_{3} \geq 1.8637$
	2015	$p_{3} \leq 0.8720$	$0.8720 < p_{3} < 1.1797$	$p_{3} \geq 1.1797$
单位农业增加值的农药使用量（t/万元）	2000	$p_{4} \leq 0.0073$	$0.0073 < p_{4} < 0.0099$	$p_{4} \geq 0.0099$
	2005	$p_{4} \leq 0.0054$	$0.0054 < p_{4} < 0.0073$	$p_{4} \geq 0.0073$
	2010	$p_{4} \leq 0.0037$	$0.0037 < p_{4} < 0.0050$	$p_{4} \geq 0.0050$
	2015	$p_{4} \leq 0.0024$	$0.0024 < p_{4} < 0.0033$	$p_{4} \geq 0.0033$
单位农业增加值的化肥施用量（t/万元）	2000	$p_{5} \leq 0.2374$	$0.2374 < p_{5} < 0.3212$	$p_{5} \geq 0.3212$
	2005	$p_{5} \leq 0.1761$	$0.1761 < p_{5} < 0.2383$	$p_{5} \geq 0.2383$
	2010	$p_{5} \leq 0.1166$	$0.1166 < p_{5} < 0.1578$	$p_{5} \geq 0.1578$
	2015	$p_{5} \leq 0.0814$	$0.0814 < p_{5} < 0.1101$	$p_{5} \geq 0.1101$
单位GDP的废水排放量（t/万元）	2000	$p_{6} \leq 36.3$	$36.3 < p_{6} < 49.1$	$p_{6} \geq 49.1$
	2005	$p_{6} \leq 22.5$	$22.5 < p_{6} < 30.5$	$p_{6} \geq 30.5$
	2010	$p_{6} \leq 12.0$	$12.0 < p_{6} < 16.2$	$p_{6} \geq 16.2$
	2015	$p_{6} \leq 9.1$	$9.1 < p_{6} < 12.3$	$p_{6} \geq 12.3$
单位GDP的SO₂排放量（t/万元）	2000	$p_{7} \leq 0.0172$	$0.0172 < p_{7} < 0.0233$	$p_{7} \geq 0.0233$
	2005	$p_{7} \leq 0.0110$	$0.0110 < p_{7} < 0.0148$	$p_{7} \geq 0.0148$
	2010	$p_{7} \leq 0.0042$	$0.0042 < p_{7} < 0.0057$	$p_{7} \geq 0.0057$
	2015	$p_{7} \leq 0.0023$	$0.0023 < p_{7} < 0.0031$	$p_{7} \geq 0.0031$
单位GDP的烟尘排放量（t/万元）	2000	$p_{8} \leq 0.0102$	$0.0102 < p_{8} < 0.0138$	$p_{8} \geq 0.0138$
	2005	$p_{8} \leq 0.0051$	$0.0051 < p_{8} < 0.0069$	$p_{8} \geq 0.0069$
	2010	$p_{8} \leq 0.0016$	$0.0016 < p_{8} < 0.0022$	$p_{8} \geq 0.0022$
	2015	$p_{8} \leq 0.0019$	$0.0019 < p_{8} < 0.0026$	$p_{8} \geq 0.0026$

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以2000年单位GDP的耗水量为例,这项指标属于良好等级的省域共有11个,属于较差等级的省域也有11个,属于一般等级的省域也有8个,即同异反联系度表达式为：

p_{1} = \frac{11}{30} + \frac{8}{30} i + \frac{11}{30} j = 0.37 + 0.26 i + 0.37 j

（7）
式中：

a = c, b < a

,属于强均势。类似地,依次得到其他指标的同异反联系度（表3）。
Tab. 3
表3
表32000-2015年各项评价指标的同异反联系度和态势
Tab. 3The connection degree and tendencies of the similarities, differences and counters of the evaluation indicators from 2000 to 2015

	年份	同异反联系度表达式	$a$ 、 $b$ 和 $c$ 的关系	同异反态势	序号等级
单位GDP的耗水量（m³/万元）	2000	$0.37 + 0.26 i + 0.37 j$	$a = c, b < a$	强均势	6
	2005	$0.40 + 0.13 i + 0.47 j$	$a < c, b < a$	强反势	10
	2010	$0.40 + 0.17 i + 0.43 j$	$a < c, b < a$	强反势	10
	2015	$0.40 + 0.20 i + 0.40 j$	$a = c, b < a$	强均势	6
单位GDP能耗（tce/万元）	2000	$0.30 + 0.33 i + 0.37 j$	$a < c, b \leq c, b > a$	弱反势	11
	2005	$0.30 + 0.27 i + 0.43 j$	$a < c, b < a$	强反势	10
	2010	$0.30 + 0.30 i + 0.40 j$	$a < c, b = a$	强反势	10
	2015	$0.33 + 0.30 i + 0.37 j$	$a < c, b < a$	强反势	10
单位农业增加值占用的农用地（hm²/万元）	2000	$0.60 + 0.07 i + 0.33 j$	$a > c, b < c$	强同势	1
	2005	$0.60 + 0.07 i + 0.33 j$	$a > c, b < c$	强同势	1
	2010	$0.60 + 0.10 i + 0.30 j$	$a > c, b < c$	强同势	1
	2015	$0.63 + 0.10 i + 0.27 j$	$a > c, b < c$	强同势	1
单位农业增加值的农药使用量（t/万元）	2000	$0.50 + 0.30 i + 0.20 j$	$a > c, b \geq c, b < a$	弱同势	3
	2005	$0.46 + 0.27 i + 0.27 j$	$a > c, b \geq c, b < a$	弱同势	3
	2010	$0.40 + 0.33 i + 0.27 j$	$a > c, b \geq c, b < a$	弱同势	3
	2015	$0.44 + 0.23 i + 0.33 j$	$a > c, b < c$	强同势	1
单位农业增加值的化肥施用量（t/万元）	2000	$0.43 + 0.20 i + 0.37 j$	$a > c, b < c$	强同势	1
	2005	$0.33 + 0.43 i + 0.23 j$	$a > c, b > a$	微同势	4
	2010	$0.37 + 0.26 i + 0.37 j$	$a = c, b < a$	强均势	6
	2015	$0.40 + 0.30 i + 0.30 j$	$a > c, b \geq c, b < a$	弱同势	3
单位GDP的废水排放量（t/万元）	2000	$0.33 + 0.40 i + 0.27 j$	$a > c, b > a$	微同势	4
	2005	$0.27 + 0.43 i + 0.30 j$	$a < c, b > c$	微反势	12
	2010	$0.23 + 0.54 i + 0.23 j$	$a = c, b > a$	微均势	8
	2015	$0.27 + 0.56 i + 0.17 j$	$a > c, b > a$	微同势	4
单位GDP的SO₂ 排放量（t/万元）	2000	$0.47 + 0.20 i + 0.33 j$	$a > c, b < c$	强同势	1
	2005	$0.40 + 0.10 i + 0.50 j$	$a < c, b < a$	强反势	10
	2010	$0.37 + 0.13 i + 0.50 j$	$a < c, b < a$	强反势	10
	2015	$0.33 + 0.24 i + 0.43 j$	$a < c, b < a$	强反势	10
单位GDP的烟尘排放量（t/万元）	2000	$0.33 + 0.14 i + 0.53 j$	$a < c, b < a$	强反势	10
	2005	$0.33 + 0.10 i + 0.57 j$	$a < c, b < a$	强反势	10
	2010	$0.37 + 0.16 i + 0.47 j$	$a < c, b < a$	强反势	10
	2015	$0.43 + 0.14 i + 0.43 j$	$a = c, b < a$	强均势	6

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根据表3排序结果显示,2000年全国30省域在单位农业增加值占用的农用地、单位农业增加值的化肥施用量和单位GDP的SO₂排放量序号等级最高,其次依次是单位农业增加值的农药使用量、单位GDP的废水排放量、单位GDP的耗水量和单位GDP的烟尘排放量,最后为单位GDP能耗。2005年30省域在单位农业增加值占用的农用地序号等级最高,单位GDP废水排放则最低,而单位GDP的SO₂排放量和单位GDP能耗在2010年和2015年均显示序号等级最低。尽管各项指标序号等级在2000-2015年起伏波动,却并非单一变化的趋势。为进一步作各项指标的相对比较,对表3中序号数值求平均值得到2000-2015年单位农业增加值占用的农用地（平均值为1）序号等级最高,其次依次为单位农业增加值的农药使用量（平均值为2.5）、单位农业增加值的化肥施用量（平均值为3.5）/单位GDP的废水排放量（平均值为7）、单位GDP的SO₂排放量（平均值为7.75）、单位GDP的耗水量（平均值为8）和单位GDP的烟尘排放量（平均值为9）,最后为单位GDP能耗（平均值为10.25）。因此,从2000-2015年资源投入的效率来看,全国农用地投入的经济效率一直相对最好,而投入的农药和化肥的利用效率相对而言较差一些。一方面,中国农业增加值不断增加,从2000年的14717.4亿元增长到2015年的60870.5亿元,粮食产量从2000年的46217.5万t增长到2015年的62143.9万t,2015年实现了粮食“十二连增”;另一方面,农用地投入却逐年下降,由2000年的653362千hm²下降到2015年的645457千hm²,其中

z_{ij}

表示对第

j

项指标的第

i

个样本

x_{ij}

进行标准化处理的数据。首先,第

j

项指标的第

i

个样本的占比

t_{ij}

,表明中国农用地的经济效率主要依靠单产提高,粮食要高产必须吸收足够的营养,化肥是最直接的补充方式,同时为了避免产量的损失,农药也是最主要的手段,但是农药和化肥里的重金属成分也会对土壤以及水资源造成严重污染。其次是水资源投入,最后是能源投入,而从环境产出的效率来看,废水排放相对最好,其次是SO₂排放,最后是烟尘排放。自从“十一五”各项节能措施以及污水垃圾和重点流域水污染的整治专项工作开展,中国能源利用效率不断提高,废水排放也得到了控制,环境产出的效率进一步得到改善。环境产出的效率中,SO₂和烟尘排放两种大气污染物的产出效率最差,大气污染防治较难,这是由于大气污染的来源多,成因复杂,并且流动性强。随着中国对大气污染治理力度不断加大,未来环境产出的效率必将有所提高。

3.2 中国省域的同异反态势

以2000年北京市为例,属于良好等级的指标有单位GDP的耗水量、单位农业增加值占用的农用地、单位农业增加值的农药使用量、单位农业增加值的化肥施用量、单位GDP的废水排放量、单位GDP的SO₂排放量和单位GDP的烟尘排放量,属于一般等级的指标仅有单位GDP能耗,属于较差等级的指标为0项,即同异反联系度表达式为：

p_{beijing} = \frac{7}{8} + \frac{1}{8} i + \frac{0}{8} j = 0.88 + 0.12 i + 0 j

（8）
式中：

a > c, b > c, b < a

,属于弱同势,序号为3。类似地,依次得到其他省域的指标同异反联系度,如表4所示（限于篇幅有限,表4中仅列了2000年和2015年的同异反联系度）。
Tab. 4
表4
表42000年和2015年各省域的同异反联系度和态势
Tab. 4The connection degrees and tendencies of the similarities, differences and counters of Chinese provinces in 2000 and 2015

省市区	2000年			2015年
省市区	同异反联系度表达式	态势	序号等级	同异反联系度表达式	态势	序号等级
北京	$0.88 + 0.12 i + 0 j$	弱同势	3	$1.00 + 0 i + 0 j$	准同势	2
天津	$0.63 + 0.37 i + 0 j$	弱同势	3	$0.88 + 0.12 i + 0 j$	弱同势	3
河北	$0.38 + 0.12 i + 0.50 j$	强反势	10	$0.38 + 0.24 i + 0.38 j$	强均势	6
山西	$0 + 0.12 i + 0.88 j$	弱反势	11	$0.12 + 0.12 i + 0.76 j$	强反势	10
内蒙古	$0.38 + 0.12 i + 0.50 j$	强反势	10	$0.25 + 0 i + 0.75 j$	强反势	10
辽宁	$0.38 + 0.24 i + 0.38 j$	强均势	6	$0.62 + 0 i + 0.38 j$	准同势	2
吉林	$0.24 + 0.38 i + 0.38 j$	弱反势	11	$0.12 + 0.50 i + 0.38 j$	微反势	12
黑龙江	$0.25 + 0.25 i + 0.50 j$	强反势	10	$0 + 0.50 i + 0.50 j$	弱反势	11
上海	$0.63 + 0.12 i + 0.25 j$	强同势	1	$0.76 + 0.12 i + 0.12 j$	弱同势	3
江苏	$0.63 + 0.25 i + 0.12 j$	弱同势	3	$0.88 + 0.12 i + 0 j$	弱同势	3
浙江	$0.88 + 0.12 i + 0 j$	弱同势	3	$0.75 + 0.25 i + 0 j$	弱同势	3
安徽	$0.38 + 0.24 i + 0.38 j$	强均势	6	$0.12 + 0.38 i + 0.50 j$	弱反势	11
福建	$0.88 + 0.12 i + 0 j$	弱同势	3	$0.62 + 0.38 i + 0 j$	弱同势	3
江西	$0.50 + 0.25 i + 0.25 j$	弱同势	3	$0.38 + 0 i + 0.62 j$	准反势	9
山东	$0.50 + 0.25 i + 0.25 j$	弱同势	3	$0.50 + 0.50 i + 0 j$	微同势	4
河南	$0.38 + 0.38 i + 0.24 j$	微同势	4	$0.25 + 0.63 i + 0.12 j$	微同势	4
湖北	$0.38 + 0.12 i + 0.50 j$	强反势	10	$0.50 + 0.50 i + 0 j$	微同势	4
湖南	$0.38 + 0.24 i + 0.38 j$	强均势	6	$0.63 + 0.12 i + 0.25 j$	强同势	1
广东	$0.63 + 0.37 i + 0 j$	弱同势	3	$0.75 + 0 i + 0.25 j$	准同势	2
广西	$0.25 + 0.25 i + 0.50 j$	强反势	10	$0.12 + 0.63 i + 0.25 j$	微反势	12
海南	$0.88 + 0.12 i + 0 j$	弱同势	3	$0.63 + 0.12 i + 0.25 j$	强同势	1
重庆	$0.25 + 0.50 i + 0.25 j$	微均势	8	$0.50 + 0.38 i + 0.12 j$	弱同势	3
四川	$0.24 + 0.38 i + 0.38 j$	弱反势	11	$0.38 + 0.62 i + 0 j$	微同势	4
贵州	$0.12 + 0.25 i + 0.63 j$	弱反势	11	$0.38 + 0.24 i + 0.38 j$	强均势	6
云南	$0.38 + 0.38 i + 0.24 j$	微同势	4	$0 + 0.25 i + 0.75 j$	弱反势	11
陕西	$0.12 + 0.38 i + 0.50 j$	弱反势	11	$0.24 + 0.38 i + 0.38 j$	弱反势	11
甘肃	$0.12 + 0.12 i + 0.76 j$	强反势	10	$0 + 0.25 i + 0.75 j$	弱反势	11
青海	$0.38 + 0.24 i + 0.38 j$	强均势	6	$0.25 + 0.13 i + 0.62 j$	强反势	10
宁夏	$0.12 + 0 i + 0.88 j$	准反势	9	$0.12 + 0.12 i + 0.76 j$	强反势	10
新疆	$0.38 + 0.24 i + 0.38 j$	强均势	6	$0.12 + 0.12 i + 0.76 j$	强反势	10

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根据表4的结果,2000-2015年四川和湖北的资源环境指标同异反态势的序号等级上升最大,显示资源环境的投入产出效率相对上升较大,而安徽、云南和江西资源环境指标同异反态势的序号等级下降最大,显示其资源环境的投入产出效率相对下降最大,其他大部分省份则变化不大。为比较2000-2015年期间各省域平均的同异反态势,对各省域2000-2015年资源环境同异反对应的序号求平均值,得到各省域平均的同异反态势（图1）。从图1来看,总体上东部省域同异反态势的序号等级较高,中西部省域的序号等级较低,呈现出较明显的从沿海到内陆、从发达地区到欠发达地区递减的梯度特征。北京、海南和上海等地区资源环境指标的同异反态势序号等级一直领跑全国其他省份,这得益于三个地区产业结构中的服务业占比不断上升,对于资源的投入和环境的产出都呈减少趋势。统计数据显示,北京、海南和上海的服务业占比从2000年的58.3%、42.3%和50.6%增长到2015年的79.7%、53.3%和67.8%,并且这段时期北京和海南的工业占比也一直低于27%,工业对于资源的消耗投入和环境污染物的排放产出都较大,而服务业则相对较小。山西、内蒙古和新疆等省域作为能源基地,以能源重化工为主导产业,产业结构较重,对于能源资源的投入和环境污染的产出均较高,因此资源环境指标同异反态势的序号等级相对较低。

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图12000-2015年中国30省域平均的同异反态势
-->Fig. 1Chinese 30 provincial average values of the similarities, differences and counters tendencies from 2000 to 2015
-->

3.3 中国省域资源环境的投入产出综合效率评价

在了解中国省域资源环境效率的同异反态势序号等级基础上,还需要进一步细分处于同一序号等级省域的排序。基于公式（2）~公式（6）,采用熵值法得到2000-2015年中国省域资源环境的投入产出效率综合评价值（图2）。计算数据显示,2000年资源环境的投入产出效率综合值最高的前三名依次是福建（0.961）、北京（0.947）、浙江（0.935）,最低的三个省域依次为宁夏（0.354）、贵州（0.410）、山西（0.449）;2005年资源环境的投入产出效率综合值最高的前三名依次是北京（0.996）、天津（0.958）、上海（0.956）,最低的三个省域依次为宁夏（0.340）、青海（0.451）、贵州（0.553）;2010年前三名依次是北京（0.981）、天津（0.960）、浙江（0.920）,最后三名依次为宁夏（0.390）、青海（0.429）、新疆（0.487）。到了2015年,前三名仍然是北京（0.976）、天津（0.962）、上海（0.908）,最后三名分别是青海（0.328）、新疆（0.366）、宁夏（0.405）。2000-2015年中国资源环境投入产出综合效率始终是东部沿海地区高、中西部地区低的省域格局,呈现出沿海高内陆低的特征。

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图22000-2015年中国30省域资源环境的投入产出综合效率评价值
-->Fig. 2Chinese 30 provincial evaluation of resource input and environmental output benefits from 2000 to 2015
-->

总体来看,2000-2015年资源环境的投入产出综合效率高的省域主要集中在环渤海地区的京津鲁、长三角地区的苏浙沪以及泛珠三角地区的闽粤琼。其中,北京和上海早已进入后工业化时期,服务业是其主导产业,对于工业生产中所需要的资源投入需求大大降低,由此伴随工业活动的环境污染产出也必然大大降低。尤其是北京作为首都,承担着为全国服务的功能,同时北京作为政策高地,集聚了众多国有企业总部和相对多的世界500强企业,具有总部经济的特征,北京生产性服务业立足于本地和全国,而上海生产性服务业发展更多立足于本地,因此,北京的资源环境投入产出综合效率始终领先全国其他省份^[33]。广东、江苏、浙江、山东和福建均属于中国最早的一批对外开放省份,它们在引进外资和生产技术进行加工组装出口的长期发展中确立了外向型发展模式,生产活动中所需的能源资源等原材料初级产品投入主要来自国内其他省份或进口,因此资源环境的投入产出综合效率相对其他省份较高。根据《海南统计年鉴2016》数据显示,海南省农村人口众多,城镇人口比例一直未超过40%,文化旅游、批发零售和房地产等服务业一直是海南省的主导产业,工业占比一直低于农业和服务业,其中,2015年工业占比仅为13.1%,比农业占比低10个百分点。海南的产业结构特点也决定了对能源资源投入的需求不大,伴随工业生产的环境污染产出也较低。
2000-2015年资源环境的投入产出综合效率较低的省份大多集中在宁夏、青海、新疆、甘肃、贵州、山西和内蒙古。改革开放以来,“两个大局”的战略实施使得东部沿海地区处于对外贸易产业链的下游,而中西部地区则被锁定在这条产业链上游,成为东部地区的能源资源等原材料投入的基地,能源资源的采掘与供应成为其支柱产业,产业结构普遍较重。自西部大开发和中部崛起战略实施以来,这些省份加大了对工业基础设施的投资,再加上沿海地区的制造业转移,进一步加剧了这些省份产业结构的偏重化。其中,山西、内蒙古、新疆和贵州是中国主要的原煤生产基地和火力发电基地,对于能源消耗投入以及SO₂的排放产出也较高。而宁夏、青海和甘肃的支柱产业主要集中在煤炭、有色、钢铁、石化等重工业,对于资源投入的需求较高,同时由于这些省份经济发展相对落后,导致每单位经济产出的资源投入和环境污染产出比例均较高。
近年来,随着经济社会的持续快速发展,中国面临的资源环境约束也持续加剧,生态文明建设已经上升为国家战略,建设资源节约型和环境友好型社会成为必然的选择,这就要求优化国土空间开发格局,按照人口资源环境要素相协调,经济社会生态效率相统一的原则,划定生产、生活、生态空间开发管制界限,合理进行国土空间开发,因地制宜地根据当地的资源环境承载能力进行生产布局,避免资源环境长期超载导致生态压力持续增大,进而造成人地关系高度紧张。现有研究结果显示^[34],资源环境承载能力强的省域主要是北京、天津、上海、江苏和浙江等东南沿海地区,而山西、内蒙古、贵州、青海、宁夏、新疆等中西部地区资源环境承载能力较弱。资源环境的投入产出综合效率越高,对所在地区的生态压力就越小,资源环境超载的可能性就越小。因此,从遵循主体功能区的未来国土空间开发格局来看,东部沿海省域依然是优化开发的主要地区,而中西部省域反而应该注重生态红线,有效地提高资源环境的投入产出效率和生态保护能力,减小生态压力,缓解人地紧张的状态。

4 结论与讨论

资源环境是中国实现现代化持续发展所依赖的保障基础,合理开发利用资源环境是实现中国未来人地关系和谐演进的关键。基于本文对2000-2015年中国30省域资源环境的投入产出效率评价,研究结论如下：
（1）从2000-2015年资源投入的效率来看,全国农用地投入的经济效率一直相对最好,而农药和化肥等利用效率次之,其次是水资源投入,最后是能源投入;而从环境产出的效率来看,烟尘排放产出的效率相对最差,其次是SO₂的排放,废水排放产出的效率相对最好。为进一步提高资源环境的投入产出效率,除了需要积极加快产业结构转型升级,发展节能节水型产业,还应在日常生活中树立节能节水意识,开展全民环保生活,做到高效率、低能耗、低水耗、低排放,切实转变资源环境的开发利用方式。
（2）从2000-2015年中国省域资源环境效率的同异反态势看,东部沿海省份多为弱同势和准同势,序号等级较高,而中西部省份多为强反势和弱反势,序号等级较低。在中国省域资源环境效率的格局分布中,其同异反态势的序号等级呈现出由东往西逐渐降低的梯度特点。进一步发现资源环境的投入产出综合效率高的省域主要集中在京津鲁、苏浙沪以及闽粤琼等东部沿海地区,而综合效率低的省域主要集中在晋宁青新甘贵内蒙古等中西部地区。目前为了提高省域资源环境的投入产出综合效率,首要关注的重点是中西部地区,尤其是原煤生产基地省份,除了提高资源环境的综合利用效率,东部沿海地区也应加大对中西部地区节能节水和污染减排措施中资金、技术以及人才的帮扶力度。
（3）资源环境承载能力是由自然决定的,因而决定了人类活动也应遵循这一能力范围之内。不同空间的自然条件不同,资源环境的客观基础不同,集聚人口和经济发展的能力就会有所差异。尽管随着社会发展和科技进步可以提高一定地域空间的承载能力,但不能发生根本性改变。由此可以看出,人定胜天也是在一定条件下才能实现的,所以人类活动还是要尊重自然,顺应自然。从中国《全国主体功能区规划》来看,国家重点生态功能区主要集中在中西部地区,生态脆弱性区域也主要集中在中西部地区,说明中西部地区的经济活动更应考虑资源环境承载能力,突出自然保护的生态红线,明确不同区域的主体功能定位,严格限制高耗能高排放的产业发展,尤其需要改变过度依赖资源的经济增长方式,通过结构调整,切实提高资源环境的投入产出效率,减轻生态压力,缓解紧张的人地关系。由于东部沿海地区资源环境的承载能力相对较好,国家优化开发的区域也主要集中在东部沿海地区,未来可以更有效的集聚人口优化城乡开发布局,推动产业结构向高端、高效、高附加值转变,进一步提高资源环境的投入产出效率,这样才能积极推进中国人地关系的和谐发展。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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[4]	刘佳骏, 董锁成, 李泽红. 中国水资源承载力综合评价研究 . 自然资源学报, 2011, 26(2): 258-269.https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2011.02.009 URL Magsci [本文引用: 1]摘要中国水资源短缺,加之水资源时空分布不均、水土资源分布不匹配,水资源已成为制约中国社会经济可持续发展的重要因素。文章从系统论的角度出发,研究中国经济、社会发展、生态环境与水资源的协调发展关系,运用水资源承载力综合评价模型,通过选取特定年份相关数据计算其水资源承载力综合评价指数,描述中国各省区水资源承载力状况,以此综合分析评价中国水资源的承载能力。结果表明:中国水资源分布不均,与人口分布和经济布局不相匹配;西南省区水资源承载潜力相对较大;长江、珠江流域及东部沿海地区,已无水资源承载力优势;华北平原、西北地区如新疆、宁夏、甘肃等地区水资源严重短缺,水资源超载严重,水资源承载力渐趋枯竭。 [Liu Jiajun, Dong Suocheng, Li Zehong.Comprehensive evaluation of China's water resources carrying capacity . Journal of Natural Resources, 2011, 26(2): 258-269.]https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2011.02.009 URL Magsci [本文引用: 1]摘要中国水资源短缺,加之水资源时空分布不均、水土资源分布不匹配,水资源已成为制约中国社会经济可持续发展的重要因素。文章从系统论的角度出发,研究中国经济、社会发展、生态环境与水资源的协调发展关系,运用水资源承载力综合评价模型,通过选取特定年份相关数据计算其水资源承载力综合评价指数,描述中国各省区水资源承载力状况,以此综合分析评价中国水资源的承载能力。结果表明:中国水资源分布不均,与人口分布和经济布局不相匹配;西南省区水资源承载潜力相对较大;长江、珠江流域及东部沿海地区,已无水资源承载力优势;华北平原、西北地区如新疆、宁夏、甘肃等地区水资源严重短缺,水资源超载严重,水资源承载力渐趋枯竭。
[5]	王群, 陆林, 杨兴柱. 山岳型旅游地水资源系统安全评价: 以黄山风景区为例 . 地理研究, 2014, 33(6): 1059-1072. [本文引用: 1] [Wang Qun, Lu Lin, Yang Xingzhu.Security assessment of water resources system for mountain resorts based on set pair analysis: A case study of Huangshan . Geographical Research, 2014, 33(6): 1059-1072.] [本文引用: 1]
[6]	贺三维, 潘鹏, 诸云强, 等. 农用地集约利用评价的新模型研究 . 自然资源学报, 2012, 27(3): 460-467.https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2012.03.012 URL Magsci [本文引用: 1]摘要作为农业大国,中国面临着农用地利用效率低下,耕地数量锐减的现状。如何缓解人地关系、提高农用地集约利用效率是目前中国解决农用地问题的迫切需要。因此,开展农用地集约利用评价具有十分重大的意义。论文以陕西省为例,提出基于动态模糊神经网络的农用地集约利用评价模型,以克服传统方法学习过程慢,易造成规则灾难、过度拟合等问题。为了提高评价的准确性,采用定性与定量相结合的方法挑选评价指标体系,剔除冗余程度高的评价指标:耕地平衡指数和单位面积劳动力人数。对动态模糊神经网络模型进行训练和测试,模型收敛结果良好,误差均不超过3×10<sup>-16</sup>。为了便于分析评价结果,采用K-means方法将评价分值聚为四类,并与陕西省农用地集约度的空间分异(陕北、关中、陕南)实际情况对比。结果表明,采用新模型的评价结果与陕西省各地级市的实际情况相符,杨凌示范区的集约程度最高。最后,通过逐步回归分析得出,农用地集约度与农民人均纯收入呈显著正相关,其相关系数为0.74,高于人均GDP、城市化水平,农民人均纯收入是影响农用地集约度的主要因素。 [He Sanwei, Pan Peng, Zhu Yunqiang, et al.The application of a new model in intensive use evaluation of agricultural land . Journal of Natural Resources, 2012, 27(3): 460-467.]https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2012.03.012 URL Magsci [本文引用: 1]摘要作为农业大国,中国面临着农用地利用效率低下,耕地数量锐减的现状。如何缓解人地关系、提高农用地集约利用效率是目前中国解决农用地问题的迫切需要。因此,开展农用地集约利用评价具有十分重大的意义。论文以陕西省为例,提出基于动态模糊神经网络的农用地集约利用评价模型,以克服传统方法学习过程慢,易造成规则灾难、过度拟合等问题。为了提高评价的准确性,采用定性与定量相结合的方法挑选评价指标体系,剔除冗余程度高的评价指标:耕地平衡指数和单位面积劳动力人数。对动态模糊神经网络模型进行训练和测试,模型收敛结果良好,误差均不超过3×10<sup>-16</sup>。为了便于分析评价结果,采用K-means方法将评价分值聚为四类,并与陕西省农用地集约度的空间分异(陕北、关中、陕南)实际情况对比。结果表明,采用新模型的评价结果与陕西省各地级市的实际情况相符,杨凌示范区的集约程度最高。最后,通过逐步回归分析得出,农用地集约度与农民人均纯收入呈显著正相关,其相关系数为0.74,高于人均GDP、城市化水平,农民人均纯收入是影响农用地集约度的主要因素。
[7]	钱铭杰, 吴静, 袁春, 等. 矿区废弃地复垦为农用地潜力评价方法的比较 . 农业工程学报, 2014, 30(6): 195-204.https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-6819.2014.06.024 URL Magsci [本文引用: 1]摘要矿区废弃地复垦潜力是编制土地整治规划的重要依据，复垦潜力的大小主要依靠评价来实现，而评价方法的选取对评价结果具有直接影响。该文以山西省朔州市平鲁区为研究区域，采用指数和法、模糊综合评价法和人工神经网络模型对矿区废弃地进行复垦潜力评价，探讨这3种方法所得结果的一致性与差异性及其产生的原因；并在结果分析的基础上，运用层次分析法对各方法所得结果进行综合评价。结果表明：在同一指标体系和同一权重下，由于各方法在计算过程中对于评价单元的处理侧重点不同，致使3种方法所得各级别中相同图斑数、同一潜力级别下的面积及其空间位置分布具有一定差异性；理论上讲，人工神经网络方法较其他2种方法所得结果更具客观性；平鲁区矿区废弃地分布与综合评价结果对比分析显示，历史遗留矿区废弃地和因矿业整合产生的废弃地复垦潜力集中在Ⅰ、Ⅱ级，潜力级别总体较高，矿区正在作业区复垦潜力多为Ⅲ、Ⅳ级，级别相对较低；研究表明，综合评价的结果是更科学、更客观的理论值，对于矿区废弃地系统总体而言，其复垦潜力的实际值还需考虑矿区废弃地复垦实践中复垦年限、经费、人员组织、产权关系等影响因素进行修正。 [Qian Mingjie, Wu Jing, Yuan Chun, et al.Comparison for evaluate methods of potentiality for agricultural land reclamation from waste . Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2014, 30(6): 195-204.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-6819.2014.06.024 URL Magsci [本文引用: 1]摘要矿区废弃地复垦潜力是编制土地整治规划的重要依据，复垦潜力的大小主要依靠评价来实现，而评价方法的选取对评价结果具有直接影响。该文以山西省朔州市平鲁区为研究区域，采用指数和法、模糊综合评价法和人工神经网络模型对矿区废弃地进行复垦潜力评价，探讨这3种方法所得结果的一致性与差异性及其产生的原因；并在结果分析的基础上，运用层次分析法对各方法所得结果进行综合评价。结果表明：在同一指标体系和同一权重下，由于各方法在计算过程中对于评价单元的处理侧重点不同，致使3种方法所得各级别中相同图斑数、同一潜力级别下的面积及其空间位置分布具有一定差异性；理论上讲，人工神经网络方法较其他2种方法所得结果更具客观性；平鲁区矿区废弃地分布与综合评价结果对比分析显示，历史遗留矿区废弃地和因矿业整合产生的废弃地复垦潜力集中在Ⅰ、Ⅱ级，潜力级别总体较高，矿区正在作业区复垦潜力多为Ⅲ、Ⅳ级，级别相对较低；研究表明，综合评价的结果是更科学、更客观的理论值，对于矿区废弃地系统总体而言，其复垦潜力的实际值还需考虑矿区废弃地复垦实践中复垦年限、经费、人员组织、产权关系等影响因素进行修正。
[8]	许月卿, 王静, 崔丽, 等. 基于多元数据集成的农用地集约利用评价: 以北京市平谷区为例 . 资源科学, 2009, 31(7): 1117-1124.Magsci [本文引用: 1]摘要本文以北京市平谷区为案例区，区别以往基于行政单元和统计数据的农用地集约利用评价方法，基于农户调研数据，结合土地利用现状、地形图、土壤图、农用地分等相关数据，构建基于多元数据集成的农用地集约利用评价指标体系，并以平谷区的农用地为评价单元，进行农用地集约度评价。结果表明：①平谷区农用地集约度受自然因素和社会经济因素的共同影响，农户的家庭收入水平、劳动力数量、农业收入比状况是影响农用地集约度的主要因素，地形和灌溉等自然本底是影响农用地集约度的基础条件；②平谷区农用地集约度主要处于比较集约和基本集约的水平，具有很大的提高潜力，平原和半山区的农用地集约度高于山区。构建基于多元数据的农用地集约利用评价指标体系，进行基于地块水平的农用地集约度评价，是一条可行有效的途径。 [Xu Yueqing, Wang Jing, Cui Li, et al.Evaluation of agricultural land intensive use based on multivariate data: A case study of Pinggu District of Beijing . Resources Science, 2009, 31(7): 1117-1124.]Magsci [本文引用: 1]摘要本文以北京市平谷区为案例区，区别以往基于行政单元和统计数据的农用地集约利用评价方法，基于农户调研数据，结合土地利用现状、地形图、土壤图、农用地分等相关数据，构建基于多元数据集成的农用地集约利用评价指标体系，并以平谷区的农用地为评价单元，进行农用地集约度评价。结果表明：①平谷区农用地集约度受自然因素和社会经济因素的共同影响，农户的家庭收入水平、劳动力数量、农业收入比状况是影响农用地集约度的主要因素，地形和灌溉等自然本底是影响农用地集约度的基础条件；②平谷区农用地集约度主要处于比较集约和基本集约的水平，具有很大的提高潜力，平原和半山区的农用地集约度高于山区。构建基于多元数据的农用地集约利用评价指标体系，进行基于地块水平的农用地集约度评价，是一条可行有效的途径。
[9]	谭德明, 何红渠. 基于能值生态足迹的中国能源消费可持续性评价 . 经济地理, 2016, 36(8): 176-182.https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2016.08.025 URL [本文引用: 1]摘要基于2006、2009、2012年统计数据，通过能值生态足迹的方法，对我国30个省份的能源消费进行了可持续性评价，并对能源消费与经济发展的关系做了初步探讨。结果表明，我国各省平均人均可再生能源承载力为5．34ha/人，人均能源消费生态足迹为13．58ha／人，生态盈余为-8．24ha／人，全国各省平均可持续发展指数为0．75。2006—2012年，能源生态赤字呈不断扩大趋势。2006-2012年，全国能源能值效率普遍提高，东部沿海城市能源效率较高。居民生活能源消费呈现出自东向西递减的趋势，反映出自然因素和社会经济发展因素的双导向作用。GDP总量与能源消耗能值线性相关。随着人均GDP增加，能源消耗总能值呈现倒“U”形，单位GDP消耗能源能值下降，居民生活能源能值消耗上升。总体上看我国经济发展依赖能源消耗，但随着经济发展，能源消费效率逐步提高，居民生活能源消费所占的比例逐步增大。 [Tan Deming, He Hongqu.Emergy-based ecological footprint analysis of energy consumption of China . Economic Geography, 2016, 36(8): 176-182.]https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2016.08.025 URL [本文引用: 1]摘要基于2006、2009、2012年统计数据，通过能值生态足迹的方法，对我国30个省份的能源消费进行了可持续性评价，并对能源消费与经济发展的关系做了初步探讨。结果表明，我国各省平均人均可再生能源承载力为5．34ha/人，人均能源消费生态足迹为13．58ha／人，生态盈余为-8．24ha／人，全国各省平均可持续发展指数为0．75。2006—2012年，能源生态赤字呈不断扩大趋势。2006-2012年，全国能源能值效率普遍提高，东部沿海城市能源效率较高。居民生活能源消费呈现出自东向西递减的趋势，反映出自然因素和社会经济发展因素的双导向作用。GDP总量与能源消耗能值线性相关。随着人均GDP增加，能源消耗总能值呈现倒“U”形，单位GDP消耗能源能值下降，居民生活能源能值消耗上升。总体上看我国经济发展依赖能源消耗，但随着经济发展，能源消费效率逐步提高，居民生活能源消费所占的比例逐步增大。
[10]	吴小翠, 周兵兵, 朱继业. 我国中部地区能源消费省域差异的多层次分析 . 中国人口·资源与环境, 2011, 21(12): 357-361.URL [本文引用: 1]摘要本文拟利用全国及中部六省能源消费信息,通过改进熵权TOPSIS法,综合评价各省能源消费的合理性及其省域差异。重点分析了中部各省能源消费的经济效率、抗风险性和可持续性,说明各省能源消费的保障水平与产出水平;研究方法上借鉴了信息熵思想、四象限交叉分析原理及熵权法TOPSIS模型,并加以改进后对各指标进行指标分析、指标交叉分析与指标综合分析,提出了我国中部地区能源消费战略对策。 [Wu Xiaocui, Zhou Bingbing, Zhu Jiye.The muli-level analysis on the provincial differences about energy consumption of Central China. China Population, Resources and Environment, 2011, 21(12): 357-361.]URL [本文引用: 1]摘要本文拟利用全国及中部六省能源消费信息,通过改进熵权TOPSIS法,综合评价各省能源消费的合理性及其省域差异。重点分析了中部各省能源消费的经济效率、抗风险性和可持续性,说明各省能源消费的保障水平与产出水平;研究方法上借鉴了信息熵思想、四象限交叉分析原理及熵权法TOPSIS模型,并加以改进后对各指标进行指标分析、指标交叉分析与指标综合分析,提出了我国中部地区能源消费战略对策。
[11]	周瑛, 刘洁, 吴仁海. 珠江三角洲水环境问题及其原因分析 . 云南地理环境研究, 2003, 15(4): 47-53.https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-7852.2003.04.009 URL [本文引用: 1]摘要珠江三角洲是中国经济发展速度最快的地区之一.其天然水资源较为丰富,但是近几年来,一方面由于人口的增长和人类开发活动强度的不断加大,向水环境中排放的污染物日益增多,对水资源的无序利用和管理模式的不完善,另一方面由于珠三角地区河网纵横交错、出海口众多,自然地理条件复杂,珠江三角洲地区水环境问题日益严重,主要表现为水质污染、珠江口水生生态环境遭到破坏和水动力条件的变化.在阐明珠江三角洲水环境现状的基础上,详细分析其原因,并对地区水环境综合整治提出了建议. [Zhou Ying, Liu Jie, Wu Renhai.Analysis on water environmental problems and their causes in Pearl River Delta . Yunnan Geographic Environment Research, 2003, 15(4): 47-53.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-7852.2003.04.009 URL [本文引用: 1]摘要珠江三角洲是中国经济发展速度最快的地区之一.其天然水资源较为丰富,但是近几年来,一方面由于人口的增长和人类开发活动强度的不断加大,向水环境中排放的污染物日益增多,对水资源的无序利用和管理模式的不完善,另一方面由于珠三角地区河网纵横交错、出海口众多,自然地理条件复杂,珠江三角洲地区水环境问题日益严重,主要表现为水质污染、珠江口水生生态环境遭到破坏和水动力条件的变化.在阐明珠江三角洲水环境现状的基础上,详细分析其原因,并对地区水环境综合整治提出了建议.
[12]	刘华军, 杜广杰. 中国城市大气污染的空间格局与分布动态演进: 基于161个城市AQI及6种分项污染物的实证 . 经济地理, 2016, 36(10): 33-38.https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2016.10.005 URL [本文引用: 1]摘要基于国家环保部公布的2014和2015年AQI及六种分项污染物日报数据,运用基尼系数测度以及空间统计分析方法,研究了中国城市大气污染地理集聚和空间自相关特征,同时利用核密度方法估计了中国城市大气污染空间分布动态演进过程。研究发现：1中国城市大气污染存在显著的空间非均衡及地理集聚特征;2中国城市大气污染呈现出显著的空间自相关结构,空间因素对于城市大气污染的影响不可忽视;3样本考察期内城市大气污染有下降趋势,城市空气质量发展趋势向好。以上结论为大气污染联防联控体系建立并最终实现空气质量协同改善提供了实证依据。 [Liu Huajun, Du Guangjie.Spatial pattern and distributional dynamics of urban air pollution in China: An empirical study based on AQI and six sub-pollutants of 161 cities . Economic Geography, 2016, 36(10): 33-38.]https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2016.10.005 URL [本文引用: 1]摘要基于国家环保部公布的2014和2015年AQI及六种分项污染物日报数据,运用基尼系数测度以及空间统计分析方法,研究了中国城市大气污染地理集聚和空间自相关特征,同时利用核密度方法估计了中国城市大气污染空间分布动态演进过程。研究发现：1中国城市大气污染存在显著的空间非均衡及地理集聚特征;2中国城市大气污染呈现出显著的空间自相关结构,空间因素对于城市大气污染的影响不可忽视;3样本考察期内城市大气污染有下降趋势,城市空气质量发展趋势向好。以上结论为大气污染联防联控体系建立并最终实现空气质量协同改善提供了实证依据。
[13]	孙才志, 赵良仕, 邹玮. 中国省际水资源全局环境技术效率测度及其空间效应研究, 自然资源学报, 2014, 29(4): 553-563. [本文引用: 1] [Sun Caizhi, Zhao Liangshi, Zou Wei.The interprovincial water resources global environmental technology efficiency measurement in China and its spatial effect . Journal of Natural Resources, 2014, 29(4): 553-563.] [本文引用: 1]
[14]	买亚宗, 孙福丽, 黄枭枭, 等. 中国水资源利用效率评估及区域差异研究 . 环境保护科学, 2014, 40(5): 1-7. [本文引用: 1] [Mai Yazong, Sun Fuli, Huang Xiaoxiao, et al.Evaluation of water resource utilization efficiency and its regional difference in China . Environmental Protection Science, 2014, 40(5): 1-7.] [本文引用: 1]
[15]	赵良仕, 孙才志, 郑德凤. 中国省际水资源利用效率与空间溢出效应测度 . 地理学报, 2014, 69(1): 121-133. [本文引用: 1] [Zhao Liangshi, Sun Caizhi, Zheng Defeng.Water resource utilization efficiency and its spatial spillover effects measure in China . Acta Geographica Sinica, 2014, 69(1): 121-133.] [本文引用: 1]
[16]	林坚, 马珣. 中国城市群土地利用效率测度 . 城市问题, 2014, (5): 9-14. [本文引用: 1] [Lin Jian, Ma Xun.The measurement of the land use efficiency of Chinese urban agglomerations . Urban Problems, 2014, (5): 9-14.] [本文引用: 1]
[17]	王良健, 李辉, 石川. 中国城市土地利用效率及其溢出效应与影响因素 . 地理学报, 2015, 70(11): 1788-1799.https://doi.org/10.11821/dlxb201511008 URL [本文引用: 1]摘要基于C-D函数剔除城市经济非期望产出构建随机生产函数模型,以地均投入产出技术效率表征城市土地利用效率,采用2003-2012年282个地级以上市面板数据测算了中国城市土地利用效率,并建立空间滞后计量模型分析了城市土地利用效率的溢出效应与影响因素的区域差异.结果表明:①中国城市土地利用效率有所提升,且存在明显的空间特征与区域差异.空间特征显示,效率较高的城市主要集中在珠三角、湖南、湖北、河南南部、安徽东部、山东与江苏交界处.区域差异显示,中部地区城市土地利用效率最高而东北地区最低,西北地区城市土地利用效率增速最快而西南地区较低且增速最慢;②中国城市土地利用效率存在显著为正的溢出效应,其中在中部、东北、西北地区较高,而在西南地区最低;③影响因素在各区域对城市土地利用效率的作用存在明显差异,有必要采取具有区域针对性的措施提升城市土地利用效率. [Wang Liangjian, Li Hui, Shi Chuan.Urban land-use efficiency, spatial spillover, and determinants in China . Acta Geographica Sinica, 2015, 70(11): 1788-1799.]https://doi.org/10.11821/dlxb201511008 URL [本文引用: 1]摘要基于C-D函数剔除城市经济非期望产出构建随机生产函数模型,以地均投入产出技术效率表征城市土地利用效率,采用2003-2012年282个地级以上市面板数据测算了中国城市土地利用效率,并建立空间滞后计量模型分析了城市土地利用效率的溢出效应与影响因素的区域差异.结果表明:①中国城市土地利用效率有所提升,且存在明显的空间特征与区域差异.空间特征显示,效率较高的城市主要集中在珠三角、湖南、湖北、河南南部、安徽东部、山东与江苏交界处.区域差异显示,中部地区城市土地利用效率最高而东北地区最低,西北地区城市土地利用效率增速最快而西南地区较低且增速最慢;②中国城市土地利用效率存在显著为正的溢出效应,其中在中部、东北、西北地区较高,而在西南地区最低;③影响因素在各区域对城市土地利用效率的作用存在明显差异,有必要采取具有区域针对性的措施提升城市土地利用效率.
[18]	孙王敏, 刘建英, 姜洪殿, 等. 我国炼油企业能源效率评价方法研究 . 石油科学通报, 2018, 1(3): 113-124.URL [本文引用: 1]摘要现阶段,有关能源利用效率的研究主要是从国家、省域等宏观层面进行研究。而微观企业层面的研究相对匮乏。部分**的研究涉及造纸、钢铁、火电和热电等企业的能源效率的评价,而炼油企业能源效率评价的研究相对不足。石化工业的能源消费具有总量大、强度高和能效提升较快的特点。随着我国能源消费形势日趋紧张,炼油企业作为重点能耗单位,需为保障国家的能源安全做出贡献。同时,能源消耗也在炼油企业的生产运行成本中占据较大比重,为确保在开放市场中的持续竞争力,炼油企业也需要着力提升能源的利用效率。本文通过对国内外有关研究文献的回顾,探讨了影响炼油企业能源利用效率的经济、技术、管理以及社会效益等因素;以3E(能源—经济—环境)模型为基础,以循环经济发展模式为思路,构建了包含能源系统、能源经济系统和能源环境系统的能源效率评价指标体系,该指标体系拥有4个一级指标和13个二级指标。通过专家打分运用层次分析法,本文确定了我国炼油企业能源效率评价指标体系的主观权重。然后,运用“熵权法”本文对炼油企业能源效率评价指标体系进行了客观赋权。在上述工作的基础上运用灰色关联TOPSIS方法,本文处理了8家炼油企业的生产数据,对炼油企业的能源利用效率进行了评价和有效性检验,结果表明评价方法切实有效。最后,在以上评价与分析的基础上,论文站在炼油企业的角度提出了我国炼油企业提高能源利用效率的相关建议。 [Sun Wangmin, Liu Jianying, Jiang Hongdian, et al.Research on energy efficiency evaluation of oil refining enterprises in China . Petroleum Science Bulletin, 2018, 1(3): 113-124.]URL [本文引用: 1]摘要现阶段,有关能源利用效率的研究主要是从国家、省域等宏观层面进行研究。而微观企业层面的研究相对匮乏。部分**的研究涉及造纸、钢铁、火电和热电等企业的能源效率的评价,而炼油企业能源效率评价的研究相对不足。石化工业的能源消费具有总量大、强度高和能效提升较快的特点。随着我国能源消费形势日趋紧张,炼油企业作为重点能耗单位,需为保障国家的能源安全做出贡献。同时,能源消耗也在炼油企业的生产运行成本中占据较大比重,为确保在开放市场中的持续竞争力,炼油企业也需要着力提升能源的利用效率。本文通过对国内外有关研究文献的回顾,探讨了影响炼油企业能源利用效率的经济、技术、管理以及社会效益等因素;以3E(能源—经济—环境)模型为基础,以循环经济发展模式为思路,构建了包含能源系统、能源经济系统和能源环境系统的能源效率评价指标体系,该指标体系拥有4个一级指标和13个二级指标。通过专家打分运用层次分析法,本文确定了我国炼油企业能源效率评价指标体系的主观权重。然后,运用“熵权法”本文对炼油企业能源效率评价指标体系进行了客观赋权。在上述工作的基础上运用灰色关联TOPSIS方法,本文处理了8家炼油企业的生产数据,对炼油企业的能源利用效率进行了评价和有效性检验,结果表明评价方法切实有效。最后,在以上评价与分析的基础上,论文站在炼油企业的角度提出了我国炼油企业提高能源利用效率的相关建议。
[19]	王燕涛, 李勇, 刘大为, 等. 基于改进型灰靶理论的风能资源利用效率评价 . 科技管理研究, 2017, (5): 96-101. [本文引用: 1] [Wang Yantao, Li Yong, Liu Dawei, et al.Evaluation of wind energy utilization efficiency based on improved gray theory . Science and Technology Management Research, 2017, (5): 96-101.] [本文引用: 1]
[20]	孟凡生, 李美莹. 基于最优组合赋权法的我国能源效率评价及影响因素研究 . 运筹与管理, 2013, 22(6): 153-160.https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-3221.2013.06.024 URL [本文引用: 1]摘要本文总结我国能源效率的主要影响因素,具体包括产业结构、技术进步、能源消费结构、经济发展水平、市场化程度和开放程度,构建我国能源效率影响因素的指标体系。基于最优组合赋权法建立能源效率评价模型,并对2000~2011年我国能源效率及影响因素进行实证分析。实证结果表明:我国能源效率整体呈上升趋势,能源效率显著提高;第二产业产值占国内生产总值比重、重工业占工业产值比重、第二产业增长值比重、RD投入、第三产业产值占国内生产总值比重和煤炭消费量占能源消费总量比重是我国能源效率最主要的影响指标,而天然气消费量占能源消费总量比重和水、核、风消费量占能源消费总量比重对我国能源效率影响相对较小。 [Meng Fansheng, Li Meiying.Research on evaluation of energy efficiency and influence factors in China based on optimal combination weights . Operations Research and Management Science, 2013, 22(6): 153-160.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-3221.2013.06.024 URL [本文引用: 1]摘要本文总结我国能源效率的主要影响因素,具体包括产业结构、技术进步、能源消费结构、经济发展水平、市场化程度和开放程度,构建我国能源效率影响因素的指标体系。基于最优组合赋权法建立能源效率评价模型,并对2000~2011年我国能源效率及影响因素进行实证分析。实证结果表明:我国能源效率整体呈上升趋势,能源效率显著提高;第二产业产值占国内生产总值比重、重工业占工业产值比重、第二产业增长值比重、RD投入、第三产业产值占国内生产总值比重和煤炭消费量占能源消费总量比重是我国能源效率最主要的影响指标,而天然气消费量占能源消费总量比重和水、核、风消费量占能源消费总量比重对我国能源效率影响相对较小。
[21]	王大鹏, 朱迎春. 中国七大流域水环境效率动态评价 . 中国人口·资源与环境, 2011, 21(9): 20-25.https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2011.09.004 URL [本文引用: 1]摘要本文通过加强松弛变量限制，在EPI环境效率变化模型的基硼上提出S-环境效率变化模型，并应用该模型实证分析了我国七大流域1998～2009年水环境效率动态变化。揭示各流域环境效率变化的趋势及动因，为环境经济研究提供新的分析工具。通过分阶段分析，发现我国七大流域水环境效率在整个研究阶段有年均1．53％的改善，呈现前期效率下降，中期效率提高。后期效率持平的特点。三个阶段环境效率出现下降的流域分别为：1998—2001年。黄河流域、淮河流域、辽河流域；2002—2005年。长江流域、松花江流域；2006—2009年，珠江流域、海河流域。主要结论是：①流域水环境静态效率受流域环境承载能力影响较大，而减排才是解决流域环境问题的根本途径；②问题流域的不断变换表明我国流域水环境治理存在事后治理和大灾才大治的问题，缺乏事先干预；⑧根据流域环境压力种类、程度与流域经济结构特点，主动而有针对性地缓解各流域环境压力，可以有效促进流域动态环境效率的提高。 [Wang Dapeng, Zhu Yingchun.The dynamic eco-efficiency analysis of seven drainage areas of China. China Population, Resources and Environment, 2011, 21(9): 20-25.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2011.09.004 URL [本文引用: 1]摘要本文通过加强松弛变量限制，在EPI环境效率变化模型的基硼上提出S-环境效率变化模型，并应用该模型实证分析了我国七大流域1998～2009年水环境效率动态变化。揭示各流域环境效率变化的趋势及动因，为环境经济研究提供新的分析工具。通过分阶段分析，发现我国七大流域水环境效率在整个研究阶段有年均1．53％的改善，呈现前期效率下降，中期效率提高。后期效率持平的特点。三个阶段环境效率出现下降的流域分别为：1998—2001年。黄河流域、淮河流域、辽河流域；2002—2005年。长江流域、松花江流域；2006—2009年，珠江流域、海河流域。主要结论是：①流域水环境静态效率受流域环境承载能力影响较大，而减排才是解决流域环境问题的根本途径；②问题流域的不断变换表明我国流域水环境治理存在事后治理和大灾才大治的问题，缺乏事先干预；⑧根据流域环境压力种类、程度与流域经济结构特点，主动而有针对性地缓解各流域环境压力，可以有效促进流域动态环境效率的提高。
[22]	汪克亮, 孟祥瑞, 杨宝臣, 等. 中国地区大气环境效率的异质性、动态演化与成因识别 . 统计与信息论坛, 2017, 6(32): 55-63. [本文引用: 1] [Wang Keliang, Meng Xiangrui, Yang Baochen et al. Study on the heterogeneity, dynamic evolution and cause recognition of China's regional air environmental efficiency . Statistics and Information Forum, 2017, 6(32): 55-63.] [本文引用: 1]
[23]	Schaltegger S, Sturm A.Okologische rationalitat: Ansatzpunkte zur ausgetaltung von okologie orienttierten management instrument . Die Unternehmung, 1990, 44(4): 273-290. [本文引用: 1]
[24]	赵克勤. 集对分析(SPA)中的联系数与不确定量 . 大自然探索. 1997, 60(2): 91. [本文引用: 2] [ Zhao Keqin.The connection number and uncertainty with set pair analysis . Exploration of Nature, 1997, 60(2): 91.] [本文引用: 2]
[25]	赵克勤. 集对分析及其初步应用. 杭州: 浙江科学技术出版社, 2000. [本文引用: 2] [Zhao Keqin.Set Pair Analysis and Its Preliminary Application. Hangzhou: Zhejiang Science and Technology Press, 2000.] [本文引用: 2]
[26]	王洪光, 吴业明, 杨洁, 等. 工业企业经济和环境综合效率的集对分析 . 数学的实践与认识, 2006, 36(1): 70-74.https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0984.2006.01.011 URL [本文引用: 1]摘要应用集对分析中的同异反态势排序法进行了重点工业污染源资源消耗和排污状况分析．实例分析表明，该方法和评价模型具有简单实用的特点。 [Wang Hongguang, Wu Yeming, Yang Jie, et al.Set pair analysis of comprehensive effect of economy and environmental on the industrial enterprises . Mathematics in Practice and Theory, 2006, 36(1): 70-74.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0984.2006.01.011 URL [本文引用: 1]摘要应用集对分析中的同异反态势排序法进行了重点工业污染源资源消耗和排污状况分析．实例分析表明，该方法和评价模型具有简单实用的特点。
[27]	苏飞, 张平宇. 基于集对分析的大庆市经济系统脆弱性评价 . 地理学报, 2010, 65(4): 454-464.https://doi.org/10.11821/xb201004007 URL [本文引用: 1]摘要 Set pair analysis (SPA) is to study the certain and uncertain relationship among different things and is introduced to assess the economic system vulnerability (ESV) of petroleum city,through which the approximate degree of ESV to the optimal set is calculated to describe the vulnerable level of the economic system by combining multiple indices.Vulnerability analysis framework in sustainability science has many properties of multi-scale,multi-element,multi-flow and multi-cycle,which presents a new research paradigm for petroleum cities.Based on a detailed discussion about the conception of ESV,the essay establishes an economic system vulnerability assessment model of petroleum cities from the aspects of sensitivity to and response capacity for the gradual depletion of the regional minable petroleum resources by using the SPA.Then it uses entropy method to evaluate the indicators and to calculate their weights for assessment of the ESV of petroleum city.Taking Daqing city as an example,this paper analyses the economic system vulnerability during the period of 1991-2007.The results indicate that the ESV of Daqing city shows a declining trend since 1991,from 0.619 in 1991 to 0.402 in 2007.The influence of response capacity on Daqing\'s economic system vulnerability is more evident than that of sensitivity.Growth rate of crude oil production,GDP per capita and overall labor productivity are the leading factors for the economic system vulnerability of Daqing city.The results of obstacle degree of regional response capacity indicate that the density of fixed asset investment was the most important obstacle factor during 1991-2005,and that the restriction of the industrial structure mainly appeared before 2000.The conclusions are that the economic system vulnerability of Daqing city is declining,but still at the vulnerable level.So,Daqing city should put emphases on the development of the sensitive and obstacle factors. [Su Fei, Zhang Pingyu.Vulnerability assessment of petroleum city's economic system based on set pair analysis: A case study of Daqing city . Acta Geographica Sinica, 2010, 65(4): 454-464.]https://doi.org/10.11821/xb201004007 URL [本文引用: 1]摘要 Set pair analysis (SPA) is to study the certain and uncertain relationship among different things and is introduced to assess the economic system vulnerability (ESV) of petroleum city,through which the approximate degree of ESV to the optimal set is calculated to describe the vulnerable level of the economic system by combining multiple indices.Vulnerability analysis framework in sustainability science has many properties of multi-scale,multi-element,multi-flow and multi-cycle,which presents a new research paradigm for petroleum cities.Based on a detailed discussion about the conception of ESV,the essay establishes an economic system vulnerability assessment model of petroleum cities from the aspects of sensitivity to and response capacity for the gradual depletion of the regional minable petroleum resources by using the SPA.Then it uses entropy method to evaluate the indicators and to calculate their weights for assessment of the ESV of petroleum city.Taking Daqing city as an example,this paper analyses the economic system vulnerability during the period of 1991-2007.The results indicate that the ESV of Daqing city shows a declining trend since 1991,from 0.619 in 1991 to 0.402 in 2007.The influence of response capacity on Daqing\'s economic system vulnerability is more evident than that of sensitivity.Growth rate of crude oil production,GDP per capita and overall labor productivity are the leading factors for the economic system vulnerability of Daqing city.The results of obstacle degree of regional response capacity indicate that the density of fixed asset investment was the most important obstacle factor during 1991-2005,and that the restriction of the industrial structure mainly appeared before 2000.The conclusions are that the economic system vulnerability of Daqing city is declining,but still at the vulnerable level.So,Daqing city should put emphases on the development of the sensitive and obstacle factors.
[28]	段七零. 江苏省县域经济—社会—环境系统协调性的定量评价 . 经济地理, 2010, 30(5): 829-834. [本文引用: 1] [Duan Qiling.Quantitative evaluation on the coordination of county-level economy-society-environment system in Jiangsu province . Economic Geography, 2010, 30(5): 829-834.] [本文引用: 1]
[29]	汪明武, 金菊良, 李丽. 基于数据挖掘的地图质量集对分析模型 . 地理科学, 2008, 28(5): 688-692.https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2008.05.017 URL Magsci [本文引用: 1]摘要应用模糊联系度的概念,以探讨对差异度系数进行数据挖掘的改进集对分析方法,实现对不确定性数据信息的数据挖掘和深入分析,提高评价结果的准确性和可靠性。结合实例验证构建模型的正确性和有效性,并与模糊数学方法及专家评价方法的结果进行对比分析,结果表明应用基于数据挖掘的集对分析方法评价地图质量是有效可行的,且操作过程简单。 [Wang Mingwu, Jin Juliang, Li Li.Set pair analysis model based on data mining for evaluation of map quality . Scientia Geographica Sinica, 2008, 28(5): 688-692.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2008.05.017 URL Magsci [本文引用: 1]摘要应用模糊联系度的概念,以探讨对差异度系数进行数据挖掘的改进集对分析方法,实现对不确定性数据信息的数据挖掘和深入分析,提高评价结果的准确性和可靠性。结合实例验证构建模型的正确性和有效性,并与模糊数学方法及专家评价方法的结果进行对比分析,结果表明应用基于数据挖掘的集对分析方法评价地图质量是有效可行的,且操作过程简单。
[30]	史卫东, 赵林. 山东省基本公共服务质量测度及空间格局特征 . 经济地理, 2015, 35(6): 32-37.https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2015.06.005 URL [本文引用: 1]摘要以山东省17个地市为研究区域,通过构建基本公共服务质量评价指标体系,以熵值法确定指标权重,利用集对分析模型对2012年山东省17地市的基本公共服务质量进行了测度,并对其空间格局特征进行了分析,研究发现:①就基本公共服务类型划分而言,基本公共服务质量优秀的为青岛、东营、济南、威海、烟台、淄博;基本公共服务水平良好的地区为滨州、潍坊;基本公共服务中等水平地区为莱芜、济宁;基本公共服务较差地区为德州、泰安、日照、枣庄、临沂、聊城;菏泽基本公共服务最差.②就空间格局特征而言,呈现出沿着胶济线形成基本公共服务质量高水平地区,胶济线两翼的基本公共服务质量水平较低的特征;沿海地区与内陆地区相比,沿海地区的基本公共服务水平要远高于内陆地区;次级区域相比,半岛地区最优,其次是鲁中地区,再次是鲁西北地区,鲁南地区最差;就内部差异而言,半岛地区内部差距最小,鲁南地区次之,再次是鲁中地区,鲁西北地区最大. [Shi Weidong, Zhao Lin.The measure of the quality of basic public services in Shandong province and its spatial patterns . Economic Geography, 2015, 35(6): 32-37.]https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2015.06.005 URL [本文引用: 1]摘要以山东省17个地市为研究区域,通过构建基本公共服务质量评价指标体系,以熵值法确定指标权重,利用集对分析模型对2012年山东省17地市的基本公共服务质量进行了测度,并对其空间格局特征进行了分析,研究发现:①就基本公共服务类型划分而言,基本公共服务质量优秀的为青岛、东营、济南、威海、烟台、淄博;基本公共服务水平良好的地区为滨州、潍坊;基本公共服务中等水平地区为莱芜、济宁;基本公共服务较差地区为德州、泰安、日照、枣庄、临沂、聊城;菏泽基本公共服务最差.②就空间格局特征而言,呈现出沿着胶济线形成基本公共服务质量高水平地区,胶济线两翼的基本公共服务质量水平较低的特征;沿海地区与内陆地区相比,沿海地区的基本公共服务水平要远高于内陆地区;次级区域相比,半岛地区最优,其次是鲁中地区,再次是鲁西北地区,鲁南地区最差;就内部差异而言,半岛地区内部差距最小,鲁南地区次之,再次是鲁中地区,鲁西北地区最大.
[31]	徐金尧, 张林凤. 同异反态势排序表在体育科学研究中的应用 . 中国体育科技, 1999, 35(4): 7-8.https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-9826.1999.04.003 URL [本文引用: 3]摘要本文站在知识创新的基点上,从我国奥运发展和学校体育教育学科理论研究的战略高度出发,根据集对分析中的同异反联系理论,将“同异反态势排序表”应用于体育科学研究之中,为广大体育工作者进行科学研究提供参考。 [Xu Jinyao, Zhang Linfeng.The application of similarity difference and counter tendency sequence form in physical education research . China Sport Science and Technology, 1999, 35(4): 7-8.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-9826.1999.04.003 URL [本文引用: 3]摘要本文站在知识创新的基点上,从我国奥运发展和学校体育教育学科理论研究的战略高度出发,根据集对分析中的同异反联系理论,将“同异反态势排序表”应用于体育科学研究之中,为广大体育工作者进行科学研究提供参考。
[32]	于伟, 吕晓, 宋金平. 山东省城镇化包容性发展的时空格局 . 地理研究, 2018, 37(2): 319-332. [本文引用: 1] [Yu Wei, Lv Xiao, Song Jinping.The spatial and temporal patterns of inclusive development in the urbanization of Shandong province . Geographical Research, 2018, 37(2): 319-332.] [本文引用: 1]
[33]	付承伟, 唐志鹏, 李玉成. 基于投入产出法的京沪生产性服务业比较 . 地理研究, 2013, 32(9): 1699-1707. [本文引用: 1] [Fu Chengwei, Tang Zhipeng, Li Yucheng.Comparative research on producer services between Beijing and Shanghai based on input-output analysis . Geographical Research, 2013, 32(9): 1699-1707.] [本文引用: 1]
[34]	卢小兰. 中国省域资源环境承载力评价及空间统计分析 . 统计与决策, 2014, (7): 116-120.URL [本文引用: 1]摘要文章依据PRED框架,建立资源环境压力和资源环境承载力评价指标体系,利用“纵横向拉开档次法”评价2006～2011年间省域资源环境承载情况,基于空间统计方法分析资源环境压力、承载力和承载率的空间相关性.结果表明:省域资源环境压力由西向东、由北到南依次递减,资源环境承载力和承载率呈现出由东部沿海向西北部梯状下降模式.资源环境压力、承载力和承载率均存在较强的全局正相关,呈现出“中心-外围”格局. [Lu Xiaolan.The evaluation of Chinese provincial resources and environment carrying capacity and its spatial statistical analysis . Statistics and Decision, 2014, (7): 116-120.]URL [本文引用: 1]摘要文章依据PRED框架,建立资源环境压力和资源环境承载力评价指标体系,利用“纵横向拉开档次法”评价2006～2011年间省域资源环境承载情况,基于空间统计方法分析资源环境压力、承载力和承载率的空间相关性.结果表明:省域资源环境压力由西向东、由北到南依次递减,资源环境承载力和承载率呈现出由东部沿海向西北部梯状下降模式.资源环境压力、承载力和承载率均存在较强的全局正相关,呈现出“中心-外围”格局.

中国省域资源环境的投入产出效率评价

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Evaluation on Chinese provincial resource input and environmental output efficiencies from 2000 to 2015

1 引言

2 研究方法与数据来源

2.1 数据来源

2.2 研究方法

3 结果分析

3.1 资源环境指标的同异反态势

3.2 中国省域的同异反态势

3.3 中国省域资源环境的投入产出综合效率评价

4 结论与讨论

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

相关话题/环境 资源 能源 指标 城市

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中国省域资源环境的投入产出效率评价

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Evaluation on Chinese provincial resource input and environmental output efficiencies from 2000 to 2015

1 引言

2 研究方法与数据来源

2.1 数据来源

2.2 研究方法

3 结果分析

3.1 资源环境指标的同异反态势

3.2 中国省域的同异反态势

3.3 中国省域资源环境的投入产出综合效率评价

4 结论与讨论

参考文献文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

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文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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