产业生态水平实证分析及评价体系构建

2023-11-27 理论教育版权反馈

【摘要】：通过采用三级产业生态化评价指标体系，一级评价指标分为经济效益指标、环境效益指标和社会效益指标三类。三级评价指标用来衡量产业生态化水平的各项指标，总计21个指标。表3－1现有文献中产业生态评价指标体系及评价方法＊＊笔者制成。王微微构建的评价指标体系领域层中的“经济系统承载力”所包括的指标纳入到产业生态评价指标中有些牵强。

（一）产业生态评价研究进展

产业生态化评价的研究综述：产业生态学是近几年在我国刚刚兴起的一门学科，对产业生态化评价进行研究的文献并不多见，赵林飞（2003）根据基本理论框架及设计原则和产业生态化运行特点，将产业生态化发展水平的指标体系划分为一个由目标层、系统层、变量层和指标层构成的四层次结构模型[1]。其中目标层由系统层加以反映，系统层则由具体的指标层和相应的变量反映，目标层是对系统层、指标层和变量层的概括。文中的目标层是以区域产业生态化发展水平作为目标层的综合指标，用来衡量区域微观层面、中观层面和宏观层面对区域产业生态化的支持力，表达生态化发展的总体运行态势和战略实施的总体效果；系统层由微观层面支持力、中观层面支持力和宏观层面支持力三部分决定；变量层由工业企业效益综合指数、结构合理度指数和生态保护指数等七个部分组成；指标层由总资产率、工业废水排放强度和三废处理率等共计28个指标构成。各指标赋予相同的权重，评价方法为算术平均法。利用评价指标体系对江苏、上海和浙江两省一市的制造业进行了实证分析，得出的结论是上海的产业生态化水平最高，浙江次之，江苏最差，但都高于全国的平均情况。

袁增伟等（2004）认为，产业生态化的最终目标是实现综合效益最大化，因此，将产业生态化用产业经济、环境和社会效益综合指数来表达。通过采用三级产业生态化评价指标体系，一级评价指标分为经济效益指标、环境效益指标和社会效益指标三类。用产业经济效益指标体现产业经济增长速度和产业经济增长质量；用产业环境效益指标反映产业对环境的影响；产业的社会效益指标主要是为了衡量和评价产业发展对社会进步的贡献。二级指标反映一级指标的内容，包括经济效率、经济结构协调度和清洁生产等7个指标。三级评价指标用来衡量产业生态化水平的各项指标，总计21个指标。首先将数据进行无量纲化处理，无量纲化的方法并没有说明，用层次分析法获得各个指标的权重，并将无量纲化后的表征参数值带入获得各级指标值得到，计算一级指标的产业协调度，计算公式为，产业生态化水平用目标层指标值与一级指标协调度的乘积后的和决定即为I×H，最终的数据越大说明产业生态化水平越高。最后袁增伟等应用江苏省的产业数据，衡量了纺织、造纸和金属制品等五个典型行业的生态化水平并做了比较分析[2]。

刘军（2006）设计了城市产业生态化的状态函数表达式S＝F（EISD，EEE，L，R，E），其中S为城市的产业生态化状态，EISD为城市可持续发展，EEE为生产经济效率，L为城市产业共生，R为资源能源生产率，E为生态经济效率弹性系数。以生态经济效率为基础，综合考虑产业生态转移的重要影响，采用的是层次结构模型，将指标体系分为总体层、系统层、状态层和变量层四层，即为四级指标，其中，一级指标三个，包括产业网络完整度、生态经济总体效率和环境压力改善程度；二级指标五个，包括城市可持续发展、城市产业共生联系、资源能源产生率、生态经济效率和生态经济效率弹性变化；三级指标即变量层九个，包括可持续发展、物质循环利用率、系统循环能值比率、能源能值生产率、水资源能值生产率、土地能值生产率、物质能值生产力、生态经济效率和生态经济效率弹性系数。通过对兰州的分析发现兰州的产业生态化水平与世界发达国家和国内的发达地区相比有很大的差距。在产业生态化评价中本书的重点是单个指标的国际和国内比较，由于指标较少比较起来方便简洁，且每个指标包含的内容与意义较大，单指标分析是可行的并且是有意义的[3]。

王微微（2007）认为，区域产业生态指标体系的构建是为了实现以下功能：①对特定区域现有的产业生态水平进行描述，这一功能主要通过“区域产业综合效益”指标来实现；②对特定区域产业生态未来的可持续发展能力进行测度，这一功能主要通过“区域产业资源综合承载力”来实现；③帮助产业的宏观及微观主体对其制定的产业政策及实施的产业行为进行能动地调整和改进，指导区域产业生态实践朝着有利于实现产业生态平衡和可持续发展的方向进行。所设计的评价指标体系包括目标层共四个层次，目标层为“区域产业生态水平综合指标”；准则层为“区域产业综合效益指标”和“区域产业资源综合承载力指标”从微观和宏观两个方面，以及过程和目标两个环节来系统的考虑区域产业生态水平问题；领域层分为效益指标和承载力指标两类，具体指标共有六个，指标层共有20个可供量化的指标。用专家咨询法来获得指标的相对重要性，然后再用层次分析法来获得各个指标的权重，数据无量纲化的方法为各指标之间的简单比值法，即选取指标中最大的数值为分母，其他数值与其比较后得到的值，当作此指标单位化后的值。评价的结果有五类，对每一类结果都设定了上下限，产业生态化水平评价值在哪一范围内就属于哪一类。最后利用江苏省的数据对江苏省的产业生态化水平进行了综合评价，结论是产业生态显在平衡，潜在失衡，并提出了提高产业生态水平的合理建议[4]。表3－1对产业生态化评价指标体系的前人的研究做了总结。本书还借鉴了很多研究生态城市评价指标体系、城市可持续发展评价指标体系和生态承载力评价指标体系等文献和不同类型的评价模型的建立方法，限于篇幅，在此不一一列出。

表3－1　现有文献中产业生态评价指标体系及评价方法＊

＊笔者制成。

（二）现有研究的不足之处

1.指标选取的不足

通过上述分析，我们可以发现，以往的评价指标体系研究存在以下三个问题：

一是指标选取的科学性有待商榷。我们的目标是构建评价指标体系用于对研究对象进行产业生态评价，因此我们应该选取某时刻的状态指标，而不是某段时间的变化率指标，赵林飞构建的评价指标体系中“废物排放下降率”下的三个指标不应纳入到产业生态化的评价指标体系中；“生态保护”下面的指标也有待商榷。王微微构建的评价指标体系领域层中的“经济系统承载力”所包括的指标纳入到产业生态评价指标中有些牵强。“社会系统承载力”所包含的“用水普及率”及“每万人医生个数”等指标也过于勉强。

二是指标选取的实用性有待深入分析。评价指标体系中的每个指标都应体现本身的作用，不应该把一些隶属度较小，且鉴别力不强的指标，纳入到评价指标体系中，如果把隶属度小，鉴别力不强的指标纳入到评价指标体系中，就会造成指标体系不必要的臃肿。例如，王微微构建的评价指标体系中的“居民家庭恩格尔系数”以剔除掉为宜。

三是选取的指标应该比较容易获得并且容易定量测量。袁增伟等所构建的评价指标体系，有的指标比如“ISO14001企业认证率”“产品非物质化水平”“产品绿色原材料比重”等指标数据难以在省市范围内获得，因此，此指标体系不能较好地适用于区域产业生态水平的评价。刘军所构建的评价指标体系理论基础深厚，每个指标数据，需要大量的演算，不易获得，因而限制了其通用性。

2.评价方法的不足

以往的评价指标体系对于指标权重的选取上，基本上是只选取一种方法对指标进行赋权，有的用对所有指标平均赋权的方法，有的用二级平均赋权的方法，有的用层次分析法或改进的层次分析法，还有的用因子分析法等。对所有指标进行平均赋权的方法是把所有的指标赋予相同的权重，n为指标个数，则每个指标的权重是1/n；二级平均赋权的方法是首先对准则层进行平均赋权，然后对各准则层下的指标进行平均赋权。应该说每一种方法都有其缺陷性，平均赋权的方法会造成各个指标在总的评价模型中地位基本一样，而实际上指标之间的重要性可能会有差别，而且这些差别可能会使平均赋权产生较大的误差。层次分析法或者改进的层次分析法，能够通过咨询专家对不同的指标根据其重要性赋予不同的权重，但应用层次分析法必须满足通过一致性检验，对于通不过一致性检验的就要不断修改对指标的原始赋值，反复检验，直到满足一致性的检验条件，因此层次分析法实际应用比较麻烦；改进的层次分析法虽然可以不用进行一致性检验，但和层次分析法一样，如果各个指标的权重差别不明显，则用平均赋权的方法更为简便。因子分析法也是较专业的方法，需要专业的软件SPSS，和平均赋权的方法比较起来，也是稍过烦琐。

在对产业生态化水平进行综合评价时，以往的论文的评价方法有指标定性描述法、指标平均赋值加总法和其他的一些方法，指标定性描述法就是对根据国家或国际标准对每个评价指标的值进行描述分析，指标平均赋值法就是将搜集的研究对象的指标值进行加总求平均，然后进行描述分析，此种方法未考虑不同指标性质和单位的不一致，还有其他的方法，也对不同的数量单位的指标值进行不同数域上的变换，这些方法会陷入逻辑错误的陷阱。

本论文数据除“农业灌溉水利用系数”指标外，均来源于《中国统计年鉴》（2007年），“农业灌溉水利用系数”指标数据来源于《全国农业灌溉水利用系数评价》（2007年12月）。

（一）缺失值的确定

在所收集的数据中，有些地区的指标数据是不完整的，比如西藏自治区的单位工业增加值能耗和工业固废处理率数据缺失，海南省的工业固废处理率数据缺失，在分析的过程中为了减少数据的信息损失，提高可信度，我们必须采用适当的方法将缺失的数据补足，目前普遍采用的方法是线性回归的方法。

第一步，首先找到一个与某些地区数据缺乏的指标Y的相关系数较大的指标X，该指标的数据是完整的，对数据完整的部分进行回归分析，得出回归方程中的α和β，从而得到回归方程，形式如下：

Y＝α＋βX

第二步，将指标Y缺乏的同一地区对应的指标X的数据带入到回归方程中，求得缺失值的估计值，并以此结果作为缺失值的估计值。

从SPSS的结果中可以看出，单位工业增加值能耗（Y）与单位GDP电耗（X）的相关系数高达0.860，属于高度相关，因此可以利用二者之间的高度相关关系对缺失的单位工业增加值能耗进行估测。

Coefficientsa

SPSS分析的结果如上所示，sig.为0.000说明β通过了显著性检验，于是可得：

Y＝0.562＋0.002×X

将Y缺失值对应的X的值带入，得到Y＝1.57。

Coefficientsa

利用上述方法，同理可得到西藏和海南的工业固废综合处理率其数值为89.24×0.134＋49.73＝61.69；25.87×0.134＋49.734＝53.20。将得到的数值填入缺失的值中去，由此可得到完整的数值。

（二）数据规范化方法

由于指标数据的单位不同，例如指标三同时执行率的单位是百分率%、人均GDP的单位是元、单位GDP能耗的单位是万元每单位标准煤，不同的指标数量范围对所研究的问题有一定的影响，因而要剔除数据量纲的影响，需要对指标数据进行规范化处理，具体的处理方法有两种：一种是数据标准化方法，另一种是Z－score方法。数据标准化方法是，其中，经过处理后的指标数据x的范围是（－1，1），数据的期望值是0；Z－score的标准化方法是，Xmax与Xmin分别是X指标的最大值和最小值，处理后的x值的范围处于（0，1）。文中采用Z－score的数据处理方法。

（三）指标性质的处理

本评价指标体系所包含的指标内容复杂，涉及面广，涵盖范围大，有反映物质减量化的单位消耗的产出指标，该指标反映了经济增长的集约程度；有反映污染控制的废弃物的处理指标，该指标用百分率表示，越接近百分之百说明对污染的控制与处理越好；有反映清洁生产的排放指标；还有经济发展与社会状况指标。在上述指标中有些是指标值越大越好的正指标，有些是数值越小越好的逆指标，还有一些适度指标。其中的分类如下：

正指标有：单位GDP能耗、单位电耗GDP、单位水耗GDP、单位能耗工业增加值、单位电耗工业增加值、单位水耗工业增加值、农业灌溉水有效利用系数、工业固废综合利用率、工业固废处理率、工业废水达标排放率、三同时执行率、SO2达标排放率、COD达标排放率、城市生活垃圾无害化处理率、环境污染治理占GDP比重、单位废气排放工业增加值、单位废水排放工业增加值、单位SO2排放工业增加值、单位COD排放工业增加值、单位SO2排放量GDP、单位COD排放量GDP、人均GDP、第三产业占GDP比重、经济增长率、研发占GDP比重和科教投入占GDP比重。

逆指标有：恩格尔系数。

适度指标有：人口密度、人口自然增长率和老龄化人口比率。

而对于我国来说人口密度很大，超出了正常的人口密度阈值水平，实际处理时，应该列为逆指标；我国已开始出现老龄化趋势，老龄化人口比率已经超过10%这一世界公认的老龄化界限，因此列为逆指标；同样地，按照上面的道理分析，人口自然增长率也应按照逆指标处理。

产业生态化是依据工业生态学、产业经济学、技术科学以及系统科学的基本原理与方法，对产业进行生态化改造，实现物质的高效利用和能量的有效循环，促进经济增长和生态环境相协调的过程。产业生态化是转变传统经济增长方式、走新型工业化道路、建立循环经济和发展循环社会的有力依托。产业生态化是当代经济发展的必然趋势，是解决目前环境污染问题的关键和基础，并逐渐成为当今经济研究的热点之一。

产业生态化的指标评价体系是产业生态化研究的重要内容，通过构建产业生态化评价指标体系可以将抽象的产业生态化概念，转化为具体的指标，通过对指标的深入研究我们可以获得产业生态进程的一般状况，应用此指标可对国家或区域进行生态化水平研究。概括地说，产业生态化评价指标体系是人们认识与把握产业生态化的本质与规律、科学评价区域产业生态化、系统总结生态化创新经验的重要工具，也是政府对产业生态化经济活动进行宏观调控，正确制定产业生态政策的重要依据。因此，建立一套产业生态化的评价指标体系以全面评估城市或区域生态化水平，并对不同区域的产业生态化水平进行比较分析，进而为政府决策提供依据，就显得十分重要和必要。

（一）产业生态化指标体系的构建原则与具备的功能

1.生态化指标体系的构建原则

（1）科学性。每一个指标的选取都应具有科学的现实意义，并且要以生态化及其相关的概念为基础，从而使整个指标体系建立在科学的基础之上，并确保数据的准确性和处理方法的科学性。

（2）相对完备性。产业生态化是一个涵盖范围甚广的概念，在制定指标体系的同时要充分考虑到不同准则之间的联系，选取指标时要保证指标选取的范围涵盖产业生态化的主要领域，同时注意不应使指标在某一领域内过于集中，应平均分配在各个领域内的指标数量，确保指标体系的相对完整性和全面性。

（3）实用性。指标选取应该体现该指标的作用，每个指标的选入都应该有其作用，即该指标对于不同地区或时间的数据具有较好的鉴别力，从而能区分地区的差异化，对于鉴别力较差的指标应当剔除，这样可以使指标尽量简单化，指标体系也不会过于臃肿。

（4）动态和静态相结合。评价指标体系应既能体现动态性又能体现静态性，做到动态和静态相结合，既能对相同时间不同地区的状态进行评价，也能对同一地区不同时间段的状态进行评价。

（5）相对独立性。评价指标体系中的指标间的相关系数比较小，不会出现相关系数较大甚至高度相关的情况，当指标之间的相关系数较大时说明各指标之间的信息是重叠的，如果同时引入会降低评价的真实性和客观性。

（6）可获得性和可测性。指标的获取相对容易，能够从易得的统计年鉴和各种统计数据报表中得到，而且可以进行定量测度。

2.生态化指标体系应具备的功能

按照构建评价指标体系的目的，评价指标体系应依次具备以下功能：

（1）导向功能。指标体系要能为提高产业生态化水平提供导向性，即通过指标体系能够明确哪些方面情况较好，哪些方面有待改善，我们应当狠抓哪些关键环节。

（2）描述功能。指标体系要能够及时反映出在产业生态化过程中各方面的发展变化情况和动态进程。

（3）评价功能。要能够实现对各个评价对象进行综合评价，明确目前的总体状况及相互之间的优势、劣势、差距和不足。

（4）监测预警功能。要能够对未来发展趋势进行定量预测和分析，对可能出现的后果能够进行及时的监测预警。

本论文在构建产业生态化评价指标体系时遵循科学性、系统性、客观性、可操作性及代表性与全面性相结合的原则，参照其他学者现有的评价指标体系，并结合国家生态工业示范园区及循环经济的指标体系内容，运用专家咨询法及理论分析法等定性分析方法首先获得一个包含众多指标的待选指标体系，然后运用相关分析法剔除掉待选指标中高度相关的指标，最终建立评价指标体系。指标体系的设计力求做到综合评价与分项评价相结合、数理分析与机理分析相结合、状态评价与趋势评价相结合、能力评价与能力建设对策设计相结合。为尽可能克服区域差异或经济规模大小因素对评价结果的影响，评价指标以总量指标、存量指标、绝对量指标为主，同时兼顾相对指标、人均指标及流量指标，使其相互配合，力求既要反映出其总体实力，又要反映出其相对水平及其结构状态。

（二）评价指标体系指标组及具体指标的确定

指标体系的构建借鉴层次分析法的思想，根据评价的目的，对评价对象的结构进行深入的系统剖析。本书采用三级指标评价体系，评价目标层是产业生态化水平，用产业生态化指数来表示，根据IEEE对产业生态的定义，及其指导理论体系生态学和产业经济学，将准则层分为产业系统、自然系统和社会系统。产业的指标体系不仅是产业生态内涵的具体化，而且是产业生态规划和建设成效的度量。

准则层一包括产业系统、自然系统和社会系统三类。产业系统不但应当体现产业结构的优化，还应当体现产业利用物质的效率和能力，即物质的减量化和废弃物的循环利用；自然系统包括自然资源状况和排放到自然中的废弃物，即废物排放控制或污染控制；社会系统包含社会概况和经济水平，前者反映社会的一般状况后者反映社会的经济发展水平。社会系统虽然对产业生态没有自然系统和产业系统那样明显，但它与自然系统和产业系统有紧密的联系，也会直接或间接地影响到产业生态的水平，所以也应该考虑进来。

准则层二在准则层一和指标层之间起了承上启下的作用，也是对准则层一的内涵细化，包括产业效率、产业结构、废物资源化、自然状况、废物排放、社会状况和经济水平七个要素。产业效率是产业系统中对能量、物质和水的利用效率的刻画，体现3R原则的减量化的内容，产业结构体现产业发展的水平及合理性，废物资源化反映产业对“再循环和再利用”的能力，产业效率和废物资源化共同体现“减量化、再循环和再利用”的3R原则，反映产业系统物质减量化和循环的能力；自然状况是指该地区的自然资源的分布状况，废物排放是对排放到自然界中的废弃物的反映；社会状况和经济水平是产业生态实现的条件也是对产业生态的支撑，在准则层二中产业结构、产业效率、废物资源化和废物排放是最重要的指标。

根据其他学者所做的研究和国家现有的评价指标体系包括国家生态工业示范园区及循环经济的指标体系，运用理论分析和专家咨询的方法首先获得的待选指标体系包含了25个指标，产业效益指标下包含单位GDP能耗、物耗和水耗，单位工业增加值能耗，农业灌溉水有效利用系数；产业结构指标包含第三产业占GDP比重，R＆D占GDP比重，高技术产业占GDP比重；环境保护指标包含污水处理率，城市生活垃圾无害化处理率，空气污染指数，资源再生工业用水重复利用率，城市污水再生利用率，工业固废综合利用率，物质循环利用率，能源能值利用率；废物排放指标包含工业固体废物处置量，工业废水排放量，SO2排放量，COD排放量。自然状况包含人均水资源拥有量，人均日生活用水量；社会状况包含人口密度，万人拥有大专学历的数量，老龄人口比例；经济水平包含人均居住面积，人均GDP，恩格尔系数。

（三）文中所列指标的解释

1.单位水耗的GDP

每立方米用水所产生的GDP总量，计算方法为：

2.单位能耗工业增加值

每单位工业用能源的工业增加值，计算方法为：

3.单位水耗工业增加值

每单位工业用水所产生的工业增加值，计算方法为：

4.工业废水达标排放率

工业废水达标排放量占工业废水总排放量的比重，计算方法为：

5.工业固体废物综合利用率

产生的工业固体废物总量中综合利用的固体废物所占的比重，计算方法为：

6.单位废气排放工业增加值

每单位工业增加值所排放的废气总量，计算方法为：

7.单位废水排放工业增加值

每单位工业废水排放量（吨）的工业总产值（万元），计算方法为：

8.农业灌溉水有效利用系数

灌溉效率定义为灌溉农田或灌溉工程控制范围的农作物消耗的灌溉水量与从河流或其他自然水源引入渠道或渠系的水量的比值。

Ei＝Wc/Wr

其中，Wc——作物消耗的灌溉水量；

　　　Wr——从河流或其他自然水源的取水量。

9.三同时执行率

三同时制度是指一切新建、改建和扩建的基本建设项目（包括小型建设项目）、技术改造项目、自然开发项目，以及可能对环境造成损害的其他工程项目，其中防治污染和其他公害的设施和其他环境保护设施，必须与主体工程同时设计、同时施工、同时投产。一般简称为三同时制度。

10.城市生活垃圾无害化处理率

生活垃圾无害化处理量占该区域全部生活垃圾排放的总量，计算方法为：

11.工业污染治理占GDP比重

该区域用于治理工业污染的费用占该区域GDP的比重，计算方法为：

12.单位SO2排放量工业增加值

每排放单位的SO2的量的生产工业增加值，计算方法为：

13.单位工业增加值COD排放量

每排放单位的COD的量的生产工业增加值，计算方法为：

14.人均GDP

该地区的人均地区生产总值，计算方法为：

15.第三产业占GDP比重

该地区第三产业的产出与该地区生产总值的比重，计算方法为：

16.经济增长率

该地区的GDP增长率

17.研发占GDP比重

该地区的研发占GDP的比重，计算方法为：

18.人口密度

该地区每平方公里的人口数量

19.科教投入占GDP比重

科学与教育费用投入占该地区GDP的比重，计算方法为：

20.人口老龄化比率

该地区60岁以上（包含60岁）人口占该地区总人口的比率，计算方法为：

（四）预处理的产业生态化评价指标体系

产业生态化的指标体系不仅是产业生态内涵的具体化，而且是产业生态规划和建设成效的度量。笔者根据产业生态化定义的内涵和外延，参照其他学者现有的评价指标体系，并结合国家生态工业示范园区及循环经济的指标体系内容，运用专家咨询法及理论分析法等定性分析方法，首先获得一个包含30个指标的预处理的评价指标体系（如表3－2所示）。

表3－2　预处理的产业生态化评价指标体系

本评价指标体系的目标层为产业生态化水平，按照美国电气电子工程师学会（IEEE）对产业生态化的定义将其分为三个子系统，分别是产业生态子系统、环境生态子系统和社会生态子系统，三个子系统之间既相互联系又相互区别，是个统一的整体，其中产业生态子系统和环境生态子系统占有重要的地位，社会生态子系统对环境和产业生态系统起到支撑的作用。子系统下面分为五个准则层，包括物质减量化与循环、污染控制、清洁生产、社会发展与社会状况。物质减量化与循环体现产业生态理论的“3R”原则，即“减量化，再利用，再循环”，是产业生态化评价体系中的重要内容；污染控制则体现对人类的生活和生产活动中所产生的废弃物的处理能力，也是衡量区域产业生态化发展水平的重要标志；清洁生产反映产品生命周期中的原材料投入和生产环节产业的生态化水平，是从物质流和能量流的上游评价产业的生态化状况；社会发展和社会状况是产业生态化实施的重要保障，是产业生态化顺利实施的基础。指标层反映准则层的内容，是对准则层的精确化度量，包含单位能耗GDP、单位电耗GDP、单位水耗GDP、单位能耗工业增加值、单位电耗工业增加值、单位水耗工业增加值、农业灌溉水有效利用系数、工业固废综合利用率、工业固废处理率、工业废水达标排放处理率、三同时执行率、SO2达标排放率、COD达标排放率、城市生活垃圾无害化处理率、环境污染治理占GDP比重、单位废气排放工业增加值、单位废水排放工业增加值、单位SO2排放工业增加值、单位COD排放工业增加值、单位SO2排放量GDP、单位COD排放量GDP、人均GDP、第三产业占GDP比重、经济增长率、研发占GDP比重、恩格尔系数、人口密度、人口自然增长率、科教投入占GDP比重和老龄化人口比率30个各项指标。

对个别指标的解释：人均GDP一般与产业生态化水平呈正相关关系，因此，一般情况下人均GDP越高生态化水平越高；经济增长率越高越有更多的财政资金投入到环保事业中，因此，将经济增长率纳入到此评价指标体系中；人口密度、人口自然增长率和老龄化人口比率体现对社会及环境承载力的要求，将这些指标纳入到评价指标体系中体现了对产业生态的社会影响。

（五）指标的相关性分析

以上各项指标通常还存在着一定的相关性，这种相关性是指不同指标含有部分相同的信息，如果这种相关性过大足以影响指标的独立性，那么通常会带来两个问题：一是导致评价指标体系不够简化，二是这种评价指标体系若用于评价产业生态化水平，信息的重复利用会降低评价的科学性和有效性。相关分析是通过计算各个指标之间的相关系数，获得一个相关系数矩阵，然后通过观察两两指标的相关系数，剔除一些相关系数较大的评价指标，消除评价指标信息重复对评价结果的影响。

进行指标的相关性分析时可以用一个地区不同时刻的时间序列数据也可以用同一时刻不同地区的横截面数据，考虑到数据获得的方便性和可比较性，这里采用的是横截面数据，相关性分析的指标处理分为以下三步：(www.chuimin.cn)

①指标的标准化处理。由于量纲的不同，首先要对原始数据进行无量纲化处理，消除量纲的影响，数据的标准化并不影响指标之间的相关性。设xi为评价指标的原始数据，Si为评价指标的标准差，为指标的平均值，zi为评价指标的标准化值，即：

②指标间的Pearson相关系数计算。设rij是任意两个指标xi和yj的相关系数，则：

③确定指标间相关系数的临界阈值M。如果rij＜M，同时保留两个指标；如果rij＞M，通过简单的专家咨询法剔除xi或yj中的一个指标。

从2006年《中国统计年鉴》中，随机选取了北京、山东、广东、天津、内蒙古、云南、四川、河北、宁夏、湖北、上海、江西、重庆、浙江、山西和吉林16个省市的各项指标数据，依据上面三步，用SPSS13.0对所采用的数据进行处理，M值一般在0.7～0.8之间，本书M值取为0.8，具体指标关系见表3－3。

表3－3　产业生态子系统指标相关系数

续表

＊＊Correlation is significant at the 0.01level（2－tailed）.
＊Correlation is significant at the 0.05level（2－tailed）.

从产业生态子系统的指标SPSS的相关性结果我们可以看出指标单位GDP电耗与单位GDP水耗、单位能耗工业增加值和单位电耗工业增加值都存在较高的相关性，他们之间在0.01的水平下显著相关，单位能耗工业增加值与单位电耗工业增加值也存在较高的相关关系，其余指标的相关关系不明显。

表3－4　产业生态子系统指标相关系数

续表

＊＊Correlation is significant at the 0.01level（2－tailed）.
＊Correlation is significant at the 0.05level（2－tailed）.

从环境生态子系统的指标间的相关性来看，单位GDP SO2的排放量与单位工业增加值的SO2排放量存在较高的相关性，单位GDP COD排放量与单位工业增加值COD排放量存在较高的相关性，以上指标之间存在较高的信息重复，应该适当简化。此外，三同时执行率虽然与较多指标如单位工业增加值废气排放量、废水排放量及单位工业增加值SO2和COD排放量等存在较高的相关性，但由于它们之间性质上的不同，可以看做是性质上不相关的指标，因此，不能作为排除任何指标的依据。

表3－5　社会生态子系统指标相关系数

＊＊Correlation is significant at the 0.01level（2－tailed）.

从社会生态子系统指标间的相关关系来看，人口自然增长率与人均GDP有较高的相关系数（0.85），其余的相关性如人均GDP与老龄化人口比率相关系数达到0.65（＜0.8），人口密度和经济增长率相关系数为0.787（＜0.8），虽然也较高，但没有超过我们的限度水平（M＝0.8），在我们的接受范围之内，其余指标的相关性相对来说较低。

表3－6　相关系数高于临界阈值的指标

续表

根据专家咨询由于能耗比电耗更能全面反映产业生态化的一般状况，所以将电耗指标剔除，由于单位GDP能耗与单位工业增加值能耗有很高的相关系数，达到0.977，而单位工业增加值更能反映工业的能耗情况，指标更加具体明确，所以根据专家咨询保留单位工业增加值能耗指标，需要指出的是我们同时保留了单位GDP水耗和单位工业增加值水耗，因为前者反映水利用的一般状况，而后者则主要体现工业产业的水资源利用效率，二者一个反映较全面，而另一个反映较明确和具体，同时保留可以共同反映水资源利用状况；在其他指标选择上，在单位GDP SO2排放量和单位工业增加值SO2排放量中，剔除单位GDP SO2排放量指标；在单位GDP COD排放量和单位工业增加值COD排放量中，剔除单位GDP COD排放量。这时，相关系数较大的指标已经排除，可以进行下一步分析。

（六）指标的鉴别力分析

在构建评价体系中所遇到的一个容易忽视的重要问题是评价指标的鉴别力分析。所谓评价指标的鉴别力是指评价指标区分评价对象的特征差异的能力。产业生态化评价指标体系的建立是用于评价不同地区或同一地区不同时间的产业生态化水平的，如果同一时间不同地区或不同时间的同一地区的某一指标值没有显著的差异，那么说明此指标的鉴别力比较差，如果在某一指标值上有显著的差异则说明指标的鉴别能力强，若将鉴别能力差的指标置于评价指标体系中会造成指标体系的复杂化。在实际应用中，人们通常用变差系数来描述评价指标的鉴别力，变差系数的计算如下：

其中，Si和分别为标准差和均值，，。

指标的鉴别力分析具体可以分为如下四步：

①求得某指标i的均值和标准差Si，指标值可以是横截面数据也可以是时间序列数据。

②利用变差系数公式求得变差系数Vi。

③设定临界值M，当变差系数Vi＜M时列为待剔除对象；当变差系数Vi＞M时，该指标则予以保留在评价指标体系中。

④将变差系数Vi＜M的指标，用隶属度分析，如果指标的隶属度比较小，则可以将此指标排除；反之，如果隶属度较大则将此指标留在评价指标体系内。

需要注意的问题是要确定合理的临界值，把变差系数比较小的指标列为待剔除指标后，根据隶属度确定是否剔除该指标。如果某一指标的变差系数很小，但隶属度很大，我们则不能剔除该指标，认为该指标仍属于评价指标体系；如果某指标的变差系数很小，隶属度也很小则可以剔除该指标。

根据所得的数据和上述步骤，运用SPSS13.0先求得指标的均值和方差，然后求得变差系数。

表3－7　原始指标的描述性统计结果

续表

表3－7为原始指标的描述性统计分析的结果，第一列是各指标的变差系数值。

这里变差系数取值为0.2，我们找出了变差系数小于0.2的指标，并用粗体表示出来，分别为工业固废处理率（0.18），工业废水达标排放率（0.11），三同时执行率（0.08），人口自然增长率（0.19）和恩格尔系数（0.09），根据隶属度我们保留前三项，将隶属度不高的人口自然增长率和恩格尔系数剔除（如表3－8所示）。

表3－8　变差系数低于临界值M的指标

续表

（七）产业生态化评价指标体系

将预处理的评价指标体系经过相关性分析和鉴别力分析后得到最终的产业生态化评价指标体系，最终的评价指标体系包含了目标层、系统层、准则层（产业系统的准则层合并）和指标层四个层面23个指标，该评价指标体系从不同的方面对产业生态化进行了刻画，体现了评价指标体系的相对完备性、客观性、动态性和可比较性等原则，可以用来对区域产业生态化发展水平进行评价和比较（如表3－9所示）。

表3－9　最终的产业生态化评价指标体系

续表

首先对因子分析的适应度进行检验，KMO和巴特莱特球形检验在一般情况下能指出该样本数据适应因子分析的程度，根据表3－10的检验结果我们发现KMO值为0.464，略小于适合进行因子分析程度0.6的水平，而巴特莱特球形检验的显著性为0.000小于0.05的水平因此可以做因子分析，综合以上结果认为基本上可以进行因子分析。

表3－10　KMO和巴特莱特检验结果

表3－11　总方差解释

Extraction Method：Principal Component Analysis.

从表3－11中可以看出应用因子分析总共提取六个公共因子，这六个公共因子的特征值都大于1，特征值分别为6.362，4.664，2.130，1.803，1.351，1.229；而且从中可以看出这六个公共因子总共解释了原来76.255%的信息。

表3－12　因子载荷矩阵

续表

因子载荷矩阵显示出各指标在六个公共因子上的载荷，根据表3－12可以做如下的因子分析模型：

根据因子得分系数矩阵，可以得到所获得的六个公共因子（如表3－13所示）。

表3－13　六个公共因子

续表

利用获得的六个公共因子，可以通过应用回归分析法，计算得到31个省、直辖市和自治区的产业生态水平得分，因子得分计算方法为：

其中VAR是因子特征值对应的方差，即因子的贡献率。计算可得F值和次序。

通过计算和排序我们得到的结果（如表3－14所示）。

表3－14　基于因子分析的各地区产业生态水平排序

从表中可以看出，产业生态水平的排序基本反映了各省和直辖市的经济实力，处于东部沿海发达地区的省份和直辖市，大都处于靠前的位置，但江苏位列倒数第三，产业生态水平与其经济实力不相符；中西部地区大都处于靠后的位次，但西藏和新疆的产业生态水平处于较高的位置，分别位列第二和第九，这与其地广人稀等自然条件关系密切。

通过咨询多位专家，每位专家根据自己的知识及经验，对所给出的准则层下的指标进行赋权，每一层的总权数为100，然后再对每个准则层下的指标进行赋权，最终得到每位专家对各指标的权重评价，这里应当注意的问题是不应该让各位专家直接对各指标进行赋权，因为涉及的指标有23个，根据经验可知，当等待赋权的指标超过10个时，若采用直接对指标进行赋权，可能会导致陷入“循环思维”的陷阱中，满足不了一致性的基本条件。表3－15显示了专家对各层指标的赋权和赋权后的各个指标的最后权重。

表3－15　基于专家咨询方法的权重分配

在计算各省和直辖市的产业生态水平和进行排序之前，首先应将所获得数据进行处理，处理方法按照本书前面阐述的Z－score方法，将处理后得到的数据，作为各地区在此指标上的得分值，利用通过专家咨询所获得的各个指标的权重，对各个地区的指标值进行加权计算，最后得到各个地区的产业生态水平的总得分和排序（如表3－16所示）。

表3－16　基于专家咨询方法的各地区产业生态水平排序

从表3－16中我们可以看出，通过专家咨询方法和Z－score得到的产业生态的排序，整体上也基本反映了各个地区的综合实力，东部沿海地区靠前，中西部地区靠后，位列前五的地区中直辖市占据了四席，天津位列重庆、北京之后，处于第三的位次，这主要得益于，废物的处理及利用、生活垃圾的处理、三同时执行率及污染治理投入等指标较好的表现，从总体上看天津产业生态水平处于较好的状况，也有一些地区如东北地区的吉林经济实力与产业生态水平不相符合，原因可能是吉林作为我国的老工业基地，长期以来在发展工业特别是重工业期间，忽视了对生态环境的保护，造成了现在产业生态恶化的局面。

在这里采用最简单、最常用的赋权方法——平均赋权法，即对所有的指标平均赋权，因此所有指标在该评价指标体系中的权重是一致的，在最终的评价指标体系中共有23个观测指标，根据平均赋权的方法，每个指标赋予的权重为100/23（0.0434）（如表3－17所示）。

表3－17　基于平均赋权法的指标权重分配

指标数据的处理方法依然采用的是Z－score法，将处理后的数据按照平均赋权所获得的权重进行加权计算，得到的各地区的产业生态得分与排序如表3－18所示。

表3－18　基于平均赋权方法的各地区产业生态水平排序

通过平均赋权所获得的结果与专家咨询法所获得的结果基本一致，只是个别地区有略微的变动，包括广东和福建的位置对调，陕西和海南位置的对调等，总体来说，位次的变化很小，可以认为平均赋权法和专家咨询法所获得的结果具有一致性。

通过以上的分析我们发现，采用不同的方法，就会对应着不同的产业生态水平值和不同的位次排序，对于产业生态值，由于方法的不同且没有衡量的标准，因此各个值之间不存在相比较性，只是作为排序分类的依据。在上面的分析中，我们发现采用因子分析法所获得的结果与平均赋权法和专家咨询法的结果相差较大，在采用因子分析法时，其反映因子方法适应度的KMO的值为0.464小于其标准的0.6的KMO值，加上所抽取的六个公共因子只解释了原来23个指标总信息的76.5%，尚未达到至少需要解释原来总信息85%的标准，因此，认定因子分析在此有较大的误差，故舍弃因子分析的方法；专家咨询法和平均赋权法所获得的结果基本一致，但由于平均赋权的方法实际操作性更简单、更方便，因此，相比较专家咨询法而言，平均赋权法是个最优选择。

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