郭 偉,趙文英,許宏文
(牡丹江師范學(xué)院 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,黑龍江 牡丹江 157011)
隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步,人民生活水平不斷提高,人們對(duì)人居環(huán)境的要求也在逐步提升。人居環(huán)境包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、自然環(huán)境、醫(yī)療環(huán)境、教育環(huán)境和交通環(huán)境等各種綜合環(huán)境[1]。研究我國(guó)各省人居環(huán)境的發(fā)展有助于了解我國(guó)各地居住環(huán)境的發(fā)展現(xiàn)狀,為有針對(duì)性,因地制宜,更好地建設(shè)各地居住環(huán)境提供理論和實(shí)踐依據(jù)。
學(xué)術(shù)界對(duì)人居環(huán)境的研究,起源于希臘城市規(guī)劃學(xué)家Doxiadis最早提出的“人類聚居”學(xué)說(shuō),此學(xué)說(shuō)綜合研究了人類的居住環(huán)境,從而形成了“人居環(huán)境”的概念[2]。在我國(guó),最早提出此概念是中國(guó)工程院、建筑學(xué)與城市規(guī)劃專家吳良鏞院士,其在《吳良鏞論人居環(huán)境科學(xué)》一書中闡述了人居環(huán)境理論的形成、特點(diǎn)、發(fā)展模式及隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化水平的提高人居環(huán)境的發(fā)展情況,為后續(xù)我國(guó)更多的學(xué)者研究人居環(huán)境產(chǎn)生了重要的影響[3]。近些年,我國(guó)有越來(lái)越多的學(xué)者開始研究人居環(huán)境的相關(guān)理論和應(yīng)用。1999年,寧越敏等[4]采用加權(quán)求和的方法對(duì)上海市1990—1996年的人居環(huán)境進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià),同時(shí)分析了人居環(huán)境變化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化之間的關(guān)系。2012年,李雪銘等[5]采用熵值法分析了中國(guó)地級(jí)以上城市在4個(gè)時(shí)間層面的人居環(huán)境質(zhì)量的時(shí)空差異變化。2014年,張志斌等[6]在新型城鎮(zhèn)化背景下,利用問(wèn)卷調(diào)查、ArcGIS空間分析方法及聚類分析法對(duì)蘭州市的宜居性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià);2017年,賈占華等[7]基于2007—2014年面板數(shù)據(jù),利用熵值法、ArcGIS空間分析法對(duì)東北地區(qū)部分城市的宜居性進(jìn)行了評(píng)價(jià)與分析;2019年,張美芳等[8]在“三生”視角下利用熵權(quán)法對(duì)長(zhǎng)沙市各區(qū)的空間宜居性進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià);2021年,顏梅艷等[9]采用熵值法和模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)江漢平原公安縣的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提出了鄉(xiāng)村人居環(huán)境建設(shè)優(yōu)化方向。以上關(guān)于人居環(huán)境的研究方法大多集中在使用某一種或2種的評(píng)價(jià)法上,由于方法本身存在的缺點(diǎn)問(wèn)題,必然使得評(píng)價(jià)結(jié)果的可信度受到影響,基于此,本文采用EWM-AHP-GRA的評(píng)價(jià)方法,可以兼顧主、客觀的權(quán)重進(jìn)行指標(biāo)的賦權(quán),由此引入權(quán)重來(lái)改進(jìn)傳統(tǒng)的灰色關(guān)聯(lián)分析方法,對(duì)全國(guó)31個(gè)省份的人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿M(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
本文在選擇人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿Φ脑u(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí),結(jié)合李蕊等[10-13]研究結(jié)果,確定了包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、自然環(huán)境、醫(yī)療環(huán)境、教育環(huán)境和交通環(huán)境5個(gè)方面的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,見表1。
表1 全國(guó)各省人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿C合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
熵值法(簡(jiǎn)稱EWM)是根據(jù)各指標(biāo)的樣本對(duì)應(yīng)指標(biāo)的信息量大小來(lái)確定權(quán)重的方法,其反映了指標(biāo)值所提供的信息量的大小[14]。其缺點(diǎn)是過(guò)于依賴原始數(shù)據(jù),無(wú)法體現(xiàn)作者的主觀意愿。層次分析法(簡(jiǎn)稱AHP)是用一定的標(biāo)度來(lái)對(duì)下層因素和上層因素之間的相對(duì)重要性構(gòu)造出比較判斷矩陣,得到各因素的權(quán)重方法[15]。其缺點(diǎn)是過(guò)于主觀,無(wú)法體現(xiàn)事物客觀的規(guī)律?;谝陨显?,本文采取熵值法與層次分析法綜合賦權(quán)的思路,既考慮到信息的客觀性,又考慮到主觀的想法,這樣可以得到更合理的權(quán)重,最終確定指標(biāo)的權(quán)重。
GRA為灰色關(guān)聯(lián)分析法,是確定各因素對(duì)其所在系統(tǒng)的影響程度的方法。其優(yōu)點(diǎn)是對(duì)樣本數(shù)量的多少?zèng)]有要求,缺點(diǎn)是指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度是平均的,難以體現(xiàn)各指標(biāo)的重要程度?;诖耍疚脑趥鹘y(tǒng)的灰色關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)上,引入上面的綜合權(quán)重,從而使得灰色關(guān)聯(lián)分析法得到進(jìn)一步優(yōu)化。該方法的具體步驟如下:
(1)建立原始數(shù)據(jù)集x=(xij)m×n。
(3)計(jì)算熵值ej。根據(jù)公式,計(jì)算第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值為
(6)計(jì)算綜合指標(biāo)權(quán)重Wj。其中
(8)計(jì)算差序列和極差。差序列為
(10)對(duì)關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行加權(quán)得到評(píng)價(jià)結(jié)果。即:A=WjRij,Wj為綜合權(quán)重矩陣,Rij為關(guān)聯(lián)系數(shù)。
指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于2019年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒和2019年全國(guó)各省統(tǒng)計(jì)年鑒。
針對(duì)形成的新的EWM-AHP-GRA方法進(jìn)行應(yīng)用,這里以全國(guó)各省為研究對(duì)象,根據(jù)表1進(jìn)行查找數(shù)據(jù),形成原始數(shù)據(jù)矩陣x=(xij)m×n,根據(jù)公式①、②將初始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后得到指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣。據(jù)此,可以計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重為:
根據(jù)步驟(3)、(4)計(jì)算得到熵值法的權(quán)重為
根據(jù)步驟(5)得到AHP方法的權(quán)重為
于是根據(jù)公式③得到綜合權(quán)重為
從熵值法得到的權(quán)重能夠看出,在全國(guó)各省人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿Φ母黜?xiàng)指標(biāo)中人均水資源量指標(biāo)更重要一些,經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的權(quán)重相對(duì)一般,醫(yī)院病床使用率指標(biāo)相對(duì)弱一些。而由層次分析法得到的權(quán)重中前幾項(xiàng)都較高,能體現(xiàn)人們對(duì)經(jīng)濟(jì)水平的強(qiáng)烈需求。2種情況都應(yīng)考慮,都是合理的,所以進(jìn)行綜合權(quán)重的計(jì)算是很有必要的。
接下來(lái),進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析,根據(jù)步驟(7)—(10)進(jìn)行計(jì)算,得到全國(guó)各省人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿C合評(píng)價(jià)關(guān)聯(lián)度和排名,見表2。
表2 全國(guó)各省人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿C合評(píng)價(jià)相關(guān)度和排名
各省的關(guān)聯(lián)度值如圖1所示??梢钥闯觯咚降娜司迎h(huán)境發(fā)展?jié)摿κ》菔潜本?,相關(guān)度在0.6以上,而且明顯高于其他省份;低水平的人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿Πò不蘸透拭C2個(gè)省份,相關(guān)度都在0.41以下;西藏、浙江2個(gè)省份處于比較高的發(fā)展水平狀態(tài),相關(guān)度都在0.53以上;內(nèi)蒙古、青海、遼寧、黑龍江、吉林、天津、山西7個(gè)省份處于較低的發(fā)展水平狀態(tài);其余省份基本為一個(gè)水平,相關(guān)度值大約在0.44~0.51,稍高。
圖1 各省人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿l形圖
基于以上分析,對(duì)全國(guó)各省份的人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿μ岢鲆韵陆ㄗh。
如果將全國(guó)31個(gè)省份人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿Ψ譃?個(gè)梯度,顯然,北京位于第一梯度。北京作為我國(guó)的首都,是經(jīng)濟(jì)、政治和文化發(fā)展的中心,各項(xiàng)指標(biāo)都比較高,人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿ψ匀灰才琶壳?。今后,北京要?yōu)化人居環(huán)境發(fā)展建設(shè),充分利用地理位置的優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步鞏固全國(guó)的主導(dǎo)地位。
第二梯度包括西藏和浙江。西藏雖然很多指標(biāo)都處于中等水平,但是因?yàn)橛兄S富的水資源和教育資源,加上人口較少、人居環(huán)境各項(xiàng)指標(biāo)相對(duì)較高的原因,使得排名比較靠前,這也恰恰說(shuō)明了,西藏作為我國(guó)的西大門之一,是一個(gè)自然資源豐富,發(fā)展?jié)摿薮蟮牡貐^(qū)。而浙江的平均私人汽車擁有量位居全國(guó)第一,其余指標(biāo)又都比較高,說(shuō)明了浙江人居環(huán)境各方面發(fā)展比較均衡。今后,西藏要努力發(fā)展工業(yè),加強(qiáng)公共設(shè)施的建設(shè),繼續(xù)加強(qiáng)旅游業(yè)的建設(shè),以此來(lái)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。浙江要加快醫(yī)療環(huán)境和教育環(huán)境的建設(shè),培養(yǎng)高水平高素質(zhì)人才,提高人口密度,進(jìn)一步提高人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿Α?/p>
第三梯度包括廣西、湖南、貴州、江蘇、河南、福建、山東、重慶、陜西、四川、廣東、海南、江西、上海、新疆、河北、湖北、云南和寧夏19個(gè)省份。這個(gè)檔次的省份較多,其指標(biāo)各有優(yōu)缺點(diǎn),其發(fā)展方向應(yīng)該是在保證優(yōu)勢(shì)指標(biāo)更好發(fā)展的前提下,盡量提升劣勢(shì)指標(biāo)的值,可以借鑒和學(xué)習(xí)其他省份優(yōu)勢(shì)的指標(biāo),彌補(bǔ)發(fā)展的不足之處,加快推進(jìn)人居環(huán)境的進(jìn)一步發(fā)展。例如海南、新疆和云南每十萬(wàn)人高等學(xué)校平均在校生數(shù)指標(biāo)比較弱,在保證自身經(jīng)濟(jì),主要是旅游業(yè)的快速發(fā)展前提下,制定政策吸引各種類型勞動(dòng)力,增加人口數(shù)量,從而促進(jìn)基礎(chǔ)教育、高等教育的快速提升。
第四梯度包括內(nèi)蒙古、青海、遼寧、黑龍江、吉林、天津市和山西7個(gè)省份。這些省份處于內(nèi)陸地區(qū),受地理環(huán)境、人文環(huán)境和自然環(huán)境等影響,在經(jīng)濟(jì)、教育、醫(yī)療和衛(wèi)生等方面都有欠缺,除了自身努力尋求發(fā)展外,還需要國(guó)家制定政策,大力輔助,才能更快提升人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿Α?/p>
第五梯度包括安徽和甘肅。安徽由于自然資源相對(duì)較少、人口劇增,人均資源相對(duì)短缺,導(dǎo)致安徽人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿^為落后。想要提升人居環(huán)境潛力需要從人口質(zhì)量、科技等方面考慮改革。甘肅由于自然環(huán)境惡劣、自然資源較少,導(dǎo)致該省的各種指標(biāo)都很低,因此想要提升人居環(huán)境發(fā)展?jié)摿?,可以將精?jiǎn)人口、發(fā)展特殊產(chǎn)業(yè)作為突破口,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),發(fā)展經(jīng)濟(jì),集中提升某些項(xiàng)指標(biāo)的值,以達(dá)到整體提高的目的。