朱 斌 ， 吳賜聯

(福州大學 經濟與管理學院，福州 350116)

福建省綠色城市發(fā)展評判與影響因素分析

朱 斌 ， 吳賜聯

(福州大學 經濟與管理學院，福州 350116)

基于城市的綠色發(fā)展,根據綠色環(huán)境、綠色發(fā)展、綠色資源、綠色社會和綠色管理5個子系統構建了綠色城市評價指標體系，采用經熵權改造的TOPSIS模型和影響度模型對福建省9個地市的綠色城市發(fā)展情況進行評價。研究結果表明：2009—2013年間福建省各地市的綠色城市發(fā)展總體水平不高，從綠色城市綜合指數變化情況來看，福州、廈門和泉州屬于綠色領先型，漳州、龍巖和寧德屬于綠色追趕型，而莆田、三明和南平屬于綠色衰退型。影響度分析表明綠色發(fā)展、綠色社會和綠色管理三大子系統發(fā)展滯后是制約各地綠色城市發(fā)展的主要因素。

綠色城市；熵權TOPSIS模型；影響因子；福建省

0 引言

2010年以來，福建省啟動了以“綠色城市”為重點的“四綠”工程建設，當前正處于綠色發(fā)展的攻堅階段。綠色城市建設成為福建城市轉型發(fā)展的必然選擇，而以綠色轉型驅動“美麗福建”建設，促進城市實現經濟、社會、生態(tài)、民生協調發(fā)展，成為當前亟待研究的重要課題。

針對城市可持續(xù)發(fā)展問題的研究，國內外學者更多關注的是綠色城市和低碳生態(tài)城市的發(fā)展問題，首先，對綠色城市、低碳生態(tài)城市的內涵和特征進行界定，如D.Gordon[1]、歐陽志云等[2]、石敏俊等[3]、張夢等[4]從不同角度探討了綠色城市的內涵，而鐘永德等[5]、李云燕等[6]則對低碳生態(tài)城市的內涵進行界定；其次，在城市綠色指數評價指標體系的構建方面，黃羿等[7]、王婉晶等[8]針對綠色城市，鐘永德等[5]、王云等[9]、張偉等[10]、劉偉等[11]則針對低碳生態(tài)城市構建了評價指標體系，旨在分析各地區(qū)綠色城市或低碳生態(tài)城市的發(fā)展水平；最后，在評價方法的選擇上，主要采用的分析方法有熵值法[7]、層次分析法[8，10]、因子分析法[9]和系統動力學分析法[11]等?，F有的研究成果大多專注于構建評價指標體系并進行評價，缺乏深入分析影響地區(qū)綠色城市建設進程的關鍵因素以及對策建議可操作性不足。為此，本研究進行了拓展：首先，運用改進的熵權TOPSIS模型對福建省9個地市的綠色城市指數進行綜合評價；其次，借助影響度分析模型剖析阻礙各地綠色城市建設的關鍵因素；最后，提出加快綠色城市建設的對策建議。

1 綠色城市評價指標體系及模型

1.1 綠色城市的內涵

傳統的城市發(fā)展理念存在將效率、平等與環(huán)境可持續(xù)等因素相互分離甚至相互排斥的問題，而綠色城市理念則注重將更高的生產力與更低的成本及環(huán)境負面影響結合起來[4]。為此，綠色城市應包括綠色經濟和綠色宜居環(huán)境兩個層面的含義，具體而言是通過綠色產業(yè)、綠色消費、綠色交通等各行各業(yè)的綠色化來實現城市生產和消費的綠色化；通過構建高效的廢棄物回收和處理系統來減輕城市發(fā)展的環(huán)境壓力；通過推動綠色新興產業(yè)的發(fā)展來提高城市的生態(tài)效率；通過構建一個綠色、宜居、健康的城市環(huán)境，以實現人、自然、經濟和社會四位一體的協調發(fā)展。

1.2 綠色城市評價指標體系

綠色城市已經成為現代城市發(fā)展的主要方向，在建設過程中要注重整體優(yōu)先和生態(tài)優(yōu)先的綠色原則，強調多因素的動態(tài)協調與有機統一[12]。既要追求城市生態(tài)環(huán)境系統的改善，又要降低城市發(fā)展的資源內耗，要兼顧循環(huán)經濟的發(fā)展理念，還要體現城市社會的人本化與宜居化，同時突出城市管理的綠色新政化。為此，在借鑒現有研究成果[5-11]的基礎上，本研究從綠色環(huán)境、綠色發(fā)展、綠色資源、綠色社會和綠色管理5個子系統，構建一個包含29個指標的綠色城市評價體系(表1)。

1.3 綠色城市評價模型

1.3.1 熵權TOPSIS模型。C.L.Hwang等根據各指標的實際值與正理想值的接近度和與負理想值的偏離度提出了TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)模型[13]。其基本思想是在目標空間中定義一個正負理想解，然后分別計算各評價指標與“正理想解”的接近度和與“負理想解”的偏離度并加總求和，根據計算結果對方案的優(yōu)劣進行評價[14]。由于傳統的TOPSIS模型在對各評價指標的偏離度進行加總求和時的權重相同，無法體現指標之間的相對重要性，為此，本研究引進基于客觀數據進行賦權的熵權模型，將熵值法與TOPSIS模型相結合，先利用熵值法確定指標的相對權重，再將相對權重與TOPSIS模型結合對綠色城市的發(fā)展進行評價。

表1 綠色城市評價指標體系

第一，假設系數aij表示第i項指標在第j個評價單元中的實際值，m和n分別為評價指標和評價單元的數量，則可構建原始數據矩陣A=(aij)m×n。

第二，對于矩陣A中的正、負評價指標，采用對應的極值公式進行標準化，得到標準化矩陣B=(bij)m×n。

第三，基于標準化矩陣B中的數據，利用熵權法[15]確定各評價指標的熵權權重wi。權重見表1第6列。

(1)

(2)

第六，利用公式(3)計算評價對象與最優(yōu)方案的接近度Cj。公式如下：

(3)

指標Cj數值介于[0, 1]，數值越大表示該地區(qū)的綠色城市綜合指數越接近于最理想值，綠色城市總體發(fā)展趨勢越好，反之，指標數值越小則說明該地區(qū)綠色城市發(fā)展較差，在某些子系統存在短板，有較大的提升空間。

1.3.2 影響度模型。深入剖析影響綠色城市發(fā)展的關鍵因素，探討綠色城市發(fā)展的瓶頸制約因素，有利于政府制定針對性的發(fā)展措施。因為改進的TOPSIS模型是根據各指標與理想解的偏離度來計算綠色城市綜合指數，所以可利用各指標與最優(yōu)指標的差距值和熵權權重來計算影響度。指標影響度的計算公式：

(4)

式中：Fi表示第i個指標與最優(yōu)指標的差距值。5個子系統各自影響度可以通過將該子系統對應的各個指標的影響度相加求得。

2 實證分析

2.1 數據的來源及處理方法

2010年以來，福建省啟動了以“綠色城市”為重點的“四綠”工程建設，因此，研究該階段綠色城市的發(fā)展態(tài)勢，剖析其瓶頸制約因素，對于科學決策意義重大。結合表1的綠色城市評價指標體系，首先從歷年的《福建經濟與社會統計年鑒》《福建省統計年鑒》《中國城市統計年鑒》中收集了2009—2013年間各相關指標的基礎數據。然后運用改進的TOPSIS模型對各地市的綠色城市發(fā)展態(tài)勢進行分析，結果見表2。表3統計了5年間5個綠色城市子系統對應指數的增減情況，以體現各地各子系統的發(fā)展態(tài)勢。為弄清影響福建省各地市綠色城市發(fā)展的關鍵因素，運用公式(4)對2013年各地關鍵的影響因子進行診斷。由于準則層的指標較多，僅僅分析9個地市中影響度最大的前6個指標及其影響度。

2.2 福建省市域綠色城市發(fā)展評判

2.2.1 綠色領先型城市。綠色領先型城市包括廈門、泉州和福州。3個地市的綠色城市綜合指數5年平均值超過0.3且呈快速上升態(tài)勢。其中表現最為突出的是泉州市，5年間該市的綠色城市綜合指數排名從第6位上升到第1位，2013年該指數達到0.488，這主要得益于其綠色發(fā)展子系統的出色表現，5年間泉州市的工業(yè)污染治理投資率從0.05%猛增至0.74%，使綠色發(fā)展指數上升了0.706，增長速度位居全省第一，同時，泉州市在綠色資源和綠色環(huán)境兩方面的表面也比較突出；考察期內廈門市的綠色城市綜合指數穩(wěn)步上升，年均增長率為7.83%，2013年該指數達到0.461，僅次于泉州市。其中綠色社會和綠色管理的進步為廈門市綠色城市綜合指數的提升做了巨大貢獻，城鎮(zhèn)化率高達88.6%，第三產業(yè)產值是福建省唯一超過50%的城市，恩格爾系數全省最低等因素保證了廈門市的綠色社會指數達到0.716。同時，體現綠色管理的人均醫(yī)療衛(wèi)生，社保和就業(yè)支出和R&D經費內部支出等指標均位居全省首位。但是，由于在綠色環(huán)境和綠色發(fā)展兩個子系統的表現不佳，2012年起廈門市的綠色城市綜合指數被泉州市超越；與廈門類似，福州市在綠色社會和綠色管理兩方面表現較好，但由于城市人口規(guī)模較大，公園配套不足，人均公園綠地面積僅為11.32 m2,建成區(qū)綠化覆蓋率僅為40.36%，在9個設區(qū)市中位居第9位和第8位，綜合考量其綠色城市綜合指數均值排名第3位。

表2 2009—2013年福建省綠色城市綜合指數的市域比較

2.2.2 綠色追趕型城市。綠色追趕型城市包括漳州、龍巖和寧德。雖然這3個地市的綠色城市綜合指數5年平均值位居全省第9，6，7位，但這3個地市的綠色城市綜合指數排名上升趨勢明顯，寧德市主要得益于綠色環(huán)境和綠色發(fā)展指數的快速增長，綜合排名從第9位上升到第4位，后發(fā)優(yōu)勢明顯；龍巖和漳州兩市由于綠色環(huán)境指數和綠色社會指數的提升帶動了其綠色城市綜合指數的上升。

表3 2009—2013年福建省9個地市綠色城市各子系統指數及綜合指數增減值

2.2.3 綠色衰退型城市。綠色衰退型城市包括莆田、三明和南平。5年間3個地市的綠色城市綜合指數分別下降了0.081，0.021和0.031。事實上，這3個地市擁有良好的綠色城市發(fā)展基礎，2013年莆田市的城市綠化覆蓋率全省最高，空氣質量優(yōu)良率也名列前茅，三明和南平兩市的森林覆蓋率達到73.74%和74.75%，南平市人均公園綠地面積達到13.53 m2，眾多利好因素保證3個地市2013年的綠色環(huán)境指數分別達到0.749，0.699和0.902，遠超福州和廈門，但是由于這3個地市在綠色發(fā)展和綠色管理兩個子系統的重視不夠，導致5年間綠色城市綜合指數出現較大幅度的下滑。

3 影響因素分析

3.1 綠色發(fā)展

福建省綠色城市建設的最重要的影響因子中有7個屬于綠色發(fā)展子系統，工業(yè)污染治理投資不足嚴重影響了福州、廈門、莆田、漳州、南平和寧德等地綠色城市的建設進程。在考察期間，雖然該指標數據逐年上升，但比重依舊偏低，2013年，福建省全省工業(yè)污染治理投資額占地區(qū)生產總值的比重僅為0.12%。而三明市綠色城市發(fā)展的第一障礙因素則表現在能源消耗方面，長期以來，該市的萬元GDP能耗一直高居榜首，2013年該指標達到1.211 t標準煤/萬元，是全省均值的2倍，能源高消耗不符合低碳經濟的發(fā)展理念，直接影響綠色城市的建設進程，同時該市的萬元GDP電耗與主要污染物的排放也應引起相關部門的重視。

3.2 綠色社會

大力發(fā)展現代服務業(yè)，通過產業(yè)結構層次的提升來降低資源內耗，實現節(jié)能減排，是城市綠色化的主要渠道。然而，福建省9個地市中只有廈門和福州的服務業(yè)比重超過45%，其他地市均低于40%，故服務業(yè)發(fā)展滯后已經在相當程度上制約了莆田、三明、泉州、漳州、南平、龍巖和寧德等地市綠色城市的發(fā)展。其中，服務業(yè)發(fā)展滯后對泉州市綠色城市的影響尤其突出，長期以來，泉州市的工業(yè)一直保持較高的增速，但第三產業(yè)的表現一般，2013年第三產業(yè)產值比重僅為34.9%，因此，泉州應積極尋求“保增長，調結構”的綠色可持續(xù)發(fā)展之路。雖然廈門市第三產業(yè)比重較高，但城市面積有限和人口的大量涌入導致人口密度較大，2013年城市人均住房面積為32.75 m2，人口密度達到10 325人/km2，所以在綠色城市建設過程中，人口的過度膨脹，島內過度擁擠，一定程度上降低了綠色城市的發(fā)展水平。龍巖市則受到城鎮(zhèn)化率低的因素的制約。

3.3 綠色管理

綠色城市要提倡綠色出行，擁有完善、發(fā)達的城市交通網絡系統是綠色出行的前提。城市公共設施支出占GDP的比重和每萬人擁有公交車數量兩項指標能有效地反映地區(qū)交通綠色化度。然而，城市公共設施投入不足制約了莆田、泉州、漳州、南平及寧德等地綠色城市的發(fā)展，同時，三明、漳州和寧德三市還受到公共交通發(fā)展緩慢的影響，2013年三地的萬人公交車數量僅為廈門市的53.65%，23.79%和19.72%。此外，促進社會技術進步的R&D經費內部支出數額和城市節(jié)能環(huán)保支出數額不足也影響到很多地市的綠色城市建設進程。

3.4 其他

福州和廈門的綠色環(huán)境基礎較為薄弱，城市綠化覆蓋率和人均公園綠地面積均不及全省的平均水平，2013年兩市相關指標分別為55.2%，42.6%和11.33 m2，11.34 m2，而同期全省均值分別為63.2%和12.30 m2，所以在城市發(fā)展過程中，面對人口的急劇膨脹，加快城市綠化和公園綠地的建設步伐刻不容緩。三明市要加快完善生活污水處理系統，提升生活污水的集中處理率。

4 結論與對策

4.1 結論

1)2009—2013年福建省的綠色城市發(fā)展總體水平不高，全省在綠色發(fā)展、綠色社會和綠色管理3個子系統還有較大的提升空間。廈門和福州兩市的綠色環(huán)境和綠色發(fā)展子系統較為薄弱；泉州市的綠色社會與綠色管理子系統的綜合能力不足；三明和南平兩市的綠色發(fā)展和綠色社會子系統遠遠落后于其他設區(qū)市。

2)指標層的影響度分析結果表明，制約各地市綠色城市建設的關鍵因素有所不同，所以，相關部門在制定發(fā)展對策時應有所側重，抓住地區(qū)關鍵制約要素。

3)福建省綠色城市發(fā)展影響度較大的指標主要集中于綠色發(fā)展、綠色社會和綠色管理3個子系統中，這些子系統發(fā)展滯后是制約綠色城市發(fā)展的主要原因。

4.2 對策

4.2.1 抓住瓶頸制約要素，尋求綠色城市發(fā)展的關鍵性突破口。工業(yè)污染治理投資不足、第三產業(yè)發(fā)展緩慢、城市公共設施支出占GDP的比重偏低、R&D經費內部支出數額和城市節(jié)能環(huán)保支出數額不足等問題已經嚴重影響到很多地市的綠色城市建設進程。因此，福建省在綠色城市發(fā)展過程中，必須重視提高研發(fā)投入強度，加快產業(yè)結構調整速度，加大對工業(yè)固廢企業(yè)污染治理的監(jiān)管力度，加大公共基礎設施建設的力度。從區(qū)域層面上看，各設區(qū)市應各有側重地加快綠色城市發(fā)展的核心基礎建設。比如廈門市應重點解決人口膨脹導致城市過度擁擠問題，福州市必須注重發(fā)展循環(huán)經濟，鼓勵資源的循環(huán)利用和加快城市公園綠地建設步伐。

4.2.2 堅持系統協調發(fā)展，消除綠色城市發(fā)展的結構性短板。福建省在區(qū)域綠色城市的發(fā)展過程中，都存在一個或多個子系統發(fā)展相對落后的現象，在“五位一體”的綠色城市綜合體系中結構性短板問題凸顯。為此，福建省應該牢牢把握系統性原則，各設區(qū)市應用系統的觀點協調城市綠色發(fā)展復合子系統，以生態(tài)資源為基礎，以綠色發(fā)展為路徑，以綠色管理為支撐，以綠色社會為目標全面提升綠色城市的發(fā)展水平。

4.2.3 堅持地域協同發(fā)展，縮短綠色城市發(fā)展的區(qū)域差距。福建省區(qū)域間綠色城市發(fā)展的差距較大，區(qū)域間綠色城市的協調發(fā)展不足。因此，必須堅持區(qū)域協同發(fā)展，縮短福建省綠色城市發(fā)展的區(qū)域差距，才能促進福建省綠色城市發(fā)展的全域提升，實現全局共贏。

4.2.4 規(guī)范相關指標的綠色統計，建立綠色城市評價體系?？茖W、系統、合理的綠色城市發(fā)展評價是指導、監(jiān)測、評估、調整綠色城市發(fā)展的前提。雖然福建省在“四綠工程”建設中提出了“福建省綠色城市標準”，但該標準主要以定性考核為主，而且考核內容主要是圍繞城市綠化和生態(tài)建設，并未涉及城市經濟、社會等方面的綠色發(fā)展。因此，當務之急是建立一套涵蓋經濟、社會、環(huán)境綠色發(fā)展的綠色城市發(fā)展評價體系。同時，加大對綠色城市建設的監(jiān)督力度，明確各級政府與部門的工作職責和具體任務，通過專項督查、年終考評等方式考評各設區(qū)市的綠色城市發(fā)展成果，并將該考評結果納入政績考核體系，確保綠色城市發(fā)展評價工作的層層落實。

4.2.5 樹立綠色城市、創(chuàng)新型城市和智慧型城市協調發(fā)展的理念。綠色城市、創(chuàng)新型城市和智慧型城市是未來城市的發(fā)展方向，雖然三者的發(fā)展目標有本質區(qū)別，但是三者都是以科技創(chuàng)新為驅動，它們可以相互促進，共同發(fā)展。所以各地市應注重體現創(chuàng)新型城市、綠色城市和智慧型城市三位一體的功能特色，既體現綠色城市的功能，又涵蓋創(chuàng)新型城市的功能，還凸顯智慧型城市的特征。為此，在對綠色城市的發(fā)展現狀進行系統評估后，提出具有前瞻性、整體性、全局性的綠色城市發(fā)展規(guī)劃，解決城市發(fā)展的功能壁壘和資源內耗問題，解決發(fā)展模式、發(fā)展路徑、發(fā)展格局與發(fā)展策略問題。

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An Evaluation of Fujian Province’s Green City and Diagnosis of Its Affecting Indicators

Zhu Bin ， Wu Cilian

(SchoolofEconomics&Management,FuzhouUniversity,Fuzhou350116，China)

Based on the subsystems of green environment, green development, green resource, green society and green management, this paper constructed a green city evaluation index system and used the entropy-TOPSIS model and affecting degree model to evaluate the development of green city of Fujian Province. The results showed that the green city composite index of the 9 cities in Fujian was not high, according to the changes of the green city composite index, Fuzhou, Xiamen and Quanzhou cities belonged to leading type, Zhangzhou, Longyan and Ningde cities belonged to catching up type, the other cities were recessive type. The affecting degree analysis showed that the slow development of the green development system, the green society system and the green management system was the main factors. At last, some countermeasures was put forward.

green city; entropy-weight TOPSIS model; affecting indicator; Fujian Province

2014-11-03；

2016-06-05

福建省社會科學規(guī)劃項目(2014B197)

朱斌(1957-)，女，江蘇靖江市人，教授，博士生導師，學士，主要從事技術創(chuàng)新與創(chuàng)新管理以及科技管理與政策等方面的研究，(E-mail)zhubincer@qq.com。

吳賜聯(1982-)，男，福建漳州市人，博士研究生，主要從事技術創(chuàng)新與創(chuàng)新管理研究，(E-mail)wucilian05@163.om。

F291.1

A

1003-2363(2016)04-0074-05