柳 沖，楊建飛

（西北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 西安 710127）

0 引 言

綠色發(fā)展是基于可持續(xù)發(fā)展思想的經(jīng)濟(jì)發(fā)展理念，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步為方向，引導(dǎo)人類社會(huì)形態(tài)由“工業(yè)文明”向“生態(tài)文明”轉(zhuǎn)型為目標(biāo)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式［1］。改革開放以來，以能源型產(chǎn)業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位、資源型經(jīng)濟(jì)特色突出、采用高投入、高耗能的粗放型發(fā)展模式的城市經(jīng)濟(jì)總量和發(fā)展速度都取得耀眼的成績，與此同時(shí)，可經(jīng)濟(jì)采出的大量自然資源又使得當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境持續(xù)惡化，這一特性使得在空間區(qū)域上形成以陜甘寧晉蒙五省區(qū)為代表的“能源富集區(qū)”。因此，建立針對這一特殊區(qū)域的綠色發(fā)展水平評(píng)估方法對環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)同可持續(xù)增長的綠色發(fā)展模式具有重要意義。

國內(nèi)外學(xué)者對于綠色發(fā)展的定量計(jì)算進(jìn)行大量研究，主要可歸納分為綠色發(fā)展水平測度指標(biāo)體系的構(gòu)建和綠色發(fā)展水平的測算2個(gè)方面。一方面，綠色發(fā)展水平指標(biāo)體系的構(gòu)建：①著重生態(tài)環(huán)境保護(hù)的指標(biāo)體系。此類測算體系主要量化區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對生態(tài)環(huán)境所造成的破壞程度及影響，從而分析生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)增長間的相互關(guān)系［2］。②著重經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)體系。此類測算指標(biāo)體系主要從區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)角度出發(fā)，突破“唯GDP論”的桎梏，著重探討由經(jīng)濟(jì)因素影響綠色經(jīng)濟(jì)效率的變化，從而導(dǎo)致區(qū)域綠色發(fā)展水平的提高與降低［3-4］。③著重資源能源狀況的指標(biāo)體系。此類測算體系主要從資源能源消耗的角度入手，包括能源儲(chǔ)備開采情況、能源使用情況、廢棄物排放情況等方面，探究能源開采與使用后的實(shí)際狀況同綠色發(fā)展間的關(guān)系［5-6］。④著重社會(huì)生活的指標(biāo)體系。此類測算體系主要考究人類在生產(chǎn)、交換、分配及消費(fèi)過程中對生態(tài)環(huán)境的影響和在此過程中所產(chǎn)生的綠色經(jīng)濟(jì)等［7］。另一方面，綠色發(fā)展水平的測算，學(xué)者們主要采用客觀賦權(quán)法來避免由于主觀因素所導(dǎo)致的偏差。當(dāng)中通過利用熵權(quán)法對綠色發(fā)展進(jìn)行測算屬于主流，這樣可以確定各個(gè)因素對綠色發(fā)展的貢獻(xiàn)程度。CUI、冷夢思和鄒磊等均采用熵權(quán)法對長江經(jīng)濟(jì)帶城市群的綠色發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)［8-10］；LONG等采用基于面板數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法從經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展、社會(huì)綠色發(fā)展、資源綠色發(fā)展、環(huán)境綠色發(fā)展4個(gè)維度構(gòu)建符合煤炭資源型城市綠色發(fā)展要求的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，針對煤炭資源型城市的綠色發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)［11］。同時(shí)也有學(xué)者在指標(biāo)基礎(chǔ)上對影響綠色發(fā)展水平的因素做了探索，例如徐曄等從環(huán)境規(guī)制綜合指標(biāo)、技術(shù)創(chuàng)新、治理轉(zhuǎn)型、對外開放度、人力資本、產(chǎn)業(yè)集聚等6個(gè)維度利用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Tobit模型探究江西城市綠色發(fā)展的影響機(jī)制［12］。徐軍委等通過構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣對綠色發(fā)展水平的空間關(guān)聯(lián)格局進(jìn)行分析，最后通過空間杜賓模型研究京津冀城市綠色發(fā)展水平影響因素的空間效應(yīng)［13］。

綜上所述，現(xiàn)有綠色發(fā)展水平測算的研究主要集中在長三角、珠三角等發(fā)達(dá)地區(qū)，同時(shí)在測算維度上著重關(guān)注經(jīng)濟(jì)等方面的發(fā)展。選擇中國中西部較為典型的陜甘寧晉蒙五省區(qū)中的47個(gè)地級(jí)市為研究對象，采用具有客觀和公正性的熵權(quán)法測度綠色發(fā)展水平，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法及創(chuàng)新的運(yùn)用威布爾分布擬合來具體研究不同指標(biāo)之間的關(guān)系，為陜甘寧晉蒙五省區(qū)中各資源富集與非資源富集的地級(jí)市未來聯(lián)合發(fā)展提供理論基礎(chǔ)，也對能源富集區(qū)其他省市今后的綠色發(fā)展提供借鑒經(jīng)驗(yàn)。

1 研究區(qū)域概況

陜甘寧晉蒙五省區(qū)位于中國黃河流域的中上游，是中國典型的生態(tài)脆弱區(qū)和貧困區(qū)［14］，尤其是陜西省北部的黃土高原是世界上水土流失面積最大的區(qū)域，具有人口眾多但普遍貧困的現(xiàn)象。與此同時(shí)，黃河流域中的陜甘寧晉蒙五省區(qū)擁有豐富的自然資源，尤以煤炭資源占比較大，根據(jù)《2021年礦產(chǎn)資源儲(chǔ)量統(tǒng)計(jì)表》顯示，陜甘寧晉蒙五省區(qū)的已探明煤炭資源保有總儲(chǔ)量約為1 230.23億t，約占全國煤炭保有儲(chǔ)量的60%。其中，山西省煤炭累計(jì)探明儲(chǔ)量為2 661億t以上，且具有品種齊全、埋層淺、易開采的特征；陜西省煤炭累計(jì)探明儲(chǔ)量1 685.4億t，主要集中在榆林、延安等地，其余原油、天然氣等儲(chǔ)量均位居全國前列；甘肅省礦產(chǎn)資源種類豐富，潛力巨大，開采煤炭、石油等大中型礦床20處，其中尤以長慶、玉門兩大油田著名；內(nèi)蒙古自治區(qū)礦產(chǎn)資源豐富，全區(qū)累計(jì)探明的保有儲(chǔ)量為2 317.1億t，占全國保有儲(chǔ)量的22%，其中錫林郭勒、呼倫貝爾等煤田的探明儲(chǔ)量達(dá)100億t，生產(chǎn)潛力巨大；寧夏回族自治區(qū)預(yù)測資源量達(dá)1 055多億t，其中煤炭保有資源儲(chǔ)量約為303億t，且包含著擁有特低灰、特低硫、特低磷，高發(fā)熱量等特點(diǎn)的無煙煤，暢銷國內(nèi)外［15］。但與此同時(shí)，陜甘寧晉蒙五省區(qū)中47個(gè)地級(jí)市的市域經(jīng)濟(jì)水平存在著發(fā)展不平衡、不協(xié)調(diào)的現(xiàn)象，因此利用灰色關(guān)聯(lián)指數(shù)判定影響能源富集區(qū)進(jìn)行綠色發(fā)展的主要障礙因素顯得尤為重要。

2 綠色發(fā)展水平評(píng)估模型

2.1 標(biāo)準(zhǔn)化處理

各指標(biāo)系數(shù)之間的單位計(jì)算方法不一致，因此采用極差化方法對指標(biāo)系數(shù)進(jìn)行規(guī)范化處理。將各項(xiàng)指標(biāo)劃分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)。公式如下

2.2 熵權(quán)法

由于熵權(quán)法在能考慮多個(gè)指標(biāo)重要性的同時(shí)對各指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)性不敏感，為避免因主觀因素導(dǎo)致出現(xiàn)的偏差，選擇熵權(quán)法這一客觀分析方法來討論各級(jí)指標(biāo)下指標(biāo)間的相關(guān)程度，最終根據(jù)各指標(biāo)提供信息量的離散程度來確定其權(quán)重。公式如下

式中 Fij為矩陣Y中j指標(biāo)下第i評(píng)價(jià)對象的指標(biāo)值比重；Ej為第j項(xiàng)指標(biāo)的信息熵；Wj為第j個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)。

2.3 灰色關(guān)聯(lián)模型

為研究能源富集區(qū)綠色發(fā)展各系統(tǒng)指標(biāo)對綠色發(fā)展的影響程度，文中引入基于灰色系統(tǒng)理論的灰色關(guān)聯(lián)模型。通過計(jì)算主因子序列和每個(gè)行為因子序列之間的灰色關(guān)聯(lián)度，來判斷因子之間關(guān)系的強(qiáng)度、大小和順序。主因子序列和行為因子序列之間的灰色關(guān)聯(lián)度越大，則它們的關(guān)系越緊密，行為因子序列對主因子序列的影響越大，反之亦然。

構(gòu)建參考序列Xj，一般表示為Xj＝｛Xj（1），Xj（2），…，Xj（t）｝，i＝1，2，…，n。

第i個(gè)綠色發(fā)展指標(biāo)在第t年的數(shù)據(jù)。比較數(shù)列記為Xi＝｛Xi（1），Xi（2），…，Xi（t）｝，i＝1，2，…，n。對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理后，得出灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

其中，ζ為分辨系數(shù)，取值范圍為（0，1），一般取ζ＝0.5。

因此，對于來自不同系統(tǒng)的兩個(gè)指標(biāo)序列Xj（t）和Xi（t）的關(guān)聯(lián)度為

最終將灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序，按由大到小的順序排列，代表因素間的關(guān)系從優(yōu)到劣，從而得出各指標(biāo)之間的相互關(guān)系。

2.4 指標(biāo)體系構(gòu)建

筆者彌補(bǔ)前人的研究不足并做出相關(guān)延伸研究及創(chuàng)新，從能源富集區(qū)出發(fā)，基于王韶華等在四部委發(fā)布的《綠色發(fā)展指標(biāo)體系》及周良發(fā)等［16］認(rèn)為的資源富集型地區(qū)的評(píng)價(jià)體系中反映社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境和資源的主要特征基礎(chǔ)上，構(gòu)建綠色發(fā)展指標(biāo)體系。綠色指標(biāo)主要突出環(huán)境與資源，發(fā)展指主要突出經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，綠色發(fā)展應(yīng)是將二者有機(jī)結(jié)合。在此基礎(chǔ)上，通過對煤礦及環(huán)境方面的專家咨詢的方法及對國內(nèi)外研究成果中具體指標(biāo)出現(xiàn)的頻率分析統(tǒng)計(jì)的方法［17］的運(yùn)用，同時(shí)參考曹建、張金鎖等對煤炭轉(zhuǎn)型時(shí)期中“煤炭綠色戰(zhàn)略”的思想研究和GDP與環(huán)境污染的相關(guān)性分析，著重選取能源消耗、工業(yè)廢棄物排放、城市植被覆蓋率、人均GDP等能凸顯區(qū)域自然資源消耗、環(huán)境保護(hù)力度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的18個(gè)二級(jí)指標(biāo)，形成資源利用、節(jié)能減排、環(huán)境質(zhì)量、生態(tài)建設(shè)和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的五維綠色發(fā)展測度體系［18-19］，見表1。

表1 能源富集區(qū)綠色發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of green growth in energy-rich areas

2.5 威布爾分布模型

威布爾分布自1939年由瑞典工程師提出后，因能夠以小樣本準(zhǔn)確可靠地預(yù)測而被廣泛采用［20］。受威布爾分布模型的根據(jù)部分產(chǎn)品的壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而得出整個(gè)產(chǎn)品集壽命的概率分布過程的啟發(fā)，文中認(rèn)為在眾多綠色發(fā)展水平測算中所選的指標(biāo)體系很難涵蓋所有綠色發(fā)展指標(biāo)，因此引入該模型對前文綠色發(fā)展水平進(jìn)行擬合。根據(jù)相關(guān)概念，試圖通過一維威布爾模型選取由灰色關(guān)聯(lián)模型得出的最為影響綠色發(fā)展的3個(gè)影響因素，通過擬合結(jié)果與前文測算結(jié)果進(jìn)行對照，從而得出更為精準(zhǔn)的綠色發(fā)展的影響因素。一維威布爾概率分布函數(shù)表達(dá)式可表示為

其密度函數(shù)為

式中 F（x）為分布函數(shù)；f（x）為密度函數(shù)，x為隨機(jī)變量；x≥μ；δ為形狀參數(shù)決定著威布爾分布曲線的形狀，δ≥0；σ為尺度參數(shù)，σ≥0，表示威布爾分布中點(diǎn)的大致位置；μ為位置參數(shù)，表示威布爾分布的起始位置。文中采用能使求得數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差平方和最小的最小二乘法來對參數(shù)進(jìn)行計(jì)算。

2.6 數(shù)據(jù)來源與處理

文中名義GDP、GDP平減指數(shù)、污水處理廠集中處理率、生活垃圾無害化利用率來自2011—2021年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》；能源消費(fèi)來自2011—2021年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《陜西統(tǒng)計(jì)年鑒》《甘肅統(tǒng)計(jì)年鑒》《寧夏統(tǒng)計(jì)年鑒》《山西統(tǒng)計(jì)年鑒》和《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》；單位GDP能耗、城市植被覆蓋率、環(huán)保節(jié)能投資強(qiáng)度、研發(fā)投入強(qiáng)度、人均GDP增長率等指標(biāo)通過計(jì)算得到，原始數(shù)據(jù)來源于2011—2021《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、CEIC數(shù)據(jù)庫。根據(jù)余泳澤等在計(jì)算中國230個(gè)地級(jí)市的全球價(jià)值鏈嵌入程度時(shí)對指標(biāo)缺失值的處理方法，缺失數(shù)據(jù)通過線性插補(bǔ)法補(bǔ)充［21］。

3 實(shí)證分析

3.1 整體綠色發(fā)展水平分析

計(jì)算2011—2021年以陜西、甘肅、寧夏、山西、內(nèi)蒙古五省區(qū)47個(gè)地級(jí)市為范圍的能源富集區(qū)的綠色發(fā)展指數(shù)測度結(jié)果，與相關(guān)研究趨勢類似［22］，如圖1所示。2011—2021年，陜甘寧晉蒙綠色發(fā)展水平雖然在2016年、2019年小幅降低，但總體呈向上發(fā)展趨勢，綠色發(fā)展指數(shù)從2011年的0.467 1上升至2021年的0.604 5。以指數(shù)值每增長0.04為一個(gè)層次來劃分，從0.467 1～0.500 4歷時(shí)2年時(shí)間（2011—2013年），平均增長速度為3.56%，處于中低速增長階段；從0.500 4～0.526 1歷時(shí)4年時(shí)間（2013—2017年），期間在2014年上升至0.533 8，但隨后3 a稍有回落。

圖1 2011—2021年陜甘寧晉蒙五省區(qū)47個(gè)地級(jí)市綠色發(fā)展指數(shù)Fig.1 Green growth index of 47 cities in Shaanxi，Gansu，Ningxia；Shanxi and Mongolia from 2011 to 2021

3.2 時(shí)間變化分析

2011—2021 年，陜甘寧晉蒙五省區(qū)47個(gè)地級(jí)市綠色發(fā)展水平不盡相同。但從各指標(biāo)系統(tǒng)的時(shí)間變化來看，總體呈現(xiàn)上升態(tài)勢。資源利用方面，指數(shù)雖然從2014年、2016年、2018年有所下降，總體由2011年的0.477 5上升至2021年的0.503 7，表明能源富集區(qū)仍以資源開采為主要產(chǎn)業(yè)方向，仍處于產(chǎn)業(yè)鏈的最始端；節(jié)能減排方面，指數(shù)由2011年的0.622 3上升至2021年的0.701 9，提高12.79%。環(huán)境質(zhì)量方面，指數(shù)雖然在2017年有所下降，但總體從2011年的0.263上升至2021年的0.413 3，提高36.36%。生態(tài)建設(shè)方面，指數(shù)雖然在2012年、2013年、2015年、2017年有所下降，總體由2011年的0.484 0上升至2021年的0.640 2，提高32.27%。經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量方面，指數(shù)雖然在2012年、2014年、2019年有所下降，但總體由2011年的0.606 6上升至0.824 4，提高26.41%。以陜甘寧晉蒙五省區(qū)為例的能源富集區(qū)綠色發(fā)展水平的提高得益于資源利用、節(jié)能減排、環(huán)境質(zhì)量保護(hù)、生態(tài)建設(shè)和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指數(shù)的提高。

3.3 空間變化分析

2011—2021 年期間，以陜甘寧晉蒙五省區(qū)47個(gè)地級(jí)市綠色發(fā)展水平空間測度結(jié)果見表3。為了深入研究能源富集區(qū)綠色發(fā)展的空間演變過程，利用ArcGIS軟件分別對2011年、2015年與2020年陜甘寧晉蒙五省區(qū)47個(gè)地級(jí)市的綜合綠色發(fā)展水平進(jìn)行可視化處理，并應(yīng)用軟件中的自然斷裂法將測度指標(biāo)從低到高依次劃分為5個(gè)層次展示，分為低值區(qū)、中低值區(qū)、中值區(qū)、中高值區(qū)和高值區(qū)，如圖2～4所示。

圖2 2011年陜甘寧晉蒙五省區(qū)47個(gè)地級(jí)市綠色發(fā)展水平Fig.2 Green growth level of 47 cities in Shaanxi，Gansu，Ningxia，Shanxi and Mongolia in 2011

從陜甘寧晉蒙五省區(qū)為例的能源富集區(qū)綠色發(fā)展綜合水平分析來看，各省區(qū)城市間差異較大?？傮w呈現(xiàn)“東高西低、中高南北低”的格局，即五省區(qū)47個(gè)地級(jí)市中東部城市綜合值總體高于西部城市，中部城市高于南北城市。2011年47個(gè)地級(jí)市綠色發(fā)展指數(shù)介于0.204 8～0.786 8，其中烏蘭察布和包頭比較高，分別為0.50和0.51，2020年陜甘寧晉蒙五省區(qū)內(nèi)各地級(jí)市綠色發(fā)展指數(shù)介于0.207 7～0.489 7其中西安和太原比較高，分別為0.47和0.48，如圖2和圖4所示，從2011年與2020年的綠色發(fā)展排序及空間分布對比情況來看，47個(gè)地級(jí)市的空間分布的差異格局并沒發(fā)生顯著的變化，但總體綠色發(fā)展指數(shù)從0.467 1上升至0.603 5，整體綠色發(fā)展水平有所提高。

圖4 2020年陜甘寧晉蒙五省區(qū)47個(gè)地級(jí)市綠色發(fā)展水平Fig.4 Green growth levels of 47 cities in Shaanxi，Gansu，Ningxia，Shanxi and Mongolia in 2020

3.4 灰色關(guān)聯(lián)分析

為進(jìn)一步研究以陜甘寧晉蒙五省47個(gè)地級(jí)市各系統(tǒng)指標(biāo)間的相互作用關(guān)系，以及制約能源富集區(qū)綠色發(fā)展的關(guān)鍵因素，在此分別從各指標(biāo)之間和各指標(biāo)對綠色發(fā)展水平之間兩個(gè)層面分析能源富集區(qū)綠色發(fā)展各系統(tǒng)之間的灰色關(guān)聯(lián)特性。文中利用Matlab軟件對2011—2021年47個(gè)城市的各一級(jí)指標(biāo)與綠色發(fā)展指數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，結(jié)果如下。

圖3 2015年陜甘寧晉蒙五省區(qū)47個(gè)地級(jí)市綠色發(fā)展水平Fig.3 Green growth levels of 47 cities in Shaanxi，Gansu，Ningxia，Shanxi and Mongolia in 2015

各系統(tǒng)與綠色發(fā)展的關(guān)聯(lián)度如圖5所示。各指標(biāo)系統(tǒng)按與綠色發(fā)展間關(guān)聯(lián)度大小排序?yàn)椋汗?jié)能減排＞資源利用＞經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量＞環(huán)境質(zhì)量＞生態(tài)建設(shè)，其中，節(jié)能減排與綠色發(fā)展的關(guān)聯(lián)度最高，說明節(jié)能減排是制約以陜甘寧晉蒙為例的能源富集區(qū)綠色發(fā)展的關(guān)鍵因素。資源利用、節(jié)能減排、環(huán)境質(zhì)量、生態(tài)建設(shè)、經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量與綠色發(fā)展之間的灰色關(guān)聯(lián)度值差異較大，說明5個(gè)系統(tǒng)之間的發(fā)展存在不協(xié)調(diào)、不匹配等問題。

圖5 各指標(biāo)系統(tǒng)與綠色發(fā)展的關(guān)聯(lián)特性Fig.5 Correlation characteristics of each indicator system with green growth

各系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)特性如圖6所示。首先，資源利用與經(jīng)濟(jì)增長量關(guān)聯(lián)度最高，為0.62，處于較高關(guān)聯(lián)水平，而資源利用與環(huán)境質(zhì)量關(guān)聯(lián)度較低，為0.17，說明能源富集區(qū)在資源開采的同時(shí)有助于經(jīng)濟(jì)水平的提高；其次，節(jié)能減排與生態(tài)建設(shè)和環(huán)境質(zhì)量的關(guān)聯(lián)度最高，分別為0.85和0.89，而節(jié)能減排與資源利用和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)度最低，分別為0.43和0.44，這表明在綠色發(fā)展中，綠色可持續(xù)與環(huán)境保護(hù)二者存在不協(xié)調(diào)的發(fā)展情況；最后，生態(tài)建設(shè)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)聯(lián)度為0.72，即生態(tài)建設(shè)對經(jīng)濟(jì)增長具有較強(qiáng)的解釋作用。因此，在以陜甘寧晉蒙為例的能源富集區(qū)綠色發(fā)展中，生態(tài)建設(shè)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有關(guān)鍵的促進(jìn)作用，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展尤為重要的關(guān)鍵因素，通過生態(tài)建設(shè)將能源富集區(qū)可持續(xù)發(fā)展提升到綠色發(fā)展高度。

圖6 各指標(biāo)系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)特性Fig.6 Correlation characteristics among the indicator systems

3.5 威布爾分布擬合結(jié)果分析

根據(jù)式（8）、（9）及最小二乘法對能源富集區(qū)綠色發(fā)展最為相關(guān)的三個(gè)指標(biāo)系統(tǒng)逐個(gè)進(jìn)行擬合，構(gòu)建一維威布爾概率分布模型，擬合結(jié)果如圖7～9所示，其中，資源利用的形狀參數(shù)δ＝31.415 4，尺度參數(shù)σ＝0.49；節(jié)能減排的形狀參數(shù)δ＝14.125 4，尺度參數(shù)σ＝0.675 8；經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量形狀參數(shù)δ＝7.154，尺度參數(shù)σ＝0.649 9。從圖7～9中可以看出威布爾分布模型即使具有可偏、有界等特性，可由于研究樣本量只有10 a，因此擬合效果不是很理想。在實(shí)際的指標(biāo)測定中針對小樣本數(shù)據(jù)的威布爾分布擬合方法受到學(xué)者們的深入研究［23］，該研究利用威布爾分布模型的特性為區(qū)域綠色發(fā)展水平評(píng)估及指標(biāo)估計(jì)提供重要的參考與借鑒。

圖7 資源利用一維威布爾分布擬合Fig.7 Fitting of one-dimensional Weibull distribution for resource utilization

圖8 節(jié)能減排一維威布爾分布擬合Fig.8 Fitting of one-dimensional Weibull distribution for energy conservation and emission reduction

圖9 經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量一維威布爾分布擬合Fig.9 Fitting of one-dimensional Weibull distribution for the quality of economy growth

4 結(jié) 論

1）以陜甘寧晉蒙五省區(qū)47個(gè)地級(jí)市為例的中國能源富集區(qū)，綠色發(fā)展水平在考察期內(nèi)保持穩(wěn)定增長，但在空間格局與提升速度上仍存在不平衡、不協(xié)調(diào)等現(xiàn)象。

2）加大節(jié)能減排力度可以對能源富集區(qū)的綠色發(fā)展產(chǎn)生較為顯著的促進(jìn)作用。

3）提出一維威布爾分布模型的綠色發(fā)展數(shù)據(jù)分析方法，可以為評(píng)估區(qū)域綠色發(fā)展水平提供參考。

在今后的研究中，應(yīng)避免威布爾分布模型在小樣本情況下會(huì)有傳統(tǒng)方法估計(jì)精度低的問題，以避免出現(xiàn)本文擬合效果不佳的情況。探討是否可以通過例如GM-SVM等方法對經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理后再進(jìn)行威布爾分布擬合。到目前為止，對于綠色發(fā)展的指標(biāo)探索還未建立一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，研究結(jié)果可以為綠色發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建提供一定的理論和客觀依據(jù)。