大数据下基于PSR模型的城市环境绩效评价体系的构建

于雯+邱卫林

摘 要：随着我国经济发展的突飞猛进，我国环境问题日益突出，经济的增长过多依赖于对资源的消耗和对环境的破坏，本文着重以“压力—状态—响应”（PSR）模型为核心，并将其作为城市环境绩效评价指标选择与构建的标准和框架，大数据的4V特征为指标的合理选择和数据的获得提供了可能。基于全域统筹视域，合理选择城市环境绩效评估指标，设计出以“PSR 模型”为基准的城市环境绩效评价指标体系，并在大数据环境下对环境绩效评价相关方法的改进建议进行了总结。

关键词：大数据 全域统筹 环境绩效评价 PSR 模型 环境绩效指数（EPI）

一、城市环境绩效评价研究背景

随着我国经济发展的突飞猛进，我国环境问题日益突出，经济的增长过多依赖于对资源的消耗和对环境的破坏，环境成为了经济发展的制约因素。党的十八大报告提出了“五位一体”的总体布局，将生态文明放在更加突出的战略地位，生态建设与政治建设、社会建设、经济建设、文化建设并列发展。“一带一路”建设中要发挥生态环境的服务、支撑和保障作用，加强生态环保合作成为了建设绿色“一带一路”的必然要求。国家主席习近平在会议上多次强调践行绿色发展的理念，加大对生态环境的保护力度，着力深化环保合作，携手打造绿色丝绸之路。现如今绿色发展已经成为世界各国发展的共识。环境绩效评价近年来也受到了学者们的关注，但我国城市环境绩效体系尚未成型，“一带一路”下基于大数据，加强城市的生态建设成为了绿色经济中亟待解决的问题。

二、城市环境绩效评价研究现状

国内外有关环境绩效评价的研究文献较多，评价指标的选取与設计的角度呈现多元化。从国外的研究来看，国外学者在研究环境绩效评价指标体系的构建和评价方法方面已经取得了一系列成果：Daniel Tyteca提出环境绩效指标体系要从产品输入、产品输出和污染物（非产品的输出）三个角度来构建；Dtiz Daryl提出了原料的使用、能源的消耗、非产品的输出和污染物的排放四个方面的环境绩效指标。从国内研究来看，我国研究环境绩效的起步较晚。王依军（2011）在环境绩效指标体系设计上，以“压力—状态—响应”为内在逻辑，并以中国现有资源环境统计指标为基础对框架进行研究；陈小燕，高园，李敏纳（2017）基于平衡记分卡，从财务、顾客、内部经营过程、学习和成长四个方面对生态环境进行了治理研究。米志军（2017）从绿色发展指标、生态文明体制机制建设、生态文明工程建设、公众满意度评价四个方面设计了生态文明绩效评价指标。环境绩效评价近年来受到学者们的关注，但是较为通用的环境绩效指标设计，更侧重于末端治理指标，事前预防的先行指标较少涉及。忽视了对环境产生的长期间接的影响，侧重于短期直接治理效果。

三、城市环境绩效评价指标模型的构建

（一）评价指标设计原则

对于城市生态环境基本现状而言，随着城市化进程的加剧，其目前不仅存在严重的环境保护与生态资源管理不协调问题，也存在着经济、政治、文化的发展与生态不统筹、城乡发展不均衡的问题。伴随着大气污染、水体污染、固体废弃物污染、建设用地不断扩大，耕地面积不断减少等一系列生态环境问题，城市自然生态环境和人工生态环境均遭受了一定程度的破坏。因此，在选择相关评价指标时，需综合考虑总体与局部、城市与乡镇、生态与自然、经济与社会之间的统筹协调关系，基于以下原则进行指标遴选：

1系统性与科学性。从系统观出发，统筹考虑影响城市生态环境的各个要素，来反映环境绩效评价指标的内容及含义。同时在表达上应保证指标体系设计具有严谨性、科学性和规范性。

2把握实用性与可行性原则。本着“可持续发展”的原则，除了结合其经济发展特点及区域生态环境现状外，在指标体系设计时，指标要具有代表性及数据的可获得性，且要确保其后续的评估作用。

3发展与保护并进。生态环境绩效评估中，不能过度开发资源、扩张经济，其主要目的在于保护和预防，在指标选取上不能将经济社会发展与生态环境保护割裂开，经济发展与环境保护二者应寻求一种相对平衡。

（二）城市环境绩效评价模型

基于上述评价原则，文章主要立足于城市实际发展情况，以PSR模型即“压力—状态—响应”评估模型为标准和框架，进行相关指标体系设计研究。该模型在后期逐渐被发展应用，最早是于20世纪80年代，由OECD和UNEP两大国际组织提出，形成一种科学的城市环境绩效评估体系。该模型将城市环境压力变量和发展状态变量及人与自然的关系响应变量作为城市环境绩效总体评估的科学指标，各因子间能够实现反馈循环，并相互依存、互相关联。PSR模型对“发生了什么、为什么发生、我们将如何做”3个可持续发展的基本问题进行了回答，并循环往复，构成了人类与环境之间的压力—状态—响应关系。根据评价目标，构建出P、R、S三个准则层指标。同时，其评价模型可以全面反映影响城市生态系统运行中各因素之间的相互关系。

四、城市环境绩效评价指标体系的构建

文章基于城镇化视角，从城市环境现状入手，以大数据为依托，着重构建基于压力—状态—响应模型的生态环境绩效评价体系。该体系分为4个不同的层次：“目标层、准则层、要素层和指标层”，绩效评价指标体系如表1所示。该指标体系，除了结合城市实际经济发展现状之外，在指标因子遴选中，重点突出不同层次指标间的动态反馈、事前预防和事后处理的多层应急管理控制体系。首先，在目标层总体指引下，考虑这一PSR模型框架的因果思路，将压力、状态和响应作为该指标体系的准则层，然后在每一准则层中，又分别细分了若干个不同的压力、响应、状态要素层。最终结合城市环境现状，考虑了影响城市绩效评价的多种因素，科学遴选出具有代表性和实操性与系统性的详细评价指标。绩效评价指标体系如表1所示，压力层构建了主要能源年消耗量等6个环境绩效指标；状态层构建了耕地面积等9个环境绩效指标；响应层构建了可再生能源综合利用率等7个环境绩效指标。

五、环境绩效评价体系的应用思路

合理的环境绩效评估指标选择和体系设计，是城市环境绩效评估的重要前提和基础，评价结果的准确和可靠需要科学的评价方法。文章在大数据背景下构建了环境绩效评价体系之后，建议城市在实际评估过程中，采用耶鲁大学和哥伦比亚大学联合开发的EPI 环境绩效指数法进行总体评价。该环境绩效指数可以形成一套能反映当前社会环境挑战的焦点问题的综合

性指标体系。在国际上普遍采用，简明、易操作且具有权威性。采用这一方法进行指标评价的主要思路是，在大数据环境下，通过将某一区域实际的指数值与理想目标值作对比，从而找出预测值与实际值之间的差异，进而采用百分制权重计算法对评价结果进行打分。最终，再按照各指标权重加权平均，得出环境绩效指数而反映出城市的环境绩效水平。最后的评价结果数值越大，则城市环境绩效水平越高，反之则越低。由此表明当地有关部门存在失职行为，应立即采取相关措施进行城市环境综合整治。

六、结语

大数据环境下，数据的海量、速度、价值和多样性特征，为城市环境绩效评价体系指标的构建和合理性提供了可能。合理的城市环境绩效评价体系指标的构建，可以加强区域生态文明建设，打造绿色海上丝绸之路。

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（于雯，东华理工大学经济与管理学院。邱卫林，东华理工大学地质资源经济与管理研究中心。）endprint