引入熵值法的GAHP的综合性园区绿色发展水平评价

林胜男， 郑亚梅， 荆国华， 申华臻， 吕碧洪

(华侨大学 化工学院， 福建 厦门 361021)

综合性工业园区是资金、土地、高新技术的集中地，在促进经济发展、提升创新科技能力及推进城市化进程等方面具有举足轻重的地位[1].然而，随着工业企业活动的集聚性发展，综合性园区环境污染日益凸显，具体表现为废气的间歇性与无组织排放、废水的成分复杂、固废处理困难等.上述污染的复杂性不仅增加了综合性园区环境管理的难度，同时对区域环境污染的管控也提出了新的挑战.

近年来，越来越多学者将绿色发展水平纳入园区的环境管理之中，助力园区实现绿色发展之路.已有文献采用模糊综合评价法[2-3]、网络松弛测度[4]、灰色关联法[5]、熵值法[6-9]、层次分析法(AHP)[10-11]等方法评估园区绿色发展水平.操露等[2]采用模糊评价法，综合评价水路运输企业绿色发展程度，从量化结果中对企业进行指导，改进自身的物流活动.Wang等[4]从环境福利效率(EWE)的角度探讨中国工业的绿色发展水平，在数据包络分析基础上提出网络松弛测度的研究方法，结果表明，EWE的提高将是实现中国工业绿色转型的关键.许烜等[5]采用灰色关联法，从资源、环境、生态、农村发展4个维度分析农业绿色发展水平，结果表明，资源指标对农业绿色发展有显著影响.张彩霞等[8]运用熵值法，从经济、资源、环境、科技及社会5个因素测度区域工业绿色发展水平，揭示5个因素对工业发展的影响.孙瑜等[9]利用熵值法测算2004-2018年苹果主产区的绿色发展水平，结果显示，该产区的绿色发展水平总体呈现W型波动.于连超等[10]从文化、战略、创新、投入、生产、排放6个维度建立工业企业绿色转型指标体系，同时采用AHP加权确定绿色转型程度，结果表明，绿色创新是实现绿色转型的关键.

部分学者为解决单一方法存在的主观性问题，采用多方法结合的评价模型，如熵值法-灰色关联法[12]、熵值法-层次分析法[13]等，或采用灰色理论与层次分析法相结合的灰色层次分析法(GAHP)[14-15].邓建卫[12]为推动制造业高质量发展，利用熵值赋权的灰色关联法对苏州制造业进行分析，结果表明，对外开放、绿色发展指标在高质量发展中表现突出.Song等[13]选取环境承载力相关的3个因素作为指标体系，运用熵值法和层次分析法评价陕西矿区绿色发展程度，结果显示，浅层地下水为主要影响因素.Qiu等[15]构建经济、环境、资源、原料、科技5个维度的工业园区生态水平评价模型，采用GAHP对生态园区的生态水平进行定量评价，结果表明，园区可通过政策引导、吸引人才与提高绿色创新技术等策略，提高园区生态水平.

上述研究大多通过建立评价模型来进行绿色发展水平评价，较少使用熵值法与GAHP相结合的方法.此外，由于上述评价模型具有受用性广、简单易行等优点，在现阶段使用较为普遍，但仍存在一定的局限.在评价指标性质方面，研究大多偏向经济、资源、环境3个维度的评价，缺少绿色发展潜力指标，导致其评价不够全面；在权重分配方面，有的研究过于客观，采用数值繁琐的客观赋权法，有的又相对主观，以经验判断为主.为解决绿色发展水平评价模型的局限性问题，本文基于熵值法与GAHP，构建以污染排放与治理、资源消耗及利用、经济发展、绿色发展潜力4个维度的绿色发展水平评价模型，以提高评价的全面性及准确性.

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

荆州经济技术开发区(以下简称为荆经开区)位于湖北省荆州市，该区为装备制造、光电子信息、绿色化工、新能源、新材料、纺织印染及服装六大主导产业的综合性工业园区.根据商务部信息显示，在国家级开发区中，荆经开区在2016-2019年的综合排名逐年上升，其中，2019年的排名为44位.

1.2 研究方法

GAHP结合AHP和灰色理论的优势，在完成多目标决策的同时，兼顾因素之间的关联性，为决策者提供可靠的评价分析结果，可以有效解决综合性园区多目标决策与多因素评估问题.GAHP一般通过专家评分构造判断矩阵计算权重值，其主观因素较强，缺乏大数据模式下针对园区绿色发展深度分析与应用的有效手段，因而其评价结果的准确性有待商榷.

熵值法是用以判断指标不确定性及离散程度的一种客观权重赋值法，它能有效利用数据包含的真实性，解决主观赋权法在多指标评价应用中存在的主观性问题.因此，构建熵值法与GAHP结合的评价方法对园区绿色发展水平进行评价，可有效降低GAHP结果的主观性，提升综合评价结果的可靠性与可信度，引入熵值法的GAHP建模步骤，如图1所示.

图1 引入熵值法的GAHP建模步骤Fig.1 Modeling steps of GAHP introduced by entropy method

1.2.1 指标筛选 指标体系的构建是进行综合性园区绿色发展水平评价的前提，基于《国家生态工业示范区标准(HJ 274-2015)》和发改委颁布的《绿色发展指标体系》，从环境、资源、经济、发展潜力4个方面进行绿色发展水平评价指标的筛选，具体描述如下.

1) 污染排放与治理.控制好园区污染排放及加强环境治理是园区实现绿色发展的第一步[16]，研究主要从园区废物排放及政府投资治理程度两个方面进行说明.其下属的二级评价指标包括单位工业增加值废水排放量、固废及废气产生量[17]、工业污染治理投资占工业增加值比.

2) 资源消耗及利用.在减量化、再利用和再循环原则下使资源得以最大程度的开发利用，是实现综合性生态工业园区的绿色化、可持续化、高质量化[18]的重要途径，主要体现在用地、能耗、用水和固废利用等方面.其下属的二级评价指标包括单位工业用地面积工业增加值、单位工业增加值综合能耗、工业固体废物综合利用率、再生水回用率.

3) 经济发展.经济发展用于反映当下园区的经济效益，评价指标分为园区规模和运行效率两方面，主要包括财务状况、生产效率和产品销售状况等[19].其下属的二级评价指标包括单位工业增加值固定资产投资消耗、规上工业增加值增速、社会消费品零售总额增速、出口创汇增速.

4) 绿色发展潜力.绿色发展潜力可反映园区自身技术创新能力和绿化情况，体现在园区的创新绩效和未来的创新绩效潜力两个方面[20]，主要考察园区产值、发明专利数、研发经费投入[21]、研发人员[22]和绿化面积等.其下属的二级评价指标包括高新企业总产值占工业总产值比、规上企业有效发明专利数、规上企业研发经费支出占主营收入比、规上企业R&D人员占从业人员比、绿化覆盖率.

1.2.2 绿色发展水平指标体系构建 根据上述指标筛选与GAHP的原理[23]，研究完成综合性园区绿色发展水平指标体系的构建工作，包含4个一级评价指标和17个二级评价指标.绿色发展水平评价模型结构图，如图2所示.图2中：U为准则层指标Ui所组成的集合，记U={U1，U2，U3，U4}；V为指标层指标Vi，j所组成的集合，记V={V1，1，V1，2，…，V4，5}.指标属性分为正向指标(+)和逆向指标(-)，正向指标的值越大，表示评价结果越好；逆向指标的值越小，表示评价越好.17项二级指标中，第1，2，3，6项为逆向指标，其余指标为正向指标.

图2 绿色发展水平评价模型结构图Fig.2 Structure chart of green development level evaluation model

1.2.3 GAHP权重分配 GAHP权重分配由AHP进行计算，步骤见图1.首先，比较各指标之间的关系，构造两者重要程度关系的判断矩阵A，引入1～9比例标度法，对各指标进行相关度评定，标度值及其含义，如表1所示.判断矩阵A表达式为

表1 标度值及其含义Tab.1 Scale value and its meaning

(1)

其次，检验判断矩阵的一致性，计算一致性指标(CI)及判断矩阵的一致性比率(CR)，且CR<0.10，否则，需要调整判断矩阵，直到符合要求为止.CI及CR的表达式为

(2)

(3)

式(2)，(3)中：λmax为判断矩阵A的最大特征根；n为矩阵阶数；RI为随机指标.

表2 GAHP与引入熵值法的GAHP权重分配结果Tab.2 Weight distribution of GAHP and GAHP introduced by entropy method

1.2.4 引入熵值法的GAHP权重分配 1) 指标层指标权重.根据发改委颁布的《绿色发展指标体系》要求，资源利用、环境治理、增长质量、绿色发展由其重要性，按照权数之比为3∶2∶1∶1计算，得到污染排放与治理、资源消耗及利用、经济发展及绿色发展潜力的权重值分别为0.25，0.47，0.14，0.14.

2) 准则层指标权重.基于构建的引入熵值法的GAHP建模方法，对二级评价指标进行权重分配.首先，根据图2划分的正向和逆向指标，对初始指标值进行标准化处理，并建立标准化决策矩阵B，即

(4)

(5)

(6)

式(4)～(6)中:minxj为j个指标层中数据的最小值；maxxj为j个指标层中数据的最大值；Xi，j为第i项准则层指标第j个指标层指标经标准化处理后的结果.

在此基础上，计算指标层在准则层中的比重Pi，j，指标熵值ej与差异系数dj.若计算中某个指标的熵值ej趋于一致或全相等时，则该指标权重值为0；当dj=0时，其指标权重值也为0，计算过程为

(7)

(8)

dj=1-ej，

(9)

(10)

各指标的引入熵值法的GAHP权重分配结果，如表2所示.

1.2.5 绿色发展水平综合评价 首先，邀请专家(序号为m，m=1，2，…，p)对各个评价指标按评价等级进行打分，并形成样本矩阵D，即

(11)

其次，确定4个评价灰类e，e为1，2，3，4分别表示优、良、中、差4个评价等级.其中，灰数是知道范围的不确定数，常用符号“¤”表示，如¤(b)表示灰数b的灰域为[b-，b+].评价灰类e的白化权函数表示为fe(di，j，m)[24].通过灰类等级情况确定灰数、白化权函数及图像，结果如表3所示.

表3 灰数、白化权函数及图像Tab.3 Gray number， whitening weight functions and images

在表3的基础上，对指标层指标的灰色评价系数xi，j，e，总灰色评价系数xi，j，4个灰类等级下的评价系数ri，j，e，灰色评价权向量ri，j，指标层指标的灰色评价权矩阵Ri，指标层综合评价值Qi，准则层指标的灰色评价权矩阵R和准则层综合评价值Q进行计算，最终得到综合评价值W，即

(12)

(13)

ri，j=(ri，j，1，ri，j，2，ri，j，3，ri，j，4)，

(14)

(15)

Qi=ai，j·Ri=(qi，1，qi，2，qi，3，qi，4)或Qi=ωj·Ri=(qi，1，qi，2，qi，3，qi，4)，

(16)

(17)

(18)

W=Q·(4，3，2，1)T.

(19)

基于上述综合评价计算步骤，可以得出对应的综合评价结果取值范围与等级划分，如表4所示.

表4 综合评价结果取值范围与等级划分Tab.4 Value range and grade division of comprehensive evaluation results

2 评价结果与讨论

2.1 模型诊断

基于引入熵值法的GAHP的权重分配结果，分别对荆经开区进行绿色发展水平研究.以2019年为例，首先由园区管理、审计、规划、环境、安全5个部门的专家，对二级评价指标进行打分，形成初步的样本矩阵D，即

(20)

然后，计算该矩阵的灰色评价权与总灰色评价系数，结果如表5所示.

表5 灰色评价权与总灰评价系数结果Tab.5 Results of grey evaluation weight and total grey evaluation coefficient

在表5的基础上，分别对污染排放与治理、资源消耗及利用、经济发展、绿色发展潜力4个准则层面进行综合评价计算，即

(21)

(22)

(23)

(24)

Q=(0.173，0.235，0.315，0.238)，

(25)

W=Q·(4，3，2，1)T=2.264.

(26)

同理，基于上述步骤，使用GAHP进行模型验证，计算结果为

Q1=A1·R1=(0.179，0.238，0.333，0.250)，

(27)

Q2=A2·R2=(0.172，0.235，0.327，0.266)，

(28)

Q3=A3·R3=(0.125，0.167，0.251，0.286)，

(29)

Q4=A4·R4=(0.187，0.249，0.315，0.248)，

(30)

Q=(0.169，0.227，0.314，0.262)，

(31)

W=Q·(4，3，2，1)T=2.249.

(32)

2017-2019年园区绿色发展水平综合评价值的变化趋势，如图3所示.由图3可知：采用引入熵值法的GAHP计算得到2017-2019年园区绿色发展水平综合评价值分别为2.256，2.130，2.264；采用GAHP计算得到的结果分别2.311，2.106，2.249，两种方法的评价结果均属于6级(1.920

图3 2017-2019年园区绿色发展水平综合评价值的变化趋势Fig.3 Change trend of comprehensive evaluation value of green development level in park from 2017 to 2019

因此，GAHP与引入熵值法的GAHP的等级与趋势具有一致性，可进一步验证引入熵值法的GAHP评价模型的准确性和可靠性.同时，引入熵值法的GAHP运行简便，且符合园区绿色发展结果的动态性特点，具有更好的适用性.但是该模型仍有不足之处，如数据量偏少，计算结果存在一定的误差等.

2.2 园区绿色发展水平综合评价分析

对引入熵值法的GAHP的结果进行分析.由图3可知:荆经开区2017-2019年绿色发展水平综合评价等级均属于6级，表明该园区绿色发展水平尚未成熟.其中，2018年的综合评价值降为2.106，主要原因是园区受到中美贸易战负面效应影响显著，招商项目无突破等，使经济受到巨大冲击，导致准则层中经济发展指标的评分在2018年降到最低，综合评价结果也随之下降.随后，该园区提出应对中美贸易战策略，提升园区经济，因此，2019年的综合评价结果得到回升.

结合表2指标量化的结果，分析荆经开区绿色发展水平综合评价结果较低的原因有以下4个方面.

1) 从污染排放与治理的角度来看，单位工业增加值废水排放量、废气产生量、固废产生量的ωj均为0.27(ωj高于平均权重值0.25，1/4=0.25)；根据《第二次全国污染源普查公报》显示，荆经开区污染物排放量在荆州总污染物排放量中的占比高达47%，且园区在2017-2019年的单位工业增加值三废排放量均未达到绿色发展的合格基准值，表明园区三废污染严重，污染防控措施未得到显著的效果.由此可知，三废污染物的严重排放对绿色发展水平综合评价结果影响较大，是阻碍园区绿色发展水平提升的问题之一.

2) 从资源消耗及利用的角度看，单位工业用地面积工业增加值、工业固体废物综合利用率、再生水回用率的ωj分别为0.27，0.29，0.28(ωj均高于平均权重值0.25，1/4=0.25)，但园区在这3个指标中表现良好，对绿色发展结果影响较为稳定.虽然单位工业增加值的综合能耗权重值较低(ωj=0.16)，但从实地调研中发现，园区化石能源相对于清洁能源的使用占比更大，化石能源燃烧产生一系列环境问题，会进一步影响园区绿色发展.

3) 从经济发展的角度来看，规上工业增加值增速、社会消费品零售总额增速、出口创汇增速的ωj分别为0.28，0.29，0.28(ωj均高于平均权重值0.25，1/4=0.25)，且荆经开区抵抗外界不良经济因素影响的能力弱，以上3个指标易受到国际贸易战略等外部经济环境的影响，导致评价结果波动较大.因此，未能有效抵抗外界经济发展阻力是影响园区绿色发展的问题之一.

4) 从绿色发展潜力的角度来看，规上企业研发经费支出占主营收入比的ωj为0.22(ωj高于平均权重值0.20，1/5=0.20).且根据《国家生态工业示范区标准(HJ 274-2015)》和文献调研显示，规上企业研发经费支出占主营收入比达到2%，是园区企业生存的基本，达到5%以上才符合绿色发展的要求，而园区2017-2019年的规上企业研发经费支出占主营收入比分别为2.81%，2.43%，3.16%.由此可见，该园区存在研发经费投入不足的问题，导致未能及时学习并利用国内外先进核心技术，因此，园区技术停滞不前，影响园区绿色发展.

2.3 园区绿色发展水平优化建议

基于上述园区存在的污染排放严重、经济发展阻力大、研发经费投入不足等问题，结合园区现有的政策及措施方案，提出以下优化建议.

1) 控制污染排放.在政策方面，园区企业需严格遵守三废污染物排放标准；在设施方面，升级改造污染物集中治理设施，搭建智慧园区环境管理服务平台，提供污水、固废和烟气治理、管家式环境综合治理服务；并且在能源使用方面，建议考虑使用清洁能源，调整能源结构，实现园区碳中和、碳达峰的目标.

2) 优化经济管理.为应对国际、国内经济环境突变，首先，应合理规划布局，立足于以国内大循环为主体、畅通国际国内双循环的发展战略，做好规划定位，科学编制规划内容，明确园区建设重点，形成经济战略优势；其次，培养特色产业，园区可采取产业集群式发展模式，突出特色主导产业，形成园区支柱产业的核心竞争力，加速推进经济增长.

3) 合理布局资金投放占比.首先，园区企业可倡导入驻发展前景好、潜力大的项目，搭建创新创业融资服务平台，以此推动园区实体企业融资效率，提升资本增值能力；其次，形成项目-园区投资资金循环，进而加大园区污染治理投资、研发经费的投放；同时，建议园区企业形成高校、科研机构和企业三方的紧密协作网，促进高校人才引进，为企业提供一定的技术支持，从而加快园区企业技术创新、改善生产工艺，提升对污染物的处理能力，达到绿色发展.

3 结束语

研究依照《国家生态工业示范区标准(HJ 274-2015)》，从污染排放与治理、资源消耗及利用、经济发展、绿色发展潜力4个层面进行绿色发展水平评价模型的构建与研究.通过引入熵值法的GAHP进行评价模型的构建，并以荆州经济技术开发区为例，最终计算得到园区2017-2019年的综合评价结果分别为2.256，2.130，2.264，绿色发展水平等级均为6级，资源消耗及利用为影响绿色发展水平的主要因素，环境排放与治理次之；将GAHP与引入熵值法的GAHP两种方法进行对比，进一步验证了文中模型的准确性和可行性；同时，从4个准则层面剖析了园区的现存问题，提出了具有针对性的绿色发展建议.研究从绿色发展的角度出发，为综合性园区的绿色评估提供了理论支撑，同时为其综合管控与优化提供了有效助力，帮助园区实现绿色与可持续发展.