基于EWM-AHP-GRA方法的全国各省人居环境发展潜力综合评价

郭 伟，赵文英，许宏文

（牡丹江师范学院 数学科学学院，黑龙江 牡丹江 157011）

随着社会的不断进步，人民生活水平不断提高，人们对人居环境的要求也在逐步提升。人居环境包括经济环境、自然环境、医疗环境、教育环境和交通环境等各种综合环境[1]。研究我国各省人居环境的发展有助于了解我国各地居住环境的发展现状，为有针对性，因地制宜，更好地建设各地居住环境提供理论和实践依据。

学术界对人居环境的研究，起源于希腊城市规划学家Doxiadis最早提出的“人类聚居”学说，此学说综合研究了人类的居住环境，从而形成了“人居环境”的概念[2]。在我国，最早提出此概念是中国工程院、建筑学与城市规划专家吴良镛院士，其在《吴良镛论人居环境科学》一书中阐述了人居环境理论的形成、特点、发展模式及随着我国城镇化水平的提高人居环境的发展情况，为后续我国更多的学者研究人居环境产生了重要的影响[3]。近些年，我国有越来越多的学者开始研究人居环境的相关理论和应用。1999年，宁越敏等[4]采用加权求和的方法对上海市1990—1996年的人居环境进行了综合评价，同时分析了人居环境变化与经济发展变化之间的关系。2012年，李雪铭等[5]采用熵值法分析了中国地级以上城市在4个时间层面的人居环境质量的时空差异变化。2014年，张志斌等[6]在新型城镇化背景下，利用问卷调查、ArcGIS空间分析方法及聚类分析法对兰州市的宜居性进行综合评价；2017年，贾占华等[7]基于2007—2014年面板数据，利用熵值法、ArcGIS空间分析法对东北地区部分城市的宜居性进行了评价与分析；2019年，张美芳等[8]在“三生”视角下利用熵权法对长沙市各区的空间宜居性进行了综合评价；2021年，颜梅艳等[9]采用熵值法和模糊综合评价法对江汉平原公安县的数据进行分析，提出了乡村人居环境建设优化方向。以上关于人居环境的研究方法大多集中在使用某一种或2种的评价法上，由于方法本身存在的缺点问题，必然使得评价结果的可信度受到影响，基于此，本文采用EWM-AHP-GRA的评价方法，可以兼顾主、客观的权重进行指标的赋权，由此引入权重来改进传统的灰色关联分析方法，对全国31个省份的人居环境发展潜力进行综合评价。

1 人居环境发展潜力评价指标体系构建与评价方法介绍

1.1 人居环境发展潜力评价指标体系构建

本文在选择人居环境发展潜力的评价指标时，结合李蕊等[10-13]研究结果，确定了包括经济环境、自然环境、医疗环境、教育环境和交通环境5个方面的综合评价指标体系，见表1。

表1 全国各省人居环境发展潜力综合评价指标体系

1.2 EWM-AHP-GRA评价方法介绍

熵值法（简称EWM）是根据各指标的样本对应指标的信息量大小来确定权重的方法，其反映了指标值所提供的信息量的大小[14]。其缺点是过于依赖原始数据，无法体现作者的主观意愿。层次分析法（简称AHP）是用一定的标度来对下层因素和上层因素之间的相对重要性构造出比较判断矩阵，得到各因素的权重方法[15]。其缺点是过于主观，无法体现事物客观的规律。基于以上原因，本文采取熵值法与层次分析法综合赋权的思路，既考虑到信息的客观性，又考虑到主观的想法，这样可以得到更合理的权重，最终确定指标的权重。

GRA为灰色关联分析法，是确定各因素对其所在系统的影响程度的方法。其优点是对样本数量的多少没有要求，缺点是指标的关联度是平均的，难以体现各指标的重要程度。基于此，本文在传统的灰色关联分析的基础上，引入上面的综合权重，从而使得灰色关联分析法得到进一步优化。该方法的具体步骤如下：

（1）建立原始数据集x=（xij）m×n。

（3）计算熵值ej。根据公式，计算第j项评价指标的熵值为

（6）计算综合指标权重Wj。其中

（8）计算差序列和极差。差序列为

（10）对关联系数进行加权得到评价结果。即：A=WjRij，Wj为综合权重矩阵，Rij为关联系数。

2 实证分析

2.1 数据来源

指标数据来源于2019年中国统计年鉴和2019年全国各省统计年鉴。

2.2 EWM-AHP-GRA方法的应用

针对形成的新的EWM-AHP-GRA方法进行应用，这里以全国各省为研究对象，根据表1进行查找数据，形成原始数据矩阵x=（xij）m×n，根据公式①、②将初始数据标准化后得到指标数据矩阵。据此，可以计算各指标权重为：

根据步骤（3）、（4）计算得到熵值法的权重为

根据步骤（5）得到AHP方法的权重为

于是根据公式③得到综合权重为

从熵值法得到的权重能够看出，在全国各省人居环境发展潜力的各项指标中人均水资源量指标更重要一些，经济指标的权重相对一般，医院病床使用率指标相对弱一些。而由层次分析法得到的权重中前几项都较高，能体现人们对经济水平的强烈需求。2种情况都应考虑，都是合理的，所以进行综合权重的计算是很有必要的。

接下来，进行灰色关联分析，根据步骤（7）—（10）进行计算，得到全国各省人居环境发展潜力综合评价关联度和排名，见表2。

表2 全国各省人居环境发展潜力综合评价相关度和排名

2.3 全国各省人居环境发展潜力综合评价结果分析

各省的关联度值如图1所示。可以看出，高水平的人居环境发展潜力省份是北京，相关度在0.6以上，而且明显高于其他省份；低水平的人居环境发展潜力包括安徽和甘肃2个省份，相关度都在0.41以下；西藏、浙江2个省份处于比较高的发展水平状态，相关度都在0.53以上；内蒙古、青海、辽宁、黑龙江、吉林、天津、山西7个省份处于较低的发展水平状态；其余省份基本为一个水平，相关度值大约在0.44~0.51，稍高。

图1 各省人居环境发展潜力条形图

2.4 结论

基于以上分析，对全国各省份的人居环境发展潜力提出以下建议。

如果将全国31个省份人居环境发展潜力分为5个梯度，显然，北京位于第一梯度。北京作为我国的首都，是经济、政治和文化发展的中心，各项指标都比较高，人居环境发展潜力自然也排名靠前。今后，北京要优化人居环境发展建设，充分利用地理位置的优势，进一步巩固全国的主导地位。

第二梯度包括西藏和浙江。西藏虽然很多指标都处于中等水平，但是因为有着丰富的水资源和教育资源，加上人口较少、人居环境各项指标相对较高的原因，使得排名比较靠前，这也恰恰说明了，西藏作为我国的西大门之一，是一个自然资源丰富，发展潜力巨大的地区。而浙江的平均私人汽车拥有量位居全国第一，其余指标又都比较高，说明了浙江人居环境各方面发展比较均衡。今后，西藏要努力发展工业，加强公共设施的建设，继续加强旅游业的建设，以此来带动经济的发展。浙江要加快医疗环境和教育环境的建设，培养高水平高素质人才，提高人口密度，进一步提高人居环境发展潜力。

第三梯度包括广西、湖南、贵州、江苏、河南、福建、山东、重庆、陕西、四川、广东、海南、江西、上海、新疆、河北、湖北、云南和宁夏19个省份。这个档次的省份较多，其指标各有优缺点，其发展方向应该是在保证优势指标更好发展的前提下，尽量提升劣势指标的值，可以借鉴和学习其他省份优势的指标，弥补发展的不足之处，加快推进人居环境的进一步发展。例如海南、新疆和云南每十万人高等学校平均在校生数指标比较弱，在保证自身经济，主要是旅游业的快速发展前提下，制定政策吸引各种类型劳动力，增加人口数量，从而促进基础教育、高等教育的快速提升。

第四梯度包括内蒙古、青海、辽宁、黑龙江、吉林、天津市和山西7个省份。这些省份处于内陆地区，受地理环境、人文环境和自然环境等影响，在经济、教育、医疗和卫生等方面都有欠缺，除了自身努力寻求发展外，还需要国家制定政策，大力辅助，才能更快提升人居环境发展潜力。

第五梯度包括安徽和甘肃。安徽由于自然资源相对较少、人口剧增，人均资源相对短缺，导致安徽人居环境发展潜力较为落后。想要提升人居环境潜力需要从人口质量、科技等方面考虑改革。甘肃由于自然环境恶劣、自然资源较少，导致该省的各种指标都很低，因此想要提升人居环境发展潜力，可以将精简人口、发展特殊产业作为突破口，调整产业结构，发展经济，集中提升某些项指标的值，以达到整体提高的目的。