第２９卷第１期管理评论Ｖｏｌ． ２９， Ｎｏ． １２０１７年１月Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｒｅｖｉｅｗ Ｊａｎ．， ２０１７基于ＴＯＰＳＩＳ⁃灰色关联分析的区域绿色增长系统评价模型及实证武春友 郭玲玲 于惊涛（大连理工大学管理与经济学部，大连１１６０２４）摘要在总结现有研究与评价方法的基础上，本文结合ＴＯＰＳＩＳ与灰色关联理论构建区域绿色增长系统的评价模型。该方法引入最优和最劣双基准，运用相对距离来衡量系统现有状态与理想状态的差距。通过对比分析国内外较具代表性的绿色增长评价指标体系，构建中国绿色增长系统的评价指标体系，并利用此方法对中国２００１－２０１２年的绿色增长水平进行实证分析。研究结果表明中国绿色增长系统呈现缓慢升高的趋势；社会经济与生态环境的协调发展对中国绿色增长系统具有显著的影响；自然资产与政策支持的波动性增长导致整个系统出现了短期下滑。产业结构调整、再生能源开发、自然资源节约、生活环境改造、科学技术进步与污染治理投资等将成为推动我国绿色发展的重要途径。关键词区域绿色增长系统；评价模型；组合权重；实证研究收稿日期２０１４－１２－２９基金项目国家自然科学基金重大国际（地区）合作研究项目（７１３２０１０７００６）；国家社会科学基金重点项目（１４ＡＺＤ０９０）；国家自然科学基金青年基金项目（７１１０３０２４）。作者简介武春友，大连理工大学管理与经济学部教授，博士生导师；郭玲玲（通讯作者），大连理工大学管理与经济学部博士后；于惊涛，大连理工大学管理与经济学部副教授，硕士生导师，博士。引 言应对全球气候变暖与推动社会的绿色发展已成为２１世纪世界各国的重要议题。实施绿色增长战略的目标，一是促进社会经济的可持续发展，二是实现节能减排，即推动经济增长与环境污染之间的脱钩。因此，关键的科学问题是如何提高绿色增长水平，增强绿色化能力。作为世界第一大能源消耗国与人口最多的发展中国家，中国需要对绿色增长的理论框架、评价体系与管理思路等内容进行深入的探讨。目前，国内外学者对绿色增长指标体系及其评价的研究不多，主要集中在以下三个方面（１）国际权威机构的绿色增长评价指标体系，具有代表性的有经济合作与发展组织［１］（ＯＥＣＤ）制定的绿色增长衡量框架；联合国环境规划署［２］（ＵＮＥＰ）的绿色经济测量指标体系；世界银行［３］（ＷＢ）的绿色增长政策评价指标体系；全球绿色增长研究所［４］（ＧＧＧＩ）的绿色增长计划评估指标体系。 （２）国内较具代表性的绿色增长评价指标体系，主要有中科院可持续发展战略研究组［５］提出的可持续发展能力评价体系；北京师范大学［６］的绿色发展指数。 （３）国内外学者构建的指标体系，代表性的有Ｋｉｍ等［７］构建的绿色增长测量指标体系；石宝峰和迟国泰［８］从绿色产业、绿色消费、绿色环境三个方面构建的绿色产业评价指标体系；李晓西等［９］建立的人类绿色发展指数测算指标体系；武春友等［１０］构建的企业绿色增长影响因素指标体系。现有指标体系普遍存在着反映信息重复与冗余的现象，且较少涉及绿色增长水平与程度的评价研究；虽然科研机构的指标体系权威性较高，但指标种类繁多，实际操作的难度较大。另外，国际权威机构的指标体系主要关注国家间的横向评价与比较，不适合单一国家绿色增长状况的纵向评价与分析。目前，关于绿色增长评价的研究尚不多，主要分为两大类一是定性评价，主要从政策法规、实现路径、技术进步、作用机制、能力建设等方面对区域绿色发展现状进行分析。具有代表性的有Ｗｉｎｆｉｅｌｄ与Ｄｏｌｔｅｒ［１１］通过公共政策对比与话语分析法对安大略省的绿色能源与绿色经济法案进行了分析，并提出要重点挖掘再生能源领域的经济发展信息；Ｐｌｏｅｇ和Ｗｉｔｈａｇｅｎ［１２］认为熊彼特第１期武春友，等基于ＴＯＰＳＩＳ⁃灰色关联分析的区域绿色增长系统评价模型及实证２２９ 经济学理论为绿色增长战略实施提供了理论依据，并指出实现绿色增长的最佳路径是研发补贴和碳排放税两种措施的相互结合使用。 Ｇｒｏｖｅｒ［１３］通过对印度绿色增长实践的分析发现，发展核能与其他清洁能源技术对加快实现绿色增长战略至关重要。 Ｏｌｉｖｅｉｒａ等［１４］分析了城市治理机制与绿色经济的关系，并提出了一套城市治理指标来评估城市绿色经济的发展进程。张旭与杜瑶［１５］从战略实施的角度识别了绿色增长战略的参与者，通过分析参与者能力要素及其相互关系，构建了绿色增长战略实施的能力体系。二是定量评价，主要是运用相关数学模型对指标数据进行处理分析，最终得到数量化的结果。代表性的有Ｋｉｍ等［７］以ＯＥＣＤ绿色增长衡量框架为基础，从生产、消费、自然、生活、政策等五方面构建了绿色增长评价指标体系，并对３０个国家的绿色增长水平进行了对比分析。孙瑾等［１６］基于ＣＤ生产函数模型分析了对外开放与产业结构对绿色经济增长的影响，结果表明第三产业发展对绿色增长有促进作用，而对外开放对绿色增长有负面作用。王志平等［１７］利用ＳＦＡ方法对我国２００１－２０１０年省级单位的绿色技术效率进行了评价，并从技术、制度、产业层面进行了影响因素分析；Ｍｕｓａｎｇｏ等［１８］利用系统动力学模型分析了技术政策对南非绿色经济的贡献性，结果发现绿色经济的干预措施对各行业的节能减排具有积极的影响，尤其是对电力部门。张江雪等［１９］基于松弛测度的方向距离函数（ＳＢＭＤＤＦ）对２００７－２０１１年中国３６行业的绿色增长指数进行了测算与评价，并分析了自主创新、国内和国外技术引进、环境规制和ＦＤＩ对工业行业绿色增长指数的影响。陈兴红等［２０］利用ＶＡＲ模型对１９９８－２０１２年绿色增长与企业成长间的动态交互关系进行了研究，结果表明绿色增长与企业成长在短期内处于波动关系，但存在着长期的均衡关系。综上，定性评价一般是从某个角度出发，引出问题，在对问题进行系统分析后，提出政策建议，结论较为主观、片面。现有的定量评价主要分为两类一是基于指标数据直接测算绿色发展水平，所得评价结果具有绝对性，能够真实客观地反映出区域的绿色增长程度，但此方法涉及指标数据较多，操作难度较大，尚没有十分成熟的测度模型；二是以理想状态或基点状态为评价标准进行区域绿色发展现状评价，所得评价结果具有相对性。目前，依据此种方法所建立的评价模型较多，如ＤＥＡ模型、ＳＢＭ方向性距离函数、ＳＦＡ模型、系统动力学模型等。基于此种定量评价的研究思想，本文结合ＴＯＰＳＩＳ思想与灰色关联理论构建区域绿色增长系统评价模型，引入最优和最劣双基准，运用相对距离来衡量区域绿色增长系统现有状态与理想状态的差距。区域绿色增长系统及其评价模型构建１、区域绿色增长系统构成绿色增长是一种涉及经济、资源、环境、政策、文化、人口等方面的复杂活动，是一个典型的复合系统。区域绿色增长系统（Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｇｒｅｅｎ Ｇｒｏｗｔｈ Ｓｙｓｔｅｍ，ＲＧＧＳ）是一个非线性且具有多重反馈结构的复杂动态系统，其稳定性与完整性依赖于各子系统之间的相互作用与相互影响。此系统所揭示的关键问题是人类活动与自然环境之间会产生怎样的关系，这种关系将会如何变化，而人类又将会采取怎样的措施应对此变化来保障区域绿色增长系统的稳定性与持久性。２、评价模型构建ＴＯＰＳＩＳ（Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ Ｏｒｄｅｒ Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂｙ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｔｏ Ｉｄｅａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ，ＴＯＰＳＩＳ）由Ｈｗａｎｇ和Ｙｏｏｎ于１９８１年首次提出［２１］，是常用的多目标决策分析方法之一，是一种逼近于理想解的排序方法。 ＴＯＰＳＩＳ方法对样本资料要求较低，易于理解、应用方便且计算简单，被广泛地应用于各研究领域。 ＴＯＰＳＩＳ方法的本质是通过衡量系统现实状态与理想状态之间的欧氏距离来判断系统的发展水平。然而，以距离作为尺度仅仅能够反映数据曲线之间的位置关系，而不能体现数据序列的动态变化。作为灰色系统理论体系的核心内容之一，灰色关联分析模型是系统因素间紧密程度的一种度量，能很好地反映系统的变化态势［２２］。自１９８２年被邓聚龙教授提出以来，灰色关联分析法已得到了迅速发展和广泛应用［２３］。灰色关联分析的基本思路是根据各评价序列构成的曲线族与参考序列构成的曲线间的几何相似程度来确定序列之间的关联度［２４，２５］。几何形状越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之越小。鉴于此，本文将ＴＯＰＳＩＳ思想与灰色关联理论相结合建立区域绿色增长系统的评价模型，通过联合欧氏距离与灰色关联度来反映系统现实状态与理想状态的接近程度。２３０ 管理评论第２９卷（１）标准化处理由于各评价指标的含义与目的不同，各指标通常具有不同的量纲和数量级。因此为了消除不同量纲对评价结果的影响，首先需要对各子系统的指标进行无量化处理，以减少随机因素的干扰。设Ｘ＝（ｘｉｊ）ｍｎ，ｍ为评价年的个数，ｎ为评价指标的个数。若ｘｉｊ为效益型指标，其标准化处理公式为［２６］ｘ′ｉｊ ＝ｘｉｊ－ ｍｉｎ１≤ ｉ≤ ｍ（ｘｉｊ）ｍａｘ１≤ ｉ≤ ｍ（ｘｉｊ）－ ｍｉｎ１≤ ｉ≤ ｍ（ｘｉｊ） （１）若ｘｉｊ为成本型指标，其标准化处理公式为［２６］ｘ′ｉｊ ＝ｍａｘ１≤ ｉ≤ ｍ（ｘｉｊ）－ ｘｉｊｍａｘ１≤ ｉ≤ ｍ（ｘｉｊ）－ ｍｉｎ１≤ ｉ≤ ｍ（ｘｉｊ） （２）若ｘｉｊ为适中型指标，其标准化处理公式为［２６］ｘ′ｉｊ ＝１ － ｐ－ ｘｉｊｍａｘ（ ｐ － ｍｉｎ１≤ ｉ≤ ｍ（ｘｉｊ） ， ｍａｘ１≤ ｉ≤ ｍ（ｘｉｊ） － ｐ ）， ｘｉｊ ＜ ｐ１ － ｘｉｊ－ ｐｍａｘ（ ｐ － ｍｉｎ１≤ ｉ≤ ｍ（ｘｉｊ） ， ｍａｘ１≤ ｉ≤ ｍ（ｘｉｊ） － ｐ ）， ｘｉｊ ＞ ｐ１， ｘｉｊ ＝ ｐ（３）其中，ｘｉｊ表示第ｉ个评价年的第ｊ个指标，ｘ′ｉｊ为标准化后的值，ｐ代表第ｊ个指标的理想值。（２）指标权重确定指标权重的确定方法主要分为两种一是主观赋权法，即根据专家的专业知识或经验主观判断得到，决策结果具有较强的主观随意性，如层次分析法（ＡＨＰ）、专家调查法（Ｄｅｌｐｈｉ）等；二是客观赋权法，即根据原始数据之间的关系确定权重，具有较强的客观性与数据依据，如变异系数、熵值法等。综合两种赋权方法的优点与不足，本文结合ＡＨＰ法和熵值法进行决策指标的组合赋权。具体步骤如下Ａ．ＡＨＰ法计算主观权重运用１－９标度法，依据专家意见来构造判断矩阵，得到第ｓ个系统层相对目标层的权重ａｓ（ｓ＝ １，２， ，５），第ｓ个系统层下第ｋ个指标对第ｓ个系统层的权重ｂｋ（ｋ＝１，２， ，ｍ），则第ｓ个系统层下第ｋ个指标相对总目标的权重［２６］为ｃｋ ＝ ａｓ ｂｋ （４）其中，指标权重向量为ｃ＝｛ｃ１，ｃ２， ，ｃｎ｝。得到判断矩阵后，需对其进行一致性检验，若检验通过，则权重分配合理。否则，将重新构造判断矩阵求权重。由于ＡＨＰ法在文献中应用较多，具体计算过程将不再赘述。Ｂ．熵值法计算客观权重熵值法（Ｅｎｔｒｏｐｙ Ｍｅｔｈｏｄ）是一种常用的客观赋权方法，一般认为，信息熵值越大，系统结构越均衡，差异系数越小，指标的权重就越小；反之亦然。根据熵值的大小，即各项指标的变异程度，可计算出各指标的权重。主要步骤如下第一步数据标准化处理，具体见公式（１）－（３）。第二步比重确定［２７］Ｙｉｊ ＝ ｘ′ｉｊ∑ ｍｉ ＝ １ｘ′ｉｊ（５）第三步熵值计算［２７］ｅｊ ＝－ １ｌｎｍ∑ｍｉ ＝ １ＹｉｊｌｎＹｉｊ （６）第１期武春友，等基于ＴＯＰＳＩＳ⁃灰色关联分析的区域绿色增长系统评价模型及实证２３１ 第四步变异系数计算［２７］γｊ ＝ １ － ｅｊ （７）第五步权重计算［２７］，权重向量ｖ＝｛ｖ１，ｖ２， ，ｖｎ｝ｖｊ ＝ γｊ∑ ｎｊ ＝ １γｊ（８）Ｃ．组合权重确定本文采用乘法合成的归一化处理，将主观权重和客观权重结合起来，得到组合权重向量ｗ＝｛ｗ１，ｗ２， ，ｗｎ｝［２８］ｗｊ ＝ ｃｊｖｊ∑ ｎｊ ＝ １ｃｊｖｊ（９）（３）计算得到加权标准化矩阵Ｕ ＝ （ｕｉｊ）ｍｎ ＝ （ｗｊｘ′ｉｊ）ｍｎ ＝ｕ１１ ｕ１２ ｕ１ｎｕ２１ ｕ２２ ｕ２ｎ︙ ︙ ︙ｕｍ１ ｕｍ２ ｕｍｎ（４）确定正负理想解正理想解Ｕ＋ ＝｛ｕ＋０１，ｕ＋０２， ，ｕ＋０ｎ｝；负理想解Ｕ－ ＝｛ｕ－０１，ｕ－０２， ，ｕ－０ｎ｝。其中，正理想解为各指标的理想最优值，负理想解为各指标的最劣值的集合。（５）计算灰色关联系数设ρ＋ｉｊ为第ｉ个评价年第ｊ个指标与正理想解的灰色关联系数，ｕ＋ｏｊ为第ｊ个指标的正理想值，ξ为分辨系数，其作用是提高关联系数之间的差异显著性，ξ∈ ［０，１］，ξ通常取为０􀆰 ５。第ｉ个评价年第ｊ个指标与正理想解的灰色关联系数为［２６］ρ＋ｉｊ ＝ｍｉｎ１≤ ｊ≤ ｎｍｉｎ１≤ ｉ≤ ｍ（ ｕ＋ｏｊ － ｘ′ｉｊ ） ＋ ξ ｍａｘ１≤ ｊ≤ ｎｍａｘ１≤ ｉ≤ ｍ（ ｕ＋ｏｊ － ｘ′ｉｊ ）ｕ＋ｏｊ － ｘ′ｉｊ ＋ ξ ｍａｘ１≤ ｊ≤ ｎｍａｘ１≤ ｉ≤ ｍ（ ｕ＋ｏｊ － ｘ′ｉｊ ） （１０）则各评价年与正理想解的灰色关联系数矩阵为ｐ＋ ＝ρ＋１１ ρ＋１２ ρ＋１ｎρ＋２１ ρ＋２２ ρ＋２ｎ︙ ︙ ︙ρ＋ｍ１ ρ＋ｍ２ ρ＋ｍｎ第ｉ个评价年与正理想解的灰色关联度为［２４］Ｐ＋ｉ ＝∑ ｎｊ ＝ １ρ＋ｉｊｎ ， （ｉ ＝ １，２， ，ｍ） （１１）同理，第ｉ个评价年与负理想解的灰色关联度为［２４］Ｐ－ｉ ＝∑ ｎｊ ＝ １ρ－ｉｊｎ ， （ｉ ＝ １，２， ，ｍ） （１２）（６）计算灰色关联相对贴近度［２４］Ｃｉ ＝ Ｐ＋ｉＰ－ｉ ＋ Ｐ＋ｉ ， （ｉ ＝ １，２， ，ｍ） （１３）２３２ 管理评论第２９卷（７）各评价年排序根据灰色关联相对贴近度的大小对各评价年的绿色增长系统状况进行排序。贴近度的数值越大，说明该评价年的绿色增长系统状况越好；反之，贴近度数值越小，说明该评价年的绿色增长系统状况越劣。实证研究为了验证所构建评价模型的实用性与有效性，以中国绿色增长系统为例进行实证分析。１、评价指标体系构建绿色增长是一个直观含义明显却难以准确定义的概念。为全面、系统地剖析绿色增长系统，需对子系统进行划分界定，划分依据有二一是依据各子系统本身的属性与特征，即各子系统不仅仅是系统中的行为活动，同时也是受限于整个系统的因素之一。各子系统是绿色增长整个系统特征的集中反映；二是基于前人的研究成果，ＯＥＣＤ［１］将绿色增长评价体系分为环境与资源生产率、自然资产基础、生活质量与政策响应四个方面；ＵＮＥＰ［２］将绿色经济评价体系划分为环境、政策与幸福公平三大类；中国科学院可持续发展战略研究组［３］将可持续发展能力评估指标体系分为生存支持系统、发展支持系统、环境支持系统、社会支持系统与智力支持系统５个系统层；北京师范大学［４］将绿色发展指数测算指标体系分为经济增长绿化度、资源环境承载潜力和政府政策支持度３大类。基于此，本文将区域绿色增长系统的指标体系分为社会经济、生态环境、自然资产、生活质量与政策支持五个子系统。绿色增长追求的最终目标是经济与环境的协调发展。通过设置社会经济、生态环境两个子系统来反映绿色增长的协调性特征；与经济增长相比，绿色增长更注重人类福祉的提升。通过设置生活质量子系统来反映绿色增长的包容性特征；实现经济的绿色增长不仅需要自然资源的持续供应，也需要政府政策的持续引导与支持。因此，通过设置自然资产、政策支持两个子系统来反映绿色增长的可持续性特征。２、评价指标选取（１）以指标使用频率为筛选原则，选取第三产业占ＧＤＰ比重等１４个指标。以国际权威机构绿色增长评价中出现的典型高频指标为依据，筛选了人口自然增长率、第三产业占ＧＤＰ比重、环境污染治理投资比重等１４个指标，如表１所示。（２）以反映绿色发展为原则，引入人均绿色ＧＤＰ这一指标。绿色ＧＤＰ是进行绿色核算常用的方法之一，对准确理解经济与环境之间的相互作用至关重要［３０］。目前，关于绿色ＧＤＰ有两种定义方式一种是“修正ＧＤＰ”，即扣除掉自然资源损耗后的经济价值；另一种是在现有的ＧＤＰ核算中纳入生态系统服务的价值［３１］。国内张玉玲等［２６］以及李华［３２］认为绿色ＧＤＰ是扣除资源环境成本（包括环境污染造成的直接经济损失、资源价值与环保投资）后的经济值，在一定程度上能真实地反映ＧＤＰ的增长水平。综合前人的研究，本文将绿色ＧＤＰ纳入到绿色增长评价，并将其设置在社会经济维度中，旨在体现我国ＧＤＰ发展的真实状况。人均绿色ＧＤＰ计算公式［２３，２４］如下Ｇ ＝ Ｇ － ＣＰ ＝ Ｇ － （Ｓ ＋ Ｚ ＋ Ｈ）Ｐ ＝ Ｇ － （Ｓ ＋ ｐ ｑ ＋ Ｈ）Ｐ （１４）其中，Ｇ代表人均绿色ＧＤＰ，Ｇ代表ＧＤＰ，Ｃ代表资源环境成本，Ｐ代表人口总量，Ｓ代表环境事件造成的直接经济损失，Ｚ代表资源价值，Ｈ代表环境污染治理投资总额，ｐ代表每吨标准煤的价格（单位元／吨标准煤），ｑ代表能源消耗总量。（３）以反映当前突出资源、环境问题以及对经济发展的影响为原则，选取退耕还林投资完成额、人均活立木总蓄积量、煤炭基础储量、突发环境事件造成的经济损失等４个指标。３、数据来源与处理本文以２００１－２０１２年的中国绿色增长为研究样本，为保证各评价年指标数据的可比性与统计口径的一致性，指标数据主要通过查询２００２－２０１３年的中国统计年鉴、中国能源统计年鉴、中国科技统计年鉴与中国环境统计年鉴获得。将在样本数据中“效益型”指标的最大值、“成本型”指标的最小值确定为最优值。第１期武春友，等基于ＴＯＰＳＩＳ⁃灰色关联分析的区域绿色增长系统评价模型及实证２３３ “适中型”指标合理值的确定根据“十二五”期间国家人口增长率的规划目标，确定人口增长率的合理值为７􀆰 ２‰ ［２９］；根据世界银行的统计，第三产业比重的理想值为６０％［２６］。根据指标的属性特征，将其指标值分别带入公式（１）、（２）与（３）中进行标准化处理。表１ 绿色增长系统的评价指标体系系统层指标层参考文献指标解释社会经济Ｘ１Ｘ１１人均绿色ＧＤＰ ［２６］［３２］是衡量经济发展真实状况的指标，此指标比“人均ＧＤＰ”更具代表性。Ｘ１２人口自然增长率［１］［４］是衡量人口增长的动态指标，是反映社会进步的重要指标。Ｘ１３第三产业占ＧＤＰ比重［１］［４－６］第三产业总值与ＧＤＰ的比值，反映产业结构的优化程度。生态环境Ｘ２Ｘ２１一次性能源消耗量［１］［４－６］生产、生活中的煤、石油与天然气等能源消费总量，反映能源的消耗速度。Ｘ２２再生能源消耗比重［１，２］［６］再生能源与能源消耗总量的比值，反映能源消耗结构的合理程度。Ｘ２３二氧化硫排放量［４－６］生产、生活中的二氧化硫排放总量，反映空气的污染情况。Ｘ２４化学需氧量排放量［５，６］化学需氧量是水体有机污染的一项重要指标，反映水资源污染的情况。Ｘ２５突发环境事件造成的经济损失［１］以货币的形式直观地反映了环境事件对公共安全的破坏状况。自然资产Ｘ３Ｘ３１人均水资源量［１］［５，６］衡量水资源的稀缺程度，反映公民使用水资源的平等权利。Ｘ３２人均活立木总蓄积量［１］［５，６］活立木总蓄积量与人口数的比值，反映公民使用林木资源的平等权利。Ｘ３３自然保护区覆盖率［５，６］自然保护区面积与土地面积的比值，反映自然生态系统的稳定性与安全性。Ｘ３４煤炭基础储量［１］衡量煤炭资源的消耗利用速度，反映煤炭资源利用的可持续性。生活质量Ｘ４Ｘ４１生活垃圾无公害化处理率［２］［６］是衡量城市生活环境好坏的重要指标，反映城市垃圾的处理与净化能力。Ｘ４２城市每万人拥有公交车辆［６］是衡量城市公共交通水平与交通结构状况的指标。Ｘ４３农村累计已改水受益人口比重［１］［６］是改水受益人口与农村总人口的比值，衡量农村环境的绿色改造状况。政策支持Ｘ５Ｘ５１研发经费支出占ＧＤＰ比重［１，２］［５］是衡量研发投入水平的指标，反映绿色技术创新的潜力与期望。Ｘ５２退耕还林投资完成额［６］是衡量林木资源保护投资的指标，反映自然生态系统的修复状况。Ｘ５３化学需氧量去除率［６］是衡量废水处理与净化能力的指标，反映污染排放减少的潜力与期望。Ｘ５４环境污染治理投资比重［５，６］是衡量环保投入状况的指标，反映环境污染治理投资增加的潜力与期望。表２ 绿色增长系统评价指标的原始数据与权重指标层指标数据２００１ ２００５ ２００６ ２０１０ ２０１２年均值ＡＨＰ权重ｃｊ熵值法权重ｖｊ组合权重ｗｊＸ１１人均绿色ＧＤＰ ８２１９􀆰 ０ １２９７２􀆰 ４ １５２７２􀆰 ６ ２７２２６􀆰 ３ ３５３７１􀆰 １ １８７３７􀆰 ４ ０􀆰 １６９ ０􀆰 ０７７ ０􀆰 ２１６Ｘ１２人口自然增长率７􀆰 ０ ５􀆰 ９ ５􀆰 ３ ４􀆰 ８ ５􀆰 ０ ５􀆰 ５ ０􀆰 ０３８ ０􀆰 ０９７ ０􀆰 ０６１Ｘ１３第三产业占ＧＤＰ比重４０􀆰 ５ ４０􀆰 ５ ４０􀆰 ９ ４３􀆰 ２ ４４􀆰 ６ ４１􀆰 ９ ０􀆰 ０５９ ０􀆰 ０８１ ０􀆰 ０７８Ｘ２１一次性能源消耗量１３９１２６ ２１９９４９ ２４１３４５ ２９６９９４ ３２７７２９ ２３９７７２ ０􀆰 ０６０ ０􀆰 ０５８ ０􀆰 ０５７Ｘ２２再生能源消耗比重７􀆰 ５ ６􀆰 ８ ６􀆰 ７ ８􀆰 ６ ９􀆰 ４ ７􀆰 ５ ０􀆰 １３６ ０􀆰 ０７５ ０􀆰 １６９Ｘ２３二氧化硫排放量１９４７ ２５４９ ２５８９ ２１８５ ２１１８ ２２４６ ０􀆰 ０５５ ０􀆰 ０４４ ０􀆰 ０４０Ｘ２４化学需氧量排放量１４０５ １４１４ １４２８ １２３８ ２４２４ １５３６ ０􀆰 ０５４ ０􀆰 ０３１ ０􀆰 ０２８Ｘ２５突发环境事件造成的经济损失１２２７２􀆰 ４ １０５１５􀆰 ０ １３４７１􀆰 １ ２１５１８􀆰 ８ ３０８５３􀆰 ２ １８７７１􀆰 ２ ０􀆰 ０２７ ０􀆰 ０３６ ０􀆰 ０１６Ｘ３１人均水资源量２１１２􀆰 ５ ２１５１􀆰 ８ １９３２􀆰 １ ２３１０􀆰 ４ ２１８６􀆰 １ ２０３５􀆰 １ ０􀆰 ０８０ ０􀆰 ０４０ ０􀆰 ０５３Ｘ３２人均活立木总蓄积量９􀆰 ８ １０􀆰 ４ １０􀆰 ４ １１􀆰 １ １１􀆰 ０ １０􀆰 ４ ０􀆰 ０３３ ０􀆰 ０５７ ０􀆰 ０３１Ｘ３３自然保护区覆盖率１２􀆰 ９ １５􀆰 ０ １５􀆰 ２ １４􀆰 ９ １４􀆰 ９ １４􀆰 ６ ０􀆰 ０３６ ０􀆰 ０２９ ０􀆰 ０１７Ｘ３４煤炭基础储量３２９３􀆰 ２ ３３２６􀆰 ４ ３３３４􀆰 ８ ２７９３􀆰 ９ ２２９８􀆰 ９ ３０７９􀆰 ２ ０􀆰 ０２５ ０􀆰 ０３１ ０􀆰 ０１３Ｘ４１生活垃圾无公害化处理率５８􀆰 ２ ５１􀆰 ７ ５２􀆰 ２ ７７􀆰 ９ ８４􀆰 ８ ６３􀆰 ５ ０􀆰 ０６９ ０􀆰 ０９５ ０􀆰 １０８Ｘ４２城市每万人拥有公交车辆１０􀆰 １ ８􀆰 ６ ９􀆰 １ ９􀆰 ７ １２􀆰 ２ ９􀆰 ７ ０􀆰 ０３５ ０􀆰 ０３６ ０􀆰 ０２１Ｘ４３农村累计已改水受益人口比重９１􀆰 ０ ９４􀆰 １ ９１􀆰 １ ９４􀆰 ９ ９５􀆰 ３ ９３􀆰 ２ ０􀆰 ０１６ ０􀆰 ０５２ ０􀆰 ０１４Ｘ５１研发经费支出占ＧＤＰ比重１􀆰 ０ １􀆰 ３ １􀆰 ４ １􀆰 ８ ２􀆰 ０ １􀆰 ４ ０􀆰 ０２７ ０􀆰 ０４７ ０􀆰 ０２１Ｘ５２退耕还林投资完成额１２１０００４ ２６８１１８８ ２５８０９６５ ３２２０４５５ １９７７６４９ ２４６２１４８ ０􀆰 ０１８ ０􀆰 ０２５ ０􀆰 ００７Ｘ５３化学需氧量去除率７４􀆰 ４ ７７􀆰 ０ ７７􀆰 ０ ９９􀆰 ０ ６６􀆰 ２ ８０􀆰 ８ ０􀆰 ０１８ ０􀆰 ０４２ ０􀆰 ０１２Ｘ５４环境污染治理投资比重１􀆰 ０ １􀆰 ３ １􀆰 ２ １􀆰 ９ １􀆰 ６ １􀆰 ４ ０􀆰 ０４７ ０􀆰 ０４７ ０􀆰 ０３６４、组合权重确定通过邀请环境管理、可持续发展、生态经济等领域的５位专家对五个子系统层与１９个指标的相对重要性进行打分，得到五个子系统层相对于目标层以及每个子系统层下各指标的重要性程度判断矩阵，如表３、４２３４ 管理评论第２９卷所示。表３ 五个子系统层相对于目标层的判断矩阵社会经济Ｘ１生态环境Ｘ２自然资产Ｘ３生活质量Ｘ４政策支持Ｘ５权重ａｓ社会经济Ｘ１ １􀆰 ００００ ０􀆰 ６２８６ １􀆰 ８４００ ２􀆰 １２８６ ２􀆰 ６６６７ ０􀆰 ２６５３生态环境Ｘ２ １􀆰 ５９０８ １􀆰 ００００ ２􀆰 ００００ ２􀆰 ５０００ ２􀆰 ５３３３ ０􀆰 ３３２０自然资产Ｘ３ ０􀆰 ５４３５ ０􀆰 ５０００ １􀆰 ００００ １􀆰 ９６６７ １􀆰 ４６６７ ０􀆰 １７３４生活质量Ｘ４ ０􀆰 ４６９８ ０􀆰 ４０００ ０􀆰 ５０８５ １􀆰 ００００ １􀆰 ３０００ ０􀆰 １２００政策支持Ｘ５ ０􀆰 ３７５０ ０􀆰 ３９４７ ０􀆰 ６８１８ ０􀆰 ７６９２ １􀆰 ００００ ０􀆰 １０９２根据ＡＨＰ的计算方法，得到系统层相对于目标层的权重，具体见表３。根据一致性检验可知，判断矩阵一致性比例为０􀆰 ０１２４，小于０􀆰 １，这说明表３中的权重分配通过了一致性检验。表４ 各子系统层下指标的判断矩阵与权重系统层指标层权 重社会经济子系统Ｘ１ Ｘ１１ Ｘ１２ Ｘ１３ － －权重ｂｋＸ１１ １􀆰 ００００ ４􀆰 ６０００ ２􀆰 ８０００ － － ０􀆰 ６３６７Ｘ１２ ０􀆰 ２１７４ １􀆰 ００００ ０􀆰 ６６６７ － － ０􀆰 １４２７Ｘ１３ ０􀆰 ３５７０ １􀆰 ４９９９ １􀆰 ００００ － － ０􀆰 ２２０６生态环境子系统Ｘ２ Ｘ２１ Ｘ２２ Ｘ２３ Ｘ２４ Ｘ２５权重ｂｋＸ２１ １􀆰 ００００ ０􀆰 ３４６７ １􀆰 ３１６７ １􀆰 １３３３ ２􀆰 ３４００ ０􀆰 １８１２Ｘ２２ ２􀆰 ８８４３ １􀆰 ００００ ２􀆰 ９０００ ２􀆰 ８５００ ３􀆰 ００００ ０􀆰 ４０９７Ｘ２３ ０􀆰 ７５９５ ０􀆰 ３４４８ １􀆰 ００００ １􀆰 １０００ ２􀆰 ６０００ ０􀆰 １６４６Ｘ２４ ０􀆰 ８８２４ ０􀆰 ３５０９ ０􀆰 ９０９１ １􀆰 ００００ ２􀆰 ６０００ ０􀆰 １６３９Ｘ２５ ０􀆰 ４２７４ ０􀆰 ３３３３ ０􀆰 ３８４６ ０􀆰 ３８４６ １􀆰 ００００ ０􀆰 ０８０６自然资产子系统Ｘ３ Ｘ３１ Ｘ３２ Ｘ３３ Ｘ３４ －权重ｂｋＸ３１ １􀆰 ００００ ２􀆰 ４０００ ２􀆰 ９０００ ２􀆰 ５０００ － ０􀆰 ４６１０Ｘ３２ ０􀆰 ４１６７ １􀆰 ００００ １􀆰 ０３３３ １􀆰 １１６７ － ０􀆰 １８７９Ｘ３３ ０􀆰 ３４４８ ０􀆰 ９６７８ １􀆰 ００００ ２􀆰 ０３３３ － ０􀆰 ２０７９Ｘ３４ ０􀆰 ４０００ ０􀆰 ８９５５ ０􀆰 ４９１８ １􀆰 ００００ － ０􀆰 １４６２生活质量子系统Ｘ４ Ｘ４１ Ｘ４２ Ｘ４３ － －权重ｂｋＸ４１ １􀆰 ００００ ２􀆰 ６６６７ ３􀆰 ２０００ － － ０􀆰 ５７４５Ｘ４２ ０􀆰 ３７５０ １􀆰 ００００ ３􀆰 ０５００ － － ０􀆰 ２９４０Ｘ４３ ０􀆰 ３１２５ ０􀆰 ３２７９ １􀆰 ００００ － － ０􀆰 １３１５政策支持子系统Ｘ５ Ｘ５１ Ｘ５２ Ｘ５３ Ｘ５４ －权重ｂｋＸ５１ １􀆰 ００００ ２􀆰 ８０００ １􀆰 ０６６７ ０􀆰 ４２８６ － ０􀆰 ２４５０Ｘ５２ ０􀆰 ３５７１ １􀆰 ００００ １􀆰 ５４００ ０􀆰 ４７３３ － ０􀆰 １６４５Ｘ５３ ０􀆰 ９３７５ ０􀆰 ６４９４ １􀆰 ００００ ０􀆰 ４１６７ － ０􀆰 １６３４Ｘ５４ ２􀆰 ３３３２ ２􀆰 １１２８ ２􀆰 ３９９８ １􀆰 ００００ － ０􀆰 ４２７１仿照子系统层权重的确定方法，得到各子系统层下的指标权重，见表４。依据一致性检验可知，社会经济、生态环境、自然资产、生活质量、政策支持五个子系统的判断矩阵一致性比例分别为０􀆰 ０００９、０􀆰 ０２４４、０􀆰 ０２７５、０􀆰 ０９３７、０􀆰 ０７９４，均小于０􀆰 １，说明这五个子系统的权重分配均通过了一致性检验。将权重ａｓ与ｂｋ带入公式（４）中，得到指标的主观权重ｃｊ，见表２。将指标数据带入公式（５）－（８）中，得到指标的客观权重ｖｊ，见表２。将计算得到的ｃｊ和ｖｊ带入公式（９）中，得到指标的组合权重ｗｊ。计算得到的组合权重既保留了对客观真实情况的反映，又体现了指标属性对绿色增长系统评价的重要程度。５、结果分析（１）中国绿色增长系统发展水平评价通过模型计算得到２００１－２０１２年中国绿色增长系统的灰色关联相对贴近度，见图１。由图１可知，从总体上看，中国绿色增长系统的灰色关联相对贴近度呈现缓慢升高的趋势，从２００１年的第１期武春友，等基于ＴＯＰＳＩＳ⁃灰色关联分析的区域绿色增长系统评价模型及实证２３５ 图１ 中国绿色增长系统时序变化趋势０􀆰 ４６３３增至２０１２年的０􀆰 ５４３９，１２年间仅升高了０􀆰 ０８０６。从上述结果可知，中国经济的绿色化程度在不断提高，但绿色化的整体进展速度较慢。具体的发展阶段分为２００１－２００３年为中国绿色增长系统的发展初期，该阶段的经济绿色化程度处于较低水平且有微幅的下降。通过分析发现，在影响中国绿色增长系统的诸多因素中，社会经济、生态环境两个子系统的灰色关联相对贴近度在２００１－２００３年呈现逐年降低的趋势，而其他三个子系统的贴近度呈现逐年升高的态势。可见，中国绿色增长系统的发展初期，社会经济的绿色化水平不高以及资源环境不断恶化是影响绿色增长的主要因素。另外，虽然自然资产、生活质量与政策支持三个子系统发展水平的升高并没有弥补社会经济与生态环境两个子系统的降低给中国绿色增长系统带来的不利影响，但三个子系统的提高使得中国绿色增长系统的贴近度降幅保持在０􀆰 ００３４这样一个非常小的区间内。２００４－２００６年为中国绿色增长系统的波动回升期，该阶段的经济绿色化程度呈现先升后降的趋势。出现此种现象的原因主要是社会经济、生态环境两个子系统的灰色关联相对贴近度呈现逐年上升的趋势。在这一时期内，社会经济与生态环境两个子系统成功扭转了不断降低的趋势，这说明社会经济发展与生态环境之间的脱钩初见成效，经济增长的绿色化程度与生态环境的治理保护均得到了加强。可见，中国在持续优化现有产业结构、加快经济发展速度的基础上，要着重增强资源环境的保护，从而带动其他子系统的发展，以实现中国绿色增长系统发展水平的提高。２００７－２０１２年为中国绿色增长系统的不断上升期，该阶段的经济绿色化程度虽有下降，但整体上呈明显的升高趋势。这一时期，中国经济发展逐渐摆脱了资源短缺、环境恶化、产业结构不合理、研发投入不足等一系列不利因素，通过优化产业结构调整、加快新能源与再生能源开发、推动绿色、低碳技术创新、加强环境治理与生态修复投资等途径促进了中国经济的绿色增长。但在“十二五”规划的开局之年，中国绿色增长系统的贴近度出现了急速下滑，究其原因发现，自然资产与政策支持子系统在２０１１年表现为下降的趋势。日益增加的资源需求使得自然生态系统已不堪重负，加上我国政府在政策支持力度上的放松，使得中国经济的绿色化水平出现了急剧下降。可见，中国绿色增长系统发展水平的持续、稳定提高得益于社会经济、生态环境、自然资产、生活质量与政策支持五个子系统的综合、协同作用。（２）五个子系统发展水平评价通过模型计算得到２００１－２０１２年得到五个子系统的灰色关联相对贴近度，见图２、图３、图４与图５。Ａ．整体发展水平评价由图２可发现，根据灰色关联相对贴近度的年均值，五个子系统可分为三个等级层第一层是自然资产子系统，其年均值为０􀆰 ５３５０；第二层是生活质量子系统与政策支持子系统，其年均值分别为０􀆰 ４８７３与０􀆰 ４９７４；第三层是生态环境子系统与社会经济子系统，其年均值分别为０􀆰 ４７８４与０􀆰 ４６９４。 ２００１－２０１２年，中国绿色增长系统的灰色关联相对贴近度年均值为０􀆰 ４９１２。研究结果表明自然资产子系统具有明显的发展优势，其年均值高于中国绿色增长系统的年均值，对绿色增长系统的稳定发展具有积极的正向作用。这与我国本底资源的多样性与丰富性是分不开的。自然资产子系统在为社会经济发展提供必需原材料的同时，也有助于分解和吸收人口及生产活动所产生的废物与污染。生活质量与政策支持子系统的年均值接近或稍高于中国绿色增长系统的年均值，对绿色增长系统发展水２３６ 管理评论第２９卷图２ 五个子系统的整体发展水平平的提升具有较大的拉动作用。近年来，随着我国城市化进展的不断加快，城市交通、医疗卫生、人居环境等方面的基础设施建设均得到了明显的改善，居民生活质量大大提高。面对资源环境问题的日益严重，我国政府在污染治理、资源效率、绿色技术等方面的投入力度不断加大。例如，我国环境污染治理投资总额从２００１年的１１０６􀆰 ７亿元升高到２０１２年的８２５３􀆰 ５亿元，增长了６􀆰 ４６倍。生态环境子系统与社会经济子系统的年均值低于中国绿色增长系统的年均值，发展水平相对较低，发展优势不明显，一定程度上限制了绿色增长系统整体发展水平的提升。这说明我国经济发展的生态环境代价仍然很大，经济增长与生态环境的脱钩还有待于进一步加强。 ２００１－２０１２年，我国ＧＤＰ从１０９６５５􀆰 ２亿元增到５１８９４２􀆰 １亿元，增长了３􀆰 ７３倍；资源环境成本从４７５９􀆰 ５２亿元升高到４０００６􀆰 ２５亿元，增长了７􀆰 ４１倍。可见，推动社会经济与生态环境的协调发展将成为提升我国绿色增长水平的突破口。Ｂ．发展趋势评价图３ 社会经济与生态环境子系统的时序变化趋势从图３（ａ）可发现，２００１－２０１２年期间，社会经济子系统的灰色关联相对贴近度呈现稳定上升的趋势，２００８年开始，贴近度数值超过平均水平（１２年的平均值），这说明１２年来中国在经济规模、效益以及产业结构等方面都取得了长足的发展，绿色化发展能力不断增强。 ２００１－２０１２年，贴近度数值从０􀆰 ４５２５升高到０􀆰 ５５３６，增长了０􀆰 ２２倍，增速居五个子系统的第四位，增长趋势较为平稳。这一趋势主要来源于人均绿色ＧＤＰ、人口自然增长率与第三产业占ＧＤＰ比重的共同贡献。在三个影响因素中，人均绿色ＧＤＰ、第三产业占ＧＤＰ比重与社会经济子系统的发展水平呈现良好的一致性，这表明绿色财富积累、产业结构调整对社会经济子系统水平的提高具有良好的贡献效果。从图３（ｂ）可知，２００１－２０１２年期间，生态环境子系统的灰色关联相对贴近度呈现平稳上升的趋势。２００１－２００３年为中国生态环境的恶化期，这一情况的出现来源于较高的化石能源消耗与较低的再生能源消耗的双重影响；２００４－２００６年中国生态环境呈现缓慢提高的趋势，其原因在于再生能源消耗比重的提高与环境事件造成的经济损失的下降；２００７－２０１２年中国生态环境开始呈现持续上升的趋势。这一时期，中国再生能源消耗比重大幅提高，从２００７年的６􀆰 ８％增至２０１２年的９􀆰 ４％，二氧化硫排放量持续降低，从２００７年的２４６８万吨降至２０１２年的２１１８万吨。可见，新能源开发与环境保护日益得到政府和社会公众的重视，从而导致这第１期武春友，等基于ＴＯＰＳＩＳ⁃灰色关联分析的区域绿色增长系统评价模型及实证２３７ 一时期的生态环境子系统呈现持续的上升趋势。图４ 自然资产与生活质量子系统的时序变化趋势从图４（ａ）可知，２００１－２０１２年期间，自然资产子系统的灰色关联相对贴近度呈现明显的波动状态２００１－２００５年相对贴近度由０􀆰 ４６７１升高到０􀆰 ５７６５，呈现了一个较高的增长水平，而２００６－２００７年却呈现逐渐下降的态势，其后经过短暂上升后又回落到２００９年的０􀆰 ５４９０。从２０１０年开始，中国自然资产子系统开始呈现大幅度上升的趋势，但２０１１年出现了急速下滑，之后呈现升高趋势。这种波动的趋势来源于水资