基于熵權-灰色關聯分析法的資源環境承載力評價

摘要：資源環境承載力是評價地區可持續發展狀況和國土空間規劃的重要依據。以熵權-灰色關聯分析法相結合對蘇州市6個市（區）2009～2017年間的資源環境承載力進行評價，分析了蘇州市資源環境承載的整體狀況、區域內部差異及資源、環境、社會經濟承載力三者之間的關聯度。結果表明，吳江區和太倉市的資源環境承載力出現下降，其他4個市（區）均為上升趨勢，資源、環境、社會經濟承載力的關聯度在0.7左右，對資源環境承載力影響較大的幾個因素為：人均耕地面積、污水處理率和人均道路面積等。因此，建議政府保護耕地，集約節約利用土地資源，追求質量效益性的增長方式，加強環境監管措施，改善公共交通設施，道路的修建和當地人口增長相適應避免交通擁堵等問題。

關鍵詞：資源環境承載力;灰色關聯分析法;熵權法;協調可持續發展

資源環境承載力一般是指在自然環境和生態系統不受危害的前提下，一定地區資源條件和環境條件下所能承載的最大人口數量和經濟規模。在過去的幾十年里，城鎮化促進了中國社會和經濟的迅猛發展，但與此同時，環境問題日益突出，對人類社會的可持續發展構成了威脅。經濟發展不能超過環境保護的最大限度，國土空間規劃和三區三線的劃定也將資源環境承載力作為重要基礎，在此背景下資源環境承載力研究受到了學界廣泛關注。任建蘭等利用層次分析法、多目標規劃評價預測模型對黃河三角洲高效生態經濟區資源環境綜合承載力進行了研究[1];樊杰等創建了資源環境承載能力預警的理論模型，對全國資源環境承載能力預警的基點和技術方法進展進行了研究[2];牛方曲等構建了產業、人口、經濟、資源、環境綜合分析框架，將資源環境承載力評價方法應用在西藏產業結構調整中[3]?？偟膩砜?，目前該類研究尚未形成統一的方法體系[4]，迫切需要不斷發展完善，為區域可持續發展和國土空間規劃提供科學依據。

權重確定是資源環境承載力評價的關鍵過程。目前確定權重系數較為廣泛的方法是層次分析法和德爾菲法，它們具有定性與定量相結合的特點[5]。但由于這些方法的主觀性較強，使其研究結果一直存在著爭議。熵值法為客觀賦值法，各指標權重由實際原始數據最終得出，旨在使評價結果更加客觀，并且有利于發現各個區域發展過程中的趨勢變化情況。例如，鄒薈霞等以熵權法確定指標權重，對山東省的資源環境承載力進行了評估，并探討了區域資源環境承載力的內部差異;楊亮潔等采用熵權法確定權重，對甘肅省14個市州2004—2013年的綜合承載力和資源、環境、社會、經濟4個子系統內部承載力水平進行了剖析。然而，熵權法不易直接看出資源、環境和社會經濟之間的關系，地區的資源環境承載力的提高需要的是三者的協調發展，本文引入灰色關聯分析法來進一步分析資源、環境、社會經濟承載力之間的關聯度?；疑P聯分析法具有數學處理較為簡單且能使用樣本所提供的全部信息的優點，和熵權法結合能夠避免往常采用均權處理方法時雖然客觀，但是容易忽略樣本的一些重要信息的問題。李國良等在模擬區域雨水資源開發利用潛力綜合評價中將熵值理論引入到灰色關聯分析模型中，發現這樣能夠有效提高灰色關聯分析模型的評價精度。

蘇州市是我國快速城市化區域的典型代表，近幾十年來經濟社會發展迅速，集鎮面積盲目擴張，土地資源浪費嚴重。與此同時，人口的不斷增多，對各類資源的需求量持續增加，對當地的生態環境和可持續發展造成了巨大壓力?；诖?，本文以蘇州市為例，將熵權法和灰色關聯法相結合，評估其在2009-2017年城市化進程中的資源環境承載力，并試圖厘清三個問題：（1）蘇州市的6個市（區）9年中的資源、環境、社會經濟承載力以及綜合承載力變化過程有何特點？（2）資源、環境、社會經濟承載力之間有怎樣的關聯，變化趨勢如何？（3）應采取何等措施來促進區域的協調可持續發展？

1.研究區域與數據來源

1.1研究區域

蘇州市位于江蘇省南部（30°47’～32°02’ N ，119°55’ ～121°20’ E，），是長江三角洲重要的中心城市之一。全市地勢低平，平原占總面積的54.8%，海拔4米左右，丘陵占總面積的2.7%。蘇州屬于亞熱帶季風海洋性氣候，四季分明，雨量充沛。蘇州市下轄6個區、4個縣級市，根據搜集到的資料即統計年鑒中的分類將研究區劃分為6個市（區），其中包括：市區（吳中區、相城區、高新區、姑蘇區、工業園區）、吳江區、常熟市、張家港市、昆山市和太倉市。2012年吳江市撤市改區，但是本研究數據從2009年開始，所以在研究中暫未將吳江區歸入市區。本文研究對象為：市區、吳江區、常熟市、張家港市、昆山市、太倉市6個市（區）。

1.2數據準備

本研究相關數據均來自蘇州統計局《蘇州統計年鑒2009～2018》中的分地區城市設施水平、分地區城市建設用地、分地區城市供水情況、分地區城市園林綠化情況、分地區環境保護情況、從統計數字看蘇州等（http：//www.suzhou.gov.cn/szsrmzf/tjnj/nav_list.shtml）以及政府性工作報告2009年～2018年。

2.研究方法

2.1指標體系的構建

為對蘇州市資源環境承載力進行評定，從各方面尋找引起承載力變化的因素，本文將評價指標體系的目標層設定為資源環境承載力，準則層分為資源承載力、環境承載力、社會經濟承載力。王書華等構建了一套適合于東部沿海地區的區域土地承載力綜合評價指標體系，包括：水土資源、社會、生態環境、經濟技術四個支撐系統，并且細化為30個指標;董越等也通過從經濟承載力、社會承載力和資源環境承載力3 個子領域構建了城市綜合承載力指標體系。本文參照王書華等以及董越等的文獻并根據實際情況，從資源、環境、社會經濟方面選取了12個指標進行對蘇州市6個市（區）的資源環境承載力綜合評價并對以上三方面進行具體分析。

遵循針對性、系統性、代表性、動態性、可獲得性的原則，本研究結合蘇州市實際情況，選取的資源環境承載力評價指標中資源承載力指標有：人均耕地面積（km2/人）、人均水資源量（m3/人）、人均公園綠地面積（㎡/人）、人口密度（人/km2）;環境承載力指標有：固體廢棄物綜合利用率/%、工業粉塵排放率/%、污水處理率/%、建成區綠化覆蓋率/%;社會經濟承載力指標有：第三產業占GDP比重/%、公共交通每萬人擁有量（萬人/輛）、人均GDP（萬元/人）、人均城市道路面積（㎡/人）。

2.2指標性質的劃分

指標性質反映指標的狀態，可以體現客觀對象的具體特征，分為正相關和負相關。前者即指標值與評價結果成正比，指標值越大，評價越好;反之，負相關則是指標值越小，評價越好。本文12個指標中，除了人口密度、工業粉塵排放率為負相關指標外，其他10個指標均為正相關指標。

2.3熵權-灰色關聯分析法

在本研究中，我們使用基于熵權-灰色關聯分析法估算蘇州市6個市區資源環境承載力的變化及資源、環境、社會經濟承載力的關聯變化狀況。熵權-灰色關聯分析法的評價結果由數據直接得出，計算過程更為客觀。

3.結果

3.1權重的確定結果

熵權法確定權重常研究的是截面數據，本文將蘇州市6個市區2009～2017年各年的截面數據進行熵權法計算，確定了最終的指標權重，并以統一的最終權重來測算各個市（區）近年資源環境承載力的變化情況。各指標權重如下：人均耕地面積（0.126）、人均水資源量（0.091）、人均公園綠地面積（0.083）、人口密度（0.036）;固體廢棄物綜合利用率（0.014）、工業粉塵排放率（0.022）、污水處理率（0.071）、建成區綠化覆蓋率（0.037）;第三產業占GDP比重（0.058）、公共交通每萬人擁有量（0.208）、人均GDP（0.075）、人均城市道路面積（0.179）

3.2承載力的變化情況

2009～2017年間蘇州市6個市（區）所有地區近年來的資源承載力總體呈下降趨勢，2009年-2010年太倉和常熟下降最為明顯，在2010年-2014年太倉資源承載力出現緩慢上升的趨勢，2014年之后太倉又以較大的幅度開始下降;2011年-2012年張家港和市區出現資源承載力上升的情況，張家港在2013年-2015年經歷了短暫的平穩發展時期，之后開始下降;常熟從2011年開始資源承載力呈現穩定發展態勢，并在2015年-2017年緩慢上升。6個市（區）中變化最大的是太倉，2009年和2017年相差0.089，變化最小的是張家港，2010年和2017年相差0.44。

蘇州市6個市（區）環境承載力在2009年-2010年除了張家港和昆山，其他市（區）環境承載力均大幅降低;2010年-2011年除了市區小幅降低，張家港大幅降低，其他市（區）呈現上升趨勢;2011-2105年6個市區均為上升趨勢;吳江區、市區、太倉2015-2017年環境承載力降低，其中吳江區的降幅較大，而市區降幅較小，太倉則波動小幅下降，其他區域呈上升狀態。六個市（區）中昆山9年的環境承載力差值最大，上升最多，為0.072;張家港的環境承載力差值最小為0.032。

蘇州市6個市（區）社會經濟承載力中：各地區除了常熟和張家港，其他地區在2014-2015年均出現降幅，其中吳江區太倉降幅最大;除了吳江區，其他地區總體上來說都處于增長狀態，其中常熟和張家港屬于穩步增長;市區和昆山增幅較大，但昆山在2014年-2017年出現波動下降;太倉和吳江區近兩年社會經濟承載力有所停滯。6個地區中昆山的社會經濟承載力值提升最多，為0.199;常熟9年里的承載力差值最小為0.082。

由2009-2017年間蘇州市6個市（區）資源環境承載力綜合來看除了吳江區和太倉，其他地區綜合承載力總體上呈現增長趨勢。吳江區和太倉在2014年之前呈增長趨勢，在2014年之后又波動下降。張家港和其他地區相比增幅較為緩慢，昆山增長較快，常熟和市區的增幅較為穩定。吳江區和太倉的綜合承載力水平在2014年之前相對較高，在2014年之后逐漸被市區和昆山超越。

3.3資源、環境、社會經濟承載力關聯度

為方便下面表述，將資源與環境承載力的關聯度記為r1，資源與社會經濟承載力的關聯度記為r2，環境與社會經濟承載力的關聯度記為r3。蘇州市整體的r1=0.630，r2=0.655，r3=0.624，三者的關聯度整體上差別不大，所以本文分別對每個市（區）資源、環境、社會經濟承載力的關聯系數和關聯度進行了計算。

由表1可以看出，r1的排序為：張家港>昆山>常熟>市區>太倉>吳江區;r2的排序為：太倉>常熟>吳江區>張家港>市區>昆山;r3的排序為：常熟>張家港>昆山>市區>吳江>太倉。市區和昆山的資源、環境、社會經濟承載力的關聯系數變化趨勢較為接近，資源與社會經濟承載力的關聯系數和環境與社會經濟承載力的關聯系數在波動下降，資源與環境承載力的關聯系數在波動上升。其他4個市（區）的資源與社會經濟承載力關聯系數和資源與環境承載力關聯系數總體上呈波動上升趨勢，而環境與社會經濟承載力關聯系數變化情況波動較大，較不穩定。

4.討論

隨著社會經濟的不斷發展，人類由于自身所具有的主觀能動性和創造性，城市地區的資源環境承載力已經不單單由地區本身所擁有的資源或環境來決定，社會經濟也發揮著不可忽視的作用。人類社會和自然是一個生命共同體，綠水青山就是金山銀山，金山銀山也可以更好地養護綠水青山。本文將討論蘇州市各個市區的資源，環境，社會經濟承載力變化原因以及它們之間又有怎樣的關聯，今后應采取怎樣的措施來提高地區的資源環境承載力。

4.1承載力變化

本文研究得出，由于各市（區）資源總量有限，隨著人口密度升高，人均耕地面積、人均水資源量以及人均公園綠地面積減少，同時，近年來建設用地擴張，耕地面積不斷減少，導致資源承載力總體呈下降趨勢，這與鞠春燕等對蘇州市2000年～2005年的資源承載力發展趨勢的研究結果一致。

蘇州市建設用地比重較大，存在著水體污染、土地污染等問題，在本研究中發現蘇州市大多數市（區）環境承載力總體呈上升趨勢，說明環境方面有所改善，近年來蘇州市對環境保護的重視程度有所提升。但吳江區由于2015年～2017年固體廢棄物綜合利用率從94.12%下降到了79.22%，污水處理率從2015年的95.88%下降到2016年的91.73%，建成區綠化覆蓋率從2016年的41.19%降低到2017年的38。14%均導致了2015年～2017年環境承載力的快速下降，在今后的發展中對環境的保護仍不能松懈。

蘇州市近年來經濟發展速度較快，所以總體上各市（區）的社會經濟承載力呈上升趨勢。在社會經濟承載力的幾個指標中人均城市道路面積和每萬人公共交通擁有量比重較大，而吳江區和太倉2014年～2015年間由于人均城市道路面積沒有隨著人口的增長而做出適當增加，導致社會經濟承載力出現較大的下降。如今各種自然資源和社會資源在地區之間通過交通運輸來流動，打破了過去地區內部資源自給自足的狀態，交通運輸對于一個城市的發展所起到的作用越來越重要。社會經濟承載力的權重為0.52，在綜合承載力的評估中占有較高的比重，資源環境綜合承載力受經濟社會承載力的影響最為明顯，這其實也與現實中人口往往流向經濟社會發展較快的地區相對應。

4.2關聯系數及關聯度變化

市區和昆山是蘇州市兩個經濟社會發展較快的兩個市，承載力關聯系數的發展趨勢也較為一致：伴隨著經濟社會承載力的不斷提升，資源承載力關聯系數和經濟社會承載力的關聯系數在波動下降，說明這兩個市經濟社會的發展對資源的依賴程度在逐漸降低;而環境承載力和社會經濟承載力的關聯系數逐漸降低，所以推斷兩個市在經濟社會發展的同時沒有同步加強對環境狀況的關注。其他4個市（區）總體上資源和社會經濟承載力的關聯系數呈上升趨勢，說明經濟的發展還在相對更大程度得依賴資源，資源在社會經濟的發展中還起著比較重要的作用，由資源和社會經濟的關聯度表中也可以看出相對市區和昆山，太倉，常熟，吳江區，張家港的社會經濟發展對資源的依賴更大一些。其他4個市（區）環境與社會經濟的承載力關聯系數變化情況不穩定且波動較大，說明環境承載力的發展并沒有隨著經濟社會承載力的變化而產生有規律的影響，但總體關聯度在0.7左右，說明環境與社會經濟承載力也是有較高關聯的（和中間值0.5比較）?？傮w上蘇州市6個市（區）的資源承載力和環境承載力關聯系數呈上升的趨勢，或許在人均資源越來越少的情況下，人們會更加重視環境質量這個方面。

4.3啟示

從地區層面來看，由于交通運輸業的快速發展，加快了城市之間的物質信息流動，不僅人們的物質需求得到了更好的滿足，一個地區便利的交通也成為吸引人才流入的一個重要因素。地方政府要重視交通運輸業的發展，在經濟社會快速發展引進更多人才的同時，不忽視人均道路面積和每萬人擁有公共交通數量等要素的改善，避免城市出現道路擁堵等問題。

從國家層面來看，盡管經濟全球化的今天物質運輸沒有了城市邊界或者國界的諸多局限，但是我們中國是一個擁有14億人口的大國，要始終嚴守18億畝的耕地紅線，在重大全球性的災害來臨時，能夠滿足自身的糧食需求，不因過度追求經濟的發展而使生態彈性喪失，要集約節約利用土地，提高土地利用率，追求質量效益型的增長方式。

“三廢”即廢氣、廢水和固體廢棄物的處理是一個長期值得重視的事情，我們不能在追求金山銀山的過程中忘記綠水青山。人類在向自然索取有用的資源后不能簡單得將生產過后有害的垃圾反饋給自然，我們要追求的應該是人類自然的和諧相處，物質能量的平衡傳遞，而不是失衡的單向索取。人類在起初依靠自然資源使社會經濟得到初步的發展后應該更加注重生態環境的保護，取之有度，愛護有加。

4.4研究展望

雖然本研究充分利用了數據所反映的信息效用值，通過數據確定熵權，避免了人為干擾，使評價結果更客觀，但仍存在一定的不確定性。首先，由于受到數據可獲取性的影響，在評價體系的構建方面未能選取足夠多的指標，可能會對結果的準確性產生影響。其次，本研究應用的熵權-灰色關聯模型簡化了復雜的資源環境及社會經濟狀況，增強了評價的可操作性，這也不可避免得對評估結果的準確性產生影響。最后由于研究對象對蘇州市的6個市（區），研究對象不夠多，未能充分揭示資源、環境、社會經濟承載力之間的規律，對準確性產生一定影響。為了提高資源環境綜合承載力評估的準確性，未來的研究應考慮增加生態方面的相關指標，使指標的選取更加全面，所選取的研究對象也應該是更多的城市，進一步探索資源、環境、社會經濟承載力之間的變化規律。

結論

本文以蘇州市的6個市（區）為研究區，評估各個市（區）的資源、環境、社會經濟及綜合承載力。結果顯示由于人口不斷增多，人均耕地面積不斷減少，資源承載力總體呈下降趨勢;環境承載力除吳江區外，其他市（區）總體呈上升趨勢;社會經濟承載力中由于吳江區和太倉人均道路面積和每萬人擁有公共交通數量沒有及時與人口增長相適應而導致總體呈下降趨勢，其他4個市則呈現上升趨勢。社會經濟承載力在綜合承載力中所占比重較大，所以綜合承載力的變化趨勢受社會經濟承載力的變化影響較大。本文進一步計算了資源、環境、社會經濟承載力三者之間的關聯系數和關聯度，發現市區和昆山的社會經濟發展較快，三者之間的關聯系數變化趨勢相似，資源和社會經濟承載力的關聯系數變化呈下降趨勢，其他4個市的資源和社會經濟承載力的關聯系數變化則呈上升趨勢。環境和社會經濟承載力關聯系數變化沒有明顯的規律，資源和環境承載力的關聯系數總體呈上升趨勢?；谶@些結果我們建議地方政府節約集約利用土地資源，在經濟社會發展的過程中也要持續加強對環境保護的重視，要保持道路暢通，道路的修建，公共交通的數量和人口的增長相適應。此外，本文的研究方法和結果可以為其他城市的相關研究提供參考。

參考文獻

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[3]牛方曲，封志明，劉慧.資源環境承載力綜合評價方法在西藏產業結構調整中的應用[J].地理學報，2019，74（08）：1563-1575.

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作者簡介：高夢凡（1997），女，山西晉城，碩士，主要研究方向為：土地利用及生態響應。Email：20194202061@stu.suda.edu.cn;TEL：18235448446

基金項目：江蘇省社會科學基金青年項目“蘇錫常地區生態系統服務供需格局及空間關聯的多尺度效應模擬研究”（批準號：19GLC016）。

江蘇高校哲學社會科學研究重大項目：蘇州市生態系統服務供需格局及空間關聯模擬研究（2019SJZDA043）;

江蘇省社科應用研究精品工程重點項目：江蘇省城市化與生態系統服務的時空關聯研究（20SYC-012）。