基于最优组合赋权的城市生态评价模型及应用

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1、基于最优组合赋权的城市生态评价模型及应用迟国泰齐菲张楠大连理工大学工商管理学院，辽宁大连116024摘要：以联合国可持续发展委员会、世界银行等权威机构的典型、高频率的指标为基础，并根据中国统计数据不全的现状，根据可观测性原则，根据“坚持以人为本，全面、协调、可持续的发展观”的科学发展观的内涵构建了适用于地级市行政区的生态评价指标体系。基于最优组合赋权建立了生态评价模型，并对辽宁省14个城市的生态进行实证分析。本文的创新与特色一是通过把人均绿色GDP、单位水资源工业废水负荷等指标纳入“驱动力-压力-状态-影响-响应”框架来构建适用于地级市行政区

2、的生态评价指标体系。二是通过最优组合赋权，实现了各评价对象加权得分与理想点广义距离最小，体现了距理想点越近、得分越高的原理。三是引入Jaynes最大熵原理，基于各评价结果一致性最大的思路确定最优组合权系数，避免了不合理的个别单一赋权方法对组合赋权结果贡献太小的问题。四是实证研究表明，影响辽宁省生态发展最主要的指标是人口增长率、单位水资源工业废水负荷、人均水资源量和人均绿色GDP。科学发展；生态评价；DPSIR模型；最优权重；组合赋权N945.16;F205;X24A1007-3221(2012)02-0183-08TheCity'sEcosy

3、stemEvaluationModelBasedonOptimalCombinationWeightsandItsApplicationCHIGuo-taiQIFeiZHANGNan2010-08-23基金项目：国家社会科学基金重大项目(06&ZD039)；国家自然科学基金资助项目(71171031)；教育部科学技术研究项目；大连银行小企业费用风险评级系统与贷款定价项目(2012-01)；大连市第二批科技计划项目(2009D11ZC102)迟国泰(1955-)男，教授，博士生导师，管理科学与工程博士；齐菲(1974-)女，博士生；张楠(198

4、5-)女，硕士生。发展观的适用于地级市行政区的生态评价j图2基于考虑两种因素组合赋权的生态评价原理图(5)(11)第2期迟国泰，等：基于最优组合赋权的城市生态评价模型及应用187(1)设：ei一为第J个评价指标的熵值，根据熵值计算公式，则e，为⋯1：勺=一志∑厶一in(矗)(7)勺一而刍，F凡JV’其中勺>o^=xo／∑石F为第J个指标下第i个系统的特征比重，茄F为第i个系统中的第J项指标的观测数据(i=1，2，⋯，n；，=1，2，⋯，m)，∑茹#为第J项指标的所有系统观测数据之和。(2)设W。一为第k个指标的熵权，计算公式为n61：W：!二

5、生：!：壶：圣匕整!尘!整尘。。，t=———了一=—：『—————————■————=『——————————■—一Lo／n一蚤e·荟{·+ib×蚤【‰／蓦并诸】×【，n(茹*／蚤石*)】熵值法赋权的特点是在所评价的样本中，同一指标之间的数值差别越大、则权重越大。2．3．4离差最大化法权重的确定(1)离差最大化法确定权重的原理设P。(i=1，2，⋯，m；’『=I，2，⋯，n)为第．『个评价对象第i项指标规范化得到的值。设W。为第i个指标的权重，埘。≥00对于指标i，用F。(埘)表示评价对象J与其他所有评价对象指标值的离差(k=I，2，⋯，n)，

6、则‘”1FF(埘)=∑lpF埘；一p。埘；i(9)因此，对指标i而言，所有评价对象与其他评价对象的总离差可表示为‘”1，。(Ⅲ)=∑F#(埘)=∑∑IpF—P。I埘。(10)根据离差最大化原理，构造最优化模型m1maxF(")=∑∑∑lP。一P。I埘；一≥o(11)8‘L睦如t解此最优化模型并进行归一化处理，得离差法权重‘”1∑∑lp。一P。I甜j=≮坠#÷—一∑∑∑IP。一P。(12)式(12)中∑∑lPF—P。I表示所有n个被评价对象第￡个指标规范化后的值两两相减取绝对值再求J5I々ol和得到的离差，记为F；；∑∑∑IP口一P。I表示所有

7、m个指标的离差Ft之和。式(12)的含义为第i个指标的离差占所有指标总离差的比重，比重越大则该指标权重越大。2．4基于两方面因素组合赋权2．4．1基于两种因素组合权重的计算。分别用Gl法,G2法、熵值和离差法4种方法求权重埘。(k=1，2。3，4)，则组合权重为I埘=∑at埘‘(13)I=I(17)3.4综合评价结果第2期迟国泰，等：基于最优组合赋权的城市生态评价模型及应用189期间国家人口增长率6‰的规划目标¨41带人式(3)得第i个城市第，个指标的规范化值x。。3．3组合权重的计算(1)G1法权重的计算①聘请专家，得到四个准则层(状态x卜

8、压力邑、响应蜀和驱动力墨)的主观优先顺序排序为：Xl>置>墨>丘。②根据专家意见，相邻准则瓦一，与五的重要性程度之比～的理性赋值为：r2=X。／如=I．2，r3=X