黄梦圆ａ，白彩全ｂ，ｃ，何宜庆ａ，尹海钊ａ，ｂ，张 蓉ａ，ｂ
（南昌大学，ａ．经济管理学院；ｂ．计量经济研究会；ｃ．理学院，南昌 ３３００３１）
摘要：运用投影寻踪模型对２００３－２０１１年长三角地区各地级市的经济发展与生态效率进行综合评价，并在此基础上对两系统间的耦合协调状况和相对发展状况进行了实证分析。结果表明，从时间上看，长三角地区的经济发展整体较稳定，但局部城市呈微量动态波动，而从空间上看，经济发展呈现出趋同集聚、优劣分异态势；区域生态效率总体不断提高，但空间分化较为显著，格局演变呈现出高低集聚、趋于改善的不规则分布，同时跃迁现象较多；经济发展与生态效率间的耦合协调分布经历了两极分化严重到多数局部均衡的演变，两子系统间的耦合协调性在新型城镇化时代背景下不断提升，极化现象有减缓趋势。
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关键词 ： 经济发展；生态效率；投影寻踪模型；耦合协调度；相对发展度；长三角地区
中图分类号：Ｆ２５９；Ｘ２２ 文献标识码：A 文章编号：0439－８114（２０15）16－4088-06
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.16.066
收稿日期：２０１５－０３－２８
基金项目：国家自然科学基金项目（７１２６３０３９）；江西省大学生创新创业训练计划项目（２０１３１０４０３０１１；２０１３１０４０３０１２）
作者简介：黄梦圆（１９９３－），女，江西瑞金人，在读硕士研究生，研究方向为金融学与区域经济，（电话）１５８７０６２８４７８（电子信箱）ｈｍｙｍｅｎｇ＠１６３．ｃｏｍ；
通信作者，白彩全（１９８９－），男，甘肃兰州人，在读硕士研究生，研究方向为区域经济与金融学，（电话）１５２７０９９７２３７（电子信箱）ｂａｉｃａｉｑｕａｎ０８１５＠１６３．ｃｏｍ。
传统的外延增长模式使人类社会与生态效率之间的矛盾日渐加深，部分地区已经逼近或者超过了环境承载力限度，严重影响了生态环境与经济的可持续发展。在经济稳健增长的同时提高生态效率成为经济学研究热点。
自１９９０年生态效率首次被提出后［１］，生态效率研究取得了一系列成果［２］。改革开放后，中国的经济社会飞速发展，与此同时，生态环境遭到严重破坏，生态效率低下，最终又制约了经济社会的进一步发展。因此，在经济发展的同时尽可能减少对生态环境的破坏，并保持生态效率持续稳定显得尤为重要。经济发展与生态效率协调发展相关研究成为国内外学者研究热点。
从已有研究看，国内外学者对生态效率的评价与测度［３，４］、时空演变［５］、影响因素［６］、生态效率与城镇化［７］等经济变量的关系做了较多研究，对区域经济与生态效率两系统的协调发展研究较少。有研究发现，两系统在发展过程中相互作用、交互耦合，一方面，经济发展在一定程度上对生态效率产生胁迫作用，同时，生态效率又在一定程度上约束着经济发展［８］。
作为中国综合实力强、城镇化水平高的区域，长三角地区的经济在国家经济中举足轻重，引领全国的经济增长。然而，随着经济快速发展，长三角的生态环境破坏严重，生态效率面临挑战，并在一定程度上对经济后续发展造成了负面影响。因此，科学评价该区域经济与生态效率的发展状况，研究两系统的耦合协调性，在相当程度上对该地区乃至全国的经济增长与可持续发展都具有一定的指引和借鉴作用。
近年来，在系统间动态内在联系研究采用耦合模型的背景下［８－１１］，因投影寻踪模型可将高维数据转化到低维子空间，最大限度地避免了权重取值受主观干扰的缺点，故可运用于耦合协调模型的指标体系赋权中［１２］。鉴于此，本研究基于经济发展与生态效率的交互耦合机制，以２００３－２０１１年长三角１６市作为研究对象，构建经济发展与生态效率评价指标体系，采用投影寻踪模型，通过函数最优化和确定投影值，分别对经济发展与生态效率进行了综合评价，继而构造两系统间的耦合协调发展度模型，分析两系统耦合协调性与相对发展度的时空演变特征。
１ 指标体系与分析方法
１．１ 指标体系的建立
由于单指标难以全面衡量区域经济发展与生态效率状况，因此借鉴相关研究工作采用多指标综合集成法从经济增长、经济结构与经济关系、经济效益３个方面衡量长三角经济发展水平，从生态环境效益、资源能源效率和循环经济３个方面衡量长三角生态效率，最终建立的评价指标体系见表１［１０，１１］。
１．２ 投影寻踪综合评价模型
投影寻踪模型，简称为ＰＰＭ模型，其将高维数据投影到低维空间从而通过投影数据的结构特征来研究原高维数据［１３－１６］，通常被用于解决多因素非线性高维数据的降维处理与新型综合评价问题。
设xij代表第i个样本的第j个指标，i=1,2,…，n，j=1,2,…，m，此处的n代表样本数，m代表指标个数。首先用极差法对原始数据进行标准化处理，然后运用投影寻踪模型对长三角地区经济发展与生态效率进行综合评价，步骤依次如下：
１．２．１ 投影指标函数 一般而言，直接处理高维数据比较困难，而将其进行投影从而转化为低维数据后，便可以利用常规方法进行处理与分析。此处采用线性投影，也就是将高维数据投影到一维线性空间，设代表维单位投影方向向量，ａ＝（ａ１，ａ２，…，ａｍ），ｚｉ代表ｘｉｊ的一维投影特征值，则有：
这是一个以aj为优化变量的复杂非线性优化问题，鉴于加速遗传算法的种种优点［１７］，采用此方法来寻找全局最优。
１．２．４ 确定投影值 将得到的aj代入投影指标函数，便可以求得投影值zi，根据zi的大小可以进行综合评价与分析，其中zi越大表示该样本越优［１５，１６］。
１．３ 耦合协调发展度模型
经济发展与生态效率相互促进、依赖、制约，构成经济发展—生态效率耦合协调系统［１４］，两系统间的耦合度模型与耦合协调度模型构建如下。
１．３．１ 耦合度模型 由容量耦合的概念与模型可得n维系统耦合度模型：
其中，U1和U2为经济发展与生态效率投影值标准化后的值；C为耦合度，其值介于０~１之间，C接近于０则表示两系统失谐，整个系统将向无序发展，C接近于１则表示两系统共振耦合，整个系统的结构有序和谐。
１．３．２ 耦合协调度模型 在上述模型的基础上，为了能更好地显示长三角经济发展与生态效率的协同关系，还需构建耦合协调度模型以期判别各城市两系统的协调发展状况。
其中，D为耦合协调度，C为耦合度，T为两系统间的调和指数，反映了经济发展与生态效率的整体协调效果；k、a、b为待定系数，按照一般情况，k取值０．５，另外，考虑到经济发展与生态效率具有相同的重要性，取a、b值均为０．５。
１．３．３ 相对发展度 在上述耦合协调度模型的基础上，引入相对发展度指数，以期衡量长三角地区经济发展与生态效率的同步性和相互适应性，相对发展度指数的计算如下：
E=U1/U2
根据的大小可将相对发展情况分为两系统完全同步发展型（E=1）、经济发展超前型（E>1）和经济发展滞后型（E<1）3类。
２ 长三角经济发展与生态效率综合评价
２．１ 经济发展综合评价
基于上文构建的经济发展综合评价指标体系，利用Ｍａｔｌａｂ软件计算得到长三角地区各城市经济发展水平的综合投影值，其时序态势和空间发展格局见图１。
从整体经济活力效率来看，该地区的经济发展已较为成熟和稳定。尽管长三角经济发展始终处于动态波动进程中，但是经济发展投影值基本稳定在０．２５左右。作为区域经济的核心，上海市的经济发展投影值始终位列第一，这进一步说明上海市是长三角经济整体发展的稳定器、产业经济和创新活动辐射中心，区域经济成熟稳定与其中心地位相关。区域动态波动源于城市经济地位的微量波动。无锡、杭州、苏州、泰州4市的经济发展投影值始终处于缓慢减小状态，说明这些地区的经济发展趋向疲软；南京、嘉兴、宁波、镇江4市则处于波动但整体趋向衰落状态；南通、台州、湖州、常州等市则处于波动上升或趋于稳定水平。
从空间格局角度来看，经济发展呈现出趋同集聚、优劣分异态势。上海的经济发展始终位列第一，且其周边城市的经济发展水平也较高，说明上海在长三角经济中的引领作用显著。作为传统区域的地方中心南京、杭州、宁波则是经济空间的第二层次组织中心，它们保持经济的次热增长状态。作为边缘化区域的扬州、台州、镇江等地，则始终都是经济发展的相对冷点区。介于冷热中心的过渡地带则显示出较大的波动性，例如南通市在２００３年是经济发展的冷点区，而在２００７年经济发展加快变成了经济发展的平衡区，２０１１年该区经济微下至次冷区。
２．２ 生态效率综合评价
同理，运用投影寻踪模型，利用Ｍａｔｌａｂ软件得到２００３－２０１１年长三角地区各地级市生态效率综合投影值，并选取２００３、２００７、２０１１年的综合数据，通过ArcGIS软件进行可视化表达（图２）。从结果来看，长三角地区生态效率总体上不断提高，其投影平均值由２００３年的０．４４上升为２０１１年的０．６８；区域生态发展空间分化显著，时间维度上波动幅度较大。长三角地区生态效率的格局演变呈现出“高低集聚、趋于改善”的不规则分布特点，跃迁现象较多。其中，南通、扬州、嘉兴、湖州、绍兴、宁波的生态效率得到不断改善；上海、南京、杭州、台州的生态效率状况有所恶化；常州、无锡、泰州、苏州、镇江等地的生态效率状况呈“Ｕ”形变化，这可能是因为这些地区在发展前期忽视生态效率，而后期的生态环保意识加强，逐渐采取了生态环保措施，促使环境质量和生态效率得到提高。
３ 长三角经济发展与生态效率耦合协调度
３．１ 长三角经济发展与生态效率耦合协调分析与协调状态分类
为了进一步揭示长三角区域的经济发展水平以及生态效率水平的耦合关系，根据１６个地级市协调度指数的大小，借鉴相关研究工作，将经济发展与生态效率耦合系统的协调度分成以下５类：理想协调发展型（0.8<D≤1．０）、一般协调发展型（0.6<D≤0.8）、过渡发展型（0.4<D≤0.6）、轻度失调衰退型（0.2<D≤0.4）和严重失调衰退型（0≤D≤0.2）并进行可视化表达（图３）［１４］。
２００３年，长三角８７．５％的城市经济发展与生态效率耦合度指数保持在０．２到０．８之间，属于轻度失调至一般协调发展的状况，说明该地区早期侧重经济发展，生态效率关注不足。例如苏州市的经济发展与生态效率极为不协调，第二产业比重高达６３．２％，远远高于江苏省５４．６％的平均水平；而镇江市属于理想耦合发展类型，与此阶段相对充足的环保投入、执行有力的环保政策等因素相关。２００７年，７５％的城市的耦合度稳定在０．２到０．６之间，虽然没有城市协调度低于０．２，但也没有高于０．８的情况，且分布在轻度失调和过渡发展型的区域比例为７∶６。其中苏州市第二产业比重减少至５９．８％，并且财政收入中的环保投入大增至７．９８亿元，因此经济发展与生态效率的耦合协调度得到显著提高；而镇江市则由于乡镇小型企业数量猛增，治污管控能力下降，严重制约了该市经济与生态效率的耦合协调发展。在２０１１年，长三角３７．５％的城市处于一般协调发展类型，不过也出现了严重的不平衡状况，南京、镇江、台州的耦合协调状况恶化，城市沦为严重的不协调发展区域。主要是由于这些地区经济产业结构中重工业比重过高，污染管控投入或治理措施乏力等因素，致使在经济发展的进程中生态效率降低，耦合度下滑。
从整体耦合情况来看，长三角地区的经济发展与生态效率耦合协调分布经历了两极分化严重到多数局部均衡的演变。在考察期初，既出现了地区耦合严重不协调的区域（如苏州），也出现了耦合非常协调的区域（如镇江），但随着时间的推移，极端化情况不再，多数过渡发展区域提升为一般协调发展地区。总体而言，长三角地区的经济发展与生态效率的耦合不断加强，先经济后生态的极化现象在新型城镇化时代背景下开始得到有效遏制。
３．２ 经济与生态效率相对发展度分析
运用相对发展度指数来衡量长三角地区经济发展与生态效率的同步程度和相互适应性。由于在现实中，两系统完全同步发展（E=1）的理想状态难以达到，因此借鉴相关研究成果［２７，３４］，以０．８和１．２为分界，将两系统的相对发展状况分为3类，生态效率滞后型（E≥1.2）、同步发展型（0.8<D<1．2）和经济发展滞后型（E≤0.8）。长三角经济与生态效率相对发展度分布（图４）可以看出，长三角的大部分地区都处于生态优先型，即为前期先经济后环境而跟进的补偿性生态改良发展类型居多；少数地区属于生态与经济协调发展情况，而以经济发展优先的城市逐渐在减少，由２００３年的４市变为２０１１年的苏州市，这充分说明长三角地区正在经历可喜的、良性生态经济协调转型阶段。
４ 小结与讨论
在经济发展与生态效率指标体系构建的基础上，运用投影寻踪模型对２００３－２０１１年长三角地区各地级市的经济发展与生态效率进行综合评价，并引入耦合协调度函数和相对发展度指数对两个子系统的耦合协调性和相对发展性进行分类与评价。研究发现长三角不同地区经济发展与生态效率之间有着不同程度的耦合协调度，其耦合协调程度呈现一定空间分布规律：
１）从整体经济活力效率来看，区域经济发展已经比较成熟、稳定，经济发展投影值基本稳定在０．２５左右。其次，作为区域经济的核心和中心，上海市的经济发展投影值始终是第一；但是也存在着空间分化特征，其中无锡、杭州、苏州、泰州4市的经济发展趋向疲软；南京、嘉兴、宁波、镇江4市则处于波动挣扎但整体趋向衰落状态；常州、南通、湖州、台州等市则处于波动上升或趋于稳定。从空间格局来看，经济发展呈现出趋同集聚、优劣分异态势。上海始终为长三角地区经济空间集聚核，南京、杭州、宁波则为次级组织中心，并保持经济的次热增长状态，扬州、台州、镇江等地是经济发展的相对冷点区。
２）总体而言，长三角生态效率呈现出逐渐提高的态势。但区域生态发展空间分化明显，时间维度上波动幅度较大。呈现出“高低集聚、趋于改善”的生态效率格局演变特征，南通、扬州、嘉兴、湖州、绍兴和宁波的生态效率得到不断改善；上海、南京、杭州和台州的生态效率状态有所恶化；无锡、常州、苏州、泰州和镇江等地的生态效率状况呈“Ｕ”形变化。
３）长三角地区两系统间的耦合度不断加强，极化现象趋于改善。２００３年经济发展与生态效率耦合度指数基本在０．２到０．８的范围内，２００７年大部分地区的耦合度指数均介于０．２到０．６之间，２０１１年大部分地区表现为过渡发展类型，城市数量占比３７．５％。不过期间耦合状况波动较大，经历了“两极分化严重”到“多数局部均衡”的变迁。
４）长三角的大部分地区处于生态优先型，而以经济发展优先、先发展后环境的城市逐渐在减少，由２００３年的４市变为２０１１年的１市。但是大部分地区还是没有把握好两者之间的同步发展，同步发展区有所减少，这说明长三角地区在两者协调发展的进程中还有很大的改善空间。
通过建立投影寻踪综合评价模型试图从多角度、多层面揭示长江三角洲地区经济发展与生态效率之间的数量关系，虽然做了改进与优化工作，但仍然存在不足之处，基于遗传算法的投影寻踪模型在投影时要求指标尽可能地在投影空间集中，不同年份得到的特征投影向量不同。鉴于这样的特点，模型虽可以较好地解释同一时间截面上不同城市之间经济发展与生态效率的耦合协调关系，但对于同一地级市在时间序列上的动态变化，模型未能做出很好的描述；在模型中，考虑到数据的可获得性，以１６个地级市为研究对象，在某种程度上造成研究精度偏低，若能获得县域城市的数据，则其参考与应用价值将会更大。
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