煤炭资源型城市生态环境与产业结构优化研究.docx

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煤炭资源型城市生态环境与产业结构优化研究

煤炭资源型城市生态环境与产业结构优化研究

　　摘要:

本文从生态指数、环境指数、生态环境治理指数和生态环境综合影响指数四个方面,分别分析了四者与产业结构组成要素之间的关系,指出生态环境影响因素与产业结构组成要素之间存在强相关性。

最后,总结出在生态环境影响下,煤炭资源型城市产业结构优化面临的机遇和挑战。

　　关键词:

资源型城市;生态环境;产业结构优化;灰色关联度

　　Abstract:

Fromfouraspects,suchasecologyindex,environmentindex,eco-environmentgovernanceindexandcomprehensiveeco-environmentinfluenceindex,thepaperexplorestherelationshipofthefourindexesandthecomponentsofindustrialstructureandthecorrelationofinfluencefactorsofeco-environmentandcomponentsofindustrialstructurearepointedout.Finally,itissummarizedthatundertheinfluenceofeco-environment,opportunitiesandchallengesfacingtheoptimizationofcoalresourcecityareputforward.

　　Keywords:

resourcecity;eco-environment;optimizationofindustrialstructure;greyrelationalgrade

　　中图分类号:

TU-856文献标识码:

A文章编号:

1674-4144（2009）04-09（5）

　　作者简介:

夏青广东湛江师范学院副教授博士

　　1煤炭资源型城市产业结构优化方法的选择

　　灰色关联分析方法弥补了采用数理统计方法作系统分析所导致的缺憾。

它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。

　　灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。

曲线越接近,相应序列之间关联度就越大,反之就越小。

若把生态环境与产业结构之间的关系看作一个系统,从其内涵和外延性分析,这个系统中部分因素未知,介于白色系统和黑色系统之间,即信息部分明确。

通过分析可知,生态环境与产业结构之间存在影响强弱关系,但是因素之间具体关系不清,影响不明,所以该系统是一个灰色系统。

若要明确系统中因素关系和影响强弱,这就需要通过灰色系统理论的方法使影响关系量化、序列化,为此应选择灰色关联度分析法进行分析。

　　基于以上分析,采用灰色关联度分析法构建生态环境影响因子与产业结构要素的序列矩阵,通过确定系统特征序列（母序列）和若干相关因素序列（子序列）之间的关联系数和关联度,来寻求系统中各因素间的主要关系,找出影响生态环境的主要产业因素,从而掌握分析产业结构及优化的主要切入点。

　　灰色关联度分析主要的计算步骤如下:

（1）确定序列矩阵

　　由系统特征序列与相关因素序列构成一个序列矩阵

（2）原始数据变换

　　无量化处理,,得到无量化矩阵

　　（3）计算关联系数

　　（4）列关联系数矩阵

　　（5）求关联度

　　（6）排关联序

　　2煤炭资源型城市产业结构优化的过程分析

　　本文依据国家城市统计年鉴相关产业的划分标准,选取煤炭资源型城市14个产业结构要素（产业部门）,分别用Xi（i=1,2,…,14）来表示,即:

农林牧渔业（X1）;采掘、制造、电力燃气及水的生产和供应业（X2）;建筑业（X3）;交通运输、仓储和邮政业（X4）;批发和零售业（X5）;金融业（X6）;房地产业（X7）;租赁和商务服务业（X8）;科学研究、技术服务和地质勘察业（X9）;水利、环境和公共设施管理业（X10）;居民服务和其他服务业（X11）;教育业（X12）;卫生、社会保障和社会服务业（X13）;公共管理和社会组织（X14）。

并在此基础上,从生态指数（Y1）、环境指数（Y2）、环境治理指数（Y3）和综合影响指数等四个方面对生态环境与产业结构进行了相关分析。

　　2.1以生态指数为特征序的产业结构优化分析

（1）数据处理

　　①以生态指数为特征序列,以煤炭资源型城市的相关产业为因素序列,构成序列矩阵

　　②根据公式

（2）对序列矩阵的无量化处理

　　③根据公式（3）计算差值矩阵

　　④根据公式（4）得到了关联系数矩阵。

　　⑤在此基础上,借助关联系数矩阵,运用灰色系统理论的专门处理软件（刘思峰院士的《灰色系统理论及其应用》一书中附带软件）计算。

　　其中:

r101、r102、r103、r104、r105、r106、r107、r108、r109、r110、r111、r112、r113、r114分别表示农林牧渔业,采掘、制造、电力燃气及水的生产和供应业,建筑业,交通运输、仓储和邮政业,批发和零售业,金融业,房地产业,租赁和商务服务业,科学研究、技术服务和地质勘察业,水利、环境和公共设施管理业,居民服务和其他服务业,教育业,卫生、社会保障和社会服务业,公共管理和社会组织等14个产业与生态指数的灰色关联度。

　　⑥通过对煤炭资源型城市产业结构要素灰色关联度的比较分析,可以得出产业结构要素与生态指数间的灰色关联序。

　　r110>r104>r109>r113>r107>r111=r108>r112>r114>r103>r102>r101>r105>r106

（2）结果分析

　　①水利、环境和公共设施管理业,交通运输、仓储和邮政业,科学研究、技术服务和地质勘查业与生态指数的关联度较大。

其中,水利、环境和公共设施管理业与生态指数的关联度最高为0.8076,这说明在对生态质量的影响控制中政府的作用至关重要,其次,结合煤炭资源型城市产业结构的特征,煤炭的勘探和储运也对煤炭资源型城市的生态质量产生了很大影响,而这两个产业是煤炭资源型城市经济发展的支柱产业,如何平衡生态与二者的关系,成为煤炭资源型城市产业结构优化面临的严峻问题。

　　②租赁和商务服务业、居民服务和其他服务业这两个产业对生态指数的影响是等同的,究其原因可以发现,这两个产业都是属于第三产业中的服务业,同时,这两个产业对生态质量的影响也较大。

服务业的壮大能更好地促进煤炭资源型城市的经济发展,如何促进服务业良性发展,成为煤炭资源型城市的产业结构优化的机遇。

　　③金融业对煤炭资源型城市生态指数的关联度最低为0.6015,这说明二者之间的影响较低,煤炭资源型城市生态环境的好坏不是金融业发展的关键影响因素。

　　2.2以环境指数为特征序的产业结构优化分析

（1）数据处理

　　①以环境指数为特征序列,以煤炭资源型城市的相关产业为因素序列,构成序列矩阵,在此基础上,运用灰色系统理论的相关处理软件计算,得到了关联系数矩阵（略）。

　　②借助关联系数矩阵,得出煤炭资源型城市各个产业与环境指数的灰色关联度。

　　r201=0.8169;r202=0.8168;

　　r203=0.8152;r204=0.7889;r205=0.8059;

　　r206=0.6108;r207=0.8002;r208=0.8091;

　　r209=0.8365;r210=0.7743;r211=0.8091;

　　r212=0.8070;r213=0.7807;r214=0.8081

　　其中:

r201、r202、r203、r204、r205、r206、r207、r208、r209、r210、r211、r212、r213、r214分别表示农林牧渔业,采掘、制造、电力燃气及水的生产和供应业,建筑业,交通运输、仓储和邮政业,批发和零售业,金融业,房地产业,租赁和商务服务业,科学研究、技术服务和地质勘察业,水利、环境和公共设施管理业,居民服务和其他服务业,教育业,卫生、社会保障和社会服务业,公共管理和社会组织等14个产业与环境指数的灰色关联度。

　　③通过对煤炭资源型城市产业结构要素灰色关联度的比较分析,可以得出产业结构要素与环境指数间的灰色关联序。

　　r209>r201>r202>r203>r208=r211>r214>r212>r205>r207>r204>r213>r210>r206

（2）结果分析

　　①科学研究、技术服务和地质勘察业,农林牧渔业,采掘、制造、电力燃气及水的生产和供应业,建筑业,交通运输、仓储和邮政业与环境指数的关联度较大。

其中,科学研究、技术服务和地质勘察业与环境指数的关联度最高为0.8365,这说明该产业对煤炭资源型城市的环境质量影响最大,煤炭地质勘察的好坏直接关系到煤炭资源型城市的环境质量。

　　②考虑煤炭资源型城市的发展特色,采掘、制造业等煤炭相关产业对环境造成了很大的影响,这给煤炭资源型城市的环境治理带来了很大的挑战,同时,通过数据对比发现农林牧渔业与环境的关联度仅次于科学研究、技术服务和地质勘察业为0.8169,这说明第一产业在煤炭资源型城市的经济发展中也占有较大的比重。

　　③金融业与环境指数的关联度最低为0.6108,这说明二者之间不存在决定性的影响关系,促进金融业良性发展成为煤炭资源型城市产业结构优化的发展方向。

　　2.3以环境治理指数为特征序的产业结构优化分析

（1）数据处理

　　①以环境治理指数为特征序列,以煤炭资源型城市的相关产业为因素序列,构成序列矩阵,在此基础上,运用软件计算,得到了关联系数矩阵（略）。

　　②借助关联系数矩阵,得出煤炭资源型城市各个产业与环境治理指数的灰色关联度。

　　其中:

r301、r302、r303、r304、r305、r306、r307、r308、r309、r310、r311、r312、r313、r314分别表示农林牧渔业,采掘、制造、电力燃气及水的生产和供应业,建筑业,交通运输、仓储和邮政业,批发和零售业,金融业,房地产业,租赁和商务服务业,科学研究、技术服务和地质勘察业,水利、环境和公共设施管理业,居民服务和其他服务业,教育业,卫生、社会保障和社会服务业,公共管理和社会组织等14个产业与环境治理指数的灰色关联度。

　　③通过对煤炭资源型城市产业结构要素灰色关联度的比较分析,可以得出产业结构要素与环境治理指数间的灰色关联序。

　　r309>r305>r302>r301>r303>r307>r308>r304>r313>r314>r312>r311>r310>r306

（2）结果分析

　　①科学研究、技术服务和地质勘察业,采掘、制造、电力燃气及水的生产和供应业与环境治理指数的关联度较高,其中,科学研究、技术服务和地质勘察业与环境治理指数的关联度最高为0.9122,这说明煤炭产业对生态环境的影响是非常大的,如何治理煤炭相关产业,促进生态环境的良性循环,成为煤炭资源型城市产业结构优化的难题。

　　②通过数据对比发现建筑业和房地产业与环境治理指数表现出了很大的关联度,这说明煤炭资源型城市的城市建设对生态环境的影响也较大,合理规划城市建设,成为煤炭资源型城市可持续发展的必然选择。

　　③金融业与环境治理指数的关联度最小为0.5132,这说明金融业的发展与生态环境之间的关联较小,这将成为煤炭资源型城市产业结构优化的机遇。

　　2.4以生态环境综合影响指数为特征序的产业结构优化分析

（1）数据处理

　　①以生态环境综合影响指数为特征序列,以煤炭资源型城市的相关产业为因素序列,构成序列矩阵,在此基础上,同理运用灰色系统理论处理软件计算,得到了关联系数矩阵（略）。

　　②借助关联系数矩阵,得出煤炭资源型城市各个产业与生态环境综合影响指数的灰色关联度。

　　其中:

r401、r402、r403、r404、r405、r406、r407、r408、r409、r410、r411、r412、r413、r414分别表示农林牧渔业,采掘、制造、电力燃气及水的生产和供应业,建筑业,交通运输、仓储和邮政业,批发和零售业,金融业,房地产业,租赁和商务服务业,科学研究、技术服务和地质勘察业,水利、环境和公共设施管理业,居民服务和其他服务业,教育业,卫生、社会保障和社会服务业,公共管理和社会组织等14个产业与生态环境综合影响指数的灰色关联度。

　　③通过对煤炭资源型城市产业结构要素灰色关联度的比较分析,可以得出要素与生态环境综合影响指数间的灰色关联序。

　　r412>r414>r402>r408=r411>r403>r401>r409>r405>r407>r413>r404>r410>r406

（2）结果分析

　　①教育业、公共管理和社会组织与生态环境综合影响指数的关联度较大,其中,教育业与生态环境综合影响指数的关联度最高为0.7093。

这说明在煤炭资源型城市的可持续发展过程中,教育业和政府将起主导作用,因此,在产业结构优化过程中,应对这方面的产业予以倾斜。

　　②采掘、制造、电力燃气及水的生产和供应业与生态环境综合影响指数的关联度也较大。

这说明在煤炭资源型城市的发展过程中,与煤炭相关产业对生态环境的影响依然占据着重要的地位。

　　③金融业与生态环境综合影响指数的关联度依然最小为0.6636,再结合对上述三个指数的分析,可以发现煤炭资源型城市金融产业的发展可以不受生态环境的影响,或者说与生态环境之间的关系不是决定金融业发展的关键因素。

　　3煤炭资源型城市产业结构优化面临的机遇与挑战

　　通过对煤炭资源型城市产业结构优化的过程分析,从生态指数、环境指数、环境治理指数和生态环境综合影响指数等四个方面对煤炭资源型城市的产业结构优化进行了分析,通过对相关分析的总结归纳,提出了煤炭资源型城市产业结构优化面临的机遇和挑战。

　　3.1煤炭资源型城市产业结构优化面临的机遇

　　在保护生态环境的前提下,煤炭资源型城市的产业结构优化主要面临以下机遇:

　　①发展服务业,促进煤炭资源型城市第三产业的发展。

　　②发展金融业,完善煤炭资源型城市的投资经济环境。

　　3.2煤炭资源型城市产业结构优化面临的挑战

　　在保护生态环境的前提下,煤炭资源型城市的产业结构优化主要面临以下挑战:

　　①提升地质勘探业的水平,避免对煤炭资源型城市生态平衡的破坏。

　　②规范煤炭相关产业,减少对煤炭资源型城市生态环境的破坏。

　　③加强政府部门监管力度,发挥煤炭资源型城市政府宏观调控作用。

　　（责任编辑:

谢静）

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