于惊涛 张艳鸽
(大连理工大学，大连 116024)
中国绿色增长评价指标体系的构建与实证研究
于惊涛张艳鸽
(大连理工大学，大连116024)
〔摘要〕本文在解析绿色增长内涵的基础上，以经济生产全过程绿色化为核心，从自然资源基础投入、增长过程绿色化、经济和社会产出3个方面构建绿色增长评价框架体系，运用相关——模糊粗糙集方法对初选指标进行定量筛选，最终确定了评价绿色增长的15个指标。运用熵权法对指标赋权并对中国2000～2012年间的绿色增长水平进行评价，实证结果表明：中国2000～2012年间的绿色增长水平整体呈上升趋势，2012年中国绿色增长水平得分最高，2000年得分最低，且自2006年后绿色增长水平显着提高；经济与社会发展程度和政府规制是加快发展绿色增长水平的关键因素。该指标体系可用于监测并指导我国绿色增长进展。
〔关键词〕绿色增长指标体系模糊粗糙集熵权法
引言
自英国经济学家皮尔斯在1989年出版的《绿色经济蓝皮书》中首次提出“绿色经济”这一概念以来[1]，推动全球经济绿色化发展已经成为国际社会的共识。2005年联合国亚太经社会(ESCAP)第五届亚洲及太平洋环境与发展问题部长级会议正式确定了“绿色增长”理念并将其定义为环境可持续的经济增长[2]；2009年6月，经合组织(OECD)部长级理事会会议通过了“绿色增长战略”宣言并将绿色增长视为减少代价昂贵的环境破坏、气候变化、生物多样化丧失，避免以不可持续的方式使用自然资源的同时追求经济增长[3]；此后，联合国环境规划署也提出了一系列绿色倡议与战略计划，将经济增长与低碳、社会可持续发展相结合，指出绿色增长是降低碳排放、提高人类福祉和促进社会公平的重要途径[4]。当前，我国经济由高速增长转为中高速增长，经济结构不断优化升级，从要素驱动、投资驱动转向创新驱动为特征的经济新常态被视为新的发展模式，而绿色增长是促进经济新常态发展的重要战略。
如何对特定区域绿色增长水平进行科学准确的综合评价，是政策制定者普遍关注的重要问题。目前国际上最具代表性的评价指标体系包括OECD[5]、联合国环境规划署[6]以及韩国主导成立的全球绿色增长研究所(GGGI)[7]等三家国际组织所建立的框架体系，它们分别从国家概况、资源与环境、经济和社会发展等诸多方面对绿色增长进行评估。但上述评价体系所选择的指标经常缺乏相应的统计数据或指标体系过于繁杂，难以直接用于中国绿色增长的评价，而绿色增长指标的选择恰恰是评价和监测某一区域绿色增长状态的关键要素[8]。另一方面，国内现有文献的相关研究则主要集中在绿色经济评价方面[9，10]，针对绿色增长的研究还不多见。
从政策制定和区域实践的角度来看，绿色增长评价指标体系不仅要表征“绿色增长”的投入产出特征，还应体现其推动“增长方式”转变的“过程特征”。为此，本文构建了涵盖自然资源基础、经济增长过程、经济和社会发展3个维度的绿色增长评价指标体系概念框架，在广泛筛选国内外现有指标的基础上，运用相关分析——模糊
粗糙集方法对指标进行简约，最终选定了15个具有可操作性的评价指标，并对2000～2012年中国绿色增长水平进行评价。
1绿色增长评价框架体系及指标初选
1.1绿色增长评价框架体系构建
与传统增长方式不同，绿色增长在关注经济增长的同时，还关注“生态环境”与“人”的可协调性和可持续性。国际组织所建立的评价体系基本上是围绕绿色增长的经济、环境与民生维度展开。例如，OECD指标体系重点表征了经济活动中环境及资源生产率、自然资产基础、生活质量、经济机遇与政策应对、社会经济背景与增长特性等5个方面的基本特征，涵盖了从消费——投入——生产——产出——利益相关者反馈各个环节[5]。联合国环境规划署的指标体系主要包含环境、政策、人类福祉与公平3个维度[6]。全球绿色增长研究所的指标体系更侧重对绿色增长水平进行评价，包括国家概况、人类福祉、经济发展、资源基础、气候/空气和生态系统等维度[7]。
在进行绿色增长评价指标筛选时，Satbyul Estella Kim等人用德尔菲法对海选的78个指标进行精简，最终确定了12个国际性指标，侧重衡量生产和消费领域的环境效率、资源储备与环境质量、生活质量以及经济活动参与者反馈等要素[8]。捷克共和国国家统计局则从自然资产基础、环境和资源生产力、可持续性和公平性、生活环境质量、政策反应和经济机遇等方面对本国的绿色增长水平进行了描述[11]。总体上看，现有研究基本上都沿用了OECD的评价框架，差别主要在于具体指标的选择上。
本文在OECD框架体系的基础上，以监测和评价经济增长的绿色化过程为重点，并综合考虑指标的可获得性，建立了包括自然资源基础、增长过程绿色化、经济和社会发展3个维度绿色增长评价框架体系。
1.1.1自然资源基础
自然资源基础是指在一定条件和时间内，能够产生经济价值以提高人类当前与未来福祉的自然因素和条件。与经济资本、技术和人力资本一样，自然资本的投入也是必不可少的。随着资源环境问题的日益突出，自然资源基础在实现经济增长中的作用也日益显着。人类社会的发展必须以生态系统为基础。丰富的自然资源基础、较低的资源消耗、可持续的生态承载能力奠定了绿色增长的基石[13]。因此，本文选择用资源禀赋、生物多样性与生态系统、资源损耗来表征某一区域的自然资源基础。
1.1.2增长过程绿色化
增长过程绿色化是指经济增长过程中对环境的关注度，包括生产和消费的绿色程度以及推动绿色化进程的政策与机会两个方面。某一区域生产和消费的绿色程度越高，该区域的资源消耗以及温室气体和污染排放越少，越有利于经济和环境的和谐发展。通常认为，产业结构的高级化对区域经济的绿色程度具有直接影响，OECD和绿色增长研究所均纳入了产业结构相关指标[5，7]；而能源消耗则反映了生产和消费环节的资源利用效率和环境友好度[8]；影响绿色增长过程的另一个重要因素是增长过程中温室气体的排放，国际上通常将经济增长与碳排放脱钩视为经济绿色化的重要标志[13，14]。本文将从产业结构、能源消耗和碳排放3个方面描述生产和消费的绿色程度。在促进过程绿色化的政策和机会方面，研究表明一国的经济机会[15]与政策制定[16]、创新投入与绿色技术水平[16]以及环境污染治理直接促进未来绿色增长的发展。因此，本研究将从此3个方面衡量政策和机会的绿色化。
1.1.3经济与社会发展
绿色增长的产出主要衡量某一区域经济和社会产出水平。GDP指标虽然有各种弊病，但目前仍然被普遍作为衡量经济产出的重要指标。绿色增长强调包容性，突出增加对“人”的关注，因此将国民收入、健康和教育水平作为衡量社会产出的重要方面。
1.2指标初选
在选择绿色增长评价指标时，重点考虑以下因素：系统性，绿色增长评价是一个全方位的问题，应从系统角度出发，尽可能的将一切相关的指标联系起来，全面反映经济、社会和环境等相关因素对绿色增长的影响；可获得性，应考虑可获得的成本因素，选取现有统计数据或能够利用现有统计数据计算所得的指标；可比性，应能具备纵向时间上的可比性，对比分析评价对象时间序列的发展趋势。
在具体指标初选上，以OECD、UNEP和GGGI所选的GDP总量、基尼系数、森林面积、受胁物种、第三产业占GDP比、单位GDP碳排放、FDI占GDP比等高频指标为重点，基于本研究框架及对相关文献的审读，选取城镇、农村家庭人均可支配收入与恩格尔系数、出生时的预期寿命[9]、自然资源消耗、贸易开放度[15]、环境税收占总GDP比[17]、绿色专利占总申请专利比值[8，18]等指标作为补充，初选了57个指标(参见表1)作为备选集。
考虑数据的可获得性，删除了包括贫困人口比例、基尼系数、公共教育支出占政府支出的比、识字率、森林退化面积、水的生产率、缺水指数、矿产资源含量、受胁物种类、湿地面积占国土面积比重、其他温室气体(HFC、PFC和SF6)排放比13个数据缺失严重的指标，剩余44个指标用作进一步筛选。
表1 绿色增长评价指标备选集
注：其中正向指标表示该指标值越大，绿色增长水平越高；负向指标表示该指标值越小，绿色增长水平越高。
2指标约简
2.1约简方法选择与样本选取
德尔菲法筛选指标，其准确程度主要取决于专家的经验和知识丰富度，难以保证筛选结果的客观性和准确性。本研究拟采用定量分析的方法，依据数据特征约简，保证了客观性。
现有对指标进行客观约简的方法主要有数理统计分析、数理统计与主观评价相结合法以及基于知识挖掘的约简法。粗糙集方法通过客观数据对指标和评价对象之间的联系规律进行深度挖掘，依据指标对分类结果的影响程度进行约简，可以对不完整、较少的评价数据进行高效挖掘并避免主观性干扰。该方法所需样本量小，无需处理数据集合之外的任何先验信息，能最大程度的剔除冗余。本文首先分别对因素层内进行相关性分析，剔除同一层级中高度相关的指标。然后采用粗糙集方法进行二次优化，删除不必要或者冗余度较高的指标，最终确定核心指标，用更为精炼的指标对绿色增长进行评价。
本文选取中国2000～2012年间绿色增长水平为评价对象，指标原始数据来源于2005～2013年中国统计年鉴、世界银行指标数据库、世界国别/区域基本事实数据库，OECD绿色增长指标数据库。个别缺失数据，采用“附近点的中间值”法进行补齐。为消除数据量纲问题和指标数值大小的影响，用线性比例变化法对指标数据标准化，处理方法如下：
2.2相关性——模糊粗糙集约简分析
2.2.1相关性分析
相关分析通过计算指标间相关系数，剔除相关系数较大、具有较高相关程度的指标，消除评价指标所反映的信息重复对评价结果的影响，实现对评价指标的约简。根据经验[19]，本文以显着性水平0.05下相关系数绝对值大于0.9作为剔除标准。
相关分析结果中“城镇居民家庭人均可支配收入”与“农村居民家庭人均纯收入”高度相关，说明两个指标反应信息重复，但客观上这两个指标反应的信息并不一致，中国城镇居民收入并不能说明农村收入水平，所以人为捡回“农村居民家庭人均纯收入”指标。同样人为捡回与“森林面积占总土地面积比例”相关性较高的“一次能源产量”指标。最终相关分析结果如表2所示。
表2 相关性分析指标约简结果
注：相关系数大于0.9的指标予以删除。
2.2.2模糊粗糙集分析
模糊粗糙集是用于处理没有决策值的模糊信息系统的评价，是求取不含多余属性并保证分类正确的最小属性集的过程。其用近似分类质量表示删除某属性后对评价结果产生的影响，若删除某一属性后近似分类质量为1，则该删除属性为可以约简的属性，反之为不可约简的属性[21]。模糊粗糙集指标约简步骤如下：
定义1：U为评价对象的集合，任意Os，Ot∈U，Xij为第i个评价对象第j个指标的标准化后的值，i∈[1，n]，则Os，Ot的模糊关系R为：
其中，1-α为评价对象Os和Ot的相似度。1-α值越大，则Os和Ot越相似，即可划为一类。
定义2：所有与Os相似度大于等于1-α对象集合成为Os的模糊相似类，用FR(Os)表示，则：
其中β为误差临界值，当两次分类结果完全一致时，β=1，当两次分类结果完全不一致时，β=0。即β的取值范围为[0，1]，表示新分类结果能反映原始信息的β以上，即说明去掉xj后新分类结果能很好的反映原始信息。
其中γRβ(xj)为近似分类质量。若γRβ(xj)=1，则表示去掉xj指标后分类结果不变且能反映原始信息β以上信息的对象个数与原始对象个数相等，即指标xj对于分类没有影响，可以删除；若γRβ(xj)不等于1，则表示去掉xj指标后分类结果不变且能反映原始信息β以上信息的对象个数与原始对象个数不相等，即指标xj对于分类有影响，不能删除。
根据以往文献研究经验选取在α=0.3的相似度[19]、β=0.9的精度作为误差值临界值[19，20]，运用Matlab对以上模糊粗糙集约简分析的4个步骤进行编程，分别对相关分析筛选后的指标进行模糊粗糙集约简分析。最终结果如表3所示。
表3 模糊粗糙集约简结果
续 表
3中国绿色增长评价：2000～2012年
依据定量约简所得的15个指标(如表3第3列所示)，运用熵权法确定指标权重，并对中国2000～2012年期间的绿色增长水平进行评价。
3.1熵权法理论
熵权法是一种通过指标商值所提供信息量的大小客观决定指标权重的方法[23，24]。与主观赋权相比，熵权法克服了人为因素的干扰，结果更符合实际，具有较高的精度；同时这种方法的适用性强，可在任何需要确定权重的过程中使用，也可结合其他方法使用。其计算思路如下：
(1)计算指标的熵值，设ej为第j项指标的熵值，则：
fij为第j项指标下第i个评价对象占该指标的比重。由熵值的定义可以看出，某指标的熵值越小，该指标的离散程度越大，表明其提供的信息量越大，该指标的权重值也越大；反之，该指标权重值较小。
(2)计算指标的熵权，设wj为第j项指标的熵权，则：
通过指标熵权值的大小可以判定指标在综合评价中所起作用的大小，指标对于评价所起的作用得到了定量的体现。
(3)计算评价对象得分，设Gi为第i个评价对象的绿色增长综合得分，则：
其中，共有n个评价对象，m个指标；Xij为第i个评价对象第j个指标标准化后的值。
3.2综合评价
以中国2000～2012年期间的数据为样本，根据本文第一部分的公式和步骤，利用Matlab和Excel实现，计算指标权重、绿色增长综合水平与各维度得分并绘制发展趋势图，分别见表4和图1。
首先由表4信息熵得出的权重分配结果可以看出，权重系数最大的是经济发展维度，其次是绿色政策与机会维度，最小的为资源损耗维度，次小的为生物多样性与生态系统维度。权重值分别为0.3442、0.2876、0.0004和0.0012。这说明经济发展与政府规制是影响我国绿色增长水平的重要因素。经济实力雄厚，环境治理和绿色研发投入增加，促使绿色转型，提升绿色增长水平。同样，政府规制如增加环境税、研发投入等促使资源环境损耗减少，资源效率提升，从而促进经济增长与环境协调发展，实现绿色增长。
其次，从绿色增长水平综合得分来看，最大值为2012年，最小值为2000年得分分别为0.9893、0.4018。图1显示，我国绿色增长水平整体呈稳态上升趋势，2000～2005年期间绿色增长水平发展相对较缓，但自2006年后增长迅猛，一方面得益于近些年来我国经济与社会发展的高速增长；另一方面则是因为我国对绿色经济发展关注度的增加，主要表现在环保相关政府规制的加强与绿色技术投入的增加上，这与我国发展战略转型息息相关。
表4 指标权重表
图1 2000～2012年中国绿色增长水平及其维度得分
最后，从绿色增长7个维度得分来看，资源禀赋最大值为0.0030，最小值为0.0026，资源损耗最大值为0.0004，最小值为0.00008，生态系统与生物多样性维度最大值为0.0012，最小值为0.0011。3个维度得分整体波动很小，主要原因在于短时间内指标数值本身波动范围的局限性，例如短时间内，我国资源禀赋如森林资源、土地资源等不会发生明显的增加或减少。此外，资源禀赋和生态系统与生物多样性维度值呈上升趋势，资源损耗呈下降趋势，说明我国近些年对资源环境的关注度虽有提升，但总体效果并不理想，未来发展战略应加强生态保护建设，减少环境压力，推动低消耗、低污染、生态效益高、经济效益好的绿色产业体系发展，促进人与自然的和谐发展。生产、消费过程绿色化即为经济的绿色度，此维度得分最大值为0.1788，最小值为0.1358。从图1来看，我国生产、消费的绿色化得分波动较大，呈缓慢上升趋势，未来应加速产业结构调整与技术进步，加快以技术进步推动经济增长，加快第三产业的发展。绿色政策与机会维度主要体现国家环境规制力度与绿色发展的机会，此维度得分值最大值为0.2774，最小值为0.1406，整体稳步增长且效果显着，即近十多年来我国政府认识到环境规制的重要性，且自2007年以后对其重视度明显增强。为进一步促进绿色转型，应进一步增加政府规制，如增强环境治理力度、严格环境监管、增加创新投入等切实提高政府问责的效力，增强各责任组织推动经济增长方式转变的积极性和主动性。我国经济与社会发展维度稳步增长，最大值分别为0.3442、0.1845，最小值分别为0.0536、0.0677。经济发展指标自2005年后增长迅速，具有良好的发展势头，但受2008年世界金融危机的影响，2009年增长速度有所放缓，但经济总量处于上升阶段。社会发展维度的得分值与发展速度均小于经济发展维度，为促进人与人的和谐发展，未来发展应适当控制经济发展的速度，增加社会公平，提升人民福祉。
4结论
本文对现有的绿色增长理论及其评价研究进行梳理，界定了绿色增长的概念，以经济生产全过程绿色化为核心，从自然资源基础投入、生产过程绿色化和经济与社会产出三个方面构建了绿色增长评价体系的基本架构并初步建立绿色增长评价指标体系。引入相关分析和模糊粗糙集方法对初选的绿色增长指标进行定量约简，弥补了以往文献绿色增长指标约简主观性的不足，是一种比较准确、简便的方法；运用熵权法确定指标权重并对中国2000～2012年期间的绿色增长水平进行评价，结果显示：中国绿色增长水平整体呈上升趋势，经济发展与政府规制是影响我国绿色增长水平的主要因素。未来我国在经济发展基础上，政府规制等更有助于提升绿色增长绩效。实证结果符合我国发展事实，证明了该指标体系以及评价模型的科学性与适用性，可用于检测并评价我国绿色增长发展。
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(责任编辑：王平)
The Construction of Evaluation Index System of Green Growth and Empirical Study
Yu JingtaoZhang Yange
(Dalian University of Technology，Dalian 116024，China)
〔Abstract〕On the basis of expounding the connotation of green growth and green economic production process as core,the paper built an evaluation index system of green growth from the aspects of natural resources base,green economic production process and economic and social output.Using correlation analysis and fuzzy-rough set theory,the paper ultimately determined 15 indicators to evaluate green growth.Through adopting entropy weight theory to determine the weight target,Chinese national green growth has been measured from year 2000 to 2012.The results show that:firstly,the level of green growth in China has a steady increasing tendency in general.Green growth has the highest score in 2012 and the lowest score in 2000,and improved significantly since 2006.Secondly,economic development and government regulation are key factors for green growth.The index system can be used to monitor and evaluate the progress of green growth in China.
〔Key words〕green growth;index system;fuzzy-rough sets;entropy weight theory
〔中图分类号〕F113.3
〔文献标识码〕A
DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．03．015
作者简介：于惊涛，大连理工大学管理学院管理与经济学部副教授，博士。研究方向：创新管理。张艳鸽，大连理工大学管理学院硕士研究生。研究方向：绿色增长评价。
基金项目：国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究项目“绿色增长理论与实践的国际比较研究”(项目编号：71320107006)。
收稿日期：2015—12—11