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生态环境的特征范文1
关键词：产业承接能力；生态环境；耦合协调度；中西部城市群
中图分类号： F0615 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2017）02-0177-08
随着产业转移的推进，我国中西部地区迎来了区域经济快速发展和产业结构优化调整的良好机遇[1]。区域承接产业转移受到地区生产要素、市场需求、产业结构和经济发展状况以及政策制度等多种因素的共同作用[2]，本文以我国中西部城市群41个地级市作为研究样本，采用变异系数法、综合发展水平评价模型和耦合协调度模型，通过构建产业承接能力与生态环境耦合系统评价指标体系，对2009-2013年城市群产业承接能力与生态环境的耦合协调度及其时空演变特征进行比较，以期为科学合理地制定并实施产业承接政策措施，推进新型城镇化进程和实现区域经济社会可持续发展提供决策参考。
一、研究设计
（一）研究范围与评价体系的构建
参照肖金成和袁朱[3]、曾鹏[4]关于中国十大城市群的研究成果，本文将中西部城市群及所辖范围内的城市界定为如表1所示，并借鉴孙威等[5]的相关成果，选取了28项具体指标构建产业承接能力与生态环境耦合系统评价指标体系（见表2）；将产业承接能力子系统分为产业吸引能力、产业支撑能力和产业l展能力三个层面，并采用X1-X15共15项指标进行测度。
1.产业吸引能力由X1-X5等5项指标构成，其中职工平均工资反映了该城市劳动力成本的高低，属于负指标，职工平均工资越高则产业承接能力相对越低；社会消费品零售总额反映了该城市的消费市场大小；货运总量反映了该城市运输状况和对外开放程度；人均实际使用外资金额反映了该城市对外资的吸引力。
2.产业支撑能力由X6-X11等6项指标构成，其中就业人口占总人口比率表示该城市的劳动供给状况；等级公路线网密度由该城市的等级公路里程数除以行政区域土地面积求得，反映了该城市交通基础设施的建设情况；百人拥有国际互联网用户数代表了该城市的信息化发展水平；第二三产业占GDP比重显示了该城市的产业配套能力；年末金融机构存款余额反映了该城市的金融发展水平；全社会固定资产投资占GDP比重体现了该城市的资金供给状况。
3.产业发展能力由X12-X15等4项指标构成，其中科学技术经费支出占地方财政支出比重反映了该城市在创新资金方面的投入程度，科学技术人员占就业人口比重体现了该城市供给高素质劳动力的能力，专利申请受理量反映了该城市的科技创新产出状况，规模以上工业企业利润总额体现了该城市的企业盈利状况。
生态环境子系统指标的构建采用P-S-R模型，分生态环境压力、生态环境状态及生态环境响应三个层面，采用X16-X28共13项指标来测量。生态环境压力由人均工业废水排放量、人均工业二氧化硫排放量、人均工业烟（粉）尘排放量、人均生活用水量、人均用电量、人口密度共6项指标构成，且均为负指标，表示这6项指标值越大，该城市的生态环境状况越不容乐观；生态环境状态由人均绿地面积、人均建设用地面积和建成区绿化覆盖率共3项指标构成；生态环境响应由工业烟（粉）尘去除量、一般工业固体废物综合利用率、污水处理厂集中处理率、生活垃圾无害化处理率共4项指标构成。
（二）研究方法与数据来源
本文选取反映了产业承接能力子系统和生态环境子系统的28项指标，构建城市群产业承接能力与生态环境耦合系统评价指标体系，采用变异系数法确定各项具体指标的权重，通过产业承接能力与生态环境综合发展水平评价模型，计算得到城市群内产业承接能力子系统与生态环境子系统各自的综合评价指数，最后采用耦合协调度模型测度方法对城市群产业承接能力与生态环境的耦合协调类型进行判别，进而得出研究结论。
1.指标权重的确立
由于构建的评价指标体系中各项指标的量纲千差万别，本文采用极差标准化公式分别对正向指标和负向指标的原始数据进行标准化处理，再运用变异系数法确定各指标权重，具体计算方法如公式（1）、（2）所示。
2.产业承接能力与生态环境综合发展水平评价模型
利用线性加权法计算产业承接能力子系统与生态环境子系统各自的综合发展水平，公式为：
3.产业承接能力与生态环境耦合度及耦合协调度模型
产业承接能力与生态环境的耦合度模型和耦合协调度模型的计算公式分别为：
4.产业承接能力与生态环境耦合协调类型判别
在产业承接能力与生态环境耦合协调程度的分级和判别标准上，本文借鉴钱晓英和王莹[6]的研究成果，将城市群产业承接能力与生态环境系统耦合协调度划分为10大类；同时，根据城市群产业承接能力综合评价指数（IU）和生态环境综合评价指数（EC）的相关性，将城市群产业承接能力与生态环境系统对比关系细分为3个基本类型（见表3）。
5.数据来源
本文将济源、仙桃、潜江、天门等4个县级市剔除，最终选择的是中西部城市群范围内的41个地级以上城市的数据作为样本，对2009-2013年城市群产业承接能力与生态环境耦合协调度进行实证研究；所使用的数据来源于2010-2014年《中国区域经济统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》及各城市的《国民经济和社会发展统计公报》提供的数据直接得出或公式计算求得，个别城市少数年份缺失的数据根据其相邻年份值补齐。
二、城市群产业承接能力子系统与生态环境子系统综合评价
（一）产业承接能力子系统与生态环境子系统综合发展水平分析
根据变异系数法获得各指标权重（见表2），通过产业承接能力与生态环境综合发展水平评价模型计算，得到2009-2013年41个地级市的产业承接能力子系统综合评价指数（IU）和生态环境水平子系统综合评价指数（EC）（略），进而得到2009-2013年各城市产业承接能力子系统和生态环境子系统的排名情况表（略）。结果显示：从产业承接能力子系统综合评价指数（IU）的排名情况来看，2009-2013年城市群内41市的产业承接能力呈现出区域非均衡发展态势，进入排名前三位的城市只有成都、西安、重庆和武汉，说明这4个中心城市的产业承接能力相对较强；从生态环境子系统综合评价指数（EC）的排名情况来看，41市在2009-2013年间的生态环境发展状况波动性较大，进入排名前三位的城市包括重庆、西安、武汉3个中心城市，以及随州和九江两个地级市。
由2009-2013年各城市的产业承接能力子系统综合评价指数（IU）和生态环境水平子系统综合评价指数（EC），可以得到考察期内各城市的产业承接能力子系统与生态环境子系统对比关系的基本类型，进一步得出2009-2013年产业承接能力子系统与生态环境子系统不同对比关系类型的城市所占比例（如图1所示），结果显示生态环境滞后型城市所占比例分别为463%、39%、415%、39%、415%，产业承接能力滞后型城市所占比例分别是488%、61%、585%、61%、537%。就整体而言，城市群产业承接能力综合水平明显滞后于生态环境发展综合水平，产业承接能力与生态环境同步型城市所占比例相当少，2010-2012年41市均非此类型，2009年仅有平顶山和许昌两市属于此类型，所占比例为49%，综合评价指数分别为0107、0113。2013年许昌和黄冈两市产业承接能力与生态环境同步发展，占比49%，且综合评价指数非常接近，分别是0106、0107。
（二）产业承接能力子系y与生态环境子系统线性相关分析
为了验证城市群产业承接能力与生态环境的相关性，本文以各城市的产业承接能力综合评价指数为因变量，以各城市的生态环境综合评价指数为自变量，采用SPSS170统计分析软件对2009-2013年41市的产业承接能力子系统与生态环境子系统各自的综合评价指数（T）的均值进行线性回归分析。表4回归分析参数结果显示41市的产业承接能力综合评价指数与生态环境综合评价指数呈正相关关系；整体回归方程的F统计量值为13762，P值为0001，说明回归分析结果在1%水平上通过了显著性检验，由此可以认为城市群整体产业承接能力与生态环境之间的相关性非常强。
三、城市群产业承接能力与生态环境耦合协调度的时空特征分析
根据耦合度模型和协调发展度模型可计算得出2009-2013年城市群内41市的产业承接能力与生态环境耦合系统的综合评价指数（T），进一步计算得到耦合度（C）及耦合协调度（D），如表5所示。下面分别从时间序列特征和空间特征两方面对城市群内41市的产业承接能力与生态环境耦合协调度进行分析。
（一）产业承接能力与生态环境耦合协调度的时间序列特征
通过计算得出2009-2013年城市群产业承接能力与生态环境耦合度及耦合协调度的均值（如图2所示）：2009-2013年城市群产业承接能力与生态环境耦合协调度整体偏低，其均值位于0201-0300之间，两个系统的耦合度的均值位于0401-0500之间，显著高于耦合协调度均值，原因在于两个系统的综合评价指数偏低，致使耦合协调度也较低。就整体来看，城市群产业承接能力与生态环境耦合度及耦合协调度的均值在2009-2013年间趋于平稳，波动幅度较小，可以认为城市群整体的产业承接能力与生态环境耦合协调度在考察期内具有稳态发展的时序变化特征。
为了分析城市群内41市产业承接能力与生态环境耦合协调度的时间序列特征，本文采用Spearman秩相关系数法对2009-2013年城市群内41市产业承接能力与生态环境耦合协调度的时间变化趋势进行分析，秩相关系数的计算公式如下：
其中R为秩相关系数，Xi为考察期内根据耦合协调度值从小到大排列的序号，Yi为根据时间排列的序号，N为样本数。R≥0代表上升趋势，R
本文采用SPSS170软件对2009-2013年城市群内41市产业承接能力与生态环境耦合协调度的时间变化数据进行Spearman检验，结果显示在置信度（双侧）为 001 时相关性是显著的；通过计算得出城市群各城市产业承接能力与生态环境耦合协调度的秩相关系数（见图3），结果表明各城市产业承接能力与生态环境耦合协调度在考察期内存在明显的时间分异。具体而言，2009-2013年间，有28个地级市的产业承接能力与生态环境耦合协调度呈现上升趋势，其中孝感、漯河和咸宁等3市的上升趋势相对显著；其余13个地级市的产业承接能力与生态环境耦合协调度呈现下降趋势，其中下降趋势最显著的是西安，其次是郑州，武汉位居第3位。一般来说中心城市的产业承接能力相对较强，但也面临着较为严峻的生态环境压力。从秩相关系数来看，6个中心城市中仅有重庆的产业承接能力与生态环境耦合协调度上升趋势明显，洛阳的耦合协调度非常接近于0，变化趋势平稳，其余4市均呈下降趋势；在12个资源型城市中，鄂州的耦合协调度下降趋势较明显，洛阳、焦作、平顶山、黄石、南充和宝鸡等6市的耦合度发展态势平稳，其余5市的耦合协调度呈明显的上升趋势。
（二）产业承接能力与生态环境耦合协调度的空间特征
2009-2013年41市的产业承接能力与生态环境耦合协调类型出现轻度失调、中度失调和严重失调等3种状态，为了更直观地分析城市群产业承接能力与生态环境耦合协调度的空间变化特征，本文根据41市产业承接能力与生态环境耦合协调度的计算结果，从时间维度上计算2009-2013年41市产业承接能力与生态环境耦合协调度的均值，得到城市群产业承接能力与生态环境耦合协调度的空间分布特征（见表6），发现城市群产业承接能力与生态环境的耦合协调度呈现出较为明显的空间分异特征：
第一，城市群产业承接能力与生态环境耦合协调度整体上呈现“中高西低”的空间分布格局。中部地区产业承接能力与生态环境耦合协调度的均值为0246，略高于西部地区耦合协调度的均值（0245）；中原城市群、长江中游城市群、川渝城市群和关中城市群的均值分别为0249、0241、0226、0242，由此可知中西部地区产业承接能力与生态环境耦合协调度总体偏低，原因在于四大城市群的产业承接能力与生态环境耦合协调度均不高，且在考察期内空间差异明显。其中，位于中部地区的中原城市群的耦合协调度最高，位于西南地区的川渝城市群的耦合协调度最低，位于西北地区的关中城市群的耦合协调度略高于位于中部地区的长江中游城市群。
第二，6个中心城市的耦合协调度明显高于非中心城市，且表现出“中低西高”的空间变化特点。位于中部地区的郑州、洛阳和武汉的耦合协调度均值为0288，明显低于位于西部地区重庆、成都和西安（0314）。具体来说，虽然中原城市群的中心城市郑州和洛阳属于中度失调区，但两市的耦合协调度在中西部城市群36个位于中度失调区的城市中分别名列第一、第二位。作为长江中游中心城市的武汉属于轻度失调区，其余11市均位于中度失调区。成都和重庆两个中心城市均属于轻度失调区，且两市的耦合协调度在中西部城市群41市中分别排名第一和第二；内江位于严重失调区，其余12市均属于中度失调区，其中绵阳和德阳的耦合协调度相对较高。西安位于轻度失调区，其余5市都属于中度失调区。
第三，12个资源型城市的耦合协调度呈“中高西低、西北高西南低”的空间发展态势。在12个资源型城市中，产业承接能力与生态环境耦合协调度的均值排名前3位的分别是洛阳（0268）、焦作（0246）和咸阳（0243）；自贡、南充和泸州排名末3位，耦合度均值分别为0208、0207和0206。位于中部地区的洛阳、焦作、平顶山、黄石和鄂州等市的整体产业承接能力与生态环境耦合协调度均值为0246，明显高于位于西部地区的自贡、南充、泸州、咸阳、宝鸡、渭南和铜川等市的均值（0222）。位于西部地区川渝城市群内的自贡、泸州和南充等市的整体产业承接能力与生态环境耦合协调度均值（0207），显著低于关中城市群内的咸阳、宝鸡、渭南和铜川等4市的耦合协调度均值（0233）。
四、结论
本文采用变异系数法、综合发展水平评价模型，通过构建产业承接能力与生态环境的评价指标体系，对2009-2013年中西部城市群41个地级市的产业承接能力子系统与生态环境子系统进行综合评价，并运用耦合协调度模型分析考察期内中西部城市群产业承接能力与生态环境的耦合协调度及其时空演变特征，并得到以下研究结论：
第一，城市群整体产业承接能力与生态环境之间具有强相关性，但整体产业承接能力明显滞后于生态环境水平。2009-2013年41市的产业承接能力呈现区域非均衡发展态势，成都、西安、重庆和武汉的产业承接能力相对较强；41市的生态环境发展状况波动性较大，重庆、西安、武汉的生态环境综合发展水平相对较高。
第二，城市群产业承接能力与生态环境耦合协调度总体偏低，41市的产业承接能力与生态环境耦合协调度出现了轻度失调、中度失调和严重失调3种状态。城市群整体产业承接能力与生态环境耦合协调度在考察期内变化较为平稳，但41市的产业承接能力与生态环境耦合协调度产生明显的时间分异。重庆的上升趋势明显，洛阳变化趋势平稳，其余4市均呈下降趋势；在12个资源型城市中，鄂州的下降趋势相对明显，洛阳、焦作、平顶山、黄石、南充和宝鸡等市的发展态势平稳，其余5市呈显著上升趋势。
第三，城市群产业承接能力与生态环境耦合协调度整体呈现“中高西低”的空间分布格局，其中中原城市群的耦合协调度最高，川渝城市群的耦合协调度最低，6个中心城市的耦合协调度均明显高于非中心城市，且表现出“中低西高”的空间变化特点。郑州、洛阳属于中度失调区，武汉、成都、重庆、西安位于轻度失调区，12个资源型城市的耦合协调度呈“中高西低、西北高西南低”的空间发展态势。
根据本文的研究结论，现提出如下建h：加快城市群产业承接能力与生态环境的耦合协调发展应从政策引导机制、组织管理机制和地方政府绩效考核机制等方面，建立由政府主导、企业和社会公众共同参与的产业承接能力与生态环境发展协调机制；中心城市应根据自身功能定位，注重降低要素成本，提升产业配套能力，加强对外联系强度，推进产业结构优化升级，进一步提升产业集聚度；加大信息基础设施投入力度，实现信息共建共享，通过产业创新联盟和一体化科技创新平台建设，强化科技成果转化能力，从而有效发挥其对非中心城市的辐射带动作用；资源型城市应结合自身资源优势，以综合性和多元化为发展方向，积极探索转型发展模式，建立具有地方特色的现代城市产业体系；各城市应根据地区生态环境承载力水平，因地制宜地采取环境规制措施，对入驻企业进行严格审查；坚决调整和淘汰不利于生态环境建设的产业，对高能耗、高排放产业的发展进行限制，对集约节能成效显著的企业给予财政补贴、税收优惠等政策激励，并不断优化城市绿色空间布局，提升城市公共绿地水平和绿色品质。
参考文献：
[1] 赵建吉，茹乐峰，段小薇，等.产业转移的经济地理学研究：进展与展望[J].经济地理，2014（1）：1-6.
[2] 李斌，陈超凡，万大艳.低梯度地区承接产业转移影响因素及预测研究：以湖南省为例[J].湖南师范大学社会科学学报，2011（2）：93-96.
[3] 肖金成，袁朱.中国将形成十大城市群[N].中国经济时报，2007-03-09.
[4] 曾鹏.中国十大城市群综合发展水平：因素分析与综合集成评估[J].中国人口・资源与环境，2008（1）：69-73.
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[6] 钱晓英，王莹.京津冀地区产业集聚与生态环境间的耦合关系[J].统计与决策，2016（3）：103-106.
Research on the Coupling Coordinated Development of Urban Agglomeration
Industrial Undertaking Capacity and Ecological Environment
FU De-shen1，2，XIANG Li1，3
（1. School of Management， Harbin Institute of Technology， Harbin 150001， China；
2. Department of Tourism and Leisure Management，Guilin Toursim University，Guilin 541006， China；
3. School of Economics and Management， Hezhou College， Hezhou 542899， China）
生态环境的特征范文2
【关键词】生态型；管理会计；企业管理；环境成本；社会责任
随着“十三五”规划创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念的提出，在“十三五”经济社会发展的各领域各环节中，无不体现着绿色发展理念。其中，首次提出了“生态环境质量总体改善”目标，不但要形成生产方式和生活方式绿色，在能源资源开发利用方面效率也要大幅度提高，并且能源和水资源消耗、建设用地、碳排放总量要得到有效控制，最主要是要大幅减少污染物总量的排放。其次，在国家不断鼓励发展绿色环保产业的背景下，绿色会计的概念也多次被提到。近年来，我国环境现状不尽人意，随着科技进步、人口增加、需求膨胀，自然资源日益衰竭，环境污染日益严重，这些因素严重制约了经济的发展。于是，如何将经济增长对自然资源的损耗和生态环境的破坏正确的在企业会计核算中得以体现，成为了新时代管理会计创新的重大使命。
一、管理会计的发展
从我国管理会计的发展阶段来看。苏亚民（2007）[1]将我国管理会计的发展分为了三个阶段，第一阶段是19世纪末到20世纪30年代，主要是以成本控制为基本特征的传统管理会计；第二阶段是20世纪40年代到80年代初，是以预测、决策为基本特征的传统管理会计发展阶段；第三阶段是20世纪80年代初起，是以重视环境适应性、生态保护和可持续发展为基本特征的战略管理会计和绿色管理会计阶段。随着中国经济的改变，为了实现企业的可持续性发展和改进生态经济效率，生态型管理会计是在生态问题严重时且企业发展不得不考虑生态环境问题的情形下，由管理会计与环境管理相结合而发展起来的。管理会计也是应时而改变的，所以在提倡生态文明建设的今天，绿色会计、生态型管理会计就应运而生了。著名会计学家葛家澍教授最早在《90年代西方管理会计理论的一个新思潮》中对绿色会计的概念进行了阐述，实际上这也是生态型管理会计的雏形。绿色会计指在具有中国特色的社会主义市场经济条件下，运用会计学的原理与方法，采用多元化的计量手段和属性，对各会计主体的环境管理系统以及经济活动对环境的影响进行确认、计量、和报告的一门新兴学科。生态型管理会计就是在绿色会计的基础，以强化企业内部经营管理、提高核心竞争力、增强可持续发展能力为目标，通过对财务、企业行为、生态成本信息进行深加工和系统整合，实现对经济过程预测、决策、规划、控制，对生态环境保护、补偿进行考核评价等职能的会计信息系统。生态型管理会计侧重于为企业内部的经营管理服务，这也符合了管理会计的内部性特点。
二、生态型管理会计内涵和特征
生态型管理会计作为传统管理会计的一个新兴分支，是以增强可持续发展能力和提高核心竞争力为目标，针对企业的相关行为或经营活动来分析企业的各项财务信息，并对其进行深加工和整合，采取一定的策略将成本控制到最小，并在企业的财务信息中把环境破坏的程度量化，达到企业发展与生态保护的和谐统一。目前学术界普遍认为，生态型管理会计主要是以货币为计量单位，针对企业发展过程中的自然资源耗用、生态环境破坏、防治等成本进行核算与归集，对生态环境维护和开发形成的效益进行科学的计量和报告，进而实现经济发展与生态环境保护的和谐统一。其更加注重企业与环境的和谐发展，倡导在获取利润的同时，引导和监督企业通过一定的社会经济活动保护环境，减少资源浪费。生态型管理会计是将环境指标、生态指标纳入到管理会计核算范围，因此也具有了其特有的特征：不确定性比较突出，生态问题具有多样性，在资源利用方面也非常复杂，并且一些生态指标也不好确定，由此生态型管理会计就具有很大的不确定性；经济周期和效益难以计量，环境的破坏，以至于达到生态系统的破坏，不是一朝一夕的事情，其涉及到的周期比较长，即使治理也不是当前期间就可以享受到的利益，复杂的特征很难有一个准确的标准去衡量，这也是生态型管理会计要得到发展必须要解决的一个难题；研究方法多样。生态型管理会计不再仅仅涉及经济学与数学的计算，还涉及到社会学、环境学、生态学等学科，综合学科理论，也为生态型管理会计的研究提供了多种多样的方法。
三、生态型管理会计在企业中的实施
在管理会计的发展阶段中，以成本控制和以预测、决策为基本特征的传统管理会计阶段是属于经济效益型管理会计，而注重企业与环境的和谐发展，倡导在获取利润的同时，引导和监督企业通过一定的社会经济活动保护环境，减少资源浪费的阶段是生态型管理会计。在倡导生态文明的今天，企业在进行经济效益核算时，应将生态环境成本加入其中，这样才能真正的缓解企业发展与生态保护之间的矛盾，从而实现企业的可持续发展。具体可以从以下几个方面着手：
（一）成本计算中应体现生态环境成本
曲闻宇，赵明辰（2013）[2]将生态环境成本定义为：某一经济组织按照国家环境标准体系的要求，为获得生态经济效率最大化而发生的自然资源耗费和牺牲，是需要对社会经济系统进行补偿的社会经济代价。所以企业应加入产品生产过程中造成的生态污染、空气污染和水污染对环境造成的不良影响的生态成本。在管理会计中成本分为固定成本和变动成本，那么生态环境成本也应该被划分为固定成本和变动生态环境成本，边际贡献计算公式为：边际贡献=销售收入-变动生产成本-变动期间成本-变动生态环境成本。这样企业首先要解决环境成本的确认和计量。对于生态环境成本的计量不像一项简单的经济业务，其计量主体难以确定，也难以客观进行计量并做出合理成本补偿。所以企业可以根据情况的不同选择不同的计量属性，比如：当资源的价值难以直接评估时，可以考虑采用机会成本；当生态资源价值可以使用效用来衡量时，可以采用边际成本；当公共产品没有市场价格时，可以采用替代成本；对于为了保护生态环境而支出的人类劳动费用，就可以采用传统计量属性等。这样企业在生产经营过程中就会对生态环境时代Times2016年第7期中旬刊（总第630期）成本加以考虑，从而实现外部成本内部化，减少隐形的成本隐患，为企业持续发展提供参考依据
（二）在本量利分析中引入生态补偿成本
以前很多企业的发展是以污染环境和消耗不可再生能源为代价的，没有注意到生态环境破坏带来的生态环境成本，此时为了实现生态文明可持续发展目标，企业在目前的发展中应支付将后期的生态环将还原到产品生产之初的平摊费用，即生态补偿成本。对于本量利分析，企业应在计算保本点时加入固定生态补偿成本，如：某一产品保本销售量=(固定成本+固定生态补偿成本)÷单位边际贡献。
（三）做出生态成本预算
在生态型管理会计实施过程中，除了生态补偿成本，也应对目前的生产发展造成的环境破坏支付成本，所以在企业做全面预算时，应单独分设生态环境预算的相关内容，在企业制定预算和生产经营计划之初实现生态型预算的监管和控制，并在实施过程中不断的监督和报告。比如：可以在业务预算方面增加生态环境成本预算内容，预计资产负债表和损益表增加生态环境成本的量化，定期报告披露生态环境信息，这样企业可以随时根据报告中生态破坏程度做出调整和整治。
（四）实施生态型战略管理
生态型战略管理突出的是绿色作业管理和全面绿色质量管理，企业应将生态保护提升到战略层面，加大绿色作业管理和全面绿色质量管理。比如：每一道生产工序上对产品质量和环境保护加以监督，对出现问题的环节及时加以修正，努力降低企业经营过程中的污染和浪费；在成本控制方面，当企业有破坏生态环境和不破坏生态环境两种方案时，企业在选择方案时，应该把破坏生态环境方案成本中加入生态环境治理补偿预算成本等。企业的战略实施应坚持以人为本的发展理念，将生产资料的消耗和环境保护同企业发展成本有机结合起来。所以，企业应将产品成本与生态环境联系起来，动态、全面地加以反映企业生产经营活动过程，从而促进企业的生产经营效益和生态效益不断提高。
四、总结语
生态型管理会计在缓解经济发展和环境保护之间的矛盾方面发挥着不可缺的作用。环境污染问题变得越来越严重，能否借助生态型管理会计的功能特点，抑制企业管理者以环境为代价而追求短期利益行为的出现，从而缓解企业发展和环境保护之间的矛盾，实现企业的可持续发展，还需要社会、企业、个人不断地付出努力。相信在全球化背景下，生态型管理会计进入企业管理体系势在必行。
参考文献
[1]苏亚民.浅谈绿色管理会计[J].财会通讯，2007（12）：28-29.
[2]曲闻宇，赵明辰.基于生态保护的环境成本计量探究[J].绿色财会，2013（4）：3-6.
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[6]何雪锋，王睦瑶，弋建明.让管理会计带上“绿色帽子”前行[N].财会信报，2014-9-8(B07).
生态环境的特征范文3
关键词:资源型城市;生态环境;产业结构优化;灰色关联度
Abstract: From four aspects, such as ecology index, environment index, eco-environment governance index and comprehensive eco-environment influence index, the paper explores the relationship of the four indexes and the components of industrial structure and the correlation of influence factors of eco-environment and components of industrial structure are pointed out. Finally, it is summarized that under the influence of eco-environment, opportunities and challenges facing the optimization of coal resource city are put forward.
Key words: resource city;eco-environment;optimization of industrial structure;grey relational grade
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。
参考文献：
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[4] 董锁成，李泽红，李斌．中国资源型城市经济转型问题与战略探索[J]．中国人口・资源与环境，2007，17（3）：12-17.
[5] 李连济．煤炭城市产业结构转型的选择――以山西煤炭城市为例[J]．经济问题，2006，（5）：64-66．
[6] 李娓娓，张雪华．科技创新与产业结构优化升级研究――以山东省为例[J]．产业研究，2007，（5）：2-3．
生态环境的特征范文4
关键词：旅游经济；城市生态环境；协调发展
生态环境是旅游经济发展的重要基础条件，旅游是现代城市的重要功能之一，尤其对于中小城市而言，发展旅游经济也是促进整体经济发展，提高城市化水平的有力措施。旅游经济的发展对环境有着加大的依赖，也有着对环境消耗的需求，这就决定了旅游经济与城市生态环境之间存在着协调发展的问题。
1.旅游经济与城市生态环境协调发展概述
1.1协调发展度的含义
协调发展是一个协调整体性、综合性和内在性的聚合，它不是单个系统或要素的简单意义上的增长，而是多系统或要素良性循环的复杂的过程，在这一过程中强调的是各个要素的综合全面发展和整体水平的提高，这一含义中的发展侧重于动态意义上的发展。协调发展度是综合了系统或要素间的协调状况。
1.2旅游经济与城市生态环境协调发展的含义
旅游经济发展具有丰富的内涵，尤其是作为城市的旅游经济发展，旅游经济的内容与形式越来越丰富，同时政策、整体经济以及社会因素之间存在着相互影响的作用，对于衡量经济发展都具有重要的意义，旅游经济作为经济的一项重要内容，不能用单一的要素进行衡量，与发展息息相关的生态环境要素越来越凸显其重要意义。
1.3旅游经济与城市生态环境协调发展的特点
从大多数国家和地区的旅游经济与城市生态环境协调发展的过程来看，两者之间存在着阶段性的变化特征，都是从最初的初始协调阶段到不协调发展再逐渐协调发展的变化；旅游经济与城市环境协调发展在目标上具有一定的相对性，旅游经济的发展目标与城市生态环境的发展目标在二者协调发展的总体目标下都不是完全各自单纯意义上的最优目标，而是在特定生态环境和社会条件下的实现最适当的旅游经济发展目标以及城市生态环境发展目标；此外，二者之间的关系还具有一定的可控性和持续性，这也表明二者之间发展上的相辅相成，共同发展特征。
2.城市旅游经济与生态环境协调发展的评价
2.1城市旅游经济与生态环境协调发展的指标选取与数据来源
旅游经济状况的指标主要包括以下几个因素，外国游客人数、国内游客人数、旅游外汇收入、国内旅游人均消费、旅游收入占城市GDP的比例、星级酒店的数量、A级以上景区的数量等指标，都能够反映某个城市的旅游经济发展状况。
生态环境发展指标主要包括以下几项指标，污水处理率、生活垃圾的无害化处理率、人均公园绿地面积、城市绿化覆盖率、自然保护区面积占辖区面积比、二氧化硫年日均值、二氧化氮年日均值、噪声平均值等。
以上指标的数据来源各城市《统计年鉴》与国家统计年鉴，在指标数据的查询和获得问题上，一定要以政府统计部门公布和的数据为准，要通过具有权威性和可靠性的数据进行分析。
需要注意的是旅游经济与生态环境在各自的子系统及系统间指标的量化以及对系统的指向性存在差异，在进行旅游经济与生态环境水平的测度上需要对相关数据进行标准化的处理，一般是需要根据指标的正负向特征，对负向的指标采用与正向指标相反的处理办法。
2.2城市旅游经济与生态环境协调发展的评价标准
在城市旅游经济与生态环境协调发展的研究中，对于协调发展的衡量是一项十分重要的环节，而衡量协调发展程度问题上必须依据相应的标准进行评价。笔者认为在城市生态环境协同发展的响应值上，可以比照国家生态市建设指标的响应值，而旅游经济发展的评价标准可以采用各个城市在旅游业发展目标值来衡量。对于城市而言，经济的发展与生态环境的保护对城市整体发展而言，都具有同等意义。
按照评价标准对选取的指标和数据进行分析，对旅游经济和城市生态环境两个子系统的指标进行多重共线性分析，利用数学函数模型等进行协调发展的评价分析。
2.3旅游经济与城市生态环境协调发展评价结论
采用不同的方法在城市旅游经济与生态环境协调发展的评价上会有不同的效果，由于不同的研究地区也有其特殊性，因此要对不同地区和城市科学的选择评价方法和评价体系，例如现在较为流行的熵值法来确定旅游经济、城市生态环境指标的权重，对旅游经济发展进行综合评价，这样能够得到一段时间内的旅游经济与城市生态环境之间的相互程度与发展，也能够从中反映出未来可能的发展趋势。但是当前大部分的评价研究方法还无法实现对旅游经济与城市生态环境协调发展的精细化研究，要想实现精细化研究还要在确定权重的方法和过程上加以改进。还要在协同发展度模型和计算方法上进行不断的调整，从而反映出更加真实有效的旅游经济与城市生态环境协调发展的水平。
结论
综上所述，旅游产业是一项对生态环境有着很大依赖程度的产业，当前我国各城市对于发展旅游经济和生态环境的协调发展都非常重视，关于二者协调发展的质量还是非常值得我们进一步研究，尤其是将我国城市的旅游经济和生态环境的协调发展与国外的城市相比，可能存在的差距会更大，但代表我国城市旅游经济和生态环境的协调发展的潜力和空间是巨大的，还有不断进步的空间和可能。
参考文献：
[1]翁钢民.鲁超.旅游经济与城市环境协调发展评价研究――以秦皇岛市为例[J].生态经济，2010（03）
[2]邹永广.郑向敏.厦门市旅游经济与生态环境协调性评价研究[J].江西科技师范学院学报，2011（01）
生态环境的特征范文5
Abstract: An evaluation model of real estate financial ecological environment is established on analytic hierarchy process. Combining analytic hierarchy process to evaluate qualitative factor, fuzzy synthetic evaluation method is used to evaluate environmental quality, in which experience of experts can be used sufficiently. Evaluation results are simple and evident, which can reflect existing real estate financial ecological environmental quality condition perfectly and provide reference for decision-making to optimize real estate financial ecological environment.
关键词:房地产金融生态;金融生态环境;层次分析;模糊综合评判
Key words: real estate financial ecology;financial ecology environment;analytic hierarchy process;fuzzy synthetic evaluation
中图分类号:F830.9文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)05-0020-03
0引言
房地产金融生态是房地产金融活动参与各方为了其生存和发展,与生存环境之间及参与主体之间在长期的密切联系和相互促进作用过程中,通过分工、合作形成的具有一定结构特征,执行一定功能作用的动态平衡系统,它是金融生态系统的有机组成部分[1]。参照生态学对生态系统的分析,笔者把房地产金融生态系统界说为由房地产金融主体及其赖以存在和发展的房地产金融生态环境构成的动态平衡系统,其中房地产金融生态环境指由居民、企业、政府和国外等部门构成的房地产金融产品和房地产金融服务的消费群体,以及房地产金融主体在其中生成、运行和发展的经济、社会、法治、文化、习俗等体制、制度和传统环境。它构成房地产金融主体的服务对象和活动空间,决定着房地产金融主体的生存条件、健康状况、运行方式和发展方向。
理论上说,统一的经济体内的各个地区之间不应存在明显的房地产金融生态环境差异。然而,由于我国地区经济发展发展路径的差异、中央政府主导的非均衡区域发展策略等原因,各地区之间的房地产金融生态环境存在着巨大的差异[2]。
1房地产金融生态环境评价指标体系的构建
房地产金融生态环境是房地产金融生态系统正常运行的基础和保障,良好的房地产金融生态环境可以降低房地产金融风险,促进房地产金融资源合理配置和保值增值,保证房地产金融生态系统的高效产出并且可以有效防止房地产金融主体的机会主义行为,促使其将各种成本内在化到自己的治理结构中。根据上述房地产金融生态环境所包括的主要内容,并借鉴我国城市金融生态环境的构成,可以确定我国房地产金融生态环境的构成要素,如图1所示。
对房地产金融生态环境各要素做了进一步的细化,最终形成了由评判目标层、基本要素层和指标层构成的递阶层次结构,即为房地产金融生态环境评价指标体系,如图2所示。在评价指标体系中,既有定量化因素,又有定性化因素,且相互影响、相互制约。评价指标选取的原则是以尽量少的指标,反映最主要和最全面的信息[3]。
2层次分析法确定权重向量
指标权重表示指标在指标体系中的重要程度,权重的确定是准确进行房地产金融生态环境评价的关键。确定权重的方法很多,本文利用层次分析法。层次分析法是一种定性与定量相结合的决策方法,具有分层渐进的特点。通过层次分解将复杂系统化成若干个简单系统,把复杂问题分解为若干有序层次,并根据对一定客观事实的判断,就每一层次中各元素的相对重要性给予定量描述,按重要性次序进行权重赋值,通过对各层次的分析导出对整个问题的分析,做出最终决策[4]。
2.1构造比较标度依据比较的标度和判断原理,运用模糊数学理论,可得出如下比较标准[5](见表1)。
2.2 构造比较判断矩阵按照层次结构模型,每一层元素都以相邻上一层次各元素为基准,按上述比较标度构造判断矩阵D,按定义有:
D=X11…X1n┆┆Xm1…Xmn=■…■ ┆┆■…■(1)
对比较得到的判断矩阵D,解特征根问题:DW=λmaxW,所得到的W 经正规化后作为因素的排序权重。可以证明,对于正定互反矩阵D,其最大特征根λmax 存在且惟一,W可由正分量组成,除相差1个常数倍数外,W是惟一的[6]。实际上,对矩阵D 很难求出精确的特征值和特征向量W,只能求它们的近似值,采用方根法进行计算。
2.2.1 判断矩阵D 的元素按行相乘,得到各行元素乘积Mi:
M■=■W■(2)
2.2.2 计算Mi 的n 次方根:
■=■(3)
2.2.3 对向量W 正规化:
W■=■■■(4)
2.2.4 计算判断矩阵的最大特征根:
λmax=■■(5)
式中:i=1,2,…,n。
2.3 判断矩阵的一致性检验
判断矩阵是分析者凭个人知识及经验建立起来的,难免存在误差。为使判断结果更好地与实际状况相吻合,需进行一致性检验。判断矩阵的一致性检验公式为CR=CI /RI 。其中:CI为一致性检验指标,CI=(λmax-n)/(n-1);n为判断矩阵的阶数;RI为平均随机一致性指标(取值见表2)。
当CR
2.4 计算权重向量在判断矩阵满足一致性检验的条件下,可求得各层因素的权重向量。
3模糊综合评判
在房地产金融生态环境评价指标体系中,有些指标难以量化,带有很大的模糊性,并且考虑到一些定量指标的可获得性,因此采用模糊数学模型是解决此类问题的有效途径。模糊数学的综合评判主要涉及4个要素:①要素集U;②评语集V;③评价矩阵R;④权重分配向量A。根据评价指标的不同,模糊综合评判可分为一级模糊评价和多级模糊评价。对于房地产金融生态环境评价指标体系采用多级模糊综合评价。方法如下:
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3.1 建立要素集U令U={u1,u2,…,um},其中每个要素又可以通过诸个指标来表征,即U1=(U11,U12,…,U1n),U2=(U21,U22,…,U2n),…,Um=(Um1,Um2,…,Umn),这里m为评价要素的个数,n为每个评价要素的分类指标数。
3.2 建立U的诸要素权重集A采用层次分析法确定权重,取各要素的权重分别为A1,A2,…,An,其中Ai>0,且■Ai=1,则权重集为(A1,A2,…,An)。
3.3 建立U的评语集Y评语集是评价者对评价对象可能做出的各种评价结果所组成的集,Y=(y1,y2,…,yt),这里t为评价等级的数量。
3.4 建立模糊评价矩阵R
R=r■r■…r■r■r■…r■…………r■r■…r■(6)
式中rij 为评价对象在第i项评价指标上,对它做出第j等级评价的人数xij占总测评人数∑xij的百分比,即rij=xij /∑xij[7]。
3.5 对U评判,可得到模糊综合评价Q=A・R,由此得出综合评价结论。为减小运用最大隶属度原则简单评判的误差,在评价时应用评语加权系数矩阵F进行评判,综合利用Q中全部相对隶属度信息,以便对评价对象的级别归属更准确的识别,即综合评价值Z=Q・F。
4实例分析
现以南京市为例,采用本评价指标体系来考察其房地产金融生态环境质量的好坏。实施过程中,聘请房地产行业专家数位对评价指标体系中各指标的优、良、中、差、极差五个等级进行判断,其中,评语加权系数矩阵F=(l,2,3,4,5)T。具体分析过程如下:
4.1 确定诸要素中各指标的权重以及相应的模糊综合评价结果。限于篇幅,下面仅列出房地产经济基础、房地产金融发展、房地产信用环境和政府公共服务四要素的分析结果。如表3、表4、表5、表6所示。
4.2 确定要素层的权重以及最终的模糊综合评价结果
由表7可得综合评价值Z=Q・F=(0.07,0.29,0.35,0.24,0.03)・(l,2,3,4,5)T=2.84。
由该综合评价值可知,南京房地产金融生态环境处于良和中等之间,且偏向于中等。除此之外,还可以得出各要素的综合评价结果,比如由表4可知南京房地产金融发展的综合评价值为3,即为中等。
在确定房地产金融生态环境及其各要素的评定等级之后,就可以清晰地发现房地产金融生态环境的问题所在,进而采取更有效的改进措施。如南京房地产金融发展只为中等水平,可以考虑加大直接融资发展力度。
5结论
(1)根据层次分析法基本原理建立了房地产金融生态环境综合评价指标体系,确定19个评价指标,并利用层次分析法计算指标权重,且通过判断矩阵一致性检验确定合理的权重向量。
(2)用层次分析法和模糊数学理论建立模糊综合评判模型对房地产金融生态环境进行分析,避免了因素过多而难于分配权重的弊端,也避免了单因素决策的片面性,能够做出更为科学、准确、有理论依据的判断,从而整体把握房地产金融生态环境质量;同时,该种综合评判模型也可用于不同地区之间房地产金融生态环境的比较分析。
(3)由实例分析可以看出,本文建立的房地产金融生态环境评价模型是面向目标和面向过程相统一的。除了最终可以得到房地产金融生态环境的模糊综合评定等级外,在逐级评价过程中,还可以得到:①房地产金融生态环境组成要素中各个方面的发展状况,如房地产金融发展中的房地产金融发展深度、房地产金融各部门竞争和直接融资发展;②房地产金融生态环境各组成要素的发展状况,如房地产经济基础、房地产信用环境等。根据评定过程中得到上述评定结果,可以分析房地产金融生态环境不佳的原因,进而针对性地做出决策,从而解决主要矛盾,确保更合理地优化房地产金融生态环境。
参考文献:
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生态环境的特征范文6
关键词:金融生态环境;评价体系;主成份分析;聚类分析;SPSS
金融生态环境是借用生态学概念，将金融看做是由金融子系统以及与之相关的一定环境条件综合作用的结果，是金融运行规律和生态特征的系统性抽象。它包含了与金融息息相关的各个方面，是自然因素、政治因素、经济因素等相关外部因素的有机组合。西部地区作为当前我国经济整体规划中的重点支持地区，经济已得到快速发展，但在取得发展的同时，无论是发展数量还是质量都远远落后于中东部地区。西部省份之间自然资源、生态环境资源差异较大，整体发展基础相对薄弱，导致了当前西部地区的金融生态环境基础较差，而相应金融机构的业务能力与支持力度又相对有限，这也就造成了西部地区金融发展落后的现状。但与此同时，西部地区有以四川、陕西为代表的“金融高地”也有以重庆为代表的金融生态发展前景巨大的地区。其他省市则可以从中吸取经验，同时通过构建西部金融中心不断辐射周边城市，借助我国西部大开发战略这一有利条件优化当地金融生态环境。本文针对西部地区金融生态环境进行研究，部分指标采用三年的平均增长率，使指标更具说服力，深入探析西部地区金融生态环境的影响因素，并对西部地区12个省市进行聚类分析，对各省市的金融生态的实际情况进行分类，同时指出当前西部地区在金融生态环境建设中所存在的问题，提出相应建议。
一文献综述
一个地区的金融生态关系到与金融发展有关的各个方面，是一系列因素综合作用的结果。而影响金融生态环境的因子之间又存在相互作用，因此要想全面系统地评价西部地区的金融生态水平，就必须要构建一系列包括金融发展因素的指标体系。近年来，众多学者使用不同方法对金融生态环境进行了研究，张瑞怀(2006)以湖南省为例，通过BP人工神经网络模型(ANN)建立了现实状况的综合评价模型与农村金融生态环境构成要素对金融生态环境进行研究;［1］苗丽娜(2007)将系统动力学方法运用到金融生态环境的评价中，基于武汉市的统计数据对模型进行仿真模拟，并对仿真结果进行分析;［2］在金融生态环境评价指标构建方面，徐诺金(2007)将金融生态环境分为软环境和硬环境两大类，提出改善金融生态环境其根本是改善法制环境的观点;［3］在金融生态机制运行上，乔立娟(2012)采用不完全信息动态博弈模型对对农村金融生态主体的选择进行分析，并寻找政府、各类借款人和非正规金融机构三者之间的均衡;［4］周炯，魏佩佳(2012)通过金融资源水平、政府财政能力、经济基础和社会信用水平这四个方面进行评价指标体系的构建;［5］张孟云(2015)结合时序全局主成分分析法和FAVAR模型对我国各省份的金融竞争力进行测算和评价。［6］以上这些对金融生态水平的研究所选取的指标通常为静态指标，这样的指标不能有效地反映一个地区金融生态发展的潜力与趋势，同时评价方法的主观性较强，不能反映客观情况。本文根据指标数据的可获得性以及各个分指标的选取频度，采取动态指标与静态指标相结合的方式将金融生态环境的总体框架划分为金融生态环境基础因子(现实竞争力)、金融生态环境推动因子(潜在竞争力)两个一级指标，通过主成份分析法与聚类分析法来构建金融生态环境评价体系，指标体系见表1。综合看来，评价方法的选择直接影响评价结果，比起单一使用某种方法，两种评价方法结合能够在一定程度上克服单一方法的弊端，使研究结果的合理性与科学性更高，能够在数据搜集准确有效的前提下，进一步提升评价结果的可信度，使之对改善区域金融生态环境的政策制定有实际的指导意义。
二模型的构建与分析
1．主成分分析法。(1)因子分析前提条件检验。利用巴特利特球度检验，由结果可知，KMO统计量为0．628＞0．500，符合因子分析要求。(2)提取因子。使用SPSS软件对原有的11组变量指标进行提取，选用基于主成分模型的主成份分析法并提取特征值大于1的特征根。由结果可知，变量的共同度基本都在0．9以上表明提取的因子全体对每个变量都有较高的解释程度，各变量丢失的信息较少，因子分析的效果较好。(3)确定公因子数目。当提取特征值大于1时，两个因子的累计贡献率达到了87．078%，基本上能够涵盖所选数据的统计信息，所以本次因子提取过程的效果较为理想。(4)公因子成份分析。对于上述提取出的两个主成分，运行SPSS得到11个指标在这2个主成分上的旋转因子载荷矩阵，之后根据旋转因子载荷矩阵对两个主成分进行命名。这里使用方差最大法进行正交旋转得到旋转因子载荷矩阵，结果见表2。表2旋转后因子载荷矩阵组件12人均GDP0．8910．404居民人民币储蓄存款0．9820．161本专科毕业人数0．9540．183固定资产投资增长率0．4600．876一般公共预算支出0．9230．221资本形成总额0．0930．821消费总支出增长率0．7040．224城镇失业保险人数0．9450．109普通高等学校教职工数0．9510．172进出口总额增长率0．1180．914人均GDP增长率0．1560．938表2中第一个因子由人均GDP、居民人民币储蓄存款、一般公共预算支出、固定资产投资、普通高等学校教职工数、城镇失业保险人数、本专科毕业人数这7个指标组成，其中人均GDP、居民人民币储蓄存款、一般公共预算支出、固定资产投资这4个指标所反映的是当地的经济运行体系，而普通高等学校教职工数、城镇失业保险人数、本专科毕业人数这3个指标则表明了一个地区社会诚信及保障体系的情况，所以第一个因子是由一个地区的经济运行体系与社会诚信及保障体系所组成，故将它命名为金融生态环境的基础因子(现实竞争力);第二个因子是由消费总支出增长率、人均GDP增长率、固定资产投资总额增长率、资本形成总额增长率构成，居民消费总支出可以反映当地的消费状况，资本形成总额和固定资产投资总额增长率则反映了当地的投资状况，故可以将其命名为金融生态环境的推动因子(潜在竞争力)。(5)计算因子得分。为了得到因子得分系数，使用回归法对其进行估计，得到因子得分系数矩阵。将各指标因子得分数值作为因子分析函数的系数，可得因子分析函数(6)结果分析。从综合得分的结果来看，四川省的金融生态环境最好陕西省紧随其后，而、青海、宁夏的金融生态环境综合表现较差。对比两个因子的得分可知各省的排名在基础因子(现实竞争力)方面与推动因子(潜在竞争力)有较大的差异。这是由于金融潜在竞争力的数据使用的是各省三年间增长率的平均值，而金融现实竞争力是通过2014年的年度数据得到，这就解释了很多我们印象中一些落后的省份反而排名却很靠前:像四川、陕西这种现实竞争力很强的省，之所以短期内难以有很大幅度的提高，是因为各项指标的基数相对较大;而、内蒙古这些省份，其指标的基数比较小，因此增长率可以比较大，这是与现实情况相符的。2．聚类分析。为了进一步描述这12个地区的金融生态环境，对各个地区的相关数据进行聚类分析，聚类分析结果如图1所示。根据聚类分析结果，将12个地区分为四类，可以发现其与因子分析法综合排名的结果相吻合:第一类为四川、陕西，虽然这两个城市在推动因子上表现较差，但是其金融生态环境的基础相对其他省市较好，金融规模较大，故综合能力最强;第二类为广西、重庆和云南，这三个城市在两项排名中的位置都相对靠前，发展潜力较好。从结果来看，重庆是唯一一个在两项排名中都处于靠前的地区，说明重庆的金融生态环境具有很强的可塑性与发展潜能;第三类为内蒙古、甘肃、贵州和新疆，这四个省在两项排名中的位置都相对居中，表明其无论从现实竞争力来讲，还是从潜在竞争力来看在西部都处于中等位置;第四类为、青海、宁夏，这三个省的潜在竞争力排名靠前，说明其增长潜力很大，在最近三年的发展势头强劲。但由于其基数较小，仍属于西部地区的金融生态环境相对较差的地区，应加大对这三个省的政策扶持。
三结论与对策建议
