绿色发展指标体系的构建与实证研究【附数据】

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绿色发展指标体系的构建与实证研究【附数据】

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CSDN

https://blog.csdn.net/lagoukeyan2024/article/details/142112304

绿色发展是当今世界可持续发展的核心议题之一。本文以甘肃省为例，构建了一套科学、系统、全面的绿色发展指标体系，通过实证研究和对比分析，揭示了甘肃省及西北地区绿色发展的现状和趋势，为推动区域绿色发展提供了科学依据和决策参考。

绿色发展指标体系的构建思路

绿色发展指标体系的构建遵循科学、系统、全面的原则，旨在全面衡量地区绿色发展水平。具体的构建思路包括：

指标筛选原则：首先，通过对文献的回顾与分析，明确绿色发展的核心维度，如绿色资源、绿色环境、绿色经济、绿色科技和绿色社会等。
构建框架：建立指标体系的基本框架，基于可操作性和数据可得性，保证体系的完整性与科学性。
筛选方法：通过初筛和细筛相结合的方式，在大量候选指标中剔除冗余和不相关指标，确保指标的科学性、代表性和简明性。

绿色发展指标体系框架

绿色发展指标体系主要涵盖五大维度：绿色资源、绿色环境、绿色经济、绿色科技、绿色社会。每个维度下再细分若干具体指标，确保全面评估区域的绿色发展水平。

维度	具体指标
绿色资源	水资源利用效率、土地利用效率、森林覆盖率等
绿色环境	大气污染物排放量、固体废弃物处理率、生态环境质量指数等
绿色经济	绿色GDP占比、能源消费结构、节能降耗水平等
绿色科技	绿色技术创新投入、绿色专利数、绿色技术推广应用等
绿色社会	环境教育覆盖率、社会公众绿色意识调查、绿色消费水平等

指标筛选与权重计算

指标初筛：初筛通过对各类文献、政策和标准的梳理，从绿色发展相关的指标库中挑选出能有效反映各维度的初始指标集合。
指标细筛：对初筛后的指标进行相关性分析、因子分析等统计学方法，进一步筛除相关性较弱或冗余的指标，简化体系。
权重计算：运用熵权法对最终筛选出的指标进行权重分配，确保指标在评估中合理反映各维度的重要性。

import numpy as np

# 熵权法计算指标权重的示例代码
def entropy_weight_method(data):
    # 数据标准化
    data = data / data.sum(axis=0)
    
    # 计算熵值
    k = 1.0 / np.log(len(data))
    entropy = -k * np.sum(data * np.log(data + 1e-10), axis=0)
    
    # 计算差异系数
    g = 1 - entropy
    
    # 计算权重
    weights = g / g.sum()
    
    return weights

# 示例数据：不同维度下的指标数据
data = np.array([[0.8, 0.6, 0.7], [0.7, 0.5, 0.8], [0.9, 0.6, 0.9]])
weights = entropy_weight_method(data)
print("指标权重:", weights)

绿色发展的测度分析

本文对甘肃省2011-2020年绿色发展水平进行了测度分析，主要包括以下几个方面：

综合发展水平演变：通过综合各维度指标，计算甘肃省整体绿色发展水平的变化趋势，发现其在此期间绿色发展水平逐年上升。
各维度发展水平演变：分析绿色资源、绿色环境、绿色经济、绿色科技、绿色社会五个维度的发展情况，绿色科技与绿色社会维度的提升尤为显著。
耦合协调分析：通过耦合协调模型，计算各维度之间的耦合度，评估绿色发展中各要素之间的协调性。研究发现甘肃省绿色发展的耦合协调性逐步提升，但仍存在较大的改进空间。