论文基于空间关联分析自然资源生态绩效评价是关于自然资源方面的论文题目、论文提纲、森林公安归自然资源部论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
【摘 要】 文章采用资源环境绩效指数（REPI）方法,对2014年山东省17地市的自然资源生态绩效情况进行评价.首先,通过描述性统计分析REPI的空间分布特点,初步将山东省分为胶东地区、鲁中南地区和鲁西北地区分析其特点和差异.其次,结合空间计量理论,得出各地区间生态绩效的空间关联关系.
【关键词】 REPI； 空间关联度； 自然资源； 生态绩效评价
【中图分类号】 F239.1 【文献标识码】 A 【文章編号】 1004-5937（2017）18-0030-05
党的十八大将生态文明建设纳入中国特色社会主义总布局,提出经济建设、政治建设、文化建设、社会建设、生态文明建设“五位一体”的总布局,生态文明建设受到前所未有的重视.2015年《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中提出,生态环境质量总体改善是今后五年经济社会发展的主要目标之一.2016年中共山东省印发了《关于加快推进生态文明建设的实施方案》《山东省生态保护与建设规划（2014—2020年）》等系列规划,明确提出逐步完善生态绩效评价体系,进一步确立生态文明建设制度,进而更好地完成规划目标.方向明确后,后续工作就要围绕制度建设、经验借鉴、规则方法的补充与完善展开.基于此,本文尝试以山东省2014年17地市自然资源生态绩效的有关数据,借助资源环境绩效指数和空间关联分析方法,探索自然资源生态绩效评价体系的相关内容,以期为我国自然资源生态绩效评价提供可资借鉴的思路.
一、相关文献简要回顾
国际生态绩效评价实践活动发展较早也较为成熟,拥有较为完善的环境信息系统和优秀的专业人才.如耶鲁大学和哥伦比亚大学联合不定期公布的《环境绩效指数》定期对世界各国环境管理进行排名,世界可持续发展企业委员会（WBCSD）提出了在世界范围内具有影响力的生态效益基本公式等[ 1 ].相比之下,我国的生态绩效评价则发展较晚,简要回顾如下.
(一)评价指标方面
尚未形成全国统一的评价标准和规范,评价方法和指标体系具有离散化特征.目前,针对生态环境绩效评价比较权威的是中科院《可持续发展战略报告》中对资源环境绩效的评价,不仅提供了绩效评价指标体系,而且对省际之间的资源环境绩效指数进行了计算和分析,具有较强的可操作性和可比性,但尚未细化到各省内部地市之间的生态绩效评价.国家人事部中国政府绩效评估研究课题组提出了一套包括33个评价指标的政府绩效评价指标体系,将生态绩效的评价纳入政府绩效考核体系,这些指标应用的可行性有待检验.
(二)评价方法方面
可用于对资源环境绩效进行评价的方法有很多,常被选用的有数据包络分析、BP神经网络、资源环境绩效指数、生态痕迹法、环境优值模型等.其中指数计算是常用的环境绩效评价方法,如资源环境综合绩效指数（REPI）、环境绩效指数（EPI）、基于投影寻踪的资源环境绩效指数（REPIPP）、综合环境绩效指数（EPC-EPI）等[ 2-6 ].部分研究基于“压力—状态—响应”概念框架建立环境绩效评价指标体系[ 7-8 ],计算求得指数还可以与数据包络分析、聚类分析等统计方法结合.
(三)空间关联性方面
空间计量最基础的概念是“地理学第一定义”,简而言之就是距离越近则关联性越强.因为在临近地理空间之间的行为会互相影响,如人员流动、竞争或模仿效应等.较为典型的是溢出效应,即由于经济活动或过程的外部性对周围环境或过程产生影响.
地理空间概念与计量经济学相结合的空间计量在最近几年得到广泛应用和发展,尤其是将空间计量方法与环境绩效评价相结合的各类研究陆续出现.该类研究可以更透彻地了解地区之间的相互影响和作用关系,更加直观地描述地区之间由于地理条件和资源禀赋不同带来的差异,有利于整体资源环境绩效的监管和改善.
目前,针对山东省内地市之间基于空间关联度的生态绩效评价相关研究尚未呈现,本文评价研究的目的是为政府及有关部门的决策提供参考.考虑地域分布对资源环境绩效具有影响,即生态绩效具有对于临近区域的溢出效应,在进行资源环境绩效评价时,通过与空间关联性分析相结合,更能直观地了解不同地域之间资源环境绩效的关系,从而采取具有针对性的措施,充分发挥绩效较高地区的带头作用,促进整体绩效的改善.
二、基于空间关联度的生态绩效评价实证分析
基于空间关联度的生态绩效评价基本思路是首先借助前人研究基础选取系列指标形成指标体系,其次应用资源环境绩效指数（REPI）分析2014年山东省17个地级市的自然资源环境绩效并进行评价,最后对资源环境绩效指数进行空间关联性检验,结果满足信息有用性和可视化要求.
(一)评价指标选取
从相关性和重要性两项原则出发,生态绩效评价的主要关联因素是资源投入、污染情况和各项产出的相对关系.因此,本文选取以下主要指标：农业用地面积、建设用地面积、农业用水量、工业用水量、单位可养殖面积水产品产量、森林覆盖率、万元GDP能耗减少量、节能环保支出占财政支出比例、单位播种面积粮食产量、单位化肥施用量粮食产量、单位农药施用量粮食产量、人均水产品捕捞量、人均湿地面积、人均土地资源面积、人均水资源、年均降水、单位土地面积水资源、废水排放量、化学需氧排放量、氨氮排放量、二氧化硫排放量、人工造林面积占土地面积比重.
(二)数据来源及模型构建
数据来源为《山东省统计年鉴》、各地级市《统计年鉴》、各地级市《国民经济和社会发展统计公报》等,应用MATLAB进行数据整理和计算,GeoDa进行空间关联性分析.
出于稳健性考虑,分别采用熵权法和CRITIC法[ 9 ]计算权重,计算权重时对数据进行0.1到0.9的标准化处理和正规化处理,结果如表1.
全局莫兰指数I用来反映整个研究区域内部变量之间的空间关联性.取值范围为-1到1,大于0代表正相关,小于0代表负相关.局部莫兰指数（LISA）用来检验局部是否存在变量的集聚现象.
总结:本文关于自然资源论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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