基于模糊-QFD模型的京津...区域协同环保政策有效性评价_田佩芳.pdf

文章编号:1009-6094(2023)02-0547-09基于模糊QFD 模型的京津冀区域协同环保政策有效性评价*田佩芳1，唐彦东1，窦园园2，李光荣3(1 防灾科技学院应急管理学院，河北廊坊 065210;2 华北科技学院应急技术与管理学院，河北廊坊 065210;3 内蒙古工业大学经管学院，呼和浩特 010321)摘要:为了研究区域协同环保政策有效性评价问题，在确定区域协同环保政策综合协调、生态优先、区域差异 3 项功能以及归纳协同环保机制、产业准入机制、法律法规体系、监督考核体系、资源配置机制、产业置换机制 6 个政策维度的基础上，运用模糊 QFD 方法构建了区域协同环保政策有效性评价 HoQ 模型，并对京津冀协同环保政策设计与服务功能之间的协同效果进行评价分析。结果表明该模型具有较好的可行性和适用性。京津冀协同环保政策整体有效性达到 62.8%，各政策维度实施效果均在 3 分左右(满分 5)。其中协同环保机制、法律法规体系、资源配置机制维度权重较大但实施效果一般。分析评价结果，可能存在政策设计制定不合理、实施保障措施不力等问题，针对存在问题提出相应对策。关键词:环境学;京津冀;协同;环保政策;评价;模糊 QFD中图分类号:X 321文献标志码:ADOI:10.13637/j issn 1009-6094.2022.0118*收稿日期:20220120作者简介:田佩芳，讲师，博士，从事生态安全和自然灾害应急管理方面研究，tianpeifang ;李光荣(通信作者)，讲师，博士，从事企业安全管理相关研究，1043082806 qq com。0引言近年来，京津冀区域生态环境问题突出，雾霾锁城、水资源短缺等问题仍然严重，是广受社会关注的焦点。为共同应对区域环境问题，2015 年 12 月京津冀协同发展生态环境保护规划 正式发布，生态环保协同治理不断深化。近期，京津冀三地共同签订了 京津冀区域环境保护率先突破合作框架协议，京津签署了关于进一步加强环境保护合作的协议，津冀签署了加强生态环境建设合作框架协议。同时，学术界关于协同治理不同层面、不同角度的研究也逐步展开，如政策机制、立法协调机制、协同治理机制、协同度评价、政策体系框架等。政策有效性评价是中央及地方政策制定及持续改进的依据，是提升治理能力和治理效率的关键。关于政策评价，1997 年，Vedung1 首次依据不同政策不同评价标准原则，建立了针对不同政策的效应模型、经济模型以及专业模型，该模型在理论研究和实践中均得到了广泛应用。但政策评估的关键是选择合理的评价方法，如文本分析法和层次分析法，这两种方法比较简洁实用，适合在有限数据条件下进行系统性分析。然而受评价专家主观因素影响，评价结果易产生较大偏差。此外，数据包络法、三重差分模型，能够很好地反映要素之间的间接影响关系。但这两种方法都是基于投入产出理论，使得在实际评价过程中难以排除政策以外其他因素对产出的影响，致使评价结果准确性低。分析已有研究成果2 3，主要聚焦于探索生态环境治理的协同机制或者协同路径、评价环境效应等方面，只针对京津冀区域协同环保政策有效性评价的研究尚少。模糊 QFD 模型基于产品质量控制的原理，能很好地反映所评价政策的设计与服务功能之间的协同效果。因此，本文拟引入“质量功能展开模糊 QFD 评价模型”，针对京津冀区域不同维度环保政策与服务功能协同有效性展开研究，为政府部门制定、调整相关政策提供参考。1协同环保政策有效性评价的模糊QFD模型构建1.1关于模糊 QFD 方法的选择质量功能展开(Quality Function Deployment，QFD)是一种在工程设计和产品属性分析时，采用矩阵的数学方法，数据化分析检测顾客的需要并转换成产品技术特性的方法，可为设计出能让客户获得最大满意度的产品和服务属性提供依据。在政策研究中，制定和实施政策的目的在于通过各类政策工具的有效使用，最大限度地发挥政策的功能4。基于 QFD 工作原理，将各类政策的制定视为产品属性的映射，政策功能视为产品功能的映射，从而量化政策与功能之间的关系，以适用于政策评估研究。例如，Yu 等5针对公共政策研究了一个优化的 QFD 模型来满足客户要求;Hong 等6运用 QFD 和 Kano 模型来满足顾客的需求并提出新的政策建议;童心等7应用QFD 方法，以上海生物医药产业集群为例，对高新技术产业集群政策的有效性进行了评价。因此，本文将 QFD 方法应用于评价区域协同环保政策有效性，并将协同环保政策功能看做 QFD 中的顾客需求，将协同政策维度看做是 QFD 中的技术745第 23 卷第 2 期2023 年 2 月安全 与 环 境 学 报Journal of Safety and EnvironmentVol 23No 2Feb，2023属性，以计算分析区域协同环保政策功能与政策维度的关联度，从而得到协同环保政策维度对政策功能实施效果的影响。在实际操作中，协同环保政策维度的重要度、政策功能与政策维度之间的关联度难以用某一定量数据表达内涵。Wang 等8将“模糊数”引入到QFD 模型中能让评价结果更加合理、准确。另外，为降低评价主体的主观性导致的计算误差，本文将“权威度”这一概念引入岑詠霆9基于模糊加权平均和模糊期望值算子构成的理论方法中，从而构建协同环保政策有效性评价模糊QFD 模型，得出评价结果并分析原因，为制定政策有效性后期的提升策提供依据。1.2模型构建1.2.1构建区域协同环保政策有效性评价 HoQ质量屋(House of Quality，HoQ)作为 QFD 的核心，是用来分析产品属性与顾客需求或服务要求的示图工具10。将政策功能比作顾客需求，政策维度比作技术属性，构建区域协同环保政策有效性研究的 HoQ 模型，见图 1。HoQ 模型包含两个变量，即输入变量和输出变量。本文将区域协同环保政策维度的重要程度以及功能与政策维度的关联度作为 HoQ模型的输入变量;将区域协同环保政策有效性评价值作为输出变量，输出结果侧重反映政策多个维度与服务功能之间的协同效果。此外，通过 HoQ 模型还可以获取区域协同环保政策维度的重要程度和实施效果排序。图 1区域协同环保政策有效性研究的 HoQFig 1HoQ study on the effectiveness of synergistic environmental protection policy1.2.2数据收集与处理HoQ 模型中的输入变量一般情况下为定性描述，难以用精准数据来测量。因此，引入“模糊数”来表示输入变量。本文引入三角模糊数衡量语言变量的等级，为尽可能确保语言变量描述的准确性，采用童心等7 的分级办法，将功能重要度由 7 个等级的语言变量进行描述，并预定义一个相应的三角模糊权重集。?w*1，?w*2，?w*3，?w*4，?w*5，?w*6，?w*7=非常不重要，不重要，稍微不重要，稍微重要，中度重要，重要，非常重要(1)式中?w*1=(0，0，0.2)，?w*2=(0，0.2，0.4)，?w*3=(0.2，0.35，0.5)，?w*4=(0.3，0.5，0.7)，?w*5=(0.5，0.65，0.8)，?w*6=(0.6，0.8，1)，?w*7=(0.8，1，1)。同理，政策功能和政策维度之间的关联度等级划分借鉴岑詠霆9 用 5 个等级的语言变量进行描述，即无、弱、中度、强、很强。同时，预定义对应的三角模糊权重集合:?u*1，?u*2，?u*3，?u*4，?u*5，其中?u*1=(0，0，0.3)，?u*2=0，0.25，0.5)，?u*3=(0.3，0.5，0.7)，?u*4=(0.5，0.75，1)，?u*5=(0.7，1，1)。通过专家测试，表明本文政策功能重要度分级以及政策功能和政策维度关联度分级较为适用。本文考虑了各评价专家对区域协同环保政策有效性的判断依据和政策实施现状的熟悉程度，定义其为各个评价专家的权威度(Ck)，见式(2)。Ck=(Cak+Csk)/2(2)式中Cak和 Csk分别表示第 k 位评价专家对评估内容的判断依据和熟悉程度。根据研究现状，设计判断依据有:理论分析、实践经验、国内外了解和直觉 4 项，分别赋值 0.3、0.3、0.3、0.1。熟悉程度分为:不熟悉、不太熟悉、一般、比较熟悉、熟悉、很熟悉 6 个不同级别，分别赋值 0、0.2、0.4、0.6、0.8、1。通过问卷调查获取评价专家对 Fi的模糊偏好845Vol 23No 2安全 与 环 境 学 报第 23 卷第 2 期程度以及对 Fi与 Tj之间的模糊关联度。采用式(3)计算各评价专家的意见。?Wi=nk=1Ck?Wki/nk=1Ck，?Dij=nk=1Ck?Dki/nk=1Ck(3)式中?Wi表示政策功能 Fi的重要程度，?Dij表示 Fi与 Tj之间的模糊关联度，?Wki表示第 k 个评价专家对Fi的模糊倾向度，?Dki表示第 k 个评价专家对 Fi与 Tj之间的模糊关联度，Ck为评价专家权威度。?Wki和?Dki均为预定义的三角模糊数，i=1，2，3;j=1，2，6;n 表示所选择的评价专家总数。1.2.3计算 HoQ 政策维度的模糊重要度本文采用模糊加权均值法来计算政策维度的模糊重要度?Zj，见式(4)。?Zj=3i=1?Wi?Dij/3i=1?Wi(4)由于?Zj属于三角模糊数，无法实现政策维度重要度的排序。因此，本文借鉴了 Kao 等10 提出的 h截集模糊加权线性规划法对模糊数进行处理，以确定答案。?Wi和?Dij的 h截集分别确定为(Wi)h和(Dij)h，表示模糊加权平均数，见式(5)。(Wi)h=wi Wi|(?wi)h，0 h 1(Dij)h=dij Dij|(?Dij)h，0 h 1(5)定义?Zj的 h截集的上、下限分别为(?Zj)Uh和(?Zj)Lh，它们又分别是?Zj=3i=1?Wi?Dij/3i=1?Wi的最大值和最小值，按照式(6)和(7)计算可得。(Zj)Uh=max3i=1widij/3i=1wi(6)(Zj)Lh=min3i=1widij/3i=1wi(7)式中wi(Wi)h，dij(Dij)h，且在公式中，分母非负且不包含 dij项，即当 dij分别取上限(Dij)Uh和下限(Dij)Lh分别对应 Zj=3i=1widij/3i=1wi在 h 截集水平下的最大和最小值。假设 t=1/3i=1wi，vi=twi，因此，可将式(6)和(7)的求解转化为两个线性规划模型，见式(8)和(9)。s t(Zj)Uh=max3i=1vi(Dij)Uht(Wi)Lh vi t(Wi)Uh3i=1vi=1t，vi 0;i=1，2，3j=1，2，6(8)s t(Zj)Lh=min3i=1vi(Dij)Lht(Wi)Lh vi t(Wi)Uh3i=1vi=1t，vi 0;i=1，2，3j=1，2，6(9)通过求解，理论上可得到?Zj在 h截集下的一个精确区间 (Zj)Lh，(Zj)Uh，但在实际操作中二者的确切值在大部分情况下不可获取。因此需要通过试验 测得(Zj)Lh，(Zj)Uh在不同 h截集条件下的取值，以估算出右翼函数 R(zj)和左翼函数 L(zj)的趋势。当(Zj)Lh，(Zj)Uh均关于 h 可逆时，即可得到R(zj)和 L(zj)的实际形状，进而构建出每个?Zj的明确隶属度函数?Zj(zj)，见式(10)。?Zj(zj)=L(zj)(Zj)Lh=0 zj(Zj)Lh=11(Zj)Lh=1 zj(Zj)Uh=1R(zj)(Zj)Uh=1 zj(Zj)Uh=0j=1，2，6(10)1.2.4计算 HoQ 政策维度的权重为获取政策维度重要性的模糊期望值算子E(?Zj)，运用平均水平截集去模糊化法进行计算，见式(11)。E(?Zj)=12SSl=1 Zj(hUl)+Zj(hLl)(11)式中Zj(hUl)和 Zj(hLl)分别代表 hl的 乐观值和保守值，l 表示不同的截集水平，0=h1 hl hS=1。根据 政 策 维 度 重 要 性 的 模