Evaluation of the Implementation Effect and Coordinated Development Degree of River Chief System Based on G1-EVM-SPA Model

Mei-hui WANG; De-shan TANG; Jing SHANG

China Rural Water and Hydropower ›› 2022 ›› (1) : 21-27.

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Abstract

To scientifically evaluate the implementation effect of the river chief system and provide a research idea for the evaluation of the implementation effect of the river chief system，taking Huai'an City as the research object， 21 indicators are selected from the perspectives of economic， social， ecological， cultural and watershed management effects to construct an evaluation model of the implementation effects of river chief system. The subjective weights are determined by the sequential relationship method （G1）， the objective weights are determined by the entropy weight method （EVM）， the combination weights are obtained by the game theory combination assignment method， and the G1-EVM-SPA based evaluation model of the implementation effect of the river length system is constructed by combining the set-pair analysis method （SPA）， and the time dimension is selected from 2017 to 2020 to evaluate the effectiveness of the implementation of the river chief system and the degree of coordinated development in Huai'an over the past four years since the full implementation of the river chief system. The results show that the implementation effect of the river chief system in 2017 is moderate， and the implementation effect in 2018-2020 is good， and the trend is improving year by year. The coordination development degree of the implementation effect of the river chief system in 2017-2020 is 0， 0.501 8， 0.484 5， and 0.497 3， respectively. Except for 2017， which is under the highly uncoordinated grade， the coordination development degree grades in 2018-2020 are under the critical coordination grade. The overall coordination development degree is improving year by year.

Key words

G1-EVM-SPA model / river chief system / implementation effect / coordinated development degree / Huai'an

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Mei-hui WANG , De-shan TANG , Jing SHANG. Evaluation of the Implementation Effect and Coordinated Development Degree of River Chief System Based on G1-EVM-SPA Model. China Rural Water and Hydropower. 2022, 0(1): 21-27

0 引言

推行河长制的目的在于解决中国复杂的水域环境问题，构建健康河湖，推进生态文明建设。科学评价河长制的实施效果，分析当前的问题所在，针对性地提出解决方案，这对未来构建幸福河湖，打造良好生态环境具有重要推动作用^［1］。因此目前急需一套科学的体系来评价河长制的实施效果。当前已有一些学者从不同角度对河长制展开了研究。章君等^［2］分析了河长制的绩效考核标准，提出指标动态调整机制的概念。李慧敏等^［3］将河长制的治河思路作为大背景，将其与河流健康与可持续利用评价结合起来。邱月等^［4］借鉴环境绩效审计评价模型，以汾河为例构建基于PSR模型的河长责任审计评价指标体系，并进行了有效性检验。在河长制实施效果评价方面，张丽伟等^［5］以大运河为例，基于GF-2影像通过计算植被、水体、景观等指数的变化来反映河长制的治理成效。余晓彬等^［6］基于模糊综合评价法对江苏省全面推行河长制成效进行分析，并总结出影响其评价结果的主要因素。彭欣雨等^［7］通过构建基于组合权重-理想区间法的河长制实施效果评价模型，科学评价了陕西省2012-2018年的河长制实施效果。然而目前还没有学者采用G1-EVM-SPA模型对河长制的实施效果展开评价，主观权重的计算选用序关系法（G1）^［8］，该方法相对于层次分析法计算方法更为简便，计算量大大减小，克服了层次分析法的不足，不需进行矩阵一致性检验，且不受同一层次元素个数的约束，应用起来更为灵活。客观权重的确定选用熵权法（EVM）^［9］，该方法是应用最为广泛的客观权重的计算方法，故具有一定的普适性。引进博弈论理论^［9］求得组合权重，该方法以寻求最合理的指标权重为目标，协调冲突，寻找一致，改善单一主、客观权重算法的局限性，提高决策的准确性。河长制实施效果的评价涉及多维度多指标，定性与定量的范畴，具备一定的确定性。其评价结果又与区域的政策支持与否以及当地的经济发展影响等有关。同时存在不确定的因素。而集对分析法（SPA）^［10］作为专门处理系统确定性与不确定性互相作用的数学理论，其在河长制实施效果的评价中具有一定的适用性。因此构建基于G1-EVM-SPA的河长制实施效果评价模型，选取江苏省淮安市，评价2017-2020年江苏省淮安市全面推行河长制以来的实施效果以及协调发展度，分析影响评价结果的主要因素，原因以及未来河长制发展的方向，旨在为河长制实施效果的评价提供一种研究思路。

1 研究方法

1.1 河长制实施效果评价指标体系

河长制实施效果的评价涉及多维度、多指标，正确践行河长制应当促进了区域的经济发展，产生了生态环境改善以及参与度满意度等社会效益提升的现象，与此同时水量等水域管理的节水效益以及文化等信息化水平的提升也是衡量河长制实施效果的重要组成因素。通过咨询专家意见，根据《河流健康评价技术导则》、《淮安市全面推行河长制实施方案》、《淮安市生态河湖行动方案》（2018-2020年）、《关于全面推行河长制的意见》、《地表水环境质量评价方法》、《水生态健康评价技术规范》等相关规划与文件，并参考文献［7，11-14］，最终从经济、社会、生态、文化、水域管理效果5个维度出发，选取21个指标，构建河长制实施效果评价模型。参考《河流健康评价技术导则》、《生态河湖状况评价规范》、《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）等国家标准及相应指标评价标准^{［7，11-16］}，将河长制实施效果划分为4个等级：I级（优秀）、II级（良好）、III级（中等）、IV级（差）。具体评价指标及标准如表1所示。

Tab.1 Evaluation index system and ranking of the implementation effect of the river chief system

表1 河长制实施效果评价指标体系及等级划分

		评价指标	指标类型	优秀	良好	中等	差
河长制实施效果	经济效果	人均GDP/万元	效益型	5~20	3~5	1~3	0~1
		万元工业增加值用水量/m³	成本型	0~20	20~40	40~80	80~120
		人均生活用水量/（L·人^-1·d^-1）	成本型	20~70	70~150	150~180	180~300
		万元GDP用水量/m³	成本型	0~50	50~90	90~120	120~500
		恩格尔系数	成本型	25~35	35~40	40~50	50~80
	社会效果	人均满意度	效益型	90~100	70~90	50~70	0~50
		河长制管理监督落实情况	效益型	90~100	80~90	60~80	0~60
		公示牌覆盖程度	效益型	80~100	60~80	40~60	0~40
		公众参与度	效益型	80~100	60~80	40~60	0~40
		群众知晓度	效益型	80~100	60~80	30~60	0~30
		生态环境满意率/%	效益型	90~100	80~90	60~80	0~60
	生态效果	III类及以上水质比例/%	效益型	75~100	50~75	25~50	0~25
		水功能区达标率/%	效益型	75~100	50~75	25~50	0~25
		城镇污水处理率/%	效益型	95~100	75~95	40~75	0~40
		生态环境用水率/%	效益型	7~12	3~7	1~3	0~1
		建成区绿化覆盖率/%	效益型	50~80	40~50	20~40	0~20
		集中式饮用水水源地达标率/%	效益型	90~100	75~90	50~75	0~50
	文化效果	水利科技信息化水平	效益型	90~100	80~90	60~80	0~60
	文化效果	河长制相关文化宣传程度	效益型	80~100	60~80	40~60	0~40
	水域管理效果	农田灌溉水有效利用系数	效益型	0.7~0.8	0.5~0.7	0.4~0.5	0~0.4
	水域管理效果	城市用水普及率/%	效益型	80~100	60~80	40~60	0~40

1.2 G1-EVM-SPA模型

利用序关系法（G1）确定主观权重，熵权法（EVM）确定客观权重，博弈论组合赋权法求得组合权重，并结合集对分析法（SPA）构建基于G1-EVM-SPA的河长制实施效果评价模型。

1.2.1 序关系法（G1）主观权重的确定

序关系法（G1）隶属于主观确定权重的范畴，它是根据各个指标的相对重要性程度来确定权重大小，也称之为基于功能驱动原理的赋权方法^［17］。该方法相对于层次分析法计算方法更为简便，计算量大大减小，克服了层次分析法的不足，不需进行矩阵一致性检验，且不受同一层次元素个数的约束，应用起来更为灵活，因此选用该方法确定指标体系的主观权重，其主要计算步骤如下所示：

（1）各指标相对重要性程度排序。将m项指标

x_{1}

，

x_{2}

，

x_{m}

进行重要性排序，可得到序关系式

x_{1} > x_{2} > \dots > x_{m}

。

（2）确定评价指标权重。根据序关系式

x_{1} > x_{2} > x_{k - 1} > x_{k} (k = 2, \dots, m)

，定义指标

x_{k - 1}

与

x_{k}

的相对重要性程度之比

\frac{ω_{k - 1}}{ω_{k}} = r_{k} (k = 2,3, \dots, m)

。其中

r_{k}

的取值如表2所示。可求得

ω_{m}

为：

ω_{m} = {(1 + \sum_{k = 2}^{m} \prod_{i = k}^{m} r_{i})}^{- 1}

（1）

ω_{k - 1} = r_{k} ω_{k} (k = m, m - 1, \dots, 2)

（2）

Tab.2 $r_{k}$ reference for taking values

表2 $r_{k}$ 取值参考

$r_{k}$	取值说明
1.0	指标 $x_{k - 1}$ 与 $x_{k}$ 同等重要
1.2	指标 $x_{k - 1}$ 比 $x_{k}$ 稍微重要
1.4	指标 $x_{k - 1}$ 比 $x_{k}$ 明显重要
1.6	指标 $x_{k - 1}$ 比 $x_{k}$ 强烈重要
1.8	指标 $x_{k - 1}$ 比 $x_{k}$ 极端重要

求得的主观权重系数

ω_{k} (k = 1,2, \dots, m)

记为

u_{11}, u_{12}, \dots, u_{1 m}

。

1.2.2 熵权法（EVM）客观权重的确定

客观权重的确定选用熵权法，该方法是应用最为广泛的客观权重的计算方法，故具有一定的普适性。其主要通过计算客观数据的熵值大小来判断指标信息的价值系数，熵值越小，对应的熵权越大，指标的重要性就越高，对结果的贡献程度越大，最终得到较大的客观权重系数^［18］。熵权法（EVM）的具体操作步骤如下所示：

（1）实际数据标准化。定义

x_{i j} (i = 1,2, \dots, n; j = 1,2, \dots, m)

为第i个评价对象的第j项指标。其中效益性指标和成本型指标

x_{i j}

分别按公式（3）、（4）进行标准化计算。

r_{i j} = \frac{x_{i j} - m i n (x_{i j})}{m a x (x_{i j}) - m i n (x_{i j})} (i = 1,2, \dots n)

（3）

r_{i j} = \frac{m a x (x_{i j}) - x_{i j}}{m a x (x_{i j}) - m i n (x_{i j})} (i = 1,2, \dots, n)

（4）

（2）确定熵值

E_{j}

和信息效用值

d_{j}

。

f_{i j} = \frac{r_{i j}}{\sum_{i = 1}^{n} r_{i j}}

（5）

E_{j} = - \frac{1}{l n n} \sum_{i = 1}^{n} (f_{i j} l n f_{i j})

（6）

d_{j} = 1 - E_{j}

（7）

（3）确定指标熵权即权重

ω_{k} (k = 1,2, \dots, m)

。

ω_{k} = \frac{d_{j}}{\sum_{j = 1}^{m} d_{j}} (k = 1,2, \dots, m)

（8）

求得的客观权重系数

ω_{k} (k = 1,2, \dots, m)

记为

u_{21}, u_{22}, \dots, u_{2 m}

。

1.2.3 博弈论组合权重的确定

引进博弈论理论求得组合权重，该方法以寻求最合理的指标权重为目标，协调冲突，寻找一致，改善单一主、客观权重算法的局限性，提高决策的准确性，博弈论理论已广泛应用于水质、用水效率、工程结构等安全风险评估，对于河长制实施效果评价也应具有一定的适用性。该理论确定组合权重的步骤如下所示：

假设有L种对指标赋权的方法，即权重集

u_{k} = [u_{k 1}, u_{k 2}, \dots, u_{k n}] (k = 1,2, \dots, L)

，随后得组合权重

u

：

u = \sum_{k = 1}^{L} α_{k} {u_{k}}^{T}

（9）

式中：

α_{k}

为线性组合系数。

α_{k}

的求解利用优化对策模型，并将其进行求导，得到相应的线性方程组（10），将得到的

α_{k}

归一化处理为

{α_{k}}^{'}

，带入公式（11），求得最终结合博弈论理论的组合权重

u^{'}

[\begin{matrix} u_{1} • {u_{1}}^{T} & u_{1} • {u_{2}}^{T} & \dots & u_{1} • {u_{L}}^{T} \\ u_{2} • {u_{1}}^{T} & u_{2} • {u_{2}}^{T} & \dots & u_{2} • {u_{L}}^{T} \\ \dots & \dots & \dots & \dots \\ u_{L} • {u_{1}}^{T} & u_{L} • {u_{2}}^{T} & \dots & u_{L} • {u_{L}}^{T} \end{matrix}] [\begin{matrix} α_{1} \\ α_{2} \\ \dots \\ α_{L} \end{matrix}] = [\begin{matrix} u_{1} • {u_{1}}^{T} \\ u_{2} • {u_{2}}^{T} \\ \dots \\ u_{L} • {u_{L}}^{T} \end{matrix}]

（10）

u^{'} = \sum_{k = 1}^{L} {α_{k}}^{'} {u_{k}}^{T}

（11）

1.2.4 集对分析（SPA）评价模型

河长制实施效果的评价涉及多维度多指标，定性与定量的范畴，具备一定的确定性。其评价结果又与区域的政策支持与否以及当地的经济发展影响等有关。同时存在不确定的因素。而集对分析法（SPA）^［10］作为专门处理系统确定性与不确定性互相作用的数学理论，其在河长制实施效果的评价中具有一定的适用性。

集对分析（SPA）评价模型主要通过计算评价指标ｊ与等级ｋ的联系度

C_{j k}

、综合联系度

C_{k}

、相对隶属度

v_{k}

，并通过置信度判断法确定最终的隶属等级ｈ．其中

C_{j k}

的取值在［-1，1］之间，该值越接近１，则指标值越接近该等级，反之，若该值越接近-1，则该指标值越接近相邻等级。集对分析（SPA）评价模型涉及的计算公式如下所示：

C_{j 1} = \{\begin{matrix} 1 & x_{j} \leq s_{1 j} \\ 1 - 2 \frac{x_{j} - s_{1 j}}{s_{2 j} - s_{1 j}} & s_{1 j} < x_{j} \leq s_{2 j} \\ - 1 & x_{j} > s_{2 j} \end{matrix}

（12）

C_{j 2} = \{\begin{matrix} 1 - 2 \frac{s_{1 j} - x_{j}}{s_{1 j} - s_{0 j}} & x_{j} \leq s_{1 j} \\ 1 & s_{1 j} < x_{j} \leq s_{2 j} \\ 1 - 2 \frac{x_{j} - s_{2 j}}{s_{3 j} - s_{2 j}} & s_{2 j} < x_{j} \leq s_{3 j} \\ - 1 & x_{j} > s_{3 j} \end{matrix}

（13）

C_{j 3} = \{\begin{matrix} - 1 & x_{j} \leq s_{1 j} \\ 1 - 2 \frac{s_{2 j} - x_{j}}{s_{2 j} - s_{1 j}} & s_{1 j} < x_{j} \leq s_{2 j} \\ 1 & s_{2 j} < x_{j} \leq s_{3 j} \\ 1 - 2 \frac{x_{j} - s_{3 j}}{s_{4 j} - s_{3 j}} & s_{3 j} < x_{j} \leq s_{4 j} \end{matrix}

（14）

C_{j 4} = \{\begin{matrix} - 1 & x_{j} \leq s_{2 j} \\ 1 - 2 \frac{s_{3 j} - x_{j}}{s_{3 j} - s_{2 j}} & s_{2 j} < x_{j} \leq s_{3 j} \\ 1 & s_{3 j} < x_{j} \leq s_{4 j} \end{matrix}

（15）

C_{k} = \sum_{j = 1}^{m} {u_{j}}^{'} C_{j k}

（16）

v_{k} = 0.5 + 0.5 C_{k}

（17）

{v_{k}}^{'} = \frac{v_{k}}{\sum_{k = 1}^{4} v_{k}}

（18）

h = \underset{k^{'}}{m i n} \{k^{'} |\sum_{k = 1}^{k^{'}} {v_{k}}^{'} > λ\} (λ = 0.6)

（19）

1.3 协调发展度模型理论

协调发展度模型理论是通过求解协调度及协调发展度等数据来定量描述系统要素之间在发展变化之间彼此和谐一致的协调程度。根据该理论判断2017-2020年河长制实施效果中经济、社会、生态、文化、水域管理要素之间的协调发展程度，这为今后继续推进河长制协调发展指明了方向。其中协调发展度模型理论相关计算公式参考文献［19］中的公式（8）~（10），协调发展度评价等级标准如表３所示。

Tab.3 Coordinated development degree evaluation level criteria

表３协调发展度评价等级标准

协调发展度D	0～0.2	0.2～0.4	0.4～0.6	0.6～0.8	0.8～1.0
类型	严重失调衰退类	中度失调衰退类	临界协调发展类	中度协调发展类	良好协调发展类

2 实例分析

2.1 数据来源

指标数据来源于2017-2020年《淮安市统计年鉴》、《江苏省统计年鉴》、《淮安市水资源公报》、《淮安市环境状况公报》、《淮安市国民经济和社会发展统计公报》等。其中满意度和知晓率来自《淮安日报》，部分定性指标数据根据淮安市人民政府及淮安市水利局等相关网站的公告与文件进行估计确定。所有指标个别年份的缺失数据可由内插法求得，其中各指标原始数据如表4所示。

Tab.4 Raw data statistics

表4 原始数据统计

		评价指标	年份
		评价指标	2017	2018	2019	2020
河长制实施效果	经济效果	人均GDP/万元	6.816 8	7.348 4	7.854 3	8.032 1
		万元工业增加值用水量/m³	11.500 0	11.000 0	10.500 0	10.000 0
		人均生活用水量/（L·人^-1·d^-1）	109.000 0	110.850 0	111.000 0	112.150 0
		万元GDP用水量/m³	95.400 0	89.300 0	83.400 0	78.100 0
		恩格尔系数	29.000 0	29.200 0	29.400 0	29.600 0
	社会效果	人均满意度	68.140 0	73.190 0	77.460 0	81.230 0
		河长制管理监督落实情况	70.000 0	77.500 0	85.000 0	95.000 0
		公示牌覆盖程度	50	70	80	90
		公众参与度	50	60	65	70
		群众知晓度	37.390 0	40.010 0	42.330 0	45.150 0
		生态环境满意率/%	85.600 0	87.600 0	93.200 0	94.300 0
	生态效果	III类及以上水质比例/%	79.300 0	79.300 0	69.000 0	82.100 0
		水功能区达标率/%	87.900 0	88.900 0	89.100 0	90.200 0
		城镇污水处理率/%	81.000 0	82.300 0	84.900 0	87.600 0
		生态环境用水率/%	0.600 0	0.600 0	0.610 0	0.620 0
		建成区绿化覆盖率/%	41.030 0	42.020 0	42.180 0	42.420 0
		集中式饮用水水源地达标率/%	100.0	100.0	87.5	100.0
	文化效果	水利科技信息化水平	70.0	77.5	85.0	95.0
	文化效果	河长制相关文化宣传程度	50.0	56.7	63.4	70.0
	水域管理效果	农田灌溉水有效利用系数	0.595 0	0.601 0	0.606 0	0.613 0
	水域管理效果	城市用水普及率/%	99.9	100.0	100.0	100.0

2.2 权重计算

根据河长制实施效果评价指标体系，选用序关系法（G１）确定主观权重，客观权重的确定采用熵权法，再引入博弈论理论获得指标组合权重，结合了主观客观因素，使评价结果更具科学性，组合权重结合集对分析（SPA）评价模型确定最终的基于G１-EVM-SPA的河长制实施效果评价模型。其中权重计算结果表格如表５所示。

Tab.5 Huai'an City River chief system implementation effectiveness weighting statistics

表５淮安市河长制实施效果权重统计

		评价指标	权重计算方法
		评价指标	G1	EVM	博弈论组合
河长制实施效果	经济效果	人均GDP	0.042 6	0.043 0	0.042 7
		万元工业增加值用水量	0.051 1	0.047 3	0.050 0
		人均生活用水量	0.035 5	0.050 3	0.039 9
		万元GDP用水量	0.051 1	0.046 3	0.049 7
		恩格尔系数	0.029 6	0.047 3	0.034 9
	社会效果	河湖长制工作满意度	0.039 8	0.044 8	0.041 3
		河长制管理监督落实情况	0.028 4	0.049 6	0.034 7
		公示牌覆盖率	0.023 7	0.041 1	0.028 9
		公众参与度	0.023 7	0.041 1	0.028 9
		群众知晓度	0.019 7	0.047 3	0.028 0
		生态环境满意率	0.039 8	0.053 7	0.044 0
	生态效果	III类及以上水质比例	0.059 9	0.037 1	0.053 1
		水功能区达标率	0.059 9	0.045 0	0.055 4
		城镇污水处理率	0.042 8	0.057 1	0.047 1
		生态环境用水率	0.035 7	0.094 4	0.053 3
		建成区绿化覆盖率	0.035 8	0.037 5	0.036 3
		集中式饮用水水源地达标率	0.059 9	0.036 3	0.052 8
	文化效果	水利科技信息化水平	0.079 6	0.049 6	0.070 6
	文化效果	河长制相关文化宣传程度	0.066 4	0.047 2	0.060 7
	水域管理效果	农田灌溉水有效利用系数	0.102 1	0.047 7	0.085 8
	水域管理效果	城市用水普及率/%	0.072 9	0.036 3	0.061 9

2.3 G１－EVM－SPA河长制实施效果评价模型计算

利用序关系法（G1）确定主观权重，熵权法（EVM）确定客观权重，博弈论组合赋权法求得组合权重，并结合集对分析法（SPA）构建基于G1-EVM-SPA的河长制实施效果评价模型。根据相关计算公式并以2017年为例计算各指标及该年份河长制实施效果最终隶属等级，计算表格如表６所示。计算2017-2020年的淮安市河长制实施效果，并汇总结果如表７所示。

Tab.6 Huai'an City River chief system implementation effectiveness grade in 2017

表６ 2017年淮安市河长制实施效果等级

		评价指标	等级标准
		评价指标	I级（优秀）	II级（良好）	III级（中等）	IV级（差）
河长制实施效果	经济效果	人均GDP/万元	1	0.757 8	-1	-1
		万元工业增加值用水量/m³	1	0.150 0	-1	-1
		人均生活用水量/（L·人^-1·d^-1）	0.025 0	1	-0.025 0	-1
		万元GDP用水量/m³	-1	0.640 0	1	-0.640 0
		恩格尔系数	1	-0.200 0	-1	-1
	社会效果	人均满意度	-1	0.814 0	1	-0.814 0
		河长制管理监督落实情况	-1	0	1	0
		公示牌覆盖程度	-1	0	1	0
		公众参与度	-1	0	1	0
		群众知晓度	-1	-0.507 3	1	0.507 3
		生态环境满意率/%	0.120 0	1	-0.120 0	-1
	生态效果	III类及以上水质比例/%	1	0.656 0	-1	-1
		水功能区达标率/%	1	-0.032 0	-1	-1
		城镇污水处理率/%	-0.400 0	1	0.400 0	-1
		生态环境用水率/%	-1	-1	0.200 0	1
		建成区绿化覆盖率/%	-0.794 0	1	0.794 0	-1
		集中式饮用水水源地达标率/%	1	-1	-1	-1
	文化效果	水利科技信息化水平	-1	0	1	0
	文化效果	河长制相关文化宣传程度	-1	0	1	0
	水域管理效果	农田灌溉水有效利用系数	-0.050 0	1	0.050 0	-1
	水域管理效果	城市用水普及率/%	1	-0.990 0	-1	-1
	$C_{k}$		-0.090 8	0.202 8	0.048 2	-0.601 9
	$v_{k}$		0.454 6	0.601 4	0.524 1	0.199 0
	${v_{k}}^{'}$		0.255 5	0.338 0	0.294 6	0.111 9
		最终等级	中等

Tab.7 Affiliation and ranking of the implementation effect of the river chief system in Huai'an City， 2017-2020

表7 2017-2020年淮安市河长制实施效果隶属度及等级划分

年份	隶属度				隶属等级
2017	0.255 5	0.338 0	0.294 6	0.111 9	中等
2018	0.278 2	0.394 9	0.273 4	0.053 6	良好
2019	0.325 3	0.423 8	0.212 6	0.038 3	良好
2020	0.353 0	0.459 9	0.230 7	0.041 6	良好

2.4 发展度计算

根据参考文献［19］中的公式（8）~（10）判断2017-2020年河长制实施效果中经济、社会、生态、文化、水域管理要素之间的协调发展程度，其中

α

、

β

等待定权重数选取各系统的博弈论组合权重数，计算协调发展度D并根据表３的等级划分标准汇总计算及判断结果如表８所示。

Tab.8 Degree of coordinated development and ranking of the implementation effect of the Huai'an City River Chief System， 2017-2020

表8 2017-2020年淮安市河长制实施效果协调发展程度及等级划分

年份	协调发展度D	协调发展度类型
2017	0	严重失调衰退类
2018	0.501 8	临界协调发展类
2019	0.484 5	临界协调发展类
2020	0.497 3	临界协调发展类

2.5 评价结果分析

根据上述计算表格可知淮安市河长制实施效果自2017-2020年呈逐渐改善状态，2017年淮安市河长制实施效果为中等，2018-2020年河长制实施效果为良好，并有向优秀程度靠近的趋势，且逼近趋势呈逐年增加状态，至2020年向优秀等级趋向程度最大。这是因为自2017年下半年江苏省全面推行河长制以来，淮安市积极践行河长制，相关部门高效联动，致力于河湖长制长效管护，并取得一定显著成效。河长制的推进促进了淮安市的经济发展，人均GDP由6.816 8万元上升至8.032 1万元，同时经济的迅速发展也为河长制实施、推进提供强大的支撑条件。淮安市河长办等相关部门注重节约用水以及水域生态优化，淮阴区发布《关于开展河湖治理的通告》，对影响水域环境水质等各类非法活动严厉打击，自全面推行河长制以来，III类以上水质比例由79.3%到82.1%，水功能区达标率由2017年的87.9%至2020年上升至90.2%，农田灌溉水有效利用系数更是由0.595 0上升至0.613 0，农业用水得到了高效利用，用水结构自河长制实施以来得到了有效改善，万元GDP用水量从95.4 m³下降至78.1 m³，下降之快更是使该指标从隶属效果中等变化至隶属效果良好。进一步来讲，河长办等相关部门同样注重群众参与、文化宣传、机制监督透明与河长制高效推进的有机结合，江苏省河长办委托第三方对全省13个城市的关于河湖长制的群众知晓率和满意度进行测评，根据近4 000份电话数据及3 000份现场调查数据显示，淮安市的群众知晓率以及满意度分别达到42.33%、77.46，各位于全省第一、二的位置。与此同时政府部门注重对相应文化的宣传力度，发布了《淮安市大运河文化保护传承利用实施规划》等文件，着重推进淮安市大运河文化公园的建设。文化宣传程度也呈逐年上升趋势。可以看出自2017年全面推行河长制以来，淮安市河长制实际实施效果确实呈逐年改善趋势。

具体到指标来讲，结合权重计算数据，影响河长制实施效果评价结果的指标主要有万元GDP用水量、水功能区达标率、III类以上水质比例、生态环境用水率、农田灌溉水有效利用系数以及水利科技信息化水平等，因此继续深化河长制改革，推进河长制进一步发展应对于这些指标予以侧重，例如相关部门抓好控源截污、污水处理厂提标改造、深化环境整治等，农业部门等加强技术创新，注重开发智慧灌溉等稳定节水灌溉方式等等。

结合协调发展度数据来看，2017-2020年淮安市河长制实施效果评价指标体系中经济、社会、生态、文化、水域管理效果各系统要素之间协调发展度从0上升至0.497 3，从严重失调衰退类上升至临界协调发展类，除2019年协调发展度略微下降以外，整体呈逐年上升趋势。这是因为经济、社会、文化、水域管理效果等各系统指标要素均呈逐年上升趋势，而2019年生态效果中III类以上水质比例由2018年的79.3%下降至69.00%，且集中式饮用水水源地达标率2019年也略微下降至87.5%，因此经济、社会、文化、水域管理效果与生态效果发展趋势协调度相对下降。

3 结论

（1）评价2017-2020年江苏省全面推行河长制以来淮安市的河长制实施效果，为河长制实施效果评价提供一种研究思路。

（2）河长制实施效果的评价涉及多维度多指标，定性与定量的范畴，具备一定的确定性。其评价结果又与区域的政策支持与否以及当地的经济发展影响等有关。同时存在不确定的因素。利用集对分析法（SPA）专门处理系统确定性与不确定性互相作用问题的优势，处理河长制实施效果的评价问题，引进博弈论理论获得指标组合权重，结合主观客观因素，使计算结果更具科学性。

（3）根据计算结果分析2017-2020年淮安市全面推行河长制以来的成效与不足，为未来淮安市河长制的深化发展指明侧重方向。

（4）淮安市生态环境用水率逐年变化趋势不大，持续在0.6%左右，整体呈较差水平，政府及相关部门是否应该加大投资力度于生态用水上仍需进一步深化讨论，对农业、工业、住建等政府相关部门在制定针对性措施上有待进一步细化分析。 □

References

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1 研究方法
1.1 河长制实施效果评价指标体系
Tab.1 Evaluation index system and ranking of the implementation effect of the river chief system
1.2 G1-EVM-SPA模型
1.2.1 序关系法（G1）主观权重的确定
Tab.2 r k reference for taking values
1.2.2 熵权法（EVM）客观权重的确定
1.2.3 博弈论组合权重的确定
1.2.4 集对分析（SPA）评价模型
1.3 协调发展度模型理论
Tab.3 Coordinated development degree evaluation level criteria
2 实例分析
2.1 数据来源
Tab.4 Raw data statistics
2.2 权重计算
Tab.5 Huai'an City River chief system implementation effectiveness weighting statistics
2.3 G１－EVM－SPA河长制实施效果评价模型计算
Tab.6 Huai'an City River chief system implementation effectiveness grade in 2017
Tab.7 Affiliation and ranking of the implementation effect of the river chief system in Huai'an City， 2017-2020
2.4 发展度计算
Tab.8 Degree of coordinated development and ranking of the implementation effect of the Huai'an City River Chief System， 2017-2020
2.5 评价结果分析
3 结论
References

Received	Published
2021-03-31	2022-01-15
Issue Date
2022-02-13

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1.1 河长制实施效果评价指标体系

Tab.1 Evaluation index system and ranking of the implementation effect of the river chief system

1.2 G1-EVM-SPA模型

1.2.1 序关系法（G1）主观权重的确定

Tab.2 $r_{k}$ reference for taking values

1.2.2 熵权法（EVM）客观权重的确定

1.2.3 博弈论组合权重的确定

1.2.4 集对分析（SPA）评价模型

1.3 协调发展度模型理论

Tab.3 Coordinated development degree evaluation level criteria

2 实例分析

2.1 数据来源

Tab.4 Raw data statistics

2.2 权重计算

Tab.5 Huai'an City River chief system implementation effectiveness weighting statistics

2.3 G１－EVM－SPA河长制实施效果评价模型计算

Tab.6 Huai'an City River chief system implementation effectiveness grade in 2017

Tab.7 Affiliation and ranking of the implementation effect of the river chief system in Huai'an City， 2017-2020

2.4 发展度计算

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1.2 G1-EVM-SPA模型

1.2.1 序关系法（G1）主观权重的确定

Tab.2 rk reference for taking values

1.2.2 熵权法（EVM）客观权重的确定

1.2.3 博弈论组合权重的确定

1.2.4 集对分析（SPA）评价模型

1.3 协调发展度模型理论

Tab.3 Coordinated development degree evaluation level criteria

2 实例分析

2.1 数据来源

Tab.4 Raw data statistics

2.2 权重计算

Tab.5 Huai'an City River chief system implementation effectiveness weighting statistics

2.3 G１－EVM－SPA河长制实施效果评价模型计算

Tab.6 Huai'an City River chief system implementation effectiveness grade in 2017

Tab.7 Affiliation and ranking of the implementation effect of the river chief system in Huai'an City， 2017-2020

2.4 发展度计算

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2.5 评价结果分析

3 结 论

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