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国务院印发《关于加快推进生态文明建设的意见》[1]指出，生态文明建设是中国特色社会主义事业的重要内容，关系人民福祉，关乎民族未来，事关“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴中国梦的实现。加快推进生态文明建设是加快转变经济发展方式、提高发展质量和效益的内在要求，要充分认识加快推进生态文明建设的极端重要性和紧迫性，切实增强责任感和使命感，牢固树立尊重自然、顺应自然、保护自然的理念，坚持绿水青山就是金山银山，加快形成人与自然和谐发展的现代化建设新格局，开创社会主义生态文明新时代。2017年国务院印发《国家生态文明试验区（贵州）实施方案》[2]，要求贵州省通过改革创新，实施大扶贫、大数据、大生态3大战略行动，以“大扶贫”补短板，以“大数据”抢先机，以“大生态”迎未来，努力打造美丽中国“贵州样板”。在贵州建设国家生态文明试验区，有利于发挥贵州山地大省的生态优势，使绿水青山产生巨大生态效益，探索西南山地绿色崛起新路径，构建山水林田湖生命共同体，有利于把生态价值实现与精准脱贫有机结合起来，守住发展和生态2条底线，实现生态保护和生态扶贫双赢，推动生态文明共建共享，探索形成人与自然和谐发展新格局。《贵州省生态文明建设促进条例》明确要求，县级以上人民政府应当编制生态文明建设指标体系，应包括生态安全、生态经济、生态环境、生态人居、生态文化、生态制度等主要内容。
目前，关于生态文明建设评价的研究主要集中于构建指标体系和在综合评价的基础上提出对策与建议。虽然国外研究并没有直接反映生态文明特征的指标体系，但关于环境保护、可持续发展等方面的指标体系可为生态文明建设评价提供有益的借鉴参考[3-4]，例如，生态环境质量评价指标体系、区域生态安全综合评价指标体系等[5]。目前，国内学者构建的生态文明建设评价指标体系在结构上一般包括总指标、考察领域和具体指标，或者包括一级指标、二级指标或三级指标[6]。在内容上，一类是基于国家和省市层面开展的城市生态文明建设实践和政府部门发布的官方指标体系开展的相关研究。王如松[7]将城市生态文明建设分为生态基础设施（文明支撑体系）、生态人居环境（文明彰显体系）、生态代谢网络（文明运作体系）和生态能力建设（文明保障体系）4大体系，并构建城市生态文明建设指标体系；宋马林等[8]采用系统分析方法，从经济发展效率、金融生态环境、科技教育水平、人力资源利用、生态产业聚集、环境保护状况、区域节能降耗和社会秩序稳定等8大方面，构建了一整套社会主义生态文明建设评价指标体系；张撬华等[9]、蔺雪春[10]等也纷纷对城市生态文明建设评价指标体系展开了相关研究。另一类是根据五律协同理论从自然、社会、经济、技术和环境5个方面建立指标体系。张欢等[11]以特大型城市—武汉市为例所构建的生态文明建设评价指标体系包含4个一级指标：生态环境健康度、资源环境消耗强度、面源污染治理效率和居民生活宜居度，以及20个二级指标；杜宇等[12]从自然、经济、社会、政治和文化5个角度设计出包含34个指标的生态文明建设评价指标体系，来衡量人与自然、人与人、经济与社会之间的互动关系，其中一级指标有5个，分别是资源节约与环境友好、经济又好又快的发展、社会和谐有序、绿色政治制度、生态文化的发展与普及；朱玉林等[13]以长株潭城市群为例，构建了一套较为完整的城市群生态文明程度综合评价指标体系，该指标体系主要包括生态经济、民生改善、生态环境、生态治理和生态文化5个一级指标和28个二级指标；林震等[14]对3个省会城市贵阳市、杭州市和南京市的生态文明建设评价指标体系进行研究，贵阳市生态文明建设评价指标体系包含生态经济、生态环境、民生改善、基础设施、生态文化、廉洁高效等6个一级指标和33个二级指标，杭州市生态文明建设评价指标体系涵盖生态经济、生态环境、生态人居、生态文化和机制体制5大领域和10个二级指标、32个三级指标，南京市生态文明建设评价指标体系包括生态空间、生态经济、生态环境、生态宜居、生态文化、生态制度6大类及1个评判指标，共21项45个指标。但现有的生态文明建设评价指标体系缺少对互联网大数据的运用，可能导致部分信息缺失。
百度指数是重要的互联网大数据，通过百度指数中关于生态文明关键词的搜索量体现生态文明宣传教育普及力度，完善了生态文明建设评价指标体系。因此，本文构建了包含百度指数在内的生态文明建设水平评价指标体系。目前，百度指数已成功应用于股票价格分析、旅游目的地分析、森林公园客流量分析、公共文化服务体系网络关注度、艾滋病疫情分析、农民工返乡创业关注度和房地产价格分析等方面。张悟移等[15]认为百度指数提供的关键词被检索的次数，更加直接地反映了投资者对某只股票的关注度，百度指数提供的数据也会驱动投资者的交易行为，从而引起股票价格的波动；丁鑫等[16]以厦门市为例，采用季节性集中指数、周内分布偏度指数和地理集中指数等指标研究厦门市旅游网络关注度的时空分布特征，得出地区经济发展水平、网络发达程度、社会人口统计特征、两地间经济联系、两地间距离等是影响厦门市旅游网络关注度的重要因素；吴潇等[17]利用百度指数平台获得的各类搜索指数，研究了搜索指数与森林公园客流量的相关性以及森林公园客流量的影响因素；王云娣[18]以百度指数为数据来源，以公众关注和媒体关注为视角，从趋势研究、舆情洞察、人群画像3个模块对公共文化服务体系的社会关注度特征及变化趋势进行分析；陈洪等[19]结合百度指数提供的数据，对30个省的艾滋病疫情进行时空分析，并给出及时监控措施；朱华晟等[20]以2011～2014年百度指数为数据来源，弥补官方统计欠缺的不足，讨论农民工返乡创业关注度的变化趋势，分析农民工返乡创业关注度在3大经济地带、各省区市、典型省份内部等不同地域尺度的地区差异；姜文杰等[21]以我国大中城市的新建住宅价格为研究对象，以均衡价格理论为基础，使用搜索关键词的百度指数开展研究，对上海市的新建住宅价格指数进行了拟合和预测。有鉴于此，本文在现有研究的基础上，创造性地将百度指数纳入到生态文明建设评价指标体系中，对贵州地级市生态文明建设水平进行评价。
本文运用灰色关联投影法对贵州9个地级市的生态文明建设水平进行实证测评，具体结构安排如下：首先以百度搜索生态文明的搜索量为数据基础，利用百度指数PC端关于生态文明的搜索量和移动端关于生态文明的搜索量，体现贵州各地级市的生态文明宣传教育普及力度，构建包含生态经济、生态环境、生态宜居和生态文化的生态文明建设水平评价指标体系。其次，构建基于灰色关联投影法的生态文明建设水平评价模型。最后，对贵州地级市生态文明建设水平进行实证分析，并针对各地级市存在的相关问题提出建议。
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指标的选择对于准确评估生态文明建设水平具有重要作用，本文在构建指标体系时遵循综合性与代表性、针对性与可比性、导向性与前瞻性的原则，同时考虑到数据的可获得性、科学性以及可操作性，参照文献[14]从生态经济、生态环境、生态宜居以及生态文化4个方面出发，构建了包含24个二级指标的贵州地级市生态文明建设水平评价指标体系，见表1。
百度搜索指数是以网民在百度的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和，反映关键词在百度的搜索规模以及一段时间内的用户关注度和媒体关注度，对于分析判断趋势走向具有很强的参考价值。表1中的百度指数PC端搜索量和百度指数移动端搜索量都是以生态文明为关键词的百度搜索指数，反映某一地级市生态文明宣传教育普及力度。
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步骤1：构建决策矩阵 。
构造多指标决策域集合
$ {A} $ ，记$ {A} $ ={方案1,方案2,…,方案n}={$ {{A}}_{{1}}{,}{{A}}_{{2}}{, \cdots ,}{{A}}_{{n}} $ }，$ {A}_{0} $ 为最优方案；构造因素指标集合$ V $ ，记$ {V} $ ={指标1, 指标2, …, 指标m}={$ {{V}}_{{1}}{,}{{V}}_{{2}}{, \cdots ,}{{V}}_{{m}} $ }，则最优方案$ {{A}}_{{0}} $ 的属性值为$ {{Y}}_{{0}{j}} $ 。指标分为效益型指标、成本型指标和固定型指标。所谓效益型指标，是指属性值愈大愈好的指标，比如人均生产总值、第三产业增加值占GDP的比重增长率、人均一般公共预算收入增速、一般公共预算支出-节能环保、城区环境空气质量优良率、森林覆盖率、县级以上集中式饮用水源地水质达标率、工业固体废物综合利用率、人均公园绿地面积、城市生活垃圾无害化处理率、人均公路里程、城区人均住房面积、一般公共预算支出-教育服务、一般公共预算支出-文化体育与传媒、高等教育在校学生、普通中学在校学生、百度指数PC端搜索量、百度指数移动端搜索量；所谓成本型指标，是指属性值愈小愈好的指标，比如单位GDP能耗、单位GDP电耗、农用化肥施用量增长率、二氧化硫排放总量；所谓固定型指标，是指属性值越接近某一固定值越好的指标，比如平均气温、平均降水量。且满足：
当因素指标
$ {{V}}_{{j}} $ 属于效益型指标时，$ {{Y}}_{{0}{j}}{=}\max{} $ $\{{{Y}}_{{1j}}{,}{{Y}}_{{2j}}{, \cdots ,}{{Y}}_{{nj}}{}\}$ ，$ j={1,2},\dots ,m $ 当因素指标
$ {{V}}_{{j}} $ 属于成本型指标时，$ {{Y}}_{{0}{j}}{=}\min $ $\{{{Y}}_{{1j}}{,}{{Y}}_{{2j}}{, \cdots ,}{{Y}}_{{nj}}{}\} $ ，$ j={1,2},\dots ,m $ 当因素指标
$ {{V}}_{{j}} $ 属于固定型指标时，$ {{Y}}_{{0}{j}} $ 为该评估指标的最佳稳定值，$ j={1,2},\dots ,m $ 决策方案
$ {{A}}_{{i}} $ 对指标$ {{V}}_{{j}} $ 的属性值为$ {{Y}}_{{ij}} $ ，决策域集合$ {A} $ 对因素指标集$ {V} $ 的决策矩阵$ {Y} $ 如下：步骤2：初始化决策矩阵 。
为消除各因素指标的量纲和统一各因素指标的变化范围和方向，须对因素指标值进行极值归一化处理见式（1～3）。
式（1～3）中，
$ {{Y}_{j}}^{'} $ 是第$ j $ 个因素指标的最佳稳定值。步骤3：构造灰色关联度决策矩阵 。
以
$ {{{Y}}_{{ij}}}^{{*}} $ 为子因素，$ {{{Y}}_{{0j}}}^{{*}} $ 为母因素，则母因素与子因素之间的灰色关联度用$ {{r}}_{{ij}} $ 表示，即最优方案与其他决策方案之间的灰色关联度，$ {{r}}_{{ij}}{(}i=0,1,\dots ,n $ ;$ j=1,2,\dots ,m) $ 的计算见式（4）。式（4）中，
$ {\rm{\lambda }} $ 是分辨系数，$ 0 \leqslant \lambda \leqslant 1 $ ，它的作用在于调整比较环境的大小，当$ {\rm{\lambda }}=0 $ 时，环境消失；当$ {\rm{\lambda }}=1 $ 时，环境“原封不动”地保持着，通常取$ {\rm{\lambda }}=0.5 $ ，由$ {{r}}_{{ij}}(i=0,1,2,\dots ,n;j=1,2,\dots ,m) $ 组成的灰色关联度决策矩阵为：$ {R=}{{(}{{r}}_{{ij}}{)}}_{{(}{n}{+1)}{ \times m}} $ ，显然，${{r}}_{{01}}{=}{{r}}_{{02}}{= \cdots =}$ ${{r}}_{{0m}}{=1} $ 。步骤4：运用层次分析法确定因素指标的权重系数 。
步骤5：确定加权灰色关联决策矩阵 。
记指标权重向量为
$ {{W}}{=}{{\{{{w}}_{{1}}{,}{{w}}_{{2}}{, \cdots ,}{{w}}_{{m}}\}}}^{{T}} $ ，则对灰色关联度决策矩阵$ {R} $ 加权后得到加权灰色关联度决策矩阵$ {{R}}^{{'}} $ ，且满足：步骤6：计算灰色关联投影值 。
将每个决策方案看成一个行向量(矢量)，则称每个决策方案与理想方案之间的夹角为灰色关联投影角，记决策方案与最优方案之间的灰色关联投影夹角为
$ {\theta }_{i} $ ，见式（5）。决策方案
$ {A}_{i} $ 在最优方案上的投影值为灰色关联投影值$ {D}_{i} $ 见式（6）。
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该样本期间为2013～2017年，以贵州省9个地级市为研究对象，指标原始数据主要来源于贵州省9个地级市统计局发布的2014～2018年统计年鉴、各地级市环境保护局发布的环境公告和水资源公报，部分指标原始数据（例如，城区人均住房面积）来自《中国城市建设统计年鉴》，2017年部分地级市的城区人均住房面积由先前年份的数据估算而得，其中，黔东南州、黔西南州和黔南州的年降水量数据来源于知名报纸关于环境状况的报道。因篇幅有限，2013年贵州地级市生态文明建设水平评价指标原始数据见表2，其余年份原始数据备索。
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步骤1：针对贵州省9个地级市，构造多指标决策域集合
$ {A}= $ {贵阳市, 六盘水市, 遵义市, 安顺市, 毕节市, 铜仁市, 黔东南州, 黔西南州, 黔南州}，以及包含24个指标的指标集$ {V} $ ，其中，平均气温和平均年降水量属于固定型指标，单位GDP能耗、单位GDP电耗、农用化肥施用量增长率和二氧化硫排放总量这4个指标属于成本型指标，其余18个指标均属于效益型指标。本文以全球最宜居城市大坂（百度百科）的年平均气温16.5 ℃和年降水量1 306 mm作为固定型指标的最佳稳定值，根据所收集的原始数据得到最优方案
$ {{A}}_{{0}}= $ {74 493, 17.5, 26.5, 0.62, 748, 18.61, 66.68, 100, 100, 13.6, 99.54, 3.1, 21.85, 100, 16.5, 1 306, 83.88, 49.7, 129.79, 8.25, 441 603, 681 797, 59, 50}。根据已知的决策域集合
$ {A} $ 和指标集$ {V} $ ，首先找出最优方案$ {{A}}_{{0}} $ ，然后得到决策域集合$ {A} $ 对指标集$ {V} $ 的决策矩阵$ {Y} $ ，其中决策矩阵的第一行是最优方案（以下计算过程以2013年数据为例）。步骤2：为了消除量纲和量纲单位不同所带来的不可公度性，分析判断24个二级指标的指标类型，并对各指标进行极值归一化处理，即对决策矩阵
$ Y $ 进行归一化处理得到$ {{Y}}^{{*}} $ 。步骤3：构造灰色关联度决策矩阵
$ {R}$ 。步骤4：采用层次分析法计算指标权重，通过一致性检验，因考虑到数据的可比性，故本文计算2013～2017年每年的指标权重值均相同，则
$ {W}= $ {0.0169, 0.0358, 0.0114, 0.0662, 0.0451, 0.1022, 0.1351, 0.1159, 0.0402, 0.0228, 0.0608, 0.0920, 0.0414, 0.0592, 0.0138, 0.0152, 0.0196, 0.0111, 0.0100, 0.0147, 0.0047, 0.0032, 0.0234, 0.0393}。步骤5：得到加权灰色关联度决策矩阵
$ {{R}'} $ 。步骤6：以2013年贵阳市为例，计算灰色关联投影值
$ {D}_{1} = \left\| {{A_1}} \right\| \cdot \cos {\theta }_{1}= \displaystyle\frac{0.037}{0.27} $ =0.136 9，同理可得，2013年贵州9个地级市的决策方案在最优方案上的灰色关联投影值$ {{D}}_{{(}{2013}{)}} $ =（0.1369, 0.1349, 0.1614, 0.1336, 0.1263, 0.153, 0.1511, 0.1505, 0.1639），为客观评价贵州地级市的生态文明建设水平，对同一地区不同年份的灰色关联投影值取平均值，见表3。表3可知，2013～2017年期间，黔东南州生态文明建设水平最高，其平均投影值为0.170 8，位居贵州地级市之首；黔南州的平均投影值是0.160 7，紧随其后；六盘水市的生态文明建设水平最低，处于倒数第一位，其平均投影值是0.121 4，与黔东南州的平均投影值相差0.049 4。2013～2017年贵州地级市生态文明建设水平的时间变化趋势见图1。
图1可见，黔东南州的生态文明建设水平最高，但是其波动较大，该地区2017年的生态文明建设水平是5 年内最低的，说明黔东南州在经济发展过程中，没有完全转变发展观念，导致了生态环境逐步恶化。对于黔东南州来说，既要推动经济发展，又要保护生态环境，应当维持人与自然和谐相处的传统生态文化，或是去改变人们的现代生产和消费方式、决策和管理方法。
黔南州是多民族聚居的自治州，也是贫困问题最突出的欠发达自治州，经济基础差、底子薄、总量小，贫困和落后是自治州的主要矛盾，尚处在工业化和城镇化发展初期。虽然黔南州的生态文明建设水平在2013年是贵州地级市中最高的，但2014～2016年都是逐年递减，表明黔南州在发展经济的过程中忽略了对环境的保护，面临着发展与保护的双重压力和任务，在2017年意识到了生态环境的重要性，得到了大幅提升。
黔西南州的生态文明建设水平在2013～2014年的波动较大，2015年以后趋近平稳，黔西南州在紧抓农业经济发展中不忘生态文明建设，积极探索出一条以生态畜牧业为载体的可持续发展之路，表明黔西南州的生态文明建设水平已渡过初步发展阶段。
铜仁市的生态文明建设水平在2013～2016年逐年递减，表明铜仁市在发展过程中，意识到环境保护的重要性，但实际发展过程中没有很好地处理生态环境与经济之间的关系。近年来，在和谐共生的生态理念中，全市以“环梵净山金三角文化旅游创新区”、“黔东工业聚集区”、“乌江经济走廊”为依托，着力发展生态旅游、生态工业、生态农业，加快石漠化和水土保持治理，全力为各族群众打造一个生态家园，实现生态效益和经济效益共同增长。
作为贵州省的省会城市贵阳市，经济发展位居贵州省首位，生态文明建设处于中等水平，但其生态文明建设水平的发展速度较快，逐年递增，2017年的生态文明建设水平属于全省最高，表明贵阳市在经济发展过程中较好地处理了人与自然、经济发展与环境保护的关系。贵阳市坚持生态优先、绿色发展，把生态文明建设贯穿到经济社会发展的各方面和全过程，像保护眼睛一样保护好贵阳的绿水青山，成为全国唯一获批建设生态文明示范城市的城市，“爽爽的贵阳”品牌越来越响亮，生态文明已成为贵阳独特的基因。
遵义市的生态文明建设水平波动幅度较大，通过2016和2017年两年的调整，其生态文明建设水平与2013 年基本持平，遵义市的经济发展紧跟贵阳市，但由于资源没有充分利用，导致大量林木被毁损，破坏生态环境。为此，遵义市将积极构建科学的空间开发格局、现代文明的生态文化体系、科学完善的生态制度体系、生态系统和环境保护体系，推动绿色循环低碳发展，同时加强生态文明重点工程建设。
安顺市生态文明建设水平在2013～2015年较平稳，在2016年得到大幅提升，主要原因是其二氧化碳排放量和农用化肥施用增长率明显降低，其后3年由于经济增速过快导致污染增大，从而生态文明建设水平下降，说明安顺市在发展农业经济的同时，未利用好农用化肥，出现严重超标等现象。
毕节市的生态文明建设水平呈现小幅波动，其生态文明家园示范点建设较为成功，但由于体系和政策的不完善，导致后期发展出现诸多问题，为贵州省的生态文明建设提供经验。如何有效制止污染，保护生态环境，是毕节市生态文明示范点要面对的难题。
六盘水市的生态文明建设水平比较落后，2015年是个转折点，2016年小幅上升，2017年与毕节市持平，其在发展的过程中，忽略了生态环境的保护，着重发展了经济。因此，如何做到生态环境与经济同步发展是关键所在。
3.1. 数据来源
3.2. 实证结果与分析
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本文针对目前生态文明建设水平评价指标体系信息的不充分性，引入百度指数，从生态经济、生态环境、生态宜居和生态文化等4个方面构建贵州地级市生态文明建设水平评价指标体系，并选取2013～2017年贵州9个地级市的原始数据，运用灰色关联投影法对贵州9个地级市的生态文明建设水平进行实证评价，由此得出以下研究结论。
1）从空间上来看，样本期内，生态文明建设水平排名前3的地区分别是黔东南州、黔南州和黔西南州，且其生态文明建设水平远超其余6个地级市，毕节市和六盘水市的生态文明建设水平处于落后位置，反映出贵州地级市生态文明建设水平存在严重的区域发展不平衡。
2）从时间上来看，样本期内，贵州9个地级市的生态文明建设水平都存在不同程度的增长，其中，贵阳市、毕节市和铜仁市的增幅位列前3。样本期内，贵州各地级市生态文明建设水平之间的差距逐步缩小，但区域间呈现非均衡发展的态势。
本文的政策建议为：对于生态文明建设水平较低的地区，应转变地区经济增长方式、优化地区产业结构、提高地区资源利用效率、加大地区科研经费投入，促进经济发展和可持续发展，推动生态经济发展。加强地区生态建设、大力发展地区循环经济、着力提高地区环境质量，不断改善生态环境及环境保护水平。提高森林覆盖率、建成区绿化覆盖率和水域面积，提高地区生态资源规模；控制地区人口密度、提高地区人均道路面积和地区人均住房面积，减轻地区人口拥挤现象，提高生态宜居度。加强生态文明建设宣传教育、大力发展文化产业、引导文化消费，提高城乡居民生态文明素养、文化产业发展水平及公共文化服务水平。
