基于“大危机时代人类面临的威胁与挑战”、“可持续发展实施的紧迫性与必要性”以及“区域是可持续发展实现的主要载体”三大背景，提出了本文的研究。本文研究的意义在于内在运行机制是区域可持续发展评价研究的基础和重点、指标筛选、权重确定以及模型是综合评价法的热点和难点以及跨学科、多视角、多方法是可持续发展评价的焦点和前沿。本文研究范畴是区域可持续发展学科体系中的核心环节，起到承上启下的关键作用。为了顺利完成研究，本文按照“提出问题、分析问题、解决问题、应用检验以及得出结论”的技术路线。针对传统区域可持续发展评价中存在的理论研究有待完善的问题，本文在前人研究的基础上提出了“动因—过程—结果”的分析模式以及“动因—目标—约束”的区域可持续发展内在运行机制，弥补了前人研究的不足。另外，在此基础上从多学科、多理论视角提出了区域可持续发展的“五系统三层次”评价指标体系，五系统指经济发展、社会进步、资源供给、生态环境以及能源消耗，三层次指系统层、特征层以及指标层。针对传统综合评价模型中指标筛选、权重确定及综合评价等步骤中存在的问题及不足，本文提出了SG—MA—ISPA模型。集对分析与广义回归神经网络相结合的改进MIV算法通过映射思想实现了评价结果的赋值量化，从而有效弥补了神经网络在区域可持续发展评价指标筛选应用中存在的不足，充分利用了神经网络非线性拟合及高精度等优点，实现了其在区域可持续发展评价中的变量筛选功能。此外，通过改进传统MIV指标提高了变量筛选的精度。蒙特卡洛与层次分析法相结合的模拟算法利用层次分析法的计算规则及层次递归优点，通过计算机模拟技术，根据随机抽样统计原理实现两种方法的结合，成功克服了传统主客观赋权方法难以应用于区域可持续发展评价中的问题。改进的集对分析模型针对传统集对分析模型存在公式有待推导、细节有待完善以及应用有待拓展三大问题提出了评价参照标准的改进、重要公式推导的补充以及评价结果的映射赋值三大改进，由此弥补了综合评价模型的不足并极大的拓展了区域可持续发展评价结果的应用范围。通过我国31个省市的区域可持续发展横截面数据的评价以及重庆市区域可持续发展时间序列数据的评价证明SG—MA—ISPA模型能够真实、客观的反应事物的变化规律，评价结果与事实基本吻合。此外，评价结果通过映射赋值后可以拓展与神经网络结合使用并实现系统的敏感性分析。通过研究，本文认为SG—MA—ISPA模型为区域可持续发展评价提供了新的方法、映射思想的赋值极大的拓展了评价结果的应用范围、跨学科和多理论视角有助于探究可持续发展的机理。可以预见，评价指标的选择、评价结果的拓展、模型标准化及指标编码等问题将成为区域可持续发展研究的热点。