以单纯追求效率或效益为追求目标的工业文明,带来了人类自身外部生存环境的诸多问题。在此背景下,循环经济发展模式逐渐被环境经济学家和各国政府所认同。循环经济发展模式是一种与自然环境和谐共生的经济发展模式,是一种可持续发展的模式,能够在资源、环境不恶化并改善的同时,实现经济增长与发展。目前关于区域循环经济评价的研究：在研究对象上,以31个省、自治区、直辖市作为研究对象的较少；在研究方法上,以主成分分析法为主,将评价指标体系分系统、分模块进行主成分分析的文献较少；指标体系建立上,虽是各有侧重,但对于省域循环经济评价来讲,缺乏完整性和权威性。本文选择循环经济作为研究对象,以循环经济评价作为研究主体,采用主成分分析法、BP神经网络模型和数据包络分析法(DEA)三种方法,对区域循环经济进行系统评价。主成分分析法不是对整体进行主成分分析而是分为经济、资源和环境进行主成分分析；BP神经网络模型和数据包络分析法都是利用提取之后的主成分进行分析,避免了指标的重叠和异化性对评价结果的影响；DEA方法从效率的角度评价在循环经济发展过程中经济、资源和环境保护等各个方面的投入产出效率情况,提出并评价了循环经济发展的经济效率、资源效率和环境效率及综合效率。具体分析思路如下：(1)循环经济评价指标的主成分分析。结合循环经济评价指标的一般原则,以前人的研究成果为基础,提出了经济、资源和环境三大准则层指标,包括：经济产出指标、产业结构指标、资源消耗指标、资源利用指标、废物排放指标、环境治理指标等六大要素层指标,共包含35个具体指标,分别从经济、资源和环境的角度对指标进行主成分分析的检验、分析和提取,其中经济、资源和环境三大准则层分别提取了2、4、3个主成分,并运用主成分进行循环经济评价。评价结果认为：我国各省域的经济和资源利用空间分布,除少数地区打破格东、中、西的局外,基本符合东强、西弱、中居中的分布格局；环境保护则呈现东弱、西强、中居中的格局,且表现出分布的不均衡性,无明显的空间分布规律；循环经济综合发展的空间分布符合东部强、西部弱、中部居中的格局,但也存在一些局部打破该格局的地区,东部3个地区综合排名靠后,中部有5个地区综合排名靠前。(2)基于BP神经网络的循环经济评价研究。将BP神经网络应用于循环经济发展水平的评价,构建了包括输入层、隐层及输出层的三层BP神经网络模型；为了减少初选指标的重叠和异化性的影响,利用主成分进行BP神经网络的输入指标的构建,分别对经济、资源和环境以及综合方面进行了评价,并将评价结果与主成分分析结果进行了对比分析。评价结果认为：经济评价和环境保护评价,与主成分分析分析结果基本一致,少数部分地区存在一定的差异,经济发展空间分布符东强西弱、中居中的格局,环境保护无明显空间分布规律；资源评价与主成分分析结果有较大的差异,空间布局呈现东部地区处于中等偏上,中西部地区中等偏下,部分西部地区表现不错的新格局；循环经济发展水平的综合评价与主成分分析结果有较大差异,6个地区的排名有较大提升,8个地区的排名有较大下滑。除个别地区有一定差异外,空间分布基本符合东强、西弱、中居中的格局。综上所述,循环经济发展水平高低与经济发展水平不存在明显线性关系,循环经济发展水平与资源利用和环境保护也没有明显线性关系,循环经济发展水平是经济、环境、资源等多种因素的综合协调发展的结果。(3)基于DEA的循环经济发展效率评价研究。提出了循环经济发展的经济效率、资源效率和环境效率等概念。为了减少初选指标的重叠和异化性的影响,利用主成分进行DEA模型的投入和产出指标的构建。当经济指标主成分为产出,资源指标和环境指标主成分为投入时为经济效率模型；当资源指标主成分为产出,经济指标和环境指标主成分为投入时为资源效率模型；当环境指标主成分为产出,经济指标和资源指标主成分为投入时为环境效率模型；并利用DEA的BCC模型进行了各种效率的评价。评价结果认为：对于经济效率,我国循环经济发展中经济效率为DEA综合有效的地区有14个,东部地区的经济效率最好,中部地区的经济效率最差,西部地区的经济效率也不容乐观；对于资源效率,我国循环经济发展中有27个地区资源利用效率为DEA综合有效,占全国约87.1%的比重；对于环境效率,我国区域循环经济发展整体环境效率不高,环境效率DEA综合有效的地区仅有10个。3个区域循环经济综合评价指标中,环境效率相对最低。因此,环境保护应该成为循环经济发展中的亟需解决的重要问题。最后,本文以全国第二批循环经济试点单位武汉市青山区为例,介绍了青山区循环试点的基本情况,从青山区循环经济建设的主要任务、重要工作和完成比较好的指标三个方面详细研究了青山区循环经济建设的情况,对青山区循环经济发展进了行评价,最后,总结青山区循环经济试点建设的经验、教训并给出了相关建议。