基于DPSIR模型的安徽省低碳经济发展成效评价.pdf
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1、收稿日期:基金项目:安徽省高等学校科学研究项目()作者简介:黄晶(),女,河南洛阳人,安徽财经大学经济学院讲师,博士,主要从事宏观经济与政策方面的研究 :山西师范大学学报(自然科学版)第 卷第 期 年 月 文章编号:()基于 模型的安徽省低碳经济发展成效评价黄 晶,杨灵癑,刘海珠,陈 涵 安徽财经大学经济学院,安徽 蚌埠 ;安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽 蚌埠 ;安徽财经大学会计学院,安徽 蚌埠 摘要:基于驱动力 压力 状态 影响 响应()理论模型,构建包含五个层级的指标体系,采用熵权法对指标进行赋值,对安徽省低碳经济发展进行综合评价 研究发现,安徽城镇化率提高和城乡居民收入增加,人们对
2、绿色生存环境和健康生活方式的诉求越来越强烈,形成对低碳经济发展的直接驱动 发展低碳经济不仅直接推动消费绿色升级,还将创造更多的新兴就业岗位,对高碳产业升级转型中的过剩劳动力起到吸纳作用 然而,年 年安徽经济发展仍处于高碳区间,这与经济对工业的依赖度高且能源结构以煤为主存在直接关系 安徽低碳经济发展存在较大抬升空间,未来政策宜从密切监测低碳关键指标变化、坚持高耗能产业转型升级、推动低碳技术进步和产学研融合、创新低碳经济投融资机制、发展低碳服务业等多点发力关键词:低碳经济;模型;熵权法;高碳值区间中图分类号:文献标识码:当前,降低碳排放已上升到国家战略高度“十四五规划”制定了二三年前碳排放达峰行动
3、方案,到 年我国国内生产总值二氧化碳排放将比 年下降 以上,非化石能源占一次能源消费比重将达到 左右,并提出支持有条件的地方率先达到碳排放峰值早在 安徽省国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要 中,安徽已将推动低碳循环发展作为主要任务 近几年,安徽省经济发展加快,能源消耗也持续增长,由此带来的能源短缺和环境污染问题已成为困扰安徽可持续发展的瓶颈 以安徽为研究对象的低碳经济发展研究不断涌现 许陆军基于 模型构建了低碳经济效率投入产出指标体系,研究发现安徽省整体的低碳经济效率并不高 ;陈素川等人提出安徽低碳经济发展存在碳排放水平不稳定、低碳产业优化升级与革新低碳政策的实施效果有限、参与碳交易的能力
4、较弱等问题 ;董洪光等人的研究认为安徽省的生态经济处于不可持续发展状态,且不可持续性有加剧的趋势 ;谷月和杨力从经济技术、社会发展、生态环境、能源排放四个方面构建低碳经济发展评价指标体系,采用纵横向拉开档次法对安徽省 个地级市 年 年的低碳经济发展水平进行动态综合评价分析,研究发现除合肥与黄山市属于中高碳水平以外,其他 个地级市都处在高碳范围 ;代瑜平和仇多利在总结安徽低碳经济发展现状的基础上,从融资渠道、低碳技术研发和低碳人才建设三个方面展望了未来低碳经济的发展方向 ;赵业馨采用因子分析法的研究发现安徽低碳经济发展整体水平不高,省内城市之间及单个城市内部的低碳经济发展并不协调 ;王静和余红艳
5、认为创新驱动战略的提出为安徽省低碳经济发展提供了良好契机,全省低碳经济逐渐形成规模 从表象上看,低碳发展是温室气体减排的结果 但本质上,低碳发展是经济发展方式、能源消费方式和人类生活方式的一次变革,它将全方位地改造建立在化石燃料等碳基能源基础之上的现代工业文明,转向生态经济和生态文明 因此,对低碳经济发展成效的评价应当建立在生产方式与经济发展、生活方式与消费升级、能源利用与资源生态体系、政策引导与推动等综合指标之上 本文将基于 模型,构建包含驱动力()、压力()、状态()、影响()、响应()的五个层级指标体系,利用熵权法对指标进行赋值,计算安徽省低碳经济发展综合评价指数,分析 年安徽省低碳经济
6、发展成效,并提出加快安徽省低碳经济发展的建议 概念模型 模型最初由欧洲环境组织(,简称 )开发,用于综合分析和描述环境问题及其与经济社会发展的关系 模型涵盖经济、社会、环境三大要素,从系统论的角度看待人与环境的相互作用 该模型还包含了环境状态对经济社会的反馈,这些反馈由应对不合意的环境状态变化及由此造成的对生存环境的不利影响而采取的措施组成 模型将表征一个自然系统的评价指标分成驱动力、压力、状态、影响、响应 种类型,每种类型中又分成若干个子指标,以尽可能地反映现实中各因素相互依赖关系的复杂性 种评价指标之间的因果关系如图 所示图 概念模型 驱动力指标反映了社会、经济和制度的变化,这些变化直接或
7、间接地引发对地区的环境压力 将其定义为“一国中的社会、人口和经济发展以及相应的生活方式、消费水平和生产模式的变化”压力指标是引起环境变化的人为因素 将其定义为“物质(排放物)、物理和生物制剂、资源利用和人类活动对土地的利用等方面的发展”在不同的研究中,可以根据研究目标进一步细化压力指标的定义 状态指标可以单独指自然系统、也可以同时指自然系统和社会经济系统的状态,指标涉及的范围十分广泛 当前的状态指标和压力指标共同解释了影响指标 影响指标是由于状态的变化而引起的影响社会、经济和环境方面的变化 ,这些变化进而引发响应 响应指标是指直接或间接地由对影响的感知而引发的、试图预防和消除、补偿或减少其后果
8、的政策行动 响应反过来又会改变驱动力、压力、状态和影响的未来趋势 经济活动产生的“驱动力”与“压力”之间的关系是系统所用技术和生态效率的一个函数,如果生态效率提高,更多的“驱动力”会产生更少的“压力”;对人类或生态系统的“影响”与“状态”之间的关系取决于系统的承载力和阈值;社会是否会对“影响”产生“响应”取决于“影响”是如何被认识和评价的;而“响应”对“驱动力”反作用的结果,则取决于“响应”的效率 低碳经济评价指标体系 指标选取根据 模型,下面从 个准则层面建立安徽省低碳经济发展综合评价指标体系()驱动力指标是驱动全省走绿色低碳和可持续发展道路的最原始指标,主要涵盖社会经济发展方第 期黄晶,等
9、:基于 模型的安徽省低碳经济发展成效评价面的数据,如地区生产总值、人均地区生产总值增长率、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均收入、人口自然增长率、城镇化水平()压力指标也是作用于全省低碳经济发展变化的外部力量 但与驱动力指标不同的是,压力指标的作用方式是显性的,主要指人类活动对能源利用形成的负荷和污染物的排放,如能源消耗总量、能源消耗强度、能源消费弹性系数、碳排放总量、碳排放强度()状态指标表示在压力指标下全省低碳经济发展所处的状态,该指标定性或定量地描述了地区的经济发展模式,如第三产业增加值占地区生产总值的比重、第二产业增加值占地区生产总值的比重、原煤消费量占比、排放总量、一般工业固体废物
10、产生量()影响指标表示全省低碳经济发展状态对社会经济、公众生活及人群健康的影响,如城镇登记失业率、城镇恩格尔系数、农村恩格尔系数、空气质量日报良好率()响应指标指全省为降低碳排放所采取的相应措施及结果,如建成区绿化覆盖率、每万人拥有的公交车数、生活垃圾无害化处理率、废水处理率、工业固废利用率、经费占地区生产总值的比重、人均绿地面积 数据说明研究所用数据取自中经网统计数据库和 安徽省统计年鉴 其中,年之前的农村居民人均收入指标采用农村居民纯收入统计口径,年后采用农村居民可支配收入统计口径;能源消耗强度()的计算方法为:能源消费量地区生产总值 ;能源消费弹性系数的计算方法为:能源消费量增长率地区生
11、产总值增长率;碳排放强度()计算方法为:碳排放总量地区生产总值 原煤消费量占比()计算方法为:煤炭消费量 焦炭消费量煤炭消费量 焦炭消费量 原油消费量 汽油消费量 煤油消费量 柴油消费量 燃料油消费量 ,其中,各类能源消费量根据表 所列折算标准煤系数折算为统一单位;空气质量达到级好于二级天数占全年比重()计算方法为:省会城市的空气质量达到级好于二级天数当年天数 ;工业固废利用率()计算方法为:一般工业固体废物处置量一般工业固体废物产生量 ;经 费 占 地 区 生 产 总 值 的 比 重()计 算 方 法 为:规模以上工业企业 经费支出地区生产总值 表 各类能源折标准煤系数 折标准煤系数折标准煤
12、系数折标准煤系数折标准煤系数煤炭 原油 煤油 燃料油 焦炭 汽油 柴油 天然气 (标准煤)资料来源:年 国家温室气体清单指南 熵权评价法熵权法是通过计算指标的信息熵,利用指标的差异程度来衡量已知数据中包含的有效信息和指标权重 指标的离散程度越大,其熵值越小,表明其信息的有效价值越大,该指标在综合评价中对目标的影响也就越大对于 个评价对象,个评价指标,构成评价系统的初始数据矩阵 山西师范大学学报(自然科学版)年其中,(,)表示第 个评价对象在第 项指标上的取值 采用熵值法确定各指标的权重并计算低碳经济发展综合指数,具体步骤如下:()数据标准化 采用 法对原始数据进行标准化处理:珔 其中,为标准化
13、后的数据珔 为第 个评价对象在 项指标的平均数;为第 个评价对象在第 项指标的标准差()坐标平移 为了消除标准化后的指标值负值影响,进行坐标平移:其中,为标准数据平移后的值,;为平移幅度,(),的取值越接近 (),其评价结果越显著()确定指标比重 将各个数据值 转化为比重值 :,()推算各指标的信息熵值:(),其中,为指标熵值;为大于零的正数,设定 (),确保 ()求各指标之间的差异系数 熵值越小,指标间差异系数越大,指标就越重要 ,()推算各指标权重:()推算第 年的低碳经济发展综合指数:()其中,为第 个正指标的权重,为 个正指标的标准化值;为第 个负指标的权重,为第 个负指标的标准化值根
14、据以上步骤,计算出各指标权重结果(表 第 列)将第一指标层权重与第二指标层相乘,即得第二指标层对总目标的权数 利用组合权重与第二层各因素指标中处理后的标准化数据相乘再求和,即得最终各年度的绩效值如果某列元素数值都相同,则熵最大值为 ,熵权为 ,表明在某指标上各评价对象的数值相同时,该指标未包含任何有价值的信息;如果某列元素数值相差越大,则熵值就越小,熵权就越大,表明该指标包含有价值的信息就越多;如果指标的熵值越大,则其熵权越小,表明该指标就越不重要 评价结果分析 指标权重 驱动力指标驱动力指标均为正向指标 其中,城镇化水平的权重最高 近年来,安徽城市化进程加速,已初步进入城市主导型社会 省政府
15、 关于新型城镇化发展规划(年 年)提出了以人为核心、以城市群为主体形态的城镇化道路 追求低碳发展、人与自然和谐相处和人性的舒缓包容已成为城市建设的主流趋势,建设低碳城市是对坚持科学发展观的最具体实践,对全省低碳经济发展形成有力的驱动农村居民人均收入、城镇居民人均可支配收入的指标权重也非常高 增加城乡居民收入一直以来是安徽经济发展的重中之重 政府通过促进就业、鼓励创业创新和减免部分税费使得居民工资性收入、经营净收入和税后实际收入稳步增长 农村要素市场改革和“互联网 农业”发展也极大地增加了农村居民的收第 期黄晶,等:基于 模型的安徽省低碳经济发展成效评价入 随着生活水平和消费层级的提升,居民对清
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