楊德志
(遼東學院 師范學院,遼寧 丹東 118001)
“發展低碳經濟,建設低碳城市”就是發展低污染、低排放、低能耗的綠色經濟,建設跟適合人類居住的家園,其核心是能源技術和減排技術創新、產業結構和制度創新以及人類生存發展觀念的根本性轉變[1].在全面推進低碳經濟發展,建設低碳城市時,構建低碳城市發展的評價指標體系,對低碳城市發展的歷程進行評價顯得尤為重要.因此,本文先利用層次分析法建立評價體系,得到低碳經濟對城市發展的影響,這種方法是一種簡單有效的評價方法.
基于2009-2020中國低碳城市發展戰略目標的考慮,以低碳城市評價指標為目標層,以經濟發展系統、低碳技術系統、低碳環境系統以及低碳社會系統準則層,具體方案如下圖1所示[2].
層次分析法在使用過程中,關鍵就是目標值的確定.本文為了力求目標植的科學性和合理性,根據2009-2020中國低碳城市發展戰略目標、中國2010年上海世博會環境報告、2000-2009年上海統計年鑒,低碳城市的目標值以及專家咨詢的方式確定各個指標的目標植[3-5].

表1 準則層的一致性檢驗結果

表2 經濟發展系統的一致性檢驗結果

表3 低碳技術系統的一致性檢驗結果

表4 低碳環境系統的一致性檢驗結果Tab.4 Low-carbon environment system′s the test results of consistency
1.2.1 構造準則層對目標層的判斷矩陣及一致性檢驗
構造經濟發展系統、低碳技術系統、低碳環境系統以及低碳社會系統這4個準則指標對城市低碳經濟評價指標重要性的判斷矩陣如下所示:
運用MATLAB進行一致性檢驗,結果如表1所示,此判斷矩陣的一致性可以接受.
1.2.2 指標層對準則層的判斷矩陣及一致性檢驗
1)經濟發展系統的判斷矩陣及一致性檢驗:
運用MATLAB進行一致性檢驗,結果如下表2,此判斷矩陣的一致性可以接受.
2)低碳技術系統的判斷矩陣及一致性檢驗:
運用MATLAB進行一致性檢驗,結果如表3,此判斷矩陣的一致性可以接受.
3)低碳環境系統的判斷矩陣及一致性檢驗:
運用MATLAB進行一致性檢驗,結果如表4,此判斷矩陣的一致性可以接受.
4)低碳社會系統的判斷矩陣及一致性檢驗:
運用MATLAB進行一致性檢驗,結果如表5,此判斷矩陣的一致性可以接受.

表5 低碳社會系統的一致性檢驗結果Table 5 Low-carbon society system′s the test results of consistency

表6 2000-2009年低碳城市發展進程得分Tab.6 The score of development of Low-carbon city from 2000 to 2009

圖2 2000-2009年低碳城市發展進程圖Fig 2 The figure of development of low-carbon city from 2000 to 2009
為了定量分析世博會對上海低碳城市發展進程的影響,本文設定了一個低碳城市指標得分系統,即將方案層21個指標在2000-2009年期間每一年的原始數據先進行標準化處理得到相應數據,再將標準化后的數據乘以各自的權重再乘以對應的目標層的權重,最終的得分即衡量每一年低碳城市發展進程(得分越大,則低碳城市發展進程越快).則具體步驟如下 :
首先,對方案層21個指標的原始數據進行標準化處理, 本模型采用的數據標準化公式為[6]:
其中i=1,2,…,10;j=1,2,…,21.i的值分別代表2000-2009年,j分別代表方案層21個指標,并運用MATLAB軟件,求得標準化后的21個指標值. 然后,根據所設定的公式:每年低碳城市發展進程得分=標準化后的數據×各自的權重×對應的目標層的權重.運用MATLAB軟件得出最終的結果如表6所示.
根據表6數據,繪制為使低碳城市發展進程圖,如圖2所示.
通過圖2可以看出,上海2000-2009年低碳城市發展直線上升趨勢明顯.
上海在近年低碳城市建設中,非常注重低碳經濟系統的建設,同時也比較重視低碳技術系統、低碳環境系統的建設.低碳社會系統有待提高,其中在機動車保有量變化趨勢方面建設需采取緊急措施,居民低碳理念方面需進一步提高.
[1] 李俊峰,馬玲娟.低碳經濟是規制世界發展格局的新規則[J].世界環境,2008(2):17-20.
[2] 李曉燕.基于模糊層次分析法的省區低碳經濟評價探索[J].華東經濟管理,2010,24(2):24-28.
[3] 中國科學院可持續發展戰略研究組.2009中國可持續發展戰略報告[M].北京:科學出版社,2009:199-230.
[4] 上海世博會事務協調局上海市環境保護局.中國2010年上海世博會環境報告[R].上海:上海市環境保護局,2009:8-46.
[5] 上海統計局.上海統計年鑒[M].北京:中國統計出版社,2000-2009.
[6] 何曉群.多元統計分析[M].2版.北京:中國人民大學出版社,2010:152-174.