楊克磊,張振宇
(天津大學管理與經濟學部,天津 300072)
天津市碳排放預測及低碳經濟發展對策分析
——基于改進GM(1,1)模型
楊克磊,張振宇
(天津大學管理與經濟學部,天津 300072)
基于灰色預測理論對GM(1,1)模型進行改進。選取天津市2000—2011年碳排放數據并利用Kaya恒等式測算碳排放量,進而對天津市碳排放量進行中短期預測。結果表明:改進GM(1,1)模型具有較高的預測精度,適合進行中短期預測。同時,針對較嚴峻的碳排放形勢,提出了天津市“十二五”期間發展低碳經濟的對策。
碳排放;灰色預測;GM(1,1)模型
面對全球氣候日趨變暖的嚴峻形勢,我國承諾到2020年碳排放強度較2005年下降40%~45%,同時將碳排放列入了“十二五規劃”綱要的約束指標。為了完成這項莊嚴的承諾,需要將碳減排的任務切實分配到各省市。天津市作為我國北方的經濟中心、國際港口城市,以制造業為主的重工業占據著主導地位,碳排放量巨大,理應以此為契機,推動能源結構創新,轉變經濟發展方式,大力發展低碳經濟,為我國節能減排貢獻力量。根據國家發改委“十二五規劃”的碳排放強度目標分解方案,天津市在“十二五”期間碳排放強度應下降19%。同時,《天津市國民經濟和社會發展第十二個五年規劃》指出:天津市“十二五”期間GDP年均增長約為12%。因此,碳排放預測對于天津市能否完成“十二五”碳減排任務顯得尤為重要。
在碳排放預測方面,Kaya[1]認為影響碳排放量的因素有人口、人均GDP、單位GDP能耗和能源結構,并提出了測算碳排放的恒等式,為碳排放預測奠定了基礎。姜克雋等[2]借助中國政策綜合評價模型(IPAC)對中國未來幾十年的排放量進行了預測,并分析了到2050年的低碳發展情形。渠慎寧等[3]運用STIRPAT模型預測了我國未來幾十年的碳排放峰值,為我國發展低碳經濟提供了指導。隨著灰色預測理論的廣泛應用,趙愛文等[4]通過灰色GM(1,1)模型對中國碳排放進行了短期預測,預測結果令人滿意。王鐘羨等[5]認為GM(1,1)模型的精度與背景值的設定有關,并針對模型的指數特性給出了一種背景值的優化公式。本文在以上研究成果的基礎上,選取天津市2000~2011年碳排放數據,對灰色GM(1,1)模型進行改進,以便能較準確地預測天津市未來幾年的碳排放量,為天津市實現“十二五”碳減排任務提供參考依據。
1.1 灰色GM(1,1)模型


灰色GM(1,1)預測模型有很多優勢:能在原始數據較少的情況下得到滿意的預測結果,既可以用于短期預測,也可以用于中長期預測,且預測精度比其他一般預測模型要高[6]。但是,傳統的GM(1,1)模型存在一個缺陷:如果選取的原始數據序列自身的光滑度不高,抑或包含有斷點時,會大大降低模型的預測精度。因此,需要對傳統的GM(1,1)模型做適當改進,使得利用灰色預測的數據更加精確。
1.2 模型的改進
為了提高灰色GM(1,1)模型的適用性,需要對傳統模型做以下2方面的優化:第一,對原始數據序列進行預處理,提高數據序列的光滑度;第二,對模型背景值進行優化,使得模型的背景值與灰度值趨向一致,提高預測的精度。
1)原始數據序列的預處理
由于灰色GM(1,1)模型是根據累加生成序列和最小二乘法的原理建立的齊次指數增長模型,其預測精度與原始數據的增長趨勢有很大關系,原始數據的光滑度越高,模型的預測精度也越高。因此,有必要對原始數據進行預處理。
對原始數據序列做對數變換,令Y(0)=?y(0)(1),y(0)(2),…y(0)(n)」,其中,y(0)(k)= ln x(0)(k),k=1,2,…n。利用平滑度更高的序列進行預測,最后將預測數據進行逆變換即可得到原始數據序列的預測值。
2)GM(1,1)模型背景值的優化
根據灰色GM(1,1,)模型的指數特性,對傳統模型的背景值進行優化,使模型的背景值與灰度值更加協調[7-11]。王鐘羨等忽略原始數據序列的凹凸性,使傳統模型的背景值總是大于實際的背景值,利用區間求積分提出了一種背景值的優化公式。本文同樣采取這種方法對背景值進行優化。

2.1 樣本選取

2.2 碳排放預測
通過Matlab編程,將灰色預測模型擬合值進行逆變換,可得到天津市碳排放預測數據如表1所示。

表1 天津市碳排放預測數據
2.3 模型精度檢驗

2.4 結果分析
基于改進GM(1,1)的碳排放預測模型具有較高的精度,其最大相對誤差為5.29%,最小相對誤差為0.30%,平均相對誤差僅為2.77%,預測精度為二級;后驗方差和小誤差概率精度均為一級,能夠很好地用來預測天津市未來幾年的碳排放量。
從表1可以看出:2000年以來,天津市碳排放量一直保持著較高的上升勢頭,如果保持目前的能源與環境政策,“十二五”期間平均每年碳排放增長約11.62%,到2015年碳排放將達到8 522.52萬噸,較2011年上升55.21%。《天津市國民經濟和社會發展第十二個五年規劃》指出:天津市“十二五”期間GDP年均增長約12%。因此,天津市要完成“十二五”規劃碳排放強度下降19%的任務,形勢比較嚴峻。
根據改進灰色GM(1,1)模型可知,“十二五”期間天津市碳排放仍然保持較高的增長。為了完成天津市“十二五”規劃節能減排的目標,打造“國際港口城市、北方經濟中心和生態宜居城市”,天津市應該從以下幾個方面落實低碳對策:
1)優化產業結構,調整能源消費結構。天津市工業尤其是制造業占據著絕對主導地位,要想發展低碳經濟,應當大力推動服務業發展,調整重工業與輕工業的比例。同時,大力推廣風能、太陽能、天然氣等清潔能源和可再生能源,減少煤炭等化石燃料消費,實現能源消費結構的優化升級。
2)加快科技創新。鼓勵企業通過技術進步實現技術減排,提高能源使用效率,降低單位產出能耗,有效降低碳排放;同時,天津市應當進一步建立有效的能源監管機制,制定和完善產品能耗指標體系,加強監管。
3)加快建立和完善低碳政策法律法規體系,使天津市發展低碳經濟有法可依,強化發展低碳經濟的法律意識,科學合理地引導企業向低碳模式轉變,對違規企業依法整改懲治。
4)大力倡導低碳生活,提高居民節能減排意識,逐步轉變消費習慣和生活方式,從自我做起,從小事做起,共建低碳環保城市。
[1]Kaya Y.Impact of carbon dioxide emission control on GNP growth:interpretation of proposed scenarios[J].IPCCEnergy and Industry Subgroup,Response Strategies Working Group,Paris,1990:76.
[2]姜克雋,胡秀蓮,莊幸,等.中國2050年低碳情景和低碳發展之路[J].中外能源,2009,14(6):1-7.
[3]渠慎寧,郭朝先.基于STIRPAT模型的中國碳排放峰值預測研究[J].中國人口資源環境,2010,20(12):10 -15.
[4]趙愛文,李東.中國碳排放灰色預測[J].數學的實踐與認識,2012,42(4):61-67.
[5]王鐘羨,吳春篤.GM(1,1)改進模型及其應用[J].數學的實踐與認識,2003,33(9):20-25.
[6]熊銳,陳拴發,關博文,等.凍融循環條件下瀝青混合料的耐久性及其GM(1,N)預測[J].武漢理工大學學報,2012(3):42-45.
[7]王瑞娜,唐德善.基于改進的灰色GM(1,1)模型的人口預測[J].統計與決策,2007(20):93-95.
[8]王金山,楊國超.一種基于時序可變加權系數的組合預測模型[J].重慶理工大學學報:自然科學版,2012,26(2):118-121.
[9]董奮義.基于新改進GM(1,1)模型的中國企業債券融資發展預測[J].中國管理科學,2007,15(4):93 -97.
[10]姚天祥,劉思峰,謝乃明.新信息離散GM(1,1)模型及其特性研究[J].系統工程學報,2010,25(2):164 -170.
[11]王曉佳,楊善林.基于組合插值的GM(1,1)模型預測方法的改進與應用[J].中國管理科學,2012,20(2): 129-134.
(責任編輯 劉舸)
Prediction of Carbon Em issions and Countermeasure Analysis of the Low-Carbon Econom ic Development in Tianjin——Based on GM(1,1)Optimization Model
YANG Ke-lei,ZHANG Zhen-yu
(College ofManagement and Economics,Tianjin University,Tianjin 300072,China)
Based on grey prediction theory,the GM(1,1)model is optimized,and carbon emissions data of Tianjin from 2000 to 2011 is chosen to predict the short-term carbon emissions.The result shows that,GM(1,1)optimization model improves the precision greatly,and is suitable for shortterm prediction.And countermeasure is proposed to develop low-carbon economy during the 12th fiveyear-plan against the severe situation.
carbon emissions;grey prediction;GM(1,1)model
O 21;F062.1
A
1674-8425(2014)02-0111-04
10.3969/j.issn.1674-8425(z).2014.02.024
2013-06-13
楊克磊(1963—),男,河北懷來人,博士,副教授,主要從事技術經濟及管理,公司理財,公司金融,管理科學與工程等方面的研究;張振宇(1988—),男,河南開封人,碩士研究生,主要從事技術經濟及管理方面的研究。
楊克磊,張振宇.天津市碳排放預測及低碳經濟發展對策分析[J].重慶理工大學學報:自然科學版,2014 (2):111-114.
format:YANG Ke-lei,ZHANG Zhen-yu.Prediction of Carbon Emissions and Countermeasure Analysis of the Low-Carbon Economic Development in Tianjin——Based on GM(1,1)Optimization Model[J].Journal of Chongqing University of Technology:Natural Science,2014(2):111-114.