基于熵權TOPSIS的中國省域低碳經濟發展能力測度

李嘉文 陳德權 徐嘉源

摘要：基于PSR模型構建中國省域低碳經濟發展能力評價指標體系，利用熵權TOPSIS和空間自相關分析方法對研究區域2004-2010-2016年進行了時間、空間上的綜合分析。研究發現：中國低碳經濟發展能力水平在不斷被提升，省域之間的差距也正在不斷的縮小，省域間具有顯著的空間差異，呈從東到西由強到弱，局部地區存在跳躍的格局。排名上，廣東省一直占據榜首的位置，以浙江、上海為代表東部沿海地區和以青海、甘肅為代表的西部地區一直處于發展的前列和后列。省域間低碳經濟發展能力存在空間正相關關系。

關鍵詞：低碳經濟 碳排放 空間自相關 熵權TOPSIS

中圖分類號： 文獻標識碼：A

Measurement of China's Provincial Low-Carbon Economy Development Capacity Based on Entropy TOPSIS Method

LI Jiawen1 CHEN Dequan2 XUN Jiayuan1

（1.Dongguan Institute of Surveying and Mapping， Dongguan， Guangdong Province， 523000 China; 2. Guangdong Research Centre for the Marine Development and Planning， Guangzhou， Guangdong Province， 510200 China）

Abstract： Based on the PSR model， the evaluation index system of China's provincial low-carbon economic development capacity was constructed， it makes a comprehensive temporal and spatial analysis of the study area from 2004 to 2010 to 2016 by using entropy TOPSIS and spatial autocorrelation analysis methods. The study found that China’s low-carbon economic development capability is constantly improving， and the gap between provinces is also constantly shrinking. There are significant spatial differences between provinces， showing a pattern of jumping from east to west， from strong to weak， and in some areas. In terms of rankings， Guangdong Province has always occupied the top position. The eastern coastal areas represented by Zhejiang and Shanghai and the western regions represented by Qinghai and Gansu have always been at the forefront and back of development. There is a positive spatial correlation between provinces' low-carbon economic development capabilities.

Key Words： Low-carbon economy; Carbon emissions; Spatial autocorrelation; Entropy TOPSIS

隨著全球氣候變暖、溫室效應帶來的生態環境影響嚴重威脅了人類的生存和發展，實行“低碳經濟”的發展模式對可持續發展意義重大[1]。“低碳經濟”緣起于2003年英國發布的UK Energy White Paper：Our energy future-creating a low carbon economy《能源白皮書》，指一種以“可持續發展”為理念，減少溫室氣體排放課減少能源消耗為目標，技術創新、產業轉型調整和發展新能源為手段，協調經濟發展和環境保護實現共贏的發展模式[2]。中國的CO2排放量居世界首位，經濟發展背后同樣面臨著各種環境問題，推行以“低能耗、低污染、低排放”為特點的低碳經濟發展模式實為必要。而研究中國各個省份的低碳經濟發展能力狀況和時空差異與空間關聯模式，對有關部門明晰地區發展特征、指定差異化低碳經濟發展策略有一定的現實意義。

國內外的學者對“低碳經濟”及相關的研究有很多。國外的研究雖早于國內，但兩者都主要集中在低碳經濟的內涵[3-4]、必要性及發展模式[5-6]、碳排放與經濟發展的關系[7-8]、和碳排放驅動因素[9-10]等方面。在低碳經濟發展評價體系和研究方法上各學者展開了積極探索：Wang J基于經濟、社會、環境、技術系統評價指標，利用線性加權的方法得到低碳經濟發展的綜合評價指數[11]。付加峰等基于低碳視角，從低碳產出、消費、資源、政策、環境幾個維度構建了多層次的評價體系，并推薦使用AHP和DEA組合方法進行綜合評價[11]。王偉從能源、經濟、環境、政策與社會五個維度篩選指標，對北京市低碳經濟發展水平進行了測度[12]。閆樹熙[13]、陳艷[14]等人基于前人的研究成果，分別用熵值法、模糊層次分析法（IFAHP）、對比分析法和主成分分析法對云南省、陜西省和江西省的低碳經濟發展水平進行了綜合分析。李獻士等基于層次分析法與DPSIR指標選取框架對河北省的低碳經濟發展狀況做了全面評價[15]。在研究尺度上還有學者以局部區域和城市為研究對象進行了探索分析[16-19]。

各學者從不同的研究尺度，基于不同的對象構建評價體系，用豐富的研究方法對低碳經濟發展水平與能力進行了積極的探索與研究，在給本文以啟示的同時也為本文的研究提供了切入點。以往的研究偏重于中小尺度的研究范圍，全國范圍內的研究較少，對低碳經濟發展能力測度的指標體系的權重的測定偏主觀、評價結果對空間格局及空間自相關性分析少見。基于此，本文以普適性、客觀性為原則，通過PSR模型選取并構建指標體系，利用熵權TOPSIS法確定權重，對中國30個省份的2004年、2010年、2016年的低碳經濟發展能力進行綜合測度，進而對研究區域進行了探索性空間分析。旨在定量化客觀分析省域低碳經濟發展水平，探索省域低碳經濟發展的時空差異變化。

1 數據來源與指標體系的構建

1.1 數據來源

考慮到數據的可獲得性及西藏的相關指標數據存在嚴重缺失的情況，運用統計學方法預測補足可能對最后的結果的精確性有一定影響，所以本文選取剔除了西藏、香港、澳門、臺灣的中國30個省（市、自治區）為研究對象。研究數據主要取自 2004、2010、2016年度的《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》中華人民共和國科學技術部的科技統計分析報告以及各省市單位統計年鑒。

1.2 基于PSR模型評價指標體系的構建

本文基于PSR分析框架選取具體的評價指標，從經濟、能源、環境、產業科技、生活消費等子系統中選取表征相關狀態的指標。壓力指標從能源和環境兩個角度選取指標，能源方面選取單位GDP能耗和電耗，環境壓力方面主要考慮經濟發展帶來的生活、工業方面的廢棄物和CO2的排放。狀態方面主要從生活、經濟、環境、產業四個維度綜合表征研究區域的發展現狀。生活方面選取了城鎮居民人均可支配收入、居民消費水平、人均城市道路面積、每萬人擁有公共交通車輛等指標。經濟的發展離不開“三駕馬車”的帶動，則經濟方面選取了代表投資、出口、消費三方面的指標，并結合碳生產力來表征低碳經濟的生產能力。環境狀態的評價主要是選取能顯示現有環境碳匯能力的指標比如森林面積、自然保護區占比、濕地面積占比等指標。產業方面則是分析研究區域的第二、三產業的占比。最后，響應方面指標的選取從科技響應和環保意識響應兩個方面考慮。碳排放量是一個特殊的指標數據，在統計年鑒中并不能直接獲取，所以必須通過計算得到。為此本文參考聯合國政府間氣候變化委員會（IPCC）專門針對這個數據提出了一個基于能源表觀消費量的參考方法的碳排放量的計算公式。

①

其中， 代表二氧化碳的總排放量， 分別代表不同的能源，而 代表不同能源的消耗量。 代表的是每一種能源的凈發熱值，在我國被稱為平均低位發熱量。 為對應能源類型的單位熱值含碳量， 表示不同能源的碳氧化因子，最后 就是每一種能源的碳排放系數，可以由前幾項指標計算得到。這里m為7，7種能源分別為原煤、焦炭、原油、燃料油、汽油煤油、柴油、天然氣。平均低位發熱量和標準煤系數取自《綜合能耗計算通則》（GB/T 2589-2008），《省級溫室氣體排放清單編制指南》（發改辦氣候[2011]1041號）

2 研究方法

2.1 熵權TOPSIS法

熵權TOPSIS法由熵權法確定權重和TOPSIS確定排序的組合方法。熵權法是一種根據數據固有信息特征確定權重的客觀賦值方法，因為其客觀性從而有效避免了主觀賦值方法所帶有的認識偏差，能較為真實的反映變量對目標的影響程度。TOPSIS法能基于評價對象與正、負理想解的距離從而得出各評價對象與理想解的相對貼近度，從而實現優劣排序。通過熵權法確定權重的TOPSIS法能都有效的消除主觀因素的影響。熵權TOPSIS法的評價步驟如下：

（1）對包含m個評價對象和n個指標的評價樣本構建樣本矩陣：

②

（2）對樣本矩陣進行數據標準化處理，包括指標數據正向化處理和去量綱。本文的正向指標與負向指標分別用公式③、④進行處理：

③? ? ? ? ? ? ?④

（3）計算信息熵：

⑤? ? 式中： ; ; 為評價對象數量。

（4）計算權重：

⑥

（5）計算加權規范矩陣 ：

，? ? ?⑦

（6）計算最優解 、最劣解 ：

，? ? ? ⑧

（7）計算綜合評價指數 ， ∈[0，1]，綜合評價指數越高代表評價對象與理想解的貼合度越高，對象評價越優。

，式中 ，? ? ?⑨

3 實證分析

3.1 省域低碳經濟發展綜合評價

基于低碳經濟發展評價指標體系，通過熵權TOPSIS法得到了中國30個省份2004、2010和2016年的低碳經濟發展狀況進行分析，得到了各年份30個省份的最優解貼合度即綜合評價指數Ci，通過排序后得到了三個時間節點間的排序變動情況（表3）。借助SPSS20.0對各時間節點的Ci進行描述性統計分析發現綜合得分都不符合標準正態分布，存在一定程度的兩級分化，形成小部分前段聚集，大部分中后段聚集的現象，但各年度綜合指數的平均值總體呈上升趨勢，極差值也在逐年緩步減少，說明中國低碳經濟發展能力水平在不斷被提升，省域之間的差距也正在不斷的縮小。通過對各年份綜合指數排序發現，北京、廣東、上海、浙江、江蘇、山東、福建、天津、四川等等東部沿海地區低碳經濟發展能力一直處于前列，排名前列的變化也是在這幾個省份之間，從排名動態變化上來看，前段的省市排名基本沒什么變化，排名中后列的區域變化情況則非常顯著。在排名靠前的省市中，廣東憑借著優秀的經濟發展能力，良好的自然生態保護和產業科技水平高等優勢一直穩居第一位，山東、福建12年間通過自身的穩步發展也一直保持著第6第7的位置，北京、江蘇經過十來年間不斷的環境治理與經濟發展，排名的到一定提升，超越了上海。而在樣本聚集的中后段，湖南、湖北、河南、內蒙古、黑龍江、安徽、重慶、貴州12年間排名不斷提升，陜西省2004年到2010年排名上升了10位，但在2010到2016年期間排名又下降了7位，安徽、內蒙古12年間排名都提升了7位。12年間排名減低比較快的是遼寧、海南和青海，分別減低了12、6和5個名次，河北、吉林、新疆同樣出現了不同程度地排名降低情況。甘肅、貴州、新疆、山西、寧夏、青海、吉林等省份一直處于排名的后端。

為了更進步一步分析造成以上變化的原因，將由所確定指標權重和指標標準化后的得到的綜合指數按指標所在子系統分離，發現一直處于后面的省份相較于一直處于前列的省份在能源系統、經濟系統和產業科技系統方面的得分要落后很多，而內蒙古、安徽、河南等在排名上升較多的省市在這幾個系統方面的分進步明顯。排名較后的地區大多位于西部地區，其本身就擁有良好的生態環境條件，環境系統方面有著一定優勢，經濟條件與產業科學技術水平成為限制其低碳經濟發展能力的主要原因。排名不斷降低的青海與遼寧，環境系統和生活消費系統的得分都出現較大的下降，經濟系統方面的得分青海有一定增長，遼寧省呈先增長后下降的趨勢，可能和東北老工業基地的衰落有關。能源系統和產業科技系統方面的分數變化不大，說明其共同在經濟發展的同時對環境系統的保護的力度不夠，環境保護、科技投入力度需要加大，經濟發展模式需要逐步轉型。

3.2.1空間格局分析

將通過熵權TOPSIS法的得到的各年份的綜合評價指數通過ArcGIS10.3空間分析軟件按自然間斷點分級法分類成5類得到了不同年份的低碳經濟發展狀況的空間差異狀況。從空間分布上總體來看，省域間低碳經濟發展能力呈從東到西由強到弱，局部地區存在跳躍的格局。低碳經濟發展能力強的地區集中在東部沿海地區，一般的集中在中部地區，較弱的則集中在西北地區。從空間格局的變化情況同樣可以看出，排名前列的省份變化不大，中后列的地區特別是排名中間的地區變化較大。

3.2.2 全局空間自相關分析

利用OpenGEODa空間分析軟件工具分別計算2004年、2010年和2016年綜合評價指數Ci的莫蘭指數（Moran’s I），檢驗各年度莫蘭指數的顯著性水平發現P值均小于0.05，即在99.5%的置信度下研究區域間的空間自相關是顯著的。2004、2010和2016年的莫蘭指數分別為0.12758、0.15883和0.15497，說明中國省域低碳經濟發展能力具有的一定地空間正相關關系。另外，也說明了且相關性的總體增強。散點在四個象限都有分布，說明四種聚類模式都有存在，主要集中在第一、二、三象限。落在第二、三象限的點要明顯多于第一象限、即中國低碳經濟發展能力中等及偏下的省市聚集數量明顯多于低碳經濟發展能力強的地區，具有“俱樂部趨同”的現象。莫蘭指數呈波浪上升，說明研究區域間的聚集狀況有所上升。

4 結語

本文通過熵權TOPSIS法對2004、2010、2016年中國省域低碳發展能力進行綜合評價并對其空間格局及關聯模式進行了探索性空間分析，得到以下幾點結論：

（1）中國省域低碳經濟發展能力總體還偏弱，較大部分省市在中后端聚集，但在時間上總體發展水平逐步上升，區域差異緩步縮小。北京、廣東、上海、浙江、江蘇、山東、福建、天津、四川等東部沿海地區低碳經濟發展能力一直處于前列，甘肅、貴州、新疆、山西、寧夏、青海等西北地區一直處于排名的后端。12年間處在發展前列的省份排名變化很小，但中后段的省份排名競爭激烈。

（2）低碳經濟的發展需要較強的經濟發展能力、良好自然生態環境支撐和強力產業科技技術，2004-2016年排名常在后段的省市在對應的能源系統、經濟系統、產業科技系統與一直處理前列的省市差距很大。這方面的不足也成為限制其低碳經濟發展能力增強的主要原因。安徽、重慶等排名不斷上升的省市在這幾方面的得分不斷上升，排名不斷下滑的遼寧、青海在經濟系統方面的得分得到提高的同時，環境方面的得分卻不斷下滑。

（3）從總體空間分布上來看，中國省域間低碳經濟發展能力呈現從東到西由強到弱，局部地區存在跳躍的格局。低碳經濟發展能力強的地區集中在東部沿海地區，一般的集中在中部地區，較弱的則集中在西北地區，省域間低碳經濟發展能力存在空間正相關關系。

參考文獻

[1] Dou X. Low Carbon-Economy Development： China's Pattern and Policy Selection[J]. Energy Policy， 2013， 63（C）：1013-1020.

[2] 梁宵，邱晟晏.中國發展低碳經濟的困境與“新常態”下的新機遇[J]]. 求是學刊， 2016， 43（5）：54-61.

[3] 莊貴陽.我國經濟低碳發展的途徑與潛力分析[J] .國際技術經濟研究， 2005（3）：79-87.

[4] Treffers D J， Faaij A P C， Spakman J， et al. Exploring the possibilities for setting up sustainable energy systems for the long term： two visions for the Dutch energy system in 2050[J]. Energy Policy， 2005， 33（13）：1723-1743.

[5] 宋博.區域經濟低碳發展的驅動因素實證研究——以河南省為例[J].經濟視角，2020（06）：59-66.

[6] 付允，馬永歡，劉怡君，等.低碳經濟的發展模式研究[J].中國人口·資源與環境，2008， 18（3）：14-19.

[7] 付加鋒，鄭林昌，程曉凌.低碳經濟發展水平的國內差異與國際差距評價[J].資源科學，2011， 33（4）：664-674.

[8] 宋德勇，盧忠寶.中國碳排放影響因素分解及其周期性波動研究[J].中國人口·資源與環境， 2009， 19（3）：18-24.

[9] Wang Y， Fang X， Yin S， et al. Low-carbon development quality of cities in China： Evaluation and obstacle analysis[J]. Sustainable Cities and Society， 2020， 64（9）：102553.

[10] 沈鐳，孫艷芝.中國在氣候變化下碳排放、能源消費與低碳經濟領域的研究進展綜述（英文）[J].Journal of Geographical Sciences，2016，26（7）：855-870.

[11] Wang J. Empirical Study and Evaluation System Construction Based on Hierarchical Fuzzy Index for Low Carbon Economy[J]. Journal of Industrial Technological Economics， 2014， 6（20）：8180-8186.

[12] 王偉. 基于SEM模型的北京市低碳經濟發展水平測度與評價研究[D].華北電力大學（北京），2019.

[13] 閆樹熙，馬佳佳.陜西省城市低碳經濟發展水平的綜合測度與評價[J].貴州大學學報（自然科學版），2018，35（6）：112-115.

[14] 陳艷.基于主成分分析的江西低碳經濟發展評價分析[J].南昌大學學報（人文社會科學版），2012，43（6）：63-68+90.

[15] 李獻士，李相佑，王殿茹.基于DPSIR模型的河北省低碳經濟發展評價研究[J].河北經貿大學學報，2014，35（2）：106-109.

[16] 李云燕，羨瑛楠，殷晨曦.低碳城市發展評價方法模式研究——以四直轄市為例[J].生態經濟，2017，33（12）：46-51.

[17] 梁臻. 陜西省低碳城市發展水平評價研究[D].西安：西安理工大學，2020.

[18] 馮丹蕾，劉明，劉莎.黃河經濟帶上游區域低碳經濟發展現狀與發展戰略分析[J].生態經濟，2021，37（3）：13-22.

[19] 李恩康， 陸玉麒， 黃群芳，等. 泛珠江—西江經濟帶經濟差異時空演變及其驅動因素[J]. 經濟地理， 2017， 37（5）：20-27.

61第一作者：李嘉文（1990-），女，廣東東莞人，測繪工程師，本科，主要從事于測繪地理信息、遙感、土地利用現狀及空間數據挖掘等研究和應用工作

通訊作者：陳德權（1996-），男，湖南邵陽人，碩士，工程師，研究方向為遙感與地理信息系統，E-mail：c1304030168@163.com