杨德志
(辽东学院 师范学院,辽宁 丹东 118001)
“发展低碳经济,建设低碳城市”就是发展低污染、低排放、低能耗的绿色经济,建设跟适合人类居住的家园,其核心是能源技术和减排技术创新、产业结构和制度创新以及人类生存发展观念的根本性转变[1].在全面推进低碳经济发展,建设低碳城市时,构建低碳城市发展的评价指标体系,对低碳城市发展的历程进行评价显得尤为重要.因此,本文先利用层次分析法建立评价体系,得到低碳经济对城市发展的影响,这种方法是一种简单有效的评价方法.
基于2009-2020中国低碳城市发展战略目标的考虑,以低碳城市评价指标为目标层,以经济发展系统、低碳技术系统、低碳环境系统以及低碳社会系统准则层,具体方案如下图1所示[2].
层次分析法在使用过程中,关键就是目标值的确定.本文为了力求目标植的科学性和合理性,根据2009-2020中国低碳城市发展战略目标、中国2010年上海世博会环境报告、2000-2009年上海统计年鉴,低碳城市的目标值以及专家咨询的方式确定各个指标的目标植[3-5].
表1 准则层的一致性检验结果
表2 经济发展系统的一致性检验结果
表3 低碳技术系统的一致性检验结果
表4 低碳环境系统的一致性检验结果Tab.4 Low-carbon environment system′s the test results of consistency
1.2.1 构造准则层对目标层的判断矩阵及一致性检验
构造经济发展系统、低碳技术系统、低碳环境系统以及低碳社会系统这4个准则指标对城市低碳经济评价指标重要性的判断矩阵如下所示:
运用MATLAB进行一致性检验,结果如表1所示,此判断矩阵的一致性可以接受.
1.2.2 指标层对准则层的判断矩阵及一致性检验
1)经济发展系统的判断矩阵及一致性检验:
运用MATLAB进行一致性检验,结果如下表2,此判断矩阵的一致性可以接受.
2)低碳技术系统的判断矩阵及一致性检验:
运用MATLAB进行一致性检验,结果如表3,此判断矩阵的一致性可以接受.
3)低碳环境系统的判断矩阵及一致性检验:
运用MATLAB进行一致性检验,结果如表4,此判断矩阵的一致性可以接受.
4)低碳社会系统的判断矩阵及一致性检验:
运用MATLAB进行一致性检验,结果如表5,此判断矩阵的一致性可以接受.
表5 低碳社会系统的一致性检验结果Table 5 Low-carbon society system′s the test results of consistency
表6 2000-2009年低碳城市发展进程得分Tab.6 The score of development of Low-carbon city from 2000 to 2009
图2 2000-2009年低碳城市发展进程图Fig 2 The figure of development of low-carbon city from 2000 to 2009
为了定量分析世博会对上海低碳城市发展进程的影响,本文设定了一个低碳城市指标得分系统,即将方案层21个指标在2000-2009年期间每一年的原始数据先进行标准化处理得到相应数据,再将标准化后的数据乘以各自的权重再乘以对应的目标层的权重,最终的得分即衡量每一年低碳城市发展进程(得分越大,则低碳城市发展进程越快).则具体步骤如下 :
首先,对方案层21个指标的原始数据进行标准化处理, 本模型采用的数据标准化公式为[6]:
其中i=1,2,…,10;j=1,2,…,21.i的值分别代表2000-2009年,j分别代表方案层21个指标,并运用MATLAB软件,求得标准化后的21个指标值. 然后,根据所设定的公式:每年低碳城市发展进程得分=标准化后的数据×各自的权重×对应的目标层的权重.运用MATLAB软件得出最终的结果如表6所示.
根据表6数据,绘制为使低碳城市发展进程图,如图2所示.
通过图2可以看出,上海2000-2009年低碳城市发展直线上升趋势明显.
上海在近年低碳城市建设中,非常注重低碳经济系统的建设,同时也比较重视低碳技术系统、低碳环境系统的建设.低碳社会系统有待提高,其中在机动车保有量变化趋势方面建设需采取紧急措施,居民低碳理念方面需进一步提高.
[1] 李俊峰,马玲娟.低碳经济是规制世界发展格局的新规则[J].世界环境,2008(2):17-20.
[2] 李晓燕.基于模糊层次分析法的省区低碳经济评价探索[J].华东经济管理,2010,24(2):24-28.
[3] 中国科学院可持续发展战略研究组.2009中国可持续发展战略报告[M].北京:科学出版社,2009:199-230.
[4] 上海世博会事务协调局上海市环境保护局.中国2010年上海世博会环境报告[R].上海:上海市环境保护局,2009:8-46.
[5] 上海统计局.上海统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2000-2009.
[6] 何晓群.多元统计分析[M].2版.北京:中国人民大学出版社,2010:152-174.