国有林区低碳循环经济耦合发展测度分析

姜 钰

(东北林业大学经济管理学院，黑龙江哈尔滨150040)

一、引言

国有林区是我国林业的重要组成部分。长期的过量采伐，导致许多国有林区森林可采林木资源濒临枯竭，企业的经营索取和人口的生存需求所产生的双重压力，远远超出了森林资源和自然环境的承载力。通过低碳经济模式与循环生活方式，实现可持续发展，已经成为国际社会达成的共识。在2010年的两会上，国家林业局局长贾治邦表示，林业转变经济增长方式，林业要走循环经济和低碳经济发展之路。

所谓林区低碳循环经济，是指在林区经济活动过程中，通过科学管理和技术创新，增加森林碳汇，减少林业碳源，增加废弃物的回收利用，提高资源的使用效率，是林区以低能耗、低污染、低排放为基础，以减量化、再利用、资源化的“3R”原则为指导，以高效能、高效率为特征的新的林业经济发展模式。

国有林区实现低碳循环经济耦合发展是国有林区发展的必然选择，而如何对国有林区低碳循环经济耦合发展水平进行科学的定量评价，进而寻求提高低碳循环经济发展的现实途径，成为当前国有林区发展低碳循环经济亟待研究的热点和难点之一。

目前关于循环经济发展的研究已有很多，关于低碳经济的研究刚刚起步，尚未形成系统研究，而关于低碳经济与循环经济耦合发展的研究只有几篇，徐玖平，李斌(2010)根据循环经济内涵特征，透析循环经济指标体系，提出循环经济低碳模式，并以综合集成视角，从整体特性、模式结构和运行模式三个角度分析循环经济低碳综合集成模式的系统特征［1］;周宾，陈兴鹏等(2010)根据对低碳经济、循环经济内涵的剖析与辨识，分析二者的异同和关联，提出低碳循环经济耦合发展模式是建立“两型”社会和和谐社会的有效途径，并根据灾后汉中循环经济产业集聚区规划建设的迫切需求，将低碳循环经济耦合发展模式贯穿到规划的发展思路、主要目标、空间布局、重点产业之中［2］。

在低碳循环经济耦合发展评价方面的研究尚未见到，已有文献中都是针对循环经济和低碳经济评价的，其中关于林业或林区发展循环经济的评价研究并不太多，如徐寅杰(2010)从全社会层面、区域层面、行业层面和企业层面四个层面对林业产业循环经济指标体系的构建与量化问题进行了研究［3］;张少杰(2008)基于循环经济对现代国有林区建设问题进行了研究［4］;还有一些学者对林业发展循环经济进行了综合评价。除了森林碳汇以外关于林业或林区本身如何发展低碳经济的研究只见于少数几篇文章，而且并不系统，如郭晓敏(2010)从建设森林城市、低碳林区、低碳林业产业等5个方面提出林业低碳经济的发展策略［5］;田明华等(2011)论述了低碳经济时代的林产工业发展战略［6］;其中关于林业或林区低碳经济发展的评价研究尚未见到，对低碳经济评价的研究主要是对某一城市或地区低碳经济评价指标体系的研究和具体评价的研究。如胡大立(2010)从低碳经济的内涵以及产业链路径的角度出发，构建了低碳经济的评价指标体系［7］;庄贵阳等(2011)对低碳经济的内涵及综合评价指标体系构建进行研究［8］;刘嵘，徐征，李悦(2010)对低碳经济评价指标体系进行研究，并运用层次分析法对河北省某县的低碳经济发展水平进行了综合评价［9］。

综上，关于国有林区循环经济发展评价已经有所研究，但指标体系的设计并不全面，选用的评价方法只见于层次分析法、熵值法，对于国有林区的评价涉及众多因素之间复杂关系的影响，这些方法在模拟真实情况时就有些失真。关于国有林区低碳经济发展评价的研究尚未见到，关于国有林区低碳循环经济耦合发展的评价研究更是未见，构建适合国有林区发展实际的低碳循环经济耦合发展的评价指标体系和模型，这是林业建设管理一次新的探索，是一个值得深入研究的问题，同时上述的研究为本论文的研究奠定了一定的基础。

二、国有林区低碳循环经济耦合发展评价指标体系的构建

(一)国有林区低碳循环经济评价指标选取的原则

1.系统优化与层次化相结合原则

要能全面反映低碳循环经济发展的各个方面，又要分出层次，使指标体系结构清楚。

2.科学性与可行性相结合的原则

指标要能科学地揭示其性质、特点等内在的客观规律，又要简便易行，有明确的释义。

3.全面性和代表性相结合原则

指标体系应反映影响其发展的各个方面，同时指标选取应强调代表性、典型性。

4.动态性和稳定性相结合的原则

指标体系应具有动态可比性，同时指标的选取应遵循相对稳定性原则，不能随意更改。

5.定性分析与定量计算相结合原则

评价指标应尽可能采用量化的指标，定性指标将它分成若干个等级，做定量化处理。

(二)国有林区低碳循环经济评价指标体系的确立

根据目前国内外专家关于评价低碳经济和循环经济的指标体系［3，7-13］，同时结合目前我国国有林区发展的实际情况，可以把指标体系由上而下分为三个层次:目标层、控制层及指标层。目标层表示国有林区低碳循环经济耦合发展水平;控制层包括五类指标，分别为生态发展指标、经济发展指标、社会发展指标、低碳循环技术发展指标和低碳排放能耗指标五个方面;指标层则为17个具体指标。其中控制层选取依据如下:

1.生态发展指标

合理地运用自然资源、在环境可承载的限度下发展经济，既可以积累资金、提高技术，又可以促进环境保护。发展低碳循环经济就是不仅要重视经济效益，还要重视生态效益。主要从森林覆盖率、林地利用率等几个方面反映。

2.经济发展指标

经济发展是林区低碳循环经济发展的根本目标，循环是形式，低碳运行是手段。它为提高林区资源利用率、治理环境和最终提高人民物质、文化生活水平提供了保障。包括二、三产业占林业总产值比重、劳动生产率、林业高新技术产业率等方面。

3.社会发展指标

社会的发展是林区经济发展的重要保障，反映林区社会发展的指标主要有以下几个:低碳循环教育普及率、有节能消费习惯居民的比率等指标。

4.低碳循环技术发展指标

低碳循环技术是发展低碳循环经济的重要支撑，低碳循环技术包括对现有能源技术的改造;提高资源的综合利用和循环利用能力，提高资源再利用率，积极发展垃圾和废弃物的资源化产业，节能减排，改善资源条件提高资源利用效率、效益。

5.低碳排放能耗指标

低碳排放能耗指标是林区通过管理与技术的改进，能够节约资源、提高资源的利用效率，以节地、节水、节肥、节药、节能为重点，使得林区走上能源消耗低、低排放、环境污染少的节约型林区发展道路，实现林区的可持续发展。

综上所述，构建了一套国有林区低碳循环经济耦合发展评价指标体系，见表1。

表1 国有林区低碳循环经济耦合发展评价指标体系表

(三)国有林区低碳循环经济评价指标的内涵阐释

1.森林覆盖率

森林覆盖率是反映一个国家或地区森林面积占有情况或森林资源丰富程度及实现绿化程度的指标，是反映森林资源的丰富程度和生态平衡状况的重要指标。

森林覆盖率(%)=森林面积/土地总面积×100%

2.林地利用率

林地利用率是利用林地的有效程度，反映了有效的林业用地面积上林业发展的程度。

林地利用率(%)=有林地面积/林业用地面积×100%

3.单位面积森林蓄积量

森林蓄积量又称木材蓄积量。是衡量一个国家或地区林业经营效益的重要指标，指一定森林面积中现存各种活立木的材积总量。

4.自然保护区面积比重

自然保护区是指对有代表性的自然生态系统、珍稀濒危野生生物种群的集中分布区等依法划出一定面积予以特殊保护和管理的区域。

自然保护区面积比重(%)=自然保护区面积/行政区面积×100%

5.二、三产业占林业总产值比重

二、三产业占林业总产值比重反映了林区林业经济结构的合理化程度。

二、三产业占林业总产值比重(%)=林业二、三产业产值/林业总产值×100%

6.劳动生产率

劳动生产率是指劳动者在一定时期内创造的劳动成果与其相适应的劳动消耗量的比值。劳动生产率(万元/人)=林业总产值/林业职工总人数

7.林业高新技术产业率

高新技术产业率反映了在某一林区林业高新技术产业产值所占的比例。

林业高新技术产业率(%)=林业高新技术产业产值/林业总产值×100%

8.生物质能源生产的林地比例

丰富的森林生物质资源为国有林区生物质能源发展提供了巨大的空间，也是充分发挥林区低碳经济的重要保障。

生物质能源生产的林地比例(%)=生物质能源生产的林地面积/林业用地面积×100%

9.林业各就业门类的平均工资与社平工资比较

该指标反映了林业各就业部门职工的待遇情况，以相对比较的值作为研究对象。

林业各就业门类的平均工资与社平工资(%)=林业平均工资/社会平均工资×100%

10.低碳循环教育普及率

该指标反映了低碳经济和循环经济知识在林区展开的程度。

低碳循环教育普及率(%)=林区有低碳循环知识的人/林区全部人口×100%

11.有节能消费习惯居民比率

有节能消费习惯居民比率(%)=有节能消费习惯的人/林区全部人口×100%

12.工业固体废弃物综合利用率

指工业固体废物综合利用量占工业固体废物产生量的百分率。

工业固体废物综合利用率=工业固体废物综合利用量÷(工业固体废物产生量+综合利用往年贮存量)×100%

13.废水排放达标率

工业废水排放达标率指工业废水排放达标量占工业废水排放量的百分率。

工业废水排放达标率=(工业废水排放达标量÷工业废水排放量)×100%

14.“三废”综合利用产品产值占GDP比重

“三废”综合利用产值是指企业利用“三废”作为主要原料生产和回收利用的产品产值。该指标综合反映林区开展资源回收利用的情况及程度，更确切地反映林区的资源化开展情况。

“三废”综合利用产品产值占 GDP比重 =(“三废”综合利用产品产值÷GDP)×100%

15.万元GDP能耗

指报告期内某地区能源消耗总量与GDP之比。它反映了工业能源利用效率，是衡量工业企业能源消耗的主要指标，直接体现了工业的能源利用水平和市场竞争能力。

万元GDP能耗(吨标准煤)=能源消耗总量/GDP

16.万元GDP烟尘去除量

指在工业生产中，能够有效去除烟尘的数量，去除的越多，保护环境越有效。

万元GDP烟尘去除量(公斤)=去除烟尘总量/GDP

17.每公顷耕地化肥使用强度

指农作物常用耕地面积上的化肥施用量，该值越小越好。

化肥使用强度(公斤/公顷)=化肥施用量/常用耕地面积

三、国有林区低碳循环经济耦合发展的径向基函数网络评价分析

(一)径向基函数人工神经网络模型

人工神经网络(Artificial Neutral Netwok，简记ANN)是由大量简单的基本元件-神经元相互连接，通过模拟人的大脑神经处理信息的方式，进行信息并行处理和非线性转换的复杂网络系统［14］。径向基函数(Radial basis function，RBF)神经网络为一种性能良好的前馈式人工神经网络，它是基于人脑的神经元细胞对外界反映的局部性而提出来的，是一种新颖有效的前馈式神经网络，具有较高的运算速度。特别是它的较强的非线性映射能力，能以任意精度全局逼近一个非线性函数［15］。对于国有林区低碳循环经济耦合发展水平评价涉及众多因素之间复杂关系的影响，运用径向基人工神经网络比其他方法更能模拟真实情况。

RBF网络通常具有3层的网络结构，包括输入层、隐含层、输出层;网络模型的拓扑结构如图1所示。

在RBF网络中，隐含层节点通过基函数执行一种非线性变化，将输入空间映射到一个新的空间，输出层节点则在该新的空间实现线性加权组合。RBF网络中最常用的函数是高斯函数，即对于任意的输入向量X∈RN(RN为输入样本集)，它定义为:

图1 径向基人工神经网络拓扑结构图

式中Ri(x)为隐含层第i个单元的输出，X为N维输入向量，Ci为隐含层第i个单元高斯函数的中心点，oi为第i个隐节点的归一化参数，即该隐节点的宽度，N为隐含层节点数。

RBF神经网络中的学习方法，由于RBF神经网络中待确定的参数有两类:基函数中心点、宽度以及网络的权值。因此，网络的学习过程分为两步:首先确定基函数中心点和宽度，其次是权值学习。

1.确定基函数中心

假设聚类中心有N个，设Ci(n)(i=1，2，…，N)是第n次迭代时基函数的中心;k-均值聚类算法具体步骤如下:

(1)初始化基函数的中心，要求每一个中心的初值不同，使中心的Euclidean范数保持较小的值最为理想;

(2)在样本输入集中按某种概率输入训练样本Xk;

(3)寻找训练样本Xk离哪个中心最近，即找到使其满足的样本Xk属于的子样本集θi，其中，Ci(n)是第n次迭代时基函数的第i个中心;

(5)判断是否学完所有的训练样本且中心的分布不再变化，是则停止训练，其基函数中心Ci(n)的稳定值即为所求;否则转向第(2)步继续计算直至稳定为止。

2.确定隐节点的宽度

确定基函数的中心后，可以求得隐节点的宽度，其实就是基函数的方差。常用的方法即令其等于基函数中心与样本集输入模式之间的平均距离，表示为:

3.确定权值

确定了基函数的参数C和σ后，也就确定了径向基函数，隐含层到输出层的权值可直接计算方差的最小值得到。

4.计算输出层

输出层第j个神经元的输出结果根据下面的公式计算;

式中:Yhi是隐含层第i个神经元的输出值;Wji是隐含层第i个神经元至输出层第j个神经元的权重系数;函数f取Sigmoid形式，即:

(二)国有林区低碳循环经济耦合发展的径向基神经网络模型的构建

1.国有林区低碳循环经济耦合发展水平评价的神经网络模型结构

径向基人工神经网络模型由多个节点输入层、隐含层及输出层组成。输入层节点数等于评价指标的个数，输出层为一个节点，表示国有林区低碳循环经济的耦合发展水平，隐含层单元数根据输入单元和输出单元来确定。

2.确定国有林区低碳循环经济耦合发展水平的分级标准

模型中指标的分级标准依据以下几项原则:①己有国家标准和国际标准的指标尽量采用规定的标准值;②将发达国家和发达地区的现状值作为参考值;③将国内省市的现状值作为参考值;④参看我国全面建设小康社会评价标准。

根据以上原则，将表1中的森林覆盖率、二三产业产值占林业总产值比重等17个指标划分为5个等级，指标的具体分级见表2，同时给出了各分级对应的训练期望值。

表2 国有林区低碳循环经济耦合发展水平指标分级

3.网络学习样本的确定及网络的训练

将五级样本数据作为网络的学习样本，网络为三层结构，17个输入神经元分别对应森林覆盖率、林地利用率等17个指标。一个输出神经元，为国有林区低碳循环经济耦合发展水平。训练确定的隐层神经元数目为17，设计的网络训练参数为节点17-17-1。允许误差为0.001。

在神经网络的评价中，样本集的好坏直接影响网络的训练水平和最终评价结果的质量。采取理论计算和实际实验数据相结合的方法，共选取训练样本20个，其中，标准理论样本15组，实际实验数据随机样本5组。理论样本的选取按照上述指标分级的标准，分别利用每一个指标的最大值、最小值和组中值组建训练样本，这样共组成理论样本 15 个，分别对应网络期望值 1，0.8，0.6，0.4，0.2。实际实验数据按照随机原则，在分级标准的范围内随机选取。这样标准理论样本和随机样本共20组，作为径向基神经网络的训练样本。

表3 目标变量训练结果

计算得出训练样本目标值和RBF神经网络输出值的均方误差(标准化值)=0.000017;样本目标值和RBF神经网络输出值均方误差(实际值)=0.000011，下面是目标变量训练表。

可知，训练样本的输出结果与期望输出结果几乎完全一致，误差很小，因此可以运用训练好的网络进行运算和预测。

(三)黑龙江省国有林区低碳循环经济耦合发展的实证分析

下面直接运用训练好的神经网络模型对作为实例的黑龙江省伊春国有林区进行实证研究。伊春位于黑龙江省东北部，属全国重点国有林区，素有“祖国林都”、“绿色伊春”之美誉。通过搜集计算伊春国有林区近8年(2001-2008)的数据资料，得到原始数据表，见表4。

先参看国有林区低碳循环经济耦合发展水平指标分级标准，分析单项指标的发展水平。在生态发展方面，森林覆盖率和林地利用率水平较高;单位面积森林蓄积量由2001年的65.8立方米/公顷上升到2008年的74.6立方米/公顷，由中等偏下水平上升到中等水平;由于天保工程等保护措施的实施，自然保护区面积比重上升较快，由2001年的5.78%上升到18.95%。在经济发展方面，二、三产业占林业总产值比重、林业高新技术产业率也缓慢上升，基本处于中等水平;而劳动生产率上升较快，说明林业生产效率有所增加;生物质能源林在这几年才开始重视，正处于缓慢上升中。在社会发展方面，低碳循环教育普及率、有节能消费习惯居民比率处于较高水平;在低碳循环技术发展方面，废水排放达标率较高;而工业固体废弃物综合利用率在中等偏低水平，2008年较高，达到中等水平;“三废”综合利用产品产值占GDP比重很低，是影响国有林区发展水平的重要因素。在低碳排放能耗方面，万元GDP能耗、万元GDP烟尘去除量方面水平较高，而近年来，化肥使用强度却在增加，很大程度上影响了林区低碳循环经济发展水平。

表4 伊春林区低碳循环经济耦合发展评价指标数据表

用训练好的径向基神经网络模型对伊春的数据进行分析，得到如下的结果，如图1所示。

图1 国有林区低碳循环经济耦合发展水平分析图

2001年伊春林区低碳循环经济耦合发展水平值为0.4884，处于中等偏下水平，说明伊春林区在发展低碳循环经济中，尚需加大力度，2002年升为0.4877，2003 年为 0.4838，2004 年为 0.4976，到2007年为0.4929，2008年为0.4862，总的来看，近8年，伊春林区在低碳循环经济发展中，总体处于中等偏下水平，总体呈上涨态势，但上涨速度较为缓慢，有必要找出影响其发展的重要因素，进而有针对性的调整改造，加大转型力度，促进其快速发展。

四、结论

在低碳循环经济的导向下，国有林区低碳循环经济耦合发展的趋势对于国有林区的可持续发展能力影响巨大。本文从生态发展指标、经济发展指标、社会发展指标等五方面构建了国有林区低碳循环经济耦合发展评价指标体系，并通过收集伊春林区2001-2008年的统计数据，运用径向基神经网络模型展开实证研究。

(1)参照国有林区低碳循环经济耦合发展水平指标分级标准，可以看出每个评价指标的发展水平，国有林区在很多方面已经有所改善，其中在自然保护区面积比重、劳动生产率等方面都有明显提高，而在工业固体废弃物综合利用率、“三废”综合利用产品产值占GDP比重、化肥使用强度等方面发展水平仍然较低。说明在低碳循环技术和低碳排放能耗等方面需要加大发展力度。

(2)通过运用径向基神经网络模型对总体发展水平进行评价，2001年伊春林区低碳循环经济发展水平值为0.4884，处于中等偏下水平，2002年升为0.4877，2003年为0.4838，2004年为0.4976，到2007年为0.4929，2008年为0.4862，伊春林区总体发展呈缓慢上涨态势，基本处于中等偏下水平。国有林区有必要找出影响其发展的重要因素，继而形成一系列有针对性和实效性的改进策略以保障林区的可持续发展。

［1］徐玖平，李斌.发展循环经济的低碳综合集成模式［J］.中国人口·资源与环境，2010，20(3):1-8.

［2］周宾，陈兴鹏，薛冰，申宸，吴士锋.低碳-循环经济耦合发展模式理论研究与实证［J］.资源与产业，2010，(6):19-27.

［3］徐寅杰.林业产业循环经济指标体系的构建与量化［J］.再生资源与循环经济，2010，3(12):14-17.

［4］张少杰，胡大勇，陆汀.基于循环经济视角的国有林区产业发展战略研究——以吉林省为例［J］.林业经济，2008，(3):51-53.

［5］张秋根，曹建华，郭晓敏.林业低碳经济探讨［J］.林业经济，2010，(3):36-38.

［6］田明华，宋维明，陈建成等.试论低碳经济时代的森林经营［J］.北京林业大学学报，2010，9(4):73-78.

［7］胡大立，丁帅.低碳经济评价指标体系研究［J］.科技进步与对策，2010，27(22):160-164.

［8］庄贵阳，潘家华，朱守先.低碳经济的内涵及综合评价指标体系构建［J］.经济学动态，2011，(1):132-135.

［9］刘嵘，徐征，李悦.低碳经济评价指标体系及实证研究——以河北省某县为例［J］.经济论坛，2010，(5):37-41.

［10］谢煜，张智光.试论林业循环经济的内涵与层次［J］.林业经济问题，2009，29(1):11-14.

［11］付加锋，庄贵阳，高庆先.低碳经济的概念辨识及评价指标体系构建［J］.中国人口·资源与环境，2010，20(8):38-43.

［12］Ma Ji-bin.Study on the Development of Urban Low-Carbon Economy Based on Unascertained Measure Model［J］.2010 International Conference on Computer and Communication Technologies in Agriculture Engineering，2010(6):31-34

［13］Frank Werner，Ruedi Taverna，Peter Hofer，Esther Thurig，Edgar Kaufmann.National And Global Greenhouse Gas Dynamics Of Different Forest Management And Wood Use Scenarios:A Model-Based Assessment［J］.Environmental Science ＆ Policy，2010，13(1):72-85.

［14］葛哲学，孙志强.神经网络理论与MATLAB 2007实现［M］.北京:电子工业出社，2007.

［15］徐君.基于模糊神经网络的煤炭企业循环经济评价模型［J］.资源开发与市场，2011，27(3):205-209.