城市低碳发展水平的灰色关联综合评价

辛玲

（湖南商学院数学与统计学院，长沙410205）

城市低碳发展水平的灰色关联综合评价

辛玲

（湖南商学院数学与统计学院，长沙410205）

对城市低碳发展水平进行科学量化评价，有助于我们对其进行准确认识和衡量，促进低碳城市的发展。本文根据低碳城市的内涵及特点，从低碳经济、低碳技术、低碳环境和低碳生活4个方面构建一个评价指标体系，并采用灰色关联综合评价模型对随机抽选的10个省市的低碳发展水平进行实证研究。灰色评价结论显示，该10个省市的低碳经济关联度和最佳值相比都有较大差距，低碳经济发展水平不高；其中只有3个省市的关联度超过0.6，说明我国各地区的城市低碳发展水平偏低。

低碳；评价指标；灰色；关联度

我国已步入城市化飞速发展期，城市化的快速发展既给城市的经济发展带来机遇，又给其资源环境带来挑战。2000年至2012年期间，我国城市化率由36.2%上升至52.27%，而同期能源消费总量由145 531万吨标准煤上升为361 732万吨标准煤，增长速度高达78.83%，远远超过城市化率的上升速度。要协调城市化与能源消耗的关系，解决城市化发展带来的交通拥堵、资源匮乏和环境退化等一系列问题，建设低碳城市将是唯一出路。若能对城市低碳发展水平进行科学量化评价，将有助于我们对其进行准确认识和衡量，促进低碳城市的发展。

对城市低碳发展水平的实证研究，一是以专家打分法、层次分析法等主观赋权方法为主的综合评价研究；二是以模糊粗糙集理论、数据包络分析法为主的综合评价研究。考虑到城市低碳发展水平的相关数据较少，本文构建了基于灰色关联度的综合评价模型，并对随机抽选的10个省市的低碳发展水平进行实证研究。

1 城市低碳发展水平评价指标体系的构建

关于低碳城市的内涵，国内外学者已进行过广泛研究。综合各位学者的理论研究成果，我们认为低碳城市应是低碳经济的空间载体。系统来说，低碳城市是以城市空间为载体，创新低碳技术，发展低碳经济，转变居民消费观念，实现低碳生活方式，从而最大限度地减少温室气体的排放。根据低碳城市的内涵，借鉴联合国可持续发展委员会、国家环境保护总局和中国人民大学气候变化与低碳经济研究所等权威机构发布的相关评价指标体系，本文按照全面性、代表性和可操作性原则筛选人均二氧化碳排放、单位GDP二氧化碳排放等19个指标，构建了包含低碳经济、低碳技术、低碳生活和低碳环境4个准则的评价指标体系，见表1。

2 城市低碳发展水平的灰色关联综合评价模型

传统的综合评价方法一般要求评价指标数据全面，而低碳城市具有明显的层次复杂性、结构关系的模糊性、低碳数据缺乏和信息不足等特点，采用传统的综合评价方法难以对其进行科学准确的定量评价。因此，本文选择基于灰色关联度的灰色关联综合评价模型对其进行评价。

2.1 灰色关联综合评价模型的原理

灰色系统理论是我国著名学者邓聚龙教授于1982年提出的。它的研究对象是“部分信息已知，部分信息未知”的“贫信息”不确定系统，它通过对部分已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识，适用于只有少量观测数据的项目。灰色综合评价方法首先根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间的关联程度，然后利用各评价对象与最优对象之间关联度的大小进行比较、排序，最后依据关联度给出评价结果。关联度越大，说明被评价对象与最优对象越相似，城市低碳发展水平越高；反之，则越低。

2.2 灰色关联综合评价的步骤

（1）确定参考数列。设i为第i个评价对象（城市）的序号，i= 1，2，…，m；k为第k个评价指标的序号，k=1，2，…，n；vik为第i个评价对象的第k个指标的评价值。

取每个指标的最佳值（若某一指标取大值为好，则取该指标在各个对象中的最大值；若取小值为好，则取各个方案中的最小值，也可以使用评价者公认的最佳值）v0k为参考数列V0的取值，于是有：

式中:v0k=Optimum(vik),i=1，2，…，m；k=1，2，…，n

对一个由m个评价对象（城市），n个评价指标构成的系统，有下列原始数据矩阵V：

（2）指标值规范化处理。为了使存在量纲差异的各指标之间可以比较，需要对各指标值进行规范化处理，规范化的公式如下：

进行规范化处理后，得规范化数据矩阵X：

（3）计算关联系数。把规范后的数列X0=（x01,x02,…，x0n）作为参考数列，Xi=（xi1，xi2，…，xin）（i=1，2，…，m）作为比较数列，按以下公式计算关联系数：

式中：ρ——分辨系数，ρ∈［0,1］。

一般情况下，分辨系数可取0.5。

利用公式计算关联系数ξik，得下列关联系数矩阵E：

式中：ξik——第i个评价对象（城市）第k个指标与参考数列X0第k个最佳指标的关联系数。

（4）计算单层次的关联度。考虑到各指标的重要程度不一样，所以关联度计算方法采取权重乘以关联系数。根据层次分析法得到某一层的各指标相对于上层目标的优先权重为：

式中：，t 表示该层中的指标个数。则关联度的计算公式为：

（5）计算多层次评价体系的最终关联度。对一个由L层组成的多层评价系统，最终关联度的计算方法如下：将第l层各指标的关联系数进行合成，分别得它们所属的上一层即l-1层各指标的关联度；然后将这一层所得到的关联度作为原始数据，继续合成得到第l-2层各指标的关联度，以此类推，直至求出最高层指标的关联度为止。

（6）城市低碳发展水平排序。依据最终关联度大小进行排序，关联度的大小顺序即为城市低碳发展水平高低次序。

3 城市低碳发展水平的灰色关联综合评价

3.1 评价对象的选取和数据处理

考虑到文章篇幅限制，论文没有对我国所有省市的低碳发展水平进行评价，而是采用随机抽样的方法从中随机抽取10个城市的低碳发展状况作为评价样本，重点讨论灰色关联综合评价方法的运用。指标数据通过中国人民大学气候变化与低碳经济研究所公布的中国低碳经济年度发展报告查得。

按照上述指标规范化方法对指标数据进行规范化处理，需要说明的是规范化公式中的最大值和最小值为31个省市中的最大值和最小值。具体结果见表2。

表2 10城市评价指标规范化值及最佳值

3.2 指标权重的确定

本文采用层次分析法确定各层指标的权重。以低碳生活准则层为例，确定燃气天然气占比、人均生活消费能耗和人均生活消费碳排放3个指标在评价低碳生活中的作用大小。首先，我们聘请有关专家两两比较决定同层指标的相对重要程度。矩阵（1）是有关专家对燃气天然气占比、人均生活消费能耗和人均生活消费碳排放3个指标进行两两比较并按照次序排列起来的判断矩阵。判断矩阵通过一致性检验，进而计算得到上述3个指标相应权重为W=（0.090 90.223 20.685 9）T。其他各层指标权重的确定可以参照此过程进行，本文不再详述。最终权重确定结果见表1。

3.3 准则层关联度的确定

取分辨系数为0.5，按照上述公式计算关联系数，具体结果见表3。依据层次分析法计算的各指标权重，利用公式R=WET可以得到低碳经济、低碳技术、低碳环境和低碳生活4个准则层的关联度R1、R2、R3和R4：

由各准则层关联度排序后结果可知，10个省市的低碳经济关联度和最佳值相比都有较大差距，低碳经济发展水平不高。低碳经济关联度最高的前3位分别为海南、四川和浙江，最低的后3位分别为陕西、山西和辽宁，最高的和最低的相差0.168 1，差距不大。低碳技术关联度最高的前3位分别为浙江、上海和海南，最低的后3位分别为青海、山西和湖北，最高的和最低的相差0.300 2，差距较大，说明我国各省市的低碳技术发展水平较不平衡。低碳环境关联度最高的为海南，最低的为青海，相差0.463 5，差距很大，很可能是各省市的自然环境差异太大引起的。低碳生活关联度最高的前3位为海南、四川和辽宁，发展水平高；最低的后3位为上海、山西和青海，发展水平低。最高值和最低值相差0.435 3，差距较大，说明各省市的低碳生活模式还没有普及和深入发展，发展水平很不平衡。

表3 关联系数表

3.4 目标层关联度的确定

以低碳经济、低碳技术、低碳环境和低碳生活4个准则层的关联度R1、R2、R3和R4组成新的关联系数矩阵，利用公式R=WET可以得到城市低碳发展水平目标层的关联度R：

10个省市的低碳发展水平关联度相差0.2366，存在一定差距。关联度最高的前3位分别为海南、四川和浙江，该3个省市在低碳技术运用和低碳生活方式培养等方面发展较快，使得整体低碳发展水平相对较高。关联度最低的后3位分别为青海、山西和上海，该3个省市在低碳经济发展、低碳环境建设和低碳生活方式培养等方面发展较慢，使得整体低碳发展水平相对较低。此外，随机抽选的10个省市中只有3个省市的关联度超过0.6，说明我国各地区的城市低碳发展水平偏低。只有进一步调整产业结构、提高能源利用效率、发展低碳经济，大力发展低碳技术，培养居民的低碳生活习惯，增强城市的低碳环境建设，才能加快低碳城市建设的步伐，提高我国城市低碳发展水平。

4 总结

本文根据低碳城市的内涵及特点，从低碳经济、低碳技术、低碳环境和低碳生活4个方面选取指标构建城市低碳发展水平评价指标体系，并利用灰色关联综合评价模型对随机抽选的十个省市的低碳发展水平进行了实证研究。研究结果表明：我国各地区的城市低碳发展水平偏低，低碳经济发展整体较慢，低碳技术运用、低碳环境建设和低碳生活方式培养方面发展不平衡。

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10.3969/j.issn.1673-0194.2015.03.085

F222.1

A

1673-0194（2015）03-0152-04

2014-12-22

湖南省哲学社会科学项目（13YBA195）；全国统计科研计划项目（2011LY104）。

辛玲（1974-），女，湖南临澧人，湖南商学院数学与统计学院副教授，主要研究方向：经济统计。