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        碳排放影響因素的省域聚類分析

        2012-03-10 07:30:18賀紅兵
        當代經(jīng)濟 2012年23期
        關鍵詞:恒等式人均收入產(chǎn)業(yè)結(jié)構

        ○賀紅兵

        一、引言

        我國幅員遼闊,各地收入水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構、資源稟賦等存在著很大的差異,因此在倡導節(jié)能環(huán)保、實施低碳發(fā)展時,必須要考慮到影響區(qū)域排放的因素差異,從而有目的、有針對性地制定不同的減排目標和策略。

        二、指標選取

        在碳排放的因素分解分析中,Kaya恒等式得到推廣并被廣泛的運用。Kaya恒等式是由日本學者Yoichi Kaya(1990)在聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會的一次研討會上首次提出的。Kaya恒等式通過一種簡單的數(shù)學公式把人類活動產(chǎn)生的二氧化碳排放與經(jīng)濟、政策、人口等影響因素聯(lián)系起來了。其表達式為:

        C=(C/E)(E/GDP)(GDP/P)P) (1)

        Kaya恒等式把能源相關的碳排放(C)對能源(E)、產(chǎn)出(GDP,國內(nèi)生產(chǎn)總值)和人口(P)連接起來了。C/E表示能源的碳排放強度,也就是單位能源碳排放;E/GDP表示單位產(chǎn)出能源消耗(產(chǎn)出的能源強度);GDP/P表示人均收入;P表示人口總量。

        根據(jù)Johan A.,Delphine F.和Koen S.(2002)的方法,可以在Kaya恒等式的基礎上把碳排放按照下面的公式分解。

        在公式(2)中,C為碳排放總量;Ci為第i種一次能源的碳排放量;E為一次能源的消費量;Ei為i種能源的消費量;Y為國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP);P為人口。公式(3)表示的是人均碳排放的Kaya分解。從公式(3)可以看出,人均碳排放與能源結(jié)構)、各種一次能源的碳排放強度()、產(chǎn)出的能源強度)和人均收入()有關。其中各種能源的碳排放強度()可以看做是一個常數(shù),具體的數(shù)值可以參考國家發(fā)改委能源所和國家科委氣候變化項目組等研究機構給出的數(shù)值;產(chǎn)出的能源強度()與產(chǎn)業(yè)結(jié)構密切相關。因此,本文選取人均碳排放、能源結(jié)構、產(chǎn)業(yè)結(jié)構、產(chǎn)出的能源強度、人均收入這5個指標作為進行碳排放分析的相關指標。

        三、聚類分析

        聚類分析是一種很常見的數(shù)據(jù)挖掘技術,它的主要作用是用于揭示數(shù)據(jù)庫中未知的對象類。簡單地說,就是對大量的數(shù)據(jù)進行分類,使得同一類別的數(shù)據(jù)之間的相似度盡可能大、相異度盡可能小,而不同類別之間的數(shù)據(jù)的相似度要盡可能小、相異度盡可能大。聚類分析的本質(zhì)特征就是按照事物的所有特征來構建組,每組的成員應該顯示出盡可能類似的結(jié)構。聚類分析來的目的是為了在眾多對象中確定對象的同質(zhì)性。

        本文的研究過程中采用了K均值(K-means)聚類算法。K均值算法是以平均值作為類的中心的一種聚類方法。假設有n個對象,把它分為k類。其中,分成的聚類個數(shù)k是采用k均值算法必須預先制定的參數(shù)。聚類的過程可以通過以下幾個步驟來進行:首先,隨機選取k個對象,把每個對象作為一個類的中心,分別代表k各類;其次,根據(jù)距離中心最近的原則,尋找與各對象最相似的類,將其分配到各相應的類中;再次,在完成分配后重新計算每個類的平均值(中心),作為該類的新中心;接著根據(jù)距離中心最近的原則重新進行所有對象的分類;最后,返回步驟3,直到?jīng)]有變化為止。

        下面對我國內(nèi)地各省的碳排放和與碳排放相關的發(fā)展情況運用K均值聚類算法進行分類分析。選取2008年我國內(nèi)地30個省市自治區(qū)的人均收入、人均碳排放、能源強度、能源結(jié)構、產(chǎn)業(yè)結(jié)構作為指標來進行聚類分析。由于西藏數(shù)據(jù)缺失,所以這里沒有把西藏納入到分析過程中。指標中的人均收入、能源結(jié)構、產(chǎn)業(yè)結(jié)構、人口數(shù)據(jù)直接來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》,能源結(jié)構用煤炭消費占能源消費的比例表示,產(chǎn)業(yè)結(jié)構用第二產(chǎn)業(yè)占國民經(jīng)濟的比重來表示,能源強度是用能源消費除以GDP算出來的,能源消費和GDP的數(shù)據(jù)也來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》,人均碳排放數(shù)據(jù)是先根據(jù)Kaya恒等式算出各省一次能源的碳排放,然后除以各省的人口數(shù)得來的。

        聚類分析中如果參與聚類的變量的量綱不同會導致錯誤的聚類結(jié)果。例如在本文分析中,能源結(jié)構和產(chǎn)業(yè)結(jié)構都是用百分比表示的,因而絕對值都不會超過1,而人均收入的單位是元,具體數(shù)值在幾千到幾萬不等,如果不對數(shù)據(jù)進行無量綱化,那么在最終的聚類結(jié)果中,由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構和能源結(jié)構的數(shù)值絕對值太小,就會完全起不了作用。因此在進行聚類分析之前必須對變量值進行標準化,消除量綱的影響。具體的消除量綱是通過下面公式來進行標準正態(tài)化的,結(jié)果見表1。

        表1 標準正態(tài)化的各省市排放指標

        表2 聚類分析結(jié)果

        在進行聚類分析時,我們初始K值選4,就是說把全國省份分為四類,運用SPSS運算得到表2的聚類結(jié)果。

        四、結(jié)論

        通過K均值聚類分析,按照和低碳經(jīng)濟相關的5個因素——人均收入、人均碳排放、能源強度、能源結(jié)構和產(chǎn)業(yè)結(jié)構,可將中國內(nèi)地(西藏除外)分為四個區(qū)域。

        第一個區(qū)域為北京和上海。該區(qū)域是中國最發(fā)達的地區(qū),經(jīng)過這么多年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整和升級,該地區(qū)已經(jīng)形成以現(xiàn)代服務業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構模式。這些地區(qū)人均收入和生活水平較高,促使該地區(qū)碳排放增長的主要動力是城市居民消費方式的轉(zhuǎn)變。該類地區(qū)實施低碳發(fā)展模式的重點在于轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)工業(yè)文明的消費觀念,倡導低碳消費方式。具體的舉措有:大力推廣建筑節(jié)能,鼓勵使用節(jié)能電器,降低單位產(chǎn)品生產(chǎn)和使用的能耗,提倡公交、步行以及騎自行車等綠色出行方式。

        第二類區(qū)域是廣東和海南,這些地區(qū)的主要特點是能源結(jié)構中煤炭的比例非常低,而石油、天然氣和電力等比重較大;產(chǎn)業(yè)結(jié)構中工業(yè)比重不大,人均排放量少。海南作為一個旅游強省和生態(tài)農(nóng)業(yè)大省,工業(yè)經(jīng)濟比重在全國是最小的省份之一。廣東省一直都是中國改革開放的前沿陣地,經(jīng)過這么多年的發(fā)展,產(chǎn)業(yè)逐漸轉(zhuǎn)型升級,逐漸從以前的資源、勞動密集型向技術、智力密集型轉(zhuǎn)換。

        第三類有吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、山西、甘肅、青海、新疆19個省區(qū),它囊括了中國絕大多數(shù)省區(qū)。這些地區(qū)人均收入比較低,正在承接東部發(fā)達地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,第二產(chǎn)業(yè)的比重在將來還會逐漸增加,工業(yè)耗能和工業(yè)碳排放也將會有較大的增長,這類省區(qū)應通過技術進步來調(diào)整產(chǎn)值的能源強度,充分發(fā)揮科學技術在減排中的作用,同時注意調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構,轉(zhuǎn)變生產(chǎn)模式,注重可再生能源的開發(fā)和利用,不能重走發(fā)達地區(qū)先污染再治理的老路。

        第四類有天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、山東、寧夏。這些省份是我國煤炭資源的主要產(chǎn)地,煤炭在能源結(jié)構中的比重非常大,同時工業(yè)在該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構中比重非常高,導致這些省份的能源強度非常高。這些地區(qū)也是我國減排壓力最大的地區(qū),在低碳減排方面最關鍵的是要努力提升煤炭資源的利用效率、降低能源強度、加大科技投入力度、使資源得到充分利用。

        通過以上聚類分析可以看出,中國省域間的差異很大,這種差異必然要求采取不同的減排政策和措施。

        [1]克勞斯·巴克豪斯,本德·埃里克森,伍爾夫·普林克等:多元統(tǒng)計分析方法——用SPSS工具[M].上海:格致出版社、上海人民出版社,2009.

        [2]張彬、姚娜、劉學敏:基于模糊聚類的中國分省碳排放初步研究[J].中國人口資源與環(huán)境,2011(1).

        [3]Johan Albrecht,Delphine Francois,Koen Schoors.A shapley decomposition of carbon emissions without residuals[J].Energy Policy,2002(30).

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