曹 昶， 樊重俊

（上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093）

全球氣候變暖是人類迄今面臨的最重大環(huán)境問題，也是21世紀(jì)人類面臨的最復(fù)雜挑戰(zhàn)之一.溫室氣體的排放是全球變暖的主要原因，作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體、全球最大出口貿(mào)易國(guó)、工業(yè)化和城市化進(jìn)程最快的國(guó)家，降低碳排放不僅來自國(guó)際的壓力，更主要是出于中國(guó)自身發(fā)展的需要.“十八”大報(bào)告第一次提出“推進(jìn)綠色發(fā)展、循環(huán)發(fā)展、低碳發(fā)展”，這將大大推進(jìn)中國(guó)的節(jié)能減排與環(huán)境改善.國(guó)家高度重視低碳經(jīng)濟(jì)，上海作為中國(guó)最大的經(jīng)濟(jì)中心城市，更應(yīng)該積極探索和率先走出一條低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展道路.因此，準(zhǔn)確、全面、完整地研究上海碳排放的影響因素，并進(jìn)行預(yù)測(cè)，顯得十分重要.通過研究結(jié)果，能夠有針對(duì)性地尋找降低上海市碳排放量的有效途徑和對(duì)策，為實(shí)現(xiàn)上海低碳發(fā)展提供建議，給中國(guó)其它區(qū)域降低碳排放量作示范.

1 指標(biāo)的選擇及數(shù)據(jù)來源

圍繞碳排放量的影響因素，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其作了廣泛的研究.徐國(guó)權(quán)等通過建立中國(guó)人均碳排放的因素分解模型分析了能源結(jié)構(gòu)、能源效率以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)我國(guó)人均碳排放量的影響，結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)中國(guó)人均碳排放的貢獻(xiàn)率成指數(shù)增長(zhǎng)，而能源效率和能源結(jié)構(gòu)對(duì)抑制中國(guó)人均碳排放的貢獻(xiàn)率呈倒“U”型趨勢(shì)［1］.蔣金荷利用碳排放的完全指數(shù)分解法分析了中國(guó)1995—2007年碳排放變化的影響因素和貢獻(xiàn)率，影響因素包括經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、能源強(qiáng)度效應(yīng)和碳強(qiáng)度效應(yīng)，分析模型結(jié)果表明1995—2007年對(duì)中國(guó)碳排放影響最大的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展［2］.李齊云等利用偏最小二乘法（partial least squares）建立了STIRPAT模型，從整體上對(duì)我國(guó)碳排放進(jìn)行了定量分析，研究結(jié)果表明：人均實(shí)際GDP和能源效率對(duì)我國(guó)的碳排放量影響很大，人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等對(duì)我國(guó)碳排放量存在不同程度的影響［3］.陳飛等利用低碳城市評(píng)價(jià)指標(biāo)定量化研究上海市碳排放量，提出了相應(yīng)的低碳城市發(fā)展策略［4］.

除了上述研究成果提出的影響因素外，城市化和外貿(mào)依存度對(duì)碳排放量也有一定的影響.但是2000—2011年間，上海的城市化水平和外貿(mào)依存度長(zhǎng)期維持在一定范圍內(nèi)，對(duì)上海市碳排放量的影響可以不作考慮.本文在上述研究成果的基礎(chǔ)上，對(duì)影響碳排放量的因素全面考慮和比較，結(jié)合上海實(shí)際情況，選取了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平、人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度作為上海碳排放量的影響因素.

a.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是能源消費(fèi)的動(dòng)力，對(duì)能源消費(fèi)的刺激作用十分明顯.改革開放以來，上海市經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，對(duì)能源的消耗越來越多，碳排放量也迅速增加.本文以上海市國(guó)民生產(chǎn)總值（GDP）表示上海市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平.

b.人口規(guī)模.人口規(guī)模的擴(kuò)大，必然消耗更多的能源，碳排放量也會(huì)隨之增加.上海市人口面臨著總量上升、老齡化、家庭小型化等各類人口變化趨勢(shì)交錯(cuò)并存的局面，這對(duì)上海市碳排放量有著重大而復(fù)雜的影響.

c.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放量的影響主要表現(xiàn)在各產(chǎn)業(yè)單位產(chǎn)值能源消耗不同.單位產(chǎn)值能耗越多，碳排放量越多.在三大產(chǎn)業(yè)中，第二產(chǎn)業(yè)為能源高能耗產(chǎn)業(yè)，單位第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值排放的碳是最多的.本文選擇第二產(chǎn)業(yè)在全市產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值中所占比重表示上海市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).

d.能源結(jié)構(gòu).能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放量的影響主要體現(xiàn)在各種能源的碳排放系數(shù)不同和利用率不同.同等產(chǎn)值的情況下，能源投入量的不同，碳排放量也不一樣.在各種能源中，煤炭的碳排放系數(shù)最高，同時(shí)利用率是最低的.本文選取煤炭占能源消耗總量的比重作為上海市能源結(jié)構(gòu)的指標(biāo).

e.能源強(qiáng)度.能源強(qiáng)度指每單位GDP所消耗的能量.能源強(qiáng)度是用于對(duì)比不同國(guó)家和地區(qū)能源綜合利用效率的最常用指標(biāo)之一，體現(xiàn)了能源利用的經(jīng)濟(jì)效益.能源強(qiáng)度越高，能源利用率越低，碳排放量越高.

本文的碳排放量采用文獻(xiàn)［5］計(jì)算的2000—2011年的上海市碳排放量，通過查閱歷年上海市統(tǒng)計(jì)年鑒得到GDP、人口數(shù)、第二產(chǎn)業(yè)在全市產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值中所占比重、煤炭占能源消耗總量的比重、每單位GDP所消耗的能量，數(shù)據(jù)如表1所示.

表1 上海市2000—2011年的碳排放量及其影響因素Tab.1 Carbon emissions and influential factors in Shanghai from 2000to 2011

2 上海市碳排放量影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析法衡量因素關(guān)聯(lián)程度，對(duì)一個(gè)系統(tǒng)發(fā)展態(tài)勢(shì)提供了量化的度量.由于一個(gè)地區(qū)的碳排放量的影響因素有其特定的區(qū)域特點(diǎn)，往往受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科學(xué)技術(shù)、法律、法規(guī)、政策和文化等諸多方面的影響，而這些因素的影響程度不完全清楚，可以作為一個(gè)灰色系統(tǒng).

灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析的步驟：

a.將上海市歷年碳排放量作為參考序列X0＝將GDP、人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度作為比較序列

b.對(duì)參考序列和比較序列進(jìn)行無量綱化處理.采用均值化變化，即用各序列的值除以各序列的平均值無量綱化后得到的序列如表2所示.

表2 無量綱化處理Tab.2 Dimensionless treatment

c.計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù).

根據(jù)文獻(xiàn)［6］中公式ηi（k）＝

求出GDP、人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度5個(gè)影響因素與碳排放量的關(guān)聯(lián)系數(shù).其中，ρ為分辨系數(shù)，ρ∈［0，1］.根據(jù)文獻(xiàn)［7］的分辨系數(shù)取值準(zhǔn)則計(jì)算得到0.256 8≤ρ≤0.5，為了方便計(jì)算，本文ρ取0.5.

表3 各影響因素與碳排放量的關(guān)聯(lián)度Tab.3 Correlation between influential factors and carbon emissions

比較關(guān)聯(lián)度的大小可知，對(duì)上海市碳排放量影響最大的因素是能源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，其次是人口規(guī)模、能源強(qiáng)度，最后是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).

能源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)上海市碳排放量影響巨大，這與上海市能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整和經(jīng)濟(jì)方式的改變?nèi)〉幂^大的成效有關(guān).在2000—2011年間，上海市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式由粗放型逐漸向集約型轉(zhuǎn)變，能源高能耗、高碳排放的第二產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的比重不斷下降，清潔能源比重逐漸增加，能源結(jié)構(gòu)不斷升級(jí)，對(duì)上海市碳排放量的增加起到了延緩的作用.值得注意的是，2009年的碳排放量略有降低，原因可能是經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到金融危機(jī)的影響，另一方面可能是受上海市政府對(duì)能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式改變政策的影響.人口對(duì)上海市碳排放量的影響也不容小視，人口的不斷增長(zhǎng)，對(duì)碳排放量起到了推動(dòng)作用［8］.但是，由于上海市政府的正確引導(dǎo)和市民素質(zhì)的提高，居民消費(fèi)觀念和低碳意識(shí)有了明顯提高，在一定程度上抵消了人口增長(zhǎng)帶來的碳排放量的增加.能源強(qiáng)度對(duì)上海市碳排放量的影響也很大，隨著經(jīng)濟(jì)體制的不斷完善和改革開放的不斷深入，各產(chǎn)業(yè)部門的能源效率不斷提高，能源強(qiáng)度不斷降低，有效地抑制了碳排放量的增加.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理調(diào)整，對(duì)上海市碳排放量的增長(zhǎng)也起到了一定的延緩作用.但是隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整緩慢，對(duì)上海市碳排放量的影響作用也逐漸減小.

3 基于正弦函數(shù)變換的GM（1，1）模型及檢驗(yàn)

綜合以上分析，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度都對(duì)上海市碳排放量有著重要的影響.對(duì)上海市碳排放量的各影響因素作灰色關(guān)聯(lián)分析，可以使上海市在采取降低碳排放量措施時(shí)，能夠抓住側(cè)重點(diǎn).為了進(jìn)一步檢驗(yàn)上海市降低碳排放量的效果，對(duì)上海市碳排放量預(yù)測(cè)顯得十分必要.

3.1 模型建立

a.對(duì)原始序列X0作標(biāo)準(zhǔn)化處理得到序列A0，使可得

b.對(duì)A0序列進(jìn)行正弦函數(shù)變換Y0（k）＝sinA0（k）（k＝1，2，…，12），得到序列Y0.

d.根據(jù)序列Y1建立GM（1，1）模型，得到白化型灰微分方程

積分后得到上述方程的離散解為

參數(shù)列β＝（a，b）T由最小二乘法確定

其中

e.將k＝1，2，…，12代入上式，得到模擬序列

g.由逆函數(shù)變換得到序列

h.序列經(jīng)過相應(yīng)的變換得到

3.2 模型結(jié)果及檢驗(yàn)

根據(jù)計(jì)算，2000—2011年上海碳排放量的預(yù)測(cè)值、相對(duì)誤差ξ0分別如圖1和表4所示.

表4 碳排放量的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差Tab.4 Relative error between the actual value and predicted value of carbon emissions

a.平均相對(duì)誤差

所以預(yù)測(cè)精度為二級(jí).

b.后驗(yàn)差檢驗(yàn)［9］

c.小誤差概率

所以小誤差概率為一級(jí).

運(yùn)用基于正弦函數(shù)變換的GM（1，1）模型，預(yù)測(cè)精度為二級(jí)，均方差比、小誤差概率都為一級(jí)，預(yù)測(cè)值比較準(zhǔn)確，精度較高，適合上海市碳排放量的預(yù)測(cè).表5（見下頁）給出了2012—2015年上海市碳排放量的預(yù)測(cè)值.

圖1 上海市碳排放量的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比Fig.1 Comparison between the actual value and predicted value of carbon emissions in Shanghai

上海市節(jié)能減排工作已經(jīng)取得了很大成績(jī)，但“十二五”期間也面臨許多新的挑戰(zhàn)和矛盾.從表5可以看出，如果繼續(xù)保持當(dāng)前的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平、能源強(qiáng)度、人口規(guī)模、能源結(jié)構(gòu)，到2015年上海市的碳排放量將突破8 500×104t，污染會(huì)更加嚴(yán)重，因此上海市加大節(jié)能減排力度勢(shì)在必行.

表5 上海市碳排放量預(yù)測(cè)Tab.5 Prediction of carbon emissions in Shanghai

4 結(jié)論及對(duì)策

綜合以上分析，上海市的碳排放量持續(xù)增長(zhǎng)，節(jié)能減排形勢(shì)緊迫，依據(jù)關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果，各影響因素的影響程度不同，提出建議如下：

a.能源結(jié)構(gòu)存在較大的優(yōu)化空間.隨著海外液化天然氣的引進(jìn)、川氣東送、西氣東輸?shù)裙こ痰膶?shí)施，上海市擁有充足的氣源，未來可以通過提高天然氣比重來調(diào)整能源結(jié)構(gòu)［10］.同時(shí)可以使用水電和核電代替本地火力發(fā)電，使上海市能源結(jié)構(gòu)得到進(jìn)一步優(yōu)化.

b.發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì).經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)上海市碳排放量影響很大.上海必須加快金融、保險(xiǎn)、旅游、文化等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展.尤其是高端服務(wù)業(yè)的發(fā)展.經(jīng)濟(jì)水平增長(zhǎng)的同時(shí)，必須減少化石能耗和碳排放，保護(hù)和改善城市生態(tài)環(huán)境，防止污染和其它公害.上海在培育發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)時(shí)，不僅要節(jié)約資源使用，減少二氧化碳的溫室氣體排放，而且也要更加關(guān)注其它資源的合理利用，更加關(guān)注環(huán)境生態(tài)保護(hù)，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)全面良性、健康、均衡、可持續(xù)發(fā)展.

c.積極倡導(dǎo)節(jié)能減排.在人口很難得到控制的情況下，上海市應(yīng)積極提高教育水平、人口素質(zhì)和居民節(jié)能意識(shí).深入開展節(jié)能減排宣傳教育，積極倡導(dǎo)節(jié)約型的生產(chǎn)方式、消費(fèi)模式和生活習(xí)慣.充分利用世博會(huì)對(duì)市民低碳意識(shí)的提升作用，大力倡導(dǎo)低碳消費(fèi)、綠色消費(fèi)理念，如倡導(dǎo)綠色出行，使上海更清潔、更綠色、更環(huán)保.

d.強(qiáng)化重點(diǎn)單位節(jié)能減排管理.開展鋼鐵、化工、石化、電力等高耗能、高排放行業(yè)企業(yè)節(jié)能減排自愿協(xié)議.理順在滬央企等重點(diǎn)用能單位的管理體制.對(duì)中小企業(yè)提供節(jié)能減排專項(xiàng)指導(dǎo)和服務(wù).健全能效標(biāo)識(shí)制度和推廣利用機(jī)制，完善節(jié)能減排監(jiān)察執(zhí)法機(jī)制.

總之，上海必須通過調(diào)整能源結(jié)構(gòu)、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)、降低能源強(qiáng)度、加大低碳技術(shù)研發(fā)和使用支持力度來落實(shí)提高節(jié)能減排任務(wù)，適應(yīng)“十八”大關(guān)于“推進(jìn)綠色發(fā)展、循環(huán)發(fā)展、低碳發(fā)展”總體要求.

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