楊克磊，張振宇

(天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072)

天津市碳排放預(yù)測及低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展對策分析
——基于改進(jìn)GM(1，1)模型

楊克磊，張振宇

(天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072)

基于灰色預(yù)測理論對GM(1，1)模型進(jìn)行改進(jìn)。選取天津市2000—2011年碳排放數(shù)據(jù)并利用Kaya恒等式測算碳排放量，進(jìn)而對天津市碳排放量進(jìn)行中短期預(yù)測。結(jié)果表明:改進(jìn)GM(1，1)模型具有較高的預(yù)測精度，適合進(jìn)行中短期預(yù)測。同時，針對較嚴(yán)峻的碳排放形勢，提出了天津市“十二五”期間發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的對策。

碳排放;灰色預(yù)測;GM(1，1)模型

面對全球氣候日趨變暖的嚴(yán)峻形勢，我國承諾到2020年碳排放強度較2005年下降40%～45%，同時將碳排放列入了“十二五規(guī)劃”綱要的約束指標(biāo)。為了完成這項莊嚴(yán)的承諾，需要將碳減排的任務(wù)切實分配到各省市。天津市作為我國北方的經(jīng)濟(jì)中心、國際港口城市，以制造業(yè)為主的重工業(yè)占據(jù)著主導(dǎo)地位，碳排放量巨大，理應(yīng)以此為契機(jī)，推動能源結(jié)構(gòu)創(chuàng)新，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，大力發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，為我國節(jié)能減排貢獻(xiàn)力量。根據(jù)國家發(fā)改委“十二五規(guī)劃”的碳排放強度目標(biāo)分解方案，天津市在“十二五”期間碳排放強度應(yīng)下降19%。同時，《天津市國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十二個五年規(guī)劃》指出:天津市“十二五”期間GDP年均增長約為12%。因此，碳排放預(yù)測對于天津市能否完成“十二五”碳減排任務(wù)顯得尤為重要。

在碳排放預(yù)測方面，Kaya［1］認(rèn)為影響碳排放量的因素有人口、人均GDP、單位GDP能耗和能源結(jié)構(gòu)，并提出了測算碳排放的恒等式，為碳排放預(yù)測奠定了基礎(chǔ)。姜克雋等［2］借助中國政策綜合評價模型(IPAC)對中國未來幾十年的排放量進(jìn)行了預(yù)測，并分析了到2050年的低碳發(fā)展情形。渠慎寧等［3］運用STIRPAT模型預(yù)測了我國未來幾十年的碳排放峰值，為我國發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)提供了指導(dǎo)。隨著灰色預(yù)測理論的廣泛應(yīng)用，趙愛文等［4］通過灰色GM(1，1)模型對中國碳排放進(jìn)行了短期預(yù)測，預(yù)測結(jié)果令人滿意。王鐘羨等［5］認(rèn)為GM(1，1)模型的精度與背景值的設(shè)定有關(guān)，并針對模型的指數(shù)特性給出了一種背景值的優(yōu)化公式。本文在以上研究成果的基礎(chǔ)上，選取天津市2000～2011年碳排放數(shù)據(jù)，對灰色GM(1，1)模型進(jìn)行改進(jìn)，以便能較準(zhǔn)確地預(yù)測天津市未來幾年的碳排放量，為天津市實現(xiàn)“十二五”碳減排任務(wù)提供參考依據(jù)。

1 灰色GM(1，1)模型與改進(jìn)

1.1 灰色GM(1，1)模型

灰色GM(1，1)預(yù)測模型有很多優(yōu)勢:能在原始數(shù)據(jù)較少的情況下得到滿意的預(yù)測結(jié)果，既可以用于短期預(yù)測，也可以用于中長期預(yù)測，且預(yù)測精度比其他一般預(yù)測模型要高［6］。但是，傳統(tǒng)的GM(1，1)模型存在一個缺陷:如果選取的原始數(shù)據(jù)序列自身的光滑度不高，抑或包含有斷點時，會大大降低模型的預(yù)測精度。因此，需要對傳統(tǒng)的GM(1，1)模型做適當(dāng)改進(jìn)，使得利用灰色預(yù)測的數(shù)據(jù)更加精確。

1.2 模型的改進(jìn)

為了提高灰色GM(1，1)模型的適用性，需要對傳統(tǒng)模型做以下2方面的優(yōu)化:第一，對原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)序列的光滑度;第二，對模型背景值進(jìn)行優(yōu)化，使得模型的背景值與灰度值趨向一致，提高預(yù)測的精度。

1)原始數(shù)據(jù)序列的預(yù)處理

由于灰色GM(1，1)模型是根據(jù)累加生成序列和最小二乘法的原理建立的齊次指數(shù)增長模型，其預(yù)測精度與原始數(shù)據(jù)的增長趨勢有很大關(guān)系，原始數(shù)據(jù)的光滑度越高，模型的預(yù)測精度也越高。因此，有必要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

對原始數(shù)據(jù)序列做對數(shù)變換，令Y(0)=?y(0)(1)，y(0)(2)，…y(0)(n)」，其中，y(0)(k)= ln x(0)(k)，k=1，2，…n。利用平滑度更高的序列進(jìn)行預(yù)測，最后將預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行逆變換即可得到原始數(shù)據(jù)序列的預(yù)測值。

2)GM(1，1)模型背景值的優(yōu)化

根據(jù)灰色GM(1，1，)模型的指數(shù)特性，對傳統(tǒng)模型的背景值進(jìn)行優(yōu)化，使模型的背景值與灰度值更加協(xié)調(diào)［7-11］。王鐘羨等忽略原始數(shù)據(jù)序列的凹凸性，使傳統(tǒng)模型的背景值總是大于實際的背景值，利用區(qū)間求積分提出了一種背景值的優(yōu)化公式。本文同樣采取這種方法對背景值進(jìn)行優(yōu)化。

2 天津市碳排放預(yù)測

2.1 樣本選取

2.2 碳排放預(yù)測

通過Matlab編程，將灰色預(yù)測模型擬合值進(jìn)行逆變換，可得到天津市碳排放預(yù)測數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 天津市碳排放預(yù)測數(shù)據(jù)

2.3 模型精度檢驗

2.4 結(jié)果分析

基于改進(jìn)GM(1，1)的碳排放預(yù)測模型具有較高的精度，其最大相對誤差為5.29%，最小相對誤差為0.30%，平均相對誤差僅為2.77%，預(yù)測精度為二級;后驗方差和小誤差概率精度均為一級，能夠很好地用來預(yù)測天津市未來幾年的碳排放量。

從表1可以看出:2000年以來，天津市碳排放量一直保持著較高的上升勢頭，如果保持目前的能源與環(huán)境政策，“十二五”期間平均每年碳排放增長約11.62%，到2015年碳排放將達(dá)到8 522.52萬噸，較2011年上升55.21%?！短旖蚴袊窠?jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十二個五年規(guī)劃》指出:天津市“十二五”期間GDP年均增長約12%。因此，天津市要完成“十二五”規(guī)劃碳排放強度下降19%的任務(wù)，形勢比較嚴(yán)峻。

3 低碳對策分析

根據(jù)改進(jìn)灰色GM(1，1)模型可知，“十二五”期間天津市碳排放仍然保持較高的增長。為了完成天津市“十二五”規(guī)劃節(jié)能減排的目標(biāo)，打造“國際港口城市、北方經(jīng)濟(jì)中心和生態(tài)宜居城市”，天津市應(yīng)該從以下幾個方面落實低碳對策:

1)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)。天津市工業(yè)尤其是制造業(yè)占據(jù)著絕對主導(dǎo)地位，要想發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，應(yīng)當(dāng)大力推動服務(wù)業(yè)發(fā)展，調(diào)整重工業(yè)與輕工業(yè)的比例。同時，大力推廣風(fēng)能、太陽能、天然氣等清潔能源和可再生能源，減少煤炭等化石燃料消費，實現(xiàn)能源消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。

2)加快科技創(chuàng)新。鼓勵企業(yè)通過技術(shù)進(jìn)步實現(xiàn)技術(shù)減排，提高能源使用效率，降低單位產(chǎn)出能耗，有效降低碳排放;同時，天津市應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步建立有效的能源監(jiān)管機(jī)制，制定和完善產(chǎn)品能耗指標(biāo)體系，加強監(jiān)管。

3)加快建立和完善低碳政策法律法規(guī)體系，使天津市發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)有法可依，強化發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的法律意識，科學(xué)合理地引導(dǎo)企業(yè)向低碳模式轉(zhuǎn)變，對違規(guī)企業(yè)依法整改懲治。

4)大力倡導(dǎo)低碳生活，提高居民節(jié)能減排意識，逐步轉(zhuǎn)變消費習(xí)慣和生活方式，從自我做起，從小事做起，共建低碳環(huán)保城市。

［1］Kaya Y.Impact of carbon dioxide emission control on GNP growth:interpretation of proposed scenarios［J］.IPCCEnergy and Industry Subgroup，Response Strategies Working Group，Paris，1990:76.

［2］姜克雋，胡秀蓮，莊幸，等.中國2050年低碳情景和低碳發(fā)展之路［J］.中外能源，2009，14(6):1-7.

［3］渠慎寧，郭朝先.基于STIRPAT模型的中國碳排放峰值預(yù)測研究［J］.中國人口資源環(huán)境，2010，20(12):10 -15.

［4］趙愛文，李東.中國碳排放灰色預(yù)測［J］.數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2012，42(4):61-67.

［5］王鐘羨，吳春篤.GM(1，1)改進(jìn)模型及其應(yīng)用［J］.數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2003，33(9):20-25.

［6］熊銳，陳拴發(fā)，關(guān)博文，等.凍融循環(huán)條件下瀝青混合料的耐久性及其GM(1，N)預(yù)測［J］.武漢理工大學(xué)學(xué)報，2012(3):42-45.

［7］王瑞娜，唐德善.基于改進(jìn)的灰色GM(1，1)模型的人口預(yù)測［J］.統(tǒng)計與決策，2007(20):93-95.

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［9］董奮義.基于新改進(jìn)GM(1，1)模型的中國企業(yè)債券融資發(fā)展預(yù)測［J］.中國管理科學(xué)，2007，15(4):93 -97.

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［11］王曉佳，楊善林.基于組合插值的GM(1，1)模型預(yù)測方法的改進(jìn)與應(yīng)用［J］.中國管理科學(xué)，2012，20(2): 129-134.

(責(zé)任編輯 劉舸)

Prediction of Carbon Em issions and Countermeasure Analysis of the Low-Carbon Econom ic Development in Tianjin——Based on GM(1，1)Optimization Model

YANG Ke-lei，ZHANG Zhen-yu
(College ofManagement and Economics，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

Based on grey prediction theory，the GM(1，1)model is optimized，and carbon emissions data of Tianjin from 2000 to 2011 is chosen to predict the short-term carbon emissions.The result shows that，GM(1，1)optimization model improves the precision greatly，and is suitable for shortterm prediction.And countermeasure is proposed to develop low-carbon economy during the 12th fiveyear-plan against the severe situation.

carbon emissions;grey prediction;GM(1，1)model

O 21;F062.1

A

1674-8425(2014)02-0111-04

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2014.02.024

2013-06-13

楊克磊(1963—)，男，河北懷來人，博士，副教授，主要從事技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理，公司理財，公司金融，管理科學(xué)與工程等方面的研究;張振宇(1988—)，男，河南開封人，碩士研究生，主要從事技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理方面的研究。

楊克磊，張振宇.天津市碳排放預(yù)測及低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展對策分析［J］.重慶理工大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2014 (2):111-114.

format:YANG Ke-lei，ZHANG Zhen-yu.Prediction of Carbon Emissions and Countermeasure Analysis of the Low-Carbon Economic Development in Tianjin——Based on GM(1，1)Optimization Model［J］.Journal of Chongqing University of Technology:Natural Science，2014(2):111-114.