文档介绍：低碳视角下江苏产业结构调整探讨
王海侠
【摘要】改革开放以来江苏省产业结构趋于优化,但三大产业结构中工业比重明显过大,“高碳型”发展特征依然明显。运用灰色关联法分析了江苏能源消费、碳排放和产业结构之间的关联度,结果显示第二产业(包括工业)和能源消费、碳排放的关联度最高,其次为第三产业,为江苏产业结构调整明确了方向。
【关键词】产业结构灰色关联度低碳经济
一、引言
“十五”以来,江苏省三次产业结构逐步趋于合理,但高能耗特征依然明显。,%;,%。2005年,江苏省二氧化碳排放量居全国第四位。,明显高于北京、广东、浙江以及上海的水平。经济增长依靠能源、资源的大量消耗来支撑,以环境污染的加重为代价,致使环境承载力降低。
低碳经济是一种以低能耗、低污染、低排放为特点的发展模式。研究与实践均表明,能源消耗及温室气体排放与产业结构密切相关,同等规模或总量的经济,如果产业结构不同,则碳排放量可能相去甚远。当前江苏经济高速发展,同时面临着较大的温室气体减排压力,进一步调整产业结构,发展低碳经济成为面临的一项必要和迫切的任务。
二、江苏能源消耗、碳排放与产业结构的关联性实证分析
为明确产业结构调整的方向,下面研究江苏产业结构与能源消耗、污染物碳排放的关系,剖析产业结构调整对于发展低碳经济所起的作用。
(一)灰色关联理论
灰色关联度理论是根据因素之间发展态势的相似或相异程度,亦即“灰色关联度”来衡量因素间关联程度的一种新的分析方法。对于两个系统之间的因素,其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度,称为关联度。在系统发展过程中,若两个因素变化的趋势具有一致性,即同步变化程度较高,即可谓二者关联程度较高;反之,则较低。灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密,曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小(邓聚龙,1993)。
(二)灰色关联理论具体分析步骤
1、原始数据选取和分析序列
选用江苏省能源消费量(碳排放量)作为系统特征指标值(见表1),选取第一产业、第二产业、第三产业、工业的产值比重作为一系列的相关因素指标值(见表2),根据2010年江苏统计年鉴中有关数据,构建系统特征序列和相关因素行为序列。
2、对参考数列和比较数列进行无量纲化处理
由于系统中各因素的物理意义不同,导致数据的量纲也不一定相同,不便于比较,或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时,一般都要进行无量纲化的数据处理。无量纲化的数据处理有初值化、均值化、区问相对值化等多种方法,本文采用均值化处理。
3、计算关联系数
(1)
其中,
i n
i n
i=1,2,…,m,t=1,2,…,n,式中P称为分辨系数,—,。
4、求关联度
因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值,所以它的数不止一个,而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数集中