浙江省低碳城市评价模型研究(WORD档).doc

/sundae_meng浙江省低碳城市评价模型研究摘要：据联合国统计，全球各大城市容纳了世界总人口的一半以上，排放的温室气体占到总量的75%。因此，为了减缓气候变化、确保人类社会可持续发展，发展低碳经济，推进低碳城市建设已经成为未来发展的主旋律。本文从国内外相关研究着手，探索建立了适应我国低碳城市发展的评价模型，该模型由经济发展水平、低碳发展水平、社会发展水平三大系统、14个指标构成，并采用层次分析法来客观、准确地确定各指标的相对权重，之后运用该模型对2000-2009年浙江省低碳发展水平进行了综合评价。文章在总结浙江省新能源、城市交通、低碳建筑等发展模式的基础上，提出保障浙江省低碳经济顺利发展的对策建议。关键词 ：低碳城市；主成分分析；层次分析；综合评价A Study on Zhejiang Province about Low-carbon Cities Evaluation Model Abstract: According to the UN statistics, more than half of the people in the world live in the city and the total amount of greenhouse gas emissions account for 75%. In order to mitigate climate change, ensure sustainable development of human societ, develope the low-carbon economy and promote low-carbon development of urban construction has become the main theme in the future. This research started from domestic and foreign which explore and establish the development of low-carbon city evaluation system,t he system consists of econ-omic development, low-carbon development, and social development of three major systems, 14 indicators. It designs a structural model of indexes systems and determines the importance of each index in light of their affect to the development of low-carbon city by using AHP method. Then the model provided by the research will be applied to evaluate the low-carbon development of Zhejiang Province in 2000-2009. Finally, this paper summarise that base on the new energy, low carbon transport, low carbon construction and other low-carbon development model in order to suggest the development of low-carbon economy smoothly in Zhejiang Province. Key words: Low-carbon economy；PCA；AHP；Comprehensive Evaluation目 录1 研究背景及意义12 浙江省低碳城市评价模型构建22.1 评价模型的建立22.1.1 指标的设立22.1.2 主要指标的解释32.1.3 数据来源及假设条件42.2 指标权重方法的选择42.2.1 指标的正向化处理42.2.2 主成分分析法42.2.3 层次分析法62.3 选用的评价模型82.3.1 各子系统评价模型82.3.2 综合水平评价模型82.4 低碳城市评价判断83 浙江省低碳城市发展水平评价93.1 浙江省低碳城市发展现状93.2 浙江省低碳城市发展水平104 结论与建议194.1 结论分析194.2 对策建议195 模型评价205.1 评价模型的优点205.2 评价模型的缺失与改进21参考文献221 研究背景及意义联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第四次评估报告指出，自1906-2005年的100年时间以来，全球地表平均温度升高了0.74，预计到21世纪末全球平均海平面将上升14-44厘米，届时11亿至32亿人的饮水可能遇到问题，2亿至6亿人将面临饥饿的威胁，每年沿海地区2亿至7亿居民将遭受洪涝灾害。中国气候变暖趋势与全球的总趋势基本一致。据中国气象局发布的最新观测结果显示，近30年来中国沿海海表温度上升了0.9，沿海海平面上升了90毫米。根据气候模型预测，到2100年为止，全球气温估计将上升大约1.45.8(2.510.4华氏度)。根据这一预测，全球气温将出现过去10000年中从未有过的巨大变化，它将危及水资源安全，能源安全，甚至危及到人类的生存。据科学家观测，我国的降水时间和分布发生了很大的变化：2010年初，我国的西南大部分地区出现了历史罕见的旱灾，造成人畜饮水困难，大部分农作物绝收，而同期西北、东北却频繁受到暴风雪袭击，南方部分省市在4月份普降暴雨，造成严重的洪涝灾害，是的防洪期提前到来。在曼哈顿几乎被大雪埋没的同时，北极仍在不断的融化。据科学家的研究，中国未来的气候变暖趋势将进一步加剧，而全球变暖的主要原因是人类活动。目前我国正处于工业化与城市化进程不断加快的现实中，煤炭石油与天然气等化石能源的大量使用，产生了大量的温室气体（主要包括二氧化碳、甲烷和氧化亚氮等）导致大气中温室气体浓度增加所引起的。城市作为人类活动的经济中心，是社会发展的中坚力量。2010年城市蓝皮书指出；中国城镇人口已经达到6.2亿，城镇化率达到46.6%，预计“十二五”期间城镇人口数将超过农村达到52%左右。城市发展在国民经济中的主体地位更为强化。随着城市化进程的不断深入，城市对资源的需求和碳排放量的扩张都远远超出其所能承载的界限。城市正在成为一个巨大的温室气体排放源。据联合国统计，全球各大城市所排放的温室气体占到总量的75%。城市无法回避自己在减少温室气体排放中所应承担的重要责任。建设低碳城市成为发展低碳经济的重点。低碳城市已经成为世界各国的共同追求，很多国际大都市都以建设低碳城市为荣。我国的城市在发展过程中，也存在着能源供应紧张、交通拥堵、环境恶化等一系列问题。浙江作为一个GDP大省，同时也是能源消耗大省，这不仅表现在浙江省每年的经济规模与经济总量上，更重要的是能够快速转变传统高消耗、高排放、高增长的发展模式，在保持经济继续增长的同时，发展低碳经济，这对于中国快速城市化进程中的其他城市都将有很强的借鉴作用。但是，低碳经济如何发展？如何评价一个城市的低碳水平？为此，迫切需要建立一套合理、操作简单的低碳城市评价体系来回答上述问题。2 浙江省低碳城市评价模型构建2.1 评价模型的建立2.1.1 指标的设立低碳城市建设发展是一项系统工程，具体涉及经济发展、社会稳定、环境保护等各个方面，因此，需要从不同方面、不同层次上对城市进行系统且具体的评估。只采用一个或几个指标无法满足需要，因而就有了采用经济、社会、环境三个子体系的理论及现实要求。通过对三个子系统的剖析得出：（1）低碳经济，是指在可持续发展理念指导下，尽可能地减少温室气体排放，达到经济社会发展与生态环境保护双赢的一种经济发展形态。城市的发展以经济为基础，所以在指标体系中应当包含经济发展指数。本文选择了人均GDP、城镇居民人均可支配收入、居民消费价格指数、城镇固定资产投入。（2）营建低碳城市，必须要重视节能减排和环境保护，要提高能源利用效率、改善能源结构、加快产业结构升级、加强生态环境保护，从而实现减排目标。本选择了人均CO2排放量、人均绿化面积、第三产业占GDP比重、万元GDP能耗、公共交通运营率、工业废水排放达标率、能源消费弹性系数。（3）发展低碳经济，可以使我们的社会才会更加安定。因此涉及社会安定的指标在体系中也应该有所体现。本文选取了城镇登记失业率、基本养老保险覆盖率、恩格尔系数。根据数据的可获取性以及对经济发展、低碳发展和社会发展三大体系的理解，本文提出以低碳发展为核心，经济发展为手段，社会发展为基础的综合性的低碳城市评价指标体系。该体系的最高综合指数为低碳城市综合发展度，用来评价一个城市低碳经济的综合水平。它包含经济发展指数、低碳发展指数和社会发展指数，称为三个子系统，而各个子系统下面，又包含若干个终极指标，完整的指标体系见表2.1。表2.1 低碳城市发展评价模型指标体系 一级指标二级指标三级指标指标性质低碳城市综合发展度经济发展指数人均GDP（元/人）XB1正城镇居民人均可支配收入（元）XB2正居民消费价格指数XB3负城镇固定资产投资（元）XB4正低碳发展指数人均CO2排放量（吨）XB5负能源消费弹性系数XB6负万元GDP能耗（吨标准煤）XB7负第三产业比重（%）XB8正绿化覆盖率（%）XB9正公共交通运营效率（万人次/每辆）XB10正工业废水排放达标率（%）XB11正社会发展指数城镇登记失业率（%）XB12负基本养老保险覆盖率（%）XB13正恩格尔系数XB14负2.1.2 主要指标的解释1.经济发展指数（1）居民消费价格指数：是反映一定时期内城市居民所购买的生活消费品价格和服务性价格变动趋势和程度的相对数，该指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对城市居民实际生活费支出的影响程度。（2）城镇固定资产投资：指城镇各种登记注册类型的企业、事业、行政单位及个体户进行的计划总投资超过50万元建设项目投资、房地产开发投资等。该指标在一定程度上反应了一个城市的发展水平。2.低碳发展指数（1）人均二氧化碳排放量:据专家研究表明，1千克标准煤燃烧会释放2.493kgCO2。根据浙江省每年的能源消耗量可以大概估算出CO2排放量除以常住人口数，就可以得到人均CO2排放量。（2）能源消费弹性系数：能源消费量年平均增长率与同期GDP年平均增长率的比值。是反映能源消费增长速度与国民经济增长速度之间相应关系的指标。（3）万元GDP能耗：指一定时期内，一个地区每增长一万元国民生产总值所需要消耗的能源。单位GDP的耗能总量越低，说明能源的利用效率越高。（4）第三产业产值占GDP比重：指第三产业的生产总值占地区产值的比例。因为第三产业对化石燃料的消耗较少，第三产业比重越高就表明，该地区的经济产业结构越好，碳排放量越低。（5）公共交通运营效率：指的是平均每辆公共汽车一年的客运量。实际研究表明，公共汽车、地铁等对私家车有一定的替代效应，完善的公交系统有助于减少汽车的数量，从而降低CO2排放量。 3.社会发展指数（1）恩格尔系数：即食物支出金额在消费性总支出金额中所占的比例，比例越低表明收入越高，生活越富足，反之，生活越贫困。它是反应社会稳定的重要指标之一。2.1.3 数据来源及假设条件1.数据来源本文选择的数据均来自于浙江省统计年鉴，该数据由浙江省统计局统计所得，具有真实性和可靠性。本文选取了20002009年间数据作为该评价模型的研究基础，为浙江省近10年以来低碳城市的建设与发展构建评价模型并作出评价。2.数据假设（1）假设每千克标准煤燃烧释放的CO2相等。（2）在计算平均指标时，只考虑浙江省常住人口数量，不考虑流动人口。2.2 指标权重方法的选择从表2.1可以看出，整个评价模型的指标体系是多层次，多方面的，因此，本文的评价过程将分成两个部分：首先利用主成分分析法分别确定三个子系统内部指标的主成分得分，同时以各主成分的方差贡献率作为权重，对子系统内部指标进行加权综合，从而计算出该评价体系各子系统得分；然后利用层次分析法确定各个子系统的权重，对三个子系统进行加权综合，从而求出最终的低碳城市指数。以下是对这2种方法进行简单的介绍。2.2.1 指标的正向化处理 在建立的评价指标中,由于有些指标是正向指标,有些是逆向指标，同时各个指标之间的量纲不同，如果直接运用这些指标对低碳城市进行评价就存在不合理性，因此，有必要对这些指标进行正向化处理。具体步骤如下: 1.指标的正向化处理。根据所选择的低碳社会评价指标，指标不可能取值为零，因此，对逆向指标可以通过如下公式进行正向化处理: (2.1) 公式中逆向指标的原始数值，为该指标的正向化指标值。对于适度指标，则可以运用下面公式进行正向化处理: (2.2) 公式中逆向指标的原始数值，为该指标的正向化指标值。为该指标的适度值。通过上述数值正向化处理，所有的指标就能体现出该指标的数值越大，反映该区域低碳社会发展水平越高。2.2.2 主成分分析法1.基本原理主成分分析法是把多项指标转化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。其基本思想是从众多的观测变量中综合出携带原始数据信息最多且相互独立的几个因素来解释原有数据变量，其目的是使多维变量降维，从而简化数据结构，给研究和分析问题带来方便P。2.具体步骤（1）原始数据的标准化采集p维随机向量的n个样品，i=1，2.,n, np,构造样本阵，对样本阵进行标准化变换： ( i=1,2.n ; j=1,2.p ) (2.3) 其中原始变量的标准化变量。 (2.4) (2.5)（2）由标准化数据计算相关矩阵R。计算已做标准化处理的评价指标的相关系数矩阵R，其中的相关系数矩阵R，其中其元素表示元素与的相关系数。 (i,j=1,2.,p) (2.6)（3）计算R的特征根和特征向量，并确定主成分个数。解特征方程 ，得到p个特征根，主成分确定按照 确定m值，与（j=1,2.,m,）对应的特征向量记为，与相对应的主成分即成为第j个主成分，记为，其中是标准化后的变量在第i个主因子上的符合构成的向量；是矩阵R的第i个特征值。2.2.3 层次分析法 1.基本原理 层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。 2.操作步骤 （1）建立层次结构模型。深入分析实际问题的基础上，将各个因素划分不同层次，并画出层次结构图的垂直以及横向关系。 （2）构造判断矩阵及一致性检验。从层次结构模型的第2层开始，对于从属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素，用成对比较法和19比较尺度构造成对比较阵，直到最下层。表2.2 层次分析法中1-9的含义标度含义1第i个个因素与第j个因素同等重要3第i个个因素与第j个因素稍微重要5第i个个因素与第j个因素明显重要7第i个个因素与第j个因素强烈重要9第i个个因素与第j个因素极端重要2、4、6、8表示上述相邻判断的中间值 由上可知，若元素i与元素j的重要性之比为上述某一数值，则元素j与元素i重要性之比 （3）层次单排序及一致性检验。对每一个成对比较阵计算最大特征根及对应的特征向量，同时利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，特征向量(归一化后)即为权向量：若不通过，需重新构造成对比较阵。 计算衡量一个成对比矩阵A（n1 阶方阵）不一致程度的指标CI： (2.7)其中是矩阵 A 的最大特征值。 从有关资料查出检验成对比较矩阵A一致性的标准RI：RI称为平均随机一致性指标，它只与矩阵阶数有关。 按下面公式计算成对比较阵A的随机一致性比率CR： (2.8) 判断方法如下：当CR0.1时，判定成对比较阵A具有满意的一致性或其不一致程度是可以接受的；否则就调整成对比较矩阵A，直到达到满意的一致性为止。 （4）计算组合权向量并做组合一致性检验。上面我们得到的是一组元素对其上一层中某元素的权重向量。我们最终要得到各元素，特别是最低层中各方案对于目标的排序权重，从而进行方案选择。总排序权重要自上而下地将单准则下的权重进行合成。设上一层次（A层）包含共m个因素，它们的层次总排序权重分别为。又设其后的下一层次（B层）包含n个因素，它们关于的层次单排序权重分别为（当与无关联时，）。先求B层中各因素关于总目标的权重，即求层各因素的层次总排序权重，计算按下表所示方式进行，即，i=1,2.n。将低碳城市评价指标体系的目标层设为A，准则层设为B，构造B相对于A的判断矩阵，见下表2.3。表2.3 判断矩阵 层A层B.B层总排序权值.对层次总排序也需作一致性检验，检验仍像层次单排序那样由高层到低层逐层进行。这是因为虽然各层次均已经过层次单排序的一致性检验，各成对比较判断矩阵都已具有较为满意的一致性。但当综合考察时，各层次的非一致性仍有可能积累起来，引起最终分析结果较严重的非一致性。设B层中与相关的因素的成对比较判断矩阵在单排序中经一致性检验，求得单排序一致性指标为，（j=1,2.m），相应的平均随机一致性指标为（， 已在层次单排序时求得），则B层总排序随机一致性比例为: (2.9)当CR0.1时，认为层次总排序结果具有较满意的一致性，并接受该分析结果。2.3 选用的评价模型2.3.1 各子系统评价模型 在主成分分析法确定各综合评价因子权重的基础上，构造评价模型，即： (2.10) 其中为第k年第l项指数值。为各综合因子的权重值(即为主成分贡献率)，为综合因子的主成分得分，n为主成分个数。2.3.2 综合水平评价模型 在各模块能力水平值确定后，采用层次分析法来确定各子系统的权重，然后再进行综合能力水平指数的计算。其计算模型为： (2.11) 其中为第k年综合水平指数，为各子系统的权重值，为第k年北京市低碳经济发展的第l个指数值。2.4 低碳城市评价判断 本文在参考国内外相关碳排放研究资料的基础上，通过咨询专家建立起低碳经济评价等级标准。根据指标值综合合成方法计算出M值，再与评价等级标准相比较，判断低碳经济发展水平。低碳经济的评价等级标准如表2.4 所示。表2.4 低碳经济类型综合指数 经济类型大于1.165低碳经济1.01.165中低碳经济0.8751中碳经济0.6750.875中高碳经济0.420.675 高碳经济小于0.42 超高碳经济3 浙江省低碳城市发展水平评价3.1 浙江省低碳城市发展现状自保定和上海被确定为低碳经济试点城市后，低碳经济的概念迅速传播，自此被国人知晓。2010年初，杭州市成功入选低碳中国贡献城市，2011年杭州成为城市低碳交通运输体系试点之一，表明浙江走在低碳城市的前沿。其实很早之前，浙江省已经在做与低碳有关的事情了：2001年，省政府先后制定出台了浙江省单位GDP能耗考核体系实施方案、资源节约和环境保护行动计划以及与其相配套的浙江省节能降耗实施方案，制定下发了关于改进和加强信贷支持节能减排工作的指导意见、浙江省水泥工业节能降耗工作指导意见。这些政策的出台，为浙江省发展低碳经济起到了很好的指导作用。 （一） 新能源及可再生能源利用十一五规划以来，浙江省不遗余力的加大对新能源的开发和使用，主要有以下几个方面：一是重视核电发展。中国核电从浙江起步，至今已建成秦山核电一期、二期、三期，核电总装机容量占全省电力总装机容量的5.8%，远高于全国1.3%的平均水平。二是积极引进天然气。自2004年西气东输入浙以来，天然气利用速度加快。2009年全省实际供气19亿方，基本保障了城市、电厂等计划合同用户用气需求。三是大力发展可再生能源。浙江省已建造了几个小规模的风电场，例如大陈岛风电场等。此外，我省加快推进了光伏发电、潮汐能和生物质能等可再生能源资源普查和示范项目建设。目前天然气、一次电力等清洁能源比重已从2000年5.9提高到2009年20%，比例逐年上升，能源结构得到初步优化，为浙江实现低碳发展奠定了良好的用能基础。（二）抓紧实施节能减排浙江省高度重视节能减排工作，善于利用财税政策来调节。加快高能耗行业内部结构的调整，加快淘汰电力、钢铁、建材、造纸、味精、印染、皮革、电镀等行业的落后产能。2010年，宁波钢铁厂关停了一座2500立方米的炼铁高炉，停产后宁钢将减少一半产能，每月减少综合能耗近10万吨标煤。同时，重点行业节能成效显著，结构节能工作有力推进。2006 年万元GDP能耗下降3.52% 、2007年下降4.18%、2008年下降5.49%、2009 年下降5.4%。全社会万元GDP能耗降至0.74吨标煤，累计完成“十一五”单位GDP能耗下降17.3%，提前实现了前四年的目标进度。（三） 大力发展第三产业 2001年后，浙江省第三产业规模不断扩大，占GDP比重连续3年保持在40%左右，作用不断增强，成为了税收的新增长点和吸收劳动就业最主要的渠道。统计资料显示，随着服务业快速发展，仅2004年一季度，全省地方财政营业税就达到了83.7亿元，比去年同期增长31.5%，高于地方一般预算收入5.4个百分点。（四）着手打造低碳建筑目前杭州市在建的东站太阳能建筑建成后将成为国内最大的单体建筑太阳能光伏发电项目。东站枢纽站房上将覆盖太阳能薄膜，实现光伏发电和轨道交通建筑房屋一体化。该项目总装机容量为10兆瓦，估计每年至少可减少二氧化碳排放5000吨。3.2 浙江省低碳城市发展水平3.2.1 经济发展水平评价根据上一章所建立的评价模型，选取了2000-2009浙江省统计数据，并经过正向化和量纲化转变，得到浙江省近10年的经济发展状况。结果如下：表3.1 2000-2009年浙江省经济发展水平项目2000-1.229 -1.308 0.159 -1.365 2001-1.115 -1.083 0.808 -1.164 2002-0.915 -0.845 1.217 -0.965 2003-0.610 -0.567 0.357 -0.565 2004-0.265 -0.308 -0.761 -0.137 20050.027 0.024 -0.136 0.232 20060.394 0.399 0.060 0.537 20070.882 0.837 -1.279 0.814 20081.306 1.246 -1.694 1.085 20091.525 1.604 1.268 1.527 注：；1.计算相关系数矩阵主成分分析的目的，是从原有众多的指标中综合出少量具有代表意义的主要成分变量，这其中包含一个潜在要求，即原有指标之间应具有较强的相关关系。因此，在主成分分析刚开始的时候，我们需要求出各个指标的相关矩阵，对原有指标进行相关分析。利用SPSS统计分析软件，我们得到相关系数矩阵R，见下表： 表3.2 浙江省经济发展水平相关系数矩阵1.000.998-.401.991.9981.000-.356.992-.401-.3561.000-.374.991.992-.3741.000从相关系数表3.2中明显可以看到，1与2，1与4以及2与4之间相关系数很高，均达到了0.99以上，这表明这几项指标之间存在很大相关性，我们有理由对这些重复指标进行主成分分析，得出能够代表经济发展水平综合情况的若干个主成分因子。2.计算样本相关矩阵的特征值特征值又被称为方差贡献率，特征值越大代表主成分对子系统的解释能力越强。主成分方差贡献率表示主成分方差在总体方差的占有率。在下面的计算中，将直接选用方差贡献率作为主成分的权重，与主成分得分一起，最终求出子系统得分。计算结果如下：表3.3 R的特征值、贡献率和累计贡献率主成分特征值贡献率累计贡献率特征值贡献率累计贡献率13.18379.58279.5823.18379.58279.5822.80620.13999.7213.011.27099.9924.000.008100.000 3.确定主成分个数由上表可知，特征值大于1的只有一个，观察其累计方差贡献率近80%，基本达到要求，表示已经足够解释该子系统，所以选取一个主成分即可。4.计算各主成分得分和综合得分主成分得分是由其单位特征向量中的元素与相对应的标准化的变量线性组合而成的。根据回归法计算出的主成分得分系数，如下表3.4：表3.4 主成分得分系数表指标主成分10.3110.309-0.1630.309 在第一主成分中，B、的系数均在0.31左右，因此，第一主成分主要反映浙江省城市的经济发展水平。根据上表我们可以写出以下的主成分得分函数： SPSS软件在得出主成分函数的同时计算各个主成分函数的得分。计算综合得分时，应针对不同的主成分赋以不同的权数，本文仅选择方差贡献率来作为权数，于是得到经济发展水平综合得分的计算公式如下：根据公式可得到综合得分情况如下：表3.5 浙江省经济发展水平主成分综合得分2000200120022003200420052006200720082009主成分1-1.24 -1.171 -1.03 -0.60-0.10 0.110.398 0.99 1.41 1.24综合得分-0.99 -0.94 -0.83-0.48-0.080.09 0.319 0.791.130.99图3.1 经济发展主成分和综合得分趋势由图表可以看出，浙江省经济发展一直呈现出良好、稳步提高的发展势态，这与多年来浙江省政府积极带领浙江各行业蓬勃发展特别是对民营企业的支持是离不开的。浙江省的经济增长速度一直以来在全国名列前茅。尤其在2002至2007年间增长速度更是路高歌前进，到2009年增长速度逐渐放慢了脚步，这也是浙江省政府积极响应全球低碳经济要求而进行的增长方式转变，放缓增长的脚步，更加注重经济增长的绿色性。3.2.2 低碳发展水平评价根据上一章所建立的评价模型，选取了2000-2009浙江省统计数据，并经过正向化和无量纲化转变，得到浙江省近10年的低碳水平发展状况。表3.6 2000-2009年浙江省低碳发展水平20002210.671.10.18360.321484.7920011855.931.010.16390.387.4696.4720021342.220.890.14400.458.8596.332003721.680.980.09400.419.9197.2200487.41.060.04390.4611.0995.942005418.521.150.01400.5311.7196.652006911.991.410.05400.5613.0886.3820071450.461.490.12410.6111.3486.0920081650.352.50.19410.6713.2490.8320091786.542.940.22430.7212.2495.28 注： -人均CO2排量 -能源消费弹性系数 -单位GDP耗能 -第三产业比重 -绿化覆盖率 -公共交通运营率 -工业废水排放达标率低碳发展水平子系统的评价与前面经济发展子系统评价分析的过程相似，故略去部分只列出主成分个数的选择如下：表3.7 R的特征值、贡献率和累计贡献率主成分特征值贡献率累计贡献率特征值贡献率累计贡献率53.10344.32744.3273.10344.32744.32762.05229.32173.6482.05229.32173.64871.43420.48694.1341.43420.48694.13480.3274.66998.80390.0410.58799.39100.0290.40999.799110.0140.201100根据表3.7可以看到，有3个特征值大于1，且方差累计贡献率已达到94.134%，这表明选取的主成分基本达到要求，已经足够解释该子系统，因此选取3个主成分即可，并由SPSS系统直接计算出主成分得分。表3.8 主成分得分系数表指标主成分1-0.10.2970.0160.3730.3680.0670.102主成分20.4980.1060.487-0.053-0.095-0.154-0.025主成分3-0.0260.062-0.117-0.1770.080.539-0.491主成分1显示 ，三项指标的系数绝对值均在0.3左右，这表明第一主成分主要显示了改变产业比重和提高能源利用率对低碳发展水平的重要性。在主成分2中，只有，二项的系数值的绝对值均在0.5左右，这说明节能减排对低碳发展水平的重要性。在第三主成分中，两项的系数值在0.5 左右，这表明大力发展公共交通事业和提高工业废水治理对低碳水平的发展有着积极的推动作用。根据以上分析可以得到3个主成分的表达式如下： 同样的，选用主成分的累积方差贡献率来作为综合得分的权重，由此可知低碳发展水平综合得分的表达式如下：由SPSS系统直接计算出主成分的得分以及最后的综合得分如下：表3.9 低碳发展水平子系统主成分得分以及综合得分2000200120022003200420052006200720082009主成分1-1.699 -0.873 -0.404 -0.349 -0.287 0.135 0.107 0.368 1.108 1.895 主成分21.131 1.022 0.310 -0.525 -1.406 -1.489 -0.826 0.124 0.692 0.966 主成分31.574 -1.497 -1.132 -0.849 -0.174 -0.092 1.207 0.582 0.623 -0.241 综合得分 -0.099 -0.394 -0.320 -0.483 -0.575 -0.395 0.053 0.319 0.821 1.073 图3.2 低碳发展主成分和综合得分趋势 由图3.2可以看到，低碳建设在这10年里一直处于稳步上升状态，尤其是自2006年后发展速度更是迅猛，这也表明浙江省在低碳建设上一直坚持过硬的措施，通过提高能源利用效率，调整产业结构，建设绿化，使得低碳城市建设平稳迅速的发展着。主成分2的曲线呈现一种波动变化，自2001年开始明显出现下滑趋势，在2005年时到达最低点后反弹，开始逐步回升，分析原因，可能是2003年杭州地铁以及跨杭州湾大桥的建设动用了大量的能源使得全省人均CO2排放量等大大增高。3.2.3 社会发展水平评价根据上一章所建立的评价模型，选取了2000-2009浙江省统计数据，并经过正向化和无量纲化处理，得到浙江省近10年的社会发展水平状况。表3.10 2000-2009年浙江省社会发展水平20002001200220032004200520062007200820090.741 -0.375 -1.324 -0.375 -1.610 -0.375 0.310 1.289 0.386 1.333 -1.304 -1.135 -0.819 -0.473 -0.184 0.016 0.274 0.607 1.302 1.716 -1.622 -0.325 -1.061 -0.460 -0.267 0.990 1.509 0.498 -0.364 1.103 失业率（%） 养老保险覆盖率（%） 恩格尔系数（%）社会发展水平的子系统评价与前面的经济发展子系统主成分综合分析的过程相同，故略去部分只列出主成分个数的选择如下：表3.11 R的特征值、贡献率和累计贡献率表主成分特征值贡献率累计贡献率特征值贡献率累计贡献率12.00566.8566.852.00566.8566.8520.67822.59589.44530.31710.555100 根据上表可先看到，有1个特征值大于1，方差累计贡献率虽未达到70%，但是已达到2/3的，基本上能够反映第三子系统内部指标的信息。所以，在社会发展水平综合指数的测算中只取第一主成分，并计算出相应的主成分得分系数，见表3.12表3.12 主成分得分系数表指标主成分10.365 0.4470.406从表3.12中可以看到，3个指标系数的绝对值均约为0.4左右，这就表明第一主成分对浙江省社会发展子系统的解释能力很好，并且根据SPSS系统直接计算出社会发展水平子系统的主成分得分以及综合得分如下表所示：表3.13 社会发展水平子系统主成分得分以及综合得分2000200120022003200420052006200720082009主成分1-0.971 -0.777 -1.281 -0.536 -0.779 0.272 0.848 0.945 0.576 1.703 综合得分-0.649 -0.519 -0.856 -0.358 -0.521 0.182 0.567 0.632 0.385 1.138 图3.3 社会发展主成分和综合得分趋势 由图3.3可以看到，近10年来，浙江省的社会发展速度呈现波浪型，总体上来说是稳步发展，2007-2008年间浙江省社会发展增长速度放慢，2009年又快速增长.3.2.4 低碳经济发展综合评价上文计算了浙江省低碳城市发展水平的各个子系统的综合得分，那么浙江省低碳城市发展的情况到底如何？它的趋势又是怎么样的？因此，本文采用层次分析法对上述三个子系统来进行综合，以期使用科学、客观的方法求出各个子系统的权重，最后通过计算得出2000-2009年里浙江省低碳城市发展水平的综合得分情况。1.确定准则层权重本次研究参考北京，上海等地专家对经济，低碳，社会三个子系统的研究，确定判断矩阵。对个体判断矩阵中的偏激判断信息进行有效剔除，然后再综合成群体判断矩阵，并用Matlab进行运算得到结果，见表3.14。表3.14 准则层的判断矩阵和权重准则层经济发展指数低碳发展指数社会发展指数权重经济发展指数12.21.9 0.5049 低碳发展指数1/2.217.9/60.2642社会发展指数1/1.96/7.910.2309得到了综合的判断矩阵后，利用和法计算其最大特征值max 及相应的标准化特征向量W(k)。计算步骤： （1）将判断矩阵的每一列正规化，并把每一列都正规化后的判断矩阵按行加总：并且在此进行正规化得到：得到：W(k)=(0.478,0.279,0.243)即为所求的特征向量（对应最大特征值的）。计算矩阵的最大特征值max： （2）一致性检验 即可知，判断矩阵满足：CR0.1，认为具有满意的一致性，表明计算得到的特征值向量是可靠的。 2.计算浙江省低碳城市发展水平综合指数 记为第K年浙江省低碳经济发展综合指数，为各准则层的权重值，则表示第K年浙江省低碳经济发展的第一个指数值，则第K年浙江省低碳经济发展的模型为： 代入上文已经计算得到的各子系统指数的数值，可以得到10年来浙江省低碳经济发展的综合情况，具体情况如下表所示：表3.15 2000-2009年浙江省低碳经济发展综合得分表年份经济发展得分低碳发展得分社会发展得分综合得分2000-0.988 -1.603 -1.063-1.168 2001-0.937 -0.280 -0.186-0.590 2002-0.830 -0.122 -0.081-0.470 2003-0.479 -0.069 -0.046-0.271 2004-0.077 -0.128 -0.085-0.092 20050.085 0.175 0.1160.116 20060.319 -0.104 -0.0690.118 20070.794 0.309 0.2050.530 20081.125 0.610 0.4040.823 20090.988 1.212 0.8041.005 图3.4 浙江省低碳城市发展综合指数 由图表可以看出，在这10年里，浙江省的经济发展水平整体上处于上升的趋势。经济发展指数虽然在2009年出现了一个微小的拐点，在其余年份均表现出平稳较快的增长态势，这主要是因为我省积极响应政策，放缓增长脚步，更加关注经济的“健康增长”。低碳发展指数在2006年之前保持了较缓慢的增长速度,有些年份甚至出现了负增长，但是到2006年始低碳发展水平呈现快速正向增长并与2009年首次超过了经济发展指数。社会发展指数基本与低碳发展指数相仿，自2004年进入低谷后，开始快速的增长，只在2008年出现发展速度放缓，但是到2009年有开始迅猛发展。上述三项指数表现出了形态各异的波动性，但是浙江省的低碳发展综合指数却表现出近乎一致的增长速度。此外，在2003年后，低碳指数明显小于经济指数，导致综合指数也偏低，分析原因主要是当时只注重经济发展，而忽视了环境保护和能源的集约利用。但是，之后的几年，浙江省开始重视环境保护和能源的使用效率，社