第19卷 第1期 中 国 水 运 Vol.19 No.1 2019年 1月 China Water Transport January 2019
收稿日期：2018-08-09
作者简介：马裕翔（1994-），男，四川人，昆明理工大学冶金与能源工程学院硕士生，主要研究方向为碳排放的预测与与戒
溪水 苏雪林影响因素分析。
通讯作者：王辉涛（1967-），男，博士，昆明理工大学教授，主要研究方向为余热利用和工业节能减排。 基金项目：城市生活垃圾填埋气发电内燃机余热梯级利用分布式冷热电联供技术的基础研究（51366005）。
马裕翔，王辉涛
（昆明理工大学，云南 昆明 650000）
摘 要：基于西部十一省市历年能源消耗及经济数据，采用topsis 评价分析法结合熵权法赋权来对其碳排放经济效率进行评价分析，结果发现（1）西部十一省市中，靠近东南地区的西部省市碳排放经济效率总体好于靠近西北地区的西部省市，碳排放经济效率排前三位的分别是广西、重庆、陕西；后三位的是宁夏、青海、新疆。（2）经熵权法修正后的结论与其总体一致，评价的有效性高，并据此提出相应措施。 关键词：碳排放；topsis 分析；熵权法；环境 中图分类号：F061.5 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2019）01-0095-02
引言
自工业革命以来，全球在经济飞速发展的同时，也出现了生态环境逐渐恶化，资源过度开发，二氧化碳排放量居高不下等一系列环境问题，其掣肘着社会进一步的发展与人类文明的进步。环境问题的治理，成为了人类社会的当务之急。碳排放是指人类在生产活动中直接或间接产生的二氧化碳排放，碳排放产生的温室效应而造成的海平面上升，植被破坏等一系列问题，严重地破坏了自然环境，但城市的建设与社会的发展或多或少地都会产生一定的碳排放，碳排放总量持续上升，因此对碳排放进行研究符合我国低碳经济的要求，具有较大的现实意义。
目前针对碳排放的研究主要表现在以下方面（1）碳排放预测，刘晴川[1]通过STIRPAT 模型预测重庆市2013年-2050年的碳排放量，发现了重庆市在2035年会出现碳排放峰值。（2）碳排放影响因素，
田云[2]运用STIRPAT 模型，对武汉市历年碳排放影响因素分析，得出最大的影响因素是人均GDP。（3）碳排放与经济的关系，徐胜[3]对山东省17个市进行碳排放经济效率进行系统地评价，发现青岛、烟台等经济发达地区碳排放经济效率普遍高于其他欠发达地区；孙毅[4]基于新疆历年工业消费数据，运用OWA 算子赋权与TOPSIS 评价法得出了北疆碳排放经济效率好于的结论。
碳排放的研究大多重于碳排放的预测以及影响因素分析，且现有碳排放与经济关系的研究大都针对于全国或东部发达省市，而针对西部省市的碳排放经济分析较少。故笔者基于TOPSIS 评价模型和熵权法，通过西部十一省市近五年的能源消费量与经济数据来对其碳排放经济进行分析，旨在为西部地区的碳减排政策提供决策参考。
一、基于熵权法的TOPSIS 评价模型 1．TOPSIS 评价模型与熵权法
TOPSIS （Technique for Order Preference by Simi-larity to Solution）评价模型，译为“接近理想解的排序方法”，其思想在于将多种方案置于最优选择与最劣选择之间进行排列，在现有的对象中进行相对优劣的评价，被广泛用于环境测评等多种方面，是一种效果较好，实用性强的评价模型。
熵权法是一种客观赋权的方法，利用信息熵计算出各指标的熵权，再计算得出各个指标的权重，是一种根据指标所提供的信息量大小程度，来对各个指标进行赋权的方法，由于不同年份对碳排放经济所影响占的权重会有所差异，为确保数据的客观性，采用熵权法对不同年份的碳排放经济效率进行赋权。
通过将熵权法与TOPSIS 评价模型结合来对西部十一省市的碳排放经济效率进行评价，与传统的TOPSIS 评价模型相比，其结果更具有客观性。
2．熵权法确定时间权重
（1）构建待矩阵B，其中bij 为第i 个指标下的第j 个项目，即在i 省市在第j 年份下的碳排放经济效率数据。计算第i 个指标下第j 个项目的指标值的比重，从而得到评价矩阵p ij 。
（2）对评价矩阵p ij 进行标准化处理，处理后得到矩阵
T。
（3）确定熵值e j。，若某个指标的熵值小，说明其指标值的变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中该指标起的作用越大，其权重应该越大。
（4）计算第j 个指标的熵权w j 。
（5）确定评价指标权重即时间权重，值越大则表示对结果的贡献越大，指该年份对碳排放经济效率的结果影响最大。
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3．TOPSIS模型计算步骤
（1）基于西部十一省市近五年的碳排放经济效率数据构建决策矩阵。
（2）将决策矩阵进行归一化处理，得出归一化矩阵A。
（3）得到最优方案与最劣方案：A+和A-。
（4）计算各地区的指标值与最优方案和最劣方案的距离。
（5）接近度的计算
（6）得出排名。
陈鸿鹄
二、西部十一省碳排放经济评价实证分析
1．数据来源企业协同办公系统
文章选取西部11个省市为研究对象，其分别为：云南、四川、贵州、重庆、广西、甘肃、陕西、宁夏
、青海、新疆以及内蒙古。由于西藏相关数据的缺失，此次西部省市分析中不包括西藏地区。各个省市的能源消耗数据与GDP经济数据来源于《中国能源统计年鉴》（2013~2017年），通过能源消耗数据即可得到对应省市的二氧化碳排放量，从而对其进行碳排放经济效率评价。
2．碳排放经济分析
碳排放经济效率表示为GDP/碳排放量，数据如表1所示。表中竖向共17省市，横向为历年碳排放经济效率。以2016年为例，碳排放经济效率最高的是重庆市0.688亿元/万t，最低的为宁夏0.203亿元/万t。从整体上看，四川，云南的碳排放经济效率由最初的0.418和0.356分别增长到了0.579和0.503，增长幅度较大，而宁夏和青海增长趋势较小，且新疆碳排放经济呈现负增长趋势。
表1 碳排放经济分析表（亿元/万t）
2012 2013 2014 2015 2016 云南 0.356 0.420 0.442 0.478 0.503
四川 0.418 0.493 0.518 0.546 0.579
贵州 0.248 0.311 0.344 0.381 0.414
重庆 0.445 0.567 0.599 0.635 0.688
广西 0.513 0.570 0.594 0.621 0.652
甘肃 0.291 0.310 0.328 0.326 0.352
陕西 0.491 0.545 0.569 0.559 0.570
宁夏 0.184 0.194 0.201 0.194 0.203
青海 0.193 0.201 0.208 0.211 0.226
新疆 0.228 0.221 0.224 0.215 0.213
内蒙古 0.291 0.343 0.350 0.344 0.345
3．碳排放经济效率评价结果
对表进行归一化处理后，可得出最优方案与最劣方案，最优方案为A+=（0.441，0.425，0.426，0.435，0.448），最劣方案为A—=（0.158，0.150，0.143，0.133，0.132）。再分别计算各个指标与最优方案和最劣方案的距离，结果如表2所示。
经熵权法对时间序列赋权后，2012~2016的权重分别为的排序0.16，0.20，0.20，0.22，0.23。得出
经熵权法确定时间权重后的碳排放经济效率评价，总体上一致，仅四川与陕西的名次互相调换。根据表2可知，根据接近度可以将十一省市划分为A、B、C三个级别，A级别：接近度大于0.5的，这一级别的省市有：广西，重庆，四川，陕西，云南，这五个省市在西部地区中经济实力较为雄厚，节能减排开展的较好，碳排放经济效率总体较好。B级别：接近度介于0.3和0.5之间的省市有甘肃，内蒙古，贵州，青海。这四个地区节能碳排放经济效率一般。C级别：接近度小于0.3的有宁夏，新疆。这两省节能减排措施力度有待加强，碳排放所产生的经济效益不高。
表2 优劣距离表
省市 最优距离 最劣距离 接近度 排序
云南 0.264 0.392 0.598 5
四川 0.066 0.506 0.884 3（4）
贵州 0.430 0.235 0.353 6
重庆 0.059 0.629 0.914 2yy盗号器
广西 0.026 0.636 0.961 1
甘肃 0.452 0.201 0.308 8
陕西 0.099 0.568 0.852 4（3）
宁夏 0.656 0.006 0.009 11
青海 0.636 0.021 0.032 10
新疆 0.615 0.046 0.070 9
内蒙古 0.431 0.224 0.341 7
纪念辛亥革命110周年大会
（注：括号中排序为熵权法修正后的名次）
三、结论与建议
基于TOPSIS评价模型结合熵权法赋权对西部十一省市的碳排放经济效率进行评价，发现（1）西部地区在发展的同时，碳排放经济效率总体逐年稳定上升，碳排放经济效率情况与省经济情况总体上呈正相关。（2）从碳排放经济效率来看，西部省市中靠近东部的省市碳排放经济效率整体高于靠近西部的省市，前三名分别是广西、重庆、四川，最后三名分别是宁夏、青海和新疆。西部地区能源资源丰
富，能源的开采与利用需要得到更加严格的控制，使化石能源的使用率达到最优，同时应大力推广清洁能源的开采与使用。西部地区清洁能源资源丰富，云南，西藏，内蒙古，新疆四省都属于高海拔地区，日照时间长，日照辐射强度大，适合发展太阳能产业；内蒙古和甘肃北部为我国次大风能资源区，风能资源丰富，适合进行风力产业的发展。
参考文献
[1] 刘晴川，李强，郑旭煦.基于化石能源消耗的重庆市二氧
化碳排放峰值预测[J].环境科学学报，2017，37（04）：1582-1593.
[2] 田云，李波，张俊飚.武汉市碳排放的测算及影响因素分
解研究[J].地域研究与开发，2011，30（05）：88-92. [3] 徐胜，杨娟.山东省碳排放经济效率评价分析[J].中国渔业
经济，2012，30（03）：76-82.
[4] 孙毅，孙慧，许鹏.基于TOPSIS的新疆15个地州市碳排
放经济效率评价研究[J].新疆大学学报（自然科学版），2014，31（02）：227-232+237.
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