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基于DPSIR模型福建省城市低碳发展评价

2021-11-10陈轲

科学与生活 2021年17期
关键词:低碳城市福建省

摘要:基于福建省各地市的社会经济数据、气象数据,构建城市低碳发展水平评价的分析模型DPSIR模型,通过模型评价福建省9个地市的低碳发展水平。研究结果表明,福建省各地市低碳发展水平差距大,空间分布上南高北地,不同地区特点鲜明,厦门、福州、泉州经济发展水平优势突出,闽北城市三明、南平资源环境优势明显,进步空间大。在此基础上,提出了不同低碳等级结构的城市结合地方特性,选择因地制宜的低碳发展路径。

关键词:低碳城市;DPSIR模型;福建省

引言

2016年178个缔约国在巴黎气候大会上通过《巴黎协定》,标志着全球气候治理进入新的阶段。同年,中国提交了国家自主贡献承诺(INDC),承诺到2030年碳排放强度比2005年下降60%-65%。为确保如期兑现碳减排目标,低碳发展成为新时期我国城市转型发展的重要方向。同年,福建省启动建设全国首个国家生态文明试验区,项目启动至今生态文明体制机制创新走在全国前列,森林覆盖率66.8%、连续42年保持全国首位,九市一区全部晋级国家森林城市,绿色成为福建一张响亮的名片,在新时期继续深入推动低碳城市建设成为福建各地市转型发展的必然选择。

中国的低碳城市建设引起了国内外学者的广泛关注。已有研究主要从两个层面来进行低碳评价:以碳排放为导向的低碳评价和综合性低碳评价。Price等人聚焦能源消耗,以能源终端使用部门的碳排放为基础来构建低碳城市评价体系;Chen等人认为经济发展与碳排放的脱钩指数能有效的从宏观层面评价城市低碳发展;Lin等人认为国家的碳减排目标是低碳城市发展的动力来源,因此,提出了一个包括能源消费、产业过程和废物处理的低碳指标体系。但是,因地方碳减排的政策模糊、目标不明、基层统计资料的缺失,以能源或碳排放强度表征的科研经常面临数据获取难的问题。第二个层面为综合性低碳评价,包括基于继承指标、基准指标、因果联系指标的评价。集成指标的代表有吴健生、Su等人,他们从经济发展、能源利用效率、发展环境等方面构建了综合性低碳发展评价体系;基准指标与集成指标相比,在全面性、综合性基础上还考虑参评指标的基准值,给出不同指标的基准值;Zhou等人研发了城市生态与低碳指标评价工具(ELITE),涵盖33个评价基准的指标体系。

本文采用DPSIR的概念模型,从“发生了什么、为什么发生、如何应对”的因果关系,构建低碳城市评价指标体系,采用熵权法对各评价指标进行客观赋权,对福建省各地级市的低碳经济发展水平进行综合评价,通过计算得到了各城市低碳经济发展水平的排序结果,以期为福建省的城市低碳发展以及区域经济的可持续发展提供决策依据。

一、低碳城市发展评价体系的构建

(一)DPSIR分析模型

DPSIR模型最早由欧洲环境组织(EEA)于1998年提出,用于综合分析和描述经济社会发展和环境系统的相互作用,是生态环境系统中广泛使用的评价指标体系概念模型。该模型基于因果关系组织信息及相关知识的框架构建,根据这一框架,存在着驱动力(Drivingforces)-压力(Pressure)-状态(State)-影响(Impact)-响应(Responses)的因果关系链。其中“驱动力”主要指城市社会经济活动和产业的发展趋势;“压力”指标反映社会经济活动对资源环境的需求带来的影响;“状态”指标表現为当前能源消耗现状等在压力条件下资源环境所处的;“影响”指标指系统所处的状态对资源环境及社会经济发展质量的影响;“响应”指标指为促进可持续发展所采取的应对措施。

本文充分借鉴相关研究成果,坚持可量化的原则保证整个评价指标体系尽量涵盖了与低碳城市相关性较强的指标,以期能够对各城市的低碳发展水平进行客观评价。

(二)低碳城市发展评价指标体系

建立低碳城市指标评价体系是低碳城市从理论研究进入实际应用的总要步骤,低碳城市评价指标体系的实质是确定低碳城市的具体建设内容和考核标准体系。在建立指标评价体系时要遵守以下原则:(1)指标体系具有针对性,能准确、全面、系统地体现低碳城市的内涵特征,并与研究区域的城市化发展阶段、产业发展特征、区域环境特点相适应。(2)指标选取的可操作性。结合实际情况,指标在具有代表性的基础上要易于获取和考核,与我国当前的统计指标保持一致,对研究有一定影响但统计上无法量化或不以获取的指标暂不列入指标体系。(3)指标体系应具有动态性。指标体系随低碳城市目标调整而变动,能够综合地反映城市建设的现状及发展趋势。基于以上原则,参考相关研究成果,从中选取具有代表性、可定量的指标,构建了简便易行的福建省城市低碳发展评价指标体系(表-1)。

二、实证研究

(一)数据收集与标准化处理

1.数据来源

上本文实证分析所需要的数据通过查阅《福建省统计年鉴2020》、《中国城市统计年鉴2020》以及福建省生态环境厅官网统计信息等相关文件获得,部分数据是作者对上述统计资料整理计算的结果。

2.测算方法

第一,为了消除评价指标单位、数量级、数据性质等存在的差异性,需要对数据进行标准化处理。在本文建立的评价体系中选取的指标既有正向指标,也有逆向指标,因此分别用(1)式和(2)式对其进行标准化处理。

式(1)(2)中,Yij是标准化之后第i地市第j项指标的指标值,Xij是第i地市第j项指标的原始数值,max{Xj}和min{Xj}分别是第j项指标的最大值和最小值,经标准化处理后的福建省城市低碳发展评价指标数据。

第二,基于熵权法确定城市低碳发展评价体系中各二级指标的权重;计算第i地市在第j项指标下的特征比重:

式(3)中,Pij代表福建省第i地市第j项指标的权重,m为地市总数,所以m=10。计算第j项指标的熵值:

式(4)中,Ej为第j项指标的熵值,Ej∈[0,1]。

第三,计算第j项指标的差异系数:

式(5)中,Dj为第j项指标的差异系数,差异性越小,指标对评价结果的影响也越小,该指标所占权重就越小。

第四,采用线性加权方法对确定的二级指标权重进行加权,计算得出各一级指标比重:

式(6)中,Wj为第j项指标的权重。

第五,计算福建省第i地市的城市低碳发展水平综合得分。

通过各指标权重以及指标归一化数据值,为方便比较将得分总体放大1000倍,最终可计算福建省9地市加福建省整体在驱动、压力、状态、影响和响应五个维度的评价分值以及总分值表-2。

三、福建省低碳城市发展评价分析

基于对福建省9个地级市低碳发展水平的评价分析可见,厦门、福州、泉州等城市经济发展处于中低碳经济类型,莆田、漳州、龙岩等城市经济发展处于中碳经济类型,南平、宁德、三明等城市经济发展处于中高碳经济类型。此外,福建的低碳发展状况有以下特征:

第一,厦门、福州、泉州三个福建经济的领头羊的低碳发展指数排在前三位,低碳发展指数都接近或超过了100,其中福州和泉州人口都超過了700万;位列4-6位的城市分别是莆田、漳州和龙岩,低碳指数介于70~100之间,经济发展水平均位居省内中游,地理空间上位于福建省偏南部地区,三座城市中仅漳州市人口超过500万;南平、宁德和三明分列后三位,低碳指数在位于40~60之间,经济发展水平也位居全省下游,人口均在300万左右,地理空间上三座城市均位于福建省北部地区。

第二,全省总的来看,各城市低碳发展水平之间差距显著,城市低碳发展指数最高得厦门(407.60)得分是城市低碳发展指数最低的三明(46.85)的得分的近9倍;经济发展水平高的城市高于经济发展水平低的城市;南部地区高于北部地区;人口规模大的城市高于人口规模小的城市。总体上城市低碳发展指数的高低次序与其经济社会的发展水平一致。

第三,虽然厦门、福州、泉州名列三甲,但是福州和泉州与厦门之间的差距仍然很大,导致这个现象的原因:一是因为虽然厦门的地区生产总值仅为福州和泉州的70%,但其户籍人口仅为福州和泉州三分之一不到,且厦门的城市面积仅为福州50%和泉州的60%;这些因素使得厦门的城市化率、人均收入水平及城市土地含金量与其他城市相比优势明显。

第四,南平、宁德和三明等闽北城市虽然在城市低碳发展综合指数上居后三位,但其低碳发展潜力巨大,在影响指标得分上名列前茅。主要原因是这三个地市的森林覆盖率、空气质量优良率都位居全省前列,其中三明和南平两市的森林覆盖率达到78.73%和78.85%,远超福州和厦门。但是由于这3个地市在资源消耗、节能减排和低碳发展的响应上的重视不够,导致其在综合指数上的落后。

四、对策建议

福建省的城市低碳发展水平差距较大,制约各地市低碳城市建设的关键因素也不同,所以,有关部门在推进低碳政策时应有的放矢,具体问题具体分析,抓住地区关键制约因素。

(1)保障经济增长,调整产业结构,发展低碳经济。通过发展先进装备制造业和现代服务业来调节产业结构、提高资源利用率、降低资源内耗,来构建低碳产业体系。目前,福建省9地市中只有厦门和福州的服务业比重超过50%,其他地市低于45%,产业结构的不合理在很大程度上制约了城市的低碳发展。其中三明市高企的能源消费强度,该市的万元GDP能耗高居全省首位,为全省均值的1.5倍,能源高消耗与低碳发展背道而驰,阻碍了三明市的低碳城市建设;泉州市工业产值一直保持高增速的同时,表现平平的第三产业,制约了泉州市的低碳经济转型。

(2)改革体制机制,加大宣传教育,营造低碳环境。宏观政策制度的支撑是城市发展向低碳经济转型的压舱石,各地政府可因地制宜地探索有利于本地区节能减排和低碳城市建设的体制机制。加大宣传教育,倡导低碳生活方式。通过舆论宣传工作,提高公众对建设低碳城市及低碳工作方式和生活方式的认知水平,如鼓励公众尽量选择公共交通、自行车、步行等绿色低碳出行方式,大力推广普及节能产品和器具等的使用等推进城市建设的节约化、低碳化,逐步提高各地的低碳发展水平。

(3)优化公共交通,改善人居环境,享受低碳生活。绿色出行的前提是完善的交通网络和畅通的城市道路。九地市中除厦门市在这两项指标上遥遥领先,其他地市在这两方面的表现较差。同处低碳发展第一梯队福州、泉州两地在每万人公交车数量上仅为其50%和20%。虽然厦门市在绿色出行上表现优异,但受限于城市面积和大量人口涌入,厦门市人口密度较大、人均居住面积狭小,人口的过度膨胀导致城市拥挤,一定程度制约其低碳发展。

参考文献

[1]张丽君,李宁,秦耀辰,张晶飞,王霞.基于DPSIR模型的中国城市低碳发展水平评价及空间分异[J].世界地理研究,2019,28(03):85-94.

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[4]辛玲.低碳城市评价指标体系的构建[J].统计与决策,2011(07):78-80.

[5]孙小静,周中林.基于加法集成赋权的低碳城市发展评价研究——以荆州市为例[J].经济视角,2016(05):30-38.

作者简介

陈轲(1995.10-),男,汉族,湖北襄阳人,福建师范大学硕士研究生,福建师范大学经济学院,研究方向:产业绿色发展。

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