基于熵权TOPSIS法的居民生活消费碳排放特征分析

2021-12-23张冬咏鲁书慧郝梦阁

河南科学 2021年11期

张冬咏，鲁书慧，郝梦阁

（河南农业大学信息与管理科学学院，郑州 450046）

联合国气候变化专门委员会（IPCC）在第五次报告中强调中国人均碳排放量为7.5 t，比欧盟国家平均水平（7 t）高出0.5 t，是全球平均水平（2.6 t）的2.88 倍，大约是印度人均碳排放的4.4 倍，是世界第一大碳排放国家［1］. 中国居民生活能源消费已成为仅次于工业的第二大能源消费部门，居民生活消费碳排放已经成为碳排放新的增长点之一［2］. 为了减少大气污染，减缓生态恶化，习近平总书记郑重宣布，“中国将采取更加有力的政策和措施，碳排放力争2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”. 这一重要宣示为中国应对气候变化、绿色低碳发展提供了方向指引，擘画了宏伟蓝图.

家庭是必不可少的能源消费部门，居民生活消费是碳排放的重要来源之一. 居民生活消费所产生的碳排放包含直接碳排放和间接碳排放两种，直接碳排放是指居民用于取暖、制冷、照明等项目所消耗的直接生活能源（如煤炭、天然气等）产生的CO2；间接碳排放是指人们使用的各种产品与服务消耗的能源产生的CO2［3］. 目前，Bin、曾静静、刘晶茹等［4-6］学者通过碳排放系数法、CLA（消费者生活方式法）、投入产出法以及生命周期法对居民生活碳排放进行测算与研究. 白小伟和李远利［7］运用碳排放系数法和投入产出法分析城乡居民的直接碳排放与间接碳排放，得出居民消费的间接碳排放远高于直接碳排放. 马晓微等［8］采用差异性测度法对居民收入差距和居民消费碳排放进行相关分析研究，得出居民消费碳排放的区域分布比收入分配更为平等. 胡振等［9］通过构建日本家庭碳排放因素分解模型进行分析，得出日本户均碳排放波动上升趋势是正向驱动因素和抑制因素共同作用的结果. 史琴琴等［10］通过构建空间面板模型对中原经济区城镇居民消费间接碳排放时空格局演变进行分析，揭示了中原区域居民的碳排放差异的原因及影响因素.

基于上述文献可知，现有文献采用不同的研究方法多对居民生活消费碳排放的影响因素进行分析研究，但大多数研究集中于家庭层面，对全国范围内的居民生活消费碳排放的测算与特征分析较为少见. 本文采用熵权TOPSIS法对中国31个省（市）、8个不同生活领域的居民生活消费碳排放水平进行测算，综合分析不同区域的居民生活消费碳排放水平特征，并根据研究结果对地方政府提出相应的政策建议，在一定程度上弥补了前人研究的不足；此外，对不同生活领域的碳排放进行测算与分析，有助于从调整居民生活消费结构的角度有针对性地提出保持低碳生活的建议，从而提高居民对低碳生活的认识与参与度.

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

居民人均年生活消费原始数据、行业消费的标准煤总量以及行业增加值分别来源于2018—2020 年的《中国统计年鉴》，选取食品烟酒、衣着、居住、生活用品、交通通信、教育文娱、医疗保健和生活服务8个主要生活消费领域作为影响因子，综合评价我国31个省（市）的居民人均年生活消费的碳排放情况.

1.2 碳排放计量模型

国际碳排放量主要分为自下而上的微观层面核算和自上而下的宏观层面核算两种方法. 前者是通过计算产品的碳排放因子，确定各类微观主体的碳排放量，理论上可以得到一定领域的碳排放总量；而自上而下的核算方法是以IPCC的《国家温室气体清单指南》为代表，通过对国家的碳排放源进行分类，在各分类项目下再构建子目录，直到包括所有的碳排放源［11］. 因此，采用自上而下的方法计算人均年生活消费的碳排放量.

基于《中国统计年鉴（2020 年）》中的居民消费性支出项目，首先，将居民的生活消费划分为8 个领域，结合《中国工业统计年鉴》，选取相对应行业；其次，由于各行业能源消费量不同，根据生产某一生活领域所有相关行业所消耗的标准煤数量之和与相关行业的增加值之和的比值，得出该生活领域单位GDP所需要的标准煤数量，即该生活领域的能耗强度，如表1 所示；最后，将该生活领域的能耗强度与标准煤的碳排放系数相乘计算得出该生活领域的碳排放强度，计算公式如（1）式所示. 借鉴胡振、Wei 等［12-13］学者的研究方法，居民生活消费产生的CO2采用CLA法进行量化，计算公式如（2）式所示：

表1 消费领域的相关行业和能耗强度Tab.1 Related industries and energy consumption intensity in the consumer sector

式中：pi为i生活消费领域的碳排放强度（kg/元）；ωm为i领域对应的第m类行业所消耗的标准煤（kgce）；Δm为第m类行业的增加值（元）；d为标准煤的碳排放系数，根据标准煤折算而得d=2.493[14]（C/kgce）；P为居民人均年生活消费所产生的碳排放量（kg）；Fi为i生活消费领域内人均年生活消费的金额（元）；i为生活消费的8大消费领域.

1.3 熵权法

熵权法是一种客观权重赋值方法，相比于模糊综合评价法、层次分析法来说，它避免了决策者的主观性，使决策更加客观真实[15]. 影响家庭生活消费的碳排放量的因素很多，采用熵权法可以根据每个因素的影响程度进行赋权.

熵权法源于信息熵的概念，信息熵是系统有序化程度的一个度量. 熵权法根据各指标的离散程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，从而计算出各指标的权重. 一般来说，若某个指标的信息熵越小，表明指标值的离散程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用越大，相应的权重也就越大[16]. 熵权法的具体步骤如下：

1）现有m个评价对象，n个评价指标，形成原始数据矩阵M=(Xij)mn.

式中：Xij为第j（1 ≤j≤n）个指标下的第i（1 ≤i≤m）个评价对象的评价值；Ai为第i（1 ≤i≤m）个评价对象.

2）数据标准化. 假设对各指标数据标准化后的值为Y1,Y2,…,Yk，标准化公式如（4）式：

3）计算各指标的信息熵，计算公式如（5）式：

4）计算各指标的效用值，效用值越小，表明指标对评价结果的影响就越小，计算公式如（6）式：

5）确定各指标的权重Wj，计算公式如（7）式：j=1

1.4 改进的TOPSIS法

TOPSIS法是C.L.Hwang和K.Yoon在1981年提出，其原理是对原始矩阵进行归一化处理之后，找出正、负理想解，并分别计算出各评价对象与正、负理想解之间的距离，根据距离的大小，来评价结果[17]. 一个评价对象受多个指标影响，且各评价指标的优劣程度可能不一，传统的TOPSIS法的权重都是事先确定的，其值具有一定的主观性和随意性[16]. 改进的TOPSIS法引进了熵的概念来确定评价指标的权重，克服了传统的TOPSIS法在确定评价指标权重因子时主观因素的影响[18]. 因此，采用改进的TOPSIS法进行评价分析，具体步骤如下.

1）建立标准化处理后的决策矩阵R，计算公式如（8）式：

2）计算加权后的标准化矩阵Z，计算公式如（9）式：

式中：wj为指标j的权重，计算方法见式（3）～（7）.

3）确定加权标准化矩阵Z的正、负理想解，计算公式如（10）和（11）式：

式中：maxZij代表所有评价对象的第j个评价指标的最大值；minZij代表所有评价对象的第j个评价指标的最小值.

4）计算每个评价对象分别与正、负理想解之间的距离，计算公式如（12）和（13）式：

5）计算各评价对象与理想解的贴近度Ci，计算公式如（14）式：

6）按照Ci的大小排序，给出评价结果.

2 结果与分析

2.1 权重结果分析

采用熵权法综合测算得出食品烟酒、衣着、居住、生活用品、交通通信、教育文娱、医疗保健和生活服务8个生活领域的权重分别是0.161、0.081、0.215、0.140、0.105、0.057、0.050和0.191，即：8个生活消费领域中，对中国人均年生活消费的碳排放水平影响程度按照从大到小的顺序，分别为居住类>生活服务类>食品烟酒类>生活用品类>交通通信类>衣着类>教育文娱类>医疗保健类.

在8类生活消费支出所产生的碳排放中，居住类、生活服务类和食品烟酒类对我国居民人均年生活消费碳排放水平影响较大，相应的必然产生更多的碳排放量. 随着我国不断推进城镇化发展，居民的住房水平不断提高，居住方面的碳排放量也在逐步上升. 生活服务类和食品烟酒类对碳排放水平影响相对较大的原因是居民的生活水平提高了，不再仅仅追求温饱问题的解决，对日常饮食和服务有了更高的要求. 其他方面对碳排放水平影响相对较小，尤其是教育文娱类和医疗保健类. 随着我国经济发展水平的提高，政府不断加大对人们教育和医疗方面的投资与福利，因此，这两方面对居民人均年生活消费碳排放水平影响相对较小，相应地产生较少的碳排放量.

2.2 基于熵权TOPSIS法的碳排放综合评价

根据公式（10）和（11）计算出各个评价指标的正、负理想解，分别为Z+=（0.051 7，0.024 7，0.108 1，0.054 0，0.035 9，0.021 7，0.016 5，0.079 8），Z-=（0.017 2，0.006 2，0.013 9，0.013 4，0.008 4，0.002 0，0.001 5，0.014 5）；然后，根据公式（14）测算出我国31个省（市）的贴近度，贴近度按从小到大排序. 贴近度越小，排序越小，碳排放水平相对越低，结果如表2所示.

表2 31个省（市）贴近度及排序Tab.2 The closeness degree and ranking of 31 provinces（cites）

由表2排序结果可知，不同地区的人均年生活消费的碳排放水平有所差异. 根据地理位置划分，中国华东、华北地区的人均年生活消费的碳排放水平较高，其次是东北、华南、华中地区，碳排放水平相对较低的是西北地区和西南地区. 隶属于中国华东、华北地区的北京、上海、江苏、天津等省（市）经济发展较为迅速、人均GDP（国内生产总值）水平相对较高，因此居民对生活标准的要求也较高，为满足日益增长的需求所消耗的生活能源就较多，因此中国华东、华北地区的人均生活消费碳排放水平较高. 中国的东北、华南和华中地区经济发展稍低于华东、华北地区，且劳动力密集，因此隶属于中国东北、华南和华中地区的辽宁、广东、河南等省（市）人均GDP水平低于华东、华北地区，对生活能源的消费也低于华东、华北地区，人均年生活消费碳排放水平也稍低；西北、西南地区与其他地区不同，经济发展速度较为缓慢，人均GDP水平也低于华东、华北、东北等区域，因此居民对生活能源的消费最低，生活消费碳排放水平最低.

3 结论与建议

3.1 结论

文章以31个省（市）的居民人均年生活消费量为研究对象，选取食品烟酒、衣着、居住、生活用品、交通通信、教育文娱、医疗保健和生活服务作为评价因子，根据碳排放计量模型可得知不同省（市）不同生活领域的人均碳排放量，其次采用熵权TOPSIS法对居民生活消费的碳排放水平进行客观综合评价，最后得出8个生活领域的碳排放的综合相对高低水平. 从不同的消费类别来看，对碳排放水平影响较大的是居住类、生活服务类和食品烟酒类，较小的是医疗保健类和教育文娱类. 从不同的地区看，中国人均年生活消费碳排放的区域差异明显. 由于收入水平、消费观念和生活方式等条件存在着较大差异，导致不同省（市）的人均年生活消费碳排放水平和结构差别较大.