南京市的城市低碳发展水平评价研究

朱志恒，张胜良

(南京林业大学 经济管理学院，南京 210037)

1 引言

工业革命的兴起，使得人们对于煤炭等化石能源的需求依赖急剧提升。二氧化碳等温室气体的大量产生、排放，引起了全球气候变暖、海平面上升、森林草原退化等一系列生态环境问题。我国是资源消耗大国，也是碳排放大国，为实现经济社会发展和生态环境保护双赢的目标，国家发改委曾分别于2010年、2012年和2017年先后确立了三批低碳试点城市，共计6个省区和81个城市，以期试点城市着力发展低碳产业、倡导低碳生活，努力减少温室气体的排放，形成可复制、可推广的经验，最终带动全国各地实现城市发展的低碳化。

南京市是江苏省的省会，北连江淮平原，东接长江三角洲，是华东地区重要的交通、经济、科教和文化中心。作为全国重要的综合性工业生产基地，南京市的工业产值占地区生产总值的比重一直处于较高水平，重化工高能耗产业的飞速发展在推动经济快速增长的同时，也使得南京市的碳排放总量持续走高，给当地的生态环境带来了巨大的压力。为优化产业结构，改善城市生态环境和提高居民生活质量，南京市曾分别在市“十二五”规划和“十三五”规划中明确提出要实施绿色发展战略和绿色引领战略，加大节能减排力度，发展循环低碳经济，增强城市的可持续发展能力，并在2017年被纳为第三批低碳试点城市，赋予了在2022年前建立碳排放总量和强度“双控”制度等的目标任务。

故对南京市现阶段的低碳发展状况做出科学合理的评价，深入研究其低碳建设过程中取得的成效和存在的薄弱环节，提出有效的解决策略，在推动其实现低碳发展路径的同时，也在一定程度上为其他城市的低碳发展提供了参考依据。

2 文献综述

对于城市低碳发展水平的研究，目前主要分为两个方面：

一是在城市低碳发展评价指标体系的构建上：付允等[1]根据2009年国家社科院颁布的《城市蓝皮书》，以反映城市低碳8大状态为目标，构建了涵盖经济、社会和环境三方面的低碳城市评价指标体系；谈琦[2]，将低碳城市评价指标体系划分为技术经济、空气环保和城市建设三个层面，并对南京、上海两地的低碳发展状况运用因子分析法作了对比分析；陶许等[3]根据复杂适应系统CAS理论，构建了自然生态、低碳经济和社会和谐的三维评价模型；朱婧等[4]在分析了我国较为严峻的资源环境现状及未来国内工业化、城镇化的发展趋势后，搭建了涵盖能源消耗、三废污染和废料处理等多方面的PSR低碳建设框架；刘钦普[5]、杜栋[6]在对已有的低碳评价指标体系梳理后，发现现有的评价体系存在着指标选取不够权威，指标间的关联性、逻辑性不强等问题。

二是在城市低碳评价方法的运用上：何钢[7]在分析了安徽省低碳经济发展状况的基础上，选取低碳指标对其十七个地市2003—2010年的数据，采用主成分分析的方法，通过对比分析，找出各地市存在的问题并提出合理建议；朱保昌等[8]运用层次分析法对安徽省2005—2016年的低碳发展进行实证分析，结果发现安徽省的低碳发展处于上升阶段，各项低碳指标均显现良性；张荣光[9]、王磊[10]、刘震宇[11]采用熵权-TOPSIS法分别对攀枝花市、天津市和广州市三市的城市低碳发展进行评价，同时提出相关的对策建议；李云燕等[12]将层次分析法与熵权法相结合，形成模糊综合评价方法并对国内四直辖市2008—2013年的低碳发展进行量化考评；王学军等[13]以焦作市为例，用TOPSIS法对其2008—2012年的低碳转型发展进行实证分析，发现焦作市的整体低碳转型效果趋于良好。

总的来看，对于城市低碳发展水平的研究，国内学者们已经做出了许多有益的探索，研究成果也颇为丰硕。但值得注意的是，学者们在对所选的指标运用各类评价方法进行处理时，鲜有考虑到各个指标间存在的相关性的问题，特别是在传统欧式距离TOPSIS法的运用上。如果所选评价指标间的相关性显著，则可能会使评价结果出现偏误[14]，而马氏距离TOPSIS法则有独立于测量尺度，不受量纲、数量级的影响且能消除指标变量间的相关性的特性[15]。基于此，本文在经济发展、社会进步、资源节约和环境保护四个方面共选取了23个低碳评价指标，通过熵权法对所选指标进行客观赋权，分别运用传统欧式距离TOPSIS法和广义马氏距离TOPSIS法，对南京市2010—2019年的低碳指标数据处理分析，计算得到各年数据的相对贴近度，据此考量南京市近年来的城市低碳发展状况。

3 指标体系构建与方法运用

3.1 评价指标体系构建

本文以目标层、准则层和指标层这三个层级为划分，构建了南京市城市低碳发展水平的评价指标体系。其中，目标层为城市低碳发展水平，用于整体考量城市低碳发展状况，准则层是前一层的细分，由经济发展、社会进步、资源节约和环境保护四部分组成，指标层则由23项具体指标构成，具体指标体系如表1所示。

表1 南京市城市低碳发展水平评价指标体系

3.2 数据来源与指标权重的确定

本文的数据主要来源于2011—2020年的《南京市统计年鉴》，部分指标数据如单位地区生产总值电耗、单位地区生产总值水耗等通过公式计算所得。

为了避免指标赋权较为主观而对评价结果造成不利影响，本文基于指标数据本身所包含信息量的大小，计算各指标数据的信息熵并得到对应的熵权，从而较为客观合理的确定指标的权重。具体计算步骤如下：

①数据标准化处理

设有n个评价目标，m个评价指标，构造初始判断矩阵O并对指标标准化

(1)

(2)

(3)

②计算概率矩阵

(4)

Q=(qij)n×m(1≤i≤n,1≤j≤m)

(5)

③计算各指标数据的信息熵

(6)

(7)

3.3 评价方法的运用

传统TOPSIS法采用欧式距离求解相对贴近度，其虽被学者们广泛使用，但最终评价结果易受决策指标间相关性的干扰。而由印度统计学家Mahalanobis提出的马氏距离则能消除指标相关性所带来的影响[16]。因此，本文分别应用传统欧式距离TOPSIS和广义马氏距离TOPSIS，通过两种方法对比分析南京市的城市低碳发展水平。具体计算步骤如下：

①构造评价向量

假设有n个评价对象B=(B1,B2,…,Bn)，m个评价指标C=(C1,C2,…,Cm)，初始评价矩阵为

(8)

构造评价对象Bi的评价向量di=(di1,di2,…,dim)T

②确定正、负理想解向量

(9)

对于效益型指标和成本型指标，公式分别如(10)、(11)

(10)

(11)

③计算评价对象Bi到正、负理想解的马氏距离

(12)

④计算各评价对象的相对贴近度

(13)

4 实证结果分析与对策建议

4.1 实证结果分析

如图1所示，两种方法下南京市的城市低碳发展水平总体都呈上升趋势。传统TOPSIS法下，其相对贴近度从2010年的0.136增长到2019年的0.901，增幅接近562%。广义马氏距离TOPSIS法下，其相对贴近度从2010年的0.229增长到2019年的0.613，增幅在167%左右。前一种方法的评价结果虽明显优于后者，但由于各个低碳评价指标间不可避免地会存在一定相关性，使得传统TOPSIS法重复计算了指标间包含的共同信息，在一定程度上夸大了南京市的城市低碳发展水平，使得评价结果过于理想化。相比之下，广义马氏距离TOPSIS法则克服了其缺陷，其相对贴近度大体上表现为波动上升的趋势。表明南京市近十年来为实现绿色低碳发展已在多方面做出了努力，取得了一定的成效，同时仍有需要改进和完善的地方，有进一步上升的空间，这也更符合近年来南京市低碳发展的实际情况。

图1 2010—2019年南京市城市低碳发展水平相对贴近度

另外，从广义马氏距离的评价结果来看，南京市的城市低碳发展水平在2015年之前呈现低位波动状态。其可能原因在于，南京市作为长三角地区的主要工业城市，煤炭能源消耗占比较大，由于相关监管部门监管措施的不到位和部分企业环保意识、社会责任感的缺失，使得南京的一些化工能源企业偷排生产经营过程中所产生的废气、废水和废渣，对市生态环境系统造成了极大的破坏。而在2015年之后，随着国家“十三五”时期的到来，南京市为积极响应“十三五”规划中提出改善生态环境质量，提升生产生活方式绿色、低碳水平的目标[17]，在这一时期内严格控制钢铁、化工等“两高一资”行业发展，有效控制煤炭消费量，逐步淘汰低端和产能过剩企业，如对梅钢、金陵石化、南钢等高能耗企业进行集中整治，推动企业向低碳化发展。

4.2 对策建议

虽然南京市的城市低碳发展水平近年来取得了较为显著的成效，但低碳城市建设之路任重而道远，作为第三批低碳试点城市的南京市仍需在低碳法规政策、低碳技术创新和低碳环保意识三方面做出努力。

在低碳法规政策上，南京市政府可制定低碳税收优惠、节能减排补贴等激励政策，积极引导各类企业朝着低碳环保、可持续的方向发展。针对高污染、高能耗企业制定低碳奖惩规章制度，奖罚分明，严格规范该类企业的生产经营行为，努力从源头上降低能源消耗和温室气体排放。

在低碳技术创新上，南京市一方面应主动借鉴和学习国内外先进的绿色低碳技术，与国内外低碳技术发展较好的企业、组织开展合作交流，充分学习他人的技术成果，为本市的低碳城市建设打好技术基础。另一方面，南京市需进一步加大科研技术的开发投入，借助自身教育资源丰富和科研资金雄厚的优势，结合高校、科研院所、技术园区等多方机构发展低碳创新技术，提升自主创新能力。

在低碳环保意识上，针对南京市外来人口较多，市民整体低碳环保意识仍旧较弱、低碳生活理念不强的现状，南京市政府可通过如“我的南京”app、市政府微信公众号等现代电子信息传播渠道来加强低碳环保生活理念的宣传力度，努力倡导市民自觉养成绿色出行、绿色消费、垃圾分类回收等低碳减排的行为习惯，使得低碳城市建设的理念深入人心，为国家未来实现碳达峰、碳中和的目标助力。