成都某地行业能耗对低碳经济影响的灰色关联法分析

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1、成都某地行业能耗对低碳经济影响的灰色关联法分析成都某地行业能耗对低碳经济影响的灰色关联法分析　　引言　　自从2003年英国政府首次以文件的形式提出低碳经济的概念[1]以来，英国在低碳经济领域起到了表率作用，成为了世界低碳经济发展热潮的倡导者。到后来，世界一些发达国家也迈出了发展低碳经济的脚步，其中，德国、法国、瑞典、丹麦、挪威、日本、加拿大、美国等国家在保持各自低碳经济特色的同时，取得了显著的成效。近些年来，循环经济随着环境问题的出现而成为了经济发展的主流，许多国家一直在追求经济的循环性，而低碳经济作为发展循环经济的重要方式之一，已经逐渐得到更多国家的

2、重视。我国也在十二五规划中突出了低碳经济发展的重要性。目前，国内众多试点省市的低碳经济发展水平得到了大的提高，如广州、上海、天津、南京、重庆、苏州、厦门等首批低碳经济发展试点城市。随着近年来低碳经济的发展，各地区的温室气体排放量、能源消耗量都有了明显的下降、能源结构得到优化；另外，群众对低碳的认识有了深一步的认识；同时，各地区经济效益有了较大的提高。这也说明了低碳经济发展符合了国情的需要，能促进循环经济的发展，有利于构建环境友好型社会。然而，掌握一个地区的能源消耗特点，减少能源消耗量，优化能源结构，对该地区低碳经济的发展至关重要。　　一、低碳经济发展下

3、的能源结构　　低碳经济是低碳与经济的两面体，要求低碳的发展的同时又要求了经济的发展，此过程又是相互影响、相互促进的。然而，能源的消耗和结构很大程度地决定了低碳的发展水平与经济的发展性质。在低碳经济的发展过程中，由于科技、资金、政策等支持，区域内能源消耗量会得到一定程度的控制，能源的结构也会得到优化。非化石能源的使用、清洁能源的推广、人们节能意识的提高、各种节能减排项目或措施的开展等都是低碳经济发展下的能源特点。目前，国内外一些国家或地区随着低碳经济的发展，投入大量的资金和技术去促进节能减排项目和新能源开发项目的开展，如美国是世界上低碳经济研发投入资金最

4、多的国家[2]，另外，还有日本、法国、英国等一些发达国家也投入了大量资金与技术在碳捕捉、节本文由.L.收集整理能和能源开发项目等方面。而国内则注重于企业与人们的节能减排，对于新能源开发、碳捕捉方面投入还将在以后发展当中逐渐提高。　　二、成都某地重点耗能企业现状　　成都某地区经济目前以工业发展为主，近年来正大力发展低碳经济，积极引进低碳项目，逐渐摒弃传统的工业，发展高端产业及第三产业的发展，重视清洁能源的使用和物质的循环利用，而且取得了显著的成效。2011年上半年，该地区拥有11家重点耗能企业，能源消耗量占了区域内总消耗的主要部分，而且能源消耗主要以煤、

5、焦炭、天然气、电力为主。按区域内的行业类型分类，可以分为冶金、化工、建材、机械和其他等行业。这些企业能源消耗大，它们的工业产值对规模以上工业总产值贡献率高，以这些企业为代表来大概分析区域企业能耗具有指导意义。如果知道各企业能源消耗量、特点以及它们对规模以上工业总产值贡献情况，就有针对性的采取调整措施，进一步优化能源结构，同时，保证能源较大的经济贡献性，进而使地区的低碳经济得到更好的发展。　　灰色关联分析方法是源于灰色系统理论的一种系统分析方法[3]，它对发展变化的某个系统进行了发展态势的量化比较分析，也对各时间序列进行几何关系的比较[4]。首先，确定系

6、统的变量，然后构建关联序列矩阵；其次，消除数据的刚量；最后，关联法的求解及关联度的计算，进行关联度分析。通过灰色关联法分析，能找出某个系统发展中的关键影响因素，了解到各影响因素的关联性质及系统的发展特性。运用灰色关联法分析低碳经济发展中能源的影响，能发现哪种能源对区域内低碳经济影响最大，哪种能源对经济的贡献最大。综合性考虑，有利于对一个地区做出能源调整，出台相关能源政策，优化能源结构，促进低碳经济的发展。　　三、成都某地行业能耗对低碳经济影响的分析　　（一）重点耗能行业能耗情况　　在成都某地2011年上半年重点耗能企业能耗消费情况的基础上，按行业把各企

7、业进行分类，算出2011年上半年成都某地各代表行业煤、焦炭、天然气、电的消耗情况，如表1所示。其中，用2007年国家统计局公布的煤、天然气、电、焦炭的标煤折算系数算出综合能耗，分别为煤折算标准煤的折算系数为0.7143千克标准煤/千克、天然气为1.3300千克标准煤/立方米，电为0.1229千克标准煤/千瓦小时，焦炭为0.9714千克标准煤/千克。另外，用2011年成都某地统计局公布的11家重点耗能企业平均产值能耗为1.17吨标煤/万元来推算出各行业产值，用成都某地统计局公布的上半年规模以上工业总产值为213.26亿元来算出各行业2011年上半年工业总

8、产值对规模以上工业总产值贡献率。　　（二）行业能耗对低碳经济影响的灰色关联法分析　　1.关联矩