碳排放影響因素的省域聚類分析

○賀紅兵

一、引言

我國幅員遼闊，各地收入水平、產業結構、資源稟賦等存在著很大的差異，因此在倡導節能環保、實施低碳發展時，必須要考慮到影響區域排放的因素差異，從而有目的、有針對性地制定不同的減排目標和策略。

二、指標選取

在碳排放的因素分解分析中，Kaya恒等式得到推廣并被廣泛的運用。Kaya恒等式是由日本學者Yoichi Kaya（1990）在聯合國政府間氣候變化專門委員會的一次研討會上首次提出的。Kaya恒等式通過一種簡單的數學公式把人類活動產生的二氧化碳排放與經濟、政策、人口等影響因素聯系起來了。其表達式為：

C=（C/E）（E/GDP）（GDP/P）P） （1）

Kaya恒等式把能源相關的碳排放（C）對能源（E）、產出（GDP，國內生產總值）和人口（P）連接起來了。C/E表示能源的碳排放強度，也就是單位能源碳排放；E/GDP表示單位產出能源消耗（產出的能源強度）；GDP/P表示人均收入；P表示人口總量。

根據Johan A.，Delphine F.和Koen S.（2002）的方法，可以在Kaya恒等式的基礎上把碳排放按照下面的公式分解。

在公式（2）中，C為碳排放總量；Ci為第i種一次能源的碳排放量；E為一次能源的消費量；Ei為i種能源的消費量；Y為國內生產總值（GDP）；P為人口。公式（3）表示的是人均碳排放的Kaya分解。從公式（3）可以看出，人均碳排放與能源結構）、各種一次能源的碳排放強度（）、產出的能源強度）和人均收入（）有關。其中各種能源的碳排放強度（）可以看做是一個常數，具體的數值可以參考國家發改委能源所和國家科委氣候變化項目組等研究機構給出的數值；產出的能源強度（）與產業結構密切相關。因此，本文選取人均碳排放、能源結構、產業結構、產出的能源強度、人均收入這5個指標作為進行碳排放分析的相關指標。

三、聚類分析

聚類分析是一種很常見的數據挖掘技術，它的主要作用是用于揭示數據庫中未知的對象類。簡單地說，就是對大量的數據進行分類，使得同一類別的數據之間的相似度盡可能大、相異度盡可能小，而不同類別之間的數據的相似度要盡可能小、相異度盡可能大。聚類分析的本質特征就是按照事物的所有特征來構建組，每組的成員應該顯示出盡可能類似的結構。聚類分析來的目的是為了在眾多對象中確定對象的同質性。

本文的研究過程中采用了K均值（K-means）聚類算法。K均值算法是以平均值作為類的中心的一種聚類方法。假設有n個對象，把它分為k類。其中，分成的聚類個數k是采用k均值算法必須預先制定的參數。聚類的過程可以通過以下幾個步驟來進行：首先，隨機選取k個對象，把每個對象作為一個類的中心，分別代表k各類；其次，根據距離中心最近的原則，尋找與各對象最相似的類，將其分配到各相應的類中；再次，在完成分配后重新計算每個類的平均值（中心），作為該類的新中心；接著根據距離中心最近的原則重新進行所有對象的分類；最后，返回步驟3，直到沒有變化為止。

下面對我國內地各省的碳排放和與碳排放相關的發展情況運用K均值聚類算法進行分類分析。選取2008年我國內地30個省市自治區的人均收入、人均碳排放、能源強度、能源結構、產業結構作為指標來進行聚類分析。由于西藏數據缺失，所以這里沒有把西藏納入到分析過程中。指標中的人均收入、能源結構、產業結構、人口數據直接來源于《新中國六十年統計資料匯編》，能源結構用煤炭消費占能源消費的比例表示，產業結構用第二產業占國民經濟的比重來表示，能源強度是用能源消費除以GDP算出來的，能源消費和GDP的數據也來源于《新中國六十年統計資料匯編》，人均碳排放數據是先根據Kaya恒等式算出各省一次能源的碳排放，然后除以各省的人口數得來的。

聚類分析中如果參與聚類的變量的量綱不同會導致錯誤的聚類結果。例如在本文分析中，能源結構和產業結構都是用百分比表示的，因而絕對值都不會超過1，而人均收入的單位是元，具體數值在幾千到幾萬不等，如果不對數據進行無量綱化，那么在最終的聚類結果中，由于產業結構和能源結構的數值絕對值太小，就會完全起不了作用。因此在進行聚類分析之前必須對變量值進行標準化，消除量綱的影響。具體的消除量綱是通過下面公式來進行標準正態化的，結果見表1。

表1 標準正態化的各省市排放指標

表2 聚類分析結果

在進行聚類分析時，我們初始K值選4，就是說把全國省份分為四類，運用SPSS運算得到表2的聚類結果。

四、結論

通過K均值聚類分析，按照和低碳經濟相關的5個因素——人均收入、人均碳排放、能源強度、能源結構和產業結構，可將中國內地（西藏除外）分為四個區域。

第一個區域為北京和上海。該區域是中國最發達的地區，經過這么多年的產業結構調整和升級，該地區已經形成以現代服務業為主的產業結構模式。這些地區人均收入和生活水平較高，促使該地區碳排放增長的主要動力是城市居民消費方式的轉變。該類地區實施低碳發展模式的重點在于轉變傳統工業文明的消費觀念，倡導低碳消費方式。具體的舉措有：大力推廣建筑節能，鼓勵使用節能電器，降低單位產品生產和使用的能耗，提倡公交、步行以及騎自行車等綠色出行方式。

第二類區域是廣東和海南，這些地區的主要特點是能源結構中煤炭的比例非常低，而石油、天然氣和電力等比重較大；產業結構中工業比重不大，人均排放量少。海南作為一個旅游強省和生態農業大省，工業經濟比重在全國是最小的省份之一。廣東省一直都是中國改革開放的前沿陣地，經過這么多年的發展，產業逐漸轉型升級，逐漸從以前的資源、勞動密集型向技術、智力密集型轉換。

第三類有吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、山西、甘肅、青海、新疆19個省區，它囊括了中國絕大多數省區。這些地區人均收入比較低，正在承接東部發達地區的產業轉移，第二產業的比重在將來還會逐漸增加，工業耗能和工業碳排放也將會有較大的增長，這類省區應通過技術進步來調整產值的能源強度，充分發揮科學技術在減排中的作用，同時注意調整優化產業結構，轉變生產模式，注重可再生能源的開發和利用，不能重走發達地區先污染再治理的老路。

第四類有天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、山東、寧夏。這些省份是我國煤炭資源的主要產地，煤炭在能源結構中的比重非常大，同時工業在該地區產業結構中比重非常高，導致這些省份的能源強度非常高。這些地區也是我國減排壓力最大的地區，在低碳減排方面最關鍵的是要努力提升煤炭資源的利用效率、降低能源強度、加大科技投入力度、使資源得到充分利用。

通過以上聚類分析可以看出，中國省域間的差異很大，這種差異必然要求采取不同的減排政策和措施。

[1]克勞斯·巴克豪斯，本德·埃里克森，伍爾夫·普林克等：多元統計分析方法——用SPSS工具[M]．上海：格致出版社、上海人民出版社，2009．

[2]張彬、姚娜、劉學敏：基于模糊聚類的中國分省碳排放初步研究[J]．中國人口資源與環境，2011（1）．

[3]Johan Albrecht，Delphine Francois，Koen Schoors.A shapley decomposition of carbon emissions without residuals[J].Energy Policy，2002（30）.