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user: 3. 基于GRA模型的湖北省技术进步的碳减排效应测算 3.1. 数据选取及相关指标测算 3.1.1. 技术进步指标选取及数据选取 本文以湖北省技术人员/总从业人员和R & D经费/地区总产值来作为测算湖北省技术进步的指标，通过湖北省统计局官网查找湖北省2007~2017年的统计年鉴，《中国能源统计年鉴》(2007~2017)，以2006年为基数，计算相关指标的变化率。 1) 技术研发人员。湖北省2006~2016年的技术研发人员相关指标见表1。 由表1可知，湖北省2016年的技术研发人员为21.83万人，相比2006年的6.26万人增加了248%有余；技术人员/总从业人员与上年相比也有增长的趋势，这种增长趋势是湖北省积极响应国家政策，加大技术进步财政投资的结果，也为湖北省以后企业的生产技术奠定了基础。为更直观的反应湖北省近十一年技术研发人员的增长情况，绘制了基础研发人员增长情况柱形图，如图1所示。 2) R & D经费。根据湖北省2007~2017年统计年鉴有关R & D经费的数据，如表2所示。 Table 1 Relevant indicators of Hubei technology R & D personnel from 2006 to 201 年份 总从业人数(万人) 技术研发人员(万人) 技术人员/总从业人员 增长幅度 2006 3564.00 6.2616 0.0018 − 2007 3584.00 6.7902 0.0019 7.84% 2008 3607.00 7.3042 0.0020 6.88% 2009 3622.00 13.168 0.0036 79.53% 2010 3645.00 14.2683 0.0039 7.67% 2011 3672.00 16.6357 0.0045 15.73% 2012 3687.00 18.5703 0.0050 11.18% 2013 3692.00 20.5172 0.0056 10.33% 2014 3687.50 21.8094 0.0059 6.43% 2015 3658.00 22.0977 0.0060 2.14% 2016 3633.00 21.8322 0.0060 0.00% 表1. 2006年~2016年湖北省技术研发人员相关指标 注：*2004年全国高校扩招，湖北省作为全国高校数量排名第五的大省，大学生招生数量大幅度增加，故在2009年R & D人员占总从业人员的比重同上年相比增长幅度过大。 Table 2 Relevant indicators of R & D expenditure in Hubei province from 2006 to 201 年份 GDP R & D经费支出(亿元) R & D经费/GDP 变化幅度 2006 7617.47 94.7512 0.012439 2007 9333.40 112.4990 0.012053 −3.10% 2008 11328.92 149.0636 0.013158 9.16% 2009 12961.10 213.4490 0.016468 25.16% 2010 15967.61 263.7885 0.016520 0.31% 2011 19632.26 323.0128 0.016453 −0.41% 2012 22250.45 384.5239 0.017282 5.04% 2013 24791.83 446.2690 0.018001 4.16% 2014 27379.22 510.8973 0.018660 3.66% 2015 29550.19 561.7415 0.019010 1.87% 2016 32297.91 600.0422 0.018578 −2.27% 表2. 2006~2016年湖北省R & D经费相关指标 图1. 湖北省技术研发人员相关指标柱形图 由表2可知，R & D经费内部支出从2006年的94.75亿元增加到2016年600.04亿元，增加了533%，可以看出湖北省政府对科学技术研发方面的重视和努力，同时也说明技术进步在湖北省企业的生产进程中发挥了重要作用。根据图表，可以绘制出如图2的柱形图，湖北省近十一年在技术研发费用方面的投入呈现明显的上升趋势。 3.1.2. 碳排强度测算及数据选取 碳排放强度的测算。计算碳排放强度的公式如下： 碳 排 放 强 度 = 碳 排 放 总 量 工 业 总 产 值 (1) 根据IPCC发布的碳排放总量计算指南，公式(1)中的碳排放总量采用如下公式(2)计算： C = ∑ C i = ∑ E i F i (2) 其中：C——CO 2 排放总量； C i ——能源i的CO 2 排放量； E i ——能源i的消费量； F i ——能源i的碳排放系数。 因为各种能源消费量的单位不同，为了使单位统一便于计算比较，将各能源消费量的单位转化为同一单位标准煤，其折算系数见表3。 各类能源的碳排放系数如表4所示。 根据公式(1)、(2)和表3、表4所列出的能源折算标准煤的参考系数和CO 2 排放系数，可以计算出湖北省2006~2016年的碳排放强度指标值，如表5所示。 根据表5的数据显示，湖北省2006~2016年的碳排放强度值呈下降趋势(趋势图见图3)，特别是2008年比2007年的碳排放强度下降了39.34%，这是湖北省在近十一年中降低幅度最大的一年，说明了2008年湖北省及各下级政府和企业领导为降低CO 2 排放所做出的努力成果；2015年降低的幅度稍缓，但是总体来说，湖北省每年的CO 2 排放强度都有所降低，碳排放强度很直观可以看出该地区节能减排效果，该指标是政府、企业对低碳经济发展重视程度的客观体现，也鼓励我们为进一步研究发展低碳经济做贡献。 图2. 湖北省R & D经费相关指标柱形图 Table 3 Reference coefficients of various energy conversion standard coa 能源种类 折标准煤系数 能源种类 折标准煤系数 原煤(kg) 0.7143 柴油(kg) 1.4571 焦炭(kg) 0.9714 燃料油(kg) 1.4286 原油(kg) 1.4286 天然气(m3) 1.33 汽油(kg) 1.4714 电力(kw·h) 0.1299 煤油(kg) 0.5714 表3. 各类能源折算标准煤参考系数 Table 4 Carbon emission coefficients of various types of energ 能源种类 碳排放系数 能源种类 碳排放系数 原煤(kg) 0.7559 柴油(kg) 0.5921 焦炭(kg) 0.8550 燃料油(kg) 0.6185 原油(kg) 0.5857 天然气(m 3 ) 0.4483 汽油(kg) 0.5538 电力(kw·h) 0.5800 煤油(kg) 0.5714 表4. 各类能源的碳排放系数 3.2. 碳减排效应测算的GRA模型 3.2.1. 灰色关联分析(GRA)方法 本文选用的是基于灰色相对关联度模型的灰色关联分析方法，是由刘思峰 [ 13 ] 发展完善的一种被广泛应用的灰色关联分析方法，主要研究两个序列相对于起始点变化速率接近的程度，这个数量指标能表征差异较大的数据序列之间是否有紧密联系 [ 12 ] 。它的基本思路是依据序列曲线几何形状的相似程度来看其联系是否密 [ 14 ] ，曲线重合度越高，表示相应序列之间的关联度越大，反之则越小。而且即使统计数据是有限的，也不会出现定向分析的结论和量化分析的结果不相符的情况。 本文运用灰色关联分析方法研究碳排放与技术研发人员/总从业人员和R & D经费/地区生产总值关联关系，建立GRA的对应时间序列数据，来测算湖北省CO 2 排放强度和技术进步的动态关联度，然后 图3. 2006~2016年湖北省碳排放强度 Table 5 Carbon intensity of Hubei province from 2006 to 201 年份 碳排放总量(107 kg) 工业总产值(107元) 碳排放强度 降低幅度 2006 8142.818043 74，540.70 0.11 − 2007 9023.703492 96，015.20 0.09 16.23% 2008 9075.281917 134，549.40 0.07 39.34% 2009 9745.154487 155，670.20 0.06 7.74% 2010 11，215.38061 216，231.20 0.05 20.69% 2011 12，717.21124 280，727.30 0.05 14.50% 2012 12，762.19259 334，506.60 0.04 18.74% 2013 11，220.67247 392，089.80 0.03 33.32% 2014 11，344.9763 433，938.70 0.03 9.46% 2015 11，255.58479 458，095.70 0.02 6.41% 2016 10，141.30201 487，667.10 0.02 18.15% 表5. 2006~2016年湖北省碳排放强度 计算湖北省CO 2 排放强度与技术进步的综合关联度，从整体上分析它们之间的关系。 3.2.2. 灰色绝对关联度模型 假设X i 与Y的长度相同且都为同一时距之和序列 X = [ X i ( 1 ) ， X i ( 2 ) ， ⋯ ， X i ( n ) ] ， Y = [ Y ( 1 ) ， Y ( 2 ) ， ⋯ ， Y ( n ) ] 分别是X i 与Y的初值像，X i 与Y的灰色绝对关联度用 α i j 表示： α i j = 1 + | s i | + | s j | 1 + | s i | + | s j | + | s i − s j | (3) | s i | = | ∑ k = 2 n − 1 X i ( k ) + 1 2 X i ( n ) | (4) | s j | = | ∑ k = 2 n − 1 Y ( k ) + 1 2 Y ( n ) | (5) | s i − s j | = | ∑ k = 2 n − 1 ( X i ( k ) − Y ( k ) ) + 1 2 ( X i ( n ) − Y ( n ) ) | (6) 灰色绝对关联度可以反映折线X i 与X j 的相似程度，在本文中可表示碳排放强度与技术进步之间的近似程度。若关联度 α i j > 0.6 ，说明关联度强，反之，则关联度弱 [ 15 ] 。 3.2.3. 灰色相对关联度模型 假设X i 与Y的长度相同且初值都不为零， X ′ i 与 Y ′ 的分别是X i 与Y的始点零化像，则 X ′ i 与 Y ′ 的灰色绝对关联度就为X i 与Y的灰色相对关联度，用 β i j 表示： β i j = 1 + | s ′ i | + | s ′ j | 1 + | s ′ i | + | s ′ j | + | s ′ i − s ′ j | (7) 其中： s ′ i = | ∑ k = 2 n − 1 X ′ i ( k ) + 1 2 X ′ i ( n ) | (8) | s ′ j | = | ∑ k = 2 n − 1 Y ′ ( k ) + 1 2 Y ′ ( n ) | (9) | s ′ i − s ′ j | = | ∑ k = 2 n − 1 ( X ′ i ( k ) − Y ′ ( k ) ) + 1 2 ( X ′ i ( n ) − Y ′ ( n ) ) | (10) 灰色相对关联度是序列X i 与Y相对于始点的变化速率联系的表征。它剔除了初始情况对序列X i 与Y的影响，动态的分析碳排放强度与技术进步，若X i 与Y的变化速率越接近， β i j 越大，相应的变量之间的关系就越密切，反之，则越低 [ 16 ] 。 3.2.4. 灰色综合关联度模型 假设序列X i 与Y长度相同且初值都不为0， α i j ， β i j 分别为X i 与Y的灰色绝对关联度和灰色相对关联度， θ ∈ [ 0 ， 1 ] 。则根据公式(3)和公式(7)，可以计算灰色综合关联度： γ i j = θ α i j + ( 1 − θ ) β i j 灰色综合关联度既能体现折线X i 与Y的相似程度，又能反映出X i 与Y相对于始点的变化速率的接近程度，是较为全面的反映湖北省碳排放强度与技术进步之间紧密程度的一个数量指标 [ 17 ] 。一般情况下取 θ = 0.5 ，可以得到： γ i j = 0.5 α i j + 0.5 β i j (11) 3.3. 减排效应测算研究 碳排放强度下降与技术的进步指标有无密切关系？下面运用GRA模型计算碳排放强度与技术的进步的相关指标的GRA，通过其值大小分析湖北省技术进步与碳排放之间的关系，百分比指标这一统一单位来计算目标值大小，用湖北省技术人员/总从业人员的增长幅度、R & D经费/GDP的增长幅度来表示技术进步的相关指标，碳排放强度的降低幅度来表示碳排放的相关指标，通过GRA的计算公式分别计算技术人员/总从业人员的增加幅度和碳排放强度降低幅度的关联度，R & D经费/GDP的增加幅度与碳排放强度降低幅度的关联度。 由此，根据收集和统计得到的数据，计算灰色绝对关联度，计算过程如下：根据表6中的数据和公式： X i 0 = ( x i ( 1 ) ， x i ( 2 ) ， x i ( 3 ) ， ⋯ ， x i ( n ) ) ( i = 1 ， 2 ) ，计算X 1 、X 2 和Y的初值像，结果如表7所示。 Table 6 Indicators data of Hubei province from 2006 to 201 年份 碳排放强度降低幅度Y 研发人员比重增长幅度X 1 R & D经费占国内生产总值增长幅度X 2 2006 1 1 1 2007 10.53% 7.84% −3.10% 2008 21.69% 6.88% 9.16% 2009 9.93% 79.53% 25.16% 2010 12.75% 7.67% 0.31% 2011 11.94% 15.73% −0.41% 2012 13.62% 11.18% 5.04% 2013 18.46% 10.33% 4.16% 2014 7.23% 6.43% 3.66% 2015 5.74% 2.14% 1.87% 2016 18.15% 0.00% −2.27% 表6. 2006~2016年湖北省各项指标数据 Table 7 The initial value of absolute correlatio 年份 Y 0 X 1 0 X 2 0 2006 1.0000 1.0000 1.0000 2007 0.1053 0.0784 −0.0310 2008 0.2169 0.0688 0.0916 2009 0.0993 0.7953 0.2516 2010 0.1275 0.0767 0.0031 2011 0.1194 0.1573 −0.0041 2012 0.1362 0.1118 0.0504 2013 0.1846 0.1033 0.0416 2014 0.0723 0.0643 0.0366 2015 0.0574 0.0214 0.0187 2016 0.1815 0.0000 −0.0227 表7. 绝对关联度的初值像 根据公式(4)和公式(5)分别计算 | s i | 和 | s j | ，结果如下： | s 1 | = 1.4773 ，     | s 2 | = 0.4447 ，     | s j | = 1.2097 根据公式(6)计算 | s i − s j | ，结果如下： | s 1 − s j | = 0.2676 ，     | s 2 − s j | = 0.7650 根据灰色绝对关联度公式(3) α i j = 1 + | s i | + | s j | 1 + | s i | + | s j | + | s i − s j | 得出X 1 、X 2 和Y的灰色绝对关联度分别为： α 1 j = 0.9323 ，     α 2 j = 0.7763 由于R & D/GDP的增长幅度在2007年、2011年和2016年均为负数，所以 α 2 j 较低。 计算X 1 、X 2 和Y的灰色相对关联度，过程如下： 根据表7的数据，X i 和Y是长度相同并且初值都不为零的序列，根据公式： X ′ i = ( ( x i ( 1 ) − x i ( 1 ) ) / x i ( 1 ) ， ( x i ( 2 ) − x i ( 1 ) ) / x i ( 1 ) ， ⋯ ， ( x i ( n ) − x i ( 1 ) ) / x i ( 1 ) ) ( i = 1 ， 2 ) 计算X 1 、X 2 和Y初值像的始点零化像，结果如表8所示。 根据公式(8)和公式(9)分别计算 | s ′ i | 和 | s ′ j | ，结果如下： | s ′ 1 | = 8.0227 ，     | s ′ 2 | = 9.05285 ，     | s ′ j | = 8.29035 根据公式(10)计算 | s ′ i − s ′ j | ，结果如下： | s ′ 1 − s ′ j | = 0.26765 ，     | s ′ 2 − s ′ j | = 0.7625 根据灰色相对关联度公式(7) β i j = 1 + | s ′ i | + | s ′ j | 1 + | s ′ i | + | s ′ j | + | s ′ i − s ′ j | 得出X 1 、X 2 和Y的灰色相对关联度分别为： β 1 j = 0.9848 ，     β 2 j = 0.9601 根据灰色综合关联度公式(11) γ i j = 0.5 α i j + 0.5 β i j ，将求得的灰色绝对关联度和灰色关相对联度带入得出X 1 、X 2 和Y的灰色综合关联度分别为： γ 1 j = 0.9586 ，     γ 2 j = 0.8682