中国2020年CO2减排目标的省级分配方案研究

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关键词：ＣＯ：减排目标；省级；分配方案；信息熵
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣＯ２ｒｅｄｕｃｔｉｏｎｔａｒｇｅｔｓ；ｐｒｏｖｉｎｃｉｌａｎ；ｉｆｏｎｍａｒｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙ
ＶａｌｕｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
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中国２０２０年ＣＯ２减排目标的省级分配方案研究
ＳｃｅｎａｒｉｏＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＣｈｉｎａｓＴａｒｇｅｔｓｆｏｒＲｅｄｕｃｉｎｇＣＯ２ＥｍｉｓｓｉｏｎｓＩｎｔｅｓｉｎｔｙｉｎＰｒｏｖｉｎｃｉａｌｉｎ２０２０
摘要：本文将信息论中的信息熵理论引入到ＣＯ：总量目标分解中，将我国各地区ＣＯ排放的影响指标分解为人口规模、人均ＧＤＰ、经济结构、能源结构、能源强度、排放强度和历史排放量七个指标。根据信息熵理论计算出各指标的信息熵和信息熵权重，根据熵权进一步计算出各地区的综合评价值，从而将我国２０２０年减排目标分配到全国３０个地区。最后根据研究结果给出了一些减排措施意见。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎ￣ｏｐｙｔｈｅｏｒｙａｎｄｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｓｒｏｆｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｉｎｔｏｓｅｖｅｎ
ｆａｃｔｏｒｓ，ｗｈｉｃｈｗｅｒｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓｉｚｅ，ｐｅｒｃａｐｉｔａＧＤＰ，ｅｃｏｎｏｍｉｃｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｅｎｅｒｇｙｍｉｘ，ｅｎｅｒｇｙｉｎｔｅｎｓｉｔｙ，ｅｍｉｓｓｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙａｎｄｈｉｓｔｏｒｙ
中图分类号：ＴＥ０９
文献标识码：Ａ
文章编号：１００６ — ４３１１（２０１３）１５ — ０００５ — ０３
Ｏ引言ｘｉ．为第ｉ个对象的第ｊ个指标值，（ｉ＝ｌ，２，… ，３０；ｊ＝为了响应全球节能减排的号召，中国政府承诺到１，２， …，７）。２０２０年ＣＯ：排放强度在２００５年的基础上下降４０％一４５％１．２原始评价矩阵的归一化处理由于各指标的类型的目标。为了实现这一目标，国内必须进行艰苦而持久的和量纲不同，且有的评价指标是越大越好，而有的评价指努力，由于我国各省份的经济状况和减排能力存在较大差标越小越好，因此不能直接进行比较，需要将各评价指标异，如何将这一减排目标公平、公正、合理地分解到各地区转化为一个统一的尺度，即标准化处理。各指标内涵和处和各省份是我国目前亟待解决的问题。本文根据信息熵相理如表１所示。关理论，综合考虑各省份的实际情况，给出了一份２０２０年表１评价指标的选择与含义我国各省份的Ｃ０：减排目标分配方案。指标指标定义分配原则指标内涵正向（＋）１基于信息熵理论的碳减排目标分配模型反向（一）在信息论中，信息是系统有序程度的度量，而熵则是人口人口数量人口越大，需减人口规模大的地区，为了保排量相对较少证人民生产生活，允许的碳系统无序程度的度量，信息和熵绝对值相等，符号相反。一规模排放量较高个系统有序化程度越高，有效信息量就越大，熵值就越小，人均人均ＧＤＰ越高，人均ＧＤＰ越高，说明经济反之，一个系统有序化程度越低，其有效信息量就越小，熵
ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｉｎｆｏｍａｒｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｈｅｔｏｒｙ．Ａｆｔｅｒｔｈａｔｔｈｉｓｐａｐｅｒｃａｌｃｕｌａｔｅｄｔｈｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｖｌｕａｅｏｆｅａｃｈｐｒｏｖｉｎｃｅｓ．Ｔｈｅｎａｌｌｏｃａｔｅｔｈｅ
齐遥遥①ＱＩＹａｏ — ｙａｏ；朱锦珍②ＺＨＵＪｉｎ — ｚｈｅｎ
（ ①合肥工业大学管理学院，合肥２３０００９； ② 合肥工业大学财务部，合肥２３０００９）（（￣）ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩＨｅｆｅｉ２３０００９，Ｃｈｉｎａ；￣）ＦｉｎａｎｃｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０００９，Ｃｈｉｎａ）
ｒｅｄｕｃｔｉｏｎｂｕｒｄｅｎｔｏ３０ｐｒｏｖｉｎｃｅｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｖａｌｕｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｒｅｄｕｃｉｎｇｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎ．
ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｃａｌｃｕｌａｔｅｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎ￣ｏｐｙｖａｌｕｅａｎｄｉｎｆｏｍａｒｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｗｅｉｇｈｔｏｆｅａｃｈｆａｃｔｏｒ