双碳目标下城市低碳发展评价研究

双碳目标下城市低碳发展评价研究作者：杨芬李延罡阚龙营
来源：《辽宁经济》2022年第09期
〔內容提要〕双碳目标下，为探索城市低碳发展情况，利用DPSIR模型理论，从5个维度构建了由27个指标组成的城市低碳发展指标评价体系，选取了四大经济区域（东部、中部、西部和东北）代表省份（浙江省、河南省、陕西省和辽宁省）2011-2019年数据，运用熵值法和综合指数法分别对指标权重和综合指数进行了计算，并结合实际对城市低碳发展水平进行了对比分析与评价。

结果表明：第一，指标权重大小驱动力>压力>响应>状态>影响，驱动力指标和响应指标越大，压力指标越小，城市低碳发展水平越高；第二，城市低碳发展受地区发展水平的影响，各省份城市低碳发展水平整体上呈上升趋势，但发展速度较为缓慢。

研究结果可为城市低碳发展提供理论依据。

〔关键词〕双碳；城市低碳发展；DPSIR模型；评价
注：本文受辽宁省教育厅2021年度科学研究经费项目（面上项目）“辽宁省石油化工产业园区实现‘碳达峰、碳中和’的产业绿色发展研究”（LJKR0180）、2021年辽宁省社会科学规划基金项目“辽宁省石化产业绿色低碳发展路径和机制研究”（L21BJY039）资助。

近几年，在推进城镇化过程中，随着能源的消耗和工业化水平的提升，城市生态环境问题不断阻碍城市的可持续发展。

习总书记于2020年9月提出了碳达峰与碳中和的战略目标，在此应对全球气候变化背景下，全球面临着绿色低碳转型。

据《2020中国绿色城市指数TOP50报告》显示，城市的二氧化碳排放量占总排放量的比例超70%，城市碳减排既是城市低碳发展的关键，也是实现双碳目标的核心，因此对城市低碳发展进行评价具有巨大的价值和深远的意义。

DPSIR模型是由欧洲环境署对PSR模型和DSR模型改进提出的，主要包括驱动力、压力、状态、影响和响应五个部分，涉及社会、经济、政策、环境四个方面，用以描述生态环境问题之间的因果关系。

国外对该模型的应用较早，多用于研究水资源的可持续发展、实践和应
用及决策方面，探究经济与环境之间的关系；国内学者研究的领域广泛，包括环境科学、建筑、农林业、经济、电力工业、新能源、旅游、数学、交通等，其中环境、经济、社会三方面占比超90%，用以建立评价指标体系，并与定量分析方法结合进行评价。

综上所述，利用DPSIR模型理论，从5个维度构建了由27个指标组成的城市低碳发展指标评价体系，依据中国四大经济区（东部、中部、西部和东北）划分，选择代表性省份（浙江省、河南省、陕西省和辽宁省）进行实例验证，收集整理指标相关数据，并利用熵值法对指标进行赋权，获取2011年至2019年辽宁省低碳发展综合指数，并进一步分析和评价，以期为各区域城市低碳发展提供理论参考。

一、城市低碳发展基本理论
（一）城市低碳发展基本内涵
针对低碳发展的基本内涵，国内外学者进行了广泛研究，最初大量学者将低碳发展视为与低碳结合的一种经济模式，后来，又将其作为较低二氧化碳排放的发展方式，随着环境的恶化，低碳发展的内涵逐渐向低耗能、低排放转变，未来近零排放也会是内涵之一。

我国将低碳与发展结合起来，在节能减排、环境友好的同时获得经济效益和社会效益，促进社会的可持续发展。

综合大量的理论研究成果，城市低碳发展即：如何利用低碳经济对城市进行转型发展，利用创新低碳技术改变现有生活方式，优化社会经济结构，循环再利用能源和废弃物，建设节能高效的基础设施，形成一种节约、健康、低碳的生活方式和消费模式，实现城市的绿色低碳发展、可持续发展、高质量发展。

（二）城市低碳发展研究现状
我国城市低碳发展研究处于初级阶段，但也取得了一些成就，近年来对城市低碳发展的研究主要体现在城市低碳发展评价研究、城市低碳发展路径研究和城市碳排放核算及测度研究三个方面。

张丽君等（2019）构建了动力学分析模型，分析了中国城市低碳发展水平及空间格局，得出驱动力和响应是影响低碳发展的重要因素；汤丽洁等（2019）设计了准则层为低碳经济、低碳社会、低碳生活、低碳能源、低碳环境和低碳创新的评价指标，提出了创新型城市低碳发展的路径；孙奇等（2021）运用熵值—最优主客观权重—改进的TOPSIS模型，对低碳发展绩效指数进行了计算，划分了低碳、相对低碳、相对高碳和高碳四种低碳发展的城市类型；此外，宗鑫等（2021）构建了新型城镇化和城市低碳发展两系统的评价体系，旨在探究两者的耦合关系；冯韵瑜（2020）运用灰色关联分析了碳排放因素，并结合情景分析对城市碳排放进行了核算及预测分析，为广州市低碳发展提出了可行的建设路径。

通过梳理文献，发现国内的城市低碳发展研究领域逐渐完善，但城市低碳发展评价指标体系构建还存在指标选取较为主观、指标体系较为复杂过时以及适用性低等问题；此外，实例验证不足且研究对象具有单一性，缺乏对比性。

因此，在已有研究基础上，引入双碳视角，并结
合DPSIR模型，设计一套具有完整性的适用性强的评价指标模型，提出建设性意见，为实现城市低碳发展提供参考价值。

二、基于DPSIR模型的城市低碳发展评价指标体系构建
（一）评价指标体系构建原则
评价指标体系构建是城市低碳发展评价的前提条件。

城市低碳发展受到多种因素的共同作用，为了增强指标的科学性和规范性，更加客观合理地评价城市低碳发展情况，在指标体系构建过程中，要遵循以下原则。

（1）易操作性原则。

指标体系的构建要具有操作性，评价指标含义简单易懂，可进行量化处理，数据资料可直接或者间接获取且易于分析。

（2）双碳视角原则。

从实现双碳目标的角度出发，综合分析降碳过程中碳排放影响因素，全面系统地选取评价指标。

（3）DPSIR理论原则。

基于DPSIR概念模型原理，按照驱动力、压力、状态、影响和响应5个维度区分指标类型，反应指标间的因果关系。

（4）科学性和代表性原则。

选取的指标需符合政策要求，既要科学合理，又要有代表性，能客观公正地评判城市低碳发展情况。

（二）评价指标的选取
（1）驱动力指标。

驱动力指标是DPSIR模型的起点，可以理解为影响城市环境、资源变化的潜在因素，主要包括社会经济发展和人民生活质量。

经济发展水平是影响碳排放的内在动力和趋势，在时代不断更迭的过程中，低碳发展是生态环境和经济增长矛盾激化的产物，此外，城市低碳发展是为社会服务的，最终落脚到人类的幸福生活上。

（2）压力指标。

压力指标是在产出过程中对碳排放、环境产生影响的直接因素，主要包括各个行业能源的消耗和污染物的排放。

城市中的支柱行业因发展的不同会有所差异，一般为制造业和服务业，天然气、煤和石油等能源消耗越多，产生的二氧化碳排放量就越多，污染物这里指废气、废水排放量。

（3）状态指标。

状态指标是在驱动力和压力的共同作用下城市在各方面表现出来的现状，主要包括碳排放量和空气质量状况。

碳排放量是衡量城市低碳发展水平的直观性指标，并将其平均在人口数量和GDP总量上；空气质量状况是PM10和SO2的浓度及生态环境指数。

（4）影响指标。

影响指标是上述状态下对生态环境、城市低碳发展和人类生命健康等造成的影响因素，碳排放量增加使温室效应加剧，对天气、温度产生影响，温度过高或者过低，导致温差增大，影响人们日常生活，造成降水量异常，引发干旱、洪涝、风暴等自然灾害，由此威胁人类的生命健康安全。

（5）响应指标。

响应指标是指国家、政府、企业和个人为保护生态环境及促进城市低碳展所作出的反应，主要包括颁布的政策和战略、提出的措施建议，具体而言是经济调控和低碳治理，经济调控主要指当地政府企业等对环境污染治理的经济投入；低碳治理是在有限的资源条件下从底层逻辑的视角实现降碳的目的，主要包括污水处理、绿地和公共交通建设等宏观成效。

（三）评价指标体系的确定
基于DPSIR模型，按照指标选取的原则，综合国内外学者的研究成果，从5个维度选取27个指标构建城市低碳发展评价指标体系（见表1），指标单位参考国家统计年鉴的计量单位并結合实际指标选取情况确定，指标性质为正（负）向指标，表示对城市低碳发展评价的正向（反向）作用。

三、基于熵值法和综合指数法的城市低碳发展评价
（一）评价指标的客观赋权
国内外学者对指标赋权的方法主要有三类。

一是主观赋权法：层次分析法、模糊综合评价法、功效系数法、综合指数法等；二是客观赋权法：熵值法、TOPSIS法、多元统计学分析方法等；三是组合赋权法：两种及以上方法综合加权。

为了排除指标赋权过程和决策过程中主观性的影响，采用熵值法对城市低碳发展指标进行赋权，熵值法是信息利用程度较高的一种定量方法，基本原理是通过计算熵值来判断指标的离散程度，进一步确定指标的权重，信息熵越小，指标的变异程度越大，则权重越大，否则反之。

其步骤如下：
（1）数据整理。

根据指标含义计算并整理官网数据，构建第i个省份第t年份第j个指标的二维数据矩阵A（I*T，J）。

（2）数据标准化。

由城市低碳发展评价指标体系可知，指标单位差异较大，无法进行直接对比计算，为了消除单位的影响，需要对指标数据进行无量纲化处理，正向指标和负向指标的作用不同，因此，采用极差法对这两类指标分别进行处理。

式中yitj表示第i个省份第t年份第j个指标的无量纲化后的数据，此外，数据是依据各省份低碳发展实际情况而获得的，无法避免指标数值相同的情况，即yitj=0，为了使数据有意义并且对最终结果不会产生影响，故将正负向指标整体右移0.00001个单位。

（3）计算指标yitj的比重Pitj。

（二）城市低碳发展水平的综合评价
综合指数是衡量城市低碳发展水平的总体性指标，而综合指数法的最大优点不仅可以综合评价，还可以平均对比评价，基于构建的城市低碳发展指标评价体系，依据指标权重，计算每个研究对象每个指标的综合指数，用来分析城市低碳发展总体和部分变化趋势。

（2）确定发展水平评价等级。

国内学者关于确定发展水平评价等级采取的方法有：等距法、自然断裂点法等，其中等距法的应用较为广泛，基于此，借鉴该方法，将城市低碳发展水平划分为5个等级，详情见表2，依据指标综合指数确定辽宁省城市低碳发展水平等级情况，并分析2010—2019年份的DPSIR五个维度的发展趋势，提出建设性意见。

四、各省份城市低碳发展实证研究
（一）数据来源及选取
以浙江省、河南省、陕西省和辽宁省为研究对象，选取2011—2019年的数据进行实证研究，根据指标的含义分为直接性指标和间接性指标，直接性指标来源于国家统计局、各省统计局、发展和改革委员会、生态环境厅、气象局等官方网站公布的中国统计年鉴、各省份统计年鉴、中国城市统计年鉴、生态环境状况公报、气象公报、气候影响评价、国民经济和社会发展统计年报等相关文件；间接性指标获取方式为逻辑运算和经验总结，极特别需要测算的指标数据，综合前人研究的成果结合实际情况考量取得，如辽宁省2016年和2017年平均人体舒适日数依据；另外，与碳排放量相关的指标借鉴IPCC碳排放系数进行测算。

（二）评价指标的选取
（1）驱动力指标。

驱动力指标是DPSIR模型的起点，可以理解为影响城市环境、资源变化的潜在因素，主要包括社会经济发展和人民生活质量。

经济发展水平是影响碳排放的内在动力和趋势，在时代不断更迭的过程中，低碳发展是生态环境和经济增长矛盾激化的产物，此外，城市低碳发展是为社会服务的，最终落脚到人类的幸福生活上。

（2）压力指标。

压力指标是在产出过程中对碳排放、环境产生影响的直接因素，主要包括各个行业能源的消耗和污染物的排放。

城市中的支柱行业因发展的不同会有所差异，一般为制造业和服务业，天然气、煤和石油等能源消耗越多，产生的二氧化碳排放量就越多，污染物这里指废气、废水排放量。

（3）状态指标。

状态指标是在驱动力和压力的共同作用下城市在各方面表现出来的现状，主要包括碳排放量和空气质量状况。

碳排放量是衡量城市低碳发展水平的直观性指标，并将其平均在人口数量和GDP总量上；空气质量状况是PM10和SO2的浓度及生态环境指数。

（4）影响指标。

影响指标是上述状态下对生态环境、城市低碳发展和人类生命健康等造成的影响因素，碳排放量增加使温室效应加剧，对天气、温度产生影响，温度过高或者过低，导致温差增大，影响人们日常生活，造成降水量异常，引发干旱、洪涝、风暴等自然灾害，由此威胁人类的生命健康安全。

（5）响应指标。

响应指标是指国家、政府、企业和个人为保护生态环境及促进城市低碳展所作出的反应，主要包括颁布的政策和战略、提出的措施建议，具体而言是经济调控和低碳治理，经济调控主要指当地政府企业等对环境污染治理的经济投入；低碳治理是在有限的资源条件下从底层逻辑的视角实现降碳的目的，主要包括污水处理、绿地和公共交通建设等宏观成效。

（三）评价指标体系的确定
基于DPSIR模型，按照指标选取的原则，综合国内外学者的研究成果，从5个维度选取27个指标构建城市低碳发展评价指标体系（见表1），指标单位参考国家统计年鉴的计量单位并结合实际指标选取情况确定，指标性质为正（负）向指标，表示对城市低碳发展评价的正向（反向）作用。

三、基于熵值法和综合指数法的城市低碳发展评价
（一）评价指标的客观赋权
国内外学者对指标赋权的方法主要有三类。

一是主观赋权法：层次分析法、模糊综合评价法、功效系数法、综合指数法等；二是客观赋权法：熵值法、TOPSIS法、多元统计学分析方法等；三是组合赋权法：两种及以上方法综合加权。

为了排除指标赋权过程和决策过程中主观性的影响，采用熵值法对城市低碳发展指标进行赋权，熵值法是信息利用程度较高的一种定量方法，基本原理是通过计算熵值来判断指标的离散程度，进一步确定指标的权重，信息熵越小，指标的变异程度越大，则权重越大，否则反之。

其步骤如下：
（1）数据整理。

根据指标含义计算并整理官网数据，构建第i个省份第t年份第j个指标的二维数据矩阵A（I*T，J）。

（2）数据标准化。

由城市低碳发展评价指标体系可知，指标单位差异较大，无法进行直接对比计算，为了消除单位的影响，需要对指标数据进行无量纲化处理，正向指标和负向指标的作用不同，因此，采用极差法对这两类指标分别进行处理。

式中yitj表示第i个省份第t年份第j个指标的无量纲化后的数据，此外，数据是依据各省份低碳发展实际情况而获得的，无法避免指标数值相同的情况，即yitj=0，为了使数据有意义并且对最终结果不会产生影响，故将正负向指标整体右移0.00001个单位。

（3）计算指标yitj的比重Pitj。

（二）城市低碳发展水平的综合评价
综合指数是衡量城市低碳发展水平的总体性指标，而综合指数法的最大优点不仅可以综合评价，还可以平均对比评价，基于构建的城市低碳发展指标评价体系，依据指标权重，计算每个研究对象每个指标的综合指数，用来分析城市低碳发展总体和部分变化趋势。

（2）确定发展水平评价等级。

国内学者关于确定发展水平评价等级采取的方法有：等距法、自然断裂点法等，其中等距法的应用较为广泛，基于此，借鉴该方法，将城市低碳发展水平划分为5个等级，详情见表2，依据指标综合指数确定辽宁省城市低碳发展水平等级情况，并分析2010—2019年份的DPSIR五个维度的发展趋势，提出建设性意见。

四、各省份城市低碳发展实证研究
（一）数据来源及选取
以浙江省、河南省、陕西省和辽宁省为研究对象，选取2011—2019年的数据进行实证研究，根据指标的含义分为直接性指标和间接性指标，直接性指标来源于国家统计局、各省统计局、发展和改革委员会、生态环境厅、气象局等官方网站公布的中国统计年鉴、各省份统计年鉴、中国城市统计年鉴、生态环境状况公报、气象公报、气候影响评价、国民经济和社会发展统计年报等相关文件；间接性指标获取方式为逻辑运算和经验总结，极特别需要测算的指标数据，综合前人研究的成果结合实际情况考量取得，如辽宁省2016年和2017年平均人体舒适日数依据；另外，与碳排放量相關的指标借鉴IPCC碳排放系数进行测算。