天津市碳排放预测及低碳经济发展对策分析
——基于改进GM(1，1)模型

杨克磊，张振宇

(天津大学管理与经济学部，天津 300072)

天津市碳排放预测及低碳经济发展对策分析
——基于改进GM(1，1)模型

杨克磊，张振宇

(天津大学管理与经济学部，天津 300072)

基于灰色预测理论对GM(1，1)模型进行改进。选取天津市2000—2011年碳排放数据并利用Kaya恒等式测算碳排放量，进而对天津市碳排放量进行中短期预测。结果表明:改进GM(1，1)模型具有较高的预测精度，适合进行中短期预测。同时，针对较严峻的碳排放形势，提出了天津市“十二五”期间发展低碳经济的对策。

碳排放;灰色预测;GM(1，1)模型

面对全球气候日趋变暖的严峻形势，我国承诺到2020年碳排放强度较2005年下降40%～45%，同时将碳排放列入了“十二五规划”纲要的约束指标。为了完成这项庄严的承诺，需要将碳减排的任务切实分配到各省市。天津市作为我国北方的经济中心、国际港口城市，以制造业为主的重工业占据着主导地位，碳排放量巨大，理应以此为契机，推动能源结构创新，转变经济发展方式，大力发展低碳经济，为我国节能减排贡献力量。根据国家发改委“十二五规划”的碳排放强度目标分解方案，天津市在“十二五”期间碳排放强度应下降19%。同时，《天津市国民经济和社会发展第十二个五年规划》指出:天津市“十二五”期间GDP年均增长约为12%。因此，碳排放预测对于天津市能否完成“十二五”碳减排任务显得尤为重要。

在碳排放预测方面，Kaya［1］认为影响碳排放量的因素有人口、人均GDP、单位GDP能耗和能源结构，并提出了测算碳排放的恒等式，为碳排放预测奠定了基础。姜克隽等［2］借助中国政策综合评价模型(IPAC)对中国未来几十年的排放量进行了预测，并分析了到2050年的低碳发展情形。渠慎宁等［3］运用STIRPAT模型预测了我国未来几十年的碳排放峰值，为我国发展低碳经济提供了指导。随着灰色预测理论的广泛应用，赵爱文等［4］通过灰色GM(1，1)模型对中国碳排放进行了短期预测，预测结果令人满意。王钟羡等［5］认为GM(1，1)模型的精度与背景值的设定有关，并针对模型的指数特性给出了一种背景值的优化公式。本文在以上研究成果的基础上，选取天津市2000～2011年碳排放数据，对灰色GM(1，1)模型进行改进，以便能较准确地预测天津市未来几年的碳排放量，为天津市实现“十二五”碳减排任务提供参考依据。

1 灰色GM(1，1)模型与改进

1.1 灰色GM(1，1)模型

灰色GM(1，1)预测模型有很多优势:能在原始数据较少的情况下得到满意的预测结果，既可以用于短期预测，也可以用于中长期预测，且预测精度比其他一般预测模型要高［6］。但是，传统的GM(1，1)模型存在一个缺陷:如果选取的原始数据序列自身的光滑度不高，抑或包含有断点时，会大大降低模型的预测精度。因此，需要对传统的GM(1，1)模型做适当改进，使得利用灰色预测的数据更加精确。

1.2 模型的改进

为了提高灰色GM(1，1)模型的适用性，需要对传统模型做以下2方面的优化:第一，对原始数据序列进行预处理，提高数据序列的光滑度;第二，对模型背景值进行优化，使得模型的背景值与灰度值趋向一致，提高预测的精度。

1)原始数据序列的预处理

由于灰色GM(1，1)模型是根据累加生成序列和最小二乘法的原理建立的齐次指数增长模型，其预测精度与原始数据的增长趋势有很大关系，原始数据的光滑度越高，模型的预测精度也越高。因此，有必要对原始数据进行预处理。

对原始数据序列做对数变换，令Y(0)=⌊y(0)(1)，y(0)(2)，…y(0)(n)」，其中，y(0)(k)= ln x(0)(k)，k=1，2，…n。利用平滑度更高的序列进行预测，最后将预测数据进行逆变换即可得到原始数据序列的预测值。

2)GM(1，1)模型背景值的优化

根据灰色GM(1，1，)模型的指数特性，对传统模型的背景值进行优化，使模型的背景值与灰度值更加协调［7-11］。王钟羡等忽略原始数据序列的凹凸性，使传统模型的背景值总是大于实际的背景值，利用区间求积分提出了一种背景值的优化公式。本文同样采取这种方法对背景值进行优化。

2 天津市碳排放预测

2.1 样本选取

2.2 碳排放预测

通过Matlab编程，将灰色预测模型拟合值进行逆变换，可得到天津市碳排放预测数据如表1所示。

表1 天津市碳排放预测数据

2.3 模型精度检验

2.4 结果分析

基于改进GM(1，1)的碳排放预测模型具有较高的精度，其最大相对误差为5.29%，最小相对误差为0.30%，平均相对误差仅为2.77%，预测精度为二级;后验方差和小误差概率精度均为一级，能够很好地用来预测天津市未来几年的碳排放量。

从表1可以看出:2000年以来，天津市碳排放量一直保持着较高的上升势头，如果保持目前的能源与环境政策，“十二五”期间平均每年碳排放增长约11.62%，到2015年碳排放将达到8 522.52万吨，较2011年上升55.21%。《天津市国民经济和社会发展第十二个五年规划》指出:天津市“十二五”期间GDP年均增长约12%。因此，天津市要完成“十二五”规划碳排放强度下降19%的任务，形势比较严峻。

3 低碳对策分析

根据改进灰色GM(1，1)模型可知，“十二五”期间天津市碳排放仍然保持较高的增长。为了完成天津市“十二五”规划节能减排的目标，打造“国际港口城市、北方经济中心和生态宜居城市”，天津市应该从以下几个方面落实低碳对策:

1)优化产业结构，调整能源消费结构。天津市工业尤其是制造业占据着绝对主导地位，要想发展低碳经济，应当大力推动服务业发展，调整重工业与轻工业的比例。同时，大力推广风能、太阳能、天然气等清洁能源和可再生能源，减少煤炭等化石燃料消费，实现能源消费结构的优化升级。

2)加快科技创新。鼓励企业通过技术进步实现技术减排，提高能源使用效率，降低单位产出能耗，有效降低碳排放;同时，天津市应当进一步建立有效的能源监管机制，制定和完善产品能耗指标体系，加强监管。

3)加快建立和完善低碳政策法律法规体系，使天津市发展低碳经济有法可依，强化发展低碳经济的法律意识，科学合理地引导企业向低碳模式转变，对违规企业依法整改惩治。

4)大力倡导低碳生活，提高居民节能减排意识，逐步转变消费习惯和生活方式，从自我做起，从小事做起，共建低碳环保城市。

［1］Kaya Y.Impact of carbon dioxide emission control on GNP growth:interpretation of proposed scenarios［J］.IPCCEnergy and Industry Subgroup，Response Strategies Working Group，Paris，1990:76.

［2］姜克隽，胡秀莲，庄幸，等.中国2050年低碳情景和低碳发展之路［J］.中外能源，2009，14(6):1-7.

［3］渠慎宁，郭朝先.基于STIRPAT模型的中国碳排放峰值预测研究［J］.中国人口资源环境，2010，20(12):10 -15.

［4］赵爱文，李东.中国碳排放灰色预测［J］.数学的实践与认识，2012，42(4):61-67.

［5］王钟羡，吴春笃.GM(1，1)改进模型及其应用［J］.数学的实践与认识，2003，33(9):20-25.

［6］熊锐，陈拴发，关博文，等.冻融循环条件下沥青混合料的耐久性及其GM(1，N)预测［J］.武汉理工大学学报，2012(3):42-45.

［7］王瑞娜，唐德善.基于改进的灰色GM(1，1)模型的人口预测［J］.统计与决策，2007(20):93-95.

［8］王金山，杨国超.一种基于时序可变加权系数的组合预测模型［J］.重庆理工大学学报:自然科学版，2012，26(2):118-121.

［9］董奋义.基于新改进GM(1，1)模型的中国企业债券融资发展预测［J］.中国管理科学，2007，15(4):93 -97.

［10］姚天祥，刘思峰，谢乃明.新信息离散GM(1，1)模型及其特性研究［J］.系统工程学报，2010，25(2):164 -170.

［11］王晓佳，杨善林.基于组合插值的GM(1，1)模型预测方法的改进与应用［J］.中国管理科学，2012，20(2): 129-134.

(责任编辑 刘舸)

Prediction of Carbon Em issions and Countermeasure Analysis of the Low-Carbon Econom ic Development in Tianjin——Based on GM(1，1)Optimization Model

YANG Ke-lei，ZHANG Zhen-yu
(College ofManagement and Economics，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

Based on grey prediction theory，the GM(1，1)model is optimized，and carbon emissions data of Tianjin from 2000 to 2011 is chosen to predict the short-term carbon emissions.The result shows that，GM(1，1)optimization model improves the precision greatly，and is suitable for shortterm prediction.And countermeasure is proposed to develop low-carbon economy during the 12th fiveyear-plan against the severe situation.

carbon emissions;grey prediction;GM(1，1)model

O 21;F062.1

A

1674-8425(2014)02-0111-04

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2014.02.024

2013-06-13

杨克磊(1963—)，男，河北怀来人，博士，副教授，主要从事技术经济及管理，公司理财，公司金融，管理科学与工程等方面的研究;张振宇(1988—)，男，河南开封人，硕士研究生，主要从事技术经济及管理方面的研究。

杨克磊，张振宇.天津市碳排放预测及低碳经济发展对策分析［J］.重庆理工大学学报:自然科学版，2014 (2):111-114.

format:YANG Ke-lei，ZHANG Zhen-yu.Prediction of Carbon Emissions and Countermeasure Analysis of the Low-Carbon Economic Development in Tianjin——Based on GM(1，1)Optimization Model［J］.Journal of Chongqing University of Technology:Natural Science，2014(2):111-114.