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1、碳排放影響因素省域聚類研究【摘要】本文基于Kaya恒等式，找出與碳排放相關的素，然后以這些因素為指標，對中國省域碳排放進行K均值聚類分析，從而將國內(nèi)各省市分為4個區(qū)域，并根據(jù)不同的區(qū)域進行具體分析?！娟P鍵詞】碳排放Kaya恒等式聚類分析一、引言我國幅員遼闊，各地收入水平、產(chǎn)業(yè)結構、資源稟賦等存在著很大的差異，因此在倡導節(jié)能環(huán)保、實施低碳發(fā)展時，必須要考慮到影響區(qū)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
2、用。Kaya恒等式是由日本學者YoichiKaya(1990)在聯(lián)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(shù)學公式把人類活動產(chǎn)生的二氧化碳排放與經(jīng)濟、政策、人口等影響因素聯(lián)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(chǎn)出(GDP,國內(nèi)生產(chǎn)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(chǎn)出能源消耗（產(chǎn)出的能源強度）；GDP/P
3、表示人均收入;P表示人口總量。根據(jù)JohanA.,DelphineF.和KoenS.（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(nèi)生產(chǎn)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(chǎn)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
4、做是一個常數(shù)，具體的數(shù)值可以參考國家發(fā)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(shù)值；產(chǎn)出的能源強度（）與產(chǎn)業(yè)結構密切相關。因此，本文選取人均碳排放、能源結構、產(chǎn)業(yè)結構、產(chǎn)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(shù)據(jù)挖掘技術，它的主要作用是用于揭示數(shù)據(jù)庫中未知的對象類。簡單地說，就是對大量的數(shù)據(jù)進行分類，使得同一類別的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的相似度要盡可能小、相異度盡可能大。聚類分析的本質(zhì)特征就
5、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(zhì)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(shù)k是采用k均值算法必須預先制定的參數(shù)。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(jù)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，
6、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(jù)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?jīng)]有變化為止。下面對我國內(nèi)地各省的碳排放和與碳排放相關的發(fā)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(nèi)地30個省市自治區(qū)的人均收入、人均碳排放、能源強度、能源結構、產(chǎn)業(yè)結構作為指標來進行聚類分析。由于西藏數(shù)據(jù)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(chǎn)業(yè)結構、人口數(shù)據(jù)直接來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》，能源結構用煤炭消費
7、占能源消費的比例表示，產(chǎn)業(yè)結構用第二產(chǎn)業(yè)占國民經(jīng)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(shù)據(jù)也來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》，人均碳排放數(shù)據(jù)是先根據(jù)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(shù)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(chǎn)業(yè)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(shù)值在幾千到幾萬不等，如果不對數(shù)據(jù)進行無量綱化，那么在最終的聚類結果中，由于產(chǎn)業(yè)結
8、構和能源結構的數(shù)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(tài)化的，結果見表1。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(jīng)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(chǎn)業(yè)結構，可將中國內(nèi)地（西藏除外）分為四個區(qū)域。第一個區(qū)域為北京和上海。該區(qū)域是中國最發(fā)迗的地區(qū)，經(jīng)過這么多年的產(chǎn)業(yè)結
