基于級(jí)差最大化組合賦權(quán)TOPSIS灰關(guān)聯(lián)投影法的區(qū)域碳效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)

余 鵬， 馬 珩， 周福禮

(1.南京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 211106； 2.鄭州輕工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，河南 鄭州 450002)

0 引言

能源是人類開展各項(xiàng)活動(dòng)的物質(zhì)基礎(chǔ)。伴隨著中國國民經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，中國已是一個(gè)能源消耗大國[1]。根據(jù)《2017年國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》中的數(shù)據(jù)顯示，2017年中國能源消費(fèi)總量比2016年增長2.9%；其中，煤炭消費(fèi)量約占據(jù)了能源消費(fèi)總量的60%。因能源的消耗，使得生態(tài)環(huán)境惡化、資源枯竭、全球氣候變暖等問題變得日趨嚴(yán)峻。以低消耗、低排放、低污染為主要特征的高質(zhì)量、低碳經(jīng)濟(jì)已成為近年來中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要趨勢，許多專家學(xué)者們開始逐漸意識(shí)到能源的浪費(fèi)及不合理利用對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的負(fù)作用，開始由原來單純追求經(jīng)濟(jì)增長的速度轉(zhuǎn)型到經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量。經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量一個(gè)重要的體現(xiàn)是資源的環(huán)境效率，而碳作為自然界最基本的要素，其利用率的提升對(duì)提高環(huán)境質(zhì)量、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有十分重要的理論和實(shí)踐意義。

1 相關(guān)研究評(píng)述

1.1 文獻(xiàn)回顧

1.1.1 碳效率評(píng)價(jià)方法研究

隨著高質(zhì)量、低碳經(jīng)濟(jì)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，多種碳效率評(píng)價(jià)模型如雨后春筍般應(yīng)運(yùn)而生，如碳足跡評(píng)價(jià)法[2]、非意愿變量三階段評(píng)價(jià)法[3]、DEA評(píng)價(jià)法[4，5]、隨機(jī)前沿模型[6]、Mailmquist指數(shù)法[7]、聚類分析評(píng)價(jià)法[8]、灰色關(guān)聯(lián)分析法[9]、熵值法[10]、云系統(tǒng)碳排放框架綜合評(píng)價(jià)法[11]等。何雷鳴等[12]運(yùn)用隨機(jī)前沿模型對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行碳效率測算。張雪花等[13]從企業(yè)、政府、社會(huì)三個(gè)角度構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，借助DEA模型對(duì)碳效率進(jìn)行評(píng)價(jià)研究。總結(jié)以上學(xué)術(shù)成果發(fā)現(xiàn)：從構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)看，產(chǎn)出指標(biāo)大多是絕對(duì)量，且經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出多作為碳效率的產(chǎn)出指標(biāo)。鑒于此，張雪花等[14]首次構(gòu)建了涉及經(jīng)濟(jì)、福利及人口的“全碳效率”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并且針對(duì)DEA模型對(duì)樣本數(shù)量至少要大于指標(biāo)數(shù)量兩倍的局限性，采用主成分分析進(jìn)行降維；但是得到的八個(gè)合成指標(biāo)缺少實(shí)際意義，或者很難解釋這八個(gè)指標(biāo)的具體含義。從評(píng)價(jià)所涉及的維度看，目前碳效率評(píng)價(jià)多為靜態(tài)評(píng)價(jià)，即利用截面數(shù)據(jù)或?qū)r(shí)間序列已采取均值化處理的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)研究。

1.1.2 評(píng)價(jià)問題中賦權(quán)方法研究

目前，常采用的賦權(quán)方法主要有2類：第1類是單一的主觀或客觀賦權(quán)法，如AHP法[15]、G1法[16]、熵值法[17]、DEA法[18]、基尼系數(shù)法[19]等。范德成等[20]利用熵值法構(gòu)造灰關(guān)聯(lián)投影模型對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)研究。主觀權(quán)重在體現(xiàn)指標(biāo)自身重要性層面優(yōu)于客觀權(quán)重，而客觀權(quán)重在體現(xiàn)指標(biāo)數(shù)據(jù)信息層面優(yōu)于主觀權(quán)重[21]。因此，若只用一種方法賦權(quán)，則很可能會(huì)產(chǎn)生因方法選擇不同而使指標(biāo)權(quán)重偏倚的問題。第2類是主客觀組合賦權(quán)法，主要有加法合成法、乘法合成法、級(jí)差最大化法和客觀修正主觀法四種典型的模式[22]。其中，最常用的是加法合成法和乘法合成法。袁桂麗等[23]通過加法合成法構(gòu)造灰關(guān)聯(lián)投影模型對(duì)火電廠節(jié)能情況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。以“系統(tǒng)”為視角的主客觀組合賦權(quán)法，體現(xiàn)的是一種系統(tǒng)分析的科學(xué)思想[24，25]。但主客觀組合賦權(quán)法一個(gè)主要目的是兼顧主觀和客觀權(quán)重優(yōu)點(diǎn)，怎樣才能合理的解釋加法合成法和乘法合成法兼顧的不是主、客觀權(quán)重的缺點(diǎn)，而是優(yōu)點(diǎn)呢？

1.2 現(xiàn)有研究的不足

針對(duì)碳效率評(píng)價(jià)問題，專家學(xué)者們提出了各自不同的見解，豐富了研究思路、深化了研究層次。然而，之前的研究在方法和內(nèi)容上或多或少會(huì)存在一些缺點(diǎn)和不足，具體如下。(1)評(píng)價(jià)指標(biāo)。由于選取的產(chǎn)出指標(biāo)大多是絕對(duì)量，較少考慮地區(qū)差異，且傳統(tǒng)碳效率評(píng)價(jià)的產(chǎn)出指標(biāo)多集中在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。雖有學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了優(yōu)化，但研究尚且有限。(2)評(píng)價(jià)維度。碳效率評(píng)價(jià)多為靜態(tài)評(píng)價(jià)，只體現(xiàn)了評(píng)價(jià)指標(biāo)值差異程度(現(xiàn)狀)，無法比較不同時(shí)期的指標(biāo)值增長程度及總體發(fā)展水平，即碳效率的動(dòng)態(tài)變化及總體發(fā)展趨勢難以得到體現(xiàn)。(3)指標(biāo)賦權(quán)。研究發(fā)現(xiàn)[22]：常用的加法合成法和乘法合成法的組合形式的合理性相對(duì)較弱，組合后的權(quán)重是否同時(shí)兼顧了主、客觀權(quán)重的優(yōu)點(diǎn)較難解釋。

綜上，本文將主要做以下三方面的工作來彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足：(1)圍繞經(jīng)濟(jì)、福利及人口等社會(huì)可持續(xù)性因素構(gòu)建碳效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。(2)引入時(shí)間變量對(duì)時(shí)間序列賦權(quán)，利用時(shí)序算術(shù)平均算子對(duì)前后兩次加權(quán)進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。(3)采用更具合理性的級(jí)差最大化法對(duì)碳效率評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。

2 碳效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

在構(gòu)建碳效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，所選取的指標(biāo)要科學(xué)、合理并能夠客觀、全面地反映碳效率的發(fā)展現(xiàn)狀、趨勢及潛力[20]。余敦涌等[26]指出：因不同地區(qū)會(huì)有不同的面積和經(jīng)濟(jì)規(guī)模，所選指標(biāo)的絕對(duì)量往往差異很大；故指標(biāo)間的可比性較差，很難客觀反映一個(gè)地區(qū)的碳排放效率。本文為了將不同地區(qū)放在統(tǒng)一的平面上進(jìn)行評(píng)價(jià)(可比性)，以相對(duì)量作為選擇指標(biāo)的基準(zhǔn)之一。

根據(jù)張雪花等[14]的研究可知，“全碳效率”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能夠更為客觀、全面地評(píng)價(jià)一個(gè)區(qū)域的碳效率，從而公平地核定某個(gè)區(qū)域的減排指標(biāo)。同時(shí)，當(dāng)前國內(nèi)外通常使用碳生產(chǎn)率(某一特定區(qū)域生產(chǎn)總值與CO2排放量之比)來衡量一個(gè)國家或地區(qū)碳績效水平[27]；如Sun[28]提出，碳排放強(qiáng)度(單位GDP的CO2排放量)可作為評(píng)價(jià)一個(gè)國家或地區(qū)碳減排效果的理想指標(biāo)。另外，研究表明[29]：從福利績效和發(fā)展的公平性視角來看，將經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、人口承載和民眾生活水平等因素共同融入碳排放績效分析，才能夠更為客觀地評(píng)價(jià)一個(gè)國家或地區(qū)的碳績效。

本文以上述研究為基礎(chǔ)，從“全碳效率”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的低碳生產(chǎn)狀況、低碳消費(fèi)狀況、能源低碳化狀況、交通低碳化程度、低碳技術(shù)實(shí)現(xiàn)程度、 市政建設(shè)低碳化水平、 城市空間布局的低碳化程度和城市低碳化建設(shè)對(duì)環(huán)境的影響程度選取8個(gè)指標(biāo)；另外，從經(jīng)濟(jì)、福利及人口因素選取3個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建出由11個(gè)相對(duì)量組成的碳效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 碳效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3 級(jí)差最大化TOPSIS灰關(guān)聯(lián)投影動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型的推演及構(gòu)建

本文擬采用TOPSIS灰關(guān)聯(lián)分析為主模型，利用級(jí)差最大化法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)，并把其作為輔助模型嵌套入主模型；并通過引入時(shí)間變量對(duì)時(shí)間序列賦權(quán)，提出一種基于級(jí)差最大化組合賦權(quán)的TOPSIS灰關(guān)聯(lián)投影動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型。該方法具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)理分析及邏輯推理，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更具有科學(xué)性、可行性及實(shí)用性。

3.1 正、負(fù)理想決策矩陣

假設(shè)t時(shí)刻第i(i=1,2,…,m)個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j(j=1,2,…,n)個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的指標(biāo)值為aij(t)，則由aij(t)所構(gòu)成的原始決策矩陣A(t)為:

(1)

TOPSIS法的基本原理為：對(duì)原始決策矩陣規(guī)范化處理求得規(guī)范決策矩陣，通過構(gòu)造正、負(fù)理想對(duì)象來計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象靠近正理想對(duì)象和遠(yuǎn)離負(fù)理想對(duì)象的程度，并以此來進(jìn)行優(yōu)劣判斷。這里將采用向量規(guī)范化對(duì)原始決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理及求解正、負(fù)理想決策矩陣。

首先，利用向量規(guī)范化公式對(duì)原始決策矩陣A(t)進(jìn)行歸一化處理可得規(guī)范決策矩陣B(t)，如下所示：

(2)

(3)

其次，因效益型指標(biāo)和成本型指標(biāo)均采用式(2)進(jìn)行歸一化處理，B(t)還保留了原有的屬性導(dǎo)向。在求取正理想對(duì)象時(shí)，效益型指標(biāo)應(yīng)求其最大值作為正理想對(duì)象，成本型指標(biāo)應(yīng)求其最小值作為正理想對(duì)象；求取負(fù)理想對(duì)象時(shí)反之。假設(shè)t時(shí)刻正、負(fù)理想對(duì)象b+(t)、b-(t)的指標(biāo)值分別為：

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

最后，可得t時(shí)刻正、負(fù)理想決策矩陣B+(t)、B-(t)為：

(10)

(11)

3.2 正、負(fù)理想灰關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣

灰色關(guān)聯(lián)理論的基本思想是根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密。本文擬把TOPSIS法中的正、負(fù)理想對(duì)象引入到灰色關(guān)聯(lián)中，并把其作為兩個(gè)基準(zhǔn)對(duì)象，對(duì)正、負(fù)理想灰關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣進(jìn)行求解。

假設(shè)t時(shí)刻基準(zhǔn)對(duì)象b*(t)為：

(12)

其中，b*(t)取b+(t)或b-(t)。根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)理論，關(guān)聯(lián)系數(shù)hij(t)為：

(13)

(14)

(15)

3.3 級(jí)差最大化組合賦權(quán)求取加權(quán)灰關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣

構(gòu)造主客觀組合權(quán)重，需滿足兩個(gè)基本原則：(1)組合權(quán)重需兼顧主觀和客觀權(quán)重的優(yōu)點(diǎn)。(2)在兼顧主觀和客觀權(quán)重優(yōu)點(diǎn)上是可解釋的[22]。由此可得判別其合理性的三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：(1)主觀和客觀權(quán)重組合到一起的組合形式是合理的。(2)要保證組合權(quán)重的可解釋性。(3)評(píng)價(jià)效果要好。級(jí)差最大化法是以主觀和客觀權(quán)重所確定的取值區(qū)間為約束，故組合模型是合理的。最優(yōu)解的取值落在了主觀和客觀權(quán)重所確定的取值區(qū)間，這就說明最優(yōu)解兼顧了主觀和客觀權(quán)重的優(yōu)點(diǎn)且具有可解釋性。模型以方差最大為目標(biāo)函數(shù)，故通過該模型求解的組合權(quán)重在評(píng)價(jià)效果上往往具有較好的表現(xiàn)[30]。

3.3.1 組合權(quán)重合理區(qū)間的確定

假設(shè)t時(shí)刻通過k種賦權(quán)方法對(duì)n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)，得到的權(quán)重矩陣U(t)為：

(16)

其中，ugj(t)為t時(shí)刻在第g種賦權(quán)方法下第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，g=1,2,…,k；j=1,2,…,n。

(17)

(18)

3.3.2 目標(biāo)函數(shù)及約束條件的確定

為了消除量綱的影響，需要對(duì)A(t)進(jìn)行規(guī)范化處理，由3.1可知，規(guī)范化處理后的矩陣為B(t)。為了便于MATLAB編程計(jì)算，這里對(duì)B(t)進(jìn)行轉(zhuǎn)置處理，并令X(t)=[B(t)]T，如下所示：

(19)

假設(shè)矩陣X(t)第i列數(shù)值組成的列向量為xi(t)，即xi(t)=[x1i(t)…xji…xni(t)]T，并設(shè)Z(t)如下所示：

Z(t)=w(t)X(t)

=[w(t)x1(t)…w(t)xi(t)…w(t)xm(t)]

(20)

=w(t)x0(t)

(21)

(22)

以[S(t)]2最大為目標(biāo)函數(shù)，以組合權(quán)重之和為1及式(17～18)所確定的合理區(qū)間為約束條件構(gòu)建級(jí)差最大化模型，如下所示。

通過式(23)求得的組合權(quán)重w(t)及式(14～15)可得t時(shí)刻正、負(fù)理想加權(quán)灰關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣F+(t)、F-(t)，如下所示。

(24)

(25)

3.4 灰關(guān)聯(lián)投影系數(shù)的確定

每一個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象均可以視為一個(gè)行向量，則t時(shí)刻第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象可表示為：

Fi(t)=[hi1(t)w1(t)…h(huán)ij(t)wj(t)…h(huán)in(t)wn(t)]

(26)

t時(shí)刻的理想對(duì)象為:

F*(t)=w(t)=[w1(t)…wj(t)…wn(t)]

(27)

每一個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想對(duì)象之間的夾角θi(t)為灰關(guān)聯(lián)投影角，如圖1所示。兩者之間夾角的余弦值為：

(28)

圖1 灰關(guān)聯(lián)投影角

很顯然，θi(t)越小，其余弦值越大，評(píng)價(jià)對(duì)象Fi(t)越接近理想對(duì)象F*(t)。假設(shè)評(píng)價(jià)對(duì)象在理想對(duì)象上的投影值為灰關(guān)聯(lián)投影值為Di(t)，如下所示：

(29)

(30)

(31)

灰關(guān)聯(lián)投影系數(shù)yi(t)是綜合衡量t時(shí)刻評(píng)價(jià)對(duì)象靠近正理想對(duì)象和遠(yuǎn)離負(fù)理想對(duì)象程度的指標(biāo)。評(píng)價(jià)對(duì)象總是以yi(t)趨近于正理想對(duì)象，同時(shí)以1-yi(t)趨近于負(fù)理想對(duì)象。由最小平方和準(zhǔn)則建立目標(biāo)函數(shù)，如下所示：

(32)

(33)

yi(t)值的大小代表t時(shí)刻評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣情況。

3.5 二次加權(quán)算法求取動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)值

動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法是指在時(shí)間[1,q]內(nèi)，通過對(duì)時(shí)間序列賦權(quán)確定時(shí)間序列權(quán)重后，利用時(shí)序算術(shù)平均算子把前后兩次加權(quán)進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。

3.5.1 時(shí)間序列權(quán)重的確定

在時(shí)間[1,q]內(nèi)，假設(shè)時(shí)間權(quán)向量為v=[v1…v1…vq]，可通過如下非線性規(guī)劃問題對(duì)v進(jìn)行求解:

(34)

其中，λ的取值如表2所示。

表2 時(shí)間重要程度

3.5.2 利用時(shí)序算術(shù)平均算子進(jìn)行二次加權(quán)

結(jié)合式(33)求得的靜態(tài)評(píng)價(jià)灰關(guān)聯(lián)投影系數(shù)yi(t)及式(34)求得的時(shí)間權(quán)向量為v，利用時(shí)序算術(shù)平均算子可求得動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)值Ei，如下所示。

Ei=A(<1,yi(1)>,<2,yi(2)>,…,)

(35)

動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)值Ei的大小代表在時(shí)間[1,q]內(nèi)評(píng)價(jià)對(duì)象的整體優(yōu)劣情況，根據(jù)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)值Ei的大小對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行優(yōu)劣排序。

4 實(shí)證分析

4.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以泛長三角區(qū)域中的上海市、江蘇省、浙江省、安徽省為例進(jìn)行碳效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)?；A(chǔ)數(shù)據(jù)源于2011至2016年的《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國城市建設(shè)年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》及以上各省市的統(tǒng)計(jì)年鑒等。另外，對(duì)于無法直接從年鑒中獲取的間接指標(biāo)，本文將借鑒文獻(xiàn)[13]所使用的碳排放計(jì)量方法對(duì)間接指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算。

4.2 靜態(tài)評(píng)價(jià)過程

首先，通過3種賦權(quán)方法(G1法、熵值法、標(biāo)準(zhǔn)離差法)對(duì)11個(gè)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，出于節(jié)約篇幅考慮，只給出2010年的數(shù)據(jù)，見表3。如讀者需要其余年份數(shù)據(jù)，可向筆者索取。

表3 2010年碳效率各指標(biāo)單一權(quán)重

其次，借助MATLAB軟件編程求解式(23)可得2010至2015年各指標(biāo)的組合權(quán)重，如表4所示。

表4 2010至2015年各指標(biāo)的組合權(quán)重

最后，利用式(2～3)對(duì)原始數(shù)據(jù)無量綱化處理并結(jié)合式(12～15)可得出正、負(fù)理想灰關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣。通過表4中的組合權(quán)重及式(24)和式(25)可計(jì)算出正、負(fù)理想加權(quán)灰關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣；利用式(26～33)求得灰關(guān)聯(lián)投影系數(shù)yi(t)，如表5所示。

表5 灰關(guān)聯(lián)投影系數(shù)及排名

4.3 動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)過程

為了突出近期數(shù)據(jù)的重要性，λ取0.3。q取1至6分別代表2010至2015年。這里借助MATLAB軟件編程求解式(34)，可求得2010至2015年的時(shí)間權(quán)重為：0.0544，0.0788，0.1142，0.1654，0.2398，0.3475。結(jié)合表5及時(shí)間序列權(quán)向量v，通過式(35)可求得動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)值Ei。上海市、江蘇省、浙江省、安徽省的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)值的排名依次為3、1、2、4，如表6所示。

表6 動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)值及排名

4.4 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

表5給出的是灰關(guān)聯(lián)投影系數(shù)及排名，表征的是2010至2015年上海市、江蘇省、浙江省、安徽省碳效率靜態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果。表6給出的是動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)值，反應(yīng)的是6年內(nèi)各省市碳效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果。通過靜態(tài)和動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果的對(duì)比分析，可以更加清晰地了解碳效率總體變化趨勢，下面借助圖2進(jìn)行詳細(xì)分析。

圖2的橫軸維度顯示，江蘇省碳效率在2010至2011年上升趨勢明顯，增幅為16.53%；2011至2013年基本保持不變，趨于平穩(wěn)過渡；2013至2014年略有上升，2014至2015年略有下降。由此可知：江蘇省碳效率穩(wěn)中有升、波動(dòng)較小、變化趨勢較為平穩(wěn)。浙江省碳效率在2010至2015年呈現(xiàn)先下降再上升、再下降又上升、最后再次下降的變化趨勢。由此可知：浙江省碳效率有高有低、波動(dòng)較大、穩(wěn)定性較差。上海市碳效率在2010至2011年上升趨勢明顯，增幅為26.75%；2011至2012年下降趨勢明顯，減幅為20.18%；2012至2013年基本維持不變，2013至2014年略有上升，2014至2015年基本保持不變?；谝陨戏治隹梢钥闯觯荷虾Ｊ刑夹食霈F(xiàn)不同程度的波動(dòng)，近年波動(dòng)有趨于平穩(wěn)的趨勢。安徽省碳效率在2010至2011年略有下降，2011至2013兩年內(nèi)均略有小幅上升，之后兩年內(nèi)均略有小幅下降；說明安徽省碳效率波動(dòng)較小，總體上表現(xiàn)為上升趨勢。

圖2 靜態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果

圖2的縱軸維度顯示，江蘇省、上海市、安徽省的碳效率評(píng)價(jià)結(jié)果在2010至2015年間均呈現(xiàn)江蘇省高于上海市、上海市高于安徽省的態(tài)勢。而對(duì)于浙江省，2012至2015年間其碳效率均介于江蘇省與上海市之間；而在2010至2011年間浙江省碳效率出現(xiàn)了兩種不同的排序，但這不并影響三省一市整體的排序結(jié)果，即江蘇省高于浙江省、浙江省高于上海市、上海市高于安徽省。

另外，從表6中的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)值來看，江蘇省的碳效率整體處于較高水平，浙江省及上海市的碳效率整體處于一般水平，安徽省的碳效率整體上處于偏低水平。通過橫軸與縱軸、靜態(tài)與動(dòng)態(tài)的對(duì)比分析顯示：浙江省與上海市的碳效率較為接近但與江蘇省和安徽省存在較大的差異。

5 結(jié)論與對(duì)策建議

本文采用級(jí)差最大化組合賦權(quán)TOPSIS灰關(guān)聯(lián)投影法對(duì)泛長三角區(qū)域中的上海市、江蘇省、浙江省、安徽省進(jìn)行碳效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。研究結(jié)果表明，泛長三角區(qū)域碳效率存在明顯差異，安徽省是泛長三角區(qū)域碳效率的短板。結(jié)合表4及各省市2010至2015年的原始數(shù)據(jù)可知：在各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重中，環(huán)保投資指數(shù)、第二產(chǎn)業(yè)比重等指標(biāo)的權(quán)重相對(duì)較大，而安徽省在六年間的整體環(huán)保投資指數(shù)最小、第二產(chǎn)業(yè)比重最大，故安徽省應(yīng)加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)，降低第二產(chǎn)業(yè)比重，同時(shí)加大環(huán)保投資力度等。同理可知，上海市應(yīng)進(jìn)行人口的控制及低碳環(huán)境方面的投入等，即合理控制人口規(guī)模及加大環(huán)保投資力度等。浙江省應(yīng)繼續(xù)加大環(huán)保投資力度及發(fā)展低碳能源及低碳技術(shù)等。泛長三角區(qū)域是我國經(jīng)濟(jì)的重要增長點(diǎn)，其各個(gè)地區(qū)應(yīng)協(xié)同發(fā)展，共同推進(jìn)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型；同時(shí)，應(yīng)充分挖掘各個(gè)地區(qū)的戰(zhàn)略優(yōu)勢和發(fā)展?jié)摿?，?shí)現(xiàn)高質(zhì)量、低碳、綠色經(jīng)濟(jì)，既要金山銀山也要綠水青山。