基于GRA-TOPSIS的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源依賴(lài)度評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)

沈夢(mèng)涵 鄒昀東

[摘 要] 從能耗水平和結(jié)構(gòu)效應(yīng)兩個(gè)維度，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源依賴(lài)度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上利用基于熵值權(quán)重的GRA-TOPSIS評(píng)價(jià)方法，對(duì)我國(guó)2001—2018年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源的依賴(lài)度進(jìn)行了評(píng)價(jià)與分析，進(jìn)一步采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)我國(guó)2019—2021年的能源依賴(lài)度發(fā)展趨勢(shì)。研究表明，考察期內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)非清潔能源的依賴(lài)度并不穩(wěn)定，總體上呈先上升后波動(dòng)性下滑的趨勢(shì)，預(yù)期未來(lái)會(huì)有所回升;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)清潔能源的依賴(lài)度指數(shù)經(jīng)歷了小幅波動(dòng)和逐漸上升兩個(gè)階段，預(yù)期2019年后會(huì)略微下滑。

[關(guān)鍵詞] 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);能源;依賴(lài)指數(shù);評(píng)價(jià)指標(biāo)

[中圖分類(lèi)號(hào)] F062.1[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)] 1009-6043（2020）06-0133-03

一、引言

能源作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)一大生產(chǎn)要素，一直是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱，也是衡量經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要指標(biāo)?，F(xiàn)如今，我國(guó)正處于城鎮(zhèn)化、現(xiàn)代化發(fā)展的重要?dú)v史時(shí)期，能源不僅成為促進(jìn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)、工業(yè)發(fā)展的最大動(dòng)力，更是成為用以衡量居民生活水平和綜合國(guó)力的重要標(biāo)準(zhǔn)。正是由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過(guò)度依賴(lài)于煤炭等非清潔能源，我國(guó)成為世界上最大的溫室氣體排放國(guó)，能源供給缺口也日益擴(kuò)大。出于有效控制環(huán)境污染、緩解能源壓力等方面的全盤(pán)考慮，近年來(lái)，政府開(kāi)始扶持清潔能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，不斷優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變。在此背景下，經(jīng)濟(jì)與各類(lèi)能源之間的依賴(lài)關(guān)系必然會(huì)發(fā)生一定程度的變化。為此，科學(xué)測(cè)度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源之間的關(guān)系成為了一項(xiàng)重大的研究課題。

本文從能耗水平和結(jié)構(gòu)效應(yīng)兩個(gè)維度出發(fā)，構(gòu)建評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源依賴(lài)關(guān)系的綜合指標(biāo)體系，提出用“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源依賴(lài)度”作為評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)對(duì)能源依賴(lài)程度的綜合指標(biāo)，并對(duì)這一指標(biāo)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了詳細(xì)分析與預(yù)測(cè)。

二、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源的依賴(lài)涉及因素眾多，當(dāng)前學(xué)界并無(wú)詳細(xì)的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，因此本文在現(xiàn)有認(rèn)知條件下，從能耗水平和結(jié)構(gòu)效應(yīng)兩個(gè)維度對(duì)其進(jìn)行分解。據(jù)此，本文以2001-2018年為研究時(shí)段，構(gòu)建了包含1個(gè)目標(biāo)層，2個(gè)分解層和6項(xiàng)反映能源與國(guó)民經(jīng)濟(jì)緊密程度的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在內(nèi)的三級(jí)能源依賴(lài)度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。以下就各指標(biāo)的計(jì)算與經(jīng)濟(jì)含義進(jìn)行說(shuō)明。

（一）能耗水平

1.億元GDP能源消耗（I1）。反映能源對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)，是每創(chuàng)造一億元GDP（以2000年為基期平減）所需平均消耗的實(shí)際能源量。

I1 =某種能源消費(fèi)量/GDP總量

2.能源消費(fèi)彈性系數(shù)（I2）。反映能源運(yùn)行狀況和經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源消費(fèi)的依賴(lài)度，即實(shí)際GDP每增長(zhǎng)百分之一，對(duì)應(yīng)的能源消費(fèi)增長(zhǎng)的百分比。

I2 =某種能源消費(fèi)增速/GDP增速

3.能源生產(chǎn)彈性系數(shù)（I3）。反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源生產(chǎn)的依賴(lài)度，即實(shí)際GDP每增長(zhǎng)百分之一，對(duì)應(yīng)的能源生產(chǎn)增長(zhǎng)的百分比。

I3 =某種能源生產(chǎn)增速/GDP增速

（二）結(jié)構(gòu)效應(yīng)

1.能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（I4）。反映各種不同能源在能源消費(fèi)體系中的地位，即某種能源消費(fèi)占我國(guó)能源消費(fèi)總量的比例。

I4 =某種能源消費(fèi)量/能源消費(fèi)總量

2.能源生產(chǎn)結(jié)構(gòu)（I5）。反映各種不同能源在能源生產(chǎn)體系中的地位，即某種能源生產(chǎn)占我國(guó)能源生產(chǎn)總量的比例。

I5 =某種能源生產(chǎn)量/能源生產(chǎn)總量

3.能源貢獻(xiàn)率（I6）。反映某種能源對(duì)能源消費(fèi)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率。

I6 =某種能源消費(fèi)增量/能源消費(fèi)總增量

其中，I1-I6均為正向指標(biāo)，即隨著指標(biāo)值的上升，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源的依賴(lài)度提升。

三、評(píng)價(jià)方法

（一）熵值法

本文采用熵值法計(jì)算不同指標(biāo)的權(quán)重。假設(shè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源依賴(lài)度有T={T1，T2，…，Tm}個(gè)評(píng)價(jià)年度，共包含I={I1，I2，…，In}個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。具體計(jì)算過(guò)程如下：

1.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以消除數(shù)據(jù)本身的規(guī)模效應(yīng)。設(shè)初始樣本為X=（xij）m×n，i∈{1，2，…，m}，j∈{1，2，…，n}，歸一化后的指標(biāo)數(shù)值記為yij。由于本文采用的指標(biāo)均為正向指標(biāo)，因此采用歸一化公式：

yij=（xij-mini（xij））/（maxi（xij）-mini（xij））

2.確定指標(biāo)權(quán)重。具體賦權(quán)過(guò)程如下：

式中：pij表示第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)評(píng)價(jià)年度占該指標(biāo)的比重，ej表示第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值，dj為信息熵冗余度，wj即為第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。權(quán)重越大，對(duì)應(yīng)的指標(biāo)對(duì)目標(biāo)層的影響越強(qiáng)。

（二）GRA-TOPSIS評(píng)價(jià)模型

由于能源依賴(lài)度涉及因素眾多，其指標(biāo)體系也具有較大的動(dòng)態(tài)性，因此選用單一評(píng)價(jià)模型對(duì)能源依賴(lài)度進(jìn)行評(píng)價(jià)有失準(zhǔn)確。鑒于此，本文采用GRA-TOPSIS綜合評(píng)價(jià)模型，基于熵值權(quán)重對(duì)能源依賴(lài)度進(jìn)行測(cè)度與評(píng)價(jià)。由于該種評(píng)價(jià)方法完全利用樣本數(shù)據(jù)的信息，不需要相對(duì)較為主觀的專(zhuān)家法進(jìn)行賦權(quán)，同時(shí)結(jié)合了灰色關(guān)聯(lián)度分析和TOPSIS評(píng)價(jià)模型的優(yōu)點(diǎn)，因此得出的評(píng)價(jià)結(jié)果相較于單一評(píng)價(jià)方法更為準(zhǔn)確和合理。具體評(píng)價(jià)步驟如下：

其中，zij為加權(quán)規(guī)范決策矩陣，Z+和Z-為決策矩陣的正負(fù)理想解，d+和d-為評(píng)價(jià)年度與正負(fù)理想解的Euclid距離，R+和R-為評(píng)價(jià)年度與正負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣，ρ為分辨系數(shù)，一般取ρ≤0.5463時(shí)達(dá)到最優(yōu)分辨率，本文取ρ為0.5。r+和r-為評(píng)價(jià)年度與正負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)度，對(duì)d+、d-、r+和r-分別進(jìn)行歸一化處理得到無(wú)量綱化后的Euclid距離和灰色關(guān)聯(lián)度。S+和S-分別反映了評(píng)價(jià)年度與理想值的接近程度和遠(yuǎn)離程度，α和β則是用于反映評(píng)價(jià)者對(duì)評(píng)價(jià)年度關(guān)注程度的系數(shù)，本文取α=β=0.5。C+即為各評(píng)價(jià)年度的灰色貼近度，也即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源的依賴(lài)度指數(shù)?；疑N近度越大，代表該年度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源依賴(lài)度越高。

（三）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，其基本思想是信息的正向傳輸和誤差的反向傳輸。在正向傳輸過(guò)程中，輸入的信息通過(guò)隱藏層激活函數(shù)進(jìn)行計(jì)算并將結(jié)果傳輸?shù)捷敵鰧印Ｈ糨敵鰧咏邮盏降慕Y(jié)果與目標(biāo)輸出的差超過(guò)給定的誤差值，則按照原始路徑反向傳播誤差，修改神經(jīng)元的權(quán)重和閾值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就是通過(guò)如此重復(fù)傳輸信息與誤差，以不斷接近所需目標(biāo)輸出，最終達(dá)到預(yù)測(cè)目的。

設(shè)輸入樣本為P={P1，P2，…，Pq}，與其對(duì)應(yīng)的輸出樣本為C={C1，C2，…，Cq}，實(shí)際輸出為O={O1，O2，…，Oq}，則具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

1.對(duì)能源依賴(lài)度指數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練集和測(cè)試集的劃分。確定各層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和層間連接權(quán)值Wij、Wjk，指定訓(xùn)練目標(biāo)最小誤差、訓(xùn)練次數(shù)、學(xué)習(xí)率、神經(jīng)元激活函數(shù)等參數(shù)。其中，隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式L=+c計(jì)算得出，a為輸入層閾值，b為輸出層閾值，c為1-10之間的整數(shù)。

2.計(jì)算隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元輸出結(jié)果：

Hj=f1（∑WijPi+lj），j=1，2，…，L

3.計(jì)算輸出層第k個(gè)神經(jīng)元輸出結(jié)果：

Ok=f2（∑WjkHj-bk），k=1，2，…，b

4.計(jì)算期望輸出與實(shí)際輸出的誤差：

ek=Ek-Ok

5.返回誤差，對(duì)權(quán)值、閾值進(jìn)行更新：

式中，θ為學(xué)習(xí)率。步驟5后判斷算法迭代是否結(jié)束，若未結(jié)束則返回步驟2重復(fù)運(yùn)算。如此多次重復(fù)更新后即可對(duì)能源依賴(lài)度進(jìn)行預(yù)測(cè)。

四、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源依賴(lài)度評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)

（一）評(píng)價(jià)結(jié)果及分析

為揭示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)各類(lèi)能源的依賴(lài)情況，本文依據(jù)前文構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用2001-2018年的時(shí)序數(shù)據(jù)，分別測(cè)度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)非清潔能源、清潔能源的依賴(lài)度指數(shù)。指數(shù)發(fā)展趨勢(shì)如圖1所示。其中，非清潔能源包括煤炭、石油、天然氣等不可再生能源，清潔能源為包括水能、核能、風(fēng)能等在內(nèi)的可再生能源。非清潔能源和清潔能源的具體數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，各類(lèi)清潔能源數(shù)據(jù)則是依據(jù)歷年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中不同清潔能源占清潔能源總量的比例進(jìn)行劃分。由于國(guó)家能源局2010年開(kāi)始公布風(fēng)電產(chǎn)量和消費(fèi)量數(shù)據(jù)，因此本文針對(duì)清潔能源依賴(lài)度指數(shù)的探討，僅從水能和核能兩個(gè)角度展開(kāi)。

由圖1可知，自2001年以來(lái)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)非清潔能源依賴(lài)度總體趨勢(shì)是先上升后波動(dòng)性下滑的。其中2001-2003年依賴(lài)度呈現(xiàn)出較高的增長(zhǎng)水平，是由于當(dāng)時(shí)我國(guó)仍舊處于以煤炭等非清潔能源資源消耗為主的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)非清潔能源依賴(lài)度較高。2003-2004年依賴(lài)度短暫的維持峰值后開(kāi)始呈現(xiàn)出下降態(tài)勢(shì)，期間在2008-2011年經(jīng)歷了小幅回升，這是由于清潔能源處于發(fā)展初期，能源需求尚不穩(wěn)定，因此發(fā)展較為波動(dòng)。2012后又顯著下降，原因在于當(dāng)時(shí)清潔能源發(fā)展勢(shì)頭正猛，經(jīng)濟(jì)對(duì)非清潔能源的需求有所下滑。而2016年后，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)非清潔能源依賴(lài)度指數(shù)有小幅回升。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)清潔能源依賴(lài)度的總體發(fā)展趨勢(shì)大致經(jīng)歷了小幅波動(dòng)和逐漸上升兩個(gè)階段。其中2001-2011年的變化趨勢(shì)并不明朗，這主要是由于清潔能源發(fā)展初期，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)清潔能源的需求尚不穩(wěn)定，因此呈現(xiàn)出波動(dòng)趨勢(shì)。2012年后依賴(lài)度指數(shù)一路攀升，是由于近年來(lái)國(guó)家出臺(tái)的各項(xiàng)清潔能源利好政策使得經(jīng)濟(jì)對(duì)于清潔能源的需求逐漸增強(qiáng)。2016年依賴(lài)度到達(dá)峰值后又有所回落，但降幅并不明顯，相對(duì)于基期仍舊處于高位狀態(tài)。

清潔能源中，兩類(lèi)能源依賴(lài)度總體均呈上升趨勢(shì)。其中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)水能依賴(lài)度的發(fā)展趨勢(shì)較為波動(dòng)，大致經(jīng)歷了一個(gè)逐步下降，階段性回升，短暫下降，逐步提升，后又回落的變化過(guò)程。而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)核能依賴(lài)度的發(fā)展在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)較為穩(wěn)定，2001-2004年經(jīng)歷了先升后降的過(guò)程，在此后的十年間一直維持穩(wěn)定狀態(tài)，2014年開(kāi)始迅速上升，其后除2017年有短暫的回落外，其余年份均保持高位狀態(tài)。

（二）發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)

為揭示未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源依賴(lài)度指數(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了未來(lái)三年清潔能源與非清潔能源依賴(lài)度的預(yù)測(cè)。運(yùn)用MATLAB程序?qū)η拔臉?gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練及預(yù)測(cè)，得到各評(píng)價(jià)年度的最終誤差及預(yù)測(cè)結(jié)果如圖2所示。由圖可知，除極個(gè)別年份的擬合誤差較大外，其余年份的擬合情況良好，說(shuō)明該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)非清潔能源依賴(lài)度的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)是逐漸回升，而清潔能源依賴(lài)度的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)是先有上升，2019年后略微下滑。

五、結(jié)論與討論

本文利用基于熵值權(quán)重的GRA-TOPSIS評(píng)價(jià)方法，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源的依賴(lài)度進(jìn)行了測(cè)度與分析，進(jìn)一步采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)依賴(lài)度進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果顯示，考察期內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)非清潔能源的依賴(lài)度總體上呈先上升后波動(dòng)性下滑的趨勢(shì)，而清潔能源的依賴(lài)度則是經(jīng)歷了小幅波動(dòng)和逐漸上升兩個(gè)階段。

清潔能源發(fā)展初期，受到技術(shù)和資源的限制，我國(guó)對(duì)清潔能源利用不充分，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)清潔能源的需求也較小，導(dǎo)致了清潔能源依賴(lài)度一直處于較低水平，能源需求主要還是集中在非清潔能源方面。近年來(lái)，隨著我國(guó)相關(guān)能源發(fā)展戰(zhàn)略的陸續(xù)出臺(tái)，清潔能源發(fā)展加快，其能源依賴(lài)度有了顯著提升。而同一時(shí)期，由于國(guó)家進(jìn)一步加大了節(jié)能減排力度，加快退出落后產(chǎn)能，使得非清潔能源的依賴(lài)度大幅降低。2016年后清潔能源依賴(lài)度有所回落，主要是由于清潔能源的消費(fèi)增量占比能源消費(fèi)總增量顯著下降，導(dǎo)致清潔能源的貢獻(xiàn)率大幅降低，但預(yù)期未來(lái)的清潔能源依賴(lài)度仍舊能維持在較高水平。相對(duì)的，非清潔能源貢獻(xiàn)率顯著提升，預(yù)測(cè)結(jié)果也表明未來(lái)的非清潔能源依賴(lài)度會(huì)逐漸回升。

本文研究結(jié)果表明我國(guó)以煤炭等非清潔能源消耗為主的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，近年來(lái)已得到一定程度的轉(zhuǎn)變，清潔能源逐漸成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一條命脈。但經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式仍未得到根本性變革，非清潔能源在能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的地位依舊難以撼動(dòng)，我國(guó)要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)形態(tài)向綠色、低碳、環(huán)保方向發(fā)展的任務(wù)，仍舊任重而道遠(yuǎn)。

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[責(zé)任編輯：高萌]

[作者簡(jiǎn)介]? 沈夢(mèng)涵（1996-），女，浙江杭州人，碩士研究生，研究方向：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì);鄒昀東（1996-），山東煙臺(tái)人，碩士研究生，研究方向：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)。