中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化特征與鏈路預(yù)測

彭邦文,鄭閎方,朱 磊,胡文倩(.湖南工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院,湖南 長沙 4005；.深圳大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,廣東 深圳 58060；.西安建筑科技大學(xué)公共管理學(xué)院,陜西 西安 70055)

據(jù)測算,中國碳排放超過63.06%來源于工業(yè)部門[1],因此控制工業(yè)部門碳排放是實現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展的重點任務(wù).同時,我國雙碳”目標(biāo)的提出,也為如何科學(xué)實現(xiàn)工業(yè)部門碳減排提出了新命題.在中國面對巨大碳減排壓力下,按照不同行業(yè)碳排放量差異劃分不同減排責(zé)任,一直被認(rèn)為是有效實施碳減排的主要方式之一.但如果行業(yè)間割裂地實施自身行業(yè)碳減排策略,不僅不會提升碳減排效率,反而會增加碳減排難度和成本,造成嚴(yán)重資源浪費(fèi)和市場混亂,而且對碳減排政策制定存在一定誤導(dǎo)性,無法從根本上進(jìn)行有效碳減排[2-3].因此,揭示中國工業(yè)子行業(yè)之間碳排放的復(fù)雜關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)形態(tài),探尋不同行業(yè)在碳排放關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)中扮演的角色和所處地位,對于建立健全跨行業(yè)協(xié)同碳減排機(jī)制具有重要意義.

采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)范式研究產(chǎn)業(yè)部門之間碳關(guān)聯(lián)性,已經(jīng)取得較多進(jìn)展.在研究主題上,不同學(xué)者從全產(chǎn)業(yè)碳足跡網(wǎng)絡(luò)[4-5]、國際貿(mào)易碳排放轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)[6-9]、制造業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)[10]、高耗能碳關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)[11]、建筑業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)[12]等不同視角出發(fā)對網(wǎng)絡(luò)整體特征、個體特征、行業(yè)聚類特征以及影響因素等進(jìn)行了分析,但針對于中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)的研究相對較少.在研究方法上,通常需要兩個連續(xù)的方法來揭示行業(yè)間碳排放關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu),一是碳排放網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法,二是針對所構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)構(gòu)及其影響因素等分析的方法.而關(guān)于后者,對網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析的網(wǎng)絡(luò)密度、聚集系數(shù)、平均最短路徑長度等方法[8,13],對個體網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行分析的點度中心度、中介中心度、接近中心度等方法[5,13-14],對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類和碳關(guān)聯(lián)路徑分析的塊模型等方法[4,14-15],對網(wǎng)絡(luò)影響因素進(jìn)行分析的二次指派程序(QAP)或者指數(shù)隨機(jī)圖模型(ERGM)[8]等研究方法,都已經(jīng)較為成熟.而在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法中,最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是如何識別網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系,不同學(xué)者的方法卻各不相同,例如常見兩種網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法上,諸多學(xué)者采用完全消耗系數(shù)或者碳流量等矩陣數(shù)據(jù)總額的固定百分比值(例如算術(shù)平均值)作為閾值來識別網(wǎng)絡(luò)鏈路[4,13,16],也有學(xué)者采用威弗-托馬斯指數(shù)(WI)作為列閾值來識別網(wǎng)絡(luò)鏈路[17-18].這些方法雖然在截面數(shù)據(jù)的運(yùn)用中也能較好展現(xiàn)出行業(yè)間碳排放結(jié)構(gòu)化信息或者網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)系統(tǒng)的“骨架”,但沒有體現(xiàn)工業(yè)系統(tǒng)中產(chǎn)品生產(chǎn)的直接消耗和間接消耗過程的信息,并且因為沒有考慮經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)演進(jìn)過程中的技術(shù)性變化,可能會導(dǎo)致此類方法的閾值設(shè)置具有一定隨意性,因此難以運(yùn)用在多年份的演化網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中.在數(shù)據(jù)利用上,采用投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)碳足跡研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)已經(jīng)作為當(dāng)前行業(yè)間碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)研究中的主流應(yīng)用.例如,部分學(xué)者采用中國不同年份的投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù),從不同角度對中國產(chǎn)業(yè)間碳排放網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究[4-5,13,19].也有學(xué)者以Eora 數(shù)據(jù)庫、世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫(WIOD)中的世界投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),探討了全球貿(mào)易隱含碳流動網(wǎng)絡(luò)的特征[7-8].但這些研究對投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)采用的年份與論文發(fā)表年份都相差較遠(yuǎn).這是因為編制一個國家或地區(qū)的投入產(chǎn)出表,通常需要投入大量人力、物力和財力,這使得單個國家不得不5a 左右才編制一次投入產(chǎn)出基準(zhǔn)表[7],并且投入產(chǎn)出基準(zhǔn)表數(shù)據(jù)收集整理至發(fā)布至少需要2～3a 時間,2022 年的中國投入產(chǎn)出表預(yù)計在2025 年左右公布[20],這也造成相關(guān)行業(yè)間碳排放網(wǎng)絡(luò)研究的時效性不足,因而在網(wǎng)絡(luò)框架下對行業(yè)間碳排放未來鏈路進(jìn)行科學(xué)預(yù)測就成為一個新穎而又兼具現(xiàn)實意義的話題.

鑒于此,本文將經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出生命周期評價(EIO-LCA)與最小流分析(MFA)方法結(jié)合構(gòu)建了中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò),結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析方法(SNA)對中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行了分析,并預(yù)測了2022 年的中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò).

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法

采用經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出生命周期評價(EIO-LCA)方法得到中國工業(yè)各行業(yè)間的碳關(guān)聯(lián)矩陣.EIO-LCA方法包括經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出表和環(huán)境影響系數(shù)兩部分,即將“環(huán)境”部門追加在投入產(chǎn)出表的列向量中,其他相關(guān)行業(yè)污染物的“產(chǎn)出”都用此列向量的行值表示[21].與傳統(tǒng)的環(huán)境投入產(chǎn)出法類似,污染物排放系數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)閷蔷仃?以便于將最終需求引起的環(huán)境影響分解到生產(chǎn)鏈的各個行業(yè).但這種方法計算出來的結(jié)果只能得出每個行業(yè)的碳排放量,無法識別行業(yè)間的碳排放關(guān)聯(lián).借鑒Li 等[22]的處理方式,對EIO-LCA 模型進(jìn)行調(diào)整,將最終需求的列向量形式轉(zhuǎn)化成對角矩陣,這樣就可以得出行業(yè)間碳排放的“關(guān)系數(shù)據(jù)”,而不是“屬性數(shù)據(jù)”.

式中:B 為各行業(yè)間的碳排放矩陣;bij為B 中元素,表示i 行業(yè)在產(chǎn)品生產(chǎn)或提供服務(wù)過程中因使用行業(yè)j 的產(chǎn)品或服務(wù)而產(chǎn)生的碳隱含排放量; i(j)=1,…,n,其中n 為投入產(chǎn)出中的行業(yè)數(shù);為對角矩陣,表示各個行業(yè)的直接能源消費(fèi)碳排放強(qiáng)度[23],對角元素為Ri=cei/xi,cei為行業(yè)i的直接碳排放量,xi為行業(yè)i 的增加值.(I-A)-1為里昂惕夫逆矩陣,反映了經(jīng)濟(jì)體的中間投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)以及生產(chǎn)技術(shù)水平,其中I為單位矩陣,A 為國內(nèi)投入部分的直接消耗系數(shù)矩陣,aij為A 的元素,表示第j 個行業(yè)增加一個單位的最終需求時所需要的i 行業(yè)的產(chǎn)出;為對角矩陣,剔除進(jìn)口部分的最終需求量,對角元素yi表示j 行業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的最終需求量(包括居民最終消費(fèi)量、政府最終需求量、資本形成與出口量).根據(jù)得到行業(yè)間碳排放關(guān)聯(lián)矩陣,可以得到包含權(quán)重和方向的行業(yè)間碳排放關(guān)聯(lián)關(guān)系,該矩陣能準(zhǔn)確反映行業(yè)間碳排放關(guān)聯(lián)的程度與作用路徑.但行業(yè)間碳排放關(guān)聯(lián)的量級是不同的,很多行業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)程度不強(qiáng),這就使得如何識別出行業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)系統(tǒng)中主要的關(guān)聯(lián)關(guān)系(或強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系)成為必要.本文基于Schnabl 提出的最小流分析(MFA)方法識別閾值[24],該方法被認(rèn)為能更好識別出行業(yè)間強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系[25].具體步驟如 下:

1.1.1 根據(jù)碳排放關(guān)聯(lián)矩陣劃分區(qū)間 根據(jù)碳排放關(guān)聯(lián)矩陣,尋找最大過濾值 fmax,使得當(dāng)以任何小于等于 fmax的值為閾值時,系統(tǒng)存在雙向關(guān)聯(lián),而以任何大于 fmax的值為閾值時,系統(tǒng)以前存在雙向關(guān)聯(lián)而現(xiàn)在不存在雙向關(guān)聯(lián).將區(qū)間[0， fmax]按等間距分為l 份,共得到 l+1個端點,將這些端點設(shè)為閾值 fl,隨著閾值 fl的增大,雙向關(guān)聯(lián)逐漸成為單向關(guān)聯(lián)、弱關(guān)聯(lián)甚至不關(guān)聯(lián).

1.1.2 計算關(guān)聯(lián)矩陣M 對于每一閾值fl,計算對應(yīng)的關(guān)聯(lián)矩陣M,先將碳排放關(guān)聯(lián)矩陣B 進(jìn)行歐拉序列分解:

式中:A1為直接消耗系數(shù)矩陣;A2…Ak分別是不同層級的間接消耗系數(shù)矩陣,分別計算不同層級的流量矩陣,也即

然后將各層流量矩陣Tk根據(jù)表1 原則轉(zhuǎn)換為Wk:

表1 連接矩陣轉(zhuǎn)化原則Table 1 Principles of connection matrix transformation

表2 中國工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的整體特征指數(shù)Table 2 Overall characteristic index of China's industrial carbon emission correlation network

由于系數(shù)矩陣A 服從衰減過程,當(dāng)閾值fl>0 時,k很少超過6 步,本文在這里取k=6.接著計算第k 步關(guān)聯(lián)矩陣Wk,公式如下:

式中:“#”代表布爾運(yùn)算規(guī)則,Wk中的k 指的是k 步距離的關(guān)聯(lián),而不是冪次.最后計算關(guān)聯(lián)矩陣M,公式如下:

1.1.3 計算連通性矩陣H 對于每一閾值fl對應(yīng)的關(guān)聯(lián)矩陣M,計算連通性矩陣H.首先利用布爾運(yùn)算規(guī)則,計算弱連通矩陣E.

1.1.4 確定最終閾值f*根據(jù)連通性矩陣H,確定最終閾值f*,得到最終關(guān)聯(lián)矩陣L.最終閾值為以下3個閾值中最接近它們平均值的閾值:

(1)根據(jù)熵最大原則,確定f1.計算每一閾值fl對應(yīng)的H 矩陣的熵Gl:

式中:m 為hij的取值范圍;plm為hij每一取值所對應(yīng)的概率.比較每一個fl對應(yīng)的Gl,確定最大熵值Gmax,Gmax對應(yīng)著H 中所有元素(為0,1,2,3)出現(xiàn)概率相互最接近(或相等)時的情況.將最大熵值Gmax所對應(yīng)的閾值設(shè)定為f1.

(2)由于每一個fl對應(yīng)一個Hl,對所有H 矩陣中的元素進(jìn)行加和平均后得到 Have, 其中have,ij=(h1,ij+h2,ij+ …+hl+1,ij)/(l +1).將得到的Have結(jié)構(gòu)與各fl對應(yīng)的Hl矩陣比較,找到與Have結(jié)構(gòu)最相似的矩陣H′.考慮關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)的相似性,分別計算每一個Hl與Have中對應(yīng)元素的離差平方和Ql:

比較每一個fl對應(yīng)的Ql,確定最小的離差平方和Fmin,將Fmin所對應(yīng)的閾值設(shè)定為f2.

(3)對于存在雙向(hij= 3)和單向(hij= 2)關(guān)聯(lián)的行業(yè)i、j,其eij一定為1,所以當(dāng)行業(yè)網(wǎng)絡(luò)為連通圖時,eij=1 是冗余信息,可從H 矩陣中減去,得到連通性矩陣Hres,Hres是關(guān)聯(lián)矩陣M 和其轉(zhuǎn)置矩陣之和.其中 hres,ij= 2對應(yīng)于雙向關(guān)聯(lián), hres,ij= 1對應(yīng)于單向關(guān)聯(lián).由于研究過程關(guān)注重點為行業(yè)間的雙向關(guān)聯(lián)及單向關(guān)聯(lián),故以 Hres矩陣中 hres,ij= 2的個數(shù)與hres,ij= 1的個數(shù)最接近為原則,尋找聯(lián)通矩陣H′,H′所對應(yīng)的閾值為f3.

1.1.5 計算f1,f2,f3的平均值與平均值最接近的閾值設(shè)為最終閾值f*.根據(jù)最終閾值f*,將少于閾值的弱關(guān)聯(lián)關(guān)系賦值為0,大于或者等于閾值的關(guān)聯(lián)關(guān)系有兩種處理方式,一種保留每條弧的權(quán)重,另外一種是對存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系的弧賦值為1.上述兩種處理方式分別得到有向加權(quán)與有向無權(quán)兩種網(wǎng)絡(luò).

1.2 基于SNA 方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征測度方法

本文采用網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)等級度與網(wǎng)絡(luò)效率4 個指標(biāo)來反映網(wǎng)絡(luò)的整體特征[26-27].采用點度中心度(包含入度與出度值)、中介中心度與接近中心度3 個指標(biāo)來衡量個體網(wǎng)絡(luò)特征[26-28].并采用塊模型分析方法對整個網(wǎng)絡(luò)的聚類信息進(jìn)行挖掘[29-30].相關(guān)指標(biāo)的具體計算公式以及塊模型的劃分依據(jù)與應(yīng)用請參照對應(yīng)文獻(xiàn).

1.3 基于鏈路動態(tài)變化的碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法

王斌等[31]基于無向加權(quán)行業(yè)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了鏈路動態(tài)變化的行業(yè)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,該模型既考慮了兩個節(jié)點之間的相似性程度受共同鄰居節(jié)點的影響,又考慮了在前期網(wǎng)絡(luò)和當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中鏈路權(quán)重的變化程度,并且證明了比目前應(yīng)用最為廣泛的相似性鏈路預(yù)測算法有更好精度.與之不同的是,本文的算法建立在有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,使得不僅可以掌握每個行業(yè)未來的度數(shù)中心性特征,也可以獲悉每個行業(yè)碳流入與碳流出等變化信息.此外,因行業(yè)之間的技術(shù)關(guān)聯(lián)存在一定粘性[35],本文在算法上放寬了節(jié)點之間受共同鄰居節(jié)點影響的假設(shè).基于鏈路動態(tài)變化的碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型算法如下:

設(shè)(u , v )為行業(yè)節(jié)點u 指向行業(yè)節(jié)點v 的弧, ω( u , v)表示該條弧的權(quán)重.因為弧的權(quán)重都是隨時間 t ∈ [0, +∞ )的變化而變化,因此權(quán)重 ω( u , v , t)可以表示為時間t 的函數(shù).在網(wǎng)絡(luò)中,弧的權(quán)重隨時間的增減數(shù)值各異,為便于定義隨后的預(yù)測得分,引進(jìn)變化率 r(0< r< 1).當(dāng)弧的權(quán)重 ω( u , v , t)從t1到t 顯著增加時,其屬于集合 E1=[0,(1 ?r )ω(u , v, t1));當(dāng)弧的權(quán)重 ω( u , v , t)從t1到t 變化不大時,其屬于集合E2= [(1 ?r )ω(u , v, t1),(1 +r )ω(u , v, t1));當(dāng)弧的權(quán)重ω( u , v , t)從 t1到 t 顯著減少時,其屬于集合E2= [(1 +r )ω(u , v, t1), +∞) .顯然 E1∩ E2∩ E3= φ,而且 E1∩ E2∩ E3=?.

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)從t1時刻的狀態(tài)演化到t 時刻的狀態(tài)時,若弧的權(quán)重 ω( u , v , t)較權(quán)重ω(u , v, t1)減少,且ω( u , v, t )∈ E1時,定義此時的衰減函數(shù)為:

式中:δ為負(fù)數(shù),表示權(quán)重在衰減.

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)從t1時刻的狀態(tài)演化到t 時刻的狀態(tài)時,若弧的權(quán)重 ω( u , v , t)較權(quán)重ω(u , v, t1)變化不大,且ω(u , v, t )∈ E2時,定義此時的不變函數(shù)為:

式中:η為非負(fù)數(shù),表示權(quán)重的變化不大,可以忽略不計.

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)從t1時刻的狀態(tài)演化到t 時刻的狀態(tài)時,若弧的權(quán)重 ω( u , v , t)較權(quán)重ω(u , v, t1)增加,且ω( u , v, t )∈ E3時,定義此時的增加函數(shù)為:

式中:θ為非負(fù)數(shù),表示權(quán)重在增加.而根據(jù)上述定義,參數(shù)δ、η、θ之間的關(guān)系為θ > η > δ.同時參數(shù)r,δ,η,θ取值根據(jù)預(yù)測精度值最大時來確定.此外在ω(u , v, t1) = 0的情形下, 若 ω( u , v, t ) = 0, 則令P(u , v , t ) = 0;若 ω( u , v, t) ≠ 0,則令 P(u , v, t )= θ.

定義弧(u , v )在區(qū)間 [ t1, t2], t2> t1上的預(yù)測得分score( u , v )為:

式中: IEi( i=1,2,3)是Ei的示性函數(shù).score(u,v)衡量了網(wǎng)絡(luò)中弧( u,v)從t1時刻的狀態(tài)演化到t2時刻的狀態(tài)時的得分,這樣就將投入產(chǎn)出表5a 更新一次導(dǎo)致數(shù)據(jù)的離散跳躍轉(zhuǎn)化成了連續(xù)性變化模型.利用該得分函數(shù),就可以預(yù)測兩兩節(jié)點之間弧的得分值或者節(jié)點之間的有向加權(quán)得分矩陣,通過給該矩陣確立合適的閾值,排除掉弱關(guān)聯(lián)關(guān)系,就可以得到有向加權(quán)的預(yù)測網(wǎng)絡(luò).

1.4 數(shù)據(jù)來源

中國投入產(chǎn)出基準(zhǔn)表每5a 編制一次,因各年份投入產(chǎn)出表行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)不一,出于產(chǎn)業(yè)歸并時保留更多行業(yè)細(xì)分信息的考慮,這里選擇1997 年為起始年份,又因為最新年份中國投入產(chǎn)出基準(zhǔn)表只到2017 年,所以選取1997、2002、2007、2012、2017年的中國投入產(chǎn)出基準(zhǔn)表作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù).5 個年份的投入產(chǎn)出表均來自中國國家統(tǒng)計局國民經(jīng)濟(jì)核算司,其中1997、2002、2007、2012、2017 年的行業(yè)部門數(shù)分別為124、122、135、139、149.此外,參考IPCC(2006)公布的碳排放計算方法和參數(shù)并結(jié)合中國官方公布的相關(guān)參數(shù)對每個行業(yè)i 的直接碳排放量cei進(jìn)行估算,公式如下[32]:

式中:j 表示能源種類,為保證估算結(jié)果的準(zhǔn)確性,全面考慮了統(tǒng)計年鑒中連續(xù)報告的16 種化石能源,包括原煤、洗精煤、其他洗煤、焦炭、其他焦化產(chǎn)品、焦?fàn)t燃?xì)?、其他燃?xì)?、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、其他石油制品、液化石油氣、煉廠干氣、天然氣;cei為i行業(yè)的能源消費(fèi)碳排放總量,百萬t;Fij為i 行業(yè)j 種能源的終端化石能源消費(fèi)量,百萬t 或百億m3,不包括用于產(chǎn)品制造原料的消費(fèi)量),數(shù)據(jù)來自對應(yīng)年份的《中國能源統(tǒng)計年鑒》;CVj為第j種能源平均低位發(fā)熱值,kJ/kg 或kJ/m3,來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》(2014);CCFj為第j 種能源燃料的碳含量(kg/106kJ),來自《2006 年IPCC 國家溫室氣體清單指南》;COFj為第j 種能源碳氧化率,來自《中國省級溫室氣體清單編制指南》;44 和12 分別表示CO2分子量和C 原子量.此外,為了使得投入產(chǎn)出表與《中國能源統(tǒng)計年鑒》中行業(yè)分類相對應(yīng),基于數(shù)據(jù)可比性原則和細(xì)分產(chǎn)業(yè)數(shù)量保留最大化兩個原則,參考中國國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 4754-2011),按照其中的大類、中類和小類劃分的相互隸屬關(guān)系,將所要分析的各年份工業(yè)調(diào)整為30 個子行業(yè)(行業(yè)代碼與行業(yè)名稱見表3).其中將各年份投入產(chǎn)出表中的文教玩具體育用品制造、機(jī)械設(shè)備修理、工藝美術(shù)品制造、廢品廢料、廢棄資源和廢舊材料回收加工品、機(jī)械設(shè)備修理服務(wù)等難以形成連續(xù)數(shù)據(jù)的行業(yè)歸并為“其他制造業(yè)”.

表3 中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)的各板塊組成成員與變動Table 3 Composition and changes of various sections of China's industrial carbon emission network

2 中國工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的演化特征

2.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征的演變趨勢

本文結(jié)合所構(gòu)建的碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法,以MFA 方法確定工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)矩陣的閾值后,在有向無權(quán)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,1997、2007 與2017 年30 個行業(yè)的中國工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)如圖1 所示.

圖1 中國工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)Fig.1 Topological network of China's industrial carbon emissions association

網(wǎng)絡(luò)密度從1997 年的0.261 上升到了2017 年的0.356,基本上呈現(xiàn)遞增的趨勢,說明中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)的子行業(yè)之間碳關(guān)聯(lián)關(guān)系越來越緊密.網(wǎng)絡(luò)等級度從1997 年的0.552 下降到了2017 年的0.301,基本呈現(xiàn)遞減趨勢.網(wǎng)絡(luò)效率在樣本期內(nèi)呈現(xiàn)波動下降趨勢,這意味著中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)中的連線在增加,網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性在逐步提升.網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度除1997 年因為有一個行業(yè)被排除在主體網(wǎng)絡(luò)之外,導(dǎo)致該年度關(guān)聯(lián)度為0.933 之外,其他年份網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度都為1,這表明中國工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)連通性較好,工業(yè)各行業(yè)之間具有普遍碳排放關(guān)聯(lián)效應(yīng).上述4個衡量網(wǎng)絡(luò)整體性的指標(biāo)測算結(jié)果,都表征著中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和節(jié)點地位均衡性在增強(qiáng).究其原因,中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)的這種結(jié)構(gòu)性變化,很大程度是由我國工業(yè)體系的完整性越來越高引致的.在比較優(yōu)勢和國際自由貿(mào)易環(huán)境相互作用下,工業(yè)體系不完整性容易導(dǎo)致少數(shù)行業(yè)在整個工業(yè)網(wǎng)絡(luò)中占有重要地位.而隨著工業(yè)體系完整性和產(chǎn)業(yè)發(fā)展均衡性增強(qiáng),少數(shù)行業(yè)在碳關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中占有核心地位的結(jié)構(gòu)被逐漸打破,更多的行業(yè)逐漸往網(wǎng)絡(luò)核心地位靠攏,這也意味著很難通過孤立的單個行業(yè)節(jié)能減排政策來實現(xiàn)工業(yè)整體碳排放減少這一目的.

2.2 個體網(wǎng)絡(luò)特征及演變趨勢

2.2.1 點度中心度 由圖2(a)、(b)可見,從不同行業(yè)部門的入度值來看,主要承擔(dān)機(jī)械與設(shè)備制造職能的5 個重工業(yè)部門(IND21～I(xiàn)ND25)處于發(fā)揮碳吸入作用的“第一方陣”,這些部門的碳排放入度值較高是因為這些部門生產(chǎn)的產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度較高,需要眾多其他部門提供中間產(chǎn)品;而金屬制品業(yè)(IND20)、食品與飲料制造業(yè)(IND06)、木材加工及家具制造業(yè)(IND09)、紡織業(yè)(IND08)3 個行業(yè)部門則處于碳吸入效應(yīng)的相對高位.從不同行業(yè)的出度值來看,黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(IND18)、化學(xué)原料及化學(xué)品制造業(yè)(IND13)與石油加工及煉焦業(yè)(IND12)排在前3 位,而采選業(yè)中的煤炭采選業(yè)(IND01)與石油和天然氣開采業(yè)(IND02)、造紙及紙制品業(yè)(IND10)、非金屬礦物制品業(yè)(IND17)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(IND19)、電力、蒸汽、熱水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(IND28)在中國工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中主要發(fā)揮了較強(qiáng)的碳溢出作用.中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)之所以出現(xiàn)這種點度中心度分布特點,主要是由不同行業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中的位置決定的.入度值較高的重工業(yè)部門多處于整個工業(yè)體系的相對下游,需要眾多其他行業(yè)為其提供中間產(chǎn)品,因此成為了主要的碳關(guān)聯(lián)關(guān)系的吸入部門.而出度值較高的基礎(chǔ)性行業(yè)部門多處于整個工業(yè)體系的相對上游,多是對原材料進(jìn)行生產(chǎn)和初步加工的行業(yè),所生產(chǎn)的中間產(chǎn)品多是為下游的行業(yè)部門所使用,所以在上游行業(yè)輸送中間產(chǎn)品至下游行業(yè)的同時,也帶來了大量的碳關(guān)聯(lián)關(guān)系溢出.而從演化視角來看,5 個重工業(yè)部門(IND20～I(xiàn)ND25)在1997～2017 年之間碳吸入關(guān)系數(shù)的增長速度最快,非金屬礦及其他礦采選業(yè)(IND05)以及食品與飲料制造業(yè)(IND06)的碳溢出關(guān)系數(shù)的增長速度相對較快,這些行業(yè)應(yīng)成為未來碳減排重點監(jiān)測的對象.

圖2 中國工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的各類中心度演化趨勢Fig.2 Evolution trend of various centrality of China's industrial carbon emission correlation network

從圖3 可見,不存在既有著較高入度值同時又有著較高出度值的行業(yè)部門,也即不存在同時具有顯著碳吸入效應(yīng)與碳溢出效應(yīng)的行業(yè)部門.具有“高入度—低出度”的行業(yè)部門的數(shù)量占比20%,具有“低入度—高出度”的行業(yè)部門的數(shù)量占比30%,有50%的行業(yè)部門屬于“低入度—低出度”特征部門,這也為分類治理提供了便利.針對具有“低入度—高出度”特征的行業(yè)部門,這些行業(yè)部門處于整個工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈相對上游,行業(yè)部門的能源強(qiáng)度較高,因此要在生產(chǎn)過程中通過增加清潔能源的使用來降低化石能源使用比例,提升綠色創(chuàng)新水平等手段,努力降低單位產(chǎn)出的能耗.而“高入度—低出度”的行業(yè)部門更多處于工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的下游,這些行業(yè)部門的一次能源使用量使用較少,要通過提高資源循環(huán)利用水平和形成產(chǎn)業(yè)集聚等方式,降低單位產(chǎn)出的物耗.

圖3 中國工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的點度中心度散點Fig.3 Scatter plot of degree centrality of China's industrial carbon emission correlation network

2.2.2 中介中心度 圖2(c)顯現(xiàn)出兩個顯著特點.其一,某些行業(yè)出現(xiàn)了無規(guī)則的變化趨勢,例如電力、蒸汽、熱水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(IND28)在2002 年的中介中心度達(dá)到了0.201,但其他年份都顯著少于0.100,這可能是特定年份的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變動導(dǎo)致的,具有一定的偶然性,這也間接說明采用長年份分析的必要性.其二,普通機(jī)械制造業(yè)(IND21)、化學(xué)原料及化學(xué)品制造業(yè)(IND13)與黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(IND18)3 個行業(yè)部門在研究期內(nèi)基本處于前3 位,這也表明這些部門在中國整個工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中展現(xiàn)出較強(qiáng)的“橋梁”作用,在產(chǎn)業(yè)協(xié)同減排的過程中,有效合理控制這些部門的碳排放,可以有效阻斷這些行業(yè)部門與其他部門之間的碳關(guān)聯(lián),從而達(dá)到整體減排的效果.從圖2(c)中也可以看出,除3個行業(yè)相較于前述不同年份有不同程度的下降之外,其他行業(yè)中介中心度在2012～2017 年之間的變動幅度較小,這一定程度表明了3 個行業(yè)在碳排放網(wǎng)絡(luò)中的“橋梁”作用在減弱,也表明其他行業(yè)之間的碳關(guān)聯(lián)關(guān)系在不斷增強(qiáng),這也與整體網(wǎng)絡(luò)特征的表征具有一致性.

2.2.3 接近中心度 圖2(d)可見,在1997～2017 年間,絕大多數(shù)行業(yè)的接近中心性呈現(xiàn)波動上升趨勢,這說明整個中國工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的碳流動效率越來越高.而從行業(yè)部門的個體特征來看,黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(IND18)、化學(xué)原料及化學(xué)品制造業(yè)(IND13)與石油加工及煉焦業(yè)(IND12)3 個行業(yè)部門的接近中心度在2017 年都達(dá)到了0.9 以上,處于第一梯隊.此外,值得關(guān)注的是,機(jī)械與設(shè)備制造的5個重工業(yè)部門(IND21～I(xiàn)ND25)的接近中心性在2012 與2017 年都介于0.8～0.9 之間,處于第二梯隊.上述這些行業(yè)部門能在碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中能更便捷地與其他行業(yè)部門相關(guān)聯(lián),在網(wǎng)絡(luò)中扮演“中心行動者”角色,也說明這些行業(yè)部門能在網(wǎng)絡(luò)中具有較強(qiáng)低碳技術(shù)和資源獲取能力,能通過較高的鏈接效率,帶動其他處于邊緣位置的行業(yè)部門進(jìn)行協(xié)同減排.

2.3 塊模型分析

針對圖1 顯示的網(wǎng)絡(luò),對31 個行業(yè)的碳關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行塊模型分析.采用CONCOR方法,選擇最大分割深度為2,收斂標(biāo)準(zhǔn)為0.2,最大迭代次數(shù)2500 次,將30 個行業(yè)劃分為4 個板塊,就得到各個板塊內(nèi)部與板塊間關(guān)聯(lián)數(shù)組成的密度矩陣,將各年份碳關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的整體密度視為判定標(biāo)準(zhǔn),將大于整體密度的關(guān)聯(lián)關(guān)系視為顯著關(guān)聯(lián).各個板塊的行業(yè)成員構(gòu)成及其演變見表3.樣本期內(nèi)各個板塊之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系及其演變?nèi)鐖D4 所示,圖中箭頭所示數(shù)字為板塊間碳關(guān)聯(lián)關(guān)系的顯著程度,其值介于0～1 之間,越趨近于1,代表碳溢出(碳吸入)效應(yīng)越大.R2表示塊模型的擬合優(yōu)度.

從板塊關(guān)聯(lián)屬性及其成員構(gòu)成來看,板塊I 主要包括了能源開采行業(yè)(IND01-02)與基礎(chǔ)工業(yè)產(chǎn)品制造行業(yè)(IND10、12、13、15～19、28),板塊I 總體上作為雙向溢出板塊,不僅對自身板塊內(nèi)部有著較多碳溢出,也對板塊III 與板塊IV 有著碳溢出,其中對于板塊III 的碳溢出關(guān)系尤為顯著,在1997～2017年之間,碳關(guān)聯(lián)密度長期保持在0.890 以上.因此板塊I 作為中國整個碳關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的源頭板塊,在完善碳減排政策時應(yīng)當(dāng)給予優(yōu)先考慮.板塊II 主要包括了金屬礦采選業(yè)(IND03～04)與非金屬礦采選業(yè)(IND05),除去1997 年板塊II 作為孤立板塊之外,后續(xù)年份板塊II 均扮演著重要的溢出板塊角色,其內(nèi)部的產(chǎn)業(yè)碳關(guān)聯(lián)較少,主要對板塊III 產(chǎn)生碳溢出.板塊III 的成員主要是機(jī)械制造業(yè)(IND21～27)與部分輕工業(yè)(IND06、08、09),板塊III 作為雙向受溢板塊,不僅板塊內(nèi)部行業(yè)部門之間存在著顯著的碳關(guān)聯(lián),也接受板塊I 和板塊II 的碳溢出.板塊IV 的成員主要包括燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、自來水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)以及部分輕工業(yè)(IND07、11、14),板塊IV 作為受溢板塊,主要接受來自板塊I 的碳溢出.上述塊模型的結(jié)果可在一定程度上視為網(wǎng)絡(luò)個體特征的延續(xù),但與其不同的是,塊模型更好地展示了不同板塊之間的碳流入流出關(guān)系以及板塊自身碳關(guān)聯(lián)程度.而針對不同板塊及其關(guān)聯(lián)的特征,應(yīng)該實施分類治理的措施,來實現(xiàn)我國工業(yè)子行業(yè)部門整體減排的目標(biāo).例如,對于具有“溢出”屬性的板塊I 與板塊II,要注重發(fā)揮綠色技術(shù)創(chuàng)新與新能源利用的作用,帶動其直接碳排放強(qiáng)度的下降,減弱其對其他行業(yè)碳排放的帶動作用.對于具有“受溢”屬性的板塊III 與板塊IV,可以通過減少中間品使用,或者通過制定更嚴(yán)苛的中間品采購環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)等的方式倒逼上游行業(yè)進(jìn)行技術(shù)變革,來降低因“受溢”而引致的碳排放程度.而對于板塊內(nèi)部有著顯著自我關(guān)聯(lián)屬性的板塊I 與板塊III,由于板塊內(nèi)部各個子行業(yè)之間的碳關(guān)聯(lián)關(guān)系錯綜復(fù)雜,并且板塊成員的技術(shù)關(guān)聯(lián)緊密,應(yīng)對其制定組團(tuán)式減排政策,充分利用搭建綠色技術(shù)共享平臺、提供專項減排激勵措施等手段進(jìn)行重點治理.

從板塊間關(guān)聯(lián)關(guān)系演化角度來分析,1997～2007年間板塊關(guān)系存在著一定變動,1997 年板塊II 與所有板塊之間均不存在顯著關(guān)聯(lián)性,但從2002 年開始變成凈溢出板塊,而板塊IV 除了在2002 年與所有板塊之間均不存在顯著關(guān)聯(lián)性之外,其它年份都為凈受溢板塊.板塊II 與板塊IV 的內(nèi)部行業(yè)之間并沒有存在顯著的關(guān)聯(lián)關(guān)系.板塊I 與板塊III 的內(nèi)部行業(yè)部門之間存在較大的關(guān)聯(lián)密度,并且在1997～2012年間存在著較大增幅,而在2017 年出現(xiàn)了小幅度下降趨勢.而且從2002 年開始,板塊III 接受來自板塊I與板塊II 的顯著碳溢出,并在2012 年接受板塊I 的碳溢出達(dá)到了1.000,這表明板塊I 中所有行業(yè)部門都對板塊III 的行業(yè)部門產(chǎn)生了碳溢出.2007～2017年之間板塊間關(guān)聯(lián)關(guān)系變動不大,基本上呈現(xiàn)較為穩(wěn)定的板塊關(guān)聯(lián)態(tài)勢,這也意味著如果按照上述板塊關(guān)聯(lián)特征制定詳細(xì)的產(chǎn)業(yè)協(xié)同減排政策,后期因網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變動帶來的政策調(diào)整成本較小.

3 中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測

3.1 參數(shù)確定與預(yù)測模型精度分析

為了使模型更加精確,首先進(jìn)行模型精度檢驗.基于上文預(yù)測模型,利用1997、2002、2007、2012年的碳排放有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練集,并以2017 年中國工業(yè)碳排放實際網(wǎng)絡(luò)作為驗證集,進(jìn)行精度檢驗.在模型精度分析中,采用常用的AUC(Area Under Curve)值作為模型精度的判別標(biāo)準(zhǔn).AUC 能在整體上衡量算法的精確度,在信號探測理論中是指ROC(Receiver Operating characteristic Curve)曲線下的面積[33].同時,參照王斌等[31]的做法,參數(shù)(r、δ、η、θ)的具體取值在AUC 值最大時確定.

首先利用公式(12)與1997～2012 年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)計算得到每條弧在2017 年的預(yù)測得分.由于本文的工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)較少,屬于小規(guī)模網(wǎng)絡(luò),為更好檢驗預(yù)測模型精度,這里采用逐項遍歷的方法逐次驗證每條弧的精度.也即每次從2017 年實際碳排放網(wǎng)絡(luò)的已知弧集中選取1 條弧做為測試弧,將這條弧的預(yù)測分?jǐn)?shù)值與2017 年實際碳排放網(wǎng)絡(luò)中每條不存在的弧的預(yù)測分?jǐn)?shù)值做比較,這樣共有n = U ?E 次比較,其中U 為網(wǎng)絡(luò)中理論上可能存在的弧的集合,E 為實際網(wǎng)絡(luò)中存在的弧的集合.如果測試弧的預(yù)測分?jǐn)?shù)值大于不存在的弧的預(yù)測分?jǐn)?shù)就加1 分,如果兩個預(yù)測分?jǐn)?shù)值相等就加0.5 分,其他情況下取0 分.這樣比較n 次,如果有n′次測試集中的弧的分?jǐn)?shù)大于不存在的弧的分?jǐn)?shù),有n′次兩個分?jǐn)?shù)值相等,則AUC 的公式如下[34]:

顯然,AUC 值越接近1,模型精度越高.最后遍歷網(wǎng)絡(luò)中的每條已知弧,并計算已知弧集AUC 值的平均值,作為整個2017 年預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的精度值.此外,在求解類似最優(yōu)化問題中,相較于傳統(tǒng)梯度下降算法,由于模擬退火算法具有更強(qiáng)全局優(yōu)化能力,對問題中的噪聲和不確定性具有一定魯棒性,并且更適用于解空間具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的問題;而與遺傳算法或粒子群優(yōu)化算法等其他優(yōu)化算法相比,模擬退火算法具有不需要進(jìn)行大量人為參數(shù)調(diào)優(yōu)的優(yōu)勢.這里采用模擬退火算法在各參數(shù)(r、δ、η、θ)的取值范圍里進(jìn)行最優(yōu)化搜索,來獲得各參數(shù)的最優(yōu)取值.設(shè)置各參數(shù)的精度為10-4,迭代次數(shù)為105,得到r、δ、η、θ的最優(yōu)取值分別為0.847、-0.542、0.542、0.888,此時模型的AUC值為0.939.為進(jìn)一步檢驗精度的穩(wěn)定性,使用1997、2002、2007 年的實際網(wǎng)絡(luò)為訓(xùn)練集,以2012 年的實際網(wǎng)絡(luò)作為驗證集,考量了該方法在2012年數(shù)據(jù)應(yīng)用上的預(yù)測精度,結(jié)果顯示AUC 值仍然達(dá)到了0.902.總體而言,模型預(yù)測精度具有一定的穩(wěn)定性,而且這也一定程度上說明了隨著該預(yù)測模型的訓(xùn)練集增加,模型的預(yù)測精度進(jìn)一步增加.

3.2 鏈路預(yù)測結(jié)果

利用上述求得的各個最優(yōu)參數(shù)以及1997～2017年的中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)信息,計算2022 年30 個行業(yè)之間的每條弧的得分值,得到一個30×30 的矩陣,該矩陣的第i 行第j 列表示2022 年時行業(yè)i 對行業(yè)j 存在碳排放關(guān)聯(lián)的可能性大小得分(得分越高,可能性越大).以1997、2002、2007、2012、2017 年5個年份網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),得到預(yù)測的2022 年中國工業(yè)碳排放的有向無權(quán)網(wǎng)絡(luò),并采用整體網(wǎng)和個體網(wǎng)以及塊模型分析方法計算2022 年的各類指標(biāo)值.

從2022 年整體網(wǎng)絡(luò)特征來看,中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)的密度有顯著下降趨勢,僅為0.271,說明中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)行業(yè)之間聯(lián)系緊密程度有所下降;網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度出現(xiàn)下降,打破了在2002～2017 年之間長期維系在1.000 的局面,在2022 年為0.933,這說明2022 年的碳排放網(wǎng)絡(luò)的連通性出現(xiàn)了下降,出現(xiàn)了被孤立的行業(yè);而網(wǎng)絡(luò)等級度下降到了0.133,說明越多的行業(yè)處于網(wǎng)絡(luò)核心地位,越少的行業(yè)在碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中處于從屬和邊緣地位;網(wǎng)絡(luò)效率在2022年達(dá)到了新高的0.527,說明行業(yè)之間鏈路變少,行業(yè)之間碳排放網(wǎng)絡(luò)越來越稀疏.上述整體網(wǎng)絡(luò)特征的結(jié)果表征著2022 年的工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性進(jìn)一步增加,行業(yè)間割裂地實施自身行業(yè)碳減排策略,將使得我國工業(yè)整體減排的難度進(jìn)一步增大.

從2022 年的個體網(wǎng)絡(luò)特征來看,中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡(luò)的入度值、出度值、中介中心性、接近中心性等預(yù)測值及其與2017 年相比較的變動值如表4所示.因2022 年網(wǎng)絡(luò)密度的減少,大部分行業(yè)部門的出度值與入度值都呈現(xiàn)了下降趨勢,其中出度值增加的行業(yè)部門為木材加工及家具制造業(yè)(IND09)、燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(IND29)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)(IND23)3 個部門,入度值增加的行業(yè)部門主要是儀器儀表、文化辦公用機(jī)械制造業(yè)(IND26)、其他制造業(yè)(IND27)、煤炭采選業(yè)(IND01)、黑色金屬礦采選業(yè)(IND03)4 個部門.而中介中心性與接近中心性出現(xiàn)了反方向變化的趨勢,絕大多數(shù)行業(yè)部門的接近中心性出現(xiàn)下降趨勢,絕大多數(shù)行業(yè)部門中介中心性則出現(xiàn)了上升趨勢.出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因在于,雖然二者都從不同角度代表了行業(yè)部門在整個碳排放網(wǎng)絡(luò)中的“核心”地位,但中介中心度代表了該節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點對之間捷徑控制的概率,而本文接近中心度則代表該節(jié)點與其他節(jié)點之間捷徑距離之和呈反比例關(guān)系,因此這種現(xiàn)象是由于2022 預(yù)測網(wǎng)絡(luò)密度顯著下降的同時,各個行業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中地位越來越均勢導(dǎo)致的.具體來看,接近中心性除了儀器儀表、文化辦公用機(jī)械制造業(yè)(IND26)相較于2017年增加了0.029外,其他行業(yè)都出現(xiàn)了下降趨勢.相較于2017 年,2022 年的中介中心性表現(xiàn)為自然資源采選業(yè)(IND01～05)、 金屬加工與制品業(yè)(IND18～20)以及機(jī)械與設(shè)備制造業(yè)(IND21～27)3 大板塊的上升趨勢.并且這其中機(jī)械制造業(yè)(IND21～27)的中介中心性上升是伴隨著這些行業(yè)的出度與入度值下降趨勢,這說明機(jī)械與設(shè)備制造業(yè)(IND21～27)的“自我”少數(shù)關(guān)系對于中國工業(yè)整個碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的碳流動來說至關(guān)重要.此外,石油加工及煉焦業(yè)(IND12)、化學(xué)原料及化學(xué)品制造業(yè)(IND13)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(IND18)、普通機(jī)械制造業(yè)(IND21)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)(IND23)的中介中心性與接近中心性都排在了前5 位,最新的產(chǎn)業(yè)協(xié)同碳減排政策應(yīng)當(dāng)給予更多關(guān)注,要充分發(fā)揮這5 個行業(yè)所扮演的“中心行動者”和“橋梁”作用.

從2022 年的板塊結(jié)構(gòu)來看(圖4),板塊間關(guān)聯(lián)關(guān)系從2017 年的5 條鏈路上升到了2022 年的6 條鏈路,碳排放網(wǎng)絡(luò)的板塊間關(guān)聯(lián)關(guān)系也進(jìn)一步復(fù)雜化.其中,相較于2017 年的板塊關(guān)聯(lián)關(guān)系而言,板塊I 的內(nèi)部關(guān)聯(lián)密度從2017 年的0.622 下降至0.393,而板塊I 至板塊II 的碳溢出效應(yīng)也從不顯著變?yōu)轱@著,板塊II 在板塊結(jié)構(gòu)中的角色也從凈溢出板塊變?yōu)椤敖?jīng)紀(jì)人”板塊.從板塊的成員構(gòu)成來看,煤炭采選業(yè)(IND01)、食品與飲料制造業(yè)(IND06)、紡織業(yè)(IND08)、橡膠和塑料制品業(yè)(IND16)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(IND19)5個行業(yè)成為了第II板塊成員,行業(yè)部門的中介屬性增強(qiáng).而針對于板塊II“經(jīng)紀(jì)人”屬性的變換,對于板塊II 的行業(yè)成員而言,不僅要控制其碳吸入程度,也要控制其自身能耗強(qiáng)度,進(jìn)而減少其向其他行業(yè)的碳溢出.

4 政策啟示

工業(yè)碳關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)有著復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形態(tài),為實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo),在碳減排政策的制定、完善和實施過程中,不僅要考慮行業(yè)部門碳排放“量”的數(shù)據(jù)表現(xiàn),更要注重行業(yè)部門之間碳關(guān)聯(lián)“關(guān)系”的效應(yīng).要重視發(fā)揮碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點特征對跨行業(yè)協(xié)同減排的作用,由于樣本期內(nèi)沒有高碳溢出效應(yīng)與高碳吸入效應(yīng)同時存在的行業(yè)部門,因此要對機(jī)械與設(shè)備制造的5 個高碳吸入下游行業(yè)部門(IND20-IND25)以及黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)品制造業(yè)與石油加工及煉焦業(yè)等碳溢出效應(yīng)明顯的上游行業(yè)部門進(jìn)行分類定向調(diào)控,在精準(zhǔn)降低這些部門自身碳排放量強(qiáng)度的同時,也要通過跨部門協(xié)同碳減排政策降低產(chǎn)業(yè)鏈前后向碳關(guān)聯(lián)強(qiáng)度.一方面可通過減排能力、成本等因素的綜合平衡來確定上下游行業(yè)部門的減排比例,另一方面也可以借助碳交易市場,給予碳溢出效應(yīng)顯著的上游行業(yè)部門更多的初始配額,通過市場配額交易降低上游行業(yè)部門因中間產(chǎn)品的輸出而需要額外提供的碳減排成本.

雖然中介中心性與接近中心性的測度內(nèi)涵稍有差別,但其值越大一定程度上都代表著其越居于網(wǎng)絡(luò)的“核心”地位,抑或是代表著這些行業(yè)部門在網(wǎng)絡(luò)中控制資源的能力越強(qiáng).因此在碳減排過程中,要充分利用中介中心性與接近中心性值都較高的黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)品制造業(yè)、普通機(jī)械制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)與石油加工及煉焦業(yè)的關(guān)鍵行業(yè)部門在中國工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中所起到的“橋梁”作用和所扮演的“中心行動者”角色,通過碳排放的部門間傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)將先進(jìn)的減排技術(shù)與信息擴(kuò)散到產(chǎn)業(yè)鏈上下游行業(yè).特別是鏈路預(yù)測結(jié)果顯示,機(jī)械與設(shè)備制造業(yè)(IND21-27)表現(xiàn)出了“自我”少數(shù)碳關(guān)聯(lián)關(guān)系對于網(wǎng)絡(luò)碳流動重要影響的關(guān)鍵特征,因此我國最新的減排資金安排和碳減排激勵政策中應(yīng)優(yōu)先考慮上述部門,以保證中國工業(yè)碳減排的整體效果.

行業(yè)部門間的協(xié)同減排要充分捕捉利用碳關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中聚類特征與碳轉(zhuǎn)移路徑等信息,制定具有差異化的行業(yè)部門分類管理政策,以達(dá)到節(jié)約減排成本與提高減排效率的效果.對于金屬與非金屬采選業(yè)等部門組成的“溢出”板塊,應(yīng)當(dāng)更加注重技術(shù)進(jìn)步帶動其直接碳排放強(qiáng)度的下降,從根本上減少其對其他行業(yè)的傳導(dǎo)作用.對于“受溢”板塊,應(yīng)尋找其主要流入源頭,一方面可以通過合理制定行業(yè)中間品采購標(biāo)準(zhǔn)的方式,倒逼上游行業(yè)改進(jìn)相關(guān)技術(shù),以減少碳吸入;另一方面也可以嘗試尋找替代品進(jìn)而減少碳流入量,以達(dá)到降低碳排放量的目標(biāo).而無論是“雙向溢出”還是“雙向受溢”板塊,都代表著板塊內(nèi)部成員之間有著顯著的碳關(guān)聯(lián)關(guān)系存在,因此這兩個板塊的行業(yè)部門需要共同承擔(dān)減排責(zé)任,可以考慮為這些行業(yè)部門制定組團(tuán)減排政策.此外,針對于“經(jīng)紀(jì)人”板塊,不僅要控制碳吸入程度,同時也要減少自身能耗強(qiáng)度,加大清潔能源使用比例,從源頭上減少其碳排放量,進(jìn)而減少其向其他行業(yè)的碳溢出量.

5 結(jié)論

5.1 從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征上看,中國碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)密度基本呈現(xiàn)逐年提高的趨勢,,工業(yè)各部門之間的碳排放具有普遍的碳關(guān)聯(lián)和碳溢出效應(yīng).有50%的行業(yè)部門屬于“低入度—低出度”特征部門,機(jī)械與設(shè)備制造職能的5 個工業(yè)部門(IND20-IND25)發(fā)揮碳吸入作用顯著,黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)品制造業(yè)與石油加工及煉焦業(yè)的碳溢出效應(yīng)明顯.普通機(jī)械制造業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)品制造業(yè)與黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)等行業(yè)部門在整個工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中體現(xiàn)出較強(qiáng)的“橋梁”作用.黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)品制造業(yè)與石油加工及煉焦業(yè)等行業(yè)部門在網(wǎng)絡(luò)中扮演“中心行動者”角色.

5.2 塊模型分析結(jié)果顯示,能源開采部門(IND01-02)與基礎(chǔ)工業(yè)部門(IND10、12、13、15～19、28)等部門組成的板塊I 在網(wǎng)絡(luò)中扮演“雙向溢出”角色,主要金屬礦采選業(yè)(IND03～04)與非金屬礦采選業(yè)(IND05)等組成的板塊II 在網(wǎng)絡(luò)中扮演“溢出”角色,機(jī)械制造業(yè)(IND21～27)與部分輕工業(yè)(IND06、08、09)等部門組成的板塊III 在網(wǎng)絡(luò)中扮演“雙向受溢”角色,燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、自來水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)以及部分輕工業(yè)(IND07、11、14)等部門組成的板塊IV 在網(wǎng)絡(luò)中扮演“凈受溢”角色.

5.3 鏈路預(yù)測的結(jié)果顯示,2022 年的中國工業(yè)碳關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)密度顯著下降,而越多的行業(yè)處于網(wǎng)絡(luò)核心地位.黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)品制造業(yè)、普通機(jī)械制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)與石油加工及煉焦業(yè)的中介中心性與接近中心性都排在了前5 位,而機(jī)械與設(shè)備制造業(yè)(IND21～27)的中介中心性上升的同時卻伴隨著這些行業(yè)的出度與入度值下降,這說明機(jī)械與設(shè)備制造業(yè)(IND21～27)的“自我”少數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系對于中國工業(yè)整個碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的碳流動來說至關(guān)重要.2022 年中國工業(yè)碳關(guān)聯(lián)板塊結(jié)構(gòu)進(jìn)一步復(fù)雜化,煤炭采選業(yè)、食品與飲料制造業(yè)、紡織業(yè)、橡膠和塑料制品業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)5 個行業(yè)部門的中介屬性增強(qiáng).