【摘要】：經(jīng)濟高速發(fā)展對碳足跡增長具有明顯的推動作用，其結(jié)果使我們賴以生存的生態(tài)環(huán)境日趨脆弱。人類的生態(tài)之舟將沉沒于割裂了經(jīng)濟增長和生態(tài)環(huán)境天然聯(lián)系的經(jīng)濟擴張中。人類行為必須與基于生態(tài)系統(tǒng)特征的能源約束相協(xié)調(diào)，必須在經(jīng)濟增長與碳足跡控制之間尋求平衡。但經(jīng)濟系統(tǒng)的開放性以及環(huán)境系統(tǒng)的復(fù)雜性導(dǎo)致了碳足跡控制的不確定性。因此，明確影響碳足跡增長的驅(qū)動因素對于制訂合理的碳足跡控制和低碳經(jīng)濟發(fā)展政策具有重要的現(xiàn)實意義。論文以可持續(xù)發(fā)展、循環(huán)經(jīng)濟學(xué)和生態(tài)足跡學(xué)等理論為支撐，通過歷年數(shù)據(jù)分析和探究，對我國能源碳足跡的驅(qū)動因素進行了實證研究，研究結(jié)果為減緩碳足跡增長、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展模式提供了數(shù)據(jù)支撐和理論依據(jù)。 論文回顧了國內(nèi)外學(xué)者對于碳足跡相關(guān)問題的探析和解讀，在此基礎(chǔ)上從系統(tǒng)理論的視角，重新詮釋和歸納了影響碳足跡的因素，嘗試對碳足跡驅(qū)動因素進行系統(tǒng)歸集和有效識別，從而尋求有效的碳足跡增長控制途徑。論文應(yīng)用隨機森林（Random Forest）算法兼顧不同數(shù)據(jù)可擬合性特點和VIM機制甄別了碳足跡的主要驅(qū)動因素；通過偏最小二乘（PLS）方法對驅(qū)動因素進行印證和篩選，簡化指標(biāo)體系并構(gòu)建碳足跡影響模型，從而揭示促進能源碳足跡持續(xù)增長的動力機制。最后，基于論文的研究結(jié)果、中國國情以及國外先進發(fā)展經(jīng)驗，進一步提出了減緩碳足跡增長、發(fā)展低碳經(jīng)濟的相關(guān)措施建議。論文的主要研究內(nèi)容和研究結(jié)論如下： 第一，能源及碳足跡發(fā)展現(xiàn)狀分析：系統(tǒng)探討了我國目前能源消費，能源監(jiān)管以及能源碳足跡的現(xiàn)狀。研究發(fā)現(xiàn)我國的能源消費存在消費總量遞增、消費結(jié)構(gòu)畸形和供需缺口擴大等問題；能源監(jiān)管具有管理體制松散，監(jiān)督機制匱乏等弊端；而能源碳足跡總量與日俱增，碳足跡產(chǎn)值與強度并沒有實質(zhì)性進步；在能源日益枯竭以及國內(nèi)外環(huán)境壓力下，需要有針對性地進行調(diào)整和管理。 第二，基于隨機森林的碳足跡驅(qū)動因素研究：利用隨機森林的VIM機制識別得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模、固定資產(chǎn)投資、住宅建筑和技術(shù)水平等9個因素是碳足跡系統(tǒng)主要驅(qū)動因素。經(jīng)濟子系統(tǒng)中的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟規(guī)模和固定資產(chǎn)投資的VIM分別達到了8.1575，7.9486和7.8169，該結(jié)論表明經(jīng)濟發(fā)展對碳足跡的迅速增加起到了至關(guān)重要的作用；社會子系統(tǒng)中的人口規(guī)模和住宅建筑的VIM分別為7.6787和7.4774；而支撐子系統(tǒng)中的技術(shù)水平的重要性得分為7.3458；表征環(huán)境子系統(tǒng)的生態(tài)碳匯效應(yīng)的VIM僅為2.2653，從一定程度證實了我國生態(tài)系統(tǒng)入不敷出的事實。 第三，基于偏最小二乘方法的實證研究：運用PLS進一步探究了碳足跡的主要影響因素并結(jié)合隨機森林的研究結(jié)論篩選出碳足跡穩(wěn)健驅(qū)動因素，論文據(jù)此構(gòu)建了碳足跡驅(qū)動模型。模型結(jié)果證實產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟規(guī)模和人口規(guī)模對碳足跡的正向驅(qū)動力分別達到了0.24042、0.17260和0.12175；勞動人口和技術(shù)水平對碳足跡則產(chǎn)生了阻尼作用，其抑制碳足跡增長的作用力分別為-0.00825和-0.06043。實證結(jié)果客觀全面地反映碳足跡與各驅(qū)動因素的動態(tài)作用機制及其內(nèi)在邏輯關(guān)系。 最后，基于論文的實證結(jié)果，結(jié)合中國國情以及借鑒國外先進發(fā)展經(jīng)驗，提出了發(fā)展低碳經(jīng)濟、構(gòu)建低碳社會、創(chuàng)新低碳支撐、培育低碳環(huán)境和加強國際合作等五個方面十二條減緩碳足跡增長和發(fā)展低碳經(jīng)濟的措施建議，研究結(jié)果為政府部門制定碳足跡管理措施提供了數(shù)據(jù)支撐和政策參考。
【圖文】：

41 424...nE MSEMSE ）用 MSE1，MSE2，…，MSEn與矩陣 4.9 對應(yīng)的第 i 行向量相減并平除以標(biāo)準(zhǔn)誤差則得到變量 的重要性評分，，即1( ( ) / ) /nj ij EjMSE MSE n S 型擬合實證森林算法需要確定參數(shù) Mtry和 ntree，兩個參數(shù)對模型的建立及預(yù)測具數(shù) ntree表示樹的數(shù)量，即在隨機森林計算過程中，樹的數(shù)量取值足夠穩(wěn)定。參數(shù) Mtry表征分裂的變量個數(shù)，即在生成樹的過程中，所有特過隨機選擇特征確定用于分裂的變量數(shù)。森林算法主要是通過袋外數(shù)據(jù)誤差來選擇合適的參數(shù)值。通過 R 平臺與 OOB Error 的相互關(guān)系。當(dāng) Mtry為 2 時，OOB Error 達到峰值 0.0至最小值 0.000099，此時 Mtry取值為 4；此后 OOB Error 隨著 Mtry的體趨于增加。如下圖 4.1 所示：

圖 4.2 樹的棵數(shù)與均方殘差關(guān)系圖據(jù)模擬過程，最終確定 Mtry=4，ntree=600。至此，基于上述挑選出的參數(shù)并建隨機森林模型。算結(jié)果顯示，模型整體的均方殘差為 8.642067e-05，R2達到了 0.9771，表好的擬合效果。通過表中數(shù)據(jù)分析可知隨機森林的平均相對誤差為 1.95%4.5 所示：表 4.5 能源碳足跡實際值與擬合值結(jié)果對比年份能源碳足跡實際值隨機森林擬合值 相對誤差（%）1997 0.11190 0.11373 1.634131998 0.11087 0.11239 1.372601999 0.11398 0.11591 1.698432000 0.11613 0.11847 2.014552001 0.11771 0.11947 1.499112002 0.12410 0.13157 6.017382003 0.14385 0.14122 1.826252004 0.16566 0.15959 3.66819
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：X24;F124.5

【參考文獻】

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本文編號：2526656