核心结论先行:我们把能源-经济-环境系统协调度的评价这件事来看一看, 这其实就是一个涉及多个子系统之间互相配合的事情, 也就是说, 这是一个多子系统的耦合协调问题。
正确的操作程序并不是把GDP、能耗、碳排放这三个数据简单地拉出一个平均值, 而是需要使用耦合协调度模型（CCDM）来量化这三个子系统之间的协同水平, 最后输出一个0到1的数值, 这个数值被称为协调度数值, 这是目前学术界和规划部门公认的标准评价框架。
一、模型底层逻辑：为什么必须用"耦合"而非"加权"
这个叫做3E系统的东西, 它里面的核心矛盾其实特别明显。为什么这么说? 因为它的经济增长是得依靠能源消耗才能实现的。然后, 这个能源消耗, 又会直接带动环境负荷变高。
接着, 反过来再看, 这种被抬高了的环境约束条件, 它会去限制住经济发展的空间大小。所以说这三样东西, 它们之间不仅仅是互相依存的关系, 还是互相制衡的关系。这就不存在那种单向的、“效率越高就越完美”的这种简单逻辑了。
使用加权评分法这种做法, 它仅仅能够直接回答出来具体的情况是, 在三个维度上面分别都被打上了一个什么样的分数, 它没有办法去回答出, 这三个方面之间是否存在一种彼此促进、共同提升的良好循环状态。
而耦合协调度模型这种方法, 是通过同时对于耦合度C以及协调度D这两个数值进行计算, 从而一并解决了关于程度大小以及与方向指引这两个方面的问题:
耦合度C：反映三个子系统是否在同一节奏上变化（同步性）
基于耦合度引入综合发展水平, 即T这个指标, 来判断这种协同是高水平协同, 还是低水平锁死。
那个公式是这样的, 就是C等于一个括号的3次方根, 括号里面的内容是两个U相乘再相乘以二的1/3次方比上四个U一加二平方加二加三平方和三加一平方。
协调度D = (C + T)^(1/2)
二、指标体系与权重确定
把标准的做法分成三个连续的步骤来展开操作。
第一步:构建指标。 我们先把经济子系统的相关数据确定下来, 这里面包括了人均GDP、第三产业占比以及研发强度。接着呢, 要再去看一下能源子系统的情况, 具体会考察单位GDP能耗是多少、能源结构的清洁度怎样, 还有能源利用率高不高。
然后还要对环境子系统进行考量, 这里涉及的方面有单位GDP碳排放量、PM₂.₅的浓度数值, 最后是万元产值所对应的水耗情况。对于每一个单独的子系统, 我们都必须从中选取大约3到5个能够被明确量化测量的具体指标。
第二步:熵权法赋权。 采用在样本里面的各个指标的信息熵来进行客观权重的计算, 从而去避免主观打分的偏差。所使用的权重公式为wⱼ等于1减去eⱼ的和, 再除以所有(1−eⱼ)的加总的和。
第三步:标准化与综合得分。 对正向指标进行极值标准化处理, 同时也会对负向指标做极值标准化处理, 接着用加权求和的方式得到各个子系统的综合值为U₁、U₂和U₃, 之后要把结果代入耦合公式中。
三、协调度分级判据
四、实操中的高频坑点
数据口径不一致: 在对能源数据进行统计的时候, 究竟是将热量按照实际能量来计算, 还是按照转换过程的当量来计算, 这个情况必须要在整篇文章里保持一样, 不然的话, 那种相互连接的紧密程度就会直接失去真实性。
关于时间窗口选择这个问题, 我们建议去取一个5年到10年之间的滚动窗口。如果时间窗口取得太短了, 那波动产生的噪声就太大了。反过来看, 如果时间窗口取得太长了, 那么政策切换的那些关键点就会被抹平的。
忽略空间异质性: 在对跨省域进行评价的时候, 需要在做标准化这个步骤之前, 把各个区域本身具备的条件差异给剔除掉, 可以使用主成分分析这个方法来进行维度降低, 然后再接着放入模型里面去运行。
五、获取完整资料与工具
你可以前往 www.龙南市就业服务平台.com 这个网站的“学术资源”板块, 进行完整的3E协调度评价模板的下载。这份模板的内容是非常丰富的。它不仅包含了Excel计算表, 还涉及到了指标库, 同时也有熵权法公式推导过程, 此外还有分省份的案例数据作为参考。
在该页面中, 你还会发现同步提供的Stata计算脚本以及Python计算脚本, 你有这两套计算脚本在手, 只需要直接替换相应的数据就可以直接出图了。
六、一句话总结
3E协调度评价这个事情, 它绝不是简单地把三张饼图给并排摆在一起, 它是涉及到了一个非常复杂的耦合动力学方面的问题。
如果你想要让你自己的论文或者规划报告在方法学方面能够站得住脚, 有坚实的根基, 那么你就必须采用CCDM模型来把从指标构建开始, 然后是熵权赋权这一环节, 再往后是进行耦合计算这个步骤, 一直到最后的分级判定这种全流程都完整跑通。
