作者简介：潘苏楠（1987—），女，河南开封人，吉林大学管理学院博士研究生，研究方向：技术经济及管理；李北伟（1963—），男，黑龙江双城人，吉林大学管理学院院长，教授，博士生导师，研究方向：技术经济及管理；聂洪光（1982—），男，辽宁法库人，长春理工大学副教授，中国科学院科技战略咨询研究院博士后，研究方向：能源经济与生态创新。基金项目：国家自然科学基金青年项目“城市居民能源消费影响因素及低碳转型引导机制研究”（71503026），项目负责人：聂洪光。《经济问题探索》2019年第6期中国经济低碳转型可持续发展综合评价及障碍因素分析潘苏楠1，李北伟1，聂洪光2，3（1.吉林大学管理学院，长春130022；2.长春理工大学经济管理学院，长春130022；3.中国科学院科技战略咨询研究院，北京100190）摘要：低碳经济是实现社会经济发展和生态环境保护双赢的发展模式。选取低碳经济可持续发展评价指标体系，运用全排列多边形综合图示法对中国低碳经济可持续发展能力进行测度，构建障碍度模型，采用改进的熵值法，分析中国低碳经济可持续发展的关键制约因素。以2008－2017年中国低碳经济发展作为实证分析对象，研究表明：中国低碳经济可持续发展等级由2008年的IV级弱可持续发展提升到了2017年的Ⅱ级中可持续发展水平。研究期内，能耗排放子系统成为中国低碳经济可持续发展的关键制约因素，能源消费弹性系数、煤炭在能源消耗中的比重、恩格尔系数、每万人拥有公共交通车辆以及自然保护区数量，是中国低碳经济可持续发展的主要障碍因子。关键词：低碳经济；可持续发展；全排列多边形综合图示法；障碍度模型低碳经济是以低能耗、低污染、低排放为根本，通过技术创新、制度创新、产业转型、新能源开发等方式，提高能源利用效率，减少温室气体排放，实现对生态环境的保护以及经济的可持续发展［1］。二氧化碳等温室气体排放导致的气候变暖是全球十大环境问题之首，给人类的生存和发展带来了严峻的威胁和挑战，已经成为世界各国亟待解决的重大问题，“低碳经济”的提出正是为了应对全球气候变暖的困境和难题。为了从根本上有效缓解经济发展与环境保护以及能源危机之间的矛盾，在全球向低碳经济转型的大背景下，我国提出了“节能减排”的发展战略［2］。节能减排顺应全球发展低碳经济的时代潮流，是实现低碳经济的重要方法，也是向低碳经济转型的有效途径［3］。影响低碳经济可持续发展的因素复杂多样，对中国低碳经济的可持续发展能力及发展障碍因素进行研究分析具有重要的理论意义和现实意义。近年来，低碳经济得到世界各国以及社会公众的普遍重视和广泛关注。自低碳经济的理念提出以来，国内外学者们纷纷响应和积极探索，关于低碳经济的研究也在不断丰富和完善。在理论方面，学者们建立了低碳经济的评价模式，剖析低碳经济的概念和内涵，探究低碳经济的发展目标、发展举措以及制度建设等问题；在实证方面，通过综合指标法、层次分析法，以构建的低碳经济评价体系为基础，对低碳经济的发展绩效进行研究［4］。本文选取中国低碳经济可持续发展评价指标体系，运用全排列多边形综合图示法和协调度评价模型，对中国低碳经济可持续发展能力及系统协调发展水平进行定量测度，并构建障碍度模型，分析中国低碳经济可持续发展的关键制约因素，以期对中国低碳经济的可持续发展提供有益的参考和借鉴。一、中国经济低碳转型发展引导机制低碳经济契合科学发展观以及建设美丽中国的理念，为节能减排、发展绿色经济以及构建和谐社会提供了实践操作性诠释，是中国经济实现可持续发展的必由之路。国际驱动、市场导向和文化引领共同构成中国经济低碳转型发展的引导机制。（一）国际驱动561人为排放二氧化碳导致全球变暖，已经在世界范围内达成共识，而气候变暖又会严重影响人类自身的生存和发展，因此，发展低碳经济降低碳排放强度已经成为国际社会共同的客观需求。1992年154个国家和地区代表签订的国际性条约《联合国气候变化框架公约》可以说是低碳经济的起源；2003年英国能源白皮书《我们能源的未来：创建低碳经济》，首次以政府文件的形式提出了“低碳经济”的概念；2009年12月7日召开的哥本哈根国际气候会议，在低碳政治化的背景下，各方最终促成了一个草案决议，这次会议也被认为是世界各国从高碳排放的工业文明向低碳环保的生态文明的革命性转型［5］。（二）市场导向长期以来，我国经济的快速发展主要依靠资源投入和能源消耗推动，是一种典型的高碳经济模式。面对日益严峻的资源短缺和环境污染压力，必须通过有效改革激发出市场活力，发展由市场导向的绿色低碳经济，逐步建立统一的碳排放交易市场。利用市场机制大力推进低碳产业的发展，限制高燃油、高排放汽车的使用，支持发展节能减排的新能源汽车。分地区实现地域间能源协同利用，提高能源利用效率，降低污染物排放，将碳减排与环境保护结合起来，是解决我国目前碳排放量高、能源利用效率低以及生态环境恶化的有效途径。（三）文化引领低碳文化是指在日常生活以及生产实践中，培养人们低碳消费和低碳排放的意识和行为，低碳经济的发展必须依靠人们的低碳文化自觉。低碳价值观念和低碳行为规范是构建低碳文化体系的核心和关键，在打造低碳生活方式、制定社会组织低碳制度以及开发和使用低碳产品中，起着内在的、根本性的作用［6］。宣传和普及低碳文化内涵、完善低碳奖惩制度、构建低碳社会网络等一系列低碳文化引导机制，是推动低碳经济可持续发展的重要手段。二、评价指标体系选取及模型构建（一）指标选取为了探究中国低碳经济的可持续发展能力以及发展制约因素，本文以科学性、系统性和可操作性等原则为指导，通过文献查阅和专家咨询的方法来确定评价指标体系的选取。首先，在CNKI数据库中检索低碳经济发展评价指标体系相关文献，对文献进行统计梳理，初步确定出本文的评价指标体系。然后，采用专家咨询法，对建立的指标体系进行调整和优化。基于以上原则和方法，本文分别从能耗排放子系统、生态环境子系统、经济建设子系统、技术支撑子系统和社会发展子系统五个维度，详细选择20个测度指标，构建出中国低碳经济发展评价指标体系［7－11］，如表1所示。表1中国低碳经济可持续发展评价指标体系一级指标测度指标变量名指标类型中国低碳经济发展评价指标体系能耗排放子系统单位GDP能耗（吨标准煤/万元）（X1）能源消费弹性系数（X2）煤炭在能源消耗中的比重（%）（X3）单位GDP的SO2排放量（吨/亿元）（X4）X1X2X3X4逆逆逆逆生态环境子系统森林覆盖率（%）（X5）建成区绿化覆盖率（%）（X6）人均公园绿地面积（平方米/人）（X7）国家级自然保护区数（个）（X8）X5X6X7X8正正正正经济建设子系统国内GDP增长率（%）（X9）人均GDP（元）（X10）第三产业对GDP的贡献率（%）（X11）城镇居民人均可支配收入（元）（X12）X9X10X11X12逆正正正技术支撑子系统Ｒ＆D人员全时当量（万人年）（X13）Ｒ＆D经费投入强度（%）（X14）生活垃圾无害化处理率（%）（X15）能源加工转换效率（%）（X16）X13X14X15X16正正正正661一级指标测度指标变量名指标类型中国低碳经济发展评价指标体系社会发展子系统城镇化率（%）（X17）恩格尔系数（%）（X18）每万人拥有公共交通车辆（标台）（X19）城镇登记失业率（%）（X20）X17X18X19X20正逆正逆（二）评价方法指标权重的赋值方法主要包括以层次分析法、专家经验评估法为主的主观赋值法和以熵值法、主成分分析法为主的客观赋值法。主观赋值法由于人为因素过大，分析结果不够稳定，导致说服力较差，因此本文采用客观赋值法。影响因子权重系数值的大小能够反映出选取的影响因子对于可持续发展能力评价的重要程度，因此，其精确性将会对可持续发展能力的计算精度产生直接影响。为了使研究更具科学性和精确性，本文采用改进的熵值法［12］来确定权重系数βj的值。假设有m个评价对象，选取n个影响因子，xij（i=1，2，3，…，m；j=1，2，3，…，n）则表示第i个评价对象，在第j个影响因子上的观测值，这样各评价对象的观测值将构成一个n维的向量，记作Xij=（xi1，xi2，…，xin）。由于选取的指标具有不同的量纲，在研究中首先需要对数据进行标准化处理，其原理为：正项指标（越大越好）：X＇ij=Xij－minXjmaxXj－minXj逆向指标（越小越好）：X＇ij=maxXj－XijmaxXj－minXj定义fij为矩阵X第j项影响因子下第i个评价对象的指标值的比重，则：fij=x，ij/∑mi=1x，ij首先假定，当fij=0时，fij·lnfij=0。令Ej为第j项指标的熵值，有Ej=－k∑mi=1fijlnfij（其中k=1/1nm）令Aj表示第j项指标的权重，则有：Aj=1－Ejn－∑nj=1Ej（1）用Aj构造的加权向量A=A1，A2，A3，…，A()nT的值即为权重系数βj。（三）模型构建1.全排列多变形综合图示法。全排列多边形图示指标法是一种多指标综合评价方法。其基本原理：选取n个指标，以这些指标的上限值为半径构成一个中心n边形，各指标值的连线构成一个不规则的中心n边形，其顶点是n个指标首尾相接的全排列，n个指标总共可以构成（n－1）！/2个不同的不规则中心n边形。综合指数为不规则中心n边形面积的均值与以标准化后的指标上限值为半径构成的中心n边形面积的比值，其值的大小即可反映系统的可持续发展水平等级。全排列多边形综合图示法既包含单项指标又有综合指标，既有静态指标，又有动态趋势，只需要参考和依据实际的数据确定出指标的上限值、下限值和临界值。该方法可以大大的提高研究的客观性和精确性，而且，运用多维乘法来计算综合指数，更加突出了整体大于或小于部分之和的系统整合原理。运用全排列多边形综合图示指标法来进行可持续发展评价［13－16］，主要包括以下几个步骤：第一，对于所选取的指标，采用以下公式进行数据标准化：Sj=（Uj－Lj）（Xj－Tj）（Uj+Lj－2Tj）Xj+UjTj+LjTj－2UjLj（2）式（2）中，Uj、Lj、Tj分别代表指标Xj的上限值、下限值与临界值，Sj代表标准化后的指标值。由式（2）可知，在进行数据标准化后，所有指标的取值都被映射在［－1，1］区间。当Xj=Lj时，Sj=－1；当Xj=Uj时，Sj=1；当Xj=Tj时，Sj=0。当有n个指标时，即可构成一个正n边形，该n边形的n个顶点表示Sj=1时的值，中心点则表示Sj=－1时的值，各指标的标准化值均处于中心点到顶点的线段上，而Sj=0时的多边形即为指标的临界区。临界区的外部各指标经过标准化之后均为正值，临界区的内部各指标经过标准化之后均为负值。第二，由标准化后的指标值来计算综合指数。其计算公式如下：S=∑i≠ji=j（Si+1）（Sj+1）2n（n－1）（3）式（3）中，Si、Sj代表相应的单项指标值，i，j=1，2…n，且Si≠Sj。第三，设定可持续发展能力等级：根据综合指数S值的大小，可以将可持续发展能力等级划分为如下标准［14，15］：当S≥0.75时，为Ⅰ级强可持续发展；当0.5≤S＜0.75时，为Ⅱ级中可761持续发展；当0.25≤S＜0.5时，为Ⅲ级可持续发展；当S＜0.25时，为Ⅳ级弱可持续发展。2.协调度评价模型。低碳经济发展评价指标体系有能耗排放、生态环境、经济建设、技术支撑和社会发展五个子系统组成，根据各子系统的可持续发展能力指数，通过系统协调度测算来评价中国低碳经济系统在这五个方面的协调发展水平［17］。计算公式如下：Y=1N∑4i=1∑5j=i+1Yij（4）其中，N为从上述5个子系统中取出2个子系统的组合数，取值为10；Yij为任意两个子系统之间的协调度，计算公式：Yij=1－Xi－Xjmax（Xi，Xj）（i，j=1，…，4，i≠j）（5）由此可知，0≤Y≤1，其值越大，则表明各个子系统的发展越均衡，中国低碳经济协调发展水平越高，也就越有利于其可持续发展。3.障碍度分析模型。本文利用障碍度模型发掘中国低碳经济可持续发展中的关键制约因素［18－20］，并形成具有针对性的建议对策，从而通过对关键制约因素的改善能够快速有效地提升中国低碳经济的可持续发展能力。障碍度模型如公式（6）（7）和（8）所示：Fj=Ｒj×Wj（6）Ij=1－Xj（7）Yj=Fj×Ij∑20j=1（Fj×Ij）（8）上式中，Fj为因子贡献度，Ij为指标偏离度，Yj为障碍度，Wj为第j个指标的权重，Ｒj为第j个指标所属的分类指标权重，Xj为单项指标的标准化值。三、实证研究本文从能耗排放、生态环境、经济建设、技术支撑和社会发展五个子能力系统方面，构建低碳经济可持续发展评价指标体系，运用全排列多边形综合图示法及协调度评价模型，对中国低碳经济可持续发展能力及系统协调水平进行测度。并构建障碍度模型，采用改进的熵值法，分析中国低碳经济可持续发展的关键制约因素。本文对2008－2017年中国低碳经济发展进行实证研究。数据来源于中华人民共和国国家统计局官网、《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》、《“十三五”节能减排综合工作方案》、《能源发展“十三五”规划》和《“十三五”控制温室气体排放工作方案》。（一）基于全排列多边形综合图示法的可持续发展水平测度采用全排列多边形综合图示法对2008－2017年中国低碳经济的可持续发展能力进行综合评价。首先，按照公式（2）对指标值进行标准化处理，本文以相关规划中各项相应指标的目标值作为上限值，以研究期内各项指标值的最小值和平均值作为下限值与临界值。在此基础上，采用公式（3）对中国低碳经济各子系统及整体系统的可持续发展水平进行测度，测度结果如表2所示。结果表明：中国低碳经济可持续发展能力综合指数从2008年的0.004提高到2017年的0.687，从2008年的IV级弱可持续等级跃升到了2017年的Ⅱ级中可持续发展水平。运用最小二乘法构建2008－2017年中国低碳经济发展指数变化的多项式拟合曲线，调整后的Ｒ2=1.0000，模型拟合度非常高，说明中国低碳经济发展趋势与实际情况比较符合。对综合评价指数与各分指标进行相关性分析得到，综合评价指数与能耗排放、生态环境、经济建设、技术支撑和社会发展指标均高度相关，分析结果如表3所示。在具体测度指标中，与单位GDP能耗、煤炭在能源消耗中的比重、单位GDP的SO2排放量、自然保护区数量、人均GDP、城镇居民人均可支配收入、生活垃圾无害化处理率、城镇化率、恩格尔系数以及每万人拥有公共交通车辆的相关度均高达0.95以上。因此，在中国低碳经济今后发展中，应保持人均GDP的增长势头，加大技术创新投入，减少煤炭消耗，提高碳生产力，全面提升中国低碳经济的可持续发展水平。中国低碳经济可持续发展能力的五个子能力系统的变化情况如下：（1）能耗排放子能力。我国积极发展新能源，全面落实节能减排措施，并且逐见成效，能耗排放子能力系统可持续发展水平稳定提升，由2008年的IV级弱可持续等级跃升至2017年的Ⅱ级中可持续发展水平。（2）生态环境子能力。生态环境子能力系统的综合指数由2008年的0提升到2017年的0.537，可持续发展水平较低。当今我国经济社会发展遭遇的主要瓶颈就是生态环境难以为经济发展提供可持续支撑，生态环境可持续水平亟待提升，美丽中国建设把生态文明建设放在了突出地位。（3）经济建设子能力。经济建设子能力系统的综合指数除在2012年出现短暂回落现象，整体呈现稳定快速增长态势，由2008年的IV级弱可持续等级跃升至2017年的Ⅰ级强可持续发展水平。（4）技术支撑子能力。技术支撑子能力系统的综合指数由2008年的0提高到2017年的0.594，低碳经济的技术支撑可持续发展水平相对较低。中国低碳经济转型，必须突破自身发展瓶颈，解861决深层次矛盾和问题，其根本出路在于创新，关键要靠科技力量，因此，在低碳经济发展中技术创新能力亟待加强。（5）社会发展子能力。社会发展子能力系统的可持续发展水平较高，由2008年的IV级弱可持续等级跃升至2017年的Ⅰ级强可持续发展水平，可持续发展综合指数在2016年和2017年迅速提升，可为低碳经济发展提供良好的社会资源支撑。表2中国低碳经济可持续发展能力综合评价年份能耗排放子能力生态环境子能力经济建设子能力技术支撑子能力社会发展子能力可持续发展能力指数等级指数等级指数等级指数等级指数等级指数等级20080.002IV0.000IV0.012IV0.000IV0.000IV0.004IV20090.021IV0.064IV0.027IV0.034IV0.005IV0.031IV20100.053IV0.095IV0.006IV0.098IV0.057IV0.059IV20110.039IV0.165IV0.093IV0.129IV0.131IV0.109IV20120.176IV0.248IV0.220IV0.251Ⅲ0.200IV0.219IV20130.248IV0.343Ⅲ0.306Ⅲ0.366Ⅲ0.323Ⅲ0.317Ⅲ20140.433Ⅲ0.431Ⅲ0.398Ⅲ0.441Ⅲ0.329Ⅲ0.407Ⅲ20150.634Ⅱ0.444Ⅲ0.556Ⅱ0.487Ⅲ0.425Ⅲ0.508Ⅱ20160.751Ⅰ0.510Ⅱ0.692Ⅱ0.529Ⅱ0.632Ⅱ0.621Ⅱ20170.668Ⅱ0.537Ⅱ0.777Ⅰ0.594Ⅱ0.866Ⅰ0.687Ⅱ表3综合指标与各分指标相关性分析指标能耗排放指标生态环境指标经济建设指标技术支撑指标社会发展指标综合评价指数0.9790.9800.9960.9850.971（二）系统协调度评价根据公式（4）和（5）对2008－2017年中国低碳经济系统协调发展水平进行测度，结果如表4所示。由评价结果可知，中国低碳经济系统整体协调发展水平波动较大，在2008年综合系统的协调度指数仅为0.127，而在2014年，综合系统的协调度指数达到0.880，其后出现回落现象。结合前文得到的各子能力指数可知，2008年能耗排放子能力、生态环境子能力、技术支撑子能力和社会发展子能力的指数接近于0，而经济建设子能力指数则相对较高，由此造成了低碳经济可持续发展能力系统极不协调的现象。2009年我国加大生态环境的保护力度，并注重研发经费的投入强度，因此，生态环境子能力和技术支撑子能力的指数明显提升，而社会发展子能力指数增速较缓，导致低碳经济系统协调发展水平较低。2014年中国低碳经济系统可持续发展能力协调度水平有较大改善，在发展过程注重补充短板，五个子能力系统可持续发展等级均处在Ⅲ级可持续发展水平，各子系统发展比较平衡，使得综合系统能够优质协调发展。2017年中国低碳经济系统协调发展水平出现回落现象，从单项指标来看，经济建设子能力和社会发展子能力快速提升，而能耗排放子能力的指数不增反降，致使中国低碳经济综合系统协调发展水平有所下降。表4中国低碳经济系统发展协调度年份子系统协调度综合系统协调度2008年生态环境经济建设技术支撑社会发展能耗排放0.0000.1360.0000.118生态环境0.0001.0000.000经济建设0.0000.016技术支撑0.0000.1279612009年能耗排放0.3320.7970.6220.236生态环境0.4160.5340.078经济建设0.7800.188技术支撑0.1470.4132010年能耗排放0.5560.1210.5390.930生态环境0.0670.9690.598经济建设0.0650.112技术支撑0.5790.4542011年能耗排放0.2380.4230.3040.300生态环境0.5620.7830.793经济建设0.7170.708技术支撑0.9880.5822012年能耗排放0.7120.8010.7010.882生态环境0.8880.9840.807经济建设0.8740.908技术支撑0.7940.8352013年能耗排放0.7230.8100.6780.767生态环境0.8930.9370.942经济建设0.8370.948技术支撑0.8830.8422014年能耗排放0.9970.9200.9810.761生态环境0.9230.9780.764经济建设0.9020.828技术支撑0.7460.8802015年能耗排放0.7000.8760.7680.670生态环境0.7990.9120.957经济建设0.8760.765技术支撑0.8730.8202016年能耗排放0.6780.9210.7040.841生态环境0.7360.9640.806经济建设0.7640.913技术支撑0.8370.8162017年能耗排放0.8040.8600.8890.772生态环境0.6920.9040.621经济建设0.7650.897技术支撑0.6860.789（三）可持续发展障碍度分析在可持续发展综合评价的基础上，本文利用障碍度模型识别中国低碳经济可持续发展的关键制约因素，结果如表5所示，通过障碍度分析以期能够形成具体有针对性的建议对策，从而有效提升我国低碳经济的可持续发展水平。由表5可知，总体而言，影响中国低碳经济可持续发展的障碍因素依次是能耗排放可持续化、社会发展可持续化、经济建设可持续化、技术支撑可持续化以及生态环境可持续化，能耗排放可持续化是整个系统可持续发展的重要一环。中国低071碳经济在未来发展中，应注重加强节能减排能力，不断提升社会发展水平。以单项具体指标障碍度取值大小为基础，在研究期内，能源消费弹性系数、煤炭在能源消耗中的比重、恩格尔系数、每万人拥有公共交通车辆以及自然保护区数量，成为中国低碳经济可持续发展中排名前五的主要障碍因子。其中，煤炭在能源消耗中的比重指标障碍度值一直较高，严重影响了低碳经济的可持续发展。而纵观中国低碳经济10年以来的发展，障碍度指数总计最高的能源消费弹性系数和煤炭在能源消耗中的比重两个指标均属于能耗排放子系统，表明中国低碳经济在为未来发展中，亟待提升技术支撑能力，全面落实节能减排措施，积极发展绿色清洁能源，有效降低煤炭资源消耗。表5中国低碳经济可持续发展障碍度分析指标2008200920102011201220132014201520162017总计能耗排放X1X2X3X4总计6.025.765.656.216.567.006.165.265.020.001.193.064.936.454.645.713.420.005.2189.328.659.708.2710.5111.2512.6912.4411.5512.720.004.664.393.793.513.713.974.365.101.980.0020.5322.9222.6426.6926.1429.3726.3921.9024.9389.3253.65123.9397.7935.47310.84生态环境X5X6X7X8总计2.380.000.000.000.000.000.000.000.000.003.803.052.681.981.631.830.401.170.000.004.123.493.142.702.652.551.971.620.000.007.327.327.958.068.155.964.927.197.790.0017.6213.8713.7712.7412.4310.337.289.987.790.002.3816.5522.2464.64105.811经济建设X9X10X11X12总计3.733.735.854.792.663.182.291.120.0010.686.216.496.075.596.126.426.687.3810.010.003.464.616.565.676.807.419.527.273.570.006.556.796.636.386.706.987.377.428.850.0019.9621.6225.1122.4322.2723.9925.8623.1822.4310.6838.0560.9754.8563.67217.53技术支撑X13X14X15X16总计4.814.514.163.693.282.742.352.933.760.004.484.153.332.982.000.520.690.672.990.004.714.433.593.703.372.772.451.970.470.004.503.433.524.704.785.274.535.099.400.0018.5116.5214.6015.0713.4311.2910.0110.6516.630.0032.2321.8127.4645.22126.72社会发展X17X18X19X20总计5.405.324.874.664.945.255.355.095.250.006.095.506.026.467.538.2611.0314.8012.270.009.2210.2910.849.5010.248.398.888.400.000.002.673.962.152.453.013.115.196.0010.700.0023.3825.0723.8823.0725.7325.0130.4534.2828.230.0046.1577.9575.7639.24239.10（四）基于BP神经网络的可持续发展水平前景预测本文在Matlab软件上实现基于BP神经网络的可持续发展水平趋势预测。BP神经网络的预测原理是根据研究的具体问题建立一个神经网络，然后用历史数据来训练该网络，通过神经网络的自学习和自适应来调整网络的连接权的权值，去逼近预测对象与预测变量之间的非线性关系，正确描述和表达出两者之间的规律［21］，从而实现对所研究问题的科学预测。依据2008－2017年中国低碳经济可持续发展水平的时171间序列数据，拟建立一个有3个输入节点的三层网络，这3个节点依次为历年可持续发展综合指数，输出层为1个节点，即下一年的可持续发展综合指数。对于隐含层节点数的确定，在网络训练过程中，寻找误差最小时所对应的神经元个数。通过对神经网络的反复训练和测试，本研究最终确定隐含层神经元个数为6，此时模型精度最高，预测效果最佳，基于BP神经网络的可持续发展水平预测模型结构图如图1所示。图1基于BP神经网络的可持续发展水平预测模型结构图在模型构建过程中，要把样本数据分为训练样本和测试样本，对建立的BP神经网络预测模型进行训练和测试。本文用2008－2015年中国低碳经济可持续发展水平综合指数数据作为训练样本，2016年和2017年的数据作为测试样本。由表6可知，测试样本的误差率分别为1.13%和2.77%，表明构建的BP神经网络预测模型科学合理，具备良好的预测功能。用训练好的BP神经网络对中国低碳经济未来5年的可持续发展综合指数进行预测。预测结果显示，中国低碳经济可持续发展等级将从2018年开始跨入Ⅰ级强可持续发展水平，到2022年可持续发展综合指数达到0.833。表6中国低碳经济可持续发展水平预测值年份可持续发展综合指数实际值可持续发展综合指数预测值误差率（%）可持续发展等级20162017201820192020202120220.6210.6870.6280.7060.7510.7980.8090.8240.8331.132.77Ⅱ级中可持续发展Ⅱ级中可持续发展Ⅰ级强可持续发展Ⅰ级强可持续发展Ⅰ级强可持续发展Ⅰ级强可持续发展Ⅰ级强可持续发展四、结论及建议本文基于理论推演分析，从能耗排放、生态环境、经济建设、技术支撑和社会发展五个子能力系统方面，构建低碳经济可持续发展评价指标体系，以2008－2017年中国低碳经济发展为实证分析对象。运用全排列多边形综合图示法对低碳经济可持续发展水平进行测度，研究发现中国低碳经济可持续发展水平呈现稳定上升态势，由2008年的IV级弱可持续发展跃升至2015年的Ⅱ级中可持续发展水平，预测结果显示，在2018年可持续发展等级将提升至Ⅰ级强可持续发展水平。系统协调度评价结果表明，中国低碳经济系统的协调发展能力总体上有较大提升，但仍存在生态环境子系统与其他子系统极度不协调的现象。在此基础上，构建障碍度模型，采用改进的熵值271法，分析中国低碳经济可持续发展的关键制约因素，分析结果表明能耗排放子系统可持续能力薄弱，成为中国低碳经济可持续发展的关键制约因素，从具体指标来看，能源消费弹性系数、煤炭在能源消耗中的比重、恩格尔系数、每万人拥有公共交通车辆以及自然保护区数量，是中国低碳经济可持续发展中的主要障碍因子。中国低碳经济转型发展系统是一个复杂的生态复合系统，基于以上研究结果分析，提出如下对策建议促进中国低碳经济的可持续发展：（1）中国低碳经济的健康优质发展，需要各个子能力系统的不断优化与协调发展。能耗排放可持续化和社会发展可持续化是中国低碳经济可持续发展的主要障碍因素，因此，在未来发展中，应全面落实节能减排措施，不断提升社会发展水平。（2）煤炭在能源消耗中的比重与可持续发展综合指数高度相关，而该指标是中国低碳经济可持续发展的主要障碍因子，因此，在低碳经济发展中，亟待开发利用新能源，有效降低煤炭资源消耗。（3）中国低碳经济成功转型，必须突破自身发展瓶颈，其根本出路在于创新，关键要靠科技力量，目前技术支撑子能力系统可持续发展水平较低，在今后发展中应注重加大技术创新投入强度，不断提升低碳经济发展的技术支撑能力。参考文献：［1］龚怡雯．我国低碳产业的发展现状及发展趋势［J］．时代经贸，2012（6）：115－116．［2］GaleottiM，LanzaA，PauliF．ＲeassessingtheenvironmentalKuznetscurveforCO2emissions：arobust-nessexercise［J］．EcologicalEconomics，2006（57）：152－163．［3］UKGovernmentEnergyWhitePaper，OurEnergyFuture：CreatingaLowCarbonEconomy［Ｒ］．2003．［4］钟英，陈昕，赵志立．低碳经济国内外研究述评［J］．中国管理信息化，2018，21（11）：103－105．［5］吴勋，刘堃．中国低碳经济转型：内生动因、国际趋势与治理机制［J］．华东经济管理，2010，24（9）：31－34．［6］赵凤卿，刘攀．发展低碳经济的文化引导机制研究［J］．现代商业，2013，23（86）：114．［7］陶陈丽，龙勤．江苏省低碳经济指标体系的构建及定量评价［J］．西南林业大学学报（社会科学），2018，2（2）：57－60．［8］仲云云．中国区域低碳经济评价指标体系构建及实证分析［J］．南京邮电大学学报（社会科学版），2018，20（1）：93－102．［9］魏敏，李书昊．新常态下中国经济增长质量的评价体系构建与测度［J］．经济学家，2018（4）：19－26．［10］徐洪波．我国区域低碳经济发展效率测度及评价［J］．技术经济与管理研究，2017（6）：116－119．［11］白璐，赵增锋．低碳经济发展评价指标体系构建及实证研究———以京津冀地区为例［J］．江苏农业科学，2015，43（10）：561－564．［12］乔家君．改进的熵值法在河南省可持续发展能力评估中的应用［J］．资源科学，2004，26（1）：113－118．［13］吴琼，王如松，李宏卿，等．生态城市指标体系与评价方法［J］．生态学报，2005（8）：2090－2095．［14］郭淑芬，马宇红．资源型区域可持续发展能力测度研究［J］．中国人口·资源与环境，2017，27（7）：72－79．［15］郝增亮，王冠文．基于全排列多边形图示指标法的山东省低碳经济发展评价［J］．中国石油大学学报（社会科学版），2017，33（1）：18－23．［16］龚艳冰，张继国，梁雪春．基于全排列多边形综合图示法的水质评价［J］．中国人口·资源与环境，2011，21（9）：26－31．［17］张馨，吴文恒．城市低碳经济发展水平综合评价及协调度研究———以陕西省为例［J］．开发研究，2017（3）：38－43．［18］刘启君，黄旻，宋艺欣，等．基于灰色关联TOPSIS模型的武汉市环境承载力评价及障碍因子诊断［J］．生态经济，2015，32（5）：191－195．［19］赵喆，王宏卫，魏敏，等．新疆丝绸之路南线生态安全及障碍度分析［J］．环境科学与技术，2018，41（2）：197－205．［20］霍明，周玉玺，柴婧，等．基于AHP－TOPSIS与障碍度模型的国家农业科技园区创新能力评价与制约因素研究———华东地区42家园区的调查数据［J］．科技管理研究，2018（（17）：54－60．［21］常引．基于BP人工神经网络的陕西省农民收入预测研究［D］．杨凌：西北农林科技大学，2008．（编辑校对：孙敏吴洪敏）371