导　　师： 郭守前

学科专业： B0201

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 复杂网络方法作为一种大规模数据与信息的宏观统计方法近年来已成功应用于众多学科研究中，近几年在社会经济领域的研究发展更是迅速。复杂网络方法自身具有的处理大规模数据与信息的能力与产业经济的融合拓宽了产业组织的研究，也为我们处理囊括产业企业方方面面信息的低碳经济评价提供了一种可取的方法。构建一个综合多方面低碳指标的基于复杂系统的低碳经济综合评价体系，能更好地刻画低碳经济发展的特征，衡量低碳经济发展的水平。该文在分析产业系统复杂结构的基础上对各产业的碳排放因素进行分解得出产业规模和产业结构对碳排放有促进作用、产业技术对碳排放有抑制作用的基础上，构建了产业碳值投入产出复杂网络模型，并发现该网络是有向、加权、赋值、有重边、有自环的网络。接着对该模型的拓扑统计属性度、权、最优路径、聚类系数、密度等进行了全面的探讨，发现产业碳值投入产出网络的拓扑结构紧密，度值差别不大，权值分布有些散点，聚类近邻互动频繁，网络整体较紧密。之后，还对该网络的层次结构进行了深入的研究，从总体-群组-子节点三个层次按中心-边缘、Lambda集合、Dematel模型依次研究网络的节点功能地位及相互关系，分解出处于中心地位的的元素及处于边缘地位的元素，同时给这些元素进行了分组，还对每个元素的中心权利地位或是作为影响因素还是被影响因素、是原因因素还是结果因素进行了划分。建立产业碳值投入产出复杂网络模型，作为一种新的低碳经济评价方法的尝试，不仅能理论上丰富对产业、企业的低碳经济发展水平的评价理论和研究方法，而且对决策者及产业、企业准确评估具体低碳经济发展水平及关键影响因素具有重要的应用价值和实践意义。

关 键 词： 低碳经济 复杂网络 统计属性 层次结构

分 类 号： [O157.5;F205]

领　　域： [理学] [理学]