我国省域低碳经济发展评价及建议——基于因子分析法

田晴，杜丽娟

(华北理工大学 经济学院，河北 唐山 063009)

我国省域低碳经济发展评价及建议
——基于因子分析法

田晴，杜丽娟

(华北理工大学 经济学院，河北 唐山 063009)

因子分析；低碳经济；省域经济

中国经济增速目前正处于“换挡”的阶段，新常态概念的提出，中国低碳经济的发展愈加得到重视，变传统的粗放经济为节能低碳的发展模式更为迫切。通过因子分析法分析2013年各省域低碳经济发展情况，构建碳排放评价体系。研究发现，低碳经济的发展水平大致是与经济发展水平相对应的，东部地区低碳经济发展水平较高，北京、天津等居于前列，而中西部地区水平偏低。根据因子分析的结果提出促进我国低碳经济发展的可行性建议。

当今的中国正处于工业化、城市化的快速发展时期，根据中国社科院发布的《2013中小城市绿皮书》预测显示，中国城镇人口在2020年将达到8.37亿，意味着中国城市化率将达到60.34%。与此同时，据挪威的CICERO推算，2016年中国CO2累积排放量将达到1464亿吨，该值会超过美国跃居世界首位。这意味着随着人口的集聚、工业化的推进和大量基础设施在建的同时，中国工业化城市化和碳排放之间的矛盾也日益严峻。对中国来说，低碳经济是中国经济步入新常态、进入转型期的动力，也是新的经济增长点。研究影响低碳经济发展的因素，构建碳排放评价体系，对省域低碳经济的发展有着重要的意义。

一、国内外相关研究述评

目前国内外对碳排放的研究主要集中在以下五个方面：低碳经济的内涵研究、发展路径和政策建议的研究、影响碳排放的因素研究、国际发展的启示和评价指标体系的构建等[2]。这些都为研究低碳经济、促进低碳经济发展提供了重要的参考价值。

国外在低碳经济评价指标体系的构建方面的研究认为，低碳经济与CO2减排量密切相关，其发展水平评价模型看作是“环境—经济模型”，包括动态能源优化模型、动态系统模拟模型、部门预测模型、成本效益分析法等成本估计类模型[3]。

而在国内学者一般重理论而少实证研究，研究内容包括碳排放与经济发水平、能耗和GDP 增长之间的关系上[2]。肖翠仙(2011)，运用德尔菲法构建了一个全面的指标体系，3个层次，7个二级指标并52个三级指标，运用AHP分析法赋予权重，综合指数法进行了评价分析[4]。其中，关海玲(2012)运用因子分析法，从生态角度对我国省域低碳生态城市发展水平进行了评价，构建了四维目标评价体系[5]。龙家勇(2012)从经济、社会、环境、技术、产业等五个方面构建了评价体系，并采用因子分析和协整理论对我国省域低碳经济作了评价[6]。王海宏(2014)研究了省域产业结构对低碳经济的影响，认为缩小地区差距的主要办法是产业结构优化[7]。杨刚，魏静等(2015)对陕南3个城市选取14个指标进行了因子分析，构建了评价体系，但因选取样本城市较少，结果并不显著[8]。

本文在前人研究基础上，以我国除西藏以外(因西藏的数据不全而除去)的30个省份为例，运用因子分析法对搜集的各省份经济发展情况的数据，启用19个相关因子进行低碳经济发展水平评价和分析。

二、我国省域低碳经济发展评价指标的建立

(一)评价指标的选取

2013年是我国进行碳排放权交易市场建设的起始年份，本文分析2013年各省市低碳经济情况及影响因素，也为2017年全国碳市场的建设研究做准备。因此低碳经济评价指标体系如下，数据来源于《2014中国城市统计年鉴》和国家统计局网站中的分省年度统计数据。

(二)指标体系的建立其中，指标选取的计算公式和解释如下：

表1 低碳经济评价指标体系表

三、对省域低碳经济发展现状因子分析

(一)因子分析

本文使用SPSS 17.0统计软件进行因子分析，建立相关参数后进行分析，得到相关结果如下：(1)KMO 检验和Bartlett球形检验。在对标准化的数据进行检验之后，KMO的检验值为0.595>0.5，P值为0.000<0.05，说明原始数据适合进行因子分析。(2)变量共同度。因子分析可以得到这19个变量的变量共同度，反映的是每个变量对提取出的公共因子的依赖程度，从分析结果看，除个别在70%，几乎所有变量的共同度都在80%以上，说明提取的因子包含了原始变量的大部分信息，因子提取的效果较理想。(3)特征根与方差贡献率。由于对低碳经济发展水平的评价不仅要从单个因子得分进行比较，更重要的是进行全面的综合评价，每个因子的方差贡献率可以表示其对低碳经济发展水平评价的解释程度，特征根与方差贡献率如表所示：

表2 方差分析输出结果

可以看出，前5个因子的累计方差贡献率达到80.755>80，说明所提取的5个公因子解释了原始变量80.755%的信息。

(4)旋转后的因子载荷矩阵。把原始变量记为Xi(i=1，2…19)，通过旋转后的因子载荷矩阵对各公因子进行命名，可以看到，经旋转后的因子载荷系数已经有明显的区别，第一个公因子在X14、X1、X15、X4、X5和X8上具有较大的载荷，说明具有很强的相关性，可以归为一类，命名为碳生产力因子；第二个公因子在X16、X17、X12、X13和X10上具有较高的载荷，归为一类，命名为经济发展水平因子；第三个公因子在X9、X7、X19和X6上具有较高载荷，归为一类，命名为工业污染和治理因子；第四个因子在X18和X11上有较高载荷，命名为居民生活碳排放因子；第五个因子在X2和X3上具有较高载荷，因此可以命名为碳汇因子。

(二)因子得分的计算

在计算之前，对各指标值进行标准化处理。由于X7、X8、X9、X17四个指标是逆向指标，进行正向化处理X*=1/Xi。根据因子得分系数矩阵，选取每个公因子旋转后的方差贡献率作为权数，综合得分=(30.557F1+17.098F2+14.579F3+10.337F4+8.183F5)/80.755

(三)结果分析

从以下因子综合得分及排名可以得出如下几个结论：

(1)从各省市综合得分来看，低碳经济发展水平差异明显。发展水平较高的地区为广东省、浙江省、黑龙江省、江苏省、内蒙古自治区等，其综合得分在0.85以上，最高值是广东省为1.324。吴雪等(2012)曾在其低碳经济评价指标体系中构建了评价等级标准[10]，当指标值X≥0.85时属于低碳经济，呈明显生态吸碳效应；当指标值0.45≤X<0.60时，属于中高碳经济，当X<0.45时是高碳经济。

(2)通过此评价等级标准来看，我国只有5个省市(广东、浙江、黑龙江、江苏、内蒙古)的低碳经济发展较好，有明显的生态吸碳效应；属于中高碳经济的只有山东省和北京市两个，其余的省份都处于高碳经济水平。若从全国平均水平来看，前10名的省市处于全国水平以上，湖南省居于全国平均水平，其余的均在全国均值以下，最低值为-2.771，与最高值之差为4.905。

表3 因子综合得分及排名表

四、研究结论与对策建议

(一)研究结论

本文遵循促进低碳经济发展的原则上构建评价体系，运用因子分析从5个维度对数据进行了分析。总体来看，低碳经济发展水平省际间差异明显，水平较高的省份大部分位于东部，并随着西、中、东顺序递增。这说明，低碳经济的发展水平是与省域经济发展水平密切相关的。

从第一个因子排名分析，广东、江苏、山东、浙江、安徽等省份居于前列，可见，为治理环境而投入的环保和科技力量，二氧化碳排放量正向化之后也代表了碳排放能够为经济发展做出的贡献。因此，碳生产力越大，低碳经济发展越好。在经济发展因子排名中，江西、宁夏、北京、广东、上海居于前5名，说明，在产业结构和居民生活水平上具有一定的优势。第二、三产业的产业结构状况越优化，低碳水平也越高。在工业污染和治理因子上，二氧化硫排放量和烟粉尘排放量做了正向化处理，固体废弃物综合利用率和工业治理完成投资额四个指标的衡量中，黑龙江、江苏、内蒙古等居于前列，而天津市、北京市和上海市的排名分别在18、19和23名，工业污染和治理上的不足严重影响了三个市区在综合排名上的位置。在碳汇因子上，森林覆盖率和森林蓄积量代表各省市的碳汇能力，说明具有较高的碳吸收能力，在森林保护较好的地区该因子排名靠前，为保护生态平衡做出了贡献。

(二)对策与建议

(1)缩小全国经济发展差距，加快经济可持续发展。

经济发展水平与低碳经济发展水平呈正相关关系，东部地区城市化水平高，经济水平高，这就为低碳城市的发展提供了所取得人才、科研和资金方面的支持。对比来看，中西部地区低碳经济发展水平较低的原因就在于经济差距。因此，加快国民经济水平的持续快速发展，是低碳发展的保证。

(2)优化产业结构，倡导发展低碳环保产业

从因子分析结果看，低碳经济发展水平较高的省份的第三产业占比都在50%以上，而大部分省区仍然是以第二产业为支柱产业，第三产业的发展水平能够反映产业结构的优化程度。因此，实现产业结构优化升级，逐步降低高碳产业在国民经济中的地位，大力发展与低碳经济相应的低碳环保产业，这将是低碳经济时代的新的经济增长点。

(3)完善节能环保体系，加大环保力度

低碳城市发展是由节能环保体系维护的。我国东部省区由于产业政策的倾斜、低碳技术的使用、能源使用效率的提高，在经济快速发展的同时维持了城市低碳化的发展。在这一过程中，东部地区淘汰产业和设备向中、西部地区转移，同时转移的是高碳排放和高能耗产业，也造成了中、西部地区的环境污染。因此必须完善现有的节能环保体系，加大节能环保的力度。

(4)完善生态系统的建设，增强各省森林碳汇能力

碳汇是指从空气中清除二氧化碳的过程，即森林吸收并储存二氧化碳的能力。据估计，每公顷森林每年吸收的CO2可以达到20吨值40吨，所以各省进一步扩大森林覆盖面积，完善生态系统建设，是一种可行性强、投资小、收益高的措施[11]。

[1]中国人民大学气候变化与低碳经济研究所.低碳经济——中国用行动告诉哥本哈根[M].北京：石油工业出版社，2010.

[2]杨珍.中国低碳经济发展水平的综合评价[D].辽宁大学，2013.05.

[3]谭晨.中国低碳经济发展水平评价研究[D].湖南师范大学，2012.05.

[4]肖翠仙,唐善茂.城市低碳经济评价指标体系研究[J].生态经济，2011(1):45-48,57.

[5]关海玲,孙玉军.我国省域地毯生态城市发展水平综合评价—基于因子分析[J].技术经济，2012，31(7):91-98.

[6]龙家勇.中国省域低碳经济发展水平评价及碳排放影响因素分析[D].福建农林大学，2012.04.

[7]王海宏.低碳经济下我国省域产业结构优化实证分析[J].商业时代，2014(7):134-135.

[8]杨刚,魏静,等.基于因子分析的陕南城市低碳经济发展水平研究[J].河南科学，2015(1):104-109.

[9]刘希雅,王宇飞,等.城镇化过程中的碳排放来源[J].中国人口·资源与环境，2015(1):61-66.

[10]吴雪,陈锦,李爽.低碳经济评价指标体系的构建[J].企业经济，2012(6):11-14.

[11]谢振枚.中国发展低碳经济面临的困境与对策分析[D].吉林大学，2011(5).

Evaluation and Suggestion of Development of Provincial Low-carbon Economy in China

Tian Qing, DU Li-juan

(College of Economics, North China University of Science and Technology, Tangshan Hebei 063009,China)

:factor analysis; low-carbon economy; provincial economy

China's economic growth rate is in the shifting stage now, Chinese low-carbon economy has been increasingly valued with the propose of new normal concept, It's more urgent to change the traditional extensive mode of economic development into low-carbon energy. Low-carbon economy in my country has come out only a few years ago, so the passage is about to evaluate their level of economic development of low-carbon in 2013 on the basic of 30 province through factor analysis. On the whole: the low-carbon economy development level is coincidence with the economy level, in eastern region is the highest, and then put forward feasible suggestions to promote the development of low-carbon economy.

2095-2708(2017)01-0033-05

F062.2

A