江苏省13市低碳城市建设差异化研究

吴玉飞 尚修妮

（南京信息工程大学，江苏 南京 210000）

2010年3月19日，中国社科院公布了评估低碳城市的新标准体系，中国至今还没有任何正式或官方的低碳经济评估标准，这是迄今首个最为完善的标准。该标准具体分为低碳生产力、低碳消费、低碳资源和低碳政策等四大类共12个相对指标。如果一个城市的低碳生产力指标超过全国平均水平的20%，即可被认定为“低碳”。

江苏省苏南、苏中，苏北城市间经济发展水平差异较大，低碳城市建设水平也参差不齐，协调发展应关注如何低碳。“协调发展”的概念可以概括为∶以实现人的全面发展为系统演进的总目标，在遵循客观规律的基础上，通过子系统与总系统，以及子系统相互间及其内部组成要素间的协调，使系统及其内部构成要素之间的关系不断朝着理想状态演进的过程。本文所指协调发展一方面强调低碳建设中城市各要素的良性协调发展，另一方面强调13个低碳城市的区域协调发展及相互间的影响。

一、低碳城市的内涵

所谓低碳，即较低（更低）的温室气体（二氧化碳为主）排放。低碳城市的理念在我国起步较晚，低碳发展模式包括低碳经济，低碳生活，低碳建设等多个维度。2007年学术界、国际组织和各级政府开始关注“低碳城市”的概念，并定义低碳城市是“城市经济以低碳产业和低碳化生产为主导模式，市民以低碳生活为理念和行为特征、政府以低碳社会为建设蓝图的城市”。目前我国城市的过分扩张和巨大能耗问题仍然是当下制约中国城市发展的瓶颈，建设节约型社会、促进低碳转型发展是我国城市化发展的必然选择。

二、基于因子分析法对江苏省13市低碳城市的分析评价

本文在2010年3月19日中国社科院公布的评估低碳城市的新标准体系的基础上，借鉴以前学者对低碳城市评价指标体系的研究，选取江苏省统计年鉴、13市统计年鉴及统计公报数据，从经济发展、社会生活、环境发展方面构建影响低碳城市发展的指标体系，借助SPSS统计分析软件，采用因子分析方法，得出影响因素的分析结果。

（一）指标体系及分析步骤如下

1.指标体系的构建。本文的目的是对江苏省13市低碳发展水平进行评价，因此本文的目标层是城市低碳发展水平。在参考在2010年3月19日中国社科院公布的评估低碳城市的新标准体系的基础上，结合江苏省13市的实际情况，选取了与低碳发展水平密切相关的10个基础指标：地区生产总值，固定资产投资额，第三产业比重，城镇化率，每万人拥有公共交通车辆，人均GDP，城市人均公园绿地面积，建成区绿化覆盖率，生活垃圾无害化处理率，城镇污水集中处理率。

2.验证因子分析的可行性。对变量数据进行巴特利特球体检验和KMO测度，KMO和Bartlett的检验结果为：取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量为0.657，近似卡方为144.889，Bartlett的球形度检df为45、Sig为0.000。

从计算结果得出，KMO抽样适度测定值为0.657（大于0.5），可用于因子分析。而且检验的显著性水平（sig=0.000）＜0.05，即检验结果有统计学显著性，符合因子分析的条件，可以进行因子分析，并进一步完成主成分分析。

3.数据标准化。由于指标体系中各数据单位不同且数值大小相差较大，难以直接进行比较，因此，在SPSS软件中通过描述性分析，对原始数据进行标准化，获得新的数据Z(Xi)。

4.选取主成分。按照特征值（λ）大于1，方差贡献率大于5%，总方差累积贡献率大于等于80%的原则，提取两个主成分来代替全部10个影响因素，其中第一个主成分解释了原始数据55.766%的信息，第二个主成分解释了28.649%的信息。两个主成分的累积方差为84.415%，几乎反映了所选指标的全部信息，将提取的主成分分别命名为 F1、F2。

5.据主成分得分系数，再结合标准化后的指标数据，确定各主成分的表达式。

表1 成份得分系数矩阵

提取方法∶主成份。

旋转法∶具有Kaiser标准化的正交旋转法。

构成得分。

6.确定综合得分F的计算表达式。根据各因子的方差贡献率占总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得到综合得分：F=0.55766F1+0.28649F2。江苏省13市低碳城市评价综合得分（按从大到小的顺序排名）：1.南京 1.370022919，2.苏州 0.770131367，3.无锡0.511204643，4.常州 0.458019897，5.镇江 0.033644701，6.扬州 -0.023021303，7. 徐州 -0.083405058，8. 南通 -0.099660451，9. 泰州-0.513690899，10.淮安 -0.519302359，11.宿迁 -0.563933217，12.盐城 -0.608272076，13.连云港 -0.731741029。

（二）结果分析

由于初始因子载荷矩阵结构不够简明，各因子包含的信息不够突出，因此采用方差

最大正交旋转变换，从而得到旋转后的因子载荷矩阵。

表2 旋转成份矩阵a

提取方法∶主成份。

旋转法∶具有Kaiser标准化的正交旋转法。

a.旋转在3次迭代后收敛。

在表 2 中，主成分 F1 在变量 X1、X2、X3、X4、X6、X9 上有较大载荷，这表明提高地区生产总值、增加固定资产投资额、提高第三产业比重、提升人均GDP以及加强生活垃圾无害化处理能力是影响低碳城市建设的重要内容。由表也可以看出主成分F2在变量X5、X7、X8、X10上有较大的负载。主要反映每万人拥有公共交通车辆、城市人均公园绿地面积、建成区绿化覆盖率、城镇污水集中处理率对江苏各市低碳城市建设的影响，说明增加公共低碳产品的投入也可以对江苏省低碳城市建设的快速发展起到一定作用。

通过综合得分的计算表达式，可以发现主成分F1的相关系数为0.55766，主成分F2的相关系数为0.286，这进一步说明主成分F1中有较大负载的变量是江苏省低碳城市发展的重要影响因素。江苏省低碳城市建设水平呈现出“南高北低”的发展态势，苏南各城市低碳城市建设水平明显高于苏中和苏北，并且苏南各市的低碳建设水平差距较大，苏中一般，苏北各市差距较小。

三、江苏省低碳城市发展差异化的因素分析

江苏省低碳城市发展之所以产生如此大的差异，其原因主要在以下三个方面：

首先，苏南的经济发展水平一直领先于苏中、苏北，其较高的经济发展速度带动产业结构优化，第三产业的发展改变了经济增长方式，不断淘汰高耗能、高污染产业。较高的城镇化率也使管理当局更注重城市规划的生态低碳模式。

其次，苏南城市建设更注重公共低碳产品的投入，城市公园绿地面积、建成区绿化覆盖率均高于苏中、苏北，每万人拥有公共交通车辆接近苏北城市的2倍。且苏南得天独厚的自然资源及湿润气候条件也有利于低碳建设。

最后，能源利用率也是影响低碳城市建设水平的重要因素。苏北城市由于经济技术相对薄弱，城镇污水和生活垃圾处理能力都不如苏南的能源利用率高。苏南经济基础雄厚的优势使其更注重新能源技术投入，从而提高能源利用率，降低能源消耗。

四、江苏省低碳城市协调发展的路径

第一，优化产业结构，加快产业结构调整。

在江苏省各大城市，尤其是苏北城市均存在第二产业占比过重的情况，过重的产业结构对生态环境造成巨大压力。产业低碳化是低碳城市建设的最主要组成部分，因此江苏各地市政府必须出台相关政策制度以推动产业集中集聚集约发展和绿色转型，创建绿色工厂，促进工业绿色转型，加快高新技术产业和服务业的发展，不断提高第三产业的比重，实现产业结构的合理优化。

第二，发展低碳交通，推广低碳建筑。

城市交通和建筑是城市重要的基础设施，是发展低碳城市两项必不可少的基础性工程。一方面，大力发展智能交通，实施紧凑型城市空间规划，并不断推进公交、地铁等公共交通设施的建设，减少碳排放；另一方面，创新低碳技术，完善生态文明建设管理云平台，实施“金屋顶”计划，推广应用低碳建筑，能源的绿色供给水平不断提升。从交通和建筑两个重要的基础方面实现低碳转型。

第三，打造“低碳小镇”，形成低碳发展新标志。

“低碳小镇”是指通过指标体系的建立，结合低碳产业研发设计、低碳技术展示、低碳人才培训教育等低碳服务业和低碳技术及产品展示中心、低碳总部经济园、低碳商务中心，形成以低碳型服务业、商务办公、居住三位一体的综合性、集中展示的低碳示范区，实现在应用示范区的零碳排放。目前，苏南部分地区已经开展了“低碳小镇”的试点建设工作，苏北地区应在切实结合自身城市发展模式的前提下，尝试“低碳小镇”的试点建设工作，形成城市低碳发展的“样板”，提升低碳城市发展能力。