林产工业低碳经济发展形式的探新

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1、林产工业低碳经济发展形式的探新（作者:单位:邮编:）1研究方法1・1企业发展价值取向调查问卷设计调查问卷是迄今为止用于收集第一手资料的最普遍的工具，一项调查结果是否能达到调查预定的要求和目的，以及所收集到资料的可靠度和完善度都取决于调查问卷的设计水平。本项调查问卷设计包括问卷标题、问卷说明、问卷正文和必要的注明等4部分。企业发展价值取向包括对实现低碳经济的态度和认知取向，取决于管理者的受教育程度、对环境保护的和企业发展的认知情况。可以通过企业管理者对企业发展和意见和建议。调查的各项问题各有所侧重，受访管理者基本情况主要侧重于受访者素

2、质和自我认知方面的调查;受访管理者对企业发展的认知情况侧重于受访者统计分析方法。描述性统计分析主要进行频数统计、均值及标准差计算，频数统计用来考查样本中各项目取值的分布情况，均值和标准差分别用来度量各项目取值的平均值和分散性。由于问卷调查的各个选项只是少数几个离散数据即属性数据，因此，对属性数据的描述性统计指标就是它取各种数值的百分率。②关联性统计分析方法。利用SAS统计分析软件进行属性数据的关联性分析主要包括以下3个步骤:a.确定存在关联性的候选变量，建立由这些变量不同的取值组合下的形成的频数，即形成交叉列联表;b•将交叉列联表的

3、每个单元观测数据保存到一个数据集;c.对数据集进行关联性的x2检验以及关联性度量。x2检验就是对属性变量之间是否存在显著的关联性进行检验，原假设是行变量和列变量无关联，在显著水平a=0・05情况下，如果计算的概率值p<0・05二a,则要拒绝原假设，即认为变量间存在显著的关联性。关联性度量是测量变量间的关联性程度，对于x2检验，丫统计值是度量有序变量间关联性的指标，Y统计值介于・1与1之间，其绝对值越大，有序关联性越强;正（负）的关联表示两个变量有相同（相反）的变化趋势[5]o如果是有序变量，可以采用Spearman相关系数度量变量间

4、有序关联程度。2结果与分析2012年3月在黑龙江省大兴安岭林产工业管理处、伊春市林产工业管理局的协助下开展问卷调查工作。在大小兴安岭林区林产工业企业共发放问卷380份，获得有效问卷365份。调查数据整理过程如下:首先使用Excel软件录入调查问卷的原始数据，工作表中的一行记录反映一份问卷的数据，共形成365行19列（15项选择问题和第13题包括的4项填空题）的数据表，其中第4题录入的选项以伊春林区问卷为主，大兴安岭地区问卷归入到“其它”;然后利用SAS9・0软件直接将数据导入形成SAS数据集，最后对SAS数据集进行描述性统计分析、关

5、联性分析。2.1描述性统计分析结果样本项目取值及分布情况如表1所示。表1中的受访管理者基本分布数据表明，受访管理者绝大部分都是男性，占84・1%,大专及以上学历占73・4%,近一半是中层管理着，所期待的理想人生状态实现一半及以上者接近30%0受访管理者对企业发展的认知情况方面的数据表明，47・8%受访管理者基本赞同“在不被政府部门处罚的情况下，为了利润而造成环境污染是值得的”观点，94・3%受访管理者不太赞同“有限的资金不值得投入到设备改造和低碳技术创新方面”，67・7受访管理者认为企业成功的最重要标志是拥有名牌产品、企业规模大、利

6、润高，64.6%受访管理者认为企业成功的最关键因素是拥有先进的环保技术和名牌产品、高质量的管理团队，受访管理者所在行业主要是木制工艺品、人造板、家具，一半多受访管理者认为所在行业已经达到环保标准，不需要采取排污措施，87・2受访管理者认为近5a来所在企业对环境污染在不断减小和没有污染，72.4%受访管理者认为低碳经济发展模式类型属于政府推动型和消费引导型。2.2基于关联性分析的企业价值取向指标筛选和影响因素分析由于企业价值取向所包含的各指标之间可能存在关联性，因此,先需要分别对这方面的具体指标进行两两关联性分析，保留相对独立性较高的

7、指标，然后再进行影响因素分析。这样既有助于探寻企业价值取向所包含的各个因素之间的关系，也能减少企业发展价值取向对企业低碳经济发展影响分析的工作量。企业价值取向包括管理者基本情况7个指标和对企业发展认知情况7个指标。首先对管理者基本情况7个指标进行两两关联性分析，筛选具有较高独立性的指标;然后对企业发展认知情况7个指标（不包括企业低碳经济发展模式V15）进行两两关联性分析，筛选具有较高独立性的指标;最后将筛选后的指标与低碳经济发展模式指标5进行关联性分析。2.2.1管理者基本情况7个指标的筛选对管理者基本情况7个指标进行两两关联性分析

8、，各指标间的卡方检验显著性概率及Spearman相关系数如表2所示。分析发现，在显著性水平a=0.05的情况下，W与V2、V5、V7之间存在显著关联，72与M3、V5、V6、V7之间存在显著关联，V3与V4、V6、V7之间存在显著关联