低碳经济下我国省域产业结构优化实证研究

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1、低碳经济下我国省域产业结构优化实证研究　　内容摘要：产业结构优化调整是我国实现低碳经济发展的根本途径，但产业结构的低度化已成为制约我国各地区低碳发展的主要障碍。本文基于因子分析模型，构建由1个目标层、3个标准层和16个指标层构成的省域产业结构优化评价指标体系，选取我国30个省（市）进行实证分析。研究表明：人才培养与技术创新的协调匹配以及产业结构高度化调整所带来的规模效益对省域产业结构优化程度起着主导性作用；我国省际间产业结构优化水平差异明显。最后，文章提出我国省域产业结构优化建议。关键词：低碳经济产业结构优化因子分析引言7产业结构

2、优化调整是我国实现低碳经济发展的根本途径，但产业结构的低度化已成为制约我国各地区低碳发展的主要障碍，尤其是区域产业结构不合理调整导致的区域低碳与经济间的不协调发展。低碳经济下产业结构优化调整不仅要求产业结构遵循合理的演化规律，还需加强技术创新使产业的科技含量不断提升，并不断加大高科技产业和服务业的比重。因此，省域产业结构向高技术型、绿色低碳型、服务化型等方式转变已成为我国低碳经济可持续发展的内在要求。区域产业结构优化的前提和基础是对区域产业结构进行评价。本文在构建产业结构优化评价指标体系时综合考虑了研究对象的区域性差异与我国经济发

3、展的低碳化趋势性。运用因子分析法分析我国30个省（市）（不包括港澳台和西藏地区）的产业结构优化程度，不仅可以在计算评价因子综合得分的基础上整体了解我国省域产业结构优化调整现状，还可以对缩小省际间产业结构差异提出针对性的积极建议（邓易元，2011）。低碳经济下省域产业结构优化评价指标体系构建构建原则。产业结构优化评价指标体系是在多层面多角度分析基础上建立起来的多指标集合，不仅要遵循科学性、系统性、可比性与层次性等一般构建原则，还应当遵循区域性与趋势性原则。产业结构优化评价指标体系。根据上述构建原则，本文将低碳经济下我国省域产业结构优

4、化的评价指标体系分为目标层、准则层和指标层三个层次。目标层是低碳经济下省域产业结构优化；准则层由三方面构成，即经济和社会可持续发展指标、资源与环境和谐发展指标与人才和技术协调匹配指标。具体的指标体系见表1。7分析方法选择。因子分析法的优点是通过降维的方法能将评价指标与评价因子尽可能合并，根据相关性大小对变量进行分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本信息。本文采用因子分析法来展开分析，在建立综合评价模型的基础上，用各因子的得分及综合得分来评价各省的产业结构优化水平（李博、胡进，2008；刘

5、淑茹，2011）。产业结构优化实证分析（一）数据来源说明本文的数据来源于《中国科技统计年鉴2012》、《中国高技术产业统计年鉴2012》、《中国环境统计年鉴2012》、《中国统计年鉴2012》以及2012中国各省统计年鉴，选择我国30个省（市）作为省域产业结构优化的评价对象。（二）主因子的确定检验结果显示，KOM检验值为0.715，说明因子分析的效果一般；而Bartlett球形检验的结果表明，0.000的相伴概率拒绝零假设。根据表2结果，旋转前和旋转后的主因子特征值中，只有前4个成分的特征值大于1，并且83.154%的累积方差贡献

6、率也表明前4个公因子可较好解释原始变量的信息。因此，本文选择前4个公因子对我国各地区的产业结构优化水平进行实证分析。（三）因子载荷矩阵分析本文运用方差极大正交旋转法对主因子载荷矩阵进行旋转，得到表3所示产业结构优化旋转因子载荷矩阵。在167项指标中，技术市场成交额、服务业GDP所占比重、R&D投入强度、人均教育经费与高技术产业占工业经济的比重指标在第一因子的载荷最大，并集中反映了各地区在产业高度化发展进程中技术投入与人才培养的力度，可将其定义为人才技术因子。规模以上企业开发新产品产值、工业废水排放总量、专利申请授权数与固体废物综合

7、利用率指标在第二因子上的载荷最大，可将其作为规模效益因子。万元产值电耗、万元产值能耗与环境污染治理投资总额占GDP比重指标在第三因子上的载荷最大，可定义为资源环境因子。反映了各地区社会稳定发展状况的第二产业就业增长率指标与服务业就业增长率指标在第四因子上载荷最大，可命名为社会发展因子。（四）综合评价模型构建本文采用回归方法计算得出30个省（市）在2011年的4个公因子得分情况，并以各因子的方差贡献率所占比重为权重对4个因子的得分进行加权平均，计算出各省产业结构优化水平的综合评价值。主因子得分的计算公式为：（1）Fi为第i个主因子的

8、得分，bi1，bi2，…，bi16表示16个指标在第i个主因子上的载荷，通过公式（1）可以计算出各个主因子的分值。ZX1，ZX2，…，ZX16为标准化后的数据。7将计算得出的各主因子得分代入综合评价模型中即可得到各地区的综合评价得分。综合评价模型为