我国低碳经济发展区域差异的实证研究

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1、我国低碳经济发展区域差异的实证研究我国低碳经济发展区域差异的实证研究一、引言　　在全球气候变暖的背景下，以低排放、低能耗、低污染为核心理念的低碳经济应运而生并成为全球热点。正处于城市化和工业化进程不断加快的人口大国中国，能耗和污染不断加重，环境恶化不断加剧，是典型的温室气体排放大国。国际能源署统计表明，中国已超过美国成为二氧化碳排放总量和能源消耗量最.Latlab聚类对我国各地区低碳经济发展情况进行评价并提出了相关政策建议；卞勇等（2010）通过对2008年各省市数据研究后发现，各省市在经济社会发展水平、能耗及碳排放水平和可再生能源利用状况存在较大差异。总

2、体来说，上如研究侧重某一具体区域，基于全国省际层面的数据研究较少。本文试图构建一个评价指标体系，利用省级数据，对我国低碳经济发展区域差异进行实证研究。　　二、低碳经济发展评价体系的建立　　（一）评价指标的选择　　选择低碳经济评价指标的目的是对低碳经济发展状况进行测度和评价，因此低碳经济指标的选取要反映低碳经济的内涵和实质。具体地说，低碳经济指标的选择应该遵循以下几方面的要求：（1）科学性。指标体系应该具有一定的理论基础，能够反映低碳经济的内涵和实质。(2)代表性。选取的指标不能太多，而且要具有代表性。(3)简明性和可操作性。指标概念明确，另外选择时要考虑现

3、有的人力、物力和技术水平，在现实生活中可以测量。　　根据以上要求，在充分借鉴前人研究成果的基础上，并结合指标数据的可获得性，设计了如下指标：资源能源消耗、污染排放和经济社会发展三个模块共11个评价指标，详见表1。　　　　（二）评价指标无量纲化处理　　这里采用极值处理法。具体的评价指标有两种类型：X9、X10、X11是正指标，即指标越大，低碳经济发展水平越好；X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7是逆指标，即指标越小，低碳经济发展水平越好。　　正指标的无量纲化处理方法为：　　　　逆指标的无量纲化处理方法为：　　　　其中mj是第j个变量的最小值，Mj是第j个

4、变量的最大值。　　（三）评价模型的建立　　由于低碳经济的评价涉及多个指标变量，而且指标变量之间还存在不同程度的相关关系，这时最好能从中提取少数的综合变量，使其能够包含原变量提供的大部分信息，同时这些综合变量尽可能地彼此不相关，因子分析就是为解决这一问题而提出的统计分析方法。因子分析反映了一种降维的思想，通过降维将相关性高的变量聚在一起，不仅便于提取容易解释的特征，而且降低了需要分析的变量数目和问题分析的复杂性。因此，本文首先采用因子分析得到反映各区域低碳经济发展状况的公因子和综合因子的得分与排名，然后进一步通过聚类分析获得区域低碳经济发展的层次分类。在因子

5、分析和聚类分析基础上，综合二者结果，对我国低碳经济发展区域差异进行综合评价。　　三、区域低碳经济发展的实证分析　　（一）数据来源　　本文使用的数据来自于《中国统计年鉴2011》和各省市2011年统计年鉴。鉴于数据的可获得性，本次的研究对象是除新疆、西藏和宁夏以外的28个省市。另外，由于河北省的能源消费弹性系数X2、吉林和江苏的单位工业产值工业固体废物排放量X7数据有缺失，在进行因子分析时用相应变量的均值替换。　　（二）实证分析过程　　本文首先借助SPSS16.0统计软件，计算出所需的11项指标，然后调用因子分析模块对低碳经济进行分析，结果见表2、表4。从表

6、2可知，提取的6个公因子，其累计方差贡献率达90.16%，说明6个公因子对原始变量有很好的代表性。　　　　经过对6个公因子进行分析，发现公因子1、3、4意义相近，体现了各地区对资源能源的消耗，为此，根据公因子1、3、4对方差的贡.Latlab聚类低碳城市的实证分析[J].忻州师范学院学报，2010(5)：103-106