低碳竞争力评价指标体系的定量分析

1数据的预处理

能源数据来自中国统计年鉴(2009年)、中国能源统计年鉴(2009)和中国科技年鉴(2009)。在计算能源碳排放时，采用能耗总量（非终端能耗）（主要包括原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼油厂干气、天然气、其他石油产品、其他焦化产品、热电）的计算方法，主要基于四个原则：（1）能耗采用标准量，非标准量数据转换为标准量；（2）本地热电能耗已涵盖能耗总量，中国电网因素计算外来电部分（表2）；(3)基于“在哪里使用计算”的原则；(4)碳排放的计算包括能源运输的损失。E是能源碳排放量，KG；Qi是能源i的消费量，KG；NCVi是能源i的净热量，GJ；EF是碳排放系数，kg/GJ。统计年鉴的单位为1万吨，按照中国统计年鉴提供的能源折标准煤参考系数转换为标准煤，再转换为1吨×104吨标准煤等于2.93吨×109GJ的转换标准将各省的能耗转化为热量，碳排放系数采用IPCC默认值(2006)[9]。碳强度是衡量碳生产率的指标，是指单位GDP的碳排放量(吨/万元)。各指标数据进行无限纲化和一致化处理。指标一致化处理是将初始逆指标的原始数据化为正指标，本处采用倒数法。无量纲化采用标准化处理方法。

2指标体系实证分析

对低碳竞争力4因素的量化指标进行因素分析，首先进行KMO和Bartlett检查(表3)，发现Kaiser-Meyer-Olkin度量为0.701，满足因子分析的数据要求。对数据进行因子分析，采用正交旋转法转换因子。结果表明，成分1的初始特征为6.383，旋转后解释29.462%的总变异；成分2的初始特征为2.758，旋转后解释总变异的23.129%；成分3的初始特征是2.412，旋转后解释总变异的16.702%；成分4的初始特征是1.23。旋转后，解释了总变异的15.921%。4个成分可以解释85.214%的总方差（表4）。因子提取相对成功。原始提取和旋转提取都提取了四个公共因素。通过对旋转因素负荷的分析（表5），可以得出四个因素的具体成分，发现因素分析结果与理论模型一致，合理解释四个因素的统计意义和现实意义，建立低碳竞争力指标体系（表1）。

总结

由低碳生产竞争力、低碳技术竞争力、低碳生活竞争力和政府竞争力组成的低碳竞争力在概念体系和定量结果中具有重要意义，可以为低碳竞争力的评价提供更可靠的指标体系。四个因素对低碳竞争力的贡献率依次是低碳技术竞争力、低碳生产竞争力、低碳生活竞争力和政府竞争力。从研究结果可以看出，技术的发展是低碳竞争力的核心要素。低碳能源的开发利用、能源利用率的提高和高新技术产业的发展都需要技术的大力干预。没有足够的科技投资和技术人才基础，很难实现发展低碳经济、提高综合竞争力的目标。