1、低碳经济下我国省域产业结构优化实证分析内容摘要：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 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
2、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
3、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
4、人才和技术协调匹配指标。具体的指标体系见表 1。 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
5、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。
6、 在 16 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
7、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。 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： （2） 模型中，F 表示产业结构优化的综合得分，反映了各
8、省（市）产业结构优化的水平；F1-F4 的系数是将各个主因子的方差贡献率占总累计方差贡献率的比重作为权重，加权平均计算而得；F1-F4 则是运用公式（1）得出的 4 个主因子的得分值。计算结果见表 4（部分计算结果略） 。 （五）我国各地区产业结构优化水平综合评价 旋转后的人才技术因子贡献率为 26.953%，规模效益因子的贡献率为 24.889%，表明各省（市）在优化调整产业结构过程中，人才培养与技术的协调匹配和规模经济效益起了主导作用。贡献率分别为 16.601%与 14.711%的环境资源因子和社会发展因子解释了，环境保护、资源合理利用以及社会和谐发展程度是产业结构合理优化不可忽视的影响
9、因素。各省（市）在 4 个评价指标中的排名存在一定的差距，但第一个因子的得分排名与总排名大体接近，主要归因于人才技术对产业结构优化的较大贡献率。东部地区的产业结构优化水平要整体优于中部与西部地区，排名靠后的云南、广西、湖南、海南等省份的多项因子得分均位于较低水平。 结论与建议 本文以我国 30 个省（市）为评价对象，在遵循产业结构优化评价指标体系构建原则的基础上，运用因子分析法从经济和社会可持续发展、环境和资源和谐发展以及人才与技术协调匹配三个层面构建我国省域产业结构优化评价指标体系。通过分析得出，在低碳经济下，人才培养力度、科技水平和产业结构高度化调整带来的规模经济效益对我国省域产业结构优化
10、升级起着决定性作用。随着经济高速发展，环境保护力度、资源合理配置状况以及社会稳定发展程度等因素也显著地影响整体优化效果。其次，我国省际间产业结构优化程度差异明显，优化水平整体上呈现出西低东高，并沿着西部、中部到东部地区逐渐升高。 综上分析，本文认为缩小东中西部地区之间发展差距的根本途径是缩小产业结构优化差距。首先，以科学发展观为指导，以低污染低能耗为基础的，具有中国特色的低碳发展道路是我国经济可持续发展的必然途径。其次，应将推进产业链向低碳化、服务化与高技术化转型作为基本调整路径。积极促进三大产业内部结构优化升级，加大产业低碳技术研发的投入力度， 改造传统高碳产业，优先开发新型、高效低碳技术。
11、此外，东部地区在优化产业结构、积极推动战略新兴产业发展的同时，应充分发挥带头示范作用，采取高技术产业转移、生产经验交流、人才交流以及禀赋资源共享等措施扶植产业结构低度化发展的地区。中西部地区通过提高自身的创新研发能力，逐步降低高碳产业特别是“重化工业”的比重，将自主创新、资源高效利用、社会稳定发展等影响因素同低碳经济下产业结构高技术化、服务化、低碳化的发展要求紧密结合起来（邱灵、方创琳，2010；Hiroshi Sakamoto，2011） 。 参考文献： 1.邓易元.经济全球化下的国家产业结构优化评估体系构建研究J.生产力研究，2011（6） 2.李博，胡进.中国产业结构优化升级的测度和比较分析J.管理科学，2008（2） 3.刘淑茹.产业结构合理化评价指标体系构建研究J.科技管理研究，2011（5） 4.邱灵，方创琳.城市产业结构优化的纵向测度与横向诊断模型及应用以北京市为例J.地理研究，2010，29（2） 5.Hiroshi Sakamoto. Provincial economic growth and industrial structure in China： An index approachJ.Regional Science Policy & Practice，2011， 3（4）
