黑龙江省发展低碳经济的动力因素体系构成1)

2015-03-06李爱琴曹玉昆朱震锋

东北林业大学学报 2015年2期

李爱琴曹玉昆朱震锋

(东北林业大学，哈尔滨，150040)

责任编辑:张玉。

低碳经济，是以低能耗、低污染、低排放为基础的经济模式［1］，是人类社会继农业文明、工业文明之后的又一次重大进步［2］，并已经成为环保、绿色、可持续的代名词。哥本哈根会议之后，国际社会日益达成共识，发展低碳经济成为应对气候变化的主渠道［3］。各个国家逐步对低碳经济发展模式展开深入而广泛的理论和实践研究，重点集中在碳排放的影响因素、低碳经济实现的制度安排、加快低碳经济发展进程的机制设计三个层面［4］。我国作为世界上最大、发展最快的发展中国家，粗放的经济增长方式使得我国付出了沉重的环境和资源代价［5］。为尽快实现以节能减排、资源节约、环境友好为特征的低碳经济转型，转变经济增长方式，我国在上述关键层面也展开了积极研究和探索［6］;重点是在充分结合地区资源优势及经济社会环境的基础上，有效定位推动低碳转型的关键因素，进而通过制度设计等手段增强关键因素对发展低碳经济的促进作用。

基于上述研究背景及国内针对低碳经济转型和发展的研究重点，本文选取我国东北老工业基地之一、经济增长的资源和环境代价特征明显、低碳经济转型迫切的黑龙江省作为研究对象，构建了由产业转型、政策扶持、技术创新组成的促进黑龙江省发展低碳经济的动力因素体系。依据黑龙江省175家工业企业的调查数据，运用结构方程模型方法对各动力因素的作用强度、作用机理展开实证分析，明确推动黑龙江省低碳经济转型和发展的动力机制;结合当前黑龙江省发展低碳经济的客观实际，参考实证分析结果，提出促进黑龙江省发展低碳经济的几点建议。

1 模型的理论基础与研究假设

1．1 模型的理论基础

根据低碳经济所具备的经济性、技术型特征以及低碳经济的基本内涵［7］，从技术、产业、政策层面确定了黑龙江省发展低碳经济的动力因素体系:政策扶持、产业转型、技术创新。通过构建上述动力因素构成的发展低碳经济的结构方程模型，探究体系内不同因素对发展低碳经济所具有的驱动效应及其作用机理，充分验证拟提出的黑龙江省发展低碳经济的动力因素体系构成的合理性。

政策扶持，是黑龙江省发展低碳经济不可或缺的关键因素。低碳经济实现转型及发展是宏观背景下地区资源的重新分配，需要地区范围内的政府、企业与个人等子系统的共同参与［8］。为此，政策工具所具备的强制力和宏观调配力，不仅是引导地区资源向节能减排方向流动的主要动力源，同时也是低碳经济能够持续发展的重要保障。

技术创新，是黑龙江省发展低碳经济的能力与手段的集中体现。低碳经济的核心是实现节能减排［9］，技术在这个过程中所扮演的角色贯穿始终，依靠技术革命与创新，追求最大程度提高能源利用效率和降低温室气体排放，是发展低碳经济的不竭动力。

产业转型，是黑龙江省发展低碳经济的具体方式，也是实现低碳经济转型的客观结果［10］。产业转型，是在低碳政策扶持与节能减排技术支持前提下，直接带动经济发展模式的深刻转变。

1．2 研究假设

根据黑龙江省发展低碳经济的动力因素体系基本构成及各因素的基本特征，结合实证分析的模型要求，对黑龙江省发展低碳经济的动力因素体系提出以下研究假设。

H1:产业转型→发展低碳经济。假设产业转型对黑龙江省发展低碳经济具有显著的正效应。

H2:技术创新→发展低碳经济。假设技术创新对黑龙江省发展低碳经济具有显著的正效应。

H3:政策扶持→发展低碳经济。假设政策扶持对黑龙江省发展低碳经济具有显著的正效应。

H4:技术创新→产业转型。假设技术创新对产业转型具有显著的正效应。

H5:政策扶持→产业转型。假设政策扶持对产业转型具有显著的正效应。

H6:政策扶持↔技术创新。假设政策扶持与技术创新之间具有显著的关联效应。

1．3 初始理论模型

根据设定的研究假设，通过定义拟构建的结构方程模型中的主要变量，进而得到初始理论模型。

1．3．1 变量定义

潜变量:包括内生潜变量和外生潜变量。将发展低碳经济作为内生潜变量，是各个动力因素发挥驱动效应的作用对象。将产业转型、政策扶持、技术创新3个动力因素作为外生潜变量，其具有影响和解释内生潜变量的主要作用，即产业转型、政策扶持、技术创新是对发展低碳经济具有解释效应的变量;后续实证研究中，通过对这种解释效应的精确测算，可得到3个动力因素对发展低碳经济的不同驱动效应。

观测变量:观测变量是潜变量的指标变量，也是对抽象的潜变量的特质反映和定量估计。其中:发展低碳经济，通过单位能耗产值、新能源应用、温室气体排放3个观测变量予以反映和估计;政策扶持，通过投资技术革命、经济环境优化、节能环保宣传3个观测变量予以反映和估计;产业转型，通过资源配置优化、装备结构升级、传统产业退出3个观测变量予以反映和估计;技术创新，通过技术创新环境、技术应用推广、人力资源储备、主动创新意识4个观测变量予以反映和估计。

1．3．2 模型构建

根据提出的研究假设和对模型中潜变量、观测变量的基本定义，给出初始黑龙江省发展低碳经济的动力因素体系结构模型(见图1)。

2 数据调查与统计

2．1 数据调查

“黑龙江省发展低碳经济的动力因素”调查问卷，采用随机抽样的方式，向黑龙江省哈尔滨市、齐齐哈尔市、牡丹江市、大庆市、七台河市、绥化市、鹤岗市的175家企业发放调查问卷;共计发放问卷250份，收回问卷220份，回收率88%。其中:无效问卷21份，问卷合格率79．6%。

2．2 数据描述

2．2．1 受访人员

对175家企业不同岗位的工作人员，分别从年龄段、学历、工作年限、岗位4个角度对受访企业人员的基本特征进行统计(见表1)。

表1 受访个人基本特征

图1 初始黑龙江省发展低碳经济的动力因素体系结构模型

从年龄结构看，＞30～50岁的受访者占76%，＞30岁以上占86%。鉴于调查问卷中问题设置，均是以程度作为打分参考，因此，受访者对问题能否尽可能准确判断十分关键，而年龄偏大在一定程度上反映了所调研企业的相关人员具备良好的自主认知和判断能力。

从学历来看，受访者专科居多，其次是本科，二者共占总的94%;一定程度上反映了175家企业总体人才特点。尽管每个受访者，并不能完全代表其所在企业的综合人力资源水平，但从整体看，黑龙江省各类型企业当前的人力资源特征依然以专科、本科生为主。

工作年限，直接反映了受访者对企业的了解程度。调查问卷设计的基本理念，是通过了解企业近年来在节能环保、减排等领域的技术革新、生产转型、低碳经济政策对企业产生的客观影响等，掌握企业发展低碳经济的实际水平。工作年限≤1 a的受仿者，只占总体的2%，对实证分析基本没有影响;工作年限＞1～3 a的受访者最多;工作年限＞5～10 a的受访者数量和工作年限＞10 a的受访者数量基本相当，共占总体的49%，接近一半的水平。最后2个工作年限的受访者长期在企业工作，对近10 a来企业在生产、技术、发展理念等方面都有着更为深刻的认识和理解，这对问卷能最大程度反映企业低碳经济的真实情况提供了切实保证。

岗位指标中，负责人(主要指的是副经理及以上级别)比例约20%，一线主管和财务人员共占总体的69%，3者共占总体的90%。这部分受访者，不仅了解企业的一线生产情况，而且从财务层面还可以掌握企业近年来的经济效益状况，对顺利完成调查问卷和提高调查问卷应答质量提供了担保。

2．2．2 受访企业

对175家企业在注册资本、企业性质、企业规模、产业类别、能源类别等方面展开调查(见表2)，其中企业规模指标还包括企业员工人数指标。

注册资本层面:＜1 000万元和＞1 000万元企业数量基本持平，相差不足1%。反映了黑龙江省受访企业一般具有较强资本实力和市场竞争力，具备实际开展节能减排能力(包括能耗技术升级、新能源利用等)。此外，根据175家企业总体注册额大的主要特征，认为依据各调研企业的调研数据，进行黑龙江省发展低碳经济的实证研究，具有一定代表性和可靠性。

企业性质层面:民营企业和国有企业比例，明显高于外资企业。其中:民营企业比例达到49%;而国有企业比例不及民营企业，与之相比差了18个百分点。可见，当前民营企业依然是市场中的重要参与者。根据国有企业近年来伴随改革和股份制改造等政策形势，尽管国有企业在数量上已经被民营企业绝对超越，但是，其规模和实力依然强于民营企业。

表2 受访企业基本特征

企业规模层面:中小型企业占绝大多数，数量上达到129家，占总体约74%;大型和特大型企业共46家，数量上明显低于中小型企业。说明当前中小型企业，是促进黑龙江省经济发展、活跃的主体，其关于低碳经济驱动因素的认知问卷的信息反馈具有很好的现实参考价值。

企业类别层面:三次产业比例，分别为24%、61%、15%。根据我国近年来稳步推进的三次产业低碳化的基本思路，二次产业低碳化过程中所涉及行业最多，包括交通运输、加工制造、建筑等。从这个角度看，实地调研的175家企业在产业类别上的数量分布是合理的，为提高获得有关发展低碳经济相关问题的调研数据的有效水平提供了条件。

能源类别层面:175家受访企业，主要消耗的能源包括水、电、石油和煤炭。电和煤炭是当前大部分企业的主要消耗能源。根据低碳经济的基本思想，即尽可能减少高碳能源消耗和碳排放，问卷调研对象中多数是以高碳能源作为企业的主要消耗能源，这对专门获取黑龙江省发展低碳经济过程中的一系列问题(如节能技术应用、研发和利用新能源等)提供了客观条件。

3 实证分析

Amos软件环境下，基于175家企业调查问卷数据，运用SEM对图1构建的初始结构模型展开实证分析。主要目标是完成对研究假设的显著性检验、探究不同因素对黑龙江省发展低碳经济的驱动效应以及各因素之间的关联效应，充分验证构建的黑龙江省发展低碳经济的动力因素体系构成及其内在作用机理的科学性和有效性。

3．1 问卷信度及效度检验

在进行结构方程模型分析前，首先对问卷进行信度和效度评价［12］。归纳国内外不同学者展开的关于信度和效度检验的相关研究，选择从构念信度、因素负荷量2个指标分别对问卷的信度和效度进行检验［13］。

3．1．1 信度检验

信度是测验结果一致性、稳定性及可靠性的评价指标之一。其中:探索性因素分析，以内部一致性α系数作为信度指标;而验证性模型则，通常采用构念信度(又称组合信度)检验潜在变量的信度水平。一般组合信度值在0．60～0．70之间，说明构念信度佳，即测量指标间有高度的内在关联存在，其要测得的潜变量特质差异性小;若在0．70以上，则说明构念信度良好。采用Exps组合信度测算软件对模型构念信度进行测算，得到4个潜变量的构念信度系数值分别为0．944 3、0．889 2、0．888 5、0．913 3。构念信度指标值均在0．70以上，表明问卷的全部潜变量的构念信度指标符合结构方程模型的使用规范。

3．1．2 效度检验

归纳国内外不同学者展开的关于效度检验的相关研究，选择因素负荷量(或称因素载荷量)指标进行效度检验［13］，这里的效度主要指的是聚敛效度。

一个潜变量对其各测量变量有高的负荷量，表示这些测量变量可以有效反映一个共同因素，即对应的这个潜在变量，其评定的主要内容是因素负荷量路径系数均达到显著水平，因素负荷量的数值高于0．50，理想状态是0．70以上，且因素负荷量的取值范围在－1．00～+1．00之间。因素负荷量的获得方法，是运用SPSS18．0软件中的因子分析功能得到。具体见表3得到的不同观测变量的因素负荷量。

表3 不同观测变量的因素负荷量

根据表3给出的主成分分析结果，13个观测变量的因素负荷量均大于0．71。说明个别潜在变量可以解释观测变量的变异量均大于50%，即每个潜变量的观测指标可以有效反映其对应的潜在特质，调查问卷的总体效度符合结构方程模型的使用规范。

3．2 模型估计与评价

在完成对问卷信度及效度检验基础上，综合运用SPSS18．0与Amos软件对图1构建的初始理论模型进行首次拟合，得到标准化模型拟合结果(见图2)。

图2 首次拟合后标准化路径系数

如图2所示，根据首次拟合后得到的各变量之间标准化路径系数，初步判定原研究假设H1～H6得到验证;不同变量之间具有预期的关联关系和关联效应。但还需要进一步对拟合结果进行适配度评价，检验假设理论模型与调查数据之间是否良好适配，以确保原研究假设能够得到充分验证。参考国内外相关学者研究得出的结构方程模型拟合适配度评价指标体系，将其与首次模型的拟合结果进行对比判断，得到首次模型拟合的适配度评价结果(见表4)。由表4可见，除简约适配度指标均符合适配标准外，绝对适配度指数中的卡方自由度比值、GFI值、AGFI值，以及比较适配度指数中改的NFI值、RFI值，均未符合结构方程模型适配标准，首次拟合中假设理论模型与调查数据适配度严重不佳，需要进行模型修正。

表4 首次模型拟合的适配度评价结果

3．3 模型修正

模型修正的基本原理，是从上一步模型拟合结果中未显著的参数估计入手，结合理论常识与客观实际，逐步调整结构模型中的路径关系，且每次路径调整都需要重新进行拟合适配度评价，直到拟合结果实现良好适配。按照上述思路，参考模型首次拟合后的路径系数估计结果，对初始结构模型进行逐步修正，最终得到实现假设理论模型与调查数据良好适配的修正模型(见图3)。修正后的结构模型，舍弃了N2(技术创新)与N1(发展低碳经济)、N4(技术创新)与N1(发展低碳经济)之间的路径关系，以及N3(产业转型)的一个观测变量N33(传统产业退出)。修正后符合适配标准及相关理论实际的模型拟合结果(见表5)。由表5可见，模型修正后，各项拟合适配度指标均符合良好适配标准。根据提出的研究假设，参考模型修正结果，原假设H2、H3未能得到验证，即技术创新和政策扶持对发展低碳经济并没有直接的显著效应，但间接效应是存在的。其它4个模型假设得到验证，即产业转型对黑龙江省发展低碳经济具有显著的正效应;技术创新和政策扶持对产业转型具有显著的正效应;政策扶持与技术创新之间具有显著的关联效应。

图3 模型修正后的标准化路径系数数

表5 修正模型拟合的适配度评价结果

此外，图3中也具体标注了模型修正后潜变量之间、潜变量与观测变量之间的标准化路径系数，实现了对黑龙江省发展低碳经济的动力因素体系构成中，各因素间关联效应水平及动力因素驱动效应水平进行测算的研究设想。其中，各因素间的关联效应水平:N2对N3的直接效应为0．34，N4对N3的直接效应为0．63，N2与N4之间的关联效应为0．75。各动力因素对发展低碳经济的驱动效应水平:N3对N1的直接驱动效应为0．93，N2及N4对N1的驱动效应是间接的，通过测算分别为0．76、0．82。

4 讨论

4．1 产业转型是推动黑龙江省发展低碳经济的主要动力

根据图3显示的最终模型拟合结果，可以分别得到各个潜变量对发展低碳经济的综合效应E为:E3对1=0．93;E4对1=0．82;E2对1=0．76。显然，E3对1＞E4对1＞E2对1，产业转型对黑龙江省发展低碳经济具有直接的、最大的影响和作用。黑龙江省低碳经济每增加1单位经济产出，其中93%是由产业转型促成。尽管技术创新和政策扶持对发展低碳经济的动力效应也比较突出，分别为0．82和0．76;但一方面，该效应水平依然低于产业转型;另一方面，技术创新和政策扶持对发展低碳经济所起到的驱动影响是间接的，是通过产业转型这个中介而发挥作用的。在第一次、第二次模型修正过程中，对上述间接影响提供了实证论据。

启示:在增强黑龙江省未来发展低碳经济的过程中，应深入探究如何尽快对低碳领域相关产业进行装备升级、技术改造、结构优化以及改善经济社会资源的配置效率等，从而提高低碳产业转型升级的步伐和效率，进而改善低碳经济本身的发展状态，包括提高经济效益产出、促进经济社会协调发展等。

4．2 产业转型是其他因素驱动黑龙江省发展低碳经济的核心载体

最终适配的结构模型中，产业转型是一个中介变量，具有显著的中介效应［14］。中介变量一般是需要通过严格的验证程序予以证明［15］，而此处仅从理论层面对产业转型所处的空间位置进行作用分析，并不关注中介效应大小。产业转型扮演了发展低碳经济动力机制中的载体角色，而政策与技术则仅是实现发展低碳经济的工具和手段。除了产业转型本身对发展低碳经济的推动作用之外，还承载了政策扶持和技术创新对发展低碳经济的推动作用。

启示:认清产业转型与二者之间的重要联系，然后考虑如何借加快低碳产业转型升级，最终实现对黑龙江省发展低碳经济的有效推动。

4．3 政策扶持与技术创新是促进发展低碳经济的最佳组合

根据模型拟合结果，政策扶持与技术创新之间具有显著的关联效应。

定性看，积极出台和实施有利于发展低碳经济的相关政策体系的同时，也从经济环境、社会大众环保意识以及资金等领域对节能减排的技术创新提供了生存条件;反之，技术创新的丰富内容，也对如何制定有效的激发和扩大节能环保经济活动的政策法规具有一定诱导作用。二者是相辅相成的。

定量看，如没有二者之间关联效应，则彼此对发展低碳经济效应都减小了:E'4对1=0．59;E'2对1=0．32。显然，E4对1=0．82＞E'4对1=0．59;E2对1=0．76＞E'2对1=0．32。因此，只有政策扶持与技术创新配套实施，才能进一步提高对其发展低碳经济的推动作用。

启示:在制定促进黑龙江省发展低碳经济的策略体系时，建议对如何增强政策扶持和技术创新二者之间的有效协同提供相应的配套保障制度设计，从而进一步提高其推动黑龙江省发展低碳经济的动力机制的综合效率。

4．4 三大动力因素的动力源泉各有侧重

不同动力因素的动力源泉，指的是各潜变量下对应的观测变量。比较图3显示的各个观测变量与对应的潜变量之间的标准化路径系数，得到:资源配置优化，是产业转型动力效应的主要源泉;经济环境优化，是政策扶持动力效应的主要源泉;技术应用推广，是技术创新动力效应的主要源泉。

启示:在针对不同动力因素进行对策设计时，必须进一步考虑微观层面的对策作用重心。一是在增强低碳产业转型升级的对策设计时，必须优先考虑如何进一步优化各项社会资源向节能减排方面的转入和流出，同时协调各行业间的资源配置平衡;二是在加大有利于发展低碳经济的政策扶持力度时，须将如何进一步优化整个市场经济环境的运行效率及竞争秩序方面的政策设计摆在优先地位;三是在全面推进我国科研创新实力的背景下，如何进一步提高围绕节能减排技术的研发和应用水平。

5 结束语

积极发展低碳经济，已经成为当前各个地区推进经济转型、推进生态文明建设的重要举措。初步完成黑龙江省发展低碳经济的动力因素体系构建，包括政策扶持、技术创新、产业转型;并基于对黑龙江省175家企业调查数据的实证分析，阐述了政策扶持、技术创新、产业转型3类因素对地区发展低碳经济的推动作用，探究了各动力因素对促进低碳经济转型发展的作用机理、因素间的关联效应等。为今后黑龙江省在政策设计、产业转型优化以及技术创新等方面大力推进低碳经济发展提供了思路与建议。

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