低碳竞争力评价指标体系的构建

卢愿清，史 军

（南京信息工程大学 气候变化与公共政策研究院，南京 210044）

1 低碳竞争力的内涵

全球气候变化已经成为影响整个人类发展的重要因素，对人类经济社会发展条件造成巨大影响。低碳未来已经逐渐成为全球共识，各国均承认全球气候变化需要采取积极措施来加以应对。可以预见，随着碳减排压力日益增大，碳排放将会对各国的经济产生较大影响。对于生产过程来说，低碳未来要求产品生产过程中所产生的碳排放需要付出成本。对于经济体的成员来说，产品碳排放降低给他们带来财富增长的同时，也可能给他们带来更为美好的自然环境，实现自身福利的提升。

低碳竞争力的概念是一个新兴概念，与竞争力相比，国内现有文献存量不多。气候研究所与英国第三代环境主义组织(E3G)[1]最先提出了低碳竞争力的说法，他们认为“低碳竞争力是国家在低碳未来中为其人民创造物质财富的能力”。Lee和MacGillivray[2]认为“低碳竞争力是经济体通过低碳技术、产品与服务创造持续经济价值的能力”。本研究将低碳竞争力定义为“低碳未来下，区域从事低碳生产与服务，创造持续繁荣并实现人民福利提升的能力”。这一概念强调以下3点：

（1）低碳生产的能力。低碳竞争力是以低碳为限制条件的。从生产的角度看，低碳竞争力是区域在低碳情景下良好生产的能力，即区域内的企业（产业）能够以更低成本（低碳）生产产品的能力。

（2）持续繁荣的能力。碳减排与地区繁荣是并行不悖的，即碳减排不是以地区衰退为代价的，低碳未来是持续繁荣的未来。低碳竞争力意味着企业（产业）能够适应低碳生产要求并持续创造财富的能力。

（3）人民福利提升的目标。低碳经济基于改善人类环境与生存状态的美好理想，低碳竞争最终需要提升人类福利。企业（产业）的低碳生产，在创造财富的同时，能够改善人类居住与生活环境。

2 低碳竞争力评价指标体系的理论构建

从国际国内的文献成果来看，低碳竞争力的构成要素各有差异又彼此联系。E3G[1]将低碳竞争力指数变量分为三大维度：区域结构、早期准备、未来繁荣。“气候竞争力指数”[2]包括气候当责指数和气候行动指数。潘家华[3]提出了低碳产出、低碳资源、低碳消费、低碳政策、人类发展水平五大维度。徐建中[4]认为低碳竞争力系统包括低碳创新系统、低碳生产系统、低碳管理系统、低碳支撑系统和低碳文化系统等。陈思果[5]提出能源结构、消费需求、产业结构、竞争战略规划、政策导向以及参与机会六大维度。总结以上文献及专家调查结果，本研究将低碳竞争力分为四大因素：低碳生产竞争力、低碳科技竞争力、低碳生活竞争力、政府作用竞争力。

2.1 低碳生产竞争力

低碳生产竞争力是对区域当前低碳经济发展状况进行宏观性的评定。低碳化是低碳经济的重要标志。麦肯锡全球研究所（MGI）的研究表明碳生产力提高是2050年CO2浓度控制目标实现的必然途径[6]，《布莱尔报告》也把碳生产提高作为低碳经济转型的具体目标。因此，从本质上说，碳生产力是低碳经济表现的核心。低碳经济表现为以碳生产力或者碳产出为核心的宏观要素组合。低碳生产竞争力的指标主要包括：单位GDP能耗、单位GDP碳强度、工业碳强度、单位工业增加值能耗。

2.2 低碳科技竞争力

低碳科技是低碳基础准备的主要方向，它也反映了一个地区低碳经济转型的基础条件，它决定着该地区转向低碳经济的可能性与速度。低碳经济发展过程中，低碳能源开发、能源效率提升、高新技术产业发展等都需要新的低碳技术与人力资本支持，甚至朝向低碳经济的硬性转型反而会伤害当前经济的发展，不但不利于竞争力的提升，反而会降低已有的区域竞争力。基于此，低碳科技竞争力选取的指标主要包括：科技人员、数科研经费、申请专利数、高新产业出口额。

2.3 低碳生活竞争力

低碳竞争力是以区域民众财富增长与生活品质上升为前提及终极目标的，这也是区域竞争力的源动力，它这一终极目标可以为区域竞争提供充足的人力资本与竞争欲望，也为区域可持续发展提供了基础。低碳竞争力必须满足两大要素的同时实现，一是经济财富的增长，二是生活环境与品质的提升。低碳竞争力概念的提出本身就是基于发展理念的变革，这一理念尤其重视经济发展与环境保护的同步进行。低碳生活水平作为低碳竞争力的重要元素必须加以考量。低碳生活竞争力主要通过居民收支、居民环境质量两个方面来加以体现。低碳生活水平的指标主要包括：人均碳排放、森林覆盖率、农村恩格尔系数、城市恩格尔系数。

2.4 政府作用竞争力

政府在促进地区低碳经济发展方面有着不可替代的作用，其主要作用是政府参与及影响力量。政府可以制定前瞻性的低碳经济发展计划，为低碳经济的发展创造初始条件，也能保障、规范低碳经济发展中的良性竞争与稳定发展。另外，政府可以为低碳经济转型提供良好的公共环境与基础，包括人力资本培养、低碳技术推动，也为地区民众的生态环境保护提供基础支持。中国尚没有关于地方政府经济影响力的权威报告。为这一解决这一困难，研究选取了政府的公共事业投入作为影响力的替代指标，这一代替实现了指标选取的客观性与量化，但也存在着代表性不足的问题，有待以后改进。其主要包括：教育经费额度、社保经费额度、环保经费额度。

表1 低碳竞争力指标体系、含义

3 低碳竞争力评价指标体系的量化分析

3.1 数据的预处理

能源数据来自中国统计年鉴（2009、中国能源统计年鉴（2009）及中国科技年鉴（2009）。计算能源碳排放量时采用能源消费总量（非终端能源消费量）（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、炼厂干气、天然气、其他石油制品、其他焦化产品，热力与电力）的计算方法，主要基于四个原则：（1）能源消费量采用标准量，非标准量的数据转换为标准量；（2）本地热力与电力的能源消耗已经涵盖于能源消耗总量中，对于外来电部分采用中国电网因子加以测算（表2）；（3）基于“哪里使用哪里计算”的原则；（4）碳排放量的计算包括能源运输的损失量。

能源消费碳排放量计算采用IPCC指南（2006）[7]的方法，其公式为：

其中E为能源碳排放量，KG；Qi为能源i的消费量，KG；NCVi为能源i的净发热量，GJ；EF为碳排放系数，kg/GJ。统计年鉴的单位为万吨，将之按照中国统计年鉴所提供的能源折标准煤参考系数将之折算为标准煤，然后以1×104吨标准煤等于2.93×109GJ的换算标准，将各省能源消耗量转换为热量，碳排放系数采用IPCC默认值（2006）[9]。碳强度为衡量碳生产率的指标，指单位GDP的碳排放量（吨/万元）。

各指标数据进行无量纲化与一致化处理。指标一致化处理是将初始逆指标的原始数据化为正指标，本处采用取倒数的方法。无量纲化则采用标准化的处理方法。

表2 中国电网因子

3.2 指标体系实证分析

将低碳竞争力4因素的量化指标进行因子分析，首先进行KMO和Bartlett检验（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，采用正交旋转法对因子进行转换，结果显示：成份1的初始特征根为6.383，旋转后解释了29.462%的总变异；成份2的初始特征根为2.758，旋转后解释了总变异的23.129%；成份3的初始特征根为2.412，旋转后解释了总变异的16.702%；成份4的初始特征根为1.23，旋转后解释了总变异的15.921%，4成份总共可解释累积85.214%的总方差（表4），因子提取较为成功，原始提取与旋转提取均提取了4个公共因子。通过对旋转后的因子载荷的分析（表5），可以得出4因子的具体成分，发现因子分析结果与理论模型一致，4因子的统计意义与现实意义均有合理的解释，进而确立低碳竞争力的指标体系（表1）。

表3 KMO和Bartlett的检验

表4 解释的总方差

表5 旋转后的因子载荷矩阵

4 总结

低碳生产竞争力、低碳科技竞争力、低碳生活竞争力、政府作用竞争力所组成的低碳竞争力，在概念体系与量化结果中具备明显意义，可以为低碳竞争力的评价提供较为可靠的指标体系。4因素对于低碳竞争力的贡献率依次为低碳科技竞争力、低碳生产竞争力、低碳生活竞争力、政府作用竞争力。从研究结果可以看出，科技的发展是低碳竞争力的核心要素，低碳能源的开发与利用、能源利用率的提升、高新产业的发展都需要科技的大力介入。没有充分的科技投入与科技人才基础，发展低碳经济，提升综合竞争力的目标就很难实现。

[1]The Climate Institute and E3G.G20 Low Carbon Competitiveness Re⁃port[Z].2009,（12）.

[2]Lee,H.,MacGillivray,A.，Begley,P.，Zayakova,E.The Climate Competitiveness Index 2010[J].Account Ability，2010,(44).

[3]潘家华，庄贵阳，郑艳等.低碳经济的概念辨识及低碳城市衡量指标体系[J].中国人口·资源·环境,2012,(8).

[4]徐建中.区域低碳竞争力系统结构研究[J].科技进步与对策,2011,(12).

[5]陈晓春，陈思果.中国低碳竞争力评析与提升途径[J].湘潭大学学报(哲学社会科学版),2010,(9).

[6]Beinhocker et al.The Carbon Productivity Challenge:Curbing Climate Change and Sustainable Economic Growth[R].Mckinsey Global Insti⁃tute,2008,(6).

[7]IPCC.2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Invento⁃ries Volume.