气候变化背景下中国低碳制造发展研究

宋 平，李长顺，唐德才，李萌萌

(1.南京大学，南京210093;2.福建省气象局，福州350001; 3.南京信息工程大学，南京210044)

气候变化背景下中国低碳制造发展研究

宋 平1，李长顺2，唐德才3，李萌萌3

(1.南京大学，南京210093;2.福建省气象局，福州350001; 3.南京信息工程大学，南京210044)

制造业是我国经济发展的重要支柱，也是实现低碳减排的主要战场。建立低碳制造评价指标体系，结合主成分分析法和层次分析法，可对我国制造业的低碳发展进行定量的研究评价，并从制造业低碳经济、低碳技术和低碳环境三方面分析对碳排放的影响。我国的低碳制造水平整体呈上升趋势，未来，我国的制造业既要保持高速发展，同时也要向低碳经济转型，发展低碳技术，调整能源结构。

低碳制造;碳排放;低碳制造评价指标体系;主成分分析法;层次分析法

一、引 言

联合国政府间气候变化专门委员会(简称IPCC)在最近的一次报告中再次指出:人类在近一个世纪以来使用大量的化石燃料，排放出了大量的二氧化碳等多种温室气体。由于这些温室气体对来自太阳辐射的可见光具有高度的透过性，对地球反射的长波辐射具有高度的吸收性，所以说，人类活动仍然是导致全球气候变暖的最主要因素。［1］

李廉水、杜占元明确指出，要达成全面建设小康社会的目标，很大程度上要依赖于我国制造业的发展。［2］潘雄峰认为，中国已成为世界制造业大国，并且制造业的碳排放量已占全国碳排放总量的80%以上，准确分析和计量导致制造业碳排放增长的因素是促进制造业减排的有效途径。［3］邹玉娟指出，低碳化有不同的层次，我国制造业的低碳化发展属于低碳产业的范畴，而低碳技术是发展制造业的动力之一。［4］巢惟忐等基于DSR模型建立了三维的低碳经济评价指标体系，并利用主成分分析法对长三角地区的制造业和低碳经济进行了定量研究。［5］孙宁采用LMDI分解分析方法，定量探讨了2003年至2008年影响制造业30个分行业二氧化碳排放的主要因素，证明技术进步具有显著的碳减排效应。［6］段向云、张英华剖析了我国制造业低碳化的瓶颈，为我国制造业走低碳化道路提出了建议。［7］

目前的研究都是针对国家层面的碳排放数据，缺乏对某一具体产业的分析。本文主要针对制造业进行分析，利用主成分分析法和层次分析法对已设定的评价指标体系进行解释与分析，探讨低碳经济、低碳技术以及低碳环境对碳排放的影响，并从经济发展、低碳技术和低碳能源三个方面提出建议。

二、低碳制造实证模型

(一)低碳制造评价指标体系的设立

低碳制造的发展，是综合评价制造业低碳经济发展的一个复杂体系，可以理解为制造业以低碳化为主要特征的产业可持续发展道路，因此，单一的指标不能充分评估低碳制造的程度。为了评价当前我国制造业在实现低碳制造这一目标的过程中，所处的发展阶段、存在的差距以及可以采取的改进措施，应充分考虑经济、技术、环境三者之间的关系。根据现有的统计数据资料，依据低碳制造的内涵建立一个包括目标层、准则层、指标层在内的低碳制造发展水平评价指标体系。目标层即低碳制造评价指标体系。准则层包括低碳经济U1、低碳技术U2、低碳环境U3。指标层则更具体(参见表1):低碳经济U1包括制造业行业年总产值(亿元)U11，制造业行业总资产贡献率(%)U12，制造业行业外商直接投资额(亿元)U13，制造业行业就业人数(万人)U14;低碳技术U2包括制造业行业碳排放强度(吨二氧化碳排放量/元)U21，制造业行业能源强度(万吨标准煤/万元)U22，制造业行业R＆D经费内部支出总额(亿元)U23;低碳环境U3包括制造业行业工业废水排放达标率(%)U31，制造业行业工业二氧化硫去除率(%) U32，制造业行业工业固体废弃物综合利用率(%)U33。

根据指标的内涵，指标被分为正向指标和负向指标，在表1中已有标注。其中正向指标越大表示其低碳水平越高，负向指标越小表示其低碳化越好。例如碳排放强度，其数值越小，说明制造业低碳生产力越高，低碳经济的发展水平也相对较高。因此在计算时还需要对负向指标正向化。

表1 低碳制造发展水平评价指标

(二)数据来源处理

本文应用的基础数据源自2000年—2013年的《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》等，其中低碳经济的数据来源于《中国统计年鉴》(2000—2013)，能源数据采用国家统计局工业交通统计司编撰的《中国能源统计年鉴》(2000—2013)。对逆向指标本文采用倒数变换法将其转换为正向指标，即

(三)主成分分析法和层次分析法

1.主成分分析法

主成分分析也称为主分量分析，是一种通过降维来简化数据结构的方法［8］，其步骤主要如下。

(1)建立指标体系的原始数据矩阵。假定有n个样本，每个样本共有p个变量，构成一个n×p阶的数据矩阵:

(2)对指标进行标准化处理。为了消除变量的不同量纲带来的影响，需要对原始数据 Xj= (X1j，X2j，…，Xnj)T进行标准和处理，其公式为:z=。通过标准化，使得均值为u，标准差为σ的原变量转化成均值为0、标准差为1的新变量。

(3)计算相关系数矩阵R:

(4)计算特征值与特征向量。解特征方程|λI-R|=0，求出相关矩阵R的特征值，并使其按大小顺序排列。

(5)经过上面三个步骤，得出准则层的权重，解释其经济意义。

(6)求出各个主成分的得分，并利用线性加权的方法计算综合得分值，对研究对象进行排序。

2.层次分析法

层次分析法的基本原理是根据每个措施的特性排列组合，得出优劣次序，以优劣次序作为决策的客观依据。通过逐步分析目标问题中的不同因素来划分不同层次，高层次为目标层，中间层次为准则层，低层次为目标层。［9］

(1)构造判断矩阵。根据层次结构模型来构造判断矩阵，按照特定的准则分别对每层的不同要素进行两两比较，判断矩阵元素的值的大小，进一步构建评价指标体系的判断矩阵。对处于同一层次的各元素进行两两比较，得到在该指标层上对于上一级指标层的判断矩阵A-B。在实际问题中，求解时要注意，计算判断矩阵最大特征值对应的特征向量，对得出的每层要素的权重值要进行一致性检验。设n个事物构成一个整体，其总和为1，分量向量为w，X为通过两两比较所建立的判断矩阵。如下所示:

U=(Uij)n×n，其中

权重是用来表明评价元素在所在层次中相对重要度的数据，为此求出判断矩阵 A的特征向量V:V=(v1，v2，…vn)。

(2)一致性检验。一次性检验的具体步骤首先算出一致性指标其次按照表2所示1至9阶判断矩阵的平均一致性指标RI的值。

表2 一致性检验不同纬度对应的RI值

上表中，对于1、2阶判断矩阵，RI只是形式上的，因为1、2阶判断矩阵总是具有完全一致性，当阶数大于2时，判断矩阵的一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI之比称为随机一致性比率，记为CR。当时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，反之需要对判断矩阵做适当的调整。

(3)确定权重。当判断矩阵满足一致性时，对特征向量进行规范化处理，得到的规范化特征向量w=(w1，w2，…，wn)T，就是各个指标的权重值。

某一评价元素的组合权重是该元素的权重和上一级元素的组合权重的乘积值，由最高级开始，依次往下递推计算。

三、实证结果分析

(一)制造业低碳经济发展状况分析

1.相关系数计算

按照上文建立的评价指标体系，参照相关数据，计算相关系数矩阵并利用统计分析软件SPSS20.0进行统计分析，得出U11与U12、U13的相关系数分别为0.951、0.98，制造业行业总资产贡献率与制造业外商直接投资额的相关系数为0.922，它们的绝对值都大于0.9，表明这些指标之间有较强的相关性。所以通过对这些指标进行主成分分析，能够得出代表制造业低碳发展水平的主成分因子。

2.巴特利特球度检验和KMO检验，判断是否适合进行因子分析

运用SPSS20.0软件进行巴特利特球度检验和KMO检验，得出巴特利特球度检验统计量观测值为35.926，相应概率P为0。KMO检验值为0.671，大于0.5，因子分析结果可以接受。

3.样本相关矩阵的特征

样本相关矩阵的特征值即主成分的方差贡献率，特征值的大小决定了主成分对子系统的解释能力，其值越大代表性越强。SPSS20.0软件数据处理结果得出第一主成分特征值大于1，且其贡献率已达到89%，说明已经保留原有指标89%的信息。其中主成分的方差贡献率表示主成分方差占原有变量总方差的比重。

4.确定主成分个数

由步骤3得出第一主成分能够表明全部指标的信息，所以在低碳经济水平指数的计算中只取了第一主成分，计算出相应的主成分得分系数: U11为 0.989，U12为 0.971，U13为 0.954，U14为0.854。

5.计算各主成分得分和综合得分

主成分得分是由其单位特征向量中的元素与相应的标准化变量线性组合而成。根据线性回归法算出主成分得分系数:F1=0.989U11+ 0.971U12+0.954U13+0.854U14。SPSS20.0软件根据主成分得分函数计算每个样本的主成分得分，计算综合得分时，应给不同主成分以不同的权重，本文以主成分的方差贡献率作为其权重，其公式为: F1'=0.890 1F1，得出2003年—2012年低碳经济水平综合得分，依次为:-1.49、-0.37、-0.72、-0.34、0.18、0.53、0.54、1.33、1.35、1.4，见图1。

图1 2003年—2012年我国制造业低碳经济发展水平主成分和综合得分趋势

由图1可以看出，我国制造业低碳经济总体呈良性发展态势。由于2004年国家开始重视低碳发展，进行产业调整，造成部分制造业产业突击消耗能源，导致2005年我国低碳经济水平综合得分稍有下降，自2005年后我国制造业低碳发展水平稳步上升。2008年受到国际金融危机的影响，2008年和2009年我国低碳经济发展较为平缓，2010年之后又呈平稳上升趋势。

(二)我国制造业低碳技术发展状况分析

1.由巴特利特球度检验和KMO检验可知，KMO检验值为0.656，大于0.5，则因子分析结果可以接受。P值接近0，我们认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著性差异。

2.由R的特征值、贡献率和累积贡献率可知，第一主成分的特征值为2.628，大于1，且主成分的贡献率为87.589%，能够反映低碳技术内部指标信息，所以在我国制造业低碳技术综合指标测算中只取第一主成分，并计算其对应的主成分系数。在第一主成分中，制造业行业碳排放强度倒数、制造业行业能源强度倒数、制造业行业R＆D内部支出经费总额的系数均在0.95以上，可以说明第一主成分很好地反映了制造业低碳技术发展水平，低碳技术发展水平综合得分为0.875 89F1，2003年—2012年低碳技术综合得分依次为:-1.20、-0.74、-0.72、-0.36、0.18、0.87、0.52、1.22、1.28、1.32，见图2。因此首先需要对原始数据进行同向处理，本文采

图2 2003年—2012年我国制造业低碳技术水平主成分和综合得分趋势

从图2可以观察到，2003年到2012年的数据是逐年升高的，在2008年到2009年之间有小幅波动，这是因为受到金融危机的一定影响。制造业低碳技术综合指数在大方向是朝上的，我国制造业在节约能源、提高能源利用率方面有所提高，但基于目前经济发展的程度，有一些波动在所难免。总体而言，我国制造业低碳技术水平正在逐步提高。

(三)我国制造业低碳环境发展状况分析

国内外研究表明，减缓气候变化和节能减排的成效、环境保护之间具有协同效应，环境的改善与温室气体减排是同步的。［10］根据上文建立的评价指标体系，运用SPSS20.0软件分析我国制造业2003年—2012年的低碳环境发展水平(具体步骤与低碳经济发展水平分析类似)，可以得出以下结论。

1.由KMO和巴特利特球度检验，可知KMO值为0.763，大于0.5，因子分析结果可以接受;巴特利特球度检验统计量观测值为15.391，相应概率P为0.02。如果显著性水平α为0.05，则由于概率P≤α，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著性差异。

2.第一主成分特征值为2.715，大于1，其贡献率为90.499%，基本能反映低碳环境指标信息。所以本文在中国制造业低碳环境综合指数测算中只取第一主成分。在第一主成分中，U31、U32、U33的系数均在0.95以上，第一主成分能够很好地反映2003年—2012年我国制造业低碳环境的友好程度。低碳环境水平综合得分为0.904 99F1，得到2003年—2013年制造业低碳环境综合得分依次为:-1.35、-0.77、-0.61、-0.54、0.22、0.40、1.05、1.19、1.29、1.35，见图3。

图3 2003年—2012年我国制造业低碳环境水平主成分和综合得分趋势

从图3可以看出，2003年到2012年我国制造业一直在努力降低对环境的污染，随着技术的进步和发展，制造业对环境的污染会进一步降低。

(四)层次分析法的综合评价

以上步骤计算了低碳制造业发展的各个子系统的综合得分，用层次分析法求出准则层的权重，进一步得出2003年—2012年我国低碳制造的综合发展指数。

本文利用层次分析法对低碳经济、低碳技术、低碳环境进行分析，逐层写出比较判断矩阵。剔除判断矩阵中偏激的信息，最终得出较为合理的判断矩阵，如表3所示。

表3 层次分析法权重

通过判断矩阵，计算出三个准则层的权重，分别为0.345 8、0.422 4、0.231 8。其一致性比例为0.038 6，满足，具有满意的一致性，得出其特征向量是可取的。

其中Um为第m年低碳制造发展综合评价指数，wi为各个准则层的权重值，Unm为第m年低碳制造发展第n个指数值。综合上文的计算值，可以得出我国逐年低碳制造发展的综合指数，并作出2003年—2012年我国低碳制造发展水平趋势，见图4。

图4 2003年—2012年我国低碳制造发展水平趋势

由图4可以看出，我国低碳制造水平呈上升趋势，说明我国制造业在经济持续发展的前提下，能同时注重节能减排，提高能源利用率，降低碳排放强度，总体呈现良好的发展趋势。

四、结论及政策建议

制造业是我国经济发展的重要支柱，也是减排的主要战场，无论是在低碳技术还是经济发展方面都有进一步改进的必要，因此，我国的低碳制造业具有很大的潜力。

(一)低碳经济发展是低碳制造发展的保障

低碳经济实质上是建立在低能源消耗，低二氧化碳排放基础上的经济发展模式。是在全球资源和能源约束条件下，以最少的资源供给，最低的环境污染，创造更多的经济价值。制造业作为我国经济的重要支柱，其发展直接影响我国整体经济发展。低碳制造是以经济可持续发展为前提的，同时肩负着低碳和经济发展的双重任务。因此对于我国制造业来说，既要保持高速发展，同时也要向低碳经济转型，这是一个长期发展的过程。

(二)低碳技术是低碳制造发展的支撑

低碳技术是低碳制造发展的推动力量，是降低碳排放强度和能源强度的主要途径。我国低碳制造可以通过两种方式来获取低碳技术，第一种是自主创新。由于技术创新具有不确定性，周期长、成本高、市场风险大，对政府和企业的投资要求很高。第二种是通过技术学习、技术模仿，在使用技术的过程中创新。这种方式的优点是学习周期短，缺点是成本高昂。［11］所以我国制造业应当在引进吸收先进的低碳技术的同时，积极开发节能技术，提高能源的利用率。要将碳排放强度和能源强度作为产业发展的重要指标，激励企业使用节能减排技术，创造良好的低碳制造环境。

(三)低碳能源是低碳制造发展的动力

我国的能源相对匮乏，制造业的发展在很大程度上受到能源的约束。随着制造业的快速发展，我国能源问题、环境问题日益严峻。加大能源结构的调整力度、发展新能源已经受到越来越多的重视。我国要形成多元化的能源结构，利用太阳能、风能等零碳能源，大力改善现有的能源结构，通过加强国际能源合作、开发新技术、促进清洁煤的高效利用等途径，降低碳排放强度。

通过对低碳制造业的定量分析和综合评价，发现我国制造业正往低碳发展的目标前进，但由于技术、资金及政策方面的影响，低碳发展速度比较缓慢，需要结合现有情况，进一步促进低碳制造业的健康发展。

［1］IPCC.Climate Change2013:Synthesis Report［EB/OL］.http:// wenku.baidu.com/link?url=R0li8rP5bWswVvjKP0IDWmyf0n 6yzM_kD28bAsYAW0YDj3R6BWTfYZKTnKYVDoZJlENEsT4 49lwCf1QyC8pd654ryF7uQZui3gMVkYi9kuq.气候变化国家评估报告编写委员会.气候变化国家评估报告［M］.北京:科学出版社，2007:380-385.

［2］李廉水，杜占元.中国制造业发展研究报告2011［M］.北京:科学出版社，2011.

［3］潘雄锋，舒涛，徐大伟.中国制造业碳排放强度变动及其因素分解［J］.中国人口·资源与环境，2011，(5).

［4］邹玉娟.“低碳化”与中国经济可持续发展［J］.生态经济，2010，(7).

［5］巢惟忐，孙宁，米卫红，段项锁，王芳.长三角制造业的低碳经济发展状况与对策——基于DSR模型的评价研究［J］.华东经济管理，2012，(1).

［6］孙宁.依靠技术进步实行制造业碳减排——基于制造业30个分行业碳排放的分解分析［J］.中国科技论坛，2011，(4).

［7］段向云，张英华.我国制造业低碳化之路［J］.环境保护，2010，(10).

［8］［9］王连芬.层次分析法［M］.北京:中国人民大学出版社，1990.

［10］胡涛，田春秀，李丽平.协同效应对中国气候变化的政策影响［J］.环境保护，2004，(9).

［11］唐德才，李长顺，华兴夏.我国传统制造业低碳化驱动因素研究［J］.华东经济管理，2012，(9).

〔责任编辑:沈 丹〕

Study on the Low Carbon M anufacturing Development of China in the Context of Climate Change

SONG Ping1，LIChang-shun2，TANG De-cai3，LIMeng-meng3
(1．Nanjing University，Nanjing 210093，China;2．Meteorological Bureau of Fujian Province，Fuzhou 350001，China;3．Nanjing University of Information Science＆Technology，Nanjing 210044，China)

Manufacturing industry is not only the main pillar of China's economic development，but also themain battlefield of achieving low carbon emission reduction.In order to research and promote the development of low carbon manufacturing in China，the paper establishes the low carbon manufacturing evaluation index system.Combined with principal component analysis and analytic hierarchy process，the paper does some quantitative evaluation on China'smanufacturing low carbon development，including the low carbon economic development，low carbon technology development，low carbon environment development of themanufacturing industry and analyses their influence on the carbon emissions.At last，the paper puts forward some suggestions on low carbon development of themanufacturing industry.

low carbon manufacturing;carbon emission;evaluation index system;principal component analysis;analytic hierarchy process(AHP)

F42;X2

A文章分类号:1674-7089(2014)02-0063-07

2013-12-20

江苏省“六大人才高峰”第七批高层人才项目“基于资源、环境约束与低碳制造的中国产业政策研究”(S7410008001)

宋平，女，江苏连云港人，硕士，南京大学国际地球系统科学研究所助教，主要从事人类活动与气候变化研究;李长顺，男，江苏徐州人，硕士，福建省气象局气象服务中心助理工程师，主要从事气象经济学、气候变化诊断与预测研究;唐德才，男，江苏射阳人，博士，南京信息工程大学经济管理学院教授、博士生导师，主要从事产业经济学、气候变化与公共气象研究;李萌萌，女，江苏新沂人，南京信息工程大学经济管理学院硕士研究生，主要从事气候变化与低碳经济研究。