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碳中和背景下南通制造业高质量发展水平测度研究

2022-06-01马颖莉张爱国

市场周刊 2022年5期
关键词:南通市变量因子

马颖莉,张爱国

(南通理工学院,江苏 南通 226001)

一、 引言

2020 年中国政府在第七十五届联合国大会上提出:“中国将提高国家自主贡献力度,采取更加有力的政策和措施,二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值,努力争取2060 年前实现碳中和。”2021 年3月15 日,习近平在主持召开中央财经委员会第九次会议时强调“推动平台经济规范健康持续发展,把碳达峰碳中和纳入生态文明建设整体布局”。 这意味着目前我国的碳中和已经进入实质阶段。 此外,关于高质量发展的研究正处在开始阶段,社会一致认为转向高质量发展意义重大,十分必要。 处于长三角地区核心位置的南通,如何增强城市竞争力,在碳中和背景下实现南通市制造业高质量发展是一项重要的议题。 本文基于碳中和背景,利用规模总量水平、绿色创新水平、质量效益水平三个方面共12个具体指标构建了南通市制造业高质量发展指标体系,再利用因子分析法对南通34 个制造业行业进行评价分析,根据规模总量因子得分、绿色创新因子得分、质量效益因子得分情况表,判断各个行业的优势和问题所在。

二、 南通市制造业高质量发展水平评价体系构建

(一)指标体系设计原则和指标体系选择

1. 指标体系设计原则

针对南通市制造业高质量发展的现状,结合影响制造业高质量发展的影响因素,结合碳中和背景下当前政府对制造业发展的要求,在构建评价指标体系过程中遵循以下原则:系统性原则。 对南通市制造业高质量发展水平的测度需使用一个综合评价指标,其由不同的指标构成,但是各个指标又有一定的关联。②科学性原则。 从不同维度评价制造业高质量发展水平,分析南通市制造业高质量发展水平的影响因素,且选取指标必须客观、公正。 ③可量化原则。 为了更准确地测度南通市制造业高质量发展水平,在选取指标时尽量选择定量指标,避免使用定性指标。④可操作性原则。 选择指标时要考虑数据的可获得性以及数据处理的复杂性和适用性等问题。

2. 指标体系选择

基于碳中和背景,结合南通市制造业高质量发展的要求,并结合指标体系设计的原则等选取规模总量水平、绿色创新水平、质量效益水平等三个方面12 个指标构建了南通市制造业高质量发展水平的指标体系,如表1 所示。

表1 南通制造业高质量发展评价指标

(二)评价方法

影响南通市制造业高质量发展的因素很多,因此,文章采用因子分析法对南通市制造业高质量发展水平进行测度分析。 因子分析法就是从海量的数据中提取具有相互关联性的各个变量,并对这些变量进行降维处理,把降维后的各个变量共同指向的某因子作为代表因子,通过因子得分衡量代表因子的综合表现。

三、 南通制造业高质量发展水平测度分析

(一)数据来源

根据表1 所列的评价指标,并基于数据的可获得性和真实性,本文选取南通市统计局发布的南通2018 年统计年鉴的相关数据。 为了使结果不受其他因素影响,并将正向指标和逆向指标保持一致口径,本文将逆向指标进行倒数处理,并将所有原始数据进行标准化处理。 文章首先通过Excel 对数据做基础处理,然后通过SPSS25.0 进行数据实证分析。

(二)测度分析

1. 初始变量相关性检验

本文首先使用KMO 和巴特利特球形检验检查研究数据是否能进行因子分析。 判断标准是KMO值>0.6,巴特利特球形检验显著性<0.05,表明可以做因子分析。 由表2 可见KMO 值大于0.6,巴特利特球形检验显著性小于0.05,说明变量之间存在一定的相关性,拒绝零假设,可以做因子分析。

表2 KMO 值和巴特利特球形检验结果

公因子方差表示初始变量方差中可以被共同因子所解释的部分,提取值越大,表明该变量能够被因子解释的程度越高,表明提取因子替换初始变量后初始变量的信息被保存的程度越高。 表3 显示,变量中绝大部分变量信息提取比例大于70%,少量变量信息提取比例大于60%,表明提取的公因子能够解释大部分变量中的绝大部分信息。

表3 公因子方差

2. 提取公因子

如表4 所示,在12 个因子变量中,前3 个因子变量的特征值大于1,分别为5.211、2.441、1.727,方差贡献率分别为43.421%、20.343%、14.390%,前3个因子的累计方差贡献率达到78.154%,提取3 个主成分就基本保留了原来12 个指标的基本信息,损失的变量信息较少,可以进一步进行分析。

表4 总方差解释

3. 旋转成分矩阵

旋转后的成分矩阵表示公共因子和变量之间的相关系数,对变量来讲,载荷越大的因子和这个变量的关系越密切,更易于代表这个变量。 从表5 可知,第一主成分主要解释变量

X

X

X

X

X

,命名为规模总量因子;第二主成分主要解释变量

Y

Y

Y

Y

Y

,命名为绿色创新因子;第三主成分主要解释变量

Z

Z

,命名为质量效益因子。

表5 旋转后的成本矩阵

4. 求成分得分系数函数

F

=0.949

X

+0.890

X

+0.950

X

+0.905

X

+0.957

X

+0.269

Y

-0.126

Y

+0.248

Y

-0.431

Y

-0.420

Y

+0.113

Z

+0.235

Z

F

=-0.015

X

-0.125

X

+0.026

X

+0.062

X

+0.009

X

+0.699

Y

-0.712

Y

+0.593

Y

+0.689

Y

+0.716

Y

-0.053

Z

-0.250

Z

F

=0.194

X

-0.102

X

+0.222

X

+0.156

X

+0.199X-0.269Y+0.319Y+0.482Y+0.124Y-0.038Y+0.909Z+0.799Z

5. 计算综合得分

根据前面表4 方差贡献率和成分得分数计算出各行业的综合得分,并进行排序,如表6 所示。

表6 南通制造业各行业高质量发展水平得分及排序

结合表6 中南通市制造业高质量发展水平评价的综合得分来看(注:烟草制品业数据不全,无法计算得分),综合得分排在前10 的行业分别是电气机械和器材制造业,通用设备制造业,计算机、通信和其他电子制造业,仪器仪表制造业,化学原料及化学制品制造业,专用设备制造业,铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业,纺织业、废弃资源综合利用业,文教、工美、体育和娱乐用品制造业,表明南通市以上10 个行业高质量发展水平较高,应作为全市重点发展对象。 排在最后5 名的行业分别为有色金属冶炼和压延加工业,黑色金属冶炼和压延加工业,酒、饮料和精制茶制造业,造纸和纸制品业,水的生产和供应业,表明这几个行业高质量发展水平较低,应该结合实际情况,考虑在未来的发展中逐步弱化。

在规模总量水平方面,表6 中规模总量得分为正数的行业是电气机械和器材制造业、化学原料及化学制品制造业、通用设备制造业等12 个行业,说明这些行业规模水平整体领先,且电气机械和器材制造业排名第一,并且得分远远高于其他行业,剩下其他21 个行业得分为负数,废弃资源综合利用业规模水平得分倒数第一,说明此行业还不成规模。

在绿色创新水平方面,表6 中显示,得分为正数的行业有13 个行业,主要包括废弃资源综合利用业,金属制品、机械和设备修理业,石油加工、炼焦及核燃料加工业等。 说明这些行业具备较强的绿色创新能力,其中,废弃资源综合利用业为绿色创新得分排名第一。

在质量效益方面,表6 显示,得分为正数的行业有17 个,说明半数行业质量效益较高,排在前三的行业依次是仪器仪表制造业,纺织服装、服饰业,废弃资源综合利用业。 剩下16 个行业质量效益一般,综合来看,南通市制造业质量效益水平整体不错。

此外,电气机械和器材制造业,通用设备制造业,仪器仪表制造业,计算机、通信和其他电子制造业四个行业从综合得分到规模总量水平、绿色创新水平以及质量效益水平都为正数,整体实现发展均衡,且电气机械和器材制造业、仪器仪表制造业在各方面都是排名前十,整体发展水平较高。 另外,就目前来看,废弃资源综合利用业的规模水平不高,但绿色创新水平排名第一,碳中和背景下,全面推进大宗固废综合利用是实现碳达峰碳中和的重要途径之一,大宗固废综合利用是提高资源利用效率的重要领域,有助于推动碳达峰碳中和目标的实现,因此,废弃资源综合利用业未来应成为南通市重点关注的行业之一。

四、 政策建议和研究局限性

(一)政策建议

1. 扩大制造业规模

尽管南通市制造业高质量发展规模总量得分为正数的有12 个行业,但各行业相差较大,尤其与排名第一的电气机械和器材制造业差距较远,相应的产业还没有形成一定的规模,也没有形成产业集聚,南通市应该着力培育龙头企业,发展核心制造业企业,并形成集聚效应。

2. 形成绿色创新发展之路

碳中和背景下,中国承诺在2060 年前实现碳中和,必然要求企业实现绿色创新,因此,政府应该鼓励企业加大研发投入,给予进行绿色技术创新的企业相应的财政补贴和奖励,同时,加大人才引进力度,并鼓励企业和院校进行合作。

3. 提高企业经济效益

目前中小企业依旧存在融资难问题,应加大对中小企业特别是小微企业融资扶持,减少企业融资成本,降低不必要的耗费,加强对企业运营过程的监督,加大企业管理培训力度,提高企业的经营效率。

(二)研究局限性

文章对南通市制造业高质量发展进行分析,在搜集数据时因南通市2019 ~2021 统计年鉴中的相关数据未对外公布,因此,选用了2018 年南通市统计年鉴数据,可能会存在信息滞后的问题。 另外部分数据不能获取,比如烟草行业数据缺失,导致研究可能不太充分,未来可以加以完善。

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