林產工業低碳經濟發展形式的探新范文

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1研究方法

1．1企業發展價值取向調查

問卷設計調查問卷是迄今為止用于收集第一手資料的最普遍的工具，一項調查結果是否能達到調查預定的要求和目的，以及所收集到資料的可靠度和完善度都取決于調查問卷的設計水平。本項調查問卷設計包括問卷標題、問卷說明、問卷正文和必要的注明等4部分。企業發展價值取向包括對實現低碳經濟的態度和認知取向，取決于管理者的受教育程度、對環境保護的和企業發展的認知情況。可以通過企業管理者對企業發展和生態環境保護的認知情況來衡量，因此問卷正文分為受訪管理者基本情況及其對企業發展方面的認知情況和建議等3個組成部分，具體內容包括①受訪管理者基本情況。包括性別、年齡、受教育程度、單位所在地、職位、家庭人均月收入、理想的實現程度等7個結構性選擇問題。②受訪管理者對企業發展方面的認知情況。包括為了利潤而造成環境污染、資金投入到低碳經濟方面、企業成功的標志、企業成功的最關鍵因素、所在行業、采取排污措施、對環境污染情況、低碳經濟發展模式類型等8個結構性選擇問題。③屬于開放性問題的意見和建議。調查的各項問題各有所側重，受訪管理者基本情況主要側重于受訪者素質和自我認知方面的調查;受訪管理者對企業發展的認知情況側重于受訪者環保行為和經營行為傾向方面的調查;意見和建議作為主題內容最后的補充，是由受訪管理者說明自己其它方面的態度或觀點，以征詢受訪管理者對問卷設計或對問卷調查本身有何感受等等。本調查問卷設計所提供的選擇性問題都是按其邏輯順序進行排列，使不同水平的次序與邏輯次序保持一致。

1．2影響因素分析方法

①描述性統計分析方法。描述性統計分析主要進行頻數統計、均值及標準差計算，頻數統計用來考查樣本中各項目取值的分布情況，均值和標準差分別用來度量各項目取值的平均值和分散性。由于問卷調查的各個選項只是少數幾個離散數據即屬性數據，因此，對屬性數據的描述性統計指標就是它取各種數值的百分率。②關聯性統計分析方法。利用SAS統計分析軟件進行屬性數據的關聯性分析主要包括以下3個步驟:a．確定存在關聯性的候選變量，建立由這些變量不同的取值組合下的形成的頻數，即形成交叉列聯表;b．將交叉列聯表的每個單元觀測數據保存到一個數據集;c．對數據集進行關聯性的χ2檢驗以及關聯性度量。χ2檢驗就是對屬性變量之間是否存在顯著的關聯性進行檢驗，原假設是行變量和列變量無關聯，在顯著水平α=0．05情況下，如果計算的概率值p＜0．05=α，則要拒絕原假設，即認為變量間存在顯著的關聯性。關聯性度量是測量變量間的關聯性程度，對于χ2檢驗，γ統計值是度量有序變量間關聯性的指標，γ統計值介于－1與1之間，其絕對值越大，有序關聯性越強;正(負)的關聯表示兩個變量有相同(相反)的變化趨勢［5］。如果是有序變量，可以采用Spearman相關系數度量變量間有序關聯程度。

2結果與分析

2012年3月在黑龍江省大興安嶺林產工業管理處、伊春市林產工業管理局的協助下開展問卷調查工作。在大小興安嶺林區林產工業企業共發放問卷380份，獲得有效問卷365份。調查數據整理過程如下:首先使用Excel軟件錄入調查問卷的原始數據，工作表中的一行記錄反映一份問卷的數據，共形成365行19列(15項選擇問題和第13題包括的4項填空題)的數據表，其中第4題錄入的選項以伊春林區問卷為主，大興安嶺地區問卷歸入到“其它”;然后利用SAS9．0軟件直接將數據導入形成SAS數據集，最后對SAS數據集進行描述性統計分析、關聯性分析。

2．1描述性統計分析結果

樣本項目取值及分布情況如表1所示。表1中的受訪管理者基本分布數據表明，受訪管理者絕大部分都是男性，占84．1%，大專及以上學歷占73．4%，近一半是中層管理著，所期待的理想人生狀態實現一半及以上者接近30%。受訪管理者對企業發展的認知情況方面的數據表明，47．8%受訪管理者基本贊同“在不被政府部門處罰的情況下，為了利潤而造成環境污染是值得的”觀點，94．3%受訪管理者不太贊同“有限的資金不值得投入到設備改造和低碳技術創新方面”，67．7受訪管理者認為企業成功的最重要標志是擁有名牌產品、企業規模大、利潤高，64．6%受訪管理者認為企業成功的最關鍵因素是擁有先進的環保技術和名牌產品、高質量的管理團隊，受訪管理者所在行業主要是木制工藝品、人造板、家具，一半多受訪管理者認為所在行業已經達到環保標準，不需要采取排污措施，87．2受訪管理者認為近5a來所在企業對環境污染在不斷減小和沒有污染，72．4%受訪管理者認為低碳經濟發展模式類型屬于政府推動型和消費引導型。

2．2基于關聯性分析的企業價值取向指標篩選和影響因素分析

由于企業價值取向所包含的各指標之間可能存在關聯性，因此，首先需要分別對這方面的具體指標進行兩兩關聯性分析，保留相對獨立性較高的指標，然后再進行影響因素分析。這樣既有助于探尋企業價值取向所包含的各個因素之間的關系，也能減少企業發展價值取向對企業低碳經濟發展影響分析的工作量。企業價值取向包括管理者基本情況7個指標和對企業發展認知情況7個指標。首先對管理者基本情況7個指標進行兩兩關聯性分析，篩選具有較高獨立性的指標;然后對企業發展認知情況7個指標(不包括企業低碳經濟發展模式V15)進行兩兩關聯性分析，篩選具有較高獨立性的指標;最后將篩選后的指標與低碳經濟發展模式指標V15進行關聯性分析。

2．2．1管理者基本情況7個指標的篩選對管理者基本情況7個指標進行兩兩關聯性分析，各指標間的卡方檢驗顯著性概率及Spearman相關系數如表2所示。分析發現，在顯著性水平α=0．05的情況下，V1與V2、V5、V7之間存在顯著關聯，V2與V3、V5、V6、V7之間存在顯著關聯，V3與V4、V6、V7之間存在顯著關聯，V4與V5、V6、V7之間存在顯著關聯，V5與V6、V7之間存在顯著關聯，V6與V7之間存在顯著關聯。因此，保留V3、V5等2個變量。

2．2．2對企業發展認知情況7個指標的篩選對企業發展認知情況7個指標進行兩兩關聯性分析，各指標間的卡方檢驗顯著性概率及Spearman相關系數如3所示。數據分析發現，在顯著性水平α=0．05的情況下，V8與V9、V10、V11、V12、V13、V14之間具存在顯著關聯性，相關程度在0．1以下的變量包括V10與V12、V11與V12和V14、V12與V13。由于V10與V11、V12與V14關聯系數較高，因此，保留V10、V14等2個變量。2．2．3篩選后的指標對低碳經濟發展模式的影響分析上面對管理者基本情況和對企業發展認知情況的影響因素篩選結果是保留V3、V5、V10、V14等4個變量，也就是說對低碳經濟發展模式有顯著性影響的因素包括受教育程度、職位、企業成功的最重要標志、對環境的污染狀況等4個因素。將這4個變量與企業低碳經濟發展模式V15進行關聯性分析。分析結果如表4所示。

3結論與建議

3．1通過指標篩選得出的結論

Spearman相關系數用于衡量有序變量間的相關程度，對表2和表3中的Spearman相關系數達到0．2以上的變量進行分析，得到如下結論:年齡越大的受教育程度越高的管理者收入越高，收入越高的管理者越能很好地實現人生理想。越不贊同“在不被政府部門處罰的情況下，為了利潤而造成環境污染是值得的”觀點的受訪管理者越傾向于不贊同“有限的資金不值得投入到設備改造和低碳技術創新方面”觀點。越不贊同“在不被政府部門處罰的情況下，為了利潤而造成環境污染是值得的”觀點的受訪管理者越傾向認為企業成功的最重要標志是投資回報率高、擁有名牌產品、企業規模大、利潤高;認為企業成功的最關鍵因素是擁有先進的環保技術和名牌產品、強大的市場營銷的受訪管理者，越傾向于采取排污措施，同時認為近5a來所在企業對環境污染并沒有不斷減小和沒有污染。

3．2通過影響因素分析得出的結論及建議

利用χ2檢驗法，在顯著性水平α=0．05的情況下，對表4分析發現，受教育程度越高的管理者越主張低碳經濟發展模式需要依靠政府推動和消費者引導。企業高層管理者更注重政府推動和消費者引導的作用，關聯系數為負的含義是指兩個變量的有序關聯性是相反方向。越是認為企業成功的最重要標志是上市融資成功和擁有先進環保技術或者認為對環境的污染狀況減輕的管理者，也越傾向于認為本企業低碳經濟發展模式是在政府推動推動和消費者引導下實現的。林產工業企業普遍存在從業人員文化程度偏低、勞動生產率低、科技人員比例低、科技投入少等問題。林產工業企業規模普遍較小，沒有實現規模化經營，企業通常在研發和技術改造方面投入很少，也就很難擁有自主知識產權及核心競爭力。同時，林產工業企業規模化程度低，導致產業發展規模不經濟，具體表現為產業集中化程度低。產業集中度是指大中型企業工業總產值在該產業所有企業工業總產值中所占的比重，反映產業市場結構狀態和大企業市場控制力的強弱。因此，林產工業的低碳經濟發展方向是走生態化產業集群之路。

作者：李英陳向華單位：東北林業大學