因子解析的地方低碳经济评估范文

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基于因子分析的数据计算及处理

因子分析（FactorAnalysis）是通过研究多个变量之间的相互关系，以保证原始信息丢失最少为原则，寻找隐藏于数据内部的少量能够控制所有变量起决定作用的公共因子，从而减少变量数目的统计方法。它通过以各公共因子的方差贡献率为权重，构建表现为公共因子线性组合的综合得分函数，再现原始变量与公共因子之间的相关关系，能更全面和综合地比较样本数据，反映事物的本质。基于因子分析的基本步骤，本文采用统计分析软件SPSS11.5对上述四大类13种项指标进行如下因子分析。

1．各指标数据预处理。在进行因子分析前，为避免因单位不同及变量的数量级较大造成的影响，需对各原始指标量进行标准化处理，以使综合评价结果趋于合理。在原始数据标准化处理后，下面将应用SPSS11.5软件，对2001至2011年度南通市四类13种指标数据进行因子分析提取公因子，然后再根据各因子得分和方差贡献率来计算2001至2012年度南通市低碳经济发展水平综合得分。

2．提取公共因子。在做因子分析之前，还需进行因子分析质量检验（KMOandBartlett’sTest），通过SPSS软件得出，KMO检验数值为0.691，根据统计学家Kaiser给出的标准，适合进行因子分析。同时Bartlett检验给出的相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为适合因子分析。从原始指标信息提取的反映指标间公共信息的因素称为公共因子。一般地，虽然公共因子变量远少于原始指标变量的数量，但其能够反映原始指标变量的绝大部分信息。在软件SPSS11.5上运行数据计算，选择用主成份法提取公共因子，得到解释方差分解表（表1）。根据方差分解表，我们可以得到各公因子的特征值、方差贡献率、累计方差贡献率。从累计方差贡献率可知，当提取3个公因子时，累计方差贡献率达86.897%，即此二个公因子包含了原8个指标的86.897%的信息含量，作为综合因子的损失只有90.490%，原始变量的大部分信息能够被提取的三个公因子解释。所以，提取三个公因子是合理的。

3．因子旋转。建立因子分析模型的目的，除了寻找公共因子之外，更重要的是分析清楚每个公共因子的经济含义。一般地，初始因子载荷矩阵对因子命名和解释不明显，此时往往可采用方差最大法对因子进行旋转，使每个因子上的负载尽可能向1或0的方向靠近。旋转后的因子载荷矩阵如表2所示从该表可以看出，第一主因子在X12、X13、X14、X21、X31、X32、X42、X43、X44上有较大载荷，所以可认为第一主因子主要体现工业废水排放、工业废气排放、工业固体废物排放、R&D经费、单位GDP电耗、单位GDP能耗、人均GDP、城镇居民人均可支配收入和农民人均纯收入共9个指标的信息，我们可以将它命名为总体综合因子；第二主因子在X11、X41和X45上有较大载荷，所以可认为第二主因子主要体现工业二氧化硫排放量、城市化率和恩格尔系数等共3个指标的信息。第三主因子在X22上有较大载荷，所以可认为第三主因子主要体现环境污染本年度投资额指标的信息。

4．因子得分。在了解了各个公因子的具体经济含义后，采用回归法计算出样本数据的因子得分系数矩阵（表3）。然后，以各主因子对应的方差贡献率为权数得出各样本年份的综合得分公式为：依据三个主因子得分，以及上述综合因子得分公式，我们可以得到南通2001至2009年度综合因子得分和排名，见表4。

5．基本结论。根据2001～2011年度南通地区低碳经济发展水平综合因子得分和排名表（表4）中综合因子得分的数据，本文将处于（0.5，1）区间的评估区域称为低碳区；处于（-0.2，0.5）区间的评估区域称为相对低碳区；处于（-2，-0.2）区间的评估区域称为高碳区。由表4可知，处于低碳区的年份有2001、2002、2008和2009年；处于相对低碳区的年份有2003、2004、2006和2007年；处于高碳区的年份有2005、2010和2011年。从综合因子得分来看，自2001至2011年间，南通低碳经济发展水平经历了一个由高转低，再由低转高的发展过程。特别值得关注的是，最近两年南通低碳经济发展进入高碳区域。可见南通在关注经济发展之外，还需在低碳技术、碳排放、能源消耗方面进一步加大投入和治理力度。第一主因子主要体现碳排放、能源消耗和经济发展程度三大类指标的信息，由表4可知，该指标数据排名与综合因子得分排名总体相似，2010和2011年度排名最低；第二主因子主要体现工业二氧化硫排放量、城市化率和恩格尔系数等3个指标的信息。2001至2011年度南通该因子得分排名经历一个由高到低，再由低到高的过程，其中2008和2009年度排名最前，但2011年排名第4，稍有下降。第三主因子主要体现环境污染本年度投资额指标的信息。2001至2011年度南通该因子得分排名经历一个由低到高，再由高到低的过程，值得注意的是，2010年排名第5，而2011年排名第9，排名下降幅度较大，表明南通在环境污染治理投资方面需加大投入。

提升南通地区低碳经济发展水平的对策建议

（1）以低能耗、低排放和低污染为导向，进一步优化南通地区经济结构和产业结构。在优化南通地区经济结构方面，一方面可在财政和信贷方面大力扶持低碳经济相关产业，加大对低碳产业的投资力度，使之成为未来南通经济发展的新的增长点；另一方面，可逐步降低那些低技术含量、低环保标准和低附加值的出品产口比重，扩大能效高的低碳产品的出口，以有效应对各种环境贸易壁垒。此外，应以各种可能的形式鼓励、引导各级政府机构及个人养成低碳化、低能耗的消费模式和习惯。在优化南通地区产业结构方面，应大力扶持低能源密集度的第三产业的发展，推动产业升级。特别是促进金融、物流、信息服务和旅游等低碳产业，力争形成完整的低碳产业链，成为拉动经济增长的主要力量。

（2）制定并完善低碳经济发展规划，建立、健全节能减排监控体系和低碳技术成果转化体系。可以预见，低碳经济发展模式将是我国未来经济社会发展的必然选择。利用规划引导是实现低碳经济发展的重要手段。南通应按照“十二五”规划的整体要求，从前瞻、长远以及全局的角度制定低碳经济发展的最终发展思路。具体地，应确定低碳经济概念、目标、发展重点及保障措施；制定低碳经济的具体统计和考核指标体系；在各级科技规划和计划中重点保障低碳技术研发；在制定的低碳产业专项规划中明确重点行业和部门的低碳目标并使之刚性化。此外，为了督促高耗能产品的尽快淘汰和加速节能新产品的推广与应用，有必要建立与健全节能减排的监控体系。具体地，应将节能减排的测试工作纳入到南通市相关部门进行的产品监督监测中；制定主要污染物排放的监测规章，强化能源统计和监测力度；大力推进各级监测机构标准化及信息化建设，逐步建立污染物排放数据网上直报系统以及企业能耗统计系统。最后，当前日益严峻的环境和能源问题的根本解决之道在于低碳技术的开发与应用，因此南通应加紧健全与完善节能技术成果转化体系，在节能技术服务的平台上加快节能减排技术的推广与应用。应重点支持发展风电、光伏以及新能源汽车的发展；还应重视发展生物质能，如利用农作物主产地发展秸秆制气与发电，在推行垃圾分类的基础上创造垃圾发电的条件。

（3）进一步提升能源使用效率，优化能源消费结构，大力发展低碳能源。为了有效降低CO2的排放，除了节约化石燃料的使用量外；另一重要途径就是提高能源使用效率、优化能源结构和大力发展低碳能源。提高能源使用效率可主要通过集约、清洁和高效使用煤炭来实现。具体地，可大力发展和应用先进燃煤发电技术，大力推进热电、热电冷联供等多联产技术，从而提高煤炭资源的综合利用效率。优化能源消费结构可通过降低煤炭消费比例，大力发展和利用天然气和可再生能源，从而提高优质能源比例，改变单一能源结构的不利局面。具体地，可采取优化石油天然气供应，大力发展电动汽车、生物燃料等节能与新能源汽车和加快、优先发展公共交通等措施。低碳能源主要是指可再生能源，它是发展低碳经济的重要保证。大力发展低碳能源，可充分利用和开发水力资源、风力资源、太阳能、生物燃料、地热资源、潮汐能以及核能，使太阳能、风能、生物质能等综合形成一条能源链，达到调整能源结构、缓解能源短缺、减少二氧化碳排放的目的，实现资源可持续供给。

（4）加强舆论宣传导向，积极倡导低碳绿色生活理念。在加强舆论宣传方面，南通市政府宣传部门可借助网络、媒体等对企业、民众进行低碳绿色生活的教育，同时配以相关活动和措施，如推行公共场所禁烟、垃圾分类回收和熄灯一小时等鼓励低碳环保的政策措施，从而使市民牢固树立低碳绿色生活理念，提高节能和环保意识，从而有效降低CO2排放。倡导低碳绿色生活主要应倡导低碳“住”和“行”。具体而言，低碳“住”就是指应大力发展绿色建筑。发展绿色建筑是解决资源能源问题的重要战略。可出台推行绿色建筑以奖代补的经济激励政策，具体可从专项补贴、物业税减收、容积率返还、购房贷款利率优惠等方面入手；低碳“行”是指大力发展绿色交通。具体地，可重点推广使用电动汽车、混合动力汽车，重点发展城市公共交通，鼓励市民乘坐公共交通工具等等；这不仅可有效缓解道路交通压力和方便市民出行，并能有效减少碳排放。

作者：苏辉单位：南通大学商学院