论文部分内容阅读
摘 要：对2017年31个省市的综合反映水资源污染程度和空气污染程度的8个因素进行实证研究，建立因子模型，综合分析且对比全国各省市的环境综合水平，由综合得分排名得出我国环境综合水平差别悬殊;具体表现为广东省、河北省环境综合水平较差，西藏自治区、海南省环境综合水平较好;提出在环境治理的过程中要全面控制好水资源和空气质量水平。
关键词：因子分析 环境水平 综合评价指标
自习近平总书记在党的十九大提出“绿水青山就是金山银山”的理念之后，环境问题成为了当前首要的国家大事，坚持节约资源和保护环境成为一项基本国策。本文选取能综合反映空气质量水平以及水资源质量水平的变量，构建了含有8个变量的指标体系，对2017年全国31个省市的废水排放量（x1）、废水中需氧量排放量（x2）、废水中氨氮排放量（x3）、空气中SO2排放量（x4）、空氣中氨氮化物排放量（x5）、空气中烟粉尘排放量（x6）、一般工业废物产生量（x7）、生活垃圾清运量（x8）进行数据研究。（文中所有数据均来自2017年中国统计年鉴）
进行因子分析的前提条件是各个解释变量之间具有较高的相关性，这样才能从原始变量中提取少数几个公共因子来解释原有变量的信息，达到降维和简化的效果。为避免不同的变量之间因为量纲不同而造成结果误差，将数据导入spss软件进行标准化，运用KMO统计量和Bartlett的球形度检验变量之间的相关程度。得到KMO=0.795，Bartlett检验p值=0.000，表明，所选择的解释变量适合做因子分析。
三、因子模型的求解与结果分析
由数据的相关性矩阵出发，采用主成分分析的方法按照特征根大于1的原则，提取公共因子，得到因子载荷矩阵，并采用正交旋转法进行因子旋转，使得各原始变量在提取的公共因子上的得分更加趋于0或1，使因子命名更加明确。由SPSS软件得到表1、表2结果如下：
由表1可知，提取出了2个公共因子，累计方差贡献率达到了90.611%，即由提取出来的公共因子所解释的方差部分占据了原始解释变量方差的90.611%，说明公共因子能较好的代表原解释变量的信息。为了明确公共因子在各解释变量上的占比权重，更好地解释公共因子，并为其命名，对提取出来的两个公共因子利用最大方差法进行因子正交旋转，得到表2。
由表2可知，公共因子F1在变量X1，X2，X3，和X8的载荷值较大，公共因子F1在变量X7，X6，X4以及X5上的载荷值较大。而F1中的4个因素可以综合反应水资源污染程度，因为环境中水资源质量会受污水排放量的破坏，一般废水中含氧量以及氨氮排放量会对水资源造成恶劣的影响，导致环境水平下降，而一般产生的城市生活垃圾废物通过下水道直接排放，对地下水造成影响，降低了环境水平。F2中的4个因素主要反映了空气污染程度，大量的SO2，氨氮化物，以及烟粉尘的排放会导致空气质量水平下降，对环境造成污染，而一般的工业生产，都会向空气排放大量的此类污染气体，导致环境水平大幅度下降。因此，影响环境综合水平的因素主要分为两大类，即水资源污染程度和空气污染程度。
最后建立综合评价模型，由各个因子的方差贡献率ai（i=1，2）计算各省市的综合得分
将得分前五和后五的省份展示如下，得到表3：
基于对公共因子的合理解释，结合各省市在两个因子上的得分和综合得分可以分析和评价全国各省市的综合环境水平。在反映水资源污染程度的因子F1上，首当其冲的省份为：广东省、江苏省。其中广东省得分3.45307，江苏省得分1.92929，远高于其他省份。这表明，广东省和江苏省水资源污染十分严重，水资源环境急需改善。其他大部分省市的得分聚集在-1到1之间，说明全国各省份水资源污染程度相当且较为严峻。在代表空气污染程度的因子F2上，得分最高的前五个省分别为河北省、山东省、山西省、内蒙古自治区和辽宁省;得分较低的有上海，北京，西藏等地。上海、北京属于金融和政治中心，主要以金融业、高科技产业为主，西藏则属于偏远地区，工业欠发达，因而工业污染废气排放量少，空气质量水平较好。
综合得分表明得分前四的省份分别为广东省、山东省、江苏省、河北省，且远远高于其他省份。广东省、江苏省属于水质污染严重的省份，但空气质量水平良好。如果能够合理整改污水排放，其环境综合水平有大幅提升的空间;以重工业为主的河北省，工业排放的污染气体使得空气受到严重污染，环境综合水平较差，空气治理刻不容缓;而山东省水资源和空气污染程度都较严重，只有严格控制好水资源和空气质量水平才能有较好的环境质量。综合得分最低也意味着环境综合水平最优的五个省份分别为：西藏自治区、海南省、天津市、青海省、北京市。北京市的环境治理是全国环境保护的标杆环境综合水平较高;天津市和海南省拥有着优越的地理位置和治理能力，环境保护取得了高质量成果;青海省和西藏自治区因为地处偏远，原生态的自然环境得到了良好的保护，综合环境水平非常高。
上述分析表明，一个区域的环境综合水平与水资源污染程度和空气污染程度密不可分。国家现在越来越注重环境保护与环境治理，颁布了一系列措施并加大投资力度。近年来全国各地绿化面积增多，排污排废都得到控制并研究出新型技术实行污水处理和废气净化，在很多程度上控制了污染扩大的趋势，环境综合水平得到改善。我国许多因为经济发展而使环境遭到破坏的省份急需加大力度进行环境治理。“绿水青山就是金山银山”，在当代经济飞速发展的同时，加强环境治理加强环境保护也必不可少。
参考文献：
[1]何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社，2015.
[2]丁刚.甘肃省各市州人口环境发展水平的综合评价与聚类分析[J].河西学院学报，2008（12）：70-74.
[3]刘瑞清.基于区域协调发展的内蒙古城市化和生态环境综合水平测度研究[J].内蒙古大学学报，2016（06）.
[4]李馨，黄旭祥，王婷，李玲.基于因子分析的黄河流域人居环境评价[J].环境科学与技术，2010：189-193.
[5]中国统计年鉴.http：//www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/.2018.
（胡锐玲，湖南农业大学理学院）
关键词：因子分析 环境水平 综合评价指标
自习近平总书记在党的十九大提出“绿水青山就是金山银山”的理念之后，环境问题成为了当前首要的国家大事，坚持节约资源和保护环境成为一项基本国策。本文选取能综合反映空气质量水平以及水资源质量水平的变量，构建了含有8个变量的指标体系，对2017年全国31个省市的废水排放量（x1）、废水中需氧量排放量（x2）、废水中氨氮排放量（x3）、空气中SO2排放量（x4）、空氣中氨氮化物排放量（x5）、空气中烟粉尘排放量（x6）、一般工业废物产生量（x7）、生活垃圾清运量（x8）进行数据研究。（文中所有数据均来自2017年中国统计年鉴）
一、指标相关性分析
进行因子分析的前提条件是各个解释变量之间具有较高的相关性，这样才能从原始变量中提取少数几个公共因子来解释原有变量的信息，达到降维和简化的效果。为避免不同的变量之间因为量纲不同而造成结果误差，将数据导入spss软件进行标准化，运用KMO统计量和Bartlett的球形度检验变量之间的相关程度。得到KMO=0.795，Bartlett检验p值=0.000，表明，所选择的解释变量适合做因子分析。
二、因子模型的建立
三、因子模型的求解与结果分析
由数据的相关性矩阵出发，采用主成分分析的方法按照特征根大于1的原则，提取公共因子，得到因子载荷矩阵，并采用正交旋转法进行因子旋转，使得各原始变量在提取的公共因子上的得分更加趋于0或1，使因子命名更加明确。由SPSS软件得到表1、表2结果如下：
由表1可知，提取出了2个公共因子，累计方差贡献率达到了90.611%，即由提取出来的公共因子所解释的方差部分占据了原始解释变量方差的90.611%，说明公共因子能较好的代表原解释变量的信息。为了明确公共因子在各解释变量上的占比权重，更好地解释公共因子，并为其命名，对提取出来的两个公共因子利用最大方差法进行因子正交旋转，得到表2。
由表2可知，公共因子F1在变量X1，X2，X3，和X8的载荷值较大，公共因子F1在变量X7，X6，X4以及X5上的载荷值较大。而F1中的4个因素可以综合反应水资源污染程度，因为环境中水资源质量会受污水排放量的破坏，一般废水中含氧量以及氨氮排放量会对水资源造成恶劣的影响，导致环境水平下降，而一般产生的城市生活垃圾废物通过下水道直接排放，对地下水造成影响，降低了环境水平。F2中的4个因素主要反映了空气污染程度，大量的SO2，氨氮化物，以及烟粉尘的排放会导致空气质量水平下降，对环境造成污染，而一般的工业生产，都会向空气排放大量的此类污染气体，导致环境水平大幅度下降。因此，影响环境综合水平的因素主要分为两大类，即水资源污染程度和空气污染程度。
最后建立综合评价模型，由各个因子的方差贡献率ai（i=1，2）计算各省市的综合得分
将得分前五和后五的省份展示如下，得到表3：
基于对公共因子的合理解释，结合各省市在两个因子上的得分和综合得分可以分析和评价全国各省市的综合环境水平。在反映水资源污染程度的因子F1上，首当其冲的省份为：广东省、江苏省。其中广东省得分3.45307，江苏省得分1.92929，远高于其他省份。这表明，广东省和江苏省水资源污染十分严重，水资源环境急需改善。其他大部分省市的得分聚集在-1到1之间，说明全国各省份水资源污染程度相当且较为严峻。在代表空气污染程度的因子F2上，得分最高的前五个省分别为河北省、山东省、山西省、内蒙古自治区和辽宁省;得分较低的有上海，北京，西藏等地。上海、北京属于金融和政治中心，主要以金融业、高科技产业为主，西藏则属于偏远地区，工业欠发达，因而工业污染废气排放量少，空气质量水平较好。
综合得分表明得分前四的省份分别为广东省、山东省、江苏省、河北省，且远远高于其他省份。广东省、江苏省属于水质污染严重的省份，但空气质量水平良好。如果能够合理整改污水排放，其环境综合水平有大幅提升的空间;以重工业为主的河北省，工业排放的污染气体使得空气受到严重污染，环境综合水平较差，空气治理刻不容缓;而山东省水资源和空气污染程度都较严重，只有严格控制好水资源和空气质量水平才能有较好的环境质量。综合得分最低也意味着环境综合水平最优的五个省份分别为：西藏自治区、海南省、天津市、青海省、北京市。北京市的环境治理是全国环境保护的标杆环境综合水平较高;天津市和海南省拥有着优越的地理位置和治理能力，环境保护取得了高质量成果;青海省和西藏自治区因为地处偏远，原生态的自然环境得到了良好的保护，综合环境水平非常高。
上述分析表明，一个区域的环境综合水平与水资源污染程度和空气污染程度密不可分。国家现在越来越注重环境保护与环境治理，颁布了一系列措施并加大投资力度。近年来全国各地绿化面积增多，排污排废都得到控制并研究出新型技术实行污水处理和废气净化，在很多程度上控制了污染扩大的趋势，环境综合水平得到改善。我国许多因为经济发展而使环境遭到破坏的省份急需加大力度进行环境治理。“绿水青山就是金山银山”，在当代经济飞速发展的同时，加强环境治理加强环境保护也必不可少。
参考文献：
[1]何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社，2015.
[2]丁刚.甘肃省各市州人口环境发展水平的综合评价与聚类分析[J].河西学院学报，2008（12）：70-74.
[3]刘瑞清.基于区域协调发展的内蒙古城市化和生态环境综合水平测度研究[J].内蒙古大学学报，2016（06）.
[4]李馨，黄旭祥，王婷，李玲.基于因子分析的黄河流域人居环境评价[J].环境科学与技术，2010：189-193.
[5]中国统计年鉴.http：//www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/.2018.
（胡锐玲，湖南农业大学理学院）