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    基于詞頻分析的鋼鐵工業(yè)高質量發(fā)展評價要素的提取方法

    2024-01-15 10:18:26謝婉榮王丹萍楊愛民韓陽楊玉楨
    關鍵詞:共詞高頻詞詞頻

    謝婉榮,王丹萍,楊愛民,韓陽,楊玉楨

    (1. 華北理工大學 理學院,河北 唐山 063210;2. 華北理工大學 經濟管理學院,河北 唐山 063210)

    近年來,隨著經濟發(fā)展,工業(yè)化水平不斷提高,CO2等溫室氣體排放量迅速增長,環(huán)境問題也日益嚴重,節(jié)能減排在國家發(fā)展中起著愈發(fā)重要的作用。雙碳背景下[1]。鋼鐵工業(yè)作為能源消耗和碳排放量僅次于電力行業(yè)的CO2排放大戶[2],節(jié)能減排效果對我國相關戰(zhàn)略目標的實現和環(huán)境治理至關重要。

    為確定影響鋼鐵行業(yè)高質量發(fā)展的影響因素,推動鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展,國內外相關學者主要從高質量發(fā)展內涵、高質量發(fā)展評價、鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展3個方面展開研究。針對高質量發(fā)展內涵研究,何立峰[3]認為實現高質量發(fā)展必須貫徹新發(fā)展理念(創(chuàng)新、協調、綠色、開放、共享);高培勇[4]認為高質量發(fā)展是創(chuàng)新、協調、綠色、開放、共享的協調發(fā)展,是能夠體現新發(fā)展理念的發(fā)展;劉麗[5]主要從3個方面對高質量發(fā)展內涵進行闡述;肖紅軍[6]提出企業(yè)高質量發(fā)展應該綜合考慮產品服務、內生動力、投入和產出的發(fā)展;周志龍[7]認為企業(yè)高質量發(fā)展是能夠提供優(yōu)質服務和產品、實現利益共贏的發(fā)展;程婉靜[8]從競爭能力、效率提升、結構優(yōu)化、開放共享、創(chuàng)新驅動、可持續(xù)性6個維度確定風力發(fā)電行業(yè)高質量發(fā)展評價體系;張濤[9]在評價指標體系的基礎上結合制造業(yè)數據進行實證分析,驗證模型實用性;張偉[10]構建上市鋼鐵企業(yè)評價指標,采用熵權法與 TOPSIS綜合評價法對鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展績效進行評價,并以寶鋼股份為研究案例進行實證分析;陳程[11]分析鋼鐵產品綠色設計的必要性。雖然,國內外學者針對高質量發(fā)展以及鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展展開了大量研究,但目前對于鋼鐵行業(yè)高質量發(fā)展評價因素尚未形成統一的認識,學者對于鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展內涵的界定有著不同的看法和理解,有關鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展評價體系方面的研究較少。

    因此,為加快我國鋼鐵行業(yè)綠色發(fā)展推動鋼鐵企業(yè)轉型升級的步伐,助力我國雙碳目標,該研究對鋼鐵企業(yè)低碳、綠色高質量發(fā)展評價體系展開研究。首先,利用python軟件基于國家針對雙碳目標實現、鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展發(fā)布的政策文件和官方新聞報道的文本內容進行挖掘,得到影響鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展的構成要素、確定評價指標選取的基礎框架;再遵循指標選取原則,根據相關文獻資料、國家企業(yè)相關要求,采用比較類推法、元分析法對鋼鐵工業(yè)低碳、綠色高質量發(fā)展評價指標進行初選;然后對初選的評價指標設立調查問卷,采用主成分分析法對問卷結果進行分析,確定最終的評價指標;最后運用層次分析法判斷評估指標體系中所占權重,根據鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展評價指標確定影響鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展的因素,并對鋼鐵企業(yè)未來發(fā)展提出建議。

    1 理論基礎

    1.1 層次分析法

    層次分析法(AHP),由美國運籌學家匹茨堡大學教授提出用于層次權重決策分析的方法。該方法將定量與定性手段相結合,主要根據決策者的經驗去判斷衡量目標之間相對重要程度,經常用來解決多目標、相對復雜的問題,例如最佳方案的選取(選取最佳運動員、選取最優(yōu)地址)、評價類問題(評價環(huán)境、評價水質)、指標體系的優(yōu)選等。其具體方法步驟如下:

    (1)首先,建立層次結構模型:主要包括方案層、準則層和目標層。

    (2)其次,構造判斷矩陣矩陣,判斷矩陣中元素aij的計算方法見表1。

    表1 判斷矩陣元素aij的標度方法

    (3)然后,計算單排序權向量并對結果進行一致性檢驗。在進行一致性檢驗之前需要先計算比較矩陣的最大特征值和特征值所對應的特征向量,隨機一致性指標RI(見表2)。當一致性比率CR<0.1,檢驗通過,且歸一化后得到的特征向量就是權向量;否則檢驗不通過,需要再重新構造比較矩陣。CI的計算見式(1)。

    表2 隨機一致性指標值

    (1)

    (2)

    n表示所檢驗矩陣的階數,CR為一致性比例,CI為一致性指標,RI為成對比較矩陣的平均隨機一致性指標。RI的取值和矩陣階數有關,關系如表2所示。

    (4)最后,總排序權向量計算及一致性檢驗:先計算某一層次的所有因素對總目標(最高層)的相對重要性量值,然后再通過總排序一致性比率CR進行驗證。當CR<0.1時檢測通過,就說明已經可以根據總排序權向量的表示結果做出決定;否則檢測不通過,就需要重新考慮模型和重新建立比較矩陣。

    設P層m個因素P1,P2,...,Pm對總目標Z的排序為α1,α2,…,αm,Q層Q1,Q2,…,Qn,對上層(P層)中因素Pj(j=1,2,…,m)的隨機一致性指標RIj,層次單排序一致性指標為CIj,則層次總排序的一致性比率計算見式(3)。

    (3)

    2 基于文本分析的評價指標基礎框架分析

    為了更加準確有效地確定評價指標,首先,利用python軟件基于國家針對雙碳目標實現、鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展發(fā)布的政策文件和官方新聞報道的文本內容進行挖掘,得到影響鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展的構成要素、確定評價指標選取的基礎框架。

    2.1 國家政策文件

    首先利用爬蟲在國務院政策文件庫獲取2022年1月1日至-2023年1月1日國家頒布的部門文件,去除與研究內容無關的文件后,剩余與雙碳目標實現、鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展有關的15份政策文件,由于所得政策文件均為PDF格式,為便于后面分析,使用PDF轉TXT在線轉換工具將檢索到的與研究內容相關的15份PDF格式政策文件轉化為TXT文檔格式,并將其匯總到同一個TXT格式的文檔;然后利用python軟件對文本內容進行挖掘,經python的WordCloud包詞頻分析得到800個詞匯;先去掉與研究主題"鋼鐵高質量發(fā)展"重復的關鍵詞,再去掉像"加強"、"開展"、"基于"、"推進"等169個沒有實際意義、不影響鋼鐵高質量發(fā)展評價指標選取方向的詞;將語言相同或者相近的155個同義詞進行合并,并把語言相同或者相近的同義詞的詞頻相加得到新的詞頻,合并后共計得到532個詞匯,繪制得到圖1(a)所示的國家政策詞云圖。

    圖1 詞云圖

    2.2 新聞報道

    同樣,利用爬蟲在知網獲取2022年1月1日至-2023年4月12日的新聞報道,去除與研究內容無關的新聞后,剩余與雙碳目標實現、鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展有關的42份新聞報道,將所得PDF新聞報道經TXT轉換工具轉換,python軟件文本挖掘后繪制得到圖1(b)所示的新聞報道詞云圖。

    2.3 基于層次聚類法的共詞分析

    利用共詞分析法分析所得高頻詞之間的內在聯系,找到影響鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展的關鍵因素?;趯哟尉垲惖墓苍~分析法主要包括計算共詞矩陣、計算相異矩陣、層次聚類法分析和結果分析4個步驟。

    首先是共詞矩陣的計算,將2.1與2.2中得到的排名前20的高頻詞合并,將相同高頻詞詞頻相加、語義相近或相同詞頻合并、去掉與研究內容無關且沒有實際意義的詞頻后共得到30個高頻詞。利用編程統計30個高頻詞在所收集到的15份政策文件、42份新聞報道中兩兩共同出現的頻次,得到一個30×30的共詞矩陣(見表3)。共詞矩陣對角線上的數表示該高頻詞出現的頻次,如高頻詞"技術"共出現了49 次,它與"能源"共同出現次數為31。

    表3 高頻詞共詞矩陣(部分)

    其次是相異矩陣的計算,先利用Ochiia系數將得到的高頻詞共詞矩陣轉換成表示兩詞之間相異程度的相關矩陣,因原始矩陣中0值較多,為方便后續(xù)處理,利用數1與相關矩陣中的數作差,得到表示兩詞相異程度的相異矩陣(見表4)。

    表4 高頻詞相異矩陣(部分)

    然后是層次聚類法分析,先對上一步所得到的相異矩陣中的數值進行最大最小值標準化,再利用Python編程對標準化后的相異矩陣采用平均距離法進行層次聚類分析,結果見圖2。通過分析可以發(fā)現,得到表5共6個大類高頻詞。

    圖2 高頻詞共詞聚類樹圖

    表5 層次聚類法聚類結果

    通過對高頻詞層次聚類共詞結果的分析,確定鋼鐵高質量發(fā)展評價指標確定的基礎框架為"綠色低碳、科技創(chuàng)新、能源利用、清潔產品"。

    3 基于層次分析法的評價指標研究

    3.1 評價指標確定

    首先遵循綜合性、動態(tài)性、代表性、科學合理性、可操作性、可測性等指標選取原則,圍繞"綠色低碳、科技創(chuàng)新、能源利用、清潔產品"這一基礎框架,根據鋼鐵工業(yè)高質量發(fā)展相關文獻資料、結合鋼鐵企業(yè)低碳化生產運行模式以及《鋼鐵工業(yè)高質量發(fā)展的指導意見》,對鋼鐵工業(yè)高質量發(fā)展評價指標進行初選;然后對初選的評價指標設立調查問卷,采用主成分分析法對問卷結果進行分析,確定初選評價指標的相關性,將相關性較大的指標進行歸類,將不具有相關性的指標或者不合適的指標去除。根據問卷調查和主成分分析結果,得到鋼鐵高質量發(fā)展評價指標見表6。

    3.2 數據收集與分析

    為收集數據確定鋼鐵高質量發(fā)展評價體系,根據鋼鐵工業(yè)色高質量發(fā)展指標體系設計調查問卷,線上和線下同時發(fā)放,所面向的調查對象主要為鋼鐵企業(yè)、政府公務員,企業(yè)管理者、員工和各大高校從事鋼鐵研究的專家和學者。為使問卷調查結果更加可靠,減少因問卷樣本數量有限而對結果造成誤差,利用SPSS軟件對問卷結果進行分析(見表7和表8),分析可知,爬蟲獲取的原始數據可靠,且評價體系指標設置合理。

    表7 變量信度檢驗表

    表8 KMO測量和Bartlett球形檢驗結果

    3.3 結果與討論

    利用層次分析法來確定最終指標所占權重。首先,根據所建立的評價指標體系,分別對每一層元素兩兩比較,根據1~9標度確定在上層某一指標的影響下同層次指標間的相對重要程度,構造出目標層和準則層以及指標層和準則層的判斷矩陣(表9~表12);然后利用一致性比率CR進行一致性檢驗;最后利用軟件SPSS25.0計算每一層指標相對于上一層指標的權重(表9~表12),以及每一層指標相對于目標層的總權重(見圖3)。

    圖3 各層評價指標最終權重

    表9 目標層和準則層判斷矩陣

    表10 準則層B1和指標層判斷矩陣

    表11 準則層B2和指標層判斷矩陣

    表12 準則層B3和指標層判斷矩陣

    其中W表示準則層的一級指標相對于目標層的權向量,Wi表示指標層的二級指標相對于準則層的一級指標的權向量,權重集與評價指標的關系見式(4)~式(7)。

    W=(W1,W2,W3)

    (4)

    W1=(WB11,WB12,WB13,WB14,WB15)

    (5)

    W2=(WB21,WB22,WB23,WB24,WB25,WB26,WB27,WB28)

    (6)

    W32=(WB31,WB32,WB33,WB34,WB35,WB36,WB37,WB38,W39)

    (7)

    4 結論

    單就鋼鐵企業(yè)高質量發(fā)展的評價指標所占權重而言,一級指標中的"末端指標"比較重要,二級指標中的"二次能源回收利用率"、"廢氣、廢水(液)、固體廢棄物回收利用率"、"提高鋼渣等固廢資源綜合利用率"3個指標比較重要,企業(yè)應該對這幾個影響因素進行重點關注,采取措施提高二次能源、廢氣、廢水、固體廢棄物的回收利用率以及鋼渣等固廢資源的綜合利用率,促進鋼鐵企業(yè)的高質量發(fā)展。

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