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      基于模糊綜合評價及因子分析對城市空氣質(zhì)量的研究 *

      2017-04-13 02:31:05孫曉玲朱家明賀曉劍
      關(guān)鍵詞:方差空氣質(zhì)量變量

      孫曉玲,朱家明,賀曉劍

      (安徽財經(jīng)大學(xué))

      *國家自然科學(xué)基金(11601001)

      0 引言

      十八大以來,我國經(jīng)濟(jì)繼續(xù)高速發(fā)展城鎮(zhèn)化快速推進(jìn),城市空氣污染成為了發(fā)展進(jìn)程中亟待解決的難題.空氣質(zhì)量(Air quality)的好壞反映空氣的污染程度,空氣質(zhì)量在城市的可持續(xù)發(fā)展中起著至關(guān)重要的作用.該文針對我國主要城市的空氣質(zhì)量進(jìn)行研究,得出空氣質(zhì)量綜合排名并進(jìn)行相關(guān)分析.

      1 數(shù)據(jù)來源與模型假設(shè)

      該文所用數(shù)據(jù)來源于2016年中國統(tǒng)計年鑒[1].為便于解決問題與模型的建立對該文提出以下假設(shè):⑴城市空氣質(zhì)量可通過所選指標(biāo)衡量;⑵其他因素對城市空氣質(zhì)量的影響較小不考慮;⑶不考慮所使用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計誤差,所選數(shù)據(jù)具有統(tǒng)計分析價值.

      2 城市空氣質(zhì)量評價指標(biāo)體系

      空氣質(zhì)量的好壞反映空氣的污染程度[2].城市空氣質(zhì)量的優(yōu)劣與其綜合發(fā)展能力密切相關(guān).城市空氣質(zhì)量不僅直接影響城市的發(fā)展環(huán)境與居民的生活健康,而且影響城市乃至整個國家未來可持續(xù)發(fā)展.為分析城市空氣質(zhì)量,該文選取我國主要城市2016年空氣狀況相關(guān)指標(biāo)分析,所選評價指標(biāo)見表1.

      表1  城市空氣質(zhì)量評價指標(biāo)體系

      3 基于模糊綜合評價法的城市空氣質(zhì)量評價

      3.1 研究思路

      根據(jù)建立的評價指標(biāo)體系,運用模糊綜合評價對呈現(xiàn)模糊化的空氣質(zhì)量信息進(jìn)行分析,對城市空氣質(zhì)量做出科學(xué)、合理、貼近實際的量化評價.

      3.2 研究方法

      設(shè)U={u1,u2,…,un}是待評價的n個方案集合[3],V={v1,v2,…,vm}是評價因素集合,將U中的每個方案用V中的每個因素進(jìn)行衡量,得到觀測矩陣A.

      其中,aij表示第j個方案關(guān)于第i項評價因素的指標(biāo)值,向量aj=(aij,a2j,….amj)表示第j個方案關(guān)于m項評價指標(biāo)的評價向量.

      3.3 結(jié)果分析

      (1)建立理想方案[4].記理想城市空氣質(zhì)量指標(biāo)向量為u.

      (3)建立各評價指標(biāo)的權(quán)重wi(j=1,2,…,7).

      (4)建立綜合評價模型.

      綜合得分越小,城市的空氣質(zhì)量越好[7].代入數(shù)據(jù)計算得到31個城市的綜合得分及空氣質(zhì)量排名見表2.

      由表可知,對31個主要城市空氣質(zhì)量進(jìn)行評價[8],空氣質(zhì)量排名前五的城市分別為???、福州、拉薩、昆明、貴陽;空氣質(zhì)量最差的五個城市分別為石家莊、濟(jì)南、鄭州、沈陽、太原.

      4 基于因子分析的城市空氣質(zhì)量評價

      4.1  研究思路

      根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的我國主要城市2016年空氣狀況相關(guān)數(shù)據(jù),利用因子分析法從變量群中提取公共因子,綜合運用SPSS和EXCLE進(jìn)行分析,對城市空氣質(zhì)量進(jìn)行分析評價.

      4.2 研究方法

      R型因子飛分析中,所要研究的每一個變量,都可以表示成公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和[9],即

      Xi=ai1F1+ai2F2+…+aimFm+εi,i=1,2,…,p

      表2  綜合得分表

      式中,F(xiàn)1,F2,…,Fm稱為公共因子,εi稱為Xi的特殊因子.因此,此模型可表示為:

      X=AF+ε

      模型中,

      且滿足:

      (1)m≤p.

      (2)cov(F,ε)=0,即公共因子與特殊因子不相關(guān).

      即各個特殊因子不相關(guān),而方差無要求.

      4.3 結(jié)果分析[10-12]

      檢驗所用數(shù)據(jù)是否適合做因子分析,在此使用巴特利特球度檢驗.KMO統(tǒng)計量用于探測變量間的相關(guān)性,比較各變量間的簡單相關(guān)和偏相關(guān)的大小,從而判斷數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析.其中,KMO統(tǒng)計量的值越接近1,越適合做因子分析.計算得到巴特利特球度檢驗結(jié)果見表3所示.

      表3 KMO和Bartlett's 球形度檢驗

      從表3可知,KOM值為0.776且變量顯著性檢驗p值為0.000,通過變量顯著性檢驗,所選數(shù)據(jù)比較適合做因子分析.

      為保障公因子對數(shù)據(jù)的解釋能力,在進(jìn)行操作使可認(rèn)為選擇提取主成分的個數(shù),使因子累計方差貢獻(xiàn)率足夠大(這里取大于85%為宜).

      表4  特征根與方差貢獻(xiàn)率

      由表4可知,當(dāng)提取3個主成分時,因子的累計方差貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到89.556%,滿足要求,故選取前3個因子進(jìn)行分析.查看公因子方差表,查看每個指標(biāo)的信息保留程度,表5給出了本次分析從每個原始變量中提取的信息,公共因子幾乎包含了每個變量至少80%的信息.

      表5   公因子方差表

      因子得分系數(shù)矩陣見表6.

      表6  因子得分系數(shù)矩陣

      因此,因子得分表達(dá)式為

      其中,Z1、Z2、Z3分別為每個城市在各公因子上的得分.得分越小,城市的空氣污染程度越小,城市的空氣質(zhì)量越好.代入數(shù)據(jù),計算得到31個城市的因子綜合得分及城市排名見表7.

      表7   因子綜合得分表

      由表7可知,用因子分析法對31個主要城市空氣質(zhì)量進(jìn)行評價,空氣質(zhì)量排名前五的城市分別為??凇⒏V?、昆明、拉薩、貴陽;空氣質(zhì)量最差的五個城市分別為濟(jì)南、鄭州、石家莊、沈陽、北京.

      5 結(jié)束語

      該文使用模糊綜合評價法對城市空氣質(zhì)量進(jìn)行綜合評價,選定合適的評價指標(biāo)體系,通過對精確數(shù)據(jù)處理反映模糊的評價對象,能對蘊含信息呈現(xiàn)模糊化的空氣質(zhì)量做出科學(xué)、合理、貼近實際的量化評價,得出空氣質(zhì)量排名;因子分析方法從多個觀測指標(biāo)中提取少數(shù)幾個主要因子,通過主要因子對復(fù)雜的城市空氣質(zhì)量進(jìn)行深入分析,給出合理解釋和正確評價.綜合對比兩種分析評價方法對城市空氣質(zhì)量的綜合評價,評價方法不同但結(jié)果相近.城市空氣質(zhì)量對城市的發(fā)展有重大影響,空氣質(zhì)量較差的城市應(yīng)該加強對城市空氣質(zhì)量的監(jiān)控和治理,響應(yīng)十九大的號召,加強生態(tài)文明建設(shè),促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展.

      [1]國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒 2016[J].北京:中國統(tǒng)計出版社,2016.

      [2]王秀.模糊綜合評價法在環(huán)境空氣質(zhì)量評價中的應(yīng)用[J].環(huán)境保護(hù)與循環(huán)經(jīng)濟(jì),2012.

      [3]楊桂元.數(shù)學(xué)建模[M].上海:上海財經(jīng)大學(xué),2015.

      [4]楊曉艷,魯紅英. 基于模糊綜合評判的城市環(huán)境空氣質(zhì)量評價[J].中國人口.資源與環(huán)境,2014,24(S2):143-146.

      [5]李詠馨,朱家明,吳夢晗,等.基于綜合評價法的人口結(jié)構(gòu)可持續(xù)發(fā)展模型[J].高師理科學(xué)刊,2017,37(7):26-29.

      [6]吳運敏,陳求穩(wěn),李靜.模糊綜合評價在小流域河道水質(zhì)時空變化研究中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2011,31(6):1198-1205.

      [7]張秀,葛福婷,王家豪,等.基于隸屬層次模型構(gòu)建生態(tài)文明建設(shè)評價體系[J].寧夏大學(xué)學(xué)報:人文社會科學(xué)版,2016,38(4):169-175.

      [8]黃婷婷,朱家明,劉丹丹.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的真實性判別[J].高師理科學(xué)刊,2017,37(7):36-41.

      [9]朱建平.應(yīng)用多元統(tǒng)計分析[M].北京:科學(xué)出版社,2016.

      [10] 高天智,申莉濤.基于因子分析法的公共教育服務(wù)均等化水平及差異性實證研究[J].長安大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版,2016(2):134-140.

      [11] 陳茜,田治威. 林業(yè)上市企業(yè)財務(wù)風(fēng)險評價研究——基于因子分析法和聚類分析法[J].財經(jīng)理論與實踐,2017,38(1):103-108.

      [12] 洪兆平.基于因子分析法和改進(jìn)熵值法的城市競爭力綜合評價研究——以江蘇省為例[J].科技管理研究,2012,32(21):47-50.

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