基于因子分析法的我國海洋生態(tài)健康評價研究

彭建交 陳會然

摘要：文章基于人類活動對海洋生態(tài)健康影響的視角，構(gòu)建了我國海洋生態(tài)健康的評價指標體系。以我國沿海11個省（市）為研究對象，運用因子分析法對各地區(qū)2015年的樣本數(shù)據(jù)進行評價。結(jié)果表明：總體而言，我國海洋生態(tài)健康狀況十分嚴峻;其次，各省份在三個公因子上的得分上呈現(xiàn)出明顯的不均衡性，各省份在海洋生態(tài)健康方面存在不同程度的短板;最后，從空間來看，我國海洋生態(tài)健康狀況分布并未呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征。

關鍵詞：因子分析;海洋生態(tài);評價

沿海地區(qū)聚集了我國1/3的人口、貢獻了一半以上的國內(nèi)生產(chǎn)總值。隨著人類對海洋開發(fā)強度的不斷加大，這一地區(qū)正面臨著嚴重的生態(tài)危機。黨的十八大報告中明確提出要建設海洋強國，而“保護海洋生態(tài)環(huán)境”正是建設海洋強國的應有之義。為了加深對海洋生態(tài)問題的認識，目前國內(nèi)外學者已經(jīng)從不同角度對海洋生態(tài)健康進行了評價。從研究對象來看，現(xiàn)有研究主要以近岸海域為主，包括海灣、濕地等地區(qū);從評價方法來看，主要包括網(wǎng)絡分析法、熵值-突變級數(shù)法、灰色關聯(lián)度法以及模糊評價法等;從評價指標體系而言，現(xiàn)有研究大多單一地從生物、化學等海洋表征直接對海洋生態(tài)狀況進行評價。

雖然目前國內(nèi)對于海洋生態(tài)的研究已經(jīng)較為豐富，但從宏觀上對我國海洋生態(tài)進行評價的研究相對缺乏;此外，從研究視角而言，現(xiàn)有研究較少從人類活動對海洋生態(tài)的影響角度對海洋生態(tài)進行評價。因此本文在借鑒前人研究的基礎上，從人類活動對海洋生態(tài)影響的視角構(gòu)建海洋生態(tài)評價體系，從宏觀角度對我國沿海省份的海洋生態(tài)健康進行評價。

一、評價方法及數(shù)據(jù)來源

（一）海洋生態(tài)健康評價指標體系的構(gòu)建

海洋作為自然生態(tài)系統(tǒng)，其健康與否一方面受到自然環(huán)境的影響;另一方面，伴隨著人類對海洋資源的開發(fā)，人類活動對海洋生態(tài)健康的影響作用已經(jīng)遠遠超越了自然環(huán)境對海洋生態(tài)的影響。人類活動對海洋生態(tài)的影響主要表現(xiàn)為正負兩方面，即人類活動對海洋生態(tài)的破壞作用與人類活動對海洋生態(tài)的修復作用。本文從人類活動對海洋環(huán)境的正負影響兩個方面構(gòu)建我國沿海?。ㄊ校┖Ｑ笊鷳B(tài)健康評價指標體系，見表1。

（二）評價方法的選擇

本文選用因子分析法對海洋生態(tài)健康狀況進行評價。因子分析的基本思想是把聯(lián)系比較緊密的變量歸為一類，而不同因子之間的相關性較低。同一類別的變量內(nèi)，可以認為這些變量受到了某個共同因素的影響才彼此高度相關，這個共同因素就是公因子，它是潛在并且不可觀測的。因子分析實際就是通過降維將相關性較高的變量聚集在一起，進而降低變量數(shù)目和分析難度。因子分析的基本步驟如下：

1. 對數(shù)據(jù)進行標準化處理

2. 估計因子載荷矩陣

3. 因子分析的基本模型

4. 因子旋轉(zhuǎn)

當因子載荷矩陣A的結(jié)構(gòu)不便于對主因子進行解釋時，可以用一個正交陣右乘A（即對A實施一個正交變換）。對A施行一個正交變換，對應坐標系就有一次旋轉(zhuǎn)，便于對因子的意義進行解釋。

5. 估計因子得分

用公共因子表示原變量的線性組合，進而得到因子得分函數(shù)。通過因子得分函數(shù)來計算各個公共因子上的得分，從而解決公共因子不能觀測的問題。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文以遼寧省、河北省、天津市、山東省、江蘇省、上海市、浙江省、福建省、廣東省、廣西省、海南省11個沿海省份為研究對象。為了對最近的海洋生態(tài)健康狀況進行評價，本文選取了最新的數(shù)據(jù)，各指標數(shù)據(jù)來源于《中國海洋統(tǒng)計年鑒2016》。

二、基于因子分析法的我國海洋生態(tài)健康綜合評價

（一）數(shù)據(jù)標準化

由于指標體系中的指標單位與量綱不同，此外指標的正負屬性也存在差異，不能直接進行因子分析，因此首先對數(shù)據(jù)進行標準化處理。正向指標標準化：x′=x/xmax;負向指標標準化：x′=xmin/x。

（二）指標相關性檢驗

因子分析的前提是各變量之間有較強的相關關系，通過觀察初始變量的相關系數(shù)矩陣，多個變量間的相關系數(shù)大多在0.4以上，并且Sig普遍較小，表明這些變量之間存在較為顯著的相關性。此外從KMO檢驗和Bartlett球形檢驗中可以看出，KMO為0.712，大于0.5;并且Bartlett球形檢驗統(tǒng)計量的Sig為0.03小于0.05，再次驗證了各變量之間存在顯著的相關性。

（三）確定主成分變量及計算綜合得分

利用SPSS22.0對各變量進行因子分析，采用主成分法提取主成分。由表2矩陣的特征值和累計方差貢獻率可知，前三個公因子的解釋的累計方差已經(jīng)達到了86.122%，即總體86.122%的信息可以由這三個公因子來解釋。說明這三個公因子已經(jīng)包含了原有變量的大部分信息。從表3旋轉(zhuǎn)成分矩陣中可以看出旋轉(zhuǎn)后每個公因子的載荷分配，對于一個變量來說，載荷絕對值較大的因子與它的關系更為密切。由表3可得，第一個公因子（F1）在變量X2、X6、X7有較大載荷，表明F1與沿海港口國際標準集裝箱吞吐量、海洋科研從業(yè)人員數(shù)量、海洋科研機構(gòu)經(jīng)費投入有較強的相關性;第二個公因子（F2）在變量X3、X4、X8上有較大載荷，表明F2與國內(nèi)旅游人數(shù)、規(guī)模以上生產(chǎn)用碼頭泊位個數(shù)、工業(yè)廢水排放總量有較強的相關性;第三個公因子（F3）在變量X1、X5、X9上有較大載荷，表明F3與沿海地區(qū)濕地總面積、沿海地區(qū)星級飯店數(shù)、污染治理項目建設情況有較強的相關性。觀察成分得分系數(shù)矩陣（表4）可以得到各因子的得分函數(shù)：

F1=0.103×X1-0.258×X2-0.138×X3+…-0.052×X9

F2=0.353×X1+0.151×X2+0.306×X3+…-0.058×X9

F3=0.552×X1+0.207×X2+0.220×X3+…+0.260×X9

通過將標準化的指標數(shù)據(jù)帶入因子得分函數(shù)中，得到各省份在三個因子上的得分，如表5所示。最后計算各省份海洋生態(tài)健康的綜合得分，對三個公因子進行加權求和，權數(shù)即為表2中旋轉(zhuǎn)載入平方和中的“方差的%”即三個公因子旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻率依次為32.803%、28.412%和24.907%，各省份海洋生態(tài)健康綜合得分的計算公式為：

Z=F1×32.803%+F2×28.412%+F3×24.907%，最終得到各省份海洋生態(tài)健康綜合得分（見表5）。

從各省份的因子得分及綜合得分來看，因子F1位于前三位的省份為廣東省、山東省、天津市，位于后三位的省份為廣西省、河北省、海南省;因子F2位于前三位的得分為海南省、江蘇省、天津市，位于后三位的省份為浙江省、福建省和上海市;因子F3位于前三位的省份為江蘇省、廣東省、山東省，位于后三位的省份為天津市、上海市、海南省;綜合得分Z位于前三位的省份為江蘇省、廣東省、山東省，位于后三位的省份為福建省、河北省、浙江省。由此可見各省份在三個公因子得分上存在差異，每個省份都不同程度地存在短板。

最終利用因子得分對各省的海洋生態(tài)狀況進行劃分，由于學界尚缺乏統(tǒng)一的海洋生態(tài)健康評價標準，本文在結(jié)合相關文獻的基礎上將沿海各地區(qū)海洋生態(tài)健康劃分為4個等級：健康、較健康、不健康、病態(tài)，具體劃分見表6。其中健康省份為江蘇、廣東、山東;較健康省份為海南、天津;不健康狀態(tài)省份為遼寧、上海、廣西、浙江;病態(tài)省份為河北、福建。在11個省份中不健康與病態(tài)的省份占到了6個，海洋生態(tài)狀況不容樂觀;從空間上來看，各省份海洋生態(tài)健康的分布并未呈現(xiàn)出明顯南北分布格局。

三、結(jié)論與建議

文章利用因子分析法對我國沿海省份的海洋生態(tài)健康狀況進行評價。研究表明，各省份在三個公因子上的得分呈現(xiàn)出明顯的不均衡性，各省份在海洋生態(tài)健康方面不同程度地存在短板;從海洋生健康態(tài)狀況的分級來看，我國海洋生態(tài)健康狀況十分嚴峻;從空間分布來看，我國海洋生態(tài)健康狀況并未呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征。由于影響各省份海洋生態(tài)健康的因素不同，所以各地區(qū)在保護海洋生態(tài)方面要因地制宜，在全面保護海洋生態(tài)的同時注意補短板。此外，對于那些海洋生態(tài)健康狀況較差的地區(qū)可以借鑒海洋生態(tài)狀況較好地區(qū)的經(jīng)驗。

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