因子分析法的中国能源安全评价 精品.doc

基于因子分析法的中国能源安全评价1、引言能源是支撑一国发展的战略资源，因此能源安全问题是关系一国经济发展和国家安全的重大问题。伴随着我国经济的持续快速发展，能源需求量不断攀升。1992年起我国能源消费总量开始大于能源生产总量，且这种趋势一直在延续。尽管中国是世界第五大产油国，但仍不能满足国内发展的需要，1993年我国成为石油净进口国，20XX年我国成为世界第二大石油进口国和消费国，20XX年我国石油对外依存度突破50%的警戒线，可见，中国石油的脆弱性增强，我国以石油安全为核心的能源安全问题日益突出1。我国经济快速发展导致的能源安全问题引起了国内外的关广泛注，如Wu等讨论了未来50年中国经济社会可持续发展要面临的能源与环境保护问题1；Zhou等预测了未来100年中国的能源消费和碳排放状况2。国内对能源安全的研究主要有：陈武等分析了我国能源安全问题的实质，提出了新时期我国能源安全战略的新思路4。迟春洁等运用压力-状态-响应模型初步建立了我国能源安全测度指标体系5。张生玲采用层次分析法构建了我国能源安全3级评估指标体系及其权重6。吴初国等运用综合评分法、主成份分析法和熵权系数法3种方法评价了我国能源安全状况7。赵长城等8结合主成份分析和BP神经网络对我国能源安全从资源安全、消费安全、供给安全和市场安全4方面进行了预警8。赵媛等阐述了在能源、环境和发展之间矛盾日益突出的今天，树立大能源系统观的必要性9。基于前述研究成果与实际调研，本文从系统的角度出发将能源、环境和经济纳入一个系统并选取相应指标，对1986-20XX年我国能源安全状况进行因子分析。因为因子分析法与其他方法相比可以通过指标间的联系找出主要因子，从而有效降低变量维数。此外由于计算综合得分时各公因子的权重是其各自的方差贡献率，这种客观权重使得因子分析法得到的综合得分是科学的。最后，从因子分析的结果入手相应的提出保障我国能源安全的一些措施。2、中国能源安全评价指标体系设计本文从能源、环境和经济3方面选取指标，考虑数据的可得性，所以选出如下10项指标构建我国能源安全评价体系，如表1。表1 中国能源安全预警指标体系系统 指标单位计算方法指标性质 能源供需子系统能源生产量X 1能源消费量X 2石油生产量X 3石油消费量X 4能源加工转换效率X 5万吨标煤同上同上同上无中国能源统计年鉴直接获得同上同上同上同上正向反向正向反向正向能源环境子系统工业废水排放强度X 6工业固体废物排放强度X 7工业废气排放强度X 8亿吨 /亿元万吨/亿元亿标立方米/亿元工业废水排放量/GDP工业固体废物排放量/GDP工业废气排放量/GDP反向反向反向能源经济子系统能源消费弹性系数X 9石油消费弹性系数X 10无无能源消费增长率/国民经济增长率石油消费增长率/国民经济增长率反向反向资料来源：根据历年中国能源统计年鉴和中国环境状况公报数据计算得到。3、中国能源安全评价体系建模3.1基于因子分析法的中国能源安全综合得分建模针对建立的中国能源安全评价指标体系采用因子分析法可得我国能源安全评价模型是：F = f i * i （式3-1）其中，F表示能源安全综合得分值，fi表示i个公因子各自得分值，i表示i个公因子各自的初始方差贡献率，i表示公因子的个数，取值为大于等于1的整数。3.2因子分析法建模的应用本文对我国1986-20XX年能源10项评价指标进行因子分析，原始数据见表2。需注意的要对表1中3个正向指标取其倒数以负向化这些指标再输入到SPSS软件中，而负向指标不作处理，直接输入SPSS软件。因此公因子得分和综合得分越高，其指向状况越不安全。表2 1986-20XX年中国能源原始数据 年份X 1X 2X 3X 4X 5X 6X 7X 8X 9X 10198688124808501306997280.68320.02511.29276.74790.610.661987912668663213414103120.67480.02160.72316.36720.620.521988958019299713705110920.66540.01710.5685.49270.650.6719891016399693413764115830.66510.01480.30984.91021.021.0819901039229870313831114850.66480.01330.25544.60760.47-0.22199110484410378314099123830.6590.01080.1553.89020.550.85199210725610917014210133530.660.00870.11143.32920.370.55199311105911599314524148520.67320.00620.06092.6440.450.76199411872912273714608149560.6520.00450.04012.02210.440.13199512903413117615005160640.71050.00370.03691.76790.660.71199613303213894815733174360.70190.00290.02371.56230.610.89199713346013817316074196920.69760.00290.01961.4356-0.090.68199812983413600016100198180.69280.00240.08331.436-0.530.48199913193514056916000210730.69250.00220.04331.414-0.231.4200013504814553116300224390.69040.0020.03211.39240.010.8120XX14387515040616396228380.69340.00180.02641.4670.470.2120XX15065615943116700247800.69040.00170.02191.45641.190.9320XX17190618379216960271260.6940.00160.01431.46451.660.9520XX19664821345617587317000.70910.00140.0111.48671.61.6720XX21621923599718135325380.71550.00130.00891.45450.930.2320XX23216725867618368348760.71240.00110.0061.53010.760.5720XX24727928050818666366590.70770.00090.00451.46030.590.3620XX26055229144819505373030.71550.00080.00251.2860.410.1820XX27461930664718949383850.72010.00070.00211.27910.570.3220XX29691632493920300428600.71420.00060.00121.2940.581.12对原始数据进行分析知，KMO值为0.710，Bartlett球型检验显著概率为0.000，故适合进行因子分析。计算的公因子特征值和累计贡献率（特征值小于1的略去）见表3。由于前三个特征值累计贡献率达到89.759%，包含了原始指标的绝大部分信息，因此取3个公因子。表3 解释的总方差成份初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 合计 方差的% 累计% 合计 方差的% 累计% 合计 方差的% 累计%1 6.387 63.867 63.867 6.387 63.867 63.867 4.715 47.148 47.1482 1.412 14.116 77.982 1.412 14.116 77.982 2.982 29.818 76.9663 1.178 11.777 89.759 1.178 11.777 89.759 1.279 12.793 89.759为了便于对公因子命名，采用方差极大正交旋转法对因子载荷阵进行旋转变换，旋转载荷阵，见表4。表4 方差极大正交旋转后的因子载荷阵成份123Zscore(石油消费弹性系数).956-.245.019Zscore(能源消费弹性系数).951-.265.011Zscore(工业废水排放强度).925-.346.077Zscore(工业固体废物排放强度).891-.432.035Zscore(工业废气排放强度).811-.292.101Zscore(石油消费量)-.270.900.002Zscore(石油生产量)-.446.878-.001Zscore(能源生产量)-.472.871-.013Zscore(能源消费量)-.131-.221.856Zscore(能源加工转换效率).284.269.727由表4可知，第一主成分指标包括能源生产量、能源消费量、石油消费量、石油生产量和能源加工转化效率，命名为能源供需安全因子 f1 。第二主成份指标有工业废水排放强度、工业固体废物排放强度和工业废气排放强度，命名为能源环境安全因子f2 。第三主成分指标有能源消费弹性系数和石油消费弹性系数，命名为能源经济依赖安全因子f3 。利用因子得分系数矩阵，见表5，可以计算三个公因子得分函数，本文仅给出第一个公因子得分函数（其余类推）：f1=-0.169*X1-0.127*X2+0.078*X3+0.158*X4+0.088*X5+0.228*X6+0.195*X7+0.272*X8+0.265*X9+0.201*X10 （式3-2）表5 因子得分系数成份123Zscore(石油消费弹性系数)-.169-.189.698Zscore(能源消费弹性系数).127.207.550Zscore(工业废水排放强度).078.354-.006Zscore(工业固体废物排放强度).158.427-.010Zscore(工业废气排放强度).088.365.001Zscore(石油消费量).228.065.009Zscore(石油生产量).195.010-.020Zscore(能源生产量).272.133-.043Zscore(能源消费量).265.120-.048Zscore(能源加工转换效率).201.063.034由式3-1可得我国能源安全综合得分模型为：F = f 1 *1 + f 2 *2 + f 3 *3 = 0.63867 f1 +0.141164 f2 +0.11777 f3 （式3-3）则1986-20XX年我国能源安全各公因子得分、综合得分及其排序，见表6。 表6 1986-20XX年中国能源安全状况 年份f1f2f3FF排序1986-0.190753.086070.097240.325391987-0.491662.08124-0.12663-0.035111988-0.72491.392010.14163-0.25131989-0.932570.780111.24641-0.339161990-0.59240.92657-1.54708-0.43171991-1.110620.057730.32153-0.663201992-1.03969-0.1457-0.38349-0.73241993-0.96124-0.476710.07366-0.673211994-0.90835-0.47875-1.03386-0.769251995-0.40662-0.526530.26379-0.303141996-0.4575-0.721780.48161-0.337151997-0.52351-0.95324-0.66565-0.547191998-0.59349-1.00729-1.50105-0.698221999-0.87126-1.349030.37327-0.703232000-0.5101-0.99498-0.35291-0.5081820XX-0.04538-0.48868-0.84275-0.1971220XX-0.04967-0.491581.154930.03491020XX0.34921-0.208111.692720.393820XX0.559-0.390752.815120.6334720XX1.261280.06933-0.368660.7719620XX1.27292-0.07817-0.022370.7993520XX1.47253-0.01533-0.598270.8678420XX1.752130.01992-1.112920.9908320XX1.866710.09043-0.704361.122220XX1.87591-0.176790.59811.243614、中国能源安全评价模型结果分析本文用图1直观表示出3个公因子得分及综合得分，该图主要反映了以下内容：图1：1986-20XX年公因子及综合得分（1）能源安全综合得分F在1986-1994年呈下降趋势，继1993年我国成为石油净进口国，1994-1995年得分突然上升，1995-1999年得分再次下降。然而，自1999年起综合得分持续上升，且从20XX年起综合得分明显大于0，可见20XX-20XX年我国能源安全整体状况趋于变坏。此外，20XX年能源供需安全因子得分和能源安全综合得分是1986-20XX年最高的。20XX年我国石油对外依存度突破50%的警戒线，石油消费弹性系数从0.32跃升为1.12，可见20XX年我国能源供需安全受到严重威胁，我国能源安全状况也随着能源供需恶化趋于变坏，这不得不引起重视。从3个公因子初始方差贡献率可以知道能源供需安全因子是影响中国能源安全的首要因素，其次是能源生态安全因子，最后是能源经济依赖安全因子。（2）第一主成份得分在1986-1998年较为波动，且得分均为负数，表明1986-1998年我国能源供需状况较为安全。然而，自1999年起得分持续上升，尤其是20XX年起得分开始变为正值且明显大于0，表明20XX-20XX年我国能源供需状况不如此前。这是因为随着我国快速发展，1992年我国能源消费总量开始大于能源生产总量。计算得知1999-20XX年我国能源消费年均增长率为7.92%是1986-1998年能源消费年均增长率4.43%的1.8倍。此外，中国能源发展报告（20XX）指出20XX年我国石油对外依存度继20XX年打破50%的警戒线会上升到64.5%，可见我国未来能源供需矛盾会继续随着石油对外依存度的不断提高加深。（