多元统计课程论文

上海低碳城市建设的统计分析：基于2000到2009年数据摘要：本文根据上海提出的低碳城市建设的概念，并利用2000年到2009年上海地区低碳经济发展状况的相关数据，就上海这10年来的低碳经济数据进行分析。首先建立了评价的指标体系，其次，分别采用主成分分析法、因子分析法对上海市近十年来低碳城市建设进行了全面的评价和比较，并在此基础上提出了促进上海低碳经济进一步发展的相关措施。关键词：低碳城市主成分分析因子分析、引言上海市位于长江三角洲，是中国的主要经济中心之一。它的总面积为6340平方公里，分为19个区县。2008年，这个人口密集的城市居住着1890万人口。经过了一个世纪的工业化进程，上海目前已经成为世界上经济增长最快的城市之一。根据中国《国民经济和社会发展“十一五”规划纲要》提出，“十一五”期间单位国内生产总值（GDP）能耗降低20%左右、主要污染物（SO2和COD）排放总量减少10%。因此，节能减排是贯彻落实科学发展观、构建社会主义和谐社会的重大举措，是建设资源节约型、环境友好型社会的必然选择，也是推进经济结构调整，转变增长方式，实现低碳经济的必由之路。在此背景下，上海迫切需要从一个传统的发展模式向可持续发展的模式重新定位。上海市政府也承诺将上海发展成为一个“资源节约型和环境友好型的城市”，即低碳城市。低碳城市是指城市经济以低碳产业为主导，市民以低碳生活为理念和行为特征，政府以低碳社会为建设的城市发展模式。其目标是通过自身低碳经济发展和低碳社会建设，保持能源的低消耗和二氧化碳的低排放，为节能减排和控制全球温室气体排放作出贡献。而为了推动上海发展低碳城市，上海世博会的举办无疑对上海发展低碳经济起了关键作用。自2000年启动筹备世博会以来，上海市政府积极推进城市基础设施的完善，不断强化污染控制，并注重可再生能源和节能技术的开发和应用。上海在绿色交通等领域所取得的成绩包括提出了公交优先战略，力图建设一个世界级的轨道交通网络，并积极开发、使用超级电容车、纯电动车、氢燃料电池车、混合动力车等清洁能源车辆技术。同时，上海正在建造亚洲第一个海上风力发电场，该发电场将于2010年世博会召开前投入运行。上海在太阳能光伏发电方面也走在中国城市的前列，世博园区建设了全国最大的单体建筑太阳能屋面。虽然上海对煤电的依赖程度较高，但是上海在探索有效地办法应对这一挑战。以上的相关的政策表明，研究2000年至2009年的上海低碳城市的发展具有非常重要的现实意义。上海目前正处于工业化的中后期，如何化解经济快速发展对资源、能源消耗的高度依赖，如何跨越资源、能源的“瓶颈”约束，成为这一时期上海面临的主要难题。从内涵看，低碳经济模式适合上海发展具体情况，兼顾了“低碳”和“经济”：上海既需要摆脱对化石燃料的过分依赖，减轻高油价的压力，实现经济转型，又需要保持适度、快速的经济增长，解决发展中的诸多问题。城市是人类经济活动的中心，是社会发展的心脏。上海快速的城市化进程付出了沉重的资源环境代价。上海的城市化进程快、规模大，为人们实践新的城市发展模式提供了机会和可能。因此，低碳之路无疑为上海城市的可持续发展提供了一条新的途径。因此，本文在参阅相关参考文献的基础上，对上海2000年至2009年低碳经济的发展进行评估，首先建立评价体系，其次分别采用主成分分析法、因子分析对10年间的上海低碳城市的发展水平作定性的评价和排位，并在此基础上提出了促进上海建设低碳城市的相关政策。为了进一步发展低碳城市的建设，上海应该在未来重点发展交通、建筑、工业的低碳技术。这是推动低碳城市建设的一个重要部分。另一方面，上海市仍需要做好低碳理念的宣传，通过这次世博会上海很好地宣传了低碳理念，但是为了将低碳理念长久地植根于市民心中，仍然是一项长远而艰巨的工作。二、上海低碳城市建设的实例分析低碳城市是指低碳经济为发展模式及方向、市民以低碳生活为理念和行为特征、政府公务管理层以低碳社会为建设标本和蓝图的城市。从此定义上可以看出，评价低碳城市的建设应即包括城市本身的工业、交通、建筑，也要包括上海市民的低碳理念、政府重视度这几个方面的统计指标。指标的选取上，考虑到了指标的全面性、代表性、可得性、简捷性和整合性等特性。本文根据低碳可持续发展评价系统筛选了其中囊括以上几个方面的的21个指。即公众对环境保护的满意率、居民的低碳理念、人均公共绿地面积、绿化覆盖率、单位生产总值二氧化硫排放量、单位生产总值化学需氧量排放量、R&D占GDP比重、单位生产总值综合能耗、单位工业增加能耗、机动车保有量变化趋势、工业废水排放总量、工业重复用水量、污水处理率、历年环境保护投入情况、历年环境空气质量优良率、人口自然增长率、人均生产总值、对外开放度、人均可支配收入、第三产业比重、外贸进出口总额。本文以上海市2000-2009各个年份作为样本，选取上述21个指标，分别通过主成分分析和因子分析来定量分析近十年来上海低碳城市发展的状况。下面所有结果都是根据SPSS13.0和Excel2003计算完成。（一）主成分分析因为本文的21个指标度量单位不同且取值范围彼此差异非常巨大，不宜直接用协防差矩阵来求主成分。同时考虑到对数据进行标准化处理会抹杀原始数据一部分重要信息，因此综合考虑用相关矩阵求主成分。因此通过SPSS软件得到21个指标的特征根（见表1）根据表1判断21个指标之间是否存在明显的多重共线性，若存在则通过对原始指标进行调整以消除多重共线性根据表9可以发现从指标10开始所有的指标特征根非常接近0，因此可以认为这21个指标存在多重共线性。经过对指标的删减最后将9个指标作为分析变量，消除原有的多重共线性。这9个指标分别为：居民的低碳理念、人均公共绿地面积、绿化覆盖率、单位生产总值二氧化硫排放量、单位生产总值化学需氧量排放量、R&D占GDP比重、单位生产总值综合能耗、单位工业增加能耗、机动车保有量变化趋势。通过SPSS软件再求得以上9个指标的特征根，如表2：由于表2中各个指标不存在非常接近0的特征根，因此可以认为消除了多重共线性。本文假设将特征根大于1指标作为主成分，由表2可得主成分宜取两个分别记为七、七。根据SPSS结果可知两个主成分七、七的方差和占全部方差的比例为96.66%，因为其中85.31%是由*贡献，因此选取*为第一主成分，七为第二主成分，主成分基本上保留了原来指标信息，这样原来的9个指标就转化为2个新指标。通过SPSS软件得到因子载荷矩阵如表3。表1相关矩阵的特征根成分特征根成分特征根118.884124.095x10-1621.745131.556x10-1630.631141.172x10-1640.304155.374x10-1850.24916-6.554x10-1760.12917-8.676x10-1770.03518-2.197x10-1680.01719-2.645x10-1690.00620-4.677x10-16108.542x10-1621-6.832x10-16115.296x10-16表2筛选的9个指标的特征根成分123456789特征根7.6781.0220.2070.0420.0320.0130.0060.0040.002再对因子载荷矩阵的第，列的每个元素分别除以第i个特征根的平方根就得到主成分分析的第i个主成分的系数，结果见表4。则*，七的线性组合为：1123456-0.1712x；+0.3525%*-0.3514%9（1）j2=0.3663%*-0.1218%2—0.1951%;+0.0337%*+0.0743%;+1123456-0.1712x；+0.3525%*-0.3514%9（1）j2=0.3663%*-0.1218%2—0.1951%;+0.0337%*+0.0743%;+0.2149%;+0.8485%*+0.1644%*-0.1218%*（2）78919i表3因子载荷矩阵%1%2%3%4%5%6%7%8%9成分10.8920.9810.941-0.997-0.9840.965-0.4760.980-0.977成分20.370-0.123-0.1970.0340.0750.2170.8570.166-0.123注：其中%、%、%、%、%、%、%、%、%分别代表居民的低碳理念、人123456789均公共绿地面积、绿化覆盖率、单位生产总值二氧化硫排放量、单位生产总值化学需氧量排放量、R&D占GDP比重、单位生产总值综合能耗、单位工业增加能耗、机动车保有量表4主成分系数%1%2%3%4%5%6%7%8%9成分10.32090.35290.3385-0.3587-0.35400.3471-0.17120.3525-0.3514成分20.3663-0.1218-0.19510.03370.07430.21490.84850.1644-0.1218注：其中%、%、%、%、%、%、%、%、%代表意义同上表3123456789

根据表达式（1）、（2）可知，需要对原始数据%（i=1,2,...,9）进行数据标准化处理。本文采用的数据标准化公式为：x=七一七,i=1,2,...,10j=1,2,...,9

ijsj1如1如S2=工j10-1=1,j=1,2,...,9z

ij110z

iji=1其中i的值分别代表2000~2009年，j分别代表9个指标序号。运用Excel软件求得数据标准化后的％*〜％9个指标值，如表5所示。因此，将％*〜X*值代入上述y、y的表达式即式（1）和式（2）可得2000~20091912年的主成分得分，如下表6所示：表5标准化的9个指标X1X2X3X4X5X6X7X8X9-2.2866-4.8225-5.03874.20013.8417-4.02022.68743.6328-4.3849-2.2866-3.6903-4.11323.59433.3406-2.81413.8214.4411-3.475-2.2866-1.5201-1.33682.26163.3406-1.60812.57172.1657-2.0365-0.91466-0.293540.97689-0.040390.16703-1.60811.28780.67865-0.48371-0.914660.744351.4396-0.64617-1.1692-0.40202-0.23905-1.34730.9765-0.914661.68791.4396-0.76732-1.33620.80403-1.0025-1.87631.16180.457332.15971.9024-1.7366-1.83732.0101-1.3379-2.05591.663表62000~2009年的主成分得分年份y1y22000-7.14694.01382001-5.82744.78232002-4.222.62192003-1.38140.686462004-0.66298-1.118620050.035064-1.73620061.4799-1.654820073.6441-2.502520084.9944-2.893820099.0853-2.1987从表4中可以看出第一主成分的线性组合中正系数的大小基本相当，所以可以看作综合变量，可以认为第一主成分体现的是一个较为综合的低碳经济指标。第一主成分的得分越高则说明低碳经济的综合效益越显著。第二主成分中，正系数指标中低碳理念和单位生产总值综合能耗是两个系数比较大的，因此可以认为第二主成分是低碳经济的“成果”指标。第二主成分的得分越小，则说明低碳经济的实施效果越好。两个主成分包含的原始数据的信息总量达到了96.66%。这说明这2个主成分代表原来的9个指标评价社会的低碳经济效益已经有足够的把握。本模型利用主成分y，y的线性组合，以主成分y的方差贡献率a作为权TOC\o"1-5"\h\z12kk数构造一个综合评价函数F=ay+ay，为了方便度量，将第二主成分的数据1122取为相反数，既等价于把综合评价模型转化为F=气yi-a2y2因此可以得到综合评价函数为：F=0.85y-0.11y12将表6中2000~2009年的主成分y1，y2得分代入上述表达式，得到的是这

十年间的低碳城市发展的综合得分的排名，如下表7所示:为使结果更加清晰，运用Excel画图，如下图1所示：表72000~2009年上海低碳城市发展的综合得分排名12345综合得分7.96444.56363.37231.43990.2208年份20092008200720062005排名678910综合得分-0.4405-1.2497-3.8754-5.4793-6.5164年份20042003200220012000图1历年上海低碳经济综合得分10分得合综历年低碳经济综合得分505-（二）因子分析10分得合综历年低碳经济综合得分505-将原始指标数据进行标准化。由于原始数据有不同的含义，且量纲不同，这样经过标准化以后使数据集中每个变量的变化范围大体相同，这样再进行分析具有很强的客观性。标准化以后的数据用x,x,x表示（如表5）,然后对标准化129后的数据进行因子分析。运用SPSS得到特征根及累计贡献率表，按照特征根大于1的原则，选入了两个公共因子，其累计方差贡献率为94.063%，由于得到的未旋转因子的实际意义不好解释，因此，对公共因子进行方差最大化正交旋转，输出结果如表8所示。表8特征根及累计贡献率成份初始特征值旋转平方和载入合计、・、.儿方差的％累计％合计方差的％累计％119.79986.08286.08213.96260.70460.70421.8367.98194.0637.67333.35994.06330.6352.76396.82640.2981.29798.12350.2451.06599.18860.1320.57699.76470.0360.15599.91980.0130.05799.97690.0060.024100.000由表9可得，原变量气可由因子表示为：气=0.948xF1+0.237xF2原变量x2可由各因子表示为：X2=0.694xF1+0.685xF2其他由此类推可得。

表9旋转后的因子载荷矩阵成份12居民的低碳理念0.9480.237人均公共面积0.6940.685绿化覆盖率0.5930.717单位生产总值二氧化碳排放量-0.762-0.627历年环境空气质量优良率0.6030.570人口自然增长率0.6020.539人均生产总值/元0.8870.459对外开放度0.4770.867机动车保有量变化趋势0.8620.459工业废水排放总量/亿吨-0.775-0.619工业重复用水量/亿吨0.8330.487污水处理率0.8520.494R&D经费占GDP比重0.9080.407单位生产总值综合能耗-0.856-0.493单位工业增加能耗0.113-0.954人均可支配收入/元0.9050.421GDP/亿元0.8810.467历年环境保护投入情况/亿元0.8890.449外贸出口额/亿元0.7750.593第三产业比重0.966-0.180

公众对环境保护的满意率0.7570.643单位生产总值化学需氧量排放量-0.722-0.671外贸进口额/亿美元0.7480.652表10因子得分得分总得分122000-0.76231-1.31483-0.9582586162001-0.72574-1.30281-0.9303951582002-0.66981-0.95193-0.7698625292003-0.58059-0.89786-0.6931083112004-0.501780.12286-0.2802543652005-0.369220.737650.0233262332006-0.151350.813140.19070183720070.459190.842190.59501914620080.931700.858450.90572223220092.369921.093151.917119532根据SPSS得到的F1、F2的得分计算因子综合得分，以各因子的方差贡献率占两个因子总方差贡献率的比重为权重进行加权汇总，得出从2000年至2009年的综合得分F，即F=(60.704xF1+33.359xF2)/96.063计算出的结果如表10所示。为使结果更加清晰，运用Excel画图，如下图2所示:图2历年上海低碳经济综合得分历年上海低碳经济综合得分由旋转后的因子载荷矩阵可以看出，公共因子F1中居民的低碳理念、人均生产总值、机动车保有量变化趋势、工业重复用水量、污水处理率、R&D经费占GDP比重、人均可支配收入、GDP、历年环境保护投入情况、第三产业比重上的载荷值都很大，基本包括了低碳城市中交通、建筑、工业方面主要的指标，可以认为是一个“准低碳城市指标”。公共因位2中绿化覆盖率、对外开放度、公众对环境保护的满意率、外贸进口额这些指标占的比重交大，重点体现了上海低碳建设中的成果，得分越高说明成果越显著。有了对各个公共因子的合理地解释，结合各个年份在两个公共因子上的得分和综合得分，就可对年份的综合发展水平进行评价了。由得分的逐年增加可以看出，上海的低碳城市建设是逐年变好的。同时根据图2发现增长的速率也是逐年增大。三、模型分析和结果讨论本文通过比较、筛选，最后选取21个指标对上海的低碳城市建设进行评价，获得了较准确满意的结果。采取了2种评价分析模型，每种分析各有特色。就单一评价分析来说，评价结果虽然有些差异，但综合来看呈现出一致性，较好的说明了近十年来上海低碳城市建设状况。综合起来看，上海的低碳建设成效是逐年提升的，同时根据因子分析最后得到的综合得分图可以发现逐年的低碳城市建设速度呈递增趋势。根据实际情况，这十年来上海在低碳城市建设方面能够取得如此成绩主要与其低碳城市建设的战略目标有分不开的关系。自从2003年英国能源白皮书中最早提出低碳经济概念以来，短短几年时间，“碳循环”、“碳足迹”、“低碳技术”、“碳汇收入”、“低碳生活方式”、“低碳城市”等一系列与低碳经济密切关联的新概念应运而生，低碳经济理念以及低碳经济发展模式迅速受到全球的广泛关注和各国政府的高度重视。2007年，我国政府成立了由温家宝总理任组长的“国家应对气候变化领导小组”。同年，我国政府发布了《中国应对气候变化国家方案》。从全球来看，发展低碳经济实质是进行一场涉及生产模式、价值观念和国家权益的革命；从我国情况看，发展低碳经济、建设低碳城市是我国学习实践科学发展观、应对气候变化、全面协调可持续发展的必由之路。而上海作为全国的经济中心，自然需要在低碳经济建设方面要起到领头羊的作用。目前业界公认的低碳城市标准是，将建筑、交通、工业这三大碳排放源的低碳规划纳入城市的整体运行规划中，并能使整个城市的碳排放量有明显下降。而本文选择的22个指标均是由建筑、交通、工业这三个大方向着手，同时因为低碳经济的实行不仅需要低碳技术的支持，还离不开上海市民在日常生活中的低碳生活，因此本文加入了低碳理念普及率的指标。从主成分分析和因子分析均可以发现上海市的低碳经济建设近几年来是卓有成就的，每年的低碳经济综合指标都是逐年提高。从表中可以发现近几年来上海的低碳经济指标的提高较为显著，通过调查发现，低碳经济指标的提高很大程度上是依托了上海世博。自2002年底申博成功，同时也正是到英国能源白皮书在全球范围内首次提出低碳经济概念，可谓天时地利人和，中国正需要让上海借助世博来宣传低碳理念并实践低碳技术。为进一步在全国范围内实行低碳经济城市的建设打下基础。因此上海重点从建筑、交通、工业三大方面植入了大量的低碳技术。在建筑上，在世博园区几乎所有设施和展馆运用了低碳技术。大量建筑屋面安装了太阳能板和雨水回收系统，能实现清洁发电和节约自来水；一些外国国家馆的外墙甚至用大豆纤维、藤条和竹子这些绿色材料建成。上海市希望通过世博会宣传注重低碳和环保的理念，将这种环保理念与世博会进行了完美的融合。为“低碳时代”的到来起到了先峰和带头的作用。在交通上，上海主要采取的措施有：优先发展环境友好型的公共交通；大规模建设轨道交通网络；加强公共汽车服务；推广清洁能源汽车；控制机动车的增长；提高机动车排放标准并不断加强管理；加快淘汰旧车辆。在工业上，上海也采取了相关措施达到“节能减排”的目的。具体的有：改善能源结构；减少电力对煤依赖的影响；提高能源效率；大