基于多元统计分析山西省工业能源消费研究

表4-3所示：指标大同朔州忻州太原晋中阳泉煤炭0.354861.78455-0.76202-0.4718-0.01468-0.71645钢铁-0.23737-0.25987-0.899161.77744-0.47907-0.89819焦炭2.54661-0.17471-1.27604-0.50626-0.51969-0.30599电力-0.30107-0.30115-0.30151-0.30153-0.3018-0.3021化学-1.06517-0.45221-0.593662.00431-0.82942-0.68797指标晋城吕梁临汾长治运城煤炭0.016550.5152-0.669141.50766-1.54473钢铁-0.39775-0.197511.84346-0.914910.66291焦炭0.873370.12030.0046-0.09105-0.67114电力-0.301723.01511-0.30178-0.30062-0.30183化学1.29235-0.056150.49079-0.829420.72654表4-SEQ表4-\*ARABIC3各地区能源消费标准化处理结果4.1.3系统聚类分析11个地级市能源消费我们知道在系统聚类法中，类平均聚类法的而聚类效果最佳，所以采用类平均方法对山西省地级市进行分析，运用SPSS软件可得到如下REF_Ref195883567\h图4-2谱系图：图4-图4-SEQ图4-\*ARABIC2谱系图由REF_Ref195883567\h图4-2谱系图可知，山西省11个地级市能源消费的聚类分析后的各类结果为：分为三类，类别一(高煤炭依赖型)={朔州、阳泉、大同}，类别二（混合能源消费类型）={晋中、临汾、太原、忻州}，类别三（清洁能源消费类型）={长治、晋城、运城、吕梁}。 4.2消费能源指标降维的主成分分析根据相关性矩阵分析可得：煤炭行业与钢铁行业相关性,电力行业与化学行业呈负相关，炼焦行业的相关性指标多数都低于0.6，和其他变量之间的关联算不上特别强；在处理这些情况时，去掉那些与目标指数联系不大的因素，尤其是深入剖析焦炭制造业中的一些特殊要点出发，就有可能针对统计显著性的干扰作出部分程度上的缓解，并将注意力重点聚焦其他可能更加重要的方面，这样的研究策略对于提高数据分析质量也许有所推动。从评估变量之间关联强度的视角出发，进一步挖掘各个要素间相互作用的方式与内在机理，这无疑是研究的重点部分，当前的数据表明，表中的KMO值为0.543，这一结果已然超出通常建议的阈值0.50，说明数据本身具备进行主成分分析的条件，接着看Bartlett’s球形检验的结果，其显著性水平为0.052，尽管比一般界限0.01略微高了些，却依然揭示出数据中存在相对可观的相关性特征，后续进行主成分分析则具有充分的依据支撑。KMO和巴特利特检验KMO取样适切性量数0.543巴特利特球形度检验近似卡方12.471自由度6显著性0.052表4-SEQ表4-\*ARABIC4KMO巴特利特检验下表给出了变量的共同度情况，共同度反应了原始变量被提取的程度。共同度越高，解释起来就越容易，分析也越合理。观察表格，所有变量的共同度都大于85%，说明这四个变量在作用时是均衡的。初始提取煤炭工业1.0000.873钢铁工业1.0000.856电力工业1.0000.867化学工业1.0000.857提取方法：主成分分析法。表4-SEQ表4-\*ARABIC5变量的共同度得到的碎石图图4-SEQ图4-\*ARABIC3碎石图在主成分分析的范畴内，碎石图作为判定主成分保留数量的核心工具，凭借其直观呈现特征值衰减趋势的特性，能够深度揭示数据中的潜在结构。基于表格所提供的数据，选取2个因子在学术和实践层面均具备合理性。得到解释总方差如下图：总方差解释成分初始特征值提取载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%12.18854.71154.7112.18854.71154.71121.26431.60086.3111.26431.60086.31130.3117.77594.08640.2375.914100.000提取方法：主成分分析法。表4-SEQ表4-\*ARABIC6总方差解释依据上表累计方差贡献率的相关统计结果，当主成分数量选取为2个时，累计贡献率为86.311%，超过了85%的判定标准，这为选取2个主成分提供了有力的数据支持，表明该选择在学术和实践层面均是可行的。得到如下主成分载荷阵：成分12煤炭工业0.7280.585钢铁工业-0.7220.578电力工业0.7700.524化学工业-0.7380.559提取方法：主成分分析法。a.提取了2个成分。表4-SEQ表4-\*ARABIC7主成分载荷矩阵从上表进行细致分析能够察觉到，各个指标与主成分之间的相互关系呈现出强弱不同的情形，那些较大的数值意味着某些主成分涵盖了更丰富的对应指标的数据信息量，在对这批数据深入探查后发现，在若干个主成分作用下，不同指标对应的负载值区别并不很大，这种结果显露出主成分分析方式与因子分析方式存在着显著的区别性。得到如下的主成分得分系数矩阵：成分12煤炭工业0.3330.463钢铁工业-0.3300.457电力工业0.3520.415化学工业-0.3370.442提取方法：主成分分析法。表4-SEQ表4-\*ARABIC8主成分得分系数矩阵计算各地区主成分综合得分：在本例中，煤炭行业、钢铁行业、电力行业、化学行业即为4个变量。依次表示为a1,a2,a3,a4。由主成分得分系数矩阵和变量观测值得出主成分得分模型：用各主成分的贡献率为权重进行加权平均按照这个公式计算出的因子总得分，已经进行了排序处理，从高到低依次排列，相关的排序情况详如下REF_Ref196124657\h表4-9各地区因子得分：地区FAC1_1FAC2_1总得分长治1.647650.581151.09朔州1.040610.758490.81吕梁0.826690.79040.7大同0.76268-0.179040.36太原-1.269941.70365-0.16晋中0.11976-0.97341-0.24晋城-0.55730.08131-0.28忻州0.09567-1.21899-0.33临汾-1.321680.34899-0.61运城-1.08455-0.17977-0.65阳泉-0.2596-1.71277-0.68表4-SEQ表4-\*ARABIC9各地区因子得分根据表中的因子总得分排名可以对11个地区进行分类，也可以只针对某个因子的得分进行排序。进而可以得到如下结论：地区类型代表城市得分区间主要特征核心优势区长治、朔州0.81~1.09双主成分得分均高于均值潜力发展区阳泉、大同0.36~0.70FAC1_1表现较好，FAC2_1需提升转型困难区太原、晋中-0.16~-0.24单主成分拖累综合表现落后淘汰区运城、临汾-0.61~-0.68双主成分均显著低于均值表4-SEQ表4-\*ARABIC10结论分析总得分揭示了山西省工业能力发展的"双核驱动、多点失衡"特征：长治、朔州等传统能源强市在FAC1_1维度形成优势，但清洁能源转型相对滞后；太原、临汾等城市面临"结构单一、效率双低"困境。建议采取差异化产业政策，建立"传统产业升级基金"与"新兴产业引导基金"双轮驱动机制，助力实现"十四五"期间单位GDP能耗下降15%的目标。5.结论与展望5.1结论本文数据来源于《山西统计年鉴-2022》以及各市2023年国民经济和社会发展统计公报，统计了山西省11个地级市工业能源消费的情况，共计5个指标。通过系统聚类分析法和主成分分析法，对山西省工业能源消费情况进行分析，主要完成一下几个任务：利用主成分分析法将数据中的5个指标进行降维得到2个主成分，累计贡献率超过85%。利用系统聚类分析划分不同城市能源消费模式类别：高煤炭依赖型的地级市有朔州、阳泉、大同三个；混合能源消费类型的地级市有晋中、临汾、太原、忻州四个；清洁能源消费类型：长治、晋城、运城、吕梁四个。5.2展望详尽的多元统计分析得出的结果，让我们对山西工业能源消费的复杂机理以及未来趋势有了更深更全面的认知，这些结果揭示了能源消耗和诸多经济、产业因素间的内在关联，也为制定科学合理的能源政策以推动可持续发展提供了坚实的理论依据，种种内在联系与依据在分析中得以浮现，思考及策略也在其基础上逐渐成形。展望未来，降低山西省工业能源消费量、提升能源利用效率将成为我们追求绿色发展的核心目标。为此，我们提出以下具体展望与建议：（1）我们的目标在于大幅增强能源使用效率，为此需要导入新的技术、优化生产环节的工艺流程，同时又要对管理方式进行改进，以此来尽可能减少在生产过程中发生能源浪费的现象，从而让能源资源能够高效又可持续地被利用起来。（2）产业结构优化一直被视为减少能耗的重要办法之一，推动该方面战略性革新已成共识，并逐渐向低碳与绿色化道路靠近，每年都在削减高耗能高排放行业占比，清洁能源及新兴绿色行业的开发确实引起了广泛关注，在这一方向上行进或将促成一种更绿色、更具可持续潜力的当代产业发展形态。（3）我们将大力推动清洁能源的普及与应用置于工作核心地位，规模扩大加之效率提升成为了开发过程中的追求方向，各种政策措施与市场奖励措施掺杂其中，以鼓励企业慢慢朝着清洁方面靠拢，以此来逐步削减对传统化石原料的能量吸收习惯，这对于削弱工业化中的碳类型释放有着不可或缺的功效，还能在山西的绿化经济发展总体打算中处于有力位置，在此期间虽然需要面对诸多困难和考验然而只要坚持下去定能有所进步和发展。。从上述内容可知，提升能源利用效率、优化产业结构以及推广清洁能源应用等层面变成关键所在，这些将全力推动山西省工业能源消费向着绿色化转型，后续我们将继续紧盯能源消费方面的新动况，在不断摸索并且施行更高效的节能与环保策略的过程里，努力于山西省乃至更大范围的可持续发展之路中施展更重要的作用。。参考文献杨业彬,苏小茴,邓思,等.基于多元统计分析的柳州甘蔗新品系评价研究[J].中国种业,2024,(12):95-99.王婧宇.多元统计在经济学中的深度应用与优化[J].市场周刊,2024,37(34):154-157.左可成,彭方军,魏凡龙,等.基于多元统计方法对大曲清香型白酒风味成分与关键工艺的关联性研究[J].酿酒,2024,51(06):58-65.李明,薛峰,张婧,等.安庆市工业能源消费碳排放影响因素分析与趋势预测[J].安庆师范大学学报(自然科学版),2024,30(02):1-9+25.符冠云,田聿申.工业能源消费革命谱写发展新篇章[J].中国能源,2024,46(03):5-10.任晓晓.基于能源消费的山西省工业碳达峰预测及减碳对策研究[D].山西财经大学,2023.加拉力丁·买买提.“一带一路”沿线国家能源消费与经济增长关系研究[D].新疆大学,2021.杨超平.中国能源消费现状及能源效率影响因素分析[D].广西师范大学,2018.PengH,JiangJ,PengW,etal.Researchonthecalculationmodelofenergyconsumptionandcarbonemissionsintheserviceindustrybasedontimeseriespredictionmodel[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2024,2896(1):012031-012031.MohammadM,YanhuaG,PreethuR,etal.SustainabledevelopmentchallengesinB