基于主成分分析法分析北京市能源供應鏈的主要影響因素

摘要 近年來，北京市在能源發展和節能方面取得了較好成績，能源供應能力持續增強，設施水平穩步提高，能源結構顯著改善，但仍然存在一些需要解決的問題，本文將對影響北京市能源供應鏈的影響因素進行主成分分析找出影響北京市能源供應鏈的主要影響因素。

關鍵詞 能源供應鏈 主成分分析 主要影響因素

中圖分類號：F274 文獻標識碼：A

一、引言

所謂能源供應鏈就是指由原始一次能源開始，一次能源及由其加工轉換得到的二次能源流動到冷熱電聯產廠，再流動到分布式網絡中的配送站，最終流動到各個用戶，這樣一個涉及多個組織的能源網絡。為了研究的方便，本文將對北京市能源供應鏈的構成進行簡化，主要考慮單個一次能源及由其加工轉換得到的二次能源流動到冷熱電聯產廠，再流動到分布式網絡中的配送站，最終流動到各個用戶的簡單那能源網絡，略去其中的復雜組織結構。

北京市屬于能源資源短缺地區，一次能源主要是儲量較少的煤炭和少量的水電及地熱等，北京市一次能源中煤炭一部分自給，一部分來源于外購，據統計煤炭94 %外購，其本地煤炭資源主要分布在京西，最大年產量為1000萬噸，其中97%為無煙煤。目前京西煤主要用于加工民用型煤，發電與焦化用煤主要從外地供應。石油和天然氣尚未發現可供開采的工業儲量，天然氣基本依靠外購。北京市的水力資源主要分布在永定河、白河和潮白河干流，據統計約占可開發資源的70%左右，已開發水電裝機容量約25.8萬千瓦（不包括十三陵抽水蓄能電站裝機80萬千瓦）。北京市約70 %的電力依靠外購。

二、影響因素概述

北京市是典型的能源依賴型城市，能源消費總量的94%依靠外部供應。通過對以往的研究文獻的分析，可以得出能源消費對經濟總量增長與結構變動有影響、產業結構對能源消費有影響，能源消費對國內生產總值有影響，能源利用效率和能源強度對產業增加值有一定的影響。本文對影響北京市能源供應鏈的各種因素進行總結可以得出能源消費、能源生產能力、地區生產總值、能源利用效率、產業結構、環境保護等因素對能源供應鏈會產生一定程度的影響，鑒于此本文將提煉出以下的影響因素對北京市能源供應鏈產生影響的主要因素進行分析：

（一）能源自給率。

能源自給率等于能源生產量與能源消費量的比。這樣就考慮到了能源的生產能力和能源的消費量兩個因素。

（二）能源消費彈性系數。

指能源消費總量增長率與地區生產總值增長率的比值。選擇能源消費彈性系數這個指標，就是對地區生產總值和能源消費總量影響因素的分析。

（三）CO2排放強度。

二氧化碳排放強度是指與國內生產總值（GDP）相對應的二氧化碳排放率，即一國或地區在一定時期內單位GDP的二氧化碳排放量。這個指標能夠分析環境因素對能源供應鏈的影響程度。

（四）能源利用效率。

能源有效利用率、能源利用率或能源效率。通常是指在使用能源的過程中得到的有用能與實際消費的能源量之比。它反映能源消費過程中管理、技術、經濟等因素的影響及其效果，具有高度的概括性和很強的對比性。

（五）能源價格指數。

根據國家統計局發布的價格方面的數據，可以將價格指數總體上分為原材料價格指數、生產價格指數和消費者物價指數，與產業鏈的三個環節一一對應。因此國內選擇原材料燃料動力購進價格指數（DRAWPI）衡量國內相對應領域的價格。

（六）產業結構變動度。

為衡量產業結構的變動程度，把產業結構的變動給定量化，本文將引入產業結構變動度指標。其計算公式如下：式中：K為產業結構變化值，Qij為報告期i次產業構成百分比，Qi0為基期同次產業構成百分比。

三、主成分分析對本文的適用性分析

本文要做的研究是要將選定的諸多影響因素指標中選出對北京市能源供應鏈影響比較大的主要因素。根據主成分分析的方法的基本原理，用較少的變量去解釋原來變量中的大部分變異，將我們手中許多相關性很高的變量轉化成彼此相互獨立或不相關的變量。設法將原來眾多具有一定相關性指標，重新組合成一組新的互相無關的綜合指標來代替原來的指標等，本文正是希望從縱多的能源供應鏈影響因素中確定一組互相無關的主要的影響因素，然后確定北京市能源供應與相關變量之間的關系，從而符合了主成分分析的基本特點，滿足了主成分分析的基本條件。

四、數據與結果

（一）指標數據選取。

本文進行主成分分析的樣本數據來自于《北京市統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》。由此獲得的數據具有權威性、可對比性和統計口徑一致性等特點，能夠保證主成分分析結果的科學性。根據上一節對北京市能源供給因素進行的分析，我們選取能源自給率、CO2強度、能源利用率、能源價格指數、能源消費彈性系數、產業結構變動度等6項數據指標。為保證數據的可獲得性和完整性，我們選取2004年——2010年的北京市能源供給相關數據（見表1）。

（二）分析結果。

1、建立相關系數矩陣。將上述選取的6個影響因素分別命名為X1-X6變量名。利用基于相關陣的主成分分析法，通過 SPSS17.0 對所選取的能源供應鏈的6個影響因素的原始數據輸入變量框，進行數據標準化處理得出標準化數據，對標準化的數據進行因子分析，計算得其相關系數矩陣。

2、求相關矩陣的特征值，確定主成分個數。相關系數矩陣計算特征值和各個主成分的貢獻率與累計貢獻率。根據最初幾個特征值在全部特征值中的累計方差貢獻率大于等于一定的百分率的原則，確定選取的主成分個數。從計算解釋的總方差可以看出前兩個主成分的累積方差貢獻率達81.039%，說明這兩個這主成分可代替原來各項指標描述影響能源供應鏈因素81.039%的可靠性。由此，只需求出第一、二主成分即可解釋大部分影響因素。

3、成份矩陣。

成份矩陣在確定了2個主成分的基礎上，利用 SPSS17.0 軟件，運用回歸法計算出。

4、求出主成分表達式。

有上述得出的成分矩陣，我們可以取得每個主成分的方差，即特征根，它的大小表示了對應主成分能夠描述原來所有信息的多少（更多情況下是由方差貢獻率來反映）。一般來講，為了達到降維的目的，我們只提取前幾個主成分，由于前2個特征值累計貢獻率達到81.039%，所以決定用兩個新變量來代替原來的六個變量。將前兩個成分矩陣輸入到數據編輯窗口（為變量b1 、b2 、b3 ） ， 然后利用“ 轉換-計算變量” ， 在對話框中輸入“a1=b1/SQR（3.459）” [注：第二主成分SQR 后的括號中填[1.404]，即可得到特征向量a1。同理，可得到a2. ]

然后就可以得出主成分表達式：

Z1=0.24X1+0.26X2-0.16X3+0.11X4+0.24X5-0.26X6

Z2=0.02X1+0.14X2+0.53X3+0.56X4-0.26X5-0.17X6

五、結果分析

通過觀察上述由spss17.0計算出的北京市能源供應鏈影響因素6個指標的主成分表達式，Z1表達式中X1的系數為0.24，這表示第一主成分和能源自給率變量的相關系數為0.24（相關系數的絕對值越大，主成分對該變量的代表性也就越大）。通過分析這兩個主成分各變量前的系數可知，第一主成分Z1中的各個變量的相關系數分別為0.24、0.26、-0.16、0.11、0.24、-0.26，其絕對值較為平均，所以第一主成分對各個變量的解釋不是很明顯。而第二個主成分中X3、X4這兩個變量所對應的相關系數0.53、0.54的絕對值較大，說明第二主成分對能源價格指數和能源利用率的解釋較為充分。從而可以得出能源價格指數和能源利用率兩個影響因素在影響程度上排名較靠前，即在評價影響北京市能源供應鏈的因素時可適當優先考慮能源利用率和能源價格指數這兩種能源作為主要影響因素?！?/p>

（作者單位：莫傲然，華北電力大學 工商管理學院；李緩，河南省電力勘測設計院）

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