因子分析法在社會環境影響評價中的應用

徐 敏

(山西清源環境咨詢有限公司，山西 太原 030012)

引 言

社會環境影響評價是識別、監測和評價建設項目的各種社會影響，分析當地社會環境對擬建項目的適應性和可接受程度，評價建設項目的社會可行性，促進利益相關者對項目投資活動的有效參與，規避項目社會風險的重要工具和手段［1］。通過對項目進行社會環境影響評價，可以在一定程度上確定項目建設對當地社會環境所帶來的有利和不利的影響。針對不利因素采取措施，可以減少項目產生的不利影響和受損人群，也可以進一步明確項目所產生的有利影響是否能維持項目所在地區的可持續性發展。

1 社會環境影響評價指標體系

評價指標體系是對評價對象系統的反映。由于社會環境影響評價指標體系是從多個視角和層次反映特定評價客體數量規模與質量水平的，所以，社會環境影響評價指標體系是一個信息系統。社會環境影響評價指標體系是對評價客體系統的水平和規模的反映，它們是兩個對應的系統。因此，建立評價指標體系之前，應該對評價客體進行深入的分析研究，把握評價客體系統中各元素的關系［2-4］。

本文以懷仁縣清涼河城市濕地公園建設項目為例，從經濟效益、社會效益、環境效益、資源利用等方面來進行評價指標體系的建立，如第51頁表1所示。

2 建設項目社會環境影響評價模型

建設項目評價指標篩選現有評價方法包括層次分析法和模糊數學綜合評判法。層次分析法和模糊數學綜合評判法雖然是應用數學原理進行權重的確定，但是基于人為的賦值，結果帶有一定程度的主觀性，這就使得綜合評價結果不具有唯一性和客觀性，在指標的設置上主要著重廣義的社會環境影響評價方面，不夠全面，從而會導致一個綜合效益比較好的項目，只因為社會效益中的某一方面而不被選擇;或者一個綜合效益一般甚至很差的項目，只因為社會效益比較好就被選擇。而建設項目的社會環境影響評價應該建立在綜合評價的基礎上來進行。

2.1 建設項目因子分析

因子分析法通過分析研究中所測量一組變量(稱原始變量)的相關系數矩陣，將這些變量進行分類，每一類中的變量具有相同的本質(稱為因子)，從而了解這組變量的基本結構，以對指標體系中的指標進行檢驗。

表1 城市濕地公園建設項目社會環境影響評價指標體系

本文對調查問卷中城市濕地公園建設項目社會環境影響評價指標重要性的打分結果進行了因子分析，并輸出結果。首先進行的是KMO測度和巴特利特球體檢驗(bartlett’s test of sphericity)，目的是檢驗樣本數據是否適合作因子分析。

2.1.1 經濟影響指標因子分析

KMO分析的結果如表2所示。

表2 經濟影響評價指標的KMO測度和巴特利特球體檢驗結果

表2中顯示，KMO樣本測度值為0.652，說明該樣本數據適合作因子分析;表2中的巴特利特球體檢驗統計值的顯著性概率是0.000，小于1%，說明數據相關矩陣間有共同因素存在，適宜作因子分析。再次因子分析，得到旋轉后的因子負荷矩陣，如表3所示。

表3 懷仁縣城市濕地公園建設項目經濟影響評價因子分析

表3的分析顯示，懷仁縣城市濕地公園建設項目9個經濟評價指標被歸為3個公因子，它們共同解釋了總體方差變異的81.67%，能夠比較好地代表原來的9個指標。經過計算，3個因子的Cronbach內部一致性系數(α 系數)分別為0.999、0.912和0.912，說明測量具有較高的一致性程度，而且內部結構良好。

2.1.2 社會影響指標因子分析

KMO分析的結果如表4所示。

表4 社會影響評價指標的KMO測度和巴特利特球體檢驗結果

表4中顯示，KMO樣本測度值為0.830，說明該樣本數據適合作因子分析;表4中的巴特利特球體檢驗統計值的顯著性概率是0.000，小于1%，說明數據相關矩陣間有共同因素存在，適宜作因子分析。再次因子分析，得到旋轉后的因子負荷矩陣，如表5所示。

表5 懷仁縣城市濕地公園建設項目社會影響評價因子分析

由表5可知，分析結果共產生了3個公因子，它們共同解釋了總體方差變異的85.70%，能夠比較好地代表原來的6個指標。經過計算，3個因子的Cronbach內部一致性系數(α系數)分別為0.962、0.844和0.835，說明測量具有較高的一致性程度，而且內部結構良好。

2.1.3 環境影響指標因子分析

KMO分析的結果如表6所示。

表6 環境影響評價指標的KMO測度和巴特利特球體檢驗結果

表6中顯示，KMO樣本測度值為0.834，說明該樣本數據適合作因子分析;表6中的巴特利特球體檢驗統計值的顯著性概率是0.000，小于1%，說明數據相關矩陣間有共同因素存在，適宜作因子分析。再次因子分析，得到旋轉后的因子負荷矩陣，如表7所示。

表7 懷仁縣城市濕地公園建設項目環境影響評價因子分析

由表7可知，分析結果共產生了2個公因子，它們共同解釋了總體方差變異的84.96%，能夠比較好地代表原來的5個指標。經過計算，2個因子的Cronbach內部一致性系數(α系數)分別為0.803和0.845，說明測量具有較高的一致性程度，而且內部結構良好。

2.1.4 水土影響指標因子分析

KMO分析的結果如表8所示。

表8 水土影響評價指標的KMO測度和巴特利特球體檢驗結果

表8中顯示，KMO樣本測度值為0.560，說明該樣本數據適合作因子分析;表8中的巴特利特球體檢驗統計值的顯著性概率是0.000，小于l%，說明數據相關矩陣間有共同因素存在，適宜作因子分析。再次因子分析，得到旋轉后的因子負荷矩陣，如表9所示。

表9 懷仁縣城市濕地公園建設項目水土資源影響評價因子分析

由表9可知，分析結果共產生了2個公因子，它們共同解釋了總體方差變異的80.41%，能夠比較好地代表原來的4個指標。經過計算，2個因子的Cronbach內部一致性系數(α系數)分別為0.981和0.941，說明測量具有較高的一致性程度，而且內部結構良好。

2.1.5 因子分析結果

因子分析對該城市濕地公園建設項目評價指標的概念性模型進行了全面的修正和完善，因子的提取結果在該城市濕地公園建設項目社會環境影響評價指標體系中的結構狀態發生了一些變化。從整體上說，概念性模型與實證結果保持了一致性。通過分析，得到城市濕地公園建設項目評價指標體系及其因子荷載和各因子權重，見表10。

表10 懷仁縣城市濕地公園建設項目社會環境影響評價指標體系及其荷載

表10 懷仁縣城市濕地公園建設項目社會環境影響評價指標體系及其荷載(續表)

2.2 建設項目社會環境影響評價

2.2.1 定量指標評價

通過對該項目分析，得到該項目的各項定量指標數值，如表11。

表11 定量指標計算結果

2.2.2 定性指標評價

對定性指標的打分結果進行無量綱化處理，處理結果如表12。

表12 定性指標無量綱化處理結果

2.2.3 懷仁縣城市濕地公園建設項目杜會經濟效益評價

根據計算結果可以求得該城市濕地公園建設項目主因子得分，如式(1)～式(8)及第54頁式(9)～式(11):

由此得出該城市濕地公園建設項目的社會環境影響評價指標效益的先后順序是F10＞F6＞F2＞F4＞F3＞F9＞F8＞F7＞F5＞F1。只有水資源影響指標處在 0.80～1.00，為很好;總體評價結果為0.735，處在0.60 ～0.80，為較好。同時可以看出，該項目最薄弱的環節是經濟影響中的財務指標。因此，項目應針對評價結果中的薄弱環節給予改善，以保證項目的順利發展。

3 結論

因子分析法對建設項目社會環境影響評價指標進行檢驗，既可以避免指標的相關性，又可以克服指標確定的主觀性。從眾多指標中提取出少量的不相關指標，將構成指標體系的眾多原始指標所載信息濃縮并轉存到因子中，使原始數據變為可供進一步測評分析的數據基礎，再根據方差貢獻率確定權重。因此，各綜合因子的權重是根據各自的方差貢獻率大小來確定的。方差越大的變量越重要，從而具有較大的權重;相反，方差越小的變量所對應的權重也就越小。這就避免了人為確定權重的隨意性，使得評價結果唯一，而且較為客觀合理。通過對主因子內涵的確定，可以進一步分析出影響建設項目的主要因素，并可以進行有效的決策。

同時，該項目的發展情況與評價結果基本相符。通過懷仁縣城市濕地公園建設項目評價案例可以看出，選取指標可以較好地對城市濕地公園建設項目進行評價，并且因子分析模型適用于城市濕地公園建設項目。

［1］李越越.住宅小區環境影響評價中社會環境影響評價內容和方法的探討［J］.2009，4(34):4.

［2］韓勇.水利建設項目后評價中的社會評價研究［D］.天津:天津大學建筑工程學院，2005.

［3］王萍.浙扛省水利項目后評價指標體系和方法研究［D］.杭州:浙江大學，2006.

［4］朱建平，殷瑞飛.SPSS在統計分析中的應用［M］.北京:清華大學出版社，2007:155-170.