張 薇，姚凱文，稅 寧

（華北電力大學(xué)可再生能源學(xué)院，北京 102206）

0 引言

近10年，我國(guó)對(duì)水庫(kù)移民[1]問(wèn)題的研究取得了較大的進(jìn)展；但是大多數(shù)的研究集中于水庫(kù)移民的淹沒(méi)處理規(guī)劃、搬遷實(shí)施、監(jiān)理、監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)等，對(duì)水庫(kù)移民的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)研究較少。隨著水庫(kù)淹沒(méi)損失和所需補(bǔ)償資金的提高，移民費(fèi)用在水利工程建設(shè)投資中所占的比重也越來(lái)越大；因此，有必要選擇科學(xué)合理的方法對(duì)水庫(kù)移民進(jìn)行系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)，以使水利工程建設(shè)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)更加完善與全面[2]。

衡量水庫(kù)移民的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不應(yīng)只從某一方面去判斷，而應(yīng)考慮各方面的因素。根據(jù)權(quán)重確定方法不同的綜合核算方法主要有兩大類:一種是主觀賦權(quán)法，如模糊綜合評(píng)價(jià)方法、專家打分法等。這種方法對(duì)指標(biāo)的選擇及其權(quán)數(shù)確定容易帶有一定的主觀隨意性和經(jīng)驗(yàn)性。另一種是客觀賦權(quán)法，即根據(jù)各個(gè)指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系或指標(biāo)間的變異度來(lái)確定權(quán)數(shù)，避免由于人為因素而帶來(lái)的偏差。如主成分分析法、因子分析法等。在水庫(kù)移民經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的實(shí)際問(wèn)題中，不同的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間具有一定的相關(guān)性，這樣勢(shì)必增加分析問(wèn)題的復(fù)雜性；因此需要一種簡(jiǎn)化的方法。主成分分析法可以用較少的指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)指標(biāo)的信息，從根本上解決了指標(biāo)間的信息重疊問(wèn)題；同時(shí)在指標(biāo)權(quán)重選擇上克服了主觀因素的影響，客觀地反映了樣本間的現(xiàn)實(shí)關(guān)系。

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

本文評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立是在河南省登封市大中型水庫(kù)移民后期扶持監(jiān)測(cè)評(píng)估工作的基礎(chǔ)上，通過(guò)整理相關(guān)資料和實(shí)地勘察與調(diào)查，遵循指標(biāo)選取的完備性、科學(xué)性、可操作性、可比性、相對(duì)獨(dú)立性等原則，初步篩選了能夠綜合反映移民后期扶持效果的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)。水庫(kù)移民后期扶持經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)側(cè)重分析評(píng)價(jià)后期扶持對(duì)移民生產(chǎn)生活的影響。移民搬遷后的情況如何，是否比搬遷之前有所提高，經(jīng)濟(jì)收入是否增長(zhǎng)，重要體現(xiàn)就在于生活條件是否有所改善。考慮移民的切身利益，全面地分析影響他們生產(chǎn)生活水平恢復(fù)和提高的因素，最終選取8個(gè)生活評(píng)價(jià)指標(biāo)[3]:人均純收入 （x1）、非農(nóng)業(yè)純收入 （x2）、人均消費(fèi)支出 （x3）、恩格爾系數(shù) （x4）；人均耕地面積 （x5）、人均住房面積 （x6）、街道硬化比例 （x7）、適齡兒童入學(xué)率 （x8）。

2 主成分分析法數(shù)學(xué)模型

2.1 主成分分析法原理及思想

主成分分析法[4-5]是一種重要的多元統(tǒng)計(jì)計(jì)分方法。其基本思想[6]是:如果將選取的第一個(gè)綜合指標(biāo)記為F1，自然希望F1盡可能多地反映原來(lái)指標(biāo)的信息；因此，在所有的線性組合中所選取的F1應(yīng)該是方差最大的，稱為第1主成分。如果第1主成分不足以代表原來(lái)p個(gè)指標(biāo)的信息，再考慮選取第2個(gè)綜合指標(biāo)F2。為了有效反映原來(lái)的信息，F(xiàn)1中已有的信息就不需要出現(xiàn)在F2中，故F2稱為第2主成分，以此類推可以造出第3、第4……第p個(gè)主成分。不難想象這些主成分之間不僅不相關(guān)，而且其方差依次遞減；因此在實(shí)際工作中，就挑選前幾個(gè)最大的主成分。雖然這樣做會(huì)損失一部分信息，但由于抓住了主要的矛盾，并且從原始數(shù)據(jù)中進(jìn)一步提取了某些新的信息，這種既減少了變量的數(shù)目又抓住了主要矛盾的做法有利于問(wèn)題的分析和處理。

2.2 主成分分析法計(jì)算步驟

設(shè)有n個(gè)樣本，每個(gè)樣本觀測(cè)p個(gè)指標(biāo)，將原始數(shù)據(jù)寫成矩陣

（2） 求指標(biāo)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣。 R=（rij）p×p；j=1，2，…，p；k=1，2，…，p。rij為指標(biāo)j與指標(biāo)k的相關(guān)系數(shù)。

（3）求相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值和特征向量，確定主成分。若特征根記為λ1≥λ2≥…≥λp≥0，則分別求出對(duì)應(yīng)于特征值λi，（i=1，2，…，p）的特征向量Lg，Lg=(lg1，lg2，…，lgp)。 將標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)變量轉(zhuǎn)換為主成分Fg=lg1z1+lg2z2+…+lgpzp)。F1為第1主成分得分，F(xiàn)2為第2主成分得分，以此類推，F(xiàn)p為第p主成分得分。在主成分分析中，求相關(guān)矩陣的特征根和特征向量的計(jì)算工作量很大，可以利用Matlab軟件進(jìn)行編程計(jì)算求解。

（4）求方差貢獻(xiàn)率以確定主成分個(gè)數(shù)。一般主成分個(gè)數(shù)等于原始指標(biāo)個(gè)數(shù)，如果原始指標(biāo)個(gè)數(shù)較多，進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)就比較麻煩。主成分分析法的基本思想就是選取盡量少的k個(gè)主成分 （k

（5）對(duì)k個(gè)主成分進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。先求每一個(gè)主成分的線性加權(quán)值Fg，g=1，2，3，…k；再對(duì)k個(gè)主成分進(jìn)行加權(quán)求和，即得最終評(píng)價(jià)值。權(quán)數(shù)為每個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率則最終評(píng)價(jià)值

3 實(shí)例分析

3.1 監(jiān)測(cè)評(píng)估數(shù)據(jù)

登封市境內(nèi)大中型水庫(kù)移民包括登封市境內(nèi)的農(nóng)村移民，外省、市、縣大中型水庫(kù)遷入的移民。2012年，河南省登封市共有大中型水庫(kù)移民后期扶持人口26886人，分布在17個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)。移民分屬于4座大中型水庫(kù)，包括白沙水庫(kù) （大型）和少林、紙坊、劵門3座中型水庫(kù)。登封市大中型水庫(kù)移民后期扶持樣本村調(diào)查選取廟莊村、蔣莊村、田家溝村、徐莊村等10個(gè)村。經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)選取前述體系中的8個(gè)指標(biāo)。各樣本村的指標(biāo)值見(jiàn)表1。

3.2 主成分分析法的分析過(guò)程

（1）將所得數(shù)寫成矩陣，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用matlab軟件進(jìn)行編程計(jì)算。相關(guān)系數(shù)矩陣R和其對(duì)應(yīng)的特征值及特征向量見(jiàn)表2。

（2）8個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣及特征根的貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率見(jiàn)表3。因?yàn)?項(xiàng)特征根的累計(jì)貢獻(xiàn)率為95.25%大于85%，所以可以用第1主成分、第2主成分、第3主成分作為評(píng)價(jià)的綜合指標(biāo)，其評(píng)價(jià)的可信度為95.25%。

第1主成分:特征根λ1=3.2558，其特征向量L1=(0.8662，0.1907，-0.8538，-0.3267，0.8734，0.2218，-0.8534，-0.3124)；第1主成分得分F1=0.8622z1+0.1970z2+（-0.8538） z3+（-0.3267） z4+0.8734z5+0.2218z6+（-0.8534） z7+（-0.3124） z8。

表1 登封市大中型水庫(kù)移民樣本村評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)

第2主成分:特征根λ2=2.9194，其特征向量L2= （-0.2555，0.8380，0.2417，-0.7947，-0.2608，0.8367，0.2403，-0.7977），第 2主成分得分 F2=(-0.2555)z1+0.8380z2+0.2417z3+（-0.7947） z4+（-0.2608）z5+0.8367z6+0.2403z7+（-0.7977） z8；

第3主成分:特征根λ3=1.4451，它的特征向 量 L3= （0.3368，-0.4774,0.4033，-0.4849，0.3298，-0.4596,0.4033，-0.4726），第3主成分得分 F3=0.3368z1+（-0.4774） z2+0.4033z3+（-0.4849）z4+0.3298z5+（-0.4596） z6+0.4033z7+（-0.4726） z8。

由此可以看出，第1主成分中第1、5項(xiàng)指標(biāo)起主要作用，我們可以把第1主成分看成反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的綜合指標(biāo)；在第2主成分中，第2、6項(xiàng)指標(biāo)的影響較大，可以把第2主成分看成是非農(nóng)業(yè)收入的影響；在第3主成分中，第3、第7項(xiàng)指標(biāo)影響較大，可以把第3主成分看成是支出的影響。

最后，我們可以根據(jù)這三個(gè)主成分，來(lái)計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值。根據(jù)式 （1）有:F=0.407F1+0.3649F2+0.1806F3。綜合評(píng)價(jià)值越大，表明該移民安置點(diǎn)經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)越好。標(biāo)準(zhǔn)變化后的數(shù)據(jù)代入式 （1）可以得到10個(gè)樣本村的經(jīng)濟(jì)水平情況 （見(jiàn)表4）。

表3 特征根與貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率

表4 登封市各移民安置點(diǎn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)值排序

根據(jù)2012年度河南省登封市后期扶持監(jiān)測(cè)評(píng)估工作收集到的資料，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展角度看，廟莊村、蔣莊村、岳窯村排名靠前，而徐莊村、馬峪口村、王村排名靠后。評(píng)價(jià)結(jié)果與監(jiān)測(cè)評(píng)估調(diào)查結(jié)果基本一致。但山溝村、田家溝村與評(píng)價(jià)結(jié)果有些出入，這與指標(biāo)的選擇有關(guān)。由此可見(jiàn)，主成分分析法在水庫(kù)移民后期扶持經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中得到了很好的應(yīng)用。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文嘗試用主成分分析法來(lái)評(píng)價(jià)水庫(kù)移民的經(jīng)濟(jì)水平，得到的評(píng)價(jià)結(jié)果基本符合實(shí)際；從而表明，該方法應(yīng)用于水庫(kù)移民經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)是可行的。它是一種客觀的綜合評(píng)價(jià)方法，無(wú)需人為確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，而是根據(jù)各個(gè)指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系和各項(xiàng)指標(biāo)的變異程度來(lái)確定權(quán)重，以計(jì)算綜合價(jià)值。同時(shí)，該方法在分析過(guò)程中對(duì)指標(biāo)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，避免了不同量綱對(duì)分析結(jié)果的影響，還成功地消除了指標(biāo)間信息重疊的缺點(diǎn)，使得分析結(jié)果客觀公正。

表2 相關(guān)系數(shù)陣和其對(duì)應(yīng)的特征值及特征向量

通過(guò)系統(tǒng)科學(xué)地對(duì)水庫(kù)移民的經(jīng)濟(jì)進(jìn)行評(píng)價(jià)，能夠評(píng)定移民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度，了解移民安置的效果；同時(shí)也可以為后期生產(chǎn)扶持提供決策依據(jù)和一些建議。從分析結(jié)果看，通過(guò)鼓勵(lì)發(fā)展生產(chǎn)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，提高移民的收入來(lái)源，尤其是非農(nóng)業(yè)收入，對(duì)提高移民經(jīng)濟(jì)水平有重要的作用。

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