基于主成分及聚類方法的成熟型煤炭資源城市發(fā)展評價

時慧琨

摘要：成熟型煤炭資源城市在為國家提供能源資源保證的同時，也面臨著城市轉(zhuǎn)型發(fā)展的問題。對城市轉(zhuǎn)型發(fā)展效果的客觀評價能夠為城市轉(zhuǎn)型措施的制定提供一定的科學(xué)依據(jù)。本文以國務(wù)院發(fā)布的13個地級成熟型煤炭資源城市為研究對象，綜合利用主成分分析和聚類技術(shù)對各城市2018年的發(fā)展數(shù)據(jù)進行了分析。在此基礎(chǔ)上，重點以淮南市為例，分析評價了淮南城市轉(zhuǎn)型發(fā)展中的現(xiàn)狀和不足，并提出了對策建議。

Abstract： Mature coal resource cities are facing the problems of transformation and development while providing energy resources guarantee for the country. The objective evaluation of transformation and development effects can provide a scientific basis for the formulation of ?transformation measures. In this paper， 13 mature coal resource cities issued by the State Council of PRC are taken as the study object， the development data of each city in 2018 are analyzed by principal component analysis（PCA） and clustering technology. On this basis， taking Huainan City as an example， this paper analyses and evaluates the current situation and shortcomings in the transformation and development， and puts forward some countermeasures and suggestions.

關(guān)鍵詞：成熟型煤炭資源城市;轉(zhuǎn)型發(fā)展;評價;主成分;聚類

Key words： mature coal resource city;transformation and development;evaluation;PCA;clustering

中圖分類號：F299.27 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2019）20-0105-04

0 ?引言

資源型城市是以本地礦產(chǎn)、森林等自然資源開采、加工為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的城市，是國民經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展的重要支撐。常見的資源包括煤炭、石油、金屬及非金屬礦藏等，煤炭作為“工業(yè)的糧食”，在我國能源提供及工業(yè)發(fā)展中占據(jù)重要的地位，對煤炭資源型城市的發(fā)展現(xiàn)狀進行分析評價能夠客觀衡量自身狀況，及時發(fā)現(xiàn)問題并加以調(diào)整，具有較高的應(yīng)用意義。

1 ?煤炭資源型城市簡介

煤炭是重要的一次能源來源，在我國的能源結(jié)構(gòu)中占據(jù)重要地位。我國是世界最大的煤炭生產(chǎn)國和消費國，2018年全國煤炭產(chǎn)量36.8億噸，消費量39億噸，消費量約占全球煤炭消耗總量的一半。近年來，國家大力發(fā)展節(jié)能減排和清潔能源政策，煤炭在我國的能源消費結(jié)構(gòu)中持續(xù)下降，但仍然占據(jù)了59%的比重。據(jù)推算，到2030年，煤炭能源消耗比重仍然在50%以上。廣大煤炭資源型城市為全國工業(yè)生產(chǎn)和居民生活提供了重要的能源保證。

煤炭資源型城市作為煤炭資源的重要提供單位，其發(fā)展現(xiàn)狀、前景和資源開采情況密切相關(guān)、互相影響。煤炭城市在依靠能源開采而迅速發(fā)展的同時也面臨經(jīng)濟結(jié)構(gòu)單一、對煤炭產(chǎn)業(yè)依賴嚴重、環(huán)境污染嚴重等問題，當(dāng)煤炭需求下降或者資源枯竭時，更會暴露出經(jīng)濟發(fā)展停滯、社會矛盾突出等問題，資源型城市的轉(zhuǎn)型發(fā)展迫在眉睫。

為了促進資源型城市可持續(xù)發(fā)展、加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式，促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，維護社會和諧穩(wěn)定，建設(shè)生態(tài)文明，2013年11月，國務(wù)院制定并發(fā)布了《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013-2020年）[1]》（以下簡稱規(guī)劃），指導(dǎo)全國各類資源型城市可持續(xù)發(fā)展。在規(guī)劃中，按照不同資源型城市資源保障能力和可持續(xù)發(fā)展能力差異，將城市劃分為成長型、成熟型、衰退型和再生型四種類型。不同類型的城市發(fā)展方向和重點任務(wù)各有不同。其中成熟型城市是指資源開發(fā)處于穩(wěn)定階段，資源保障能力強，經(jīng)濟社會發(fā)展水平較高，屬于我國能源資源安全保障的核心區(qū)的城市。在規(guī)劃中，屬于成熟型煤炭資源城市（地級市）有邢臺、邯鄲、大同、陽泉、長冶、晉城、赤峰、雞西、鶴壁、平頂山、廣元、達州和淮南市。

淮南市位于安徽省中北部，下轄五區(qū)兩縣，面積5571平方公里，是一個完全依靠煤炭發(fā)展起來的城市，其成立的基礎(chǔ)是1949年3月中共中央華東局設(shè)立的淮南煤礦特別行政區(qū)，1952年建市。煤炭探秘儲量180億噸，占安徽省總儲量的70%，年開采量在1億噸左右，是全國13個億噸煤炭基地之一，為華東地區(qū)提供了大量的煤炭及電力資源。2015年以來，國家提出了供給側(cè)改革“三去一降一補”，通過去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，淮南的煤炭生產(chǎn)能力和產(chǎn)量有一定程度的下降，對經(jīng)濟的發(fā)展造成了一定的困難。本文立足于淮南市，結(jié)合其它成熟型煤炭資源城市，對淮南及其它同類型城市采用主成分分析及聚類技術(shù)進行橫向的分析比較，綜合分析研判淮南所處地位、存在問題，并提出發(fā)展的建議。

2 ?成熟型煤炭資源城市轉(zhuǎn)型發(fā)展評價體系構(gòu)建

對城市的發(fā)展現(xiàn)狀進行分析，首先要建立合理的分析指標(biāo)體系。資源型城市轉(zhuǎn)型發(fā)展指標(biāo)體系的研究目前已經(jīng)取得了大量成果，出現(xiàn)了許多比較成熟的指標(biāo)體系。李虹[2]等提出了中國資源型城市轉(zhuǎn)型指數(shù)體系，提出了“經(jīng)濟轉(zhuǎn)型”、“社會轉(zhuǎn)型”、“環(huán)境轉(zhuǎn)型”、“制度轉(zhuǎn)型”4個一級指標(biāo)，10個二級指標(biāo)，46個三級指標(biāo)，構(gòu)建起立體化的中國資源型城市轉(zhuǎn)型綜合評價指標(biāo)體系。張久銘[3]等提出了指標(biāo)體系的構(gòu)建需遵循系統(tǒng)性、可行性、可比性、精簡性、科學(xué)性、目標(biāo)導(dǎo)向性、前瞻性等原則，并提出了包含經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、社會轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新能力、生態(tài)環(huán)境四個1級指標(biāo)，12個二級指標(biāo)、55個三級指標(biāo)的體系結(jié)構(gòu)。杜春麗[4]等提出了包含經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、民生改善、資源節(jié)約、環(huán)境友好的4個一級指標(biāo)和23個二級指標(biāo)體系，并以此對黃石市的轉(zhuǎn)型政策績效進行了評價。王如琦等提出了包含經(jīng)濟發(fā)展、社會民生和生態(tài)環(huán)境的準(zhǔn)則層，包含經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Αa(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和勞動力結(jié)構(gòu)、城市建設(shè)、人民生活、綠化水平、環(huán)境治理、資源利用在內(nèi)的指標(biāo)層體系結(jié)構(gòu)，并對煤炭枯竭型城市的轉(zhuǎn)型效果進行了評價[5]。

對成熟型資源城市的發(fā)展效果評價，以以上研究的成果作為參考，也需要結(jié)合成熟型資源城市的社會責(zé)任和發(fā)展需要來綜合設(shè)置。成熟型資源城市作為國家能源供給的核心組成，除了城市轉(zhuǎn)型發(fā)展的自身需求外，對國家經(jīng)濟發(fā)展和人民生活還負有資源提供和保障責(zé)任。因此，結(jié)合已有研究以及《規(guī)劃》中提出的成熟型城市發(fā)展方向和重點任務(wù)，建立如表1所示指標(biāo)體系。

指標(biāo)數(shù)量越多，越能夠反映一個城市在發(fā)展過程中特定時期的綜合情況，對其進行分析的結(jié)果也就越全面，但是指標(biāo)數(shù)量的增多，指標(biāo)之間存在著各種聯(lián)系，對其進行分析的難度也就越大，直接對指標(biāo)進行分析很難發(fā)現(xiàn)本質(zhì)。采用主成分分析方法能夠?qū)?shù)據(jù)進行“降維”，從而降低了數(shù)據(jù)維度和分析困難程度。因此，我們用主成分分析（PCA）的方法對獲得的評價數(shù)據(jù)進行變換，并對變換的結(jié)果進行分析評價。

3 ?基于主成分及聚類分析的成熟型煤炭資源城市發(fā)展評價

主成分分析[6]（PCA）是一種常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，其基本思想是利用正交變換將線性相關(guān)變量表示的樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個線性無關(guān)變量（主成分）表示的數(shù)據(jù)，從而減少了分析數(shù)據(jù)的維度。聚類是指針對給定的樣本，按照數(shù)據(jù)其內(nèi)在屬性上的近似程度，將其歸并到少數(shù)幾個類別，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間存在的共性，并利用共性對數(shù)據(jù)進行后續(xù)的分析。聚類方法在數(shù)據(jù)樣本少、數(shù)據(jù)維度高的情況下，存在著“維度災(zāi)難”的問題，主成分分析方法在較少丟失信息的前提下可以降低分析數(shù)據(jù)的維度，將PCA和聚類結(jié)合起來，既能夠保證分析數(shù)據(jù)的全面性，同時也降低了數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度和分析難度，更能夠找出樣本數(shù)據(jù)中的主要差異，提高分析結(jié)果的可信度和準(zhǔn)確率。

由于所有的指標(biāo)在處理后均為正向指標(biāo)，也就是說值越大，其代表的結(jié)果也好，所以通常認為對各個主成分按照特征值作為權(quán)重綜合得分值越大，其在所有樣本中也相對較優(yōu)。

②由于各主成分是正交的，因子綜合得分的計算是將正交方向上的數(shù)據(jù)進行線性混合，只是一種處理上的方便，反映的是處理對象在指標(biāo)總體上的優(yōu)劣，并沒有反映出處理對象發(fā)展是否均衡，有沒有“偏科”的問題[7]。所以另一種處理的方式是直接將因子得分向量看成原始樣本的簡化，對其使用聚類方法將原始樣本聚類到不同類別，用類別分析補充樣本分析，達到簡化分析過程，提高分析精度的目的。

4 ?計算結(jié)果及分析

按照如上方法，基于各大城市發(fā)布的2018年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報及互聯(lián)網(wǎng)等途徑搜集了成熟型煤炭資源城市的相關(guān)指標(biāo)，按照上述方法利用SPSS軟件展開分析，計算得到的結(jié)果如下：

①在相關(guān)性矩陣R中，有48.35%的相關(guān)系數(shù)絕對值>=0.3，有40.3%的相關(guān)系數(shù)絕對值>=0.4，所以各個變量間具有較強的相關(guān)關(guān)系，適合用來做因子分析。

②計算R的特征值及各成份的貢獻率及累計貢獻率，結(jié)果如表2所示。

按特征值大于1提取前五個特征值及相應(yīng)的特征向量作為主成分，累計方差貢獻率為85.88%，符合因子分析要求。在特征值和特征向量的基礎(chǔ)上利用公式（4）計算因子載荷矩陣，利用回歸法計算各因子得分系數(shù)矩陣，利用公式（5）計算因子得分矩陣，利用公式（6）計算各樣本綜合得分并排序，結(jié)果如表3所示。

從表3可以看出，晉城市各項因子均高于平均值（正值），排名第一，淮南在13個成熟型煤炭資源城市中，其前3個因子指標(biāo)均低于平均值（負值），后2個指標(biāo)雖然高于平均值，但因為得分權(quán)重較低，綜合排在11名的位置，顯示淮南在所有城市中，排名靠后，城市發(fā)展不盡如人意。

對以上因子得分向量進行k-means聚類，將聚類的類別數(shù)設(shè)為3，聚類結(jié)果如表4。

從聚類結(jié)果可以看出，晉城市、大同市、陽泉市、長治市、鶴壁市、平頂山市、廣元市、達州市為第1類，邯鄲市、邢臺市為第2類，赤峰市、淮南市和雞西市為第3類。

結(jié)合聚類結(jié)果及因子綜合得分可以看出，第1類城市各項因子得分要么高于平均值，要么雖然有因子低于平均值，但是有其它因子加以彌補，綜合得分較高，屬于各方面發(fā)展均衡的城市。第2類城市雖然很多項得分較低，但是在第一個因子值上具有較大的值，從而“拔高”了綜合得分，屬于部分方面發(fā)展突出，但是在其它方面仍有差距的城市。第3類城市，各項得分均較低，在所有城市中，處于落后位置。

對淮南市而言，因子得分矩陣前3個指標(biāo)均低于平均值，尤其第3個因子，落后差距較大。結(jié)合原始指標(biāo)對比可以看出其在環(huán)境改善、民生進步方面的指標(biāo)可圈可點，但是在資源保障及經(jīng)濟發(fā)展方面，尤其是在規(guī)模以上工業(yè)增加值增長率、GDP增長率（%）、第二產(chǎn)業(yè)增長率（%）、固定投資增長率（%）、第三產(chǎn)業(yè)增長率（%）、旅游人次等方面，均大大落后于平均值。

綜合以上分析的結(jié)果，結(jié)合對比同類型城市的發(fā)展現(xiàn)狀，對淮南今后的發(fā)展提出個人建議如下：

①加快煤炭產(chǎn)業(yè)升級。煤炭開采作為淮南的支柱型產(chǎn)業(yè)，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展對淮南經(jīng)濟有直接重要的影響。節(jié)能減排及供給側(cè)改革造成煤炭需求和產(chǎn)量下滑，GDP增長率僅為4.3%。應(yīng)把握淮南作為全國13個、華東唯一的億噸煤炭煤炭基地的區(qū)位優(yōu)勢，結(jié)合安徽理工大學(xué)等高校的科研優(yōu)勢，全力推動產(chǎn)業(yè)升級，做大做強做深煤電產(chǎn)業(yè)，推動煤化工、煤制氣等項目建設(shè)及煤礦開發(fā)伴生資源綜合利用。

②積極招商引資，推動項目引進和項目建設(shè)。依照淮南的地理區(qū)位，應(yīng)深度融入長三角區(qū)域一體化發(fā)展戰(zhàn)略，落實長三角地區(qū)一體化發(fā)展三年行動計劃，在空間規(guī)劃、科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)布局、市場要素、生態(tài)環(huán)保、基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)等領(lǐng)域開展全方位合作，打造承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移示范基地，打造長三角能源原材料和數(shù)據(jù)資源的重要保障基地。

③做好旅游產(chǎn)業(yè)。旅游業(yè)綜合性強、和各行各業(yè)關(guān)聯(lián)度高、對經(jīng)濟發(fā)展的拉動作用突出。作為淮南王劉安的故鄉(xiāng)，淝水之戰(zhàn)的發(fā)生地以及戰(zhàn)國時楚國都城所在地，淮南具有豐富的旅游風(fēng)景文化資源。但在比較的13個城市中，淮南的旅游現(xiàn)狀處于第10的位置，對旅游資源的利用及產(chǎn)業(yè)化程度還遠遠不足。應(yīng)以山水生態(tài)文化為文章，強化旅游資源開發(fā)和區(qū)域合作，推動八公山、壽春古城、焦崗湖等國家5A級旅游景區(qū)申報及建設(shè)工作，爭取旅游人數(shù)和旅游收入更上一個臺階。

5 ?總結(jié)

本文以國務(wù)院發(fā)布的13個成熟型煤炭資源城市為研究對象，結(jié)合已有研究成果和國務(wù)院《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013-2020年）》，建立起針對成熟型煤炭資源城市的轉(zhuǎn)型發(fā)展綜合評價體系，并使用主成分分析和聚類方法對各個城市尤其是淮南市的發(fā)展現(xiàn)狀進行了綜合評價。研究結(jié)果表明，在環(huán)境及民生方面，淮南的發(fā)展相對較好，但是在能源產(chǎn)業(yè)及經(jīng)濟發(fā)展方面存在不足，從能源產(chǎn)業(yè)、招商引資、旅游產(chǎn)業(yè)三個方面提出了自己的建議，為城市發(fā)展提供依據(jù)和參考。

參考文獻：

[1]國務(wù)院辦公廳.國務(wù)院關(guān)于印發(fā)全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013-2020年）的通知[EB/OL].2013-12-03.

[2]李虹.中國資源型城市轉(zhuǎn)型指數(shù)：各地級市轉(zhuǎn)型評價[M].北京：商務(wù)印書館，2016.

[3]張久銘，李加加，魯?shù)?資源型城市轉(zhuǎn)型績效評價指標(biāo)體系構(gòu)建[J].平頂山學(xué)院學(xué)報，2018，33（2）：85-90.

[4]杜春麗，洪詩佳.資源枯竭型城市轉(zhuǎn)型政策的績效評價[J].統(tǒng)計與決策，2018，18：70-73.

[5]王如琦，高紅貴.煤炭資源枯竭型城市轉(zhuǎn)型效果研究[J].湖北師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2019，39（1）：77-85.

[6]李航.統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法[M].二版.北京：清華大學(xué)出版社，2019.

[7]李育安.關(guān)于主成分分析“綜合得分”錯誤的論證[J].統(tǒng)計與管理，2014，8：15-16.