中國煤炭行業高質量發展綜合評價
——基于加權因子分析法的實證研究

◎羅熙茗

一、引言

2018 年，在錯綜復雜的國際國內環境下，我國經濟運行穩中有變，GDP 總量為900309 億元，GDP 增速為6.6%，實現了預期發展目標，但四季度GDP 增速創近十年新低，僅為6.4%。煤炭行業經濟運行與我國經濟發展息息相關，在經過以供給側結構性改革為主線的一系列產業結構調整后，煤炭市場有所回暖，主體活力逐步增強。

目前，我國正處于經濟轉型的重要時期，高質量發展是中國經濟發展的最新指向，意味著經濟發展要從過去單純的追求數量逐漸轉向追求質量。因此，深刻地理解高質量發展的具體內涵對推動我國煤炭行業發展具有重要意義。什么是高質量發展，中國煤炭行業高質量發展的評價指標體系如何構建以及高質量發展狀況如何，都是本文關注的重點。

二、中國煤炭行業高質量發展綜合評價體系的構建

1.指標體系的構建。

本文基于對高質量發展具體內涵的深刻理解，堅持可操作性、全面性、客觀性、數據可獲得性及應用性原則，立足中國實際，凸顯煤炭行業特色，來構建中國煤炭行業高質量發展的評價指標體系。

高質量發展的本質特征是解決人民日益 増長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾。高質量 増長轉向高質量發展的實現，必須是基于新發展理念進行新的制度安排。高質量發展強調的是經濟效益、社會效益和生態效益相結合的包容性發展，因此，本文設立綠色發展、煤炭經濟和民生發展三個準則層，下設若干評價指標，共同構成了中國煤炭業高質量發展評價指標體系。

在綠色發展方面，本文選取了固體廢棄物綜合利用率和環境污染治理投資額兩個評價指標來表征我國煤炭行業綠色發展的水平。這兩個指標反映了我國煤炭行業在發展的過程中對于環境保護的重視程度。

在煤炭經濟方面，本文選取了煤炭業產值增速和煤炭業產值占總產出比重兩個評價指標來反映我國煤炭經濟的發展水平。煤炭業產值增速反映了我國煤炭行業的增長能力，煤炭業產值占總產出比重則反映了我國國民經濟對于煤炭產業的依賴程度。

在民生發展方面，本文選取了城鎮登記失業率、城鎮人均可支配收入和農村人均純收入三個評價指標來刻畫我國民生發展水平。城鎮登記失業率反映了我國勞動力人口的就業情況，城鎮人均可支配收入和農村人均純收入分別從城鎮和農村角度反映了中國人民的生活水平。

表1 中國煤炭業高質量發展評價指標體系表

2.指標綜合評價模型的構建。

在指標體系評價方法中，主要有主觀賦權法和客觀賦權法。具體到本研究，煤炭行業發展總是隨著客觀環境而不斷變化，因此對其高質量發展的評價也是一個動態過程。主觀賦權法易受專家主觀經驗的影響，不能動態反映我國煤炭行業高質量發展的變化，所以不宜采用。本研究選用客觀賦值法，依據原始數據之間的關系，構建數學模型，通過數學的方法來確定權重，使得評價體系能隨著客觀環境的變化動態地賦予指標權重，實現對評價對象的動態監測。

客觀賦權法包括：主成分分析、因子分析、熵值法、變異系數法等。本研究采用加權因子分析的方法對中國煤炭行業高質量發展做綜合評價。首先，對綠色發展、礦業經濟和民生發展三個方面之下的7 個評價指標進行因子分析，然后根據因子得分加權得到歷年中國煤炭行業高質量發展綜合評分，最后將歷年評分匯總對比，分析中國煤炭行業發展歷程。

因子分析是經典的多元統計分析技術，是處理多變量數據的一種統計方法，它將相關性較強的指標變量轉化為較少并且彼此不相關的指標變量，以達到降維的目的。其基本原理是通過一組指標之間相關性的研究，綜合成少數幾個綜合性公共因子，并將原始變量用這些綜合性因子來表示的一種線性模型。這樣做使得用較少的幾個變量和因子來表示大部分的指標信息，方便于研究。

設需要分析n 個年度，每個年度包含p 個評價指標，組成樣本的原始數據為：xij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，p）。x.j表示第j 個指標的觀測值。F1，F2，…，Fk 表示第k 個公共因子。ε1，ε2，…，εp表示不能被因子所解釋的那部分，是不能被觀測到的。所以因子分析模型可以寫為：

式中的aij（i=1，2，…，p；j=1，2，…，k）表示因子載荷，為第i 個變量在第j 個公共因子上的載荷，反映變量xi 在因子Fj 上的重要性，載荷因子aij構成的矩陣A 稱為因子載荷矩陣，即：

在建立模型后進行參數估計，得到因子載荷矩陣A。然后用回歸的辦法得到公共因子的表達式，即將公共因子表示為變量的線性組合，如式（2）所示：

Ft為第t 個公共因子，cij為公共因子的待估計系數，x.j表示第j 個指標。

為求解待估計系數，采用湯普森（Thompson，1939）提出的回歸計算方法，即：C=A′R-1，這里R 為樣本相關矩陣，A 為因子載荷矩陣。

最后構建綜合評價模型，實施綜合評價。利用式（2）得到公共因子表達式以后，其綜合評價模型可以記為：

yi表示第i 年的中國煤炭行業高質量發展評價得分，Fij表示第i 年第j 個公共因子的分值，wj表示第j 個因子的權重。本研究用

三、中國煤炭行業高質量發展綜合評價的實證分析

1.數據說明與處理。

本研究的評價對象為中國煤炭行業。根據上文所建立的指標體系，限于數據的可獲得性，只能用2002-2014 年的有關數據進行分析。各個指標的數據來源如表2 所示。

表2 數據來源說明

獲取相關的原始數據后，需要對數據進行處理。林海明，杜子芳（2013）指出，主成分綜合評價的應用條件是：指標正向化，標準化。通過表1 可以直觀看出，本研究構建的中國煤炭行業高質量發展評價體系中既有正指標（指標值越大越好），又有逆指標（指標值越小越好）。所以，在進行因子分析（主成分分析的一種）之前，需要對各個指標進行歸一化處理。本文采用最小-最大標準化方法對所收集的各種數據進行標準化處理，具體操作如式（4）和式（5）所示：

zij表示正向化處理后第i 年度j 指標的得分值，xij表示第i 年度j 指標的原始觀測值，x..j表示歷年j 指標的所有觀測值。為了方便計算，這里將每個指標值的滿分設為10 分，基礎分設為1 分。

2.基于因子分析的中國煤炭行業高質量發展綜合評價。

首先，本研究運用SPSS 25 軟件，對2002-2014 年全部7 個評價指標進行KMO（Kaiser-Meyer-Olkinn）檢驗和Bartlett 球形檢驗。這兩種統計檢驗的目的是：檢驗評價對象的有關數據是否適合用因子分析的方法進行分析。KMO 檢驗主要是用來檢驗變量間是否具有較大的偏相關性，檢驗值在0-1 之間。若KMO 檢驗值小于0.5 時，則表示該變量不適合做因子分析。Bartlett 球形檢驗是用來檢驗待分析變量之間的相關矩陣是否為單位矩陣。其原假設為："變量之間是獨立的"，若Bartlett 球形檢驗的結果是"拒絕原假設"，則表示各評價指標相關性較高，適合做因子分析。本研究中，KMO 檢驗的結果為0.628；Bartlett 球形檢驗值為112.148，顯著性水平為0.000。上述結果表明，本研究所選取的指標適合做因子分析。

進一步，本研究運用主成分分析法來提取公因子。由于初始因子載荷矩陣中，各指標沒有在各主成分因子中出現明顯集中的載荷，為了更好地解釋主因子，需用最大方差法進行旋轉。之后采用回歸的方法計算出因子得分，最后利用方差貢獻率對各因子得分進行加權，得到最終的綜合評分。下面根據因子分析結果，得出因子載荷，公共因子數和方差貢獻率等。表3 給出了方差貢獻率，結合研究問題的實際，本研究選取方差貢獻率累計大于80%的因子，于是得到兩個公共因子F1和F2。接著，利用回歸方法求得各個因子的得分，結果由因子得分系數表（表4）給出。

表3 方差貢獻表

表4 因子得分系數表

根據表3 的因子得分系數，可以根據式（6）和式（7）計算出歷年公共因子F1和F2的得分。進而按照式（8），以每個公共因子的方差貢獻率作為權數對其進行加權，得到歷年中國煤炭行業高質量發展的評分。

式（6）和式（7）中，X1，X2，…，X7分別表示：固體廢棄物綜合利用率、環境污染治理投資額、煤炭業產值增速、煤炭業產值占總產出比重、城鎮登記失業率、城鎮人均可支配收入以及農村人均純收入。F1和F2分別表示因子分析中所提取的兩個公共因子。式（8）中，Ki表示第i 年中國煤炭行業高質量發展的評分。

將根據式（6）、式（7）和式（8）計算出的歷年中國煤炭行業高質量發展評分匯總并排名，如表5 所示。

表5 歷年中國煤炭行業高質量發展評分與排名

通過表5 可以發現，除了2002 年和2003 年，我國煤炭行業的發展水平逐年提高。

四、結論與建議

煤炭是中國能源體系的支柱。我國煤炭資源的可靠性、價格的低廉性、利用的可潔凈性，決定了我國"煤為基礎，多元發展"的能源戰略方針不會改變。對于我國煤炭行業未來的發展，有以下兩個方面的建議。

其一，建立競爭有序的煤炭市場體系。完善煤炭現貨市場，發展期貨市場；建立全國煤炭生產、供應、消費大數據平臺，健全煤炭應急保障機制。健全完善"中長期合同制度"和"基礎價+浮動價"定價機制，建立中長期合同監督、評價和考核機制。

其二，完善清潔生產機制，推動行業向清潔能源戰略轉型。鼓勵原煤全部洗選，推進煤炭綠色開采，推進對采煤塌陷區的生態保護和修復。大力度支持燃煤電廠超低排放技術改造，高效煤粉型工業鍋爐、煤炭的深加工技術發展，促進煤炭全產業鏈清潔高效利用。