基于因子分析的煤炭資源型城市轉型發展動態評價
——以淮南市為例

2021-05-06 11:16:14時慧琨王艷秋

白城師范學院學報 2021年2期

時慧琨，王艷秋

（淮南師范學院計算機學院，安徽淮南 232038）

0 引言

資源型城市是以本地區礦產、森林等自然資源開采、加工為主導產業的城市.據國家發改委 “資源型城市經濟結構轉型” 課題組統計，我國資源型城市約占全國城市數量的18%，總人口1.54億人.資源型城市在發展上依賴資源開采和加工產業的發展，城市經濟結構單一，可持續發展能力較弱.資源型城市資源產業的發展一般會經歷勘探期、生產期、成熟期、衰退期和資源枯竭期五個階段，當產業進入衰退期后，產業收縮，收入下降，經濟增長停滯，并暴露出財政、社會、環境以及接替產業發展培育等多種問題.

對資源產業進入成熟期及后續階段的城市來說，發揮市場、財政、政策等多方作用，利用積累下來的資金、技術和人才資源，培育并發展其他行業，調整產業結構，將發展重點向非資源產業轉移，形成經濟新的增長點，實現城市轉型是資源型城市可持續發展的關鍵.2013年國務院發布了《全國資源型城市可持續發展規劃（2013-2020年）》［1］（以下簡稱 “規劃” ），在全國范圍內界定了262個資源型城市，將資源型城市按照資源產業所處的不同階段分為成長型、成熟型、衰退型和再生型四種，指明了不同類型城市的發展方向和重點任務.國家發展和改革委員會也于2017 年出臺《關于加強分類引導培育資源型城市轉型發展新動能的指導意見》［2］（以下簡稱 “意見” ），為推動資源型城市在經濟新常態下加快改革創新、發展新經濟、加快城市轉型升級提供政策支持和分類指導.

1 資源型城市轉型發展及績效評價綜述

在資源型城市轉型發展過程中，對城市發展的績效評價是政策制定、實施和調整的依據和前提. “意見” 中提出，要研究制定資源開發與城市可持續發展協調評價辦法，開展轉型績效考核工作，加強可持續發展預警與調控，保證政策落到實處，這也為如何對城市發展的效果進行全面、準確、客觀評價提出了更高的要求.

轉型發展的績效評價，國內外學者已經進行了很多的研究，提出了多種不同的績效評價方法.這些方法的區別主要體現在兩個方面：一是指標體系；二是各指標的綜合及評價方法.

國內外研究成果中提出的指標體系通常包含了城市發展多方面的指標內容.張久銘等［3］闡述了轉型績效評價指標體系的構建原則，并建立了包含經濟轉型、社會轉型、創新能力和生態環境4個一級、12個二級、55 個三級指標的績效評價指標體系.王如琦等［4］提出了包含經濟發展、社會民生和生態環境3個大類的準則層、9 個細分類別的領域層和30 個具體指標的指標體系.杜春麗等［5］提出了包含經濟轉型、民生改善、資源節約和環境友好4個大類，23個具體指標的指標體系.各種不同的指標體系雖然內容不同，但均是對城市在經濟、社會、環境等各方面的發展成果進行了量化，反映了城市發展評價體系的系統性、全面性和可比性原則.

由于各個指標之間可能存在著錯綜復雜的聯系，總體評價不可能是簡單相加，需要一種指標的綜合方法將各個指標合并，實現總體評價.計算的方法通常有層次分析法、主成分分析方法、因子分析方法及熵權法等.這些方法對各種指標確定合理的權重，在此基礎上對各個指標進行加權，最終獲得城市轉型發展的綜合評價結果.

在已有研究中，資源型城市轉型績效的評價研究主要是針對多個城市在同一時期的發展進行橫向比較，分析不同城市的發展短板或差距所在，并提出有針對性的政策建議，而針對同一城市在不同時期的發展績效進行縱向評價的研究較少.安徽省淮南市是華東地區唯一個開采能力達到億噸級的成熟型煤炭資源城市，同樣面臨著轉型發展的問題.本文以淮南市2010—2019年的統計數據為基礎，建立全面客觀的績效評價指標體系，利用改進的因子分析方法進行指標的綜合，從經濟、資源、環境和民生四個方面對淮南市的城市發展進行動態評價.

2 基于因子分析的資源型城市發展績效評價方法

為了對城市發展的績效進行全面客觀評價，需要收集能夠反映城市發展不同方面狀況的指標數據，但是指標數據卻帶來了兩個問題：一是數據越多，計算量越大；二是這些數據間存在著重疊、相關等各種聯系，不考慮這些聯系而直接計算會使計算結果不可靠甚至錯誤.因子分析從本質上來說是一種降維方法，以丟失盡可能少的信息為前提，將各種數據變量綜合成少數幾個線性無關的因子，消除了變量之間的聯系，降低了計算量，方便了后續的分析處理.常見的因子分析方法有主成分分析法、主軸因子法、極大似然法和最小二乘法等［6］.

在本文中，我們以煤炭資源城市——淮南市作為研究對象.作為 “規劃” 中確立的成熟型煤炭資源城市，和其他類型相比，還承擔著國家能源資源安全保障的任務.因此，在已有的研究成果基礎上，結合 “規劃” 和 “意見” 中對成熟型資源城市的發展要求，指標體系構建如表1所示.

假設指標體系中包含m 條評價指標，這些指標可以分解成4個指標塊，分別包含m1，m2，m3，m4條類別分別是經濟、資源、環境和民生的發展指標，則m = m1+ m2+ m3+ m4，假設一共收集了n 年的數據，我們建立數據矩陣Sn×m代表全部指標數據（n × m 表示一個n 行m 列的矩陣，以下同理），用子矩陣Sn×m（tt=1，2，3，4）分別表示經濟、資源、環境和民生指標數據.對以上數據進行績效分析評價的步驟如下：

表1 成熟型資源城市轉型發展績效評價指標體系

（1）數據標準化.對矩陣按列計算其均值μj和標準差σj，則標準化后的數據Sij=(Sij- μj)/σj，標準化后的數據仍用S表示.

（2）對矩陣S 計算其相關性矩陣R，并計算矩陣R 的特征值及特征向量.將所有特征值進行降序排列，假設為λ1≥ λ2≥ … ≥ λm，其對應的特征向量用f1,f2,…,fm表示.λ（ii=1，2，…，m）的含義就是方差，其值越大，對數據信息量的貢獻也就越大，f（ii=1，2，…，m）被稱為成分.

（3）在所有的成分中選擇最能夠代表原始信息的主成分.對排序后的特征值計算貢獻率ωi和累積向量作為主成分，其余特征值和特征向量對數據信息量的貢獻較小而被舍棄.

（5）使用最小二乘意義上的回歸法計算因子得分系數矩陣W = ATR-1.該矩陣反映了各原始指標在各個因子上的權重，可以按照對原始指標矩陣S同樣的處理方式按列分解成4個Wt（t=1，2，3，4）子矩陣，分別表示經濟、資源、環境和民生指標同因子之間的權重關系.

（6）基于因子得分系數矩陣計算各個指標的因子得分，其中第t個指標塊第j個因子在第i個樣本上四個矩陣，分別從因子角度描述了城市的經濟、資源、環境和民生發展狀況.

因子分析中的一個難題是因子的可解釋性，當原始指標較多的時候，基于主成分的因子分析結果中主成分和很多指標均具有較強的相關性，很難對其進行解釋，通常采用因子旋轉方式將因子和指標之間的相關關系數量降低，使得一個指標變量只在盡可能少的因子上具有較高的載荷，但數據之間存在的聯系以及旋轉的正交限制使得操作的結果并不理想.上述方法在傳統因子分析技術基礎上，將因子得分矩陣按指標所屬類別劃分為子矩陣，并根據子矩陣計算因子綜合得分，從而保證計算的結果均是和特定的指標類別相關，提高了因子分析的解釋性和準確性.

3 計算結果與分析

通過國民經濟和社會發展統計公報及因特網搜集了淮南市2010—2019 年的城市發展數據，利用SPSS及MATLAB軟件，使用上一節描述的方法對數據進行了分析，分析結果如下：

（1）在相關性矩陣R中，有64%的變量相關系數絕對值≥0.4，顯示出指標變量之間具有較強的相關關系，因此適用于進行因子分析.

（2）計算R的特征值和特征向量，各成分的貢獻率和累積貢獻率，如表2所示.由表2可知，如果按特征值大于1 作為選擇標準，可以選出前4 個作為主成分，其累積方差貢獻率為92.23%，包含了數據中絕大多數的方差，符合因子分析要求.

表2 主成分及貢獻率

（3）選擇前4個特征向量作為主成分，計算因子得分系數矩陣W，如表3所示.

表3 因子得分系數矩陣W

（4）計算每一類指標的因子得分及因子綜合得分F，得到因子綜合得分表如表4所示.

表4 因子綜合得分表F

針對表4，利用Excel軟件做出各類別指標年度變化如圖1所示.

通過對圖1進行分析，得出以下結論：

（1）從時間角度來看，淮南的城市發展總體上一直保持健康可持續發展狀態.具體來看，大致可以分為三個階段：第一個階段為2010—2012年，各項指標得分較低，但是發展速度較快；第二個階段是2012—2016 年，由于國家節能減排政策以及供給側改革，發展綠色清潔能源，壓縮淘汰落后產能，煤炭產量降低、價格下降，直接對淮南的經濟和資源產業造成影響，進而影響到環境和民生指標，使得這個階段的各類指標發展速度變緩；第三個階段是2016—2019年，資源指標發展趨緩，供給側改革及擴大內需政策效果顯現，經濟及其他指標重新回到較高速度發展的軌道.

（2）從指標對比角度來看，在2010—2012年的第一階段，民生指標起點較低，但發展迅速，主要原因是由于城鄉居民養老及醫療保險制度剛開始推行，對居民養老及醫療需求覆蓋不足，但隨著各項制度的逐步普及，民生指標逐漸和其他指標協調、均衡發展，這在第二階段即2012—2016年的指標評價中得到了充分體現.在2016—2019 年的第三階段，尤其是2019 年，可以看出，隨著國家公共服務行業的發展及人均可支配收入的增加，民生指標的評價最高，而經濟指標和資源指標評價較低，未來需要通過政策扶持、調整經濟結構、提高資源產業集中度和科技水平加以調整.

4 結語