基于因子分析的城市环境基础设施建设投资的综合评价Word格式文档下载.doc

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107.8

53

北京

52

6.6

14.8

6.1

3.8

22.8

1.9

1.2

天津

31.1

3

8.9

10.8

6.2

5.8

2.4

1.3

河北

69

9.2

14.6

19.3

10.1

22.1

3.6

山西

18

4.1

7.1

2.9

1.1

0.9

0.2

内蒙古

34.7

7.5

5.4

6.9

2

11.5

3.4

2.3

辽宁

65.9

5.6

22.6

13.9

6

4.4

0.5

吉林

25.5

2.2

11.1

1.4

2.5

黑龙江

46.8

6.7

1.8

上海

53.8

10.9

15

21

6.5

17

4.9

3.3

江苏

134.6

14.9

36.3

23.1

62.3

15.5

浙江

89.3

29

16.6

37.4

10.7

安徽

28.3

12.2

1.7

福建

15.6

1.6

1.5

8.2

1

江西

18.7

7.9

0.8

7.7

0.4

山东

124.5

13.7

29.8

50.3

河南

40.2

7.6

3.7

13.6

6.8

9.4

5.9

2.1

湖北

27.1

0.1

8.5

湖南

15.7

4.5

5.2

3.1

广东

61.1

5

30.8

23.2

15.8

广西

20.5

9.8

海南

3.2

0.6

重庆

32.3

18.4

13

7.4

四川

43.4

26

4.3

2.6

贵州

7

云南

10.6

2.7

陕西

25.8

4.8

8.7

甘肃

青海

0.3

宁夏

10.4

新疆

7.2

7.8

数据来源:

国家统计局 

 

2.1.因子分析

在定量分析中,因子分析方法的基本思想是:

通过多变量相关系数矩阵结构的分析,找出能够说明和描述所有变量的少数随机变量。

通过因子分析既能消除自变量之间的多重共线性,又能把复杂的经济学问题进行简化。

在本文中采用因子分析方法,主要是为了消除因变量间的多重共线性问题,同时生成因子变量为后面的聚类分析奠定必要的准备[3]。

本文采用如下操作:

选用因子分析,引入因子分析的8个变量(投资总额,燃气,集中供热,排水,污水处理,园林绿化,市容环境卫生,垃圾处理);

提取公因子的方法选择主成分分析法;

提取(Extract)选择提取特征值大于1的因子;

旋转(Rotation)的方法选择方差最大正交旋转;

因子得分(FactorScores)选择作为新变量存入。

运行后可得表一,表二,表三,表四。

表二KMO和Bartlett的检验

取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。

0.708

Bartlett的球形度检验

近似卡方

337.551

df

28

Sig.

有表二可知,KMO值为0.708,KMO值越大,表示变量间的共同因素越多,越适合进行因素分析,要求KMO>

0.5,Barlett’s的卡方值达到显著程度也满足要求。

表三方差解释表

因子

特征值

贡献率

累积贡献率

1.000

5.578

69.724

2.000

1.444

18.047

87.771

由表三知,我们从原始表格中的8个变量中提取出2个公因子.用这2个公因子就可以解释原始表格中88%的信息量。

表四旋转后的因子负荷矩阵

环境卫生因子(f1)

供暖供气因子(f2)

污水处理(x5)

0.958

0.086

排水(x4)

0.929

0.263

市容环境卫生(x7)

0.904

0.338

垃圾处理(x8)

0.818

0.096

园林绿化(X6)

0.665

集中供热(X3)

-0.094

0.925

燃气(x2)

0.408

0.811

投资总额(x1)

0.685

0.716

可以看出,公因子f1在变量X5、X4、X7上的因子载荷比较大,它们分别是:

污水处理,排水,市容环境卫士。

这表明公因子f1主要集中了环境卫生方面指标。

而公因子f2在变量X3和X2上因子载荷比较大,他们分别是:

集中供热、燃气。

根据原始表格中的8个变量与新生的2个公因子之间的相关程度,我们为这2个公因子取名为环境卫生因子和供暖供热因子。

2.2聚类分析

聚类分析是根据事物本身特性来研究个体分类的统计方法,是按照物以类聚的原则来研究的事物分类。

本文采用如下方法进行聚类分析:

选用K-均值聚类分析;

引入聚类分析的2个变量(即上面的2个公因子);

聚类的数目(NumberofClusters)为3类;

聚类方法(Method)为仅分类储存新变量SaveNewVariables)为聚类成员。

运行后可得表五。

表五每个聚类中的案例数

聚类

4

有效

30

缺失

由表五可知,聚类分为3类后,第一类有5个元素,第二类有21个元素,第三类有4个元素,全部有效,缺少为0。

2.3均值多重比较

为了进一步确认个各类对因子1和因子2的重视程度,本文接下来采用均值多重比较的方法进一步分析,采用如下操作,分析选择单因素方差分析;

将2个因子移入因变量,3个类移入因子变量;

多重比较方法(MultipleComparisons)选邓肯法。

可得表六。

表六3个类对因子1和因子2的重视程度比较

类型 

数量

对因子1的重视程度

对因子2的重视程度

-0.387

-0.348

-0.115

1.662

2.174

-0.253

可见类1对因子1的重视程度一般,对因子2的重视程度最大。

类2对因子1和因子2的重视程度都一般。

类3对因子1的重视程度最大,对因子2的重视程度一般。

若设A表示重视最大,B表示重视一般。

则有综合分类表七。

表七综合分类

第一类

第二类

第三类

供暖供气型城市

折中型城市

环境卫生型城市

环境卫生因子

B

A

供暖供气因子

根据不同类别对于2个公因子的重视程度划分等级,我们将被调查城市划分为3类并分别为其命名:

供暖供气型城市、折中型城市、环境卫生型城市。

可得如下城市分类表八。

表八城市分类

河北,辽宁,黑龙江,上海,山东,

北京,天津,山西,内蒙古,吉林,福建,江西,河南,湖北,湖南,广西,海南,重庆,贵州,云南,陕西,甘肃,青海,宁夏,新疆

江苏,浙江,广东,四川

3.结论

由表八可知:

供暖供气型城市为有黑龙江、辽宁、山东、河北和上海,前者都是北方城市供暖需求较大,而上海虽然气候适宜,但是作为国际性大城市,其供暖供气要求很高;

折中型城市有21个分布在全国各地,经济发展也很有差异,但这也说明大部分城市全面投入,虽然没有突出部分但保持环境基础设施均衡发展;

环境卫生型城市为江苏、浙江、广东和四川。

前者经济和社会发展一直走在全国前列,自然要加大环境卫生投入,而后者四川有川府之国的美誉,自古以来就注重环境卫生。

本文在对城市环境基础设施投入分析方面运用SPSS数学统计软件对各个城市进行了因子分析和聚类分析减少了主观因素造成的误差,使评价更具有科学性。

但囿于所学,有诸多不足之处,期待日后能逐步完善。

也希望有心者能做出更细致详尽的分析,对环境管理做出贡献。

参考文献:

[1]牛婷,赵守国.我国城市环境基础设施建设投资与经济增长之间关系的实证研究[J].城市发展研究,2010(6):

4-7.

[2]李芬等.城市环境评价方法研究新进展:

城市环境展望[J].世界环境,2007:

78-81.

[3]张尧庭,方开泰.多元统计分析引论[M].北京:

科学出版社,1982.

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