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        基于主成分分析法的水庫移民后期扶持經(jīng)濟(jì)評價

        2014-10-21 02:01:28姚凱文
        水力發(fā)電 2014年7期
        關(guān)鍵詞:登封市經(jīng)濟(jì)評價特征向量

        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,我國對水庫移民[1]問題的研究取得了較大的進(jìn)展;但是大多數(shù)的研究集中于水庫移民的淹沒處理規(guī)劃、搬遷實(shí)施、監(jiān)理、監(jiān)測與評價等,對水庫移民的經(jīng)濟(jì)評價研究較少。隨著水庫淹沒損失和所需補(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越大;因此,有必要選擇科學(xué)合理的方法對水庫移民進(jìn)行系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)評價,以使水利工程建設(shè)經(jīng)濟(jì)評價系統(tǒng)更加完善與全面[2]。

        衡量水庫移民的經(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,如模糊綜合評價方法、專家打分法等。這種方法對指標(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)各個指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系或指標(biāo)間的變異度來確定權(quán)數(shù),避免由于人為因素而帶來的偏差。如主成分分析法、因子分析法等。在水庫移民經(jīng)濟(jì)評價的實(shí)際問題中,不同的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間具有一定的相關(guān)性,這樣勢必增加分析問題的復(fù)雜性;因此需要一種簡化的方法。主成分分析法可以用較少的指標(biāo)來代替原來指標(biāo)的信息,從根本上解決了指標(biāo)間的信息重疊問題;同時在指標(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 評價指標(biāo)體系

        本文評價指標(biāo)體系的建立是在河南省登封市大中型水庫移民后期扶持監(jiān)測評估工作的基礎(chǔ)上,通過整理相關(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)評價指標(biāo)。水庫移民后期扶持經(jīng)濟(jì)評價側(cè)重分析評價后期扶持對移民生產(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,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個生活評價指標(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綜合指標(biāo)記為F1,自然希望F1盡可能多地反映原來指標(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p個指標(biāo)的信息,再考慮選取第2個綜合指標(biāo)F2。為了有效反映原來的信息,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,就挑選前幾個最大的主成分。雖然這樣做會損失一部分信息,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個樣本,每個樣本觀測p個指標(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)率以確定主成分個數(shù)。一般主成分個數(shù)等于原始指標(biāo)個數(shù),如果原始指標(biāo)個數(shù)較多,進(jìn)行綜合評價時就比較麻煩。主成分分析法的基本思想就是選取盡量少的k個主成分 (k

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

        3 實(shí)例分析

        3.1 監(jiān)測評估數(shù)據(jù)

        登封市境內(nèi)大中型水庫移民包括登封市境內(nèi)的農(nóng)村移民,外省、市、縣大中型水庫遷入的移民。2012年,河南省登封市共有大中型水庫移民后期扶持人口26886人,分布在17個鄉(xiāng)鎮(zhèn)。移民分屬于4座大中型水庫,包括白沙水庫 (大型)和少林、紙坊、劵門3座中型水庫。登封市大中型水庫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個村。經(jīng)濟(jì)評價指標(biāo)選取前述體系中的8個指標(biāo)。各樣本村的指標(biāo)值見表1。

        3.2 主成分分析法的分析過程

        (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和其對應(yīng)的特征值及特征向量見表2。

        (2)8個指標(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主成分作為評價的綜合指標(biāo),其評價的可信度為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 登封市大中型水庫移民樣本村評價指標(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)這三個主成分,來計(jì)算綜合評價值。根據(jù)式 (1)有:F=0.407F1+0.3649F2+0.1806F3。綜合評價值越大,表明該移民安置點(diǎn)經(jīng)濟(jì)水平相對越好。標(biāo)準(zhǔn)變化后的數(shù)據(jù)代入式 (1)可以得到10個樣本村的經(jīng)濟(jì)水平情況 (見表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)社會經(jīng)濟(jì)綜合評價值排序

        根據(jù)2012年度河南省登封市后期扶持監(jiān)測評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。評價結(jié)果與監(jiān)測評估調(diào)查結(jié)果基本一致。但山溝村、田家溝村與評價結(jié)果有些出入,這與指標(biāo)的選擇有關(guān)。由此可見,主成分分析法在水庫移民后期扶持經(jīng)濟(jì)評價中得到了很好的應(yīng)用。

        4 結(jié) 語

        本文嘗試用主成分分析法來評價水庫移民的經(jīng)濟(jì)水平,得到的評價結(jié)果基本符合實(shí)際;從而表明,該方法應(yīng)用于水庫移民經(jīng)濟(jì)評價是可行的。它是一種客觀的綜合評價方法,無需人為確定各個指標(biāo)的權(quán)重,而是根據(jù)各個指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系和各項(xiàng)指標(biāo)的變異程度來確定權(quán)重,以計(jì)算綜合價值。同時,該方法在分析過程中對指標(biāo)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理,避免了不同量綱對分析結(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)陣和其對應(yīng)的特征值及特征向量

        通過系統(tǒng)科學(xué)地對水庫移民的經(jīng)濟(jì)進(jìn)行評價,能夠評定移民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度,了解移民安置的效果;同時也可以為后期生產(chǎn)扶持提供決策依據(jù)和一些建議。從分析結(jié)果看,通過鼓勵發(fā)展生產(chǎn)開發(fā)項(xiàng)目,提高移民的收入來源,尤其是非農(nóng)業(yè)收入,對提高移民經(jīng)濟(jì)水平有重要的作用。

        [1]姚凱文.水庫移民安置研究 [M].北京:中國水利水電出版社,2008.

        [2]胡寶柱,趙靜,何小龍,等.水庫移民經(jīng)濟(jì)評價方法研究 [J].華北水利水電學(xué)院學(xué)報,2005,26(2):5-8.

        [3]曾建生.水資源工程移民后評價指標(biāo)體系研究[D].南京:河海大學(xué),2003.

        [4]李艷雙,曾珍香,張閩,等.主成分分析法在多指標(biāo)綜合評價方法中的應(yīng)用[J].河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報,1999,28(1):94-97.

        [5]鄒臘英.主成分分析法衡量各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 [J].中外企業(yè)家,2011,14:47-48.

        [6]周虹,卜勝娟.主成分分析法在宏觀經(jīng)濟(jì)評價中的應(yīng)用 [J].鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報,2005(1):109-111.

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