王珍
(甘肅省生態(tài)環(huán)境統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)中心,甘肅蘭州730030)
黃河流域在我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和生態(tài)安全方面具有十分重要的地位[1]。自2019年9月在河南召開(kāi)了黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會(huì)后,黃河流域生態(tài)環(huán)保和高質(zhì)量發(fā)展已經(jīng)上升為國(guó)家戰(zhàn)略。黃河流域是我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重點(diǎn)區(qū)域,也是發(fā)展與保護(hù)矛盾比較突出的區(qū)域[2]。黃河源頭位于青藏高原,流經(jīng)9個(gè)省區(qū),流域面積75萬(wàn)km2,河長(zhǎng)5464km,2019年徑流量達(dá)到592億m3,黃河流域省份2019年底總?cè)丝?.2億,占全國(guó)30.1%;地區(qū)生產(chǎn)總值24.7萬(wàn)億元,占全國(guó)25.0%;人均GDP為55270元,不到全國(guó)人均GDP的78%。黃河流域生態(tài)環(huán)境脆弱,東西差距大,經(jīng)濟(jì)仍需大力發(fā)展,黃河流域相關(guān)研究也成為目前的熱點(diǎn)。韓君等人利用熵權(quán)TOPSIS法測(cè)算2017年黃河流域高質(zhì)量發(fā)展總體水平及其在綠色發(fā)展、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)民生、文化建設(shè)、生態(tài)安全子系統(tǒng)的表現(xiàn),并分析空間分布規(guī)律[3];劉志博和郝鐘等人對(duì)2012?2018年黃河流域9?。▍^(qū))生態(tài)文明建設(shè)水平展開(kāi)實(shí)證研究,運(yùn)用SPSS展開(kāi)聚類(lèi)分析,指出了黃河流域9省(區(qū))生態(tài)文明建設(shè)的優(yōu)勢(shì)與短板[4]。借鑒已有研究,主成分分析法作為一種定性和定量相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法,在黃河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量方面的評(píng)價(jià)較少,本文構(gòu)建了一套黃河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用主成分分析方法并對(duì)黃河流域9省區(qū)2019年度相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析,探究空間特征,為黃河流域發(fā)展對(duì)策和方向上提供參考。
本文通過(guò)借鑒已有研究,充分考慮黃河流域的特殊性,基于簡(jiǎn)易性、連續(xù)性、科學(xué)性和實(shí)用性原則,確定了節(jié)能環(huán)保支出、化學(xué)需氧量排放量、氨氮排放量、化肥使用量等8個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),采用SPSS24.0軟件進(jìn)行主成分分析,得到黃河流域9省區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合得分,最終分析其空間特征。
本文主要從黃河流域9省區(qū)主要污染物排放量、水質(zhì)和空氣質(zhì)量等指標(biāo)來(lái)反映黃河流域生態(tài)保護(hù)狀況。具體指標(biāo)詳見(jiàn)表1。
表1 黃河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
主成分分析的主要思路是將多個(gè)指標(biāo)通過(guò)重新組合成幾個(gè)相互無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo),讓這幾個(gè)提取出來(lái)的較少的綜合指標(biāo)盡可能全面地表示出原所有指標(biāo)的信息,在統(tǒng)計(jì)學(xué)上叫做主成分分析,在數(shù)學(xué)上也是常用的一種降維方法。
1.2.1 逆向指標(biāo)正向化
本研究采用原始逆向變量(A2、A3、A4、A5、A8)的負(fù)數(shù)來(lái)進(jìn)行正向化處理。
1.2.2 標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化
本研究采用Z標(biāo)準(zhǔn)化方法,每一變量值(A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8)與其平均值之差除以該變量的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果詳見(jiàn)表2。
表2 原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果
1.2.3 KMO和巴特利特檢驗(yàn)
對(duì)于已選定的8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和巴特利特球形度檢驗(yàn)判斷指標(biāo)間的相關(guān)性,通過(guò)分析巴特利特球形度檢驗(yàn)判斷指標(biāo)間的相關(guān)性,來(lái)確定評(píng)價(jià)樣本能否采用因子分析法來(lái)進(jìn)行綜合分析。當(dāng)KMO值>0.5時(shí),可進(jìn)行因子分析,當(dāng)巴特利特球形度檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的顯著性<0.05時(shí),評(píng)價(jià)樣本數(shù)據(jù)間存在相關(guān)性,可進(jìn)行主成分分析[5],采用SPSS24.0軟件進(jìn)行檢驗(yàn)分析,相關(guān)性矩陣見(jiàn)表3,檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4。
表3 相關(guān)性矩陣
表4 KMO和巴特利特檢驗(yàn)結(jié)果
1.2.4 主成分確定
特征值是用于客觀計(jì)算成分對(duì)指標(biāo)變量影響程度的大小,如果特征值<1時(shí),說(shuō)明主成分的解釋力度不夠。主成分的方差及方差貢獻(xiàn)如表3所示,分析可知,基于特征值>1的標(biāo)準(zhǔn),系統(tǒng)提取出2個(gè)主成分,成分1的特征值為8.465,成分2的特征值為3.694,兩者總共可以解釋總變異的80.31%,其包含信息量可以解釋生態(tài)環(huán)境指標(biāo)表征的絕大部分信息,可利用其進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的評(píng)價(jià)研究。
表5 總方差解釋
1.2.5 初始因子載荷矩陣
生態(tài)環(huán)境指標(biāo)與主成分的相關(guān)程度可用初始因子載荷矩陣系數(shù)表征,可以解釋各個(gè)主成分變量的變異情況。其中,正或負(fù)值分別表示生態(tài)環(huán)境指標(biāo)與主成分之間呈正或負(fù)相關(guān);其絕對(duì)值越接近1,表明相關(guān)程度越高,該指標(biāo)越容易成為評(píng)價(jià)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的主要指標(biāo)。生態(tài)環(huán)境主成分初始因子載荷矩陣如表6所示。
表6 主成分初始因子載荷矩陣系數(shù)
1.2.6 主成分計(jì)算
將主成分初始因子載荷矩陣中數(shù)據(jù)除以主成分對(duì)應(yīng)特征值平方根,獲得主成分相對(duì)應(yīng)的特征向量,即每個(gè)指標(biāo)相應(yīng)的系數(shù),也可以理解為每個(gè)主成分的權(quán)重,具體計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表7。特征向量乘以每個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值得到主成分F1和F2的表達(dá)式,計(jì)算過(guò)程為:
表7 主成分特征向量
主 成 分 F1=?0.399×ZA1+0.365×ZA2+0.309×ZA3+0.269×ZA4+0.410×ZA5+0.346×ZA6+0.319×ZA7+0.388×ZA8
主 成 分 F2=?0.150×ZA1?0.404×ZA2+0.154×ZA3+0.705×ZA4+0.171×ZA5?0.208×ZA6+0.325×ZA7?0.339×ZA8
1.2.7 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)計(jì)算
生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合得分F計(jì)算過(guò)程為:生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合得分F=(F1×5.223+F2×5.223×1.202)÷(5.223+1.202)
主成分綜合評(píng)價(jià)分析是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后的分析,導(dǎo)致有些指數(shù)為負(fù)值,因此再進(jìn)行T分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)化。計(jì)算新的排名H=60+10×F。結(jié)果見(jiàn)表8。
表8 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)
選取黃河流經(jīng)的青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南和山東9省區(qū)為研究比較對(duì)象,根據(jù)本文構(gòu)建的黃河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)9省區(qū)2019年的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況進(jìn)行評(píng)價(jià),分析各省區(qū)在生態(tài)環(huán)境質(zhì)量方面存在的問(wèn)題,以期為推進(jìn)黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展提供理論指導(dǎo)和借鑒。各省區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源為各省區(qū)發(fā)布的2020年統(tǒng)計(jì)年鑒和環(huán)境狀況公報(bào)。9省區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果如表8所示。評(píng)價(jià)結(jié)果顯示,青海省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)最高,得分86.02,居9省區(qū)之首;甘肅省得分76.82,位列第二;寧夏回族自治區(qū)得分為75.78,緊隨其后;陜西省得分為67.35,位于中上水平,內(nèi)蒙古、四川、山西3三省區(qū)得分分別為:59.03、56.61、52.07,這3個(gè)省份生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況為中下水平,河南省和山東省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)最低,得分分別為36.05和30.27。
如圖1所示,黃河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況總體呈現(xiàn):源頭良好,上中游存在階梯波動(dòng),下游生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況下降的趨勢(shì)。各省區(qū)2019年節(jié)能環(huán)保支出情況為,河南和山東達(dá)到300億元以上,四川、陜西和山西3省達(dá)到200億元,甘肅和內(nèi)蒙古達(dá)到100億元,青海和寧夏不到70億元,可見(jiàn)節(jié)能環(huán)保支出的地域存在較大差距。主要表現(xiàn)在從上游到下游逐漸增加的趨勢(shì),這主要跟各省區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和環(huán)保意識(shí)有關(guān),經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的省區(qū),環(huán)保意識(shí)越強(qiáng)的省區(qū),可以拿出更多的財(cái)政預(yù)算來(lái)改善環(huán)境,進(jìn)而彌補(bǔ)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)生態(tài)環(huán)境的損失。特別是內(nèi)蒙古和山西作為資源型省區(qū),更需要不斷增加環(huán)保投入。各省區(qū)2019年主要涉水污染物(化學(xué)需氧量、氨氮)排放量狀況為:青海、甘肅、寧夏和陜西的排放量較小,內(nèi)蒙古、山東、山西和四川排放量較大,河南省的排放量最大;主要涉氣污染物(二氧化硫和氮氧化物)排放量來(lái)看,青海、寧夏、甘肅和陜西排放量最小,內(nèi)蒙古、山西、四川和河南排放量較大,山東排放量最大,這主要與每個(gè)省區(qū)的特色行業(yè)有關(guān)。各省區(qū)2019年化肥使用量情況為,青海、寧夏、甘肅和山西為100萬(wàn)t以下,陜西、內(nèi)蒙古和四川在200萬(wàn)t以下,山東和河南的使用量最大,達(dá)到300萬(wàn)t以上。這主要是山東和河南作為黃河下游省份,下游地區(qū)從桃花峪到山東省東營(yíng)市墾利區(qū)黃河口鎮(zhèn),下游地區(qū)土地肥沃,農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá),發(fā)展水平較高[5],農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥農(nóng)藥使用量相對(duì)較中上游省區(qū)多。各省區(qū)地級(jí)及以上城市空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良天數(shù)比率和地表水達(dá)到或好于III類(lèi)水體比例均達(dá)到80%以上的省區(qū)是:青海、甘肅和四川;達(dá)到70%以上的為寧夏和陜西;山西、內(nèi)蒙古、河南和山東的達(dá)標(biāo)率最低。
圖1 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)
本文對(duì)黃河流域9省區(qū)采用主成分分析法進(jìn)行了生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià),為進(jìn)一步推進(jìn)黃河流域生態(tài)環(huán)保與高質(zhì)量發(fā)展,一是要繼續(xù)加大環(huán)保投入,特別是黃河上游省區(qū),把發(fā)展綠色金融作為生態(tài)環(huán)境治理體系和治理能力建設(shè)的重要內(nèi)容,在西北地區(qū)深入探索內(nèi)陸綠色金融供給側(cè)改革,構(gòu)建政策支持引導(dǎo)和多方主體參與的綠色金融市場(chǎng)體系[7];二是要減少化肥使用量,尤其是下游省區(qū),從根本上治理農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染問(wèn)題,促進(jìn)黃河流域環(huán)境質(zhì)量安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展[8];三是要加大環(huán)境治理,逐步改善中下游省區(qū)環(huán)境空氣和地表水質(zhì)量,將生態(tài)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì),助力黃河流域生態(tài)環(huán)保和經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展。