关于一国可持续发展评价指标体系的研究

2015-07-24刘思玢

中国经贸 2015年10期

刘思玢

【摘要】可持续发展观否定传统单纯追求经济增长的工业化发展模式，集经济、社会、资源、环境、人口于一个考虑范畴。本文采用因子分析、聚类分析等数学建模方法，从人口统计学、自然资源、经济、社会和政治条件等角度，选取一系列指标和数据，建立一个国家的可持续发展模型，用以生成综合素质的评价，并为投资者提供决策信息。

【关键词】可持续发展；因子分析；聚类分析；经济效率

一、引言

可持续发展主张协调发展经济、社会、资源、环境、人口五个因素，综合五者作为衡量发展的标志。然而就当下世界各国的经济发展情况来看，这一立足眼前放眼未来的世界系统工程面临诸多亟待解决的难题。森林、海洋、草场和耕地——人类的生存空间和获取经济发展的四大生物系统，以及气候均遭到巨大破坏。贫困化与生态环境形成恶性循环。自然灾害和战争也威胁到人类安全。

据联合国报告，发展中国家如照搬发达国家的发展模式，将需要相当于目前10倍的固体燃料和200倍的矿藏资源。因此我们应立刻采用资源节约型和保证环境质量都可长期承受的新型工业发展模式。这一模式应参考世界各国可持续发展的优秀案例，总结出影响可持续发展各要素的基本指标来建立。

二、指标选择

可持续发展涉及自然资源、生态环境、社会经济活动等众多领域。我们从世界银行数据库中以针对性、层次性、全面性及可操作性为原则，选取“农业增加值、人均 GDP、研发支出、能源使用量、公共医疗卫生支出、税收、货物和服务进口、货物和服务出口、商品贸易、军费支出、食品生产指数、服务贸易额、人均土地面积、人均森林面积、城市改善的卫生设施、二氧化碳排放量、劳动力、人均可再生内陆淡水资源、高等院校入学率、工业增加值、人口增长、可替代能源和核能”共22个涉及经济、社会、教育、人口、环境、能源等方面的指标。并从世界213个国家中选择数据较为完备的21个国家（丹麦、俄罗斯联邦、保加利亚、克罗地亚、匈牙利、哥伦比亚、奥地利、希腊、德国、挪威、捷克共和国、斯洛伐克共和国、斯洛文尼亚、比利时、法国、波兰、爱尔兰、瑞典、英国、荷兰、西班牙）作为参考对象，从经济发展、社会发展、资源环境等3个方面构建一个国家的可持续发展水平评价指标体系。

三、因子分析

1.因子分析方法

因子分析法作为一种数学建模方法，通过数据的降维，将高度相关的众多因素简化为少数几个互不相关的公共因子，每个因子都反映了某一类事物的共同特征。我们运用因子分析法对21个国家的可持续发展指标数据进行处理，运用SPSS分析软件对处理后的数据进行加工，得出KMP值为0.547，Bartlett球型检验，卡方值为480.404，显著性水平P=0。以特征值1作为提取标准，分别采用主成分分析法、最大方差法进行提取和旋转。保存因子得分，经过迭代得到方差贡献表。因子分析共提取了4个因子，累计方差贡献率为72.044%，即这 4个因子能反映原始数据中72.044%的信息。

2.因子解释

第一类公共因子：该类因子由农业增加值、人均GDP、研发支出、能源使用量、公共医疗卫生支出、税收6项指标组成。总体来说，以上指标均可以用来描述一国社会民生发展状况，这里我们将其命名为社会民生发展因子。

第二类公共因子：该类因子由货物和服务进口、货物和服务出口、商品贸易、军费支出、食物生产指数、服务贸易额6项指标决定。上述指标在一定程度上可以用来表示一国经济结构及发展能力，因此将第二类因子命名为经济结构发展因子。

第三类公共因子：該类因子由人均土地面积、人均森林面积、城市改善的卫生设施、人均二氧化碳排放量、劳动力、人均可再生内陆淡水资源6项指标决定。6项指标在资源及资源利用状况方面具有一定的代表性，我们将此因子命名为资源利用因子。

第四类公共因子：该类因子由高等院校入学率、工业增加值、人口增长、可替代能源和核能4项指标决定。这一类指标反映了一个国家的长远发展的潜力，因此将此因子命名为发展潜力因子。

3.因子加权综合得分

利用回归法估计各个国家在各主因子上的得分，以各公共因子的方差贡献率为权重，可以计算每个国家的因子加权综合得分，计算公式为：

因子加权综合得分及排名次序如下：挪威、比利时、瑞典、捷克共和国、荷兰、斯洛文尼亚、爱尔兰、奥地利、斯洛伐克共和国、德国、丹麦、匈牙利、法国、英国、俄罗斯联邦、保加利亚、波兰、西班牙、克罗地亚、希腊、哥伦比亚。其中前11个国家总得分为正，后10个国家总得分为负。得分为正的国家基本综合能力较好，而排名靠后的则相对较低。

四、样本聚类分析

根据各个国家在4个公共因子上的得分，可以将各个国家可持续发展能力进行分类。我们采用Q星聚类方法，将21个国家分为两类。

1.聚类方法的选择

本文采用了实践中广泛使用的K-均值聚类方法。计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值，得到新的聚类中心。每次迭代中都要考虑每个样本的分类是否正确，若不正确，就要调整，在全部样本调整完后，再修改聚类中心，进入下一次迭代。

2.聚类结果及解释

运用SPSS进行聚类，方差分析表、最终聚类结果显示资源利用因子对分类贡献显著。通过方差分析表，我们可以看出，资源利用因子对分类贡献显著。各因子的聚类中心如上页表所示。

参照聚类中心，保加利亚、奥地利、德国、丹麦、匈牙利、法国、英国、保加利亚、波兰、西班牙、克罗地亚、希腊、哥伦比亚为一大类，挪威、瑞典、捷克共和国、荷兰、斯洛文尼亚、爱尔兰、斯洛伐克共和国、俄罗斯联邦为一大类。其中第一类国家在资源利用因子方面占比较低，能源利用经济的发展潜力高，可持续发展能力高；第二类国家在社会民生，经济结构及资源利用方面占比较大，国家单位产值资源消耗高，资源源利用经济效益低，可持续发展能力低。

五、模型评价

1.模型的优势

（1）在空间维度应用范围广泛

本文主要采用横截面数据，排除一些数据不全的国家，涵括了所有国家的选定指标。因而，该模型在特定时间的空间维度上适用性较强，可以作为同一时间任何国家的评价标准，具有一定的稳定性。

（2）模型的评价结果较为客观合理

此模型的优势之一在于依照各因子的方差贡献率来确定各因子权重。方差越大，权重越大；方差越小，权重越小。各权重的赋值可以减少随意性，较为客观合理。

（3）能够简化实际问题，具有很强的操作性

模型运用因子分析法将影响一国可持续发展能力的各因素转化为F1、F2、F3、F4四个因子。抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，以简化系统的结构，认识系统的内核。

2.模型的劣势

（1）在时间维度应用范围较小

可持续发展是个长期的狀况，时间变量t也具有很重要的作用。随着时间的推移，世界的发展，经济、社会、政治、资源环境各因素都会发生一定程度的改变。此时，原先的评价标准就显得过于滞后了。该模型在时间维度上应用范围较小，不能随着时间的变化而相应调整和改变。

（2）缺乏灵活性，评价标准较刻板