基于主成分分析法的江西资源环境承载力研究

刘芳 王慧芳 张利国

[摘 要]本文基于主成分分析法，利用SPSS19.0软件对江西11个地级市资源环境承载力进行研究分析，选取指标主要涉及经济社会、生态环境与资源供给三大类。分析结果表明：所选指标中有4个主因子，通过对各评价单元的主成分因子得分进行加权求和，得到江西各个地级市资源环境承载力的综合得分值，结果为萍乡的资源环境承载力最高，南昌的资源环境承载力最低。

[关键词]主成分分析法;资源环境承载力;江西省

[中图分类号]X32 [文献标识码]A [文章编号]1674-6848（2015）06-0099-06

[作者简介]刘芳（1989— ），女，安徽阜阳人，江西财经大学鄱阳湖生态经济研究院硕士研究生;王慧芳（1976— ），女，湖南南县人，江西财经大学研究实习员，主要从事农林经济理论与政策研究;张利国（1977— ），男，江西财经大学鄱阳湖生态经济研究院副院长、教授、博士研究生导师，主要从事资源经济研究（江西南昌 330032）

[基金项目]国家社会科学基金重大项目“我国大湖流域综合开发新模式与生物多样性保护研究：以鄱阳湖生态经济区建设为例”（12&ZD213）、江西省哲学社会科学重点研究基地项目“完善我省资源资产管理制度研究”（14SKJD21）、江西现代农业及其优势产业可持续发展的决策支持协同创新中心课题“农产品质量安全及可追溯体系研究”（XDNYA1507）与江西财经大学校级研究生项目“江西省粮食生产空间格局演变及区位优化研究”的阶段性成果。

Title： A Study of the Resource Environmental Bearing Capacity of Jiangxi Province Based on Principal Component Analysis

By： Liu Fang，Wang Huifang & Zhang Liguo

Abstract： Based on principal component analysis， this paper applies SPSS19. 0 software to analyzing the resource environmental bearing capacity in 11 cities of Jiangxi Province. The indexes selected mainly involve three aspects， i.e.， economic society， ecological environment， and resource supply. The results show that there are 4 main factors in the selected indexes and that among the 11 cities， the resource environmental bearing capacity of Pingxiang is the highest and Nanchang the lowest.

Key words： principal component analysis; resource environmental bearing capacity; Jiangxi Province

一、引言

近年来，伴随着我国经济高速发展的同时，资源短缺、生态环境破坏问题日益严重，如水资源短缺、环境污染、植被破坏、水土流失、土地荒漠化等。如何协调经济发展与生态环境的关系？正日益引起关注。随着人类对可持续发展的重视，资源环境承载力逐渐成为研究热点。江西经济基础薄弱，产业结构调整难度大，社会事业相对滞后，基本公共服务水平不高，而江西目前一方面面临加快发展、做大总量、改善民生的重要任务，另一方面又肩负保护青山绿水、巩固生态优势、维护国家生态安全的重要使命。近年来，随着城镇化、工业化进程的快速推进，江西生态系统承载的压力不断加大，经济发展和生态保护面临一系列新问题、新挑战。2009年12月12日，国务院正式批复《鄱阳湖生态经济区规划》，标志着建设鄱阳湖生态经济区上升为国家战略。2014年11月25日，国家发改委等六部委正式批复《江西省生态文明先行示范区建设实施方案》，标志着江西建设生态文明先行示范区上升为国家战略。在此背景下，如何利用现有生态优势，走出一条生产发展、生活富裕、生态良好的生态文明之路，实现江西生态保护与经济发展共赢？成为民众关注的焦点。本文认为，要实现生态保护与经济发展共赢，必须以资源环境承载力为基础，以遵循经济、社会和自然规律为前提，并处理好经济发展、资源利用和环境保护之间的关系。

二、文献综述

资源环境承载力，指一定时期、一定区域在保证资源结构符合可持续发展需要、环境功能具有维持稳态效应能力的情况下，区域资源环境系统能够承受人类各种社会经济活动的能力。资源环境承载力与水环境、大气环境、土壤环境、经济社会等因素密切相关。区域环境质量越好，其区域剩余环境容量越大，该区域资源环境承载力越大。

国内有关资源环境承载力的研究起始于20世纪90年代，王云等利用区域环境承载力理论对北海市工业布局进行探讨，将工业布局合理度应用于城市环境规划①。孟凡静以阿克苏——塔里木河流域为例，进行资源环境承载力的定量化测度和区域承载状况的趋势预测②。王维等以成都市的20个行政区县为单元进行资源环境承载力评价，在此基础上进行产业空间布局研究③。覃玲玲等从水资源、土地资源和矿产资源承载力及环境容量等方面对贵港市资源环境承载力进行了研究，分析了限制农业与工业产业布局结构优化的资源环境承载力约束因子④。殷培杰基于资源环境承载力理论，采用因子分析方法对山东17城市间的资源环境承载力及其组成成分差异进行分析⑤。赵海霞等以太湖流域为例，通过空间叠加分析，依据水环境容量支撑强度和产业集聚污染压力划分了农业、工业集聚空间优化类型区⑥。楚芳芳建立复合Logistic发展模型、资源供需平衡分析模型、资源环境承载力的指标体系等，分析了2000～2011年长株潭城市群生态承载力演变态势⑦。李庆贺基于主成分分析法对福建资源环境承载力空间差异进行了研究分析⑧。李外禾立足于涪陵重化工产业布局与环境承载力的耦合，分析了涪陵重化工产业布局问题的原因⑨。刘子宁运用全局因子方法对黑龙江12个地级市资源环境承载力空间动态变化进行研究，并采用聚类分析和变异系数计算分析了黑龙江生态承载力的时空变化特点①。

现有关于资源环境承载力的研究成果为本文写作奠定了良好的基础;但纵观前人研究，可知大多研究局限于资源环境某一要素上，如水资源承载力、土地承载力等，而且在评价指标体系中对生态环境因素关注较少，针对江西资源环境承载力的研究也不多见。因此，本文以江西11个地级市为研究对象，将生态环境因素纳入资源环境承载力评价指标，采用主成分分析法对江西资源环境承载力进行综合评价，揭示协调江西经济、环境、社会的和谐发展的某一路径，为江西经济社会和生态环境协调发展提供决策参考。

三、江西资源环境承载力评价与分析

（一）研究方法

资源环境承载力的测算方法有多种，如资源与需求的差量方法、综合评价方法、状态空间法、生态足迹方法、主成分分析法等。本文立足于江西省发展现状，以江西11个地级市为研究对象，结合统计年鉴已有数据选取经济社会、生态环境、资源供给等方面的评价指标，采用主成分分析法对江西资源环境承载力进行研究分析。

1.主成分分析法原理

主成分分析法是度量多变量之间相关性的一种多元统计方法，其原理是通过借助正交变换，将其分量相关的原随机向量转化为其分量不相关的新随机向量，即把二元协方差矩阵转换为对角矩阵，在几何上表现为原坐标系变为新正交坐标系，然后对整个变量系统进行降维处理，以较高的精度转换为低维变量系统，同时找出信息涵盖量最大的几个主成分，进而对所需解决的问题进行综合评价。

2.主成分分析法计算步骤

首先，对原始的数据进行标准化处理，即将变量减去其均值然后再除以标准差，来消除不同量纲带来的影响;其次，求出标准化矩阵Y的相关矩阵R;再次，求出矩阵R的特征值、特征向量;最后，根据方差贡献累计率来确定主成分个数。其中，把特征根按照大小进行排序，第g个主成分的方差贡献率为λi/■λi，方差贡献率代表因子在系统评价中的贡献情况。主成分分析法实质是选取尽可能少的k个主成分进行综合评价，k值由累计方差贡献率大于或等于85%且特征根大于或等于1来决定，各指标在前k个主成分上的贡献矩阵归一化值即是相应指标的权重。

（二）指标选取与数据来源

指标的选取是数据分析的关键，遵循科学性、系统性、可行性原则，在借鉴已有研究选取指标的基础上，结合江西实际情况，选取14个指标因子构建资源环境承载力评价指标体系，选定的指标主要涉及经济社会、生态环境与资源供给三大类。指标具体如下：GDP年均增长速度（%）、人均地区生产总值（元）、第一产业占GDP比重（%）、第二产业占GDP比重（%）、城镇化率（%）、人口自然增长率（‰）、工业废水排放量（万吨）、工业废气排放量（亿标立方米）、工业固体废物排放量（万吨）、工业固体废物综合利用量（万吨）、木材蓄积量（万立方米）、林业用地面积（千公顷）、森林覆盖率（%）、人均水资源占有量（立方米）、人均有效灌溉面积（公顷）、人均耕地面积（公顷），如表1所示。本文所用数据来源于《江西统计年鉴》及江西各地级市统计年鉴（2014年）。

（三）结果与分析

利用SPSS19.0统计软件对江西11个地级市的数据进行主成分分析，得出经济社会、生态环境与资源供给中各指标对总体方差的贡献率，见表2。根据特征值大于1和累计贡献大于或等于85%可知：前4个主成分的累计贡献率达到88.947%，比较全面地反映了影响资源环境承载力变化的因子，体现出江西省资源环境承载力的空间状况，因此，资源环境承载力评价指标的主成分有4个。

因子载荷矩阵反映各指标在各公因子上的载荷，为了使载荷矩阵中系数向0—1分化，对初始因子载荷矩阵进行方差最大旋转，旋转后的因子载荷矩阵如表3所示。由表3旋转成分矩阵可知：人均地区生产总值、第一产业占GDP比重、第二产业占GDP比重、城镇化率、人口自然增长率、木材蓄积量、林业用地面积、森林覆盖率等指标在第一主成分上有较高载荷，说明第一主因子与这些指标有较高的相关性;人均水资源占有量、人均有效灌溉面积、人均耕地面积等指标在第二主成分上有较高载荷;GDP年均增长速度、万元GDP工业废水排放量、万元GDP工业固体废物综合利用量等指标在第三主成分上有较高载荷;万元GDP工业废气排放量、万元GDP固体废物排放量指标在第四主成分上有较高载荷。

由各个主因子贡献率值归一化，可以得到各个主因子的权重：

W1=■=7.628/14.232=0.536

同理：W2=0.191，W3=0.170，W4=0.103

已经得出4个主因子的得分，但单独某一主因子并不能对江西各地级市的地位进行综合评价，因此，按各个主因子对应的方差贡献率为权数计算综合统计量，结果如下：

F=0.536F1+0.191F2+0.170F3+0.103F4

对各评价单元的主成分因子得分进行加权求和，得到江西各个地级市资源环境承载力的综合得分值，然后按照综合得分高低对各地区进行排序，如表4所示。

由表4江西11个地级市资源环境承载力结果可以看出：江西不同区域资源环境承载力存在差异，综合得分最高的是萍乡，而资源环境承载力得分最低的是南昌。

四、政策建议

人均地区生产总值、产业所占比重、木材蓄积量、森林覆盖率、人均资源占有量、工业三废排放量等指标对江西资源环境承载力有重大影响，根据江西资源环境承载力的分析结果可知，不同区域资源环境承载力存在差异。为提高江西资源环境承载力，本文提出以下几点建议：

第一，根据区域资源禀赋情况制定经济社会发展规划，基于资源环境承载力建立发展指标体系，建立健全发展规划实施与管理机制，提高资源利用效率，使经济发展、资源利用和环境保护协调发展。

第二，转变经济增长模式，大力发展循环经济，由追求经济总量扩张向注重优化经济结构、提高经济效益转变。调整产业结构，优化产业布局，大力发展科技含量高、资源消耗低、环境污染少的新型产业，发展经济的同时也要保护生态环境，提高经济活动对资源环境承载力的支持力。

第三，积极推进产业生态化改造，重点发展高效生态农业、高新技术产业、旅游商贸等现代服务业，构建环境友好型产业体系，使生态环境获得坚实的经济保障，降低污染物排放对生态环境造成的负面影响。

第四，集约利用水资源、土地资源、森林资源等自然资源，同时提高资源的开发利用效率，建立资源节约、环境友好的激励和约束机制，根据下游补偿上游等原则建立健全生态补偿机制，加强生态补偿的区域合作交流，提高江西省生态环境承载力。

第五，加强资源环境协调发展。各地应该根据自身资源状况，寻找合适的发展模式和产业，在资源开发利用过程中尽可能减少对环境的破坏，实现资源开发利用和环境的协调发展。

（感谢匿名审稿专家对本文提出修改意见，但文责自负。）