我国各行业能源消费结构的因子分析

湖北科技学院 张吉刚 梁娜

为了评价我国各行业的能源消费情况，需要考虑多个指标。多个指标变量间的相关性使分析变得复杂，针对这种情况，可采用因子分析法。因子分析法可根据相关性的大小将原始变量分组，使得同组内变量间的相关性较高，但不同组之间的变量相关性较低，每组变量(主因子)可以反映问题的一个方面、一个维度，选取其中的几个组变量(主因子)，能从几个维度反映我国各行业的能源消费结构。

1 各行业能源消费结构的因子分析模型

根据国家统计局2013年统计数据，选取了九个能源指标，即：x1煤炭，x2焦炭，x3原油消耗，x4汽油，x5煤油，x6柴油，x7燃料油，x8天然气，x9电力。以九大行业：农、林、牧、渔、水利业，工业，采掘业，制造业，电力、煤气及水生产和供应业，建筑业，交通运输仓储和邮政业，批发、零售业和住宿、餐饮业，生活消费在2012年的九个能源消费量数据作为本文因子分析数据。

通过SPSS11.0软件计算，得到经标准化处理后的各项指标的相关系数矩阵的特征值与贡献率(见表1)。从表1可以看出，变量的相关系数矩阵有两个数值较大(均大于1)的特征值，即分别为6.505、2.975，它们一起解释了能源结构标准差的94.808% (累计贡献率)。这两个成分基本上反映了原始数据所提供的足够信息。

表1 总方差解释表

图1中的横坐标为因子的序号，纵坐标为相应特征值，特征值越大表示对原始变量越重要。碎石图中比较陡的直线说明直线断点所对应的因子的特征值差值较大，比较缓的则对应较小的特征值差值。图1中前面2个因子的坡度相对很陡，说明前面2个因子是主要因子。

图1 因子碎石图

对提取的两个主因子分量F1、F2建立原始因子载荷矩阵，然后对其进行结构调整简化，得出方差最大正交旋转矩阵(见表2)。这是经标准化处理后的前两个主因子的载荷矩阵。同时，将指标值载荷矩阵中载荷较高的情况分为两类。可以依此给各个主因子命名。

表2 旋转后因子载荷矩阵

主因子F1在x9电力、x3原油、x7燃料油、x8天然气、x1煤炭、x2焦炭消费量上的系数分别是0.99377、0.97264、0.96977、0.94069、0.88962，有较大的载荷，电力、原油、燃料油、天然气、煤炭、焦炭都是生产企业的主要能源，因此将该因子F1称为生产能源消费因子，主因子F1对全部初始变量的方差贡献率为65.054%，是分析能源消费结构时所需要考虑的主要方面。

主因子F2在x4汽油、x5煤油、x6柴油消费量上的系数分别是0.98386、0.97641、0.97147，有较大的载荷，称主因子F2为机械能源消费因子。主因子F2对全部初始变量的方差贡献率为29.754%，它也是分析能源消费结构时需要重点考虑的因素。

计算9个行业在两个主因子得分，如表3所示。以各行业主因子F1得分作为x轴变量，主因子F2得分为y轴变量，作散点图，如图2所示。

表3 因子得分表

图2 9个行业2公因子得分的散点图

图2中，在主因子F1生产能源消费的垂直方向上，工业位居第一，是生产能源消费量最大的行业，制造业第二，消耗生产能源仅次于工业，生产能源：电力、原油、燃料油、天然气、煤炭、焦炭都是来自自然资源的开发，因此，我国工业、制造业在F1生产能源消费的高得分，反映其发展给自然带来开发过度、空气污染等环境问题。建筑业，批发、零售业和住宿、餐饮业，采掘业，生活消费和农、林、牧、渔、水利业的主因子F1得分都为负数，反映了这些行业在我国生产能源消费体系中所占比例相对较少，对空气污染程度相对较低。

在主因子F2机械能源消费的水平方向上，交通运输、仓储和邮政业位居第一，说明它在机械能源消费上所占比例很大，我国交通运输、仓储和邮政业的迅猛发展，各机械类工具数量飞速提高，使得机械能源消费增大，同时带来了一系列的空气污染、噪音等环境问题。

工业在机械能源消费上所占比例比制造业和农、林、牧、渔、水利业稍高一点，建筑业，批发、零售业和住宿、餐饮业，采掘业，生活消费和电力、煤气水生产、供应业在机械能源消费上所占比例最小。

以0为参考基准，得分大于0的行业能源消费相对多一些，得分小于0的相对少一些，依此9个行业分别位于图2的四个区域，可以把9个行业聚为3类。把在生产能源消费方面消耗比例很大的工业和制造业归为一类，把在机械能源消耗比例很大的交通运输、仓储和邮政业归为一类，其他的6个行业归为一类，它们在生产能源消费、机械能源消费中所占比例都很小。

2 结论

从以上的分析可以看出，用因子分析法可以从错综复杂的众多数据中理出一个比较清晰的结构，在我国各行业能源消费结构中，主因子F1生产能源消费占总能源消费65.054%，主因子F2机械能源消费占总能源消费29.754%。根据九个行业的两个主因子得分的散点图分布，可分成三类：工业和制造业在生产能源消费方面为一类；交通运输、仓储和邮政业在机械能源消费大归为一类；其他的为一类。

[1] 高惠璇.应用多元统计分析[M].北京大学出版社,2005.

[2] 叶翔翔.我国能源消费分解实证[J].统计观察,2008(5).

[3] 恽菁,荣斌.能源消费结构与产业结构调整研究[J].统计科学与实践,2008(1).

[4] 刘文卿,何晓群.应用回归分析[M].中国人民大学出版社,2007(7).