复合生态系统中信息流指标的构成与属性

马寨璞，李静，佟霁坤，安秋丹

(1.河北大学 生命科学学院，河北 保定 071002； 2.保定环境保护局 环境监测站，河北 保定 071000)

城市作为一种自然-经济-社会复合生态系统[1]，其中各成分之间时刻进行着物质代谢、信息传递和能量流动，正是这些循环流动，把城市生态系统内各组分与外部环境联系起来，这一切统称为生态流[2].笔者认为：对于城市生态系统而言，生态流在城市复合生态系统中高效畅通地流动，是城市可持续发展、生态系统和谐稳定的外在表现.一个可持续发展的、生态和谐的城市生态系统，其内部的子系统之间，必然是相互制约、相互促进、既有效分工又合理协作.如果能保证生态流的高效畅通，则能实现城市生态系统的可持续发展与和谐稳定.目前，对于生态流中的物质流、能量流等研究较多，也较为成熟[3-5]，而对于其中的信息流研究，多数文献只是简单描述为：信息流与物质流、能量流等共同构成了生态流[1,6-8].

生态系统中的信息流具有独特的引导作用，当信息在信息网中不断被转换和传递时，就形成了信息流[9].在信息流作用下，生态系统中的物质流动更加实时、准确和有目的性[10]，信息流对物质流的发展起着巨大的推动作用[11].信息流虽在生态流构成和发展中起很重要的作用，但因研究的困难性，目前研究中对生态系统中的信息流并没有给出明确定义及计算公式，从而使信息流研究缺乏实际可操作性.

本文对信息流进行了探索性的研究(统计数据来自《中国统计年鉴》[12]，以下简称《年鉴》)，以期为信息流提供一种计算方法，便于对生态系统中的信息流进行衡量和评价，另一方面，也弥补了信息流研究的不足.

1 信息流指标确定

信息是指自然信息及人类文化的总和.城市生态系统的信息包括物理信息、化学信息、行为信息等一般生态系统的信息，也包括语言及文字信息和科学技术信息等城市生态系统所特有的信息[13-14].信息是由复合生态系统的生产、生活功能所产生的.通过信息的反馈、调节和引导生态系统向一个持续稳定的方向发展，并将其各组成要素紧密联系起来[14-15].信息在复合生态系统中的传递与整合过程形成信息流，信息流健全的反馈渠道与恰当的反馈强度可引导和维持复合生态系统的动态平衡，并实现复合生态系统的自我调节能力.

针对城市自身发展状况，本文信息流主要指与城市生态系统发展有紧密联系的城市自身特有的信息流(语言、文字和科学技术).鉴于信息流可参考文献及资料有限、信息流具体指标不确定，依据文献[2-4,16-17]对信息流的描述，参阅《年鉴》，初步筛选出信息流指标，并用主成分分析法进一步筛选出代表性指标.

1.1 指标初选

依据文献对信息流的描述，从2007年的《年鉴》初选出代表信息流的指标，其中一级指标1个，二级指标9个，三级指标32个.由于初选指标有交叉重复，为了精简指标，去除信息冗余，对初选指标进行了如下初步处理.

《年鉴》中图书、期刊、杂志的统计单位为亿册，为了使其单位与课本的单位一致，在进行计算时将其单位转换成为万册，此项信息均以纸张为媒介，故在进一步分析前将3项指标相加合成为1项指标——图书出版.教育方面考虑到毕业后从业率，主要选取高中及以上学历毕业生数，含高中、职业学校、高校毕业生数3项指标，将这3项指标相加合为1项指标，并将此项新指标命名为成人毕业生数.《年鉴》的邮电业务量中统计指标较多，经评分筛选，选用移动电话年末用户，固定电话年末用户，公用电话年末用户，互联网上网人数等得分较高的4项指标.专利部分选用各项专利申请合计数与专利授权合计数2项较具代表性的指标.《年鉴》中气象观测业务一项统计指标众多，考虑数据的完整性、系统性，本文选取数据统计较全的指标作为考察对象.含测绘地形图，地面观测业务，自动气象站，农业气象观测业务，卫星云图接收业务等5项指标.经过上述处理，得到表1结果，其中3级指标共28个.

表1 城市复合生态系统信息流指标初选结果

选定指标采用2007年中国各地区数据，数据含4个直辖市，23个省份与4个自治区，因内蒙古自治区数据缺失较多，故数据中未包含内蒙古数据.表2给出了进行主成分分析的数据组织结构，涉及30个地区，28个指标(因数据太大，表2只给出了部分数据).

表2 选定指标原始数据组织结构(部分)

1.2 指标深度筛选

应用主成分分析法，使用Matlab编程对初选指标进行排序筛选，从中选出具有代表性的指标评价信息流.经计算，选取具有较大权重的前4个主成分(表3)，其累计贡献率达81.75%.表4给出了第1主成分中权重较高的各指标.

表3 特征根和累计贡献率

表4 第1主成分中各指标的得分

由第1主成分可知，指标(16),(2),(17),(15),(3),(18),(8),(5)和(1)在第1主成分中占比重较大，这一特征向量主要与电话、互联网、图书报纸联系较紧密，称这一主成分为通讯因素.

由第2主成分可知，指标(23)，(22)得分最高，得分分别为0.230 2，0.229 7.这一特征向量主要与科技发展相关，称为科技因素.

由第3主成分看出，指标(14)得分为0.619 5，远远大于其他指标得分.因此称作教育因素.

从第4主成分看出，指标(28)和指标(27)得分分别为0.332 9，0.303 3，居于前2位且均与生产应用相关，称为生产应用因素.

由此给出了信息流指标体系构成，共计4个二级指标，14个三级指标.

2 指标构成属性

2.1 通讯因素

信息流中通讯类所含指标较多，共计9个指标.为方便计算，取固话年末用户、公话年末用户和移动电话年末用户3个指标平均值作为合并后的新指标——通话用户量.将局用交换机容量、移动电话交换机容量、长途交换机容量做同样处理，合并为1个新指标——交换机容量.经合并，9个指标变为互联网上网人数、图书期刊报纸量、通话用户量、交换机容量4个指标.图1给出了4项指标数据标准化后的变化曲线，从图1中看出4项指标的走势基本一致，可能具有相关关系.

图1 各地区通讯因素中4指标数据Fig.1 Four indicators data in communication factor

图1中，指标“上网人数”的数据较为居中，取该指标为X1，取“通话用户”为X2，“图书期刊报纸量”为X3，“交换机容量”为X4.依次对X2与X1，X3与X1，X4与X1做一元线性回归处理，以确定其余3项指标与X1的关系.由SPSS回归，忽略高阶小量常数，得3个回归方程

X2=1.025X1，(n=28,r2=0.951,F=568.8)，
X3=1.1X1，(n=28,r2=0.817,F=130.7)，
X4=1.04X1，(n=28,r2=0.911,F=296.8).

由此，构成通讯的4部分X1，X2，X3和X4均可由X1表示，可将通讯类(communication，Co)看作

Co=X1+1.025X1+1.1X1+1.04X1=4.165X1.

2.2 科技因素

科技因素主要含2个指标：专利授权数合计，专利申请受理数合计.为计算方便，计算专利授权数与专利申请受理数的均值，作为新专利指标.

经以上整合，代表信息流的指标归为4部分：通讯类、专利数据类、生产应用类、教育类.目前，尚无文献具体描述这4部分之间的相互作用关系，为了具体量化信息流4部分之间的数量关系，探讨信息流计算的可行性，本文进一步研究了这4部分之间的相互联系.

3 曲线回归拟合

由上述分析可知，信息流主要由4部分构成.通讯行业将一个地区、国家、甚至整个世界联系起来，构成信息流的基础.教育与科技研究属于资本投入，它们既是最新科技信息的源头，又会促进通讯业发展，使通讯业更加发达.生产应用是指在工农业生产过程中利用高科技手段获得最新生产信息.总之，信息流由1个基础，2个投入，1个生产应用构成.

为考察信息流4部分构成以及变化情况，对通讯数据与科技数据进行数据回归，对教育数据进行了拟合，对生产应用数据进行了常数确定(图2-5).

3.1 通讯基础

图2给出了通讯数据的散点图与拟合直线，由图2可知：1)新世纪10年里，中国通讯业突飞猛进，增长趋势呈线性，且未来仍有这种增长趋势；2)构成通讯基础的移动电话与固话年末用户、上网人数、交换机容量等有了较大提升,信息设备和受众覆盖面均大幅扩张；3)线性模型能很好地模拟2000年至2009年的通讯数据曲线.回归处理，得到通讯函数为

Y1=7 846.2+4 897.6t，

(n=10,r2=0.995,F=1563.2,t=year-1999).

3.2 教育

图3给出了10年间教育数据的变化情况，由图3可知：1) 10年里教育数据呈现S型增长，2000年—2003年年毕业生数增幅较小，自2003年起年毕业生数呈近似直线增长，直至2008年增幅有所回落；2)教育指标含高中毕业人数、中等职业学校毕业生数、高校毕业生数.这种S型增长，源于自1999年起的大学扩招，1999年招生人数增加51.32万人，招生总数达159.68万人，增长速度达47.4%，2000年扩招幅度达38.16%，2001年为21.61%，2002年为19.46%，到2008年，增长幅度仅为5%.教育数据拟合结果为：

Y2=3 963 700-982 100t+410 300t2-24 600t3，

(n=10，r2=0.996，F=486.4,t=year-1999).

图2 通讯数据散点图与曲线拟合Fig.2 Scatter and curve fitting of communication data

图3 教育数据散点图与曲线拟合Fig.3 Scatter and curve fitting of education data

3.3 科技

图4给出了10年科技数据拟给曲线，由拟合结果可看出：1)3次曲线模型可以很好地模拟2000年至2009年的科技数据；2)2004年之前科技数据增幅较小，之后呈指数增长，并且2009年的后几年可能仍保持这种增长态势；3)科技因素中指标主要为专利申请与受理数量，对比原始数据可以看出教育发达地区的专利数量远高于教育落后地区专利拥有数.由此可见，科技的发展直接受到国民受教育程度、教育质量与受教育人数的影响.对10年数据进行拟合，得到

Y3=93 872+24 102.8t-2 531.7t2+604t3，

(n=10，r2=0.998，F=1 200,t=year-1999).

3.4 生产应用

由图5可看出生产应用由2000年至2009年变化不大，可将其看作一项常数.取10年数据均值，得到

Y4=1 205.

图4 科技数据散点图与曲线拟合Fig.4 Scatter and curve fitting of science data

图5 2000年—2009年生产应用数据曲线Fig.5 Production and application curve from 2000 to 2009

参 考 文 献:

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