关于我国节约型城市建设的研究和探讨文档格式.docx
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每万元GDP城市用电
生活消耗
人均城市建设用地
人均家庭生活用水
人均家庭燃气用量
人均家庭生活用电
资源循环利用
生产资源处理
工业固体废弃物综合利用率
工业废水排放达标率
生活资源处理
生活污水处理率
2.资源节约型城市评价指标体系的实证分析
本文选取了反映城市资源利用与循环的11个指标,分别是:
每万元GDP城市建设用地(
)、每万元GDP城市用水(
)、每万元GDP城市燃气用量(
)、每万元GDP城市用电(
)、人均城市建设用地(
)、人均家庭生活用水(
)、人均家庭燃气用量(
)、人均家庭生活用电(
)、工业固体废弃物综合利用率(
)、工业废水排放达标率(
)、生活污水处理率(
)。
选取的城市为直辖市及省会城市(西藏除外),共30个,见表1.2。
表1.22010年11个指标数据
注:
1.分析数据来源于《中国统计年鉴》(2011),《中国城市建设统计年报》(2010).
2.原始数据缺省值采用同类数据平均值代替。
1.2.1利用因子分析法的统计与分析
表1.3KMOandBartlett'
sTest
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
0.587
Bartlett'
sTestofSphericity
Approx.Chi-Square
133.338
df
55
Sig.
0.000
KMO的统计量为0.587,Bartlett球形检验P<
0.05,可以做因子分析。
利用SPSS软件,由相关系数矩阵R计算得到特征值、方差贡献率和累计贡献率。
图1.1SPSS输出‘TotalVarianceExplained’
利用SPSS软件,由相关系数矩阵R计算得到特征值、方差贡献率和累计贡献率,如图1.1所示,可知第一因子的方差贡献率为21.766%,前五个因子的累计贡献率达到81.473%(>
70%),因此选前三个因子已经足够描述资源节约型城市的总体水平。
图1.2SPSS输出旋转后的因子载荷矩阵
由图1.2可以看出,第一公因子在
、
上有较大载荷,将其定义为城市生活资源利用与处理因子;
第二公因子在
上有较大载荷,即城市资源利用因子;
第三公因子
有较大载荷,即城市谁资源的消耗与处理因子;
第四公因子
上有较大载荷,即城市生活资源利用因子;
第五公因子
上有较大载荷,即城市人均生活燃气用量因子。
图1.3SPSS输出函数系数矩阵
由系数矩阵将五个公因子表示为11个指标的线性形式。
因子得分函数为:
因子综合得分函数为
表1.4因子得分表
城市
fac1_1
fac2_1
fac3_1
fac4_1
fac5_1
F
北京
0.0837
0.17954
0.90154
0.92458
0.89923
0.447464
天津
0.82083
-0.40252
0.78478
-0.58004
-0.17992
0.263196
石家庄
0.39368
-0.42485
0.09527
-0.81484
-0.36055
-0.07186
太原
-1.44169
-0.00718
0.83012
-0.85999
-0.41104
-0.53635
呼和浩特
-1.78969
-0.52243
0.63916
-0.67468
2.40459
-0.46944
沈阳
0.64735
-0.93057
0.80013
-0.79524
-0.36764
0.040208
长春
1.12773
-0.56109
0.28332
-1.01811
-0.35208
0.178078
哈尔滨
-0.01368
-0.20127
-1.20972
-0.22316
0.021
-0.29066
上海
0.78317
-0.36322
-1.26986
0.22905
-0.97974
-0.09985
南京
1.25223
2.23161
-0.35817
0.09237
-0.49202
0.834231
杭州
0.76794
-0.60975
0.97902
1.26593
0.49531
0.539547
合肥
0.52805
0.22075
0.90974
0.23273
0.33449
0.471551
福州
0.71918
-0.22541
0.17039
2.2742
-0.25897
0.500107
南昌
0.57365
-0.42037
-1.32624
-1.23038
-0.38746
-0.31416
济南
1.03343
-0.33792
0.10365
-0.44336
-0.57001
0.206319
郑州
-0.42964
-0.55099
0.68352
0.92171
-0.41759
-0.0869
武汉
0.54247
-0.72738
-1.44683
-0.20387
-0.76877
-0.32879
长沙
0.33728
-0.57667
-0.70179
1.40388
-0.60418
-0.01966
广州
-0.08151
-0.67034
-1.20814
2.4237
0.15777
-0.07192
南宁
-0.68341
0.50493
-1.29346
0.07878
0.11626
-0.35123
海口
1.07279
0.18502
0.6075
-1.83362
0.15672
0.332942
重庆
-0.3911
0.1252
-0.80388
-1.29403
-0.00757
-0.4227
成都
0.78063
0.31382
-0.55943
-0.0123
3.97647
0.701238
贵阳
-2.72993
-0.61811
-1.13408
0.27952
-0.63352
-1.37737
昆明
-0.02588
-0.51789
1.26091
0.29482
0.0428
0.146123
西安
-0.41752
-0.83894
-0.16479
-1.10417
-0.25612
-0.53044
兰州
-1.25316
-0.36624
2.74602
0.35951
-1.19858
-0.13825
西宁
-1.97305
1.61126
-0.70724
-0.34704
-0.30578
-0.58219
银川
0.13779
3.83556
0.65348
0.28283
-0.62286
0.960868
乌鲁木齐
-0.37165
0.66548
-0.2649
0.37122
0.56975
0.069905
表1.5节约程度排名表
得分
排名
1
11
21
2
12
22
3
13
23
4
14
24
5
15
25
6
16
26
7
17
27
8
18
28
9
19
29
10
20
30
1)第一公因子主要集中反映了
的信息,即城市生产资源利用与处理信息,贡献率为29.967%,是贡献率最大的因子。
将第一公因子得分进行排序得表1.6。
表1.6第一公因子得分排名
Fac1_1
从第一公因子排名得分可以看出,资源利用总体水平较为节约的城市基本上都列到前十位。
在最后十名中,重庆排名比较异常。
从原始数据可知,影响重庆第一公因子得分较低的因素主要是每万元GDP城市用电和工业固定废物综合利用率。
有研究表明,GDP会显著拉动黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、纺织业、造纸及纸质品业、机械、电气等行业,由此说明重庆的工业仍以高耗电行业为主。
2)第二公因子集中了
、和
(每万元GDP城市燃气用量),即城市生产资源利用因子,贡献率为17.592%。
将第二公因子的得分进行排序得到表1.7。
表1.7第二公因子得分排名
Fac2_1
上海
天津
北京
重庆
由第二公因子的排名可知,银川、南京、西宁等城市城市生产资源利用率较高,主要表现在城市用地、城市用水、城市燃气用量对于GDP的影响上;
而排名后十位的城市主要重视生产设施而忽视了生活服务设施建设,导致城市工业用地和为工业直接服务的仓库用地比例过高,而生活和绿化用地比例相应较低。
3)第三公因子集中了
的信息量,即城市的资源的消耗与处理因子,贡献率为14.597%。
将第三公因子得分进行排序得到表1.8。
表1.8第三公因子得分排名
Fac3_1
兰州第三公因子得分最高,人均家庭生活用水排名较前。
了解得知,兰州近几年不断加大节约用水资金投入度,注重引进先进科学技术,同时对与群众息息相关的市政设施进行维护和改造,此外注重每年的世界节水日、中国水周、中国城市水节宣传周的节约用水主题。
由于生活水平和生活方式的差异,各城市的人均家庭生活用水量各不相同。
生活水平较高的城市,家庭生活用水在全国居于前列。
此外,由于水资源的充足程度不同,南北方用水量也具有显著性差异。
4)第四公因子集中体现了
(人均家庭用电)的信息量,即城市生活资源利用因子,贡献率10.136%。
将第四公因子的得分排序可以得到表1.9。
表1.9第四公因子得分排名
Fac4_1
从排名上来看,广州、福州、长沙、杭州、北京排名靠前;
海口、重庆、南昌、西安、长春,第四公因子排名靠后。
4)第五公因子
上有较大载荷,即城市人均生活燃气用量因子,贡献率为9.181%。
将第五主成分得分进行排序得到表1.10。
表1.10第五公因子得分排名
Fac5_1
成都、呼和浩特、北京、乌鲁木齐、杭州、合肥、广州、海口、南宁、昆明,城市人均燃气用量得分较高。
分析原因,海口属于热带海滨风光,海南岛都是风情的旅游城市,抛弃成本高昂、环境污染严重的人工煤气,以液化石油气和天然气为主;
成都地处四川盆地,天然气资源十分丰富等。
1.2.2利用聚类分析法的统计与分析
采用SquaredEuclideanDistance法构建距离矩阵,通过Ward’smethod法对样本数据进行聚类分析。
DendrogramusingWardMethod
RescaledDistanceClusterCombine
CASE0510152025
LabelNum+---------+---------+---------+---------+---------+
长春7
济南15
沈阳6
天津2
石家庄3
海口21
南昌14
武汉17
上海9
福州13
长沙18
广州19
郑州16
昆明25
北京1
合肥12
杭州11
成都23
南京10
银川29
南宁20
乌鲁木齐30
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