基于因子分析的中国省市人居环境的综合评价

Comprehensive Evaluation of Human Settlements in Chinese Provinces and Cities Based on Factor Analysis

摘要: 从20世纪90年代起，国内开始倡导并坚持经济建设和生态人居环境建设并重的原则。党的十八大以来，习近平生态文明思想对于构建中国式的生态文明体系提供了科学的指引。近年来，生态环境问题日益受到全社会的重视。本文研究我国人居环境的发展的现状，影响人居环境质量的因素。本文运用因子分析法对我国31个省(市)人居环境状况进行综合评价和比较研究，总结了影响我国城市人居环境综合水平的主要因素。结论为：经济发展水平和社会保障水平是决定我国省市人居环境质量的主要因素，经济发展水平也是决定省市的综合人居环境状况的关键指标。

Abstract: Since the 1990s, China began to advocate and adhere to the principle of attaching equal importance to economic construction and ecological living environment construction. In recent years, the eco-logical environment problem has been paid more and more attention by the whole society. This paper studies the status quo of the development of Chinese living environment and the factors that affect the quality of living environment. This paper makes a comprehensive evaluation and com-parative study of human settlements in 31 provinces (cities) by using factor analysis method, and summarizes the main factors that affect the comprehensive level of human settlements in Chinese cities. The conclusion is that the economic development level and social security level are the main factors to determine the quality of human settlements in provinces and cities, and the economic development level is also the key index to determine the comprehensive human settlements in provinces and cities.

1. 引言

随着社会发展水平的提高，人们越来越关注自身居住环境的问题。建设宜居城市，给市民提供良好的人居环境成为许多地区一个重要的发展课题。伴随着十九大报告中“加快生态文明建设，建设美丽中国”的提出，宜居城市的建设成为全社会广泛关注的问题。在国家宜居性建设中，分析哪些因素是影响城市人居环境的因素，对于今后更好的开展宜居城市建设具有重要意义。

1997年，吴良镛 [1] 阐述了人居环境科学的基本概念、我国人居环境目前发展现状。并将人居环境分为人类、居住、社会、自然、支持系统五大类，并给出人居环境的研究建议。2008年1月1日正式实施的《城市规划化法》将人居环境建设提升到法律层面。2010年，张云彬 [2] 等选用29个与人居环境有关的指标，对286个地级市及以上城市的人居环境综合水平进行了评价，结果表明：各省人居环境有显著差异，其中东部、西部地区优于西部地区。2011年王维国 [3] 等运用典型相关分析和因子分析的方法对国内37个城市人居环境状况进行了实证分析，结果说明城市人居环境的好坏与该地区经济社会发展状况密切相关。2018年，尹文娟 [4] 等将中国大陆分为七个地区，基于舒适度的评价标准，认为中国大陆人居环境从东南向西北逐渐降低。

现有的文章大都选择一些的城市，并以此为样本进行研究，由于选择的城市大都是所在经济发展水平相对较高的城市，得出的结论也具有地区局限性。因此本文以省份为单位进行研究，降低因为城市选择带来的结果的误差。进而反映当今社会各省份人居环境的实际水平。

2. 人居环境评价指标

吴良镛认为人居环境科学就是把乡村、集镇、城市在内的所有人类聚居的环境作为研究对象，着重研究地区人与环境之间的关系的一门综合性的学科群。人居环境简而言之就是综合经济、生态、基础设施等各个方面研究人的居住环境的适宜性。从人居环境的含义出发，构建符合我国国情的地区宜居评价标准，根据科学性、可操作性、实用性的原则构建指标。按照上述原则，借鉴刘颂 [5] 和周志田 [6] 相关研究文献的指标选取方案，本文初步选定2020年31个省(市)的4个一级指标和11个二级指标(本文所有数据均来自于2021年《中国统计年鉴》)。目标层是社会生活各要素的综合体现，可以反映地区综合宜居程度。系统层是对地区宜居水平的各个方面的综合反映，主要包括经济发展水平、自然环境状况、基础设施建设三个层面；指标层是一系列可量化的指标，是对三个层面的具体反映。城镇人口比重越高，城市规模越大，经济发展水平就越高。人均地区生产总值和地区居民人均可支配收入越高，地区经济发展水平也越高。城市公共交通在城市经济发展的过程中起着重要作用，因此每万人拥有公共交通车辆可以反正该地区经济发展水平。森林覆盖率和建成区绿化覆盖率可以充分彰显城市生态治理体系和治理能力现代化，因此可以充分反映生态环境状况。每万人口医疗卫生机构床位和每万拥有人口卫生技术人员反映了基层医疗改革的成果，每十万人口高等教育学校平均在校生数和人均拥有公共图书馆藏量反映了基层教育对教育的重视程度，基层教育和医疗能很好地反映基层基础设施建设的状况。具体表示见表1：

Table 1. Comprehensive evaluation index of regional livability level

表1. 地区宜居水平的综合评价指标

3. 基于因子分析的宜居环境综合评价

3.1. 相关性检验

采用因子分析方法评价地区宜居之前，首先要检验样本数据的有效性，即是否适合因子分析。本为采用KMO检验法和巴特利特检验法。运用SPSS 24计算，得到表2：

Table 2. KMO and Bartlett test results

表2. KMO和巴特利特检验结果

若KMO大于0.7，说明适合进行因子分析。表中可以看到，KMO检验值为0.738，因此该数据适合做因子分析，并且显著性水平小于0.05，更加印证了此数据适合做因子分析。

3.2. 因子提取

由表3公因子方差计算所得结果中，提取值表示每个变量被公因子表达的多少，从表中可以看出，绝大多数变量的提取值都大于0.7，所有变量的提取值都大于0.6，因此变量能被公因子很好地表达。

Table 3. Common factor variance

表3. 公因子方差

提取方法：主成分分析法。

根据主成分分析法提取主因子，从原有的10个统计指标中提取了3个相关系数矩阵特征值大于1的主因子。如表4所示，所提取的3个主因子累计方差贡献率达到77.013%，接近80%。因此，可以认为这3个因子足够反映了原变量的绝大部分信息。设这三个公因子分别为F₁，F₂，F₃。其中，第一个公因子的方差贡献率最大，为44.656%，说明公因子F₁对结果的解释能力最强。

Table 4. Explains the total variance

表4. 解释的总方差

提取方法：主成分分析法。

3.3. 因子旋转

本文采用了方差极大值法进行因子载荷阵正交旋转，得到10个指标旋转后的因子载荷阵如表5所示，第1主因子F₁，在X₁，X₂，X₃，X₉，X₁₀上的载荷系数较大，因此，X₁，X₂，X₃，X₉，X₁₀主要表示经济发展水平和社会保障，因此可将主因子F₁命名为“经济和社会保障因子”。第2主因子F₂，在X₄，X₅上的载荷系数较大，主因子X₄，X₅主要反映地区环境状况，因此可将主因子F₂命名为“生态环境因子”，第3主因子F₃，主因子X₆，X₇，X₈上的载荷系数较大，X₆，X₇，X₈主要反映基础设施与社会民生状况，因此可将主因子F₃命名为“社会民生因子”。

Table 5. Component matrix after orthogonal rotation

表5. 正交旋转后的成分矩阵

提取方法：主成分分析法；^a提取了3个成分。

3.4. 因子得分与综合排名

根据上面因子分析的结果，利用回归分析的方法计算各个省市在第 $i$ 个公因子上的得分，公式为：

$F_i=a_{i1}{X}_1+a_{i2}{X}_2+\cdots +a_{in}{X}_n$ (1)

式中，F_i表示各公因子得分， $a_{i1},a_{i2},\cdots ,a_{in}$ 是旋转后各因子的载荷， $X_1,X_2,\cdots ,X_n$ 是各指标原始数据经量化后的结果。将31个省市的观测值代入因子得分，以各因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得出各城市的综合得分F，即

$F=\frac{44.656}{77.013}{F}_1+\frac{17.637}{77.013}{F}_2+\frac{14.720}{77.013}{F}_3$ (2)

对31个省市的综合因子得分从高到低排序，具体如表6所示。中国省市宜居度排名前5的分别是北京，山东，湖南，辽宁，上海，这些省份都是经济发展水平相对较高的地区，说明经济发展水平与人居环境呈正相关。

Table 6. Livability ranking of provinces and cities

表6. 省市宜居度排名

3.5. 我国省市居住环境影响因素分析

从单项排名看，因子F₁的权重最大，对于整个综合排名结果的影响也越大。从样本城市人居环境综合排名表，我们看到排在前10位的省市依次是：北京，山东，湖南，辽宁，上海，海南，新疆，吉林，宁夏，陕西。其中5个省市是东部沿海地区，这些省市都是经济发展水平综合较高的省份。海南，新疆，宁夏这三个省份人居环境好可能是因为这些省份都是旅游胜地。另外从单项指标的权重和排名来看，因子F₁的权重最大，对整个综合排名结果具有重要影响，而排在前10位的城市在这一单项因子上的得分都非常高。由此可知，城市的经济发展水平和社会保障是决定省市居住环境水平的关键方面。湖北、北京、海南、等地拥有丰富的自然生态资源，第2个公因子F₂以绝对高分位居前列，北京地区近年来十分重视自然环境，大力实施“碳平衡”，因此第2个公因子的值非常高。对于基础设施来讲，排名前列的分别有北京、江西、新疆、广东。第3个公因子F₃中新疆排名靠前可能是由于近年来西部大开发和各种援疆政策的实施。

4. 结论

本文运用因子分析法对31个省市的居民居住环境现状进行了综合评价。通过比较，分析了我国不同省市居民宜居水平的影响因素。经济发展水平和医疗等的社会保障是影响我国居民居住环境的最主要的因素，而环境质量、教育水平等并不是最主要的影响因素。与其他发达国家追求舒适的自然环境不同，我国省市居民宜居水平主要是建立在一定的经济发展水平基础之上的。说明中国还需要进一步地发展经济，改善民生，提升人民生活的幸福感。