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user: 4. 实证分析 4.1. 能源消费的主成分分析 本文选用山西省1978~2014年的时间序列资料作为基础数据，设y 1 ，y 2 ，y 3 ，y 4 分别为煤炭消费量，非农业用电量，石油制品消费量，焦炭消费量，对其进行主成分分析(见表1)。根据最小m的选取标准，第一主成分的方差贡献率已经达到92.628% > 85%的要求，包含了指标体系中所蕴含的大部分信息， 损失的数据信息只占原信息的7.372%，使数据结构更为简化了。能源消费主控因子的表达式如下： Y = 0.2681 y 1 + 0.2662 y 2 + 0.2602 y 3 + 0.2439 y 4 Table 1 Process of principal component analysi Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 3.705 92.628 92.628 3.705 92.628 92.628 2 0.259 6.482 99.110 3 0.027 0.679 99.789 4 0.008 0.211 100.000 Component Matrix Component y 1 y 2 y 3 y 4 1 3.705 92.628 92.628 3.705 表1. 主成分分析过程 4.2. 通径分析 城市化主要指农村人口向城镇转移，农村地域景观转化为城市地域景观的过程。而在人口向城市集中或迁移的过程包含了社会、人口、空间、经济转换等多方面的内容 [ 5 ] [ 22 ] [ 23 ]。仅仅从人口城市化来度量城市化水平显然是不够的，农民迁入城市，城市人口增加只是一个方面，更重要的一面在于他是否成功地实现身份和职业上的转变，农村的单一性生活方式能否过渡为复杂的、多样的城市生活，涉及行为习惯、思维方式、社会福利、各种价值观念和社会结构的重建 [ 24 ]。综上，城市化更是社会经济活动方式根本变化的过程，是农业社会向工业社会、信息社会的转变过程。因此，在利用CNKI数据库多年来关于城市化的评价指标进行频度统计的基础上，本文借鉴相关专家的思路与方法 [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] ，并结合山西省的实际特点初步确定人口城市化率(X 1 )二三产业从业人员比重(X 2 )、财政支出(X 3 )、城镇居民人均住宅面积(X 4 )、城市居民可支配收入(X 5 )、自然科学技术人员数(X 6 )、民用汽车拥有量(X 7 )等表征城市化水平的因素为自变量，以主成分分析确立的能源消费主控因子(Y)为因变量，利用通径分析解释自变量对能源消费的直接影响和间接影响程度。数据来源于1979~2015年的《中国统计年鉴》《山西省统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。具体过程如下： 1) 构造因变量Y关于 X i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 7 ) 的线性回归方程： Y = 0.109 X 1 － 0.005 X 2 + 0.204 X 3 + 0.311 X 4 + 1.302 X 5 + X 6 － 0.976 X 7 回归模型通过了有效性检验，其中R 2 = 0.995，说明模型的拟合度非常好，自变量能够解释99.5%的因变量的变化；F = 836.481，用来验证回归模型比较有显著的效果，且Sig. F = 0小于0.05，则说明模型受误差因素干扰很小，可以接受(见表2)。 2) 计算自变量指标间的相关系数矩阵r ij (见表3)，因变量与自变量之间的相关系数r iY ，进一步根据式(3)计算出通径系数矩阵β iY (见表4)。 Table 2 Model Summary and validity tes Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of Estimate Durbin-Watson 1 0.998 0.995 0.994 0.078 1.102 ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 35.823 7 5.118 836.481 0.000 Residual 0.177 29 0.006 Total 36.000 36 表2. 模型有效性检验 Table 3 Correlation coefficient matrix of influencing factor 自变量 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 1 1.000 0.887 0.884 0.983 0.952 0.925 0.904 X 2 0.887 1.000 0.706 0.853 0.781 0.930 0.738 X 3 0.884 0.706 1.000 0.895 0.979 0.742 0.996 X 4 0.983 0.853 0.895 1.000 0.953 0.891 0.904 X 5 0.952 0.781 0.979 0.953 1.000 0.814 0.986 X 6 0.925 0.930 0.742 0.891 0.814 1.000 0.770 X 7 0.904 0.738 0.996 0.904 0.986 0.770 1.000 表3. 影响因素间的相关系数矩阵 Table 4 Correlation coefficient and path coefficient between dependent variable and independent variabl 项目 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X i 与Y的相关系数r iY 0.985 0.835 0.907 0.991 0.968 0.872 0.918 X i 与Y的通径系数β iY 0.109 −0.005 0.204 0.311 1.302 0.041 −0.976 表4. 因变量与自变量的相关系数及通径系数 从表4可见，自变量X i 与因变量Y的相关系数r iY 均大于0.835，说明自变量与因变量相关度很高，相关度大小依次为：城镇居民人均住宅面积(X 4 ) > 人口城市化率(X 1 ) > 城市居民可支配收入(X 5 ) > 民用汽车拥有量(X 7 ) > 财政支出(X 3 ) > 自然科学技术人员数(X 6 ) > 二三产业从业人员比重(X 2 )。但在多元回归分析中，相关系数可能不能够真实的反映出两个变量间的相关性，从而也不能完整反映特定自变量与因变量间线性相关程度。因为变量之间的关系很复杂，可能受到不止一个变量的影响。因变量与每个变量间相关系数都有其他9个变量作用，要排除其他变量的影响，需要计算因变量Y与X i 之间的通径系数。从表中可以看出因变量Y与X i 之间的通径系数大小顺序为：城市居民可支配收入(X 5 ) > 城镇居民人均住宅面积(X 4 ) > 财政支出(X 3 ) > 人口城市化率(X 1 ) > 自然科学技术人员数(X 6 ) > 二三产业从业人员比重(X 2 ) > 民用汽车拥有量(X 7 )，并且二三产业从业人员比重和民用汽车拥有量两个指标与能源消费之间是负向相关关系。自变量X i 与Ｙ的通径系数与相关系数相比，不仅绝对值大小顺序不同，而且符号也不同。 可以看出，城市居民可支配收入和城镇居民人均住宅面积在两种比较中都是排在前列，说明影响能源消费的关键因素不再是城市人口的激增，而与城市建设和人民的生活城市化存在更多关联。城市居民可支配收入和城镇居民人均住宅面积对能源消费量的直接影响最大，且同向变化，说明城市居民收入水平越高，消费能力提升，市场消费需求越大，需要大量的物质、能量来做基础支撑，因而需要的能源供应也就越大。目前我国扩大内需是拉动经济增长的三驾马车中最重要的一项，随着人民生活水平的提升，能源需求仍会有增加。民用汽车拥有量在一定程度上反映了城市化质量，通径系数为负，说明随着城市化水平和质量的提高，运输方式的改变，提高了人民生活生产的效率，促进经济发展和技术进步，推动能源利用效率的提高，可以适当减少能源消费，某种程度来说山西是个产煤大省但并不是一个消费大省，过去几十年更多满足国家的能源需求，70%的煤炭、电力输出到省外，车辆增多，运输效率提高可以节约运输途中能源损失。二三产业从业人员比重反映了经济产业城市化的水平，通径系数为负，说明随着城市化进程的开展，开始关注环境而减少有害环境的高污染高耗能产业，对行业发展进行综合协调，提升使用效果和优化部门的结构，促进科技创新，从而减少能源消费。 3) 计算影响因素的直接、间接影响(见表5)，并绘制通径图(见图2)。在各影响因素对能源消费量的通径分析中，计算出误差对因变量的通径剩余效应 ，R eY 很小说明通径分析中自变量选取已经涵盖了影响能源消费的主要因素 [ 28 ] [ 29 ]。 从表5和图2可知，各个因素对能源消费的总效应都是正的，主要由于除了城市居民可支配收入X 5 其余6个自变量X i 对Y总间接效应都是正的，说明影响因素变大的时候无论它对能源消费的直接影响是正的还是负的，通过对其他因素的影响最终造成能源消费的增加。其中，间接效应最高的是民用汽车拥有量，并且正的间接效应1.893达到负的直接效应0.976的两倍多，交通方式将我们的生产生活各方面连接起来，车辆增多通过其他媒介间接导致能源消费的增加。 影响能源消费的因素错综复杂的，而且很多因素都是相互影响关联的。人口城市化率(X 1 )二三产业从业人员比重(X 2 )、财政支出(X 3 )、城镇居民人均住宅面积(X 4 )、城市居民可支配收入(X 5 )、自然科学技术人员数(X 6 )、民用汽车拥有量(X 7 )这些变量直接影响能源消费外，同时也通过其他变量间接影响能源消费。例如人口城市化率，城市人口的增加直接导致生活用煤用电用气的增加，导致能源消费增加。同时，又可能引起民用汽车量的增加，引起燃油天然气的消耗增加，间接引起能源消费总量的增加。通径分析正适用于这种多因素相关的分析。由图2知，就山西而言，人口城市化率对能源消费的总效应达到0.985，关系非常密切。但其直接影响仅为0.109；间接影响效应则高达0.876，说明城市化通过其他因素做“中介”对能源消费影响发生作用，而且间接影响远大于直接影响。除了城市居民可支配收入X 5 的直接正效应大于间接负效应外，其他6个指标都是间接效应大于其直接效应。尤其二三产业从业人员比重、自然科学技术人员数等指标的间接效应远远大于它们对能源消费的直接效应。说明影响能源消费的因素错综复杂，不能头痛医头，而应综合考虑相互关系做出决策。比较每个自变量通过其他变量对能源消费的间接效应发现，最高的始终都是城市居民可支配收入，其次是民用汽车拥有量。二者对能源消费Y的总效应分别是0.968，0.918 (见图2)。七个自变量中和能源消费关系最紧密的两项，也是最关键的两项。 Table 5 Direct impact and indirect impact on energy consumption of influence factor 自变量 X i 通过Xj对Y的间接影响 Xi对Y 直接效应 Xi对Y 总间接效应 Xi对Y 总效应 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 1 -- −0.005 0.180 0.306 1.240 0.037 −0.882 0.109 0.876 0.985 X 2 0.096 -- 0.144 0.265 1.017 0.038 −0.720 −0.005 0.840 0.835 X 3 0.096 −0.004 -- 0.278 1.274 0.030 −0.972 0.204 0.703 0.907 X 4 0.107 −0.005 0.182 -- 1.241 0.036 −0.882 0.311 0.680 0.991 X 5 0.103 −0.004 0.199 0.296 -- 0.033 −0.962 1.302 −0.334 0.968 X 6 0.100 −0.005 0.151 0.277 1.060 -- −0.752 0.041 0.831 0.872 X 7 0.098 −0.004 0.203 0.281 1.284 0.031 -- −0.976 1.893 0.918 表5. 影响因素对能源消费量的直接影响和间接影响 图2. 煤炭消费通径图 综上，影响山西能源消费最关键的因素是城市居民可支配收入，城市化进程中更应该注重回归人的城市化，提高人民生活水平同时更要注重文化素养，要加强公众环保节能意识，提倡绿色消费。民用汽车拥有量是能源消费中另一个关键因素，总效应为正理应控制其规模的壮大，但是它的直接效应以及其他因素通过它的能源效应都是负的，某种程度来说山西是个产煤大省但并不是一个消费大省，过去几十年更多满足国家的能源需求，70%的煤炭、电力输出到省外，车辆增多，运输效率提高可以节约运输途中能源损失，而且提高人们的生存生活效率、方便出行，对于它的一个合适的规模还需要综合考虑各方面因素并结合山西能源承载力来确定。此外，山西目前的产业结构依然是黑色GDP，规模以上工业行业中煤炭、焦炭、冶金、电力四大传统产业增加值占全省规模以上工业增加值比重75%以上，急需优化调整，结果显示，这种调整不仅仅会带来生产上的能源消费的建设，而且其他因素通过产业结构对能源消费的效应都是负的，从而会带来整个城市系统的能源消费的减少。