吉林省生态经济发展综合评价

张馨文 段思雨 杜艺鹏

摘要：本文选取2017年吉林省8个地级市的生态经济数据，运用因子分析的方法，从经济发展和环境保护两方面对吉林省各地区的生态经济发展情况做出综合评价，最终得出结论，目前吉林省生态经济发展还有待提高，其中长春和吉林两市综合发展情况较好，其他地区存在较大差距;长春、辽源和松原三个地区的经济发展情况优于环境保护情况;吉林、四平、通化、白城、白山的环境保护情况优于经济发展情况。

关键词：生态经济;综合评价;因子分析

一、引言

近年来，由于粗放的经济发展模式，导致了资源的不合理运用，使得生态环境出现了失衡的状态，阻碍经济的可持续发展。吉林省作为东北老工业基地，工业化进程创造了极其丰富的物质财富，但同时也产生了难以弥补的生态创伤。随着社会的发展，这种粗放式的经济发展模式走到了尽头，绿色发展則顺应时代需求，符合当前发展要求，此外党的十九大更是强调了习近平生态文明思想，因此如何实现社会经济发展与生态环境保护的动态平衡是当前众多学者关心的问题。

生态经济是由美国经济学家肯尼斯·鲍尔丁首次提出，他指出，传统经济学忽略了人类经济活动赖以生存的自然环境，生态经济学将综合考虑生态环境与社会经济之间协调发展的关系。由此看出生态经济是运用生态经济学理论，改变原有的经济发展模式，在保证环境不被破坏的前提下，优化产业结构，提高经济发展效率，增强经济实力，最终构建一个经济、社会、环境和资源协调发展的现代经济体系。自从生态经济的概念被提出以来，有许多许多的研究学者进行了关于生态经济系统的研究，历时多年，终究还是没有找到一个合适的研究方法。在1989年的时候经济学家Herman Daly 提出了ISEW模型，此模型的建立是以生态经济系统的评价指标体系为基础的，同时将如何恰当地处理生态经济福利方面的问题作为研究重点。另一方面，许多研究机构和学者在环境压力问题上提出了不同的解决方法，在21世纪初，国际经合组织（OECD）提出了世界上第一套环境指标体系，随之又发表了核心环境指标体系，引起了民众和政府对环境的强烈关注。世界经济论坛“明天的全球领导者环境任务组”和哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心，还有耶鲁大学耶鲁环境法律与政策中心，三个部门共同研究并且提出了环境可持续性指数（Environment Task Force）。环境可持续性指数是由20 个关键指标和68个变量集成的，环境可持续性的 5 个核心部分构成了关键指标。Qin等（2015年）提出人口、工业、农业和污染4个子系统的库区经济发展与水污染防治的系统动力学模型，提出以破坏水环境为代价来加速经济高速发展是不可行的。Cheng等（2018年）构建了环保、减灾和减贫的系统性理论框架，考虑贫困在收入、资产、健康、资源、教育和服务等方面的多个维度和贫困人口的多元化减贫诉求。

由于区域具有不同的特性，所以很难建立起统一的生态经济系统的指标体系。这一问题虽然得到非常大的重视，但仍然没有行之有效的解决方案。本文结合吉林省省情，建立适用于吉林省的生态经济评价指标体系，并以此对吉林省生态经济发展情况进行综合评价。

二、影响因素及指标选取

生态经济是一个动态的发展过程，对于生态经济的质量的评价，要综合考虑经济发展及环境效益两方面因素，最终本文确定了生态经济的影响因素，具体情况见表1。

经济指标中，人均地区生产总值可以从微观个体的角度对经济发展水平进行的度量。人均地区生产总值越高，则经济发展水平越高。固定资产投资可以从宏观角度对经济发展水平进行衡量，固定资产投资额越高，经济发展水平越高。R&D经费支出可以从度量经济发展的粗放程度，R&D经费投入越高，说明经济发展越重视效率，粗放程度越低。城乡居民收入差距从经济发展均衡角度衡量经济发展水平，城乡居民收入差距越低，说明地区经济发展越均衡。

环境指标中，工业废气排放量和工业固体废弃物排放量衡量在经济发展过程中，对环境的影响程度，二者数值越高，说明在发展经济的过程中对环境产生的负面影响越高，由于环境指标与生态经济发展水平呈负相关，为统一方向，在后续分析中环境指标数值都取倒数进行计算。

三、数据来源及理论模型

本文所用数据均整理自《吉林省统计年鉴2018》，选用吉林省的8个市区作为样本。

因子分析是Charles Spearman于1904年提出的，目前广泛应用于心理学、社会学、经济学等学科中。因子分析是指将变量群中的共性因子提取出来，将数据简化，从而研究众多变量之间的内在联系，并且用少数的几个抽象变量去反映。这几个少数且抽象的变量称作“因子”，因子分析的目的就是通过已有的显在变量去测评并发现作为因子的隐性变量，找到显在变量与作为因子的隐性变量间的内在联系，并运用具体的指标来反映的一种科学统计方法。因子分析的内容是非常丰富的，常用的因子分析类型有两种，一种是R型因子分析，另一种是Q型因子分析，其中的R型因子分析是对变量做研究;而Q型因子分析是对样品做研究。本文主要采用的是R型因子分析，变量群中的每一个变量都可以表示成公共因子的线性函数与特殊因子之和。

四、实证分析

KMO检验用于检查变量之间的偏自相关性，取值在0-1之间。KMO统计量越接近于1，变量间的偏自相关性越强，因子的分析效果越好。经检验本文变量的KMO值为0.61，大于0.6，所以可以采用因子分析的方法。

由SPSS软件计算相关系数矩阵，可以得到相应的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率等，最终得出第一个因子的方差占所有因子方差的60.368%，第二个因子的方差占所有因子方差总和的29.202%，这两个因子的方差贡献率达到89.569%，大于等于80%，因此选前两个因子描述吉林省的生态经济发展水平。

采用主成分分析法计算因子载荷矩阵，其结果可以说明各因子在各变量上的载荷情况，即重要程度。由于初始的因子载荷矩阵系数存在表现不明显的问题，所以将初始因子载荷矩阵进行方差最大化旋转，得到最终的结果。结果显示，第一个因子在人均生产总值、固定资产投资、R&D经费支出和城乡居民收入差距三个变量具有较大的载荷，主要表现经济发展方面的影响，因此定义为经济发展因子，第二个因子在工业废气排放量和工业固体废弃物这两个变量上有较大的载荷，主要表现环境污染方面的影响，这两个因子较好地体现了各生态经济指标对吉林生态经济发展的影响及地位。

碎石图为直接观察各因子的重要性提供了方便，其中X轴为因子序号，Y轴为特征根。按照特征根的大小，将因子从大到小顺序排列，前面陡峭的部分对应相对较大的特征根，说明这些因子对解释原有变量的贡献比较大，其因子作用明显;后面的平台则对应相对较小的特征根，说明在解释原有变量时所做的贡献度很小，其作用并不明显。从碎石图中可以看出前两个因子的散点位于陡坡上，说明前两个因子的重要程度比较大，且特征根均大于1，所以说最多考虑前两个公因子即可。

运用SPSS软件输出的函数系数矩阵，系数矩阵将两个公因子表示为6个指标的线性形式。两个公因子分别反映了吉林省八个地级市的生态经济发展状况的总体水平，但单独使用某一公因子并不能对各地区的发展程度做出综合分析，因此按照各公因子对应的方差贡献率为权数计算综合统计量。

通过方差贡献率可以計算出两个公因子的对应权重，第一个公因子的权重为0.514，表示所反映的生态经济发展水平中经济方面的信息，第二个因子的权重为0.486，它所反映的生态经济发展水平中环境方面的信息，两个因子的权重较为均衡。最后利用权重计算出各地区的综合因子得分，综合表现上来看，长春、吉林两市生态经济发展水平最好，得分分别为1.19和1.08分，其中长春的经济发展得分高于吉林，但吉林的环境得分高于长春。通化的生态经济得分排在第三位，得分为-0.17，环境情况略好于经济发展水平。生态经济发展一般的分别是四平、辽源、白山、松原和白城，其中辽源和松原两市是经济发展得分高于环境得分，其余为环境得分高于经济发展得分。

五、结论建议

从生态经济综合角度看，吉林省生态经济发展情况并不理想，全省8个地级市中，仅有长春和吉林两市综合发展情况较好，其他地区还需继续不断建设生态经济。从经济角度看，仅长春、辽源和松原三个地区经济发展情况优于环境情况，其中长春的经济发展情况远远好于环境情况。从环境角度看，吉林、四平、通化、白山、白城的环境发展优于经济发展，其中吉林的这一现象表现最为突出。

未来吉林省在经济建设方面还需加大力度，并且各地区应结合自身情况制定不同的发展规划。其中，长春在未来发展中更应注重环境保护，吉林则应在环境保护的基础上加速发展经济，其余地区在经济和环境两方面都有待提高，但辽源和松原两市要更加注重环境保护，四平、通化、白城和白山这四个地区还应以经济建设为主。

参考文献：

[1]张琪，郑刘根，刘辉，程桦.煤炭资源型城市生态-经济-社会协调发展分析——以淮南市为例[J].应用生态学报，2019（10）

[2]王兆峰，刘庆芳.长江经济带旅游生态效率时空演变及其与旅游经济互动响应[J].自然资源学报，2019（09）

作者简介：

张馨文（1990.9-  ），女，汉族，吉林人，助教，在读博士，研究方向：社会经济统计。