彭建交 陳會(huì)然

摘要：文章基于人類活動(dòng)對(duì)海洋生態(tài)健康影響的視角，構(gòu)建了我國海洋生態(tài)健康的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。以我國沿海11個(gè)?。ㄊ校檠芯繉?duì)象，運(yùn)用因子分析法對(duì)各地區(qū)2015年的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：總體而言，我國海洋生態(tài)健康狀況十分嚴(yán)峻;其次，各省份在三個(gè)公因子上的得分上呈現(xiàn)出明顯的不均衡性，各省份在海洋生態(tài)健康方面存在不同程度的短板;最后，從空間來看，我國海洋生態(tài)健康狀況分布并未呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征。

關(guān)鍵詞：因子分析;海洋生態(tài);評(píng)價(jià)

沿海地區(qū)聚集了我國1/3的人口、貢獻(xiàn)了一半以上的國內(nèi)生產(chǎn)總值。隨著人類對(duì)海洋開發(fā)強(qiáng)度的不斷加大，這一地區(qū)正面臨著嚴(yán)重的生態(tài)危機(jī)。黨的十八大報(bào)告中明確提出要建設(shè)海洋強(qiáng)國，而“保護(hù)海洋生態(tài)環(huán)境”正是建設(shè)海洋強(qiáng)國的應(yīng)有之義。為了加深對(duì)海洋生態(tài)問題的認(rèn)識(shí)，目前國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)從不同角度對(duì)海洋生態(tài)健康進(jìn)行了評(píng)價(jià)。從研究對(duì)象來看，現(xiàn)有研究主要以近岸海域?yàn)橹?，包括海灣、濕地等地區(qū);從評(píng)價(jià)方法來看，主要包括網(wǎng)絡(luò)分析法、熵值-突變級(jí)數(shù)法、灰色關(guān)聯(lián)度法以及模糊評(píng)價(jià)法等;從評(píng)價(jià)指標(biāo)體系而言，現(xiàn)有研究大多單一地從生物、化學(xué)等海洋表征直接對(duì)海洋生態(tài)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。

雖然目前國內(nèi)對(duì)于海洋生態(tài)的研究已經(jīng)較為豐富，但從宏觀上對(duì)我國海洋生態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)的研究相對(duì)缺乏;此外，從研究視角而言，現(xiàn)有研究較少從人類活動(dòng)對(duì)海洋生態(tài)的影響角度對(duì)海洋生態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)。因此本文在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，從人類活動(dòng)對(duì)海洋生態(tài)影響的視角構(gòu)建海洋生態(tài)評(píng)價(jià)體系，從宏觀角度對(duì)我國沿海省份的海洋生態(tài)健康進(jìn)行評(píng)價(jià)。

一、評(píng)價(jià)方法及數(shù)據(jù)來源

（一）海洋生態(tài)健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

海洋作為自然生態(tài)系統(tǒng)，其健康與否一方面受到自然環(huán)境的影響;另一方面，伴隨著人類對(duì)海洋資源的開發(fā)，人類活動(dòng)對(duì)海洋生態(tài)健康的影響作用已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了自然環(huán)境對(duì)海洋生態(tài)的影響。人類活動(dòng)對(duì)海洋生態(tài)的影響主要表現(xiàn)為正負(fù)兩方面，即人類活動(dòng)對(duì)海洋生態(tài)的破壞作用與人類活動(dòng)對(duì)海洋生態(tài)的修復(fù)作用。本文從人類活動(dòng)對(duì)海洋環(huán)境的正負(fù)影響兩個(gè)方面構(gòu)建我國沿海省（市）海洋生態(tài)健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表1。

（二）評(píng)價(jià)方法的選擇

本文選用因子分析法對(duì)海洋生態(tài)健康狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。因子分析的基本思想是把聯(lián)系比較緊密的變量歸為一類，而不同因子之間的相關(guān)性較低。同一類別的變量?jī)?nèi)，可以認(rèn)為這些變量受到了某個(gè)共同因素的影響才彼此高度相關(guān)，這個(gè)共同因素就是公因子，它是潛在并且不可觀測(cè)的。因子分析實(shí)際就是通過降維將相關(guān)性較高的變量聚集在一起，進(jìn)而降低變量數(shù)目和分析難度。因子分析的基本步驟如下：

1. 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

2. 估計(jì)因子載荷矩陣

3. 因子分析的基本模型

4. 因子旋轉(zhuǎn)

當(dāng)因子載荷矩陣A的結(jié)構(gòu)不便于對(duì)主因子進(jìn)行解釋時(shí)，可以用一個(gè)正交陣右乘A（即對(duì)A實(shí)施一個(gè)正交變換）。對(duì)A施行一個(gè)正交變換，對(duì)應(yīng)坐標(biāo)系就有一次旋轉(zhuǎn)，便于對(duì)因子的意義進(jìn)行解釋。

5. 估計(jì)因子得分

用公共因子表示原變量的線性組合，進(jìn)而得到因子得分函數(shù)。通過因子得分函數(shù)來計(jì)算各個(gè)公共因子上的得分，從而解決公共因子不能觀測(cè)的問題。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文以遼寧省、河北省、天津市、山東省、江蘇省、上海市、浙江省、福建省、廣東省、廣西省、海南省11個(gè)沿海省份為研究對(duì)象。為了對(duì)最近的海洋生態(tài)健康狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，本文選取了最新的數(shù)據(jù)，各指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國海洋統(tǒng)計(jì)年鑒2016》。

二、基于因子分析法的我國海洋生態(tài)健康綜合評(píng)價(jià)

（一）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

由于指標(biāo)體系中的指標(biāo)單位與量綱不同，此外指標(biāo)的正負(fù)屬性也存在差異，不能直接進(jìn)行因子分析，因此首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。正向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化：x′=x/xmax;負(fù)向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化：x′=xmin/x。

（二）指標(biāo)相關(guān)性檢驗(yàn)

因子分析的前提是各變量之間有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，通過觀察初始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，多個(gè)變量間的相關(guān)系數(shù)大多在0.4以上，并且Sig普遍較小，表明這些變量之間存在較為顯著的相關(guān)性。此外從KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)中可以看出，KMO為0.712，大于0.5;并且Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的Sig為0.03小于0.05，再次驗(yàn)證了各變量之間存在顯著的相關(guān)性。

（三）確定主成分變量及計(jì)算綜合得分

利用SPSS22.0對(duì)各變量進(jìn)行因子分析，采用主成分法提取主成分。由表2矩陣的特征值和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率可知，前三個(gè)公因子的解釋的累計(jì)方差已經(jīng)達(dá)到了86.122%，即總體86.122%的信息可以由這三個(gè)公因子來解釋。說明這三個(gè)公因子已經(jīng)包含了原有變量的大部分信息。從表3旋轉(zhuǎn)成分矩陣中可以看出旋轉(zhuǎn)后每個(gè)公因子的載荷分配，對(duì)于一個(gè)變量來說，載荷絕對(duì)值較大的因子與它的關(guān)系更為密切。由表3可得，第一個(gè)公因子（F1）在變量X2、X6、X7有較大載荷，表明F1與沿海港口國際標(biāo)準(zhǔn)集裝箱吞吐量、海洋科研從業(yè)人員數(shù)量、海洋科研機(jī)構(gòu)經(jīng)費(fèi)投入有較強(qiáng)的相關(guān)性;第二個(gè)公因子（F2）在變量X3、X4、X8上有較大載荷，表明F2與國內(nèi)旅游人數(shù)、規(guī)模以上生產(chǎn)用碼頭泊位個(gè)數(shù)、工業(yè)廢水排放總量有較強(qiáng)的相關(guān)性;第三個(gè)公因子（F3）在變量X1、X5、X9上有較大載荷，表明F3與沿海地區(qū)濕地總面積、沿海地區(qū)星級(jí)飯店數(shù)、污染治理項(xiàng)目建設(shè)情況有較強(qiáng)的相關(guān)性。觀察成分得分系數(shù)矩陣（表4）可以得到各因子的得分函數(shù)：

F1=0.103×X1-0.258×X2-0.138×X3+…-0.052×X9

F2=0.353×X1+0.151×X2+0.306×X3+…-0.058×X9

F3=0.552×X1+0.207×X2+0.220×X3+…+0.260×X9

通過將標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)數(shù)據(jù)帶入因子得分函數(shù)中，得到各省份在三個(gè)因子上的得分，如表5所示。最后計(jì)算各省份海洋生態(tài)健康的綜合得分，對(duì)三個(gè)公因子進(jìn)行加權(quán)求和，權(quán)數(shù)即為表2中旋轉(zhuǎn)載入平方和中的“方差的%”即三個(gè)公因子旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率依次為32.803%、28.412%和24.907%，各省份海洋生態(tài)健康綜合得分的計(jì)算公式為：

Z=F1×32.803%+F2×28.412%+F3×24.907%，最終得到各省份海洋生態(tài)健康綜合得分（見表5）。

從各省份的因子得分及綜合得分來看，因子F1位于前三位的省份為廣東省、山東省、天津市，位于后三位的省份為廣西省、河北省、海南省;因子F2位于前三位的得分為海南省、江蘇省、天津市，位于后三位的省份為浙江省、福建省和上海市;因子F3位于前三位的省份為江蘇省、廣東省、山東省，位于后三位的省份為天津市、上海市、海南省;綜合得分Z位于前三位的省份為江蘇省、廣東省、山東省，位于后三位的省份為福建省、河北省、浙江省。由此可見各省份在三個(gè)公因子得分上存在差異，每個(gè)省份都不同程度地存在短板。

最終利用因子得分對(duì)各省的海洋生態(tài)狀況進(jìn)行劃分，由于學(xué)界尚缺乏統(tǒng)一的海洋生態(tài)健康評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，本文在結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上將沿海各地區(qū)海洋生態(tài)健康劃分為4個(gè)等級(jí)：健康、較健康、不健康、病態(tài)，具體劃分見表6。其中健康省份為江蘇、廣東、山東;較健康省份為海南、天津;不健康狀態(tài)省份為遼寧、上海、廣西、浙江;病態(tài)省份為河北、福建。在11個(gè)省份中不健康與病態(tài)的省份占到了6個(gè)，海洋生態(tài)狀況不容樂觀;從空間上來看，各省份海洋生態(tài)健康的分布并未呈現(xiàn)出明顯南北分布格局。

三、結(jié)論與建議

文章利用因子分析法對(duì)我國沿海省份的海洋生態(tài)健康狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。研究表明，各省份在三個(gè)公因子上的得分呈現(xiàn)出明顯的不均衡性，各省份在海洋生態(tài)健康方面不同程度地存在短板;從海洋生健康態(tài)狀況的分級(jí)來看，我國海洋生態(tài)健康狀況十分嚴(yán)峻;從空間分布來看，我國海洋生態(tài)健康狀況并未呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征。由于影響各省份海洋生態(tài)健康的因素不同，所以各地區(qū)在保護(hù)海洋生態(tài)方面要因地制宜，在全面保護(hù)海洋生態(tài)的同時(shí)注意補(bǔ)短板。此外，對(duì)于那些海洋生態(tài)健康狀況較差的地區(qū)可以借鑒海洋生態(tài)狀況較好地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)。

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