基于聚类—因子分析绿色经济评价指标体系构建,本文是一篇关于评价指标体系论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
评价指标体系论文参考文献：
内容摘 要：构建合理的绿色经济发展评价指标体系对评估各地绿色经济发展状况尤为重要.本文依据绿色经济发展内涵及其影响因素,通过对指标客观数据进行R聚类和因子分析,定量筛选指标,最终构建出绿色经济发展评价指标体系；实证结果表明所构建的评价指标体系涵盖了93.84%的海选指标信息.
关键词：绿色经济发展 评价指标体系 指标筛选 信息含量
全球经济飞速发展的今天,传统经济模式所带来的环境污染、资源浪费、效率低下等问题已不容忽视.“转型调结构”成为各国关注的热点,而发展绿色经济正是我们积极寻求的经济发展模式的新方向.建立恰当的绿色经济发展评价指标体系能够更加客观、科学地对我国各地区绿色经济发展水平进行评估,进而为合理规划各地绿色经济提供有价值的参考.
现有的国内外绿色经济评价指标体系中较为经典的有：经济合作和发展组织（OECD）构建的绿色增长指标体系、世界环境和发展委员会（WCED）建立的城市绿色发展评价指标体系、中国国际经济交流中心和世界自然基金会针对中国实际情况建立的中国省级绿色经济指标体系等.学术文献中常见的有：高春玲（2012）构建的湖北省绿色经济发展评价指标体系等.上述这些绿色经济评价指标体系一方面由于较为宏观不利于评价中的普适性,同时指标数据缺失情况较为突出,实际应用时难以进行定量测算；另一方面由于学术文獻缺少统一的限制条件,构建出的相关评价指标体系繁杂,反映同一信息的指标多有重复,操作难度较大,实际应用中存在诸多限制.
现有评价指标体系研究方法有：基于专家经验的主观筛选方法,如刘西明（2013）建立的包括人均废水废气排放量等指标的绿色经济测度指标体系等,但这种方法具有较强随意性和主观性,且没有考虑到指标间信息的重复性；基于定量测算的客观筛选方法,如郭玲玲等（2016）利用相关分析和变精度粗糙集结合的方法构建的绿色增长评价指标体系等,由于定量筛选是基于指标数据的客观特征,可能会因忽略指标的实际意义导致重要指标误删.
针对上述缺点,本文首先依据绿色经济发展内涵及指标数据的可观测性对指标进行海选和初选,再结合聚类和因子分析定量筛选指标构建出绿色经济发展评价指标体系.最后采用主成分-信息熵方法测算所构建的绿色经济发展评价指标体系的信息贡献,以证明构建指标体系的合理性.
绿色经济发展评价指标体系构建
指标海选和数据处理.以绿色经济发展现状为参考,以绿色经济内涵为基础,结合文献海选出具有代表性的能够反映绿色经济发展的各个方面的指标.同时针对数据的可获得性原则,剔除难以得到数据的指标.进行定量筛选指标过程中各指标量纲的差异会对最终绿色经济发展评价结果产生影响,需对评价指标的原始数据进行标准化处理.
其一,正向指标的标准化.正向指标指数值越大说明绿色经济发展情况越好的指标.设：Xij为待判地区j对应绿色经济发展指标i标准化后的值；Aij为评价地区j对应指标i的观测值；n为绿色经济发展评价对象个数.正向绿色经济发展指标无量纲处理公式为：
其二,负向指标的标准化.负向指标是指绿色经济发展指标的观测值和绿色经济发展状况具有反向关系的指标.负向绿色经济发展指标无量纲处理公式为：
评价指标体系的构建原理.基于R聚类因子分析的绿色经济发展评价指标体系构建原理如图1所示.
绿色经济评价指标定量筛选的聚类分析
绿色经济发展指标聚类的目的在于,通过对初选后两个不同准则层的绿色经济发展指标分别进行R聚类,将反映相同或相近信息的绿色经济发展指标归为一类,保证所聚成的不同类别包含绿色经济发展不同方面的信息.
(一)聚类的一般原理及步骤
应用系统聚类中的Ward法对指标进行聚类,以同类指标的离差平方和较小、不同类间评价指标离差平方和较大为基础原理,所有类的总离差平方和最小为目标,确定聚类数目.具体步骤为：使n个绿色经济发展指标各自成一类；将n个评价指标两个离差平方和最小的先聚为一类,根据式（3）计算各类的离差平方和.设将n个绿色经济发展评价指标分为P类,Si为评价指标i的离差平方和（i等于1,2,等,P）,ni为第i类的评价指标个数,Xij为第i类中第j个标准化后绿色经济发展评价指标的样本值向量（j等于1,2,等,ni）,Xi为评价指标i的样本均值向量,第i类的离差平方和计算公式为：
每缩小一类,离差平方和就要增大,算出各合并方案的总离差平方和,按其最小原则进行聚类,则K类的总离差平方和S为：
重复上一步骤直到最终分类数目为P.
(二)聚类数目的合理性检验
检验目的.通过对R聚类后所聚各类的指标数据进行非参数K-W检验,以同类指标数据是否存在差异的概率P值是否大于0.05这一阈值为标准判断所聚数目是否合理,若不合理则需要重新聚类.
检验标准.非参数K-W检验的原假设为不同指标在数值上无显著差异.对各个类绿色经济发展评价指标分别做检验,若同一类指标数据的相似性检验显著性水平Sig>0.05,则接受原假设.即该类评价指标的数据相似性明显,表明聚类数目合理；否则就要拒绝原假设,表明聚类并不合理,需要对指标进行重新聚类直到所聚数目合理.
因子分析遴选信息含量最大的评价指标
(一)因子分析基本模型
因子分析的实质是将观测指标进行约减,即用少数具有实际意义的公因子的线性组合来表示.因子分析模型为：
筛选评价指标,公因子代表了评价指标的主要信息,因子载荷|aij|反映指标Xi和公因子的相关程度；|aij|越大该评价指标包含越多的信息,越应保留该指标.|aij|越小越表明该指标不具代表性,所含评价信息较少应该予以删除.因子分析主要是用少量具有代表性的指标最大限度地反映所构建评价指标体系的原始信息,用因子载荷最大标准筛出的指标符合其信息含量最大的要求.
结论：适合不知如何写评价指标体系方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于评价指标体系怎么构建论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
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