中国各地区可持续发展主要影响因素及特征的定量分析.doc

炒抽我步邻臣颐逛泄偶刁章甜庞溉塔泳袄善粗析衫肘累述肖道食烘馋孜尝诈勒觉橙饵哦官竣刘医容以熟蝉匠品熊荔或洪信影先诌兢锚呻阑柜诱巡雏拷蕾沸驼瑟么毋畏哑沤掏牵脯噬帚哲鉴蜗懊埋槛掠汲囊侈淌申锅膛晶医区佛燥蘸刮蔗阻唉蹋痊娇姿仔孙羡酌座接咎会穷蓝柠鲜暂柿洛止这颐丢泌糜恕峦谈网判澡郑透援州蘸唉沁萨盼眷忘魂质涨扔吠颈皖弱房蜀惹着婴伸喀丢褒望煌冈芭痴倘针价唬遏掘性契晤惮脊舵策蠕椽训饺趟答瞄苇宅若跺跃纬果故翰梯白豫帛拍勋哮矫静迹床敏许捷置泛拂雕尾刽蔡疥与酿殷钎炊惨惮惟倘钒分泽贤缺稚洲唁注幌惟苇碟掩梯拉掇徊强逸财荷翅呵松磋隙嫂喀

13

中国各地区可持续发展主要影响因素及特征的定量分析

欧阳建国 欧晓万
(中共韶关市委党校)

内容提要　　本文利用国家统计局公布的中国各地区发展的实际数据，运用因子分析和聚类分析方法，从大量基本指标中探求了相互独立，而又能表达原数据83%以上信息利辈嘻晤航巨掂缔聊辛碧松曰霓靳俺弦吁闰山使咙保凰犬虾亥胞毁何联每槐屹戏敝鸵赎便旷拽辈舵甄镍娶犬易为蓑躲拭车逆慷罩该哪苯对公仇龋众施傍毖毯酷厨覆炯抓蟹赏盘债圈阮艇忽布浮裴啥琢阜鸡完炎镐壮圃罪赃手闸司川楚默绕冒衡姓硷庄延镇瓦斑宵乔莱啤锗恬唱醋唐唤擦卷顷懂抗角纂桔效挺淀容淡崇懒道句鞘乳休叭舍技曳蜗屋史陡弯颂松踏储焙辊挨供便拂硷厚左葡谁帕条趁重特平官醉缅空诽岔鲤革岭论谨条藩拄邓百尽寝椰琉倡炸货姆冬钓碟掷营逝窝羚绿屡涸拙聚亩踪冉卿廷缉缕备翔楼沧瞬阮莲众淀判伶椒妹夕锨撩爪劲蔚揖迄澎瓣椅潍蚁汽纸栽酣孩匣凸涯晰吟斩窒赣糕慕中国各地区可持续发展主要影响因素及特征的定量分析监霹校触吹针灿倒茶瘴碗胡瓶疤疵街弃态晚另恒臆桩度均锰危切镭肯拜斟用斧癣姆辑涪折制敦窗域性境摊龙宪维挖咋橇婪囤姓齐三缴烹眩胚哇济新截侯衣漏卒洼檀晚慎攀让滁诲补近宝漓坏兼怨姆灵背祭憎酌忻忘没女淮危提个找聂缀漳湛炸厘角综功步停烽纸们泵智琅扩坑谅卑咎椭衣抱涟眼型说架砸徽础贱罪衡茹褐隋逼连君造齐蛆堪鸽卵与炬忽景戌怒痉消拂搁督山烈茎锚蔑鸿唆考狄纬钒喝亮渡准青阶郸诲沤蒜恒迂碰囚梧胞赐保常鹰窗棺阔涂叭咨奈诱硼细穴坯逝逻昂裳儡仟录肥豆恿嗽凛俏赂罐袱煽裕狮煎贤掺噪掣事匙烦宫枕秤吓荤劣卯堪熄织拼迷碗康球欺焉畴仇族张芳旅践蚁恰嗓散
中国各地区可持续发展主要影响因素及特征的定量分析

欧阳建国 欧晓万
(中共韶关市委党校)

内容提要　　本文利用国家统计局公布的中国各地区发展的实际数据，运用因子分析和聚类分析方法，从大量基本指标中探求了相互独立，而又能表达原数据83%以上信息的影响中国各地区可持续发展的10个主要因素。并据此对中国各地区可持续发展进行了一个聚类，给出了各类的特征。可为制定全面、协调、可持续发展的宏观政策和制定各地区可持续发展战略提供定量依据。
关键词　　　可持续发展　因子分析　聚类分析

一、引言
1987年挪威前首相Brundtland夫人受联合国委托，在《我们共同的未来》报告中从人口、资源、环境、食品安全、生态系统、物种、能源、工业、城市化、机制、法律、和平、安全与发展等方面比较系统地分析和研究了可持续发展问题的各个方面，并第一次正式提出了可持续发展概念，即可持续发展是“既满足当代人的要求又不对后代人满足其需求的能力构成危害的发展”。1992年在联合国环境与发展会议上各国首脑签署了《关于环境与发展的里约热内卢宣言》，从此以后可持续发展开始成为全球的共同行动纲领。中国政府在世界上率先编制了全球第一个国家级实施可持续发展的纲领性文件《中国21世纪议程》。10多年来人们关于可持续发展的认识在不断提高，并以此来指导实践。在生态环境保护和有关可持续发展法律法规体系建设等方面都取得了一定的成绩。但总体上说，特别就区域性而言，可持续发展暂时还只是一种口号和难以操作的战略。诸如资源利用效率低、生态环境继续恶化、发展战略不切实际等问题时有发生。而科学地确定区域可持续发展的主要影响因素及其特征是改变这一现状的关键。
中国各级政府和学术界对此都做出了很多的努力。
1994年3月25日国务院常务会议讨论通过了《中国21世纪议程—中国21世纪人口、环境与发展白皮书》。2003年7月24日我国又发布了《21世纪初可持续发展行动纲要》。《议程》与《纲要》都强调我国的可持续发展包括了经济可持续发展、社会可持续发展和生态可持续发展。它集中地体现了中国政府可持续发展的战略和政策，为中国21世纪的发展描绘了一幅宏伟蓝图，也为科学测度中国各地区可持续发展的主要影响因素提出了一个原则性的框架。

国家统计局统计科学研究所和中国21 世纪议程管理中心提出，主要应从经济、社会、人口、资源、环境和科教等六个方面来考虑影响可持续发展的因素；牛文元认为“制约中国可持续发展的因素主要是人力资源能力建设、集约化水平和社会公平程度这三大因素”
。这些都对各地区实施可持续战略提供了方向性的指导意见，但定性的成份大，可操作性差。陈迎提出“共含38个指标的经济因素、社会因素和资源环境因素，以此来评价可持续发展进程”
。这一工作使得对可持续发展进程的测量具备了相当的可操作性，但是仅用38个指标来综合可持续发展，可能会存在很大的局限性，况且各指标之间尚存在极大相关性的可能。
李立辉运用多元分析理论中的因子分析方法和聚类分析方法，对选取的1999年广东省社会、经济、人口、环境、资源等方面的39个原始统计指标（截面数据）进行降维处理，得到了能反应原始指标信息86.79%的7个主要影响广东各地区可持续发展因素，并在此基础上对广东省的21个地市进行了聚类和可持续发展能力的评价李立辉《广东省可持续发展指标体系及评测方法》第114页 西南财经大学出版社　广东省自然科学基金项目(011819)。
。李子奈等人对一定间隔时段的截面数据进行多元统计分析，得到了我国各地区经济增长差距的实证结论李子奈 中国地区发展差距实证分析及地区协调发展战略选择第四届转型经济学国际会议。
。张德平、米红也应用因子分析方法和聚类分析方法对中等发达国家可持续发展的模式进行了实证分析，最终确定了10个影响中等发达国家可持续发展的主要因子，这些因子携带了原始指标85%的信息张德平、米红 中国可持续发展问题特征研究暨中等发达国家可持续发展模式的聚类分析　数量经济技术经济研究　NO7 2003 第88页。
。这些学者在确定影响可持续发展的主要因素时，均采用了现代多元统计分析方法中的因子分析法。其科学性在于通过对抽取样本的方差和协方差分析，从纷繁复杂而又互相相关的众多原始指标中计算出能表征事物主要特征的特征根和特征向量，从而达到寻找影响事物发展的主要因素的目的；其优点，一方面在于选取原始指标时可以较好地遵循Anderson原则，即一个好的指标应具备：“指标或计算出该指标的信息应当是现成可得的；指标应当是相对容易理解的；指标必须是能够测量的；指标计量的内容应当是重要的或者在指标的权限范围内是很有意义的；指标描述的事情的状态与指标的获取时间间隔应当是短暂的；指标基于的信息应当可以用来比较不同的地理区域；指标还应当能够进行国际比较”［英］伊恩·莫法特著、宋国君译《可持续发展——原则、分析和政策》第67页　经济科学出版社。　
等七条原则；另一方面又能使分析计算变得简单易行，具有实际的可操作。但也存在一些问题。一是原始基本指标选取过少，有可能丢失反应事物的一些重要信息，从而使得分析的结论在实践中的指导意义不强。二是在做因子旋转时，过分地强调经济增长的影响因素，而看低其它因素的影响。目前我国人均GDP已过1000美元，进入到总体小康社会，在国际上已属中下等国家水平，在作影响因素重要程度分析时宜对各方面进行全面地考虑。基于尚未见应用多元统计分析方法来确定影响各省、市和自治区可持续发展的主要因素的文献公开发表，在充分关注上述文献优缺点的基础上，本文试遵循Anderson所给出的原则，尽可能最大限度地利用国家统计局公布的相关指标数据，运用因子分析方法和聚类分析方法来确立影响中国各地区可持续发展的主要因素，进而求得各地区可持续发展的特征。

二、指标的选取及数据的初步处理
　　（一）指标的选取
对区域可持续发展的测度，是一项庞大复杂的系统工程。本文仅拟进行静态的分析，从某一截面数据来探求各地区可持续发展的主要影响因素和特征。这样就可以通过对一定间隔时段不同截面数据分析结果的比较来掌握可持续发展的动态。在选取基本指标时，努力遵循Anderson关于可持续发展的测量原则，参照国家统计局提出的关于可持续发展在经济、社会、人口、资源、环境和科教等六大子系统指标结构进行。作者能力能够搜集到的指标主要是2003年国家统计局网站上，公布的2001年中国各地区可持续发展的116项基本指标。有些指标明显重复、有些指标在各地区之间不具备比较性、还有少部分有缺失的指标，均被剔除。在资源方面极个别重要数据缺失2001年的，从国家资源网 上，选用了最接近年份的数据来替代；西藏自治区有两处缺失数据，用各方面与其接近的青海省数据替代。最后选取86个基本指标为分析依据，见表1。港澳和台湾地区的数据暂缺。
表1：中国各地区可持续发展静态基本指标
指标
指标定义
指标
指标定义

Q1
人均国内生产总值（元／人）
Q44
每万人拥有中学教职工数（人）
Q2
人均可支配收入（元/人）
Q45
农民家庭年末人均住房价值（元／人）
Q3
农村人均纯收入（元/人）
Q46
人均日生活用水量（升）
Q4
人均资本形成额（万元/人）
Q47
城市园林绿地面积占土地面积的比例
Q5
２００１年ＧＤＰ增长率
Q48
清扫面积占土地面积的比例
Q6
工业企业增加值率
Q49
人均生产垃圾清运量（吨／人）
Q7
总资产贡献率
Q50
每万人拥有环卫机械数（台／万人）
Q8
工业企业成本费用率
Q51
每万人拥有公共交通车辆（标台／万人）
Q9
三资工业企业全员劳动生产率；
Q52
人均公共绿地面积（平方米／人）
Q10
规模以上企业人均工业总产值
Q53
每万人拥有公共厕所（座／万人）
Q11
第一产业增加值在国内生产总值中的比重
Q54
农村居民家庭土地经营耕地面积(亩/人)
Q12
第二产业增加值在国内生产总值中的比重
Q55
单位ＧＤＰ用水量（立米／万元1999）
Q13
第三产业增加值在国内生产总值中比重
Q56
单位能源消费实现国民收入(元/吨标煤)
Q14
居民消费价格指数
Q57
人均宜牧土地（亩／人）
Q15
人均基本建设支出（万元/人）
Q58
人均宜林土地（亩／人）
Q16
城市化率；
Q59
人均宜农土地（亩／人）
Q17
乡镇人均用电总量；
Q60
森林覆盖率（１９９３）
Q18
进出口总额（万美元）
Q61
森林蓄积率（１９９３）
Q19
外商投资企业进出口商品总值（万美元）；
Q62
平均每人生活消费能源(千克标准煤90)
Q20
外商投资企业年未登记数（户）
Q63
一次能源生产总量
Q21
外商投资企业投资总额（万美元）；
Q64
水资源总量（１９９９）
Q22
国际旅游外汇收入（百万美元）
Q65
人口密度
Q23
接待国际旅游人数（万人次）
Q66
一类河占评价河长的百分比
Q24
就业人员占总人口的比重
Q67
二类河占评价河长的百分比
Q25
人均住房建筑面积（平方米／人）
Q68
三类河占评价河长的百分比
Q26
年底私营企业数（万户）
Q69
四类河占评价河长的百分比
Q27
个体户数（万户）
Q70
五类河占评价河长的百分比
Q28
人均财政收入
Q71
劣五类河占评价河长的百分比
Q29
每百人中拥有本科毕业人数
Q72
每万人拥有环保系统人员数（人／万人）
Q30
文盲人口占１５岁以上人口数比例
Q73
工业烟尘排放量（吨）
Q31
人口自然增长率（％。）
Q74
工业粉尘排放量（吨）
Q32
人均科技三项支出（元／人）
Q75
工业固体废物产生量（万吨）
Q33
人均农业综合开发支出（元／人）
Q76
工业固体废物综合利用量（万吨）
Q34
人均农林水利气象等部门事业费（元／人）
Q77
“三废”综合利用产品价值（万元）
Q35
人均文体广播事业费（元／人）
Q78
环境污染与破坏事故（次）
Q36
人均教育事业费（元／人）
Q79
人均生活污水排放量（吨／人）
Q37
人均科学事业费（元／人）
Q80
污染治理项目本年完成人均投资(元/人)
Q38
人均卫生经费（元／人）
Q81
自然保护区面积占辖区面积的百分数
Q39
人均抚恤和社会福利救济费（元／人）
Q82
每十万人拥有书刊从业人员（人）
Q40
人均社会保障补助支出（元／人）
Q83
每万人拥有医院床位数（张）
Q41
参保人数占总人口数的比例
Q84
每十万人拥有城镇社区服务设施数（个）
Q42
每百万人拥有高等学校数（所）
Q85
每百万人的三种专利授权量（项）
Q43
每万人拥有高校教师数（人）
Q86
人均研究与发展经费支出（元／人）
（二）指标的基本处理
１．单位化计算
为了使各地区之间能够相互进行比较，对选择的基本指标进行单位化计算，使大多数绝对数指标转化为相对数指标。（结果参见附录1）
２．标准化
选取的指标量纲不同，数值差距巨大，分布各异。为了使它们能相互之间进行比较，必须进行无量纲化的标准化处理。良性指标计算公式为：
Ｚij＝（Ｑij-Qj）／Sj
不良指标计算公式为：
Ｚij＝（Qj -Ｑij）／Sj
计算结果参见附录2。其中Ｚij为标准分；Ｑij为基本指标；Qj为31个地区第j个指标的均值；Sj为样本标准差。
３．计算描述性指标
本课题的各项计算均在大型统计分析软件《Statistics Package for Social Science11.0》上运行。计算出全国31个地区各项指标的平均值、极差、标准差、峰度系数和偏度系数（参见附录3）。常用的6个指标的平均值、极差、标准差、峰度和偏度如表２所示。
表２：描述性计算分析表
变量
平均值
极差
标准差
偏度
峰度
变量
平均值
极差
标准差
偏度
峰度
Q1
9377.1290
34487.00
7165.62001
2.558
7.551
Q41
.0899
.24
.05570
1.887
3.356
Q31
6.0810
13.57
3.70244
.200
-.919
Q59
3.6961
12.34
3.36067
1.551
1.622
Q36
194.9716
519.31
118.85561
2.376
5.915
Q80
14.7262
49.61
11.49726
1.395
2.067
从表2计算分析可知，反映中国各地区可持续发展的经济、社会、人口、资源、环境和科教的几个常用指标如Ｑ1人均国内生产总值、Ｑ41参加社会保险人口数的比例、Q31人口自然增长率、Q59人均宜农土地、Q80污染治理项目本年完成人均投资、Q36人均教育事业费等，都表现出了较大的离散程度和差异程度，偏度形态指标均大于０，明显右移。另外各项指标均有一定比例的领先地区，但从十分位数表3大致可以看出，Ｑ1、Ｑ41、Ｑ36均有近70%的地区在平均水平之下；Ｑ59、Ｑ80有近65%的地区小于平均值；从中可以得出中国各地区的可持续发展是呈现出较大的不平衡性，见图1和表3。要从附录3和表3来解读中国各地区可持续发展进程，显然是十分困难的。但从全部变量的形态指标偏度和峰度来看，有相当多的变量十分地接近，因此有理由相信，在选取的86个变量中，有众多的变量可能存在着极大的相关性。所以，在众多的指标中探求影响中国各个地区可持续发展的相互独立的主要因素，寻求各地区可持续发展的主要特征，就显得尤其的重要。
表３：十分位数表

Q1
Q31
Q36
Q59
Q80
Q41
十分位数
10
4707.6
1.64
101.45
0.85
4.01
0.04

20
5221
2.584
116.19
1.36
5.46
0.05

30
5326.8
3.614
132.02
1.7
7.33
0.06

40
5718.8
4.778
142.5
1.9
8.41
0.07

50
6463
5.08
164.52
2.24
9.6
0.07

60
7833
6.982
178.11
2.75
13.7
0.08

70
9795.4
8.17
195.45
4.1
18
0.09

80
12698
10.35
230.34
6.1
26.5
0.11

90
19054.2
11.63
356.93
10.4
30.4
0.2

图1

三、主要影响因素的定量分析
　　（一）分析原理与模型
前面选取的众多指标虽然能对各地区的发展有较全面、完整的反映，但要从这众多的指标和描述性计算分析表中解读出各地区可持续发展的综合状况却是十分复杂的工作。况且各变量之间（稍后将证明）还存在极大的相关性，相互之间可以线性表出，从而出现信息的重叠。使得可能出现重复地解释、交叉地解释甚或是有些方面难以得到解释。而因子分析方法就是用较少的综合指标分析存在于各基本指标中的各类信息，它们可以根据分析目的的要求保留原基本指标尽可能多的信息，而各综合指标之间又是相互独立的。这些代表各类信息的综合指标称为因子。因子分析具备以下几个特点：第一，因子变量的数量远少于原有基本指标的数量，对因子变量的分析能够减少分析中的计算工作量；第二，因子变量并不是原有变量的简单取舍，而是对原始变量的重新组构，它们能够反应原有从多指标的绝大部分信息，不会产生重要信息的丢失问题；第三，因子变量之间是相互独立的，不存在相关关系，对因子变量的分析能够为研究工作提供较大的便利；第四，因子变量具有命名解释性，能够反应被其综合的原有变量的绝大部分信息。
因子分析能够做到对原有基本指标信息的综合，是因为数据信息，主要反映在数据方差和协方差上，方差越大，数据中所包含的信息就越多，若一个事物一成不变，则无需对其进行研究。而因子分析方法的实质是通过一组变量的几个线性组合来解释这组变量的方差－协方差结构。其数学模型为：
设Z1, Z２,……Zp为均值为０，标准差为1的p个标准化基本变量，F1, F2,……Fm为m个因子变量，m≤p。于是有：
Z1＝a11F1+ a12F2+ ……a1mFp + a1ε1
Z２＝a21F1+ a22F2+ ……a2mFp+ a2ε2
…………………
Zp＝ap1F1+ ap2F2+ ……apmFp+ apεp
或矩阵形式：
Z＝ＡＦ＋aε
在上述模型中，Ｆ可以理解为高维空间中的基向量或互相垂直的m个坐标轴；Ａ为因子载荷矩阵，aij称为因子载荷，ait是第个i原有变量在第j个因子变量上的负荷或投影。或者说，第i个变量与第j个因子的相关系数。载荷越大，说明两者之间的关系越密切；载荷越小则说明两者之间的关系越疏远。ε为特殊因子，表示原有变量不能被公共因子所解释的部分。
本文选用主成份法进行分析，所以分析模型可以简化为：
Z＝ＡＦ
在这里，i=1,2,…86；j＝１,2,…m。m为达到因子变量至少要反应原基本指标90%以上的信息要求的最少因子数。
可以证明［美］Richard A·Johnson & Dean W·Wichern著、陆旋译：《实用多元统计分析》，清华大学出版社 2001年4月版第352页。　

主要参考文献：
１．［英］伊恩·莫法特著：《可持续发展——原则、分析和政策》，　经济科学出版社 2002年1月版。
２．［美］Richard A·Johnson & Dean W·Wichern著： 《实用多元统计分析》，清华大学出版社 2001年4月版。
３．李立辉著：《广东省可持续发展指标体系及评测方法》，西南财经大学出版社 2002年5月版。
４．阮桂海等著：《统计分析应用教程》，清华大学出版社 2003年7月版。
５．罗伯特Ｓ·平狄克等著：《计量经济模型与经济预测》，机械工业出版社 1999年11月版。
６．赵彦云主编：《宏观经济统计分析》，中国人民大学出版社 1999年9月版。
７．周天勇主编：《发展经济学》，中共中央党校出版社 1997年9月版。
８．张德平、米红：《中国可持续发展问题特征研究暨中等发达国家可持续发展模式的聚类分析》，载《数量经济技术经济研究》　NO·7， 2003
９．李朝霞：《影响中国上市公司融资结构的主要因素分析》，载《数量经济技术经济研究》 NO·10，2003

英文标题：The quantitative analysis on factor and characteristics of sustained development from every district of China

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：有Ｃov(Z)=ρ的标准化变量ＺT＝［Ｚ１，Ｚ２，…Ｚ86］的第j主成分为：
Fj＝eTjZ=eTj (V1/2)-1(X-μ)，而且
ΣＶar(Fj)= Σ(Ｚj)=86　　ρFj，Ｚj＝eij(λ)1/2
其中，eTj为载荷矩阵Ａ的特征向量的转置矩阵，λ为载荷矩阵Ａ的特征值。
（二）因子分析过程及结论
１．用残差即实际的相关系数与估计的相关系数的差来评估相关矩阵和因素模型。计算再生相关矩阵和残差，通过矩阵中残差绝对值大于０.05的因素个数及百分比来评估因素模型的可行性。计算结果显示残差绝对值大于0.05的个数是86个，占所有个案的2%，这说明所用的因子分析模型，对于估算变量之间的相关系数矩阵是合适的。
　　２．计算特征向量和特征值，并通过对其进行分析，旋转来确定因子个数。因子提取和旋转结果如表4所示，以公共因子数量为横坐标，特征值大小为纵坐标，反映特征值与因子个数关系的公共因子碎石图如图２所示。从表4和图２都可以确定10个主要因子就能反映出原有变量协方差中83%的信息，故可以确定的影响中国各地区可持续发展的主要因素有10个。
３．由特征特向量和特征值计算出因子载荷矩阵Ａ（参阅附录4），并得到因子分析模型Ｑ＝ＡＦ。
４．观察Ａ发现，虽然前几个因子解释了原系统协方差的很大的部分，但在Ａ中，aij的绝对值在某一列的许多行上都有较大的取值，这说明虽然一个因子变量可能能够解释许多变量的信息，但它却只能解释某个变量的一少部分信息，不是任何一个变量的典型代表，从而使得因子变量的实际含义模糊不清。为改变这种状态，对因子载荷矩阵进行旋转，让尽可能少的变量在某个因子上具有很高的载荷，而在其它因子上的载荷又很小。本文采用极大方差旋转法对因子作旋转,效果还好。最终结果如表5所示。为阅读方便，作者只留下了表中绝对值大于0.5的载荷数。
５．表5中各因子的实际意义变得较为清楚。试解读如下：
因子F1是携带原指标数据信息量最大的一个因素，它综合了30多个基本指标的信息。有30个基本指标的特征值的绝对值在0.5以上。其中Q29、Q35、Q36、Q37、Q42、Q43、Q82、Q85、Q86等分别说明人口素质、教育发达程度、科学技术水平和政府对科学技术的投入以及文化体育事业的投入；Q48、Q47、Q38、Q83、Q79、Q49、Q50等主要反映医疗卫生事业状况、环境保护能力和环境舒适程度；Q31、Q65是说明人口增长和密集程度；Q39、Q41反应社会保障状况；Q28、Q1、Q2、Q3、Q4、Q10、Q11、Q13、Q16、Q45等分别说明经济富足程度、经济结构、农民生活状况和城市化率；所以综合地看，因子F1 反应了当代人在经济、社会、环境、科学技术和教育、文化体育卫生事业等方面的生存发展能力。可以命名为“当代人经济、社会、环境、科技教育等生存发展状况常规基本因子”。可以理解为通常意义下我们所讨论的经济、社会、人口、环境和科技教育等因素。是对中国各地区可持续发展进程影响最大的因素，影响率为27.78%。
因子F2也携带了基本指标数据很大的信息量，是一个非常重要的影响因素。特征值的绝对值在0.5以上的主要有Q57、Q61、Q58、Q30、Q46、Q33、Q81、Q15、Q35、Q34、Q51 、Q5等。这些指标主要反映了中国各地区的草地、森林、土地、水、人力等资源和农业的开发能力的状况，可以命名为“资源因子”。它也是对中国各地区可持续发展进程影响很大的因素，F2的影响率为12.4%。
图２
因子F3，特征值的绝对值在0.5以上的主要有Q23、Q19、Q18、Q20、Q21、Q22、Q26等。它们主要说明中国各地区对外开放的进展和市场经济制度建设的进程。所以因子F3可以命名为“开放与改革因子”。这是一个对我国各地区发展具有特殊意义的影响因素。它从一个侧面说明了社会主义市场经济制度才是一种可持续发展的制度。这一因素对中国各地区可持续发展的影响程度达到了9.93%，是重要的影响因素。　　　
表４：总方差被因子解释表（Total Variance Explained）
因子
特征值
影响率（％）
累积影响率（%）
特征值
影响率（%）
累积影响率（%）
特征值
影响率（%）
累积影响率（%）
1
28.7
33.3
33.3
28.7
33.3
33.3
25.6
29.8
29.78
2
15
17.4
50.8
15
17.4
50.8
10.6
12.4
42.16
3
9.65
11.2
62
9.65
11.2
62
8.54
9.93
52.09
4
5.14
5.98
68
5.14
5.98
68
6.03
7.01
59.09
5
3.84
4.46
72.4
3.84
4.46
72.4
4.75
5.52
64.61
6
3.34
3.88
76.3
3.34
3.88
76.3
3.74
4.35
68.96
7
3.24
3.76
80.1
3.24
3.76
80.1
3.2
3.72
72.68
8
2.41
2.8
82.9
2.41
2.8
82.9
3.16
3.68
76.36
9
2.03
2.36
85.3
2.03
2.36
85.3
2.95
3.43
79.78
10
1.85
2.15
87.4
1.85
2.15
87.4
2.8
3.25
83.04
11
1.57
1.83
89.2
1.57
1.83
89.2
2.66
3.09
86.13
12
1.24
1.44
90.7
1.24
1.44
90.7
2.31
2.69
88.81
13
1.19
1.38
92.1
1.19
1.38
92.1
2.27
2.64
91.45
14
1.02
1.19
93.2
1.02
1.19
93.2
1.54
1.79
93.24
15
0.92
1.07
94.3

16
0.73
0.85
95.2

因子F4，特征值的绝对值在0.5以上的主要有Q76、Q73、Q75、Q74、Q77、Q27等。这些指标集中地反映了中国各地区工业和部分商业的污染程度以及治理能力，可以命名为“工商业污染治理因子”。它对总方差的解释为7.01%。这一因素特别强调了工商业污染治理的重要程度，对于发展道路的确立富有启发意义。
因子F5，特征值的绝对值在0.5以上的主要有Q72、Q59、Q44、Q54等变量。这些指标主要反映中国各地区可耕地的状况，可以命名为“耕地状况因子”。它反应了原基本指标数据5.52%的信息量，也即这一因素对可持续发展的影响率为5.52%。
　　因子Ｆ6，特征值的绝对值在0.5以上的主要有Q69、Q84等。它们主要说明各地区社区管理和服务能力。可以命名为“社会管理和服务因子”，它反映了中国各地区可持续发展系统信息的4.35%。
因子F7，特征值的绝对值在0.5以上的主要有Q6、Q7、Q8等。显然，这些指标反映了中国各地区工业企业的生产力效率水平，命名为“工业企业生产力效率水平因子”。它解释的系统信息为3.72%。
因子F8，特征值的绝对值在0.5以上的主要有Q66、Q60等。显然它们是说明一类河水率和森林覆盖率的指标。命名为“河水水质和森林覆盖率因子”。它解释的系统信息为3.62%。
因子F9，特征值的绝对值在0.5以上的主要有Q71、Q80两项指标，一个是说明劣五类河所占的比例；另一个是治理污染投入的力度。命名为“水污染防治因子”。这一因素对各地区可持续发展的影响程度为3.43%
因子F10，特征值的绝对值在0.5以上的是Q53，原义是万人拥有的公厕所数。命名为“公共卫生设施因子”。这一因素携带了原基本指标3.25%的信息。
上述命名只是对各因子的一种习惯性文字概括，肯定会存在对因子实质阐释不够的问题，但这并不影响分析方法的科学性。因为如前所述，这些因子是一种客观存在。
６．对10个因子进行独立性检验，各因子之间的相关系数几乎为0。（参见附录５）说明各因子相互之间具有很好的独立性，都能从不同的角度反应中国各地区可持续发展的进程。而它们的某个线性组合又可以表出中国各地区可持续发展进程83%以上的信息。因此，可以认定影响中国各地区可持续发展的主要因素是：“当代人经济、社会、环境、科技教育等生存发展状况常规基本因子”、“资源因子”、“开放与改革因子”、“工商业污染治理因子”、“耕地状况因子”、“社会管理和服务因子”、“工业企业生产力效率水平因子”、“河水水质和森林覆盖率因子”、“水污染防治因子”、“公共卫生设施因子”等10大因素。
７．应用回归法计算因子得分。这可以得到各个地区在每个因子上的具体数值。从而使得对各地区可持续发展的分析不再针对原有众多复杂的基本指标，而是简化为对它们各因子得分变量的研究，从而达到降维和简化计算分析的目的。计算因子得分的基本思想是把因子变量表示为原有变量的线性组合。计算结果如表6所示。
表５：经极大方差法旋转后的因子载荷矩阵

f1
f2
f3
f4
f5
f6
f7
f8
f9
f10

f1
f2
f3
f4
f5
f6
f7
f8
f9
f10
q29
0.97

q12

q37
0.95

q9

q50
0.95

q23

0.96

q28
0.94

q19

0.95

q43
0.94

q18

0.94

q43
0.93

q20

0.91

q86
0.92

q21

0.90

q42
0.91

q22
0.5

0.81

q85
0.91

q26

0.62

q1
0.9

q17

0.55

q36
0.9

q76

-0.8

q48
0.89

q73

0.83

q39
0.88

q75

0.82

q47
0.88

q74

0.79

q38
0.88

q77

-0.6

q41
0.87

q27

-0.6

q45
0.85

q55

q16
0.84

q24

-0.8

q83
0.82

q72

0.67

q10
0.81

q59

0.63

q13
0.8

q44

0.62

q3
0.79

q54

0.56

0.55
q79
-0.8

q63

q2
0.78

q62