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成都城市交通可持續發展主成分分析

1主成分分析法

主成分分析法是一種通過降維技術把多個指標化為少數幾個主成分的統計分析方法。這些主成分能夠反映原始指標的絕大部分信息，他們通常表示為原始指標的某種線性組合，可以用下面的模型對主成分分析進行數學上的解釋。

2數據來源與標準化處理

本文各項指標數據主要來源于《成都市交通統計年鑒》、《成都統計年鑒》、成都市統計調查隊的資料以及成都市政府網站、交委網站等成都其他網站。指標一致無量綱化函數隨指標取值的類型是極大型指標、極小型指標、居中型指標，還是區間型指標等的不同而異，其主要目的是以統一的價值形式解決指標值的不可公度問題(量綱、數量級、最佳值不同)。本文對極大型、極小型和居中型評價指標采取文獻［9］中的方法處理。

3指標降維處理

3.1主成分提取本文利用SPSS19.0對處理后的數據進行主成分分析，依據主成分特征值大于1的原則提取前3個主成分進行分析。如表1所示，特征值大于1的前3個主成分的累計貢獻率已達到94.962%，可見提取前3個主成分能夠反映原始指標的大部分信息。

3.2主成分命名解釋通過上一部分的內容我們僅僅能找到主成分個數，而對被提取出來的主成分給出符合實際背景和意義的解釋也至關重要。主成分因子載荷矩陣顯示各指標與主成分之間的關系。各主成分因子的載荷越大，對主成分的解釋越明確。經過旋轉后的主成分因子載荷矩陣可以大大提高主成分的可解釋性。表2是用方差極大正交旋轉方法經過5次迭代旋轉，得到的旋轉后的主成分因子載荷矩陣。

4評價分析

不同年份的主成分F1、F2、F3的得分在利用SPSS軟件進行主成分分析時可以自動輸出，而城市交通可持續發展總得分F可以利用下式計算:F=(70.84×F1+15.789×F2+8.333×F3)÷94.962。具體的得分情況見表3。為了便于分析成都城市交通可持續發展總得分F、第1主成分得分F1、第2主成分得分F2、第3主成分得分F3的變化趨勢，以便對成都城市交通可持續發展做出合理評價，分別將以上得分繪制成如圖1所示的曲線圖。曲線F和曲線F1的走勢表明:2005到2010年成都城市交通可持續發展總得分由2005年的－0.9046逐年上升到0.96396，這顯示成都城市交通可持續發展狀態總體上是好的，基本上呈現出不斷提高的趨勢，發展方向是正向的。特別是成都城市交通可持續發展水平由－1.45679上升到1.19101，可持續發展水平得到了大幅度的提高。出現上述趨勢的原因在于近年來成都市對主城區的道路基礎設施建設加大了投入，注重交通人才引進和法律法規的制定，采取措施控制交通對環境的影響。根據曲線F2和曲線F3的走勢，我們可以把成都城市交通可持續發展協調力和潛力分成2個階段:第1階段從2005年到2007年，此階段成都城市交通可持續發展協調力和潛力都呈現出下降的趨勢，說明此階段對交通的投入僅停留在對數量級的考慮而忽略了交通發展質量問題。第2階段從2008到2010年，此階段成都城市交通可持續發展的協調力和潛力得分呈現上升的趨勢，在注重協調力和潛力之后成都城市交通可持續發展總得分得到了更大程度的提高，這表明對數量級的追求達到一定程度后轉而考慮交通內部結構的質量問題，以提高城市交通可持續發展狀態。

結論

本文結合評價指標選取原則和成都城市交通特點，選取23項指標構成成都城市交通可持續發展的評價指標體系，利用主成分分析法對成都城市交通可持續發展的評價指標進行降維處理，降維后的3個主成分包含了原有數據的94.962%信息。并通過主成分的得分曲錢，清晰地判斷出城市交通可持續發展的優勢與不足，為城市交通可持續發展提供合理的依據。

作者：朱林波單位：西南交通大學交通運輸與物流學院