2.2　民族地区绿色包容性发展指标测算

本节采用第1章构建的绿色包容性评价指标体系分别测算民族地区2000年和2017年绿色包容性发展指数，进行比较静态分析。

首先分析2017年数据，进行KMO和Bartlett检验。KMO越接近1说明越适合做因子分析，Bartlett球形检验结果p值为0，小于显著性水平，因此变量之间存在相关关系，适合做因子分析。

本书以主成分分析法对经济增长、机会均等、成果共享、绿色发展四个一级指标分别提取公共因子，提取原则是特征值大于1（见表2-1）。2017年变量共同度结果显示（见表2-2），大部分变量共同度非常高，说明所提取因子能够代表变量中的大部分信息。采用正交旋转法对因子载荷矩阵进行因子旋转。

表2-1　2017年提取公共因子的特征值和累计贡献率

表2-2　2017年因子得分矩阵和共同度

按照各省区因子得分乘以因子权重计算总的因子得分，权重为各因子方差贡献率除以累计方差贡献率的商，从而得到各省区经济增长、机会均等、成果共享、绿色发展的因子综合得分，将四者相乘获得当年的绿色包容性发展指数。使用同样的方法计算2000年因子得分。

和2000年相比，绿色包容性程度增进的依次为内蒙古、贵州、宁夏，其余省区有不同程度的退步。贵州各维度全面发展，尤其是经济增长和机会均等方面表现突出，宁夏在成果共享方面成效显著，内蒙古得益于经济增长。广西的成果共享，云南、新疆的经济增长和成果共享，西藏、青海的经济增长和机会均等发展滞后。

2017年绿色包容性发展得分最高的是内蒙古，最低的是西藏。从各维度看，内蒙古经济增长得分最高，新疆机会均等得分最高，宁夏成果共享得分最高，西藏绿色发展得分最高（见表2-3、图2-9）。

表2-3　2000年和2017年因子得分

图2-9　2000年、2017年民族八省区绿色包容性发展得分

资料来源：笔者绘制，原始数据来源于历年《中国统计年鉴》。

(1)　夜间灯光数据全称DMSP/OLS夜间灯光遥感数据，源自美国国家地球物理数据中心，将数据消除了云及火光等偶然噪声影响后对全年可见光和NVIR通道灰度值进行直接平均化处理得到。本书通过ArcGIS软件中的“按掩膜提取”技术进行了处理，但按地图出版要求未列入书稿。

(2)　《2017年民族地区农村贫困监测情况报告》。

(3)　西藏缺乏能耗数据，未进行分析。