基于信息显著性差异的绿色产业评价指标筛选模型及实证

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1、第２３卷第６期运筹与管理Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．６２０１４年１２月ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＳＣＩＥＮＣＥＤｅｃ．２０１４基于信息显著性差异的绿色产业评价指标筛选模型及实证１，２１陈洪海，迟国泰（１．大连理工大学工商管理学院，辽宁大连１１６０２４；２．黑龙江科技大学理学院，黑龙江哈尔滨１５００２２）摘要：依据广义的绿色产业内涵，通过信息显著性差异与信息冗余分析定量筛选指标，建立了包括绿色生产指标层、绿色生态环境指标层、绿色消费方式指标层的大连市绿色产业评价指标体系。本文的创新与特色一是通过负

2、载系数大小差异进行信息显著性分析，删除负载系数小、对综合评价结果影响弱的指标。克服了现有研究先进行相关分析剔除冗余指标，再利用负载系数大小差异筛选出反映信息显著性大的指标的弊端。事实上，指标间较高的相关性是计算负载系数的必要前提。因此，利用负载系数筛选指标前是不可进行指标的相关分析降低指标间的相关性的。二是通过结合专家知识经验辨析指标的实际含义，仅对反映信息可能重复的指标使用相关分析，剔除同指标层内相关系数较大的两个指标中反映指标层信息能力相对较弱的指标。克服了仅仅通过相关系数不能准确衡量指标间信息重复程度的弊端。研究结果

3、表明，最终建立的指标体系通过２５．６８％的指标反映了９７．０９％的原始信息。通过与同类的指标体系进行对比，对大连市绿色产业评价指标体系的合理性做了进一步的分析。关键词：指标筛选；绿色产业评价指标体系；主成分分析；绿色产业中图分类号：Ｎ９４５．１６／Ｆ０６２．９文章标识码：Ａ文章编号：１００７-３２２１（２０１４）０６-０１９３-１２EvaluationIndicatorsScreeningModelandEmpiricalofGreenIndustryBasedontheInformationSignificanceDif

4、ference１，２１ＣＨＥＮＨｏｎｇ-ｈａｉ，ＣＨＩＧｕｏ-ｔａｉ（１．SchoolofBusinessManagement，DalianUniversityofTechnology，Dalian１１６０２４，China；２．CollegeofScience，HeilongjiangUniversityofScienceandTechnology，Harbin１５００２２，China）Abstract：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｇｒｅｅｎｉｎｄｕｓｔｒｙｃｏｎｎｏｔａｔｉｏｎ，ｉｔｕｓｅｓｉｎｆｏ

5、ｒｍａｔｉｏｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅａ-ｎａｌｙｓｉｓａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｄｕｎｄａｎｃｙａｎａｌｙｓｉｓｔｏｓｃｒｅｅｎｔｈｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓｔｈｅｇｒｅｅｎｉｎ-ｄｕｓｔｒｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｓｙｓｔｅｍｏｆＤａｌｉａｎ，ｗｈｉｃｈｉｎｃｌｕｄｅｔｈｒｅｅｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ，ｔｈｅｇｒｅｅｎｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｇｒｅｅｎｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｇｒｅｅｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｔｈｅ

6、ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｉｓｔｈａｔ：Ｆｉｒｓｔ，ｉｔｕｓｅｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｔｈｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｓｍａｌｌｅｒｌｏａｄｆａｃｔｏｒａｎｄｗｅａｋｅｆｆｅｃｔｏｎｇｒｅｅｎｉｎｄｕｓｔｒｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ，ｔｈｅｎｕｓｅｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｄｕｎｄａｎｃｙａｎａｌｙｓｉｓｔｏｄｅｌｅｔｅｔｈｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｕｐｌｉｃａｔｉｏｎｂｙｍｅａｎｓｏｆｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｃｏｒｒｅｌａｔｉ

7、ｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｉｚｅｆｏｒｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ．Ｉｔｏｖｅｒｃｏｍｅｓｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｃｕｒｒｅｎｔｓｔｕｄｙｕｓｉｎｇｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｉｎｄｅｘｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｕｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｄｕｓｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｌｏａｄｆａｃｔｏｒｓｉｚｅｔｏｓｃｒｅｅｎｔｈｅｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ．Ａｃｔｕａｌｌｙ，ｔｈｅｈｉｇｈｅｒｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｍｏｎｇｉｎｄｅｘｅｓｉｓａｎｅｃｅｓｓａｒｙｐｒｅｒｅｑ

8、ｕｉｓｉｔｅｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｌｏａｄｆａｃｔｏｒ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｉｔｃａｎｎｏｔａｎａｌｙｓｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｏｆｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｂｅｆｏｒｅｕｓｉｎｇｔｈｅｌｏａｄｆａｃｔｏｒｔｏｓｃｒｅｅｎ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｉｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔ