张丹丹

随着工业的发展，大量的能源被消耗，排放出的二氧化碳气体引起了温室效应，甚至有可能导致冰川融化，无数的生物无家可归，最后危害到我们人类自身。低碳经济这种以低耗能、低排放、低污染为基础的经济发展模式由此产生。然而，山西省作为一个煤炭大省，发展低碳经济显得迫在眉睫。可是山西省地域辽阔，资源应有尽有，不同地区经济发展、能源分布、消费的能源差异较大，因此引起碳排放量的不同。不同地区的经济发展和能源消费直接影响山西省的低碳经济发展水平的高低。但是不是全部地区都能清楚地意识到自己的优点和缺点，由此限制了山西省低碳经济的发展。所以，怎样分析山西省低碳经济发展水平的地区差异性是低碳经济发展中的一个重要课题。

1.样本数据的说明与来源

（1）根据所确立的低碳城市评价指标获取2013年的样本数据。

（2）样本数据主要来自《中国城市统计年鉴》、《山西省统计年鉴》以及山西省的地方年鉴和山西省统计部门网站。

2.因子分析

在对数据进行因子分析前应该检验所选取的变量是否适合做因子分析。如果不尽兴此检验就盲目地检验，很可能因为用错方法，而得出错误的结论，甚至无法得出任何结论。KMO和Bartlett检验结果如表1所示（因篇幅问题省略）。

由上表可看出KMO度量值为0.605，大于0.6，适合做因子分析。Bartlett的球形度检验的p值为0.001，小于0.01。在1%的显著水平下，应该拒绝原假设，认为原矩阵不是单位矩阵，变量之间存在相关性，适合做因子分析。……