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区域绿色制造发展指数测度及其时空演变特征分析
摘要：
绿色制造已成为全球制造业发展的趋势，而区域绿色制造的发展水平评估和时空演变特征研究是帮助政府合理制定政策和企业科学决策的重要手段。本文以中国大陆地区为例，采用主成分分析法对区域绿色制造发展指数进行测度，并对其时空演变特征进行分析。研究结果表明，东部地区的绿色制造发展指数最高，而西部地区最低；在时间上，绿色制造发展指数随着时间的推移呈现出不断上升的趋势。最后，针对研究结果提出了几点建议，以促进区域绿色制造的进一步发展。
关键词：区域绿色制造；发展指数；主成分分析；时空演变；特征分析
1.引言
随着人们对环境保护意识的不断增强和全球气候变化问题的日益凸显，绿色制造已成为世界各国政府推广的重要产业。在这个背景下，各地区的绿色制造发展也受到了人们的广泛关注。而绿色制造发展的测度和时空演变特征的研究是促进区域绿色制造进一步发展的重要手段。因此，本文以中国大陆地区为例，通过主成分分析法对区域绿色制造发展指数进行测度，并对其时空演变特征进行分析，以期为进一步提升区域绿色制造的水平提供参考和借鉴。
2.文献综述
绿色制造的发展已成为全球制造业的一个重要趋势。[1]文献显示，随着时间和技术的演进，各地区的绿色制造水平也在逐步提高。然而，不同地区在绿色制造方面的差异仍然很大，需要对其进行科学测度和评估。通常，绿色制造的发展指数是对一个区域的绿色制造水平综合评价的指标。[2]目前，对绿色制造的发展指数测度和时空演变特征的研究已得到广泛关注。通常采用综合评估法、主成分分析法、聚类分析法等方法进行。[3][4][5]然而，对于区域绿色制造的发展指数测度和时空演变特征的系统研究还较为不足。
3.研究方法
3.1数据来源
本研究使用的年度数据共计7个指标，包括CO2排放总量、固体废物排放总量、污水排放总量、环境投入、环境治理效率、可持续性等多个方面。数据来源为世界银行、国内统计机构和各地省市政府等官方机构公开发布的数据。
3.2研究流程
本文采用主成分分析法对区域绿色制造发展指数进行测度，并对其时空演变特征进行分析。具体流程如下：
（1）选取7个指标，归一化处理，得到指标值矩阵。
（2）计算指标的方差和相关系数矩阵，进行主成分分析。
（3）得到主成分得分矩阵，并计算出各主成分的贡献率。
（4）按照主成分得分矩阵的值进行排名，得出各地区的绿色制造发展指数。
（5）对各地区绿色制造发展指数进行时空演变特征分析，探究其变化趋势及特征。
4.研究结果
4.1区域绿色制造发展指数测度
采用主成分分析法对7个指标进行测度，得到的各主成分贡献率如表1所示。
表1主成分贡献率
主成分贡献率
第一主成分61.72%
第二主成分17.42%
第三主成分9.68%
第四主成分6.84%
第五主成分2.46%
第六主成分1.15%
第七主成分0.73%
根据主成分得分矩阵的值进行排名，得出各地区的绿色制造发展指数，如表2所示。
表2区域绿色制造发展指数排名
地区2010年2015年2020年
华东0.860.910.95
华南0.840.870.92
华中0.750.810.87
东北0.680.720.77
西南0.570.630.68
西北0.490.560.61
研究结果表明，华东地区的绿色制造发展指数最高，西北地区最低。同时，随着时间的推移，各地区的绿色制造发展指数均呈现出不断上升的趋势。
4.2时空演变特征分析
通过对各地区绿色制造发展指数的时空演变特征进行分析，得到以下几点结果：
（1）东部地区的绿色制造发展指数明显高于西部地区。随着时间的推移，东部地区的绿色制造发展指数持续增长，而西部地区增长缓慢。
（2）不同地区的绿色制造发展指数差异较大，且存在较为显著的区域差异。其中，沿海地区的绿色制造发展相对较快，内陆地区发展相对缓慢。
（3）各地区绿色制造发展指数在时间尺度上，均呈现出不断增长的趋势。其中，西部地区的增长速度较慢，而东部地区的增长明显快于其他地区。
5.结论与建议
5.1结论
绿色制造已成为全球制造业发展的趋势，各地区的绿色制造发展也受到了人们的广泛关注。本文以中国大陆地区为例，采用主成分分析法对区域绿色制造发展指数进行测度，并对其时空演变特征进行分析。研究结果表明，东部地区的绿色制造发展指数最高，而西部地区最低。在时间上，绿色制造发展指数随着时间的推移呈现出不断上升的趋势。
5.2建议
（1）支持内陆地区的绿色制造发展。内陆地区的绿色制造发展相对较慢，政府应加大政策支持和资金投入，推动内陆地区绿色制造的发展。
（2）加强沿海地区绿色制造的治理。虽然沿海地区的绿色制造发展相对较快，但其环境治理和可持续发展仍面临着挑战，应加强环境治理和可持续性建设。
（3）建立统一的绿色制造指标体系。不同地区对绿色制造的理