图2EHDI形成过程示意图 三、基于EHDI对中国区域间人类发展差距的分析 按照HDIh的方法上的要求和图2所示，在计算中国各省级单位的EHDI时，需通过设定阈值上的最大值和最小值，以实现原始数据的标准化。我们在阈
图2EHDI形成过程示意图
三、基于EHDI对中国区域间人类发展差距的分析
按照HDIh的方法上的要求和图2所示，在计算中国各省级单位的EHDI时，需通过设定阈值上的最大值和最小值，以实现原始数据的标准化。我们在阈值上对于HDI体系中的既有指标沿用UNDP的设定，而在ECI的三项客观维度中，“工业固体废物综合利用率”和“工业废水达标率”比在0%到100%之内，存在自然的最大值和最小值。因此，需要依靠外在标准核定上下阈值的只有“单位GDP能耗”。上下阈值的设定应该以实际数据集合为基础，同时考虑在未来可预见的时期内预留的空间。为了可以进行前后数据的比较，阈值一旦设定后就应该保持稳定。
首先是国际上的比较（见图3）。由图3可知：从时间上看，世界整体、不同收入组的国家和中国的单位GDP能耗都在逐年下降，并呈现出收敛的趋势；而从国家间比较来看，高收入国家、中等收入国家和低收入国家的单位GDP能耗随着收入的下降而提高。从图3同样可以发现，中国的单位GDP能耗在20世纪90年代初远高于低收入国家的平均水平，此后则处于低收入国家和中等收入国家之间。
数据来源：《国际统计年鉴2009》，北京，中国统计出版社，2009。由于《国际统计年鉴》（历年）中提供的单位GDP能耗的单位是“吨标准油/万美元”，而《中国统计年鉴》（历年） 中提供的单位GDP能耗的单位是“吨标准煤/万元”，为了口径的统一，我们按照历年的“人民币和美元的汇率”（年平均值）和“油煤能耗比”将所有的国内省级单位数据都折合为“吨标准油/万美元”。下同。
图3世界整体的单位GDP能耗/吨标准油/万美元
其次，中国是个大国，地区间发展极不平衡。因此，上下阈值的选择不能只考虑国际间的比较，必须兼顾地区间差距的事实（见图4）基于数据的可获得性和连续性，本文对上海、北京、天津、广东、浙江、江苏、辽宁、山东、吉林、河北、黑龙江、福建、内蒙、山西、河南、湖北、湖南、广西、陕西、新疆、宁夏、四川、江西、安徽、青海、云南、甘肃、贵州28个省区进行分析。 。从图4可以看出，在1990到2008年间，中国的各省市的单位GDP能耗水平差异不论在时间上还是在空间上都非常大，有部分地区近年来已经接近于高收入国家均值，而另一部分地区仍然远落后于低收入国家的均值。在世界主要工业化国家中，单位GDP能耗最低的是英国和意大利，都为1.05吨标准油/万美元（2005年），因此，可以将单位GDP能耗系数的下阈值设定为1吨标准油/万美元。同时，从中国自身的实际情况出发，我们将上阈值设定为80吨标准油/万美元。本文关于EHDI的阈值设定如表1所示。按照表1和图2计算，中国各省间HDIh、ECI和EHDI的变化轨迹如图5、图6和图7。从图5～7可知，HDIh的时间趋势是平稳的，没有大的排名变化；大体上说，HDIh指数水平较高的地区在ECI上表现趋势基本一致，但是波动性较大；受此影响，EHDI的表现也与HDIh大方向基本一致，但从具体省市看波动较大。具体的情况见表2。图4中国各省市的单位GDP能耗/吨标准油/万美元
图5各省级单位不同年份的HDIh
图6各省级单位不同年份的ECI
图7各省级单位不同年份的EHDI
表2中国各省级单位人类发展水平
从生态维度引致的排名差的变化上看，当引入生态文明考量后，在2008年（R4-R2），人类发展水平下降位次最多的是辽宁（11位）和内蒙古（8位），上升位次最多的是安徽（14位）和湖南（8位）；在1990年（R3-R1），位次下降最多的山西（18位）和辽宁（13位），上升最多的是贵州（24位）和安徽（13位）。
从时间引致的排名差的变化上看，在1990年到2008年间，HDIh的排名差，即“R3-R4”波动较小，下降位次最多的是新疆（5位）、黑龙江（4位）和山西（4位），上升位次最多的是河南（4位）和山东（3位）。而EHDI的排名差（说明地区间生态文明建设上的不同发展速度），即“R1-R2”却波动较大，下降位次最多的是贵州（22位）和广西（7位），上升位次最多的是福建（10位）、广东（9位）和山西（9位）。
由表2可知，不论是否考虑生态维度，排名下降的基本上都是东北和西部地区的省区，即经济相对比较落后的地区。造成这种变化的原因是：经济欠发达地区往往在绿色经济、环境保护上与发达地区相比也有差距，且经济不发达的西部地区自然生态系统原本就比较脆弱在中国，贫困人口的分布与生态脆弱地区有着很大的相关性。国家环境保护部2005 年统计显示，全国95%的绝对贫困人口生活在生态环境极度脆弱的老少边穷地区。 。因此，在中国，生态文明程度往往和经济发展程度呈现正相关关系。以2008年为例，该年各地区的ECI和GDP的Spearman和Pearson秩相关系数分别为0.635和0.643。
对事物进行分类，是人们认识事物的出发点，也是人们认识周围世界的一个重要方法。接下来我们对各省份分别按照HDIh和EHDI进行分类，进一步认识生态文明建设对中国人类发展的影响。
UNDP将HDI值分为四类：0.76～1之间为极高人类发展水平，0.51～0.75之间为高人类发展水平， 0.26～0.50之间为中等人类发展水平，0.25及以下为低人类发展水平。中国2010年的HDI值为0.663，属于中等人类发展水平国家。虽然UNDP的分类在实践中已经被基本认可，但这种分类仍是主观的。
与主观性分类不同，聚类分析能客观地反映样本间的本质差别与联系，尤其是内在结构关系，类内的同质性和类间的异质性也方便了结果的解释。因此基于对HDIh和EHDI的计算结果，可以采用聚类方法客观分析和评价人类发展的地区差异。
在聚类分析中，R2和半偏R2（SR2）是常用的确定类个数的统计指标。R2统计量用于衡量不同类别之间的异质程度，R2越大，代表各类之间的差异性就越大，而各类内部的同质性也就越高。聚类开始时，各个样本各自为一类，这时R2 =1，当所有样本最后合成一类时，R2 = 0。半偏R2统计量是上一步R2值与本步R2值之差，半偏R2值越大，说明上一次聚类的效果越好。本研究也将这两种统计量作为确定组别个数的依据。计算2008年HDIh和EHDI的分类数关键统计量，结果见表3。(责任编辑：南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网）
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