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摘 要：本文利用2008年到2017年10年间北京市的气象数据和经济发展数据，分析了北京市各行业对气象变化的反应程度，本文通过计量方法对因变量和自变量的关系进行回归，建立两者的因果关系模型，找到各行业对气象变化的敏感程度以及行业的敏感性原因。本文自变量选择了一，二，三产业的九个行业，因变量则选择了以该地的平均温度，平均相对湿度，平均降雨量，平均日照时间四个气象变量加权得到的综合气象指标，以得到行业对气象变化的反映敏感性，为政府决策提供参考。
关键词：气候变化 主成分分析 回归分析
一、前言：
国内外气候政策领域的专家学者对中国提出的能源与气候政策目标的合理性与可行性进行了广泛讨论，近年来我国在制定气候政策目标的过程中进行了一系列探索，主要是对气候变化下各行业的生产总值变化进行分析，对不同行业的反应敏感程度制定相应的政策进行调控，有助于进一步探索气候变化经济影响评估和灾害风险评估领域的前沿进展，也有助于为决策者制定适应政策提供参考。
二、数据来源和研究方法：
（一）气象数据
目前气象数据主要有来自于地面观测站、格点数据、卫星遥感数据等，最常用的指标包括气温、降水、湿度、风速等最基本的气象要素。本文的气象数据来源于《中国统计年鉴》，本文摘取了2008到2017年的10年数据进行分析，采用的气象指标分别为平均气温，平均相对湿度，降雨量和日照时数四个指标。因为本文中将气象指标作为因变量，使用主成分分析方法对四个指标确定权重，将赋予每个指标的权重与对应指标数值进行计算得到综合气象指标，将该综合气象指标作为被解释变量，将每个行业的地区生产总值作为自变量，进行线性回归，得出对气候变化反映较为敏感的行业，为政府的决策提供指导。
（二）综合气象指标
本文运用主成分分析法对四个气象指标数据进行分析，它是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，通过四个主成分来反映四个气象指标间的真实内部结构，即从原始变量中导出少數几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关.通常数学上的处理就是将原来四个指标作线性组合，作为新的综合指标。通过软件对四个气象指标进行相关性检验，结果显示，各指标之间相对独立，没有较强的相关关系，可以作为综合气象指标的原始计算数据。
利用SPSS软件进行主成分分析，得到了每个成份的解释方差，主成分1的解释方差为47.207%，主成分2的解释方差为31.595%，主成分3的解释方差为11.848%，主成分4的解释方差为9.350%，利用该解释方差百分数作为该指标的权数。下面是由上述方法计算得到的综合气象指标的值以及用于回归的数据：
表1 综合气候指标计算结果以及回归数据
之后对数据进行KMO和Bartlett检验，KMO值越接近1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；本文的KMO值为0.542，大于0.5说明以上数据通过了检验。
（三）各行业经济指标
本文选用九个行业的GDP作为自变量，选取了相同十年的GDP指标值作为解释变量，根据国内外众多学者近年来对气候变化对经济增长以及各行业影响的研究与探索我们可以了解到通过多种计量学方法，本文选用《中国统计年鉴》中的九个行业分别为农业，工业，建筑业，批发零售业，交通运输业，住宿餐饮业，金融业，房地产业，和其他行业，将上述九个自变量与综合气象指标进行回归，对得到的回归方程进行观察，根据回归方程中各解释变量的回归系数来判断各行业对气候变化的敏感程度，回归系数大的行业对气候的敏感性高，回归系数小的行业对气候的敏感性低。
三、分析结果
利用EVIEWS软件进行回归，得到综合气象指标与九个行业的回归方程
Y=508.27-0.69X1-0.16X2+0.46X3+0.3X4-1.40X5+0.4X6-0.22X7-0.31X8+0.16X9
根据回归结果得到九个行业对气候变化的反应程度，由方程式系数可以看出，农业，工业，交通运输业，金融业，房地产业这五个行业与综合气候指数的相关性为负相关，其他四个行业与综合气象指标的相关性为正相关，其中，农业与交通运输业对气候的敏感性最强且为负相关，工业，金融业和其他行业对气候变化的敏感性较低，这些行业受气候变化的影响较小。
四、总结
本文主要研究了北京市十年间的气候变化对各个行业的影响敏感性分析，通过对综合气象指标与九个行业的生产总值进行回归得到较为合理的结论，北京市的交通运输业对气候的变化反映最敏感，即当遇到极端天气或持续恶劣天气的情况下，北京市的交通运输业将会受到剧烈的影响，北京市作为全国重要的交通枢纽，容易受到气候变化的影响，根据回归结果可以看出农业也是受气候波动影响较大的的行业，农业的生产活动受天气的影响较大，气候的反应剧烈程度对农业生产总值的影响起到负作用，天气变化越剧烈，波动越明显，农业的生产总值越低，相应的对农业的影响也较大。而对于住宿业，餐饮业等服务行业来说，气候的波动程度对该行业的发展起到促进作用，当该地的气候变化幅度较大时，人们对服务业的需求会有所提升，相应也会促进该行业生产总值的上涨。对于工业，金融业等行业则与气候的变化并无直接关系，这些行业对气候的敏感性较低，反映程度不明显。通过对北京市各行业与综合气象指标的敏感性分析，可以有效看出北京市受气候变化影响较大的行业有哪些，在极端环境条件下，需要对部分行业的生产经营活动设施保护，防止经济出现剧烈下滑，有助于有关部门提前做预防措施，维持经济的持续平稳发展。
参考文献
[1]孙鉴锋，王冀，何桂梅，陈志泊，王建新.北京市行业经济产出对气象变化的敏感性分析[J].资源科学，2017，39（06）：1212-1223.
[2]刘昌义，何为.气候变化与经济增长的关系研究[J].天津大学学报（社会科学版），2016，18（05）：424-431.
关键词：气候变化 主成分分析 回归分析
一、前言：
国内外气候政策领域的专家学者对中国提出的能源与气候政策目标的合理性与可行性进行了广泛讨论，近年来我国在制定气候政策目标的过程中进行了一系列探索，主要是对气候变化下各行业的生产总值变化进行分析，对不同行业的反应敏感程度制定相应的政策进行调控，有助于进一步探索气候变化经济影响评估和灾害风险评估领域的前沿进展，也有助于为决策者制定适应政策提供参考。
二、数据来源和研究方法：
（一）气象数据
目前气象数据主要有来自于地面观测站、格点数据、卫星遥感数据等，最常用的指标包括气温、降水、湿度、风速等最基本的气象要素。本文的气象数据来源于《中国统计年鉴》，本文摘取了2008到2017年的10年数据进行分析，采用的气象指标分别为平均气温，平均相对湿度，降雨量和日照时数四个指标。因为本文中将气象指标作为因变量，使用主成分分析方法对四个指标确定权重，将赋予每个指标的权重与对应指标数值进行计算得到综合气象指标，将该综合气象指标作为被解释变量，将每个行业的地区生产总值作为自变量，进行线性回归，得出对气候变化反映较为敏感的行业，为政府的决策提供指导。
（二）综合气象指标
本文运用主成分分析法对四个气象指标数据进行分析，它是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，通过四个主成分来反映四个气象指标间的真实内部结构，即从原始变量中导出少數几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关.通常数学上的处理就是将原来四个指标作线性组合，作为新的综合指标。通过软件对四个气象指标进行相关性检验，结果显示，各指标之间相对独立，没有较强的相关关系，可以作为综合气象指标的原始计算数据。
利用SPSS软件进行主成分分析，得到了每个成份的解释方差，主成分1的解释方差为47.207%，主成分2的解释方差为31.595%，主成分3的解释方差为11.848%，主成分4的解释方差为9.350%，利用该解释方差百分数作为该指标的权数。下面是由上述方法计算得到的综合气象指标的值以及用于回归的数据：
表1 综合气候指标计算结果以及回归数据
之后对数据进行KMO和Bartlett检验，KMO值越接近1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；本文的KMO值为0.542，大于0.5说明以上数据通过了检验。
（三）各行业经济指标
本文选用九个行业的GDP作为自变量，选取了相同十年的GDP指标值作为解释变量，根据国内外众多学者近年来对气候变化对经济增长以及各行业影响的研究与探索我们可以了解到通过多种计量学方法，本文选用《中国统计年鉴》中的九个行业分别为农业，工业，建筑业，批发零售业，交通运输业，住宿餐饮业，金融业，房地产业，和其他行业，将上述九个自变量与综合气象指标进行回归，对得到的回归方程进行观察，根据回归方程中各解释变量的回归系数来判断各行业对气候变化的敏感程度，回归系数大的行业对气候的敏感性高，回归系数小的行业对气候的敏感性低。
三、分析结果
利用EVIEWS软件进行回归，得到综合气象指标与九个行业的回归方程
Y=508.27-0.69X1-0.16X2+0.46X3+0.3X4-1.40X5+0.4X6-0.22X7-0.31X8+0.16X9
根据回归结果得到九个行业对气候变化的反应程度，由方程式系数可以看出，农业，工业，交通运输业，金融业，房地产业这五个行业与综合气候指数的相关性为负相关，其他四个行业与综合气象指标的相关性为正相关，其中，农业与交通运输业对气候的敏感性最强且为负相关，工业，金融业和其他行业对气候变化的敏感性较低，这些行业受气候变化的影响较小。
四、总结
本文主要研究了北京市十年间的气候变化对各个行业的影响敏感性分析，通过对综合气象指标与九个行业的生产总值进行回归得到较为合理的结论，北京市的交通运输业对气候的变化反映最敏感，即当遇到极端天气或持续恶劣天气的情况下，北京市的交通运输业将会受到剧烈的影响，北京市作为全国重要的交通枢纽，容易受到气候变化的影响，根据回归结果可以看出农业也是受气候波动影响较大的的行业，农业的生产活动受天气的影响较大，气候的反应剧烈程度对农业生产总值的影响起到负作用，天气变化越剧烈，波动越明显，农业的生产总值越低，相应的对农业的影响也较大。而对于住宿业，餐饮业等服务行业来说，气候的波动程度对该行业的发展起到促进作用，当该地的气候变化幅度较大时，人们对服务业的需求会有所提升，相应也会促进该行业生产总值的上涨。对于工业，金融业等行业则与气候的变化并无直接关系，这些行业对气候的敏感性较低，反映程度不明显。通过对北京市各行业与综合气象指标的敏感性分析，可以有效看出北京市受气候变化影响较大的行业有哪些，在极端环境条件下，需要对部分行业的生产经营活动设施保护，防止经济出现剧烈下滑，有助于有关部门提前做预防措施，维持经济的持续平稳发展。
参考文献
[1]孙鉴锋，王冀，何桂梅，陈志泊，王建新.北京市行业经济产出对气象变化的敏感性分析[J].资源科学，2017，39（06）：1212-1223.
[2]刘昌义，何为.气候变化与经济增长的关系研究[J].天津大学学报（社会科学版），2016，18（05）：424-431.