秦炳濤，葛力銘

（1.上海理工大學(xué) 管理學(xué)院,上海 200093；2.復(fù)旦大學(xué) 區(qū)域與城市發(fā)展研究中心，上海 200433）

0 引言

我國自改革開放以來，工業(yè)經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了粗放式高速增長的過程，工業(yè)企業(yè)數(shù)量也在不斷擴(kuò)大，成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐。但在我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時也產(chǎn)生了大量的工業(yè)污染物，幾乎占據(jù)了總污染負(fù)荷的70%，這嚴(yán)重阻礙了我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。因此研究我國區(qū)域工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境污染的關(guān)系具有重要意義。

關(guān)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境污染的關(guān)系，起初Grossman和Krueger（1995）[1]吸收了庫茲尼茨的倒“U”型理論的觀點，得出經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染之間呈現(xiàn)倒“U”型，稱為環(huán)境庫茲尼茨曲線。Panayotou（1997）[2]研究結(jié)果表明二氧化硫、氮氧化物和固體懸浮物與人均GDP呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系。施錦芳和吳學(xué)艷（2017）[3]認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境污染之間呈一種“N”型關(guān)系，即環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系并不是只有一個拐點，而是存在兩個拐點，呈現(xiàn)出了三次關(guān)系。馬樹才和李國柱（2006）[4]研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長不能自發(fā)降低環(huán)境污染,需要政策干預(yù)。呂?。?010）[5]基于VAR模型研究了上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染之間的關(guān)系。孫偉增等[6]利用EKC驗證了能源與環(huán)境在某些方面的激勵作用。樊良樹（2015）[7]研究了環(huán)境維權(quán)“中國式困境”的解決路徑。張金鎖等（2009）[8]探究了工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染之間的環(huán)境庫茲涅茨曲線分析思路。李小勝等（2013）[9]研究得出僅工業(yè)廢水排放與人均收入之間滿足環(huán)境庫茲涅茲假說。譚秀杰等（2016）[10]通過研究碳交易機(jī)制對我國經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，進(jìn)一步分析了工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的問題所在。本文運用主成分分析法和聚類分析法，將2015年全國31個省份根據(jù)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境污染狀況劃為4個區(qū)位，通過散點圖呈現(xiàn)不同區(qū)位的特征，并結(jié)合我國現(xiàn)實情況提出科學(xué)合理的政策建議，從而促進(jìn)我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

1 研究設(shè)計

1.1 研究方法

首先，當(dāng)選取的指標(biāo)較多時，為更好地反映工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的關(guān)系，這時應(yīng)采用降維的方法，將多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為可用主成分代替的較少指標(biāo)，因此采用主成分分析法。其次，通過工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和工業(yè)環(huán)境污染的主成分分析，根據(jù)二者綜合得分情況對我國31個省份進(jìn)行排名，按照綜合得分情況進(jìn)行分類，能夠更好地分析各省份的發(fā)展情況以及有針對性地提出建議，因此采用聚類分析法。

1.1.1 主成分分析法

主成分分析也稱作主分量分析，是Hotelling在1933年首先提出的，主成分分析利用降維的思想，以損失較少信息量為前提，將多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為較少的綜合指標(biāo)，通過轉(zhuǎn)化生成的綜合指標(biāo)稱為主成分，原始變量的線性組合均由求得的主成分構(gòu)成，各主成分間為不相關(guān)關(guān)系。Stata對主成分的分析主要是主成分估計，然后通過KMO檢驗和SMC檢驗分析其合理性，通過碎石圖顯著反映其主成分，直觀看出其各個特征值的大小，通過得分圖分析其宏觀現(xiàn)象，通過載荷圖直觀得出各個變量對主成分影響的大小。設(shè)原始變量為x1，x2，…，xn，主成分分析后得到新變量為y1，y2，…，ym，它們是x1，x2，…，xn的線性組合（m＜n）。

步驟2：計算相關(guān)系數(shù)矩陣R=(rij)n×n。

步驟3：計算特征值與特征向量。

由|R-λI|=0計算求得每一個特征值λi，從而計算求得每一個特征向量u1，u2，...，un。

1.1.2 聚類分析法

聚類分析法是理想的多變量統(tǒng)計技術(shù)，其中包括兩個體系，分別是系統(tǒng)聚類和非系統(tǒng)聚類。系統(tǒng)聚類法包含有中間距離法、最長距離法和最短距離法，非系統(tǒng)聚類法包含有K均值聚類法和K中位數(shù)聚類法。聚類分析也稱群分析、點群分析。本文研究的是工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染，采用K均值聚類法，在用Stata進(jìn)行K均值聚類法之前，應(yīng)該進(jìn)行聚類停止法，即通過F值與T-squared值來判斷最優(yōu)的分類數(shù)。

1.2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

科學(xué)合理的指標(biāo)體系能夠全面綜合地反映我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的關(guān)系。為了更好地反映各地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，本文從工業(yè)經(jīng)濟(jì)總量、工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益、工業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)三個角度出發(fā)，選取了8個工業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。為了更好地反映各地區(qū)的環(huán)境污染狀況，本文從工業(yè)廢氣和有害氣體、工業(yè)廢水、工業(yè)固體廢物三個方面綜合分析，選取了6個工業(yè)污染指標(biāo)?，F(xiàn)將此指標(biāo)體系按照層級遞進(jìn)的關(guān)系，將其分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層，如表1所示。

表1 工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的指標(biāo)選取

本文是以我國31個省市作為研究對象，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2016）、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》（2016）、《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》（2016）、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》（2016）、各省市《統(tǒng)計年鑒》（2016）、CNKI數(shù)據(jù)庫。具體數(shù)據(jù)統(tǒng)計工具為Stata14.0，分析方法為主成分分析法和聚類分析法。

2 實證分析

2.1 工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的主成分分析及檢驗

2.1.1 工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主成分分析

本文通過計算工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展原始數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣，得到如表2所示的主成分分析結(jié)果。

表2 工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主成分分析結(jié)果

由表2可以看出，第一個特征值為4.1903，第二個特征值為1.7387，第三個特征值為0.9302，前三個主成分的累計貢獻(xiàn)率達(dá)到85.74%，可以很好地反映原始數(shù)據(jù)的大量信息。從三個主成分的特征向量來看，主成分1在X1（規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總額）、X2（大中型工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總額）前的系數(shù)較大，可以認(rèn)為主成分1是反映各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。主成分2在X7（第二產(chǎn)業(yè)占地區(qū)GDP的比重）、X8（工業(yè)占地區(qū)GDP的比重）前的系數(shù)較大，而且主成分2與其他的特征向量幾乎都呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的趨勢，這時可以認(rèn)為主成分2可以較為準(zhǔn)確地反映工業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。主成分3在X4（工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)）和X5（人均地區(qū)生產(chǎn)總值）前的系數(shù)較大，呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，而且主成分3與其他特征向量全部呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，可以認(rèn)為主成分3可以準(zhǔn)確地反映工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，它是反映工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益對各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)影響的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。

2.1.2 工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展主成分分析的KMO檢驗及SMC檢驗

首先為了使得分析可靠，測度變量之間相互關(guān)系，在這里做KMO檢驗和SMC檢驗，KMO是測度變量之間相互關(guān)系的指標(biāo)，KMO介于0～1之間，一般來說KMO值越高，表明變量之間的共性越強，一般KMO檢驗值小于0.5為不可用，大于0.5為可用，大于0.6達(dá)到接受層面，這時說明主成分分析合適。SMC為一個變量與其他變量的復(fù)相關(guān)系數(shù)的平方，也就是復(fù)回歸方程的可決系數(shù)，SMC值越高表明變量之間的關(guān)系性越強，主成分分析越合適。通過KMO檢驗，overall值為0.6848，達(dá)到接受層面，同時根據(jù)SMC結(jié)果判定變量之間的相互關(guān)系較強，說明主成分分析能起到很好的數(shù)據(jù)約束化效果。KMO及SMC檢驗結(jié)果如下頁表3所示。

表3 KMO及SMC檢驗

將各個主成分的貢獻(xiàn)率作為加權(quán)平均的系數(shù)，可以得到工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的綜合得分（記為U1），用C1表示主成分1，C2表示主成分2，C3表示主成分3。

2.1.3 工業(yè)環(huán)境污染的主成分分析

本文通過計算工業(yè)環(huán)境污染原始數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣，得到如表4所示的主成分分析結(jié)果。

表4 工業(yè)環(huán)境污染的主成分分析結(jié)果

根據(jù)表4可以得出，第一個特征值為4.7195，第二個特征值為0.8358，前兩個主成分的累計貢獻(xiàn)率達(dá)到92.59%，可以較為準(zhǔn)確地反映原始數(shù)據(jù)的信息。根據(jù)兩個主成分的特征向量，主成分1與工業(yè)環(huán)境污染指標(biāo)均為正相關(guān)，可以反映各個地區(qū)的綜合狀況，進(jìn)一步，主成分1在X1(工業(yè)二氧化硫排放總量)、X2（工業(yè)氮氧化物排放總量）、X3（工業(yè)煙（粉）塵排放總量）、X4（工業(yè)廢氣排放量）前的系數(shù)較大，表明K1是反映工業(yè)廢氣和有害氣體對環(huán)境污染影響的重要指標(biāo)；主成分2在X5（工業(yè)廢水排放量）、X6（工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量）前的系數(shù)較大，并且與X5呈現(xiàn)出正相關(guān)，與X6呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)，說明主成分2是反映工業(yè)廢水和工業(yè)固體廢物對環(huán)境污染影響的重要指標(biāo)。

2.1.4 工業(yè)環(huán)境污染主成分分析的KMO檢驗及SMC檢驗

同樣，為了使得分析可靠，測度變量之間相互關(guān)系，在這里用Stata做KMO檢驗和SMC檢驗。根據(jù)上述對KMO檢驗和SMC檢驗的相關(guān)內(nèi)容的敘述，通過KMO檢驗，overall值為0.7999，檢驗表明變量之間的相互關(guān)系較強，說明主成分分析能起到很好的數(shù)據(jù)約束化效果。通過SMC檢驗，可以得出變量之間線性關(guān)系強，表明主成分分析合適。KMO及SMC檢驗結(jié)果如表5所示。

表5 工業(yè)環(huán)境污染的KMO檢驗和SMC檢驗

將各個主成分的貢獻(xiàn)率作為加權(quán)平均的系數(shù)，可以得到工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的綜合得分（記為U2），用K1表示主成分1，K2表示主成分2。

2.2 工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的綜合得分結(jié)果及聚類分析

2.2.1 工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的綜合得分結(jié)果

根據(jù)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合得分U1與工業(yè)環(huán)境污染的綜合得分U2，通過計算得出31個省在工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及環(huán)境污染中的排名情況，結(jié)果如表6所示。

表6 工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的綜合得分及排名情況

2.2.2 工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與工業(yè)經(jīng)濟(jì)污染的聚類分析

根據(jù)以上得出的各個地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩rU1與工業(yè)環(huán)境污染程度U2的綜合得分表。采用Stata14.0中的聚類分析法，利用K均值聚類法，對各個地區(qū)的兩項綜合指標(biāo)進(jìn)行聚類。

首先，在聚類的過程中，需要用Stata中聚類停止法的F值與T-squared值來判斷最優(yōu)的分類數(shù)，F(xiàn)值越大，其分類效果越好；而T-squared值越小，其分類效果越好。得到的情況如表7所示。

表7 聚類分析的F值與T-squared值

由分四類的F值最大，而T-squared值最小，可以得知分為四類為較優(yōu)選擇。

第一類：北京、上海、陜西、安徽、浙江、天津、湖北、湖南、重慶、四川、江西、福建、吉林

第二類：新疆、西藏、黑龍江、海南、寧夏、青海、貴州、云南、甘肅、廣西

第三類：河北、河南、山西、遼寧、內(nèi)蒙古

第四類：山東、江蘇、廣東

根據(jù)聚類分析的結(jié)果可以看出，第一類中有13個地區(qū)屬于工業(yè)發(fā)展?fàn)顩r較好且環(huán)境污染程度較輕的，這與第四類的3個地區(qū)形成鮮明的對比，山東、廣東和江蘇素來是我國的工業(yè)大省，工業(yè)產(chǎn)值占據(jù)國家較大比例，但是所帶來的工業(yè)污染也是相當(dāng)嚴(yán)重，由此可以說明，工業(yè)發(fā)達(dá)的地區(qū)，大都有著嚴(yán)重的工業(yè)污染問題，經(jīng)濟(jì)的增長是以犧牲環(huán)境作為代價的。一方面是由于工業(yè)大省過多地重視經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，而忽視了環(huán)保問題以及資源節(jié)約問題，這使得中小企業(yè)過度開采和浪費資源，從而造成了大量的環(huán)境污染；另一方面，各地區(qū)的政策有待完善，所有的工業(yè)發(fā)展都應(yīng)該建立在不破壞環(huán)境的基礎(chǔ)上來完成，如果造成大量工業(yè)污染，勢必對我國未來發(fā)展帶來不利局面。第二類主要是我國西部地區(qū)，它們的工業(yè)環(huán)境污染較輕但同時工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r較差，主要原因還是我國西部地區(qū)長期以來的地理因素問題，由于遠(yuǎn)離東部發(fā)達(dá)地區(qū)，使得運輸成本增加，從而使得工業(yè)基地很少在西部地區(qū)建立，如此循環(huán)過程導(dǎo)致西部地區(qū)的工業(yè)發(fā)展一直處于劣勢。第三類主要是一些工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r相對較好，但環(huán)境污染程度很重的地區(qū)。典型的像河北、山西和遼寧，其中河北和遼寧的重工業(yè)比較發(fā)達(dá)，而由此造成的工業(yè)環(huán)境污染也非常嚴(yán)重，山西主要是煤礦業(yè)，這三個地區(qū)是全國污染最嚴(yán)重的地區(qū)，因此當(dāng)下各省應(yīng)該充分重視環(huán)境保護(hù)，積極研發(fā)綠色排污技術(shù)，加強地區(qū)環(huán)境規(guī)制水平。

3 結(jié)論與對策建議

本文通過選取代表工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的8個指標(biāo)和代表工業(yè)經(jīng)濟(jì)污染的6個指標(biāo)，利用主成分分析法和聚類分析法，綜合分析我國31個省份的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境污染狀況，并將其劃分為4類地區(qū)，分別為強可持續(xù)發(fā)展地區(qū)、弱可持續(xù)發(fā)展地區(qū)、弱不可持續(xù)發(fā)展地區(qū)和強不可持續(xù)發(fā)展地區(qū)，針對每類地區(qū)提出相關(guān)的政策建議。

第一類地區(qū)是我們提倡的工業(yè)發(fā)展模式，工業(yè)發(fā)展過程中，要避免“先污染后治理”的模式。像北京、天津和上海，雖然工業(yè)規(guī)模相對山東和廣東等工業(yè)大省較小，但是第二產(chǎn)業(yè)人均GDP高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)良好，在工業(yè)經(jīng)濟(jì)得到有力發(fā)展的同時重視了環(huán)境治理，這是很多工業(yè)污染程度較深的地區(qū)需要反思的地方。安徽、湖南、湖北、陜西和福建等地工業(yè)污染程度相對重一些，尤其是對于安徽，即將跨入第三類地區(qū)，這些地區(qū)需要在保持現(xiàn)有工業(yè)發(fā)展模式下，改善環(huán)境保護(hù)政策，通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)政策，在保證良好工業(yè)環(huán)境的基礎(chǔ)上提升工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。

第二類地區(qū)主要是我國西部地區(qū)，這些地區(qū)的工業(yè)污染程度較低，現(xiàn)階段主要目標(biāo)應(yīng)該放在如何大力提高工業(yè)經(jīng)濟(jì)的問題上。西部地區(qū)戰(zhàn)略地位非常重要，但是在國內(nèi)國際分工中長期處于不利地位，各地區(qū)應(yīng)利用自己的特色產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級。例如新疆的金屬，鋼鐵相對比較集中在烏魯木齊，可以烏魯木齊為中心建立多個工業(yè)園區(qū)，聯(lián)動發(fā)展工業(yè)。西藏地區(qū)近年來建立了機(jī)械、紡織和皮革等小型工業(yè)企業(yè)，其中西藏毛紡織工業(yè)發(fā)展很快，主要產(chǎn)品呢絨、毛絨和毛毯遠(yuǎn)銷其他省份和國外，極大地帶動了西藏地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。西部這些中國工業(yè)較為落后的地區(qū)，應(yīng)該逐漸建立地區(qū)的優(yōu)勢工業(yè)園，利用自己現(xiàn)有的資源，提高工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

第三類地區(qū)和第四類地區(qū)大都是我國工業(yè)大省，有以遼寧、河北為主的大型重工業(yè)基地，也有以廣東為主的大型輕工業(yè)基地，工業(yè)廢水廢氣和固體廢物排放十分嚴(yán)重。其中，江蘇、山東、廣東工業(yè)廢水排放總量之和為55.43萬噸，占據(jù)全國工業(yè)廢水排放總量的27.78%。雖然這三個省份的工業(yè)經(jīng)濟(jì)位居全國前三，但是地區(qū)的發(fā)展應(yīng)該始終以可持續(xù)為前提，各地區(qū)政府應(yīng)相應(yīng)加強環(huán)境規(guī)制水平，優(yōu)先發(fā)展以質(zhì)量效益和資源節(jié)約為主導(dǎo)的新型工業(yè)；各地區(qū)政府應(yīng)該對污染程度較深的企業(yè)進(jìn)行限期治理，同時應(yīng)該選取符合我國實際情況的技術(shù)，合理有效地解決地區(qū)工業(yè)環(huán)境污染現(xiàn)狀；各地區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)應(yīng)該使用節(jié)能少廢的新型設(shè)備，大力推廣無害化生產(chǎn)技術(shù)。