汤进华

摘 要 产业结构与环境问题的关系问题是当前业界和学界关注的热点。以长沙市为例，利用近30年来的统计数据，运用典型相关分析法分析产业结构变动与环境响应，发现：（1）从典型变量与本组各要素的关联程度看，产业结构组第一典型相关变量（U1）与第一产业结构呈高度负相关关系，相应地环境质量组第一典型相关变量（V1）与工业废气排放量高度正相关;产业结构组第二典型相关变量（U2）与第三产业结构高度正相关，相应地环境质量第二典型相关变量（V2）与工业废水排放量呈负相关关系。表明长沙市第一产业占比越小，第二产业占比越大，工业废气排放量越多，第三产业占比越高，工业废水排放量就越少。（2）从典型变量与对方组各要素的关联程度看，环境质量组V1与第一产业占比高度负相关，而与第二产业占比高度正相关。环境质量组V2与第三产业占比呈正相关性，而与第二產业占比表现为负相关。表明，长沙市第一产业占比越小，第三产业占比越高，环境质量越好;第二产业占比越高，环境质量就越差。（3）从冗余度分析看，典型变量能很好地反映出相关信息。依据上述分析结果，结合长沙实际情况，从改善生态环境的角度，提出了产业结构调整的相关建议。

关键词 产业结构 生态环境 典型相关 长沙市

中图分类号：F127文献标识码：A

目前，产业转型与升级已进入关键期，环境保护问题越来越引起人们的重视。那么，环境污染程度与产业结构调整有着怎样的关联？如何协调两者之间的关系？国内外学者对该问题的研究主要集中在以下三个方面。首先，产业结构调整与环境质量的关系研究。Grossman（1991）等人研究发现，处于不同经济发展阶段，产业结构调整与环境污染水平之间呈现倒“U”型关系。具体而言，产业结构变动与环境污染之间的关系，取决于研究选择的具体污染类型。并且，随着产业结构的升级，环境会逐步得到改善。第二，城市化水平与环境质量的关系研究。Martinez-Zarzoso， Inmaculada （2006） 对高度发达国家分析认为，当城市化水平达到某一水平时，城市化对于二氧化碳排放量的影响将会转变为负效应。而城市化率与温室气体排放之间的关系却始终呈正相关。可见，城市化与生态环境之间既存在互相促进、互为因果的逻辑联系，也体现出相互制约、相互影响的理论关系。第三，城市化、产业结构与环境污染三者关系的研究。杨浩（2018） 认为，产业结构调整是化解城市化与环境污染问题之间矛盾和实现两者协调发展的关键。产业结构的优化有助于改善城市化带来的环境污染，而城市化对环境污染程度取决于第二产业比重。

综上所述，从现有的研究区域来看，较少落点到一个城市;从研究内容来看，很少从产业结构内部与环境内部之间的相关性，及两组变量的整体相关性。因此，本研究为弥补上述不足，以中部城市——长沙市为例，采用1990—2017年长沙市的统计数据，运用典型相关法分析研究产业结构变动和生态环境的相关性，对协调推进长沙市经济发展和保护生态环境具有重大的实际意义。

1研究方法和数据来源

1.1研究方法

典型相关分析（CCA）是研究两组变量之间相关关系的一种统计分析方法，其思想是通过主成分分析和因子分析，把两组变量之间的相互关系转化为研究两个新变量之间的相关性，而且又不减少原来变量信息。设有两组变量分别为m与n维，且m≤n，即

X=（X1，X2，X3， …，Xm）

Y=（ Y1，Y2，Y3， …，Xn）

设m+n维随机向量，协方差，

其中是X的协方差，是Y的协方差，是X，Y的协方差阵。

令两个综合变量U和V来分别表示两组变量。他们分别是X和Y的线性组合：

则Ui与Vi的相关系数

在的约束下，求使其最大值的a1，b1，称为第i组典型相关变量。若第一组不足以反映相关性，再做第二组、第三组等，且与前组互不相关。

再对典型相关系数 进行显著性检验（F检验）。设，先检验假设：

若不能拒绝，则有，不能提供信息。若拒绝，进一步检验假设：

以此类推，若不能拒绝，则只需考虑前i-1对典型相关变量，否则直到k为止。

1.2指标选择和数据来源

为描述产业结构变动，许多学者采用三次产业产值结构指标，也有人将各产业就业结构来进行定量评价。本文中产业结构用各产业产值占GDP的比重指标来度量，分别用X1、X2、X3表示第一、二、三产业产值占GDP比重。

为反映生态环境演变特征，依照相关参考文献，考虑数据的可获得性、可靠性、稳定性、权威性等因素，本文选取工业废水排放量Y1、工业废气排放量Y2、工业粉尘排放量Y3，工业固体废弃物产生量Y4来表示生态环境指标。

上述数据来源于长沙统计年鉴（1991—2018）中的统计数据。

2典型相关分析

根据典型相关分析方法的要求，首先确定两组变量：

X=（X1，X2，X3），Y=（Y1，Y2，Y3，Y4）

式中：控制变量组X为各产业结构;效应变量Y为各环境变量。

2.1典型相关系数

根据典型相关分析原理，先从两组变量中提取能反映X与Y之间整体的相关情况两个典型变量U和V（最大相关性的线性组合），然后进行两个典型变量间的相关性分析。由于指标数据具有不同的量纲，需对数据进行极大值-极小值标准化处理，再对处理后的数据运用SPSS25.0进行典型相关分析，输出典型相关分析结果（表1）。

根据计算，由表1显示两个典型相关系数分别为0.954，0.733，对这两个典型相关系数的显著性进行检验，在显著性水平为0.05上，前两个典型相关系数对应的p均小于0.05，否定了典型相关系数为零的假设，表明3对典型变量中前面2对典型变量之间相关关系显著，产业结构要素变量对环境质量要素变量的影响明显，能够用产业结构要素组的典型变量来解释环境质量要素变量组的典型变量。

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