產業集聚與城市環境的典型相關研究——以長三角中心城市為例

王素鳳，王洪波，李方一

（1．安徽建筑大學管理學院，安徽 合肥230601；2．合肥工業大學管理學院，安徽 合肥230009）

產業空間集聚是指相同或不同類型的相關產業在一定地域范圍內的集中與聚合，是工業化時期的典型現象。伴隨著產業集聚轉型，城市環境也在不斷變遷，2者不僅分別受到多重因素的復雜影響，且存在交互作用關系，并共同影響城鎮化的進程和品質。

長江三角洲城市群是世界六大城市群之一，也是中國經濟增長最迅速、城市化進程最快的地區之一。2014年，長三角以占全國3．69%的陸地面積創造了全國22．41%的國內生產總值，供養了16．64%的人口，發揮著顯著的資源集聚和經濟輻射功能。本文運用典型相關分析手段，以長三角4個中心城市（上海、南京、杭州、合肥）2000～2013年產業集聚和城市環境數據為樣本，分析兩組變量間的相關性，以期為區域產業和環境政策制訂提供理論依據。

1 研究方法與數據來源

1．1 典型相關分析模型

典型相關分析系從2組變量中選取若干有代表性的變量組成典型變量，通過研究典型變量對之間的相關關系，來代替兩組變量間的相關性。該方法的數學描述如下：

1．2 指標選擇與數據說明

目前，國內尚無公開的可涵蓋全國范圍的產業集群統計數據，且各省域也未制訂產業集聚統計的統一標準，為綜合度量產業集聚水平，考慮數據可得性，本文從集聚結構、規模和效益3個層面選擇指標。產業集聚變量 X＝（x1，x2，…，x7）依次 為城市人均GDP、第二產業從業人數、第三產業從業人數、第三產業產值占地區GDP的比重、第二產業產值、全市規模以上工業企業單位數、全市規模以上工業企業利潤總額。其中，前4項指標主要反映產業集聚結構，第5、6兩項指標反映集聚規模，最后1項反映集聚效益。

城市環境主要從環境污染和環境保護2方面加以度量。城市環境變量Y＝（y1，y2，…，y5）依次為固體廢物排放量、廢水中COD排放量、廢氣中SO2排放量、城市綠化覆蓋率、綠化覆蓋面積。其中，前3項指標主要反映城市污染水平，后2項反映城市保護情況。

2000～2013年產業集聚和城市環境數據來源于2001～2014年長三角4市的統計年鑒，部分環境數據由地方環境年鑒、環境統計公報整理得到。其中，城市人均GDP、第二產業產值和規模以上工業企業利潤總額折算為1990年不變價。指標描述性統計見表1所示。

2 實證分析

2．1 典型相關系數及其顯著性

典型相關系數有多個維度，對典型相關系數的檢驗主要是維度遞減檢驗（見表2）。

可見，前4對典型變量的典型相關系數都是顯著的。由于前2對典型變量的累積特征根已占了總量的90．99%，其典型相關系數也都在89%以上，因此只取前2對典型變量進行相關性研究。變量組的標準化典型相關系數如表3所示。

觀察表3中產業組變量的典型變量系數，得到產業集聚典型變量對的表達式：

U1＝-0．022x1＋0．531x2＋1．561x3＋0．263x4-1．302x5-0．121x6＋0．096x7

U2＝0．552x1-0．620x2-1．117x3-0．271x4＋1．794x5-0．363x6＋0．451x7

可見，U1相應于第1個特征值主要代表第三產業從業人數（x3）和部分其它變量，U2相應于第2個特征值主要代表第二產業產值（x5）和部分其它變量。

表2 特征值和典型相關系數檢驗

表3 標準化典型相關系數

類似地，可以得到環境變量組相應于前2個特征值的2個典型變量的表達式：

易知V1相應于第1個特征值主要代表廢水中COD排放（y2）和部分其他變量，V2相應于第2個特征值主要代表廢氣中SO2排放（y3）和部分其它變量，但y3在這里起負作用。

不過，典型權重值并不能充分說明變量的相對重要性，因為變量間沒有關聯或者組內變量間具有共線性都可能導致權重較小。為此，需要進一步實施典型結構分析。

2．2 典型結構分析

典型結構分析通過計算典型相關系數（即載荷系數）來衡量典型變量的代表性。其中，典型載荷反映典型變量對原始變量的解釋能力，交叉載荷則體現典型變量對另一組原始變量的解釋能力。載荷系數絕對值越大，意味著典型變量的代表性越好。

為了深入揭示長三角4市產業集聚與城市環境的相關性規律，分別從時間維和城市維展開分析。首先，考慮到2006年是廢水COD排放和廢氣SO2排放由升轉降的轉折點，將樣本期間分為2000～2006和2007～2013兩個時段，得到典型變量對UⅠi，VⅠi和UⅡi，VⅡi（i＝1，2）（上標Ⅰ、Ⅱ分別代表時段Ⅰ和時段Ⅱ），相應的典型結構分析如表4所示。由于變量組主要和第1對典型變量相關，故只列出第1對典型變量的載荷系數。

表4 分時段典型載荷與交叉載荷

可見，時段Ⅰ兩變量組的載荷系數絕對值普遍略高于時段Ⅱ，且在系數分布上也有差異。具體地，在產業變量組，時段Ⅰ的第一個典型變量與第二產業從業人數（x2）、第三產業從業人數（x3）、第二產業產值（x5）和規模以上工業企業利潤總額（x7）（而不是時段Ⅱ的規模以上工業企業數）具有較強的相關性，相關系數分別為0．947、0．961、0．910、0．932，表明UⅠ1從結構、規模和效益的角度綜合反映產業集聚。相應地，產業變量組中這4個原始變量對典型變量VⅠ1也具有較強的相關性，其交叉載荷分別為0．945、0．959、0．908、0．930，這表明長三角4市產業結構調整、規模擴張和集聚效益與城市環境之間存在顯著的關聯關系。由于在時段Ⅱ第一個典型變量與規模以上工業企業利潤總額的載荷系數相較時段Ⅰ明顯下降，意味著從時段Ⅰ到時段Ⅱ變量組間的相關性表現為整體相關向部分相關發展的趨勢。此外，還須提及的是，在環境變量組，與時段Ⅰ相比，時段Ⅱ的典型變量對盡管仍然與“三廢”排放密切相關，但綠化覆蓋面積的載荷系數明顯增大，顯示環境保護這一“主動”行為不僅在城市環境屬性中的地位日益凸顯，同時也對城市群產業集聚發揮著越來越重要的促進作用。

再以“城市”為控制變量，分別對長三角4市展開相似的典型相關分析，得到分地區典型載荷與交叉載荷（表5）。類似地，只列出變量組的第1對典型變量的載荷系數。

表5顯示，2變量組的載荷系數可歸納為2個梯度：第Ⅰ梯度為上海，其載荷系數的絕對值最小，表明產業集聚與城市環境的相關性最低。第Ⅱ梯度為南京、杭州和合肥，載荷系數絕對值遠高于上海，產業集聚與城市環境的相關性較大。若將上海和合肥分別視為產業集聚階段的高、低兩端，南京和杭州居中，則可認為隨著產業集聚日益成熟，產業發展與城市環境的相關性呈下降趨勢。

表5 分地區典型載荷與交叉載荷

3 結論

本文以長三角中心城市為樣本，借助多元典型相關分析研究產業集聚與城市環境之間的關系，發現2者間相關性存在顯著的時空差異。具體地，從時間維來看，隨著產業的集聚發展，城市產業與環境2變量組由整體相關演變為部分相關；同時，前一時段多數變量的載荷系數絕對值高于后一時段，表明變量組間相關性呈現“由強相關到弱相關”的變化趨勢。從空間維來看，產業集聚較成熟的上海市僅少數變量存在相關性，且相關性較小；而其余3市兩變量組間幾乎都存在高度相關性，即“由整體相關到部分相關”；此外，隨著產業集聚由低端向高端演進，產業與環境間亦呈現“由強相關到弱相關”的變化規律。

本文實證研究還表明，在低碳城鎮化和產業集聚發展的過程中，由于影響城市產業與環境的相關因素錯綜復雜，要打造2者和諧共生的良好局面，既不能被動等待環境的自我恢復，也要避免陷入先污染后治理的怪圈；不僅要注重優化提升產業的結構、規模和效益，同時也要把握契機有效促進污染減排與環境保護，努力縮短產業與環境相互抑制的過程、力度和范圍，以促進城市產業與環境的協調可持續發展。

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