在推進城鎮化發展的過程中，作好合理計劃，科學布局各城鎮，擴大城鎮規模，整合城鎮資源。

    本文通過描述性統計、線性相關關系分析等方法，來探究城鎮化進程中環境質量與各影響因素之間的關系。提出以下假設：

    假設1：城鎮化進程越快，在環保措施沒有跟上經濟步伐的前提下，對環境的影響就越大。

    假設2：城鎮所在地區面積偏小，且人口較多、城鎮數量較多，該地區的環境質量較差。

    假設3：當地經濟發展水平較高，且環境政策治理有效，則該地區的環境質量較好。

    假設4：產業布局不合理，環境功能分區不明確，該地區的人居環境較差。

    假設5：城鎮工業技術水平越低，低污染高新技術產業比重較大，則該區環境較好，反之環境質量較差。

    1.建立模型及變量的選擇

    本文采用多元線性回歸分析，建立回歸模型如下：

    y=β0+β1x1…+βpxi+1+εi，(i=1，2，…，n)。y，表示重慶市環境質量，xi表示各影響因素：xt表示區縣面積；x2表示城鎮個數；x3表示區縣人口；x4表示城鎮人口；x5表示城鎮化進程(用城鎮化發展速度表示)；x6表示地區GDP；x7表示區縣人均GDP；x8表示第二產業的比重；x9表示第三產業產值的比重；x10表示區縣內重工業高污染企業居多；x11表示高新技術產業產值的比重；x12表示基礎設施好且環保設施運行有效；x13表示森林覆蓋率。

    本文對假設因素中當地的經濟發展水平，用2009年區縣的GDP表示。政策有效性可以體現在政府重視基礎設施建設，且環保設施運行有效，以及森林覆蓋率與綠地化率等指標上面。產業布局可以用第二產業比重以及所占位置是否為城鎮區域內表示。

    2.數據收集與整理

    本文數據來源于1989～2011年重慶統計年鑒、重慶年鑒(2010)以及實地調查。以全市40個區縣為樣本，將重慶市環境保護局公布的環境測評結果及其進行的環境保護滿意率調查的結果相結合，將各區縣環境質量賦予一個數值，數值越大，表示環境質量越好；反之，環境質量越差。使用統計軟件spss13.0進行分析。

表1：各變量與環境質量相關性分析

環境測評	變量	區縣面積	城鎮個數	區縣人口	城鎮人口	城鎮化進程	地區GDP	人均GDP	第二產業所占比重	第三產業所占比重	區縣內重工業高污染企業居多	高新技術企業GDP比重	基礎設施好且環保設施運行有效	森林覆蓋率
	皮爾森相關性檢驗	0.332 (*)	0.164	-0.074	-0.429 (**)	-0.413 (**)	-0.412 (**)	-0.324 (*)	-0.054	-0.198	-0.482 (**)	-0.066	0.357 (*)	0.324 (*)
	Sig.(2-tailed)	0.036	0.319	0.655	0.006	0.008	0.008	0.042	0.743	0.221	0.002	0.687	0.024	0.047
	N	40	39	39	40	40	40	40	40	40	40	40	40	38

    (注：“*”表示檢驗在5%的水平上顯著，“**”表示檢驗在1%的水平上顯著)

表2：模型表述表Model Summary(b)

模型Model	擬合優度系數R	決定系數R2	調整后的決定系數R2	因變量預測值標準誤差Std. Error of the Estimate	變化統計Change Statistics					杜賓-瓦特森檢驗統計量Durbin-Watson
					R2變化	F值變化	自由度df1	自由度df2	統計量F值變化Sig. F Change
1	0.824(a)	0.678	0.488	4.36623	0.678	3.567	13	22	0.004	2.895

    (注：Predictors<預測變量>：<Constant常量>，森林覆蓋率，鎮個數，區縣內重工業高污染企業居多，第三產業比重，基礎設施好且環保設施運行有效，高新技術產業所占比重，地區GDP，面積，城鎮化率，人口，人均GDP，第二產業所占比重，城鎮人口Dependent Variable<因變量>：環境測評)

    3.數據分析

    (1)相關性檢驗

    從表1可看出，區縣面積、城鎮人口、城鎮化進程、地區GDP、人均GDP、區縣內重工業高污染企業居多、基礎設施好且運行有效、森林覆蓋率等指標與環境質量的關系緊密，各區縣環境質量與區縣面積、基礎設施且環保設施運行有效、森林覆蓋率呈正相關關系。其相關性系數較大，在1%的水平上顯著。各區縣環境質量與城鎮人口、城鎮化進程、地區GDP、人均GDP、區縣內重工業高污染企業居多呈負相關關系，且檢驗值在1%的水平上顯著。區縣面積越大，環境污染消化面較大，環境質量較好；城鎮人口越多，工業化和城鎮化進程越快，環境治理滯后的條件下，污染越重，環境質量越差；區縣內產業布局不合理，重工業高污染企業較多的城鎮，環境質量較差；地方政府重視基礎設施建設及綠化工作，且確保環保設施運行有效，則環境質量相對于其他地區較好。這也在一定程度上證明了假設1、假設2、假設3、假設4。高新技術企業產值比重與環境質量的相關性不大。

    (2)線性回歸分析

    從表2可看出，該模型擬合優度系數為0.824，反映了環境質量與變量之間具有較高顯著的線性關系，杜賓-瓦特森檢驗統計量DW=2.895，變量之間無序列相關。

表3：方差分析表ANOVA(b)

模型Model		回歸平方和 Sum of Squares	自由度 df	平方平均值 Mean Square	F值	統計量水平檢測值Sig.
1	回歸Regression	883.9678625	13	67.99753	3.566804	0.004243
	殘差Residual	419.4079125	22	19.064
	總和Total	1303.375775	35

    從表3可看出，設定檢驗F統計量的值為3.566，顯著性水平的P值較低，sig=0.004＜0.05。模型通過設定檢驗，環境質量與變量之間的線性關系比較明顯。經過回歸系數分析，剔除t值較小的變量，重新進行回歸分析，得出以下結果(見表4、表5)。

表4：模型概述表Model Summary(b)

模型 Model	擬合優度系數R	決定系數R2	調整后的決定系數R2	因變量預測值標準誤差 Std. Error of the Estimate	變化統計Change Statistics					杜賓-瓦特森檢驗統計量 Durbin-Watson
					R2變化	F值變化	自由度dfl	自由度df2	統計量F值變化 Sig. F Change
1	0.752(a)	0.565	0.513	4.28449	0.565	10.731	4	33	0.000	2.170

    (注：a Predictors<預測變量>：<Constant常量>，森林覆蓋率，區縣內重工業高污染企業居多，基礎設施好且環保設施運行有效，城鎮化率。b Dependent Variable<因變量>：環境測評)

表5：方差分析表ANOVA(b)

模型 Model		平方和 Sum of Squares	自由度 df	平方平均值 Mean Square	F值	統計量水平檢測值Sig.
1	回歸Regression	787.987	4	196.997	10.731	0.000(a)
	殘差Residual	605.777	33	18.357
	總和Total	1393.765	37

    (注：a Predictors<預測變量>：<Constant常量>，森林覆蓋率，區縣內重工業高污染企業居多，基礎設施好且環保設施運行有效，城鎮化率。b Dependent Variable<因變量>：環境測評)

    從表4、表5可得出，模型擬合度為0.752，比原來的模型的擬合度有所降低，但方差分析的F檢驗通過了模型設定檢驗，也通過了T檢驗。也可以得出各變量的回歸系數，從而得到回歸模型：y=73.676-7.659x5-4.528x10+5.928x12+24.226x13+ε。

    通過以上分析可知，城鎮化率，森林覆蓋率，區縣內重工業高污染企業居多，基礎設施好，且環保設施運行有效這4個變量與因變量即環境質量線性相關。各區縣的環境質量與城鎮化率、區縣內重工業高污染企業居多呈負相關關系，與基礎設施好，且環保設施運行有效、森林覆蓋率正相關關系。

    建議

    1.把環境保護工作作為政府工作的重要內容

    各級地方政府應把握城鎮化的發展規律，處理好城鎮化與環境、資源之間的關系。落實環境質量領導負責制，加強對黨政領導在職期間的環境考核。

    2.調整產業布局，創造良好的人居環境

    有步驟、有計劃地實施對重工業、高污染企業的搬遷工作，力爭在人口集聚的城鎮中心地域把重工業、高污染企業減少到環境可容忍范圍之內。

    3.合理計劃，科學布局

    在推進城鎮化發展的過程中，作好合理計劃，科學布局各城鎮，擴大城鎮規模，整合城鎮資源。

    4.發展生態經濟，避免重復建設

    掌握當地污染物情況及其稀釋、擴散規律，對環境功能進行合理分區。根據當地人文環境特點，發展生態經濟，避免重復建設造成資源浪費及對環境的破壞。

    5.加強環保設施建設

    加強基礎設施特別是環保設施建設，確保能有效服務于當地經濟發展。

    6.加大執法力度

    完善城鎮環境監管法規，加大執法力度，提高環境事故應急水平。