《表3 雾霾污染综合指数主成分分析矩阵》

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《安徽省城市产业结构对雾霾影响的实证研究》

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当今很多研究人员主要使用污染浓度、污染集中度、污染排放量等一些指标去衡量环境质量。赵晓丹等（2014）使用SO＿2排放量来衡量某一地区的环境污染程度[11]；肖荣阁（2015）等使用工业“三废”排放量来反映某一地区的环境污染程度[12]；王冲等（2013）利用各类环境污染物（废水、废气和固体污染物）的去除总量和排放量之和对某个地区的环境污染程度进行衡量[13]。潘本锋，汪巍等（2013）使用我国大中型城市的空气相对湿度、风速、气温状况来衡量某一地区的雾霾颗粒物质累积程度[14]。谢金鑫（2014）使用空气动力学、社会发展影响、空间区域影响三大角度衡量对雾霾的影响程度[15]；孙华成等（2015）计算出“莫兰指数I”（距省会城市的环境污染浓度以及空间距离）来测算雾霾污染的影响[16]。总而言之，这些指标比较单一或者只衡量整个环境污染程度，无法完全体现大气污染的状况。对于当前雾霾状况一般采用空气质量指数:AQI、PM10和PM2.5测得，由于安徽省从2014年12月开始所有地级市才全面开展空气质量指数监测，数据较少，因此本文选取安徽统计年鉴中工业“三废”排放量中废气排放的氮氧化物、工业烟（粉）尘、二氧化硫的排放量，为方便模型构建以及达到数据降维分析的目的故使用主成分分析法，将这三个指标综合为雾霾污染综合指数这一个指标，能更好地体现出安徽省雾霾污染状况。本文选取氮氧化物、工业烟（粉）尘、二氧化硫这三个主成分（分别标为pc1、pc2、pc3）2009—2017年的总排放量数据，Xi表示霾污染指数，雾霾污染综合指数用M表示为解释变量。为了衡量安徽省雾霾污染的严重程度，M=a i*xi，首先，对雾霾数据进行标准化计算。然后，利用eviews 9.0软件进行主成分分析，最终获得主成分分析矩阵（见表3）