文档介绍：:..江苏省经济发展和环境污染关系实证研究摘要:以环境库茨涅茨曲线理论为依据,根据江苏省2005—2014年经济发展和环境数据,运用SPSS统计软件,建立了江苏经济发展和工业污染排放的计量模型,以此来分析江苏地区经济增长与环境污染的关系轨迹。江苏地区依然处于污染排放量的增长期,因此江苏省要调整产业结构,加大环保投入,转变经济增长方式,实现江苏经济的健康可持续发展。关键词:经济发展;环境污染;人均GDP中图分类号:F2文献标识码:Adoi:.,为经济活动提供所需,同时也吸收和消化着生产和消费所带来的环境污染。江苏省是我国经济发展速度最快、经济总量规模最大、最具有发展潜力的省域之一,,名列全国第二位。伴随着江苏经济发展,工业化和城镇化的程度不断提高,其生态环境受到严重破坏,环境污染问题十分突出。2014年,全省地表水质总体处于轻度污染,废水排放量较高,,;,烟(粉)。江苏虽然早已开始治理,但仍污染严重。因此对江苏省的经济发展与环境质量的关系进行实证研究,具有重要的理论意义和现实意义。1指标选择及相关性分析结合江苏省经济发展和环境污染的实际情况,环境质量选取污染物排放相关指标,即工业废水排放量、工业废气排放量和工业固体废物排放量。经济发展指标则选取人均地区生产总值(人均GDP),该指标体现了一个地区的经济发展水平和富裕程度。本文选取江苏省2005-2014年人均GDP和环境质量指标数据来分析经济发展和环境污染之间的关系,所有数据均来自《江苏省统计年鉴》。各指标之间的相关性见表1。根据表1结果显示,经济发展和环境污染三项指标之间都有显著的相关关系,,其中工业废水排放量和人均GDP的相关系数-,说明随人均GDP的增长,工业废水排放量呈现减少的趋势。因此,建立环境污染指标与人均GDP之间的计量模型具有充分的解释意义。2模型的构建与回归分析描述经济发展和环境污染关系的函数模型通常有线性函数、二次函数、三次函数、指数函数及对数函数等,本文采用线性函数、二次函数和三次函数来拟合人均GDP和环境污染各指标的关系。关系式如下:R2的值越大,变量的相关性越强,说明模型有效。同时,本文数据只选了2005年到2014年十年间的数据,数据量不多,因此还要比较调整后的R2的数据。根据表2可以看出,对于工业废气排放量和人均GDP的关系,三种模型的R2比较接近,但从调整后的R2的数值来看,还是二次模型的拟合效果最好,且二次模型的F值比三次曲线大,,表明其方程是显著的;对于工业固废排放量和人均GDP的关系,仍然是三种模型的R2比较接近,特别是二次模型和三次模型差别不大,但是二次模型调整后的R2值大,且二次模型的F检验值高于三次模型,其显著性为0000,表明二次模型拟合效果更好;对于工业废水排放量和人均GDP的关系,三次曲线的R2值和调整后的R2值都比线性和二次模型大,F检验值高于二