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:A
doi:.
自然环境是经济增长的基础,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,其中工业废水排放量 ,;,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R
2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