經濟發展及其環境污染的關系范文

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［摘要］本文選取多指標面板數據，運用主成分分析方法，對我國31個地區的經濟發展和環境污染狀況進行分析。根據兩組綜合得分進行聚類分析，將31個地區分成4類，并對4類地區的經濟發展和環境污染之間的關系進行闡述。

［關鍵詞］經濟發展；環境污染；主成分分析；聚類分析

隨著我國經濟持續增長，廢水、廢氣、煙塵、粉塵和固體廢物等給環境帶來潛在的危機。如今，經濟發展與環境污染之間的沖突已受到政府和社會各界的關注。面板數據是同一截面單元數據集上對不同時間段的重復觀測值，即時間序列和截面數據的混合數據。論文簡化面板數據結構，運用主成分分析和聚類分析方法，對我國31個地區的經濟發展狀況和環境污染程度進行研究。

1數據收集及指標選取

研究經濟發展水平等問題時，多采用截面數據。為更好地反映各地區經濟發展狀況及環境污染程度，選取面板數據。從中華人民共和國國家統計局官方網站收集到2012~2015年各地區的年度數據，選取8個經濟指標和6個環境指標。在經濟指標中，地區生產總值、人均地區生產總值、固定資產投資反映經濟總量及規模；居民消費水平、城鎮單位就業人員平均工資反映居民生活水平；第一、二、三產業增加值反映三個產業的經濟效益。在環境指標中，廢水排放總量、化學需氧量排放量反映廢水對環境的影響，二氧化硫排放量、氮氧化物排放量反映廢氣對環境的影響，生活垃圾清運量反映固體廢物對環境的影響。

2多指標面板數據的主成分分析

面板數據是三維的數據表，通過取均值的方法，將其降為二維數據表。主成分分析是一種“降維”的思想，可將原來的指標體系轉化為少數的綜合指標，并以此代表原來指標的信息，且綜合指標之間相互獨立。因此，需計算4年數據的各指標均值。運用R軟件，計算出經濟數據和環境數據的相關系數大于0.3，說明各指標間存在相關性，可進行主成分分析。計算經濟數據的相關系數矩陣，并得出第一特征值為4.68，第二個特征值為2.84，其貢獻率分別是58%和36%。前兩個主成分的累積貢獻率已達94%，基本包含了原始變量的所有信息，故取二者代替原始變量。計算前兩個主成分和原始變量相關系數，得出地區生產總值、固定資產投資、第一、二、三產業增加值與第一主成分（U1）的相關系數較大，反映了各地區的經濟規模和效益。人均地區生產總值、居民消費水平、城鎮單位就業人員平均工資與第二主成分（U2）相關系數較大，反映了各地區居民生活水平。

3聚類結果分析

根據綜合得分Z1和Z2，采用系統聚類分析方法，對各地區進行聚類分析，將其分成4類。第一類：山東、江蘇、廣東；第二類：浙江、天津、北京、上海；第三類：西藏、海南、青海、福建、重慶、甘肅、寧夏、貴州、云南、江西、吉林、廣西；第四類：河北、山西、內蒙古、遼寧、河南、湖北、湖南、四川、安徽、陜西、黑龍江、新疆。根據各地區經濟發展狀況綜合得分Z1得出，經濟發展狀況較好的地區為江蘇、廣東、上海、山東、北京，經濟發展較落后的地區是西藏、甘肅、海南、青海、貴州。排在全國前列的地區，地處東部或沿海地區，注重發展現代化企業和新科技，因此經濟發展較快。而西藏、甘肅、青海和貴州都屬于西部地區，由于地理位置、環境條件等原因，經濟發展較為緩慢。聚類分析結果中，將31個地區分為4類。經濟發展快，環境又好的地區只有上海、北京和天津。雖然浙江為第二類，但浙江省的環境污染程度比這三個地區嚴重，若再不重視環境的治理，將會成為環境較差的第一類。山東、廣東和江蘇為第一類，以犧牲環境為代價發展經濟。西藏、海南、青海、福建、重慶、甘肅、寧夏、貴州、云南、江西、吉林、廣西，這12個地區屬于經濟差、環境好的第三類。其中，福建可以加快發展自身經濟，將有機會躋身于第二類中；青海和海南可根據自身優勢，大力發展旅游產業，提高經濟水平。對于第四類地區，應大力加強環境治理，在發展經濟的同時，應更加重視環境保護。

4結論

論文搜集了經濟和環境的面板數據，對經濟發展狀況和環境污染程度的關系進行分析。通過降維思想，取時間維度上的均值，將面板數據降為二維截面數據，從而運用R軟件進行處理分析。首先對均值數據進行主成分分析，計算經濟發展和環境污染的綜合得分。然后根據兩個綜合得分對各地區進行聚類分析，將31個地區分為4類。最后，對4類地區分別進行討論，闡明各地區經濟發展狀況與環境污染程度的關系。論文以時間維度上的均值進行主成分分析，具有一定的局限性，今后需繼續改進。

[參考文獻]

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[2]朱建平，陳民肯.面板數據的聚類分析及其應用[J].統計研究，2007(04).

[3]王培，王焱鑫.面板數據的主成分分析及其應用[J].貴州大學學報，2009(05).

作者：賈曉丹 單位：蘭州財經大學