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基于改進(jìn)熵值法的淮南礦區(qū)環(huán)境指數(shù)研究

2014-11-07 05:08:52張宏宋銘莉
科技資訊 2014年18期

張宏++宋銘莉

摘 要:根據(jù)1990-2012年經(jīng)濟(jì)與環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù),利用改進(jìn)熵值法獲得淮南礦區(qū)環(huán)境污染指數(shù),并獲得其與人均GDP間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。發(fā)現(xiàn)其區(qū)域環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線呈倒N型,并在人均收入達(dá)26869元時(shí)初步顯現(xiàn)出拐點(diǎn),總體上說(shuō)明當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況區(qū)域良性發(fā)展,該結(jié)果可為相關(guān)政策制定提供一定依據(jù)。

關(guān)鍵詞:環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線 改進(jìn)熵值法 環(huán)境指數(shù)

中圖分類號(hào):X83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2014)03(b)-0123-02

安徽礦產(chǎn)資源豐富,在國(guó)家社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)中扮演著重要角色。全省煤田面積1.8萬(wàn)平方公里,已探明煤碳保有儲(chǔ)量達(dá)529億噸[1],其中絕大部分分布在兩淮地區(qū),淮南更是中國(guó)五大煤田之一,煤工業(yè)是當(dāng)?shù)刂еa(chǎn)業(yè)。然而,其煤礦資源開采條件復(fù)雜,產(chǎn)生了大量的環(huán)境問題。因此采用合理方法評(píng)估當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況,并對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行有效預(yù)測(cè)將利于當(dāng)?shù)卣皶r(shí)主動(dòng)采取措施、調(diào)整政策,有效控制乃至減少環(huán)境問題。

環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)是Grossman,Krueger(1991)對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Kuznets的倒U型假說(shuō)進(jìn)行發(fā)展的結(jié)果,認(rèn)為區(qū)域環(huán)境污染水平會(huì)隨人均收入增加而呈現(xiàn)先升后降趨勢(shì)[2],此后該結(jié)論被Shafik(1992)和Lucas(1996)等人分別證實(shí)[3],國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)EKC的研究也取得了巨大成果[4~6],這些都不同程度豐富和發(fā)展了相關(guān)理論和實(shí)證研究。大量實(shí)證研究表明,EKC并不只存在單一“倒U型”,其還存在同步型,U型和N字型等,各自反映不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境作用關(guān)系。

1 模型構(gòu)建

1.1 指標(biāo)選取

文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn),大量研究多以單一指標(biāo)作為當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染代表,但對(duì)某地區(qū)采用不同的指標(biāo)往往會(huì)得出不同的EKC形狀,影響評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性與一致性;而單一指標(biāo)數(shù)據(jù)可能會(huì)存在跳躍,影響擬合結(jié)果。本文結(jié)合研究,考慮指標(biāo)代表性與數(shù)據(jù)易得性,選取礦區(qū)廢水排放量(萬(wàn)噸),污染氣體排放量(億標(biāo)立方米)和廢棄固體產(chǎn)生量(萬(wàn)噸)3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)綜合評(píng)價(jià)當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染狀況,最終得到環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1。

1.2 方法選擇

改進(jìn)熵值法是一種客觀賦權(quán)法,根據(jù)信息熵的大小可以有效判斷數(shù)據(jù)的有序度,其差異性越大所的權(quán)重越大,反之則越小。因而比一般主觀賦權(quán)法有更高可信度與精確度,更能反

映數(shù)據(jù)變化的效用價(jià)值。

(1)首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,借助功效系數(shù)法。

2 實(shí)證分析

所用數(shù)據(jù)來(lái)自《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、《淮南統(tǒng)計(jì)年鑒》和《安徽省環(huán)境狀況公報(bào)》,下面以1990—2012年數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,將所得數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,得到表1,標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果。

將所得數(shù)據(jù)利用改進(jìn)熵值法計(jì)算,最終所得歷年環(huán)境污染指數(shù)見表1最后一列。以Ri值為因變量,歷年人均GDP值為自變量,借助SPSS20.0依次進(jìn)行線性、二次和三次方擬合,發(fā)現(xiàn)三次方擬合效果最佳,如表2。

故而人均GDP與環(huán)境污染指數(shù)滿足的函數(shù)關(guān)系式為(計(jì)人均GDP為g)

(6)

對(duì)其求導(dǎo),即可獲得“拐點(diǎn)”,進(jìn)而可繪制出當(dāng)?shù)卣w環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線如圖2。

3 結(jié)論

從擬合結(jié)果來(lái)看,淮南礦區(qū)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線擬合效果較好,已體現(xiàn)出EKC的分布特征,且呈“倒N字型”,這可理解成連續(xù)的“正U型+倒U型”。現(xiàn)有研究表明,只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平,經(jīng)濟(jì)與環(huán)境質(zhì)量間的對(duì)應(yīng)關(guān)系才會(huì)變得明顯起來(lái)[5],淮南經(jīng)濟(jì)尚未進(jìn)入工業(yè)化發(fā)展后期階段。結(jié)果顯示,其拐點(diǎn)在人均GDP達(dá)到26869元左右時(shí)出現(xiàn),與殷福才,彭水軍以及Shafik等人的研究結(jié)果較一致[3]。最初EKC略微下降,之后出現(xiàn)了較長(zhǎng)一段時(shí)間的惡化,這短時(shí)間也是經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的時(shí)期,因此忽略了對(duì)環(huán)境的保護(hù)。

考慮到拐點(diǎn)是剛剛顯現(xiàn),煤炭開采所造成的破壞還遠(yuǎn)沒有修復(fù),其未來(lái)變動(dòng)趨勢(shì)還需進(jìn)一步監(jiān)控。換言之,目前情況可說(shuō)明之前所采取的一系列措施初見成效,但仍需加大整治力度,防止環(huán)境惡化超過閾值,造成不可逆轉(zhuǎn)局面。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待調(diào)整,粗放型增長(zhǎng)方式是造成環(huán)境困局的重要原因,今后應(yīng)緊緊圍繞這兩方面,采取必要措施協(xié)調(diào)三次產(chǎn)業(yè)比例、軟化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),使下降趨勢(shì)穩(wěn)定下來(lái)。

參考文獻(xiàn)

[1] http://www.anhuimj.gov.cn:8080/webapp/inside/map_main.asp

[2] Grossman G M,Alan K. Economic Growth and the Environment[J]. Quarterly Journal of Economics[J],1995,110(2):13-24.

[3] 谷蕾,馬建華,王廣華.河南省1985—2006年環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線特征分析[J].地域研究與開發(fā),2008(4):113-116.

[4] 王良舉,王永培,李逢春.環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線存在嗎?——來(lái)自CO2排放量的國(guó)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證[J].軟科學(xué),2011(140):35-39.endprint

摘 要:根據(jù)1990-2012年經(jīng)濟(jì)與環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù),利用改進(jìn)熵值法獲得淮南礦區(qū)環(huán)境污染指數(shù),并獲得其與人均GDP間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。發(fā)現(xiàn)其區(qū)域環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線呈倒N型,并在人均收入達(dá)26869元時(shí)初步顯現(xiàn)出拐點(diǎn),總體上說(shuō)明當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況區(qū)域良性發(fā)展,該結(jié)果可為相關(guān)政策制定提供一定依據(jù)。

關(guān)鍵詞:環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線 改進(jìn)熵值法 環(huán)境指數(shù)

中圖分類號(hào):X83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2014)03(b)-0123-02

安徽礦產(chǎn)資源豐富,在國(guó)家社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)中扮演著重要角色。全省煤田面積1.8萬(wàn)平方公里,已探明煤碳保有儲(chǔ)量達(dá)529億噸[1],其中絕大部分分布在兩淮地區(qū),淮南更是中國(guó)五大煤田之一,煤工業(yè)是當(dāng)?shù)刂еa(chǎn)業(yè)。然而,其煤礦資源開采條件復(fù)雜,產(chǎn)生了大量的環(huán)境問題。因此采用合理方法評(píng)估當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況,并對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行有效預(yù)測(cè)將利于當(dāng)?shù)卣皶r(shí)主動(dòng)采取措施、調(diào)整政策,有效控制乃至減少環(huán)境問題。

環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)是Grossman,Krueger(1991)對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Kuznets的倒U型假說(shuō)進(jìn)行發(fā)展的結(jié)果,認(rèn)為區(qū)域環(huán)境污染水平會(huì)隨人均收入增加而呈現(xiàn)先升后降趨勢(shì)[2],此后該結(jié)論被Shafik(1992)和Lucas(1996)等人分別證實(shí)[3],國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)EKC的研究也取得了巨大成果[4~6],這些都不同程度豐富和發(fā)展了相關(guān)理論和實(shí)證研究。大量實(shí)證研究表明,EKC并不只存在單一“倒U型”,其還存在同步型,U型和N字型等,各自反映不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境作用關(guān)系。

1 模型構(gòu)建

1.1 指標(biāo)選取

文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn),大量研究多以單一指標(biāo)作為當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染代表,但對(duì)某地區(qū)采用不同的指標(biāo)往往會(huì)得出不同的EKC形狀,影響評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性與一致性;而單一指標(biāo)數(shù)據(jù)可能會(huì)存在跳躍,影響擬合結(jié)果。本文結(jié)合研究,考慮指標(biāo)代表性與數(shù)據(jù)易得性,選取礦區(qū)廢水排放量(萬(wàn)噸),污染氣體排放量(億標(biāo)立方米)和廢棄固體產(chǎn)生量(萬(wàn)噸)3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)綜合評(píng)價(jià)當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染狀況,最終得到環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1。

1.2 方法選擇

改進(jìn)熵值法是一種客觀賦權(quán)法,根據(jù)信息熵的大小可以有效判斷數(shù)據(jù)的有序度,其差異性越大所的權(quán)重越大,反之則越小。因而比一般主觀賦權(quán)法有更高可信度與精確度,更能反

映數(shù)據(jù)變化的效用價(jià)值。

(1)首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,借助功效系數(shù)法。

2 實(shí)證分析

所用數(shù)據(jù)來(lái)自《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、《淮南統(tǒng)計(jì)年鑒》和《安徽省環(huán)境狀況公報(bào)》,下面以1990—2012年數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,將所得數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,得到表1,標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果。

將所得數(shù)據(jù)利用改進(jìn)熵值法計(jì)算,最終所得歷年環(huán)境污染指數(shù)見表1最后一列。以Ri值為因變量,歷年人均GDP值為自變量,借助SPSS20.0依次進(jìn)行線性、二次和三次方擬合,發(fā)現(xiàn)三次方擬合效果最佳,如表2。

故而人均GDP與環(huán)境污染指數(shù)滿足的函數(shù)關(guān)系式為(計(jì)人均GDP為g)

(6)

對(duì)其求導(dǎo),即可獲得“拐點(diǎn)”,進(jìn)而可繪制出當(dāng)?shù)卣w環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線如圖2。

3 結(jié)論

從擬合結(jié)果來(lái)看,淮南礦區(qū)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線擬合效果較好,已體現(xiàn)出EKC的分布特征,且呈“倒N字型”,這可理解成連續(xù)的“正U型+倒U型”。現(xiàn)有研究表明,只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平,經(jīng)濟(jì)與環(huán)境質(zhì)量間的對(duì)應(yīng)關(guān)系才會(huì)變得明顯起來(lái)[5],淮南經(jīng)濟(jì)尚未進(jìn)入工業(yè)化發(fā)展后期階段。結(jié)果顯示,其拐點(diǎn)在人均GDP達(dá)到26869元左右時(shí)出現(xiàn),與殷福才,彭水軍以及Shafik等人的研究結(jié)果較一致[3]。最初EKC略微下降,之后出現(xiàn)了較長(zhǎng)一段時(shí)間的惡化,這短時(shí)間也是經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的時(shí)期,因此忽略了對(duì)環(huán)境的保護(hù)。

考慮到拐點(diǎn)是剛剛顯現(xiàn),煤炭開采所造成的破壞還遠(yuǎn)沒有修復(fù),其未來(lái)變動(dòng)趨勢(shì)還需進(jìn)一步監(jiān)控。換言之,目前情況可說(shuō)明之前所采取的一系列措施初見成效,但仍需加大整治力度,防止環(huán)境惡化超過閾值,造成不可逆轉(zhuǎn)局面。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待調(diào)整,粗放型增長(zhǎng)方式是造成環(huán)境困局的重要原因,今后應(yīng)緊緊圍繞這兩方面,采取必要措施協(xié)調(diào)三次產(chǎn)業(yè)比例、軟化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),使下降趨勢(shì)穩(wěn)定下來(lái)。

參考文獻(xiàn)

[1] http://www.anhuimj.gov.cn:8080/webapp/inside/map_main.asp

[2] Grossman G M,Alan K. Economic Growth and the Environment[J]. Quarterly Journal of Economics[J],1995,110(2):13-24.

[3] 谷蕾,馬建華,王廣華.河南省1985—2006年環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線特征分析[J].地域研究與開發(fā),2008(4):113-116.

[4] 王良舉,王永培,李逢春.環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線存在嗎?——來(lái)自CO2排放量的國(guó)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證[J].軟科學(xué),2011(140):35-39.endprint

摘 要:根據(jù)1990-2012年經(jīng)濟(jì)與環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù),利用改進(jìn)熵值法獲得淮南礦區(qū)環(huán)境污染指數(shù),并獲得其與人均GDP間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。發(fā)現(xiàn)其區(qū)域環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線呈倒N型,并在人均收入達(dá)26869元時(shí)初步顯現(xiàn)出拐點(diǎn),總體上說(shuō)明當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況區(qū)域良性發(fā)展,該結(jié)果可為相關(guān)政策制定提供一定依據(jù)。

關(guān)鍵詞:環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線 改進(jìn)熵值法 環(huán)境指數(shù)

中圖分類號(hào):X83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2014)03(b)-0123-02

安徽礦產(chǎn)資源豐富,在國(guó)家社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)中扮演著重要角色。全省煤田面積1.8萬(wàn)平方公里,已探明煤碳保有儲(chǔ)量達(dá)529億噸[1],其中絕大部分分布在兩淮地區(qū),淮南更是中國(guó)五大煤田之一,煤工業(yè)是當(dāng)?shù)刂еa(chǎn)業(yè)。然而,其煤礦資源開采條件復(fù)雜,產(chǎn)生了大量的環(huán)境問題。因此采用合理方法評(píng)估當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況,并對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行有效預(yù)測(cè)將利于當(dāng)?shù)卣皶r(shí)主動(dòng)采取措施、調(diào)整政策,有效控制乃至減少環(huán)境問題。

環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)是Grossman,Krueger(1991)對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Kuznets的倒U型假說(shuō)進(jìn)行發(fā)展的結(jié)果,認(rèn)為區(qū)域環(huán)境污染水平會(huì)隨人均收入增加而呈現(xiàn)先升后降趨勢(shì)[2],此后該結(jié)論被Shafik(1992)和Lucas(1996)等人分別證實(shí)[3],國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)EKC的研究也取得了巨大成果[4~6],這些都不同程度豐富和發(fā)展了相關(guān)理論和實(shí)證研究。大量實(shí)證研究表明,EKC并不只存在單一“倒U型”,其還存在同步型,U型和N字型等,各自反映不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境作用關(guān)系。

1 模型構(gòu)建

1.1 指標(biāo)選取

文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn),大量研究多以單一指標(biāo)作為當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染代表,但對(duì)某地區(qū)采用不同的指標(biāo)往往會(huì)得出不同的EKC形狀,影響評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性與一致性;而單一指標(biāo)數(shù)據(jù)可能會(huì)存在跳躍,影響擬合結(jié)果。本文結(jié)合研究,考慮指標(biāo)代表性與數(shù)據(jù)易得性,選取礦區(qū)廢水排放量(萬(wàn)噸),污染氣體排放量(億標(biāo)立方米)和廢棄固體產(chǎn)生量(萬(wàn)噸)3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)綜合評(píng)價(jià)當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染狀況,最終得到環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1。

1.2 方法選擇

改進(jìn)熵值法是一種客觀賦權(quán)法,根據(jù)信息熵的大小可以有效判斷數(shù)據(jù)的有序度,其差異性越大所的權(quán)重越大,反之則越小。因而比一般主觀賦權(quán)法有更高可信度與精確度,更能反

映數(shù)據(jù)變化的效用價(jià)值。

(1)首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,借助功效系數(shù)法。

2 實(shí)證分析

所用數(shù)據(jù)來(lái)自《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、《淮南統(tǒng)計(jì)年鑒》和《安徽省環(huán)境狀況公報(bào)》,下面以1990—2012年數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,將所得數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,得到表1,標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果。

將所得數(shù)據(jù)利用改進(jìn)熵值法計(jì)算,最終所得歷年環(huán)境污染指數(shù)見表1最后一列。以Ri值為因變量,歷年人均GDP值為自變量,借助SPSS20.0依次進(jìn)行線性、二次和三次方擬合,發(fā)現(xiàn)三次方擬合效果最佳,如表2。

故而人均GDP與環(huán)境污染指數(shù)滿足的函數(shù)關(guān)系式為(計(jì)人均GDP為g)

(6)

對(duì)其求導(dǎo),即可獲得“拐點(diǎn)”,進(jìn)而可繪制出當(dāng)?shù)卣w環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線如圖2。

3 結(jié)論

從擬合結(jié)果來(lái)看,淮南礦區(qū)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線擬合效果較好,已體現(xiàn)出EKC的分布特征,且呈“倒N字型”,這可理解成連續(xù)的“正U型+倒U型”。現(xiàn)有研究表明,只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平,經(jīng)濟(jì)與環(huán)境質(zhì)量間的對(duì)應(yīng)關(guān)系才會(huì)變得明顯起來(lái)[5],淮南經(jīng)濟(jì)尚未進(jìn)入工業(yè)化發(fā)展后期階段。結(jié)果顯示,其拐點(diǎn)在人均GDP達(dá)到26869元左右時(shí)出現(xiàn),與殷福才,彭水軍以及Shafik等人的研究結(jié)果較一致[3]。最初EKC略微下降,之后出現(xiàn)了較長(zhǎng)一段時(shí)間的惡化,這短時(shí)間也是經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的時(shí)期,因此忽略了對(duì)環(huán)境的保護(hù)。

考慮到拐點(diǎn)是剛剛顯現(xiàn),煤炭開采所造成的破壞還遠(yuǎn)沒有修復(fù),其未來(lái)變動(dòng)趨勢(shì)還需進(jìn)一步監(jiān)控。換言之,目前情況可說(shuō)明之前所采取的一系列措施初見成效,但仍需加大整治力度,防止環(huán)境惡化超過閾值,造成不可逆轉(zhuǎn)局面。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待調(diào)整,粗放型增長(zhǎng)方式是造成環(huán)境困局的重要原因,今后應(yīng)緊緊圍繞這兩方面,采取必要措施協(xié)調(diào)三次產(chǎn)業(yè)比例、軟化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),使下降趨勢(shì)穩(wěn)定下來(lái)。

參考文獻(xiàn)

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