中国经济发展和工业废水排放量关系探究

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1、中国经济发展和工业废水排放量关系探究【摘要】运用神经网络筛选出经济发展的指标。接着基于面板数据建立模型对经济发展与环境污染关系进行研究，表明：一产比重、二产比重、三产比重和地区生产总值增长率对工业废水排放量有正向的推动作用；经济欠发达各省区的工业废水排放量多为低于全国平均水平，而经济发达各省区的工业废水排放量多高于全国平均水平。【关键词】经济发展；工业废水排放量；基神经网络；面板数据一、引言水资源是一切经济社会活动的基础，是社会繁荣稳定、经济可持续发展的重要物质保障。但是随着我国经济持续快速发展和人口的迅速膨胀，人们对其的过度开发和利用

2、导致水污染越来越严重，而工业废水排放正是水资源污染的重要原因之一。能否走出一条经济相对高速发展与保护水资源相协调的道路，对中国的社会经济发展至关重要。因此，本文选择研究经济发展对工业废水排放量的影响。4从理论上看，经济发展与工业废水排放量之间的关系业已成为了学术界研究讨论的焦点之一。李少红，方行明、刘天伦，彭水军、包群都研究过经济发展和工业废水排放的关系。通过梳理文献发现：一是很多学者仅仅采用单一指标或者几个指标研究，由于不能代表环境的整体情况，在分析问题时可能会出现偏差。二是指标的选取有很大任意性，同时选取的指标无法最大程度地代表所研

3、究的方面。针对上述问题，本文运用神经网络方法寻找对环境影响较大的经济指标，然后基于面板数据建立模型，进一步研究环境污染与经济发展之间的关系。二、基于神经网络经济发展指标的筛选（一）经济发展指标体系的构建及数据来源针对经济系统的特点与性质及数据的可获得性，选取能够恰当反映经济发展现状及未来发展趋势的指标进行分析。对于经济系统，从经济结构和经济规模与速度两个方面来构建经济发展的指标体系。除GDP增长率外，文中各变量样本数据均取自1992-2011年《中国统计年鉴》，GDP增长率根据增长率计算公式得到。为消除量纲的影响，文中将所有数据进行标准

4、无量纲化处理。（二）基于神经网络方法的指标筛选1.指标的筛选4本文通过神经网络方法寻找影响工业废水排放量的经济指标，各经济指标对废水的重要程度分析结果如下，一产比重、二产比重、三产比重、人均GDP、GDP增长率的重要性分别为：0.135、0.261、0.141、0.284、0.180；标准化的重要性分别为：47.5%、92.0%、49.6%、100.0%、63.5%。从经济结构和经济规模与速度来看，各经济发展指标对工业废水排放量的影响重要程度依次为人均GDP、二产比重、GDP增长率、三产比重、一产比重。综上所述，各经济指标对工业废水排放

5、量的影响都较大，故在后文模型建立时，应选所有经济发展指标。三、工业废水排放量与经济发展关系的实证分析（一）面板数据模型理论介绍与时间序列相比，面板数据具有截面和时序两维特征，一方面有较大的自由度，显著地减少缺省变量带来的回归问题，并提升了估计的精确度；一方面考虑了地区发展差异对各环境指标的影响，提供了个体的动态行为分析信息，使回归结果反映的信息更加全面。根据对截距项和解释变量系数的不同限制，面板数据可分为三种类型：混合回归模型、变截距模型和变系数模型。根据个体影响的不同形式，模型又可分为固定效应模型和随机效应模型。为了确定选择随机效应模

6、型还是固定效应模型，用HausmanTest进行检验。（二）实证分析为了确定选择随机效应模型还是固定效应模型，用Hausman4Test进行检验，因为H=16.6938>χ20.05（5）=11.0705，检验结果拒绝原假设，模型存在个体固定效应，应建立个体固定效应模型。对于经济发展指标和工业废水排放量使用Eviews6.0软件，得到固定效应变截距的估计模型为：四、结论由神经网络分析可知：从经济结构和经济规模与速度来看，各经济发展指标对工业废水排放量的影响重要程度依次为人均GDP、二产比重、GDP增长率、三产比重、一产比重。由面板数据结

7、果分析可知：全国各个省区的一产、二产、三产和地区生产总值增长率对工业废水排放量都具有正向作用，而地区生产总值增长率对工业废水排放量有负向作用。从具体研究可知，对于工业废水排放量，截距项为负值的省区多为经济欠发达地区，即经济欠发达各省区的工业废水排放量低于全国平均水平；截距项为正值的省区多为经济发达地区，即经济发达各省区的工业废水排放量高于全国平均水平。参考文献：[1]李少红.经济增长与工业废水排放量实证分析[J].合作经济与科技，2011，（9）：26-27[2]方行明，刘天伦.中国经济增长与环境污染关系新探[J].经济学家，2011，

8、（2）：78-84[3]樊欢欢，张凌云.Eviews统计分析与应用[M].北京：机械工业出版社，2009，（6）4