江苏省经济发展和环境污染关系实证研究

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1、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：10.19311/j.cnki.16723198.2016.13.005自然环境是经济增长的基础，为经济活

2、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一，2015年创造了70116.4亿元的GDP，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20.49亿吨，工业固体废物产生量10924.73万吨；二氧化硫排放总量105.38万吨，烟（粉）尘排放总量76.37万吨。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

3、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，双尾检验

4、的显著性概率值都为0.000，其中工业废水排放量和人均GDP的相关系数-0.934，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

5、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，显著性也是0.000,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检验值高于二次

6、次模型，显著性为0000,因此三次曲线拟合的更好。由图1可知，随着江苏经济快速增长，工业废气排放量不断增加，但二者并没有呈现六种典型的环境库茨涅茨曲线的明显特征。江苏省经济总量大、人口密集，对电力热能的需求一直居高不下，全省火电机组总装机容量和机组数都位居全国前列，每年排放的污染物数量巨大，成为影响大气环境质量的重要因素。同时，随着经济发展的加快，机动车排污、各种施工建设导致的扬尘，日益增多，存在治理难题。虽然全省针对燃煤、工业、机动车和扬尘等大气污染源都提出了明确的治理要求，但是环境治理不可能做到立竿见影，还需要时间和加大对治理的投资

7、力度。由图2可知，人均GDP与工业固体废物排放量之间的环境库兹涅茨特征曲线呈现倒“U”型曲线特征。2005-2007年期间，江苏工业固体废物排放量随人均GDP的上涨呈现较快的增长趋势，环境出现恶化趋势；2007-2009年期间，受金融危机影响，江苏经济发展速度放缓，工业固体废物排放量增长趋于平稳；2010-2014年，为了缓解次贷危机对经济的影响，江苏财政加大了对基础设施建设投入的资金，以拉动省内经济，因此工业固废排放量又开始呈现加速增长趋势。近年江苏政府不断加大环境治理的力度，2014年当年完成固体废物治理环保投资项目达11.46亿元

8、，而2005年仅有0.2亿元。但是和江苏的7万亿的GDP相比，环保投资力度还是略显不足。由图3可知，江苏省人均GDP与工业废水排放量之间的环境库兹涅茨特征曲线呈现倒“N”型特征。这主要和全省加大对水污染的治