经济发展及其环境污染的关系（精品）.docx

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1、经济发展及其环境污染的关系摘要本文选取多指标面板数据，运用主成分分析方法，对我国31个地区的经济发展和环境污染状况进行分析。根据两组综合得分进行聚类分析，将31个地区分成4类，并对4类地区的经济发展和环境污染之间的关系进行阐述。关键词经济发展；环境污染；主成分分析；聚类分析随着我国经济持续增长，废水、废气、烟尘、粉尘和固体废物等给环境带来潜在的危机。如今，经济发展与环境污染之间的冲突已遭到政府和社会各界的关注。面板数据是同一截面单元数据集上对不同时间段的重复观测值，即时间序列和截面数据的混合数据。论文简化面板数据构造，运用主成分分析和聚类分析方法，对我国31个地区的经济发展状况和环境污染程度进

2、行研究。1数据收集及指标选取研究经济发展水平等问题时，多采用截面数据。为更好地反映各地区经济发展状况及环境污染程度，选取面板数据。从中华人民共和国国家统计局官方网站收集到20122015年各地区的年度数据，选取8个经济指标和6个环境指标。在经济指标中，地区生产总值、人均地区生产总值、固定资产投资反映经济总量及规模；居民消费水平、城镇单位就业人员平均工资反映居民生活水平；第一、二、三产业增加值反映三个产业的经济效益。在环境指标中，废水排放总量、化学需氧量排放量反映废水对环境的影响，二氧化硫排放量、氮氧化物排放量反映废气对环境的影响，生活垃圾清运量反映固体废物对环境的影响。2多指标面板数据的主成分

3、分析面板数据是三维的数据表，通过取均值的方法，将其降为二维数据表。主成分分析是一种“降维的思想，可将原来的指标体系转化为少数的综合指标，并以此代表原来指标的信息，且综合指标之间互相独立。因而，需计算4年数据的各指标均值。运用R软件，计算出经济数据和环境数据的相关系数大于0.3，讲明各指标间存在相关性，可进行主成分分析。计算经济数据的相关系数矩阵，并得出第一特征值为4.68，第二个特征值为2.84，其奉献率分别是58%和36%。前两个主成分的累积奉献率已达94%，基本包含了原始变量的所有信息，故取二者代替原始变量。计算前两个主成分和原始变量相关系数，得出地区生产总值、固定资产投资、第一、二、三产

4、业增加值与第一主成分U1的相关系数较大，反映了各地区的经济规模和效益。人均地区生产总值、居民消费水平、城镇单位就业人员平均工资与第二主成分U2相关系数较大，反映了各地区居民生活水平。3聚类结果分析根据综合得分Z1和Z2，采用系统聚类分析方法，对各地区进行聚类分析，将其分成4类。第一类：山东、江苏、广东；第二类：浙江、天津、北京、上海；第三类：西藏、海南、青海、福建、重庆、甘肃、宁夏、贵州、云南、江西、吉林、广西；第四类：河北、山西、内蒙古、辽宁、河南、湖北、湖南、四川、安徽、陕西、黑龙江、新疆。根据各地区经济发展状况综合得分Z1得出，经济发展状况较好的地区为江苏、广东、上海、山东、北京，经济发

5、展较落后的地区是西藏、甘肃、海南、青海、贵州。排在全国前列的地区，地处东部或沿海地区，注重发展当代化企业和新科技，因而经济发展较快。而西藏、甘肃、青海和贵州都属于西部地区，由于地理位置、环境条件等原因，经济发展较为缓慢。聚类分析结果中，将31个地区分为4类。经济发展快，环境又好的地区只要上海、北京和天津。固然浙江为第二类，但浙江省的环境污染程度比这三个地区严重，若再不重视环境的治理，将会成为环境较差的第一类。山东、广东和江苏为第一类，以牺牲环境为代价发展经济。西藏、海南、青海、福建、重庆、甘肃、宁夏、贵州、云南、江西、吉林、广西，这12个地区属于经济差、环境好的第三类。其中，福建能够加快发展本

6、身经济，将有时机跻身于第二类中；青海和海南可根据本身优势，大力发展旅游产业，提高经济水平。对于第四类地区，应大力加强环境治理，在发展经济的同时，应愈加重视环境保护。论文搜集了经济和环境的面板数据，对经济发展状况和环境污染程度的关系进行分析。通过降维思想，取时间维度上的均值，将面板数据降为二维截面数据，进而运用R软件进行处理分析。首先对均值数据进行主成分分析，计算经济发展和环境污染的综合得分。然后根据两个综合得分对各地区进行聚类分析，将31个地区分为4类。最后，对4类地区分别进行讨论，说明各地区经济发展状况与环境污染程度的关系。论文以时间维度上的均值进行主成分分析，具有一定的局限性，今后需继续改良。参考文献1郑云兵.多指标面板数据的聚类分析及其应用J.数理统计与管理，2008(02).2朱建平，陈民肯.面板数据的聚类分析及其应用J.统计研究，2007(04).3王培，王焱鑫.面板数据的主成分分析及其应用J.贵州大学学报，2009(05).