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        廣東省經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量的實證分析

        2021-06-16 13:06:23楊思琪彭強李微
        中國市場 2021年17期
        關鍵詞:回歸分析因子分析環(huán)境質(zhì)量

        楊思琪 彭強 李微

        [摘 要]文章運用SPSS軟件進行因子分析和回歸分析方法,檢驗并論證了廣東省經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量之間的關系,2019年,廣東省實現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值107671.07億元,其中第三產(chǎn)業(yè)是占比最大的產(chǎn)業(yè)。然而廣東省經(jīng)濟在快速發(fā)展的同時,也面臨著環(huán)境污染的問題。實證結(jié)論得出:全省GDP、城鎮(zhèn)化率每增加一個單位,環(huán)境質(zhì)量指數(shù)分別上升42.274、下降41.310個單位。說明經(jīng)濟增長可促進地區(qū)環(huán)境質(zhì)量提升,而城鎮(zhèn)化率和全社會固定資產(chǎn)的投資會對環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生負面作用。最后為廣東省經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護提供合理的政策建議。

        [關鍵詞]經(jīng)濟增長;環(huán)境質(zhì)量;因子分析;回歸分析

        [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.17.025

        1 引言

        隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展,環(huán)境對經(jīng)濟發(fā)展的制約愈加突出,這在近年廣東省的經(jīng)濟增長速度和質(zhì)量上體現(xiàn)得較為明顯。優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)對環(huán)境的影響仍比較大。廣東省在經(jīng)濟增長的同時,對自然環(huán)境質(zhì)量的影響程度有多大,也成為學者們研究的課題和政策制定者關注的對象。

        2 指標選取與計量模型

        2.1 指標體系構建與數(shù)據(jù)

        筆者選取廣東省GDP(億元)、人均GDP(元)、城鎮(zhèn)化率這3項作為經(jīng)濟指標,分別為X1、X2、X3,以及二氧化硫排放量(萬噸)、氮氧化物排放量(萬噸)、空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)比例、廢水排放量(億噸)4項作為環(huán)境指標,分別為Y1、Y2、Y3、Y4,構建指標體系。數(shù)據(jù)選取2014—2019年相應指標數(shù)據(jù),來源于國家統(tǒng)計局、廣東省統(tǒng)計年鑒。

        2.2 模型設定

        采用多元回歸分析的方法探究廣東省經(jīng)濟增長對環(huán)境質(zhì)量的影響,解釋變量是經(jīng)濟指標(包含全省GDP、人均GDP、城鎮(zhèn)化率),被解釋變量是環(huán)境指標(包含二氧化硫排放量、氮氧化物排放量、空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)比例、廢水排放量)。

        其中環(huán)境指標包含4個二級指標,因此運用因子分析法對環(huán)境指標的4個二級指標進行降維,并計算公因子得分,最后以每個公因子所解釋的總方差作為權數(shù)構造總得分公式,即環(huán)境質(zhì)量總得分Y。此外,為了使解釋變量更具有線性和消除回歸模型的異方差性,對解釋變量進行自然對數(shù)處理,以環(huán)境質(zhì)量總得分作為新的被解釋變量,自然對數(shù)處理后的經(jīng)濟指標作為新的解釋變量,構建多元回歸模型如下:

        Y=β1LNX1+β2LNX2+β3LNX3+α+ε

        2.3 單位根檢驗

        因選取的四個變量數(shù)據(jù)量綱差異較大,為了減弱量綱對研究帶來的影響,對數(shù)據(jù)進行自然對數(shù)處理,得到LNX1、LNX2、LNX3、LNX4。運用單位根檢驗方法檢驗,結(jié)果顯示LNX1、LNX2、LNX3、LNX4均為平穩(wěn)時間序列,因此可以對經(jīng)濟指標變量進行經(jīng)典回歸分析,不會出現(xiàn)偽回歸。

        3 因子分析

        對Y1、Y2、Y3、Y4這4項環(huán)境指標進行降維,分析計算2014—2019年這6年廣東省的環(huán)境指標指數(shù)。

        在進行因子分析之前,首先對變量數(shù)據(jù)進行標準化,其中Y3是正指標,Y1、Y2、Y4是負指標。正負指標的標準化公式如下:

        正:Yi=Yi-Y-iσi

        負:Yi=Y-i-Yiσi

        3.1 考察原始變量是否適合進行因子分析

        KMO值為0.684,大于0.6,接近0.7,原始變量屬于適合做因子分析的范圍。p=0.000<0.05,拒絕原假設,說明變量之間有明顯相關性,因此可以進行因子分析。

        3.2 提取因子

        采用主成分分析法提取因子,分析結(jié)果如表1所示。

        只有前2個因子的初始特征值大于1,但這兩個因子只解釋所有變量的71.812%,沒有超過85%,信息丟失較大。而第三個因子的初始特征值為0.868,接近1,且前3個因子累積解釋了所有變量的92.144%,解釋了原始數(shù)據(jù)絕大部分信息,即提取3個因子較為合適。

        由公因子方差可知所有變量共同度均超過0.7,認為變量的絕大部分信息能被因子解釋,信息丟失較少。

        3.3 因子旋轉(zhuǎn)

        采用最大方差法對因子載荷矩陣進行正交旋轉(zhuǎn),結(jié)果表明第一個因子對二氧化硫排放量、氮氧化物排放量、廢水排放量(小顆粒因子)的因子載荷較大,第二個因子對空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)比例(空氣質(zhì)量因子)的因子載荷較大。見表2。

        3.4 因子得分

        根據(jù)表2可得因子得分函數(shù)如下:

        F1=0.401Y1+0.417Y2-0.112Y3+0.277Y4

        F2=-0.077Y1-0.176Y2+0.989Y3+0.144Y4

        F3=-0.097Y1-0.086Y2+0.020Y3+0.133Y4

        3.5 環(huán)境質(zhì)量總得分

        以三個因子的方差貢獻率為權數(shù),構造因子總得分公式:

        F=(0.50991F1+0.20821F2+0.20332F3)÷0.92144

        計算廣東省2014—2019年的環(huán)境質(zhì)量總得分,如表3所示。

        進行線性回歸分析,根據(jù)擬合優(yōu)度檢驗和序列自相關檢驗的結(jié)果,線性回歸模型R2為0.822,接近于1,但調(diào)整后R2為0.287,擬合優(yōu)度較低,說明模型可能存在一定的問題。方程的DW檢驗值為1.594,根據(jù)查表(n=5,k=3)dU=2.287,可知dU

        從表5可知,F(xiàn)檢驗統(tǒng)計量的觀測值為1.535,對應概率p值為0.521。依據(jù)該表可進行回歸方程的顯著性檢驗。

        如果顯著性水平α為0.05,線性回歸模型中所有解釋變量的回歸系數(shù)顯著性T檢驗的概率p值都大于顯著性水平α,因此應接受零假設,說明經(jīng)濟指標變量對環(huán)境質(zhì)量影響不大。從容差和方差膨脹因子看,LNX1的容差接近0.05,近似地認為解釋變量間無顯著的多重共線性。詳見表6。

        隨著標準化預測值的變化,殘差點在0線周圍隨機分布,并且粗略地認為,殘差滿足等方差性。計算殘差與預測值的Pearson相關系數(shù)近似為0,且檢驗不顯著,因此認為異方差現(xiàn)象并不明顯。

        利用K-S方法檢驗標準化殘差的總體與標準正態(tài)分布是否有顯著差異。標準化殘差的概率p值為0.121。如果顯著性水平α為0.05,由于標準化殘差的概率p值均大于顯著性水平,接受零假設,可以認為標準化殘差的總體與標準正態(tài)分布無顯著差異。因此,可認為殘差滿足了線性模型的前提要求。最終建立的線性回歸模型為:

        Y=42.274×LNX1-41.130×LNX3-374.672

        由模型可知,全省GDP(LNX1)、城鎮(zhèn)化率(LNX3)每增加一個單位,環(huán)境質(zhì)量指數(shù)分別上升42.274、下降41.310個單位。廣東省GDP,即經(jīng)濟的增長可以促進地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量提升,而城鎮(zhèn)化率會對環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生負面作用。由線性回歸模型的F檢驗和解釋變量T檢驗可知,解釋變量前的系數(shù)顯著為0,說明全省GDP、城鎮(zhèn)化率雖然對環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生了一定的影響,但影響程度較弱。

        5 對策建議

        第一,廣東省應加大農(nóng)業(yè)結(jié)構調(diào)整力度,促進綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展,盡量提倡堅持綠色發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。進一步加強流域農(nóng)業(yè)面源土壤污染綜合防治和示范區(qū)的建設,探索建立流域重點地區(qū)農(nóng)業(yè)面源土壤污染防治的有效手段和機制。優(yōu)化流域農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置,推動流域高科技企業(yè)自主創(chuàng)新、科技成果,使現(xiàn)代農(nóng)業(yè)向綠色可持續(xù)性的戰(zhàn)略方向發(fā)展。

        第二,優(yōu)化第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構,加大工業(yè)產(chǎn)業(yè)的科技研發(fā)投入。積極協(xié)調(diào)污染重的工業(yè)產(chǎn)業(yè)升級,對淘汰落后的產(chǎn)能勒令整改或關閉。重視經(jīng)濟投入帶動環(huán)保工業(yè)科技進步,充分利用經(jīng)濟發(fā)展的價值推動環(huán)境質(zhì)量發(fā)展。

        第三,開展環(huán)境治理,大力發(fā)展廣東省旅游業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)。廣東省擁有豐富的旅游資源,屬于對環(huán)境污染小的行業(yè),對環(huán)境的保護具有積極意義。當然發(fā)展旅游業(yè)的前提是以不損失環(huán)境質(zhì)量為前提。要統(tǒng)籌兼顧,在兩者相互協(xié)調(diào)的基礎上合理發(fā)展旅游業(yè)。

        參考文獻:

        [1]李強,王琰.環(huán)境規(guī)制與經(jīng)濟增長質(zhì)量的U型關系:理論機理與實證檢驗[J].江海學刊,2019(4):102-108.

        [2]徐娟,祁毓.經(jīng)濟增長、環(huán)境管制和霧霾污染關系的實證[J].統(tǒng)計與決策,2019,35(19):140-144.

        [3]樸瑩.廣東省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染實證研究[J].中國集體經(jīng)濟,2019(22):18-19.

        [4]申韜,黃媚.金融生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟增長與FDI效應研究——基于東盟國別數(shù)據(jù)的實證分析[J].武漢金融,2019(11):22,71-77.

        [5]PADHAN H,HAOUAS I,SAHOO B, et al. What matters for environmental quality in the Next-11 countries:Economic growth or income inequality?[J]. Environmental Science and Pollution Research,2018,26(22).

        [作者簡介]楊思琪,女,漢族,江西吉安人,就讀于江西財經(jīng)大學經(jīng)濟學院,研究方向:資源環(huán)境、企業(yè)經(jīng)濟;彭強,男,漢族,江西萍鄉(xiāng)人,就讀于江西財經(jīng)大學國際經(jīng)貿(mào)學院生,研究方向:國際貿(mào)易、企業(yè)經(jīng)濟;李微,女,漢族,江西新余人,就讀于江西財經(jīng)大學財稅與公共管理學院,研究方向:社會保障。

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