《湖泊污染的治理有效性实证分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《湖泊污染的治理有效性实证分析（10页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、湖泊污染的治理有效性实证分析 摘要：本文试图在前人分析结果和理论的基础框架下对上述问题进行探讨，并 分析各类水生植物应用后对于琥珀污染治理有效性影响， ，进一步还将对模型的 结果进行相关的实证检验，并根据分析结果提出一些建设性建议，可以为政府 在经济发展与环境污染治理两方面找到平衡点提供一定制定与参考依据，从而 使社会经济更健康地发展。 关键词：湖泊污染；水生植物；治理有效性1引言 改革开放以来， 中国经济以每年 9%左右的增长快速增长，举世瞩目；而 近年，中国 GDP 年均增长率甚至是发达国家的 23 倍。然而，这种粗放式的 经济增长带来的巨大的能源消耗与污染排放给中国带来了巨大前所未有的环
2、境 压力。据有关统计数据，中国的单位 GDP 能耗是发达国家的 810倍，而污染 则是发达国家的 30倍。环境污染还进一步提高了生产成本，造成的经济损失占 到国民生产总值的 8%到 15%，而它更直接关系到民众的生活质量和安全问题 以及社会的发展平衡与否。如今这严峻的环境问题成为了社会进一步向前迈进 的瓶颈问题。中国政府已经逐步意识到经济增增长的可持续性问题，并开展了 相关的治理工作，并且也明确提出了可持续发展理论和“绿色经济”等社会的 发展导向路线，各地都试图在在环境保护与经济发展中找到一个平衡点。但不 容忽视的事实是我国有不少龙头企业所在的矿业、纺织、冶金等行业，几乎全 部是高耗能、高污染
3、产业。而严峻的环境污染治理，势必会影响到这些污染行 业的生产发展。因此，是否进行环境污染治理以及如何加以实施，需要政府在 经济增长和环境质量两个目标上进行权衡取舍，尽管目前中国政府的政策举措 意图非常明显，但仍然需要从理论上分析一下其中的逻辑关系和影响机制。 在污染中，水资源污染的治理关系到社会生产和人民生活的方方面面。随 着现代工业的发展，湖泊遭受着各种各样污染物的破坏。污染物的出现影响着 湖泊的水质。为了提高湖泊水质，科研人员提出了一类通过种植河藕、菱、水葫芦等水生植物来降解污染物的方法。本文试图在前人分析结果和理论的基础 框架下对上述问题进行探讨，并分析各类水生植物应用后对于琥珀污染治理
4、有 效性影响， ，进一步还将对模型的结果进行相关的实证检验，并根据分析结果提 出一些建设性建议，可以为政府在经济发展与环境污染治理两方面找到平衡点 提供一定制定与参考依据，从而使社会经济更健康地发展。 2 计量模型与数据 2.1湖泊污染治理评价指标概述 在搜集了以往的资料和信息整理和总结后，可以发现对于环境静态评价的 指标有不少，但专门针对于治理行动方面的评价指标并不系统和统一，这与环 境治理这一行为完全是人为主观的有一定关系,更重要的是以往的研究较少将给 予它足够的关注，因此没有系统公认的指标体系。而本文以水质透明度为被解 释变量，主要从人均GDP，高新技术发展，工业增加值，产业结构（第二产
5、业 的比重） ，水生植物投入比例这5个方面方面来深入探讨分析，构建多元线性回 归模型，这样能较好地反映不同经济因素的作用效果，得出的结论覆盖面较广， 较为全面。 2.2选取原则 ( 1)相关性和综合性。选取指标时要能够充分反映区域经济发展状况和对 环境污染的治理投入和治理效果, 但指标数量不宜过多, 应尽可能用代表性强 的若干指标。 ( 2)透明性。评估指标体系要符合连续性评估的要求, 评估的方法、数据 的来源要透明。 ( 3)数据的可得性。指标数据的获取, 应该采用比较成熟和简便易得的方 法, 具有较强的通用性和可操作性, 要尽量避免主观因素的干扰。采用的数据, 可以直接来自于官方公布的统计
6、数据, 或通过权威部门的计算所得。 ( 4)科学性。环境治理评估指标所使用的数据, 应满足基本的质量要求, 能够满足目前国家权威的统计质量要求，数据必须真实可靠。 2.3体系构建 作为水质衡量标准，本文选取了最直观也最具有代表性的2008年-2015年 区域水质透明度来反映，湖水透明度是指湖水能使光线透过的程度。表示水的清澈情况，是水质评价指标之一。 对于环境治理投入指标，本文主要从每立方水生植物投入数量总额反映地 区年度的治理状况来大体表示。城市环境基础设施建设投资 工业污染治理投资 每立方水生植 物投入数量总额 建设项目“三同时”水生植物投入 每立方水生植物投入数量总额占区域生产总值比重(
7、%) 由上可见，这个指标下有着若干个具体的小方面，基于计量指标综合性原 则的考虑，本文着重选取每立方水生植物投入数量总额的数据来进行研究，而 其具体的各个不同方面的治理投资额度由于其目的的分散性和系统性的欠缺， 本文不单独分析它们跟经济发展的相互影响关系。 2.4模型构建 考虑到本文环境污染治理投入状况和各个经济因素之间的关系，所以需要 设置多个自变量，进行多元回归；而上述的环境库兹涅茨曲线模型中因变量基 本只参考GDP这么一个因素，方程模型采用了二次方，但鉴于本文的解释变量 个数较多，不便于逐个再探究二次方的影响，因此均设置为一次方变量。借鉴 上述两点的考虑和本文的研究需要，现构建如下模型：
8、 1 2 3 4 5 ln ln ln ln ln ln a C gdp gxkj gyzjz c cyjg 其中，a表示湖水透明度；lngdp表示区域人均GDP；c表示水生植物投入 比例；lngyzjz 表示工业增加值；lngxkj 表示高新技术产业科技活动产出情况； lncyjg 产业结构，此处是第二产业的比重；表示方程模型的残差。 为了消除数据间的异方差现象，并考虑到各个变量的单位不同，因此先各 自取对数，再进行分析。 2.5 数据来源与处理 本文使用区域200年至2015年的数据进行实证检验。原始数据主要来源于 历年区域统计年鉴和中国环境年鉴 ，部分环境污染的数据直接取自区域 统计局网
9、站的专题数据。对数据的处理说明 如下。表 1 报告了各变量的样本描述统计量。表 1 样本变量的描述统计 变量 单位 采用记 号 均值 标准差 最小值 最大值 人均生产总值 元/ 人 GDP 32607.5 12488.35 16743 52840 每立方水生植物投入数量 KG a 313.9762 95.94778 179.4 466.4 工业增加值 亿元 gyzjz11960.77 4906.895 5954.7 19277.65 每立方水生植物投入数量总额占区 域生产总值比重 % c 1.30875 0.170833 1.07 1.61 产业结构 % cyjg0.5509125 0.014
10、2844 0.5251 0.5659 高新技术产业科技活动产出情况 亿元 gckj13982.99 9257.136 3072.33 30354.8 3实证分析 3.1污染治理作用 （1）鉴于本模型选取的经济因素的因变量各自之间不可避免地存在着一定 相关关系，很有可能存在多重共线性，因此此处分析时需注意，必要时采用消 除多重共线性的命令，使得分析结果更具科学性。 运用STATA软件进行模 型回归分析的结果如下（表-1）： 拟合系数： 0.9999 调整后的拟 合系数： 0.9997 人均 GDP 工业增加值 高新技术产 业科技活动 产出 每立方水生 植物投入数 量比例 产业结构 （第二产业 比
11、例） T 检验值 4.57 -1.26 0.08 26.72 -0.23 相关系数 1.0582 -0.0584 0.0076 0.8843 -0.0826由上表可见，该模型的拟合系数达到了0.9997，数值十分接近1，说明拟合度达到了很高的程度；但不可忽略的是，解释变量中工业增加值，高新技术 产业产出和产业结构三者的T检验值的绝对值均小于2，表明它们对被解释变 量的影响数据无效。究其原因，极有可能是在经济发展过程中，各个经济变量 之间存在较大程度上的共同趋势。一般来说，当经济发展呈现良好态势时，工 业产业必然也一路向上，因为工业发展是推动总产出的重要支柱之一；同样， 高新技术产业的产出也与经
12、济总量的增长趋势紧密趋同；而对于经济结构，由 西方发达国家的经验可知，经济越发展，第一产业和第二产业的比例会逐渐缩 小，而第三产业（服务业）的比重不断上升。 （2）上述这些情况反映到计量方程中则是各解释变量之间存在着多重共线 性，这一现象会影响分析结果的正确性，可能造成了拟合系数的异常偏高和自 变量T检验结果的不正确。因此，利用stata的sw命令再做一次消除多重共线 性的回归分析，结果如下（表-2）： 表2 拟合优度 结果显示stata软件仅自动保留了人均GDP和每立方水生植物投入数量比 例两个自变量，剔除了其余三个与人均 GDP 相关性较高的经济变量，人均 GDP 的增长和每立方水生植物投
13、入数量占GDP总量的比例对环境污染的治理投资总 额有着正向的影响，并且前者的影响力更大。当它们分别增长一个单位时，污 染治理投资总额分别增长个1.0131个单位和0.8891个单位。模型的拟合程度 也非常高。 3.2动态检验 对于经济现象之间的联系和变化，不能仅仅就静态地分析判断，需要在时 间序列背景下进行时间段的动态分析，结果见表-3 拟合系数： 0.9998 调整后的拟合系数： 0.9997 人均 GDP 每立方水生植物投入数 量比例 T 检验值 113.10 32.35 相关系数 1.0131 0.8891表 3 T检验结果 可见在动态检验中，拟合系数依旧很高，模型的拟合度很好，人均GD
14、P与 每立方水生植物投入数量比例二者对污染治理投资总额产生正向影响。并且与 静态分析结果不同，动态检验中每立方水生植物投入数量比例与被解释变量的 相关性更强，当其投资比例增长1个单位时，污染投资总额会增加0.936个单 位，这符合了本文的猜想。而多次回归分析中，投资比例的相关系数总是小于 1的结果，并不是它的影响力不够的表现，还需考虑到经济发展的产出总量 （即GDP总量）是在逐年地快速增长，二者相乘得到投资总额增长的速度必然 小于投资比例的增长速度。 3.3治理前后比较如表4所示，治理前后，总氮TN、营养状态指数、总磷TP、高锰酸钾指数 其各项指数都有显著性的改善（P0.05） 。说明了现有湖
15、泊治理过程中，水生植 物的投入本身对于整体湖泊污染治理具有积极的作用，可以在后续的实际治理 过程中，给予足够的支持和改善。 表4 治理前后水质比较 总氮 TN（mg/L ） 营养状态指数 TSI 总磷TP （mg/L） 高锰酸钾指数 （mg/L） 治理前 0.35 58 35 2.52 治理后 0.12 31 22 1.25 P 0.000 0.000 0.000 0.000 t 3.254 3.578 4.258 5.231 拟合系数： 0.9993 调整后的拟合系数： 0.9990 人均 GDP 每立方水生植物投入数 量比例 T 检验值 7.06 35.18 相关系数 0.7910 0.9
16、3604模型优化建议 现有的模型中更多是采用回归线性分析方式，其本身能够了解现有水生植 物的投入对于现有环境污染的影响。不过在指标的选择过程中，依然更多是主 观层面，缺乏客观性的介入。由此，未来需要的是借助于合理的指标选择模式， 例如可以通过层次分析法，对现有的各项指标进行针对性的筛选，更好的服务 于后续水生植物投入后对于环境治理有效性的应用以及剖析。其具体方式如下： 4.1设计过程 1.建立模糊结构模型 根据具体的有效性评价，建立相应的多模糊的结构模型，该结构图包括目 标层，准则层，方案层。 2.构造两两比较判断矩阵 对各指标之间进行两两对比之后，通过合理的比较，从而去构建最终的矩 阵，由此进一步让其能够符合实际的建设需求，保证后续的矩阵自身的作用， 符合实际的评价需求。 3.针对某一个标准，
