基于改進(jìn)熵值法的淮南礦區(qū)環(huán)境指數(shù)研究

張宏++宋銘莉

摘 要：根據(jù)1990-2012年經(jīng)濟(jì)與環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)熵值法獲得淮南礦區(qū)環(huán)境污染指數(shù)，并獲得其與人均GDP間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。發(fā)現(xiàn)其區(qū)域環(huán)境庫茲涅茨曲線呈倒N型，并在人均收入達(dá)26869元時(shí)初步顯現(xiàn)出拐點(diǎn)，總體上說明當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況區(qū)域良性發(fā)展，該結(jié)果可為相關(guān)政策制定提供一定依據(jù)。

關(guān)鍵詞：環(huán)境庫茲涅茨曲線 改進(jìn)熵值法 環(huán)境指數(shù)

中圖分類號(hào)：X83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2014）03（b）-0123-02

安徽礦產(chǎn)資源豐富，在國(guó)家社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)中扮演著重要角色。全省煤田面積1.8萬平方公里，已探明煤碳保有儲(chǔ)量達(dá)529億噸[1]，其中絕大部分分布在兩淮地區(qū)，淮南更是中國(guó)五大煤田之一，煤工業(yè)是當(dāng)?shù)刂еa(chǎn)業(yè)。然而，其煤礦資源開采條件復(fù)雜，產(chǎn)生了大量的環(huán)境問題。因此采用合理方法評(píng)估當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況，并對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行有效預(yù)測(cè)將利于當(dāng)?shù)卣皶r(shí)主動(dòng)采取措施、調(diào)整政策，有效控制乃至減少環(huán)境問題。

環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）是Grossman，Krueger（1991）對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Kuznets的倒U型假說進(jìn)行發(fā)展的結(jié)果，認(rèn)為區(qū)域環(huán)境污染水平會(huì)隨人均收入增加而呈現(xiàn)先升后降趨勢(shì)[2]，此后該結(jié)論被Shafik（1992）和Lucas（1996）等人分別證實(shí)[3]，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)EKC的研究也取得了巨大成果[4～6]，這些都不同程度豐富和發(fā)展了相關(guān)理論和實(shí)證研究。大量實(shí)證研究表明，EKC并不只存在單一“倒U型”，其還存在同步型，U型和N字型等，各自反映不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境作用關(guān)系。

1 模型構(gòu)建

1.1 指標(biāo)選取

文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，大量研究多以單一指標(biāo)作為當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染代表，但對(duì)某地區(qū)采用不同的指標(biāo)往往會(huì)得出不同的EKC形狀，影響評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性與一致性；而單一指標(biāo)數(shù)據(jù)可能會(huì)存在跳躍，影響擬合結(jié)果。本文結(jié)合研究，考慮指標(biāo)代表性與數(shù)據(jù)易得性，選取礦區(qū)廢水排放量（萬噸），污染氣體排放量（億標(biāo)立方米）和廢棄固體產(chǎn)生量（萬噸）3項(xiàng)指標(biāo)來綜合評(píng)價(jià)當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染狀況，最終得到環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1。

1.2 方法選擇

改進(jìn)熵值法是一種客觀賦權(quán)法，根據(jù)信息熵的大小可以有效判斷數(shù)據(jù)的有序度，其差異性越大所的權(quán)重越大，反之則越小。因而比一般主觀賦權(quán)法有更高可信度與精確度，更能反

映數(shù)據(jù)變化的效用價(jià)值。

（1）首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，借助功效系數(shù)法。

2 實(shí)證分析

所用數(shù)據(jù)來自《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、《淮南統(tǒng)計(jì)年鑒》和《安徽省環(huán)境狀況公報(bào)》，下面以1990—2012年數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，將所得數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到表1，標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果。

將所得數(shù)據(jù)利用改進(jìn)熵值法計(jì)算，最終所得歷年環(huán)境污染指數(shù)見表1最后一列。以Ri值為因變量，歷年人均GDP值為自變量，借助SPSS20.0依次進(jìn)行線性、二次和三次方擬合，發(fā)現(xiàn)三次方擬合效果最佳，如表2。

故而人均GDP與環(huán)境污染指數(shù)滿足的函數(shù)關(guān)系式為（計(jì)人均GDP為g）

（6）

對(duì)其求導(dǎo)，即可獲得“拐點(diǎn)”，進(jìn)而可繪制出當(dāng)?shù)卣w環(huán)境庫茲涅茨曲線如圖2。

3 結(jié)論

從擬合結(jié)果來看，淮南礦區(qū)環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合效果較好，已體現(xiàn)出EKC的分布特征，且呈“倒N字型”，這可理解成連續(xù)的“正U型+倒U型”?，F(xiàn)有研究表明，只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平，經(jīng)濟(jì)與環(huán)境質(zhì)量間的對(duì)應(yīng)關(guān)系才會(huì)變得明顯起來[5]，淮南經(jīng)濟(jì)尚未進(jìn)入工業(yè)化發(fā)展后期階段。結(jié)果顯示，其拐點(diǎn)在人均GDP達(dá)到26869元左右時(shí)出現(xiàn)，與殷福才，彭水軍以及Shafik等人的研究結(jié)果較一致[3]。最初EKC略微下降，之后出現(xiàn)了較長(zhǎng)一段時(shí)間的惡化，這短時(shí)間也是經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的時(shí)期，因此忽略了對(duì)環(huán)境的保護(hù)。

考慮到拐點(diǎn)是剛剛顯現(xiàn)，煤炭開采所造成的破壞還遠(yuǎn)沒有修復(fù)，其未來變動(dòng)趨勢(shì)還需進(jìn)一步監(jiān)控。換言之，目前情況可說明之前所采取的一系列措施初見成效，但仍需加大整治力度，防止環(huán)境惡化超過閾值，造成不可逆轉(zhuǎn)局面。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待調(diào)整，粗放型增長(zhǎng)方式是造成環(huán)境困局的重要原因，今后應(yīng)緊緊圍繞這兩方面，采取必要措施協(xié)調(diào)三次產(chǎn)業(yè)比例、軟化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，使下降趨勢(shì)穩(wěn)定下來。

參考文獻(xiàn)

[1] http：//www.anhuimj.gov.cn：8080/webapp/inside/map_main.asp

[2] Grossman G M，Alan K. Economic Growth and the Environment[J]. Quarterly Journal of Economics[J]，1995，110（2）：13-24.

[3] 谷蕾，馬建華，王廣華.河南省1985—2006年環(huán)境庫茲涅茨曲線特征分析[J].地域研究與開發(fā)，2008（4）：113-116.

[4] 王良舉，王永培，李逢春.環(huán)境庫茲涅茨曲線存在嗎？——來自CO2排放量的國(guó)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證[J].軟科學(xué)，2011（140）：35-39.endprint

摘 要：根據(jù)1990-2012年經(jīng)濟(jì)與環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)熵值法獲得淮南礦區(qū)環(huán)境污染指數(shù)，并獲得其與人均GDP間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。發(fā)現(xiàn)其區(qū)域環(huán)境庫茲涅茨曲線呈倒N型，并在人均收入達(dá)26869元時(shí)初步顯現(xiàn)出拐點(diǎn)，總體上說明當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況區(qū)域良性發(fā)展，該結(jié)果可為相關(guān)政策制定提供一定依據(jù)。

關(guān)鍵詞：環(huán)境庫茲涅茨曲線 改進(jìn)熵值法 環(huán)境指數(shù)

中圖分類號(hào)：X83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2014）03（b）-0123-02

安徽礦產(chǎn)資源豐富，在國(guó)家社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)中扮演著重要角色。全省煤田面積1.8萬平方公里，已探明煤碳保有儲(chǔ)量達(dá)529億噸[1]，其中絕大部分分布在兩淮地區(qū)，淮南更是中國(guó)五大煤田之一，煤工業(yè)是當(dāng)?shù)刂еa(chǎn)業(yè)。然而，其煤礦資源開采條件復(fù)雜，產(chǎn)生了大量的環(huán)境問題。因此采用合理方法評(píng)估當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況，并對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行有效預(yù)測(cè)將利于當(dāng)?shù)卣皶r(shí)主動(dòng)采取措施、調(diào)整政策，有效控制乃至減少環(huán)境問題。

環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）是Grossman，Krueger（1991）對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Kuznets的倒U型假說進(jìn)行發(fā)展的結(jié)果，認(rèn)為區(qū)域環(huán)境污染水平會(huì)隨人均收入增加而呈現(xiàn)先升后降趨勢(shì)[2]，此后該結(jié)論被Shafik（1992）和Lucas（1996）等人分別證實(shí)[3]，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)EKC的研究也取得了巨大成果[4～6]，這些都不同程度豐富和發(fā)展了相關(guān)理論和實(shí)證研究。大量實(shí)證研究表明，EKC并不只存在單一“倒U型”，其還存在同步型，U型和N字型等，各自反映不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境作用關(guān)系。

1 模型構(gòu)建

1.1 指標(biāo)選取

文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，大量研究多以單一指標(biāo)作為當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染代表，但對(duì)某地區(qū)采用不同的指標(biāo)往往會(huì)得出不同的EKC形狀，影響評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性與一致性；而單一指標(biāo)數(shù)據(jù)可能會(huì)存在跳躍，影響擬合結(jié)果。本文結(jié)合研究，考慮指標(biāo)代表性與數(shù)據(jù)易得性，選取礦區(qū)廢水排放量（萬噸），污染氣體排放量（億標(biāo)立方米）和廢棄固體產(chǎn)生量（萬噸）3項(xiàng)指標(biāo)來綜合評(píng)價(jià)當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染狀況，最終得到環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1。

1.2 方法選擇

改進(jìn)熵值法是一種客觀賦權(quán)法，根據(jù)信息熵的大小可以有效判斷數(shù)據(jù)的有序度，其差異性越大所的權(quán)重越大，反之則越小。因而比一般主觀賦權(quán)法有更高可信度與精確度，更能反

映數(shù)據(jù)變化的效用價(jià)值。

（1）首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，借助功效系數(shù)法。

2 實(shí)證分析

所用數(shù)據(jù)來自《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、《淮南統(tǒng)計(jì)年鑒》和《安徽省環(huán)境狀況公報(bào)》，下面以1990—2012年數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，將所得數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到表1，標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果。

將所得數(shù)據(jù)利用改進(jìn)熵值法計(jì)算，最終所得歷年環(huán)境污染指數(shù)見表1最后一列。以Ri值為因變量，歷年人均GDP值為自變量，借助SPSS20.0依次進(jìn)行線性、二次和三次方擬合，發(fā)現(xiàn)三次方擬合效果最佳，如表2。

故而人均GDP與環(huán)境污染指數(shù)滿足的函數(shù)關(guān)系式為（計(jì)人均GDP為g）

（6）

對(duì)其求導(dǎo)，即可獲得“拐點(diǎn)”，進(jìn)而可繪制出當(dāng)?shù)卣w環(huán)境庫茲涅茨曲線如圖2。

3 結(jié)論

從擬合結(jié)果來看，淮南礦區(qū)環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合效果較好，已體現(xiàn)出EKC的分布特征，且呈“倒N字型”，這可理解成連續(xù)的“正U型+倒U型”?，F(xiàn)有研究表明，只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平，經(jīng)濟(jì)與環(huán)境質(zhì)量間的對(duì)應(yīng)關(guān)系才會(huì)變得明顯起來[5]，淮南經(jīng)濟(jì)尚未進(jìn)入工業(yè)化發(fā)展后期階段。結(jié)果顯示，其拐點(diǎn)在人均GDP達(dá)到26869元左右時(shí)出現(xiàn)，與殷福才，彭水軍以及Shafik等人的研究結(jié)果較一致[3]。最初EKC略微下降，之后出現(xiàn)了較長(zhǎng)一段時(shí)間的惡化，這短時(shí)間也是經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的時(shí)期，因此忽略了對(duì)環(huán)境的保護(hù)。

考慮到拐點(diǎn)是剛剛顯現(xiàn)，煤炭開采所造成的破壞還遠(yuǎn)沒有修復(fù)，其未來變動(dòng)趨勢(shì)還需進(jìn)一步監(jiān)控。換言之，目前情況可說明之前所采取的一系列措施初見成效，但仍需加大整治力度，防止環(huán)境惡化超過閾值，造成不可逆轉(zhuǎn)局面。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待調(diào)整，粗放型增長(zhǎng)方式是造成環(huán)境困局的重要原因，今后應(yīng)緊緊圍繞這兩方面，采取必要措施協(xié)調(diào)三次產(chǎn)業(yè)比例、軟化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，使下降趨勢(shì)穩(wěn)定下來。

參考文獻(xiàn)

[1] http：//www.anhuimj.gov.cn：8080/webapp/inside/map_main.asp

[2] Grossman G M，Alan K. Economic Growth and the Environment[J]. Quarterly Journal of Economics[J]，1995，110（2）：13-24.

[3] 谷蕾，馬建華，王廣華.河南省1985—2006年環(huán)境庫茲涅茨曲線特征分析[J].地域研究與開發(fā)，2008（4）：113-116.

[4] 王良舉，王永培，李逢春.環(huán)境庫茲涅茨曲線存在嗎？——來自CO2排放量的國(guó)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證[J].軟科學(xué)，2011（140）：35-39.endprint

摘 要：根據(jù)1990-2012年經(jīng)濟(jì)與環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)熵值法獲得淮南礦區(qū)環(huán)境污染指數(shù)，并獲得其與人均GDP間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。發(fā)現(xiàn)其區(qū)域環(huán)境庫茲涅茨曲線呈倒N型，并在人均收入達(dá)26869元時(shí)初步顯現(xiàn)出拐點(diǎn)，總體上說明當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況區(qū)域良性發(fā)展，該結(jié)果可為相關(guān)政策制定提供一定依據(jù)。

關(guān)鍵詞：環(huán)境庫茲涅茨曲線 改進(jìn)熵值法 環(huán)境指數(shù)

中圖分類號(hào)：X83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2014）03（b）-0123-02

安徽礦產(chǎn)資源豐富，在國(guó)家社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)中扮演著重要角色。全省煤田面積1.8萬平方公里，已探明煤碳保有儲(chǔ)量達(dá)529億噸[1]，其中絕大部分分布在兩淮地區(qū)，淮南更是中國(guó)五大煤田之一，煤工業(yè)是當(dāng)?shù)刂еa(chǎn)業(yè)。然而，其煤礦資源開采條件復(fù)雜，產(chǎn)生了大量的環(huán)境問題。因此采用合理方法評(píng)估當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況，并對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行有效預(yù)測(cè)將利于當(dāng)?shù)卣皶r(shí)主動(dòng)采取措施、調(diào)整政策，有效控制乃至減少環(huán)境問題。

環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）是Grossman，Krueger（1991）對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Kuznets的倒U型假說進(jìn)行發(fā)展的結(jié)果，認(rèn)為區(qū)域環(huán)境污染水平會(huì)隨人均收入增加而呈現(xiàn)先升后降趨勢(shì)[2]，此后該結(jié)論被Shafik（1992）和Lucas（1996）等人分別證實(shí)[3]，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)EKC的研究也取得了巨大成果[4～6]，這些都不同程度豐富和發(fā)展了相關(guān)理論和實(shí)證研究。大量實(shí)證研究表明，EKC并不只存在單一“倒U型”，其還存在同步型，U型和N字型等，各自反映不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境作用關(guān)系。

1 模型構(gòu)建

1.1 指標(biāo)選取

文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，大量研究多以單一指標(biāo)作為當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染代表，但對(duì)某地區(qū)采用不同的指標(biāo)往往會(huì)得出不同的EKC形狀，影響評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性與一致性；而單一指標(biāo)數(shù)據(jù)可能會(huì)存在跳躍，影響擬合結(jié)果。本文結(jié)合研究，考慮指標(biāo)代表性與數(shù)據(jù)易得性，選取礦區(qū)廢水排放量（萬噸），污染氣體排放量（億標(biāo)立方米）和廢棄固體產(chǎn)生量（萬噸）3項(xiàng)指標(biāo)來綜合評(píng)價(jià)當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染狀況，最終得到環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1。

1.2 方法選擇

改進(jìn)熵值法是一種客觀賦權(quán)法，根據(jù)信息熵的大小可以有效判斷數(shù)據(jù)的有序度，其差異性越大所的權(quán)重越大，反之則越小。因而比一般主觀賦權(quán)法有更高可信度與精確度，更能反

映數(shù)據(jù)變化的效用價(jià)值。

（1）首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，借助功效系數(shù)法。

2 實(shí)證分析

所用數(shù)據(jù)來自《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、《淮南統(tǒng)計(jì)年鑒》和《安徽省環(huán)境狀況公報(bào)》，下面以1990—2012年數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，將所得數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到表1，標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果。

將所得數(shù)據(jù)利用改進(jìn)熵值法計(jì)算，最終所得歷年環(huán)境污染指數(shù)見表1最后一列。以Ri值為因變量，歷年人均GDP值為自變量，借助SPSS20.0依次進(jìn)行線性、二次和三次方擬合，發(fā)現(xiàn)三次方擬合效果最佳，如表2。

故而人均GDP與環(huán)境污染指數(shù)滿足的函數(shù)關(guān)系式為（計(jì)人均GDP為g）

（6）

對(duì)其求導(dǎo)，即可獲得“拐點(diǎn)”，進(jìn)而可繪制出當(dāng)?shù)卣w環(huán)境庫茲涅茨曲線如圖2。

3 結(jié)論

從擬合結(jié)果來看，淮南礦區(qū)環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合效果較好，已體現(xiàn)出EKC的分布特征，且呈“倒N字型”，這可理解成連續(xù)的“正U型+倒U型”?，F(xiàn)有研究表明，只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平，經(jīng)濟(jì)與環(huán)境質(zhì)量間的對(duì)應(yīng)關(guān)系才會(huì)變得明顯起來[5]，淮南經(jīng)濟(jì)尚未進(jìn)入工業(yè)化發(fā)展后期階段。結(jié)果顯示，其拐點(diǎn)在人均GDP達(dá)到26869元左右時(shí)出現(xiàn)，與殷福才，彭水軍以及Shafik等人的研究結(jié)果較一致[3]。最初EKC略微下降，之后出現(xiàn)了較長(zhǎng)一段時(shí)間的惡化，這短時(shí)間也是經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的時(shí)期，因此忽略了對(duì)環(huán)境的保護(hù)。

考慮到拐點(diǎn)是剛剛顯現(xiàn)，煤炭開采所造成的破壞還遠(yuǎn)沒有修復(fù)，其未來變動(dòng)趨勢(shì)還需進(jìn)一步監(jiān)控。換言之，目前情況可說明之前所采取的一系列措施初見成效，但仍需加大整治力度，防止環(huán)境惡化超過閾值，造成不可逆轉(zhuǎn)局面。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待調(diào)整，粗放型增長(zhǎng)方式是造成環(huán)境困局的重要原因，今后應(yīng)緊緊圍繞這兩方面，采取必要措施協(xié)調(diào)三次產(chǎn)業(yè)比例、軟化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，使下降趨勢(shì)穩(wěn)定下來。

參考文獻(xiàn)

[1] http：//www.anhuimj.gov.cn：8080/webapp/inside/map_main.asp

[2] Grossman G M，Alan K. Economic Growth and the Environment[J]. Quarterly Journal of Economics[J]，1995，110（2）：13-24.

[3] 谷蕾，馬建華，王廣華.河南省1985—2006年環(huán)境庫茲涅茨曲線特征分析[J].地域研究與開發(fā)，2008（4）：113-116.

[4] 王良舉，王永培，李逢春.環(huán)境庫茲涅茨曲線存在嗎？——來自CO2排放量的國(guó)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證[J].軟科學(xué)，2011（140）：35-39.endprint