区域经济增长与环境污染定量分析

根据2004—2012年以来安徽省环境污染排放量的统计数据,以GDP产值、废水排放总量及废气排放总量等数据,建立了环境库兹涅茨曲线模型,分析了GDP与污染物排放量之间增长关系、安徽省经济发展与环境污染之间的关系,踢除异常点后修正回归系数研究发现,安徽省环境库兹涅茨曲线上升阶段即处于倒U型曲线的左边部分,预测在未来的一段时间内随着安徽省的经济发展污染物的排放将会进一步加剧污染,并发现GDP与产业结构变动、第二产业/第三产业比例有密切联系.     

武汉市大气环境质量库兹涅茨特征分析

以武汉市1986—2003年经济增长(GDP)和大气环境质量数据为研究对象，分析各类典型大气污染指标与人均GDP之间的关系，建立武汉市大气环境污染物排放量与人均GDP增长之间的回归模型，结果表明：武汉市四种大气污染物(SO2、NOx、TSP、JCL)排放量与人均GDP增长之间基本符合环境库兹涅茨曲线特征。     

安徽省经济增长与二氧化硫排放量的实证分析

在国内外研究经济增长与环境污染的文献中,环境库兹涅茨理论一直是主流理论。环境库兹涅茨曲线(EKC)表明经济增长与污染水平呈现倒"U"型,即一国的环境污染水平在刚开始阶段,由于经济发展水平低,故而处于低水平,随着经济的增长,污染水平会爆发式增长,当处于特定的经济水平时,环境污染水平会持续下降。选取安徽省1990年到2010年的二氧化硫排放量和人均GDP的数据进行回归,得出二氧化硫环境库兹涅茨曲线不存在的结论,并结合安徽省的具体情况,分析了原因。     

汉江武汉段与东湖水质指标变化趋势研究——基于环境库兹涅茨曲线(EKC)方法

采用武汉市1991-2000年人均GDP与水质指标平均值的原始观测数据,分析两者间的相关关系,建立三次回归模型。结果表明:汉江武汉段水质指标随人均GDP变化表现较弱的环境库兹涅茨曲线特征;东湖水质指标随人均GDP变化表现为环境库兹涅茨曲线特征左侧特征。针对汉江武汉段与东湖水质存在的问题,提出了相应的改善措施。     

辽宁省环境库兹涅茨曲线研究

通过选取1990—2008年期间的序列数据,运用主成分分析法对辽宁省环境污染因子进行提取,并对经济增长与环境污染因子之间的关系进行回归,结果表明,环境污染主成分因子同人均GDP的拟合曲线有别于传统的环境库兹涅茨曲线,辽宁省目前的环境污染情况不容乐观,应该转变经济增长方式,优化产业结构,加大环境污染治理资金的投放力度,使经济增长与环境质量协调发展。     

湖北省经济增长与环境污染的EKC曲线分析

为探究近年来湖北省经济增长与环境污染关系变动情况,利用湖北省2003—2014年经济与环境污染数据,对环境污染指标与经济指标建立基于环境库兹涅茨曲线(EKC)模型,发现湖北省各环境污染指标与人均GDP之间的关系都不是严格符合环境库兹涅茨曲线假说,有呈倒"N"型、"U"型、直线型等关系。所以,对工业废气和工业烟粉尘排放量、工业固体废弃物产生量加强控制与监管是当务之急,并且只有加快经济发展模式的转变,优化产业结构,才能促进湖北省经济与环境的协调发展。     

我国城乡收入差距的统计建模——基于各省纵向数据的MERS模型的实证分析

使用回归样条线混合效应(MERS)模型,基于各省份的纵向数据,对城乡收入差距与经济增长的关系进行统计建模,证实无论是全国还是各省份城乡收入比与对数人均GDP均存在库兹涅茨曲线的倒U关系。对各省份样本的库兹涅茨曲线的拐点处的人均GDP以及到达拐点的时间的分析表明,我国各省在2010年以后均进入了库兹涅茨曲线的下降区域,城乡收入差距有望进一步缩小。     

珠海市城市化进程中环境效应分析

选用废气、SO2、废水、工业废水等排放量和工业固废物产生量作为珠海市环境破坏因子,人均GDP为经济增长指标,采用Excel和SPSS软件对珠海市1990~2003年统计数据诸因素进行相关性分析,用环境库兹涅茨曲线进行回归分析.结果表明,珠海市的环境质量与经济增长之间的关系符合环境库兹涅茨曲线趋势,呈现倒“U”型.分析结果还表明了环境的改善并不会随着经济水平的提高而自动发生,环境与经济的协调发展需要继续改善经济结构,增加环保投入.     

青岛市水环境库兹涅茨曲线特征、成因及对策研究

以青岛市历年环境质量报告书以及青岛市统计年鉴为依据,选取1996—2008年水环境和经济数据,探究青岛市水环境与经济发展之间的库兹涅茨曲线特征.结果表明,青岛市经济发展和水环境污染可采用多项式进行拟合,随人均GDP的增长,废水排放总量呈明显上升趋势,河流断面水质明显改善,政府部门对工业废水治理项目的大力推进以及污水处理厂的增加是青岛市水环境库兹涅茨曲线特征的主要成因.     

我国经济增长与碳排放之间的关系研究

该文在Copeland和Taylor模型的基础上,建立了碳排放的环境库兹涅茨曲线的理论模型,根据《中国能源统计年鉴》中各省历年能源消费数据对二氧化碳排放量进行测算,选用2005-2010年的数据通过严格的经济计量方法和统计检验,采用变系数的面板模型来验证人均二氧化碳的库兹涅茨曲线,分析出各省的EKC曲线特征及所处的阶段,之后对各地区的拐点进行预测,从而为我国实现经济与低碳的双赢发展提供政策建议。     

黑龙江省环境质量与经济发展定量关系研究

选取黑龙江省1990~2005年环境与经济数据,利用相关性分析的结果,建立环境经济计量模型,研究黑龙江省环境质量与经济增长演替轨迹.计量分析结果显示,黑龙江省人均GDP与主要环境指标之间没有明显的EKC关系,黑龙江省近16年环境保护工作取得了显著成效,促进了环境质量的改善;同时产业结构调整有利于减少污染物排放.     

湖南省城市绿色发展中碳排放门槛值 测算及其应用分析

为正确求取湖南省城市绿色发展中的碳排放门槛值,采用国际上通用的门槛回归方法,根据城市发展效率对碳排放的影响,选取反映城市开放程度的城市人口、城乡人均收入水平、进出口总值等14个基本变量及与其相应的2008—2015年数据,进行面板门槛或双重面板门槛回归分析,确定变量间的相互影响对碳排放存在的门槛值。结果表明,当城市人口密度达7 818人/km2时,城市面积扩展与碳排放呈反向变化关系;当城镇居民人均可支配收入达21 018元/年时,城市人口增加可降低碳排放;当工业产业总值占总GDP的比例小于0.45时,增加外贸进出口可降低碳排放;企业科技流动人员大于6 673人/年时,城市人口增加可降低碳排放;当外商投资企业数大于93家时,FDI对碳排放降低的作用明显;FDI占总GDP比例大于30.39%时,外商直接投资占总GDP比例加大可降低碳排放;当城市绿地面积大于4.01 km2或城市绿地占城市面积的比例达3.35%时,城市人口增加对碳排放的影响不明显。     

长株潭城市群产业碳排放预测与情景分析

以2005—2010年长株潭城市群产业碳排放的有关数据为基础,基于灰色系统理论,对长株潭城市群2005—2030年的产业碳排放进行了模拟和预测,并设定4种情景,对长株潭城市群2011—2030年产业碳排放进行了情景分析。研究结果表明：2010—2030年,长株潭城市群如果保持2010年以前的产业结构、能源结构不变,其产业碳排放量将以年均15.99%的增长速度快速上升;在1%的显著性水平上,碳排放、人均GDP、人口、单位GDP能耗强度、碳排放强度之间存在着双向因果关系;长株潭城市群产业碳排放与体现经济增长的人均GDP之间具有长期均衡关系;BAU、节能、低碳和强化低碳情景下,长株潭城市群产业碳排放、人均GDP均呈上升趋势。     

资源富集区经济增长与环境质量相关性分析

针对环境污染日益成为中国经济发展中的制约因素,以中国西部资源富集省份陕西省为例,采用库兹涅茨曲线理论,对陕西省1996～2006年面板数据进行分析,结果表明:陕西省人均GDP与工业废水、工业废气、工业固废排放量关系分别呈现U型加倒U型、倒U型以及N型形态.陕西省作为资源富集省份,正处于工业化快速发展阶段,仍将面临巨大的环境压力,必须深入探索经济增长方式转变路径,通过穿越"新型工业化隧道",施行生态经济发展模式.     

武汉市经济发展与交通噪声污染关系探讨--基于环境库兹涅茨曲线(EKC)特征

通过对武汉市1986-2004年经济发展（人均GDP）和交通噪声（平均等效声级）监测数据进行三次曲线模拟与二者关系分析，结果表明：随人均GDP的增加，尽管武汉市车流量不断增加，城区交通噪声等效声级则呈波浪式下降，经济发展（人均GDP）与交通噪声等效声级之间已表现出环境库兹涅茨曲线（EKC）右侧特征，所采取的一系列环境保护措施对交通噪声的减小起到了比较好的控制作用。     

辽宁省城乡居民收入与GDP 增长的相关性分析

研究了辽宁省1 9 8 0-2 0 1 2年城镇居民人均收入增长指数数据、 农村居民人均收入增长指数数据与 辽宁省GDP 增长指数数据之间的关系, 从整体与局部的角度和相关系数得出了三者之间的关联特征, 并进一步建 立了变量间的向量自回归模型, 通过脉冲响应函数探讨了三者之间的动态联系。研究结果表明, 辽宁省GDP 增长 率与城镇居民人均收入增长率、 农村居民人均收入增长率之间具有密切的相关性, 但变化趋势存在不同步性; 从三 者之间的动态联系来看, 辽宁省GDP 增长率对城镇居民人均收入和农村居民人均收入的增长有明显的促进作用, 而城镇居民人均收入和农村居民人均收入的增长率对GDP 增长率的冲击不大。应采取有效措施, 缩小城乡居民人 均收入差距, 努力实现城乡居民人均收入与GDP 的同步增长。     

我国大气污染的灰色关联分析

利用灰色关联模型考察能源消耗和环境治理对大气污染的紧密程度。能源消耗评价指标选取人均生活能耗、单位GDP能耗、总能耗和工业能耗占总能耗的比例;环境治理评价指标选取大气污染物治理投资额;大气污染物排放选取SO2年排放量、NOx年排放量和烟（粉）尘年排放量作为评价指标。结果表明,能源消耗各指标、污染物治理指标与大气污染物排放指标的灰色关联度均大于0．6,影响效果显著,尤其是能源消耗各指标对大气污染物排放的影响特别突出。