各行業(yè)環(huán)境經(jīng)濟(jì)回歸分析 本篇論文目錄導(dǎo)航： 環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系探究 環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)建設(shè)的相互作用緒論 環(huán)境經(jīng)濟(jì)描述統(tǒng)計分析 河北省環(huán)境經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析 各行業(yè)環(huán)境經(jīng)濟(jì)回歸分析 河北省改善環(huán)境及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對策建議 環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展研究總結(jié)與參考文獻(xiàn) 　　4 各行業(yè)環(huán)境經(jīng)濟(jì)回歸分析 　　本章首先對工業(yè)各行業(yè)進(jìn)行聚類分析，對行業(yè)變量進(jìn)行區(qū)別，使用綜合變量表示復(fù)雜的行業(yè)變量。然后利用回歸模型對不同行業(yè)環(huán)境經(jīng)濟(jì)之間的影響進(jìn)行分析研究。 　　4.1 各行業(yè)間聚類分析 　　聚類分析（Cluster Analysis）也稱為群分析，是基于"物以類聚";這一道理，根據(jù)其樣品或者指標(biāo)來進(jìn)行分類的多元統(tǒng)計分析方法，當(dāng)討論研究的對象是龐大的樣品的時候，要求能根據(jù)其特點合理的分類，但是這種分類是沒有參考或遵循。也就是說，這種分類方法是在不存在先驗知識的條件下來進(jìn)行的。聚類分析起初是起源于分類學(xué)的，在古老的這種分類學(xué)中人們主要是依靠著一些經(jīng)驗以及部分專業(yè)知識來實現(xiàn)分類，人們是很少會利用數(shù)學(xué)工具來進(jìn)行這種定量的分類。 　　隨著人類科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，分類越來越高的需求，所以有時唯一的經(jīng)驗和專業(yè)知識是很難準(zhǔn)確分類。所以人們的數(shù)學(xué)工具參考分類，形成了數(shù)值分類學(xué)，在多變量分析把技術(shù)轉(zhuǎn)化為數(shù)值分類法形成了聚類分析法。 　　4.1.1 聚類分析算法原理介紹 　　聚類分析方法多種多樣，本文采用的是系統(tǒng)聚類的 Ward 方法，因此只介紹該方法的算法原理。 　　1、Ward 聚類算法的工作原理 　　Ward 算法的工作原理：Ward 法又稱離差平方和法，即以平方歐氏距離作為兩類之間的距離，首先將第一組每個樣本自成一格、類別、使其合并，重心計算類之間的差異，然后將離開的大小區(qū)別兩種類型的最小平方，這樣就增加了第一次合并，最后再依次將所有類別逐級合并。 　　2、Ward 聚類具體算法 　　將 n 個區(qū)域樣本分成 k 類：G1,G2,，Gk,用（ ）tiX 表示 Gt 中的第 i 個樣本（此處（ ）tiX 是 p 維向量，即有 p 個系統(tǒng)聚類指標(biāo)），nt 表示 Gt 中的樣本個數(shù)，（ ）tX 是 Gt 的重心（即該樣本的均值），則 Gt 中樣本的離差平方和為： 　　4.1.2 各行業(yè)聚類分析實證 　　本文通過軟件 SPSS19.0 使用離差平和方法（Ward 方法），計算樣本的歐氏距離，樣本變量按照 Z 得分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。聚類結(jié)果如下圖 4.1、表 4-1 所示。根據(jù)聚類結(jié)果我們得出以下結(jié)論： 　　本次聚類分析將工業(yè)各行業(yè)分為四類：第一類紡織業(yè)、第二類黑色金屬礦采選業(yè)、第三類黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、第四類其他行業(yè)。其中黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)是在工業(yè)各行業(yè)中污染物排放量最為嚴(yán)重的行業(yè)，污染物排放量大大超過其他的行業(yè)；黑色金屬礦采選業(yè)的污染物主要集中在固體廢物，固體廢物排放量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他的行業(yè)；紡織業(yè)是在各污染物排放量中均處在前五位行業(yè)，其單位行業(yè)利潤也相對較高，屬于高污染高利潤行業(yè)。下面針對不同分類進(jìn)行回歸模型分析。 　　4.2 環(huán)境經(jīng)濟(jì)回歸分析 　　4.2.1 逐步回歸理論基礎(chǔ) 　　逐步回歸的基本思想是，從存在于圈外的所有變量，選擇偏回歸變量的平方的和最大的貢獻(xiàn)，與重要的方差比測試方法確定一個選擇；目前圈內(nèi)和所有的變量，尋找偏回歸廣場和貢獻(xiàn)最少的變量，重要的方差比測試方法，以確定從回歸方程中刪除。選擇進(jìn)入循環(huán)，消除重復(fù)，直到?jīng)]有合格的外部選擇項，圈到目前為止沒有符合條件的條目刪除。逐步回歸計算中需要使用線性代數(shù)消除轉(zhuǎn)換方法變量選擇。在選擇一個變量回歸系數(shù)的意義測試，排除變量方差齊性檢驗。一些選擇到一個變量，消除變量后，所有變量不再選擇或刪除，變量的選擇步驟停止，整理信息，得到回歸方程。逐步回歸由于排斥的重要變量，因此，不需要解決很多回歸方程的順序，顯著提高計算效率，而且因為忽略了重要變量，避免小變量回歸方程系數(shù)回歸方程出現(xiàn)導(dǎo)致病態(tài)計算的出現(xiàn)，不是正確的解決方案。 　　4.2.2 逐步回歸實證分析 　　本文使用軟件 SPSS19.0 進(jìn)行逐步回歸分析，分別確定因變量-總產(chǎn)值與環(huán)境污染物排放量的關(guān)系，因變量-單位利潤與環(huán)境污染物排放量的關(guān)系。建立模型步驟如下： 　　1、讀入數(shù)據(jù)"回歸分析數(shù)據(jù)。xls"; 　　2、點擊"分析-回歸分析-線性（L）"; 　　3、在出現(xiàn)的對話框中選擇因變量和自變量，確定分析方法為逐步回歸法或者最小二乘法，變量進(jìn)入 F 概率值要小于 0.05,點擊確定。因變量-總產(chǎn)值模型運算結(jié)果如表 4-2 所示。由于在進(jìn)行逐步回歸時對于因變量-單位利潤模型運算結(jié)果顯示只有一個自變量進(jìn)入模型，因此對于單位利潤的分析不適用逐步回歸，經(jīng)過實踐本文直接進(jìn)行各自變量和單位利潤的線性方程分析，所得結(jié)果如表 4-3 所示。 　　根據(jù)上表顯示的模型結(jié)果可以得出以下結(jié)論： 　　在對因變量-總產(chǎn)值進(jìn)行回歸模型分析時，進(jìn)入模型的自變量有煙（粉）塵排放量和廢水排放量。二者對于總產(chǎn)值影響顯示均為正值，說明總產(chǎn)值的變化和二者的變化是正相關(guān)的，隨著污染物排放量的增加，總產(chǎn)值也會按照不同比例增長。在模型實踐中也可以發(fā)現(xiàn)工業(yè)"三廢";和總產(chǎn)值的線性關(guān)系均為正相關(guān)，這和上述關(guān)聯(lián)規(guī)則所得結(jié)果是一致的。 　　根據(jù)上表可以得出以下信息： 　　在對因變量-單位利潤進(jìn)行回歸模型分析時，自變量的系數(shù)開始出現(xiàn)負(fù)數(shù)，即單位廢氣和二氧化硫二者和單位利潤之間存在的是負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明了在環(huán)境污染物排放量開始對單位利潤產(chǎn)生不利影響，盡管總產(chǎn)值是呈現(xiàn)上升趨勢，但是利潤卻會因此降低。 　　這和之前關(guān)聯(lián)規(guī)則所得結(jié)論是相一致的，這就需要在考慮行業(yè)總產(chǎn)值的情況下進(jìn)一步增強(qiáng)對利潤的關(guān)注，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，降低污染，治理高污染行業(yè)等措施的制定刻不容緩。 　　通過以上研究發(fā)現(xiàn)河北省環(huán)境經(jīng)濟(jì)之間存在一系列問題亟待解決，其中包括：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、高污染行業(yè)治理、監(jiān)管懲治方針設(shè)立、"三廢";處理等。本文針對以上問題逐一提出對策建議，如果可以找到一條更加適合環(huán)境經(jīng)濟(jì)發(fā)展的道路，不僅可以更好地推動我省經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)環(huán)境改善，更好的滿足人民需要，還可以為具有類似問題的省份提供依據(jù)，也可以更好的落實"京津冀一體化";的發(fā)展戰(zhàn)略。 返回本篇論文導(dǎo)航