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基于空间计量经济学与EKC模型的中国省域环境污染分析

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当前环境污染日趋严重,怎样在保持经济增长的同时尽可能减少环境污染成本成为热门的话题.环境污染往往与地理空间息息相关,从而可用空间计量经济学对其进行分析.文章依据扩展的EKC模型,截取了2014年我国31个省域有关变量的数据,将其归纳成环境污染、人均GDP等8个变量.值得注意的是,这里将环境污染损失进行了货币化.进而对8个变量进行了全局空间自相关检验与局域空间自相关检验,确定了其皆存在空间相关性,且得到了高—高和低—低集聚区居主导地位的结论.基于Geoda空间统计分析软件,估计了空间滞后模型和空间误差模型,并通过检验确定了我国2014年31个省域环境污染的最优分析模型为空间误差模型(SEM),证实了EKC模型"倒U"型假说.据结果发现我国现阶段各省域人均GDP位于"倒U"型曲线左侧,处于环境污染随着经济增长增加的初级阶段.其中,上海、北京等已临近转折点.同时,文章还分析了各省域人均GDP对环境污染损失的弹性,发现增长1%的人均GDP时,江苏的环境污染损失最小,陕西最大,并分析了造成这种现象的原因.基于上述结论与分析,对环境与经济发展协调给出了综合性的建议.

王冠人、言鹏韦

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中南大学数学与统计学院 湖南长沙 410083

空间计量经济学 环境污染 Geoda 库兹涅茨曲线

2017

经济师
山西省社会科学院

经济师

CHSSCD
影响因子:0.403
ISSN:1004-4914
年,卷(期):2017.(6)
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