目录
摘要： (1)
关键词： (1)
一、指标选择： (1)
二、对空气质量指标进行因子分析： (2)
三、经济发展指标线性综合： (3)
四、建立多元回归模型： (3)
五、结论： (4)
六、参考文献： (4)
附录 (5)
重庆市经济发展状况与空气质量的关系
摘要：面对重庆市经济取得高速发展而导致环境日益恶化的问题，本文将以空气质量作为
环境状况的代表，搜集重庆市2003年到2011年经济发展指标和空气质量指标，研究经济发展和空气质量是否存在显著的线性关系。以便检验当前重庆市经济发展科学发展观中可持续发展是否落实的状况。通过对重庆市空气质量以及重庆市GDP进行相关性研究，目的在于得出空气污染对经济损失之间相关性。并将与空气污染相关各种气体以及湿度气温与空气质量进行相关性分析，用于帮助研究空气质量与GDP之间的关系。本次研究运用了多元线性回归的显著性检验方法，以及对比分析法。研究结果表明，重庆市经济发展与空气质量存在显著线性关系。经济发展的越快，空气质量恶化程度越高。
关键词：经济发展水平质量SPSS EXCEL
引言：
经济与人类生活的环境息息相关，对于经济来说，而与污染相关健康损害的经济成本是高昂的，空气污染影响着人们健康的同时，也能对经济造成一定程度的损失。究竟空气会如何对经济造成损失，本次研究将以重庆为例，由重庆市各个时期空气质量变化，与GDP、工农业总产值和居民消费水平进行相关性研究。空气污染是当今社会的热门话题，由于工业的发展，空气污染越来越严重，而空气的质量会影响到经济的发展。因此，良好的环境对人类健康至关重要，许多研究证明，城市空气污染，特别是来自工业、工业、发电、城市运输、建筑业的一些颗粒物，是造成成千上万未成年人死亡和呼吸道疾病的原因。经济与人类的健康息息相关，对于经济来说，而与污染相关健康损害的经济成本是高昂的。
一、指标选择：
1、空气质量：影响空气质量的原因主要是天然因素和人为因素两大类。前者则以自然界自身原因引起的，如火山爆发、森林火灾等；后者则以工业废气、交通运输、生活炉灶的燃烧、地面扬尘。空气质量的好坏是依据空气中污染物浓度的高低来判断的，空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一，其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业企业生产排放、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。因此，我们选取了二氧化硫、二氧化氮空气质量达到几号与二级的天数、森林用地面积、森林面积这五个指标。
2、经济发展：GDP被萨缪尔森称作是"二十世纪最伟大的发明之一"，它是指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。由于GDP是以一个国家或地区所有常住经济单位的生产成果为对象进行核算的，它的核算覆盖国民经济所有行业，并具有国际上通用的核算原则与方法，是衡量国家之间、地区之间经济活动总量的国际通用语言，因此GDP是全世界通用的最重要的宏观经济指标，在政府制定经济政策、实行宏观监控以及宏观经济分析方面具有重要意义。因此，我们选取了重庆市2003-2011年的地区生产总值，工农业总产值、居民消费水平这三个指标。
二、对空气质量指标进行因子分析：
因子分析模型是利用降维的思想，由烟酒原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。其基本思想是根据香型大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间的相关性则较低。现将8个空气质量指标进行因子分析如下：
1-1
令X1、X2…X8依次分别表示可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气质量达到及好于二级的天数、年平均气温、年平均湿度、林业用地面积、森林用地面积
由上表可以得出重庆市空气质量的指标体系的因子分析模型（特殊因子忽略不计）：
X1=0.988F1-0.47F2
X2=0.991F1+0.012F2
X3=0.841F1+0.211F2
X4=-0.978F1-0.094F2
X5=0.532F1+0.2F2
X6=0.555F1+0.763F2
X7=0.908F1-0.399F2
X8=0.88F1-0.458F2
从因子分析模型中可以看出，第一个主因子F1主要由可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气质量达到及好于二级的天数、森林用地面积、森林面积这五个指标决定，这五个指标在主因子F1上的载荷均在85%以上，它代表着空气
污染程度，可吸入颗粒物、二氧化硫、森林面积、林业用地面积的贡献率都达到了98%以上，想要改善空气污染的状况就需要在这几个方面下狠功夫。第二个主因子F2主要由年平均湿度决定，它代表着降雨量的多少，降雨量多，湿度会变大，空气中的可吸入颗粒物会变少，二氧化硫等易溶于水的化合物也会变少，空气质量自然会提高。
通过SPSS计算出公共因子F1、F2得分，表格如下：
1-2
三、经济发展指标线性综合：
运用变异系数法对经济发展指标求取权重，进行线性综合得到经济发展总指标。(如表1-3)。重庆市2003~2011年，重庆市经济发展总体呈增长趋势，且增长速度比较快，除2009年增长速度放缓以外，其余年份，增速都在16%以上。
1-3
四、建立多元回归模型：
对空气质量指标和经济发展指标做折线图，发现有线性趋势，因此，建立多元线性回归模型。
通过SPSS建立多元线性回归模型为：
Y=4774.787-1529.944F1-2065.929F2
T值-5.459 -7.372
P值0.002 0.000
此模型的检验中，参数b0、b1的p值分别为0.002、0，较好的通过了t检验，拟合优度R2=0.966接近于1，说明该模型很好地拟合了空气质量和经济发展二者之间的关系。
多元回归方程说明空气污染程度和降雨量都成反比关系。也就是说，空气污染越严重，降雨量越大，越限制经济发展。降雨量的权重要大于空气污染程度的权重，可能是由于降雨量的多少会影响交通的便利程度，而交通又是一个地区经济发展的命脉，正所谓“若想致富，先从修路开始。”重庆市是一个依山伴水的独特城市，特别的地理状况，使得空运和水运成为重庆市对外经济贸易的主要方式，降雨量增多，航运的可见度就会降低，水运也会面临危险。
五、结论：
六、参考文献：
【1】《统计学实验》2012年1月第二版东北财经大学出版社
【2】《综合评价方法及应用》2013年3月第一版华夏文化艺术出版社
【3】《对单位地区生产总值能耗的科学认识》卢建明2010年6月中国期刊网
【4】《统计年鉴2011》
【5】《基于碳价格与环境能源关联分析的中国碳市场交易研究》
