论文部分内容阅读
如今,环境污染已经成为制约我国社会经济进步和发展的重要因素。由于自然环境作为一个整体,自身具有复杂性和不确定性。而经济发展是人类活动追求的目标,但是经济发展和自然环境之间似乎有着一种不可调和的矛盾。在相互博弈中,协调两者的关系并且寻求最佳的平衡点和未来发展的趋势,一直是经济和环境两大领域最迫切需要解决的问题。近年来,我国开始关注并且使用金融手段来加强对环境污染的制约。环境污染责任保险,又称“绿色保险”,是通过保险的制度安排,将经济发展过程中可能发生的环境风险进行化解。基于以上考虑,本文以环境污染责任保险试点地区中江苏省、湖北省和湖南省为研究区域,以经济发展和环境污染的指标数据为研究对象,开展区域内经济与环境两系统的关联机制和预测分析的相关研究。(1)构建研究区域内的环境库兹涅茨曲线(EKC)模型。分别对三个地区、四种污染物进行EKC检验。结果表明,工业二氧化硫排放量、工业废水排放量和湖南省的工业固体废物产生量的EKC检验为“倒N”型,以上污染物保持下降的趋势;工业烟(粉)尘排放量的EKC检验:江苏省和湖北省为“倒N”型的右侧部分,湖南省为“N”型的右侧部分,此种污染物排放量的走势在未来逐渐升高。(2)构建研究区域内的灰色关联分析(GRA)模型。探究了经济与环境两个系统不同指标间的相互关联性,实验结果表明:工业污染治理完成投资是影响环境系统的最主要因素,这说明对环境污染的相关资金投入和政策手段是必不可少的;对经济发展影响最大的环境污染指标是工业废水排放量,合理控制和治理废水排放尤为重要。(3)构建研究区域内基于灰色关联分析的BP神经网络(GRA-BP)模型。基于多指标的综合考虑,利用BP神经网络模型来预测研究区域内工业二氧化硫排放量。在设计BP神经网络之前,利用灰色关系分析模型对拟选择的输入指标进行关联性分析,数据结果表明选择的指标关联性皆在强和极强的范围内。研究区域内的相对误差绝对值分别为0.20%、0.16%和0.22%,该模型相对误差较小。