我国出口贸易与生态环境的灰色关联分析.doc

中国出口贸易与工业废气排放量的 灰色关联分析 湖南科技大学 10级国际经济与贸易3班 姓名：徐安品 学号：1015020301 摘要：加入WTO以来,中国对外贸易特别是出口贸易增长速度明显加快,中国长期处于贸易顺差。然而,伴随着巨大经济效益的取得,中国国内的环境问题也日趋严重。文章运用灰色关联分析法， 对中国的出口贸易对工业废气排放量影响的关联程度进行分析， 得出的结论是：中国出口贸易中对废气排放量影响最大的行业是皮革毛皮羽绒及其制品业、 黑色金属冶炼及压延加工业和纺织及制品业； 其次是机械、电气、电子设备制造业、 非金属矿物制品业、食品、饮料及烟草制造业、塑料、橡胶及制品业、造纸及纸制品业以及木材及木制品编结品业；再次是化学原料及化学制品制造业。此外，采掘业对废气排放量的影响也不容忽视。 关键词：出口贸易，生态环境，废气排放，影响，灰色关联分析 贸易自由化程度的不断提高是一个不可抗拒的历史趋势，由此而带来的生态环境的破坏也是一个无法回避的事实， 处于经济快速发展的中国也不例外。一个国家的出口贸易对生态环境的影响可以看作是一个复杂的灰色系统，李小进和许焱于2006年选取19852005年的有关数据，对我国出口贸易的环境效应进行了实证研究，认为出口贸易的增长对加剧环境污染产生了一定影响。但是，人们在研究贸易对生态环境的影响时，大都注重贸易是否对生态环境产生影响，其趋势将会如何而没有进一步分析或忽视了各出口行业的污染物对生态环境影响的关联度。 一个国家的出口贸易对生态环境的影响可看作是一个复杂的灰色系统，运用灰色关联分析方法对中国的出口贸易对 工业废气排放量影响的关联程度进行分析和评价， 有利于找出 贸易中废气排放的关键污染源之所在， 提高防治出口贸易对生 态环境破坏的针对性， 采取有效的应对措施。 1、灰色关联分析(GRA)方法简介 灰色关联分析方法是一种多因素统计分析方法，以各因素的样本数据为依据，用灰色关联度描述因素间关系的强弱，大小和次序，实质是分析计算关联序列的相似或相异程度。序列所表达的对象发展变化态势越一致，关联度越大；反之，关联度越小。研究序列可以是时间或空间序列。灰色关联分析对数据要求较低且计算量小，便于应用。 其计算步骤如下： (1)第一，设 X0 = x0( 1) ， x0( 2) ，x0( n) 为参考序列， Xl = xl( 1) ， xl( 2) ， xl( n) Xi = xi( 1) ， xi( 2) ， xi( n) 为比较序列; Xm = xm( 1) ， xm( 2) ， xm( n) 第二，对参考序列及比较序列进行无量纲化处理。本文采用初值化生成方法对参考序列及比较序列进行无量纲化处理。即: xt i( k) = xi( k) /xi( 1) ; i =0， 1， 2， m; k =1， 2， n，并得出无量纲化的参考序列及比较序列: xt i = xt i( 1) ， xt i( 2) ， xt i( n) ; 第三，求比较序列与参考序列的差序列 t =( i( l) ， i( 2) ， i( n) ) ，序列中各元素为: t( k) = |xt 0 xt 0 |; i =1， 2，m; 第四，求两极差，即所有差序列中元素的最大值与最小值。令: M = max i max k i( k) m = min i min k i( k) ; 第五，求关联系数。0i( k) = m + M i( k) + M， ( 0， 1) ，其中 为分辨系数，通常取 0 5， k =1， 2， n; i =1， 2，m; 第六，计算关联度。0i = 1 n n k =1 0i( k) ; i =1， 2， m。 通过比较排序各比较序列与参考序列的关联度，得出各比较序列与参考序列的相关程度，从而得出系统内各因素间的影响大小。2、我国出口贸易工业废气排放影响的灰色关联分析 李小进和许焱对我国出口贸易的环境效应实证研究的结果表明：出口贸易的增长是我国“工业废气”和“工业固体废物”增长的原因之一，却对“废水”的产生量没有影响。在此，我们只对我国“工业废气”进行有关灰色关联分析。由于目前我国尚无出口行业污染排放量的统计，我们采用2007 年 2012 年我国l2 大出口行业的相关数据为样本，对出口贸易引起的工业二氧化硫、工业烟尘、工业粉尘排放量进行灰色关联分析。由于目前国家尚无出口行业污染排放量的统计 ， 我们采用工业出口排放废气量及主要行业出口排放废气量数作为参考。 （1）、工业出口排放废气量的灰色关联分析 我们选取20072012年十大出口行业，运用上述方法进行计算，结果如表1所示。表1 2007-2012年工业出口排放废气量及主要行业出口排放废气量数(单位：亿标立方米)年份工业出口废气排放X0采掘业X1食品、饮料和烟草制造X2纺织及制品业X3皮革毛皮羽绒及其制品X4造纸及纸制品业X5化学原料及化学制品制造业X6非金属矿物制品业X7黑色金属冶炼及压延加工X8壹龟全属冶炼及压延加工业X9机械、电气、电子设备制造业X10200642637553.3195.31114.821.6308.61811.73587.43541.511841384.9200750711.4625.1217.31422.117.2333.31988.94019.53599.41253.21563.4200866725.1911.2201.71683.544.5454.22533.75445.77314.614382588.4200972112.4905.4217.3650.243.8480.92623.25867.56537.51323.42443.7201083232.41165.8230758.951.3522.13112.26232.27457.91434.82609.8201191145.71232.3311.4883.662.9613.23211.87087.98432.61542.22734.32012103255.61422.2350.7933.271.3688.93323.17655.99200.41624.52845.6（2） 工业出口排放二氧化硫量的灰色关联分析我们采用2006年一2012年我国9大出口行业的相关数据为样本对出口贸易引起的工业二氧化硫排放量进行计算，得出计算数据， 如表 1所示：表1出口排放二氧化硫计算数据 单位 ： 万吨年份工业SO2排放X0（出口)采掘业X1食品 饮科和烟草制造业X2纺织及制品业X3造纸及纸制品业 X4化学原料及化学制品制造业X5非金属矿物制品业X6黑色金属冶炼及压延加工业X7有色盘属冶炼及压延加工业X8机械、 电气、电子设备制造业X92006818.93.51.816.64.716.419.724.37.56.22007820.34.51.516.14.516.318.925.87.96.72008890.44.31.717.24.916.618.524.37.15.52009966.95.71.916.95.216.919.724.87.25.720101012.54.12.117.55.117.120.225.37.45.8201111096.31.617.95.517.319.625.67.76.120121212.85.41.817.45.617.520.325.78.16.4 对其进行灰色关联分析，以工业出口中二氧化硫排放量作为参考序列， 其它各行业的二氧化硫排放量为比较序列， 进行无量纲化(采用均值法 )。然后分别计算各行业出口二氧化硫排放量与工业二氧化硫排放量在对应期的间距(绝对差值)，得出差值矩阵。如下图：从差值矩阵中找出最大绝对差值 max和最小绝对差值 min， max= 1 1012 ，min=001231。取 p =05计算关联系数，并得出关联度矩阵 ： R=0.9596 0.8559 0.4172 0.7908 0.4311 0.3669 0.3333 0.6311 0.6490 对其进行排序 如下 ：X1X2X4X9X8X5X3 X6X7 ， 即采掘业 食品、 饮料及烟草制造业 造纸及纸制品业 机械 、 电气 、 电子设备制造业 有色金属冶炼及压延加工业 化学原料及化学制品制造业 纺织及制品业 非金属矿物制品业 黑色金属冶炼及压延加工业。为进一步提高评价结果， 对于上述计算 ， 取 p =03 进行了计算， 结果与 p= 0.5 的计算结果相同。 小结 ： 通过上述各行业的灰色关联度比较说明： 黑色金属冶炼及压延加工业出口排放二氧化硫与整个工业出口排放二氧化硫的关联程度最小， 采掘业相对最大。 采掘业，食品、 饮料及烟草制造业， 造纸及纸制品业，机械 、 电气 、 电子设备制造业，有色金属冶炼及压延加工业，化学原料及化学制品制造业 与整个工业出口排放二氧化硫关联程度最高的即是这六个行业。 (3)工业出口排放烟尘量的灰色关联分析我们采用2006年2012年我国9大出口行业的相关数据为样本，对出口贸易引起的工业烟尘排放量进行计算，得出计算数据 ，如表3所示。表3出口排放烟尘量计算数据 单位：万吨年份工业SO2排放X0（出口)采掘业X1食品 饮科和烟草制造业X2纺织及制品业X3造纸及纸制品业 X4化学原料及化学制品制造业X5非金属矿物制品业X6黑色金属冶炼及压延加工业X7有色盘属冶炼及压延加工业X8机械、 电气、电子设备制造业X92006316.22.01.46.92.37.512.911.83.91.62007347.52.21.38.53.410.214.313.24.11.82008354.42.11.57.93.59.412.414.33.41.62009332.62.41.86.64.38.311.913.83.81.92010355.82.61.56.93.29.812.512.63.42.02011349.82.32.17.84.110.512.813.93.61.72012367.22.42.38.34.39.712.314.53.31.8对其进行灰色关联分析， 以工业出口中烟尘排放量作为参考序列， 其它各行业的烟尘排放量为比较序列， 进行无量纲化(采用均值法 )。 然后分别计算各行业出口烟尘排放量与工业烟尘排放量在对应期的间距(绝对差值)，得出差值矩阵。从差值矩阵中找出最大绝对差值max和最小绝对差值min，max =28341， min=0 0139。取 p =0.5计算关联系数， 并得出关联度矩阵：R = 0.9327 0.6140 0.7888 0.3969 0.5199 0.2857 0.5737 0.4659 0.9486 对其进行排序如下：X9X1X3X2X7X5X4X6， 即机械、 电气、 电子设备制造业 采掘业 食品、饮料及烟草制造业 纺织及制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 化学原料及化学制品制造业 造纸及纸制品业非金属矿物制品业 塑料、橡胶及制品业有色金属冶炼及压延加工业.为进一步提高评价结果，对于上述计算，取 p=0.6 进行了计算 ，结果与 p =0 5 的计算结果相同。 小结： 通过上述各行业的灰色关联度比较说明 ： 机械、 电气、 电子设备制造业出口排放烟尘与整个工业出口排放烟尘的关联程度最大， 有色金属冶炼及压延加工业相对最小。排在前六位的依次是机械、 电气、电子设备制造业 采掘业 食品 、饮料及烟草制造业 纺织及制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 化学原料及化学制 品制造业 造纸及纸制品业 ，与整个工业出口排放烟尘关联程度最高的即是这六个行业。 3、 结论 通过对工业出口排放二氧化硫和烟尘的灰色关联分析，我们可以将工业出口排放三种废气的行业进行整理排名，从中我们可以得到：采掘业在出口排放烟尘中居于第二位， 在出口排放二氧化硫中居于第一位； 机械、 电气、电子设备制造业在出口排放二氧化硫中居于第四位 ， 在出口排放烟尘中居于第一位； 纺织及制品业在出口排放粉尘中居于第三位， 在出口排放二氧化硫中居于第七位； 非金属