1引言
为了制定政策消除市场外部性的影响，就需要对人类的土地利用行为对环境的退化影响做出定量的评估，从而制定量化的经济政策对外部性影响进行矫正。因此对土地利用行为的环境退化的评估就是未来制定经济政策的关键和前提。而这方面的研究工作目前尚有不足，而制定可靠性的数学模型，使之与现实世界完全匹配，并能预估未来的变化是解决这项问题，实现人类长久和可持续发展的关键。
2模型建立
为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多的影响因素。首先，根据主成分分析法(PCA)[1]对选出的10个城市（北京、辽宁、上海、江苏、浙江、广东、四川、山西、云南、西藏）的污染类治理成本数据进行归一化处理，解决数据量纲不同的问题。接下来进行数据标准化，求相关系数矩阵。通过将数据[2]导入SPSS[3]得出相关性矩阵的表格，可以看出水污染治理成本和大气治理成本的显著性为0.013最接近0，相关性为0.697，二者为显著相关。
由不同城市的F值可看出水污染治理和大气污染治理环境退化程度的相关性，F越大相关程度越大，为显著相关。可得出上海、江苏、浙江的环境退化成本较高，云南、西藏环境退化成本较低。
3结语
对土地利用开发项目的环境成本进行评估，们找到最具有代表性的水污染治理和大气污染治理，用其对环境退化成本进行评估，得出上海、江苏、浙江这些发展快的城市的环境退化成本较高。可能是工厂、建筑较多的原因。而北京相对较少，可能是因为首都的原因，像云南、西藏环境退化成本较低，可能是由于地形的原因。
参考文献
[1]李艳双,曾珍香,张闽,等.主成分分析法在多指标综合评价方法中的应用[J].河北工业大学学报,1999,28(1):94-97.
论文作者:高作巍 邓小菊
论文发表刊物:《知识-力量》2019年8月22期
论文发表时间:2019/4/22
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