攀枝花市经济发展与环境质量关系的实证研究

杨 玖 代 佼 龚兴涛

（四川省攀枝花生态环境监测中心站 四川攀枝花 617000）

引言

攀枝花市是我国西南地区典型的资源型工业城市，位于中国西南川滇交界部。区域内的钒钛磁铁矿，是中国四大铁矿区之一；伴生钛钒资源储量，居世界前位。探明石墨资源储量全国第三。此外还伴生有铬、镓、钪、镍、铜、铅、锌、锰、铂等多种稀贵金属，被授予“中国钒钛之都”称号。在党的十九大中，习近平总书记全面阐述了加快生态文明体制改革、推进绿色发展、建设美丽中国的战略部署，指出环境质量是经济发展的载体，经济的可持续发展离不开环境资源的支持[1]。因此，实现攀枝花市可持续发展和高质量发展需要协调好经济发展和环境污染的关系。

以下采用攀枝花市2006-2019 年相关的经济增长与环境污染数据等宏观统计数据，运用灰色关联分析分析经济发展与环境质量之间的关系以及相关环境库兹涅茨曲线（EKC）模型描绘攀枝花市经济发展与环境质量的环境库兹涅茨曲线形状，以此来了解攀枝花市经济发展与水污染、空气污染、固体废物污染等环境问题之间的关系，并提出可行的建议。

1 方法

1.1 数据收集

数据主要来源于《攀枝花统计年鉴》、《攀枝花市环境统计年报》、《攀枝花市环境状况公报》。

1.2 指标选取

本文选取经济发展基础概况、产业结构发展概况及产业结构优化水平及高级化为经济发展状况指标。采用产业结构和就业结构协调系数（CIE）公式[2]和产业结构高级化（W）的定量计算方法[3]，分析攀枝花产业结构与就业结构的协调发展程度及产业结构高级化程度。环境质量状况选取固体废物处理处置、大气环境质量和水环境质量。

1.3 研究方法

1.3.1 灰色关联分析

灰色系统分析是依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展态势的分析。关联度分析是基于灰色系统的灰色过程，通过进行要素间时间序列的比较来确定哪些是影响大的主要因素，适合动态的历程分析。它具有数据要求低，计算量小，分析效果更好的优势[4]。

1.3.2 环境库兹涅茨曲线

20 世纪初，Grossman 和Krueger 提出了经济增长与环境污染之间的具体形态关系，即传统的环境库兹涅茨曲线倒U 型的二次函数关系，其理论指出环境污染程度先随经济增长而加重，当经济发展到一定程度时，环境污染程度达到最大，而后随着经济增长，环境污染程度开始减轻。

目前，经济增长与环境污染关系的研究主要是三次函数的回归分析关系，如下[5]：

式中：Y：环境污染水平；X：经济增长水平；b1、b2、b3：系数；b0：常数项。

b1、b2、b3取值不同，会导致不同的曲线形态。当b1＞0，b2=0，b3=0，曲线形态为单调递增；当b1＜0，b2=0，b3=0，曲线形态为单调递减；当b1＞0，b2＜0，b3=0，曲线形态为倒“U”型；当b1＜0，b2＞0，b3=0，曲线形态为U 型；当b1＞0，b2＜0，b3＞0，曲线形态为N 型；当b1＜0，b2＞0，b3＜0，曲线形态为倒“N”型。

2 结果与分析

2.1 经济发展状况

2.1.1 GDP 和人均GDP 情况

2006～2019 年，攀枝花GDP 与人均GDP 变化趋势为，14 年间，GDP 由2006 年的290.07 亿元增加到2018 年的1173.52 亿元，增长幅度较大，总体增加了4 倍多。人均GDP 由2006 年的25537 元增加到2019 年的82500 元，增长幅度较大，总体增加了3 倍多。

2.1.2 产业结构优化水平及高级化变化

产业结构和就业结构协调系数（CIE）越接近1，说明产业结构与就业结构协调程度越高，产业结构越合理；反之，CIE 越接近0，说明产业结构与就业结构协调程度越低，产业结构越不合理。产业结构高级化值越大，说明第三产业不断上升。由图1 可知，随着时间变化，CIE 值变化较小，2014 年，达到最大，说明产业结构与就业结构协调程度较高；2016 年达到最低值，随后上升。产业高级化（W）随时间变化而增大，产业结构高级化水平越高，说明攀枝花市产业结构高级化水平逐步提高。十二五期间，攀枝花市经济增长速度明显放缓，但是通过坚持走新型工业化道路，实现了从钢铁经济向钒钛钢铁经济的战略性转变。

图1 2006～2019年攀枝花市产业结构和就业结构协调系数与产业高级化的变化趋势

2.2 经济发展与环境污染的关系

2.2.1 经济指标与环境指标的灰色关联分析

根据将经济指标分别与环境指标的灰色关联分析，得到结果如表1 所示。人均GDP 与NO2排放量的关联度最高，其次为烟（粉）尘排放总量；产业结构和就业结构协调系数、产业结构高级化值均与环境空气质量优良天数比率、废水中COD 排放总量的关联度最高，其次为SO2排放总量；三个经济指标均与固体废物处理处置的关联度最低。因此，环境空气质量优良天数比率、SO2排放量、NO2排放量及废水中COD 排放总量与攀枝花市经济发展的关联性较强。

表1 攀枝花市经济与环境指标间的灰色关联度

2.2.2 显著性检验分析

基于2006～2019 年经济与环境指标数据，回归后其显著性检验结果如表2 所示。F 检验为检验回归方程的显著性，当P<0.05 时，表示在统计学上该回归方程具有显著性。R2是回归方程拟合优度的相对指数，R2越接近1，拟合优度越好。结果表明，所有指标的拟合优度均大于0.6，拟合水平较高，环境空气质量优良天数比率与人均GDP 拟合度最大，达到0.904，调整后为0.875。各指标回归模型的F 检验结果均为较显著。

表2 人均GDP与环境污染指标回归模型的显著性检验

2.2.3 人均GDP 与环境污染的关系

由表2 可知，工业固体废物产生量与人均GDP 呈倒“U”型，现处于上升阶段，未出现明显的拐点。环境空气质量优良天数比率与人均GDP 呈倒“U”型，现处于上升阶段的拐点附近，随着经济发展，环境空气质量得到逐渐的改善，但优良天数比率有所下降，表明区域生态环境问题有所反弹。总废水排放量与人均GDP均呈倒“U”型关系，环境质量随经济发展先恶化，但是随后又逐渐改善，现处于上升阶段，随后可能出现拐点随之下降。2006-2019 年，工业废水排放总量不断增加，尤其是2011、2012 年废水排放量随之猛增，随后，攀枝花市不断加大环保投资、加强日常监管，各主要工业废水排放企业严格按要求实施废水再利用，各生活污水收集管网也不断完善，此后，废水排放量逐渐下降[6]。综上，各环境指标与人均GDP 均呈倒“U”型，即符合传统的环境库兹涅茨曲线模型，表明污染物排放随着经济发展开始逐渐降低，环境质量总体保持稳定，两者双赢的拐点即将到来，但生态环境问题有所反弹。生活废水COD 排放量与人均GDP 均呈“N”型，这与传统的库兹涅茨曲线理论形态不符。

3 结论与建议

攀枝花市的不同环境污染物和人均GDP 的环境库兹涅茨曲线形态均不尽相同。大部分环境指标与人均GDP 的环境库兹涅茨曲线形态基本相同，曲线方程的形态均呈经典环境库兹涅茨的倒“U”型关系，且目前总体位于曲线的上升阶段；小部分环境指标与人均GDP 的环境库兹涅茨曲线形态均为三次函数的正“N”型曲线，且目前位于曲线“N”的后部分即上升阶段。

攀枝花市高耗能、高排放的行业较多，经济发展对环境质量的影响将长期存在。应以全面融入成渝双城经济圈为契机，持续加大产业结构调整力度，发展以康养旅游为龙头的第三产业，促进城市转型和产业升级；发展绿色产业、将绿色化、清洁化、低碳化作为经济发展和能源发展方向，支持并推动绿色产业、环保产业、循环经济发展；建立政策鼓励长效机制，鼓励、支持企业参与碳排放交易，有效促进节能减排。

结语

通过近年来攀枝花社会经济与生态环境保护协调发展关系研究，分析了该市生态环境优势，虽然攀枝花市产业结构调整和污染防治攻坚战取得一定实效，污染物排放随着经济发展开始逐渐放缓，环境质量总体保持稳定，但生态环境问题有所反弹，废水、废气、固废污染形势依然严峻。应持续打赢打好污染防治攻坚战，着力解决突出环境问题，为全面融入成渝地区双城经济圈、重返国家战略提供坚实的生态环境保障，并为丰富和完善攀枝花市生态文明建设的提供了相关基础理论。