大连市社会经济发展水平与环境质量关联性分析

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　　摘 要：社会经济发展水平与环境质量之间存在相互作用，本文采用相关性分析和回归模型对二者关系进行统计学分析，结果表明第二、三产业增加值、户籍人口数与环境质量指标存在显著关联性，用社会经济发展主要指标建立回归模型可以对环境质量指标变化进行解释，从而为制定社会经济和生态环境规划提供数据支持。
　　关键词：
　　社会经济发展水平;环境质量;关联性分析
　　中图分类号：S181
　　文献标识码：A
　　DOI：10.19754/j.nyyjs.20200315049
　　社会经济发展与环境状况之间的相互关系是受诸多因素影响的复杂的非线性关系，各因素相互影响，各要素相互制衡[1]。环境库兹涅茨曲线表明，当人均收入达到一定水平，社会经济高速发展，生态环境也会向良好方向发展。生态环境是社会经济发展的基础，很大程度上影响着社会经济的发展;社会经济对生态环境具有能动作用，促进或阻碍着生态环境[2]。大连市近年来经济运行稳中向好，社会事业不断进步，人民生活持续改善，生态环境质量总体保持稳定。为分析社会经济发展对环境质量影响程度，本文对二者相关性及回归关系做统计分析，为制定社会经济和生态环境规划提供数据支持。
　　1 数据来源与分析方法
　　本文所需數据主要来源于《大连市统计年鉴》（2013—2017年），环境质量数据主要来源于《大连市环境状况公报》（2013—2017年）。相关性分析主要采用Pearson相关系数，回归分析主要采用线性回归模型和岭回归模型，为了保证所得回归模型有较好的应用效果，必须在回归时剔除自变量的多重共线性问题。岭回归是一种常用的处理此类问题的回归方法[3]。社会经济指标主要选取区域3个产业增加值、户籍人口数、用电量，环境质量指标主要选取区域环境空气质量、水环境质量、区域环境噪声等相关监测数据。
　　2 社会经济与环境质量状况
　　2017年大连市地区生产总值7363.9亿元，比上年增长7.1%。其中，第一产业增加值477.1亿元，增长4.4%;第二产业增加值3052.6亿元，增长8.3%;第三产业增加值3834.3亿元，增长6.4%。3次产业结构为6.4∶41.5∶52.1，对经济增长的贡献率分别为4.2%、49.7%和46.1%[4]，其中第二产业同比上年增加6.1%，第三产业同比下降5.9%。大连市生态环境质量总体稳定;市区空气质量优良天数300d，优良率为82.2%;酸雨频率为2.8%;主要集中式生活饮用水源地水质符合国家标准;6条主要河流21个监测断面水质优良比例达到85.7%;近岸海域海水质量以优良为主;声环境质量和电磁辐射环境质量基本保持稳定[5]。
　　3 相关性分析
　　3.1 社会经济指标与环境空气质量指标相关性
　　以大连市各行政区为统计单元采集近5a的社会经济气象指标与环境质量指标数据，二者相关性结果表明，细颗粒物、可吸入颗粒物浓度与第二产业增加值、人口数量相关系数具有显著正相关性，说明颗粒物浓度与各区域社会经济的主导发展密切正相关。SO2与人口数量具有显著相关性，尽管SO2浓度整体水平近年趋于下降，但通过关联具体区域数据来看，SO2浓度呈现出与区域人口规模的显著正相关特征。NO2和O3浓度与第三产业增加值有显著正相关性，第三产业中的交通运输业、餐饮业等与环境污染有密切关联，特别是大连国际航运、物流中心建设发展可能会对NO2和O3有所影响。
　　3.2 社会经济指标与水环境质量指标相关性
　　结合区域社会经济情况对大连市主要河流水质状况进行相关性分析，化学需氧量和氨氮与社会经济指标没有直接显著相关性，通过数据对数转换表明化学需氧量、氨氮和第三产业增加值存在间接显著性，主要河流分布在农村区域，沿河存在乡镇村庄和大片农田，农村畜禽养殖、生活污水等农业面源分散排放可能影响到河流水环境化学需氧量和氨氮浓度。
　　3.3 社会经济指标与声环境质量指标相关性
　　大连市多年声环境质量总体保持稳定，随着城市社会经济发展，国际航运中心功能不断增强，现代物流服务体系不断完善，新兴服务业快速成长，高技术产业和装备制造业发展迅速，大连市区域声环境质量达标率与第二产业增加值、第三产业增加值、户籍人口数、用电量等社会经济指标呈现显著负相关。
　　4 回归模型分析
　　环境质量与社会经济发展密切关联，在前述相关性分析基础上，采用多元线性回归、岭回归和逐步回归的分析方法，构建具有统计显著性意义的环境质量指标与社会经济指标的关联模型，根据决定系数大小选择回归模型类型，模型的F值及自变量的回归系数均通过显著性水平0.05检验，各模型整体上具有统计学意义。
　　4.1 PM2.5浓度岭回归模型
　　Y=1.12357678×ln第二产业增加值+1.83821436×ln户籍人口数+5.21981873，决定系数R2=0.18，Sig F=0.03<0.05。
　　4.2 PM10浓度岭回归模型
　　Y=1.74789903×ln第二产业增加值+2.98867895ln户籍人口数+8.99093970，决定系数R2=0.24，sig F=0.01<0.05。
　　4.3 SO2浓度一元线性回归模型
　　Y=5.563×ln户籍人口数-46.176，决定系数R2=0.230，SigF=0.002<0.01。
　　4.4 NO2浓度一元线性回归模型
　　Y=5.921×ln第三产业增加值-2.509，决定系数R2=0.317，SigF=0.000<0.01。
　　4.5 O3浓度一元线性归模型 　　Y=0.053×第三产业增加值+125.171，决定系数R2=0.163，SigF=0.016<0.05。
　　4.6 COD浓度多元线性回归模型
　　lnY=0.454×ln第三产业增加值-3.599，决定系数R2=0.39，SigF=0.016<0.05。
　　4.7 氨氮浓度一元线性回归模型
　　lnY=1.291×ln第三产业增加值-20.061，决定系数R2=0.370，SigF=0.004<0.01。
　　4.8 区域环境噪声达标率多元线性回归模型
　　Y=-0.00001998×第二產业增加值-0.00001486×第三产业增加值-0.00016254×用电量+0.91295078，决定系数R2=0.41，SigF=0.005<0.01。
　　5 结论
　　大连市社会经济指标与环境质量指标数据相关性结果表明，第二产业增加值、户籍人口数与细颗粒物、可吸入颗粒物浓度显著正相关;户籍人口数与SO2浓度显著正相关;第三产业增加值与NO2和O3浓度显著正相关;第三产业增加值与化学需氧量、氨氮存在非线性显著相关性;第二产业增加值、第三产业增加值、户籍人口数、用电量等社会经济指标与区域声环境质量达标率呈显著负相关。综合平均计算各个模型的决定系数，在环境空气质量方面，用第三产业增加值估计NO2浓度，用第二产业增加值和户籍人口数估计PM10浓度，用户籍人口数估计SO2浓度可以初步解释相应浓度变化的26%左右;用第二产业增加值和户籍人口数估计PM2.5浓度，用第三产业增加值估计O3浓度可以初步解释相应浓度变化的17%左右;在地表水环境质量方面，用第三产业增加值和降水量间接估计COD浓度，用第三产业增加值间接估计氨氮浓度可以初步解释相应浓度变化的38%左右;在区域环境噪声方面，用第二产业增加值，第三产业增加值、用电量估计区域环境噪声达标率，可以初步解释达标率变化的41%。
　　参考文献
　　[1] 李蔚，王丽平，程子峰.我国社会经济发展与环境状况变化趋势分析研究[J].环境保护，2014（Z1）：57-59.
　　[2]祁敖雪，杨庆媛，毕国华，等.我国三大城市群生态环境与社会经济协调发展比较研究[J].西南师范大学学报 （自然科学版），2018，43（12）：75-84.
　　[3]李政，钟永红.基于岭回归分析法的中国区域经济差异影响因素分析[J].统计与决策，2006（4）：103-106.
　　[4]大连市统计局.《大连市统计年鉴》（2018）[M].北京：中国统计出版社，2018.
　　[5]大连市生态环境局.《大连市环境状况公报》（2017）[N].大连日报，2018-06-08（05）.
　　（责任编辑 贾灿）
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