新一線城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染脫鉤關(guān)系及驅(qū)動(dòng)因素分析

龐博，李曉星，張耀宗，傅堯，宋曉聰

（1.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院 環(huán)境基準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100012；2.華北理工大學(xué) 建筑工程學(xué)院，河北 唐山 063210）

隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化、工業(yè)化以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的不斷推進(jìn)，城市人口聚集、空間擴(kuò)張加速，導(dǎo)致城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染問(wèn)題矛盾越發(fā)尖銳，生態(tài)環(huán)境惡化，秋冬霧霾增多等現(xiàn)象頻繁發(fā)生[1]。近年來(lái)，新一線城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，2020 年重慶GDP 為25 003 億元，已無(wú)限逼近一線城市最后一名廣州25 019 億?！皳屓舜髴?zhàn)”也越演越烈，多市發(fā)布一系列人才引進(jìn)政策，吸引年輕人，以持續(xù)推動(dòng)城市迅速發(fā)展，新一線城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市擴(kuò)容是必然趨勢(shì)，因此，探究新一線城市是否實(shí)現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展、實(shí)現(xiàn)二者之間“脫鉤”（即環(huán)境污染不隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而增加）以及影響污染產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)因素是關(guān)鍵問(wèn)題。

1 文獻(xiàn)綜述

經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境污染之間的關(guān)系一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題?，F(xiàn)常用的研究方法主要是環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線（EKC）和脫鉤模型。Yang[2]利用Tapio 脫鉤模型和EKC 模型相互印證了我國(guó)GDP 與二氧化硫和氮氧化物均呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系。郭翰林[3]基于2000—2015 年山西省面板數(shù)據(jù)擬合EKC 曲線。蔣惠鳳[4]利用OECD脫鉤模型，研究了江蘇省廢污水排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素及脫鉤效應(yīng)。脫鉤一詞最早來(lái)源于物理界，即表示兩者或多者之間不具有關(guān)聯(lián)性，與耦合相對(duì)。脫鉤理論最初被OECD 引進(jìn)環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域[5]。2005 年Tapio[6]研究了歐洲交通行業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放關(guān)系，首次提出彈性脫鉤概念和完整的彈性脫鉤評(píng)價(jià)體系。隨后學(xué)者們相繼利用脫鉤模型研究了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源能源消耗[7]、碳排放[8]、水環(huán)境壓力[9]、固體廢物產(chǎn)生量[10]等之間的關(guān)系。

縱貫現(xiàn)有研究，多是以國(guó)家、省份、特定區(qū)域、某一城市、行業(yè)等為范圍，研究環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系。鄒凱波[11]對(duì)中美兩國(guó)的大氣污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行脫鉤分析，結(jié)果表明我國(guó)和美國(guó)SO2分別在2006 年和1975 年后呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，NOx分別在2011 年和1991 年后整體呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。韓燕[12]對(duì)1992—2018 年甘肅省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源環(huán)境承載力進(jìn)行脫鉤分析，發(fā)現(xiàn)指數(shù)總體介于0～1 之間，呈現(xiàn)弱負(fù)脫鉤狀態(tài)，且經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是重要的驅(qū)動(dòng)因素。白彩全等[13]對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)16 個(gè)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染兩個(gè)子系統(tǒng)分析后發(fā)現(xiàn)，地區(qū)環(huán)境污染壓力逐漸減輕，未來(lái)持絕對(duì)脫鉤態(tài)勢(shì)。趙正[14]通過(guò)構(gòu)建EPI 分析北京經(jīng)濟(jì)與環(huán)境壓力脫鉤程度及驅(qū)動(dòng)因素，認(rèn)為北京呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。胡怡文和楊曉華[15]研究了1987—2016 年制造業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與生態(tài)壓力脫鉤關(guān)系，主要呈現(xiàn)出強(qiáng)負(fù)脫鉤、擴(kuò)張負(fù)脫鉤和增長(zhǎng)連結(jié)三種狀態(tài)。

基于此，本文運(yùn)用結(jié)構(gòu)熵權(quán)法構(gòu)建城市環(huán)境污染評(píng)價(jià)體系，通過(guò)Tapio 模型，對(duì)2010—2019 年新一線城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，并利用LMDI 模型探究影響環(huán)境污染的驅(qū)動(dòng)因素，以期為新一線城市綠色發(fā)展提供理論指導(dǎo)和科學(xué)建議。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

OECD 脫鉤指數(shù)法與Tapio 彈性是應(yīng)用最廣泛的兩種脫鉤方法，但OECD 可能因基期選擇而使結(jié)果產(chǎn)生偏差[16]。Tapio 方法克服了OECD 基期選擇的困境，還可以直觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染的動(dòng)態(tài)變化，具有一定的預(yù)警作用。因此本研究選擇Tapio 進(jìn)行脫鉤研究，公式如下：

式中：e表示脫鉤彈性系數(shù)，Et、Et-1表示在t、t-1 年份該城市的環(huán)境污染，Dt、Dt-1表示在t、t-1 年份城市的GDP，脫鉤彈性系數(shù)其實(shí)就是環(huán)境污染增長(zhǎng)率與GDP增長(zhǎng)率的比值。

Tapio 依據(jù)ΔE和ΔD值的正負(fù)，以及彈性系數(shù)e以0、0.8、1.2 為節(jié)點(diǎn)，分為8 種脫鉤狀態(tài)（表1）。強(qiáng)脫鉤是最佳狀態(tài)，意味著該城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但環(huán)境污染程度下降。強(qiáng)負(fù)脫鉤狀態(tài)最差，表示經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)，污染依舊快速增多。

表1 脫鉤狀態(tài)分類表

2.1 構(gòu)建城市環(huán)境污染評(píng)價(jià)體系

在環(huán)境污染評(píng)價(jià)指標(biāo)中，多數(shù)研究指標(biāo)都是三廢的排放量、COD 排放量、氨氮排放量等[17-18]。負(fù)向指標(biāo)多，生態(tài)指標(biāo)較少被提及。一個(gè)城市的環(huán)境污染僅僅靠污染物排放量評(píng)價(jià)過(guò)于片面。因此本文構(gòu)建了具有14 個(gè)指標(biāo)的環(huán)境污染評(píng)價(jià)體系（表2）。其中，工業(yè)廢水排放量、COD 排放量等9 個(gè)指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)，即值越小，表示該城市環(huán)境污染程度越小，污水處理廠集中處理率、全年優(yōu)良天數(shù)等正向指標(biāo)5 個(gè)，即值越大越好，表示該城市環(huán)境污染程度越小。

表2 城市環(huán)境污染評(píng)價(jià)體系

2.2 指標(biāo)賦權(quán)

目前指標(biāo)賦權(quán)方法可以分為三類，主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法以及組合賦權(quán)法[19]。主觀賦權(quán)法，人為干擾因素過(guò)強(qiáng)，客觀賦值法雖然避免了主觀因素干擾，但容易忽略指標(biāo)本身重要程度。因此本文選擇主客觀賦權(quán)法相結(jié)合的結(jié)構(gòu)熵權(quán)法對(duì)指標(biāo)賦權(quán)[20]。

（1）采集專家意見(jiàn)，形成“典型排序”。設(shè)計(jì)城市環(huán)境污染評(píng)價(jià)體系的德?tīng)柗茖＜乙庖?jiàn)表，采集專家意見(jiàn)，整理后形成指標(biāo)的典型排序。

（2）“盲度”分析“典型排序”。對(duì)形成k名專家的“典型排序”矩陣記為Q，[Q=(qij)k×n，i=1,2,3,…,k；j=1,2,3,…,n]，其中qij為第i個(gè)專家對(duì)第j個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)。隸屬函數(shù)為，隸屬度矩陣為：B=(bij)k×n(i=1,2,3,…,k;j=1,2,3,…,n)，其中，bij為第i名專家對(duì)第j個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)隸屬度。專家在評(píng)價(jià)過(guò)程中由于認(rèn)知產(chǎn)生的不確定性為“認(rèn)識(shí)盲度”，記為Qj：

將k名專家關(guān)于指標(biāo)j的總體認(rèn)識(shí)度記作xj，則xj=bj(1-Qj)，由此可以得出評(píng)價(jià)向量X=(x1,x2,…xn)。

（3）將評(píng)價(jià)向量歸一化處理。進(jìn)行歸一化處理：

可得權(quán)重W=(W1,W2,…,Wn)。

2.3 LMDI模型

LMDI（對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)法）可以用來(lái)分析驅(qū)動(dòng)因素或決定性因素，在分解后殘差為0，不具有不可解釋的殘差[21]。本研究選擇LMDI 加法分解人口效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，以探究環(huán)境污染的驅(qū)動(dòng)因素。

式中：W表示環(huán)境污染程度，V表示該城市工業(yè)生產(chǎn)總值，G表示該城市GDP，P表示人口數(shù)量。為環(huán)境污染程度與工業(yè)生產(chǎn)總值的比值用A代表，反映了技術(shù)水平。為城市工業(yè)生產(chǎn)總值與GDP 的比值用B代表，反映了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)為GDP 與人口數(shù)量的比值用C代表，反映了經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。D反映了人口效應(yīng)。進(jìn)一步整理公式得到出：

式中：0、t分別代表期初與期末。以上四個(gè)驅(qū)動(dòng)因素的值，大于0 意味產(chǎn)生增量效應(yīng)，等于0 意味對(duì)環(huán)境污染影響不明顯，小于0 意味產(chǎn)生減量效應(yīng)。

2.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

以2016—2019 年均進(jìn)入新一線城市排名的11 個(gè)城市為研究對(duì)象，包括成都、重慶、杭州、武漢、西安、天津、蘇州、南京、長(zhǎng)沙、沈陽(yáng)、青島。研究數(shù)據(jù)來(lái)源于2010—2019 年的《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各城市的《統(tǒng)計(jì)年鑒》《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》以及《環(huán)境狀況公報(bào)》。

3 結(jié)果與討論

3.1 脫鉤分析

本研究利用Tapio 模型對(duì)新一線城市2010—2019年，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染脫鉤關(guān)系進(jìn)行了計(jì)算，脫鉤彈性系數(shù)e如表3 所示。

表3 2010—2019年新一線城市與環(huán)境污染的脫鉤彈性系數(shù)

Tapio 模型以ΔE和ΔD值的正負(fù)，以及彈性系數(shù)e的大小，劃分了8 種脫鉤狀態(tài)。本文計(jì)算后的2010—2019 年新一線城市與環(huán)境污染的脫鉤狀態(tài)如表4 所示。其中：強(qiáng)脫鉤指經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)，環(huán)境污染下降，為最佳狀態(tài)；弱脫鉤指環(huán)境污染增加幅度小于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)幅度；擴(kuò)張連接指環(huán)境污染增加幅度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)幅度相當(dāng)；擴(kuò)張負(fù)脫鉤指環(huán)境污染增加幅度大于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)幅度。

結(jié)合表3、表4 可知，在研究初期2010 年，多數(shù)城市呈現(xiàn)擴(kuò)張連接或擴(kuò)張負(fù)脫鉤狀態(tài)，而到末期2019年，呈現(xiàn)弱脫鉤或強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，整體來(lái)看新一線城市脫鉤系數(shù)不斷減小，逐步趨向強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，雖然伴隨著經(jīng)濟(jì)周期的變化，會(huì)出現(xiàn)擴(kuò)張連接轉(zhuǎn)擴(kuò)張負(fù)脫鉤或強(qiáng)脫鉤轉(zhuǎn)弱脫鉤狀態(tài)，系數(shù)大小反復(fù)，但變化脫鉤關(guān)系轉(zhuǎn)變基本符合“擴(kuò)張負(fù)脫鉤—擴(kuò)張連接—弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤”的過(guò)程，充分說(shuō)明十年間城市經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的同時(shí)，環(huán)境污染程度不斷減少，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變。2015 年后彈性系數(shù)變化幅度增強(qiáng)，處于強(qiáng)脫鉤狀態(tài)的城市增加，體現(xiàn)污染控制力度加強(qiáng)，2015 年正是新修訂的《中華人民共和國(guó)環(huán)境保護(hù)法》開(kāi)始實(shí)施，隨后黨中央、國(guó)務(wù)院、各部委以及各省市發(fā)布一系列控制環(huán)境污染的法規(guī)制度，脫鉤系數(shù)的變化印證了政策力度的落實(shí)，切實(shí)踐行了綠色發(fā)展理念，但各市脫鉤狀態(tài)存在較大差異。

表4 2010—2019年新一線城市與環(huán)境污染的脫鉤狀態(tài)

在基期初2010 年，11 個(gè)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染呈現(xiàn)擴(kuò)張負(fù)脫鉤、擴(kuò)張連接、弱脫鉤三類狀態(tài)，分別占比36.4%、45.5%、18.1%，未有一個(gè)城市處于強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。表明在2010 年時(shí)，新一線城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均帶來(lái)環(huán)境污染程度的加劇。最早實(shí)現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)的是青島，2012年開(kāi)始青島經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)環(huán)境污染下降。在2015 年杭州、長(zhǎng)沙緊隨其后進(jìn)入強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，此時(shí)城市處于擴(kuò)張連接、弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，分別占27.3%、45.4%、27.3%，未呈現(xiàn)擴(kuò)張負(fù)脫鉤狀態(tài)。到2019 年時(shí)，多數(shù)城市已先后處于強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，西安、長(zhǎng)沙、青島脫鉤力度最大，脫鉤系數(shù)分別是-2.21、-2.80、-3.23，而重慶、蘇州、沈陽(yáng)處于弱脫鉤狀態(tài)，即環(huán)境污染增加幅度略低于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)幅度。

3.2 環(huán)境污染驅(qū)動(dòng)因素分析

為了進(jìn)一步剖析環(huán)境污染的驅(qū)動(dòng)因素，本文利用了LMDI 加法模型對(duì)驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分解分析（圖1）。各因素的效應(yīng)值為環(huán)境污染的貢獻(xiàn)值，效應(yīng)值的絕對(duì)值大小，代表其對(duì)城市環(huán)境污染的影響程度。效應(yīng)值的正負(fù)代表影響方向，即效應(yīng)值為負(fù)，該因素對(duì)環(huán)境污染具有抑制作用，效應(yīng)值為正，該因素對(duì)環(huán)境污染具有促進(jìn)作用。相對(duì)貢獻(xiàn)率為各效應(yīng)與各效應(yīng)絕對(duì)值總和之比。

圖1 不同年份驅(qū)動(dòng)因素的相對(duì)貢獻(xiàn)率變化情況

（1）人口效應(yīng)。人口效應(yīng)對(duì)環(huán)境污染的貢獻(xiàn)隨著時(shí)間變化而增多，但相對(duì)貢獻(xiàn)率相比其他因素最小。2010 年新一線城市人口效應(yīng)相對(duì)貢獻(xiàn)率僅維持在2.42%～8.1%之間，隨著時(shí)間的推移影響程度不斷增加，到2019 年相對(duì)貢獻(xiàn)率為5.21%～16.45%。其中重慶相對(duì)貢獻(xiàn)率最大為16.45%，在新一線城市中重慶常住人口最多，達(dá)3 124 萬(wàn)人。新一線城市中除南京、長(zhǎng)沙、沈陽(yáng)、青島外，均已成為千萬(wàn)人口以上的城市。新一線城市近年來(lái)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，吸引了大量外來(lái)人口，人口規(guī)模的擴(kuò)大加劇了環(huán)境污染程度。城市的發(fā)展離不開(kāi)人口，最近各地人才政策密集出臺(tái)，多個(gè)新一線城市降低了落戶條件，預(yù)計(jì)新一線城市的人口效應(yīng)對(duì)環(huán)境污染的影響還會(huì)加劇，各城市應(yīng)頂層設(shè)計(jì)合理控制人口規(guī)模，避免人口飽和后形成“大城市病”。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)抑制環(huán)境污染的產(chǎn)生，隨著時(shí)間的推移貢獻(xiàn)增多。2010 年，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)相對(duì)貢獻(xiàn)率在7.13%～29.25%，截至2019 年時(shí)，相對(duì)貢獻(xiàn)率在25.90%～43.53%，抑制污染效果顯著。這是由于10 年以來(lái)，我國(guó)加快調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，扎實(shí)推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，積極構(gòu)建綠色制造體系，淘汰落后和過(guò)剩產(chǎn)能，引導(dǎo)相關(guān)產(chǎn)業(yè)向適宜開(kāi)發(fā)區(qū)域集聚等措施對(duì)降低環(huán)境污染作用明顯。在我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的促進(jìn)下，新一線城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步由第一、第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變，第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比均超過(guò)50%，第三產(chǎn)業(yè)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要引擎。

（3）技術(shù)效應(yīng)。技術(shù)改善對(duì)環(huán)境污染的減量效應(yīng)最為顯著。2010 年，技術(shù)效應(yīng)對(duì)各市的相對(duì)貢獻(xiàn)率均小于15%，2013 年相比2010 年小幅度增多，2016 年增長(zhǎng)幅度加大，至2019 年維持在25%～45%之間。研究初期，技術(shù)水平相對(duì)較低，單位生產(chǎn)總值所承擔(dān)的環(huán)境污染壓力大，生產(chǎn)效率低。隨后我國(guó)加大對(duì)環(huán)境友好型技術(shù)和污染治理技術(shù)的投資與要求，比如淘汰燃煤小鍋爐、煤電機(jī)組脫硫設(shè)施增容改造、燃煤機(jī)組實(shí)施脫硝與除塵改造，圍繞重點(diǎn)行業(yè)實(shí)施清潔生產(chǎn)技術(shù)改造等措施。各城市落實(shí)相關(guān)要求的效果顯著，技術(shù)改善對(duì)降低環(huán)境污染起重要作用。但仍需進(jìn)一步加強(qiáng)力度和提高工藝水平，重慶、蘇州、沈陽(yáng)的污染物排放量較高，工業(yè)二氧化硫排放量分別是青島的37.60 倍、14.5 倍、3.58 倍，這是本文脫鉤分析中三個(gè)城市現(xiàn)處于弱脫鉤狀態(tài)的主要原因。

（4）經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)需要消耗資源，從而會(huì)產(chǎn)生環(huán)境污染。在各驅(qū)動(dòng)因素中經(jīng)濟(jì)效應(yīng)占主導(dǎo)作用，2010 年各城市經(jīng)濟(jì)效應(yīng)相對(duì)貢獻(xiàn)率占50%以上，2013年雖有所下降但總體變化不大，2016 年時(shí)下降趨勢(shì)顯著，到研究末期2019 年時(shí)，新一線城市經(jīng)濟(jì)效應(yīng)相對(duì)貢獻(xiàn)率僅在11.61%～46.75%之間。說(shuō)明經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)于環(huán)境污染影響大，早期是以污染大，技術(shù)水平低的方式發(fā)展經(jīng)濟(jì)，隨后在不斷改善技術(shù)水平和調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方式，降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的污染程度。

根據(jù)四個(gè)驅(qū)動(dòng)因素的貢獻(xiàn)率大于70%，將環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤類型分為經(jīng)濟(jì)+技術(shù)+人口效應(yīng)影響型、經(jīng)濟(jì)+技術(shù)+產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)影響型以及技術(shù)+產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)影響型。結(jié)果如表5 所示。

表5 新一線城市環(huán)境污染影響類型

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文基于11 個(gè)新一線城市2010—2019 年的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)結(jié)構(gòu)熵權(quán)法對(duì)環(huán)境污染模型的各項(xiàng)指標(biāo)賦予權(quán)重，利用Tapio 計(jì)算新一線城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的脫鉤關(guān)系，并對(duì)驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明：

（1）2010 年，11 個(gè)城市呈現(xiàn)擴(kuò)張負(fù)脫鉤、擴(kuò)張連接、弱脫鉤三類狀態(tài)，隨著時(shí)間推移，截至2019 年多數(shù)城市已先后處于強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，其中西安、長(zhǎng)沙、青島脫鉤力度最大，而重慶、蘇州、沈陽(yáng)處于弱脫鉤狀態(tài)。

（2）人口效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)環(huán)境污染具有增量效應(yīng)，而技術(shù)效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)抑制環(huán)境污染。隨著時(shí)間的推移，人口效應(yīng)增加幅度較小，技術(shù)水平的提高對(duì)抑制污染作用最為顯著，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相對(duì)貢獻(xiàn)率不斷提高，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)占污染的主導(dǎo)因素，但在減量效應(yīng)的影響下，經(jīng)濟(jì)與環(huán)境污染可以實(shí)現(xiàn)脫鉤。

（3）按驅(qū)動(dòng)因素貢獻(xiàn)率劃分新一線城市，顯示重慶為經(jīng)濟(jì)+技術(shù)+人口效應(yīng)驅(qū)動(dòng)型；成都、杭州、武漢、西安、天津、蘇州、沈陽(yáng)為經(jīng)濟(jì)+技術(shù)+產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)驅(qū)動(dòng)型；南京、長(zhǎng)沙、青島為技術(shù)+產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)驅(qū)動(dòng)型。

4.2 建議

（1）加快建立城市綠色循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展體系。上述研究發(fā)現(xiàn)，新一線城市現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍帶來(lái)一定程度的環(huán)境污染，到研究末期2019 年時(shí)，新一線城市經(jīng)濟(jì)效應(yīng)相對(duì)貢獻(xiàn)率在11.61%～46.75%之間。各城市應(yīng)因地制宜地進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)城市綠色發(fā)展規(guī)劃，推動(dòng)投資、流通、生活、消費(fèi)綠色化轉(zhuǎn)型，使發(fā)展建立在高效利用資源、嚴(yán)格保護(hù)生態(tài)環(huán)境的基礎(chǔ)上，統(tǒng)籌推進(jìn)城市高質(zhì)量發(fā)展和高水平保護(hù)。

（2）推進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色化轉(zhuǎn)型。在研究新一線城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境污染的影響發(fā)現(xiàn)，合理調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以大幅度降低城市環(huán)境污染程度，抑制污染效果顯著。各市應(yīng)加大落后產(chǎn)能淘汰和過(guò)剩產(chǎn)能壓減力度，扎實(shí)推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，加強(qiáng)綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展，帶動(dòng)一二三產(chǎn)業(yè)綠色升級(jí)，尤其是鋼鐵、造紙等工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色化改造，建設(shè)新一線城市綠色制造體系。

（3）提高綠色技術(shù)水平。改善技術(shù)水平對(duì)抑制環(huán)境污染作用最為顯著，技術(shù)水平相對(duì)較低時(shí)，單位生產(chǎn)總值所承擔(dān)的環(huán)境污染壓力大，上述研究發(fā)現(xiàn)新一線城市在減少污染物排放量中，仍有較大技術(shù)進(jìn)步空間。應(yīng)提高資源利用效率，持續(xù)提高清潔生產(chǎn)水平，從末端治理轉(zhuǎn)向源頭管控，推動(dòng)綠色技術(shù)創(chuàng)新，構(gòu)建以市場(chǎng)為導(dǎo)向的綠色技術(shù)創(chuàng)新體系。