改革开放以来,随着经济水平的逐步发展,我国的环境水平也在逐渐恶化,人民在享受经济高速发展所带来的红利的同时,也在品尝着环境恶化所带来的苦果。在一系列环境问题频频被曝光之后,政府和学者们对环境问题也越来越关注。经济学家们从上个世纪末就开始研究经济与环境两者之间的关系,他们发现环境与经济之间存在着倒“U”型关系,即在经济增长的早期,环境质量随着经济的增长而恶化,而当经济发展到一定阶段后,环境质量又随着经济增长而逐步改善。这种倒“U”型关系被后来的学者称为环境库茨涅兹曲线。环境库茨涅兹曲线是否是经济与环境关系的必由之路,环境库茨涅兹曲线对我国或者国内某一地区是否适用,不同污染物指标的选取是否影响环境库茨涅兹曲线的存在以及形态,这些都是研究的热点问题。本文结合机器学习中的BP神经网络算法与传统的计量经济学实证方法对环境质量与经济增长之间的关系进行研究。首先从环境库兹涅茨曲线和环境质量评价的视角出发,对相关的理论以及概念进行阐述,再对相关研究的研究方法及研究对象进行文献整理总结以及归纳。然后分析长三角城市群环境与经济现状,采用BP神经网络模型测算出长三角城市群环境质量水平,并进一步使用ArcGIS软件对环境质量评价值进行地理描述。最后,使用固定面板模型对经济发展、社会发展、产业结构、外商直接投资以及技术进步与上述的长三角城市群环境质量水平评价值、工业二氧化硫排放量与工业废水排放量的关系进行实证分析并提出相关政策建议。通过以上研究,本文发现,在2007~2016年间,从经济的角度来看,长三角地区正处于产业结构转型升级的关键时期,大多数城市第三产业的比重已经超过了第二产业,而且外商直接投资额有逐渐减少的趋势。从环境的角度来看,长三角地区的环境质量有先变差再改善的趋势,同时二氧化硫排放量的倒“U”型趋势以及工业废水排放总量的增速再逐年降低也佐证了这一点,而且长三角城市群的中心——上海市及其周边的地级市环境质量较好,而外围的地级市等环境质量水平较差。结合实证研究的结果,本文发现,二氧化硫排放量与城市环境质量评价值随经济增长呈倒“U”型关系,而工业废水排放量与人均收入的增长呈现单调递减。其中,以城市环境质量评价值作为因变量的模型的回归结果中,除了人均GDP的一次项与二次项以外,城镇化率、产业结构、技术进步以及外商直接投资都呈现显著关系,比其他两个模型显著的变量要多,且环境库茨涅兹曲线的拐点收入为5.4万元要高于以二氧化硫排放量为自变量的模型的拐点收入4.1万元,并且三个模型中的第二产业占GDP比重均与环境指标呈正向关系,且均显著。最后,对上述研究结果进行归纳总结,并提出加快产业结构调整,逐步降低第二产业比重,合理利用外资,设置污染产业进入壁垒等政策建议,从而更有效地改善长三角地区环境质量,促进经济进一步发展。