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经济地理 >

2024 , Vol. 44 >Issue 8: 57 - 67

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2024.08.008

区域经济与理论方法

黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调水平变化及其影响因素

  • 赵林 , 1, 2 ,
  • 张春霆 1 ,
  • 高晓彤 3 ,
  • 吴殿廷 , 4, ※
展开
  • 1.曲阜师范大学 地理与旅游学院，中国山东 日照 276826
  • 2.曲阜师范大学 黄河生态研究院，中国山东 曲阜 273165
  • 3.湖南师范大学 地理科学学院，中国湖南 长沙 410081
  • 4.北京师范大学 地理科学学部，中国 北京 100875
※ 吴殿廷（1958—），男，博士，教授，博士生导师，研究方向为区域经济学。E-mail：

赵林（1988—），男，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为福利经济与区域可持续发展。E-mail：

收稿日期: 2023-07-20

  修回日期: 2023-12-26

  网络出版日期: 2024-09-23

基金资助

山东省高等学校青创团队计划项目(2023RW048)

山东省自然科学基金面上项目(ZR2022MD104)

国家自然科学基金项目(42071150)

收起

Spatiotemporal Evolution and Influencing Factors of the Coupling Coordination Level Between Green Development and Common Prosperity in the Yellow River Basin

  • ZHAO Lin , 1, 2 ,
  • ZHANG Chunting 1 ,
  • GAO Xiaotong 3 ,
  • WU Dianting , 4, ※
Expand
  • 1. School of Geography and Tourism，Qufu Normal University，Rizhao 276826，Shandong，China
  • 2. Institute of Yellow River Ecology，Qufu Normal University，Qufu 273165，Shandong，China
  • 3. School of Geographical Sciences，Hunan Normal University，Changsha 410081，Hunan，China
  • 4. Faculty of Geographical Science，Beijing Normal University，Beijing 100875，China

Received date: 2023-07-20

  Revised date: 2023-12-26

  Online published: 2024-09-23

Fold

摘要

文章在解析绿色发展与共同富裕耦合协调机理基础上，采用耦合协调度模型对2011—2020年黄河流域绿色发展效率与共同富裕发展耦合协调水平进行了测度，并运用探索性空间数据分析和地理探测器对绿色发展与共同富裕耦合协调度的时空演变特征及影响因素进行了分析。结果表明：①研究期内黄河流域绿色发展效率缓慢波动上升，空间上呈现“下游>中游>上游”的梯度格局特征；共同富裕指数呈稳步提升的演变轨迹，空间分布上由低水平均衡向高水平不均衡格局演进。②研究期内黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调度呈阶段性波动上升趋势，空间上形成以省会城市为高水平协调中心的“中心—外围式”圈层结构；绿色发展与共同富裕耦合协调度存在正向空间自相关性，并具有高—高集聚与低—低集聚的空间俱乐部趋同效应，但空间自相关性趋于减弱。③金融发展、科技创新、数字经济和城镇化水平是驱动黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调空间分异的主导因子，影响因子对耦合协调度的作用强度存在显著的空间异质性，且各因子交互作用后的解释力具有双因子增强和非线性增强特征。

关键词： 绿色发展; 共同富裕; 耦合协调; 科技创新; 城镇化; 黄河流域

本文引用格式

赵林 , 张春霆 , 高晓彤 , 吴殿廷 . 黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调水平变化及其影响因素[J]. 经济地理, 2024 , 44(8) : 57 -67 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.08.008

Abstract

This study analyzes the coupling coordination mechanism between green development and common prosperity in the Yellow River basin,and uses the coupling coordination degree model to measure the coupling coordination relationship between green development efficiency and common prosperity development in the Yellow River basin from 2011 to 2020. It analyzes the spatial-temporal evolution characteristics and influencing factors of the coupling coordination degree between green development and common prosperity using the exploratory spatial data analysis and the geographical detector. The research shows that: 1) The green development efficiency in the Yellow River basin exhibited slow growth and fluctuation from 2011 to 2020,with a spatial gradient pattern of "downstream > midstream > upstream". The common prosperity index showed a steady upward trajectory of evolution,and its spatial distribution evolved from a low-level equilibrium pattern to a high-level imbalance pattern. 2) The coupling coordination degree between green development and common prosperity in the Yellow River basin demonstrated an upward fluctuation trend,forming a "center-periphery" circle structure with provincial capital city as the high-level coordination center in space. The coupling coordination degree between green development and common prosperity has positive spatial autocorrelation,and has the spatial club convergence effect characterized by high-high agglomeration and low-low agglomeration,but it tended towards weakening spatial autocorrelation. 3) Financial development,sci-tech- innovation,digital economy and urbanization level are the leading factors driving the spatial differentiation of the coupling coordination between green development and common prosperity in the Yellow River basin. There is a significant spatial heterogeneity in the effect strength of the influencing factors on the coupling coordination degree,and the explanatory power of each factor interaction has the characteristics of double factor enhancement and nonlinear enhancement.

Key words： green development; common prosperity; coupling coordination; sci-tech innovation; urbanization; Yellow River basin

中国式现代化是人与自然和谐共生的现代化，也是全体人民共同富裕的现代化[1]。改革开放四十多年来，中国经济取得巨大成就，人民生活质量显著提高，但传统粗放的经济发展方式带来的环境污染、资源浪费和收入差距扩大等问题制约了经济社会的高质量发展[2]。为此，党的二十大报告指出要“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”“增进民生福祉，提高人民生活品质”“扎实推进共同富裕”。因而，如何在推进经济社会全面绿色转型的同时推动共同富裕成为“十四五”期间乃至更长时期内面临的现实问题[3]。黄河流域作为中国重要的经济地带，资源环境脆弱和民生发展不足是制约其高质量发展的关键。随着黄河流域生态保护和高质量发展上升为重大国家战略，推进黄河流域绿色发展与民生福祉改善，推动黄河流域实现“绿”“富”共赢，成为黄河流域生态保护和高质量发展实践中需要探索的重要课题。在此背景下，开展黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调关系研究具有重要现实意义。
绿色发展理念源自Perace D提出的绿色经济概念[4]。目前，绿色发展研究主要聚焦于以下内容：①概念内涵。学者们立足经济学、地理学及管理学等多学科视角对绿色发展内涵进行了解析，初步形成了以可持续、协调、低碳、循环、包容普惠为基本特征，以经济增长、资源高效利用和生态环境保护等为目标的复合概念体系[5]。②水平测度与时空格局。学者们多通过构建绿色发展评价指标体系并辅之计量模型对不同空间单元或产业的绿色发展水平进行测度，具体多采用综合指数法[6]和效率评价法[7]等模型方法予以测算。在此基础上，借助GIS空间分析[8]等方法刻画了不同尺度下绿色发展的时空演变规律。③驱动因素与实践路径。现有文献多从绿色发展的内源因素和外部驱动两方面出发，着重对产业结构、科技创新、环境规制、外商投资及数字经济等因素的驱动效应进行了识别[9-10]，进而从影响机制的角度讨论了绿色发展的实践路径与推进措施。
共同富裕作为社会主义的本质特征得到学术界广泛关注。当前，共同富裕研究主要集中于以下方面：①概念内涵。学者们通过梳理共同富裕的理论逻辑、历史逻辑和实践逻辑，从结果观和过程观等角度出发，对共同富裕的主体、内容和方式进行了解析[11-12]，富裕、共享和发展3个维度的有机统一作为共同富裕概念的内核得到学界普遍认同[13]。②测度评价。现有研究紧扣共同富裕内涵，从总体富裕、共享富裕、公共服务普惠及发展协调平衡等维度出发构建共同富裕评价指标体系，采用综合评价方法对省域[14]、市域[15]及县域[16]等不同空间尺度的共同富裕水平进行测度。③实现路径。面向建设中国式现代化并结合中国推进共同富裕的实践，学者们在分析共同富裕存在的问题及现实挑战基础上，立足“有效市场”和“有为政府”，从推动高质量发展[17]和改革分配制度[18]等方面对共同富裕的实现路径进行探索。
随着对绿色发展与共同富裕研究的深入，学者们注意到两者的相互关系并开展了初步讨论。相关研究主要分为两方面：①绿色发展影响共同富裕方面。学者们较早注意到绿色发展对民生福祉改善和收入分配调整的影响效应，并将绿色减贫作为贫困治理的重要手段[19]。近年来，随着共同富裕的推进，学者们围绕绿色发展赋能共同富裕的逻辑机理与路径开展了较多理论与实证研究。例如，沈满洪和白暴力等指出发展生态经济，将生态要素纳入分配体系，推进生态产品价值实现可以促进共同富裕[20-21]；Liu Y、Xu C等实证检验发现提高自然资源利用效率和推动能源绿色低碳转型对于共同富裕具有正向作用[3,22]；向国成等通过分析绿色发展促进共同富裕的作用路径认为绿色分工是实现绿色发展和共同富裕的重要动力，绿色发展是实现共同富裕的必由之路[23]；郑石明等基于实证检验发现绿色发展具有持续增强的共同富裕效应，并能够缩小不同地区共同富裕水平差距[24]。可见，绿色发展作为实现共同富裕的重要支撑已成为学界共识。②共同富裕影响绿色发展方面。现有研究证实居民财富水平、收入差距对居民环境保护意识和经济社会绿色低碳转型具有显著影响。例如，张国俊等认为居民收入水平对于产业绿色发展具有正向效应[25]；马晓冬等发现城乡收入差距扩大会抑制乡村绿色发展转型[26]；Liu Y等指出共同富裕可以通过提高劳动生产率和产业结构升级减少碳排放[27]；张德涛等通过检验得出财富水平通过影响居民环境偏好和促进绿色技术创新推动绿色发展[28]。此外，还有少数学者对绿色发展与共同富裕的协同与制衡关系进行了定性阐释。例如，李俊明等指出共同富裕与生态文明之间存在非线性增长关系[29]；张康洁等认为绿色发展与共同富裕具有内在一致性，绿色发展是实现共同富裕的基础，共同富裕是推动绿色发展的有效手段[30]；李旭辉等认为绿色发展不平衡会制约共同富裕，富裕水平的差距也会导致地区绿色发展水平失衡[31]。
总结现有研究可知，学者们对绿色发展和共同富裕均开展了较多工作，对两者的相互作用关系也进行了有益探索，但目前仍存在部分不足有待深化。一方面，既有文献多是从绿色发展赋能共同富裕或将共同富裕作为推动绿色发展手段的单一角度进行研究，对绿色发展与共同富裕的耦合关联机理仍缺乏科学系统的认知；另一方面，地理学视域下绿色发展与共同富裕协同关系的时空过程及影响机制分析也亟待加强，特别是对典型地域单元的实证研究较少。鉴于此，本文以黄河流域为研究案例，在解析绿色发展与共同富裕耦合协调机理的基础上，运用Super-SBM模型和熵值法测度黄河流域绿色发展效率与共同富裕指数，采用耦合协调度模型对两者耦合协调水平进行评价，最后借助探索性空间数据分析和地理探测器对耦合协调度的时空演变特征及影响机理进行分析，以期为黄河流域协同推进绿色发展与共同富裕提供决策依据。

1 绿色发展与共同富裕耦合协调机理分析

绿色发展是以可持续发展目标为导向，通过资源的高效集约利用和生态环境保护，实现降碳、减污、扩绿、增长协同推进的发展模式。共同富裕作为一个综合性概念，人民性、全面性、共享性和发展性是其基本特征，共同富裕的主体是全体人民，内容是物质层面和精神层面的全面富裕，方式是共建共享和协调平衡。绿色发展与共同富裕两者具有内在关联性和互动耦合性，实现绿色发展与共同富裕的良性耦合，发挥两者的双向赋能效应，是持续增进民生福祉和实现人与自然和谐共生的现代化的客观要求。本文在借鉴已有相关研究[24,28]基础上，立足新兴古典经济学理论、马克思主义共同富裕理论和习近平生态文明思想，构建绿色发展与共同富裕耦合协调机理理论分析框架（图1）。一方面，绿色发展是共同富裕的基础和保障。绿色发展系统通过就业效应、要素分配效应、产业结构升级效应及包容性效应4种机制对共同富裕产生影响。另一方面，共同富裕是绿色发展的目标与动力。共同富裕系统通过需求引导效应、价值导向效应、技术创新效应和资金保障效应4种机制作用于绿色发展。绿色发展系统与共同富裕系统在耦合协调与互动协同过程中，政府调控和市场调节2种机制作为外部驱动力，驱动着绿色发展与共同富裕的耦合协调关系呈螺旋式不断发展演化，最终实现经济社会与资源环境的良性协同发展。
图1 绿色发展与共同富裕耦合协调机理理论框架

Fig.1 Theoretical framework of the coupling coordination mechanism between green development and common prosperity

2 研究区、方法与数据

2.1 研究区概况

生态环境脆弱和民生发展不足是制约黄河流域高质量发展的关键，使得黄河流域成为推进绿色发展与共同富裕协同提升的重点区域。考虑到黄河与流经地区发展的关联程度和研究单元的完整性，将研究区域界定为黄河流经的青海（不含海东市）、甘肃、宁夏、内蒙古（不含赤峰市、通辽市、呼伦贝尔市）、陕西、山西、河南（不含济源市）、山东8个省级行政单元中的78个地级及以上城市（不含自治州、盟），研究尺度为市域尺度。按黄河流域上、中、下游传统划分方法，以内蒙古托克托县河口镇和河南荥阳市桃花峪为界，将黄河流域分为上、中、下游三部分开展研究。

2.2 评价指标体系构建

绿色发展效率作为衡量绿色发展水平的常用指标，提升绿色发展效率是推动绿色发展的关键，因此本文以绿色发展效率表征绿色发展水平[7]。借鉴已有研究[7,9]，从投入与产出两方面构建区域绿色发展效率测度指标体系（表1）。
表1 区域绿色发展效率测度指标体系

Tab.1 Evaluation index system of regional green development efficiency

目标层 准则层 指标层
投入指标 资本投入 固定资产投资存量（万元）
土地投入 城市建成区面积（km2）；耕地面积（hm2）
能源投入 全社会用电量（万kW·h）
劳动力投入 年末单位从业人员数+个体私营从业人员数（人）
技术投入 一般公共预算支出中科技支出（万元）
产出指标 期望产出 GDP（万元）
社会消费品零售总额（万元）
非期望产出 CO2排放量（万t）
工业废水排放量（万t）
工业SO2排放量（万t）
工业烟（粉）尘排放量（万t）
共同富裕是全体人民物质和精神生活的富裕，包含收入提高、文化娱乐、社会服务等多方面内容的全民共享的、全面的富裕。参考现有研究[13,15]，从富裕度和共享度两方面构建区域共同富裕指数评价指标体系（表2）。其中，富裕度包括物质生活富裕与精神生活富裕2个维度；共享度分为发展协调平衡与公共服务普惠2个维度。
表2 区域共同富裕指数评价指标体系

Tab.2 Evaluation index system of regional common prosperity index

目标层 准则层 指标层 指标性质 权重
富裕度 物质生活富裕 人均社会消费品零售总额（元/人） + 0.102
城镇居民人均消费性支出（元/人） + 0.097
农村居民人均消费性支出（元/人） + 0.094
职工平均工资（元） + 0.054
精神生活富裕 城镇居民家庭恩格尔系数（%） - 0.021
移动电话用户占总人口的比重（%） + 0.067
人均公共图书馆藏书量（册/人） + 0.025
互联网用户占总人口的比重（%） + 0.069
共享度 发展协调平衡 城乡居民收入水平比（%） - 0.055
城乡居民消费水平比（%） - 0.068
城镇登记失业率（%） - 0.098
公共服务普惠 万人医生数（人/万人） + 0.057
普通中小学师生数比（%） + 0.056
基本养老保险覆盖率（%） + 0.087
失业保险覆盖率（%） + 0.057

2.3 研究方法

2.3.1 Super-SBM模型

Tone K提出的Super-SBM模型在充分考虑非期望产出问题的同时，有效地解决了非单一决策单元区分排序问题[32]。本文采用Super-SBM模型测度黄河流域地级行政单元的绿色发展效率，具体步骤见相关文献[7]。

2.3.2 熵值法

熵值法能够衡量系统中数据的离散程度对总评价的贡献程度，并且可以克服多个指标变量间信息重叠及主观性对权重确定的影响。本文运用熵值法对共同富裕数据进行赋权，并采用多目标加权求和求得共同富裕指数，计算步骤参照相关文献[14]。

2.3.3 耦合协调度模型及分级

本文应用耦合协调度模型对绿色发展与共同富裕协调关系进行评价，具体公式如下：
D = C · T
T = α W 1 m + β W 2 m
式中：D表示绿色发展与共同富裕的耦合协调度值，取值范围在0~1之间；C为绿色发展与共同富裕耦合度；T为二者的综合协调指数； W 1 m为m市共同富裕指数得分； W 2 m为m市绿色发展指数得分；α和β分别为待定系数，二者的和为1，本文认为绿色发展与共同富裕同等重要，因此令α=β=0.5。耦合协调度的划分参考相关研究[33]，并结合数据分布状态，以0.4、0.5、0.7、0.8为分界点，定义0<D≤0.4为极度失调，0.4<D≤0.5为轻度失调，0.5<D≤0.7为勉强协调，0.7<D≤0.8为良好协调，0.8<D≤1.0为优质协调。

2.3.4 探索性空间数据分析

探索性空间数据分析方法能够检验研究对象是否存在空间自相关性。采用全局空间自相关方法对黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调空间关联度的显著性特征进行检验，其中空间权重矩阵采用邻接关系矩阵。运用局部空间自相关方法对耦合协调度的空间集聚特征进行分析。为保证研究单元的空间连续性，将西宁市与兰州和武威市建立邻接关系。公式见相关文献[6]。

2.3.5 地理探测器

采用地理探测器中分异及因子探测分析绿色发展与共同富裕耦合协调度驱动因子的解释程度[34]。q表示探测因子对因变量空间分异的解释程度，取值范围为0~1，q的值越大代表自变量对因变量空间格局的影响越大；h为研究区总层数；i为研究区各分层；σ2与σi2分别代表研究区h总体方差与各区域hi离散方差。

2.4 数据来源及处理

本文以黄河流域78个地级及以上城市（以下简称地级市）为研究单元。研究数据来源于2012—2021年《中国城市统计年鉴》《青海统计年鉴》《甘肃发展年鉴》《宁夏统计年鉴》《内蒙古统计年鉴》《陕西统计年鉴》《山西统计年鉴》《河南统计年鉴》《山东统计年鉴》，各市统计年鉴及国民经济和社会发展统计公报。耕地面积数据来源于《第二次全国土地调查数据库》《第三次全国土地调查数据库》。CO2排放量的测算参考吴建新等[35]的计算方法，结合《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的相关转化因子计算得到。个别缺失数据采用插值法补齐。考虑到行政区划调整的因素，将2011—2018年山东省莱芜市数据并入到济南市。

3 结果与分析

3.1 绿色发展与共同富裕水平特征分析

3.1.1 绿色发展效率与共同富裕指数的时序演变特征

利用Super-SBM模型和熵值法计算得到绿色发展效率和共同富裕指数，绘制两者时序演变图（图2）。①由图2a可知，2011—2020年黄河流域绿色发展效率呈缓慢波动上升趋势。其中，上游地区绿色发展效率总体呈波动下降趋势，2019年后微弱上升，且2017年后与中下游地区的差距明显扩大；中下游地区绿色发展效率总体上均呈阶段性波动上升演变轨迹，2018年后受到投入要素冗余及新冠肺炎疫情冲击等因素影响，效率值出现微弱下降。整体上，黄河流域绿色发展效率空间上呈“下游>中游>上游”的梯度格局特征。其中下游地区经济基础相对较好，具有一定的技术和资金优势，绿色转型相对快；而上游地区产业结构重化工化明显，路径依赖严重，发展方式绿色转型压力大，其绿色发展效率较低。②由图2b可知，2011—2020年黄河流域共同富裕指数以6.3%的年均增长率稳定上升，2019年后增速放缓，其中上游和下游地区共同富裕指数值相近，中游地区偏低。原因在于2011年以来黄河流域沿线各省区在提升居民经济福祉和推进基本公共服务均等化方面成效显著，助推了黄河流域共同富裕的稳步提升；2020年受新冠肺炎疫情冲击，共同富裕进程受到一定影响。
图2 黄河流域绿色发展效率与共同富裕指数时序变化

Fig.2 Time-series changes of green development efficiency and common prosperity index in the Yellow River basin

采用自然断裂法将绿色发展效率值与共同富裕指数值分别划分为5级，并进行可视化表达（图3）。据图3可知：①绿色发展效率。黄河流域绿色发展效率空间上呈现出非均衡交错分布的格局特征。2011年以较低与较高水平类型数量最多，分别有22和23处。其中，高水平与较高水平类型呈团簇状分布于河西走廊、陕南、中原城市群及胶东半岛；中等水平集中分布在甘陕交界、晋中南及内蒙古沿黄地市；较低水平以豫南、晋北和宁夏沿黄城市群为主要分布区；低水平类型呈散点状分布于白银、包头、淄博等地。到2020年，高水平地区数量有所增多，除新增郑州、济南和青岛等地市外，在关中平原、陕南及甘肃中部呈连片分布；较高水平地区范围缩小，零星分布于中下游地区；中等水平主要分布在省际边缘区，形成了晋东南—豫北—鲁南、甘陕交界及豫西3个集中连片分布区；较低及低水平类型集中在中上游地区，形成了“几字弯”绿色发展塌陷区。黄河流域内部差异显著，下游的河南和山东经济实力雄厚，通过新旧动能转换，绿色低碳转型明显，中游“几字弯”地区作为能源基地，生态本底脆弱，面临经济增长和生态环境保护双重压力，因此其绿色发展效率较低。②共同富裕指数。整体上，黄河流域共同富裕指数呈低水平均衡向高水平不均衡格局演进。2011年共同富裕较高水平地区以黄河中下游省会及沿海地区为主；较低和中等类型集聚于陇西、晋中、晋南、河套及山东半岛大部分地区；低水平类型数量较多，占比达51%，主要环绕在较高和高水平地区外围，形成明显的核心—边缘结构特征。到2020年，流域内共同富裕水平显著提升，高水平类型分布于兰州、西安、太原、郑州等省会城市，在山东形成济南都市圈与胶东半岛连片分布区；较高水平类型以聚集状分布于河西、宁夏沿黄城市群、晋豫交界及山东胶济线两侧地区；中等水平类型广泛分布于晋陕交界、豫鲁交界和豫南地区，呈条带状沿西北—东南走向从武威市连绵延伸至安康市；较低水平集聚于陇南。黄河流域省会城市及下游的胶东地区经济基础好，政府财政资金充裕，在提高居民收入，增进民生福祉方面优势明显，共同富裕水平较高；省际边缘及省会外围地区受“边界效应”与“极化效应”影响，在推进共同富裕方面受到多方面因素掣肘。
图3 黄河流域绿色发展效率与共同富裕指数的空间格局演进

Fig.3 Spatial evolution of green development efficiency and common prosperity index in the Yellow River basin

3.2 耦合协调度时序演变特征

根据耦合协调度测度结果，绘制黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调度演变趋势图（图4）。由图4可知：2011—2020年黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调水平整体上呈阶段性波动上升演变轨迹，耦合协调水平趋势向好。其中，2011—2013年增幅最大，由0.611增至0.685；2013—2019年以波动上升为主，2020年受新冠肺炎疫情急性冲击，耦合协调水平出现微弱下降。分上中下游看，研究期内下游地区耦合协调度波动上升为主，2019年达到最大值0.738，2020年呈下降特征；中游地区耦合协调度在研究期内以“M”型波动上升轨迹为主；上游地区耦合协调度增速最慢，2011—2017年以“M”型波动为主，且2017年后明显落后于中下游。从研究期内上中下游的均值看，表现出“下游>中游>上游”的格局特征。究其原因在于：下游地区绿色发展与共同富裕的协同效应明显，经济的绿色转型推动了居民财富增加和福祉改善，在政府和市场双重力量作用下，共同富裕提升引致的市场需求引导效应和资金保障效应又通过绿色技术创新促进了绿色低碳转型，因此耦合协调水平较高；中上游地区生态环境本底脆弱，产业绿色转型困难，受生态补偿机制不够健全等因素制约，生态富民效应不显著，绿色发展与共同富裕尚未形成良性共振。
图4 黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调度时序变化

Fig.4 Time-series changes of coupling coordination degree between green development and common prosperity in the Yellow River basin

3.3 耦合协调度空间分异特征

基于耦合协调度测度结果及分级标准，选取2011和2020年数据进行可视化（图5）。由图5可知：2011—2020年黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调水平由均衡分布的勉强协调类型占绝对优势，向以良好、优质协调为主导的交错分布格局演变，并逐渐形成以省会城市为高值区的圈层结构特征。具体而言，2011年，勉强协调类型占到全部研究单元的81%，在空间分布上呈现集中连片分布特征；良好协调及优质协调类型数量较少，零星分布于河西走廊的酒泉、嘉峪关，内蒙古的鄂尔多斯和呼和浩特、西安及胶东半岛地区；失调类型仅分布于白银、渭南、淄博和潍坊。到2020年，良好与优质协调类型数量增多，数量占研究单元总数的54%，在空间分布上占主导地位。其中，失调类型仅分布在山东滨州；勉强协调类型数量减少，连片分布于黄河“几字弯”、甘陕交界、豫北豫南、鲁北及鲁东南地区；良好协调类型与优质协调类型分布相对集中，在空间上紧密相邻，形成以兰州、西安、太原、郑州、济南、金昌、青岛等省会与区域中心城市为优质协调，周边地市为良好协调的“中心—外围式”圈层结构特征，表明省会城市与区域中心城市对周边地区的辐射带动效应显现。2011年以来，特别是在“十三五”规划期间，国家积极贯彻落实新发展理念，推进经济社会的绿色发展与共享发展，不断增进民生福祉，黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调水平得到显著提升。由于黄河流域省会城市与区域中心城市的特殊地位，其在推进绿色发展与推动共同富裕方面优势明显，因此绿色发展与共同富裕耦合协调水平较高。
图5 黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调度的空间格局演变

Fig.5 Spatial evolution of coupling coordination degree between green development and common prosperity in the Yellow River basin

运用GeoDa对耦合协调度的空间关联性进行测度，选择全局莫兰值对黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调度进行全局空间自相关检验（表3）。由表3可知：2011—2020年莫兰值均为正值，说明黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调度空间分布并非随机分布，而是存在正向空间自相关性。其中，2011—2019年耦合协调度的空间依赖性较强，并全部通过显著性检验，表明该时段内耦合协调度通过空间溢出效应对邻近地区的影响能力较强。全局莫兰值年际变化幅度较大，总体呈波动下降的演变轨迹，2017年后全局莫兰值下降趋势明显，说明该时段绿色发展与共同富裕耦合协调度的空间依赖性趋于减弱。
表3 黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调度全局莫兰指数

Tab.3 Global Moran index of coupling coordination degree between green development and common prosperity in the Yellow River basin

年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Moran's I 0.231 0.222 0.207 0.255 0.234 0.186 0.221 0.212 0.134 0.021
Z 3.181 3.145 2.854 3.479 3.124 2.662 2.992 2.952 2.031 0.481
P 0.002 0.001 0.004 0.002 0.002 0.006 0.001 0.004 0.022 0.297
结合耦合协调度LISA集聚图进一步识别其空间集聚特征（图6）。由图6可知：2011年以高—高、低—低、高—低集聚类型数量居多，均为5处。其中，高—高集聚类型分布于河西走廊的酒泉、张掖、宁夏的石嘴山、山东的烟台和潍坊；低—低集聚类型分布于定西、银川、豫北的安阳、鹤壁和豫南的信阳；高—低集聚类型分散分布特征明显，零星分布于济南、菏泽、郑州、漯河和内蒙古的乌海；低—高集聚类型仅分布于陕南的汉中。到2020年，局部空间自相关性明显减弱，各集聚类型数量急剧减少，与全局莫兰值下降的趋势吻合。其中，高—高集聚仅保留张掖和烟台两地；低—低集聚类型仅分布在银川和安阳；高—低集聚分布于济南和乌海；低—高集聚类型仍位于汉中。总体上，黄河流域市域尺度上绿色发展与共同富裕耦合协调度的全局与局部空间自相关性均呈下降趋势，俱乐部趋同效应减弱。其主要原因在于黄河流域内部各省区间、各地市间受到行政区划、上下游、左右岸的制约，经济联系不强，区域发展差距大，区域间分工协作和帮扶机制不健全，绿色发展与共同富裕协同推进的跨区域联动尚未形成。
图6 黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调度的LISA集聚演变

Fig.6 LISA cluster of coupling coordination degree between green development and common prosperity in the Yellow River basin

4 影响因素分析

4.1 影响因子选取

为探究黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调度时空分异的影响因素，借鉴现有研究[6-7,31]，选取第三产业增加值占GDP比重、财政支出占GDP比重、存贷款总额占GDP比重、人均专利授权数、人口城镇化率、个体及私营从业人员占全部从业人员比重、进出口总额占GDP比重和人均邮电业务量8项影响因子变量，分别表征产业结构水平（Ind）、政府调控能力（Gov）、金融发展（Fina）、科技创新（Tech）、城镇化水平（Urb）、市场活跃度（Mar）、对外开放水平（Open）和数字经济水平（Dig）。借助自然断裂法将2011—2020年影响因子数值变量转化为5级类型变量，运用地理探测器定量分析影响因子对耦合协调水平空间分异的解释程度及因子交互作用强弱。影响因子数据来自国家知识产权局、《中国城市统计年鉴》及各市统计年鉴。

4.2 单因子探测结果

据表4探测结果可知，影响流域总体耦合协调度空间格局分异的因子按解释力强弱依次为Fina>Tech>Dig>Urb>Ind>Open>Gov>Mar，即金融发展、科技创新、数字经济和城镇化水平是黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调度空间分异的主要影响因子；产业结构水平、对外开放水平、政府调控能力及市场活跃度为次要影响因子，在耦合协调水平空间分异方面未发挥显著影响效应。分上中下游看，对黄河中上游耦合协调度空间分异的解释力最高的因子分别为金融发展、数字经济和政府调控能力，由于中上游经济基础薄弱与生态环境本底的脆弱性，在政府宏观政策影响下，金融资本因素和数字经济因素对于经济社会的绿色转型和民生福祉的改善影响更明显，进而作用于中上游地区绿色发展与共同富裕耦合协调度的空间分异；下游地区耦合协调度受城镇化、科技创新、金融发展和产业结构水平的影响最大。总的来看，金融发展水平的影响力表现为“下游>上游>中游”的特征；政府调控能力对耦合协调度空间分异的影响表现为“上游>下游>中游”的特征；产业结构、科技创新、城镇化水平、市场活跃度和数字经济水平的影响效应呈现“下游>中游>上游”的特征；对外开放水平的影响表现为中下游显著优于上游地区的特点。
表4 绿色发展与共同富裕耦合协调度影响因素探测结果

Tab.4 Detection results of influencing factors of coupling coordination degree between green development and common prosperity

探测因子 q
上游 中游 下游 总体
Ind 0.083 0.166 0.369*** 0.155***
Gov 0.159*** 0.120*** 0.121 0.087***
Fina 0.230*** 0.220 0.460*** 0.281***
Tech 0.057 0.171 0.467*** 0.226**
Urb 0.100*** 0.188 0.494*** 0.218***
Mar 0.028 0.031 0.074 0.024
Open 0.042 0.198 0.181 0.119
Dig 0.215** 0.240 0.260** 0.219***

注：***表示P<0.01，**表示P<0.10；q表示探测因子的解释力。

4.3 交互探测结果

由表5影响因子的交互探测结果可知，变量间交互作用的结果表现为双因子增强，不存在减弱或独立情况，即黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调度的空间分异受到产业结构、政府调控能力、金融发展、科技创新、城镇化水平、市场活跃度、对外开放和数字经济的共同作用。其中，金融发展、城镇化水平、科技创新在因子交互后的解释力依然较高。虽然市场活跃度的单因子解释力（q=0.024）居末位，但在交互作用后对因子的解释力显著提高，尤其是上游地区全部表现为“1+1>2”的非线性增长态势。政府支持（q=0.087）的单因子解释力也较弱，但在交互后因子对耦合协调度空间格局的影响显著增强，说明政府调控作用对耦合协调度空间分异的直接影响能力稍弱，间接影响效果凸显，侧面反映出政府的调控、引导能力需要结合产业结构优化升级、科技创新、城镇化水平提升、对外开放、数字经济等才能更好地发挥其调控效能。分上中下游看，科技创新、城镇化水平、对外开放水平的交互作用基本表现为“下游>中游>上游”的梯度递减格局。其中，下游产业结构优化水平在交互后的解释力仍显著高于中上游地区，表明下游地区产业结构转型升级的成效显著，对绿色发展与共同富裕协同推进的影响效应较强，而中上游地区需要积极推动产业结构优化升级，完善现代产业体系，激发产业结构在实现绿色发展与共同富裕方面的赋能效应。中游地区金融发展因素交互探测后对耦合协调度的影响力较上游和下游地区偏低，主要原因在于下游地区金融资本市场活跃，金融发展与深化对于绿色发展与共同富裕协调发展影响显著，上游地区绿色发展与共同富裕对于金融资本的资金支持更为敏感，中游地区则介于此两种情况之间。上游地区对外开放交互作用的解释力显著低于中下游。相较于黄河上游，中下游地区作为对外开放的主要门户，在外来资本和技术引进、对外贸易开展方面优势突出，因此对外开放水平与其他因子通过交互作用对耦合协调度空间分异的影响力增强。总体来说，探测因子在交互后的解释力具有双因子增强的特征，不同探测因子对耦合协调度的影响存在显著的空间异质性。
表5 绿色发展与共同富裕耦合协调度影响因素的交互探测结果

Tab.5 Interactive detection results of the influencing factors of coupling coordination degree between green development and common prosperity

探测因子 q
上游 中游 下游 总体
Ind ⋂ Gov 0.361* 0.326* 0.506* 0.277*
Ind ⋂ Fina 0.364* 0.313 0.583 0.330
Ind ⋂ Tech 0.120 0.267 0.524 0.292
Ind ⋂ Urb 0.302* 0.287 0.613 0.331
Ind ⋂ Mar 0.166* 0.296* 0.432 0.207*
Ind ⋂ Open 0.224* 0.277 0.463 0.252
Ind ⋂ Dig 0.370* 0.348 0.490 0.293
Gov ⋂ Fina 0.405* 0.345* 0.498 0.344
Gov ⋂ Tech 0.217* 0.307* 0.529 0.278
Gov ⋂ Urb 0.368* 0.324* 0.543 0.314*
Gov ⋂ Mar 0.270* 0.178* 0.215* 0.140*
Gov ⋂ Open 0.223* 0.282 0.265 0.179
Gov ⋂ Dig 0.369 0.346 0.379 0.284
Fina ⋂ Tech 0.241 0.312 0.564 0.367
Fina ⋂ Urb 0.306 0.257 0.542 0.326
Fina ⋂ Mar 0.329* 0.325* 0.519 0.315*
Fina ⋂ Open 0.315* 0.284 0.545 0.344
Fina ⋂ Dig 0.378 0.411 0.516 0.363
Tech ⋂ Urb 0.144 0.304 0.575 0.332
Tech ⋂ Mar 0.096* 0.210* 0.522 0.251
Tech ⋂ Open 0.105* 0.226 0.510 0.267
Tech ⋂ Dig 0.238 0.347 0.558 0.357
Urb ⋂ Mar 0.222* 0.303* 0.545 0.253*
Urb ⋂ Open 0.187* 0.281 0.522 0.300*
Urb ⋂ Dig 0.338* 0.397 0.549 0.364
Mar ⋂ Open 0.094* 0.245* 0.248 0.155*
Mar ⋂ Dig 0.324* 0.353* 0.333 0.283*
Open ⋂ Dig 0.294* 0.355 0.379 0.292

注：*表示非线性增强；其余均为双因子增强。

5 结论与讨论

5.1 结论

本文在构建绿色发展与共同富裕耦合协调机理分析框架基础上，运用Super-SBM模型和熵值法对2011—2020年黄河流域地级行政单元的绿色发展效率与共同富裕指数进行了测度，利用耦合协调度模型评价了绿色发展与共同富裕耦合协调水平，最后借助探索性空间数据分析和地理探测器等方法对耦合协调度的时空演变特征及影响因素进行了分析。主要结论如下：
①研究期内黄河流域绿色发展效率呈缓慢波动上升趋势，空间上呈现“下游>中游>上游”的梯度格局特征，形成了黄河“几字弯”绿色发展塌陷区。黄河流域共同富裕指数呈稳步提升的演变轨迹，共同富裕指数空间分布上由低水平均衡向高水平不均衡格局演进，高水平地区集中于省会城市及胶东半岛，低水平地区以省际边缘区和省会城市周边地区为主。
②研究期内黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调水平呈阶段性波动上升趋势，空间分布上由低水平协调均衡分布向良好、优质协调为主导的交错分布格局演变，并逐渐形成以省会城市为高水平协调中心的“中心—外围式”圈层结构。绿色发展与共同富裕耦合协调度空间分布上具有一定的全局和局部空间自相关性，但空间自相关性趋于减弱。
③影响因素方面，金融发展、科技创新、数字经济和城镇化水平是驱动黄河流域绿色发展与共同富裕耦合协调空间分异的主导因子，影响因子交互作用后的解释力具有双因子增强和非线性增强的特点。影响因子对耦合协调度的作用强度存在显著的空间异质性，政府调控能力对上游地区的影响最强，城镇化水平在下游地区的解释力最高。

5.2 讨论

根据上述结论，本文得到以下政策启示：①黄河流域需要从整体上实施生态经济协调发展战略，增强“流域一盘棋”意识，制定完善的生态补偿机制，协同推进生态环境高水平保护和经济高质量发展，加快流域内绿色发展与共同富裕联动效应的形成。②上游地区要重点改善绿色经济发展水平低的现状，通过建立和完善生态资产交易市场，畅通生态要素价值显化渠道，将其生态优势转化为财富优势，形成生态富民效应。③中游地区需优化政府在经济发展中对社会公共服务、对外开放等的调控作用，加大对资金、人才和技术的引进力度，并立足地区资源环境优势，释放经济增长潜能以促进产业绿色化转型。④下游地区未来的重点在于提升发展的包容性和成果共享性，发挥对全流域的示范引领功能，培育绿色发展与共同富裕良性协同的样板区，为全流域提供可借鉴、可复制的经验模式。
本文以黄河流域为案例对绿色发展与共同富裕的耦合协调关系进行了深入分析，但目前仍有部分议题可继续深化。首先，本文从市域尺度对黄河流域绿色发展与共同富裕的耦合协调关系进行了分析，而黄河流域内部区域差异显著，未来可以尝试基于小流域单元的典型实践案例剖析去总结提炼黄河流域绿色发展与共同富裕的协同模式；其次，绿色发展与共同富裕的耦合协调关系具有动态演化特征，本文仅对一定时段内的两者关系进行了分析，立足动态情景预测方法开展两者协同关系的模拟、监测及调控也是值得深化的学术命题；此外，水资源作为黄河流域的最大刚性约束，如何在遵循“四水四定”原则基础之上构建水资源承载力约束下的绿色发展与共同富裕协同共进长效机制也是未来的重点探索方向。

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