蘇宏枝,吳宗杰,董會(huì)忠(山東理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 淄博 255012)

生態(tài)環(huán)境是人類生存的基礎(chǔ)，是人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的物質(zhì)保障，隨著工業(yè)化的逐步深化，生態(tài)環(huán)境承受社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源大量消耗以及人口快速集聚的多重壓力，區(qū)域生態(tài)環(huán)境形勢(shì)的嚴(yán)峻性已經(jīng)成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的制約因素。研究區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展特征及其演化規(guī)律，有利于實(shí)現(xiàn)區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。多數(shù)學(xué)者從以下幾個(gè)方面對(duì)人口、經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)行研究：侯增周通過構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)模型對(duì)東營(yíng)市經(jīng)濟(jì)和環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)行評(píng)估，表明石油工業(yè)污染是導(dǎo)致該區(qū)域經(jīng)濟(jì)和環(huán)境發(fā)展失調(diào)的主要原因[1]。司光南運(yùn)用系統(tǒng)分析和主成分方法對(duì)人口經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)行探討，研究表明人口與經(jīng)濟(jì)內(nèi)部的子系統(tǒng)之間相互作用[2]；郭文炯等通過分析陜西省不同區(qū)域人口經(jīng)濟(jì)分布的相關(guān)關(guān)系與演化規(guī)律，研究表明人口集中度低于經(jīng)濟(jì)集中度，二者發(fā)展不均衡[3]；人口與經(jīng)濟(jì)存在相互關(guān)系[4]。吳文恒等基于主成分方法與耦合模型研究了中國(guó)1985-2004年的人口與資源環(huán)境耦合演進(jìn)情況[5]，孫峰華等通過構(gòu)建計(jì)量模型，揭示了我國(guó)人口發(fā)展對(duì)環(huán)境發(fā)展造成的影響，人口增加對(duì)環(huán)境惡化有促進(jìn)作用[6]，需要實(shí)現(xiàn)人口環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。綜上，實(shí)現(xiàn)區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展涉及眾多影響因素[7-12]，而人口、經(jīng)濟(jì)與環(huán)境共同協(xié)調(diào)發(fā)展是推進(jìn)社會(huì)全面發(fā)展的關(guān)鍵所在。

當(dāng)前學(xué)者基于不同的視角對(duì)人口-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境進(jìn)行了研究，并且取得了一定成果，但仍有一些不足。從研究區(qū)域來看，多數(shù)學(xué)者以全國(guó)，省份和地市作為研究對(duì)象，鮮有文章以高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)作為研究對(duì)象；從研究方法來看，多數(shù)研究運(yùn)用層次分析法對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行測(cè)算，層次分析法主觀性較強(qiáng)導(dǎo)致研究結(jié)果缺乏合理性，主成份分析能夠有效解決這一問題?；诖?，本文以黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)為例，構(gòu)建區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展指標(biāo)體系，通過將主成分與耦合協(xié)調(diào)模型(在耦合模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步深化耦合協(xié)調(diào)模型)有效結(jié)合，對(duì)該區(qū)域人口、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)行測(cè)度與分析。

1 研究方法

1.1 主成分分析

主成分分析方法(principal component analysis)實(shí)際上是一種通過降維技術(shù)把多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的方法.通常它把一組具有一定相關(guān)性的變量進(jìn)行線性變換，轉(zhuǎn)換成另一組不相關(guān)的變量，并將得到的變量按照方差大小的順序排列.在解決實(shí)際問題過程中，當(dāng)系統(tǒng)分析問題時(shí)會(huì)涉及眾多影響因素(也稱作指標(biāo))，指標(biāo)太多會(huì)增加計(jì)算量和分析問題的復(fù)雜性.此外，指標(biāo)之間的相關(guān)性會(huì)導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)反映的信息的重疊，造成結(jié)果偏差.因此，我們希望用較少的綜合指標(biāo)來反映原來指標(biāo)的信息.

1.1.1 構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣

假設(shè)有評(píng)價(jià)樣本數(shù)為n，每個(gè)待評(píng)價(jià)樣本指標(biāo)數(shù)為p，構(gòu)成的n×p階矩陣表示為

(1)

其中，第i個(gè)列向量Xi=(x1i,x2i,…,xni)(i=1,2,…，p)，則數(shù)據(jù)矩陣X的p個(gè)指標(biāo)向量X1,X2,…,Xp作線性組合表示為

i=1,2,…,p

(2)

1)Fi，F(xiàn)j(i≠j，i=1,2,…,p)不相關(guān)，即Cov(Fi,Fj)=0.

2) 第1個(gè)主成分F1是X1,X2,…,Xp的一切線性組合中方差最大的；第2個(gè)主成分F2是與F1不相關(guān)的X1,X2,…,Xp的一切線性組合中方差最大的，以此類推可以求出p個(gè)主成分.這p個(gè)主成分對(duì)原始指標(biāo)信息量的反映程度依次遞減，每一個(gè)主成分所提取的信息量用方差來度量，且主成分方差的貢獻(xiàn)就等于原指標(biāo)相關(guān)矩陣相應(yīng)的特征值λi，每一個(gè)組合系數(shù)ai就是特征值λi的特征向量.

1.1.2 構(gòu)建權(quán)重函數(shù)

根據(jù)上述條件可知，權(quán)重的確定過程其實(shí)就是主成分分析求綜合評(píng)價(jià)函數(shù)的過程.由上述計(jì)算可以獲得方差貢獻(xiàn)率、指標(biāo)的載荷系數(shù)，相應(yīng)的特征值等.

(3)

ej表示Fi方差貢獻(xiàn)率，用于描述每個(gè)主成分的方差占總方差的比重，是各個(gè)主成分對(duì)原始指標(biāo)綜合信息反映能力強(qiáng)弱的量化，通常ej越大表明主成分反映綜合信息越強(qiáng).

(i,k,j=1,2，…,p)

(4)

式(4)中Ej表示累積貢獻(xiàn)率，是各個(gè)主成分反差貢獻(xiàn)率的累加.通常選取累積貢獻(xiàn)率達(dá)到80%以上，即特征值λk>1(k=1,2…p)的主成分.

(5)

(6)

μ=1/(|y1|+|y2|+…+|yp|)

(7)

wj=yj×μ

(8)

式中：aij表示主成分現(xiàn)行組合系數(shù)；fij為每個(gè)指標(biāo)的載荷系數(shù)；yj表示原始指標(biāo)的綜合得分，通過對(duì)每個(gè)原始指標(biāo)在主成分線性組合中的系數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均并除以累計(jì)方差貢獻(xiàn)率得到，用來表述每個(gè)原始指標(biāo)的重要程度；μ是進(jìn)行歸一化處理的系數(shù)，用于保證所有指標(biāo)的權(quán)重之和等于1；wj為所有原始指標(biāo)的權(quán)重.

1.2 構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)模型

“耦合”源自物理概念，用于描述兩個(gè)及兩個(gè)以上的系統(tǒng)(包括運(yùn)動(dòng)形式等)之間彼此影響的現(xiàn)象.耦合度模型就是對(duì)系統(tǒng)相互作用大小的量化模型，概括地說是兩個(gè)及以上實(shí)體依賴于某一方程度的測(cè)度.基于此，本文構(gòu)建耦合衡量黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境之間彼此影響、和諧一致的程度.

1.2.1 數(shù)據(jù)處理

鑒于原始數(shù)據(jù)的單位、數(shù)量級(jí)等方面的不同，為了避免這些差異對(duì)結(jié)果造成偏差，本文對(duì)需要原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正規(guī)化處理后，原始數(shù)據(jù)的范圍標(biāo)準(zhǔn)到0～1之間.其中，正向指標(biāo)的數(shù)據(jù)越大越好，逆向指標(biāo)則相反.針對(duì)不同，指標(biāo)處理不同具體參照如下公式

(9)

1.2.2 耦合函數(shù)模型

已有學(xué)者將耦合模型運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)和環(huán)境關(guān)系研究，耦合度模型[13]如下

(10)

(11)

式中，Ui(i=1,2,3,…,n)表示各個(gè)子系統(tǒng)綜合發(fā)展指數(shù).為了深層次的描述區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境系統(tǒng)的耦合表達(dá)式，在n=3的情況下令u1=f(x)，表示人口綜合發(fā)展指數(shù)；令u2=g(y)，表示經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)；令u3=h(z)表示環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)，根據(jù)f(x)、g(y)、h(z)偏離越小越好的耦合函數(shù)原理，推出公式Ci越小越好[11]：

(12)

對(duì)式(12)進(jìn)行一階求導(dǎo)得到式(13)，其中S為標(biāo)準(zhǔn)差.

(13)

為了使人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境耦合模型更具有層次性，參照式(13)，區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境系統(tǒng)的耦合度公式[13]如下

k≥3

(14)

式中，k表示調(diào)節(jié)系數(shù)，本文涉及三個(gè)子系統(tǒng)，故取k=3；c表示區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境系統(tǒng)耦合度(0≤C≤1).當(dāng)C取得最大值1，表明區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境系統(tǒng)系統(tǒng)共振耦合性最優(yōu)；當(dāng)C取得最小值0時(shí)，表明區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境系統(tǒng)共振耦合性最弱.

1.3 構(gòu)建協(xié)調(diào)函數(shù)模型

協(xié)調(diào)是對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部各要素相互和諧一致的量化.因此，通過構(gòu)建協(xié)調(diào)度模型評(píng)判區(qū)域系統(tǒng)人口、經(jīng)濟(jì)以及環(huán)境交互耦合的協(xié)調(diào)強(qiáng)度.其計(jì)算公式為

T=αf(x)+βg(y)+χh(z)

(15)

(16)

式中:T表示黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境系統(tǒng)的綜合發(fā)展指數(shù)值；α、β、χ是協(xié)調(diào)模型的待定權(quán)數(shù)，α、β與χ的和為1.公式(16)中：C表示耦合度；D表示耦合協(xié)調(diào)度.

1.4 區(qū)域人口-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境耦合關(guān)系分類

為了解釋區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的耦合協(xié)調(diào)程度，根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度的取值范圍，參照前人的研究，將其劃分為三大類，六個(gè)亞類，具體分類參照區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)劃分(見表1)[14].

表1 區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境系統(tǒng)的協(xié)調(diào)度等級(jí)分類
Tab.1 The coupling coordination degrees between of population, economy and environment

0≤D<0．50．5≤D<0．70．7≤D≤1失調(diào)衰退區(qū)間過渡區(qū)間協(xié)調(diào)發(fā)展區(qū)間[0 0．4)[0．4 0．5)[0．5 0．6)[0．6 0．7)[0．7 0．8)[0．8 1]嚴(yán)重失調(diào)瀕臨失調(diào)輕度失調(diào)勉強(qiáng)協(xié)調(diào)協(xié)調(diào)發(fā)展優(yōu)良協(xié)調(diào)

2 實(shí)證研究

2.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

2.1.1 研究區(qū)概況

黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)地處黃河入?？?，西起德州，東連膠東半島，南達(dá)省會(huì)經(jīng)濟(jì)圈，北部與京津冀經(jīng)濟(jì)帶相望，包括濱州、東營(yíng)市全部區(qū)域以及煙臺(tái)、濰坊、淄博、煙臺(tái)等區(qū)域的部分區(qū)縣，共涉及十九個(gè)縣(市、區(qū))，總面積2.65×104km2(見圖1).該區(qū)域地理位置優(yōu)勢(shì)突出，土地資源廣闊，自然資源豐富，具有較高的發(fā)展優(yōu)勢(shì)和開發(fā)潛力，有望成為是山東省經(jīng)濟(jì)健康持續(xù)發(fā)展的源動(dòng)力；區(qū)域農(nóng)業(yè)人口基數(shù)較大，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對(duì)滯后，工業(yè)與服務(wù)起步較晚，區(qū)域經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀短時(shí)間改善任務(wù)艱巨；區(qū)域生態(tài)環(huán)境相對(duì)脆弱，鹽堿地居多導(dǎo)致該區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展相對(duì)單一而且滯后.因此，客觀測(cè)度黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度，探索三者互動(dòng)發(fā)展的特征和規(guī)律，為實(shí)現(xiàn)黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境的持續(xù)發(fā)展提供政策建議.

圖1 黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)行政區(qū)劃Fig.1 Administrative divisions of the Yellow River Delta Efficient Ecological Economic Zone

2.1.2 數(shù)據(jù)處理

原始數(shù)據(jù)主要源自2010-2016年《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《山東省環(huán)境狀況公報(bào)》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)環(huán)境年鑒》、《山東省水資源公報(bào)》，以及東營(yíng)、濱州等市(2010-2016年)統(tǒng)計(jì)年鑒和年度發(fā)展報(bào)告等，一些缺失數(shù)據(jù)本文采用灰色預(yù)測(cè)獲得.

2.2 耦合協(xié)調(diào)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與權(quán)重測(cè)算

借鑒國(guó)內(nèi)外區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的相關(guān)研究成果，結(jié)合黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)，從區(qū)域人口綜合、經(jīng)濟(jì)綜合和環(huán)境綜合3方面構(gòu)建了由25個(gè)單一指標(biāo)組成的區(qū)域耦合協(xié)調(diào)發(fā)展指標(biāo)體系.其中人口綜合劃分人口基本現(xiàn)狀、人口素質(zhì)水平和人口發(fā)展趨勢(shì)三個(gè)準(zhǔn)則層；經(jīng)濟(jì)綜合劃分為經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異和經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力三個(gè)準(zhǔn)則層；環(huán)境綜合劃分為生態(tài)環(huán)境狀況、生態(tài)安全脅迫和生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)免疫三個(gè)準(zhǔn)則層.耦合協(xié)調(diào)指標(biāo)分為正向指標(biāo)與負(fù)向指標(biāo)兩類(由正負(fù)號(hào)表示).

通過SPSS 20.0軟件對(duì)黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分模型處理，獲得原始指標(biāo)的主成分載荷矩陣、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率等數(shù)據(jù)，根據(jù)公式(3)～(8)的計(jì)算流程求出黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境指標(biāo)層權(quán)重(見表2)

表2 黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展指標(biāo)體系
Tab.2 The index system of coordinated development population, economy and environment in the efficient ecological economic zone of the Yellow River Delta

目標(biāo)層準(zhǔn)則層指標(biāo)層指標(biāo)權(quán)重指標(biāo)正負(fù)性人口綜合人口基本現(xiàn)狀人口素質(zhì)水平人口發(fā)展趨勢(shì)人口密度0．1724-性別結(jié)構(gòu)0．1713-教育投入強(qiáng)度0．1474+科技投入強(qiáng)度0．1702+城市化率0．1686+第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)率0．1701+經(jīng)濟(jì)綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力人均GDP0．1569+人均社會(huì)商品零售額0．1559+人均財(cái)政收入0．1574+城鄉(xiāng)人均收入差額0．1469-城鄉(xiāng)人均消費(fèi)差額0．1195-恩格爾系數(shù)0．0418-第三產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)率0．1538+GDP增長(zhǎng)率0．0678+環(huán)境綜合生態(tài)環(huán)境狀況生態(tài)安全脅迫生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)免疫人均耕地面積0．1006+人均林地面積0．0978+人均水資源量0．0931+森林覆蓋率0．1008+人均污水排放量0．0992-人均用水量0．1036-人均耗能量0．0961-人均工業(yè)廢氣排放量0．0967-環(huán)保投入強(qiáng)度0．0852+工業(yè)固廢利用率0．0292+三角洲廢水達(dá)標(biāo)率0．0976+

2.3 黃河三角洲高效生態(tài)區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展分析

基于表2，參照式(10)～式(16)分別計(jì)算得出黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口綜合發(fā)展指數(shù)、經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)、環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)、黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)系統(tǒng)耦合度、三者的綜合發(fā)展指數(shù)和協(xié)調(diào)度見表3.

由表3可以看出，人口綜合發(fā)展水平從2009年的0.4268提升到2015年的0.6703，年均增長(zhǎng)9.5%，表明黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口早期發(fā)展水平相對(duì)較低，但整體發(fā)展水平提高明顯.經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平從2009年的0.3072提升到2015年的0.6584，年均增長(zhǎng)率19.1%，表明區(qū)域綜合水平早期相對(duì)較低，但是以相對(duì)較高的發(fā)展速度提高環(huán)境綜合發(fā)展水平，從2009年的0.4641提升到2015年的0.5835，年均增長(zhǎng)4.2%，表明區(qū)域環(huán)境綜合發(fā)展水平相對(duì)平穩(wěn)。從平均值來看，環(huán)境綜合水平最高，經(jīng)濟(jì)綜合水平最低；從發(fā)展水平變化角度分析，經(jīng)濟(jì)綜合水平提升最快，環(huán)境綜合水平提高較慢，原因在于黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)地處山東半島北面，區(qū)域工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)較慢，由于多數(shù)地區(qū)為鹽堿地農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平相對(duì)較低，環(huán)境綜合水平較高。自2009年黃河三角洲高效生態(tài)區(qū)被提出以后，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展在多方面的影響下，有顯著提高，與此同時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響著區(qū)域耗能量、污水排放量和廢物的排放量，導(dǎo)致環(huán)境綜合發(fā)展水平提高較慢；隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，城鎮(zhèn)化率穩(wěn)步提升，區(qū)域教育、科技投入強(qiáng)度逐年增加，人口綜合水平進(jìn)一步提升.

表3 黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境耦合度與協(xié)調(diào)度值
Tab.3 Coupling and coordination degrees between of population, economy and environment in the efficient ecological economic zone of the Yellow River Delta

時(shí)間人口綜合經(jīng)濟(jì)綜合環(huán)境綜合T值D值協(xié)調(diào)等級(jí)20090．42680．30720．46410．39940．6187勉強(qiáng)協(xié)調(diào)20100．46980．42320．5500．48120．6875勉強(qiáng)協(xié)調(diào)20110．52770．51480．51880．52040．7213協(xié)調(diào)發(fā)展20120．51330．55040．55630．54000．7342協(xié)調(diào)發(fā)展20130．5370．56660．57750．56050．7482協(xié)調(diào)發(fā)展20140．6360．61250．58870．61250．7820協(xié)調(diào)發(fā)展20150．67030．65840．58370．63750．7962協(xié)調(diào)發(fā)展平均值0．54030．51900．54850．53590．7269協(xié)調(diào)發(fā)展

黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境耦合度整體水平較高,表明區(qū)域子系統(tǒng)彼此之間存在較大的相互作用，整個(gè)系統(tǒng)發(fā)展具較高的有序性耦合協(xié)調(diào)度整體顯現(xiàn)逐步提高態(tài)勢(shì)，表明黃河三角洲人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境系統(tǒng)逐步實(shí)現(xiàn)良性發(fā)展.2009-2015年黃河三角洲整個(gè)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度由勉強(qiáng)協(xié)調(diào)逐步發(fā)展到協(xié)調(diào)發(fā)展，黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度提高顯著，表明經(jīng)濟(jì)綜合水平的提高對(duì)于人口素質(zhì)、城鎮(zhèn)化、生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)免疫等有較高的推動(dòng)作用；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)加大了區(qū)域耗能量、污水的排放量和廢物的排放量，對(duì)于區(qū)域環(huán)境綜合發(fā)展水平存在抑制作用從整個(gè)協(xié)調(diào)發(fā)展度考慮，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)起到較高的正向推動(dòng)作用。

3 結(jié)束語(yǔ)

基于2009-2015年人口-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過主成分與耦合協(xié)調(diào)模型結(jié)合，對(duì)黃河三角洲高效生態(tài)區(qū)人口-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)行實(shí)證分析。研究表明：黃河三角洲人口-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度整體水平較高且呈持續(xù)上升的趨勢(shì)，耦合協(xié)調(diào)類型從勉強(qiáng)協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)化到協(xié)調(diào)發(fā)展，但整體上仍未實(shí)現(xiàn)較高的優(yōu)良協(xié)調(diào)發(fā)展。表明黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境系統(tǒng)逐步實(shí)現(xiàn)良性發(fā)展。因此，實(shí)現(xiàn)黃河三角洲人口、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境快速良性發(fā)展，需要充分發(fā)揮經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)人口整體發(fā)展水平的帶動(dòng)作用，加大環(huán)境保護(hù)力度，著力調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)展低排放、高產(chǎn)出的資源集約型經(jīng)濟(jì)。

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