长江经济带生态环境压力、状态及响应耦合协调发展研究
周正柱，王俊龙
（上海应用技术大学，上海 201418）
摘要： 基于压力-状态-响应（PSR）模型框架，构建生态环境综合评价指标体系，采用耦合协调度模型，对2010—2016年长江经济带各省市生态环境压力、状态和响应子系统耦合协调性进行探讨，并利用面板计量模型实证分析协调发展度各因素影响的显著性和差异性。研究结果表明：（1）从各省市看，耦合度除上海出现下降外，其余省市都呈现波动上升态势，耦合类型主要处于磨合阶段和高度耦合阶段,协调发展度除上海和云南出现下降外，其余省市也都呈现波动上升态势，协调发展等级主要集中在中度协调类；（2）从各区域看，协调发展总体上呈现中部区域大于东部区域大于西部区域的空间特征；（3）从区域整体看，耦合度和协调发展度都波动上升，协调发展的主要制约因素为生态环境响应和压力。
关键词： 长江经济带；生态环境；耦合协调；时空差异
近年来，长江经济带生态环境保护问题虽然得到了国家高度重视，习近平总书记在党的十九大报告中明确指出以共抓大保护、不搞大开发为导向推动长江经济带发展。但随着长江经济带经济、社会快速发展，生态环境质量问题不容乐观。正如在2017年1月9日环保部组织召开的长江经济带生态环境保护工作座谈会上，环保部部长陈吉宁指出：长江经济带排放全国34%的SO2、32%的氮氧化物和28%的烟尘，废水、化学需氧量、氨氮排放总量也分别占43%、37%和43%。因此，对长江经济带生态环境各系统协调发展特征与时空演变趋势等相关问题研究，显得尤其重要。
1 文献综述
1.1 生态环境评价指标体系
20世纪80年代，经济合作与发展组织(OECD)首次建立了由大约50个指标组成的PSR模型（压力-状态-响应）的城市生态环境指标体系，其重要的系统特征是基于人与环境的相互作用［1-2］，显示了压力、状态和响应指标间的因果关系［3-4］。1996年,联合国可持续发展委员会(UNCSD)和联合国政策协调和可持续发展部(DPCSD)联合提出了DSR模型（驱动强制-状态-响应），强调了生态环境压力和环境退化间的因果关系［5］。后来,PSR和DSR模型进一步演变成DPSIR模型（驱动强制-压力-状态-冲击-响应），更详细地描述了人类与自然环境间的相互作用因果关系［6］。
连旱天数和森林火险等级呈正相关，连旱天数增加，可燃物可燃性增加，对应的火险等级升高。反之，可燃物可燃性降低，对应的火险等级降低[6]。在祁连山东端青海云杉林中，连旱天数小于7d，一般不易引发森林火灾，连旱天数大于32d，则较容易引发森林火灾。
近年来，生态环境评价指标体系设计也引起我国政府和学者的广泛关注。其中,国家环境保护总局构建了一个综合的环境评价指标体系，采用PSR模型来描述经济、环境和资源间的关系［7］。Wang等［8］通过平衡计分卡（BSC）方法设计了一个具体的环境成本评估系统，该评估系统考虑到企业的财务指标和非财务指标，对企业绩效进行多维度评价。Shi 等［9］提出了一个新的“EcoDP”指标体系，该指标体系由5个子指标体系组成，用以评估区域可持续发展水平。
总体而言，生态环境指标体系的研究取得了较大进展，PSR、DSR、DPSIR是最常用的方法，这些模型的共同特征是建立在各种指标间因果关系链的环境指标上。但生态环境问题涉及范围很广，不同学者由于具体研究目标不同，往往导致设计出不同的指标体系，即使具有相同或相近的目标，指标体系也不完全一致，因此，目前还没有形成一个统一的生态环境评价指标体系。考虑到PSR模型应用较广，本文将基于PSR模型框架构建生态环境评价指标体系。
1.2 生态环境系统协同发展
实证分析采用数据主要是2010—2016年长江经济带11省市面板数，采用方法为面板计量模型，其中因变量（y 值）为生态环境压力、状态和响应协调发展度（D ），自变量为（x 1—x 9）。
综上所述，国内外相关研究已形成较多研究成果，但目前来看还存在些不足，主要表现在：一是已有的研究主要以全国或省区市为研究对象，以区域为对象的研究较少，尤其以长江经济带为对象深入研究生态环境系统协调性问题不够，即使有少数学者开始关注相关问题，但缺乏对生态环境子系统耦合协调问题作深入研究；二是现有的研究思路多是在各系统评价的基础上，采用耦合协调度模型测量耦合度和协调发展度，缺少进一步研究协调发展影响因素及其政策含义。因此，本文将在借鉴已有研究成果的基础上，基于PSR模型构建生态环境综合评价指标体系，以及多学科交叉融合和时空多纬视角，对2010—2016年长江经济带生态环境各子系统耦合协调发展关系、基本特征与时空差异展开分析，并从整体面板数据探讨影响协调发展重要因素及其显著性。
2 研究设计
2.1 “压力-状态-响应”模型（PSR）
“压力-状态-响应”（PSR ）模型认为人类活动会对环境造成压力（pressure），改变了环境质量和自然资源的存量（state），社会通过实施环境、经济等政策（response）来应对这些改变和压力。随着生态环境问题越来越受到重视，基于PSR框架的生态环境质量评价体系成为国内外环境科学研究的重点问题之一［18-19］，其不仅可以综合考虑自然变化和人类活动等因素，而且还可以考虑人类实施的经济、社会和环境等政策所产生的效应。
2.2 指标体系构建
长江经济带区域生态环境压力、状态和响应耦合度与协调发展度均值演变趋势如表6所示。由表6可知：第一，2010—2016年长江经济带区域生态环境状态、压力和响应的耦合度和协调发展度均值都呈现波动上升态势。2010—2016年长江经济带区域耦合度和协调发展度均值分别为0.789 5和0.670 7，其中耦合度均值由2010年的0.763 1上升至2016年的0.805 2，上升5.5%，协调发展度均值由2010年的0.652 4上升至2016年的 0.686 5，上升5.2%。由此表明，生态环境状态、压力和响应相互作用强度和协调发展程度总体上都呈现良性向好趋势。第二，耦合度与协调发展度演变趋势基本一致，表明生态环境压力、状态和响应的相互作用关系与协调发展程度存在较强的相似性。
（1）耦合度分析。由表3可知，江苏、浙江等10省市的生态环境状态、压力和响应耦合度都呈现波动上升态势，而上海出现下降；11省市的耦合度C介于［0.518 9，0.978 9］之间，表明主要处于磨合阶段和高度耦合阶段。其中：江苏、浙江、湖南的耦合度一直介于［0.8,1］,处于高度耦合阶段；安徽、江西、湖北、四川的耦合度由［0.5,0.8］区间上升至［0.8,1］，即由磨合阶段转向高度耦合阶段；上海、重庆、云南和贵州的耦合度一直介于［0.5,0.8］,处于磨合阶段。由此表明，2016年长江经济带各省市生态环境状态、压力和响应耦合度值总体较高，其中江苏、浙江等7省市处于高度耦合阶段，而上海、重庆等4省市仍处于磨合阶段，有待进一步优化子系统间良性有序发展。
表1 长江经济带生态环境质量综合评价指标体系及权重
2.3 耦合度模型
尽管耦合度能较好地反映生态环境压力、状态和响应系统相互协调程度，但却难以反映系统间的整体协调发展水平的高低，为此，在耦合度基础上,构建协调发展度模型来反映系统间的协调发展水平高低，具体模型如下：
式（1）中：C 为耦合度，10≤C ≤1；k 为调节系数，这里
分别表示生态环境压力、状态和响应综合发展指。当耦合度C 越大，说明生态环境压力、状态和响应越协调；反之，则越不协调。根据已有的研究成果，将耦合度划分为：当0≤C ≤0.3时，为低度耦合；当0.3≤C ≤0.5时，为拮抗阶段；当0.5≤C ≤0.8时，为磨合阶段；当0.8≤C ≤1时，为高度耦合，表明子系统处于良性共振耦合且有序发展状态［21］。
2.4 协调发展度模型
耦合度是一个物理学概念，是指两个（或两个以上的）系统通过受自身和外界的各种相互作用而彼此影响的现象。对于生态环境压力、状态和响应三系统进行分析时，耦合度模型可以表示如下：
式（2）中：D 为协调发展度，即协调发展水平；T 是生态环境压力、状态和响应综合发展指数；α 、β 、λ 是待定系数，考虑到系统中生态环境压力、状态和响应重要性程度基本一致，故取
根据协调发展度值的大小，可以分为5种类型［22］，如表2所示，以此定量判断生态环境压力、状态和响应协调发展情况。
表2 长江经济带协调发展等级及其划分标准
2.5 数据来源
2010—2016年各指标原始数据主要来源于2011—2017年《中国统计年鉴》及长江经济带各省市统计年鉴。
3 耦合协调发展结果分析
首先将各项指标原始数据进行标准化处理［23］；其次利用变异系数法计算各指标的权重［24-25］，如表1所示；第三，计算2010—2016年长江经济带11省市生态环境压力、状态和响应及其综合发展指数得分；最后根据式（1）（2）计算得2010—2016年长江经济带各省市耦合度、协调发展度及其均值，分别如表3、表4、表5所示。
表3 2010—2016年长江经济带各省市生态环境状态、压力和响应子系统耦合度比较
表4 2010—2016年长江经济带各省市生态环境状态、压力和响应子系统协调发展度比较
表5 2010—2016年长江经济带各省市生态环境压力、状态和响应子系统协调发展度均值比较
3.1 各省市耦合协调发展态势
模糊语言作为语言的基本特征之一，是现实中语言表达不可或缺的必要辅助手段。模糊限制语的使用可以适应不同的语言环境下人们的交际需要。英文灾难新闻中的模糊限制语的使用可以使提高新闻报道的可信度，提高报道的可接受性，显示报道的权威性，还可以增加报道中话语表述的灵活性，使话语表述更得体，同时帮助新闻报道者转移责任，自我保护，从而避免负面影响。
②对AC的完全维修。在维修期间，因为对AC的维修为完全维修，所以AC在维修之后的年龄被重置为0。因此统计AC的失效次数时，可分别考虑每个维修子期。在第l个维修子期进行AC的失效次数统计时，虚拟起始点(t=0时刻)为令m)，则在[0,t]时间内，AC的失效次数Na(t)的概率密度函数为
老年患者住院期间痛风发作的临床特点及其并发下肢深静脉血栓的情况分析……………………… 李娅 曾平 朱鸣雷 等（3）398
3.2 各区域耦合协调发展态势
由表3和表4可知2010—2016年长江经济带区域生态环境压力、状态和响应系统的耦合度、协调发展度均值：以安徽、江西、湖南和湖北为代表的中部区域均值分别为0.820 3和0.695 0，得分排名都最高；以上海、浙江和江苏为代表的东部区域均值分别为0.807 1和0.670 3，得分排名都为第二；以重庆、四川、贵州和云南为代表的西部区域均值分别为0.744 8和0.647 7，得分排名都最低。由此表明，长江经济带区域生态环境压力、状态和响应子系统耦合度均值大于协调发展度均值，表明子系统间呈现较为明显的相互作用关系，处于良好协调状态，但由于子系统及其整体综合发展水平不高，从而使协调发展度下降。总体来看，长江经济带区域耦合协调发展呈现“中部区域＞东部区域＞西部区域”的空间特征。
将消过毒的种子放在25～30℃的温水中浸泡24小时，使种子吸足水分，捞出控干，使种子互不粘在一起，用多层纱布包好，放在25～30℃的条件下催芽。早晚用同样的温水带着纱布冲洗1次，4～6天即可发芽。
（2）协调发展度分析。由表4可知，多数省市的协调发展度值呈现波动上升态势，但上海和云南出现波动下降趋势，各省市协调发展度等级类型主要集中在中度协调类。如江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南9省市的协调发展度值一直介于［0.6，0.8］间，属于中度协调类型；而上海的协调发展度值一直介于［0.4，0.6］间，属于低度协调类型；贵州的协调发展度值由［0.4，0.6］区间上升至［0.6，0.8］，即由低度协调类型转向中度协调类型。由此可见，2010—2016年长江经济带各省市生态环境各子系统间的耦合协调性总体上较好，只有上海一直处于低度协调类型。同时从表5中主要特征来看，上海、江苏、安徽、湖北和四川为生态环境响应滞后，浙江、江西、湖南、重庆、贵州和云南为生态环境压力滞后，表明生态环境响应和压力因素成为各子系统协调发展的主要制约因素。
3.3 耦合协调发展整体态势
生态环境是指支撑人类生命系统的整个自然系统的总称；生态环境质量是指在一个具体的时间和空间范围内，生态系统的总体或部分生态环境因子的组合，对人类生存及社会经济持续发展的适宜程度［20］。因此，本文依据PSR模型，以长江经济带生态环境质量为目标层，以压力、状态和响应为准则层，借鉴已有学者相关研究成果［19］，同时结合长江经济带区域实际情况，并遵循指标选取数据的可获得性等原则，构建长江经济带生态环境质量综合评价指标体系，主要包括生态环境状态、压力和响应三方面共9个具体指标,如表1所示。
表6 2010—2016年长江经济带区域生态环境压力、状态和响应耦合度与协调发展度均值演变趋势
表6 （续）
4 协调发展影响因素分析
关于生态环境系统协同发展问题的研究，国内外学者主要借鉴生态学、物理学、地理学、经济学等学科的研究方法, 运用耦合协调度模型。从研究内容看，一是主要研究生态环境与城镇化或城市化耦合协调发展关系［10-11］；二是主要研究生态环境与土地利用或能源价格或经济发展等要素间的耦合协调发展关［12-13］。从研究尺度来看，一是基于全国的［14］；二是基于省区市的［14-15］；三是基于流域的［16-17］。
4.1 单位根及协整检验
面板数据回归分析前，往往采用单位根检验，主要检验数据的平稳性，包括同质面板单位根检验（使用Levin, Lin & Chu检验）和异质面板单位根检验（使用IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher），检验结果如表7所示。
1.5.8 患者自身因素 患者的年龄、免疫力、营养状态及原发疾病的严重程度都会是引起CRBSI的因素。
八岁那年的暑假里，我们全家去香港旅游。我们坐着双层巴士，穿过跨海大桥，又坐了几站地铁，终于到了繁华的市中心。那里真是人山人海，高楼林立，不愧是国际大都市。我品尝了许多美食，乘坐了古老的电车，看到了许多的外国人和豪宅豪车，真是令人目不暇接。
表7 2010—2016年长江经济带区域生态环境协调发展面板数据水平方程单位根检验结果
由表 7可知，变量y 、x 2、x 5、x 6、x 7、x 8和x 9在5%的显著性水平下未能全部通过4种检验方法有单位根的原假设，表明对应变量的水平方程序列为非平稳序列；而x 1、x 3和x 4都通过了水平方程单位根检验。因此，还需对面板数据y 、x 2、x 5、x 6、x 7、x 8和x 9的一阶差分方程进行单位根检验，结果如表8所示，7个变量在5%的水平下都通过了显著性检验，表明7个变量都是一阶差分平稳序列I（1）。为了确定变量间的长期关系，还需进一步进行协整检验，检验方法为：对y 、x 2、x 5、x 6、x 7、x 8和x 9的一阶差分进行混合回归，并导出模型的残差序列，对残差序列进行单位根检验，结果如表9所示，表明7个变量间存在协整关系，即存在长期稳定的均衡关系，可以进行面板数据回归分析。
表8 2010—2016年长江经济带区域生态环境协调发展面板数据一阶差分方程单位根检验结果
表9 2010—2016年长江经济带区域生态环境协调发展参差序列的平稳性检验
4.3 面板分析结果
本文采用EViews软件，分别运用混合OLS模型、固定效应和随机效应模型，对2010—2016年长江经济带11省市生态环境压力、状态和响应耦合协调发展度影响因素进行分析，结果如表10所示，固定效应模型和随机效应模型各解释变量在5%水平下都通过了显著性检验，而混合模型中变量x 6、x 7、x 8和x 9的系数并没有通过显著性检验。对比3个模型中R2、调整R2、DW和F 值，固定模型更好；同时Huasman的卡方分布值为14.714 3，在5%水平内通过了显著性检验，也表明固定模型比随机效应模型更好。因此，本文分析采用固定效应模型估计结果，固定效应模型为：
首先，从DW值来看，基本接近2，根据Durbin等［26］提出的DW检验法，表明随机误差项不存在自相关，相邻两点的参数是相互独立的；其次，从调整后的R2、模型整体F 值及显著性看，表明模型拟合度较高，模型可靠，各变量可以解释影响生态环境压力、状态和响应协调发展程度97%以上；第三，从各变量回归系数看，2010—2016年长江经济带生态环境压力、状态和响应协调发展影响因素中，x 8(城市污水日处理能力)成为最大影响因素，其次为x 2(人均公园绿地面积)和x 5(人均工业SO2排放量），影响程度最小的因素是x 9(生活垃圾无害化处理率)。
表10 2010—2016年长江经济带11省市生态环境协调发展面板数据OLS回归结果
5 结论与讨论
（1）近年来长江经济带生态环境综合发展指数总体上不高，但呈现提升态势，各子系统间耦合协调性也进一步提升。探究其中的原因，主要得益于各省市积极响应长江经济带国家发展战略，采取创新措施，促进生态环境健康持续发展，如江西在全国率先实施全流域生态补偿，全面推行“河长制”，率先完成生态空间保护红线的划定；江苏在全国率先开展省级环保综合改革，将企业环保信用与差别化水价、电价挂钩；四川在全国率先启动省内环保督察制度。由此可见，各省市主动加强生态文明建设，生态环境及其子系统间耦合协调性不断提高。
（2）各省市生态环境压力、状态和响应的耦合类型主要处于磨合阶段和高度耦合阶段，而协调发展等级主要集中在中度协调类。这表明，2010—2016年长江经济带区域生态环境状态、压力和响应的相互作用强度和协调发展程度总体上都呈现良性向好趋势，但由于子系统的整体综合发展指数不高，从而使协调发展度不高，属于中度协调类型，说明系统间仍处于低水平状态下的高度耦合，表明还有较大的改善空间。
（3）本研究虽然构建了生态环境综合评价指标体系，涉及压力、状态和响应，但都采用统计指标，缺乏居民主观感受指标；虽然对生态环境各子系统耦合协调性及其影响因素展开研究，选择城市污水日处理能力等内生变量和运用普通面板计量模型，但没有考虑产业政策、绿色税收、产权制度等外生变量以及变量间交互效应和空间效应。
参考文献：
［1］GUO X, YANG J, MAO X.Primary studies on urban ecosystem health assessment［J］.China Environmental Science, 2002,22(6)：525-529.
［2］BERNHARD W, HARALD V.Evaluating sustainable forest management strategies with the analytic network process in a pressure-state-response framework［J］.Journal of Environmental Management, 2008,88(1)：1-10.
［3］HAMMOND A, ADRIAASE A, RODENBURG E, et al.Environmental indicators： a systematic approach to measuring and reporting on environmental policy performance in the context of sustainable development［J］.Environmental Pollution, 1995(11)：211-221.
［4］XIAO J, YANG S.Application of the PSR Model to the assessment of island ecosystem［J］.Journal of Xiamen University,2007,46(1)：191-196.
［5］WANG Q S, YUAN X L, MA C Y,et al.Research on the impact assessment of urbanization on air environment with urban environmental entropy： a case study［J］.Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 2012,26(3)：443-450.
［6］ZHAO W J, DONG D M, LONG Z Y,et al.Study on the framework of indicator system for strategic environmental assessment［J］.Scientia Geographica Sinica, 2003(10)：102-113.
［7］ZHANG K M, WEN Z G. Research on the urban environment sustainable development index system of China［J］.Journal of Environmental Management, 2000(7)：4-9.
［8］WANG S, LI C.The impact of urbanization on CO2 emissions in China： an empirical study using 1980-2014 provincial data［J］.Environmental Science and Pollution Research,2017,25(1)：1-9.
［9］SHI Y,ZHOU CH B, WANG R S.et al.Measuring China's regional ecological development through "EcoDP"［J］.Ecological Indicators, 2012(15)：253-262.
［10］HE J Q, WANG S J, LIU Y Y,et al.Examining the relationship between urbanization and the eco-environment using a coupling analysis： case study of Shanghai,China［J］. Ecological Indicators,2017,77：185-193.
［11］张引,杨庆媛,闵婕.重庆市新型城镇化质量与生态环境承载力耦合分析［J］.地理学报,2016(5)：817-828.
［12］TANG Z.An Integrated approach to evaluating the coupling coordination between tourism and the environment［J］.Tourism Management, 2015,46：11-19.
［13］孙萍,盖兆雪,曲长祥.黑龙江省东部煤电化基地土地利用与生态环境协调性研究［J］. 东北农业大学学报,2018(12)：89-96.
［14］李裕瑞,王婧,刘彦随，等.中国“四化”协调发展的区域格局及其影响因素［J］.地理学报,2014,69(2)：199-212.
［15］WU W H, NIU S W.Evolutional analysis of coupling between population and resource-environment in China［J］.Procedia Environmental Sciences, 2012 ,128：793-801.
［16］WANG CH J, ZHAO H R.The assessment of urban ecological environment in watershed scale［J］.Procedia Environmental Sciences, 2016,36：169-175.
［17］谢余初,巩杰,张玲玲.基于PSR模型的白龙江流域景观生态安全时空变化［J］.地理科学,2015,35(6)：790-797.
［18］ZHANG X C, MA C, ZHAN S F, et al.Evaluation and simulation for ecological risk based on emergy analysis and pressurestate-response model in a coastal city, China［J］. Procedia Environmental Sciences, 2012,13：221-231.
［19］王晓君,吴敬学,蒋和平.中国农村生态环境质量动态评价及未来发展趋势预测［J］.自然资源学报,2017,32(5)：864-876.
［20］叶亚平,刘鲁君.中国省域生态环境质量评价指标体系研究［J］.环境科学研究 ,2000(3)：33-36.
［21］李涛,廖和平,杨伟,等.重庆市“土地、人口、产业”城镇化质量的时空分异及耦合协调性［J］.经济地理,2015,35(5)：65-71.
［22］罗能生,李佳佳,罗富政.城镇化与生态环境耦合关系研究：以长株潭城市群为例［J］.湖湘论坛,2014,27(1)：47-52.
［23］周正柱.基于熵权：G1法的区域商务成本综合评价比较研究［J］.首都经济贸易大学学报,2015(5)：37-46.
［24］向丽.长江经济带旅游产业-城镇化-生态环境协调关系的时空分异研究［J］.生态经济,2017(4)：115-120.
［25］孙黄平,黄震方,徐冬冬,等.泛长三角城市群城镇化与生态环境耦合的空间特征与驱动机制［J］.经济地理,2017(2)：163-170,186.
［26］DURBIN J, WATSON G.Corrections to part I： testing for serial correlation in least squares regression： I［J］.Biometrika,1951,38(1/2)：177-178.
Research on the Coupling Coordinated Development of Ecological Environment Pressure,State and Response in Yangtze River Economic Belt
Zhou Zhengzhu, Wang Junlong
(Shanghai Institute of Technology, Shanghai 201418, China)
Abstract: This paper constructs a comprehensive evaluation index system for ecological environment based on the pressure-state-response (PSR) framework model, discusses the coupling coordination of ecological environment pressure, state and response subsystem of various provinces and cities in the Yangtze River economic belt from 2010 to 2016, and empirically analyzes the significance and difference of the factors affecting the coordination degree by using the panel econometric model. The results show that:(1) From the perspective of provinces and cities, the degree of coupling shows an overall fluctuating upward tendency in other provinces and cities while a decline in Shanghai; the coupling type is mainly in the running-in stage and the high coupling stage; the coordinated developments in most provinces and cities also show a rise in volatility, except for Shanghai and Yunnan, and the coordinated development level is mainly concentrated in the moderate coordination category. (2) From the perspective of various regions, the coordinated development presents the spatial characteristics of the central region is larger than the eastern region than the western region. (3)From the perspective of the region as a whole, the degree of coupling and coordination development shows a fluctuating upward trend, the main constraints of coordinated development are ecological environment response and pressure level, and the ecological environment response and ecological environment pressure are the main constraints for coordinated development.
Key words: the Yangtze river economic belt; ecological environment; coupling coordination; temporal and spatial differences
中图分类号： F062.2；F224；G301
文献标志码： A
文章编号： 1000-7695（2019）17-0234-07
doi： 10.3969/j.issn.1000-7695.2019.17.031
收稿日期： 2018-09-07，
修回日期： 2019-01-15
基金项目： 国家社会科学基金项目“长江经济带城镇化与生态环境耦合协调评价及其发展机制创新研究”（16BSH033）
作者简介： 周正柱（1971—），男，安徽合肥人，副教授,博士，硕士研究生导师,主要研究方向为区域经济、城镇化；王俊龙(1990—),男,安徽宿州人,硕士研究生,主要研究方向为区域经济、城镇化、技术创新管理。
标签：长江经济带论文; 生态环境论文; 耦合协调论文; 时空差异论文; 上海应用技术大学论文;