黄河流域农业生态效率与绿色全要素生产率耦合协调研究

李文启，赵家未

（河南工业大学 经济贸易学院，河南 郑州 450001）

2019年，黄河流域生态保护和高质量发展上升为国家战略。黄河流域高质量发展对绿色生态提出新要求，整个流域要将生态优先、绿色发展摆在更加重要的位置，尤其在农业方面应当将当地资源与区位优势相结合，提高水资源利用率。按照“立足生态优先、承载发展约束、带动内外联动”的战略思路，构建黄河流域生态保护与高质量发展的总体框架，实现绿色生产、绿色农业、绿色经济的耦合协调发展。绿色全要素生产率作为衡量经济高质量发展的重要指标之一，深受学者们的关注。相关研究大致可分为以下三个方面：一是国家层面的绿色全要素生产率研究，二是31个省份的绿色全要素生产率研究，三是“四大板块”的绿色全要素生产率研究[1]。近年来，学术界开始关注不同经济带绿色全要素生产率的变化，主要包括长江经济带与沿黄经济带。其中，关于经济带绿色全要素生产率的研究主要集中于全要素生产率测度、发展水平评价等方面，关于沿黄经济带农业绿色全要素生产率的研究鲜有。同样，关于生态效率的研究主要集中在生态效率的测度、评价以及影响因素分析等方面，关于黄河流域农业生态效率及其与经济高质量发展耦合协调的研究鲜有。黄河流域生态效率和绿色全要素生产率相关研究成果主要包括生态效率的测度与提升路径、绿色全要素生产率的测度及影响因素[2-4]。杨得前和刘仁济[5]使用DEA模型测算我国产业生态化效率，研究发现产业生态效率出现非正常波动，主要由纯技术效率和技术进步不稳定导致。孙伟[6]探讨了黄河流域不同区域能源生态效率的空间差异，研究发现黄河流域内城市能源生态效率偏低。刘琳轲等[7]研究人员发现，黄河流域生态保护与经济的高质量发展指数和耦合度呈增长趋势，黄河流域生态保护指数略高于全国平均水平，但低于长江经济带的平均水平。学者们普遍忽视了黄河流域不仅是我国重要的生态屏障和能源走廊，同时也是农耕文明的主要发源地，农业生态保护对黄河流域经济高质量发展至关重要。

本文选取2001—2019年黄河流域九省区的数据，采用超效率SBM模型与EBM模型测算农业生态效率与绿色全要素生产率。对黄河流域农业生态效率与绿色全要素生产率进行评估，建立农业生态效率与绿色全要素生产率耦合协调模型，探究黄河流域农业生态效率与绿色全要素生产率耦合协调机制，采用灰色模型中的GM(1, 1)对耦合协调度进行合理预测，以期为黄河流域农业生态效率提升与绿色全要素生产率健康发展提供建议。本文的研究丰富了黄河流域农业生态效率与绿色全要素生产率的测度方式，对黄河流域现阶段农业生态效率与绿色全要素生产率耦合协调程度做了详细阐述，并对未来十年黄河流域耦合协调度做出合理预测，以期为相应地区的发展方向提供借鉴参考。

1 农业生态效率与绿色全要素生产率耦合机理

“两山”理论形象地将生态环境与经济增长的关系比喻为绿水青山与金山银山的关系，若是脱离生态效率而妄谈经济发展是“竭泽而渔”，而离开经济建设大搞环境保护则是“缘木求鱼”[8]。想要统筹推进生态环境保护与经济建设协调发展，需要我们树立绿色发展意识、建立绿色生产和生活方式、制定绿色绩效考核体系，向生态建设要效率，向经济发展要质量。“两山”理论阐明了生态环境建设与经济增长的内在逻辑，为农业高质量发展提供了政策指引[9]。

1.1 农业生态效率对绿色全要素生产率的作用机理

中国已经将生态文明建设提升到前所未有的高度，尤其是在农业生态环境的保护与治理方面。农业生态效率与GTFP相互影响、相互制约，在本质上是辩证统一的关系。农业生态效率的提升有助于提高地区绿色全要素生产率，主要表现在以下方面：（1）生态效率为绿色全要素生产率提供了生产要素和物质基础。我国的生态资源有限，对农业水源、土地、生产资源的循环利用是提高农业生态效率、提升农业生态化的重要途径。农业生态化建设能够为地区绿色全要素生产率提供良好的生产条件和自然条件[10]。（2）生态效率提升促进资源整合进而提升绿色全要素生产率。市场化手段有利于实现资源的合理分配与充分利用，企业将会重新权衡边际投入与产出，加大科技型要素投入，减少资源型要素投入，在提升地区生态效率的同时提升企业TFP，进而实现地区经济绿色健康发展，提高绿色全要素生产率[11]。（3）生态效率提升促进了生态产业化发展，进而提升绿色全要素生产率，促进经济绿色健康发展[12]。乡村的山水林田等生态资源与文化资源，是能够被资本化与再开发的重要生产要素，通过定价与再定价的增值方式，打通“资源—资产—资本”链条，实现财富增值与累积，助推绿色全要素生产率的提升。（4）生态效率提升倒逼中国经济从“末端治理”向“源头防控，绿色创新”的转变，推动经济发展模式发生转变，提升绿色全要素生产率。

1.2 绿色全要素生产率对农业生态效率的作用机理

农业经济发展是农业生态效率提升的重要保障，绿色全要素生产率的发展对地区生态效率的提升主要表现在资金支持、结构调整和意识增强三个方面。（1）绿色全要素生产率的提升为生态效率提供了充足的资金支持和技术保障[13]，政府有足够的经济条件为地区提供生态保护，为农民提供技术支持，减少农药残留、减少碳排放、提升农机农膜利用率进而提升农业生态效率。（2）一方面以“两山”理论为政策指引促使地区产业结构转型升级，进而提升绿色全要素生产率；另一方面，某个地区的绿色全要素生产率提升也会发挥竞争效应，进而带动周围地区绿色全要素生产率的提升，形成良性循环。总之，绿色全要素生产率的提升与地区产业机构优化调整的结果将促使地区工业生态效率与农业生态效率双向提升，促进生态效率与地区经济持续向好发展。（3）随着地区绿色全要素生产率的发展，人们的生活条件也得到大幅改善，从以前的注重温饱到现在的注重生活品质，人们不只注重物质文明建设，更加注重精神文明建设。生态文明意识与生态保护意识的逐渐增强，生态资源的开发利用效率也会得到增强。

总之，农业生态效率与绿色全要素生产率并非相互对立，向生态要效率不是不要发展，而是要更好地发展。农业生态效率越高，对农业生产要素的利用率就越高，更能提升绿色全要素生产率，推动经济高质量发展。

2 研究方法

2.1 指标选取与数据来源

农业有广义与狭义之分，广义的农业包括农林牧副渔，而狭义的农业仅包括种植业。本文参考王宝义和张卫国[14]的研究方法，仅以狭义的种植业为研究对象。为了度量黄河流域九省区的农业生态效率，需要计算农业各项指标的投入指标、期望产出指标与非期望产出指标。参考过往研究，本文主要选取了劳动力、土地、化肥、农药、农膜、机械总动力、灌溉、畜牧八个指标作为主要投入指标，选取农业总产值为期望产出指标[15-16]，选取碳排放、化肥流失量、农药无效利用量、农膜残留量为非期望产出指标。具体的指标测算方式见表1。

表1 农业生态效率测算指标

表1中的数据主要来自中国环保部、中国国家统计局、中国国家粮食和物资储备局、中国林业部、《中国农村统计年鉴》及各省区统计年鉴。期望产出主要以农业总产值表示，并以2001年为基期进行平减，单位为亿元。非期望产出中，碳排放的衡量主要参考李波等[17]的做法，测算农业碳排放的六个主要来源，具体包括：第一，农药生产和使用过程中造成的碳排放；第二，化肥生产和使用过程中导致的直接或间接碳排放；第三，农膜生产和使用过程中造成的碳排放；第四，农业机械运用而直接或间接导致的碳排放；第五，农业翻耕过程中导致的碳排放；第六，农业灌溉过程中电能消耗需要间接耗费化石燃料所形成的碳排放总和。对应的碳排放系数分别为化肥0.895 kg·kg-1（美国橡树岭国家实验室）、农药4.934 kg·kg-1（美国橡树岭国家实验室）、农膜5.18 kg·kg-1（南京农业大学农业资源与环境研究所）、柴油0.592 kg·kg-1（IPCC联合国政府间气候变化专门委员会）、农业灌溉25 kg·Cha-1（中国农业大学生物与技术学院）。农业污染物排放以面源污染为主，其主要由过量施肥、农药和农膜残留引起。本文采用肥料氮磷流失量（万吨）、农药无效利用量（万吨）和农膜残留量（万吨）三个指标来衡量农业面源污染水平。氮磷损失主要是氮肥施用量与复混肥施用量之和乘以氮肥损失系数，磷损失主要是磷肥施用量与复混肥施用量之和乘以磷肥损失系数，参考《第二次全国污染源普查公报》和《第一次全国污染源普查公报》中黄淮海半湿润平原区的农田地膜残留率。农药无效利用量为农药施用量乘以农药无效利用系数，农膜残留量为农膜使用量乘以农膜残留系数，相关系数主要来自国家统计局公布的相关数据。

既有文献对绿色全要素生产率的测算主要以DEA模型、SBM模型与EBM模型为主，其中DEA方法应用最为普遍，但学界关于DEA模型测算绿色全要素生产率的应用并未统一。Diewert等[18]人最早将Malmquist指数用于生产率变化的测算，随后Färe等[19]、Chung等[20]将非期望产出加入模型中，提出了新的生产力函数ML指数，此方法有效地解决了传统全要素生产率未将非期望产出纳入测算范围的弊端。通过模型对比，本文使用EBM模型对绿色全要素生产率进行测算。选取时间段为2001—2019年黄河流域九省区的数据测算绿色全要素生产率，数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国环境年鉴》、《中国能源统计年鉴》、各省区统计年鉴以及IPCC官方网站。选取的指标主要为劳动力投入、资本投入和资源投入，产出指标为合意产出与非合意产出。具体指标测算方式见表2。

表2 绿色全要素生产率测算指标

其中，劳动力投入按照理论应当使用就业人数乘以劳动时间，但由于数据的可获得性，参考相关文献后采用各省区就业人数近似代表劳动力投入。各省区固定资本存量采用永续盘存法进行核算，选取能源消费总量作为资源投入的指标，我们关注的是能源消费总量而非热值，因此本文选取等价值而非当量值。非合意产出以“三废”中的重要污染物排放量为核算指标，主要包括二氧化碳排放量和化学需氧量。本文使用煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、天然气、燃料油七种化学能源的消耗量来计算各省区二氧化碳的排放量。

2.2 模型选择

本文对农业生态效率、绿色全要素生产率以及耦合协调度的测算分别使用SBM-Undersirable模型、EBM模型和耦合协调模型。

2.2.1 SBM-Undersirable测算农业生态效率

传统的DEA模型没有考虑松弛变量对效率值的影响，Tone[21]基于投入、产出松弛变量的投入效率模型，并在此基础上进一步提出了SBM拓展模型，进而实现了非合意产出条件下对生态效率的评价。决定某一特定单元（x0, , ）的SBM-Undersirable模型可表示为：

式（1）是基于假设的SBM效率模型，s-、sg、sb分别是投入变量、期望产出、非期望产出的松弛变量；目标函数p*关于s-、sg、sb严格递减，当s-=sg=sb=0，函数存在最优解，即p*=1表示决策单元充分有效；如果0≤p*＜1，说明决策单元存在效率的损失。生态无效率可分解为投入无效率和产出无效率，具体可表示为：

具体来说，基于CRS假设算出来的效率包括纯技术效率与规模效率，一般认为综合技术效率=纯技术效率×规模效率。

2.2.2 EBM模型测算绿色全要素生产率

当存在非期望产出时，资源、能耗和污染物排放往往是不可分割的径向关系，但是除了能源之外的其他传统投入要素，如资本投入和劳动投入之间是可分割的非径向关系，但是DEA模型与SBM模型都无法解决存在径向与非径向、可分割与不可分割的投入产出关系，基于此Tone[21]提出了一种同时包含径向与非径向两类距离函数的EBM（Epsilon-Based Measure）模型，EBM模型能够在一定程度上弥补传统DEA模型与SBM模型的不足。因为经济、资源与环境之间的关系较为复杂，径向与非径向、期望与非期望产出同时存在，所以在EBM模型的基础上拓展为包含非期望产出的EBM模型用于测算静态的绿色全要素生产率，模型如下：

本文研究的是绿色全要素生产率，将其分解为绿色技术效率变化指数（GEC）和绿色技术进步变化指数（GTC），而绿色全要素生产率等于两者乘积，GEC与GTC模型如下：

为了计算绿色全要素生产率，需要先计算四个方向上的距离函数值，当估测结果GML＞1时，表示绿色全要素生产率提高；当GML＜1时，表示绿色全要素生产率降低。

2.2.3 耦合协调模型

耦合最初是一个物理概念，是指两个或多个系统运动形式通过各种相互作用、相互影响的现象。耦合度是双方相互作用的强度，耦合协调度是相互作用中的良性耦合度。高耦合度并不意味着高耦合协调度。本文通过耦合协调模型对黄河流域农业生态效率与绿色全要素生产率之间的耦合关系进行建模，模型如下：

式中：U1和U2分别表示本研究的农业生态效率和绿色全要素生产率；C代表耦合程度，C越大则代表耦合程度越高，相关性越大。按照等级划分为低水平耦合阶段、拮抗阶段、磨合阶段、高水平耦合阶段，但耦合度并未反映出两者之前的协调性，因此采用耦合协调度模型进一步探索，具体模型如下：

式中：D表示耦合协调值，C为前面计算出的耦合度，α和β分别表示农业生态效率与绿色全要素生产率的权重。农业生态效率为生态保护的重要衡量指标，绿色全要素生产率为经济高质量发展的重要衡量指标，我国既注重生态保护又注重经济健康发展，所以本文从系统耦合协调度出发，将农业生态效率与绿色全要素生产率看作两个子系统，两者应相互协调发展，故对两者权重均取1/2。根据C值和D值计算结果，可以判断黄河流域不同省区、不同年份生态效率与绿色全要素生产率协调发展情况，具体划分方法见表3和表4。

表3 耦合度判别标准与划分类型

表4 耦合协调度判别标准与划分类型

3 结果与分析

利用上述模型方法测算黄河流域九省区农业生态效率与绿色全要素生产率，通过分类汇总的方式计算出黄河流域分年度分地区农业生态效率与绿色全要素生产率的均值，分析其时序变化与空间特征。

3.1 农业生态效率

3.1.1 时序变化

使用超效率SBM模型测算黄河流域九省区农业生态效率指数，对每年九省区农业综合效率、纯技术效率和规模效率数据取均值绘制折线图（图1）。从图1可知，黄河流域综合效率、纯技术效率和规模效率从2001—2019年逐年递增。具体来说，各省区纯技术效率的平均值从2001年的0.49增长到2018年的0.86，2001—2006年增长速度较缓，2006—2013年增长速度有所提升，2015年的增长率最高。规模效率的变化相对于纯技术效率更为平滑，从2001年的0.39增长到2018年的0.85。综合效率等于纯技术效率与规模效率的乘积，从综合效率可以看出，我国的农业综合效率从2001年极低的0.11增长到2019年相对较高的0.79。具体来说，综合效率2001—2007年实现稳步增长，但增长速度缓慢，从2001年的0.11增长到2007年的0.21，这个阶段我国处于经济高速增长阶段，人们秉持先污染后治理的错误发展理念，并未将生态保护与经济发展相互协调，在国家环保政策的高压之下才促使农业综合效率缓慢增长，这一阶段属于粗狂式的经济发展模式。从2008年起至2013年，我国的农业综合效率增长速度明显增快。2008年始，黄河流域上中下游地质灾害频发，特别是水害严重，给农民生产生活和社会经济发展造成了不可挽回的损失，人们先污染后治理的错误观念得到纠正，发展理念从末端治理向源头防治转变，倡导人与自然和谐相处。中央政府有针对性地加强了对黄河流域生态环境的保护，所以在此阶段黄河流域的农业生态效率出现了快速增长。2013年我国《大气污染防治行动计划》开始实施，2011—2015年《水污染防治行动计划》相继实施，2014年习近平总书记强调生态文明建设要上台阶见实效，中国政府提出要像对贫困宣战一样坚决向环境污染宣战。我国不断加大自然保护区保护力度，在世界上率先实现从“沙进人退”到“沙退人进”的转变，生态保护的效果初现！真正做到了让天更蓝、让水更清、让山更绿、让海更净、让人民的生活越来越好。

图1 黄河流域农业生态效率时序变化

3.1.2 空间特征

区域层面，通过GeoDa软件绘制了黄河流域农业生态效率的空间分位数分布图，按照相文献研究的做法，将上游流经的最后一个省份作为中游的第一个省份，用中游流经的最后一个省份作为下游的第一个省份，所以黄河流域上游地区包括青海、甘肃、宁夏、四川四省区，中游地区包括内蒙古、山西和陕西三省区，下游地区包括河南与山东两省。

图2为2001年和2019年黄河流域农业生态效率空间分布图。从图2中可以得出，在2001年黄河流域农业生态效率总体呈现下游＞上游＞中游的格局，其中青海和山东两省农业生态效率最高，河南与四川两省次之，山西与宁夏两省区农业生态效率最低。2019年黄河流域农业生态效率整体呈现下游＞中游＞上游的格局，其中陕西与河南两省农业生态效率最高，四川与青海次之。对2001年与2019年分位数地图比较可知，青海从第一分位值降到了第二分位值；内蒙古从第四分位值降到了第五分位值；四川所处分位数位置无变化，农业生态效率从2001年的0.12增长到2019年的0.42。中游与下游部分地区相较于上游地区在所处名次中有较大增长，陕西从第三分位值提高至第一分位值，河南从第二分位值提高至第一分位值。

图2 2001年和2019年黄河流域各省区农业生态效率空间分布

3.2 绿色全要素生产率

由于通过EBM测算的绿色全要素生产率GML和1比较时才有意义，通过年度平均后各个省区绿色全要素生产率均在1以上，分地区分年份查看并无显著规律，所以此处仅以2001年与2019年黄河流域绿色全要素生产率空间分位数分布图为例，描述黄河流域绿色全要素生产率变化趋势。

图3为2001年和2019年黄河流域绿色全要素生产率空间四分位分布图，其中前两档为绿色全要素生产率较上年增长的省区，后两档为绿色全要素生产率较上年降低的省区。从图3中可以看出，在2001年我国黄河流域九省区下游的绿色全要素生产率较上年增长，而中游和上游总体来说较上年有所减少，至2019年黄河流域九省区上游和中游绿色全要素生产率较上年有所增长，而下游绿色全要素生产率较上年有所减少。从数据方面看，2001—2019年，山西和青海共有15年的绿色全要素生产率较上年有所增长，在九省区中排名第一；内蒙古与河南有12年的绿色全要素生产率较上年有所增长，排名第二；四川、陕西、甘肃、宁夏有11年的绿色全要素生产率较上年有所增长，排名第三；山东仅有8年的绿色全要素生产率较上年有所增长，位列倒数。

图3 2001年和2019年黄河流域各省区绿色全要素生产率空间分布

3.3 耦合度与耦合协调度时序变化特征

基于耦合协调模型，计算黄河流域各省区2001—2019年耦合度与耦合协调度。表5给出了耦合度测算结果。

表5 农业生态效率与绿色全要素生产率耦合度

由表5可知，黄河流域在2001—2007年农业生态效率与绿色全要素生产率属于拮抗阶段，此时两者耦合程度较低，2008年进入磨合阶段，2011年进入高度耦合阶段，这与我国环境保护与生态文明建设进度大体上相一致。从上中下游来看，上游和中游均经过了6年的拮抗阶段才进入磨合阶段，而下游只用了5年便从拮抗阶段进入磨合阶段。中游超过上游率先从磨合阶段进入高度耦合阶段，但是进入高度耦合阶段的时间稍晚于下游。耦合度高并不意味着两者协调发展，有些地区耦合度高但是耦合协调度很低。所以，参考耦合协调度划分标准与判别类型，我们对各省区耦合协调度度量，结果如表6所示。

从表6可知，黄河流域各省区农业生态效率与绿色全要素生产率耦合协调度处于勉强协调与濒临失调之间。2001年黄河流域九省区耦合协调度最差的为山东、四川与甘肃，其次为内蒙古、河南、陕西、青海与宁夏，山西协调度相对较好。分区域来看，黄河流域中游和下游耦合协调度较好，上游地区耦合协调度相对较差。2019年，各省区耦合协调度较之于2001年均有所上升，其中山西与河南居于榜首，耦合协调度均为勉强协调发展；内蒙古、山东、四川、陕西、青海和宁夏次之，处于濒临失调衰退阶段；甘肃处于最后，属于轻度失调衰退。从变化情况看，黄河流域九省区中，山东、河南、四川三省耦合协调度增长最为明显，其中山东从中度失调状态改善为濒临失调状态，河南从轻度失调改善为勉强协调发展，四川从中度失调状态改善为濒临失调状态；山西、内蒙古、陕西、甘肃、青海、宁夏六省区变化次之，其中山西从濒临失调衰退改善为勉强协调发展，内蒙古从轻度失调衰退改善为濒临失调衰退，甘肃从中度失调衰退改善为轻度失调衰退，青海从轻度失调衰退改善为濒临失调衰退，宁夏从轻度失调衰退改善为濒临失调衰退，山西从轻度失调衰退改善为濒临失调衰退。

表6 2001—2019年农业生态效率与经济高质量发展耦合协调类型

4 黄河流域耦合协调度发展预测

为了更好地探索黄河流域各个省区耦合协调度发展情况，基于灰色GM(1, 1)模型，借助MATLAB以黄河流域九省区2001—2019年的耦合协调值作为模拟初始数值对黄河流域2020—2031年耦合协调度进行预测，通过后验差比值C和小误差概率P评定灰色模型预测的精度，结果发现后验差比值C为0.131、小误差概率P为0.97，模型精度为一级好。经程序测算结果如图4所示。

图4 黄河流域耦合协调度发展预测

从图4可以看出，黄河流域整体将延续2001—2019年的发展趋势，黄河流域上中下游耦合协调度呈上升发展趋势。具体来看，以2031年耦合协调度为基准从上到下排序，第一为陕西，预测其耦合协调度将从2001年的0.27增长至2031年的0.81，达到良好协调发展程度；第二为四川，预测其耦合协调度将从2001年的0.25增长至2031年的0.80，达到中级协调发展程度；第三为山东，预测其耦合协调度将从2001年的0.28增长至2031年的0.74，达到中级协调发展程度；第四为青海，预测其耦合协调度将从2001年的0.25增长至2031年的0.69，达到初级协调发展程度；第五为甘肃，与青海一样，预测其2031年耦合协调度为0.69，达到初级协调发展程度；第六为河南，预测其耦合协调度将从2001年的0.35增长至2031年的0.56，达到勉强协调发展程度；第七为内蒙古，预测其2031年耦合协调度将为0.52，达到勉强协调发展程度；第八与第九名分别为山西与宁夏，预测两地2031年的耦合协调度分别为0.42和0.35，较之于2001年并无显著变化，分别处于濒临失调与轻度失调阶段。所以，从耦合协调度来看，黄河流域农业生态效率与绿色全要素生产率之间耦合协调度存在地区差异，随着时间的推移，这种差异会逐渐增大，陕西、四川、山东等地将会率先挣脱濒临失调状态，进入协调健康发展的轨道，河南、内蒙古、山西次之。

5 结论与建议

本文以黄河流域为研究对象，通过非期望产出SBM模型、EBM模型测算农业生态效率与绿色全要素生产率，并借助耦合协调模型测算黄河流域农业生态效率与绿色全要素生产率的耦合协调关系，最后借助灰色关联预测模型合理预测耦合协调度的变化趋势，主要结论如下。

（1）研究期内黄河流域农业生态效率在时序上呈现稳定增长的趋势，2001—2007年增长速度较为平缓，从2008年开始黄河流域农业生态效率得到稳步提高。空间特征上，黄河流域农业生态效率在研究期间初始时呈现出下游高、上游平、中游低的特点，在研究期间结束时呈现出下游高、中游平、上游低的特点。黄河流域绿色全要素生产率在研究期间初始时呈现出下游绿色全要素生产率较上年有所增加，而中游和上游绿色全要素生产率逐渐减少的态势；在研究期间结束时呈现出上游和中游较上年有所增加，而下游较上年有所减少的态势。

（2）研究期内黄河流域农业生态效率与绿色全要素生产率耦合度与耦合协调度呈现逐年上升的趋势。耦合度从拮抗阶段提高至高水平耦合阶段，空间格局上黄河流域下游率先进入磨合阶段与高水平耦合阶段，黄河流域中游次之，黄河流域下游比上游和中游进入磨合阶段与高水平耦合阶段的时间略晚。黄河流域整体的耦合协调度在研究期内处于轻度失调衰退与勉强协调发展阶段，空间格局上黄河流域中游和下游耦合协调度较好，上游地区耦合协调度相对较差。黄河流域不同地区耦合协调度的空间差异需要各地区根据实际情况因地制宜，对于耦合协调度较好的中下游地区，应当继续加强对生态环境的保护与破坏生态行为的监管，加大生态污染的处罚处理力度，增强中心城市的示范效应与辐射能力，以点带面，中心带动区域共同构建绿色健康发展体系。注重转变发展方式以提升农业生态效率，注重绿色健康发展以提升绿色全要素生产率，以生态优先、绿色发展为引领，促进农业经济高质量发展；对于耦合协调度较差的上游地区，应当积极转变思想，摒弃先污染后治理的粗犷发展模式，建立区域协调发展和生态保护联动机制。

（3）从灰色预测模型可知，未来十年内黄河流域不同地区耦合协调度将逐渐拉开差距，其中山东、四川、陕西、甘肃、青海等地将率先打破濒临失调衰退的窘境，进入勉强协调发展阶段，且陕西、四川、山东、青海四省将达到中级协调发展及以上阶段，实现生态与经济协调发展。想要统筹黄河流域协调发展，需要在省区之间构造一个完整的协调机制，加强生态环境协同治理，改善生态环境质量与能源利用效率，推动黄河流域生态经济带建设。