长江经济带“两山”实践成效测度及其时空演替

倪 琳，梁 雨

（中国地质大学（武汉） 经济管理学院，湖北 武汉 430078）

0 引言

“绿水青山就是金山银山”（简称“两山”）理论是我国生态文明建设的指导思想，也是习近平新时代中国特色社会主义思想的核心内容。近年来，随着“两山”理论的全面落地，“两山”实践创新工作正在我国有序推进。“两山”实践创新基地作为探索“两山”实践路径的典型做法和先进经验的重要载体，截至目前已经公布了五批名单。如何实现生态环境和经济社会之间的协调发展，是当今“两山”基地建设与管理的关键问题［1］。鉴于不同地区在生态资源禀赋、经济增长模式、社会发展阶段等方面存在区域差异和空间异质性，“两山”理论的实践与转化仍需深入探寻。

“两山”实践成效是衡量国家或地区“两山”实践工作的重要标尺。已有多项研究针对各省市“两山”的实践经验和先进模式进行了定性总结［2-4］。针对“两山”实践成效的定量测度，学者们也从多角度进行探讨。在研究议题上，李海东等［5］构建了生态环境损益和“两山”转化效益评估指标体系，助力生态环保扶贫绩效评估和贫困地区可持续发展，有效衔接了“两山”转化与乡村振兴；高涵等［6］基于绿色全要素生产率的测度方法，将“绿水青山资源”作为投入指标，测度了浙江省2005—2016 年的“两山”转化效率。在研究视角上，以生态、经济、社会等因素与地区发展的突出问题作为测度维度是贯穿“两山”转化宏观研究的主轴。如，朱欢等［7］通过引用中国家庭追踪调查（CFPS）的微观数据与城市空气质量数据，从居民生活满意度的角度对“绿水青山”的福利效应进行了实证检验。在研究方法上，方一平等［8］基于经济地理思维建构了“两山”价值转化模型，利用能值法系统呈现了地区“绿水青山”与“金山银山”之间的能量流动联系；姚亚玲等［9］基于“两山”理论及环境与发展互动关系理论，以和田地区为例，运用动态演化模型研究了南疆生态脆弱区生态与经济系统的互动效应与影响机理［10］。

近年来，学者们多通过构建多维度的指标体系的方法对“两山”实践成效进行了评价。按照适用对象的不同，可以归纳为3 个层面：县域（城市）层面、省域层面、全国层面。①县域（城市）层面，纪荣婷等［1］以浙江省宁海县为例，从经济实力、生态环境质量等8 个方面构建指标体系，实证研究了国家“两山”创新实践基地生态环境与经济的协调发展情况。②省域层面，付伟等［10］基于“两山”理论，结合生态学Lotka- Volterra 共生模型，系统阐述了“经济山”与“生态山”两者间的演化关系，总结了云南省的绿色发展模式；孙崇洋等［11］通过计算“绿水青山”、“金山银山”及“两山”指数，分析了浙江省11 个城市的“两山”实践成效。③全国层面，容冰等［12］对中国1666个县（市、区）的生态和经济指标进行聚类分析，总结出“两山”转化的5 种典型模式。同时，学者们也广泛研究生态环境和经济社会的协调发展，研究尺度涉及全国［13］、经济带［14］、城市群［15］、省域［16］、县域［17］，研究方法多利用耦合协调模型［18］、环境库兹涅兹模型［19］、灰色预测模型［20］、动态演化模型［9］、空间自相关分析法［21］等。也有学者以长江经济带为研究对象，探讨了生态和经济两系统耦合协调关系的时序变化或空间演变格局［22］。

总体来看，虽然学者们对“两山”实践进行了多方位的探讨，但评价“两山”实践成果的量化研究并不多见。目前研究在以下3 个方面有待提升：一是在研究基础上，以“两山”理论为基础，“两山”实践成效为切入点的定量研究还有待补充；二是在研究区域上，对于长江经济带“两山”实践成效的评价分析还有待完善；三是在评价内容上，“绿水青山”和“金山银山”作为两个复杂的多元系统，以往研究所构建的“两山”实践成效评价指标体系的内容不够全面、细致。因此，本文基于“两山”理论，从内生式发展的视角，结合PSR模型构建“两山”实践成效的评价指标体系，引入耦合协调模型，对2006—2019 年长江经济带11 个省市的“绿水青山”、“金山银山”及“两山”指数进行测度，并对“两山”指数进行空间自相关分析，将长江经济带11 个省市的“两山”实践现状划分为不同类型，以期比较长江经济带各省市的“两山”实践成效，揭示区域差异特征及动态演化规律。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

长江经济带是国家重要的战略发展区，覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州11 个省市，国土面积约205.23 万km2，仅21.4%的国土面积集聚了全国超过四成的人口和经济总量，是我国综合实力最强、战略支撑作用最大的区域之一。长江经济带横跨我国东、中、西三大区域，具有独特优势和巨大发展潜力，但也面临诸多亟待解决的困难与问题，特别是生态环境状况形势严峻。2017 年9 月，全国首批“两山”实践创新基地公布，其中长江经济带11 省市在13 个名额中占8 席。截至2021 年10 月公布的五批“两山”实践创新基地名单中，长江经济带有58 个，占全国总数的42.6%。可见，长江经济带是我国“两山”实践的重点区域。由于长江经济带横跨东中西三大区域，区域间环境基础、资源禀赋、生态建设水平、经济发展阶段、经济增长方式、经济结构等各方面都有很大差异，故长江经济带的各省市发展并不均衡。因此，研究长江经济带“两山”实践的时间演变及空间差异规律，对于将“两山”理论有效运用到长江经济带的生态环境保护和经济社会发展，实现长江经济带的可持续发展、高质量发展具有推动作用。

1.2 数据来源

本文选择长江经济带11 个省市2006—2019 年的面板数据进行实证分析。数据来源于相应年份的《中国环境统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》，以及各省市统计年鉴和各省市生态环境状况公报；部分不能直接获取的指标数据则由相关数据整理计算所得，对于少量缺失值则采用线性插值法计算得出。为消除各指标因单位和量纲不同带来的不可公度性，采用极差法对指标值进行标准化处理。计算公式为：

式中：xij和Xij分别表示第j 个指标的原始值和标准化后的值；maxxij和minxij分别表示第j 个指标的最大值和最小值。

2 研究方法

2.1 内生式发展理论

“内生式发展”这一概念于1975 年在联合国报告中首次提出，强调若要达成消除绝对贫困、保护生态的目标，必须伴随着社会和经济结构的改变。这一理论后被学者们用于研究乡村的可持续发展［23］，其中区域发展离不开环境保护的观点，与“两山”理论强调保护生态环境就是保护生产力、改善生态环境就是发展生产力［24］的本质基本相同。“两山”理论旨在通过我国经济发展模式的转变，发展绿色经济、循环经济和低碳经济，实现生态和经济的有机统一［25］。

2.2 PSR（压力—状态—响应）模型

PSR（压力—状态—响应）模型由经济合作与发展组织（OECD）提出，是用于研究环境问题的经典框架，被国内外学者广泛应用于生态环境质量评价体系、生态文明建设评价体系的相关研究［26］。PSR 模型以因果关系为基础，认为人类的各项活动会对环境和生态系统造成一定的压力，这些压力会改变环境自身状态，当人类意识到环境状态的变化时，又会采取一定的措施对这些变化做出反应，压力、状态、响应3 个系统相互影响、相互制约。基于“两山”理论、内生式发展理论和PSR 模型，本文构建“两山”实践成效测度理论模型，具体如图1 所示。

图1 “两山”实践成效测度理论模型Figure 1 Theoretical model of“Two Mountains”practice effectiveness measurement

2.3 评价指标体系及权重

科学的“两山”实践成效度量是全面认识“两山”理论内涵、独特性质和内部相互作用关系的重要前提。虽然关于“两山”实践成效评价的指标体系构建的相关研究欠缺，但国内外学者关于探讨经济、生态、社会、产业、人口等多方面协调发展关系的研究众多，如环境—资源—经济［27］、能源—环境—经济［28］、社 会—生 态—旅 游［29］、生 态—经 济—社 会［30］等，可为“两山”实践的定量研究和指标体系构建提供可靠参考。

本文在参考《联合国可持续发展指标体系》《环境可持续性指标（ESI）》等国际指标体系和各省市生态省规划纲要中的指标体系，以及《“绿水青山就是金山银山”实践创新基地建设管理规程》中“两山指数”评估指标体系等国内指标体系的基础上，借鉴国内外学者关于“两山”实践成效评价、生态文明建设评价及生态与经济协调发展评价等相关指标体系，遵循全面性、可操作性、可比性、数据可获得性等原则，紧扣“两山”理论的思想内涵，考虑国家对“两山”实践创新基地的各项要求，结合长江经济带11 个省市的地域特征，构建“两山”实践成效评价指标体系（表1）。

表1 “两山”实践成效评价指标体系Table 1 Evaluation index system of“Two Mountains”practice effect

选取的具体指标如下：①“绿水青山”系统。引入PSR模型框架，从压力、状态和响应3 个子系统中选取17 个指标进行评价。其中，压力反映人类活动给生态环境带来的负面影响，状态反映生态环境和资源的基础情况，响应反映人类为优化生态环境采取的对策和措施。②“金山银山”系统。从经济水平、经济结构和经济质量3 个子系统中选取15 个指标进行评价。经济水平主要衡量经济规模和发展水平；经济结构表征产业结构、消费结构、投资结构、贸易结构等方面的变化；经济质量从人民生活和社会活动等角度来度量经济发展对其带来的变化状况。

确定指标权重：本文采用熵值法计算各指标权重：

式中：Pij为第j 项指标下第i 个样本占该指标的比重；Eij为第j 项指标的熵值；Wj为第j 项指标的权数。

2.4 综合发展指数模型

综合发展指数：将标准化后的数据Xij与各指标权重Wj进行合成运算，运用线性加权的方法计算各系统的指数Xi：

式中：Ti为“绿水青山”和“金山银山”的综合发展指数；α和β为待定系数，表示“绿水青山”系统和“金山银山”系统对“两山”实践的贡献度，本文认为两者在“两山”的实践过程中同样重要，故取α＝β＝0.5。

协同发展系数：本文采用协同发展系数分析长江经济带各省市“绿水青山”和“金山银山”的相对发展程度。计算公式为：

式中：Ui为“两山”协同发展系数。0 ＜Ui≤0.8时，表示“金山银山”发展相对领先；0.8 ＜Ui≤1.2时，表示“两山”同步发展；Ui≥1.2 时，表示“绿水青山”发展相对领先［30］。

2.5 耦合协调度模型

“绿水青山”和“金山银山”是相互促进、相互转化的关系，而耦合协调模型正是用于测度两个及以上的系统相互作用、相互影响的程度，因此本文参考耦合协调模型来计算“两山”指数。

耦合度：计算耦合度，耦合度越大，系统间相互作用强度越大。计算公式为：

式中：k 为调节系数，此处取2。耦合度可分为6个等级［30］：最小耦合Cj＝0，低水平耦合Cj∈（0，0.3］，拮抗Cj∈（0.3，0.5］，磨合Cj∈（0.5，0.8］，高水平耦合Cj∈（0.8，1），最大耦合Cj＝1。

耦合协调度：耦合度只能说明两系统间的相互作用程度，但不能反映两系统是否协调有序发展，因此还需进一步采用耦合协调度构建“两山”指数评价模型。计算公式为：

式中：TMPRi为“两山”指数，用以反映两者协调情况，可以分为5 个等级［31］：重度失调Dj∈（0，0.2］，中 度 失 调 Dj∈（0.2，0.4］，基 本 协 调 Dj∈（0.4，0.6］，中度协调Dj∈（0.6，0.8］，高度协调Dj∈（0.8，1］。

2.6 空间自相关分析

全局空间自相关：全局空间自相关被学者们广泛用于分析某一变量在整个空间区域内是否存在空间自相关性，常用Moran's I 指数来度量［32］。计算公式为：

局部空间自相关：全局空间自相关能观测变量在整个区域内的整体情况，但不能清晰地探测出区域具体的聚集位置及局部分布模式［33］。局部自相关就正好弥补了这一缺陷，它能揭示特定区域的空间关联情况与聚集特征，展示空间聚集的具体位置和范围，通常采用Moran散点图来分析。Moran 散点图包含4 个象限，分别表示4 种空间相关模式：①H—H（“高—高”聚集模式），表明该地区与邻近区域变量值均较大；②L—H（“低—高”聚集模式），表明该地区变量值小于邻近区域变量值；③L—L（“低—低”聚集模式），表明该地区与邻近区域变量值均较大；④H—L（“高—低”聚集模式），表明该地区变量值大于邻近区域变量值［32，33］。

3 结果及分析

3.1 “绿水青山”与“金山银山”指数测度

“绿水青山”指数测度。2006—2019 年长江经济带11 省（市）“绿水青山”指数如图2 所示。

图2 2006—2019 年长江经济带11 省市“绿水青山”指数Figure 2 “Green Water and Green Mountains”index of 11 provinces and cities in the Changjiang River Economic Belt，2006-2019

由图2 可知，长江经济带的“绿水青山”指数在研究期间整体均呈波动缓慢上升的趋势，表明11 省市自“两山”理论提出以来，更加注重生态环境安全和健康发展，“绿水青山”家底日渐殷实。其中：云南省、浙江省和四川省3 个省份的“绿水青山”指数一直高于平均值，这是由于浙江是我国生态文明建设的领头羊，不论是在水资源、森林资源等生态禀赋，还是在资源消耗、环境污染控制等各项生态治理措施均位于全国前列；云南省和四川省较多的水资源量、较好的空气质量和优秀的水土流失治理措施使其“绿水青山”发展一直领先于其他地区；上海市和江苏省一直排在末尾，虽然两地在资源消耗、废气和固体废物的排放和利用情况上优于其他省市，但在森林资源、水资源、耕地面积和水土流失治理面积等方面落后；贵州省增长幅度最大，得益于其在建成区绿化覆盖率、人均公园绿地面积和水土流失治理面积等方面的增长速度较快。

“金山银山”指数测度。2006—2019 年长江经济带11 省市“金山银山”指数如图3 所示。由图3 可知，长江经济带的“金山银山”指数在研究期间呈快速上升的趋势，表明11 省市自“两山”理论提出以来，十分重视经济社会发展，“金山银山”指数快速提升。上海市、江苏省和浙江省的“金山银山”发展水平和增长速度均远远领先于其他省市且高于11 省市的平均值，这主要得益于江、浙、沪位于东部沿海地区，不论是地理位置、政策优惠、投资规模，还是科技创新水平、城镇化建设和利用外资等方面均领先于其他区域，地域性资源集聚效应促使江、浙、沪地区经济发展水平始终位于长江经济带首位。云南和贵州一直位于末尾，主要原因在于：两地不论是在人均GDP、财政收入等表征经济水平的指标，实际利用外商投资额占GDP比重、货物进出口总额占GDP比重等表征经济结构的指标，还是R＆D 经费占GDP比重、规模以上工业企业利润等表征经济质量的指标，都远远落后于其他省市。

图3 2006—2019 年长江经济带11 省市“金山银山”指数Figure 3 “Jinshan Yinshan”index of 11 provinces and cities in the Changjiang River Economic Belt，2006-2019

综合对比“绿水青山”指数和“金山银山”指数可以发现，长江经济带“绿水青山”指数高的省市，其“金山银山”指数较低，例如云南和上海。但不难发现，两系统的发展水平整体上均呈上升趋势，表明长江经济带各省市在保持“绿水青山”稳定发展、生态环境不受破坏的同时，“金山银山”也持续发展、经济水平不断提升。

3.2 “两山”指数测度及时空分布

时间演进特征：2006—2019 年长江经济带“两山”实践成效各指数的时间演变趋势如表所示。从表2 可见，长江经济带“两山”指数在研究期间呈稳步上升的趋势，表明11 省市自“两山”理论提出以来，不断促进生态优势向经济优势转化，“两山”实践成效初步显现。长江经济带“两山”指数的发展可以分为两个阶段：①2006—2012 年，长江经济带“绿水青山”和“金山银山”的协调发展程度处于基本协调阶段，主要是由于“两山”理论刚提出不久，其思想和内涵还未完全辐射至全域；②2013—2019 年，长江经济带“绿水青山”和“金山银山”的协调发展程度由基本协调升级为中度协调阶段。这得益于浙江省先行先试地探索出“两山”转化和实践的先进经验与成功模式后，其他省市亦都开始重视统筹环境保护和经济发展，“两山”实践工作逐步在全域推广实行。整体上看，“绿水青山”和“金山银山”的耦合度一直处于高水平耦合阶段，但协调度都处于基本协调和中度协调阶段。耦合度指数远大于协调度指数，表明“绿水青山”和“金山银山”间的相互作用关系明显，但较低的综合发展指数制约了“两山”指数，提高“两山”实践水平还需进一步提高“绿水青山”与“金山银山”两系统的综合发展指数水平。

表2 2006—2019 年长江经济带“两山”实践成效各指数时间演变Table 2 Time evolution of indicators of the“Two Mountains”practice effect of the Changjiang River Economic Belt，2006-2019

空间分布特征：2006—2019 年长江经济带11 个省市“两山”指数如图4 所示。从图4 可见，浙江省“两山”指数几乎始终领先于其他省市，作为“两山”理论的发源地，浙江省通过实施“五水共治”“三改一拆”“四边三化”等系列生态保护措施打出生态环境保护“组合拳”；通过大力构建绿色产业链、建全绿色供应链、推进多产联动特色产业等方式建立产业融合发展“生态圈”；系列措施让浙江省的“两山”协调发展程度位于长江经济带的首位。江苏和上海仅次于浙江，且几乎一直高于11 个省市的平均值，得益于两地在政策优惠等各方面存在优势，将更多的资金和精力投入至生态环境治理和生态产业的发展中，产业结构升级、科技进步、对外开放水平和人民生活水平都有很大程度的提升，“绿水青山”转化为“金山银山”效果明显。但与浙江省相比，它们的自然资源禀赋和生态环境治理措施有所欠缺，限制了两地“两山”指数的增长。如2019 年江苏省和上海市森林覆盖率分别为14%和15.2%，远不及其他省市；人均废水排放量达到14.06t/人和16.42t/人，多于除浙江省、四川省外的7 个省市。

图4 2006—2019 年长江经济带11 省市“两山”指数Figure 4 “Two Mountains”index of 11 provinces and cities in the Changjiang River Economic Belt，2006-2019

中游地区和上游地区各省市的“两山”指数相差不大，几乎一直低于11 个省市的平均值。它们有以下共同点：一是生态基础和自然资源禀赋情况较为理想，比如江西的森林覆盖率一直位于区域首位，江西、云南、四川的人均水资源量和云南、贵州的人均耕地面积始终位于区域前列；二是积极开展环境治理，比如云贵川三省的水土流失治理面积几乎一直位于区域前三位，2019 年贵州和云南两省的空气质量优良率分别达98.3%和98.1%，位于区域前两位；三是其经济水平、经济结构和经济质量等各方面的指标普遍落后于下游地区江苏、浙江、上海3 个省市，比如下游地区3 个省市的人均GDP（12.9 万元）比中上游地区8 个省市（6.1 万元）多出一倍。即中上游各省市“绿水青山”和“金山银山”两系统的发展差距较大，造成了两系统的协调发展程度较弱，“两山”指数数值较低。

为更好地观测长江经济带“两山”指数的空间格局及其动态演化，利用ArcGIS软件，对2006 年、2010年、2014 年和2019 年4 个时间截面的“两山”指数进行了空间可视化处理，具体如图5 所示。总体上看，长江经济带“两山”指数的分布极不均衡，下游地区的江苏、浙江、上海3 个省市和中上游地区的8 个省市一直存在明显的鸿沟，两极分化现象明显。

图5 2006—2019 年长江经济带11 省市“两山”指数空间分布Figure 5 Spatial distribution of“Two Mountains”index in 11 provinces and cities of the Changjiang River Economic Belt，2006-2019

3.3 “两山”实践类型分析

选择2019 年的测算结果，根据“两山”协同发展系数Ui判断现阶段长江经济带各省市的“两山”实践类型（表3）。从表3 可见，浙江为“两山”同步发展型，自“两山”理念提出以来，浙江省就致力于走绿色发展的道路，兼顾“绿水青山”和“金山银山”，在不断探索中找到了适合自身的“两山”实践模式，并为其他省市提供了宝贵经验。上海和江苏为“金山银山”领先型，主要得益于两地的地域优势引发的经济发展优势，但相对贫乏的自然资源禀赋和曾经因过度重视经济增长造成的资源消耗与环境污染问题制约了其“两山”同步发展进度。安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州和云南均为“绿水青山”领先型，这些省市拥有良好的生态禀赋基础，但相对较差的经济发展条件制约了其“两山”同步发展进度。

表3 2019 年长江经济带“两山”实践类型Table 3 Practice types of“Two Mountains”in the Changjiang River Economic Belt in 2019

3.4 “两山”指数空间自相关分析

全局空间自相关：本文借助GeoDa 软件计算了2006—2019 年长江经济带11 省市“两山”指数的Moran's I 指数（表4）。从表4 可见：各年份的Moran's I 指数均大于0，且p 值均小于0.05，表明长江经济带“两山”指数始终存在显著的空间正相关，空间集聚效应显著，且聚集变化具有阶段性。2006—2014年Moran's I 指数整体呈波动趋势，表明“两山”指数的空间聚集性不稳定。2014—2019 年Moran's I指数逐年上升，表明“两山”指数的空间聚集效应在逐渐变强。

表4 2006—2019 年长江经济带“两山”指数的莫兰指数Table 4 Moran index of the“Two Mountains”index of the Changjiang River Economic Belt，2006-2019

局部空间自相关：为分析长江经济带“两山”指数局部空间自相关性的变化特征，选择2006 年、2010 年、2014 年和2019 年4 个时间截面的长江经济带“两山”指数的Moran散点图进行局部空间自相关分析，结果如图6 所示。由图6 可知，长江经济带各省市“两山”指数的空间集聚分布规律性极强且聚集特征较为稳定，一直呈现“由东部向西部递减”的空间格局。下游地区的上海、江苏和浙江一直呈“高—高”聚集模式，是长江经济带“两山”指数高水平的集聚区域；上游地区的四川、贵州、云南和重庆一直呈“低—低”聚集模式，是长江经济带“两山”指数低水平的集聚区域；中游地区的安徽一直呈“低—高”聚集模式，湖北、湖南一直呈“低—低”聚集模式，江西于2019 年从“低—低”聚集模式转变为“低—高”聚集模式，表明中游地区处于“两山”指数的过渡地带。

图6 2006—2019 年长江经济带11 省市“两山”指数Moran散点图Figure 6 Moran scatter of the“Two Mountains”index of 11 provinces and cities in the Changjiang River Economic Belt，2006-2019

4 结论与建议

4.1 结论

本文从内生式发展的视角，结合压力—状态—响应（PSR）模型框架，构建了“两山”实践成效评价指标体系，对2006—2019 年长江经济带11 省市“绿水青山”“金山银山”“两山”指数进行了测度，并引入空间自相关理论解析长江经济带“两山”指数的空间分异和演化特征。

主要结论如下：①长江经济带11 省市“绿水青山”和“金山银山”指数整体上均呈逐年上升趋势；但两系统的指数基本呈逆向变化，“绿水青山”指数高的省市，其“金山银山”指数较低。②在时间维度上，11省市“两山”指数整体呈上升趋势，可以分为两个阶段：2006—2012 年为基本协调阶段；2013—2019 年为中度协调阶段。③在空间维度上，长江经济带“两山”指数分布极不均衡，下游地区的江浙沪3 省市和中上游地区的8 省市一直存在明显的鸿沟，两极分化现象明显，从空间自相关性来看，“两山”指数的全局Moran's I 均大于0，表明长江经济带的“两山”实践成效呈显著的空间正相关且存在空间集聚效应。由Moran's I 散点图分析可知，大多数省份在地理空间上集中于“高—高”聚集区和“低—低”集聚区，且聚集特征较为稳定。④基于“两山”协同发展系数，将11 省市的“两山”实践现状划分为“两山”同步发展型（浙江）、“金山银山”领先型（上海、江苏）和“绿水青山”领先型（安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州、云南）3 种类型。

4.2 建议

基于上述结论，针对两系统指数的数值基本呈逆向变化及“两山”指数呈现“两极分化”空间分布的问题，结合生态环境部发布的《“绿水青山就是金山银山”实践创新基地建设管理规程》中的相关规定和要求，对长江经济带“两山”实践创新工作提出以下建议：

①对于“绿水青山”领先型地区，应着力推进“绿水青山”转化。探索各省市的特色，立足资源禀赋、发展条件和比较优势，以节能、降耗、减污为目标，积极研发绿色生产技术。将绿色发展理念贯穿产业发展全流程，因地制宜发展节能环保、生物医药、新能源等绿色生态产业，促进产业结构的优化、调整与升级，推进产业深度融合及产业链延展。创新投融资机制，尝试开发绿色基金、绿色保险、绿色信贷等形式的绿色金融产品和服务，积极探索“资源—资产—资本—资金”的转化机制和可持续的生态产品价值实现机制，健全生态产品经营开发机制，将“绿水青山”转化为“金山银山”。

②对于“金山银山”领先型地区，应着重夯实“绿水青山”基础。高标准高质量推进国土精准绿化，坚持山水林田湖草沙系统治理，加大环境保护和污染治理力度，完善生态保护补偿制度，减轻生态环境压力。加快各地区能源技术创新，构建能源技术创新链，提高各类资源利用效率，实现区域碳排放协同治理，推进生态优先、节约集约、绿色低碳发展。有效运用“金山银山”资源修复反哺“绿水青山”，实现高质量发展和高水平保护的协调统一。

③对于空间分布不均衡问题，应着手健全长江经济带上、中、下游地区的协调联动机制。深度挖掘地区的比较优势，制定差异化和特色化发展战略的同时，利用好构建新发展格局的契机，促进各地互融互通，积极发挥下游地区的创新辐射作用，带动中上游地区的“两山”实践成效稳步提升，培育中上游资源环境承载力较好、经济发展潜力较大的地区成为新的经济增长极，形成优势互补的层次关系，推动“绿水青山”和“金山银山”形成合理布局并实现良性互动。

④加快建设“两山”实践创新基地，以点带面形成示范效应。聚焦“生态美、产业兴、百姓富”，各地要出台支持“两山”实践创新基地创建的资金、科技、人才等各方面的优惠政策和保障措施，通过规划引领、制度保障、责任落实，加强对“两山”实践创新基地的工作指导与监督考核。要把创建国家级“两山”实践创新基地作为生态文明建设的重要载体，抓住产业和就业两个关键，不断深入推进“三产融合”，因地制宜塑造品牌，持续释放生态价值，助力实现共同富裕。要及时总结各地打造“两山”实践创新基地的典型案例、制度成果和经验做法，注重宣传与推广，持续推进“两山”转化。