王釔霏，許 朗

（南京農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，江蘇 南京 210095）

1 引言

高質(zhì)量發(fā)展是重要的時代課題，綠色發(fā)展是高質(zhì)量發(fā)展的重要標志。 高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動因素具有復雜性特征［1］，經(jīng)濟建設、城鄉(xiāng)發(fā)展、生態(tài)保護、資源節(jié)約、產(chǎn)業(yè)布局等多方面因素都與其息息相關［2－4］。 在涉及多角度協(xié)同的黃河流域高質(zhì)量發(fā)展研究中，耦合協(xié)調(diào)度模型因能夠較好地反映多因素互動關系和協(xié)同影響效應，在相關研究中應用廣泛［5－8］。 利用耦合協(xié)調(diào)度模型進行測算前，需要對指標賦權，常用的指標賦權法有專家評估法、層次分析法和熵值法［9］，絕大部分文獻研究認為熵值法可以利用所選指標自身的統(tǒng)計性質(zhì)確定各自權重，指標權重值的可信度較專家評估法和層次分析法更高，因此本文采用熵值法對指標賦權［7，10－11］。

黃河流域?qū)儆谫Y源型缺水地區(qū)，水資源稀缺是制約黃河流域農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)系統(tǒng)健康的關鍵因素之一［12－13］，同時水資源的過度開發(fā)也對黃河流域生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了損害［14］，良好的農(nóng)業(yè)水資源管理可以同時提高經(jīng)濟和環(huán)境效益［15－16］。 已有研究表明，農(nóng)業(yè)節(jié)水是解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水和生態(tài)用水矛盾的關鍵手段［17］，發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)可對周邊生態(tài)環(huán)境的改善產(chǎn)生積極作用。 但也有研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)節(jié)水會通過影響農(nóng)田水循環(huán)、綠洲穩(wěn)定性等路徑對農(nóng)區(qū)地表生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生消極影響［18－19］。 此外，高效節(jié)水灌溉技術的應用通過改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式對土壤理化性質(zhì)、地下水埋深和生物多樣性等生態(tài)環(huán)境要素產(chǎn)生影響［20－21］。 因此，進一步探討農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)間的互動演進關系對推動黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。農(nóng)業(yè)用水效率是農(nóng)業(yè)節(jié)水的重要表現(xiàn)形式，本文將農(nóng)業(yè)灌溉用水技術效率作為指標之一納入農(nóng)業(yè)節(jié)水系統(tǒng)，并采用數(shù)據(jù)包絡分析法（Data Envelopment Analysis， DEA）進行測算。 通過梳理相關文獻，對于農(nóng)業(yè)水資源利用效率主要采用隨機前沿分析方法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）和數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）進行計算。 DEA 作為非參數(shù)方法， 利用線性規(guī)劃構建邊界生產(chǎn)函數(shù)， 避免了SFA 方法對函數(shù)形式等的預先設定導致的參數(shù)估計有效性降低，因此本文選用DEA 方法對農(nóng)業(yè)灌溉用水技術效率進行測算［22］。

基于以上分析，本文借鑒物理學耦合模型，分析黃河流域9 個省（自治區(qū)）農(nóng)業(yè)節(jié)水與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)關系的時空演進特征，通過對比兩系統(tǒng)各指標得分差異，探究影響黃河流域農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的因素，以期為推進黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略提供針對性政策建議。

2 研究數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 研究區(qū)域概況

黃河發(fā)源于青藏高原，流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東9 個?。ㄗ灾螀^(qū)），全長5 464 km，是我國僅次于長江的第二大河。 根據(jù)《2019 年水資源公報》統(tǒng)計數(shù)據(jù)，黃河流域農(nóng)業(yè)用水量占比達到66.8%。 黃河流域?qū)儆谫Y源性缺水地區(qū)，因此各地區(qū)大力實施農(nóng)業(yè)節(jié)水政策以緩解農(nóng)業(yè)用水窘境。 同時，黃河流域的生態(tài)環(huán)境狀況堪憂，存在濕地蓄水量減少、生態(tài)惡化、動物棲息地喪失、魚鳥種群等生物多樣性減少等多種生態(tài)環(huán)境問題。 水資源稀缺和生態(tài)環(huán)境脆弱阻礙了黃河流域高質(zhì)量發(fā)展，積極推動農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境健康協(xié)同發(fā)展是促進黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關鍵舉措。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)均為公開統(tǒng)計數(shù)據(jù)，具體來源為《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》（2010—2019 年）、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》（2010—2019 年）、《中國統(tǒng)計年鑒》（2010—2019 年），黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）《環(huán)境狀況公報》（2010—2019 年）、《統(tǒng)計年鑒》（2010—2019 年）、水資源公報（2010—2019 年），以及各省（自治區(qū)）的環(huán)保、農(nóng)業(yè)、氣象等相關部門公布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，主要用于黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）農(nóng)業(yè)水資源利用效率以及農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度計算。

2.3 農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境綜合評價指標體系構建

綜合考慮評價指標對系統(tǒng)的解釋程度，同時考慮數(shù)據(jù)來源的可靠性與可操作性，構建黃河流域農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境協(xié)同發(fā)展綜合評價指標體系。 參考賈鳳伶等［23］、楊春紅［24］的研究構建農(nóng)業(yè)節(jié)水指標體系，包括3 個一級指標，10 個二級指標；根據(jù)陳星霖［25］、何曉瑤［19］的研究構建生態(tài)環(huán)境指標體系，包括3 個一級指標，12 個二級指標，具體指標設置見表1。

表1 農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)綜合評價指標體系

2.4 研究方法

2.4.1 DEA 模型

DEA 模型是研究投入產(chǎn)出效率的重要分析工具。DEA 方法具體可以分為投入主導或產(chǎn)出主導兩種類型，投入主導的DEA 方法是為了測算生產(chǎn)單元相對于給定產(chǎn)出水平下最小可能投入的效率；產(chǎn)出主導的DEA 方法是為了度量實際產(chǎn)出與給定投入水平的最大可能產(chǎn)出差距。 本文主要考察水資源作為農(nóng)業(yè)投入要素的利用效率，因此采用投入主導的DEA 方法。 基于可操性、可獲得性原則，結合我國農(nóng)業(yè)水資源利用現(xiàn)狀，選取農(nóng)作物播種總面積、農(nóng)機總動力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)和農(nóng)業(yè)灌溉用水量作為投入指標，選取農(nóng)業(yè)產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標。

此外，DEA 模型通常分為兩種模型：一種為規(guī)模報酬不變（CCR）模型，一種為規(guī)模報酬可變（BCC）模型。 因各省（自治區(qū)）在農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出方面并不恒定，為了更加貼近實際情況，本文采用基于規(guī)模報酬可變模型對黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）農(nóng)業(yè)水資源利用效率進行測算。 假設有n個決策單元，一個省（自治區(qū)）為一個決策單元，每個決策單元DMUj具有m種投入（記作X1j，X2j，…，Xmj），s種產(chǎn)出（記作Y1j，Y2j，…，Ysj），得到DEA 模型表達式為

式中：S＋為產(chǎn)出松弛變量；S－為投入松弛變量；ε為非阿基米德無窮小量；E為m × j階和s × j階單位矩陣；λj為各?。ㄗ灾螀^(qū)）投入和產(chǎn)出的權向量；X為m ×j階投入矩陣；Y為s ×j階產(chǎn)出矩陣；Xj、Yj分別為第j個決策單元的投入、產(chǎn)出量；θ為決策單元的有效值。 根據(jù)DEA 法對黃河流域9 個?。ㄗ灾螀^(qū)）農(nóng)業(yè)灌溉用水技術效率的計算結果見表2。

表2 2010—2019 年黃河流域各省（自治區(qū)）農(nóng)業(yè)灌溉用水技術效率

2.4.2 數(shù)據(jù)標準化和熵值法權重計算

統(tǒng)計口徑、指標單位等差異使得農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境指標存在量綱差異，同時不同指標對系統(tǒng)存在正向和逆向兩種作用，為便于對比分析計算結果，采用極值法對數(shù)據(jù)進行標準化處理，正向指標標準化公式為

負向指標標準化公式為

式中：i、j分別為第i行、第j列；x′ij為標準化數(shù)據(jù)；xmax和xmin分別為某個指標的最大值和最小值。 由于后期需要進行熵值法測算，因此要求所有指標值在［0，1］范圍內(nèi)。 參考相關文獻做法，本文將標準化處理后的數(shù)據(jù)均向右平移0. 001 個單位。

采用主觀賦值法確定指標權重時容易產(chǎn)生較大偏差，為降低主觀因素干擾，本文采用較為常用的熵值法計算各指標權重，具體步驟如下。

（1）數(shù)據(jù)均值化處理。 其表達式為

（2）求取指標熵值信息。 其表達式為

（3）求取指標權重與綜合指數(shù)。 公式為

式中：Xij為數(shù)據(jù)標準化后比值；ej為熵值；k為對象數(shù)量；zj為權重；Iij為變量得分。

2.4.3 耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合度表示系統(tǒng)相互聯(lián)系程度，協(xié)調(diào)度表示系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展程度［26－28］。 本研究構建的農(nóng)業(yè)節(jié)水與生態(tài)環(huán)境兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度表達式為

式中：C為農(nóng)業(yè)節(jié)水系統(tǒng)與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的耦合度；Iaws為農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合指數(shù)；Ieco為經(jīng)濟發(fā)展綜合指數(shù)；T為農(nóng)業(yè)節(jié)水與生態(tài)環(huán)境綜合協(xié)調(diào)指數(shù)；α、β為待定系數(shù)，鑒于兩個系統(tǒng)發(fā)展同等重要，故權重相等，即α和β取值均為0.5；i和s分別為農(nóng)業(yè)節(jié)水要素和生態(tài)環(huán)境要素的編號，r、g分別為對應要素的個數(shù)；wi和es分別為農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)各要素的標準化指標值；ai和bs分別為農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)各要素的權重，采用熵值法計算；D為生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度。

參考王少劍等［29］、田深圳等［30］、李玉紅［31］的研究成果，結合研究區(qū)實際情況，將耦合與協(xié)調(diào)程度劃分為不同階段，見表3。

表3 農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度階段劃分

3 結果分析

3.1 黃河流域農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合發(fā)展指數(shù)時空演變分析

圖1 中各指標變化趨勢表明，2010—2019 年農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)波動上升的趨勢，從0.293 上升到0.376。 從農(nóng)業(yè)節(jié)水系統(tǒng)一級指標時序變化特征看，2010—2019 年節(jié)水灌溉指數(shù)和農(nóng)業(yè)用水效益指數(shù)呈現(xiàn)增長趨勢，農(nóng)業(yè)用水指數(shù)呈現(xiàn)小幅度下降趨勢。其中：農(nóng)業(yè)用水指數(shù)雖有所下降，但下降幅度較小，從2010 年的0.097 降至2019 年的0.092；節(jié)水灌溉指數(shù)增長較為明顯，從2010 年的0.088 上漲至2019 年的0.130，在2018 年達到研究期內(nèi)最高峰，為0.155；農(nóng)業(yè)用水效益指數(shù)增長速度最快，2010—2019 年從0.088上升至0.154，且在研究期內(nèi)始終保持上升趨勢。

圖1 黃河流域農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合發(fā)展指數(shù)時序演變情況

由圖2 可知，農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)“東高西低”省際空間格局，山東農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合發(fā)展指數(shù)最高（為0.511），最低的是青海（僅為0.158），自然資源稟賦和經(jīng)濟社會發(fā)展水平可能是形成農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合發(fā)展指數(shù)“東高西低”省際空間格局的主要驅(qū)動因素。從研究期內(nèi)各?。ㄗ灾螀^(qū)）農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合發(fā)展指數(shù)時序變化情況分析，山東和寧夏農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合發(fā)展指數(shù)增長最快，2010—2019 年兩地農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合發(fā)展指數(shù)分別上漲0.155 和0.141。 通過對農(nóng)業(yè)節(jié)水系統(tǒng)一級指標的省際差異分析，農(nóng)業(yè)用水效益指數(shù)也呈現(xiàn)“東高西低”的省際空間格局，東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，在農(nóng)業(yè)節(jié)水設施建設和農(nóng)業(yè)節(jié)水技術推廣上投入力度較大，單位產(chǎn)值或產(chǎn)量的需水量與西部地區(qū)相比較少［32］；節(jié)水灌溉指數(shù)在內(nèi)蒙古、山西、甘肅、寧夏等地呈現(xiàn)較高水平，這與當?shù)厮Y源稀缺程度較高、農(nóng)民水資源稀缺意識較強有關［33］。

圖2 黃河流域農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合發(fā)展指數(shù)空間分布情況

3.2 黃河流域生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)時空測度分析

如圖3 所示，2010—2019 年黃河流域生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢，從2010 年的0.226 上升至2019 年的0.256，其中2014 年達到研究期間峰值，為0.276。 2013 年習近平總書記發(fā)表“綠水青山就是金山銀山”的重要講話，為黃河流域生態(tài)文明建設指明了方向，推動了黃河流域生態(tài)環(huán)境發(fā)展。 從一級指標變化趨勢看，2010—2019 年生態(tài)彈性力、環(huán)境承載力和生態(tài)發(fā)展力均呈現(xiàn)上升趨勢，但初始水平較低，增長速度較慢，導致生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)并未明顯增長。

圖3 生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)時序演變情況

根據(jù)圖4 可知，黃河流域生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)“東低西高”的省際空間格局和以內(nèi)蒙古、青海為核心的“雙核領先”的流域空間格局，生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)極差為0.207，東西部地區(qū)生態(tài)環(huán)境差異較大。黃河流域東部地區(qū)生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)普遍低于西部地區(qū)，其中：山東生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)最低，為0.147；內(nèi)蒙古生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)最高，為0.354，其次是青海，為0.344。 從生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)一級指標空間差異上看，內(nèi)蒙古和青海在環(huán)境承載力和生態(tài)發(fā)展力上領先于流域內(nèi)其他省（自治區(qū)），在二者的雙重作用下內(nèi)蒙古和青海的生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)與其他省（自治區(qū)）相比也具有較明顯的優(yōu)勢，因此黃河流域生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)出內(nèi)蒙古、青?！半p核領先”的空間分布特征。 其主要原因是東部地區(qū)城市人口活動和經(jīng)濟發(fā)展較為活躍，資源過度開發(fā)和人類活動制約了生態(tài)環(huán)境建設，生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展水平相對較低。

圖4 生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)空間分布情況

3.3 農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合度時空演變分析

圖5 表明， 2010—2019 年黃河流域農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)長期處于高水平耦合階段，耦合度基本維持在0.95 左右，說明黃河流域的農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境兩系統(tǒng)關聯(lián)較為密切。

圖5 農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合度時序演變情況

如圖6 所示，從空間維度上看各?。ㄗ灾螀^(qū)）農(nóng)業(yè)節(jié)水與生態(tài)環(huán)境耦合度無較大差異，均處于“高水平耦合”階段。 地域分布大致呈現(xiàn)“中間高，兩邊低”的特征，內(nèi)蒙古、四川和甘肅耦合度均保持在0.990 以上，與其他省份相比處于相對領先的水平，耦合度較低的?。ㄗ灾螀^(qū)）集中在黃河下游地區(qū)。 黃河下游泥沙堆積嚴重，導致灌溉用水困難，阻礙了農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境保護的相互作用。 2010—2019 年絕大部分省（自治區(qū)）兩系統(tǒng)耦合度在較高水平上呈現(xiàn)小幅度波動上升趨勢。 山東省耦合度水平有明顯的下降趨勢，兩系統(tǒng)耦合度從2010 年的0.892 下降至2014 年的0.776，從“高水平耦合”下滑至“磨合”，2014—2019 年又逐步回升至“高水平耦合”，但2019 年山東耦合度水平較2010 年仍有所下降。

圖6 農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合度時空演變情況

3.4 農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度時空演變分析

由圖7 可知，2010—2019 年農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度總體呈現(xiàn)由“基本失調(diào)”階段向“基本協(xié)調(diào)”階段過渡的增長趨勢，但整體水平較低，高水平耦合協(xié)調(diào)發(fā)展趨勢不明顯；2010—2019 年各省（自治區(qū)）耦合協(xié)調(diào)度極差與方差均有所下降，說明各?。ㄗ灾螀^(qū)）耦合協(xié)調(diào)度差距減小，整體耦合協(xié)調(diào)發(fā)展趨于穩(wěn)定；兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度時序演進特征以2014 年為分水嶺，2010—2013 年系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度平均值在“基本失調(diào)”階段保持逐年上升趨勢，2014 年系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度進入“基本協(xié)調(diào)”階段，但2014—2019 年系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度始終處于生態(tài)環(huán)境滯后的“基本協(xié)調(diào)”階段，說明該階段農(nóng)業(yè)節(jié)水水平提升仍是促進兩系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展的主要驅(qū)動力，進一步改善黃河流域生態(tài)環(huán)境能夠有效提升兩系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平。

圖7 農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度時序演變情況

黃河流域9 個?。ㄗ灾螀^(qū)）系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度平均值介于0.436 ～0.623 之間，處于“基本失調(diào)”和“基本協(xié)調(diào)”兩個階段，整體呈現(xiàn)“東高西低”的空間分布特征（見圖8）。 其中：甘肅和寧夏均處于“基本失調(diào)”階段，青海處于“基本失調(diào)－農(nóng)業(yè)節(jié)水受阻”階段，農(nóng)業(yè)節(jié)水是制約青海高質(zhì)量發(fā)展的主要因素之一；其他各省（自治區(qū)）均處于“基本協(xié)調(diào)”階段，其中山西、山東、河南和陜西處于生態(tài)環(huán)境滯后的“基本協(xié)調(diào)”階段，東部地區(qū)生態(tài)環(huán)境問題是黃河流域高質(zhì)量發(fā)展進程中需要解決的重點問題。 絕大部分省（自治區(qū)）耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)上升趨勢，其中：甘肅和寧夏耦合協(xié)調(diào)度增長趨勢較為明顯，2010—2019 年兩地耦合協(xié)調(diào)度均呈現(xiàn)從“基本失調(diào)”階段 向“基本協(xié)調(diào)”階段邁進的向好趨勢；寧夏耦合協(xié)調(diào)度增長最快，從2010 年的0.381 增長至2019 年的0.488，2018 年達到研究期內(nèi)峰值，為0.533；青海省2010—2019 年始終處于“基本失調(diào)”階段，但耦合協(xié)調(diào)度有所增長；其他各?。ㄗ灾螀^(qū)）耦合協(xié)調(diào)度均在“基本協(xié)調(diào)”階段保持小幅度增長趨勢。

圖8 農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度時空演變情況

4 結論

本文以黃河流域9 個?。ㄗ灾螀^(qū)）的數(shù)據(jù)樣本為例，利用耦合協(xié)調(diào)度模型對農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境兩系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展的時空演進情況進行測算與分析，得出以下結論。

（1）2010—2019 年，黃河流域農(nóng)業(yè)用水綜合發(fā)展指數(shù)保持逐年上升趨勢，農(nóng)業(yè)節(jié)水成效較弱是制約農(nóng)業(yè)用水綜合發(fā)展指數(shù)增長的關鍵因素；在空間維度上，農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)“東高西低”省際空間格局，加大對西部地區(qū)水利設施建設投入、制定合理有效的農(nóng)業(yè)節(jié)水激勵機制是促進東西部地區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水平衡發(fā)展的重要措施。

（2）2010—2019 年，黃河流域生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢，但其初始水平較低且增長緩慢，生態(tài)環(huán)境治理成效不顯著，應通過增加草地面積、濕地面積和提升水土流失治理率，著力提升生態(tài)發(fā)展力，促進生態(tài)系統(tǒng)健康發(fā)展。 在空間維度上，黃河流域生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)“東低西高”的省際空間格局，其中內(nèi)蒙古和青海生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)較其他省優(yōu)勢顯著，形成了以內(nèi)蒙古、青海為核心的“雙核領先”的流域空間格局。

（3）2010—2019 年，黃河流域農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合度長期處于高水平耦合階段，兩系統(tǒng)間相互作用的關聯(lián)度較強。 在空間維度上，耦合度水平呈現(xiàn)“中間高，兩邊低”的地域分布特征，黃河下游各省農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境關聯(lián)度較弱。

（4）2010—2019 年，農(nóng)業(yè)用水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度總體呈現(xiàn)由“基本失調(diào)”階段向“基本協(xié)調(diào)”階段過渡的增長趨勢，但高水平耦合協(xié)調(diào)發(fā)展趨勢不明顯，黃河流域農(nóng)業(yè)節(jié)水和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)整體呈現(xiàn)“高耦合－低協(xié)調(diào)”的分離特征；東部地區(qū)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度與西部地區(qū)相比較高，但生態(tài)環(huán)境發(fā)展滯后狀況較西部地區(qū)明顯，西部地區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水對系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展的制約作用較為顯著。