超網絡視角下生態與產業的協同效應研究
——以黃河流域樞紐城市為例

張曉琴，李 宇，荊文君

山西財經大學 統計學院，太原 030006

當前，我國經濟進入了高質量發展階段，注重經濟增長的同時，生態保護也受到越來越多的關注，產業生態化轉型已經成為一項重要戰略。黃河流域跨越九省，是我國重要的生態屏障和經濟地帶，但由于地理位置、歷史條件、人為污染等問題，導致整體發展水平較低。實現生態保護與經濟增長的協調運行，成為了推動高質量發展的重要保障，在此背景下對黃河流域展開研究具有重要意義。

產業活動是經濟發展與生態保護之間聯系的重要紐帶（劉文新等，2007）。產業發展能帶動地區經濟增長，良好的產業結構對環境有利；而改善生態環境能拉動內需，刺激地區經濟增長，進一步優化產業發展（楊潔等，2021）。因此，研究產業與生態的協同效應，有助于實現經濟發展與生態保護的雙贏，推動高質量發展。

國外學者對生態與產業關系的探索較早，早在1995年，Grossman and Krueger（1995）就發現二者的關系呈現“倒U型”的形狀，即環境庫茲涅茨曲線（EKC）。Fodha and Zaghdoud（2010）利用協整分析探討經濟增長和污染排放的關系，證明了“倒U型”曲線的存在。崔鑫生等（2019）從動態演進角度驗證30個國家生態與經濟的關系，認為不同國家在不同時期的EKC曲線基本呈現“倒U型”關系。之后，學者們進一步對生態與產業的耦合協同關系進行探討。Sarpe et al（2017）認為產業升級對生態環境保護有益，有利于實現區域生態與產業一體化發展。鄒偉進等（2016）利用耦合模型對二者的關系進行了測算，認為我國產業與生態的發展正逐步走向協調。石濤（2020）從空間網絡角度探討城市經濟與生態的耦合協調水平，認為生態與經濟的高效協調有助于黃河流域實現高質量發展。當前，復雜網絡方法已廣泛應用于經濟社會問題中，但是將現實中兩個系統抽象為超網絡的研究較少，特別是關于黃河流域生態保護和經濟發展協同發展的文獻尚少。

現實中系統間關系復雜，單一的耦合評價模型難以刻畫出系統間的復雜關系，而超網絡模型正是利用“關系數據”來構建模型，由兩個或兩個以上的網絡通過一系列作用構成。這種網絡層次結構較多，各網絡層之間存在多種相互作用關系，單層網絡發生變化不僅會影響自身網絡結構，還會影響其他網絡結構，已逐漸成為研究現實社會的新方法（吳宗檸等，2021）。

為此，本文基于2018年黃河流域21個樞紐城市的生態環境數據，利用引力模型構建城市生態網絡，同時收集這些城市的173個企業數據，利用共存分析法構建產業網絡，通過兩個網絡之間的映射作用生成生態-產業超網絡模型。采用復雜網絡方法分析超網絡的協同效應，包括各節點在網絡層內交互產生的協同效應以及節點對其他網絡層節點的影響程度，應用QAP方法（quadratic assignment problem，二次指派程序）進一步探討生態與產業協同發展的影響因素，以期為黃河流域高質量發展提出有效建議。

本文的創新點在于：從超網絡視角出發，將生態與產業兩個子系統抽象為超網絡模型，運用復雜網絡方法構建協同效應指標，并結合QAP方法，系統地探討黃河流域樞紐城市生態與產業的協同效應及影響因素；此外，編制了城市生態環境指數，用于構建生態網絡，具有重要現實意義。

1 研究材料

1.1 研究對象

黃河全長約5400 km，貫穿青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南和山東9個省區。到2018年底，9省區總人口占全國的三分之一，地區生產總值占全國的四分之一，是我國重要的經濟地帶。黃河流域包括七大城市群（方創琳，2020），考慮到數據可得性與城市代表性，本文選取七大城市群中入選《國家物流樞紐承載城市建設名單》 的21個樞紐城市作為研究對象，分別是：太原、臨汾、西寧、蘭州、銀川、呼和浩特、鄂爾多斯、包頭、西安、寶雞、鄭州、安陽、洛陽、商丘、南陽、信陽、濟南、濰坊、青島、日照、煙臺。

1.2 數據說明

生態環境是一個復雜系統，但目前指標選取還未形成統一標準，本文借鑒任保平和杜宇翔（2021）的研究成果，按照客觀性、合理性和數據可得性原則，構建城市生態環境指標體系，如表1所示。數據來源于2018年《中國城市統計年鑒》和統計局官網（http://www.stats.gov.cn/），部分缺失數據根據該地區往年數據使用相應模型進行趨勢擬合。此外，構建生態網絡時用到的城市經緯度數據，來源于高德地圖開放平臺（https://lbs.amap.com/），如表2所示。

構建產業網絡時，需要使用各城市企業數據，由于一些企業成立時間短、規模小、盈利低，不具有代表性，因此本文選取上市公司作為研究對象。數據來源于銳思數據（http://www.resset.cn/），時間截至2018年，包括上市公司成立日期、注冊地址、所屬城市名稱、證監會行業代碼、證監會行業名稱、最新公司全稱，共獲取全國2253個上市公司的信息，從中篩選出屬于黃河流域樞紐城市的173個企業數據，雖然數目不多，但每家企業都是當地的上市公司，在當地企業中舉足輕重，可以反映地區經濟發展的基本情況，這些企業共涵蓋16個行業大類、43個行業小類，具有一定的代表性。部分缺失證監會行業代碼及名稱的公司通過“愛企查”網站查詢其所屬行業，按照《上市公司行業分類指引》（2012年修訂）標記證監會行業代碼（http://www.csrc.gov.cn/csrc/c101864/c1024632/content.shtml）。企業在城市和行業的分布情況如圖1所示。

2 生態-產業超網絡模型構建

本文將生態-產業系統抽象為超網絡模型，來反映生態與產業之間及其內部的協同關系。首先，通過引力模型量化任意兩地的生態聯系，構建生態網絡；其次，運用共存分析法識別產業技術關聯，構建產業網絡；最后，利用兩個子網絡之間的映射關系，構建生態-產業超網絡模型。

表1 城市生態環境指標Tab.1 Urban ecological environment indicators

表2 各城市經緯度Tab.2 Latitude and longitude of each city

2.1 生態網絡模型構建

城市作為高度開放的系統，與周邊城市的生態環境存在相互影響，比如一個城市排放的有害氣體很可能會飄散到周邊城市，從而影響周邊城市的空氣質量；森林資源的減少還會引起土地沙漠化的發生，從而危害其他地區生態環境。在構建生態網絡時，以城市作為節點，網絡模型可表示為Ns= (Vs,Es)。其中：Ns為生態網絡；Vs={vs1,vs2, …,vsn}為城市節點集；Es={(vsi,vsj)|θ(vsi,vsj)} (i,j= 1, 2, …,n)為生態聯系邊集。其中：θ(vsi,vsj) = 0，表示兩個城市間不存在生態聯系；θ(vsi,vsj) = 1，表示兩個城市間存在生態聯系?；诔鞘兄g生態的相互影響關系，本文以構建的生態環境指標體系來測算城市的生態環境質量，用引力模型來刻畫生態聯系，則城市之間的生態聯系與地理距離成反比，與生態環境質量成正比（劉耀彬等，2020）。具體做法為：首先，用熵權法計算出城市的生態質量；其次，將生態質量和地理距離帶入引力模型中計算出每個城市之間的生態聯系，從而得到生態網絡鄰接矩陣，便可刻畫出生態網絡。

圖1 企業分布情況Fig.1 Enterprise distribution

根據公式(1)將表1數據標準化后運用熵權法計算城市生態環境質量（傅為忠和黃帥，2021）。令xij(i= 1, 2, …,n;j= 1, 2, …,m)表示城市i在第j項指標中的數值，n為城市個數，m為指標個數，具體公式如下：

正向指標：

負向指標：

式中：pij為指標比重，規定當pij= 0時，有pij×lnpij= 0；wj為熵權；ej為熵值，且0≤ej≤1；Mi為城市生態環境質量。

引力模型公式（倪琳，2019）如下：

式中：G為引力常數，取值常為1；Mi、Mj分別為城市i、j的生態環境質量；dij為城市i、j之間的球面距離，公式（逯建和施炳展，2014）如下：

式中：R為地球半徑，取6371 km；θi、θj分別為i地和j地的經度；λi、λj分別為i地和j地的緯度。

根據表2和公式(3)計算兩個城市的最短球面距離；再依據公式(2)，計算出黃河流域樞紐城市之間的生態聯系矩陣。設臨界值為矩陣元素的均值，則大于臨界值可認為兩個城市之間具有生態聯系，記為1；反之，認為兩個城市之間不具有生態聯系，記為0，從而構建0 — 1矩陣。該生態網絡有21個節點，利用UCINET 6.56軟件將網絡可視化，如圖2所示。

由圖2可知：黃河流域樞紐城市的生態網絡結構較為松散，計算得到的網絡密度為0.186，連通性較差，這是因為這些城市地理位置分散，以至于各地區之間生態聯系不夠緊密。網絡中只有少數城市具有較多的連接，并且存在1個孤立點（銀川）。此外，出現了明顯的斷層：西寧和蘭州只有彼此之間的連接；呼和浩特、包頭和鄂爾多斯之間的連接也較少；這兩個小群體互不相連，并且和其他的城市均不存在空間關系。這種網絡特征說明了黃河流域城市之間生態聯系不夠緊密，城市的生態環境還未達到整體協同發展的格局。

2.2 產業網絡模型構建

構建產業網絡時，以產業作為節點，網絡模型可表示為NC= (VC,EC)。其中：NC表示產業網絡；VC= {vC1,vC2, …,vCn}為產業節點集；EC= {(vCi,vCj)|θ(vCi,vCj)} (i,j= 1, 2, …,n)為網絡連邊集。當產業間存在技術關聯時，有θ(vCi,vCj)= 1；反之θ(vCi,vCj)= 0。

計算產業技術關聯有三種方法（文余源和張博倫，2019）：一是依據行業分類標準，通過將產業逐步歸并到統一類別中來建立聯系；二是基于投入產出表中的矩陣建立聯系；三是共存分析法，即通過兩種產業在同一區域內開展活動的條件概率體現產業技術關聯?？紤]到數據可得性，本文選擇第三種共存分析法來反映產業技術關聯，具體模型（徐詩燕，2019）如下：

式中：LQir為r城市i產業的區位熵；eir為r城市中i產業擁有的企業數量；eir為r城市的所有企業數量；eir為整個研究區i產業擁有的企業數量；eir為研究區所有企業的數量；RCAir為i產業在r城市的顯性比較優勢；φij為產業i、j間的技術關聯度，值越大，產業聯系越緊密。

技術關聯度φij＞0.55可視為產業間強關聯（鐘珊，2020），對于產業網絡NC= (VC,EC)，有如下關系：

根據此可將產業關聯矩陣轉化為0 — 1矩陣。本文以上市公司企業數據為基礎，運用共存分析法，即公式(4)計算產業間技術關聯，從而構建黃河流域樞紐城市2018年產業網絡模型。該產業網絡包含43個節點，利用UCINET 6.56軟件將網絡可視化（圖3）。從圖3可知：產業間連接也存在明顯的異質性，即連接不均衡，只有外部沖擊對關聯性高的產業產生較大影響時，才會對整體產業環境產生影響，說明當前黃河流域的產業發展存在一定的不均衡現象。

2.3 生態-產業超網絡模型構建

城市作為產業發展和生態環境的空間載體，能夠有效整合多層次資源，實現高質量發展。生態網絡和產業網絡通過城市這個共同載體，可以建立二者之間的關聯。超網絡就是根據生態網絡與產業網絡之間的映射關系耦合而成的，具體體現在城市與產業之間的多對多映射關系，即一個產業可以分布在多個城市，一個城市也可以包含多個產業。將生態-產業超網絡記作SCSN，SCSN={, SE}。其中：={Nα,α∈{S,C}}，Nα={Vα,Eα,α∈{S,C}}為子網絡，SE={Eαβ∈Vα×Vβ;α,β∈{S,C},α≠β}為超邊集，超邊經過一個城市節點和一個產業節點?；诖?，本文構建生態-產業超網絡模型，模型示意圖見圖4。圖4橫向表示子網絡的層內結構，縱向表示生態網絡和產業網絡的層間結構以及相互作用機理。

圖2 生態網絡Fig.2 Ecological network

圖3 產業網絡Fig.3 Industrial network

圖4 生態-產業超網絡示意圖Fig.4 Schematic diagram of ecology-industry super network

由圖4可知：生態網絡與產業網絡協同作用的關鍵因素為區域產業關聯、區域生態關聯，兩個因素之間相互推動、相互作用，存在著協同運作機制。區域是生態環境的有形載體，生態依托地域資源，產業發展又依托生態資源。地區之間生態環境相互影響，會使區域生態系統產生關聯，生態環境變化又會使產業發展發生變化。反之，區域產業發展對生態環境存在一定影響，區域間產業關聯既能影響產業發展，也能對生態網絡造成影響，因此，生態-產業超網絡在區域產業關聯、區域生態關聯的相互作用下，可以實現跨層次的協同運作。

超網絡共有64個節點，利用UCINET 6.56軟件將其可視化（圖5）。圖5中方形節點為城市，圓形節點為產業，節點間的連邊包括層內連邊和超邊兩種類型。根據計算得到的網絡密度為0.262，相較兩個子網絡，超網絡的密度更大，網絡結構更加復雜，沒有出現明顯的孤立點和斷層結構，但仍然存在網絡連接不均衡現象。

3 生態與產業的協同效應

本文在構建生態-產業超網絡模型的基礎上，針對系統間的耦合機理分別從單層次和跨層次兩個角度來設計協同效應指標，包括單層次帶動效應、單層次核效應以及跨層次聚合效應。

3.1 單層次帶動效應

有向網絡節點度包括點入度和點出度，節點度是二者的加總。其中：點出度用來衡量節點對網絡層內其他節點的輻射效應，點入度衡量節點的集聚效應，二者的加總則可以用來衡量節點的帶動效應。設A為子網絡N= (V,E)的鄰接矩陣，則任一節點vi∈V的帶動效應（殷瑞瑞，2019）為：

根據公式(5)分別計算生態網絡和產業網絡節點的帶動效應，結果如圖6所示。由圖6a可知：鄭州、洛陽、商丘、濟南4個城市的帶動效應最大，高于各地區平均帶動效應3.71，說明這4個城市與其他城市的生態關聯密切，這些地區聯動發展為生態網絡帶來的整體效應較大。這4個城市地處黃河下游，是典型的人口聚居區，工業化問題突出，對生態環境影響較大，若這些城市開展生態環境共保聯治，流域突出的人地環境矛盾將得到有效治理。從圖6b產業角度來看：C34、C31、C41、F52、I65、C26、C39、E50和F51這9個產業的帶動效應較大，高于各產業平均帶動效應7.86，說明這些產業對黃河流域樞紐城市的經濟發展具有很強的帶動效應。整體來看，影響較大的產業中，最多的是制造業、其次為批發零售業和信息技術服務業。黃河流域目前發展以制造業作為產業支柱，先進制造業的發展，在高質量發展的起步階段具有非凡的意義，制造業與信息技術的融合，是對基礎行業的再造，將推動產業體系進一步升級。而批發零售業的發展與人民群眾的消費能力密不可分，是經濟增長的新動力。多元化產業聯動發展，產業鏈不斷上移，將為未來的產業格局帶來新的發展機遇。

圖5 生態-產業超網絡Fig.5 Ecology-industry super network

3.2 單層次核效應

核效應可以反映各節點對網絡內部協同發展的影響與輻射作用（趙炳新等，2016）。在生態網絡中，核效應越大的城市對周邊城市的生態環境影響越大；在產業網絡中，核效應越大的產業對其他產業的輻射引領作用越大。子網絡N =(V,E)的K-核效應計算步驟（殷瑞瑞，2019）為：

①計算每個節點的節點度di；

②令M={i|di＜k,i= 1, 2, …,n}，L={(i,j)|di，dj＜k;i,j= 1, 2, …,n}；

③將集合M、L中的節點與邊刪除后得到N= (V?M,E?L)，重新計算di，直到所有節點度均滿足di≥k。

生態網絡和產業網絡的核效應結果如圖7所示。由圖7a可知：生態網絡核效應最大為7，主核由11個城市組成，占總數的52.4%，這些城市任意兩個之間均具有聯系，其帶動效應也較大。此外，這些城市大都屬于河南省和山東省，說明這兩個省的城市生態環境在黃河9省區中具有較強的輻射作用，并且這些城市之間進行生態環境合作治理能為整個區域生態環境帶來較大的正向效益。由圖7b可知：產業網絡核效應最大為14，主核包含23個產業，占產業總數的53.5%，并且該主核產業大多為制造業，其次為服務業、批發零售業、金融業等，說明這些產業之間通過聯動發展可以促進整個區域的產業發展環境。其中：C34（通用設備制造業）的主核關聯效應最明顯，說明該產業在黃河流域樞紐城市中起支柱作用。

圖6 生態網絡帶動效應（a）和產業網絡帶動效應（b）Fig.6 Ecological network driving effect (a) and industrial network driving effect (b)

3.3 跨層次聚合效應

聚合效應可以反映節點將其他網絡層節點聚合起來的能力，用節點參與形成的超邊數來衡量（殷瑞瑞，2019）。在超網絡中，每條超邊均包含2個異質節點，對于城市生態網絡來說，某個節點的聚合效應越大，說明該城市擁有的產業越多，說明該城市產業有著較好的發展環境，能夠實現生態保護的同時實現經濟的高質量發展，并且該城市對區域整體發展的帶動作用較大；對于產業網絡來說，某個節點聚合效應越大，說明該產業地區分布較廣，擴散作用較大，具有帶動城市發展該產業的潛力，并且該產業的發展對生態環境來說不具有危害性，屬于可持續發展的綠色產業類型。設超網絡關聯矩陣為H= (hij)t×s，其中：t為異質節點數，s為超邊數，則i節點聚合效應SDi（肖雯雯，2018）如下：

圖7 主核節點以及與其關聯的主核節點數量Fig.7 The number of primary core nodes and the primary nodes associated with them

聚合效應計算結果見表3。由表3可知：在城市節點中，鄭州、濟南、西安、青島、煙臺和太原的聚合效應較大，說明這些城市分布著較多的產業，有著較好的綠色發展環境，分布在這些城市的產業之間有著更多的合作與競爭機會，可以促進產業間資源共享、信息交流，從而帶動城市高質量發展。并且這些城市的聚合效應可以通過超網絡的關聯映射作用逐漸擴散到區域內的其他城市，進一步促進整個系統協同發展。在產業節點中，軟件和信息技術服務業、專業技術服務業、商務服務業、零售業等產業聚合效應較大，說明這些產業在區域的分布范圍較廣，能夠適應城市的綠色發展環境，這些產業之間通過合作競爭等互動關系可以帶動該產業在其他城市的發展，具有較大的協同效應。并且這些產業大都屬于第三產業，具有能耗低、污染小、高效益的特點，說明在當前新發展理念的大環境下，著力壯大第三產業有利于黃河流域實現高質量發展。

表3 生態-產業超網絡的節點聚合效應Tab.3 Node aggregation effect of ecology-industry super network

4 生態產業協同發展的影響因素

生態與產業兩大系統的協同發展具有復雜的作用機理，是多因素作用的結果，為進一步探討其驅動因素，選用QAP方法對其進行分析。QAP方法包括相關分析與回歸分析，相關分析用來探討矩陣間的關聯程度，回歸分析用來研究多個解釋變量矩陣對1個被解釋變量矩陣的影響程度（劉軍，2009）。

由于聚合效應可以反映生態與產業兩種異質節點之間的耦合協同互動效應，因此，將其作為被解釋變量。綜合考慮黃河流域發展的特殊性及其實際的發展情況，從以下5個維度來考慮黃河流域產業發展和城市環境耦合協同的驅動因素，包括城市的經濟基礎、水資源、產業結構、城鎮化水平和地理距離。

由于被解釋變量為關系矩陣，因此解釋變量也必須轉變為關系矩陣。地理距離矩陣由經緯度得出，其余4個解釋變量均進行極差標準化處理。矩陣中大于元素均值記為1，小于則記為0，由此構成0 — 1矩陣，具體說明如表4所示?？紤]到被解釋變量與解釋變量維度應一致，均為21 × 21矩陣，本文選取21個城市節點的聚合效應來構建被解釋變量差異矩陣，記為SDC，由此構建計量模型（梁榮，2020）如下：

首先進行QAP相關分析，對矩陣設置5000次隨機置換，結果見表5。由表5可知：城市的經濟基礎、水資源總量、產業結構、城鎮化水平和地理距離均與生態與產業的耦合協同效應存在密切聯系，相關系數均通過了10%的顯著性檢驗。其中：城市經濟基礎、產業結構和城鎮化水平的相關系數分別為0.4141、0.3914、0.2456，說明這三個因素對生態與產業協同發展起促進作用。水資源和地理距離均為負相關，說明二者對黃河流域樞紐城市生態與產業的協同發展有抑制作用。

表4 影響因素指標說明Tab.4 Indicator description of influencing factors

表5 QAP相關分析Tab.5 QAP correlation analysis

進一步運用QAP回歸分析探究各因素對生態與產業協同效應的影響程度，設置5000次隨機置換，結果如表6所示。由表6可知：回歸模型通過了1%的顯著性檢驗，說明經濟基礎、水資源、產業結構、城鎮化水平和地理距離這5個因素可以解釋黃河流域樞紐城市生態與產業協同發展的30.3%。經濟基礎與產業結構系數為正，均通過了1%的顯著性檢驗，說明這兩個變量對生態與產業的協同發展具有積極的促進作用，并且產業結構的作用強度大于城市經濟基礎的作用強度。產業興則百業興，產業結構轉型升級是高質量發展的新引擎，能夠提高資源配置效率，有利于經濟結構持續調優；同時，產業結構變動對碳排放有著舉足輕重的影響，推進產業結構轉型升級，有利于黃河流域生態與產業協同發展。水資源總量的回歸系數為? 0.1877，且通過了5%的顯著性檢驗，說明該變量對生態與產業的耦合協調起到抑制作用?，F階段，黃河流域整體的水資源存在嚴重的短缺與失衡現象，因此，水資源對生態與產業協同發展并沒有起到正向影響，同時也反映出黃河流域應更加注重水資源的高效循環利用，以減弱這種負向影響，推動生態與產業的耦合協同發展。城鎮化水平和地理距離這2個因素的顯著性沒有通過檢驗，說明這兩個因素目前還不是造成生態與產業耦合協同發展的主要因素。

表6 QAP回歸分析Tab.6 QAP regression analysis

5 討論與結論

5.1 討論

近年來，隨著我國逐漸走向高質量發展，“保護”和“發展”之間的協調問題成為了學者們關注的重點。結合上述研究結論和黃河流域實際情況，本文提出一些討論：

（1）做好黃河流域協調機制的頂層設計，有助于實現生態保護與產業發展的雙促雙贏（任保平和杜宇翔，2021）。黃河流域是典型的大流域，地域廣闊，存在水沙流失、產業結構失衡、復雜難治理的情況。對此，中央和地方政府更應遵循“平等互利、真誠合作、優勢互補”的原則，立足于流域整體，協調好流域與區域關系，做好頂層設計，實現信息共享，為黃河流域高質量發展提供高效的機制支持。比如：存在生態關聯或產業關聯的城市和企業，會具有一定的共性，政府部門可對這些具有共性的城市或企業進行統一管理，搭建高效的合作對接平臺和完善的監督反饋機制，不斷提升管理效率。

（2）加快建設中心城市，可助力黃河流域盡快實現協同發展。中心城市已成為區域高質量發展的新動力源，對于協同效應較大的城市，比如鄭州、濟南、西安等，要突出其在生態保護和產業發展方面的聯動效應以及模范作用。目前，黃河流域國家級中心城市數量較少，在之后的發展中，可加快建設中心城市，利用中心城市的輻射引領作用，凝聚區域資源要素，打造多增長極的中心城市群，助力流域協同發展（張貢生，2020）。同時，在明確定位的基礎上，注意副中心城市和中心城市的協調配合，防止出現“大城市病”，讓副中心城市和中心城市各具特色地發展。除此之外，更要積極組織相關培訓和研討活動，加強省際交流，定期學習交流地區管理經驗，縮小地區間發展差異。

（3）大力發展經濟、升級產業結構、合理利用水資源。黃河流域擁有大量資源，是我國重要經濟帶，但其經濟水平低、發展不均衡。因此，國家應對其加大經濟開發力度，投資適當向中西部傾斜，逐步縮小流域內的經濟差距，以奠定黃河流域高質量發展的基礎。第三產業有利于黃河流域整體產業的協同發展，但目前黃河流域發展仍以第二產業為主，一些老舊產業過度追求效益，對當地生態系統造成破壞。對此，要積極推進老舊產業轉型升級，堅持走產業生態化的發展道路，依托城市生態環境和地域特征，積極推進適宜當地發展的綠色產業，構建全方位多層次的生態產業體系（張明志和姚鵬，2020）。此外，黃河流域發展中的一個關鍵問題就是水的問題，不僅威脅生態安全，也制約經濟社會可持續發展。在生態發展理念下，黃河流域水資源管控體系的完善，將有益于產業發展、生態環境治理、城鄉建設等各個方面。

本研究也存在一定的不足，如生態系統與產業系統關系復雜，超網絡模型暫未考慮到節點的一些屬性特征，對系統間的復雜關系無法做到全面刻畫，今后的研究將進一步考慮節點的自身屬性，以期更全面反映現實系統間的關系。

5.2 結論

本文基于復雜網絡理論構建黃河流域樞紐城市2018年生態-產業超網絡模型，進一步從單層次和跨層次角度出發構建協同效應指標，并采用QAP方法分析生態與產業協同發展的影響因素，得出以下結論：

（1）從生態網絡角度看，城市之間的聯系不夠緊密，網絡連通性不高，網絡結構松散；從產業網絡角度看，網絡中存在孤立節點，說明當前的產業發展環境沒有實現自由的合作競爭；從超網絡角度來看，網絡密度增加，但節點間仍然存在明顯的不均衡關聯現象?？傮w來看，超網絡能更有效、清晰地表達生態與產業協同發展的主體關系，并能反映主體單層次和跨層次的互動與映射關系。

（2）對于單層次協同效應來說，河南省和山東省的大部分城市在生態網絡內部的協同效應較大，制造業等第二產業是目前黃河流域樞紐城市的支柱產業。對于跨層次協同效應來說，鄭州、濟南、西安、青島、煙臺和太原的協同效應較大，通過地區聯動發展有利于帶動黃河流域整體走向高質量發展道路；第三產業也擁有較大的協同效應，能夠適應城市的綠色發展環境。

（3）5個因素和被解釋變量均存在顯著的相關關系。經濟基礎和產業結構對生態與產業之間的協同發展具有顯著的正面影響，產業結構的作用強度大于經濟基礎；水資源總量對生態與產業的耦合協同起到負向作用，這是由于當前黃河流域水資源失衡導致；城鎮化水平和地理距離目前還不是影響生態與產業協同發展的主要因素。