长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调的时空变化及驱动因素

引用本文

李芸邑, 蔡昀伶, 梁嘉良. 长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调的时空变化及驱动因素[J]. 环境科学, 2026, 47(10): 6909-6919.

LI Yun-yi, CAI Yun-ling, LIANG Jia-liang. Spatio-temporal Changes and Driving Factors of the Coupling Coordination Between New Quality Productive Forces and Ecological Environment in the Yangtze River Economic Belt[J]. Environmental Science, 2026, 47(10): 6909-6919.

长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调的时空变化及驱动因素

李芸邑^1,2, 蔡昀伶^1,2, 梁嘉良^1,2

1. 重庆大学环境与生态学院，重庆 400045;
2. 重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室，重庆 400045

收稿日期: 2025-08-27; 修订日期: 2025-10-28

基金项目: 国家自然科学基金项目（42477244）

作者简介: 李芸邑（1990~），女，博士，副教授，主要研究方向为环境系统分析、土壤污染修复，E-mail：liyunyi@cqu.edu.cn

通信作者: 梁嘉良, E-mail：liangjialiang@cqu.edu.cn

摘要: 为响应国家“培育新质生产力”与“长江经济带绿色发展”战略，基于“劳动者-劳动对象-劳动资料”三维度与“压力-状态-响应”模型，分别构建新质生产力与生态环境评价指标体系，运用熵权法、耦合协调模型、核密度估计、标准差椭圆和地理探测器等方法，分析2009~2022年长江经济带108个地级市两系统耦合协调的时空演变与驱动机制. 结果表明：耦合协调度整体提升，呈现“下游 > 中游 > 上游”的梯度格局；经济发展是核心驱动力，且与环保投入的交互作用最强；区域异质性显著，上游受工业与环境交互影响，中游依赖教育与科技协同，下游面临经济发展与环境污染矛盾. 研究为长江经济带差异化推进新质生产力与生态环境协同发展提供科学依据.

关键词: 生态环境新质生产力长江经济带耦合协调时空演变特征

Spatio-temporal Changes and Driving Factors of the Coupling Coordination Between New Quality Productive Forces and Ecological Environment in the Yangtze River Economic Belt

LI Yun-yi^1,2 , CAI Yun-ling^1,2 , LIANG Jia-liang^1,2

1. College of Environment and Ecology, Chongqing University, Chongqing 400045, China;
2. Key Laboratory of Three Gorges Reservoir Region's Eco-Environment, Ministry of Education, Chongqing University, Chongqing 400045, China

Abstract: In order to respond to the national strategies of "cultivating new-quality productivity" and "promoting the green development of the Yangtze River Economic Belt," this study, grounded in the three-dimensional framework of "laborers-labor objects-labor materials" and the "Pressure-State-Response (PSR)" model, constructs evaluation index systems for new-quality productivity and the ecological environment, respectively. Employing a series of methods including the entropy-weight method, coupling-coordination model, kernel density estimation, standard-deviation ellipse, and geographical detector, this study analyzes the spatio-temporal evolution and driving mechanisms of the coupling and coordination between the two systems in 108 prefecture-level cities within the Yangtze River Economic Belt during the period from 2009 to 2022. The findings indicated that the overall coupling-coordination degree has increased, presenting a gradient pattern of "downstream region > middle-reaches region > upstream region." Economic development served as the core driving force, and its interaction with environmental protection investment was the most prominent. There were significant regional heterogeneities. In the upstream region, the interaction between industry and the environment played a crucial role; the middle-reaches region relied on the synergy between education and technology; while the downstream region faced the conflict between economic development and environmental pollution. This research offers a scientific foundation for the Yangtze River Economic Belt to promote the coordinated development of new-quality productivity and the ecological environment in a differentiated manner.

Key words: ecological environment new quality productive forces Yangtze River Economic Belt coupling coordination spatial-temporal characteristics

当前，我国正加快培育以创新、智能、绿色为特征的新质生产力，习近平总书记指出“新质生产力本身就是绿色生产力”^[1]，深刻揭示了高质量发展与生态文明建设的内在一致性. 新质生产力核心在于以技术创新为驱动、以产业升级为路径及以要素优化配置为支撑，推动经济发展变革，生态环境则是可持续发展的基础支撑和刚性约束，二者具有高度协同潜力：一方面，新质生产力通过绿色技术革新和智能化环境治理，为生态环境保护提供技术赋能和效率提升路径；另一方面，优良的生态环境不仅为高端人才集聚和绿色产业发展提供基础条件，也通过“波特效应”倒逼企业开展绿色创新^[2]，反哺新质生产力的培育与升级.

长江经济带横跨我国东中西三大区域，串联成渝地区、长江中游和长三角地区三大城市群，不仅是国家生态安全的屏障区，更是国家经济发展的“金腰带”^[3]，《长江经济带发展规划纲要》明确要求“共抓大保护、不搞大开发”，凸显其在全国绿色高质量发展格局中的战略地位. 当前长江经济带流域内发展不平衡不充分问题突出，上游生态脆弱与发展的矛盾^[4]、中游传统产业转型升级压力^[5]及下游经济密集区的环境承载力^[6]挑战并存. 因此，厘清新质生产力与生态环境两大系统间的相互作用关系，揭示其协同演化的时空规律与驱动机制，对破解长江经济带绿色高质量发展瓶颈具有重要意义.

围绕新质生产力与生态环境的相关研究已取得一定进展，现有成果主要集中于3个方向：一是有关新质生产力的探讨，学者从理论阐释^[7，8]和水平测度^[9~11]方面展开探索，从“实体性要素和渗透性要素”“劳动者、劳动对象、劳动资料”等维度构建评价体系，开展测度并分析其时空演化特征. 但既有研究较多关注新质生产力本身的发展水平，且其测度方法尚未统一，对其与生态环境系统的协调演化机制也尚缺乏系统探讨. 二是对多系统间耦合协调的方法论与实证研究，耦合协调模型通过量化系统间交互作用强度与协调水平有效识别子系统协同发展的动态特征^[12~14]，学者们广泛运用该模型解析不同系统与生态环境的互动关系，已形成较为成熟的方法体系，这些研究涉及新型城镇化^[15，16]、绿色金融^[17]和社会经济系统^[18~20]等多个对象，发现系统间耦合协调度普遍呈上升趋势，但存在明显的时空异质性及区域梯度差异，其影响因素涵盖产业结构、技术创新与政策干预等多个维度. 这些成果揭示了系统间复杂的作用机制，也为本研究提供了扎实的方法论基础与理论参照. 三是新质生产力与生态环境关系的初步探索，随着“新质生产力本身就是绿色生产力”^[1]的提出，学界开始从理论层面阐释新质生产力蕴含的生态内涵^[21]及其对绿色发展的赋能机制^[22]，部分学者进一步实证检验了其对影响碳排放效率^[23]及推动减污降碳^[24，25]的作用. 但现有研究多侧重于新质生产力对生态环境的单向影响，对二者相互影响的耦合机制剖析不足.

基于此，本文选取长江经济带108个地级市作为研究对象，构建新质生产力与生态环境综合评价指标体系，综合运用耦合协调模型、核密度估计、标准差椭圆及地理探测器等方法，分析2009~2022年两者耦合协调关系的时空演化特征与驱动因素，以期为推动长江经济带绿色高质量发展提供科学依据.

相较以往研究，本文的边际贡献主要有以下3点：第一，研究视角具有创新性，研究新质生产力与生态环境耦合协调，实证检验“新质生产力本身就是绿色生产力”这一重要论断在长江经济带的实践成效，为理解绿色高质量发展提供新的理论视角和经验依据. 第二，严格遵循马克思主义生产力理论“劳动者-劳动对象-劳动资料”三维度综合评价新质生产力，并结合“压力-状态-响应”（PSR）模型评估生态环境，提升了系统间可比性与评估结果的科学性. 第三，不仅刻画两者耦合协调的时空演化格局，还运用地理探测器揭示驱动机制存在的区域异质性，以期为长江经济带制定差异化政策提供具体、科学的决策参考.

1 材料与方法 1.1 数据来源与分区

考虑到数据的连年缺失，本研究剔除了长江经济带各自治州以及贵州省的毕节市、铜仁市，选取长江经济带11个省份共108个地级市作为研究对象，研究年份选取2009~2022年共14 a，通过《中国城市统计年鉴》、各省市年鉴、统计年报、欧盟全球大气排放数据库（EDGAR）、各地级市门户网站披露整理以及国家专利总局等收集了包括地区生产总值、污染物排放量、碳排放量和科技投入等相关数据. 针对少量缺失数据，采用查找统计年报和线性插值法补充，保障数据准确性和完整性. 基于自然地理区位与行政边界划分，本文将长江经济带省市划分为上游（重庆市、四川省、贵州省及云南省）、中游（江西省、湖北省及湖南省）及下游（上海市、江苏省、浙江省及安徽省）.

1.2 指标体系构建

现有研究表明，基于马克思主义生产力理论，构建由劳动者、劳动对象和劳动资料3个维度组成的测度评价指标体系，可以科学测度新质生产力发展水平^[26]，参照已有测度指标体系^{[9，23~25，27]}，本文从新质劳动者、新质劳动对象和新质劳动资料3个维度确定长江经济带新质生产力发展水平测算指标（表 1）.

表 1 新质生产力指标体系^{[9，23~25，27，29，30]} Table 1 Indicator system of new quality productive forces

“压力-状态-响应”（PSR模型）作为环境质量评价常用的一种评价模型，可以较为系统全面地反映人类活动与生态环境变化之间的相互影响与因果关系^[28]，因此本文根据PSR模型思路，从环境压力、环境状态和环境响应3个维度选取指标来测度长江经济带生态环境发展水平（表 2）.

表 2 生态环境指标体系^[17，28] Table 2 Indicator system of ecological environment

在表 1与表 2中，“+”表示正向指标，即指标数值越大，对系统发展水平的贡献越大；“-”表示负向指标，即指标数值越大，对系统发展水平的抑制作用越强.

1.3 研究方法 1.3.1 熵权法

熵权法作为一种基于各因素信息量综合考量从而计算出指标权重值的数学评价方法，属于客观综合定权法^[31]，本文通过熵权法对各指标进行赋权，并计算各维度的指标权重值以得到长江经济带新质生产力和生态环境的发展水平. 熵权法计算公式如下：

x_{θ a b}^{'} = (x_{θ a b} - x_{b m i n}) \div (x_{b m a x} - x_{b m i n})

(1)

x_{θ a b}^{'} = (x_{b m a x} - x_{θ a b}) \div (x_{b m a x} - x_{b m i n})

(2)

y_{θ a b} = x_{θ a b}^{'} \div \sum_{θ} \sum_{a} x_{θ a b}^{'}

(3)

e_{b} = - k \sum_{θ} \sum_{a} y_{θ a b} l n (y_{θ a b}), k > 0 且 k = l n (r n)

(4)

g_{b} = 1 - e_{b}

(5)

w_{b} = g_{b} \div \sum_{b} g_{b}

(6)

u_{θ a} = \sum_{b} w_{b} x_{θ a b}^{'}

(7)

式中， $x_{θ a b}$ 为第 $θ$ 年城市 $a$ 的第 $b$ 个指标值， $x_{θ a b}^{'}$ 为标准化后第 $θ$ 年城市 $a$ 的第 $b$ 个指标值， $x_{b m i n}$ 和 $x_{b m a x}$ 分别为第 $b$ 个指标的最小值和最大值， $y_{θ a b}$ 为各指标权重值， $e_{b}$ 为各 $b$ 项指标的熵值， $r$ 和 $n$ 分别为研究年份和研究城市的数量， $g_{b}$ 为第 $b$ 项指标的信息效用值， $w_{b}$ 为各 $b$ 项指标的权重值， $u_{θ a}$ 为各子系统的综合发展评价值.

计算时首先通过极值法对所选取数据进行标准化处理，正向指标使用式（1），负向指标使用式（2），再按照式（3）~（7）即可得到新质生产力和生态环境的发展水平，分别用 $U_{1}$ 和 $U_{2}$ 表示.

1.3.2 耦合协调模型

耦合协调度被用于描述两个或多个系统间相互作用影响的程度^[12~14]. 为探讨子系统间相互作用的强弱程度及协调发展水平，构建新质生产力和生态环境耦合度模型如下：

C = \frac{2 \sqrt[]{U_{1} \times U_{2}}}{U_{1} + U_{2}}

(8)

T = α U_{1} + β U_{2}

(9)

D = \sqrt[]{C \times T}

(10)

式中， $C$ 为耦合度， $T$ 为协调度， $D$ 为耦合协调度. 计算协调度 $T$ 时认为发展新质生产力和生态环境同等重要，因此 $α$ = $β$ =0.5.

参考黄玲玲^[32]的研究分类标准，本文将长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度等级分为5类，其中0 < D≤0.4为高度失调，0.4 < D≤0.5为低度失调，0.5 < D≤0.6为轻度协调，0.6 < D≤0.7为中度协调，D > 0.7为高度协调.

1.3.3 核密度估计

核密度估计是一种重要的非参数估计方法，其优点在于仅依靠数据内生分布规律，即可得出连续的概率密度曲线，进而清晰呈现变量的时间动态演变特征. 根据现有研究^[17]，本文选用学术界使用最广泛的高斯核函数，以分析长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度的时序演化趋势. 计算公式如下：

f (x) = \frac{1}{n h} \sum_{i = 1}^{n} K (\frac{X_{i} - \bar{x}}{h})

(11)

其中： $K (x) = \frac{1}{\sqrt[]{2 π}} e x p (- \frac{x^{2}}{2})$

式中， $f (x)$ 为概率密度函数； $n$ 为城市数量； $h$ 为带宽，即曲线的光滑参数； $X_{i}$ 为样本观测值； $\bar{x}$ 为样本均值； $K (x)$ 为高斯核函数的基本形式.

1.3.4 标准差椭圆

标准差椭圆最初由美国社会学教授Lefever^[33]提出，以研究对象的空间结构与区位特征为基础，通过所绘制标准差椭圆的重心、长短轴和面积等参数，定量揭示变量分布的趋势方向与空间集聚特征. 本文利用ArcGIS软件空间统计工具中的度量地理分布模块，选择一级标准差，绘制标准差椭圆，以分析长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度的空间分布趋向特征.

1.3.5 地理探测器

地理探测器^[34]作为一种已被普遍应用于自然和经济社会现象的影响因素研究的统计学方法，核心功能在于度量地理要素的空间分异性并解析其潜在驱动因子. 具体表达式如下：

q = 1 - \frac{1}{N σ^{2}} \sum_{h = 1}^{L} N_{h} σ_{h}^{2}

(12)

式中， $h$ ＝1，2，…， $L$ 为探测因子X的分层； $N$ 与 $N_{h}$ 为研究区和探测区的样本数； $σ_{h}^{2}$ 和 $σ^{2}$ 为探测区和研究区耦合协调度的方差. $q \in [0, 1]$ ， $q$ 值的大小可以定量反映出探测因子X对耦合协调度的影响程度的强弱.

现有研究运用地理探测器时^[35，36]，普遍选取6~15个指标，因此本文按计算出的权重值降序排列所有指标，优先考虑高权重指标，再基于指标所属二级类别适度调整，确保类别覆盖度，最终确定探测因子（表 3）. 利用ArcGIS软件，采取自然断点法，对所选探测因子的原始数据进行离散化分级处理，将原始的数值量转化为可进一步分析的类型量，再运用地理探测器中的单因子探测和交互探测模块，定量测度出各影响因素对长江经济带新质生产力与生态环境耦合协调度的影响程度.

表 3 探测因子 Table 3 Driving factors for Geodetector analysis

2 结果与讨论 2.1 长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度时空演变特征 2.1.1 时序演变特征

由图 1可分析，2009~2022年长江经济带全流域耦合协调度的核密度曲线呈现显著右移趋势，揭示其新质生产力与生态环境耦合协调度呈增长态势^[37]，全域耦合协调度均值由0.468提升至0.563. 核密度值存在主峰和次峰，主峰峰值逐年降低，次峰数量增加，右拖尾现象增强，表明耦合协调度集中程度逐渐减弱^[38]，耦合协调度高值地区逐渐增多^[17]，城市间耦合协调度分布从“集中趋同”走向“多极分化”^[39]. 值得注意的是，2016年核密度曲线右移速率提升，与当年出台《长江经济带发展规划纲要》有关，该文件明确提出“生态优先、绿色发展”，要求统筹生态环境保护和经济发展^[40]，强化了全流域生态修复和产业绿色转型，促使更多城市的耦合协调度向更高水平跃升. 2020年核密度主峰高度进一步下降，与“双碳”目标的提出相关，“双碳”目标促使各地加速绿色转型，高协调度城市快速响应绿色转型，产业优势更突出，而低协调度城市转型相对滞后，加剧了“多极分化”现象.

图 1 2009~2022年长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度核密度 Fig. 1 Kernel density curves of coupling coordination degree between new quality productive forces and ecological environment in the Yangtze River Economic Belt from 2009 to 2022

分区域看，长江经济带上游地区协调度相对最低（0.348~0.688），主要因其属中西部欠发达地区，经济基础薄弱，传统资源型和低端制造业占比高，且作为长江水源涵养区承担重要生态功能，生态约束较强，客观限制了新质生产力发展^[41]. 中游地区协调水平优于上游且分布最为集中（0.417~0.701），该区域以重工业和农业为主导，城市间产业同质化程度高，工业化与生态治理路径相似^[5，42]，加之该区域以平原丘陵地形为主、自然环境差异小及生态承载力接近，致使区域内部差异较小. 下游地区协调度最优但内部差异最大（0.359~0.824），其中上海市等核心城市凭借高端服务业与绿色技术实现高度协调^[43]，而安徽宿州市、池州市和淮南市等资源型城市仍面临产业结构单一、绿色转型滞后等问题^[44]，D值仍在0.5左右，这些低值城市受区位边缘化、政策辐射弱、技术引入慢及区域协同不足等多重因素制约，与高值城市差距显著.

2.1.2 空间演变特征 2.1.2.1 空间分布演变特征

为分析长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度的空间分布演变特征，选取2009年、2012年、2017年和2022年这4个时间截面，绘制耦合协调度空间分布. 图 2显示，研究期内，耦合协调状况呈现稳中向好演进态势，空间分异特征呈现“下游 > 中游 > 上游”的梯度格局，并形成以上海市为核心，长三角地区其他城市和重庆市、成都市、长沙市和武汉市等省会城市为次核心的多元发展格局.

图 2 长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度的空间分布 Fig. 2 Spatial distribution of coupling coordination degree between new quality productive forces and ecological environment in the Yangtze River Economic Belt

阶段性演化特征显示，2009年，大部分城市处于低度失调状态，整体协调水平较低；仅上海市达到中度协调，长三角及部分省会城市为轻度协调；广元市和雅安市均处于2008年地震致灾后的重建阶段，生态脆弱恢复较难，产业结构调整缓慢，而德阳市产业结构不合理、重工业污染大且附加值低，创新能力不足，区域协调发展不平衡^[45]，致使这3个城市处在高度失调阶段，反映出重大自然灾害的长期负面影响与传统工业城市绿色转型的艰巨性是区域协调发展面临的重大挑战. 至2012年，高度失调城市消失，中度协调城市增至4个，轻度协调城市范围显著扩大，表明协调状态初步改善. 2017年，多数城市进入轻度协调，除发展核心上海外，苏州市凭借产业基础、创新能力和绿色效率，在政策支持下实现绿色转型^[46]，在2017年也率先达到高度协调. 2022年，低度失调城市降至8个，南京市、杭州市、合肥市和武汉市跃升至高度协调；重庆市（D=0.688）、成都市（D=0.687）和长沙市（D=0.671）这3个省会城市也接近高度协调，但上游两个省会城市贵阳市（D=0.630）和昆明市（D=0.599）仍有待进一步提高，反映出核心城市带动与区域差异并存的发展格局.

2.1.2.2 空间分布趋向特征

为进一步探讨长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度的空间分布趋向特征，绘制2009年、2012年、2017年和2022年的标准差椭圆及重心转移轨迹（图 3）.

（a）重心迁移轨迹图，（b）标准差椭圆图图 3 长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度的空间分布趋向特征 Fig. 3 Spatial distribution trend characteristics of the coupling coordination degree between new quality productive forces and ecological environment in the Yangtze River Economic Belt

空间重心演化特征显示，研究期内长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度的整体分布重心位于湖北省荆州市内，其移动路径呈现出明显阶段性特征，2009~2012年重心向西北方向快速移动，反映出上游地区协调状态的显著改善，与广元市、德阳市和雅安市等市从高度失调转为低度失调的恢复进程相符；2012~2022年重心则转向东移，表明中下游地区协调水平的提升速度整体超过上游，凸显区域发展差距. 从区域尺度看，上游重心稳定于宜宾市附近，波动较小；中游重心位于岳阳市，2012年后持续东移，显示中游东部地区发展动能增强；下游重心位于南京市，2009~2017年总体东移，2022年则略向西回摆，体现出南京市、杭州市和合肥市等东部节点城市耦合协调度加快提升，对区域格局产生牵引作用.

标准差椭圆形态变化显示，研究期内全域椭圆面积小幅增加，表明耦合协调水平在空间上趋于分散，这主要源于以上海市、南京市为代表的核心城市通过政策、技术与产业优势加速提升协调度，但中西部边缘城市受制于经济基础与生态约束，发展相对滞后，区域绝对差异有所扩大. 上游椭圆在2009~2012年间向西北扩张，与广元市和雅安市两市在2008年地震致灾后积极重建相关；2012年后则向东南回缩，显示发展动力重新向成渝等大城市集聚. 中游椭圆形态趋近正圆，说明区域内城市间发展较为均衡；下游椭圆面积收缩、轴距缩短，表明下游城市在地理空间上聚集度提高，凸显出上海市、杭州市和苏州市等高协调城市之间“强强联合、集群发展”的特征，其通过基础设施联通与产业协作有效带动周边区域，形成显著空间集聚效应.

2.2 长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度的驱动因素分析 2.2.1 单因子探测

运用地理探测器的因子探测方法，定量识别长江经济带新质生产力与生态环境耦合协调度的区域差异化驱动机制，结果如表 4. 本研究期内，经济发展（X₃，q > 0.565）作为全域主导因素通过产业升级和技术创新双重路径为新质生产力发展注入强大动力，该驱动效应在经济基础较好和高技术产业集聚的下游地区^[47]表现突出. 上游地区除经济驱动外，环境治理维度表现突出，环保投入（X₅，q=0.729）与环境状态（X₉，q=0.743）的提升对生态环境脆弱的上游地区^[4]的耦合协调度改善具有决定性作用. 中游地区教育水平（X₁，q=0.815）驱动更强，表明人才供给和环保意识提升已成为当前实现生产力与生态环境协同的重要路径. 下游地区科技投入（X₆，q=0.725）驱动显著，反映出创新驱动和技术发展对资源利用效率提升的关键作用.

表 4 各因素对长江经济带新质生产力与生态环境耦合协调度的影响程度^1） Table 4 Quantitative effects of driving factors on coupling coordination degree between new quality productive forces and ecological environment in the Yangtze River Economic Belt

2.2.2 交互探测

耦合协调度受到多因素相互作用的共同影响，进一步借助地理探测器中的交互探测可以揭示驱动因子之间的相互作用对耦合协调度的影响. 由图 4可分析，探测因子的交互作用对长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度的影响高于单因素作用，且主要表现为双因子增强.

图 4 各因素对长江经济带新质生产力和生态环境耦合协调度的交互作用 Fig. 4 Interactive effects of driving factors on coupling coordination degree between new quality productive forces and ecological environment in the Yangtze River Economic Belt

本研究初期，教育投入与经济发展（X₂&X₃，q=0.753）的交互作用较突出，反映基础生产要素与经济资本的结合是新质生产力和生态环境协同发展的关键；“十二五”规划时期，国家将“节能减排、绿色发展”纳入约束性指标，推动了发展模式初步转变，至2012年，驱动核心已显现为经济发展与环保投入（X₃&X₅，q=0.851）；2016年《长江经济带发展规划纲要》的出台将“生态优先、绿色发展”进一步提升到核心战略高度，在政策牵引下，2017年的主导因素转变为教育水平与经济发展（X₁&X₃，q=0.817），表明驱动逻辑正向以优质人才和创新为核心的发展路径深化，以支撑更深层次的绿色转型；进入“十四五”时期，在“双碳”目标新背景下，2022年经济发展与环保投入（X₃&X₅，q=0.804）再次成为最强驱动力，表明经济高质量发展与高水平环境保护已深度融合，协同关系趋于常态化. 整体研究期内，经济发展与其他因子的交互效应显著，其中与环保投入（X₃&X₅，q=0.813）的交互最强. 经济发展为环保提供资金保障，环保投入则优化经济结构，二者协同促进耦合协调度提升，体现出环境与经济协同转型的系统性特征.

区域分异特征进一步揭示差异化驱动机制：上游作为生态屏障与重要经济区，工业发展与环境状态（X₄&X₉，q=0.988）的交互作用最强，该地区近年来在承接产业转移、推广绿色技术、实施生态补偿与污染专项治理^[48，49]过程中，积极探索工业增长与生态保护动态平衡的特色路径；中游作为产业转型示范区，教育水平与科技投入（X₁&X₆，q=0.950）的交互居主导地位，该区域通过科教融合、产学研协同及研发激励^[50]，构建了人力资本与技术创新双轮驱动的协同保障机制；下游作为创新引领区，则面临经济发展与工业污染（X₃&X₈，q=0.895）的突出矛盾，该地区经济快速增长的同时仍面临碳排放与空气污染压力，2011~2021年GDP增长148.88%，但碳排放量占全国的25%，空气质量仍未达到全国平均水平和世界卫生组织的指导标准^[6]，反映出高质量发展地区在延续经济增长的同时亟需通过技术创新与产业升级破解环境约束、实现发展模式深层转型.

3 建议

（1）持续提高新质生产力和生态环境发展水平. 强化人工智能、绿色技术等关键领域创新突破，提升劳动者素质与劳动生产率，加速新质生产力培育；同步推进生态保护与修复，严控碳排放与污染排放，提高绿化覆盖率与水资源利用效率，持续改善生态环境质量. 通过“双轮驱动”，为长江经济带绿色高质量发展提供坚实支撑.

（2）锚定政策战略导向，因地制宜聚焦核心驱动因素. 结合“双碳”目标，依据《长江保护法》和《长江经济带发展规划纲要》，推动传统产业绿色低碳转型. 上游地区重点加强生态保护与工业发展协同，中游地区提升教育水平与科技投入，下游地区进一步优化经济发展与工业污染治理的平衡.

（3）完善区域协同机制，促进要素流动与优势互补. 建立跨区域生态补偿机制与产业对接平台，推动下游资本、技术与中上游劳动力、资源结合，共同发展高附加值产业. 通过联合培训提升中上游人才素质，促进区域间要素高效流动，缩小发展差距.

（4）发挥核心城市辐射功能，构建多层次联动发展格局. 强化中心城市带动作用，通过产业转移与技术扩散促进中小城市协同发展. 加强成渝地区双城经济圈、长三角地区等城市群内部交通、信息和能源等基础设施互联互通互惠，提升区域一体化水平，形成“中心城市-都市圈-城市群”有机联动体系.

4 结论

（1）新质生产力与生态环境的协同发展是推动长江经济带绿色高质量增长的重要路径，二者耦合协调度在研究期内呈稳步提升趋势，但区域间差异显著，呈现“下游 > 中游 > 上游”的梯度格局，形成以上海市为核心、省会城市为次核心的扩散模式，但中西部边缘城市发展滞后，区域分化现象凸显. 这一结论在核密度估计、标准差椭圆方法检验中仍成立.

（2）经济发展是推动新质生产力与生态环境耦合协调的核心驱动力，其与环保投入的交互作用尤为突出，表明经济转型与环境治理协同推进是实现系统协调的关键. 区域异质性分析进一步揭示，长江经济带上游地区需注重工业发展与生态保护的平衡，中游地区应强化教育与科技协同，下游地区则应着力破解经济增长与污染排放之间的矛盾.

（3）多因素协同作用对耦合协调度的提升效应显著强于单因素作用，说明政策设计需注重系统性、组合性和区域针对性，通过创新驱动与制度协同，构建新质生产力与生态环境良性互动的长效机制.

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