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【摘 要】 为准确评估安徽省16个地区经济发展和生态环境协调状况，尝试构建经济发展和生态环境评价指标体系，综合采用熵值法和耦合协调模型对安徽省16个地区2017年经济发展和生态环境相关数据进行测度研究，结果显示，两个系统的耦合关联度较高，但耦合协调等级不高，且呈现“梯度”分布，其中大部分地区处于过渡区（勉强耦合协调、濒临失调、轻度失调），只有少部分地区属于耦合协调区。
【关键词】 经济;生态环境;耦合协调;熵值法
Study on the Coupling and Coordinated Development Level of Economy and Ecological Environment—Take Anhui as an Example
Wang Shanshan， Wang Ying， Wei Yao*， Li Xiaoxuan
（Fuyang Normal University， Fuyang 236000， China）
[Abstract] In order to evaluate the coordinated development of economic development and ecological environment in Anhui region， this paper attempts to build an evaluation index system of economic development and ecological environment， and comprehensively uses entropy method and coupling coordination model to measure and study the 2017 economic development and ecological environment related data of Anhui province that are included in the regional integration development strategy of the Yangtze River Delta. The empirical results show that the coupling degree of the two systems is relatively high， but the coupling coordination level is not high， and presents a "gradient" distribution. Most of the areas are in the transition area （barely coupling coordination， on the verge of imbalance， slight imbalance）， and only a few areas belong to the coupling coordination area.
[Key words] economic; ecological environment; coupling and coordination; entropy method
〔中图分类号〕 F062.2 〔文献标识码〕 A 〔文章编号〕 1674 - 3229（2021）01- 0056 - 06
0 引言
近年来，各地区在发展过程中紧扣“一体化”和“高质量”两个关键，强调绿色发展。因此能否在“发展”与“保护”之间寻找到平衡点是目前亟待解决的问题。生态环境系统与经济发展系统相互作用、相互影响。一方面，经济发展系统能给生态系统带来诸如資源再生、生态修复和环境治理的正向作用，同时也带来资源消耗、废弃物排放的负向作用;另一方面，生态环境系统会给经济发展带来资源供给的正向作用，同时也会出现资源短缺、生态环境恶化制约经济发展的负向作用[1]。关于生态和经济耦合发展的研究，更多的学者是从空间角度对某个区域的环境和经济的耦合协调关系进行研究，典型代表有李苒等人针对榆林市生态环境与经济发展耦合关系的研究[2];谢强等关于甘肃省生态经济耦合协调关系的研究。结果表明，近年来甘肃省生态环境与经济发展的整体水平有所提高，但仍存在很大的改善空间[3]。关于指标权重的确定，不同的学者采用了不同的方法，比较典型的有李瑛珊利用均方差权数法确定指标权重[4]，程广斌等运用熵权TOPSIS模型对其生态系统质量进行测度[5]，赵杨秋等基于改进的Cobb-DougLas生产函数模型，构建生态环境和经济增长之间的函数关系，采用熵值法综合评价生态环境水平[6]。
纵观以上研究成果可以发现，各个地区经济发展水平和生态环境的耦合协调关系普遍存在，但耦合协调程度不高，关于安徽省经济发展和生态环境耦合协调关系研究文献较少，因此本文以经济发展水平和生态环境耦合协调关系为研究对象，搜集了安徽省16个地区的相关指标数据，分别对经济发展水平和生态环境两个系统进行综合评价，基于评价结果进行耦合协调模型构建和实证分析，以期能够为安徽更好融入长三角区域一体化、向高质量发展阶段迈进提供参考。
1 指标选取
指标选取是否合理、有效且具有代表性，在很大程度上决定了后续的研究结论是否客观，因此笔者在大量阅读文献的基础上，主要参照兰国辉以及张琪等学者的论文[7-8]，试图构建长三角地区经济发展和生态环境耦合协调发展指标体系，在经济发展评价系统中选取了6个具体的指标，分别是[X1]：人均生产总值（元/人）、[X2]：人均固定资产投资额（元/人）、[X3]：人均财政收入（元/人）、[X4]：人均社会消费品零售总额（元/人）、[X5]：进出口总额（万美元）、[X6]：城镇居民人均可支配收入（元/人）;生态环境系统层选取了11个评价指标，分别是[Y1]：工业废水排放总量（万吨）、[Y2]：工业废气排放总量（亿标立方米）、[Y3]：工业烟（粉）尘排放量（吨）、[Y4]：一般工业固体废物产生量（万吨）、[Y5]：单位地区生产总值能耗（吨标准煤/万元）、[Y6]：单位地区生产总值电耗（千瓦小时/万元）、[Y7]：废水治理设施处理能力（万吨/日）、[Y8]：一般工业固体废物综合利用量（万吨）、[Y9]：一般工业固体废物处置量（万吨）、[Y10]：空气质量达到及好于二级的天数比例（%）、[Y11]：造林总面积（公顷）。此外，由于选取的指标对于所需要评价的系统层的作用方向不一致，因此要严格区分指标的属性区分指标对于系统层的作用方向是正向的还是负向的。其中，若所选择的指标越大越好，则说明是正向的指标，用“+”表示，反之，则说明是负向指标，用“-”表示。长三角地区经济发展和生态环境耦合协调发展指标体系如表1所示。 2 熵-耦合协调度模型构建
2.1 基于熵值法的系统综合水平评价模型构建
耦合协调模型建立的前提是选择合适的评价方法对于所选取的指标进行综合评价，鉴于熵值法在确定指标权重时考虑的是指标本身的影响，与其他评价方法相比，可以一定程度上避免主观因素的干扰，是一种较为客观的评价方法。具体的算法实现过程如下：首先构建数据矩阵，假设有n个待评价方案，在本文中对应的是等待评价的16个地区，选取m个评价指标，详见上文所构建的[X1-X6]和[Y1-Y11]的经济发展和生态环境评价指标体系，则可以根据各个地区对应的指标数据构造如下矩阵：
[A=X11…X1j???Xi1…Xijn×m] （1）
其中[A]表示建立的评价指标数据矩阵，[Xij]为第[i]个地区对应的第[j]个指标的数值，m表示评价指标个数，n表示地区，根据期初所建立的评价指标体系收集原始数据，形成如上所示的数据矩阵。然后在分析数据、处理数据的过程中，由于本文选取的指标的量纲、数量级均存在差异，所以为消除因量纲不同对评价结果的影响，需要对各指标进行标准化处理。在所选取的指标中，有些指标是正向指标（比如[X1-X6]、[Y7-Y11]等），即数据越大越好，还有些是负向指标（比如[Y1-Y6]等），即数据越小越好，此时就应该选择不同的公式对数据进行标准化处理。
对于正向指标：
[X'ij=Xij-min（X1j，X2j，…，Xnj）max（X1j，X2j，…，Xnj）-min（X1j，X2j，…，Xnj）+0.0001 ，i=1，2，…，n; j=1，2，…，m] （2）
对于负向指标：
[X'ij=max（X1j，X2j，…，Xnj）-Xijmax（X1j，X2j，…，Xnj）-min（X1j，X2j，…，Xnj）+0.0001，i=1，2，…，n; j=1，2，…，m] （3）
式（2）和式（3）中，[X'ij]表示经过标准化处理的数据，[min（X1j，X2j，…，Xnj）]表示某评价指标对应的所有地区数据中的最小值，[max（X1j，X2j，…，Xnj）]表示某评价指标对应的所有地区原始数据中的最大值，为了方便起见，仍记标准化处理后的数据为[Xij]。
其次要计算第[j]项指标下第[i]个方案占该指标的比重，计算方法如下：
[Pij=Xiji=1nXij （j=1，2，…，m）] （4）
式中[Pij]表示第[j]项指标下第[i]个方案占该指标的比重，[i=1nXij]表示第[j]项指标对应的所有方案（地区）的指标值总和。
然后计算第[j]项指标的熵值，记为：
[ej=-k?i=1nPijln（Pij）] （5）
其中[ej]表示第[j]项指标的熵值，[ej≥0]。式（5）中常数[k]与样本数[n]有关，一般令[k=1lnn]，则[0≤e≤1。]
计算第[j]项指标的差异系数，记为：
[gj=1-ej] （6）
对于差异系数的解释是，某指标的差异系数越大，对整个评价过程的作用也越大，接着求各指标的权重：
[Wj=gjj=1mgj ，j=1，2…，m] （7）
最后计算各方案的综合得分，记为：
[Si=j=1mWjPij （i=1，2，…，n）] （8）
2.2 耦合协调度评价模型构建
本文探讨的是地区经济发展与生态环境的协调发展水平，故只需构建地区经济发展系统和生态环境系统的耦合度模型：
[C=2S1×S2S1+S22] （9）
其中，[C]表示两个系统的耦合度，[S1、S2]分别代表地区经济发展与生态环境系统的综合水平值，耦合度指标反映的是所测算的两个系统间的关联程度，一般来说，耦合度的取值在0和1之间波动，耦合度越接近于左边临界值，说明两个系统的耦合度越低，越接近右边临界值，表示两系统之间的耦合度越高，根据前人的经验，将具体评估标准整理如表2所示。
根据耦合度结果建立本文的耦合协调度模型如下：
[D=C×T，T=αS1+βS2] （10）
其中，[D]表示两个系统的耦合协调度，[T]为两个系统综合协调度指數，[α、β]为待定系数。一 般 [α]与[β]之和等于 1。考虑目前的经济发展现状，地区经济发展与生态环境具有同等重要的地位，故设定 [α]与[β]都为0.5。耦合协调度不仅可以反映两个系统间的作用关系，而且可以反映系统是否具有较好的水平，耦合协调度的值越接近1，则说明两个系统协调水平越高;反之，说明两个系统协调水平越低，具体评估标准如表3所示。
3 地区经济发展与生态环境耦合协调发展实证分析
3.1 指标权重求解过程
本文采用基于熵值法的耦合协调度模型，详细分析安徽省16个被纳入长三角一体化发展战略中的地区2017年的地区经济发展与生态环境的动态耦合协调情况，所有数据均来源于《安徽统计年鉴》。利用上文所介绍的熵值法原理，借助MATLAB软件工具对数据进行处理，分别得出地区经济发展评价指标权重表和生态环境评价指标权重表。
从表4可以看出，利用熵值法计算地区经济发展系统评价指标的权重时，指标层中权重较高的是进出口总额为0.367，说明进出口情况对于地区经济发展的影响较大，其次是城镇居民人均可支配收入和的人均财政收入权重较高，分别为0.1435和0.1391，对所评价系统影响较小的是人均社会消费品零售总额和人均生产总值，权重分别为0.1022和0.1178。 从表5可以看出，在影响生态环境的指标层中，对生态环境系统影响最大的是废水治理设施处理能力，权重为0.3183，其次为一般工业固体废物处置量和一般工业固体废物综合利用量，权重分别为0.2163和0.1113 ，对生态环境系统影响最弱的是单位地区生产总值能耗、工业废水、烟（粉）尘排放总量，权重分别是0.0249 、0.0238和0.0198 ，根据熵值法的原理可以看出，生态环境的评价指标中，各地区对于污染物的控制和处置能力差别比较大，而在产生污染的指标方面，差别较小。
3.2 耦合协调度实证分析
根据安徽省被划分到长三角地区的16个地级市2017年的相关数据，计算得出各地区关于经济发展与生态环境两个系统的综合效益值以及耦合协调度。为直观反映地区经济发展与生态环境系统的耦合协调情况，将以上计算结果绘制成图。
图1直观反映了各地区经济发展系统（ S1） 和生态环境系统（S2）以及两个系统耦合度的关系情况。将经济发展系统（S1）和生态环境系统（S2）这两个系统的综合得分情况进行比较可以发现，有些地区的经济发展系统综合得分要比生态环境系统的综合得分高，比如合肥、芜湖和马鞍山;而有些地区则相反，生态环境系统的综合得分要比经济发展系统的综合得分高，比如淮北、阜阳、亳州、安庆、宿州、六安、淮南等;仅有蚌埠、宣城、黄山和池州在两个系统上的综合得分很接近，说明两个系统之间在发展时存在不同步现象。观察另外一条耦合度曲线可以发现，除了六安、宿州、阜阳和亳州以外，其他地区的耦合度均在0.8-1.0之间，说明两个系统关联程度较高，相互作用较大。
经过对数据的处理，得出关于2017年安徽省长三角地区的耦合协调度结果，为了直观地反映各地区的经济系统和生态环境系统的耦合协调关系，将2017年耦合协调度结果进行降序排序，绘制关于2017年安徽省长三角地区的经济发展和生态环境耦合协调关系图。
观察图2可以发现，整体的耦合协调度呈现梯度分布。马鞍山市、合肥市、芜湖市和铜陵市等地区关于经济发展和生态环境两系统的耦合协调关系得分处于整个阶梯的第一梯度;宣城市、黄山市、蚌埠市、淮南市、滁州市、淮北市、池州市和安庆市处在整个阶梯的第二梯度;六安市、宿州市、阜阳市和亳州市等地区处于整个阶梯的最后一个梯度。
将实证分析结果和之前所列举的耦合协调度评估标准进行比较，得出关于各地区经济发展和生态环境耦合协调等级归属表（表6），从可接受程度角度来看，可以得出大部分地区处于耦合协调区（可接受区）和过渡区（勉强接受区），只有两个地区归属到失调区（不宜接受区），说明这16个地级市关于经济发展系统和生态环境系统耦合协调发展情况整体较好。
但是从具体的耦合协调等级来看，在研究的16个对象中，没有地区属于优质耦合协调等级，甚至没有被划分到良好耦合协调等级的地区，仅有小部分地区处于中级耦合协调等级和初级耦合协调等级，其他大部分地区处在勉强耦合协调、濒临失调、轻度失调和中度失调耦合等级，说明所研究的地区整体的耦合协调等级不高，耦合协调结果不够理想，仍存在很大的改善空间。
4 结论与建议
通过构建安徽省长三角地区经济发展系统与生态环境系统综合评价体系，引入系统耦合协调评价模型，分析安徽省长三角地区经济发展和生态环境耦合协调状况。结果表明：2017年安徽省长三角地区经济发展水平和生态环境之间的耦合度指标较高，说明两个系统间的相互作用程度较高，两个系统的耦合协调度呈现梯度分布，但总体耦合协调水平较低，其中大部分地区处于过渡区（勉强耦合协调、濒临失调、轻度失调），只有少部分地区属于耦合协调区。针对研究结果，提出以下政策建议。
4.1 进行供给侧结构性改革，促进产业结构优化升级
改善供给结构，一方面要做好“减法”，对于一些依靠不可再生资源发展的企业，要大力淘汰落后的产能;另一方面要做好“加法”，要加快新旧动能转换，培育发展新动能。同时要更加注重低能耗、高效能的绿色技术与产品的开发、应用和推广，确保经济发展向“低投入—高产出—低排放”方向迈进。在转型升级的过程中，企业应该协调好经济和环保的关系，应该意识到从长期来看，保持经济和环境协调发展，一定会促进高质量发展，实现经济效益和环境效益双赢。
4.2 政府加大环保资金投入，着力保护生态环境
一个地区节能环保支出占财政支出的比重可以看出这个地区对于环境保护的重视程度。目前，仅有合肥市、池州市、铜陵市三地节能环保支出占财政总支出比重达到5%以上，其他地区多处于2%-3.6%之间。因此，为了保证地区经济和环境保护协调发展，政府必须加大环保资金投入。政府应当发挥主体作用，特别是在环保投资建设方面，应充分调动各方力量，号召社会团体和广大群众积极投身到环境保护的行动中。另外，政府应该鼓励更多参与主体投身到环境保护中来，建立多方参与的环保投入机制，引导社会资本参与环保建设。
4.3 建立区域生态补偿机制，协调经济发展与生态环境关系
近年来，各地区都在有序推进生态保护补偿机制建设，也取得了明显的效果，但是从总体来看，仍存在生态保护补偿的范围偏小、标准偏低、保护者和受益者良性互动的体制机制尚不完善等问题。目前，安徽省正积极推动创建新安江-千岛湖国家生态补偿机制示范区，针对生态保护补偿机制推行中存在的问题，安徽长三角地区应该进一步明确保护者和受益者的权责，做到“谁受益，谁补偿”，并且发挥好示范区作用，做到“试点先行，稳步推广”。
本文从系统耦合的视角利用面板数据分析2017年安徽省地区经济发展水平和生态环境之间的耦合发展状况。对于当前各区域经济发展和生态环境互动耦合发展具有指导意义，但是还存在一定的局限性，比如仅分析一个年度数据，耦合协调度仅有横向的空间差异比较，缺乏跨年度的纵向比较。在以后的研究中将搜集时间跨度较大年限的数据，以方便观察经济发展系统和生态环境系统的耦合协调纵向发展趋势，为后续研究者提供更深层次的思路。
[参考文献]
[1] 刘登娟，吕一清.长江经济带成渝城市群环境与经济协调发展评价[J].经济体制改革，2017（2）：36-42.
[2] 李苒，曹明明，胡胜，等.基于耦合模型的生态环境与经济协调发展研究——以榆林市为例[J].西北大学学报（自然科学版），2014，44（2）：285-291.
[3] 谢强，韩君.甘肃省生态环境与经济发展耦合评价研究[J].兰州大学学报（社会科学版），2018，46（4）：90-96.
[4] 李瑛珊.区域经济增长与环境质量耦合协调发展研究[J].科技管理研究，2016，36（9）：248-252.
[5] 程广斌，陈曦，蓝庆新.丝绸之路经济带中国西北地区经济发展与生态环境耦合协调度分析——基于DEA-熵权TOPSIS模型的实证研究[J].国际商务（对外经济贸易大学学报），2018（5）：96-106+118.
[6] 赵杨秋，何刚，张朋.生态环境对经济增长的贡献率——以安徽省为例[J].河北环境工程学院学报，2020（3）：31-36.
[7] 兰国辉，陈亚树，荀守奎.经济发展与生态环境协同度评价——以淮南市为例[J].煤炭经济研究，2019，39（9）：23-27.
[8] 张琪，郑刘根，刘辉，等.煤炭资源型城市生态-经济-社会协调发展分析——以淮南市为例[J].應用生态学报，2019，30（12）：4313-4322.
【关键词】 经济;生态环境;耦合协调;熵值法
Study on the Coupling and Coordinated Development Level of Economy and Ecological Environment—Take Anhui as an Example
Wang Shanshan， Wang Ying， Wei Yao*， Li Xiaoxuan
（Fuyang Normal University， Fuyang 236000， China）
[Abstract] In order to evaluate the coordinated development of economic development and ecological environment in Anhui region， this paper attempts to build an evaluation index system of economic development and ecological environment， and comprehensively uses entropy method and coupling coordination model to measure and study the 2017 economic development and ecological environment related data of Anhui province that are included in the regional integration development strategy of the Yangtze River Delta. The empirical results show that the coupling degree of the two systems is relatively high， but the coupling coordination level is not high， and presents a "gradient" distribution. Most of the areas are in the transition area （barely coupling coordination， on the verge of imbalance， slight imbalance）， and only a few areas belong to the coupling coordination area.
[Key words] economic; ecological environment; coupling and coordination; entropy method
〔中图分类号〕 F062.2 〔文献标识码〕 A 〔文章编号〕 1674 - 3229（2021）01- 0056 - 06
0 引言
近年来，各地区在发展过程中紧扣“一体化”和“高质量”两个关键，强调绿色发展。因此能否在“发展”与“保护”之间寻找到平衡点是目前亟待解决的问题。生态环境系统与经济发展系统相互作用、相互影响。一方面，经济发展系统能给生态系统带来诸如資源再生、生态修复和环境治理的正向作用，同时也带来资源消耗、废弃物排放的负向作用;另一方面，生态环境系统会给经济发展带来资源供给的正向作用，同时也会出现资源短缺、生态环境恶化制约经济发展的负向作用[1]。关于生态和经济耦合发展的研究，更多的学者是从空间角度对某个区域的环境和经济的耦合协调关系进行研究，典型代表有李苒等人针对榆林市生态环境与经济发展耦合关系的研究[2];谢强等关于甘肃省生态经济耦合协调关系的研究。结果表明，近年来甘肃省生态环境与经济发展的整体水平有所提高，但仍存在很大的改善空间[3]。关于指标权重的确定，不同的学者采用了不同的方法，比较典型的有李瑛珊利用均方差权数法确定指标权重[4]，程广斌等运用熵权TOPSIS模型对其生态系统质量进行测度[5]，赵杨秋等基于改进的Cobb-DougLas生产函数模型，构建生态环境和经济增长之间的函数关系，采用熵值法综合评价生态环境水平[6]。
纵观以上研究成果可以发现，各个地区经济发展水平和生态环境的耦合协调关系普遍存在，但耦合协调程度不高，关于安徽省经济发展和生态环境耦合协调关系研究文献较少，因此本文以经济发展水平和生态环境耦合协调关系为研究对象，搜集了安徽省16个地区的相关指标数据，分别对经济发展水平和生态环境两个系统进行综合评价，基于评价结果进行耦合协调模型构建和实证分析，以期能够为安徽更好融入长三角区域一体化、向高质量发展阶段迈进提供参考。
1 指标选取
指标选取是否合理、有效且具有代表性，在很大程度上决定了后续的研究结论是否客观，因此笔者在大量阅读文献的基础上，主要参照兰国辉以及张琪等学者的论文[7-8]，试图构建长三角地区经济发展和生态环境耦合协调发展指标体系，在经济发展评价系统中选取了6个具体的指标，分别是[X1]：人均生产总值（元/人）、[X2]：人均固定资产投资额（元/人）、[X3]：人均财政收入（元/人）、[X4]：人均社会消费品零售总额（元/人）、[X5]：进出口总额（万美元）、[X6]：城镇居民人均可支配收入（元/人）;生态环境系统层选取了11个评价指标，分别是[Y1]：工业废水排放总量（万吨）、[Y2]：工业废气排放总量（亿标立方米）、[Y3]：工业烟（粉）尘排放量（吨）、[Y4]：一般工业固体废物产生量（万吨）、[Y5]：单位地区生产总值能耗（吨标准煤/万元）、[Y6]：单位地区生产总值电耗（千瓦小时/万元）、[Y7]：废水治理设施处理能力（万吨/日）、[Y8]：一般工业固体废物综合利用量（万吨）、[Y9]：一般工业固体废物处置量（万吨）、[Y10]：空气质量达到及好于二级的天数比例（%）、[Y11]：造林总面积（公顷）。此外，由于选取的指标对于所需要评价的系统层的作用方向不一致，因此要严格区分指标的属性区分指标对于系统层的作用方向是正向的还是负向的。其中，若所选择的指标越大越好，则说明是正向的指标，用“+”表示，反之，则说明是负向指标，用“-”表示。长三角地区经济发展和生态环境耦合协调发展指标体系如表1所示。 2 熵-耦合协调度模型构建
2.1 基于熵值法的系统综合水平评价模型构建
耦合协调模型建立的前提是选择合适的评价方法对于所选取的指标进行综合评价，鉴于熵值法在确定指标权重时考虑的是指标本身的影响，与其他评价方法相比，可以一定程度上避免主观因素的干扰，是一种较为客观的评价方法。具体的算法实现过程如下：首先构建数据矩阵，假设有n个待评价方案，在本文中对应的是等待评价的16个地区，选取m个评价指标，详见上文所构建的[X1-X6]和[Y1-Y11]的经济发展和生态环境评价指标体系，则可以根据各个地区对应的指标数据构造如下矩阵：
[A=X11…X1j???Xi1…Xijn×m] （1）
其中[A]表示建立的评价指标数据矩阵，[Xij]为第[i]个地区对应的第[j]个指标的数值，m表示评价指标个数，n表示地区，根据期初所建立的评价指标体系收集原始数据，形成如上所示的数据矩阵。然后在分析数据、处理数据的过程中，由于本文选取的指标的量纲、数量级均存在差异，所以为消除因量纲不同对评价结果的影响，需要对各指标进行标准化处理。在所选取的指标中，有些指标是正向指标（比如[X1-X6]、[Y7-Y11]等），即数据越大越好，还有些是负向指标（比如[Y1-Y6]等），即数据越小越好，此时就应该选择不同的公式对数据进行标准化处理。
对于正向指标：
[X'ij=Xij-min（X1j，X2j，…，Xnj）max（X1j，X2j，…，Xnj）-min（X1j，X2j，…，Xnj）+0.0001 ，i=1，2，…，n; j=1，2，…，m] （2）
对于负向指标：
[X'ij=max（X1j，X2j，…，Xnj）-Xijmax（X1j，X2j，…，Xnj）-min（X1j，X2j，…，Xnj）+0.0001，i=1，2，…，n; j=1，2，…，m] （3）
式（2）和式（3）中，[X'ij]表示经过标准化处理的数据，[min（X1j，X2j，…，Xnj）]表示某评价指标对应的所有地区数据中的最小值，[max（X1j，X2j，…，Xnj）]表示某评价指标对应的所有地区原始数据中的最大值，为了方便起见，仍记标准化处理后的数据为[Xij]。
其次要计算第[j]项指标下第[i]个方案占该指标的比重，计算方法如下：
[Pij=Xiji=1nXij （j=1，2，…，m）] （4）
式中[Pij]表示第[j]项指标下第[i]个方案占该指标的比重，[i=1nXij]表示第[j]项指标对应的所有方案（地区）的指标值总和。
然后计算第[j]项指标的熵值，记为：
[ej=-k?i=1nPijln（Pij）] （5）
其中[ej]表示第[j]项指标的熵值，[ej≥0]。式（5）中常数[k]与样本数[n]有关，一般令[k=1lnn]，则[0≤e≤1。]
计算第[j]项指标的差异系数，记为：
[gj=1-ej] （6）
对于差异系数的解释是，某指标的差异系数越大，对整个评价过程的作用也越大，接着求各指标的权重：
[Wj=gjj=1mgj ，j=1，2…，m] （7）
最后计算各方案的综合得分，记为：
[Si=j=1mWjPij （i=1，2，…，n）] （8）
2.2 耦合协调度评价模型构建
本文探讨的是地区经济发展与生态环境的协调发展水平，故只需构建地区经济发展系统和生态环境系统的耦合度模型：
[C=2S1×S2S1+S22] （9）
其中，[C]表示两个系统的耦合度，[S1、S2]分别代表地区经济发展与生态环境系统的综合水平值，耦合度指标反映的是所测算的两个系统间的关联程度，一般来说，耦合度的取值在0和1之间波动，耦合度越接近于左边临界值，说明两个系统的耦合度越低，越接近右边临界值，表示两系统之间的耦合度越高，根据前人的经验，将具体评估标准整理如表2所示。
根据耦合度结果建立本文的耦合协调度模型如下：
[D=C×T，T=αS1+βS2] （10）
其中，[D]表示两个系统的耦合协调度，[T]为两个系统综合协调度指數，[α、β]为待定系数。一 般 [α]与[β]之和等于 1。考虑目前的经济发展现状，地区经济发展与生态环境具有同等重要的地位，故设定 [α]与[β]都为0.5。耦合协调度不仅可以反映两个系统间的作用关系，而且可以反映系统是否具有较好的水平，耦合协调度的值越接近1，则说明两个系统协调水平越高;反之，说明两个系统协调水平越低，具体评估标准如表3所示。
3 地区经济发展与生态环境耦合协调发展实证分析
3.1 指标权重求解过程
本文采用基于熵值法的耦合协调度模型，详细分析安徽省16个被纳入长三角一体化发展战略中的地区2017年的地区经济发展与生态环境的动态耦合协调情况，所有数据均来源于《安徽统计年鉴》。利用上文所介绍的熵值法原理，借助MATLAB软件工具对数据进行处理，分别得出地区经济发展评价指标权重表和生态环境评价指标权重表。
从表4可以看出，利用熵值法计算地区经济发展系统评价指标的权重时，指标层中权重较高的是进出口总额为0.367，说明进出口情况对于地区经济发展的影响较大，其次是城镇居民人均可支配收入和的人均财政收入权重较高，分别为0.1435和0.1391，对所评价系统影响较小的是人均社会消费品零售总额和人均生产总值，权重分别为0.1022和0.1178。 从表5可以看出，在影响生态环境的指标层中，对生态环境系统影响最大的是废水治理设施处理能力，权重为0.3183，其次为一般工业固体废物处置量和一般工业固体废物综合利用量，权重分别为0.2163和0.1113 ，对生态环境系统影响最弱的是单位地区生产总值能耗、工业废水、烟（粉）尘排放总量，权重分别是0.0249 、0.0238和0.0198 ，根据熵值法的原理可以看出，生态环境的评价指标中，各地区对于污染物的控制和处置能力差别比较大，而在产生污染的指标方面，差别较小。
3.2 耦合协调度实证分析
根据安徽省被划分到长三角地区的16个地级市2017年的相关数据，计算得出各地区关于经济发展与生态环境两个系统的综合效益值以及耦合协调度。为直观反映地区经济发展与生态环境系统的耦合协调情况，将以上计算结果绘制成图。
图1直观反映了各地区经济发展系统（ S1） 和生态环境系统（S2）以及两个系统耦合度的关系情况。将经济发展系统（S1）和生态环境系统（S2）这两个系统的综合得分情况进行比较可以发现，有些地区的经济发展系统综合得分要比生态环境系统的综合得分高，比如合肥、芜湖和马鞍山;而有些地区则相反，生态环境系统的综合得分要比经济发展系统的综合得分高，比如淮北、阜阳、亳州、安庆、宿州、六安、淮南等;仅有蚌埠、宣城、黄山和池州在两个系统上的综合得分很接近，说明两个系统之间在发展时存在不同步现象。观察另外一条耦合度曲线可以发现，除了六安、宿州、阜阳和亳州以外，其他地区的耦合度均在0.8-1.0之间，说明两个系统关联程度较高，相互作用较大。
经过对数据的处理，得出关于2017年安徽省长三角地区的耦合协调度结果，为了直观地反映各地区的经济系统和生态环境系统的耦合协调关系，将2017年耦合协调度结果进行降序排序，绘制关于2017年安徽省长三角地区的经济发展和生态环境耦合协调关系图。
观察图2可以发现，整体的耦合协调度呈现梯度分布。马鞍山市、合肥市、芜湖市和铜陵市等地区关于经济发展和生态环境两系统的耦合协调关系得分处于整个阶梯的第一梯度;宣城市、黄山市、蚌埠市、淮南市、滁州市、淮北市、池州市和安庆市处在整个阶梯的第二梯度;六安市、宿州市、阜阳市和亳州市等地区处于整个阶梯的最后一个梯度。
将实证分析结果和之前所列举的耦合协调度评估标准进行比较，得出关于各地区经济发展和生态环境耦合协调等级归属表（表6），从可接受程度角度来看，可以得出大部分地区处于耦合协调区（可接受区）和过渡区（勉强接受区），只有两个地区归属到失调区（不宜接受区），说明这16个地级市关于经济发展系统和生态环境系统耦合协调发展情况整体较好。
但是从具体的耦合协调等级来看，在研究的16个对象中，没有地区属于优质耦合协调等级，甚至没有被划分到良好耦合协调等级的地区，仅有小部分地区处于中级耦合协调等级和初级耦合协调等级，其他大部分地区处在勉强耦合协调、濒临失调、轻度失调和中度失调耦合等级，说明所研究的地区整体的耦合协调等级不高，耦合协调结果不够理想，仍存在很大的改善空间。
4 结论与建议
通过构建安徽省长三角地区经济发展系统与生态环境系统综合评价体系，引入系统耦合协调评价模型，分析安徽省长三角地区经济发展和生态环境耦合协调状况。结果表明：2017年安徽省长三角地区经济发展水平和生态环境之间的耦合度指标较高，说明两个系统间的相互作用程度较高，两个系统的耦合协调度呈现梯度分布，但总体耦合协调水平较低，其中大部分地区处于过渡区（勉强耦合协调、濒临失调、轻度失调），只有少部分地区属于耦合协调区。针对研究结果，提出以下政策建议。
4.1 进行供给侧结构性改革，促进产业结构优化升级
改善供给结构，一方面要做好“减法”，对于一些依靠不可再生资源发展的企业，要大力淘汰落后的产能;另一方面要做好“加法”，要加快新旧动能转换，培育发展新动能。同时要更加注重低能耗、高效能的绿色技术与产品的开发、应用和推广，确保经济发展向“低投入—高产出—低排放”方向迈进。在转型升级的过程中，企业应该协调好经济和环保的关系，应该意识到从长期来看，保持经济和环境协调发展，一定会促进高质量发展，实现经济效益和环境效益双赢。
4.2 政府加大环保资金投入，着力保护生态环境
一个地区节能环保支出占财政支出的比重可以看出这个地区对于环境保护的重视程度。目前，仅有合肥市、池州市、铜陵市三地节能环保支出占财政总支出比重达到5%以上，其他地区多处于2%-3.6%之间。因此，为了保证地区经济和环境保护协调发展，政府必须加大环保资金投入。政府应当发挥主体作用，特别是在环保投资建设方面，应充分调动各方力量，号召社会团体和广大群众积极投身到环境保护的行动中。另外，政府应该鼓励更多参与主体投身到环境保护中来，建立多方参与的环保投入机制，引导社会资本参与环保建设。
4.3 建立区域生态补偿机制，协调经济发展与生态环境关系
近年来，各地区都在有序推进生态保护补偿机制建设，也取得了明显的效果，但是从总体来看，仍存在生态保护补偿的范围偏小、标准偏低、保护者和受益者良性互动的体制机制尚不完善等问题。目前，安徽省正积极推动创建新安江-千岛湖国家生态补偿机制示范区，针对生态保护补偿机制推行中存在的问题，安徽长三角地区应该进一步明确保护者和受益者的权责，做到“谁受益，谁补偿”，并且发挥好示范区作用，做到“试点先行，稳步推广”。
本文从系统耦合的视角利用面板数据分析2017年安徽省地区经济发展水平和生态环境之间的耦合发展状况。对于当前各区域经济发展和生态环境互动耦合发展具有指导意义，但是还存在一定的局限性，比如仅分析一个年度数据，耦合协调度仅有横向的空间差异比较，缺乏跨年度的纵向比较。在以后的研究中将搜集时间跨度较大年限的数据，以方便观察经济发展系统和生态环境系统的耦合协调纵向发展趋势，为后续研究者提供更深层次的思路。
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