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论文信息
标题: Coupling coordination analysis and spatiotemporal heterogeneity between ecosystem services and new-type urbanization: A case study of the Yangtze River Economic Belt in China
期刊：Ecological Indicators
时间：Volume 154, October 2023, 110535
作者：Daihao Tu, Yinying Cai, Mengba Liu.
DOI:https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110535
总结：本文利用生态系统服务与权衡综合评估（InVEST）模型计算生态系统价值（ESs），从多个维度评价生态系统价值水平，运用耦合协调度模型和相对发展模型分析了ESs与新型城镇化（NTU）之间的耦合关系。
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文章摘要
摘要：新型城镇化（NTU）是建设美丽中国的重大战略之一，对区域生态安全格局产生了重要影响。明确NTU与生态系统服务（ES）之间的耦合协调关系，有助于生态保护，实现社会高质量协调发展。
因此，本文基于生态系统服务和权衡综合评估（InVEST）模型计算生态系统服务价值（ESs），从多个维度评估NTU水平。在此基础上，利用耦合协调度模型和相对发展模型分析了ESs 与NTU之间的耦合关系。结果表明：
从2000~2020年，长江经济带的ESs呈下降趋势。NTU的水平不断提高，但空间不平衡问题更加突出。ESs与NTU显著负相关，人口、经济、土地和基础建设等城镇化对ESs的不利影响更大。
总体而言，ES与NTU的耦合协调关系由中间协调变为初级协调，空间表现为“东高西低”，依赖性强。大多地区表现出滞后性ES障碍。
在坚持生态系统与城镇化协调发展规律的同时，实现经济发展阶段的有序突破，作为决策的指南，有利于创建天朗气清、植被茂盛、山清水秀、人地和谐的长江经济带发展模式。
Keywords:Ecosystem services; New-type urbanization; InVEST model; Coupling coordination; Yangtze River Economic Belt
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文章引言
新型城镇化（NTU）促进了城市社会、经济和文化的快速发展，但也带来了资源枯竭、环境污染、生物多样性减少等生态环境问题。这些问题对生态系统价值（ESs）的提供产生了重大影响，阻碍了社会的可持续性，影响了人类的福祉。
联合国研究预测，世界人口将持续增长，到2070年将达到97亿人，其中三分之二居住在城市地区。对于发展中国家而言，城镇化水平有待进一步提高，如何促进城镇化与生态环境的协同发展已成为当今人类面临的最重要挑战之一。因此，揭示长江经济带ESs与NTU耦合关系的时空动态格局，可以为促进生态保护和中国高质量发展。
大多数实证研究仅评估了ESs与NTU之间的耦合程度，并描述了空间格局。但缺乏对两者耦合关系的时空动态格局的研究。虽然一些研究人员从流域和城市群的角度进行了相关研究，但大多数研究关注两者在中观尺度上的相互作用。
在研究方法上，目前的研究大多使用社会经济统计数据来评估ESs与NTU之间的联系。评价ESs的评估方法有价值评估法、能值评估法和物理评估法三大类，其中最常用的是价值评估法。价值评估方法具有反映生态系统稀缺性的优点，但难以反映生态过程对生态系统的动态影响。此外，由于其缺陷，如指标选择，价值分配，重复计算，以及过度强调经济价值，重要ESs的估值更具随机性和争议性。能量和物理评价方法客观地揭示生态系统的功能和结构，有助于实现年际和区域间的过渡。然而，在使用等太阳焦耳计算ESs时，关于能量评估方法的正确性和能量值转换率的可靠性存在争议。基于InVEST模型的材料质量评价方法具有空间集成分析、应用成本低、软件免费、评价准确等优点，是目前国际上应用最广泛的方法之一。
长江三角洲经济带（YREB）是当代著名的生态文明大发展示范区和试验区。它也是中国非常重要的生态保护屏障、经济区和粮食生产基地。然而，由于城市化的快速发展，该地区的人地互动变得更加紧张，这增加了资源和环境容量急剧下降带来的压力。首先，随着城市的扩张，可耕地减少，这必然会影响粮食生产服务（GP）。其次，由于栖息地数量和质量下降、生物量损失和碳储存能力下降，支离破碎的景观模式危及生物多样性，损害生态系统生产力。这些因素对栖息地质量服务（HQ）、碳固存服务（CS）和土壤保护服务（SC）具有连锁效应。此外，不透水表面还改变了当地的降水量和蒸散量，这对城市的产水服务（WY）以及太阳辐射和渗透过程都有影响。最后，生态系统清除和保持水污染物的能力直接受到区域基质变化的影响，这影响了水净化服务（WP）的提供。
本研究以YREB为例，基于InVEST模型对WY、WP、SC、GP、CS和HQ等6个ES进行了评估。从NTU的内涵出发，构建了一个完整的NTU水平评价指标体系，以确定各时期NTU的程度。在此基础上，结合耦合协调度和相对发展模型，探讨了生态系统与NTU耦合协调关系的时空演化模式，为长江三角洲地区生态保护和高质量协同发展提供参考。
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研究方法
3.1 研究区域与数据
长江经济带包括9个省（江苏、安徽、浙江、江西、湖北、湖南、四川、贵州和云南）和2个市（上海和重庆），它们占中国人口和经济总量的40%以上，占全国总土地面积的21.4%（图1）。
Fig. 1. Geographical location of the study area.
1、YREB的土地利用栅格数据（2000-2002）来自资源环境科学与数据中心(https://www.resde.cn），分辨率为30m×30m，并重新分类6大类：耕地、林地、草地、水体、建设用地和未利用地。
2、数字高程模型（DEM）数据（2000-2020）来自美国国家航空航天局(https://earthdata.nasa.gov/），分辨率为30m×30m。
3、土壤数据来自世界土壤数据库(https://soilgrids.org/)包括土壤质地、含砂量、含泥量、粘土含量、有机碳含量和根系深度。
4、气候数据（2000-2020）来自国家地球系统科学数据中心(https://www.geodata.cn/），数据包括月降水量和月潜在蒸散量数据集，分辨率为1 km×1 km。
5、归一化植被指数（NDVI）数据来自国家生态科学数据中心(https://www.nesdc.org.cn/)分辨率为30米×30米。
6、道路交通数据（2000-2020）是从国家科学技术基础设施平台国家地球系统科学数据中心获得的(https://www.geodata.cn）和北京大学城市与环境研究学院地理数据平台(https://geodata.pku.edu.cn），以及包括国道、高速公路和铁路在内的数据。
7、社会经济统计数据来源于《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》以及长江经济带11个省市的统计年鉴和社会发展统计公报。所有数据被统一转换到同一坐标系（Krasovsky_1940_Albers），并在ArcGIS10.8中重新采样到1 km×1 km，以实现数据预处理、空间分析和统计。
3.2 生态系统服务价值评估
1、碳固存（CS）
2、保水量（WY）
3、净化水量（WP）
4、土壤保持（SC）
5、生境质量（HQ）
6、生产力（GP）
7、总生态系统服务价值（TESs）
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研究结果
4.1 YREB中ESs的时空分异特征
1、碳固存（CS）的时空分异
2000-2020年，YREB总CS呈微弱下降趋势，从2000年的2.98×104Tg下降到2020年的2.97×104Tg，总CS下降163.78Tg，下降0.55%。单位面积CS从155.74 t/hm2增加到155.79 t/hm2，增加了0.03%。其中，可耕地、草地和未利用地分别减少0.03×104Tg、0.02×104Tg和0.03×102Tg。林地、水体、建设用地分别增加了0.01×104Tg、0.02×103Tg和0.02×104Tg。
长江经济带呈现“西部和南部CS容量高，长江中下游和苏北CS容量低”的格局，总体CS容量优于其他地区（图2）。造成这种分布格局的主要原因是长江经济带西部和南部以森林和草原为主，生态系统CS容量相对较高。相比之下，长江经济带中下游是众多的河流和湖泊，生态系统的CS能力相对较低。从增长区分布趋势看，2000-2020年长江经济带总体CS减少区主要集中在城市边缘。这与快速城镇化时期对耕地和森林的大量侵占密切相关。
国家在2008年大力支持退耕还林政策，这在一定程度上有利于CS的增长。因此，CS的增加主要集中在中西部山区。从区域来看，2000-2020年CS增减幅度最大的是重庆和江苏，分别为0.13×102Tg和0.45×102Tg。
Fig. 2. Spatial distribution pattern of CS.
2、保水量（WY）的时空分异
2000-2020年长江经济带总含水率呈“减少-增加-减少”的总体趋势。20年间，长江经济带含水总量从2000年的2.03×1012m3增加到2020年的2.04×1012m3，总增幅为0.01×1012m3，增幅为0.05%。根据《2006-2020年长江流域及西南河流水资源公报》，长江流域水资源总量在0.89×1012m3-2.42 ×1012m3之间，模拟结果较为准确。单位面积WY从2000年的10621.15m3/hm2增加到2020年的10688.77m3/hm2，增加了0.64%。其中可耕地减少0.03×1012m3，草地减少0.14×1012m3，未利用地减少0.05×1010m3。森林、水体和建设用地分别增加0.05×1011m3、0.06×1011m3和0.03×1012m3。
长江经济带总体纬度方向较好，由东南向西北递减（图3），受季风气候和地形特征影响，四川盆地西部、云南西南部和东南丘陵地区的纬向最大。2000年至2020年，四川盆地、长江中下游，特别是江西北部和安徽西南部的含水率有所增加。云南南部和浙江东南部减少。2000年至2020年，除云南省外，长江经济带其他省市的人均GDP总体增长。
20年来，云南省实施了包括长江、珠江流域防护林、退耕还林、自然森林保护和西南喀斯特沙漠化在内的众多工程，这进一步增加了森林面积，从而导致WY的数量略有减少。
Fig. 3. Spatial distribution pattern of WY.
3、净化水量（WP）的时空分异
2000-2020年长江经济带总WP总体呈现“增加-减少-增加”的趋势。20年间长江经济带WP总量略有增加，从2000年的9.74×105t增加到2020年的9.8×105t，总增幅为0.06×105t，增幅为0.62%。单位面积WP从2000年的5.08kg/hm2增加到2020年的5.14kg/hm2，增长了1.2%。其中，林地减少0.04×105t，草地减少0.11×105t，未利用地减少0.04×104t。耕地、水体和建设用地分别增加0.04 ×105t、0.14×102t和0.17×105t。
长江经济带WP自北向南递减，以四川盆地、长江中游和下游主产区WP最高（图4）。这主要是因为这些地区的可耕地面积很大，对氮负荷有显著影响。2000-2020年，四川盆地、长江中游和安徽西南部的WP增加。而四川西北部、云南南部和浙江沿海则有所减少。从区域来看，2000-2020年WP增减幅度最大的是安徽和重庆，分别为1.93×104t和1.56×104t。
流域的WP容量受地理、土地利用和WY的影响。安徽省地处长江平原中下游，耕地面积较大，WP较大，具有较大的氮素涵养能力。由于重庆以山地、丘陵为主，耕地面积少，水量过多，固氮能力差，导致氮磷污染直接流入水体。
Fig. 4. Spatial distribution pattern of WP.
4、土壤保持（SC）的时空分异
2000-2020年长江经济带总SC呈“增加-减少-增加”的总体趋势。20年间长江经济带SC总量略有增加，从2000年的8.76×108t增加到2020年的8.96×108t，总增幅为0.2×108t，增幅为2.28%。单位面积SC从2000年的4.57t/hm2增加到2020年的4.71t/hm2，增加了2.88%。其中，草地减少0.04×107t，未利用地减少0.08×106t。耕地、林地、水体、建设用地分别增加0.03×108t、0.14×108t、0.02×108t、0.02×108t。
长江经济带的SC从西向东较好，长江上游地形陡峭，降水和径流不可预测性强，导致SC最低（图5）。2000-2020年，川西高原、秦巴山和云贵高原南部的SC增加，而川西盆地和长江中下游则减少。从区域来看，云南是2000-2020年SC增幅最大的省份，增幅为2.09×107t。这与云南省近年来林地面积的增加和WP的下降有直接关系；特别是，随着植物生长的稳定，其封水和SC的功能也越来越稳定。
Fig. 5. Spatial distribution pattern of SC.
5、生境质量（HQ）的时空分异
2000-2020年长江经济带HQ均值在0.75-0.76之间，下降了0.87%。在2000年至2020年期间，YREB不断扩大的基础设施和蓬勃发展的业务反过来导致所有总部的质量普遍下降。
由于森林覆盖变化对生物多样性丰富度有显著影响，HQ值高的地点集中在森林覆盖水平高的地区（图6）。由于工业经营和建设用地的发展，四川盆地和长江平原中下游地区是总部价值较低的集中地区，导致了较低的HQ。
2000年至2020年间，四川盆地、贵州东南部和长江中下游地区的总指挥部下降幅度最大，而四川西部和北部山区以及江苏沿海地区的总指挥部上升幅度最大。
Fig. 6. Spatial distribution pattern of HQ.
6、生产力（GP）的时空分异
2000-2020年长江经济带总GP总体呈增加趋势，从2000年的16.23×107t增加到2020年的20.34×107t，总增幅为4.11×107t，增幅为25.31%。单位面积GP从2000年的2.54t/hm2增加到2020年的3.33t/hm2，增幅为31.31%。
长江经济带的总体GP由西南向东北增长，但也可以看出，该服务的高价值区域有向中西部地区移动的趋势（图7）。四川盆地和长江平原中下游地区的GP最高，这主要是由于该地区地势平坦，耕地土壤质量较高，降水充足。2000-2020年，长江中游平原和四川盆地的GP相关服务将出现显著增长。江苏北部平原、安徽北部和浙江中部是下降集中的地区。
从区域上看，2000-2020年浙江省耕地总量减少了0.38×107t，耕地面积减少、城市扩张侵占耕地、丘陵地形、再植指数降低共同导致耕地总量减少。
Fig. 7. Spatial distribution pattern of GP.
7 生态系统服务的总价值（TESs）的时空分异
2000-2020年长江流域TESs总体呈下降趋势，从2000年的4.28×106下降到2020年的4.18×106，总体下降0.11×106，降幅为2.46%。单位面积TESs由2000年的0.0224下降到2020年的0.0219，下降了1.89%。相关调查的结果表明，WY、WP、SC和GP的四个主要子服务都略有增加。1998年以来实施的长江水土保持、退耕还林、天然林保护等国家重大生态工程，均受益于WY、WP、SC子服务的增加。这些项目在抵消城镇化对生态系统的不利影响方面也发挥了重要作用。
YREB的TESs具有“西高东低，南高北低”的地理分布格局。长江经济带从东部沿海向西延伸至青藏高原，形成了多层次、多尺度的空间异质性、结构复杂性和功能多样性的地带性特征，形成了社会经济和生态环境的梯度格局。这是主要原因。尤其是降水、温度和地形会随着经纬度的变化而变化，而资源开发和城镇化等人类活动进一步增强了空间分异，导致ESs的地理异质性。此外，西部地区的市政当局通常更大，总体上提供更多的ESs。
四川盆地和长江平原中下游地区是TESs减少的主要区域，这主要是由于三大城市群之间的相互作用频繁，以及人口聚集和分散过程对环境的干扰频率和强度增加所致。这些区域的TESs也是最低的。
Fig. 8. Spatial distribution pattern of TESs.
4.2 长江经济带NTU水平的时空差异
1、NTU水平的时间变化
核密度估计作为一种非参数估计方法，与标准估计方法相比，显著避免了主观选择函数形式可能产生的错误。因此，它现在经常被用来描述地理变量的动态演变。本研究采用核密度估计方法对长江三角洲地区NTU的分布位置、分布趋势和分布延展性进行研究，呈现NTU的时空演变（图9）。分布位置可以显示NTU在核密度估计分布图中的水平。其分布趋势可以反映出NTU的空间极化程度和差异，其波峰的数量反映了极化程度以及波峰的高度和宽度，两者都反映了差异。利用分布延展性可以考察NTU率最高的城市与邻近城市之间的空间分离变化。城市间差异随着显著的右尾化特征而增大。
从分布位置看，2000-2020年长江经济带人口城镇化（PU）、经济城镇化（EU）、土地城镇化（LU）、基础设施城镇化（UOI）、公共服务城镇化（UPS）和NTU的分布曲线呈右移趋势，呈上升趋势。近20年来，长江经济带的NTU和各维度的城市化水平都有所提高，主要贡献因素是人口集聚、产业转型升级、宏观政策引导、基础设施改善和固定资产投资增加。
从分布趋势看，2000-2020年长江经济带PU波高呈递减趋势，由尖峰向宽峰转变，整体呈单峰。说明YREB中PU的绝对差值有扩大的趋势，但极化现象尚不明显。这反映在近年来人口逐渐向大城市转移。2000-2020年长江经济带UPS波高逐渐降低，由尖峰向宽峰转变。2015年以后，单峰转变为多峰。这表明两极分化开始出现，长江经济带UPS的绝对差异有扩大的趋势。近年来，公共部门资源（如医疗和教育）逐渐向主要城市集中反映了这一点。
2000-2020年YREB的LU分布曲线呈现出波高先高后短、波宽先窄后大、单峰后多峰的变化趋势。在YREB中表现出先收缩后扩张的趋势，并开始出现极化现象。近年来，大城市的土地利用规模已经超过小城市，这也反映了这一点。2000-2020年，长江经济带UI高度呈下降和扩大趋势。这表明UOI的绝对差异有扩大的趋势。
2000-2020年，长江经济带南岸高度呈下降和扩大趋势。这表明南洋距平的绝对差异有扩大的趋势。在分布延展性方面，2000-2020年长江经济带PU、EU、LU、UOI、UPS和NTU的分布曲线呈现明显的右尾化特征，分布延展性呈轻微的扩大趋势。结果表明，从2000年到2020年，长江经济带的PU、EU、LU、UOI、UPS和NTU水平呈上升趋势。
由于不同城市之间在地理位置、自然资源禀赋、政策支持等因素上存在明显的异质性，低水平城市很难在短期内迅速赶上高水平城市，两者之间的差距很可能会持续一段时间。
Fig. 9. YREB's Kernel Density Curve of urbanization level.
2 NTU水平的空间变化
利用ArcGIS 10.8中的天然裂缝法将城镇化水平划分为高、较高、中、较低、低5个等级。总体来看，2000-2020年长江经济带NTU水平呈现出“东高西低、圆圈集中、梯度明显”的分布特征，以中等水平为主（图10）。低NTU区通常具有密集、连续或碎片化的空间格局。在NTU中高程度地区，地理分布具有封闭性和明显的聚集特征。从维度上看，东南沿海地区PU、EU、LU、UOI和UPS水平较高，而中西部地区特别是川西南和川西地区水平较低。东、中、西部地区的欧盟水平差距开始缩小，空间分布趋于均衡。
从城市群和非城市群的分布来看，2000-2020年长江经济带的NTU在城市群内高于城市群外。此外，在城市群内部或周边还存在低水平区域，这种“黑暗”现象是由于核心区发展的“极化效应”，导致其低水平。由于长三角的发展速度更快，资金和技术向周边地区转移，周围也有高水平的NTU城市。城市群之间还有进一步的差异。长三角、湄公河三角洲和长江三角洲分别是总体城镇化水平最高的地区。此外，城市群和非城市群的PU、EU、LU、UOI和UPS水平也存在显著差异。
从地理区域分布来看，长三角江汉平原、洞庭湖平原、鄱阳湖平原和四川盆地是NTU水平较高的地区。低海拔地区主要分布在秦巴山区、乌蒙山、大别山、滇贵黔石漠化地区、罗霄山等集中连片特困地区。脆弱的生态环境和贫乏的自然资源禀赋是NTU低水平的主要原因。
Fig. 10. The spatial distribution pattern of NTU.
4.3 YREB中ESs-NTU耦合关系的时空分异
1、ESs与NTU相关性的时空分异
基于RStudio 4.2，利用Spearman分析了YREB中ESs与NTU的关系（图11）。首先，2000-2020年，长江三角洲TES与NTU呈负相关，分别为-0.14、-0.17、-0.18、-0.17和-0.15，均显著小于0.01，说明长江三角洲NTU水平的升高对生态环境造成了一定程度的破坏。其次，在量化的150对关系中，有130对与NTU水平呈显著负相关。具体而言，从2000年到2020年，PU、EU和WY始终呈现出由强负相关到弱正相关的趋势，与HQ和CS始终呈负相关（图a、11B）。
LU与WY、SC、GP、HQ、CS呈持续的负相关关系（图11C）。2000- 2020年，UOI与SC、HQ、CS由弱正相关变为强负相关，与WY、WP呈显著负相关关系（图D）。从2000年到2020年，UPS与SC呈现由弱负向强正相关的趋势，UPS与GP、CS、WY的趋势一致（图E）。总体而言，随着NTU水平的增加，长江经济带生态质量下降，而WP和SC则有所增强。
Fig. 11. Correlation of ecosystem sub-services and NTU.
2、ESs与NTU耦合关系的时空分异
长江经济带城镇化、工业化进程加快，人口增长、工业化、城乡建设用地扩张等社会经济活动不断扩大。因此，该地区的自然资源正在枯竭，环境正在恶化，给其生态系统带来了更大的压力。首先，从2000年到2020年，长江经济带中的TES和NTU的耦合和协调将会增加，但中间协调将继续占主导地位，并最终让位于初级协调（图12）。耦合协调度的地理分布格局为“东高西低，城市群内部高于城市群外部，长三角耦合协调度最高”。这是因为东方作为经济最发达的区域，受益于大量现金和技术的流入，这促使该区域创新能力的增强和其工业结构的现代化。其次，城市群是中国NTU高质量发展的中心，是政府持续关注和政策重点的地方，也是人地矛盾最严重的地方。因此，为了实现社会经济和生态环境保护的协同增长，揭示城市群内外区域和生态环境的空间动态格局至关重要。
从2000年到2020年，YREB中的WY、CS、GP、HQ、WP和NTU主要是中间协调（图12）。WY与NTU的轻微不协调逐渐向中间协调转变，变化区域主要分布在江淮平原。三大城市群内碳汇减少、碳源增加、人类发展活动增强等主要表现为轻微不协调。GP与NTU的耦合协调总体上呈现“东高西低”的分布格局，这与江汉平原和江淮平原作为主要粮食生产基地密切相关。在四川盆地和云贵高原，WP和NTU以中间协调为主，存在轻微的不协调。这主要与四川盆地和云贵高原的地形和农业生产活动有关，特别是云贵高原的喀斯特地貌，使得氮磷的输出负荷难以降低。南大与南大以轻度不协调为主，严重不协调区主要分布在江淮平原、江汉平原和四川盆地，降水和农业生产活动是主要原因。
根据NTU和ESs的相对发展模型，2000-2020年，东部地区滞后ES疾病数量最多，中部次之，西部次之。三大城市群内部主要存在滞后性ES紊乱，与区域经济发展密切相关。其中，重庆一直表现出滞后的南大失调，这与其面积大、生态资源禀赋好密切相关。共限障碍逐渐减少，表明长江经济带在NTU建设过程中更加重视生态系统保护，贯彻“绿水青山就是金山”的生态保护理念。总体上，生态系统服务滞后地区多于新型城镇化滞后地区。“经济发达地区以ES滞后型疾病为主，经济落后地区以NTU滞后型疾病为主”的分布格局。因此，注重绿色发展和保护生态环境是中国未来持续关注的重点。
Fig. 12. The coupling coordination degree between NTU and ESs.
Fig. 13. The relative development degree between NTU and ESs.
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文章结论
为了在长江三角洲实现生态环境保护和高质量的协同增长，揭示ESs与NTU之间耦合联系的区域和时空动力学至关重要。基于InVEST模型、耦合配位度模型和相对发展模型，分析了YREB中ES与NTU耦合关系的时空动力学，得出以下结论：
（1）从时间维度来看，2000年至2020年，长江三角洲地区ESs总值总体下降0.11×106，下降2.46%。NTU水平持续提高，地区差距扩大。在空间尺度上，长江三角洲地区TES呈“西高东低、南高北低”的分布格局。YREB的NTU呈“东高西低、环形集中、梯度明显”的分布格局，主要处于中等水平。
（2）2000~2020年，YREB中ES的总值和NTU之间的总体负相关显著，分别为−0.14、−0.17、−0.18、−.17和−0.15。其中，130对生态系统子服务与多维城市化呈显著负相关，18对呈现显著正相关。
（3）从时间维度来看，2000~2020年，ESs和NTU在YREB中的耦合和协调程度呈上升趋势，但中间协调将继续占主导地位，并最终让位给初级协调。此外，YREB主要由NTU滞后ES障碍引起。从空间尺度上看，长三角地区ESs与NTU的耦合程度呈现“东高西低，城市群内部高于城市群外部，长三角耦合协调程度最高”的分布格局。根据YREB对ES和NTU相对增长的分析，分布格局为“经济发达地区的滞后ES障碍和经济欠发达地区的落后NTU障碍”，表明中国应该继续将重点放在促进绿色增长和保护环境上。
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