党的十九大以来，党中央高度重视黄河流域生态保护和高质量发展，将黄河流域生态保护和高质量发展上升为重大国家战略。2021年10月，国务院印发《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》。高质量发展是以满足人民日益增长的美好生活需要为目标的高效率、公平和绿色的可持续发展^［1］，是可持续发展的高级阶段^［2］。充分认识黄河流域可持续发展水平成为黄河流域更好迈向高质量发展阶段不可或缺的环节^［1，3］。近年来，众学者分别采用指标体系法^［4-5］、系统动力学仿真^［3］、目标间均衡度法^［6］、生态足迹法^［7-8］对黄河流域的可持续发展水平进行了定量研究。但指标体系法因人为选取指标和确定权重而存在较强的主观性^［9］，系统动力学仿真需反复考察系统的结构与功能才能建立起反映实际系统的模型，其过程较为繁琐且过于依赖人为主观判断^［10］，采用目标间均衡度法进行评价时，需人为确定目标、打分及确定权重^［6］，主观性较强。相较于上述评价方法，生态足迹法模型客观综合、可操作性强^［11］且着重考虑自然资源开发利用情况对当地可持续发展的影响^［8］。但传统生态足迹模型忽视了不同区域、不同土地之间的差异性，使得计算结果与实际情况不符^［12］。能值生态足迹法采用能值转换率、能值密度等更稳定的参数，可以弥补传统生态足迹法的不足，使得计算结果更能真实反映研究区域的可持续发展水平^［13］。一些学者采用能值生态足迹法对黄河流域部分省份的可持续发展状态进行了研究。刘荣等^［14］运用能值生态足迹法计算了陕川渝2007年的生态赤字情况，得出了三地均处于不可持续发展状态的结论。苏文亮等^［15］基于能值生态足迹模型，结合生态足迹多样性指数、发展能力指数等指标定量分析了2005—2014年青海省的可持续发展状态。吴景辉等^［16］ 基于能值生态足迹法，采用生态压力指数、生态协调系数等指标评估了2000—2016年山西省可持续发展状态，结果表明山西省一直处于不可持续发展状态。

然而，生态足迹多样性指数、生态协调系数等单一指标是从不同方面评价区域可持续发展状态，难以体现区域综合的可持续发展水平^［17］。此外，基于能值生态足迹对黄河流域部分省区进行可持续评价的研究均只考虑了生物资源、能源消耗对生态足迹的影响和可更新资源（如太阳能、风能）对生态承载力的影响，并未考虑水资源、污染物等对生态足迹的影响和社会经济活动等对生态承载力的影响。因此，本文首先通过新增水资源、污染物和社会经济账户等账户以改进能值生态足迹模型；其次基于改进后的能值生态足迹模型计算2009—2020年黄河流域9省区的能值生态足迹和能值生态承载力；然后从资源消耗程度、资源利用效率、生态经济协调程度、土地利用均衡程度等4个方面分别构建足迹深度、生态利用效率指数、生态经济协调指数、生态足迹多样性指数等4项评价指标；最后利用熵权法结合4项指标建立可持续发展综合指数，进而评价黄河流域9省区综合的可持续发展水平。

黄河发源于青藏高原，自西向东分别流经青、川、甘、宁、内蒙古、陕、晋、豫、鲁9省区，最后流入渤海。黄河流域面积约为79.5万km^2［18］，2018年底总人口为4.2亿人，占全国人口的30.3%^［3］，2019年GDP达24.7万亿元，占全国的25.1%^［8］。流域内生态系统复杂多样，土地资源^［19］和矿产资源丰富^［5］，但水资源供需矛盾突出^［20］，生态环境脆弱、水土流失严重^［19］，且一次能源不足以支撑经济粗放式发展的问题正逐步显现^［21］。黄河流域在中国经济社会可持续发展和生态安全方面具有重要地位，国家极为重视其开发治理情况^［3］。因此，评价黄河流域9省区的可持续发展水平对推动黄河流域生态保护和高质量发展具有一定的现实意义。

进口商品总额、各类产品产量、各类污染物排放量等数据源于2010—2021年的《中国能源统计年鉴》和黄河流域9省区的统计年鉴以及国家数据中心（data.stats.gov.cn）；固定资产投资数据源自2010—2021年的《中国固定资产投资统计年鉴》；黄河流域各省区土地面积数据来自《中国城市统计年鉴》；风速数据、降雨量数据由中国地面气候资料日值数据集V3.0经ArcGIS软件处理而成；平均海拔数据由中国DEM空间分布数据经ArcGIS软件处理而成；太阳辐射量数据来自地理遥感生态网（www.gisrs.cn）经ArcGIS软件处理而成。能量折算系数来自张云兰^［22］、Pan等^［23］的研究，能值转换率来自Odum^［24］、Brown等^［25］、张芳怡等^［13］、刘珂伶等^［26］的研究，并根据最新的能值基线（12×10²⁴sej·a^-1［25］）对能值转换率进行了处理。

可更新资源包含太阳能、风能、地球循环能、雨水化学能、径流势能、径流化学能^［25］。参考Pan等^［23］、Brown等^［25］的研究，其能值计算公式为：

式中：E_s为太阳能能值，sej；E_w为风能能值，sej；E_r为雨水化学能能值，sej；E_g为径流势能能值，sej；E_c为径流化学能能值，sej；E_e为地球循环能能值，sej；S为研究区域面积，m²；D为区域年太阳辐射量，J·m^-2；v¯为区域年均风速，m·s^-1；R为区域年降雨量，m；h₁为区域平均海拔，m。其余参考系数如表1所列。

以往基于能值生态足迹法对黄河流域部分省份可持续发展水平进行评价的研究均只计算了生物资源账户、能源账户所对应的生态足迹^［14-16］，但水资源的过度开发利用会损害生态系统^［26］，初级工业产品的生产会消耗大量不可再生资源^［27］，污染物的排放会对生态环境造成不同程度的破坏^［23］，三者均会对黄河流域的可持续发展水平产生影响，故应考虑三者的生态足迹。因此，本文新增水资源账户、初级工业产品账户和污染物账户并参照Pan等^［23］的研究划分账户中项目的用地类型。结果如表2所列。

在进行区域层次的可持续评价时，基于资源消费角度计算的生态足迹未考虑到区域可以通过进口资源来满足当地消费，把生态压力转移到生产资源的区域这一事实^［28］，从而不能反映当地生态系统真实的压力情况，也就不能正确反映区域的可持续发展状态。当人们从本区域生态系统中直接获取资源时才会对本区域生态系统造成压力^［29］。因此，为真实反映区域生态系统的压力情况，本文结合上述5个账户从资源生产角度计算研究区域的能值生态足迹。公式如下：

式中：EEF为区域总能值生态足迹，m²；EEF₁、EEF₂、EEF₃、EEF₄和EEF₅分别为生物资源账户、水资源账户、能源账户、初级工业产品账户和污染物账户的能值生态足迹，单位均为m²。

式中：Β_i 为第i个项目的能量或质量，单位为J或t；τ_i 为第i个项目的能值转化率，单位为sej·J^-1或sej·t^-1；RED为区域能值密度，sej·m^-2。参考Pan等^［23］、Brown等^［25］的研究，RED的计算公式如下：

式中：R为研究区域可更新资源能值，sej。

污染物账户由废水、废气、废固3类污染物组成，参考Pan等^［23］、Zhang等^［30］的研究，EEF₅的计算公式如下：

式中：E_COD和ENH3-N分别为稀释COD、氨氮所需能值，sej；ESO2、ENOx和E_PM分别为稀释SO₂、氮氧化物及颗粒物所需能值，单位均为sej；E_land为填埋废固所需能值，sej。

在对污染物进行稀释或填埋后，污染物对生态环境造成破坏的可能性将大大降低，但该过程会消耗水、土等资源，进而对当地生态系统造成压力^{［23，30］}。因此，在计算废水、废气、废固的能值时，前两者主要考虑将其稀释到符合国家污染物排放标准所需能值，后者主要考虑将其填埋所需能值。污染物能值计算公式如下：

式中：MCOD/NH3-N为COD或氨氮的质量，kg；ρ_w为水密度，1×10⁹ mg·m^-3；ρCOD/NH3-N为COD或氨氮的允许排放浓度，为使生态环境处于最安全状态，选取《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002）中Ⅰ类排放浓度^［23］，故COD和氨氮的允许排放浓度分别为15 mg·L^-1、0.15 mg·L^-1；w为水能量折算系数，2.56×10⁴ J·kg^-1［23］；τ_w为水能值转换率，6.17×10⁴ sej·J^-1［24］。

式中：MSO2/NOx/PM为SO₂、氮氧化物或颗粒物的质量，kg；ρSO2/NOx/PM为SO₂、氮氧化物或颗粒物的允许排放浓度，选取《环境空气质量标准》（GB 3095—2012）中一级排放浓度，故SO₂、氮氧化物和颗粒物的允许排放浓度分别为20 µg·m^-3、50 µg·m^-3和40 µg·m^-3；ρ_a为空气密度，1.29×10⁹ µg·m^-3；

式中：Ml为废固质量，t；p为单位废固填埋所需土地面积，0.285 t·m^-2［30］；τ_l为土地能值转换率，1.36×10¹⁵ sej·t^-1［30］。

以往的研究认为区域只有利用可更新资源，才能实现可持续发展，因此只将可更新资源能值纳入生态承载力计算的范畴^［14-16］，但进行固定资产投资、商品进口等社会经济活动可以满足当地需求，进而有效缓解当地生态压力，促进当地可持续发展，故需考虑社会经济活动所提供的生态承载力^{［23，27，30］}。此外，地表水、地下水为人们生产与生活提供保障，也需考虑其所提供的生态承载力^［26］。因此，本文综合考虑可更新资源、社会经济和水资源所提供的生态承载力。

式中：ECC为区域总能值生态承载力，m²；ECC₁、ECC₂和ECC₃分别为可更新资源、社会经济和水资源的能值生态承载力，单位均为m²。

式中：GED表示全球能值密度2.35×10¹⁰ seJ·m^-2，为年全球总能值12×10²⁴ sej与全球面积5.1×10¹⁴ m²的比值；系数0.12表示预留12%的面积以保护生物多样性^［30］。

社会经济能值生态承载力由固定资产投资、进口商品总额和环境保护治理投资的承载力组成，其公式如下：

式中：EMR表示能值货币比率，sej·万元^-1，为研究区域可更新资源能值与研究区域GDP的比值；IFA、VIG和EPI分别为固定资产投资、进口商品总额和环境保护治理投资，单位均为万元。

当年的地表水、地下水能值中包含当年的可更新资源能值，为避免造成重复计算，考虑前一年地表水、地下水储量为当年生态系统提供的承载力，即通过2008—2019年地表水、地下水的能值来计算2009—2020年地表水、地下水的能值生态承载力。

式中：W为研究区域地表水、地下水的能值之和，sej；系数0.4表示要至少保留40%的水资源不被开发利用，以免对生态环境造成破坏^［26］。

选取足迹深度（EEF_depth）、生态利用效率指数（EUE）、生态经济协调指数（ECI）、生态足迹多样性指数（H）等4个指标分别对区域的资源消耗程度、资源利用效率、生态经济协调程度、土地利用均衡程度等4个方面的可持续发展状况进行评价。

足迹深度反映了人类对自然资本存量的消耗程度，为生态系统需要积累多少年的自然资本才能满足区域一年所需的资源量^［17］，数值越大，区域对资本存量的消耗程度就越高，区域可持续性就越弱。

生态利用效率指数即万元GDP生态足迹，表示每产出万元GDP需要消耗的资源^［16］，指数值越大，资源利用效率越低，区域可持续性就越弱。

式中：GDP为区域生产总值，万元。

生态经济协调指数反映了生态环境与社会经济发展之间的协调程度^［16］，其数值越大，生态环境与社会经济发展之间的协调性就越强，区域可持续性就越强。

生态足迹多样性指数反映了生态足迹在6种土地类型中均匀分配的程度，可以用来评价生态系统的可持续性^［17］，指数值越大，生态足迹在各种土地类型中分布就越均等，区域可持续性就越强。

式中：P_i 为第i种土地类型生态足迹在总生态足迹中所占的比例。

结合上述4个指标，利用熵权法建立可持续发展综合指数（CISD），指数值越大，区域可持续发展综合能力就越强。

式中：α₁、α₂、α₃、α₄分别为足迹深度、生态利用效率指数、生态经济协调指数、生态足迹多样性指数等4项指标所对应的权重，分别为0.14524、0.0603、0.67078、0.12368。权重由熵权法计算得出，具体步骤参考章穗等^［31］的研究。eef_depth、eci、eue、h分别为足迹深度、生态利用效率指数、生态经济协调指数、生态足迹多样性指数标准化后的数值。

由图1可知，2009—2020年，山东省的能值生态足迹均显著高于其余省区，而青海省的能值生态足迹均明显低于其他省区，这说明山东省开采当地资源用于生产的资源量要远超其他省区，而青海省则相反。这是由于山东省人口稠密，需要消耗大量的自然资源以保障居民生活和维持经济发展，而青海省虽资源储量大，但其本身地广人稀、经济发展滞后、工业基础薄弱，导致资源开发程度不足。各省区的能值生态足迹在不同年份达到峰值后整体呈现下降趋势，其中山东省降幅为39.38%，河南省降幅为53.64%，下降原因均为初级工业产品和污染物的能值生态足迹的大幅度下降（图2C、D），这体现了山东省、河南省对限制矿产资源过度开发、加快产业升级与产业转型以及减少污染物排放所做出的努力。值得注意的是，山西省、内蒙古自治区的能值生态足迹分别于2016、2017年后开始逐渐增大，究其原因均为初级工业产品和能源的能值生态足迹的不断回升（图2A、B），这意味着山西省、内蒙古自治区为了生产能源和初级工业产品正加大对当地煤炭、矿石等资源的开采。由图2可知，2009—2020年，各省区的初级工业产品账户所对应的能值生态足迹在各省区的各账户能值生态足迹中均占比较大，这说明9省区在经济发展过程中仍然较为依赖生产钢材、水泥等产品的第二产业，9省区仍需加大产业结构调整和能源结构转型的力度。值得注意的是，在2015年后，各省区的污染物账户都大幅度下降，这是因为9省区政府为推进生态文明建设，加强了对大气环境的保护，开展了二氧化硫、氮氧化物等大气污染物的治理工作。

由图3可知，2009—2020年，能值生态承载力位列前三的省区依次为四川省、青海省、内蒙古自治区，且3省区的能值生态承载力明显高于其他省区，宁夏回族自治区、山西省的能值生态承载力位于末尾，这表明四川省、青海省、内蒙古自治区3省区的生态系统每年所能提供的资源量要远高于其他省区，而宁夏回族自治区、山西省则相反，究其原因为四川省、青海省、内蒙古自治区自身水资源和可更新资源（如太阳能）的禀赋较好。各省区的能值生态承载力呈现不同趋势，其中青海省从2009年8.96×10⁸ hm²上升到2020年1.22×10⁹ hm²，上升幅度为36.16%，主要原因在于固定资产投资的能值生态承载力大幅度上升（图4H）。值得注意的是，内蒙古自治区的能值生态承载力于2014年后开始逐渐下降，由2014年9.99×10⁸ hm²下降到2020年7.02×10⁸ hm²，降幅为29.73%，究其原因为地表水和固定资产投资的能值生态承载力大幅度下降（图4B）。由图4可知，2009—2020年，各省区的进口商品所对应的能值生态承载力在各省区的各类能值中生态承载力均占比极低，这可能是9省区通过开发和利用当地资源就能够满足当地居民生活和社会经济发展所需而无需过于依赖进口以及进口成本较高的缘故。此外，环境污染治理投资亦占比极低，这可能是环保投资渠道单一和财政收入不高导致拨款不足等因素共同作用的结果。

分析9省区足迹深度的变化情况，可了解9省区资源消耗情况。由图5可知，2009—2020年，青海省每年的足迹深度均为1，其余省区每年的足迹深度超过1，这说明青海省的生态系统每年所提供的资源量能满足每年自身进行生产所需的资源量，而其余省区则不能。2016—2020年，宁夏回族自治区每年的足迹深度均处于第一，均大于50，表明宁夏回族自治区的生态系统需要至少积累50年的自然资本才能满足区域一年所需的资源量，这可能是宁夏回族自治区过于依赖高能耗、高排放的产业以实现经济发展增长和其面积狭小、工业基础薄弱以及自然资源禀赋不佳共同作用的结果。各省区的足迹深度呈现不同趋势，其中河南省的足迹深度从2015年47.62下降到2020年22.77，降幅为52.18%，山东省的足迹深度从2015年64.34下降到2020年37，降幅为42.49%，说明河南省和山东省所占用的资本存量在减少，生态系统的不可持续状态正逐渐改善，这可能得益于两省政府为推进生态文明建设，积极改造和提升传统产业，引导和推动钢铁、水泥等产业的减产减排。而山西省的足迹深度于2016年27.38上升到2020年49.57，升幅为81.04%，意味着山西省所占用的资本存量在增加，这可能是因为山西省是国家重要的能源原材料和化工生产基地，仍然较为依赖煤炭、电力、化工等产业以维持经济增长。

分析9省区生态利用效率指数的变化情况，可了解9省区资源利用效率情况。由图6可知，2009—2020年，所有省区的生态利用效率指数均整体呈现下降趋势，表明所有省区每产出万元GDP需要消耗的资源数量在持续下降，资源利用效率在不断提高，这可能得益于9省区政府加强自然资源开发和保护力度，不断完善交通、水利等基础设施建设和大力发展高新技术产业，调整原材料工业结构，促进第二产业由高消耗向高效率转变，由粗加工向深加工转变。2009—2020年，四川省每年的生态利用效率指数（2011年除外）均低于其余省区，宁夏回族自治区每年的生态利用效率指数均高于其余省区，这意味着四川省资源利用效率高于其余省区，而宁夏回族自治区则相反。值得注意的是，宁夏回族自治区和内蒙古自治区的生态利用效率指数下降幅度高于其余省，宁夏回族自治区由2009年120.51下降到2020年51.16，降幅为57.55%，内蒙古自治区由2009年下降到2020年51.16，降幅为53.16%，这体现了两自治区通过调整产业结构、加大技术投入及转变资源利用方式以提高资源利用效率所做出的努力。

分析9省区生态经济协调指数的变化情况，可了解9省区生态环境与社会经济发展之间的协调情况。由图7可知，2009—2020年，山西省、山东省、河南省和宁夏回族自治区等4省区的生态经济协调指数均未超过1.05，均低于其余省区，说明该4省区的生态经济协调能力长期弱于其余省区。这是由于长期以来4省区均过于依赖大量开采煤炭、铁矿等自然资源和生产钢铁、燃料、化工等高能耗、高污染的产品来实现经济的快速增长，造成了当地生态环境的严重破坏。各省区的生态协调指数呈现不同趋势，2011—2020年，四川省和甘肃省的生态经济协调指数呈现波动上升趋势，分别上升7.53%和6.08%，说明四川省和甘肃省的生态环境与社会经济发展之间的协调程度在逐渐加强，这体现了两省通过加大生态环境保护和治理力度，减少二氧化硫、氮氧化物等大气污染物的排放，加快工业产品的结构调整和优化，降低产品的能源、原材料和水资源消耗以协调生态环境与经济发展关系所做出的努力。而青海省2013—2020年的生态经济协调指数整体呈现下降趋势，由2013年1.39下降到2020年1.29，降幅为7.19%，意味着青海省的生态经济协调能力在逐渐下降。

分析9省区生态足迹多样性的变化情况，可了解9省区土地利用均衡程度。由图8可知，2009—2020年，甘肃省的生态足迹多样性指数均超过1，均高于其余省区，说明甘肃省各类用地的均衡程度要高于其余省区。甘肃省和山西省的生态足迹多样性指数均整体呈现下降趋势，甘肃省由2009年1.14下降到2020年1.02，降幅为10.53%，山西省由2009年0.88下降到2020年0.73，降幅为17.05%，意味着甘肃省和山西省各类用地的均衡程度在不断下降。这是由于甘肃省和山西省过于依赖开发当地矿石资源和化石能源来实现经济发展，导致资源生产集中在化石能源用地上。值得注意的是，除甘肃省和山西省外的其余7省区2016—2020年的生态足迹多样性指数整体均呈现上升趋势，表明7省区各类用地的均衡程度在不断上升，这体现了7省区不断调整和优化土地利用结构、能源结构以及产业结构所做出的努力。

由于可持续发展水平等级没有统一的划分标准，为更直观地表达黄河流域9省区可持续发展水平，运用自然间断点分级法^{［18，32］}将可持续发展综合指数划分为6个等级，分别对应6种可持续发展水平（表3）。

结合表3和图9可知，2009—2020年，青海省的可持续发展综合指数均大于0.475，均处于相当可持续水平，但其指数在2013年后整体呈现下降趋势，由2013年0.708下降到2020年0.545，降幅为23.02%，主要原因是2013年后青海省大幅度开采自然资源用以生产初级工业产品，使得生态保护与经济发展之间的协调程度不断下降。四川省的可持续发展综合指数由2009年0.601下降到2011年0.412后回升到2020年0.552，形成了由相当可持续到相对可持续再到相当可持续的转变，这体现了四川省积极调整产业结构，提高资源利用率，降低污染物排放，缓解经济发展给资源环境造成的压力所做出的努力。值得注意的是，2018—2020年各省区的可持续发展综合指数由高到低均为：四川省>青海省>甘肃省>内蒙古自治区>宁夏回族自治区>河南省>山东省>山西省>陕西省，这是四川省、青海省自然资源丰富且资源利用效率不断提高共同作用的结果。黄河流域9省区2020年的可持续发展综合指数由高到低依次为：0.552>0.545>0.397>0.286>0.216>0.182>0.176>0.158>0.157，其中四川省和青海省处于相当可持续水平，甘肃省处于相对可持续水平，内蒙古自治区处于轻微不可持续水平，宁夏回族自治区、河南省和山东省处于相当不可持续水平，山西省和陕西省处于相当不可持续水平。

从空间格局来看，2009—2020年黄河流域9省区可持续发展水平分布不均衡，总体呈现出西高东低的分布特征（图10、图11）。可持续发展水平较高的省份为青海省、四川省和甘肃省，其中青海省多年稳居第一，成为黄河流域可持续发展的核心驱动型省份，究其原因为青海省经济规模较小且地大物博，能为其生产发展提供所需的自然资源。可持续发展水平较低的省份为山西省、山东省、河南省和陕西省，大量开采矿产资源、化石能源和生产初级工业产品以实现经济增长给生态环境带来巨大压力是造成这种不可持续发展局面的主要原因。陕西省在2016年和2017年处于极度不可持续水平，在2018—2020年均处于非常不可持续水平，其不可持续水平有所缓解，但仍需通过优化产业结构，大力发展第三产业，以逐渐摆脱经济增长对于煤炭、石油等资源的过度依赖，从而提高可持续发展水平。

2009—2020年，四川省和青海省均处于可持续发展水平，其中四川省可持续发展水平在2014年后呈现逐渐上升趋势，由相对可持续逐步转变为相当可持续。青海省虽一直处于相当可持续水平，但其可持续发展水平在2013—2018年逐渐下降之后逐步回升。2009—2020年，甘肃省在相对可持续与轻微不可持续之间波动。内蒙古自治区2009—2020年一直处于轻微不可持续水平（除2017年外）。2009—2020年，宁夏回族自治区、河南省、山东省、山西省和陕西省均处于不可持续发展水平，其中宁夏回族自治区在轻微不可持续与相当不可持续之间波动，山东省和河南省常年处于相当不可持续，山西省在相当不可持续与非常不可持续之间波动，陕西省常年处于非常不可持续，甚至在2016年和2017年处于极度不可持续水平。

实现黄河流域高质量发展需要差异化的生态保护与经济发展政策。陕西省、青海省和河南省应加快调整产业结构和能源结构转型，降低经济增长对化石能源、矿产资源的依赖；山西省、宁夏回族自治区和内蒙古自治区应加强人才引进，加大研发投入，以便改变资源利用方式，提高资源利用效率，减少生态资源需求；山东省应出台资源限采政策以避免当地资源被过度开采并增加商品进口以缓解生态压力。此外，一方面所有省区须因地制宜开展生态文明建设工作，加大环境污染治理力度，建立并完善环境保护相关政策法规，强化生态红线区域的生态保护、生态补偿和生态修复，加大固定资产投资力度，大力发展高新技术产业和先进制造业，促进能源清洁替代和产业低碳转型，优化采购市场环境并出台进口相关优惠政策，促进企业参与国际采购，以便改善黄河流域生态环境，提升资源环境的供给能力，增强黄河流域生态承载能力；另一方面所有省区应增强彼此的交流与合作，依托上中下游地区自身经济发展或自然资源的优势不断创新合作机制，不断开拓省际产业发展、科技创新、生态环保等领域的合作，进而促进黄河流域协同发展，最终实现黄河流域高质量发展。

本文亦有以下不足：①本文基于宏观视角仅对黄河流域省级层面的可持续发展水平进行了评价。未来可进一步对流域内市级层面、县级层面的可持续发展水平进行研究。②本文由于篇幅所限未对黄河流域9省区可持续发展水平的影响因素进行探究。未来可采用灰色关联分析、地理探测器等方法对影响因素进行量化分析。