粤港澳大湾区人口、经济与环境协同的影响机制研究

傅崇辉 ，傅愈，钟柳青，王兵，焦桂花

（1. 广东医科大学 人文与管理学院，广东 东莞 523808；2. 深圳市云天统计科学研究所，广东 深圳 518000）

粤港澳大湾区是我国开放程度最高、经济活力最强的区域之一，其使命是指向中国社会经济的未来发展方向，在国家发展大局中具有重要战略地位。然而，整个湾区涉及“一个国家、两种制度、三个关税区、四个核心城市”，在制度文化、社会背景、资源禀赋等方面存在明显的差异，大湾区内部的社会经济发展差异较大，且已形成了各自的发展惯性，协同发展既是重点也是难点。

人口、经济与环境协同是当今城市群发展的主要途径和重要特征，通过协同可以更广泛地开发人力资源，更合理地配置供给和需求要素，更有效地保护和利用资源环境，从而使区域发展产生倍增效应。粤港澳大湾区也不例外，在规划纲要中明确指出“各类要素高效流动、区域发展协调”等协同策略。实施大湾区战略的实质就是通过区域协同，充分发挥各地区比较优势，优化区域功能布局，以形成分工合理、功能互补、错位发展的城市群发展格局。

显然，大湾区的长远发展不能只是被动地解决当前的矛盾，还要有一定的预见性。如果将整个湾区的人口、经济与环境要素置于一个统一的系统进行协同管理，无疑能够提供更丰富的解决方案，可以为调控或规避不利后果提供政策线索，也是大湾区发展初期阶段顶层设计迫切需要解决的关键问题。目前正值粤港澳大湾区战略落地实施的初期阶段，无论是制度体系的顶层设计，还是政策工具的准备，都需要准确把握人口、经济与环境系统要素之间的相互关系和协同机制，人口、经济与环境的协同问题也就成为了理论层面和实践领域共同关注的科学问题。

1 文献回顾

人口、经济与环境关系一直是社会科学研究的重要领域，并从不同视角进行理论研究和实证分析。一是基于Ehrlich & Holdren[1]提出的IPAT模型，认为环境质量（I）主要受人口（P）、财富（A）和技术（T）因素的影响，IPAT模型对环境问题的社会科学研究产生了深远的影响。随后，Dietz & Rosa[2]将IPAT模型扩展为随机STIRPAT模型，使其可以容纳丰富的人口、经济和社会因素。因IPAT和STIRPAT模型简单易行，出现了大量实证研究，并利用因素分解法解释人口和经济因素对环境的影响程度[3-4]，且在模型中引入财富的平方项来检验环境库茨涅茨曲线的适用性[5-6]。二是以环境库茨涅茨曲线为代表的侧重经济增长对环境质量影响的研究路线[7-8]，认为经济增长与环境质量呈倒“U”型关系。大量的实证研究发现[9-11]，经济规模和结构、国际贸易、市场机制、人口城市化等因素与环境污染具有倒“U”型关系。尽管也有实证研究否定环境库茨涅茨曲线假设[12]，但国内研究表明环境库茨涅茨曲线在中国还是有一定的解释能力，经济增长、人口城市化、国际贸易、政府行为、经济聚集等因素对环境质量的影响符合环境库茨涅茨曲线关系[13-15]。三是人口、经济与环境之间的两两关系研究。人口与经济关系方面，人口变化主要通过三个渠道，即劳动力供给、储蓄和技术进步直接或间接地作用于经济发展[16]，经济因素通过影响人口的生育、死亡和迁移作用于人口变动[17]；人口与环境方面，环境除了受到上述人口的作用外，环境变化也会对人口健康、死亡和迁移产生影响[18-20]。总之，现有人口、经济与环境关系的文献比较丰富，但主要是关注它们之间的相互关系，而关于人口、经济与环境协同的研究还比较缺乏。

协同理论[21]把复杂系统有序变化规律描述为由简单到复杂的演化过程，随着控制变量的连续变化，导致一系列性质不同的新旧模式的演替，各子系统协同行动导致系统结构或功能有序演化。不论是在宏观领域还是微观领域，“协同”对区域复合系统的作用已形成共识，协同理论在众多领域得到应用。例如，利用协同理论和相关方法检验城市化对资源环境的影响及其协同作用[22-23]； 从关注环境与社会系统的协同演化入手，强调环境系统和社会系统的相互作用和选择过程[24]；同时，协同理论与可持续发展研究相结合，出现了环境与经济系统协同发展的可持续发展分析框架[25]，人口、经济与环境系统协同的多目标优化分析模型[26]，人口、经济与环境协同发展基础上的可持续性研究[27]等一系列研究成果。

通过上述文献分析可以发现，人口、经济与环境关系和系统协同方面已经形成了成熟的理论成果和丰富的实证案例，为研究粤港澳大湾区的人口、经济与环境协同机制提供了理论基础，但就本文的研究目标，还有几个值得探索的方面：一是现有文献主要是以同质性较高的区域为研究样本，其理论和方法对于粤港澳大湾区这种内部差异性明显的区域是否具有适用性还有待证实或证伪；二是系统协同的测量方法和实证分析比较丰富，但对协同的影响机制的定量分析相对缺乏，这对于归纳区域协同机制显然是不利的。因此，本文将在协同度测量理论的基础之上，对粤港澳大湾区人口、经济与环境协同的影响机制进行定量分析。

2 理论模型

人口、经济与环境是人类社会存续发展的基本要素，人口、经济与环境之间存在既竞争又协同的关系。一方面，增加人口子系统（如人力资本）和环境子系统（如环境保护）的投入，会挤占经济子系统（如生产性投资）的投入，从而抑制经济增长；另一方面，随着人口子系统（如人力资本存量）和环境子系统（如环境质量）的内部协同度改善，人口和环境要素质量提高有助于提升经济效益[26]。 可见，人口、经济与环境作为一个整体系统，其协同机制是通过各种控制变量的连续性变化，在人口、资源与环境子系统之间产生协调作用和竞争效应，当控制变量达到一定阈值时，系统结构和功能从自发状态向宏观有序状态演化的过程。本文的目标就是通过定量研究找到能够使系统向有序状态（协同）变化的控制变量（影响机制）。

人口子系统可以从人口规模、人口结构和人口质量等角度进行描述，从不同角度反映人口子系统对经济与环境的影响[28-29]。人口规模要素通过人口总量、自然增长率和机械增长率三个指标测量；人口结构要素通过劳动年龄人口占比、人口老龄化水平和流动人口占比三个指标测量；人口质量要素通过科技人员占比、预期受教育年限和出生缺陷发生率三个指标测量。

经济子系统可以通过经济规模、经济结构和经济质量三个角度进行考察，分别反映经济总量、生产力布局和经济发展状态[30]。经济规模要素通过国内生产总值（GDP）、GDP增长率和地方一般性财政收入三个指标测量；经济结构通过第三产业增加值占比、出口占比和消费对经济增长贡献率三个指标测量；经济质量通过高新技术产业增加值占比、全社会劳动生产率和单位能耗产出率三个指标测量。

环境子系统可以从环境质量、环境保护和资源利用三个方面进行考察，综合评价环境要素对社会经济发展的适宜程度[31-32]。环境质量通过空气质量指数、土地污染超标率、地表水质达标率和自然灾害损失额四个指标测量；环境保护通过环保支出占比、新建绿色建筑占比和绿化覆盖率三个指标测量；资源利用通过万元GDP能耗、万元GDP水耗、建成区面积占比和生产资料投入产出比四个指标测量。

自从熊彼特[33]首先提出创新的概念，并将创新作为经济增长的主要动力，强调技术创新与经济增长的关系，认为创新实现的过程就是经济增长的过程后，创新与人口、经济与环境的关系日趋密切。创新是粤港澳大湾区的主导战略，在《粤港澳大湾区发展规划纲要》中，“创新”出现了100多次。创新在人口、经济与环境系统之间起到重要的协调作用，创新对经济产生积极影响的同时，也可能因为资源消费的增长而给环境带来压力，实行生态保护政策又可能增加经济负担，这就取决于创新的收益能否超过环保的成本[34-35]。根据协同学原理，如果创新能够使得人口、经济与环境之间的相互作用产生协同效应，就可以显著提高区域的协同水平，从而产生协同的外部收益。本文将从创新体系的角度考察创新对人口、经济与环境协同状态的影响，创新体系由创新环境、创新投入与创新产出三个要素构成[36]，其中，创新环境要素通过本科及以上学历劳动力占比、科技支出占财政支出的比重和营商环境指数三个指标测量；创新投入通过每万人R&D人员全时当量、R&D经费占GDP比重和基础研究占R&D经费比重三个指标测量；创新产出通过每万人科技论文数、每万名R&D人员专利授权数、每万名科技活动人员技术市场成交额和科技进步贡献率四个指标测量。

粤港澳大湾区是世界上独一无二的“制度、行政、法律、关税、货币、文化”都存在差异的城市群，在协同方面既具有“一国两制”和差异化城市分布的优势，也存在各种差异对要素自由流动的限制[37]。差异性既是粤港澳大湾区的特点，也是人口、经济与环境协同的重要影响因素，本文将通过SWOT-AHP分析法从制度差异、行政差异、文化差异和发展阶段差异四个方面，测量差异性对人口、经济与环境协同的贡献度。

另外，政策支持体系也是城市群协同发展的重要因素[38]，但粤港澳大湾区各项政策措施还在制定、完善和实施的过程之中，其政策效应还没有完全显现出来，定量分析无法测量出政策体系对协同的影响，故将政策因素纳入模型的未解释部分（其他因素）。基于上述理论分析，构建如图1所示的理论分析框架。

图1 人口、经济与环境协同的理论分析框架

3 研究方法

3.1 指标标准化处理

根据理论分析框架和要素概念的操作化定义，可以得到如表1所示的指标体系，定量部分将基于各指标的数值进行分析。

表1的指标体系涉及三类指标：正向指标、负向指标和中性指标，为了使不同单位和方向的指标具有可比性，采用常用指数方法对数据进行标准化处理。利用指数函数进行标准化处理，可以控制高分区间的差距，拉开低分区间的差距，更好地体现指标体系的设计思路。对于指数计算过程中的每一个分项指数，按照下面公式的计算。

表1 人口、经济与环境系统的指标体系

（1）正向指标和中性指标标准化计算公式为：

式中：y为标准化数值；X为理论最优值（根据指标的影响方向，正向指标的理论最优值一般为越大越好，比如百分比指标设置为100%；负正向指标的理论最优值一般为越小越好，比如百分比指标设置为0；没有明显边界的指标，则取各城市中的最优值或平均值为理论最优值）；x为实际观测值；N为平均值；i为一级指数的编号；j为二级指数的编号；n为三级指标的编号（比如，x1,1,1为人口子系统、人口规模要素中的人口总量）。

（2）负向指标标准化计算公式为：

公式中的参数意义同式（1）。

经过以上标准化处理，所有指标数值都在0～1之间，且数值越大，指标代表的社会经济意义越好。

3.2 差异性指数计算

采用SWOT分析法将与人口、经济与环境协同密切相关的各种主要差异性因素（制度、行政、文化、发展阶段）区分为优势、弱点、机会和威胁[39]，通过对各城市的政府、企事业单位、社会组织和公众等利益相关方的调研访谈，获得具体的SWOT判断矩阵，选出影响最高的一组关键因素，并用SWOT-AHP分析法对这组关键因素进行定量分析，具体如下：（1）将每个SWOT组内的要素进行两两比较，进行层次总排序；（2）对4个SWOT组进行两两比较，进行层次总排序[40]；（3）将层次总排序得分进行标准化处理，得到差异性要素的指标数值。

调研访谈共825人，其中每个城市的政府相关工作人员5人，相关企事业单位人员10人，相关社会组织主要负责人员10人，随机访问的公众50人，剔除拒访后最终得到有效访谈人数是806人。

3.3 系统协同度计算

利用Wulff等[41]的方法，得到要素指标的效能元素fij：

式中：ai为要素A的第i个指标；bj为要素B的第j个指标；n、m分别为要素A和B的维度；Zj和Yj为指标j受到的外部效应。

根据式（3）的效能元素可得到各指标之间的直接效能dij：

式中：dij为指标i对指标j的直接效能；difj为系统内部的差异性对指标j的效能，innoj为创新对指标j的效能，Yj为系统外部其他因素对要素j的效能。

根据各要素之间的直接效能可构建直接效能矩阵D：

将要素的原始效能、直接效能和间接效能叠加，构成系统效能函数矩阵U(i,j)：

式中：D0为原始效能，D1为直接效能，D2+…+Dk+…为间接效能。

根据系统效能函数矩阵的各元素构建子系统协同度函数h(i)[42]：

式中：h(i)为i子系统的协同度，取值范围为[-1, 1]，取值越接近1，表明系统的协同程度越高，反之则越低。

系统协同度为各子系统协同度的加权平均值：

式中：H为人口、经济与环境系统的协同度，w(i)为i子系统的权重，考虑到人口、经济与环境子系统的同等重要性，可以采用等权处理。

3.4 影响机制分析模型

检验人口、经济与环境协同的影响机制，要同时处理多因变量、显变量与潜变量，并且协同度的改变会对系统要素的状态产生一定的影响，也就是说应该选择非递归计量模型。结构方程模型可以同时处理多因变量、潜变量，以及容许自变量和因变量存在测量误差、反馈路径的特点[43-44]，正好符合本文的检验要求，故选用结构方程模型对人口、经济与环境的影响因素进行定量分析。根据理论分析框架，构建如下影响机制分析模型：

式中：η为内生潜在变量组成的向量；ξ为外生潜在变量组成的向量；ζ是结构方程的误差向量；ε和δ分别为内生变量和外生变量的测量误差向量；Β是内生潜变量间通径系数组成的矩阵；Γ为外生潜变量对内生潜变量的通径系数组成的矩阵；y是内生标识向量；x是外生标识向量；Λy和Λx为内生标识和外生标识的负载矩阵。

模型假设：（1）测量方程误差项ε、δ的均值为0；（2）结构方程残差项ζ的均值为0；（3）误差项ε、δ与因子η、ξ之间不相关，ε与δ不相关；（4）残差项ζ与ξ、ε、δ之间不相关。模型运算采用R软件的lavaan软件包。

采用式（9）～（11）的结构方程模型对粤港澳大湾区人口、经济与环境协同的影响机制进行检验。其中，内生潜变量包括人口子系统、经济子系统、环境子系统和整个系统的协同度，外生潜变量包括创新体系与差异性，测量指标为表1中各子系统对应的要素，根据理论分析框架，设定的路径关系如图2所示。

图2 系统协同的影响机制路径关系设定

4 结果与解释

4.1 协同度及其变化

将表1中各城市、各指标的数值（11×20）输入公式（1）～（8），分别对粤港澳大湾区“9+2”城市的协同度进行测算，结果如表2所示。表2显示，人口子系统的协同度呈现连续提高的趋势，2000—2019年，各城市人口子系统的协同度都有不同程度的改善。其中，香港的人口协同度明显高于其他城市，相对来说，广州、深圳、东莞等流动人口占比较大的城市，其人口协同度较低，但年均增长率较高。总体上看，整个大湾区的人口子系统协同度保持了持续改善的态势，从期初的0.139上升到期末的0.447，年均增长率为6.018%。

表2 人口子系统协同度

表3的结果显示，经济子系统协同度的改善速度明显高于其他子系统，整个大湾区经济子系统协同度的年均增长率超过7%。其中，香港的经济协同度水平最高，作为核心城市的广州和深圳虽然初期的经济协同度较低，但增长速度较快，到期末时经济协同度水平已经超过了0.5。总体来看，其他城市的经济协同度在0.5左右，并保持了一定的增长速度。作为中国经济发展水平最高的区域之一，粤港澳大湾区的经济发展是其优势领域。

表3 经济子系统协同度

表4的结果显示，香港和澳门的环境子系统协同度水平最高，2019年都已经超过了0.5。内地城市的环境协同度普遍低于港澳地区，其中广州、深圳、佛山、中山和东莞的环境有序度水平低于0.4，珠海、肇庆、江门和惠州的环境有序度水平在0.4～0.5之间。总体上看，整个大湾区环境子系统的协同度保持了约5%的年均增长率，从初期的0.161上升到期末的0.442，但低于人口子系统和经济子系统的协同度。

表4 环境子系统协同度

从粤港澳大湾区人口、经济与环境协同度的现状和发展历程看，尽管还有相当的提升空间，但这种从无序向有序演化的历程，符合协同理论描述的复杂系统变化规律[45]，从而为利用协同理论对影响机制进行实证检验提供了统计线索。

4.2 模型检验与调整

协同影响机制模型采用最大似然估计法（ML）进行估计。最大似然估计法要求变量是多元正态分布，本文采用模型输出的临界值（critical ratio）进行正态性检验。按通常判断标准，如果临界值小于1则认为正态性非常好；临界值在1～10之间，认为稍微有点非正态，但仍可以接受[46]；临界值大于10，认为非正态性比较严重。本模型的临界值为6.121，基本可以满足模型拟合要求。

根据模型输出的调整指数（MI）进行模型调整，从初始模型的输出结果看，β9的MI为153.12，其指向意义是人口子系统与环境子系统的协相关（图2中的虚线）不成立。历史上，珠三角地区是中国流动人口的最主要流入地之一，人口流动主要受经济因素的驱动，环境因素对人口的影响并不明显。如表5所示，删除β9后的模型拟合优度得到明显的改善，以调整后的模型作为最终模型。

表5 模型的拟合优度

拟合优度指数的评价没有统一的标准，一般认为χ2/df在2～5之间可以接受模型[47]；SRMR指数小于0.08认为模型可以接受[48]；RMSEA低于0.1表示模型拟合较好，低于0.05表示模型拟合非常好[49]。表5的最终模型显示，χ2/df小于2；SRMR为0.063，小于0.08的临界值；RMSEA为0.081，小于0.1的临界值；GFI、AGFI、CFI、IFI都大于或接近0.9。根据以上对模型整体评估的标准，可以认为模型的整体拟合程度较好。

另外，人口子系统协同度、经济子系统协同度、环境子系统和整个系统协同度的R2分别是0.512、0.632、0.418和0.547，模型解释了约50%的协方差变异，具有较好的解释力。

4.3 参数估计结果

由于指标进行了正向的标准化处理，各潜变量的负载系数都为正值，表明各要素对子系统具有正向作用，且各要素的P值都小于0.1或0.05，具有统计上的显著性意义。根据表6的参数估计结果，从各要素的标准化系数看，创新体系的主要要素是创新环境与创新产出，差异性的主要要素是制度差异与发展阶段差异，人口子系统的主要要素是人口结构与人口质量，经济子系统的主要要素为经济规模与经济结构，环境子系统的主要要素是环境质量与资源利用。

表6 模型的参数估计结果

在路径系数方面，γ1（创新体系到人口子系统的路径）、γ2（创新体系到经济子系统的路径）、γ3（创新体系到环境子系统的路径）的估计值都为正值，其统计意义在于创新活动对人口、经济与环境各子系统内部的协同有正向的促进作用，粤港澳大湾区创新要素资源的优势[50]在人口、经济与环境的协同演进过程中曾经发挥积极的作用。在作用强度方面，创新体系对经济子系统的协同度贡献最大，环境子系统次之，人口子系统的标准化路径系数最小。

差异性对人口系统的路径系数（γ4）为负值，表明差异性对人口子系统的协同具有负向影响，粤港澳三地制度、文化、行政以及发展阶段的差异阻碍了人口子系统的有序度发展。同时，差异性对经济子系统的协同具有显著的正向作用，体现了粤港澳三地的经济互补性。虽然差异性对环境子系统的路径系数为正值，但其作用强度（标准化估计值为0.012）和显著性水平（P值为0.111，超过了0.1的水平）都比较低。

在各子系统相互关系方面，人口与经济子系统之间存在相互促进作用，人口子系统的协同度提高可以促进经济子系统的协同度优化，而经济子系统协同度的改善对人口子系统协同的作用更大，其标准化路径系数为0.781（β2）。珠三角地区是中国人口流入的主要区域[51]，大量年轻劳动力的流入为当地的经济发展提供了丰富的人口红利[52]，因而形成了人口子系统对经济子系统的促进作用。经济发展形成的比较优势是吸引人口流入的主要因素之一[53]，大量流动人口对流入地的人口年龄结构、人口经济结构的改善都具有重要作用[54]，经济子系统的发展直接促进人口子系统的协同发展。虽然人口子系统对环境子系统的路径系数为0.007，但在统计上不显著，再加上前面模型调整时发现环境子系统对人口子系统的路径关系不成立，表明在过去的近20年间，粤港澳大湾区的人口子系统与环境子系统之间没有表现出直接的相关性。其原因可能有两个方面，一是港澳地区相对封闭的人口环境，以及珠三角地区人口变动趋于平稳[55]；二是过去20年间正是粤港澳大湾区经济高速发展的时期，经济发展的环境影响对人口的环境影响产生了替代效应，这一点从后面的效应分析也可以得到印证。

经济子系统与环境子系统之间存在相互关联，经济子系统与环境子系统的路径系数为0.321，超过环境子系统对经济子系统的影响强度（路径系数为0.154）。在产业结构调整和经济转型升级的驱动下，粤港澳大湾区的经济增长方式、经济聚集程度、国际贸易的总量和结构都取得了良性发展[56]，表现在环境影响方面则是经济子系统促进环境子系统的协同发展。从统计上看，粤港澳大湾区的经济与环境关系已经跨越了环境库茨涅茨曲线的拐点[15]，进入了良性互动的阶段。尽管生态环境保护政策一定程度上提高了企业成本，但是科学合理的政策能够引导企业的创新行为，产生创新补偿效应，进而形成经济竞争优势，最终结果取决于成本负担效应和创新补偿效应的对比[35]。

在人口、经济与环境子系统的共同作用下，粤港澳大湾区人口、经济与环境系统的协同度由2000年的0.139提升到2019年的0.447，其中经济子系统的直接贡献度为1.321，环境子系统的贡献度为1.012，人口子系统的贡献度则为0.612。其政策指向意义在于，随着人口转型进入新的阶段，前期通过比较优势获取丰厚人口红利的条件已经发生改变，人口子系统对系统协同的贡献可能还会进一步减小，粤港澳大湾区未来的发展更多地要转变到依靠经济高质量发展和绿色发展方面。

根据模型估计的路径系数和图2的路径关系，可以得到如表7所示的各影响因素对系统协同的总效应。其中，间接效应是所有路径系数的乘积之和，比如，人口子系统的间接效应为：

表7 系统协同的影响因素效应分析

创新体系和差异性通过对人口、经济和环境子系统的协同而间接作用于系统的协同，创新体系的间接效应为1.140，远高于差异性的0.169。在特定的条件下，创新不仅可以产生自身效应，而且可以通过改变系统要素之间的关系而产生协同的外部收益[57]。

人口子系统对系统协同的直接效应和间接效应分别为0.612和0.688，间接效应的强度超过了直接效应的强度。环境子系统对系统协同的总效应为1.289，不同于人口子系统的是，其直接效应远高于间接效应。人口和环境子系统作为区域发展的基础性要素，虽然它们对系统协同的贡献度基本相当，但作用机制却有本质区别，人口子系统通过多样化的途径作用于整个系统的协同，相对于环境子系统，其间接效应也更难以通过社会政策进行调节，从这个意义上说，未来发展过程中把握和适应人口变动趋势就显得尤其重要。

不论是直接效应还是间接效应，经济子系统的效应强度都远高于其他两个子系统，经济子系统在粤港澳大湾区的发展过程中将起到决定性作用，经济的高质量发展既是目的也是手段。经济子系统不仅直接作用于整个大湾区的系统协同，而且也是其他因素产生协同作用的中介。比如，人口子系统和环境子系统之间分别通过经济子系统对整个大湾区的系统协同产生了0.225和0.102的间接效应，粤港澳大湾区的人口与环境子系统通过经济子系统相互作用，对整个系统产生协同效应，这也就解释了前面人口和环境子系统之间相互作用关系统计上不显著的原因。

5 结论与思考

本文以2000—2019年粤港澳大湾区“9+2”城市的数据为样本，构建了人口、经济与环境协同的影响机制模型，并利用结构方程模型对系统协同的影响机制进行了实证分析。得出以下基本结论：

（1）人口、经济与环境系统作为复杂的社会系统，其构成要素包括人口规模、结构和质量，经济规模、结构和质量，环境质量、保护和资源利用，创新环境、投入和产出，以及制度、行政、文化和发展阶段的差异等，在统计上表明显示了对系统协同的显著性影响，形成以创新体系（ξ1）、差异性（ξ2）和人口子系统（η1）、经济子系统（η2）、环境子系统（η3）构成的系统协同影响机制。其实质在于，基于粤港澳大湾区人口、经济与环境系统的结构功能特征（η1、η2、η3）和外生因素（ξ1、ξ2），寻找相互作用的过程和状态，使得在相互作用的过程中，系统的总体效能大于各子系统的效能之和且取极大值。各要素之间相互作用的集合，即为系统的协同影响机制。目前在粤港澳大湾区的协同影响机制中，经济子系统的效应强度最高，其次是人口子系统和环境子系统，而创新体系和差异性通过人口、经济和环境子系统对系统的协同状态产生间接影响。

（2）创新体系（特别是创新环境和创新产出）对系统协同具有显著的促进作用，在系统协同的总效应中贡献了1.140，接近人口子系统和环境子系统的效应强度。创新的协同效应具有重要的政策意义：现有的大量关于人口、经济与环境要素关系和协同机制的理论和实践都是基于不同的制度文化、社会背景、资源禀赋[38]，传统的协同发展模式无法适应粤港澳大湾区的现实条件和差异性。要实现成为世界级城市群的战略目标，就必须把握大湾区人口、经济与环境之间的协同状态和影响机制，在机制上找到新的突破口，寻找适合于粤港澳大湾区的人口、经济与环境协同的发展模式和政策支持体系[37]。创新不仅可以产生自身效应，而且可以通过影响人口、经济与环境子系统产生间接效应，进而对整个系统产生协同的外部收益。创新作为粤港澳大湾区建设的主导战略，通过政策引导和规划调控就可能成为大湾区协同的机制突破口。

（3）差异性既是粤港澳大湾区的特点也是现实条件，其中既包括行政体制等差异导致的人口要素流动阻碍，也包括发展阶段差异产生的经济互补性优势，将粤港澳大湾区打造成跨越“制度、行政、文化、发展阶段”等差异的社会共同体，迫切需要对人口、经济与环境协同进行顶层设计，发挥“一国两制”的制度优势，发挥东西文化交融的多样化优势，突破行政边界和发展阶段的阻碍，通过错位发展、优势互补形成大湾区各城市的功能差异化布局[58]。

从长远看，《粤港澳大湾区发展规划纲要》出台以来，先后成立了粤港澳大湾区建设领导小组，广东省推进粤港澳大湾区建设领导小组，各市也成立了相应的机构，陆续出台了《广东省推进粤港澳大湾区建设三年行动计划（2018—2020年）》等配套政策100多项，涉及科技、金融、财税、教育、人才、要素互通等内容，涵盖了人口、经济与环境的方方面面。尽管各项政策出台前都经过了充分的论证，但这些政策措施对人口、经济与环境产生怎样的协同效应和竞争损失还没有完全显现出来。在这种情况下，仅从政策效果最大化出发部署推进粤港澳大湾区的行动，即使每个子系统都达到最优状态，整个系统的总体状态也可能不是最优的，可能因为忽略人口、经济与环境系统的各要素相互影响产生的抵消或倍增效应，在实际工作中造成“政策冲突”或“事倍功半”现象，例如产业政策可能增加资源消耗从而给环境造成压力，严格的环保政策增加企业成本从而影响经济增长，等等。

本文的模型没有包括政策因素，但政策体系的建立和落地实施无疑是粤港澳大湾区的重要内容，其政策效应也需要长期跟踪分析。经济子系统是协同效应较明显的领域，但人口子系统有其自身的惯性，调控的空间相对有限[59]，而环境子系统有一定的滞后性，相关政策效应需要较长时间才能显现出来，这就需要有长期稳定的政策支持体系[60]。