《表6 各变量因子探测及其交互作用q值》

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《黄河流域地级城市土地集约利用效率与生态福利绩效的耦合性分析》

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注：加粗的数值代表因子交互后两者产生非线性增强的效应。

就不同因子共同作用而言，36组交互项中有23组变量交互后产生“1+1>2”的非线性增强效应。其中，所有变量与财政分权相结合的q值明显高于两变量单独作用的q值之和，这说明政府行为在土地和生态两系统的发展及耦合中扮演着至关重要的作用。此外，有6组变量分别与科技创新和城市化交互后产生该效应，且城市化与海拔高度交互的q值高达0.758，这也从侧面揭示出：虽然社会发展因子在单因子探测中的解释力弱于经济发展要素，但是在共同作用时却是最主要的交互对象。至于自然条件维度，尽管河网密度单因子作用时的解释程度较低，但与其交互后具有同样效应的有7组变量，海拔高度有5组，足以可见它们在影响耦合度中的基础地位。剩余36.11%的交互项呈现出双因子增强效应，也即交互作用后的数值大于两个因素中的最大值，该效应集中体现在人口密度和对外开放两个变量上。由于土地和生态作为城市内部复杂的两系统，效率的高低是多因素共同作用的结果，故变量交互作用显著高于因子单独作用。