山西省水-能源-粮食纽带系统效率研究

孙才志, 孙贞贞

(1.辽宁师范大学 海洋经济与可持续发展研究中心,辽宁 大连 116029; 2.辽宁师范大学 地理科学学院,辽宁 大连 116029)

水资源、能源、粮食是经济社会可持续发展的三大战略性支撑要素,存在着相互制约、高度互存的纽带关系[1-2]。在气候变化和经济快速发展的双重影响下,水资源、能源、粮食资源的供需压力进一步凸显[3]。2017年,国务院下发的《关于支持山西省进一步深化改革促进资源型经济转型发展的意见》[4]中明确指出:作为全国重要的能源基地,山西省应加强发展、深化改革、促进创新、扩展转型,并为其他资源型地区提供一份经济转型的范本。2019年,山西省人均水资源量仅为261.31 m3/人,为中国平均水平的1/8,世界平均水平的1/24。2020年,山西省煤炭消费占全国能源消费总量的56.8%,作为煤炭外调大省,山西省煤炭外调量10.6亿t,约占全国的1/3。受地形、自然资源等因素影响,山西省粮食生产条件较为脆弱,粮食缺口较大,2013年口粮消费自给率仅为44%[5]。山西省在水资源短缺、能源消费结构不合理、粮食品种结构严重失调[5]的现实背景下,科学分析当前水-能源-粮食相互作用关系,对该地区可持续发展意义重大。

“水-能源-粮食”关系(Water-Energy-Food Nexus,W-E-F Nexus)作为一种解决可持续发展相互关系的新理论,自提出以来,就受到各国学者与政策制定者的广泛关注[6]。国内外关于W-E-F Nexus的研究方法主要以调查与数理统计法[7-8]、可计算一般均衡(Computable General Equilibrium,CGE)模型[9-11]、计量经济学模型[12-14]、生态网络分析(Ecological Network Analysis,ENA)[15-16]、生命周期评估(Life Cycle Assessment,LCA)[17-18]、系统动力学模型(System Dynamics Model,SDM)[19-21]、个体为本模型(Agent-based Modeling,ABM)[22-23]、综合指数法[24-25]及组合建模方法为主(表1)。SUNIK J[26]基于国家层面数据,量化了175个国家W-E-F Nexus各系统之间的相关性以及不确定性,结果表明,W-E-F Nexus各指标均与GDP密切相关。WENG Y W等[27]在CGE模型中增加了土地分配模块,并利用情景分析方法模拟了不同的土地管理模式,利用该模型量化了中国2020年因使用E10(含10%乙醇汽油)所导致的直接与间接土地利用变化情况。SARKODIE S A等[28]使用动态自回归分布滞后(Autoregressive Distributed Lag,ADL)模型,对澳大利亚的温室气体排放、能源、食品与经济增长的关系进行了模型估计,研究发现,能源消费和收入水平呈倒“U”型关系,政府应提高能源利用效率。ZHAI M Y等[29]采用生态网络分析与主成分分析相结合的方法,分别从供水方与用水方两个方面衡量了中国各省份粮食虚拟水之间的相互作用。SHERWOOD J等[30]开发了一个环境投入产出生命周期评估模型,以此来确定美国各经济部门的水资源使用量、能源资源使用量、粮食资源使用量。李桂君等[31]采用数据包络分析方法从静态截面、动态时序及动静对比3个角度评价了中国30个省份的W-E-F投入产出效率。BAKHSHIANLAMOUKI E等[32]以系统动力学模型模拟了乌尔米亚湖流域的W-E-F关系,同时分析了不同措施对流域自然资源和社会经济状况的影响。孙才志等[33]针对W-E-F之间存在的模糊的系统边界和复杂的关联关系问题,采用系统动力学模型构建了以水资源、能源、粮食为主体,涵盖经济、社会、环境的复杂系统,并以西南四省份(重庆、四川、云南、贵州)为例开展了W-E-F Nexus下的仿真研究。CHEN Y等[34]基于构建的系统动力学模型,重点研究了各子系统中水资源的具体供需机制,并以江苏省为例,对区域水动态平衡进行了模拟研究,探索了增加供水、减少用水需求的有效措施。FRANKOWSKA A等[35]基于生命周期方法,评估了英国8种蔬菜对水-能源-粮食关系的环境影响。DING K J等[36]提出了一个包含个体与区域水文模型的复合人类自然系统方法,以研究连接农业、城市和水力发电部门的W-E-F关系。郝帅等[37]运用DEA(Data Envelopment Analysis)和SNA(Social Network Analysis)两种模型,对中国省际W-E-F Nexus效率进行了测度,并对其空间关联关系进行了研究。孙才志等[38]运用SBM-DEA(Slack Based Measure-Data Envelopment Analysis)模型、网络DEA模型及双变量空间自相关3种研究方法,对中国省际W-E-F Nexus效率进行了测度并分析了其时空演化特征。

表1 W-E-F Nexus研究方法

目前,关于W-E-F Nexus的研究取得了一定的进展,但仍存在以下不足:①现有研究常用的综合指数法、SDM等方法,聚焦于系统整体的发展水平,导致其无法量化W-E-F网络结构之间的关联关系,未能考虑W-E-F之间的内在联系,对W-E-F耦合系统之间的关联程度缺乏进一步的分析[39-40]。②现有文献多从W-E-F Nexus效率现状考虑,常采用调查与数理统计、CGE模型和计量经济学模型等进行分析,但未分析W-E-F纽带效率的空间关联特征,忽略了地区间的网络关联[41]。③对“关系热点地区”(一个特定规模的脆弱部门或地区,由于其资源配置与粮食、能源和水资源的相互关联性质不一致,导致其一个或多个资源系统面临压力[42])的研究还相对较少。

基于此,本文采用超效率SBM网络 DEA 模型对山西省W-E-F Nexus效率进行测度,并利用格兰杰因果检验法实现“属性数据”到“关系数据”的转变,在其基础上构建了0-1网络矩阵,引入社会网络分析方法对网络结构特征进行了分析,以期为实现W-E-F纽带效率的跨区域协调发展提供理论依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 网络DEA模型

图1 水、能源、粮食系统网络结构分解图

(1)

式中δ、φ分别为输出、输入阶段的权重。

将公式(1)转化为线性模型并求其对偶形式,则有:

(2)

(3)

式中:θ为子系统的效率值;τ为权重。

minβ1θ1+β2θ2+β3θ3。

(4)

(5)

1.2 超效率SBM模型

超效率SBM模型是Tone针对传统的DEA模型无法对相对有效的多个决策单元进行比较及不能考虑非期望产出的问题而提出的[45]。其模型如下:

(6)

(7)

1.3 社会网络分析

1.3.1 格兰杰因果检验

进行山西省W-E-F纽带效率社会网络分析的基础是确定城市间纽带效率联系的关系矩阵。目前,学者们主要采用VAR格兰杰因果检验方法及空间联系贸易引力模型来确定变量间的关系[46]。本文采用VAR格兰杰因果检验来确定山西省W-E-F纽带效率之间的关系。设{xt}{yt}分别为山西省A地区与B地区W-E-F效率值的时间序列,xt和yt的表达式为:

(8)

(9)

式中:α1、α2、β1、β2、γ1、γ2分别为代估参数;ε1,t、ε2,t分别为残差项;m、n、p、q分别为自回归项的滞后阶数。若x的过去值xt-i有助于预测y,说明x是y的原因,从而可画出一条由A指向B的有向连线,以此类推,画出山西省11个地区的空间关联网络。

1.3.2 网络结构特性计量

1)整体网络特征。分别以网络密度、网络关联度、网络效率、网络等级度4个指标来描述山西省W-E-F纽带效率空间关联网络的紧密度、稳健性、关联度及非对称可达性。

2)各节点的网络特征。采用度数中心度、接近中心度以及中间中心度3个指标度量各节点处于中心位置的程度、与其他地区联系的程度以及不受其他地区“控制”的程度。

3)块模型分析。块模型能够探究网络的内部结构状态及各地区在板块中的位置和作用,本文将块模型划分为4种类型:“净受益”板块、“双向溢出”板块、“净溢出”板块与“经纪人”板块[47-48]。

1.4 数据来源

根据网络DEA结构框架,同时将非合意产出考虑在内,构建了山西省W-E-F纽带效率值测算指标体系,具体的指标见表2。

表2 山西省W-E-F纽带效率测算指标体系

对山西省2003—2018年的 W-E-F Nexus效率进行测度。所用数据来源于《山西省统计年鉴》《山西省环境公报》《山西省水资源公报》、各地级市统计年鉴、各地级市环境公报、《中国统计年鉴》及《中国劳动统计年鉴》。水资源子系统中水资源生产过程耗能量计算包含农业用水、工业用水、生活用水在生产与使用过程中对水资源的消耗量,具体的计算方法参考文献[49];能源子系统中能源消费总量采用单位地区生产总值能源消耗量与地区生产总值(等价值)相乘获得,能源生产过程中水资源消耗包含煤炭和火力发电在其开采、加工生产过程中对水资源的消耗量,原煤水足迹计算方法主要参考文献[50],火力发电水足迹计算方法参考文献[51],利用熵权法对工业废水、废气(二氧化硫与烟尘)、固体废弃物进行计算得到污染指数(无量纲)。粮食子系统中农业生产过程的能源消耗包含农药、化肥、农村用电量,具体的能耗系数来源于《农村技术经济手册》,具体计算方法参考徐键辉的研究[52],农业灰水足迹的计算参考张鑫等的计算方法[53]。

2 实证分析

2.1 山西省W-E-F纽带效率时空分析

2.1.1 W-E-F纽带效率时间变化特征

根据相关公式计算得到2003—2018年山西省W-E-F各子系统及纽带系统效率,同时根据相关研究[54]将其划分为4个区域,即晋北地区(大同市、朔州市、忻州市)、晋中地区(太原市、晋中市、阳泉市、吕梁市)、晋南地区(临汾市、运城市)和晋东南地区(长治市、晋城市),据此绘制山西省W-E-F各子系统及纽带系统效率值的时间变化趋势图,如图2所示。

图2 山西省W-E-F各子系统及其纽带系统效率值随时间变化趋势

由图2(a)可知:①整体而言,山西省水资源子系统效率值在不同年份有波动变化,但波动幅度不大,由研究初期的0.92变动至研究末期的0.95。②分时段来看,2011—2018年的波动幅度较2003—2010年的小。③从地区来看,晋中地区2003—2018年系统效率值一直高于全省均值,且呈波动上升趋势,相比于2003年,2018年的系统效率值上升幅度达15.58%,上升幅度较大;除个别年份外,晋南地区子系统效率值远低于全省均值,年均相差57.68%,2003—2018年下降幅度较大,由初期的1.00下降至0.60,降幅达40.60%;2003—2011年晋东南地区的效率值与全省均值基本一致,自2012年起,效率值略高于全省均值,但整体效率仍呈下降趋势,下降幅度为37.76%;晋北地区前期子系统效率值低于全省均值,后期的高于全省均值,且呈波动上升趋势,上升幅度为62.10%。

由图2(b)可知:①整体而言,山西省能源子系统效率值较低,在研究时段内有明显波动,可分为2003—2005年的上升期、2006—2013年的平稳期、2014—2018年的下降期。②于地区而言,晋南地区的效率值均低于全省均值且相差较大,平均相差60.20%,可划分为波动上升期(2003—2014年)与下降期(2015—2018年);晋东南地区2003—2018年的发展趋势与晋南地区的基本一致;除个别年份晋北地区与晋中地区的效率值与全省均值相差较小外,晋中地区的效率值与全省均值的大小更加接近,晋北地区的效率值在研究初期高于全省均值,晋中地区的效率值呈下降趋势,降幅为21.22%,晋北地区的效率值呈上升趋势,升幅为2.80%。

由图2(c)可知:①整体而言,山西省粮食资源子系统的效率值在研究时段内的变化较为平稳,但大体呈下降趋势,降幅为22.80%。②从地区来看,除个别年份外,晋北地区粮食子系统效率值均低于同时间内的全省均值,效率值平均相差0.19,研究时段内呈波动下降趋势;2003—2018年晋南地区粮食子系统的效率值均高于全省均值,相较于2003年,2018年的效率值下降幅度达12.70%,呈波动下降趋势;晋东南地区效率值以2009年为界,前期高于全省均值,后期低于全省均值,2003—2018年粮食子系统效率值迅速下降,降幅达51.70%;晋中地区粮食子系统效率值在研究时段内波动缓慢上升,以2011年为界,前期粮食子系统效率值低于全省均值,后期效率值高于全省均值。

由图2(d)可知:①山西省W-E-F纽带系统效率值在研究期内较为稳定,同时相较于W-E-F各子系统,地区间效率值差异缩小,各地区与全省均值的差异缩小。②除个别年份外,晋南地区W-E-F纽带系统效率值均低于同时间的全省均值,晋北地区系统效率值与全省均值基本吻合,晋中地区以2007年为界,前期的效率值低于全省均值,后期的高于全省均值,晋东南地区2003—2011年系统效率值高于全省均值,2012—2018年的低于全省均值。③晋东南地区与晋南地区的系统效率值均呈现波动下降的趋势,降幅分别为61.76%、21.66%;晋北地区系统效率值由2003年的0.67上升至2018年的0.79,升幅为17.70%;晋中地区子系统发展趋势与全省均值发展趋势类似,在研究时段内较为平稳。整体而言,山西省W-E-F各子系统及纽带系统效率值的地区差异显著。

2.1.2 W-E-F纽带效率空间变化特征

为探索山西省W-E-F纽带系统效率值的空间演变规律及分布特征,绘制2003—2018年山西省各地区W-E-F纽带效率箱图,具体如图3所示。

图3 山西省W-E-F纽带效率箱图

由图3可知,各地区IFEE方差差别很大,方差由大到小的顺序为:晋城市、忻州市、运城市、阳泉市、朔州市、吕梁市、晋中市、大同市、长治市、临汾市、太原市。数值越大,说明这些地区W-E-F纽带系统效率值在2003—2018年越不稳定,各年之间变动越大;数值越小,表明这些地区IFEE值越稳定,纽带系统效率值各年之间变动越小。从数值分布来看,只有朔州市纽带效率均值大于1,其余地区纽带效率值均小于1。为进一步揭示山西省W-E-F纽带效率空间分布差异,选取几个典型年份(2003年、2008年、2013年、2018年)进行对比,具体数据见表3。

表3 2003—2018年山西省各地区W-E-F纽带系统效率值

由表3可知:①2003年,山西省W-E-F纽带系统的整体效率值较低,晋城市的效率值最高,为1.11,吕梁市的次之,大同市的最低,只有0.51,太原市、长治市、朔州市、运城市的效率值均高于全省均值。②2008年,全省纽带效率均值较2003年的上升0.11,为0.94,纽带系统效率值达到有效状态的地区有5个,分别为忻州市、朔州市、晋城市、阳泉市、长治市,相较于2003年,在数量上得到显著提升;忻州市、阳泉市、朔州市、大同市、临汾市的效率值排名得到了提升,其中忻州市排名提升了9位,而排名均下降的有太原市、运城市、吕梁市、晋城市、长治市,其中太原市与运城市排名均下降5位。③2013年纽带系统效率值呈下降趋势,全省均值下降0.1,纽带系统效率值大于1的有3个地区(朔州市、吕梁市、阳泉市);运城市、吕梁市、临汾市、太原市、长治市、朔州市的排名上升,吕梁市和运城市的上升幅度最大(4位),相较于2008年忻州市、晋城市、晋中市、大同市的效率值排名下降,其中忻州市下降8位。④2018年,山西省纽带系统效率均值再次降低,为0.77,效率值大于1的地区仅有朔州市;与2013年相比,除大同市、晋中市、忻州市、太原市外,其余地区的效率值均呈下降趋势;晋中市、太原市、大同市、忻州市、阳泉市纽带效率全省排名提升,其他地区的下降。总体而言,山西省W-E-F纽带效率较低,发展状况不稳定;纽带效率值存在显著的地区差异,能源型城市纽带效率值较高;各地区纽带效率值年际间不稳定,资源型城市的表现更加显著。

2.2 山西省W-E-F纽带效率空间关联网络结构特征分析

2.2.1 W-E-F纽带效率整体结构分析

对山西省2003—2018年W-E-F纽带系统效率值进行格兰杰因果检验并构建空间关联矩阵,据此构建山西省W-E-F纽带系统效率空间关联网络,如图4所示。

图4 山西省W-E-F纽带系统效率空间关联网络

由图4可知:①山西省W-E-F纽带效率关联网络存在15条溢出关系,最大溢出数为110,整体网络密度为13.64%。这说明山西省各地区间的W-E-F纽带效率呈现显著的空间关系,但根据关系溢出数目可知,纽带效率之间的关联并不紧密。②山西省W-E-F纽带效率网络关联度为1,表明山西省各地区间W-E-F纽带效率之间的联系比较密切,有明显的空间溢出现象。③网络等级度为0,说明山西省W-E-F纽带效率等级度较低,各地区在网络中的地位差别不大,不存在明显的分级。④网络效率为0.76,表明在网络中冗余关系比较多,同时也说明山西省W-E-F纽带效率关联网络存在较多的溢出现象,加强了网络的稳定性能。

2.2.2 W-E-F纽带效率各节点网络的结构特征分析

为进一步揭示山西省各地区在W-E-F纽带效率空间关联网络中的作用,对关联网络中各节点网络的结构特征进行测度,结果见表4。

表4 2003—2018年山西省各地区间W-E-F空间关联网络中心性分析

由表3可知:

1)度数中心度的均值为2.364,超过均值的地区有运城市、阳泉市、太原市、朔州市、吕梁市,这些地区在W-E-F纽带效率关联网络中与其他地区的关系个数较多;其余地区(主要集中在晋中和晋南地区)点度中心度均为1;较低的点出度与点入度表明这些地区在W-E-F纽带效率中的关联较少。据此绘制出山西省W-E-F纽带效率关联关系(溢出关系与接受关系),如图5所示。由图5可知,运城市、长治市、晋中市、吕梁市的溢出关系数小于接受关系数,朔州市、临汾市、太原市、晋城市的溢出关系数大于接受关系数,大同市、忻州市、阳泉市的接受关系数与溢出关系数持平。

图5 2003—2018年山西省各地区间的W-E-F空间关联网络的净溢出关系

2)接近中心度的均值为39.499,运城市、阳泉市、忻州市、太原市、朔州市、吕梁市的接近中心度均超过均值,其中运城市、阳泉市的遥遥领先,表明这些地区在W-E-F纽带效率网络中由于距离比较短可以迅速与其他地区产生联系,在网络关系中处于“领导”地位;临汾市、大同市、晋中市、晋城市、长治市的接近中心度较低,其在网络中的地位较低。

3)中间中心度的均值为5.182,高于均值的有5个,分别为阳泉市、运城市、忻州市、吕梁市、太原市,其中运城市、阳泉市、忻州市的中间中心度均大于10,说明这些地区在网络中发挥着重要的“中介”作用;同时排名前五位的地区中间中心度之和占了全省总和的96.49%,排名前三位的地区中间中心度之和占总值的71.93%,这些地区对其他地区发挥着“控制”与“支配”作用,处于全省的“核心”地位。

2.2.3 W-E-F纽带效率块模型分析

使用CONCOR模块以切割深度2、集中标准0.2这一标准将山西省各地区划分为4个板块,各板块间溢出效应指标值的计算结果见表5。由表5可知:①处于第一板块的有2个地区,分别为长治市、太原市;位于第二板块的有3个地区,分别为大同市、运城市、朔州市;处于第三板块的有4个地区,分别为晋中市、阳泉市、晋城市、吕梁市;位于第四板块的有两个,分别为临汾市、忻州市。②板块内部的溢出关联数目有5条,占关联总数的33.33%,而板块之间的溢出关联数目有6条,占关联总数的66.67%,表明网络的溢出现象以板块间的溢出为主。具体而言,第一板块内部关联数为0,来源于另外3个板块关联个数为3,向另外3个板块的溢出关联个数也为3,期望内部关系比例20.00%,远高于实际关系比率0.00%,所以归属于“净受益”板块;第二个板块内部关系数量为2,来源于另外3个板块的溢出关系数为4,向其他板块溢出关系数也为4,期望内部关系比率(20.00%)远小于现实内部关系比率(33.33%),归属于“双向溢出”板块;第三板块内部关系数为3,来源于另外3个板块内部的溢出关系数为1,向其他板块内部溢出关系数为2,期望内部关系比率为30.00%,现实内部关系比率为75.00%,归属于“净溢出”板块;第四板块内在关联数为0,来源于另外3个板块的溢出关联数为1,向其他板块溢出的关联个数为2,期望内在关系比率为10.00%,现实关系比率为0.00%,归属于“经纪人”板块。

表5 2003—2018年山西省W-E-F纽带效率板块间溢出效应指标值

总体而言,第一板块主要为在经济发展水平、产业结构、科技水平方面具有明显优势的地区,其在山西省W-E-F纽带效率空间关联网络中处于净受益状态;第二板块和第三板块多为省内煤炭资源禀赋较好的区域,这表明能源子系统的效率值对山西省W-E-F纽带效率的影响更加明显;第四板块所在地区的W-E-F纽带效率多处于中低水平,在山西省W-E-F纽带效率关联网络中发挥着“桥梁”作用。

3 结论与建议

3.1 结论

1)研究期内,山西省W-E-F各子系统及纽带系统效率值均处于较低水平且呈现波动状态。将W-E-F纽带系统与各子系统的效率值对比可知,效率值由小到大的顺序为能源子系统、水资源子系统、粮食子系统,能源子系统是W-E-F纽带效率低的关键所在;在空间分布上,W-E-F纽带效率存在明显的空间差异,高值区主要集中在煤炭资源禀赋富集区,其次为经济发展快、科技水平高的地区。

2)网络结构特征方面,山西省W-E-F纽带效率存在明显的空间关联关系,所有地区均处于关联网络之中,不存在“孤岛”现象,网络稳定性较好。个体网络结构特征方面,运城市、阳泉市、太原市、朔州市、吕梁市、大同市的度数中心度大于全省均值,运城市、阳泉市、忻州市、太原市、朔州市、吕梁市的接近中心度大于全省均值,阳泉市、运城市、忻州市、吕梁市、太原市的中间中心度大于全省均值,且运城市、阳泉市、太原市、吕梁市的度数中心度、接近中心度、中间中心度均大于全省均值,表明水资源子系统、能源子系统、粮食子系统均对其产生影响。

3)块模型分析方面,由长治市、太原市组成的板块类型为“净受益”板块,“双向溢出”板块包含大同市、运城市、朔州市3个地区,“净溢出”板块包括晋中市、阳泉市、晋城市、吕梁市4个地区,“经纪人”板块包含临汾市、忻州市。“净受益”板块主要集中在经济发展水平高的地区,“双向溢出”板块与“净溢出”板块多为能源储量丰富的地区,尤其以“净溢出”板块更为明显,“经纪人”板块为省内W-E-F效率较低地区,在山西省W-E-F纽带效率关联网络中发挥着“桥梁”作用。

3.2 建议

1)在发展过程中,W-E-F各子系统及纽带系统效率值偏低,这主要是由于研究区域内的经济规模、科技水平、基础设施条件、资金投入水平较低所导致的。针对此情况,既要完善基础设施,提高系统利用效率;又要强化研发能力,增强系统稳定性;还要走绿色发展道路,对造成污染的主要源头进行治理,减少污染元素的排放,以生物技术替代化学技术,最大程度降低污染,实施“谁污染,谁治理”原则,从源头上减少污染排放。山西省的地形特征、各地区经济发展水平的差异、资源分布状况,尤其是煤炭优势条件的差异使系统效率值在空间上表现出不均衡的特点。针对此情况,在顶层设计中应统筹考虑各地区、各系统之间的关系。山西省水资源、粮食资源先天优势并不明显,故在后天消费与使用过程中应注重技术的研发与资源的节约,巩固发展现代农业,改善农田灌溉形式,采用管溉、喷灌、微灌。同时引进耐旱作物,合理调整粮食生产与零售价格,实现W-E-F纽带系统效率的良性发展。

2)山西省东西部均为大型山脉,交通闭塞限制了地区间的关联程度。优化山西省W-E-F纽带效率空间关联结构,实现空间关联网络的创新协同,通过市场机制与宏观调控,增强W-E-F纽带效率的跨区域交流迫在眉睫。对此要统筹考虑山西省各个地区内部W-E-F纽带系统的效率和地区之间的空间关联关系,关注系统的溢出效应,促使W-E-F纽带系统形成“数量-结构”协同发展格局,推动政策实现由“点”到“面”、由“局部”到“整体”的有效转向。根据山西省W-E-F纽带效率空间关联网络的板块结构特征,制定具有区域差异的资源政策。对于具有明显能源优势的“净溢出”板块与“双向溢出”板块,要充分利用先天优势,加速产业的优化升级,提高产业准入门槛,将节能减排作为产业结构优化与升级的核心任务;对于在经济、技术方面具有显著优势的“净受益”板块,在保障经济发展的同时更要注重节能减排,制定更为严格的环保规章,倒逼“净溢出”板块的产业升级,同时在资金、技术方面向其他3个板块合理倾斜;对于W-E-F纽带效率较低的“经纪人”板块,调整能源消费结构,加强生物能源的应用与布局,加快农田节水灌溉基础设施的发展,充分利用边际土地资源,促进W-E-F纽带效率提升。