黃河幾字彎城市群能－水－碳耦合變化及歸因分析

摘 要：為解析黃河幾字彎城市群能－水－碳之間的耦合關系，促進城市群的綠色低碳發(fā)展，構建城市群能－水－碳系統(tǒng)評價指標體系，運用熵值法和耦合協(xié)調度模型測度２００５—２０２０ 年黃河幾字彎城市群能－水－碳耦合協(xié)調水平，利用隨機森林模型識別其主要影響因素。結果表明，黃河幾字彎城市群能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度呈現波動上升趨勢，但２０２０ 年尚未達到良好協(xié)調水平，環(huán)境規(guī)制強度、全要素生產率、建成區(qū)面積占比是影響其水平變化的主要因素?；诖耍岢龀雠_專項環(huán)境規(guī)制政策、技術引領能源革命、促進環(huán)境保護與經濟發(fā)展相結合等建議。

關鍵詞：能－水－碳；耦合協(xié)調；隨機森林模型；黃河幾字彎

中圖分類號：ＴＶ２１３．４；ＴＶ８８２．１ 文獻標志碼：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２５．０４．０１１

引用格式：鄒紹輝，陳雅文．黃河幾字彎城市群能－水－碳耦合變化及歸因分析［Ｊ］．人民黃河，２０２５，４７（４）：６４－７０．

０ 引言

黃河流經甘、寧、內蒙古、陜、晉五?。▍^(qū)）形成幾字彎，該地區(qū)煤炭儲量約占全國的６７％，但水資源極度匱乏（僅占全國水資源總量的３．８５％），能源開發(fā)利用和水資源利用之間矛盾突出［１］ 。黃河幾字彎城市群經濟發(fā)展主要依托能源化工產業(yè)，２０２３ 年其第二產業(yè)占比平均為５３．１％，其中鄂爾多斯、阿拉善盟、烏海、延安、榆林、呂梁占６０％以上。大量的能源開采、加工、運輸、消費活動加劇了碳排放，城市群平均碳排放強度遠高于全國平均水平，給該地區(qū)的環(huán)境污染治理和綠色低碳發(fā)展造成了巨大壓力。

中共中央、國務院于２０２１ 年頒布《黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展規(guī)劃綱要》，要求加快推進區(qū)域中國式現代化建設，實現高質量發(fā)展與生態(tài)保護的耦合協(xié)調，節(jié)水、節(jié)能、碳減排與經濟可持續(xù)發(fā)展的結合更加迫切［２］ 。黃河幾字彎城市群在發(fā)展能源化工產業(yè)的同時，不可避免地消耗能源和水資源，同時造成大量碳排放。為控制碳排放，該地區(qū)有關部門通過技術創(chuàng)新等手段來實現化石能源低碳化，雖然諸如碳捕集、利用與封存技術（ＣＣＵＳ）類綠色低碳技術的推廣利用能控制碳排放，但同時會增加用水量與能源消耗［３］ ；采取節(jié)水技術也會增加能源消耗，進而增加碳排放［４］ 。能、水、碳三系統(tǒng)相互制約，實現能－水－碳耦合協(xié)調對該地區(qū)綠色低碳發(fā)展意義重大。

學術界對水、能源和碳排放的研究已從單一指標的演變情況［５－７］ ， 發(fā)展到從國家［８］ 、省級［９］ 、城市（群）［１０－１１］ 和社會層面［１２］ 入手分析能－水－碳耦合協(xié)調關系，發(fā)現能－水－碳的耦合水平主要受政府管制、經濟發(fā)展和技術創(chuàng)新等因素的影響［１３］ 。例如：余錦如等［１４］ 發(fā)現技術效應是促進福建省各行業(yè)能－水－碳與經濟增長脫鉤的主要因素，楊屹等［１５］ 發(fā)現城鎮(zhèn)化發(fā)展水平是影響呼包鄂榆城市群能－水－碳耦合的關鍵因素。

為識別黃河幾字彎城市群能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度的關鍵影響因素，需要選取合適的研究方法。研究影響因素的傳統(tǒng)計量模型均為線性關系，而機器學習方法可以探索影響因素的非線性關系［１６］ 。其中，隨機森林模型具有多樣性、抗過擬合、穩(wěn)定性等優(yōu)勢［１７］ ，被廣泛應用于識別生態(tài)［１８］ 、社會［１９］ 、經濟［２０］ 、生物信息［２１］ 等領域的影響因素探究中。康哲等［２２］ 利用隨機森林模型探究黃河流域工業(yè)協(xié)同減污降碳的影響因素，發(fā)現規(guī)模以上工業(yè)增加值是影響工業(yè)二氧化碳和大氣污染物當量的重要指標；余文夢等［２３］ 應用隨機森林模型識別縣域碳排放強度的關鍵影響因素及其非線性響應關系，發(fā)現產業(yè)結構、人口因素是關鍵影響指標。

以往關于能源資源型城市群能－水－碳系統(tǒng)及不同因素對該系統(tǒng)耦合協(xié)調度的影響研究較少。黃河幾字彎城市群能源資源富集、生態(tài)脆弱，水、能資源利用與碳排放之間矛盾突出，能－水－碳耦合系統(tǒng)具有高度復雜性和關聯(lián)性［２４］ ，有必要對能－水－碳耦合協(xié)調水平進行研究。本研究通過計算黃河幾字彎城市群能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度，利用隨機森林模型識別環(huán)境規(guī)制強度等因素對能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調發(fā)展水平的影響，以期為實現該城市群綠色低碳發(fā)展提供參考。

１ 研究區(qū)概況與數據來源

黃河幾字彎城市群由甘肅的慶陽市，寧夏的中衛(wèi)、吳忠、銀川、石嘴山，內蒙古的阿拉善、烏海、巴彥淖爾、包頭、鄂爾多斯、呼和浩特、烏蘭察布，陜西的榆林、延安，山西的朔州、忻州、呂梁、太原、臨汾共１９ 個地級市（盟）組成。

鑒于中衛(wèi)于２００４ 年成為地級市，為保證數據可獲得性，本研究的時間跨度選為２００５—２０２０ 年。各地級市人口、生產總值、產業(yè)結構、環(huán)境等相關數據來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》及各?。▍^(qū)）統(tǒng)計年鑒；水資源相關數據來源于相關省（區(qū)）每年的水資源公報，部分缺失數據采用線性插值法進行補充；碳排放數據來源于全球大氣研究排放數據庫（ＥＤＧＡＲ）。

２ 研究方法

２．１ 評價指標體系構建

為探討黃河幾字彎城市群能－水－碳系統(tǒng)的協(xié)調耦合情況，參考已有研究［２５－２７］ ，結合黃河幾字彎城市群特點，從能源子系統(tǒng)選?。?個指標、從水資源子系統(tǒng)選取８ 個指標、從碳排放子系統(tǒng)選取２ 個指標，構建能－水－碳系統(tǒng)評價指標體系，見表１。能源子系統(tǒng)選取一次能源生產總量、發(fā)電量和電力生產彈性系數反映城市群能源生產情況，能源消費總量、煤炭消費量、萬元ＧＤＰ 能耗和工業(yè)用電量占比反映城市群能源消費情況，能源自給率反映能源供需結構。水資源子系統(tǒng)選取人均水資源量反映城市群水資源稟賦，萬元ＧＤＰ 用水量、生態(tài)用水量占比、工業(yè)用水量占比、農業(yè)用水量占比和人均生活用水量反映城市群水資源利用情況，污水處理率和污水排放量反映污水治理情況。碳排放子系統(tǒng)選取碳排放強度和人均碳排放量，反映城市群的碳排放情況。

２．２ 耦合協(xié)調度模型

耦合協(xié)調度模型被廣泛應用于衡量系統(tǒng)間的交互協(xié)調關系，既可考察協(xié)調發(fā)展的水平，也可考察系統(tǒng)之間的相互作用，計算步驟如下。

１）計算協(xié)調指數Ｕ，公式為

Ｕ ＝αＵ１ ＋βＵ２ ＋γＵ３ （１）

式中：Ｕ１、Ｕ２、Ｕ３分別為水資源、能源、碳排放子系統(tǒng)的得分，均通過熵值法計算得出；α、β、γ 為權重系數，本研究中３ 個子系統(tǒng)的重要性相同，取α ＝β ＝γ ＝１／ ３。

２）計算耦合度Ｃ，公式為

３）計算耦合協(xié)調度Ｄ，公式為

參考文獻［２８］，根據耦合協(xié)調度大小，確定協(xié)調發(fā)展類型，見表２。

２．３ 隨機森林模型

隨機森林模型是一種基于決策樹的機器學習算法，其基本思想是通過隨機選擇特征構造多棵決策樹，再按照一定準則對決策樹進行組合生成隨機森林。該方法可用于回歸分析，根據輸出特征對預測結果的相對重要性進行打分，得分以百分比或歸一化的形式呈現，較高的重要性得分表示該特征對預測結果的影響較大［２９］ 。利用隨機森林算法進行特征重要性排序的步驟如下。

１）通過Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ（隨機且有抽樣放回）方法生成樣本集Ｄｉ（ｉ ＝ １，２，…，Ｎ）并訓練決策樹，對應的袋外樣本（沒有參與決策樹生成的數據）為Ｌｉ ；

２）利用第ｉ 棵決策樹預測袋外樣本Ｌｉ ，預測正確的樣本個數記為Ｒｉ ；

３）設樣本集有ｍ 項特征，在保持其他特征不變的同時，對樣本Ｌｉ的第ｋ 項特征進行隨機序列改變，生成ｍ 個新的袋外樣本Ｌｉ，ｋ ；

４）在ｍ 個新的袋外樣本中，利用決策樹ｉ 進行預測，預測正確的樣本個數記為Ｒｉ，１，…，Ｒｉ，ｋ ，…，Ｒｉ，ｍ ；

５）重復第２ 步至第４ 步，得到所有決策樹的Ｒｉ，ｊ和Ｌｉ，ｊ ；

６）計算第ｋ 項特征的重要性得分，公式為

偏依賴圖可用于解釋機器學習模型中連續(xù)特征與目標變量間的關系，能夠顯示在保持其他特征不變的情況下，某個特定特征對目標變量的影響程度。偏依賴函數ｆ＾ ｘｓ可通過固定某個變量，計算訓練數據中的平均值得到，公式為

式中：ｆ＾ 為隨機森林模型，ｆ＾ ｘｓ（ｘｓ）為特征ｘｓ 的模型預測輸出，ｘｃ 為隨機森林模型中的其他特征，Ｅ 為特征ｘｓ在固定其他特征ｘｃ 條件下的偏依賴值。

根據已有研究［１５－１６，２７］ ，從經濟發(fā)展、環(huán)境治理、城市建設、技術創(chuàng)新、人口因素５ 個方面選?。保?個影響因素（見表３），構建隨機森林模型，識別黃河幾字彎城市群能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調影響因素的相對重要性。

３ 結果與分析

３．１ 能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度變化分析

３．１．１ 各子系統(tǒng)得分與耦合協(xié)調度

運用熵值法計算出黃河幾字彎城市群２００５—２０２０ 年能源、水資源、碳排放子系統(tǒng)的得分，再通過耦合協(xié)調度模型得出能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度，結果見圖１。由圖１ 可知，２００５—２０２０ 年黃河幾字彎城市群各子系統(tǒng)得分及耦合協(xié)調度均呈現波動上升態(tài)勢，協(xié)調發(fā)展類型從輕度失調逐步發(fā)展到中度協(xié)調，尚未達到良好協(xié)調，協(xié)調發(fā)展水平的上升說明城市群環(huán)境保護措施的實施在一定程度上促進了能源、水資源與碳排放的耦合協(xié)調發(fā)展。耦合協(xié)調度在２０１０ 年、２０１５年、２０１９ 年均出現小幅度下降，原因可能是每到“五年計劃”節(jié)點，各地為達到規(guī)劃發(fā)展目標，大力發(fā)展經濟，而該地區(qū)以發(fā)展能源化工產業(yè)為主，發(fā)展經濟的同時消耗了大量能源和水資源，造成了碳排放量增加，降低了能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度。

從不同時段來看，２００５—２０１１ 年能源子系統(tǒng)得分低于０．５，原因是該時段黃河幾字彎城市群大力發(fā)展煤炭經濟，能源開發(fā)對水環(huán)境及大氣環(huán)境均產生了極大壓力，能－水－碳系統(tǒng)未達到初級協(xié)調水平；２０１２—２０１６ 年，全國煤炭需求量降低，能源子系統(tǒng)得分開始攀升，水環(huán)境得到改善，碳排放強度和人均碳排放量逐漸降低，能－水－碳系統(tǒng)發(fā)展為中度協(xié)調類型；２０１７—２０２０ 年，煤炭產量恢復增長，能源消費上漲，能源、碳排放子系統(tǒng)得分開始下降，水資源子系統(tǒng)得分在０．５５上下波動，協(xié)調發(fā)展類型趨向良好協(xié)調發(fā)展。

３．１．２ 能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度動態(tài)演進

代表年份黃河幾字彎城市群能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度核密度曲線變化情況見圖２。曲線整體呈現向右移動的趨勢，表明隨著時間的推移，城市群耦合協(xié)調度不斷上升，城市群之間的發(fā)展差異減小，協(xié)調發(fā)展的趨勢明顯。然而，曲線存在左拖尾現象，表明有部分城市的耦合協(xié)調度低于平均水平，這些城市在能－水－碳耦合協(xié)調發(fā)展方面存在較大的提升空間，區(qū)域能源資源要素協(xié)同水平較低。在未來的發(fā)展中，應當重視城市群能源資源的合理配置和高效利用，通過優(yōu)化區(qū)域內的資源分配，促進城市間的相互支持和協(xié)作，縮小城市間的發(fā)展差距，有效推動整個區(qū)域的協(xié)調發(fā)展。

３．１．３ 各城市能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度分析

代表年份黃河幾字彎各城市能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度見圖３。２００５ 年，鄂爾多斯、烏蘭察布的能－水－碳系統(tǒng)為中度協(xié)調類型，這些城市的經濟發(fā)展水平位居城市群前列，能源資源配置合理，系統(tǒng)耦合協(xié)調度高于其他城市。２０１０ 年，包頭能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度大幅度下降，原因是包頭作為典型重工業(yè)城市，經濟發(fā)展嚴重依賴煤炭開采和加工，導致水資源消耗量和碳排放量大幅度上升；２０１５ 年，各城市大部分到初級協(xié)調水平，但榆林的耦合協(xié)調度有所下降，原因是該年榆林碳排放強度上升至１２．８７３ ｔ／ 萬元，碳排放子系統(tǒng)得分下降，耦合協(xié)調系統(tǒng)失衡；２０２０ 年，寧夏石嘴山、吳忠、中衛(wèi)三市，山西太原、朔州、忻州、臨汾、呂梁五市及內蒙古呼和浩特、包頭、烏海三市均達到良好協(xié)調類型，各城市的耦合協(xié)調水平穩(wěn)步提升，但鄂爾多斯和榆林的能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度明顯低于黃河幾字彎城市群平均水平，原因是“十三五”時期鄂爾多斯和榆林的經濟發(fā)展水平高于城市群平均水平，經濟發(fā)展帶來的水資源消耗量和碳排放量都高于城市群平均值，導致能－水－碳系統(tǒng)失調?？傮w來看，黃河幾字彎慶陽到呼和浩特六市和山西五市的能－水－碳耦合協(xié)調水平高于包頭到榆林八市（盟），原因是包頭到榆林八市（盟）的經濟發(fā)展高度依賴能源化工產業(yè)，因而產生大量碳排放，加上水資源缺乏，因此能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度較低。

３．２ 影響因素重要性分析

３．２．１ 城市群能－水－碳耦合協(xié)調水平影響因素分析

構建隨機森林模型，對每個預測變量進行隨機賦值，根據計算出的均方誤差百分比增長值來評估各變量的重要性，該值越大說明變量越重要。黃河幾字彎能－水－碳耦合系統(tǒng)各影響因素的重要性排序見表４。隨機森林模型擬合優(yōu)度Ｒ２ 均大于０．９，說明選取的變量與黃河幾字彎城市群能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度的關聯(lián)性較強。由表４ 可知，環(huán)境規(guī)制強度對耦合系統(tǒng)的影響最大，全要素生產率、建成區(qū)面積占比、固定資產投資等也是影響能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度的主要因素。

不同時段黃河幾字彎城市群能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度影響因素重要性見表５。

２００５—２０１０ 年，環(huán)境規(guī)制強度對能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度影響最大，表明該時段能－水－碳系統(tǒng)的耦合協(xié)調主要靠政府管控和企業(yè)減污減排；２０１１—２０１５年，建成區(qū)面積占比與全要素生產率是耦合系統(tǒng)的主要影響因素，該時段城市化進程加快，建成區(qū)面積擴張、人口密度增大，帶動資源優(yōu)化配置，促進能－水－碳耦合協(xié)調發(fā)展；２０１６—２０２０ 年，全要素生產率成為耦合系統(tǒng)的主要影響因素，該時期我國經濟由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段，國家提出要推動經濟發(fā)展質量變革、效率變革、動力變革，提高全要素生產率；黃河幾字彎城市群響應國家政策，以技術創(chuàng)新引領資源效率提升，水資源和能源的開發(fā)利用提質增效，碳排放得到技術性處理約束，促進了能－水－碳系統(tǒng)整體耦合協(xié)調發(fā)展。

３．２．２ 城市群能－水－碳系統(tǒng)影響因素非線性關系分析

為進一步探討各影響因素對黃河幾字彎城市群能－水－碳耦合協(xié)調系統(tǒng)的作用方向及作用強度，本文繪制偏依賴圖表征影響因素的響應關系，見圖４。由圖４ 可知，各影響因素與能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度之間存在顯著的非線性關系。

１）環(huán)境治理方面。隨著各級政府環(huán)境治理相關政策陸續(xù)出臺，黃河幾字彎城市群企業(yè)在水治理、能耗減排、碳管理等方面采取規(guī)制措施，居民提升環(huán)境治理意識，區(qū)域內開展綠化、治沙、復墾、礦山環(huán)境等治理活動；加之在甘肅慶陽盆地、寧夏與內蒙古河套地區(qū)、陜北沙漠地區(qū)、山西汾河盆地等區(qū)域發(fā)展特色生態(tài)農業(yè)，治理環(huán)境的同時轉化產業(yè)經濟優(yōu)勢，減少水污染，提高水資源和能源利用效率，降低碳排放強度，提高了耦合系統(tǒng)的協(xié)調水平。

２）技術創(chuàng)新方面。全要素生產率作為技術創(chuàng)新的代表性指標，在很大程度上促進了能－水－碳系統(tǒng)的耦合協(xié)調發(fā)展。隨著新型儲能、低成本儲蓄充用電一體化等新技術的引入，黃河幾字彎城市群的能源生產和使用方式逐漸向高質量發(fā)展，如轉化利用內蒙古地區(qū)清潔風電能源，促進能源子系統(tǒng)提質增效，并在一定程度上控制碳排放，提升系統(tǒng)整體耦合協(xié)調水平。

３）經濟發(fā)展方面。人均ＧＤＰ 對系統(tǒng)耦合協(xié)調度有負向影響，原因是黃河幾字彎城市群產業(yè)結構以第二產業(yè)為主，工業(yè)能耗高，隨著經濟發(fā)展、工業(yè)規(guī)模擴張，水資源和能源需求增加，帶來水體污染、能源資源過度開采等問題，同時導致碳排放量上升；工業(yè)用地面積擴張同樣帶來更大的水資源和能源消耗以及更高的碳排放量，對系統(tǒng)的耦合協(xié)調發(fā)展造成不良影響。固定資產投資的增加將推動建立更多固定資產投資項目，通過建立固定資產投資項目碳排放評價制度，能從源頭上降低投資項目的能源消耗和碳排放。

４）城市建設方面。城市化進程與能－水－碳系統(tǒng)的耦合協(xié)調水平息息相關，黃河幾字彎城市群建成區(qū)面積在２００５—２０２０ 年擴張了８６．８２％，建成區(qū)面積占比增大初期能促進能－水－碳系統(tǒng)的耦合，但過度擴張增加了水資源與能源需求，城市交通與建筑業(yè)相關活動會產生碳排放，對能－水－碳系統(tǒng)的耦合協(xié)調產生不利影響；當城市群資源要素配置趨于成熟時，能源、水、碳排放之間的關系趨向平衡，耦合系統(tǒng)向好發(fā)展。人均道路面積的增長也反映了城市化發(fā)展水平，同樣在短期內能促進耦合系統(tǒng)協(xié)調發(fā)展，但過度擴張則會增加城市建設壓力，加大水資源與能源消耗，抑制耦合系統(tǒng)協(xié)調發(fā)展。

５）人口因素方面。人口密度和城鎮(zhèn)人口占比增大給城市發(fā)展帶來了一定壓力，增加了水資源與能源消耗以及碳排放，不利于能－水－碳系統(tǒng)的耦合協(xié)調發(fā)展。

４ 結論與建議

４．１ 結論

１）２００５—２０２０ 年，黃河幾字彎城市群能－水－碳系統(tǒng)從輕度失調類型發(fā)展為中度協(xié)調類型，未達到良好協(xié)調類型。各城市能－水－碳耦合協(xié)調水平差異縮小，但核密度曲線存在明顯左拖尾現象，需進一步推動區(qū)域協(xié)同發(fā)展。

２）慶陽到呼和浩特六市和山西五市的能－水－碳耦合協(xié)調水平高于包頭到榆林八市（盟）的。２０２０ 年，石嘴山、吳忠、中衛(wèi)、呼和浩特、包頭、烏海、太原、朔州、忻州、臨汾、呂梁十一市為良好協(xié)調類型；而鄂爾多斯和榆林經濟發(fā)展過度依賴能源化工產業(yè)，導致水資源與能源消耗以及碳排放高于城市群平均值，使得能－水－碳系統(tǒng)失衡。

３）通過構建隨機森林模型分析黃河幾字彎城市群能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度的影響因素重要性，發(fā)現環(huán)境規(guī)制強度、全要素生產率、建成區(qū)面積占比是主要影響因素，環(huán)境治理、技術創(chuàng)新、經濟發(fā)展和城市建設均會對能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調產生重要影響，其中：環(huán)境規(guī)制強度、技術創(chuàng)新顯著促進黃河幾字彎城市群能－水－碳系統(tǒng)耦合協(xié)調度的提升，建成區(qū)面積、人均道路面積和人口密度增大會先促進再抑制耦合協(xié)調，人均ＧＤＰ 會對耦合協(xié)調產生負向影響。

４．２ 建議

１）出臺黃河幾字彎城市群環(huán)境規(guī)制政策。黃河幾字彎１９ 個市（盟）聯(lián)合成立城市群發(fā)展工作組，對標京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)，研究出臺黃河幾字彎城市群環(huán)境規(guī)制政策，完善城市群區(qū)域管理協(xié)調機制，積極落實河（湖）長制組織體系，加強區(qū)域水生態(tài)環(huán)境保護修復聯(lián)合防治、聯(lián)合執(zhí)法。

２）建設能源革命創(chuàng)新示范區(qū)。加強技術創(chuàng)新，培養(yǎng)和引進創(chuàng)新型人才，加大信息技術、數字技術和人工智能技術應用力度，加強能源、生態(tài)建設科技支撐，共建黃河幾字彎能源科學中心和實驗室，聯(lián)合開展重大科技攻關。緊抓“雙碳”戰(zhàn)略機遇，充分利用“新增可再生能源和原料用能不納入能源消費總量控制”等政策，集成創(chuàng)新新能源與現代煤化工技術，推進ＣＣＵＳ 等低碳零碳技術應用，構建現代能源體系，建設全國典型能源革命創(chuàng)新示范區(qū)。

３）緩解經濟發(fā)展與環(huán)境保護之間的矛盾。推進黃河幾字彎調水、引水工程建設，推動黃河干支流水利樞紐工程、南水北調西線工程建設，規(guī)劃建設覆蓋黃河幾字彎城市群的水網工程，提升水資源供給與保障能力。推進黃河幾字彎生態(tài)修復保護工程，緩解城市群經濟發(fā)展與環(huán)境保護之間的矛盾，將該地區(qū)建成全國生態(tài)文明示范區(qū)、綠色低碳發(fā)展示范區(qū)。

參考文獻：

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［３０］ ＷＯＯＬＤＲＩＤＧＥ Ｊ Ｍ．Ｏｎ Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ Ｆｉｒｍ?Ｌｅｖｅｌ ＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＦｕｎｃｔｉｏｎｓ Ｕｓｉｎｇ Ｐｒｏｘｙ Ｖａｒｉａｂｌｅｓｔｏ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ Ｕｎｏｂｓｅｒｖａｂｌｅｓ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ，２００９，１０４（３）：１１２－１１４．

［３１］ ＲＯＶＩＧＡＴＴＩ Ｇ，ＭＯＬＬＩＳＩ Ｖ．Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ ｏｆ Ｔｏｔａｌ?ＦａｃｔｏｒＰｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ：Ｔｈｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ ＵｓｉｎｇＳｔａｔａ［Ｊ］．Ｔｈｅ Ｓｔａｔａ Ｊｏｕｒｎａｌ，２０１８，１８（３）：６１８－６６２．

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【責任編輯 張華興】

基金項目：國家社會科學基金資助項目（１９ＢＧＬ１８３）