中国省际水资源压力的转移模式

2020-02-22 02:52田欣熊翌灵刘尚炜唐志鹏
中国人口·资源与环境 2020年12期

田欣 熊翌灵 刘尚炜 唐志鹏

摘要 中国当前面临着水资源供需空间分布不匹配的问题,水资源短缺成为部分地区社会经济发展的重要限制因素。如何统筹和协调区域间的水资源利用成为保障中国整体水资源安全的重大难题。随着区域间商品与服务流动的日益频繁,虚拟水流动极大程度上促进了水资源利用在空间上的重新分配。因此,识别中国的虚拟水流动格局和水资源压力转移模式,有助于解析中国当前水资源空间配置存在的问题以及未来优化的可能路径。基于此,本文采用多区域投入产出模型核算了2007年和2012年中国30个省级行政区(不含西藏和港澳台地区)的虚拟水流量和水足迹,并结合水资源压力指数核算了稀缺水流量和稀缺水足迹,以此为指标量化分析了中国各地最终需求引起的水资源压力程度、压力转移方向及其变化趋势,评价了虚拟水流动格局下中国水资源空间配置的协调程度。研究结果表明,西北地区和相对发达的直辖市的需求引起的水资源压力水平显著高于其他地区;西北地区对高耗水产品的需求以本地供给为主,而相对发达的直辖市则凭借自身区位优势和强大的需求拉力更多地将水资源压力转移到了其他地区;国内需求引起的水资源压力转移格局基本呈现由沿海地区向北方内陆地区转移的态势。在2007年至2012年间,西南地区需求引起的水资源压力程度较低但呈上升趋势;同时,国内商品流动深化导致虚拟水流动在地区间进一步均匀和分散,相对缺水的北部沿海和东部沿海地区在一定程度上减少了对同样缺水的黄河中游和西北地区等的水资源需求,但水资源丰富的南部沿海和西南地区却向西北地区转移更多水资源压力,西北地区在中国水资源压力转移中所扮演的承担者角色越来越显著。由此可见,中国未能有效利用丰水地区的水资源来满足缺水地区的需求,虚拟水流动格局缺乏合理性,且这种不合理性对部分缺水地区仍在不断加重。因此,基于中国水资源量的空间分布特征科学调整水资源密集型产业分布,逐步推进重点地区以水定产、合理消费,有助于实现水资源的空间均衡分布和可持续利用。

关键词 虚拟水流动;水足迹;稀缺水;水资源压力;多区域投入产出模型

中图分类号 F062.2 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2020)12-0075-09

DOI:10.12062/cpre.20200627

水资源是生命的源泉,是人类社会稳定与发展的基石。当前中国面临严重的水资源短缺问题,人均水资源量仅为世界平均水平的四分之一[1]。同时,中国幅员辽阔,地区间水资源量和社会经济发展水平的空间分布存在明显差异,带来地区间水资源自然禀赋与水资源需求水平的不匹配,并导致部分地区的发展受到水资源短缺的严重制约。因此,水资源匮乏已成为中国社会经济发展的重要限制因素,保障水资源安全也成为实现中华民族永续发展的战略问题。其中,进一步协调和优化地区间水资源的空间配置是推动这一问题解决的重要途径[2]。空间上的协调与优化,不仅要从城市发展与定位上进行协调,推动“以水定城、以水定地、以水定人、以水定产”[2],还要从多区域间商品与服务流动格局上进行优化。随着商品和服务在区域间的流动,产品生产和服务提供过程中所消耗的水资源以虚拟水的形式在地区间流动,部分地区通过商品和服务的流入一定程度上转移了当地需求引起的水资源压力,也额外加重了流出地区的水资源压力负荷。因此有必要通过量化研究中国省际虚拟水流动情况来识别中国地区间水资源压力转移模式及存在的问题,为实现水资源空间的均衡分布提供可能的方向与对策。

1 文献综述

虚拟水概念由Allan[3-4]于20世纪90年代提出,他将虚拟水定义为生产某种商品或服务所需的水资源量。这种体现在产品生产或服务提供过程中的水,能够通过商品和服务的流动实现区域间的转移,被称为虚拟水流动。基于虚拟水概念,Hoekstra等[5]将水足迹定义为包含直接和间接用水的所有水资源利用量。产品水足迹即产品在整个生产过程中的水资源利用量,也被称为是产品的虚拟水含量;相应的,地区水足迹表示某地区最终需求所消耗的所有水资源量。

针对中国虚拟水和水足迹的研究涉及多个角度。一是分析单一地区的水足迹来源、结构等特征。众多学者研究了国家[6-7]、省[8-9]、城市[10]尺度水资源消耗的来源和结构特点,Liu等[11]和Han等[12]还从本地、国家和世界三个尺度探究了虛拟水的来源与去向。二是揭示多地区之间的虚拟水流动格局。从重点区域和流域上看,曹涛等[13]指出京津冀地区内大量虚拟水从河北的农业和制造业流向三地的各部门;田贵良等[14]研究指出长江经济带中下游地区间的虚拟水流动频繁,其中江苏和湖南是虚拟水的主要流出地;Feng等[15]发现黄河流域的上中下游均体现为虚拟水净出口,但由于地区取水被更多地用于高增加值而低水耗的产品,虚拟水出口量有所减少;从中国整体上看,Zhang和Anadon[16]指出2007年中国虚拟水流动格局呈现由北至南的净流出模式,其中西北和东北地区虚拟水流出量尤为显著;Zhang等[17]发现2012年华北地区受益于当前的虚拟水流动模式,从其他地区购入大量高耗水产品,但西北地区却仍然向外流出大量的高耗水产品。三是探究虚拟水流动对地区水资源压力的影响。自20世纪80年代以来,有关水资源稀缺性或水资源压力的评估方法不断发展和丰富,其中人均可获取水资源量和用水量占可获取水资源量之比是最早提出的两种评估指标[18];后者在不断演变基础之上被进一步拓展,并与虚拟水流动问题结合广泛应用于水资源压力问题研究。这类研究主要围绕着两个主题:一是借助虚拟水流动对地区的水资源压力指数进行扩展定义和重新核算。例如,Zhao等[19]通过研究中国地区间虚拟水流动与调水工程中的实体水转移量,核算了各地区基于生产和消费两种视角下的水资源压力指数,揭示了水资源的空间转移对地区水资源压力的影响。二是使用水资源压力指数来反映水资源的稀缺性,将虚拟水流动方法拓展应用于稀缺水流动研究。学者们认为由于各地区自然禀赋的差异,每个地区的水资源是不等价的。当缺水地区和丰水地区向外输出等量的虚拟水,缺水地区会承受更严重、危急的水资源短缺问题。因此,他们利用水资源压力指数来量化虚拟水流动中稀缺水的转移情况。例如,White等[20]研究得出中国海河流域呈现虚拟水的净流入,但稀缺水净流入程度却大大下降,稀缺水的流入量与流出量几乎持平;Feng等[21]发现2007年中国的发达沿海地区对北部地区的稀缺水资源高度依赖。

现有研究已围绕中国的虚拟水流动和水足迹分析展开了多尺度的分析,但仍存在以下不足:一是现有对地区间虚拟水流动格局的研究多为基于单一年份的静态分析,较少揭示一段时期内的变化趋势特征,而這是理解地区水资源问题未来趋势的基础,也是判断未来政策施力方向和调整政策力度的决策依据。二是学者们多从生产端视角阐述水资源压力问题,通过评估地区当地水资源压力水平来定位重点缺水地区,却较少从消费拉动的角度对水资源压力进行溯源,而这对于明晰区域间水资源问题的责任归属至关重要,同时也为从消费侧提出缓解重点地区缺水现状的对策提供了新的视角。

因此,本文基于多区域投入产出模型,构建了地区间水资源压力转移模式分析框架,核算并对比了2007年和2012年中国30个省级行政区(未包含西藏和港澳台地区)之间的虚拟水流动量、稀缺水流动量以及各地区的水足迹和稀缺水足迹,识别了中国地区最终需求引起的水资源压力水平、转移程度及其在2007年至2012年间的变化趋势,解析中国地区的水资源压力转移模式,为推动实现中国水资源的空间均衡分布提供实证基础和决策参考。

2 研究方法与数据来源

2.1 多区域投入产出模型

本文借助多区域投入产出模型核算了中国30个省级行政区的虚拟水流动量和稀缺水流动量。经济学家Leontief[22]提出了投入产出模型,该模型系统刻画了经济系统内各部门间的依赖关系,反映了各部门生产活动的直接和间接关联。

单一地区的投入产出模型可以表示为[23]:

其中,X为该地区的总产出向量;A为该地区的直接投入系数矩阵;Y为该地区的最终需求向量,投入产出表中往往包含六大最终需求种类,即农村居民消费、城镇居民消费、政府消费、固定资本形成、存货变化和出口项。

将式(1)移项变形,得到:

其中,I为单位矩阵,L为Leontief逆矩阵,其元素lij表示j部门每增加一单位的最终需求时对i部门的完全需求量,因而又称为完全需求系数矩阵。

将单一地区的投入产出表扩展为多地区,多区域投入产出模型可表示为:

其中,X.*表示各地区的总产出向量,该向量内每个元素为一个地区的总产出向量;L.*为包含多个地区Leontief逆矩阵;Y.*为各地区最终需求向量,该向量内每个元素为一个地区的最终需求向量。

将环境影响引入投入产出模型中可得[24-25]:

其中,F.*为各地区环境影响强度(资源直接消耗强度或污染物直接排放强度)的向量;f.*为从供应链上累积的环境影响。

2.2 虚拟水流动量和稀缺水流动量核算

虚拟水流动量核算了地区间因生产和消费关系引发的水资源转移量,稀缺水流动量在此基础上进一步突出了地区间贸易引起的稀缺水流动情况,反映了最终需求引起的水资源压力的转移。基于多区域投入产出模型,虚拟水流动量和稀缺水流动量可分别通过式(5)和式(6)核算:

其中,VWF.rkij表示从r地区i部门到k地区j部门的某一年的虚拟水流动量;Fc表示各地区水资源直接消耗强度向量,即单位总产出的水资源直接消耗量;SVWF.rkij表示从r地区i部门到k地区j部门某一年的稀缺水流动量,也就是说这一年因k地区对j部门产品的最终需求使得r地区i部门消耗掉的稀缺水总量,反映了k地区通过消费非本地生产的最终产品使本地需求引起的水资源压力转移到了r地区;Fs表示各地区稀缺水直接消耗强度向量,即单位总产出的稀缺水直接消耗量。

2.3 水足迹和稀缺水足迹核算

地区水足迹和稀缺水足迹从需求视角核算了为生产地区所需产品与服务所消耗的所有水资源量和稀缺水量,后者反映地区需求引起的水资源压力水平。稀缺水直接消耗量根据水资源直接消耗量和水资源压力指数(WSI)计算得到[21],其中,水资源压力指数由年取水量和年淡水资源可获取量计算而来[26],从生产视角反映了人类活动对当地水资源的影响程度;影响程度越大,则认为该地区水资源越稀缺。因此,稀缺水足迹反映了地区最终需求引起的水资源压力程度,这种压力一部分施加于本地,另一部分转移到了其他地区。

水足迹和稀缺水足迹可分别由式(7)和式(8)核算:

其中,WF.kj表示k地区j部门某一年的水足迹;WF.kh为k地区居民家庭水资源直接消耗量;SWF.kj表示k地区j部门某一年的稀缺水足迹,反映了这一年因k地区对j部门产品的最终需求而对本地和外地直接和间接引起的总的水资源压力水平;SWF.kh为k地区居民家庭稀缺水资源直接消耗量。式(7)和式(8)第二项表示k地区生产并最终用于本地消费的产品与服务所消耗的水资源总量和稀缺水总量,式(7)和式(8)第三项则表示k地区从其他地区购进的用于本地最终消费的产品与服务所消耗的水资源总量和稀缺水总量。因此,公式(7)和式(8)的前两项之和表示内部水足迹或内部稀缺水足迹,第三项则表示外部水足迹或外部稀缺水足迹。

基于上述方法,本文对2007年和2012年的虚拟水流动量、稀缺水流动量、水足迹和稀缺水足迹进行核算和对比,从而识别中国地区最终需求引起的水资源压力水平与转移格局在2007年至2012年间的动态变化趋势。

2.4 数据来源

本文采用中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室编制的2007年和2012年中国多区域投入产出表[27-28],并将其调整为2012年可比价格以消除通货膨胀影响[29]。

水资源直接消耗量根据用水量和耗水系数计算得到[16]。对于用水量数据,中国2007年和2012年30个省级行政区(不包含西藏和港澳台地区)农业用水量和工业用水总量来源于《中国环境统计年鉴》(2008年,2013年);各省建筑业和服务业用水量由各省生产用水估算得来[16],各省生产用水总量来源于《中国城乡建设统计年鉴》(2008年,2013年);城镇居民和农村居民直接用水总量来源于《中国城乡建设统计年鉴》(2008年,2013年)中的生活用水量。对于耗水系数,各省农业、工业耗水系数来源于各省《水资源公报》(2007年,2012年);建筑业、服务业和居民生活用水的耗水系数来源于Zhang和Anadon[16]。此外,工业细分部门的耗水量数据由各部门的取水量与排水量计算得来,2007年各省工业细分部门的取水量和排水量来源于全国第一次污染源普查;2012年各省工业细分部门耗水量数据根据2012年工业耗水总量和2007年的耗水结构估算得到。

水资源压力指数来源于White等[20]提供的中国各省水资源压力指数,他们依据Pfister等[26]开发的空间分辨率为0.5°的世界水资源压力指数估算得来。根據Pfister等对该指标的说明,水资源压力指数(WSI)数值分布为0.01至1,数值越大表示该地区的水资源压力越大。WSI>0.91表示极度水资源压力,反映了淡水取水总量(total annual freshwater withdrawals)是当地水文可用量(hydrological availability)的60%以上;0.91>WSI>0.5表示严重水资源压力,反映了淡水取水总量占当地水文可用量的比值介于40%~60%之间;0.5≥WSI>0.09表示中度水资源压力,反映了淡水取水总量占当地水文可用量的比值在20%~40%。

为更好地描述最终需求引起的水资源压力程度和转移的区域特征,本文以反映中国气候特征和水资源丰富程度空间差异的“秦岭—淮河”一线作为分界线[30],大致界定中国的南部地区和北部地区,并以八大经济区作为更进一步的地区划分。其中,北部沿海综合经济区(包括北京、天津、河北、山东)、黄河中游综合经济区(包括山西、内蒙古、河南、陕西)、东北综合经济区(包括辽宁、吉林、黑龙江)和大西北综合经济区(包括甘肃、青海、宁夏、新疆)属于北部地区;东部沿海综合经济区(包括上海、江苏、浙江)、长江中游综合经济区(包括安徽、江西、湖北、湖南)、南部沿海综合经济区(包括广东、福建、海南)和大西南综合经济区(包括重庆、四川、贵州、云南、广西)属于南部地区。

3结果分析

3.1 中国省级地区最终需求引起的水资源压力水平

本文采用人均稀缺水足迹来衡量地区最终需求引起的水资源压力水平。2012年,中国大陆地区人均稀缺水足迹为94.6 m.3,2007年至2012年年均增长率约为2.4%左右。其中,北方地区最终需求引起的水资源压力水平高于南方地区,2012年北方地区人均稀缺水足迹为138.8 m.3,是南方地区的2.2倍。具体来说,2007年,人均稀缺水足迹在相对发达的直辖市地区(包括上海、北京和天津)和大西北综合经济区最高,而大西南综合经济区和长江中游综合经济区的人均稀缺水足迹显著低于全国平均水平。从2007年至2012年,以新疆和宁夏为代表的西北地区人均稀缺水足迹仍持续高于其他地区;此外,位于黄河中游的内蒙古人均稀缺水足迹在此期间增长了128.1%,一跃成为除新疆和宁夏以外的最高值;相比之下,相对发达的直辖市地区人均稀缺水足迹明显下降(-35.0%~-56.1%),但其绝对量仍然高于平均水平。2012年,大西南综合经济区和长江中游综合经济区所有省份的人均稀缺水足迹均低于平均水平,但相比2007年,大西南综合经济区的人均稀缺水足迹普遍有所增长(44.3%~234.4%)(见图1)。

图1显示,大西南综合经济区和长江中游综合经济区的人均稀缺水足迹显著低于平均值,但这些地区的人均水足迹与其他地区的差距相对较小。这说明在当前的最终需求水平下,虽然大部分南方地区尚未对生产地带来显著的水资源压力,但某些南方省份的耗水水平并不亚于北方省份。例如,2012年,北部省份山东的人均稀缺水足迹(132.7 m.3)为南部省份湖北(24.3 m.3)的5.5倍;但从人均水足迹看,2012年湖北反而比山东高18.5 m.3/人。伴随着商品和服务的地区间流动,这种高耗水水平成为南方地区影响全国水资源可持续利用的潜在威胁。

3.2 中国省级地区最终需求引起的水资源压力转移程度

本文采用地区稀缺水的流入量,即外部稀缺水足迹在稀缺水总量中的占比来反映一个地区的水资源压力向外转移的程度。根据这一指标,可将2012年中国大陆30个省级地区大致分为三类(见图2)。

第一类以北部地区为主,包括大西北综合经济区,以及河北和江苏;其特征是外部稀缺水足迹占比小于35%,即稀缺水足迹绝大部分来自本地,水资源压力向外转移程度低。这主要是因为尽管此类地区本地水资源稀缺(WSI>0.6),但其虚拟水自给率较高(内部水足迹>60%),使得稀缺水足迹本地来源的贡献较为突出。

第二类以南部地区为主,包括长江中游综合经济区和大西南综合经济区的所有省份、南部沿海经济区部分省份在内的共12个省份,其特征是外部稀缺水足迹占比大于65%,即稀缺水足迹绝大部分来自外部地区。它们的最终需求给其他地区施加了更大的水资源压力。具体来说,除海南和重庆外,这类地区的水足迹本地来源贡献更大(内部水足迹>50%),但由于其本地水资源相对丰富(WSI <0.2),因此稀缺水足迹中外部来源的贡献被突出。

第三类包括黄河中游综合经济区全部省份,东北综合经济区部分省份(辽宁、吉林),北部沿海和东南部沿海地区的部分省市(北京、天津、山东、上海、浙江、福建),其特征是本地和外地对稀缺水足迹的贡献并重,外部稀缺水足迹占比35%~65%。其中,北京、上海、天津、山西和山东本地水资源面临严重紧缺(WSI=1.0),但由于这些省份的外部依赖程度较高(外部水足迹>50%),导致它们的内部稀缺水足迹并未占绝对主导。

从前两类地区来看,大多数省份的产品供给,尤其是水资源密集型产品的供给,仍以本地供给为主导。事实上,这类高耗水产品往往与食品有关。结果显示,从消费端看,2012年中国30个省份对农产品和加工食品的最终需求引起的水足迹分别占水足迹总量的43.7%和21.4%。这类产品的生活必需品属性和技术含量低的特点是大部分地区以本地供给为主导的主要因素,也给部分缺水地区带来较大的水资源压力。与此同时,少部分地区对高耗水产品的需求依赖于外地供给;这类地区往往是中国的经济优势地区,对于依赖于土地、水资源等而低产值的农产品,它们倾向于从外地购入以满足本地需求。北京、天津和上海是这类地区的典型代表,它们凭借自身的区位优势和巨大的需求拉动力,表现出较高的水资源压力向外转移倾向。

3.3 中国地区间最终需求引起的水资源压力转移方向

从转移方向来看,地区间最终需求引起的水资源压力主要转移方向呈现为由沿海地区向北方内陆地区转移,但愈有集中之势。其中,西北地区是其他地区水资源压力转移的首要对象,其次是黄河中游地区和北部沿海地区(见图3)。这也与Zhang等[17]、Feng等[21]研究所指出的地区间虚拟水或稀缺水转移方向基本一致。

具体来说,2007年,西北地区是水资源压力转移的主要承受方,北部沿海、东部沿海和黄河中游地区的人均需求对西北地区的水资源压力转移量分别为30.7 m.3(总量为58.7亿m.3)、24.7 m.3(总量为36.9亿m.3)和12.5 m.3(总量为23.7亿m.3)。同时,黄河中游地区和北部沿海也在一定程度上承受着外部的水资源压力。例如,东部沿海地区人均需求对两大地区的水资源压力转移量分别为18.8 m.3(总量为28.1亿m.3)和12.7m.3(总量为19.0亿m.3),北部沿海为黄河中游地区带来了11.3 m.3(总量为21.5亿m.3)的水资源压力。此外,北部沿海各省份间也发生了13.0 m.3/人(总量为24.9亿m.3)的水资源压力转移。相比之下,南方地区受到的外部人均需求引起的水资源压力转移量较低(0.1~8.1 m.3),除了东部沿海地区以外,这些南方地区人均需求引起的水资源压力向外转移量也相对较低(0.2~6.5 m.3)。水资源密集型产品如农产品的生产加工跨区域贸易是引起上述水资源压力转移格局的主要驱动力,相对缺水的黄淮海平原和甘肃新疆作为中国重要农业生产基地,在对外输出农产品的同时,为其他地区承担了较大的水资源压力。

决策部门期望通过虚拟水流动将水资源从丰水地区向缺水地区转移,以降低水资源压力;然而水资源的稀缺性并非商品与服务流动的主导驱动力[31],这使得地区流入的水资源或多或少来源于缺水地区。由上述结果可知,中国地区间的水资源压力转移主要发生在西北地区、黄河中游、北部沿海和东部沿海之间,而这些地区90%以上的省份处于严重甚至极度的水资源压力(WSI > 0.5),反映了缺水地区的水资源压力向外转移的对象很大程度上也同样处于严重缺水状态,中国虚拟水流动缺乏合理性。

对比2007年和2012年,随着国内商品与服务流动程度日益加深,地区贸易辐射影响更广,地区间的虚拟水流动也在进一步扩散和均匀化,缺水地区在一定程度上减少了对同是缺水地区的水资源需求,而是更多地向丰水地区转移其水资源压力,这反映在上述缺水的北部沿海和东部沿海对北部沿海、黄河中游和西北地区的水资源压力转移量有所下降;然而,与此同时,相对丰水的地区也出现了向缺水地区转移了更多的水资源压力的趋势,如东北地区(除辽宁外的省份WSI < 0.2)、南部沿海(所有省份WSI < 0.2)和西南地区(所有省份WSI < 0.2)對西北地区的水资源压力转移量显著上升,西北地区成为南北各地水资源压力转移的首要对象。

4 结论与建议

为解决中国地区间水资源空间分布不均的问题,一方面,可以采用调水工程进行实体水转移,但调水工程建设和运行成本高昂并涉及诸多社会、生态问题需要慎重考虑;另一方面,在跨区域贸易越来越频繁的背景之下,虚拟水流动成为中国地区间水资源跨区域流动的主要方式。因此,如何充分利用和优化虚拟水流动在缓解局部水资源压力中的作用是协调水资源空间分布的关键。本文采用了多区域投入产出模型,将虚拟水流动与水资源压力概念相结合,围绕着水足迹和稀缺水足迹构建了多个指标,从消费侧视角描述地区需求引起的水资源压力水平和水资源压力转移程度,识别了当前中国大陆省际贸易引起的水资源压力转移模式现状。本文的研究方法为系统描述区域间的资源环境压力转移特征提供了一个综合的分析框架,研究结果也为有效推进中国水资源的空间均衡分布提供了实证基础。

本文的主要结论包括以下三点:一是对于地区需求引起的水资源压力水平而言,中国北方地区需求引起的水资源压力水平高于南方地区;具体而言,水资源匮乏的西北地区和经济发达的直辖市的需求引起的水资源压力水平明显高于其他地区,而水资源相对丰富的大西南综合经济区和长江中游综合经济区最终需求引起的水资源压力水平较低。二是从地区需求引起的水资源压力转移程度上看,对于大多省份而言,高耗水产品以本地供给为主导,给部分缺水地区带来较大的水资源压力;相反,少数缺水而发达的地区,凭借自身区位优势和强大的需求拉力,具有较高的水资源压力向外转移倾向。三是地区需求引起的水资源压力的主要转移方向为由沿海地区向北方内陆地区转移,西北地区是其他地区水资源压力转移的首要对象,其次是黄河中游地区和北部沿海地区,且愈有向西北地区集中的趋势。在该格局下,缺水地区的水资源压力转移的对象往往同样处于缺水状态,中国地区间虚拟水流动缺乏合理性。

基于对中国各地区水资源压力水平、水资源压力转移程度和水资源压力转移方向的识别,本文进一步归纳了中国省际水资源压力转移模式:一是水资源压力的主要承担方,例如西北地区,最终需求引起的水资源压力水平高,水资源压力主要施加在本地,并为外部需求承担了显著的水资源压力。二是水资源压力的主要施加者,这类地区往往位于沿海经济区,较为发达的直辖市是其中的典型代表,它们的最终需求引起的水资源压力水平也较高,但这种压力主要施加在外地。三是水资源压力转移的中间节点,例如黄河中游和北部沿海的部分省份,它们既向西北地区转移水资源压力,也承担着来自沿海地区的水资源压力。四是在水资源压力转移格局中参与度较低的地区,例如长江中游和西南地区,这类地区对水资源密集型产品的需求以本地供给为主,并拥有相对丰富的水资源,因此稀缺水的输出与输入量均较低。

由此可见,中国当前的省际虚拟水流动格局未能有效利用丰水地区的水资源来满足缺水地区的需求,体现了水资源密集型产业空间布局的不合理性,且这种不合理程度对部分缺水地区,如西北地区在不断加重。因此,科学规划产业空间布局,基于中国水资源量的空间分布特征重点调整水资源密集型产业生产基地的分布,是长远实现水资源空间均衡分布的根本所在。然而,中国地区间的社会经济发展水平和资源禀赋不一,各地区在供应链中有着不同的分工和地位,例如以北京、上海和天津为代表的处于供应链下游的发达的缺水地区将本地需求的水资源影响转移给以西北地区为代表的处于供应链上游的欠发达缺水地区,这种地区间商品与服务流动格局难以在短时间内重置优化。因此,落实到区域的中短期发展上看,有必要从三个方面着手应对局部水资源压力问题并逐步推进虚拟水流动格局的合理化。一是进一步推进节水力度。通过技术升级、生产结构调整等方式提高水资源利用效率,减少战略必需但高耗水产业的整体耗水强度。二是适度消费,优化消费结构。鼓励商品输入地区适度消费,并在同类需求下尽可能选择低耗水产品种类,优化消费结构。此外,需警惕处于快速发展和即将达到相对发达水平地区的耗水需求的增长和耗水商品与服务购入来源的不合理性。三是优化地区产业结构。中国整体的产业空间布局优化需要通过落实到调整地区发展方向上得以实现。缺水地区,应坚持“以水定城、以水定产”的发展原则,严格控制水资源密集型产业发展,探索和培育低耗水、高效益产业的发展;丰水地区,应更多地承担国家战略必需但水资源密集型产业的发展,并通过技术升级和结构优化的方式进一步提高此类产业的用水效率。

参考文献

[1]World Bank. World Bank open data[DB/OL][2020-06-17]. https://data.worldbank.org.cn/.

[2]李建华. 坚持科学治水 全力保障水安全:深入学习贯彻习近平同志关于保障水安全的重要论述[N/OL].北京: 人民日报, 2014-06-24.

[3]ALLAN J A. ‘Virtual water: a long term solution for water short Middle Eastern economies[R].1997.

[4]ALLAN J A. Fortunately there are substitutes for water otherwise our hydro-political futures would be impossible: priorities for water resources allocation and management[R].1993.

[5]HOEKSTRA A Y, CHAPAGAIN A K, ALDAYA M M, et al. Water footprint manual: state of the art 2009[R]. The Netherlands: Water Footprint Network, 2009.

[6]WANG X, HUANG K, YU Y, et al. An input-output structural decomposition analysis of changes in sectoral water footprint in China[J]. Ecological indicators, 2016,69:26-34.

[7]WANG H, YANG Y. Trends and consumption structures of Chinas blue and grey water footprint[J]. Water, 2018,10(4):494.

[8]DONG H, GENG Y, SARKIS J, et al. Regional water footprint evaluation in China: a case of Liaoning[J]. Science of the total environment, 2013,442:215-224.

[9]QIAN Y, DONG H, GENG Y, et al. Water footprint characteristic of less developed water-rich regions: case of Yunnan, China[J]. Water research, 2018,141:208-216.

[10]WANG Z, HUANG K, YANG S, et al. An input-output approach to evaluate the water footprint and virtual water trade of Beijing, China[J]. Journal of cleaner production, 2013,42:172-179.

[11]LIU S, WU X, HAN M, et al. A three-scale input-output analysis of water use in a regional economy: Hebei Province in China[J]. Journal of cleaner production, 2017,156:962-974.

[12]HAN M Y, CHEN G Q, MUSTAFA M T, et al. Embodied water for urban economy: a three-scale input-output analysis for Beijing 2010[J]. Ecological modelling, 2015,318:19-25.

[13]曹濤, 王赛鸽, 陈彬. 基于多区域投入产出分析的京津冀地区虚拟水核算[J]. 生态学报, 2018,38(3):788-799.

[14]田贵良, 李娇娇, 李乐乐. 基于多区域投入产出模型的长江经济带虚拟水流动格局研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2019,29(3):81-88.

[15]FENG K, SIU Y L, GUAN D, et al. Assessing regional virtual water flows and water footprints in the Yellow River Basin, China: a consumption based approach[J]. Applied geography, 2012,32(2):691-701.

[16]ZHANG C, ANADON L D. A multi-regional input-output analysis of domestic virtual water trade and provincial water footprint in China[J]. Ecological economics, 2014,100:159-172.

[17]ZHANG S, TAIEBAT M, LIU Y, et al. Regional water footprints and interregional virtual water transfers in China[J]. Journal of cleaner production, 2019,228:1401-1412.

[18]LIU J, YANG H, GOSLING S N, et al. Water scarcity assessments in the past, present, and future[J]. Earths future, 2017,5(6):545-559.

[19]ZHAO X, LIU J, LIU Q, et al. Physical and virtual water transfers for regional water stress alleviation in China[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2015,112(4):1031-1035.

[20]WHITE D J, FENG K, SUN L, et al. A hydro-economic MRIO analysis of the Haihe River Basins water footprint and water stress[J]. Ecological modelling, 2015,318:157-167.

[21]FENG K, HUBACEK K, PFISTER S, et al. Virtual Scarce Water in China[J]. Environmental science & technology, 2014,48(14):7704-7713.

[22]LEONTIEF W. Quantitative input and output relations in the economic systems of the United States[J]. The review of economics and statistics, 1936,13(18):105-125.

[23]MILLER R E, BLAIR P D. Input-output analysis: foundations and extensions[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2009.

[24]WIEDMANN T. A review of recent multi-region input-output models used for consumption-based emission and resource accounting[J]. Ecological economics, 2009,69(2):211-222.

[25]WIEDMANN T, LENZEN M, TURNER K, et al. Examining the global environmental impact of regional consumption activities-Part 2: review of input-output models for the assessment of environmental impacts embodied in trade[J]. Ecological economics, 2007,61(1):15-26.

[26]PFISTER S, KOEHLER A, HELLWEG S. Assessing the environmental impacts of freshwater consumption in LCA[J]. Environmental science & technology, 2009,43(11):4098-4104.

[27]劉卫东, 唐志鹏, 韩梦瑶, 等. 2012年中国31省区市区域间投入产出表[M].北京: 中国统计出版社, 2018.

[28]刘卫东, 陈杰, 唐志鹏, 等. 中国2007年30省区市区域间投入产出表编制理论及实践[M]. 北京: 中国统计出版社, 2012.

[29]刘起运, 彭志龙. 中国1992—2005年可比价投入产出序列表及分析[M]. 北京: 中国统计出版社, 2010.

[30]张剑, 柳小妮, 谭忠厚, 等. 基于GIS的中国南北地理气候分界带模拟[J]. 兰州: 兰州大学学报(自然科学版), 2012,3(48):28-33.

[31]ZHAO D, HUBACEK K, FENG K, et al. Explaining virtual water trade: a spatial-temporal analysis of the comparative advantage of land, labor and water in China[J]. Water research, 2019,153:304-314.

(责任编辑:王爱萍)