王紅瑞 王洪沖 趙偉靜 申立杰 張力

摘要：

為促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶綠色可持續(xù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)區(qū)域資源優(yōu)化配置，基于多區(qū)域投入產(chǎn)出模型，計(jì)算了2012年及2017年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域9省2市的虛擬水、虛擬能和虛擬糧流通量，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了水、能源、糧食以及水-能源-糧食系統(tǒng)壓力指數(shù)用以分析長江經(jīng)濟(jì)帶水-能-糧的流通、壓力及其變化特征。研究結(jié)果表明：長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域虛擬水、虛擬能及虛擬糧在2012年以及2017年均呈現(xiàn)凈流出，虛擬水和虛擬能凈流出量減少，虛擬糧凈流出量增加，虛擬資源流通格局與其資源分布不協(xié)調(diào)。長江經(jīng)濟(jì)帶各省市2012年水資源壓力較2017年變化不大，而能源、糧食以及水-能源-糧食系統(tǒng)壓力呈現(xiàn)增加的趨勢。2017年壓力分布格局與2012年基本一致，下游地區(qū)較中上游地區(qū)壓力更大。因此，長江經(jīng)濟(jì)帶中上游地區(qū)應(yīng)該充分利用好自身的資源稟賦，加強(qiáng)與下游地區(qū)的貿(mào)易流通，實(shí)現(xiàn)區(qū)域資源的合理分配。

關(guān) 鍵 詞：

長江經(jīng)濟(jì)帶； 水-能-糧； 流通； 壓力； 多區(qū)域投入產(chǎn)出表

中圖法分類號： TV213

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.05.001

0 引 言

長江經(jīng)濟(jì)帶橫跨中國東、中、西三大板塊，包括9省2市，2019年該區(qū)域的GDP超過全國總量的46%［1］，是中國綜合實(shí)力最強(qiáng)、戰(zhàn)略支撐作用最大的區(qū)域之一。作為社會生活、生產(chǎn)必不可缺的基礎(chǔ)，水、能源和糧食之間相互制約［2］，一定程度上是決定社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵要素。因此，分析長江經(jīng)濟(jì)帶水能糧的流通、壓力及其變化特征，并給出相應(yīng)的建議，優(yōu)化資源配置，對促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，乃至國家的高質(zhì)量發(fā)展都具有重要的意義。

從資源利用角度來說，任一產(chǎn)品或者服務(wù)的貿(mào)易流通都可以視作虛擬資源的貿(mào)易。隨著地區(qū)間貿(mào)易逐漸頻繁，識別虛擬資源流通特征并對虛擬資源進(jìn)行調(diào)控已成為優(yōu)化資源配置的重要手段。虛擬資源研究中，針對虛擬水［3-6］和虛擬能源［7-10］的研究較多，關(guān)于虛擬糧食的研究較少，更多的是體現(xiàn)在水-能源-糧食的關(guān)系研究中。本文中采用的虛擬資源核算主要是基于多區(qū)域投入產(chǎn)出模型，該方法可以有效核算區(qū)域間的資源流通情況。曹濤等［11］基于2012年京津冀地區(qū)投入產(chǎn)出表核算了京津冀地區(qū)的虛擬水流動，指出京津冀地區(qū)虛擬水整體呈現(xiàn)凈流出；閻曉東等［12］根據(jù)2007年和2012年中國區(qū)域間投入產(chǎn)出表計(jì)算了中國30個地區(qū)的水足跡轉(zhuǎn)移量；Zhang等［13］對2007年最終需求和區(qū)域間貿(mào)易中體現(xiàn)的中國區(qū)域能源利用進(jìn)行了多區(qū)域投入產(chǎn)出分析，指出能源流從中西部地區(qū)到東部地區(qū)存在大量轉(zhuǎn)移。

在虛擬資源核算的基礎(chǔ)上，本文通過分別構(gòu)建水、能源、糧食以及水-能-糧系統(tǒng)的壓力指數(shù)，分析長江經(jīng)濟(jì)帶各省市水、能源、糧食的壓力情況，探索長江經(jīng)濟(jì)帶各省市水-能-糧資源的配置情況，為系統(tǒng)、科學(xué)制定發(fā)展政策，實(shí)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域資源優(yōu)化配置提供參考和依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源及方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文研究主要是基于2012年和2017年中國多區(qū)域投入產(chǎn)出表，其中，2017年中國多區(qū)域投入產(chǎn)出表為目前所能獲取到最新的中國多區(qū)域投入產(chǎn)出表，其余數(shù)據(jù)主要來源于《中國水資源公報》《第一次水利普查公報》《中國經(jīng)濟(jì)普查年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國酒業(yè)年鑒》《中國農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)年鑒》以及長江經(jīng)濟(jì)帶11省市相應(yīng)年份的統(tǒng)計(jì)年鑒。

2 計(jì)算結(jié)果

2.1 虛擬資源計(jì)算結(jié)果

2.1.1 虛擬水計(jì)算結(jié)果

根據(jù)1.3節(jié)虛擬資源計(jì)算方法，分別計(jì)算得到2012年和2017年長江經(jīng)濟(jì)帶虛擬水流動結(jié)果如圖1所示。

2012年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域上海、浙江、重慶、四川、貴州、云南呈現(xiàn)虛擬水凈流入。上海市的虛擬水凈流入量最多，為48.16億m3，其中虛擬水主要來自長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部，占61%，主要來源地為江蘇和安徽。浙江省的虛擬水凈流入量居第二位，為26.93億m3。重慶對于國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶外地區(qū)屬于虛擬水輸出者，輸出了3.21億m3的虛擬水。長江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)的虛擬水貿(mào)易最為頻繁，江蘇、安徽和長江經(jīng)濟(jì)帶中游地區(qū)均呈現(xiàn)虛擬水凈流出，虛擬水凈流出量居前三的為江蘇、安徽和湖南，3個地區(qū)大部分虛擬水都是流出到國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶以外區(qū)域。

2017年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域江蘇、浙江、江西、湖北、湖南、云南呈現(xiàn)虛擬水凈流入，各省市之間流入量相差不大，以湖北省的虛擬水凈流入量最多，為12.37億m3，以云南省流出量最少，僅為0.11億m3。其中長江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)虛擬水來自長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部和國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶以外地區(qū)的量基本持平，部分地區(qū)如浙江、湖南、云南虛擬水主要來自國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)，各自分別占57%，82%，64%。上海、安徽、重慶、四川和貴州呈現(xiàn)虛擬水凈流出，其中以上海虛擬水流出量最大，凈流出量約是排名第二的安徽省凈流出量的兩倍。上海市自身水資源稟賦較差，但由于其國際貿(mào)易水平較2012年有較大發(fā)展，大量虛擬水流入的同時還向長江經(jīng)濟(jì)帶其他地區(qū)輸出虛擬水。

2.1.2 虛擬能計(jì)算結(jié)果

本文能源消費(fèi)數(shù)據(jù)采用標(biāo)準(zhǔn)量。通過計(jì)算得到2012年和2017年長江經(jīng)濟(jì)帶虛擬能流動結(jié)果（見圖2）。2012年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域虛擬能交易中，貴州和云南為虛擬能源的凈流入地區(qū)，分別流入53.27億kg和170.55億kg，其中虛擬能源流入量的70%來源是長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部。其余地區(qū)整體呈現(xiàn)虛擬能源的凈流出，其中下游地區(qū)凈流出量較大，為1 504.44億kg，占長江經(jīng)濟(jì)帶凈流出總量的85%，其中絕大部分虛擬能源流入國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶以外地區(qū)。長江經(jīng)濟(jì)帶中虛擬能源凈流出量最大的為江蘇，為932.38億kg，82%流出到長江經(jīng)濟(jì)帶以外；浙江虛擬能源流出量位居第二，為213.99億kg，其中74%流出到長江經(jīng)濟(jì)帶以外；安徽虛擬能源流出量居第三，為186.48億kg，其中84%流出到長江經(jīng)濟(jì)帶以外。此外，長江經(jīng)濟(jì)帶中上游地區(qū)的江西、湖北、湖南、四川、貴州的虛擬能源流通較低，與其他地區(qū)的能源貿(mào)易往來不夠密切。

2017長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域虛擬能交易中，湖北、湖南、貴州和云南為虛擬能源的凈流入地區(qū)，分別流入94.17億，122.30億，140.67億kg和341.04億kg，其中虛擬能源流入量的70%來源是國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域。其余地區(qū)整體呈現(xiàn)虛擬能源的凈流出，其中下游地區(qū)凈流出量較大，為1 504.44億kg，占長江經(jīng)濟(jì)帶凈流出總量的85%，其中絕大部分虛擬能源流入國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶以外地區(qū)。長江經(jīng)濟(jì)帶中虛擬能源凈流出量最大的為上海，為415.79億kg，69%流出到長江經(jīng)濟(jì)帶以外；浙江虛擬能源流出量位居第二，為343.08億kg，其中83%流出到長江經(jīng)濟(jì)帶外；此外，浙江、江西、四川的虛擬能源流通較低，與其他地區(qū)的能源貿(mào)易往來不夠密切。

2.1.3 虛擬糧計(jì)算結(jié)果

2012年和2017年長江經(jīng)濟(jì)帶虛擬糧流動結(jié)果如圖3所示。2012年身為糧食主產(chǎn)區(qū)的6個省份和重慶市是長江經(jīng)濟(jì)帶虛擬糧食凈流出地區(qū)，主要流出到國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶以外地區(qū)。這些地區(qū)虛擬糧食的輸出格局差異較大，江蘇、湖南的虛擬糧食主要流通于國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶以外地區(qū)，安徽、湖北和四川的虛擬糧食主要在長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部流通。江蘇虛擬糧食凈流出量最多，為35.01億kg，其中有26.97億kg流向了國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶以外，占凈流出總量的77%，8.04億kg流通于長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部，主要是上海、浙江。安徽虛擬糧食流出量位居第二，為13.24億kg，主要流通于長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部，占虛擬糧食流通量的63%。湖南和四川的虛擬糧食流通也超過了10億kg。其余地區(qū)為虛擬糧食凈流入地區(qū)，其中上海最多，為37.83億kg，其次是云南、浙江，虛擬糧食凈流入量分別為17.15億kg和15.01億kg，貴州的凈流入量較低，為7.92億kg。對于重慶來說，雖然整體呈現(xiàn)虛擬糧食凈流出，但在長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部處于虛擬糧食的凈流入地區(qū)。

2017年長江中下游省市上海、江蘇、浙江、安徽和江西虛擬糧呈現(xiàn)凈流出狀態(tài)，凈流出量最大的是浙江省，為61.25億kg，其次是上海市，為35.43億kg，凈流出量最小的是江西省，僅為2.41億kg，其中大部分流向國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶其他區(qū)域，占54%。長江經(jīng)濟(jì)帶其余省市均處于凈流入的狀態(tài)，凈流入量最大的是貴州，為20.28億kg，其次是重慶，為19.81億kg，流入量最小的是湖南，為9.78億kg，虛擬糧大部分流入量來自國內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶以外其他區(qū)域，占58%。

2.2 壓力指數(shù)計(jì)算結(jié)果

根據(jù)1.4節(jié)中構(gòu)建的壓力指數(shù)，分別計(jì)算長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)2012年及2017年的水-能-糧壓力指數(shù)（見表2）。

2012年長江經(jīng)濟(jì)帶水資源壓力較大的區(qū)域主要集中在下游地區(qū)，以上海水資源壓力最大，為3.421，江蘇省次之（1.479），當(dāng)?shù)厮Y源量無法滿足用水需求。同時可以看到上海、浙江和上游地區(qū)省份水資源壓力得到了緩解，其余地區(qū)均有不同程度的加重。上海水資源壓力雖然得到了緩解，但由于上海重要虛擬水來源于江蘇，使得江蘇水資源壓力進(jìn)一步加重。2017年長江經(jīng)濟(jì)帶水資源壓力同樣以上海最大（3.082），江蘇次之（1.505），其余地區(qū)水資源壓力相對較小。江蘇、浙江及中游地區(qū)水資源壓力得到了緩解，其余地區(qū)水資源壓力加重。下游地區(qū)的人口聚集，使得水壓力短期內(nèi)無法得到有效緩解［20］。江蘇由上海虛擬水的主要輸入地變?yōu)檩敵龅?，使得其水資源壓力得到一定程度的緩解，而上海水資源壓力加重。

2012年長江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)能源壓力整體較大，以上海最大（210.523），其次是浙江（21.165），再次是江蘇（12.579）。大多數(shù)省份的ESI*指數(shù)小于ESI指數(shù)，虛擬能的流出加重了當(dāng)?shù)啬茉磯毫?，壓力得到緩解的僅有貴州和云南。2017年長江經(jīng)濟(jì)帶壓力格局與2012年類似，仍是上海能源壓力最大（219.732），其后依次是浙江（29.364）和江蘇（15.297）；湖北、湖南、云南和貴州能源壓力得到緩解，其余省市壓力均加重。上海市能源壓力在2012年與2017年均加重最多，說明上海向外流出了大量虛擬能源，但其一次能源開采量極低，不利于上海能源的可持續(xù)發(fā)展。

2012年長江經(jīng)濟(jì)帶糧食壓力以上海（1.955）、浙江（0.907）較大，尤其是上海，糧食生產(chǎn)量供不應(yīng)求，其他地區(qū)整體壓力都較小。上海、浙江、貴州、云南糧食壓力得到了緩解，上海糧食壓力緩解最大，其次是浙江，其余地區(qū)均有不同程度加重，以江蘇省加重最多。2017年糧食壓力以上海（3.635）最大，其后依次是浙江（3.053）、湖北（1.889）。浙江、湖北和上游地區(qū)糧食壓力得到緩解，其余省市均有不同程度的加重，以上海加重最多，主要是原因是其大部分虛擬糧都流向了浙江、湖北和上游地區(qū)，而虛擬糧流入量較少。

2012年長江經(jīng)濟(jì)帶下游的水-能源-糧食系統(tǒng)壓力要高于中上游地區(qū)，上游中作為直轄市的重慶壓力最大（0.621），中游則是湖北壓力較大（1.076），下游江浙滬地區(qū)明顯高于安徽，其中以上海（11.284）最大。上海、江蘇、貴州和云南的水-能源-糧食系統(tǒng)壓力得到了緩解，其他地區(qū)均有不同程度的加重，其中江蘇加重最多。2017年水-能源-糧食系統(tǒng)壓力格局與2012年類似，壓力較大的仍是集中在下游地區(qū)，以上海（13.502）最大，江蘇（2.611）、浙江（2.619）次之；浙江、湖北、湖南、貴州和云南壓力得到緩解；其他地區(qū)具有不同程度的加重，以上海市最大。上海在自身資源稟賦相對較差的情況下，向其他地區(qū)大量輸出虛擬資源，使得其水-能源-糧食系統(tǒng)壓力加重。

3 分析和討論

3.1 虛擬資源流通特征

長江作為國家重要的戰(zhàn)略水源地［21］，流域內(nèi)各省市水資源稟賦較好，基本能滿足自身用水需求的同時向其他地區(qū)輸水。長江經(jīng)濟(jì)帶虛擬水流通在2012年與2017年均呈現(xiàn)凈流出，虛擬水凈流出量變化如圖4所示。

相比2012年，2017年虛擬水流動格局發(fā)生較大變化，除浙江、云南省仍保持凈流入，安徽省仍保持凈流出，其余省市均由原先的凈流出轉(zhuǎn)化為凈流入或者由凈流入轉(zhuǎn)化為凈流出。主要的虛擬水流出區(qū)由中游地區(qū)轉(zhuǎn)移到上游地區(qū)，這說明上游水資源稟賦較好的省市逐漸發(fā)揮自身的資源優(yōu)勢，加強(qiáng)與中下游地區(qū)的貿(mào)易，緩解中下游地區(qū)的用水壓力。其中自身水資源稟賦較差的上海市，由于國際貿(mào)易比較發(fā)達(dá)，流入的虛擬水大部分來自國外，使得其在國內(nèi)呈現(xiàn)虛擬水凈流出的狀態(tài)。虛擬水凈流入流出狀態(tài)保持不變的省市，在流入流出量上呈現(xiàn)減小趨勢，如浙江省2012年凈流入23.93億m3，2017年凈流入7.17億m3。其余省市變化最大的是江蘇省，由2012年的凈流出90.52億m3，變化至2017年凈流入10.00億m3。變化最小的是四川省，由2012年凈流入2.49億m3，變化至2017年凈流出8.54億m3。

長江經(jīng)濟(jì)帶虛擬能在2012年和2017年均是呈現(xiàn)凈流出，其虛擬能凈流出量變化如圖5所示。

相比2012年，2017年虛擬能流動格局變化較小，僅有湖北、湖南兩省發(fā)生變化，均由虛擬能凈流出變化為虛擬能凈流入，分別由凈流出51.59億，8.64億kg，變化為凈流入94.17億，122.30億kg。湖北、湖南虛擬能流動格局發(fā)生較

大變化的主要原因在于兩省的能源消費(fèi)量增長幅度高于其能源生產(chǎn)量的增長幅度，本省能源生產(chǎn)無法滿足消費(fèi)的需求。2017年長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)的虛擬能流通格局與能源稟賦仍是不匹配，能源條件較好的云南、貴州地區(qū)，一次能源產(chǎn)量高，但虛擬能卻呈現(xiàn)凈流入，在流入數(shù)量上相較2012年還有所增加，表明未充分利用當(dāng)?shù)啬茉促Y源，而一次能源產(chǎn)量低的長江經(jīng)濟(jì)帶下游區(qū)域，反而呈現(xiàn)虛擬能大量流出。在變化量方面，虛擬能凈流入流出量變化最大的是江蘇省，由2012年凈流出932.39億kg降低至2017凈流出343.08億kg；變化最小的是四川省，由2012年凈流出29.44億kg增加至2017年45.57億kg。

長江經(jīng)濟(jì)帶虛擬糧貿(mào)易在2012年和2017年均呈現(xiàn)凈流出，虛擬糧凈流出量變化如圖6所示。虛擬糧凈流出數(shù)量增加，由2012年凈流出9.48億kg，增加至2017年凈流出28.32億kg。2017年長江經(jīng)濟(jì)帶虛擬糧流動格局發(fā)生較大變化，僅有江蘇省保持凈流出，貴州、云南仍保持凈流入，上海、浙江由凈流入變?yōu)閮袅鞒?，湖北、湖南、重慶和四川變?yōu)閮袅魅搿?/p>

2017年長江經(jīng)濟(jì)帶上游地區(qū)成了虛擬糧主要的凈流入?yún)^(qū)，下游地區(qū)為虛擬糧的主要凈流出區(qū)，長江經(jīng)濟(jì)帶糧食主要產(chǎn)區(qū)集中在中上游地區(qū)，虛擬糧流動格局與其產(chǎn)糧條件不匹配。其中變化量最大的是上海市，由2012年凈流入37.84億kg變化為凈流出35.43億kg，其次是浙江省，由2012年凈流入15.01億kg變化為凈流出28.47億kg。

3.2 壓力指數(shù)

對比2012年和2017年WSI指數(shù)和WSI*-WSI指數(shù)數(shù)據(jù)，長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)2012年和2017年壓力格局基本一致，整體呈現(xiàn)上、中、下游依次遞增的趨勢?？梢钥闯鏊Y源壓力中最大的是上海市，其次是江蘇省，這兩個地區(qū)的用水總量均大于當(dāng)?shù)厮Y源總量，其余地區(qū)水資源壓力都相對較小。上海、重慶、四川、和貴州水資源壓力在2012年得到緩解，在2017年變?yōu)樗Y源壓力加重，且上海市加重程度最大，安徽次之，其余省份加重相對較小。王曉青［22］和何航等［23］分別指出上海屬于過載型缺水和水質(zhì)型缺水，主要可以歸因于產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及人口的快速增長。江蘇、江西、湖北和湖南四省2012年水資源壓力加重，2017年水資源壓力得到緩解，水資源壓力由本省轉(zhuǎn)移到其他省份，其中作為長江經(jīng)濟(jì)帶虛擬水主要輸出地的江蘇省水資源壓力緩解程度最大，水資源壓力結(jié)構(gòu)朝良性發(fā)展，其余三省水資源壓力緩解程度相對較??；浙江和云南仍保持水資源壓力得到緩解的狀態(tài)，緩解程度均減?。话不杖员３炙Y源壓力加重狀態(tài)，但加重程度減小。

結(jié)合2012年和2017年ESI指數(shù)以及ESI*-ESI指數(shù)數(shù)據(jù)，長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)2012年和2017年能源壓力整體上呈現(xiàn)增加的趨勢，其中上海市增加幅度最大，地區(qū)能源產(chǎn)量遠(yuǎn)不足以滿足能源消費(fèi)需求，其次是浙江省，其余地區(qū)壓力增加相對較小，僅有湖南省呈現(xiàn)壓力減小，但幅度較小。整體上仍是長江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)能源壓力整體較大，其中上海市的壓力最大，其次是浙江，其余地區(qū)能源壓力相對較小。湖北和湖南兩省能源壓力由2012年的加重變?yōu)?017年能源壓力得到緩解，能源壓力隨著貿(mào)易從本省轉(zhuǎn)移到其他省份，整體緩解程度較小。上海、江蘇、浙江等長江經(jīng)濟(jì)帶其余省市仍保持加重狀態(tài)，由于自身能源生產(chǎn)條件較差以及工業(yè)等對能源的消費(fèi)需求不斷增大，上海市能源壓力加重程度最大，江蘇、浙江兩省加重程度有所減小，其余加重程度整體變化不大。

對比2012年和2017年FSI指數(shù)以及FSI*-FSI指數(shù)數(shù)據(jù)，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域2012年和2017年糧食壓力整體上呈現(xiàn)增加的趨勢，其中浙江省增加幅度最大，其次是上海市，由2012年2.00增加至2017年3.63，其余地區(qū)壓力增加相對較小。整體仍是長江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)糧食壓力整體較大，以上海的壓力最大，其次是浙江，其余地區(qū)糧食壓力相對較小。上海市糧食壓力由2012年的得到緩解變?yōu)?017年的糧食壓力加重，且加重程度最大，其余省市變化幅度相對較小；湖北、湖南、重慶和四川糧食壓力由2012年的加重變?yōu)?017年的得到緩解，整體緩解程度較小。江蘇、安徽和江西糧食壓力仍保持加重狀態(tài)，加重程度整體上呈現(xiàn)減小的趨勢；浙江、貴州和云南仍保持糧食得到緩解趨勢，緩解程度整體上呈現(xiàn)減小的趨勢。

水-能源-糧食系統(tǒng)是一個緊密聯(lián)系又極其復(fù)雜的系統(tǒng)，資源的流通影響著系統(tǒng)的壓力狀態(tài)。對比2012年和2017年WEF_SI指數(shù)以及WEF_SI*-WEF_SI指數(shù)數(shù)據(jù)，長江經(jīng)濟(jì)帶水-能源-糧食系統(tǒng)壓力呈現(xiàn)增加趨勢，2012年和2017年的水-能源-糧食系統(tǒng)壓力均呈現(xiàn)上、中、下游遞增態(tài)勢。上海市由于自身資源稟賦較差，但快速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及人口的增長對資源的需求又在不斷增加，使得其水-能源-糧食系統(tǒng)壓力增加程度最大，由2012年11.28增加至2017年13.50；其次是浙江，由2012年1.38增加至2017年2.62，其余省市增加幅度相對較小。上海由2012年的水-能源-糧食系統(tǒng)壓力得到緩解變?yōu)?017年的水-能源-糧食系統(tǒng)壓力加重，且加重幅最大；湖北、湖南兩省由2012年的水-能源-糧食系統(tǒng)壓力加重變?yōu)?017年的水-能源-糧食系統(tǒng)壓力得到緩解，本省的資源壓力通過貿(mào)易轉(zhuǎn)移到其他省市，但緩解程度較小。江蘇、安徽、江西、重慶和四川的水-能源-糧食系統(tǒng)壓力仍保持加重態(tài)勢，加重程度整體上呈現(xiàn)減小的趨勢。浙江、貴州和云南的水-能源-糧食系統(tǒng)壓力仍保持得到緩解態(tài)勢，緩解程度變化不大。

3.3 討 論

長江經(jīng)濟(jì)帶水、能源和糧食在2012年和2017年均是呈現(xiàn)虛擬資源凈流出，這說明地區(qū)整體資源稟賦相對較好，能夠做到在滿足自身資源需求的同時，通過貿(mào)易以產(chǎn)品的形式將資源輸向國內(nèi)其他地區(qū)。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，長江經(jīng)濟(jì)帶自身對水及能源的需求也在不斷增加，在資源產(chǎn)量增幅有限的情況下，能夠供給其他地區(qū)的資源量也會相應(yīng)減少，其虛擬水及虛擬能凈流出量2012年較2017年均有所降低，便是很好的體現(xiàn)。而人口的增長以及人們消費(fèi)中食品、酒類的占比增大，使得糧食的需求在數(shù)量和質(zhì)量上都有所增加，促使糧食貿(mào)易規(guī)模增大，虛擬糧的凈流出量也隨之增加。所以長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)一方面應(yīng)積極踐行綠色發(fā)展理念，減少資源的浪費(fèi)，合理地使用資源；另一方面也應(yīng)注意依靠技術(shù)的發(fā)展，以技術(shù)促進(jìn)資源的高效利用，充分發(fā)揮好自身的資源稟賦優(yōu)勢，促進(jìn)自身高質(zhì)量發(fā)展的同時，帶動國內(nèi)其他地區(qū)發(fā)展。

長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部各省市壓力主要受自身資源稟賦的影響，整體上呈現(xiàn)上游、中游、下游地區(qū)依次遞增的趨勢。這種由資源引起的壓力可以通過貿(mào)易轉(zhuǎn)移到其他省市，通過進(jìn)口相應(yīng)的資源密集型產(chǎn)品來滿足自身對資源的使用需求。以上海市為例，其自身的資源稟賦較差，基本依靠從其他地區(qū)進(jìn)口資源來滿足自身發(fā)展的需求。在2012年上海的虛擬水及虛擬糧均是呈現(xiàn)凈流入，而在2017年呈現(xiàn)凈流出，主要原因是其國際貿(mào)易水平較高，有大量的虛擬資源進(jìn)口，使其在資源稟賦較差的情況下仍能向其他地區(qū)輸出虛擬資源。而長江經(jīng)濟(jì)帶虛擬資源流動水平與其資源稟賦呈現(xiàn)區(qū)域異質(zhì)性，虛擬資源流通格局與資源稟賦不匹配，資源稟賦相對較差的下游地區(qū)流通水平最高，貿(mào)易發(fā)達(dá)，而對于上游資源稟賦較好的云南、貴州等地其虛擬能流通水平極低。長江經(jīng)濟(jì)帶中上游地區(qū)應(yīng)該發(fā)揮好自身的資源稟賦優(yōu)勢，加強(qiáng)與下游地區(qū)的貿(mào)易，實(shí)現(xiàn)資源的合理分配，促進(jìn)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時緩解下游地區(qū)的資源壓力，縮小上中下游的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距，實(shí)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)整體的綠色可持續(xù)發(fā)展。

4 結(jié) 論

本文基于多區(qū)域投入產(chǎn)出模型，對長江經(jīng)濟(jì)帶2012年及2017年的虛擬資源進(jìn)行了核算，并構(gòu)建水、能源、糧食及水-能-糧系統(tǒng)壓力指數(shù)，分析了長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)壓力變化，得到主要結(jié)論如下。

（1） 長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)整體資源稟賦較好，水、能源和糧食在2012年和2017年均是呈現(xiàn)虛擬資源凈流出，但在虛擬水和虛擬能2017年的凈流出量較2012年有所減少，虛擬糧2017年的凈流出量較2012年有所增加。虛擬資源流通格局與其資源分布不協(xié)調(diào)，虛擬能、虛擬水及虛擬糧流通水平較高的地區(qū)均是集中在資源稟賦相對較差的長江下游地區(qū)，而上游云南、貴州等資源稟賦相對較好的地區(qū)流通水平較低。

（2） 長江經(jīng)濟(jì)帶各省市水資源壓力整體變化不大，能源、糧食以及水-能源-糧食系統(tǒng)的壓力都呈現(xiàn)增加的趨勢。2012年水資源、能源、糧食及水-能源-糧食系統(tǒng)壓力格局與2017年基本一致，整體上均呈現(xiàn)上游、中游、下游地區(qū)依次遞增的趨勢，壓力較大的區(qū)域主要集中在下游地區(qū)。

（3） 長江經(jīng)濟(jì)帶各省市可以通過貿(mào)易來緩解自身壓力，進(jìn)口資源密集型產(chǎn)品滿足自身部分資源使用需求。中上游地區(qū)應(yīng)該充分利用好自身的資源稟賦，加強(qiáng)與下游地區(qū)的貿(mào)易流通，實(shí)現(xiàn)區(qū)域資源的合理分配，促進(jìn)下游地區(qū)發(fā)展的同時帶動自身經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，縮小上中下游之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距。

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（編輯：鄭 毅）

Abstract：

In order to promote the green and sustainable development of the Changjiang River Economic Belt and realize the optimal allocation of regional resources，based on the multi-regional input-output model，this paper calculated the virtual water，virtual energy and virtual food circulation in 9 provinces and 2 municipal cities in the Changjiang River Economic Belt in 2012 and 2017.On this basis，the water，energy，food and water-energy-food system pressure indices were constructed to analyze the water-energy-food circulation and pressure and its change characteristics in the Changjiang River Economic Belt.The results show that the virtual water，virtual energy and virtual food in the Changjiang River Economic Belt showed a net outflow in 2012 and 2017，the net outflow of virtual water and virtual energy decreased，the net outflow of virtual food increased，indicating that the distribution of virtual resources were not coordinated with their distribution.The water pressure in the provinces and municipal cities in the Changjiang River Economic Belt did not change much in 2012 compared with that in 2017，while the pressure on energy，food and water-energy-food systems showed an increasing trend.The pressure distribution pattern in 2017 was basically the same as that in 2012，and the downstream area was more stressed than that in the middle and upper reaches.Therefore，provinces and municipal cities in the middle and upper reaches should make full use of their own resource endowments，strengthen the trade flow with the lower reaches，and realize the rational distribution of resources.

Key words：

Changjiang River Economic Belt；water-energy-food；circulation；pressure，multi-regional input-output table