“雙碳”目標下東北三省水-能源紐帶關系及網絡特征分析

王 菲,曹永強,范帥邦

1 遼寧師范大學地理科學學院,大連 116029 2 東北財經大學公共管理學院,大連 116025

我國的能源結構與經濟發展現狀決定了2060年實現“碳達峰、碳中和”任務的艱巨。水資源和能源是人類賴以生存最重要的兩類自然資源[1],“十三五”時期中國能源供應能力顯著增強,一次能源生產量連續五年位居世界第一,水資源儲量亦相當豐富[2]。隨著工業化的深入發展,水資源、能源開發不僅成為制約經濟可持續發展的最大阻礙因素,也是溫室氣體產生的主要來源。水資源、能源之間是相互獨立、依存、制約的復雜多層次系統。一方面,在礦產開采、加工、精煉,化石能源廢棄物處理以及種植生物燃料作物等一系列能源開發過程中產生大量碳排放、消耗巨大水資源；另一方面,水資源的開采、輸送、供給、加工過程也必然釋放CO2、消耗一定的能源[3],兩者相互制約,已然成為當今社會可持續發展的阻礙因素。科學認知水-能源的復雜聯動關系、轉換機制、流通規律等對于貫徹習近平總書記重要講話精神,落實《東北全面振興“十四五”實施方案》,實現東北三省供給側結構性改革,解決水資源-能源優化互補性問題具有重要意義。

水-能源紐帶關系的定量研究是開展系統間關系、國家政策制定、促進區域協調可持續發展的重要基礎。國外有關水資源-能源紐帶關系的研究較早且更為深入。相關研究可以歸納為以下幾個角度：一是量化水循環過程中的能耗,能源循環中的水耗問題；二是探究在未來情景模式下的內在聯系；三是尋求節能節水的最佳途徑；四是水資源-能源政策的雙向優化調整。Mekonnen等[4]借助生命周期法并參考其他學者文獻得出,全球每年電力及熱力生產過程依賴的主要來源中,生物質能與水電的水足跡最大,而風能、太陽能等能源水足跡較小；Denooyer[5]等以伊利諾伊州為研究區,借助ArcGIS軟件,將燃料由煤炭轉向天然氣,發現該做法使得全州用水量減少108m3/a,以尋求節能同時達到節水的目的。Shrestha等[6]為評估氣候變化對尼泊爾庫勒卡尼水電項目的影響,在三種未來氣候變化情境下采用線性縮放法對ACCESS,CNRM和MPI等三個區域氣候模型(RCM)進行了偏差校正,試圖通過水庫管理來更好的應對氣候變化,實現可持續的水電發展。近些年來,國內相關研究取得顯著成果。孫才志[7]等基于系統動力學模型,模擬中國西南地區水-能源發展并進行仿真預測,發現該區域水-能源紐帶關系呈優化趨勢,在綜合節水節能的情景下更有利于經濟可持續發展；Wang等[8]對北京市行業間混合水流混合能流網絡進行分析,結果表明制造業-農業是混合能源流通最大的部門,農業-制造業、制造業-建筑是混合水流通最大的部門；Zhou等[9]構建多行業動態均衡模型,模擬政策及稅率發生變化時的能源-水資源變化,發現當化石能源需求量減少時,能源結構得到優化。

化石能源燃燒產生的巨大碳排放量是溫室氣體的主要來源。東北三省作為我國老工業基地,長期以來處于不合理的產業結構之中,能源行業“供需錯位”結構性失衡,加之國內及本地能源需求量巨大,由傳統產業結構帶來的水資源消耗也高居不下。此外,新能源快速發展帶來的用水量增加也是不容忽視的問題。鑒于此,本文為厘清東北三省能源結構,從省級尺度出發,以部門為單元分三個層次量化水資源和能源之間的紐帶關系,將研究結果聚焦在地區及農業等重點部門領域,分析虛擬水-能足跡的流通格局,并在此基礎上耦合多源數據建立區域水-能源網絡特征模型,以期為促進“雙循環”發展格局的建立、實現“碳達峰、碳中和”目標、緩解水-能源緊張局面提供理論參考[10]。

1 材料與方法

1.1 研究區概況與數據來源

東北三省即黑、吉、遼三個省級行政區。該研究區位于中國東北部,處于118.88°—135.08°E,38.72°—53.55°N之間,溫帶季風氣候,地形以平原、山地為主,降水量自東向西遞減[11]。主要有松花江、遼河、鴨綠江等主要河流,多年平均河川徑流總量為1653×108m3。改革開放后,東北三省經濟發展增速整體下滑并落后于全國平均水平,2017年統計資料顯示,東北三省能源缺口達到24813.6tce[12]。實施東北振興政策后,其經濟發展迎來了全新的局面。東北三省地理位置及水資源-能源關系詳見圖1。

本文研究數據選自2017年中國地區投入產出表(42部門)(http://www.ceads.net/),根據國家統計局的《三次產業劃分規定》和各部門的屬性,對投入產出表中的42部門進行分類合并成16個部門,水資源部門數據來源如表1所示,其中工業各部門用水數據參考Fan等[13]和劉雅婷等[14]的研究,以上數據根據三省2017年水資源公報中提供的用水量數據進行矯正,所得結果會與實際用水量存在些許出入,但對數據整體分析影響不大。能源生產及消費數據來源于中國能源統計年鑒[15]及黑吉遼三省統計年鑒。

能源隱含水即一次能源生產及加工過程中消耗的水資源量,能源相關的水主要分為煤、石油、天然氣、水電消費使用的水[17],水資源隱含能主要包括供水、用水和廢水處理消耗的能源[18],相關消費可通過部門直接水資源(能源)消費和相應的單位水資源能耗(單位能源生產耗水量)計算,本研究相關指標的選取和估算結果參考洪思揚等[19]的研究,單位能源生產耗水量及各類水資源的單位能耗量見表2。

表2 單位能源生產耗水量以及各類水資源的單位能耗量

1.2 研究方法

1.2.1區域資源-經濟投入產出模型

區域資源-經濟投入產出模型是指在投入產出表中,投入按縱向排列,產出按橫向排列構成的平衡矩陣,反映了經濟部門間商品生產與物料交換之間的關系[20]。本文運用該模型研究東北三省部門間虛擬水足跡、虛擬能源足跡及其在空間流通變化情況。

直接消耗系數矩陣[21]：

(1)

式中：A為直接消耗系數矩陣,aij為單位直接消耗系數,Xij為投入產出表中i部門向j部門的直接經濟投入量,Xj為部門的總產出量,單位均為萬元。

完全消耗系數矩陣(B)：也叫Leontief逆矩陣,表示部門每增加單位最終產品的直接消耗和間接消耗,也包括了最終產品本身。其計算公式如下：

B=[I-A]-1=[bij]

(2)

式中：I為單位矩陣,bij為單位完全消耗系數。

水足跡指的是一個國家、地區或一個人在一定時期內消費的所有產品和服務所需要的水資源總量,相關系數見參考文獻[22—25]。從2017年投入產出表中我們可以看出,最終使用包括農村居民消費、城鎮居民消費、政府消費、資本形成和出口五種消費途徑,通過建立五種水資源消費途徑與部門之間的聯系,以求從優化消費結構的角度達到節約水資源的目的。

能源足跡[26]是指某種活動消耗的直接或間接的能源消費量：

(3)

(4)

虛擬水(能源)足跡部門轉移矩陣,等于虛擬水(能源)矩陣與其自身轉置矩陣之差[27]。

1.2.2生態網絡分析模型

生態網絡分析模型是指利用系統建模,模擬系統內部流動與結構的模型[17],能夠表征社會經濟系統的資源循環利用情況、評估系統穩定性以及部門間的動力學關系[28]。本文主要應用生態網絡模型模擬水-能源網絡中部門間的組分關系。

(1)屬性分析

積分流(N、N′)用于解釋在整個系統配置過程中一個部門對另一個部門的影響,本文選取芬恩循環指數(Finn′s Cycle Index,FCI)來量化水資源和能源系統中循環流量的強度[29]。計算公式分別如下:

(5)

(6)

(7)

式中：N為代謝物質流的積分無量綱矩陣；G為代謝物質流的直接無量綱矩陣；G′為代謝物質流的間接無量綱矩陣；fij為從部門i流向部門j的能源或水；Ti為部門i的輸入或輸出；TST為整個系統的總輸入或總輸出。

系統魯棒性(System Robustness,SR)是用來表征系統的效率和冗余關系,通過耦合網絡的上升性(A)和發展能力(C)計算SR[30]。計算公式分別如下:

(8)

(9)

(2)效用分析

本文采用生態網絡分析中的效用分析來定量解析每個節點之間利用和被利用的生態關系,從而判斷每個節點之間內在的共生、競爭、掠奪、控制或中性等生態關系[31]。

(10)

U=(uij)=D0+D1+D2+…+Dk+…+=(I-D)-1

M=S+(U)/S-(U)

(11)

式中,fij為節點j到i的流量,fji為節點i到j的流量,Tj為節點j總流通量；U=(uij)為無量綱總效用矩陣,I是單位矩陣,矩陣D0,2…k反映了兩節點之間經過k步的非直接流量效用；M(效用函數)為共生指數,S+(U)、S-(U)分別為效用矩陣中正、負效用的數量(無量綱)。

文中利用控制分配系數(Control Allocation Coefficient,CA)和依賴分配系數(Dependent Allocation Coefficient,DA)來模擬部門之間的控制和依賴關系,從而確定其關聯管理的調節路徑[17,32],具體計算分別如下：

(12)

(13)

2 結果與分析

2.1 水-能源紐帶關系分析

2.1.1直接和間接消耗核算

2017年東北三省直接水資源消費總量為561.97億m3(表3),其中,農業(部門1)占比最高,為481.72億m3,達85.72%,其次為電氣、熱力及水的生產與供應業(部門14)、第三產業(部門16),各部門直接水資源消費量差異巨大；能源隱含水總量為30.48億m3,其中,化學工業(部門7)、電氣、熱力及水的生產與供應業、金屬冶煉及制品業(部門9)、第三產業是能源隱含水中總量最高的四個部門,四個部門之和為23.68億m3,占所有部門的77.69%,這些部門的產品具有明顯的中間產品性質,為其他部門提供生產資料,并且消耗其他部門的產品,所以在國民經濟發展中起到了重要的支柱作用[30]；水資源隱含能消費量為699.25萬tce；直接能源消費量為40579.95萬tce,其中,化學工業、電氣、熱力及水的生產與供應業、金屬冶煉及制品業、第三產業是能源消費量最高的部門,可以看出,以上四個部門是高耗能高耗水行業,在此后發展中應在能源開發利用過程中選擇低耗水開發方式,達到低能耗的同時低水耗,實現水資源-能源的最優協調。

表3 2017年東北三省水資源、能源消費量

2.1.2虛擬資源消耗核算

本文定義直接水資源消費加能源隱含水消費為“虛擬水資源”消費,將直接能源消費加水資源隱含能消費為“虛擬能源”消費[33]。為探究虛擬資源消費量在產業過程中的流通變化,本文通過投入產出表計算得到虛擬資源足跡部門轉移情況(圖2)。由圖2虛擬水足跡可知,2017年東北三省虛擬水足跡為474.13億m3,其中,城鎮水足跡>資本水足跡>農村水足跡>政府水足跡>出口水足跡,城鎮水足跡主要來自于農業(部門1)及其下游部門食品制造及煙草加工業(部門3),資本水足跡主要由建筑業(部門15)組成,這與該地區經濟發展與消費結構密切相關。由虛擬能源足跡變化情況來看,2017年東北三省虛擬能源足跡為54668.60萬tce。其中,資本能源足跡占比最高,主要來自于建筑業能源消耗,農村、城鎮、政府虛擬能源足跡最大值皆出現在第三產業(部門16)中,政府能源消費除涉及第三產業外,還在農業中出現,且第三產業的政府能源足跡遠大于農業。

圖2 東北三省虛擬水、虛擬能源足跡

2.2 虛擬水-能源足跡流通特征分析

2.2.1虛擬水足跡際轉移

在圖3東北三省2017年部門轉移流通中,分別以不同顏色代表16個部門,根據流量寬度,識別各個部門之間流量變化,線代表部門之間的內蘊水足跡流,流的方向以顏色區分,以標識輸入來源地。東北三省第二產業中的大部分部門為水資源凈輸出部門。其中遼寧省農業(部門1)是最大的虛擬水輸入部門,食品制造及煙草加工業(部門3)是最大的虛擬水輸出部門。吉林省食品制造及煙草加工業為主要虛擬水凈輸入部門,黑龍江省木材加工及家具制造業(部門5)為最大虛擬水凈輸入部門,該省是國家重要的林業生產基地,森林面積占據各省之首,木材加工業發達。從部門流動路徑來看,遼寧省輸入現象最明顯的路徑為食品制造及煙草加工業到農業,虛擬水足跡省際凈轉移達0.10億m3。主要是由于在水足跡輸入過程中,農業鏈接的更多是其他地區高耗水部門,在農產品流入到農業過程中,虛擬水輸入量較大,最大流量為食品制造及煙草加工業流入農業。吉林省和黑龍江省則相反,主要為農業到食品制造及煙草加工業,省際凈轉移量為5.37億m3,主要是由于以上兩省農產品以省外輸入為主,產品在生產過程中多數來自其他部門的供應,也就導致了虛擬水由其他部門轉向農業,再由農業輸出到其他部門,以農業虛擬水輸入到食品制造及煙草加工業為最多。遼寧省木材加工及家具制造業向其他部門均輸出不同數量的水資源,且所有部門均向建筑業(部門15)輸入不同數量的水資源,吉林與黑龍江省建筑業則為主要輸出部門。此外,吉林省所有部門均向交通運輸設備制造業(部門11)輸入不同數量的水資源；黑龍江省所有部門均向木材加工及家具制造業輸入虛擬水資源。

圖3 東北三省虛擬水足跡省際轉移變化

2.2.2虛擬能源足跡轉移

從各部門能源足跡凈轉移(圖4)來看,遼寧省農業(部門1)、化學工業(部門7)、交通運輸設備制造業(部門11)、其他制造業(部門13)和建筑業(部門15)為虛擬能源凈輸入部門,其他部門為虛擬能源凈輸出部門,采選業(部門2)是最大的能源輸出部門。吉林省主要以建筑業、機械工業(部門10)為主要虛擬能源輸出部門,金屬冶煉及制品業(部門9)為最大的虛擬能源輸入部門。黑龍江省虛擬能源凈輸出部門主要以建筑業和電氣機械及電子通信設備制造業(部門12)為主,采選業和第三產業(部門16)為主要虛擬能源凈輸入部門。

圖4 東北三省能源足跡省際轉移變化

從部門流動路徑來看,遼寧省輸入現象最明顯的路徑為采選業到化學工業,虛擬能源足跡省際凈轉移達到5808.79萬tce；此外,電氣機械及電子通信設備制造業向其他部門均輸出不同數量的能源。吉林省輸入最大路徑為建筑業到金屬冶煉及制品業,虛擬能源足跡省際凈轉移達到385.98萬tce；所有部門均向交通運輸設備制造業輸入不同數量的能源。黑龍江省輸入現象最明顯的路徑為建筑業到第三產業,黑龍江建筑業產品主要依靠其他省份輸入,大量能源足跡隨省外流入本省建筑業中,又由建筑業向各部門流動,其中大量能源足跡流向第三產業中欠發達的研究和試驗發展業。虛擬能源足跡省際凈轉移達到243.50萬tce；所有部門均向木材加工及家具制造業(部門5)輸入不同數量的能源。三省建筑業向其他部門均輸出不同數量的隱含能源,印證了建筑業不僅與其他部門緊密相連,而且與省外貿易往來頻繁的部門特點。同時結合鐘曉陽[34]的研究可知,該部門隱含能源足跡通過部門間流動轉移到浙江、北京、江蘇等發達地區的建筑業,促進本地經濟發展。

綜上分析,虛擬水足跡、虛擬能源足跡輸出存在明顯部門差異性和區域差異性。東北三省虛擬水足跡在流通轉移中,最大流量在農業與食品制造及煙草加工業之間,農業對水資源的消耗不僅體現在農田灌溉、淡水養殖等水資源直接消耗上,還體現在農業產品的生產過程中間接利用的其他部門的水資源,虛擬水足跡通過產品形式流入到農業部門,又從農業部門流向各部門,但總體來說,農業部門屬于虛擬水直接高消耗部門,而食品制造及煙草加工業則屬于間接虛擬水高消耗部門,根據中國投入產出學會課題組[35]研究,食品制造及煙草加工業消耗農業的貨物與服務在生產中的水資源量占所有部門間接用水的95.99%,由此可見,農業是東北三省的基礎性部門,與食品制造及煙草加工業緊密聯系,提高農業用水利用效率可大大減少兩部門之間流通的虛擬水足跡。虛擬能源足跡省際流通部門主要為金屬冶煉及制品業與建筑業之間,這與東北三省經濟結構有關,通過采選業、建筑業等與之相關的經濟活動,將有關產品輸出到其他部門與省外；輸入能源足跡多為支柱性部門,這些部門發展迅速,消費量高,由此能源需求量巨大,需要從其他地區不斷輸入作為補充。

2.3 水-能源網絡特征分析

2.3.1水-能源屬性分析

由圖5芬恩循環指數FCL可知,東北三省水資源、能源的循環率均低于40‰,這一數值遠低于生態系統。虛擬水資源網絡循環率為12.67‰,較直接水網絡增長36.08%；分部門看,化學工業、機械工業以及采選業水網絡循環流增長最為突出,由此體現了水-能源耦合帶來的影響效果顯著。虛擬能源網絡循環率總體較高,為39.62‰,遠高于水資源網絡,但耦合后效果甚微,較直接能網絡增長2.31%。各部門循環網絡中第三產業循環率最高,與各部門聯系最多。

圖5 東北三省水-能源耦合網絡資源循環流通-冗余情況

東北三省水資源網絡SR值都處于0.3—0.4之間,能源網絡SR值遼寧和黑龍江省在0.3—0.4之間,而吉林省能源足跡的系統魯棒性值介于0—0.1之間。從部門來看,農業與建筑業能源消耗量不大,但能源循環增長效果明顯,以上兩個部門在能源利用方面發展較為迅速,與其他部門聯系更加頻繁；化學工業能源消耗量最高,能源循環率較為明顯,但呈負增長現象。由此可以看出,東北三省部門結構在不斷優化調整中,但仍處于不合理狀態,部門間流通水平有待提高。

2.3.2水-能源效用分析

東北三省2017年水-能源網絡效用矩陣如圖6所示。在三省水資源網絡中,遼寧省直接水資源網絡競爭關系表現最為明顯,掠奪、控制、共生關系最弱,吉林省直接水資源網絡中競爭關系在三省中最弱,掠奪和共生關系最強,黑龍江省直接水資源中控制關系最高；虛擬水資源關系與其相比,三省整體控制、共生關系提高,競爭減弱,掠奪增加的現象主要出現在遼寧省。在能源網絡效用矩陣中,三省中遼寧省競爭關系最強,掠奪關系最弱,無共生關系,虛擬能源關系與直接能源保持一致；吉林省競爭關系最弱,控制關系最強,虛擬能源網絡中共生關系明顯增加,由之前的4對達到13對,競爭和控制關系減少,能源系統呈明顯優化狀態；黑龍江省虛擬能源網絡與直接能源網絡相比,掠奪關系有所弱化,競爭、控制關系無變化,共生關系有所提高。

三省水-能源網絡效用矩陣關系變化情況表明,競爭關系是水-能源網絡效用矩陣關系中最主流的關系,起著極為重要的作用,這與經濟社會發展的步調相一致,但這種狀態的長期存在會一定程度上造成生態系統的不穩定發展。同時共生關系的數量最少,說明各部門之間水-能源利用的緊密性較差。

由表4東北三省共生指數變化表可知,總體來看,吉林省共生指數明顯優于遼寧、黑龍江省,說明吉林省水資源網絡的協作性較好,生態網絡處于更為穩定的狀態之中；水資源耦合后,各省虛擬水資源網絡共生指數呈現不同程度增長,對各經濟部門影響正向效應顯著。直接能源網絡中遼寧省能源協作明顯低于其他兩省,能源經耦合后,吉林省共生指數出現顯著增長,遼寧和黑龍江變化不明顯。從生態學角度分析,無論是水資源網絡,還是能源網絡,各經濟部門間呈現的消極關系強于積極關系,水-能源的耦合對于各經濟部門的生態關系均為正向影響,且呈現更加穩定的狀態。

表4 2017年東北三省共生指數變化

2.3.3水-能源動力學分析

在東北三省水資源網絡控制關系中(圖7),農業(部門1)對輕工業和第三產業(部門16)的控制作用較強,尤其是對食品制造及煙草加工業(部門3),兩者之間作為直接上下游部門水-能源消耗關系最為緊密；電氣、熱力及水的生產與供應業(部門14)對大多數部門有所控制；遼寧省采選業(部門2)作為電氣、熱力及水的生產與供應業的主要原料,對其有決定控制作用,吉林省采選業對農業的控制程度最大,控制分配系數達100%。對比虛擬水資源網絡CA,各部門之間的控制程度呈現不同程度的減弱。

圖7 東北三省水資源及虛擬水資源控制-依賴變化/%

從依賴關系中可以清楚地看出大部分部門之間存在一定的依賴關系,遼寧省建筑業(部門15)對交通運輸設備制造業(部門11)的依賴程度最大,為93.49%,除此之外,建筑業對大部分部門都存在依賴關系；吉林省交通運輸設備制造業對建筑業存在絕對依賴關系；黑龍江省水資源中最為明顯的是建筑業對機械工業的決定依賴。對比虛擬水資源網絡依賴關系可知,各部門之間依賴程度普遍加深,尤其是遼寧省交通運輸設備制造業對機械工業(部門10)由27.28%增長至61.96%。

圖8顯示東北三省能源在部門間的控制-依賴程度間存在較大部門間差異。在能源控制關系中,采選業對金屬冶煉及制品業(部門9)、電氣、熱力及水的生產與供應業的控制作用較強,依賴關系中主要是食品制造及煙草加工業(部門3)-農業、建筑業-機械工業(部門10)。對比能源控制關系CA,虛擬能源部門間控制能力整體偏強,其中,遼寧省機械工業對紡織服務業(部門4)控制程度加深,紡織服務業對機械工業控制程度下降為0；吉林省農業對化學工業(部門7)控制-依賴程度加深,化學工業不再依賴農業且不受農業控制,主要原因在于農業產量的提升極度依賴化學工業提供的農藥、化肥等化學產品；黑龍江造紙印刷和文教體育用品業(部門6)對第三產業控制-依賴程度加強,而該部門不再受第三產業控制。

圖8 東北三省能源及虛擬能源控制依賴變化/%

遼寧省交通運輸設備制造業對建筑業的依賴作用極強,趨近于100%；吉林省食品制造及煙草加工業對紡織服務業的依賴作用為46.93%,較為明顯,機械工業對交通運輸設備制造業和建筑業的依賴作用尤為突出,分別為62.81%、37.19%；黑龍江省機械工業對建筑業有絕對依賴程度,為100%,由此可看出,上下游部門之間控制和依賴程度能力普遍較深。對比虛擬能源依賴系數DA可知,各部門之間依賴程度總體呈減弱趨勢,其中,遼寧省紡織服務業對其他部門依賴程度加深,黑龍江木材加工及家具制造業對紡織服務業依賴程度加深,反之減小。

3 討論與結論

3.1 討論

研究水資源和能源之間的復雜紐帶聯系需要將兩者看作一個系統考慮。本文以東北三省作為研究區,構建區域資源-經濟投入產出模型,以2017年為基準年對東北三省水資源和能源消耗進行測算,通過展布虛擬水足跡與虛擬能源足跡的空間轉移變化,有助于更好地理解和模擬部門資源流通狀況,揭示水-能源網絡耦合特征,為本地區在“節水節能”的基礎上實現“雙碳”目標提供一定理論基礎。總體來看,東北三省水資源、能源消耗量巨大,其中直接水資源消耗主要來自于黑龍江省,該省是全國主要的糧食輸出地,農業耗水量是直接水資源消耗的主要來源,該研究結果與閻曉東等[21]研究結果一致。化石燃料燃燒和土地利用是產生溫室氣體的兩大主要來源,因此,從“碳中和”的角度出發,應優化水-能源消費結構,改變煤炭“一家獨大”的現狀,提高水-能利用效率,大力發展非碳能源技術；研究區域水-能源網絡系統處于低水平不平衡狀態,部門間流通水平有待提高。此外,水資源與能源之間的關系是微妙且復雜多變的,在數據方面,由于獲取難度較大且受限于技術領域導致無法進一步研究三個省份之間資源轉移消耗關系,東北三省在地理區位、國家定位以及產業結構上存在相對一致性。因此,在今后的研究中,可以在考慮虛擬水足跡、虛擬能源足跡的基礎上,建立區域轉移消耗關系,從而盡可能全面準確地分析東北三省水資源-能源系統變化情況。

3.2 結論

(1)2017年東北三省水資源消費總量為561.97億m3,其中,農業占比最高(481.72億m3),達84.28%,其次為電氣、熱力及水的生產與供應業(7.78%)、第三產業(4.01%),各部門直接水資源消費量差異巨大；能源隱含水總量為30.48億m3,水資源隱含能消費量為699.25萬tce；能源消費量為40579.95萬tce,其中,化學工業、電氣、熱力及水的生產與供應業、金屬冶煉及制品業、第三產業是能源隱含水及能源消費量最高的部門。虛擬水足跡為474.13億m3,其中,城鎮水足跡>資本水足跡>農村水足跡>政府水足跡>出口水足跡；虛擬能源足跡為54668.6萬tce。

(2)從虛擬水-能源足跡轉移變化看,虛擬水中遼寧省農業是最大的虛擬水輸入部門,食品制造及煙草加工業是最大的虛擬水輸出部門,輸入現象最明顯的路徑為食品制造及煙草加工業到農業,吉林省和黑龍江省則呈相反路徑,省際凈轉移量達5.37億m3。虛擬能源足跡中,遼寧省主要為采選業輸入到化學工業,電氣機械及電子通信設備制造業向其他部門均輸出不同數量的能源；吉林省為建筑業輸入到金屬冶煉及制品業；黑龍江省輸入現象最明顯的路徑為建筑業到第三產業,三省建筑業向其他部門均輸出不同數量的能源。

(3)東北三省水-能源的循環率均低于40‰,SR值處于0.3—0.4之間,競爭關系是水-能源網絡效用矩陣關系中主流關系,共生關系的數量最少,各部門之間水資源利用的緊密性較差。吉林省共生指數明顯優于遼寧、黑龍江省,其水-能源網絡的協作性較好,生態網絡處于更為穩定的狀態之中；水-能源耦合后,各省虛擬網絡共生指數呈現不同程度增長,對各經濟部門影響正向效應顯著。對比虛擬資源網絡CA/DA,各部門之間的水資源網絡控制程度呈現不同程度的減弱,依賴程度普遍加深；能源網絡方面部門間控制能力整體偏強,依賴程度總體呈減弱趨勢。