基于MRIO模型的中國省際虛擬水流動公平性評估

大鍵詢：座擬小流動；公「性□；羅匹域漢八山坐；匹域左開中圖分類號：TV213.4 文獻標志碼：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2025.09.010引用格式：，.基于MRIO模型的中國省際虛擬水流動公平性評估[J].人民黃河，2025，47（9）：70-76.

Equity Assessment of Inter-Provincial Virtual Water Flows in China ： Analysis Based on MRIO Model

SUN Caizhi1， CAO Jie2

1.Institute of Marine Sustainable Development，Liaoning Normal University，Dalian 116O29，China; 2.School of Geographical Sciences，Liaoning Normal University，Dalian 116O29，China）

Abstract：Againstthebackdropofglobalwaterscarcityandunbalancedregionalconomicdevelopment，theinequityinChina’sinterprovin cialvirtualaterfow，eresoucexporinggioearviroetalostsileoocipoiggiosdevelotdidends，isemarkable.issudyasedoeneseulti-regioalipututputtable，onstructeda“vitalwatertesityalue addedrate”coelationmodel，ombingquadataalysisndaquityinextoantifytevialwateronomicfecyof9dustrisn31provinces.Thereseachrevealstattheastecoastalareashaveforedanefcientmodelof“virtualwaterinputhighvalue addedoutput”，ileesoesbasedidustrisintralandsteregioscetdilmaof‘ighaterosumptio-leu\". CaseslikeXijag'sicedmostratetatatersainghologisdigvauddindustrsansoleuityoictio. Thisstudy provides aquantitative basis forcross-regionalecologicalcompensation and industrial structure optimization.

Key words ： virtual water flows； equity assessment； multi-regional input-output model; regional disparity

0 引言

在全球水資源短缺與區域經濟發展不平衡的雙重挑戰下1]，水資源的高效配置與公平利用已成為可持續發展領域的核心議題[2-3]。中國作為水資源時空分布極不均衡的大國，北方地區水資源占比不足全國的20% ，卻承載著超過 40% 的人口與經濟活動[4，這種結構性矛盾在區域產業關聯與虛擬水流動中表現得尤為突出[5]。虛擬水作為“嵌人在產品和服務中的水資源量”，其跨區域流動本質上反映了不同地區通過經濟交易實現的水資源再分配[。現有研究表明，中國省際虛擬水流動規模已達每年數千億 m^3[7] ，但這種流動過程中普遍存在“資源輸出地承擔環境成本、經濟輸入地獲取發展紅利”的非公平現象[8]，嚴重制約區域協調發展與生態安全。從理論價值看，虛擬水研究突破了傳統水資源管理的地理邊界，將水安全問題與經濟系統的產業關聯深度耦合，為構建“虛擬水資源-全產業鏈經濟”復合系統分析框架提供了新視角[9]。從實踐意義講，中國正在努力實現的“雙碳”目標要求系統性降低資源消耗強度，而水資源高效利用（尤其是虛擬水流動優化）可通過減少高耗水產業的能源需求直接貢獻于碳減排，這與區域協調發展戰略共同構成政策驅動力[0-1]。因此，迫切需要量化評估各行業、各區域的水資源經濟效率，識別虛擬水流動中的公平性短板，為建立跨區域生態補償機制與產業結構低碳轉型政策提供科學依據[12]

梳理現有文獻發現，虛擬水研究領域存在3處研究空白：其一，多數研究聚焦區域的虛擬水貿易格局核算及影響因素分析層面[13-16]，如鄧光耀等[17]對黃河流域內、外部虛擬水貿易格局與結構進行核算，徐東來等[18]解釋自然因素和人類活動因素對虛擬水貿易的影響，但都難以揭示貿易網絡中虛擬水流動存在的非公平性問題。其二，現有評估多停留在虛擬水效率的分析層面[19-24]，缺乏將虛擬水消耗與經濟回報動態關聯的量化指標，無法精準識別“高耗水-低回報”的不公平核心區。其三，區域差異分析中對生態脆弱區的特殊矛盾關注不足[25]，如“資源輸出-負經濟回報”與“資源輸入-經濟獲利”的兩極分化機制尚未得到系統闡釋[26-28]。尤為關鍵的是，傳統投入產出分析雖能刻畫水資源的直接與間接消耗[29]，但未能將“虛擬水流動-經濟回報”雙維度指標納入公平性評估體系，導致無法從“資源-經濟”雙維度量化區域交易的非對稱性。

由于最新的多區域投入產出表為2017年，因此本研究以2017年中國31個省級行政區19個行業為研究對象。采用多學科交叉的技術路線：在虛擬水核算層面，通過直接消耗系數、完全用水系數等矩陣運算，量化各行業生產單位產出的直接與間接水消耗[30]；在公平性評估層面，構建“虛擬水強度-增加值率”關聯模型[31]，建立虛擬水流動矩陣和增加值回報矩陣，并通過凈虛擬水流出（NetVW）與凈經濟回報（NetVA）的象限分析，實現區域公平性的空間定位；在綜合評分環節，引人Z-score標準化方法構建公平性指數（Score）[32]，確保跨行業、跨區域比較的科學性。旨在實現三重目標：首先，構建融合虛擬水流動矩陣與增加值回報矩陣的綜合評估框架；然后，開發“凈流動象限分析”方法，精準識別公平協調區、資源輸入型高回報區、低效受損區與不公平核心區；最后，構建標準化綜合評分指數，統一衡量行業虛擬水凈流人和凈流出場景下的公平性。

1 數據來源及說明

以中國碳核算數據庫發布的2017年中國多區域投入產出表為基礎數據[33]，按照《國民經濟行業分類》（GB/T4754—2017）標準，將投入產出表內的42個部門整合為19個行業，對我國31個省級行政區的所有行業虛擬水利用情況及區域交易的水公平性展開深入探究。用水數據來源于對應年份的各省級行政區的《水資源公報》，具體各行業的用水數據的確定則依據投入產出表中“水的生產和供應業”在不同行業的投入占比來確定[34]。需要說明的是，城鎮生活用水由居民用水和公共用水（包含第三產業和建筑業等用水）構成，所以第三產業用水量用城鎮生活用水量減去城市居民生活用水量得出[35]

2 研究方法

2.1 虛擬水核算

將42個部門的多區域投人產出表進行合并后得到19個行業的多區域投入產出表，在此基礎上添加各省份各行業的實際用水數據，編制成水資源投人產出表。

直接用水系數計算公式為

W=[w_v]

式中： W 為直接用水系數行矩陣， w_v 為單位 v 的直接用水系數， σ_v 為單位 v 的實際用水量， x_v 為總產出向量中單位 v 的總產出元素

完全用水系數計算公式為

B=W?（I-A）^-1

式中： 為完全用水系數行矩陣，表示生產單位產出所需的直接和間接水消耗總量； I 為單位矩陣； A 為直接消耗系數矩陣； （I-A）^-1 為Leontief逆矩陣； a_uv 為直接消耗系數； t_uv 為中間交易矩陣中單位 u 對單位 v 的中間投入系數。

2.2 核心流動矩陣計算

虛擬水流動矩陣（VWFlow）和增加值流動矩陣（VAReturn）的構建基于多區域投入產出模型（MRIO）的隱含流核算框架[36]。具體是通過將虛擬水強度矩陣（增加值占比矩陣）與最終需求對角矩陣相乘實現。其中虛擬水流動矩陣的計算已被孫才志團隊應用于全程耦合框架下中國虛擬水貿易研究[9]，與本研究的省級尺度、部門整合及流動測算目標高度契合；而增加值流動矩陣的計算則采用Koopman等給出的增加值率定義以及全產業鏈增加值流動矩陣計算方法[37]

1）虛擬水強度矩陣 VW_intensity Vintensity。將直接用水系數行矩陣W擴展為對角矩陣 ，則 VW_intensity 計算公式如下：

VW_intensity=diag（W）?（I/-A）^-1

式中： VW_intensity 為行業 × 行業尺度的虛擬水強度矩陣。

2）虛擬水流動矩陣VWFlow。將最終需求向量 Y 擴展為對角矩陣 diag（Y） （對角線為向量 Y 的元素，其余為0），則：

式中：VWFlow為虛擬水流動矩陣，矩陣內元素表示單位 u 流向單位 v 的虛擬水量。

3）增加值率向量 VA_rate 。公式為

式中： VA 為從投人產出表提取的各單位 u 增加值行向量， X 為單位 u 的總產出行向量。

4）全產業鏈增加值流動矩陣VAReturn。將 VA_rate 擴展為對角矩陣 R ，則：

VAS=R?（I-A）^-1

式中： VAS 為增加值份額矩陣。

VAReturn=VAS?diag（Y）

式中：VAReturn為全產業鏈增加值流動矩陣，矩陣內元素即為單位 u 在交易中獲得的經濟回報。

2.3公平性核心指標計算

1）區域-行業凈流動指標。凈虛擬水流出量NetW_u

由行和減去列和計算得出各單元凈虛擬水流 出量。

凈經濟回報 NetVA_u

由行和減去列和計算得出各單元經濟凈回報量

2）象限分布公平性度量。以 NetVW （凈虛擬水流出）為橫坐標軸、NetVA（凈經濟回報）為縱坐標軸，劃分為4個象限，則所有省份的所有行業清楚地坐落在對應象限上，具體劃分見表1。

表1虛擬水公平性度量象限劃分描述

Tab.1 Description of Quadrant Division for

3）標準化綜合評分指數構建。為統一衡量不同場景的公平性，構建標準化綜合評分指數，采用Z-score標準化方法將NetVW和NetVA轉化為無單位的標準分數：

式中： NetVW_i 為研究單元 i 的凈虛擬水流出量， μ_NetVW 為所有研究單元的NetVW均值， σ_NetVW 為所有研究單元的NetVW標準差， Z_NetWi 為研究單元 i 的 NetVW 標準化分數， NetVA_i 為研究單元 χ_i 的凈經濟回報量， μ_NetVA 為所有研究單元的NetVA均值， σ_NetVA 為所有研究單元的NetVA標準差， Z_NetVAi 為研究單元 i 的NetVA標準化分數。

計算綜合公平性指數：

綜合公平性指數反映凈經濟回報相對于凈虛擬水流出的“超額表現”，確保所有行業單元的公平性具有可比性。當 Scoregt;0 時，經濟回報優于虛擬水流出的預期（值越大代表越獲利）；當 Scorelt;0 時，經濟回報低于虛擬水流出預期（值越小代表非公平性越強）。

3結果分析

3.1凈經濟回報（NetVA）與凈虛擬水流出（NetVW）的區域公平性分析

采用象限分析法將行業公平性劃分為4類，見圖1。圖1描繪出NetVA與NetVW的耦合關系，揭示了以下特征：東部沿海通過產業升級實現“虛擬水輸入-高附加值輸出”高效模式，中西部依賴資源型產業導致“高耗水-低回報”的公平性失衡。

圖1凈虛擬水流出與凈經濟回報象限散點圖Fig.1 QuadrantScatterPlotofNetVirtualWaterOutflowandNetEconomicReturn

從區域分布來看，呈現出經濟帶視角下的公平性分化特征：東部沿海經濟帶為高附加值產業的資源輸入型高效模式，北京、上海、廣東等省（市）的高端服務業（如金融業、租賃和商務服務業）普遍位于I象限。例如，上海租賃和商務服務業NetVA達 1668.54 億元，NetVW為-4.23億 m³ （“-”號表示凈流入虛擬水），體現知識密集型產業對虛擬水的高效利用。廣東制造業NetVA為 2068.67 億元，NetVW為-19.33億 m³ ，依托先進制造技術實現“低虛擬水消耗-高經濟回報”的良性循環。但浙江制造業NetVA為-1860.71億元，NetVW為 -6.62 億 m³ ，顯示傳統制造業面臨“高投入-低產出”困境。中部過渡帶表現出農業與基建的效率失衡特征，湖北、湖南等省份的農業和建筑業呈現顯著分化。湖南農業NetVA為57.32億元， NetVW 為-10.08億 m³ ，依托熱帶農業優勢進入Ⅱ象限；而湖北建筑業NetVA為-1820.38億元，NetVW為-37.65億 m³ ，雖虛擬水凈流入（ NetWlt;0 ），但經濟回報為負 （NetVAlt;0） ，落入Ⅲ象限，反映基建行業的資源低效利用。河南采礦業NetVA為-26.62億元， NetVW 為6.37億 m³ ，處于V象限，暴露資源型產業“高耗水-低收益”的結構性矛盾。而西部生態脆弱區體現了單一產業極化與整體失衡。新疆農業NetVA為7.07億元，NetVW為-50.77億 m³ ，是I象限典型案例，滴灌技術與高附加值作物（如棉花、番茄等）推動“虛擬水凈流出-高經濟回報”的公平協調。但新疆制造業NetVA為577.64億元，NetVW為33.11億 m³ ，雖經濟回報為正，但虛擬水凈流出量巨大 （NetVWgt;0） ），需警惕水資源過度消耗。西藏各行業NetVA與NetVW普遍趨近于0，反映高原生態約束下產業發展的保守性，僅教育行業以 NetVA=0.30 億元 .NetVW=0.04 億 m³ 勉強進入I限。

從行業梯度差異分析，表現出了從資源密集到知識密集的效率躍遷：資源密集型行業主要在V象限集中分布，采礦業、建筑業等行業普遍面臨公平性困境。山西采礦業NetVA為328.27億元，NetVW為7.93億m³ ，雖然經濟回報為正，但虛擬水凈流出顯著（NetVWgt;0），處于I象限邊緣；而寧夏農業NetVA為-15.27億元，NetVW為-6.42億 m³ ，因大水漫灌導致“虛擬水凈流入-經濟負回報”，落入Ⅱ象限。建筑業在多數省份位于V象限，如江蘇建筑業NetVA為-3276.76億元，NetVW為-55.98億 m³ ，反映基建擴張對水資源的低效占用。資本與技術密集型行業在Ⅱ象限占主導地位，金融業、信息傳輸業等呈現“虛擬水凈流人-高經濟回報\"特征。北京金融業NetVA為643.99億元，NetVW為-4.46 億 m³ ，依托金融中心優勢實現資源高效配置。上海信息傳輸業NetVA為 -60.89 億元，NetVW為0.47億 m³ ，因行業競爭激烈未能進入高回報區間，但仍優于傳統制造業。而生活性服務業則陷入了低效率的Ⅲ象限陷阱，批發和零售業、住宿餐飲業普遍陷人“虛擬水凈流入-經濟負回報”。浙江批發和零售業NetVA為7.14億元，NetVW為13.25億 m³ ，雖經濟回報為正，但是虛擬水凈流出量大，接近V象限；而黑龍江住宿餐飲業NetVA為-11.46億元，NetVW為-2.51億 m³ ，因季節性的客流量不足與成本高，成為Ⅲ象限典型。

同時圖中表現出了極值（見圖1和圖2），分析極值背后的驅動機制可以發現：新疆農業的“特色高效農業\"模式成為正向標桿，新疆農業以 NetVA=7.07 億元 AA_?NetVW=-50.77 億 m³ΩΩScore=5.99 （全國最高）成為公平協調典范。其核心驅動包括：1）滴灌技術覆蓋超80% 農田，虛擬水強度降至0.12億 m³. /億元；2）棉花、番茄等作物國際市場價格優勢顯著，增加值率達35% ；3）西部大開發政策下的物流補貼降低交易成本，虛擬水凈流出主要流向東部紡織業集群。新疆的制造業出現\"資源錯配”困境，其制造業 NetVA=577.64 億元 ?NetVW=33.11 億 m³，Score=-2.83 （全國最低）。深層原因包括：1）產業結構以油氣開采（占制造業產值60% ）等初加工為主，虛擬水強度高達2.3億 m³ /億元（全國均值為1.1億 m³ /億元）;2）深加工產業鏈缺失，增加值率僅 18% （全國制造業均值為 25% ）；3）水資源費征收標準低，未能反映生態成本。在制造業方面，山東和黑龍江表現出相反的現象，山東制造業 NetVA= 4 981.44元 Score=5.27 ，依托高端裝備制造（如重工機械石化）實現“高回報-可控流出”；黑龍江制造業 NetVA=369.75 億元 ?NetVW=-26.46 億m³，Score=3.81 ，雖虛擬水凈流入，但依賴傳統重工業（如煤炭、鋼鐵），面臨產能過剩與環境壓力。

圖2虛擬水流動綜合公平得分矩陣熱圖Fig.2Matrix Heatmap of Comprehensive FairnessScoresforVirtualWaterFlow

3.2 虛擬水流動綜合公平性指數得分的區域差異與行業特征分析

本研究基于31個省級行政區19個行業的虛擬水綜合得分數據，該指標通過凈經濟回報與凈虛擬水流出的動態關系刻畫行業水資源經濟交易的公平性，正值表示經濟回報優于虛擬水流出預期，負值則反映非公平性。數據呈現顯著異質性：正負值并存且量級差異懸殊，如新疆農業得分高達5.99，為全國最大值，而西藏采礦業僅0.003，寧夏農業低至-2.09，新疆制造業達-2.83。此類極值表明原始數據需經標準化處理以消除量綱影響，進而實現跨行業、跨區域的公平比較。標準化后的數據揭示出三大核心特征：區域經濟帶的產業公平性分化、行業間的梯度差異以及典型案例的極值成因。

基于各省份不同行業虛擬水流動綜合公平性指數得分箱線圖（見圖3）以及地理熱圖（圖略），聚焦經濟帶視角下的產業公平性分化來觀察，將31個省份劃分為東部沿海、中部過渡、西部生態脆弱區三大經濟帶，可以看出其行業公平性呈現顯著聚類特征：1）東部沿海經濟帶（京、津、滬、蘇、浙、粵等）以高附加值產業為核心優勢。該區域金融業（Score均值為0.16）呈現出“高端產業高回報”，上海租賃和商務服務業（ Score=2.62 ）、廣東制造業（ Score=1.58 ）、江蘇制造業（ Score=3.69 ）等依托技術創新與高附加值輸出，實現“虛擬水凈流入-高經濟回報”的良性循環，均體現發達地區在現代服務業與先進制造業的資源配置優勢。典型案例如上海金融業 （NetVA=714.70 億元 、NetVW=-6.76 億 m³，Score= 0.54），其國際金融中心地位顯著降低虛擬水強度，而江蘇租賃和商務服務業（ Score=2.09 ）則通過產業鏈整合提升資源效率。2）中部過渡帶（晉、豫、鄂、湘等）呈現\"農業基礎穩固、工業均衡發展”特征。湖北建筑業（ Score=2.14 ）、湖南農業（ Score=1.30 ）均居全國前列，顯示中部地區在勞動密集型產業的比較優勢。但河南采礦業（ Score=-0.80 ）、安徽交通運輸業（Score Σ=Σ -0.52? 的負值表現，暴露資源型產業與物流短板。同時可以看到雖然湖北信息傳輸業 Score=0.18 為正值，但是遠低于東部同類行業，反映技術擴散的區域壁壘。3）西部生態脆弱區（新、藏、甘、青等）呈現\"單一產業極化、整體公平性失衡”特點。新疆農業 Score=5.99 的極值源于綠洲農業的特殊生態條件與政策扶持，但制造業 Score=-2.83 為全國最低值，原因是油氣初加工主導陷入深度非公平性，反映其工業化進程中水資源消耗與經濟回報的嚴重錯配；甘肅建筑業Score Σ=Σ 0.34與青海電力業 Score=0.01 雖為正值，但整體仍處于低效均衡；西藏各行業Score得分普遍趨近于0，凸顯高原生態約束下產業發展的保守性。

基于各省份不同行業的箱線圖（見圖3），可以看出有個別省份的個別行業的公平性指數出現了極值。新疆農業 Score=5.99 為全國最大值，主要由三重因素驅動：一是該地區特殊氣候條件下的高附加值作物（如棉花、水果）規模化種植；二是滴灌技術普及帶來的水資源利用效率提升；三是西部大開發政策下的農業補貼與產業鏈扶持，“西電東送”配套物流補貼降低交易成本，虛擬水凈流出主要服務于東部紡織集群。上海租賃和商務服務業 Score=2.62 ，則源于國際金融中心的集聚效應，高端商務服務的知識密集型特征顯著降低虛擬水強度，其背后的驅動機制主要是資源稟賦與政策紅利的疊加效應。而負向極值的新疆制造業Score=-2.83 與寧夏農業 Score=-2.09 的深層成因差異顯著：前者受限于資源初加工為主的產業結構（如油氣開采與初級加工），高耗水工藝與低附加值產品形成惡性循環；后者則因干旱區過度依賴傳統灌溉農業（如引黃灌區的大水漫灌）造成水資源浪費與產能過剩并存。

圖3各省份不同行業虛擬水流動綜合公平性指數得分箱線圖Fig.3Boxplots of Comprehensive Fairness Index Scores forDifferent Industries Across Provinces

通過各行業不同省份虛擬水流動綜合公平性指數得分箱線圖（見圖4）可以看出全國尺度的行業公平性得分呈現梯度層級分化。19個行業的平均得分可劃分為三大效率層級：1）高獲利行業（Score均值 gt;0.5 ）。農、林、牧、漁業（Score均值O.66）與建筑業（Score均值0.57）占據主導。前者依賴區域自然資源稟賦（如海南、云南熱帶農業，新疆特色農業），后者受益于城鎮化進程中的基建需求（如重慶建筑業）。2）中等公平性行業（ 0lt; 均值 lt;0.5 ）。制造業（Score均值0.13）、電熱燃及水生產和供應業（Score均值0.14）、金融業（Score均值0.16）呈現區域分化主導特征。山東制造業5.27的驚人數值，印證其制造業大省轉型升級成效（如高端裝備、綠色制造技術應用），而黑龍江制造業3.81則源于重工業基地的資源密集型路徑依賴。3）高非公平性行業（Score均值 lt;0 ）。批發和零售業（Score均值-0.70），公共管理、社會保障和社會組織（Score均值-0.43）問題突出。批發和零售業的低效率與行業競爭激烈、附加值低下直接相關;公共管理、社會保障和社會組織的負值則反映地方政府在水資源管理中的政策執行與經濟產出脫節。

4結論

本研究基于2017年中國多區域投人產出表及省級水資源數據，通過虛擬水核算與公平性指標構建，系統分析了31個省份19個行業的水資源經濟效率與區域公平性，得出以下結論。

區域公平性呈現顯著經濟帶分化特征，東部沿海經濟帶依托產業升級與知識密集型產業集聚優勢，形成“虛擬水輸入-高附加值輸出”的高效資源配置模式，以高端服務業（如金融、商務服務）和先進制造業為核心，通過技術創新與專業化分工降低虛擬水強度，實現經濟回報與資源利用效率的協同提升；中部過渡帶呈現農業基礎優勢與基建產業效率失衡并存的格局，農業領域依托區域資源稟賦形成局部高效模式，但資源型行業（如采礦、傳統制造業）因產業鏈低端化和技術創新滯后而普遍面臨“高耗水-低回報”的公平性困境；西部生態脆弱區呈現“單極高效與整體失衡”的獨特結構，新疆農業通過節水技術普及與高附加值作物種植成為處于公平協調區（I象限）的典型，但其制造業因過度依賴油氣初加工等資源型產業而陷入“高耗水-低回報”的非公平性陷阱，西藏等省份受高原生態約束，整體產業效率處于低水平均衡狀態。

行業效率梯度與產業屬性呈現深度耦合關系，資源密集型行業（如采礦業、建筑業）受限于高耗水生產工藝與低附加值產品結構，普遍面臨虛擬水凈流出與經濟回報不匹配的結構性矛盾，成為不公平性核心區（IV象限）和低效受損區（Ⅲ象限）的主導力量；資本與技術密集型行業（如金融業、信息傳輸業）憑借知識要素密集投入和低虛擬水強度特征，集中分布于資源輸入型高回報區（Ⅱ象限），形成“低耗水-高附加值”的良性循環;生活性服務業（如批發零售、住宿餐飲）因行業競爭激烈、附加值創造能力不足，普遍陷入“虛擬水凈流入-經濟負回報”的低效陷阱，成為Ⅲ象限的典型代表，凸顯出傳統服務業在資源經濟效率提升中的深層瓶頸。

極值案例揭示效率差異的驅動機制，新疆農業的高效模式證明，節水技術（如微灌、滴灌等）、高附加值作物（棉花、番茄等）和政策扶持是破解水資源約束的關鍵；而新疆制造業的低效困境凸顯產業結構鎖定（油氣初加工占比大）和生態成本低估（水資源費低）的深層矛盾。山東與黑龍江制造業的對比表明，產業（如高端裝備）升級可顯著提升虛擬水經濟效率，而傳統重工業路徑依賴會導致資源錯配

針對區域與行業差異，建議實施差異化政策：東部嚴控高耗水制造業，中西部推廣節水技術并優化資源型產業結構，建立跨區域虛擬水交易與生態補償機制。未來研究可進一步納人動態數據，深化行業全生命周期虛擬水分析，為“雙碳”目標下的水資源精細化管理提供更具時效性的決策支撐。本研究通過量化分析揭示了我國區域行業水資源經濟效率的結構性矛盾，可作為優化產業布局、提升資源配置公平性的理論依據，相關結論對干旱區產業轉型與東部沿海綠色發展具有實踐參考價值。

參考文獻：

[1] LIU JG，LI D L，CHEN H，et al.Timing the First Emergenceand Disappearance of Global Water Scarcity[J].Nature Com-munications，2024，15：7129.

[2] RINALDO A.Ecohydrology Amid a Rapidly Changing World[J].Nature Water，2024，2：209-210.

[3] LIU JG，YANG H，GOSLING S N，et al.Water Scarcity Assess-mentsin the Past，Present，and Future[J].Earth's Future，2017，5（6） ：545-559.

[4] WANGXX，XIAOXM，ZOUZH，etal.GainersandLosersof Surface and Terrestrial Water Resources in China During1989-2016[J].Nature Communications，2020，11：3471.

[5] LIUX，DUHB，ZHANGZK，etal.CanVirtualWaterTradeSaveWaterResources？[J].WaterResearch，2019，163：114848.

[6] CHAPAGAIN AK，HOEKSTRA A Y.Virtual Water Trade：AQuantification of Virtual Water Flows Between NationsinRelation to International Crop Trade[J].Journal of OrganicChemistry，2003，23：1-244.

[7] 西北農林科技大學.中國糧食生產水足跡與區域虛擬水流動報告（1997—2023）［R].楊凌：西北農林科技大學，2024：15-28.

[8] 趙良仕，孫才志，鄭德鳳.中國省際水資源利用效率與空間溢出效應測度[J].地理學報，2014，69（1）：121-133.

[9] 孫才志，胡淼，鄭靖偉.全程耦合框架下中國虛擬水貿易

[10］肖沁霖，鄧宗兵.“雙碳”目標下生態文明發展差距測度、來源分解及形成機理：基于重大國家戰略區域視角的考察［J].經濟問題探索，2024（3）：172-190.

［11］左其亭，吳青松，馬軍霞，等.“雙碳”目標下水資源行為調控研究框架及展望[J].水資源保護，2023，39（1）：8-14，56.

［12］李艷，張巧良.中國省際虛擬水生態補償研究[J].中國軟科學，2022（8）：79-91.

[13］趙勇，黃可靜，高學睿，等.黃河流域糧食生產水足跡及虛擬水流動影響評價[J].水資源保護，2022，38（4）：39-47.

[14］韓宇平，李想，蘇瀟雅，等.基于多區域投入產出模型的京津冀地區虛擬水貿易分析［J].華北水利水電大學學報（自然科學版），2022，43（5）：45-52.

[15］鄭靖偉，孫才志.基于MRIO與ESTDA 模型的中國水資源流動格局分析[J].中國人口·資源與環境，2023，33（4） ：172-183.

[16］劉葉，張馨戈，王鎮岳.河南省農產品虛擬水貿易發展水平測度及其驅動因素分析[J].華北水利水電大學學報（自然科學版），2022，43（4）：29-35.

［17］鄧光耀，毛穎.黃河流域虛擬水貿易核算及影響因素研究[J].人民黃河，2024，46（4） ：68-72，85.

[18］徐東來，孫秀秀，李文良，等.自然變化和人類活動影響下區域虛擬水貿易定量分析[J].人民黃河，2023，45（9）：90-95.

[19]CHEN W M，WU S M，LEI YL，et al.China’s Water Foot-printby Province，and Inter-Provincial Transfer of VirtualWater[J].Ecological Indicators，2017，74 ：321-333.

[20]ZHANG C，ANADON L D.AMulti-Regional Input-OutputAnalysis of Domestic Virtual Water Trade and ProvincialWater Footprint in China[J].Ecological Economics，2014，100：159-172.

[21]CAI B M，ZHANG W，HUBACEK K，et al.Drivers of VirtualWaterFlows on Regional Water Scarcity in China[J].Journal of Cleaner Production，2019，207：1112-1122.

[22]FENG K S，SIU Y L，GUAN D B，et al.Assessing RegionalVirtual Water Flows andWater Footprints inthe YellowRiver Basin， China： A Consumption Based Approach[J].Applied Geography，2012，32（2） ：691-701.

［23］錢文婧，賀燦飛.中國水資源利用效率區域差異及影響因素研究[J].中國人口·資源與環境，2011，21（2）：54-60.

[24] HUP，CHEN N，LI YJ，et al.Efficiency EvaluationofWater Consumption in a Chinese Province-Level RegionBased on Data Envelopment Analysis[J].Water，2018，10（6） ：793.

[25］楊庚霞.黃河流域生態脆弱區水資源利用評價[J].人民黃河，2024，46（增刊1） ：33-34，36.

[26]JIANG Y K，CAI W J，DU PF，et al.Virtual Water in Inter-provincial Trade with Implications for China's Water Policy[J].Journal of Cleaner Production，2015，87：655-665.

［27］楊屹，郭一丹.黃河流域關中平原城市群水資源利用效率與公平性評價[J].人民黃河，2024，46（6）：60-67.

[28］鄭潔，吳三忙，李善同，等.中國出口導致的地區間虛擬水消耗與增加值收益的不公平交換［J].中國人口·資源與環境，2022，32（4）：164-176.

[29]LIU J G，LIU Q Y，YANG H.Assessing Water Scarcity bySimultaneously Considering Environmental Flow Require-ments，Water Quantity，and Water Quality[J].EcologicalIndicators，2016，60：434-441.

[30］許健，陳錫康，楊翠紅.直接用水系數和完全用水系數的計算方法[J].水利規劃設計，2002（4）：28-30，36.

[31]DALIN C，HANASAKI N，QIU H G，et al.Water ResourcesTransfers Through Chinese Interprovincial and Foreign FoodTrade[J].Proceedings of the National Academy of Sciencesof the United States of America，2014，111（27） ：9774-9779.

[32]ZHOU B，LI Y，ALI T.Sector-Level Inter-Provincial VirtualWater Trade in China： Implications for Regional WaterStress[J].Sustainability，2024，16（9） ：3666.

[33］中國碳核算數據庫.2017年中國多區域投人產出表[DB/OL].（2020-02-25）[2025-07-07].https：//www.ceads.net.cn/data/input_output_tables/.

[34］孫才志，鄭靖偉.基于MRIO與 SNA的中國水資源空間轉移網絡分析[J].水資源保護，2020，36（1）：9-17.

[35］許爽爽.基于投入產出表的中國行業水足跡核算分析[D].沈陽：遼寧大學，2018：26-29.

[36]LENZEN M，MORAN D，KANEMOTO K，et al.Building Eo-ra：A Global Multi-Region Input-Output Database at HighCountry and Sector Resolution[J].Economic Systems Re-search，2013，25（1），20-49.

[37]KOOPMAN R，POWERS W M，WANG Z，et al.Give CreditWhere Credit is Due：Tracing Value Added in Global Pro-duction Chains[J].National Bureau of Economic Research，2010（9） ：16426.