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        黃河流域虛擬水貿(mào)易核算及影響因素研究

        2024-06-03 11:45:25鄧光耀毛穎
        人民黃河 2024年4期
        關(guān)鍵詞:黃河流域模型

        鄧光耀 毛穎

        摘 要:為了量化貿(mào)易伴隨的虛擬水流動(dòng),評(píng)價(jià)其對(duì)區(qū)域水資源系統(tǒng)的影響,運(yùn)用多區(qū)域投入產(chǎn)出模型揭示2012 年、2015 年、2017年黃河流域內(nèi)、外部虛擬水貿(mào)易格局與結(jié)構(gòu),采用對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)法(LMDI)對(duì)黃河流域各省區(qū)相對(duì)于中國(guó)其他省區(qū)的凈輸出虛擬水進(jìn)行影響效應(yīng)分析,用QAP 回歸模型分析黃河流域各省區(qū)之間虛擬水貿(mào)易的影響因素。研究結(jié)果表明:1)黃河流域整體呈虛擬水凈輸入狀態(tài),但向北京、天津、河北等12 個(gè)省區(qū)凈輸出虛擬水。2)黃河流域虛擬水貿(mào)易輸出行業(yè)主要是農(nóng)業(yè)及電力、燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。3)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和強(qiáng)度效應(yīng)是黃河流域虛擬水凈輸出的重要驅(qū)動(dòng)因素。4)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理空間距離及用水強(qiáng)度是影響黃河流域內(nèi)部虛擬水貿(mào)易的主要因素。

        關(guān)鍵詞:虛擬水貿(mào)易;對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)法;QAP 模型;黃河流域

        中圖分類(lèi)號(hào):TV213.4;TV882.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A doi:10.3969/ j.issn.1000-1379.2024.04.011

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

        近年來(lái)黃河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,流域內(nèi)居民生活水平得到極大改善,但同時(shí)能源嚴(yán)重消耗、環(huán)境壓力不斷增加。為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展、改善水資源利用效率,優(yōu)化資源配置和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等迫在眉睫,必須對(duì)目前消耗的水資源進(jìn)行核算。“虛擬水”指嵌入在貿(mào)易產(chǎn)品中的水[1] ,虛擬水概念的提出可幫助一些國(guó)家緩解水資源壓力[2] 。在虛擬水測(cè)算方面,Deng 等[3]利用多區(qū)域投入產(chǎn)出模型計(jì)算了G20 國(guó)家之間的虛擬水貿(mào)易量。韓文鈺等[4] 對(duì)中美兩國(guó)虛擬水貿(mào)易進(jìn)行了研究。田貴良等[5] 核算了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的虛擬水貿(mào)易量,為保護(hù)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的水資源提出了相應(yīng)的建議。魏怡然等[6] 基于多尺度投入產(chǎn)出分析模型核算了2012 年北京市虛擬水貿(mào)易情況,并與2007 的結(jié)果進(jìn)行了比較。在虛擬水影響因素方面,Tamea 等[7] 通過(guò)貿(mào)易引力模型得出人口、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和地理距離是虛擬水量的重要影響因素;Duarte 等[8] 研究得出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、制度和地理因素影響了虛擬水雙邊貿(mào)易量;Cai 等[9] 使用結(jié)構(gòu)分解法分析了中國(guó)30 個(gè)省區(qū)虛擬水量變化的影響因素;陳麗新等[10] 通過(guò)定性分析研究虛擬水的影響因素。

        通過(guò)文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),學(xué)者們對(duì)虛擬水的測(cè)算已經(jīng)取得較多成果,但大多數(shù)學(xué)者對(duì)黃河流域虛擬水貿(mào)易的測(cè)算年份還停留在2012 年、2015 年,沒(méi)有對(duì)2017年的虛擬水貿(mào)易進(jìn)行測(cè)算,并且對(duì)黃河流域虛擬水貿(mào)易的影響因素尚未涉及。鑒于此,筆者測(cè)算了2012年、2015 年、2017 年黃河流域內(nèi)部、外部虛擬水貿(mào)易量,分析虛擬水貿(mào)易空間格局與貿(mào)易結(jié)構(gòu),結(jié)合LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)模型確定黃河流域虛擬水凈貿(mào)易量的影響因素,運(yùn)用QAP(Quadratic As?signment Procedure)模型研究黃河流域內(nèi)部虛擬水貿(mào)易量的影響因素。

        1 流域概況、數(shù)據(jù)來(lái)源以及研究方法

        1.1 流域概況

        黃河干流全長(zhǎng)5 464 km,流域面積79.5 萬(wàn)km2。黃河流域盛產(chǎn)糧食和肉類(lèi),產(chǎn)量可達(dá)全國(guó)的1/3 左右,煤炭資源非常豐富,屬于我國(guó)重點(diǎn)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)區(qū)、重點(diǎn)能源化工基地[11] 。伴隨著粗放型生產(chǎn),黃河流域水資源開(kāi)發(fā)利用率已經(jīng)達(dá)到了臨界值,面臨著非常嚴(yán)重的水資源匱乏問(wèn)題[12] 。黃河流域人口眾多,各地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)高低不一,發(fā)展方式不同,在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的過(guò)程中,每個(gè)省區(qū)的水資源節(jié)約目標(biāo)將迎來(lái)更大的挑戰(zhàn)。

        1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

        目前最新的區(qū)域間投入產(chǎn)出表所對(duì)應(yīng)的年度為2012 年、2015 年和2017 年(見(jiàn)CEADs 數(shù)據(jù)庫(kù))。為了研究黃河流域虛擬水貿(mào)易情況及變化趨勢(shì),選擇這3個(gè)年份的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。為了便于分析,將投入產(chǎn)出表中的42 個(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén)合并為表1 中的13 個(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén)。

        2012 年、2015 年、2017 年黃河流域的水資源消耗量數(shù)據(jù)來(lái)源于各省區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒,其中工業(yè)各部門(mén)的用水量參考《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》中細(xì)分部門(mén)的用水情況計(jì)算得到。

        1.3 研究方法

        1)投入產(chǎn)出模型是測(cè)算虛擬水貿(mào)易的一種常用方法,不僅考慮了生產(chǎn)部門(mén)之間的密切關(guān)聯(lián),而且計(jì)算結(jié)果較為準(zhǔn)確,能夠從宏觀角度對(duì)水資源的流動(dòng)情況進(jìn)行分析[13] 。

        R 個(gè)區(qū)域N 個(gè)經(jīng)濟(jì)部門(mén)的投入產(chǎn)出關(guān)系可以表示為

        式中:Ars(r,s =1,…,R 且r≠s)為不同地區(qū)生產(chǎn)部門(mén)間相互需求,Ass為直接消耗系數(shù),Ysr?yàn)椋?地區(qū)對(duì)r 地區(qū)的最終產(chǎn)品調(diào)出,Xs 為s 地區(qū)產(chǎn)出。

        整個(gè)等式表示總產(chǎn)出等于中間產(chǎn)品加最終產(chǎn)品。

        將式(1)轉(zhuǎn)換為以下形式:

        X =(I-A)-1Y (2)

        式中:I 為單位矩陣;A 為直接消耗系數(shù)矩陣,反映各種產(chǎn)品之間的技術(shù)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系;(I-A)-1 為列昂節(jié)夫逆矩陣。

        式(2)中引入用水量:

        W =DX =D (I-A)-1Y =TY (3)

        式中:W 為各區(qū)域各部門(mén)的用水量,D 為直接用水系數(shù)矩陣,T 為完全用水系數(shù)矩陣。

        區(qū)域之間虛擬水貿(mào)易量可表示為

        vwrs = Σitri yis (4)

        式中:tri為區(qū)域r 的完全用水系數(shù),yis 為區(qū)域s 的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出量。

        2)對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)法(LMDI)是把某一指標(biāo)拆分成多個(gè)影響因素的方法,其優(yōu)點(diǎn)是分解結(jié)果無(wú)誤差項(xiàng),更具有說(shuō)服力[14] ,在能源消費(fèi)量和能源強(qiáng)度領(lǐng)域廣泛運(yùn)用,在水資源領(lǐng)域同樣適用,即采用LMDI 模型將黃河流域向中國(guó)其他省區(qū)凈輸出的虛擬水量進(jìn)行影響效應(yīng)分解。參考文獻(xiàn)[14],LMDI 的方程如下:

        式中:vwi 為i 行業(yè)提供的虛擬水量;Q 為規(guī)模效應(yīng),表示地區(qū)經(jīng)濟(jì)規(guī)模對(duì)虛擬水量的影響;Qi 為行業(yè)i 當(dāng)年的GDP;Ii 為虛擬水的用水強(qiáng)度;αi 為進(jìn)出口規(guī)模和生產(chǎn)技術(shù)保持不變的情況下,進(jìn)出口產(chǎn)品結(jié)構(gòu)差異對(duì)虛擬水量產(chǎn)生的影響。

        設(shè)vwex為地區(qū)i 向地區(qū)j 輸出的虛擬水量,vwim 為地區(qū)j 向地區(qū)i 輸入的虛擬水量,Δvw 為兩者之間的差值,則

        式中:ΔvwI ,Δvwα ,ΔvwQ 分別為強(qiáng)度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)對(duì)虛擬水凈貿(mào)易量的影響量,3 種效應(yīng)量均通過(guò)對(duì)數(shù)平均的方法進(jìn)行處理。

        3)近年來(lái),在關(guān)于能源貿(mào)易、碳排放等影響因素的研究中,QAP 模型得到了廣泛應(yīng)用,QAP 是非參數(shù)檢驗(yàn)方法之一,不要求自變量之間相互獨(dú)立,并且能夠有效解決虛假相關(guān)和多重共線性問(wèn)題,相比于參數(shù)檢驗(yàn),其檢驗(yàn)結(jié)果更具有穩(wěn)健性[15] 。參考文獻(xiàn)[16 -18],采用QAP 模型研究區(qū)域間虛擬水貿(mào)易的影響因素。

        Garcia 等[19] 的研究結(jié)果表明,虛擬水貿(mào)易受到GDP 和地理距離的高度影響。Qian 等[20] 的研究結(jié)果表明,虛擬水貿(mào)易受到用水強(qiáng)度、貿(mào)易結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的顯著影響。Ye 等[21] 的研究結(jié)果表明,科學(xué)技術(shù)是影響虛擬水貿(mào)易的主導(dǎo)因素。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有研究中關(guān)于虛擬水貿(mào)易影響因素的綜合分析和篩選,本文主要從以下幾方面來(lái)考察黃河流域各省區(qū)之間虛擬水貿(mào)易的影響因素:1)地理空間距離。地理距離是虛擬水貿(mào)易量的主要門(mén)檻,原因是距離決定貿(mào)易的交通成本,而交通成本會(huì)極大地影響虛擬水貿(mào)易。距離近了,交通成本自然就低一些,虛擬水貿(mào)易就會(huì)更頻繁。2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。虛擬水貿(mào)易與地區(qū)消費(fèi)水平有密切關(guān)系,而消費(fèi)水平和地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平又有密切關(guān)系。3)用水強(qiáng)度。用水強(qiáng)度即單位產(chǎn)品的用水效率。如果一個(gè)地區(qū)的各行業(yè)都提高了用水效率則本應(yīng)該通過(guò)貿(mào)易而外流的虛擬水會(huì)減少,因此用水強(qiáng)度差異也會(huì)影響虛擬水貿(mào)易。4)技術(shù)水平。技術(shù)水平通過(guò)影響用水效率和生產(chǎn)能力繼而對(duì)虛擬水貿(mào)易產(chǎn)生影響。技術(shù)水平的提高不僅可以帶來(lái)用水效率的提高,而且使得產(chǎn)品生產(chǎn)成本降低,進(jìn)而促進(jìn)貿(mào)易規(guī)模的擴(kuò)大,使得大量的虛擬水隨產(chǎn)品一同外流,但由于黃河流域發(fā)展的不平衡性和流域資源稟賦的有限性,因此技術(shù)水平差異越小可能導(dǎo)致虛擬水貿(mào)易量越大。5)就業(yè)結(jié)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異會(huì)影響虛擬水貿(mào)易,往往在發(fā)展中國(guó)家,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換先于就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換,產(chǎn)值結(jié)構(gòu)沒(méi)有真實(shí)地反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),在這種情況下就業(yè)結(jié)構(gòu)相比產(chǎn)值結(jié)構(gòu)更能反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),所以本文選擇就業(yè)結(jié)構(gòu)作為虛擬水貿(mào)易的影響因素。

        因此,本文假設(shè)虛擬水貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的影響因素可能為地理空間距離差異、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異、用水強(qiáng)度差異、技術(shù)水平差異、就業(yè)結(jié)構(gòu)差異,見(jiàn)表2。取黃河流域九省區(qū)對(duì)應(yīng)指標(biāo)在2012 年、2015 年、2017 年的平均值,然后利用各省區(qū)間的差異建立差異矩陣,進(jìn)行QAP 回歸分析。

        2 結(jié)果分析

        2.1 黃河流域外部虛擬水貿(mào)易格局

        2012 年,黃河流域虛擬水凈輸入量為153.49 億m3。從圖1 可以看出:新疆向黃河流域輸入的虛擬水量最大,為84.68 億m3。黃河流域向北京、天津、遼寧、上海、浙江、福建、廣東及西藏等8 個(gè)省區(qū)凈輸出虛擬水,向廣東凈輸出量最大,為35.55 億m3。2015 年,黃河流域虛擬水凈輸入量為107.79 億m3。從圖2 可以看出:黃河流域向北京、天津、上海、浙江、湖北、廣東、重慶、云南及西藏等9 個(gè)省區(qū)凈輸出虛擬水,向廣東的凈輸出量最大,為32.55 億m3。2017 年,黃河流域凈輸入虛擬水量為166.77 億m3。從圖3 可以看出:黃河流域向北京、天津、河北、遼寧、浙江、重慶及西藏等7 個(gè)省區(qū)凈輸出虛擬水,向天津凈輸出量最大,為12.04億m3。

        2012 年、2015 年、2017 年黃河流域整體上始終為虛擬水凈輸入地區(qū),但向京津冀、浙江、重慶等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)凈輸出虛擬水。

        2.2 黃河流域外部虛擬水貿(mào)易結(jié)構(gòu)

        黃河流域各省區(qū)典型年(2012 年、2015 年、2017年)對(duì)外部虛擬水的輸出結(jié)構(gòu)如圖4 所示。從圖4 可以看出黃河流域虛擬水輸出結(jié)構(gòu)中,占比較大的有農(nóng)業(yè),采選業(yè),電力、燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)及服務(wù)業(yè),這是因?yàn)檗r(nóng)產(chǎn)品是水資源密集型產(chǎn)品。內(nèi)蒙古具有獨(dú)特的地理優(yōu)勢(shì),適合農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)的發(fā)展,向外出口大量的農(nóng)產(chǎn)品。陜西憑借獨(dú)特的氣候條件生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)水果,如獼猴桃、蘋(píng)果等,是水果調(diào)出大省。甘肅是我國(guó)重要的蔬菜基地之一,蔬菜被出售到全國(guó)其他省區(qū)。黃河流域豐富的煤炭資源可以用來(lái)發(fā)電,是我國(guó)西電東送的北線,由于電力傳輸,因此黃河流域向中國(guó)其他省區(qū)輸送大量虛擬水資源,造成了黃河流域水資源稀缺等問(wèn)題。

        2.3 黃河流域內(nèi)部虛擬水貿(mào)易

        圖5~圖7 分別為2012 年、2015 年及2017 年黃河流域內(nèi)部虛擬水貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)。從圖5 和圖6 可以看出,2012 年、2015 年,山東虛擬水主要流向甘肅、河南、陜西、內(nèi)蒙古,內(nèi)蒙古虛擬水主要流向河南、四川、甘肅,青海、寧夏與黃河流域其他省區(qū)之間虛擬水貿(mào)易往來(lái)較少。從圖7 可以看出,2017 年,山西、陜西、河南為虛擬水輸出的主要地區(qū),山西虛擬水主要流向內(nèi)蒙古,河南虛擬水主要流向陜西,陜西虛擬水主要流向甘肅,可以看出地理鄰近省區(qū)虛擬水來(lái)往較為密切。

        黃河流域典型年(2012 年、2015 年、2017 年)內(nèi)部虛擬水貿(mào)易輸出結(jié)構(gòu)如圖8 所示,內(nèi)蒙古、陜西、甘肅、寧夏輸出的虛擬水主要來(lái)源于農(nóng)業(yè)。山西輸出的虛擬水主要來(lái)源于電力、燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè),農(nóng)業(yè),服務(wù)業(yè),采選業(yè)。山東、河南、四川輸出的虛擬水一半來(lái)源于農(nóng)業(yè),其余來(lái)源于服務(wù)業(yè)及電力、燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。

        2.4 黃河流域虛擬水凈輸出原因解釋

        在2012 年、2015 年、2017 年,黃河流域始終向北京、天津、浙江、西藏等4 個(gè)省區(qū)凈輸出虛擬水,為了分析虛擬水凈輸出的原因,本文采用LMDI 模型進(jìn)行模擬計(jì)算,得到的結(jié)果見(jiàn)表3。由表3 可以看出,結(jié)構(gòu)效應(yīng)和強(qiáng)度效應(yīng)使得黃河流域向北京凈輸出虛擬水,這是因?yàn)辄S河流域向北京輸出的產(chǎn)品中農(nóng)業(yè),電力、燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等高耗水產(chǎn)業(yè)占比較大,并且黃河流域農(nóng)業(yè),電力、燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的用水強(qiáng)度高于北京。2012 年黃河流域向天津輸出的產(chǎn)品中電力、燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)占比較大,2015 年、2017 年農(nóng)業(yè)占比較大,由此所造成的結(jié)構(gòu)效應(yīng)使得黃河流域向天津凈輸出虛擬水。黃河流域向浙江凈輸出虛擬水,主要是由結(jié)構(gòu)效應(yīng)和強(qiáng)度效應(yīng)造成的,這是因?yàn)辄S河流域農(nóng)業(yè)用水強(qiáng)度較高并且向浙江輸出的產(chǎn)品中農(nóng)業(yè)占比較大。2012 年黃河流域向西藏凈輸出虛擬水主要?dú)w因于規(guī)模、結(jié)構(gòu)效應(yīng),2015 年、2017 年向西藏凈輸出虛擬水主要?dú)w因于規(guī)模、強(qiáng)度效應(yīng)。

        2.5 黃河流域內(nèi)部虛擬水貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的影響因素分析

        本文采用QAP 回歸分析探究黃河流域內(nèi)部虛擬水貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的影響因素,QAP 回歸結(jié)果見(jiàn)表4。1)地理空間距離。該變量通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn),即地理空間距離是影響虛擬水貿(mào)易量的主要因素,回歸系數(shù)為負(fù),即各省區(qū)之間的地理距離越短,虛擬水貿(mào)易量越大。2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。該變量通過(guò)了0.1 的顯著性檢驗(yàn)水平,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異在一定程度上對(duì)虛擬水貿(mào)易有影響,回歸系數(shù)為正,表明地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異越大,其虛擬水貿(mào)易量越大。主要原因是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū),需要調(diào)入農(nóng)產(chǎn)品和水密集型產(chǎn)品,而經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值正好來(lái)源于農(nóng)產(chǎn)品和水密集型產(chǎn)品。3)用水強(qiáng)度。該變量通過(guò)了0.01 的顯著性檢驗(yàn)水平,回歸系數(shù)為正,表明用水強(qiáng)度差距越大,虛擬水貿(mào)易量越大。原因可能是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)用水強(qiáng)度比較低,而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)占統(tǒng)治地位的欠發(fā)達(dá)地區(qū)用水強(qiáng)度比較高,這種差異促進(jìn)了省區(qū)間虛擬水貿(mào)易。4)就業(yè)結(jié)構(gòu)。就業(yè)結(jié)構(gòu)差異矩陣的回歸系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明就業(yè)結(jié)構(gòu)的差異對(duì)虛擬水貿(mào)易沒(méi)有顯著影響。5)技術(shù)水平。該變量通過(guò)了0.1 的顯著性水平檢驗(yàn),回歸系數(shù)為負(fù),說(shuō)明黃河流域虛擬水貿(mào)易更多地發(fā)生在技術(shù)水平相近的省區(qū)之間。

        3 結(jié)論

        測(cè)算了2012 年、2015 年、2017 年黃河流域內(nèi)、外部虛擬水貿(mào)易量,使用LMDI 模型對(duì)黃河流域向中國(guó)其他省區(qū)的凈輸出虛擬水量進(jìn)行影響效應(yīng)分析,用QAP 回歸模型分析了黃河流域內(nèi)部各省區(qū)之間虛擬水貿(mào)易的影響因素。

        2012 年、2015 年及2017 年黃河流域向北京、天津、浙江、西藏等4 個(gè)省區(qū)始終凈輸出虛擬水,嚴(yán)重制約了黃河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。凈輸出虛擬水主要?dú)w因于以農(nóng)業(yè)及電力、燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)為主導(dǎo)的輸出產(chǎn)品結(jié)構(gòu)以及其輸出產(chǎn)品的用水強(qiáng)度,黃河流域具有豐富的農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)基地和能源基地,向其他地區(qū)出口了大量水資源密集型產(chǎn)品,在今后的農(nóng)業(yè)發(fā)展中應(yīng)該制定嚴(yán)格的制度來(lái)控制農(nóng)業(yè)用水總量,優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)并大力發(fā)展節(jié)水灌溉,減少種植高耗水農(nóng)作物。煤炭發(fā)電伴隨著大量水資源的消耗,應(yīng)積極推動(dòng)黃河流域能源產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步,努力向可再生能源轉(zhuǎn)型,優(yōu)化其能源結(jié)構(gòu),提高風(fēng)能、太陽(yáng)能占比以實(shí)現(xiàn)節(jié)水減排的目標(biāo)。另外,工業(yè)企業(yè)應(yīng)使用節(jié)水技術(shù)裝備,實(shí)現(xiàn)循環(huán)用水。

        由QAP 回歸分析結(jié)果來(lái)看,黃河流域內(nèi)部虛擬水貿(mào)易量主要受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理空間距離及用水強(qiáng)度差異的影響,黃河流域各省區(qū)應(yīng)該互補(bǔ)互足,缺水地區(qū)加大進(jìn)口水密集型產(chǎn)品來(lái)減輕水資源壓力,同時(shí)優(yōu)化貿(mào)易結(jié)構(gòu),減少水資源的輸出,以便實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

        本文的不足之處如下:由于細(xì)分部門(mén)的用水?dāng)?shù)據(jù)是估算得來(lái)的,因此測(cè)算結(jié)果存在一定的誤差;影響虛擬水貿(mào)易的因素較多,但本文選取的影響因素較少,今后還需要做進(jìn)一步研究。

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        【責(zé)任編輯 張 帥】

        基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(72363021);甘肅省隴原青年英才項(xiàng)目;蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)絲綢之路經(jīng)濟(jì)研究院科研項(xiàng)目(JYYZ202102)

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