王红瑞 王洪冲 赵伟静 申立杰 张力

摘要：

为促进长江经济带绿色可持续发展，实现区域资源优化配置，基于多区域投入产出模型，计算了2012年及2017年长江经济带区域9省2市的虚拟水、虚拟能和虚拟粮流通量，并在此基础上构建了水、能源、粮食以及水-能源-粮食系统压力指数用以分析长江经济带水-能-粮的流通、压力及其变化特征。研究结果表明：长江经济带区域虚拟水、虚拟能及虚拟粮在2012年以及2017年均呈現净流出，虚拟水和虚拟能净流出量减少，虚拟粮净流出量增加，虚拟资源流通格局与其资源分布不协调。长江经济带各省市2012年水资源压力较2017年变化不大，而能源、粮食以及水-能源-粮食系统压力呈现增加的趋势。2017年压力分布格局与2012年基本一致，下游地区较中上游地区压力更大。因此，长江经济带中上游地区应该充分利用好自身的资源禀赋，加强与下游地区的贸易流通，实现区域资源的合理分配。

关 键 词：

长江经济带； 水-能-粮； 流通； 压力； 多区域投入产出表

中图法分类号： TV213

文献标志码： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.05.001

0 引 言

长江经济带横跨中国东、中、西三大板块，包括9省2市，2019年该区域的GDP超过全国总量的46%［1］，是中国综合实力最强、战略支撑作用最大的区域之一。作为社会生活、生产必不可缺的基础，水、能源和粮食之间相互制约［2］，一定程度上是决定社会经济发展的关键要素。因此，分析长江经济带水能粮的流通、压力及其变化特征，并给出相应的建议，优化资源配置，对促进长江经济带经济的可持续发展，乃至国家的高质量发展都具有重要的意义。

从资源利用角度来说，任一产品或者服务的贸易流通都可以视作虚拟资源的贸易。随着地区间贸易逐渐频繁，识别虚拟资源流通特征并对虚拟资源进行调控已成为优化资源配置的重要手段。虚拟资源研究中，针对虚拟水［3-6］和虚拟能源［7-10］的研究较多，关于虚拟粮食的研究较少，更多的是体现在水-能源-粮食的关系研究中。本文中采用的虚拟资源核算主要是基于多区域投入产出模型，该方法可以有效核算区域间的资源流通情况。曹涛等［11］基于2012年京津冀地区投入产出表核算了京津冀地区的虚拟水流动，指出京津冀地区虚拟水整体呈现净流出；阎晓东等［12］根据2007年和2012年中国区域间投入产出表计算了中国30个地区的水足迹转移量；Zhang等［13］对2007年最终需求和区域间贸易中体现的中国区域能源利用进行了多区域投入产出分析，指出能源流从中西部地区到东部地区存在大量转移。

在虚拟资源核算的基础上，本文通过分别构建水、能源、粮食以及水-能-粮系统的压力指数，分析长江经济带各省市水、能源、粮食的压力情况，探索长江经济带各省市水-能-粮资源的配置情况，为系统、科学制定发展政策，实现长江经济带区域资源优化配置提供参考和依据。

1 数据来源及方法

1.1 数据来源

本文研究主要是基于2012年和2017年中国多区域投入产出表，其中，2017年中国多区域投入产出表为目前所能获取到最新的中国多区域投入产出表，其余数据主要来源于《中国水资源公报》《第一次水利普查公报》《中国经济普查年鉴》《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国酒业年鉴》《中国农产品加工业年鉴》以及长江经济带11省市相应年份的统计年鉴。

2 计算结果

2.1 虚拟资源计算结果

2.1.1 虚拟水计算结果

根据1.3节虚拟资源计算方法，分别计算得到2012年和2017年长江经济带虚拟水流动结果如图1所示。

2012年长江经济带区域上海、浙江、重庆、四川、贵州、云南呈现虚拟水净流入。上海市的虚拟水净流入量最多，为48.16亿m3，其中虚拟水主要来自长江经济带内部，占61%，主要来源地为江苏和安徽。浙江省的虚拟水净流入量居第二位，为26.93亿m3。重庆对于国内长江经济带外地区属于虚拟水输出者，输出了3.21亿m3的虚拟水。长江经济带下游地区的虚拟水贸易最为频繁，江苏、安徽和长江经济带中游地区均呈现虚拟水净流出，虚拟水净流出量居前三的为江苏、安徽和湖南，3个地区大部分虚拟水都是流出到国内长江经济带以外区域。

2017年长江经济带区域江苏、浙江、江西、湖北、湖南、云南呈现虚拟水净流入，各省市之间流入量相差不大，以湖北省的虚拟水净流入量最多，为12.37亿m3，以云南省流出量最少，仅为0.11亿m3。其中长江经济带各地区虚拟水来自长江经济带内部和国内长江经济带以外地区的量基本持平，部分地区如浙江、湖南、云南虚拟水主要来自国内长江经济带地区，各自分别占57%，82%，64%。上海、安徽、重庆、四川和贵州呈现虚拟水净流出，其中以上海虚拟水流出量最大，净流出量约是排名第二的安徽省净流出量的两倍。上海市自身水资源禀赋较差，但由于其国际贸易水平较2012年有较大发展，大量虚拟水流入的同时还向长江经济带其他地区输出虚拟水。

2.1.2 虚拟能计算结果

本文能源消费数据采用标准量。通过计算得到2012年和2017年长江经济带虚拟能流动结果（见图2）。2012年长江经济带区域虚拟能交易中，贵州和云南为虚拟能源的净流入地区，分别流入53.27亿kg和170.55亿kg，其中虚拟能源流入量的70%来源是长江经济带内部。其余地区整体呈现虚拟能源的净流出，其中下游地区净流出量较大，为1 504.44亿kg，占长江经济带净流出总量的85%，其中绝大部分虚拟能源流入国内长江经济带以外地区。长江经济带中虚拟能源净流出量最大的为江苏，为932.38亿kg，82%流出到长江经济带以外；浙江虚拟能源流出量位居第二，为213.99亿kg，其中74%流出到长江经济带以外；安徽虚拟能源流出量居第三，为186.48亿kg，其中84%流出到长江经济带以外。此外，长江经济带中上游地区的江西、湖北、湖南、四川、贵州的虚拟能源流通较低，与其他地区的能源贸易往来不够密切。

2017长江经济带区域虚拟能交易中，湖北、湖南、贵州和云南为虚拟能源的净流入地区，分别流入94.17亿，122.30亿，140.67亿kg和341.04亿kg，其中虚拟能源流入量的70%来源是国内长江经济带区域。其余地区整体呈现虚拟能源的净流出，其中下游地区净流出量较大，为1 504.44亿kg，占长江经济带净流出总量的85%，其中绝大部分虚拟能源流入国内长江经济带以外地区。长江经济带中虛拟能源净流出量最大的为上海，为415.79亿kg，69%流出到长江经济带以外；浙江虚拟能源流出量位居第二，为343.08亿kg，其中83%流出到长江经济带外；此外，浙江、江西、四川的虚拟能源流通较低，与其他地区的能源贸易往来不够密切。

2.1.3 虚拟粮计算结果

2012年和2017年长江经济带虚拟粮流动结果如图3所示。2012年身为粮食主产区的6个省份和重庆市是长江经济带虚拟粮食净流出地区，主要流出到国内长江经济带以外地区。这些地区虚拟粮食的输出格局差异较大，江苏、湖南的虚拟粮食主要流通于国内长江经济带以外地区，安徽、湖北和四川的虚拟粮食主要在长江经济带内部流通。江苏虚拟粮食净流出量最多，为35.01亿kg，其中有26.97亿kg流向了国内长江经济带以外，占净流出总量的77%，8.04亿kg流通于长江经济带内部，主要是上海、浙江。安徽虚拟粮食流出量位居第二，为13.24亿kg，主要流通于长江经济带内部，占虚拟粮食流通量的63%。湖南和四川的虚拟粮食流通也超过了10亿kg。其余地区为虚拟粮食净流入地区，其中上海最多，为37.83亿kg，其次是云南、浙江，虚拟粮食净流入量分别为17.15亿kg和15.01亿kg，贵州的净流入量较低，为7.92亿kg。对于重庆来说，虽然整体呈现虚拟粮食净流出，但在长江经济带内部处于虚拟粮食的净流入地区。

2017年长江中下游省市上海、江苏、浙江、安徽和江西虚拟粮呈现净流出状态，净流出量最大的是浙江省，为61.25亿kg，其次是上海市，为35.43亿kg，净流出量最小的是江西省，仅为2.41亿kg，其中大部分流向国内长江经济带其他区域，占54%。长江经济带其余省市均处于净流入的状态，净流入量最大的是贵州，为20.28亿kg，其次是重庆，为19.81亿kg，流入量最小的是湖南，为9.78亿kg，虚拟粮大部分流入量来自国内长江经济带以外其他区域，占58%。

2.2 压力指数计算结果

根据1.4节中构建的压力指数，分别计算长江经济带地区2012年及2017年的水-能-粮压力指数（见表2）。

2012年长江经济带水资源压力较大的区域主要集中在下游地区，以上海水资源压力最大，为3.421，江苏省次之（1.479），当地水资源量无法满足用水需求。同时可以看到上海、浙江和上游地区省份水资源压力得到了缓解，其余地区均有不同程度的加重。上海水资源压力虽然得到了缓解，但由于上海重要虚拟水来源于江苏，使得江苏水资源压力进一步加重。2017年长江经济带水资源压力同样以上海最大（3.082），江苏次之（1.505），其余地区水资源压力相对较小。江苏、浙江及中游地区水资源压力得到了缓解，其余地区水资源压力加重。下游地区的人口聚集，使得水压力短期内无法得到有效缓解［20］。江苏由上海虚拟水的主要输入地变为输出地，使得其水资源压力得到一定程度的缓解，而上海水资源压力加重。

2012年长江经济带下游地区能源压力整体较大，以上海最大（210.523），其次是浙江（21.165），再次是江苏（12.579）。大多数省份的ESI*指数小于ESI指数，虚拟能的流出加重了当地能源压力，压力得到缓解的仅有贵州和云南。2017年长江经济带压力格局与2012年类似，仍是上海能源压力最大（219.732），其后依次是浙江（29.364）和江苏（15.297）；湖北、湖南、云南和贵州能源压力得到缓解，其余省市压力均加重。上海市能源压力在2012年与2017年均加重最多，说明上海向外流出了大量虚拟能源，但其一次能源开采量极低，不利于上海能源的可持续发展。

2012年长江经济带粮食压力以上海（1.955）、浙江（0.907）较大，尤其是上海，粮食生产量供不应求，其他地区整体压力都较小。上海、浙江、贵州、云南粮食压力得到了缓解，上海粮食压力缓解最大，其次是浙江，其余地区均有不同程度加重，以江苏省加重最多。2017年粮食压力以上海（3.635）最大，其后依次是浙江（3.053）、湖北（1.889）。浙江、湖北和上游地区粮食压力得到缓解，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虚拟粮都流向了浙江、湖北和上游地区，而虚拟粮流入量较少。

2012年长江经济带下游的水-能源-粮食系统压力要高于中上游地区，上游中作为直辖市的重庆压力最大（0.621），中游则是湖北压力较大（1.076），下游江浙沪地区明显高于安徽，其中以上海（11.284）最大。上海、江苏、贵州和云南的水-能源-粮食系统压力得到了缓解，其他地区均有不同程度的加重，其中江苏加重最多。2017年水-能源-粮食系统压力格局与2012年类似，压力较大的仍是集中在下游地区，以上海（13.502）最大，江苏（2.611）、浙江（2.619）次之；浙江、湖北、湖南、贵州和云南压力得到缓解；其他地区具有不同程度的加重，以上海市最大。上海在自身资源禀赋相对较差的情况下，向其他地区大量输出虚拟资源，使得其水-能源-粮食系统压力加重。

3 分析和讨论

3.1 虚拟资源流通特征

长江作为国家重要的战略水源地［21］，流域内各省市水资源禀赋较好，基本能满足自身用水需求的同时向其他地区输水。长江经济带虚拟水流通在2012年与2017年均呈现净流出，虚拟水净流出量变化如图4所示。

相比2012年，2017年虚拟水流动格局发生较大变化，除浙江、云南省仍保持净流入，安徽省仍保持净流出，其余省市均由原先的净流出转化为净流入或者由净流入转化为净流出。主要的虚拟水流出区由中游地区转移到上游地区，这说明上游水资源禀赋较好的省市逐渐发挥自身的资源优势，加强与中下游地区的贸易，缓解中下游地区的用水压力。其中自身水资源禀赋较差的上海市，由于国际贸易比较发达，流入的虚拟水大部分来自国外，使得其在国内呈现虚拟水净流出的状态。虚拟水净流入流出状态保持不变的省市，在流入流出量上呈现减小趋势，如浙江省2012年净流入23.93亿m3，2017年净流入7.17亿m3。其余省市变化最大的是江苏省，由2012年的净流出90.52亿m3，变化至2017年净流入10.00亿m3。变化最小的是四川省，由2012年净流入2.49亿m3，变化至2017年净流出8.54亿m3。

长江经济带虚拟能在2012年和2017年均是呈现净流出，其虚拟能净流出量变化如图5所示。

相比2012年，2017年虚拟能流动格局变化较小，仅有湖北、湖南两省发生变化，均由虚拟能净流出变化为虚拟能净流入，分别由净流出51.59亿，8.64亿kg，变化为净流入94.17亿，122.30亿kg。湖北、湖南虚拟能流动格局发生较

大变化的主要原因在于两省的能源消费量增长幅度高于其能源生产量的增长幅度，本省能源生产无法满足消费的需求。2017年长江经济带地区的虚拟能流通格局与能源禀赋仍是不匹配，能源条件较好的云南、贵州地区，一次能源产量高，但虚拟能却呈现净流入，在流入数量上相较2012年还有所增加，表明未充分利用当地能源资源，而一次能源产量低的长江经济带下游区域，反而呈现虚拟能大量流出。在变化量方面，虚拟能净流入流出量变化最大的是江苏省，由2012年净流出932.39亿kg降低至2017净流出343.08亿kg；变化最小的是四川省，由2012年净流出29.44亿kg增加至2017年45.57亿kg。

长江经济带虚拟粮贸易在2012年和2017年均呈现净流出，虚拟粮净流出量变化如图6所示。虚拟粮净流出数量增加，由2012年净流出9.48亿kg，增加至2017年净流出28.32亿kg。2017年长江经济带虛拟粮流动格局发生较大变化，仅有江苏省保持净流出，贵州、云南仍保持净流入，上海、浙江由净流入变为净流出，湖北、湖南、重庆和四川变为净流入。

2017年长江经济带上游地区成了虚拟粮主要的净流入区，下游地区为虚拟粮的主要净流出区，长江经济带粮食主要产区集中在中上游地区，虚拟粮流动格局与其产粮条件不匹配。其中变化量最大的是上海市，由2012年净流入37.84亿kg变化为净流出35.43亿kg，其次是浙江省，由2012年净流入15.01亿kg变化为净流出28.47亿kg。

3.2 压力指数

对比2012年和2017年WSI指数和WSI*-WSI指数数据，长江经济带地区2012年和2017年压力格局基本一致，整体呈现上、中、下游依次递增的趋势。可以看出水资源压力中最大的是上海市，其次是江苏省，这两个地区的用水总量均大于当地水资源总量，其余地区水资源压力都相对较小。上海、重庆、四川、和贵州水资源压力在2012年得到缓解，在2017年变为水资源压力加重，且上海市加重程度最大，安徽次之，其余省份加重相对较小。王晓青［22］和何航等［23］分别指出上海属于过载型缺水和水质型缺水，主要可以归因于产业经济的快速发展及人口的快速增长。江苏、江西、湖北和湖南四省2012年水资源压力加重，2017年水资源压力得到缓解，水资源压力由本省转移到其他省份，其中作为长江经济带虚拟水主要输出地的江苏省水资源压力缓解程度最大，水资源压力结构朝良性发展，其余三省水资源压力缓解程度相对较小；浙江和云南仍保持水资源压力得到缓解的状态，缓解程度均减小；安徽仍保持水资源压力加重状态，但加重程度减小。

结合2012年和2017年ESI指数以及ESI*-ESI指数数据，长江经济带地区2012年和2017年能源压力整体上呈现增加的趋势，其中上海市增加幅度最大，地区能源产量远不足以满足能源消费需求，其次是浙江省，其余地区压力增加相对较小，仅有湖南省呈现压力减小，但幅度较小。整体上仍是长江经济带下游地区能源压力整体较大，其中上海市的压力最大，其次是浙江，其余地区能源压力相对较小。湖北和湖南两省能源压力由2012年的加重变为2017年能源压力得到缓解，能源压力随着贸易从本省转移到其他省份，整体缓解程度较小。上海、江苏、浙江等长江经济带其余省市仍保持加重状态，由于自身能源生产条件较差以及工业等对能源的消费需求不断增大，上海市能源压力加重程度最大，江苏、浙江两省加重程度有所减小，其余加重程度整体变化不大。

对比2012年和2017年FSI指数以及FSI*-FSI指数数据，长江经济带区域2012年和2017年粮食压力整体上呈现增加的趋势，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，其余地区压力增加相对较小。整体仍是长江经济带下游地区粮食压力整体较大，以上海的压力最大，其次是浙江，其余地区粮食压力相对较小。上海市粮食压力由2012年的得到缓解变为2017年的粮食压力加重，且加重程度最大，其余省市变化幅度相对较小；湖北、湖南、重庆和四川粮食压力由2012年的加重变为2017年的得到缓解，整体缓解程度较小。江苏、安徽和江西粮食压力仍保持加重状态，加重程度整体上呈现减小的趋势；浙江、贵州和云南仍保持粮食得到缓解趋势，缓解程度整体上呈现减小的趋势。

水-能源-粮食系统是一个紧密联系又极其复杂的系统，资源的流通影响着系统的压力状态。对比2012年和2017年WEF_SI指数以及WEF_SI*-WEF_SI指数数据，长江经济带水-能源-粮食系统压力呈现增加趋势，2012年和2017年的水-能源-粮食系统压力均呈现上、中、下游递增态势。上海市由于自身资源禀赋较差，但快速的经济发展以及人口的增长对资源的需求又在不断增加，使得其水-能源-粮食系统压力增加程度最大，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对较小。上海由2012年的水-能源-粮食系统压力得到缓解变为2017年的水-能源-粮食系统压力加重，且加重幅最大；湖北、湖南两省由2012年的水-能源-粮食系统压力加重变为2017年的水-能源-粮食系统压力得到缓解，本省的资源压力通过贸易转移到其他省市，但缓解程度较小。江苏、安徽、江西、重庆和四川的水-能源-粮食系统压力仍保持加重态势，加重程度整体上呈现减小的趋势。浙江、贵州和云南的水-能源-粮食系统压力仍保持得到缓解态势，缓解程度变化不大。

3.3 讨 论

长江经济带水、能源和粮食在2012年和2017年均是呈现虚拟资源净流出，这说明地区整体资源禀赋相对较好，能够做到在满足自身资源需求的同时，通过贸易以产品的形式将资源输向国内其他地区。随着经济的发展，长江经济带自身对水及能源的需求也在不断增加，在资源产量增幅有限的情况下，能够供给其他地区的资源量也会相应减少，其虚拟水及虚拟能净流出量2012年较2017年均有所降低，便是很好的体现。而人口的增长以及人们消费中食品、酒类的占比增大，使得粮食的需求在数量和质量上都有所增加，促使粮食贸易规模增大，虚拟粮的净流出量也随之增加。所以长江经济带地区一方面应积极践行绿色发展理念，减少资源的浪费，合理地使用资源；另一方面也应注意依靠技术的发展，以技术促进资源的高效利用，充分发挥好自身的资源禀赋优势，促进自身高质量发展的同时，带动国内其他地区发展。

长江经济带内部各省市压力主要受自身资源禀赋的影响，整体上呈现上游、中游、下游地区依次递增的趋势。这种由资源引起的压力可以通过贸易转移到其他省市，通过进口相应的资源密集型产品来满足自身对资源的使用需求。以上海市为例，其自身的资源禀赋较差，基本依靠从其他地区进口资源来满足自身发展的需求。在2012年上海的虚拟水及虚拟粮均是呈现净流入，而在2017年呈现净流出，主要原因是其国际贸易水平较高，有大量的虚拟资源进口，使其在资源禀赋较差的情况下仍能向其他地区输出虛拟资源。而长江经济带虚拟资源流动水平与其资源禀赋呈现区域异质性，虚拟资源流通格局与资源禀赋不匹配，资源禀赋相对较差的下游地区流通水平最高，贸易发达，而对于上游资源禀赋较好的云南、贵州等地其虚拟能流通水平极低。长江经济带中上游地区应该发挥好自身的资源禀赋优势，加强与下游地区的贸易，实现资源的合理分配，促进自身经济发展的同时缓解下游地区的资源压力，缩小上中下游的经济发展的差距，实现长江经济带地区整体的绿色可持续发展。

4 结 论

本文基于多区域投入产出模型，对长江经济带2012年及2017年的虚拟资源进行了核算，并构建水、能源、粮食及水-能-粮系统压力指数，分析了长江经济带地区压力变化，得到主要结论如下。

（1） 长江经济带地区整体资源禀赋较好，水、能源和粮食在2012年和2017年均是呈现虚拟资源净流出，但在虚拟水和虚拟能2017年的净流出量较2012年有所减少，虚拟粮2017年的净流出量较2012年有所增加。虚拟资源流通格局与其资源分布不协调，虚拟能、虚拟水及虚拟粮流通水平较高的地区均是集中在资源禀赋相对较差的长江下游地区，而上游云南、贵州等资源禀赋相对较好的地区流通水平较低。

（2） 长江经济带各省市水资源压力整体变化不大，能源、粮食以及水-能源-粮食系统的压力都呈现增加的趋势。2012年水资源、能源、粮食及水-能源-粮食系统压力格局与2017年基本一致，整体上均呈现上游、中游、下游地区依次递增的趋势，压力较大的区域主要集中在下游地区。

（3） 长江经济带各省市可以通过贸易来缓解自身压力，进口资源密集型产品满足自身部分资源使用需求。中上游地区应该充分利用好自身的资源禀赋，加强与下游地区的贸易流通，实现区域资源的合理分配，促进下游地区发展的同时带动自身经济的发展，缩小上中下游之间经济发展的差距。

参考文献：

［1］ 杨丽，刘海军，王红瑞，等.长江经济带“四水”与社会经济SD模型构建及应用Ⅰ：模型构建与验证［J］.人民长江，2022，53（3）：1-7.

［2］ 王红瑞，赵伟静，邓彩云，等.水-能源-粮食纽带关系若干问题解析［J］.自然资源学报，2022，37（2）：307-319.

［3］ ALLAN T，KEULERTZ M，WOERTZ E.The water-food-energy nexus：an introduction to nexus concepts and some conceptual and operational problems［J］.International Journal of Water Resources Development，2015，31（3）：301-311.

［4］ 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（2）：159-172.

［5］ 王雪妮.基于区域间投入产出模型的中国虚拟水贸易格局及趋势研究［J］.管理评论，2014，26（7）：46-54.

［6］ 王红瑞，洪思扬，杨博.虚拟水战略环境影响评价相关问题探讨［J］.华北水利水电大学学报（自然科学版），2018，39（2）：12-15.

［7］ 周志田，杨多贵.虚拟能——解析中国能源消费超常规增长的新视角［J］.地球科学进展，2006，21（3）：320-323.

［8］ 王雪艳，张永凯，周亮，等.甘肃省虚拟能行业分布及其省际贸易空间格局［J］.中国环境科学，2020，40（4）：1847-1856.

［9］ ZHANG B，QIAO H，CHEN B.Embodied energy uses by Chinas four municipalities：a study based on multi-regional input-output model［J］.Ecological Modelling，2015，318：138-149.

［10］ ZHANG B，QIAO H，CHEN Z M，et al.Growth in embodied energy transfersvia Chinas domestic trade：evidence from multi-regional input-output analysis［J］.Applied Energy，2016，184：1093-1105.

［11］ 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.

［12］ 阎晓东，孙才志.中国省际水足迹空间转移网络特征研究［J］.长江流域资源与环境，2021，30（3）：602-613.

［13］ ZHANG B，CHEN Z M，XIA X H，et al.The impact of domestic trade on China′s regional energy uses：a multi-regional input-output modeling［J］.Energy Policy，2013，63：1169-1181.

［14］ 徐建华.计量地理学［M］.北京：高等教育出版社，2014.

［15］ 许健，陈锡康，杨翠红.直接用水系数和完全用水系数的计算方法［J］.水利规划设计，2002（4）：28-30.

［16］ 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.

［17］ DENG C，WANG H，GONG S，et al.Effects of urbanization on food-energy-water systems in mega-urban regions：a case study of the Bohai MUR，China［J］.Environmental Research Letters，2020，15（4）：44014.

［18］ 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.

［19］ 洪思扬，王红瑞，梁俊芬，等.京津冀地区水-能源利用效率与资源压力核算［J］.水资源保护，2021，37（5）：102-111.

［20］ 于欣鑫，戴梦圆，沈晓梅.长江经济带水生态文明建设时空特征与优化路径［J］.人民长江，2021，52（10）：1-6.

［21］ 长江水利委员会水资源管理局.长江流域水权交易机制建设的现实需求及推进策略［J］.人民长江，2022，53（4）：37-43.

［22］ 王晓青.中国水资源短缺地域差异研究［J］.自然资源学报，2001，16（6）：516-520.

［23］ 何航，赵健，刘庆庆，等.区域水资源短缺类型界定和宏观分析［J］.环境影响评价，2019，41（5）：36-39.

（编辑：郑 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