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我们通过小程序科研零时差追踪到: Journal of Cleaner Production 近期发表题为“Measurement of competitive water-use pressure across multi-regional sectors in China: A perspective considering economic-benefits”的文章。第一单位为郑州大学。
doi: 10.1016/j.jclepro.2026.148792
作者邮箱：zuoqt@zzu.edu.cn
标签：#水资源竞争 #多区域投入产出模型 #用水经济效率 #竞争性用水压力指数 #地理时空加权回归 #耦合分析

本文内容速览：

1. 1. 提出科学问题
2. 2. 文章的主要结论
3. 3. 分析过程和方法
4. 4. 研究的局限性

1. 提出科学问题

1.1 研究领域现状

在有限的水资源供应与持续增长的多部门用水需求双重约束下，不同用水部门之间对稀缺水资源的争夺日益激烈，这种现象被称为竞争性用水。这种部门间的竞争不仅挤占了其他部门的用水空间，更对区域的生态功能和可持续发展构成了实质性威胁。尽管已有研究从流域尺度、水足迹等不同视角探讨了用水竞争，但它们大多局限于特定的案例背景，缺乏一种能够在跨区域和跨部门层面进行普适性量化的方法。因此，如何从经济系统的角度出发，将直接用水和产业链间接用水都纳入考量，精确刻画不同部门对整个经济系统竞争性用水的压力强度，成为了当前研究的难点。

1.2 本文要解决的关键科学问题

• • 问题 1: 如何构建一个普适性的跨区域、跨部门方法，用以量化不同用水部门对经济系统产生的竞争性用水压力？
• • 问题 2: 竞争性用水压力与用水经济效益之间存在怎样的耦合关系？不同区域和部门的“压力-效益”匹配模式是如何动态演变的？
• • 问题 3: 驱动竞争性用水压力在时空上发生分异的关键因素是什么，其影响的时空非平稳性特征如何？

1.3 研究的理论/现实意义

本文的理论意义在于首次提出了竞争性用水压力指数，并基于水耦合的多区域投入产出模型，实现了从单一“压力评估”到“压力-效益”双重评价的转变，为水资源竞争研究提供了新的分析框架。在现实层面，该研究以中国31个省份为实证案例，揭示了农业、工业等13个主要用水部门的竞争压力图谱及其驱动机制。这为管理者识别不同地区、不同行业面临的水资源竞合困境提供了直接的科学依据，有助于制定差异化的、精准的区域水资源优化配置策略，缓解资源错配，支撑区域经济的可持续协调发展。

2. 文章的主要结论

• • 结论 1: 在全国范围内，农业部门的竞争性用水压力在所有区域和所有研究时段内均表现出最高的强度，并且其压力值在2012至2017年间呈现持续上升的趋势。
• • 结论 2: 在“竞争性用水压力-用水经济效益”的匹配状态分析中，“低压力-低效益”状态是最普遍的耦合模式，而最理想的“低压力-高效益”状态出现频次最少。这表明多数部门的用水效率和竞争关系仍有巨大的优化空间。
• • 结论 3: 驱动因素分析表明，总供水能力是缓解竞争性用水压力的主要因素，但在宁夏等区域，其影响呈现正向关系。用水经济效益对压力普遍存在正向驱动作用，而其负向影响则集中在西南山区和西北干旱半干旱地区。

3. 分析过程和方法

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本文的方法论框架由三个核心模块构成，层层递进地实现了“压力核算-效益关联-驱动识别”的系统分析。

第一模块是核心指数竞争性用水压力指数的计算。作者并未简单采用传统的水压力指标，而是构建了一个水耦合的多区域投入产出模型。其逻辑在于，一个部门的用水竞争压力不仅来自其自身的大量取水，更在于它通过产业链条，间接地消耗和牵动了整个经济系统中大量的水资源。具体计算分三步走：其一，计算直接水压力系数，即用某部门的直接用水量除以区域可利用水总量，衡量其直接占用稀缺资源的程度。其二，计算间接水需求影响系数。这一步是方法的关键，它基于经典的列昂惕夫逆矩阵，推导出用水影响力系数和用水感应度系数。前者刻画了当某部门最终需求增加一个单位时，对整个经济系统中所有其他部门间接用水的拉动力；后者则反映了该部门在多大程度上被其他部门的需求所裹挟而产生间接用水。两者相乘，便得到了该部门对整个系统间接用水需求的综合放大效应。最后，将直接水压力系数与间接水需求影响系数相乘，即得到竞争性用水压力指数。

第二模块是竞争性用水压力与用水经济效益的关联分析。作者提出了一种“压力-效益”的四象限耦合分类法。首先，将上述计算的竞争性用水压力指数和用水经济效益分别进行对数标准化，处理到0至1的区间。然后，以0.5为统一阈值，将部门划分为四种匹配状态：“高压力-低效益”、“低压力-高效益”、“高压力-高效益”和“低压力-低效益”。这种二分法通过统一的尺度，对水资源的竞争格局和经济产出绩效进行了直观的对标，清晰地识别出哪些是“双高”需谨慎发展的部门，哪些是“低压力-高效益”的标杆部门，以及哪些是陷入“高压力-低效益”困境亟待转型的部门。

第三模块是驱动因素的识别。为了探究导致竞争性用水压力指数时空分异的深层机理，作者选用了地理时空加权回归模型。与经典的全局回归不同，该模型允许回归系数随空间位置和时间节点而变化，能够有效捕捉影响机制的非平稳性。作者将竞争性用水压力指数作为因变量，将总供水量、用水经济效益、农业用水量、工业用水量、生态用水量和生活用水量作为解释变量。在运行模型前，采用Z-score方法对解释变量进行标准化，并利用方差膨胀因子进行了多重共线性检验。通过地理时空加权回归模型的局域回归系数，可以绘制出一系列的空间图谱，直观地揭示在不同区域和年份，各类用水活动或经济指标对竞争性用水压力是起到的加剧作用还是缓解作用，及其影响强度的高低。

4. 研究的局限性

文章明确指出，本研究存在一定的局限性。首先，在将MRIO表中42个细分行业合并为13个用水部门的过程中，不可避免地对部分子行业的结构性差异有所弱化。尽管这种简化对宏观尺度的竞争格局和产业间传导关系识别影响不大，但可能在细节上掩盖某些特定子行业的用水特征。其次，基于地理时空加权回归模型的驱动分析仅纳入了6个核心指标，未能将技术进步、产业政策、水价机制及非常规水源利用等潜在重要因素全部纳入解释框架，未来研究可通过扩充变量体系来更全面地揭示压力演变的动力机制。

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