省域经济系统能源与水关联及协同发展研究——基于投入产出和生态网络分析的福建省实证

张 俊，林 卿，王江泉

(1.福建工程学院 互联网经贸学院，福建 福州 350011；2.福建师范大学 经济学院，福建 福州 350117；3.福建工程学院 生态环境与城市建设学院，福建 福州 350118)

能源和水是支撑人类生存和社会经济发展不可或缺的基础性资源。伴随着工业化和城镇化的发展，经济系统对能源和水的消费需求增加，这种增加的需求既体现在对资源本身的需求，也体现在资源之间的相互需求。能源与水之间的相互需求被称为能源与水关联(Nexus)，包括能源耗水和水耗能源两方面。

从能源耗水方面来看，煤炭采选和加工、页岩气开采、火电生产和冷却等耗水量明显。随着中国产煤量的增加，到2020年寻找每年近150亿立方米的水开采新煤矿成为问题[1]。世界资源研究所认为，煤制气耗水量极大，煤制气的产业化将给本就稀缺的水资源供应带来压力。页岩气作为一种清洁能源，其在开发中的水压碎工艺需大量耗水，这将加剧水资源的供需矛盾。大多数火力发电厂除了电力生产耗水外，还通过冷却系统产生用水需求[2]。绿色和平组织认为，2015年中国大型能源基地上下游产业链用水量已占黄河可利用水资源量的1/4，未来能源基地建设将无水可用。

从水耗能源方面来看，水在提取、输送、净化和分配的各环节都需要消费能源。城市人口增加迫使供水企业必须从更大的流域取水、通过更长的管道输送、采取更高的标准进行净化、在更高的工业与民用建筑内进行分配，提高供水企业能效不仅有助于降低企业生产成本，也有助于实现节能减排目标[3]。以污水处理企业为例，处理每吨污水的电费成本约占污水处理成本的50%～70%[4]。利用现有技术提高污水处理综合能效，可减少近1 600万吨二氧化碳排放[5]，相当于2016年碳排放量的0.18%。

受地区自然资源条件和产业结构特点影响，不同地区间能源与水关联关系存在差异。因此，有必要结合省域特点开展能源与水关联的针对性研究。

首先，利用投入产出分析和生态网络分析构建区域关联网络框架；其次，在考查各部门能源和水完全消费①的基础上分别构建能源关联网络和水关联网络；再次，构建关联网络评价指标用以评价能源和水关联对各部门的整体和局部影响；最后，以福建为例进行区域关联网络的应用研究，提出福建能源与水高效协同发展的对策建议。文章对省域经济贯彻新发展理念、实现高质量发展具有较强的理论指导意义。

一、国内外研究现状

能源与水关联的研究起步较早[6]，原意是两种资源中任意一方的生产和消费对另一方的需求[7-8]。文章将能源与水关联概括为能源与水之间既共生又竞争的内在关系：所谓“共生”是指一种资源的使用相应会增加另种资源的使用，如煤的采选、油气开采和炼制、火力发电等能源生产和冷却环节需要消耗大量的水[9]，而水的提取、净化、运输和污水处理等环节消耗了大量的能源[10]；所谓“竞争”是指两种资源在消费选择上具有一定的可替代性，如电力生产可选择煤炭也可选择水能，也指两种资源在社会效用目标上的冲突，如污水处理标准的提升和企业降低能耗水平之间的矛盾。

由于研究重点不同，学者们对“能源与水关联”的理解角度也呈多样化。以能源和水任意一方作为切入点，通过研究能源耗水或水耗能源讨论能源与水关联的研究较多。“能源耗水”指的是能源在开采和加工过程中直接消耗的水[11]。国际可再生能源机构建议以能源为中心，运用可再生能源技术处理能源与水系统之间的平衡关系[12]。“水耗能源”是指为改变水的位置或其物理、化学、热或生物特性所消耗的能量，其中水的使用、抽取或处理是导致能源消耗变化的原因[13]。亚洲开发银行发布的《2013年亚洲水资源发展展望》认为，“可用水量”关系到能源与水关联，两种资源的关联安全应以水资源为核心[14]。

还有学者从能源与水关联的整体性出发研究两种资源的协同发展，探究影响关联的因素。研究主体有全球[15-16]、省域[17-18]、城市[19]、流域[20]等，影响能源与水关联的因素包括省域空间关联[21]、政府决策[22]、国际贸易[23]等。

尽管前人已对北京市、湖北省两地开展了相关研究，但省域经济系统因自然条件和产业结构不同有必要开展针对性研究。另外，现有相关研究认同能源与水之间存在关联，但大多是从能源耗水或水耗能源单一视角进行研究，较少将能源与水关联看成一个整体来查考各部门受整体关联影响的程度。文章的创新点有二：其一，以福建省为研究对象，积极探索在关联影响下省域经济系统能源与水协同发展的个性化问题；其二，创建能源与水关联度指数以测算各部门受能源与水关联影响的综合压力，进而识别出受能源与水关联影响的重点部门以及各部门能源与水的消费占比。

二、区域关联网络框架

为便于阐述，文章将能源与水关联分为能水关联和水能关联两类，能水关联是以能源为中心研究与其相关的水消费，水能关联是以水为中心研究与其相关的能源消费。在此基础上，构建区域关联网络框架分为四步。

首先，在考虑制造业不同技术水平的情况下将区域经济系统分为10个产业部分，分别为农业、采选业、低技术制造业、中低技术制造业、中高技术制造业、高技术制造业、电力生产供应业、水生产和供应业、建筑业、服务业。其次，分析各部门能源和水的直接消费。根据能源种类(煤、石油、天然气、电力)和水种类(地表水、地下水、再生水等)，计算各部门直接能源和水消费，借助生态网络分析法将“与能相关的水”确定为煤、石油、天然气、电力消费使用的水，将“与水相关的能”确定为水的供应、使用和废水处理消耗的能。再次，借助投入产出分析将各部门能源与水的直接消费转化为各自的完全消费，具体包括各部门“隐含能②”“与水相关隐含能”“隐含水”“与能相关隐含水”四部分的消费。最后，按照“混合能=隐含能消费+与水相关隐含能消费”的思路将混合能引入区域经济系统，按照“混合水=隐含水消费+与能相关隐含水消费”的思路将混合水引入区域经济系统，探索能源与水关联在各部门的表现差异。区域能源与水关联网络框架如图1所示。

三、区域关联网络构建

文章将隐含能和与水相关隐含能构成的流通网络称为能源关联网络，将隐含水和与能相关隐含水构成的流通网络称为水关联网络。同时，为了与关联网络进行对比，将各部门隐含能构成的流通网络称为能源网络，将各部门隐含水构成的流通网络称为水网络。要构建区域关联网络，混合能和混合水测算是关键，需要首先测算能源和水的直接消费，再根据投入产出分析法测算能源和水的完全消费，最后求得混合能和混合水消费量。

(一)直接能、直接水、与能相关水、与水相关能

(1)

(2)

(3)

(4)

(二)隐含能和隐含水

区域经济体有n个产业部门，每个部门i的总产出分为满足中间投入和满足最终需求两类，中间投入部门i的个数为n，最终需求部门u的个数为m。中间投入和最终需求消费的隐含能(水)驱动因素不同，前者由总产出驱动，后者由终端部门的最终使用驱动。

i部门隐含能和隐含水的计算公式分别为

(5)

(6)

i部门与水相关隐含能和与能相关隐含水计算公式分别为

(7)

(8)

终端部门u的隐含能计算公式为

(9)

(三)混合能和混合水的测算

(10)

(11)

(四)关联网络平衡方程

此处以能源为例说明网络平衡方程的构建过程，水网络平衡方程与其原理相同。中间部门消费i部门的能源和终端部门消费i部门的能源构成i部门能源总消费，在此关系基础上，将混合能、隐含能分别引入区域投入产出表构建能源关联网络和能源网络。能源关联网络(能源网络)中从i到j混合能(隐含能)流通量命名为fij，终端部门消费的来自i部门的混合能(隐含能)定义为yi，那么一个稳定的能源关联网络(能源网络)中通过i部门流通的混合能(隐含能)Ti(n维列向量)可表示为

(12)

四、关联网络评价

对于关联网络的评价要从能源与水关联的整体性和局部性两个角度进行。整体性是通过创建关联度(ND)指数将能源与水关联作为一个整体考查各部门受到的综合影响，局部性是通过芬恩循环指数(FCI)、系统鲁棒性(SR)指数和网络控制(CA)和依赖(DA)指数刻画在分别考虑能水关联和水能关联后各部门的表现差异。

(一)ND指数

在测算混合能和混合水数据的基础上，此处创建关联度(Nexus Degree，ND)指数以评价各部门面临的能源和水综合压力。以关联网络为例，ND指数计算公式为

(13)

式中：γhe和γhw分别为混合能和混合水的权重；Tihe和Tihw分别为通过i部门流通的混合能和混合水；The和Thw分别为各部门混合能和混合水流通的最大值。ND越大表明该部门受到能源与水的关联影响越大。

(二)FCI指数

FCI研究从i部门经过多次(两次及以上)循环流回i部门与从i部门直接流回i部门的混合能流动的增量占总循环流的比例，该值越大说明能源和水的循环速率越快，资源的有效利用率越高。此处以能源关联网络阐述FCI指数构建过程。

从i到j部门的流通强度gij可表示为

(14)

(15)

该流通量矩阵N为无量纲矩阵，其对角线上元素nii为能源从i部门出发经过一次或多次循环后再次流入i部门的循环；nii-1为混合能从i部门经过两次以上循环流回i部门的循环；I为单位阵。至此，i部门的FCI的计算公式可表示为

(16)

FCI指数体现了作为系统流通介质的能源和水对系统循环的贡献率。该值越大，说明能源和水资源的循环速率越高，系统面临的外部压力越小[24]。

(三)SR指数

FCI可用来评价生态网络③的循环效率，但是循环效率并非越高越好，因为一定的系统冗余可以确保系统具备一定的弹性，在面对新干扰时为实现系统稳定储备力量。促进系统物质流通的有效行为称为上升性(Ae)④[25]，将所有余下的无组织成分和行为称为杂项开支(φ)。发展能力(C)是上升性(Ae)和杂项开支(φ)之和，一个相对稳定的发展能力意味着效率(上升性Ae)和弹性(杂项开支φ)是互斥的——一个上升会导致另一个下降。实现生态网络在效率和弹性之间的平衡对维持系统功能正常运行具有重要意义。此处仍以能源关联网络阐述SR指数构建过程。

C，Ae和α的定义以及SR计算过程如下：

(17)

(18)

α=Ae/C

(19)

SR=-αlg(α)

(20)

式中：TSTp为能源关联网络里中间部门混合能流通量之和，用公式表示为

(21)

(22)

(四)CA和DA指数

能水关联通过影响部门间的能源和水消耗关系，使部门间的控制和依赖关系强度发生改变。在构建面向产出的资源流代谢矩阵N′基础上，利用生态网络分析构建控制指数(CA)和依赖指数(DA)以分别体现i对j部门的控制程度和j对i部门的依赖程度。通常来说，这两种程度都体现了投入部门到消费部门的资源流动，反映的本质问题是一样的，但是CA是从投入角度考虑i至j的资源流动，DA是从消费角度考虑i至j的资源流动[26]。CA和DA测算过程为

(23)

G′=(g′ij)

(24)

N′=(n′ij)=(I-G′)-1

(25)

(26)

(27)

五、案例研究

福建省位于东南沿海，具有较为扎实的工业基础和较高的城镇化率，这些特点正在重塑能源与水的关联关系，并将资源环境安全置于风险中。2018年，福建企业取水许可中用于发电(包括发电取水、火力发电、水力发电)的企业数占到申请企业总数的83.33%，许可用水量占到了总许可用水量的92.72%。同时，受山区多、平原少的地形影响，福建地表水和地下水的单位提水耗能并不低，排在全国中等水平，与广东、浙江等沿海省份有较大差距[10]。文章以福建为研究对象，使用最新投入产出数据研究能源与水的关联问题。

目前最新的投入产出数据来自2012年中国地区投入产出表。为了归纳行业特征并对制造业进行详细分析，将42个行业合并为10个产业部门，具体分类如表1所示。

表1 福建10个产业部门分类情况

数据来源如下：各产业部门的直接能源消耗数据来源于《中国能源统计年鉴》的福建能源平衡表以及《福建统计年鉴》分行业能源品种消费量，水的用能强度和能源用水强度分别来自姜珊[10]、项潇智和贾绍凤[27]的研究，福建投入产出表来源于国家统计局《中国地区投入产出表2012》[28]。

《福建省水资源公报》只报告了整个地区农业、工业、生活和生态用水量，没有分行业的用水数据，在不影响数据分析的前提下，此处借鉴许爽爽[29]的做法：2012年工业部门分行业用水量使用2008年工业部门的分行业用水量及工业部门分行业增加值所占比例进行同比例推算，再结合福建工业用水总量对各行业用水量进行校正得出；农业用水量来自当年《水资源公报》，建筑业和服务业用水总量由城镇生活用水量得到，并按照建筑业和服务业的产值占比推算建筑业和服务业各自的用水量。

(一)福建能源和水消费基本情况

福建直接能、能耗水以及终端部门隐含能、隐含能耗水消费情况如图2和图3所示。

从直接消费来看，福建能源直接消费量为11 131万 吨标煤，其中电力生产供应业能源消费占比最大，达33.07%，这与其能量供给的基础性地位一致；其次是中低技术制造业，其能源消费占比达30.21%，低技术制造业和服务业的能源消费占比相近，占比均在11%以上；水生产和供应业能源消费占比最低，仅为0.25%；建筑业的能源消费占比次之，为0.68%。另外，福建能耗水量为7.92亿立方米，其中中低技术制造业能耗水量占比最大，达到37.37%；其次是低技术制造业和电力生产供应业；占比最小的是建筑业。两相对比发现，直接能源消费占比最高的行业其能耗水的占比并非最大，直接能源消费占比最低的行业其能耗水的占比并非最小，能源消费和与能相关的水消费之间行业占比存在一定差异。这主要是因为不同的部门消费的能源品种差异性较大，而不同的能源品种在生产和使用过程中的耗水强度不同。

从隐含消费来看，福建固定资本投资部门消费的隐含能和隐含能耗水占比均最高，说明社会投资是能源消费的最大驱动力，也刺激了能耗水的消费。

福建直接水和终端部门隐含水、直接水耗能和终端部门的隐含水耗能消费情况如图4和图5所示。

从直接消费来看，福建直接水消费量为181.91亿立方米，其中农业部门水消费占比最大，达52.63%，这与农业的生产实际基本一致；其次是低技术制造业，其水消费占比为18.22%；水生产供应业的水消费占比最低，仅为0.09%。另外，福建水耗能为118.49万吨标煤，其中农业水耗能占比依然最大，达到59.95%；其次是低技术制造业，水耗能占比15.35%；水生产和供应业占比依然最小，为0.07%。直接水和水耗能消费对比发现，各部门直接水消费占比与其水耗能占比的排序一致，说明两者之间存在较高的一致性。

直接能和能耗水的耦合度较低，而直接水和水耗能的耦合度较高，这是因为不同行业在能源消费品种上的差异较大，而在水资源消费类型上的差异较小。这从侧面说明地表水、地下水和再生水具有较强的供给可替代性，从而使得直接水和直接水耗能的消费具有更强的行业趋同性。

从隐含消费来看，福建居民部门消费的隐含水和隐含水耗能占比最高，说明居民消费是水消费和水耗能消费的最大驱动力。

(二)福建能源与水关联网络

在获得能源和水消费的相关数据后，按照“混合能=隐含能+与水相关的隐含能”构建能源关联网络，按照“混合水=隐含水+与能相关的隐含水”构建水关联网络，分别如图6(a)和图6(b)所示。

通过关联网络可知，电力生产供应业和中低技术制造业是能源关联网络中最大的两个部门，分别有36.87%和32.48%的混合能被用于电力生产和中低技术制造活动；农业和低技术制造业是水关联网中最大的两个部门，分别有49.43%和14.57%的混合水被用于农业生产和低技术制造活动。

结合各部门产出占比可知，作为混合能耗最大的电力生产供应业，其对总产出的贡献仅为3.38%，作为混合水耗最大的农业，其对总产出的贡献仅为5.46%，说明上述两部门对经济产出的贡献率不及其对能源和水消费的贡献率。特别需要指出的是，总产出占比24.69%的服务业仅消费了9.49%的混合能和5.43%的混合水，说明产业结构升级有助于降低混合能和混合水消费。

(三)福建关联网络评价

1.关联的综合影响

在假定能源和水同样重要的前提下，此处使用ND指数测算福建能源与水的关联度，以考查能源和水资源对部门的综合影响。图7汇报了福建10部门关联网络和单一网络能源与水的关联度。

从关联网络看，中低技术制造业(0.59)、电力生产供应业(0.55)和农业(0.52)的能源与水关联度较高，混合能与混合水的使用量大，是受能源与水关联影响的重点部门。同时，在能源和水权重相同条件下，各部门消费能源和水的差异性较大，电力生产供应业、中低技术制造业、服务业能源消费量相对较大，而农业、低技术制造业、高技术制造业消费的水更多，这与其产业生产特点紧密相关。

另外，水生产供应业的能源与水关联度(0.01)最低，说明该部门既是低能耗又是低水耗产业。传统观念里，水生产供应业属于水资源密集型产业，但是资源密集和资源消费是两个不同的概念，水生产供应业使用自然水(地表水、地下水、雨水等)作为生产要素生产出供其他部门使用的清洁水，这一生产过程中其自身消费的水有限。

2.系统循环效率

FCI指数能够较客观地量化描述关联网络的循环性。在考虑产业部门投入产出关联的基础上，首次进入经济系统的能源或水通过关联网络输送到直接和间接相关的各产业部门，FCI通过测算资源经过两次以上循环的流通量占总流通量的比例来界定各产业部门再次利用这些资源的可能性，因此它不同于传统的资源经济效率。同时，因为能源或水关联网络兼具考虑了经济要素的流通，因此也不能简单地等同于能源供应系统或水循环系统。文章同时分析了能源网络、能源关联网络、水网络、水关联网络的FCI情况，结果如图8所示。

福建能源关联网络中混合能流通量占总流通量的34.80%，中低技术制造业在能源关联网络FCI中的占比最大，为36.00%。结合能源网络情况，就整体性而言，能源网络中隐含能流通量占总流通量的34.76%，说明与水相关的能源流动略微提升了混合能的循环效率。就部门而言，农业、低技术制造业、高技术制造业和建筑业在考虑水能关联后循环效率得到提升，其中农业部门循环效率提升了0.48%，幅度最大。

结合能源关联网络中各部门混合能消费占比，根据图6(a)可知，电力生产供应业和中低技术制造业是能源关联网络中最大的两个部门，而前者对能源总流通量TST的贡献(27.26%)却不及后者(36.00%)，这说明福建中低技术制造业能够在更大范围内与其他部门形成连接，更加便利地通过产品和服务将混合能输回能量流通网络，而提升电力生产供应业的能源循环效率有助于在既定的能源消费前提下提升能源关联网络的循环效率。

混合水流通量占总流通量的比例为39.16%，其中，农业在水关联网络FCI中的占比最大，为39.92%。将水关联网络与水网络比较可知：就整体性而言，水关联网络的FCI略低于水网络的FCI(39.17%)，说明与能相关的水循环降低了水关联网络的循环效率；分部门而言，在考虑能水关联后中低技术制造业、电力生产供应业、中高技术制造业、服务业和水生产供应业的循环效率得到提升，其中，中低技术制造业的循环效率提升了1.5%，幅度最大。

结合水关联网络中各部门混合水消费占比，根据图6(b)可知，农业消费了49.40%的混合水，其对总流通量TST的贡献度仅为39.92%，说明高水耗的农业水循环效率较低，提升其水循环效率有助于在既定水消费前提下提升水关联网络的循环效率。

将水网络和能源网络进行比较发现，发现前者的循环效率高于后者⑦，主要是因为水资源的类型较少，这使得水在各部门间的流动速度快于能源。

将文章的研究结果与Holland等[15]对北京的研究结果进行对比发现，福建地区FCI均高于北京，水类网络的循环优势最为明显⑧。在与自然生态系统FCI对比后发现，福建地区生态网络中能源和水的FCI高于河流生态系统中能量流动的FCI(14%～24%)[29]，与湖泊生态系统中的碳、磷流动的FCI(36%～40%)相近[30]，说明福建区域生态网络比河流生态系统面临的外界压力小，而与湖泊生态系统的压力相当。

3.系统鲁棒性

此处使用SR指数测算福建生态网络稳定性，并与北京和湖北地区进行对比分析，北京和湖北数据分别来自Chen等[17]和彭焜等[18]的文献。图9展示了福建、湖北和北京地区能源网络、能源关联网络、水网络和水关联网络的系统鲁棒性。

图9是福建生态网络SR曲线。其中：横轴α介于0～1之间，α→1表示系统具有更高的效率，α→0 表示系统存在较强的弹性；纵轴SR表示系统鲁棒性，体现的是系统在面临扰动时表现的稳定性水平，位于鲁棒性曲线左下方的点表明系统发展趋于停滞，位于右下方的点表明系统发展具有较强的脆弱性。当α=0.367 9、SR=0.367 9时，SR曲线位于“平衡点”。对比平衡点左右两侧α的区间长度可知，弹性对鲁棒性的贡献是效率的两倍，即当系统受到扰动后从平衡点开始降低相同水平的鲁棒性，弹性的提升幅度约为效率提升幅度的一半，这使得系统有向左下方运动的倾向，但如果向左移动过多，系统发展就趋于停滞。如果向右移动过多，冗余度较小会使系统面临崩溃的风险。因此，系统必须将自己定位在既能提供适度弹性又具有较高效率的适度区间，即图9中平衡点附近区域[31]。Fath在考察美国东海岸中部切萨皮克海湾生态系统时发现该系统的鲁棒性位于平衡点附近区间，说明此海湾生态系统显示了系统效率和弹性之间的良好平衡[32]。

由图9可知，福建水网络的鲁棒性均高于该地区的能源网络，说明与能源网络相比，福建水系统具有更高的效率和发展的可持续性，这与福建发达的水系资源优势密不可分。同时，关联网络的鲁棒性均高于单一网络⑨的鲁棒性，这是因为关联网络创造了更多能源与水关联的途径。

如果将福建与北京和湖北地区生态网络的鲁棒性进行对比可发现，湖北地区生态网络系统最为稳定，北京次之，福建生态网络发展趋于停滞。具体而言，福建生态网络鲁棒性均低于湖北，仅水关联网络的鲁棒性高于北京，造成这一现象的主要原因是系统冗余度较高，说明即使福建存在一定的水资源禀赋优势，但能源和水网络可持续发展能力还有很大的提升空间。

4.部门控制依赖

为了体现能源与水关联对各部门控制力和依赖性的变化，此处使用CA和DA指数测算部门间的控制和依赖关系识别部门之间的关联路径，为跨部门协作提供理论支撑。能源网络、能源关联网络、水网络和水关联网络的控制依赖关系如图10所示。

此处使用CA变化率和DA变化率体现关联关系对各部门控制依赖性的变化。图10(a)和(b)，(c)和(d)分别是能源网络和水网络的控制依赖变化情况。以能源网络为例，基于能源从i到j部门的流动方向不变，CA变化率和DA变化率均体现了各部门在自身能耗和水耗能两者影响上的差异。具体而言，如果CA或DA变化率为正，说明考虑水能关联后i对j部门的控制力增强或i受j部门的依赖性增强，这是因为与自身耗能相比，i部门的水耗能在所有部门水耗能中的占比更大；如果CA或DA变化率为负，说明考虑水能关联后i对j部门的控制力减弱或i受j部门的依赖性减弱，这是因为与水耗能占比相比，i部门的自身耗能在所有部门耗能中的占比更大。

由图10(a)可知，考虑水能关联后农业对低技术制造业、高技术制造业和建筑业的控制力增强，低技术制造业对本部门的控制力提升了100%。同时，中高技术制造业对本部门和农业、服务业对农业的控制力在考虑水能关联后下降明显。由图10(b)可知，考虑水能关联后农业受低技术制造业、高技术制造业的依赖增强。上述变化说明，农业、低技术制造业的水耗能影响更大，而中高技术制造业和服务业的自身能耗影响更大。

由图10(c)可知，考虑能水关联后水生产供应业对采选业、中低技术制造业对高技术制造业水资源的控制力增强，增幅最高达48%。与此同时，低技术制造业对中高技术制造业的控制力明显下降，下降幅度100%。由图10(d)可知，中低技术制造业受高技术制造业的依赖性增强33%，低技术制造业受中高技术制造业的依赖性下降100%。上述变化说明，水生产供应业、中低技术制造业的能耗水占比较多，低技术制造业的自身水耗占比更多。

整体来看，水能关联对部门的影响(±100%)比能水关联的影响(+40%，-100%)要大，受关联影响大的部门体现了资源之间相互需求较高的特点。为同时实现节能节水目标，农业、低技术制造业需控制与水相关的能源消费，而水生产供应业、中低技术制造业需控制与能相关的水消费。

六、结论与建议

通过评价区域经济系统的关联度、循环效率、鲁棒性和控制依赖关系，全面解析能源与水的关联关系。文章的研究结论如下：

1) 受各品种能源消费替代性差而各类水资源消费替代性强的影响，能源消费和能耗水在部门分布上呈现差异性，而水消费和水耗能在部门分布上呈现趋同性。例如，电力生产供应业的能源消费占比最大，但能耗水占比最大的部门却是中低技术制造业；农业的水消费占比最大，同时水耗能占比也最大。

2) 产业生产特点是影响能源和水消费的重要因素，产业结构升级有助于降低能耗和水耗。中低技术制造业、电力生产供应业和农业是受能源与水关联影响的三个重点部门，前两部门面临更大的能源供给压力，后一部门面临更大的水供给压力。结合关联网络的研究可知，电力生产供应业和农业分别是能源关联网络和水关联网络中最大的流通部门，但其对经济产出的贡献率较低。对经济产出贡献率较高的服务业，其在关联网络中消费的混合能和混合水占比较低。

3) 水关联网络在循环效率和鲁棒性上的表现均优于能源关联网络。因为水资源类型较少，水能够借助货物和服务的交换在各部门间实现较快速的流动。同时，得益于较强的水资源供给能力，各部门间水资源关联路径数量较多，从而提升了关联网络的稳定性。

4) 受关联关系影响较大的部门体现了能源与水之间相互需求较高的特点。例如，电力生产供应业和中低技术制造业能耗水较多，在考虑能水关联后上述部门的控制性增强；农业和低技术制造业水耗能较多，在考虑水能关联后上述部门的控制性增强。

解析能源与水的关联关系对实现跨部门协同管理具有重要的启示意义。基于研究结论，实现能源与水协同发展的对策包括以下两点：

1) 统筹兼顾资源本身需求和相互需求，努力提升重点部门的资源利用效率。关联关系体现了部门对资源本身的需求和借助关联性对另一资源的需求，因此，要通过科技创新、提倡绿色消费、改进生产工艺和推行资源循环利用等途径降低产业发展对资源本身的消费需求。同时，也要在能源与水关联性强的重点部门着力推进资源利用效率提升。具体而言，在电力生产供应业和中低技术制造业中要持续优化能源品种结构，降低煤炭等低热值能源使用占比，推动能源品种多元化发展，实现风能、太阳能等低水耗可再生能源对化石能源的逐步替代；在农业部门大力推行设施农业发展方式，开展节水灌溉技术的系统化培训，努力提升农业部门的用水用能效率。

2) 依托关联路径实施跨部门节能节水的协同升级。首先，在目前能源和水资源分头管理的现实背景下，跨部门的协同创新需要建立健全部门间能源和水资源的信息共享和政策合作机制，在制定单一资源政策时要尽可能避免对另一资源的可持续利用产生负面影响。其次，要依托科学方法识别能源与水之间的部门关联路径，进而为跨部门协调与合作、实现产业结构升级提供方法上的可能。具体而言，在农业对低技术制造业、高技术制造业和建筑业三条关联路径上要控制与水相关的能源消费，在水生产供应业对采选业、中低技术制造业对高技术制造业的关联路径上要控制与能相关的水资源消费。

2012—2017年间，福建经济总产出增长了3.78%⑩，同时能耗增长了12.24%，水耗下降了4.03%，说明经济发展对能源的依赖性增强，对水资源的依赖性减弱。分部门看，农业和工业占比下降，服务业和建筑业占比增加，整体呈现产业结构升级趋势，这有利于缓解资源的供需矛盾。但产业发展趋势与能源和水资源的消耗趋势呈现差异化，如建筑业产出增长了9.20%，但能耗增长了29.18%，农业产出下降了23.22%，但水耗仅下降了1.66%，说明通过能源和水资源的跨部门协作实现经济高质量发展还有较大的提升空间。

相关数据缺失对文章研究提出了挑战，具体体现在：其一，福建仅公布几大类部门能耗和水耗数据，细分部门的消费数据缺失；其二，体现福建特点的各品种能源耗水强度系数和水耗能源强度系数缺失。为了研究的顺利进行，文章使用国家层面数据进行推算，这会对计算结果产生一定影响。因此，从能源和水生产、使用、回收、处理全过程分别测算福建各品种能源耗水量和水耗能源量，以更加科学地界定能源与水的关联关系是未来研究的方向。

注释：

① 完全消费是直接消费和间接消费之和。

② 隐含能是指产业部门对能源的完全消费，隐含水是指产业部门对水的完全消费。

③ 生态网络是能源网络、能源关联网络、水网络、水关联网络的统称。

④ Ulanowicz采用上升性的另外一种拼法(Ascendency)，是为了与它的常用意思(Ascendancy)区分。

⑤ 此处应先对nij-n′ji进行非负值判断以确保CA和DA矩阵中各元素均为非负。

⑥ 简化起见，将与能有关的直接水消费称为直接能耗水，将与能有关的隐含水消费称为隐含能耗水。与水有关的能源消费说法类同。

⑦ 将水网络和水关联网络统称为水类网络，能源网络和能源关联网络统称为能源类网络。

⑧ 与文章研究相似的FCI研究除了Chen等外,还有彭焜等，但后者FCI的研究结果差异较大，予以忽略。

⑨ 单一网络是指不考虑关联的能源网络和水网络。