经济内循环视角下中国省域间隐含碳转移网络结构特征研究

闫敏 ，孙慧

（1. 新疆大学 经济与管理学院 新疆创新管理研究中心，新疆 乌鲁木齐 830046；2. 伊犁师范大学 旅游与历史文化学院，新疆 伊宁 835000）

全球经济发展的不稳定性和不确定性初见端倪。中国政府明确提出形成“以国内循环为主体，国内国际循环相互促进发展”的新格局发展理念，经济内循环的概念由此产生。结合国内学者的研究[1-2]，本文认为经济内循环是指经济生产活动如生产、分配、投资、消费等每一个环节，实现以国内需求为驱动的良性循环，逐渐形成稳定的国内需求驱动外部需求的发展模式。在国内经济循环中，各省份为满足生产和消费需求进行生产资料的交换及生产价值的分配、消费等活动，这形成了国内价值转移与价值增值的链条，但相伴而生的隐含污染（隐含碳）转移问题也不容忽视。那么，经济内循环视角下，中国省域间隐含碳转移呈现怎样的空间转移特征及网络形态？这对认识经济内循环中的隐含污染转移有重要意义。

为应对全球气候变化，中国在2017年启动了碳交易市场试点，并在北京、上海、天津、重庆、湖北、广东和深圳等地率先试行。各省份碳配额分配问题是我国碳交易全面启动后面临的一大难题。伴随中国省域间的国内贸易及产业转移，产品的生产和消费在空间上分离，由此引起的碳转移加剧了各省份碳排放核算的复杂性。已有研究也反映了发达地区通过贸易往来对欠发达地区进行碳转移，如东部对西部进行碳转移[3]，以达到减排目标[4]。因此，在环境约束下，碳转移不仅会造成省域碳排放初始责任配额不均，也会影响我国碳减排目标国际承诺的兑现。为此，测算省域间碳排放转移规模，刻画其转移方向，揭示区域间隐含碳排放转移的空间关联网络结构特征与规律，是中国制定合理碳交易方案、实现区域间协同减排目标的基础。

碳转移是贸易和气候变化复杂议题的结合体。随着改革开放由沿海向内陆的逐步推进，中国区域经济也逐渐呈现梯级带状分布的特征。在此过程中，伴随生产要素在不同发展程度和产业结构的区域间流动，区域参与产业分工程度不断深化，产品和服务的生产与消费便在空间上分离，碳排放责任也随之在空间上发生分割，碳排放转移由此产生[5]。学者们对碳转移的研究多集中在以下几个方面：第一，从“碳泄漏”“污染天堂”假说方面探讨国际贸易中不同环境规制下，高耗能产品贸易或产业转移是否引发了发达国家对发展中国家的碳排放转移，并导致发展中国家或地区的“碳泄漏”，使发展中国家沦为“污染天堂”[6-10]，也有学者从全球价值链参与度视角证明了“污染天堂假说”的成立[11]。第二，从碳排放责任核算角度分析碳转移与公平承担碳责任问题，如学者们关注世界主要经济体最终需求引致的消费侧碳排放[12]以及区域间碳转移与减排责任度量[13-16]；孙慧和刘媛媛[17]提出区域碳责任承担不公平，省份间碳排放存在“损益偏离”现象，也是对环境不公平性的阐述。第三，基于多区域投入产出模型对国内区域间、省域间碳转移空间特征进行研究，通过探讨中国八大区域间碳转移的空间特征，发现碳转移在区域间分布不均衡，碳转入集中在中部地区、东北地区和西南地区，京津和东南沿海是碳转出地区[18-20]；各区域在碳转移中的作用不一，中部地区作为“传输渠道”[20]，基本形成了“西部→中部→东部沿海”输出隐含碳的空间格局[21-23]；只有41%的生产碳排放是为本区域需求服务[24-25]；学者在省域尺度的研究[26-27]，发现省际碳转移加剧了各省份生产者责任与消费者责任不平衡性，省际的碳转移与地理邻近性和产业结构互补性关联较大[26]。第四，碳排放转移的研究方法方面，多区域投入产出模型是有力、科学的工具[27]。碳转移流隐蔽在“区域间投入产出关系链”之下[10]，而多区域投入产出模型在刻画区域间投入产出经济关联中具有优势。也有学者将社会网络分析法（SNA）引入碳排放空间关联研究[28-29]， 认为SNA能够准确刻画碳排放的空间网络特征[30]。

综上所述，碳转移的研究已引起国内外学者的关注，已有研究侧重对区域间碳转移量的测度、转移空间特征的粗略勾勒，以及由碳转移引起的地区碳责任的公平承担问题；少数学者尝试采用修正后的引力模型方法构建省域间的碳排放空间关联网络，应用SNA方法研究其网络特征与碳减排的关系。但将MRIO模型与社会网络分析结合，构建省域间碳转移有向关联网络，研究中国省区间碳转移空间网络关联特征的文献鲜少。本文的贡献在于：将MRIO模型与社会网络分析结合，构建基于省域间碳转移量的有向空间关联网络模型，解构区域间碳转移的空间网络特征；厘清各省份在碳转移空间网络中的地位与作用，识别省份间碳转移的关键传导方向与路径，为我国区域间合作减排政策的制定提供科学参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区域与数据来源

考虑到能源消耗数据的可获得性，本文将研究对象确定为除西藏和港澳台外的其余30个省级行政区域，区域总面积为833.53万km2，占全国土地面积的86.8%。本研究基础数据为《2007年中国31省区市区域间投入产出表》和《2012年中国31省区市区域间投入产出表》（来源于中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室），2007年和2012年各省份分行业能源消耗数据来源于《中国能源统计年鉴》的“地区能源平衡表”。

各省份分产业部门的单位产值碳排放核算采用如下方式进行计算：首先，由《中国能源统计年鉴》获得30个省份的能源平衡表（实物量），使用“四、终端消费”中可得到30个省份1～6产业部门的能源消费量；其次，根据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）为《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）以及《京都议定书》所制定的国家温室气体（GHG）清单指南中第2卷（能源）第6章提供的参考办法，选取煤炭、原油、煤油、柴油、汽油、燃料油、焦炭、天然气8种化石能源，计算得到各省份分行业的CO2直接碳排放系数。

1.2 基于MRIO模型的区域间碳转移模型

根据中国区域间投入产出简表（表1），参照王安静等[3]的模型构建方法，r区域生产活动的平衡关系为：

表1 中国区域间投入产出简表

将式（1）移项变形，得到区域间投入产出模型：

定义Er为r区域各产业单位总产出CO2排放系数的对角矩阵：

碳转出（入）的变异系数是用以评价各省碳转出（入）变异程度的统计量，常用的标准变异系数用CV表示，是指一组观测值的标准差（σ）与平均数（μ）的比值[31]，公式如下：

1.3 基于社会网络分析法的省域间碳转移空间网络分析模型

社会网络分析法是一种系统分析和评价“行动者”之间关系，并揭示内部关联结构的技术方法[32]。省域间碳转移网络是隐含碳排放伴随省域间贸易和产业转移而形成的碳流动关系集合。30个省份作为网络的“行动者”，是省域间碳转移网络的网络节点，省区间碳转移作为网络连线或边，所有节点和连线构成了30×30的省域间隐含碳转移有向网络矩阵CT。ctrs是矩阵CT的元素，表示r省与s省的碳转移量。以不同省域间平均碳流量为临界值[31]，将CT矩阵转换为二值矩阵R，其中：

若ctrs大于或等于临界值，则将矩阵R中的对应元素赋值为1，否则赋值为0。社会网络分析软件Ucinet对省域间碳转移网络的统计特征与结构特征测算如下：

网络的整体结构一般用网络密度表征[30]。网络密度（Dn）是省域间碳转移网络中实际连线数与可承载线条数之比[31]，用于表征省域间碳转移空间网络关系的数量及复杂程度，碳转移网络密度越大，对各省的碳转移关系影响越大；反之，越小。

式中：Dn为网络密度，L为实际存在的碳转移关系数，N为碳转移网络节点数，[N×(N-1)]为碳转移有向网络中最大可承载的关系数。

中心度是衡量网络中某个节点重要性程度的指标，中心度越高，表明节点越重要，在网络中具有支配地位和优先选择权[32]，对有向连接的网络，中心度又分为出度和入度，其计算公式为：

式中：CDI(ni)表示入度，Rji表示节点从j→i的碳排放转移关系，表示其他地区为地区i提供中间产品而产生碳排放转移的个数；式（11）中：CDO(ni)表示出度，Rij表示节点i→j的碳排放转移关系，即地区i通过中间产品等贸易对其他地区碳排放转移的个数，n为网络中节点个数。

地区i的度数中心度为Dei，是指与地区i存在碳转移关系的地区个数，反映了地区i与其他地区之间碳转移关联程度的大小。Dei越大，表示地区i在地区间碳转移网络中关联关系越多，就越趋近于地区间碳转移网络的中心位置[33]。计算公式如下：

中间中心度是衡量节点中介能力大小的指标[34]，用以反映一个地区在多大程度上处于其他省区碳转移的“中间”位置，也就是两个地区之间碳转移通过这个地区间接连接的程度，由如下公式计算：

式中：CB(ni)表示中间中心度，Rij表示节点i和节点j之间存在最短路径的数量，Rij(ni)表示节点i到节点j之间存在经过节点i的最短路径数量，n是网络中所包含的节点总数。CB(ni)值越大，表示该地区对其他地区碳转移关系起着中介或桥梁的作用越大[35]。

块模型（block models），是通过迭代相关收敛（CONCOR）算法把一个复杂网络“聚类”成为“块模型”或“像矩阵”，用于研究总体网络结构中网络位置的分析方法[35]。借鉴Wassennan等[36]的研究评价位置内部关系，假设网络内部有待分析的“块”Bk，有m个节点成员，可能关系数为m(m-1)；整个网络中有n个节点，Bk中可能的关系为m(n-1)。因此，总关系Bk的期望比例为按照期望比例、基于位置内部和位置之间的关系可以分为四个板块：（1）净溢出板块，该板块成员向其他板块的溢出关系多于接收关系，且板块内部成员间溢出关系较少；（2）经纪人板块，板块成员与其他板块成员间联系多，既有溢出关系又有接收关系；（3）双向溢出板块，该板块向内部成员、其他板块均发出较多关系；（4）净受益板块，该板块成员向其他板块成员的溢出关系明显小于接收关系，且该板块内部成员间溢出关系较多。

2 实证分析

2.1 中国省域间碳转移规模

2007年，我国省域间碳转移总量为92 608.32万吨，2012年减少至87 406.68万吨，但下降幅度并不大。2007年和2012年，各省份碳转出均值分别为2 821.04万吨和2 913.56万吨，2012年超过均值的有9个省份，占比为30%；各省份碳转入量均值分别为2 774.01万吨和2 913.56万吨，2012年碳转入规模超过均值的有13个省份，占比为43.3%，可见，碳转移规模在各省份间分布并不均衡。进一步结合变异系数分析显示，2007年和2012年省域间碳转出的变异系数分别为0.84和0.69（表2），碳转出规模差异虽有缩小趋势，但差异显著特征依然存在。2007年，碳转出规模最大的是广东（10 514.14万吨），碳转出规模最小的是海南（128.53万吨），广东碳转出是海南碳转出的81.80倍。碳转出前5位省份的碳转移量分别占30个省份碳转出总量的42.23%（2007年）和37.28%（2012年），也反映出省域间碳转出规模的显著差异。2007年和2012年省域间碳转入的变异系数分别为0.78和0.66，省域间碳转入变异系数小于碳转出的变异系数，亦表现出省域间碳转入差异缩小的趋势。

表2 2007年和2012年各省份碳转移量

2007年，30个省份中碳转出规模前5位的省份是广东、江苏、浙江、河北、上海。2012年，碳转出排序有一定变化，山东碳转出规模由2017年的第10位上升到第4位；碳转入前5位的省份也有变化，河北仍居第1位，之后依次为山西、内蒙古、山东、河南。因此，碳转出规模较大区域集中在东南沿海和北部沿海经济较发达省份，而碳转入规模较大区域集中在邻近资源型产品需求市场（东部沿海）的中部省份和能源资源密集的西部省份。从碳转移净值及分布看，山东、河北、内蒙古、山西等对资源依赖较高的省份为净碳转出区，北上广、江浙等地为碳转移的净碳转入区。

2.2 中国省域间碳排放转移方向分析

结合2007—2012年省域间碳排放转移矩阵图（图1、图2）分析发现：我国省域间隐含碳转移方向呈现出不对称性、集中性和复杂性特征。具体分析如下：（1）不对称性。各省碳转入与转出方向并不对称，且随时间推移亦有变化。省域间碳排放转移矩阵对角线上下呈现色块深度的不对称，反映了各省碳转移转入方向与转出方向的不对称性。如河北的主要碳转入省份有江苏、浙江、广东、山东等地，河北的主要碳转出的省份有山西、内蒙古、山东、河南、辽宁等。（2）集中性。碳转移规模集中在东南沿海经济较发达省份和中西部资源富集地区之间。2007年碳转入量前5位的省份中，平均63%的碳转移来自东南沿海省份和中西部的资源富集省份。2012年碳转入前5位省份是江苏、浙江、广东、山东、河南，碳转出前5位省份是河北、山西、内蒙古、陕西、新疆，转移方向中规模排在前5位的省份具备较强的方向解释力。（3）复杂性。各省份碳转移规模和方向有差异化的特征，如2012年新疆的碳排放转入主要来源自上海、江苏、浙江、山东、河南、广东，与2007年相比，新疆与京津冀、甘肃等西北邻近地区的碳转移关系变弱，但来自长三角、山东、河南等地区的碳转移规模增加，一定程度上反映了国家“对口援疆”实施后，从规模和贸易伙伴方面影响了新疆参与国内贸易的程度。以上分析反映了省域间碳转移方向的复杂性特征且刻画难度大，需要引入对复杂网络有解释力的社会网络分析方法进一步刻画省域间碳转移网络特征。

图1 2007年省域间碳排放转移矩阵图

图2 2012年省域间碳排放转移矩阵图

2.3 省域间隐含碳排放转移网络结构特征

2.3.1 碳转移空间网络整体特征

2007年和2012年碳转移网络密度分别为0.26、0.34，反映了省域间隐含碳排放转移整体网络密度有所增加，关联性不断增强，具备较为稳定的网络形态。从空间网络关系（图3、图4）看，碳转移整体网络向关系稠密化、方向多元化、联系紧密化的方向发展，大部分省份通过与核心节点的联系向中心靠拢，但海南、宁夏、青海参与碳转移网络的程度低，整体碳转移网络呈现出明显的“核心—边缘”形态。

图3 2007年省域间碳转移空间网络关系图

图4 2012年省域间碳转移空间网络关系图

2.3.2 碳转移空间网络中心性和中介性分析

中心节点是指点度中心度高、对整个网络影响力大、在碳转移网络中处于核心位置的节点[33]。表3汇报了省域间碳转移空间网络中心性指标，分析显示碳转移网络中心节点省份有所更替，且中心节点省区获取权力来源具有异质性。2007年，中心节点有河北、广东、江苏、上海、河南、浙江、天津等，2012年，处于网络中心位置的有江苏、广东、山东、河北、山西、河南、内蒙古等，前后中心节点省份更替变化。具体分析发现，中心节点省份成为网络中心的原因或者获取网络影响力的“权力来源”具备异质性特征，广东、江苏、浙江、上海等点出度大于点入度，是碳转出大于碳转入的地区，此类地区因经济发达、产业结构完整、资源需求大，是由需求引致成为网络核心并主导整个网络；河北、河南、山东、天津等是承接发达地区产业转移的地区，碳转入和碳转出均较活跃；山西、内蒙古等作为以资源输出为主的地区，则是由供给引致与核心节点建立联系而成为网络中心，获得一定的对碳转移网络的主导能力。可见，碳转移网络中中心节点权力来源多元，呈现动态更替特征，也反映出省域间碳转移网络稳定性有待提升。

表3 2007年、2012年30个省份碳转移网络中心度

对比2007年和2012年中间中心度指标发现：一方面，碳转移网络的“中间人”媒介作用减弱，省域间隐含碳梯级转移特征弱化。碳转移网络中间中心度最大值由2007年的174.34下降至2012年的134.26，且中间中心度为0的省份个数由2007年的6个增加到2012年的10个，表明碳转移网络中节点的中介作用和桥梁作用减弱；至2012年，有三分之一的省份并不具有“中间人”功能，是边缘化的个体，如西北、西南大部分省份，间接反映了省域间碳转移并不是完全借助“中介”省份进行梯度或层次转移，省域间直接碳转移程度加深。另一方面，“中间人”角色更替变化。“中间人”作用体现的是能够成为除自己外其他两省建立联系的“捷径”，处于资源和信息流通的关键位置[37]。2007年，广东、江苏、河南等扮演重要的“中间人”角色，2012年，山东、河北的中间中心度提高，也扮演重要的“中间人”角色。具体分析发现，扮演“中间人”角色的省份点度中心度和中间中心度出现“双高”，且此类省区位于东南沿海经济较为发达省份或制造业基础好、产业链相对完整的地区，由此对不同加工深度的产品需求均较大，与其他省区间的经济联系紧密。可见，碳转移网络中能够发挥“中间人”功能的省份除了经济体量大的特点外，对承接转移的产业结构也有要求，这也是西北、西南地区逐渐丧失中介作用的重要原因。

2.3.3 碳转移网络流动机制和传导机制分析

块模型分析可以更为直观地分析省域间碳转移网络的空间聚类特征，如表4、表5所示，中国省域间碳转移网络聚类板块间有较为明显的空间关联关系和溢出关系。具体如下：2007年30个省份碳转移关系凝聚为四个板块（2007年，根据CONCOR模型分析生成四个板块，第一板块：北京、天津、河北、广东、四川、福建、江苏、浙江、上海、湖南，共10个成员；第二板块：内蒙古、吉林、江西、安徽、辽宁、湖北、山东、山西、甘肃、新疆、黑龙江、山西，共12个成员；第三板块：重庆、贵州、云南、广西，共4个成员；第四板块：青海、宁夏、海南，共3个成员），四个板块之间关系数为138个，板块内部的关系数为105个，板块间存在较为明显的空间接收关系和溢出关系。

表4 2007年区域间碳转移关系板块的溢出效应

表5 2012年区域间碳转移关系板块的溢出效应

第一板块，溢出关系总数为104个，接收关系为168个，期望内部关系比例为34.5%，实际内部关系比例为67.3%，在四个板块中实际关系比重最高，且期望内部关系小于实际内部关系，板块外的接收关系高于板块外的溢出关系数量，为净（主）受益板块类型，是碳转移关系中的“消费者”和“受益者”，这些地区集中在京津、北部沿海、东部沿海和中部地区；第二板块，期望内部关系（37.9%）大于实际内部关系（23.9%），板块外溢出关系数量（83个）明显高于板块外接收关系数量（27个），是净溢出板块，是碳转移关系中的“供应者”和“贡献者”，主要集中在中部地区、东北和西北等资源富集省区；第三板块，集中分布在西南地区（重庆、贵州、云南、广西），也是净溢出板块，但第三板块的碳转移关系规模小于第二板块碳转移关系规模；第四板块，该板块与其他板块关系微弱，是整个网络中的边缘板块，成员有青海、宁夏、海南，究其原因，是因为碳转移是伴随区域间的产品贸易，特别是能源产品，这3个地区无论是经济体量、经济结构还是能源输出规模，均小于平均水平，与其他地区交流关系薄弱。

2012年省域间碳转移网络中心性趋势明显，出现包含东部沿海、北部沿海、中部和西部省份的双溢出板块，是碳转移关系中“供应者”和“消费者”并存的板块。首先，2012年省域间碳转移网络聚类为净受益、双溢出、边缘板块三个板块（2012年分为三大板块，第一板块：青海、海南，共2个成员；第二板块：天津、北京、广西、上海、浙江、黑龙江、安徽、重庆、江西、宁夏、四川、甘肃、福建，共13个成员；第三板块：江苏、山西、河北、广东、湖北、湖南、山东、河南、贵州、云南、陕西、内蒙古、辽宁、吉林、新疆，共15个成员）。其次，第二板块是净受益板块，主要分布于沿海地区的上海、浙江、福建等地，是碳转移关系中的“消费者”和“受益者”。第三板块有广东、江苏、湖北、湖南、山东、河北等沿海和中部较发达且工业基础好的省份，也有山西、内蒙古、新疆等资源富集的中西部省份；期望内部关系比例小于实际内部关系比例，板块内溢出关系数量（147个）大于板块外溢出关系数量（107个），且均高于板块外接收关系数量，具备明显的溢出效应，是双溢出板块。第三板块成员数量最多，板块溢出关系总量占总溢出规模的81.1%，占总接收关系的58.3%，是碳转移关系中“供应者”和“消费者”并存的板块。

为清楚考察区域间碳排放转移的流动机制和传导机制，借助映像矩阵分析对区域间碳转移网络进行聚类后并简化表达，意在通过抽离核心的主干关系来探讨碳转移板块之间的溢出效应或供需地位。如表6、表7所示，2007年，第一板块接收来自第二板块和第三板块的溢出，是明显的列中心化的映像矩阵模式，是集权的一种类型，意味着大多数碳转移关系指向京津地区、北部沿海、东部沿海及少量中部省份所在的第一板块，也就是呈现碳转移围绕京津地区、北部沿海、东部沿海等外部需求服务的中心化趋势。2012年，由江苏、山西、河北、广东、湖北、湖南、山东、河南、贵州、云南、陕西、内蒙古、辽宁、吉林、新疆组成的第三板块，内部碳转移关系突出，且第二板块接收来自第三板块的溢出，是行中心化的映像矩阵模式，表示大多数碳转移关系来自第三板块，相较于2007年的集权类型，2012年的集权模式出现内部关系集中的“内核权力”，也就是双溢出板块（第三板块）通过吸纳“供应者”和“需求者”角色进入板块，形成较好的内部碳转移交流机制，再通过与外部净受益板块的交流和传导，实现对碳转移整体网络的有力控制。可见，省域间的碳转移与传导关系经历了外部需求主导网络关系到“内化供给”“供需并存”的中心化聚类形态。

表6 2007年区域碳转移关联板块的密度矩阵和映像矩阵

表7 2012年区域碳转移关联板块的密度矩阵和映像矩阵

3 结论与讨论

本文基于区域间投入产出模型，测算了2007年和2012年中国区域间碳排放转移规模，应用社会网络分析法，构建区域间隐含碳排放转移空间网络分析模型对中国区域间碳排放转移网络进行整体网络密度、节点中心性与块模型分析，以探讨中国区域间碳转移网络的整体网络关联特征和聚类特征。

3.1 研究结论

第一，中国30个省份间碳转移规模分布并不均衡，但差异有降低趋势；广东、江苏、浙江、河北、上海等是主要的碳转出区，河北、山西、内蒙古、山东、河南等地是主要的碳转入区；省域间碳转移方向存在不对称性、集中性和复杂化的特点。

第二，省域间碳排放转移具有较为稳定的空间网络结构，且网络关联呈密集化、稠密化趋势；2007年，碳转移网络中心节点有河北、广东、江苏、上海、河南、浙江、天津等，2012年，处于网络中心位置的有江苏、广东、山东、河北、河南、山西、内蒙古等，前后中心节点省份有所更替变化，且中心节点省份获取权力来源具有异质性。碳转移网络的“中间人”媒介作用减弱，省份间直接碳转移程度加深。

第三，我国碳转移网络聚类板块间有较为明显的空间关联关系和溢出关系，呈现明显的中心化趋势。2012年省域间碳转移网络中心性趋势明显，出现包含东部沿海、北部沿海、中部和西部省份组成的双溢出板块，是碳转移关系中“供应者”和“消费者”并存的板块，以此实现内化供给，再通过与净受益板块的交流和传导，实现了“外部需求”主导网络关系到“内化供给”“供需并存”的中心化碳转移传导与溢出路径的变迁。

3.2 讨论

省域间碳转移的研究十分必要，以往学者多从较大尺度如八大区域[24]对区域间碳转移进行测度和分析，缺乏对各省份在碳转移中角色和地位判断的研究。本研究发现我国30个省份间碳转移总量呈现显著差异，省域间碳转移的方向具有不对称性和复杂性，呈现较为稳定的网络形态等，与刘红光和范晓梅[24]、王安静等[3]、杨桂元等[28]的研究结论相符。不同的是，本文研究发现碳转移网络的“中间人”媒介作用减弱，与杨桂元等[28]研究提出的中介作用显著的结论不一致，原因是本研究与以往研究构建碳排放关联网络的方法不同，本文是基于省域间实际碳转移规模构建关联网络矩阵，而基于引力模型构建网络一定程度上可能增加网络关联的边数和边权。

致谢：

中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室为本文的撰写提供了基础数据支撑，特此感谢。