基于環(huán)境績效的長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)用水效率

羅偉峰,王保乾

(河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇 南京 210098)

基于環(huán)境績效的長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)用水效率

羅偉峰,王保乾

(河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇 南京 210098)

使用2005—2014年長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省(市)的面板數(shù)據(jù),基于投入導(dǎo)向的超效率DEA-CCR模型,測算含有非合意產(chǎn)出的全要素工業(yè)水資源利用率,利用Malmquist指數(shù)對(duì)全要素工業(yè)水資源利用率進(jìn)行分解,分析工業(yè)水資源利用率提高和降低的主要影響因素,對(duì)全要素工業(yè)水資源利用率進(jìn)行收斂性分析,判斷各地區(qū)工業(yè)水資源利用率差異的變化趨勢。研究結(jié)果表明:不同省(市)工業(yè)水資源利用率差距明顯,下游地區(qū)最高,中游地區(qū)最低;2005—2014年,長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域工業(yè)水資源利用率總體呈提高趨勢;科技進(jìn)步是推動(dòng)全要素工業(yè)水資源利用率提高的主要因素;長江流域工業(yè)水資源利用率呈收斂趨勢,省(市)工業(yè)水資源利用率差距在縮小。

長江經(jīng)濟(jì)帶;工業(yè)水資源利用率;環(huán)境績效;超效率DEA Malmquist指數(shù)

長江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋上海、江蘇、浙江、安徽、湖北、江西、湖南、重慶、四川、云南、貴州,面積約205萬km2。長江經(jīng)濟(jì)帶具有極其豐富的淡水資源,同時(shí)又是我國最重要的工業(yè)走廊之一,我國鋼鐵、汽車、電子、石油化工等現(xiàn)代工業(yè)的精華大部分匯集于此,集中了一大批高耗能、大運(yùn)量、高科技的工業(yè)行業(yè)和特大型企業(yè)。由于我國工業(yè)部門用水量一直居高不下,工業(yè)水污染是水環(huán)境問題的主要源頭。為建設(shè)長江綠色生態(tài)廊道,防止在工業(yè)化和城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)的過程中,工業(yè)用水量的快速增加和工業(yè)廢水排放導(dǎo)致水資源持續(xù)惡化,從環(huán)境績效的角度衡量工業(yè)水資源利用率,不僅有利于提高長江流域水資源利用效率,而且對(duì)于促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)增長、水資源的可持續(xù)利用有著重要的理論與實(shí)踐價(jià)值。

國外學(xué)術(shù)界對(duì)水資源利用效率的研究始于20世紀(jì)80年代。Colenbrander[1]研究了荷蘭20世紀(jì)50—70年代工業(yè)用水量和工業(yè)總產(chǎn)值的時(shí)間變化趨勢以及二者的內(nèi)在聯(lián)系;Howell[2]認(rèn)為提高農(nóng)業(yè)水資源利用率的方法是提高農(nóng)業(yè)灌溉技術(shù)及農(nóng)務(wù)管理的水平;Becker[3]在研究了佛羅里達(dá)州制造業(yè)企業(yè)的用水?dāng)?shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品的單位用水量與企業(yè)規(guī)模呈正相關(guān)。我國從21世紀(jì)初才開始有學(xué)者關(guān)注水資源利用效率。李雪松[4]認(rèn)為水資源可持續(xù)利用的效益法則是使整個(gè)水資源開發(fā)過程中得到的效益最大;朱啟榮等[5-6]通過萬元GDP和萬元工業(yè)增加值用水量分析了中國水資源利用率區(qū)域差異及其影響因素;蔡松年[7]運(yùn)用單要素方法計(jì)算工業(yè)水資源利用率并通過計(jì)算差值來分析節(jié)水潛力;Hu等[8]率先使用DEA模型對(duì)1997—2004年中國30個(gè)地區(qū)的生活用水和生產(chǎn)用水進(jìn)行全要素水資源利用率研究。后續(xù)的文獻(xiàn)大都采用了全要素分析框架,將水資源與資本、勞動(dòng)等要素一并作為投入要素測算中國水資源利用率。王瑩等[9-11]利用DEA模型分別測算了江蘇省和中國總體水資源利用率;孫愛軍等[12-13]運(yùn)用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型(SFA)分析了我國的工業(yè)水資源利用率、節(jié)水潛力及其影響因素。

綜上所述,國內(nèi)現(xiàn)有研究大都將工業(yè)總產(chǎn)值作為水資源利用率評(píng)價(jià)的唯一產(chǎn)出要素,忽視了工業(yè)水污染排放(壞產(chǎn)出)也是工業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品。工業(yè)水資源利用率評(píng)價(jià)結(jié)果不能客觀反映工業(yè)用水對(duì)環(huán)境的影響,使工業(yè)部門水資源利用率的研究停留在只關(guān)注用水的經(jīng)濟(jì)效益階段。Pittman在測度威斯康星州造紙廠的水資源利用率時(shí),在生產(chǎn)率測度中引入了壞產(chǎn)出的概念[14]。

本文借鑒Pittman的方法將工業(yè)用水的壞產(chǎn)出量化為廢水和廢水中主要污染物的排放,將其作為產(chǎn)出指標(biāo)納入基于水資源利用率的DEA模型分析中,全面反映考慮環(huán)境績效的長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)用水的區(qū)域特征和動(dòng)態(tài)趨勢,為工業(yè)水資源利用率的評(píng)價(jià)提供新的視角。

1 模型構(gòu)建與指標(biāo)選取

1.1 超效率DEA模型

傳統(tǒng)的DEA模型旨在評(píng)價(jià)多投入多產(chǎn)出模式下決策單元間的相對(duì)有效性。但是,在評(píng)價(jià)決策單元的效率時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)多個(gè)效率值為1的單元(有效單元),各有效單元的效率無法相互比較。Andersen等[15]于1993年提出一種DEA-CCR模型的改進(jìn)模型,即超效率DEA-CCR模型——能夠?qū)ν瑫r(shí)出現(xiàn)的多個(gè)有效決策單元進(jìn)行排序比較。本文采用投入導(dǎo)向的超效率DEA-CCR模型,計(jì)算各省(市)全要素工業(yè)水資源利用率,找出其中工業(yè)水資源利用率最高的省(市)并進(jìn)行效率值排序。超效率DEA-CCR模型示意圖見圖1,數(shù)學(xué)形式如下:

(1)

圖1 超效率DEA-CCR模型

超效率DEA-CCR 模型的評(píng)價(jià)原理如下:在對(duì)某決策單元進(jìn)行效率評(píng)價(jià)時(shí),先將其排除在參照單元組合之外。在測評(píng)時(shí),有效單元效率值不變,投入按比例增加,投入增加的比例即為超效率評(píng)分,因其生產(chǎn)前沿面后移,故效率評(píng)分要大于利用傳統(tǒng)DEA模型的效率評(píng)分。無效的決策單元生產(chǎn)前沿面不變,因此其最終效率評(píng)分與用傳統(tǒng)DEA模型效率評(píng)分相同。如圖1所示,在計(jì)算單元B的效率評(píng)分時(shí),將其排除在DMU參與集合之外,此時(shí)ACD成為有效生產(chǎn)前沿面,線段BB′表示B點(diǎn)的投入量仍然可增加的幅度,則B點(diǎn)的超效率評(píng)價(jià)值為OB′/OB> 1。A、C、D點(diǎn)的超效率評(píng)分以此類推。

1.2 Malmquist指數(shù)模型

Caves等[16]首次利用Malmquist指數(shù)模型進(jìn)行生產(chǎn)率變化的測算,后續(xù)研究中Malmqusit指數(shù)模型被用于資源利用效率的動(dòng)態(tài)測算,作為對(duì)DEA模型靜態(tài)測算的補(bǔ)充。本文使用Malmquist指數(shù)對(duì)全要素工業(yè)水資源利用率進(jìn)行分解,分辨全要素工業(yè)水資源利用率提高或下降的年份和省(市),并分析工業(yè)水資源利用率的驅(qū)動(dòng)因素。Malmquist指數(shù)可將全要素生產(chǎn)率(TFPch)分解成技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)(TEchch)、純技術(shù)效率變化指數(shù)(PEch)、規(guī)模效率變化指數(shù)(SEch)。當(dāng)規(guī)模報(bào)酬不變時(shí),Malmquist指數(shù)可以分解為PEch乘以TEchch。

分解過程如下:

XY

(2)

式中：F表示TFPch,X表示PEch,Y表示TEchch。

當(dāng)規(guī)模報(bào)酬產(chǎn)生變化時(shí),可進(jìn)一步將綜合技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)(Effch)分解為PEch與SEch。其中,SEch可以用來判斷單位的生產(chǎn)是否達(dá)到生產(chǎn)的規(guī)模最優(yōu)狀態(tài),即:

Q=XZ=

(3)

式中Q、Z分別表示Effch、SEch。結(jié)合式(2)得

F=XYZ=

(4)

1.3 絕對(duì)β收斂與α收斂

在測度各省(市)全要素水資源利用率的基礎(chǔ)上,為判斷各地區(qū)全要素水資源利用率差異的演變趨勢,考察各省(市)的TFPch是否趨同于穩(wěn)態(tài)水平,進(jìn)行α收斂和絕對(duì)β收斂分析。

1.3.1 絕對(duì)β收斂

根據(jù)Barro等[17]的研究,β收斂是指經(jīng)濟(jì)集團(tuán)的增長率與其初始水平負(fù)相關(guān),得到各省(市)水資源利用率(WE)的絕對(duì)β收斂回歸方程:

(5)

式中:Ui,0和Ui,T分別為省(市)i在期初和期末的全要素水資源利用率(WE);β0和β1為待估計(jì)參數(shù);μ為隨機(jī)干擾項(xiàng);T為考察期的時(shí)間跨度,本文為2005—2014年,即T=9。若β1為負(fù)數(shù),U的增長與U的初始值成反比,意味著各省(市)工業(yè)水資源利用率的增長率與其初始水平呈反向關(guān)系,存在絕對(duì)β收斂,低效率地區(qū)在縮小與高效率地區(qū)差距;反之不存在絕對(duì)β收斂。

1.3.2α收斂

α收斂是指區(qū)域內(nèi)各經(jīng)濟(jì)集團(tuán)某一變量離差隨著時(shí)間進(jìn)度而逐步減小。α收斂可表示為:

(6)

式中:Ui(t)表示t時(shí)期i地區(qū)全要素工業(yè)水資源利用率;N表示地區(qū)個(gè)數(shù)。若αt>αt+1,表明各地區(qū)工業(yè)水資源利用率離散系數(shù)在縮小,存在α收斂,反之是發(fā)散的。

1.4 工業(yè)水資源利用率評(píng)價(jià)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

考慮環(huán)境績效的工業(yè)水資源利用率評(píng)價(jià)思想是在經(jīng)濟(jì)效益最大化的同時(shí),最小化資源消耗和環(huán)境污染。傳統(tǒng)的水資源全要素分析框架選取資本、勞動(dòng)、用水量3個(gè)投入要素,將工業(yè)總產(chǎn)值作為唯一產(chǎn)出要素。本文加入廢水和廢水中的主要污染物排放量作為產(chǎn)出要素,同時(shí),在兼顧樣本數(shù)據(jù)的可比性、可得性及科學(xué)性的基礎(chǔ)上構(gòu)建長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省(市)的工業(yè)水資源利用率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。本文投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于2005—2014年的《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》及相關(guān)各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。另外,部分?jǐn)?shù)據(jù)取自相關(guān)各地區(qū)各年環(huán)境狀況公報(bào)。

1.4.1 投入指標(biāo)

a. 勞動(dòng)力投入。認(rèn)為忽略地區(qū)間的從業(yè)人員素質(zhì)和勞動(dòng)時(shí)間差異對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果不會(huì)產(chǎn)生較大影響[13]。勞動(dòng)力投人具體指標(biāo)為工業(yè)從業(yè)人員數(shù)量,由采礦業(yè)、制造業(yè)、電力/熱力/燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)這3個(gè)高耗水工業(yè)部門的年底就業(yè)人數(shù)相加獲得。

b. 資本投入。各地區(qū)歷年的工業(yè)資本存量計(jì)算公式為[18]:

式中:Ki,t0表示i地區(qū)2005年的固定資產(chǎn)凈值;Δki,t表示i地區(qū)t年的名義凈投資,由t年固定資產(chǎn)凈值減去t-1年固定資產(chǎn)凈值得到;pt表示t年的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)。

c. 水資源投入為工業(yè)部門用水量。

d. 污染物排放量。污染物作為工業(yè)部門的壞產(chǎn)出,因其評(píng)估屬性與目標(biāo)負(fù)相關(guān),可以將其視為投入屬性[18]。以工業(yè)廢水中化學(xué)需氧量(COD)排放量、氨氮排放量(NH3、NH4)相加得到。

1.4.2 產(chǎn)出指標(biāo)

a. 工業(yè)產(chǎn)出。產(chǎn)出指標(biāo)使用包含了中間投入成本的工業(yè)總產(chǎn)值,為消除價(jià)格因素影響,將各年份的工業(yè)總產(chǎn)值采用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)統(tǒng)一折算為2005年不變價(jià)。

b. 工業(yè)廢水排放量。選取工業(yè)廢水排放量與工業(yè)用水量的比率,作為衡量工業(yè)廢水排放量的指標(biāo)。該比率越高,說明工業(yè)部門耗水強(qiáng)度越高,工業(yè)用水重復(fù)率越低。取該指標(biāo)的一階倒數(shù)作為產(chǎn)出變量,使其評(píng)估屬性與目標(biāo)正相關(guān)[19]。

2 實(shí)證分析結(jié)果

2.1 工業(yè)水資源利用率靜態(tài)分析

首先用EMS1.3軟件測算長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省(市)2005—2014年加入環(huán)境績效的工業(yè)水資源利用率值,采用基于投入導(dǎo)向的超效率DEA-CCR模型,效率值大于1,則全要素工業(yè)用水是有效的,反之無效,效率值越高,則相對(duì)越有效(見表1)。

從橫截面數(shù)據(jù)分析,長江經(jīng)濟(jì)帶上部分省(市)的工業(yè)水資源利用率處于無效狀態(tài),以致總體工業(yè)水資源利用率不高。長江下游的上海、江蘇、浙江的工業(yè)水資源利用率較高,一直處于前列;而長江中游的安徽、江西、湖南、湖北的工業(yè)水資源利用率則一直處于11個(gè)省(市)的后列,常年處于無效狀態(tài)?？偟膩碚f,在考慮環(huán)境績效的工業(yè)水資源利用率測度時(shí),經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的工業(yè)水資源利用率較高,欠發(fā)達(dá)地區(qū)較低。這主要是因?yàn)檩^發(fā)達(dá)地區(qū)雖然工業(yè)產(chǎn)值高,水資源消耗量大,污染物排放多,但在節(jié)水設(shè)備和技術(shù)、生產(chǎn)的組織管理水平和環(huán)境治理方面較欠發(fā)達(dá)地區(qū)有極大優(yōu)勢,且發(fā)達(dá)地區(qū)逐步淘汰了高耗水、高污染產(chǎn)能,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更加合理,對(duì)水污染治理的投入不斷加大,所以經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益結(jié)合得更好。安徽、江西等長江流域中游省份,一直以來資源環(huán)境密集型產(chǎn)業(yè)比例過高,工業(yè)結(jié)構(gòu)欠合理,工業(yè)增長方式粗放,同時(shí)這些省份在追求經(jīng)濟(jì)增長的過程中對(duì)水污染的重視不夠,在引入外資時(shí),較少考慮引入高污染、高耗能企業(yè)對(duì)本地造成的工業(yè)環(huán)境保護(hù)負(fù)擔(dān),且工業(yè)節(jié)水設(shè)施和節(jié)水技術(shù)投入增長緩慢。

表1 基于超效率DEA-CCR 模型的2005—2014年長江經(jīng)濟(jì)帶省(市)工業(yè)水資源利用率

值得注意的是,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更低的貴州、云南的工業(yè)水資源利用率卻高于安徽、湖南、湖北甚至是浙江和江蘇,該測算結(jié)果與沈滿洪等[13,20]的研究結(jié)論有較大出入。原因是本文在全要素生產(chǎn)率模型中加入了污水排放和污染物排放作為產(chǎn)出指標(biāo),貴州和云南經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平雖然落后于安徽、湖南等省份,但水污染程度要低于上述省份,所以該測度結(jié)果更加符合實(shí)際情況,也更科學(xué)合理。

從時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析,工業(yè)水資源利用率的排名變化不大(見圖2),只有重慶市的工業(yè)水資源利用率排名一直在上升,在2013年和2014年都保持在第2的位置;貴州省的排名一直在下降,未來持續(xù)下降的趨勢明顯;安徽、江西、湖南、湖北排名無變化。

圖2 長江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)工業(yè)水資源利用率排名變化趨勢

2.2 工業(yè)水資源利用率動(dòng)態(tài)分析

利用超效率DEA模型,測度各省(市)全要素工業(yè)水資源利用率值的基礎(chǔ)上,識(shí)別水資源利用效率提高的關(guān)鍵因素,并分析各省(市)及整個(gè)長江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用率的變化趨勢。

a. 借助DEAP2. 1軟件,采用11個(gè)省(市)2005—2014年的面板數(shù)據(jù),通過Malmquist指數(shù)模型,得出整個(gè)長江經(jīng)濟(jì)帶各年全要素水資源利用率(tfpch)變動(dòng)趨勢及其各驅(qū)動(dòng)因素分解。全要素水資源利用率大于1表明該年工業(yè)水資源利用率相比于上年提高,反之降低。各因素得分大于1表明該因素是全要素水資源利用率上升的原因,反之則是全要素水資源利用率下降的原因。結(jié)果見表2。

表2 長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省(市)各年份平均Malmquist指數(shù)及其分解

a. 2005—2014年間長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)水資源利用率年均提高11.6%,除2011年相比2010年工業(yè)水資源利用率下降5.4%,其他年份工業(yè)水資源利用率相比上年都是增長的。其中2005—2010年工業(yè)水資源利用率年增長比例大,最高為2006—2007年,19.7%;2011—2014年增長比例小,最高為2011—2012年,10%;2010—2011年工業(yè)水資源利用率出現(xiàn)下降,下降的幅度為5.4%。全要素工業(yè)水資源利用率在2008—2012年出現(xiàn)大幅度振蕩,波動(dòng)劇烈,甚至出現(xiàn)倒退的狀況,直至2013年逐漸提升。

b. 2005—2014年綜合技術(shù)效率平均值為1.007,最大值為1.038,最小值為0.979,波動(dòng)幅度較小,說明長江經(jīng)濟(jì)帶水資源配置和使用效率在逐年提高。長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)水資源利用率的分解中規(guī)模效率常年小于1,所以純技術(shù)效率是綜合技術(shù)效率增長的關(guān)鍵。雖然技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)與綜合技術(shù)效率變動(dòng)共同影響著長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)水資源利用率,但技術(shù)進(jìn)步和工業(yè)水資源利用率之間同向變動(dòng),而綜合技術(shù)效率與工業(yè)水資源利用率之間的關(guān)系不明顯(見圖3),說明工業(yè)生產(chǎn)過程中對(duì)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新和生產(chǎn)設(shè)備升級(jí)的重視,提高了工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量并減少了水資源消耗和水污染排放,現(xiàn)行的制度變革和經(jīng)營管理水平提升沒有充分發(fā)揮現(xiàn)有技術(shù)和投入資源的生產(chǎn)潛力。長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)水資源利用率增長主要根源是技術(shù)進(jìn)步,綜合技術(shù)效率的影響微弱。

圖3 長江經(jīng)濟(jì)帶2005—2014年全要素水資源利用率變動(dòng)趨勢及分解

c. 對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)進(jìn)行Malmquist 指數(shù)分析,可得到各省(市)全要素工業(yè)水資源利用率及其分解結(jié)果(見表3)。

表3 長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省(市)年均Malmquist指數(shù)及其分解

由表3可知:2005—2014年全要素工業(yè)水資源利用率只有貴州在下降(全要素工業(yè)水資源利用率小于1),長江經(jīng)濟(jì)帶整體工業(yè)水資源利用率年均增長率為11.6%,在強(qiáng)調(diào)環(huán)境保護(hù)和生態(tài)安全的同時(shí),工業(yè)水資源利用率在逐年提高。從年均增長率的分解來看,規(guī)模效率年均增長率為負(fù),純技術(shù)效率年均增長率為1%,技術(shù)進(jìn)步年均增長率為10.7%。從各個(gè)省份來看,四川、湖南、江西增長最快,其全要素工業(yè)水資源利用率增長分別為19.8%、19.2%、17%,均高于平均值,說明這幾個(gè)省份工業(yè)水資源利用率提高迅速,工業(yè)水資源利用率提升潛力巨大。而上海、江蘇、浙江工業(yè)水資源利用率提高的幅度小于平均值,尤其上海最低為6.5%,考慮到江、浙、滬在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式以及污染治理方面踐行多年,進(jìn)一步提高工業(yè)水資源利用率的空間較小,所以屬正?，F(xiàn)象。綜合技術(shù)效率小于1的是安徽和江西,其余都大于1。規(guī)模效率小于1的是安徽和湖南,江西純技術(shù)效率下降1.4%。只有貴州技術(shù)進(jìn)步小于1。

從水資源利用率進(jìn)步動(dòng)力來看,全要素工業(yè)水資源利用率增長率的提高主要來自技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)。上海、江蘇、浙江、云南、重慶的綜合技術(shù)效率為1,是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)均大于1,拉動(dòng)了全要素工業(yè)水資源利用率的提高。貴州全要素工業(yè)水資源利用率的增長受制于技術(shù)進(jìn)步。安徽、湖南、四川等省的全要素水資源利用率增長率受綜合技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步的雙重影響,技術(shù)進(jìn)步增長率最快的是湖南、安徽、江西,分別為19%、18%、17.7%。技術(shù)進(jìn)步既是提高水資源利用率的強(qiáng)勁因素,也是工業(yè)水資源利用率下降的主要因素。

2.3 工業(yè)水資源利用率收斂性分析

長江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)考慮環(huán)境績效的工業(yè)水資源利用率具有明顯的地區(qū)差異。本文進(jìn)一步分析這種差異的變化趨勢,判斷各省(市)的工業(yè)水資源利用率能否最終趨于一個(gè)穩(wěn)定水平。對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶2005—2014年間工業(yè)水資源利用率的斂散特征進(jìn)行分析。

根據(jù)絕對(duì)β收斂方程對(duì)11省(市)截面數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,估計(jì)結(jié)果見表4。

表4 長江經(jīng)濟(jì)帶全要素工業(yè)水資源利用率指數(shù)的絕對(duì)β收斂檢驗(yàn)結(jié)果

注:*代表10%的顯著性水平。

β1為負(fù),通過10%水平下的顯著性檢驗(yàn),所以Ui,T出現(xiàn)絕對(duì)β收斂趨勢,但R2較小,且曾先鋒等[21-22]認(rèn)為Barro回歸法的β收斂結(jié)果具有Galton謬誤,其檢驗(yàn)結(jié)果并非十分準(zhǔn)確,因此增加α收斂作進(jìn)一步驗(yàn)證。

根據(jù)α收斂方程,得出長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)水資源利用率的變異系數(shù),同時(shí)從流域?qū)用鎸?duì)長江經(jīng)濟(jì)帶上游、中游和下游的工業(yè)水資源利用率進(jìn)行收斂性分析。參考吳傳清等[23-24]流域內(nèi)省份劃分方法,將重慶、四川、貴州、云南劃分為上游地區(qū),湖南、湖北、安徽、江西為中游地區(qū),下游地區(qū)包括江蘇、浙江和上海。

圖4顯示了長江經(jīng)濟(jì)帶整體與流域內(nèi)上游、中游、下游地區(qū)工業(yè)水資源利用率的σ收斂趨勢。在10年測算期中,長江經(jīng)濟(jì)帶的變異系數(shù)出現(xiàn)先上升、后下降趨勢,2008年變異系數(shù)出現(xiàn)峰值。特別是近幾年,各省(市)的工業(yè)水資源利用率差距迅速縮小。就流域內(nèi)各地區(qū)來看,上游地區(qū)的變異系數(shù)始終最大,說明上游地區(qū)的水資源利用效率差距一直較大,這主要是因?yàn)橹貞c的工業(yè)水資源利用率一直在迅速提升,云南和四川一直較低,而貴州的工業(yè)水資源利用率“跳水”;上游工業(yè)水資源利用率變異系數(shù)變化趨勢與全流域具有強(qiáng)烈的同步性。中游地區(qū)的工業(yè)水資源利用率差異最小,且該差異變化微弱。下游游地區(qū)工業(yè)水資源利用效率差距先上升后下降,特別是2008年之后,效率差異穩(wěn)定緩慢地下降,說明下游地區(qū)水資源利用效率出現(xiàn)“俱樂部收斂”特征。

圖4 上游、中游、下游全要素工業(yè)水資源利用率的收斂性

3 結(jié)論建議

本文基于長江經(jīng)濟(jì)帶11省(市)2005—2014年的面板數(shù)據(jù),將工業(yè)部門生產(chǎn)中的廢水排放量和廢水中的污染物排放量作為環(huán)境績效指標(biāo),利用超效率DEA-CCR模型、Malmquist指數(shù)以及收斂模型,對(duì)全要素分析框架下的工業(yè)水資源利用率進(jìn)行分析。

a. 從長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)用水總體效率評(píng)價(jià)來看,整個(gè)長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)水資源利用率在測算期內(nèi)總體呈增長態(tài)勢;從不同省(市)工業(yè)水資源利用率指標(biāo)來看,半數(shù)省(市)存在工業(yè)水資源利用率低下、投入浪費(fèi)現(xiàn)象;11個(gè)省(市)工業(yè)水資源利用率值排序變化不大,上海、江蘇、浙江、重慶幾個(gè)較發(fā)達(dá)地區(qū)的效率值顯著領(lǐng)先于其他省份。在考慮工業(yè)用水的環(huán)境績效時(shí),長江中游地區(qū)工業(yè)水資源利用率最低。

b. 通過對(duì)11個(gè)省(市)Malmquist指數(shù)分解,發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)對(duì)全要素工業(yè)水資源利用率拉動(dòng)作用較強(qiáng),而全要素工業(yè)水資源利用率的下降則受到技術(shù)效率衰退的影響,技術(shù)效率衰退還影響規(guī)模效率,工業(yè)用水規(guī)模效率總體上不顯著。

c. 通過對(duì)工業(yè)水資源利用率斂散性分析,發(fā)現(xiàn)工業(yè)水資源利用率存在絕對(duì)β收斂趨勢與α收斂趨勢,表示長江流域各省市的工業(yè)水資源利用率差距在縮小,工業(yè)水資源利用率較低的地區(qū)在追趕較高的地區(qū)。

d. 研究結(jié)果表明,各省(市)工業(yè)水資源利用率差距明顯,工業(yè)生產(chǎn)能力、節(jié)約水資源和降低水體污染的平衡點(diǎn)還沒有達(dá)到。為了進(jìn)一步縮小工業(yè)水資源利用率差距或避免地區(qū)工業(yè)水資源利用率差距進(jìn)一步擴(kuò)大,應(yīng)破除地域局限,加強(qiáng)政府在資源環(huán)境中的調(diào)配作用,使工業(yè)水資源利用率較低的地區(qū)在人力、資金與技術(shù)上得到更多政策支持,促進(jìn)產(chǎn)品、要素資源自由流動(dòng),使得下游先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)、節(jié)水技術(shù)與用水管理經(jīng)驗(yàn)和水污染治理經(jīng)驗(yàn)向中上游省份擴(kuò)散,形成沿海省市與內(nèi)陸省市之間、長江下游省份與長江上游省份相互支撐、良性互動(dòng)的局面。

e. 要提高長江經(jīng)濟(jì)帶總體水資源利用率,必須合理規(guī)劃和分配工業(yè)生產(chǎn)用水,提高工業(yè)用水的重復(fù)利用率,降低產(chǎn)品的單位消耗。一方面在需求側(cè)建立長江流域水資源開發(fā)利用總量控制、水資源利用率控制、水功能區(qū)限制納污的“三條紅線”指標(biāo)體系、監(jiān)督管理體系及指標(biāo)考核機(jī)制,統(tǒng)籌全流域產(chǎn)業(yè)分工布局,使各地區(qū)水資源稟賦與其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相匹配,進(jìn)一步控制用水需求量增加;另一方面,在供給側(cè)建立嚴(yán)格的水資源和生態(tài)環(huán)境保護(hù)制度,改變靠資源消耗與污染排放的粗放型工業(yè)增長方式,重點(diǎn)調(diào)整工業(yè)結(jié)構(gòu)、淘汰落后產(chǎn)能,提高產(chǎn)業(yè)集中度,建立完整產(chǎn)業(yè)鏈,提高規(guī)模效率。

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羅偉峰(1993—),男,碩士,主要從事水資源經(jīng)濟(jì)、技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究。E-mail:924048159@qq.com

10.3880/j.issn.1003-9511.2017.03.009

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A

1003-9511(2017)03-0042-06

2017-02-13 編輯：胡新宇)