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    中國水資源利用效率評(píng)價(jià)及空間集聚分析

    2023-09-12 04:25:10李可柏
    人民黃河 2023年9期
    關(guān)鍵詞:莫蘭象限生產(chǎn)率

    李可柏,陶 軍,盧 慧

    (南京信息工程大學(xué)管理工程學(xué)院,江蘇南京 210044)

    0 引言

    《聯(lián)合國世界水資源開發(fā)報(bào)告2018》指出,在過去的100 a 里,全球?qū)λY源的需求正在以每年約1%的速度增長,而這一速度在未來20 a 還將大幅加快,這對(duì)于水資源利用帶來了嚴(yán)峻的考驗(yàn)[1]。 多年持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長與眾多的人口數(shù)量使得水資源短缺已成為并將長期成為我國的基本水情。 本文研究問題為我國用水效率的動(dòng)態(tài)變化和時(shí)空格局,期望為緩解水資源供需矛盾、推進(jìn)節(jié)水型社會(huì)建設(shè)提供參考。

    目前測算用水效率的研究方法多為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)[2-4]。 該方法無須指定生產(chǎn)函數(shù)形態(tài),衡量的決策單元不受數(shù)據(jù)單位影響[5],如吳向東等[6]采用改進(jìn)的DEA 模型-非期望產(chǎn)出效率(Slack Based Measure,SBM)模型測算江西的用水效率。 但單一的DEA 缺乏動(dòng)態(tài)性,需要引入技術(shù)效率變化指數(shù)來分析全要素生產(chǎn)率。 此外,在用水效率時(shí)空格局研究方面,關(guān)于水資源空間特性的研究多集中在區(qū)域差異及影響因素方面,其優(yōu)點(diǎn)是涉及農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活、生態(tài)環(huán)境等方面[7-13],如楊超等[14]利用基于規(guī)模報(bào)酬可變的BCC (Banker Charnes Cooper)模型和固定效應(yīng)模型分析了中國城市用水效率,研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)2000—2015 年城市水資源綜合利用效率總體較低;其缺點(diǎn)是較少分析用水效率的時(shí)空特性,特別是時(shí)空演變特征和空間分布格局。 我國省域眾多,忽略用水效率的空間效應(yīng),可能會(huì)忽視相鄰地區(qū)間的溢出效應(yīng)[15]。

    本文針對(duì)現(xiàn)有研究不足,綜合上述方法,依據(jù)2015—2020 年31 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用DEA、Malmquist 指數(shù)(即技術(shù)效率變化指數(shù))模型進(jìn)行用水效率靜態(tài)、動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)以及空間集聚分析。

    1 數(shù)據(jù)來源

    由于水資源需求與其他生產(chǎn)要素結(jié)合才能帶來真正的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出[16],因此將水資源、資本、勞動(dòng)力以及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出納入模型。 其中:輸入指標(biāo)為用水總量、固定資產(chǎn)投資和就業(yè)人數(shù),輸出指標(biāo)為地區(qū)生產(chǎn)總值。 數(shù)據(jù)橫向包括我國31 個(gè)省份、縱向包括2015—2020 年,共186 個(gè)樣本(數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2016—2021 年)》和《中國水資源公報(bào)(2015—2020 年)》)。

    2 研究方法

    2.1 DEA 模型

    由于基于規(guī)模報(bào)酬不變的CCR(Charnes Cooper Rhodes)和BCC 兩種DEA 模型可以對(duì)多投入-單產(chǎn)出結(jié)構(gòu)進(jìn)行效率評(píng)價(jià),并分解出規(guī)模效率和純技術(shù)效率[17],因此用其分析本文用水效率。 CCR 模型為

    式中: 為目標(biāo)產(chǎn)出最大化的對(duì)偶規(guī)劃;θ為綜合效率;ε為非阿基米德無窮小量;分別為輸入、輸出的松弛變量;n為決策單元個(gè)數(shù),每個(gè)決策單元有m個(gè)輸入變量和s個(gè)輸出變量;xij和yrj分別為第j個(gè)決策單元第i個(gè)輸入和第r個(gè)輸出指標(biāo)值;xij0和yrj0分別為第j0個(gè)決策單元第i個(gè)輸入和第r個(gè)輸出指標(biāo)值;λj為輸入和輸出指標(biāo)的權(quán)重。

    2.2 Malmqusit 指數(shù)模型

    在規(guī)模收益可變量為PVRS(Variable Return to Scale,VRS)假設(shè)下,可將全要素生產(chǎn)率變化量PTfpch(Total factor productivity changes,Tfpch)分解為綜合效率變化量PEffch(Efficiency changes,Effch)和技術(shù)效率變化量PTechch(Technological changes,Techch),前者又可分為純技術(shù)效率變化量PPtech(Pure technical efficiency changes,Ptech) 和規(guī)模效率變化量PSech(Scale efficiency change,Sech),PCRS(Constant Return to Scale,CRS)為規(guī)模收益不變。 則Malmqusit 指數(shù)模型如下:

    式中:M(xt+1,yt+1,xt,yt) 為t至t +1 時(shí)期生產(chǎn)率變化的 Malmquist 指 數(shù);Dt+1(xt+1,yt+1/PVRS)、Dt(xt,yt/PVRS) 分別為在規(guī)模收益可變的條件下,以t +1、t時(shí)期的技術(shù)為參考,t +1、t時(shí)期的距離函數(shù);Dt+1(xt+1,yt+1/PCRS)、Dt(xt,yt/PCRS) 分別為在規(guī)模收益不變的條件下,以t +1、t時(shí)期的技術(shù)為參考,t +1、t時(shí)期的距離函數(shù);Dt+1(xt,yt)、Dt+1(xt+1,yt+1) 分別為以t +1 時(shí)期的技術(shù)為參考,t、t +1 時(shí)期決策單元的距離函數(shù);Dt(xt,yt)、Dt(xt+1,yt+1) 分別為以t時(shí)期的技術(shù)為參考,t、t +1 時(shí)期決策單元的距離函數(shù)[19];PEffch為t至t +1 時(shí)期綜合效率的變化量;PPtech為相鄰期間純技術(shù)對(duì)效率提高的促進(jìn)或阻礙作用;PSech為相鄰期間規(guī)模效率的變化量;PTechch為t至t +1 時(shí)期技術(shù)邊界的移動(dòng)對(duì)生產(chǎn)率變化的貢獻(xiàn)度[19]。

    2.3 莫蘭指數(shù)

    采用全局莫蘭指數(shù)I和局部莫蘭指數(shù)Ih進(jìn)行空間自相關(guān)性檢驗(yàn)[20]。

    1)全局莫蘭指數(shù)I計(jì)算公式為

    2)局部莫蘭指數(shù)Ih計(jì)算公式為

    式中:xh為區(qū)域h的用水綜合效率;xk為區(qū)域k的用水綜合效率;為用水綜合效率均值;n為空間單元總數(shù);S2為樣本方差;whk為區(qū)域h與區(qū)域k之間的空間權(quán)重,若區(qū)域h與區(qū)域k有共同的邊界或頂點(diǎn),則whk=1、反之whk =0。

    3 結(jié)果與討論

    3.1 DEA 分析

    依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局2011 年頒布的《東西中部和東北地區(qū)劃分方法》,將我國劃分成四大區(qū)域:1)東部包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南;2)中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南;3)西部包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆;4)東北包括遼寧、吉林和黑龍江。 基于DEA 計(jì)算的用水效率見表1。

    表1 用水效率

    由表1 可知,北京的綜合效率6 a 均為1.00,上海、天津的綜合效率2015—2019 年均為1.00,達(dá)到了DEA 強(qiáng)有效,處在生產(chǎn)前沿面上;相反,6 a 內(nèi)西藏、甘肅、青海、寧夏和新疆的綜合效率均值為0.4 左右,處在末位,與DEA 有效還有距離,存在提升空間,但隨時(shí)間推移,均有一定程度提升。 這表明節(jié)水型社會(huì)建設(shè),以及《西部大開發(fā)“十二五”規(guī)劃》提出的“積極構(gòu)建比較完善的創(chuàng)新體系和現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系,加強(qiáng)對(duì)西部地區(qū)建設(shè)投入和生態(tài)文明保護(hù),促使西部地區(qū)用水效率提升”,取得了效果。

    東北三省中黑龍江和吉林水用水效率低于遼寧,原因在于黑龍江和吉林農(nóng)業(yè)用水量高于遼寧,但兩省GDP 低。 例如,2018 年,遼寧GDP 分別是黑龍江和吉林的1.55 和1.68 倍,但農(nóng)業(yè)用水量、固定資產(chǎn)投資卻分別約為黑龍江的26.4%和64%,吉林的95.4%和51%。

    按區(qū)域劃分,研究期間用水綜合效率隨時(shí)間變化的趨勢見圖1。

    圖1 用水綜合效率變化趨勢

    由圖1 看出,2015—2019 年全國平均用水綜合效率波動(dòng)不大,較為平穩(wěn),平均值維持在0.60 ~0.65 范圍內(nèi)。 說明隨著經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變,以及綠色、低碳經(jīng)濟(jì)理念的倡導(dǎo),水資源利用由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變?nèi)〉昧溯^好效果。 但2020 年有較大降幅,降至0.46,降幅為29.2%,原因可能是2020 年新冠肺炎爆發(fā),導(dǎo)致各地生產(chǎn)總值增速放緩。 例如,《中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2016—2021 年)》顯示,湖北2019 年、2020 年的GDP分別為45 828.31 億元和41 781.49 億元,GDP 出現(xiàn)負(fù)增長。 2015—2020 年全國GDP 增速分別為7.0%、6.8%、6.9%、6.7%,6.0%、2.3%,2020 年較之前增速顯著下降。 雖然用水總量逐年下降,但是幅度較小,分別為0.13%、1.03%、-0.04%、0.46%、-0.09%、3.45%。 而各地固定資產(chǎn)投資和從業(yè)人數(shù)逐年增長,年均增長率分別約為6%和10%。 由于本文研究的用水綜合效率衡量的是水資源同其他生產(chǎn)要素綜合產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益,而綜合投入增速高于產(chǎn)出增速,因此2020 年用水綜合效率下降較大。

    我國區(qū)域用水效率差異較大。 相比全國平均水平,2015—2018 年東北和東部地區(qū)的用水效率較高,其次是中部地區(qū),西部地區(qū)最低。 原因是西部地區(qū)農(nóng)業(yè)比重較高,節(jié)水灌溉技術(shù)應(yīng)用不足,加上西北地區(qū)干旱缺水嚴(yán)重,導(dǎo)致用水效率較低;中部地區(qū)多以高耗水的重工業(yè)如煤炭、鋼鐵為支柱產(chǎn)業(yè)[21];東北、東部地區(qū)的用水效率分別為0.76、0.74,相比中部、西部地區(qū),這兩地經(jīng)濟(jì)發(fā)展和工業(yè)化水平較高,資源投入已由粗放化向集約化轉(zhuǎn)變,科技水平的提高也帶動(dòng)了節(jié)水技術(shù)的提升,使得用水效率較高。 但東北地區(qū)用水效率卻在2019 年出現(xiàn)較大降幅,降為0.61,低于中部地區(qū)和全國平均水平。 原因在于,相比2018 年用水總量雖然下降了6.3%,但是GDP 卻下降了11.5%,GDP 下降幅度遠(yuǎn)高于前者,導(dǎo)致水資源的投入產(chǎn)出效率下降不少,這也顯示了實(shí)施新一輪東北振興戰(zhàn)略的必要性和緊迫性。

    表2 各省份投入松弛變量

    3.2 動(dòng)態(tài)分析

    按年份對(duì)31 個(gè)省份進(jìn)行Malmquist 指數(shù)分析,結(jié)果見表3(表中數(shù)據(jù)以2015 年用水效率為基數(shù)計(jì)算,基數(shù)為1)。

    表3 逐年Malmquist 指數(shù)

    由表3 可知,2015—2020 年31 個(gè)省份的用水效率總體呈小幅下降趨勢,全要素生產(chǎn)率在2016 年、2019 年和2020 年分別比上年下降0.6%、0.1%和40.6%,而2017 年和2018 年則分別比上年增長1.2%和4.8%,下降幅度大于增長幅度。 全要素生產(chǎn)率年均跌幅為8.9%。

    全要素生產(chǎn)率變化受到綜合效率變化和技術(shù)效率變化的影響,其中綜合效率的年均增長率為-0.7%,技術(shù)效率變化的年均增長率為-0.2%,前者是后者的3.5倍。 說明綜合效率下跌是導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率下降的主要因素。 純技術(shù)效率變化年均為0.959,2016—2019年的變化值均大于1,表明這段時(shí)期管理手段得到持續(xù)改進(jìn),使用水效率變得更高;而2020 年純技術(shù)效率變化值小于1,降幅較大。

    規(guī)模效率小幅下降, 年均下降幅度為3%。2016—2018 年和2020 年規(guī)模效率變化均小于1,表明此段時(shí)期決策單元(Decision Making Units,DMU)未接近最優(yōu)規(guī)模。 但2019 年的規(guī)模效率變化為1.115,表明情況有所改善,DMU 開始接近最優(yōu)規(guī)模。

    按省份進(jìn)行Malmquist 指數(shù)分析,結(jié)果見表4。

    表4 按省份進(jìn)行Malmquist 指數(shù)分析的結(jié)果

    由表4 可知,2015—2020 年共有80.6%的省份全要素生產(chǎn)率變化小于1,其中:黑龍江的全要素生產(chǎn)率下跌幅度最大、為22.1%;北京、山西、遼寧、上海和甘肅的全要素生產(chǎn)率總體弱增長,平均漲幅為3.04%;內(nèi)蒙古、吉林、安徽、江西、湖北、廣西、四川、貴州、云南、陜西的綜合效率變化、技術(shù)效率變化、純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化和全要素生產(chǎn)率均小于1,結(jié)合表1,說明這些省份在該階段水資源利用效率呈現(xiàn)明顯的下降趨勢;天津雖然綜合效率變化、技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化和全要素生產(chǎn)率變化小于1,但純技術(shù)效率變化6 a 內(nèi)均為1,且2015—2019 年均為DEA 強(qiáng)有效,說明天津市該階段水資源利用效率已達(dá)到高水平,幾乎不受到技術(shù)效率變化的影響。 因此,我國31 個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率總體小幅下降。

    3.3 空間集聚分析

    上述水資源效率分析顯示,臨近地區(qū)的用水效率可能存在空間關(guān)聯(lián),因此有必要研究用水效率的空間分布[23]。 檢驗(yàn)用水效率的全局空間自相關(guān)性,結(jié)果見表5,由表5 可知,2015—2020 年我國用水綜合效率的全局莫蘭指數(shù)I均大于0;Z和P分別表示標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)和概率,二者均用于表明置信度,取顯著性水平為0.05,2015—2018 年、2020 年的P值均小于0.05,說明此時(shí)期各省份之間的用水效率在分布上存在較強(qiáng)空間集聚,為顯著正空間自相關(guān),但是莫蘭指數(shù)I在研究期間內(nèi)不斷降低后略微反彈。 2019 年的P值為0.153,用水效率由2015—2018 年正空間自相關(guān)轉(zhuǎn)為2019 年無空間自相關(guān),在2020 年又轉(zhuǎn)變?yōu)檎臻g自相關(guān)。 說明我國水資源利用綜合效率空間集聚存在減弱趨勢。

    表5 用水效率的全局莫蘭指數(shù)I 檢驗(yàn)

    全局莫蘭指數(shù)I反映用水效率的全局空間分布特征;局部莫蘭指數(shù)Ih反映用水效率的局部空間自相關(guān)性,根據(jù)Ih計(jì)算的分類結(jié)果見表6。

    表6 局部莫蘭指數(shù)Ih 計(jì)算的分類結(jié)果

    由表6 可知,我國用水綜合效率局部莫蘭指數(shù)樣本點(diǎn)較多分布在第三象限,其中陜西、青海、寧夏、西藏、湖北、云南、貴州、廣西6 a 均位于第三象限內(nèi),甘肅除2019 年在第二象限外、其余年份均位于第三象限內(nèi);其余象限樣本點(diǎn)分布相對(duì)較少。 這說明2015—2020 年我國31 個(gè)省份的用水綜合效率主要表現(xiàn)為低低類型。 此外,2016—2019 年第四象限內(nèi)樣本點(diǎn)較2015 年有所增加,如新疆在2018—2019 年移至第四象限,遼寧在2016—2020 年移至第四象限,湖南在2016 年、2017 年、2019 年移至第四象限,山西在2017—2020 年移至第四象限,四川在2019 年移至第四象限。 其中,湖南由2018 年低低類型向2019 年高低類型轉(zhuǎn)變在于該省水資源效率增長顯著且均高于周邊地區(qū),由0.54 增長為0.74,增速約為37%;而與之相鄰的湖北、貴州、廣西、江西、重慶等地2019 年用水效率分別為0.60、0.50、0.49、0.53、0.48,由此形成高低類型,這些地區(qū)位于我國中西部,用水效率相對(duì)較低。 同樣,新疆、四川由低低類型向高低類型轉(zhuǎn)變,也主要源于當(dāng)?shù)赜盟实奶嵘?/p>

    表6中的高高、高低、低低和低高類型省份包括了所有研究單元且缺乏統(tǒng)計(jì)含義[23],為了進(jìn)一步分析各區(qū)域用水綜合效率的局部相關(guān)類型,以及統(tǒng)計(jì)意義上顯著的聚集區(qū)域,計(jì)算了用水綜合效率空間關(guān)聯(lián)的局部指標(biāo)(Local Indicators of Spatial Association,LISA)。LISA 集聚表中的區(qū)域僅為通過了顯著性檢驗(yàn)的省份,低低集聚、低高集聚、高高集聚、高低集聚分別代表統(tǒng)計(jì)意義上顯著的低低、低高、高高、高低型聚類,通過將集聚類型進(jìn)行對(duì)比反映出相鄰區(qū)域用水效率在空間上的關(guān)聯(lián)性及空間分布格局(見表7)。

    表7 用水綜合效率LISA 集聚

    由表7 可知,用水效率的局部空間自相關(guān)性較差,2015—2020 年每年存在空間聚類的省份分別為6、6、6、7、4、7 個(gè),每年分別有19.4%、19.4%、19.4%、22.6%、12.9%、22.6%的省份存在空間集聚現(xiàn)象,因此年均約有80.6%的省份不存在空間集聚現(xiàn)象。 表明各省份用水綜合效率呈現(xiàn)明顯分異現(xiàn)象,具有相似用水綜合效率的省份分布較為分散。

    2015—2018 年以及2020 年,局部空間集聚以低低型為主。 其中,2015—2016 年,全國低低集聚類型未發(fā)生改變,均為西部地區(qū),分別是新疆、青海、四川和云南;河北因用水效率的下降而從高高轉(zhuǎn)為低高集聚類型。 2017 年,西藏為低低集聚類型,主要原因是相鄰的新疆、青海和云南的用水效率下降并接近西藏的;四川因本省用水效率提高而轉(zhuǎn)為高低集聚類型。 2018年,全國低低集聚區(qū)部分由西北向中南地區(qū)轉(zhuǎn)移,新疆因用水效率提升而首次轉(zhuǎn)為高低集聚類型。 2019 年,全國首次出現(xiàn)無低低集聚類型,空間集聚類型主要為高低集聚和低高集聚。 四川和湖南由2018 年的低低集聚類型轉(zhuǎn)為高低集聚類型。 2020 年,貴州因本省及周邊地區(qū)用水效率顯著下降而轉(zhuǎn)為低低集聚類型。 總體而言,我國用水綜合效率的空間集聚現(xiàn)象不突出。

    4 結(jié)論

    1)2015—2019 年全國用水綜合效率較為平穩(wěn),但2020 年出現(xiàn)較大降幅,可能與GDP 增速放緩有關(guān)。不同省份用水綜合效率存在顯著差異,東部和東北地區(qū)的用水效率整體上高于中部和西部地區(qū),西部地區(qū)最低。

    2)北京、上海、天津的用水效率常年達(dá)到DEA 有效,其余地區(qū)仍有較大提升空間,特別是中西部地區(qū)。中西部地區(qū)用水效率常年低于全國平均水平,其原因在于經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后,并且農(nóng)業(yè)用水比重較高,用水方式較為粗放。 因此,需要大力發(fā)展經(jīng)濟(jì),加強(qiáng)節(jié)水技術(shù)的研發(fā)和利用,優(yōu)化用水方式,不斷提高農(nóng)業(yè)用水效率。

    3)31 個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率總體小幅下降,25個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率變化小于1。 其中,黑龍江的全要素生產(chǎn)率下跌幅度最大,農(nóng)業(yè)用水量大但GDP 不高是導(dǎo)致黑龍江用水效率較低的主要原因,可適當(dāng)擴(kuò)大低耗水高產(chǎn)出行業(yè)規(guī)模,改善農(nóng)業(yè)用水情況。

    4)空間自相關(guān)性存在減弱現(xiàn)象,各地用水效率空間自相關(guān)的類型主要為低低集聚。 這表明我國鄰近省級(jí)行政區(qū)水資源利用效率在地理空間上的總體差異減小。 低用水效率地區(qū)還可通過加強(qiáng)區(qū)域合作縮小區(qū)域差異。

    本文采用的是省級(jí)數(shù)據(jù),如若采用更為詳細(xì)的數(shù)據(jù)(如縣級(jí)),則可以對(duì)各區(qū)域的用水效率的空間分布格局和集聚效應(yīng)進(jìn)一步細(xì)化,研究結(jié)果將更加精確。值得進(jìn)一步研究的問題有空間效應(yīng)對(duì)工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生活和生態(tài)用水效率的影響。

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