卞錦宇,劉 恒,耿雷華,姜蓓蕾,方 瑞

(1.南京水利科學(xué)研究院,江蘇 南京 210029； 2.水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210029; 3.江蘇省水文水資源勘測局,江蘇 南京 210029)

長期以來,水資源利用方式粗放、利用效率不高、水資源供需矛盾突出是制約我國可持續(xù)發(fā)展的主要瓶頸之一。目前,全國新增取用水量集中在城市、工業(yè),所以水資源保障和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系突出體現(xiàn)在城市、工業(yè)對水資源的需求和水環(huán)境的變化對工業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響。2011年中央明確提出了確立用水效率控制紅線,包括提出了以萬元工業(yè)增加值用水量為考核指標(biāo)的用水效率紅線,堅(jiān)決遏制工業(yè)用水浪費(fèi)。隨著水資源供需矛盾的凸顯,如何將有限的水資源實(shí)現(xiàn)高效利用,促進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)的高效發(fā)展,是實(shí)施最嚴(yán)格水資源管理的一項(xiàng)重要內(nèi)容。

用隨機(jī)前沿法度量技術(shù)效率已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用,但在水資源管理方面應(yīng)用還較少,我國近年才開始出現(xiàn)相關(guān)研究,同樣在工業(yè)用水效率方面的應(yīng)用很少。Karagiannis等[1]用隨機(jī)前沿技術(shù)分析灌溉用水的技術(shù)效率;孫愛軍[2]提出用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)對工業(yè)水資源利用效率進(jìn)行分析,陳關(guān)聚等[3]運(yùn)用隨機(jī)前沿技術(shù)測度了我國2003—2010年31個(gè)省份工業(yè)全要素水資源使用效率及影響因素。總體上,現(xiàn)有的研究主要集中于工業(yè)用水技術(shù)效率的評估與測算,對影響因素的分析還不深入,而從用水效率紅線出發(fā),結(jié)合工業(yè)用水效率紅線考核指標(biāo)進(jìn)行分析的研究比較少見。

本文以全國31個(gè)省(市、區(qū))萬元工業(yè)增加值用水量為研究對象,圍繞可能影響用水效率的諸多因素,建立我國基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的工業(yè)用水效率分析模型,辨識(shí)影響工業(yè)用水效率的核心因子,為我國未來工業(yè)用水效率預(yù)測及用水效率紅線調(diào)控提供科學(xué)依據(jù)。

1 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

現(xiàn)有文獻(xiàn)中建立的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)多數(shù)將資金、勞動(dòng)力、用水量等作為投入變量,筆者在這些變量的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析自然資源、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、科學(xué)技術(shù)、生態(tài)環(huán)境和管理制度等對工業(yè)用水效率的影響因素,具體表述各因素，如水資源條件、城市化進(jìn)程、高用水行業(yè)分布、科學(xué)技術(shù)投入、生態(tài)治理及水價(jià)杠桿等,選擇表征這些因素的定量化指標(biāo)來反映其對工業(yè)用水效率的制約或促進(jìn)作用。最終確定反映工業(yè)用水效率影響因素的指標(biāo)變量，見表1中的x1～x10。

x1表征了水資源條件對用水效率的影響,從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上講,資源的稀缺性決定了資源的價(jià)值及其利用方式。一個(gè)地區(qū)的水資源豐缺程度可以影響人們對水資源的態(tài)度,進(jìn)而影響用水和管水行為。根據(jù)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),若排除其他因素,總體上水資源豐沛區(qū)用水效率要低于缺水區(qū)。

x2,x3,…,x6為反映人口、經(jīng)濟(jì)對工業(yè)用水效率的影響因素。隨著城市化進(jìn)程、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,用水效率逐步提高。

x7,x8為反映科技對工業(yè)用水效率的影響因素?？萍纪度氡壤礁?高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)越發(fā)達(dá),工業(yè)用水效率越高。

x9,x10為反映管理對工業(yè)用水效率的影響因素?？紤]指標(biāo)的可量化性,采用廢水達(dá)標(biāo)排放率及水價(jià)反映水資源管理的政策、法規(guī)和制度對工業(yè)用水效率的綜合影響。

本文研究范圍覆蓋全國31個(gè)省(市、自治區(qū)),以省級行政區(qū)為研究單元,收集1997年—2010年全國31個(gè)省區(qū)工業(yè)用水效率及相關(guān)影響因素指標(biāo)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)主要來源于同時(shí)期的各省、自治區(qū)、直轄市統(tǒng)計(jì)年鑒，以及《中國水資源公報(bào)》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國水利統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《城市供水統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒》和中國氣象局資料等。

表1 工業(yè)用水效率指標(biāo)變量

2 模型分區(qū)

工業(yè)用水效率受氣候、地理等自然條件影響較小,而工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)技術(shù)條件等對其的影響較大,因此從資源條件、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)技術(shù)投入等方面考慮人均水資源量、高耗水行業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值比重、工業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、人均工業(yè)產(chǎn)值、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)產(chǎn)值比重、大中型工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)支出占主營業(yè)務(wù)收入比重、科學(xué)技術(shù)支出占財(cái)政支出比重等指標(biāo)作為工業(yè)用水效率分區(qū)指標(biāo),反映不同程度的資源壓力、經(jīng)濟(jì)技術(shù)投入及不同的高耗水產(chǎn)業(yè)分布對我國工業(yè)用水效率的影響,根據(jù)地區(qū)工業(yè)用水效率的提升潛力特征進(jìn)行分區(qū)。

采用主成分分析法將全國31個(gè)省(市、自治區(qū))進(jìn)行分區(qū),主成分分析的基本思想是將原來眾多具有一定相關(guān)性的變量重新組合成新的少數(shù)幾個(gè)互相無關(guān)的綜合變量來代替原來變量,這些新的綜合變量稱之為主成分。

根據(jù)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率超過85%的原則,提取了分析年份的主成分因子,并計(jì)算指標(biāo)x1～x7在各主成分因子荷載值。以2010年為例(表2),第一主成分描述了工業(yè)發(fā)展規(guī)模(x3)、技術(shù)進(jìn)步(x5，x6，x7)以及工業(yè)結(jié)構(gòu)(x4),具有較強(qiáng)的綜合性；第二主成分因子主要受水資源條件(x1)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(x2)的影響；第三主成分是受工業(yè)結(jié)構(gòu)(x4)為主；第四主成分主要受資源環(huán)境(x1)因素影響； 第五主成分受工業(yè)結(jié)構(gòu)(x4)和技術(shù)進(jìn)步(x6)因素影響。

表2 2010年工業(yè)用水效率主成分因子荷載值

以2010年全國31個(gè)省區(qū)的x1～x7的指標(biāo)數(shù)值,計(jì)算各主成分綜合得分,需要說明的是:各主成分綜合得分的高低和正負(fù)取值,并不代表用水效率及驅(qū)動(dòng)因素的絕對大小,而是說明各地區(qū)的相對位置。綜合得分越大,說明各主成分的驅(qū)動(dòng)/約束力越大,根據(jù)全國及31個(gè)省區(qū)的各主成分綜合得分,采用聚類分析法進(jìn)行分類,在此基礎(chǔ)上,根據(jù)地理位置及綜合得分結(jié)果,將全國劃分為4類地區(qū),見表3。

表3 工業(yè)用水效率分析模型分區(qū)

3 模型構(gòu)建方法

3.1 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)簡介

隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)(SFAP)從生產(chǎn)函數(shù)角度測量技術(shù)效率[4]。SFA是一種隨機(jī)參數(shù)模型,主要用來測量決策單元的生產(chǎn)前沿和成本前沿[5]。SFA的突出特點(diǎn)是在過去應(yīng)用回歸建立決策單元前沿面的基礎(chǔ)上做出進(jìn)一步的改造,將傳統(tǒng)的模型誤差項(xiàng)分成了兩部分:隨機(jī)誤差(v)和管理誤差(u)。前者包括了觀察誤差、不可預(yù)期的消耗、可供水量的變化和國際市場構(gòu)成的改變等不可控因素;后者包括了決策單元的管理、水資源配置、利用和計(jì)劃制定等方面的內(nèi)容。

表4 變量系數(shù)擬合結(jié)果

注:*,**,***分別表示通過了顯著性水平為10%,5%,1%的檢驗(yàn)。

模型形式為

(1)

式中：yt為產(chǎn)出;xjt為投入的各種要素；βj為變量的系數(shù)；vt為隨機(jī)誤差；ut為管理誤差；j=1，2，…，n。

在投入變量數(shù)目不多的情況下,可以采用超越對數(shù)函數(shù)構(gòu)建隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型,但當(dāng)投入變量較多時(shí),或是變量間存在較大的多重共線性,一般采用常規(guī)的C-D函數(shù)形式:

(2)

3.2 修正的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)

目前隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)在工業(yè)用水技術(shù)效率測算的應(yīng)用方面,生產(chǎn)指標(biāo)多為工業(yè)產(chǎn)值,投入變量一般為資金、勞動(dòng)力、用水量等[2-3,6]。在農(nóng)業(yè)用水效率測算方面,有一些研究將單位面積產(chǎn)值或產(chǎn)量作為生產(chǎn)指標(biāo)[7-8]。

借鑒農(nóng)業(yè)用水效率測算分析中產(chǎn)值指標(biāo)單位量化的方法,對產(chǎn)出、投入指標(biāo)做必要的修正,在工業(yè)用水效率隨機(jī)前沿模型中,生產(chǎn)指標(biāo)用人均產(chǎn)值替代一般的總產(chǎn)值,各投入變量也采用單位量化值或相對值,如用水量采用萬元工業(yè)增加值用水量,固定資產(chǎn)凈值采用人均值,工業(yè)從業(yè)人員采用占總?cè)丝诒壤?這個(gè)調(diào)整的主要目的是為了將研究中工業(yè)用水效率指標(biāo)即萬元工業(yè)增加值用水量能直接體現(xiàn)在模型中,便于指標(biāo)的擬合及預(yù)測。

采用frontier4.1軟件對式(2)進(jìn)行擬合計(jì)算后得到β0～β10參數(shù)值,對式(2)進(jìn)行變換后可得到工業(yè)用水效率萬元工業(yè)增加值用水量:

(3)

再將式(3)適當(dāng)整理,可形成調(diào)整后的工業(yè)用水效率隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型:

(4)

式中：yt為萬元工業(yè)增加值用水量；x1～x10為各影響因子,具體見表1。

4 模型擬合結(jié)果

采用frontirer4.1軟件對各分區(qū)建立的工業(yè)用水效率隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型進(jìn)行計(jì)算,得到各變量擬合參數(shù)及相關(guān)參數(shù),擬合結(jié)果見表4。

根據(jù)4個(gè)分區(qū)工業(yè)用水效率隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型變量擬合結(jié)果,變量x1～x5對工業(yè)用水效率的正負(fù)影響不確定,在四個(gè)分區(qū)中有的呈正效應(yīng),有的呈負(fù)效應(yīng),如人均工業(yè)產(chǎn)值、工業(yè)從業(yè)人員比重、人均固定資產(chǎn)凈值3個(gè)變量在分區(qū)一、三中呈正效應(yīng),在分區(qū)二中呈負(fù)效應(yīng),在分區(qū)四中呈不同效應(yīng)。這3個(gè)變量主要反映工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,在工業(yè)經(jīng)濟(jì)狀況相對較好的分區(qū)一和分區(qū)三中反映了工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好對區(qū)域用水效率的正面影響,在工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較弱的分區(qū)二、四中這種作用則無法體現(xiàn)。分區(qū)一是人均水資源量較少的地區(qū),相對而言人均水資源量成為約束指標(biāo),形成提高區(qū)域用水效率的壓力,因此在該區(qū)成為影響用水效率的負(fù)效應(yīng)。變量x6～x10對工業(yè)用水效率的正負(fù)效應(yīng)在4個(gè)分區(qū)中是統(tǒng)一的,除高耗水行業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值比重對工業(yè)用水效率呈負(fù)效應(yīng)外,其他四個(gè)變量都呈正效應(yīng),并且這5個(gè)變量對用水效率的影響顯著性也要明顯大于前5個(gè)變量。

4個(gè)分區(qū)1997—2010年模型擬合誤差分析結(jié)果(如表5所示),誤差最小的為分區(qū)四,最大的為分區(qū)三,誤差都不大于17%,相關(guān)系數(shù)也均在0.7以上。較低的誤差說明本次建立的全國4個(gè)分區(qū)工業(yè)用水效率分析模型是合理可行的,可用于未來工業(yè)用水效率的定量預(yù)測及相關(guān)影響因素分析。

表5 工業(yè)用水效率隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型誤差分析

5 變量排序

在確定各變量系數(shù)的基礎(chǔ)上,計(jì)算各變量對應(yīng)變量萬元工業(yè)增加值用水量的影響系數(shù),以此進(jìn)行變量排序。影響系數(shù)按式(5)計(jì)算:

Ei=(ximax-ximin)Ci

(5)

式中：Ei為第i個(gè)變量的影響系數(shù)；ximax,ximin分別為第i個(gè)變量數(shù)值的最大值和最小值；Ci為第i個(gè)變量的系數(shù)值。

表6為4個(gè)分區(qū)各變量的影響系數(shù)及排序結(jié)果,4個(gè)分區(qū)各變量排序略有差異,分區(qū)一排序第一的是x6,分區(qū)二和分區(qū)四排序第一的是x9,分區(qū)三排序第一的是x3。統(tǒng)計(jì)各變量排序位次及出現(xiàn)頻率,4個(gè)分區(qū)中排序前5 的變量主要有x3,x9,x6,x10,x8,說明這幾個(gè)變量是影響萬元工業(yè)增加值用水量的核心影響因子。

表6 各分區(qū)變量影響系數(shù)及排序結(jié)果

6 結(jié) 論

a. 采用修正的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法進(jìn)行多元變量與應(yīng)變量的擬合,以萬元工業(yè)增加值為應(yīng)變量、10個(gè)影響因子為自變量,建立了全國31省(市、區(qū))4個(gè)分區(qū)的工業(yè)用水效率分析模型,通過模型擬合誤差分析,4個(gè)區(qū)的模型平均絕對誤差都小于17%,說明所建模型精度較高,可為未來我國工業(yè)用水效率預(yù)測及用水效率紅線調(diào)控提供參考。

b. 根據(jù)擬合出的各變量系數(shù)的正負(fù)可以判斷,變量x6～x10對工業(yè)用水效率的正負(fù)效應(yīng)在四個(gè)分區(qū)中是統(tǒng)一的,除高耗水行業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值比重對工業(yè)用水效率呈負(fù)效應(yīng)外,其他4個(gè)變量都呈正效應(yīng),說明建立的模型符合工業(yè)用水效率影響因素的作用機(jī)理。

c. 通過變量排序4個(gè)分區(qū)中排序前5 的變量主要有x3,x9,x6,x10,x8,說明這幾個(gè)變量是影響萬元工業(yè)增加值用水量的核心影響因子。

d. 常規(guī)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)應(yīng)用于工業(yè)用水效率,其投入變量多為勞動(dòng)力、資產(chǎn)、水資源量等絕對指標(biāo),本次對其進(jìn)行修正,采用相對指標(biāo)作為投入產(chǎn)出變量,不僅擴(kuò)展了投入變量的范圍,同時(shí)將萬元工業(yè)增加值用水量直接引入至模型中,便于用水效率紅線調(diào)控與考核,是隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)在水資源領(lǐng)域應(yīng)用的拓展嘗試。

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