崔 丹,周玉璽(山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山東 泰安 271018)

山東省工業(yè)用水效率的空間差異性及其影響因素分析

崔 丹,周玉璽
(山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山東 泰安 271018)

根據(jù)山東省2007—2015年的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用DEA方法測(cè)算了山東省17個(gè)地市的工業(yè)用水效率,采用多元線性回歸模型揭示了山東省及17個(gè)地市工業(yè)用水效率的關(guān)鍵影響因素。結(jié)果表明:①山東省工業(yè)用水效率已趨向于DEA有效;不同地市的工業(yè)用水效率變化呈現(xiàn)差異性，棗莊市和聊城市的工業(yè)用水效率9年一直達(dá)到DEA有效,除濟(jì)寧市、萊蕪市、威海市和日照市外,其他地市的工業(yè)用水效率朝著DEA有效發(fā)展;②工業(yè)廢水排放量和Ramp;D費(fèi)用在GDP中所占比重分別對(duì)50%以上的地區(qū)工業(yè)用水效率有影響,第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重和地區(qū)人均GDP分別對(duì)30%的地區(qū)有影響,各影響變量的作用具有空間差異性。

工業(yè)用水效率;影響因素;回歸分析;DEA

山東省人均水資源占有量不足全國(guó)的1/6,僅為世界的1/24,屬于我國(guó)極度缺水地區(qū)之一。2015年山東省人均水資源量約為171.52m3,僅為全國(guó)平均水平的8.41%,同時(shí)行業(yè)間供用水矛盾突出:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化、城鎮(zhèn)化發(fā)展和水資源利用比較收益的變化是我國(guó)水資源“農(nóng)轉(zhuǎn)非”的重要影響因素[1]。在山東省新型工業(yè)化的推動(dòng)下,經(jīng)濟(jì)社會(huì)的轉(zhuǎn)型發(fā)展對(duì)工業(yè)水資源利用提出了更高的要求:2007—2015年,山東省城鎮(zhèn)人口比例增加11.1%,工業(yè)生產(chǎn)總值年均增加8.8%,工業(yè)用水總量達(dá)254.26億m3。城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的發(fā)展使水資源需求持續(xù)增長(zhǎng),山東省工業(yè)生產(chǎn)必須通過(guò)外調(diào)水源來(lái)滿足用水需求,而提高水資源利用效率可減輕外調(diào)水的費(fèi)用支出。因此,厘清山東省的工業(yè)用水效率及其影響因素,對(duì)該省緩解水資源短缺、促進(jìn)新型工業(yè)化發(fā)展具有重要意義。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)學(xué)者將工業(yè)水資源利用問(wèn)題作為研究重點(diǎn)。學(xué)者們采用環(huán)境距離函數(shù)[2]、隨機(jī)前沿技術(shù)法[3]、SFA方法[4]對(duì)中國(guó)工業(yè)用水效率進(jìn)行了測(cè)算,指出中國(guó)工業(yè)用水效率呈逐年遞增趨勢(shì),東部、中部、西部地區(qū)之間存在明顯差異[4],空間上呈現(xiàn)從東部到西部逐漸下降的格局[3];李靜[5]利用SBM-Undesirable、Meta-frontier模型說(shuō)明了共同前沿和群組前沿下工業(yè)用水效率存在較大差異。姜蓓蕾[6]、雷玉桃[4]分別運(yùn)用主成分分析法和回歸分析法對(duì)全國(guó)工業(yè)用水效率的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了分析,指出水資源約束條件和高耗水行業(yè)的比重對(duì)工業(yè)用水效率有負(fù)向作用,工業(yè)科技投入和技術(shù)進(jìn)步有正向作用[6],人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重和人均教育經(jīng)費(fèi)與全國(guó)工業(yè)用水效率有正相關(guān)關(guān)系[4];劉羽中[7]采用LMDI法分析了安徽省工業(yè)行業(yè)用水變化的影響因素,指出工業(yè)用水定額和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)能抑制工業(yè)用水消耗,而工業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模使用水消耗增加。

區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與水資源稟賦差異較大,工業(yè)用水效率及其影響因素具有典型的空間差異性。本文選取2000—2015年山東省工業(yè)用水的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用DEA模型對(duì)山東省及其17個(gè)地市的工業(yè)用水效率進(jìn)行了測(cè)算,并建立多元線性回歸方程,揭示各影響因素與不同地區(qū)工業(yè)用水效率之間的關(guān)系。

1 材料與方法

1.1 工業(yè)用水效率的測(cè)度

變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源:以往學(xué)者選取工業(yè)用水效率評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)一般分為投入和產(chǎn)出兩個(gè)方向:投入要素包括工業(yè)水資源使用量、工業(yè)從業(yè)人數(shù)、工業(yè)凈產(chǎn)值[5,8];產(chǎn)出要素方面,李靜[5]選取了工業(yè)增加值、工業(yè)廢水中COD和氨氮排放量,錢文婧[8]選取了地區(qū)生產(chǎn)總值?；诖?考慮到工業(yè)生產(chǎn)的期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出,本文選取工業(yè)生產(chǎn)總值(期望產(chǎn)出)和工業(yè)廢水排放量(環(huán)境影響)作為產(chǎn)出指標(biāo);在投入指標(biāo)方面,水資源選用的是工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)期的用水量,工業(yè)固定資產(chǎn)投入反映水資源利用過(guò)程中投入的資金,勞動(dòng)力是工業(yè)行業(yè)當(dāng)年的從業(yè)人數(shù)。本文選取2000—2015年山東省及17個(gè)地市的面板數(shù)據(jù)作為工業(yè)用水效率的評(píng)價(jià)單元,測(cè)算山東省及17個(gè)地市的工業(yè)用水效率。采用數(shù)據(jù)均來(lái)自2001—2016年的《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》,選取指標(biāo)包括工業(yè)生產(chǎn)總值、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)用水總量、工業(yè)固定資產(chǎn)投入和工業(yè)行業(yè)從業(yè)人數(shù)。

研究方法:采用DEA的BC2模型,在不考慮規(guī)模收益的情況下計(jì)算技術(shù)效率,即綜合效率。本文研究中,DEA的決策單元為各個(gè)年份,假設(shè)有m種投入x和n種產(chǎn)出y,則投入、產(chǎn)出向量分別為:xz=(x1z,x2z,x3z,…，xmz)和yz=(y1z,y2z,y3z,…，ynz)。式中,t表示決策單元的個(gè)數(shù);s-和s+表示松弛變量;θ表示各個(gè)決策單元的有效值。模型表示為:

s-≥0，s+≥0

λz≥0，z=1,2,3，…t

(1)

1.2 工業(yè)用水效率影響因素分析

指標(biāo)選取:工業(yè)從業(yè)人數(shù)、工業(yè)資本存量、工業(yè)水供給量、技術(shù)水平、工業(yè)規(guī)模是影響工業(yè)用水效率的主要因素[2],不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度、工業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、科技經(jīng)費(fèi)投入、人均水資源使用量對(duì)工業(yè)用水效率有一定影響[3],自然地理因素、社會(huì)因素也是關(guān)鍵原因[4]。本文選取的影響因素為:①環(huán)境負(fù)效應(yīng)。最優(yōu)的資源配置要求水資源利用率達(dá)到最高,在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生部分污水和廢水,給環(huán)境和生態(tài)帶來(lái)一定的影響。②科研經(jīng)費(fèi)投入。科學(xué)技術(shù)可優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)程序,提高工業(yè)用水效率和廢水回收利用率。③產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。工業(yè)是第二產(chǎn)業(yè)的重要組成部分,在工業(yè)用水量逐步增加的同時(shí),其他行業(yè)的用水量會(huì)受到一定限制,因此會(huì)影響產(chǎn)出總效益。比較而言,第三產(chǎn)業(yè)的耗水量比第二產(chǎn)業(yè)少,水資源利用邊際收益高,區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)水資源利用結(jié)構(gòu)變化具有顯著影響。④地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。隨著工業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大和經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展,人們意識(shí)到資源短缺和環(huán)境壓力遏制了經(jīng)濟(jì)發(fā)展,開(kāi)始采取措施提高資源利用率。⑤工業(yè)用水供給量。一個(gè)地區(qū)的工業(yè)用水量在該地區(qū)用水總量中所占比重的變化能在一定程度上反映了工業(yè)用水量的變化,從而可分析它對(duì)工業(yè)用水效率的影響。⑥工業(yè)用水定額。即生產(chǎn)一萬(wàn)元產(chǎn)值所消耗的用水量,目前該指標(biāo)已被廣泛應(yīng)用于工業(yè)耗水水平的評(píng)估中。根據(jù)各影響因素選取的變量見(jiàn)表1,各影響變量的數(shù)據(jù)由2001—2016年的《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》整理計(jì)算得來(lái),工業(yè)用水效率值為DEA測(cè)算結(jié)果。

表1 工業(yè)用水效率影響因素定義

分析模型:根據(jù)上述變量指標(biāo)設(shè)定的多元線性回歸模型為:y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7。式中,y表示工業(yè)用水效率;β(1,2,3,4,5,6,7)分別為各影響變量系數(shù),即表示各影響因素對(duì)工業(yè)用水效率的影響程度;β0為隨機(jī)干擾項(xiàng),表示除了7個(gè)影響因素之外的其他影響因素,包括工業(yè)用水量、教育經(jīng)費(fèi)支出等。

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 工業(yè)用水效率分析

山東省總體工業(yè)用水效率:從表2可見(jiàn),從綜合效率而言,2000年、2001年、2003年、2005—2008年、2010年、2012—2015年和2011年的工業(yè)用水效率均達(dá)到DEA有效(綜合效率值為1),也達(dá)到了技術(shù)效率和規(guī)模效率有效。在規(guī)模收益不變的情況下,工業(yè)用水的投入—產(chǎn)出達(dá)到最佳狀態(tài),說(shuō)明工業(yè)水資源的配置較合理。其次,山東省工業(yè)用水的綜合效率平均值為0.993,高于平均值的年份有13個(gè),占樣本總數(shù)的81%,說(shuō)明工業(yè)用水效率變化起伏不大。從純技術(shù)效率來(lái)看,有14個(gè)樣本的工業(yè)用水效率達(dá)到了技術(shù)有效,表明就科學(xué)技術(shù)水平而言,工業(yè)水資源的配置達(dá)到了最優(yōu)。其中,2002年和2009年工業(yè)用水的純技術(shù)效率為1,但綜合效率沒(méi)有達(dá)到DEA有效,這是因?yàn)檫@兩年的規(guī)模配置不夠合理,規(guī)模效率沒(méi)有達(dá)到最優(yōu)。從規(guī)模效率來(lái)看,樣本中有4年的規(guī)模效率值沒(méi)有達(dá)到DEA有效。總體來(lái)看,2000—2015年山東省工業(yè)用水效率不斷變化,朝著DEA有效的方向發(fā)展。

表2 2000—2015年山東省工業(yè)用水效率值

注:綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。

山東省工業(yè)用水效率空間差異性:由表3可見(jiàn),山東省17個(gè)地市的工業(yè)用水效率及其變化趨勢(shì)都存在差異性。從時(shí)間維度看,每年達(dá)到DEA有效的地市數(shù)量是不一樣的,其中2013年的樣本為12個(gè),是統(tǒng)計(jì)樣本中最多的一年;2007年和2011年達(dá)到DEA有效的地市分別為5個(gè)和8個(gè),是樣本最少的兩年,這兩年的工業(yè)水資源配置離預(yù)期有一定的差距;2012年之后,山東省每年達(dá)到DEA有效的城市都在10個(gè)以上,說(shuō)明山東省各地市的工業(yè)用水效率向最優(yōu)化方向發(fā)展,工業(yè)生產(chǎn)的資源配置取得了較大進(jìn)步。從空間維度看,棗莊市和聊城市2007—2015年的工業(yè)用水效率均達(dá)到DEA最優(yōu),說(shuō)明在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中各種資源配置已達(dá)到最優(yōu)且比較穩(wěn)定性,在全省范圍內(nèi)屬于前列。近年來(lái)濟(jì)南、青島、煙臺(tái)、臨沂、濱州和菏澤的工業(yè)用水效率已達(dá)到DEA最優(yōu),說(shuō)明這些城市在生產(chǎn)過(guò)程中已開(kāi)始重視水資源的配置,且資源配置已逐步得到優(yōu)化,符合當(dāng)前工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的要求;淄博和濰坊的工業(yè)用水效率在2014年及以前出現(xiàn)DEA有效,但在2015年出現(xiàn)滑落,說(shuō)明這些地區(qū)在生產(chǎn)中忽視了資源的有效配置,資源優(yōu)化需要隨著動(dòng)態(tài)變化不斷調(diào)整;泰安的工業(yè)用水效率一直處于中等水平,總體上朝著DEA有效的方向發(fā)展;濟(jì)寧、萊蕪、威海、日照的綜合效率值偏低,雖然有部分年份達(dá)到了DEA有效,但總體來(lái)看這些地區(qū)的工業(yè)用水效率比較低,離新型工業(yè)化的要求仍存在一定的差距。

表3 2007—2015年山東省17個(gè)地市工業(yè)用水綜合效率

從以上分析可見(jiàn),山東省工業(yè)用水效率年際間變化明顯,17個(gè)地市的工業(yè)用水效率差異較大,且多數(shù)地區(qū)年際間變化較大。因此,本文采用多元線性回歸模型分析山東省工業(yè)用水效率的關(guān)鍵影響因素,揭示不同因素在不同地區(qū)的作用程度差異。

2.2 工業(yè)用水效率影響因素分析

影響山東省工業(yè)用水效率的關(guān)鍵因素:本文運(yùn)用SPSS17.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,回歸結(jié)果見(jiàn)表4。多元線性回歸結(jié)果的F顯著性檢驗(yàn)表明，方程在0.01的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。分析結(jié)果顯示,只有3個(gè)變量對(duì)工業(yè)用水效率存在顯著影響:Ramp;D經(jīng)費(fèi)占GDP的比重、人均GDP和工業(yè)萬(wàn)元產(chǎn)值用水量。其中,Ramp;D經(jīng)費(fèi)占GDP比重與工業(yè)用水效率在1%的顯著水平上呈負(fù)相關(guān),表明Ramp;D經(jīng)費(fèi)占GDP比重每增加一個(gè)單位,相應(yīng)的工業(yè)用水效率就會(huì)下降6.9個(gè)單位。由前文可知,山東省工業(yè)用水效率的變化不大(表2)。比較而言,工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)投入占GDP的比重呈現(xiàn)明顯增加趨勢(shì),與工業(yè)用水效率的變化趨勢(shì)具有不一致性;人均GDP對(duì)工業(yè)用水效率的影響為正,且影響程度較顯著(sig.=0.000),人均GDP反映了一個(gè)地區(qū)的發(fā)展水平和發(fā)展程度,社會(huì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)進(jìn)步提高了人們對(duì)節(jié)約資源的重視,促進(jìn)了工業(yè)用水效率的改善;工業(yè)萬(wàn)元產(chǎn)值用水量與工業(yè)用水效率間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,但影響顯著性不高,萬(wàn)元產(chǎn)值用水量是工業(yè)耗水水平評(píng)估中的重要指標(biāo),在工業(yè)生產(chǎn)總值一定的條件下,工業(yè)用水的投入量越少,表示工業(yè)用水效率越高。

表4 山東省工業(yè)用水效率影響因素的回歸結(jié)果

影響山東省17個(gè)地市工業(yè)用水效率的關(guān)鍵因素:回歸方程檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5。萊蕪、德州、東營(yíng)、棗莊和聊城等市并沒(méi)有得出線性回歸結(jié)果,原因是萊蕪、德州和東營(yíng)的工業(yè)用水效率變化不具有明顯的變化趨勢(shì)(表3),即無(wú)法推斷因變量與自變量之間存在的線性關(guān)系。棗莊和聊城的工業(yè)用水效率未發(fā)生變化(工業(yè)用水綜合效率=1),因此無(wú)法判斷自變量的變化對(duì)工業(yè)用水效率的影響。青島、煙臺(tái)、濰坊、臨沂、濟(jì)寧和威海的多元線性回歸結(jié)果的擬合優(yōu)度值和F值的檢驗(yàn)性結(jié)果表明,線性回歸結(jié)果在1%的顯著水平上通過(guò)F檢驗(yàn),自變量對(duì)因變量的解釋具有說(shuō)服力。濟(jì)南、濱州、泰安和菏澤的多元線性回歸方程在5%的顯著水平上通過(guò)F檢驗(yàn),方程能夠反映變量之間的相互關(guān)系;日照和淄博市的線性回歸方程在10%的顯著水平上通過(guò)F檢驗(yàn),雖然各影響變量與工業(yè)用水效率之間存在一定的關(guān)系,但方程對(duì)變量之間關(guān)系的解釋水平不高。

表5 山東省17個(gè)地市工業(yè)用水效率影響因素的回歸方程檢驗(yàn)值

注:萊蕪、德州、東營(yíng)、棗莊和聊城無(wú)運(yùn)行結(jié)果。

在回歸方程檢驗(yàn)性分析的基礎(chǔ)上,本文將繼續(xù)分析各個(gè)影響因素對(duì)17個(gè)地市工業(yè)用水效率影響的差異性(選取樣本中只有12個(gè)地市得出多元線性回歸方程,本文將在此結(jié)果上繼續(xù)進(jìn)行分析)。在選取的樣本中,工業(yè)廢水排放量和Ramp;D經(jīng)費(fèi)占GDP比重兩個(gè)因素是對(duì)各地市工業(yè)用水效率影響較顯著的因素,它們分別對(duì)7/12和1/2的樣本產(chǎn)生影響;其次是第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重和人均GDP,它們與4/12的樣本存在相關(guān)性。雖然同一個(gè)變量與不同地區(qū)的工業(yè)用水效率都存在關(guān)系,但由于各地市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和結(jié)構(gòu)的差異,同一個(gè)變量對(duì)工業(yè)用水效率的影響存在區(qū)域差異性特征?；貧w結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 山東17個(gè)地市工業(yè)用水效率影響因素回歸結(jié)果

注:*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn);萊蕪、德州、東營(yíng)、棗莊和聊城無(wú)運(yùn)行結(jié)果。

表6顯示,工業(yè)廢水排放量與煙臺(tái)市的工業(yè)用水效率之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,表明煙臺(tái)市在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中沒(méi)有對(duì)投入的水資源進(jìn)行充分利用,廢水排放量大于預(yù)期水平,而且同一指標(biāo)與青島、濰坊、臨沂、淄博和菏澤的工業(yè)用水效率之間存在正相關(guān)關(guān)系,說(shuō)明這些地區(qū)對(duì)工業(yè)廢水的排放和處理工作已取得了較大的進(jìn)步,工業(yè)廢水量排放能反映該地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模和效益。Ramp;D經(jīng)費(fèi)占GDP比重對(duì)臨沂市工業(yè)用水效率的影響為正向,但對(duì)濟(jì)南、日照等城市工業(yè)用水效率的影響為負(fù)向,Ramp;D經(jīng)費(fèi)占GDP比重逐漸增大,但工業(yè)用水效率已趨向于DEA有效。相較于自變量的變動(dòng)而言,工業(yè)用水效率的增長(zhǎng)幅度較小甚至出現(xiàn)下降的現(xiàn)象,這樣就導(dǎo)致兩者之間出現(xiàn)負(fù)向關(guān)系。第二產(chǎn)業(yè)比重對(duì)煙臺(tái)、臨沂和淄博的工業(yè)用水效率為正向影響,第二產(chǎn)業(yè)比重增加并沒(méi)有對(duì)工業(yè)用水效率帶來(lái)反向影響,說(shuō)明工業(yè)用水結(jié)構(gòu)較合理,工業(yè)生產(chǎn)符合新型工業(yè)化生產(chǎn)的要求;對(duì)青島的負(fù)向影響說(shuō)明,工業(yè)中耗水量高的產(chǎn)業(yè)比例較高,工業(yè)結(jié)構(gòu)需要進(jìn)一步完善,且應(yīng)向節(jié)水型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。第三產(chǎn)業(yè)比重除了對(duì)臨沂和威海的影響為負(fù)外,對(duì)青島、煙臺(tái)和淄博工業(yè)用水效率的影響都為正向,第三產(chǎn)業(yè)相較于第二產(chǎn)業(yè)而言是耗水量少的產(chǎn)業(yè),隨著第三產(chǎn)業(yè)比重的增大,第二產(chǎn)業(yè)的比重會(huì)相應(yīng)減少,這樣就會(huì)間接地提高工業(yè)用水效率。地區(qū)人均GDP與淄博、泰安和菏澤的工業(yè)用水效率呈正相關(guān)關(guān)系。一般而言,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可帶動(dòng)該地區(qū)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和技術(shù)水平的提高,對(duì)工業(yè)用水效率的提高具有正向促進(jìn)作用，但這一變量對(duì)濟(jì)南和威海工業(yè)用水效率的提高具有反向影響。其原因主要是相較于該地區(qū)人均GDP的快速增長(zhǎng),工業(yè)用水效率的變化不明顯。工業(yè)用水比重只對(duì)青島、煙臺(tái)和濟(jì)寧的工業(yè)用水有顯著性影響,且都為正向,在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)水資源的使用量符合資源的合理配置;濰坊和菏澤在工業(yè)生產(chǎn)中的用水規(guī)模不合理,導(dǎo)致工業(yè)用水比重與工業(yè)用水效率之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

3 結(jié)論與政策建議

本文對(duì)山東省及17個(gè)地市的工業(yè)用水效率進(jìn)行了測(cè)算,并對(duì)各地市的工業(yè)用水效率及變化趨勢(shì)進(jìn)行了差異分析,提出了可能引起工業(yè)用水效率變化和差異的影響因素，對(duì)其與工業(yè)用水效率之間的關(guān)系進(jìn)行了分析。研究結(jié)論為:①山東省工業(yè)用水效率總體上已經(jīng)達(dá)到DEA有效,說(shuō)明山東省總體工業(yè)生產(chǎn)資源配置得到優(yōu)化。山東省不同地區(qū)工業(yè)用水效率的發(fā)展趨勢(shì)存在差異,大多數(shù)地區(qū)的工業(yè)用水效率向DEA有效發(fā)展,只有濟(jì)寧、日照、萊蕪等地的工業(yè)用水效率值仍低于0.7,有待進(jìn)一步提高。②對(duì)工業(yè)用水效率的影響因素為廢水排放量、Ramp;D經(jīng)費(fèi)占GDP比重、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)在地區(qū)生產(chǎn)總值中的比重、人均GDP、工業(yè)用水比重、工業(yè)萬(wàn)元產(chǎn)值用水量。就山東省總體而言,Ramp;D經(jīng)費(fèi)占GDP比重、與工業(yè)用水效率之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,人均GDP對(duì)工業(yè)用水效率有正向的顯著性影響;對(duì)17個(gè)地市而言,除了無(wú)法對(duì)萊蕪、德州、東營(yíng)、棗莊和聊城進(jìn)行回歸分析外,各個(gè)影響因素對(duì)不同地市工業(yè)用水效率的影響程度具有差異性,每個(gè)影響變量作用的樣本數(shù)也不同。工業(yè)廢水排放量和Ramp;D經(jīng)費(fèi)占GDP比重兩個(gè)因素分別對(duì)50%及以上的地區(qū)工業(yè)用水效率產(chǎn)生影響;其次是第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重和人均GDP,它們與30%的地區(qū)工業(yè)用水效率存在相關(guān)性。

建議:①加強(qiáng)區(qū)域之間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和工業(yè)節(jié)水技術(shù)研發(fā)合作。提高工業(yè)用水效率應(yīng)考慮到不同地區(qū)的差異,各個(gè)地市所處的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段不同,工業(yè)用水效率也存在一定差異。因此,可通過(guò)區(qū)域間工業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和技術(shù)合作,提升效率較低地區(qū)的工業(yè)用水利用水平。②嚴(yán)格執(zhí)行用水總量控制制度,抑制工業(yè)用水量過(guò)快增長(zhǎng)。根據(jù)各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)和水資源承載力,核定各行業(yè)用水定額,控制工業(yè)用水總量;加大工業(yè)污水處理的投入,提高工業(yè)廢水的處理率和工業(yè)用水重復(fù)利用率。③調(diào)整優(yōu)化區(qū)域工業(yè)經(jīng)濟(jì)內(nèi)部結(jié)構(gòu),通過(guò)財(cái)政、信貸或補(bǔ)貼等政策加大節(jié)水型工業(yè)產(chǎn)業(yè)的支持力度,降低工業(yè)耗水量。按照以水定產(chǎn)的原則,協(xié)調(diào)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與水資源供給能力間的關(guān)系,逐漸由耗水多的資源密集型產(chǎn)業(yè)向知識(shí)密集型的高新產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,提高工業(yè)用水的邊際效益。④改革工業(yè)用水水價(jià)形成機(jī)制,利用水價(jià)杠桿調(diào)節(jié)用水需求。根據(jù)水資源供求關(guān)系的變化,實(shí)行階梯水價(jià)和累進(jìn)水價(jià)制度,抑制工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)用水的浪費(fèi),促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行節(jié)水技術(shù)改造投資,降低用水需求。

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SpatialDifferencesinIndustrialWaterConsumptionEfficiencyandItsInfluencingFactorsinShandongProvince

CUI Dan,ZHOU Yu-xi
(College of Economics amp; Management,Shandong Agricultural University,Tai′an 271018,China)

Based on the panel data of Shandong Province in 2007-2015,this paper used DEA method to measure the industrial efficiency of 17 cities in Shandong Province,and used the multiple linear regression model to reveal the key factors of industrial water consumption efficiency in Shandong Province and its 17 cities.The results showed that the industrial water consumption efficiency in Shandong Province became more effective in DEA.Differences in industrial water consumption efficiency varied from city to city:The industrial water consumption efficiency of Zaozhuang and Liaocheng reached DEA in nine years.Besides Jining,Laiwu,Weihai and Rizhao,the other cities of industrial water consumption efficiency were towards the effective development of DEA.Industrial wastewater discharge and Ramp;D in the proportion of GDP had an impact on more than 50% of the regional industrial water consumption efficiency respectively.The proportion of secondary industry,the proportion of the tertiary industry and the per capita GDP had an impact on 30% region in Shandong Province,and the effect of each variable had spatial variability.

industrial water consumption efficiency;influencing factors;regression analysis;DEA

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.10.011

TV213.4

A

1005-8141(2017)10-1209-05

2017-08-10；

2017-09-22

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(編號(hào):16BJY053);教育部人文社科基金項(xiàng)目(編號(hào):16YJA790071);山東農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展研究院項(xiàng)目(編號(hào):14xsk2-02)。

崔丹(1993-),女,山東省日照人,碩士研究生,研究方向?yàn)橘Y源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)。

周玉璽(1970-)，男，山東省濰坊人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橘Y源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)、組織行為與人力資源管理。