張 峰，薛惠鋒，宋曉娜，王海寧

（1.山東理工大學 管理學院，山東 淄博 255012；2.中國航天系統(tǒng)科學與工程研究院，北京 100048；3.泰山學院 商學院，山東 泰安 271000）

0 引言

中國過去高能耗、高污染的發(fā)展方式致使現(xiàn)階段面臨的水資源危機形式愈加嚴峻，而作為支撐國民經濟的重要產業(yè)，工業(yè)用水長期以來是僅次于農業(yè)用水的第二大用水戶，隨著工業(yè)規(guī)模的不斷擴大，其水資源利用總量也呈現(xiàn)持續(xù)攀升態(tài)勢。對此，國家頒布《工業(yè)轉型升級規(guī)劃》《重點工業(yè)行業(yè)用水效率指南》等系列措施鼓勵國內工業(yè)向資源節(jié)約型與環(huán)境友好型產業(yè)發(fā)展，并提出了“穩(wěn)增長、促改革、調結構、惠民生、防風險”新型工業(yè)化發(fā)展內涵的頂層設計[1]。此背景下，國內學者從用水效率[2,3]、水價調控[4]、節(jié)水潛力[5]等對于工業(yè)水資源利用效率問題展開了多視角探討，嘗試探索出更加科學合理的工業(yè)水資源利用方式。但是從新型工業(yè)化發(fā)展需求來看，現(xiàn)有針對工業(yè)水資源利用效率的研究成果多集中于利用用水總量、人力資本、經濟效益等少數(shù)指標，依靠傳統(tǒng)的DEA和SFA模型進行靜態(tài)評估[6,7]。這不僅導致測度出的水資源利用效率難以與新型工業(yè)化發(fā)展內涵進行有效匹配，易忽視由于工業(yè)水資源利用而引發(fā)的生態(tài)環(huán)境、社會效益等方面的體現(xiàn)，同時也缺乏從空間視角對區(qū)域之間工業(yè)水資源利用效率及其影響要素的內在機理進行研究。

綜上，本文以新型工業(yè)化發(fā)展內涵為指導，通過利用云模型構建工業(yè)水資源利用效率綜合評價體系及定量測度模型，并對30個省市1997—2015年工業(yè)水資源利用效率進行面板數(shù)據分析。在此基礎上，引入區(qū)域自然稟賦、經濟水平、產業(yè)結構、高技術導向水平、用水結構、社會水平等影響要素，選取空間Durbin模型對工業(yè)水資源利用效率的空間溢出效應進行動態(tài)檢驗，試圖從空間維度辨識其演化規(guī)律。

1 模型構建

1.1 工業(yè)水資源利用效率測度模型

云模型是一種采取語言特征值方式對定性概念、定量描述之間的模糊屬性進行有機轉換的評價模型。其模糊屬性通常是對事物隨機性的客觀反映[8]，用其測度工業(yè)水資源利用效率步驟如下：

定義1：以數(shù)值U為定量論域，內部定性概念為Q，定量值κ∈Q為Q的一次隨機實現(xiàn)，κ對Q確定度ν(κ)∈[0 ， 1]為隨機數(shù)。ν:U→[0 ， 1] ，?κ∈U，κ→ν(κ)，κ于論域U上的分布被稱作云，記為Q(κ，ν)。其中，κ被稱為云滴。若論域U隸屬n維空間，則κ可被拓展為n維云。

定義2：對于論域U，內部定性概念為Q，當定量值κ∈U，且κ為Q的一次隨機實現(xiàn)，若滿足κ~N(Eκ，)，

其中，對Q的確定度滿足：

則稱κ于論域U上的分布是正態(tài)云。

在上述基礎上，選取關聯(lián)函數(shù)法計算指標系數(shù)W[9]，根據正態(tài)云發(fā)生器在U及等級G間進行因素模糊測度，得到測度集=(ξi1，ξi2，…，ξim)。ξij元素指U中第i個因素ui對應G中第j個等級gj隸屬度。按照單因素測度集構建測度矩陣=(ξij)n×m，及權重集W做模糊轉換，取得模糊綜合測度集?：

其中，?j(j=1，2，…，m)指待測度對象對第j個評語的隸屬度，將最大隸屬值max{?j}對應的第j等級gj作為其綜合測度結果。

1.2 溢出效應檢驗模型

本文選用空間計量模型中的空間杜賓模型（Spatial Dubin Model，SDM）作為理論基本模型。該模型不僅考慮了因變量的空間相關性，還考慮了自變量的空間相關性，即因變量不僅受到本地區(qū)自變量影響，還受到其他地區(qū)自變量和因變量的影響[10]?；灸Ｐ腿缦拢?/p>

其中，Wy指因變量的空間滯后項，WX指自變量的空間滯后項?？紤]到區(qū)域工業(yè)水資源利用效率的空間依賴性，構建SDM模型表述如下：

其中，LN(?)為因變量，由區(qū)域工業(yè)水資源利用效率經對數(shù)化處理后取值；WLN(?)為區(qū)域工業(yè)水資源利用效率的空間滯后項；W為空間權重矩陣，此處選取地理相鄰關系方法建立；X表示由一組隨時空變化的影響工業(yè)水資源利用效率的自變量矩陣；?表示屬于(1κmin，1) 區(qū)域內的內生相互效應參數(shù)，κmin指權重矩陣經行標準化后非負實特征根；φ指未知參數(shù)向量；γi指特定空間效應；ηt指特定時間效應；εit指隨機誤差項；ρ為常數(shù)項。

2 實證分析

2.1 工業(yè)水資源利用效率測度體系及計算結果

本文以“穩(wěn)增長、促改革、調結構、惠民生、防風險”的新型工業(yè)化發(fā)展內涵為參考依據，建立“經濟推動-技術進步-用水調控-生態(tài)規(guī)制-社會保障”的多維測度體系（見圖1）。其中，考慮工業(yè)用水的重要功效即為支撐工業(yè)經濟發(fā)展，選取的經濟推動指標則是對其內涵中“穩(wěn)增長”的客觀反映；傳統(tǒng)工業(yè)用水模式對于水資源消耗及浪費問題嚴重，近年來頒布多項節(jié)水管理改革措施主要動力源還是對先進節(jié)水技術、工藝和設備等的創(chuàng)新性研發(fā)，對此選取的技術進步指標是對“促改革”進行代表性體現(xiàn)；“調結構”則是通過對工業(yè)產業(yè)結構調整提高工業(yè)用水效率，具體表現(xiàn)于工業(yè)用水規(guī)模、用水強度及人均用水等方面；“惠民生”是通過工業(yè)用水支撐工業(yè)發(fā)展，進而對民生保障作用的體現(xiàn)；而“防風險”可通過工業(yè)用水對生態(tài)環(huán)境的規(guī)制水平的動態(tài)響應進行反映。

圖1 工業(yè)水資源利用效率指數(shù)測度體系

根據圖1所示測度體系，通過統(tǒng)計其1997—2015年中國30個省市（西藏、澳門、香港和臺灣除外）的各指標歷史數(shù)據，代入運用云模型測算工業(yè)水資源利用效率，結果見表1。據此可知，樣本期間內工業(yè)水資源利用效率雖然在局部年份存在幅度不等的上下波動，但整體上呈現(xiàn)出攀升態(tài)勢。而區(qū)域之間效率差異較大，尤其是東部、中部與西部地區(qū)呈現(xiàn)出階梯式分布狀態(tài)，說明工業(yè)水資源利用效率依然未能實現(xiàn)高效的空間優(yōu)化配置及均衡化發(fā)展。

表1 工業(yè)水資源利用效率指值1997—2015年測度結果

2.2 要素選取與描述性統(tǒng)計

本文選取區(qū)域自然稟賦、經濟水平、產業(yè)結構、高技術導向水平、用水結構和社會水平作為影響工業(yè)水資源利用效率的外部要素。其中，水資源總量選為支撐工業(yè)水資源利用的自然稟賦代表性指標，記為X_twr（單位億m3）；區(qū)域人均GDP選為工業(yè)水資源利用效率的經濟要素，記為X_ecl（萬元）；將第二產業(yè)比重選為產業(yè)結構測度指標，記為X_sps；高技術產業(yè)R&D經費與主營業(yè)務收入比例為工業(yè)水資源利用的高技術要素代表性指標，記為X_crq；水資源消耗總量/水資源總量選為用水結構的測度指標，記為X_tsc；人均教育經費作為其人口素質水平的衡量要素，記為X_pel（單位：千元）。各影響要素的樣本區(qū)間劃定為1997—2015年，數(shù)據源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)經濟統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《水資源公報》和各地市統(tǒng)計年鑒。相關自變量的描述性統(tǒng)計見表2。

表2 自變量及其描述性統(tǒng)計

本文在進行面板數(shù)據的回歸分析前，按照消除要素異方差影響的要求，將上述要素取對數(shù)處理。進而利用單位根檢驗（Unit Root Test）方法檢驗上述要素的平穩(wěn)性，即若存在單位根，則證明檢驗數(shù)據具有非平穩(wěn)序列的特性。常用的面板數(shù)據檢驗方法包括Fisher ADF檢驗、Fisher PP檢驗等，為保障檢驗結果的有效性，此處引入LLC檢驗、Hadri檢驗和IPS（Im-Pesaran-Shin）檢驗對各要素特性進行協(xié)同檢驗，結果見表3。根據檢驗，可知影響工業(yè)水資源利用效率的多數(shù)外部要素在原始狀態(tài)下呈現(xiàn)出非平穩(wěn)性，即接受存在單位根的假設。因此，需要對各要素進行取其一階差分處理，并再次進行單位根檢驗，結果顯示其各要素一階差分序列都拒絕了存有單位根的原假設，即為顯著性一階單整序列。基于上述的分析，構建工業(yè)水資源利用效率的空間Durbin模型需采取其一階差分序列進行要素分析。

2.3 溢出模型估計結果及分析

空間面板模型是在面板模型基礎上引入空間滯后誤差項或空間滯后因變量，將空間相關性引入計量模型，一般可將其分為4類：空間固定效應模型、空間隨機效應模型、空間固定系數(shù)模型和空間隨機系數(shù)模型。本文選取非校準與校準個體時刻固定效應模型和個體時刻隨機效應模型分別進行變量空間回歸分析，結果見下頁表4。

表3 工業(yè)水資源利用效率影響要素面板數(shù)據單位根檢驗

表4 空間Durbin模型回歸檢驗

選取Wald和LR檢驗Durbin模型向空間誤差模型轉化性，即是否拒絕原假設：H0:ξ+?φ=0?？臻g滯后檢驗測度表明，統(tǒng)計量Wald=17.61，LR=16.24，其相應p測度值均以1%水平通過了顯著性檢驗，說明將Durbin模型轉為空間誤差模型的H0原假設被拒絕。而對于Durbin模型轉化為空間滯后模型的檢驗假設H0:ξ=0，統(tǒng)計量Wald=12.18，LR=12.06，其相應p測度值亦通過了1%顯著性水平的檢驗，說明將Durbin模型轉為空間滯后模型的H0原假設被拒絕。因此，Durbin模型可用于變量的空間面板回歸?；谏鲜龅呐卸?，可對模型隨機效應與固定效應進行選擇，按照內生性測度統(tǒng)計量Hausman=14.58與概率p=0.029，可知選用隨機效應模型的H0原假設被拒絕，即確定使用固定效應模型。

鑒于空間面板回歸對于外溢與反饋效應的分析，僅利用參數(shù)估計會導致測度結果存在誤差。因此，本文測度的空間反饋效應既存在于被解釋變量W*(LN)的空間滯后性，也存在于解釋變量W*ΔLNX_twr、W*ΔLNX_ecl、W*ΔLNX_sps、W*ΔLNX_crq、W*ΔLNX_tsc和W*ΔLNX_pel的空間滯后性。其中，按照表中校準個體時刻固定效應模型的測度結果，發(fā)現(xiàn)被解釋變量分別在1%或5%顯著性水平下拒絕了原假設，說明其對工業(yè)水資源利用效率外溢效應具有顯著性促進作用，即工業(yè)水資源利用效率的提升對周邊地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的上升呈推動作用。除了W*ΔLNX_ecl、W*ΔLNX_crq呈現(xiàn)為正向顯著外溢效應以外，其他均為負向外溢效應。而對于影響工業(yè)水資源利用效率各要素的外部溢出反饋效應，還需要利用Durbin模型進一步測度分析。

利用空間Durbin模型測度的要素回歸系數(shù)無法全面地對工業(yè)水資源利用效率的溢出效應進行反饋，本文利用校準空間與時間固定效應模型取得上述變量的直接效應、間接效應和綜合效應，結果見表5。根據溢出效應測度結果，可知其綜合效應中，要素 ΔLNX_twr、ΔLNX_sps、ΔLNX_crq和ΔLNX_tsc表現(xiàn)為顯著性影響，尤其是要素ΔLNX_crq通過1%顯著性水平檢驗。其中，要素ΔLNX_crq系數(shù)為正，說明高技術產業(yè)發(fā)展對于提升工業(yè)水資源利用效率的作用已愈發(fā)明顯。而ΔLNX_ecl的系數(shù)雖然為正，但其未通過顯著性檢驗，表明相對之下其對于工業(yè)水資源利用效率提升的直觀性作用相對薄弱。要素ΔLNX_pel系數(shù)為負值，但在樣本期內呈現(xiàn)非顯著性，說明社會節(jié)水意識還需加強。而要素ΔLNX_twr、ΔLNX_sps和ΔLNX_tsc的系數(shù)均為負值，即自然稟賦、產業(yè)結構、用水結構調整對全體省市工業(yè)水資源利用效率產生顯著性負向影響，說明目前過分依賴自然水資源的傳統(tǒng)模式對工業(yè)水資源利用效率的提升已產生相對顯著的制約性作用，而現(xiàn)有的產業(yè)結構調整與用水結構優(yōu)化配置速率還無法有效彌補上述制約作用帶來的負面效應。特別是近年來雖然對第二、第三產業(yè)關系的關注力度不斷增強，其發(fā)展也取得了顯著成效，但從本文測度結果來看，其對工業(yè)水資源利用效率提升的推動作用依然有待進一步提高。

表5 工業(yè)水資源利用效率溢出效應檢驗

通過工業(yè)水資源利用效率空間Durbin計量模型測度直接溢出效應來看，除了要素ΔLNX_tsc以外，其他要素均通過了其顯著性水平檢驗。其中，要素ΔLNX_twr、ΔLNX_ecl、ΔLNX_crq系數(shù)均為正值，說明自然稟賦、經濟水平、高技術導向水平對本地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的提升可產生顯著推動作用；而對于要素ΔLNX_sps、ΔLNX_pel的系數(shù)為負值，說明第二產業(yè)發(fā)展、社會水平的提升速率還無法有效滿足目前本地區(qū)工業(yè)水資源利用效率提升的需求。而通過工業(yè)水資源利用效率空間Durbin計量模型測度間接溢出效應來看，要素 ΔLNX_twr、ΔLNX_sps和ΔLNX_tsc的系數(shù)為負值，結合直接溢出效應測度的結果，可知自然稟賦和第二產業(yè)發(fā)展對于本地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的提升起到促進作用，但對其他地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的提升則起到負向作用。而要素ΔLNX_ecl、ΔLNX_crq的系數(shù)為正值，但僅ΔLNX_crq通過了顯著性水平檢驗，結合直接溢出效應測度的結果，可知高技術導向水平的提升，不僅可促進本地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的提升，而且可帶動其他地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的提升。但根據其測度值來看，該要素對于本地區(qū)的帶動作用要高于其他地區(qū)，而經濟水平和社會水平對于工業(yè)水資源利用效率的提升作用主要局限于本地區(qū)，而對于其他地區(qū)作用相對有限。

基于上述分析可知，不同要素對于不同地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的溢出效應機理存在差異性，尤其是局部要素對于本地區(qū)工業(yè)水資源利用效率可產生顯著性正向促進作用，但同時對于其他地區(qū)工業(yè)水資源利用效率不產生或產生顯著性負向作用，即影響工業(yè)水資源利用效率要素的溢出效應具有較高的復雜性。

3 結論

本文利用云模型測度1997—2015年中國30個省市工業(yè)水資源利用效率的基礎上，選取空間Durbin計量模型對工業(yè)水資源利用效率的空間溢出效應進行檢驗。結果發(fā)現(xiàn)從直接溢出效應的角度來看，自然稟賦、經濟水平、高技術導向水平對本地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的提升可產生顯著推動作用。而第二產業(yè)發(fā)展、社會水平的提升速率還無法有效滿足目前本地區(qū)工業(yè)水資源利用效率提升的需求。而間接溢出效應表明自然稟賦和第二產業(yè)發(fā)展對于本地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的提升起到促進作用，但對其他地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的提升則起到負向作用。高技術導向水平的提升不僅可促進本地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的提升，也可帶動其他地區(qū)工業(yè)水資源利用效率的提升，但其對于本地區(qū)的帶動作用要高于其他地區(qū)。而經濟水平和社會水平對于工業(yè)水資源利用效率的提升作用主要局限于本地區(qū)，而對于其他地區(qū)作用相對有限。

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