郭炳南，馮雨，張浩

（江蘇科技大學 人文社科學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212100）

0 引言

為深入推進節(jié)約用水工作，2020 年12 月30 日，水利部聯(lián)合工業(yè)和信息化部發(fā)布了八項關于工業(yè)用水定額的通知，明確指出要加快建設以工業(yè)節(jié)水減排為目標的節(jié)水型社會。工業(yè)作為第二大用水大戶，水資源利用形勢不容樂觀，目前每萬元工業(yè)增加值用水量是發(fā)達國家的3～4 倍；《關于實行最嚴格水資源管理制度的意見》中提出“用水效率紅線”，要求到2030 年將萬元工業(yè)增加值用水量降低到40 立方米以下。可見，提升工業(yè)綠色水資源效率已成為現(xiàn)階段實現(xiàn)工業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展和水資源效率提升的必然選擇。

關于全要素生產(chǎn)率的測算，最早由經(jīng)濟學家Malmquist[1]提出，之后，學者采用了不同的方法進行測算。如Charnes 等[2]通過線性規(guī)劃方法進行測度，并提出了數(shù)據(jù)包絡分析法；Caves 等[3]通過距離函數(shù)之比構造生產(chǎn)率指數(shù)，提出了Malmquist 指數(shù)法。進入21世紀后，部分學者認為傳統(tǒng)的生產(chǎn)率測算只考慮了資本和勞動，忽略了環(huán)境污染物的處置成本，造成了分析結果的偏差。據(jù)此，李俊和徐晉濤[4]提出將反映環(huán)境變化的指標納入全要素生產(chǎn)率核算中，提出了綠色全要素生產(chǎn)率。而后，諸多學者對農(nóng)業(yè)[5]、林業(yè)[6-7]、工業(yè)[8-9]、海洋經(jīng)濟[10-11]和服務業(yè)[12]的綠色全要素生產(chǎn)率進行了測算。近年來，隨著中國水資源短缺和水污染的加重，以張峰為代表的學者開始研究工業(yè)綠色全要素水資源利用效率?？v觀工業(yè)綠色全要素水資源利用效率的相關研究，學者基于不同的研究視角進行了諸多探索，主要集中在三個方面：一是工業(yè)綠色全要素水資源效率的測度。已有研究主要采用隨機前沿函數(shù)模型[13-14]或數(shù)據(jù)包絡模型[15-16]，從勞動、資本、水資源投入等角度出發(fā)，通過構建多維度的綜合評價體系，對工業(yè)綠色全要素水資源效率進行了測算。這兩種測度方法均通過構建前沿面分析對研究數(shù)據(jù)進行測算，在工業(yè)水資源效率測算上各有其適用性。二是工業(yè)綠色全要素水資源效率的影響機制研究。已有研究大多通過構建面板數(shù)據(jù)模型，從經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構、環(huán)境規(guī)制、技術創(chuàng)新、對外開放水平、工業(yè)用水強度等方面，分析提升工業(yè)綠色全要素水資源效率的驅(qū)動因素[17-19]。三是工業(yè)綠色全要素水資源效率的時空特征研究，通常采用空間溢出效應[20-21]和空間收斂效應[22]進行分析。

綜上所述，基于綠色全要素生產(chǎn)率考量工業(yè)水資源效率逐漸成為學者研究的重點，相關研究也為提升工業(yè)用水效率奠定了重要的理論基礎。但在水污染日益嚴峻的情況下，提升工業(yè)水資源利用效率，不僅面臨著經(jīng)濟效益的約束，還面臨著“源頭減污，合理治污”的環(huán)境要求。但就目前研究進展來看，鮮有研究對此做出合理分析。探討工業(yè)綠色全要素水資源效率不僅有助于豐富綠色全要素生產(chǎn)率理論，而且與建設資源節(jié)約型、環(huán)境友好型工業(yè)結構的發(fā)展目標相契合。已有研究較多地從省級或國家整體層面上分析，缺乏對特定流域的綠色全要素水資源效率的探討，長江經(jīng)濟帶作為中國重要的流域經(jīng)濟帶，地理位置獨特，橫跨東中西三大區(qū)域，流域的要素稟賦、產(chǎn)業(yè)結構和經(jīng)濟發(fā)展水平差異較大，分析其工業(yè)綠色全要素水資源效率的空間收斂特征，對縮小區(qū)域間差異、提高工業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展水平具有重要意義。因此，本文在全要素生產(chǎn)率的框架下，基于2004—2019 年長江經(jīng)濟帶面板數(shù)據(jù)，在構建工業(yè)綠色全要素水資源效率綜合測度指標體系的基礎上，采用非期望產(chǎn)出模型測算長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率，利用Dagum 基尼系數(shù)對長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的區(qū)域差異進行探討，并在模型檢驗的基礎上采用空間杜賓模型檢驗其收斂特征。

1 模型構建

1.1 工業(yè)綠色全要素水資源效率測度模型

參考Tone[23]提出的超效率SBM 模型，在考慮非期望產(chǎn)出的基礎上對長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率進行測度，具體模型表示為：

式中：ρ為效率值，λ表示權重向量，s-表示投入量過多，表示期望產(chǎn)出，表示非期望產(chǎn)出。

根據(jù)經(jīng)濟增長理論，本文在測算長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率時，選取勞動、資本和水資源作為投入要素；選取工業(yè)利潤總額作為期望產(chǎn)出；將工業(yè)廢水化學需氧量和工業(yè)廢水氨氮排放量作為非期望產(chǎn)出。指標具體含義闡述如下。

投入要素：包括勞動、資本和水資源投入。其中，勞動投入采用第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)表示，水資源投入采用工業(yè)用水量表示，資本投入采用資本存量表示。鑒于資本存量數(shù)據(jù)并未直接披露，采用永續(xù)盤存法（PIM）進行計算，計算公式如下：

其中，Kt表示第t年的資本存量；Kt-1表示t-1 年的資本存量；It表示第t年的工業(yè)新增固定資產(chǎn)投資額；δt表示第t年的折舊率。基期資本存量選取觀測期前一年（即2003 年）工業(yè)固定資產(chǎn)凈值進行核算。根據(jù)式（2）計算工業(yè)資本存量時，首先需要計算工業(yè)固定資產(chǎn)折舊率，計算公式如下：

式中：δt表示折舊率；Vt表示本年折舊值，OFA表示固定資產(chǎn)原值；NFA代表固定資產(chǎn)凈值；AD表示累計折舊；FAD表示固定資產(chǎn)凈值累計折舊；t和t-1 分別代表當期和前一期數(shù)據(jù)。

在上述模型中，產(chǎn)出分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，期望產(chǎn)出選取工業(yè)利潤總額進行測算。與已有研究不同，本文的產(chǎn)出并非選取工業(yè)增加值進行測算，而是根據(jù)邊際生產(chǎn)理論，從生產(chǎn)者利潤最大化的角度出發(fā)，選取工業(yè)利潤總額進行測算。將工業(yè)廢水化學需氧量和工業(yè)廢水氨氮排放量作為非期望產(chǎn)出，納入工業(yè)綠色全要素水資源效率的測度體系中，以期全面評價工業(yè)水資源的利用效率。

1.2 工業(yè)綠色全要素水資源效率區(qū)域差異分解模型

本文采用Dagum[24]提出的基尼系數(shù)分解法，對長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異以及超變密度貢獻進行分解。Dagum 基尼系數(shù)定義如下：

將長江經(jīng)濟帶沿線11 省份劃分為上游、中游、下游三大區(qū)域，k表示區(qū)域劃分個數(shù)，即k=3；n表示省份個數(shù)，即n=11。yij、yhr表示區(qū)域j內(nèi)省份i、r的工業(yè)綠色全要素水資源效率；表示區(qū)域工業(yè)綠色全要素水資源效率的均值；基尼系數(shù)越大，表明工業(yè)綠色全要素水資源效率越不平衡。

地區(qū)j的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)Gjj表示為：

地區(qū)j和地區(qū)h之間的基尼系數(shù)Gjh表示為：

區(qū)域內(nèi)差Gw、區(qū)域間差異Gb和超變密度Gt分別表示為：

其中，djh和pjh的計算公式為：

將djh定義為區(qū)域間工業(yè)綠色全要素水資源效率的差值，pjh為超變一階矩，F(xiàn)j Fh為地區(qū)j、h的累積密度分布函數(shù)。

1.3 工業(yè)綠色全要素水資源效率β收斂模型

β收斂可分為絕對β收斂和條件β收斂。絕對β收斂是指不考慮其他工業(yè)綠色全要素水資源效率的影響因素而呈現(xiàn)的收斂狀態(tài)，即工業(yè)綠色全要素水資源效率較低的地區(qū)比效率值高的地區(qū)有更快的增長速度；條件β收斂則是指在考慮這些影響因素后，各流域工業(yè)綠色全要素水資源效率會逐漸趨近于自身的穩(wěn)態(tài)水平。

絕對β收斂的模型如下所示：

條件β收斂模型表達式如下：

其中，TFPi,t+1和TFPi,t分別表示i在t+1 期和在t 期的工業(yè)綠色全要素水資源效率；表示i區(qū)域的工業(yè)綠色全要素水資源效率在t與t+1 期間的增長率；α為常數(shù)；β表示收斂系數(shù)；εit為隨機擾動項，Wij是空間權重矩陣。當λ=0、τ=0 時，上述為空間自回歸模型；當λ=0 時，上述為空間杜賓模型；當ρ=0、τ=0 時，上述為空間誤差模型。

本文從工業(yè)綠色全要素水資源效率影響因素的區(qū)域差異視角，選取了六個控制變量：（1）經(jīng)濟水平（PEC）：由于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平存在較大差異，故本文采用人均GDP 進行衡量；（2）產(chǎn)業(yè)結構（IND）：產(chǎn)業(yè)結構的調(diào)整是提高工業(yè)綠色水資源效率的重要解決途徑，采用第二產(chǎn)業(yè)比重進行衡量；（3）對外開放水平（OPE）：主要衡量工業(yè)企業(yè)在使用外資時對工業(yè)綠色水資源造成的影響，本文采用工業(yè)行業(yè)利用外國直接投資進行表示；（4）環(huán)境規(guī)制（ER）采用工業(yè)污染治理完成投資占比進行衡量；（5）技術創(chuàng)新投入（RD）：技術進步是提高工業(yè)綠色水資源效率的主要路徑，采用研究與實驗經(jīng)費的投入進行衡量；（6）水資源利用（IWA）：工業(yè)水資源消耗量與水資源總量比重進行衡量。為減少異方差的影響，對相關變量取自然對數(shù)進行測算。

1.4 數(shù)據(jù)來源

本文以長江經(jīng)濟帶11 省份的工業(yè)綠色全要素水資源效率為研究對象，在參考數(shù)據(jù)可得性后設定樣本區(qū)間為2004—2019 年。研究數(shù)據(jù)主要來源于EPS 數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局以及各省份統(tǒng)計年鑒，對于個別年份的缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法進行補齊。

2 結果與分析

2.1 工業(yè)綠色全要素水資源效率測度

本文基于非期望產(chǎn)出的SBM 模型測度了2004—2019 年長江經(jīng)濟帶11 個省份的工業(yè)綠色全要素水資源效率值，如表1 所示。工業(yè)綠色全要素水資源效率呈現(xiàn)以下特征：第一，長江經(jīng)濟帶全流域工業(yè)綠色全要素水資源效率值從2004 年的0.564 上升到2019 年的0.719，年均增長率為1.622%，表明長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級帶來的工業(yè)綠色全要素水資源效率逐年提高，但依舊沒有實現(xiàn)有效狀態(tài)，長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展仍有較大的進步空間。第二，區(qū)域?qū)用娴墓I(yè)綠色全要素生產(chǎn)率與全流域發(fā)展趨勢基本一致，上游、中游、下游年均增幅分別為3.657%、4.826%和0.084%；且下游地區(qū)的工業(yè)綠色全要素水資源效率值明顯高于其他流域，且流域內(nèi)均值高于1，說明下游地區(qū)的工業(yè)用水效率較高。第三，從區(qū)域差異看，長江經(jīng)濟帶流域內(nèi)工業(yè)綠色全要素水資源效率存在巨大差異：貴州工業(yè)綠色全要素水資源效率最低，年均值僅0.394，上海年均值最高，是貴州省的4.419 倍。

表1 2004—2019年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率及增長率

2.2 工業(yè)綠色全要素水資源效率的區(qū)域差異分解

本文運用Dagum 基尼系數(shù)分解法對2004—2019 年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的總體差異、區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異以及差異來源進行計算，結果如下。

（1）長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的總體差異。長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率總體差異變化趨勢如圖1 所示?？傮w基尼系數(shù)由2004 年的0.415下降到2019 年的0.309，表明2004—2019 年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的總體差異呈顯著下降趨勢，且具有較為顯著的階段性特征。2004—2010 年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的總體差異呈穩(wěn)定的下降趨勢，2010—2014 年波動上升，2015—2018 年呈穩(wěn)定的上升趨勢，最后下降到2019 年的0.309。這體現(xiàn)了2004—2019 年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的總體差異呈縮小趨勢，意味著工業(yè)綠色全要素水資源效率的總體協(xié)同能力逐漸增強。

圖1 2004—2019年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率總體基尼系數(shù)

（2）長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的區(qū)域內(nèi)差異。由圖2 可知，長江經(jīng)濟帶三大流域的區(qū)域內(nèi)差異特征明顯。從區(qū)域內(nèi)變化趨勢來看，下游地區(qū)的內(nèi)部差異總體呈波動下降趨勢，從2004 年的0.344 逐漸下降到2019 年的0.310；中游地區(qū)的內(nèi)部差異呈波動上升趨勢，從2004 年的0.095 逐漸上升到2019 年的0.200；上游地區(qū)的內(nèi)部差異呈波動下降趨勢，從2004 年的0.313逐漸下降到2019 年的0.170。下游地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異最大的原因可能在于各省份工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的差異較大，如下游地區(qū)投入最多、非期望產(chǎn)出最大的江蘇，其工業(yè)綠色全要素水資源效率最低，僅0.870；而投入較少、非期望產(chǎn)出最小的上海的效率值高達1.741，約為江蘇效率值的兩倍。

圖2 2004—2019年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率區(qū)域內(nèi)差異

（3）長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的區(qū)域間差異。圖3 表明各地區(qū)的工業(yè)綠色全要素水資源效率之間具有明顯差異，地區(qū)之間的差異主要可以分為三個階段。第一階段是2004—2010 年，三大流域的區(qū)域間差異走勢均呈顯著下降趨勢；在這個階段中，中游、下游區(qū)域間差異最大，中游、上游區(qū)域間差異次之，上游、下游差異最小。第二階段是2011—2015 年，三大流域的區(qū)域間差異的發(fā)展趨勢存在較大差異，上游、下游和中游、上游的區(qū)域間差異呈波動遞減趨勢，中游、下游的區(qū)域間差異逐年增加；與第一階段不同的是，中游、上游的區(qū)域間差異大于中游、下游，上游、下游區(qū)域間差異最小。第三階段是2016—2019 年，三大流域的區(qū)域間差異重新走向趨同，均呈波動上升趨勢；在這個階段中，中游、下游的區(qū)域間差異仍舊最大。

圖3 2004—2019年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率區(qū)域間差異

（4）長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的區(qū)域差異來源及貢獻。根據(jù)表2，區(qū)域間差異和區(qū)域內(nèi)差異呈波動下降趨勢，超變密度貢獻呈波動上升趨勢。從具體數(shù)值來看，區(qū)域間差異波動下降，從2004 年的0.268降至2019 年的0.184，表明區(qū)域間差異顯著降低，但區(qū)域間差異貢獻率始終最大，且年均貢獻率高達63.86%，表明區(qū)域間差異始終是長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率區(qū)域差異的主要來源。超變密度貢獻穩(wěn)中有升，從2004 年的0.053 逐漸上升至2019 年的0.059，但超變密度貢獻率始終最小，年均貢獻率僅13.75%。因此，解決長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率問題的關鍵在于縮小不同流域之間的區(qū)域間差異。

表2 2004—2019年八大經(jīng)濟區(qū)生態(tài)福利績效區(qū)域差異的來源分解

2.3 工業(yè)綠色全要素水資源效率β收斂性分析

2.3.1 空間相關性檢驗

本文基于經(jīng)濟距離空間權重矩陣，采用莫蘭指數(shù)刻畫長江經(jīng)濟帶三大流域工業(yè)綠色全要素水資源效率的空間分布格局，進而反映長江經(jīng)濟帶不同流域工業(yè)綠色全要素水資源效率的空間相關性及空間集聚現(xiàn)象。由表3 可知，2004—2019 年工業(yè)綠色水資源利用效率的全局莫蘭指數(shù)均為正，表明長江經(jīng)濟帶的工業(yè)綠色水資源利用效率之間存在空間正相關性；莫蘭指數(shù)值介于0.053～0.346 之間，P值均小于0.05，表明長江經(jīng)濟帶的工業(yè)綠色水資源利用效率存在顯著的空間正相關性與聚集性，容易形成空間層面的“高質(zhì)量增長極”和“低水平發(fā)展陷阱”。

表3 2004—2019年工業(yè)綠色全要素水資源利用效率的全局莫蘭指數(shù)

為進一步揭示工業(yè)綠色全要素水資源效率的空間集聚狀況，本文繪制了2004 年、2010 年、2015 年、2019年的局部莫蘭散點圖。由圖4 可知，多數(shù)省份集中于L-L象限；此外，在所觀測的四年中，上海和浙江均位于H-H象限，總體上形成了以上海和浙江為中心的下游工業(yè)綠色全要素水資源高效率增長極、以安徽和江西為中心的中游低效率發(fā)展陷阱。具體來看，2004 年，江蘇、湖北、湖南位于H-L 象限，安徽、江西、重慶、四川、貴州、云南6 省份均位于L-L 集聚象限；2010 年，江蘇進入H-H象限；2015 年，重慶進入L-H 象限；2019 年，江蘇退出H-H 象限、重慶退出L-H 象限。局部莫蘭散點圖表明，長江經(jīng)濟帶的工業(yè)綠色全要素水資源效率的局部空間集聚模式存在較為穩(wěn)定的空間相關性。

圖4 工業(yè)綠色全要素水資源效率局部莫蘭散點圖

2.3.2 空間收斂模型檢驗

本文采用LR 檢驗和Wald 檢驗對空間模型的適用性進行了檢驗。如表4 所示，LR 檢驗和Wald 檢驗的P值均小于0.1，拒絕了SEM 和SAR 模型的假設。因此，本文采用SDM 模型進行分析。

表4 空間收斂模型適用性檢驗

2.3.3 絕對β收斂分析

根據(jù)表5，長江經(jīng)濟帶及上游、中游、下游區(qū)域工業(yè)綠色全要素水資源效率均在5%的顯著性水平下顯著為負，說明各區(qū)域存在絕對β收斂，即工業(yè)綠色全要素水資源的區(qū)域差異逐漸縮小，但各經(jīng)濟區(qū)的工業(yè)綠色水資源效率的收斂速度存在顯著差異：上游地區(qū)收斂速度最快，下游地區(qū)收斂速度最慢?？赡艿脑蛟谟谙掠蔚貐^(qū)的工業(yè)綠色全要素水資源效率普遍較高、區(qū)域內(nèi)差異相對較小，收斂速度有限；而上游地區(qū)的工業(yè)綠色全要素水資源效率相對較低、具有較大的提升空間，收斂速度相對較快。

表5 長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率絕對β收斂

2.3.4 條件β收斂分析

表6 展示了長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率條件β收斂的結果。從檢驗結果來看，長江經(jīng)濟帶整體及上游、中游、下游流域的工業(yè)綠色全要素水資源效率均在1%的顯著性水平上顯著為負，證實了工業(yè)綠色全要素水資源效率存在條件β收斂。與絕對β收斂不同的是，條件β收斂值更大，說明在考慮經(jīng)濟水平、產(chǎn)業(yè)結構、對外開放水平、環(huán)境規(guī)制、技術創(chuàng)新和水資源等控制變量的影響后，工業(yè)綠色全要素水資源效率的收斂速度更快。與絕對β收斂的結果不同的是，在考慮了控制變量后，中游地區(qū)的收斂速度最慢。從長江經(jīng)濟帶總體層面看，經(jīng)濟水平和水資源對工業(yè)綠色全要素水資源效率的影響均顯著為負，技術創(chuàng)新對工業(yè)綠色全要素水資源效率的影響顯著為正；表明技術創(chuàng)新促進了工業(yè)綠色全要素水資源效率的高收斂狀態(tài)，但隨著經(jīng)濟水平和水資源投入的增加，工業(yè)綠色全要素水資源效率反而降低，說明目前長江經(jīng)濟帶流域的工業(yè)生產(chǎn)尚處于無效率狀態(tài)，工業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展水平有待進一步提升。

表6 長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率條件β收斂

從區(qū)域?qū)用鎭砜?，上游的技術水平對工業(yè)綠色全要素水資源效率的影響顯著為正，表明技術進步促進上游地區(qū)工業(yè)綠色全要素水資源效率收斂于高值，這可能是由于技術進步促進了上游地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整與升級，有效地提高了水資源利用效率、降低了污染物排放。中游的對外開放水平和環(huán)境規(guī)制對工業(yè)綠色全要素水資源效率的影響顯著為正，表明對外開放水平和環(huán)境規(guī)制政策促進了中游地區(qū)工業(yè)綠色全要素水資源效率收斂于高值；對外開放水平的提高吸引了外商投資，在環(huán)境規(guī)制的壓力下，工業(yè)企業(yè)會增加研發(fā)投入、促進技術進步，進而提高工業(yè)水資源利用效率。下游的經(jīng)濟水平、對外開放水平對工業(yè)綠色全要素水資源效率的影響顯著為正，產(chǎn)業(yè)結構的影響顯著為負，表明下游地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結構不利于工業(yè)綠色全要素水資源效率的提升，這可能是因為第二產(chǎn)業(yè)比重下降所引起的技術進步的減排效應并不顯著；而經(jīng)濟水平和對外開放水平的提高有利于下游地區(qū)工業(yè)綠色全要素水資源效率的提升。

綜上所述，長江經(jīng)濟帶不同流域的經(jīng)濟水平、產(chǎn)業(yè)結構、對外開放水平、環(huán)境規(guī)制、技術創(chuàng)新和水資源利用現(xiàn)狀存在異質(zhì)性，以致三大流域的工業(yè)綠色全要素水資源效率的收斂速度存在顯著差異。因此，各地區(qū)要從實際出發(fā)，有針對性地提出提升工業(yè)綠色全要素水資源利用效率的對策。

3 結論與建議

本文首先采用非期望產(chǎn)出的SBM 模型測度了2004—2019 年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率值，然后通過Dagum 基尼系數(shù)分解了上游、中游、下游工業(yè)綠色全要素水資源效率的區(qū)域差異來源，并通過空間杜賓模型檢驗了不同流域工業(yè)綠色全要素水資源效率的β收斂性。研究表明：

（1）2004—2019 年長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)升級帶來的工業(yè)綠色全要素水資源效率逐年提高，區(qū)域?qū)用娴墓I(yè)綠色全要素生產(chǎn)率與全流域發(fā)展趨勢基本一致，呈現(xiàn)下游＞上游＞中游的分布態(tài)勢；但流域內(nèi)工業(yè)綠色全要素水資源效率存在巨大差異。

（2）從地區(qū)差異來看，2004—2019 年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的總體差異呈縮小趨勢，總體協(xié)同能力逐漸增強；下游和上游的區(qū)域內(nèi)差異逐漸縮小，但中游地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異仍舊逐漸擴大；此外，區(qū)域間差異仍然是區(qū)域差異的主要來源。

（3）從空間相關性來看，長江經(jīng)濟帶的工業(yè)綠色全要素水資源效率存在較為穩(wěn)定的空間相關性，基本形成了以上海、浙江為中心的“高質(zhì)量增長極”以及以上游地區(qū)為中心的“低水平發(fā)展陷阱”。

（4）從β收斂來看，長江經(jīng)濟帶以及上游、中游、下游的工業(yè)綠色全要素水資源效率均存在β收斂，且上游地區(qū)收斂最快、下游地區(qū)收斂速度最慢。在考慮經(jīng)濟水平和產(chǎn)業(yè)結構、對外開放水平等控制變量的影響后，長江經(jīng)濟帶以及上中游、下游的工業(yè)綠色全要素水資源效率均存在條件β收斂，且條件β收斂的收斂速度大于絕對β收斂的收斂速度。

基于以上研究結論，本文從以下四個角度提出提升長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素水資源效率的建議。第一，提升工業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量，提高工業(yè)水資源利用效率。長江經(jīng)濟帶尤其是上游、中游應當加快調(diào)整高耗水、高污染行業(yè)結構，優(yōu)化工業(yè)用水結構；推動工業(yè)園區(qū)綠色集聚和產(chǎn)業(yè)耦合用水系統(tǒng)建設，促進工業(yè)水資源污染集中處理；重點圍繞工業(yè)節(jié)水減排進行技術研發(fā)和關鍵技術轉(zhuǎn)化，提升工業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量。第二，加強區(qū)域間交流與合作，提升技術創(chuàng)新能力。長江經(jīng)濟帶區(qū)域內(nèi)高等院校和科研機構分布較為密集，具有多個國家級、省級創(chuàng)新示范區(qū)，創(chuàng)新資源豐富，已成為我國創(chuàng)新驅(qū)動的重要策源地；但流域內(nèi)創(chuàng)新資源分布不均、科技創(chuàng)新環(huán)境還不完善，科技成果轉(zhuǎn)化機制較為封閉，區(qū)域間差異、區(qū)域內(nèi)差異較大。鑒于此，各省份應當加強區(qū)域間交流與合作，完善區(qū)域技術合作框架，建立區(qū)域技術資源共建共享的合作機制以及利益共享、風險共擔的創(chuàng)新機制，著力縮小區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間差異。第三，以縮小區(qū)域差距為主導，兼顧各地區(qū)收斂速度。在提升工業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量的同時，應當以縮小長江經(jīng)濟帶區(qū)域間差異和流域區(qū)域內(nèi)差異為主導，兼顧工業(yè)綠色全要素水資源效率的提升速度。尤其是針對工業(yè)綠色全要素水資源效率相對落后的中部省份而言，可以通過提高對外開放水平和制定更加嚴格的環(huán)境規(guī)制等措施提高其工業(yè)綠色全要水資源利用效率。第四，提高科技創(chuàng)新投入，促進研發(fā)成果的創(chuàng)新性轉(zhuǎn)化。技術進步在空間上存在擴散效應，盡管長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)的創(chuàng)新資源豐富，但技術進步對中游、下游區(qū)域工業(yè)綠色全要素水資源效率的作用機制均不明顯，這說明長江經(jīng)濟帶游、下游地區(qū)的創(chuàng)新投入有待進一步提高、研發(fā)成果的應用性轉(zhuǎn)化不足。因此，長江經(jīng)濟帶尤其是中游、下游地區(qū)要加強創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化，提高技術進步對工業(yè)資源利用效率的貢獻；工業(yè)水資源利用效率較高的地區(qū)要注重發(fā)揮技術的擴散作用，推動工業(yè)產(chǎn)業(yè)高端化和低碳化發(fā)展。