基于DEA-ESDA下的水資源利用效率分析

楊　華

(貴州省水利水電勘測設計研究院，貴陽 550002)

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基于DEA-ESDA下的水資源利用效率分析

楊華

(貴州省水利水電勘測設計研究院，貴陽 550002)

我國是一個水資源大國，年均水資源總量約為2.82 萬億 m3，排在世界第6位，但我國人均占有的淡水資源僅為2 231 m3，還不到世界平均水平的1/4。隨著國內水資源緊缺日益嚴重，提高對水資源的利用效率已成為當前解決缺水短水的關鍵措施。文章立足于我國人均水資源占用量不足的角度，以水資源的利用效率作為研究對象，通過引入DEA，即數據包絡分析法來計算不同地區在各時期內水資源的利用效率，并借助ESDA，即探索性空間數據分析法對我國水資源利用率的變化特征展開了深入研究。

DEA；ESDA；水資源；利用效率；空間差異

就現階段而言，要想預測國家和地區間的絕對水資源利用效率是極為困難的，故對國內部分地區的相對水資源利用效率進行分析便成為研究水資源利用率的關鍵方法。本文以DEA法對我國部分省區在2003—2013年期間的相對水資源利用效率進行了研究，在結合ESDA空間數據分析法的基礎上，對我國水資源利用效率的全局空間差異做出了系統分析，以期為更好地了解并掌握我國水資源空間分布以及利用情況提供有價值的參考意見。

1　研究方法及數據來源

1.1水資源利用效率計算

作為國內應用最為廣泛的非參數且具有前言性的效率分析法，DEA能夠對同類型、同產出的各部門相對效率測定的有效方法，是管理與決策科學以及評價技術領域中所應用的重要分析工具[1]。但就傳統的DEA模型而言，其并不能夠對研究對象的有效決策單元做出更為精確的劃分，因此，本次研究選取的是改進后的主導型DEA模型進行水資源相對效率的計算。具體計算方法為，設存有n個決策單元，且每一項決策單元均x1j，x2j…xmj等m個投入項以及y1j，y2j…ysj等s個產出項，投入與產出的全向量則用λj表示，對于主導型DEA模型來說，每一項決策單元DMUi均具有其對應的相對應的效率評價指數θ，且λj與θ均滿足公式1：

∑λj=1；

λj≥0(j=1,2…n)

(1)

利用公式1求出對水資源利用的相對效率值θk，且需要說明的是θk的值越大，整個系統運行效率則越高[2]。

1.2數據來源

本次研究所選取的各項數據均來源于中國水資源公報中記載的2003—2013年的我國30省共340個決策單元。本次研究以投入-產出的方法研究水資源的相對利用效率，原因為水資源作為社會資源多數情況下是與其他社會資源或生產要素相結合后才真正實現產出的，故將用水量作為投入指標，將生產與生活用水作為輸水量，將生產要素中的勞動力選為從業人員衡量經濟效益，并以固定資產投資作為另一指標[3]。值得注意的是本次對水資源相對利用效率的研究是以經濟效益為標準來評價的，故將輸出指標選為各省的國民生產總值。綜上所述，此次研究所選取的輸入指標為生產和生活用水量、固定資產投資以及從業人員，而輸出指標則選為各省的國民生產總值(GDP)。在指標選取后，需根據各類輸入指標對輸出指標GDP重要性的程度構建出判斷矩陣Cn。

1.3ESDA方法

ESDA方法即空間效率的探索性數據分析法，在此方法下，通過以空間自相關指數為依據，進而關聯測度對社會及自然現象的非常態分布以及空間模式進行全面分析[4]。在自相關系數的選取方面主要分為全局空間的自相關系數，其用來探索基于相對利用效率的水資源空間的利用價值在全部區域與子區域空間格局中的分布特征或空間異質性，并利用散點圖將各省水資源的局部空間利用格局進行可視化分析。

2　結果及分析

2.1水資源利用效率計算的結果及分析

圖1給出了所研究的各省去的水資源利用的相對效率以及相對效率在2003—2013年期間的變化趨勢，結合圖1對各省水資源利用的時間分異特征以及空間分異特征進行總結如下：

1)時間分異特征。由圖1可知，2003—2013期間，各省區的水資源利用效率均呈現出顯著上升的趨勢，且尤以發達地區對水資源自用率的變化趨勢最為顯著。2003年我國多數省區的水資源相對利用效率均處于較低水平，且僅有少出發達地區對水資源的相對利用效率在0.3以上，而2013年，我國各省區對水資源的相對利用效率發生了質的飛躍，且據了解，僅有廣西、新疆、西藏和貴州等4省水資源利用率在0.3以下。由此可知，從水資源利用的角度出發，我國經濟建設正在向著資源可持續利用的方向發展，而相對應的，通過提高各省區的水資源利用效率可以促進地區經濟效益以及社會和生態效益的提高。

2)空間分異特征。采用有序分類分析的方法，將所研究的30個省劃分為欠發達地區、中等發達地區以及發達地區。由圖1可知，我國各省區對水資源利用相對效率的情況為：發達地區>中等發達地區>欠發達地區。說明了近年來，隨著發達地區經濟、科技水平的不斷完善，在提高其水資源相對利用效率的同時，也大幅提高了人們的節水意識，通過加大對相關基礎設施的投入，有效節約了生產、生活用水。由此可知，我國對水資源相對利用效率以及利用效率的變化在分布空間上呈現出明顯的集中分布特征，說明了相鄰省區對水資源的利用效率有存在空間關聯的可能，故可利用ESDA方法對我國水資源相對利用效率的模式進行分析和探索。

圖1　水資源相對利用效率及其變化趨勢

2.2全局空間差異分析

對我國水資源利用效率的全局空間差異進行分析主要包括了兩方面的工作內容：

1)空間自相關檢驗。所謂空間自相關檢驗是指對不同時段內的全局關系數逐一進行與正態分布相似的相關性檢驗。零假設：所選取的30個省區的水資源相對利用效率并明顯的空間自相關關聯，令顯著水平α為0.05，在α水平下對Z>1.96或Z<-1.96的拒絕、零假設進行檢驗，若變量空間具有顯著的正相關，則說明在空間范圍內，變量的屬性呈現出離散或集聚格局；若接受零假設，則說明變量屬性在空間上呈現出隨機分布的特征。

2)水資源相對利用效率的全局空間利用效率研究[5]。為了進一步說明全局空間自相關系數的統計量同常規系數指標之間的區別，對2003—2013年期間，各省水資源利用的相對效率的基尼系數與變異系數和艾肯森指數，并將其與全局空間自相關系數進行比較，進而對我國水資源利用的相對效率的空間差異進行輔助測度，具體結果如圖2所示。

圖2　水資源相對利用效率空間差異變化

圖2中，Moran’s I代表全局空間自相關系數。由圖2可知，基尼系數還以及變異系數和艾肯森指數的測度指標曲線大體呈現出相同的變化趨勢，即顯示出我國各省區對水資源利用相對效率的空間差異變化情況為性增大(2003—2006年)，再縮小(2006年—2010年)，再增大(2010—2011年)，再縮小(2011—2013年)的變化趨勢。而三類常規系數的區別則在于，由于受用水效率變化的敏感性影響，使得各類系數在不同時段內關于測度指標的變化幅度有所不同。此外，圖2中所顯示的全局空間自相關系數的變化同基尼系數還以及變異系數和艾肯森指數的變化存在較大差異。測度指標由2003年的0.3274波動增大至2010年的0.3625，進一步說明了水資源相對利用效率具有相似水平的省區在空間上存在著集中性的表現，且各省對于水資源利用效率的空間性差異正在逐步減少，并在2010a達到最小。而2011—2013年，全局空間自相關系數則呈現出顯著的下降趨勢，說明各省區關于水資源利用效率的空間差異性增加。而對比2003年和2013年的全局空間自相關系數可知，2013年的指數值要小于2003年的指數值，說明了我國對水資源利用的相對效率在空間上的差異與10年前相比有所擴大，但擴大幅度不明顯。

<1)，且各件產品是否為不合格品相互獨立．

2.3散點圖分析

本文對水資源利用的相對效率的散點圖分析集中在其相對效率增長空間的關聯模式研究方面。根據全局分布自相關系數的分析，將本次研究的30個省份分別劃分為擴散效應區、極化效應區以及過渡區和低速增長區，進而對2003—2013年全國水資源利用相對效率增長的空間關聯模式進行分析。首先，在擴散效應區方面，主要包括了北京、江蘇、河北、上海、山西、山東和浙江等區域。上述擴散效應區中的省份對水資源利用效率的增長遠高于其他省區的效率增長，故上述省份應為區域用水效率變化的增長級。其次，在極化效應區方面，主要為內蒙古、廣東以及陜西等省，其對水資源的利用效率增長較快，且用水效率的增長空間較大。但就現階段而言，上述省份對水資源的利用效率增長仍處于初期階段，故其用水效率的增長并未帶動其周邊地區水資源利用效率的增長，故而呈現出一定的極化效應。再次，對黑龍江、遼寧、江西和海南等過度區進行分析可知，上述地區自身對水資源的相對利用效率較低，而受其他用水效率較高地區的空間影響較小，是由具有較高水資源利用率的地區向較低水資源利用地區進行過度的必經地區，分布在擴散效應與極化效應區周圍。最后，對貴州、廣西、寧夏等低速增長區進行分析可知，其對水資源的利用效率非常低，且用水效率的增長速度極為緩慢，并不能以較高的水資源利用率為區域的經濟建設提有力保障。因此，未來，此類地區需要加快的水資源利用效率方法的研究，進而保證地方經濟的穩定發展。

3　結　論

本文通過對水資源相對利用效率的計算方法，即DEA計算方法進行分析，在計算我國2003—2013年期間30個省區水資源相對利用效率的基礎上，結合ESDA空間效率探索性數據分析法，對各省份對水資源利用相對效率的計算結果做出了系統探析，并各地區相對用水效率的全局空間差異和相對效率增長空間的關聯模式展開了深入研究。可見，未來加強對我國水資源利用相對效率的研究力度，對于提高水資源利用率，并以其帶動地方經濟的發展具有重要的現實意義。

[1]廖虎昌，董毅明.基于DEA和Malmquist指數的西部12省水資源利用效率研究[J].資源科學，2011，02(12)：273-279.

[2]亓金濤，岳書銘.基于DEA模型的山東省蔬菜生產水資源利用效率分析[J].山東農業大學學報(社會科學版)，2013，04(05)：45-48.

[3]趙良仕，孫才志，鄭德鳳.中國省際水資源利用效率與空間溢出效應測度[J].地理學報，2014，01(08)：121-133.

[4]買亞宗，孫福麗，石磊，等.基于DEA的中國工業水資源利用效率評價研究[J].干旱區資源與環境，2014，11(13)：42-47.

[5]張浩文.蘭州市水資源利用效率研究[D].蘭州：西北師范大學，2012.

1007-7596(2016)06-0046-03

2016-05-12

楊華(1976-)，女，貴州玉屏人，高級工程師，從事水文分析及水利計算工程設計工作。

TV213.9

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