長江經濟帶省會城市用水效率分析

任俊霖　李浩　伍新木　李雪松

摘要 提高水資源使用效率是落實最嚴格水資源管理制度和水生態文明建設的重要內容。長江經濟帶是我國重要經濟和生態走廊，也是我國正大力打造的經濟新支撐帶，分析各省會城市用水效率對緩解人水矛盾，促進水生態文明城市建設，推動長江經濟帶發展具有重大意義。基于2011-2013年長江經濟帶11個省會城市面板數據，利用超效率DEA模型和Mahnquist指數測度各城市用水效率，并用Tobit模型檢驗其影響因素。①超效率DEA分析結果顯示，長江經濟帶11個省會城市的水資源利用效率總體情況較好。分城市看，武漢、昆明、杭州、貴陽和成都水資源利用效率相對較高，上海和重慶水資源利用效率相對較低。2012年最嚴格水資源管理制度的實行，證明水資源利用效率受政策因素驅動跡象明顯。②Malmquist指數分析結果顯示，長江經濟帶11個省會城市整體水資源利用效率呈衰退趨勢；而較低的技術效率變化和純技術效率是制約長江經濟帶整體水資源利用效率的關鍵因素。省會城市中，杭州、合肥、長沙和貴陽TFP值排名靠前，長沙、上海、南昌和杭州技術進步最快；武漢用水效率衰退趨勢最為明顯和嚴重，合肥、長沙、杭州的用水效率提升較快。③Tobit回歸結果表明，人均GDP、人均水資源量和第三產業比重對水資源利用效率影響較大且呈正相關關系。因此，從以上研究結果可以得出提升水資源利用效率的關鍵是在切實落實最嚴格水資源管理制度基礎上，積極改進生產技術，普及節水工藝，大力發展第三產業，優化產業結構，最終形成制度、技術和結構的綜合節水模式。

關鍵詞 長江經濟帶；用水效率；超效率DEA；Mahnquist指數

中圖分類號 F062.1 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2016）05-0101-07 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.05.012

水作為萬物之母、生存之本、文明之源，不僅是人類可持續發展的基礎，更是生態存在的前提。近幾年，中央政府相繼出臺了《關于實行最嚴格水資源管理制度的意見》、《關于加快推進水生態文明建設工作的意見》以及《關于加快推進生態文明建設的意見》等文件，表明水生態文明建設已經上升為國家發展戰略。水生態文明建設的一項重要內容即是嚴控用水效率，遏制用水浪費，積極發展節水技術與制度，推動節水型社會建設。水生態環境持續惡化導致的水質下降和經濟社會迅速發展對潔凈水資源的巨大需求之間的失衡已經成為國家水安全重大隱患。可以預見，有效緩解和徹底解決水資源供需矛盾將是我國一項長期的艱巨任務，而在水資源危機日益嚴峻的情勢下，大力提高水的生產效率是有效緩解危機的重要途徑，也是新時期國家水政策的內在要求，更是促進最嚴格水資源管理制度實施和水生態文明建設的關鍵。國內不少學者開展了水資源效率評價研究，有學者以用水產業為界限研究了具體行業（主要是工業、生活和農業）的水資源利用效率，有的學者則以地域為界限分析了水資源的綜合利用效率。孫愛軍利用隨機前沿分析法測算了1953-2004年我國工業用水效率，佟金萍等利用超效率DEA模型評價了長江流域農業用水效率，并運用Tobit回歸模型檢驗了影響因素；廖虎昌等，對我國不同空間尺度的水資源利用效率進行了分析；孫愛軍等在探討用水效率空間地域差異的同時，還進一步分析了影響用水效率的因素。現有文獻對水資源利用效率的測度、影響因素等內容進行了較多的研究，為后續研究提供了良好的參考和切入視角。現存研究中不乏區域間水資源利用效率差異分析的文章，但專門以長江經濟帶為研究對象的文獻較稀缺；另外，運用超效率DEA和Malmquis指數方法探討長江經濟帶省會城市用水效率的文獻更為稀缺。長江經濟帶是長江干流流經的除西藏、青海兩省的11個省市地區。長江經濟帶是中華文明的初始搖籃，更是當前國土開發和經濟建設的重要軸線，是“一帶一路”的重要鏈接紐帶。根據國務院發布的長江經濟帶發展指導意見，長江經濟帶將是我國未來重點規劃、建設的戰略帶，起著承東啟西、鏈接南北，協調東中西、上中下的作用，并且還肩負著打造生態文明走廊帶的歷史使命。當前，全國正在開展創建水生態文明城市試點工作，研究長江經濟帶11個省會城市水資源利用效率，分析各城市目前水資源利用是否達到效率，探尋效率不高的原因，并在此基礎上提出合理的提高水資源利用效率的對策，具有一定的現實意義。

1 數據和方法

1.1 數據來源

選取2011-2013年9個省會城市、2個直轄市的投入產出數據為研究樣本。能源、勞動和資金是經濟增長模型的三大投入要素，借鑒早期相關文獻中關于水資源效率的評價指標，本文選取全年固定資產投資總額（億元）為資金投入，生態用水量（萬t）、工業用水量（萬t）、農業用水量（萬t）、生活用水量（萬t）作為資源投入指標，就業人口（萬人）作為勞動投入數據，地區生產總值（億元）為產出指標。各項指標原始數據取自各城市的統計公報與統計年鑒。

1.2 超效率DEA及Malmquist生產力指數

1.2.1 超效率DEA模型

數據包絡分析（DEA）通常用來進行資源效率的全要素投入產出評價，能夠評價目標的資源利用相對有效性并對有效性進行排序。傳統DEA模型只能計算評價對象的相對有效性，無法分辨已實現相對有效的評價對象的優劣，而超效率DEA則可以對有效決策單元進一步分析，得出評價對象的具體數值，從而可以評價相對都有效的決策對象。超效率DEA模型實質上是CCR模型的改進版本，由皮·埃爾森（P·Anersen）等研究者于1993年提出，該模型能夠對有效決策單元進行比較排序，從而實現了對多個決策單元進行橫向對比和評價的目的，是對CCR模型的完善和補充。超效率DEA模型數學表達式見公式1。同傳統DEA模型相比，超效率DEA模型只對有效的決策單元開展評價，而生產前沿沒有發生變化的無效決策單元的測度值兩種模型結果是相同的。超效率DEA模型可以設定效率值不變作為評價決策單元前提，同時按比率增加投入，這部分投入視為效率的增加，而這部分超出的效率就稱之為超效率評價值，這種情況下，決策單元的生產前沿面會后移，此時計算出的效率值要比利用傳統DEA模型大。（1）

1.2.2 Malmquist生產力指數

Malmquist生產力指數主要用來衡量生產效率的變化，最早是由Sten Malmquist于20世紀50年代初提出；后由Grosskopf，Lindgren和Roos等學者將Malmquist指數M（x^t+1，y^t+1，x^t，y^t）應用在生產效率分析研究中。（2）

1994年，Fare，Norris，Grosskopf和Zhang構造了全要素生產率增長的Malmquist指數，即total factorproductivitychange（TFP-ch），并且利用Distance Function將Malmquist拆分為技術變動（TECH-ch）和技術效率變動（TE-ch），觀察技術效率變化、技術變化和全要素變化之間的關系。因此，公式（2）可以分解為：（3）

公式（3）中，M（x^t+1，y^t+1，x^t，y^t）>1表示生產率提高，M（x^t+1，y^t+1，x^t，y^t）<1表示水平降低。techch表示技術變動指數，且techch>1時意味技術進步，反之則倒退；effch表示相對技術效率的變化程度，即技術效率變動指數。

2 實證結果分析

2.1 超效率DEA分析

通過EMS1.3軟件計算可得到長江經濟帶11個省會城市2011-2013年的超效率值，具體結果見表1。從表中的截面數據看，2011-2013年的水資源利用效率均值都大于2，說明長江經濟帶11個省會城市的水資源利用效率總體情況較好；2012年的效率均值明顯高于2011年可能是政策效應使然，2011年中央1號文件加快水利改革發展決定和2012年1月份頒發的最嚴格水資源管理制度有力促進了流域各城市對水資源利用效率的重視程度、涉水政策執行程度和管理力度。另外，從時間序列看，除上海市3年的效率值保持不變，其余城市的水資源利用效率值差異較大。其中，效率持續增長的城市有合肥和長沙，效率連續降低的城市有杭州、武漢、重慶和貴陽，效率上下波動的城市有南京、南昌、成都和昆明。

從表1中可以發現三年均值排名最高的是武漢市，其次是昆明市，上海市和重慶市則分列倒數兩位，詳細均值排名見表。根據11個城市的效率均值，大致上可以劃分為三個梯隊：第一梯隊的城市有武漢、昆明、杭州、貴陽和成都（效率值高于三年均值的城市），這一梯隊是用水效率相對最高的城市；第二梯隊城市有合肥和長沙（效率值高于1.5），是用水率相對較高的城市；第三梯隊城市有南昌、南京、重慶和上海（效率值低于1.5），是用水效率最低的幾個城市。該結果基本上與實際情況相符合，第一梯隊城市中，除武漢外基本上沒有重工業城市，昆明、杭州和成都是我國著名的宜居城市和旅游城市，城市水生態環境保護較好，人水和諧程度高；成都、貴陽和武漢都是水生態文明城市建設試點城市，而貴陽市的節水型社會建設成果尤其突出。第二梯隊的合肥、長沙位于中部地區，是我國兩型社會試點區域，資源節約與環境友好的發展模式保障了水資源利用效率的高數值。第三梯隊城市中，上海、重慶、南京都是大型的工業化城市，重化工業占比程度較高，水資源保護和利用效率還有很大的提升空間。

2.2 用水效率Malmquist生產力指數分析

為進一步分析用水效率的變化趨勢，根據2011-2013年長江經濟帶11個省會城市的面板數據，利用DEAP2.1軟件進行Malmquist生產力指數分析，計算以上城市的效率變動值，得到11個城市分年份（表2）和分地域（表3）的全要素生產力指數（郵）。

從11個城市的平均水平來看，2011-2013年水資源的總體利用效率并未實現增長，但是呈逐年提升趨勢，預示著今后水資源利用效率可能會逐步提高。2012年tfp值為0.944，2013年的tfp值為0.98，都未能超過1，說明還有進一步提升的空間。分析影響用水效率的因素可以發現，技術變化（techch）和規模效率（sech）是促進增長的主要因素，尤其是技術變化，而技術效率變化（effch）和純技術效率（pech）兩個因素則制約了其增長，因為二者平均值都不超過1（見表2）。

根據表2可以發現：技術效率變化（effch）是全要素生產率（tfp）增加的主要原因，從整個時間段來看，長江經濟帶11個城市的水資源技術效率變化（effch）呈現下降趨勢。技術變化（techch）的平均水平為1.036，整體上亦呈現增長趨勢，2013年達到了1.086，實現了8.6%的增長，tfp的增長快慢很大程度上受到技術變化的影響，技術進步對提升水資源的利用效率具有正向影響。根據數據顯示，長江經濟帶11個省會城市水資源利用的純技術效率（pech）呈現下降趨勢，嚴重制約了水資源利用效率，而規模效率（sech）3年間沒有變化，說明其對技術效率的貢獻并不明顯。

表3顯示了2011-2013年長江經濟帶11個省會城市水資源利用效率分城市TFP指數及分解，從中可知，2011年以來長江經濟帶11個城市平均增長率為負，tfp值平均指數僅為0.961，年均衰退3.9%，說明長江經濟帶11個城市整體表現為衰退趨勢，其中武漢市的衰退趨勢最為明顯和嚴重，tfp值指數僅為0.873，年均衰退值為12.7%。從年均增長率的分解來看，規模效率（sech）保持不變，技術效率變化（effch）和純技術效率（pech）均下降7.2%，技術變化（techch）年均增長率為3.6%。雖然技術進步推動水資源利用效率提升，但是由于技術效率變化和純技術效率均值下降，制約了整體用水效率的提升。全要素生產率受技術變化的制約程度較大，說明技術在很大程度上制約了長江經濟帶11個城市的水資源利用效率的提高。

從具體城市來看，TFP值指數排名前列的是杭州、合肥、長沙和貴陽，分別增長20.1%、6.8%、2.9%和5.8%，4個城市的TFP值增長率較快且都超過了平均水平。4個城市中，杭州和貴陽的超效率值排名也比較靠前，而合肥和長沙處于中等偏下位置，但增長率排名靠前，說明用水效率提升很快。其余7個城市的增長率都出現了負數，尤其是武漢衰退最為明顯，下降了12.4%，但是其超效率值排名第一，表明武漢市需要提高增長率保持其用水效率。

長江經濟帶11個省會城市中，技術進步增長率最快的是長沙、上海、南昌和杭州，分別為13.8%、12.5%、10.9%和10.3%，分別超過平均值的10.2%、8.9%、7.3和6.7%，其中，長沙和杭州的用水效率在11個城市中非常靠前，進一步說明技術進步效率是推動用水效率提升的主要推動力。綜合技術效率超過1的有3個城市，杭州的綜合技術效率增加16.6%，是11個城市中最高的；余下8個城市都低于1，上海、重慶、成都和南昌下降比較明顯，下降比率都超過了10%，尤其是上海下降達22.7%。根據數據顯示，綜合技術效率和規模效率對TFP進步的影響最最明顯。

3 用水效率影響因素的Tobit回歸分析

3.1 變量說明

當前關于用水效率評價的研究中，大多數文獻選用Tobit回歸模型對其影響因素進行分析。根據現有文獻在水資源利用效率影響因素測度中歸納的部分元素，本文從資源稟賦、經濟發展水平、產業構成等幾個方面進行影響因素的測度。本文選取表4中的9個指標做自變量：

（1）自然資源稟賦。一個地區的水資源自然因素受到較多條件影響和限制，各個地區的氣候、地理、人口、降雨等情況都有一定的差異性，因此為了更好的進行對比分析，選擇人均水資源量作為用水效率的自然影響因素。

（2）經濟發展水平。經濟發展水平的不同對水資源的利用效率具有很大的影響，不同發展階段和層次的城市不僅在水資源利用數量、質量、技術等層面都具有差異性，在水資源使用中的政策措施和工程設施也具有差異性，這些差異性毫無疑問會影響水資源利用效率的水平；同時，經濟發展水平不同會導致教育水平、居民觀念等思想層面的差異，不同教育水平也有可能影響人的用水思維和習慣，因此經濟因素對水資源使用效率影響很大，為了更好的衡量一個地區的經濟發展水平，本文以人均GDP作為經濟影響因素。

（3）產業構成比例。產業結構的不同構成比例直接影響水資源的利用效率，通常情況下農業部門是用水大戶，也是水資源利用效率最低的部門，本文選擇第一產業和第三產業構成比例作為產業結構的影響因素。

（4）用水指標。水資源的利用主要有工業用水、農業用水、生態用水、生活用水四大類，農業和服務業已經在產業構成比例中進行了表述，所以本文利用生態環境用水量比重、萬元工業增加值用水量、萬元GDP用水量、人均耗水量和工業用水重復利用率幾個用水指標作為其余的用水效率影響因素。

3.2 實證結果及分析

本文利用長江經濟帶11個省會城市2010-2013年相對用水效率的面板數據進行Tobit回歸，結果如表5。

根據表5回歸結果顯示，X6、X7、X9的P值通過了顯著性檢驗，其中，X6的顯著性水平在1%以內，表示與用水效率呈強正相關，X7和X9顯著性水平在5%以內，結果表明人均水資源量、人均GDP和第三產業對水資源利用效率影響較大。人均水資源量與用水效率呈正相關，這與部分學者認為水資源稟賦與用水效率呈負向關系不同，即水資源多不一定帶來效率的降低。人均GDP對水資源利用效率影響明顯并呈正相關性，表明經濟發展水平越高用水效率水平越高。其原因包括：經濟水平越高對水資源的需求量相對更高，面臨的水資源短缺問題也更為嚴重，當地為了解決這一發展瓶頸必然努力提高用水效率；另外，經濟水平越高意味著科技發達程度越高，當地在生產設備、節水技術、水利設施建設和維護方面也更有優勢，從而能進一步提高用水效率。第三產業與水資源利用效率也呈正相關性，這與多數研究結論一致。第三產業本來耗水量較第一和第二產業少，并且使用模式也有利于用水效率的提升，因此，非常有必要大力發展第三產業，轉變經濟結構。

4 結論

根據長江經濟帶11個省會城市2011-2013年的面板和截面數據，利用超效率DEA模型和Malmquist生產力指數評價和分析水資源利用效率，得出以下結論：

（1）超效率DEA分析結果顯示，研究時段內長江經濟帶11個省會城市的水資源利用效率總體情況較好，但具有波動性。分城市看，武漢、昆明、杭州、貴陽和成都水資源利用效率相對較高，而上海、南京及重慶幾個重化工業城市的水資源利用效率相對較低。2012年最嚴格水資源管理制度的實行，證明水資源利用效率受政策因素驅動跡象明顯。所以，要建設好最嚴格水資源管理的技術標準、行政管理和政策法規三大核心體系，切實貫徹執行好“三條紅線”和“四項制度”，從制度層面促進水資源利用效率的提升。同時，積極引入市場機制，盡快形成反映水環境成本的水資源定價機制，通過市場化手段引導水資源的節約，促進用水結構的優化，提高用水效率。

（2）Malmquist指數分析結果顯示，長江經濟帶11個省會城市整體水資源利用效率呈衰退趨勢；而偏低的技術效率變化（effch）和純技術效率（pech）是制約長江經濟帶整體水資源利用效率的關鍵因素。省會城市中，杭州、合肥、長沙和貴陽TFP值排名靠前，長沙、上海、南昌和杭州技術進步增長最快；武漢用水效率衰退趨勢最為明顯和嚴重，合肥、長沙、杭州的用水效率提升較快。從各個時期和各城市的水資源全要素生產率增長分解來看，較低的純技術效率和技術效率變化是限制水資源利用效率的主要原因，而提升水資源利用效率的因素則主要是技術進步。

（3）通過Tobit回歸分析影響水資源利用效率的因素，發現人均GDP、人均水資源量和第三產業對其影響較大，并且都呈正相關性。表明促進經濟、社會發展，優化經濟結構，是提高水資源利用效率的關鍵路徑。

因此，從以上研究結果可以得出提升水資源利用效率的關鍵是在切實落實最嚴格水資源管理制度基礎上，積極引入水資源價格機制，將外部性內部化；同時，大力改進生產技術，普及節水工藝，從技術層面提升用水效率；另外，大力發展第三產業，優化產業結構，減少甚至淘汰高耗水產業，最終形成制度、技術和結構的綜合節水模式，提升用水效率。

（編輯：李琪）