中國省際水資源利用效率及影響因素分析

梁 星,陳英杰

(山東工商學院a.財務處;b.工商管理學院,山東 煙臺264005)

一、引言

水資源短缺、水土流失、水資源污染等水環境問題已成為制約社會經濟發展的主要因素。根據《中國水資源公報》的數據顯示,中國總用水量由1998年的5 435億 m3增長到2015年的6 103.2億 m3,隨著經濟的發展,中國廢水污水的排放由1998年的593億 m3增長到2015年的770億 m3[1]。針對中國特殊的國情水情,政府在2011年出臺的《中共中央國務院關于加快水利改革發展的決定》提出實行最嚴格的水資源管理制度,要求到2030年全國的用水總量控制在7 000億 m3內[2]。2015年政府出臺的《水十條》將對水資源的保護提升到戰略高度。黨的十九大進一步提出實行最嚴格的生態環境保護制度,加快水污染防治,建設美麗中國。

近年來,學術界對水資源的效率評價進行了有益的探索。在評價方法上,由于包絡分析法(DEA)不用構造生產函數,不用對數據進行無量綱的處理,因而被廣泛利用。劉渝[3]以湖北省為研究對象,利用DEA計算出各個市、州的水資源的效率。隨著該方法廣泛的運用,部分學者發現單獨使用DEA無法進行動態分析,為解決該問題,董毅明[4]將DEA和Malmquist指數結合,對中國西部12省水資源利用效率研究,但其選擇的投入指標說服力不夠。為了改進指標選取的缺陷,李志敏[5]在對中國31省市2010年水資源投入產出分析時,先采用主成分分析法進行降維,提取貢獻率較高的幾個指標作為研究體系,然后采用DEA模型進行評價。為了剔除在評價過程中環境變量和隨機擾動項對結果的影響,李鑫[7]將DEA模型拓展為DEA-Tobit兩步法對縣域污水處理服務減排效率進行評價。雖然在進一步分析中采用Tobit回歸可以判斷哪些因素對水資源的利用效率產生影響,但是卻無法區分非效率是由管理無效引起的還是由外部環境因素造成的。為了彌補DEA-Tobit兩步法的缺陷,盧曦[8]綜合運用三階段DEA模型對長江經濟帶11省市水資源的利用效率進行了靜態和動態分析。該方法將環境因素和隨機誤差因素對水資源利用效率的影響予以剔除,使水資源效率評價更加客觀。但是仍存在不足:在三階段DEA模型的第一階段采用的是BBC模型,但是這種模型的假設條件是投入與產出同比例的增加或減少,與現實經濟背離。為了改進BBC模型的缺陷,趙良仕[9]等采用SBM模型對中國31個省市的水資源利用效率進行評價。SBM模型可以對不同的投入或產出進行非等比例的調整,雖然其彌補了BBC模型的不足,但是會造成結果的失真。汪克亮[10]等采用EBM模型測算長江經濟帶11省市水資源效率,實現了兩個模型的融合應用。現有研究表明,在實證分析時將兩個模型結合使用,可以為決策者提供更加合理的建議[11]。基于現有的研究,本文的創新點在于將三階段EBM-DEA模型和GML指數結合對中國30個省市水資源利用進行綜合評價,同時將環境效率納入評價指標體系,使得評價結果更加準確。

二、指標構建與研究方法

(一)評價指標與數據的來源

本文基于投入產出理論,在參考相關學者研究的基礎上[12-14],基于數據的可獲得性,本文選取的投入指標主要包括水資源投入、資本投入以及勞動力投入。水資源投入用供水總量表示;資本投入用固定資產投入表示,采用“永續盤存法”進行了估算,具體參照張軍等[15]方法進行計算;勞動力投入用從業人員數量表示。基于現有的文獻分析,產出指標選擇了期望產出GDP和非期望產出廢水排放量(表1)。根據對現有文獻的閱讀,本文認為以下因素會影響水資源的利用效率:

1.經濟發展水平

經濟發展水平是指一個國家或地區經濟發展的水平,通常用人均GDP來表示。一些學者認為經濟的快速發展,將加劇水資源利用與經濟增長之間的矛盾[16]。另一些學者研究表明,相較于落后地區,發達地區對水資源的利用更容易產生規模效應[17]。

2.水資源稟賦

中國幅員遼闊,水資源分布不均勻,呈現南北差異較大,西部地區缺水嚴重。用水效率與水資源稟賦密切相關,本文選擇人均水資源擁有量作為影響因素的指標。

3.政府支持

本文選擇了環保資金的投入占GDP的比重來進行衡量,一般來說,政府加大對環保資金的投入,對節水減排的反向激勵,顯然有利于水資源效率的提升[10]。

4.產業結構

中國的三大產業中,第一產業耗水量最大,特別是農業。農作物的灌溉大部分是不科學的,造成了水資源的極大浪費[18]。因此產業結構會影響水資源的利用效率,一個地區適當減低重耗水產業,增加輕耗水的第三產業,會使得水資源利用效率提升。

5.人口素質

由于受到教育水平的高低直接對人的思想會產生潛移默化的影響,從而會改變看待某件事的觀點。研究表明教育是從資源依賴型轉換為創新驅動型經濟發展的基礎[19]。因此本文選擇平均受教育年限衡量素質。

6.人口密度

人口密度反映一個地區的緊湊程度。一般而言,人口密度高的城市比人口密度低的城市顯得更緊湊[20]。積極建設緊湊型的城鎮,可以更好地分配社會資源,有效降低對資源的消耗,有利于實現公共投入的規模經濟[21]。

表1 水資源效率評價指標體系

本文以中國大陸30個省市作為研究對象,選取了2011-2015年的數據進行研究。原始數據主要來自《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國城市建設年鑒》,由于西藏的多數指標缺失,因此在研究時剔除了西藏。環境變量中的平均教育年限,是參照《中國人類發展報告》中的計算方法得到:平均受教育年限=(6×P小學+9×P初中+12×P高中+16×P大專以上)/(P小學+P初中+P高中+P大專以上)。

其中,P代表各學歷的人口。為了使得第二階段SFA的結果更加合理,本文對人均GDP進行不變價處理,同時將第二階段的環境變量進行無量綱處理。

(二)研究方法

三階段DEA模型最早是Fried[22]提出的,隨后有關該模型的論文開始大量出現。本文采用的三階段EBM-DEA是對傳統三階段DEA模型的改進。

1.EBM-DEA初始效率評價

第一階段采用Tone[23]提出的包含徑向與SBM兩類距離函數的混合模型對原始投入產出數據進行初始效率評價,模型如下:

s.t.xλ-θxk+s-=0 ，

(1)

Yλ≥yk，

λ≥0,s-≥0 .

被評價DUM的效率值為目標函數的最優解,即:

(2)

在公式(2)中加入∑λ=1可以得出在規模報酬可變下的“純技術效率”,綜合效率值與純技術效率值的比即為“規模效率”。本文以投入角度為導向,采用MaxDEA軟件運行了EBM模型,對全國30個省市的水資源使用效率進行綜合評價。

2.似SFA回歸

本文采用的SFA回歸不僅可以找出影響水資源利用的環境因素而且可以剔除統計噪聲,使得第三階段的結果更加客觀。

sni=f(Zi;βn)+vni+μni;i=1,2…,I;n=1,2…,N。

(3)

SFA回歸的目的是將所有決策單元調整于相同的外部環境中。調整公式如下:

(4)

i=1,2…,I;n=1,2…,N

3.最終效率評價

本文將調整后的投入產出變量再次帶入EBM模型測算30個省市水資源的效率水平,得到已經剔除環境因素和隨機擾動項的影響的效率值,效率值較第一階段更加準確。

4.Global Malmquist-Luenberger指數

三階段DEA模型只能進行靜態的效率分析,本文進一步采用Global Malmquist-Luenberger(GML)指數測算水資源的動態效率。

方向性距離函數是Chung[25]基于短缺函數思想構造的,主要的創新點是將非期望產出納入評價體系中。公式如下:

(5)

其中,為投入向量;g=(gy,gb),表示一個方向向量;yt和gy為期望產出的向量;bt和gb為非期望產出。

(6)

為了增強決策單元技術效率間的可比性,將全局技術集定義為所有當期生產技術集的并集,即pG(x)=p1(x1)∪p2(x2)…pt(xt)在單一的生產前沿下,計算出全局技術效率,由此在各個決策單元和各個時期都具有可比性。

GML指數是在全局技術效率的基礎上構建的,通常將該指數進一步分解為:技術進步指數和技術效率指數:

(7)

在公式(7)的基礎上,本文進行了進一步的分解,具體內容可參考文獻[24],即:

GML=GEC*GTC*GSEC.

(8)

在動態的評價中,GML可以進一步分解為GEC、GTC、GSEC。GEC表示在一段時期內生產要素配置,GEC>1表示要素配置進行改善,GEC<1說明要素配置惡化。GTC表示要素的技術進步水平,GEC>1表示效率的提高主要是由技術進步造成的。GSEC表示規模效率的變化,GSEC>1表示該地區水資源的利用實現了規模經濟。

三、水資源利用靜態效率評價

(一)初步評價

本文運用MaxDEA6.4對選取的中國30個省市的投入產出變量進行第一階段的DEA-EBM模型的效率評價,得出30個省市2011-2015年的水資源利用效率的均值,其中本文研究的水資源利用效率是綜合技術效率(見表2)。

表2的效率值是2011-2015水資源利用效率的平均值,在不考慮外部環境和隨機因素條件下,中國30個省市中只有東部地區的北京市、天津市、上海市的各項效率值達到1。表明這三個地區水資源的利用率達到最優,處于效率前沿面。從各地的效率均值可以看出,東部地區綜合效率值最高為0.759,東北和中部綜合效率分別為0.590和0.536,西部地區綜合效率值最低為0.505,處于全國的平均值以下。此外,在忽略外部影響因素的前提下,水資源綜合效率的平均值呈現東中西部地區發展不平衡。單從純技術效率上看西部地區高于中部地區,這一結果是否存在偏差?造成這一結果的原因是什么?由于第一階段的得到的松弛變量受外部環境效應、隨機誤差項和管理水平的影響,單純從效率值的結果來看無法區分究竟是哪個因素影響了效率值。

為了解決這一問題,本文運用隨機前沿模型(SFA)進行了進一步的分析上述三個因素的影響。本文將在EBM-DEA的第二階段即引入SFA模型對外部環境效應和隨機誤差項進行剝離,進而將得到更加精準的效率值。

(二)第二階段SFA回歸分析

由于第一階段采用投入導向,第二階段僅對投入松弛變量進行SFA回歸分解和調整。為了能更好地對比分析外部環境因素對水資源利用效率的影響,本文以投入松弛變量作為因變量,驅動因素作為自變量建立3個SFA回歸模型對中國省際水資源利用效率進行回歸

通過表3的結果顯示,所得結果均大于在10%水平下的邊界值(9.998),表明采用SFA回歸符合要求。表中結果Gamma值接近1,說明在混合誤差項中影響投入松弛變量的最大影響因素是管理無效率,而隨機因素對投入松弛變量的影響甚微。

如果投入的松弛變量與外部影響因素存在正相關性,這表明該因素對水資源的整體效率起到負面作用。同理,若投入的松弛變量與環境變量存在負相關性,即外部因素的增長對水資源的整體利用效率起到積極的作用。從表3的結果可以得到以下結論:

表2中國30個省市2011-2015年水資源效率水平

省份綜合技術效率純技術效率規模效率 北 京1.0001.0001.000 天 津1.0001.0001.000 河 北0.6320.8700.729 山 西0.5740.6100.940 內蒙古0.6120.7690.838 遼 寧0.6000.7300.821 吉 林0.5530.5830.950 黑龍江0.6160.6340.973 上海1.0001.0001.000 江 蘇0.6160.6340.973 浙 江0.6330.8360.756 安 徽0.4720.4900.964 福 建0.6310.8360.756 江 西0.4430.4590.967 山 東0.7121.0000.712 河 南0.6190.8710.719 湖 北0.5150.5540.930 廣 東0.8681.0000.868 廣 西0.5240.5370.976 海 南0.5010.8960.558 重 慶0.4980.5340.932 四 川0.5630.6280.896 貴 州0.4830.5770.839 云 南0.4580.5000.916 陜 西0.5740.5830.984 甘 肅0.4310.5510.780 青 海0.4541.0000.454 寧 夏0.4330.5510.780 新 疆0.5220.5930.880 東部地區0.7590.9280.817 中部地區0.5360.6030.907 西部地區0.5050.6450.820 東北地區0.5900.6490.914 平均值0.6040.7310.846

表3 第二階段SFA參數回歸結果

注:括號內為相應系數的T值,①②③分別表示在10%、5%和1%的水平下顯著。

第一,經濟發展水平與供水總量、固定資產投入松弛變量正相關,與從業人員松弛變量負相關,且在1%的水平下顯著。這說明在人均GDP較高的地區,政府的扶持力度強,同時擁有豐富的經濟資源和先進的技術,創造了大量的就業機會。經濟的發展促使就業機會增加的同時刺激了固定資產和資源的投入,但同時節水、污水處理技術落后導致了水資源的浪費、資產配置不合理的現象。

第二,水資源稟賦對供水總量、固定資產及從業人數的投入松弛變量均為負相關。這與“資源詛咒”的假說不符。說明在“十二五”期間政府增強對生態文明的重視,促使國民節水意識不斷增強。水資源豐富的地區浪費、不合理利用水資源的現象得到了控制。同時,水資源豐富的地區,能夠吸引從業人員與投資從而減少對社會的公共資源支出,這一結論與盧曦[8]研究結果一致。

第三,政府支持與供水總量投入松弛負相關,說明政府投入環保資金用于污水處理廠等的建設可以減少水資源的浪費。這與我國現代化的建設方向同步,東部地區自然憑借其成熟的城市運行機制,能夠充分配置好環境資金的利用,達到高效率高產出。對中部、西部地區生態文明的建設是從政府的規劃出發,政府的資金政策支撐,各項高新的水處理技術得以使用,進而促進水資源的高效利用。

第四,人口密度與供水松弛正相關,說明人口密度的增加會加大水資源的耗用量,造成城市水資源的浪費。人口密度的增加是城鎮化速度加快的一種表現形式,該指標主要反映了城市人口的集中度。從原始數據可以看出,我國30個省市的人口密度較“十一五”期間大幅增長的同時水資源的需求量也大幅增長,人口規模增加會在無形中增加對城市水資源的需求量從而對生態環境造成壓力,人口的急劇增加會在一定程度上造成資源的浪費。現有研究也表明[21],人口密度與水資源利用效率呈“U型”,我國現在的城鎮化水準平還未處于拐點處,回歸結果與實際情況符合。

第五,人口素質與總的供水松弛負相關,且通過檢驗。這表人口素質的提升可以在一定程度上減少對水資源的浪費,主要是因為人口受教育年限的增加其保護水資源的意識會增強。基于此,政府在“十三五”期間應繼續加大了對教育的投入。人口素質與和固定資產松弛負相關,說明高教育水平可以推動科技的創新,從而減少了對固定資產的消耗。這與現有研究結論一致[19]。

第六,產業結構度與水資源投入負相關,但是未通過檢驗。表明提高第三產業的占比可以提升水資源利用效率但是現階段并不明顯,這與我國現階段的實際相符合。我國正處于產業轉型的初期,水資源的耗用處于過渡時期因此應當進一步深化產業轉型升級。

(三)調整后的效率評價

在第三階段中,本文以調整后的新投入變量和原始產出變量進行EBM模型的再測算,得到調整后的效率水平的均值,結果如表4所示。

剔除環境因素的影響后,中國30個省市中有大部分省市的各效率指標發生較大的變動,說明有必要對投入進行調整。從結果可以看出,只有天津是達到最優配置,說明該區的用水投入和產出配置合理。山東省由調整前的0.712上升到1.000,處于效率的前沿面。全國的綜合效率值平均值由0.604下降至0.571,純技術效率由0.731上升至0.746,規模效率由0.846下降至0.787。

從表4可以看出,綜合效率的平均值總體呈現東部>中部>西部地區,中部西部地區的平均值略低于全國平均值。東部地區憑借其優越的地理位置,經濟發展水平高,產業結構不斷優化,資源投入正逐步向集約型轉變[18]。單從純技術效率來看,中部地區的低于西部地區。這是由于中部地區的省份多以高耗能的重工業如:煤炭、鋼鐵為支柱產業[26]。產業結構中第一、二產業的比重越大,水資源的使用和浪費會增加,相應的水資源的利用效率會越低。西部地區較高的純技術效率可能歸因于政府頒布的《西部大開發“十二五”規劃》:積極構建比較完善的創新體系和現代產業體系,加強對西部地區建設的投入和生態文明的保護,促使西部地區水資源利用效率的提高。

四、水資源利用的動態效率評價

在靜態的DEA三階段模型分析后,本文將采用全要素生產指數對調整后的30個省市的水資源利用效率進行動態分析。進一步探索水資源效率的影響因素以及地區差異。本文以第二階段得到的調整后的數據進行測算,使得結果更準確。

表4 中國30個省市2011-2015年水資源效率水平

從表5可以看出,在考慮非期望產出的情況下,中國30個省市2011-2015年的全要素生產率指數平均增長了0.3%,說明全國水資源平均利用效率呈上升趨勢。以該年均增長率0.3%為參照,東部和東北地區超過了全國的平均水平,中部和西部地區處于負增長,低于全國平均水平。

表5 2011-2015年間中國30省市水資源全要素生產率指數及其分解

從全要素生產率的分解指標來看,技術效率指數平均下降6.2%,技術進步指數累積上升了6.9%,中部和中部地區均低于該水平。不難看出,水資源全要素生產率的上升主要是由技術進步帶來的。同時,技術效率的下降在一定程度上制約了水資源全要素生產率的增長。這表明,我國在水資源在管理效率和要素配置效率上都需要進一步提升,這與現有的研究一致[27]。

進一步分析看,在2011-2015年間,2011-2012年水資源全要素增長了13.4%,但2012-2013年水資源全要素生產率下降了12%,降至最低點。之后開始逐漸增長。造成這種原因的可能是由于水資源相關政策的頒布,2012年國務院在《實行最嚴格水資源管理制度的意見》中明確規定:加強水資源開發利用控制紅線管理,嚴格實行用水總量控制,同時加大城市生活節水工作力度,淘汰了不符合節水標準的用水設備及產品。水資源管理“三條紅線”確立,促使水資源利用效率在2012大幅提升。但是,水資源設備的更替帶來的技術改進具有3期的滯后效應,2013年技術進步指數下降加速了全要素生產率指數的下降。但是2014年之后水資源綜合利用效率逐漸提升,說明政府出臺的一系列水資源政策在地方得到了落實,2015年《水十條》的頒布進一步促使水資源的利用效率的提升。

五、結論與建議

本文采用三階段EBM-DEA模型對中國省際水資源利用效率進行探究,通過第二階段對外部環境因素的剔除,中國省際水資源的利用效率發生了較大的變化,說明單純的DEA模型的結果存在一定的偏差,有必要對初始效率值進行調整。

我國水資源利用呈現東部>中部>西部的現狀。進一步分析表明,這與經濟發展水平、產業結構、水資源稟賦、政府扶持、人口素質等因素密切相關。通過動態效率分析發現,水資源利用效率主要取決于技術進步,但是現階段技術效率下降明顯而抵消了技術進步所帶來的增長。基于實證研究結論,政府通過以下幾個方面提升水資源的利用效率:① 政府應當進一步推進產業轉型升級,將節水、污水處理技術的運用以及脫硫、脫硝技術引入高耗能、高污染企業;② 各地區政府應當控制城市建設規模,有效的控制城市居民的應水量,減少水資源的浪費;③ 地方政府在加大教育、環境治理資金投入的投入同時進行適當的宣傳提升居民節水意識,同時政府可以適度的提升水價調節居民用水;④政府可以通過征收水資源稅,通過水資源的杠桿作用倒逼企業轉變用水方式,做到綠色用水;⑤ 在水資源管理的過程中應當可以借鑒周邊城市先進的技術水平、吸收先進的管理手段,加強城市內部的合作,做到區域的協同發展從而進一步釋放水資源的環境福利。

與現有研究相比,本文得出我國省際水資源利用效率呈現不平衡的現象,同時水資源利用效率的提升主要依賴技術進步,這與現有的研究結論一致。本文采用靜態和動態結合的方法對水資源利用效率進行全面的評價并對水資源利用效率的影響因素進行了探究。在指標的選取上,本文對投入指標的選取較為宏觀可能會影響結果的精準度,這一點仍需在進一步研究中進行改進。