區域工業行業用水效率影響因素分析

雷存偉 郭乙霏 潘國強 郭二旺 王文婷

摘要：從水資源的工業經濟屬性出發，以萬元工業增加值用水量作為行業用水效率指標，將其變化的影響因子從行業投入、行業規模以及行業運營3個層面分解為反映企業市場運行的8個指標：依據河南省33個工業行業2008-2015年的面板數據，將樣本劃分為水的生產和供應業，電力、熱力的生產和供應業，高用水，中用水，低用水行業5組，采用因子分析和面板回歸方法，考察不同分組行業用水效率的關鍵影響因素。研究表明：除低用水行業組外，投入因子對工業用水效率具有顯著的負向驅動作用;規模因子對不同分組行業具有正向驅動或者負向驅動作用;運營因子對于電力、熱力的生產和供應業具有明顯的負向驅動作用，對工業行業總體和其他分組行業具有正向驅動作用，但影響不顯著。

關鍵詞：工業用水效率;主成分分析;面板回歸分析;影響因素;河南省

中圖分類號：TV213.4

文獻標志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000- 1379.2019.05 .013

隨著結構優化調整、工業節能減排等工作的不斷推進，國內學者對工業用水效率的研究日益深入，從對工業用水效率的測算與評價分析[1-2]，擴展到用水效率的空間差異及驅動因素等方面[3-10]。研究視角的差異使得出的影響工業用水效率的主要因素各不相同，基本涵蓋了區域社會經濟發展水平、工業結構、資源約束、規模與投資、技術工藝、水價、水資源和污水排放的管理水平等方面。岳立等[2]在基于非期望產出的方向性環境距離函數（ DEDF）基礎上，用期望產出的實際量與環境技術結構下的前沿產出量的比值來測度工業用水效率，采用Malmquist -Luenberger（ ML）指數分解法得出中國工業用水效率提高的主要驅動因素是技術效率變化率，而技術進步則是影響工業用水效率的主要因子;佟金萍等[3]采用Laspeyres指數分解法分析了我國萬元工業增加值用水量變化，指出技術進步和結構調整是推動我國萬元工業增加值用水量大幅下降的重要因素：陳雯等[4]采用對數均值迪氏指標分解方法（ LMDI），將工業水資源消耗強度（萬元工業增加值取水量）的變化分解為技術進步和規模作用變遷兩個方面，得出技術進步是我國工業水資源消耗強度持續下降的主要因素：姜蓓蕾等[7]認為技術進步和工業科技投入是工業用水效率提高的主要因素，而高耗水行業比重和水資源條件為主要制約因素：潘國強等[9-10]通過kaya恒等式擴展，將萬元工業增加值取水量變化分解為區域工業結構、行業節水效率和行業用水效益3個方面的驅動作用，通過對河南省的實證研究表明，用水效益的正向驅動作用持續穩定是萬元工業增加值取水量下降的主要驅動因素，行業節水效率的驅動作用逐步顯現，而工業結構調整的驅動作用有待加強：李靜等[11]以相對于工業生產前沿的最優用水量與其實際用水量的比值衡量用水效率，從自然地理因素（人均水資源量）、經濟發展水平（人均GDP）、用水規模（工業用水量比重）和產業結構（第二產業比重）4個方面選取工業用水效率的影響因子，應用Tobit模型考察影響因子對我國各省（區）工業用水效率的作用，發現工業化比重（第二產業的規模效應）對用水效率產生正向影響，而用水規模對其產生負向影響。

總體而言，由于工業用水的主要特征是用水行業眾多、用水工藝與流程復雜[11]，因此工業用水效率的影響因素不僅較多，而且因素間關系錯綜復雜，很難選用一個或幾個指標來評價。鑒于此，借鑒已有成果，筆者以萬元工業增加值用水量作為工業行業用水效率指標，從工業水資源效率的經濟屬性出發，將萬元工業增加值用水量變化的影響因子從行業（企業）投入、行業規模以及行業運營3個層面分解為反映工業企業市場運行的8個指標，并采用計算期（2008-2015年）河南省33個工業行業面板數據進行實證分析：首先采用因子分析法對指標進行降維和消除指標間的相關性，提取最具代表性的綜合影響因子：然后將其作為解釋變量、萬元工業增加值用水量作為被解釋變量進行面板回歸;最后確定不同行業用水效率的關鍵影響因素。

1萬元工業增加值用水量影響因子分析

1.1 萬元工業增加值用水量

1.2 影響因子的選取

工業用水效率的影響因素較多、關系復雜，研究視角的不同使指標選取具有較大的不確定性。本質上講，工業用水效率反映的是工業經濟的一種屬性，因此可以從水資源與工業經濟發展的系統視角來考察：市場經濟下，企業以利潤為驅動，通過要素投入和配置，推動行業規模和結構的演化;要素配置越合理（行業投入效率越高），越有助于行業規模和結構的優化（行業規模效益越顯著），最終驅動企業健康運營（行業運營效率越高）。在這個過程中，水資源與其他要素投入相匹配，蘊含在各產業部門的產品或價值形式的初始投人中，并以物質產品或價值為載體在各部門之間流動，在產業之間以及產業內各企業之間形成一種以水資源為紐帶的技術經濟聯系，并通過用水效率體現出這種技術經濟聯系紐帶的有效性。由此，萬元工業增加值用水量實際上是通過水資源利用效率來反映行業生產部門以及行業內部企業之間內在經濟聯系的一種指標。

基于上述考慮，本文從企業市場運行的微觀視角，綜合考慮數據的易得性、可度量性和可比性，從行業（企業）投入、規模以及運營3個層面選取影響因子（見表1），所有的影響因子都以萬元增加值為衡量標準，即采用“因子取值/萬元增加值”的形式，以反映企業水資源利用的經濟效益特性。

1.2.1 行業投入

行業投入反映了萬元增加值的投入水平，體現了在一定的資金、人力等要素投入下，工業行業的水資源與其他投入要素在數量和結構上的配置效率、節水技術工藝與水資源管理水平等對工業用水效益和節水效率的影響，類似于很多文獻提到的技術進步、技術效率變化對用水效率的作用。綜合考慮，本文選取萬元增加值平均單位數（ X1）和萬元增加值平均從業人員（X2）2個影響因子。

1.2.2 行業規模

行業規模主要通過兩方面體現工業用水效率：一是行業規模反映了行業用水規模，進而通過對水資源的供求關系、水價、用水模式（粗放還是集約）、用水技術和工藝水平等產生影響：二是行業規模會通過規模經濟效益以及節水與工藝改造等方面對該行業用水效率產生影響。本文選取萬元增加值所用總資產（X3）、萬元增加值所用流動資產（X4）和萬元增加值平均負債（X5）3個影響因子。

1.2.3 行業運營

通過行業運營，帶動水資源在產業之間以及產業內各企業之間形成流動，并通過企業投入一產出水平的差異反映用水效率，體現水資源的經濟屬性。本文選取萬元增加值平均主營業務收入（X6）、萬元增加值平均主營業務成本（X7）、萬元增加值利潤總額（X8）3個影響因子。

2 實證分析

2.1 區域概況及數據來源

作為全國重要的工業大省，近年來河南不斷加大結構調整力度，工業經濟得到快速發展。隨著產業結構的不斷調整優化，工業用水總量雖有小幅增長，但用水效率卻在不斷提升。根據河南省水利廳《河南水資源公報》（2008-2017年）及相關資料：全省工業用水總量從2008年的51.4億m³小幅增長到2015年的52.5億m³：2015年工業用水重復利用率為85%，比2008年提高了7個百分點：2017年萬元工業增加值用水量為28.5 m³，比2008年降低47%：2017年萬元工業GDP用水量為40 m³，比2008年降低61%;2017年人均用水量為236 m³，比2008年增加10 m³，增幅不大（見圖1）。

河南省33個工業行業的數據采用《河南統計年鑒》（2008-2015年）中規模以上工業相關數據。為使分析結果具有可比性，以2008年為基準年對行業增加值進行調整，計算期為2008-2015年。

2.2 實證分析過程

2.2.1 影響因子相關性分析

影響因子的相關系數矩陣見表2。可以看出，相當部分變量之間的相關系數大于0.3，說明影響因子之間具有較強的相關性，可以進行因子分析，但直接進行面板回歸會產生共線性問題，因此首先采用因子分析法對指標進行降維和消除指標間相關性處理，提取最具代表性的綜合影響因子，然后進行回歸分析。

2.2.2 因子提取

采用主成分分析法，并按照特征值大于1的標準選取綜合影響因子，數據統計分析軟件SPSS運行結果見表3。采用具有Kaiser標準化的正交旋轉法對因子載荷矩陣進行旋轉，結果見表4。

由表3可見，主成分F1、F2、F3的累計方差貢獻率為0.881 7.說明這3個因子代表的信息能較充分地反映原有觀測變量的大部分信息，因此選擇它們作為主成分。通過旋轉后的因子載荷矩陣對上述綜合影響因子進行定義：由于影響F1的指標主要包括萬元增加值平均主營業務收入（X6）、萬元增加值平均主營業務成本（X7）、萬元增加值利潤總額（X8），因此將F1定義為“行業運營綜合影響因子”：由于影響F2的指標主要包括萬元增加值所用總資產（X3）、萬元增加值所用流動資產（X4）和萬元增加值平均負債（X5），因此將F2定義為“行業規模綜合影響因子”：由于影響F3的指標主要包括萬元增加值平均單位數（X1）和萬元增加值平均從業人員（X2），因此將F3定義為“行業投入綜合影響因子”。

2.2.3 計算因子得分

2.2.4 面板回歸

以F1、F2、F3作為解釋變量、萬元工業增加值用水量作為被解釋變量進行面板回歸。鑒于計算期（2008-2015年）河南省33個工業行業年均萬元增加值用水量差異較大，為防止數據過大的突變性影響分析結果的可靠性，將33個行業按年均萬元工業增加值用水量大小進行分組：“水的生產和供應業”“電力、熱力的生產和供應業”兩個用水量巨大的行業單列，其余31個行業根據萬元工業增加值用水量的年均值大小分為高用水（0.008 0萬- 0.100 0萬m³）、中用水（0. 001 2萬～0.008 0萬m³）和低用水（<0.001 2萬m³）3組（見表6）。

采用面板固定效應回歸模型對分組后的數據進行計算，結果見表7。

3 討論

（1）行業規模與投入是影響工業用水效率的主要因子，兩者都在1%顯著性水平下對萬元工業增加值用水量具有顯著的負向驅動作用，即行業規模越大、投入越多，行業萬元工業增加值用水量越高，工業用水效率越低：行業運營因子的影響不明顯，它對行業萬元工業增加值用水效率有正向驅動作用，即運營效益越好，工業用水效率越高。究其原因，一是目前河南省工業行業水資源管理以及水資源與其他要素投入配置并未達到最優，存在低效率[11]，同時行業用水模式總體上比較粗放，規模經濟水平低下：二是工業用水總體成本較高、產出效益較低，尚未實現水資源高效利用。

（2）水的生產和供應業中，投入因子是主要影響因子，對萬元工業增加值用水量具有較明顯的負向驅動作用，運營因子存在不顯著的正向驅動作用，這與工業行業總體變動趨勢一致：規模因子存在不顯著的正向驅動作用。3個因子對于電力、熱力的生產和供應業都具有較明顯作用：投入因子對萬元工業增加值用水量有較明顯的負向驅動作用，與工業行業總體變動趨勢一致：規模因子有明顯的正向驅動作用，運營因子有明顯的負向驅動作用，與工業行業總體變動趨勢不一致。這兩個行業都是典型的規模經濟明顯的行業，都需要通過擴大規模效益提升用水效率，尤其對于電力、熱力的生產和供應業，不能唯運營效益為重，要維持好工業用水經濟效益與環境生態效益等綜合效益的平衡：而水的生產和供應業關鍵在于如何提升企業運營效益，以促進企業節水意識和用水效率的提高，要維持好生產生態用水與水資源水環境承載能力的平衡。

（3）對于高用水行業而言，投入和規模是主要影響因子，各因子的作用與工業行業總體一致：對于中用水行業，投入因子具有明顯的負向驅動作用，而規模因子和運營因子作用不明顯，但變動趨勢與工業行業總體一致;對于低用水行業，各個因子均具有正向驅動作用，但影響都不顯著。

根據上述分析，需要做好以下幾方面的工作：一是要注重各行業水資源與其他投入要素和結構的優化配置，強化工業用水管理，提高用水技術工藝與管理水平，促進行業用水效率的提升。二是要根據不同行業實際情況實現行業規模效益，包括行業規模升級、原材料結構和產品結構優化以及行業布局的調整。兩個用水量巨大的行業以及高、中用水行業是河南省降低萬元工業增加值用水量的重點，目前整體上存在規模過大、模式粗放等問題;對于眾多低用水行業而言，3個因子的作用都不明顯，需要綜合考慮以發揮行業投入、規模和運營對工業用水效率的正向驅動作用。三是要加強工業用水運營效率管理，降低用水總成本，提高產出效益，同時需要維持好工業用水經濟效益與環境效益等綜合效益的平衡。

4 結論

（1）運營因子對于電力、熱力的生產和供應業具有明顯的負向驅動作用，而對工業行業總體和其他分組行業有不顯著的正向驅動作用。

（2）規模因子對工業行業總體和高用水行業具有顯著的負向驅動作用，而對于電力、熱力的生產和供應業則具有明顯的正向驅動作用，對于水的生產和供應業以及低用水行業具有非顯著的正向驅動作用，對于中用水行業則具有不顯著的負向驅動作用。

（3）無論從工業行業總體還是分組行業看，投入因子的負向驅動作用都比較顯著（低用水行業除外）。

（4）對于低用水行業來講，3個因子均存在正向驅動作用，但影響都不顯著。

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