淮河生態經濟帶水資源利用效率的空間溢出效應研究

楊靜雯，何 剛，周慶婷，鮑珂宇

(安徽理工大學經濟與管理學院，安徽 淮南 232001)

0 引 言

水資源利用效率表征單位水資源創造的經濟、社會、環境等方面效益，提升水資源利用效率是當前實現水資源可持續利用的關鍵[1]。科學測度水資源利用效率、解析其影響因素引發了學術界的廣泛關注。如：俞雅乖和劉玲燕利用超效率DEA-Tobit兩階段模型評價2004年～2014年我國30個省(市、自治區)水資源效率，并分析其區域差異和影響因素[2]；蓋美等分別運用隨機前沿分析與數據包絡分析測度了遼寧省14市水資源利用的絕對效率與相對效率，并借助核密度估計模型剖析水資源利用效率的動態變化規律[3]；高媛媛等通過層次分析法和Ward系統聚類法劃分樣本等級，據此建立投影尋蹤模型，借助遺傳算法測算我國31個省級行政區的水資源利用效率[4]。

綜上可知，學者們運用不同的方法測算水資源利用效率并取得了豐富成果；但對于淮河生態經濟帶水資源的相關研究較少，以往研究多集中于水資源承載力[5]、水資源脆弱性[6]、水資源可持續性[7]等方面，且很少探究水資源與其他要素的空間交互影響。基于此，本文構建Super-SBM模型測度2008年～2017年淮河生態經濟帶水資源利用效率，運用全局Moran指數探究其空間關聯性及時空特征，并通過空間計量模型分析影響因子的空間效應，以期為淮河生態經濟帶水資源可持續發展、水生態治理提供參考與理論依據。

1 研究區域與研究方法

1.1 研究區域

淮河生態經濟帶地處我國中東部地區，位于東經112°14′～120°54′、31°01′N～36°13′N之間，橫跨江蘇、山東、安徽、河南4省，覆蓋25個市及4個縣，總面積約2.43×105km2。淮河生態經濟帶大部分城市屬于暖溫帶季風氣候類型，湖泊眾多、水系發達，降水主要集中在夏季，2018年降水總量為2.46×104mm，水資源總量為8.59×1010m3，但由于全年降水分布不均，易澇易旱，是我國發生自然災害最頻繁的地區之一。加之沿線城市人口密度較高，用水需求量大，合理分配和利用水資源已成為實現淮河生態經濟帶綠色發展亟待解決主要問題之一。由于縣級的相關數據缺失過多，本研究從市域角度測算淮河生態經濟帶水資源利用效率，選擇25個地級市為研究單元，深入探究淮河生態經濟帶水資源利用效率的空間溢出效應。

1.2 數據來源

本研究原始數據來源于江蘇、山東、安徽和河南四省的《統計年鑒》、《水資源公報》(2009年～2018年)，以及25個地級市的《統計年鑒》、《國民經濟和社會發展統計公報》等文件資料。

1.3 研究方法

1.3.1Super-SBM模型

SBM模型是2001年日本學者Kaoru Tone在傳統DEA模型的基礎上考慮松弛變量的影響，進而提出的一種數據包絡分析法[8]。該模型對投入、產出變量進行非徑向非角度處理，計算結果表示的是利潤，而非CCR和BCC模型的效益比例，有效提升效率測度的精準度；但是當測度結果中出現多個決策單元效率值同時為1的情況，則無法對其進行判別和排序。為解決這一問題，2002年Tone進一步拓展了SBM模型，修正松弛變量，建立了SuperSBM模型[9]。即

(1)

1.3.2空間相關性檢驗

空間相關性檢驗是進行空間計量模型分析的基礎，當檢驗結果顯示研究變量存在空間自相關性時才可進行空間計量模型估計[10]。本文選擇常用的全局莫蘭指數(Moran’sI)進行空間相關性檢驗，當Moran’sI為正時，表示研究變量具有空間正相關性，若Moran’sI為負時，表示研究變量具有空間負相關性，當Moran’sI為零時，表示研究變量無空間相關性。即

(2)

1.3.3空間計量模型

常用的空間計量模型主要有三種：一是空間滯后模型(SAR)，通過在模型中納入被解釋變量的空間滯后項，測度臨近區域被解釋變量對當前區域被解釋變量產生影響的程度，探究變量的空間依賴性；二是空間誤差模型(SEM)，通過在模型中納入解釋變量的空間誤差項，分析臨近區域誤差項對當前區域誤差項產生影響的程度，探究變量的空間異質性；三是空間杜賓模型(SDM)，模型中同時納入解釋變量的空間滯后項和空間誤差項，既考慮了被解釋變量的空間交互作用，又考慮了誤差項的空間效應[11]。三種模型公式如下

Yi=ηWYi+Xiφ+ε

(3)

Yi=Xiφ+ε，ε=γWε+u

(4)

Yi=ηWYi+Xiφ+WXiθ+ε

(5)

式中，Yi為被解釋變量向量；Xi為解釋變量向量；η為空間自回歸滯后值系數；u為隨機誤差項；W為空間鄰接權重矩陣，若i市與j市相鄰，則Wij=1，反之Wij=0；W·Y為被解釋變量的空間滯后值；W·X為解釋變量的空間滯后值；φ、θ為待定系數；ε為殘差值；γ為空間誤差系數。

2 結果與分析

2.1 水資源利用效率差異分析

在綜合考量淮河流域水環境特性與前人研究的基礎上[12-13]，分別從水資源、資本、人力3個層面遴選6項投入指標，堅持科學性、可獲得性等原則甄選期望產出與非期望產出，構建水資源利用效率評價指標體系(見表1)。

表1 水資源利用效率評價指標體系

表2 淮河生態經濟帶各市水資源利用效率值

基于淮河生態經濟帶25市的面板數據，根據式(1)，運用Super-SBM模型計算2008年～2017年淮河生態經濟帶各市水資源利用效率(見表2)。從總體上看，2008年～2017年淮河生態經濟帶水資源利用效率均值變化不大，有輕微下降趨勢，總均值為0.710，尚未達到相對有效，投入與產出不平衡，總體水資源利用效率偏低。這表明當前水資源利用效果并不樂觀，有待進一步改善利用模式。從水資源利用效率的動態變化來看，2008年～2017年徐州、菏澤的水資源利用效率值明顯提升，淮安、宿遷、連云港、泰州、宿州、信陽的效率值呈波動上升趨勢，棗莊、濟寧、阜陽的效率值大幅下降，從相對有效降至相對無效，鹽城、臨沂、六安、滁州的效率值曲折下滑，其余城市的水資源利用效率值變化幅度較小。從水資源利用效率的區域分布來看，淮河生態經濟帶江蘇段(0.814)和山東段(0.857)的平均效率較優；河南段(0.770)次之；安徽段(0.502)最低。其中，2017年江蘇段有4個城市、山東段和河南段各有1個城市效率值大于1(相對有效)，安徽段各市的水資源利用效率值分布在0.35～0.55之間。這主要是由于淮河生態經濟帶安徽段城市經濟發展水平落后于其他段城市，其中淮南、亳州、宿州、淮北和滁州均為礦業城市，廢水排放量較大，導致非期望產出偏高，水資源利用效率較低。

表3 全局空間自相關檢驗結果

2.2 空間相關性檢驗結果分析

運用StataSE 14.0軟件對淮河生態經濟帶25市水資源利用效率進行空間相關性檢驗，結果如表3所示。

由表3可知，2008年～2017年，淮河生態經濟帶水資源利用效率的Moran’s I值均為正值，表示水資源利用效率均呈正空間自相關，除2013年p-value*>0.1外，其他時段均通過了10%水平下的顯著性檢驗，2015年后均通過了1%水平下的顯著性檢驗，存在相關性的可能性>99%，Moran’s I值也不斷增大，表明水資源利用效率在空間上的集聚態勢逐漸增強。

2.3 空間計量模型的選擇與結果分析

以Super-SBM模型測度的水資源利用效率為空間計量模型的被解釋變量，以水資源稟賦(S)、產業結構(R)、技術創新(T)、經濟發展(E)和環保投入(I)為解釋變量，分別用人均水資源量、第二產業GDP比重、單位GDP能耗、人均GDP和環保支出占財政支出的比重表示。

由于SDM模型是SAR模型和SEM模型的結合，先利用StataSE 14.0軟件構建SDM模型，并進行Wald檢驗和Lratio檢驗，結果均拒絕原假設，表明變量存在空間滯后性和空間異質性，SAR模型和SEM模型不適用于本研究，故選擇SDM模型進行分析。SDM模型分為隨機效應SDM模型和固定效應SDM模型，進一步采用Hausman檢驗，得到結果chi2(11)=42.37，Prob≥chi2=0.0000，拒絕原假設，選擇固定效應SDM模型。估計結果見表4。固定效應分為空間固定效應、時點固定效應和空間時點雙重固定效應，如表4所示，按照ll值最大、aic、bic值最小的原則，選擇空間時點雙重固定效應模型。在空間時點雙重固定效應模型下Spatial rho值為-0.170，在10%水平下通過了顯著性檢驗，表面淮河生態經濟帶水資源利用效率空間集聚效應顯著，水資源利用效率一定程度上受到臨近地區隨機擾動項空間效應和時點效應的影響。

表4 固定效應SDM模型估計結果

運用空間時點雙重固定效應模型進一步分解解釋變量對被解釋變量的作用效應為直接效應、間接效應和總效應。其中，直接效應表示該地區的解釋變量對水資源利用效率的空間溢出效應；間接效應表示周邊地區的解釋變量對該地區水資源利用效率的空間溢出效應；總效應是直接效應與間接效應的集合，估計結果見表5。

表5 水資源利用效率影響因素的空間效應分解

由表5可知，水資源稟賦對水資源利用效率的直接效應為正值，間接效應和總效應為負值，均通過了顯著性檢驗。這表明地區內水資源量增大可促進利用效率上升，水資源稟賦是影響水資源利用的直接動力和基礎，水資源利用效率與地區內水資源量息息相關，水資源稟賦越高，水資源利用空間越大，利用效率相對較高；水資源是有限的且具有一定的流動性，一個地區的水資源稟賦提升，其周邊地區的水資源量則相對緊張，水環境壓力增大，導致水資源利用效率下降。產業結構對水資源利用效率產生負向溢出效應，但估計結果只在直接效應中顯著，產業結構指標數值越大。即，第二產業所占GDP比重越大，相較于第三產業，第二產業的耗水量和廢水排放量更高，產生的水污染較為嚴重，地區水資源利用效率也較低；由于產業結構主要是地區內依賴自身資源或相關政策長期發展而來，流動性較弱，故而間接效應不顯著。技術創新對水資源利用效率的三種空間效應均顯著為正，表示某一地區的技術創新水平提升對其及其周邊地區的水資源利用效率有正向促進作用。近年來生態化和綠色化的相關科學技術不斷創新，越來越多的行業開始使用清潔能源、清潔型技術，從根源上降低污染排放、提升水質，且由于科技成果的空間擴散性較強，對鄰近地區也具有一定的影響力。經濟發展對水資源利用效率的直接空間效應顯著為正，其余兩種效應均不顯著，意味著經濟發展僅對地區內部水資源利用效率有促進作用，經濟發展水平提升，可加深地區城鎮化質量，優化供水排水模式，提高生活污水廢水處理率；與此同時，人民的綜合素質也不斷提升，節水意識逐漸增強，用水方式也更加環保，水資源利用效率有效提高。環保投入對水資源利用效率空間效應均顯著為正，環境保護的投入力度一般與環保政策相輔相成。環境投入越多表示當地政府及有關部門對環境治理的重視程度越高，為保護和修復水環境耗費的人力物力也越多；從而使地區內逐漸形成良好的環保風氣，也會擴散到周圍地區，形成區域聯動的環保機制。因此，為提升淮河生態經濟帶水資源利用效率，應采取建立區域差異化的水資源宏觀調控機制，加快地區產業結構調整，減少工業污染，并支持技術創新，鼓勵使用綠色技術，同時促進經濟發展，培養公眾節水意識，加大環保投入力度，加強水污染治理等措施。

3 結 論

本研究基于Super-SBM模型測算淮河生態經濟帶水資源利用效率，解析其時空演化規律，并選擇空間時點雙重固定效應空間杜賓模型對水資源利用效率影響因子進行空間效應分解。研究結果表明：2008年～2017年間淮河生態經濟帶水資源利用效率略有下降，地區之間存在明顯差異。其中，江蘇段和山東段的平均效率較優，河南段次之，安徽段最低；水資源稟賦、產業結構、技術創新、經濟發展和環保投入對淮河生態經濟帶水資源利用效率的空間溢出效應均顯著，存在正向直接效應的有水資源稟賦、技術創新、經濟發展和環保投入，而產業結構存在負向直接效應，存在正向間接效應的有技術創新和環保投入，水資源稟賦存在負向間接效應。當前可通過統籌水資源、調整產業結構、加強技術創新、推動經濟發展、增加環保投入等方式協同促進淮河生態經濟帶各城市提升水資源利用效率。