遼寧省全要素水資源綠色效率測算與提升路

趙良仕，冷明祥

(遼寧師范大學 海洋經濟與可持續發展研究中心，遼寧 大連 116029)

遼寧省水資源總量匱乏，人均水資源擁有量僅為全國平均水平的1/5，加之遼寧是我國重要的工業基地與產糧區，需水量巨大，用水過程中水污染現象嚴重，導致水資源供需矛盾十分尖銳[1]。“綠色、創新、協調、開放、共享”五大發展理念成為我國經濟社會發展新指南[2]，其中綠色發展旨在改變傳統“高消耗、高污染、高增長”的經濟發展模式，走生產發展、生態良好、生活富裕的文明發展道路，從而實現人與自然的和諧共處。測算綜合考慮生產、生態與生活產出下的水資源利用效率，充分挖掘各地市的節水潛力與減排潛力，保障用水安全和水環境安全，對遼寧經濟社會的可持續發展與全面振興具有重要指導意義。

1 文獻評述

隨著水資源供需矛盾日益尖銳，水資源利用效率研究已成為學術界關注的熱點問題。在水資源利用效率測算的方法中，數據包絡分析法(DEA)以具有可測算多項投入與產出效率和權重不受主觀影響等優勢，成為測算水資源利用效率的主流方法[3]。現有水資源利用效率的研究在要素的選取上存在一定的共性，主要表現在投入要素多為用水總量、勞動力與資本存量，但在產出要素的選取上卻存在著不同，早期研究僅將GDP視作唯一的產出[4]。姜博騫等[5]以GDP為產出，采用DEA模型測算了我國環渤海地區的水資源經濟效率；武繼堯等[6]基于遼寧14省地市的水足跡面板數據，利用SBM模型測算了各地市的水資源經濟效率。但這些研究忽略了生產過程中污染物的排放對水資源利用效率產生的負面影響。基于此，DengG等[7]以污水排放作為非期望產出，利用SBM-DEA模型測算了2004—2013年我國31個省市的水資源環境效率，并利用面板數據模型探討了水資源環境效率的影響因素；JinW等[8]利用考慮非期望產出的超效率SBM模型測算了我國30省市工業的水資源環境效率，并探究了技術創新與環境管制對其影響；李俊鵬等[9]將廢水排放總量作為非期望產出，利用SBM-DEA模型測算了我國省際水資源環境效率，并基于水資源的公共資源屬性探究了水利設施對它的影響。進入新時代，強調生產、生態與生活均衡協調的綠色發展成為發展的主流方式[10]。孫才志等[11]選取教育、醫療等指標構成能反映社會發展狀況的指標體系作為水資源綠色利用在社會維度的期望產出，測算了綜合考慮經濟、社會與環境產出的水資源綠色效率；楊高升等[12]構造了人類可持續發展指數作為水資源綠色利用帶來的社會效益，基于SE-SBM模型測算了長江經濟帶的水資源綠色效率。

但上述文獻仍存在著以下不足：一是現有文獻對水資源利用效率的測算大多只考慮了生產與生態產出，而忽視了水資源利用在生活領域的產出。在強調生產、生態與生活協調的綠色發展成為經濟社會發展新指南的背景下，將生活產出作為水資源綠色利用所帶來的期望產出是有必要的。二是現有文獻多將水資源利用效率定義為投入要素與產出要素的比值[13]，但此方法測算的是所有投入與產出要素間存在的技術效率，并非真正意義上的水資源利用效率，無法體現當下水資源利用效率的真實狀況。三是水資源利用效率的測算旨在為節水減排工作提供指導，而現有文獻對節水減排潛力的研究較少。

綜上，基于綠色發展理念把生活指數作為期望產出納入水資源綠色利用的投入產出體系中，將綜合考慮生產、生態與生活產出下最優水資源投入量與實際投入量之比定義為全要素水資源綠色效率，利用SBM-DEA模型測算了2005—2017年遼寧省14個地市的全要素水資源綠色效率，在此基礎上利用改進的DEA模型測算了各地市的節水減排潛力，并采用Tobit模型從農業種植結構、用水強度、工業廢水排放強度、市場化水平等方面對遼寧省全要素水資源綠色效率的影響因素進行了分析，旨在為地方政府制定節水減排政策提供科學依據，促進遼寧水資源的可持續利用與經濟社會的綠色發展。

2 概念和內涵

本文借鑒Hu J L等[14]對全要素能源效率的定義，并在參考Hu J L等[15]、錢文婧等[16]、Yao X等[17]對全要素水資源效率研究的基礎上，將全要素水資源效率定義為生產出一定量產品所需的最優水資源投入量與實際投入量之比，以此作為水資源利用效率的評價指標。值得注意的是，全要素水資源效率與水資源效率所代表的意義差距較大，水資源效率測算的是水資源等投入要素與GDP等產出要素之間的比值，代表的是所有投入要素與產出要素之間存在的技術效率，而非水資源的利用效率。綠色發展強調在減少資源消耗和污染物的排放的同時加強生態環境的保護，最終實現生產、生活與生態的全面協調發展。基于此，提出全要素水資源綠色效率的新概念，將其定義為綜合考慮生產、生態與生活產出下最優水資源投入量與實際投入量的比值。

全要素水資源綠色效率有以下三方面內涵：一是生產內涵，以最少的水資源投入量實現生產產出的最大化；二是生態內涵，在利用水資源發展生產的同時減少污染物的排放，以最少的水資源投入量與最少的污水排放量實現生態環境的可持續發展；三是生活內涵，水資源綠色利用的最終目標是提高人類的生活品質，以最少的水資源投入量充分滿足人類對物質精神生活的需求。

3 研究方法與數據來源

3.1 研究方法

數據包絡分析法由美國著名運籌學家A.Charnes和W.W.Cooper提出，是一種在固定決策單元決策單元(Decision Making Units)輸入或輸出不變的前提下，運用線性規劃方法確定最優前沿面，將各個決策單元投影到最優前沿面上，通過比較各決策單元偏離最優前沿面的距離來測算相對效率的方法[18]。Tone K[19]構造了一個基于松弛的非徑向、非角度的DEA模型(Slack-Based-Measure,SBM)，該模型同時解決了生產過程中具有非期望產出和投入產出存在松弛的問題，測算結果更加精確。基于此，得出測算全要素水資源綠色效率的基本模型：

(1)

參考Hu J L等[14]對全要素能源效率的定義，將全要素水資源綠色效率定義為在綜合考慮生產、生態與生活產出下水資源投入的最優值與實際值的比值，計算公式如下：

(2)

其中，TFWGEk,t表示第k個地市在t時期的全要素水資源綠色效率；TWIk,t表示第k個地市在t時期的最優水資源投入；AWIk,t表示第k個地市在t時期的實際水資源投入；LWIk,t表示第k個地市在t時期水資源投入的松弛量。

借鑒范丹等[20]對節能潛力與減排潛力的研究，本文對式(2)進行了相應改進，得到式(3)和式(4)。其中，式(3)可測算出第k個地市在t時期的節水潛力SPWk,t:

(3)

式(4)可測算出第k個地市在t時期的減排潛力APPk,t:

(4)

式中，APk,t為第k個地市在t時期的實際污水排放量；TPk,t為第k個地市在t時期的最優污水排放量。SPE與APP值越高，意味著該地市的節水潛力與污染物的減排潛力越大，應被列為節水減排的重點區域。

3.2 指標選取

以遼寧省14個地市2005—2017年水資源投入產出的面板數據為研究對象，所有數據均來源于《遼寧統計年鑒》。具體指標的選取和處理方法如下：

投入指標：①勞動力投入。選取各地市的在崗職工人數表示勞動力投入。②資本投入。選取各地市公共財政預算支出作為資本投入。③用水總量。選取各地市全年供水總量作為生產、生態與生活發展過程中消耗的水資源總量。

產出指標：①GDP。用各地市的生產總值衡量其經濟發展水平，作為水資源綠色利用的生產產出。②污水排放總量。選取各地市的污水排放總量作為水資源利用的生態產出，包括工業污水排放和生活污水排放。③生活指數。借鑒孫才志等[11]、楊高升等[12]對水資源綠色利用在社會維度產出的處理方式，選取各地市的人均GDP、人均可支配收入、恩格爾系數的綜合熵值—生活指數作為水資源綠色利用在生活方面的期望產出。

4 實證分析

4.1 空間演化特征

本文基于遼寧省14個地市全要素水資源綠色效率得分，采用自然斷點法將各地市2005—2017年間的平均值劃分為低值區(0.432—0.591)、中值區(0.592—0.781)和高值區(0.782—0.867)三類，以探究其空間分布特征。具體來看，鐵嶺、朝陽、盤錦、營口、大連5地市屬于高值區，全要素水資源綠色效率均高于0.782，其中營口13年間有6年全要素水資源綠色率位于最優前沿面上，平均值高達0.867。葫蘆島、阜新、沈陽、遼陽、丹東5地市全要素水資源綠色效率介于0.592—0.781之間，屬于中值區；錦州、鞍山、撫順、本溪4地市全要素水資源綠色效率均低于0.591，屬于低值區，尤其是撫順，13年間全要素水資源綠色效率的平均值為0.361，僅為最高值營口的42%。

4.2 時間演化特征

由表1可得，遼寧省全要素水資源綠色效率整體呈現出上升的趨勢，全省平均值由2005年的0.457上升至2017年的0.775，增幅高達70%。遼寧省全要素水資源綠色效率以2015年為分水嶺，前后呈現出不同的變化趨勢：2005—2015年呈上升的趨勢，2016—2017年則呈下降的趨勢。主要原因是，從2016年開始，遼寧省經濟發展水平呈下行趨勢，在水資源使用量同往年基本持平的情況下，生產產出大幅下降，導致全要素水資源綠色效率降低。具體來看，除營口外，其他各地市的全要素水資源綠色效率均實現了較高的增長，尤其是本溪由2005年的0.275增長到2017年的1，增幅高達264%。此外，遼寧省的全要素水資源綠色效率雖然有了一定程度的提升，但是整體仍處于較低的水平。從全省13年間全要素水資源綠色效率的平均值來看，遼寧省僅有4地市的平均值高于0.800，占總數的29%，而全省全要素水資源綠色效率的平均值只有0.701，具有很大的提升空間。

表1 遼寧14地市部分年份全要素水資源綠色效率

4.3 節水減排潛力分析

本文在基于SBM-DEA模型測算出全要素水資源綠色效率的基礎上，利用改進的DEA模型測算出遼寧省14個地市的節水潛力與減排潛力，并進行分析。由圖1可得，遼寧省各地市間的節水潛力差異很大，其中營口、盤錦與鐵嶺等地市節水潛力較小，不足15%，說明這些地市的水資源在促進社會經濟發展過程中得到了較為充分的利用，進一步節約的空間較小。撫順與錦州的節水潛力均超過了50%，意味著這些地區的用水總量中至少有一半處于無效狀態，其節水潛力須盡快開發，以緩解日益尖銳的水資源供需矛盾。從節水量占全省比重來看，營口、盤錦和鐵嶺等地市的節水量占全省比重較小，平均不足2%。與之形成鮮明對比的是沈陽與錦州，兩者節水量占全省節水量的比重高達42%，意味著這兩個地市全要素水資源綠色效率的提升，將極大地促進全省水資源節約。因此，綜合考慮遼寧省各地市節水潛力和節水量占全省比重，沈陽、錦州應成為節水的重點區域。

遼寧省工農業所占比重較高，污染物生產量多，加之對污染物的處理能力較差，每年有超過36，978萬t的污染物被過度排放，嚴重阻礙了遼寧生產、生態與生活的綠色發展，污染物的減排工作不容忽視。由圖1可得，遼寧各地市的減排潛力具有很大的差異，其中錦州的減排潛力在全省14個地市中排名第一，高達36%，意味錦州平均每年有4910萬t的污染物被過度排放，而減排潛力較低的是盤錦，減排潛力僅有0.2%。從減排量占全省比重的角度來看，大連、沈陽和錦州減排量占全省的比重居前三位，這3個地市的減排量約占全省總減排量的54%，高于其他11地市之和。因此，無論是從挖掘各地市減排潛力，還是從促進全省污染物減排的角度來看，大連、沈陽和錦州都應當在減排工作中承擔起更大的責任。

圖1 遼寧省14個地市節水減排潛力與節水減排量占全省比重

5 效率提升路徑分析

5.1 基本模型與變量說明

在測算出遼寧省14個地市的全要素水資源綠色效率與節水減排潛力后，發現各地市的全要素水資源綠色效率仍具有較大的提升空間。因此，本文進一步以各地市的全要素水資源綠色效率為被解釋變量，選取影響因素為解釋變量，采用Tobit回歸模型對全要素水資源綠色效率的影響因素進行探究。基于杜焱強等[21]、趙良仕等[22]、丁緒輝等[23]等對水資源利用效率影響因素的研究與數據的可得性，選取以下核心變量：①農業種植結構。以玉米種植面積占農作物播種面積比重表示。②用水強度。以萬元GDP耗水量表示。③工業廢水排放強度。以萬元工業產值廢水排放量表示。④市場化水平。以第三產業所占比重表示。⑤自然稟賦。以各地市年降水量表示。⑥第一產業規模。以各地市農業從業人數表示。⑦第二產業規模。以各地市第二產業總產值表示。⑧第三產業規模。以各地市第三產業總產值表示。以上數據均來源于2006—2018年的《遼寧統計年鑒》。

本文采用Tobit回歸模型分析遼寧14地市全要素水資源綠色效率的影響因素，模型設定如下：

IFWGEit=c+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5lnX5+β6lnX6+β7lnX7+β8lnX8

(5)

其中，IFWGE為全要素水資源綠色效率；i,t分別為不同時期不同地區的值；X1至X8分別為上述解釋變量；β1至β8分別為相關變量待估系數。

5.2 回歸結果分析

本文借助Eviews8.0軟件，為避免解釋變量間的多重共線性，利用逐步回歸法對影響因素進行測算，并與OLS測算的結果對比，結果見表2。

表2 全要素水資源綠色效率面板數據的估計結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下通過檢驗；括號內的數值為標準誤差統計量。

通過逐步回歸的結果可以得知：首先，農業種植結構在各個模型中是顯著的，且系數為負，表明玉米種植面積比重的擴大對遼寧省全要素水資源綠色效率的提升起抑制作用。實證結果顯示，玉米種植面積比重每擴大1個百分點，遼寧省全要素水資源綠色效率將下降0.265%—0.725%。主要原因是，由于遼寧省玉米種植面積所占比重較高，約占全省農作物種植面積的50%，而玉米是一種需水量較高的農作物，每生產1kg玉米需要約35m3的水資源，但產出的經濟效益較低，導致玉米種植面積比重的擴大對遼寧省全要素水資源綠色效率的提升具有較大反向作用。其次，用水強度與全要素水資源綠色效率始終呈現顯著的負相關關系，說明用水強度的增加對遼寧省全要素水資源綠色效率的提升起抑制作用。實證結果顯示，萬元GDP耗水量每提高1個百分點，全要素水資源綠色效率將下降0.011%—0.012%。遼寧省工農業等需水量較大的產業所占比重長期偏高，加之政府對水資源管制力度較弱，各生產部門節水意識與節水能力不足，導致生產過程中水資源浪費現象嚴重，水資源的經濟效率極其低下。因此，降低用水強度，提高水資源的經濟效益對遼寧省全要素水資源綠色效率的提升具有重要作用。第三，工業廢水排放強度與全要素水資源綠色效率在模型中均呈負相關關系，但全部沒有通過顯著性檢驗，說明雖然工業廢水排放強度對遼寧省全要素水資源綠色效率有一定的抑制作用，但這種影響不顯著。主要原因是，由于現階段遼寧省工業廢水排放量相對較少，僅占全省廢水排放量的20%左右，且遼寧省的重化工企業以國有企業居多，環保意識與社會責任感較強，工業廢水處理程度較高，工業廢水排放強度對全要素水資源綠色效率所產生的影響較小，因此未通過顯著性檢驗。第四，市場化水平與全要素水資源綠色效率呈正相關關系，表明市場化水平對遼寧省全要素水資源綠色效率的提升具有促進作用，這與尹慶民等[24]研究的結論大致相同。主要是由于市場可以促進水資源在各部門、各地區間的合理流動，從而提高了水資源的優化配置能力。但是市場化水平在模型中的系數并沒有全部通過顯著性檢驗，這意味著市場化水平雖然對遼寧省全要素水資源綠色效率具有一定影響。但這種影響較為有限，這可能是由當前遼寧省整體市場化水平不高，且各地區間存在顯著差異所致。

6 結論與政策啟示

6.1 結論

2005—2017年間，遼寧省全要素水資源綠色效率的平均值由0.457波動上升至0.775，但整體仍處于較低水平，僅實現了最優水平的78%左右，具有較大的提升空間；各地市全要素水資源綠色效率差異較大，呈現出由中部逐漸向邊緣地區提升的趨勢，大連、營口等地市的全要素水資源綠色效率連續多年位于最優前沿面上，而錦州與撫順等地市全要素水資源綠色效率的平均值僅達到最優水平的40%左右。

遼寧省不同地市節的水潛力、減排潛力與節水減排量占全省比重差距顯著，應根據各地市的具體情況，有側重地開展節水減排工作。沈陽與錦州等地市節水潛力與節水量占全省比重較高，應作為節水的重點區域；沈陽、錦州與大連三地市的減排潛力與減排量占全省比重較高，應作為開展減排工作的重點區域。

從Tobit模型回歸的結果來看，農業種植結構、用水強度對遼寧全要素水資源綠色效率的提升具有較強的抑制作用，工業廢水排放強度對遼寧全要素水資源綠色效率的抑制作用不顯著，市場化水平對遼寧全要素水資源綠色效率的提升具有一定的促進作用。

6.2 政策啟示

首先，優化農業種植結構。農業用水量約占遼寧全省用水總量的60%，農業用水效率的提升可極大地緩解遼寧水資源的供需矛盾，因此農業應是提升遼寧省全要素水資源綠色效率的關鍵領域。當地政府應依據各地市水資源的具體狀況，因地制宜，優化調整農業種植結構，引導農民減少玉米等高耗水農作物的種植，改種需水量少而經濟產出較高的農作物。

其次，加強科技創新，優化產業結構，降低用水強度。科技支撐不足、產業結構失衡是導致遼寧省用水強度較高的重要原因。因此，必須堅持科技驅動戰略與產業優化升級戰略，加大科技研發資金投入，培養、引進科學技術人才，加快淘汰高耗水、高排放、低效益產業，壯大以服務業、高新技術產業為主的第三產業，減少水資源過度使用與污染物排放。

第三，深化水資源利用領域的市場化改革，利用市場機制實現水資源的優化配置和節水減排能力的提升。加快推進水價改革，堅持與完善階梯水價制度，充分發揮價格機制對用水需求的調節作用；完善水權制度與水資源市場交易體系的建設，促進水資源向高效益的部門和地區流動，以市場功能來獲得更高的水資源效益。