技術創新視角下黃河流域工業用水效率研究

岳 立，曹雨暄

（蘭州大學 經濟學院，甘肅 蘭州 730060）

1 引 言

在“以國內大循環為主體，國內國際雙循環相互促進”的發展戰略下，黃河流域成為中國產業轉移的重要承接地。但是，隨著工業化和城鎮化的快速發展，黃河流域水問題日益突出，尤其作為我國能源、化工、原材料和基礎工業基地，其工業水資源需求不斷增長［1］。因此，如何提升工業用水效率成為一個非常重要和緊迫的現實問題。

已有關于工業用水效率的研究主要集中在兩方面：一是關于工業用水效率的測度，學者多采用SFA［2-4］和DEA方法［5-7］進行測算；二是關于工業用水效率的驅動因素研究，學者從不同區域、不同視角得出差異性結論。例如：朱啟榮［8］認為中國各省（區）工業用水效率具有地區差異，是多種因素共同作用的結果；汪克亮等［9］測算長江經濟帶工業綠色用水效率并探究其影響因素，但各因素影響大小存在差異；李俊等［10］采用LMDI模型研究發現，產出效應對區域工業用水量的增加具有促進作用，但結構和技術效應相反；雷存偉等［11］基于河南工業行業數據，從行業投入、規模和運營3個層面探究對工業用水效率的影響，并進行分組研究，得出不同組別的差異性結論。

技術進步是推動經濟社會發展的第一動力，技術創新是促進資源集約利用的重要保障［12-15］，新發展階段黃河流域生態保護和高質量發展被納入重大國家戰略，要求流域“量水而行、節水為重，大力發展節水產業和技術，堅決抑制不合理用水需求，推動用水方式由粗放向節約集約轉變”［16］。在此戰略背景下，筆者從技術創新的視角，綜合測度黃河流域工業用水效率并利用門檻回歸法和GML指數法，分析技術創新水平與工業用水效率的關系，以期為促進黃河流域生態保護和高質量發展提供參考。

2 研究區概況

黃河發源于巴顏喀拉山脈，流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、山西、陜西、河南、山東9個省（區）。黃河流域煤炭、石油、天然氣和有色金屬資源豐富，是我國重要的能源化工生產基地［17］，2020年地區生產總值達25.4萬億元，占全國的25.1%。2020年，黃河流域水資源總量為917.4億m3，不到長江的8%，約占全國水資源總量的2.9%，但流域水資源利用方式較為粗放，開發利用率高達80%，水資源短缺成為制約黃河流域生態保護和高質量發展的重要因素。

3 研究方法及數據來源

3.1 DEA-SBM模型

采用Tone［18］提出的方向性SBM模型對研究區的工業用水效率進行測度。設研究區共有n個決策單元、m種投入、q1種期望產出和q2種非期望產出，則第k個決策單元的工業用水效率模型為

3.2 GML（Global Malmquist-Luenberger）指數法

利用Oh［19］創建的GML指數法測算黃河流域工業用水效率的跨年度變化值，并將GML指數分解為表征技術效率變化的EC指數和技術進步的TC指數：

式中：xt、yt、xt＋1、yt＋1分別為第t期投入、第t期產出、第t＋1期投入、第t＋1期產出變量；DG為依賴于全局生產可能性集合的方向性距離函數；Dt、Dt＋1分別為第t期、第t＋1期方向性距離函數。

3.3 投入產出指標選取

投入要素包括資本、勞動和水資源，其中：資本投入以工業企業固定資產凈值年平均余額（億元）表示，勞動投入以工業從業人員年平均人數（萬人）表示，水資源投入以工業用水量（億m3）表示。產出要素包括期望產出與非期望產出，其中：期望產出用工業總產值（億元）表示；非期望產出用工業廢水排放量（萬t）表示［20］。

3.4 面板門檻模型構造與指標選取

借鑒Hansen［21］的面板門檻模型，考察技術創新水平對工業用水效率的影響。

式中：Effit為工業用水效率；th為門檻變量，本文的門檻依賴變量和門檻變量均為技術創新水平（Tech）；r為待估計的門檻值（r1、r2為雙門檻模型的兩個門檻值）；I為指示函數；Zit為影響工業用水效率的控制變量；eit為固定效應差異項，且通過Huasman檢驗；εit為隨機擾動項；下標it表示i地區t年的值；β0、β1、β2、β3、βi為不同門檻值的影響系數。

被解釋變量為工業用水效率（Eff），用上文DEASBM模型測度出的效率值表示；核心解釋變量為技術創新水平（Tech），用取對數后的技術市場成交額表示；控制變量：城鎮化率（Urban）用城鎮人口占總人口比例表示，外資利用水平（F DI）用實際利用外資額占省（區）生產總值的比例表示，工業發展水平（Indus）用工業增加值占GDP的比例表示，環境規制（Eg）用工業治理污染投資額占GDP的比例表示，水資源豐裕程度（Water）用取對數后的人均水資源占有量表示，經濟發展水平（GDP）用人均GDP以2006年為基期進行平減換算的可比價并取對數表示，政府研發支持度（R＆D）用研發投入的對數值表示，人口總量（Pop）用取對數后的地區年末總人口數表示。

3.5 數據來源

本研究經濟數據來源于2008—2018年《中國統計年鑒》，水資源相關數據來源于各省（區）的水資源公報以及水利部、各省（區）水利廳網站等。

4 黃河流域工業用水效率測算

4.1 黃河流域各省（區）工業用水效率時間趨勢分析

利用DEA-SBM模型計算出的黃河流域工業用水效率的時間演化趨勢見圖1。2007—2017年，黃河流域工業用水效率呈現波動上升趨勢，全流域的工業用水效率均值為0.55，說明黃河流域各省（區）的工業用水效率提升潛力較大。分省（區）來看，山東和青海的工業用水效率整體高于流域平均水平且大多數年份達到有效前沿；寧夏的工業用水效率呈現大幅下降趨勢，從2007年的1.00下降至2017年的0.64；內蒙古、陜西和河南的工業用水效率變化與流域均值的基本一致，呈現波動上升趨勢，其中內蒙古的變幅最大，在2009年和2012年均達到1.00，然而從整個研究時段來看，這3個省（區）工業用水效率僅有小幅提升；甘肅省水資源稟賦欠佳，工業用水效率呈現波動下降趨勢，從0.51下降至0.43；山西省和四川省在研究時段大多數年份內排名靠后，但是整體變幅不大，效率值集中在0.35左右。

圖1 2007—2017年黃河流域各省（區）工業用水效率

4.2 黃河流域各省（區）工業用水效率空間差異分析

用ArcGIS 10.2軟件依據自然斷裂點法刻畫黃河流域各年度平均工業用水效率的時空分異特征，發現區域用水效率存在顯著的空間非均衡性（見圖2）。四川和山西位于低效率水平區，原因是四川研究期間工業用水投入最大，但工業總產值卻僅占山東（流域工業總產值排名第一）的27%；山西的支柱產業是煤炭，開采用水量和廢水排放量均較大。河南、陜西和甘肅位于中低效率水平區，與生產前沿面的偏離程度較大，原因在于其水資源短缺和投入要素配置欠佳。內蒙古和寧夏位于中高效率水平區，原因是內蒙古以較小的投入獲得較大的工業產出，且非期望產出也相對較小；寧夏的投入和產出規模都相對較小，投入和產出較為協調。青海和山東位于高效率水平區，原因是青海實現了工業用水的科學有效匹配［6］，而山東主要得益于巨大的工業產出收益，研究期其工業產值占全流域的44.8%。

圖2 黃河流域各省（區）平均工業用水效率空間分異

4.3 GML指數分解分析

表1為黃河流域各省（區）各年度平均GML指數及其分解。研究期間除寧夏和甘肅的GML指數小于1外，其他各省（區）的GML指數都達到1及以上，表明絕大多數省（區）的工業用水效率向好發展。青海和山東的工業用水效率較為穩定，在研究期內變化不大。四川、河南、內蒙古、山西和陜西5個省（區）的工業用水效率有顯著提升，歸因于對資源環境保護力度的加大和工業生產技術水平的提升。通過分析分解項發現，甘肅工業用水效率未提升的主要原因是技術效率有所降低，而寧夏則是技術倒退所致，河南、山西、陜西和四川效率顯著提升的主要驅動因素是技術進步，而內蒙古的主要驅動因素是技術效率的提升，山東和青海的技術進步和技術效率保持穩定發展態勢。

表1 黃河流域各省（區）各年度平均GML指數及其分解

5 黃河流域工業用水效率影響因素分析

5.1 變量平穩性與協整性分析

分別采用LLC統計量、IPS統計量、ADF統計量和PP統計量對各變量進行單位根檢驗，當至少3種方法的P值通過顯著性水平檢驗時，才可判定為平穩變量，檢驗結果表明本文所有變量均為平穩變量（見表2）。

表2 單位根檢驗

進一步采用Kao檢驗和Pedroni檢驗對變量之間的協整關系進行檢驗，結果顯示Kao檢驗在5%顯著性水平上拒絕原假設，而Pedroni檢驗時除了Panel-ADF不顯著外，其余6個變量中有5個在1%水平上顯著、1個在10%水平上顯著，綜上可以判定，各變量之間存在穩定的長期協整關系（見表3）。

表3 協整性檢驗

5.2 門檻檢驗及回歸分析

將技術創新水平作為門檻變量，其門檻估計值個數檢驗和回歸結果分別見表4和表5。檢驗結果表明：核心解釋變量Tech通過單門檻檢驗，門檻值為11.640。模型回歸結果顯示：當技術創新水平處于門檻值以下時，對區域工業用水效率影響為0.060；當技術創新水平越過門檻值后，對區域工業用水效率影響顯著增大，影響系數為0.074，即工業用水效率隨著技術創新水平的提升而升高，當技術創新水平邁過門檻值之后，工業用水效率的提升速度進一步加快。

表4 門檻檢驗

表5 回歸結果

城鎮化水平對工業用水效率存在正向影響，隨著城鎮化的不斷推進，先進技術、人才等高質量生產要素的集聚可以顯著提升區域工業用水效率。工業發展水平對用水效率有積極影響，工業發展程度高的地區會吸引更多技術與資金投入，引進先進節水技術和設備。水資源豐裕度對工業用水效率有顯著提升作用，水資源稟賦越好，意味著區域水資源可利用量越大，會有更多的能源投入轉化為產出，從而使用水效率提高。隨著政府研發支持度增大，工業企業可以研發出先進的清潔生產技術，有效控制生產活動中的資源浪費和環境污染，有助于提高工業用水效率。經濟發展水平對工業用水效率有抑制作用，與李珊等［22］的研究結論一致，經濟發展初期追求總量增長會對環境、資源帶來一定的負面影響，只有隨著經濟步入高質量發展后，經濟與環境才可能正相關。環境規制對用水效率存在抑制作用，依據遵循成本假說，企業治污成本增加會擠壓創新成本，同時造成污染企業向周邊地區轉移。人口數量對工業用水效率影響顯著為負，人口規模擴大必定加大水資源耗用量，當人們節水意識不強時會降低用水效率。外資利用對工業用水效率的作用為負但不顯著，黃河流域9個省（區）貨物進出口總額僅占全國的12.3%，對外開放程度低可能是主要原因。

5.3 技術視角下工業用水效率的影響因素

技術作為環境改善和經濟發展的重要內生動力因素，必然對工業用水效率產生影響。因此，進一步用Tech作為門檻變量對可能影響工業用水效率的控制變量逐次回歸，探究這些因素在技術創新水平作用下對工業用水效率的影響。門檻檢驗和回歸結果見表6，可知在技術創新水平的作用下，經濟發展水平、人口規模、環境規制、城鎮化水平和政府研發支持度對工業用水效率的影響存在顯著的門檻效應，其中經濟發展水平、人口規模和城鎮化水平通過雙門檻檢驗，環境規制和政府研發支持度只通過了單門檻檢驗。

表6 技術視角下工業用水效率影響因素的門檻回歸結果

在技術創新水平低于11.644、高于11.644且低于13.400和高于13.400三個區間內，經濟發展水平和人口總量每提高1，工業用水效率分別下降0.666、0.648、0.636和1.741、1.714、1.701。經濟發展水平對工業用水效率抑制作用主要原因是經濟結構不合理和發展不充分，而技術水平的提升會逐步改變當前粗放型經濟發展模式。在人口總量保持不變的情況下，技術創新水平的提升可以帶動工業生產技術和企業自主創新能力的提高，從而提高企業生產效率，從優化投入結構和加大產出規模兩方面提升工業用水效率。

環境規制在技術創新水平低于9.208時，對工業用水效率的促進作用顯著，而當跨過門檻值后，環境規制與工業用水效率為不顯著的負向關系。表5的回歸結果中環境規制對工業用水效率影響顯著為負，但隨著技術創新水平不斷提高可以變負為正，說明技術創新水平提高可以減少企業環境治理成本，進一步提升工業用水效率。

城鎮化水平低于11.644、高于11.644且低于13.400和高于13.400三個區間內，城鎮化水平每升高1，工業用水效率分別提升0.025、0.029和0.032。城鎮化水平對工業用水效率的正向驅動作用隨著技術創新水平的提高而增大。在推進城鎮化的過程中，各種生產要素向城市聚集，促使技術進步速度加快，推動工業企業轉型升級的同時減少了勞動力的投入和污染物的排放，并增加了工業產出，從而提高了工業用水效率。

政府研發支持度在技術創新水平低于11.644時對工業用水效率的影響系數為0.133，高于11.644后影響系數變為0.213，正向作用增大了0.08。政府研發支持度為驅動創新的投入指標，而技術創新水平為創新帶來的結果指標，說明創新帶來的效益增大會引導政府加大研發支持度，研發出更多先進工業生產技術和設備，進一步促進工業用水效率的提高。

水資源稟賦和工業發展程度不隨技術創新水平的提升對工業用水效率產生影響，原因在于資源稟賦是由自然條件決定的，而工業增加值占GDP的比重較小，因此與技術創新水平的相關性不大。

6 結論及建議

（1）黃河流域工業用水效率存在較大的提升空間，省（區）間工業用水效率差異顯著。要因地制宜，提升用水效率：四川應大力發展經濟、努力提高期望產出，山西應注意節能降耗，河南、陜西和甘肅應優化投入要素結構，內蒙古應繼續減少廢水排放，寧夏和青海應發揮投入產出的要素協調優勢，山東在維持工業產出大的同時要注意減少投入。

（2）技術創新水平對工業用水效率影響顯著為正，且存在正向門檻效應。提高黃河流域工業用水效率首先要依靠技術創新，應加大資金投入，引進先進的工業清潔生產技術和廢水處理技術，同時提高自主研發能力，提升技術創新水平。

（3）城鎮化水平、工業發展水平、水資源豐裕度和政府研發支持度對工業用水效率有顯著促進作用。技術創新水平可以擴大正向因素對工業用水效率的積極影響。應加強城鎮化建設，提升工業綠色發展水平，改變水資源利用方式并加大技術和資金支持力度，依托技術創新發揮投入產出關聯和要素集聚效應，進一步提升工業用水效率。

（4）環境規制、經濟發展水平和人口總量對工業用水效率有顯著抑制作用。可以發揮技術創新的趨同效應，減小負向因素對工業用水效率的不利影響。應在實施環境規制、促進經濟發展和擴大人口規模的過程中，配合技術創新協同給力，依托科技環保項目、技術工程項目、高技術人才項目等促進生態環境保護，驅動經濟高質量發展，提升人力資本水平，以減小環境規制、經濟發展和人口總量對用水效率的負面影響。