黃河流域水資源綠色效率及影響因素分析

鮑淑君

（國家發展和改革委員會 國際合作中心，北京 100038）

1 引 言

2019年9月18日，習近平總書記在鄭州主持召開黃河流域生態保護和高質量發展座談會，強調將水資源作為最大的剛性約束。2021年10月，《黃河流域生態保護和高質量發展規劃綱要》指出，要加強黃河流域水資源節約集約利用，加大農業節水力度。在此背景下，研究黃河流域水資源綠色效率，對于促進黃河流域生態保護和高質量發展具有重要的理論和現實意義。當前，我國產業附加價值偏低，“高污染”“高能耗”與資源環境約束的矛盾加劇，對綠色發展的訴求不斷增強。目前，學者關于綠色發展的研究主要集中于省域層面，而從地級市層面研究黃河流域水資源綠色效率的影響因素并探討其差異化特征，對于更好落實綠色發展理念，推動黃河流域提升水資源開發利用水平具有重要意義。

近年來，國內外學者圍繞水資源效率內涵、影響因素等開展了大量研究。水資源效率內涵方面，國內外學者普遍從用水投入與產出兩個維度，分析水資源綠色效率，主要方法包括數據包絡法、因素分解法、水足跡法、評價指標法等。劉曉君等［1］采用Tobit模型計算了我國西部地區的水資源綠色效率并分析了其動態演化的影響因素，發現西部水資源利用效率整體水平不高；孫才志等［2］對比分析了水資源效率的綠色效率、環境效率和經濟效率。還有學者從期望產出和非期望產出角度，將綜合效益納入效率評估。馬海良等［3］指出，不考慮非期望產出的水資源綠色效率存在被高估的情形；Chang等［4］結合非期望產出，分析了30個省（市、區）的水資源綠色效率；Deng等［5］將污水排放量作為非期望產出，分析了國內31個省（市、區）的水資源綠色效率；孫才志等［6］將農業、工業、生活中的灰水足跡作為非期望產出，對各省的水資源綠色效率進行評估；楊高升等［7］以污水排放量作為非期望產出，對長江經濟帶的水資源綠色效率進行測算；劉渝等［8］將農業氨氮、COD等作為非期望產出，分析各省（市、區）的農業水資源環境效率發展趨勢。在黃河流域水資源綠色效率研究方面，何楠等［9］分析了沿黃9個省（區）的水資源綠色效率；左其亭等［10－11］通過構建3個維度的評價指標體系，對黃河流域9個省（區）的水資源承載力進行評估，并分析了黃河流域9個省（區）的水資源綠色效率變化原因。

水資源效率影響因素方面，學者們主要對地區經濟水平、技術進步、環境規制、產業集聚等因素的影響方向和彈性進行了研究［12－17］。其中：在環境規制對水資源綠色效率影響方面，不同學者的研究結論差異較大，金巍等［13］發現環境規制對工業用水效率有負向作用，楊騫等［14］發現環境規制可推動農業水資源效率提升，鞏燦娟等［15］發現環境規制對黃河中下游城市的水資源綠色效率有正向作用。在外商直接投資（FDI）方面，Kumar等［16］研究認為，FDI通過示范效應、關聯效應、競爭效應，可提高清潔技術創新水平和資源能源利用水平，通過降低能耗和污染排放提高生產清潔程度，促進地區綠色全要素生產率提升；Yoon等［17］則強調FDI通過提升當地收入水平，使得人們對環境有更高要求，進而提升綠色全要素生產率。然而，另一些學者指出FDI不利于地區綠色全要素生產率提升。Rafindadi等［18］指出FDI帶來高污染生產轉移，或因壟斷效應遠大于示范效應、競爭效應，對綠色全要素生產率有負面影響；王偉等［19］指出環境規制自身或與FDI等因素結合可以有效提升長江經濟帶綠色全要素生產率。在空間差異方面，胡琰欣等［20］指出FDI對綠色發展的影響存在地域差異，在部分地區具有促進作用；李毅等［21］則認為環境規制的地域差異與各地制度環境相關；秦騰等［22］對水資源效率的空間聯動效應和傳導機制進行了研究。此外，肖安彤等［23］研究了產業結構、經濟發展水平對黃河流域水資源綠色效率的影響。

參考已有研究，筆者將水資源綠色效率定義為水資源作為投入要素與經濟和生態環境產出的比率。水資源綠色效率內涵包括兩方面：一方面是經濟內涵，即在既定時期內用最小的水資源投入實現最大的經濟產出；另一方面是生態環境內涵，即產出應考慮污染物對生態環境的破壞程度，在此基礎上逐步降低生產過程中的非期望產出，實現生態環境保護甚至改善［2］。采用同樣的生產技術水平表示不同城市水資源綠色效率差異，難以反映真實的效率水平，而通過共同前沿DEA模型和Malmquist指數模型表達不同群組的技術生產前沿，可以有效降低數據包絡分析（DEA）模型誤差，提高測算精度。本文以黃河流域58個地級市為研究單元，采用DEA模型和Tobit模型，計算在共同前沿和群組前沿下的黃河流域水資源綠色效率，研究對外開放程度、經濟發展水平、環境規制、產業結構對水資源綠色效率的影響，以期為黃河流域資源、環境與經濟協調發展提供參考。

2 模型構建與指標選取

2.1 研究方法

2.1.1 共同前沿DEA模型

由于各決策單元不具備相同技術水平，因此采用共同前沿DEA模型，測算黃河流域水資源綠色效率。參考O’Donnell等［24］的研究，按照黃河流域上、中、下游將地級市分組，在上游和中下游地級市分別形成有效群組前沿面和有效共同前沿面。在共同前沿和群組前沿下，比較各地級市效率值，得到地級市間技術水平差值。

在共同前沿下，在N維投入中，假設x為列向量；在M維產出中，假設y為列向量。定義共同技術集合：

對應的投入集合表示為

式（2）的邊界即為共同邊界。

共同技術集合下，定義投入向量的距離函數：

式中：θ為x到生產前沿的徑向距離。

將決策單元劃分群組，在群組前沿下，假設分J（J＞1）個群組，對于群組j而言，共同技術集合、投入集合和投入導向的距離函數分別為

如果某一群組包括的決策單元具有相似的技術水平，表示為Tj，則應該存在一個包絡各群組的Tm，使得。

2.1.2 Malmquist指數

F?re R等［25］將Malmquist指數非參數線性規劃法與DEA結合而使其得到廣泛應用。本文將Malmquist指數衡量水資源綠色效率從t時期到t＋1時期的效率變化定義為

水資源綠色效率變化指數（TFP）可分解為技術效率變化指數（TEC）和技術進步變化指數（TC）：

式中：TFP為水資源綠色效率變化指數，反映水資源綠色效率變化情況；TEC為技術效率變化指數，反映決策單元在t期至t＋1期的技術效率變化情況；TC為技術進步變化指數，反映決策單元在t期至t＋1期的技術進步變化程度，表示研究期內效率前沿面的外拓。

2.1.3 技術落差比率［26］

技術落差比率（TGR）是各決策單元共同前沿效率與群組前沿效率之間的比率，反映二者之間的技術水平差距。TGR的取值范圍為［0，1］，數值越大表示群組技術水平與共同生產技術水平越相近，數值越小表示群組技術水平與共同生產技術水平差距越大。TGR可用來評價黃河流域上游和中下游地級市劃分的合理性，均值越小說明分組越合理，均值越大說明分組越不合理。

共同前沿和群組前沿技術效率定義分別為

式中：TEm為共同前沿技術效率；TEj為群組前沿技術效率；Dm為共同前沿距離函數；Dj為群組前沿距離函數。

TGRj為群組技術落差比率，是共同前沿技術效率與群組前沿技術效率之比。群組j的被評價單元技術落差比率計算公式為

2.2 數據來源與指標構建

黃河流域涉及69個地級市（州、盟）［27］，因11個地級市數據不全，最終確定58個地級市作為研究對象。參照趙明亮等［28］的方法，對黃河流域上游和中下游地級市進行劃分，將青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古所屬地級市劃為上游地級市群，陜西、山西、河南、山東所屬地級市劃為中下游地級市群。參考劉華軍等［29］的研究，選取用水總量、勞動力投入和資本投入作為投入指標，其中：用水總量指各地實際用水總量；勞動力投入指各地級市年末從業人員；資本投入指各地級市年末資本存量，主要參考張軍［30］的計算方法，以2003年為基期進行估算。產出指標包括期望產出和非期望產出指標，期望產出指標借鑒劉華軍等［29］和王敏等［31］的研究，選取各地級市GDP作為產出指標；非期望產出借鑒趙明亮等［28］的研究，選取各地級市工業廢水排放量、工業二氧化硫排放量、工業煙（粉）塵排放量。2010—2019年黃河流域各地級市的相關數據來源于《中國城市統計年鑒》、各省（區）和地級市統計年鑒及用水公報等，少量缺失數據根據已有數據進行線性插補獲得。

3 黃河流域水資源綠色效率分析

通過共同前沿DEA方法可以得出黃河上游和中下游（以各自區域2010—2019年GDP排名前10的地級市為例）共同前沿和群組前沿效率（見表1、表2）。

表1 2010—2019年黃河上游和中下游GDP排名前10的地級市共同前沿水資源綠色效率

鑒于“五年規劃”政策制定對水資源綠色效率影響較大，將2010—2019年黃河上游和中下游地級市水資源綠色效率平均值分為2011—2015年（屬“中華人民共和國國民經濟和社會發展第十二個五年規劃”期間，下文簡稱“十二五”期間）和2016—2019年（屬“中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃”期間，下文簡稱“十三五”期間）兩個階段，見表3。2011—2019年，上游和中下游的共同前沿水資源綠色效率變化指數均大于1，且“十三五”期間共同前沿和群組前沿的Malmquist指數均比“十二五”期間的高，說明水資源綠色效率普遍有所提升，與何楠等［9］的研究結論一致。以山東省濟南市為例，2010—2015年，共同前沿水資源綠色效率從0.932增至0.979，到2019年又進一步增至1.139；在群組前沿面上，水資源綠色效率從1.161增至1.128，2019年又增至1.271，呈現持續上升趨勢。

表3 黃河上游和中下游水資源綠色效率平均值

從區域維度看，“十二五”期間，黃河上游共同前沿水資源綠色效率的Malmquist指數小于其群組前沿的，說明上游用水效率的提升幅度小于全流域用水效率的提升幅度；而中下游共同前沿的Malmquist指數大于其群組前沿的，說明中下游用水效率的提升幅度大于全流域用水效率的提升幅度，進而說明中下游用水效率的提升幅度大于上游用水效率的提升幅度。“十三五”期間，上游和中下游的Malmquist指數在共同前沿下和群組前沿下趨勢一致，即上游和中下游的水資源綠色效率在“十三五”期間較“十二五”期間均有提升。“十三五”期間，上游和中下游群組前沿水資源綠色效率變化指數較“十二五”期間均有所增大，其中上游增幅5.98%、中下游增幅2.76%，說明上游水資源綠色效率雖然整體小于中下游，但是近年來增速加快且快于中下游。從水資源綠色效率變動來源分解情況看，無論是共同前沿還是群組前沿，“十二五”期間的技術進步較“十二五”期間有所增長，說明在水資源綠色效率變動來源方面，技術進步起主要作用，與張永凱等［32］的研究結論一致。

由圖1可知，黃河上游和中下游區域的群組技術落差比率均小于1，說明對上游和中下游的劃分具有合理性。就不同區域而言，2012—2018年上游地級市的水資源綠色效率技術落差呈明顯減小趨勢，說明在地級市承接東部產能轉移過程中存在工業污染轉移的問題；中下游地級市技術落差長期呈現小幅波動，說明其自身經濟發展的同時產業結構不斷優化，且工業產業的先進技術占比不斷提升，與朱麗娟等［33］的研究結論一致。

圖1 2010—2019年上游和中下游地級市技術落差比率

4 黃河流域水資源綠色效率影響因素回歸分析

4.1 面板變量選取及模型設定

參考前人研究，本文選取經濟發展水平、對外開放程度、環境規制、產業結構作為黃河流域水資源綠色效率的影響因素。經濟發展水平用人均GDP表示，對外開放程度以FDI占地級市GDP比重衡量，產業結構以第二產業產值占地級市GDP比重衡量，環境規制指數用地級市GDP與3種污染物排放量的比值衡量。鑒于DEA模型測算的結果均處在0～1范圍內，直接采用最小二乘法對指標進行回歸可能導致結果產生偏差，故采用Tobit回歸模型，分析相關變量在共同前沿和群組前沿下對各地級市水資源綠色效率的影響。

Tobit模型［34］如下：

式中：yit為截斷因變量，當yit小于0或大于1時取0；xit為自變量；βi為回歸參數；νi為截距項；εit為隨機干擾項。

水資源綠色效率與影響因素之間的關系表達式為

式中：WE為水資源綠色效率；OI為對外開放程度；IS為產業結構；LE為經濟發展水平；ER為環境規制水平；β0、β1、β2、β3、β4為系數；ε為隨機誤差項。

4.2 水資源綠色效率影響因素分析

利用Stata 12.0軟件，對影響各地級市水資源綠色效率的4個因素進行回歸分析，結果見表4。

表4 共同前沿下的Tobit模型結果

由表4可知，不同影響因素對水資源綠色效率的影響差異較大。

（1）對外開放程度和經濟發展水平對水資源綠色效率影響較小。在共同前沿下，對外開放程度與水資源綠色效率相關性不顯著，經濟發展水平雖然與水資源綠色效率顯著相關但系數較小。在上游地區，對外開放程度與水資源綠色效率顯著相關但系數較小，經濟發展水平與水資源綠色效率相關性顯著；在中下游地區，對外開放程度與水資源綠色效率相關性不顯著，經濟發展水平與水資源綠色效率顯著相關但系數較小。

（2）產業結構對水資源綠色效率有顯著負向影響。在共同前沿下，產業結構的系數為－0.339，與水資源綠色效率顯著負相關，說明第二產業占比提升會明顯降低水資源綠色效率，與肖安彤［23］的研究結論一致。無論在上游還是中下游地區，產業結構與水資源綠色效率都顯著負相關。其中：上游地區第二產業產值占比上升對水資源綠色效率下降影響較大，系數為－0.802；中下游地區的相對較小，為－0.153。說明上游地區在承接產業轉移和發展第二產業過程中，存在大量高污染工業，并且技術水平相對落后，無法消除污染對用水的影響。

（3）環境規制水平對水資源綠色效率具有一定正向影響，說明環境規制水平越高，水資源綠色效率就越高，與趙明亮等［28］研究結論一致。從回歸結果看，共同前沿下的環境規制系數為0.489，上游地區的環境規制系數為2.23，均與水資源綠色效率顯著正相關。地級市間經濟體量差距較大，導致上游地級市環境規制水平對水資源綠色效率的影響更大、中下游地級市的環境規制影響顯著。

5 結論及政策建議

5.1 結 論

（1）上游地區共同前沿水資源綠色效率的Malmquist指數小于群組前沿的，而中下游地區則相反，說明近年來黃河流域中下游地區水資源綠色效率提升程度大于上游地區水資源綠色效率提升程度。與“十二五”期間相比，上游地區水資源綠色效率變動的群組前沿加速大于中下游地區的，說明上游地區雖然效率較低，但提升速率有所加快，反映了近年來國家對上游地區生態保護的投入加大。

（2）“十三五”期間，黃河全流域水資源利用的技術效率和技術進步變化方向相反，其中技術進步共同前沿和群組前沿下均較“十二五”期間有所增長，說明技術進步在水資源綠色效率變動方面起主要作用。

（3）水資源綠色效率影響因素方面，產業結構有顯著負向影響，環境規制水平有一定正向影響，上述兩個因素均對上游地區有更大影響，而對外開放程度和經濟發展水平對全流域水資源綠色效率影響較小。

5.2 政策建議

（1）加強技術手段應用，提高協同治理水平，發揮水資源利用的集聚效應。鑒于環境規制對上游地級市影響較大，可通過數字化、科學化管理，創新區域協同管理機制，加強對上游地級市的監管治理，從技術支撐、政府監管等多維度緩解區域生態環境壓力。

（2）加快技術外溢和弱勢地區補短板，通過資源傾斜提高技術進步對水資源綠色效率的帶動作用。通過稅收激勵等手段，推動綠色技術領先企業通過技術和產業輻射提升上游地區的水資源綠色效率。注重對四川、河南等水資源綠色效率較低城市在硬件（水資源基礎設施）和軟件（管理和技術）方面補齊短板。

（3）因地制宜，提高流域整體水資源綠色效率。甘肅、寧夏可通過發展綠色節水農業、加強監管，加快推動工業粗放型向集約型發展，提高水資源綠色效率；內蒙古、山西可通過提高監管水平，推動工業水資源要素投入優化利用，提高水資源綠色效率。