黃河流域工業(yè)水資源效率與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展特征及時(shí)空演變

苗峻瑜，張春英

東北財(cái)經(jīng)大學(xué)產(chǎn)業(yè)組織與企業(yè)組織研究中心，遼寧 大連 116025

水資源短缺和生態(tài)脆弱是黃河流域最大的矛盾及問(wèn)題.工業(yè)是黃河流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主推手，亦是水資源消耗和水環(huán)境污染的主要源頭之一.黃河流域水資源的供需矛盾現(xiàn)實(shí)和生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展的目標(biāo)對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提出了“節(jié)水降耗減排”要求，而工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及資源稟賦程度的差異性導(dǎo)致流域內(nèi)各地區(qū)工業(yè)用水效率和節(jié)水減排能力存在較大差別[1].因此，如何識(shí)別并提高工業(yè)水資源效率和工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)程度，進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展格局與資源環(huán)境承載能力相適應(yīng)，是推動(dòng)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程中必須解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題.

近年來(lái)，學(xué)界針對(duì)水資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)問(wèn)題展開(kāi)了卓有成效的研究[2]：一是水資源效率評(píng)價(jià).在測(cè)度方法上，因數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis，DEA)[3-5]模型具有無(wú)需設(shè)定具體生產(chǎn)函數(shù)形式和數(shù)據(jù)無(wú)量綱處理等特點(diǎn)[6]被廣泛應(yīng)用.為改進(jìn)傳統(tǒng)DEA 模型的缺陷[7]，Deng 等[8-11]在模型基礎(chǔ)上加入非期望產(chǎn)出指標(biāo)，構(gòu)建SBM 模型測(cè)評(píng)水資源效率.SBM 模型能夠考慮所有徑向與非徑向的松弛變量，但無(wú)法比較投入或產(chǎn)出目標(biāo)值與實(shí)際值之間的比例信息[12]，故兼顧徑向與非徑向模型優(yōu)勢(shì)的EBM 模型被提出并應(yīng)用于流域水資源效率研究[13-14].在影響因素上，研究[15-16]發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、水資源稟賦及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)綜合水資源效率影響顯著，但效應(yīng)方向及程度不同.另外，研究[17-19]認(rèn)為農(nóng)業(yè)和工業(yè)水資源效率還受技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)用水強(qiáng)度及政府管制等因素影響.二是水資源效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系.嚴(yán)鳳霞等[20]通過(guò)構(gòu)建空間回歸分析模型，證明區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響用水效率的最顯著因素.Cole[21]利用環(huán)境庫(kù)茲涅茨假說(shuō)驗(yàn)證了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水資源效率并非簡(jiǎn)單線(xiàn)性關(guān)系，而呈“倒U 型”非線(xiàn)性趨勢(shì).但上述研究?jī)H反映出經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)水資源效率的單向影響，忽視了水資源效率對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用.為更好地分析兩系統(tǒng)間互動(dòng)關(guān)系，學(xué)界基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論提出兩系統(tǒng)間的耦合協(xié)調(diào)概念[22]進(jìn)行研究，證明兩系統(tǒng)間存在交互耦合關(guān)系[23].三是水資源效率系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)耦合關(guān)系.學(xué)者們通過(guò)耦合協(xié)調(diào)模型從省級(jí)[24]、市級(jí)[25]乃至流域?qū)用孢M(jìn)行了兩系統(tǒng)耦合及協(xié)調(diào)關(guān)系的驗(yàn)證，并在宣傳環(huán)保政策、發(fā)揮市場(chǎng)資源配置作用及財(cái)政支持等方面提出建議，但兩系統(tǒng)的強(qiáng)弱因研究區(qū)域和方法的差異導(dǎo)致并無(wú)定論.另有研究[26]基于解耦即脫鉤關(guān)系視角探討了以水資源效率為表征的水資源利用水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系.上述研究為促進(jìn)水資源可持續(xù)利用與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展提供了參考，但黃河流域?qū)用娴难芯縖27-28]多著眼于綜合或農(nóng)業(yè)水資源效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合關(guān)系.基于黃河流域工業(yè)結(jié)構(gòu)“倚能偏重”且高耗水高污染的事實(shí)，有效識(shí)別并提高工業(yè)層面水資源效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度及其時(shí)空特征，對(duì)踐行綠色發(fā)展理念推動(dòng)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展意義重大.

鑒于此，該研究構(gòu)建超效率EBM 模型和以熵權(quán)法為基礎(chǔ)的綜合評(píng)價(jià)體系，分析黃河流域工業(yè)水資源效率及工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，通過(guò)耦合協(xié)調(diào)度模型和空間自相關(guān)分析揭示黃河流域的耦合協(xié)調(diào)現(xiàn)狀、空間特征及其規(guī)律，以期為水資源高效利用與工業(yè)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的政策制定提供參考依據(jù).

1 研究方法與數(shù)據(jù)

1.1 研究方法

1.1.1 超效率EBM 模型

EBM 模型基本原理為模型中同時(shí)包含DEA 徑向和SBM 非徑向兩類(lèi)距離函數(shù)，兼顧上述模型優(yōu)勢(shì)的同時(shí)較好地解決了伴生問(wèn)題.為進(jìn)一步比較有效前沿面上的決策單元效率，構(gòu)建基于EBM 模型的非期望產(chǎn)出的超效率EBM 模型測(cè)算工業(yè)水資源效率，具體計(jì)算過(guò)程參考文獻(xiàn)[13].

1.1.2 綜合評(píng)價(jià)模型

綜合評(píng)價(jià)模型的原理是基于熵權(quán)法等權(quán)重測(cè)度方法確定的指標(biāo)權(quán)重值來(lái)計(jì)算最終評(píng)價(jià)值.熵權(quán)法具有根據(jù)已有數(shù)據(jù)信息進(jìn)行客觀賦權(quán)從而避免人為賦權(quán)主觀性的優(yōu)勢(shì)，使用前需對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，最后利用綜合評(píng)價(jià)模型測(cè)度黃河流域工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平.具體步驟參考文獻(xiàn)[27].

1.1.3 耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合度可衡量系統(tǒng)間相互作用程度.水資源是工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)要素，其短缺會(huì)制約工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；而工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展可為水資源效率的提高及水環(huán)境改善提供資金支持和技術(shù)保障，故水資源與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是相互作用關(guān)系.該研究用耦合度分析黃河流域工業(yè)水資源效率與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相互作用程度，用耦合協(xié)調(diào)度體現(xiàn)系統(tǒng)間相互作用力具體影響性質(zhì)，模型構(gòu)建參考文獻(xiàn)[28].

將耦合度和耦合協(xié)調(diào)度按數(shù)值等分為五級(jí)，其中，耦合度劃分為低級(jí)耦合[0，0.2]、初級(jí)耦合(0.2，0.4]、中級(jí)耦合(0.4，0.6]、高度耦合(0.6，0.8]、極度耦合(0.8，1.0]，耦合協(xié)調(diào)度劃分為嚴(yán)重失調(diào)[0，0.2]、初級(jí)失調(diào)(0.2，0.4]、中級(jí)協(xié)調(diào)(0.4，0.6]、良好協(xié)調(diào)(0.6，0.8]、優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)(0.8，1.0].

1.1.4 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析主要用莫蘭指數(shù)，包括全局和局部?jī)深?lèi).全局莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)研究對(duì)象某屬性值整體空間集聚特征[29].采用該指數(shù)檢驗(yàn)黃河流域各省份耦合協(xié)調(diào)度的空間相關(guān)性，公式詳見(jiàn)文獻(xiàn)[29].全局莫蘭指數(shù)無(wú)法表現(xiàn)局部區(qū)域存在的異質(zhì)性特征，故用局部莫蘭指數(shù)來(lái)檢驗(yàn)局部地區(qū)是否存在相似或相異屬性值聚集的現(xiàn)象[30]，公式詳見(jiàn)文獻(xiàn)[30].

局部莫蘭指數(shù)常以散點(diǎn)圖形式表現(xiàn)空間自相關(guān)情況，各散點(diǎn)(各省份)依據(jù)自相關(guān)結(jié)果分布于4 個(gè)象限.一、三象限分別為高-高集聚區(qū)和低-低集聚區(qū)，代表該省份與周邊省份的協(xié)調(diào)發(fā)展水平皆較高或較低；二、四象限分別為低-高集聚區(qū)和高-低集聚區(qū)，代表該省份協(xié)調(diào)發(fā)展水平低于或高于周邊省份.

1.2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

該研究以黃河流域9 省份為研究對(duì)象.考慮重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)尤其是工業(yè)生產(chǎn)方面的影響，為準(zhǔn)確分析工業(yè)水資源效率和工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，將研究期定為2010-2019 年.參考文獻(xiàn)[18-19]，將工業(yè)用水量、工業(yè)固定資產(chǎn)投資和工業(yè)從業(yè)人數(shù)分別作為資源、資本及勞動(dòng)力的具體投入指標(biāo)；產(chǎn)出指標(biāo)包括期望和非期望產(chǎn)出.其中，工業(yè)增加值作為期望產(chǎn)出(為剔除價(jià)格變化影響，工業(yè)固定資產(chǎn)投資和工業(yè)增加值指標(biāo)分別按固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)和出廠價(jià)格指數(shù)折算為2010 年的不變價(jià)格)；非期望產(chǎn)出反映工業(yè)用水造成的環(huán)境負(fù)效應(yīng)，分別用工業(yè)廢水中化學(xué)需氧量及氨氮排放量表征.

參照文獻(xiàn)[31]，從工業(yè)經(jīng)濟(jì)總量、結(jié)構(gòu)、效益三方面構(gòu)建工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)體系的一級(jí)指標(biāo).工業(yè)經(jīng)濟(jì)總量包含規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)、大中型工業(yè)企業(yè)及國(guó)有控股工業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)總額3 個(gè)二級(jí)指標(biāo).工業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的二級(jí)指標(biāo)為第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 比重.工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益包含規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)人均利潤(rùn)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、人口城鎮(zhèn)化率和登記失業(yè)率4 個(gè)二級(jí)指標(biāo)，其中，登記失業(yè)率指標(biāo)性質(zhì)為負(fù)，其余指標(biāo)性質(zhì)為正.另外，黃河流域各流域段在生態(tài)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資源稟賦等方面存在差異，工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式與制約因素各不相同，但各流域段內(nèi)部又存在共同特征，為更好地依據(jù)各流域段特色和功能定位分類(lèi)施策.參照文獻(xiàn)[6]，將黃河流域劃分為上游(四川省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū))、中游(山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、陜西省)和下游(山東省、河南省).

數(shù)據(jù)主要源于2011-2020 年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分?jǐn)?shù)據(jù)經(jīng)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和中國(guó)經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)處理獲得.

2 結(jié)果與討論

2.1 工業(yè)水資源效率分析

通過(guò)MaxDEA 軟件，以非導(dǎo)向非期望產(chǎn)出的超效率EBM 模型測(cè)度黃河流域工業(yè)水資源效率，結(jié)果如圖1 所示.

圖1 黃河流域工業(yè)水資源效率Fig.1 Industrial water resource efficiency in the Yellow River Basin

由圖1 可見(jiàn)，研究期內(nèi)黃河流域工業(yè)水資源效率平均值為0.770，整體未達(dá)有效水平(即數(shù)值1)，呈上游<中游<下游的空間遞增格局，這與通過(guò)SBM 模型從市級(jí)層面測(cè)度的結(jié)果[1]一致.工業(yè)水資源效率平均值超過(guò)1 的只有山東省、陜西省和山西省，皆分布于中下游區(qū)域，其余六省份處于無(wú)效狀態(tài).省份間工業(yè)水資源效率平均值差異顯著，寧夏回族自治區(qū)(0.424)最低，與最高的山東省相差0.640.工業(yè)水資源效率最高的下游與最低的上游相差0.363，凸顯出流域內(nèi)存在區(qū)域非均衡現(xiàn)象.黃河流域工業(yè)水資源效率由2010 年的0.735 提至2019 年的0.870，呈年均增長(zhǎng)率為1.89%的波動(dòng)上升趨勢(shì)，其中2010-2013 年表現(xiàn)為小振幅先升后降，2013-2019 年開(kāi)始平穩(wěn)上升，尤其在2015 年后工業(yè)水資源效率增幅較大.2015 年施行《中華人民共和國(guó)環(huán)境保護(hù)法》和2016 年開(kāi)啟中央環(huán)保督察使得2016 年全國(guó)廢水中化學(xué)需氧量比2015 年減少52.9%，非期望產(chǎn)出減少有助于工業(yè)水資源效率提升，工業(yè)水資源效率的提升與環(huán)保政策法規(guī)實(shí)施存在時(shí)段對(duì)應(yīng)關(guān)系亦是佐證(見(jiàn)表1).但四川省和青海省的工業(yè)水資源效率從2015 年起不增反降，與其他省份情況不同，究其原因可能是其他省份是國(guó)家級(jí)或省級(jí)水權(quán)交易試點(diǎn)，而研究[32]表明水權(quán)試點(diǎn)可通過(guò)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新交易和水權(quán)轉(zhuǎn)移兩種途徑提高地區(qū)水資源利用效率.超效率EBM 模型的測(cè)度結(jié)果是相對(duì)效率，因此其他條件不變時(shí)，無(wú)此試點(diǎn)政策省份的工業(yè)水資源效率會(huì)相對(duì)較低.此外，2010 年黃河流域只有山東省、山西省和陜西省達(dá)到有效水平，2019 年則有六省份達(dá)到有效水平，其中中游和下游皆達(dá)到有效水平，流域整體工業(yè)水資源效率質(zhì)量得到提升.

表1 黃河流域工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Table 1 Level of industrial economic development in the Yellow River Basin

2.2 工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分析

運(yùn)用綜合評(píng)價(jià)模型分析黃河流域工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的變化趨勢(shì)，結(jié)果如表1 所示.

由表1 可見(jiàn)，黃河流域工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平由2010 年的0.202 提至2019 年的0.479，呈現(xiàn)出年均增長(zhǎng)率10%的穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì).結(jié)果表明，黃河流域工業(yè)經(jīng)濟(jì)雖整體發(fā)展水平不高，但處于不斷發(fā)展進(jìn)程中，工業(yè)產(chǎn)品供給能力持續(xù)增強(qiáng).2010 年起，各省份規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)、大中型工業(yè)企業(yè)及國(guó)有控股工業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)總額不斷提高，工業(yè)經(jīng)濟(jì)總量逐步擴(kuò)大.工業(yè)化和城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)帶動(dòng)人口城鎮(zhèn)化率上升，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入同步提高，登記失業(yè)率穩(wěn)中有降，工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提質(zhì)顯著.第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 比重逐年下降，但包含規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)人均利潤(rùn)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值卻反向躍升，體現(xiàn)出工業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化.工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展在總量、效益及結(jié)構(gòu)方面皆有改進(jìn)，但所處層次仍較低，提升空間較大，如工業(yè)經(jīng)濟(jì)總量可進(jìn)一步增加，工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的產(chǎn)業(yè)鏈條亟待延展，工業(yè)經(jīng)濟(jì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)需繼續(xù)調(diào)整優(yōu)化.

由表1 可見(jiàn)，工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈上游(0.229)<中游(0.390)<下游(0.567)的空間遞增格局，且發(fā)展趨勢(shì)基本一致.工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的是下游的山東省(0.709)，其次是河南省、山西省、四川省、陜西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)和青海省；最低的是上游的青海省(0.170)，僅為山東省的1/4，說(shuō)明上中下游及各省份工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異顯著.山東省是工業(yè)強(qiáng)省，工業(yè)基礎(chǔ)雄厚且產(chǎn)業(yè)鏈齊全.研究期內(nèi)，山東省工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體穩(wěn)步提升，2018 年的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(0.861)比2010 年(0.456)增長(zhǎng)88.8%，但2019 年略有下降，因2018 年實(shí)施新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換重大工程，短期內(nèi)出清大批鋼鐵、煤炭、電解鋁、地?zé)挼然A(chǔ)好、有優(yōu)勢(shì)的“兩高”產(chǎn)業(yè)，對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)總量及結(jié)構(gòu)造成短期改變，進(jìn)而影響工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的上升.山東省工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，發(fā)展中需注重在響應(yīng)國(guó)家政策基礎(chǔ)上深度優(yōu)化工業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)區(qū)域間合作與交流，強(qiáng)化對(duì)鄰近省份的示范帶動(dòng)作用和“涓滴效應(yīng)”.青海省工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平平均值為0.170，其農(nóng)業(yè)資源稟賦較好，但工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，工業(yè)經(jīng)濟(jì)總量不高，工業(yè)門(mén)類(lèi)單一且多為與能源、礦產(chǎn)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)層次集中于產(chǎn)業(yè)鏈上游及價(jià)值鏈下游；加之其生態(tài)地位突出，導(dǎo)致工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展限速于嚴(yán)格的生態(tài)剛性約束.

2.3 耦合協(xié)調(diào)度分析

運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)模型測(cè)算黃河流域工業(yè)水資源效率與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度，結(jié)果如圖2 所示.

圖2 黃河流域工業(yè)水資源效率和工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度Fig.2 Coupling coordination between industrial water resources efficiency and industrial economic development in the Yellow River Basin

由圖2 可見(jiàn)，2010-2019 年黃河流域的耦合度不斷提高，從2010 年的0.796 增至2019 年的0.943(極度耦合)，證明工業(yè)水資源效率與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展互動(dòng)程度逐年加深.研究期內(nèi)，黃河流域整體始終處于高耦合度狀態(tài)，故重點(diǎn)分析耦合協(xié)調(diào)度的演變.2010-2019 年黃河流域的耦合協(xié)調(diào)度不斷提升，從2010 年的良好協(xié)調(diào)(0.603)到2019 年接近優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段(0.790)，兩系統(tǒng)從制約走向互促支撐狀態(tài).通過(guò)數(shù)值對(duì)比可知，黃河流域工業(yè)水資源效率始終高于工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，但其年均增長(zhǎng)率滯后于工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，證明工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升的同時(shí)縮小了與工業(yè)水資源效率的差距，反映出各省份在工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的努力及工業(yè)水資源效率提升方面的相對(duì)乏力，說(shuō)明耦合協(xié)調(diào)系統(tǒng)處于消極的工業(yè)水資源效率提升狀態(tài).

2019 年黃河流域各省份耦合協(xié)調(diào)度均大于0.600，進(jìn)入良好協(xié)調(diào)或優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段，且整體呈穩(wěn)定上升態(tài)勢(shì)，但各省份存在差異，山東省(0.928)最高，青海省(0.512)最低.從時(shí)間演化看，各省份存在特征差異.山東省工業(yè)水資源效率和工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平皆為流域內(nèi)最高，故二者始終為優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào).2010 年山西省、河南省、四川省及陜西省處于良好協(xié)調(diào)，其中，陜西省于2014 年達(dá)優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)，山西省和河南省于2016 年進(jìn)入優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)，四川省則因2015 年后工業(yè)水資源效率突降而止步于良好協(xié)調(diào)，以上省份的耦合協(xié)調(diào)水平總體呈發(fā)展強(qiáng)度相異的上升態(tài)勢(shì).2010 年內(nèi)蒙古自治區(qū)、甘肅省和寧夏回族自治區(qū)皆為中等協(xié)調(diào)，內(nèi)蒙古自治區(qū)和甘肅省分別于2012 年和2016 年進(jìn)入良好協(xié)調(diào).青海省和寧夏回族自治區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度升速較快，但2019 年才勉強(qiáng)達(dá)良好協(xié)調(diào)，證明其工業(yè)水資源效率與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展長(zhǎng)期存在相互制約現(xiàn)象.其中，青海省在2010 年為初級(jí)失調(diào)，但在2019 年其耦合協(xié)調(diào)度已超過(guò)寧夏回族自治區(qū)，因?qū)幭幕刈遄灾螀^(qū)2016 年后工業(yè)固定資產(chǎn)投資降幅較大，從而阻礙了工業(yè)節(jié)水改造及產(chǎn)業(yè)升級(jí)步伐，影響耦合協(xié)調(diào)度的提升.兩省份均存在工業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱且工業(yè)用水粗放的問(wèn)題，工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)亦須優(yōu)化，如工業(yè)節(jié)水改造及綠色轉(zhuǎn)型進(jìn)度較慢，工業(yè)產(chǎn)業(yè)偏高耗水、高污染、低產(chǎn)出的情況亟待改變.

從上中下游看，耦合協(xié)調(diào)度呈上游<中游<下游的空間遞增分布格局.下游的山東省、河南省是流域工業(yè)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的省份，工業(yè)基礎(chǔ)及資源稟賦較好，勞動(dòng)力供給較充足，工業(yè)結(jié)構(gòu)相對(duì)完善，在工業(yè)節(jié)水改造及水資源配置方面皆有優(yōu)勢(shì)，故耦合協(xié)調(diào)度較高.中游陜西省和山西省的工業(yè)布局偏重工業(yè)和高耗水行業(yè)，近年來(lái)隨著深入踐行綠色發(fā)展理念、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化及科技水平提升，在工業(yè)用水量、從業(yè)人數(shù)及資本投入保持平穩(wěn)甚至減少的基礎(chǔ)上工業(yè)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)顯著，其工業(yè)廢水中化學(xué)需氧量和氨氮的減排程度亦大幅領(lǐng)先其余省份，如2019 年山西省工業(yè)廢水中化學(xué)需氧量和氨氮排放量比2010 年分別減少93%和95.8%.內(nèi)蒙古自治區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)平穩(wěn)，但工業(yè)水資源效率變動(dòng)較大，主要源于其主導(dǎo)工業(yè)產(chǎn)業(yè)(包括礦產(chǎn)能源及化工)受?chē)?guó)際價(jià)格影響導(dǎo)致工業(yè)產(chǎn)值出現(xiàn)較大波動(dòng)，引發(fā)工業(yè)水資源效率和耦合協(xié)調(diào)度的反復(fù)變化.上游省份水資源充足[33]，人均水資源量較高，但工業(yè)水資源效率較低.上游多數(shù)省份工業(yè)欠發(fā)達(dá)，工業(yè)結(jié)構(gòu)類(lèi)似且同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)嚴(yán)重，多以低附加值、高能耗、高耗水的能源及冶金建材產(chǎn)業(yè)為主，加之轉(zhuǎn)型較慢，工業(yè)廢水中污染物減排力度及工業(yè)增加值增幅均較小，以上情況均抑制了耦合協(xié)調(diào)度的提升.

2.4 空間自相關(guān)分析

運(yùn)用STATA 軟件測(cè)度黃河流域耦合協(xié)調(diào)度的全局及局部莫蘭指數(shù).限于篇幅，僅展示2010 年、2013 年、2016 年和2019 年的結(jié)果(見(jiàn)表2).

表2 黃河流域2010 年、2013 年、2016 年和2019 年的莫蘭指數(shù)Table 2 Moran indices for the Yellow River Basin in 2010, 2013, 2016 and 2019

由表2 可見(jiàn)，黃河流域整體莫蘭指數(shù)始終為正且呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，從2010 年的0.221 增至2019 年的0.299，多數(shù)年份通過(guò)10%水平下顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明黃河流域的耦合協(xié)調(diào)度存在顯著空間正相關(guān).從時(shí)序演變看，莫蘭指數(shù)在2010-2013 年逐年下降，2014-2016年觸底回升，2016 年達(dá)最大值(0.447)后緩慢降至2019 年的0.299.莫蘭指數(shù)的波動(dòng)可能與省份差異化的工業(yè)現(xiàn)代化水平及發(fā)展速度相關(guān)：一是受資源稟賦和科技水平等因素影響，部分省份擁有較高的城鎮(zhèn)化程度和工業(yè)化速度，促使工業(yè)企業(yè)規(guī)模效應(yīng)不斷增強(qiáng)，受益于技術(shù)創(chuàng)新和現(xiàn)代工業(yè)管理理念的工業(yè)水資源效率及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效益更高；二是近年來(lái)政府推動(dòng)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型，部分省份的政策響應(yīng)度及理解執(zhí)行相對(duì)積極到位，推動(dòng)兼顧環(huán)境外部效應(yīng)的工業(yè)水資源效率提高及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效益明顯改善.

高-高集聚區(qū)范圍保持不變，始終為山西省、山東省和河南省，皆位于流域中下游，其特征為勞動(dòng)力供給較為充足，工業(yè)基礎(chǔ)較好且產(chǎn)業(yè)資源豐富，工業(yè)化程度及節(jié)水改造程度較深，工業(yè)水資源效率及工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高，且能對(duì)周邊省份形成較好的示范帶動(dòng)效應(yīng).從空間演化看，低-低集聚區(qū)在2010 年和2013 年均包含內(nèi)蒙古自治區(qū)、甘肅省、青海省和寧夏回族自治區(qū)，皆位于流域中上游，特征為農(nóng)業(yè)資源稟賦較好，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)，但工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以重污染高耗水型的能源行業(yè)、礦產(chǎn)采掘業(yè)為主.隨著政府深入貫徹綠色發(fā)展理念及去產(chǎn)能行動(dòng)加速，上述行業(yè)受到波及影響工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，導(dǎo)致低-低集聚區(qū)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平集體偏低.2016 年四川省由高-低集聚區(qū)進(jìn)入低-低集聚區(qū)，可能與其工業(yè)水資源效率突降相關(guān)，也反映出其未能發(fā)揮好對(duì)相鄰省份(甘肅省和青海省)的經(jīng)濟(jì)輻射效應(yīng).2019 年低-低集聚區(qū)只剩上游的甘肅省、青海省和四川省，內(nèi)蒙古自治區(qū)進(jìn)入高-低集聚區(qū)，寧夏回族自治區(qū)則進(jìn)入低-高集聚區(qū).至于低-高和高-低集聚區(qū)，其包含省份數(shù)量較少.如低-高集聚區(qū)到2019 年僅有寧夏回族自治區(qū)，陜西省則始終處于高-低集聚區(qū).寧夏回族自治區(qū)的周邊省份(陜西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、甘肅省)協(xié)調(diào)發(fā)展水平提升速度較快，導(dǎo)致其因相對(duì)低速而進(jìn)入低-高集聚區(qū)，但對(duì)比于始終在低-低集聚區(qū)的甘肅省和青海省，寧夏回族自治區(qū)進(jìn)入低-高集聚區(qū)證明其受周邊省份的“涓滴效應(yīng)”較強(qiáng).陜西省位于高-高集聚區(qū)和低-低集聚區(qū)中間，其協(xié)調(diào)發(fā)展水平較高，但同周邊低協(xié)調(diào)省份的稟賦特點(diǎn)及工業(yè)結(jié)構(gòu)類(lèi)似，易形成“虹吸效應(yīng)”造成同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng).故陜西省應(yīng)提高與周邊省份聯(lián)動(dòng)度并錯(cuò)位發(fā)展，強(qiáng)化對(duì)低協(xié)調(diào)省份正向帶動(dòng)功能，助推區(qū)域整體協(xié)調(diào)發(fā)展.綜上，研究期內(nèi)低-低集聚區(qū)主要包含上游省份，省份數(shù)略高于高-高集聚區(qū)，但其范圍不穩(wěn)定且有縮小傾向，而高-高集聚區(qū)內(nèi)始終只有山東省、山西省和河南省，由此揭示出黃河流域工業(yè)水資源效率和工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平呈現(xiàn)“強(qiáng)者恒強(qiáng)”的空間集聚特征.

3 結(jié)論與建議

a) 2010-2019 年黃河流域工業(yè)水資源效率呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，整體平均值為0.770，未到有效水平.工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平亦不斷提升，但始終滯后于工業(yè)水資源效率，整體層次較低.流域工業(yè)水資源效率和工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平皆呈上游<中游<下游的空間遞增分布格局，省份間差異顯著.各省份及上中下游資源稟賦存在異質(zhì)性，應(yīng)按照“四水四定”原則分類(lèi)施策，發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì)選定主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，以主體功能區(qū)戰(zhàn)略引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)合理布局.如上游地區(qū)可優(yōu)化新能源產(chǎn)業(yè)布局，中游地區(qū)強(qiáng)化節(jié)水改造并淘汰落后產(chǎn)能，下游地區(qū)注重推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化.

b)在工業(yè)水資源效率方面，可通過(guò)“以獎(jiǎng)代補(bǔ)”方式鼓勵(lì)節(jié)水和污染防治技術(shù)創(chuàng)新，建立常態(tài)化交流機(jī)制推廣“節(jié)水降耗減排”技術(shù)及產(chǎn)品，為工業(yè)用水“節(jié)流”.推進(jìn)再生水循環(huán)利用系統(tǒng)建設(shè)，將再生水調(diào)蓄庫(kù)塘作為工業(yè)第一水源，為工業(yè)用水“開(kāi)源”.分區(qū)域探索用水權(quán)、水價(jià)、水資源稅等水市場(chǎng)改革工作，以環(huán)境規(guī)制提升工業(yè)水資源效率.在工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，加大科技研發(fā)和技改投資力度，助力工業(yè)企業(yè)數(shù)字化、綠色化轉(zhuǎn)型，提高工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的含綠量和含金量，推動(dòng)價(jià)值鏈攀升；優(yōu)化工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，鼓勵(lì)先進(jìn)制造業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)等低耗水高產(chǎn)出產(chǎn)業(yè)替代“兩高”產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與水資源高效利用的“雙贏”.

c)黃河流域耦合度由高級(jí)耦合晉升極度耦合，耦合協(xié)調(diào)度亦不斷提高，從初進(jìn)良好協(xié)調(diào)升至接近優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段，流域耦合協(xié)調(diào)度整體呈上游<中游<下游的空間遞增分布格局.莫蘭指數(shù)顯示，耦合協(xié)調(diào)度呈顯著空間正相關(guān)，具體多表現(xiàn)為高-高集聚和低-低集聚.其中，高-高集聚區(qū)的具體構(gòu)成最穩(wěn)定，表現(xiàn)出“強(qiáng)者恒強(qiáng)”的空間集聚特征.建議強(qiáng)化區(qū)域互聯(lián)互通互補(bǔ)，以耦合協(xié)調(diào)度的高-高集聚區(qū)為主增長(zhǎng)極，發(fā)揮山東省工業(yè)高效用水和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的龍頭示范及空間溢出效應(yīng)，助推產(chǎn)業(yè)跨區(qū)域協(xié)同融通；提升陜西省和四川省作為區(qū)域協(xié)調(diào)增長(zhǎng)極的“涓滴效應(yīng)”以進(jìn)一步縮小低-低集聚區(qū)范圍.在行政層面，充分發(fā)揮黃河流域省級(jí)河湖長(zhǎng)聯(lián)席會(huì)議作用，推進(jìn)流域統(tǒng)籌與區(qū)域協(xié)同治理.以交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)合作和資源開(kāi)發(fā)等方式，促進(jìn)耦合協(xié)調(diào)度高值區(qū)和低值區(qū)的科技、人才、資源等要素跨區(qū)域流通，做好高質(zhì)量產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移.堅(jiān)持協(xié)同、錯(cuò)位和聯(lián)動(dòng)發(fā)展，避免產(chǎn)業(yè)同質(zhì)化惡性競(jìng)爭(zhēng)造成的“虹吸效應(yīng)”及發(fā)展模式照搬現(xiàn)象，在地方政績(jī)考核中設(shè)立相應(yīng)指標(biāo)及權(quán)重激勵(lì)協(xié)調(diào)發(fā)展.

d)超效率EBM 模型測(cè)度的效率為相對(duì)值，限于模型中投入產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)可得性等因素，難以完全體現(xiàn)流域工業(yè)水資源利用的真實(shí)水平；其次，綜合評(píng)價(jià)模型的企業(yè)指標(biāo)主要涉及規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，無(wú)法全面反映工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，未來(lái)可通過(guò)完善指標(biāo)選取、細(xì)化尺度至行業(yè)或更新研究方法以提升評(píng)價(jià)科學(xué)性；最后，兩子系統(tǒng)的指標(biāo)因統(tǒng)計(jì)口徑等原因，導(dǎo)致在省級(jí)以下尺度難尋相應(yīng)數(shù)據(jù)，如工業(yè)固定資產(chǎn)投資指標(biāo)及規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)相關(guān)指標(biāo)的市級(jí)和縣級(jí)數(shù)據(jù).因此，未來(lái)可通過(guò)實(shí)地調(diào)研或與地方政府部門(mén)合作等方式細(xì)化數(shù)據(jù)尺度以提高研究的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性.