資源富集區水資源利用效率與產業結構轉型的響應關系
2025-09-28 00:00:00何繼宏趙世斗趙云天
人民黃河 2025年6期
關鍵詞：水資源利用效率；產業結構轉型；DEA 模型；VAR 模型；資源富集區圖分類號：TV213．4 文獻標志碼：A doi：10．3969 ／ j．issn．1000－1379．2025．06．010引用格式：．資源富集區水資源利用效率與產業結構轉型的響應關系［J］．人民黃河，2025，47（6）：63－68
Response Relationship of Water Resources Utilization Efficiency and Industrial Structural Transformation in Resource?Rich Regions
HE Jihong1， ZHAO Shidou2， ZHAO Yuntian3 （1．Middle Hydrological and Water Resources Bureau， YRCC， Jinzhong 030600， China； 2．Hydrological Bureau， YRCC， Zhengzhou 450004， China； 3．School of Electric Power Engineering， Kunming University of Science and Technology， Kunming ， China） Abstract： In order to explore the trend of changes in water resources utilization efficiency during the transformation and development process of resources?rich regions and its inherent relationship with industrial structural transformation， this article combined Shannon entropy theory and traditional DEA model to measure the water resources utilization efficiency of resources?rich regions from 2007 to 2021．The interactive re? sponse relationship between industrial structure and water resources utilization efficiency was discussed by building the VAR model． The con? clusions are as follows： The overall utilization of water resources in resources?rich regions is in a state of DEA inefficiency， with a range of water resources utilization efficiency of 0．572 and significant regional differences． There is a pulse response relationship between industrial structure and water resources utilization efficiency， and the transformation of industrial structure has a certain driving effect on water resources utilization efficiency． Within the research area， the impact of industrial structural transformation on water resources utilization efficiency tends to increase in Jiangxi， Inner Mongolia， Xinjiang and Heilongjiang， while the impact on other provinces is decreasing or even disappears． Key words： water resources utilization efficiency； industrial structural transformation； DEA model； VAR model； resources?rich region
0 引言
資源依賴是資源富集區經濟發展的特征之一，依托本地資源優勢，以礦產等自然資源開采、加工為主導的產業，大多為水資源密集產業，在發揮資源優勢帶動地方經濟增長的同時，對水資源需求不斷提高。 我國水資源匱乏，人均淡水資源占有量為 2100m3 ，僅占世界平均水平的 1/4[1] ，水資源短缺是我國長期面對的主要水危機。 北京國際城市發展研究院數據中心研究表明，我國約 80% 的資源型城市分布在中西部水資源匱乏地區。 因此，水資源短缺對社會經濟發展的制約是資源富集區面臨的突出問題。 要從根本上解決資源富集區水危機，實現對水資源的可持續利用，提高水資源利用效率是關鍵。
水資源利用效率一直是學術界的研究熱點。 從效率測度方法來看，現有文獻大多采用模糊綜合評價法、指標體系評價法、數據包絡分析（DEA）法、隨機前沿分析（SFA）法等［2－4］。 其中，DEA 法是一種綜合考慮決策單元投入產出相對效率的評價方法，該方法直接使用原始數據，通過投入產出之間的加權和之比進行初始效率評價，無須引入主觀人為變量，在決策單元效率評價方面被廣泛應用［5］。 從研究領域來看，學界對水資源利用效率的研究主要集中在農業和工業領域，例如：趙英等［6］從水循環視角分析了黃河流域農業水資源利用效率及其優化配置；吳展等［7］分析認為提高有效灌溉率和實施農業規模化生產是改善我國北方農牧交錯帶農業水資源利用效率的關鍵措施；單是豪等［8］研究表明黃河流域工業用水效率總體呈上升趨勢，但空間分布具有一定的非均衡性。 從研究尺度來看，國內學界對水資源利用效率的研究經歷了全國—流域—省域的發展過程，例如：李可柏等［9］以我國 31個省（區、市）為研究對象，利用 DEA 法對水資源利用效率進行評估，結果表明我國水資源利用效率呈現西低東高的特征；黃進等［10］針對南水北調中線水源區用水效率變化進行研究，結果表明水資源利用效率在環境規制影響區域經濟高質量發展過程中起著顯著中介作用。 已有文獻從不同角度對水資源利用效率進行了探究，但對資源富集區水資源利用效率研究較少，同時對資源富集區水資源利用效率與產業結構響應關系方面的研究也不多。
本文選用2007—2021 年我國12 個主要資源富集省（區）的相關數據，利用 Shannon 熵改進傳統 DEA 模型，對資源富集區水資源利用效率進行測度，并構建VAR 模型，對其產業結構與水資源利用效率進行脈沖響應分析，以期從生態角度為資源富集區實現資源與經濟社會的可持續發展提供借鑒。
1 研究方法與數據來源
1．1 研究方法
1．1．1 DEA－BCC 模型
DEA 由 運 籌 學 家 Charnes、 Cooper 和 Rhodes 于1978 年首次提出，是一種用于評估決策單元相對效率的非參數方法，廣泛應用于生產效率的研究中，主要用來評價具有多輸入、多產出的決策單元的相對有效性。DEA－BCC 模型由 Banker、Charnes 和 Cooper 于 1984年提出，是 DEA 中的經典模型，主要用于評估決策單元的純技術效率，并區分技術效率和規模效率的影響，適用于規模收益可變的情況。 本文利用 DEAP 2．1 軟件，采用 DEA－BCC 模型對資源富集區水資源利用效率進行計算。
1．1．2 基于 Shannon 熵的改進 DEA 模型
傳統 DEA 模型的測度結果可能出現多個決策單元效率值等于1 的情況，從而不利于對決策單元進行比較分析。 為了解決這一弊端，同時增加效率值測算的穩定性，本文借鑒 Bian 等［11］ 的研究，利用 Shannon熵對傳統 DEA 模型進行改進，具體步驟如下。
1）將輸入子集 M 和輸出子集 s 的組合數目設為K=（2m-1）（2s-1）（ （ m 為輸入變量的數量），設第 k 個變量組合為 Mk ，定義 n 個決策單元的效率得分為 Ejk（j= 1，2，…，n;k=1，2，…，K） ，計算得到效率矩陣：
2）利用傳統 DEA 模型計算所有可能的變量組合的效率值，并采用歸一化法對效率值進行標準化處理，得到新的效率矩陣（ejk）n K。
3）計算 Shannon 熵，公式為
4）計算 Mk 組合的多樣化程度 dk=1-fk ，并進一步計算出每種組合占所有組合的權重。
5）將效率值 Ejk 與其對應的權重進行線性加總，計算得出各決策單元水資源利用效率得分。 效率得分越接近1，表示水資源利用效率越高。
1．1．3 產業結構轉型
本文采用第三產業增加值與第二產業增加值之比來衡量產業結構轉型指數。 公式如下：
式中 ?fit 為 i 地區 χt 時期的產業結構轉型指數， f2it 為 χi 地區 χt 時期第三產業增加值， f1it 為 i 地區 χt 時期第二產業增加值。
1．1．4 VAR 模型
本文采用 VAR 模型中的脈沖響應函數和方差分解，研究資源富集區產業結構與水資源利用效率響應的動態計量關系。 VAR 模型的數學表達式如下：
yt=α0+α1yt-1+α2yt-2+…+αkyt-k+β1xt-1+
β2xt-2+…+βkxt-k+εt
式中： yt 為內生變量， xt 為外生變量， α0，α1，…，αk 和β0，β1，…，βk 為待估參數， εt 為隨機擾動項。
由于難以直接引用 VAR 模型得到的檢驗結果對變量間的相互影響關系和影響程度進行分析，因此往往采用脈沖響應函數和方差分解來進行分析。 脈沖響應函數能夠解釋沖擊變量一個標準差的變化對反應變量的影響程度，可用來分析當系統受到某種沖擊時的動態變化。
1．2 指標選取與數據來源
資源富集區是指自然資源豐富且資源型城市相對集聚的地區。 本文參考國務院印發的《全國資源型城市可持續發展規劃（2013—2020 年）》，選取地市級資源型城市分布相對集聚的黑龍江、吉林、遼寧、內蒙古、山東、江西、河北、河南、山西、湖南、四川、新疆12 個省（區）作為研究對象。 對資源富集區水資源利用效率的測度指標分為投入型指標與產出型指標兩類。 基于可持續發展理念，在孫才志等［12］的研究基礎上，綜合社會、經濟、環境以及數據的可得性等方面的考慮，選取農業用水量、工業用水量和第三產業用水量作為水資源投入指標，選取各省（區）年底城鄉從業人員數量作為勞動力投入指標，選取各省（區）全社會固定資產投資總額作為資本投入指標，選取各省（區）廢水排放總量作為環境輸出指標。
為保證數據的一致性，本文所有數據均來源于2007—2021 年《中國統計年鑒》，部分缺失的年底城鄉從業人員數量數據利用各省（區）地方統計年鑒補充。
2 資源富集區產業結構轉型背景下水資源利用效率實證分析
2．1 資源富集區產業結構現狀
資源富集區發展中面臨的各種困境，歸根到底都是由資源過度依賴、產業結構單一、產業層次不高引起的。 資源富集區要實現可持續發展，必須推動產業結構轉型，構建多元化結構格局。 利用式（4），計算2007—2021 年我國資源富集省（區）產業結構轉型指數，結果見圖1。 由圖1 可知，資源富集省（區）產業結構轉型指數總體上呈現增大趨勢，說明第三產業增長比第二產業快。 在研究期末，除河北、江西、河南和吉林4 個省外，其他各省（區）產業結構轉型指數均超過1（其中黑龍江的產業結構轉型指數高達 2．19），說明這些省（區）的第三產業增加值已遠遠超過第二產業增加值，經濟發展對資源依賴的程度減弱，已逐步實現經濟增長由資源產業支撐向多元化綜合發展轉變。
圖 1 2007—2021 年資源富集省（區）產業結構轉型指數Fig．1 Industrial Transformation Indices of Resource?RichProvinces （Autonomous Regions） from 2007 to 2021
2．2 資源富集區水資源利用效率綜合評價
根據上文水資源利用綜合效率得分的測算方法，計算2007—2021 年我國資源富集省（區）水資源利用效率，結果見表1。 由表1 可知，研究期內各資源富集省（區）的水資源利用總體處于 DEA 無效率狀態，水資源利用效率省與省之間差異明顯，12 個省（區）水資源利用效率的極差為0．572。 山東、遼寧水資源利用效率較高，為 0.8～1.0 ；河南、山西、河北、內蒙古、吉林水資源利用效率一般，為 0.6～0.8 ；江西、四川、湖南、黑龍江、新疆水資源利用效率較低，為 0.4～0.6 。 為了進一步分析水資源利用效率的區域差異，根據國家統計局的劃分標準，將 12 個省（區）劃分為東部、中部、西部和東北4 個地區，計算得出東部、中部、西部和東北地區水資源利用效率均值分別為 0．839、0．566、0．597、0．658，可知東部地區資源富集區水資源利用效率最高，東北地區次之，西部和中部較低。 研究期內，資源富集區水資源利用效率存在不同程度的波動，平均變動率的中位數為 3.3% ，其中：黑龍江水資源利用效率波動幅度最大，平均變動率為 4.8% ；山東水資源利用效率波動幅度最小，平均變動率為 0.5% 。 結合圖 1 可知，資源富集區水資源利用效率與產業結構轉型息息相關，產業結構轉型力度大的省（區）水資源利用效率波動幅度較大，產業結構轉型力度小的省（區）水資源利用效率波動幅度較小。
表 1 資源富集省（區）水資源利用效率Water Resources Utilization Efficiencies in Resource?Rich Provinces （Autonomous Regions）
3 產業結構轉型與水資源利用效率響應關系
3．1 脈沖響應分析
利用EVIEWS 8．0 軟件，構建 VAR 模型，對資源富集區產業結構和水資源利用效率進行脈沖響應分析。 為了消除時間序列中存在的異方差現象，降低數據的波動性，對產業結構和水資源利用效率的所有數據取自然對數。為保證 VAR 模型的有效性，首先采用增廣迪基－富勒（ADF）方法對數據的平穩性進行單位根檢驗，發現資源富集區產業結構與水資源利用效率序列不平穩。 對數據的一階差分序列進行平穩性檢驗，結果見表2，可知所有的一階差分序列都是平穩的。 因此，采用數據的一階差分序列進行分析，構建VAR 模FL（K2?型，并在此基礎上模擬脈沖響應函數曲線，見圖2。
表 2 數據平穩性檢驗結果
Tab．2 Test Results for Data Stationarity
圖 2 2007—2021 年資源富集區產業結構與水資源利用效率脈沖響應關系曲線
Fig．2 Impulse Response Relationship Curves Between Industrial Structure and Water Resources Utilization Efficiency in Resource?Rich Regions from 2007 to 2021
1）東部地區。 由圖2（a）可知：對產業結構一個標準差信息沖擊，河北水資源利用效率對產業結構轉型的脈沖響應值在 2008 年達到正向波動最大值 0．05，2009 年下降至 0．019，2010 年以后趨于平穩，2017 年以后趨于0；山東水資源利用效率對產業結構轉型的脈沖響應值在2015 年以后基本趨于 0。 研究期內，河北和山東水資源利用效率對產業結構的累計響應值分別為0．061 和－0．01，河北產業結構轉型對水資源利用效率的影響總體為正，表明產業結構轉型會帶來水資源利用效率的提高，最終影響消失；山東產業結構轉型對水資源利用效率在初期呈現負影響，隨著產業結構趨于穩定，這種影響隨著時間的推移逐漸消失。
2）中部地區。 由圖2（b）可知：江西產業結構對水資源利用效率的沖擊最大，且呈增大趨勢，其他3 個省的沖擊相對較小；江西水資源利用效率對產業結構轉型的脈沖響應值反復波動且波動幅度越來越大，表明江西產業結構對水資源利用效率的影響越來越大。 研究期內山西、江西、河南和湖南4 個省水資源利用效率對產業結構的累計響應值分別為－0．744、0．476、0．089和－0．174，山西和湖南產業結構對水資源利用效率的總體影響為負，表明產業結構轉型在不同程度上降低了水資源利用效率；江西和河南產業結構對水資源利用效率的總體影響為正，表明產業結構轉型在不同程度上提升了水資源利用效率。
3）西部地區。 由圖2（c）可知：四川水資源利用效率對產業結構轉型的響應值在2007 年為－0．153，此后出現小幅波動，2012 年以后變動率基本穩定；新疆在2015 年以前產業結構對水資源利用效率的沖擊較小，2016 年以后水資源利用效率對產業結構轉型的響應值呈增大趨勢；內蒙古產業結構轉型對水資源利用效率的沖擊在 2010 年以前較小，2011 年開始增強。 水資源利用效率對產業結構轉型的響應值出現大幅波動，表明新疆和內蒙古產業結構轉型對水資源利用效率的影響呈增大趨勢。 研究期內四川、內蒙古和新疆水資源利用效率對產業結構的累計響應值分別為－0．078、－1．719和－0．074，表明西部地區各省（區）水資源利用效率隨著產業結構的調整存在不同程度的下降，其中內蒙古的下降幅度最大。
4）東北地區。 由圖2（d）可知：黑龍江產業結構轉型對水資源利用效率的沖擊最大，遼寧和吉林的沖擊較小；隨著時間的推移，遼寧水資源利用效率對產業結構沖擊的響應值波動趨于平穩，黑龍江和吉林呈現增大趨勢。 研究期內遼寧、吉林和黑龍江水資源利用效率對產業結構的累計響應值分別為－0．079、0．184 和2．169，表明產業結構對水資源利用效率的總體影響遼寧為負、吉林和黑龍江為正。
3．2 方差分解分析
為了進一步分析資源富集區產業結構轉型對水資源利用效率變化的貢獻率，基于 VAR 模型對水資源利用效率進行方差分解，結果見表3。
表 3 水資源利用效率變動的方差分解結果
Tab．3 Variance Decomposition Results of Water Resources Utilization Efficiency Change
％
1）東部地區。 產業結構轉型對水資源利用效率的貢獻率發展比較平穩。 河北的貢獻率由研究期初的10.006% 增長至研究期末的 14.493% ，增長了約 4．5 個百分點；山東的貢獻率呈小幅下降趨勢，由研究期初的12.657% 下降至研究期末的 11.148% ，下降了不到2 個百分點。
2）中部地區。 山西的貢獻率由首期的 53.578% 增長至 56.521% ，上升了約3 個百分點。 江西、河南的貢獻率均出現了小幅下滑，江西由研究期初的 23.876% 下降至研究期末的 17.701% ，下降了約 6 個百分點；河南由研究期初的 14.828% 下降至研究期末的 12.769% ，下降了約 2 個百分點。 湖南的貢獻率由研究期初的33.519% 上升至研究期末的 46.298% ，上升了約 13 個百分點。
3）西部地區。 內蒙古的貢獻率由研究期初的44.078% 下降至研究期末的 38.407% ，下降了約6 個百分點；四川的貢獻率發展比較平穩，基本在 62% 左右；新疆的貢獻率呈增長趨勢，由研究期初的 0.144% 上升至研究期末的 10.741% ，上升了約11 個百分點。
4）東北地區。 黑龍江的貢獻率上升最大，約為 21個百分點；遼寧的貢獻率發展較為平穩，基本在 42% 左右；吉林的貢獻率由研究期初的 13.957% 上升至研究期末的 20.013% ，上升了約6 個百分點。
總的來說，資源富集區產業結構轉型對水資源利用效率方差分解的貢獻度較高，說明資源富集區產業結構轉型對水資源利用效率具有一定的驅動作用。 黑龍江貢獻率增幅最大，說明該省產業結構相對不穩定，產業結構轉型對水資源利用效率的提升作用最大。 江西貢獻率降幅最大，說明該省產業結構轉型對水資源利用效率的提升作用減小最大，需要采取加強環境規制和推廣節水技術等措施來提升水資源利用效率。
4 結論與展望
本文采用 DEA 模型，對 2007—2021 年我國 12 個資源富集省（區）的水資源利用效率進行測度，并構建VAR 模型，探討資源富集區產業結構與水資源利用效率的響應關系，得出如下結論。
1）資源富集區水資源利用總體處于 DEA 無效率狀態，12 個省（區）水資源利用效率的極差為 0．572，省際差異明顯。
2）資源富集區產業結構轉型與水資源利用效率之間存在脈沖響應關系，產業結構轉型會帶來水資源利用效率不同程度的變動。
3）除江西、內蒙古、新疆和黑龍江 4 個省（區）產業結構轉型對水資源利用效率的沖擊呈增大趨勢外，其他省（區）產業結構轉型對水資源利用效率的沖擊減小乃至消失。
4）資源富集省（區）產業結構轉型對水資源利用效率方差分解的貢獻率較高，說明資源富集區產業結構轉型對水資源利用效率具有一定的驅動作用。
受限于特定的研究范圍和數據的可得性，本研究未能涵蓋所有相關因素，對于整體情況的描繪尚存不足。 下一步應擴大研究范圍，充分考慮水資源供求關系、產業升級等因素，收集更多樣化、更具代表性的數據，以便更全面、更準確地揭示資源富集區水資源利用效率與產業結構轉型之間的復雜關系；基于研究結果，應提出針對性的協同策略和建議，力求在可持續發展的前提下，實現資源富集區水資源利用效率和產業結構轉型的協同提升。
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【責任編輯 張華興】
