区域工业行业用水效率影响因素分析

2019-10-21雷存伟郭乙霏潘国强郭二旺王文婷

人民黄河 2019年5期

雷存伟郭乙霏潘国强郭二旺王文婷

摘要：从水资源的工业经济属性出发，以万元工业增加值用水量作为行业用水效率指标，将其变化的影响因子从行业投入、行业规模以及行业运营3个层面分解为反映企业市场运行的8个指标：依据河南省33个工业行业2008-2015年的面板数据，将样本划分为水的生产和供应业，电力、热力的生产和供应业，高用水，中用水，低用水行业5组，采用因子分析和面板回归方法，考察不同分组行业用水效率的关键影响因素。研究表明：除低用水行业组外，投入因子对工业用水效率具有显著的负向驱动作用;规模因子对不同分组行业具有正向驱动或者负向驱动作用;运营因子对于电力、热力的生产和供应业具有明显的负向驱动作用，对工业行业总体和其他分组行业具有正向驱动作用，但影响不显著。

关键词：工业用水效率;主成分分析;面板回归分析;影响因素;河南省

中图分类号：TV213.4

文献标志码：A

doi：10.3969/j.issn.1000- 1379.2019.05 .013

随着结构优化调整、工业节能减排等工作的不断推进，国内学者对工业用水效率的研究日益深入，从对工业用水效率的测算与评价分析[1-2]，扩展到用水效率的空间差异及驱动因素等方面[3-10]。研究视角的差异使得出的影响工业用水效率的主要因素各不相同，基本涵盖了区域社会经济发展水平、工业结构、资源约束、规模与投资、技术工艺、水价、水资源和污水排放的管理水平等方面。岳立等[2]在基于非期望产出的方向性环境距离函数（ DEDF）基础上，用期望产出的实际量与环境技术结构下的前沿产出量的比值来测度工业用水效率，采用Malmquist -Luenberger（ ML）指数分解法得出中国工业用水效率提高的主要驱动因素是技术效率变化率，而技术进步则是影响工业用水效率的主要因子;佟金萍等[3]采用Laspeyres指数分解法分析了我国万元工业增加值用水量变化，指出技术进步和结构调整是推动我国万元工业增加值用水量大幅下降的重要因素：陈雯等[4]采用对数均值迪氏指标分解方法（ LMDI），将工业水资源消耗强度（万元工业增加值取水量）的变化分解为技术进步和规模作用变迁两个方面，得出技术进步是我国工业水资源消耗强度持续下降的主要因素：姜蓓蕾等[7]认为技术进步和工业科技投入是工业用水效率提高的主要因素，而高耗水行业比重和水资源条件为主要制约因素：潘国强等[9-10]通过kaya恒等式扩展，将万元工业增加值取水量变化分解为区域工业结构、行业节水效率和行业用水效益3个方面的驱动作用，通过对河南省的实证研究表明，用水效益的正向驱动作用持续稳定是万元工业增加值取水量下降的主要驱动因素，行业节水效率的驱动作用逐步显现，而工业结构调整的驱动作用有待加强：李静等[11]以相对于工业生产前沿的最优用水量与其实际用水量的比值衡量用水效率，从自然地理因素（人均水资源量）、经济发展水平（人均GDP）、用水规模（工业用水量比重）和产业结构（第二产业比重）4个方面选取工业用水效率的影响因子，应用Tobit模型考察影响因子对我国各省（区）工业用水效率的作用，发现工业化比重（第二产业的规模效应）对用水效率产生正向影响，而用水规模对其产生负向影响。

总体而言，由于工业用水的主要特征是用水行业众多、用水工艺与流程复杂[11]，因此工业用水效率的影响因素不仅较多，而且因素间关系错综复杂，很难选用一个或几个指标来评价。鉴于此，借鉴已有成果，笔者以万元工业增加值用水量作为工业行业用水效率指标，从工业水资源效率的经济属性出发，将万元工业增加值用水量變化的影响因子从行业（企业）投入、行业规模以及行业运营3个层面分解为反映工业企业市场运行的8个指标，并采用计算期（2008-2015年）河南省33个工业行业面板数据进行实证分析：首先采用因子分析法对指标进行降维和消除指标间的相关性，提取最具代表性的综合影响因子：然后将其作为解释变量、万元工业增加值用水量作为被解释变量进行面板回归;最后确定不同行业用水效率的关键影响因素。

1万元工业增加值用水量影响因子分析

1.1 万元工业增加值用水量

1.2 影响因子的选取

工业用水效率的影响因素较多、关系复杂，研究视角的不同使指标选取具有较大的不确定性。本质上讲，工业用水效率反映的是工业经济的一种属性，因此可以从水资源与工业经济发展的系统视角来考察：市场经济下，企业以利润为驱动，通过要素投入和配置，推动行业规模和结构的演化;要素配置越合理（行业投入效率越高），越有助于行业规模和结构的优化（行业规模效益越显著），最终驱动企业健康运营（行业运营效率越高）。在这个过程中，水资源与其他要素投入相匹配，蕴含在各产业部门的产品或价值形式的初始投人中，并以物质产品或价值为载体在各部门之间流动，在产业之间以及产业内各企业之间形成一种以水资源为纽带的技术经济联系，并通过用水效率体现出这种技术经济联系纽带的有效性。由此，万元工业增加值用水量实际上是通过水资源利用效率来反映行业生产部门以及行业内部企业之间内在经济联系的一种指标。

基于上述考虑，本文从企业市场运行的微观视角，综合考虑数据的易得性、可度量性和可比性，从行业（企业）投入、规模以及运营3个层面选取影响因子（见表1），所有的影响因子都以万元增加值为衡量标准，即采用“因子取值/万元增加值”的形式，以反映企业水资源利用的经济效益特性。

1.2.1 行业投入

行业投入反映了万元增加值的投入水平，体现了在一定的资金、人力等要素投入下，工业行业的水资源与其他投入要素在数量和结构上的配置效率、节水技术工艺与水资源管理水平等对工业用水效益和节水效率的影响，类似于很多文献提到的技术进步、技术效率变化对用水效率的作用。综合考虑，本文选取万元增加值平均单位数（ X1）和万元增加值平均从业人员（X2）2个影响因子。

1.2.2 行业规模

行业规模主要通过两方面体现工业用水效率：一是行业规模反映了行业用水规模，进而通过对水资源的供求关系、水价、用水模式（粗放还是集约）、用水技术和工艺水平等产生影响：二是行业规模会通过规模经济效益以及节水与工艺改造等方面对该行业用水效率产生影响。本文选取万元增加值所用总资产（X3）、万元增加值所用流动资产（X4）和万元增加值平均负债（X5）3个影响因子。

1.2.3 行业运营

通过行业运营，带动水资源在产业之间以及产业内各企业之间形成流动，并通过企业投入一产出水平的差异反映用水效率，体现水资源的经济属性。本文选取万元增加值平均主营业务收入（X6）、万元增加值平均主营业务成本（X7）、万元增加值利润总额（X8）3个影响因子。

2 实证分析

2.1 区域概况及数据来源

作为全国重要的工业大省，近年来河南不断加大结构调整力度，工业经济得到快速发展。随着产业结构的不断调整优化，工业用水总量虽有小幅增长，但用水效率却在不断提升。根据河南省水利厅《河南水资源公报》（2008-2017年）及相关资料：全省工业用水总量从2008年的51.4亿m³小幅增长到2015年的52.5亿m³：2015年工业用水重复利用率为85%，比2008年提高了7个百分点：2017年万元工业增加值用水量为28.5 m³，比2008年降低47%：2017年万元工业GDP用水量为40 m³，比2008年降低61%;2017年人均用水量为236 m³，比2008年增加10 m³，增幅不大（见图1）。

河南省33个工业行业的数据采用《河南统计年鉴》（2008-2015年）中规模以上工业相关数据。为使分析结果具有可比性，以2008年为基准年对行业增加值进行调整，计算期为2008-2015年。

2.2 实证分析过程

2.2.1 影响因子相关性分析

影响因子的相关系数矩阵见表2。可以看出，相当部分变量之间的相关系数大于0.3，说明影响因子之间具有较强的相关性，可以进行因子分析，但直接进行面板回归会产生共线性问题，因此首先采用因子分析法对指标进行降维和消除指标间相关性处理，提取最具代表性的综合影响因子，然后进行回归分析。

2.2.2 因子提取

采用主成分分析法，并按照特征值大于1的标准选取综合影响因子，数据统计分析软件SPSS运行结果见表3。采用具有Kaiser标准化的正交旋转法对因子载荷矩阵进行旋转，结果见表4。

由表3可见，主成分F1、F2、F3的累计方差贡献率为0.881 7.说明这3个因子代表的信息能较充分地反映原有观测变量的大部分信息，因此选择它们作为主成分。通过旋转后的因子载荷矩阵对上述综合影响因子进行定义：由于影响F1的指标主要包括万元增加值平均主营业务收入（X6）、万元增加值平均主营业务成本（X7）、万元增加值利润总额（X8），因此将F1定义为“行业运营综合影响因子”：由于影响F2的指标主要包括万元增加值所用总资产（X3）、万元增加值所用流动资产（X4）和万元增加值平均负债（X5），因此将F2定义为“行业规模综合影响因子”：由于影响F3的指标主要包括万元增加值平均单位数（X1）和万元增加值平均从业人员（X2），因此将F3定义为“行业投入综合影响因子”。

2.2.3 计算因子得分

2.2.4 面板回归

以F1、F2、F3作為解释变量、万元工业增加值用水量作为被解释变量进行面板回归。鉴于计算期（2008-2015年）河南省33个工业行业年均万元增加值用水量差异较大，为防止数据过大的突变性影响分析结果的可靠性，将33个行业按年均万元工业增加值用水量大小进行分组：“水的生产和供应业”“电力、热力的生产和供应业”两个用水量巨大的行业单列，其余31个行业根据万元工业增加值用水量的年均值大小分为高用水（0.008 0万- 0.100 0万m³）、中用水（0. 001 2万～0.008 0万m³）和低用水（<0.001 2万m³）3组（见表6）。

采用面板固定效应回归模型对分组后的数据进行计算，结果见表7。

3 讨论

（1）行业规模与投入是影响工业用水效率的主要因子，两者都在1%显著性水平下对万元工业增加值用水量具有显著的负向驱动作用，即行业规模越大、投入越多，行业万元工业增加值用水量越高，工业用水效率越低：行业运营因子的影响不明显，它对行业万元工业增加值用水效率有正向驱动作用，即运营效益越好，工业用水效率越高。究其原因，一是目前河南省工业行业水资源管理以及水资源与其他要素投入配置并未达到最优，存在低效率[11]，同时行业用水模式总体上比较粗放，规模经济水平低下：二是工业用水总体成本较高、产出效益较低，尚未实现水资源高效利用。

（2）水的生产和供应业中，投入因子是主要影响因子，对万元工业增加值用水量具有较明显的负向驱动作用，运营因子存在不显著的正向驱动作用，这与工业行业总体变动趋势一致：规模因子存在不显著的正向驱动作用。3个因子对于电力、热力的生产和供应业都具有较明显作用：投入因子对万元工业增加值用水量有较明显的负向驱动作用，与工业行业总体变动趋势一致：规模因子有明显的正向驱动作用，运营因子有明显的负向驱动作用，与工业行业总体变动趋势不一致。这两个行业都是典型的规模经济明显的行业，都需要通过扩大规模效益提升用水效率，尤其对于电力、热力的生产和供应业，不能唯运营效益为重，要维持好工业用水经济效益与环境生态效益等综合效益的平衡：而水的生产和供应业关键在于如何提升企业运营效益，以促进企业节水意识和用水效率的提高，要维持好生产生态用水与水资源水环境承载能力的平衡。

（3）对于高用水行业而言，投入和规模是主要影响因子，各因子的作用与工业行业总体一致：对于中用水行业，投入因子具有明显的负向驱动作用，而规模因子和运营因子作用不明显，但变动趋势与工业行业总体一致;对于低用水行业，各个因子均具有正向驱动作用，但影响都不显著。

根据上述分析，需要做好以下几方面的工作：一是要注重各行业水资源与其他投入要素和结构的优化配置，强化工业用水管理，提高用水技术工艺与管理水平，促进行业用水效率的提升。二是要根据不同行业实际情况实现行业规模效益，包括行业规模升级、原材料结构和产品结构优化以及行业布局的调整。两个用水量巨大的行业以及高、中用水行业是河南省降低万元工业增加值用水量的重点，目前整体上存在规模过大、模式粗放等问题;对于众多低用水行业而言，3个因子的作用都不明显，需要综合考虑以发挥行业投入、规模和运营对工业用水效率的正向驱动作用。三是要加强工业用水运营效率管理，降低用水总成本，提高产出效益，同时需要维持好工业用水经济效益与环境效益等综合效益的平衡。

4 结论

（1）运营因子对于电力、热力的生产和供应业具有明显的负向驱动作用，而对工业行业总体和其他分组行业有不显著的正向驱动作用。

（2）规模因子对工业行业总体和高用水行业具有显著的负向驱动作用，而对于电力、热力的生产和供应业则具有明显的正向驱动作用，对于水的生产和供应业以及低用水行业具有非显著的正向驱动作用，对于中用水行业则具有不显著的负向驱动作用。

（3）无论从工业行业总体还是分组行业看，投入因子的负向驱动作用都比较显著（低用水行业除外）。

（4）对于低用水行业来讲，3个因子均存在正向驱动作用，但影响都不显著。

参考文献：

[1] 孙爱军，董增川，王德智，基于时序的工业用水效率测算与耗水量预测[J].中国矿业大学学报，2007，36（4）：547-553.

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[3] 佟金萍，马剑锋，刘高峰，等，基于完全分解模型的中国万元CDP用水量变动及因素分析[J].资源科学，2011，33 （ 10）：1870-1876.

[4] 陈雯，王湘萍，我国工业行业的技术进步、结构变迁与水资源消耗：基于LMDI方法的实证分析[J].湖南大学学报（社会科学版），2011，25（2）：68-72.

[5]余维，汪奎，赵远翔，我国工业用水效率研究进展[J].人民长江，2012，43（增刊2）：70- 74.

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