城镇化进程对水资源利用效率影响的实证研究

□ 章恒全1 蔡晓莹1 张陈俊

(1.河海大学 商学院, 江苏 南京 211100; 2.河海大学 企业管理学院, 江苏 常州 213022)

一、引 言

自1978年改革开放以来,中国城镇化率从17.9%提升至58.5%,城镇常驻人口自1.7亿人增至8.1亿人(6)数据来源：国家统计局。。城镇化的快速扩张给我国水资源利用带来巨大压力,急剧增长的城镇人口需要更多的生活用水,城镇化进程中工业发展使工业用水增多,而其产生的工业废水污染是提高城镇水资源利用效率的巨大桎梏。目前,我国正处于推进新型城镇化的快速推进阶段,在这一背景下寻求水资源利用效率的提高方法,对我国未来城镇化绿色发展具有深远意义。

目前为止,国内外学者针对城镇化进程水资源利用效率研究得出两类结果:一类学者认为,高速的城镇化会提高水资源利用效率,李娜等[1]以辽宁沿海经济带为例,得出目前城市化水平与水资源资源之间的耦合关系处于高水平阶段,因此,应努力加快城镇化进程,提高技术,实现水资源禀赋;另一类学者认为,高速的城镇化会降低水资源利用效率,郭蕾[2]认为,城镇化带来人均用水量的增加,生活及工业生产带来的污染排放大大降低水资源利用效率。Marques和Witte[3]通过研究发达国家城镇化过程中水资源的使用量,得出呈现“倒U型”结果。

综上所述,目前已有很多学者针对城镇化进程对水资源利用效率进行研究分析,研究方法包括面板回归模型、全要素分解法、空间计量模型[4-8]等。但是现有研究很少能全系统解释城镇化进程中对水资源利用效率的影响,且在分析城镇化过程中只简易以地域位置划分,不利于总结同类型城镇化对水资源利用的影响规律。基于此,本文在前人研究的基础上做出以下改进:(1)利用诺瑟姆理论划分全国30个省市所处的城镇化阶段,研究在不同城镇化进程中水资源利用效率的情况。(2)运用SBM-DEA模型,考虑涉及非期望产出的各省市水资源利用效率,提高效率精确性。(3)利用STIRPAT模型,综合分析各省市水资源利用效率的内在影响因素及作用程度。通过采用多种模型对比不同城镇化阶段的水资源利用效率,以期为各省市提出更为精准的建议。

二、模型设计

(一)诺瑟姆理论

诺瑟姆[9-10]在1979年提出“城市化过程曲线”,可以将一个国家和地区的城镇人口占总人口比重的变化过程,概括为一条稍被拉平的S形曲线,如图1所示。

图1 城镇化进程的S形曲线

现有城镇化率衡量依据主要为人口,本文根据2008—2016年全国31个省市的平均城镇化率,基于诺瑟姆理论,将其分为五类,分别对应城镇化进程的5个阶段,分类结构如表1所示。

表1 全国31个省市平均城镇化阶段分类

(二)SBM模型

Kaoru Tone[11]将目标函数加入松弛变量,提出了非径向、非角度的SBM模型(slacks-based measure),使效率值测度更加精确,计算公式如下:

(三)STIRPAT 模型

(四)数据来源与说明

本文选取全国30个省市(西藏部分数据缺失)2008—2016年基础数据,所有数据来源于《中国统计年鉴》、《中国水资源公报》和各省市统计年鉴。

三、实证分析

(一)SBM模型分析

选取用水总量、城镇就业人数、实际固定资产投资为投入项、人均国民生产总值、废水排放量作为投入产出项。测度出我国30个省市水资源利用效率,根据诺瑟姆理论将省市分为A、B、C、D四种类型,效率均值如图2所示,逐年水资源趋势如图3所示。

图2 不同类型城镇化效率均值

从时间维度来说,我国水资源利用效率呈“上升式M”型趋势,后期在0.6～0.7之间波动。2008—2009年间水资源利用效率达到谷底,仅为0.565。2008—2009年间,我国南北地区受到不同程度的旱灾,农业耕地受旱面积3.67亿亩,在此期间,水资源供给出现较大瓶颈,用水量投入较少,导致水资源利用效率骤降。自“十八大”以来,强调“大力推进生态文明建设,扭转生态环境恶化趋势”,我国水资源利用效率逐年上升,于2015年达到峰值0.654,同比上年增加3.9%。

从类型维度来说,A类型水资源利用效果最高,为0.897,D类型利用效率最低为0.435,呈现“A>B>C>D”的递减格局,A类型水资源利用效率在0.85～0.95之间浮动,他们在工业方面能够率先实现工艺简化、仪器设备的改良,降低单位产值增加所需的水资源量, 从而提高水资源利用效率。D类型水资

表2 回归结果

注:“***”“**”和“*”分别表示在1%、5%和10%的水平下显著,数据由Eviews 8计

算得出。

源利用效率常年在0.35～0.55之间浮动,远低于全国平均水平0.618。尽管三省城市人口所需水资源少,但均为我国干旱、地震等自然灾害高发地区,水资源供给量少,工业技术不够先进、农业灌溉节水技术尚未推广,需要大力发展生产技术。

综上所述,我国城镇化发展水平和水资源利用效率出现较大的时空差异,且城镇化的发展进程对水资源利用效率产生积极影响作用。因此,本文在前人研究基础上,引入STIRPAT模型,进一步探索城镇化进程对水资源利用效率的影响。

(二)回归分析

为准确描述两者之间定量关系,运用STIRPAT模型对全国30个省市进行回归。

采用ADF法对所有变量进行平稳性检验。为消除异方差的影响,将水资源利用效率、城镇化率、人均GDP及技术指数进行对数处理、二阶差分处理,以获取平稳数据。结果表明:大部分省市数据均拒绝原假设,数据平稳,未通过假设的本文不列出数据。为检验城镇化与水资源利用效率存在因果关系,采用Granger检验避免伪回归现象的产生,结果显示各变量组在95%的置信度下均拒绝原假设,如表2所示。

总体而言,城镇化率、地区富裕程度及技术指数对不同地区水资源利用效率存在显著差距。城镇化率除A类型中上海市,B类型中浙江省、福建省,C类型中山西省、山东省、河北省与水资源利用效率呈现负向相关关系,其余省市均为正向关系。人均富裕程度大多与水资源效率呈现正向相关关系,但其绝对值较小,相关性不是很大。除B类型中黑龙江省,C类型吉林省、河南省和D类型的甘肃省、云南省技术指数与水资源利用效率存在负向相关关系,其余省市均为正向相关关系。

从A类型地区来看,北京、天津和广东城镇化率、富裕程度和技术指数对水资源利用效率均存在正向影响。城镇化率每上升一个百分点,北京市水资源利用效率上升1.0519%,广东省上升1.3388%,天津市水资源利用效率上升20.2247%,而其技术指数上升一个百分点,水资源利用效率仅上升0.8398%,说明城镇化率的高低在天津水资源利用效率中占绝对比重。

从B类型地区来看,除浙江省和福建省城镇化率与水资源利用效率存在负向相关关系,其余4个省市均为正向相关关系。内蒙古城镇化率每上升一个百分点,水资源利用效率上升6.7949%,江苏省、黑龙江省和重庆市分别上升1.1941%、3.3109%、4.1238%。说明这4个省市城镇化率影响水资源利用效率的程度较大。然而,浙江省和福建城镇化率系数分别为-0.2979,-0.8048,在城镇化率与水资源利用效率存在负向关系的时候,技术指数决定了水资源利用效率,占据主导作用。

从C类型来看,除山东省、山西省和河北省城镇化系数小于0,其余省市城镇化系数均大于0,且除新疆自治区外其余系数均大于1,说明在经济水平中等的省市,且除河南省技术指数为-0.1373,其余省市技术指数均为正值,但大多值不超过1,说明技术指数与水资源效率存在正向关系,但是城镇化率占据主导地位。

从D类型来说,甘肃、云南和贵州三个省市的城镇化率位于全国末端,城镇化率指数与水资源利用效率存在正向相关关系,系数分别为2.4326、2.4296和1.3428。与之相对的是甘肃、云南技术指数每上升一个百分点,水资源效率值会下降0.7399%和0.2751%。说明这三个省市需要在提高经济水平的同时,需要大力发展科技,发展节水型工业、农业技术,提高水资源利用效率。

四、对策建议

首先,从诺瑟姆测度结果来看,在推进我国各省市城市建设,大力发展经济的过程中,不能只追求速度,追求“快速城镇化”,而是要坚持新型城镇化、绿色城镇化的发展道路。同时,针对不同类型的区域,提高水资源利用效率要有针对性。对于A类型来说,要大力发展技术,推进节水型工业农业,加强城市环境保护;对于D类型来说,要积极推进城镇化建设。

其次,全国城镇化进程不一致,水资源效率值的影响因素也不太一样,城镇化率是提高水资源利用效率值的主要驱动因素,因此要加快实施以促进人的城镇化为核心、提高质量为导向的新型城镇化战略,着力抓好城市群和都市圈规划建设,促进大中小城市和小城镇协调发展。

再次,提高技术效率,加大节水技术改造。技术效率是影响我国水资源绿色效率的重要指标。调整产业结构、升级改造现有技术及淘汰落后产品等方法不仅可以降级工业的用水量,还可提高水的重复利用率。农业上要大力推动科学灌溉技术,实现智能灌溉、有效节水,同时提高农民节水意识。

最后,深化落实水资源管理制度,实行阶梯水价,对超计划用水的单位实行累进加价收费制度。在有利于合理核定居民用水及各类企业用水基本用量的基础上,对定量以内的用水实行低价,超过基本用水量的部分实行超量累进加价;对公共服务用水实行低价,对合理工业生产用水实行中价,对营运用水实行髙价。□