人地关系地域系统视角下水资源绿色效率评价模型研究

金 巍，谭夏坤，高菽菡

（1.南京邮电大学 社会与人口学院，江苏 南京210023；2.南京邮电大学 高质量发展评价研究院，江苏 南京210023）

中国水资源匮乏、空间分布不均衡，水资源开发利用已达到水资源承载力极限［1］，提高水资源利用效率是缓解水资源危机的有效途径。“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”的新时代治水思路，为水资源利用及效率评价提供了政策导向。然而，传统水资源利用效率评价多注重水资源经济和环境效率，使得水资源配置过于强调经济导向，无法在多重目标中寻求动态平衡。因此，科学合理地构建水资源利用效率评价模型，客观真实地反映水资源绿色效率，不仅是缓解中国水资源危机的前提，更是厘清水资源利用现状、实现水资源综合管理的必然要求，对高质量发展和生态文明建设具有重要的理论和现实意义。

1 文献梳理

有关学者多利用随机前沿分析（SFA）法和数据包络分析（DEA）法评价水资源利用效率。SFA模型由Farrell提出［2］，用于评价水资源利用效率［3］，但其没有考虑多产出指标。有学者利用DEA模型［4］评价用水效率［5］，部分学者提出避免松弛变量的非径向非角度SBM模型［6］、径向与非径向相结合的混合距离函数［7］评价用水效率，更多学者利用考虑非期望产出的非径向非角度SBM模型［8］和Malmquist-Luenberger生产率指数模型［9］。另外，还有学者利用改进的DEA模型评价水资源环境效率，如EBM-Luenberger模型［10］。水资源利用效率指标体系包含投入、期望产出和非期望产出，是否考虑环境因素是水资源经济效率和环境效率的主要区别。已有文献多将环境因素作为产出指标［11］，有的学者直接选择单个水环境污染因素［12］作为产出指标，而有的学者则通过构建包含多个环境因素的综合指标［13］作为产出指标。

通过梳理文献发现:①水资源利用效率评价不能体现水资源利用的生态和社会属性，与经济高质量发展、人与自然和谐共生、绿色发展理念相违背。虽然部分文献以水资源绿色效率为标题［14］，但其本质仍是水资源环境效率。②假设期望产出与非期望产出之间具有相同的变化规律有悖于事物发展的客观规律［15］。尽管少数文献对非期望产出进行了可处置性假设［16］，但都基于同一可处置性。为此，笔者基于人地关系地域系统理论，构建混合可处置性视角下的水资源绿色效率测度模型，以期为水生态文明建设和高质量发展提供参考。

2 理论依据及科学内涵

人地关系地域系统理论是人文社会与自然生态相互作用形成的开放复杂巨系统［17］，包括由各种经济社会要素构成的人文社会子系统以及由各种自然要素组成的自然生态子系统［18-19］。人地关系地域系统理论不仅揭示自然生态环境特征，还兼顾社会、经济、历史等人文社会因素，以人类活动与自然环境相互作用和影响为研究对象［20］，对绿色发展和生态文明建设具有基础支撑作用。

基于人地关系地域系统视角下的水资源循环路径（见图1），本文将水资源绿色效率定义为:在一定的时空范围，以一定量的人、财、物等社会经济资源和水资源等自然生态资源投入，依托水资源在人文社会和自然生态子系统中的循环路径，最大化期望产出，满足人类对经济、社会福利、环境、健康等不断增长的美好生活需求，同时最小化非期望产出，实现水资源利用在人文社会和自然生态子系统中的良性循环，量化水资源配置在经济-社会-自然复合系统中实现多重目标动态平衡的效率。

图1 人地关系地域系统视角下的水资源循环路径

3 模型构建

3.1 基础模型

DEA模型中方向性距离函数不仅能区别对待期望产出和非期望产出，而且能基于联合生产框架将决策单元的非期望产出设置为强可处置性和弱可处置性。为此，本文构建混合方向性距离函数模型（HDDF）。借鉴Zhou等［21］的方法，假设投入、期望产出和非期望产出矩阵分别为（下标“+”表示松弛变量，上标n、k、l、m分别为决策单元、投入x、期望产出y和非期望产出b的数目）。规模报酬可变假设下非径向的方向性距离函数为

式中:ω为投入、期望产出和非期望产出对应的标准化权重向量，ω=（ωx，ωy，ωb）；β为决策单元技术效率向量，β=（βx，βy，βb）；g为方向向量；P为特定条件下生产技术的可能性集合。

将方向向量g进行分解［22］:g=（g xR，g xNR，g yR，g yNR，g bR，g bNR）（R、NR分别为径向、非径向符号）。将非径向方向性距离函数扩展为混合方向性距离函数，其分段线性规划模型为

式中:xR、xNR分别为径向、非径向的投入指标；yR、yNR分别为径向、非径向的期望产出指标；bR、bNR分别为径向、非径向的非期望产出指标；ω=（ωxR，ωxNR，ωyR，ωyNR，ωbR，ωbNR）为径向、非径向的投入、期望产出和非期望产出所对应的标准化权重向量；β=（βxR，βxNR，βyR，βyNR，βbR，βbNR），为 径 向、非 径 向 的 投入、期望产出和非期望产出的决策单元技术效率；分别为径向和非径向投入矩阵，分别为径向和非径向期望产出矩阵分别为径向和非径向非期望产出矩阵，m1+m2=m。

对β的约束:当g中某个分量为0时，对应的β分量也为0。求解式（2）得出一组最优解β*，借助β*对式（2）进行投入、期望和非期望产出的径向和非径向分解:投入径向、非径向效率分别为，期望产出径向、非径向效率分别为，非期望产出径向、非径向效率分别为

3.2 水资源绿色效率模型构建

在混合方向性距离函数的基础上，将投入和期望产出设置为非径向指标，非期望产出设置为径向指标［22-23］，构建基于非期望产出混合可处置性视角下的混合方向性距离函数:

式中:Ps-w为函数的生产可能集；bR-（s/w）为非期望产出径向指标，具有混合可处置性；bR-s表示具有强可处置性，bR-w表示具有弱可处置性，n′表示设置为强/弱可处置性的指标；λ为权重，当约束条件时表示规模收益可变，当约束条件不存在时表示规模收益不变。

混合可处置性视角下混合方向性距离函数表达式为

3.3 水资源绿色效率投入产出指标体系

水资源绿色效率指标体系的设置需综合考虑人类生存发展、社会人文和生态环境等，其投入指标包括资本、劳动力、水资源。索洛经济增长模型中技术作为经济增长的外生变量，也是提高资源利用效率的主要因素之一。另外，在生态系统中水与能源、碳排放关系密切［24］，生态系统用水量充足有助于减少用水和碳排放［25］，能源投入影响水资源利用。期望产出包括经济、人类生存发展、社会人文、生态环境，非期望产出包括水污染（农业面源污染、工业和生活废水污染）、碳排放（见表1）。

表1 人地关系地域系统理论视角下水资源绿色效率指标体系

3.4 非期望产出可处置性分析

分别从污染特征、治理成本、环境规制等角度分析非期望产出的可处置性［23］。

3.4.1 农业面源污染的可处置性分析

（1）污染特征。农业面源污染物包括化学需氧量、氮、磷，产生的原因是农业投入结构失衡（如农业治污技术投入、畜禽粪便和秸秆等资源化利用不足）以及肥料、农药等投入过度，有学者认为减少农业面源污染能够增加产量［26-27］。

（2）治理成本。农业面源污染治理具有较强的经济可行性，如沼气发电、秸秆等生物质发电等都能够为农业污染治理带来一定的经济收入，从而降低治理成本。

（3）环境规制。企业会以降低期望产出为代价减少非期望产出，以满足监管要求，这称为环境规制成本［28］。农业面源污染具有随机性、隐蔽性和分散性特征，监管难度大。另外，农村面源污染监管主体过多，缺乏明确的责任主体，易导致环境规制失灵，使农业面源污染的强可处置性暂时难以改变。

3.4.2 废水排放的可处置性分析

（1）排放特征。废水主要来源于工业和生活［29］，废水排放不可避免。工业生产尤其是高污染行业废水排放量大［30］，随着城镇化水平提高，生活废水排放量也会增大。

（2）治理成本。治理生产和生活产生的污水需要成本，势必减少工业技术投资，降低工业生产效率［31］。虽然从政策层面鼓励中水作为绿化和工业用水，并初显成效，但由于中水回收系统前期投资大、城市相关设施配套不完善，因此中水回收系统运营效率较低，创造的经济价值有限。

（3）环境规制。环境规制对经济发展的影响具有不确定性［32］，提升环境规制强度可能增加企业生产成本。因此，现阶段废水治理仍处于弱可处置状态。

3.4.3 碳排放可处置性分析

（1）排放特征。碳排放是化石能源消耗的结果，2018年全球碳排放量较2017年增长2.0%，碳减排依旧是全球难题。受经济增长模式和能源结构的影响，中国碳排放总量还将继续增长。虽然中国经济发展方式逐渐转变，但短时间内无法大幅减少碳排放量。

（2）治理成本。降低碳排放要以牺牲经济发展为代价，这意味着会降低期望产出。可见，碳减排具有联合弱可处置性特征。

（3）环境规制。环境规制是碳减排的重要手段，政府一方面采用碳交易等市场手段，增加碳排放成本，抑制能源消耗；另一方面通过行政命令强制关停高耗能高污染企业，促进企业研发和技术创新。

3.5 模型的经济学分析

进一步剖析水资源绿色效率评价模型的经济学意义。首先，将非期望产出统一设置为强可处置性，即减少废水和碳排放量将促进经济发展，废水和碳排放治理能够给企业带来经济收入，且不受环境规制的约束。上述设置明显违背经济发展规律，如果不控制废水和碳排放，将会恶化生态环境，从西方“先污染后治理”的发展模式来看，修复生态环境将耗费更多的财力和人力，远高于经济发展过程中生态环境的保护成本。可见，将废水和碳排放设置为强可处置性违背了社会经济发展规律。其次，将非期望产出统一设置为弱可处置性，意味着控制农业面源污染是以减少农业收益为前提，农业面源污染不具有经济价值，且现阶段环境规制能够抑制农业面源污染。但上文分析表明农业面源污染能产生一定经济效益，可通过废物回收利用的方式获得收益，不符合弱可处置设置。因此，混合可处置性视角下混合方向性距离函数的构建具有科学性与合理性。

4 水资源绿色效率测度

4.1 指标选取及算法

为保证数据的完整性，测度2000—2016年中国30个省份（西藏自治区、香港和澳门特别行政区及台湾省数据缺失无法进行研究）的水资源绿色效率。基于已有研究，确定水资源绿色效率指标体系（见表2）。数据来源于2000—2016年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国农村统计年鉴》及各省（自治区、直辖市）统计年鉴。表2中综合指数计算公式为，其中:Gst为i省t年综合指数，上标s表示社会发展；n为指标数量；X it为t年i省综合指标原始数据的归一化值，高优指标归一化公式为，低优指标归一化公式为为t年第i项指标X i的归一化值。农业面源污染采用单元调查评估法测算［33］，农田化肥施用和畜禽养殖系数分别从第一次全国污染源普查公布的《农业污染肥料流失系数手册》《养殖业排污系数手册》中按省份查阅，农村生活和农田固体废弃物系数参考赖斯芸等［33］的研究成果，碳排放总量计算采用陈诗一［34］的方法。

4.2 水资源绿色效率评价

不同可处置性视角下的水资源绿色效率见表3（受篇幅限制，仅列出部分年份的值）。2000—2016年，同一强可处置性视角下全国水资源绿色效率均在0.85以上，且呈先升后降再升的变化趋势，有12个省份一直维持在1.00。同一弱可处置性视角下水资源绿色效率整体呈增长趋势，2000年—2016年有17个省份一直维持在1.00。混合可处置性视角下全国水资源绿色效率呈N形走势，有11个省份处于前沿面上，山西最低；出现拐点的年份是2004年和2011年，其中2004年全国用水量在研究期内增幅最大，增长4.27%，导致水资源绿色效率下降；而2011年作为我国“十二五”规划的开局之年，总体要求加快转变经济发展方式、节约资源和保护环境，从而提高了水资源绿色效率。

表2 水资源绿色效率评价指标选取

表3 不同可处置性视角下水资源绿色效率

采用Silverman嵌入估计法和伊番科尼可夫核密度函数估计法，动态分析不同处置性视角下水资源绿色效率。考虑起止年份对比，以及中国每五年规划纲要的特征，选取2000年、2005年、2010年、2015年和2016年进行分析（见图2）。

图2 不同可处置性视角下核密度与水资源绿色效率的关系

由表3和图2可知，弱可处置性视角下水资源绿色效率趋向效率较高区域集聚，省际差异小；强可处置性视角下省际水资源绿色效率具有空间异质性，存在严重的两极分化现象，效率整体向较高区域集聚，这与其他学者的研究成果有所不同［35］。混合可处置性视角下省际效率值既呈现空间异质性，又呈现出经济由高速发展向高质量发展转变过程中水资源绿色效率的变化趋势。

5 结 语

水资源绿色效率评价是一个复杂的综合性课题，涉及经济、社会、人文、资源、生态和环境等多个方面。本文基于人地关系地域系统理论定义水资源绿色效率，梳理评价指标体系，分析非期望产出的可处置性，构建混合可处置性视角下混合方向性距离函数模型，并对模型进行经济学分析，为客观、真实地反映中国水资源绿色效率现状提供依据。

水资源绿色效率评价结果表明，中国还需继续加强水环境保护，从水资源利用的经济、人文、社会和生态价值出发提高人水和谐度，推动生态文明建设和经济高质量发展。