长三角城市群环境规制与水资源利用效率

童纪新，赵崔妍

(河海大学商学院，江苏 南京 211100)

水资源作为重要的自然资源和经济资源，不仅关乎日常生活，还关乎社会经济发展与综合竞争力。党的十九大报告提出“加快生态文明体制改革，建设美丽中国”，把坚持人与自然和谐共生纳入新时代坚持和发展中国特色社会主义的基本方略，把水利摆在九大基础设施网络建设之首，提升水资源利用效率、优化水资源配置，推进绿色发展成为一项新的挑战。长三角地区是我国参与国际竞争的重要平台，该地区区位条件优越，经济基础雄厚，作为“一带一路”与长江经济带的交汇处，长三角城市群是我国经济社会发展的重要引擎，在促进经济增长和市场空间由南向北、由东向西拓展、协调区域发展方面起到至关重要的作用。虽然长三角地区河网密布，但就人均水资源而言，依然十分紧缺，水环境承载力整体形势严峻[1]，合理配置水资源成为必然选择[2]。长江经济带作为中国经济发展的重要战略区域，而长三角城市群又是长江经济带的龙头，分析长三角城市群的水资源利用效率在当下十分必要。加之，面对环境污染问题关注度的提高以及生态文明建设的需要，环境规制的强度和规模在大多数地区都有了一定程度的扩大。2019年12月，中共中央、国务院印发的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》对长三角城市群的环境发展提出了更高要求，指出了要扎实推进水污染防治、水生态修复、水资源保护，促进跨界水体水质明显改善，并提出生态环境质量总体改善，跨界河流断面水质达标率达到80%的发展目标。在此背景下，环境规制对于水资源利用效率具有怎样的影响，以及环境规制在不同强度下，对水资源利用效率的影响作用是否相同，也值得探究。

1 文献综述

1.1 水资源利用效率

水资源利用效率一直是学术界有关水资源管理的热点研究问题，并且研究方法多样。

在数据包络分析法(DEA)[3]方面，吴琼等[4]采用传统B2C模型，基于2003—2015年全国31个省(区、市)数据分析水资源利用效率，并进行Q型聚类将研究区域划分为3种类型，具体阐述各地区用水效率差异的原因。江丽丽等[5]基于江苏省2010—2017年生产用水数据，采用三阶段DEA法研究江苏省生产用水效率。该方法在传统DEA方法中加入了随机前沿分析，剔除了影响因素对水资源利用效率的影响作用。传统DEA模型只能计算出评价对象的相对有效性，无法评价已经实现相对有效的评价对象的优劣，而超效率DEA模型可以进一步分析有效决策单元。基于此，任俊霖等[6]等利用超效率DEA模型测度长江经济带11个省会城市2011—2013年用水效率，并用Tobit模型检验其影响因素。Lombardi等[7]采用数据包络分析，通过对意大利自来水公司效率的计算来评估国家水行业系统的技术和环境效率。

在其他研究方法方面，陈思源等[8]采用随机前沿生产函数法构建农业水资源利用效率理论模型，分析广西农业水资源利用效率的变动状况以及耦合关系。管新建等[9]采用条件广义方差极小法从指标基本集中选取6个指标，并用熵权模型计算出综合指数，对黄河流域水资源利用效率进行评估。邓益斌等[10]运用泰尔指数分解法研究2004—2013年中国水资源利用效率的区域差异，该方法在空间意义上将泰尔指数分解为组间差异和组内差异，更易挖掘区域差异的内在因素。Li等[11]提出AIC变量选择法，考虑了投入产出间的所有变量组合，剔除了投入产出内部信息冗余的变量，其结果具有稳定性与有效性。郭利丹等[12]运用万元GDP水生态足迹衡量出江苏省水资源利用效率。

从研究区域来看：①研究省际和某一流域的用水效率的较多。武继尧等[13]、钟丽雯等[14]、张云宁[15]分别对辽宁省、广西壮族自治区和江苏省水资源利用效率进行评价。巩灿娟等[16]对黄河中下游沿线城市水资源利用效率进行测算，并分析时空演变趋势。Qi等[17]对长江经济带水资源利用效率进行评价并分析影响因素。②研究某一行业用水效率的也较多。孙付华等[18]基于DEA和Malmquist(全要素生产率)构建农业水资源利用效率评价模型，测算我国31个省(区、市)农业用水效率并分析空间和时间异质性。岳书敬等[19]运用投入产出法对长三角地区整体用水、三大产业用水和制造业二分位行业用水进行差异分析。

关于长三角地区的研究，大多将长三角地区作为长江经济带一部分研究，或将水资源利用作为生态评估的一部分来研究。张玮等[20]通过建立EBM模型评价2006—2015年长江经济带沿线省市绿色水资源利用效率。万正芬等[21]通过DPSIR模型对长三角地区生态安全进行评估，指出区域用水难以有效支撑产业发展和人口集聚带来的水资源消耗，用水效率有待提高。朱智洺等[22]利用灰水足迹测度研究长三角地区水质与经济发展的关系，发现长三角地区整体水质上升，水资源利用效率有所提高。

1.2 环境规制与水资源利用效率

关于环境规制对水资源效率的影响，现有文献主要是从农业用水效率、工业用水效率和水资源综合利用效率3个层面进行评价，此外，较多研究将环境规制纳入众多影响水资源利用效率的因素中，仅分析环境规制对水资源利用效率是正向还是负向影响。杨骞等[23]运用DEA和Bootstrap断尾回归模型实证检验，研究发现环境规制可以显著提升农业水资源利用效率。汪克亮等[24]基于EBM-Tobit模型的两阶段分析，发现政府环境规制对长江经济带工业绿色水资源效率没有促进作用，回归系数为负，但未通过显著性检验。也有较少研究表明环境规制对水资源利用效率存在门槛效应，例如，徐承红等[25]基于异质性环境规制视角实证研究发现环境规制对绿色水资源效率存在门槛效应，并且不同类型的环境规制对水资源利用效率存在空间异质性。

现有文献虽然对于水资源利用效率的研究十分丰富，但仍存在一些拓展空间。一是，目前将长三角城市群作为独立个体利用超效率SBM模型研究水资源利用效率的文献有待拓展，并且模型以及相关指标选取的不同也会影响结论的差异。二是现有文献大多局限于运用Tobit回归模型研究水资源利用效率的多种影响因素，仅大体研究环境规制对水资源利用效率是正向还是负向影响，关于环境规制对水资源利用效率的门槛效应的研究有待补充，环境规制达到何种力度才能有效促进水资源利用效率的提升需要加以验证。对于具有战略地位的长三角地区来说，环境规制与水资源利用效率二者之间是否存在非线性关系、表现形式如何需要进一步证实。因此，本文以长江经济带的龙头——长三角城市群为研究对象，利用超效率SBM模型以及Malmquist指数分解法对各城市水资源利用效率及各项指数进行分析，并运用面板门槛回归模型探究环境规制对水资源利用效率的影响作用。该研究对长三角地区乃至长江经济带的水资源管理具有一定的指导作用。

2 水资源利用现状及研究方法

2.1 水资源利用现状

2016年5月11日，国务院常务会议通过《长江三角洲城市群发展规划》，规划中包含26个城市，长三角城市群以上海市为中心，辐射江苏省9市：南京、无锡、常州、苏州、南通、盐城、扬州、镇江、泰州；浙江省9市：杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、舟山、台州；安徽省8市：合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城。2019年12月1日，《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》中新增浙江省温州市。

图1显示：长三角城市群2012—2018年农业、工业和生活用水总量呈现波动下降的变化趋势。2013年用水量出现高峰后陡然下降，原因是2013年国务院发布《实行最严格水资源管理制度考核办法》，约束全国用水。2014—2016年缓慢上升，但总体上升幅度不大。随后2016—2018年出现大幅度下降，原因是《长江三角洲城市群发展规划2015—2030》和《“十三五”水资源消耗总量和强度双控行动方案》的提出，以及习近平总书记在重庆召开了推动长江经济带发展座谈会，指出把修复长江生态环境摆在压倒性位置，“共抓大保护，不搞大开发”，对长三角的水资源利用以及生态保护提出了更高要求。

图1 长三角城市群用水量变化

图2与图3显示：农业用水量长期占居用水量首位，基本处于45%左右，近7年呈现波动下降趋势，但所占总用水量比重变化幅度不明显，主要是因为绝大多数地区仍以农业占据主导地位，农业用水比重大。工业用水量呈波动下降趋势，其所占总用水量比重近七年有所下降，但仍处于40%以上，主要是因为长三角地区虽然在节能减排技术的提高和环保措施的加强上有所进步，但其作为长江经济带的龙头，工业发展具有一定的规模，所以工业用水比例无法做到较大幅度的下降。生活用水量所占比重逐年稳定增加，主要是由于人口增长和生活水平的提高相应导致用水需求增加。

图2 长三角城市群各项用水量变化

图3 长三角城市群各项用水比重

2.2 研究方法

2.2.1超效率SBM模型

数据包络分析(DEA)方法是一种评价决策单元投入产出效率的方法，由于不需要事先确定投入和产出之间的函数关系，避免主观因素影响，被广泛应用于各领域的绩效评价。

DEA的分析模型种类较多，为避免传统DEA模型对于多个同时有效决策单元无法做出进一步比较的缺陷和径向、角度选择带来的偏差，笔者运用非角度、非径向超效率SBM模型对长三角城市群的27个城市2012—2018年水资源利用效率进行评价。该模型测出的效率值可以大于1，便于对DEA有效的城市进行对比分析。

2.2.2Malmquist指数

全要素生产率指数(Malmquist)用来衡量生产效率的变化，Malmquist指数(M)可以拆分为技术进步(CT)和技术效率(CE)，而技术效率(CE)又可以拆分为纯技术效率(CPE)和规模效率(CSE)，即M=CTCPECSE。当M>1时，表明生产率水平提高，反之即为降低；CT>1时，表示技术进步；CE表示技术效率的变化程度，CE>1，表示技术效率提高；CPE>1，表示管理的改善使得效率得以改进；CSE>1，表示从长远来看，决策单元向最优规模靠近。

2.2.3面板门槛回归模型

现有文献表明，环境规制可能对水资源利用效率存在门槛效应，为具体验证这一关系，借鉴Hansen[26]的门槛回归模型构建以下模型：

Wi,t=β0+β1Ei,tI(qi,t≤ri)+

β2Ei,tI(qi,t≤ri)+βiCi,t+εi,t

(1)

式中：Wi,t为水资源利用效率；Ei,t为环境规制强度；q为门槛变量；ri为门槛值；I为示性函数；C为影响水资源利用效率的控制变量。当满足括号内条件时取1，否则取0。当变量系数β1与β2不相等时，则表示存在门槛。

3 变量选取和数据来源

3.1 超效率SBM模型的投入产出变量

笔者没有笼统地选取供水总量作为投入指标，而是参照用水结构划分，选取农业用水量、工业用水量、生活用水量作为水资源的投入指标，选取就业人口作为人力投入指标，全年固定资产总额作为资本投入指标，为全面评价水资源利用效率，采用反映经济综合产出的GDP作为产出指标。

全年固定资产投资总额用固定资产投资价格指数进行平减，历年GDP用GDP平减指数进行平减处理，已统一调整至以2006年为基准的可比价格水平。

3.2 面板门槛模型的变量选择

由于影响水资源利用效率的因素较多，本文研究环境规制对水资源利用效率的门槛效应，选取环境规制作为核心解释变量和门槛变量，水资源利用效率作为被解释变量，经济发展水平、水资源禀赋、产业结构、人口密度和科技进步作为控制变量。

3.2.1环境规制度量

学术界对于环境规制的度量方法较多，张翼等[27]将度量方式概括为3种，一是政府管理视角，二是成本视角，三是污染物密度视角。以往研究中有些采用单一变量指标衡量环境规制，缺乏综合考虑。本文研究水环境规制对水资源利用效率的影响，考虑水环境规制的特殊性以及实证数据的可得性，选取废水中化学需氧量排放总量、氨氮排放总量、工业废水排放量和用水量作为环境规制的度量指标。作为废水中主要污染物，化学需氧量与氨氮排放总量能够较好地衡量环境规制效果；工业废水排放量与人口相关度较小[28]，减少了人口因素的影响，也能较好衡量经济高速发展下水环境规制的力度；此外，选取农业、工业和生活用水量总量作为度量指标之一，用水量越大，节水意识越不明显，环境规制强度越弱。利用熵值法[29]对4个指标进行无量纲化处理和权重确定，最终确定一个综合评价指标。熵值法主要过程如下：

a.对数据进行无量纲化处理：

(2)

b.确定第i年份第j项指标的比重：

(3)

c.计算指标熵值：

(4)

d.计算各指标权重：

(5)

e.计算综合指数：

E=∑Xjθj(j=1,2,3,4)

(6)

最终，熵值法计算出的各项指标权重如表1所示。

表1 2012—2018年环境规制指标权重

3.2.2控制变量

经济发展水平通常用人均GDP表示，有学者认为经济的快速发展会加剧经济增长与水资源利用之间的矛盾，也有一些学者认为发达地区对水资源利用更易产生规模效应。控制变量中的人均GDP用GDP平减指数进行平减处理，统一调整至以2006年为基准的可比价格水平。

水资源禀赋用人均水资源拥有量来衡量，有学者认为人均水资源拥有量高会降低水资源利用效率，即“资源诅咒”假说。也有一些学者证明水资源丰富地区能够吸引投资与相关人才，从而减少资源支出。

产业结构用第三产业增加值占GDP比重来表示，我国三大产业中第一产业耗水量最多，尤其是农业，加之农业用水技术不够先进，水资源浪费较严重，利用效率不高。而第三产业耗水较少，适当增加第三产业比重会提升水资源利用效率。

人口密度反映一个地区的紧凑程度，用各市历年总人口数与土地面积的比值来确定。人口密度高的城市更紧凑，资源分配更协调，有利于降低资源消耗，增加利用效率。

科技支出以地方一般财政科技支出的数据表示，一般来说，科技支出金额越多，技术更加先进，水资源利用效率更高。

3.3 数据来源

投入产出项中各用水量数据均来源于各市水资源公报，其余数据均来源于各市统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报。化学需氧量、氨氮排放量、工业废水排放量以及用水量数据来源于各市环境状况公报。数据纵向覆盖7年(2012—2018年)，横向覆盖长三角城市群27个城市，共计189个决策单元。

4 超效率SBM和Malmquist指数评价结果

4.1 超效率SBM评价结果

运用超效率SBM模型测算长三角城市群27个城市2012—2018年水资源利用效率，所用软件为MaxDEA pro，计算结果见表2。

表2 2012—2018年长三角城市群各市水资源利用效率

从整体水资源利用水平来看，长三角城市群2012—2018年水资源利用效率均值为0.766，水资源利用率良好，但仍有较大提升空间。7年间总体水资源利用效率呈波动上升状态，2018年总体水资源利用效率最高，达到0.798，整体态势偏好。

从各市历年水资源利用效率来看，始终保持在较前沿面的有无锡市、宁波市、金华市、舟山市、池州市和上海市，这几个城市在2012—2018年间每年始终保持DEA有效。无锡市7年间人均水资源拥有量平均只有484 m3，上海市7年间人均水资源拥有量在长三角城市群里一直处于末位，如2018年人均水资源拥有量仅有159.67 m3，无锡和上海水资源利用率较高的原因是区位优越，技术水平较高。池州市人均水资源拥有量始终处于长三角城市群中领先地位，2016年人均水资源拥有量达8 638.6 m3，是同年上海的34倍，但开发利用程度低，资本与劳动力配置较好，所以水资源利用率较高。宁波市、金华市和舟山市的历年人均水资源拥有量在长三角城市群中处于中上水平，加之依靠严格的水资源管理制度，实现经济发展与资源节约同步提升。

芜湖市、马鞍山市、安庆市、滁州市和宣城市水资源利用效率一直处于较低水平，2012—2018年间水资源利用效率均在0.5以下，这些城市集中在安徽省，产业结构以农业占据主导地位，并且目前农业用水技术较为落后，粗放式的农业用水方式导致用水效率较低。

4.2 Malmquist指数评价结果

4.2.1分年份的Malmquist指数

由Malmquist指数模型及MaxDEA pro软件，计算出长三角城市群2012—2018年各市的水资源利用Malmquist指数及各项指数分解值(表3)。

表3显示：从时间序列来看，长三角城市群2012—2018年Malmquist指数均值(1.100)大于1，总体全要素生产率实现增长，只有2017年M<1，但并不影响整体提升的趋势。此外，2012—2018年CE均值(1.019)、CT均值(1.079)和CPE均值(1.025)均大于1，而CSE均值(0.998)小于1，说明长三角城市群2012—2018年期间，水资源利用的技术方面的改善起积极作用，而规模效率在一定程度上限制了长三角城市群水资源效率的提高。

表3 不同年份Malmquist指数

从技术进步指数来看，长三角城市群2012—2018年间平均CT为1.079，并且各年CT均大于1，表明长三角地区技术进步优越，应继续保持对技术的重视，发挥节水技术的优势，引进节水技术人才。

从技术效率指数来看，2012—2018年的CE均值为1.019，说明整体上管理水平有所提升，从技术效率指数的分解来看，纯技术效率均值为1.025，但7年间呈现波动状态，应警惕出现下降趋势；规模效率均值为0.998，并且也呈现波动状态，规模效率有待重视和改善，应合理配置资源，调整水资源投入规模，健全水资源管理制度。

4.2.2分地区的Malmquist指数

表4显示：从全要素生产率来看，2012年以来，长三角城市群中，只有铜陵市的M<1，呈负增长，增长率达-3.8%。其他城市M均大于1，均呈正向增长。其中，南通市(1.205)和镇江市(1.280)的M最高，全要素生产率增长最快，分别达20.5%和28%。南京、无锡、苏州、盐城、扬州、泰州、杭州、温州、湖州、绍兴、台州、合肥和安庆的M也较高，均在1.1以上，增长率都在10%以上。长三角城市群绝大部分城市的全要素生产率都在提高。

表4 不同地区Malmquist指数

从技术效率指数来看，宁波、嘉兴、金华、舟山、铜陵、滁州、池州和上海的CE<1，表明技术效率下降。宁波、嘉兴、金华和铜陵是由于纯技术效率出现负增长，这些城市应加大“软”技术方面的投入与改进。舟山、滁州、池州和上海是由于规模效率呈现负增长，应当提高水资源与其他要素的匹配程度。此外，长三角城市群中只有不足40%的城市达到规模效率有效，说明并未实现规模效应，长三角城市群应当进一步合理规划各要素投入。

从技术进步指数来看，长三角城市群各城市平均增长7.9%，说明技术引进、产品研发这类“硬”技术发挥重要作用，这与长三角地区资源优势相关，长三角地区汇集众多科研院校，人才储备丰富，并且对人才吸引力大。

5 面板门槛回归分析

运用stata15.0对面板门槛模型进行检验，先后确定门槛效应是否存在以及门槛数量。并依次估算单门槛，双门槛和三门槛模型，所测出的F值和P值如表5所示。

根据表5结果可知，单一门槛值为0.494，P值为0.007，在1%水平上显著。而双重门槛P值和三重门槛P值均不显著。这说明以环境规制为核心变量和门槛变量时，门槛效应存在，且表现为单门槛效应。环境规制与水资源利用效率之间呈现非线性关系。

表5 门槛效应检验

表6的结果显示，当门槛值小于或等于0.494时，环境规制系数为0.607 4，P值大于0.1，不显著。当门槛值大于0.494时，环境规制系数为1.983 4，P值小于0.1，并通过显著性检验。即表明，当长三角城市群的环境规制力度小于或等于0.494时，环境规制对水资源利用效率有正向作用，但作用不显著；当环境规制力度大于0.494时，环境规制可以显著促进水资源利用效率的提高，每增加1%的环境规制力度，水资源利用效率增加1.983 4%。回归结果表明，在长三角城市群中，只有当环境规制达到门槛值时，环境规制才能显著促进水资源利用效率的提高。

表6 环境规制对水资源利用效率的回归结果

经济发展水平的系数为0.733 7，并且通过显著性检验，表明经济发展水平可以显著促进水资源利用效率的提高；产业结构的系数为0.986 2，并且通过显著性检验，表明第三产业所占比重越大，水资源利用效率越高；水资源禀赋对水资源利用效率有显著正向作用，这与“资源诅咒”假说相悖，表明水资源丰富的地区，浪费和不合理利用水资源的现象得到了一定控制；人口密度和科技支出对水资源利用效均呈现正向作用，但影响作用不明显。

6 结论与建议

6.1 结论

本文基于长三角城市群2012—2018年面板数据，运用超效率SBM模型测算长三角城市群水资源利用效率，并分析全要素生产率指数变动情况，最后构建以环境规制为门槛变量的面板门槛模型，实证检验环境规制对水资源利用效率的影响作用，主要研究结论如下：①长三角城市群水资源利用效率良好，有较大提升空间，全要素生产率整体呈波动上升趋势；②长三角城市群各城市之间水资源利用效率有显著差异；③环境规制对水资源利用效率的影响存在单一门槛效应，不存在双重门槛和三重门槛效应。当环境规制力度低于门槛值0.494时，环境规制对水资源利用效率有促进作用，但不显著，环境规制力度高于门槛值0.494时，才能显著促进水资源利用效率的提升。

6.2 建议

为了推进长三角城市群水资源利用效率的提升，并更好地发挥环境规制对水资源利用效率的促进作用，笔者提出以下几点政策建议：

a.长三角城市群整体水资源利用效率良好，但各市水资源利用现状不同，成因也各异。各市应当结合水资源利用水平和全要素生产率各项指数情况，着眼成因，针对性地调整，做到有的放矢，从不同着力点提升水资源利用效率。

b.长三角城市群应当继续保持技术进步的优势，推进技术创新，提升技术手段，发挥技术进步对水资源利用效率的积极作用，同时也要积极调整规模效率，合理规划各要素，改善水资源投入的结构与规模水平。

c.重视环境规制对水资源利用效率的促进作用，继续加强各城市对水环境问题的重视，把握环境规制力度、完善环境规制政策，贯穿绿色发展理念。长三角各市政府要加以引导，具体评估各地环境规制力度，对于环境规制力度不足的城市，要合理加大环境政策实施力度，提升环境规制的效果，确保环境规制能够有效显著促进水资源利用效率的提升；对于环境规制力度过大的城市，应合理调配相关人力、物力资源，不应造成相关资源浪费。