我国三大流域水资源利用效率时空演变特征与影响因素分析

田 泽,方 琪,陈一飞

(1.河海大学商学院,江苏 南京 211100; 2.湖北经济学院工商管理学院,湖北 武汉 430205)

水资源是国家宝贵的战略资源,是经济社会发展的重要保障,合理保护与利用水资源是生态文明建设的重要环节。党的二十大报告指出要“统筹水资源、水环境、水生态治理,推动重要江河湖库生态保护治理”[1]。长江是我国第一大河流,2020年长江流域水资源总量达11186.2亿m3,约占全国水资源总量的37.74%[2]。虽然长江流域水资源相对丰富,但流域人口密度较高,人均占有水资源量并不高,并且存在水质性缺水问题。黄河是中华民族的母亲河,黄河流域水资源总量仅占全国水资源总量的2%左右,水是黄河最突出的问题,水资源自然禀赋条件差,生态环境较为脆弱等问题制约着黄河流域的高质量发展[3]。珠江的年径流量仅次于长江,居全国第二,拥有丰富的水系和众多支流,流域水能资源丰富,具有较高的利用价值。推动长江经济带发展是关系国家发展全局的重大战略,虽然长江流域水资源总量丰富,但沿江污染物排放基数大,多种污染物排放量占全国较高比重,水安全风险隐患较大。要实现长江经济带高质量发展,必须关注水资源问题。黄河流域水资源稀缺,提升黄河流域的水资源利用能力对黄河流域生态治理意义重大。珠江流域存在流域水资源空间分布不均衡、水资源配置体系不完善等问题。水资源问题是制约三大流域绿色高质量发展的共同刚性约束,而三大流域的水资源问题具有代表性,因此,在降低水污染的前提下提升流域水资源利用效率意义重大。

当前国内外对于水资源利用效率的研究较为丰富。赵良仕等[4]将水资源利用效率定义为单位水资源所能够带来的经济效益、社会效益以及生态效益;魏楚等[5]认为用水效率的研究重点在于在产出水平既定的条件下,如何实现水资源要素投入的最小化。在研究方法上,当前测算水资源效率的方法主要分类有3种:一是指标体系法,如何伟等[6-7]通过综合构建水资源利用效率的多维度指标体系对水资源效率进行评价。二是数据包络分析法(data envelopment analysis,DEA),如魏婕等[8]采用SBM-DEA方法研究了我国西北地区黄河流域的水资源利用效率;Xie等[9]利用两阶段DEA方法对中国城市的水资源利用效率进行评价;朱晓梅等[10]将DEA方法与Malmquist-Luenberger 指数相结合,刻画黄河流域城市的水资源静态效率与动态分解效率值。三是随机前沿分析法(stochastic frontier analysis,SFA),如陈艳萍等[11]基于Shephard水资源距离函数的随机前沿分析模型研究我国区域水资源利用效率;王济干等[12]利用SFA-ESDA模型测算了长三角城市水资源利用效率。以上3种研究方法各有侧重,而DEA方法中的SBM模型能够解决水资源效率测度中的变量松弛问题,因此被广泛应用于水资源利用效率的测度。

从研究视角来看,马慧君等[13-20]从水资源利用效率的测度评价、空间格局以及影响因素等方面进行了多角度分析,拓展了水资源利用效率的研究广度。从研究区域来看,主要可以分为对省、市等行政区域的研究和对各大流域的研究。例如:李可柏等[21]对我国各省(自治区、直辖市)的用水效率进行了差异分析;徐依婷等[22]对我国各省(自治区、直辖市)的全要素粮食生产用水效率进行研究,以期协同提升粮食生产用水效率;张明斗等[23-24]则从城市入手,探索不同地级城市的水资源利用效率。此外,也有学者对不同流域的水资源效率进行了测度研究。例如:何伟等[25-27]对黄河流域的用水效率进行了研究,并提出了提升水资源利用效率的相关建议;丁绪辉等[28-29]则对长江流域的用水效率进行了评价,并认为流域是重要的生态战略区域,研究提升流域的水资源利用效率意义重大。

综上所述,现有关于水资源利用效率的研究多数集中于省、市间的对比分析,对流域的研究也多是对单一流域进行研究,缺乏对我国主要流域的综合比较分析。流域是提升水资源利用效率的重要区域,是生态文明建设的重要依托,对流域用水效率进行多方面的实证研究十分必要。鉴于此,本研究选取长江、黄河和珠江三大流域21个省(自治区、直辖市)为研究对象,从时序演变、空间特征、影响因素多角度对三大流域以及流域所包含的省(自治区、直辖市)的水资源利用效率进行研究,基于三大流域的水资源利用效率水平、空间分布等特征,深入比较分析区域水资源利用效率影响因素的相同点与差异性,提出更具针对性的对策建议,以促进我国流域水资源利用效率的提升,进而助力经济绿色高质量发展。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1超效率非期望产出SBM模型

DEA是一种基于线性规划的模型方法,最初包括CCR(charnes-cooper-rhodes model)、BCC(banker-charnes-cooper model)等模型,被广泛应用于评价投入产出的决策单元(decision making unit,DMU)效率测算。超效率DEA模型和SBM模型是对DEA基础模型的改进,在传统DEA模型中,效率值最大只能为1,无法对它们的有效程度进行进一步区分,而超效率DEA模型的提出解决了这一问题,超效率DEA模型测算出的效率值可以进一步进行评价比较;Tone[29]提出的SBM模型相比较传统的径向BCC、CCR模型,将松弛变量考虑在内,能够更准确地进行效率评价。超效率SBM模型将超效率模型与SBM模型结合,在测算水资源效率时,能够测算出各省(自治区、直辖市)的水资源完全效率,并且进行进一步的排序比较。考虑废水排放中的污染物非期望产出,构建超效率SBM模型:

(1)

1.1.2核密度估计

核密度估计是一种非参数估计方法,被广泛应用于非均衡分布的研究。利用核密度估计随机变量分布密度函数,进一步描述三大流域21个省(自治区、直辖市)的水资源利用效率分布与动态演变趋势。假设x为随机变量,其密度函数为f(x),则概率密度函数可表示为

(2)

式中:f(x)为核密度估计值;K(*)为核密度函数;n为观测值个数;h为带宽,带宽越大,核密度函数越平滑,核密度估计准确度越高。

1.1.3Tobit回归模型

Tobit 回归模型是一种非线性模型,又称删截正态回归模型。使用OLS方法对整个样本进行线性回归时,会产生非线性扰动项,对结果产生影响。因此,Tobit提出使用MLE估计模型,Tobit回归模型的一般形式为

Yit=c+βXit+uit

(3)

将长江流域、黄河流域和珠江流域的水资源利用效率值引入Tobit回归模型,建立具体的Tobit回归模型:

Eit=c+β1RGDP+β2IS1+β3IS2+β4WE+

β5lnIV+β6lnEV+β7TEC+uit

(4)

式中:Eit为i地区t时期的水资源利用效率值;c为常数项;β为回归参数向量;uit为随机误差项。

1.2 指标选取与数据来源

1.2.1水资源利用效率投入产出指标

综合考虑数据可得性与准确性,结合邓淇中等[30]的研究,选择资本投入、劳动力投入、水资源投入作为投入指标,各省(自治区、直辖市)实际GDP作为期望产出指标,废水中化学需氧量排放量和废水中氨氮物排放量作为非期望产出指标,构建投入产出指标体系,如表1所示。

表1 投入产出指标体系

具体指标选取及数据来源如下:

a.投入指标。①资本投入。由于资本折旧率的变动性,资本存量比固定资产投资额更适合作为资本投入指标,因此本研究参考单豪杰[31]的研究,利用永续盘存法对长江流域、黄河流域和珠江流域21个省(自治区、直辖市)的资本存量进行估算,计算公式为

Kit=Kit-1(1-δit)+Iit

(5)

式中:Kit为i地区第t年的物质资本存量;δit为固定资产折旧率;Iit为地区固定资产投资额。本研究以2011年为研究基期,初始资本存量K采用各省2011年的实际资本形成额比上平均折旧率(取10.96%)和2012—2016年的投资增长率平均值之和计算得出,并且根据固定资产投资价格指数对固定资产投资额进行了平减,综合计算出以2011年为基期的2011—2020年各省级资本存量数据。②劳动力投入。劳动力投入选用就业人员数来衡量,即使用各省(自治区、直辖市)三次产业就业总人数反映。③水资源投入。选取各省(自治区、直辖市)用水总量作为水资源投入的指标,即生活用水、工业用水、生活用水和生态用水量的总和。

b.产出指标。①期望产出。选择各省(自治区、直辖市)的2011—2020年的实际GDP作为期望产出指标,为避免价格变动的影响,使数据更加准确,选择以2011年为基期,利用GDP指数将各省(自治区、直辖市)GDP折算为以2011年为基期的实际GDP值。②非期望产出。非期望产出指标选择各省(自治区、直辖市)废水中化学需氧量排放量和废水中氨氮物排放量这两种主要污染物排放量。以上数据来源于2011—2020年《中国统计年鉴》、各省(自治区、直辖市)统计年鉴、《环境统计年鉴》以及《水资源公报》。

1.2.2水资源利用效率影响因素

如表2所示,从经济发展水平、产业结构、水资源禀赋、进出口需求以及科技水平等方面选取相关变量,利用Tobit模型研究流域水资源效率的影响因素及其差异。

表2 影响因素变量选取说明

a.经济发展水平。环境库兹涅茨曲线理论认为,环境质量与经济发展之间存在倒U型关系;宋国君等[32]认为水资源利用效率与经济发展显著相关。三大流域工业化的迅速发展伴随着水资源污染等问题,水资源效率与经济发展水平之间可能负相关,因此,长江流域、黄河流域和珠江流域各省(自治区、直辖市)之间的经济发展水平差异可能会导致水资源效率的差异,将经济发展水平作为水资源利用效率的影响因素之一,以人均GDP衡量。

b.产业结构。产业结构与水资源污染、水资源消耗等问题息息相关,巩灿娟等[33-35]认为产业结构是影响水资源利用效率的重要因素之一。农业部门、工业部门是用水量最大的两个部门,而我国现有绿色生态农业水平还不高,农业部门用水方式还较为粗放,水资源消耗量过高,导致水资源利用效率相对较低。工业部门的高排放、高耗水产业的比重越高,也会影响水资源利用效率。对产业结构的优化能够促进对水资源更加合理的利用,降低高污染、高能耗行业的比重能够减少水污染、水浪费等问题的存在,进而对水资源利用效率产生影响。本研究选择第一产业值占GDP比重、第二产业值占GDP比重来表征产业结构。

c.水资源禀赋。马海良等[36]研究发现,全国不同区域人均水资源量对地区水资源利用效率的影响有所不同,鲍超等[37]的研究中也将水资源丰富程度作为用水效率的影响因素之一。长江流域、黄河流域和珠江流域不同地区之间水资源丰富程度具有较大差异,这种差异也有可能对地区的水资源利用效率产生影响。本研究选择地区人均水资源量表征水资源禀赋。

d.进出口需求。进出口贸易可能通过影响地区的节水效率[34]而影响总体的水资源利用效率。进口低耗水产品增加时,国内高耗水企业面临的竞争和淘汰压力将加大,促使企业提升自身水资源效率,保持市场竞争力。而出口产品增加时,高耗水企业可能因出口获利,降低水资源消耗的成本,因而影响水资源效率。因此将进出口需求作为长江流域、黄河流域和珠江流域水资源利用效率的影响因素之一,进口需求用按境内目的地和货源地划分的进口额衡量,出口需求用按境内目的地和货源地划分的出口额衡量。

e.科技水平。科学技术水平对减少水环境污染、保障水资源循环利用等方面都具有积极的影响,汪克亮等[38]认为科技进步会显著促进绿色水资源效率的提升。科技水平的提升可以促进农业、工业生产过程中对水资源的高效利用,提升环境绩效,减少废水排放量,尤其是水资源循环利用与水污染防治领域的技术革新会带来十分直接的水资源效率提升。基于此,将科技水平作为水资源利用效率的影响因素之一,并且利用地区科技支出占财政支出的比重,来反映地区的科技水平。

1.3 统计学分析 资料数据采用Stata 11.0统计软件进行统计学分析。计数资料采用卡方检验。计量资料符合正态分布及方差齐性时以均数±标准差表示，两组间采用独立样本t检验，同组间不同指标比较时采用配对t检验，多组间采用方差分析，多组间分别进行两两比较；不符合正态分布及方差齐性时采用两组或多组比较的秩和检验。P<0.05 表示差异有统计学意义。

2 三大流域水资源利用效率时空演变特征

2.1 三大流域水资源利用效率结果分析

基于非期望产出的超效率SBM模型,利用Max DEA专业版软件测算出长江流域、黄河流域和珠江流域21个省(自治区、直辖市)的水资源利用效率,各省(自治区、直辖市)水资源利用效率极值及研究期间均值如表3所示。研究期间,长江流域各省(自治区、直辖市)水资源效率值在0.480～1.904内波动,黄河流域水资源利用效率值的区间为0.349～1.223,珠江流域的水资源利用效率值则在0.262～0.740间。长江流域整体水资源利用效率均值也是三大流域中最高的,为0.605;其次是黄河流域0.569;珠江流域整体的水资源利用效率均值最低,为0.509。可以看出,流域整体水资源利用效率均值由大到小的排序为长江流域、黄河流域、珠江流域。珠江流域的水资源利用效率均值最低可能是由于流域内的水资源配置体系不完善,流域内较为丰富的水资源并未得到较好的配置利用。

表3 2011—2020年三大流域水资源利用效率极值及效率均值

从均值来看,水资源利用效率均值排在前5位的是上海、山东、浙江、重庆、内蒙古;排在后5位的是甘肃、青海、云南、宁夏和广西,其中长江流域排名前5的有3个,除安徽省外,流域整体水资源利用效率均值大于0.50,表明长江流域水资源利用效率水平整体较高。黄河流域排名前5的有2个,但排名后5的也有3个,说明黄河流域内部水资源效率存在一定的不均衡现象,流域水资源利用水平差异较大,应当注重协同发展。而珠江流域没有排名较为靠前的省(自治区、直辖市),且除广东省外,流域其他省(自治区、直辖市)水资源利用效率均值在0.50以下,珠江流域整体水资源利用效率的提升空间较大。

2.2 三大流域水资源利用效率时序演变特征

图1为三大流域2011—2020年整体水资源利用效变动趋势可以看出,三大流域的水资源利用效率从2011—2020年一直呈现上升趋势,反映出随着地区发展,流域的水资源利用水平也在逐年提升。研究期间长江流域水资源利用效率一直高于黄河流域和珠江流域,珠江流域的水资源利用效率处于三大流域中最低的位置。长江流域的水资源拥有量较为丰富,并且具有优越的地理位置和较高的经济发展水平,在水资源管理、水污染治理和水资源的集约循环利用方面具有一定的优势,整体水资源利用效率高于其他两个流域。与珠江流域相比,黄河流域虽然水资源总量较少,但近年来注重生态保护和水资源节约集约利用,大力优化水资源配置格局,提升了水资源配置效率;此外,黄河流域有着十分严格的水资源保护制度,大力降污减排,在考虑废水污染物非期望产出的条件下,水资源利用效率高于珠江流域整体。虽然三大流域的水资源利用效率都在上升,但珠江流域的水资源利用效率与其他流域相比依旧处于较低水平,需要关注水资源利用效率提升问题。

图1 三大流域整体2011—2020年水资源利用效率变动趋势

选取2011年、2015年和2020年3个代表性年份的数据,绘制核密度图进一步反映三大流域整体水资源利用效率的动态演进过程,如图2所示。

图2 三大流域水资源利用效率核密度

可以看出,2011年、2015年和2020年核密度函数的中心分布位置一直向右缓慢移动,表明2011—2015年、2015—2020年三大流域整体的水资源利用效率整体为上升趋势,但上升的幅度并不大。从核密度图的峰值来看,3个年份核密度曲线均为单峰,水资源利用效率没有出现多极分化现象,并且单峰峰值呈现先上升后略微下降的变化过程,说明水资源利用效率值集中在0.50附近的区域数量先增加后减少。从分布形态来看,3个代表性年份的核密度曲线均存在右拖尾的现象,但拖尾程度并没有出现显著扩展的现象,意味着三大流域2011—2020年水资源利用效率的差距并未扩大,较为平稳。

2.3 水资源利用效率空间分布格局

为更加直观地体现长江流域、黄河流域和珠江流域水资源利用效率的空间分布格局,利用ArcGIS 10.8软件分别绘制出2011年、2015年、2020年的水资源利用效率分布格局图,并利用自然断点法将效率值水平划分为较低水平、中低水平、中高水平、高水平4个效率等级,如图3所示。

从空间上看,水资源利用效率处于高水平的省(自治区、直辖市)普遍处于流域下游,流域中游的省(自治区、直辖市)水资源利用效率值大多数处于中低水平和中高水平,而上游的甘肃、青海、云南、贵州等省(自治区、直辖市)水资源利用效率仍处于较低水平。下游地区如上海市、浙江省、山东省和广东省等由于较为优越的地理位置以及较为领先的经济发展、科技发展水平,水资源利用模式会更加注重循环利用和集约利用,同时在水污染治理、水资源配置体系等水资源管理机制方面也较为先进,水资源利用效率率先达到高水平。上游地区受地理位置、生产技术、水质污染等问题的影响,水资源利用效率水平依旧处于较低水平,三大流域水资源利用效率均存在一定的地理位置分布上的空间差异。

3 三大流域水资源利用效率影响因素分析

利用Stata17软件,使用Tobit面板回归模型对2011—2020年三大流域的水资源利用效率影响因素进行回归分析,结果如表4所示。

表4 三大流域水资源利用效率影响因素Tobit回归结果

回归结果表明,三大流域水资源利用效率影响因素有一定的差异性。对于长江流域而言,经济发展水平、产业结构、进出口需求、水资源禀赋均会对长江流域水资源利用效率产生显著影响;对黄河流域水资源利用效率产生显著影响的因素则为经济发展水平、产业结构中的第一产业所占比重、水资源禀赋和进出口需求;而珠江流域的水资源利用效率则会受到上述所有影响因素的影响,此外,科技发展水平也会对珠江流域的水资源利用效率产生影响。

经济发展水平对长江流域、黄河流域水资源利用效率均有显著的促进作用,地区经济水平的提高,将会促进地区的整体水资源利用水平的提升,这两大流域地区经济的高质量发展与水资源利用效率密切相关。产业结构影响因素中,第一产业所占比重对三大流域的水资源利用效率均存在负向抑制作用,第一产业中,农业部门是水资源消耗量最大的部门,但现有农业用水依旧存在用水浪费、水资源不能有效循环利用等问题,可能导致第一产业所占比重对两大区域的水资源利用效率产生负向作用。第二产业所占比重对长江流域水资源利用效率产生了显著的促进作用,但却抑制了珠江流域的水资源利用效率,这可能是因为长江流域的工业化水平较高,生产过程的节水、去污技术更为成熟,促进水资源利用效率的提升;但珠江流域部分省(自治区、直辖市)工业化水平较低,生产过程中尚不能实现水资源高效利用。

水资源禀赋因素对长江流域、黄河流域水资源利用效率产生了显著的正向影响,但对珠江流域产生了负向影响。珠江流域部分省(自治区、直辖市)如贵州、云南、广西人均水资源量丰富,但这种丰富的水资源禀赋并未提升水资源利用效率,反而可能导致节水意识淡薄、节水效率降低。进出口需求对长江流域、黄河流域的水资源利用效率均产生了显著影响,其中进口需求产生了正向影响,而出口需求则产生了负向影响,可能的原因是:进口产品的增加,能够替代国内高水资源消耗产品的需求,提高用水效率,并且进口产品会对国内市场的高水资源消耗行业和产品产生竞争作用,从而促进企业优化生产过程,激励企业提升水资源利用效率。相应地,对外出口产品的水资源消耗高低水平可能并不会影响企业的出口利润,高水资源消耗的企业可能会继续扩大,进而会降低区域水资源效率。

科技发展水平尚未对长江流域、黄河流域的水资源利用效率产生显著影响,这可能是由于科技发展成果应用于水资源消耗行业具有时间上的滞后性,科技水平的提高并未及时促进用水效率的提升。进口需求和科技发展水平对珠江流域水资源利用效率产生了显著的正向影响,说明该流域应当进一步促进科技水平的发展提升,扩大开放,由点及面地提升自身水资源利用效率。根据三大流域水资源利用效率影响因素的差异,制定因地制宜的水资源利用效率提升的策略,会更加高效地提升水资源利用水平。

4 结论与建议

运用包含非期望产出的超效率SBM模型,利用投入产出面板数据,对2011—2020年我国长江流域、黄河流域和珠江流域的水资源利用效率进行测算分析,揭示其时空演变特征,并且分析三大流域水资源利用效率影响因素的差异,得出以下结论:

a.从水资源效率水平方面分析,整体来看2011—2020年长江经济带水资源利用效率高于黄河流域,珠江流域最低。从时序演变来看,研究期间三大流域的水资源利用效率总体情况较好,呈稳步增长趋势。从三大流域21个省(自治区、直辖市)的角度,长江流域整体高水资源利用效率的省(自治区、直辖市)最多,珠江流域最少,珠江流域水资源利用效率较低的省(自治区、直辖市)也较多,珠江流域的水资源利用效率有待提升。

b.从水资源效率的空间格局方面分析,中下游地区如上海、浙江、山东等的水资源利用效率往往较高,而上游地区如甘肃、青海、贵州、云南等的水资源效率则相对较低,有较大的提升空间。从空间上看,长江流域、黄河流域和珠江流域之间的水资源利用效率存在一定的空间差异,水资源配置有待优化,应当注重区域的协调发展。

c.从水资源利用效率影响因素方面分析,三大流域的影响因素有相同的部分,也有不同的部分。经济发展水平、第一产业所占比重、水资源禀赋和进出口需求对长江流域、黄河流域的水资源利用效率均会产生显著影响,而第二产业所占比重会对长江流域用水效率产生显著影响。对于珠江流域而言,进口需求和科技发展水平会对该流域水资源利用效率产生显著促进作用。应当针对流域用水效率影响因素的差异,制定针对性的提升流域水资源利用效率的策略。

在上述研究基础上,为提升流域水资源利用效率,提出以下建议:

a.推动产业结构升级,促进低耗水产业发展。长江经济带区域工业较为发达,应积极进行产业结构升级,工业企业应当注重节水技术的提高,促进污水处理、水循环利用等技术的运用,同时严格限制高耗水产业的发展,淘汰落后的高耗水、高污染的产业,推动节能低耗的产业发展。黄河流域在农业用水方面应当注重新型生态农业的发展,推进灌溉体系建设,改善用水粗放问题,完善农业节水技术体系,提升农业用水效率。三大流域都应充分认识到产业结构优化对水资源效率的影响,对区域产业布局进行合理的优化调整。

b.注重区域协调发展,缩小流域效率值差异。针对长江流域、黄河流域和珠江流域存在的水资源利用效率不均衡现象,应当充分发挥高水资源利用效率区域的优势,注重邻近省(自治区、直辖市)的优势互补,缩小流域间水资源利用效率差距。对于上海、浙江、山东等高用水效率的省(自治区、直辖市),在提升自身水资源利用技术的同时,要辐射周边用水效率较低的地区,传递先进水资源利用、水资源管理经验,发挥空间溢出效应,带动水资源效率的流域协同提升。

c.针对影响因素异同,因地制宜分类施策。三大流域21个省(自治区、直辖市)的实际发展情况、地理位置、水资源禀赋等水平各有不同,影响水资源利用效率的因素也有所差异,对不同流域应当根据实际影响因素制定因地制宜的提升策略、用水策略,避免“一刀切”现象。同时完善流域水资源管理机制,制定行之有效的水资源节约利用、水污染治理等相关机制,保证水资源利用效率的保障政策落到实处。