黄河流域工业水资源效率与经济协调发展特征及时空演变

苗峻瑜，张春英

东北财经大学产业组织与企业组织研究中心，辽宁 大连 116025

水资源短缺和生态脆弱是黄河流域最大的矛盾及问题.工业是黄河流域经济社会发展的主推手，亦是水资源消耗和水环境污染的主要源头之一.黄河流域水资源的供需矛盾现实和生态保护与高质量发展的目标对工业经济发展提出了“节水降耗减排”要求，而工业经济发展水平及资源禀赋程度的差异性导致流域内各地区工业用水效率和节水减排能力存在较大差别[1].因此，如何识别并提高工业水资源效率和工业经济发展的协调程度，进一步促进经济社会发展格局与资源环境承载能力相适应，是推动黄河流域生态保护和高质量发展进程中必须解决的现实问题.

近年来，学界针对水资源利用与经济发展的相关问题展开了卓有成效的研究[2]：一是水资源效率评价.在测度方法上，因数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)[3-5]模型具有无需设定具体生产函数形式和数据无量纲处理等特点[6]被广泛应用.为改进传统DEA 模型的缺陷[7]，Deng 等[8-11]在模型基础上加入非期望产出指标，构建SBM 模型测评水资源效率.SBM 模型能够考虑所有径向与非径向的松弛变量，但无法比较投入或产出目标值与实际值之间的比例信息[12]，故兼顾径向与非径向模型优势的EBM 模型被提出并应用于流域水资源效率研究[13-14].在影响因素上，研究[15-16]发现，经济发展水平、水资源禀赋及产业结构对综合水资源效率影响显著，但效应方向及程度不同.另外，研究[17-19]认为农业和工业水资源效率还受技术进步、产业发展水平、产业用水强度及政府管制等因素影响.二是水资源效率与经济发展关系.严凤霞等[20]通过构建空间回归分析模型，证明区域经济发展水平是影响用水效率的最显著因素.Cole[21]利用环境库兹涅茨假说验证了经济发展与水资源效率并非简单线性关系，而呈“倒U 型”非线性趋势.但上述研究仅反映出经济发展对水资源效率的单向影响，忽视了水资源效率对经济发展的作用.为更好地分析两系统间互动关系，学界基于系统动力学理论提出两系统间的耦合协调概念[22]进行研究，证明两系统间存在交互耦合关系[23].三是水资源效率系统与经济系统耦合关系.学者们通过耦合协调模型从省级[24]、市级[25]乃至流域层面进行了两系统耦合及协调关系的验证，并在宣传环保政策、发挥市场资源配置作用及财政支持等方面提出建议，但两系统的强弱因研究区域和方法的差异导致并无定论.另有研究[26]基于解耦即脱钩关系视角探讨了以水资源效率为表征的水资源利用水平与经济发展的关系.上述研究为促进水资源可持续利用与经济协调发展提供了参考，但黄河流域层面的研究[27-28]多着眼于综合或农业水资源效率与经济发展的耦合关系.基于黄河流域工业结构“倚能偏重”且高耗水高污染的事实，有效识别并提高工业层面水资源效率与经济发展的耦合协调度及其时空特征，对践行绿色发展理念推动黄河流域生态保护和高质量发展意义重大.

鉴于此，该研究构建超效率EBM 模型和以熵权法为基础的综合评价体系，分析黄河流域工业水资源效率及工业经济发展水平，通过耦合协调度模型和空间自相关分析揭示黄河流域的耦合协调现状、空间特征及其规律，以期为水资源高效利用与工业经济协调发展的政策制定提供参考依据.

1 研究方法与数据

1.1 研究方法

1.1.1 超效率EBM 模型

EBM 模型基本原理为模型中同时包含DEA 径向和SBM 非径向两类距离函数，兼顾上述模型优势的同时较好地解决了伴生问题.为进一步比较有效前沿面上的决策单元效率，构建基于EBM 模型的非期望产出的超效率EBM 模型测算工业水资源效率，具体计算过程参考文献[13].

1.1.2 综合评价模型

综合评价模型的原理是基于熵权法等权重测度方法确定的指标权重值来计算最终评价值.熵权法具有根据已有数据信息进行客观赋权从而避免人为赋权主观性的优势，使用前需对指标进行标准化处理，最后利用综合评价模型测度黄河流域工业经济发展水平.具体步骤参考文献[27].

1.1.3 耦合协调度模型

耦合度可衡量系统间相互作用程度.水资源是工业经济发展基础要素，其短缺会制约工业经济发展；而工业经济发展可为水资源效率的提高及水环境改善提供资金支持和技术保障，故水资源与工业经济发展是相互作用关系.该研究用耦合度分析黄河流域工业水资源效率与工业经济发展的相互作用程度，用耦合协调度体现系统间相互作用力具体影响性质，模型构建参考文献[28].

将耦合度和耦合协调度按数值等分为五级，其中，耦合度划分为低级耦合[0，0.2]、初级耦合(0.2，0.4]、中级耦合(0.4，0.6]、高度耦合(0.6，0.8]、极度耦合(0.8，1.0]，耦合协调度划分为严重失调[0，0.2]、初级失调(0.2，0.4]、中级协调(0.4，0.6]、良好协调(0.6，0.8]、优质协调(0.8，1.0].

1.1.4 空间自相关分析

空间自相关分析主要用莫兰指数，包括全局和局部两类.全局莫兰指数检验研究对象某属性值整体空间集聚特征[29].采用该指数检验黄河流域各省份耦合协调度的空间相关性，公式详见文献[29].全局莫兰指数无法表现局部区域存在的异质性特征，故用局部莫兰指数来检验局部地区是否存在相似或相异属性值聚集的现象[30]，公式详见文献[30].

局部莫兰指数常以散点图形式表现空间自相关情况，各散点(各省份)依据自相关结果分布于4 个象限.一、三象限分别为高-高集聚区和低-低集聚区，代表该省份与周边省份的协调发展水平皆较高或较低；二、四象限分别为低-高集聚区和高-低集聚区，代表该省份协调发展水平低于或高于周边省份.

1.2 指标选取与数据来源

该研究以黄河流域9 省份为研究对象.考虑重大突发公共卫生事件对经济社会尤其是工业生产方面的影响，为准确分析工业水资源效率和工业经济发展的耦合协调关系，将研究期定为2010-2019 年.参考文献[18-19]，将工业用水量、工业固定资产投资和工业从业人数分别作为资源、资本及劳动力的具体投入指标；产出指标包括期望和非期望产出.其中，工业增加值作为期望产出(为剔除价格变化影响，工业固定资产投资和工业增加值指标分别按固定资产价格指数和出厂价格指数折算为2010 年的不变价格)；非期望产出反映工业用水造成的环境负效应，分别用工业废水中化学需氧量及氨氮排放量表征.

参照文献[31]，从工业经济总量、结构、效益三方面构建工业经济发展综合评价体系的一级指标.工业经济总量包含规模以上工业企业、大中型工业企业及国有控股工业企业的资产总额3 个二级指标.工业经济结构的二级指标为第二产业增加值占GDP 比重.工业经济效益包含规模以上工业企业人均利润、城镇居民人均可支配收入、人口城镇化率和登记失业率4 个二级指标，其中，登记失业率指标性质为负，其余指标性质为正.另外，黄河流域各流域段在生态环境、产业基础、资源禀赋等方面存在差异，工业经济发展模式与制约因素各不相同，但各流域段内部又存在共同特征，为更好地依据各流域段特色和功能定位分类施策.参照文献[6]，将黄河流域划分为上游(四川省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区)、中游(山西省、内蒙古自治区、陕西省)和下游(山东省、河南省).

数据主要源于2011-2020 年《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》，部分数据经国家统计局网站和中国经济信息网统计数据库处理获得.

2 结果与讨论

2.1 工业水资源效率分析

通过MaxDEA 软件，以非导向非期望产出的超效率EBM 模型测度黄河流域工业水资源效率，结果如图1 所示.

图1 黄河流域工业水资源效率Fig.1 Industrial water resource efficiency in the Yellow River Basin

由图1 可见，研究期内黄河流域工业水资源效率平均值为0.770，整体未达有效水平(即数值1)，呈上游<中游<下游的空间递增格局，这与通过SBM 模型从市级层面测度的结果[1]一致.工业水资源效率平均值超过1 的只有山东省、陕西省和山西省，皆分布于中下游区域，其余六省份处于无效状态.省份间工业水资源效率平均值差异显著，宁夏回族自治区(0.424)最低，与最高的山东省相差0.640.工业水资源效率最高的下游与最低的上游相差0.363，凸显出流域内存在区域非均衡现象.黄河流域工业水资源效率由2010 年的0.735 提至2019 年的0.870，呈年均增长率为1.89%的波动上升趋势，其中2010-2013 年表现为小振幅先升后降，2013-2019 年开始平稳上升，尤其在2015 年后工业水资源效率增幅较大.2015 年施行《中华人民共和国环境保护法》和2016 年开启中央环保督察使得2016 年全国废水中化学需氧量比2015 年减少52.9%，非期望产出减少有助于工业水资源效率提升，工业水资源效率的提升与环保政策法规实施存在时段对应关系亦是佐证(见表1).但四川省和青海省的工业水资源效率从2015 年起不增反降，与其他省份情况不同，究其原因可能是其他省份是国家级或省级水权交易试点，而研究[32]表明水权试点可通过促进技术创新交易和水权转移两种途径提高地区水资源利用效率.超效率EBM 模型的测度结果是相对效率，因此其他条件不变时，无此试点政策省份的工业水资源效率会相对较低.此外，2010 年黄河流域只有山东省、山西省和陕西省达到有效水平，2019 年则有六省份达到有效水平，其中中游和下游皆达到有效水平，流域整体工业水资源效率质量得到提升.

表1 黄河流域工业经济发展水平Table 1 Level of industrial economic development in the Yellow River Basin

2.2 工业经济发展水平分析

运用综合评价模型分析黄河流域工业经济发展的变化趋势，结果如表1 所示.

由表1 可见，黄河流域工业经济发展水平由2010 年的0.202 提至2019 年的0.479，呈现出年均增长率10%的稳步上升态势.结果表明，黄河流域工业经济虽整体发展水平不高，但处于不断发展进程中，工业产品供给能力持续增强.2010 年起，各省份规模以上工业企业、大中型工业企业及国有控股工业企业的资产总额不断提高，工业经济总量逐步扩大.工业化和城镇化快速推进带动人口城镇化率上升，城镇居民人均可支配收入同步提高，登记失业率稳中有降，工业经济效益提质显著.第二产业增加值占GDP 比重逐年下降，但包含规模以上工业企业人均利润指标的评价值却反向跃升，体现出工业经济结构得到优化.工业经济发展在总量、效益及结构方面皆有改进，但所处层次仍较低，提升空间较大，如工业经济总量可进一步增加，工业经济效益的产业链条亟待延展，工业经济内部结构需继续调整优化.

由表1 可见，工业经济发展水平呈上游(0.229)<中游(0.390)<下游(0.567)的空间递增格局，且发展趋势基本一致.工业经济发展水平最高的是下游的山东省(0.709)，其次是河南省、山西省、四川省、陕西省、内蒙古自治区、甘肃省、宁夏回族自治区和青海省；最低的是上游的青海省(0.170)，仅为山东省的1/4，说明上中下游及各省份工业经济发展水平差异显著.山东省是工业强省，工业基础雄厚且产业链齐全.研究期内，山东省工业经济发展总体稳步提升，2018 年的工业经济发展水平(0.861)比2010 年(0.456)增长88.8%，但2019 年略有下降，因2018 年实施新旧动能转换重大工程，短期内出清大批钢铁、煤炭、电解铝、地炼等基础好、有优势的“两高”产业，对工业经济总量及结构造成短期改变，进而影响工业经济发展水平的上升.山东省工业经济发展水平较高，发展中需注重在响应国家政策基础上深度优化工业产业内部结构，加强区域间合作与交流，强化对邻近省份的示范带动作用和“涓滴效应”.青海省工业经济发展水平平均值为0.170，其农业资源禀赋较好，但工业基础薄弱，工业经济总量不高，工业门类单一且多为与能源、矿产等相关产业，产业层次集中于产业链上游及价值链下游；加之其生态地位突出，导致工业经济发展限速于严格的生态刚性约束.

2.3 耦合协调度分析

运用耦合协调模型测算黄河流域工业水资源效率与工业经济发展的耦合协调度，结果如图2 所示.

图2 黄河流域工业水资源效率和工业经济发展的耦合协调度Fig.2 Coupling coordination between industrial water resources efficiency and industrial economic development in the Yellow River Basin

由图2 可见，2010-2019 年黄河流域的耦合度不断提高，从2010 年的0.796 增至2019 年的0.943(极度耦合)，证明工业水资源效率与工业经济发展互动程度逐年加深.研究期内，黄河流域整体始终处于高耦合度状态，故重点分析耦合协调度的演变.2010-2019 年黄河流域的耦合协调度不断提升，从2010 年的良好协调(0.603)到2019 年接近优质协调阶段(0.790)，两系统从制约走向互促支撑状态.通过数值对比可知，黄河流域工业水资源效率始终高于工业经济发展水平，但其年均增长率滞后于工业经济发展水平，证明工业经济发展水平提升的同时缩小了与工业水资源效率的差距，反映出各省份在工业经济发展方面的努力及工业水资源效率提升方面的相对乏力，说明耦合协调系统处于消极的工业水资源效率提升状态.

2019 年黄河流域各省份耦合协调度均大于0.600，进入良好协调或优质协调阶段，且整体呈稳定上升态势，但各省份存在差异，山东省(0.928)最高，青海省(0.512)最低.从时间演化看，各省份存在特征差异.山东省工业水资源效率和工业经济发展水平皆为流域内最高，故二者始终为优质协调.2010 年山西省、河南省、四川省及陕西省处于良好协调，其中，陕西省于2014 年达优质协调，山西省和河南省于2016 年进入优质协调，四川省则因2015 年后工业水资源效率突降而止步于良好协调，以上省份的耦合协调水平总体呈发展强度相异的上升态势.2010 年内蒙古自治区、甘肃省和宁夏回族自治区皆为中等协调，内蒙古自治区和甘肃省分别于2012 年和2016 年进入良好协调.青海省和宁夏回族自治区的耦合协调度升速较快，但2019 年才勉强达良好协调，证明其工业水资源效率与工业经济发展长期存在相互制约现象.其中，青海省在2010 年为初级失调，但在2019 年其耦合协调度已超过宁夏回族自治区，因宁夏回族自治区2016 年后工业固定资产投资降幅较大，从而阻碍了工业节水改造及产业升级步伐，影响耦合协调度的提升.两省份均存在工业发展基础薄弱且工业用水粗放的问题，工业内部结构亦须优化，如工业节水改造及绿色转型进度较慢，工业产业偏高耗水、高污染、低产出的情况亟待改变.

从上中下游看，耦合协调度呈上游<中游<下游的空间递增分布格局.下游的山东省、河南省是流域工业经济较发达的省份，工业基础及资源禀赋较好，劳动力供给较充足，工业结构相对完善，在工业节水改造及水资源配置方面皆有优势，故耦合协调度较高.中游陕西省和山西省的工业布局偏重工业和高耗水行业，近年来随着深入践行绿色发展理念、产业结构优化及科技水平提升，在工业用水量、从业人数及资本投入保持平稳甚至减少的基础上工业经济提质显著，其工业废水中化学需氧量和氨氮的减排程度亦大幅领先其余省份，如2019 年山西省工业废水中化学需氧量和氨氮排放量比2010 年分别减少93%和95.8%.内蒙古自治区工业经济发展相对平稳，但工业水资源效率变动较大，主要源于其主导工业产业(包括矿产能源及化工)受国际价格影响导致工业产值出现较大波动，引发工业水资源效率和耦合协调度的反复变化.上游省份水资源充足[33]，人均水资源量较高，但工业水资源效率较低.上游多数省份工业欠发达，工业结构类似且同质化竞争严重，多以低附加值、高能耗、高耗水的能源及冶金建材产业为主，加之转型较慢，工业废水中污染物减排力度及工业增加值增幅均较小，以上情况均抑制了耦合协调度的提升.

2.4 空间自相关分析

运用STATA 软件测度黄河流域耦合协调度的全局及局部莫兰指数.限于篇幅，仅展示2010 年、2013 年、2016 年和2019 年的结果(见表2).

表2 黄河流域2010 年、2013 年、2016 年和2019 年的莫兰指数Table 2 Moran indices for the Yellow River Basin in 2010, 2013, 2016 and 2019

由表2 可见，黄河流域整体莫兰指数始终为正且呈波动上升态势，从2010 年的0.221 增至2019 年的0.299，多数年份通过10%水平下显著性检验，说明黄河流域的耦合协调度存在显著空间正相关.从时序演变看，莫兰指数在2010-2013 年逐年下降，2014-2016年触底回升，2016 年达最大值(0.447)后缓慢降至2019 年的0.299.莫兰指数的波动可能与省份差异化的工业现代化水平及发展速度相关：一是受资源禀赋和科技水平等因素影响，部分省份拥有较高的城镇化程度和工业化速度，促使工业企业规模效应不断增强，受益于技术创新和现代工业管理理念的工业水资源效率及经济产出效益更高；二是近年来政府推动发展方式绿色转型，部分省份的政策响应度及理解执行相对积极到位，推动兼顾环境外部效应的工业水资源效率提高及经济产出效益明显改善.

高-高集聚区范围保持不变，始终为山西省、山东省和河南省，皆位于流域中下游，其特征为劳动力供给较为充足，工业基础较好且产业资源丰富，工业化程度及节水改造程度较深，工业水资源效率及工业经济发展水平相对较高，且能对周边省份形成较好的示范带动效应.从空间演化看，低-低集聚区在2010 年和2013 年均包含内蒙古自治区、甘肃省、青海省和宁夏回族自治区，皆位于流域中上游，特征为农业资源禀赋较好，农业经济相对发达，但工业产业结构以重污染高耗水型的能源行业、矿产采掘业为主.随着政府深入贯彻绿色发展理念及去产能行动加速，上述行业受到波及影响工业经济增长，导致低-低集聚区耦合协调发展水平集体偏低.2016 年四川省由高-低集聚区进入低-低集聚区，可能与其工业水资源效率突降相关，也反映出其未能发挥好对相邻省份(甘肃省和青海省)的经济辐射效应.2019 年低-低集聚区只剩上游的甘肃省、青海省和四川省，内蒙古自治区进入高-低集聚区，宁夏回族自治区则进入低-高集聚区.至于低-高和高-低集聚区，其包含省份数量较少.如低-高集聚区到2019 年仅有宁夏回族自治区，陕西省则始终处于高-低集聚区.宁夏回族自治区的周边省份(陕西省、内蒙古自治区、甘肃省)协调发展水平提升速度较快，导致其因相对低速而进入低-高集聚区，但对比于始终在低-低集聚区的甘肃省和青海省，宁夏回族自治区进入低-高集聚区证明其受周边省份的“涓滴效应”较强.陕西省位于高-高集聚区和低-低集聚区中间，其协调发展水平较高，但同周边低协调省份的禀赋特点及工业结构类似，易形成“虹吸效应”造成同质化竞争.故陕西省应提高与周边省份联动度并错位发展，强化对低协调省份正向带动功能，助推区域整体协调发展.综上，研究期内低-低集聚区主要包含上游省份，省份数略高于高-高集聚区，但其范围不稳定且有缩小倾向，而高-高集聚区内始终只有山东省、山西省和河南省，由此揭示出黄河流域工业水资源效率和工业经济发展的耦合协调发展水平呈现“强者恒强”的空间集聚特征.

3 结论与建议

a) 2010-2019 年黄河流域工业水资源效率呈波动上升态势，整体平均值为0.770，未到有效水平.工业经济发展水平亦不断提升，但始终滞后于工业水资源效率，整体层次较低.流域工业水资源效率和工业经济发展水平皆呈上游<中游<下游的空间递增分布格局，省份间差异显著.各省份及上中下游资源禀赋存在异质性，应按照“四水四定”原则分类施策，发挥比较优势选定主导产业，以主体功能区战略引导经济合理布局.如上游地区可优化新能源产业布局，中游地区强化节水改造并淘汰落后产能，下游地区注重推进产业结构高级化.

b)在工业水资源效率方面，可通过“以奖代补”方式鼓励节水和污染防治技术创新，建立常态化交流机制推广“节水降耗减排”技术及产品，为工业用水“节流”.推进再生水循环利用系统建设，将再生水调蓄库塘作为工业第一水源，为工业用水“开源”.分区域探索用水权、水价、水资源税等水市场改革工作，以环境规制提升工业水资源效率.在工业经济发展方面，加大科技研发和技改投资力度，助力工业企业数字化、绿色化转型，提高工业经济发展的含绿量和含金量，推动价值链攀升；优化工业内部结构，鼓励先进制造业、战略性新兴产业等低耗水高产出产业替代“两高”产业，实现工业经济增长与水资源高效利用的“双赢”.

c)黄河流域耦合度由高级耦合晋升极度耦合，耦合协调度亦不断提高，从初进良好协调升至接近优质协调阶段，流域耦合协调度整体呈上游<中游<下游的空间递增分布格局.莫兰指数显示，耦合协调度呈显著空间正相关，具体多表现为高-高集聚和低-低集聚.其中，高-高集聚区的具体构成最稳定，表现出“强者恒强”的空间集聚特征.建议强化区域互联互通互补，以耦合协调度的高-高集聚区为主增长极，发挥山东省工业高效用水和经济发展的龙头示范及空间溢出效应，助推产业跨区域协同融通；提升陕西省和四川省作为区域协调增长极的“涓滴效应”以进一步缩小低-低集聚区范围.在行政层面，充分发挥黄河流域省级河湖长联席会议作用，推进流域统筹与区域协同治理.以交通基础设施建设、产业合作和资源开发等方式，促进耦合协调度高值区和低值区的科技、人才、资源等要素跨区域流通，做好高质量产业转移.坚持协同、错位和联动发展，避免产业同质化恶性竞争造成的“虹吸效应”及发展模式照搬现象，在地方政绩考核中设立相应指标及权重激励协调发展.

d)超效率EBM 模型测度的效率为相对值，限于模型中投入产出指标的数据可得性等因素，难以完全体现流域工业水资源利用的真实水平；其次，综合评价模型的企业指标主要涉及规模以上工业企业，无法全面反映工业经济发展水平，未来可通过完善指标选取、细化尺度至行业或更新研究方法以提升评价科学性；最后，两子系统的指标因统计口径等原因，导致在省级以下尺度难寻相应数据，如工业固定资产投资指标及规模以上工业企业相关指标的市级和县级数据.因此，未来可通过实地调研或与地方政府部门合作等方式细化数据尺度以提高研究的科学严谨性.