水資源利用效率測度及其收斂性分析*
——以巢湖流域為例

任志安， 劉雨佳

(安徽財經(jīng)大學 皖北經(jīng)濟發(fā)展研究中心， 安徽 蚌埠 233041)

水資源是重要的自然資源之一，同時也是經(jīng)濟戰(zhàn)略資源的重要組成部分。在當前城市的經(jīng)濟社會發(fā)展中，水資源短缺問題日益加劇，嚴重制約了我國各城市的可持續(xù)發(fā)展，因此關(guān)于水資源的一系列開發(fā)利用、節(jié)約消耗等研究迫在眉睫，而提高水資源利用效率是研究的重點。將水資源看作生產(chǎn)加工過程中的要素之一，投入相對較少的水資源要素，得到相對較多的有效產(chǎn)出即為提高水資源利用效率。

巢湖作為中國五大淡水湖之一，位于長江中下游的安徽省中部地區(qū)，是長江流域的重要支流，是沿湖主要城鎮(zhèn)300多萬居民飲用水源之一。流域涵蓋5市，即合肥市、六安市、蕪湖市、馬鞍山市和安慶市；總面積為13 486 km2，約占安徽省總面積的9.3%，人口達到1 020萬；流域內(nèi)多年平均水資源量為65億m3，其中5～9月占64%。由于巢湖流域5個地級市經(jīng)濟發(fā)展水平的差異以及水資源在時間、空間上分布不均勻等因素，流域內(nèi)各地級市的水資源利用效率存在差異。在綠色發(fā)展理念和加強生態(tài)文明建設(shè)的背景下，研究巢湖流域各地級市水資源利用效率可為相似流域提供較強的理論借鑒以及實踐參考。此外，巢湖流域在合肥都市圈經(jīng)濟的高速發(fā)展中占據(jù)重要地位，隨著經(jīng)濟社會與水資源、水環(huán)境的矛盾在城鎮(zhèn)化快速發(fā)展中不斷加劇，必須走水資源節(jié)約型發(fā)展道路。

一、文獻綜述

1. 水資源利用效率的測度

Hoekstra與Hung 2002年首次提出“水足跡”的概念，在國際上產(chǎn)生了深遠的影響，并在世界范圍內(nèi)得到廣泛的運用[1]。當前關(guān)于水資源利用效率的測算主要有以下幾種方法：指標體系評估法、隨機前沿法和數(shù)據(jù)包絡法。張兆方等對“一帶一路”18個省市的水資源利用效率進行測度，利用DEA模型和Malmquist指數(shù)相結(jié)合的方法，采用Tobit模型研究了水資源利用效率的影響因素[2]。閃麗潔等在對漢江流域內(nèi)各行政區(qū)的水資源利用效率進行測度評價時，選取了2010、2012和2014年的數(shù)據(jù)，采用了基于熵權(quán)的模糊物元評價法和數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)[3]。張鳳太等收集了2001—2012年重慶市水資源利用相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)包絡分析方法，得到了水資源的利用效率[4]。王瑩研究了我國31個省市的水資源利用效率，選取了2012年相關(guān)數(shù)據(jù)，并結(jié)合投入導向型的超效率DEA模型進行了測度[5]。關(guān)于DEA模型和SFA模型的相關(guān)文獻為我國水資源利用效率測度以及影響因素研究提供了十分重要的參考依據(jù)，但是Charnes等在1978年提出目前被廣泛運用的經(jīng)典DEA模型存在缺陷，其在測度效率時并未將外部的不可控因素考慮在內(nèi)，因此結(jié)果不具有參考意義[6]。Aigner等提出，盡管SFA參數(shù)法在對效率進行測度時將外部不可控因素考慮進來，但其假設(shè)的生產(chǎn)函數(shù)并不能區(qū)分非效率問題，并且可能會產(chǎn)生設(shè)定誤差，測度結(jié)果同樣不具有可信性[7]。

2. 水資源利用效率的收斂性分析

為了進一步研究區(qū)域內(nèi)可能產(chǎn)生的水資源利用效率的差異，臧正等對我國水資源利用強度進行分區(qū)域的收斂性分析，發(fā)現(xiàn)我國東部各省的生態(tài)水資源利用效率呈現(xiàn)俱樂部收斂趨勢，西部各省具有明顯俱樂部收斂的是生活水資源利用效率[8]。關(guān)于工業(yè)水資源污染的影響因素分析，沈滿洪等有針對性地選擇了我國工業(yè)部門水資源利用相關(guān)數(shù)據(jù)，對工業(yè)水資源利用效率進行了測度。研究分析得出，我國的工業(yè)水資源利用效率在不同的區(qū)域呈現(xiàn)出不同的收斂趨勢，但趨勢并不明顯[9]。張峰等認為，工業(yè)水資源利用效率表現(xiàn)為全局正向相關(guān)，且其相關(guān)水平逐步提升；從整體來看，全國屬于σ收斂，具體表現(xiàn)為全國層面的相對發(fā)散以及各省市區(qū)的局部收斂，即我國東部的水資源利用效率明顯高于中西部；進一步進行絕對β收斂分析發(fā)現(xiàn)，中、東部地區(qū)的各省市區(qū)內(nèi)工業(yè)水資源利用效率差異呈現(xiàn)出縮小的趨勢，但西部地區(qū)并未呈現(xiàn)統(tǒng)一趨勢；條件β收斂，即將經(jīng)濟、社會、生活的各方面考慮進來，分別進行單控制變量測度和多控制變量測度[10]。盧曦等認為，長江經(jīng)濟帶水資源全要素生產(chǎn)率存在顯著絕對β收斂，長江經(jīng)濟帶內(nèi)省際水資源全要素生產(chǎn)率差距正在縮小，最終均朝著相同的穩(wěn)態(tài)水平趨近。在查閱相關(guān)文獻之后發(fā)現(xiàn)，我國學術(shù)界認為水資源利用效率在不同區(qū)域之間呈現(xiàn)的差異性除與本地區(qū)的經(jīng)濟、社會和生活中的方方面面有著緊密聯(lián)系之外，還與地區(qū)之間存在著密切聯(lián)系，即相鄰地區(qū)的影響、流域內(nèi)各地區(qū)的相互影響等。因此，各地區(qū)應該積極地相互配合、協(xié)同發(fā)展，提高水資源利用效率，最終實現(xiàn)經(jīng)濟社會綠色發(fā)展的目標[11]。

綜上所述不難看出，學者們對于提高水資源利用效率從而實現(xiàn)經(jīng)濟和環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展具有共同目標。同時，采用多要素從農(nóng)業(yè)、工業(yè)以及生活等方面全方位地對水資源利用效率進行測度和分析時，較少有學者將水資源污染納入水資源利用效率的測度研究中。

因此，本文運用DEA方法和Malmquist指數(shù)方法分別對巢湖流域水資源利用效率進行靜態(tài)和動態(tài)分析，并分別測度不考慮環(huán)境污染的水資源利用效率與考慮環(huán)境污染的水資源利用效率，以期對巢湖流域水資源利用效率作出更可信和客觀的分析，從而為相似流域提高水資源利用效率提供更可靠的現(xiàn)實依據(jù)。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

1. DEA模型

目前，數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)是指某一生產(chǎn)過程中各投入要素與各產(chǎn)出要素之間的比例即為其效率值，其優(yōu)點在于計算的是效率比例，無需將每一項投入要素的成本考慮在內(nèi)，從而可以忽略單位符號等計量標準[12]。因此，選取DEA模型對效率進行測度，可以通過投入產(chǎn)出的組合得到相對準確的效率值。DEA模型分為投入導向型和產(chǎn)出導向型，本文在實證分析之前通過參考相關(guān)文獻并結(jié)合實際，選擇投入導向的規(guī)模報酬可變模型。普遍的投入導向下對偶形式的BCC模型可表示為

minθ-ε(ΣS-+ΣS+)

(1)

式中：j=1，2，…，n，為其相應的每個效率單元；X、Y分別為投入變量、產(chǎn)出變量。從根本上來說，DEA模型是一個線性規(guī)劃問題。

若θ=1，S+=S-=0，則效率評價單元是DEA有效的；若θ=1，S+≠S-≠0，則效率評價單元弱DEA有效；若θ<1，則效率評價單元就是非DEA有效的。

在對非期望產(chǎn)出下的效率進行評價時，選擇傳統(tǒng)的方法可能會因為測度的誤差導致對投入和產(chǎn)出松弛性的忽視，而SBM模型可以解決這一問題[13-14]。Tone所構(gòu)建的SBM-DEA模型解決了松弛性影響測度值的難題。因此，本文借鑒Tone的研究提出基于松弛變量的非徑向、非角度、考慮非期望產(chǎn)出的SBM模型，構(gòu)建固定規(guī)模報酬，具體如式(2)所示，以更加準確地測算考慮了環(huán)境因素條件的水資源利用效率。

(2)

2. Malmquist指數(shù)

DEA模型只能對2007—2016年巢湖流域內(nèi)5個地級市的每一個截面數(shù)據(jù)進行分析，是對巢湖流域水資源利用效率的靜態(tài)分析，而缺少橫向的動態(tài)分析。因此，在此基礎(chǔ)上本文利用Malmquist指數(shù)對巢湖流域水資源利用效率的全要素生產(chǎn)率進行動態(tài)分析。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)由瑞典經(jīng)濟學家于20世紀50年代提出，1994年Rolf和Fare首次將該指數(shù)與DEA模型結(jié)合起來，從此Malmquist指數(shù)模型得到快速發(fā)展。在t到t+l時期，投入導向的規(guī)模報酬可變的Malmquist指數(shù)模型數(shù)學表達式為

M(xt+l，yt+l，xt，yt)=

(3)

tfpch=pech·sech·techch，其中，tfpch為全要素生產(chǎn)率，pech為純技術(shù)效率變化指數(shù)，sech為規(guī)模效率變化指數(shù)，techch為技術(shù)進步變化指數(shù)。當Malmquist指數(shù)>1時，表明全要素生產(chǎn)率處于有效狀態(tài)。

3. 收斂性分析

收斂性分析一般包含α收斂和β收斂。α收斂，即某一研究區(qū)域內(nèi)的研究變量的偏差隨時間的增加而呈現(xiàn)出下降的趨勢。β收斂可以分為絕對β收斂和條件β收斂。其中，絕對β收斂是指無論該區(qū)域的經(jīng)濟如何變化，研究變量都具有一個相對趨同的趨勢；而條件β收斂是指在該研究區(qū)域內(nèi)各經(jīng)濟體之間存在相似性條件時，研究變量逐漸趨同。本文選擇β收斂對巢湖流域水資源利用效率的收斂性進行研究分析。

(1) 絕對β收斂檢驗。巢湖流域水資源利用效率的絕對β收斂模型如式(4)所示，即

ln(WURi，t+l/WURi，t)=α+βln WURi，t+ui，t

(4)

式中：WUR為巢湖流域水資源利用效率增長率；i為巢湖流域內(nèi)的第i個區(qū)域；t為所選研究數(shù)據(jù)的第一年，t+l為所選研究數(shù)據(jù)的最后一年；ln(WURi，t+l/WURi，t)為第i個區(qū)域水資源利用效率的平均增長水平。

(2) 條件β收斂檢驗。在上述的絕對β收斂模型中，在對水資源利用效率的收斂性進行分析時，僅將效率的初始水平視為決定變量，但在實際中仍有許多不可忽略的因素會影響巢湖流域水資源利用效率，具體的影響因素包括經(jīng)濟水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、水資源稟賦、水資源價格。地區(qū)的人均GDP越高，其產(chǎn)業(yè)集聚程度越高，這樣會加快生產(chǎn)設(shè)備的創(chuàng)新優(yōu)化進程，促進節(jié)水技術(shù)和設(shè)備的發(fā)展，從而影響水資源的利用效率；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對水資源利用效率的影響與經(jīng)濟發(fā)展水平類似，其平衡有利于水資源的合理利用；水資源的豐沃程度會直接影響水資源的利用效率；水資源價格高低同樣會影響水資源利用效率。

將上述的影響因素作為控制變量加入巢湖流域水資源利用效率收斂性分析的絕對β收斂模型中，得到條件β收斂檢驗模型為

ln(WURi，t+l/WURi，t)=α+β1ln WURi，t+

β2Gi，t+β3Ii，t+β4Si，t+

β5Pi，t+ui，t

(5)

式中：G為各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，用巢湖流域內(nèi)5個地級市的人均GDP來表示；I為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用流域內(nèi)各地級市的第一產(chǎn)業(yè)占GDP的比例來表示；S為水資源要素稟賦，用流域內(nèi)各地級市的人均用水量來表示；P為水資源價格，用流域內(nèi)各地級市的城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年水電燃料支出/城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年消費性支出來表示。

4. 數(shù)據(jù)來源

本文的研究范圍為巢湖流域的5個地級市，樣本區(qū)間為2007—2016年。水資源利用相關(guān)的投入要素為固定資產(chǎn)投資、勞動力即就業(yè)人員總數(shù)以及各地級市用水總量；產(chǎn)出要素為GDP和污水排放總量。數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒》《合肥市統(tǒng)計年鑒》《安慶市統(tǒng)計年鑒》《六安市統(tǒng)計年鑒》《蕪湖市統(tǒng)計年鑒》《馬鞍山市統(tǒng)計年鑒》。

三、巢湖流域水資源利用效率的測度

1. 不考慮環(huán)境污染條件下

(1) DEA實證分析。運用DEAP 2.1軟件對巢湖流域內(nèi)的5個地級市2007—2016年水資源利用效率進行測算，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，合肥市的歷年各項效率值均為1，處于效率前沿面，說明合肥市的水資源利用效率在近十年一直處于巢湖流域內(nèi)的前沿。蕪湖市在2010—2016年的水資源利用效率也相對穩(wěn)定地處于前沿面上。馬鞍山市2007—2012年處于效率前沿面上，而在2013年之后水資源利用效率降低。從整體來看，巢湖流域水資源利用效率均未達到前沿水平，整體效率不高。

表1 2007—2016年巢湖流域5個地級市水資源利用綜合效率

(2) Malmquist指數(shù)分析。利用DEAP 2.1軟件對巢湖流域內(nèi)的5個地級市的水資源利用效率進行動態(tài)分析，結(jié)果如表2、3所示。

表2 2007—2016年巢湖流域水資源利用TFP指數(shù)及分解

表3 2007—2016年巢湖流域各地級市水資源利用TFP指數(shù)及分解

由表2可知，水資源利用的全要素生產(chǎn)率在2007—2008年增加了0.05%，2009—2010年增加了2.7%，2014—2015年增加了2.1%，2015—2016年增加了3.1%，其他年份的水資源利用全要素生產(chǎn)率指數(shù)一直處于下降狀態(tài)。同時，技術(shù)進步指數(shù)在2013年之后略有上升。Malmquist指數(shù)的分解表明，綜合技術(shù)效率指數(shù)年均降幅為0.11%，表明巢湖流域的科技在水資源利用效率的使用上存在一定程度的下降；技術(shù)進步指數(shù)年均降幅為2.61%，表明巢湖流域的技術(shù)進步不足，水資源利用效率的提高在技術(shù)創(chuàng)新方面較為落后；規(guī)模效率指數(shù)年均降幅為0.12%，表明巢湖流域水資源利用統(tǒng)籌規(guī)劃不足；只有純技術(shù)效率指數(shù)平均增長了0.01%，說明巢湖流域當前的科技體制對水資源利用效率的提高具有一定的正向作用。

由表3可知，2007—2016年巢湖流域內(nèi)5個地級市的水資源利用效率存在明顯的差異。僅有合肥市的TFP指數(shù)大于1，主要原因在于其技術(shù)進步指數(shù)高于其他地級市，技術(shù)進步指數(shù)年均增長1.9%，科技進步速度快。蕪湖市TFP指數(shù)排在第二位，但年均下降1%?？梢?，巢湖流域內(nèi)水資源利用效率提高的主要驅(qū)動力還是科技的進步和技術(shù)效率的提高。

2. 考慮環(huán)境污染條件下

(1) DEA實證分析。將巢湖流域內(nèi)的環(huán)境污染因素作為非期望產(chǎn)出加入效率的測度中，采用SBM模型，運用MAXDEA PRO 6.4軟件進行測度，結(jié)果如表4所示。

表4 2007—2016年巢湖流域5個地級市綠色水資源利用綜合效率

由表4可知，2007—2016年水資源利用效率雖然有波動，但整體呈現(xiàn)上升趨勢；從測度結(jié)果來看，巢湖流域內(nèi)5個地級市的水資源利用效率均達不到有效的標準，仍存在優(yōu)化空間。這也反映出環(huán)境污染對提高水資源利用效率具有抑制作用。

(2) Malmquist指數(shù)分析。將巢湖流域內(nèi)的環(huán)境污染因素作為非合意產(chǎn)出加入效率的測度中，利用DEAP 2.1軟件進行水資源利用效率的動態(tài)分析，結(jié)果如表5、6所示。

表5 2007—2016年巢湖流域水資源利用TFP指數(shù)及分解(考慮環(huán)境污染)

表6 2007—2016年巢湖流域各地級市水資源利用TFP指數(shù)及分解(考慮環(huán)境污染)

由表5可知，2007—2016年巢湖流域水資源利用效率總體呈現(xiàn)下降趨勢。從Malmquist指數(shù)的分解來看，技術(shù)進步指數(shù)在2011年之后略有上升；綜合技術(shù)效率指數(shù)年均降幅為0.94%，大于非環(huán)境污染條件下的0.11%，說明流域內(nèi)的綜合技術(shù)對環(huán)境污染處理能力較差，不利于水資源利用效率的提高；技術(shù)進步指數(shù)下降了8.2%，高于非環(huán)境污染下的2.61%，說明巢湖流域內(nèi)的技術(shù)進步?jīng)]有對水污染處理起到較明顯的作用，水資源利用效率的提高在技術(shù)創(chuàng)新方面較為落后；規(guī)模效率下降了0.01%，小于非環(huán)境污染下的0.12%，說明在處理環(huán)境污染上規(guī)模效率得到了提高；純技術(shù)效率指數(shù)提高了0.93%，大于非環(huán)境污染下的0.01%，說明巢湖流域當前的科技體制在處理環(huán)境污染、提高水資源利用效率方面具有一定的正向作用。

由表6可知，2007—2016年巢湖流域內(nèi)5個地級市的水資源利用效率存在明顯的差異。僅有合肥市的TFP指數(shù)大于1，主要原因在于其技術(shù)進步指數(shù)高于其他地級市，技術(shù)進步指數(shù)年均增長1.9%，科技快速進步；其他4個地級市的水資源全要素生產(chǎn)率指數(shù)均小于1，且比不考慮環(huán)境污染條件下的水資源利用全要素生產(chǎn)率指數(shù)略低，進一步說明了環(huán)境污染因素對水資源利用效率測度準確性具有較大的影響。

四、巢湖流域水資源利用效率收斂性分析

根據(jù)考慮環(huán)境污染條件下測得的巢湖流域水資源利用效率值，深入分析巢湖流域內(nèi)5個地級市水資源利用效率的差異性，進而更為準確地找出各地區(qū)水資源利用效率存在差異的原因。

1. 絕對β收斂檢驗

通過F檢驗對面板數(shù)據(jù)進行模型選擇以及判斷個體效應是否存在；通過Hausman檢驗對模型的固定效應和隨機效應進行選擇，具體計量結(jié)果如表7所示。

表7 巢湖流域水資源利用效率的絕對β收斂檢驗結(jié)果

注：***、**分別表示在1%、5%水平上顯著，下同。

由表7可知，巢湖流域內(nèi)的所有區(qū)域都存在個體效應且模型效應均為固定效應；巢湖流域水資源利用效率存在絕對β收斂趨勢，說明巢湖流域內(nèi)的5個地級市的經(jīng)濟發(fā)展水平差距較小，其水資源利用效率最終會趨于同一水平。

從具體區(qū)域來看，合肥、安慶、六安和馬鞍山的系數(shù)顯著為負，說明其水資源利用效率隨著時間的推移增長速度逐漸降低，因此這4個地級市的水資源利用效率處于同一發(fā)展水平上。只有蕪湖市的統(tǒng)計值不顯著為負，說明其并不存在收斂趨勢，因此需要重視水資源利用效率，積極采取相應的政策措施。

2. 條件β收斂檢驗

檢驗方法同絕對β收斂相同，檢驗結(jié)果如表8所示。

表8 巢湖流域水資源利用效率的條件β收斂檢驗結(jié)果

由表8可知，巢湖流域的5個地級市模型效應均選擇了固定效應，各地級市的最終回歸結(jié)果均為負數(shù)且顯著，說明巢湖流域整體以及流域內(nèi)5個地級市均存在條件收斂。

可見，巢湖流域以及流域內(nèi)合肥、安慶、六安和馬鞍山既存在絕對β收斂又存在條件β收斂，說明巢湖流域以及這4個地級市的水資源利用效率均相對穩(wěn)健地逐步提高。蕪湖市僅存在條件β收斂而不存在絕對β收斂，說明其在水資源利用效率方面與流域內(nèi)的其他4個地級市存在差距，故需對提高水資源利用效率高度重視。

五、結(jié)論與建議

1. 結(jié) 論

當前全球化程度日益加深，解決環(huán)境污染問題以及能源消耗問題需要全人類的共同努力。我國的生態(tài)文明建設(shè)和綠色發(fā)展理念體現(xiàn)了解決環(huán)境問題的決心。水資源利用效率中包含了環(huán)境污染問題以及能源合理利用問題，提高水資源利用效率要從水資源的適度開發(fā)、充分利用以及合理配置方面考慮[15]。本文通過研究得到以下結(jié)論：

(1) 不考慮環(huán)境污染條件下，巢湖流域內(nèi)的水資源利用效率要明顯高于考慮環(huán)境污染條件下的水資源利用效率，說明將環(huán)境污染納入水資源利用效率測度中十分必要，可以提高測度結(jié)果的準確性和可依據(jù)性。

(2) 考慮環(huán)境污染條件下測度的巢湖流域水資源利用效率結(jié)果顯示，動態(tài)水資源利用效率增長0.9%，其中技術(shù)進步對水資源利用效率增長具有明顯拉動作用，技術(shù)進步增長率達3.5%。流域內(nèi)僅有合肥市水資源全要素效率指數(shù)大于1，說明其在技術(shù)引進、產(chǎn)品研發(fā)等“硬技術(shù)”方面處于領(lǐng)先地位。

(3) 巢湖流域水資源利用效率絕對β收斂檢驗結(jié)果顯示：流域整體以及流域內(nèi)合肥、安慶、六安和馬鞍山存在絕對收斂趨勢，蕪湖市水資源利用效率增長率不存在收斂趨勢。條件β收斂檢驗分析結(jié)果顯示，巢湖流域整體以及流域內(nèi)5個地級市均存在條件收斂的特征。

2. 建 議

(1) 加強水資源污染監(jiān)督管理。提高水資源利用效率的普遍方法是以大量的污水排放為代價的，將環(huán)境污染考慮進水資源利用效率的測度中之后，此方法已經(jīng)不能達到提高水資源利用效率的目的，以污染為代價的方法不可取。因此，提高水資源利用效率的第一步即加強水資源污染監(jiān)督管理，從整體上控制巢湖的排污總量。另外，污染監(jiān)督管理還需要從源頭抓起，最終實現(xiàn)全面治理的目標。

(2) 樹立綠色水資源觀念，形成合理的水資源價格機制。在工業(yè)、農(nóng)業(yè)以及生活用水三個層面，做好綠色水資源觀念的樹立和宣傳工作，同時形成合理的水資源價格機制，合理配置工業(yè)、農(nóng)業(yè)以及生活水資源，最終實現(xiàn)水資源合理利用目標。

(3) 構(gòu)建流域內(nèi)各地區(qū)之間的協(xié)作機制，通過協(xié)作發(fā)展大幅提升綠色水資源利用效率。為縮小巢湖流域內(nèi)各地級市之間工業(yè)綠色發(fā)展的差距，應構(gòu)建流域各地區(qū)之間的協(xié)作機制，如建立巢湖流域綠色科學技術(shù)研究發(fā)展中心，建立巢湖流域水資源利用管理共享平臺，設(shè)置流域水資源利用發(fā)展基金，建立節(jié)水減排的內(nèi)在動力機制等。