中國水權(quán)交易市場中的信息不對稱程度分析

許長新　楊李華

摘要 基于雙邊隨機前沿思想，本文對水權(quán)價格進行了分解，并利用水權(quán)市場的交易數(shù)據(jù)對市場的信息不對稱程度及其對交易雙方議價能力的影響進行了實證分析。結(jié)果顯示：中國水權(quán)市場存在嚴(yán)重的信息不對稱，導(dǎo)致了水權(quán)實際成交價偏離基準(zhǔn)價格，交易中擁有信息較多的一方議價能力越強，能夠掠奪更多剩余。具體來看，水權(quán)買方的議價能力會促成實際成交價低于基準(zhǔn)價36.42%，而賣方的議價能力導(dǎo)致實際成交價高于基準(zhǔn)價57.12%，即使在兩者相互作用下，成交價仍高于基準(zhǔn)價20.70%。由于樣本異質(zhì)性，東部地區(qū)水權(quán)交易凈剩余最小，中部地區(qū)最大，東部地區(qū)買方議價能力顯著強于中、西部地區(qū)。不同交易類型間的凈剩余差異較小，兩者相差僅2.4個單位。但不同交易平臺間的凈剩余則存在較大差異，國家級交易中心產(chǎn)生的樣本對應(yīng)平均凈剩余要高出區(qū)域級交易中心4.16個單位。中國水權(quán)市場中的信息不對稱促成了水權(quán)實際定價高于基準(zhǔn)價格，抑制了水權(quán)市場的交易活躍性，嚴(yán)重影響了水資源的合理配置。本文的政策啟示在于：改善水權(quán)市場中的信息不對稱程度、調(diào)動交易的活躍性需政府有效參與其中，強化市場監(jiān)管、交易補貼等外部矯正機制，充分拓寬當(dāng)前的信息公布和獲取渠道，向市場參與者提供真實有效的交易信息。

關(guān)鍵詞 水權(quán)交易市場;水權(quán)交易價格;信息不對稱;雙邊隨機前沿模型

中圖分類號 F062.1

文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1002-2104（2019）09-0127-09DOI：10.12062/cpre.20190118

資源環(huán)境對中國經(jīng)濟發(fā)展的約束日益趨緊，面臨這一緊迫現(xiàn)實，黨的十九大更進一步地將綠色發(fā)展、資源全面節(jié)約和循環(huán)利用，尤其是水資源的節(jié)約和高效利用上升到經(jīng)濟新常態(tài)下的重點發(fā)展方向。我國水資源時空分布不均、人均占有量低下、水污染問題嚴(yán)重，部分地區(qū)水資源短缺狀況愈加突出。水權(quán)交易市場的成立雖然在一定程度上緩解了因水資源分布不均及配置效率低下而產(chǎn)生的供需錯配矛盾，但目前全國范圍內(nèi)的水權(quán)交易量較小，且多數(shù)交易集中在西北地區(qū)的農(nóng)業(yè)灌溉用水領(lǐng)域，缺乏跨區(qū)域的全國性水權(quán)交易，市場交易活躍度較低，部分經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)仍面臨著用水危機。在文獻梳理中，我們發(fā)現(xiàn)影響水權(quán)交易活躍度的主要因素來自交易雙方的信息不對稱，它顯著抑制了水權(quán)市場的進一步發(fā)展和完善。據(jù)此，本文創(chuàng)新性的將雙邊隨機前沿思想引入到這一問題的分析中來，利用信息不對稱理論對水權(quán)價格進行分解，以深入分析水權(quán)價格的形成機制。并進一步考察信息不對稱所造成的交易雙方的議價能力差異，最后基于上述結(jié)論提出完善水權(quán)市場，提升交易活躍度的相關(guān)建議。

1 文獻綜述

水資源作為社會與經(jīng)濟發(fā)展的驅(qū)動力，對全面落實可持續(xù)發(fā)展影響重大。然而長期以來，具有“半公共品”特征的水資源以較低價格便可獲取，隨著社會經(jīng)濟發(fā)展，水資源的供給與需求矛盾日益加劇。配置效率低下會放大資源稀缺問題[1]，如何改善水資源配置效率已成為學(xué)者們的研究焦點。對水權(quán)進行界定并允許交易，可實現(xiàn)水資源在利益相關(guān)者之間更加公平有效的分配[2]。將市場機制引入水資源配置中則能有效緩解因水資源短缺、水質(zhì)退化等引起的供需矛盾，更能夠提升水資源的利用效率[3]。我國政府也在一系列國家級文件中明確提出并要求培育和發(fā)展水權(quán)交易市場。例如，2006年頒布的《十一五規(guī)劃綱要》正式把水權(quán)轉(zhuǎn)讓作為水權(quán)市場的主要發(fā)展方向;2015年實施的《中共中央國務(wù)院關(guān)于加快推進生態(tài)文明建設(shè)的意見》則進一步要求加快水權(quán)交易試點，培育并發(fā)展水權(quán)市場;2016年3月，《國家十三五規(guī)劃》中強調(diào)要推進水權(quán)價格綜合改革;同年4月，為保障和規(guī)范水權(quán)市場交易行為，水利部頒布了《水權(quán)交易管理暫行辦法》。水權(quán)市場的建立不僅是政策的選擇，更是經(jīng)濟、環(huán)境發(fā)展的切實需求。正如Grafton等[4]的觀點，將市場引入到水資源治理和產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)中，是重新分配水的最有效的方法之一。李晶等[5]認為新時期的治水，政府和市場需要共同“發(fā)力”，充分發(fā)揮市場機制的作用，優(yōu)化水資源的配置。然而經(jīng)過十多年的發(fā)展，我國水權(quán)市場活躍度依然較低。Brooks和Harris[6]認為交易價格是影響活躍度的重要因素之一。汪妮等[7]則從均衡價格的角度分析了水權(quán)交易中賣方攫取的剩余往往大于買方，這在一定程度上抑制了買方的交易積極性從而降低了市場活躍度。

前期的相關(guān)研究表明，不確定性在水市場參與者的價格決策中起到了十分重要的作用，使得水資源的定價更加復(fù)雜化[8]。Brooks和Harris[9]指出水資源市場價格的形成是各種信息整合的體現(xiàn)，不同交易者之間的信息集往往存在一定差異。市場中的信息不對稱因素會最終造成成交價格的偏倚[10]，進而弱化市場的配置效率，阻礙潛在市場交易者的參與，最終降低市場活躍度[11]。Hadjigeorgalis和Lilywhit[12]研究發(fā)現(xiàn)世界各地的水市場中，因信息不對稱而形成的壁壘最終會造成同質(zhì)水權(quán)不同價格。陳洪轉(zhuǎn)等[13]指出水權(quán)交易雙方的利益是沖突的，各自都謀求更高的收益，掌握信息集較大的交易方往往能夠獲得最大利益。陳陸瀅和張長征[14]通過分析水權(quán)交易價格證實了水權(quán)市場中信息情景因素對各交易主體影響重大，并提出在買賣雙方掌握不同的信息情境下，水權(quán)交易價格是有差異的。唐潤等[15]認為信息不對稱會嚴(yán)重影響水權(quán)交易公允價格的形成，并指出水權(quán)價格可由交易主體進行多輪討價還價協(xié)商而定。但在此之前，需要水權(quán)買賣雙方針對各自掌握的信息協(xié)商得出雙方均可接受的價格范圍，從而確定出一個水權(quán)的價格區(qū)間。

信息因素是水權(quán)博弈定價的關(guān)鍵，有效信息的獲取是提升議價能力的根本保障。然而，現(xiàn)有文獻在研究水權(quán)交易中的信息不對稱時主要側(cè)重于討價還價的博弈分析，更多的偏向于定性的分析。例如，劉鋼等[16]構(gòu)建了一個水權(quán)交易的雙層動態(tài)博弈模型，并以江西萍鄉(xiāng)市為例展開了探討。陳文艷等[17]以雙邊叫價拍賣模型為基礎(chǔ)，結(jié)合信息因素，研究了其在水權(quán)交易定價中的應(yīng)用。信息的不對稱是多方面因素的綜合作用，包涵了信息數(shù)量、信息的準(zhǔn)確性、收集信息的能力等。然而，早期對于信息不對稱程度的研究主要用相關(guān)的間接指標(biāo)來代替。例如Bagehot[18]提出的買賣價差指標(biāo)，是一種較為簡單的替代衡量方式。也有學(xué)者以信息交易概率對信息不對稱程度進行估計[19]。但這些方法都是尋找信息不對稱的間接替代指標(biāo)，不夠科學(xué)、準(zhǔn)確，有一定的局限性。而本文所采用的雙邊隨機前沿理論則內(nèi)生性的將信息因素納入交易雙方的動態(tài)議價過程中，能夠較為準(zhǔn)確地從價格中逆向推算出市場中信息不對稱程度[20]。Kumbhaka和Parmeter[20]便利用這一模型方法考察了美國勞動力市場的信息不對稱問題。

對已有文獻的梳理分析，我們發(fā)現(xiàn)信息因素對可交易水權(quán)的定價有著直接影響。交易雙方的信息不對稱會直接導(dǎo)致水權(quán)實際成交價偏離公允價格，影響市場參與者的積極性，進而弱化水資源配置效率。然而，鮮有研究結(jié)合我國水權(quán)市場的實際狀況對市場中的信息不對稱程度進行測算。本文將在信息不對稱的視角下，利用雙邊隨機前沿思想對水權(quán)價格進行分解，以探討當(dāng)前水權(quán)交易市場中買賣雙方的議價能力以及各自攫取的價格剩余，來剖析我國水權(quán)交易價格的形成過程，為水權(quán)市場合理價格的形成，調(diào)動市場交易的活躍性以及市場的發(fā)展完善提供參考。

區(qū)別于已有的文獻研究，本文的貢獻在于：其一，創(chuàng)新性的將雙邊隨機前沿思想引入水權(quán)市場，并基于信息不對稱理論對水權(quán)價格進行了分解，深入剖析了水權(quán)價格的形成機制，考察了掌握不同信息的交易主體在價格形成中的議價能力;其二，將期望分解和方差分解等思想引入到消費者剩余分析中，對我國現(xiàn)行水權(quán)交易市場參與主體的平均消費者剩余給出了量化估計，賦予了統(tǒng)計方法以實際的經(jīng)濟含義。整體來看，本文的研究豐富和發(fā)展了水權(quán)等相關(guān)資源市場的信息不對稱問題的研究文獻，提供了關(guān)于資源類市場中信息不對稱問題研究的一種新思路和新方法。

2 水權(quán)交易價格形成中信息不對稱程度的測算方法

水權(quán)交易定價是買賣方議價博弈產(chǎn)生的共同結(jié)果，而雙邊界隨機前沿模型通過對價格的分解，在納入信息因素的前提下較好地刻畫了交易雙方的議價過程，凸顯出在信息不對稱分析領(lǐng)域的強大適用性。在信息不對稱的條件下，水權(quán)交易雙方均擁有各自的信息集，主要為交易者所處地區(qū)自然資源稟賦、經(jīng)濟水平及所選擇的交易方式等廣義信息集合，根據(jù)信息集的大小進行議價協(xié)商，最終會產(chǎn)生一個基于“討價還價”過程而達成的交易價格P。在具體議價環(huán)節(jié)中，根據(jù)掌握信息的多寡程度，買賣雙方均有可能占主導(dǎo)地位，這一議價環(huán)節(jié)可表示如下：

P=P+η（P-P）?（1）

其中，P是水權(quán)出售方所能接受的最低價格，P是水權(quán)購買方愿意承擔(dān)的最高價格，且P≤P。η（0≤η≤1）用于度量水權(quán)出售方在水權(quán)協(xié)商定價中對信息的獲取程度，1-η則為水權(quán)購買方對信息的掌握程度。那么，η（P-P）體現(xiàn)了水權(quán)購買方在協(xié)商定價過程中所能獲取的剩余。為了突出水權(quán)交易雙方在水權(quán)價格形成過程中各自的作用，我們進一步將式（1）進行分解如下：

P=P+η（P-P）=μ（x）+[P-μ（x）]+η[P-μ（x）]-η[P-μ（x）]=μ（x）+η[P-μ（x）]-（1-η）[μ（x）-P]

（2）

上述分解中，我們定義水權(quán)的基準(zhǔn)價格為μ（x）=E（θ|x），其中x為可觀測到的影響水價的基本因素，θ是真實存在但無法觀測到的價格，且P≤μ（x）≤P。則P-μ（x）反映了水權(quán)交易價格形成中購買方的預(yù)期剩余，μ（x）-P對應(yīng)著水權(quán)出售方的預(yù)期剩余。交易雙方依據(jù)自身所擁有的信息集進行博弈定價，掌握信息集越廣的一方能夠攫取更多剩余，在定價中居于主導(dǎo)地位。此外，式（2）中η[P-μ（x）]-（1-η）[μ（x）-P]代表了水權(quán)交易的凈剩余，記為NS。η[P-μ（x）]為水權(quán)出售方所獲得的剩余，賣方能夠通過攫取買方預(yù)期剩余的方式提高水權(quán)的價格，因而出售方在無法改變買方預(yù)期總剩余的前提下，需掌握更多的信息以增大η的值，抬高水價。同樣，（1-η）[μ（x）-P]為水權(quán)購買方所獲得的剩余，買方能通過掠奪賣方預(yù)期剩余的方式降低水權(quán)的價格，購買方在確定的賣方預(yù)期總剩余下，可通過獲取更多的信息來降低水權(quán)價格。

因而，凈剩余受買賣雙方信息掌握程度的雙邊影響。當(dāng)水權(quán)出售方占主導(dǎo)地位時，即賣方的信息因素造成的正效應(yīng)大于買方信息因素造成的負效應(yīng)時，NS>0;反之，NS<0。為便于后續(xù)的實證計算，我們進一步把式（2）改寫為以下形式：

Pi=μ（x）+ξi

（3）

其中，ξi=wi-ui+vi，μ（xi）=x′iβ，β為待估參數(shù)，xi為樣本個體特征，wi=ηi[P-μ（xi）]≥0，ui=（1-ηi）[μ（xi）-P]，vi為隨機干擾項。得到式（3）中的參數(shù)估計值，我們需要進一步對模型中的擾動項進行假定，考慮到wi與ui具有單邊分布的特點，根據(jù)Kumbhaka和Parmeter[20]的研究，我們假設(shè)兩者都服從指數(shù)分布，即ui～i.i.d.exp（σu，σ2u），wi～i.i.d.exp（σw，σ2w）。且vi服從正態(tài)分布，即vi～i.i.d.N（0，σ2v）。在保證vi、ui及wi相互獨立的前提下，可得到復(fù)合干擾項ξi的概率密度函數(shù)為：

f（ξi）=

exp（ai）σu+σwΦ（ci）+exp（bi）σu+σw∫∞-hiφ（z）dz

=

exp（ai）σu+σwΦ（ci）+exp（bi）σu+σwφ（hi）

（4）

其中，Φ（·）和φ（·）分別為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)。并有：

ai=σ2v2σ2u+ξiσu，

bi=σ2v2σ2w-ξiσw，

hi=ξiσv-σvσw以及

ci=ξiσv-σvσu。對式（4）進行對數(shù)化，可得到對數(shù)似然函數(shù)為：

lnL（X;θ）=-nln（σu+σw）+∑ni=1ln[eaiΦ（ci）+ebiΦ（hi）]（5）

其中，θ=[β，σv，σu，σw]。為了更好反映出水權(quán)交易雙方掠取的剩余與其所掌握的信息的關(guān)系，我們進一步給出了ui和wi的條件分布如下：

f（ui|ξi）=λexp（-λui）Φ（ui/συ+hi）Φ（hi）+exp（ai-bi）Φ（ci）（6）

f（wi|ξi）=λexp（-λwi）Φ（wi/συ+ci）exp（bi-ai）[Φ（hi）+exp（ai-bi）Φ（ci）]（7）

其中，λ=σ-1u+σ-1w，于是可估計水權(quán)價格形成過程中ui與wi的條件期望，分別為：

E（1-e-ui|ξi）=1-λ1+λ× [Φ（hi）+exp（ai-bi）exp（σ2υ/2）-συciΦ（ci-συ）]Φ（hi）+exp（ai-bi）Φ（ci）（8）

E（1-e-wi|ξi）=1-λ1+λ× [Φ（ci）+exp（bi-ai）exp（σ2υ/2-συhi）Φ（hi-συ）]exp（bi-ai）[Φ（hi）+exp（ai-bi）Φ（ci）]（9）

進而，凈剩余NS可表示為：

NS=E（1-e-wi|ξi）-E（1-e-ui|ξi）=E（e-ui-e-wi|ξi）（10）

3 數(shù)據(jù)選取與實證分析

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文水權(quán)交易數(shù)據(jù)來源于中國水權(quán)交易中心和石羊河流域水權(quán)交易中心，前者為國家級水權(quán)交易中心，成立于2016年，后者為中國西北地區(qū)最大的區(qū)域水權(quán)交易中心，成立于2013年，共有328筆交易數(shù)據(jù)。此外，地域經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)和資源稟賦指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于2013年至2016年各年度的《中國統(tǒng)計年鑒》。

3.2 變量選取與模型構(gòu)建

鑒于水權(quán)交易中心公開披露的交易數(shù)據(jù)包括交易價格和交易量，而交易價格的變異較小，因此在水權(quán)交易價格衡量上，我們選擇了每一筆交易的最終成交總價作為水權(quán)價格的代表，即被解釋變量。在水權(quán)基準(zhǔn)價格的影響因素模型中，我們分別選擇了如下特征變量（見表1）。

（1）水資源稟賦因素。我國水資源時空分布上的不均客觀地加劇了不同地區(qū)水資源供需矛盾。水資源貧瘠地區(qū)對水權(quán)交易的需求更大，而水資源充沛地區(qū)在保證本地區(qū)生產(chǎn)生活用水充足的情況下也往往更加傾向于出售部分水資源，從而獲得一定的經(jīng)濟效益[21]。因此，在水權(quán)基準(zhǔn)價格模型中我們納入了年平均新增降雨量和平均水資源總量等。

（2）經(jīng)濟和人口因素。張培麗等[22]分析認為中國未來經(jīng)濟的發(fā)展對水資源的需求將會進一步提升并維持在較高的水平。作為經(jīng)濟發(fā)展的潤滑劑，水資源的價格必然會受制于經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實狀況。此外，在水資源總量一定的前提下，人口規(guī)模越大，用水需求自然也會隨之提升。因而，我們在基準(zhǔn)模型中加入了國內(nèi)生產(chǎn)總值、人口數(shù)量以及人均用水量因素。

（3）水利工程因素。產(chǎn)權(quán)理論認為具有可控性的標(biāo)的才能成為市場化的交易對象。純粹的水資源在沒有工程保證的基礎(chǔ)上，也無法進行跨區(qū)域交易[23]。因此，水權(quán)交易價格的形成過程中應(yīng)當(dāng)包含水利工程因素，我們則選擇了水利設(shè)施投資完成總額作為工程因素的代表，納入到了基準(zhǔn)模型中。

（4）交易細節(jié)因素。我們考慮了交易過程中的其他細節(jié)因素，包括交易的對象類別、交易方式、交易的期限以及是否跨區(qū)域交易等，其中交易對象分為區(qū)域水權(quán)（取水權(quán)）和灌溉用戶水權(quán)，交易方式包括公開市場交易和協(xié)議交易，交易期限是以5年為臨界值的二值虛擬變量。

最終實證研究的模型設(shè)定如下：

Pricei，t=α+β1WRi，t+β2WCi，t+β3POPi，t+β4RainFalli，t+β5Inυi，t+β6GDPi，t+β7TRMi，t+β8TROi，t+β9Durationi，t+β10Crossi，t+wi，t-ui，t+εi，t（11）

其中，wi，t=ηi，t[P—-μ（xi，t）]，ui，t=（1-ηi，t）[μ（xi，t）-P—]，εi，t為隨機干擾項。表1給出了上述變量數(shù)值特征的基本描述情況。

4 實證結(jié)果及分析

在理論推導(dǎo)和分析的基礎(chǔ)上，我們采用了不同的估計方法對水權(quán)交易價格模型進行了估計，并在得到模型估計結(jié)果之后進一步分解了模型中的總方差項，分別考察了水權(quán)交易市場中買方和賣方在價格形成過程中所起到的貢獻程度，以及攫取的預(yù)期剩余大小。

4.1 模型設(shè)定及基準(zhǔn)價格的影響因素

表2給出了5組模型的估計結(jié)果，其中模型1和2分別為最小二乘法（OLS）、極大似然法（MLE）估計的線性回歸模型，模型3至模型5為極大似然法估計的雙邊界隨機前沿模型。結(jié)合模型1和模型2可以看出，兩者在各個解釋變量的系數(shù)估計值上差異相對較小，這反映出模型1中的隨機誤差項十分接近正態(tài)分布，這也保證了模型3至模型5中結(jié)論的穩(wěn)健性。更具體來看，模型3包含了全部研究變量，模型4則通過進一步加入地區(qū)和時間虛擬變量控制了地區(qū)和時間層面的異質(zhì)性效應(yīng)，模型5則是在模型3和模型4基礎(chǔ)上剔除不顯著變量而建立的最終解釋模型。值得注意的是，模型5在與其他模型的比較中也有著最好的信息準(zhǔn)則表現(xiàn)，其AIC和BIC統(tǒng)計量均處于相對最優(yōu)水平，這反映出模型5在簡練程度和擬合程度的組合上達到了相對最優(yōu)。

基于模型5我們可以發(fā)現(xiàn)，水資源總量、人口數(shù)量、新增降水量、交易方式、交易類型、交易期限及是否跨區(qū)域交易等因素對實際成交價格具有顯著性影響。其中，人口數(shù)量、交易方式、交易類型、交易期限以及跨區(qū)域交易等對水權(quán)成交價格具有正向效應(yīng)。水資源總量和新增降水量則在一定程度上抑制了成交價格的上揚。所處地區(qū)人口越多、交易方式越公開、交易期限越長以及交易類型為區(qū)域水權(quán)（取水權(quán)）的跨區(qū)域買方更可能愿意接受一個較高的水權(quán)交易價格。而對于水資源總量及降水量較多的地區(qū)的水權(quán)買家愿意接受的交易價格相對更低。

4.2 議價能力影響程度的方差分解

基于表2中模型5的估計結(jié)果，我們進一步分解了水權(quán)交易市場中買賣雙方在價格形成過程中的議價能力（見表3），結(jié)果顯示水權(quán)買方和賣方共同對最終交易價格的形成起到83.12%的貢獻作用，其中買方對最終成交價格的影響比例為15.60%，賣方的影響則高達84.40%，反應(yīng)出賣方在最終價格的形成上占主導(dǎo)作用。E（w-u）=σw-σu=0.760 3，表明買賣雙方的討價還價行為將會使得最終成交價格高于基準(zhǔn)價格。研究表明中國的用水需求和實際供給之間的缺口將在2030年達到峰值，約25%的缺口[22]。2012年《關(guān)于最嚴(yán)格水資源管理制度的意見》的出臺更是設(shè)定了用水總量紅線控制目標(biāo)——到2030年全國用水總量不超過7 000億m3。水資源作為經(jīng)濟發(fā)展的潤滑劑，在總量不變的前提下，以水資源作為交易對象的水權(quán)市場將會在很長一段時間內(nèi)保持賣方的主導(dǎo)定價地位。

4.3 買賣雙方預(yù)期剩余估計

本部分的研究主要是通過對E（w|ξ）和E（u|ξ）的估算，測度水權(quán)交易過程中買賣雙方在信息不對稱的情況下各自所獲得剩余，其含義為買賣雙方在各自信息集的約束下獲得的預(yù)期剩余相對于基準(zhǔn)價格lnP^=x′iβ^變動的百分比。表4給出了測算結(jié)果，買方的預(yù)期剩余為36.42%，即買方的議價行為能夠使最終成交價低于基準(zhǔn)價格36.42%;賣方的預(yù)期剩余為57.12%，反映出賣方的議價行為會使得成交價高于基準(zhǔn)價57.12%。結(jié)合買賣雙方的議價所產(chǎn)生的凈剩余，水權(quán)的實際交易價格將會比基準(zhǔn)價格高出20.7%。這一數(shù)值結(jié)果與汪妮和張建龍等[7]的實例分析得出結(jié)論完全一致，與討價還價理論中的“先動優(yōu)勢”較為符合。表4還列明了不同類型預(yù)期剩余變量的分布特征，可以看出水權(quán)交易市場中買賣雙方所獲得的剩余存在明顯的異質(zhì)性，但是買方在多數(shù)情況下是處于劣勢地位，有1/4的買方能夠從議價過程中獲得高于賣方的預(yù)期剩余，使得成交價格下浮2%左右。而剩下3/4的買方的預(yù)期剩余均要低于賣方，具體來看在50%分位數(shù)上，賣方信息的主導(dǎo)作用上升且超過了買方，使得凈剩余為23.99%。75%分位數(shù)上的數(shù)值表明，另有25%的水權(quán)買方需接受上浮高達46%的交易價格。

為更加直觀展示水權(quán)交易市場中買賣雙方所獲得的預(yù)期剩余以及凈剩余的分布情況，我們分別繪制了三者的概率密度函數(shù)。由圖1、2可以看出在交易過程中，買賣雙方的預(yù)期剩余均呈現(xiàn)出右偏態(tài)分布，其中買方右偏的程度要大于賣方，反映出就相同分位數(shù)而言，買方所攫取的剩余數(shù)值要遠遠低于賣方。但是值得注意的是，右偏并且向右拖尾的概率分布也表明在水權(quán)交易中，只有少量的交易者能夠?qū)灰變r格形成絕對的強勢地位。圖3給出了凈剩余的概率密度函數(shù)，可以看出凈剩余呈現(xiàn)出左偏態(tài)分布，中位數(shù)高于平均數(shù)3.29個百分比。整體而言，約有不超過30%的樣本凈剩余在0值以下，即僅有1/3的賣方在交易中愿意以低于基準(zhǔn)價的價格成交，而高達2/3的賣方會依據(jù)自身所擁有的信息集，采取高價格交易策略。在水權(quán)交易中，買方通常承受較大的談判壓力，對水資源的使用需求往往會促使其在交易談判中處于劣勢地位，這一點在陳陸瀅、張長征[14]的研究中也有體現(xiàn)。

為了深入研究水權(quán)交易雙方掌握信息程度的異質(zhì)性，本文將按照交易區(qū)域、交易類型及交易市場對樣本進行分類，并分別對不同類別情況下交易雙方的預(yù)期剩余和凈剩余進行詳細分析，表5給出了具體的預(yù)期剩余估計結(jié)果。平均而言，可以看出東部地區(qū)的期望凈剩余為8.94%，相較于西部地區(qū)的21.13%和中部地區(qū)的34%要小得多。相區(qū)別于中西部地區(qū)，東部地區(qū)的水權(quán)買方議價能力相對較高。這說明，雖然各地區(qū)的水權(quán)交易價格基本高于基準(zhǔn)價格，但東部地區(qū)水權(quán)交易雙方的議價能力相對較為均衡，買賣雙方所擁有的資源稟賦、所掌握的信息因素基本一致。由于中部地區(qū)水資源相對較為充沛，再加上經(jīng)濟發(fā)展對水資源的需求量有限，中部地區(qū)更傾向以較高的價格出售多余的水資源從而獲得部分經(jīng)濟效益，例如南水北調(diào)中線工程起源于湖北省丹江口水庫，最終造成了中部地區(qū)平均凈剩余相對最大。

在交易類型方面，灌溉用戶水權(quán)類型中有28.26%的樣本凈剩余小于0，而區(qū)域水權(quán)（取水權(quán)）類型中僅有15.22%的樣本凈剩余小于0，前者高出后者13.04%。但不論灌溉用戶水權(quán)的交易還是區(qū)域水權(quán)（取水權(quán)）的交易，凈剩余均在20%左右，兩者相差較小，并且在不同分位數(shù)上的凈剩余也基本一致。這是因為當(dāng)前我國水權(quán)交易市場更加符合賣方市場特征，不論何種類型的水權(quán)交易，市場參與者中的買方都是基于真實需求而進行的交易，對水資源的迫切需求在一定程度上讓賣家“坐地起價”，最終造成正向凈剩余。

從交易市場來看，國家級交易中心產(chǎn)生的樣本對應(yīng)的平均凈剩余要高于區(qū)域級交易中心，前后為22.31%，后者為18.15%，兩者差值4.16%。國家級水權(quán)交易中心涵蓋的交易區(qū)域范圍更廣，并且多以區(qū)域水權(quán)（取水權(quán)）為交易對象，在交易過程中賣方所掌握的主動權(quán)更加明顯。而區(qū)域級的交易中心受制時空限制，交易的水資源更多服務(wù)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)，其成交價格在一定程度上也受到政策等其他因素的制約，因此相較于前者而言其凈剩余相對更小。

5 結(jié)論與建議

本文將雙邊隨機前沿思想引入水權(quán)市場，并基于信息不對稱理論對水權(quán)價格進行了分解，深入剖析了水權(quán)價格的形成機制，考察了掌握不同信息的交易主體在價格形成中的議價能力，結(jié)果顯示：①水權(quán)買方和賣方對最終交易價格的形成起到83.12%的貢獻。其中，賣方在交易價格形成中占主導(dǎo)作用，對價格的貢獻度高達84.40%，而買方僅占15.60%。②水權(quán)買賣雙方掌握信息集的差異會致使水權(quán)實際成交偏離基準(zhǔn)價格，信息掌握程度高的一方議價能力強，能掠奪更多剩余。水權(quán)賣方的預(yù)期剩余為57.12%，而買方的預(yù)期剩余僅為36.42%，兩者的綜合作用使水權(quán)實際交易價格高于基準(zhǔn)價格20.7%。③由于地區(qū)異質(zhì)性，東部地區(qū)期望凈剩余最小，中部地區(qū)最大，相對來說東部地區(qū)買方議價能力比中、西部地區(qū)要強。而交易類型對凈剩余影響較小，在數(shù)值特征上不同交易類型對應(yīng)的凈剩余差異不明顯。從交易市場來看，國家級交易中心產(chǎn)生的樣本對應(yīng)平均凈剩余要稍高于區(qū)域級交易中心。

根據(jù)實證結(jié)果，我們提出以下幾點政策建議以緩解水權(quán)交易市場的信息不對稱問題。

（1）水權(quán)交易的弱勢方需要提升信息解讀能力，精準(zhǔn)

的認知辨別信息是正確解讀信息的前提，有利于信息的有效利用。各地區(qū)政府在初始水權(quán)價格的制定中，也要考慮弱勢方的資源稟賦狀況，將經(jīng)濟、社會及環(huán)境三方面責(zé)任納入定價過程中，建立以基準(zhǔn)價為基礎(chǔ)的有協(xié)調(diào)的長效定價機制。交易雙方追逐經(jīng)濟利益的同時，應(yīng)致力于社會責(zé)任的履行，貢獻于可持續(xù)發(fā)展事業(yè)，努力促成交易的完成，增強水權(quán)市場的活躍度。例如，部分中西部地區(qū)水資源較為缺乏且經(jīng)濟條件有所限制，水權(quán)供給方可酌情考量買方需求的迫切程度，定價時適當(dāng)考慮經(jīng)濟與公益性的均衡。

（2）針對不同類型因素情況下水權(quán)交易雙方預(yù)期剩余的異質(zhì)性問題，政府部門一方面可建立適當(dāng)?shù)慕灰籽a貼機制，對交易中的弱勢方給予適當(dāng)優(yōu)惠或補貼，實現(xiàn)交易雙方經(jīng)濟利益的公平化。例如，農(nóng)業(yè)作為相對脆弱的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，可對農(nóng)業(yè)用水、灌溉水權(quán)的交易給予一定的補貼。此外，對于讓利的一方也可適當(dāng)?shù)亟o予補償，以帶動水權(quán)交易主體的積極性。另一方面，加強國家層面的水權(quán)交易中心與地方層面的水權(quán)交易平臺的合作與聯(lián)系，充分拓寬當(dāng)前的信息公布和獲取渠道，向水權(quán)市場實際參與人提供真實有效的交易信息。在遵循水權(quán)交易市場化的基礎(chǔ)上，適當(dāng)發(fā)揮政府的有效調(diào)控作用，建立和健全以市場為基礎(chǔ)的政府合理調(diào)控下的交易機制，充分釋放和提升市場交易活力。

（3）最后，可從宏觀上優(yōu)化水權(quán)交易的大環(huán)境，降低水權(quán)市場的信息不對稱程度，帶動市場活躍性。相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)不斷強化市場監(jiān)管機制，對交易環(huán)節(jié)中存在的“壁壘”問題嚴(yán)格治理，鼓勵水權(quán)交易在公開有效的環(huán)境下進行。除此之外，積極引入外部金融機構(gòu)，大力發(fā)展水金融衍生產(chǎn)品，建立全國范圍內(nèi)的水金融產(chǎn)品交易市場。由于當(dāng)前我國水權(quán)交易多數(shù)采用現(xiàn)貨交易，涉及金額巨大。在一定程度上提高了買方的市場準(zhǔn)入門檻，降低了市場活躍性。即使少數(shù)水權(quán)購買方能一次性付款，也會占用大量資金影響其資金流動性。外部金融機構(gòu)在水權(quán)交易中可為資金需求方提供融資、擔(dān)保服務(wù)，有利于降低了市場準(zhǔn)入門檻，可有效提升交易者的積極性。

（編輯：王愛萍）

參考文獻

[1]周新苗， 錢歡歡. 資源錯配與效率損失：基于制造業(yè)行業(yè)層面的研究[J]. 中國軟科學(xué)， 2017（1）： 183-192.

[2]GARBE J， BEEVERS L. Modelling the impacts of a water trading scheme on freshwater habitats[J]. Ecological engineering， 2017， 105（9）： 284-295.

[3]田貴良， 丁月梅. 水資源權(quán)屬管理改革形勢下水權(quán)確權(quán)登記制度研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2016， 26（11）： 90-97.

[4]GRAFTON R Q， HORNE J， WHEELER S A. On the marketisation of water： evidence from the Murray-Darling Basin， Australia[J]. Water resources management， 2016， 30（3）： 913-926.

[5]李晶， 王曉娟， 陳金木. 完善水權(quán)水市場建設(shè)法制保障探討[J]. 中國水利， 2015（5）： 13-15.

[6]BROOKS R， HARRIS E. Efficiency gains from water markets： empirical analysis of watermove in Australia[J]. Agricultural water management， 2008， 95（4）： 391-399.

[7]汪妮， 張建龍， 解建倉， 等. 基于討價還價模型的水權(quán)動態(tài)轉(zhuǎn)換價格[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版）， 2012， 45（1）： 29-33.

[8]CALATRAVA J， GARRIDO A. Modelling water markets under uncertain water supply[J]. Social science electronic publishing， 2005， 32（2）： 119-142.

[9]BROOKS R， HARRIS E. Price leadership and information transmission in Australian water allocation markets[J]. Agricultural water management， 2014， 145： 83-91.

[10]王慶， 洪濱. 不完全信息下的供水企業(yè)競價策略研究[J]. 水利科技與經(jīng)濟， 2012， 18（8）： 9-11.

[11]劉峰， 段艷， 馬妍. 典型區(qū)域水權(quán)交易水市場案例研究[J]. 水利經(jīng)濟， 2016， 34（1）： 23-27+83.

[12]HADJIGEORGALIS E， LILLYWHITE J. The impact of institutional constraints on the Limarí River Valley water market[J]. Water resources research， 2004， 40（5）： 1-11.

[13]陳洪轉(zhuǎn)， 羊震， 楊向輝. 我國水權(quán)交易博弈定價決策機理[J]. 水利學(xué)報， 2006（11）： 1407-1410.

[14]陳陸瀅， 張長征. 非對稱信息下水權(quán)交易的討價還價博弈模型研究[J]. 水利經(jīng)濟， 2013， 31（1）： 18-21.

[15]唐潤， 王慧敏， 王海燕. 水權(quán)交易市場中的討價還價問題研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2010， 20（10）： 137-141.

[16]劉鋼， 楊柳， 石玉波， 等. 準(zhǔn)市場條件下的水權(quán)交易雙層動態(tài)博弈定價機制實證研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2017， 27（4）： 151-159.

[17]陳文艷， 曹升樂. 改進的雙邊叫價拍賣模型在水權(quán)交易中的應(yīng)用[J]. 中國農(nóng)村水利水電， 2010（3）： 123-125.

[18]BAGEHOT W. The only game in town[J]. Philosophical studies， 1971， 27（2）： 12-22.

[19]EASLEY D， KIEFER N M， OHARA M， et al. Liquidity， information and infrequently traded stock[J]. The journal of finance， 1994， 51（4）： 1405-1436.

[20]KUMBHAKAR S C， PARMETER C F. The effects of match uncertainty and bargaining on labor market outcomes： evidence from firm and worker specific estimates[J]. Journal of productivity analysis， 2009， 31（1）： 1-14.

[21]郭貴明， 李建順， 王曉娟， 等. 河南省南水北調(diào)水權(quán)交易試點探索[J]. 水利發(fā)展研究， 2014， 14（10）： 74-77.

[22]張培麗， 王曉霞， 連映雪. 我國水資源能夠支撐中高速經(jīng)濟增長嗎[J]. 經(jīng)濟學(xué)動態(tài)， 2015（5）： 87-97.

[23]鄭通漢， 許長新. 我國水權(quán)價格的影響因素分析[J]. 中國水利， 2007（8）： 46-47.

An empirical study of information asymmetry in Chinas water market

XU Chan-xin YANG Li-hua

（College of Business， Hohai University， Nanjing Jiangsu 211100， China）

Abstract Using the trading data of water market， we make an empirical analysis on the bargaining power between traders of the market through two-tier stochastic frontier model. The results show that： the information asymmetry between the two sides of the transaction will cause the actual transaction price to deviate from the fair price， and the one with more information has stronger bargaining power， which can plunder more surplus. Specifically， the bargaining power of the buyer makes the price lower than the fair price 36.42%， while the bargaining power of the seller makes the price 57.12% higher than the fair price. The interaction between them finally makes the price 20.70% higher than the fair price. As the existence of heterogeneity， the net surplus of the trade in the eastern region is the smallest， and the largest in the central region， suggesting the bargaining power of the buyers in the eastern part is stronger than that in the central part. The trade type of the trading market has a slight impact on the net surplus. From the level of trading market， the average net surplus of samples produced by national trading centers is slightly higher than that of regional trading centers. Information asymmetry leads to the actual pricing higher than the benchmark price， which is not conducive to mobilizing the market activity， and seriously affects the rational allocation of water resources. The policy enlightenment of this paper are as follows： in order to solve the hypocritical expensive price and mobilize the activity of transaction， the government should take more part in market monitoring and subsidy. The government should also broaden the current information channels and provide real and effective trading information to market participants.

Key words water market; water pricing; information asymmetry; two-tier stochastic frontier model