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    淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率的空間溢出效應(yīng)研究

    2020-03-05 03:16:02楊靜雯周慶婷鮑珂宇
    水力發(fā)電 2020年11期
    關(guān)鍵詞:淮河利用效率經(jīng)濟(jì)帶

    楊靜雯,何 剛,周慶婷,鮑珂宇

    (安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,安徽 淮南 232001)

    0 引 言

    水資源利用效率表征單位水資源創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境等方面效益,提升水資源利用效率是當(dāng)前實(shí)現(xiàn)水資源可持續(xù)利用的關(guān)鍵[1]。科學(xué)測度水資源利用效率、解析其影響因素引發(fā)了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。如:俞雅乖和劉玲燕利用超效率DEA-Tobit兩階段模型評價2004年~2014年我國30個省(市、自治區(qū))水資源效率,并分析其區(qū)域差異和影響因素[2];蓋美等分別運(yùn)用隨機(jī)前沿分析與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析測度了遼寧省14市水資源利用的絕對效率與相對效率,并借助核密度估計(jì)模型剖析水資源利用效率的動態(tài)變化規(guī)律[3];高媛媛等通過層次分析法和Ward系統(tǒng)聚類法劃分樣本等級,據(jù)此建立投影尋蹤模型,借助遺傳算法測算我國31個省級行政區(qū)的水資源利用效率[4]。

    綜上可知,學(xué)者們運(yùn)用不同的方法測算水資源利用效率并取得了豐富成果;但對于淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源的相關(guān)研究較少,以往研究多集中于水資源承載力[5]、水資源脆弱性[6]、水資源可持續(xù)性[7]等方面,且很少探究水資源與其他要素的空間交互影響?;诖?,本文構(gòu)建Super-SBM模型測度2008年~2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率,運(yùn)用全局Moran指數(shù)探究其空間關(guān)聯(lián)性及時空特征,并通過空間計(jì)量模型分析影響因子的空間效應(yīng),以期為淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源可持續(xù)發(fā)展、水生態(tài)治理提供參考與理論依據(jù)。

    1 研究區(qū)域與研究方法

    1.1 研究區(qū)域

    淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶地處我國中東部地區(qū),位于東經(jīng)112°14′~120°54′、31°01′N~36°13′N之間,橫跨江蘇、山東、安徽、河南4省,覆蓋25個市及4個縣,總面積約2.43×105km2?;春由鷳B(tài)經(jīng)濟(jì)帶大部分城市屬于暖溫帶季風(fēng)氣候類型,湖泊眾多、水系發(fā)達(dá),降水主要集中在夏季,2018年降水總量為2.46×104mm,水資源總量為8.59×1010m3,但由于全年降水分布不均,易澇易旱,是我國發(fā)生自然災(zāi)害最頻繁的地區(qū)之一。加之沿線城市人口密度較高,用水需求量大,合理分配和利用水資源已成為實(shí)現(xiàn)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展亟待解決主要問題之一。由于縣級的相關(guān)數(shù)據(jù)缺失過多,本研究從市域角度測算淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率,選擇25個地級市為研究單元,深入探究淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率的空間溢出效應(yīng)。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    本研究原始數(shù)據(jù)來源于江蘇、山東、安徽和河南四省的《統(tǒng)計(jì)年鑒》、《水資源公報》(2009年~2018年),以及25個地級市的《統(tǒng)計(jì)年鑒》、《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報》等文件資料。

    1.3 研究方法

    1.3.1Super-SBM模型

    SBM模型是2001年日本學(xué)者Kaoru Tone在傳統(tǒng)DEA模型的基礎(chǔ)上考慮松弛變量的影響,進(jìn)而提出的一種數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[8]。該模型對投入、產(chǎn)出變量進(jìn)行非徑向非角度處理,計(jì)算結(jié)果表示的是利潤,而非CCR和BCC模型的效益比例,有效提升效率測度的精準(zhǔn)度;但是當(dāng)測度結(jié)果中出現(xiàn)多個決策單元效率值同時為1的情況,則無法對其進(jìn)行判別和排序。為解決這一問題,2002年Tone進(jìn)一步拓展了SBM模型,修正松弛變量,建立了SuperSBM模型[9]。即

    (1)

    1.3.2空間相關(guān)性檢驗(yàn)

    空間相關(guān)性檢驗(yàn)是進(jìn)行空間計(jì)量模型分析的基礎(chǔ),當(dāng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示研究變量存在空間自相關(guān)性時才可進(jìn)行空間計(jì)量模型估計(jì)[10]。本文選擇常用的全局莫蘭指數(shù)(Moran’sI)進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn),當(dāng)Moran’sI為正時,表示研究變量具有空間正相關(guān)性,若Moran’sI為負(fù)時,表示研究變量具有空間負(fù)相關(guān)性,當(dāng)Moran’sI為零時,表示研究變量無空間相關(guān)性。即

    (2)

    1.3.3空間計(jì)量模型

    常用的空間計(jì)量模型主要有三種:一是空間滯后模型(SAR),通過在模型中納入被解釋變量的空間滯后項(xiàng),測度臨近區(qū)域被解釋變量對當(dāng)前區(qū)域被解釋變量產(chǎn)生影響的程度,探究變量的空間依賴性;二是空間誤差模型(SEM),通過在模型中納入解釋變量的空間誤差項(xiàng),分析臨近區(qū)域誤差項(xiàng)對當(dāng)前區(qū)域誤差項(xiàng)產(chǎn)生影響的程度,探究變量的空間異質(zhì)性;三是空間杜賓模型(SDM),模型中同時納入解釋變量的空間滯后項(xiàng)和空間誤差項(xiàng),既考慮了被解釋變量的空間交互作用,又考慮了誤差項(xiàng)的空間效應(yīng)[11]。三種模型公式如下

    Yi=ηWYi+Xiφ+ε

    (3)

    Yi=Xiφ+ε,ε=γWε+u

    (4)

    Yi=ηWYi+Xiφ+WXiθ+ε

    (5)

    式中,Yi為被解釋變量向量;Xi為解釋變量向量;η為空間自回歸滯后值系數(shù);u為隨機(jī)誤差項(xiàng);W為空間鄰接權(quán)重矩陣,若i市與j市相鄰,則Wij=1,反之Wij=0;W·Y為被解釋變量的空間滯后值;W·X為解釋變量的空間滯后值;φ、θ為待定系數(shù);ε為殘差值;γ為空間誤差系數(shù)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 水資源利用效率差異分析

    在綜合考量淮河流域水環(huán)境特性與前人研究的基礎(chǔ)上[12-13],分別從水資源、資本、人力3個層面遴選6項(xiàng)投入指標(biāo),堅(jiān)持科學(xué)性、可獲得性等原則甄選期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出,構(gòu)建水資源利用效率評價指標(biāo)體系(見表1)。

    表1 水資源利用效率評價指標(biāo)體系

    表2 淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各市水資源利用效率值

    基于淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶25市的面板數(shù)據(jù),根據(jù)式(1),運(yùn)用Super-SBM模型計(jì)算2008年~2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各市水資源利用效率(見表2)。從總體上看,2008年~2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率均值變化不大,有輕微下降趨勢,總均值為0.710,尚未達(dá)到相對有效,投入與產(chǎn)出不平衡,總體水資源利用效率偏低。這表明當(dāng)前水資源利用效果并不樂觀,有待進(jìn)一步改善利用模式。從水資源利用效率的動態(tài)變化來看,2008年~2017年徐州、菏澤的水資源利用效率值明顯提升,淮安、宿遷、連云港、泰州、宿州、信陽的效率值呈波動上升趨勢,棗莊、濟(jì)寧、阜陽的效率值大幅下降,從相對有效降至相對無效,鹽城、臨沂、六安、滁州的效率值曲折下滑,其余城市的水資源利用效率值變化幅度較小。從水資源利用效率的區(qū)域分布來看,淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶江蘇段(0.814)和山東段(0.857)的平均效率較優(yōu);河南段(0.770)次之;安徽段(0.502)最低。其中,2017年江蘇段有4個城市、山東段和河南段各有1個城市效率值大于1(相對有效),安徽段各市的水資源利用效率值分布在0.35~0.55之間。這主要是由于淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶安徽段城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后于其他段城市,其中淮南、亳州、宿州、淮北和滁州均為礦業(yè)城市,廢水排放量較大,導(dǎo)致非期望產(chǎn)出偏高,水資源利用效率較低。

    表3 全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

    2.2 空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果分析

    運(yùn)用StataSE 14.0軟件對淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶25市水資源利用效率進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示。

    由表3可知,2008年~2017年,淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率的Moran’s I值均為正值,表示水資源利用效率均呈正空間自相關(guān),除2013年p-value*>0.1外,其他時段均通過了10%水平下的顯著性檢驗(yàn),2015年后均通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn),存在相關(guān)性的可能性>99%,Moran’s I值也不斷增大,表明水資源利用效率在空間上的集聚態(tài)勢逐漸增強(qiáng)。

    2.3 空間計(jì)量模型的選擇與結(jié)果分析

    以Super-SBM模型測度的水資源利用效率為空間計(jì)量模型的被解釋變量,以水資源稟賦(S)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(R)、技術(shù)創(chuàng)新(T)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展(E)和環(huán)保投入(I)為解釋變量,分別用人均水資源量、第二產(chǎn)業(yè)GDP比重、單位GDP能耗、人均GDP和環(huán)保支出占財(cái)政支出的比重表示。

    由于SDM模型是SAR模型和SEM模型的結(jié)合,先利用StataSE 14.0軟件構(gòu)建SDM模型,并進(jìn)行Wald檢驗(yàn)和Lratio檢驗(yàn),結(jié)果均拒絕原假設(shè),表明變量存在空間滯后性和空間異質(zhì)性,SAR模型和SEM模型不適用于本研究,故選擇SDM模型進(jìn)行分析。SDM模型分為隨機(jī)效應(yīng)SDM模型和固定效應(yīng)SDM模型,進(jìn)一步采用Hausman檢驗(yàn),得到結(jié)果chi2(11)=42.37,Prob≥chi2=0.0000,拒絕原假設(shè),選擇固定效應(yīng)SDM模型。估計(jì)結(jié)果見表4。固定效應(yīng)分為空間固定效應(yīng)、時點(diǎn)固定效應(yīng)和空間時點(diǎn)雙重固定效應(yīng),如表4所示,按照ll值最大、aic、bic值最小的原則,選擇空間時點(diǎn)雙重固定效應(yīng)模型。在空間時點(diǎn)雙重固定效應(yīng)模型下Spatial rho值為-0.170,在10%水平下通過了顯著性檢驗(yàn),表面淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率空間集聚效應(yīng)顯著,水資源利用效率一定程度上受到臨近地區(qū)隨機(jī)擾動項(xiàng)空間效應(yīng)和時點(diǎn)效應(yīng)的影響。

    表4 固定效應(yīng)SDM模型估計(jì)結(jié)果

    運(yùn)用空間時點(diǎn)雙重固定效應(yīng)模型進(jìn)一步分解解釋變量對被解釋變量的作用效應(yīng)為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。其中,直接效應(yīng)表示該地區(qū)的解釋變量對水資源利用效率的空間溢出效應(yīng);間接效應(yīng)表示周邊地區(qū)的解釋變量對該地區(qū)水資源利用效率的空間溢出效應(yīng);總效應(yīng)是直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的集合,估計(jì)結(jié)果見表5。

    表5 水資源利用效率影響因素的空間效應(yīng)分解

    由表5可知,水資源稟賦對水資源利用效率的直接效應(yīng)為正值,間接效應(yīng)和總效應(yīng)為負(fù)值,均通過了顯著性檢驗(yàn)。這表明地區(qū)內(nèi)水資源量增大可促進(jìn)利用效率上升,水資源稟賦是影響水資源利用的直接動力和基礎(chǔ),水資源利用效率與地區(qū)內(nèi)水資源量息息相關(guān),水資源稟賦越高,水資源利用空間越大,利用效率相對較高;水資源是有限的且具有一定的流動性,一個地區(qū)的水資源稟賦提升,其周邊地區(qū)的水資源量則相對緊張,水環(huán)境壓力增大,導(dǎo)致水資源利用效率下降。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對水資源利用效率產(chǎn)生負(fù)向溢出效應(yīng),但估計(jì)結(jié)果只在直接效應(yīng)中顯著,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)數(shù)值越大。即,第二產(chǎn)業(yè)所占GDP比重越大,相較于第三產(chǎn)業(yè),第二產(chǎn)業(yè)的耗水量和廢水排放量更高,產(chǎn)生的水污染較為嚴(yán)重,地區(qū)水資源利用效率也較低;由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)主要是地區(qū)內(nèi)依賴自身資源或相關(guān)政策長期發(fā)展而來,流動性較弱,故而間接效應(yīng)不顯著。技術(shù)創(chuàng)新對水資源利用效率的三種空間效應(yīng)均顯著為正,表示某一地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平提升對其及其周邊地區(qū)的水資源利用效率有正向促進(jìn)作用。近年來生態(tài)化和綠色化的相關(guān)科學(xué)技術(shù)不斷創(chuàng)新,越來越多的行業(yè)開始使用清潔能源、清潔型技術(shù),從根源上降低污染排放、提升水質(zhì),且由于科技成果的空間擴(kuò)散性較強(qiáng),對鄰近地區(qū)也具有一定的影響力。經(jīng)濟(jì)發(fā)展對水資源利用效率的直接空間效應(yīng)顯著為正,其余兩種效應(yīng)均不顯著,意味著經(jīng)濟(jì)發(fā)展僅對地區(qū)內(nèi)部水資源利用效率有促進(jìn)作用,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升,可加深地區(qū)城鎮(zhèn)化質(zhì)量,優(yōu)化供水排水模式,提高生活污水廢水處理率;與此同時,人民的綜合素質(zhì)也不斷提升,節(jié)水意識逐漸增強(qiáng),用水方式也更加環(huán)保,水資源利用效率有效提高。環(huán)保投入對水資源利用效率空間效應(yīng)均顯著為正,環(huán)境保護(hù)的投入力度一般與環(huán)保政策相輔相成。環(huán)境投入越多表示當(dāng)?shù)卣坝嘘P(guān)部門對環(huán)境治理的重視程度越高,為保護(hù)和修復(fù)水環(huán)境耗費(fèi)的人力物力也越多;從而使地區(qū)內(nèi)逐漸形成良好的環(huán)保風(fēng)氣,也會擴(kuò)散到周圍地區(qū),形成區(qū)域聯(lián)動的環(huán)保機(jī)制。因此,為提升淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率,應(yīng)采取建立區(qū)域差異化的水資源宏觀調(diào)控機(jī)制,加快地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,減少工業(yè)污染,并支持技術(shù)創(chuàng)新,鼓勵使用綠色技術(shù),同時促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,培養(yǎng)公眾節(jié)水意識,加大環(huán)保投入力度,加強(qiáng)水污染治理等措施。

    3 結(jié) 論

    本研究基于Super-SBM模型測算淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率,解析其時空演化規(guī)律,并選擇空間時點(diǎn)雙重固定效應(yīng)空間杜賓模型對水資源利用效率影響因子進(jìn)行空間效應(yīng)分解。研究結(jié)果表明:2008年~2017年間淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率略有下降,地區(qū)之間存在明顯差異。其中,江蘇段和山東段的平均效率較優(yōu),河南段次之,安徽段最低;水資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)保投入對淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率的空間溢出效應(yīng)均顯著,存在正向直接效應(yīng)的有水資源稟賦、技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)保投入,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在負(fù)向直接效應(yīng),存在正向間接效應(yīng)的有技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)保投入,水資源稟賦存在負(fù)向間接效應(yīng)。當(dāng)前可通過統(tǒng)籌水資源、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新、推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展、增加環(huán)保投入等方式協(xié)同促進(jìn)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各城市提升水資源利用效率。

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