城市工業(yè)水資源利用效率分析

田 瑜，盛 武

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

水資源作為人類賴以生存的基礎(chǔ)性自然資源，在工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到不可或缺的作用。雖然中國(guó)水資源豐富，但由于人口總數(shù)龐大，人均可用水資源仍然較低，再加上工業(yè)廢水、生活污水和其他廢水的排放，使得我國(guó)當(dāng)前面臨的水資源形勢(shì)十分嚴(yán)峻[1-3]，如何解決工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、水資源需求與環(huán)境保護(hù)之間的矛盾，提升水資源利用效率，成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)話題。本文以江西省為例，將水環(huán)境污染視為非期望產(chǎn)出，采用Undesirable-SBM模型和Malmquist指數(shù)模型，分別從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)角度對(duì)江西省2010—2016各城市工業(yè)水資源效率進(jìn)行測(cè)度與分析，以期為江西省工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與水環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展提供理論參考與決策依據(jù)。

1 研究方法

1.1 Undesirable-SBM模型

DEA，即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，在1978年由Charnes等人提出，是一種用來(lái)處理具有多個(gè)輸入和多個(gè)輸出的多目標(biāo)決策問(wèn)題的研究方法。DEA作為一種非參數(shù)分析方法，近年來(lái)已廣泛應(yīng)用于效率測(cè)度及效率評(píng)價(jià)領(lǐng)域。傳統(tǒng)的DEA模型未考慮投入產(chǎn)出變量的松弛問(wèn)題，從而導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)偏差，對(duì)此Tone K[4]提出了非徑向、非角度的SBM模型,該模型在效率評(píng)估時(shí)更具有優(yōu)勢(shì)。而DEA Solver Pro5.0軟件是效率測(cè)度中最常見(jiàn)的軟件，其中的OUTPUTS模塊，不僅能測(cè)算出效率值大小，對(duì)投入產(chǎn)出冗余也有較為全面的描述。因此，本文采用SBM-Undesirable模型和DEA Solver Pro5.0軟件，測(cè)算江西省工業(yè)水資源效率。

(1)

式中：ρ為所求目標(biāo)函數(shù)，s表示松弛變量，且s-，sg，sb是嚴(yán)格遞減的。對(duì)于給定的決策單元當(dāng)且僅當(dāng)ρ為1時(shí)，即s-=sg=sb=0時(shí)，則決策單元有效；當(dāng)0≤ρ<1時(shí)，則決策單元無(wú)效，可通過(guò)消除松弛改進(jìn)投入產(chǎn)出。

1.2 Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)是瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家Sten Malmquist在1953年提出的，用來(lái)分析不同時(shí)期的消費(fèi)變化，Caves等人在1982年開(kāi)始將其應(yīng)用于生產(chǎn)效率變化的測(cè)算， 1994年Fare等人將這一理論首次結(jié)合數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)使用，之后Malmquist指數(shù)被廣泛應(yīng)用。Malmquist指數(shù)的很大優(yōu)勢(shì)就是可以將全要素生產(chǎn)率轉(zhuǎn)化為技術(shù)效率變化與技術(shù)變化，據(jù)此推斷生產(chǎn)率變化的根源。 Malmquist指數(shù)不僅能夠測(cè)度多領(lǐng)域的效率動(dòng)態(tài)變化，對(duì)不同時(shí)期的工業(yè)水資源效率隨時(shí)間的變化情況也能進(jìn)行較為全面的描述。從t到t+1的Malmquist指數(shù)可表示為

(2)

2 樣本選擇與數(shù)據(jù)處理

2.1 樣本指標(biāo)選擇

指標(biāo)選擇上，綜合Chen、姜博騫和楊高升等學(xué)者的做法[5-10]，文本選取以下指標(biāo)作為投入產(chǎn)出指標(biāo)：1)資產(chǎn)投入。本文以工業(yè)固定資產(chǎn)投資額作為資產(chǎn)投入指標(biāo)來(lái)衡量決策單元的工業(yè)資本投入。2)勞動(dòng)投入。由于某些年份工業(yè)就業(yè)人數(shù)暫時(shí)無(wú)法查詢，因此，本文選取各城市的第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)來(lái)衡量各城市勞動(dòng)力投入。3)能源投入。本文采用工業(yè)用水量作為工業(yè)能源投入指標(biāo)。4)期望產(chǎn)出。本文以各地級(jí)市規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值來(lái)衡量期望產(chǎn)出。5)非期望產(chǎn)出。工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的一系列問(wèn)題中，水環(huán)境問(wèn)題尤為重要，也引起了人們的廣泛關(guān)注。由于工業(yè)污染物排放品類較多，本文參考張峰[11]等學(xué)者的做法，將規(guī)模以上工業(yè)廢水排放量作為污染代表，以此作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以CNKI為數(shù)據(jù)庫(kù)，選取2010—2018中文核心及以上為期刊源，以江西省11個(gè)地級(jí)市作為決策單元，通過(guò)查詢相關(guān)年份的《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》以及江西省各市統(tǒng)計(jì)年鑒的面板數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行整理，以此作為江西省水資源效率評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。具體投入產(chǎn)出及數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)特征見(jiàn)表1。

表1 投入產(chǎn)出及數(shù)據(jù)描述的統(tǒng)計(jì)特征(2010—2016)

3 實(shí)證測(cè)算與分析

3.1 工業(yè)水資源效率靜態(tài)分析

本文使用DEA Solver Pro5.0軟件中的OUTPUTS模塊對(duì)整理的江西省各市數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，測(cè)算出2010—2016江西省11個(gè)城市的工業(yè)水資源效率。具體結(jié)果見(jiàn)表2。

經(jīng)過(guò)測(cè)算可知，在2010—2016年間，江西省11個(gè)城市的工業(yè)水資源效率平均值僅為0.549 6，實(shí)際投入產(chǎn)出距離最優(yōu)生產(chǎn)配置還有45%的改進(jìn)空間[12-13]。由此可見(jiàn)，江西省近年來(lái)為促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對(duì)水環(huán)境造成了一定的破壞，使得工業(yè)水資源效率低下，在未來(lái)發(fā)展中節(jié)水減排潛力較大。由表2可知：

表2 江西省各市工業(yè)水資源效率測(cè)算結(jié)果(2010—2016)

1)江西省11個(gè)城市的工業(yè)水資源效率均值差異明顯，鷹潭市效率值穩(wěn)定為1，始終處于DEA有效狀態(tài)，鷹潭市近年來(lái)在工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中資本、勞動(dòng)和水資源的配置較合理，在江西省11個(gè)城市中處于領(lǐng)先水平。工業(yè)水資源效率相對(duì)中等的有新余和撫州兩市，未來(lái)有較大的提升空間，且新余和撫州兩市工業(yè)水資源效率值均在2013年出現(xiàn)拐點(diǎn)。效率值相對(duì)較低的城市最多，有南昌、景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、九江、贛州、吉安和上饒7市，這些城市的工業(yè)水資源配置與最優(yōu)配置仍有一定程度的偏離，工業(yè)產(chǎn)值、工業(yè)用水、水污染排放之間的匹配度不高，工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展給水環(huán)境帶來(lái)較大的損害。效率值最低的城市為宜春，表明近幾年宜春市盲目追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展，忽視了水環(huán)境保護(hù)工作，使得工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與水環(huán)境的關(guān)系趨于惡化，若要提升工業(yè)水資源效率，必須制定相應(yīng)的工業(yè)污染防治措施，加強(qiáng)水環(huán)境保護(hù)工作，切實(shí)改善水環(huán)境質(zhì)量。

2)縱向來(lái)看，江西省11個(gè)城市的工業(yè)水資源效率均值波動(dòng)明顯，呈“N”型變動(dòng)趨勢(shì)，2010—2013數(shù)值呈現(xiàn)出較為明顯的上升趨勢(shì)，在2013年達(dá)到最大值0.687 7，隨后處于下降態(tài)勢(shì)，直至2016年效率值才有所回升。

3)具體來(lái)看，各城市效率波動(dòng)幅度不大，11個(gè)城市中，僅有南昌市研究前期效率值低于研究后期，出現(xiàn)了一定程度的下降，其他城市效率值均有不同程度的上升。

結(jié)合表2可以看出，江西省工業(yè)水資源效率分布呈現(xiàn)較明顯的非均衡性，且未出現(xiàn)眾多文獻(xiàn)研究結(jié)果中區(qū)域發(fā)展的梯度特征，而呈現(xiàn)出北部地區(qū)(南昌、上饒、景德鎮(zhèn)、九江、宜春)和南部地區(qū)(贛州、吉安、萍鄉(xiāng))較低，中部地區(qū)(撫州、新余、鷹潭)較高的特征。江西省北部地區(qū)和南部地區(qū)較低的工業(yè)水資源效率值拉低了江西省整體效率，同時(shí)也是阻礙江西省工業(yè)水資源效率提升的關(guān)鍵因素，為改善江西省整體的工業(yè)水資源效率，必須改善南部和北部地區(qū)的工業(yè)水資源效率，同時(shí)也應(yīng)高度重視中部地區(qū)的工業(yè)水資源效率的變化趨勢(shì)。

3.2 工業(yè)水資源效率動(dòng)態(tài)分析

為了更深入了解江西省各城市工業(yè)水資源利用效率，利用軟件中的Malmquist 指數(shù)模型板塊測(cè)算出2010—2016江西省工業(yè)水資源利用效率的技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和全要素生產(chǎn)率，具體結(jié)果見(jiàn)表3、表4。

表3 江西省各城市各年份M指數(shù)及其分解(2010—2016)

表4 江西省各城市平均M指數(shù)及其分解(2010—2016)

表3為研究期間江西省工業(yè)水資源利用效率M指數(shù)及其分解。從表3可以看到，2010—2016全要素生產(chǎn)率呈“U”型變動(dòng)趨勢(shì)，2011—2014江西省水環(huán)境污染較為嚴(yán)重，而從2014年起，水環(huán)境形勢(shì)有所改善。具體來(lái)看，全要素生產(chǎn)率2011—2012最低。江西省工業(yè)水資源效率的提升主要來(lái)自于技術(shù)效率的提升，技術(shù)進(jìn)步是制約江西省工業(yè)水資源效率提升的關(guān)鍵因素。由此可見(jiàn)，江西省各城市工業(yè)企業(yè)無(wú)論在管理水平還是資源配置與利用方面水平都較高，而在工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新方面做得還不夠，導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步指數(shù)較低，技術(shù)水平較落后。

表4為江西省11個(gè)城市平均M指數(shù)及其分解。從地區(qū)層面來(lái)看，江西省11個(gè)城市中，有5個(gè)城市全要素生產(chǎn)率大于1，均值為0.992，說(shuō)明江西省工業(yè)水資源效率呈下降狀態(tài)且整體年均工業(yè)水資源效率的下降幅度為0.8%。從城市層面來(lái)看，萍鄉(xiāng)市的全要素生產(chǎn)率最高，為1.271，增幅高達(dá)27.1%，主要受技術(shù)進(jìn)步的影響。上饒市全要素生產(chǎn)率為1.028，僅次于萍鄉(xiāng)市，其他4個(gè)指標(biāo)中，也僅有規(guī)模效率(0.978)小于1，呈退步態(tài)勢(shì)。南昌市全要素生產(chǎn)率為1.005，5個(gè)指標(biāo)中僅有技術(shù)進(jìn)步指數(shù)小于1，呈退步狀態(tài)，其他指標(biāo)均有不同幅度的提升。說(shuō)明南昌市雖然作為江西省的省會(huì)城市，在技術(shù)創(chuàng)新、人才引進(jìn)方面做得還不夠，未來(lái)若要提升工業(yè)水資源效率，必須加大技術(shù)創(chuàng)新投入，積極引進(jìn)創(chuàng)新型人才，改進(jìn)工業(yè)企業(yè)工藝技術(shù)，淘汰低產(chǎn)能的機(jī)械設(shè)備，從而提高工業(yè)企業(yè)技術(shù)水平，消除當(dāng)前技術(shù)進(jìn)步對(duì)工業(yè)水資源效率的抑制作用。

從江西省工業(yè)水資源效率年均Malmquist指數(shù)分解來(lái)看，江西省11個(gè)城市中，技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和全要素生產(chǎn)率大于1的占比分別為55%、36%、91%、36%和45%，說(shuō)明江西省將近一半甚至以上的城市技術(shù)效率、純技術(shù)效率、全要素生產(chǎn)率均處于增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，有64%的城市技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率處于下降狀態(tài)，較低的工業(yè)技術(shù)水平抑制了江西省工業(yè)水資源效率的提升，江西省各城市在提高工業(yè)技術(shù)水平方面仍有很長(zhǎng)的路要走。

4 結(jié)論及建議

4.1 結(jié)論

1)從靜態(tài)角度看，江西省11個(gè)城市的工業(yè)水資源效率較低，效率均值僅為0.549 6，提升空間較大。各城市工業(yè)水資源效率差異顯著，效率值較高的僅有鷹潭市，效率值穩(wěn)定為1且始終處于DEA有效狀態(tài)，效率值最低的宜春市，效率均值為0.262 8，說(shuō)明宜春市水資源配置較不合理，導(dǎo)致水環(huán)境污染嚴(yán)重。從地理分布來(lái)看，江西省工業(yè)水資源效率分布呈現(xiàn)較明顯的非均衡性，效率值中部地區(qū)(撫州、新余、鷹潭)較高，處于0.6～1之間；北部地區(qū)(南昌、上饒、景德鎮(zhèn)、九江、宜春)和南部地區(qū)(贛州、吉安、萍鄉(xiāng))較低，效率值處于0.2～0.6之間。

2)從動(dòng)態(tài)角度看，2010—2016江西省各市全要素生產(chǎn)率均值呈“U”型變動(dòng)趨勢(shì)，生產(chǎn)率雖然從2010年的1.015上升到2016年的1.016，但研究中期較低的生產(chǎn)率，拉低了江西省全要素生產(chǎn)率均值，整體呈下降趨勢(shì)。從Malmquist指數(shù)分解數(shù)據(jù)來(lái)看，5個(gè)指標(biāo)中，技術(shù)效率(1.016)、純技術(shù)效率(1.030)大于1，技術(shù)進(jìn)步(0.977)、規(guī)模效率(0.987)、全要素生產(chǎn)率(0.992)小于1。較高的技術(shù)效率值拉動(dòng)了江西省工業(yè)水資源效率的提升，但技術(shù)進(jìn)步則起到了相反的作用。研究表明，技術(shù)進(jìn)步是制約江西省工業(yè)水資源利用效率進(jìn)一步提升的關(guān)鍵因素。

4.2 建議

1)加強(qiáng)各城市間的交流與合作，使先進(jìn)的水資源管理手段和管理經(jīng)驗(yàn)得到擴(kuò)散和互享，提升水資源效率較低城市的水資源利用水平。因地制宜地制定具有區(qū)域差異特征的節(jié)水減排政策，加強(qiáng)水環(huán)境執(zhí)法力度，嚴(yán)格控制污水排放，嚴(yán)厲打擊非法排污行為，提高工業(yè)企業(yè)節(jié)水意識(shí)，從而優(yōu)化水環(huán)境質(zhì)量，提高工業(yè)水資源效率。

2)加大創(chuàng)新型企業(yè)培育力度，鼓勵(lì)企業(yè)建立創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，積極引進(jìn)創(chuàng)新型人才。其次應(yīng)淘汰低產(chǎn)能的工藝技術(shù)及設(shè)備，合理配置資源，同時(shí)增加對(duì)工業(yè)水資源效率相關(guān)技術(shù)研究的資金投入，盡可能地提高工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)能力，從而消除現(xiàn)階段技術(shù)進(jìn)步對(duì)水資源效率的抑制作用。