基于DEA-ESTDA的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率時(shí)空格局分析

張承琪，高千喜，代玉琨，陳宇陽

（1.河海大學(xué)，a.商學(xué)院；b.物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇 常州 213022；2.多倫多大學(xué)文理學(xué)院，安大略 多倫多 M5S3G3）

長(zhǎng)江作為中國(guó)第一大河，擁有豐富的水資源，由于歷史的原因，長(zhǎng)江依然承載著大量的污染物排放基數(shù)。習(xí)近平總書記在長(zhǎng)江中游的武漢市召開的第二次長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展座談會(huì)上多次強(qiáng)調(diào)以共抓大保護(hù)、不搞大開發(fā)為導(dǎo)向，以生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展為引領(lǐng)，以空間規(guī)劃統(tǒng)領(lǐng)水資源利用。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶重大發(fā)展戰(zhàn)略因水而生，繞水而成，依托長(zhǎng)江黃金水道進(jìn)行發(fā)展，因此對(duì)區(qū)域用水開展研究，進(jìn)行水資源利用效率時(shí)空格局測(cè)算分析具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

水資源是經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的“基礎(chǔ)性”“先導(dǎo)性”等要素，其利用質(zhì)量與結(jié)構(gòu)直接決定區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的成長(zhǎng)空間。水資源利用效率的內(nèi)涵外延研究不斷豐富。Hu等［1］率先使用DEA模型測(cè)度中國(guó)各省市的用水效率。孫愛軍等［2］以隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)測(cè)算1953—2004年中國(guó)工業(yè)用水效率，并用誤差修正模型預(yù)測(cè)工業(yè)耗水量。馬海良等［3］將工業(yè)和生活廢水排放作為非合意產(chǎn)出，以基于投入導(dǎo)向的SBM-DEA模型測(cè)算全要素水資源利用效率，并用Tobit回歸模型分析效率影響因素。田貴良等［4］運(yùn)用三階段DEA和Malmquist指數(shù)研究最嚴(yán)格水資源管理制度對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率的影響，并用灰色關(guān)聯(lián)分析影響程度。張麗娜等［5］立足彈性研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化與水資源適配度，結(jié)合Dagum基尼系數(shù)和Kernel密度估計(jì)研究適配度時(shí)空差異、貢獻(xiàn)率及演變規(guī)律。

在效率時(shí)空維度方面，學(xué)者對(duì)空間收斂效應(yīng)［6］、空間溢出效應(yīng)［7-9］展開研究，或采用地理探測(cè)器方法對(duì)空間分異及效率影響因素進(jìn)行分析［10-12］?？臻g數(shù)據(jù)分析方法［13-15］也是對(duì)效率進(jìn)行空間分析的常用方法，如郭麗佳等［16］綜合運(yùn)用Malmquist指數(shù)與空間數(shù)據(jù)分析對(duì)節(jié)能減排約束下2000—2017年中國(guó)省域旅游生態(tài)效率進(jìn)行研究。目前，應(yīng)用ESTDA方法研究水資源時(shí)空變化較少［17］，郝帥等［18］基于ESTDA對(duì)2000—2018年中國(guó)31個(gè)省份水生態(tài)足跡與壓力開展研究。方世敏等［19］運(yùn)用Malmquist指數(shù)與ESTDA方法探討區(qū)域旅游效率與規(guī)模的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)水資源利用效率開展了豐富研究，但目前多數(shù)基于ESDA模型框架的研究多聚焦于空間維度，在時(shí)間維度有進(jìn)一步拓展的空間。此外，多數(shù)研究是基于中國(guó)31個(gè)省份開展，面向區(qū)域開展的研究較少。本研究將在已有研究的基礎(chǔ)上，運(yùn)用非投入產(chǎn)出導(dǎo)向的Malmquist模型對(duì)2001—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省（市）水資源利用效率進(jìn)行測(cè)算，并運(yùn)用ESTDA模型框架分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率的空間與時(shí)間結(jié)構(gòu)。通過對(duì)區(qū)域水資源利用效率與時(shí)空差異的規(guī)律與特點(diǎn)進(jìn)行分析，期望在提高區(qū)域水資源利用效率上有一定的認(rèn)識(shí)和啟示。

1 研究方法及數(shù)據(jù)說明

1.1 水資源利用效率測(cè)度模型

Malmquist指數(shù)由瑞典 經(jīng)濟(jì)學(xué)家Malmquist［20］提出，Rolf等［21］以幾何平均值的形式計(jì)算構(gòu)建了目前在實(shí)證分析中普遍采用的基于DEA的Malmquist指數(shù)模型，通過利用距離函數(shù)的比率來計(jì)算投入產(chǎn)出效率。

式中，M(xt+1,yt+1,xt,yt)表示Malmquist水資源利用效率指數(shù)（簡(jiǎn)寫MI）；xt、xt+1分別表示地區(qū)在t期和t+1期的投入向量；yt、yt+1分別表示地區(qū)在t期和t+1期的產(chǎn)出向量；Dt(xt,yt)、Dt(xt+1,yt+1)分別表示以t期的技術(shù)為參考時(shí)，t期和t+1期的決策單元的距離函數(shù)；類似地，Dt+1(xt+1,yt+1)、Dt+1(xt,yt)分別表示以t+1期的技術(shù)為參考時(shí)，t期和t+1期的決策單元的距離函數(shù)。

Rolf等［22］在 規(guī) 模 報(bào) 酬 可 變 的 假 設(shè) 下，將Malmquist指數(shù)分解為技術(shù)效率指數(shù)（Effch）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（Techch）兩部分。式（2）中技術(shù)效率指數(shù)（Effch）又稱為“追趕效應(yīng)”，表示決策單元從t期到t+1期技術(shù)效率的變化，Effch＞1、Effch=1、Effch＜1分別表示技術(shù)效率提高、技術(shù)效率不變、技術(shù)效率下降；技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（Techch）又稱為“前沿面移動(dòng)效應(yīng)”，表示決策單元從t期到t+1期技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，Techch＞1、Techch=1、Techch＜1分別表示技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)停滯、技術(shù)倒退。

1.2 探索性時(shí)空數(shù)據(jù)分析（ESTDA）

運(yùn)用探索性時(shí)空數(shù)據(jù)分析（ESTDA）能夠在探索性空間數(shù)據(jù)分析（Exploratory spatial data analysis，ESDA）基礎(chǔ)上系統(tǒng)分析時(shí)序行為，彌補(bǔ)探索性空間數(shù)據(jù)分析的不足［19］。

1）探索性空間數(shù)據(jù)分析。運(yùn)用全局Moran’sI指數(shù)［23］探索水資源利用效率在整個(gè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的空間分布特征，計(jì)算公式：

式中，zi表示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶第i個(gè)省份的觀測(cè)值，n為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省份總數(shù)；表示二進(jìn)制的鄰接空間權(quán)重矩陣，由于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶橫跨東西，范圍廣距離遠(yuǎn)，故采用鄰接空間矩陣。

局部Moran’sI指數(shù)能夠探索效率在子區(qū)域上的空間異質(zhì)性［24］，計(jì)算公式：

式中，Ii表示地區(qū)i的局部Moran’sI指數(shù)。

2）LISA時(shí)間路徑。LISA時(shí)間路徑將傳統(tǒng)靜態(tài)LISA在考慮時(shí)間的基礎(chǔ)上動(dòng)態(tài)化，是LISA馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣的一種連續(xù)表達(dá)［18，25］，主要通過LISA時(shí)間路徑相對(duì)長(zhǎng)度與彎曲度反映幾何特征，計(jì)算公式［26］：

式中，Γi為L(zhǎng)ISA時(shí)間路徑的相對(duì)長(zhǎng)度；Li,t為地區(qū)i在時(shí)間t的LISA坐標(biāo)；T為時(shí)間間隔；d(Li,t,Li,t+1)為地區(qū)i在從時(shí)間t到時(shí)間t+1的移動(dòng)距離；Δi為L(zhǎng)ISA時(shí)間路徑彎曲度，若彎曲度大于1說明地區(qū)i的LISA移動(dòng)長(zhǎng)度大于平均水平，表明該地區(qū)局部空間依賴于空間結(jié)構(gòu)具有動(dòng)態(tài)性，否則相反。

3）LISA時(shí)空躍遷。Rey等［27，28］提 出LISA時(shí)空躍遷，對(duì)時(shí)空流動(dòng)（SF）和時(shí)空凝聚（SC）進(jìn)行定義［29］，具體計(jì)算公式可參考文獻(xiàn)［18、30、31］。LISA時(shí)空躍遷用來描述省份與相鄰省份間所具有的空間關(guān)系隨時(shí)間變化的規(guī)律，并劃分為I型（本省與相鄰省份均保持穩(wěn)定）、II型（本省躍遷但相鄰省份保持穩(wěn)定）、III型（本省與相鄰省份均發(fā)生躍遷）、IV型（本省保持穩(wěn)定但相鄰省份發(fā)生躍遷）。其中，III型又可以進(jìn)一步細(xì)分為IIIa型與IIIb型（表1）。

表1 LISA時(shí)空躍遷類型與符號(hào)語言

1.3 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)說明

本研究數(shù)據(jù)來源于2001—2018年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。從投入指標(biāo)、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出3個(gè)角度測(cè)算水資源利用效率。選取各省份年末三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)總?cè)藬?shù)、三次產(chǎn)業(yè)用水總量以及固定資本存量作為投入指標(biāo)，其中固定資本存量以永續(xù)盤存法［32］計(jì)算；以2001年為基準(zhǔn)的人均GDP衡量作為期望產(chǎn)出指標(biāo)；非期望產(chǎn)出指標(biāo)選取水污染當(dāng)量，為水污染物的污染當(dāng)量數(shù)與水污染排放量比值，其中水污染排放量為化學(xué)需氧量（COD）和氨氮（NH3-N）折成COD污染當(dāng)量之和。根據(jù)《污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》（GB 8978—2002）規(guī)定，選取1.25作為NH3-N折成COD污染當(dāng)量的折算系數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率時(shí)空演變特征分析

通過Malmquist-DEA計(jì)算出2001—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄊ校┧Y源利用效率、技術(shù)效率變化與技術(shù)進(jìn)步水平，并取平均值進(jìn)行對(duì)比分析，如表2所示。

表2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份水資源利用效率Malmquist指數(shù)

運(yùn)用ArcGIS 10.7軟件自然斷點(diǎn)法將同時(shí)期內(nèi)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份水資源利用效率劃分為高效率、較高效率、較低效率、低效率4個(gè)等級(jí)，繪制空間分布地圖（圖1）。

圖1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率空間分布

在觀察期內(nèi)，水資源利用高效率區(qū)域呈由西向東逐漸轉(zhuǎn)移、整體效率漸進(jìn)提高的趨勢(shì)?！笆濉睍r(shí)期，在空間上呈西高東低的分布，技術(shù)進(jìn)步不足是限制水資源利用效率提高的主要原因。浙江（1.003）、江西（1.001）、四川（1.042）、貴州（1.014）、云南（1.023）表現(xiàn)為水資源利用效率提高。四川、重慶、云南、貴州、浙江、江西處于較高效率及以上水平。浙江、江西、四川、云南技術(shù)效率分別提高2.7%、0.3%、2.2%、2.9%。安徽、四川、貴州技術(shù)進(jìn)步分別提高0.3%、2.0%、1.4%。浙江、江西、云南水資源利用效率的提高得益于其技術(shù)效率的增長(zhǎng)，四川、貴州則得益于技術(shù)效率增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步的雙重影響。

“十一五”時(shí)期，各省份水資源利用效率均高于1，表明效率有所增長(zhǎng)；技術(shù)進(jìn)步指數(shù)有所提高，此時(shí)技術(shù)效率對(duì)水資源利用效率的提高產(chǎn)生限制。貴州通過推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，促進(jìn)一批高耗水、高污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，在同時(shí)期最佳，屬于高效率區(qū)域，與上一時(shí)期相比技術(shù)進(jìn)步幅度達(dá)到60.66%。重慶、湖南、四川、浙江技術(shù)進(jìn)步分別提高32.41%、19.27%、19.27%、12.40%。浙江在下游地區(qū)中仍然表現(xiàn)最佳。安徽、江蘇、上海水資源利用效率雖有提高但仍保有一定空間，這一時(shí)期技術(shù)效率潛力有待挖掘。

“十二五”時(shí)期，區(qū)域水資源利用效率的提高主要受限于技術(shù)進(jìn)步。上游地區(qū)，重慶、貴州水資源利用效率受到技術(shù)倒退影響，導(dǎo)致水資源利用效率下降，分別位于較低效率、低效率區(qū)域，技術(shù)效率（1.000）保持穩(wěn)定。中游地區(qū)，江西技術(shù)效率提高0.85%，受限于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（0.954），水資源利用效率下降；湖北水資源利用效率（0.997）同時(shí)期表現(xiàn)優(yōu)于江西（0.961）、湖南（0.984），處于高效率區(qū)域，技術(shù)效率下降0.67%。下游地區(qū)，上海（1.004）、江蘇（1.006）水資源利用效率有所提高，處于高效率區(qū)域。江蘇率先開展綠色發(fā)展評(píng)估，實(shí)行水資源消耗總量和強(qiáng)度雙控行動(dòng)，技術(shù)效率有所提高（1.027），但技術(shù)進(jìn)步有所下降（0.980）。上海以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)推動(dòng)水資源利用轉(zhuǎn)型，在效率上體現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步（1.004）。

“十三五”早期，各省份水資源利用效率穩(wěn)健增長(zhǎng)。下游地區(qū)，浙江（1.096）成為水資源利用高效率區(qū)域，在國(guó)務(wù)院實(shí)行最嚴(yán)格水資源管理制度考核工作中獲優(yōu)秀等次；上海（1.032）、江蘇（1.031）、安徽（1.056）水資源利用效率同樣有所提高，上海技術(shù)效率（1.000）保持穩(wěn)定，江蘇、安徽技術(shù)效率分別提高0.42%、1.27%。中游地區(qū)，江西（1.049）截至2018年完成884個(gè)取用水監(jiān)測(cè)點(diǎn)建設(shè)工作，提高至水資源利用較高效率水平；湖北、湖南水資源利用效率分別為1.045、1.064，技術(shù)效率分別提高0.60%、1.98%，技術(shù)進(jìn)步3.92%、4.59%。上游地區(qū)，貴州（1.047）在2018年完成年度“水資源管理”三條紅線指標(biāo)測(cè)評(píng)；云南水資源利用效率1.035，技術(shù)效率（0.975）有所下降；重慶技術(shù)效率提高至較高效率水平；四川技術(shù)效率（1.018）保持較高效率水平。

2.2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率時(shí)空關(guān)聯(lián)格局

2.2.1 區(qū)域水資源利用效率全局空間自相關(guān)分析通過標(biāo)準(zhǔn)化的權(quán)重矩陣計(jì)算的全局Moran’sI∈[-1,1]，0＜Moran’sI＜1、Moran’sI=0、-1≤Moran’sI＜0分別表示空間正相關(guān)、不相關(guān)和負(fù)相關(guān)。由表3可知，“十五”時(shí)期水資源利用效率在1%的顯著水平上呈正相關(guān)，“十一五”時(shí)期與“十二五”時(shí)期呈現(xiàn)5%顯著水平上的正相關(guān)關(guān)系，說明相鄰省份水資源利用效率出現(xiàn)集聚現(xiàn)象。從時(shí)期變化的角度來看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率的集聚現(xiàn)象具有一定的波動(dòng)性。

表3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份水資源利用效率全局自相關(guān)Moran’s I指數(shù)

2.2.2 區(qū)域水資源利用效率局部空間自相關(guān)分析全局Moran’sI表明，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率在空間上具有集聚現(xiàn)象，結(jié)合Moran散點(diǎn)圖繪制LISA集聚分布圖，可以研究水資源利用效率局部空間集聚情況（圖2）。在Moran散點(diǎn)圖中，將各省（市）水資源利用效率的觀測(cè)值作為橫坐標(biāo)，水資源利用效率的空間滯后值作為縱坐標(biāo)，劃分四個(gè)象限：第一象限HH聚集，在該象限內(nèi)的省份具有較高的水資源利用效率，并且其周邊省份也具有較高的水資源利用效率；第二象限HL聚集，在該象限內(nèi)的省份具有較高的水資源利用效率，但其周邊省份水資源利用效率較低；同理可推第三象限LL聚集和第四象限LH聚集。

圖2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率LISA集聚分布

“十五”時(shí)期，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體呈上、下游兩個(gè)高效率區(qū)域向周邊省份輻射。四川、云南、貴州3省屬于HH集聚，水資源利用效率較高，同時(shí)期相鄰省份水資源利用效率也較高。2005年習(xí)近平總書記在浙江考察時(shí)首次提出“綠水青山就是金山銀山”重要理念，該時(shí)期浙江在空間上處于HL集聚，成為影響下游地區(qū)水資源利用效率提高的重要增長(zhǎng)極；“十一五”時(shí)期，HH集聚類型數(shù)量進(jìn)一步增加，四川、重慶、貴州3省為HH集聚，此時(shí)上游地區(qū)形成相互毗鄰的聯(lián)動(dòng)區(qū)域。浙江為L(zhǎng)L集聚，受到周邊省份影響，水資源利用效率緩慢升高；“十二五”時(shí)期，上游地區(qū)重慶、貴州2省為L(zhǎng)L集聚，技術(shù)進(jìn)步層面的停滯或倒退造成水資源利用效率降低。中游地區(qū)江西水資源利用效率為L(zhǎng)H集聚，被湖北、湖南、安徽、浙江高效率4省所包圍；“十三五”早期，四川、重慶、湖南3省為高效率區(qū)域，環(huán)繞云南、貴州、湖北，呈現(xiàn)HL集聚。下游地區(qū)，江蘇水資源利用效率低于同時(shí)期安徽、浙江2省，相較相鄰省份具有提升空間。

2.2.3 區(qū)域水資源利用效率LISA時(shí)間路徑分析

根據(jù)式（4）和式（5）計(jì)算出LISA時(shí)間路徑并繪出幾何特征（圖3）。由圖3a可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游沿海省份與以川渝地區(qū)為代表的上游省份水資源利用效率具有較大的相對(duì)長(zhǎng)度。根據(jù)計(jì)算結(jié)果可知，LISA時(shí)間路徑相對(duì)長(zhǎng)度最長(zhǎng)的3個(gè)?。ㄊ校┓謩e為貴州（2.013）、四川（1.406）、重慶（1.118），其次為下游地區(qū)沿海?。ㄊ校┙K（1.091）、上海（1.027）、浙江（0.954）。這表明上游地區(qū)與下游地區(qū)沿海省份局部空間結(jié)構(gòu)更加動(dòng)態(tài)。上游地區(qū)中貴州最為明顯，這一時(shí)期貴州大力推進(jìn)大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)融合實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展，發(fā)展高產(chǎn)值、低耗水產(chǎn)業(yè)［33］。

LISA時(shí)間路徑彎曲度能夠反映不同?。ㄊ校┰诰植靠臻g依賴和波動(dòng)性。彎曲度越大表明該?。ㄊ校┧Y源利用效率受相鄰?。ㄊ校┛臻g效應(yīng)的影響越大，其自身隨時(shí)間的變化越具有波動(dòng)性。如圖3b所示，上游地區(qū)的重慶、中游地區(qū)的湖北、下游地區(qū)的江蘇和上海4?。ㄊ校┚哂休^大彎曲度。根據(jù)計(jì)算結(jié)果可知，重慶（5.916）、江蘇（3.766）、上海（3.620）、湖北（3.110）為彎曲度最大的4個(gè)?。ㄊ校０不眨?.474）、江西（1.577）、云南（1.641）、湖南（1.658）為彎曲度最小的4個(gè)省份。重慶在局部空間依賴上具有最大的波動(dòng)性，表明重慶與其相鄰的省份具有動(dòng)態(tài)的區(qū)域水資源利用效率增長(zhǎng)過程。中游地區(qū)以湖北武漢為中心的城市群承東啟西、連接南北，積極連接中游地區(qū)推動(dòng)水資源利用效率協(xié)調(diào)發(fā)展［34］。下游地區(qū)，江蘇、上海彎曲度高于浙江、安徽。作為創(chuàng)造聯(lián)動(dòng)發(fā)展新模式戰(zhàn)略地區(qū)，長(zhǎng)三角城市群彎曲度整體高于中上游地區(qū)，具有更明顯的動(dòng)態(tài)特征。

圖3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率LISA時(shí)間路徑

通過對(duì)比不同時(shí)期各省份在Moran散點(diǎn)圖中的位置計(jì)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校㎜ISA坐標(biāo)點(diǎn)的移動(dòng)方向［35］，包括：0°?90°贏-贏態(tài)勢(shì)，即該?。ㄊ校┘捌湎噜徥。ㄊ校┧Y源利用效率正向協(xié)同增長(zhǎng)；90°? 180°輸-贏態(tài)勢(shì)，即該?。ㄊ校┧Y源利用效率有所下降，但相鄰省（市）水資源利用效率提高；180°? 270°輸-輸態(tài)勢(shì)，即該省（市）及其相鄰?。ㄊ校┧Y源利用效率負(fù)向協(xié)同增長(zhǎng)；270°?360°贏-輸態(tài)勢(shì)，即該?。ㄊ校┧Y源利用效率增長(zhǎng)，但相鄰?。ㄊ校┧Y源利用效率下降。如圖3c所示，正向協(xié)同增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)總共有6個(gè)?。ㄊ校伎傮w的54.54%，主要集中在中下游地區(qū)。中游地區(qū)湖北、江西呈正向協(xié)同增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，湖南呈水資源利用效率增長(zhǎng)、周圍省（市）效率降低態(tài)勢(shì)。重慶與相鄰省份水資源利用效率呈降低態(tài)勢(shì)。四川與相鄰省份呈負(fù)向協(xié)同增長(zhǎng)特征，區(qū)域水資源利用效率協(xié)調(diào)提高效果有待轉(zhuǎn)變。

2.2.4 區(qū)域水資源利用效率LISA時(shí)空躍遷分析LISA時(shí)間路徑能夠分析Moran’sI散點(diǎn)圖中散點(diǎn)變化趨勢(shì)，但對(duì)散點(diǎn)局部空間關(guān)聯(lián)類型轉(zhuǎn)移變化反映不足。根據(jù)Moran’sI散點(diǎn)圖，以時(shí)期為時(shí)間單位得到長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率自“十五”時(shí)期至“十三五”早期時(shí)空流動(dòng)、時(shí)空凝聚和演化過程，如表4所示。

由表4可知，觀察期內(nèi)水資源利用效率時(shí)空躍遷在各類型分布較為均勻，時(shí)空凝聚概率48.5%，高于時(shí)空流動(dòng)概率45.5%，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率不斷變化，即便時(shí)空凝聚性略強(qiáng)于時(shí)空流動(dòng)性，但仍然具有一定的時(shí)空流動(dòng)性與可塑性。本省水資源利用效率較低，但相鄰省份較高，能夠帶動(dòng)本省水資源利用效率提高的概率達(dá)到50.0%，說明水資源利用效率在空間上具有溢出效應(yīng)。本?。ㄊ校┡c相鄰省（市）水資源利用效率均較高時(shí)，本省（市）水資源利用效率水平不變，而相鄰?。ㄊ校┧Y源利用效率降低概率為10.0%，說明當(dāng)形成聯(lián)動(dòng)高效率區(qū)域時(shí)相鄰省（市）水資源利用效率具有穩(wěn)定性。當(dāng)本省（市）與相鄰?。ㄊ校┧Y源利用效率均較低時(shí)效率保持不變的概率為31.2%，僅本省（市）提高水資源利用效率至較高水平概率為18.8%，共同提高至較高水平時(shí)概率為25.0%，說明當(dāng)LL集聚時(shí)容易產(chǎn)生轉(zhuǎn)移惰性，與相鄰省（市）加強(qiáng)合作共同提高效率概率高于僅提高本?。ㄊ校┧Y源利用效率。

表4 水資源利用效率局部Moran’s I指數(shù)時(shí)空躍遷矩陣

3 小結(jié)與討論

本研究運(yùn)用Malmquist-DEA模型測(cè)算了2001—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11?。ㄊ校┧Y源利用效率的變化，并結(jié)合探索性時(shí)空數(shù)據(jù)分析方法分析效率在空間上的結(jié)構(gòu)與在時(shí)間維度上的空間變化。

結(jié)果表明，在觀察期內(nèi)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率整體處于提高水平，“十五”“十二五”時(shí)期技術(shù)進(jìn)步不足是制約水資源利用效率提高的主要因素，“十一五”時(shí)期、“十三五”早期效率的提高主要受到技術(shù)效率的制約。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率空間集聚整體顯著并具有一定波動(dòng)性，容易在空間形成相互毗鄰的聯(lián)動(dòng)區(qū)域。其中，HL集聚、HH集聚容易出現(xiàn)在上游地區(qū)與下游沿海地區(qū)；上游地區(qū)水資源利用效率局部空間結(jié)構(gòu)更加動(dòng)態(tài)，正向協(xié)同增長(zhǎng)省（市）占總?。ㄊ校?shù)的54.54%，主要集中在中下游地區(qū)；從時(shí)期來看，水資源利用效率時(shí)空凝聚性略強(qiáng)于時(shí)空流動(dòng)性，但依然具有可塑性。針對(duì)以上結(jié)論得出如下啟示。

1）觀察期內(nèi)，水資源利用效率有所增長(zhǎng)，仍保有提高空間。技術(shù)進(jìn)步能夠使得前沿面前移，產(chǎn)生新的進(jìn)步空間，因此，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步是提高水資源利用效率重要方式，與此同時(shí)，也要重視技術(shù)效率的提高?？梢酝ㄟ^采取加大節(jié)水科技投入、創(chuàng)新水資源管理、深化水權(quán)交易、因地制宜調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方式促進(jìn)水資源利用效率的提高。

2）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源利用效率空間集聚具有一定波動(dòng)性，因此，在區(qū)域內(nèi)部、區(qū)域之間加快形成對(duì)水資源的協(xié)調(diào)開發(fā)，優(yōu)化投入資源在空間上的布局，深化區(qū)域水資源利用合作交流，以進(jìn)一步強(qiáng)化空間集聚特征。低效率地區(qū)間加強(qiáng)共贏合作，更有利于提高水資源利用效率，例如貴州將大力推進(jìn)大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相結(jié)合，發(fā)展高產(chǎn)值低耗水產(chǎn)業(yè)，對(duì)周圍地區(qū)具有一定的借鑒意義。

3）下游地區(qū)充分利用經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，大力提倡科技創(chuàng)新，采用多種形式的科技合作帶動(dòng)中上游地區(qū)水資源利用效率的提高。中游地區(qū)湖北擁有良好的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，通過充分發(fā)揮承東啟西作用，充分利用輻射帶動(dòng)作用對(duì)水資源利用效率進(jìn)行調(diào)整。上游地區(qū)重慶更易受到相鄰省份水資源利用效率影響，應(yīng)當(dāng)積極發(fā)揮對(duì)周圍省（市）水資源利用的協(xié)調(diào)作用。