江蘇省工業(yè)用水效率及節(jié)水潛力分析

李 恩,耿 雷 華,饒 猛,蓋 永 偉

(1.南京水利科學研究院 水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室,江蘇 南京 210029; 2.河海大學 水文水資源學院,江蘇 南京 210098; 3.長江保護與綠色發(fā)展研究院,江蘇 南京 210098; 4.阜陽市水利局,安徽 阜陽 236012; 5.江蘇省水資源服務中心,江蘇 南京 210029)

0 前 言

水資源過量開發(fā)利用導致的水資源短缺與水環(huán)境問題嚴重制約了全球經(jīng)濟社會的發(fā)展。當前中國工業(yè)經(jīng)濟正處于綠色轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期,資源與環(huán)境問題相互交織,工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展空間日益縮小,開展工業(yè)用水效率與工業(yè)節(jié)水潛力的研究對緩解工業(yè)水資源短缺、優(yōu)化工業(yè)水資源配置具有重要意義。工業(yè)水資源涉及行業(yè)眾多,“取-輸-制-配-用-排-凈-回”全過程用水系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與各環(huán)節(jié)全流程用水工藝復雜,工業(yè)用水效率受工業(yè)結(jié)構(gòu)與布局、經(jīng)濟發(fā)展水平、行業(yè)規(guī)模等因素的影響,傳統(tǒng)的計算方法很難適用于現(xiàn)有工業(yè)用水效率與節(jié)水潛力的計算。隨著認知的提高與技術(shù)的進步,隨機前沿分析(SFA)作為學科交叉與深度融合的產(chǎn)物已逐漸應用于金融、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域[1-4]。鄭在洲等提出了基于萬元工業(yè)增加值用水量與工業(yè)用水重復利率的節(jié)水潛力計算方法[5];田偉等基于SFA模型分析了中國農(nóng)業(yè)技術(shù)效率[6];余敦涌等采用隨機前沿分析方法,以城市化率、人均道路面積等9個指標作為投入要素,單位碳排GDP產(chǎn)出作為產(chǎn)出要素,測算了中國30個省域2006年和2011年的碳排放效率[7];雷玉桃等選取隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型分析了中國各省份水資源效率與節(jié)水潛力[8];邢宏洋等基于空間隨機前沿分析方法測算了服務業(yè)全要素生產(chǎn)率[9]。但對工業(yè)領(lǐng)域分行業(yè)用水效率與節(jié)水潛力的計算研究較少。此外,傳統(tǒng)工業(yè)節(jié)水潛力的計算方法大多基于萬元工業(yè)增加值用水量與工業(yè)用水重復利用率這兩個指標,但這兩項指標無法具體反映出工業(yè)水資源復雜的經(jīng)濟屬性。本文在以往研究成果的基礎(chǔ)上,以江蘇省為例,基于超越對數(shù)隨機前沿分析生產(chǎn)函數(shù)模型,采用工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)凈值、就業(yè)人數(shù)以及用水量4個指標,測算江蘇省32個工業(yè)分行業(yè)用水效率與節(jié)水潛力,進一步完善SFA模型在工業(yè)節(jié)水潛力計算領(lǐng)域的應用,彌補了傳統(tǒng)計算方法的不足,并運用SPSS 21.0軟件對江蘇省各行業(yè)用水效率與節(jié)水潛力進行聚類分析。

1 研究區(qū)概況

江蘇省地處中國東部沿海地區(qū)中部,東部瀕臨黃海,與上海市、浙江省、安徽省、山東省接壤,地跨北緯30°45′～35°08′、東經(jīng)116°21′～121°56′,土地面積10.72萬km2,地形以平原為主,湖泊眾多,水網(wǎng)密集。改革開放以來,江蘇省國民經(jīng)濟進入快速發(fā)展期,2020年全省地區(qū)生產(chǎn)總值邁上10萬億臺階,位居全國第二,人均GDP 12.5萬元,規(guī)模以上工業(yè)增加值3.82萬億元,僅次于廣東省。完善的工業(yè)系統(tǒng)為江蘇省GDP作出了巨大貢獻,但由于工業(yè)改革起步較早,一些工藝與用水設(shè)備無法達到現(xiàn)有節(jié)水水平,加上單一的煤電結(jié)構(gòu)與電力工業(yè)沿江布局,導致江蘇省工業(yè)用水量居高不下,工業(yè)用水量遠超全國其他省份。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

SFA模型的技術(shù)結(jié)構(gòu)方程中,行業(yè)固定資產(chǎn)凈值、就業(yè)人數(shù)和用水量為投入項,產(chǎn)出項為工業(yè)增加值,對于2016～2020年間的江蘇省行業(yè)固定資產(chǎn)凈值,以2012年行業(yè)固定資產(chǎn)凈值為基礎(chǔ),加上由趨勢預測法得到的凈資產(chǎn)值進行估算;工業(yè)增加值與行業(yè)就業(yè)人數(shù)從《江蘇省統(tǒng)計年鑒》中獲得,各行業(yè)用水量從江蘇省規(guī)模以上行業(yè)用水直報系統(tǒng)中獲得,以2016～2020年為計算期,測算江蘇省工業(yè)分行業(yè)用水效率。

2.2 研究方法

萬元工業(yè)增加值與工業(yè)用水重復利用量是用水效率計算方法中的兩個重要指標,但工業(yè)用水效率帶有一定的經(jīng)濟屬性,是工業(yè)增加值、就業(yè)人數(shù)、企業(yè)固定資產(chǎn)、用水量等綜合作用的結(jié)果。本次研究以工業(yè)用水效率表達投入與產(chǎn)出因素之間最佳配置狀態(tài),該指標與前沿面密不可分,前沿是指一定投入下的最大產(chǎn)出,不同投入對應的不同最大產(chǎn)出形成的曲線即為前沿面[10-13]。前沿分析根據(jù)函數(shù)的具體形式可分為參數(shù)方法和非參數(shù)方法,前者以隨機前沿分析(SFA)為代表性方法,后者以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)為代表性方法[14-16]。目前國內(nèi)外學者在SFA模型中普遍采用生產(chǎn)總值(Y)及就業(yè)人數(shù)(L)作為技術(shù)結(jié)構(gòu)方程中的投入與產(chǎn)出項。本文結(jié)合研究需要與江蘇省實際情況,在技術(shù)結(jié)構(gòu)方程的投入項中關(guān)聯(lián)水資源與節(jié)水投資要素,新增兩項指標:工業(yè)取水量(W)、固定資產(chǎn)凈值(K)。這些指標包含了工業(yè)節(jié)水過程中房屋、建筑物、技術(shù)投資、設(shè)備投資、節(jié)水投資等,能夠體現(xiàn)出工業(yè)行業(yè)在節(jié)水領(lǐng)域的綜合實力,使工業(yè)用水效率與節(jié)水潛力的計算結(jié)果更為合理[17]。通過改進Battese等[18]模型結(jié)構(gòu),新增技術(shù)非效率方程,以增加模型的可靠性。

以對數(shù)型C-D函數(shù)的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)展開形式作為模型的技術(shù)結(jié)構(gòu)方程:

lnYit=β0+βklnKit+βllnLit+βwlnWit+βtT+

βtktlnKit+βtltlnLit+βtwtlnWit+βkllnKitlnLit+

(1)

式中:Yit為i行業(yè)第t年的工業(yè)增加值,億元;Kit為i行業(yè)第t年的工業(yè)行業(yè)固定資產(chǎn)凈值,億元;Lit為i行業(yè)第t年的工業(yè)就業(yè)人員,萬人;Wit為i行業(yè)第t年的工業(yè)用水量,億m3;T為時間參數(shù),T=1,2,3,…;β0、βk、βl、βw、βt、βtk、βtl、βtw、βkl、βkw、βlW、βkK、βll、βww、βtt為待估參數(shù);誤差項為復合結(jié)構(gòu),其中v代表影響生產(chǎn)活動的隨機因素,u(非負)代表著生產(chǎn)效率,隨機誤差項vit獨立于uit,且vit～N(0,σ2)。

新增技術(shù)非效率方程,對技術(shù)非效率項進一步解釋與擴充:

uit=Zitσ+cit

Zitσ=σ0+σKlnKit+σLlnLit+σTKtlnKit+σTLtlnLit

(2)

式中:i=1,2,…,n,t=1,2,…,T,分別代表行業(yè)序號及時間序列;uit為技術(shù)非效率項,代表第i個行業(yè)相對前沿的技術(shù)效率水平;cit為隨機擾動項,是正太分布N(0,σ2)的截斷分布,使cit≥-Zitσ,以保證uit服從正態(tài)分布N(Zitσ,σ2)的非負截斷分布;σ0,σK,σL,σTK,σTL為待估參數(shù)。

技術(shù)效率項為

TEit=exp (-uit)

(3)

式中:TEit表示工業(yè)用水效率。當TEit<1時,說明工業(yè)還有節(jié)水潛力[19]。

3 節(jié)水潛力分布特征

3.1 模型測算

采用Frontier 4.1軟件,選擇誤差修正模型,對超越對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型參數(shù)進行測算。表1給出了參數(shù)測算值、統(tǒng)計量以及最大似然估計結(jié)果。由表1可見,在技術(shù)結(jié)構(gòu)方程中,有7個參數(shù)的測算值在1%水平上是統(tǒng)計顯著的,3個參數(shù)的測算值在5%的水平上是統(tǒng)計顯著的,其中βk、βl以及βw測算結(jié)果均為正值且在技術(shù)結(jié)構(gòu)方程參數(shù)中為最大值,表明江蘇省工業(yè)行業(yè)固定資產(chǎn)凈值、就業(yè)人數(shù)以及工業(yè)取水量對工業(yè)增加值為正向影響,且固定資產(chǎn)凈值影響最大,同時側(cè)面印證了工業(yè)發(fā)展需要大量投資,但就業(yè)人數(shù)與工業(yè)用水量也是不可或缺的重要因素,γ的估計值為0.999,且在1%的統(tǒng)計水平上是顯著的,說明誤差基本上來自技術(shù)非效率方程,因此本文構(gòu)建的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)對于江蘇省工業(yè)分行業(yè)樣本整體來說是適用的。

表1 模型參數(shù)測算結(jié)果

3.2 模型檢驗

為保證模型設(shè)定的科學性與可靠性,在Battese等假設(shè)性檢驗的基礎(chǔ)上,新增交叉相乘檢驗與時間聯(lián)合效應校驗,以體現(xiàn)工業(yè)節(jié)水潛力各指標間的交叉效應與時間效應。本次研究設(shè)定如下5種模型假設(shè)性檢驗。

(1) 交叉相乘性檢驗,H(0):βkl=βkw=βlw=0,生產(chǎn)技術(shù)結(jié)構(gòu)中不存在要素之間的二次和交叉相乘效應。

(2) 技術(shù)進步檢驗,H(0):βt=βtK=βtl=βtw=βtt=0,不存在技術(shù)性進步。

(3) 聯(lián)合時間效應檢驗,H(0):βtK=βtl=βtw=σTK=σTL=0,生產(chǎn)技術(shù)結(jié)構(gòu)和技術(shù)效率的時間聯(lián)合效應為零。

(4) ?？怂辜夹g(shù)進步檢驗,H(0):βtK=βtl=βtw=0,存在?？怂怪屑夹g(shù)進步。

(5) C-D函數(shù)檢驗,H(0):βkk=βll=βww=βtt=0,適用于C-D函數(shù)。

表2給出了5種檢驗模型對無約束模型的統(tǒng)計檢驗。檢驗1是對投入要素中的行業(yè)固定資產(chǎn)凈值、就業(yè)人數(shù)以及工業(yè)取水量的交叉相乘聯(lián)合檢驗。其檢驗表明,生產(chǎn)技術(shù)結(jié)構(gòu)中投入要素二次項在1%的水平上是顯著的;檢驗2是對模型是否存在技術(shù)性進步進行檢驗,結(jié)果表明模型存在技術(shù)性進步;檢驗3結(jié)果表明生產(chǎn)技術(shù)結(jié)構(gòu)和技術(shù)效率具有顯著的時間效應;檢驗4表明模型存在非希克斯中性技術(shù)進步;檢驗5表明C-D函數(shù)被拒絕,且在1%的水平上顯著的?？梢?對于列出的5種假設(shè)性檢驗,其檢驗結(jié)果均在1%的水平上被拒絕,說明采用超越對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型合理可靠。

表2 隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型假設(shè)檢驗結(jié)果

3.3 行業(yè)用水效率

表3列出了江蘇省2016～2020年分行業(yè)平均用水效率,從表中可以看出江蘇省工業(yè)各行業(yè)用水效率均小于1,均未達到前沿面用水量,存在一定的節(jié)水空間。

3.4 節(jié)水潛力計算

江蘇省分行業(yè)平均用水效率均小于1,表明各行業(yè)均存在節(jié)水潛力。節(jié)水潛力的計算方法主要有技術(shù)評估法和定額法兩大類,技術(shù)評估法是對某一行業(yè)、區(qū)域的節(jié)水技術(shù)進行評估,得到單一行業(yè)或區(qū)域的節(jié)水潛力,而定額法則通過比較現(xiàn)狀值與參照標準來確定節(jié)水潛力。本文采用定額法計算節(jié)水潛力。3.1節(jié)計算參照模型前沿面用水量,則:

(4)

工業(yè)節(jié)水潛力表示為

(5)

式中:ΔWit表示工業(yè)節(jié)水潛力。

以3.1節(jié)江蘇省分行業(yè)用水效率值為基礎(chǔ),根據(jù)式(5)計算各行業(yè)節(jié)水潛力,得到全省32個行業(yè)節(jié)水潛力合計29.82億m3,具體計算結(jié)果見表3。

4 工業(yè)用水效率與節(jié)水潛力綜合分析

4.1 工業(yè)用水效率

為了便于對江蘇省各行業(yè)用水效率進行比較分析,運用SPSS 21.0軟件對江蘇省2016～2020年分行業(yè)用水效率進行聚類分析,聚類方法采用組間平均連接法,度量標準為區(qū)間法中的平方歐式距離。由此根據(jù)江蘇省各行業(yè)用水效率值將其分類4個類別,見表4。

第Ⅰ類行業(yè):非金屬礦采選業(yè),農(nóng)副食品加工業(yè),煙草制品業(yè),石油、煤炭及其他燃料加工業(yè),化學原料和化學制品制造業(yè),金屬制品業(yè),通用設(shè)備制造業(yè),汽車制造業(yè),電氣機械和器材制造業(yè),計算機。通信和其他電子設(shè)備制造業(yè),廢棄資源綜合利用業(yè),電力、熱力生產(chǎn)和供應業(yè)共計12個行業(yè)。在研究期間行業(yè)用水效率處于省內(nèi)最高水平,2016～2020年間,行業(yè)用水效率均值在0.82以上,部分行業(yè)如煙草制品業(yè),石油、煤炭及其他燃料加工業(yè),化學原料和化學制品制造業(yè)以及電氣機械和器材制造業(yè)用水效率均值超過0.95,已經(jīng)非常接近生產(chǎn)前沿面用水水平。這些行業(yè)主要分布在蘇州、無錫、南通等經(jīng)濟發(fā)展水平較高、工業(yè)現(xiàn)代化程度較高的城市,目前這些行業(yè)已經(jīng)形成了成熟的工業(yè)體系,水資源集約節(jié)約程度高。

第Ⅱ類行業(yè):紡織服裝、服飾業(yè),文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè),非金屬礦物制品業(yè),黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè),有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)共計5個行業(yè)。在研究期間內(nèi)行業(yè)用水效率不高,均值在0.6～0.8之間,但在2016～2020年間,各行業(yè)用水效率呈現(xiàn)出總體增加的趨勢,這主要得益于 “十三五”期間江蘇省鋼鐵行業(yè)轉(zhuǎn)型升級以及紡織行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來的紅利,如江蘇鋼鐵行業(yè)扎實推進節(jié)能減排、提升裝備水平、優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等各項工作,為行業(yè)用水效率的提高打好了扎實基礎(chǔ)。

第Ⅲ類行業(yè):有色金屬礦采選業(yè),酒、飲料和精制茶制造業(yè),紡織業(yè),醫(yī)藥制造業(yè),化學纖維制造業(yè),橡膠和塑料制品業(yè),專用設(shè)備制造業(yè),鐵路、船舶、航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè),燃氣生產(chǎn)和供應共計9個行業(yè)。在研究期間行業(yè)用水效率在0.3～0.6之間,在江蘇省行業(yè)用水效率中處于中下水平。

第Ⅳ類行業(yè):煤炭開采和洗選業(yè),石油和天然氣開采業(yè),食品制造業(yè),造紙和紙制品業(yè),其他制造業(yè),金屬制品、機械和設(shè)備修理業(yè)共計6個行業(yè)。這些行業(yè)在研究期間內(nèi)行業(yè)用水效率均值小于0.3,在江蘇省行業(yè)用水效率排行中屬于最低的一類,這些行業(yè)大多以煤炭、紙制品等附加值低的產(chǎn)品為主,且行業(yè)準入門檻低,導致行業(yè)用水效率不高。江蘇省工業(yè)行業(yè)水資源效率具體見圖1。

圖1 江蘇省工業(yè)行業(yè)用水效率分類示意

4.2 工業(yè)節(jié)水潛力

為保證分類可靠性,去除與其他行業(yè)節(jié)水潛力差距過大的電力、熱力生產(chǎn)和供應業(yè),并最后將其歸為節(jié)水潛力最大的一類,選擇K-均值聚類法,運用SPSS 21.1軟件對各行業(yè)節(jié)水潛力進行聚類分析,將32個行業(yè)分為3類,分類結(jié)果見表5。根據(jù)分類結(jié)果,確定電力、熱力生產(chǎn)和供應業(yè)為高節(jié)水潛力行業(yè),節(jié)水潛力為25.69億m3,潛力占比為86.2%;紡織業(yè)、造紙和紙制品業(yè)、化學纖維制造業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)為中節(jié)水潛力行業(yè),節(jié)水潛力分別為0.58億,1.025億,0.66億,1.004億m3,節(jié)水潛力合計占全省的11.0%;其余27個行業(yè)為低節(jié)水潛力行業(yè),平均節(jié)水潛力僅為0.032億m3,節(jié)水潛力合計僅占全省的2.8%。

表5 江蘇省工業(yè)節(jié)水潛力聚類分析結(jié)果

5 結(jié)論與分析

工業(yè)用水效率與節(jié)水潛力的測算一直都是工業(yè)水資源領(lǐng)域的重點與難點。隨著學科的交叉與深度融合,部分理論成熟的計量經(jīng)濟學模型逐漸應用到了工業(yè)水資源領(lǐng)域。本文以江蘇省為例,基于超越對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型,對江蘇省32個工業(yè)行業(yè)的用水效率與節(jié)水潛力進行了測算,并采用系統(tǒng)聚類分析法對工業(yè)行業(yè)進行了分類。結(jié)果表明:所研究行業(yè)的用水效率均未達到1,節(jié)水潛力總和為29.82億m3,各行業(yè)均存在一定的節(jié)水空間,主要研究結(jié)論如下:

(1) 超越對數(shù)隨機前沿分析生產(chǎn)函數(shù)模型適用于江蘇省工業(yè)節(jié)水潛力的計算。在模型測算時,模型中的10個參數(shù)有7個在1%的水平上是統(tǒng)計顯著的,3個在5%的水平上是統(tǒng)計顯著的,且γ的估計值為0.999,解釋為模型對樣本數(shù)據(jù)整體是適用的;在模型檢驗中,設(shè)定的5種假設(shè)性檢驗均在1%的水平上顯著,解釋為采用超越對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型合理可靠。

(2) 以工業(yè)用水效率為依據(jù),將研究的行業(yè)分為4類。第Ⅰ類行業(yè)用水效率均值在0.82以上,得益于蘇州、無錫、南通等城市成熟的工業(yè)體系;第Ⅱ類行業(yè)用水效率均值在0.6～0.8之間,且研究期間用水效率整體呈現(xiàn)增加的趨勢,得益于江蘇省工業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)型升級與創(chuàng)新;第Ⅲ類行業(yè)用水效率在0.3～0.6之間,在江蘇省行業(yè)用水效率中處于中下水平;第Ⅳ類行業(yè)用水效率均值小于0.3,這類行業(yè)產(chǎn)品附加值低,行業(yè)準入門檻低,其水資源利用效率不高。

(3) 工業(yè)節(jié)水潛力為依據(jù),將研究行業(yè)分為高節(jié)水潛力行業(yè)、中節(jié)水潛力行業(yè)、低節(jié)水潛力行業(yè)。江蘇省分行業(yè)節(jié)水潛力呈現(xiàn)出金字塔特征,高節(jié)水潛力行業(yè)涉及1個行業(yè),節(jié)水潛力占全省工業(yè)節(jié)水潛力之和86.2%,中節(jié)水潛力行業(yè)僅涉及4個行業(yè),但節(jié)水潛力占比97.1%,而低節(jié)水潛力行業(yè)共27個,節(jié)水潛力僅占全省的2.8%。