高旭阔, 薛佳丽

(西安建筑科技大学 管理学院, 陕西 西安 710055)

西部中小城市再生水项目投资效率研究

高旭阔, 薛佳丽

(西安建筑科技大学 管理学院, 陕西 西安 710055)

[目的] 分析影响再生水投资效率的各项因素，为全面评价西部中小城市再生水项目投资效率提供理论基础。 [方法] 以陕西省渭南市为例，运用系统动力学方法，通过计算机仿真模拟渭南市2005—2014年的污水处理率、污水处理投资总额、污水处理项目总产出等因素的变化趋势，并在总产出中考虑再生水项目的外部效果来比较投资效率的变化。 [结果] 渭南市近10 a来污水处理率逐年提高，传统评价方法得出投资效率呈递减趋势，而考虑外部效果的投资效率逐年递增。[结论] 考虑再生水项目外部效果的评价方法可以全面、综合地研究再生水项目的投资效率，为再生水项目的建设提供决策支持。

西部中小城市; 再生水; 系统动力学; 投资效率

文献参数： 高旭阔, 薛佳丽.西部中小城市再生水项目投资效率研究[J].水土保持通报，2017,37(2)：142-147.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.02.021； Gao Xukuo, Xue Jiali. Investment Efficiency of Reclaimed Water Projects in Small and Medium Cities in Western China[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(2)：142-147.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.02.021

我国水资源分布空间差异较大，西北部地区人口比例为全国的46%，而水资源总量只占全国的19%。为缓解水资源紧张的状况，城市污水经过处理后再生回用日渐受到人们的关注。在西部及北方主要缺水城市中，北京、天津等大城市再生水回用项目得到一定程度的应用，产生了良好的社会、经济效果[1]。但在许多中小城市却并不理想。目前我国中小城市污水处理基本上以政府投资为主，一方面，资金投入不能与污水处理量的增幅相适应[2]；另一方面投入运行的污水处理厂负荷不足，产生了资源浪费，究其原因主要是污水处理厂规模设计不合理，配套管网、污水厂运营管理等显著滞后于污水处理厂的建设与发展[3]。至于污水处理后的污泥处理和再生水回用更不理想，41.18%的中小城市污水处理厂直接将含水率达80%的污泥卫生填埋，只有少数采用焚烧、堆肥的处理方式，有76.67%的污水处理厂再生水回用量为零[4]。种种现象表明，中小城市的再生水(污水处理)项目的投资效率不容乐观。本研究基于系统动力学方法，以渭南市再生水项目的投资效率为研究对象，模拟仿真其投资效率的动态变化，以期为解决西部地区中小城市再生水项目投资短缺，效率低等问题提供借鉴和参考。

1 研究方法与模型构建

1.1 理论概述

经济学意义上的投资效率，通常是指在投资活动中投入与产出之间的对比关系。再生水项目作为市政基础设施之一，具有与其他基础设施相同的公益性、社会性、投资额大、建设周期长的特点，长期以来都是政府投融资建设的对象。对于再生水回用这类政府主导建设的项目而言，投资效率是政府在投资活动中所取得的有效成果与消耗或者占用的投入额之间的比率[5]。其核心是政府城市基础设施建设投资的资金使用效率和资源的配置效率。系统动力学(system dynamics， SD)是一种研究复杂系统行为的方法，适于研究随时间变化的复杂系统问题，最初由麻省理工学院福瑞斯特[6]于1956年创立。系统动力学模型是一种因果机理性模型，它强调系统行为主要是由系统内部的机制决定的；擅长处理高阶次、非线性、长期性和周期性的复杂题；在数据不足及某些参量难以量化时，以反馈环为基础依然可以做一些研究。由于系统动力学在研究复杂的非线性系统方面具有无可比拟的优势，已经广泛应用于社会、经济、管理、资源环境等诸多领域。系统动力学广泛应用于效率的研究，如李旋旗等[7]用系统动力学方法构建了住区形态变迁对城市代谢效率影响的系统动力学模型，研究发现交通效率与住房效率的下滑是最主要的原因。俞海宏等[8]运用系统动力学的研究方法，构建了港口群效率的系统动力学模型并进行仿真分析。Lin等[9]针对医院服务系统运行效率的优化问题，考虑手术流程中医疗资源的不同配置，建立了多目标仿真模型，计算得到最短等待时间和服务时间。陈光宇，王惟贤等[10]将考虑资源约束及其产出的改进DEA算法与系统动力学仿真模型相结合，提出了大科学工程项目效率动态评价方法。系统动力学方法是一种目标导向的仿真方法，可以考虑到所有影响因素而对复杂系统进行建模。通过因果反馈图进行定性分析，然后确定不同要素之间的影响关系，建立项目效率的量化模型，通过建立模型考虑到诸多因素的影响对效率进行仿真。因此，可以通过系统动力学方法来研究项目的投资效率。

1.2 再生水项目投资效率系统动力学模型的构建

1.2.1 系统因果关系图 因果关系是剖析系统各变量间的相互关系，它是系统动力学建模的基础，是对系统内部结构关系的定性描述。通过建立因果关系图，可以直观地反馈系统结构的框架。本文在对污水处理行业调查的基础上，根据需水量、污水处理量和污水处理投资3个主要因素之间的因果反馈关系构建再生水项目动态投资运行模型(图1)。

注：“+”表示正反馈关系； “—”表示负反馈关系。

1.2.2 系统模型方程 在因果关系图的基础上，运用Vensim软件，从再生水项目的污水处理率、污水治理投资总额和污水处理项目收益3方面，根据系统运行的状态、速率变量、辅助变量、方程等构建再生水项目投资效率系统动力学模型，模型中主要方程如下：

1.2.2.1 污水排放总量相关方程

(1) 排污水平增加量=城市生活污水排放量系数×排污水平增加率

(2) 城市生活污水排放量系数=INTEG(排污水平增加量，0.9)

(3) 人口增长数=城市总人口×自然增长率

(4) 城市总人口= INTEG(人口增长数，531.36)

(5) 城市生活需水量=城市总人口×150×365×0.001

(6) 城市生活污水排放量=城市生活污水排放量系数×城市生活需水量

(7) 工业生产总值增长值=工业生产总值×工业生产总值增长率

(8) 工业生产总值= INTEG(工业生产总值增长值，388728)

(9) 工业用水总量=工业生产总值×0.015

(10) 工业污水排放量=工业污水排放量系数×工业用水总量

(11) 污水排放总量=城市生活污水排放量+工业污水排放量

1.2.2.2 污水处理率相关方程

(1) 处理设施增长量=污水治理设施数×设施增长率

(2) 污水治理设施数= INTEG(处理设施增长量，100)

(3) 污水处理总量=污水治理设施数×0.25×365

(4) 污水处理率=污水处理总量/污水排放总量

1.2.2.3 污水处理项目总产出相关方程

(1) 人均支付意愿增加值=人均支付意愿×人均支付意愿增加率

(2) 人均支付意愿= INTEG(人均支付意愿增加值，0.3)

(3) 环境效益=人均支付意愿×污水处理总量

(4) 污水处理经济贡献增加值=污水处理经济贡献值×污水处理经济贡献增加率

(5) 污水处理经济贡献值= INTEG(污水处理经济贡献增加值，8)

(6) 社会效益=污水处理总量×污水处理经济贡献值×0.1

(7) 排污费增加值=排污费×排污费增加率

(8) 经济效益=排污费=INTEG(排污费增加值，3 959.96)

(9) 污水处理项目总产出=经济效益+环境效益+社会效益

1.2.2.4 投资效率相关方程

(1) 城市污水处理投资增加值=城市生活污水处理基础设施投资×城市污水处理投资增加率

(2) 城市生活污水处理基础设施投资=INTEG(城市污水处理投资增加值，10 297.4)

(3) 工业污水治理运行费用增加值=工业污水治理设施运行费用×工业污水治理运行费用增加率

(4) 工业污水治理设施运行费用= INTEG(工业污水治理运行费用增加值，9 189.72)

(5) 污水治理投资总额=城市生活污水处理基础设施投资+工业污水治理设施运行费用

(6) 投资效率1=经济效益/污水治理投资总额

(7) 投资效率2=污水处理项目总产出/污水治理投资总额

1.3 模型检验

1.3.1 数据来源 渭南市辖2区两市8县，地处陕西关中东部，是陕西省重要的工农业基地。渭南市水资源总量不足[11]，人均单位面积平均水资源占有量分别为6 075和3 570 m3/hm2，排列陕西10个地(市)第9位；分别为全省平均水平的1/3，1/4略高，其人均水资源水平几乎相当美国1975年人均实际用水水平3.79×104m3/hm2的11%，属于我国西部地区典型的中小型缺水城市。本研究以渭南市为例进行模拟仿真，模型中采用的数据均来自《陕西统计年鉴》等，模型中参数的设置是根据系统模型方程中各变量之间的关系，根据2005年以来的相关数据，运用平均增长法、统计分析法等分析拟合而得，各流速变量的初始值选取2005年的数值(表1)。

表1 主要变量的初始值

1.3.2 模型的有效性检验 模型的有效性检验是将模型的仿真结果与实际情况进行比较，即比较系统行为和历史数据的拟合程度，并在此基础上反复修改更正模型，以保证模型的有效性。对渭南市再生水投资效率模型中的工业污水治理设施运行费用、城市总人口、城市生活污水处理基础设施投资这3个主要变量2005—2014年的仿真结果与实际数据相比较(表2)。从表2可以看出，仿真值与统计值的相对误差均小于10%，相对误差大于5%的值有6个，占总统计数值的20%,考虑到社会政策的变动，生活水平的提高等因素，可以认为所构建的模型具有较好的有效性和模拟性。

表2 渭南市再生水投资效率模型历史性检验

注：相对误差=(统计值—仿真值)/统计值。

2 结果与分析

2.1 仿真结果分析

根据本文的研究目的，运用系统动力学仿真软件Vensim对模型中的污水排放量、污水处理总量、污水处理率、污水处理投资效率等主要变量进行仿真模拟，仿真时间为2005—2014年，仿真步距为1 a，初始仿真时间和各流速变量的初始值均选取2005年的数值，模拟运行结果详见表3。

表2—3的仿真结果显示，渭南市近年来城市总人口平均增长率为0.3%，增长趋势缓慢，随着近年来城市化进程的加快，人民生活水平提高，居民排污水平也相应的有所提高，使得城市生活污水排放量呈递增趋势，从2005年的2.62×108t增长到2014年的2.81×108t；2005—2014年渭南市工业生产总值的平均增长率为20%，工业用水总量随之显著增长，而经过统计工业用水重复利用率基本保持在85%左右，因此污水处理总量呈刚性递增趋势，到2014年增长到4.51×107t；由于污水治理设施逐年增加以及污水处理技术不断改进，污水处理总量也在逐年上升，到2014年达到2.74×108t；随着污水处理能力的上升，污水处理率也呈递增趋势，到2014年污水处理率达到83.97%；污水治理投资总额也在不断增长，从2010年开始增长趋势加快，2014年污水治理投资总额较2005年相比，增长了近4倍，而污水处理的投资效率很低，并且呈递减趋势。

表3 渭南市再生水投资效率模型主要变量模拟仿真结果

污水排放总量取决于工业污水排放量和城市生活污水排放量这2个变量，污水处理率取决于污水排放总量和污水处理总量。综合表3的仿真结果，可以发现渭南市污水处理率上升，但投资效率降低的主要原因有： (1) 城市总人口和工业总产值的不断增加使得城市需水量逐年递增，这种刚性需求的增长使得污水排放总量呈递增趋势，随着污水排放总量的递增以及对环保问题的重视，大大增加了污水处理的需求。 (2) 污水处理设施的增加以及处理技术的进步，使得污水处理能力稳步上升；工业污水排放量的增加速率虽然较快，但仅占总污水排放量的15%左右，污水排放量主要还是由城市生活污水排放量决定，而考虑居民排水水平提高后的城市生活污水排放量的增加速率为0.8%，远小于污水处理能力的增加速率，从而使得污水处理率逐年上升。 (3) 近年来，对污水排放问题越来越重视，各大政策相继出台，政府对污水处理水质的监管也越来越严格，使得污水治理投资大幅增长，污水治理投资总额的增加使得污水处理总量呈递增趋势，从而提高了污水处理率。由于再生水项目的特殊性决定了它不以营利为目的，项目的主要经济收入仅为征收的排污费，仅以该指标作为项目的产出来评价再生水项目的投资效率，得出项目的投资效率很低，并呈现逐年递减的趋势。

2.2 考虑外部效果的再生水项目投资效率研究

前文提到，对于再生水回用这类政府主导建设的项目而言，投资效率是政府在投资活动中所取得的有效成果与消耗或者占用的投入额之间的比率。投资效率传统评价方法仅考虑项目经济效益，考虑到再生水项目的特殊性，在产出中考虑项目的外部效果，则再生水项目的产出应该包括经济效益、环境效益和社会效益3部分。为进一步研究再生水项目的投资效率，对再生水项目的投资效率进行两种情景下的仿真模拟，并通过比较仿真结果来比较两种评价结果。其中，情景1表示模型各初始参数值不变，再生水项目的产出仅考虑项目的经济效益，经济效益以项目收取的排污费来量化；情景2中再生水项目的产出包括经济效益、环境效益和社会效益，参照文献[12]中对西安市再生水外部效果的量化结果，对环境效益以居民愿意使用再生水的人均支付意愿来量化，社会效益以每单位再生水所创造的国内生产总值来量化，项目外部效果初始值选取2005年的数值，主要参数详见表4。

表4 再生水项目外部效果参数取值

从表5可以看出，随着污水排放量的增加，以及渭南市政府对污水排放水质监测的加强，征收的排污费逐年上涨，反映了再生水项目的经济效益是逐年递增的；再生水项目的环境效益体现在人们对再生水可持续利用的意愿、污水处理后对水资源的改善等方面，随着近年来人们环保意识的提升和对再生水资源的认识，政府大力倡导污水的再生利用，人们对再生水的支付意愿也逐年增长，再生水项目的环境效益也逐年增加；近年在政府的主导下，再生水项目的建设逐渐增多，给很多居民增加了就业机会，并且再生水回用后替代水资源在国民生产总值中发挥着部分作用，其产生的社会效益也是逐年递增的。

表5 考虑外部效果的再生水项目投资效率仿真结果 万元

对图2中2种情景下的再生水项目投资效率比较，可以发现，投资效率2的值远高于投资效率1，并且投资效率1呈递减趋势，而投资效率2呈递增趋势，由此说明，在项目的产出中加入环境效益和社会效益因素后，再生水项目的投资效率显著提高，在2010年以后，渭南市再生水项目的投资效率大于1，表明项目的产出大于投入，再生水项目外部效果发挥的作用越来越显著。

图2 不同情景下的投资效率

3 讨论与结论

(1) 对渭南市2005—2014年的投资效率仿真分析发现，由于城市人口和工业生产总值的增长，城市的污水排放总量也逐年增加；随着近年来对环保问题的重视，污水治理投资总额以及污水处理设施处理能力大幅增长，其增加速率远高于污水排放总量的增加速率，从而污水处理效率相应提高；

(2) 传统的投资效率评价方法不考虑系统的外部效果，得出的结论表明再生水项目的投资效率逐年降低，资金不愿进入，不利于污水再生利用；而考虑外部效果的评价方法，能够更加全面、综合的分析再生水项目的投资效率，得出的结论表明再生水项目的投资效率逐年增加。因此对于再生水项目的投资与建设应该综合考虑其经济效益、环境效益和社会效益，全面分析投入与产出之间的关系，这样更有利于得到政府的支持。

(3) 受统计数据和假设条件的限制，本文所建立的系统动力学模型主要考虑了城市生活和工业产生的污水量，考虑的影响因素并不全面，没有考虑农业、第三产业等所产生的污水量，在考虑环境效益和社会效益时只量化了其中的一部分，没有全面的反应再生水项目的外部效果，这正是下一阶段的主要研究工作。

[1] 李燕群,何通国,刘刚，等.城市再生水回用现状及利用前景[J].资源开发与市场,2011,27(12):1096-1100.

[2] 范丽娟,宋晓晖,范云照.浅议污水处理厂运行成本的分析与管理[J].科技创新与应用,2015(32):274.

[3] 杨勇,王玉明.我国城镇污水处理厂及运行现状分析[J].给水排水,2011,37(8):35-39.

[4] 朱向东.中小城市如何避免“水患”.中国建设报[EB/OL],[2012-07-05](2015-03-06).http:∥www.zchb.net/news/view?id=72.

[5] 郑磊.城市基础设施投资效率问题和对策研究[J].现代商贸工业,2008(12):84-85.

[6] Forrester Jay W. Industrial Dynamics [M]. US: Pegasus Communications,1961.

[7] 李旋旗,花利忠.基于系统动力学的城市住区形态变迁对城市代谢效率的影响[J].生态学报,2012,32(10):2965-2974.

[8] 俞海宏,刘南.基于系统动力学的长三角港口群效率模型研究[J].中国航海,2012,35(1):98-104.

[9] Lin R C, Mustafa Y S, Kalysan S P. Multi-objective simulation optimization using data envelopment analysis and genetic algorithm: Specific application to determining optimal resource levels in surgical services[J]. Omega, 2013,41(5):881-892.

[10] 陈光宇,王惟贤,邵云飞,等.大科学工程项目效率动态建模方法[J].技术经济,2015,12(12):93-100.

[11] 孔晓.渭南市水资源开发利用现状及对策研究[J].地下水,2011,33(2):34-35.

[12] 高旭阔.城市再生水资源价值评价研究[D].陕西 西安:西安建筑科技大学,2010.

Investment Efficiency of Reclaimed Water Projects in Small and Medium Cities in Western China

GAO Xukuo, XUE Jiali

(SchoolofManagement,Xi’anUniversityofArchitectureandTechnology,Xi’an，Shaanxi710055,China)

[Objective] This study aimed to analyze the factors that affect the investment efficiency of recycled water, and to provide a theoretical basis for the comprehensive evaluating investment efficiency of the reclaimed water projects in small and medium cities in Western China. [Methods] Using the method of system dynamics, the study worked out a computer simulation of 2005—2014 in Weinan City of Shaanxi Province and illustrated the change of investment efficiency of the total output in the reclaimed water project in consideration of the external additional effect. The simulated data included the processing factors of sewage treatment rate, total amount of investment, and the project output, etc. [Results] The sewage treatment rate in Weinan City had increased gradually, but the traditional evaluation method showed a decreasing trend of the investment efficiency. The study indicated that if the external effect was considered, the evaluation of investment efficiency considering was in accordance with the actual trend of increasing. [Conclusion] On the condition of considering the external effect, the evaluation method of the reclaimed water project was comprehensive and can provide decision support for the construction of the reclaimed water project.

small and medium-sized cities in Western China; reclaimed water projects; system dynamics; investment efficiency

2016-06-08

2016-09-02

国家社会科学基金项目“考虑环境成本与收益的再生水项目投资经济分析研究”(15BGL140)

高旭阔(1973—),男(汉族)，陕西省西安市人,博士,教授,主要从事资源与环境经济分析、环境管理和经济评价方面的教学科研工作。E-mail:gao_xk@163.com。

薛佳丽(1992—),女(汉族),山西省霍州市人,硕士研究生,研究方向为城市建设与房地产经济与管理。E-mail:xuejl0313@163.com。

B

1000-288X(2017)02-0142-06

TV213.9， X703