任俊霖　李浩　伍新木　李雪松

摘要 提高水资源使用效率是落实最严格水资源管理制度和水生态文明建设的重要内容。长江经济带是我国重要经济和生态走廊，也是我国正大力打造的经济新支撑带，分析各省会城市用水效率对缓解人水矛盾，促进水生态文明城市建设，推动长江经济带发展具有重大意义。基于2011-2013年长江经济带11个省会城市面板数据，利用超效率DEA模型和Mahnquist指数测度各城市用水效率，并用Tobit模型检验其影响因素。①超效率DEA分析结果显示，长江经济带11个省会城市的水资源利用效率总体情况较好。分城市看，武汉、昆明、杭州、贵阳和成都水资源利用效率相对较高，上海和重庆水资源利用效率相对较低。2012年最严格水资源管理制度的实行，证明水资源利用效率受政策因素驱动迹象明显。②Malmquist指数分析结果显示，长江经济带11个省会城市整体水资源利用效率呈衰退趋势；而较低的技术效率变化和纯技术效率是制约长江经济带整体水资源利用效率的关键因素。省会城市中，杭州、合肥、长沙和贵阳TFP值排名靠前，长沙、上海、南昌和杭州技术进步最快；武汉用水效率衰退趋势最为明显和严重，合肥、长沙、杭州的用水效率提升较快。③Tobit回归结果表明，人均GDP、人均水资源量和第三产业比重对水资源利用效率影响较大且呈正相关关系。因此，从以上研究结果可以得出提升水资源利用效率的关键是在切实落实最严格水资源管理制度基础上，积极改进生产技术，普及节水工艺，大力发展第三产业，优化产业结构，最终形成制度、技术和结构的综合节水模式。

关键词 长江经济带；用水效率；超效率DEA；Mahnquist指数

中图分类号 F062.1 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2016）05-0101-07 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.05.012

水作为万物之母、生存之本、文明之源，不仅是人类可持续发展的基础，更是生态存在的前提。近几年，中央政府相继出台了《关于实行最严格水资源管理制度的意见》、《关于加快推进水生态文明建设工作的意见》以及《关于加快推进生态文明建设的意见》等文件，表明水生态文明建设已经上升为国家发展战略。水生态文明建设的一项重要内容即是严控用水效率，遏制用水浪费，积极发展节水技术与制度，推动节水型社会建设。水生态环境持续恶化导致的水质下降和经济社会迅速发展对洁净水资源的巨大需求之间的失衡已经成为国家水安全重大隐患。可以预见，有效缓解和彻底解决水资源供需矛盾将是我国一项长期的艰巨任务，而在水资源危机日益严峻的情势下，大力提高水的生产效率是有效缓解危机的重要途径，也是新时期国家水政策的内在要求，更是促进最严格水资源管理制度实施和水生态文明建设的关键。国内不少学者开展了水资源效率评价研究，有学者以用水产业为界限研究了具体行业（主要是工业、生活和农业）的水资源利用效率，有的学者则以地域为界限分析了水资源的综合利用效率。孙爱军利用随机前沿分析法测算了1953-2004年我国工业用水效率，佟金萍等利用超效率DEA模型评价了长江流域农业用水效率，并运用Tobit回归模型检验了影响因素；廖虎昌等，对我国不同空间尺度的水资源利用效率进行了分析；孙爱军等在探讨用水效率空间地域差异的同时，还进一步分析了影响用水效率的因素。现有文献对水资源利用效率的测度、影响因素等内容进行了较多的研究，为后续研究提供了良好的参考和切入视角。现存研究中不乏区域间水资源利用效率差异分析的文章，但专门以长江经济带为研究对象的文献较稀缺；另外，运用超效率DEA和Malmquis指数方法探讨长江经济带省会城市用水效率的文献更为稀缺。长江经济带是长江干流流经的除西藏、青海两省的11个省市地区。长江经济带是中华文明的初始摇篮，更是当前国土开发和经济建设的重要轴线，是“一带一路”的重要链接纽带。根据国务院发布的长江经济带发展指导意见，长江经济带将是我国未来重点规划、建设的战略带，起着承东启西、链接南北，协调东中西、上中下的作用，并且还肩负着打造生态文明走廊带的历史使命。当前，全国正在开展创建水生态文明城市试点工作，研究长江经济带11个省会城市水资源利用效率，分析各城市目前水资源利用是否达到效率，探寻效率不高的原因，并在此基础上提出合理的提高水资源利用效率的对策，具有一定的现实意义。

1 数据和方法

1.1 数据来源

选取2011-2013年9个省会城市、2个直辖市的投入产出数据为研究样本。能源、劳动和资金是经济增长模型的三大投入要素，借鉴早期相关文献中关于水资源效率的评价指标，本文选取全年固定资产投资总额（亿元）为资金投入，生态用水量（万t）、工业用水量（万t）、农业用水量（万t）、生活用水量（万t）作为资源投入指标，就业人口（万人）作为劳动投入数据，地区生产总值（亿元）为产出指标。各项指标原始数据取自各城市的统计公报与统计年鉴。

1.2 超效率DEA及Malmquist生产力指数

1.2.1 超效率DEA模型

数据包络分析（DEA）通常用来进行资源效率的全要素投入产出评价，能够评价目标的资源利用相对有效性并对有效性进行排序。传统DEA模型只能计算评价对象的相对有效性，无法分辨已实现相对有效的评价对象的优劣，而超效率DEA则可以对有效决策单元进一步分析，得出评价对象的具体数值，从而可以评价相对都有效的决策对象。超效率DEA模型实质上是CCR模型的改进版本，由皮·埃尔森（P·Anersen）等研究者于1993年提出，该模型能够对有效决策单元进行比较排序，从而实现了对多个决策单元进行横向对比和评价的目的，是对CCR模型的完善和补充。超效率DEA模型数学表达式见公式1。同传统DEA模型相比，超效率DEA模型只对有效的决策单元开展评价，而生产前沿没有发生变化的无效决策单元的测度值两种模型结果是相同的。超效率DEA模型可以设定效率值不变作为评价决策单元前提，同时按比率增加投入，这部分投入视为效率的增加，而这部分超出的效率就称之为超效率评价值，这种情况下，决策单元的生产前沿面会后移，此时计算出的效率值要比利用传统DEA模型大。（1）

1.2.2 Malmquist生产力指数

Malmquist生产力指数主要用来衡量生产效率的变化，最早是由Sten Malmquist于20世纪50年代初提出；后由Grosskopf，Lindgren和Roos等学者将Malmquist指数M（x^t+1，y^t+1，x^t，y^t）应用在生产效率分析研究中。（2）

1994年，Fare，Norris，Grosskopf和Zhang构造了全要素生产率增长的Malmquist指数，即total factorproductivitychange（TFP-ch），并且利用Distance Function将Malmquist拆分为技术变动（TECH-ch）和技术效率变动（TE-ch），观察技术效率变化、技术变化和全要素变化之间的关系。因此，公式（2）可以分解为：（3）

公式（3）中，M（x^t+1，y^t+1，x^t，y^t）>1表示生产率提高，M（x^t+1，y^t+1，x^t，y^t）<1表示水平降低。techch表示技术变动指数，且techch>1时意味技术进步，反之则倒退；effch表示相对技术效率的变化程度，即技术效率变动指数。

2 实证结果分析

2.1 超效率DEA分析

通过EMS1.3软件计算可得到长江经济带11个省会城市2011-2013年的超效率值，具体结果见表1。从表中的截面数据看，2011-2013年的水资源利用效率均值都大于2，说明长江经济带11个省会城市的水资源利用效率总体情况较好；2012年的效率均值明显高于2011年可能是政策效应使然，2011年中央1号文件加快水利改革发展决定和2012年1月份颁发的最严格水资源管理制度有力促进了流域各城市对水资源利用效率的重视程度、涉水政策执行程度和管理力度。另外，从时间序列看，除上海市3年的效率值保持不变，其余城市的水资源利用效率值差异较大。其中，效率持续增长的城市有合肥和长沙，效率连续降低的城市有杭州、武汉、重庆和贵阳，效率上下波动的城市有南京、南昌、成都和昆明。

从表1中可以发现三年均值排名最高的是武汉市，其次是昆明市，上海市和重庆市则分列倒数两位，详细均值排名见表。根据11个城市的效率均值，大致上可以划分为三个梯队：第一梯队的城市有武汉、昆明、杭州、贵阳和成都（效率值高于三年均值的城市），这一梯队是用水效率相对最高的城市；第二梯队城市有合肥和长沙（效率值高于1.5），是用水率相对较高的城市；第三梯队城市有南昌、南京、重庆和上海（效率值低于1.5），是用水效率最低的几个城市。该结果基本上与实际情况相符合，第一梯队城市中，除武汉外基本上没有重工业城市，昆明、杭州和成都是我国著名的宜居城市和旅游城市，城市水生态环境保护较好，人水和谐程度高；成都、贵阳和武汉都是水生态文明城市建设试点城市，而贵阳市的节水型社会建设成果尤其突出。第二梯队的合肥、长沙位于中部地区，是我国两型社会试点区域，资源节约与环境友好的发展模式保障了水资源利用效率的高数值。第三梯队城市中，上海、重庆、南京都是大型的工业化城市，重化工业占比程度较高，水资源保护和利用效率还有很大的提升空间。

2.2 用水效率Malmquist生产力指数分析

为进一步分析用水效率的变化趋势，根据2011-2013年长江经济带11个省会城市的面板数据，利用DEAP2.1软件进行Malmquist生产力指数分析，计算以上城市的效率变动值，得到11个城市分年份（表2）和分地域（表3）的全要素生产力指数（邮）。

从11个城市的平均水平来看，2011-2013年水资源的总体利用效率并未实现增长，但是呈逐年提升趋势，预示着今后水资源利用效率可能会逐步提高。2012年tfp值为0.944，2013年的tfp值为0.98，都未能超过1，说明还有进一步提升的空间。分析影响用水效率的因素可以发现，技术变化（techch）和规模效率（sech）是促进增长的主要因素，尤其是技术变化，而技术效率变化（effch）和纯技术效率（pech）两个因素则制约了其增长，因为二者平均值都不超过1（见表2）。

根据表2可以发现：技术效率变化（effch）是全要素生产率（tfp）增加的主要原因，从整个时间段来看，长江经济带11个城市的水资源技术效率变化（effch）呈现下降趋势。技术变化（techch）的平均水平为1.036，整体上亦呈现增长趋势，2013年达到了1.086，实现了8.6%的增长，tfp的增长快慢很大程度上受到技术变化的影响，技术进步对提升水资源的利用效率具有正向影响。根据数据显示，长江经济带11个省会城市水资源利用的纯技术效率（pech）呈现下降趋势，严重制约了水资源利用效率，而规模效率（sech）3年间没有变化，说明其对技术效率的贡献并不明显。

表3显示了2011-2013年长江经济带11个省会城市水资源利用效率分城市TFP指数及分解，从中可知，2011年以来长江经济带11个城市平均增长率为负，tfp值平均指数仅为0.961，年均衰退3.9%，说明长江经济带11个城市整体表现为衰退趋势，其中武汉市的衰退趋势最为明显和严重，tfp值指数仅为0.873，年均衰退值为12.7%。从年均增长率的分解来看，规模效率（sech）保持不变，技术效率变化（effch）和纯技术效率（pech）均下降7.2%，技术变化（techch）年均增长率为3.6%。虽然技术进步推动水资源利用效率提升，但是由于技术效率变化和纯技术效率均值下降，制约了整体用水效率的提升。全要素生产率受技术变化的制约程度较大，说明技术在很大程度上制约了长江经济带11个城市的水资源利用效率的提高。

从具体城市来看，TFP值指数排名前列的是杭州、合肥、长沙和贵阳，分别增长20.1%、6.8%、2.9%和5.8%，4个城市的TFP值增长率较快且都超过了平均水平。4个城市中，杭州和贵阳的超效率值排名也比较靠前，而合肥和长沙处于中等偏下位置，但增长率排名靠前，说明用水效率提升很快。其余7个城市的增长率都出现了负数，尤其是武汉衰退最为明显，下降了12.4%，但是其超效率值排名第一，表明武汉市需要提高增长率保持其用水效率。

长江经济带11个省会城市中，技术进步增长率最快的是长沙、上海、南昌和杭州，分别为13.8%、12.5%、10.9%和10.3%，分别超过平均值的10.2%、8.9%、7.3和6.7%，其中，长沙和杭州的用水效率在11个城市中非常靠前，进一步说明技术进步效率是推动用水效率提升的主要推动力。综合技术效率超过1的有3个城市，杭州的综合技术效率增加16.6%，是11个城市中最高的；余下8个城市都低于1，上海、重庆、成都和南昌下降比较明显，下降比率都超过了10%，尤其是上海下降达22.7%。根据数据显示，综合技术效率和规模效率对TFP进步的影响最最明显。

3 用水效率影响因素的Tobit回归分析

3.1 变量说明

当前关于用水效率评价的研究中，大多数文献选用Tobit回归模型对其影响因素进行分析。根据现有文献在水资源利用效率影响因素测度中归纳的部分元素，本文从资源禀赋、经济发展水平、产业构成等几个方面进行影响因素的测度。本文选取表4中的9个指标做自变量：

（1）自然资源禀赋。一个地区的水资源自然因素受到较多条件影响和限制，各个地区的气候、地理、人口、降雨等情况都有一定的差异性，因此为了更好的进行对比分析，选择人均水资源量作为用水效率的自然影响因素。

（2）经济发展水平。经济发展水平的不同对水资源的利用效率具有很大的影响，不同发展阶段和层次的城市不仅在水资源利用数量、质量、技术等层面都具有差异性，在水资源使用中的政策措施和工程设施也具有差异性，这些差异性毫无疑问会影响水资源利用效率的水平；同时，经济发展水平不同会导致教育水平、居民观念等思想层面的差异，不同教育水平也有可能影响人的用水思维和习惯，因此经济因素对水资源使用效率影响很大，为了更好的衡量一个地区的经济发展水平，本文以人均GDP作为经济影响因素。

（3）产业构成比例。产业结构的不同构成比例直接影响水资源的利用效率，通常情况下农业部门是用水大户，也是水资源利用效率最低的部门，本文选择第一产业和第三产业构成比例作为产业结构的影响因素。

（4）用水指标。水资源的利用主要有工业用水、农业用水、生态用水、生活用水四大类，农业和服务业已经在产业构成比例中进行了表述，所以本文利用生态环境用水量比重、万元工业增加值用水量、万元GDP用水量、人均耗水量和工业用水重复利用率几个用水指标作为其余的用水效率影响因素。

3.2 实证结果及分析

本文利用长江经济带11个省会城市2010-2013年相对用水效率的面板数据进行Tobit回归，结果如表5。

根据表5回归结果显示，X6、X7、X9的P值通过了显著性检验，其中，X6的显著性水平在1%以内，表示与用水效率呈强正相关，X7和X9显著性水平在5%以内，结果表明人均水资源量、人均GDP和第三产业对水资源利用效率影响较大。人均水资源量与用水效率呈正相关，这与部分学者认为水资源禀赋与用水效率呈负向关系不同，即水资源多不一定带来效率的降低。人均GDP对水资源利用效率影响明显并呈正相关性，表明经济发展水平越高用水效率水平越高。其原因包括：经济水平越高对水资源的需求量相对更高，面临的水资源短缺问题也更为严重，当地为了解决这一发展瓶颈必然努力提高用水效率；另外，经济水平越高意味着科技发达程度越高，当地在生产设备、节水技术、水利设施建设和维护方面也更有优势，从而能进一步提高用水效率。第三产业与水资源利用效率也呈正相关性，这与多数研究结论一致。第三产业本来耗水量较第一和第二产业少，并且使用模式也有利于用水效率的提升，因此，非常有必要大力发展第三产业，转变经济结构。

4 结论

根据长江经济带11个省会城市2011-2013年的面板和截面数据，利用超效率DEA模型和Malmquist生产力指数评价和分析水资源利用效率，得出以下结论：

（1）超效率DEA分析结果显示，研究时段内长江经济带11个省会城市的水资源利用效率总体情况较好，但具有波动性。分城市看，武汉、昆明、杭州、贵阳和成都水资源利用效率相对较高，而上海、南京及重庆几个重化工业城市的水资源利用效率相对较低。2012年最严格水资源管理制度的实行，证明水资源利用效率受政策因素驱动迹象明显。所以，要建设好最严格水资源管理的技术标准、行政管理和政策法规三大核心体系，切实贯彻执行好“三条红线”和“四项制度”，从制度层面促进水资源利用效率的提升。同时，积极引入市场机制，尽快形成反映水环境成本的水资源定价机制，通过市场化手段引导水资源的节约，促进用水结构的优化，提高用水效率。

（2）Malmquist指数分析结果显示，长江经济带11个省会城市整体水资源利用效率呈衰退趋势；而偏低的技术效率变化（effch）和纯技术效率（pech）是制约长江经济带整体水资源利用效率的关键因素。省会城市中，杭州、合肥、长沙和贵阳TFP值排名靠前，长沙、上海、南昌和杭州技术进步增长最快；武汉用水效率衰退趋势最为明显和严重，合肥、长沙、杭州的用水效率提升较快。从各个时期和各城市的水资源全要素生产率增长分解来看，较低的纯技术效率和技术效率变化是限制水资源利用效率的主要原因，而提升水资源利用效率的因素则主要是技术进步。

（3）通过Tobit回归分析影响水资源利用效率的因素，发现人均GDP、人均水资源量和第三产业对其影响较大，并且都呈正相关性。表明促进经济、社会发展，优化经济结构，是提高水资源利用效率的关键路径。

因此，从以上研究结果可以得出提升水资源利用效率的关键是在切实落实最严格水资源管理制度基础上，积极引入水资源价格机制，将外部性内部化；同时，大力改进生产技术，普及节水工艺，从技术层面提升用水效率；另外，大力发展第三产业，优化产业结构，减少甚至淘汰高耗水产业，最终形成制度、技术和结构的综合节水模式，提升用水效率。

（编辑：李琪）