田 瑜，盛 武

(安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001)

水资源作为人类赖以生存的基础性自然资源，在工业经济发展中起到不可或缺的作用。虽然中国水资源丰富，但由于人口总数庞大，人均可用水资源仍然较低，再加上工业废水、生活污水和其他废水的排放，使得我国当前面临的水资源形势十分严峻[1-3]，如何解决工业经济发展、水资源需求与环境保护之间的矛盾，提升水资源利用效率，成为人们关注的热点话题。本文以江西省为例，将水环境污染视为非期望产出，采用Undesirable-SBM模型和Malmquist指数模型，分别从静态和动态角度对江西省2010—2016各城市工业水资源效率进行测度与分析，以期为江西省工业经济增长与水环境协调发展提供理论参考与决策依据。

1 研究方法

1.1 Undesirable-SBM模型

DEA，即数据包络分析法，在1978年由Charnes等人提出，是一种用来处理具有多个输入和多个输出的多目标决策问题的研究方法。DEA作为一种非参数分析方法，近年来已广泛应用于效率测度及效率评价领域。传统的DEA模型未考虑投入产出变量的松弛问题，从而导致结果出现偏差，对此Tone K[4]提出了非径向、非角度的SBM模型,该模型在效率评估时更具有优势。而DEA Solver Pro5.0软件是效率测度中最常见的软件，其中的OUTPUTS模块，不仅能测算出效率值大小，对投入产出冗余也有较为全面的描述。因此，本文采用SBM-Undesirable模型和DEA Solver Pro5.0软件，测算江西省工业水资源效率。

(1)

式中：ρ为所求目标函数，s表示松弛变量，且s-，sg，sb是严格递减的。对于给定的决策单元当且仅当ρ为1时，即s-=sg=sb=0时，则决策单元有效；……