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南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率時(shí)空差異及影響因素分析

2023-12-07 03:09:54吳夢(mèng)
生態(tài)經(jīng)濟(jì) 2023年12期
關(guān)鍵詞:工業(yè)用水中線南水北調(diào)

吳夢(mèng)

(南陽師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,河南 南陽 473061)

自古以來,中國水資源在空間分布上一直處于北缺南豐的不均衡狀態(tài)。為了解決北方地區(qū)水資源短缺問題,我國建設(shè)了一批跨區(qū)域、跨流域的調(diào)水工程,而南水北調(diào)中線工程是其中的重點(diǎn)工程。歷時(shí)11 年的建設(shè),南水北調(diào)中線工程于2014 年底正式通水,在沿線城市經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)發(fā)展中發(fā)揮了巨大的綜合效益。但同時(shí),多數(shù)受水城市工業(yè)水資源利用效率不高、水污染嚴(yán)重依然制約著地方工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展?;诖?,在綜合考察工業(yè)水污染排放及水資源利用效率的基礎(chǔ)上,如何合理評(píng)價(jià)南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率,并探索其時(shí)空差異及關(guān)鍵影響因素,進(jìn)而為南水北調(diào)中線工程水資源集約利用、水生態(tài)環(huán)境保護(hù)及高質(zhì)量發(fā)展提供優(yōu)化對(duì)策,是值得深入研究的現(xiàn)實(shí)問題。

伴隨工業(yè)用水緊張局勢(shì)日益嚴(yán)峻,學(xué)者們對(duì)工業(yè)水資源利用效率展開了大量的研究,本文主要從研究方法、評(píng)價(jià)指標(biāo)、研究對(duì)象三個(gè)角度對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理。

水資源利用效率的測(cè)度方法可以分為兩種:一種是通過構(gòu)建水資源利用效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行測(cè)度,主要采用多個(gè)指標(biāo)層利用熵權(quán)模型、投影尋蹤模型等進(jìn)行分析[1-3]。另一種較主流的方法是基于投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度,即測(cè)度水資源效益產(chǎn)出與水資源及相關(guān)要素投入的比值,具體利用SFA 模型、DEA 模型、EBM 模型、SBM 模型等進(jìn)行分析。最初的研究主要采用SFA 模型、傳統(tǒng)DEA 模型進(jìn)行測(cè)度[4-9],并未考慮水污染問題。伴隨生態(tài)文明建設(shè)的持續(xù)推進(jìn),越來越多的學(xué)者開始關(guān)注水資源環(huán)境問題,在測(cè)度水資源利用效率時(shí)考慮非期望產(chǎn)出——水污染因素的影響,形成水資源綠色效率的測(cè)度,目的在于使水資源、其他生產(chǎn)要素的投入及非期望產(chǎn)出(水環(huán)境污染等)盡可能減少,而使期望產(chǎn)出(社會(huì)、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)效益等)盡量提升。當(dāng)前對(duì)水資源綠色效率的測(cè)度多利用EBM 模型、SBM 模型[10-14]。

在選擇非期望產(chǎn)出的評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí),多數(shù)學(xué)者選擇工業(yè)廢水排放量、工業(yè)碳排放量等對(duì)工業(yè)水資源綠色效率進(jìn)行測(cè)度[10-12],其中考慮水資源環(huán)境的研究一般把水污染因素與水資源數(shù)量分開考察,沒有定量分析二者之間的關(guān)系。在此背景下,HOEKSTRA 等[15]提出了“灰水足跡”的概念,用以衡量基于特定水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),將污染負(fù)荷稀釋至高于水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)所需淡水的體積。灰水足跡將水污染因素與水資源數(shù)量進(jìn)行綜合考察,為水資源環(huán)境的研究提供了新的方向,是當(dāng)前生態(tài)環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn),目前較少學(xué)者選擇工業(yè)灰水足跡作為非期望產(chǎn)出進(jìn)行工業(yè)水資源綠色效率的測(cè)度[13-14]。

在工業(yè)水資源綠色效率的評(píng)價(jià)對(duì)象方面,學(xué)者們對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶、京津冀地區(qū)、各經(jīng)濟(jì)區(qū)、各省市等進(jìn)行了廣泛的研究[10-14]。

綜上所述,現(xiàn)有研究對(duì)工業(yè)水資源綠色效率開展了大量理論和實(shí)踐探索,但是,缺少對(duì)南水北調(diào)中線工程受水城市工業(yè)水資源綠色效率的研究,且少有研究選擇灰水足跡作為非期望產(chǎn)出的評(píng)價(jià)指標(biāo)來測(cè)度工業(yè)水資源綠色效率。因此,本文采用2009—2019 年市級(jí)面板數(shù)據(jù),選擇工業(yè)灰水足跡評(píng)價(jià)非期望產(chǎn)出,利用超效率SBM模型對(duì)南水北調(diào)中線工程20 個(gè)受水城市工業(yè)水資源綠色效率進(jìn)行測(cè)度,并探索其時(shí)空差異及關(guān)鍵影響因素,從而提出政策建議,為促進(jìn)南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源集約節(jié)約利用及后續(xù)高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 水資源綠色效率測(cè)度方法

本文利用超效率SBM 模型測(cè)度南水北調(diào)中線工程受水城市工業(yè)水資源綠色效率,計(jì)算公式如下:

式中:ρ為受水城市的工業(yè)水資源綠色效率值,若ρ等于或超過1,說明水資源利用處于有效狀態(tài),若ρ小于1,代表水資源利用存在效率損失,有改進(jìn)提升的空間。x、yg、zb分別表示投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出,m、S1、S2為投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出的個(gè)數(shù);S-、Sg、Sb為投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出的松弛量。λ是權(quán)重向量,下標(biāo)“0”為被評(píng)價(jià)單元。

借鑒現(xiàn)有關(guān)于工業(yè)水資源綠色效率的研究,本文選擇的工業(yè)水資源綠色效率測(cè)度指標(biāo)如表1 所示。

表1 工業(yè)水資源綠色效率測(cè)度指標(biāo)

其中,根據(jù)2020 年公布的《第二次全國污染源普查公報(bào)》可知,化學(xué)需氧量(COD)及氨氮(NH)是工業(yè)廢水排放中的主要污染物,而工業(yè)源污染主要是點(diǎn)源污染,污染物通過直接排放進(jìn)入水體。因此,利用HOEKSTRA 等[15]提出的有關(guān)灰水足跡的核算方法,并參考相關(guān)研究[16-17],本文主要基于工業(yè)化學(xué)需氧量及氨氮排放量估算工業(yè)灰水足跡,計(jì)算公式如下:

式中:GWFI為各城市工業(yè)灰水足跡(m3),GWFi代表以污染物i為標(biāo)準(zhǔn)核算的工業(yè)灰水足跡,i為COD、NH。Li為城市所在省份污染物i的排放量(kg),WC、WP分別為各城市及城市所在省份工業(yè)廢水排放量(m3)。Cmax為污染物水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)濃度,根據(jù)《污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》(GB 8978—1996),化學(xué)需氧量及氨氮的排放達(dá)標(biāo)濃度分別選取60 mg/L、15 mg/L,Cnat為受納水體的自然本底濃度,默認(rèn)為0 mg/L。

1.2 水資源綠色效率時(shí)空差異分析方法

1.2.1 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析可以用以考察經(jīng)濟(jì)變量的空間分布情況,本文主要利用莫蘭指數(shù)進(jìn)行空間自相關(guān)分析,分為全局莫蘭指數(shù)、局部莫蘭指數(shù)兩部分。

(1)全局莫蘭指數(shù)(Global Moran’s I)。主要用于考察研究期內(nèi)經(jīng)濟(jì)變量的分散或集聚特征,也就是檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)變量是否存在空間自相關(guān)性,計(jì)算公式如下:

式中:I為全局Moran’s I 指數(shù),I∈[-1, 1],I取值為正代表受水城市工業(yè)用水效率存在空間正相關(guān)性,其值越大,意味著空間正相關(guān)性越強(qiáng);I取值為負(fù)說明受水城市工業(yè)用水效率存在空間負(fù)相關(guān)性;I取值為0 代表受水城市工業(yè)水資源利用效率不存在空間相關(guān)性,即表現(xiàn)為空間隨機(jī)性。ei代表第i個(gè)城市的工業(yè)水資源綠色效率,n、m表示受水城市的個(gè)數(shù)。Wij為二進(jìn)制的鄰接空間權(quán)重矩陣,度量各受水城市間的鄰接關(guān)系,如果第i個(gè)城市與第j個(gè)城市相鄰,則Wij=1,反之,則Wij=0。

(2)局部莫蘭指數(shù)(Local Moran’s I)。相較于全局莫蘭指數(shù),局部莫蘭指數(shù)能夠進(jìn)一步考察經(jīng)濟(jì)變量分散或集聚的具體位置及范圍,計(jì)算公式如下:

1.2.2 泰爾指數(shù)

泰爾指數(shù)可以用于度量經(jīng)濟(jì)變量的差異化水平,并可將總體差異進(jìn)一步分解為區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異,在此基礎(chǔ)上計(jì)算出每一部分對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率。計(jì)算公式如下:

式中:T為泰爾指數(shù),表示受水城市工業(yè)水資源綠色效率的總體差異。假定將容量為n的樣本分為K個(gè)組,用Gk(k=1, 2, …,K)代表每個(gè)組,第k組的城市數(shù)目用nk表示,且代表第k組工業(yè)水資源綠色效率的均值,Tb、Tw、Tk分別代表組間差異、組內(nèi)差異以及第k組的組內(nèi)差異,則總體差異可進(jìn)行如下分解:

為進(jìn)一步度量區(qū)域間差異、區(qū)域內(nèi)差異對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率,分別用Db、Dw、Dk代表組間差異、組內(nèi)差異、第k組組內(nèi)差異對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率,計(jì)算公式如下:

1.2.3 馬爾科夫鏈

(1)傳統(tǒng)馬爾科夫鏈。主要通過測(cè)度經(jīng)過一段時(shí)期經(jīng)濟(jì)變量隨機(jī)轉(zhuǎn)移的概率來構(gòu)建轉(zhuǎn)移概率矩陣,用于反映經(jīng)濟(jì)變量的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。將工業(yè)水資源綠色效率劃分為N種類型,計(jì)算從t期到t+1 期某城市工業(yè)用水效率由i類型轉(zhuǎn)變?yōu)閖類型的概率Pij(Pij=nij/ni),其中nij為從t期到t+1 期i類型轉(zhuǎn)變?yōu)閖類型的城市數(shù)量,ni為t期i類型的城市數(shù)量。如果某受水城市在t期與t+1 期工業(yè)水資源綠色效率所屬類型保持不變,則意味著該城市的轉(zhuǎn)移狀態(tài)是平穩(wěn)轉(zhuǎn)移;如果工業(yè)用水效率所屬類型出現(xiàn)提升,則意味著該城市的轉(zhuǎn)移狀態(tài)是向上轉(zhuǎn)移,反之,則意味著向下轉(zhuǎn)移。由此可構(gòu)建一個(gè)代表各年份各類型間轉(zhuǎn)移概率的N×N馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣,以揭示中線工程受水城市工業(yè)水資源綠色效率的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。

(2)空間馬爾科夫鏈。主要基于鄰接空間權(quán)重矩陣,計(jì)算從t期到t+1 期,在空間滯后類型為q時(shí)某受水城市由i類型轉(zhuǎn)變?yōu)閖類型的空間概率Pij(q)。在此基礎(chǔ)上,將N×N的傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣分解為N個(gè)N×N的條件轉(zhuǎn)移概率矩陣,即空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣。通過對(duì)比傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣與空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣對(duì)應(yīng)元素的大小,可看出相鄰城市對(duì)某城市工業(yè)水資源綠色效率動(dòng)態(tài)變化的影響,以考察空間效應(yīng)與工業(yè)水資源綠色效率動(dòng)態(tài)演進(jìn)之間的關(guān)系。

1.3 水資源綠色效率影響因素分析模型

鑒于水資源綠色效率值是取值為正的單截尾變量,若直接利用最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)會(huì)造成參數(shù)估計(jì)量有偏,而Tobit 模型則適合此種情形。所以,本文利用該模型來考察工業(yè)水資源綠色效率的影響因素,模型設(shè)定如下:

式中:eit是第i個(gè)城市的工業(yè)水資源綠色效率,α為常數(shù)項(xiàng),β為待估參數(shù)集合,Xit代表影響因素集合,εit是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

借鑒現(xiàn)有關(guān)于工業(yè)水資源綠色效率的研究,兼顧南水北調(diào)中線工程受水城市工業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)及數(shù)據(jù)可得性,Tobit 模型中各影響因素的選擇情況如表2 所示。

表2 工業(yè)水資源綠色效率影響因素及變量說明

1.4 數(shù)據(jù)說明

本文以南水北調(diào)中線工程20 個(gè)地級(jí)及以上受水城市為研究對(duì)象,相關(guān)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、水利等數(shù)據(jù)源于2010—2020 年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、2009—2019 年各省市水資源公報(bào)等。

2 工業(yè)水資源綠色效率測(cè)度結(jié)果及時(shí)空演進(jìn)

2.1 測(cè)度結(jié)果

根據(jù)公式(1),并采用MaxDEA 軟件中的超效率SBM 模型,對(duì)2009—2019 年南水北調(diào)中線工程受水城市工業(yè)水資源綠色效率進(jìn)行測(cè)度。其中,研究期內(nèi)中線工程受水區(qū)工業(yè)水資源綠色效率均值整體走勢(shì)如圖1 所示??傮w上,受水區(qū)綜合技術(shù)效率始終低于0.7,且呈現(xiàn)波動(dòng)中下降的趨勢(shì)。從2009 年的0.683 2 下降到2015年的0.568 7,之后綜合技術(shù)效率開始回升,到2018 升至0.627 9,隨后在2019 年又降至0.594 8,總的來說,綜合技術(shù)效率在整個(gè)研究期內(nèi)下降幅度為12.94%。由此表明,在南水北調(diào)中線工程通水后,在工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中注意到了經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展,但是效果非常有限,仍需要進(jìn)一步推進(jìn)工業(yè)水資源的高效利用。

圖1 2009—2019年南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率均值

就工業(yè)水資源綠色效率的構(gòu)成而言,受水區(qū)純技術(shù)效率與綜合技術(shù)效率的變動(dòng)趨勢(shì)基本保持一致,而規(guī)模效率呈現(xiàn)波動(dòng)中上升的趨勢(shì)。同時(shí),在2016 年之前,純技術(shù)效率始終高于規(guī)模效率,但二者的差距在不斷縮小,由2009 年的0.141 5 下降至2015 年的0.079 3;在2016 年之后,規(guī)模效率開始高于純技術(shù)效率,二者的差距由2016 年的0.050 6 慢慢擴(kuò)大至2019 年的0.076 2??梢姡纤闭{(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率下降的主要原因在于不斷降低的純技術(shù)效率,需要加強(qiáng)工業(yè)節(jié)水用水技術(shù)、污水處理技術(shù)的應(yīng)用。

研究期內(nèi)中線工程20 個(gè)受水城市工業(yè)水資源綠色效率的均值見圖2??梢钥闯觯鞒鞘虚g工業(yè)水資源綠色效率有著明顯差距。其中,北京、滄州2 個(gè)城市綜合技術(shù)效率較高,均值都超過了1,處于有效狀態(tài);而其余各城市綜合技術(shù)效率都不足0.8,尤其是河南省的平頂山、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽、南陽、周口6 個(gè)城市綜合技術(shù)效率較低,不足0.5。

圖2 2009—2019年南水北調(diào)中線工程各受水城市工業(yè)水資源綠色效率均值

就工業(yè)水資源綠色效率的構(gòu)成而言,各城市之間純技術(shù)效率與規(guī)模效率也有著明顯差異。在純技術(shù)效率上,鶴壁、漯河、北京、滄州、衡水的純技術(shù)效率均值都超過了1,而其他受水城市純技術(shù)效率都不足1,特別是河南省的平頂山、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽、南陽的純技術(shù)效率較低,在0.4 ~0.5 之間。在規(guī)模效率上,各城市規(guī)模效率都不足1,其中,鄭州、平頂山、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽、石家莊、保定、滄州、邢臺(tái)、邯鄲10 個(gè)城市的規(guī)模效率相對(duì)較高,均值都超過0.9;而鶴壁、漯河、衡水3 個(gè)城市的規(guī)模效率較低,在0.4 ~0.5 之間。

由此可見,由于工業(yè)經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)、節(jié)水用水及污水處理技術(shù)較為先進(jìn),北京市工業(yè)水資源綠色效率較高,而天津市、河北省尤其是河南省各城市工業(yè)用水形勢(shì)比較嚴(yán)峻,80%的受水城市工業(yè)用水效率在惡化。因此,除了純技術(shù)效率超過1 的5 個(gè)城市外,其余各城市需要繼續(xù)加強(qiáng)工業(yè)節(jié)水用水技術(shù)的推廣及應(yīng)用,而所有受水城市均需要優(yōu)化配置水資源要素與工業(yè)生產(chǎn)要素的投入。

2.2 空間演進(jìn)

2.2.1 空間分布

借鑒已有研究[18],將中線工程通水前后兩個(gè)時(shí)期各受水城市工業(yè)水資源綠色效率分為高、中、低三種類型,其中,低水平(L)效率值低于0.6,中水平(M)效率值在0.6 ~0.9 之間,高水平(H)效率值高于0.9,2009—2014 年、2015—2019 年兩個(gè)時(shí)期的劃分情況見表3。

表3 2009—2019年南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率劃分情況

從各類城市的數(shù)量上看,中、低水平城市的數(shù)量呈現(xiàn)反向變動(dòng),前者顯著減少,后者明顯增加,而高水平城市的數(shù)量保持相對(duì)穩(wěn)定。其中,在綜合技術(shù)效率上,北京、滄州維持在高水平狀態(tài),邢臺(tái)、鄭州、鶴壁由中水平轉(zhuǎn)變?yōu)榈退?,中水平城市?shù)量降低了38%,而低水平城市的數(shù)量上升了30%;對(duì)于純技術(shù)效率,天津市由高水平轉(zhuǎn)為中水平,周口、許昌、安陽由中水平降至低水平,高、中水平城市的數(shù)量分布下降了14%、29%,而低水平城市的數(shù)量提升了50%;對(duì)于規(guī)模效率,漯河、鶴壁、衡水始終是低水平,鄭州、滄州、平頂山由高水平降至中水平,而濮陽、南陽、許昌、周口4 個(gè)城市呈現(xiàn)逆向轉(zhuǎn)變,由中水平升級(jí)為高水平,高水平城市的數(shù)量增加了11%,而中水平城市的數(shù)量減少了13%??傮w上,南水北調(diào)中線工程通水后受水城市規(guī)模效率水平有一定的改進(jìn),而綜合技術(shù)效率與純技術(shù)效率均存在一定程度的惡化。

由各類城市的分布上看,綜合技術(shù)效率高水平、中水平、低水平城市分別保持相對(duì)穩(wěn)定的點(diǎn)狀、鏈狀、塊狀分布;純技術(shù)效率高水平城市的分布特征由塊狀與點(diǎn)狀演變?yōu)殒湢钆c點(diǎn)狀,中水平城市的分布由鏈狀演變?yōu)辄c(diǎn)狀,而低水平城市由分散的小塊狀分布發(fā)展為塊狀分布與鏈狀分布;規(guī)模效率高水平、低水平城市分別維持鏈狀分布、點(diǎn)狀分布,而中水平城市由塊狀分布演變?yōu)閴K狀分布與點(diǎn)狀分布。總的來看,部分鄰近城市在工業(yè)水資源利用效率上具有一定的相似性,說明中線工程受水城市工業(yè)水資源綠色效率可能存在一定的空間相關(guān)性,同時(shí),區(qū)域間及區(qū)域內(nèi)部工業(yè)水資源綠色效率也存在一定的差異性,有必要做進(jìn)一步分析。

2.2.2 空間相關(guān)性分析

根據(jù)公式(4),計(jì)算得到2009—2019 年工業(yè)水資源綠色效率的全局莫蘭指數(shù),見表4??梢钥闯?,2009—2019 年全局莫蘭指數(shù)均大于0,且通過了置信水平5%的顯著性檢驗(yàn),說明中線工程各受水城市工業(yè)用水效率存在顯著的空間正相關(guān)性。從波動(dòng)情況來看,2009—2014 年全局莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì),而2015—2019 年全局莫蘭指數(shù)在波動(dòng)中呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì),表明中線工程通水后各受水城市工業(yè)水資源綠色效率的空間相關(guān)性明顯提升。

表4 2009—2019年南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率的全局莫蘭指數(shù)

在計(jì)算局部莫蘭指數(shù)的基礎(chǔ)上,可進(jìn)一步分析南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率的空間集聚特征。從表5 中可以看出,2009—2019 年南水北調(diào)中線工程受水城市工業(yè)水資源綠色效率表現(xiàn)出顯著的低—低集聚和高—高集聚特征,而高—低集聚區(qū)域和低—高集聚區(qū)域城市非常少,意味著同類型城市工業(yè)用水效率呈現(xiàn)明顯的空間相關(guān)性。具體來看,穩(wěn)定存在于高—高集聚區(qū)的城市有北京市及其周邊的廊坊、保定、滄州4 個(gè)城市,主要原因在于這些城市工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、工業(yè)用水技術(shù)較為先進(jìn)、水污染防治政策比較嚴(yán)格等,導(dǎo)致工業(yè)用水效率比較高;石家莊工業(yè)用水效率較低,但是鄰近有保定等高效城市,因此穩(wěn)定位于高—低集聚區(qū);而邢臺(tái)正好相反,該市工業(yè)用水效率比周邊的石家莊、邯鄲高,因此穩(wěn)定存在于低—高集聚區(qū);穩(wěn)定存在于低—低集聚區(qū)的城市主要是河南省各受水城市及鄰近的邯鄲市,作為我國的人口及農(nóng)業(yè)大省,河南省工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低、污水處理技術(shù)及防治政策較為落后,導(dǎo)致其11 個(gè)受水城市工業(yè)用水效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他城市。另外,由于天津市在中線工程通水后工業(yè)水資源綠色效率出現(xiàn)明顯降低,因此從高—高集聚區(qū)落入高—低集聚區(qū);而衡水市正好呈現(xiàn)逆向轉(zhuǎn)變,由高—低集聚區(qū)成功進(jìn)入高—高集聚區(qū)??偟膩砜矗汀图蹍^(qū)及高—高集聚區(qū)表現(xiàn)出明顯的板塊集聚特征。

表5 2009—2019年南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率的空間集聚情況

2.2.3 區(qū)域差異分析

為進(jìn)一步考察南水北調(diào)中線工程受水城市工業(yè)水資源綠色效率的區(qū)域差異情況,可借助泰爾指數(shù)進(jìn)行衡量,計(jì)算結(jié)果如表6 所示。可以看出,2009—2019 年泰爾指數(shù)在波動(dòng)中不斷上升,從2009 年的0.086 升至2015 年的0.131,達(dá)到研究期內(nèi)的最大值后有所回落,2019 年降至0.124,整體增長幅度為44.19%,說明南水北調(diào)中線工程受水城市工業(yè)水資源利用效率的區(qū)域差異在增大。

表6 2009—2019年南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率的泰爾指數(shù)及其分解

由泰爾指數(shù)的分解結(jié)果可知,2009—2019 年地區(qū)間差異及其貢獻(xiàn)率整體上先降后升,貢獻(xiàn)率由2009 年的78.73%持續(xù)降至2014 年的70.66%,達(dá)到研究期內(nèi)的最小值后不斷上升,在2019 年達(dá)到83.83%,研究期內(nèi)的均值為76.68%;而地區(qū)內(nèi)差異及其貢獻(xiàn)率整體上先升后降,貢獻(xiàn)率由2009 年的21.27%升至2014 年的29.34%,隨后開始下降,最終在2019 年降至16.17%,均值為15.96%。其中,河北省內(nèi)部差異的貢獻(xiàn)率始終高于河南省,研究期內(nèi)二者貢獻(xiàn)率的均值分別為15.96%、7.35%。總的來看,省際差異始終是造成南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率總差異的主要原因,由于北京市工業(yè)水資源利用效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他城市,而天津市及河北省各受水城市工業(yè)用水效率又普遍高于河南省各城市,且高效城市與低效城市之間用水效率的差異也越來越大,故而造成省際差異的貢獻(xiàn)越來越突出。

2.3 時(shí)間演進(jìn)

2.3.1 傳統(tǒng)馬爾科夫鏈分析

基于馬爾科夫鏈方法,可得到南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率的傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣,以分析工業(yè)水資源利用效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征,結(jié)果見表7。由表7 可知,在初始年份假如某個(gè)受水城市工業(yè)用水效率為低水平,時(shí)長為1 年時(shí)該城市用水效率維持原水平的概率是0.828,僅有0.172 的概率轉(zhuǎn)變?yōu)橹兴?,?jīng)過3 年時(shí)長平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率升至0.896,時(shí)長為5 年時(shí)這一概率升至0.935,同時(shí)向上轉(zhuǎn)移的概率降為0.065;隨著時(shí)間跨度的增大,高水平受水城市平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率由0.881 降低至0.574,而向下轉(zhuǎn)移的概率由0.119 升至0.425??傮w上,工業(yè)用水效率較高和較低的受水城市最大轉(zhuǎn)移概率值都位于馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣的主對(duì)角線上,說明這兩類受水城市用水效率的固化現(xiàn)象比較明顯,但是也存在一定的差異,低水平城市的固化程度在增強(qiáng),而高水平城市的固化程度在減弱。隨著時(shí)間的推移,中水平受水城市維持原水平的概率由0.681 降至0.429,而向下轉(zhuǎn)移的概率由0.232 升至0.452,時(shí)長為5 年時(shí)高于平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率,意味著用水效率中等的受水城市在動(dòng)態(tài)演進(jìn)過程中呈現(xiàn)出較為顯著的不穩(wěn)定性,工業(yè)用水情況在不斷惡化。

表7 南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率的傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣

2.3.2 空間馬爾科夫鏈分析

為進(jìn)一步研究某一城市工業(yè)用水效率動(dòng)態(tài)演進(jìn)如何受相鄰城市用水效率水平的影響,可構(gòu)建工業(yè)水資源綠色效率的空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)行分析,如表8所示。從表中可以看出,當(dāng)空間滯后類型為低水平時(shí),低水平受水城市平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率由0.889 先降至0.857,隨后又升至1.000,與傳統(tǒng)矩陣中的概率相比有所增加,高水平受水城市維持原水平的概率由0.333 降至0.000,明顯低于傳統(tǒng)矩陣中的概率,而中水平受水城市向下轉(zhuǎn)移的概率與傳統(tǒng)矩陣中的概率大體相當(dāng);當(dāng)空間滯后類型為高水平時(shí),高水平受水城市維持原狀的概率隨著時(shí)間的推移由0.923 降至0.765,中水平受水城市平穩(wěn)轉(zhuǎn)移及升至高水平的概率由1.000 降至0.857,顯著高于傳統(tǒng)矩陣中的概率。總體上,以高水平城市為鄰能拉動(dòng)中水平城市向上轉(zhuǎn)移;相反,以低水平城市為鄰會(huì)拖累中高水平城市向下轉(zhuǎn)移,意味著在空間分布上南水北調(diào)中線工程工業(yè)用水效率存在著“近朱者赤,近墨者黑”的現(xiàn)象。也就是說,在工業(yè)用水管理、節(jié)水技術(shù)、水污染防治等方面,高水平受水城市對(duì)鄰近城市存在正向的溢出效應(yīng),而低水平受水城市對(duì)鄰近城市存在負(fù)向的拖累效應(yīng)。

表8 南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率的空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣

3 工業(yè)水資源綠色效率影響因素分析

為對(duì)南水北調(diào)中線工程受水城市工業(yè)水資源綠色效率的影響因素進(jìn)行識(shí)別,本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技、教育、水資源稟賦等方面選取8 個(gè)影響因素構(gòu)建Tobit 模型,模型估計(jì)結(jié)果見表9。

表9 工業(yè)水資源綠色效率Tobit模型回歸結(jié)果

由估計(jì)結(jié)果可知:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)為正,且在5%的置信水平下通過了顯著性檢驗(yàn),先進(jìn)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有助于為工業(yè)節(jié)水、減排、治污等活動(dòng)提供更多的財(cái)政支持,以促進(jìn)用水、污水處理技術(shù)的提升。工業(yè)化程度對(duì)工業(yè)用水效率有顯著的正向影響,工業(yè)化水平的提升會(huì)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整,進(jìn)而推動(dòng)水資源的合理高效利用。對(duì)外開放程度對(duì)工業(yè)水資源利用效率的影響為正,但并不顯著,對(duì)外開放程度的擴(kuò)大有助于引進(jìn)先進(jìn)的節(jié)水技術(shù)及管理經(jīng)驗(yàn),加強(qiáng)中外水資源合作,從而提升工業(yè)水資源利用效率??萍紕?chuàng)新投入與工業(yè)水資源利用效率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,這與人們的認(rèn)知相矛盾,可能是因?yàn)檠邪l(fā)投入強(qiáng)度與科技成果轉(zhuǎn)化之間并未形成良性互動(dòng),科技成果轉(zhuǎn)化效果不佳制約了工業(yè)水資源利用效率的提升[13]。教育投入的回歸系數(shù)顯著為正,意味著較高的教育水平有助于增強(qiáng)人們的節(jié)水意識(shí),減少水資源利用過程中的肆意浪費(fèi)現(xiàn)象。水資源總量、人均水資源量兩個(gè)表征水資源稟賦狀況的因素分別對(duì)工業(yè)用水效率產(chǎn)生了顯著的正向、負(fù)向影響,這種“雙向效應(yīng)”產(chǎn)生的原因可能在于,水資源越豐富,越容易滿足地區(qū)工業(yè)發(fā)展的需求,但同時(shí),豐富的人均水資源量又會(huì)導(dǎo)致人們節(jié)水意識(shí)薄弱,帶來用水粗放、浪費(fèi)嚴(yán)重等問題。環(huán)境治理水平對(duì)工業(yè)水資源綠色效率產(chǎn)生了顯著的正向影響,環(huán)境治理水平越高,越有利于全方位推動(dòng)企業(yè)合理治污、集約用水,提高工業(yè)水資源集約節(jié)約利用水平。

4 結(jié)論與政策建議

4.1 結(jié)論

基于超效率SBM 模型,本文測(cè)度了南水北調(diào)中線工程20 個(gè)受水城市的工業(yè)水資源綠色效率并考察了其時(shí)空差異,同時(shí)采用Tobit 模型對(duì)工業(yè)水資源綠色效率的影響因素進(jìn)行了識(shí)別,研究結(jié)果表明:

(1)研究期內(nèi)南水北調(diào)中線工程工業(yè)水資源綠色效率整體呈現(xiàn)波動(dòng)中下降的趨勢(shì),主要原因在于不斷降低的純技術(shù)效率。其中,北京市工業(yè)水資源綠色效率較高,而天津市、河北省尤其是河南省各城市工業(yè)用水形勢(shì)比較嚴(yán)峻,且80%的受水城市工業(yè)用水效率在惡化。

(2)同類型城市工業(yè)用水效率呈現(xiàn)明顯的空間相關(guān)性,表現(xiàn)出顯著的低—低集聚和高—高集聚特征。同時(shí),受水城市工業(yè)水資源利用效率的總差異在增大,主要源于持續(xù)增大的省際差異。

(3)工業(yè)用水效率較高和較低的受水城市用水效率的固化現(xiàn)象比較明顯,而中水平受水城市在動(dòng)態(tài)演進(jìn)過程中呈現(xiàn)出較為顯著的不穩(wěn)定性,工業(yè)用水情況在不斷惡化。同時(shí),在空間分布上工業(yè)用水效率存在著“近朱者赤,近墨者黑”的現(xiàn)象,在工業(yè)用水管理、節(jié)水技術(shù)等方面高水平受水城市對(duì)鄰近城市存在正向的溢出效應(yīng),而低水平受水城市對(duì)鄰近城市存在負(fù)向的拖累效應(yīng)。

(4)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)化程度、教育投入、水資源總量、環(huán)境治理水平對(duì)工業(yè)水資源綠色效率產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用,而科技創(chuàng)新投入、人均水資源量對(duì)工業(yè)水資源利用效率存在顯著的負(fù)向影響。

4.2 政策建議

針對(duì)上述結(jié)論,本文提出如下提升工業(yè)水資源綠色效率的政策建議:

(1)按照“以水定產(chǎn)”的原則,各受水城市要對(duì)本地區(qū)的水資源承載力進(jìn)行科學(xué)評(píng)估,并結(jié)合本地區(qū)的工業(yè)基礎(chǔ),制定有利于本城市可持續(xù)發(fā)展的工業(yè)節(jié)水減排、水污染處理制度及標(biāo)準(zhǔn)。提升工業(yè)水資源綠色效率的關(guān)鍵點(diǎn)在于節(jié)水減排,要加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)投入與科技成果轉(zhuǎn)化,促進(jìn)工業(yè)節(jié)水減排技術(shù)創(chuàng)新及推廣應(yīng)用,積極推進(jìn)先進(jìn)節(jié)水減排技術(shù)進(jìn)企業(yè)。同時(shí),引導(dǎo)工業(yè)企業(yè)革新工藝,開發(fā)利用工業(yè)循環(huán)用水設(shè)備,提高工業(yè)企業(yè)水資源循環(huán)利用水平,減少生產(chǎn)過程中的廢水排放,提高工業(yè)水資源的利用效率。

(2)應(yīng)當(dāng)擴(kuò)大城市間工業(yè)節(jié)水技術(shù)、水污染處理、水資源管理等方面的溝通與協(xié)作,互相學(xué)習(xí)借鑒綠色、高效利用水資源的經(jīng)驗(yàn)與方法。尤其是鄰近城市,因在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、自然地理?xiàng)l件等方面的差異相對(duì)較小,在工業(yè)供水、用水方面具有一定的相似性,更應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)交流合作,以提高水資源統(tǒng)籌管理水平。

(3)各城市應(yīng)根據(jù)本地區(qū)資源稟賦的實(shí)際情況,因地制宜地制定科學(xué)合理的用水政策,促進(jìn)水資源優(yōu)化配置。持續(xù)優(yōu)化工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及空間布局,嚴(yán)格控制高耗水工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能,利用工業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的優(yōu)勢(shì),發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),促進(jìn)工業(yè)用水效率提升。

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