山東省工業用水效率的空間差異性及其影響因素分析

崔 丹,周玉璽(山東農業大學 經濟管理學院,山東 泰安 271018)

山東省工業用水效率的空間差異性及其影響因素分析

崔 丹,周玉璽
(山東農業大學 經濟管理學院,山東 泰安 271018)

根據山東省2007—2015年的面板數據,運用DEA方法測算了山東省17個地市的工業用水效率,采用多元線性回歸模型揭示了山東省及17個地市工業用水效率的關鍵影響因素。結果表明:①山東省工業用水效率已趨向于DEA有效;不同地市的工業用水效率變化呈現差異性，棗莊市和聊城市的工業用水效率9年一直達到DEA有效,除濟寧市、萊蕪市、威海市和日照市外,其他地市的工業用水效率朝著DEA有效發展;②工業廢水排放量和Ramp;D費用在GDP中所占比重分別對50%以上的地區工業用水效率有影響,第二產業比重、第三產業比重和地區人均GDP分別對30%的地區有影響,各影響變量的作用具有空間差異性。

工業用水效率;影響因素;回歸分析;DEA

山東省人均水資源占有量不足全國的1/6,僅為世界的1/24,屬于我國極度缺水地區之一。2015年山東省人均水資源量約為171.52m3,僅為全國平均水平的8.41%,同時行業間供用水矛盾突出:產業結構變化、城鎮化發展和水資源利用比較收益的變化是我國水資源“農轉非”的重要影響因素[1]。在山東省新型工業化的推動下,經濟社會的轉型發展對工業水資源利用提出了更高的要求:2007—2015年,山東省城鎮人口比例增加11.1%,工業生產總值年均增加8.8%,工業用水總量達254.26億m3。城鎮化和工業化的發展使水資源需求持續增長,山東省工業生產必須通過外調水源來滿足用水需求,而提高水資源利用效率可減輕外調水的費用支出。因此,厘清山東省的工業用水效率及其影響因素,對該省緩解水資源短缺、促進新型工業化發展具有重要意義。

近年來,國內學者將工業水資源利用問題作為研究重點。學者們采用環境距離函數[2]、隨機前沿技術法[3]、SFA方法[4]對中國工業用水效率進行了測算,指出中國工業用水效率呈逐年遞增趨勢,東部、中部、西部地區之間存在明顯差異[4],空間上呈現從東部到西部逐漸下降的格局[3];李靜[5]利用SBM-Undesirable、Meta-frontier模型說明了共同前沿和群組前沿下工業用水效率存在較大差異。姜蓓蕾[6]、雷玉桃[4]分別運用主成分分析法和回歸分析法對全國工業用水效率的驅動因素進行了分析,指出水資源約束條件和高耗水行業的比重對工業用水效率有負向作用,工業科技投入和技術進步有正向作用[6],人均GDP、第二產業比重、第三產業比重和人均教育經費與全國工業用水效率有正相關關系[4];劉羽中[7]采用LMDI法分析了安徽省工業行業用水變化的影響因素,指出工業用水定額和經濟結構能抑制工業用水消耗,而工業經濟規模使用水消耗增加。

區域經濟結構與水資源稟賦差異較大,工業用水效率及其影響因素具有典型的空間差異性。本文選取2000—2015年山東省工業用水的相關統計數據,運用DEA模型對山東省及其17個地市的工業用水效率進行了測算,并建立多元線性回歸方程,揭示各影響因素與不同地區工業用水效率之間的關系。

1 材料與方法

1.1 工業用水效率的測度

變量選取與數據來源:以往學者選取工業用水效率評價指標時一般分為投入和產出兩個方向:投入要素包括工業水資源使用量、工業從業人數、工業凈產值[5,8];產出要素方面,李靜[5]選取了工業增加值、工業廢水中COD和氨氮排放量,錢文婧[8]選取了地區生產總值。基于此,考慮到工業生產的期望產出和非期望產出,本文選取工業生產總值(期望產出)和工業廢水排放量(環境影響)作為產出指標;在投入指標方面,水資源選用的是工業生產當期的用水量,工業固定資產投入反映水資源利用過程中投入的資金,勞動力是工業行業當年的從業人數。本文選取2000—2015年山東省及17個地市的面板數據作為工業用水效率的評價單元,測算山東省及17個地市的工業用水效率。采用數據均來自2001—2016年的《山東統計年鑒》,選取指標包括工業生產總值、工業廢水排放量、工業用水總量、工業固定資產投入和工業行業從業人數。

研究方法:采用DEA的BC2模型,在不考慮規模收益的情況下計算技術效率,即綜合效率。本文研究中,DEA的決策單元為各個年份,假設有m種投入x和n種產出y,則投入、產出向量分別為:xz=(x1z,x2z,x3z,…，xmz)和yz=(y1z,y2z,y3z,…，ynz)。式中,t表示決策單元的個數;s-和s+表示松弛變量;θ表示各個決策單元的有效值。模型表示為:

s-≥0，s+≥0

λz≥0，z=1,2,3，…t

(1)

1.2 工業用水效率影響因素分析

指標選取:工業從業人數、工業資本存量、工業水供給量、技術水平、工業規模是影響工業用水效率的主要因素[2],不同區域的經濟發達程度、工業產值占GDP比重、科技經費投入、人均水資源使用量對工業用水效率有一定影響[3],自然地理因素、社會因素也是關鍵原因[4]。本文選取的影響因素為:①環境負效應。最優的資源配置要求水資源利用率達到最高,在實際生產過程中會產生部分污水和廢水,給環境和生態帶來一定的影響。②科研經費投入。科學技術可優化工業生產程序,提高工業用水效率和廢水回收利用率。③產業結構。工業是第二產業的重要組成部分,在工業用水量逐步增加的同時,其他行業的用水量會受到一定限制,因此會影響產出總效益。比較而言,第三產業的耗水量比第二產業少,水資源利用邊際收益高,區域產業結構調整對水資源利用結構變化具有顯著影響。④地區經濟發展水平。隨著工業規模的擴大和經濟水平的發展,人們意識到資源短缺和環境壓力遏制了經濟發展,開始采取措施提高資源利用率。⑤工業用水供給量。一個地區的工業用水量在該地區用水總量中所占比重的變化能在一定程度上反映了工業用水量的變化,從而可分析它對工業用水效率的影響。⑥工業用水定額。即生產一萬元產值所消耗的用水量,目前該指標已被廣泛應用于工業耗水水平的評估中。根據各影響因素選取的變量見表1,各影響變量的數據由2001—2016年的《山東統計年鑒》整理計算得來,工業用水效率值為DEA測算結果。

表1 工業用水效率影響因素定義

分析模型:根據上述變量指標設定的多元線性回歸模型為:y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7。式中,y表示工業用水效率;β(1,2,3,4,5,6,7)分別為各影響變量系數,即表示各影響因素對工業用水效率的影響程度;β0為隨機干擾項,表示除了7個影響因素之外的其他影響因素,包括工業用水量、教育經費支出等。

2 實證結果分析

2.1 工業用水效率分析

山東省總體工業用水效率:從表2可見,從綜合效率而言,2000年、2001年、2003年、2005—2008年、2010年、2012—2015年和2011年的工業用水效率均達到DEA有效(綜合效率值為1),也達到了技術效率和規模效率有效。在規模收益不變的情況下,工業用水的投入—產出達到最佳狀態,說明工業水資源的配置較合理。其次,山東省工業用水的綜合效率平均值為0.993,高于平均值的年份有13個,占樣本總數的81%,說明工業用水效率變化起伏不大。從純技術效率來看,有14個樣本的工業用水效率達到了技術有效,表明就科學技術水平而言,工業水資源的配置達到了最優。其中,2002年和2009年工業用水的純技術效率為1,但綜合效率沒有達到DEA有效,這是因為這兩年的規模配置不夠合理,規模效率沒有達到最優。從規模效率來看,樣本中有4年的規模效率值沒有達到DEA有效。總體來看,2000—2015年山東省工業用水效率不斷變化,朝著DEA有效的方向發展。

表2 2000—2015年山東省工業用水效率值

注:綜合效率=純技術效率×規模效率。

山東省工業用水效率空間差異性:由表3可見,山東省17個地市的工業用水效率及其變化趨勢都存在差異性。從時間維度看,每年達到DEA有效的地市數量是不一樣的,其中2013年的樣本為12個,是統計樣本中最多的一年;2007年和2011年達到DEA有效的地市分別為5個和8個,是樣本最少的兩年,這兩年的工業水資源配置離預期有一定的差距;2012年之后,山東省每年達到DEA有效的城市都在10個以上,說明山東省各地市的工業用水效率向最優化方向發展,工業生產的資源配置取得了較大進步。從空間維度看,棗莊市和聊城市2007—2015年的工業用水效率均達到DEA最優,說明在工業生產過程中各種資源配置已達到最優且比較穩定性,在全省范圍內屬于前列。近年來濟南、青島、煙臺、臨沂、濱州和菏澤的工業用水效率已達到DEA最優,說明這些城市在生產過程中已開始重視水資源的配置,且資源配置已逐步得到優化,符合當前工業轉型升級的要求;淄博和濰坊的工業用水效率在2014年及以前出現DEA有效,但在2015年出現滑落,說明這些地區在生產中忽視了資源的有效配置,資源優化需要隨著動態變化不斷調整;泰安的工業用水效率一直處于中等水平,總體上朝著DEA有效的方向發展;濟寧、萊蕪、威海、日照的綜合效率值偏低,雖然有部分年份達到了DEA有效,但總體來看這些地區的工業用水效率比較低,離新型工業化的要求仍存在一定的差距。

表3 2007—2015年山東省17個地市工業用水綜合效率

從以上分析可見,山東省工業用水效率年際間變化明顯,17個地市的工業用水效率差異較大,且多數地區年際間變化較大。因此,本文采用多元線性回歸模型分析山東省工業用水效率的關鍵影響因素,揭示不同因素在不同地區的作用程度差異。

2.2 工業用水效率影響因素分析

影響山東省工業用水效率的關鍵因素:本文運用SPSS17.0軟件對數據進行分析,回歸結果見表4。多元線性回歸結果的F顯著性檢驗表明，方程在0.01的水平上通過了顯著性檢驗。分析結果顯示,只有3個變量對工業用水效率存在顯著影響:Ramp;D經費占GDP的比重、人均GDP和工業萬元產值用水量。其中,Ramp;D經費占GDP比重與工業用水效率在1%的顯著水平上呈負相關,表明Ramp;D經費占GDP比重每增加一個單位,相應的工業用水效率就會下降6.9個單位。由前文可知,山東省工業用水效率的變化不大(表2)。比較而言,工業生產過程中的研究與試驗發展經費投入占GDP的比重呈現明顯增加趨勢,與工業用水效率的變化趨勢具有不一致性;人均GDP對工業用水效率的影響為正,且影響程度較顯著(sig.=0.000),人均GDP反映了一個地區的發展水平和發展程度,社會發展和經濟進步提高了人們對節約資源的重視,促進了工業用水效率的改善;工業萬元產值用水量與工業用水效率間存在負相關關系,但影響顯著性不高,萬元產值用水量是工業耗水水平評估中的重要指標,在工業生產總值一定的條件下,工業用水的投入量越少,表示工業用水效率越高。

表4 山東省工業用水效率影響因素的回歸結果

影響山東省17個地市工業用水效率的關鍵因素:回歸方程檢驗結果見表5。萊蕪、德州、東營、棗莊和聊城等市并沒有得出線性回歸結果,原因是萊蕪、德州和東營的工業用水效率變化不具有明顯的變化趨勢(表3),即無法推斷因變量與自變量之間存在的線性關系。棗莊和聊城的工業用水效率未發生變化(工業用水綜合效率=1),因此無法判斷自變量的變化對工業用水效率的影響。青島、煙臺、濰坊、臨沂、濟寧和威海的多元線性回歸結果的擬合優度值和F值的檢驗性結果表明,線性回歸結果在1%的顯著水平上通過F檢驗,自變量對因變量的解釋具有說服力。濟南、濱州、泰安和菏澤的多元線性回歸方程在5%的顯著水平上通過F檢驗,方程能夠反映變量之間的相互關系;日照和淄博市的線性回歸方程在10%的顯著水平上通過F檢驗,雖然各影響變量與工業用水效率之間存在一定的關系,但方程對變量之間關系的解釋水平不高。

表5 山東省17個地市工業用水效率影響因素的回歸方程檢驗值

注:萊蕪、德州、東營、棗莊和聊城無運行結果。

在回歸方程檢驗性分析的基礎上,本文將繼續分析各個影響因素對17個地市工業用水效率影響的差異性(選取樣本中只有12個地市得出多元線性回歸方程,本文將在此結果上繼續進行分析)。在選取的樣本中,工業廢水排放量和Ramp;D經費占GDP比重兩個因素是對各地市工業用水效率影響較顯著的因素,它們分別對7/12和1/2的樣本產生影響;其次是第二產業比重、第三產業比重和人均GDP,它們與4/12的樣本存在相關性。雖然同一個變量與不同地區的工業用水效率都存在關系,但由于各地市經濟發展水平和結構的差異,同一個變量對工業用水效率的影響存在區域差異性特征。回歸結果見表6。

表6 山東17個地市工業用水效率影響因素回歸結果

注:*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下通過檢驗;萊蕪、德州、東營、棗莊和聊城無運行結果。

表6顯示,工業廢水排放量與煙臺市的工業用水效率之間存在負相關關系,表明煙臺市在工業生產過程中沒有對投入的水資源進行充分利用,廢水排放量大于預期水平,而且同一指標與青島、濰坊、臨沂、淄博和菏澤的工業用水效率之間存在正相關關系,說明這些地區對工業廢水的排放和處理工作已取得了較大的進步,工業廢水量排放能反映該地區工業生產的規模和效益。Ramp;D經費占GDP比重對臨沂市工業用水效率的影響為正向,但對濟南、日照等城市工業用水效率的影響為負向,Ramp;D經費占GDP比重逐漸增大,但工業用水效率已趨向于DEA有效。相較于自變量的變動而言,工業用水效率的增長幅度較小甚至出現下降的現象,這樣就導致兩者之間出現負向關系。第二產業比重對煙臺、臨沂和淄博的工業用水效率為正向影響,第二產業比重增加并沒有對工業用水效率帶來反向影響,說明工業用水結構較合理,工業生產符合新型工業化生產的要求;對青島的負向影響說明,工業中耗水量高的產業比例較高,工業結構需要進一步完善,且應向節水型產業轉移。第三產業比重除了對臨沂和威海的影響為負外,對青島、煙臺和淄博工業用水效率的影響都為正向,第三產業相較于第二產業而言是耗水量少的產業,隨著第三產業比重的增大,第二產業的比重會相應減少,這樣就會間接地提高工業用水效率。地區人均GDP與淄博、泰安和菏澤的工業用水效率呈正相關關系。一般而言,地區經濟發展水平可帶動該地區產業的發展和技術水平的提高,對工業用水效率的提高具有正向促進作用，但這一變量對濟南和威海工業用水效率的提高具有反向影響。其原因主要是相較于該地區人均GDP的快速增長,工業用水效率的變化不明顯。工業用水比重只對青島、煙臺和濟寧的工業用水有顯著性影響,且都為正向,在工業生產過程中對水資源的使用量符合資源的合理配置;濰坊和菏澤在工業生產中的用水規模不合理,導致工業用水比重與工業用水效率之間存在負相關關系。

3 結論與政策建議

本文對山東省及17個地市的工業用水效率進行了測算,并對各地市的工業用水效率及變化趨勢進行了差異分析,提出了可能引起工業用水效率變化和差異的影響因素，對其與工業用水效率之間的關系進行了分析。研究結論為:①山東省工業用水效率總體上已經達到DEA有效,說明山東省總體工業生產資源配置得到優化。山東省不同地區工業用水效率的發展趨勢存在差異,大多數地區的工業用水效率向DEA有效發展,只有濟寧、日照、萊蕪等地的工業用水效率值仍低于0.7,有待進一步提高。②對工業用水效率的影響因素為廢水排放量、Ramp;D經費占GDP比重、第二產業和第三產業在地區生產總值中的比重、人均GDP、工業用水比重、工業萬元產值用水量。就山東省總體而言,Ramp;D經費占GDP比重、與工業用水效率之間存在負相關關系,人均GDP對工業用水效率有正向的顯著性影響;對17個地市而言,除了無法對萊蕪、德州、東營、棗莊和聊城進行回歸分析外,各個影響因素對不同地市工業用水效率的影響程度具有差異性,每個影響變量作用的樣本數也不同。工業廢水排放量和Ramp;D經費占GDP比重兩個因素分別對50%及以上的地區工業用水效率產生影響;其次是第二產業比重、第三產業比重和人均GDP,它們與30%的地區工業用水效率存在相關性。

建議:①加強區域之間的產業轉移和工業節水技術研發合作。提高工業用水效率應考慮到不同地區的差異,各個地市所處的經濟發展階段不同,工業用水效率也存在一定差異。因此,可通過區域間工業產業轉移和技術合作,提升效率較低地區的工業用水利用水平。②嚴格執行用水總量控制制度,抑制工業用水量過快增長。根據各地區工業經濟增長目標和水資源承載力,核定各行業用水定額,控制工業用水總量;加大工業污水處理的投入,提高工業廢水的處理率和工業用水重復利用率。③調整優化區域工業經濟內部結構,通過財政、信貸或補貼等政策加大節水型工業產業的支持力度,降低工業耗水量。按照以水定產的原則,協調工業經濟增長、工業結構調整與水資源供給能力間的關系,逐漸由耗水多的資源密集型產業向知識密集型的高新產業轉移,提高工業用水的邊際效益。④改革工業用水水價形成機制,利用水價杠桿調節用水需求。根據水資源供求關系的變化,實行階梯水價和累進水價制度,抑制工業企業生產用水的浪費,促進企業進行節水技術改造投資,降低用水需求。

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SpatialDifferencesinIndustrialWaterConsumptionEfficiencyandItsInfluencingFactorsinShandongProvince

CUI Dan,ZHOU Yu-xi
(College of Economics amp; Management,Shandong Agricultural University,Tai′an 271018,China)

Based on the panel data of Shandong Province in 2007-2015,this paper used DEA method to measure the industrial efficiency of 17 cities in Shandong Province,and used the multiple linear regression model to reveal the key factors of industrial water consumption efficiency in Shandong Province and its 17 cities.The results showed that the industrial water consumption efficiency in Shandong Province became more effective in DEA.Differences in industrial water consumption efficiency varied from city to city:The industrial water consumption efficiency of Zaozhuang and Liaocheng reached DEA in nine years.Besides Jining,Laiwu,Weihai and Rizhao,the other cities of industrial water consumption efficiency were towards the effective development of DEA.Industrial wastewater discharge and Ramp;D in the proportion of GDP had an impact on more than 50% of the regional industrial water consumption efficiency respectively.The proportion of secondary industry,the proportion of the tertiary industry and the per capita GDP had an impact on 30% region in Shandong Province,and the effect of each variable had spatial variability.

industrial water consumption efficiency;influencing factors;regression analysis;DEA

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.10.011

TV213.4

A

1005-8141(2017)10-1209-05

2017-08-10；

2017-09-22

國家社會科學基金項目(編號:16BJY053);教育部人文社科基金項目(編號:16YJA790071);山東農業大學現代農業發展研究院項目(編號:14xsk2-02)。

崔丹(1993-),女,山東省日照人,碩士研究生,研究方向為資源與環境經濟。

周玉璽(1970-)，男，山東省濰坊人，教授，博士生導師，研究方向為資源與環境經濟、組織行為與人力資源管理。