基于獎懲機制的流域生態優先水資源多主體合作配置模型

余 潞，牛文娟，王丹丹，薛劉宇,2，仇 蕾

(1.河海大學商學院，江蘇 南京 211100； 2.江蘇省南水北調工程建設領導小組辦公室，江蘇 南京 210029)

水是生命之源、生產之要、生態之基。我國人均水資源相對匱乏，時空分布不均，并隨著經濟高質量轉型，區域之間、行業之間、經濟與生態之間的水資源供需不平衡態勢日益加劇[1]。作為一種準公共物品，流域水資源涉及眾多利益主體，長期面臨“公地悲劇”難題，多主體之間利益目標訴求的不一致引發水資源無序競爭甚至是水資源沖突[2]，爭奪水資源的沖突事件時有發生，如環鄱陽湖經濟圈多個市縣的“搶水大戰”，長江流域的水資源沖突等[2]。究其原因，水資源沖突是水資源配置失效的結果，解決沖突有必要針對有限的水資源進行科學有效的配置。

國內外關于水資源配置的研究由來已久。20世紀80年代初，我國學者華士乾等[3]對水量空間分布的研究成為我國水量配置研究的開端。經濟主導的發展模式，決定了水資源配置目標主要是追求經濟效益最大化[4]，對生態環境的保護停留在河道內和河道外生態基流保障層面。不可持續的經濟發展模式引發全方位的水資源和生態環境問題，生態優先逐漸成為經濟社會發展的全民共識[5]，并以國家制度的形式加以鞏固確定。然而，在水資源配置領域，生態優先的理念尚未實現，盡管學者們已經意識到以水資源配置解決生態問題的重要性，但已有研究只是滿足保證生態基流和生態需水的基本目標，即基本生態需水保障(下文簡稱為“生態保障”)。生態保障與生態優先從理念和技術實現上存在本質不同，本文將對此加以闡釋，并在水資源配置模型和方案中實現生態優先目標，激勵地方政府在注重經濟發展的同時自覺落實生態優先戰略，在經濟發展與生態環境保護的發展目標沖突中取得平衡。

基于多屬性特征指標體系構建流域水資源配置模型是獲得水資源配置方案的一種方法[6]。DEA(Data Envelopment Analysis，數據包絡分析)模型用于衡量同質決策單元的相對效率，在水資源管理領域，大多數現有的研究都集中在使用DEA模型進行水資源利用效率的評估[7-8]，也有基于DEA的資源配置研究[9-10]。基于博弈論的水資源配置注重各決策主體在水資源配置中的相互協調，越來越多的學者建立了基于合作[11-14]或非合作[15-16]博弈的水資源優化配置模型。一些國內外學者將DEA模型與博弈論相結合，建立DEA博弈模型[17-18]，既考慮多主體的利益協調，又注重資源配置單元的相對效率。

本文構建的DEA合作博弈水資源配置模型，對上述模型和思想進行有機集成，在傳統的多屬性指標體系水資源配置模型中引入生態優先指標和DEA博弈模型，通過指標權重設計和DEA博弈實現對水資源配置合作主體的獎懲機制以達到生態優先目標，引導地方政府在利用水資源發展社會經濟的同時注重生態優先。獎懲機制旨在通過獎勵和懲罰措施促使用水主體做出有益于生態優先的行為，已有研究表明，獎懲機制的組合能夠達到最大的激勵效果[19]。

本文以生態優先視角，融合多屬性指標、DEA模型和合作博弈理論，構建基于獎懲機制的流域生態優先水資源多主體合作配置模型，并以南四湖流域為例驗證了模型的有效性。

1 基于獎懲機制的流域生態優先水資源多主體合作配置模型構建

1.1 從生態保障到生態優先

生態保障，即在水資源配置的過程中，以Tennant等方法預測流域河道內和河道外生態基流并預留相應生態水量，以釋放某個百分比的生態流量來維持或恢復天然狀態下水生生態系統結構和功能的完整性[20]。在生態優先度不高的歷史時期，生態基流方法可以保障流域生態管理的戰略目標。

生態優先則是與生態保障從內涵到外延均本質不同的概念。生態優先對社會經濟發展、水資源開發利用以及生態環境保障都提出了更高的要求，從水資源管理方面包括節約用水、水質保護、水生態恢復等內容，從社會經濟發展方面包括產業升級、經濟結構轉型等內容，生態環境保護則被提高到國家安全戰略層面的高度。總而言之，生態優先就是以水資源的科學管理和高效利用實現社會經濟發展和生態環境保護的良性互動和永續和諧。可見，生態優先比生態保障具有更加豐富的內涵、內容和外延，對水資源配置提出更高的要求。

傳統水資源配置中的生態保障僅將生態基流作為一種合意產出，而本文提出的水資源配置模型則提出在生態優先視角下考慮節約用水、污水治理、用水效率、經濟轉型等多種合意或非合意產出，以構建多屬性指標體系表達生態優先的豐富內涵和內容，對合意產出進行激勵，對非合意產出進行懲罰，以獎懲機制實現水資源配置目標，保障社會經濟活動中的生態優先戰略地位和現實可操作性。

1.2 基于獎懲機制的生態優先水資源配置設計思想與技術實現

隨著社會經濟持續發展，用水主體對水資源的需求量逐漸增加，加劇了流域水資源的爭奪。在制定水資源配置策略時，中央與地方對于生態優先的偏好不一致，分權化改革導致地方政府仍以經濟發展為首要目標[21]，盡管中央政府制定了生態優先的政策導向，但由于央地政府信息不對稱，且生態環境的改善具有長期性且難以量化地方政府官員的政績，中央政府難以抑制地方政府的功利性動機，必須通過機制設計引導地方政府的行為。因此，本文提出基于獎懲機制的水資源配置模型，將經濟發展必不可少的水量與生態環境保護情況掛鉤，引導地方政府在發展經濟之前必須首先落實生態優先戰略，從長遠看，獎懲機制有利于引導地方政府在重視經濟發展的同時，持續性地將生態放在更加優先的位置，走“節約用水，經濟轉型，生態保護”的高質量發展之路。

基于獎懲機制的生態優先水資源配置模型是通過結合多屬性指標體系及其權重設置、DEA模型和合作博弈模型實現的。多屬性指標包含正向與負向指標，分別對應獎勵與懲罰，同時多屬性指標作為DEA模型的輸入，將政策導向性的目標賦予更高權重，例如獎勵生態環境保護狀況更優的地區分配更多水資源。在不合作的情境下，地方政府(也即用水主體)會選擇將自身表現最優的指標賦予更高權重以獲得更多水資源。然而在獎懲機制的作用下，地方政府必須考慮在多屬性評價指標對應的用水行為中進行平衡，要發展經濟，必須將生態優先排在重要位置，順應中央政府政策要求下的用水行為，例如增強擴大地區綠化面積、建設節水工程等行為提高政策獎勵指標值，以便在配置中獲得更多的水量，滿足地方發展需求。

1.3 DEA合作博弈水資源配置模型

為解決多主體間的利益分配問題，Nakabayashi等[17]提出了一種將 DEA 與博弈論相結合以達成主體間共識的模型，并將其稱為“DEA 博弈”。他們研究了多標準情況下，多個個體之間如何達成一致協議的問題，將多個決策單元(DMU)視為局中人，并各自擁有不同的標準，通過考慮個體間的合作博弈，進行利益分配。本文基于此研究成果，構建了多主體水資源配置的DEA合作博弈模型，配置過程如圖1所示，每個用水主體是DEA博弈的一個決策單元DMU，x1j、x2j、…、xmj為用水主體j的m個指標的值，w1j、w2j…、wmj為每個輸入指標的權重，根據輸入指標和權重可以計算出分配給每個用水主體的水量y1、y2、…、yn，多標準和權重由中央政府和用水主體協商確定。

圖1 水資源配置過程

對該決策矩陣X進行歸一化處理，即：

(1)

(2)

每個用水主體j都有權利選擇一系列非負權重w1j、w2j、…,wmj，該一系列非負權重是每個用水主體j基于不同規劃選擇的對自己最有利的權重。在確定權重之后，即可得到每個用水主體的相對得分：

(3)

分母代表用水主體j的權重選擇所得到的所有用水主體的總分，分子表示用水主體j使用相同權重選擇的自我評價。因此，式(3)展示了用水主體j在權重wij下的相對重要性。假設該加權分數是可轉移的，用水主體j希望通過選擇最優選的權重來最大化這個比率，從而產生以下線性規劃方程：

(4)

使用Charnes-Cooper變換方案，式(4) 可以使用如下線性規劃表示：

(5)

假設所有區域都是合作的，令聯盟S是區域集合N={1, 2, …,n}的一個不確定子集，且S?N。令準則i的聯盟S的權重表示為wiS(i=1,2,…,m)，則聯盟S的特征函數可以表示為：

(6)

1.4 模型評價指標體系、生態優先與獎懲機制

模型的生態優先目標由評價指標體系中的相應指標及其權重體現。在模型的指標體系中構建了生態保護的相關指標，通過指標權重的設置反映生態保護的優先程度。指標權重的設置同時反映了獎懲機制，即對水資源利用過程中的合意產出(正向指標)進行激勵，對非合意產出(負向指標)進行懲罰。社會公平的相關指標不進行獎懲。適當的獎懲機制一方面能夠將有限的水資源進行合理的配置，另一方面可以激勵地區經濟發展，并引導地區貫徹落實生態優先、綠色發展的理念，鼓勵用水主體提高水資源利用效率，節水優先保護流域生態環境，實現生態優先下的流域水資源合理配置。

在生態優先的視角下，統籌考慮實現水資源、社會經濟、生態環境的多目標，參考水資源配置指標體系構建文獻[22-23]，并結合專家訪談的方法，建立以經濟發展、社會公平和生態保護為目標的多屬性獎懲指標體系，見表1。

表1 水資源配置多屬性指標體系

為了便于比較，本文設置4種情景，其中經濟發展優先情景意味著經濟目標最有價值，在計算時將被賦予更高權重，社會公平和生態優先情景同理，而同等重要情景指3個目標具有相同的重要性。4種情景反映了不同的水資源配置政策導向原則。模型依據不同情景政策導向設置的權重體現獎懲的程度。本文運用G1法[24]確定不同情景的權重，目標集為{U1,U2,U3}={經濟發展，社會公平，生態保護}，不同情景由專家給出的重要性序關系決定，設專家關于評價指標xk-1和xk的重要程度之比wk-1/wk的理性判斷為wk-1/wk=rk,rk的賦值可參考表2。

表2 rk賦值參考

利用G1法，經過計算可得到不同情景下的目標權重，其中經濟發展優先情景表示經濟發展目標優先于其他兩種目標，在建立序關系之后得到的3種目標的指標權重分別為0.411 7、0.294 1和0.294 1，同理可得其余情景具體目標權重如表3所示，其中wEco、wSoc、wEnv分別表示經濟發展優先、社會公平優先和生態保護優先情景下的權重。

表3 不同情景下指標權重的確定

2 實例驗證

2.1 研究區概況及矛盾沖突

南四湖地處南水北調東線蘇魯省際交水地段，是我國南水北調東線工程重要的調蓄湖泊，呈西北、東南方向展布，由南陽、獨山、昭陽、微山四個湖泊相連而成，是我國北方最大的淡水湖，具有蓄水、防洪、排澇、引水灌溉、城市供水、水產養殖、通航及旅游等多種功能。南四湖流域內多年平均降水量約700 mm，降雨年際間變化較大，年最大降水量1 211 mm，最小年降水量554.5 mm，豐枯相差懸殊。

位于兩省之間的南四湖，歷來就是蘇魯爭水之地，從1949年以來蘇魯兩省因排水、用水等糾紛引起的群眾械斗達400余起。1960年山東省在昭陽湖腰建成的二級壩樞紐工程將全湖分為上、下兩級，二級壩工程使山東省具備了在枯水期超標抽取南四湖下級湖水的條件，矛盾沖突進一步加劇，為解決日益激烈的南四湖流域蘇魯兩省之間的沖突，國家水利部于1980年出臺了《關于處理蘇魯南四湖地區邊界水利問題的報告》，報告規定南四湖用水下級湖以江蘇省為主，山東可引用1.5億m3，然而實際上在干旱年份山東省不向兩省共有的下級湖放水，21世紀以來南四湖下級湖多次出現低于生態水位的現象，嚴重威脅了湖泊的水生態環境，并影響湖泊周邊農作物的生產。

2.2 評價指標數據及標準化處理

研究數據來源于2011—2021年《濟寧統計年鑒》《徐州統計年鑒》《濟寧市水資源公報》和《徐州市水資源公報》。為了避免數據波動對模型的影響，故采用2011—2021年濟寧、徐州兩市數據的平均值。在計算前，對指標進行了標準化處理，并將負向指標轉化為正向指標數據，標準化后的數據見表4。

表4 濟寧市和徐州市標準化后的指標數據

3.3 生態優先下基于獎懲機制的南四湖下級湖水資源分配結果

3.3.1指標權重

通過G1法確定目標層權重后，各個指標的權重可由線性規劃(6)求解，可得到不同情景下的指標權重wi(i=1,2,…,10)，該權重為模型的分配依據，具體權重如表5所示。

表5 4種情境下的指標權重

3.3.2無獎懲機制的分配方案

本文首先借鑒楊志峰等[25]及付湘等[26]的研究，基于合作博弈理論采用納什法進行無獎懲機制的水量分配，為了使水資源配置方案更加科學、實際，本文分情況討論了用水主體濟寧市和徐州市在不同年型的水資源配置方案，使得水資源配置結果在時間和空間上都具有可比性。根據水利部淮河委員會對于南四湖的長系列分析計算，南四湖汛期占84.8%，以此計算汛期和非汛期的可用水量。計算結果如表6所示，使用合作博弈的方法，兩省水量分配較為均衡。

表6 無獎懲機制下的水資源配置方案 單位：萬m3

3.3.3生態優先下帶有獎懲機制的分配方案

水資源合理配置不僅意味著公平分配，更要注重效率以及經濟社會和生態環境的協調、共容。因此，本文提出以經濟利益最大化、社會公平最大化、生態優先和同等重要的4種分配方案:①經濟發展優先的分配方案。水資源合理配置是區域經濟共容、資源共享的重要一步，該方案以經濟發展為目標導向，考慮了用水主體的國內生產總值、工業生產總值和人均GDP的情況，獎勵經濟水平較高的地區優先滿足水資源需求，以保證地區的經濟增長，實現經濟效益最大化，兩地分配水量如表7所示。②社會公平優先的分配方案。以社會公平最大為目標導向，尊重地區的歷史現狀，考慮區域人口、人均生活用水量、全年用水總量和農田灌溉畝均用水量指標，以保證地區人民生產、生活用水的公平性，具體分配水量見表7。③生態優先的分配方案。水資源合理配置更重要的是讓社會發展與生態環境協調共融，為了貫徹區域生態優先、綠色發展的理念，在以生態優先為導向的分配方案中考慮綠化覆蓋面積、污水處理指數和工業企業重復用水量，鼓勵地區擴大綠化覆蓋，促進水資源集約高效利用和節水增效，分配水量見表7。④3種目標同等重要的分配方案。水資源的分配是各種復雜因素之間的權衡，本方案給予3個目標同等權重，認為地區的經濟發展、社會公平和生態保護同等重要，分配水量如表7所示。

表7 獎懲機制下的水資源配置方案 單位：萬m3

3.3.4水資源配置方案對比

a.生態優先方案對比。對比生態優先方案與經濟發展優先方案，以豐水年為例，在經濟發展優先方案中，徐州市分水量為35 105.43萬m3，而降低經濟發展權重、提升生態優先權重后，徐州市分水量隨之提高至35 203.01萬m3，比經濟發展優先的方案多分配了95.78萬m3。這是由于：一方面在生態優先的水資源配置方案中，生態保護的指標被賦予了更高權重，另一方面，本文選取用于衡量生態優先表現的3個指標中，徐州市綠化覆蓋面積、工業企業重復用水量的表現均優于濟寧市，徐州市2011—2020年平均綠化覆蓋面積為16 253.2hm2，為濟寧市的1.72倍，污水處理指數高于濟寧市(圖2)。兩種因素共同決定了對于將生態優先、綠色發展理念落實更好的徐州市將會分配較多的水資源。因此，考慮生態優先的水資源配置方案有助于激勵地方政府將水生態保護放在更加優先的位置。

(a) 綠化覆蓋面積

(b) 污水處理指數

b.獎懲機制方案對比。為了更好地比較評價帶有獎懲機制的水資源配置模型并得出科學的配置方案，將有無獎懲機制的水資源配置結果進行比較。在無獎懲機制的配置中，濟寧市與徐州市的分水量較為均衡，以豐水年的汛期為例，兩市分水量分別為29 744.94萬m3和29 869.46萬m3，徐州市分配水量比濟寧市多124.52萬m3。而在獎懲機制的作用下，考慮經濟發展優先時，豐水年汛期徐州市分配水量比濟寧市高10 426.87萬m3，這是由于徐州市的經濟發展水平高于濟寧市，徐州市國內生產總值、工業生產總值及人均GDP指標均較高，以兩地2011至2020年10年的平均國內生產總值為例，濟寧市為4 037.30億元，而徐州則達5 561.55億元。在獎懲機制的作用下，經濟水平較高的地區將被獎勵優先分配水資源，以鼓勵地區高效發展經濟。

將兩種分配方案對比可知，在無獎懲機制的配置方案中，濟寧市與徐州市的分配水量有一定差異，但總體來說較為均衡，而在獎懲機制的作用下，兩市分配水量差距較大，徐州市的整體分水量大于濟寧市，原因在于徐州市的經濟發展水平和生態保護情況優于濟寧市。本文提出的帶有獎懲機制的水資源配置模型在考慮分配時，會根據多屬性評價指標識別每個用水主體的表現，并依據不同目標獎勵表現較好的地區，進而引導地區順應中央政府政策要求目標，在高效發展經濟的同時保護流域生態環境，從水資源系統的總體效率和流域可持續發展的角度來看更為有利。該配置方案不僅符合水利部出臺的下級湖用水以江蘇為主的規定，為南四湖的水資源沖突問題提出了協調方案，還有利于下級湖的水生態保護和經濟社會發展，符合生態優先、節水優先的理念。模型既保證了在生態優先原則下對南四湖省際區域之間水資源進行協調分配，從而有效消除了流域內跨界用水矛盾與沖突，又有利于激勵區域地方政府提高水資源利用效率、節約用水和保護生態環境，優化南四湖流域水資源配置的社會經濟環境綜合效益。

4 結論與建議

針對流域水資源日益嚴峻的沖突治理難題，本文在生態優先視角下，融合多屬性指標、DEA模型和合作博弈理論，構建基于獎懲機制的流域水資源多主體合作配置模型，以南四湖為例進行水資源配置方案研究，提出以經濟利益、社會公平和生態優先最大化為導向的水資源分配方案。在不忽視經濟發展和社會公平的同時，通過獎懲機制激勵地區合理配置水資源，引導流域地方政府走“節約用水，經濟轉型，生態保護”的高質量發展之路。研究結果表明：本文提出的模型落實了“生態優先、綠色發展”的理念，輔以獎懲的配置方案在考慮分配時，獎勵生態保護表現較好的地區更多水量，能引導地方政府落實生態優先戰略、實施節水行為，在兼顧經濟發展和社會公平的同時，激勵地方政府保護環境，有利于提升流域的可持續發展。基于此，本文提出以下政策建議：

a.針對水資源緊缺和地區生態環境保護現狀嚴峻的兩大問題，水資源矛盾沖突的解決不僅有賴于用水主體間的協作，更有賴于以行政和法律為主的獎懲機制及其具體落實，而由于央地政府的信息不對稱，且生態環境的改善具有長期性，其難以量化地方政府官員的政績，中央政府必須制定合理的獎懲機制，引導地方政府行為，才能促進地方水資源集約高效利用和流域生態環境的保護。

b.在協調水資源沖突問題中，地方政府在應落實新時期“生態優先、綠色發展”行動指南的同時加強地區間的合作共贏，并在獎懲機制的約束下，順應發展中央政府政策要求下的用水行為導向目標，提高政策獎勵指標值以便在配置中獲得更多的水量，滿足地區經濟社會和生態的用水需求，既要考慮分水公平，更要注重經濟發展與生態環境的協調共融，實現經濟和生態二者的同步躍升，推進流域高質量發展。