江蘇省工業用水效率及節水潛力分析

李 恩,耿 雷 華,饒 猛,蓋 永 偉

(1.南京水利科學研究院 水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室,江蘇 南京 210029; 2.河海大學 水文水資源學院,江蘇 南京 210098; 3.長江保護與綠色發展研究院,江蘇 南京 210098; 4.阜陽市水利局,安徽 阜陽 236012; 5.江蘇省水資源服務中心,江蘇 南京 210029)

0 前 言

水資源過量開發利用導致的水資源短缺與水環境問題嚴重制約了全球經濟社會的發展。當前中國工業經濟正處于綠色轉型關鍵期,資源與環境問題相互交織,工業經濟發展空間日益縮小,開展工業用水效率與工業節水潛力的研究對緩解工業水資源短缺、優化工業水資源配置具有重要意義。工業水資源涉及行業眾多,“取-輸-制-配-用-排-凈-回”全過程用水系統結構與各環節全流程用水工藝復雜,工業用水效率受工業結構與布局、經濟發展水平、行業規模等因素的影響,傳統的計算方法很難適用于現有工業用水效率與節水潛力的計算。隨著認知的提高與技術的進步,隨機前沿分析(SFA)作為學科交叉與深度融合的產物已逐漸應用于金融、工業、農業等領域[1-4]。鄭在洲等提出了基于萬元工業增加值用水量與工業用水重復利率的節水潛力計算方法[5];田偉等基于SFA模型分析了中國農業技術效率[6];余敦涌等采用隨機前沿分析方法,以城市化率、人均道路面積等9個指標作為投入要素,單位碳排GDP產出作為產出要素,測算了中國30個省域2006年和2011年的碳排放效率[7];雷玉桃等選取隨機前沿生產函數模型分析了中國各省份水資源效率與節水潛力[8];邢宏洋等基于空間隨機前沿分析方法測算了服務業全要素生產率[9]。但對工業領域分行業用水效率與節水潛力的計算研究較少。此外,傳統工業節水潛力的計算方法大多基于萬元工業增加值用水量與工業用水重復利用率這兩個指標,但這兩項指標無法具體反映出工業水資源復雜的經濟屬性。本文在以往研究成果的基礎上,以江蘇省為例,基于超越對數隨機前沿分析生產函數模型,采用工業增加值、固定資產凈值、就業人數以及用水量4個指標,測算江蘇省32個工業分行業用水效率與節水潛力,進一步完善SFA模型在工業節水潛力計算領域的應用,彌補了傳統計算方法的不足,并運用SPSS 21.0軟件對江蘇省各行業用水效率與節水潛力進行聚類分析。

1 研究區概況

江蘇省地處中國東部沿海地區中部,東部瀕臨黃海,與上海市、浙江省、安徽省、山東省接壤,地跨北緯30°45′～35°08′、東經116°21′～121°56′,土地面積10.72萬km2,地形以平原為主,湖泊眾多,水網密集。改革開放以來,江蘇省國民經濟進入快速發展期,2020年全省地區生產總值邁上10萬億臺階,位居全國第二,人均GDP 12.5萬元,規模以上工業增加值3.82萬億元,僅次于廣東省。完善的工業系統為江蘇省GDP作出了巨大貢獻,但由于工業改革起步較早,一些工藝與用水設備無法達到現有節水水平,加上單一的煤電結構與電力工業沿江布局,導致江蘇省工業用水量居高不下,工業用水量遠超全國其他省份。

2 數據與研究方法

2.1 數據來源

SFA模型的技術結構方程中,行業固定資產凈值、就業人數和用水量為投入項,產出項為工業增加值,對于2016～2020年間的江蘇省行業固定資產凈值,以2012年行業固定資產凈值為基礎,加上由趨勢預測法得到的凈資產值進行估算;工業增加值與行業就業人數從《江蘇省統計年鑒》中獲得,各行業用水量從江蘇省規模以上行業用水直報系統中獲得,以2016～2020年為計算期,測算江蘇省工業分行業用水效率。

2.2 研究方法

萬元工業增加值與工業用水重復利用量是用水效率計算方法中的兩個重要指標,但工業用水效率帶有一定的經濟屬性,是工業增加值、就業人數、企業固定資產、用水量等綜合作用的結果。本次研究以工業用水效率表達投入與產出因素之間最佳配置狀態,該指標與前沿面密不可分,前沿是指一定投入下的最大產出,不同投入對應的不同最大產出形成的曲線即為前沿面[10-13]。前沿分析根據函數的具體形式可分為參數方法和非參數方法,前者以隨機前沿分析(SFA)為代表性方法,后者以數據包絡分析(DEA)為代表性方法[14-16]。目前國內外學者在SFA模型中普遍采用生產總值(Y)及就業人數(L)作為技術結構方程中的投入與產出項。本文結合研究需要與江蘇省實際情況,在技術結構方程的投入項中關聯水資源與節水投資要素,新增兩項指標:工業取水量(W)、固定資產凈值(K)。這些指標包含了工業節水過程中房屋、建筑物、技術投資、設備投資、節水投資等,能夠體現出工業行業在節水領域的綜合實力,使工業用水效率與節水潛力的計算結果更為合理[17]。通過改進Battese等[18]模型結構,新增技術非效率方程,以增加模型的可靠性。

以對數型C-D函數的隨機前沿生產函數展開形式作為模型的技術結構方程:

lnYit=β0+βklnKit+βllnLit+βwlnWit+βtT+

βtktlnKit+βtltlnLit+βtwtlnWit+βkllnKitlnLit+

(1)

式中:Yit為i行業第t年的工業增加值,億元;Kit為i行業第t年的工業行業固定資產凈值,億元;Lit為i行業第t年的工業就業人員,萬人;Wit為i行業第t年的工業用水量,億m3;T為時間參數,T=1,2,3,…;β0、βk、βl、βw、βt、βtk、βtl、βtw、βkl、βkw、βlW、βkK、βll、βww、βtt為待估參數;誤差項為復合結構,其中v代表影響生產活動的隨機因素,u(非負)代表著生產效率,隨機誤差項vit獨立于uit,且vit～N(0,σ2)。

新增技術非效率方程,對技術非效率項進一步解釋與擴充:

uit=Zitσ+cit

Zitσ=σ0+σKlnKit+σLlnLit+σTKtlnKit+σTLtlnLit

(2)

式中:i=1,2,…,n,t=1,2,…,T,分別代表行業序號及時間序列;uit為技術非效率項,代表第i個行業相對前沿的技術效率水平;cit為隨機擾動項,是正太分布N(0,σ2)的截斷分布,使cit≥-Zitσ,以保證uit服從正態分布N(Zitσ,σ2)的非負截斷分布;σ0,σK,σL,σTK,σTL為待估參數。

技術效率項為

TEit=exp (-uit)

(3)

式中:TEit表示工業用水效率。當TEit<1時,說明工業還有節水潛力[19]。

3 節水潛力分布特征

3.1 模型測算

采用Frontier 4.1軟件,選擇誤差修正模型,對超越對數隨機前沿生產函數模型參數進行測算。表1給出了參數測算值、統計量以及最大似然估計結果。由表1可見,在技術結構方程中,有7個參數的測算值在1%水平上是統計顯著的,3個參數的測算值在5%的水平上是統計顯著的,其中βk、βl以及βw測算結果均為正值且在技術結構方程參數中為最大值,表明江蘇省工業行業固定資產凈值、就業人數以及工業取水量對工業增加值為正向影響,且固定資產凈值影響最大,同時側面印證了工業發展需要大量投資,但就業人數與工業用水量也是不可或缺的重要因素,γ的估計值為0.999,且在1%的統計水平上是顯著的,說明誤差基本上來自技術非效率方程,因此本文構建的隨機前沿生產函數對于江蘇省工業分行業樣本整體來說是適用的。

表1 模型參數測算結果

3.2 模型檢驗

為保證模型設定的科學性與可靠性,在Battese等假設性檢驗的基礎上,新增交叉相乘檢驗與時間聯合效應校驗,以體現工業節水潛力各指標間的交叉效應與時間效應。本次研究設定如下5種模型假設性檢驗。

(1) 交叉相乘性檢驗,H(0):βkl=βkw=βlw=0,生產技術結構中不存在要素之間的二次和交叉相乘效應。

(2) 技術進步檢驗,H(0):βt=βtK=βtl=βtw=βtt=0,不存在技術性進步。

(3) 聯合時間效應檢驗,H(0):βtK=βtl=βtw=σTK=σTL=0,生產技術結構和技術效率的時間聯合效應為零。

(4) 希克斯技術進步檢驗,H(0):βtK=βtl=βtw=0,存在希克斯中技術進步。

(5) C-D函數檢驗,H(0):βkk=βll=βww=βtt=0,適用于C-D函數。

表2給出了5種檢驗模型對無約束模型的統計檢驗。檢驗1是對投入要素中的行業固定資產凈值、就業人數以及工業取水量的交叉相乘聯合檢驗。其檢驗表明,生產技術結構中投入要素二次項在1%的水平上是顯著的;檢驗2是對模型是否存在技術性進步進行檢驗,結果表明模型存在技術性進步;檢驗3結果表明生產技術結構和技術效率具有顯著的時間效應;檢驗4表明模型存在非希克斯中性技術進步;檢驗5表明C-D函數被拒絕,且在1%的水平上顯著的。可見,對于列出的5種假設性檢驗,其檢驗結果均在1%的水平上被拒絕,說明采用超越對數隨機前沿生產函數模型合理可靠。

表2 隨機前沿生產函數模型假設檢驗結果

3.3 行業用水效率

表3列出了江蘇省2016～2020年分行業平均用水效率,從表中可以看出江蘇省工業各行業用水效率均小于1,均未達到前沿面用水量,存在一定的節水空間。

3.4 節水潛力計算

江蘇省分行業平均用水效率均小于1,表明各行業均存在節水潛力。節水潛力的計算方法主要有技術評估法和定額法兩大類,技術評估法是對某一行業、區域的節水技術進行評估,得到單一行業或區域的節水潛力,而定額法則通過比較現狀值與參照標準來確定節水潛力。本文采用定額法計算節水潛力。3.1節計算參照模型前沿面用水量,則:

(4)

工業節水潛力表示為

(5)

式中:ΔWit表示工業節水潛力。

以3.1節江蘇省分行業用水效率值為基礎,根據式(5)計算各行業節水潛力,得到全省32個行業節水潛力合計29.82億m3,具體計算結果見表3。

4 工業用水效率與節水潛力綜合分析

4.1 工業用水效率

為了便于對江蘇省各行業用水效率進行比較分析,運用SPSS 21.0軟件對江蘇省2016～2020年分行業用水效率進行聚類分析,聚類方法采用組間平均連接法,度量標準為區間法中的平方歐式距離。由此根據江蘇省各行業用水效率值將其分類4個類別,見表4。

第Ⅰ類行業:非金屬礦采選業,農副食品加工業,煙草制品業,石油、煤炭及其他燃料加工業,化學原料和化學制品制造業,金屬制品業,通用設備制造業,汽車制造業,電氣機械和器材制造業,計算機。通信和其他電子設備制造業,廢棄資源綜合利用業,電力、熱力生產和供應業共計12個行業。在研究期間行業用水效率處于省內最高水平,2016～2020年間,行業用水效率均值在0.82以上,部分行業如煙草制品業,石油、煤炭及其他燃料加工業,化學原料和化學制品制造業以及電氣機械和器材制造業用水效率均值超過0.95,已經非常接近生產前沿面用水水平。這些行業主要分布在蘇州、無錫、南通等經濟發展水平較高、工業現代化程度較高的城市,目前這些行業已經形成了成熟的工業體系,水資源集約節約程度高。

第Ⅱ類行業:紡織服裝、服飾業,文教、工美、體育和娛樂用品制造業,非金屬礦物制品業,黑色金屬冶煉和壓延加工業,有色金屬冶煉和壓延加工業共計5個行業。在研究期間內行業用水效率不高,均值在0.6～0.8之間,但在2016～2020年間,各行業用水效率呈現出總體增加的趨勢,這主要得益于 “十三五”期間江蘇省鋼鐵行業轉型升級以及紡織行業技術創新帶來的紅利,如江蘇鋼鐵行業扎實推進節能減排、提升裝備水平、優化產品結構等各項工作,為行業用水效率的提高打好了扎實基礎。

第Ⅲ類行業:有色金屬礦采選業,酒、飲料和精制茶制造業,紡織業,醫藥制造業,化學纖維制造業,橡膠和塑料制品業,專用設備制造業,鐵路、船舶、航天和其他運輸設備制造業,燃氣生產和供應共計9個行業。在研究期間行業用水效率在0.3～0.6之間,在江蘇省行業用水效率中處于中下水平。

第Ⅳ類行業:煤炭開采和洗選業,石油和天然氣開采業,食品制造業,造紙和紙制品業,其他制造業,金屬制品、機械和設備修理業共計6個行業。這些行業在研究期間內行業用水效率均值小于0.3,在江蘇省行業用水效率排行中屬于最低的一類,這些行業大多以煤炭、紙制品等附加值低的產品為主,且行業準入門檻低,導致行業用水效率不高。江蘇省工業行業水資源效率具體見圖1。

圖1 江蘇省工業行業用水效率分類示意

4.2 工業節水潛力

為保證分類可靠性,去除與其他行業節水潛力差距過大的電力、熱力生產和供應業,并最后將其歸為節水潛力最大的一類,選擇K-均值聚類法,運用SPSS 21.1軟件對各行業節水潛力進行聚類分析,將32個行業分為3類,分類結果見表5。根據分類結果,確定電力、熱力生產和供應業為高節水潛力行業,節水潛力為25.69億m3,潛力占比為86.2%;紡織業、造紙和紙制品業、化學纖維制造業、黑色金屬冶煉和壓延加工業為中節水潛力行業,節水潛力分別為0.58億,1.025億,0.66億,1.004億m3,節水潛力合計占全省的11.0%;其余27個行業為低節水潛力行業,平均節水潛力僅為0.032億m3,節水潛力合計僅占全省的2.8%。

表5 江蘇省工業節水潛力聚類分析結果

5 結論與分析

工業用水效率與節水潛力的測算一直都是工業水資源領域的重點與難點。隨著學科的交叉與深度融合,部分理論成熟的計量經濟學模型逐漸應用到了工業水資源領域。本文以江蘇省為例,基于超越對數隨機前沿生產函數模型,對江蘇省32個工業行業的用水效率與節水潛力進行了測算,并采用系統聚類分析法對工業行業進行了分類。結果表明:所研究行業的用水效率均未達到1,節水潛力總和為29.82億m3,各行業均存在一定的節水空間,主要研究結論如下:

(1) 超越對數隨機前沿分析生產函數模型適用于江蘇省工業節水潛力的計算。在模型測算時,模型中的10個參數有7個在1%的水平上是統計顯著的,3個在5%的水平上是統計顯著的,且γ的估計值為0.999,解釋為模型對樣本數據整體是適用的;在模型檢驗中,設定的5種假設性檢驗均在1%的水平上顯著,解釋為采用超越對數隨機前沿生產函數模型合理可靠。

(2) 以工業用水效率為依據,將研究的行業分為4類。第Ⅰ類行業用水效率均值在0.82以上,得益于蘇州、無錫、南通等城市成熟的工業體系;第Ⅱ類行業用水效率均值在0.6～0.8之間,且研究期間用水效率整體呈現增加的趨勢,得益于江蘇省工業技術轉型升級與創新;第Ⅲ類行業用水效率在0.3～0.6之間,在江蘇省行業用水效率中處于中下水平;第Ⅳ類行業用水效率均值小于0.3,這類行業產品附加值低,行業準入門檻低,其水資源利用效率不高。

(3) 工業節水潛力為依據,將研究行業分為高節水潛力行業、中節水潛力行業、低節水潛力行業。江蘇省分行業節水潛力呈現出金字塔特征,高節水潛力行業涉及1個行業,節水潛力占全省工業節水潛力之和86.2%,中節水潛力行業僅涉及4個行業,但節水潛力占比97.1%,而低節水潛力行業共27個,節水潛力僅占全省的2.8%。