长三角地区水资源利用效率浅析

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［提要］利用数据包络分析（DEA）模型深入分析长三角地区2011～2017年水资源利用效率，数据样本包括长三角地区省级数据以及杭州市、宁波市、金华市、合肥市、芜湖市、马鞍山市、苏州市、常州市、南通市等9个样本城市数据。结果表明：长三角地区省市之间效率差异明显，上海市总体水平最高，安徽省较低，江苏省、浙江省居中；长三角地区总体污水处理效率较低。通过对长三角地区水资源利用效率分析，为长三角地区提高用水效率提供建议。

关键词：长三角地区；用水效率；BCC模型；SBM模型

随着工业化与城镇化进程的加速推进，人们越来越重视水资源利用效率。近年来，许多学者运用数据包络分析方法测度水资源的利用效率，该方法包含多种模型，能反映决策单元间的相对效率，不需要明确投入产出变量之间的函数关系，在一定程度上避免人为主观性。孙才志和王晨（2020）利用FGL模型和全局水资源利用无效率分解方法测算我国水资源投入的“拥塞”效应。张炜和覃求（2019）利用水足迹研究陕西省种植业的水资源利用效率。户燕领等（2015）则采用熵值法进行客观赋权实证分析。该法较适合分析大量数据的离散差异度。朱达等（2021）选用DEA的CCR模型研究我国省会城市的水资源利用情况。张国基等（2020）在二阶段模型基础上增设二部门研究我国各省份用水效率。巩灿娟等（2020）在超效率DEA模型中设置多个非期望产出。陈威等（2018）采用BCC模型结合Malmquist生产力指数研究武汉城市群水资源利用效率。因此，本文基于BCC模型分析长三角地区水资源利用效率，并结合SBM网络模型分阶段进一步比较长三角地区的用水在生产阶段和治理阶段的效率特征并给出建议。

一、研究方法与数据来源

（一）研究方法

DEA方法是对决策的投入和产出进行相同特性决策单元的相对效率分析。BCC模型能将综合技术效率分解为纯技术效率和规模效率；模型SBM能进一步分解投入产出过程的内部网络结构。本文基于对地区水资源利用效率深入分析的目标，首先选取规模报酬可变，以投入为导向的BCC模型，再依据水资源在不同阶段的用途将其利用过程分解为用水生产阶段（第一阶段）和废水治理阶段（第二阶段），利用考虑非期望产出的SBM模型，对水资源二阶段利用过程进行对比分析。BCC模型的投入要素为用水量、全社会从业人员、固定资产投资，产出要素为生产总值。SBM模型第一阶段在此基础上，增加废水排放量为非期望产出。由于生活污水和生态污水一般能循环进入生产阶段，工业废水则需较复杂的处理和再利用程序，因此本文以工业废水排放量代表非期望产出；第二阶段在工业废水排放量作为投入要素的基础上，另增工业污水治理设施数和工业污水治理设施年运行费用为投入要素，工业废水治理量为产出。

（二）数据来源

本文采取双模型测算分析，模型及其指标选取如表1所示。研究期为2011～2017年；统计数据来源于各地市年统计年鉴、水资源公报和EPS数据系统。限于数据采集和篇幅原因，SBM模型仅做2011～2015年间的效率测算并分析2011年和2015年效率特征。（表1）

二、结果分析

（一）水资源利用概况

1、水资源使用量。研究期内，长三角地区三省一市的用水差异显著，呈现小幅下降趋势。四地用水量自少至多依次为：上海市、浙江省、安徽省、江苏省。2、万元GDP用水量指标分析。万元GDP用水量指标指每万元GDP产出所需的用水量，其值越高，代表水资源的利用效率越低，反之则越高。本文所涉万元GDP用水量指标均经作者二次测算所得。研究期内，长三角地区三省一市的万元GDP呈下降趋势。安徽省万元用水最高，均值为133.19亿m3；上海市表现最优，均值为33.79亿m3；浙江、江苏两省均值分别为48.09亿m3、78.92亿m3。九个样本城市中，江浙六市及合肥市万元GDP用水量表现较好，均值为56.33亿m3。马鞍山市水平最低，均值为228.06亿m3，呈现波动态势，主要是GDP产出较低导致万元用水指标过高。九市总体排名表现与各省相似，如图1所示。（图1）

（二）DEA效率指标分析

1、综合效率水平分析。研究期内，长三角三省一市地区的水资源利用效率水平总体较低，均值为0.567。地区间呈现较大的差异性，四地按均值排名依次为上海市（0.93）、江苏省（0.57）、浙江省（0.51）、安徽省（0.26）。安徽省呈现先降后升态势，在2015年出现最低值0.228；江浙沪三地均呈递增态势，上海市表现最优，在研究期内唯一达到综合效率水平有效（2017年），如图2所示。（图2）九个样本城市水资源利用综合效率水平不高，均值为0.587。其中，苏、宁两市表现最优，皆在2017年达到综合效率水平有效；安徽省三市水平表现较低，最低值为合肥市0.317（2011年）。除金华市递减外，其余八市综合效率均呈递增态势，如图3所示。各地级市总体综合水平基本印证了省际间表现水平，但也不乏在效率水平居中的大省份中地级市间效率差异较大的现象，如在浙江省，金华市远落后于杭州市、宁波市，需引起重视。（图3）

2、纯技术效率水平分析。研究期内，长三角三省一市地区的水资源利用纯技术效率水平总体呈现两极分化现象，四地按均值排名依次为上海市（0.94）、江苏省（0.87）、浙江省（0.68）、安徽省（0.26）。安徽省呈现先降后升态势，最低值为0.233（2015年）；江浙沪三地表现较优，纯技术效率水平逐年上升，均在2017年达到DEA有效，如图4所示。（图4）九个样本城市水资源利用纯技术效率水平在研究期内总体呈现一般。九市主要呈现三类水平，最优层次为金华、宁波、马鞍山、常州四市，均值为0.97；中等层次为芜湖、苏州、杭州三市，均值为0.80；较低层次为合肥、南通两市，均值为0.66，三省分布较均匀。偶有先降后升趋势，但九市总体呈上升态势。研究期内，有11个结果达到DEA有效，主要集中在浙江省（7次）和江苏省（3次）。如图5所示。九个样本城市的纯技术效率表明，三个省份中不同纯技术效率水平的城市数目分布较均，但通过同水平城市间的横向对比可以发现，浙江优于江苏、安徽，不同于省际表现水平。这表明浙江省除杭州、宁波、金华纯技术效率水平较好外，其他地级市较低。（图5）

3、规模效率水平分析。研究期内，长三角三省一市水资源利用规模效率水平总体较好，四地按均值排名依次为上海市（0.98）、安徽省（0.98）、浙江省（0.78）、江苏省（0.65）。沪、皖两地整体高于0.95，态势平稳；浙江省呈现递减态势；江苏省呈现递增态势。上海市在2017年达到DEA有效，如图6所示。（图6）九个样本城市水资源利用规模效率水平总体一般，主要呈现两类水平，江苏省三市与杭、宁两市逐步增高并接近DEA有效，均值为0.84；安徽省三市以及金华市表现较一般，均值为0.53。除金华市外总体效率递增，宁波、苏州达到DEA有效，如图7所示。省际和市际间数据表明，安徽全省规模效率较高，但三个样本城市的水平较低，需要改进；金华市亦然。（图7）

4、规模效益分析。各省市规模效益大部分表现为递增。浙江、江苏六样本城市规模效益主要表现为递增，但全省表现递减水平；安徽全省及其三市以及上海市主要表现为递增水平。根据规模效益表现，各地应增加或减少投入，以提高用水效率。5、投入冗余分析。各省市的投入冗余较大，浙江省和江苏省仅在2017年无冗余；宁波、金华、苏州、常州、马鞍山五市存在少量年份无冗余值。三省一市总体水平表现为上海市较优，安徽省较低，江苏省和浙江省居中。上海市水资源投入冗余率为0.28（剔除无冗余年份后的均值数据，下同），安徽省为0.79；上海市固定资产投资冗余率为0.07，安徽省为0.74；上海市从业人员数投入冗余率为0.13，安徽省为0.77。四地冗余率逐年递减。

（三）SBM二阶段模型与BCC模型对比分析

为进一步分析，本文接下去将对比在考虑水资源生产和废水治理二阶段的SBM模型下和不考虑非期望产出的单阶段BCC模型下2011～2015年间长三角地区的用水效率差异。限于篇幅，本文仅选取2011年和2015年具体分析。总体来看，浙江省、江苏省、上海市二阶段综合效率低于单阶段效率，安徽省则相反。宁波市、苏州市、上海市数据差异最为显著，在废水治理阶段存在较为严重的低效问题。安徽省总体二阶段综合效率高于单阶段效率，其中合肥市和马鞍山市2011年二阶段综合效率达到有效而单阶段效率低于0.6，表明安徽省在废水处理方面的表现较优。长三角地区在用水生产阶段效率均值达0.809，在废水治理阶段的效率均值仅0.323。二阶段的差异表现方面，浙江省最大，江苏省和上海市次之，安徽省较小。在生产阶段，浙江省表现最优，其次为安徽省、江苏省、上海市；在治理阶段，安徽省表现最优，其次为浙江省、江苏省、上海市。二阶段用水综合效率出现下降趋势。主要由于水资源治理阶段投入增多，而治理效果不明显。具体数值如表2所示。（表2）

三、结论及建议

长三角地区水资源利用效率虽在2012年有小幅下降，但在时间上总体呈现递增态势；在空间上，上海市水平最优，江苏省略优于浙江省，安徽省水平最低。部分城市效率水平较低，影响其所在省水平。长三角地区水资源利用的规模效益以递增为主，浙江省和江苏省全省规模效益递减；冗余较多，但呈递减趋势。长三角地区水资源利用在社会生产过程的效率显著优于治理阶段的效率。水资源社会生产阶段效率总体稳定，但水资源治理阶段出现效率下降的趋势。长三角地区应进一步关注水资源高效利用技术开发，尤其关注污水治理阶段的科技投入。通过调整产业结构等途径继续大力发展可持续性经济，关注地区间差异，形成以经济促节水，以节水哺经济的新局面；同时，应继续发挥安徽省、上海市的水资源利用规模效应；继续加强节水措施，提升民众节水意识，形成科学用水、合理节水的生态局面。

作者:朱佳佳 蒋瑞波 单位:浙江水利水电学院经济与管理学院