王紀(jì)凱 張峰 于夢俊
摘要:提高綠色水資源效率既是長江經(jīng)濟(jì)帶水生態(tài)文明建設(shè)的關(guān)鍵內(nèi)容,也是促進(jìn)整個(gè)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展的重要著力點(diǎn)。遵循綠色生態(tài)理念,引入考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型與地理加權(quán)回歸模型,在綜合評估2005~2019年長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源利用效率多維變化特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步審視其時(shí)空分異特征及驅(qū)動(dòng)機(jī)制,并根據(jù)各影響因素給出針對性建議。結(jié)果表明:考察期內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源利用效率整體上“穩(wěn)中提質(zhì)”,但省際差異顯著,同時(shí)長期來看尚具有一定趨同效應(yīng),并且會(huì)以3%的收斂速率達(dá)到區(qū)域平衡;區(qū)域內(nèi)工業(yè)綠色水資源效率的宏觀空間分布狀態(tài)表現(xiàn)為下游>上游>中游,南北方向效率梯度差縮小顯著,效率領(lǐng)先區(qū)對其他地區(qū)的輻射效應(yīng)較為薄弱;區(qū)域內(nèi)工業(yè)綠色水資源利用效率存在顯著空間異質(zhì)性影響機(jī)制特征,其中,工業(yè)化水平的驅(qū)動(dòng)效果最強(qiáng),但難以達(dá)到區(qū)域內(nèi)的多數(shù)省市正向驅(qū)動(dòng),城市運(yùn)轉(zhuǎn)水平平均正向驅(qū)動(dòng)覆蓋面最廣,人口素質(zhì)水平驅(qū)動(dòng)節(jié)水減排技術(shù)轉(zhuǎn)化能力較為薄弱。研究成果可為提高長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源效率、實(shí)現(xiàn)區(qū)域水資源協(xié)同治理提供理論依據(jù)。
關(guān) 鍵 詞:工業(yè)綠色水資源效率; 時(shí)空分異; 超效率SBM模型; 地理加權(quán)回歸模型; 長江經(jīng)濟(jì)帶
中圖法分類號(hào): TV213 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: ADOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.06.001
0 引 言
對于建立在以江河湖泊為空間紐帶基礎(chǔ)之上的流域生態(tài)經(jīng)濟(jì),綠色發(fā)展理念是其實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然路徑取向,長江經(jīng)濟(jì)帶橫貫中國東中西部,獨(dú)特的自然地理結(jié)構(gòu)單元和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)使其具備典型的流域生態(tài)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)及建設(shè)需求。尤其是作為一個(gè)多元共生流域,長江經(jīng)濟(jì)帶的水資源與水環(huán)境問題歷來都是生態(tài)經(jīng)濟(jì)治理的焦點(diǎn)和難點(diǎn),在著力探索高質(zhì)量發(fā)展路徑和塑造安全穩(wěn)定的水生態(tài)文明功能新格局的背景下,對整個(gè)長江經(jīng)濟(jì)帶的節(jié)水減排和用水效率均提出了更為嚴(yán)格的要求[1-2]。但不可否認(rèn)的是,長期以來規(guī)模型、外延型、速度型的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式造成資源浪費(fèi)與生態(tài)污染弊端,使得現(xiàn)階段長江經(jīng)濟(jì)帶推進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級和“三水共治”都面臨沉重負(fù)擔(dān)。因此,工業(yè)用水作為僅次于農(nóng)業(yè)用水的“第二大用水戶”,要在“十四五”期間助力加快完成“建立健全完善的綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系”這一重要目標(biāo),則必須堅(jiān)持以習(xí)近平生態(tài)文明思想為指引,改進(jìn)傳統(tǒng)工業(yè)水資源管理思路,注重提高水資源開發(fā)利用中的“綠色基因”含量[3-4],綜合提升工業(yè)水資源利用的經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益,為推進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶水生態(tài)文明建設(shè)和工業(yè)綠色發(fā)展提供科學(xué)的現(xiàn)代化治理依據(jù)。
鑒于破解工業(yè)轉(zhuǎn)型與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中水資源約束的重要性,學(xué)者們圍繞如何提升工業(yè)水資源效率作出了多視角的探索,并提供了卓有成效的理論貢獻(xiàn),包括工業(yè)水資源效率的內(nèi)涵演變、效率測度以及空間演化規(guī)律等。首先,在效率內(nèi)涵演變方面,水資源效率測度的作用最初旨在找出解決供需不平衡問題的有效途徑[5],隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,其內(nèi)涵更重要地揭示了影響水資源利用效率的驅(qū)動(dòng)機(jī)制層面,工業(yè)水資源利用效率的研究現(xiàn)已從重點(diǎn)考慮經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出的角度逐步向兼顧環(huán)境影響產(chǎn)出轉(zhuǎn)變[6-8]。同時(shí),工業(yè)活動(dòng)下的非期望產(chǎn)出要素是環(huán)境影響所考慮的最主要方面[9-11]。研究至此,水資源效率內(nèi)涵已然演變?yōu)槿绾螛?gòu)建以人為本,環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展的綠色框架[12]。其次,在效率測度方面,已有研究大多運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)、隨機(jī)前沿分析法(SFA)以及指標(biāo)體系評價(jià)法[13]。隨著研究問題的深入,學(xué)者通過不斷改進(jìn)DEA模型解決了決策單元中投入產(chǎn)出的松弛問題[14]以及多決策單元效率值存在上限,導(dǎo)致難以實(shí)現(xiàn)有效排序的問題[15],并在不斷完善其評價(jià)體系的標(biāo)準(zhǔn)上,將效率值進(jìn)行分解剖析,進(jìn)一步闡述效率演變的內(nèi)在聯(lián)系,不斷實(shí)現(xiàn)效率評價(jià)體系的全面化與均衡化[16-18]。第三,在空間演化規(guī)律方面,學(xué)者大多采用莫蘭指數(shù)、空間杜賓模型、探索性數(shù)據(jù)分析、空間收斂模型等驗(yàn)證區(qū)域間水資源效率驅(qū)動(dòng)因素可能存在的空間相關(guān)、溢出、集聚與收斂作用。相關(guān)研究也證明驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)由于受到空間效應(yīng)的影響,彼此之間并非孤立存在,而是形成顯著的空間交互作用,進(jìn)而影響水資源效率的提升[19-20]。另外,效率空間演化也并不是無序的,其都存在自身的相對穩(wěn)態(tài),隨著時(shí)間變化收斂于各自的平衡點(diǎn)[21]。因此,工業(yè)水資源效率影響因素選擇以及驅(qū)動(dòng)機(jī)制檢驗(yàn)尤為關(guān)鍵?,F(xiàn)有研究多從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工業(yè)集聚、科技創(chuàng)新等角度展開研究[22-23]。事實(shí)上,對外開放程度以及城市基礎(chǔ)建設(shè)水平等也已逐漸成為當(dāng)下影響工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要因素。
綜上,探索促進(jìn)工業(yè)水資源效率的有效路徑不僅具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,而且已有的研究在理論層面也給出了較為豐富的指導(dǎo)和借鑒。但考慮長江經(jīng)濟(jì)帶龐大的區(qū)域面積和齊全的產(chǎn)業(yè)門類,以及推進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與高質(zhì)量發(fā)展的緊迫性需求,如何系統(tǒng)性地回答好長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)水資源治理調(diào)控問題至關(guān)重要,尤其是將綠色發(fā)展理念融入工業(yè)水資源效率內(nèi)涵,詮釋并挖掘其內(nèi)在演進(jìn)規(guī)律,這對整個(gè)區(qū)域打造和諧共生的可持續(xù)發(fā)展體系意義重大。據(jù)此,本文基于綠色發(fā)展理念,突破傳統(tǒng)工業(yè)水資源效率設(shè)計(jì)時(shí)的指標(biāo)范疇,提出并引入考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型,多維評估長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源效率,在此基礎(chǔ)上,采用地理加權(quán)回歸檢驗(yàn)法等分析效率的時(shí)序特征、空間差異,以及影響效率提升的異質(zhì)性因素,為推動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和形成集約利用水資源開發(fā)模式提供理論參考。
1 研究區(qū)域概況
長江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州等11個(gè)省市,面積約占全國的21.4%,人口和生產(chǎn)總值均超過全國的40%。長江經(jīng)濟(jì)帶因其完備的自然生態(tài)系統(tǒng)以及豐富的能源資源與淡水資源成為中國重要的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶、人口密集區(qū)與生態(tài)功能區(qū)(見圖1)。近年來,長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)布局逐漸密集化,能源消耗逐年擴(kuò)大,雖極大地推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展,但超負(fù)荷的工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)倒逼環(huán)境污染與水生態(tài)破壞,嚴(yán)重威脅區(qū)域內(nèi)生態(tài)文明建設(shè)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展?,F(xiàn)階段,長江經(jīng)濟(jì)帶正處于轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),對其工業(yè)水資源利用現(xiàn)狀以及驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行有效分析,有助于優(yōu)化沿江產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域一體化布局,對促進(jìn)區(qū)域工業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效升級具有重要意義。
2 研究方法
2.1 工業(yè)綠色水資源利用效率概念界定
一般而言,“效率”的本質(zhì)在于衡量有用產(chǎn)出與投入的比值關(guān)系,而傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益導(dǎo)向下的工業(yè)水資源效率主要刻畫水資源投入對工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的支持效用。但是不難看出,現(xiàn)階段在以綠色發(fā)展理念為主旋律的背景下,與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益導(dǎo)向不同的是,水資源的投入產(chǎn)出更加關(guān)注在減控投入的情況下提高綜合效益的產(chǎn)出,特別是不僅要求經(jīng)濟(jì)增長效益能穩(wěn)中有序,也強(qiáng)調(diào)綠色發(fā)展理念所注重的生態(tài)環(huán)境容量與資源承載力的硬性約束。因此,本文結(jié)合綠色發(fā)展理念對工業(yè)綠色水資源利用效率這一概念進(jìn)行定義:在一定的時(shí)空范圍內(nèi),工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中通過投入適量水資源、資本與其他環(huán)境要素,實(shí)現(xiàn)水資源消耗的經(jīng)濟(jì)期望產(chǎn)出最大化與水污染非期望產(chǎn)出最小化。最終,通過合理量化工業(yè)水資源配置,實(shí)現(xiàn)“從綠掘金”,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。
2.2 考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型
DEA是一種利用線性規(guī)劃模型在多投入、多產(chǎn)出狀態(tài)下對決策單元的相對效率進(jìn)行評價(jià)的方法,其優(yōu)點(diǎn)是無需考慮各項(xiàng)指標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系,避免人為主觀因素的干擾。傳統(tǒng)DEA方法容易存在投入或產(chǎn)出要素的松弛現(xiàn)象和多個(gè)決策單元效率值為1的情況,這不僅會(huì)導(dǎo)致效率測度不精確,而且難以對每個(gè)達(dá)到效率值上限的決策單元進(jìn)行比較,因此本文引入考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型[24],可以有效解決以上兩個(gè)問題,從而使得工業(yè)綠色水資源效率測度更加精確。
本文采用考慮非期望產(chǎn)出的SE-SBM模型測算長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源效率:
式中:ρ為效率值;Xij為第j個(gè)決策單元的第 i 項(xiàng)投入;Ytj為第j個(gè)決策單元第t項(xiàng)產(chǎn)出;Yg、Yb分別表示期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出;
n、r1、r2分別表示投入指標(biāo)、各項(xiàng)期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù);S-、Sg、Sb分別表示工業(yè)活動(dòng)投入過剩、期望產(chǎn)出不足和非期望產(chǎn)出過量;λ為權(quán)向量。
2.3 趨同性檢驗(yàn)
隨著社會(huì)生產(chǎn)力的不斷提高,經(jīng)濟(jì)單位往往會(huì)產(chǎn)生一定的趨同現(xiàn)象,學(xué)者一般采用α和β檢驗(yàn)區(qū)域指標(biāo)間的趨同性,來反映各經(jīng)濟(jì)單位之間各項(xiàng)效率值是否逐漸縮小,最后達(dá)到均衡狀態(tài)[25]。
(1) α趨同性檢驗(yàn)。
式中:D為長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源效率差距的變異系數(shù),即樣本標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比值;t為時(shí)間序列;α1、α2為待估參數(shù);ε為誤差項(xiàng)。當(dāng)α2為負(fù)且通過了顯著性檢驗(yàn),則證明長江經(jīng)濟(jì)帶各省市工業(yè)綠色水資源利用效率存在α趨同,會(huì)隨時(shí)間推移逐漸縮小。
(2) β趨同性檢驗(yàn)。β趨同分為絕對β趨同和條件β趨同,絕對β趨同是指檢驗(yàn)工業(yè)綠色水資源利用效率較低省市的效率提升速度是否高于原本水資源效率較高的省,即工業(yè)綠色水資源利用效率增長率與工業(yè)發(fā)展水平存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。條件β趨同是指檢驗(yàn)各省市的水資源利用效率是否會(huì)隨著時(shí)間發(fā)展達(dá)到一種穩(wěn)定的狀態(tài)。具體模型分別見公式(3)和公式(4)。
式中:本文時(shí)間跨度T為15;WTEit、WTEi0表示分別第i個(gè)省市的滯后期與基準(zhǔn)期的工業(yè)綠色水資源利用效率;β1、β2為待估常數(shù)項(xiàng);εit為誤差擾動(dòng)項(xiàng)。當(dāng)β2<0時(shí),存在絕對β趨同,趨同速率μ1為-ln(1+Tβ2)/T,有條件的β趨同速率μ2為-ln(1+β2)/T。
2.4 地理加權(quán)回歸模型
地理加權(quán)回歸模型(Geographically Weighted Regression,GWR)相對于其他全局回歸模型避免了回歸參數(shù)被假設(shè)為穩(wěn)定的缺點(diǎn),其將空間位置信息嵌入到回歸模型里,通過觀察參數(shù)估計(jì)隨著位置的改變趨勢檢驗(yàn)空間數(shù)據(jù)的相關(guān)性和異質(zhì)性[26],模型表達(dá)如公式(5)所示。本文采用高斯函數(shù)計(jì)算空間加權(quán)矩陣元素Wij,具體表達(dá)如公式(6)所示。
式中:fi為因變量;β0ui,vi為i省市的地理坐標(biāo);xip為效率的驅(qū)動(dòng)因素;βpui,vi為第p項(xiàng)驅(qū)動(dòng)因素的彈性系數(shù);εi為擾動(dòng)項(xiàng);dij為省市i到省市j之間的距離;b為帶寬。
2.5 變量描述
本文采用考慮非期望產(chǎn)出的SE-SBM模型來測度長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源利用效率,并通過GWR方法來探究工業(yè)綠色水資源效率各影響因素的空間異質(zhì)性??紤]到數(shù)據(jù)可得性,借鑒相關(guān)研究成果[5,21],本文將工業(yè)綠色水資源利用效率作為被解釋變量,評價(jià)指標(biāo)目標(biāo)層分為投入和產(chǎn)出兩個(gè)層面。其中投入包括資本投入、勞動(dòng)力投入和資源投入,產(chǎn)出為期望和非期望產(chǎn)出。鑒于本文側(cè)重工業(yè)綠色水資源效率測度,指標(biāo)選取多以工業(yè)數(shù)據(jù)為參考,具體而言,工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)投資可以反映出企業(yè)投資規(guī)模、速度、比例關(guān)系和使用方向,是具有綜合性的資本投入指標(biāo);而工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)(研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi))可以有效表征工業(yè)企業(yè)年度實(shí)際用于基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展的投資份額;專利申請授權(quán)數(shù)同樣也是代表一個(gè)區(qū)域科研水平的關(guān)鍵因素,其影響直接作用于區(qū)域節(jié)水減排技術(shù)的規(guī)?;归_。工業(yè)從業(yè)人員平均數(shù)可以真實(shí)地表示報(bào)告期內(nèi)工業(yè)行業(yè)擁有的平均從業(yè)人數(shù),以此表征勞動(dòng)力投入。以工業(yè)用水總量表征資源投入可以充分體現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的水資源消耗情況,聚焦水資源消耗對用水效率的影響。工業(yè)企業(yè)利潤總額指的是工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)的最終結(jié)果,直接代表了區(qū)域內(nèi)工業(yè)發(fā)展能力;中水重復(fù)利用率代表的是各省份對中水工業(yè)鏈條式的利用能力,因此用工業(yè)企業(yè)利潤總額與中水重復(fù)利用率表征期望產(chǎn)出。工業(yè)廢水排放總量作為工業(yè)污染的直觀表現(xiàn),是長江經(jīng)濟(jì)帶水生態(tài)危機(jī)的重要因素,因此以工業(yè)廢水排放總量的變化來表示非期望產(chǎn)出。而上述單一非期望產(chǎn)出也可以直接體現(xiàn)出水資源對工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的影響效果,具體見表1。
研究樣本選取長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市2005~2019年的歷史數(shù)據(jù),指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》,各省市統(tǒng)計(jì)年鑒和公報(bào)以及EPS數(shù)據(jù)庫,使用統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用方法(線性插值法)對個(gè)別缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)處理,為了實(shí)現(xiàn)單位的無量綱化,對上述變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。
3 結(jié)果分析與討論
依據(jù)SE-SBM模型,借助DEA-SOLVER Pro 5.0軟件,對長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市進(jìn)行效率測度,并通過ArcGIS軟件繪制效率空間分布圖以及效率趨勢圖,將長江經(jīng)濟(jì)帶劃分為上游(重慶、四川、貴州、云南)、中游(安徽、江西、湖北、湖南)、下游(上海、江蘇、浙江)三大地區(qū),通過對比這三大地區(qū),綜合考察長江經(jīng)濟(jì)帶的工業(yè)綠色水資源效率區(qū)域差異。具體結(jié)果見圖2~4,其中圖3由2005~2019年效率值取均值計(jì)算得到。
3.1 長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源利用效率時(shí)序演變
從時(shí)間跨度上來講,長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源利用效率總體呈緩慢發(fā)展且有上升趨勢,但地區(qū)差異較為明顯。從圖3可清晰看出,除上海市、浙江省、江蘇省外,其余省市效率值都處在較低水平。其中,2005~2009年效率值呈下降變化,降低約4.2%。2008年因全球性經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響導(dǎo)致效率值下降明顯,2010年長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源效率均值達(dá)到峰值,究其原因?yàn)椤笆晃濉庇?jì)劃末年長江經(jīng)濟(jì)帶大幅度推進(jìn)了工業(yè)結(jié)構(gòu)化升級,為確保順利完成規(guī)劃任務(wù),長江經(jīng)濟(jì)帶各省市著重優(yōu)化發(fā)展能源工業(yè),使得水資源利用效率得到巨大提升。從2011年起,效率值開始回落,這是因?yàn)槿珖秶鷥?nèi)工業(yè)原材料、燃料、動(dòng)力購進(jìn)指數(shù)的上調(diào),導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)難度加大,企業(yè)迫于成本壓力降低了對水資源的利用標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致效率值下降;2014年后,區(qū)域內(nèi)效率值起伏較為頻繁,但整體來講呈上升趨勢,2019年效率值再次出現(xiàn)輕微降低。因此在“十四五”期間長江經(jīng)濟(jì)帶需進(jìn)一步加強(qiáng)對工業(yè)水資源的合理配置與調(diào)控措施。
為進(jìn)一步把握區(qū)域內(nèi)工業(yè)綠色水資源效率變化的動(dòng)態(tài)趨勢,本文通過α、β檢驗(yàn)來探究時(shí)序增長下效率值的趨同規(guī)律,具體結(jié)果見表2。在α趨同性檢驗(yàn)當(dāng)中,時(shí)間跨度系數(shù)小于0,但沒有通過顯著性檢驗(yàn),表明隨著時(shí)間的變動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶不同省市工業(yè)綠色水資源利用效率出現(xiàn)縮小的趨勢不明顯,這是省市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)發(fā)展?fàn)顩r和資源稟賦大為不同所導(dǎo)致;在絕對β趨同檢驗(yàn)當(dāng)中,時(shí)間跨度系數(shù)值為-0.055,且通過了10%的顯著性水平檢驗(yàn),存在趨同效應(yīng),表明區(qū)域內(nèi)不同省市隨著時(shí)間的推移,工業(yè)綠色水資源利用效率最終會(huì)達(dá)到一種穩(wěn)定的水平,并且趨同變化的速率為12%;最后條件β趨同檢驗(yàn)中,檢驗(yàn)結(jié)果系數(shù)為負(fù),且通過1%顯著性水平檢驗(yàn),這說明區(qū)域內(nèi)各省市效率水平都存在著自身的穩(wěn)定性,并且各省市之間的差距也會(huì)逐漸減小,長期來看將會(huì)以3%的速度達(dá)到一種穩(wěn)態(tài)的水平。由此可見,長期來看長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源利用效率將會(huì)發(fā)展為一種相對穩(wěn)定的狀態(tài)。
3.2 長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源利用效率空間特征
從區(qū)域維度來講,上海市、江蘇省、浙江省三地始終處于高效率水平,這是因?yàn)橄掠稳{借自身區(qū)位優(yōu)勢,擁有較好的工業(yè)基礎(chǔ)和經(jīng)濟(jì)實(shí)力以及優(yōu)良的節(jié)水減排政策。反觀上游中游地區(qū),安徽、湖南、貴州省等地工業(yè)綠色水資源利用效率與下游形成鮮明對比,這說明長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)并未形成穩(wěn)固的效益聯(lián)動(dòng),從而致使各省市之間差異明顯。結(jié)合圖3(e)可以看出,長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源利用效率存在空間非均衡性,僅有上海和重慶市兩地為熱點(diǎn),說明區(qū)域內(nèi)工業(yè)發(fā)展較為失衡,沒有形成良好的溢出效應(yīng);根據(jù)圖4的2005年以及2019年工業(yè)綠色水資源利用效率空間趨勢曲線,其中Y軸所指方向?yàn)檎保琗軸所指方向?yàn)檎龞|,長江經(jīng)濟(jì)帶各省市工業(yè)綠色水資源利用效率在東西方向上始終呈現(xiàn)“U”形狀態(tài),但是曲線曲率增大明顯;而在南北方向上“北高南低”的基本形態(tài)并未發(fā)生變化,但梯度差有明顯縮小趨勢,2019年較2005年南北趨勢線離底面距離上升明顯,也說明了區(qū)域內(nèi)整體工業(yè)綠色水資源利用效率正朝利好的方向發(fā)展。總體來看長江經(jīng)濟(jì)帶初步形成了“下游領(lǐng)先,上游居中,中游落后”的格局,其中,中游地區(qū)作為流域內(nèi)上下游的過渡地段,工業(yè)綠色水資源利用效率值卻處于較低水平,究其原因可能是中游地區(qū)多為高能耗重工業(yè)企業(yè),節(jié)能減排技術(shù)落后,布局優(yōu)化能力和資源保障水平較低,工業(yè)綠色水資源利用效率提升受限。另外反觀上游地區(qū),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)主體并不過于依賴工業(yè)增長,工業(yè)基礎(chǔ)薄弱與畜牧旅游業(yè)發(fā)達(dá)造就了工業(yè)綠色水資源利用效率高于中游地區(qū)。
3.3 工業(yè)綠色水資源效率影響因素分析
考慮到工業(yè)綠色水資源利用效率的空間異質(zhì)性與影響因素的復(fù)雜多樣性。本文綜合參考現(xiàn)有相關(guān)研究成果[27-28],對于解釋變量,分別從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)改良與人文社會(huì)3個(gè)維度篩選影響因素。其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是衡量一個(gè)地區(qū)整體水平的重要指標(biāo),其對自身區(qū)域的影響具有絕對的相關(guān)關(guān)系,但區(qū)別于各地區(qū)不同的資源稟賦與實(shí)際發(fā)展程度,其對工業(yè)綠色水資源利用效率的影響趨勢是正負(fù)外部性博弈的結(jié)果;恰當(dāng)?shù)沫h(huán)境規(guī)制力度不僅可以起到治理污染與督促企業(yè)節(jié)水減排的作用,而且能夠一定程度促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的日益合理化,因此以污染治理項(xiàng)目本年完成投資額表征環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度;第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重表示工業(yè)經(jīng)濟(jì)對國民經(jīng)濟(jì)的影響程度,故以其代表工業(yè)化水平;人口素質(zhì)水平是一個(gè)區(qū)域能否快速高質(zhì)量發(fā)展的決定性因素,不僅能代表著一個(gè)企業(yè)的平均研發(fā)水平與科研轉(zhuǎn)換能力,而且是能否形成良好人才集聚效應(yīng)的基礎(chǔ),其對影響企業(yè)節(jié)能減排的能力有著直接關(guān)系,故以高等學(xué)校畢(結(jié))業(yè)生數(shù)表征該指標(biāo);產(chǎn)業(yè)集聚形成的規(guī)模效益是雙向的,良性的規(guī)模程度不僅提高了區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施利用率,降低了運(yùn)行成本,而且有益于水環(huán)境的集中改良,以規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)單位數(shù)表征產(chǎn)業(yè)集聚;人均城市道路面積對工業(yè)綠色水資源利用效率的影響往往是側(cè)面的,良好的城市道路規(guī)劃通過直接方式影響著企業(yè)發(fā)展布局,對區(qū)域內(nèi)企業(yè)營運(yùn)成本、招商引資起絕對作用,因此以該指標(biāo)表示城市運(yùn)轉(zhuǎn)水平,具體見表3。
3.3.1 OLS回歸估計(jì)
為掌握長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)各省市工業(yè)綠色水資源利用效率影響因素的全局驅(qū)動(dòng)效果,本文首先利用Stata16.0軟件基于最小二乘法(OLS)進(jìn)行彈性估計(jì),具體結(jié)果見表4。
如表4所列,上述6項(xiàng)影響因素對工業(yè)綠色水資源利用效率的作用均通過了顯著性檢驗(yàn),其中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和環(huán)境規(guī)制的彈性系數(shù)分別為0.115和0.087,這充分說明較高的經(jīng)濟(jì)水平對工業(yè)綠色水資源利用效率的提高有著拉動(dòng)作用,這不僅體現(xiàn)在充足的財(cái)政支持保證工業(yè)用水減排降污工作的持續(xù)推進(jìn),也為后續(xù)節(jié)水政策的實(shí)施推進(jìn)提供經(jīng)濟(jì)保障。反觀工業(yè)化水平和人口素質(zhì)水平的彈性系數(shù)分別為0.119和-0.053,長江經(jīng)濟(jì)帶較高的第二產(chǎn)業(yè)比重能夠推動(dòng)水資源利用效率的提升,工業(yè)企業(yè)高等人才的使用卻對水資源利用效率產(chǎn)生負(fù)相關(guān)作用,看似矛盾,實(shí)則暴露出區(qū)域內(nèi)企業(yè)科研投入與成果產(chǎn)出的不成比例關(guān)系,人才難以為用,無法發(fā)揮實(shí)際價(jià)值,最終對工業(yè)綠色水資源利用效率產(chǎn)生負(fù)向作用。最后產(chǎn)業(yè)集聚與城市運(yùn)轉(zhuǎn)水平的彈性系數(shù)均為正,且產(chǎn)業(yè)集聚在各影響因素中系數(shù)取得最大值,這說明產(chǎn)業(yè)集聚雖然帶來了資源競爭與經(jīng)濟(jì)抗衡,但其同樣釋放出有利于工業(yè)綠色水資源利用效率提升節(jié)水經(jīng)驗(yàn)技術(shù),產(chǎn)生良好的溢出效應(yīng)。較高的人均城市道路面積能夠提高當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)能力,其對減少企業(yè)成本、招商引資都帶來顯著的作用,帶動(dòng)企業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的增長,從而促進(jìn)工業(yè)綠色水資源效率的提升。
3.3.2 GWR模型估計(jì)分析
由于OLS回歸分析對檢驗(yàn)?zāi)P鸵筝^少,而工業(yè)綠色水資源利用效率存在顯著的空間相關(guān)性與異質(zhì)性。本文借助ArcGIS軟件對長江經(jīng)濟(jì)帶11省市進(jìn)行地理加權(quán)回歸(GWR),通過對比最小二乘回歸與地理加權(quán)回歸模型的檢驗(yàn)可以看出,GWR模型不僅比OLS模型有更小的殘差平方和,而且有著更小的AIC值及更大的R2值,這說明基于空間非平穩(wěn)性的GWR模型具備更加優(yōu)良的擬合效果,因此采用該模型對長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源利用效率進(jìn)行局域估計(jì),具體見表5和圖5。
(1) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對工業(yè)綠色水資源利用效率的影響。從圖5可以看出,人均GDP水平對水資源利用效率的提升存在明顯的正向影響,其中區(qū)域內(nèi)73%的省市呈現(xiàn)正相關(guān)作用,下游三省效率彈性系數(shù)始終為正值,中上游彈性系數(shù)偏低,但呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢,與此同時(shí),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的彈性系數(shù)閾值差也從2005年的4.094降至3.407,年均閾值差更是降至2.786,這說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對工業(yè)綠色水資源利用效率的空間異質(zhì)性正在逐漸減弱,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對效率的影響均向正向發(fā)展。值得關(guān)注的是,安徽省緊靠江浙滬經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省市卻出現(xiàn)了明顯的負(fù)相關(guān)影響,這說明安徽省城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為失衡,企業(yè)存在資源浪費(fèi)與內(nèi)耗嚴(yán)重問題,導(dǎo)致資金與人力無法進(jìn)一步聚集實(shí)現(xiàn)突破,從而造成了這種負(fù)向影響。
(2) 環(huán)境規(guī)制對工業(yè)綠色水資源利用效率的影響。結(jié)合2005年和2019年及年均GWR圖可以發(fā)現(xiàn),對污染的治理投資沒有使工業(yè)綠色水資源利用效率提升,環(huán)境規(guī)制對效率產(chǎn)生負(fù)向影響的省份多達(dá)8個(gè),其中湖南、湖北、安徽省等地處于常年負(fù)相關(guān)情況,江蘇省環(huán)境規(guī)制的彈性系數(shù)在2019年達(dá)到-1.520,作為長江經(jīng)濟(jì)帶污染治理投資最多的省卻得到各省市間最低值,反觀四川、重慶、江西等省市能夠?qū)h(huán)境規(guī)制力度把握得當(dāng),使其產(chǎn)生正向影響。這表明污染治理并不在于投入費(fèi)用的高低,激進(jìn)的環(huán)保政策與高強(qiáng)度的規(guī)制力度會(huì)迫使工業(yè)企業(yè)繳納高昂的排污費(fèi)用,這直接增加了企業(yè)的生產(chǎn)成本,在企業(yè)同等技術(shù)水平以及市場供需條件不變的情況下,企業(yè)的利潤定會(huì)因成本增加而減少,從而擠兌了企業(yè)在科研技術(shù)的研發(fā)投資,這不僅削弱了企業(yè)的競爭力,而且導(dǎo)致了工業(yè)綠色水資源利用效率的下降。
(3) 工業(yè)化水平對工業(yè)綠色水資源利用效率的影響。根據(jù)表4和圖5可知,工業(yè)化水平OLS的彈性系數(shù)值均為正,GWR模型下彈性系數(shù)值由負(fù)到正逐漸遞增,這進(jìn)一步驗(yàn)證了GWR模型的擬合程度更加精確。但第二產(chǎn)業(yè)所占比例對工業(yè)綠色水資源利用效率產(chǎn)生正向作用的僅有下游三省,其作用呈負(fù)相關(guān)的省市多達(dá)73%,且年均系數(shù)閾值差額達(dá)到4.189,是6項(xiàng)影響因素中差值最大值,這也說明了在本文中工業(yè)化水平是影響工業(yè)綠色水資源利用效率的主導(dǎo)因素。其中中上游地區(qū)彈性系數(shù)值大部分為負(fù)值,這說明第二產(chǎn)業(yè)節(jié)水減排能力有限,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理,中游地區(qū)高能耗、高耗水工業(yè)企業(yè)比重過大,但具有較高的調(diào)整潛力;上游地區(qū)雖然工業(yè)企業(yè)占比較少,也應(yīng)做出用水量結(jié)構(gòu)調(diào)整,適當(dāng)提升耗水較少的第三產(chǎn)業(yè)比例。盡管多省市彈性系數(shù)為負(fù)且變化波動(dòng)較為明顯,但也表明今后通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)提升工業(yè)綠色水資源利用效率有著更大空間。
(4) 人口素質(zhì)水平對工業(yè)綠色水資源利用效率的影響。結(jié)合圖5可知,高等學(xué)校畢(結(jié))業(yè)生數(shù)對水資源利用效率的正向影響在逐年增多,截至2019年,人口素質(zhì)水平彈性系數(shù)為正的省市有7個(gè),系數(shù)值較高的省市主要集中在上游地區(qū)人口素質(zhì)水平以及工業(yè)綠色水資源利用效率雙重領(lǐng)先地區(qū)。江浙滬三省市系數(shù)值能夠達(dá)到2.870,這充分說明了高素質(zhì)人才的引用對工業(yè)企業(yè)的效率提升有顯著作用。中上游地區(qū)尤其是中游地區(qū)僅有江西省彈性系數(shù)呈現(xiàn)正相關(guān),這說明其他省市并沒有做到將人才利用轉(zhuǎn)化為技術(shù)進(jìn)步,結(jié)合人口素質(zhì)水平驅(qū)動(dòng)檢驗(yàn)結(jié)果可知,中上游地區(qū)應(yīng)通過不斷提高高水平教育以及實(shí)施人才引進(jìn)政策,使工業(yè)產(chǎn)業(yè)形成一種“人才驅(qū)動(dòng)技術(shù),技術(shù)提高效率,效率帶動(dòng)效益,效益吸引人才”的良性循環(huán)局面。
(5) 產(chǎn)業(yè)集聚對工業(yè)綠色水資源利用效率的影響。一個(gè)地區(qū)企業(yè)的聚集現(xiàn)象與程度可以說明該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與資源稟賦情況,結(jié)合2005年、2019年及年均產(chǎn)業(yè)集聚GWR圖可以看出,長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)產(chǎn)業(yè)集聚對工業(yè)綠色水資源利用效率的作用整體表現(xiàn)為促進(jìn)的、呈正相關(guān)的省市占73%,但是兩極分化較為明顯,個(gè)別省市彈性系數(shù)值還出現(xiàn)逐年減小的趨勢,2019年上海市與安徽省產(chǎn)業(yè)集聚彈性系數(shù)值分別為2.964與-2.935,貴州省15 a間彈性系數(shù)下降16.1%,湖南省產(chǎn)業(yè)集聚彈性系數(shù)更是從2005年的0.152降到2019年的-0.516,產(chǎn)業(yè)集聚直接對工業(yè)綠色水資源利用效率產(chǎn)生負(fù)向影響。由此可知,較大規(guī)模的工業(yè)企業(yè)聚集雖然能夠帶來城市經(jīng)濟(jì)效益的提升,但其造成的工業(yè)水環(huán)境污染與水生態(tài)破壞不可避免,尤其是對于中游地區(qū),應(yīng)加快由資本能源消耗聚集型向綠色技術(shù)專業(yè)聚集型產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移,以此來提高產(chǎn)業(yè)集聚對工業(yè)綠色水資源利用效率的正向影響,同樣需要注意轉(zhuǎn)型的平滑性與過渡性。
(6) 城市運(yùn)轉(zhuǎn)水平對工業(yè)綠色水資源利用效率的影響。由圖5可知,長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi),城市人均道路面積對工業(yè)綠色水資源利用效率產(chǎn)生正向作用的數(shù)量超過82%。江浙滬三省市彈性系數(shù)值均處于較高水平,僅有云南、貴州省呈現(xiàn)輕微的負(fù)向作用。這說明城市人均道路面積的大小雖不能直接影響到工業(yè)企業(yè)的水資源利用效率,但是它代表著一個(gè)城市的流通水平與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平,其不僅影響工業(yè)企業(yè)物流中轉(zhuǎn)能力的發(fā)揮,而且一定程度上決定了企業(yè)能否獲得更好的招商引資,上游地區(qū)因其相對于區(qū)域內(nèi)其他省市地理位勢缺陷明顯,難以獲得良好的外資注入,外資治理相對較低,其城市運(yùn)轉(zhuǎn)水平彈性系數(shù)值均較低,且有逐漸轉(zhuǎn)正的趨勢。
4 結(jié)論與建議
本文基于綠色發(fā)展的理念,運(yùn)用SE-SBM模型對長江經(jīng)濟(jì)帶11省市2005~2019年的工業(yè)綠色水資源利用效率進(jìn)行測度,同時(shí)運(yùn)用趨同性檢驗(yàn)以及GWR模型對長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)工業(yè)水資源利用效率的時(shí)空分異、時(shí)空演變以及空間異質(zhì)性進(jìn)行探究。研究表明:
(1) 從時(shí)空分異的角度分析,長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源利用效率波動(dòng)較為頻繁,除去經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí)期的不穩(wěn)定狀況,總體呈現(xiàn)緩慢上升趨勢,但是區(qū)域性效率差異較為明顯,下游地區(qū)效率值遠(yuǎn)高于中上游,其中上海、江蘇、浙江、重慶4個(gè)地區(qū)效率值水平較高,安徽、湖北、湖南、貴州省等地效率值處于較低水平。總體形成工業(yè)綠色水資源利用效率下游>上游>中游的局面。盡管短時(shí)間內(nèi)效率差距無法縮小,但是區(qū)域內(nèi)存在一定程度上的趨同效應(yīng),最終將會(huì)以3%的速率在全范圍內(nèi)達(dá)到一種穩(wěn)定的狀態(tài)。
(2) 從空間異質(zhì)性角度分析,結(jié)合OLS回歸模型和GWR模型的檢驗(yàn)結(jié)果,在總體水平上省市間工業(yè)化水平對長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色水資源利用效率的正向影響最為突出,但多數(shù)城市難以實(shí)現(xiàn)兩者的均衡正向發(fā)展;多達(dá)9個(gè)省市的城市運(yùn)轉(zhuǎn)水平促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐墓I(yè)綠色水資源利用效率的提升,使之成為效率驅(qū)動(dòng)的關(guān)鍵因素;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、環(huán)境規(guī)制和產(chǎn)業(yè)集聚都不同程度地為促進(jìn)效率提升產(chǎn)生正向影響;僅有人口素質(zhì)水平在OLS檢驗(yàn)中對效率提升產(chǎn)生負(fù)向作用,結(jié)合GWR的局部加權(quán)分析可知,良好的人才應(yīng)用可對工業(yè)企業(yè)的水資源利用效率提升產(chǎn)生激勵(lì)作用。
基于上述研究結(jié)論,本文提出以下建議:
(1) 從經(jīng)濟(jì)帶層面看,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是根本,工業(yè)節(jié)水減排技術(shù)的提升與應(yīng)用是關(guān)鍵,這也是提高工業(yè)綠色水資源利用效率的直接途徑。人口素質(zhì)水平直接標(biāo)桿技術(shù)的提升與轉(zhuǎn)換,政府應(yīng)加大對流域內(nèi)重大節(jié)水技術(shù)研發(fā)與重點(diǎn)節(jié)水實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的政策引導(dǎo)與支持。企業(yè)也應(yīng)通過遴選專業(yè)人才,構(gòu)建成熟有效契合本地工業(yè)實(shí)際的節(jié)水工藝、設(shè)備以及流程。在優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面,大力推進(jìn)綠色制造,優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)布局,做到按照主體功能區(qū)布局,根據(jù)地區(qū)水環(huán)境承載力和國土開發(fā)可行性確定工業(yè)發(fā)展方向和開發(fā)強(qiáng)度,嚴(yán)格遵循“生態(tài)優(yōu)先,綠色發(fā)展”的戰(zhàn)略方針,構(gòu)建優(yōu)勢互補(bǔ)、錯(cuò)位發(fā)展、良性循環(huán)的工業(yè)發(fā)展新格局。
(2) 從省際層面看,各省市應(yīng)緊密結(jié)合當(dāng)?shù)毓I(yè)發(fā)展基礎(chǔ)與水資源稟賦實(shí)際情況,依托城市群建設(shè)的國家戰(zhàn)略,實(shí)現(xiàn)上中下游工業(yè)水生態(tài)的協(xié)調(diào)發(fā)展。下游地區(qū)應(yīng)充分發(fā)揮自身區(qū)位優(yōu)勢,在自身工業(yè)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí),注重協(xié)助長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)其他省市工業(yè)綠色水資源效率的共同提升,尤其是周邊各省,通過樹立一批節(jié)水減排標(biāo)桿企業(yè),發(fā)揮下游地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚的良好溢出帶動(dòng)作用。同時(shí)積極促進(jìn)省際間節(jié)水減排技術(shù)的交流與合作,推動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部先進(jìn)技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)的積極擴(kuò)散。中游地區(qū)應(yīng)依托產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢,推進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)綠色化改造,結(jié)合本地工業(yè)發(fā)展實(shí)際情況,加快企業(yè)的兼并重組,推廣節(jié)能節(jié)水新工藝、新設(shè)備,淘汰過剩產(chǎn)能,推動(dòng)工業(yè)行業(yè)向低碳化、綠色化轉(zhuǎn)型。同時(shí)注重人才合理使用的良性激勵(lì)作用,不僅使其做到各司其職,還要通過集思廣益開發(fā)創(chuàng)新思維,促進(jìn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。上游地區(qū)應(yīng)保持自身工業(yè)經(jīng)濟(jì)增速,加快工業(yè)節(jié)水減排技術(shù)推進(jìn),秉持“經(jīng)濟(jì)發(fā)展,生態(tài)為首”的態(tài)度,在實(shí)施傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造的同時(shí),推進(jìn)地區(qū)間生態(tài)補(bǔ)償,嚴(yán)格控制開發(fā)強(qiáng)度,實(shí)施負(fù)面清單管理制度,將環(huán)境破壞大、能源消耗重、創(chuàng)新能力低的行業(yè)納入禁止發(fā)展行業(yè),并做到負(fù)面清單的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整。不僅如此,上游地區(qū)更應(yīng)建立協(xié)調(diào)共享機(jī)制,充分利用“一帶一路”建設(shè)政策的紅利,促進(jìn)區(qū)域間合作,打造資源互補(bǔ)、經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的“飛地經(jīng)濟(jì)”模式,以此緩解發(fā)展瓶頸制約。
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(編輯:謝玲嫻)
Spatial-temporal differentiation and influence mechanism of industrial green water resources efficiency in Changjiang River Economic Belt
WANG Jikai,ZHANG Feng,YU Mengjun
(School of Management,Shandong University of Technology,Zibo 255000,China)
Abstract:Improving the efficiency of green water resources is not only the key content of the construction of water ecological civilization in the Changjaing River Economic Belt,but also an important focus to promote the high-quality development of the whole basin.Following the concept of green ecology,the super efficiency SBM model considering unexpected output and geographically weighted regression model were introduced.Based on the comprehensive evaluation of the multi-dimensional change characteristics of industrial green water resources utilization efficiency in the Changjiang River Economic Belt from 2005 to 2019,the temporal and spatial differentiation characteristics and driving mechanism were further examined,and specific suggestions were given according to the influencing factors.The results showed that during the investigation period,the utilization efficiency of industrial green water resources in the Changjaing River Economic Belt was ‘stable and improved,but the inter provincial difference was significant.At the same time,it still had a certain convergence effect in the long run,and would reach the basin balance at a convergence rate of 3%;The macro spatial distribution of industrial green water resources efficiency in the basin was ‘downstream>upstream>midstream,the efficiency gradient difference in the north-south direction was significantly reduced,and the radiation effect of the efficiency leading area on other areas was relatively weak;The utilization efficiency of industrial green water resources in the basin had significant spatial heterogeneity impact mechanism characteristics.Among them,the driving effect of industrialization level was the strongest,but most provinces and cities in the Changjiang River Economic Belt were difficult to achieve its positive driving.The average positive driving coverage of urban operation level was the widest,and the transformation ability of water-saving and emission reduction technology driven by population quality level was relatively weak.The research results can provide theoretical basis for improving the efficiency of industrial green water resources in the Changjiang River Economic Belt and realizing regional collaborative water resources management.
Key words:industrial green water resources efficiency;temporal-spatial differentiation;super efficient SBM model;geographically weighted regression model;Changjiang River Economic Belt
收稿日期:2022-07-01
基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“工業(yè)綠色水資源效率的時(shí)空異質(zhì)性演變機(jī)理與政策調(diào)控研究”(71904108);國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“面向智慧城市的水資源多元數(shù)據(jù)融合與建模方法研究”(U1501253)
作者簡介:王紀(jì)凱,男,碩士研究生,研究方向?yàn)楣芾硐到y(tǒng)工程。E-mail:951536752@qq.com
通信作者:張 峰,男,教授,博士,研究方向?yàn)橄到y(tǒng)工程與工業(yè)工程。E-mail:glxyzf@163.com