張書蓮

摘要 根據(jù)《廣東統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)，運用DEA-Malmquist模型對廣東省21個地級市2011—2014年的水資源利用效率分別進行了靜態(tài)和動態(tài)分析。結果表明：廣東整體水資源利用效率較高且區(qū)域之間有一定差異，其中深圳水資源利用效率以較大優(yōu)勢名列首位，而云浮則排在末位；各年度水資源利用效率雖有波動但幅度較小，多數(shù)區(qū)域的水資源利用效率呈現(xiàn)穩(wěn)定溫和上升趨勢；根據(jù)效率分析結果，可將廣東全省劃分為追趕型、成長型、穩(wěn)健型、保持型4類區(qū)域。進一步研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結構和行業(yè)類型對水資源利用效率有一定程度的影響，第一、二產(chǎn)業(yè)占比較高或高耗能行業(yè)占比較高均會影響本地水資源利用效率。根據(jù)區(qū)域特色發(fā)展電子商務和旅游業(yè)等現(xiàn)代服務業(yè)是產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整的重要途徑。

關鍵詞 水資源利用效率；數(shù)據(jù)包絡分析；產(chǎn)業(yè)結構；現(xiàn)代服務業(yè)

中圖分類號 S-9 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2017）02-0230-05

Abstract Based on the data of Guangdong Statistical Yearbook，the utilization efficiency of water resources respectively from the static and dynamic perspective of the 21 prefecturelevel cities in Guangdong from 2011 to 2014 was analyzed by DEAMalmquist model.The results showed that：the overall efficiency of Guangdong was at a high level and there were some differences between regions.The utilization efficiency of water resources in Shenzhen was in the first place with great advantage，while Yunfu was ranked in the final.The efficiency between years varied within a small range.The utilization efficiency of water resources in most regions showed a stable and moderate upward trend.Based on the analysis of the efficiency，Guangdong Province was divided into four types of regions，such as catchup type，growth type，steady type and maintain type.This paper further explored the impact of industrial structure and type on the utilization efficiency of water resources.The proportion of the primary industry and the secondary industry would influence the local utilization efficiency of water resources in a certain degree as well as the proportion of high energy consuming industries.Developing the modern service industry such as electronic commerce and tourism industry according to the regional characteristics is an important way to adjust the industrial structure.

Key words Utilization efficiency of water resources；Data envelopment analysis；Industrial structure；Modern service industry

我國是全球人均水資源最貧乏的國家之一，經(jīng)濟的高速發(fā)展也帶來了嚴重的環(huán)境污染問題，其中水資源污染（包括地表水和地下水）尤為突出，已成為制約經(jīng)濟和社會發(fā)展的主要瓶頸。為了更好地保護利用水資源，提高水資源利用效率，2015年4月2日國務院印發(fā)《水污染防治行動計劃》（簡稱“水十條”），要求各政府部門切實行動，“實現(xiàn)環(huán)境效益、經(jīng)濟效益與社會效益多贏，為建設‘藍天常在、青山常在、綠水常在的美麗中國而奮斗”。在“水十條”中，提高用水效率是一大亮點。

廣東省是我國經(jīng)濟和人口大省，根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)，2013年廣東省地區(qū)生產(chǎn)總值達到62 164億元，位居全國31個直轄市、省、自治區(qū)第一；年末總人口10 644萬，同樣是全國人口最多的省份。人口和經(jīng)濟規(guī)模決定了廣東省對水資源的巨大需求和依賴，也顯示了廣東省水利發(fā)展對地區(qū)可持續(xù)發(fā)展的重要性。此外，經(jīng)濟與人口規(guī)模的迅速增長以及城鎮(zhèn)區(qū)域的擴展，使得農(nóng)業(yè)廢水、工業(yè)廢水及生活污水也相應增加，導致廣東省大部分水環(huán)境都受到不同程度的污染。因此，更好地保護和利用水資源，提高水資源利用效率，是廣東省水利建設的長期目標和任務。

從可持續(xù)發(fā)展的角度來看，水資源的供應和使用需要同時考慮要素投入及其產(chǎn)出效益，即評估其利用效率大小。數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）是1978年美國著名運籌學家Charnes等[1]提出的一種非參數(shù)相對效率評價方法，其原理是使用數(shù)學規(guī)劃建立評價模型，評價具有多項輸入、多項輸出的決策單元（DMU）之間的相對有效性，稱為“DEA有效”。經(jīng)過近40年的發(fā)展，數(shù)據(jù)包絡分析已成為管理科學、系統(tǒng)工程和決策分析等領域中一種常用和重要的分析工具。Malmquist指數(shù)（MI）最初由Malmquist提出，之后Fre等[2]將其與DEA理論相結合，用于測算相對效率的動態(tài)變化，這就是常用的Malmquist全要素生產(chǎn)率（TFP）指數(shù)分析。

國外基于DEA方法的水資源利用效率研究主要集中于農(nóng)業(yè)種植領域灌溉水的使用。例如，Chemak等[3]對突尼斯半干旱地區(qū)的農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)性能和水資源利用效率進行了DEA分析，結果表明，私有管理下的農(nóng)業(yè)灌溉區(qū)的效率低于公有管理下的農(nóng)業(yè)灌溉區(qū)。Nguyen等[4]對韓國某省的96個水稻種植區(qū)的成本和環(huán)境效率進行了DEA研究，結果表明，技術效率的改進能夠帶來更低的生產(chǎn)成本以及更好的環(huán)境效益。Watto等[5]對巴基斯坦甘蔗種植業(yè)的灌溉水利用效率進行了DEA分析，認為甘蔗種植業(yè)的技術效率水平較高，但仍有較大的潛力提高灌溉水利用效率。

國內(nèi)運用DEA方法分析水資源利用效率的研究領域主要集中在3個方面。首先是農(nóng)田水利建設方面，王閃等[6]對2008年我國31個省份水利工程建設的運營效率進行了分析；葉文輝等[7]對2003—2010年我國31個省份的農(nóng)田水利運營效率進行了測量；沈瀅俐[8]也對2010—2012年我國31個省份的農(nóng)村水利項目進行了動態(tài)效率研究。其次是水污染治理方面，胡偉等[9]對太湖殷村港流域工業(yè)園區(qū)內(nèi)企業(yè)污水治理效率進行了實證研究；周申蓓等[10]分析了2002—2011年我國的海洋污染治理效率。再次是國民經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)用水方面，買亞宗等[11]對2000—2012年我國30個省份工業(yè)水資源的經(jīng)濟效率和環(huán)境效率進行了評價；廖虎昌等[12]分析和評價了2007和2008年我國西部12個省份的水資源利用效率。

筆者根據(jù)2011—2014年廣東省相關面板數(shù)據(jù)，運用DEA和MI指數(shù)方法，對廣東省及其下轄各地級市的水資源利用效率分別進行靜態(tài)和動態(tài)分析，并進一步探討水資源效率與產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整之間的關系。

1 指標選取、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 指標選取與數(shù)據(jù)來源

指標選取對DMU研究方法的準確性十分重要，參考現(xiàn)有研究文獻，結合自身的研究目的，對指標選取的設計如下。

1.1.1 投入指標。選擇固定資產(chǎn)投資額、從業(yè)人數(shù)和用水量作為投入指標。其中固定資產(chǎn)投資額和從業(yè)人數(shù)（年末就業(yè)人員人數(shù)）數(shù)據(jù)來自《廣東統(tǒng)計年鑒》；用水量（包括生產(chǎn)、生活和生態(tài)用水）數(shù)據(jù)來自《廣東省水資源公報》。這3項指標能夠較好地體現(xiàn)資本、人力和用水等國民經(jīng)濟投入方面的情況。

1.1.2 產(chǎn)出指標。選擇地區(qū)生產(chǎn)總值和地區(qū)人口（年末常住人口）作為產(chǎn)出指標。這2項指標數(shù)據(jù)均來自《廣東統(tǒng)計年鑒》。地區(qū)生產(chǎn)總值體現(xiàn)經(jīng)濟產(chǎn)出，地區(qū)人口主要體現(xiàn)社會產(chǎn)出，特別是水資源利用的供應人口產(chǎn)出。

1.1.3 時間階段。根據(jù)《廣東統(tǒng)計年鑒》的指標說明，從2011年起固定資產(chǎn)投資項目統(tǒng)計起點由50萬元提高到500萬元，且不包含農(nóng)戶投資，而2010年及以前為全社會固定資產(chǎn)投資。由于固定資產(chǎn)投資額的統(tǒng)計口徑從2011年開始發(fā)生變化，為統(tǒng)一指標口徑，該研究指標選取時段為2011—2014年。

1.1.4 研究區(qū)域。研究區(qū)域為廣東省及其下屬21個地級市，這也是研究模型中的DMU數(shù)量。一般來說，DMU數(shù)量不應少于投入和產(chǎn)出指標數(shù)量的乘積，同時不少于投入和產(chǎn)出指標數(shù)量和的3倍。該研究DMU投入指標為3個，產(chǎn)出指標有2個，符合要求。

1.2 研究方法

1.2.1 超效率DEA模型?；ADEA模型如CCR模型和BCC模型，在評價有效性時會出現(xiàn)多個DEA有效即效率值為1的情況，從而不能對這些有效決策單元再進行比較。1993年Andersen等[13]提出了超效率（Super Efficiency）DEA模型，解決了對有效決策單元進一步區(qū)分其有效程度的問題[13]。該研究采用基于投入導向的超效率模型對廣東省各區(qū)域水資源利用效率進行評價排序。

式中，M0表示t+1期投入產(chǎn)出相對于t期投入產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率變化（MI）。若MI>1，則表明與t期相比，t+1期的效率提高；若MI<1，則表明與t期相比，t+1期的效率降低；若MI=1，則表明t期和t+1期的效率相同。此外，根據(jù)Fre 等[2]的研究，Malmquist指數(shù)還可以進一步分解為綜合技術效率變化指數(shù)（TEC）和技術進步指數(shù)（TC），即MI=TEC×TC。TEC反映觀察對象在管理方法和效率方面的情況，若TEC>1，則表示技術效率改善；若TEC<1，則表示技術效率惡化；若TEC=1，則無變化。TC則反映觀察對象技術進步或創(chuàng)新的程度，若TC>1，則表示技術進步；若TC<1，則表示技術衰退；若TC=1則無變化。

2 結果與分析

2.1 超效率分析結果

采用超效率DEA模型并利用EMS軟件對廣東省21個地級市的水資源利用效率進行計算，結果見表1。由表1可知，整體上廣東省各地區(qū)各年的水資源利用效率都相對較高，基本上在0.8以上（除云浮外）。從均值來看，深圳的水資源利用效率最高，達到2.288；其次是汕頭、茂名、梅州、廣州、汕尾、潮州和佛山等7個地級市，均超過1；排在最末位的是云浮，為0.742。從各年效率值來看，深圳和汕頭的水資源利用效率呈穩(wěn)步上升狀態(tài)；茂名在2012年后有明顯下降；而梅州、潮州在2012年后有較明顯上升；廣州整體上也呈上升趨勢；其他地區(qū)變化不大。

2.2 Malmquist指數(shù)及其分解

Malmquist指數(shù)可以反映決策單元生產(chǎn)效率在時間序列上的變化趨勢與程度，運用EMS軟件對廣東各區(qū)域水資源利用效率的Malmquist指數(shù)及其分解進行計算，結果見表2。

2.2.1 Malmquist指數(shù)（MI）。整體上來看，廣東各區(qū)域水資源利用效率變動幅度都較小，且MI≥1的情況相對較多。具體而言，2012年有15個地區(qū)MI>1，其中增長率最高的是陽江，為6.1%，下降最多的是潮州，為0.979；2013年有12個地區(qū)MI>1，其中增長率最高的還是陽江，為4.4%，下降最多的是東莞，為0.951；2014年有12個地區(qū)MI>1，其中增長率最高的是中山，為5.2%，下降最多的是湛江，為0.953。連續(xù)3年均保持MI>1的地區(qū)包括廣州、深圳、珠海、汕頭、佛山、韶關、惠州、汕尾、中山、陽江和肇慶11個地級市。

2.2.2 技術進步指數(shù)（TEC）。整體上看，廣東省各地級市技術進步指數(shù)和Malmquist指數(shù)基本上是同向變化，即水資源利用效率上升時，技術進步，反之則技術衰退，但變動幅度都較小。具體來看，2012年有12個地區(qū)TEC>1，其中增長率最高的是珠海，為1.048，下降最多的是潮州，為0.918；2013年有13個地區(qū)TEC>1，其中增長率最高的是惠州，為1.029，下降最多的是清遠，為0.959；2014年有11地區(qū)TEC>1，其中增長率最高的是珠海，為1.036，下降最多的是東莞，為0.965。連續(xù)3年均保持TEC>1的地區(qū)包括廣州、深圳、珠海、汕頭、佛山、韶關、惠州、汕尾、陽江和肇慶10個地級市，而潮州、清遠和東莞等地則需要在技術改進和創(chuàng)新方面加強投入。

2.2.3 技術效率變動指數(shù)（EC）。整體上看，廣東省各地及市技術效率變動指數(shù)在多數(shù)情況下都大于或等于1，好于全要素生產(chǎn)率和技術進步指數(shù)，這說明各區(qū)域在管理優(yōu)化和創(chuàng)新方面平穩(wěn)進步。具體而言，2012年除珠海外，其他地區(qū)EC>1，其中增長率最高的是潮州，為1.066；河源、梅州、東莞、湛江、茂名和潮州等地雖然全要素生產(chǎn)率有所降低，但技術效率卻呈改善趨勢。2013年有4個地區(qū)技術效率指數(shù)略有下降，其他地區(qū)均保持穩(wěn)定或有所改善。2014年有5個地區(qū)技術效率指數(shù)略有下降，其他地區(qū)均保持穩(wěn)定或有所改善。

根據(jù)表2的計算結果可以獲得廣東省21個地級市的MI指數(shù)、技術進步指數(shù)和技術效率變動指數(shù)的平均值（表3）。從表3可以看出，2012—2014年廣東省MI指數(shù)和技術效率變動指數(shù)（EC）基本處于穩(wěn)中略升的趨勢，技術進步指數(shù)（TEC）雖然略有降低，但降低的幅度在逐步減小。各年度比較，2012年MI指數(shù)和技術效率變動指數(shù)增幅相對較大，其他年度變化不明顯。

2.3 區(qū)域類型分析

如前所述，超效率值反映同一時期決策單元相對效率的大小，是一種靜態(tài)指標；而Malmquist指數(shù)則體現(xiàn)了決策單元效率的發(fā)展趨勢和程度，是一種動態(tài)指標。將這2類指標相結合構建四象限圖，可以綜合評價各區(qū)域水資源利用效率情況。如圖1所示，橫坐標為效率大?。ǔ手担?，分界值為1.0，縱坐標為效率變化（MI），分界值為1.0，將各區(qū)域劃分為追趕型、成長型、穩(wěn)健型、保持型4種類型。

2.3.1 追趕型。水資源利用效率相對較低，且略有下降，這類區(qū)域需要加快追趕步伐。包括清遠、揭陽、河源、東莞和湛江等地。其中清遠、揭陽和河源地處粵北，經(jīng)濟相對欠發(fā)達；東莞和湛江地處粵南和粵西，經(jīng)濟發(fā)展相對較好。

2.3.2 成長型。水資源利用效率相對較低，但保持上升趨勢，這類區(qū)域成長較快。其中陽江、珠海和中山較為突出。這3個地級市的共同特點是人口較少，人均GDP在全省排名前列，且地理位置處于粵西南部鄰海地區(qū)。

2.3.3 穩(wěn)健型。水資源利用效率相對較高，且保持穩(wěn)中有升趨勢，這類區(qū)域基礎較好，且穩(wěn)步發(fā)展。包括深圳、廣州、汕頭、汕尾和佛山等地。其中廣州、深圳和佛山屬于珠江三角洲經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，汕頭是粵東中心城市，汕尾三面臨海。

2.3.4 保持型。水資源利用效率較高，但略有下降，這類區(qū)域需要保持良好基礎。包括茂名、梅州和潮州等3個地區(qū)。茂名是粵西南經(jīng)濟實力較強的地區(qū)，擁有華南地區(qū)最大的石化基地。梅州和潮州地處粵東北部，經(jīng)濟相對落后。

3 結論與建議

對上述研究結果進一步分析發(fā)現(xiàn)：廣東省各地區(qū)水資源利用效率的高低與當?shù)氐谝?、二、三產(chǎn)業(yè)的結構比例有密切關系。根據(jù)水利部的數(shù)據(jù)，在我國用水總量中，農(nóng)業(yè)用水占了大頭，達到62%。以廣州和深圳為例，2014年廣州地區(qū)生產(chǎn)總值為16 706.87億元，深圳為16 001.82億元，差距較小，但是廣州當年的總用水量卻是深圳的3.47倍。2014年深圳第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值約為5.58億元，而廣州第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值則為218.70億元，遠遠高于深圳；在用水量方面，2014年廣州農(nóng)業(yè)用水量為11.38億m3，同樣遠遠高于深圳的0.84億m3，前者是后者的13.54倍。這是廣州整體水資源利用效率低于深圳的主要原因之一。我國一直十分重視三次產(chǎn)業(yè)的比例協(xié)調(diào)關系，主張在不放松農(nóng)業(yè)基礎的前提下，大力促進工業(yè)和服務業(yè)的快速發(fā)展，逐步降低第一產(chǎn)業(yè)的比例。在當前國家推進的城鎮(zhèn)化建設方面，第一產(chǎn)業(yè)的比例也會隨著城鎮(zhèn)化水平提高而逐漸下降。第一產(chǎn)業(yè)比例下降不僅是地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整的方向，同時也有助于提升當?shù)卣w水資源利用效率。

第一、二、三產(chǎn)業(yè)內(nèi)的行業(yè)類型結構也對效率高低產(chǎn)生重要影響。以第二產(chǎn)業(yè)為例，廣州、深圳的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值分別為5 590.97億、6 812.02億元，深圳略高于廣州。但廣州、深圳的工業(yè)用水量分別為38.84億、5.25億m3，前者是后者的7.4倍。由此可見，深圳工業(yè)水資源利用效率明顯高于廣州，這與當?shù)鼐唧w工業(yè)類型分布有關。根據(jù)2014年《廣東統(tǒng)計年鑒》，深圳工業(yè)主要集中于“計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)”，產(chǎn)值約占工業(yè)總產(chǎn)值的55%，其次是“電氣機械及器材制造業(yè)”和“文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)”，二者約占比15.36%；廣州則是以“汽車制造業(yè)”為最大工業(yè)類型，約占20.69%，其次是“計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)”和“石油加工、煉焦及核然料加工業(yè)”，分別占比11.86%和10.7%。

另外，水資源利用效率最低的云浮市位于廣東省中西部，屬于該省經(jīng)濟相對欠發(fā)達地區(qū)，且第一產(chǎn)業(yè)在地區(qū)總產(chǎn)值中的占比超過20%，屬于重農(nóng)地區(qū)；同時該地區(qū)工業(yè)類型以“非金屬礦物制品業(yè)”“金屬制品業(yè)”和“化學原料及化學制品制造業(yè)”為主，分別約占工業(yè)總產(chǎn)值的23.4%、12.9%和9.8%。不同行業(yè)類型單位耗水量也不同，一般來說，鋼鐵、化工、建材以及原料工業(yè)屬于高耗能耗水行業(yè)，如果區(qū)域內(nèi)高耗能耗水行業(yè)占比較高，將會影響本地工業(yè)整體水資源利用效率。從這個角度來講，要提升本地水資源利用效率，就需要進行行業(yè)結構調(diào)整，關停高耗水耗能行業(yè)的部分落后與過剩產(chǎn)能，加強企業(yè)生產(chǎn)與節(jié)水技術的投資和創(chuàng)新，促進地區(qū)行業(yè)結構的重心向現(xiàn)代工業(yè)和服務業(yè)轉移。

產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整的基本方向是由第一、二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉移，尤其是向現(xiàn)代服務業(yè)轉移。目前我國電子商務發(fā)展迅猛，在移動電子商務領域，某些發(fā)展指標甚至超越美國、歐盟等發(fā)達國家和地區(qū)。國家提出了“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展戰(zhàn)略，這也可成為各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構升級轉型的路徑之一。通過發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+”的行業(yè)應用，發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟，改變對環(huán)境污染較大、資源消耗較大企業(yè)或產(chǎn)業(yè)的過度依賴。此外，國內(nèi)旅游市場需求旺盛，大力發(fā)展旅游業(yè)也是區(qū)域經(jīng)濟綠色發(fā)展的重要路徑。當前住房城鄉(xiāng)建設部、國家發(fā)展改革委、財政部正在全國范圍開展特色小鎮(zhèn)培育工作，提出到2020年要培育1 000個左右各具特色、富有活力的休閑旅游、商貿(mào)物流、現(xiàn)代制造、教育科技、傳統(tǒng)文化、美麗宜居等特色小鎮(zhèn)。各區(qū)域可以根據(jù)自身區(qū)域特色大力發(fā)展本地旅游業(yè)，既能夠保護環(huán)境，又可以發(fā)展當?shù)亟?jīng)濟，提高居民收入水平和促進就業(yè)。

節(jié)約用水技術的創(chuàng)新與應用是提升水資源利用效率的關鍵途徑。地區(qū)三次產(chǎn)業(yè)結構和行業(yè)類型的調(diào)整升級并不是一朝一夕可以完成的，還受當?shù)馗黝惿a(chǎn)要素充裕度的限制，比如當?shù)剞r(nóng)業(yè)土地適宜種植經(jīng)濟作物，或者當?shù)氐V產(chǎn)資源豐富適宜發(fā)展相關產(chǎn)業(yè)，因此加強節(jié)水技術的創(chuàng)新與應用就成為提升效率的關鍵途徑。比如農(nóng)業(yè)，我國大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)仍然采取傳統(tǒng)的大水漫灌的方式，我國灌溉水有效利用系數(shù)僅為0.45，大大落后于發(fā)達國家0.7～0.8的水平。2016年中央一號文件《關于落實發(fā)展新理念加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化實現(xiàn)全面小康目標的若干意見》指出：要大力開展區(qū)域規(guī)模化高效節(jié)水灌溉行動，積極推廣先進適用節(jié)水灌溉技術，農(nóng)田灌溉水有效利用系數(shù)提高到0.55以上。工業(yè)節(jié)水技術方面，政府一方面要加強監(jiān)管制定標準，規(guī)范企業(yè)經(jīng)營用水，另一方面也要鼓勵和扶持企業(yè)采用先進的生產(chǎn)節(jié)水技術，從而達到提升水資源利用效率和保護生態(tài)環(huán)境的目的。

參考文獻

[1] CHARNES A，COOPER W W，RHODES E.Measuring the efficiency of decision making units[J].European journal of operational research，1978，2（6）：429-444.

[2] FRE R，GROSSKOPF S.Malmquist productivity indexes and fisher ideal indexes[J].The economic journal，1992，102（410）：158-160.

[3] CHEMAK F，BOUSSEMART J P，JACQUET F.Farming system performance and water use efficiency in the Tunisian semiarid region：Data envelopment analysis approach[J].International transactions in operational research，2010，17（3）：381-396.

[4] NGUYEN T T，HOANG V N，SEO B.Cost and environmental efficiency of rice farms in South Korea[J].Agricultural economics，2012，43（4）：369-378.

[5] WATTO M A，MUGERA A W.Efficiency of irrigation water application in sugarcane cultivation in Pakistan[J].Journal of the science of food and agriculture，2015，95（9）：1860-1867.

[6] 王閃，袁汝華.基于三階段DEA模型的水利工程建設效率分析[J].水利經(jīng)濟，2013，31（5）：6-10.

[7] 葉文輝，郭唐兵.我國農(nóng)田水利運營效率的實證研究：基于2003～2010年省際面板數(shù)據(jù)的DEA-TOBIT兩階段法[J].山西財經(jīng)大學學報，2014，36（2）：63-71.

[8] 沈瀅俐.基于DEA-Malmquist模型的我國農(nóng)村水利項目投入產(chǎn)出效率及區(qū)域差異分析[J].山東農(nóng)業(yè)科學，2015，47（4）：148-153.

[9] 胡偉，錢茂，劉廣兵.基于DEA模型的太湖流域企業(yè)污水治理效率[J].環(huán)境工程學報，2014，8（4）：1417-1422.

[10] 周申蓓，莫衛(wèi)龑，劉朋，等.基于三階段DEA方法的我國海洋污染治理效率研究[J].水利經(jīng)濟，2014，32（4）：11-15.

[11] 買亞宗，孫福麗，石磊，等.基于DEA的中國工業(yè)水資源利用效率評價研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2014，28（11）：42-47.

[12] 廖虎昌，董毅明.基于DEA和Malmquist指數(shù)的西部12省水資源利用效率研究[J].資源科學，2011，33（2）：273-279.

[13] ANDERSEN P，PETERSEN N C.A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis[J].Management science，1993，39（10）：1261-1264.