田貴良，趙佳茹，吳 正

(1.河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 211100；2.江蘇長(zhǎng)江保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展研究基地，江蘇 南京 211100)

作為新中國(guó)第一條全面系統(tǒng)治理的大河，淮河流域加速構(gòu)建生態(tài)廊道，促進(jìn)生態(tài)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。2018年國(guó)務(wù)院批復(fù)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃，著力推進(jìn)淮河流域可持續(xù)發(fā)展。當(dāng)前淮河流域多個(gè)支流水質(zhì)劣于Ⅴ類水，污染負(fù)荷中工業(yè)占污染總量的70%以上。粗放式工業(yè)用水結(jié)構(gòu)導(dǎo)致水資源浪費(fèi)嚴(yán)重，人均水資源占有量?jī)H為全國(guó)平均水平的1/5。如何對(duì)工業(yè)水資源進(jìn)行優(yōu)化配置，合理規(guī)劃與提升工業(yè)綠色水資源利用率是流域政府亟待解決的問(wèn)題。

對(duì)于水資源利用效率的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者通常采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法。Hu等[1]率先提出了全要素用水效率的概念，并以中國(guó)為研究對(duì)象進(jìn)行用水效率的實(shí)證分析，引發(fā)國(guó)內(nèi)外水資源效率研究的熱潮。章恒全等[2]將中國(guó)31省(直轄市、自治區(qū))劃分為東、中、西3部分，運(yùn)用至前沿最遠(yuǎn)距離模型(SBM)測(cè)算我國(guó)綠色水資源效率；雷玉桃等[3]、鄧光耀等[4]和李靜等[5]分別運(yùn)用隨即前沿分析(SFA)、網(wǎng)絡(luò)SBM和至強(qiáng)有效前沿最近距離模型(MinDS)研究中國(guó)31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))的工業(yè)用水效率。Subhash等[6]運(yùn)用非參數(shù)DEA模型對(duì)印度農(nóng)業(yè)進(jìn)行效率測(cè)度并探究影響效率的驅(qū)動(dòng)因素。上述學(xué)者從宏觀層面研究了某一國(guó)家水資源利用效率，并未從微觀層面考慮特定區(qū)域的用水效率。崔丹等[7]運(yùn)用DEA測(cè)算山東省2007—2015年17個(gè)地級(jí)市的工業(yè)用水效率；孫冬營(yíng)等[8]、汪克亮等[9]分別利用SBM模型、混合距離函數(shù)模型(EBM)模型測(cè)度長(zhǎng)江三角洲城市群工業(yè)用水效率，基于泰爾指數(shù)研究各地區(qū)效率差異的形成根源；朱斌等[10]采用生態(tài)足跡法從時(shí)間序列層面上分析淮河流域水足跡變化。此時(shí)學(xué)者已將研究重心過(guò)渡到特定區(qū)域的分析，使得研究更具針對(duì)性。然而將區(qū)域置于一個(gè)封閉且不同質(zhì)的環(huán)境中，忽視了現(xiàn)實(shí)環(huán)境的干擾，所得管理效率與真實(shí)值存在偏差?；谶@一問(wèn)題，F(xiàn)ried等[11]引入三階段DEA模型用以排除外部環(huán)境的干擾。孫付華等[12]基于三階段DEA模型測(cè)算了我國(guó)省市的農(nóng)業(yè)水資源效率，結(jié)果表明剔除資源、經(jīng)濟(jì)及政府影響后的用水效率值波動(dòng)明顯，地區(qū)差異顯著；羅穎等[13]運(yùn)用三階段DEA探究長(zhǎng)江沿線的區(qū)域創(chuàng)新效率變動(dòng)規(guī)律，發(fā)現(xiàn)第三階段得到的創(chuàng)新綜合效率均值有所上升。任志安等[14]在三階段DEA基礎(chǔ)上將水環(huán)境污染因素納入農(nóng)業(yè)水資源效率指標(biāo)體系，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)節(jié)水與水污染減排對(duì)農(nóng)業(yè)效率的提升影響顯著。以上研究證實(shí)外部環(huán)境因素對(duì)資源效率存在不可忽視的影響，同時(shí)將水環(huán)境污染物等非期望產(chǎn)出納入效率分析框架中，更能體現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展的理念，因此有必要利用基于非期望產(chǎn)出的三階段DEA模型科學(xué)測(cè)度用水效率。

當(dāng)前關(guān)于淮河流域工業(yè)綠色用水效率的研究較少，鮮有文獻(xiàn)多角度對(duì)淮河流域的用水效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文基于已有研究成果，運(yùn)用三階段DEA模型從自然、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)3個(gè)角度測(cè)度和分析淮河流域沿線地級(jí)市的工業(yè)綠色用水效率，基于變異系數(shù)分析效率的空間演化狀況，采用雙向固定效應(yīng)Tobit模型考察工業(yè)綠色用水效率的影響機(jī)制，以期為淮河流域工業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 模型構(gòu)建與樣本選擇

1.1 模型構(gòu)建

1.1.1工業(yè)綠色水資源利用效率的內(nèi)涵

參考聯(lián)合國(guó)工業(yè)發(fā)展組織(UNIDO)對(duì)工業(yè)綠色發(fā)展的定義，引入水環(huán)境污染作為工業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)中的非期望產(chǎn)出，將所得效率定義為“工業(yè)綠色水資源效率”，實(shí)現(xiàn)水資源合理配置的同時(shí)減少非期望產(chǎn)出，達(dá)到流域工業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。

1.1.2三階段DEA模型

DEA最早由Charnes等[15]提出，后經(jīng)Banker等[16]補(bǔ)充擴(kuò)展得到規(guī)模報(bào)酬可變模型(BCC)。由于傳統(tǒng)DEA模型無(wú)法區(qū)分效率無(wú)效的主導(dǎo)因素是管理因素還是外部環(huán)境因素，本文運(yùn)用三階段DEA模型測(cè)度同質(zhì)條件下流域工業(yè)綠色用水效率的變化情況。

1.1.2.1第一階段：傳統(tǒng)DEA模型測(cè)度

本文選擇BCC模型測(cè)度淮河流域初始工業(yè)綠色效率值。假設(shè)有N個(gè)地區(qū)、X種投入指標(biāo)、Y種產(chǎn)出指標(biāo)，產(chǎn)出的權(quán)重系數(shù)為W，元素記為Dn、xi、yj、wj(n=1,2,…,N；i=1,2,…,X；j=1,2,…,Y)。

(1)

其中

式中：θ為工業(yè)綠色用水效率值；xin為第n個(gè)地區(qū)第i項(xiàng)的投入量；yjn為第n個(gè)地區(qū)第j項(xiàng)的產(chǎn)出量；wj為權(quán)重向量元素。

1.1.2.2第二階段：似SFA模型測(cè)度

將第一階段的投入松弛變量視為被解釋變量，環(huán)境因素為解釋變量，構(gòu)建似SFA模型：

Sin=f(Zin;βin)+Vin+Uin

(2)

式中：Sin為第n個(gè)地區(qū)第i種投入的松弛值，即原始與目標(biāo)投入之差；f(Zin;βin)為環(huán)境變量，其中Zin為第i種投入的第n個(gè)環(huán)境變量，βin為Zin的系數(shù)；(Vin+Uin)為隨機(jī)干擾項(xiàng)，又稱聯(lián)合誤差項(xiàng)ε，其中Vin表示隨機(jī)干擾因素，Uin表示管理因素，兩變量均服從期望為0，方差為σ2的正態(tài)分布，且滿足cov(Vin,Uin)=0。

在求得Vin、Uin的基礎(chǔ)上運(yùn)用式(3)使得淮河流域所有沿線城市的工業(yè)用水面臨相同的外部環(huán)境與運(yùn)氣。

(3)

1.1.2.3第三階段：調(diào)整后的DEA模型測(cè)度

將調(diào)整后的工業(yè)投入量與原始產(chǎn)出量作為新變量帶入模型計(jì)算流域工業(yè)綠色用水效率。

1.1.3變異系數(shù)

考慮到三階段DEA是對(duì)效率的靜態(tài)分析，本文基于變異系數(shù)探究淮河流域沿線城市工業(yè)綠色用水效率的空間演化情況。

(4)

1.1.4雙向固定效應(yīng)Tobit模型

影響因素的探究可以更好詮釋淮河流域工業(yè)綠色用水效率內(nèi)部的形成機(jī)制，故在經(jīng)過(guò)Hausman檢驗(yàn)后，本文選用雙向固定效應(yīng)的Tobit模型：

(5)

式中：γnt為工業(yè)綠色用水效率；zn為個(gè)體固定效應(yīng)因素；λt為時(shí)間固定效應(yīng)因素；εnt為第n個(gè)城市第t年的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

1.2 樣本選擇

1.2.1案例區(qū)域的選擇

淮河流域水系發(fā)達(dá)但區(qū)域差異顯著，為綜合考察淮河流域工業(yè)綠色水資源效率，本文選取淮河流域沿線的40個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象，按自然(地理方位)、生態(tài)經(jīng)濟(jì)(流域生態(tài)經(jīng)濟(jì)規(guī)劃)以及社會(huì)(城市發(fā)展規(guī)模)3個(gè)層面進(jìn)行類型群組的劃分。分別為自然層面：安徽省、江蘇省、山東省、河南省、湖北?。簧鷳B(tài)經(jīng)濟(jì)層面：采用國(guó)家地理劃分為北部地區(qū)、中西部地區(qū)以及東部地區(qū)；社會(huì)層面：按國(guó)務(wù)院發(fā)布的《城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》[17]進(jìn)行特大城市、大城市、中型城市以及小型城市的劃分。

1.2.2指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

參考文獻(xiàn)[18]將可持續(xù)發(fā)展系統(tǒng)理論與工業(yè)綠色效率評(píng)價(jià)指標(biāo)相結(jié)合，以工業(yè)用水量、規(guī)模以上工業(yè)固定投資額(簡(jiǎn)稱規(guī)模以上投資)、工業(yè)從業(yè)人員作為投入指標(biāo)；以工業(yè)生產(chǎn)總值和工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)固體廢物利用率作為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出指標(biāo)；以人均GDP、水資源總量、進(jìn)出口總額、重工業(yè)占工業(yè)總產(chǎn)值比重(簡(jiǎn)稱重工業(yè)占比)、工業(yè)廢水排放總量作為環(huán)境指標(biāo)構(gòu)建三階段DEA模型。

從水資源稟賦、工業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及政府環(huán)境規(guī)制等方面選取水資源總量、重工業(yè)占比、工業(yè)用電量、R&D經(jīng)費(fèi)支出占總產(chǎn)值比重(簡(jiǎn)稱R&D經(jīng)費(fèi)占比)、人均GDP和工業(yè)廢水排放量作為影響效率的驅(qū)動(dòng)因素構(gòu)建Tobit模型。

指標(biāo)所需數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2007—2018年，數(shù)據(jù)來(lái)源為各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、水資源公報(bào)、生態(tài)環(huán)境公報(bào)以及《國(guó)泰安》[19]數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于個(gè)別缺失的數(shù)據(jù)，采用簡(jiǎn)單插值法補(bǔ)充，并進(jìn)行量綱化處理。

2 實(shí)證分析

2.1 工業(yè)綠色用水效率測(cè)度分析

2.1.1第一階段結(jié)果分析

依托DEAP軟件采用三階段DEA模型對(duì)淮河流域2007—2018年的工業(yè)綠色用水效率進(jìn)行測(cè)度。由于篇幅限制，僅從整體與社會(huì)層面進(jìn)行分析。

a.淮河流域整體分析。數(shù)據(jù)顯示，2007—2018年淮河流域綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率以及規(guī)模效率值分別為0.533、0.747和0.702，3種效率值在考察期內(nèi)均未達(dá)到DEA有效。如圖1所示，2007—2015年淮河流域的綜合技術(shù)效率值、規(guī)模效率值總體發(fā)展趨勢(shì)較平穩(wěn)，基本在0.6上下浮動(dòng)；2016年綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率達(dá)到最大值，分別為0.688、0.901。純技術(shù)效率值在整個(gè)觀察期內(nèi)波動(dòng)幅度較小，增幅為9.58%，最小值出現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)較高的2011年，原因是尚未剔除環(huán)境因素和隨機(jī)干擾項(xiàng)的影響，故而實(shí)際用水效率存在偏差。

圖1 淮河流域2007—2018年第一階段效率值變化情況

b.淮河流域社會(huì)層面分析。從社會(huì)層面分析，綜合技術(shù)效率值與規(guī)模效率值由高到低排序?yàn)椋禾卮蟪鞘?、大型城市、中等城市、小型城市，雖然純效率的排名與之略有不同，但趨勢(shì)相似。該結(jié)果表明不同城市規(guī)模下各區(qū)域工業(yè)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、技術(shù)水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是存在顯著差異的，城市發(fā)展規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)于工業(yè)綠色效率值有促進(jìn)作用。

2018年的回歸結(jié)果如表1所示。

表1 第二階段回歸結(jié)果

a.人均GDP對(duì)松弛變量均為負(fù)向影響。對(duì)工業(yè)從業(yè)人員松弛值通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn)，表明人均GDP的增加，顯著抑制了工業(yè)從業(yè)人員人數(shù)的增加，此結(jié)論與現(xiàn)實(shí)情況相符。目前我國(guó)高新科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，科技行業(yè)人力需求擴(kuò)大，一、二產(chǎn)業(yè)部分人員被其吸收，故而出現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)減少現(xiàn)象。

b.水資源總量對(duì)工業(yè)用水量和規(guī)模以上工業(yè)固定資產(chǎn)投資額松弛量為正向作用，表明水資源總量的增加，抑制了流域綠色用水效率。該結(jié)論與諸多學(xué)者研究結(jié)果[20-22]契合。造成該現(xiàn)象的原因是資源的詛咒效應(yīng)，即水資源越豐富的地區(qū)，用水效率越低。

c.工業(yè)廢水排放量和重工業(yè)占比與水資源總量相似，對(duì)工業(yè)用水量和規(guī)模以上工業(yè)固定資產(chǎn)投資額松弛量的影響顯著為正，對(duì)從業(yè)人員顯著為負(fù)，這說(shuō)明工業(yè)廢水排放量(或重工業(yè)占比)的減少對(duì)淮河流域工業(yè)綠色用水效率提高影響顯著，企業(yè)應(yīng)積極研發(fā)節(jié)能減排技術(shù)。

d.進(jìn)出口總額對(duì)工業(yè)用水量松弛值的影響為負(fù)，表明經(jīng)濟(jì)水平發(fā)達(dá)地區(qū)，政府和企業(yè)具備充足資金，更有能力提高綠色用水效率。進(jìn)出口總額對(duì)剩余兩個(gè)松弛變量通過(guò)了1%的顯著檢驗(yàn)，影響為正，意味著我國(guó)對(duì)外開(kāi)放程度越大，資源需求越多，生產(chǎn)成本隨之增加，效率降低。各地區(qū)在進(jìn)行貿(mào)易交往的同時(shí)，應(yīng)加快企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，減緩資源環(huán)境帶來(lái)的壓力，提升用水效率。

2.1.3第三階段結(jié)果分析

a.淮河流域整體分析。第三階段的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的效率均值分別為0.358、0.746和0.455，均高于第一階段(0.533、0.747、0.702)，主要原因是良好的外部環(huán)境和運(yùn)氣。具體地，純技術(shù)效率值變化幅度較小，綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率下降顯著，表明綜合技術(shù)效率主要依賴于規(guī)模效率，未來(lái)淮河流域在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和規(guī)模結(jié)構(gòu)上存在改進(jìn)空間。

2018年是團(tuán)場(chǎng)綜合配套改革，取消“五統(tǒng)一”的第一年，張?zhí)m花跟廣大職工群眾一樣，稍有空隙就忙著上網(wǎng)查看棉花品種信息，把一車車滿裝的地膜、種子、肥料、滴灌帶等春播農(nóng)用物資拉往自己的家里和地里?！巴甓际菃挝唤o我們統(tǒng)一供應(yīng)農(nóng)資，年底結(jié)算，說(shuō)多少錢就是多少錢。現(xiàn)在我們自己當(dāng)家做主了，真好！”他今年承包20-1條田的86畝棉花，籽棉單產(chǎn)480公斤，收入達(dá)16.2萬(wàn)元。

b.淮河流域自然層面分析。由表2可知，剔除了外部環(huán)境因素的江蘇省和山東省效率值始終高于流域均值。江蘇省和山東省經(jīng)濟(jì)位于全國(guó)前列，即便失去了有利的外部環(huán)境作用，仍能迅速調(diào)整至自身最佳水平。安徽省、河南省和湖北省的效率值下降幅度大，最大幅度超過(guò)50%，遠(yuǎn)低于流域平均水平。造成這一現(xiàn)象的原因是這些省份依賴于老牌工業(yè)模式，存在產(chǎn)業(yè)規(guī)模滯后，內(nèi)部結(jié)構(gòu)不合理、資源利用率低等問(wèn)題，同等條件下往往消耗更多外部資源，故而出現(xiàn)效率降低現(xiàn)象。

表2 第三階段工業(yè)綠色用水效率值測(cè)算結(jié)果

c.淮河流域經(jīng)濟(jì)層面分析。剔除環(huán)境因素的北部地區(qū)發(fā)展勢(shì)態(tài)良好，雖然效率值均出現(xiàn)了不同程度的下降，但始終高于流域平均水平，表明北部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力強(qiáng)悍，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有較強(qiáng)的帶動(dòng)作用。東部地區(qū)的純技術(shù)效率值增幅為13.33%，說(shuō)明東部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平受環(huán)境影響顯著，未來(lái)應(yīng)加大科研環(huán)境及技術(shù)資金投入，推動(dòng)企業(yè)由資源導(dǎo)向型向技術(shù)導(dǎo)向型轉(zhuǎn)變。中西部地區(qū)效率值下降顯著，最高下降幅度可達(dá)38%，說(shuō)明地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平與企業(yè)規(guī)模存在諸多缺陷，嚴(yán)重影響了水資源利用率，需要政府在治理生態(tài)環(huán)境、企業(yè)在綠色可持續(xù)發(fā)展上做出調(diào)整與優(yōu)化。

d.淮河流域社會(huì)層面分析。與第一階段所得結(jié)論一致，特大城市的3種效率值遠(yuǎn)高于其他3類城市效率值，表明該地區(qū)資本與資源的投入與工業(yè)綠色用水效率為正相關(guān)關(guān)系。其中，小型城市的綜合技術(shù)效率值與規(guī)模效率值下降幅度較大，最高幅度達(dá)43%，說(shuō)明城市受城市容量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展局限性與資源的相對(duì)匱乏性的影響大，未成功實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

2.2 工業(yè)綠色用水效率的空間演化分析

為進(jìn)一步探究淮河流域工業(yè)綠色用水效率的動(dòng)態(tài)演化情況，引入變異系數(shù)進(jìn)行分析。經(jīng)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，我國(guó)淮河流域2007—2018年的工業(yè)綠色用水效率差異化程度大，總體呈先減后增又減的態(tài)勢(shì)。考慮到2007—2016年效率差距不斷縮小，在2016年差距達(dá)到最小值(0.189)，2010年差異(0.457)約為2007—2016年差異的均值(0.437)，故選取2007年、2010年、2016年以及2018年作為典型年份，依托ArcGIS10.3軟件探究效率的時(shí)空演化特征。

本文將效率值分為DEA有效(θ=1)、相對(duì)高等效率(θ介于均值加減1/2的標(biāo)準(zhǔn)差與1)、相對(duì)中等效率(θ介于均值加減1/2的標(biāo)準(zhǔn)差)以及相對(duì)低等效率(θ小于均值減1/2的標(biāo)準(zhǔn)差)4種。由圖2可以發(fā)現(xiàn)，4個(gè)典型年份中僅有4個(gè)城市的效率值保持不變，南陽(yáng)市處于相對(duì)低等效率水平，臨沂市和商丘市為相對(duì)中等效率，淄博市始終保持DEA有效。具體地：①相對(duì)低等效率主要集中在中西部區(qū)域。盡管中西部地區(qū)效率總體偏低，但相對(duì)低效率地區(qū)數(shù)量逐年遞減，表明當(dāng)?shù)卣_(kāi)始重視地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展。②北部地區(qū)始終處于DEA有效或相對(duì)高等效率狀態(tài)，原因與山東省工業(yè)的高用水效率密不可分。山東省擁有得天獨(dú)厚的礦產(chǎn)資源與強(qiáng)悍的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，加之當(dāng)?shù)馗叨戎匾暛h(huán)境保護(hù)，對(duì)周邊地區(qū)輻射作用大，故而北部地區(qū)用水效率始終處于高水平狀態(tài)。③東部地區(qū)在2010年前效率相對(duì)較低，2016年后發(fā)生了明顯提升，DEA有效的城市數(shù)量達(dá)到DEA有效地區(qū)總數(shù)的1/2。其中江蘇省高度重視綠色經(jīng)濟(jì)與生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展，在不斷推進(jìn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新的同時(shí)注重環(huán)境保護(hù)與污染防治，因而效率提升顯著。

(a)2007年

2.3 工業(yè)綠色用水效率影響因素分析

本文所選驅(qū)動(dòng)因素均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，表明驅(qū)動(dòng)因素與工業(yè)綠色用水效率存在顯著的相關(guān)關(guān)系，所選指標(biāo)是恰當(dāng)、可靠的。受篇幅限制，本文僅從流域整體和自然層面兩個(gè)角度探究淮河流域工業(yè)綠色用水效率的影響機(jī)制(表3)。

表3 淮河流域工業(yè)綠色用水效率的回歸結(jié)果

2.3.1流域整體驅(qū)動(dòng)因素分析

從水資源稟賦看，水資源總量的回歸系數(shù)為-0.451，表明水資源總量與工業(yè)綠色用水效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，主要原因是水資源便于獲取且用水成本低導(dǎo)致人們節(jié)水意識(shí)相對(duì)薄弱，進(jìn)而易于造成水資源浪費(fèi)，用水效率下降等問(wèn)題。

結(jié)合經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技創(chuàng)新兩方面看，人均GDP和R&D經(jīng)費(fèi)占比對(duì)綠色用水效率起著促進(jìn)作用。企業(yè)應(yīng)加大研究經(jīng)費(fèi)支出，鼓勵(lì)企業(yè)優(yōu)化節(jié)能減排技術(shù)，為工業(yè)注入新鮮綠色血液。

從工業(yè)結(jié)構(gòu)以及政府環(huán)境規(guī)制能力兩方面看，重工業(yè)占比、工業(yè)用電量和工業(yè)廢水排放量的系數(shù)為負(fù)，表明高耗能產(chǎn)業(yè)和能源的消耗對(duì)于工業(yè)水資源效率有明顯抑制作用，工業(yè)廢水加劇了環(huán)境污染程度。因此，部門應(yīng)對(duì)不合格企業(yè)實(shí)行嚴(yán)格的限額制度，激勵(lì)其優(yōu)化產(chǎn)業(yè)構(gòu)成與進(jìn)行污染后期治理工作。

2.3.2流域自然層面驅(qū)動(dòng)因素分析

安徽省通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的驅(qū)動(dòng)因素，其影響程度由大到小依次為：工業(yè)廢水、工業(yè)用電量、重工業(yè)占比、水資源總量。工業(yè)廢水影響最大，系數(shù)達(dá)到1.74，企業(yè)應(yīng)高度重視產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色轉(zhuǎn)型，加大污染防治領(lǐng)域的研發(fā)資金投入，提高工業(yè)綠色水資源的利用率。

江蘇省與流域整體的回歸系數(shù)方向基本一致，僅工業(yè)用電量對(duì)用水效率為負(fù)向作用。形成原因是江蘇省對(duì)于節(jié)約資源能耗的意識(shí)較為缺乏，存在大量能源浪費(fèi)，因此培養(yǎng)節(jié)能意識(shí)和節(jié)能技術(shù)是提高其水資源利用率的關(guān)鍵。

山東省的5個(gè)驅(qū)動(dòng)因素均通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)。其中R&D經(jīng)費(fèi)占比的回歸系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明R&D經(jīng)費(fèi)占比的增加降低了工業(yè)綠色用水效率，該結(jié)果與崔丹等[7]所得結(jié)論一致。造成這種差異的原因是R&D經(jīng)費(fèi)占比逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯，山東省用水效率變化幅度較小，兩者之間存在不平衡性。

河南省的重工業(yè)占比和人均GDP與工業(yè)綠色用水效率為正向關(guān)系，水資源總量和工業(yè)廢水排放量為負(fù)向關(guān)系，表明該地區(qū)工業(yè)發(fā)展目前仍處于初級(jí)階段，企業(yè)節(jié)水意識(shí)和技術(shù)創(chuàng)新能力較低，需要政府加以引導(dǎo)并采取有力措施加以遏制。

湖北省有4個(gè)影響因素通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其中工業(yè)廢水排放量通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)為-4.567，表明隨著地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)節(jié)水技術(shù)與減排能力的提高，企業(yè)水污染處理能力逐步加強(qiáng)，工業(yè)廢水排放量減少，促進(jìn)了工業(yè)綠色用水效率的提升。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

運(yùn)用三階段DEA模型、變異系數(shù)和雙向固定效應(yīng)Tobit模型從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩方面、效率的影響機(jī)制對(duì)2007—2018年淮河流域40個(gè)城市的工業(yè)綠色用水效率進(jìn)行綜合分析。靜態(tài)分析知，剔除環(huán)境影響的流域綜合技術(shù)效率與規(guī)模效率被明顯高估；省份間差異顯著，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)工業(yè)綠色用水效率相對(duì)于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)普遍較高；中西部地區(qū)受地理及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)限制，與北部地區(qū)存在明顯差距；城市規(guī)模與工業(yè)用水效率為正向作用。動(dòng)態(tài)分析知，近年來(lái)淮河流域水資源利用率有了明顯提升，各城市工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)開(kāi)始重視生態(tài)保護(hù)。由影響因素分析發(fā)現(xiàn)，人均GDP和R&D經(jīng)費(fèi)支出占比對(duì)流域總體效率的提升有激勵(lì)作用。各地區(qū)效率受驅(qū)動(dòng)因素的影響程度不同。

3.2 建議

a.加快企業(yè)轉(zhuǎn)型與綠色升級(jí)。企業(yè)內(nèi)部管理對(duì)工業(yè)用水效率有顯著影響，企業(yè)應(yīng)該對(duì)自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平等進(jìn)行調(diào)研評(píng)估，在革新技術(shù)的同時(shí)關(guān)注工業(yè)水污染防治力度，因地制宜，制定污染防治舉措，實(shí)現(xiàn)企業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展。

b.加大區(qū)域間的合作與交流。各地區(qū)的工業(yè)綠色用水效率值差異顯著，效率值較高的地區(qū)如山東省和江蘇省應(yīng)該打破壁壘，避免保護(hù)主義思想，利用其經(jīng)濟(jì)、資源上的優(yōu)勢(shì)充分發(fā)揮輻射帶動(dòng)作用，鼓勵(lì)推動(dòng)效率均值較低城市調(diào)整產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)區(qū)域間合作并積極引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，提升自身產(chǎn)業(yè)能力，實(shí)現(xiàn)全流域共同進(jìn)步。

c.積極推進(jìn)流域生態(tài)經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展?；春恿饔蚴芙?jīng)濟(jì)發(fā)展水平和環(huán)境因素的影響顯著。地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的穩(wěn)步提升和企業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的革新是工業(yè)發(fā)展的強(qiáng)勁動(dòng)力；工業(yè)節(jié)水技術(shù)以及工業(yè)生產(chǎn)中的水污染治理是工業(yè)發(fā)展的必然要求?；春恿饔驊?yīng)實(shí)現(xiàn)生態(tài)與經(jīng)濟(jì)的一體化發(fā)展，做到追求經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)實(shí)現(xiàn)環(huán)境效益最大化，維護(hù)生態(tài)與社會(huì)的平衡。