长江经济带工业绿色全要素水资源效率的区域差异与随机收敛

郭炳南，冯雨，张浩

（江苏科技大学 人文社科学院，江苏 镇江 212100）

为深入推进节约用水工作，2020 年12 月30 日，水利部联合工业和信息化部发布了八项关于工业用水定额的通知，明确指出要加快建设以工业节水减排为目标的节水型社会。工业作为第二大用水大户，水资源利用形势不容乐观，目前每万元工业增加值用水量是发达国家的3～4 倍；
《关于实行最严格水资源管理制度的意见》中提出“用水效率红线”，要求到2030 年将万元工业增加值用水量降低到40 立方米以下。可见，提升工业绿色水资源效率已成为现阶段实现工业绿色高质量发展和水资源效率提升的必然选择。

关于全要素生产率的测算，最早由经济学家Malmquist[1]提出，之后，学者采用了不同的方法进行测算。如Charnes 等[2]通过线性规划方法进行测度，并提出了数据包络分析法；
Caves 等[3]通过距离函数之比构造生产率指数，提出了Malmquist 指数法。进入21世纪后，部分学者认为传统的生产率测算只考虑了资本和劳动，忽略了环境污染物的处置成本，造成了分析结果的偏差。据此，李俊和徐晋涛[4]提出将反映环境变化的指标纳入全要素生产率核算中，提出了绿色全要素生产率。而后，诸多学者对农业[5]、林业[6-7]、工业[8-9]、海洋经济[10-11]和服务业[12]的绿色全要素生产率进行了测算。近年来，随着中国水资源短缺和水污染的加重，以张峰为代表的学者开始研究工业绿色全要素水资源利用效率。纵观工业绿色全要素水资源利用效率的相关研究，学者基于不同的研究视角进行了诸多探索，主要集中在三个方面：一是工业绿色全要素水资源效率的测度。已有研究主要采用随机前沿函数模型[13-14]或数据包络模型[15-16]，从劳动、资本、水资源投入等角度出发，通过构建多维度的综合评价体系，对工业绿色全要素水资源效率进行了测算。这两种测度方法均通过构建前沿面分析对研究数据进行测算，在工业水资源效率测算上各有其适用性。二是工业绿色全要素水资源效率的影响机制研究。已有研究大多通过构建面板数据模型，从经济发展水平、产业结构、环境规制、技术创新、对外开放水平、工业用水强度等方面，分析提升工业绿色全要素水资源效率的驱动因素[17-19]。三是工业绿色全要素水资源效率的时空特征研究，通常采用空间溢出效应[20-21]和空间收敛效应[22]进行分析。

综上所述，基于绿色全要素生产率考量工业水资源效率逐渐成为学者研究的重点，相关研究也为提升工业用水效率奠定了重要的理论基础。但在水污染日益严峻的情况下，提升工业水资源利用效率，不仅面临着经济效益的约束，还面临着“源头减污，合理治污”的环境要求。但就目前研究进展来看，鲜有研究对此做出合理分析。探讨工业绿色全要素水资源效率不仅有助于丰富绿色全要素生产率理论，而且与建设资源节约型、环境友好型工业结构的发展目标相契合。已有研究较多地从省级或国家整体层面上分析，缺乏对特定流域的绿色全要素水资源效率的探讨，长江经济带作为中国重要的流域经济带，地理位置独特，横跨东中西三大区域，流域的要素禀赋、产业结构和经济发展水平差异较大，分析其工业绿色全要素水资源效率的空间收敛特征，对缩小区域间差异、提高工业绿色高质量发展水平具有重要意义。因此，本文在全要素生产率的框架下，基于2004—2019 年长江经济带面板数据，在构建工业绿色全要素水资源效率综合测度指标体系的基础上，采用非期望产出模型测算长江经济带工业绿色全要素水资源效率，利用Dagum 基尼系数对长江经济带工业绿色全要素水资源效率的区域差异进行探讨，并在模型检验的基础上采用空间杜宾模型检验其收敛特征。

1.1 工业绿色全要素水资源效率测度模型

参考Tone[23]提出的超效率SBM 模型，在考虑非期望产出的基础上对长江经济带工业绿色全要素水资源效率进行测度，具体模型表示为：

式中：ρ为效率值，λ表示权重向量，s-表示投入量过多，表示期望产出，表示非期望产出。

根据经济增长理论，本文在测算长江经济带工业绿色全要素水资源效率时，选取劳动、资本和水资源作为投入要素；
选取工业利润总额作为期望产出；
将工业废水化学需氧量和工业废水氨氮排放量作为非期望产出。指标具体含义阐述如下。

投入要素：包括劳动、资本和水资源投入。其中，劳动投入采用第二产业从业人员数表示，水资源投入采用工业用水量表示，资本投入采用资本存量表示。鉴于资本存量数据并未直接披露，采用永续盘存法（PIM）进行计算，计算公式如下：

其中，Kt表示第t年的资本存量；
Kt-1表示t-1 年的资本存量；
It表示第t年的工业新增固定资产投资额；
δt表示第t年的折旧率。基期资本存量选取观测期前一年（即2003 年）工业固定资产净值进行核算。根据式（2）计算工业资本存量时，首先需要计算工业固定资产折旧率，计算公式如下：

式中：δt表示折旧率；
Vt表示本年折旧值，OFA表示固定资产原值；
NFA代表固定资产净值；
AD表示累计折旧；
FAD表示固定资产净值累计折旧；
t和t-1 分别代表当期和前一期数据。

在上述模型中，产出分为期望产出和非期望产出，期望产出选取工业利润总额进行测算。与已有研究不同，本文的产出并非选取工业增加值进行测算，而是根据边际生产理论，从生产者利润最大化的角度出发，选取工业利润总额进行测算。将工业废水化学需氧量和工业废水氨氮排放量作为非期望产出，纳入工业绿色全要素水资源效率的测度体系中，以期全面评价工业水资源的利用效率。

1.2 工业绿色全要素水资源效率区域差异分解模型

本文采用Dagum[24]提出的基尼系数分解法，对长江经济带工业绿色全要素水资源效率的区域内差异、区域间差异以及超变密度贡献进行分解。Dagum 基尼系数定义如下：

将长江经济带沿线11 省份划分为上游、中游、下游三大区域，k表示区域划分个数，即k=3；
n表示省份个数，即n=11。yij、yhr表示区域j内省份i、r的工业绿色全要素水资源效率；
表示区域工业绿色全要素水资源效率的均值；
基尼系数越大，表明工业绿色全要素水资源效率越不平衡。

地区j的区域内基尼系数Gjj表示为：

地区j和地区h之间的基尼系数Gjh表示为：

区域内差Gw、区域间差异Gb和超变密度Gt分别表示为：

其中，djh和pjh的计算公式为：

将djh定义为区域间工业绿色全要素水资源效率的差值，pjh为超变一阶矩，Fj Fh为地区j、h的累积密度分布函数。

1.3 工业绿色全要素水资源效率β收敛模型

β收敛可分为绝对β收敛和条件β收敛。绝对β收敛是指不考虑其他工业绿色全要素水资源效率的影响因素而呈现的收敛状态，即工业绿色全要素水资源效率较低的地区比效率值高的地区有更快的增长速度；
条件β收敛则是指在考虑这些影响因素后，各流域工业绿色全要素水资源效率会逐渐趋近于自身的稳态水平。

绝对β收敛的模型如下所示：

条件β收敛模型表达式如下：

其中，TFPi,t+1和TFPi,t分别表示i在t+1 期和在t 期的工业绿色全要素水资源效率；
表示i区域的工业绿色全要素水资源效率在t与t+1 期间的增长率；
α为常数；
β表示收敛系数；
εit为随机扰动项，Wij是空间权重矩阵。当λ=0、τ=0 时，上述为空间自回归模型；
当λ=0 时，上述为空间杜宾模型；
当ρ=0、τ=0 时，上述为空间误差模型。

本文从工业绿色全要素水资源效率影响因素的区域差异视角，选取了六个控制变量：（1）经济水平（PEC）：由于地区经济发展水平存在较大差异，故本文采用人均GDP 进行衡量；
（2）产业结构（IND）：产业结构的调整是提高工业绿色水资源效率的重要解决途径，采用第二产业比重进行衡量；
（3）对外开放水平（OPE）：主要衡量工业企业在使用外资时对工业绿色水资源造成的影响，本文采用工业行业利用外国直接投资进行表示；
（4）环境规制（ER）采用工业污染治理完成投资占比进行衡量；
（5）技术创新投入（RD）：技术进步是提高工业绿色水资源效率的主要路径，采用研究与实验经费的投入进行衡量；
（6）水资源利用（IWA）：工业水资源消耗量与水资源总量比重进行衡量。为减少异方差的影响，对相关变量取自然对数进行测算。

1.4 数据来源

本文以长江经济带11 省份的工业绿色全要素水资源效率为研究对象，在参考数据可得性后设定样本区间为2004—2019 年。研究数据主要来源于EPS 数据库、国家统计局以及各省份统计年鉴，对于个别年份的缺失数据采用线性插值法进行补齐。

2.1 工业绿色全要素水资源效率测度

本文基于非期望产出的SBM 模型测度了2004—2019 年长江经济带11 个省份的工业绿色全要素水资源效率值，如表1 所示。工业绿色全要素水资源效率呈现以下特征：第一，长江经济带全流域工业绿色全要素水资源效率值从2004 年的0.564 上升到2019 年的0.719，年均增长率为1.622%，表明长江经济带产业转型升级带来的工业绿色全要素水资源效率逐年提高，但依旧没有实现有效状态，长江经济带工业绿色高质量发展仍有较大的进步空间。第二，区域层面的工业绿色全要素生产率与全流域发展趋势基本一致，上游、中游、下游年均增幅分别为3.657%、4.826%和0.084%；
且下游地区的工业绿色全要素水资源效率值明显高于其他流域，且流域内均值高于1，说明下游地区的工业用水效率较高。第三，从区域差异看，长江经济带流域内工业绿色全要素水资源效率存在巨大差异：贵州工业绿色全要素水资源效率最低，年均值仅0.394，上海年均值最高，是贵州省的4.419 倍。

表1 2004—2019年长江经济带工业绿色全要素水资源效率及增长率

2.2 工业绿色全要素水资源效率的区域差异分解

本文运用Dagum 基尼系数分解法对2004—2019 年长江经济带工业绿色全要素水资源效率的总体差异、区域内差异、区域间差异以及差异来源进行计算，结果如下。

（1）长江经济带工业绿色全要素水资源效率的总体差异。长江经济带工业绿色全要素水资源效率总体差异变化趋势如图1 所示。总体基尼系数由2004 年的0.415下降到2019 年的0.309，表明2004—2019 年长江经济带工业绿色全要素水资源效率的总体差异呈显著下降趋势，且具有较为显著的阶段性特征。2004—2010 年长江经济带工业绿色全要素水资源效率的总体差异呈稳定的下降趋势，2010—2014 年波动上升，2015—2018 年呈稳定的上升趋势，最后下降到2019 年的0.309。这体现了2004—2019 年长江经济带工业绿色全要素水资源效率的总体差异呈缩小趋势，意味着工业绿色全要素水资源效率的总体协同能力逐渐增强。

图1 2004—2019年长江经济带工业绿色全要素水资源效率总体基尼系数

（2）长江经济带工业绿色全要素水资源效率的区域内差异。由图2 可知，长江经济带三大流域的区域内差异特征明显。从区域内变化趋势来看，下游地区的内部差异总体呈波动下降趋势，从2004 年的0.344 逐渐下降到2019 年的0.310；
中游地区的内部差异呈波动上升趋势，从2004 年的0.095 逐渐上升到2019 年的0.200；
上游地区的内部差异呈波动下降趋势，从2004 年的0.313逐渐下降到2019 年的0.170。下游地区区域内差异最大的原因可能在于各省份工业绿色全要素生产率的差异较大，如下游地区投入最多、非期望产出最大的江苏，其工业绿色全要素水资源效率最低，仅0.870；
而投入较少、非期望产出最小的上海的效率值高达1.741，约为江苏效率值的两倍。

图2 2004—2019年长江经济带工业绿色全要素水资源效率区域内差异

（3）长江经济带工业绿色全要素水资源效率的区域间差异。图3 表明各地区的工业绿色全要素水资源效率之间具有明显差异，地区之间的差异主要可以分为三个阶段。第一阶段是2004—2010 年，三大流域的区域间差异走势均呈显著下降趋势；
在这个阶段中，中游、下游区域间差异最大，中游、上游区域间差异次之，上游、下游差异最小。第二阶段是2011—2015 年，三大流域的区域间差异的发展趋势存在较大差异，上游、下游和中游、上游的区域间差异呈波动递减趋势，中游、下游的区域间差异逐年增加；
与第一阶段不同的是，中游、上游的区域间差异大于中游、下游，上游、下游区域间差异最小。第三阶段是2016—2019 年，三大流域的区域间差异重新走向趋同，均呈波动上升趋势；
在这个阶段中，中游、下游的区域间差异仍旧最大。

图3 2004—2019年长江经济带工业绿色全要素水资源效率区域间差异

（4）长江经济带工业绿色全要素水资源效率的区域差异来源及贡献。根据表2，区域间差异和区域内差异呈波动下降趋势，超变密度贡献呈波动上升趋势。从具体数值来看，区域间差异波动下降，从2004 年的0.268降至2019 年的0.184，表明区域间差异显著降低，但区域间差异贡献率始终最大，且年均贡献率高达63.86%，表明区域间差异始终是长江经济带工业绿色全要素水资源效率区域差异的主要来源。超变密度贡献稳中有升，从2004 年的0.053 逐渐上升至2019 年的0.059，但超变密度贡献率始终最小，年均贡献率仅13.75%。因此，解决长江经济带工业绿色全要素水资源效率问题的关键在于缩小不同流域之间的区域间差异。

表2 2004—2019年八大经济区生态福利绩效区域差异的来源分解

2.3 工业绿色全要素水资源效率β收敛性分析

2.3.1 空间相关性检验

本文基于经济距离空间权重矩阵，采用莫兰指数刻画长江经济带三大流域工业绿色全要素水资源效率的空间分布格局，进而反映长江经济带不同流域工业绿色全要素水资源效率的空间相关性及空间集聚现象。由表3 可知，2004—2019 年工业绿色水资源利用效率的全局莫兰指数均为正，表明长江经济带的工业绿色水资源利用效率之间存在空间正相关性；
莫兰指数值介于0.053～0.346 之间，P值均小于0.05，表明长江经济带的工业绿色水资源利用效率存在显著的空间正相关性与聚集性，容易形成空间层面的“高质量增长极”和“低水平发展陷阱”。

表3 2004—2019年工业绿色全要素水资源利用效率的全局莫兰指数

为进一步揭示工业绿色全要素水资源效率的空间集聚状况，本文绘制了2004 年、2010 年、2015 年、2019年的局部莫兰散点图。由图4 可知，多数省份集中于L-L象限；
此外，在所观测的四年中，上海和浙江均位于H-H象限，总体上形成了以上海和浙江为中心的下游工业绿色全要素水资源高效率增长极、以安徽和江西为中心的中游低效率发展陷阱。具体来看，2004 年，江苏、湖北、湖南位于H-L 象限，安徽、江西、重庆、四川、贵州、云南6 省份均位于L-L 集聚象限；
2010 年，江苏进入H-H象限；
2015 年，重庆进入L-H 象限；
2019 年，江苏退出H-H 象限、重庆退出L-H 象限。局部莫兰散点图表明，长江经济带的工业绿色全要素水资源效率的局部空间集聚模式存在较为稳定的空间相关性。

图4 工业绿色全要素水资源效率局部莫兰散点图

2.3.2 空间收敛模型检验

本文采用LR 检验和Wald 检验对空间模型的适用性进行了检验。如表4 所示，LR 检验和Wald 检验的P值均小于0.1，拒绝了SEM 和SAR 模型的假设。因此，本文采用SDM 模型进行分析。

表4 空间收敛模型适用性检验

2.3.3 绝对β收敛分析

根据表5，长江经济带及上游、中游、下游区域工业绿色全要素水资源效率均在5%的显著性水平下显著为负，说明各区域存在绝对β收敛，即工业绿色全要素水资源的区域差异逐渐缩小，但各经济区的工业绿色水资源效率的收敛速度存在显著差异：上游地区收敛速度最快，下游地区收敛速度最慢。可能的原因在于下游地区的工业绿色全要素水资源效率普遍较高、区域内差异相对较小，收敛速度有限；
而上游地区的工业绿色全要素水资源效率相对较低、具有较大的提升空间，收敛速度相对较快。

表5 长江经济带工业绿色全要素水资源效率绝对β收敛

2.3.4 条件β收敛分析

表6 展示了长江经济带工业绿色全要素水资源效率条件β收敛的结果。从检验结果来看，长江经济带整体及上游、中游、下游流域的工业绿色全要素水资源效率均在1%的显著性水平上显著为负，证实了工业绿色全要素水资源效率存在条件β收敛。与绝对β收敛不同的是，条件β收敛值更大，说明在考虑经济水平、产业结构、对外开放水平、环境规制、技术创新和水资源等控制变量的影响后，工业绿色全要素水资源效率的收敛速度更快。与绝对β收敛的结果不同的是，在考虑了控制变量后，中游地区的收敛速度最慢。从长江经济带总体层面看，经济水平和水资源对工业绿色全要素水资源效率的影响均显著为负，技术创新对工业绿色全要素水资源效率的影响显著为正；
表明技术创新促进了工业绿色全要素水资源效率的高收敛状态，但随着经济水平和水资源投入的增加，工业绿色全要素水资源效率反而降低，说明目前长江经济带流域的工业生产尚处于无效率状态，工业绿色高质量发展水平有待进一步提升。

表6 长江经济带工业绿色全要素水资源效率条件β收敛

从区域层面来看，上游的技术水平对工业绿色全要素水资源效率的影响显著为正，表明技术进步促进上游地区工业绿色全要素水资源效率收敛于高值，这可能是由于技术进步促进了上游地区的产业结构调整与升级，有效地提高了水资源利用效率、降低了污染物排放。中游的对外开放水平和环境规制对工业绿色全要素水资源效率的影响显著为正，表明对外开放水平和环境规制政策促进了中游地区工业绿色全要素水资源效率收敛于高值；
对外开放水平的提高吸引了外商投资，在环境规制的压力下，工业企业会增加研发投入、促进技术进步，进而提高工业水资源利用效率。下游的经济水平、对外开放水平对工业绿色全要素水资源效率的影响显著为正，产业结构的影响显著为负，表明下游地区的产业结构不利于工业绿色全要素水资源效率的提升，这可能是因为第二产业比重下降所引起的技术进步的减排效应并不显著；
而经济水平和对外开放水平的提高有利于下游地区工业绿色全要素水资源效率的提升。

综上所述，长江经济带不同流域的经济水平、产业结构、对外开放水平、环境规制、技术创新和水资源利用现状存在异质性，以致三大流域的工业绿色全要素水资源效率的收敛速度存在显著差异。因此，各地区要从实际出发，有针对性地提出提升工业绿色全要素水资源利用效率的对策。

本文首先采用非期望产出的SBM 模型测度了2004—2019 年长江经济带工业绿色全要素水资源效率值，然后通过Dagum 基尼系数分解了上游、中游、下游工业绿色全要素水资源效率的区域差异来源，并通过空间杜宾模型检验了不同流域工业绿色全要素水资源效率的β收敛性。研究表明：

（1）2004—2019 年长江经济带产业升级带来的工业绿色全要素水资源效率逐年提高，区域层面的工业绿色全要素生产率与全流域发展趋势基本一致，呈现下游＞上游＞中游的分布态势；
但流域内工业绿色全要素水资源效率存在巨大差异。

（2）从地区差异来看，2004—2019 年长江经济带工业绿色全要素水资源效率的总体差异呈缩小趋势，总体协同能力逐渐增强；
下游和上游的区域内差异逐渐缩小，但中游地区的区域内差异仍旧逐渐扩大；
此外，区域间差异仍然是区域差异的主要来源。

（3）从空间相关性来看，长江经济带的工业绿色全要素水资源效率存在较为稳定的空间相关性，基本形成了以上海、浙江为中心的“高质量增长极”以及以上游地区为中心的“低水平发展陷阱”。

（4）从β收敛来看，长江经济带以及上游、中游、下游的工业绿色全要素水资源效率均存在β收敛，且上游地区收敛最快、下游地区收敛速度最慢。在考虑经济水平和产业结构、对外开放水平等控制变量的影响后，长江经济带以及上中游、下游的工业绿色全要素水资源效率均存在条件β收敛，且条件β收敛的收敛速度大于绝对β收敛的收敛速度。

基于以上研究结论，本文从以下四个角度提出提升长江经济带工业绿色全要素水资源效率的建议。第一，提升工业绿色发展质量，提高工业水资源利用效率。长江经济带尤其是上游、中游应当加快调整高耗水、高污染行业结构，优化工业用水结构；
推动工业园区绿色集聚和产业耦合用水系统建设，促进工业水资源污染集中处理；
重点围绕工业节水减排进行技术研发和关键技术转化，提升工业绿色发展质量。第二，加强区域间交流与合作，提升技术创新能力。长江经济带区域内高等院校和科研机构分布较为密集，具有多个国家级、省级创新示范区，创新资源丰富，已成为我国创新驱动的重要策源地；
但流域内创新资源分布不均、科技创新环境还不完善，科技成果转化机制较为封闭，区域间差异、区域内差异较大。鉴于此，各省份应当加强区域间交流与合作，完善区域技术合作框架，建立区域技术资源共建共享的合作机制以及利益共享、风险共担的创新机制，着力缩小区域内和区域间差异。第三，以缩小区域差距为主导，兼顾各地区收敛速度。在提升工业绿色发展质量的同时，应当以缩小长江经济带区域间差异和流域区域内差异为主导，兼顾工业绿色全要素水资源效率的提升速度。尤其是针对工业绿色全要素水资源效率相对落后的中部省份而言，可以通过提高对外开放水平和制定更加严格的环境规制等措施提高其工业绿色全要水资源利用效率。第四，提高科技创新投入，促进研发成果的创新性转化。技术进步在空间上存在扩散效应，尽管长江经济带下游地区的创新资源丰富，但技术进步对中游、下游区域工业绿色全要素水资源效率的作用机制均不明显，这说明长江经济带游、下游地区的创新投入有待进一步提高、研发成果的应用性转化不足。因此，长江经济带尤其是中游、下游地区要加强创新成果的转化，提高技术进步对工业资源利用效率的贡献；
工业水资源利用效率较高的地区要注重发挥技术的扩散作用，推动工业产业高端化和低碳化发展。

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