城市水资源绩效评价研究
梁星 陈英杰。
【摘 要】 以长江经济带沿江城市为例，创新性地将主成分分析法与非径向、非角度的SBM—Tobit模型结合，对2007—2016年间水资源的经济、环境、综合绩效进行计算，并对其影响因素进行了研究。研究结果表明：（1）现阶段有必要将环境、社会福利指标纳入绩效评价指标体系;（2）沿江城市的三种绩效值存在显著的空间相关性;（3）财政自给率、政府管制力度、人口密度、产业优化度都会对水资源投入绩效产生不同程度的影响。在此基础上，提出提升水资源绩效的建议和策略，补充了水资源绩效评价的理论层面，有利于促进水资源中蕴含的经济、环境和社会效益更大程度释放。
一、引言。
长江经济带作为整个长江流域经济最繁荣的地区，连接上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州11个省市。2014年的政府工作报告中首次提出“打造黄金水道，建设长江经济带”，明确指出“建设生态廊道，加强流域环境治理”，注重发展与环境相结合[ 1 ]。2016年1月4日，习近平总书记在推动长江经济带发展座谈会上强调“长江经济带发展必须坚持生态优先、绿色发展之路”，“要把修复长江生态环境摆在压倒性位置，共抓大保护，不搞大开发”[ 2 ]。一系列中央文件将长江经济带的绿色发展放在首位，长江经济带的绿色发展已经成为可持续发展的重中之重。
城市水资源是指一切可以被城市利用的，并能供给城市居民生活和生产用水的天然淡水资源，是城市中最重要的资源[ 3 ]。水资源公报显示，长江经济沿江省市对水资源的需求量从2006年的244.04亿立方米增加到2015年的262.27亿立方米。随着“四化”的深入推进，城市发展对水资源需求将进一步增长，长江经济带沿江城市面临的水资源问题将更为严峻。如果沿江地区仅考虑消耗水资源带来的GDP的增长，而对城市水资源绩效不加以关注，那么，这种城市发展模式是不可持续的。现阶段对水资源绩效的评价必须突破传统研究中仅对水资源经济绩效进行评价的定式思维，寻求可持续型发展新模式，在保持经济发展的同时减少对水资源的污染与浪费，并考虑水资源耗用带来的社会福利。基于此，本文对长江经济带沿江36个城市①的水资源绩效进行评价。
二、文献述评。
水资源绩效评价中的绩效包括“绩”和“效”两个方面。现阶段多侧重于对“效”即水效率评价的研究，关于水资源绩效评价文章较少。本文分别从评价内容和评价方法两个方面进行梳理。
我国早期的文献主要是对省域水资源利用绩效进行评价。鲁斐[ 4 ]通过借鉴环境绩效的相关研究，对我国30个省市的水资源利用绩效进行评价并探究其与经济发展之间的关系。罗小红等[ 5 ]借鉴该研究，建立水资源利用绩效指标体系对北京市牛奶养殖业的水资源利用绩效进行评价。杨骞和刘华军[ 6 ]基于全要素和要素替代的思想，构建了水资源绩效指数测度中国2001—2012年分省和分区域的水资源绩效，并对其研究因素进行分析。由于我国的一、二产业耗水量大，学者将研究的重点放在农业、工业水资源绩效评价上。罗伟峰和王保乾[ 7 ]基于环境绩效的评价原则，对长江经济带11个省市的工业用水效率进行评价。随着研究的深入，评价重点放在流域、区域管理绩效评价上。詹兰芳等[ 8 ]以水资源的综合利用效率为视角，综合人类发展指数、水足迹，构建兼顾经济—社会—生态的水福利绩效评价指标，对韩江流域2007—2012年的水福利绩效进行评价。徐鸿[ 9 ]通过构建区域水资源管理绩效评价指标体系对区域水资源管理能力进行绩效评价。潘户林等[ 10 ]通过构建西北干旱区可持续水资源管理综合评价的指标体系对甘州區可持续水资源管理绩效进行了定量评价。吴丹和王亚华[ 11 ]借鉴以上研究，构建水资源综合管理绩效评价指标体系，对我国七大流域1999—2010年的水资源综合管理绩效进行动态评价。
现阶段水资源绩效评价方法比较多，包括层次分析法、熵权法、数据包络分析法（DEA）、P—S—R模型以及环境绩效指数（EPI）等[ 12—15 ]。由于DEA不用构造生产函数，不用对数据进行无量纲的处理，因而被广泛利用。赵晨等[ 16 ]采用传统CCR和BCC模型对江苏省水资源利用效率进行研究，但这种模型的假设条件是投入与产出同比例增加或减少，与现实经济背离。为了改进BCC模型的缺陷，丁绪辉等[ 17 ]将SBM模型引入水资源利用评价的范畴，并在进一步分析中采用Tobit回归研究哪些因素对水资源的利用产生影响，同时，非径向和非角度的SBM模型避免了径向和角度选择差异带来的偏差，比传统模型更能客观反映评价结果。但单独使用该方法也有缺点，DEA要求投入产出指标之和的两倍应小于或等于决策单元的个数，因此常将DEA模型与其他几种方法结合使用[ 18—19 ]。
通过对现有文献梳理，发现学术界对水资源绩效评价进行了有益的探索，但也存在一些不足：（1）在研究内容上，现阶段，国内外还未有对长江经济带沿江城市水资源绩效研究的相关文献。笔者以“长江经济带”和“水资源”为主题词在CNKI期刊数据库进行检索发现，我国对长江经济带水资源的研究处于兴起阶段，有待进一步深入。（2）在指标体系的构建上，一方面，现阶段的研究通常考虑经济指标却忽略了环境、社会福利指标，指标体系构建不完整从而导致评价结果存在偏差;另一方面，一些学者对水资源投入指标的选取比较宏观，仅选取了供水总量、固定资产投入、劳动力投入，导致评价结果失真。因此本文选取多项投入、产出指标并对相关指标优化。（3）在评价方法上，由于传统的DEA模型在评价包含非期望产出指标体系时，忽略投入和产出的松弛性问题，导致测度结果有误差。因此，本文选择将主成分分析与非径向、非角度的SBM模型结合，在弥补传统DEA模型缺点的同时，避免了径向和角度选择差异带来的偏差和影响，比其他模型更能体现绩效评价的本质。
（一）评价指标选取。
本文研究的城市水资源绩效（即水资源综合绩效）是指：水资源相关生产要素的投入带来经济、环境、社会福利产出的比率[ 20 ]。城市水资源在利用过程中，需要投入大量的人力、物力和资金，同时付出了大量的社会必要劳动，从而创造了价值[ 3 ]。本文从人、财、物三个方面构建投入指标，从经济、环境、社会福利产出三个方面构建产出指标[ 21—23 ]（见表1）。
通过指标的筛选，得到3个投入指标、4个产出指标满足DEA对数据的要求。为了消除量纲的影响，本文对产出指标进行归一化处理，并运用Matlab2015a对水资源绩效进行计算。为了对长江经济带水资源绩效进行全面分析，本文还进行分项绩效计算和比较分析（见表6）。将水资源经济、环境、综合绩效进行对比分析，结果反映了三种情况下长江经济带沿江城市水资源绩效的均值（见表7）。从变异系数可以看出，三种情形下水资源绩效呈现出不同的变化趋势，综合绩效变化平稳，经济绩效次之，环境绩效波动较大，因此有必要将环境、社会福利产出指标纳入绩效评价指标体系。根据DEA模型评价结果的特点，等于1说明该城市的水资源绩效相对有效，数值越大则表示该城市的相对环境绩效较高，反之表示水资源绩效差。
从表7分项绩效值的变异系数可以看出，2007—2016年考察期内，长江经济带沿江城市之间的水资源综合绩效差异最小，变动最平稳。苏州、嘉兴、舟山、重庆4个城市的水绩效排名第一，说明这几个城市水资源投入带来的经济、环境、社会福利产出达到最优。从水资源综合绩效均值的排名来看，排名前十的地级市多为江浙地区。水资源综合绩效位于后十名的城市多为长江上游城市，这些城市的经济发展比较落后，长期以发展重工业为主，缺少水资源优化机制，环境污染严重，综合排名较低。
2.经济绩效。
长江经济带沿江城市水资源经济绩效值变异系数最高，说明其组间差异显著，这一结果表明，水资源的经济绩效与城市经济发展水平密切相关。苏州、嘉兴、重庆的经济绩效值为1，构成了沿江城市水资源经济绩效的前沿面。即在理论上，这三个城市的水资源相关投入在支持农产品供应、城乡居民人均收入和地区发展方面效果明显。经济绩效排名前十的城市中，南通、苏州、宁波、荆州等城市其万元GDP耗水量较低，城乡居民可支配收入较高以及粮食的产量较高。位于后十名的城市，水资源经济绩效值较低，尤其是鄂州、黄石、攀枝花、武汉，水资源经济绩效均值都小于0.7，在水资源投入相关的要素配置和管理上存在较多问题。
在研究期内，长江经济带沿江城市水绩效均值在0.99以上，接近1;但武汉、攀枝花、黄石、鄂州等地区的环境绩效均值在0.7以下，应对水资源环境绩效的提升予以高度重视。环境绩效水平低的城市多位于长江中上游地区，其第一、第二产业占比高，第一产业中的农业灌溉不合理会导致水资源的浪费，第二产业工业废物中的重金属含量高导致其水资源环境绩效水平低。
长江经济带生态环境保护的目标是将长江经济带建设成“水清、地绿、天蓝”的绿色生态走廊和生态文明建设的先行示范带。本文的研究主要围绕“水清”的目标构建指标体系。但在对环境绩效的相关指标选取时，由于数据获取困难，本文的研究主要涉及了“水清”中的废水排放量，指标选取比较片面，这也是论文的不足之处，因此导致长江中上游城市的水资源环境绩效值较低，但这与实际情况相符合。长江中上游城市农业、工业造成的水污染治理任务重、压力大，虽然各市引入节水、水污染治理技术，但是目前效果甚微。
為了更直观地分析水资源的经济、环境、综合绩效的空间分布状况，本文采用自然断点法将水资源绩效划分为四类，分别为低值、中低值、中高值、高值（图1）。在三种绩效情形下，水资源综合绩效值处在高值和中高值的地区数量比较少;低值和中低值的城市数量较多且位于中上游地区，例如攀枝花、泸州、恩施、宜昌等地，这些城市社会发展水平低于其他城市，水资源的综合绩效需要进一步提升。
表8给出的是长江经济带沿江36个城市水资源经济、环境、综合绩效的全局Moran"s I指数。Moran"s I指数在各时期均不等于0，说明水资源的三种绩效值在空间上存在关联。动态分析可以看出，水资源的三种绩效值存在显著的空间正相关关系（除2015年），说明沿江城市水资源绩效存在集聚的现象，但这种现象在2015年后存在减弱的趋势。
本文在全局自相关分析的基础上利用Arcgis10.2软件计算出长江经济带沿江36个城市水资源绩效的局部Moran"s I指数，由于篇幅限制，本文选取2007年、2012年、2016年并做出了长江经济带沿江36个城市水资源绩效的LISA集聚地图。从图2可以看出三种情况下长江经济带沿江36个城市水资源绩效值的空间关联变化。从LISA集聚图来看，水资源的综合绩效存在高高集聚（H—H）和低低集聚（L—L）的城市数量在减少，说明长江经济带沿江城市水资源综合绩效的集聚现象存在减弱的趋势，与图1的结果一致。
（1）高高集聚地区。
水资源综合绩效稳定存在高高集聚的城市集中分布在长江下游地区，这些城市除了经济发达之外社会福利水平较高。例如，苏州位于江浙地区的交界处，经济发展水平高，且社会福利较高，在城镇化水平、医疗设施水平、人才引进方面的优势也较为明显，达到了水资源综合绩效较高水平。水资源环境绩效的高高集聚主要分布在长江下游地区。水资源经济绩效的高高集聚地区是东部发达地区。宁波等城市水资源禀赋高，依托自身的港口优势吸引外商投资，促使经济绩效优于其他地区。
（2）高低集聚地区。
水资源综合绩效分布存在高低集聚的是重庆、荆州、岳阳、黄冈等地区。这些城市位于我国的中西部，得益于“中部崛起”和西部大开发战略，不仅得到投资，而且进行了产业结构的调整，城市综合实力进一步提升。水资源环境绩效属于高低集聚的地区是荆州、黄冈，这两个城市水资源禀赋较高，实现了DEA有效。重庆虽地处西部地区，但其社会发展能力强，投入产出实现了DEA有效，总体的水资源绩效较高。
（3）低低集聚地区。
水资源绩效的三种情形同处于低低集聚地区的是武汉、咸宁、九江、黄石、鄂州等城市，位于长江中游。鄂州、咸宁等作为我国粮食基地，农业灌溉不科学等问题造成水资源的浪费与污染。同时在“中部崛起”计划实施后，一些重工业将中部地区作为首要目标，当地政府为了发展经济、吸引投资而降低企业准入门槛，且对污染物的排放监管不严，导致水体污染，以致这些城市的水资源绩效值低于其他城市。
本文主要研究长江经济带沿江城市水资源的绩效，由于水资源综合绩效值的计算是涵盖了经济、环境、社会福利三大指标，对水资源综合绩效产生影响的因素也会对水资源经济、环境绩效产生影响，基于上述考虑，本文以SBM模型测算出来的水资源综合绩效为被解释变量。
水资源绩效的影响因素比较复杂，借鉴已有研究成果，考虑到能够作为水资源绩效影响因素的指标值不应出现在DEA模型的投入产出指标中，本文拟从财政自给率、政府环境管制力度、人口密度、产业结构这4个方面分析水资源投入绩效影响因素（见表9），在DEA模型得出的绩效值的基础上用面板Tobit模型进行分析，结果见表10。
表10的结果显示，解释变量X1、X2、X3、X4均显著，通过了显著性检验。具体影响因素的分析如下：
一是财政自给率与水资源绩效正相关，在1%的水平显著，表明财政自给率每增长1%将会使得水资源投入综合绩效平均增长1.965%。各地级市的统计年鉴显示，近年来地方的财政收入处于上升趋势，财政收入状况好，进而会促进财政自给率的提升。随着国家对水生态环境的重视，环保投入资金被平移或挪用现象大大减少，有关环保资金的投入会增加从而促进水资源投入绩效的提升。
二是政府管制力度与水资源绩效正相关且在1%的水平显著，表明政府管制力度强即长江经济带沿江城市固体废物综合处理率每提升1%，水资源投入绩效就会提升0.3%。水资源现阶段的主要问题是水质问题，政府对工业企业的工业废物监管越严格的地区，其水资源绩效水平越高。以长江中游地区为例，中游地区多以重工业为主，早期对固体废物的处理主要是填埋，对地下水造成了严重的污染。“十二五”期间，政府制定了工业固体废物综合利用率实现72%的目标，以一、二产业为主，通过淘汰落后产能在实现经济转型的同时对水环境进行保护，从而促进了水资源绩效的提升。
三是人口密度与水资源绩效负相关，且在5%的水平显著，表明人口密度每增加1%，水资源投入绩效降低0.172%。人口密度的增加是城镇化速度加快的一种表现形式，该指标主要反映了城市人口的集中度。从原始数据可以看出，与“十二五”相比，杭州、苏州、无锡、镇江、九江、黄石、岳阳、宜昌等城市在“十三五”期间城镇化水平有明显提升，同时用水量增幅较大。人口规模增加会在无形中加大城市水资源的需求量从而对生态环境造成压力，同时，城镇化进程中关于提高水资源投入绩效的相关建设仍不足，且环境治理过程中存在出现问题再治理的情况。现有研究也表明，人口密度与水资源利用效率呈U型，我国现在的城镇化水平还未处于拐点处，回归结果与实际情况符合。
四是产业优化程度与水资源投入绩效正相关，且在1%的水平显著，结果显示第三产业占比提升1%，水资源绩效提升0.274%。我国一、二产业耗水量大，且水资源浪费、污染严重，第三产业的发展不仅能带来经济的提升，而且能促进水资源投入绩效的提高。不断提升第三产业的占比是长江经济带沿江城市转型的引擎、社会转型的保障，是长江经济带绿色发展的必经之路。这一结论与我国政府提出的产业转型升级政策密切吻合，说明在未来的一段时间内，应当坚持走产业转型的道路，以提升水资源绩效水平。
六、结论与建议。
（一）研究结论。
本文将主成分分析法和非径向、非角度的SBM—Tobit模型结合，对长江经济带沿江36个城市水资源绩效进行计算并探究其影响因素，同时采用空间自相关分析对长江经济带沿江城市水资源投入绩效的溢出效应进行研究。相关结论如下：
（1）通过对水资源分项绩效研究发现，沿江36个城市之间的水资源经济绩效值波动幅度较大，经济绩效与城市的经济发展水平相关，说明这36个城市间经济发展差异明显。其中，水资源综合绩效最稳定，说明有必要将环境、社会福利指标纳入评价指标体系。
（2）通过自然断点法对绩效值进行分级发现，水资源绩效高值和中高值城市多以省会和其周边城市为主，水资源绩效的低值和中低值多位于长江的中上游地区。通过全局空间自相关发现，沿江城市水资源综合、经济、环境绩效值存在显著的空间自相关。LISA集聚图表明长江经济带沿江城市水资源绩效主要存在高高、高低、低低集聚。
（3）通过对水资源绩效的影响因素分析，对水资源投入绩效的影响程度排名依次为财政自给率、政府管制力度、产业优化度和人口密度。各地级市应当结合自身的实际情况，从不同的方面入手解决影响水资源投入绩效提升的问题，进而全面提升水资源投入的综合绩效水平。
（1）水资源绩效值较高的城市大都处于江浙地带，但仍有部分城市水资源绩效并不理想，例如常州、南京等地绩效值相对较低。政府应该合理分配资源，在相对薄弱的地区成立工作小组实行一对一的督导，比如南京、常州、無锡等地可以向苏州学习借鉴，进一步释放环境红利，争取带动全辖区水资源绩效的提升。
（2）长江中上游地区一些城市的水资源绩效提升主要得益于国家实施的“中部地区崛起”和新一轮西部大开发政策带来的红利。这些城市地处长江沿线，具备良好的水利条件，可以结合本地区特有的地理优势，带动其他地区的水利建设。例如，重庆的三峡水电站，依托绿色水利资源，在充分发挥水资源效用的前提下可以带动其他地方的建设。除此之外，绩效值低的地区应当加强政府引导，民众的水环境意识也需要进一步提升。
（3）在长江经济带中下游一些地区，其水资源绩效处在弱势地位，湖北、江西两省的部分市区尤为严重。江西、湖北等省份多以种植水稻为主，在不科学的灌溉方式下，出现水资源的浪费。可以通过合理的方法指导农业耕作，降低水资源无效利用，同时政府还应当严格控制“三高”企业的生产，鼓励绿色企业入驻，在招商引资方面给予政策上的合法通道，助力共建绿色水环境。
（1）提高财政自给率。财政自给率的高低主要取决于该地的经济发展水平，一般认为财政自给率与经济发展水平呈正相关。从长江经济带沿江城市水资源绩效影响因素收集的数据可知，上海、南京、苏州、无锡、杭州、常州的财政自给率均在0.9以上，镇江、嘉兴、宁波、绍兴、武汉在0.8以上，南通、岳阳、成都、湖州、芜湖、扬州、泰州、合肥在0.7以上，其余各市都在0.6以下，尤其是黄冈、荆州、宜宾、安庆、咸宁的财政自给率小于0.4。财政自给率低的城市大都分布在长江中游，除了受限于地域因素外，当地产业构成以传统产业链为主，经济的贡献值大都来源于此。所以，需要对产业进行升级，优化资源配置，结合本地特色优势，构建具有市场竞争力的支柱产业。同时地方政府应根据当地的环境状况调整财政支出结构，做到绿色、协调、可持续发展。
（2）加强政府管制力度。原始数据表明，长江经济带沿江城市特别是中游城市“十二五”期间的工业固体废物综合利用率较“十一五”期间提升较大，这主要归因于政府对工业企业排放的高要求得以提升水资源绩效。现阶段，地区水资源管理部门应当继续根据本地水资源总量和流量来确定可容忍污水排放总量，以保证水环境具有自净能力。同时通过提升工业固体废物的综合利用率，倒逼产业转型升级，从而提升水资源的绩效。
（3）产业结构对产业用水有很大影响，各地市政府应当根据各地区水资源的分布特点积极调整产业结构布局，因地制宜减少第一、第二产业高耗水项目的建设，大力发展第三产业，建设节水型产业结构，缓解用水矛盾。
（4）人口密度是城镇化水平的重要表现形式，人口密度增长过快会加剧城市耗水量。虽然推进新型城镇化是长江经济带发展的重要任务，但城镇建设和承接产业转移区域不得突破水资源承载能力。因此，长江经济带沿江各城市应当合理确定城镇规模，提高城镇化质量，促使人口密度达到最优，实现水资源的集约利用。
本文的创新主要有两点：第一，在评价方法上，采用主成分分析法对指标进行优化，同时创新性地与非径向、非角度的SBM—Tobit模型相结合，使得评价结果更加准确;第二，在评价指标的选择上，本文选择的指标较以往研究更为全面，突破了传统仅考虑经济指标的思维定式，具有一定的研究价值。本文也存在不足，仅对长江经济带沿江城市水资源绩效的空间相关性进行了初步探讨，但具体是由哪些因素造成空间上的集聚值得进一步探讨。同时由于数据获取困难，本文对环境指标的选择不够细化，这些都是今后值得深入研究的地方。
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