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水资源短缺问题现已成为全世界共同关注的焦点。我国水资源总量较丰富,但人均水资源量仅为世界平均水平的1/4,是世界水资源紧缺的国家之一[1]。在我国水资源紧缺的背景下,黄河作为我国的第二大河,对我国的农业、生态和经济等发挥着重要作用[2-3]。黄河大部分位于干旱与半干旱地区,并且流经黄土高原,水土流失尤为严重,水资源紧缺、水污染严重等问题成为黄河流域高质量发展的制约因素。2017年黄河流域水资源总量较2003年下降20.3%,用水量上升11.9%,且水质总体上为轻度污染。基于以上严峻的发展形势,研究黄河流域的水资源效率,制定合理有效的管理决策提供依据至关重要。
目前国内外很多学者运用DEA模型在水资源效率方面进行了尝试。孙才志等[4]采用DEA方法,对比分析水资源的绿色、环境和经济效率,结果表明3种效率的波动稳定性和整体效率值均不相同;陈威等[5] 和刘晓君等[6]均采用DEA方法分别对武汉城市群和西部地区的水资源利用效率进行了研究,结果显示在研究期内效率逐年下降;孙玉阳等[7]、张玲玲等[8]利用DEA分别对我国的工业废水治理、农业用水的效率进行分析,结果均表明在空间上具有差异性;买亚宗等[9]采用DEA方法对污水处理厂的运行效率进行评价,结果表明85.2%的样本是DEA无效;何楠等[10]用DEA-Malmquist模型对沿黄9省(区)的水资源利用效率进行分析,结果表明黄河流域用水效率总体良好;巩灿娟等[11]采用超效率DEA模型对黄河中下游沿线城市水资源利用效率进行分析,结果表明效率整体波动下降;应卓晖等[12]基于DEA模型对河南省水资源利用效率进行评价,表明水资源利用效率年均增长2.7%;CHANG et al[13]在考虑非期望产出的情况下,用DEA的方法对中国大陆30个省(自治区)的水资源利用和处理效率进行评价;WEI et al [14]采用超效率松弛型DEA方法,对黄河流域9省(自治区)的农业用水效率进行测度,结果表明省际间差异较大,空间相关性较小;WANG et al[15]利用DEA对中国31个地区的工业水资源利用系统效率进行评价,结果表明没有一个地区总是被评价为整体效率;CORRADO et al[16]用DEA模型对意大利城市的水资源设施的效率进行测度分析; EMMANUEL [17]、DICKSON et al[18]均用DEA模型来处理相关水务公司潜在成本节约和绩效分析情况。
本研究在借鉴和参考其他学者的研究成果基础上,运用DEA模型从资源禀赋、环境污染和社会生活角度对黄河流域水资源禀赋效率、废水排放效率和水资源利用效率进行时空分析与评估[19],并进行Tobit回归分析以研究影响水资源利用效率的主要因素,为黄河流域未来高质量发展提供理论支撑。
基于DEA模型的黄河流域水资源效率评估
Evaluation of water resource efficiency of Yellow River Basin based on DEA Model
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摘要: 利用数据包络分析(DEA),采用规模报酬可变的分析模型,以黄河流域9个省为对象,评估各省水资源禀赋效率、废水排放效率和水资源利用效率,并用Tobit回归模型分析水资源利用效率的影响因素。结果表明:在时间上水资源效率呈现先上升后下降的趋势;在空间上流域上、中、下游有明显差异,从上游至下游水资源效率逐步递增。通过Tobit回归分析,水资源利用效率与产业结构和人均用水量呈显著负相关,与经济发展呈显著正相关,而与技术市场成交额没有显著相关关系。Abstract: Using the data envelopment analysis (DEA) and an analytical model with variable returns to scale, the water resource endowment efficiency, wastewater discharge efficiency and water resource utilization efficiency of nine provinces of the Yellow River Basin were evaluated, and the influencing factors of water resource utilization efficiency were analyzed by the Tobit regression model. The results showed that the water resource efficiency increased first and then decreased with time. There were obvious differences in the upper, middle and lower reaches of the spatial basin, and the water resource efficiency increased gradually from the upper reaches to the lower reaches. Through Tobit regression analysis, water resource utilization efficiency was significantly negatively correlated with the industrial structure and per capita water consumption, and positively correlated with the economic development, while not significantly correlated with the technical market turnover.
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表 1 水资源效率的投入与产出指标
指标 水资源禀赋效率 废水排放效率 水资源利用效率 投入指标 地区年末总人口 地区年末总人口 地区年末总人口 固定资产投资总额 固定资产投资总额 固定资产投资总额 人均水资源量 废水排放总量 用水总量 产出指标 地区生产总值 地区生产总值 地区生产总值 表 2 2003~2017年黄河流域省(自治区)水资源效率值
省(自治区) 水资源禀赋效率 废水排放效率 水资源利用效率 2003 a 2007 a 2012 a 2017 a 2003 a 2007 a 2012 a 2017 a 2003 a 2007 a 2012 a 2017 a 山西 0.816 1.000 0.855 1.000 0.817 1.000 0.857 1.000 0.885 1.000 0.855 1.000 内蒙古 0.752 0.961 1.000 0.877 0.837 1.000 1.000 1.000 0.753 0.961 1.000 0.877 山东 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 河南 1.000 0.903 0.863 0.709 1.000 0.891 0.863 0.753 1.000 0.891 0.863 0.709 四川 0.792 0.890 0.875 0.750 0.792 0.890 0.875 0.756 0.792 0.890 0.875 0.750 陕西 0.726 0.805 0.750 0.786 0.797 0.816 0.847 0.834 0.730 0.805 0.750 0.786 甘肃 0.680 0.984 0.686 0.610 0.767 0.990 0.743 0.850 0.680 0.984 0.686 0.610 青海 0.622 0.786 0.634 0.605 0.682 0.786 0.690 0.647 0.622 0.786 0.634 0.605 宁夏 0.511 0.734 0.699 0.699 0.511 0.735 0.699 0.750 0.511 0.735 0.699 0.699 均值 0.767 0.896 0.818 0.782 0.800 0.901 0.842 0.843 0.775 0.895 0.818 0.782 注:以5年为一个周期显示结果。 表 3 Tobit回归模型结果
解释变量 模型1 模型2 模型3 模型4 农业比重 −0.056*** −0.050*** −0.0597*** 工业比重 −0.0208*** −0.020*** −0.0144 人均GDP 6.87E-06*** 8.10E-06*** 人均用水量 −1.78E-04*** 技术市场成交额 9.09E-09 1.59E-08 1.06E-08 常数 1.801*** 1.771*** 1.886*** 0.755*** 注:*、**和***分别指P<0.1、P<0.05、P<0.01。 -
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