水资源绿色效率的收敛性实证分析

关于对水资源效率测度的研究，数据包络分析法(DEA)是当前最常用的方法(Azad，2015；Worthington，2014)。部分文献选择传统径向DEA模型(赵晨等，2013；廖虎昌和董毅明，2013)，买亚宗等(2014)在全要素生产框架下，以资本、劳动力和水资源使用量为投入指标，以经济产出和环境影响为产出指标，基于DEA方法测算了2000—2012年中国各省市工业水资源效率。部分文献选择改进后的非径向DEA模型，如SBM模型(赵良仕，2014)，丁绪辉等(2018)以资本、劳动力以及用水量作为投入指标，以GDP与废水排放总量作为期望与非期望产出，运用SBM模型测算了2003—2015年中国各省市水资源效率，并采用Tobit模型探究了水资源效率影响因素。虽然SBM模型能够避免传统DEA模型可能高估评价决策单元效率的缺陷，但仍然不能处理投入和产出变量同时具有径向和非径向特征的情况。Tone和Tsutsui(2010)提出了一种同时考虑径向与非径向两类特征的EBM模型，在一定程度上弥补了传统DEA模型和SBM模型的缺陷(汪峰，2017)。除了DEA模型之外，有学者运用随机前沿方法(SFA)测算水资源效率，陈关聚和白永秀(2013)运用SFA测算了2003—2010年中国各省市工业全要素水资源效率，研究发现我国工业水资源效率在区域分布上呈现从东部向西部逐渐下降的格局；孙爱军和方先明(2010)运用SFA测算了2002—2007我国各省市用水技术效率，并通过建立虑水资源因子的生产函数模型，测算了各省市的全要素生产率。两种方法相比较，前者对无效率项和随机误差进行了有效分离，而后者忽略了随机误差对个体的影响(马大来等，2017)，因此DEA方法仍然是当前测算工业水资源效率的主要方法。

关于对水资源效率区域差异的分析，大部分研究发现我国水资源效率区域差异明显，东部高于中西部地区(董战峰等，2012；钱文婧和贺灿飞，2011)，采用的方法以定性比较和描述性统计分析为主。部分学者将收敛理论应用于水资源效率的研究，孙才志等(2018)对2000—2014年全国及东、中、西部地区水资源绿色效率的收敛性进行了实证分析，研究发现全国及东、中、西部地区均存在显著的绝对β收敛和条件β收敛，表明全国及各地区水资源绿色效率差异会随着时间的推移收敛到各自的稳定状态。张峰等(2018)对中国省域工业水资源效率的收敛性进行了研究，发现东部与中部地区内各省份工业水资源效率差异正在逐步缩小，而西部地区收敛趋势并不明显。上述文献对我国水资源效率的地区差异及其分布动态演变进行了有益探索，取得了一定价值的研究成果，但可能存在以下不足:第一，在衡量水资源效率区域差异时，采用差异指标进行定量分析较为少见。第二，由于传统收敛模型没有考虑空间因素的影响，无法充分揭示水资源效率分布的动态演变过程，而核密度估计是当前研究分布动态演进的常用方法，该方法克服了传统收敛模型的弊端，能够对研究对象的动态分布演进特征进行较为清晰的刻画和分析(李占风和张建，2018)。第三，当前文献对水资源效率的研究主要从全国层面进行了探讨，尚缺乏对长江经济带及上游、中游、下游的专门研究。汪克亮等(2017)采用描述性统计分析了长江经济带绿色水资源效率空间分布特征，但对分布演变规律未能进行深入刻画。(www.xing528.com)

综上所述，本篇的可能贡献在于:首先，采用EBM模型测度样本期内长江经济带工业水资源效率，克服了传统DEA与SBM模型的若干局限。其次，采取对数离差均值、泰尔指数、基尼系数差异指标对长江经济带工业水资源效率区域差异程度与来源进行了定量分析。另外，采取核密度估计方法分别就长江经济带总体及上游、中游、下游地区工业水资源效率分布动态进行分析，从而实现对长江经济带工业水资源效率时空演变规律的综合考察。