基于时序的工业用水效率测算与耗水量预测.pdf

第3 6 卷第4 期中国矿业大学学报 V 0 1 ．3 6N o ．4 2 0 0 7 年7 月J o u r n a lo fC h i n aU n i v e r s i t yo fM i n i n g ＆T e c h n o l o g yJ u l y2 0 0 7 文章编号1 0 0 0 一1 9 6 4 2 0 0 7 0 4 0 5 4 7 0 7 基于时序的工业用水效率 测算与耗水量预测 孙爱军1 ’2 ，董增川1 ，王德智1 1 ．河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京2 1 0 0 9 8 ； 2 ．淮阴师范学院经济与管理系，江苏淮安2 2 3 3 0 0 摘要科学计算工业生产过程中的水资源利用效率，分析并预测耗水量，对于工业用水规划十分 重要．通过建立包含工业耗水变量的模型，运用随机前沿生产函数 S F A 模型对我国1 9 5 3 2 0 0 4 年问的工业水资源利用技术效率进行了测算，分析了效率变化、技术进步指数和全要素生 产率 T F P ．结果表明工业生产水资源利用效率总体说来变化平稳，呈现缓慢的上升趋势；引入 工业用水技术效率因素，用误差修正模型预测工业耗水量，对未来工业耗水量预测的精确度明显 提高，如2 0 0 5 年的耗水量预测误差仅为4 ．9 6 ％，而没有引入技术效率的预测的误差超过8 0 ％． 关键词随机前沿生产函数；技术效率；误差修正模型；耗水量预测 中图分类号T U9 9 1 ．3 1文献标识码A P r e d i c t i o no fT e c h n i c a lE f f i c i e n c ya n dW a t e rC o n s u m p t i o n o fI n d u s t r i a lW a t e ri nC h i n aB a s e do nT i m eS e r i e s S U NA i j u n l 2 ，D O N GZ e n g c h u a n l ，W A N GD e z h i l 1 ．S t a t eK e yL a b o r a t o r yo fH y d r o l o g y W a t e rR e s o u r c e sa n dH y d r a u l i cE n g i n e e r i n g ，H o h a iU n i v e r s i t y ， N a n i i n g ，J i a n g s u2 1 0 0 9 8 ，C h i n a ； 2 ．D e p a r t m e n to fE c o n o m i c sa n dM a n a g e m e n t ，H u a i y i nT e a c h e r sC o l l e g e ，H u a i a n ，J i a n g s u2 2 3 3 0 0 ，C h i n a A b s t r a c t S c i e n t i f i cc a l c u l a t i o no ft h et e c h n i c a le f f i c i e n c ya n dt h ep r e d i c t i o no fi n d u s t r i a lw a t e r c o n s u m p t i o ni so fg r e a ts i g n i f i c a n c et oC h i n e s ei n d u s t r i a lw a t e rp l a n n i n g ．Am o d e lr e l a t e dt o i n d u s t r i a lw a t e rc o n s u m p t i o nw a ss e tu p ．U s i n gas t o c h a s t i cf r o n t i e ra n a l y s i s S F A m o d e l ， t h et e c h n i c a le f f i c i e n c yo fi n d u s t r i a lw a t e ri nC h i n ad u r i n gt h ep e r i o do f1 9 5 3t o2 0 0 4y e a rw a s c a l c u l a t e d ，a n dt h ee f f i c i e n c yc h a n g e ，t e c h n i c a lc h a n g ea n dt o t a lf a c t o r sp r o d u c t i v i t y T F P w e r ea n a l y s e d ．T h er e s u l t ss h o wt h a tt h et e c h n i c a le f f i c i e n c yo fi n d u s t r i a lw a t e ri nC h i n ai ss t a b l eb u tg r o w i n gs l o w l yi ng e n e r a l ，a n di tw o u l db em o r ea c c u r a t et op r e d i c tf u t u r ei n d u s t r i a l w a t e rc o n s u m p t i o nt oi n t r o d u c et h et e c h n i c a le f f i c i e n c yu s i n ge r r o rc o r r e c t i o nm o d e l E C M ． T h ep r e d i c t i o ne r r o ro fi n d u s t r i a lw a t e rc o n s u m p t i o ni n2 0 0 5i sj u s t4 ．9 6 ％，w h i l et h ep r e d i c t i o ne r r o ri so v e r8 0 ％w i t h o u tc o n s i d e r i n gt h et e c h n i c a le f f i c i e n c y ． K e yw o r d s s t o c h a s t i cf r o n t i e rp r o d u c t i o nf u n c t i o n ；t e c h n i c a le f f i c i e n c y ；E C Mm o d e l ；w a t e r c o n s u m p t i o np r e d i c t i o n 收稿日期2 0 0 6 1 2 1 3 基金项目国家自然科学基金项目 4 0 6 7 1 0 3 5 作者简介孙爱军 1 9 7 0 一 ，男，江苏省淮安市人，副教授，博士研究生，从事水资源经济方面的研究 E - m a i l h a s a j 1 6 3 ．c o r nT e l 0 5 1 7 - 3 5 2 5 5 6 8 万方数据 5 4 8中国矿业大学学报第3 6 卷 伴随着工业进程，不断扩张的工业规模使得工 业耗水量 实际消耗且不能再利用 急剧增加，水资 源相对于人们的生产和生活需要来说是稀缺的，有 限的水资源要承载着经济增长、城市化、人口增加 以及生活质量的提高等，使得我国脆弱型的水资源 安全问题严重，尤其是工业用水的效率水平以及工 业耗水量，直接影响着工业化的进程，影响着工业 用水量的供应，影响着水利政策和水利改革．“水资 源可持续利用是我国经济社会发展的战略问题，核 心是提高水资源利用效率”[ 1 ] ，提供了解决问题的 思路．本文采用目前国际上较为先进的随机前沿方 法，基于时序计量我国水资源利用的技术效率，并 在此基础上预测未来的工业耗水量，从而科学地确 定工业用水定额，把握工业生长的规模和发展速度 以及水资源规划，在产业结构之间合理分配用水 量，优化产业结构． 1 理论与方法 对资源利用的效率进行测度，在国内外是一个 非常活跃的研究课题，在国外工业用水效率研究 中，各国特别是日本工业的理论研究和实践的成功 使得用水平均回收率为7 7 ％．在国内，何枫等运用 随机前沿生产函数 s t o c h a s t i cf r o n t i e rp r o d u c t i o n f u n c t i o n 模型对我国改革开放以来2 0a 的技术效 率变迁进行了测算[ 2 ] ，黄武通过建立大豆生产的随 机前沿生产函数模型，分析中国各大豆主产省的技 术效率及其影响因素[ 3 ] ，卜庆才等研究回用对钢铁 工业水资源效率的影响[ 4 ] ，李雪松从理论上阐述水 资源可持续利用的公平与效率[ 5 ] ，邱林研究基于数 据包络分析理论的城市供水效率的评价模型[ 6 ] ， K a r a g i a n n i sG 等用随机前沿技术分析灌溉用水的 技术效率[ 7 ] ，韩松等研究数学规划方法、随机前沿 面、D E A 等几种不同的技术效率测量方法[ 8 ] ，祁鲁 梁探索发展工业节水技术[ 9 ] ，提高用水效率等研究 钢铁工业水资源效率，乔世军应用随机前沿面生产 函数计算中国粮食生产技术效率[ 1 ⋯．在已有的研 究中，运用技术效率研究工业用水效率、耗水量的 较少． 1 ．1 工业用水技术效率测算 本文是从生产函数角度，运用随机前沿分析 S F A 效率测量方法[ 1 1 q 2 ] ，研究中国工业的水资源 利用的综合技术效率．S F A 是一种随机参数模型， 主要用来测量决策单元的生产前沿和成本前沿． S F A 由A i g n e r 于1 9 7 7 年首次应用在医院效率评 价领域．S F A 的突出特点是在过去应用回归建立 决策单元前沿面的基础上做出进一步的改造，将传 统的模型误差项分成了2 个部分随机误差 u 和 管理误差 “ ．前者包括了观察误差、不可预期的 消耗、可供水量的变化和国际市场构成的改变等不 可控因素；后者包括了决策单元的管理、资源利用 和计划制定等方面的内容． 在B a t t e s ea n dC o e l l i [ 13 ] 1 9 9 2 模型基础上， 使用较为灵活的超越对数函数，可以克服数据的剧 烈变动，运用生产函数的随机前沿分析技术，研究 我国工业生产的水资源利用的技术效率，具体分析 模型为 4 i nY 。一p o ∑f l i l n c r 。 i l 44 ∑∑f l q l n c c 。l n z F 让一M 。 i 一1J 一1 t 一1 ，2 ，⋯，T ， 1 式中左边是产出变量，右边是投入变量，以及影 响产出的各种因素，Y 。表示G D P 中的工业产值，亿 元；t 代表年份编号，T 一4 4 ；式中的所有口都是待 估计的参数．误差项由2 个独立的部分组成饥表 示设定误差、测量误差和随机因素对前沿面的影 响，是经典的随机误差；地表示技术非效率，与可。 相互独立，表示第t 个年份工业用水非效率的随机 变量，计算公式为 M 。一u e x p [ - - - r ／ t T ] ． 2 甜。的分布服从非负断尾正态分布 t r u n c a t i o n sa tz e r o ，即“r ～N 肛，巧 ． 第t 年的工业用水技术效率 t e c h n i c a le f f i c i e n c y ，简记T E 定义为 T E 。一e x p 一“。 ． 3 T E 。介于0 ，1 之间，越大表示工业用水技术 效率越高，本文将采用F R O N T I E R4 ．1 软件，计算 各年的T E 。． 1 ．2 耗水量预测模型 对不同的数据生成过程 D G P 的预测一般分 成2 大类，一种是数据本身的特征来分析，平稳序 列的预测 移动平均法、指数平滑法 、有趋势序列 的分析和预测 线性趋势分析和预测、非线性趋势 分析和预测 、复合型序列的分解 季节性、趋势性、 周期性 ，另外一种是通过建模，对时间序列数据进 行预测，如回归分析法、误差修正模型等．关于工业 未来耗水量的预测问题，由于工业生产变化缓慢， 耗水量相对稳定，误差修正模型适用于耗水量预 测．误差修正模型 E C M 基本形式是由D a v i d s o n ，H e n d r y 和Y e o 于1 9 7 8 年提出D 4 ] ． 万方数据 第4 期 孙爱军等基于时序的工业用水效率测算与耗水量预测 叫。一岛 J 9 T E 。 屈叫。1 岛T E 。1 ￡。， 4 式中训。为耗水量；T E 是前面所计算的水资源利 用效率．对式 4 移项后，整理可得 V 叫。一岛 卢tVT E 。 屈一1 训一雠晒 ，，h ．㈤ 式 5 即为误差修正模型，其中叫一牟兰鲁T E 是误差修正项． 2 变量与数据 工业产值与固定资产净值分别是被解释变量 和解释变量，分布在方程的两边，同时都采用现价． 式 1 中Y 。表示第t 年G D P 中的工业产值 亿元 ， 数据以已经正式出版的中国工业统计年鉴上公布 的数字为准． 忌是式 1 中z 。其中的一个变量，表示资本， 具体的是指固定资产净值年平均余额，指固定资产 净值在报告期内余额的平均数．计算公式为固定 资产净值年平均余额一 1 至1 2 月各月月初、月末 固定资产净值之和 ／2 4 ．该指标根据“资产负债表” 中“固定资产原价”、“累计折旧”指标的期初、期末 数计算填列．其中固定资产净值指固定资产原价减 去历年已提折旧额后的净额．计算公式为固定资 产净值一固定资产原价一累计折旧． 1 表示工业从业人数，用统计年鉴中的第二产 业从业人数减去建筑业的从业人数．其中1 9 5 3 至 1 9 5 9 ，1 9 6 2 和1 9 6 3 年建筑业的从业人数数据不 全，由于早期建筑业从业人数变化不大，单指数平 滑法适用于变化不大的平稳时间序列 确定平滑常 数的途径是通过多种参数的取值计算，应用最小均 方差的原则，比较误差平方和 ，得到最佳的估计 值，补全这9 年的数据． 训指用水消耗量，指在输水、用水过程中，通过 蒸腾蒸发、吸收、产品带走等各种形式消耗掉，而不 能回归到地表水体或地下含水层的水量． 数据的获取，主要是查阅中华人民共和国水利 部发布的中国水资源公报，以及中国统计年鉴， 其中，1 9 9 2 2 0 0 3 年的基础数据来自各年中国统 计年鉴，1 9 9 2 年以前的数据来自新中国五十年 统计资料汇编，G D P 、工业从业人员、固定资产净 值年平均余额都可从中国统计年鉴中获得，工业 耗水量从中国水资源公报中获得，其中1 9 6 1 ， 1 9 6 4 ，1 9 6 6 1 9 7 1 ，共8a 的数据不全． 3 实证分析 3 ．1 计算我国工业用水技术效率 随机前沿生产函数有多种形式，如式 1 ．本文 对各种可能情况进行假设检验，以便选择哪一种形 式的超越随机前沿函数模型是最适宜的．表1 给出 了假设检验的结果．所有的假设检验都使用广义似 然率统计量[ 1 5 ] ’ A 一2 1 n [ 涨] ， 6 式中L H 。 和L H 。 分别是零假设H 。和备择 假设H 。前沿模型的似然函数值．如果零假设成 立，那么自由度为受约束变量的数目．第1 个零假 设是认为柯布道格拉斯生产函数是合适的 所有的 二阶系数都为零 ；第2 个零检验认为不存在无效 率项，即 ，一岸一叩一0 ；第3 个零假设认为模型是 希克斯中性技术进步 h i c k s n e u t r a lt e c h n i c a l c h a n g e ；第4 个零假设是认为没有技术进步．为了 全面比较，分别尝试各种零假设情况，似然比检验 统计量A 服从混合Y2 分布． 表1假设检验结果 T a b l e1 C o n c l u s i o n so fh y p o t h e s i st e s t i n g 通过分析，表1 中除最后一行之外，其它的零 假设均被拒绝．表明该超越随机前沿公式 7 较好 的拟合了样本数据，通过检验，模型的参数估计结 果见式 8 使用E V I E W S 软件 万方数据 5 5 0中国矿业大学学报第3 6 卷 l n y 。一p o 届i n 是 序i nl 序I nw 佛I nl l nw 可，一“。． 7 l n y 一一2 1 ．5 9 9 7 1 ．1 4 7 8 7 1 nk 2 ．3 8 6 8 1 nZ 2 ．0 3 1 9 1 n 叫一0 ．2 3 5 0 1 nl l n 叫， 8 t - - 5 ．6 2 0 4 1 7 ．7 5 1 5 5 ．4 0 2 5 6 ．0 3 2 8 - - 5 ．7 0 8 6 P O ．o o o o O ．o o o o O ．o o o O ．o o o o O ．o o o o 调整后的R 2 a d j u s t e dr s q u a r e d 为0 ．9 9 34 ； F 检验统计量 F - s t a t i s t i c 为14 7 0 ．9 7 5 ；其伴随概 率P p r o b a b i l i t y 为0 ．0 0 0 0 ，总之，公式 8 的F 检 验、t 检验等参数检验皆通过，模型成立． 用F R O N T I E R4 ．1 可以估计出参数，其结果 与用E v i e w s 软件进行运算后的结果是一致的，同 样可以得到式 8 ．从图1 可以看出，式 8 拟合、解 释数据的效果较佳，实际值和拟合值以及残差如下 所示 2 条虚线构成一个区域带，表示绝大部分的 残差数值落在这个区域，图2 ，3 同之 ． ．O ．8[ ⋯羔失／一一一 ．6 } ．4 彳芯．．套⋯篓≥一 I ．2 0 ．2z u w ⋯⋯V _ V ⋯⋯ 图1式 8 的残差、实际值、拟合值 F i g ．1 R e s i d u a l ，a c t u a la n df i t t e dv a l u eo ff u n c t i o n8 3 ．2 效率水平 用F R O N T I E R 4 ．1 计算效率值[ 16 | ，结果见表 2 ．效率值大于0 小于1 ，1 代表完全有效，0 代表完 全无效．4 4 年的平均效率水平是0 ．9 7 42 ，各年之 间的差别不是跳跃式的显著变化，主要是因为进行 纵向比较时，水资源利用的技术水平改进是渐进 的，管理的创新是一个渐进的过程，工业用水技术 效率的改善也是一个长期渐变的过程． 表2技术效率、效率变化、技术进步、’r F P 增长 T a b l e2 T e c h n i c a lE f f i c i e n c y ，e f f i c i e n c yc h a n g e ，t e c h n i c a lc h a n g e ，T F Pg r o w t h 年份效率水平效率变化／％技术进步／％T F P 增长／％年份效率水平效率变化／％技术进步／％T F P 增长／％ 1 9 5 30 ．9 7 571 9 8 30 ．9 7 49～0 ．3 2 720 ．1 6 370 ．4 9 09 1 9 5 40 ．9 7 36一O ．2 1 520 ．1 0 770 ．3 2 291 9 8 40 ．9 7 04～0 ．4 6 160 ．2 3 110 ．6 9 27 1 9 5 5 0 ．9 7 420 ．0 6 160 ．0 3 080 ．0 9 24 1 9 8 50 ．9 6 86 ～0 ．1 8 550 ．0 9 28 0 ．2 7 83 1 9 5 60 ．9 7 290 ．1 3 340 ．0 6 670 ．2 0 021 9 8 60 ．9 7 040 ．1 8 580 ．0 9 290 ．2 7 87 1 9 5 70 ．9 7 320 ．0 3 080 ．0 1 540 ．0 4 631 9 8 70 ．9 7 27O ．2 3 700 ．1 1 840 ．3 5 55 1 9 5 80 ．9 7 520 ．2 0 550 ．1 0 270 ．3 0 821 9 8 80 ．9 7 450 ．1 8 510 ．0 9 250 ．2 7 75 1 9 5 9 0 ．9 7 080 ．4 5 120 ．2 2 590 ．6 7 70 1 9 8 9 0 ．9 7 38～0 ．0 7 180 ．0 3 590 ．1 0 78 1 9 6 00 ．9 7 120 ．0 4 120 ．0 2 060 ．0 6 181 9 9 00 ．9 7 490 ．1 1 300 ．0 5 650 ．1 6 94 1 9 6 20 ．9 7 990 ．8 9 580 ．4 4 691 ．3 4 271 9 9 10 ．9 7 03～0 ．4 7 180 ．2 3 620 ．7 0 80 1 9 6 30 ．9 7 490 ．5 1 030 ．2 5 550 ．7 6 571 9 9 20 ．9 6 85～0 ．1 8 550 ．0 9 280 ．2 7 83 1 9 6 5 0 ．9 7 040 ．4 6 160 ．2 3 110 ．6 9 27 1 9 9 3 0 ．9 7 030 ．1 8 590 ．0 9 290 ．2 7 87 1 9 7 20 ．9 7 37 0 ．3 4 010 ．1 6 99 0 ．5 1 001 9 9 40 ．9 7 34 0 ．3 1 950 ．1 5 96 0 ．4 7 91 1 9 7 30 ．9 7 28 0 ．0 9 240 ．0 4 620 ．1 3 87 1 9 9 50 ．9 7 57 0 ．2 3 630 ．1 1 81 0 ．3 5 44 1 9 7 40 ．9 7 270 ．0 1 030 ．0 0 510 ．0 1 541 9 9 60 ．9 7 670 ．1 0 250 ．0 5 120 ．1 5 37 1 9 7 50 ．9 7 360 ．0 9 250 ．0 4 630 ．1 3 881 9 9 70 ．9 7 720 ．0 5 120 ．0 2 560 ．0 7 68 1 9 7 60 ．9 7 540 ．1 8 490 ．0 9 240 ．2 7 731 9 9 80 ．9 7 570 ．1 5 350 ．0 7 680 ．2 3 03 1 9 7 70 ．9 760 ．0 6 150 ．0 3 080 ．0 9 23 1 9 9 9 0 ．9 7 56～0 ．0 1 030 ．0 0 510 ．0 1 54 1 9 7 8 0 ．9 7 630 ．0 3 070 ．0 1 54 0 ．0 4 612 0 0 00 ．9 7 49 ～0 ．0 7 180 ．0 3 59 0 ．1 0 76 1 9 7 90 ．9 7 690 ．0 6 150 ．0 3 070 ．0 9 222 0 0 10 ．9 7 4 820 ．0 0 820 ．0 0 410 ．0 1 23 1 9 8 00 ．9 7 790 ．1 0 240 ．0 5 120 ．1 5 352 0 0 20 ．9 7 4 850 ．0 0 3t0 ．0 0 150 ．0 0 46 1 9 8 10 ．9 7 870 ．0 8 180 ．0 4 090 ．1 2 272 0 0 30 ．9 7 520 ．0 3 590 ．0 1 800 ．0 5 39 1 9 8 20 ．9 7 810 ．0 6 130 ．0 3 070 ．0 9 20 2 0 0 4 0 ．9 7 710 ．1 8 460 ．0 9 22 ．0 ．2 7 68 平均值0 ．9 7 420 ．0 0 340 ．0 0 160 ．0 0 51 3 ．3 效率变化 效率变化 △T E 年份t 和年份s 的效率变化 可以按下式计算，结果见表2 ． A T E 一[ T E ／T E ， 一1 1 1 0 0 ％． 9 3 ．4 技术进步 技术进步 e f f i c i e n c yc h a n g e ，简记T C ．相邻 时间段的技术进步指数用估计出的随机前沿生产 函数对时间求偏导得出，年份t 和年份s 的技术进 步指数通过式 8 估计的参数直接计算出来 E y 表示期望值 T C 一『- 下3 1 n E y , 掣] _ o5 ． 1 0 L d Sd t_ J 3 ．5全要素生产率 T F P 增长 T F P 增长是效率变化和技术进步之和，可以 更好的理解生产率增长是因为有效地利用现有技 术，还是由于技术进步获得的．表2 中给出了各年 的T F P 增长，1 9 5 3 - - 2 0 0 4 年的T F P 平均增长 万方数据 第4 期 孙爱军等基于时序的工业用水效率测算与耗水量预测 0 ．0 0 51 个百分点，1 9 6 2 年主要是由于大跃进刚结 束，使得资本少，恢复生产建设后生产能量释放，工 业产值迅速升高，效率进步幅度较大． 3 ．6 预测耗水量的误差修正模型 首先，不引入技术效率，预测工业耗水量，用线 形回归得到的模型为 I n 训一6 ．5 9 5 3 0 ．8 3 0 7 1 ny ． 1 1 预测耗水量的方程拟合效果见图2 ． 1 ．5 ’10 段 谪0 ．5 曩o ．o - 0 ．5 - 1 ．0 1 ． 实际值、，，．i ，二 二二 ≥嚷爱辩竺． 一≯j 4 一‘一 1一＼ 一 一 j ／，厂 、，、f＼ 舻麟_ ～_ ．弋 9 5 31 9 6 31 9 7 31 9 8 31 9 9 3 年份 图2不引入效率因素时的预测拟合效果 F i g ．2 T h ef i te f f e c tw i t h o u te f f i c i e n c yb e i n gi n t r o d u c e d 其次，引入水资源利用效率，进行工业耗水量 的预测． 对样本数据取自然对数，得到时间序列数据为 I n Y 和I n 咖，可以消除样本数据中可能来执行单 位根检验，命令格式如下．1 a g s 指式中滞后的阶数， o p t i o n s 中可以选3 个C ，t 和以，其中C 代表含趋势 项，t 代表含趋势项和常数项，挖代表不含趋势项也 不含常数项．H 表示采用p p 检验，s e r i e s n a m e 即 为序列名．检验结果见表3 ． 检验I nY 与I n 叫存之间的协整关系[ 17 | ，发现 残差项e 是平稳的 参见表3 ，所以I nY 与I n 砌协 整．工业产值和工业耗水量的G r a n g e r 因果关系检 验 滞后2 期 ，I nY 不是i n 叫的G r a n g e r 原因的F _ 统计量为3 ．9 2 68 ，少值为0 ．0 2 84 ，在0 ．0 5 的显 著性水平下拒绝，所以G D P 中的工业产值是工业 耗水量的G r a n g e r 原因． 表3平稳性检验结果 T a b l e3A D Fa n dc o i n t e g r a t i o nt e s t i n g 注1 检验形式中的f 和t 表示带有常数项和趋势项，k 表示滞后阶数；2 A D F 检验的临界值来自软件E v i e w s5 ．0 ； 3 滞后期k 的选择标准是以A I C 和S C 值最小为准则． * ．表示在1 0 ％置信水平；* * ．表示在5 ％置信水平；* * * ．表示在1 ％置信水平． 1 n y 与l n w 都是一阶单整， 1 ，且l n y 与l n w 协整，两者的线性组合是J o ，而T E 是工 o ，所以 可以用l n y ，l n w 与T E 建立误差修正模型，结果如 下 I n7 3 一2 3 ．6 7 2 7 0 ．9 1 5 2 1 n 鲫 一1 0 ．4 2 6 8 1 n 了一0 。3 9 2 6 1 n 了 一1 一 2 3 ．3 7 0 4 T E ， 1 2 t 1 ．8 9 8 5 1 6 ．3 8 2 0 2 ．0 6 9 7 ～1 ．8 2 0 3 P 0 ．0 4 9 2 0 ．o o o o O ．0 4 5 3 O ．0 4 6 6 调整后的拟合优度 a d j u s t e dr s q u a r e d 为0 ． 9 8 45 ；F 检验统计量 F s t a t i s t i c 为6 6 7 ．2 7 90 ；其 伴随概率P p r o b a b i l i t y 为0 ．0 0 00 ，上述公式各 个变量的方程成立的F 检验、检验统计量t 等参数 检验皆通过，并且， 4 44 4 D W 一∑ 五一珏。 2 ／∑磊；一2 ．1 2 9 ． r 2f l 由D u r b i n W a t s o n 统计量得计算值知，不存在 序列相关．通过检验，模型成立，拟合程度较好，总 体上来说，用这个模型预测未来的耗水量效果是在 误差容许范围之内的． 预测的具体拟合值、实际值、残差之问关系可 以参见图3 ． 年份 图3引入效率因素时的预测拟合效果 F i g ．3 T h ef i te f f e c tw i t he f f i c i e n c yb e i n gi n t r o d u c e d 以2 0 0 5 年为目标年份，用式 1 2 预测，其中工 业用水效率T E 。取4 4 年的平均值，计算得到的耗 水量误差为4 ．9 6 ％．与之相比，式 1 1 预测误差超 过8 0 ％，前者的准确程度明显高于后者． 万方数据 5 5 2中国矿业大学学报第3 6 卷 将式 1 2 系数值的大小和正负与实际意义进 行对照，表明是科学、合理的，常数项意味着无论技 术水平如何，无论产值多少，工业要有最低的耗水 量，滞后1 期的用水量的系数比较大，达到 0 ．9 1 52 ，接近于1 ，说明当年用水量受到上一期用 水量大小的影响程度高，过去的用水水平使得对下 一期有较高的期望值，事实上，也有一个用水的惯 性；I nY 的系数是0 ．4 2 68 ，I ny 一1 的系数是 “一0 ．3 9 26 ”，表明工业产值与用水之间有较大的 弹性系数，需要特别说明的是上一期工业产值的系 数为负，原因是由于供水量变化不大，如果上一期 工业生产用水越多，不但要挤占下一期的用水计 划，而且对水资源供应系统冲击大，污染环境，影响 供水能力．最后，要强调的是由于技术效率水平变 化，带来的水资源利用效率的提升，可以大大节约 用水，用水效率进步0 ．0 0 1 个单位，带来的水资源 节约效果是工业耗水量就会下降2 ．3 3 7 ％，这对于 中国薪型工业化进程中解决未来面对的缺水、工业 耗水带来的污染等水资源危机意义重大． 4结论 1 建立误差修正模型，引入使用S F A 公式计 算的工水用水技术效率，对工业未来耗水量预测， 比简单的回归方程的预测效果明显精确，如2 0 0 5 年的预测误差不到5 ％．对未来的工业耗水量的预 测数值计算，要取决于工水用水技术效率、预计的 工业产值、以及上一期用水量． 2 引人工业用水技术效率后，对未来工业耗 水量的预测精确度明显提高，而且根据预测模型， 随着工业用水技术效率的提高，耗水量将明显降 低，如何挖掘工业节水潜力，提高技术效率是一个 重要的途径． 参考文献 [ 1 ] E 2 ] E 3 ] 水利部．中国水利统计年鉴[ M ] ．北京中国水利水 电出版社，2 0 0 1 ． 何枫，陈荣，郑江绥．对我国技术效率的测算随 机前沿生产函数的应用[ J ] ．科研管理，2 0 0 4 ，2 5 5 1 0 0 一1 0 3 ． H EF e n g ，C H E NR o n g ，Z H E N GJ i a n g s u i ．T h e m e a s u r e m e n to fc h i n e s et e c h n i c a le f fi c i e n c y t h ea p p l i c a t i o no fs t o c h a s t i c f r o n t i e r p r o d u c t i o n f u n c t i o n E J ] ．S c i e n c eR e s e a r c hM a n a g e m e n t ，2 0 0 4 ，2 5 5 1 0 0 1 0 3 ． 黄武，王凯．中国大豆生产效率分析E J 3 ．南京农 业大学学报社会科学版，2 0 0 4 ，4 1 1 8 2 2 ． E 4 3 E 5 2 [ 6 ] [ 7 ] E 8 ] [ 9 ] [ 1 0 ] [ 1 1 ] [ 1 2 ] H U A N GW u ，W A N GK a i ．“ i - 、e c h n i c a le f f i c i e n c yo f s o y b e a np r o d u c t i o ni nC h i n a [ J ] ．J o u r n a lo fN a n j i n g A g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y S o c i a lS c i e n c e sE d i t i o n ， 2 0 0 4 ，4 1 1 8 - 2 2 ． h 庆才，陆钟武．中水回用对钢铁工业水资源效率的 影响[ J ] ．冶金能源，2 0 0 4 ，2 3 3 4 6 4 8 ． B UQ i n g c a i 。L UZ h o n g w u ．E f f e c to fs e c o n d a r yw a t e rr e u s eo nw a t e rr e s o u r c ee f f i c i e n c yf o rs t e e li n d u s t r y [ J ] ．E n e r g yf o rM e t a l l u r g i c a lI n d u s t r y ，2 0 0 4 ，2 3 3 4 64 8 ． 李雪松．论水资源可持续利用的公平与效率[ J ] ．生态 经济，2 0 0 1 1 2 1 3 - 1 6 ． L IX u e - s o n g ．T h es t a t e m e n ti nt h ee q