环境规制、技术创新与工业绿色水资源效率

宋晓娜，张 峰，薛惠锋

（1.中国航天系统科学与工程研究院，北京100048；2.山东理工大学管理学院，山东淄博255012）

“十四五”时期是我国由全面建成小康社会向基本实现社会主义现代化迈进的关键时期，也是高质量推进生态文明建设和经济换挡提质的攻坚期。自然资源部最新印发的《自然资源“十四五”规划编制工作方案》中，明确指出要聚焦事关水资源治理的关键性重大问题和薄弱环节，包括以加快工业节水减排为目标导向的节水型社会建设等要求。作为国内仅次于农业用水的“第二大用水户”，工业水资源利用的形势任务并不容乐观，万元工业增加值用水量目前是世界发达国家的3～4倍，最严格水资源管理制度提出的“用水效率控制红线”也明确要求到2030年时将其控制到40 m³。可见，进一步提高工业节水减排力度，促进工业绿色水资源效率提升必然是“十四五”期间水资源治理的重要方向。这就为既有管制政策及提高工业节水减排技术水平提出了更高要求，因此，客观辨析环境规制、技术创新与工业水资源利用之间的动态关系则尤为必要。

1 文献回顾

综观针对工业水资源利用的相关研究，其聚焦点与社会经济发展的阶段特征具有紧密关联性，而且随着治水理念的转变而趋于多维化。主要体现在：其一，工业水资源利用效率内涵的变迁。以“效率”衡量工业水资源利用水平是现阶段常用的评价手段，但从不同部门对水资源供需状态进行评估时，工业水资源利用效率被赋予了差异化的内涵［1］。其中，从供给部门来看，工业水资源利用效率主要是指涉水产品从生产到终端消费过程中水资源的供给效率［2］，而从需求及消费部门来看，其涵盖了利用水资源进行相关社会经济活动中的水资源使用效率，这也是目前学术界常用于评估区域或地区水资源效率时常见的方式［3，4］。但受水资源约束及社会经济发展阶段的影响，不同时期对工业水资源利用效率的解释或者要求会产生一定变化，如从早期侧重于水资源水量投入对工业经济增长的支持效果，逐渐演化至非期望产出约束下包括水量水质因素在内的水资源消耗对工业发展综合作用效果检验［5］。其二，工业水资源利用效率测度方式的转变。针对不同阶段或情景下工业水资源利用效率的内涵，其测度的方式往往存在较大差异，常见的三种思路主要包括单要素水资源效率、全要素水资源效率和多指标综合评估下的水资源效率［6，7］。其中，第一种测度方式是按照水资源投入与产出比实现对其消耗水平的反映；第二种方式是源于“全要素生产率”的概念，按照单位总投入与总产出的关系衡量水资源使用水平，在测算中引入劳动、资本、经济及水资源要素等；第三种方式是通过剖析水资源的自然资源与社会经济属性等，构建综合评估体系的模式对其效率状态进行识别分析［8，9］。其三，工业水资源利用效率驱动机制的解释。究竟是哪些要素对工业水资源利用效率产生了显著激励效应？对于该问题的解释，由于不同学者所考虑的侧重点不同，其利用计量模型或回归分析实证检验所给出的答案也是不尽相同，如工业经济增长、企业规模、资产投资、产业结构等，不同的影响要素在基于不同的样本规模及地区检验时取得的结果存在一定差异性［10，11］。

综上，工业水资源利用效率的变迁及其驱动演化研究已成为现阶段水利改革发展及工业转型升级中的热点问题，学者们根据对新时期治水理念的理解不断丰富与完善其研究体系。但是按照《工业绿色发展规划》及《国家节水行动方案》的具体要求，推动工业高质量转型升级过程中要全面贯彻节水优先与系统治理的新理念，这就要求工业水资源利用不仅要注重水量的节控，也要兼顾水污染治理的绿色成效，不仅要突出水资源利用对工业增长的经济内涵，也要彰显其生态环境内涵。由此可见，该目标的实现既需要管制政策的倒逼，也需要企业自主提高工业节水减排技术的创新水平，那应如何更为客观地评估工业水资源利用水平？以及既有环境规制方式及技术创新程度是否能够有效促进工业水资源利用水平的提升？而遗憾的是，现有相关文献中鲜有对此类问题做出全面而系统的回答。据此，本文尝试从绿色全要素水资源效率的角度阐释工业水资源利用水平，并引入脱钩理论及计量模型检验环境规制、技术创新与其之间的内在作用机理，为后期开拓治水思路及工业升级路径提供理论支持。

2 模型构建

2.1 脱钩弹性分析模型

脱钩理论是国际经济合作与发展组织提出用于揭示单位GDP 环境压力与环境污染之间内在关联关系的经典评估工具，其包括了相对脱钩和绝对脱钩两种现象［12］。将其引入到工业绿色全要素水资源效率与环境规制、技术创新之间关系的分析时，则可将其相对脱钩状态描述为环境规制与技术创新的变化程度要强于工业绿色全要素水资源效率，绝对脱钩状态则可刻画环境规制与技术创新呈现持续提升但工业绿色全要素水资源效率保持零增长或负增长的趋势。据此，利用“脱钩指数”模型对其进行测算［13］：

式中：ϑn+1表示n+ 1 期脱钩指数大小；indwatern表示工业绿色全要素水资源效率水平；profactorn表示环境规制与技术创新强度。

参考Tapio 等［14］和马海良等［15］研究，脱钩指数阈值临界设定为0.8 和1.2，由此形成工业绿色全要素水资源效率与环境规制、技术创新之间脱钩状态判断依据见图1所示。需要解释的是，产业发展对调控政策和技术创新投入的消化产出具有一定的滞后性，但杜威剑［16］和赵莉等［17］实证研究发现，环境规制和技术创新的滞后效应虽然存在，但其滞后期与当期的检验系数并未发生实质性改变。因此，本文的脱钩指数计算均采用利用2002-2019年工业绿色全要素水资源效率、环境规制和技术创新强度评估值进行检验。

图1 脱钩指数阈值Fig.1 Decoupling index thresholds

脱钩弹性测算过程中难免会受到样本数据所含高频噪声的扰动影响，为更为客观地评估工业绿色全要素水资源效率与环境规制、技术创新之间的脱钩变迁规律，本文引入低通滤波技术对其进行滤波处理。主要过程有：利用傅里叶函数F(α，β)对脱钩指数图像μ(x，y)变换，采用低通滤波器L(α，β)对其转化处理为S(α，β)，通过对S(α，β)进行傅里叶逆变换取得滤波后结果U(x，y)。其中，可选择的滤波器包括：①高斯低通率传递：；②理想低通滤波器传递：L(α，β)=；③n阶Butterworth 滤波器传递：L(α，β)=。

上述滤波器中，ρ0表示停滞频率；，为(α，β)到L(α，β)的中心距。

2.2 均衡关系检验模型

检验环境规制、技术创新与工业绿色全要素水资源效率之间是否具备长期均衡关系，可建立其VAR 模型进行实证分析，表达式为：

式中：X t表示时序向量；Aj表示系数矩阵；p表示滞后项；εt表示白噪声；c为常数项。在利用该模型进行检验时，本文选取ADF法对变量进行平稳性检验，并据其对工业绿色全要素水资源效率及与环境规制、技术创新进行均衡关系分析。同时，利用脉冲函数检验上述不同变量之间的动态响应关系，表达式如下：

式中：n表示响应期数；δk表示对变量的第k项冲击；t- 1表示冲击响应信息获取。通过脉冲响应函数检验可分析δk冲击所引发的变量响应水平差异。

采用均方误差函数（MSE）对变量信息进行成因解释，设定其由m个成分构成，则第s步预测误差表述为：

基于上述公式可对MSE进行冲击贡献率分解，并按照不同变量的贡献程度确定其所含解释性信息的重要程度。

3 实证检验

3.1 变量与数据说明

（1）工业绿色全要素水资源效率。该指标是建立在绿色发展“效率、和谐、持续”目标下，综合考虑生态环境容量和资源承载力约束与工业经济增长之间的内在关系，将包含水资源要素在内的生产投入与多目标产出进行投入产出比率测算，是对建立在污染排放非期望产出下工业水资源利用水平变化状态的反映。据此，本文以引入松弛因子的方向性距离函数对其进行测度，具体公式如下：

上述模型主要是针对无效产出的计算，而实际效率值的评估则需要对其进一步转换：

式中：Industi指所测效率值；δ=(δ1，…，δP)指所需投入的劳动、资本及水资源P类要素，劳动要素投入采用上年末和当年初从业人员数均值衡量，资本投入依据永存盘存法测算的资本存量表示［18］，水资源投入选用工业用水量衡量。

按照“绿色发展”的内涵，产出效益指标中要既要体现水资源对工业增长的支撑性作用，也要反映工业用水对生态环境容量和资源承载力的影响，因此，在γ=(γ1，…，γQ)描述效率Q类期望产出中，涵盖工业经济和水资源承载状态指标，分别利用工业增加值（通过工业出厂价格指数折算到2002 的价格水平）和万元工业GDP用水量表示；在g=(g1，…，gL)描述L类非期望产出时，选取工业灰水足迹衡量［19～20］。和指投入产出、方向和松弛向量；m表示松弛数量。

（2）环境规制。该指标主要是考察工业增长过程中对生态环境保护而采取规制措施有效性的评估。考虑指标数据的可得性，本文参照傅京燕等［22］的思路计算其规制指数：

式中：YSij指工业污染排放指标，分别为其标准化值和均值；，表示污染排放指标权重。按照统计年鉴中的考察方式，工业污染排放指标主要涵盖：工业废水排放达标率，固废综合利用率，二氧化硫、粉尘和烟尘去除率。

（3）技术创新。常用的技术创新表征方式有专利授权数、R&D 投入、全要素生产率等，鉴于统计年鉴中对工业R&D 投入统计口径存在变化，而仅从专利授权规模上难以客观揭示专利所含技术创新水平的程度，本文以创新活动生产率作为表征指标：根据生产函数，定义其表达式为tfpit=其中，yit指年产出，按照2002年不变价格进行实际GDP折算；lit表示工业劳动从业者数量；kit是利用永续盘存法计算的固定资本存量；α、β为待估参数。

上述指标计算过程中所用数据主要源于《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《水资源公报》、《中国工业经济统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，局部缺失数据采用插值法等补充。

3.2 脱钩弹性检验

根据脱钩指数计算公式和分类方法，可测算2002-2019年环境规制、技术创新与工业绿色全要素水资源效率之间的脱钩演化趋势，见表1。对比滤波前后的脱钩指数变迁趋势，可以看出在剔除数据所含高频噪声的扰动影响后，两类脱钩指数都出现了不同程度的幅度变化，尤其是通过Butterworth 滤波能够纠偏局部年份下原始脱钩弹性的趋势方向（见图2）。按照滤波后的脱钩弹性指数的走势，环境规制与工业绿色全要素水资源效率之间先后呈现出由强负脱钩到衰退性脱钩等再到最后强脱钩状态的演化，而技术创新与工业绿色全要素水资源效率之间从强负脱钩到强脱钩等再到最后弱脱钩，样本期内两类指标虽然均是始于强负脱钩，但其后表现出的脱钩弹性趋势存在一定差异性，而且环境规制、技术创新与工业绿色全要素水资源效率之间的脱钩弹性指数都没有表现出经典Kuznets 曲线中的倒“U”型变化特征，这表明上述两类要素与工业绿色全要素水资源效率的脱钩弹性变迁不同于传统意义上的经济增长与资源约束关系。

图2 脱钩弹性指数变化Fig.2 Trend of decoupling elasticity index

表1 脱钩弹性检验Tab.1 Decoupling elasticity test

按照脱钩弹性指数滤波值的测度结果，环境规制与工业绿色全要素水资源效率的总体脱钩趋势具有相对显著的“三阶段”特征，其中，2002-2008年脱钩弹性经历了从强负脱钩到强脱钩的转变，处于一阶段倒“U”型波动变化期，该期间工业绿色全要素水资源效率由0.509 提高到0.530，环境规制强度变化率虽然在局部年份下有所提高，但其整体强度处于偏低状态，事实上样本初期两者表现为强负脱钩并不意味着工业绿色全要素水资源效率的变化脱离了环境规制的影响，主要原因在于在相对偏弱的环境规制强度下，粗放式的工业经济增长模式在加剧水资源消耗的同时，也为工业绿色全要素水资源效率期望产出中经济增长贡献度的提升发挥了重要作用，在期望与非期望产出不均等的情况下产生了一种“伪脱钩”现象。其后，环境规制强度有逐渐提高而工业绿色全要素水资源效率趋于稳定。第二阶段为2009-2013年的二次倒“U”型波动期，该阶段的脱钩弹性指数虽然与一阶段呈现出的变化趋势有些相似，但实际上脱钩弹性是由衰退性脱钩向强负脱钩过渡，其脱钩弹性峰值出现在2010年，引发上述脱钩变化的主要原因在于工业增长所面临的生态环境与资源约束力度不断加强，而且受市场金融环境危机后期影响而导致工业发展出现阶段性疲软，表现在工业绿色全要素水资源效率的变迁上则是其生产要素投入规模的下降和期望产出的减少。第三阶段是2014-2019年脱钩弹性指数的震动调整期，该期间两者的脱钩弹性滤波曲线出现了较为明显的下滑，而且到2019年时再次回到强负脱钩状态，但与一阶段的“伪脱钩”现象不同的是，该期间环境规制强度和工业绿色全要素水资源效率相比过去均有了显著提升，而且引发其效率值提升的诱因也由要素规模投入驱动转向期望产出提质增速。

与环境规制相比，技术创新与工业绿色全要素水资源效率之间的脱钩弹性指数变化也具有双倒“U”型的波动规律，但显然不同的是其倒“U”型波动出现的时间相对滞后，位于2009-2014年期间。而在此之前两者的脱钩弹性指数在零值上下浮动，并表现出相对平缓的变化特征，其中可以看出，样本初期技术创新与工业绿色全要素水资源效率之间同样是呈现为强负脱钩的状态，这种特点与环境规制相类似，同样是属于“伪脱钩”现象，即在生产要素规模投入驱动模式下工业绿色全要素水资源效率的提升更多的是体现在工业经济的增长，而非是对其他类别期望产出的促进和非期望产出的控制，这种情况下技术创新所发挥的正向激励效应相对偏弱。其后，样本期内的首个倒“U”波动出现于2009-2012年，从时间节点上来看，其正是环境规制与工业绿色全要素水资源效率之间出现第二个倒“U”波动的阶段，该期间技术创新的脱钩弹性表现为由强脱钩向衰退性耦合、衰退性脱钩并再回到强脱钩的变化规律，而结合两者变化率的变迁趋势，可以看出后者对技术创新的内在依赖度可能在逐渐提高，而这种猜测在2012-2014年期间的二次倒“U”脱钩弹性波动得到进一步印证。2015-2016年之后，其脱钩弹性指数曲线逐渐上升，到2019年时两者出现了扩张性耦合的脱钩状态。

根据环境规制、技术创新与工业绿色全要素水资源效率之间的脱钩弹性变化趋势，提出如下假设：

假设H1：环境规制与工业绿色全要素水资源效率之间不存在显著的正向相关关系。

假设H2：提高技术创新有利于促进工业绿色全要素水资源效率的提升，两者具有显著正相关性。

上述假设提供了理论研究的方向，但是究竟关系假设是否成立，以及工业绿色全要素水资源效率对环境规制和技术创新的动态冲击能够产生怎样的响应，还尚需做出进一步检验。

3.3 均衡演化关系检验

3.3.1 均衡检验

利用VAR模型对研究假设进行检验时，先对变量进行取对数处理以消除异方差的影响，同时鉴于环境规制的引导与倒逼效应和技术创新的正向激励效应均对工业水资源循环利用率（lnwrr）产生重要作用，本文将该指标纳入到计量模型构建中，建立由lnIndust与lneri、lntfp、lnwrr构成的非限制性VAR 模型，并将其研究尺度以2002-2019年为数据样本，利用Eviews计量检验。其中计量过程中的拟合检验遵循AIC 准则，设定最优滞后阶数是2，而模型稳定性检验中变量的根模倒数均小于1，满足均衡性分析的要求。上述各变量的平稳性采用ADF 单位根检验实现，见表2。

表2 单位根检验Tab.2 Unit root test

按照上表，各变量原始序列具有非平稳性，但是对其一阶差分项的检验中，序列ΔlnIndust、Δlntfp通过了1%显著性检验，而Δlneri、Δlnwrr则是在5%显著性检验下拒绝了存在单位根的原假设，表明各变量的一阶差分项都为平稳性，符合协整计量检验的要求。鉴于此，进一步采用EG 检验法分析工业绿色全要素水资源效率与各解释变量之间的协整关系，过程如下：

（1）首先对模型所含变量进行OLS 估计，并考虑技术创新与环境规制之间的表征关系，测得：

（2）在上述静态估计基础上，按照对lnIndust单整阶数检验的步骤分析残差项μit的平稳性，见表3。

表3 残差项检验Tab.3 Residual test

根据检验结果，误差项μ1t的平稳性特征表明工业绿色要素水资源效率与环境规制、技术创新之间存在长期协整关系，这种协整关系的存在性与前文对其脱钩弹性状态的变迁趋势检验相结合，则可进一步发现环境规制与工业绿色全要素水资源效率由强负脱钩开始沿着图1 中脱钩象限逆时针转变，其后再由第三象限沿着顺时针方向回落并最终回到强负脱钩状态，该趋势说明两者虽然存在协整关系，但是在环境规制强度由平稳到提升，再到趋紧的情况下，工业绿色全要素水资源效率对其适应度尚处于动态调整当中。而技术创新与工业绿色全要素水资源效率的脱钩弹性也是始于强负脱钩并在脱钩象限中逆时变化，不过其在第三、四和一象限的摆动次数要显著高于环境规制，这说明在环境规制强度持续提升的背景下，工业绿色全要素水资源效率对技术创新的敏感度要更为显著。然而对比观察环境规制和技术创新的估计系数，能够发现环境规制对工业绿色全要素水资源效率的影响整体上表现为正向效应，虽然提高环境规制有可能会增加工业节水减排的投资成本，但从实际效果中可以发现由此引发的激励效应也是不容忽视的，因此“波特假说”理论在工业绿色全要素水资源效率中依然存在，假设H1与H2均被否决。与此同时，技术创新的估计系数揭示了提高其对工业绿色全要素水资源效率的正向促进效应不仅要依赖于持续性的研发投入，也要注重与之相关的多要素协调作用，例如工业节水减排重大研发技术向实际生产力的转化成效等，尤其是在环境规制强度提高下工业企业选择通过技术创新规避规制风险的途径是其必然选择。另外误差项μ2t的非平稳性则是印证了环境规制与技术创新之间不具有协整关系，这也就解释了两者对工业绿色全要素水资源效率脱钩关系上的非同步性，以及工业企业在应对环境规制时对技术创新有偏选择性不足的现实问题。

环境规制、技术创新与工业绿色全要素水资源效率之间是否还存在短期失衡的可能性？对此本文将在上述基础上，引入误差修正项εit-1构建如下均衡误差模型，并进行二次检验，测得：

上述均衡误差修正模型的弹性系数进一步佐证了环境规制、技术创新与工业绿色全要素水资源效率之间的影响关系，即Δlneri每提高1%，将可能导致ΔlnIndust出现0.114 2%的涨幅。Δlntfp和Δlnwrr检验系数分别是-0.037 5与-0.008 2，说明释放工业绿色全要素水资源效率的提升潜力，关键是要继续加强对工业节水减排工艺、设备及相关技术的支持水平，尤其是在其共性与重大技术转化上需做出重点投入。但是事实上，工业绿色全要素水资源效率的提升并非是仅依赖以上要素所决定的，其效率变迁也会受前期均衡水平偏离度的作用，这点在误差修正项εit-1的检验系数-0.410 3可以看出，说明系统内部存在一定的误差修正机制。

3.3.2 脉冲响应关系

在协整关系检验基础上，引入广义脉冲进一步分析工业绿色全要素水资源效率与环境规制、技术创新之间的冲击响应趋势，见图3、图4。

（1）环境规制与工业绿色全要素水资源效率动态响应。按照图3 的检验，可以发现工业绿色全要素水资源效率对环境规制冲击响应存在相对显著的正向短期效应，即测度期内lnIndust的当期响应值是0，其后于第2 期时达到峰值（0.007 396），其后出现不同程度下降趋势，并在第5期时跌破零值，该期间其响应曲线为倒“U”型波动，而后在零值线浮动，整个累计响应期内工业绿色全要素水资源效率的响应值为0.012 283，说明随着环境规制强度的提升，工业绿色全要素水资源效率短期内会出现较为显著的提高趋势，当然这种上升趋势并非一成不变，过高的环境规制也会对工业绿色全要素水资源效率产生抑制性作用，但是在系统内部调控修正机制的影响下，促进其绿色全要素水资源效率稳定提升的环境规制强度需要做出适应性调整。而从lneri对工业绿色全要素水资源效率的冲击响应状况来看，其响应整体上呈现出先降后升再降，并最终趋于相对平稳的趋势，其中响应峰值和平缓增长期分别出现于第3期和第6期，且整个响应期内累计值为0.274 035，这说明相比于工业绿色全要素水资源效率的响应效果，环境规制对其冲击效应的敏感度要具有一定时滞性，这主要是受政策消化期的滞后性影响，但环境规制强度的控制表现为持续提升的趋势，其中前期控制以提高强度为主，后期则是更加注重环境规制的适宜性，其强度控制则为辅。综合两者的脉冲响应关系，可以看出通过提高环境规制促进工业绿色全要素水资源效率的提升具有可行性，但是其过程中要注意其强度控制的适宜性，尤其是前期提高环境规制强度倒逼工业节水减排时，要尽可能地缩短其对规制政策的消化时限，后期则需根据实际规制效果的差异性，将规制重点置于不同地区和产业类别的异质性策略制定。

图3 工业绿色全要素水资源效率与环境规制脉冲关系Fig.3 The relationship between industrial green total factor water resources efficiency and environmental regulation impulse

（2）技术创新与工业绿色全要素水资源效率动态响应。按照图4的检验，lnIndust对技术创新的冲击响应具有相对显著的负向短期效应，这点与环境规制存在反向差异，具体表现为工业绿色全要素水资源效率的当期响应值为0，其后出现下降，并到第3期时响应值达到最低点（-0.010 000），突破零值的时期出现在第5 期，在此之前形成了正“U”型曲线波动规律，其后响应曲线逐渐向零线靠近且趋稳，整个响应期的累积值为-0.015 308，说明短期内提高工业节水减排技术创新强度会在一定程度上增加工业企业投资治理的成本负担，导致工业投入要素成本的上涨和期望产出增速放缓，并陷入“规模投入陷阱”，但长期视角下其过程中正向激励效应也具有被激发的可能性，只不过从目前检验的效果来看，技术创新对工业绿色全要素水资源效率的正向激励效应尚未得到充分发挥。相比之下，lntfp对工业绿色全要素水资源效率的脉冲响应效果更为直观，虽然前3期也呈现为短暂的负值响应关系，但其保持了稳定上升的趋势，而且于第4期时突破零值线（0.017 944），其响应期内的峰值出现在第5 期（0.037 648），整个响应期的脉冲曲线表现为倒“U”型，且累计响应值达到0.142 142，这说明技术创新要达到有效促进工业绿色全要素水资源效率提升的需求，需要在短期内做出适应性的调整，而且通过技术扩散与外溢效应等推动其效率值的稳定提升。这与现实也是相符的，当前针对工业节水减排技术创新主要以源头减量、过程控制和末端治理三阶段的推进程序为主，虽然在这种途径下国内工业用水治理取得了一定成效，包括万元工业增加值用水量的削减等同比下降了5.9%，但实际上与《关于实行最严格水资源管理制度的意见》提出的2030年达到40 m³的目标存在较大差距，加快工业节水减排技术改造与升级依然是后期水资源治理的重要方向。

图4 工业绿色全要素水资源效率与技术创新脉冲关系Fig.4 The relationship between industrial green total factor water resources efficiency and technological innovation

3.3.3 预测方差解释

根据对lnIndust和lneri、lntfp的方差分解结果（见表4），能够发现环境规制、技术创新对工业绿色全要素水资源效率的方差解释贡献度相对较强，其值分别达到54.99%和23.87%，该结果说明环境规制与技术创新是促进工业绿色全要素水资源效率提升的关键驱动因素，其中环境规制自第3 期开始对工业绿色全要素水资源效率的冲击波动贡献明显提高，印证了现阶段仍需采取以提高环境规制强度为主的调控措施，而其对绿色全要素水资源效率的倒逼效应将在短期的政策消耗期后得以显现，特别是近年来着力推进的水平衡测试、用水统计监测和节水减排标准体系建设等措施，目的就是要扎实推动工业节水标准、排污控制及提高水资源利用效率，促进工业高质量绿色转型发展。同时，按照本文检验的结果，同比于环境规制对工业绿色全要素水资源效率的激励效应，技术创新对其全要素水资源效率的有效支撑度尚待改进，因此，加快促进节水减排技术推广应用与创新集成，提高传统节水减排技术改造和强化企业用水管理等则成为后期工业节水行动计划制定的关键。而lnIndust对lneri和lntfp的方差分解贡献度较小，两者均低于10%，这表明促进工业绿色全要素水资源效率的提升具有较高的复杂性，需要多措并举和综合推进，而环境规制和技术创新是其驱动要素中的重要组成部分，该现象与当前国内工业节水减排计划及绿色发展规划相契合。

表4 预测方差分解结果Tab.4 The results of forecast variance decomposition

4 结论与讨论

本文引入脱钩理论和低通滤波技术检验环境规制、技术创新与工业绿色全要素水资源效率的脱钩弹性，并采用计量模型对上述要素之间的均衡关系进行测度，剖析其脉冲响应机制，取得主要研究结论有。

（1）环境规制、技术创新与工业绿色全要素水资源效率之间的脱钩弹性指数变化与Kuznets 曲线倒“U”型特征不同，其中，环境规制脱钩弹性出现包含两次倒“U”型波动变化期和一次震动调整期在内的“三阶段”特征，而技术创新脱钩弹性指数曲线虽然也存在倒“U”型波动，但其时间具有相对滞后性。两者的共性之处在于脱钩检验初期均存在“伪脱钩”现象，其脱钩变迁正向良性趋势转变。

（2）环境规制、技术创新与工业绿色全要素水资源效率之间具有长期协整关系，但受工业技术创新的偏向性选择等因素影响，环境规制与技术创新之间尚未建立起稳定的均衡机制。在促进工业绿色全要素水资源效率提升的作用效果上，环境规制所引发的正向激励效应更为显著，而技术创新的驱动效应还不容乐观，不过在环境规制强度持续提升的背景下，工业绿色全要素水资源效率提升对技术创新的依赖度将继续提高。同时，其效率的测度也会受前期均衡水平偏离度的影响，印证了系统存在误差修正机制的可能性。

（3）通过脉冲响应检验，发现环境规制对工业绿色全要素水资源效率的正向激励效应存在短期波动性，但长期视角下其正向激励效应能够保持在相对稳定的状态，关键是要缩短对规制政策消化的时间长度，以及促进技术创新跨过“规模投入陷阱”。对于上述结论，在预测方差检验中也得到了进一步论证。

以上研究结论所蕴含的启示包括：①丰富现有工业用水统计与关键考核指标。通过观察现有工业用水统计和关键考核指标的设定情况，可以发现多数用水指标是基于水量、水质的评估，如重复利用效率，其主要是对工业水资源利用过程中的水量循环利用状态进行考核，但是难以揭示工业用水的整体状态水平，对此，可将工业绿色全要素水资源效率作为其综合性考核指标纳入到水资源统计范畴，其不仅反映了其水资源投入与产出水平，而且将工业发展中的资本、劳动及其非期望产出等都作为关联要素进行统筹，具有较高的系统性。②提高环境规制强度设计的“因产制宜”性。不同类别的工业对环境规制的敏感度不同，而发挥环境规制的正向激励效应关键是保障其强度设计的适应性，因此可专门设立《面向工业节水的减排产业结构调整指导目录》，为工业水资源利用及其产业结构调整方向提供重要的决策依据，明确“鼓励类”、“限制类”、“禁止类”工业产业类别，并采取差异化的环境规制强度。③推进工业节水减排技术攻关与改造。明确现阶段已经取得相对成熟的节水减排工艺、技术和设备类别，并依托其进行市场集中推广与应用，在此基础上，联动政府、企业及相关机构对其中难度大、重要性高的攻关性技术需要进行重点突破，并围绕水梯级循环利用、水资源智慧管理等进行全方位技术改造，提高技术创新对工业绿色全要素水资源效率提升的支持效果。总之，随着新时期治水理念的转变和工业绿色转型升级的需求，走“效率、和谐、持续”之路已成为工业节水减排工作的重要方向，需要在确立起以工业绿色全要素水资源效率为关键考核指标的同时，因产制宜地引导与控制环境规制强度及技术创新水平，促进工业绿色高质量发展。□