中國省域工業用水效率評價及區域差異分析

孫付華，張林林，呂 犇，沈菊琴

(1.河海大學農業科學與工程學院，江蘇 南京 211100； 2.長江保護與綠色發展研究院，江蘇 南京 210098；3.河海大學環境會計與資產經營管理研究所，江蘇 南京 211100； 4.河海大學商學院，江蘇 南京 211100；5.江蘇省太湖水利規劃設計研究院有限公司，江蘇 蘇州 215128)

2021年全國兩會中，關于“十四五生態環境保護規劃”指出，水環境保護與治理是生態環境保護的頭等大事，為切實解決水資源短缺、水環境污染、水生態受損問題，要統籌“水資源、水生態、水環境”保護與治理，深入打好污染防治攻堅戰，這不僅關系到廢水排放總量，與工業用水效率亦直接相關。由于人口增長、經濟發展和消費方式的轉變，對用水需求增長貢獻率最大的因素是農業和工業用水行為[1]。隨著水資源供需矛盾的加劇，工業用水效率的提升成為推動水資源持續利用的關鍵路徑。工業是我國國民經濟發展的支柱，也是僅次于農業用水的第二用水大戶。水利部公布的2020年《中國水資源公報》顯示工業用水量為1 030.46億m3，占總用水量的17.73%。我國用水模式較為粗放，大部分省(區、市)工業用水效率偏低，與西方發達國家相比，我國工業水循環次數和工業用水重復率都處于較低水平，工業用水浪費現象也較為嚴重。在此背景下，如何提升工業用水效率，促進我國工業經濟的高質量發展和綠色發展是急需研究的重要課題。

工業用水效率從投入產出角度選取指標測算工業用水的相對效率，衡量的是在多種要素投入前提下，投入相同時產出的最大水平或者既定產出下所消耗的最小資源量。近年來，水效率測度方法主要圍繞隨機前沿分析(SFA)和數據包絡分析(DEA)展開。王濟干等[2]和雷玉桃等[3]用SFA方法分別研究了長三角地區的全要素水資源效率和中國的工業用水效率，并從時間和空間的雙重視角分析了區域間的效率差異。由于隨機前沿生產函數方法需要明確生產函數的形式，因此不需要提前設定生產函數的數據包絡分析方法(DEA)被眾多學者所采用，并經過不斷發展演化出了多種形式。部分學者基于考慮非期望產出的SBM模型從不同的空間尺度上測算了中國大陸各省(區、市)、京津冀城市群、長江經濟帶等地區的工業用水效率[4-6]。張永凱等[7]將DEA模型和Malmquist指數結合將水效率分解為技術進步率和技術效率，以探究不同地區的水資源利用特點。李珊等[8]采用Super-SBM模型測算了中國大陸31個省(區、市)的工業用水效率。李靜等[9]利用MinDS模型測算了資源與環境的雙重約束下中國工業用水效率?？紤]到環境因素和隨機因素的影響，盧曦等[10]和江麗麗等[11]基于傳統的三階段DEA模型分別測度了長江經濟帶的用水效率和江蘇省生產用水效率。

提升工業用水效率的關鍵是識別驅動因素，確定其作用機制。Wang等[12]研究發現水效率的提升得益于技術進步，認為科技創新是提高水資源利用效率的主要途徑。Liu等[13]研究發現產業結構、研發強度和高等教育是用水效率的主要驅動因素。馮俊華等[14]研究發現工業用水效率與人均水資源量、年均人均國內生產總值正相關，與工業用水年增長率負相關。童紀新等[15]研究發現環境規制對水資源利用效率存在單一門檻效應。章恒全等[16]基于固定效應的Tobit回歸模型探究了浙江省工業水資源綠色效率的影響因素，發現對外開放能積極地促進工業水資源綠色效率的提升，而嚴厲的環境規制則產生相反的作用。Zhang等[17]研究發現工業增加值用水量和GDP增長率對水環境效率均存在顯著的負向影響。劉波等[18]以萬元工業增加值用水量衡量工業用水效率，從空間視角探究了工業用水效率與節水水平、用水壓力和經濟發展之間的匹配關系，不同區域匹配關系有較大差異。

綜上所述，我國學者針對工業用水效率測度展開了較為豐富的研究，但以下方面有待改進：①大多數學者在測度工業用水效率時，未能克服外界環境和隨機變量的干擾，致使結果產生偏差。部分研究采用傳統的三階段DEA模型將這兩個因素考慮進來，但傳統三階段模型中BBC模型或CCR模型無法對非期望產出進行衡量，隨著我國低碳經濟、綠色經濟的發展，有必要引入非期望產出，因此選擇SBM模型對傳統三階段模型進行改進。②現有外部因素，大多考慮自然、經濟、社會等因素，未考慮政府作用，政府在環境治理中具有舉足輕重的作用，工業用水污染治理對水循環和重復利用具有直接影響，因此本文進一步將政府因素納入剔除范圍?；诖?，運用三階段SBM-DEA模型測算中國30個省(區、市)的工業用水效率，在此基礎上探究外部環境對工業用水效率的影響以分析工業用水效率的驅動機制，并結合泰爾指數探究效率差異的原因，為制定差異化的節水措施提供建議。

1 研究方法

1.1 三階段SBM-DEA模型

a.第一階段：傳統三階段模型中的第一階段多采用BBC模型和CCR模型且無法對非期望產出進行分析。Tone[19]建立了考慮松弛變量和非期望產出的SBM模型，具體形式如下：

(1)

式中：λ為權重向量，共有m個投入，s個產出(其中s1個期望產出，s2個非期望產出)；n為決策單元的數量；Sx、Sy、Su分別為投入、期望產出和非期望產出的松弛變量；x、y、u分別為投入、期望產出和非期望產出值；X、Y、U分別表示投入、期望產出和非期望產出對應的矩陣；ρ表示工業用水效率，當ρ=1時，表示決策單元完全有效；當0<ρ<1時，表示決策單元無效。

b.第二階段：以第一階段得到的投入松弛變量為因變量，進行SFA回歸以剔除環境因素和隨機噪聲。首先，進行SFA回歸，SFA回歸函數為

Sij=f(Zj;βi)+vij+μij
(i=1,2,…,I;j=1,2,…,J)

(2)

式中：Sij為第j個決策單元第i項投入的松弛變量；Zj為環境變量；βi為環境變量的系數；vij+μij為混合誤差項，vij為隨機噪聲；μij是管理無效率。其次，分離環境因素、隨機噪聲和管理無效率，分離方法借鑒羅登躍[20]的研究成果：

(3)

因此隨機誤差項的分離公式

E[νij/(νij+μij)]=Sij-f(Zj;βi)-E[μij/(νij+μij)]

(4)

最后，對投入變量進行調整，將所有的決策單元置于同一外部環境中，調整公式如下

XAij=Xij+{max[f(Zj;βi)]-f(Zj;βi)}+[max(νij)-νij]

(5)

式中：XAij為調整后的投入變量；Xij為調整前的投入變量。

c.第三階段：以調整后數據為基礎，再次測算各省(區、市)工業用水效率，得到更準確的效率評價結果。

1.2 效率差異測算及分解模型

為了對各省(區、市)的工業用水效率差異進行分析，本文采用泰爾指數對該差異進行測度。泰爾指數通過熵計算收入不平等，用來分析地區收入水平差距，取值越大，表明差異性越強。與基尼系數和變異系數相比，泰爾指數能夠更好地將總體的差距分解為組間和組內差距，計算公式為

T=Tw+Tb

(6)

(7)

(8)

(9)

1.3 指標選取和數據來源

工業用水效率評價指標主要包括投入產出變量和環境變量。投入變量中，在對水效率的評價中大多數學者將資源、勞動和資本相結合作為工業生產活動的投入，因此本文參考大多數文獻的做法，將工業用水量、工業從業人員和固定資產投資額作為投入指標。產出變量的確定中，選取工業增加值作為期望產出，對于非期望產出指標，以往研究多選取化學需氧量為非期望產出，但近幾年該指標不再進行公布，工業廢水排放量能綜合反映水污染的情況，因此本文選取工業廢水排放量為非期望產出。

在選擇環境變量時，已有研究多從自然、經濟、社會等方面選取水資源稟賦、經濟發展水平、產業結構等指標作為環境變量[21-22]。水資源稟賦表示一個地區所擁有的資源量，用水效率和水資源稟賦有密切聯系；經濟發展的動力之一是資源的投入，經濟發展模式的不同對水資源的需求量也不同；產業結構中工業發展對用水效率有直接影響，工業化程度的實現方式有兩種，資源節約型、技術先進型、環境友好型的產業集聚能通過規模經濟降低單位成本，從而提高工業用水效率；資源消耗型、勞動密集型、環境污染型的產業集聚可能引發“結構性缺水”和“結構性污染”等問題，從而使規模經濟不能發揮正向作用，降低工業用水效率?；谝陨戏治?，本文將上述指標納入環境變量選擇范圍。此外，筆者認為政府因素也是不能忽略的重要外部環境因素，選擇環境規制和對外開放水平兩個指標來反映政府對工業用水效率的管控，環境規制表示對一個地區的環境保護力度，對工業企業有引導和約束作用；對外開放水平在研發合作、人才流動、技術引進等方面對工業用水效率有重要影響。

綜上，本文確定的有關指標及具體變量見表1。

表1 變量定義

本文所用數據均來自2006—2019年《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國環境統計年鑒》、各省(區、市)統計年鑒及相關數據庫，部分地區缺失數據取平均值代替，以貨幣度量的指標均以2006年為基期進行平減。因數據缺失嚴重，本文研究對象不包含西藏、香港、澳門和臺灣。

2 工業用水效率測算

2.1 第一階段工業用水效率分析

本文以2006—2019年除西藏外的中國大陸30個省(區、市)為研究對象，根據公式(1)計算各省(區、市)第一階段的工業用水效率，按地區劃分為東部、中部和西部三大板塊，其效率值演變規律如圖1所示。

圖1 全國及區域第一階段工業用水效率演變趨勢

從全國來看，2006—2019年我國工業用水效率雖存在漲幅波動但整體呈上升趨勢，說明在國家宏觀調控和市場驅動綜合作用下，水環境保護治理與工業結構升級有良好的發展趨勢。從效率值來看，全國工業用水效率至2019年僅為0.649，說明在工業綠色轉型及水資源有效配置上仍有較大的提升空間。從地區來看，東部地區工業用水效率較高，2006—2019年效率值增長幅度達123.64%。東部地區經濟發達，基于良好的工業基礎產業升級較快，耗水多污染重的企業被取締，隨著節水技術的發展也提高了工業用水重復利用率，因此工業用水效率較高。中部地區和西部地區工業用水效率由低等提升到中等水平，但效率水平仍低于全國平均水平。中部地區長期作為東部地區的能源和原材料供應地，高新技術產業化進程不夠且污染企業較多。西部地區2006—2019年工業用水效率上升幅度最小，地理位置帶來的劣勢的外部環境成為效率提升的最大制約因素。

表2進一步展示了研究期內各省(區、市)工業用水效率均值。從表2中可以看出，北京市、天津市和山東省工業基礎較為穩定且工業發展模式較為成熟，因此效率值較高；海南省主要以第三產業為支柱產業，2019年第三產業占地區生產總值比例為59%，工業占地區生產總值比例為11.1%。2019年《海南省統計年鑒》顯示，低碳制造業為重點發展的12個產業之一，同時海南省是所有省(區、市)中廢水排放量最低的省份，因此工業用水投入較少且嚴格的水污染防治措施使得海南工業水資源配置較為有效。青海省由于特殊的地理位置，工業發展規模受限，在西部地區中投入和產出都比較少，工業用水集中度較高，工業內部結構轉變和當地節水措施的積極推進密切相關，如對重點監控的企業安裝計量設施、改進用水工藝、廢水綜合處理等，因此效率值較高。效率值最低的是山西省，歷年來工業用水效率均值僅為0.301。山西省是我國的老工業基地，主要以高耗水、高污染的煤炭、鋼鐵等行業為主，產能過剩且工業增加值不高，投入多且污染嚴重，造成山西工業用水效率持續位于低位。

表2 2006—2019年第一階段中30個省(區、市)工業用水效率均值

2.2 第二階段SFA回歸分析

在第二階段分別以工業用水量、工業從業人員、固定資產投資額冗余值為因變量，以選取的5個環境變量為自變量進行SFA回歸分析，回歸結果見表3。

表3 第二階段隨機前沿回歸分析結果

冗余值為投入原始值與目標值的差值，即為達到最優效率值所應減少的投入，因此如果環境變量與冗余值負相關，表明外部環境有利于效率值的提高，反之則對效率的提升有抑制作用。

投入冗余的單邊廣義似然比檢驗結果均大于臨界值，表明拒絕原假設，管理無效率存在，使用SFA回歸合理。

水資源稟賦與工業從業人員、固定資產投資冗余均負相關，表明豐富的水資源能推動要素聚集而形成規模效應，降低了工業用水的單位成本，提升了工業用水效率，即表明存在“資源祝?！奔僬f[23]。

經濟發展水平和投入冗余均顯著負相關，表明經濟發達地區的水資源投入和資本投入更少，有利于工業用水效率的提高。經濟發達地區的工業發展模式更為穩定，激烈的市場競爭也要求工業企業走節約集約發展之路，在生產過程中會節約包括水在內的各項資源以降低運營成本，通過資源的優化配置實現了水效率的提升。

工業化程度和工業用水量、工業從業人員冗余分別在5%和1%的水平上正相關，和固定資產投資冗余不相關，表明第二產業的增加會帶來水資源和勞動力的增加。表明工業規模經濟并非必然對工業用水效率產生正向作用，不同類型產業單位耗水量和污染排放量存在差異，過去粗放式的工業發展模式所導致的工業水資源消耗規模偏高、水體污染嚴重等問題仍存在。同時，我國技術創新能力不高，工業節水技術效率優勢并未形成，具有較大的提升空間，因此要進一步優化工業結構、調整產業布局、淘汰落后產能、推行節能減排。

環境規制和投入冗余均在1%的水平上顯著負相關，能有效提升工業用水效率。當環境規制強度增加時(如提高排污費、加重違規行政處罰力度等措施)，對工業企業的生產活動影響增加，且強度越大，企業的合規成本越高。作為理性的經濟人，合規成本越高，工業企業繼續進行高耗水、高污染生產的可能性越小。同時環境規制在增加企業運營成本的同時也會倒逼企業進行技術革新，以抵消合規成本的增加，在外部環境約束、內部技術改進雙重措施下，有效提升了工業用水效率。

對外開放水平和工業從業人員冗余顯著正相關，表明目前對外開放程度在一定程度上抑制了工業用水效率的提升。主要是由于我國在招商引資的過程中引進了一些發展層次不高、勞動密集型的企業，企業準入門檻較低、相關政策不完善使得企業面臨的資源與環境約束較低，因此在促進我國經濟發展的同時也在一定程度上降低了工業用水效率。

2.3 第三階段調整效率值分析

剔除環境因素和隨機誤差的影響后，將調整后的投入產出數據再次代入模型得到的第三階段效率值，其與第一階段效率值對比分析的結果見圖2，各省(區、市)名稱以簡稱表示。

圖2 第一階段和第三階段效率值對比

a.剔除環境因素和隨機因素干擾前后對比分析。通過圖2可知，剔除環境因素和隨機因素干擾后，各省(區、市)的工業用水效率發生了較大的變化，調整后的工業用水效率高于調整前的水平值。與調整前相比，全國、東部、中部和西部的上升幅度分別為49.18%、26.70%、74.49%和64.32%，表明中部和西部地區受環境約束較大。效率值下降的省份為海南和青海，表明未調整前其較高的工業用水效率得益于良好的外部環境。剩余28個省(區、市)效率值均比未調整前有所上升，上升幅度前5位分別為山西、甘肅、貴州、黑龍江、云南。山西省高耗水行業多。黑龍江為我國東北地區的老工業基地，以傳統工業為主，科技創新水平不高。甘肅、貴州、云南三地位于我國西部地區經濟發展水平較為落后，因此未調整前這5個省份工業用水效率受劣勢環境的影響較大?；谝陨戏治隹芍?，各省(區、市)面臨的外部環境具有較強的異質性，將所有決策單元置于同一環境進行效率比較是十分有必要的。

b.調整后全國樣本測度。在剔除環境和隨機因素后，全國工業用水效率從2006年的0.579上升至2019年的0.821，上升幅度為41.80%。如圖3所示，全國工業用水效率2006—2015年在波動中上升，受資源與環境約束影響，工業企業不斷調整發展模式導致工業水資源效率較為波動。2015年之后效率逐步提升，伴隨著《中國制造2025》《工業綠色發展規劃(2016—2020年)》《水污染防治行動計劃》等一系列政策的頒布實施，眾多工業企業開始轉型，資源節約、環境友好、綠色可持續的工業發展模式成為我國工業發展的主基調。

圖3 2006—2019年全國及東中西部地區工業用水效率均值

c.省際視角工業用水效率分析。選擇K均值聚類法將第一階段和第三階段工業用水效率劃分為高、中、低效率組，如表4所示。

從表4可以看出北京、天津一直位于高效率組，說明其工業用水效率已達到較優水平，在工業發展中有效的兼顧了資源利用和環境保護，是各省(區、市)學習的標桿。陜西、吉林、內蒙古、山西、甘肅、貴州、云南由低效率組升為中效率組。筆者認為這是兩種完全不同的效率類型，陜西、吉林、內蒙古、山西工業基礎較為穩固，管理模式較為成熟，但工業結構不合理，重工業比重較高，科技含量偏低，導致工業用水效率受限于劣勢的外部環境；甘肅、貴州、云南工業基礎較為薄弱，在工業發展初期，資源投入的邊際效用較高，因此剔除外部環境影響后，工業用水效率開始反彈。上海、江蘇、浙江由中效率組降至低效率組，安徽一直位于低效率組。這些省份歸屬長三角地區，區位優勢明顯，剔除環境因素后效率值與其經濟發展水平不匹配，表明其工業用水效率與外部環境正相關且受外部環境影響較大，需進一步提升純內部管理效率。

表4 第一階段和第三階段工業用水效率聚類分析結果

d.區域視角工業用水效率分析。如圖3所示，東部、中部、西部地區的工業用水效率在波動中呈上升趨勢，效率均值分別為0.717、0.627、0.663。東部地區大多數年份處于領先地位，在2012年之后與中部和西部地區的效率差異不斷擴大，在2019年效率值達到0.914。中部地區2015年之前效率值平穩上升，2015年之后開始提速，到2019年效率值達到0.808。西部地區工業發展并不穩定，波動較為頻繁，2008—2011年持續增長至0.671，2011—2015年波動中下降至0.650，2015—2019年波動中上升，但增長幅度與東部和中部相比較為緩慢。中部地區在2018年之后效率值趕超西部地區，主要是因為中部地區高耗水、高污染行業較多，加上東部地區落后產能不斷轉移到中部地區，致使中部地區資源與環境約束較強，隨著國家宏觀戰略的調整，中部地區的工業開始綠色轉型，工業用水效率隨之趕超西部地區。

e.流域視角工業用水效率分析。為增強流域工業用水效率的空間結構特征分析，選取我國兩個重大戰略發展區域(黃河和長江)進行綜合比較，結果如圖4所示。

圖4 2006—2019年全國及黃河流域、長江流域工業用水效率

在變化趨勢上，兩大流域的工業用水效率均呈現波動上升。從效率水平上來看，工業用水效率整體上呈現出黃河流域>長江流域的特點。研究期內黃河流域流經省(區、市)中有6個省(區、市)萬元工業增加值用水量低于全國水平，長江流域流經省份僅浙江省萬元工業增加值用水量低于全國平均水平，長江流域的節水空間較大。在幅度調整上，研究期內黃河流域效率值由0.591上升至0.799，上升幅度為35.19%,長江流域效率值由0.535上升至0.821，上升幅度為53.46%，全國上升幅度為41.80%，說明長江流域的純內部管理效率在不斷提高，對黃河流域存在追趕效應。

3 工業用水效率差異及分解

各省(區、市)工業用水效率存在較大差異，為進一步考察差異產生的原因，利用泰爾指數對效率值進行分解，結果如表5所示。從表5中結果可知，研究期內泰爾指數的波動頻率較快，這與各省(區、市)的工業發展戰略密切相關。整體上泰爾指數由2006年的0.025 9下降到2019年的0.014 9，工業用水效率的空間差異在減小。區域內泰爾指數由0.025 4下降為0.010 7，區域間泰爾指數由0.000 5上升為0.004 2，且近三年差距的變化趨勢和整個研究期一致，但每年區域內差距貢獻率均高于區域間差異，且區域內泰爾指數均值是區域間的8.57倍，因此區域內差距仍是造成整體差距的主要原因。

表5 2006—2019年中國工業用水效率泰爾指數及貢獻率

2006—2019年間東部、中部和西部地區的省內差異均呈現波動中縮小的趨勢，但變化幅度不大，東西部貢獻率穩定在30%左右，中部貢獻率穩定在20%左右。三大地區的貢獻率均值從高到低排序依次為東部(34.24%)、西部(32.05%)和中部(21.84%)。東部差異較大的原因在于其包含的省(區、市)數量眾多，其中天津和江蘇分別是工業用水效率最高和最低的省份。東部地區發展較快但不均衡，資源集聚效應、產出效益更多地體現在經濟發展較快的省(區、市)，如北京、天津、山東等，但同樣經濟發展較快的上海、江蘇、浙江等地的工業用水效率在東部地區排名較為靠后，這進一步表明上海、江蘇、浙江的工業發展模式有待進一步優化。西部地區差異貢獻率均值也較高，其中陜西工業用水效率均值為0.782，位列第5；寧夏工業用水效率均值為0.534，位列第29，寧夏技術效率是導致其工業用水效率較低的主要因素[24]。中部地區貢獻率從25.19%下降至18.79%，地區內各省(區、市)工業用水效率呈現出趨同特征?；谝陨戏治隹芍?，中國各省(區、市)工業用水效率空間異質性明顯，地區間差距有縮小的趨勢，如何促進區域間進一步協調發展是效率優化提升的關鍵。

4 結論與建議

4.1 研究結論

a.在不考慮外部環境和隨機因素的情況下，大多數省(區、市)工業用水效率被低估，尤其是山西、甘肅、貴州、黑龍江、云南；僅海南和青海兩地工業用水效率被高估。

b.外部環境對各省(區、市)工業用水效率產生重大影響，經濟發展水平較高、環境規制強度較大、人均水資源量豐富的地區能有效提升工業用水效率，工業化程度中工業比重的增加會帶來水資源和人力資源的浪費，從而對工業用水效率的提升有抑制作用。對外開放程度也表現出對工業用水效率的負向作用。

c.研究期內，全國及三大地區工業用水效率呈上升趨勢，且2015年之后提速進一步加快。東部地區的工業用水效率處于領先地位，2017年之后中部地區的工業用水效率趕超西部地區。黃河流域的工業用水效率整體上高于長江流域，但長江流域有趕超的趨勢。以吉林、內蒙古為代表的重工業基地受負面環境影響顯著，工業用水效率有較大提升空間；上海、江蘇、浙江工業用水效率與經濟發展水平不匹配，進一步提升工業發展管理效率是未來工作的重點。

d.各省(區、市)工業用水效率差距有減小的趨勢，區域內差距是造成工業用水效率分異的主要原因，其中東部和西部區域內省際差異較大，是改善的重點地區。東部地區的北京、天津、海南和西部地區的陜西、內蒙古是區域內各省(區、市)學習的標桿。

4.2 政策建議

a.多維并進，依托良好外部環境賦能工業水資源管理。工業用水效率受到不同外部環境的疊加影響，良好的外部環境能減少投入冗余，發揮資源的最優作用。經濟方面，不僅要考慮經濟發展的速度，更應注重發展的質量，各省(區、市)在進行產業布局時要考慮產業結構的高級化和合理化，減少高耗水、高污染企業的數量，向滿足國家政策、水資源使用量較少、水污染產出較少和產值高的產業發展，及時淘汰落后產能。政府方面，將節水工作納入經濟發展規劃中，根據制定符合本地區特點的工業發展戰略；對內加強工業企業水資源管理，強化監管職能，提高工業企業污染環境的成本，如提升污水排放標準、淘汰污染嚴重的工業企業等；對外提高引進外資企業的標準，對外開放過程中積極引進專業人才、學習先進的水資源管理經驗和技術手段，嚴格防范高污染企業的進駐。

b.因地制宜，結合地區特點優化資源配置。通過三階段SBM-DEA測算，我國各省(區、市)工業用水效率存在較大差異，各地可根據目前效率水平和經濟發展水平，制定和實施差異化工業用水機制。具體來看，高效率組可以維持目前工業水資源管理政策和資源投入；中效率組應積極協調外生經濟環境，明確經濟發展、工業布局變革的內涵，推動工業用水治理和社會轉型的耦合協調，引導環境動能流入工業用水治理體系，推動工業用水效率穩步增長；低效率組既要重視外生環境的改善，又要注重內部管理效率的提升，同時關注這兩者之間的耦合關系。

c.協調發展，借助區域優勢打造工業水資源管理新態勢。我國各省(區、市)自身經濟發展、區位優勢不同，工業用水效率存在較大差異。東部地區聚集了大量專業人才、先進技術和充裕的資金，中部地區為主要的能源和原材料供應基地，西部地區待開發水資源豐富。因此各區域間要打破資源流動的束縛，進一步促進人力、物力、資金、技術、經驗等要素的合理流動，工業用水效率較低的地區可以選擇區域內工業用水效率較高的省(區、市)的效率值為目標值，通過適當的政策引導、財政扶持、稅收優惠等手段向目標值靠攏。高效率地區發揮表率作用，主動向低效率的地區傳授可復制的成功經驗。各省(區、市)應打破地區封鎖，協調聯動發展，縮小效率差異。