中国水资源绿色效率提升路径解析：动态QCA与LightGBM-SHAP算法的协同创新研究

为解决中国水资源短缺与低效利用问题，研究人员采用Super-EBM-GML模型测度水资源绿色效率(WRGE)，结合动态QCA和LightGBM-SHAP算法揭示技术-组织-环境(TOE)框架下的多路径驱动机制。研究发现东部地区效率显著高于中西部，绿色技术进步(GTC)是主要驱动力，并识别出3类模型和4条配置路径，为区域差异化政策制定提供科学依据。

　　

全球气候变化加剧了水资源短缺危机，中国以全球6%的淡水资源支撑18%的人口，人均水资源量仅为世界平均水平的22%，且存在严重的区域分布不均和污染问题。传统水资源效率评估往往忽视环境外部性，且现有研究多采用线性回归分析单一因素"净效应"，难以捕捉多因素协同作用。在此背景下，中国研究人员开展了一项创新研究，通过整合动态定性比较分析(QCA)和机器学习算法，系统解析了中国水资源绿色效率(WRGE)的提升路径与驱动机制，相关成果发表于《Ecological Indicators》。

研究采用Super-EBM-GML模型（结合径向与非径向距离函数的超效率测量方法）测度2014-2022年中国30个省份的WRGE，首次引入技术-组织-环境(TOE)理论框架，并创新性地将动态QCA与LightGBM-SHAP模型结合，实现了定性配置路径分析与定量影响程度评估的统一。数据来源于国家统计局、中国研究数据服务平台(CNRDS)等权威渠道，涵盖资本存量、劳动力投入、高质量经济发展指数等关键指标。

研究结果揭示：时空演化特征方面，WRGE总体呈上升趋势，东部沿海地区效率显著高于中西部，绿色技术进步(GTC)是推动全球Malmquist-Luenberger(GML)指数增长的主要因素。动态QCA分析识别出三类驱动模型：技术-环境双驱动型（如数字经济发展A绿色技术创新B环境规制强度F的组合）、环境单驱动型（以水权交易水平D和环境规制强度F为核心）和组织-环境双驱动型（政府绿色投入C与市场机制协同）。值得注意的是，环境规制强度在所有配置路径中均为核心条件。LightGBM-SHAP量化分析显示，数字经济发展对WRGE的影响最大（SHAP值0.835），其次为工业结构合理化和环境规制强度。

研究结论强调：中国WRGE提升存在多路径等效性，不同区域应选择适配路径——东部地区适合技术协同路径，中西部则需强化环境规制与组织干预。该研究创新性地构建了"测量-归因-量化"的方法链，为复杂系统研究提供了范式参考。实践层面，研究建议通过绿色技术推广、智能水网建设、差异化政策设计等举措，推动水资源管理向高质量方向发展，这对实现联合国可持续发展目标(SDGs)中的清洁饮水和卫生设施目标具有重要指导意义。