（三）工业用水效率方程
1．变量选取
iwue为工业用水效率作解释变量；解释变量为污水处理费( spri)，预期符号为正；控制变量为水价(pri)、工业经济发展水平(ied)，两者预期符号均为正。人均水资源量(pwr)，一个地区的水资源禀赋与该地的用水效率预期呈现负向相关关系，水资源越丰富的地区，用水效率相对较为低下；水资源匮乏的地区，用水效率较高。对既可以取用公共自来水，也可以就地取天然水源的工业企业而言，水资源禀赋对工业用水需求量而言影响重大，预期符号为负。
2．工业用水效率方程
在该方程中，解释与被解释变量之间理论上不存在一定的内生性问题，因此只建立一个双对数模型，用以解释污水处理费与工业用水效率之间的关系：
三、数据选择与处理
（一）数据选择
鉴于数据的可得性、统计口径的一致性，选取基于2007 2015年，我国30个省、直辖市、自治区（除西藏自治区、港澳台之外）的面板数据。其中，工业用水总量来自各省的统计年鉴和水资源公报；工业综合水价和污水处理费来源于中国水网、中国物价年鉴。
关于工业综合水价的数据选取，由于统计不一致，无法获得更为精确的数据，所以采用各省省会城市每月水价的数据，并将其进行加权平均作为该省当年的水价。这是因为：一是省会城市经济较为发达，工业用水量较大，因而其制定的水价能够较为贴切地反映整个省份的水价情况；二是同一年内一个省份的水价，在各个市之间无明显差异，且各个城市水价平均值与省会城市水价相差较小。
以人均工业增加值表示工业经济发展水平；以工业产值与工业用水量的比值，表示工业用水效率；以各省、市、区第二产业产值与第三产业产值的比值，表示工业产业结构；以二、三级污水处理厂座数与总污水处理厂座数的比值，表示污水处理水平。
（二）数据处理
工业用水总量、工业废水排放量、工业增加值、人均水资源量、污水处理厂运营成本等数据，均来源于中国统计年鉴以及各省市直辖区的统计年鉴。其中，相关缺失数据采用移动加权平均法计算补全。对相关统计数据进行平减处理。由于整体价格水平的变化，搜集的原始数据仅代表名义上的价格，因而需要剔除价格因素。
数据均以2007年为基期，其中，工业综合水价、工业污水处理费，采用商品零售价格指数进行平减；人均工业增加值、工业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、工业总产值、污水处理厂运营成本，均以工业生产者出厂价格指数进行平减。
四、实证结果分析