通过构建水资源与农业经济增长的面板VAR模型，利用1998-2009年中国省级面板数据，检验与分析了水资源与农业经济增长的内在依存和因果关系。研究结果表明：①东部、中部和西部地区水资源和农业经济增长之间存在长期协整关系;②无论在短期内，还是在长期内，东部、中部和西部地区的水资源均是推动农业经济增长的重要因素，并且随着时间的推移，水资源对农业经济增长的影响逐步加强;③农业经济增长对水资源的影响存在明显的区域差异。中部地区所受影响最大，东部次之，西部相对较小。因此，为实现水资源与农业经济增长的协调发展，中国应该提高农业水资源的利用效率，根据各区域水资源和农业经济增长的不同因果关系因地制宜地制定水资源政策。
水资源是农业发展的基础资源，在中国农业生产中处于战略地位。作为一种日益稀缺的战略性资源，其对国家粮食安全和农业经济发展具有全局性和长远性影响[1]。近年来，中国水资源与农业经济增长之间的关系已受到政府和学术界的广泛关注，尤其是在美国学者Lester R. Brown指出中国的水资源短缺将影响中国经济发展以及动摇世界粮食安全后，两者之间关系的问题得到越来越多的重视[2]。可以预见，随着工业化和城镇化进程的加快以及人口的持续增长，中国的工业用水和城市用水需求将会不断增加，加之中国供水总量的不足，未来中国的农业用水形势颇为严峻[3]。因此，如何在保持中国农业经济发展的同时，正确处理好水资源与农业经济增长之间的关系，成为中国水资源利用和管理过程中必须考虑的重要问题。
现阶段，关于水资源与农业经济增长关系的研究主要可分为两大类。一类集中考察农业经济增长对水资源利用的影响，这类文献的主要研究方法为农业用水库兹涅茨曲线(EKC)以及脱钩分析方法。刘渝等利用省级面板数据实证检验了中国农业用水存在库兹涅茨曲线，农业用水由递增转为递减的阀值点为人均 GDP 665 元和人均农林牧渔业增加值 243 元[4]。于法稳借鉴脱钩理论，对中国粮食生产与灌溉用水的脱钩关系进行分析，研究得出中国大部分省份水资源利用压力普遍偏大[5];另一类文献则反方向研究水资源对农业经济增长的影响。这类研究最早可以追溯到美国经济学家Paul M.Romer。他将自然资源引入到索洛模型中，提出了“Growth Drag”的经典概念①，用来考察由于资源限制使得经济增长下降的幅度[6]。在此理论基础上，国内学者谢书玲等计算得出水资源对中国 1981-2002年整体经济的“增长阻力”为0.139 7%，即由于水资源的匮乏，中国的整体经济增长速度在1981-2002年间平均每年降低了0.139 7个百分点 [7]。具体到农业领域，王学渊等的研究表明，水资源对中国单位面积农业产值的“增长阻力”为0.112 1%，到2050年，中国单位面积农业产值增长率将由于水资源的短缺而比目前降低482%[3]。
综合上述研究文献，显然可以发现水资源与农业经济增长之间存在双向的作用关系：一方面农业经济增长通过规模效应、结构效应与技术效应影响着水资源消耗量的变化。在经济发展的初期阶段，农业产量的提高主要来自于投入要素的大量增加，水资源消耗量加大成为必然结果。当经济增长超过一定临界值后，伴随着农业经济增长方式的转变以及技术进步和产业结构的优化，水资源压力将得到一定程度的缓解;另一方面水资源也影响着农业经济增长。正如新增长理论指出，农业经济发展过程中不可避免地需要消耗水资源，但是由于水资源的有限性，上一阶段水资源的消耗必然会对下一阶段农业经济的投入和发展速度产生影响。然而，现有绝大多数文献仅仅分析了水资源与农业经济增长的单方面关系，并没有考虑到两者的双向影响机制，这会导致模型出现严重的变量内生性偏差，从而使研究结果出现偏误，误导政策建议。
目前，有两种方法可以处理变量内生性带来的估计偏差问题：一是利用联立方程组分别估计以水资源利用与农业经济增长为因变量的两个方程;二是运用向量自回归(Vector Autoregression，VAR)模型分析水资源和农业经济增长的双向动态作用机制。彭水军的研究指出，相比于联立方程方法，VAR模型可以较少地受既有理论的约束，同时也可以较为方便地分析系统中各个变量之间的动态影响 [8]。鉴于此，本文利用1998-2009年中国省级面板数据，建立水资源与农业经济增长的面板VAR模型，并采用新近发展起来的基于面板数据的单位根检验、协整检验、因果检验和面板VAR方法，分析水资源与农业经济增长之间的内在依存和因果关系，从而得出比较可靠的结论，为相关研究和有关决策部门提供参考。
1研究方法和数据
1.1研究方法
本文采用面板VAR方法分析水资源和农业经济增长的关系，该方法最早见于HoltzEakin的研究，由于其放松了传统VAR模型需要较大样本观测值的要求，目前在相关问题的分析中得到了广泛应用[9]。本研究构建的面板VAR模型如下：
yi,t=α0+∑[DD(]k[]j=1[DD)]αjyi,t-j+ηi+i+εi,t(1)
上式中，i代表省份，t代表年份，yi,t包含两个向量，分别是水资源(waterit)和农业经济增长(gdpit)。同时考虑到水资源和农业经济增长的区域异质性，本文在模型的设定中引入了代表地区固定效应的变量ηi，表示可能遗漏的和地区特征相关的因素(例如区位、自然条件以及经济发展不平衡等)。i表征时间效应，用来解释变量的时间趋势特征。εi,t为随机扰动项。
1.2数据说明
鉴于数据的可获得性，本文选取除中国台湾、香港、澳门以外的31个地区1998-2009年的数据实证分析水资源与农业经济发展的相互影响关系。借鉴王学渊等以及刘瑜等的研究，本文以农业用水总量表征水资源，其中1998-2001年的农业水资源数据来自于《中国水资源公报》，2002-2009年的数据取自《中国统计年鉴》;在农业经济增长指标的选取上，本研究用农林牧渔业总产值表示。同时为了消除物价波动的影响，将各年度农林牧渔业总产值折算为1998年可比价，数据来源于历年《中国统计年鉴》。最后，对农林牧渔业总产值和农业用水总量进行对数化处理，以消除异方差和数据的剧烈波动。
考虑到中国经济发展的区域差异显著，各区域农业经济增长和水资源演化的关系未必会遵循同一经验规律，因此，本文将中国分为东部、中部和西部地区分别进行考察。其中，东部地区包括辽宁、河北、北京、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南11个省(市、自治区)，中部地区包括吉林、黑龙江、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省(自治区)，西部地区包括内蒙古、陕西、重庆、青海、宁夏、新疆、甘肃、四川、贵州、云南、西藏、广西12 个省(市、自治区)。
2实证结果与分析
实证分析的思路主要包括四步：①进行单位根检验，以检验面板数据的稳定性，为协整分析奠定基础;②进行协整分析，以检验水资源是否与农业经济增长存在长期均衡关系;③如果确立了水资源和农业经济增长的长期均衡关系，应用误差修正模型进行短期和长期的因果关系检验;④对变量进行面板VAR分析，以考察水资源和农业经济增长的双向动态影响关系。
2.1面板单位根检验
面板数据的单位根检验主要包括LLC检验、Breitung检验、IPS检验、ADFFisher检验和PPFisher检验等五种方法。考虑到各检验方法本身的局限性，为了保证结论的稳健性，本文同时采用这五种方法进行检验，结果见表1。
由表1可知，当对东部、中部和西部地区的农业经济增长(lngdp)和水资源(lnwater)的水平值进行检验时，检验结果表明不能完全拒绝“存在单位根”的原假设，变量是非平稳的(尽管有些检验方法的结果并不理想，但并不影响总体效果)，而当对这两个变量的一阶差分值进行检验时，均显著地拒绝“存在单位根”的原假设。由此可以认为，东部、中部和西部地区的lngdp和lnwater都是一阶单整序列。
2.2面板协整检验
在面板单位根检验的基础上，本文接着进行面板协整检验，以检验水资源与农业经济增长之间是否存在长期均衡关系。根据Pedroni提出的异质面板数据的协整检验方法，以回归残差为基础构造出7个统计量进行面板协整检验，结果如表2所示[10]。
从表2中可以看出，东部地区的所有统计量均通过显著性检验，所以，东部地区的lngdp和lnwater存在面板协整关系。中部和西部地区分别有Panel v统计量和Panel rho统计量没有通过显著性检验。但是，Pedroni的Monte Carlo模拟实验结果表明，在小样本条件下，Panel ADF和Group ADF统计量较其他统计量有着更好的性质，Panel PP和Group PP统计量次之，其他则最差，所以Panel v和Panel rho统计量没有通过显著性检验对中部和西部地区的lngdp和lnwater存在面板协整关系的结论没有影响。因此，东部、中部和西部地区的lngdp 和lnwater之间存在长期协整关系。这说明，在长期内，水资源对农业经济增长有促进作用，并且可以通过误差纠正机制，保持水资源与农业经济增长间的长期协整关系。
2.3面板误差修正模型检验
协整关系只反映变量之间在长期内存在因果关系，并不能明确两者间因果关系的具体方向。因此，本文运用Engle和Granger提出的EG两步法，建立基于面板的误差修正模型，以分析水资源和农业经济增长间具体的因果关系方向。本文构建的面板误差修正模型如下：
被拒绝，说明水资源和农业经济增长之间存在着长期的因果关系，反之则不存在;如果γ1j、γ2j为零的原假设被拒绝，说明水资源和农业经济增长之间的短期因果关系成立，反之则不成立。
表3报告了面板误差修正模型的检验结果。从表中可知，对东部地区而言，模型(2)的ECM项系数在1%水平上显著为负，这说明反向误差修正机制成立，水资源是农业经济增长的长期原因;模型(3)的ECM项系数尽管为正，但未能通过显著性检验，这表明农业经济增长并不是水资源变化的长期原因。因此，在长期内，东部地区仅存在从水资源到农业经济增长的单向因果关系。考察其他变量的符号和显著性，可以发现，在短期内，东部地区水资源和农业经济增长之间存在着双向因果关系。同理，在中部地区，短期内存在从水资源到农业经济增长的单向因果
关系，长期内存在水资源与农业经济增长之间的双向因果
关系;在西部地区，无论在短期内，还是在长期内，均只存在从水资源到农业经济增长的单向因果关系。
2.4面板VAR估计
面板VAR主要由三个部分组成：第一是面板矩估计(GMM)，说明变量之间的回归关系;第二是误差项的方差分析，说明误差项的影响因素大小;第三是冲击反应图，观察变量对冲击的反应情况[11]。由于本文重点在于定量把握水资源和农业经济增长的相互关系，因此，着重分析前两个部分。
(1)面板矩估计。面板矩估计系数的有效性要求去除面板VAR模型中的地区固定效应和时间效应。本研究采用横截面上的均值差分法去除时间效应，前向均值差分法去除地区固定效应。估计结果如表4所示。
从以上回归结果可以看出：①无论是东部地区，还是中部地区，抑或是西部地区，滞后一期和滞后二期的水资源系数均高于0，且通过了5%的显著性检验，这说明水资源对农业经济增长有显著的正向影响。同时，比较滞后一
期和滞后二期的水资源系数大小，可以发现水资源系数随着滞后期的推移而不断增大，这表明我国水资源对农业经济增长的影响是一个逐步加强的过程;②农业经济增长对水资源的影响存在明显的区域差异。在东部地区，滞后一期的农业经济增长对水资源的影响显著为正，滞后二期的影响不显著;在中部地区，滞后一期和滞后二期的农业经济增长均表现出对水资源的显著影响，并且在滞后一期的影响为正，滞后二期的影响为负，这说明中部地区在经济发展初期会带来水资源的大量消耗，但随着农业经济增长方式的转变以及技术进步和产业结构的优化，中部地区的水资源耗费量将逐步得到控制;在西部地区，农业经济增长对水资源无显著影响。
(2)面板方差分解。为了更清楚地刻画和度量水资源与农业经济增长的相互影响程度，本文进一步采用方差分解的方法，获得不同方程的冲击反应对各个变量波动的方差贡献率构成。表5给出了第10个预测期和第20个预测期的方差分解结果。
综合方差分解的结果可以发现：①10个预测期与20个预测期对方程分析的结果影响变化不大，说明经过10个预测期以后，系统已基本稳定;②水资源与农业经济增长的波动均主要来自于自身，两者对自身波动的贡献比率均在70%以上;③水资源对农业经济增长的影响在20%-30%之间，其中西部地区所受影响最大，其次为中部，再次为东部;④农业经济增长对水资源的影响在12%-20%之间，其中中部地区所受影响最大，东部次之，西部相对较小。
3结论与启示
本文通过建立水资源与农业经济增长的面板VAR模型，在省级层面检验与分析了中国水资源与农业经济增长之间的相互影响关系。研究发现：
(1)东部、中部和西部地区的水资源和农业经济增长之间存在长期协整关系。这说明在长期内，水资源对农业经济增长有促进作用，并且可以通过误差纠正机制，保持水资源与农业经济增长间的长期协整关系。
(2)中国不同区域水资源与农业经济增长之间的关系具有明显差异。在东部地区，短期内水资源和农业经济增长之间存在双向因果关系，长期内存在从水资源到农业经济增长的单向因果关系;在中部地区，短期内存在从水资源到农业经济增长的单向因果关系，长期内水资源与农业经济增长之间存在着双向因果关系;在西部地区，无论在短期内，还是在长期内，均只存在从水资源到农业经济增长的单向因果关系。
(3)面板VAR模型的结果显示，无论是东部地区，还是中部地区，抑或是西部地区，水资源对农业经济增长均有显著的正向影响，并且随着时间的推移，水资源对农业经济增长的推动作用逐步加强。然而，农业经济增长对水资源的影响大小却因地区而异。
(4)进一步的方差分解结果表明，在系统趋于稳定状态下，西部地区水资源对农业经济增长的影响最大，其次为中部，再次为东部;农业经济增长对水资源的影响则呈现出中部最大，东部次之，西部相对较小的态势。
为了实现中国水资源与农业经济增长的协调发展，未来的宏观政策应该关注于：①提高农业水资源的利用效率。本研究发现，无论长期，还是短期，水资源均是影响中国不同区域农业经济增长的重要因素。在当前中国供水总量增长缓慢，城市用水、工业用水和农业用水竞争激烈的条件下，提高水资源的利用效率是实现农业经济可持续增长的必然选择;②应根据各区域水资源和农业经济增长的不同因果关系，因地制宜地制定水资源政策。对于东部和中部地区，由于农业经济的快速发展短期内必然出现水资源过度使用的现象，因此，东部和中部地区在发展农业经济的同时要加强对水资源的管理，实施节水型的可持续农业经济增长政策，避免水资源的过度使用。对于水资源严重匮乏的西部地区而言，提高水资源利用效率、制定合理的水资源管理政策对农业经济的发展则显得更为重要。
作者：潘 丹 应瑞瑶 来源：中国人口·资源与环境 2012年1期
