第四章 水资源对皖北经济发展的影响研究
对于皖北地区来说，水资源短缺是制约皖北经济发展的关键因素，随着经济和城镇化进程的快速发展，水资源供需矛盾不断加剧，水资源约束对皖北地区经济增长及城镇化进程的约束越来越显着。由第三章研究可知，皖北地区经济发展与水资源之间的协调度处于轻度失调状态，表明水资源短缺在一定程度上抑制了皖北地区经济的发展水平。本章采用"增长尾效"模型，通过定量测算水资源对皖北经济增长和城镇化进程的约束程度，来研究水资源对皖北地区经济发展的影响。
第一节 理论模型构建。
一、水资源尾效模型。
"增长尾效"模型是Romer 于 2001 年基于新古典经济学理论提出的，他将自然资源引入索洛模型，重点考察了自然资源约束对长期经济增长的影响."增长尾效"的测算是以 Cobb-Douglas 生产函数为基础模型，通过计算不存在自然资源约束的经济增长速度与存在自然资源约束的经济增长速度之间的差额，来反映自然资源约束对经济增长的影响程度。本文考虑到皖北地区水资源极度缺乏的特点，以"增长尾效"模型为基础，将研究重点放在水资源约束上，构建了水资源尾效模型。
水资源尾效是指由于人口增长和水资源的有限性，致使劳动力可使用的平均水资源数量的减少，从而引起经济增长速度的下降，经济增速同不存在水资源约束的经济增速相比所下降的程度。水资源尾效的值等于没有水资源约束的经济增长速度与有水资源约束的经济增长速度之间的差额.城镇化作为经济发展和社会进步的结果与标志，必然离不开水资源，城镇化所引发的直接或间接需求依赖于水资源供给能力的维持与提高，城镇化进程自然也受到资源的限制，本文将由于水资源的限制而使城镇化进程减慢的现象定义为水资源对城镇化进程的水资源尾效。本文借鉴Romer 的"增长尾效"模型，以资本、劳动力、水资源作为投入要素，通过构建水资源尾效模型，来衡量水资源约束对皖北地区经济增长和城镇化进程的真实影响程度。
（一）经济增长与水资源尾效模型。
Romer 基于新古典经济学理论，建立了经典的"增长尾效"模型，在该模型中，为使分析具有可操作性，Romer 使用了 Cobb-Douglas 生产函数并对其进行变形①,其生产函数如下：
（二）城镇化与水资源尾效模型。
城镇化作为经济发展和社会进步的结果，必然离不开水资源，城镇化所引发的直接或间接需求依赖于水资源供给能力的维持与提高，城镇化进程自然也受到水资源的限制。为利用水资源尾效模型研究水资源约束对皖北地区城镇化进程的影响程度，首先要分析城镇化与经济增长之间的关系，然后通过经济增长将水资源与城镇化联系起来，进而求得水资源约束对皖北地区城镇化进程的增长尾效。
本文采用周一星的相关研究成果：
二、指标选取及数据处理。
考虑到数据的可获得性、一致性和实证操作的可行性，本文主要选取以下数据测度水资源对地区经济增长和城镇化进程的影响，并计算出皖北各市的水资源尾效。
总产出（Y）：选取国民生产总值（GDP）作为指标，并以各地 2000 年的 GDP为基期不变价格的 GDP,各地其他年份的 GDP 进行相应的平减调整。
劳动力（L）：采用年末社会从业人员数量作为劳动力投入量指标。
水资源（S）：采用各地水资源总量作为衡量指标。
资本存量（K）：由于现有统计年鉴中没有固定资本存量的统计数据，所以本文采用戈登史密斯 1951 年开创的永续盘存法对 K 值进行估算。永续盘存法的基本公式为1（1）-=+-tttK IdK,其中，tK 表示第t 年的资本存量，tI 表示第t 年的投资，d 为第t 年的折旧率。本文选取社会固定资产投资总额作为当年投资 I 的替代指标；基期资本存量 K 的估算方法较多，本文采用国际上估计初始资本存量的常用方法，用初始投资比上各地投资增长的几何平均数加折旧率后的比值表示；折旧率d 采用张军的研究成果,统一采用 9.6%的折旧率。
第二节 实证研究。
一、计量检验。
（一）面板单位根检验。与时间序列数据一样，为避免伪回归，通常需要对面板数据进行平稳性检验，检验方法主要有 LLC 检验、PP 检验、Fisher-ADF 检验和 IPS 检验等。本文主要选取 LLC 检验和 Fisher-ADF 检验对模型相关变量数据进行单位根检验。检验结果如下表 4-1 所示，所有变量的二阶差分均在 10%的显着性水平下拒绝原假设，说明模型中变量的二阶差分是平稳的。
（二）面板协整检验。在变量均为二阶单整的情况下，需要对面板数据进行协整检验，以判断变量之间是否存在长期稳定关系。由于皖北各市水资源尾效的测算偏重于部门独立分析，所以选择独立协整检验中的Kao 检验和Pedroni 检验方法。
由以上结果可以看出，基于Kao 的 ADF 面板数据检验方法接受存在协整关系的假设；Pedroni检验结果则不一致，但根据Pedroni的结论，Panel ADF、GroupADF 检验效果最好，Panel v、Group rho 和 Panel rho 的检验效果最差，从表4-2 可以看出，除 Group rho 和 Panel rho 外，其余 5 个统计量均在 1%的显着性水平下拒绝原假设，所以存在面板协整关系。
二、实证结果及分析。
（一）水资源对皖北经济增长的影响。
本文利用 Eviews6.0 软件，以皖北六市 2000-2013 年的数据分别进行固定效应模型和随机效应模型回归，并根据Husman 检验结果选取固定效应模型进行回归分析，整体回归结果如下：
ln Y = 1.2317+0.4420lnK+0.3320lnL+0.0760lnS（4.12）（2.1887） （46.3898） （2.9245） （-2.0558）2R =0.994210,F =965.9212,P =0.00002000-2013 年期间，皖北地区劳动力和水资源的变化率分别为 0.0144 和-0.0424,由公式（4.8）计算得到水资源对皖北地区经济增长的尾效为 0.0077,即 2000-2013 年期间，皖北地区由于水资源约束每年经济增速要减少 0.77%.水资源对皖北经济增长的影响程度较大的原因主要有以下四点：首先，皖北地区可供利用的水资源量较少，且呈不断减少的趋势，由 2000 年的 164.38 亿立方米减少到 2013 年的 93.63 亿立方米，年均减少 4.25%.其次，农业产值在皖北地区生产总值中占有很大的比重，而农业是高用水部门，导致经济增长中的水资源弹性系数较高，由水资源对经济增长尾效的计算公式可以看出，水资源尾效的大小与水地资源投入的弹性系数成正比，表明经济增长越是依赖水资源的投入，则其受到的水资源的约束也会越发严重，这启示我们，要克服水资源对经济增长的约束作用，必须不断进行技术创新，改进工农业生产方式，提高产业的技术支撑能力，摆脱产业发展对水资源的过分依赖再次，皖北地区经济增长对资本投入的依赖程度较大，固定资产投资在皖北经济增长中起着举足轻重的作用，而水资源对经济增长的尾效与资本弹性是一个正比例的关系，弹性越大，水资源对经济增长的尾效值也就越大，由此可以看出，经济增长不能仅仅依靠资本存量的提高。最后，皖北地区人口基数较大，而劳动力整体规模的增长速度依然较快，导致整体劳动力数量的快速增长，由水资源对经济增长尾效的计算公式可以看出，水资源尾效的大小与劳动力增长率成正比，表明经济增长越是依赖劳动力的投入，则其受到的水资源的约束也会越发严重。
皖北内部水资源分布较不均衡，地区之间经济发展水平有一定差距，使水资源约束对皖北各市经济增长与城镇化进程的影响是不同的。为了较为全面的了解皖北地区经济发展中的水资约束状况，本文采用变系数面板模型，对皖北六市2000-2013 年的数据进行了分析，鉴于水资源对经济增长的尾效仅涉及回归系数，故把回归系数汇总。
可以计算出水资源约束对皖北地区经济增长的影响程度如下图 4-1 所示。从皖北内部来看，皖北地区水资源约束对经济增长的影响程度依次排名为淮南市、阜阳市、淮北市、蚌埠市、宿州市和亳州市，水资源尾效的值分别为 0.0284、0.0135、0.0066、0.0041、0.0028 和 0.0025,说明淮南市经济增长受到水资源约束的影响最大，相当于淮南市每年的经济增速由于水资源的约束要降低 2.84%;其次是阜阳市、淮北市和蚌埠市，水资源约束使经济增长速度分别降低 1.35%、0.66%和 0.41%;宿州市和亳州市的经济增长受到水资源约束的影响相对较小，水资源约束使经济增长速度分别降低 0.28%和 0.23%.由此可见，水资源约束对皖北各市经济增长的影响程度差距较大。
经济发展过程是一个动态过程，为了更好的反映水资源对皖北地区经济增长的影响，本文采用面板数据的时间固定效应变系数模型，来动态地考察皖北地区经济发展中的水资源尾效状况。
水资源约束对皖北地区经济增长的影响可分为 2 个阶段，2005年以前水资源对皖北地区经济增长的影响较大，随着皖北地区经济的不断增长，水资源的约束作用逐渐增强。2001-2005 年期间，水资源对皖北地区经济增长的尾效由 2001 年的 1.93%增加到 2005 年的 3.94%,其中，2003 年水资源对皖北经济增长的制约作用最大，达到 4.06%,即当年皖北地区经济增速由于水资源的限制下降了 4.06 个百分点，这表明皖北水资源供给需求矛盾日益突出，水资源约束已严重影响到皖北经济的发展。2005 年以后，由于皖北地区不断调整产业结构，通过资本投入和技术创新，降低了对水资源的需求量，间接增加了水资源供给，水资源对皖北地区经济增长的尾效呈波动下降趋势，由 2005 年 3.94%下降到 2013 年的 0.53%,说明从 2005 年以后水资源约束对皖北地区经济增长的影响逐渐减小。
（二）水资源对皖北城镇化进程的影响。
以非农产业人口占总人口的比重作为城镇化水平指标，以单位劳动力平均GDP 作为人均产出，对公式（4.9）进行回归分析，得到拟合方程如下：u = - 2.5622+0.3630lny（4.13）（-15.1182） （12.9158）2R =0.8697,F =25.4845,P =0.0000从上式可以得到城镇化对单位劳动力平均 GDP 产出的弹性值l 为 2.7548,根据式（4-11）可以计算出水资源对皖北地区城镇化进程的增长阻尼约为 0.0028,即由于水资源的约束使皖北地区城镇化进程年均减少 0.28%.皖北地区处于工业化、城镇化快速推进的过程中，尤其是城镇人口的聚集，工业的扩张，水污染以及城镇缺水问题已成为皖北地区城镇迈不过的一道坎，显然，水资源在一定程度上阻碍了皖北地区的城镇化进程。水资源约束对皖北城镇化进程的影响程度的动态变化与对经济增长的影响程度类似，2001-2005 年期间，水资源约束对城镇化进程的影响程度较大，且在 2003 年达到最大值 1.47%,2006-2013 年期间，水资源约束对皖北城镇化进程的影响程度逐渐减弱，在 2013 年降到最低的 0.16%.
从皖北内部来看，水资源对各地区城镇化进程的影响程度具有显着差异，如下图 4-3 所示，皖北地区水资源约束对城镇化进程的影响程度依次排名为淮南市、阜阳市、淮北市、宿州市、蚌埠市和亳州市，水资源尾效的值分别为 0.0055、0.0042、0.0025、0.0022、0.0011 和 0.0007,说明淮南市城镇化进程受到水资源约束的影响最大，相当于淮南市每年的城镇化率由于水资源的约束要降低0.55%;其次是阜阳市、淮北市和宿州市，水资源约束使城镇化率分别降低 0.42%、0.25%和 0.22%;蚌埠市和亳州市的城镇化进程受到水资源约束的影响相对较小，水资源约束使城镇化率分别降低 0.11%和 0.07%.由此可见，水资源约束对皖北各市经济增长的影响程度差距较大。
第三节 本章小结。
本章借鉴Romer 的增长尾效模型，并基于 Cobb-Douglas 生产函数构建了能够定量测度水资源约束对皖北地区经济增长和城镇化进程影响程度的水资源尾效模型，并利用皖北地区 2000-2013 年的数据进行实证分析，得到以下结论：第一，2000-2013 年期间，皖北由于水资源约束每年经济增速要减少 0.77%;水资源约束对皖北地区经济增长的影响可分为 2 个阶段，2001-2005 年期间，水资源对皖北地区经济增长的尾效由 2001 年的 1.93%增加到 2005 年的 3.94%,水资源短缺对皖北地区经济增长的影响较大，2005-2013 年期间，水资源对皖北地区经济增长的尾效呈波动下降趋势，由 2005 年 3.94%下降到 2013 年的 0.53%,说明从 2005 年以后水资源约束对皖北地区经济增长的影响逐渐减小，皖北内部淮南市和阜阳市的经济增长受到水资源约束的影响最大，年均分别降低 2.84%和1.35%.第二，水资源约束使皖北城镇化进程年均减少 0.28%,从 2006 年开始，水资源约束对城镇化进程的影响逐渐减弱，并在 2013 降到最低的 0.16%;从皖北内部来看，水资源对各地区城镇化进程的影响程度具有显着差异，淮南市城镇化进程受到水资源约束的影响最大，相当于淮南市每年的城镇化率由于水资源的约束要降低 0.55%;其次是阜阳市、淮北市和宿州市，水资源约束使城镇化率分别降低 0.42%、0.25%和 0.22%;蚌埠市和亳州市的城镇化进程受到水资源约束的影响相对较小，水资源约束使城镇化率分别降低 0.11%和 0.07%.
