用水总量与经济发展关系探讨

郑慧祥子,田贵良

(河海大学商学院,江苏南京 211100)

用水总量与经济发展关系探讨

郑慧祥子,田贵良

(河海大学商学院,江苏南京 211100)

选取我国2004—2013年的用水量、经济增长数据,通过分析用水量与人均GDP间的关系,探讨我国各地区用水总量与经济发展的关系。结果表明:我国用水量与经济增长之间并不符合典型的倒U形库兹涅茨曲线特征;通过修正曲线模型,分析得到我国用水总量与人均GDP之间呈U+倒U形的曲线。为剖析我国用水总量与经济增长的演变规律,在模型中引入第一产业增加值在GDP中所占的比例、人均可支配收入以及城镇化率等反应经济发展的指标,衡量产业结构调整、城镇化水平对用水量的影响,为在未来的经济发展过程中合理开发利用水资源提供事实依据。

用水量;人均GDP;库兹涅茨曲线;经济发展

我国是一个干旱、缺水严重的国家,淡水资源总量为28124亿m3,占全球水资源量的6%,2012年人均水资源量只有2 100m3,仅为世界平均水平的28%,在世界上列第121位。目前全国约有2/3的城市缺水,约1/4严重缺水,是全球13个人均水资源量最贫乏的国家之一。同时,2013年中国环境公报显示,全国地表水污染依然严重。除此之外,我国还面临着水资源时空分布不均衡、水资源利用方式较粗放、水资源浪费等问题。人口增长和经济增长是用水需求增加的两个主要动力。随着工业化、城镇化进程的不断加快,面对我国水资源短缺和正处于产业结构升级、经济社会转型发展关键时期的现状,探讨用水总量和经济增长之间的关系,通过各种措施优化水资源配置结构、提高水资源的利用效率,对于促进经济转型、实现可持续发展具有重要意义。

一些学者探讨了用水量与经济增长之间的关系。贾绍凤等[1]认为,工业用水与经济增长的演变模式可以用库兹涅茨曲线来表示。发达国家的数据显示,当人均GDP达到3 700～17 000美元时,工业用水量会从上升转为下降趋势。刘渝等[2]研究发现,我国农业用水量最初随着人均GDP和人均农林牧渔业增加值的增长而增加,当人均GDP和人均农林牧渔业增加值分别达到665元和243元时,农业用水量开始逐渐下降,基本符合库兹涅茨曲线的特征。王璇[3]基于我国1997—2010年的经济数据,分析人均工业用水量与人均GDP之间的关系,探索我国东中、西各地区的工业用水量和经济发展之间的库兹涅茨曲线形态与阈值点,结果发现我国各地区的人均工业用水量随着人均GDP变化的曲线形态为倒U+U形,但中、西部地区倒U形部分不是很明显。东、中、西部地区人均工业用水量进入下降区间对应的人均GDP分别为22 222元/人、9 343元/人和10980元/人。由于不同的学者选择的样本、实证的时间各不相同,得到的结果尤其是倒U形曲线进入下降区间的转折点位置也不同,但大多证实用水量会随着经济的发展而逐渐进入下降区间。

由于以上文献多基于较早的数据进行研究,随着社会的发展,世界经济和中国经济形势都发生了较大的变化,尤其是近几年来中国GDP增长速度放缓,经济发展进入新常态,更注重经济结构的优化和发展模式的转变。笔者基于传统用水量与经济增长之间关系模型大多只考虑用水总量和人均GDP两个因素的情况,试图引入其他变量,根据2004—2013年的省际面板数据,分析经济发展中其他诸多因素对用水总量的影响,验证近10年来我国各地区用水总量与经济增长之间的关系。

1 库兹涅茨理论假说

20世纪60年代,库兹涅茨提出一种假说:在一个国家经济发展过程中,收入差距一开始随着经济增长逐渐加大;但当经济发展到一定程度时,收入差距逐渐缩小[4]。在平面上若以人均收入为横坐标,收入差异为纵坐标,这一假说便呈现为一条倒U型的曲线,通常称为库兹涅茨曲线。

美国经济学家Grossman等[5]最先将库兹涅茨曲线应用到研究经济增长与环境污染的关系中,他们基于全球60多个国家和地区的时间序列数据,研究污染物排放量和经济增长的关系,发现大多数样本的环境污染指标和人均收入间也呈倒U形的曲线关系,即在经济发展的过程中,环境状况先随经济发展而恶化,当经济发展到一定程度后得到逐步改善,据此提出环境库兹涅茨曲线(EKC)。

研究EKC时,大多采用环境质量数据为因变量,人均收入为自变量建立拟合方程。经济发展与环境污染之间简化的计量经济模型为

y=β0+β1x+β2x2+ε (1)式中:y为污染物排放量;x为人均GDP;β0、β1、β2为模型参数;ε为随机误差。在平面上,若以人均GDP为横坐标、人均污染物排放量为纵坐标建立坐标系,可得到一条倒U形的曲线,即EKC。

EKC的提出,引发了人们对环境质量和经济增长关系探讨的热潮,大多围绕在实证分析方面。学者们发现,对于不同国家或地区以及不同的污染物而言,环境污染与经济增长之间并不完全符合倒U形的曲线关系,还可能出现单调上升或三次方形等多种曲线形态[6-8]。这主要因为不同的国家或地区所处的经济发展阶段不同,因此经济规模、产业结构、市场作用机制等都不同,导致环境质量和经济增长间的关系也不同。

水资源是影响环境质量诸多因素中的重要因素之一,水资源利用对农业、工业、社会发展等都起到了不可或缺的作用。因此,借鉴EKC的研究思路,分析用水总量和经济增长之间的关系,对合理开发利用水资源、探寻未来经济发展的模式具有重要意义。

2 用水总量与经济增长间关系分析模型

2.1 指标选取与计量模型的建立

根据我国2004—2013年的水资源面板数据,建立简化的EKC计量模型,即模型(1)时,主要系数多不能通过显著性检验,无法准确描述我国各地区用水量与经济增长之间的关系。分析其原因主要是我国用水量与人均GDP间不存在典型的倒U形库兹涅茨曲线关系,因此在模型中再加入人均GDP的三次方,同时引入其他经济变量进行回归。

根据该思路,设定每个省份(地区)的用水总量为因变量,人均GDP为自变量建立拟合模型。模型中人均GDP采用一次方、二次方、三次方表示。此外,由于在用水总量中,农业用水量占相对较高的比例,因此在回归模型的自变量中除了人均GDP之外,加入了第一产业增加值在GDP中所占的比例,以衡量产业结构的变化对用水量的影响,记为A;用C衡量人均可支配收入对用水总量的影响;S衡量城镇化率对用水总量的影响。采用的回归模型为

式中:Wit为第i个省份(地区)第t年的用水总量;Git为第i个省份(地区)第t年的人均地区生产总值; Ait、Cit、Sit分别为第i个省份(地区)第t年第一产业增加值在GDP中所占的比重、居民可支配收入以及城镇化率,为了消除异方差,均对变量进行了对数化处理;c为常数;εit为随机误差项;i、t分别为地区和时间。此外,模型中的经济变量均通过计算整理为以不变价格计算的可比价,消除了价格因素的影响。

2.2 数据来源

实证数据采用2004—2013年31个省份(自治区、直辖市)的面板数据,共310个样本点。就样本数据量而言,面板数据拥有更大的自由度,且兼有时间序列和截面数据的特点,不仅能表现出我国处于不同经济发展水平各地区的差异,还可以体现出时序特性,相比较单纯的时间序列或横截面数据而言,样本的解释能力更强,数据更具说服力。所有原始数据均来源于《中国统计年鉴》和《中国水利年鉴》。

3 模型验证

在对简化的EKC计量模型进行回归之前,首先需要确保模型不会存在虚假回归现象。因此,首先需对模型中涉及的变量进行非平稳性检验,再对变量间是否存在协整关系进行检验。

3.1 变量的非平稳性检验

首先对面板数据进行单位根检验。同时运用第一类同根情形下的LLC检验和第二类不同根情形下的IPS检验,结果见表1(表1中***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平下通过检验)。

表1 单位根检验结果

从表1可以看出,模型中的变量均通过了单位根检验,都是平稳的经济变量。模型的被解释变量和解释变量间可以建立协整方程。

3.2 面板数据的协整关系检验

选择Pedroni检验,检验结果如表2所示。

表2 Pedroni检验结果

协整关系检验的结果显示,在1%的显著性水平下,回归模型中的协整关系存在,即各地区用水总量与人均GDP,人均GDP的二次方、三次方,第一产业增加值在GDP中所占的比例,人均可支配收入,城镇化率之间存在长期稳定的均衡关系。

3.3 面板数据回归模型估计

在对面板数据进行回归前,首先需要根据Hausman检验确定建立固定效应模型或随机效应模型。根据检验结果,建立固定效应模型。考虑到各地区间农业水资源利用存在差异,未对样本数据进行F检验,而直接采用变截距模型。模型的回归结果如表3所示(表中括号内为P值)。

从表3可以看出,面板数据回归模型整体拟合效果很好,人均GDP各次方系数均通过了显著性检验,且判定系数R2都达到99%以上,DW值约为2,模型不存在自相关。在建立的固定效应模型中,虽然各省截距项不相同,但由于库兹涅茨曲线主要分析模型被解释变量与人均GDP的一次项、二次项、三次项以及其他拟合系数的特征,各截距项的回归系数对结果的分析作用不大,因此不逐一列出分析。

据此得到我国31个省份2004—2013年用水总量与人均GDP等各经济变量间的拟合方程为

观察模型(3)的回归结果:人均GDP的一次项系数均为负值,二次项系数均为正值,三次项系数均为负值,且各次项系数全部通过显著性检验,在平面上以人均GDP为横坐标、用水总量为纵坐标构建坐标系,得到一条U+倒U形的曲线,如图1所示。由图1不难看出,各地区用水总量与人均GDP间呈现先下降后增长再下降的发展态势。

图1 我国各地区用水量库兹涅茨曲线

分析图1,当人均GDP低于4 850元(以2004年为基期计算的不变价)时,经济结构以第一产业为主,随着农业用水效率的提升,用水总量逐渐减少;接着工业化进程大大加快,尤其是耗水量大的产业迅速发展,用水量转而上升,在上升过程中,虽然也面临着经济结构调整和产业优化带来的用水量下降的动力,但在经济发展达到一定水平之前,这股力量并不能战胜传统需水量大的工业与农业对水资源的消耗,因此用水总量随着经济的发展而逐渐增加;随着产业结构的深入调整与升级,新型产业不断淘汰落后产业,最终进入经济发展的健康状态,用水量转而进入下降区间。

3.4 模型结果讨论

表3 用水量与经济增长的回归结果

a.我国31个地区2004—2013年的用水总量与人均GDP之间虽不满足典型的倒U形库兹涅茨曲线特征,但表现为U+倒U形的曲线;人均GDP在一定范围内时,用水总量随着人均GDP的增加而增加,当人均GDP达到特定值时,用水总量随着人均GDP的增加而减少。由图1可见,库兹涅茨曲线的转折点对应的人均GDP分别为4 850元和48 104元,该数值与其他学者的研究结果有些差异,说明用水量库兹涅茨曲线计量模型结果具有较强的地域性、时间性。由于不同时期经济发展状况不同,用水量趋于减少的转折点不尽相同。根据本文的实证结果,当地区人均GDP在4 850～48 104元之间时,用水总量随着人均GDP的增加而增加,当人均GDP达到48104元时,用水总量随着人均GDP的增加而逐渐减少,呈现良性发展的态势。以2013年的数据为例,只有北京、天津、内蒙古、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东等10个省(直辖市、自治区)的人均GDP在48 104元以上,其他21个地区的人均GDP在4 850～48 104元之间,水资源形势不容乐观。

人均GDP 4850元和48104元是通过实证研究得到的两个重要参数,为了在全国范围内推广使用,最好能将其取成整数,以方便管理。考虑建立模型中的人均GDP等经济变量均已通过计算整理为以不变价格计算的可比价,因此消除了价格因素的影响;加之第一产业是用水量最多的部门,随着经济的发展,新常态下中国省域经济结构不断调整,2015年《中国省域竞争力蓝皮书》发布,2014年多数省份第一产业比重逐步降低(比例最高的为海南省, 24%),第二产业、第三产业比重不断上升,尤其是东部沿海省份的第三产业更是超过了50%,未来还会逐渐升高,发达国家第三产业在国民经济中所占比重达到了80%。因此,未来越来越多的省份将进入倒U部分,呈现良性发展的态势。为了普及实证结果,将人均 GDP实证结果分别取为5 000和50000元,即当地区人均GDP在5000～50000元之间时,用水总量随着人均GDP的增加而增加,当人均GDP达到50000元时,用水总量随着人均GDP的增加而逐渐减少,进入良性发展的区间。

b.模型中除了人均GDP这个变量之外,还加入了第一产业增加值在地区GDP总量中所占的比例、人均可支配收入、城镇化率3个变量,分别衡量各地区农业发展规模、居民消费水平、地区城镇化发展水平对用水总量的影响。从模型的回归结果来看,第一产业的发展规模和居民人均可支配收入都对用水总量产生了正向影响,即各地区第一产业在经济发展中所占比重越高、人均可支配收入越高,用水总量都会增加,这是较符合我国经济社会发展现状的。一方面,在用水总量中,第一产业用水占绝大部分比重,因此随着第一产业增加值在GDP中所占比重的提升,在农业用水效率未显著提升的情况下,用水总量必然会上升;另一方面,鉴于我国目前大部分地区的人均GDP仍处在用水量库兹涅茨曲线上升的发展阶段,因此人均可支配收入在这一范围内的上升也会使用水总量增加。实证结果证实用水总量与城镇化率之间呈现负相关的关系,城镇化率的提高有利于改善水资源紧张的局面,说明随着各地区城镇化进程的发展,产业结构升级使得需水量小的新兴产业在经济中所占比例不断提升。经济的转型是减少用水需求、改善未来用水状况的有效途径。

c.大部分省份还没有进入用水量库兹涅茨曲线下降阶段的转折点,即人均GDP达48 104元,说明现阶段这些省份的用水总量仍随着经济的增长而增加。贾绍凤等[1]指出,发达国家用水量的下降一般都伴随着农业和重工业的缩减。结合中国现状, 2013年,我国大部分地区第一产业占GDP的比重已低于15%,全国层面上来看,第三产业比重首次超过第二产业,标志着中国经济正式迈入“服务化”时代。从本文的实证结果来看,北京、上海、江苏、浙江等发达地区进入了用水量库兹涅茨曲线的下降阶段。随着产业结构的调整与升级,一方面,第一产业在地区经济发展中所占比重会越来越低,另一方面,第三产业在国民经济中的发展比重会越来越高于耗水量大的第二产业。此外,随着节水科技的发展,环境保护要求的提升,未来大部分地区用水总量也会逐渐进入用水量库兹涅茨曲线的倒U形阶段。

4 结 语

通过建立面板数据回归模型,发现我国各地区用水总量与人均GDP的模拟结果不符合典型的倒U型库兹涅茨曲线,而是呈U+倒U形。当地区人均GDP在4850～48104元之间时,用水总量随着人均GDP的增加而增加,当人均GDP达到48 104元时,用水总量随着人均GDP的增加而逐渐减少,至2013年,只有北京、上海、天津、江苏、浙江等10个省份(自治区、直辖市)用水总量随着人均GDP的增加而降低。此外,模型结果还表明,用水总量随着第一产业增加值占地区GDP的比重以及居民人均可支配收入在一定范围内的增加而增加,随着城镇化水平的上升而减少。

分析我国用水量库兹涅茨曲线的特征与拐点,并不是被动地等待这些拐点的到来,而是要认识到用水量的下降并不会随着经济的增长、收入水平的上升而自动变化。经济发展是影响用水量变化的关键因素,在社会发展的特定阶段内,技术水平、经济体制、水资源政策、环境投资、社会公众的环境保护意识等多种因素都会影响水资源使用量和用水效率。政策制定者必须通过完善政策以在经济增长和水资源保护之间进行权衡,当经济发展到一定的水平之后,用水量开始随着经济的增长而逐渐降低,这是因为经济进一步的发展本身就是缓解水资源紧张的压力、提高水资源利用效率的有效途径之一。

为了更加合理开发、利用和保护我国的水资源,走可持续发展的经济模式,提出如下对策建议:①优化经济结构,促进产业结构转型,积极推进产业结构向节能型、健康型、高级化方向发展,大力发展以第三产业为代表的节水型产业。②充分发挥市场机制作用,建立和健全水价制度,进一步发展水权交易,通过经济激励和价格约束充分调动水资源利用主体的节水意识,提高水资源的利用效率,降低单位GDP产值的用水量。③制定节水战略,加大节水宣传教育,营造节水氛围,创建全民节水型社会。④增加废水的利用率,通过技术投入和污水治理,使工业废水和生活污水得到有效控制和再次利用,推广循环技术,实现污水资源化。

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F322

A

1003 -9511(2015)04 -0010 -05

2015-04 -17 编辑:胡新宇)

10.3880/j.issn.1003 -9511.2015.04.004

国家自然科学基金(41471456)

郑慧祥子(1992—),女,安徽六安人,硕士研究生,主要从事水资源管理研究。E-mail:xzll_xzbj@163.com

田贵良(1982—),男,江苏睢宁人,副教授,博士,主要从事水资源管理研究。E-mail:tianguiliang@hhu.edu.cn