中国用水效率影响因素的空间计量分析.doc

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1、中国用水效率影响因素的空间计量分析摘要：提高用水效率是水资源利用中的重要问题之一。本文使用空间计量方法，对2008-2014年中国31省的万元GDP用水量进行回归，考察水资源禀赋、经济因素、供用水结构和水利队伍建设对用水效率的影响。结果表明用水效率的空间关联比较明显。空间与时间固定效应的空间杜宾模型显示，各省市的用水效率(万元GDP用水量)呈现明显的空间聚集，并与本地的水资源禀赋和废水排放量密切相关。具体而言，水资源匮乏、地下水使用比重较高或废水排放量较低的地区往往用水效率较高。此外，从整体上而言，经济增长对万元GDP用水量降低的贡献并不明显，水利队伍人力资本的提升并未对当年的用水效率

2、起到明显作用。关键词.•川水效率；万元GDP用水量；影响因素；空间杜宾模型中图分类号：TV213.4文献识别码：A文章编号：1001-828X(2017)003-000-04一、？?题的提出中国的水资源总量约为3X108立方米，居世界第六位；但人均水资源占有量仅为2710.立方米，位于世界第88位，尚不到世界平均水平的四分之一①。水资源作为人类活动不可或缺的重要条件，其丰富与匮乏程度会对社会经济发展产生促进或制约。如果经济水平与生活质量发展提高到一定水平，那么面对水资源总量的约束，对于较完善的生态社会而言，伴随经济增长的应该是用水总量的零增长，甚至是轻微的负增长［1］。现有经济学文献将

3、影响用水效率的因素被学者们归纳为自然禀赋、经济水平与产业结构、供用水结构、技术水平、其他方面因素[2][3][4]。在较晚近的文献中，学者开始考虑用水效率的空间性问题，严凤霞等与鲍超等在分析用水效率时都采用了空间计量的框架[5][6]。这背后的基本思想是，用水效率本身或者其影响因素可能存在着空间意义上的关联，即相邻省份的用水效率及其影响因素可能存在相似性，忽略这些相似性可能导致对用水效率的影响分析作出错误判断。本文沿用空间计量这一分析框架继续考察用水效率与上述学者划定的诸多影响因素间的关系，以兼顾客观存在的空间效应。与上述两例以省内地级市为研究对象的文献不同的是，本文将研究对象扩大至省

4、级（不含港澳台地区），同时尝试引入描述水利队伍建设的变量，观察监管部门对水环境管理队伍建设活动本身是否对用水效率产生直接或间接的影响。二、模型设定与变量说明1.模型方法空间计量模型在对变量的回归屮考虑了各变量的空间关联性。一般来说，空间计量模型的形式通常在空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）之间选择。具体而言，空间滞后和空间误差模型的形式分别为其中e〜N（0，o2I）,IN,为长度为N的单位向量，N代表观测单元个数。W是空间权重矩阵，其屮第i行第j列元素wij是两单元i与j的空间权重，当i与j相邻时，wij=l,当i与j不相邻或i=j时，wij=0oW

5、Y称为被解释变量的空间滞后项，代表了被解释变量之间的交互效应，由于Y本身由解释变量X来解释，这种交互效应可以认为是内生的；而WX称为解释变量的空间滞后项，表示解释变量X之间的交互效应，这种交互效应是先于模型而外生存在的，因此相对于被解释变量而言，这种外生交互效应并不十分重要；Wp是误差项的空间滞后项，代表了各观测单元干扰项之间的交互效应。显然，空间滞后模型侧重于刻画被解释变量之间的交互效应，显著为正的空间回归系数S意味着邻近单元的被解释变量对本单元的被解释变量有正向的影响；空间误差模型侧于刻画误差项的空间交互作用，该作用由空间误差系数描述。空间杜宾模型的形式为不难看出，空间杜宾模型是空

6、间滞后模型和空间误差模型的综合体，因为当0=0时，空间杜宾模型将转化为空间滞后模型，而当o=时，空间杜宾模型将转化为空间误差模型。因此在模型选择过程中，如果不存在任何空间交互效应，那么一般的面板冋归模型即可完成模型估计；如果存在被解释变量或误差项的交互效应，选择对应的模型形式即可完成估计；而如果被解释变量和误差的交互效应都存在，就需要将模型设定为空间杜宾模型。为了确定模型的具体形式，首先需要判断的是被解释变量和误差项的空间效应是否存在，即其空间滞后项系数是否显著不为零。这可以通过LM检验和稳健LM检验完成，该检验的零假设为空间滞后项系数为零。在进行检验时，需要考虑所用空间面板数据的空间

7、或时间异质性是否存在，以免忽略而造成估计偏误。一般来说，这种空间或时间异质性常常可以视为空间或时间的固定效应，即某个空间单元相对于其他空间单元，或者某一时间点相对于时间序列的其他时间点具有难以测量或观测的特征，并且这种特征显著地导致了被解释变量在该空间单元或时间点的变化。在这种情况下，可以通过在回归模型中增加一个截距变量来刻画空间或时间固定效应②。这样，在不同的空间或时间同定效应的情况下，可以进行LM检验和稳健LM检验。这两种检验的统计量都是由