基于VAR模型的水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)態(tài)關(guān)系研究

鄧朝暉 劉 洋 薛惠鋒

(1.西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西西安710054;2.西北工業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境信息化工程研究所，陜西西安710072)

基于VAR模型的水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)態(tài)關(guān)系研究

鄧朝暉1，2劉 洋1薛惠鋒2

(1.西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西西安710054;2.西北工業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境信息化工程研究所，陜西西安710072)

基于VAR模型，通過變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整分析，廣義脈沖響應(yīng)和預(yù)測方差分解分析，利用中國1980－2007年水資源利用和經(jīng)濟(jì)增長相關(guān)數(shù)據(jù)，對中國經(jīng)濟(jì)增長與水資源利用的長期均衡關(guān)系及其動(dòng)態(tài)性進(jìn)行了實(shí)證分析。研究結(jié)果表明:①經(jīng)濟(jì)增長與總用水量、工業(yè)用水量和生活用水量之間存在長期均衡關(guān)系，而農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)增長之間不存在長期均衡關(guān)系，這與研究期間中國處于工業(yè)化中期階段的事實(shí)相吻合;②經(jīng)濟(jì)增長對水資源利用的沖擊響應(yīng)的滯后期短且是非漸進(jìn)的，而水資源對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著影響的滯后期較長且是非漸進(jìn)的，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中工業(yè)用水、生活用水量增加趨勢明顯，農(nóng)業(yè)用水量隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)零增長和負(fù)增長;③經(jīng)濟(jì)增長對水資源利用的預(yù)測方差起著重要作用，而水資源利用對經(jīng)濟(jì)增長的預(yù)測方差的貢獻(xiàn)度較小。建議加強(qiáng)工業(yè)用水和生活用水的節(jié)水措施，減少工業(yè)和生活用水量，實(shí)現(xiàn)水資源可持續(xù)利用。

水資源利用;經(jīng)濟(jì)增長;VAR模型;脈沖響應(yīng)

水資源是基礎(chǔ)性自然資源和戰(zhàn)略性經(jīng)濟(jì)資源，是生態(tài)環(huán)境的控制性要素，是一個(gè)國家綜合國力的有機(jī)組成部分。進(jìn)入21世紀(jì)以來，隨著水資源利用量的急劇上升，越來越多的國家出現(xiàn)了水危機(jī)，不僅嚴(yán)重制約著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且威脅著人類生存安全。

國外關(guān)于可持續(xù)水資源管理的研究始于上世紀(jì)90年代，以聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展委員會(huì)(UNCSD)開展的研究工作和國外學(xué)者在眾多國際會(huì)議上發(fā)表的論文為標(biāo)志開始興起，已由定性研究為主逐步過渡到以定量研究為主;國內(nèi)有關(guān)可持續(xù)水資源管理的研究也可追溯到上世紀(jì)90年代，許多學(xué)者及水利工作者都對該問題進(jìn)行了早期探索，如馮尚友等學(xué)者介紹了水資源系統(tǒng)的概念，并開展了一系列研究工作;胡治郡等學(xué)者則進(jìn)一步把可持續(xù)水資源管理的概念、研究方法、進(jìn)展等引入我國水文水資源學(xué)術(shù)界，并提出了“水資源可持續(xù)管理”的熱點(diǎn)問題和研究方向［1］。

國內(nèi)外對水資源管理的研究主要涉及水資源供需分析、水資源承載力、水資源配置、水資源可持續(xù)利用等層面和角度展開。其中，在水資源供需分析中，主要就水資源供需管理的意義、內(nèi)涵、實(shí)施策略、轉(zhuǎn)變方式等問題進(jìn)行了研究［2］;水資源承載能力研究則主要從概念、內(nèi)涵、意義［3－5］及評(píng)價(jià)模型［6］等方面入手進(jìn)行了研究;此外有關(guān)水資源配置的研究也較多，但主要是從工程技術(shù)角度進(jìn)行研究，在社會(huì)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治學(xué)、管理學(xué)等領(lǐng)域的研究還較為滯后。關(guān)于水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系的研究還很少，美國學(xué)者Charles定性分析了水資源利用對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用和靜態(tài)關(guān)系［7］。路寧等利用中國52個(gè)城市的截面數(shù)據(jù)，通過建立計(jì)量模型對經(jīng)濟(jì)增長與水資源利用壓力之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)［8］，李周利用GDP和用水量變化的時(shí)間序列證實(shí)了中國經(jīng)濟(jì)增長和水資源利用之間庫茲涅茨曲線的存在性［9］，但二者都沒有給出水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)作用關(guān)系。

基于此，本文擬采用已廣泛應(yīng)用于地區(qū)經(jīng)濟(jì)［10］、環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長［11－14］、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)［15］等關(guān)系研究中并證明取得良好效果的VAR模型計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法，對水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行研究，利用1980－2007年中國主要用水指標(biāo)和GDP數(shù)據(jù)，對中國經(jīng)濟(jì)增長與水資源利用之間的關(guān)系進(jìn)行研究，通過對二者之間的協(xié)整檢驗(yàn)、廣義脈沖響應(yīng)和預(yù)測方差分解分析，揭示水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長之間的長期動(dòng)態(tài)變化關(guān)系，為認(rèn)識(shí)和解決經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中水資源短缺問題提供科學(xué)依據(jù)。

1 中國水資源利用發(fā)展變化

中國是一個(gè)干旱缺水嚴(yán)重的國家。淡水資源總量為28 000 m3，占全球水資源的6%，僅次于巴西、俄羅斯和加拿大，居世界第四位，但人均只有2 300 m3，僅為世界平均水平的1/4、美國的1/5，在世界上名列121位，是全球13個(gè)人均水資源最貧乏的國家之一。隨著經(jīng)濟(jì)的快速增長，用水量不斷增加，水資源短缺已成為經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的主要制約因素。

圖1 1949－2007年中國用水量變化示意圖Fig.1 Change of water consumption in China(1949－2007)數(shù)據(jù)來源:中國可持續(xù)發(fā)展水資源戰(zhàn)略研究報(bào)告;《中國水資源公報(bào)》(1997－2007)

多年來，全國用水量增長迅速，如圖1所示。1949年估計(jì)為1 031億m3，到1959年翻了一番;1980年全國用水總量達(dá)4 437億m3，與1965年相比，年均增長約為3.3%;1993年與1980年相比，全國用水量年均增長59億m3，增長率為1.2%;1997年全國總用水量為5 566億 m3，與1993年相比，年均增長率為1.7%，年均增幅為92億m3。但從1997年開始，總用水量下降并保持平穩(wěn)趨勢，2004年開始出現(xiàn)上升趨勢，但是上升趨勢較為緩慢，表明隨著經(jīng)濟(jì)增長總用水量增長率逐漸減小，這與世界發(fā)達(dá)國家用水量已達(dá)到零增長甚至負(fù)增長的發(fā)展趨勢是一致的，我國通過提高水資源利用、控制人口增長等措施，實(shí)現(xiàn)我國用水量的零增長是完全可以實(shí)現(xiàn)的。

從用水結(jié)構(gòu)來看，我國農(nóng)業(yè)用水占全部用水的比重較高，但始終呈遞減趨勢:由1949年的97.1%下降到1980年的88.2%、1993年的78.1%、1997年的75.4%和2007年的61.9%。工業(yè)和生活用水快速上升，工業(yè)用水占總用水量的比重在1949年僅為2.3%，而1997年上升為20%，到2007年為24.1%。生活用水增長更加迅速，1980－1997年間的年均增長率為7.9%。隨著工業(yè)化進(jìn)程的加快和城鎮(zhèn)化水平的提高，如果不加以管理和控制，這種趨勢仍將持續(xù)下去。

2 數(shù)據(jù)制備和研究方法

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)制備

在本研究中，對經(jīng)濟(jì)增長和水資源利用兩方面選取具有代表性指標(biāo)變量進(jìn)行計(jì)量分析。GDP是以一個(gè)國家或地區(qū)所有常住經(jīng)濟(jì)單位的生產(chǎn)成果為對象進(jìn)行核算，覆蓋國民經(jīng)濟(jì)所有行業(yè)，并具有國際上通用的核算原則與方法，是衡量國家之間、地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)總量的國際通用指標(biāo)。因此，本研究選用GDP作為度量經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)，單位為億元。按照水資源使用結(jié)構(gòu)，將用水分為農(nóng)業(yè)用水、工業(yè)用水、生活用水和生態(tài)用水，由于生態(tài)用水量較小，加之生態(tài)用水是近幾年開始作為單獨(dú)的指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，為了研究方便，本文將其歸入生活用水中計(jì)算。因此，本文選取總用水量、農(nóng)業(yè)用水量、工業(yè)用水量和生活用水量作為水資源利用指標(biāo)(單位:億m3)。

水資源專門統(tǒng)計(jì)工作開始相對較晚，中國自1997年開始正式編制《中國水資源公報(bào)》，這給水資源統(tǒng)計(jì)研究本身帶來一定困難。鑒于數(shù)據(jù)的可靠性和可得性，本研究樣本區(qū)間確定為1980－2007年。GDP數(shù)據(jù)源自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(1980－2007年);1997－2007年水資源數(shù)據(jù)源自《中國水資源公報(bào)》，1980－1997年水資源數(shù)據(jù)在查閱《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年報(bào)》、《中國城市年鑒》、《中國水利年鑒》、《中國農(nóng)業(yè)年鑒》、《中國工業(yè)年鑒》、《中國環(huán)境年鑒》和相關(guān)研究成果基礎(chǔ)上，進(jìn)行計(jì)算和統(tǒng)計(jì)，對部分缺失的數(shù)據(jù)采用灰度預(yù)測和專家評(píng)估等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)填充。

為避免數(shù)據(jù)的劇烈波動(dòng)，消除可能存在的異方差，考慮到對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化后容易得到平穩(wěn)序列，并且還不會(huì)改變時(shí)序數(shù)據(jù)的特征，本文對GDP、總用水量、農(nóng)業(yè)用水量、工業(yè)用水量、生活用水量數(shù)據(jù)序列進(jìn)行對數(shù)化處理，分別命名為 LNGDP、LNTAL、LNAGR、LNIND、LNLIV。

2.2 研究方法

傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法是以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)來描述變量關(guān)系的模型。但是，經(jīng)濟(jì)理論通常不足以對變量之間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系提供一個(gè)嚴(yán)密的說明，而且內(nèi)生變量既可以出現(xiàn)在方程左端又可出現(xiàn)在方程右端，使得估計(jì)和推斷變得更加復(fù)雜。VAR就是一種用非結(jié)構(gòu)性方法來建立各個(gè)變量之間關(guān)系的模型，其表示如式(1)所示。

其中:Xt為時(shí)間序列構(gòu)成的向量;c為常數(shù)項(xiàng);p為自回歸滯后階數(shù);Aj為時(shí)間序列系數(shù)矩陣;εt為白噪聲序列向量，滿足:①E(εt)=0，誤差項(xiàng)的均值為 0;②E(εtε't)= Ω，誤差項(xiàng)的協(xié)方差矩陣為 Ω;③E(εtε't－k)=0，誤差項(xiàng)不存在自相關(guān)。

本文建立由4個(gè)水資源指標(biāo)(總用水量、農(nóng)業(yè)用水量、工業(yè)用水量、生活用水量)與經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)(GDP)組成的雙變量VAR模型，并通過協(xié)整分析和脈沖響應(yīng)分析，對中國經(jīng)濟(jì)增長與水資源利用之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。在協(xié)整分析及脈沖響應(yīng)函數(shù)分析之前，需要對變量的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF(Augmented Dickey Fuller)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

協(xié)整理論是2003年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主恩格爾(R.F.Engle)和格蘭杰(C.W.J.Granger)在 1987 年首先提出的［17］。所謂協(xié)整是指兩個(gè)或多個(gè)非平穩(wěn)的變量序列某個(gè)線性組合后的序列呈平穩(wěn)性。經(jīng)濟(jì)意義在于兩個(gè)變量雖然具有各自的長期波動(dòng)規(guī)律，但如果是協(xié)整的，那么它們之間存在著一個(gè)長期穩(wěn)定的比例關(guān)系，反之，如果兩個(gè)變量具有各自的長期波動(dòng)規(guī)律，但如果不是協(xié)整的，它們之間就不存在一個(gè)長期穩(wěn)定的關(guān)系。

為研究經(jīng)濟(jì)增長與水資源利用的長期動(dòng)態(tài)關(guān)系，本文擬采用脈沖響應(yīng)函數(shù)法來刻畫水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長兩類變量之間的長期的相互動(dòng)態(tài)作用。脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)是描述一個(gè)內(nèi)生變量對誤差的反應(yīng)，也即在擾動(dòng)項(xiàng)上加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的新息(Innovation)沖擊對內(nèi)生變量的當(dāng)前值和未來值的影響，其定義為:

式中，δk代表來自第k個(gè)變量的沖擊，n是沖擊響應(yīng)時(shí)期數(shù)，t－1代表沖擊發(fā)生時(shí)所有可獲得的信息。要求n期沖擊的IRF值，即考慮δk沖擊對 xt+n期望值所導(dǎo)致的差異。

與脈沖響應(yīng)函數(shù)方法不同，VAR預(yù)測方差分解法能給出隨機(jī)信息的相對重要性。其主要思想是，把系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量的預(yù)測均方誤差(Mean Square Error，MSE)按其成因分解為與各方程相關(guān)聯(lián)的m個(gè)部分，從而了解各新息對模型的內(nèi)生變量的相對重要性。VAR(p)模型的s步預(yù)測誤差為:

它的均方誤差(MSE)為:

式中，pp'=Ω，根據(jù)式(6)可以將任意1個(gè)內(nèi)生變量的預(yù)測均方誤差分解成系統(tǒng)中的各變量的沖擊貢獻(xiàn)值，然后計(jì)算每個(gè)變量沖擊的相對重要性，即變量的貢獻(xiàn)占總貢獻(xiàn)的比例。本文擬運(yùn)用VAR預(yù)測方差分解法來考察經(jīng)濟(jì)增長與水資源利用之間的相互影響程度［4］。

3 中國水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系實(shí)證

3.1 VAR模型的建立

本文分析的VAR模型為中國經(jīng)濟(jì)增長與水資源利用指標(biāo)之間的雙變量系統(tǒng)，需要建立GDP與總用水量、GDP與農(nóng)業(yè)用水量、GDP與工業(yè)用水量、GDP與生活用水量4個(gè)雙變量 VAR模型。根據(jù)上述的數(shù)據(jù)分析，利用EVIEWS5.1對動(dòng)態(tài)方程的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)見表1。模型中各變量均經(jīng)過取對數(shù)處理，從方程的擬合度和系數(shù)的顯著性，以及滯后階數(shù)判斷的AIC準(zhǔn)則綜合考慮，取各變量的最大滯后階數(shù)為2。

表1 GDP、總用水量、農(nóng)業(yè)用水量、工業(yè)用水量、生活用水量向量自回歸方程參數(shù)估計(jì)Tab.1 Auto regression parameter estimates of GDP，total water consumption，agricultural water consumption，industrial waterz consumption and living water consumption vector

對于VAR模型而言，如果VAR模型所有根模的倒數(shù)小于1，即位于單位圓內(nèi)，則VAR模型是穩(wěn)定的。如果模型不穩(wěn)定，則某些結(jié)果不是有效的，例如脈沖響應(yīng)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。通過檢驗(yàn)，表2和圖2可以判定VAR模型是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。

3.2 ADF檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

在進(jìn)行協(xié)整分析之前，首先需要檢驗(yàn)被分析序列變量是否平穩(wěn)，即單位根檢驗(yàn)。常用的單位根檢驗(yàn)方法DF檢驗(yàn)由于不能保證方程中的殘差項(xiàng)是白噪聲(white noise)，所以Dickey和Fuller對DF檢驗(yàn)法進(jìn)行了擴(kuò)充，形成ADF(Augented Dickey－Fuller Test)檢驗(yàn)，這是目前普遍應(yīng)用的單位根檢驗(yàn)方法［16］。本文選用ADF法對水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長各變量時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)如表3所示，由于樣本容量的限制，最大滯后階數(shù)取3。

表2 VAR模型滯后結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)Tab.2 Lag structure test of VAR model

圖2 VAR特征多項(xiàng)式根模倒數(shù)Fig.2 VAR model characteristic polynomial roots reciprocal

由檢驗(yàn)結(jié)果表明，樣本區(qū)間在5%的顯著水平下，接受所有變量序列水平值有單位根的假設(shè)，拒絕所有變量一階差分存在單位根的假設(shè)。檢驗(yàn)結(jié)果說明，1980－2007年的LNGDP、LNTAL、LNAGR、LNIND 和 LNLIV 序列一階差分都是平穩(wěn)的，表明GDP與用水總量、工業(yè)用水量、農(nóng)業(yè)用水量、生活用水量之間可能存在協(xié)整關(guān)系，可以進(jìn)一步檢驗(yàn)其協(xié)整性。

檢驗(yàn)變量間協(xié)整關(guān)系的方法有EG兩步法和Johansen極大似然法兩種［17］。EG兩步法是 Engle和 Granger于1987年提出的，用來檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間協(xié)整關(guān)系的一種方法［18］。本文采用這種簡便的方法來檢驗(yàn)GDP與工業(yè)用水量、GDP與生活用水量之間的協(xié)整關(guān)系，具體檢驗(yàn)步驟為:

表3 變量序列的單位根檢驗(yàn)(ADF)結(jié)果Tab.3 Unit Root Test(ADF)results of variable sequence

(1)用 OLS分別對 LNGDP和 LNGYS、LNGDP和LNSHS進(jìn)行靜態(tài)回歸，回歸方程如下:

(2)分別檢驗(yàn)四個(gè)殘差序列的單整階數(shù)，方法與檢驗(yàn)GDP序列平穩(wěn)性的方法相同，結(jié)果如表4所示。

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，回歸方程的殘差序列的ADF檢驗(yàn)值都小于顯著水平的5%時(shí)的臨界值，即殘差序列μ^1t、μ^2t、μ^3t和 μ^4t是平穩(wěn)序列。說明 LNGDP 與 LNTAL、LNGDP 與LNAGR、LNGDP與LNIND、LNGDP與LNLIV之間存在協(xié)整關(guān)系，因此，水資源與經(jīng)濟(jì)增長之間具有長期的均衡關(guān)系。

3.3 廣義脈沖響應(yīng)分析

由于VAR模型各個(gè)估計(jì)方程擾動(dòng)項(xiàng)的方差協(xié)方差矩陣不是對焦矩陣，因此必須首先進(jìn)行正交處理得到對角化矩陣，正交化處理常用的是喬利斯基分解(Cholesky)。喬利斯基分解為VAR模型的變量增加一個(gè)次序，并將所有影響變量的公共因素歸結(jié)到VAR模型中第一次出現(xiàn)的變量上，并且如果改變變量的次序，將會(huì)明顯改變變量的響應(yīng)結(jié)果［19］。由于喬利斯基分解依賴次序的缺陷，1998年P(guān)esaran和Shin提出了廣義脈沖響應(yīng)分析［20］，這種分析方法不依賴VAR模型中變量次序的正交的殘差矩陣，可提高估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)定性與可靠性。為了分析經(jīng)濟(jì)增長與水資源利用之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系，本文運(yùn)用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析二者之間的沖擊響應(yīng)［21］，這里將沖擊響應(yīng)期設(shè)定為10期，分析結(jié)果見表5。

3.3.1 總用水量與經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)關(guān)系

總用水量與經(jīng)濟(jì)增長的脈沖響應(yīng)分析結(jié)果如表5和圖3。就總用水量對 GDP一個(gè)單位沖擊的響應(yīng)來看，LNTAL當(dāng)期反應(yīng)為負(fù)值(－0.000 49)，下一期反應(yīng)上升為正值(0.004 31)，然后開始上升，至第三期為最高值(0.006 8)，然后開始平穩(wěn)下降，在整個(gè)分析期內(nèi)的LNTAL對LNGDP的累積響應(yīng)值為 0.041，即當(dāng)期 LNGDP對LNTAL的總體影響為正，表明隨著GDP的增長總用水量在增加，但從第三個(gè)周期開始具有下降趨勢。就GDP對總用水量一個(gè)單位沖擊的響應(yīng)來看，LNGDP的當(dāng)前反應(yīng)為負(fù)值(－0.001 66)，然后一直下降，整個(gè)分析期內(nèi)的沖擊反應(yīng)均為負(fù)值，累積響應(yīng)值為－0.338，表明總用水量變動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)，水資源對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有約束作用。

3.3.2 農(nóng)業(yè)用水量與經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)關(guān)系

由表5和圖4可知，LNAGR對LNGDP的單位新息沖擊的響應(yīng)曲線大致為N型，農(nóng)業(yè)用水對GDP一個(gè)單位沖擊響應(yīng)，LNAGR當(dāng)期反應(yīng)為負(fù)值(－0.000 19)，到第三期上升為最高值(0.004 2)，隨后開始下降。單位LNGDP新息沖擊對LNAGR的累積響應(yīng)值為－0.005 6。表明隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)用水量出現(xiàn)減小趨勢。而LNGDP對LNAGR的沖擊反應(yīng)曲線大致為U曲線，當(dāng)GDP對農(nóng)業(yè)用水量一個(gè)單位沖擊響應(yīng)，LNGDP的當(dāng)期反應(yīng)為負(fù)值(－0.000 43)，然后開始下降，到第 6期降至最低(－0.032)，從第7期開始上升。整個(gè)分析期內(nèi)，LNGDP對LNAGR的累積響應(yīng)值為－0.209，表明農(nóng)業(yè)用水量的變動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。

圖3 總用水量與經(jīng)濟(jì)增長脈沖響應(yīng)曲線Fig.3 Impulse response curves of the total water consumption and economic growth

表5 廣義脈沖響應(yīng)分析結(jié)果Tab.5 Results of the generalized impulse response analysis

圖4 農(nóng)業(yè)用水量與經(jīng)濟(jì)增長脈沖響應(yīng)曲線Fig.4 Impulse response curves of agricultural water consumption and economic growth

3.3.3 工業(yè)用水量與經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)關(guān)系

由表5和圖5可知，就工業(yè)用水量對GDP一個(gè)單位沖擊的響應(yīng)來看，LNIND的當(dāng)期反應(yīng)為負(fù)值(－0.001 4)，第2期上升為正值(0.011 8)，上升到第6期(0.011 8)后開始平穩(wěn)上升，在整個(gè)分析期內(nèi)LNIND對LNGDP的累積響應(yīng)值為0.096，表明GDP的增加導(dǎo)致工業(yè)用水量的增加。而LNGDP對LNIND的一個(gè)單位沖擊的響應(yīng)，整個(gè)分析周期內(nèi)均為負(fù)值，并呈現(xiàn)下降趨勢，至第7期降至最低(－0.048)。LNGDP對LNIND累積響應(yīng)值為－0.368，表明工業(yè)用水量變化對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。

圖5 工業(yè)用水量與經(jīng)濟(jì)增長脈沖響應(yīng)曲線Fig.5 Impulse response curves of industrial water consumption and economic growth

圖6 生活用水量與經(jīng)濟(jì)增長脈沖響應(yīng)曲線Fig.6 Impulse response curves of living water consumption and economic growth

3.3.4 生活用水量與經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)關(guān)系

由表5和圖6可知，就生活用水量對GDP一個(gè)單位沖擊的響應(yīng)來看，LNLIV的當(dāng)期反應(yīng)為負(fù)值(－0.005 6)，第2期上升為正值(0.011 8)，在第3周期和第4周期發(fā)生突變，至第8期達(dá)到最大值(0.038 2)，在整個(gè)分析期內(nèi)LNLIV對LNGDP的累積響應(yīng)值為0.263，表明GDP的增加導(dǎo)致生活用水量的增加。就LNGDP對LNLIV的一個(gè)單位沖擊的響應(yīng)來看，整個(gè)分析周期內(nèi)均為負(fù)值，并呈現(xiàn)下降趨勢，累積響應(yīng)值為－0.121 1，表明生活用水量變化對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。

3.4 水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長的預(yù)測方差分解

由水資源利用指標(biāo)與GDP的預(yù)測方差分解結(jié)果(表6)可知，就總體而言，GDP解釋各用水量指標(biāo)的預(yù)測方差分解的貢獻(xiàn)度較高，GDP解釋了總用水量、工業(yè)用水量、生活用水量三變量15%以上的方差，其中對總用水量的預(yù)測方差高達(dá)24.89%，GDP對農(nóng)業(yè)用水量的預(yù)測方差較小(4.6577%)。此分析刻畫了自20世紀(jì)80年代以來，中國水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長之間的變化關(guān)系:經(jīng)濟(jì)增長、工業(yè)化、城市化進(jìn)程的加快伴隨著對水資源的過度開發(fā)利用與水資源浪費(fèi)，工業(yè)用水和生活用水增加是總用水量增加的主要原因。相比而言，水資源利用對GDP的預(yù)測方差的解釋貢獻(xiàn)度較小，三類主要用水指標(biāo)對GDP的預(yù)測方差的解釋貢獻(xiàn)度均低于2%，尤其是工業(yè)用水量對GDP的方差分解平均貢獻(xiàn)度僅為0.428%，幾乎可以忽略?？傆盟繉?jīng)濟(jì)增長的方差分解平均貢獻(xiàn)度也僅僅為7.07%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于GDP對水資源利用預(yù)測方差的貢獻(xiàn)度。說明引起經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化的原因是多方面的，而水資源對經(jīng)濟(jì)增長的影響作用僅僅是一個(gè)方面，這與中國當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展中水資源利用的現(xiàn)狀是完全相符的。

表6 水資源利用與GDP的預(yù)測方差分解平均值Tab.6 Forecast variance decomposition average of water resources use and GDP

4 結(jié)論與建議

本文基于1980年－2007年中國水資源利用與GDP的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，建立了中國水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長之間的VAR模型，檢驗(yàn)了水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長之間的協(xié)整關(guān)系，運(yùn)用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)和預(yù)測方差分析了水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系，得到以下結(jié)論和建議:

(1)研究期間，中國經(jīng)濟(jì)增長與總用水量、工業(yè)用水量、生活用水量之間存在協(xié)整關(guān)系，而農(nóng)業(yè)用水量與經(jīng)濟(jì)增長之間不具有協(xié)整關(guān)系。也就是說，除農(nóng)業(yè)用水外，中國水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。說明隨著經(jīng)濟(jì)增長，中國農(nóng)業(yè)用水量變化基本保持平穩(wěn)狀態(tài)，出現(xiàn)零增長甚至負(fù)增長，農(nóng)業(yè)節(jié)水初見成效。但是總用水量、工業(yè)用水量和生活用水量仍保持著較快的增長趨勢，經(jīng)濟(jì)增長對降低水資源使用量的作用不夠明顯，尤其是工業(yè)用水量和生活用水量的增加沒有得到有效控制，這與我國目前處于工業(yè)化中期階段的事實(shí)相符。建議通過實(shí)施中水利用、提高水資源利用率、倡導(dǎo)生活節(jié)水等戰(zhàn)略措施和政策，降低工業(yè)用水量和生活用水量，以實(shí)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展用水量的零增長乃至負(fù)增長的目標(biāo)。

(2)經(jīng)濟(jì)增長對水資源利用的沖擊響應(yīng)滯后期短(3年左右)且是非漸進(jìn)的，而水資源對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著影響的滯后期較長(5年左右)且是非漸進(jìn)的。經(jīng)濟(jì)增長對總用水量、農(nóng)業(yè)用水量、工業(yè)用水量、生活用水量的單位沖擊響應(yīng)累積值均為負(fù)值 (－0.338，－0.209，－0.368，－0.121 1)，而總用水量、工業(yè)用水量、生活用水量對經(jīng)濟(jì)增長的單位沖擊響應(yīng)累積值均為正值(0.041，0.096，0.263)，農(nóng)業(yè)用水量對經(jīng)濟(jì)增長的單位沖擊響應(yīng)累積值為負(fù)(－0.005 6)。以上結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)增長帶來總用水量、工業(yè)用水量、生活用水量的增加，農(nóng)業(yè)用水量隨著經(jīng)濟(jì)增長出現(xiàn)零增長和負(fù)增長的趨勢;水資源的減少對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有約束作用。說明我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中工業(yè)用水、生活用水量增加趨勢明顯，水資源對經(jīng)濟(jì)增長的約束作用較為明顯。建議在經(jīng)濟(jì)發(fā)展開發(fā)利用水資源的同時(shí)，必須加大對水利工程、節(jié)水新技術(shù)、水資源管理等的投入，充分發(fā)揮經(jīng)濟(jì)對水資源利用的積極促進(jìn)作用，減緩工業(yè)用水和生活用水的增長速度。

(3)經(jīng)濟(jì)增長對水資源利用的預(yù)測方差起著重要作用，而水資源利用對經(jīng)濟(jì)增長的預(yù)測方差的貢獻(xiàn)度較小。當(dāng)前，一方面要緩解經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的用水量增加的壓力，另一方面要重視水資源短缺對經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的潛在反作用。要通過政策和措施減少工業(yè)用水量和生活用水量，建立起有效的水資源保護(hù)體系和虛擬水交易機(jī)制，以形成水資源對經(jīng)濟(jì)發(fā)展長效良好反饋機(jī)制。

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Study on the Dynamic Relationship Between Economic Growth and Water Resources-Use Based on the VAR Model

DENG Zhao-hui1，2LIU Yang2XUE Hui-feng1
(1.College of Business，Xi'an University of Technology，Xi'an Shaanxi 710054，China;2.Information Engineering Institute of Resources and Environment，Northwestern Polytechnic University，Xi'an Shaanxi 710072，China)

Based on the VAR model，the long term dynamic relationship between Chinese economic growth and water resources use is analyzed by using the variable stationary test and co-integration analysis，impulse response and variance decomposition analysis，and the related data of water resources and GDP indices in China from 1980 to 2007.The results show that economic growth is extendedly and dynamically related to total water resources consumption，industrial water consumption and domestic water consumption，but it is not the case with agricultural water consumption.This accords with the fact that China is in the mid-term of industrialization.Moreover，the lag phase of the shock response of economic growth to water resources-use is short and non-asymptotic，whereas the lag phase of the impact of water resources-use on economic growth is long and non-asymptotic.With the development of Chinese economy，industrial and living water consumption is obviously increasing while agricultural water consumption shows the trends of zero growth and negative growth.Additionally，variance decomposition analysis indicates that economic growth is the main variable to the forecasting mean square error of water resources while it is not so vice versa.Therefore，water-saving measures of industrial and living consumption should be strengthened so as to reduce water consumption and achieve sustainable use of water resources.

VAR model;water resources;economic growth;impulse response

C812

A

1002－2104(2012)06－0128－08

10.3969/j.issn.1002－2104.2012.06.021

(編輯:王愛萍)

2011－11－19

徐鶴，博士生，主要研究方向?yàn)樗乃Y源。

國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“社會(huì)水循環(huán)系統(tǒng)演化機(jī)制與過程模擬研究——以海河流域?yàn)槔?編號(hào):40830637);國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體基金項(xiàng)目“流域水循環(huán)模擬與調(diào)控”(編號(hào):50721006)。