張兵兵 沈滿洪

摘要

工業(yè)水資源節(jié)約是節(jié)水工作中的重點領域。因此，了解工業(yè)水資源利用與工業(yè)經濟增長的關系以及產業(yè)結構變化對工業(yè)水資源節(jié)約的影響具有重大的意義?？紤]到中國區(qū)域間工業(yè)用水的差異性，在對中國31個省份1998-2012年的面板數據進行面板單位根檢驗以及面板協(xié)整檢驗的基礎上，構建面板協(xié)整方程及其誤差修正模型，并檢驗工業(yè)水資源利用與工業(yè)經濟增長、產業(yè)結構變化之間因果關系，結果顯示：工業(yè)水資源利用與工業(yè)經濟增長、產業(yè)結構變化之間存在著長期均衡關系，并且這種長期均衡關系對短期變化具有促進作用；在其他條件不變的情況下，工業(yè)經濟增長1%時，工業(yè)用水量增加0.04%，而在其他條件不變的情況下，工業(yè)比重增加1%時，工業(yè)用水量增加0.57%，即在其他條件不變的情況下，產業(yè)結構變化相較于工業(yè)經濟增長給工業(yè)水資源利用帶來的影響更加明顯；工業(yè)水資源利用與工業(yè)經濟增長以及工業(yè)水資源利用與產業(yè)結構變化之間均存在雙向的因果關系?；谝陨辖Y果可以得知，水資源短缺的確會成為工業(yè)經濟增長的制約因素，為保障工業(yè)經濟的可持續(xù)發(fā)展，節(jié)約工業(yè)水資源的利用亟需落到實處。而產業(yè)結構調整是節(jié)約工業(yè)水資源的有效措施，所以在保障工業(yè)經濟增長的同時，適當調整產業(yè)內部結構，使工業(yè)結構比重下降，從而得到工業(yè)水資源利用的節(jié)約。

關鍵詞工業(yè)水資源；工業(yè)經濟；產業(yè)結構；面板協(xié)整

中圖分類號F062.1文獻標識碼A文章編號1002-2104（2015）02-0009-06doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.02.002

水是工業(yè)的血液，工業(yè)經濟的發(fā)展離不開水資源的支撐。自改革開放以來，伴隨著工業(yè)經濟的發(fā)展，中國工業(yè)用水迅速上升，至今經歷了加速上升到減速上升的變化過程，工業(yè)用水量由1949年的24億m3上升至2012年的1 423.88億m3，增長了近58倍，工業(yè)用水量在總用水量中的占比也從1949年的2.33%上升至2012年的23.2%，增長了9倍。然而水資源是有限的稀缺資源，中國更是嚴重的缺水國家，從人均水資源角度看是全世界13個貧水國家之一，人均淡水資源僅為世界人均量的四分之一，若中國對水資源的需求一直保持在如此高的水平，未來水資源很可能成為制約工業(yè)經濟進一步發(fā)展的重要因素，所以，必須切實落實可持續(xù)發(fā)展理念，保障工業(yè)經濟增長的同時節(jié)約利用水資源。

但以往水資源在工業(yè)中的利用是粗放式的，水資源利用效率低下、結構不合理以及不能夠被有效回收利用等問題使工業(yè)用水資源被極大地浪費，而當前企業(yè)工業(yè)節(jié)水意識依然不強，節(jié)水進度緩慢，因此檢驗水資源對工業(yè)經濟增長是否存在制約作用以及探討使工業(yè)用水資源得到有效節(jié)約的措施顯得尤為重要。產業(yè)結構調整是水資源節(jié)約的重要手段，其節(jié)水效果明顯并且迅速，但其在工業(yè)用水資源的節(jié)約方面是否能夠帶來同樣的效果，成為工業(yè)節(jié)水的有效措施則需要進一步研究。

1文獻綜述

為推進中國可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實現，對自然資源利用以及環(huán)境污染、能源消費與經濟增長之間關系的研究越來越受到學者們的關注，但對水資源尤其是工業(yè)水資源利用的研究相對較少。羅光明等運用協(xié)整理論對新疆總體水資源利用與經濟增長的關系進行研究，證明了干旱地區(qū)的水資源利用與GDP增長之間存在著協(xié)整關系[1]，吳宗杰和董會忠則運用同樣的方法對山東省水資源與經濟增長的關系進行研究，得到山東省經濟增長與工業(yè)耗水量和生活耗水量之間存在協(xié)整關系，而與總耗水量與農業(yè)耗水量村存在長期均衡關系的結論[2]，可見不同地區(qū)運用相同方法研究所得到的水資源利用與經濟增長的關系亦不甚相同。以上研究都是針對中國特定區(qū)域的研究，研究結論具有一定的針對性，并不能以此推斷中國整體水資源利用與經濟增長的關系。潘丹和應瑞瑤運用面板VAR模型對中國農業(yè)水資源利用與農業(yè)經濟增長的內在依存和因果關系進行研究，得到中國東、中、西部地區(qū)水資源與農業(yè)經濟增長之間的長期協(xié)整關系[3]，為研究中國工業(yè)水資源利用與工業(yè)經濟增長的關系提供借鑒。

在工業(yè)用水的研究方面，賈紹鳳是較早研究的學者之一，他在2004年以發(fā)達國家為研究對象對用水庫茲涅茲曲線進行研究，指出發(fā)達國家工業(yè)用水存在一個由上升轉為下降的轉折點，并指出使工業(yè)用水下降的兩方面來源：用水效率提高和經濟結構調整[4]。鄧朝暉等基于VAR模型對中國經濟增長與水資源利用之間的關系分別做了研究，得到中國經濟增長與工業(yè)用水之間存在長期均衡關系的結論[5]。但張陳俊和章恒全對工業(yè)用水與經濟增長關系的庫茲涅茲曲線進行研究，指出不同地區(qū)工業(yè)用水絕對指標與經濟增長之間分別呈現“N”型、倒“U”型、“N”型和單調遞增形態(tài)，工業(yè)用水相對指標與經濟增長之間分別呈現倒“N”型、倒“U”型、“U”型和倒“N”型形態(tài)[6]，顯然不同地區(qū)工業(yè)用水與經濟增長的關系差距很大，在研究中國工業(yè)水資源利用與經濟增長的關系時應該將這種地區(qū)差異性考慮進來。

賈紹鳳等在研究中指出經濟結構調整對工業(yè)水資源利用的節(jié)約作用[4，7]，雷社平等[8]、許鳳冉等[9]分別以北京為例指出產業(yè)結構調整對解決水資源緊缺的作用。顯然在研究水資源利用與產業(yè)結構之間關系時不能夠忽略經濟增長因素對水資源利用的影響，所以本文將工業(yè)經濟增長、產業(yè)結構變化同時作為影響因素來研究其與工業(yè)水資源利用之間的關系，并且為考慮地區(qū)差異性的影響，利用1998-2012年31個省的面板數據進行研究，期待得到中國工業(yè)水資源利用與工業(yè)經濟增長及產業(yè)結構變化之間的關系。

2方法簡介及模型設定

面板數據單位根和協(xié)整檢驗理論是對時間序列單位根和協(xié)整檢驗理論研究的繼續(xù)和發(fā)展，它綜合了時間序列和橫截面的特性，通過加入橫截面能夠更直接、更加精確地推斷單位根和協(xié)整的存在，尤其是在時間序列不長、可能獲得國家、地區(qū)、企業(yè)等單位截面數據的情況下更具應用價值[10]，鑒于本文所研究工業(yè)用水的時間序列不長，同時研究中需將地區(qū)差異性考慮進來，所以最終選擇面板數據單位根和協(xié)整檢驗理論作為研究方法。

2.1面板數據單位根檢驗

由于傳統(tǒng)的面板模型會受到數據的非平穩(wěn)性影響產生偽回歸，所以在面板協(xié)整檢驗及模型建立之前需要首先對變量進行單位根檢驗以確定所研究變量是否為同階單整，即是否是平穩(wěn)的。檢驗面板數據單位根的方法有兩類：一類是同質面板單位根檢驗法，包括LLC檢驗[11]、Breitung檢驗[12]等，另一類是異質面板單位根檢驗法，包括IPS檢驗[13]以及Fisher類型檢驗[14-15]。

2.2面板數據協(xié)整檢驗

若所研究變量通過面板數據單位根檢驗，則可進一步檢驗變量間是否存在協(xié)整關系。Pedroni[16-17]提出的基于殘差的面板數據協(xié)整檢驗方法允許最大程度的個體差異，不僅每個個體的協(xié)整系數可以不同，還允許有不同的短期動態(tài)學，從而被廣泛地使用。本文選擇采用此方法對中國各省工業(yè)水資源利用與工業(yè)經濟發(fā)展、產業(yè)結構變化的關系進行長期協(xié)整檢驗。Pedroni一共提出了

七個統(tǒng)計量，并證明在一般性的假定條件下，

七個統(tǒng)計量在經過均值和標準差調整后都漸進服從標準正態(tài)分布，可以用于進行統(tǒng)計檢驗。同時Pedroni的Monte Carlo模擬實驗結果顯示，對于大于100的樣本來說，所有的7個統(tǒng)計量的檢驗效力都很好并且很穩(wěn)定，但是對于小樣本（T<20）來說， Group ADF統(tǒng)計量和Panel ADF統(tǒng)計量是最有效力的，其次是Panel PP統(tǒng)計量和Group PP統(tǒng)計量。

若變量通過協(xié)整檢驗，證明變量之間存在協(xié)整關系，可進一步建立協(xié)整方程得到變量之間的具體關系。

2.3協(xié)整模型及其估計

本文選取工業(yè)產出增加值、工業(yè)增加值占GDP的比重變化分別來衡量工業(yè)經濟增長水平以及產業(yè)結構變化，設定模型如下：

lniwit=α0i+α1ilnigdpit+α2ilnirit+εit（1）

其中iw表示工業(yè)用水量，igdp表示工業(yè)增加值，ir表示工業(yè)增加值占總GDP的比重，i表示省份，t表示年份，εit表示隨機誤差，α0i、α1i、α2i為待估參數。

對于模型估計，普通最小二乘估計法（OLS）仍然是最常用的協(xié)整模型估計方法，但如果解釋變量是內生的或者回歸誤差項是序列相關的，OLS估計出的參數是有偏的。為得到更加準確的估計結果，Phillips和Hansen[18]提出完全修正普通最小二乘法（FMOLS）對OLS估計量進行修正，有效地糾正了因系統(tǒng)擾動相關可能產生的估計偏差，Phillips和Loretan[19]、Saikkonen[20]、Stock和Watson[21]提出動態(tài)普通最小二乘法（DOLS），通過引入解釋變量領先形式與滯后形式的差分變量來克服可能存在的序列相關及回歸變量內生性等問題。FMOLS和DOLS都成為常用的協(xié)整模型估計方法。

2.4誤差修正模型與因果關系檢驗

即使變量之間存在長期的均衡關系，由于現實中工業(yè)用水與工業(yè)經濟很少處在均衡點上，所以實際觀測到的只是它們之間短期或非均衡的關系。為檢驗工業(yè)經濟增長、工業(yè)比重對工業(yè)用水的短期效應及其對長期均衡關系的調整作用，可以建立面板協(xié)整模型（1）所對應的面板誤差修正模型（PVECM）：

Δlniwit=∑k=0β1，kΔlnigdpit-k+∑k=0β2，kΔlnirit-k-γ（lniwit-1

-α0i-α1ilnigdpit-1-α2ilnirit-1）+εit

即：

Δlniwit=∑k=0β1，kΔlnigdpit-k+∑k=0β2，kΔlnirit-k

-γecmit-1+εit（2）

其中，emcit-1表示模型（1）的面板協(xié)整殘差，γ表示誤差調節(jié)系數，反映工業(yè)用水與工業(yè)經濟增長、工業(yè)比重的長期協(xié)整關系對它們之間的短期變化所產生的調節(jié)效應。如果γ為負，則-γecmit-1為正，意味著t-1期的lniwi小于α0i+α1ilnigdpi+α2ilniri，說明長期協(xié)整關系對短期變化具有抑制作用，進一步說明誤差修正模型的自變量對因變量的不利影響；反之，如果γ為正，說明長期協(xié)整關系對短期變化具有促進作用，進一步說明誤差修正模型的自變量對因變量的正向影響。

Granger[22]提出檢驗變量之間因果關系的方法，之后該方法被廣泛應用于時間序列情形下經濟變量之間的格蘭杰因果關系檢驗中。但隨著面板數據的廣泛使用，學者們對格蘭杰因果關系檢驗的研究與應用也延伸到面板數據上。如果將普通的格蘭杰因果檢驗直接應用于面板數據中，那么檢驗的原假設過于嚴格[23]，所以Dumitrescu和Hurlin[24]提出了針對異質性面板數據模型的因果關系檢驗，原假設為變量之間不存在任何因果關系（Homogeneous Non Causality），備擇假設為存在因果關系，統(tǒng)計量為服從漸進卡方分布的平均瓦爾德統(tǒng)計量（W）和服從漸進標準正態(tài)分布的標準統(tǒng)計量（Z），通過統(tǒng)計量的值與給定顯著性水平下臨界值的比較可以判斷變量之間的格蘭杰因果關系是否存在。

3工業(yè)水資源利用與工業(yè)經濟發(fā)展、產業(yè)結構變化關系的實證檢驗

3.1數據說明及描述性檢驗

中國水利部自1997年開始公開發(fā)布《中國水資源公報》，其中自1998年開始的省級行政區(qū)用水量被細分為生活用水量、農業(yè)用水量、工業(yè)用水量和生態(tài)環(huán)境用水量。本文選擇1998年以來各省級行政區(qū)的工業(yè)用水量用以研究。工業(yè)增加值數據來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，但均以當年價格計算，為消除價格因素的影響，本文通過工業(yè)生產者出廠價格指數將各省各年份工業(yè)增加值調整為以1998年價格計算。工業(yè)增加值占GDP比重通過對來源于《中國統(tǒng)計年鑒》的原始數據計算得到。

中國國土覆蓋面積廣闊，南北及東西不同地區(qū)或省份在不同的地理環(huán)境和資源約束等條件下，擁有不甚相同卻適應本地環(huán)境的經濟發(fā)展格局，在此基礎上的產業(yè)結構演進與工業(yè)用水變化也是相去甚遠。隨著經濟的增長，中國某些地區(qū)已經出現工業(yè)用水的負增長，如北京、河北、甘肅，尤其是北京，自1992年起，除個別年份有所上升，北京市的工業(yè)用水量總體上已處于持續(xù)下降狀態(tài)，工業(yè)用水占總用水量的比重也處于持續(xù)下降的狀態(tài)。與此同時，北京市作為中國的政治、經濟中心，不遺余力地推進產業(yè)結構的轉型升級。自1992年起，北京市的第一產業(yè)、第二產業(yè)以及工業(yè)比重都已經在不斷下降，第三產業(yè)比重明顯上升。