周子銘

（中南財經(jīng)政法大學，湖北 武漢430073）

一、引言

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以降低交易費用，提高經(jīng)濟效率，它所帶來的經(jīng)濟增長效應逐漸被理論界所重視［1］。相比于交通、通信、城市公共設(shè)施等包含相當比重營利性資產(chǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施，水利基礎(chǔ)設(shè)施投資公共來源更為清楚，其非營利的公益性質(zhì)也更為明確［2］。水利基礎(chǔ)設(shè)施有蓄水、防止洪澇災害的功能，在中國的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長過程中，水利基礎(chǔ)設(shè)施更多扮演了保障性的角色，這使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能較為穩(wěn)定的進行，提高資本和勞動的功效，從而促進經(jīng)濟增長。發(fā)展中國家的出路在于把傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)改造成現(xiàn)代農(nóng)業(yè)［3］，水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不僅是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要內(nèi)容，也是建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的一個重要切入點。黨中央始終把水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)放在農(nóng)村工作的突出位置來抓。2018 年4 月，習近平同志考察長江水資源防災減災、監(jiān)測管理情況。2018 年11 月，李克強同志指出，要進一步推進農(nóng)田水利和重大水利工程建設(shè)，完善農(nóng)田防汛抗旱設(shè)施，提升防災抗災減災能力，確保農(nóng)業(yè)經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定增長。因此，探究水利基礎(chǔ)設(shè)施的投資建設(shè)對中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響有著深遠的意義。

基于此，本文利用1999-2016 年中國省級面板數(shù)據(jù)，建立農(nóng)業(yè)水利基礎(chǔ)設(shè)施與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的PVAR 模型，分析農(nóng)業(yè)水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間的內(nèi)在依存和因果關(guān)系，并比較了這種關(guān)系在糧食主產(chǎn)區(qū)①和非主產(chǎn)區(qū)的差異性，從而得出較為客觀的結(jié)論，有助于優(yōu)化水利基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)構(gòu)，合理引導水利基礎(chǔ)設(shè)施投資，為政府制定相關(guān)政策提供參考借鑒。

二、文獻綜述

目前，學術(shù)界對水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究主要有以下幾個方面。在研究視角上，張勛從省級層面入手，探討水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對不同省份經(jīng)濟增長的影響，從宏觀層面評估水利基礎(chǔ)設(shè)施的增長效應［4］。潘丹從東部、中部、西部的視角分析了農(nóng)業(yè)水利資源與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關(guān)系［5］。Strobl 和Duflo 對非洲和印度的水利基礎(chǔ)設(shè)施效應的研究，主要從水利基礎(chǔ)設(shè)施對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響入手展開，著重討論了區(qū)域之間（上、下游）的異質(zhì)性［6］。

在研究方法上，朱玉春選擇了Logit 連接函數(shù)構(gòu)建分層模型，探討了水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)戶的影響［7］。張勛和張睿運用Barro和Sala-i-Martin以及Islam［8］提出的經(jīng)濟增長模型，在總體上估計了水利基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟增速的影響。方文全采用時間序列的方法分析了中國水利基礎(chǔ)設(shè)施的溢出效應［2］。但是，這種方法首先面臨著樣本量偏少的問題；其次，樣本數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)性也為時間序列方法的應用和解讀增加了難度。

在變量選擇上，相關(guān)文獻提供了幾種基礎(chǔ)設(shè)施測度的相關(guān)方法。方文全參考歷年水利基礎(chǔ)設(shè)施的投資額，運用永續(xù)盤存法對中國水利基礎(chǔ)設(shè)施的資本存量進行了客觀的估算［2］。張勛運用水庫庫容量與區(qū)域面積的比值衡量水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的水平，使得區(qū)域之間的水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平大致可比［4］。邱士利選取有效灌溉面積作為農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存量指標，探討了農(nóng)業(yè)水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之間的關(guān)系［9］。朱玉春選用機井數(shù)量、水利人員數(shù)量及區(qū)域可灌溉面積率等相關(guān)指標對水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平進行了綜合衡量［7］。

已有文獻的研究結(jié)果為文章奠定了前期研究基礎(chǔ)，但從上述的文獻回顧來看，首先，以往對水利基礎(chǔ)設(shè)施與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關(guān)系的研究，多是以某一省份或區(qū)域進行研究，變量選擇上缺乏地區(qū)差異的綜合考慮。此外，傳統(tǒng)的計算方法大多是對截面數(shù)據(jù)進行計量分析，較少使用PVAR 模型對其進行動態(tài)分析。鑒于以上情況，本文準備在以下三個方面對現(xiàn)有文獻進行拓展。

第一，研究視角上，考慮到中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展顯著的區(qū)域差異，糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)的人均耕地面積、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、機械化的初始程度都有明顯不同，因此水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響未必會遵循同一經(jīng)驗規(guī)律。若二者影響存在差異，那么政府的調(diào)節(jié)政策也應該有所區(qū)別。為此，本文將研究內(nèi)容在糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)分別進行實證檢驗。

第二，研究方法上，結(jié)合時間序列模型和面板數(shù)據(jù)模型的共同優(yōu)點，將所有變量都視為內(nèi)生變量，可以更真實地反映各個變量之間的關(guān)系［10］。應用面板數(shù)據(jù)向量自回歸（PVAR）模型對數(shù)據(jù)進行分析，客觀的反映水利基礎(chǔ)設(shè)施與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，同時脈沖響應函數(shù)便于測量和分析內(nèi)生變量受到?jīng)_擊給另一個內(nèi)生變量所產(chǎn)生的影響。此外，該模型引入了個體實效變量和時點效應變量，因此可以得到個體差異性以及不同截面受到的共同沖擊，為分析和探討水利基礎(chǔ)設(shè)施效應在不同區(qū)域的功能差異提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。

第三，變量選擇上，選擇農(nóng)用地數(shù)量將水利基礎(chǔ)設(shè)施變量標準化處理，即表示為單位農(nóng)用地上所擁有的水利基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量。同時，考慮到糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)降水量等自然條件的差異性，本文選取的指標同時將干旱和洪澇問題考慮在內(nèi)，減少了客觀自然條件對研究結(jié)論造成的干擾。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

（一）模型設(shè)定

在PVAR 模型中，所有變量均被視為內(nèi)生變量，這樣對各個變量之間的關(guān)系便可以更客觀的進行反映；正交脈沖響應函數(shù)可以比較變量之間進行沖擊的情況；此外，在深入研究不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性時，方差分解可以通過研究不同結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度來深入評價。本研究構(gòu)建的PVAR模型如下：

上式中，yi,t是一個包含三個變量的列向量{Agri,Area,Cap} ，分別代表農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長、除澇面積、水庫容量，其中i 代表省份，t 代表年份，j代表模型的滯后階數(shù)。在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，為了深入研究水利基礎(chǔ)設(shè)施對中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的區(qū)域差異，在模型的構(gòu)建過程中本文引入了表示區(qū)域固定效應的變量ηi，代表著可能缺少的與地區(qū)特征有關(guān)的因素，例如自然條件、地區(qū)及經(jīng)濟發(fā)展的差異等。?j表示滯后變量的參數(shù)矩陣，φi表示時間效應，用來對變量的時間趨勢特征進行科學的解釋，εi,t為隨機擾動項。

本文主要運用Eviews10.0 和STATA16.0 統(tǒng)計軟件，計算方法和軟件程序借鑒了中山大學連玉君老師編寫的PVAR2程序包，并進行簡要修改。

（二）變量選擇與說明

在水利基礎(chǔ)設(shè)施的種類方面，可以分為抗旱水利設(shè)施和排澇水利設(shè)施［11］。要客觀的評價水利基礎(chǔ)設(shè)施對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響，比較其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮的實際作用，就需要使衡量水利基礎(chǔ)設(shè)施的指標能較全面反映防洪與抗旱兩個方面的效果［12］。王紹玉研究發(fā)現(xiàn)，除澇面積相比于有效灌溉面積、堤防長度、鹽堿地改良面積等，在影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)洪澇減災工程的作用最大，對增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響最大［13］。陳煌等基于全國7 個?。ㄊ校┑奈⒂^數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶依靠大型、中型水庫或者水池來灌溉農(nóng)業(yè)，不僅能顯著提高農(nóng)戶不受災的概率，而且顯著地減低了受災減產(chǎn)的程度，從而提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)值［14］。所以，對于水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況，本文選擇除澇面積（Area）和水庫容量（Capacity）來度量。其中，除澇面積（Area）這一指標是指通過安裝排澇設(shè)備或興修治澇防洪工程等水利設(shè)施，使易澇耕地免于雨水淹澇的風險達到三年一遇以上者的面積。水庫容量（Capacity）是指一個地區(qū)水庫可儲存水量的總和。關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長指標的選取，本文采用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的增加值來代替。

（三）數(shù)據(jù)來源與處理

本文采用糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)1999-2016年的數(shù)據(jù)實證分析水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關(guān)系，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》以及各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計年鑒。其中，糧食主產(chǎn)區(qū)主要包括黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、河北、河南、山東、江蘇、安徽、江西、湖北、湖南、四川13 個?。▍^(qū)、市）。鑒于統(tǒng)計的連貫性和數(shù)據(jù)的可獲得性，非主產(chǎn)區(qū)選取北京、天津、山西、浙江、安徽、福建、廣東、廣西、海南、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、新疆15 個?。▍^(qū)、市）。為了消除物價波動的影響，將各年度農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值折算為1999 年可比價，將農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長、除澇面積、水庫容量除以當?shù)禺斈贽r(nóng)用地總面積進行標準化處理。最后，為了消除模型中數(shù)據(jù)的波動變化和異方差的影響，本文對以上三個變量分別采取對數(shù)化處理。

四、模型估計與結(jié)果分析

（一）面板單位根與協(xié)整檢驗

為了防止模型計算時出現(xiàn)虛假回歸，本文通過使用Eviews10.0 對所有指標數(shù)據(jù)進行了單位根檢驗，確保了脈沖響應函數(shù)和方差分解的穩(wěn)定性?？紤]到非平衡面板數(shù)據(jù)的特性和其他檢驗方法過強的共同根假設(shè)問題，為了使檢驗結(jié)果更具有穩(wěn)健性。本文采用Im,K.S.等提出的IPS和Choi提出的Fisher type（Fisher-ADF 和Fisher-PP）檢驗方法，檢驗結(jié)果見表1。

表1 面板單位根檢驗結(jié)果

由表1 可知，對各面板數(shù)據(jù)的水平值進行檢驗時，數(shù)據(jù)檢驗的結(jié)果全部說明了數(shù)據(jù)不能完全拒絕“存在單位根”的原假設(shè)。再對本文的所有變量的一階差分進行單位根檢驗時，以上結(jié)果拒絕“存在單位根”的原假設(shè)，且結(jié)果全部顯著。因此可以知道，變量農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、除澇面積、水庫容量的對數(shù)化數(shù)值都是一階單整的過程。

在進行面板單位根檢驗后，本文對相應指標數(shù)據(jù)采取了面板協(xié)整檢驗，以測試不同的非平穩(wěn)的時間序列之間是否具有長期的均衡關(guān)系。本文采用面板數(shù)據(jù)協(xié)整的Fisher（Combined Johansen）方法，相應的檢驗結(jié)果如表2所示。

表2 變量的面板協(xié)整檢驗結(jié)果

由表2 可以得知，無論是糧食主產(chǎn)區(qū)還是非主產(chǎn)區(qū)，全部在1%的顯著水平下拒絕了原假設(shè)，說明農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、除澇面積、水庫容量存在協(xié)整關(guān)系，這一結(jié)果為PVAR 模型研究確定了基礎(chǔ)。

（二）面板矩估計

PVAR 模型的構(gòu)建主要包含三個部分：（1）面板矩估計（GMM），這一部分可以對變量之間的回歸關(guān)系進行相應的解釋；（2）誤差項的方差分析，這一部分可以探究誤差項對結(jié)果的影響程度大小；（3）沖擊反應圖，這一部分可以分析不同變量對不同沖擊的反應情況。由于本文重點在于定量把握水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的相互關(guān)系，因此，著重分析后兩個部分。

因為個體效應和時間效應在該模型中的存在，面板矩系數(shù)的客觀水平也許會受到影響，所以在模型計算時應該剔除這種影響。借鑒其他學者已有的研究，本文運用均值差分法消除對以上變量的時間效應，使用一階向前差分法去除個體效應（運用Helmert進程變換）來對數(shù)據(jù)進行處理，從而杜絕個體效應和回歸因素相關(guān)而導致的系數(shù)有偏估計。因為不能對模型的滯后階數(shù)預先進行有效的估計，本文分別采用一、二、三四階滯后對PVAR 模型進行估計，蒙特卡洛仿真次數(shù)為500，參照AIC、BIC和HQIC的準則，確定本模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為4階，響應回歸結(jié)果如表3所示。

由表3 的回歸結(jié)果可以看出：第一，無論在糧食主產(chǎn)區(qū)還是非主產(chǎn)區(qū)，滯后一期和滯后三期的農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值增加值對自身動態(tài)的影響均為正值，且在1%的顯著水平下顯著，說明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的前期發(fā)展對后期具有很強的促進作用。第二，除澇面積對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響存在著區(qū)域差異，除澇面積對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響系數(shù)要遠大于非主產(chǎn)區(qū)，且顯著性也明顯優(yōu)于非主產(chǎn)區(qū)。第三，在糧食主產(chǎn)區(qū)，滯后一期和滯后三期的水庫容量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響在10%顯著水平下是顯著的。在非主產(chǎn)區(qū)，滯后三、四期的水庫容量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響分別在5%和1%顯著水平下顯著，這說明非主產(chǎn)區(qū)的水庫建設(shè)并不能在短期內(nèi)刺激農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長。

（三）脈沖響應分析

圖1 脈沖響應圖第一行的三個圖反映了糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對其他變量一個標準差沖擊下的影響。變量Agri 在自身一個標準差的沖擊下，影響效應不斷波動，在第二期有下降趨勢，在第四期影響效應達到最大；變量Area 的脈沖沖擊對變量Agri 沖擊效應為正效應且存在輕微波動；Cap 的脈沖沖擊對Agri 呈現(xiàn)正影響但影響程度較小，在第四期達到最大效應。這就表明在糧食主產(chǎn)區(qū)增加除澇面積和增加水庫容量都能促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長，但增加除澇面積較增加水庫容量有更為穩(wěn)定的促進效應。

表3 PVAR模型GMM估計結(jié)果

圖1 糧食主產(chǎn)區(qū)脈沖響應分析圖

第二行的脈沖影響分析圖描繪了其他三個變量一個標準差沖擊下對變量Area的影響情況。變量Agri的脈沖沖擊對變量Area沖擊效應為負效應且不斷波動；變量Area 在自身一個標準差的沖擊下處于正負效應的震蕩過程，由當期最大的正值在第一期迅速下降為負值；變量Cap 的脈沖沖擊對變量Area 在當期沒有影響，自第二期開始這種影響逐漸下降，到第四期達到最小值后緩慢上升。這說明在糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和水庫容量的增加對除澇面積的增加有一定的抑制作用，但這種影響在數(shù)值上相對較小。

第三行的脈沖影響分析圖描繪了其他三個變量一個標準差沖擊下對變量Cap的影響情況。變量Agri 的脈沖沖擊對變量Cap 有著顯著地正向影響，且這種影響較為穩(wěn)定；變量Area的脈沖沖擊對變量Cap 沖擊效應處于正負效應的震蕩過程；變量Cap在自身一個標準差的沖擊下初期處于較強的正向效應后迅速下降，到第1 期后基本收斂至零。這表明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對水庫容量的增加具有明顯的刺激作用，除澇面積增加與水庫容量的關(guān)系處于不斷波動狀態(tài)。

在自身一個標準差的沖擊下，變量Agri 影響效應在當期最大，而且是不斷波動的；變量Area的脈沖沖擊對變量Agri沖擊效應為正效應且存在輕微波動，影響效應在第二期最大；變量Cap的脈沖沖擊對變量Agri 影響為正。圖2 的脈沖響應圖第一行的三張圖表示了其他變量一個標準差沖擊下的對非主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對影響。在第四期影響程度最小。這就表明在非糧食主產(chǎn)區(qū)除澇面積的增加和水庫容量的增加能促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長，且二者均有有較為穩(wěn)定的促進效應。

第二行的三張圖可以代表著其他三個變量一個標準差沖擊下對變量Area 的影響。結(jié)果表明，變量Agri的脈沖沖擊對變量Area沖擊效應幾乎為零，僅在第四期有很小的負效應；變量Area在自身一個標準差的沖擊下由當期最大的正值在第一期迅速下降為負值，在之后便逐漸趨于平緩；變量Cap 的脈沖沖擊對變量Area 在當期沒有影響，僅在第二期開始有輕微影響，之后便逐漸趨于平緩。這說明在非糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加對除澇面積的增加幾乎無影響，水庫容量的增加對除澇面積增加有輕微的促進作用。

圖2 非糧食主產(chǎn)區(qū)脈沖響應分析圖

第三行的的脈沖影響分析圖反映了其他三個變量一個標準差沖擊對變量Cap的影響情況。具體來看，變量Agri 的脈沖沖擊對變量Cap 有著顯著地正向影響，而且這種影響在圖像上看是較為穩(wěn)定的；變量Area 的脈沖的沖擊對變量Cap 沖擊影響是消極的且不斷地變動；變量Cap 受到自身一個標準差的影響，開始是較強的正向效應但之后不斷下降，到第一期后逐漸收斂至零。這說明了糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對水庫容量的增加具有較為明顯的刺激作用，除澇面積與水庫容量的關(guān)系處于不斷波動狀態(tài)。

（四）方差分解

在前文研究基礎(chǔ)上，為了進一步探討農(nóng)業(yè)水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的之間相互影響情況，采用方差分解測算不同變量在結(jié)構(gòu)沖擊方面對內(nèi)生變量變化影響的貢獻度。

以上方差分解得到的結(jié)果說明：第一，非主產(chǎn)區(qū)在10 個預測期內(nèi)對方程結(jié)果影響差異不是很大，說明該系統(tǒng)經(jīng)過10 個預測期之后，糧食非主產(chǎn)區(qū)系統(tǒng)已基本達到穩(wěn)定狀態(tài)，但主產(chǎn)區(qū)仍有些許波動；第二，除澇面積這一指標對中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響在0.8%～19%，其中對糧食主產(chǎn)區(qū)影響最大；第三，水庫容量這一指標對中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響在3.6%～36.7%，其中對非主產(chǎn)區(qū)影響最大。

表4 PVAR模型方差分解結(jié)果

五、結(jié)論和政策建議

本文構(gòu)建了PVAR 模型，通過研究水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關(guān)系，對水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的長期均衡及其動態(tài)關(guān)系進行了實證分析，并且考查了這種關(guān)系在糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)的差異，得出以下結(jié)論和建議。

（一）協(xié)整檢驗和GMM的結(jié)果表明，糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長都存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著的促進作用，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的刺激作用不強且存在糧食主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)的差異。此外，水庫容量與除澇面積之間的相關(guān)關(guān)系在統(tǒng)計上也不顯著。因此，政府應大力支持水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，同時要合理引導水利基礎(chǔ)設(shè)施投資，優(yōu)化水利基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)構(gòu)，調(diào)整水庫容量與除澇面積建設(shè)投入，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件。

（二）廣義脈沖響應函數(shù)的結(jié)果表明，無論在短期內(nèi)還是長期內(nèi)，糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)的水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長都有顯著的促進作用，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的沖擊影響滯后期長且非漸進，且存在著糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)的差異性，如農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長對主產(chǎn)區(qū)水庫容量增加的影響為正且不斷波動，而對非主產(chǎn)區(qū)水庫容量的增加影響短期內(nèi)為負長期內(nèi)有不斷增加的正向影響。這說明，要充分發(fā)揮水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的積極促進作用，在糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)進行水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)時，要將其對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響的時效性考慮在內(nèi)。

（三）方差分解的結(jié)果表明，在系統(tǒng)趨于穩(wěn)定狀態(tài)下，除澇面積對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長預測方差的影響在0.8%～19%，對糧食主產(chǎn)區(qū)影響最大；水庫容量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長預測方差的影響在3.6%～36.7%，對非主產(chǎn)區(qū)影響最大。這說明，在進行水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)時，應充分考慮糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)的環(huán)境差異，合理規(guī)劃水利基礎(chǔ)設(shè)施的投資區(qū)域和投資力度，如在糧食主產(chǎn)區(qū)適度增加除澇面積，在非主產(chǎn)區(qū)則適度增加水庫容量，謹防“一刀切”或“齊步走”政策造成的失誤，因地制宜地保障農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的健康、高效增長。

注釋：

① 2003年12月，財政部下發(fā)的《關(guān)于改革和完善農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)若干政策措施的意見》中，依據(jù)各地主要農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量等主要指標，并參考有關(guān)部門的界定辦法與范圍，將黑龍江（含省農(nóng)墾總局）、吉林、遼寧（不含大連）、內(nèi)蒙古、河北、河南、山東（不含青島）、江蘇、安徽、四川、湖南、湖北以及江西等13省（市、自治區(qū)）劃分為糧食主產(chǎn)區(qū)。