蘇喜軍,王明哲

(華北水利水電大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院,河南 鄭州 450046)

水資源是人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)性資源,可利用的淡水資源僅占全球水資源總量的0.26%,而我國(guó)人均水資源量不足世界平均水平的1/3,水資源短缺問題更加嚴(yán)峻,在未來的發(fā)展中水資源不僅是自然資源更是戰(zhàn)略性資源[1]。黃河流域作為我國(guó)重要的生態(tài)安全屏障和核心經(jīng)濟(jì)帶,其水資源總量?jī)H占全國(guó)的2.60%,卻承載全國(guó)12%的人口、15%的農(nóng)業(yè)灌溉需求。水資源有限性與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)持續(xù)性的矛盾對(duì)城市發(fā)展產(chǎn)生了巨大的壓力,水資源約束問題值得深思。

黃河流域是否受到水資源約束的影響?水資源約束對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生多大的影響?為了探究這些問題,本研究引入“水資源尾效”這一概念,即水資源約束對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影響程度。在水資源約束趨緊和高質(zhì)量發(fā)展背景下,從黃河流域整體空間格局入手,識(shí)別城市發(fā)展中存在的水資源尾效,量化水資源約束影響程度,對(duì)于合理配置與利用黃河流域水資源、平衡生活和生產(chǎn)用水需求具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、問題的提出

國(guó)外學(xué)者對(duì)資源尾效的研究起步較早,關(guān)注視角從早期的概念界定逐步轉(zhuǎn)向?qū)嵶C研究。早在1972年,美國(guó)學(xué)者M(jìn)eadows在TheLimitstoGrowth一書中研究了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與資源、環(huán)境之間的關(guān)系,提出了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受限理論[2]32-68。Nordhaus以是否考慮自然資源約束為基礎(chǔ)構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型,測(cè)算自然資源約束對(duì)美國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的阻力[3]。Bruvoll等學(xué)者使用CGE模型,衡量了挪威環(huán)境污染造成的福利損失,并將其定義為環(huán)境阻力或環(huán)境阻尼[4]。2001年,Romer正式提出了“增長(zhǎng)尾效”的概念,建立了包含土地資源和自然資源的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型,從而得出由于資源匱乏而產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)阻力[5]32-33。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)資源尾效的研究主要以Romer的相關(guān)理論為基礎(chǔ),針對(duì)中國(guó)實(shí)際情況分析與測(cè)算經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中存在的資源約束。從研究?jī)?nèi)容來看,國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注點(diǎn)集中于土地資源尾效、水資源尾效、水土復(fù)合尾效、能源尾效以及人口紅利產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)尾效。薛俊波等學(xué)者利用1978—2002年全國(guó)有關(guān)數(shù)據(jù),測(cè)算了中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在的土地資源尾效[6]。章恒全等學(xué)者借助全國(guó)時(shí)間序列數(shù)據(jù),測(cè)算了中國(guó)東、中、西部以及三大產(chǎn)業(yè)的水資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的阻力[7]。謝書玲等學(xué)者認(rèn)為中國(guó)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的水土資源是至關(guān)重要的資源,綜合測(cè)算了水土資源約束對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的影響[8]。李影等學(xué)者為分析能源對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的制約程度,分別測(cè)算了不同能源的尾效值[9]。鄭睿等學(xué)者認(rèn)為當(dāng)前存在的人口紅利不斷衰退的問題會(huì)制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展,產(chǎn)生人口紅利尾效,測(cè)算了安徽省人口紅利的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)尾效值[10]。從研究區(qū)域來看,國(guó)內(nèi)學(xué)者分別從全國(guó)、省際、市域以及經(jīng)濟(jì)帶和城市圈層面展開研究。崔云、聶華林等學(xué)者從全國(guó)層面分析了中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中存在的自然資源尾效[11-12]。王偉同、王琳、勛雨旱等學(xué)者分別對(duì)遼寧省、山東省、河南省發(fā)展中存在的能源、環(huán)境和水土資源尾效問題進(jìn)行了研究[13-15]。萬永坤、劉兆辰等學(xué)者將資源尾效測(cè)算具體至市級(jí)層面,分析北京市和福州市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中的水土資源尾效[16-17]。另有學(xué)者從不同區(qū)域出發(fā),分析中部地區(qū)、皖江城市帶、武漢城市圈和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶不同資源約束對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生的影響[18-22]。

通過對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理,發(fā)現(xiàn)當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)資源尾效的研究由點(diǎn)到面逐步深入和具體,取得了較為豐富的研究成果,但仍存在需要完善之處。第一,從研究?jī)?nèi)容來看,盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)注意到水資源約束對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的影響,但沒有考慮鄰近地區(qū)之間存在的空間效應(yīng),因此,可能會(huì)產(chǎn)生估計(jì)結(jié)果偏誤,低估尾效值。第二,從研究區(qū)域來看,許多文獻(xiàn)運(yùn)用全國(guó)和省際的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算,較少采用市域?qū)用娴臄?shù)據(jù)做分析。同時(shí),有關(guān)區(qū)域性的研究多是針對(duì)長(zhǎng)江流域,鮮少有學(xué)者對(duì)黃河流域地級(jí)市的資源尾效進(jìn)行研究?；诖?本研究收集2005—2019年黃河流域98個(gè)地級(jí)以上城市的面板數(shù)據(jù),在空間相關(guān)性和空間溢出效應(yīng)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用水資源尾效模型,建立空間面板杜賓模型分析黃河流域水資源尾效的分解效應(yīng),以期對(duì)黃河流域的水資源利用與配置、促進(jìn)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展提供建議與參考。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)研究方法

1.水資源尾效模型

本研究基于索洛經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型,將Romer提出的自然資源引入其中,使用包含水資源要素的C-D生產(chǎn)函數(shù),建立水資源尾效測(cè)算模型,具體形式如下：

(1)

式中：Y(t)、K(t)、S(t)、A(t)、L(t)分別為第t年的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、資本存量、水資源數(shù)量、勞動(dòng)的有效性和勞動(dòng)投入量;α為資本彈性;β為水資源彈性。

根據(jù)Romer的資源尾效理論,在借鑒相關(guān)研究基礎(chǔ)上,得出水資源尾效公式：

(2)

其中g(shù)為技術(shù)進(jìn)步。從公式可以看出,資本彈性α、水資源彈性β以及勞動(dòng)增長(zhǎng)率n對(duì)水資源尾效值均產(chǎn)生直接影響。隨著水資源彈性β的增大,即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)水資源要素的依賴程度加深,水資源尾效值也會(huì)隨之增加。

2.全局空間自相關(guān)

考慮到城市之間可能存在的空間相關(guān)性,將空間權(quán)重矩陣嵌入模型中,并采用學(xué)界主流測(cè)算方法,即全局Moran’s I指數(shù)分析是否存在空間相關(guān)性。全局Moran’s I指數(shù)取值介于-1和1之間,當(dāng)01.96時(shí),意味著在5%的水平上顯著,即研究地區(qū)的屬性值具有空間相關(guān)性,此時(shí)需要采用空間計(jì)量模型。

3.空間面板杜賓模型

空間計(jì)量模型將地區(qū)之間的空間性考慮在內(nèi),從而更加全面地分析研究區(qū)域存在的空間效應(yīng)。在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中,最常使用的空間面板模型有3種,分別為：空間面板滯后模型(SPLM)、空間面板誤差模型(SPEM)和空間面板杜賓模型(SPDM)。其中,SPDM同時(shí)考慮了自變量與因變量的空間效應(yīng),因此更具普遍性。SPDM的表達(dá)式為：

(3)

式中：Yit和Xit分別為因變量與自變量的觀測(cè)值;ρ和α分別為因變量和自變量的空間回歸系數(shù);β為自變量的回歸系數(shù);μi和vt分別為個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng);εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。若α=0且ρ≠0,空間杜賓模型將轉(zhuǎn)化為空間滯后模型;若α+ρβ=0,空間杜賓模型將轉(zhuǎn)化為空間誤差模型。Wij為空間權(quán)重矩陣,由于空間不相鄰地區(qū)之間存在要素流動(dòng)的情況,選擇基于距離構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣,當(dāng)i≠j時(shí),取Wij=1/d2;當(dāng)i=j時(shí),取Wij=0。同時(shí),為了分析地區(qū)存在的直接效應(yīng)和間接效應(yīng),本文借鑒Lesage的做法,采用偏微分方法將總體效應(yīng)進(jìn)行分解[23]165-185。

(二)變量選取與數(shù)據(jù)來源

本研究參考相關(guān)文獻(xiàn),選擇黃河全行政區(qū),即黃河流域涉及的9個(gè)省區(qū)98個(gè)地級(jí)市(包含城鎮(zhèn))為研究對(duì)象,考慮到數(shù)據(jù)的可得性和統(tǒng)一性,研究對(duì)象不包含各州、盟市地區(qū),也不包括被撤銷的萊蕪市[24]。由上文構(gòu)建的模型可知,所需數(shù)據(jù)包括經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、資本投入、水資源要素投入以及勞動(dòng)要素投入。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出,即采用地區(qū)第二、三產(chǎn)業(yè)GDP(單位：億元),利用各市價(jià)格指數(shù)換算為2005年的不變價(jià)格,得到實(shí)際GDP。資本投入,即采用城市固定資產(chǎn)投資(單位：億元),借鑒張軍等學(xué)者的研究結(jié)果[25],以2005年為基期,將其轉(zhuǎn)換成實(shí)際固定資產(chǎn)投資,利用永續(xù)盤存法遞推出各城市的資本存量,其公式為：

Kt=It(1-δ)Kt-1。

(4)

式中：Kt為第t年的資本存量;Kt-1為第t-1年的資本存量;It為第t年的資產(chǎn)投資額;δ為折舊率,這里取δ=6%。

水資源要素投入,即采用城市水資源總量(單位：億立方米)。城市地表水資源量與地下水資源量總和減去重復(fù)計(jì)算量,僅指城市自身?yè)碛械乃Y源量。勞動(dòng)要素投入,即采用城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員及城鎮(zhèn)私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員總和(單位：萬人)。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、資本投入、水資源投入與勞動(dòng)投入選取的指標(biāo)符號(hào)分別為Y、K、S和L。本研究數(shù)據(jù)來源于2005—2019年各城市統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)及水資源公報(bào),最終得到2005—2019年黃河流域98個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)

在使用空間面板模型回歸前,基于地理距離矩陣,利用全局Moran’s I指數(shù),通過 Stata 16.0 軟件對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、資本要素、水資源要素以及勞動(dòng)要素進(jìn)行全局自相關(guān)檢驗(yàn),結(jié)果如表1所示。由表1可知,黃河流域各城市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的Moran’s I指數(shù)取值范圍在0.303～0.388之間;資本要素的Moran’s I指數(shù)取值在0.301～0.389之間;水資源要素的Moran’s I指數(shù)取值在0.250～0.360之間;勞動(dòng)要素的Moran’s I指數(shù)取值在0.157～0.255之間。2005—2019年間,黃河流域水資源要素的Moran’s I指數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì),空間自相關(guān)性增強(qiáng);而經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、資本要素與勞動(dòng)要素的Moran’s I指數(shù)均呈現(xiàn)下降趨勢(shì),其中勞動(dòng)要素的下降幅度較大,空間自相關(guān)性減弱。從具體數(shù)值來看,模型中各變量的Moran’s I值皆大于0,且Z值大于1.960,通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn),表明在2005—2019年之間,黃河流域的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與資本、水資源等要素的投入均呈現(xiàn)顯著的正向空間相關(guān)性,即城市生產(chǎn)要素與產(chǎn)出要素不僅對(duì)城市自身產(chǎn)生影響,同時(shí)也對(duì)鄰近城市產(chǎn)生影響。因此,在進(jìn)行水資源尾效測(cè)算時(shí),應(yīng)該考慮客觀存在的空間相關(guān)性,否則估計(jì)結(jié)果將出現(xiàn)偏差。

(二)空間模型檢驗(yàn)與選擇

在使用空間計(jì)量模型時(shí),需要考慮3類基本模型：空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM),選擇何種模型需要進(jìn)一步判斷和檢驗(yàn),表2為檢驗(yàn)后的結(jié)果?？臻g滯后模型的LM檢驗(yàn)在5%水平上顯著,空間誤差模型的LM檢驗(yàn)在1%水平上顯著,表明可以選擇SLM模型、SEM模型或二者結(jié)合的SDM模型。從Wald檢驗(yàn)可以看出,在1%的水平上拒絕了原假設(shè),表明SDM模型更優(yōu)。同時(shí)LR檢驗(yàn)在1%的水平上也通過了顯著性檢驗(yàn),說明SDM模型不會(huì)退化為SLM模型或SEM模型。因此,應(yīng)選擇SDM模型。為了進(jìn)一步判斷應(yīng)該采用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型,需要進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果chi2(3)=897.892,其p值為0.000,通過了顯著性檢驗(yàn),表明應(yīng)該選擇固定效應(yīng)的空間面板杜賓模型進(jìn)行實(shí)證分析。

表2 空間計(jì)量模型檢驗(yàn)結(jié)果

(三)空間面板杜賓模型估計(jì)結(jié)果

采取學(xué)界常用的參數(shù)估計(jì)方法——最大似然估計(jì)法對(duì)模型中的回歸參數(shù)進(jìn)行估計(jì),結(jié)果如表3所示。其中,lnK、lnL與lnS表示不考慮空間權(quán)重時(shí)各變量的回歸結(jié)果,W×lnK、W×lnL、W×lnS、W×lnY表示加入空間權(quán)重矩陣的結(jié)果。從模型估計(jì)結(jié)果可以看出,無論是基本回歸系數(shù),還是加入空間權(quán)重后的系數(shù),均通過了至少5%水平的顯著性檢驗(yàn),表明資本、人力和水資源投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之間存在密切聯(lián)系。從各變量具體系數(shù)值來看,資本彈性、勞動(dòng)力彈性和水資源彈性分別為0.282、0.104、0.069,3類生產(chǎn)要素投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間皆呈現(xiàn)正相關(guān)性,資本、勞動(dòng)力和水資源投入每增加一個(gè)單位,將引起經(jīng)濟(jì)分別增長(zhǎng)0.282、0.104和0.069個(gè)單位。而加入空間權(quán)重后,資本和勞動(dòng)力投入仍然與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)正相關(guān)性,但水資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性,表明水資源要素的空間性對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生較大影響,鄰近城市之間水資源要素的投入通過空間效應(yīng)對(duì)各地經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生不同影響。估計(jì)結(jié)果中R2為0.816,這表明模型的整體擬合優(yōu)度較高,回歸方程的解釋力度較強(qiáng),使用空間面板杜賓模型效果較好。但由于該模型中得出的系數(shù)估計(jì)值無法確定直接效應(yīng)和間接效應(yīng),因此,為了進(jìn)一步分析黃河流域水資源尾效存在的空間效應(yīng),可以借鑒Lesage等學(xué)者提出的方法,使估計(jì)的系數(shù)分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)或溢出效應(yīng)[23]45-75。其中,直接效應(yīng)代表城市資本、勞動(dòng)等要素投入對(duì)本城市經(jīng)濟(jì)的影響,間接效應(yīng)或溢出效應(yīng)代表城市資本、勞動(dòng)等要素投入對(duì)相鄰城市經(jīng)濟(jì)的影響。

表3 空間面板杜賓模型估計(jì)結(jié)果

(四)空間效應(yīng)分解與尾效分析

根據(jù)偏微分方程對(duì)空間杜賓模型的總體效應(yīng)的分解,可以得到黃河流域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中資本彈性、勞動(dòng)力彈性與水資源彈性的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)的系數(shù),再根據(jù)水資源尾效公式,即式(2),可以求出黃河流域水資源總效應(yīng)尾效、直接效應(yīng)尾效與溢出效應(yīng)尾效。計(jì)算勞動(dòng)增長(zhǎng)率n的公式為：

L2005×(1+n)t=L2019。

(5)

式中：L2005為2005年勞動(dòng)力數(shù)量;L2019為2019年勞動(dòng)力數(shù)量;t為勞動(dòng)力增長(zhǎng)的年數(shù)。

表4為空間效應(yīng)分解與水資源尾效測(cè)算結(jié)果。從結(jié)果中可以看出,黃河流域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中存在水資源尾效,且總體呈現(xiàn)負(fù)的水資源尾效影響,同時(shí)水資源對(duì)本城市和鄰近城市的影響不同。

從黃河流域總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的資本彈性來看,資本要素直接效應(yīng)系數(shù)為0.285,溢出效應(yīng)系數(shù)為0.353,兩種效應(yīng)系數(shù)皆通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn),表明黃河流域各城市增加資本要素的投入不僅能夠促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,同時(shí)本城市資本投入的增加也能夠通過間接效應(yīng)或溢出效應(yīng)促進(jìn)相鄰城市的發(fā)展;資本要素空間總效應(yīng)為0.638,通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn),表明增加資本要素投入整體上會(huì)促進(jìn)流域內(nèi)各城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。從黃河流域總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的水資源彈性來看,水資源要素直接效應(yīng)系數(shù)為0.067,溢出效應(yīng)系數(shù)為-0.174,兩個(gè)效應(yīng)系數(shù)皆通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn)。由此計(jì)算出黃河流域水資源直接效應(yīng)尾效為0.005,溢出效應(yīng)尾效為-0.015,表明水資源對(duì)于本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了正向尾效作用,即本地區(qū)水資源的增加會(huì)促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,但本地區(qū)水資源通過溢出效應(yīng)對(duì)相鄰城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向尾效作用;水資源要素空間總效應(yīng)為-0.107,通過了10%水平的顯著性檢驗(yàn),表明水資源要素與各城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性。由式(2)計(jì)算得出黃河流域水資源總效應(yīng)尾效為-0.017,表明水資源對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了負(fù)向尾效,水資源約束對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不但沒有形成制約作用,反而產(chǎn)生了正向的促進(jìn)作用,這與眾多學(xué)者的研究結(jié)果不同,但與章恒全、勛雨旱、曹沖等學(xué)者的研究結(jié)論有共同之處[7,15,26]。黃河流域水資源尾效為負(fù)的主要原因如下：一是從第七次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)可知,全國(guó)人口排名前5的省份中黃河流域占了3個(gè),分別是山東省、河南省和四川省,表明其勞動(dòng)力十分充足。為了減輕水資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的約束,黃河流域各城市轉(zhuǎn)向依賴勞動(dòng)力和資本要素的增加,降低了水資源不足對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)的制約作用。從表4中也可看出,黃河流域資本彈性系數(shù)與勞動(dòng)彈性系數(shù)均大于水資源彈性系數(shù),其經(jīng)濟(jì)發(fā)展更多依靠資本和勞動(dòng)投入。二是由于黃河流域農(nóng)業(yè)用水占總用水量的比重較大,為破解水資源短缺問題,農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新進(jìn)程加快,節(jié)水技術(shù)與節(jié)水設(shè)備的使用與推廣不僅減少了農(nóng)業(yè)用水量,也促進(jìn)了水資源的循環(huán)利用,從而帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。三是得益于南水北調(diào)工程的實(shí)施,一定程度上緩解了黃河流域水資源短缺的狀況,加之產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和資源配置的優(yōu)化,黃河流域水資源對(duì)經(jīng)濟(jì)的約束作用逐漸減小。

表4 空間效應(yīng)分解及水資源尾效測(cè)算結(jié)果

四、結(jié)論與建議

以水資源尾效理論和模型為基本分析框架,運(yùn)用空間面板杜賓模型,結(jié)合2005—2019年黃河流域98個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù),對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中可能存在的水資源尾效進(jìn)行研究,基于空間視角測(cè)算城市水資源尾效的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)。

(一)結(jié)論

第一,空間自相關(guān)檢驗(yàn)表明,黃河流域城市發(fā)展中投入的生產(chǎn)要素與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之間在地理位置上呈現(xiàn)顯著的空間相關(guān)性,相鄰城市之間的投入與產(chǎn)出相互聯(lián)系、彼此影響。

第二,黃河流域水資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在空間尾效,直接效應(yīng)與溢出效應(yīng)的影響程度呈現(xiàn)差異性。一方面水資源約束對(duì)本地城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生阻礙作用,另一方面對(duì)相鄰城市產(chǎn)生負(fù)向溢出效應(yīng)尾效,且溢出效應(yīng)大于直接效應(yīng)。若忽視黃河流域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中存在的空間效應(yīng),其水資源尾效將被低估。

第三,從黃河流域整體層面來看,水資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)向尾效作用。原因之一在于黃河流域水資源約束使經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)向依賴勞動(dòng)力和資本投入,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度大于水資源的制約程度。原因之二在于節(jié)水技術(shù)以及設(shè)備的研發(fā)與推廣減少了用水量,促進(jìn)了水資源的循環(huán)利用,帶動(dòng)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展。原因之三在于南水北調(diào)工程一定程度上緩解了黃河流域水資源緊張狀況,加之產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和資源配置的優(yōu)化,水資源約束逐漸減輕。

(二)對(duì)策建議

第一,黃河流域城市高質(zhì)量發(fā)展要轉(zhuǎn)變發(fā)展方式和理念,優(yōu)化三大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),轉(zhuǎn)換經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力,從依賴水資源、資本要素和勞動(dòng)要素等投入轉(zhuǎn)向依靠創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。以新發(fā)展理念引領(lǐng)黃河流域發(fā)展方向,因地制宜規(guī)劃產(chǎn)業(yè)布局,保持三大產(chǎn)業(yè)比例協(xié)調(diào),構(gòu)建現(xiàn)代化、多層次產(chǎn)業(yè)體系,多方面激發(fā)產(chǎn)業(yè)發(fā)展活力。實(shí)施創(chuàng)新型城市發(fā)展戰(zhàn)略,適應(yīng)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化趨勢(shì),擺脫對(duì)傳統(tǒng)動(dòng)能要素的過度依賴,為流域發(fā)展注入新動(dòng)能。

第二,發(fā)揮中心城市作用,加強(qiáng)鄰近城市聯(lián)動(dòng)發(fā)展與區(qū)域合作。利用黃河流域各城市之間的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng),發(fā)揮中心城市的輻射作用和關(guān)鍵城市群的帶動(dòng)作用,使城市水資源、資本要素等投入的正向效應(yīng)最大化。同時(shí),考慮不同城市特點(diǎn)和發(fā)展階段特征,促進(jìn)黃河流域一體化,實(shí)現(xiàn)社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益三者統(tǒng)一,協(xié)同推進(jìn)全流域高質(zhì)量發(fā)展。

第三,基于黃河流域全域視角推動(dòng)水資源合理配置與利用。以全流域水資源整體特征和變化趨勢(shì)為依據(jù),發(fā)揮水資源約束的積極作用,針對(duì)極度缺水、用水效率較低和用水量較大地區(qū),實(shí)施重點(diǎn)區(qū)域水資源配置方案,形成水資源管控模式?；邳S河流域各區(qū)水資源閾值,以生態(tài)需水、基本耕地用水和生態(tài)紅線等為約束因素,實(shí)現(xiàn)黃河流域水資源供需平衡。

本研究以城市面板數(shù)據(jù)和資源尾效模型測(cè)算黃河流域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的水資源尾效,分析直接效應(yīng)與溢出效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度,對(duì)流域水資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有一定的借鑒意義。未來相關(guān)領(lǐng)域的研究可從以下幾個(gè)方面展開。第一,進(jìn)一步對(duì)黃河流域不同區(qū)域進(jìn)行研究,分析水資源尾效的區(qū)域差異性,同時(shí)也可以測(cè)算不同產(chǎn)業(yè)的水資源尾效,探究產(chǎn)業(yè)差異性。第二,基于不同假設(shè)和前提條件,構(gòu)建不同的水資源尾效模型,采用的空間權(quán)重矩陣不同,尾效大小也會(huì)不同。后續(xù)研究可分析不同情景下模型的應(yīng)用問題,從而更加準(zhǔn)確地測(cè)算尾效值。第三,分析黃河流域水資源尾效影響因素,如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新水平等,通過科學(xué)研究尋找破解水資源尾效的方法,提供更為精準(zhǔn)的建議。