基于公共产品视角的水资源利用效率提升路径研究

doi:10.18402/resci.2019.01.10

摘要/Abstract

摘要：

基于可变资本折旧率和考虑非合意产出的SBM模型,本文分别估算了中国省级水利设施资本存量和水资源利用效率。并在控制水资源利用结构、政府管制度等变量基础上,运用Tobit空间杜宾计量模型(Tobit-SDM)实证分析了中国2002—2016年省级面板数据,以探究水利设施对水资源利用效率的空间影响。分析发现：① 水利设施对水资源利用效率的影响存在明显滞后性,且呈“倒U型”;② 中国水利设施水平尚处于“倒U型”曲线左侧,即水利设施通过改善地区间水资源配置与降低非合意产出,提高了本地区与其他地区的水资源利用效率,呈现显著正向直接影响与溢出效应。基于此,本文认为地区水利设施建设需置于更广阔的视角,实现区域配套与协同,避免重复或过量的投资与建设,充分利用水利设施的溢出效应。此外,依靠优化产业配置实现水资源利用效率内生增长也是可行措施。

关键词: 水资源利用效率, 水利设施资本存量, 空间计量, 直接影响, 溢出效应

Abstract:

Based on the variable capital depreciation rate (capital depreciation rate changes with time, space, and specific infrastructure) and the SBM model considering unsatisfactory output, the capital stock and water resource utilization efficiency of China's inter-provincial water conservancy facilities were estimated in this study. On the basis of controlling variable such as the structure of water resources utilization and government regulation, this paper implemented a Tobit Spatial Dobbin Econometric Model (Tobit-SDM) to analyze the provincial panel data of China from 2002 to 2016 and explore the spatial impact (direct influence and spillover effect) of water conservancy facilities on water resources utilization efficiency. It is found that: (1) the impact of water conservancy facilities on water resources utilization efficiency was obviously lagging behind, and it exhibited an "inverted U type". (2) the level of water conservancy facilities in China is still on the left side of the "inverted u-shaped" curve, i. e. , water conservancy facilities improve the allocation efficiency of water resources among regions, reduce the unsatisfactory output of water resources utilization, and improve the utilization efficiency of water resources in the local region and other regions. In other words, the impact of water conservancy facilities demonstrates a significant positive direct influence and spillover effect. Based on the conclusions above, it is believed that the construction of regional water conservancy facilities needs to be placed in a broader perspective, to achieve the support and coordination of regional construction, to avoid duplication or excessive investment and construction, and to make full use of the spillover effects of water conservancy facilities. In addition, it is also a feasible measure to optimize the industrial allocation and realize the rational allocation of water resources to promote the endogenous growth of water use efficiency.

Key words: water utilization efficiency, capital stock of water conservancy facilities, spatial econometrics, direct influence, spillover effect

李俊鹏, 郑冯忆, 冯中朝. 基于公共产品视角的水资源利用效率提升路径研究[J]. 资源科学, 2019, 41(1): 98-112.

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图/表 11

图1

表1

Table 2

Table 3

表4

表5

表6

变量描述性统计分析"

指标（变量）/单位	样本量	均值	标准差	最小值	最大值
水资源利用效率（effi）	420	0.459	0.248	0.176	1.000
水利设施资本存量（infra）/亿元	420	339.172	300.521	34.946	1 978.855
进出口需求（inex）/亿美元	420	936.184	1 740.000	1.966	11 100.000
水资源利用结构（stru）/%	420	0.839	0.093	0.253	0.979
政府管制力度（regu）	420	2.139	1.461	0.585	12.577
技术水平（tech）/%	420	47.110	67.819	0.936	58.883
空间距离权重矩阵（ $W 1$ ）	以空间单元中心距离平方倒数为构成元素
空间相邻权重矩阵（ $W 2$ ）	以0、1为构成元素（相邻为1,不相邻为0,空间单元自身为0）

表6

表7

表8

表9

空间杜宾模型回归结果"

变量	传统Tobit	SDM	SDM	SDM(0-1矩阵)	SEM	SAR
infra²₍_t_-2)	-0.002 (-0.11)	-	-0.072*** (-3.28)	-0.039** (-2.17)	-0.126** (-2.14)	-0.127*** (-3.14)
infra₍_t_-2)	0.086* (1.71)	0.324*** (5.10)	0.731*** (5.57)	0.399** (2.34)	0.170*** (2.61)	0.171*** (3.82)
inex	0.200*** (3.83)	0.227*** (3.18)	0.448*** (6.82)	0.203*** (3.17)	0.111*** (3.54)	0.108*** (6.37)
stru	-0.033 (-0.48)	-0.390*** (-5.24)	-0.113** (-2.04)	-0.063 (-0.86)	0.022 (0.76)	0.025 (1.01)
regu	0.118 (2.14)	-0.031 (-0.72)	-0.001 (-0.02)	-0.042 (-1.05)	0.086*** (2.97)	0.088*** (3.34)
tech	-0.292*** (-3.80)	-0.207*** (-4.30)	-0.036 (-0.46)	0.015 (0.35)	-0.059 (-1.20)	-0.052 (-1.50)
$W ×$ infra²_(t-2)	-	-	-0.053 (-1.04)	0.031 (0.68)	-	-
$W ×$ infra_(t-2)	-	0.229 (1.34)	1.109*** (3.54)	0.582* (1.51)	-	-
$W ×$ inex	-	-0.257 (-1.09)	-1.013*** (-4.08)	-0.284** (-2.22)	-	-
$W ×$ stru	-	-0.462*** (-3.51)	-0.613*** (-5.58)	0.103 (0.77)	-	-
$W ×$ regu	-	0.082 (1.03)	-0.202 (-1.55)	-0.036 (-0.54)	-	-
$W ×$ tech	-	-0.099 (-0.65)	-0.237 (-1.06)	-0.009 (-0.09)	-	-
相关系数平方corr²	-	0.175	0.632	0.484	-	-
R²	0.535	0.900	0.922	0.920	0.144	0.142
对数似然值	-332.80	-91.51	-333.38	-115.31	-35.02	-34.76
LR-test	-	42.93(0.000)		-	-	-
Wald内生变量空间滞后统计检验量	-	28.816***	16.904***	30.966***	-	-
Wald误差项空间自回归统计检验量	-	26.877***	16.918***	30.802***	-	-

表9

表10

参考文献 38

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省份	1992年之前	1993—2016年	省份	1992年之前	1993—2016年	省份	1992年之前	1993—2016年
北京	10.35	10.19	浙江	8.37	9.40	海南	8.29	9.07
天津	8.60	9.29	安徽	8.56	9.19	四川	9.67	9.23
河北	8.29	9.15	福建	9.10	9.32	贵州	9.33	10.00
山西	8.30	9.79	江西	9.43	9.24	云南	8.26	8.92
内蒙古	8.63	9.64	山东	7.51	8.96	陕西	8.58	9.26
辽宁	8.99	9.85	河南	9.23	9.86	甘肃	7.89	9.16
吉林	8.41	9.04	湖北	9.12	9.46	青海	7.39	8.82
黑龙江	7.35	8.74	湖南	8.17	9.53	宁夏	8.06	9.26
上海	7.29	8.60	广东	8.91	9.31	新疆	8.06	9.63
江苏	8.21	9.19	广西	9.25	10.00

省份	2002年	2005年	2010年	2016年	省份	2002年	2005年	2010年	2016年
北京	74.00	84.33	162.64	294.49	山东	171.64	221.52	419.50	1 034.52
天津	58.33	71.36	113.82	196.55	河南	341.79	365.15	558.86	1 143.93
河北	72.25	115.09	329.54	1 110.22	湖北	271.56	278.24	516.32	1 138.14
山西	121.53	132.34	239.05	552.68	湖南	198.29	237.47	333.19	719.53
内蒙古	69.65	106.06	197.01	418.90	广东	277.47	335.14	540.32	1 053.23
辽宁	104.46	128.87	230.62	560.51	广西	112.91	178.46	282.49	701.34
吉林	70.11	88.71	141.06	391.25	四川	200.52	292.74	596.47	1 725.36
黑龙江	112.34	144.81	178.56	658.42	贵州	55.57	63.18	143.44	606.74
上海	85.57	166.63	280.24	520.95	云南	90.48	116.55	266.74	1 205.06
江苏	206.83	260.43	458.39	1 262.58	陕西	85.27	111.23	197.07	705.83
浙江	289.77	395.54	607.04	1 978.85	甘肃	97.14	141.64	213.04	558.31
安徽	174.24	244.40	364.12	755.94	青海	34.95	40.41	57.45	161.88
福建	89.13	105.89	146.97	678.61	宁夏	42.17	62.65	101.94	189.95
江西	106.02	110.96	219.80	607.67	新疆	112.97	249.64	462.81	951.98

省份	2002年	2005年	2010年	2016年	省份	2002年	2005年	2010年	2016年
北京	1.051	1.533	2.732	4.652	山东	1.945	3.429	8.213	20.316
天津	0.488	0.734	1.930	5.248	河南	1.117	1.781	5.281	14.721
河北	1.384	2.051	5.191	13.562	湖北	0.984	1.381	3.203	9.617
山西	0.497	0.792	1.958	5.446	湖南	0.872	1.278	3.036	8.901
内蒙古	0.378	0.815	2.740	7.056	广东	2.125	3.075	5.819	12.404
辽宁	1.085	1.704	4.974	10.242	广西	0.500	0.758	2.204	6.824
吉林	0.486	0.749	2.469	6.007	四川	1.399	2.342	6.210	16.628
黑龙江	0.683	0.934	2.148	4.984	贵州	0.329	0.509	1.134	4.110
上海	1.452	1.931	3.001	4.120	云南	0.559	0.815	1.910	5.398
江苏	2.039	3.338	7.846	19.135	陕西	0.644	0.969	2.579	7.686
浙江	1.676	2.862	5.589	12.414	甘肃	0.340	0.472	1.025	3.319
安徽	0.665	1.058	3.352	9.661	青海	0.137	0.201	0.410	1.287
福建	0.829	1.216	2.991	9.017	宁夏	0.140	0.225	0.515	1.485
江西	0.446	0.814	2.423	6.738	新疆	0.573	0.824	1.561	4.394

省份	2002年	2005年	2010年	2016年	省份	2002年	2005年	2010年	2016年
北京	1.000	1.000	1.000	1.000	山东	1.000	1.000	1.000	1.000
天津	1.000	1.000	1.000	1.000	河南	0.587	0.707	0.517	0.354
河北	0.576	0.602	0.607	0.377	湖北	0.361	0.406	0.370	0.272
山西	0.598	0.592	0.554	0.370	湖南	0.398	0.422	0.367	0.254
内蒙古	1.000	0.464	0.384	0.268	广东	1.000	1.000	1.000	1.000
辽宁	0.771	0.565	0.536	0.315	广西	0.390	0.359	0.281	0.228
吉林	0.602	0.474	0.403	0.359	四川	0.474	0.448	0.458	0.340
黑龙江	0.637	1.000	0.487	0.328	贵州	0.383	0.410	0.456	0.328
上海	1.000	1.000	1.000	1.000	云南	0.395	0.400	0.394	0.263
江苏	0.689	0.738	1.000	1.000	陕西	0.403	0.425	0.425	0.311
浙江	0.841	0.736	0.858	0.901	甘肃	0.413	0.461	0.489	0.343
安徽	0.501	0.432	0.281	0.197	青海	1.000	1.000	1.000	1.000
福建	0.758	0.595	0.407	0.296	宁夏	1.000	0.640	0.674	0.729
江西	0.593	0.377	0.314	0.231	新疆	0.404	0.395	0.436	0.299

省份	2002年	2005年	2010年	2016年	省份	2002年	2005年	2010年	2016年
北京	3.190	5.478	12.577	8.389	山东	1.428	1.865	4.369	5.187
天津	2.071	1.899	2.264	4.529	河南	1.617	1.548	3.144	4.703
河北	1.343	1.632	2.775	3.331	湖北	1.737	1.814	2.591	2.568
山西	1.376	1.189	1.662	2.893	湖南	1.558	1.387	1.866	2.335
内蒙古	0.857	0.676	1.389	3.239	广东	2.882	3.775	4.754	5.028
辽宁	1.505	1.448	2.182	3.507	广西	1.419	1.447	2.582	2.474
吉林	1.203	1.325	1.918	2.694	四川	1.772	2.276	2.357	3.107
黑龙江	1.193	1.096	1.403	2.029	贵州	1.461	1.463	1.758	1.919
上海	4.007	3.865	7.880	5.600	云南	1.446	1.692	2.155	2.522
江苏	3.602	3.501	5.470	4.450	陕西	1.262	1.436	1.992	5.068
浙江	2.166	2.993	6.659	4.676	甘肃	0.897	0.802	1.291	1.814
安徽	1.625	1.700	2.425	2.571	青海	1.742	1.432	1.416	1.754
福建	2.169	2.640	4.729	2.966	宁夏	0.960	1.161	1.723	1.715
江西	1.568	1.651	2.330	2.084	新疆	1.221	1.345	1.573	2.121