1、1水土匹配、空间效应及区域农业经济增长摘要水资源和土地资源是非常重要的自然资源，是农业经济发展不可或缺的物质要素。水资源与土地资源的合理匹配能够促进区域的资源优势转化为经济增长，从而促进区域农业经济发展。我国是一个人口众多的农业大国，同时也存在水资源与土地资源短缺的问题。本文结合我国农业水土资源自然禀赋与实际利用情况，首先利用中国 2003-2013 年的分省数据，选取单位耕地面积的广义农业水资源量测度方法和当量系数描述了我国农业水土资源匹配的现实，发现我国农业水资源与土地资源在空间上匹配程度不高，农业生产受到水土资源约束较强，农业水土资源的形成区域与消耗区域在空间上不相匹配；然后，在邻接权重
2、矩阵下采用 Morans I 指数验证我国区域农业经济增长的空间关联性，结果显示我国各省农业经济增长存在显著的空间关系，呈现出高度的集聚性和非均质性。为避免估计结果有偏，本文在此基础上采用空间计量建模及估计方法，加入农业生产人、财、物等控制变量，测度水土匹配度对区域农业经济增长的空间溢出效应。结果显示，水土匹配度对区域农业经济发展的区域内和区域间的溢出效应都显著为正，总体上水土匹配度对区域农业经济发展具有正向的溢出效应，即水土匹配度对本地区农业经济增长具有促进作用；同时，由于相邻区域的水土资源自然禀赋条件类似，而且农业生产中存在“示范效应”和“模仿效应” ，水土匹配度对相邻地区农业经济增长也具
3、有一定的促进作用。因此，采取相关措施优化农业水土资源匹配关系，对促进我国区域农业经济增长，保障我国粮2食安全非常重要。 关键词水土匹配；农业经济增长；空间溢出效应；空间回归偏微分方法 中图分类号 F329.9 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2016）07-0153-06doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.07.019 水资源和土地资源是最基本、最重要的自然资源和经济资源，是农业发展重要的物质生产要素，关系到农业经济发展和粮食安全。我国是一个人口众多的农业大国，同时又是一个水资源和耕地资源十分短缺的国家，截至 2014 年底，我国人均水资源量仅为世
4、界人均水量的 1/4，人均耕地面积不到世界人均耕地面积的 1/2，居世界 126 位以后。随着工业化和城镇化进程的加快，我国日益增长的水土资源需求与其稀缺性、有限性之间的矛盾日益尖锐，区域农业经济发展差异、水土资源结构不合理、各行业抢占资源等问题也愈加突出，重视水土资源合理利用、采取高效可持续的农业水土资源匹配管理措施势在必行。 农业水土资源匹配的研究旨在从农业生产层面研究水资源和土资源利用的时空分配情况。区域水资源与土地资源的匹配程度越高，该区域内农业生产的基础条件就越好。目前有关农业水土资源空间匹配的测算方法可分为两个方面：一是以单位耕地面积水资源量为计算模型进行水土资源匹配特征分析1；二
5、是通过构建基尼系数研究各区域水土资源之间的均衡状况2-4。这些研究构成了水土资源空间匹配特征分析的理论基础，但并没有从空间维度考察水土匹配度对农业经济增长的影响。Sun 3Xihua 等5从时间序列考察了水土耦合与经济发展的关系。Chenjun Zhang 等6运用 LMDI 指数分析了我国区域经济与用水强度之间的关系。李静等7构建加入时滞因素的改进模型，分析了我国农业用能强度随农业劳动生产率收敛情况，这些研究均着重于时间维度，忽略了空间影响因素。 同时，目前关于区域农业经济发展的研究多采用劳动力、化肥、耕种面积等指标，Ulimwengu 等8采用农业产出、化肥、劳动力、牲畜等指标，运用空间面
6、板 Durbin 模型实证的结果显示农业产出具有显著的空间溢出效应。曾国平等9选取农业总产值、农作物耕种面积、化肥施用量、农业从业人数等指标，对我国 31 个省 1985-2008 年农业经济展开空间分析，结果显示我国省际农业经济活动具有显著空间自相关，且西部地区呈现低-低空间集聚，而东中部地区呈现高-高空间集聚。这些研究并没有将水土资源匹配程度与农业经济发展相联系。 中国幅员辽阔，农业经济增长存在较强的空间非均衡特征，同时自然环境复杂多变、水土资源自然禀赋和人为开发水平差异较大。本文重点研究两个问题：第一，水土匹配度对区域农业经济增长的空间溢出效应是否存在；第二，水土匹配度对区域农业经济增长
7、的空间溢出效应的方向和大小。此研究不仅从空间维度上提供了水土匹配与区域农业经济增长关系的视角，也可以从改善我国各省农业经济发展中水资源与土地资源匹配度方面为促进区域农业经济发展提供管理参考。 许长新等：水土匹配、空间效应及区域农业经济增长中国人口?资源与环境 2016 年第 7 期 1 我国农业水土资源匹配的现实描述 4水资源和土地资源在农业生产和发展过程中相互制约，且相辅相成。水资源利用的合理性对土地资源的生产效率产生直接的影响，同时土地资源开发的合理性也会影响水资源的利用。土地资源的合理利用，往往以水资源合理开发利用为其先行条件，从目前世界及我国农业生产的经验来看，灌溉技术的发展对土地资源
8、集约化利用程度的提高具有显著作用。 本文选用单位耕地面积的广义农业水资源量测度方法10来反映我国农业生产的水资源和耕地资源空间匹配程度的量比关系，即 Amat=（Ba+Ga）/La （1） 其中，Amat 为区域农业水土资源匹配度，单位 m3/hm2；Ba 为区域农业灌溉蓝水量，单位 m3；Ga 为区域农业绿水量，单位 m3；La 为区域农作物总耕种面积，单位 hm2。为了与降水量分布特征形成对比，区域农业水土资源匹配度（m3/hm2）可以通过乘以 0.1 的系数转换为水深单位（mm） 。 区域农业水土资源匹配不仅受到自然生态条件的限制，还会受到区域经济状况的约束。农业水土资源匹配评价应当结合
9、区域水资源和土地资源的开发利用程度，研究区域自然水土资源对农业水土资源利用的支持程度，以便分析农业水土资源匹配程度对区域农业经济的影响。资源当量系数是衡量某种资源开发利用相对程度的指标，用以综合度量该资源的短缺程度和开发程度。本文以区域自然生态条件下单位农作物耕种面积水资源量作为衡量水资源匹配度的研究基准。区域农业水资源除受自然条件的影响，还与区域发展过程中对农业供水的分配比例有关。但5是当前我国农业水资源短缺，农业生产几乎耗尽所有供水，因此采用单位耕地面积的农业用水量作为区域农业水土资源当量系数的评价对象，计算方法如下： D=Ia/It ；Ia=WaLa；It=WtLt （2） 式中，D 为
10、区域农业水土资源当量系数；Ia 为单位农作物耕种面积的农业用水量，单位 m3/hm2；It 为单位土地面积的水资源总量，单位m3/hm2；Wa 为农业用水量，单位 m3；La 为区域农作物总耕种面积，单位hm2；Wt 为区域水资源总量，单位 m3；Lt 为区域土地总面积，单位hm2。 当 D 小于 1 时，水资源相对处于充裕状态，间接揭示了区域耕种面积较少，可以认为该区域耕地面积短缺或有待开发；当 D 大于 1 时，土地资源处于相对富余状态，间接解释区域农业用水约束较强，可以认为该区域水资源短缺。 根据计算结果，我国各省农业水土资源匹配度的空间特征整体呈现由西南向东北逐步减小的趋势。农业水土资
11、源匹配度最高的四个区域分别为西藏、青海、海南和福建，均在 4 000 mm 以上，其中西藏和青海属于气候极为干旱的灌溉农业区，而海南和福建气候比较湿润，农业生产以雨养农业为主；农业水土资源匹配度最低的九个区域分别为北京、甘肃、河北、河南、内蒙古、宁夏、山东、山西和天津，均在 1 000 mm 以下，尤其是宁夏自治区，农业水土资源匹配度仅为 292 mm，这些区域除甘肃与河南以外均处于秦岭-淮河以北，耕地以旱地为主；农业水土资源匹配度相对适中的区域基本处于秦岭-淮河以南，耕地以水田为主。 我国各省农业水土资源当量系数的空间特征整体呈现由西北向东南6逐步减小趋势。农业生产水资源和土地资源相对平衡的
12、地区是上海和江苏，当量系数接近于 1，分别为 0.993 和 1.024，而西北地区大部分省份都处于农业水资源和土地资源极度不平衡状态，北京、甘肃、河北、内蒙古、宁夏等十个省份的当量系数均大于 1.25，属于严重缺水状态；安徽、重庆、广西等十二个省份的当量系数小于 0.5，属于严重缺土状态。 由此看出，我国农业水资源与土资源在空间上匹配程度不高，农业生产受水土资源约束较强。农业水土资源当量系数的差异性也反映了我国农业水土资源形成区域与消耗区域在空间上不相匹配，间接反映出我国各省农业用水及耕地开发合理性有待提高。 2 模型方法 2.1 空间计量模型 LeSage 等人11提出的空间面板杜宾经典模
13、型如下： y=ln+Wy+X+WX+（3） 其中，被解释变量 y 为我国各省的农业经济增长，X 为农业水土资源匹配度。在研究过程中，本文加入了农村有效劳动力、农村固定资产投资、农业化肥施用量等控制变量。上式 中代表常数项，ln 代表 N1阶单位矩阵，N 代表我国省份个数， 代表误差项。W 代表空间权重矩阵，Wy 和 WX 分别度量了被解释变量和解释变量的空间依赖性。需要注意的是，在上述模型的估计结果中，如果结果显示 0，那么回归系数 、和 的解释与传统 OLS 回归系数的解释不同，原因在于传统 OLS 回归系数无法度量解释变量的空间溢出效应。 2.2 空间回归模型和空间溢出效应分解模型 7Pa
14、ce 等人12、LeSage 等人11提出了空间回归模型偏微分方法对空间计量模型的回归系数进行合理的解释。本文将原模型进一步改写为：（In-W）y=ln+X+WX+（4） y=Kr=1Sr（W）xr+V（W）ln+V（W）（5） Sr （W）=V（W） （lnr+Wr） （6） V（W）=（ln-W）-1=ln+W+2W2+3W3+ （7） 其中，ln 表示 n 阶单位矩阵，k 表示解释变量的个数，Xr 表示第 r个解释变量，r=1，2，k，r 表示解释变量向量 X 中第 r 个解释变量的回归系数，r 表示 WX 的第 r 个变量的估计系数。为了解释 Sr（W）将式（2）改写如下： 将直接效应
15、、间接效应叠加称为综合效应。根据上述偏导数求解可知，在空间回归模型中，当 jr 时，yi 对 Xjr 的偏导数一般并不等于0，这有别于传统 OLS 估计，另外 yi 对 Xir 的偏导数也一般不等于 r，即一个区域的被解释变量除了受本区域解释变量的影响，还受到其他区域解释变量的影响。 2.3 空间相关性检验 本文采用 Morans I 指数来验证我国区域农业经济增长是否存在空间关联效应，如果验证结果显示存在空间关联效应，则可以进一步构建空间回归模型对我国区域农业经济增长进行空间计量分析，Morans I指数计算公式如下： 83 经验发现 3.1 指标与数据来源 本文全部样本是 31 个省（直辖
16、市、自治区） ，不考虑港、澳、台地区，时期跨度为 2003-2013 年，具体指标为： （1）农业水土资源匹配度（Amat） ，采用广义农业水资源量测度方法计算可得。 （2）区域农业经济增长。利用单位农业产值（PAOut）作为区域农业经济增长的代理变量，数据来源于历年中国农村统计年鉴 。 （3）其他控制变量。选取农村有效劳动力（Alab） 、农村住户固定资产投资（Ainv） 、化肥施用量（Afer）作为控制变量，其中农村有效劳动力借鉴周晓、朱农13。 （4）空间权重矩阵设定。选取邻接空间权重矩阵（W） ，如果两个区域在地理上相邻，则存在空间关联关系，反之，则不存在空间关联关系。3.2 空间相关
17、性检验 首先对我国分省单位农业产值（PAOut）的全局空间相关性进行检验，结果见表 1，演变趋势见图 1。 由以上结果可知：第一，在邻接权重矩阵下，我国分省单位农业产值（PAOut）的 Morans I 指数均显著为正，这表明各省农业经济增长存在显著的空间关系；第二，从农业经济增长 Morans I 指数的演变趋势来看，2009 年是 Morans I 指数的转折点，2009 年以前，Morans I 指数整体呈现上升趋势，2009 年以后开始逐年下降，这意味着我国区9域农业经济增长的空间关联性近年来有减弱的迹象。 为了直观研究我国区域农业经济增长的空间集聚状况，本文绘制了 Moran 散点图
18、，见图 2（限于篇幅只呈现 2013 年散点图） 。图 2 显示，我国 31 个省（直辖市、自治区）中有 24 个处于第一象限和第三象限，即我国区域农业 经济增长具有高度的集聚性和非均质性。因此，在研究农业水土匹配与区域农业经济增长关系时，要重视其空间关联性，避免估计结果有偏。 3.3 空间面板数据模型经验估计结果 目前常用的空间计量模型包括空间误差模型、空间滞后模型和空间杜宾模型，为了保证估计结果的稳健性，本文根据以下遴选步骤选择相对合理的模型：首先，在邻接权重矩阵下根据 AIC 准则对固定效应和随机效应进行选择，AIC 值与模型解释能力呈反比；然后，根据 Log likelihood 与
19、R2 值评价模型的拟合优度，这两者的值与模型拟合优度呈正比；最后，对空间杜宾模型是否可转化为另外两种空间模型进行检验，若结果显著拒绝原假设，则选择空间杜宾模型。 按照以上步骤，将空间杜宾模型的固定效应模型作为最终解释模型，表 2 报告了邻接空间权重下的空间杜宾模型估计结果。 （1）水土匹配度的空间溢出效应 第一，水土匹配度对农业经济增长空间溢出的直接效应。水土匹配度对区域内的农业经济增长的溢出效应是 0.026 9，且通过 1%的显著性水平检验。这说明一个地区的水土匹配度对本地区农业经济增长具有促进作用。 10第二，水土匹配度对农业经济增长空间溢出的间接效应。水土匹配度的间接溢出效应为 0.0
20、80 9，且通过 1%的显著性水平检验。这说明某个地区的水土匹配度会对与其相邻的其他地区农业经济增长产生促进作用，且对其他地区的促进作用大于对本地区的促进作用，相邻区域的农业生产存在“示范效应”和“模仿效应” ，如当一个区域采用先进的农业生产技术实现节水农业生产时，与其邻接的地区会最先受到该“示范效应”的影响，随之而来的“模仿效应”会促进该地区的农业经济增长。 第三，水土匹配度对农业经济增长空间溢出的综合效应。水土匹配度对农业经济增长空间溢出的综合效应为 0.107 7，且通过 1%的显著性水平检验，说明地区与地区间地理邻接因素强化了水土匹配度对区域农业经济增长的空间溢出效应。 （2）控制变量
21、的空间溢出效应 根据空间溢出效应分解结果，农村有效劳动力在邻接空间权重下对农业经济增长的直接效应在 5%的显著性水平下为正值，间接效应和综合效应在 1%的显著性水平下为负值，即某个地区农村有效劳动力投入对其邻接地区的农业经济发展产生空间负效应，这种负效应源自农村劳动力转移，这种转移是随社会经济发展而产生的一种必然现象，是经济要素在空间上的重置过程。 农村住户固定资产投资对农业经济增长的直接效应、间接效应和综合效应在统计上不显著，且总效应为负值，即农村住户固定资产投资额的大小并不能促进区域农业经济增长。2014 年全国农村住户固定资产总投资额为 10 546 亿元，从各地区农村住户固定资产投资投向情况来看，
