經濟增長、產業結構與工業用水

畢雪華

摘 要：基于2003—2010年省際面板數據，分別研究經濟增長、產業結構與工業用水的關系，結果表明：（1）經濟增長與工業用水呈現倒“U”型關系形態，只有北京、天津和上海跨過拐點，取得經濟增長與工業用水下降的“雙贏”，產業結構與工業用水存在正相關關系；（2）綜合考慮兩者對工業用水的影響，與單獨考慮經濟增長和產業結構因素相比，產業結構因素會延緩工業用水下降時點的到來，而經濟增長會弱化產業結構因素對工業用水增加的壓力；（3）環境保護要求、工業內部結構、區域間產業轉移和“虛擬水戰略”也是工業用水下降的影響因素。

關鍵詞：經濟增長；產業結構；工業用水；倒“U”；“兩難”困境

中圖分類號：F12 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）22-0005-04

前言

水是生命之源、生產之要、生態之基，人多水少、水資源時空分布不均是中國的基本國情和水情。當前中國水資源面臨的形勢十分嚴峻，水資源短缺、水污染嚴重、水生態環境惡化等問題日益突出，已成為制約經濟社會可持續發展的主要瓶頸。工業用水將成為用水量增長最快的部分，未來十年工業用水量要比十年前增長一倍多[1]，2011年，中國工業用水量1 461.8億m3，比2010年增加14.5億m3，占總用水量的比重為23.9%，萬元工業增加值（當年價）為78 m3，與世界發達國家存在較大的差距。為了降低工業用水量和提高工業用水效率，2012年國務院文件《國務院關于實行最嚴格水資源管理制度的意見》中明確提出：“到2015年，萬元工業增加值用水量比2010年下降30%以上，到2020年，萬元工業增加值用水量降低到65立方米以下，到2030年用水效率達到或接近世界先進水平，萬元工業增加值用水量（以2000年不變價計，下同）降低到40立方米以下。”工業用水量的減少和效率的提高，對緩解中國水資源壓力具有重要的作用，同時，對工業用水的相關研究也具有重要的意義。

不乏對工業用水的相關研究，例如，對工業用水量的預測：在對國內外工業用水比較分析的基礎上，對中國未來工業用水增長態勢進行了趨勢展望，按照流域分類預測中國未來工業用水量，同時提出保持工業經濟持續發展的水資源利用對策與政策[2]，采用經濟預測理論，分別采用“成長”曲線模型和全對數逆函數曲線模型對城市工業用水量進行預測[3]；對工業用水未來發展趨勢及其影響因素的分析：從中國用水實際、供水價格上升趨勢、經濟增長方式的轉變、日益嚴重的環境立法和中國水資源本身的限制五個方面，分析得到目前中國的工業用水已經將近頂峰，何時達到頂峰[4]；對經濟增長與工業用水之間的均衡性研究：基于VAR模型，通過對變量平穩性檢驗和協整分析，廣義脈沖響應和預測方差分解分析，對中國經濟增長與水資源利用的長期均衡關系及其動態性進行實證分析，得到經濟增長與工業用水之間存在長期的均衡關系，GDP的增加導致工業用水的增加，工業用水量對GDP的方差方差分解平均貢獻度僅為0.428%，幾乎可以忽略[5]；工業用水對經濟增長的作用分析：將工業用水納入C-D函數，分析工業用水的邊際效益及產值彈性等[6]。

本文的研究重點是影響工業用水變化的因素分析，有學者闡述了經濟增長與工業用水之間的關系，通過發達國家的經驗數據研究發現，工業用水在經濟增長到一定時期，會出現拐點，工業用水會出現停止增加和下降的態勢[7]，或許可以利用庫茲涅次倒“U”型曲線來描述工業用水與經濟增長的關系[8]，中國工業用水量與經濟增長之間是否存在倒“U”型曲線關系？如果存在這一形態，那拐點應該何時出現？

庫茲涅次倒“U”曲線最早被用于描述經濟增長與收入分配的關系，在經濟發展早期，經濟增長會加劇收入不平等，但是當經濟增長突破某一特定的“轉折點”，收入分配便變得平等[9]，隨后出現環境庫茲涅次曲線，很多學者對庫茲涅次曲線進行改進和實證分析[10～14]。經濟增長與工業用水之間是否呈現這種關系形態呢？借用Munasinghe的理論[15]，在經濟發展的早期階段，節約保護水資源的可覺邊際收益太小，以至于無法放棄經濟增長所帶來的巨大收益，由于水資源越來越稀缺以及水危機的出現，相對于物質產品的日益豐富，與水資源稀缺性相比，物質產品與服務的邊際效用遞減，于是節約保護水資源受到重視，所以經濟增長與工業用水之間的關系研究將會受到廣泛關注。

除了經濟增長因素之外，產業結構也是一個重要的影響因素，根據發達國家和一些新興國家和地區的發展經驗，隨著第二產業逐漸被第三產業所取代，第二產業經濟比重和就業比重的下降，工業用水也會進入減少的階段[4]，而第三產業的用水量明顯少于第二產業，用水從效率低的轉向效率高的產業，相反，工業用水量會增加。

從很多相關研究來看，工業用水的影響因素分析主要著重于定性分析，定量分析研究很少；同時，研究對象大都是省份截面數據或是時間序列數據，而面板數據的利用比較少。本文基于2003—2010年的省際面板數據，將經濟增長和產業結構作為影響因素，分析兩者與工業用水之間的關系。

一、模型選擇與數據來源

（一）模型選擇

本文選擇面板數據模型，研究經濟增長、產業結構與工業用水之間的關系，前文已經指出，有學者指出經濟增長與工業用水的關系可以用庫茲涅次倒“U”曲線表示，為了驗證這一觀點，于是模型設定如下：

（二）數據來源

本文選取的數據均根據歷年《中國統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》整理、計算得到。數據為2003—2010年中國31個省份的省際數據，其中被解釋變量是工業用水量，解釋變量為人均GDP、人均GDP的平方項（用人均GDP表示經濟增長比GDP更加合理）和產業結構，為了統計數據口徑的一致性，在此消除價格因素，人均GDP指標根據2003年的不變價格進行調整，產業結構指標用工業產值占GDP比重表示，旨在說明工業產值的變化趨勢，與工業用水密切相關，由于沒有歷年的工業產值的價格指數，所以根據2003年第二產業產值不變價格進行調整。endprint

二、實證研究

本文采用的是面板數據模型，根據對截距項和解釋變量參數的不同限制，將面板數據模型分類為混合回歸模型、變截距模型和變系數模型，中國31個省份的社會經濟狀況差距比較大，區域特征明顯，希望截距項能反映個體特征，因此采用變截距模型，冗余變量似然比檢驗同時也拒絕了“模型估計參數都為0，而采用混合回歸模型”的原假設，考慮到解釋變量與隨機擾動項之間存在相關性，同時Hausman檢驗也認為固定效應模型要優于隨機效應模型，所以本文采用變截距固定效應模型，所以將模型模型（2）中的C為均值截距項，在各個截面方程中都是相同的，Ci*為截面個體截距項，在各個截面方程中是不相同的，反映截面成員對均值截距項的偏離，并且對均值的偏離之和為零，即∑Ci=0。

由于31個省份的截面存在較大差距，可能使得隨機誤差項存在截面異方差性，從而使得普通最小二乘法（OLS）在模型估計時失效，為此采用截面加權的GLS（Cross-section weights）估計方法。為了分別考慮經濟增長和產業結構對工業用水的影響而建立三個模型：M1、M2和M3。 估計結果中，由于DW統計量值過低，分別為0.8138、0.8825和0.8006，說明殘差序列存在明顯的自相關，因此需要進行修正。克服自相關存在很多方法，如差分法和Cochrane-Orcutt迭代法[16]，本文采用逐步加入被解釋變量的滯后期AR項作為解釋變量消除自相關，修正后的模型的DW統計量值分別為1.8603、2.0383和1.9575，從統計上已經消除了自相關性，估計結果（見下頁表1）。

模型M1中，人均GDP和人均GDP的平方項的系數分別為0.000380和-2.91E-09，并且都是在1%的水平上顯著，說明工業用水與人均GDP之間呈現出倒“U”型關系形態，工業用水隨著經濟增長而增加，但是當經濟增長到某一拐點處時，會隨著經濟增長而下降。為了進一步得到當前各省份的工業用水與人均GDP的關系現狀，計算得到倒“U”曲線的拐點值為65 292元（以2003年為不變價格），2010年的人均GDP超過這一拐點的地區為北京、天津和上海，說明隨著經濟增長，工業用水會逐漸下降，取得經濟增長與工業用水下降的“雙贏”。而剩下的28個省份都未跨過拐點，工業用水隨著經濟增長會逐漸增加，從而處于經濟增長與工業用水下降的“兩難”困境，如何在發展經濟的同時減少工業用水，將是這些省份面臨的巨大挑戰！

模型M2中，產業結構（工業產值占GDP比重）的系數為0.1282，并且在1%的水平上顯著，AR項也是顯著的，說明工業產值所占GDP比重與工業用水呈正相關關系，工業產值所占比重的上升，會帶來工業用水的增加，與理論分析的預期是一致的。中國經濟發展取得巨大成就，服務業產值和比重在逐漸增加，但是工業的發展對地區經濟的發展還是發揮著重要的作用。

模型M3中，人均GDP、人均GDP平方項、產業結構和AR（1）項的系數都是顯著的，模型擬合效果也很好，R2達到0.9969，系數的符號和模型M1、M2是一致的，工業用水與人均GDP之間還是符合倒“U”型關系形態，與模型M1相比較，在加入產業結構因素之后，拐點處的值增加為70 739元（以2003年為不變價格），大于M1的拐點值，說明工業產值占GDP比重的上升會延緩工業用水下降時點的到來，跨過拐點的地區仍然為北京、天津和上海3個省份，剩下的28個省份處于曲線的上升段，隨著經濟增長和工業產值占GDP 比重的上升，工業用水會增加，工業用水的下降將面臨嚴峻挑戰。與模型M2相比較，在加入經濟增長因素之后，工業產值所占GDP比重的系數從0.1282降低到0.0791，說明對工業用水的影響降低，經濟增長在一定程度上弱化了工業產值所占GDP比重上升對工業用水量增加的壓力。

該文選擇經濟增長和產業結構作為工業用水的影響因素，除此之外，影響工業用水的因素還有很多，沒有加入模型中。例如，環境保護要求，隨著人民群眾生活質量的提高，對環境保護要求更高，相關的法律法規對企業排污具有嚴格的限制，從而迫使企業減少用水量，當然，嚴格的環境保護要求也會降低工業用水量；工業內部結構變化，水價的提高和用水定額的壓力，單位產值耗水量大的產業會逐漸被單位產值耗水量少的產業所取代，用水效率得以提高，從而工業用水量也會減少；區域間產業轉移，高耗水行業從發達國家轉移到不發達國家，發達地區轉移到不發達地區，都會引起區域間工業用水量的變化，同時“虛擬水戰略”即缺水國家或地區通過貿易方式從富水地區購買水密集產品，也是工業用水減少的一條途徑。

結論與政策建議

本文利用中國2003—2010年31個省份的面板數據，分析經濟增長、產業結構與工業用水之間的關系，為了分別考慮經濟增長和產業結構對工業用水的影響，本文估計了三個模型，并對模型進行自相關性修正，得到如下結論：

第一，經濟增長與工業用水之間存在倒“U”型關系形態，人均GDP小于65 292元時，工業用水會隨著人均GDP的增長而增加，一旦人均GDP突破65 292元時，工業用水就會隨著人均GDP的增長而下降，在2010年，只有北京、天津和上海突破這一拐點，取得了經濟增長與工業用水下降的“雙贏”，剩下的28個省份均處于曲線的上升段，工業用水隨著人均GDP的增長而增加，處于經濟增長與工業用水下降的“兩難”困境。產業結構與工業用水是正相關關系，產業結構（工業產值所占GDP比重）上升，會引起工業用水的增加。

第二，綜合考慮經濟增長與產業結構對工業用水的影響時，經濟增長與工業用水也是呈現倒“U”型關系形態，不過拐點值增加為70 739元，即在人均GDP小于70 739元時，工業用水隨著經濟增長而增加，跨過這一拐點時，工業用水會隨著經濟增長增長而下降，2010年取得經濟增長與工業用水下降“雙贏”的省份還是北京、天津和上海，與單獨考慮經濟增長因素相比，工業產值所占比重的上升會延緩工業用水下降時點的到來；工業用水與產業結構呈現正相關關系，不過系數減小，與單獨考慮產業結構因素相比，經濟增長弱化了工業產值所占GDP比重上升對工業用水增加的壓力。endprint

第三，除了經濟增長和產業結構因素之外，對工業用水產生影響的因素還有很多，環境保護要求、工業內部結構、區域間的產業轉移和“虛擬水戰略”都是不可忽視的影響因素。

基于以上分析，得出以下政策建議：第一，發展經濟與工業用水下降并舉，走出經濟增長與工業用水上升的“兩難”困境，取得“雙贏”，企業要采取相關節水技術研究，提高工業用水重復利用率，政府要更加嚴格環境保護要求，減少企業的排污；第二，努力調整產業結構，大力發展低耗水工業行業以及服務業行業，提高用水效率；第三，區域間產業轉移和“虛擬水戰略”也是減少工業用水的有效途徑。

參考文獻：

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[15] Munasinghe Mohan.Is environmental degradation an inevitable consequence of economic growth：Tunneling through the environmental

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[16] 沈坤榮，蔣銳.中國城市化對經濟增長影響機制的實證研究[J].統計研究，2007，（6）：9-15.

[責任編輯 吳高君]endprint

第三，除了經濟增長和產業結構因素之外，對工業用水產生影響的因素還有很多，環境保護要求、工業內部結構、區域間的產業轉移和“虛擬水戰略”都是不可忽視的影響因素。

基于以上分析，得出以下政策建議：第一，發展經濟與工業用水下降并舉，走出經濟增長與工業用水上升的“兩難”困境，取得“雙贏”，企業要采取相關節水技術研究，提高工業用水重復利用率，政府要更加嚴格環境保護要求，減少企業的排污；第二，努力調整產業結構，大力發展低耗水工業行業以及服務業行業，提高用水效率；第三，區域間產業轉移和“虛擬水戰略”也是減少工業用水的有效途徑。

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[16] 沈坤榮，蔣銳.中國城市化對經濟增長影響機制的實證研究[J].統計研究，2007，（6）：9-15.

[責任編輯 吳高君]endprint

第三，除了經濟增長和產業結構因素之外，對工業用水產生影響的因素還有很多，環境保護要求、工業內部結構、區域間的產業轉移和“虛擬水戰略”都是不可忽視的影響因素。

基于以上分析，得出以下政策建議：第一，發展經濟與工業用水下降并舉，走出經濟增長與工業用水上升的“兩難”困境，取得“雙贏”，企業要采取相關節水技術研究，提高工業用水重復利用率，政府要更加嚴格環境保護要求，減少企業的排污；第二，努力調整產業結構，大力發展低耗水工業行業以及服務業行業，提高用水效率；第三，區域間產業轉移和“虛擬水戰略”也是減少工業用水的有效途徑。

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