水務市場化對區域經濟影響的時空差異研究
——以浙江省為例

張 寧，閆雅莉

（杭州電子科技大學，浙江 杭州 310018）

水務市場化對區域經濟影響的時空差異研究
——以浙江省為例

張 寧，閆雅莉

（杭州電子科技大學，浙江 杭州 310018）

水務市場化是水務行業發展的必經之路，文章以浙江省為例，首次從時間和空間二維角度，運用空間計量模型實證分析水務市場化對區域經濟影響的時空差異。研究結果表明：浙江省縣域經濟發展呈現出明顯的空間相關性，而且這種集聚發展的程度不斷增強；另外，2005年浙江省的水務市場化對區域經濟增長產生負空間溢出效應，而2013年為正；水務市場化對區域經濟的空間效應是有界限的，隨著距離的增加，其削減速度很快。

水務市場化；浙江經濟；空間自相關性；空間計量模型

一、引言

隨著資源性缺水和水質性缺水區域在全球范圍的擴大，城市發展中的水資源有效利用及管理模式已逐漸成為一個地區社會、經濟發展的重要因素。關于城市水務管理的研究，西方研究者較早進行了關注，早期的研究主要表現為城市水務在公營體制下的運行效率以及政府對城市發展的財稅負擔問題。但隨著水務市場化的提出，世界銀行（World Bank），格雷克（Gleick）一致認為需要把水看成私人的、可交易的商品，在水務部門實行市場化原則是解決水資源使用效率低下、水資源匱乏以及環境衛生服務等問題的有效方法[1-3]。1997年國外水務市場化的發展達到了一個高峰[4]，內爾森、威瑞蘭德（Nelson，Vreeland）等人認為人們維護水權的根源在于，從新自由主義政策的角度來說，水務市場化削弱了政府的職能，不利于維護人們在社會經濟方面的權利[5-12]。而費杰鮑姆、斯凱米斯、黑基和漢姆內特（Feigenbaum，Schamis，Henig&Hamnett）等人持不同意見，認為雖然私有化縮小了政府的職能范圍，但政府權利并沒有被削弱[13-14]。

國內學者對水務市場化方面的研究晚于國外，張燎對水務市場化改革進行了分析，研究了包括委托運營模式、移交-運營-移交模式等十種運營模式及其適用性[15]。張吉昌和孫敏同樣對適用于我國水務市場化的運營模式進行了研究，提出通過管理體制和投資環境的建設可以有效促進水務市場的改革[16]。張麗娜、王亦寧和周陽等人則從公眾利益的角度出發，認為可以采取社會多方參與、建立暢通的信息交流平臺等方式來保障社會大眾的利益，以及政府的定位問題[17-19]。總的來說，國內外學者對于水務市場化的研究主要集中于水務市場化的意義、水務市場化改革的相關政策建議及運營模式的選擇，多為理論分析，缺乏相關實證研究的支撐。那么本文的創新性就在于考慮到區域經濟發展的空間依賴性和水務市場化的外部性，以浙江省11個地級市為例，運用空間計量模型就水務市場化對區域經濟的影響及其空間溢出效應進行量化分析。從而為政府定制不同區域的水務市場發展方向，以及地方政府及社會對水務市場行業的投資力度、投資方向提供現實的幫助。

二、研究方法與模型理論

（一）空間自相關性分析

空間自相關性打破了大多數傳統經典統計學和計量經濟學中相互獨立的基本假設，即認為一個地區單元上的某種經濟現象受其鄰近地區同一經濟現象的影響，是空間計量經濟模型引入的前提條件。通常運用Moran指數和Moran散點圖來研究全局自相關性和局域自相關性。

全局Moran指數I是觀測值yi和它的空間滯后值的相關系數，可看作各地區觀測值的乘積和，常常被用來測算全局自相關性，它可以檢驗整個區域中相鄰區域觀測值是否相關及相關的程度。其計算公式為：

全局Moran's I指數值屬于[-1，1]，若I值為正數則表示空間正相關，I值為負數則表示空間負相關，I值等于0表示空間不相關。

Moran散點圖常用來研究空間的不穩定性，揭示空間分布格局以及區域經濟發展的相關類型。在散點圖中共有四個象限分別表示四種不同的集聚類型：第一象限為HH區域（高高集聚），空間正相關性較強；第二象限為LH區域（低高集聚），具有較大的空間差異，存在較強的空間負相關性；第三象限為LL區域（低低集聚），空間正相關性較強；第四象限為HL區域（高低集聚），空間負相關性較強。

（二）空間計量模型

在檢驗出研究對象具有明顯的空間自相關性時，傳統的OLS估計模型將不再符合研究的需要，此時應該考慮空間因素的影響，建立空間計量模型進行研究。本文運用的是基于截面數據的空間常系數回歸模型，通常包括：空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）。

1.SLM模型。SLM模型主要分析空間因素間是否存在相互影響以及相互影響的強度，用來反映可能存在的空間關聯。SLM模型中主要包括自變量X和因變量的空間滯后項Wy，具體可表達為：

式中，δ為空間自回歸系數，如果δ通過顯著性檢驗，且δ≠0，則表示區域之間確實存在著相互影響關系；ε是隨機干擾項向量。

2.SEM模型。在SEM模型中，區域間的相互作用主要體現在隨機干擾項中?？臻g誤差模型可表示為：

（3）式中ε為隨機誤差項；λ為空間誤差自回歸系數，來度量誤差項的空間滯后項對被解釋變量的解釋程度。

三、指標選取與模型構建

（一）指標選取

本文在對浙江省區域經濟發展空間自相關性分析時，采用2005年和2013年①2014年浙江省各縣市人均GDP的數據整理不完善，因此選取2013年浙江省人均GDP作為本文研究對象；一般研究相隔10年的數據對空間統計的研究效果比較好，浙江省2003年和2005年的數據相比之下，2005年浙江省人均GDP更具有代表性，因此選取2005年和2013年近10年的浙江省人均GDP作為研究對象。浙江省69個縣市GDP值作為衡量經濟發展水平的指標；在研究水務市場化對區域經濟影響的實證分析部分，考慮到數據的可獲得性，在這里選取浙江省11個地級市作為研究對象。用浙江省各市的財政支出來表示政府通過宏觀調控對經濟的影響；各地級市年底就業人數表示勞動力變量；在這里水務市場化的指標選擇2005年和2013年各市的水價、供水總量和水行業投資來表示。但是浙江省統計年鑒數據沒有直接提供各市水行業投資，僅提供浙江省省份的水行業投資、各市的固定資產投資和浙江省的固定資產總投資，在此，本文運用已有數據，根據以下公式獲得：

（4）式中，GDZCi表示第i個地區的固定資產投資，stz表示浙江省水行業投資，GDZC表示浙江省固定資產總投資，stzi即為所需的第i個地區的水行業投資。

本文的數據主要來自于《2006年浙江統計年鑒》、《2014年浙江統計年鑒》、浙江省水費查詢網、中國水網，且模型中采用的數據都是取對數形式的。

（二）模型構建

本文針對水務市場化的三個衡量指標，分別設定有效水價變量，有效水行業投資和有效供水總量。其中有效水價不僅指本區域水價，同時包括受周圍相鄰區域污水排放影響而致使本區域增加的水價；同理，有效水行業投資與有效供水總量也是由本區域和相鄰區域導致本區域增加的兩部分組成。在對三個水務市場化變量引入空間因素的同時，由于三個變量在空間滯后模型中的計算機理如出一轍，因此選取其中一個變量（水價）進行介紹，在進行模型測算時，分別將另外兩個變量引入模型進行分析。令δ為水價的溢出效應，現實中一個地區周邊會有若干個相鄰地區，于是本文構建的空間變量模型可表示為：

其中Wy為鄰近地區GDP的加權求和，δ度量了鄰近地區解釋變量對本單元被解釋變量的影響程度，ε=θWε+μ為隨機誤差項。其中，參數δ表示樣本觀測值中的空間依賴作用，即周邊地區y對本地y的影響程度。當θ=0，δ≠0成立，即為空間滯后模型（SLM），δ在（-1，1）的區間內；若 θ≠0，δ=0即為空間誤差模型（SEM）。

四、浙江省水務市場化對區域經濟影響的時空差異分析

（一）浙江省區域經濟的空間自相關性分析

在進行空間計量模型分析之前，先來檢驗浙江省69個縣市的經濟發展是否存在空間依賴性，是否需要引入空間因素進行分析。本文采用探索性空間數據分析方法分析浙江省區域經濟狀況，主要通過全局Moran指數和Moran散點圖的形式來表現，本文所做的分析利用Geoda①Geoda軟件在制作省級分布圖、Moran散點圖等比較方便，而且在空間計量分析中可以進行最小二乘法、空間滯后和空間誤差進行比較分析。其中圖形為.shp格式，數據為.dbf格式，空間權重矩陣為.gwt格式。軟件實現。

1.全局自相關的檢驗。通過計算全局Moran指數判斷浙江經濟發展是否具有全局空間自相關性。表1顯示了2005年和2013年浙江省69個縣市人均GDP的全局Moran指數，分別為0.398 6和0.534 438，均通過了1%的顯著性水平檢驗，且2013年的Moran值大于2005年，由此說明浙江縣域經濟具有正的空間相關性，而且這種空間相關性在逐年加強，浙江區域經濟的集聚特性越來越突出。

表1 浙江省縣域人均GDP的全局Moran's I統計值

2.局域自相關性分析。接下來使用全局Moran散點圖進一步揭示浙江省區域經濟發展的相關類型。圖1顯示2005年總共有51個縣市顯示了正的空間自相關，其中21個縣市分布在第一象限，呈現出高-高的集聚特征，說明這些城市不僅人均GDP高，而且相互促進；30個縣市分布在第三象限，呈現出低-低的集聚特征，說明這些縣市經濟落后，而且相互制約經濟發展。其余18個縣市顯示出負相關關系集群，其中12個縣市分布在第二象限LH區域，呈現出低-高的集聚特征，說明個別縣市盡管經濟落后，但其周邊縣市的經濟要相對發達；6個縣市分布在第四象限HL區域，呈現出高-低的集聚特征，說明個別縣市的高經濟發展會制約周邊縣市的經濟發展。對比圖1、圖2中2013年總共有55個縣市顯示了正的空間自相關，14個縣市顯示負的空間自相關，其中永康市由HL區域變為LL區域；東陽市、新昌縣由HH區域變為LH區域；天臺縣由LH變為LL區域。

通過以上分析我們認為浙江經濟呈現顯著的空間集聚現象，存在空間自相關性，因此在研究自變量對浙江經濟的影響時應適當考慮空間因素，故本文引入空間計量模型研究水務市場化的溢出效應對區域經濟的影響。

圖1 2005年浙江省縣域人均GDP的Moran散點圖

圖2 2013年浙江省縣域人均GDP的Moran散點圖

（二）水務市場化對浙江經濟影響的空間計量結果

在采用空間計量模型前，首先要通過檢驗拉格朗日乘子統計量來判斷空間計量模型的有效性。表2即為對2005年和2013年引入空間因素的OLS估計結果。

表2 考慮空間因素的OLS估計結果

從表2檢驗結果可以看出，2005年LM（LAG）和R-LMLAG統計量均通過5%的顯著性水平檢驗，LM（LAG）比 LM（Error）更顯著，且 R-LMLAG顯著，R-LM（Error）不顯著，說明可以采用空間滯后模型進行研究。2013年在1%的顯著性水平下可以得到同樣的結論。由此對2005年和2013年的數據分別采用空間滯后模型估計，結果如表3所示：

表3 2005年空間滯后模型（SLM）估計結果

表3和表4分別為2005年和2013年采用極大似然估計的空間滯后模型估計結果。為方便研究水價、水行業投資及水供給總量單個因素產生的空間影響，模型設立四種情況，系數（1）、（2）分別表示只考慮水價和水行業投資對經濟的空間影響，系數（3）將水價和水行業投資變量同時加入到模型中，系數（4）將變量sl加入到（3）中。由表 3和表4可知，分別將水價和水投資加入模型，模型的結果都不盡理想，即系數（1）、（2）模型的效果并不好；系數（4）中，2005年變量g和自回歸系數δ沒有通過顯著性水平檢驗，2013年變量g和l未通過顯著性水平檢驗，將系數（4）與系數（3）相比較，發現無論 2005年還是2013年，系數（3）的空間滯后模型結果都更適合對本文研究加以解釋，即供水總量作為影響水務市場化水平的因素對區域經濟增長的空間差異影響不明顯。從系數（3）結果可以看出，2005年水價和水行業投資共同對區域經濟影響的空間自回歸系數為-0.025 2，即產生負的空間溢出效應，而2013年空間自回歸系數為0.043 1，產生明顯的正空間溢出效應。

表4 2013年空間滯后模型（SLM）估計結果

以上分析結果是在一階R矩陣的情況下進行的空間滯后模型估計，為更好地說明水務市場化對區域經濟影響的空間表現，結合以上描述，本節設立二階空間權重矩陣，由于上文研究顯示2013年數據擬合的效果比2005年更好，所以我們采用2013 年變量 g、l、sj、stz 對空間滯后模型進行估計，結果如表5所示。

表5 2013年空間滯后模型二階R矩陣估計結果

對比表4系數（3）的結果，表5可以看到引入二階R矩陣后，空間自相關系數減少了，且通過10%的顯著水平檢驗，變量g和sj不顯著，所以認為一階相鄰市水價和水行業投資對本地經濟產出的影響更大，二階相鄰市水價和水行業投資對本地經濟產出的影響越來越小，甚至不明顯，水務市場化空間溢出效應的衰減速度很快。

五、結論與政策建議

本文運用探索性數據分析方法分析了浙江省69個縣域經濟的空間自相關性，結果表明浙江省各地區經濟發展存在一定的空間依賴性，而且這種依賴作用逐年增強?？紤]到區域經濟的這種空間依賴性，運用前沿的空間計量模型將水務市場化與區域經濟聯系起來，實證分析了浙江省水務市場化發展對區域經濟的影響及其空間溢出作用。結果顯示2005年水務市場化對區域經濟增長產生負的空間效應，而2013年為正。且水務市場化對區域經濟增長的空間效應是有界限的，這種空間溢出效應隨著距離的增加衰減速度很快。

鑒于以上結果，本文認為水務產業實力雄厚的企業應選擇聯合重組、跨城市經營的發展模式，進一步提升企業的綜合競爭實力，加強地域間的交流合作，充分利用區域經濟的空間自相關性以及水務市場化的空間溢出效應，促進整個浙江省經濟的發展。且水務市場化建設過程中，不能盲目地加快水務市場化進程，應積極尋求合理的水務市場化結構，進而推動浙江水務產業與經濟的協調發展。另外，政府應制定一套合理的水務價格政策，既要有利于保護消費者利益、體現分配效率，又要有利于刺激水務企業優化生產要素組合、充分利用規模經濟優勢，不斷進行技術創新和管理創新，提高生產效率，使水務企業具有一定的自我積累和根據市場需求不斷進行水務投資的能力。

[1]World Bank.Water resources management：a World Bank policy paper[J].Washington：The World Bank，1993.

[2]World Bank.Water resources sector strategy：strategic directions for World Bank engagement[J].Washington：The World Bank；2004.

[3]Gleick P H.The world's water 2002-2003：the biennial report on freshwater resources[J].Washington：Island Press；2002.

[4]Public-Private Infrastructure Advisory Facility（PPIAF）.Private activity in water shows mixed results in 2006[J].Washington，DC：World Bank；2007.

[5]Nelson P，Dorsey E.New rightsa dvocacy：changing strategies of development and human rights NGOs[J].Washington：Georgetown University Press；2008. [6]Vreel，J R.The IMF，and economic development[J].Cambridge：Cambridge University Press；2003.

[7]Abouharb M R，Cingranelli D L.The human rights effects of World Bank structural adjustment，1981-2000[J].IntStudQ，2006，50（2）：233-62.

[8]Abouharb MR，Cingranelli D L.Human rights and structural adjustment[J].Cambridge：Cambridge University Press；2007.

[9]Franklin J.IMF conditionality，threat perception，and political repression：a cross-national analysis[J].Comp Polit Stud，1997，30（5）：576-606.

[10]Keith L，Poe S.The United States，the IMF，and human rights.In：Forsy the D，editor.The United States and human rights[J].Lincoln：University of Nebraska Press；2000：273-99.

[11]Felice WF.The global new deal：economic and social human rights in world politics[J].Lanham：Rowman&Littlefield Publishers，Inc.，2003.

[12]Branco MC.Economics versus human rights[J].London：Routledge，2009.

[13]Feigenbaum H，Henig J，Hamnett C.Shrinking the state：the political underpinnings of privatization[J].Cambridge：Cambridge University Press；1998.

[14]Schamis H E.Re-Forming the state：the politics of privatization in Latin America and Europe[J].AnnArbor：University of Michigan Press，2002.

[15]張麗娜，2010.城市水務市場化中的政府規制與公眾利益維護[J].中國行政管理（8）．

[16]張燎，2006.城市水務改革的模式選擇與比較[J].中國水利（10）.

[17]張吉昌，孫敏，2007.城市水務市場化改革動因及對策[J].社會科學輯刊（2）．

[18]周陽，2010.我國城市水務PPP模式中的政府規制研究[J].中國行政管理（3）．

[19]水利部發展研究中心青年研究專項課題組，2014.政府和市場的關系：城市水務市場化改革透視[J].水利發展研究（3）.

（責任編輯：D 校對：L）

F127.55

A

1004-2768（2017）05-0054-05

2017-03-07

張寧（1974-），女，四川榮縣人，博士，杭州電子科技大學教授，研究方向：水資源管理；閆雅莉（1991-），女，安徽宿州人，杭州電子科技大學碩士研究生，研究方向：產業經濟。