寶雞峽灌區農業供水效益C-D函數嶺回歸分析

高志玥，李懷恩，張 倩，成 波，賈斌凱，田若谷

(1.省部共建西北旱區生態水利國家重點實驗室(西安理工大學)，陜西 西安 710048; 2黃河水利委員會上游水文水資源局，甘肅 蘭州 730000)

渭河是陜西省的主要水源之一，在承擔沿河城市工、農業供水重要任務的同時，還具有泄洪納污、保持生態平衡、提供宜居環境的生態功能，發揮河流的生態功能需要在社會經濟發展的同時保障河道生態基流，協調區域經濟用水與河道生態用水。農業作為流域的用水大戶，現行的農業供水價格僅能體現農業供水的生產成本與管理經營費用[1]，而難以體現水資源的真實效用，不能準確評價水資源作為國民經濟可持續發展重要基礎資源在自然生態系統、社會經濟系統中所發揮的重要作用，使得區域水資源保護工作受到限制。

為了合理計算社會生產供水效益，相關研究借助C-D生產函數(the Cobb-Douglas production function)，將社會生產中的“水量投入”列為生產函數變量之一，通過擬合水資源投入與資本、勞動力投入和產出之間的關系，求解水資源要素變動的邊際產出效應，該方法符合社會生產實際，多年系列數據較容易獲得，可為水資源合理配置提供更為合理的依據。目前，進行供水效益分析的C-D生產函數，多是在原函數“資本”和“勞動”變量基礎之上加入“水資源”變量進行計算，例如龔園喜[2]以Solow改進的C-D生產函數為基礎，計算浙江省GDP、工業、農業供水效益，分析了水資源的經濟效益；胡金杰等[3]建立改進了的C-D生產函數模型，計算了太湖下游地區蘇州市的GDP單位供水價值。為支持生物燃料發展的成本效益分析，2016年Kaenchan P等[4]采用邊際效益原理對泰國的三種經濟作物木薯、甘蔗和油棕櫚進行供水效益分析，結果顯示扣除了0.2泰銖的外部成本，它們的單方水凈效益分別在1.5～6.7、0.9～4.8和0.6～2.6泰銖之間，首次以貨幣單位對木薯、甘蔗和油棕櫚栽培中的用水效益與費用進行了研究。這種簡單的包含水資源投入的C-D生產函數，可用來簡單估算區域經濟發展中水資源所做的貢獻，但是以函數現有資本、勞動要素添加水資源要素分析，具體到某一生產領域(比如糧食生產或林業生產)估算供水效益內容不夠充實，結果不夠精確，因為各生產領域所投入的要素各具有其特殊性。近期，蓋美等[5]基于邊際效益理論選取除勞動力與農用機械總動力外的降水量、化肥使用量、有效灌溉面積以及政府影響力等指標作為C-D生產函數的解釋變量，將農業用水邊際效益作為被解釋變量，采用雙對數回歸方程，逐步回歸分析了遼寧沿海經濟帶生產用水的邊際效益，在要素選擇和回歸方式上有所改進。回歸分析方法在農業、經濟等領域的應用最為廣泛，以上研究所采用的模型多為一般的多元線性回歸模型，因投入要素較少，要素間近似的線性關系有可能被忽視，當投入要素增加，自變量間嚴重的多重共線性會使得估計的穩定性變差、精確性降低，無法得到合理的經濟解釋，若仍采用一般最小二乘估計進行回歸分析，會降低模型的應用價值。為了使所建立的模型更符合農業生產實際，本文擬采用嶺回歸分析，針對農業生產的特殊性擴充并修改索羅C-D生產函數：將灌溉用水作為投入要素之一，在傳統要素基礎上增加化肥與耕地投入豐富模型內容，同時為避免要素間重復核算，用農耕機械總動力代替固定資本投資作為生產函數解釋變量，建立生產函數模型；為準確估算農業供水效益，選取代表農業生產最終勞動成果的“農業增加值”而非“農業總產值”作為生產函數被解釋變量進行回歸分析，避免了地區農業生產過程中消耗的各種物質產品價值的重復計算。

近年來隨著國家生態文明建設工作的推進，關于河道生態基流量及其功能價值研究已取得了一定的研究成果，“綠水青山就是金山銀山”的理念已深入人心，然而現階段河道生態基流保障研究仍處于起步階段，基流的合理保障水平需要明確的損益對比分析。寶雞峽灌區地處渭河上游，引水灌溉直接影響渭河干流水量，上游水量不足使得中游水體自凈能力受限，連帶下游河道淤積；然而寶雞峽灌區是關中最大灌區，對區域糧食安全、經濟發展有重大貢獻，枯水期農業用水與河道生態基流需水矛盾突出，減少農業供水保障河道生態基流會對農業生產造成直接的經濟損失和間接的社會影響，在鐵腕治污進入“新常態”的社會背景下，采用經濟手段協調生產用水與生態用水，對農業缺水損失實施生態補償是目前現實可行的辦法，這使得合理評價農業供水的經濟效益顯得尤為重要。按照“誰受益、誰補償”的補償原則，首先需要對寶雞峽灌區農業供水效益進行合理的分析計算，進而分析保障生態基流可能造成的直接經濟損失，為渭河河道生態基流保障補償研究提供科學依據，對缺水地區水資源配置與保護工作具有實際的指導意義。

1 研究區域和研究方法

1.1 寶雞峽灌區簡介

寶雞峽灌區位于陜西省關中平原西部，西起寶雞市以西的渭河峽谷，東至涇陽，南臨渭水，北抵渭北高原腹地，灌溉著寶雞、楊凌、咸陽、西安的14個縣(市、區)、97個鄉鎮的近20萬hm2農田，總控制面積2 355 km2，有效灌溉面積1 883 km2，是一個兩處樞紐、引抽并舉、渠庫結合、長距輸水、水工門類齊全的大型灌排體系，是陜西省目前最大的灌區。灌區以占全省1/18的耕地面積，生產了占全省總產量1/7的糧食和1/4的商品糧，被譽為“三秦第一大糧倉”[6]。灌區農作物以小麥、玉米為主，2015年農業增加值372億元，占比超過整個關中地區的50%，占整個陜西省的31.6%；灌區渠首多年平均年引水量[7]為5.3億m3，根據渭河林家村(合)站2015年實測流量，渭河天然來水量9.44億m3，灌區引水后河道剩余水量4.7億m3(林家村三站)，年內僅有4個月能滿足8m3/s的生態基礎流量[8]，基流缺水量達1.16億m3，社會生產用水與生態基流需水間矛盾突出。

為了在保障河道生態基流的基礎之上維持區域經濟可持續發展，需要分析保障基流可能造成的各種經濟損失與社會影響，進行基流保障的補償研究，而這一切都建立在區域水資源供水效益合理計算的基礎上。

1.2 研究方法

Cobb-Dauglas生產函數的基本形式如下：

Q=A·Kα·Lβ

(1)

其中，A為效率系數，獨立于其它要素之外的不變參數；K，L為資本、勞動投入；α，β為資本、勞動力產出彈性，0≤α≤1，0≤β≤1，α+β大于1、等于1、小于1分別表示規模報酬遞增、不變和遞減。

然而在實際研究過程中，生產函數的應用經常以時間序列數據為樣本，即在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取多個樣本觀測值進行研究，而技術的發展恰恰與時間密不可分，這使得面板數據關于“技術進步的作用在所有樣本點上都是相同的”基本假定與實際不符；更有人對α+β=1的函數形式提出異議，這些使得原始的生產函數在實際應用中受到限制。

1957年，Solow改進了C-D生產函數，假定技術進步未具體體現在固定資本和勞動中，引入了時間函數A(t)代替效率系數A，在生產函數中加入時間指數趨勢以測定技術進步，將A(t)的形式假設為A0(1+λ)t，λ是技術進步系數；t表示年份系列，其形式如下：

(2)

Solow改進的C-D生產函數模型彌補了技術進步測定的遺憾，能夠很好地描述資本、勞動投入等要素和技術進步對經濟增長的貢獻。結合本文的研究目的，在原函數基礎上對農業生產投入要素加以擴充，以更加精確地計算農業供水效益。

農業生產是自然再生產與經濟再生產的結合，生產過程必然受到自然條件、技術條件和各種經濟因素的制約和影響[9-10]，本文選取生產化肥投入(Fertilizer-F)、農耕勞動力投入(Labour-L)、耕地資源投入(Plowland-P)、農業機械投入(Machinery-M)以及水資源投入(Water-W)，作為函數解釋變量，改寫生產函數形式如下：

Y=ft,F,L,P,M,W

(3)

其中，Y為農業產出；A0為常數；t為年份序列；λ為技術進步系數；α為化肥產出彈性；β為勞動力產出彈性；ε為耕地產出彈性；θ為機械產出彈性；γ為水資源產出彈性。

這樣就確立了包含水資源投入在內的多投入要素的農業C-D生產函數。彈性分析可以明確表示各種要素對國民產出的影響程度，所以可以利用彈性系數求得水資源對各產業的邊際效益。將(3)式線性化后求W的偏導數就可以確定單位農業產出的邊際效益BW[11]：

(4)

彈性是因變量的相對變化與自變量相對變化的比值[12]，其絕對值大小可顯示出經濟因變量相對變動對經濟自變量相對變動的反映程度，其符號的正負可反映出水資源投入量追加時對經濟增長影響的趨勢，計算效益時取其絕對值[13]。

多元線性回歸模型多條經典假設中，最重要的一條是解釋變量之間互不相關[14-16]，即X1，X2，…，Xn不存在線性關系，因為普通最小二乘估計要求解釋變量矩陣X為列滿秩矩陣，即XTX為非奇異矩陣，此時回歸系數向量β有唯一解：

(5)

然而在實際的統計數據中，由于解釋變量之間本身存在著各種各樣的聯系，比如：耕地面積與灌溉水量、化肥使用量；勞動力與勞動對象等，因此要充分考慮解釋變量可能存在的多重共線問題。當多重共線存在時，|XTX|≈0，(XTX)-1不存在，無法得到有效的估計系數，模型預測沒有意義。

克服多重共線問題可采用嶺回歸分析[17]，嶺回歸(ridge regression)即在|XTX|≈0時設想給矩陣XTX加上一個正常數矩陣KI(K>0，I為單位矩陣)，使得矩陣XTX+KI較矩陣XTX接近奇異的程度大幅減小，其中K稱為嶺參數或嶺參數，β的嶺回歸估計為：

(6)

關于嶺參數K的選擇學界一直有諸多討論，以現在的科學水平來看主要采取嶺跡圖來分析[18-19]。由于嶺回歸是有偏估計，K的選擇應遵循以下原則[20]：在各回歸系數的嶺估計基本趨于穩定的同時使K值盡量的小；所得的回歸系數符號較最小二乘回歸系數更為合理且沒有不合乎經濟意義的絕對值等。嶺回歸放棄了最小二乘法的無偏性，獲得了比無偏估計更穩定、更加符合實際的回歸系數，對病態數據的擬合要強于最小二乘法。

2 農業生產函數模型建立

2.1 數據說明

寶雞峽灌區所轄區域，包括寶雞、楊凌、咸陽、西安的14個縣97個鄉鎮，但在西安市僅有高陵一個鄉鎮，有效灌溉面積約占全灌區的0.5%，相關統計數據不易獲取；楊凌是中國第一個農業高新技術產業示范區，經濟總量較小，新中國成立后行政隸屬關系變化頻繁，2008年8月國務院批準將寶雞市扶風揉谷鄉劃歸楊凌，為研究方便，將楊凌示范區相關數據與寶雞市合并處理，統一分析。根據農業生產數據的易獲取性，僅選取寶雞市、咸陽市兩市的農業生產數據進行回歸分析，計算農業水資源彈性系數進而分析寶雞峽灌區所在行政區(寶雞市、咸陽市)農業供水效益，灌區總供水效益則根據灌區及灌區所在行政區有效灌溉面積之比計算。

用統計學的方法進行回歸分析，為使估計值精確可信，希望統計數據系列盡量的長，但是隨著時代變化，統計年鑒數據為適應社會需要會做出相應調整，比如“農林牧漁業產值”這一統計量在2004年以前的核算范圍修改了五次之多，2004年至今其統計數據取消了農民家庭兼營性工業，同時把農林牧漁服務業納入核算范圍；“農業用水量”也是同樣，2004年之前的統計數據沒有區分農業用水與林牧漁業用水，因此為了數據間對應投入產出關系的一致性, 選取2004-2015年的農業生產數據進行多元回歸分析，投入要素包括化肥施用折純量Fertilizer(F,萬t)、農業從業人員Labour(L,萬人)、作物總播種面積Plowland(P,萬m2)、農用機械總動力Machinery(M,萬kW)以及農業灌溉水量Water(W,億m3)。產出選擇農業增加值Y，該值扣除了農業生產過程中物質產品的中間消耗，沒有重復計算，可作為函數的被解釋變量。以上數據均來自《陜西省統計年鑒》對各市(區)逐年的統計數據，用水量數據來自《陜西省水利統計年鑒》。

2.2 擬合結果

利用SPSS 19.0對寶雞市、咸陽市的農業數據進行多元線性回歸分析，模型擬合良好，但變量t檢驗不顯著，方差擴大因子VIF≥10，經共線性診斷發現，各要素的條件指數都很大，且系數矩陣方差比例大多<0.5，自變量之間存在著嚴重的多重共線性。

采用嶺回歸分析進行修正，對包括時間變量在內的6個解釋變量做嶺回歸分析，設置嶺參數K在[0,1]之間變化，每次增加步長0.02，繪制的估計值繪制關于K的嶺跡圖，見圖1。

如圖1所示隨著嶺參數K的增大，寶雞市的時間變量T迅速下降，農耕機械總動力M迅速上升，化肥折純量F與耕地P在微小跳動后逐漸下降并較快趨于平穩，勞動力L未見較大變化，灌溉供水量W由負轉正呈逐漸上升趨勢，在K=0.4附近各變量趨于穩定；咸陽市的時間變量T迅速下降，化肥變量F沒有大的變化，勞動力變量L迅速下降并由正轉負，農耕機械變量M迅速上升并由負轉正，耕地P、灌溉供水量W緩慢上升后趨于平穩，在K=0.2附近各變量趨于穩定。據此分別在K=0.4、K=0.2處建立農業生產函數模型：

(7)

(8)

兩方程決定系數分別為0.968、0.979，F檢驗值分別為25.0、39.4，統計學意義概率P(sigF)均<0.05，回歸效果良好，方程具有統計學意義，各解釋變量的回歸系數、偏回歸系數顯著性檢驗見表1。

圖1 寶雞市(a)、咸陽市(b)農業要素回歸系數嶺跡圖Fig.1 Ridge trace of regression coefficient from agricultural input factors

農業變量Agricultural variables寶雞市 Baoji Cityβ*P valueK=0K=0.40SE(B)K=0K=0.40咸陽市 Xianyang Cityβ*P valueK=0K=0.20SE(B)K=0K=0.20時間 Time0.2450.0100.0010.0310.0060.3080.0080.0010.0380.007化肥折純量 Fertilizer0.2190.1900.0030.5280.1190.1950.0400.0310.1070.119勞動力 Labour-0.0630.3010.3330.7100.687-0.0760.2400.2081.4950.586耕地 Plowland-0.1140.9350.0631.0090.550-0.1140.1510.0962.0780.953機械總動力 Machinery0.2110.9410.00050.7370.0550.2610.3250.0030.5660.117灌溉供水 Water0.0980.3510.0720.7920.2380.0750.4870.2510.3200.361常數 Constant00.0100.00562.013.680.0000.0080.00773.518.4F值F25.0SigF0.00141F39.4SigF0.00047

注：*β-嶺估計的標準化回歸系數；K=0時即為最小二乘估計；SE(B)-回歸系數標準誤差。

Note: *β-The normalized regression coefficient of ridge regression analysis; SE(B)-Standard error of regression coefficient.

偏回歸系數顯著性檢驗顯示，經嶺回歸分析修正后，模型概率P值明顯減小，就灌溉用水變量W來看，寶雞市由0.351降低為0.072；咸陽市由0.487降低為0.251，顯著性水平均有不同程度的提高。

3 寶雞峽灌區農業供水效益分析

3.1 農業供水效益計算

在模型建立的基礎上，根據式(4)可計算寶雞峽灌區各市的農業供水效益，從生產函數可以看出，寶雞、咸陽的水資源產出彈性的絕對值分別為0.098、0.075，就經濟意義而言，農業增加值每增長1%，水資源在其中的貢獻率分別為0.098%、0.075%。以2015年為例，寶雞市農業增加值104億元，農業灌水量4.47億m3，單方水產出率為23.2元·m-3，按水資源貢獻占比9.8%計算，供水效益為2.29元·m-3；咸陽市農業增加值269億元，農灌水量6.01億m3，單方水產出率為44.7元·m-3，按水資源貢獻占比7.5%計算，供水效益為3.34元·m-3，兩市農業供水效益年際變化過程見圖2，圖中“平均值”曲線，即灌區所在行政區農業供水效益的均值變化過程。

從圖2可以看出：兩市農業供水效益均呈逐年遞增趨勢，從2004年的0.739元·m-3增加到2015年的2.89元·m-3，12年間增長了2.15元·m-3，其中寶雞增長1.65元·m-3、咸陽增長2.53元·m-3。可見，農業供水效益隨時間變化的同時，也存在空間差異。

圖3所示為剝離技術進步影響的農業要素分攤比重，可見水作為純粹的資源性投入，對農業生產最終成果的分攤比重寶雞市(13.98%)大于咸陽市(10.36%)，但其供水效益寶雞市低于咸陽市，從供水效益分攤的對象來看，咸陽市的農業增加值均值是寶雞市的2.64倍，農業單方水產出率均值是寶雞的1.67倍，農業經濟總量的巨大差異，奠定了農業供水效益的差異，而兩市農業經濟總量差異主要源自兩地農耕灌溉技術水平與作物種植結構差異。

從農耕灌溉技術水平來看，咸陽市技術進步系數(0.36)λ大于寶雞市(0.278)，其技術的年進步速度要快于寶雞市，對咸陽市農業增產貢獻較大；12年來兩市常用耕地面積(寶雞3 091 km2、咸陽3 579 km2)差異不大，但寶雞市內有效灌溉面積不到咸陽市的70%，僅1 601 km2，如圖4所示寶雞市作物歷年最大產量為436萬t，僅為咸陽的36%，有效灌溉面積差異造成作物產量的差距。

從作物種植結構來看，寶雞峽灌區北部多為經濟效益高、灌溉定額小的果園，且多分布于咸陽市禮泉縣、乾縣南部和興平縣北部；武功縣以東至興平市以西大面積種植菜地[21]。如圖5所示，寶雞市2015年的糧食作物產量占總產量的34.3%，而同年咸陽市僅占15.9%；糧經產量比寶雞為23∶44、咸陽為7∶37，糧食作物的灌溉定額較高，經濟效益卻遠不如果蔬類作物，可見無論是糧食作物總量比或是糧經比，咸陽市作物的種植結構都優于寶雞市。

圖3 農業投入要素彈性系數所占比重Fig.3 Proportion of elastic coefficient of agricultural input factor

圖4 寶雞峽灌區所在行政區農作物產量年際變化Fig.4 Annual changes of crop yields in the administrativeof the Baoji Gorge Irrigation District

圖5 寶雞峽灌區所在行政區糧食作物產量占比年際變化Fig.5 Annual changes of the percentage of cereal yields inadministrative of the Baoji Gorge Irrigation District

寶雞峽灌區的農業供水總效益需要根據灌區及所在行政區有效灌溉面積，按面積比擬法計算。

灌區農業供水總效益=ω·∑行政區農業供水總效益

(9)

(10)

寶雞峽灌區有效灌溉面積1 883 km2；根據《陜西省統計年鑒》2010-2015年統計數據，寶雞、咸陽兩市有效灌溉面積多年均值分別為1 601 km2、2 295 km2，合計3 897 km2，經計算ω=0.483。供水效益歷年情況如表2所示，農業供水總效益逐年遞增。分析原因，一方面由于全球氣候變暖，使得降水量減少、蒸發量增加，主要作物冬小麥、夏玉米、果樹、油菜、棉花等的需水量顯著增多[22]，使得12年間農業供水總量有所增加；另一方面由于技術進步、政策機制保障、農田水利建設投入、農業生產投入等人為因素作用，在一定程度上緩解了氣候變暖對農業供水和農業生產帶來的負面影響，作物種植面積的減少與“糧經比”的降低在農業需水量逐年遞增的背景下，取得了顯著的節水增產效益[23]。

3.2 合理性分析

方法內對比：王珍[24]等采用陜西省2005-2010年統計數據，選取勞動力、資本、水資源作為C-D生產函數的投入要素對渭河陜西段河道供水價值進行了分析，其GDP用水彈性為0.313，不考慮地域差異，研究內容具體到農業并增加與之相關的投入要素，水資源彈性系數明顯減少，更能真實體現灌溉對農業生產的貢獻；由于模型的建立過程實質上是抽取樣本對總體進行估計，在保證要素間投入產出關系對應的同時，應盡量延長樣本系列年限以增加模型精度。

方法間對比：成波[25]等采用能值法研究了渭河關中段的農業供水效益，該方法是以太陽能值為統一度量標準，在明確農業生產過程的能量、物質投入后，按要素能值占總能值的比例計算其效益分攤系數，進而對供水效益進行分攤計算，結果顯示由于農機、化肥等人為投入元素能值占總能值比例逐年遞增，使得水資源投入在農業生產過程中的地位有所下降，關中各市農業供水效益分攤系數呈逐年遞減趨勢，但供水效益逐年遞增。若將本文所用農業要素與農業增加值數據進行歸一化處理，消除原始數據量綱和數量級差異，即Xij用Xij/Xmax-ij代替，其中Xmax-ij為j要素歷年最大值，我們可以在同一坐標軸上得到各要素投入與農業增加值歷年變化情況(見圖6)。

從圖中可見，兩市的規模指數(∑Xj)在逐年增大，這表示兩市農業生產規模在逐年遞增；化肥F和農耕機械M投入與農業增加值有明顯的同增長趨勢；耕地P與勞動力L投入歷年均相對穩定；寶雞市的農業灌溉供水量W隨生產規模逐年增長，而咸陽市則是先增長后下降，呈現出明顯的節水增產效果。正如本文圖3所示，化肥F與M投入對農業生產成果的分攤比重最大，兩市合計均超過60%，對灌區農業增產增收影響顯著，而灌溉供水量W、耕地P與勞動力L投入次之。即農業供水單方水產出率(Y/W)逐年遞增是農耕技術改進、種植結構優化的結果，這正是農業供水效益逐年遞增的基礎。

與現行水價對比：水利工程供水價格由供水生產成本、費用、利潤和稅金構成，農業用水價格按補償供水生產成本、費用的原則核定，不計利潤和稅金，關中地區現行農業水價大部分是2004年進行的水價調整[1]，寶雞峽灌區終端水價約0.245元·m-3，2009年經省物價局、水利廳核算，灌區合理水價[26]應為1.32元·m-3，與本文計算成果1.23元·m-3相差不大，計算結果合理。

4 結論與展望

隸屬于計量經濟學領域的C-D生產函數是以社會生產的投入產出關系為基礎，利用統計學原理找尋社會生產的內在規律，本文根據寶雞峽灌區所在行政區的農業經濟數據，采用有偏估計的嶺回歸分析消除多重共線影響，建立農業C-D生產函數，計算了灌區農業供水效益，結果顯示12年間寶雞峽灌區的農業供水呈逐年遞增趨勢，主要原因在于農耕灌溉技術水平進步和灌區作物種植結構優化。改革開放以來，農耕機械替代手工勞動力成為農業生產的主要力量，先進的節水灌溉技術逐步替代了土渠輸水、大水漫灌的傳統灌溉方式，農耕技術進步使得單位面積灌溉定額逐年減小，有效灌溉面積卻逐年遞增；在糧食作物產量穩定的前提下，“糧經比”逐年遞減使得灌區農業經濟總量逐年遞增。這就使得以農業增加值為效益分攤對象的農業供水效益逐年遞增，供水效益從0.739元·m-3增加到2.89元·m-3，總供水效益從3.09億元增加到14.6億元。

表2 寶雞峽灌區2004-2015年農業灌溉供水效益與總效益

注：*由于缺少寶雞峽灌區歷年農業供水數據，灌區農業供水效益僅以寶雞、咸陽兩市均值代表。

Note: *For the lack of irrigation water data in Baoji Gorge Irrigation District, the benefits of water supply in the irrigation area is represented by the mean of Baoji and Xianyang.

圖6 農業生產數據年際變化趨勢圖Fig.6 Annual strend of agricultural production data

農業是人民生活的保障，是社會生產的用水大戶，具有極大的節水潛力，僅以現行水價評價農業供水效益顯然有失合理性。本文僅選取農業相關要素進行回歸分析，排除了林牧漁業干擾，充分考慮到保障河道生態基流取水的生態性、現實性和可行性，為基流保障直接經濟損失計算提供了可靠依據。另外，在河道生態基流保障損失分析的基礎之上，結合前人對基流價值的研究成果，可分析生態基流不同保障水平下“價值”與“損失”的關系，進一步研究不同條件下生態基流的合理保障水平，為渭河河道生態基流保障工作提供科學依據，同時可為缺水地區水資源配置研究提供參考。