中國水資源非農(nóng)化的空間效應(yīng)分析

□李 玲 王秀鵑 周玉璽

[內(nèi)容提要][目的]水資源非農(nóng)化利用水平區(qū)域差異明顯，探究其空間異質(zhì)性對優(yōu)化水資源配置，規(guī)劃不同產(chǎn)業(yè)間用水方案具有重要意義。[方法]基于2000-2017年中國31省面板數(shù)據(jù)，利用空間自相關(guān)方法測度了水資源非農(nóng)化的空間關(guān)聯(lián)特征，采用空間面板杜賓模型測度水資源非農(nóng)化發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。[結(jié)果]中國31個省份的水資源非農(nóng)化程度存在顯著的正向空間自相關(guān)；選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟水平等變量考察水資源非農(nóng)化在區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間的空間溢出效應(yīng)，結(jié)果顯示各因素在省域范圍內(nèi)多呈現(xiàn)正向溢出效應(yīng)，省域間的溢出效應(yīng)方向有正有負。[結(jié)論]地區(qū)之間影響水資源非農(nóng)化的各個因素互相牽制帶動，區(qū)域之間應(yīng)加強協(xié)同，形成良性競爭狀態(tài)。

一、引言

水資源非農(nóng)化是水資源利用結(jié)構(gòu)動態(tài)變化過程的組成部分，水資源利用結(jié)構(gòu)的變化是自然環(huán)境因素和社會經(jīng)濟因素共同起作用的結(jié)果，而自然環(huán)境因素的差異往往通過社會經(jīng)濟條件的變化表現(xiàn)出來。因此，水資源非農(nóng)化實質(zhì)上是由社會經(jīng)濟環(huán)境的變化引起的。從經(jīng)濟學(xué)來看，水資源非農(nóng)化是水資源在農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門之間的配置問題。從微觀上看，水資源配置結(jié)構(gòu)變化是由于水資源在不同利用類型間的競租能力的變動所引起的，競租能力變化表現(xiàn)為水資源市場價格的變動。在市場經(jīng)濟中，價格是由供給和需求決定的，然而，目前中國的水資源供求關(guān)系還不能形成真正意義的水資源價格或競租能力，因此，按照經(jīng)濟學(xué)的供求關(guān)系來分析水資源非農(nóng)化還并不可行。但我們可以從空間角度揭示中國水資源非農(nóng)化發(fā)展水平的空間趨同與分異特征，分區(qū)域研究水資源非農(nóng)化的發(fā)展規(guī)律，運用空間計量分析方法，揭示區(qū)域自然、經(jīng)濟、社會及產(chǎn)業(yè)特征差異下水資源非農(nóng)化的方向、規(guī)模及驅(qū)動因素的空間異質(zhì)性特征。

一、文獻綜述

水資源非農(nóng)化問題不僅涉及水資源利用結(jié)構(gòu)和方向的變化，也包含水資源使用權(quán)的轉(zhuǎn)換。國內(nèi)外學(xué)者從產(chǎn)權(quán)理論、交易成本理論對水資源非農(nóng)化涉及的水權(quán)轉(zhuǎn)換、轉(zhuǎn)讓補償、水權(quán)交易機制等問題進行了系統(tǒng)分析。水資源轉(zhuǎn)讓具有市場價值，水權(quán)可以在相關(guān)法律機制下有償轉(zhuǎn)讓并從中獲得收益，進行水資源農(nóng)轉(zhuǎn)非時必須從水權(quán)及其特性入手[1]，建立相應(yīng)的水權(quán)市場[2]。水權(quán)包含水資源的所有權(quán)和使用權(quán)[3]。水權(quán)轉(zhuǎn)換成本包括轉(zhuǎn)讓水權(quán)的價格和相關(guān)的補償，從而解決水權(quán)轉(zhuǎn)換過程中的利益補償問題[4]。農(nóng)業(yè)用水向工業(yè)用水轉(zhuǎn)移過程中，應(yīng)從公平性角度出發(fā)考慮農(nóng)戶損失[5]，對農(nóng)戶進行一定的利益補償[6]。在水權(quán)交易中建立利益補償機制有利于水資源向高效率的行業(yè)或地區(qū)轉(zhuǎn)移[7]。制約中國農(nóng)業(yè)水權(quán)流轉(zhuǎn)的根本原因是農(nóng)業(yè)水權(quán)的不確定性[8]，因此要設(shè)計水權(quán)市場的基本結(jié)構(gòu)，明確水權(quán)市場的運行機制[9]，從客體、主體、價格和操作等方面加強農(nóng)業(yè)水權(quán)市場化流轉(zhuǎn)的制度建設(shè)[10]。從經(jīng)濟學(xué)角度分析，水權(quán)轉(zhuǎn)讓的基礎(chǔ)和經(jīng)濟動力是由于不同區(qū)域及部門、產(chǎn)業(yè)間存在不同的用水效率和用水收益，因此水資源比較收益作為重要的驅(qū)動因素對水資源非農(nóng)化具有重要影響[11]，同時旺盛的非農(nóng)業(yè)用水需求及農(nóng)業(yè)用水存在的巨大節(jié)水潛力也對水資源非農(nóng)化發(fā)展起到了促進作用[12]。水資源在行業(yè)內(nèi)部的流轉(zhuǎn)與行業(yè)之間的流轉(zhuǎn)存在很大的不同，從時空維度上看，水資源非農(nóng)化是經(jīng)濟社會、自然環(huán)境和制度政策等多種因素共同作用的結(jié)果[13]。

已有研究借助典型案例，運用產(chǎn)權(quán)理論對水資源“農(nóng)轉(zhuǎn)非”的交易機制、補償機制等問題進行了深入的理論分析，但是，由于中國不同地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、水資源稟賦、城鎮(zhèn)化速度及人口規(guī)模等方面的差異，水資源非農(nóng)化具有典型的空間異質(zhì)性，采用空間計量經(jīng)濟學(xué)方法分析水資源非農(nóng)化空間格局及其影響的研究還有待于深入。厘清水資源非農(nóng)化發(fā)展的時空異質(zhì)性及其形成機制，對優(yōu)化區(qū)域水資源配置，規(guī)劃不同產(chǎn)業(yè)間用水調(diào)控具有重要意義?；诖?，本部分運用空間自相關(guān)分析對水資源非農(nóng)化的空間演化模式進行識別，并利用靜態(tài)及動態(tài)空間杜賓面板模型診斷水資源非農(nóng)化時空分異的驅(qū)動效應(yīng)。

二、研究方法、數(shù)據(jù)來源與指標設(shè)定

(一)空間自相關(guān)分析

全局空間自相關(guān)是對地理現(xiàn)象或?qū)傩灾翟谡麄€區(qū)域上的空間特征描述[14]，本文采用全局空間自相關(guān)系數(shù)(Global Moran’s I)探索水資源非農(nóng)化的總體空間分布特征；計算公式為

(1)

GlobalMoran’sI的取值范圍為[-1,1]，在滿足顯著性水平的條件下，GlobalMoran’sI>0時，說明地區(qū)間存在正的空間自相關(guān)，空間地理呈集聚狀態(tài)；而當(dāng)GlobalMoran’sI<0時，則說明存在負的空間自相關(guān)，空間地理呈離散態(tài)勢；GlobalMoran’sI=0則不存在空間相關(guān)性，空間上呈隨機分布狀態(tài)。

(二)空間計量模型設(shè)定

常用的空間計量模型主要有空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)，空間杜賓模型同時考慮了被解釋變量和解釋變量的空間溢出效應(yīng)，作為空間滯后模型和空間誤差模型的一般形式提供了一般性的分析框架[18]，因此本文選擇更為一般化的空間杜賓模型，參照馮林等[19]研究，構(gòu)建如下空間面板杜賓模型：

(2)

(3)

公式(2)為靜態(tài)空間面板杜賓模型，其中yit是被解釋變量，即省域i在t年度的水資源非農(nóng)化水平，公式(3)則在公式(2)的基礎(chǔ)上加入了被解釋變量的一階滯后項yi(t-1)，因而構(gòu)造了動態(tài)空間面板杜賓模型來研究各省份水資源非農(nóng)化水平的時間滯后和空間滯后效應(yīng)，更為準確地衡量解釋變量對被解釋變量的溢出效應(yīng)。公式(2)及公式(3)中，x是解釋變量，包括一系列控制變量，β是解釋變量x的未知參數(shù)向量，反映了控制變量對各省份非農(nóng)用水的影響程度和方向?！苆Wijyit是被解釋變量空間滯后項，主要體現(xiàn)相鄰省份水資源非農(nóng)化水平之間的相互影響，其中，Wij是n×n階空間權(quán)重矩陣，反映了不同省份的空間關(guān)系，ρ是空間滯后項系數(shù)，體現(xiàn)上述影響的方向和程度?！苆Witxitj為解釋變量的空間滯后項，體現(xiàn)其他省域之間水資源非農(nóng)化水平的控制變量對本省水資源非農(nóng)化水平的影響，而系數(shù)θ則體現(xiàn)了這種影響的方向和程度。最后，α是常數(shù)項，φi和τt分別表示地區(qū)和時間固定效應(yīng)，ε是隨機誤差項，服從期望為0、方差為σ2的標準正態(tài)分布。

(三)空間權(quán)重矩陣設(shè)定

空間計量模型主要通過空間權(quán)重矩陣(W)來體現(xiàn)變量在空間上的關(guān)系，各地區(qū)水資源非農(nóng)化水平產(chǎn)生空間關(guān)聯(lián)的根本原因是地理上的相鄰，因此本文設(shè)置空間鄰接權(quán)重矩陣反映地理鄰接關(guān)系，該矩陣元素在省域單位相鄰時取值為1，不相鄰時取值為0，對角線元素設(shè)置為0。為了消除權(quán)重矩陣量綱的影響，實證過程中本文對所有權(quán)重矩陣進行行標準化處理，從而使權(quán)重矩陣每一行元素之和均為1[19]。

(四)數(shù)據(jù)來源與指標設(shè)定

由于中國“農(nóng)轉(zhuǎn)非”水資源數(shù)量沒有相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)可查，根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，本論文以1999年為基期，以各年度與基期相比的非農(nóng)用水增加量(工業(yè)用水、生活用水及生態(tài)用水增加量)來表征水資源非農(nóng)化水平，區(qū)域水資源非農(nóng)化水平的影響因素不僅與區(qū)域經(jīng)濟水平、城鎮(zhèn)化發(fā)展及農(nóng)業(yè)水平等經(jīng)濟因素相關(guān)，且直接受區(qū)域水資源稟賦的影響。參照相關(guān)研究[16,20]，綜合考慮數(shù)據(jù)資料的可得性、時空一致性、與水資源非農(nóng)化的相關(guān)性以及可量化性等方面，在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上，在選擇水資源非農(nóng)化水平影響因素時，主要考慮經(jīng)濟發(fā)展、人口因素、生態(tài)環(huán)境用水、水資源利用比較收益、灌溉農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)應(yīng)用水平和水資源稟賦等8個因素(表1)，分析這些因素對不同時點和不同地區(qū)水資源非農(nóng)化水平的影響。

表1 水資源非農(nóng)化影響因素的描述性統(tǒng)計

其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化發(fā)展、水資源利用比較收益變化及生態(tài)環(huán)境用水(以生態(tài)用水量占總用水量的比重替代)的數(shù)據(jù)根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》(2001-2018年)相關(guān)數(shù)據(jù)計算求得；節(jié)水灌溉面積數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)業(yè)年鑒》(2001-2018年)，人口數(shù)據(jù)及城鎮(zhèn)化率來源于《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2001-2018年)，人均水資源量2004-2018年數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》，2000-2003年人均水資源量根據(jù)《中國水資源公報》及《中國統(tǒng)計年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)計算得出。其中，GDP按照2000年不變價格進行調(diào)整。以中國 31個省級行政區(qū)(不含香港、澳門、臺灣)為研究單元。

三、結(jié)果與分析

(一)空間自相關(guān)結(jié)果分析

運用軟件Stata14.0計算了中國31省(市、自治區(qū))水資源非農(nóng)化水平的Morans’ I指數(shù)，以此來判斷全國層面水資源非農(nóng)化的全局空間自相關(guān)關(guān)系以及時間演變特征(表2-3)。

表2 中國31省份水資源非農(nóng)化全局空間自相關(guān)基于鄰接標準Moran’s I指數(shù)

表2為基于鄰接標準矩陣測算的Moran’s I指數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)，2000年-2002年Moran’s I指數(shù)為正，p值均小于0.05，即通過了95%下的置信區(qū)間內(nèi)的雙側(cè)顯著性檢驗，說明地區(qū)之間具有正向空間相關(guān)性。2003年-2017年Moran’s I指數(shù)為正，p值均小于0.01，通過了99%下的顯著性檢驗，結(jié)果可靠，說明省域單元之間呈現(xiàn)空間正相關(guān)。從年際間的動態(tài)分析可知，18年間水資源非農(nóng)化全局Moran’s I指數(shù)雖然出現(xiàn)波動，但整體呈上升態(tài)勢，表明水資源非農(nóng)化程度呈現(xiàn)集聚趨勢，全局空間相關(guān)性逐漸增強。

表3為基于鄰接標準矩陣測算的 Moran’s I指數(shù)，2000-2002年、2004年、2008-2013年Moran’I指數(shù)p值均小于0.05，在95%水平上顯著為正。其他年份空間自相關(guān)檢驗的p值均小于0.01，通過了99%下的空間正相關(guān)顯著性檢驗。

表3 中國31省份水資源非農(nóng)化全局空間自相關(guān)基于地理距離標準Moran’s I指數(shù)

基于鄰接和地理距離標準建立的空間權(quán)重矩陣測算的Moran’s I指數(shù)略有差異，但總體均呈波動上升態(tài)勢，尤其是2012年后空間相關(guān)性逐漸增強。由此可見，中國31個省份的水資源非農(nóng)化程度存在顯著的正向空間自相關(guān)和空間集聚現(xiàn)象，即水資源非農(nóng)化水平較高的省份相對集聚，水資源非農(nóng)化水平相對較低的省份也相互鄰近，因此在進行中國水資源非農(nóng)化水平的研究中不能忽略客觀存在的地理空間分布因素，在運用計量方法進行中國水資源非農(nóng)化程度的研究時應(yīng)考慮其空間效應(yīng)，應(yīng)進一步采用空間計量模型進行分析。

(二)空間面板杜賓模型估計結(jié)果

由于存在空間相關(guān)性，用普通最小二乘法估計空間模型是有偏的和不一致的，因此借助軟件Stata 14.0，采用極大似然法估計空間面板杜賓模型的參數(shù)[21]。對于面板數(shù)據(jù)模型選擇隨機效應(yīng)還是固定效應(yīng)，豪斯曼檢驗結(jié)果證明應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。本文進一步利用自然對數(shù)似然函數(shù)值(LL)和赤池信息準則(AIC)[18]對模型的不同固定效應(yīng)類型進行選擇。結(jié)果表明，同時考慮時間和地點的雙向固定效應(yīng)模型最優(yōu)。估計結(jié)果如表4所示。

表4估計結(jié)果顯示，除反距離權(quán)重矩陣下靜態(tài)空間面板杜賓模型的空間自相關(guān)系數(shù)ρ不顯著外，其他三種模型的空間自相關(guān)系數(shù)分別在1%和5%的水平上顯著，說明各省份間水資源非農(nóng)化水平存在空間集聚現(xiàn)象。正向的空間自相關(guān)系數(shù)說明相鄰省份間具有相似的水資源非農(nóng)化水平，說明某個省份的水資源非農(nóng)化程度提高將對其他相鄰省份的非農(nóng)用水產(chǎn)生積極的帶動影響，這種積極影響可能來自于相鄰省份之間的相互促進、相互學(xué)習(xí)以及相互合作。

表4 空間面板杜賓模型估計結(jié)果

進一步分析模型結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在考慮水資源非農(nóng)化水平的動態(tài)空間面板杜賓模型中，水資源非農(nóng)化水平一階滯后項的估計系數(shù)在兩種權(quán)重矩陣下分別為0.654和0.650，且均在1%水平上顯著，說明前期水資源非農(nóng)化水平會對當(dāng)期非農(nóng)用水程度產(chǎn)生積極影響。鄰接權(quán)重矩陣下，動態(tài)模型中的省域水資源非農(nóng)化水平的空間自相關(guān)系數(shù)ρ比靜態(tài)模型有所下降，但其AIC檢驗值優(yōu)于靜態(tài)模型，原因可能是靜態(tài)模型只考慮了當(dāng)期自變量對水資源非農(nóng)化的影響，將它們對水資源非農(nóng)化水平影響的滯后效應(yīng)以及外部環(huán)境等不可觀測因素對水資源非農(nóng)化的影響一并歸結(jié)于空間相關(guān)性。在動態(tài)模型中，用水資源非農(nóng)化水平的一階滯后項具體指征滯后效應(yīng)及不可觀測因素，將其對水資源非農(nóng)化水平的影響從空間結(jié)構(gòu)因素的影響中剝離開來，表明靜態(tài)模型中空間相關(guān)對水資源非農(nóng)化產(chǎn)生的影響被高估。

最后，根據(jù)自變量的系數(shù)估計值及其顯著性水平檢驗結(jié)果，發(fā)現(xiàn)多個變量對本省和其他相鄰省份的水資源非農(nóng)化水平產(chǎn)生不同程度的正向或者負向影響，表明假設(shè)在模型中忽略了自變量的空間滯后項，將由于遺漏變量而導(dǎo)致估計結(jié)果有偏，因此對水資源非農(nóng)化水平建立計量模型進行研究時，必須考慮變量的空間溢出效應(yīng)。LeSage和Pace[22]提出應(yīng)根據(jù)自變量對因變量影響來源的差異，利用求偏微分的方法將自變量的系數(shù)估計值分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。

(三)空間溢出效應(yīng)分解

根據(jù)本文的研究內(nèi)容，直接效應(yīng)代表各解釋變量對本省的空間溢出效應(yīng)，即對自身水資源非農(nóng)化水平的平均影響，間接效應(yīng)代表各解釋變量對其他省份的空間溢出效應(yīng)，即對其他省份水資源非農(nóng)化水平的平均影響，總效應(yīng)表示各解釋變量對本省和其他省份水資源非農(nóng)化水平的平均影響。具體分解結(jié)果如表5所示。

表5 空間溢出效應(yīng)分解結(jié)果

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(X1)的空間溢出效應(yīng)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在省域內(nèi)的空間溢出效應(yīng)。根據(jù)表5的效應(yīng)分解結(jié)果，各個模型中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對水資源非農(nóng)化發(fā)展的直接效應(yīng)均顯著為正，且均在1%水平上顯著，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對本省水資源非農(nóng)化水平產(chǎn)生了正向空間溢出，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對本省水資源非農(nóng)化程度的提高具有明顯的推動作用。究其原因，隨著中國工業(yè)化進程的加快，農(nóng)業(yè)用水占比持續(xù)下降，而用水效率較高的第二、三產(chǎn)業(yè)用水需求旺盛，因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化演進是水資源非農(nóng)化的主要推動因素，這與理論預(yù)期相符，也與其他學(xué)者研究結(jié)論一致[16,20]。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)省域間的間接空間溢出效應(yīng)。四個模型中只有在基于反距離權(quán)重矩陣下的靜態(tài)空間面板杜賓模型中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對其他省份的水資源非農(nóng)化水平的間接效應(yīng)顯著為負，其他三個模型不顯著，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有可能對其他相鄰省份的非農(nóng)用水產(chǎn)生負向的空間溢出，原因可能在于地下水資源具有外部性，某省的非農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)占比越高，非農(nóng)用水需求越旺盛，不可避免會擠占在地理上相鄰的其他地區(qū)的地下水資源，從而對其他省份的可用水量產(chǎn)生負向空間溢出效應(yīng)。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在省域間的總體溢出效應(yīng)。雖然四個模型中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量的直接效應(yīng)均顯著為正，但由于受到負向間接效應(yīng)的影響，四個模型中只有鄰接權(quán)重矩陣下的靜態(tài)空間面板杜賓模型的總效應(yīng)在1%水平上顯著為正，其他三個模型的回歸系數(shù)均未通過顯著性檢驗，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的正向直接效應(yīng)很大程度上被負向的間接效應(yīng)所抵消，導(dǎo)致其總效應(yīng)并不顯著。這個結(jié)果說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對本省水資源非農(nóng)化水平的正向溢出效應(yīng)被其他省份的負向溢出效應(yīng)削弱，省域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與周邊非農(nóng)業(yè)用水水平的提升未形成正向關(guān)聯(lián)，地方政府間在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)同步發(fā)展方面還存在進一步的提升空間。

(2)經(jīng)濟水平(X2)的空間溢出效應(yīng)

經(jīng)濟水平在省域內(nèi)的空間溢出效應(yīng)。各個模型中經(jīng)濟水平對水資源非農(nóng)化發(fā)展的直接效應(yīng)均在1%水平上顯著為正，在所有選取的解釋變量中，經(jīng)濟水平的回歸系數(shù)最高，即經(jīng)濟水平對本省非農(nóng)用水的正向空間溢出效應(yīng)最大，表明經(jīng)濟發(fā)展水平對本省水資源非農(nóng)化程度的提高具有顯著的推動作用，這與理論預(yù)期相符，經(jīng)濟水平的發(fā)展和物質(zhì)生活水平的提高主要體現(xiàn)在第二產(chǎn)業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)，因此經(jīng)濟水平對省域范圍內(nèi)的水資源非農(nóng)化水平具有正向的空間溢出效應(yīng)。

經(jīng)濟水平在省域間的間接空間溢出效應(yīng)。四個模型中，只有基于鄰接權(quán)重矩陣下的靜態(tài)空間面板杜賓模型的總效應(yīng)在5%水平上通過顯著性檢驗，其他三個模型的回歸系數(shù)雖然不顯著但均為負數(shù)，說明經(jīng)濟水平對其他省份的水資源非農(nóng)化水平呈現(xiàn)負向空間溢出，即某省的經(jīng)濟水平發(fā)展不利于其他省份水資源非農(nóng)化水平的提高，其中，基于相鄰權(quán)重矩陣的靜態(tài)面板杜賓模型的這種負向溢出作用顯著，說明越是地理上相鄰的地區(qū)，這種負向的溢出效應(yīng)越明顯。原因可能是由于水資源因其公共屬性而具有難以消除的外部性，一個省份的經(jīng)濟水平越發(fā)達，其非農(nóng)業(yè)用水需求越旺盛，因此可能擠占周邊其他地區(qū)的可用水資源，從而對其他地區(qū)的水資源非農(nóng)化水平發(fā)展產(chǎn)生負向的空間溢出影響。

經(jīng)濟水平在省域間的總體溢出效應(yīng)。雖然四個模型中經(jīng)濟水平變量的直接效應(yīng)均顯著為正，但由于間接效應(yīng)的回歸系數(shù)均為負數(shù)，經(jīng)濟水平對本省水資源非農(nóng)化水平發(fā)展的正向溢出效應(yīng)被其他省份的負向溢出效應(yīng)大大削弱，四個模型中，只有反距離權(quán)重矩陣下的兩個空間面板杜賓模型的總效應(yīng)保持在10%水平上顯著為正，這個結(jié)果說明地方政府間在經(jīng)濟水平同步發(fā)展方面還存在進一步的提升空間，同時也應(yīng)注意相鄰地區(qū)間水資源的合理配置。

(3)人口規(guī)模(X3)的空間溢出效應(yīng)

人口規(guī)模在省域內(nèi)的空間溢出效應(yīng)。在四個模型中，人口規(guī)模對水資源非農(nóng)化發(fā)展的直接效應(yīng)在兩種權(quán)重矩陣的靜態(tài)面板杜賓模型中顯著為正，且均在1%水平上顯著。說明人口規(guī)模的擴大對本省水資源非農(nóng)化水平的提高產(chǎn)生了正向空間溢出，這與常識相符，原因不再贅述。人口規(guī)模在省域間的間接空間溢出效應(yīng)。人口規(guī)模對其他省份的空間溢出效應(yīng)不夠穩(wěn)健，只有一個模型在5%水平上顯著為正，其他均未通過顯著性檢驗，說明人口規(guī)模對其他省份的空間溢出效果不明顯。人口規(guī)模在省域間的總體溢出效應(yīng)。在鄰接權(quán)重矩陣下的兩個空間面板杜賓模型的總效應(yīng)分別在1%、10%水平上顯著為正，說明地區(qū)之間地理相鄰因素強化了人口規(guī)模對水資源非農(nóng)化發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。

(4)城鎮(zhèn)化率(X4)的空間溢出效應(yīng)

城鎮(zhèn)化水平在省域內(nèi)的直接空間溢出效應(yīng)不夠穩(wěn)健，四個模型的回歸結(jié)果均不顯著。理論上，城鎮(zhèn)化發(fā)展對水資源非農(nóng)化的影響分為正負兩個方面：對于城鎮(zhèn)化水平低的地區(qū)來說，城鎮(zhèn)化率的提高意味著非農(nóng)用水需求的巨大增長，水資源“農(nóng)轉(zhuǎn)非”水平會大幅增長；對于城鎮(zhèn)化水平較高的地區(qū)來講，城鎮(zhèn)化水平的進一步發(fā)展則會促進節(jié)水措施和技術(shù)的推廣和使用，水資源利用效率隨之提高，因此水資源非農(nóng)化利用水平反而下降[20]。兩種作用的中和可能是導(dǎo)致城鎮(zhèn)化水平在省域范圍內(nèi)的直接空間溢出效應(yīng)不顯著的主要原因。

城鎮(zhèn)化水平在省域間的間接空間溢出效應(yīng)只有基于反距離權(quán)重矩陣下的靜態(tài)空間面板杜賓模型在1%水平上顯著為正，其他模型的結(jié)果不夠穩(wěn)健。因此，城鎮(zhèn)化水平的總體空間溢出效應(yīng)也只有上述模型顯著為正，說明中國城鎮(zhèn)化發(fā)展水平目前來說總體偏低，整體上還未對水資源利用效率的提高起到正向的提升作用。

(5)生態(tài)環(huán)境用水(X5)的空間溢出效應(yīng)

各個模型中生態(tài)環(huán)境用水對水資源非農(nóng)化發(fā)展的直接效應(yīng)均在1%水平上顯著為正，表明生態(tài)環(huán)境的改善對本省水資源非農(nóng)化程度的提高具有積極的推動作用。生態(tài)用水是指除了天然降水和土壤水等不可控的生態(tài)耗水量以外，人類專門從水資源總量中安排一定的份額用于保護生態(tài)環(huán)境。生態(tài)用水是保障人民生活與健康質(zhì)量的不斷提高、維護國家生態(tài)安全、水生態(tài)安全、環(huán)境安全和社會可持續(xù)發(fā)展的必備用水，是一種公益性用水，由政府分配和掌握。隨著環(huán)保要求的日益提高，生態(tài)用水在非農(nóng)業(yè)用水中所占的比例逐漸增長，因此該變量對省域內(nèi)水資源非農(nóng)化水平具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)。

生態(tài)環(huán)境用水在省域間的間接空間溢出效應(yīng)在基于反距離權(quán)重矩陣下的兩個空間面板杜賓模型中顯著為正，說明某個省份在生態(tài)環(huán)境用水方面的政策及措施會對地理距離相近的地區(qū)產(chǎn)生促進作用，相近地區(qū)間存在“示范作用”和“模仿效應(yīng)”，生態(tài)環(huán)保作為一種政府主導(dǎo)行為，當(dāng)一個省份在生態(tài)環(huán)境保護方面有積極的舉措時，會影響和帶動其他省份采取相應(yīng)的環(huán)保舉措，形成良性競爭氛圍。

生態(tài)環(huán)境用水在省域間的空間溢出總效應(yīng)均顯著為正，說明生態(tài)環(huán)保這種政府主導(dǎo)的具有外部性的行為，對省域內(nèi)和相鄰及相近的省份之間均具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)，其中，動態(tài)空間面板杜賓模型中這種正向溢出作用更加突出，主要是因為這種正向溢出的時間滯后效應(yīng)在靜態(tài)模型中被掩蓋。

(6)水資源利用比較收益(X6)的空間溢出效應(yīng)

各個模型中水資源利用比較收益對水資源非農(nóng)化發(fā)展的直接效應(yīng)均在1%水平上顯著正，即水資源利用比較收益對本省水資源非農(nóng)化水平產(chǎn)生了正向空間溢出，表明水資源利用比較收益對本省水資源非農(nóng)化程度的提高具有明顯的推動作用，也說明單方水非農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與水資源非農(nóng)化增長速度比較一致，水資源在省域范圍內(nèi)的經(jīng)濟利益誘導(dǎo)效應(yīng)較強。

水資源利用比較收益在省域間的間接空間溢出效應(yīng)結(jié)果均不顯著，說明該變量對其他省份不具有空間溢出效應(yīng)，地理上相鄰或相近省份間的“示范效應(yīng)”和“模仿效應(yīng)”并未形成。

由于水資源利用比較收益的直接空間溢出效應(yīng)顯著，總效應(yīng)在三個模型中均顯著為正，說明該因素的空間影響主要體現(xiàn)在省域范圍內(nèi)，對于其他相鄰或相近省份影響不大，省域之間應(yīng)加強水資源利用效率方面的競爭意識，以提高水資源在農(nóng)業(yè)及非農(nóng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的利用效率。

(7)農(nóng)業(yè)節(jié)灌率(X7)的空間溢出效應(yīng)

農(nóng)業(yè)節(jié)灌率的直接空間溢出效應(yīng)在靜態(tài)空間面板杜賓模型中顯著，而動態(tài)模型中均不顯著，主要是因為農(nóng)業(yè)節(jié)灌率的時間滯后效應(yīng)在靜態(tài)模型中被一并歸入當(dāng)期影響。說明農(nóng)業(yè)節(jié)灌率在省域范圍內(nèi)對水資源非農(nóng)化利用水平具有正向溢出效應(yīng)，即農(nóng)業(yè)節(jié)灌率提高意味著農(nóng)業(yè)用水效率的提升，節(jié)約了農(nóng)業(yè)用水量，水資源非農(nóng)利用水平隨之加強。

農(nóng)業(yè)節(jié)灌率的間接空間溢出效應(yīng)同樣在靜態(tài)空間面板杜賓模型中顯著，但在鄰接權(quán)重矩陣下顯著為正，在反距離權(quán)重矩陣下的模型中則顯著為負，說明農(nóng)業(yè)節(jié)灌率對于相鄰省份的水資源非農(nóng)化水平具有正向的空間溢出效應(yīng)，原因跟上文對本省的非農(nóng)用水影響相似，而對于地理相近地區(qū)則具有負向的空間溢出效應(yīng)，可能由于某省農(nóng)業(yè)節(jié)灌率提高，節(jié)余了更多的農(nóng)業(yè)用水，由于水資源尤其是用于農(nóng)業(yè)用水的地下水資源具有公共屬性存在外部性，地理上相鄰的其他省份可用地下水資源更加豐富，因此農(nóng)業(yè)用水比例上升，水資源非農(nóng)化水平下降。

由于農(nóng)業(yè)節(jié)灌率對水資源非農(nóng)利用水平的直接空間溢出效應(yīng)和間接空間溢出效應(yīng)總體并不顯著，因此其總效應(yīng)結(jié)果不夠穩(wěn)健，說明省域?qū)用孓r(nóng)業(yè)節(jié)灌率水平依然較低，尚未實現(xiàn)良性競爭的“模仿效應(yīng)”。

(8)人均水資源量(X8)的空間溢出效應(yīng)

人均水資源量的直接空間溢出效應(yīng)在靜態(tài)空間面板杜賓模型中不顯著，而動態(tài)模型中均顯著為負，說明這種負向溢出的時間滯后效應(yīng)在靜態(tài)模型中被掩蓋，表明人均水資源量，即地區(qū)水資源稟賦對于省域范圍內(nèi)的水資源非農(nóng)利用水平具有負向的空間溢出效應(yīng)，即水資源稟賦越強的地區(qū)，水資源非農(nóng)利用水平越低，這一點不難理解，水資源稟賦強，說明該地區(qū)水資源豐沛，可利用的水資源總量多，因此非農(nóng)用水比例相應(yīng)降低，非農(nóng)業(yè)用水水平下降。

人均水資源量的間接空間溢出效應(yīng)在基于反距離權(quán)重矩陣下的靜態(tài)空間面板杜賓模型中顯著為負，原因同樣在于水資源具有典型的外部性，某省的人均水資源量易于在地理上相近的地區(qū)間產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。

人均水資源量的空間溢出總效應(yīng)在基于反距離權(quán)重矩陣的兩個模型中顯著為負，說明一個地區(qū)的水資源稟賦對于自身及地理上相近的地區(qū)間的水資源非農(nóng)利用水平均會產(chǎn)生負向的空間溢出效應(yīng)。

四、結(jié)論與討論

本文利用2000-2017年中國31個省份的省級面板數(shù)據(jù)，采用空間計量分析法，分析了水資源非農(nóng)化的空間相關(guān)性及時空異質(zhì)格局，厘清水資源利用格局變化對經(jīng)濟社會發(fā)展方式的響應(yīng)程度；從資源環(huán)境稟賦、經(jīng)濟、社會和技術(shù)特征等維度選取變量，揭示各因素對水資源非農(nóng)化的作用程度和方向，研究結(jié)論如下：

(1)全國31個省份的水資源非農(nóng)化程度存在顯著的正向空間自相關(guān)性和空間集聚現(xiàn)象，表明水資源非農(nóng)化水平較高的省份相對集聚，水資源非農(nóng)化水平相對較低的省份也相互鄰近，因此不能忽略客觀存在的地理空間分布因素，在進行中國水資源非農(nóng)化程度的研究時應(yīng)考慮其空間效應(yīng)。

(2)各地區(qū)水資源非農(nóng)化水平除了受本地各個因素的影響，還受到相鄰省份的影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟水平、人口規(guī)模、生態(tài)環(huán)境用水、水資源利用比較收益、農(nóng)業(yè)節(jié)灌率等變量對本地區(qū)的水資源非農(nóng)化水平具有正向的影響，人均水資源量則對區(qū)域內(nèi)的水資源非農(nóng)化水平具有負向影響，各因素對區(qū)域外的間接溢出效應(yīng)方向不一，總效應(yīng)受到負向影響的抵消，但總體來說直接效應(yīng)更為顯著，因此總效應(yīng)多為正向，說明地區(qū)之間影響水資源非農(nóng)化的各個因素互相牽制帶動，相鄰省份之間應(yīng)加強協(xié)同合作，形成良性競爭狀態(tài)。

基于本文研究結(jié)論有如下幾點啟示：①水資源非農(nóng)化水平與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、工業(yè)化與城鎮(zhèn)化發(fā)展速度相一致，雖然全國總體而言水資源非農(nóng)化趨勢日益增強，但由于全國各省份經(jīng)濟發(fā)展水平、自然稟賦等方面存在差異，政府應(yīng)依據(jù)比較優(yōu)勢和空間效率均衡原則進行水資源的空間配置。②因地制宜，合理控制管理水資源非農(nóng)化趨勢。在全國尤其是糧食主產(chǎn)區(qū)按照用水總量合理配置各部門的水資源使用量，對產(chǎn)業(yè)間和產(chǎn)業(yè)內(nèi)的糧食生產(chǎn)水資源優(yōu)化配置，把糧食安全放在首位，優(yōu)先保證糧食生產(chǎn)用水，要嚴格控制水資源非農(nóng)化的數(shù)量和速度，堅持“只轉(zhuǎn)讓余水，不影響糧食作物灌溉”的原則，絕不允許過量轉(zhuǎn)移農(nóng)業(yè)用水。③加強對水資源非農(nóng)化監(jiān)管的法律制度建設(shè)。當(dāng)前中國的水資源非農(nóng)化實踐基本都是依靠行政手段在推進，沒有相關(guān)法律的規(guī)范，侵權(quán)現(xiàn)象時有發(fā)生，農(nóng)民用水權(quán)利得不到有效保障。應(yīng)盡快完善中國相關(guān)法律，使水資源非農(nóng)化的運行過程得到法律保障，真正做到有法可依，違法必究，規(guī)范農(nóng)業(yè)用水向非農(nóng)行業(yè)的轉(zhuǎn)換行為。