中国农业用水效率的分布格局与空间交互影响:1998～2013年
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摘要
研究目标:农业用水效率在区域层面的空间交互影响效应。研究方法:利用Global超效率DEA模型和全要素用水效率指标测度中国省际农业用水效率,并首次采用VAR框架下的脉冲响应函数识别中国农业用水效率的空间交互影响效应。研究发现:中国农业用水效率呈持续升高趋势;在空间格局上呈东高西低、南高北低的总体分布态势;由于中国农业用水效率的集聚特征仅体现在小范围地区,而在整体上未呈现明显的空间集聚特征,传统的空间计量模型并不适用于识别农业用水效率的空间交互影响。研究创新:基于VAR框架下的脉冲响应函数分析结果表明,不同区域的农业用水效率之间确实存在空间交互影响。研究价值:充分利用空间交互影响效应实现农业用水效率的空间协同提升。
Research Objective:To identify the spatial interaction effect of agricultural water use efficiency(AWE) at the regional level.Research Methods:Measuring the China's provincial AWE with Global Super-efficiency DEA and total factor water efficiency index,and for the first time using the impulse response function under the VAR framework to identify the spatial interactive effect of AWE.Research Findings:China's AWE is continuously increasing and presents the overall distribution situation that the eastern region is higher than the western region and the southern region is higher than the northern region.Since the spatial agglomeration of China's AWE exists only in some small areas but not on the whole.The traditional spatial econometric model is not suitable for identifying the spatial interaction effects of AWE.Research Innovations:The analysis results of the impulse response function with the VAR framework shows that AWE has indeed spatial interaction among different regions.Research Values:Making full use of spatial interaction effect to improve China's AWE collaboratively.
Research Objective:To identify the spatial interaction effect of agricultural water use efficiency(AWE) at the regional level.Research Methods:Measuring the China's provincial AWE with Global Super-efficiency DEA and total factor water efficiency index,and for the first time using the impulse response function under the VAR framework to identify the spatial interactive effect of AWE.Research Findings:China's AWE is continuously increasing and presents the overall distribution situation that the eastern region is higher than the western region and the southern region is higher than the northern region.Since the spatial agglomeration of China's AWE exists only in some small areas but not on the whole.The traditional spatial econometric model is not suitable for identifying the spatial interaction effects of AWE.Research Innovations:The analysis results of the impulse response function with the VAR framework shows that AWE has indeed spatial interaction among different regions.Research Values:Making full use of spatial interaction effect to improve China's AWE collaboratively.
引文
[1]Andersen P.,Petersen N.C.,1993,A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis[J],Management Science,39(10),1261~1264.
[2]Bouman B.A.M.,2007,A Conceptual Framework for the Improvement of Crop Water Productivity at Different Spatial Scales[J],Agricultural Systems,93(3),43~60.
[3]Charnes A.,Cooper W.,1962,Programming with Linear Fractional Functionals[J],Naval Research Logistic Quarterly,9(3-4),181~186.
[4]Groenewold N.,Lee G.,Chen A.,2007,Regional Output Spillovers in China:Estimate from a VAR Model[J],Papers in Regional Science,86(1),101~122.
[5]Groenewold N.,Lee G.,Chen A.,2008,Inter-regional Spillovers in China:The Importance of Common Shocks and the Definition of the Regions[J],China Economic Review,19(1),32~52.
[6]Hannan E.J.,Quinn B.G.,1979,The Determination of the Order of an Autoregression[J],Journal of the Royal Statistical Society.Series B(Methodological),41(2),190~195.
[7]Hu J.L.,Wang S.C.,Yeh F.Y.,2006,Total-factor Water Efficiency of Regions in China[J],Resources Policy,31(4),217~230.
[8]Ivanov V.,Kilian L.,2007,A Practitioner's Guide to Lag Order Selection for VAR Impulse Response Analysis[J],Studies in Nonlinear Dynamics&Econometrics,9(1),1219~1219.
[9]Kaneko S.,Tanaka K.,Toyota T.,Managi S.,2004,Water Efficiency of Agricultural Production in China:Regional Comparison from 1999 to 2002[J],International Journal of Agricultural Resources,21(3),231~251.
[10]Pastor J.T.,Lovell C.A.,2005,A Global Malmquist Productivity Index[J],Economics Letters,88(2),266~271.
[11]Varghese S.K.,Veettil P.C.,Speelman S.,Buysse J.,Huylenbroeck G.V.,2013,Estimating the Causal Effect of Water Scarcity on the Groundwater Use Efficiency of Rice Farming in South India[J],Ecological Economics,86,55~64.
[12]陈安平:《我国区域经济的溢出效应研究》[J],《经济科学》2007年第2期。
[13]陈明华、刘华军、孙亚男、徐春霞:《中国五大城市群经济发展的空间差异及溢出效应》[J],《城市发展研究》2016年第3期。
[14]高铁梅:《计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例(第二版)》[M],清华大学出版社,2009。
[15]耿献辉、张晓恒、宋玉兰:《农业灌溉用水效率及其影响因素实证分析——基于随机前沿生产函数和新疆棉农调研数据》[J],《自然资源学报》2014年第6期。
[16]李静、马潇璨:《资源与环境双重约束下的工业用水效率——基于SBM-Undesirable和Metafrontier模型的实证研究》[J],《自然资源学报》2014年第6期。
[17]刘渝、杜江、张俊飚:《湖北省农业水资源利用效率评价》[J],《中国人口·资源与环境》2007年第6期。
[18]刘渝、王岌:《农业水资源利用效率分析——全要素水资源调整目标比率的应用》[J],《华中农业大学学报(社会科学版)》2012年第6期。
[19]潘竞虎、贾文晶:《中国国家级贫困县经济差异的空间计量分析》[J],《中国人口·资源与环境》2014年第5期。
[20]孙才志、刘玉玉:《基于DEA-ESDA的中国水资源利用相对效率的时空格局分析》[J],《资源科学》2009年第10期。
[21]孙才志、赵良仕:《环境规制下的中国水资源利用环境技术效率测度及空间关联特征分析》[J],《经济地理》2013年第2期。
[22]王晓娟、李周:《灌溉用水效率及影响因素分析》[J],《中国农村经济》2005年第7期。
[23]王学渊、赵连阁:《中国农业用水效率及影响因素——基于1997~2006年省区面板数据的SFA分析》[J],《农业经济问题》2008年第3期。
[24]王亚华:《中国用水户协会改革:政策执行视角的审视》[J],《管理世界》2013年第6期。
[25]魏楚、沈满洪:《水资源效率的测度及影响因素:基于文献的述评》[J],《长江流域资源与环境》2014年第2期。
[26]许朗、黄莺:《农业灌溉用水效率及其影响因素分析——基于安徽省蒙城县的实地调查》[J],《资源科学》2012年第1期。
[27]许新宜、刘海军、王红瑞、王海龙:《去区域气候变异的农业水资源利用效率研究》[J],《中国水利》2010年第21期。
[28]岳立、赵海涛:《环境约束下的中国工业用水效率研究——基于中国13个典型工业省区2003~2009年数据》[J],《资源科学》2011年第11期。
[29]杨骞、刘华军:《污染排放约束下中国农业水资源效率的区域差异与影响因素》[J],《数量经济技术经济研究》2015年第1期。
[30]杨骞、刘华军:《污染排放约束下中国水资源绩效研究——演变趋势及驱动因素分析》[J],《财经研究》2015年第3期。
[31]赵良仕、孙才志、郑德凤:《中国省际水资源利用效率与空间溢出效应测度》[J],《地理学报》2014年第1期。
(1)在传统的经济研究领域,有学者基于VAR框架下的脉冲响应函数研究经济增长的空间交互影响。例如,Groenewold等(2007)采用VAR模型,通过脉冲响应函数模拟了中国东、中、西三大经济区域的相互影响;此后,Groenewold等(2008)又将中国划分为东南地区、黄河流域、长江流域、东北地区、西南地区、西北地区六大经济区,并通过VAR模型和脉冲响应函数实证考察了各经济区域之间的溢出效应。国内学者陈安平(2007)也采用了类似方法考察了中国区域经济之间的空间溢出效应。而在金融发展领域,陈明华等(2016)利用VAR模型和脉冲响应函数考察了中国城市群金融发展之间的空间溢出效应。目前,在农业用水效率的相关研究,尚未有文献采用该方法揭示农业用水效率的空间交互影响。
(1)在三大地区中,东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省份;中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省份;西部地区包括广西、内蒙古、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆12个省份。
(2)参照Kaneko等(2004)采用的六大区域划分方法。该区域划分方法考虑了生产活动的相似性,相比较传统的三区域划分方法,更适合农业用水领域的研究。本文在分析区域农业用水效率时,采用了六大区域和三大区域两种地域划分方法,其中以六大区域的分析为主。六大区域包括:东北地区(辽宁、吉林、黑龙江),黄河流域(北京、天津、河北、山西、山东、河南、陕西),长江流域(上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南),南部沿海(福建、广东、海南、广西),西南地区(重庆、四川、贵州、云南),西北地区(内蒙古、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆)。
(1)趋势线可以揭示物体在空间区域上变化的主体特征,揭示空间物体的总体规律,忽略局部的变异从而大致反映其空间分布的变化情况(潘竟虎和贾文晶,2014)。
(1)在六大区域下,建立两两区域的VAR模型共15个;在三大区域划分下,建立两两区域的VAR模型共3个。
(2)限于篇幅,这里没有列出单位根检验及协整检验结果,有需要的读者可以向作者索取。
[2]Bouman B.A.M.,2007,A Conceptual Framework for the Improvement of Crop Water Productivity at Different Spatial Scales[J],Agricultural Systems,93(3),43~60.
[3]Charnes A.,Cooper W.,1962,Programming with Linear Fractional Functionals[J],Naval Research Logistic Quarterly,9(3-4),181~186.
[4]Groenewold N.,Lee G.,Chen A.,2007,Regional Output Spillovers in China:Estimate from a VAR Model[J],Papers in Regional Science,86(1),101~122.
[5]Groenewold N.,Lee G.,Chen A.,2008,Inter-regional Spillovers in China:The Importance of Common Shocks and the Definition of the Regions[J],China Economic Review,19(1),32~52.
[6]Hannan E.J.,Quinn B.G.,1979,The Determination of the Order of an Autoregression[J],Journal of the Royal Statistical Society.Series B(Methodological),41(2),190~195.
[7]Hu J.L.,Wang S.C.,Yeh F.Y.,2006,Total-factor Water Efficiency of Regions in China[J],Resources Policy,31(4),217~230.
[8]Ivanov V.,Kilian L.,2007,A Practitioner's Guide to Lag Order Selection for VAR Impulse Response Analysis[J],Studies in Nonlinear Dynamics&Econometrics,9(1),1219~1219.
[9]Kaneko S.,Tanaka K.,Toyota T.,Managi S.,2004,Water Efficiency of Agricultural Production in China:Regional Comparison from 1999 to 2002[J],International Journal of Agricultural Resources,21(3),231~251.
[10]Pastor J.T.,Lovell C.A.,2005,A Global Malmquist Productivity Index[J],Economics Letters,88(2),266~271.
[11]Varghese S.K.,Veettil P.C.,Speelman S.,Buysse J.,Huylenbroeck G.V.,2013,Estimating the Causal Effect of Water Scarcity on the Groundwater Use Efficiency of Rice Farming in South India[J],Ecological Economics,86,55~64.
[12]陈安平:《我国区域经济的溢出效应研究》[J],《经济科学》2007年第2期。
[13]陈明华、刘华军、孙亚男、徐春霞:《中国五大城市群经济发展的空间差异及溢出效应》[J],《城市发展研究》2016年第3期。
[14]高铁梅:《计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例(第二版)》[M],清华大学出版社,2009。
[15]耿献辉、张晓恒、宋玉兰:《农业灌溉用水效率及其影响因素实证分析——基于随机前沿生产函数和新疆棉农调研数据》[J],《自然资源学报》2014年第6期。
[16]李静、马潇璨:《资源与环境双重约束下的工业用水效率——基于SBM-Undesirable和Metafrontier模型的实证研究》[J],《自然资源学报》2014年第6期。
[17]刘渝、杜江、张俊飚:《湖北省农业水资源利用效率评价》[J],《中国人口·资源与环境》2007年第6期。
[18]刘渝、王岌:《农业水资源利用效率分析——全要素水资源调整目标比率的应用》[J],《华中农业大学学报(社会科学版)》2012年第6期。
[19]潘竞虎、贾文晶:《中国国家级贫困县经济差异的空间计量分析》[J],《中国人口·资源与环境》2014年第5期。
[20]孙才志、刘玉玉:《基于DEA-ESDA的中国水资源利用相对效率的时空格局分析》[J],《资源科学》2009年第10期。
[21]孙才志、赵良仕:《环境规制下的中国水资源利用环境技术效率测度及空间关联特征分析》[J],《经济地理》2013年第2期。
[22]王晓娟、李周:《灌溉用水效率及影响因素分析》[J],《中国农村经济》2005年第7期。
[23]王学渊、赵连阁:《中国农业用水效率及影响因素——基于1997~2006年省区面板数据的SFA分析》[J],《农业经济问题》2008年第3期。
[24]王亚华:《中国用水户协会改革:政策执行视角的审视》[J],《管理世界》2013年第6期。
[25]魏楚、沈满洪:《水资源效率的测度及影响因素:基于文献的述评》[J],《长江流域资源与环境》2014年第2期。
[26]许朗、黄莺:《农业灌溉用水效率及其影响因素分析——基于安徽省蒙城县的实地调查》[J],《资源科学》2012年第1期。
[27]许新宜、刘海军、王红瑞、王海龙:《去区域气候变异的农业水资源利用效率研究》[J],《中国水利》2010年第21期。
[28]岳立、赵海涛:《环境约束下的中国工业用水效率研究——基于中国13个典型工业省区2003~2009年数据》[J],《资源科学》2011年第11期。
[29]杨骞、刘华军:《污染排放约束下中国农业水资源效率的区域差异与影响因素》[J],《数量经济技术经济研究》2015年第1期。
[30]杨骞、刘华军:《污染排放约束下中国水资源绩效研究——演变趋势及驱动因素分析》[J],《财经研究》2015年第3期。
[31]赵良仕、孙才志、郑德凤:《中国省际水资源利用效率与空间溢出效应测度》[J],《地理学报》2014年第1期。
(1)在传统的经济研究领域,有学者基于VAR框架下的脉冲响应函数研究经济增长的空间交互影响。例如,Groenewold等(2007)采用VAR模型,通过脉冲响应函数模拟了中国东、中、西三大经济区域的相互影响;此后,Groenewold等(2008)又将中国划分为东南地区、黄河流域、长江流域、东北地区、西南地区、西北地区六大经济区,并通过VAR模型和脉冲响应函数实证考察了各经济区域之间的溢出效应。国内学者陈安平(2007)也采用了类似方法考察了中国区域经济之间的空间溢出效应。而在金融发展领域,陈明华等(2016)利用VAR模型和脉冲响应函数考察了中国城市群金融发展之间的空间溢出效应。目前,在农业用水效率的相关研究,尚未有文献采用该方法揭示农业用水效率的空间交互影响。
(1)在三大地区中,东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省份;中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省份;西部地区包括广西、内蒙古、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆12个省份。
(2)参照Kaneko等(2004)采用的六大区域划分方法。该区域划分方法考虑了生产活动的相似性,相比较传统的三区域划分方法,更适合农业用水领域的研究。本文在分析区域农业用水效率时,采用了六大区域和三大区域两种地域划分方法,其中以六大区域的分析为主。六大区域包括:东北地区(辽宁、吉林、黑龙江),黄河流域(北京、天津、河北、山西、山东、河南、陕西),长江流域(上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南),南部沿海(福建、广东、海南、广西),西南地区(重庆、四川、贵州、云南),西北地区(内蒙古、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆)。
(1)趋势线可以揭示物体在空间区域上变化的主体特征,揭示空间物体的总体规律,忽略局部的变异从而大致反映其空间分布的变化情况(潘竟虎和贾文晶,2014)。
(1)在六大区域下,建立两两区域的VAR模型共15个;在三大区域划分下,建立两两区域的VAR模型共3个。
(2)限于篇幅,这里没有列出单位根检验及协整检验结果,有需要的读者可以向作者索取。
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