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我国水利公共投资影响因素分析

2010-04-25江文涛

中国水利 2010年12期
关键词:城市化水利指标

江文涛

(水利部办公厅,100053,北京)

水资源是基础性自然资源和战略性经济资源,是生态与环境的控制性要素。水利作为国民经济和社会发展的重要基础,在抵御洪旱灾害、防止水土流失、保护生态环境、传承历史文化等涉及社会公共利益方面发挥着不可替代的重要功能,由此决定了水利建设具有广泛的外部性和典型的公共性。加之,水利投资具有投资规模大、建设周期长、投资回报慢等特点,政府公共投资对保证水利事业健康持续发展具有举足轻重的关键作用。但现实中,政府对水利的投资存在较强波动性,往往是大灾大投入、小灾小投入。因此,有必要对水利公共投资进行研究,找出影响因素,分析影响程度,从而为构建公共投资稳定增长的水利投入机制提供政策制定依据和参考。本文将着重研究影响我国水利公共投资的主要因素,通过计量模型测算不同影响因素对公共投资的影响程度,从而获得相关研究结论,并提出政策建议。

一、研究对象界定

根据我国的行政层级划分,政府被分为中央、省、地(市)、县(市)和乡(镇)五级。在我国当前的财税体制下,中央政府集中了主要的财权,地方政府担负了大量的事权。按照我国水利投资现状,真正履行公共投资职能的主要是中央和省级政府。大量的资金都来自中央财政,从中央层面再层层分配到地方开展水利建设。其中,省级是整个资金分配链中重要的一环,因为我国绝大多数地方公共投资和公共事业都是由省级政府负责统筹,中央财政资金的初级分配也是在省级层面进行总体考量,省级与中央的博弈结果以及地方自身的财力状况决定了一个地区投资的总盘子。本文把省级水利公共投资作为主要研究对象,分析这一由中央和地方两级财政投入共同构成的资金总规模背后的影响因素。

二、影响因素分析

1.模型构建

政府运用财政资金投资水利,往往受多种因素影响,一般来说,主要跟当地经济发展水平、财政收支情况和水旱灾害灾情有关。同时,产业结构和城市化水平对用水需求有较大影响,从而对水利投资也会有一定影响。另外,由于我国的经济社会发展条件和国家政策投向都具有一定地域性特征,因而不同省份可能会因为地处不同地域而在水利投资上有不同表现。基于上述判断,本文构建如下多元线性模型:

式中,Y代表政府在水利上的公共投资量,C0代表待估的常数项,Ci是解释变量的估计系数向量,X1是一组代表当地经济发展水平的向量,X2是一组代表当地财政收支状况的向量,X3是一组代表水旱灾害受灾面积的向量,X4是一组代表产业结构的向量,X5代表各地城市化水平,X6代表地区虚变量,μ是模型未观察到的误差项。

根据经验判断,一般经济发展水平越高、财政收入越多的地方投入水利的资金也就越多。同时,一个地区的水旱灾害受灾面积越多也会促使当地政府增大投资量。由此假设,Y和 X1、X2、X3之间是正向变动关系。

不同产业结构对水利公共投资的影响方向尚不确定。第一产业产值高的地区,说明该地区农业生产比较发达,而农业在我国用水需求中是大户,但农田水利的投入有相当部分物化为人力投入,并不完全反映直接的资金投入,因此第一产业产值大的地区对水利建设资金的影响有待检验。同样,第二产业产值高,说明该地区制造业、采掘业、电力能源、供水等第二产业较发达,需要大量用水,并对供水的稳定性要求更高,但第二产业的取用水成本更多的是反映在城市建设中,对水利投资的需求是间接的。因而,Y和X4的关系也就有待进一步检验。

城市化水平对水利公共投资的影响也有待确定。农业人口越多,城市化水平越低,农村面积越大,对农村水利建设的需求越多。同时,农业人口越少,城市化水平越高,对城市堤防、供水等建设标准也就有更高要求,水利建设投入也越多。因此,城市化水平对水利公共投资的影响方向有待考察。

对于地区变量,理论上从东部到西部随着经济发展水平的降低,政府对水利的投入水平也会降低。但考虑到国家对落后地区的倾斜政策,因而,地区变量的系数也待定。

2.指标选择与数据处理

模型因变量选用省级“水利投资完成额”中的“国家预算内拨款”“国家预算内专项”和“水利建设基金”三项指标合计值作为代表政府公共投资的指标。这三项投资的稳定性较好,受法律约束较强,也最能体现出政府的投入责任。相比之下,整个水利建设投资由于所包含的贷款、利用外资、自筹资金等不具有上述特点,因而不宜作为公共投资的代表指标。

代表经济发展水平的指标,本文没有选择常用的GDP指标,而是选择了“第一产业产值”和“第二产业产值”两个指标,目的是想检验不同产业发展对水利投入的影响,同时避免GDP指标和产业结构指标同时出现在模型中而带来的内生性。

代表地方财政收支状况的指标,本文选择了“地方一般预算收入”。

对于代表水旱灾害灾情的指标,本文选择了“洪灾成灾面积”和“旱灾成灾面积”两个指标,以便考察不同类别灾害对水利投入的影响。

代表城市化水平的指标,本文采用“地区农业人口”与“地区总人口”的比值表示,比值越高,则城市化水平越低。

对于地区虚变量,本文按照东、中、西部的地域划分,以西部地区为参考基准,构建了东部地区和中部地区两个虚变量。

此外,本文选择“居民消费价格指数”,并以1997年为基期对所有受价格变化影响的指标进行处理,使各项指标的年度数据更具可比性,并剔除物价变动对模型数据的影响。

3.数据来源与统计特征

上述指标中,“水利投资完成额”的三项指标数据均来自《中国水利统计年鉴》,“地区农业人口”和“地区总人口”数据来自 《中国人口统计年鉴》,其余统计指标数据则全部来自《中国统计年鉴》。地区虚变量划分参照的是国家统计局 《2004年统计手册》中的标准。

考虑到西藏自治区部分统计指标缺乏数据,加之西藏较为特殊的经济社会发展模式,其统计数据对整个样本的均衡性会造成一定影响,因此本文选择大陆地区除西藏外的30个省(自治区、直辖市)作为观察样本,观察年份从1997—2008年,共收集样本点360个。

以上样本各指标的基本统计情况参见表1。

4.回归过程与结果分析

本文利用Eviews软件构造panel stacked data数据库。在模型选择上,考虑到各省(自治区、直辖市)的水利公共投资普遍受到国家法律和宏观政策的影响,如病险水库除险加固、扩大内需政策等。因此,回归时选择了所有截面数据具有相同截距的多元线性模型,以此代表各地都共同受国家层面宏观政策的约束。

对于进行模型回归的样本时间,本文选择 1998—2008年,剔除了1997年的样本数据。主要是考虑1998年长江、嫩江、松花江大水后,各级政府显著增加了水利公共投入,逐步建立起以公共财政为主的投资体制,与1998年前水利投资长期徘徊的局面相比发生了历史性的转变。若模型回归过程中加入1997年数据,会对模型回归效果和解释力产生较大影响。

此外,本文在估计方法上使用了加权的广义最小二乘法(GLS),主要是为了减少由于截面数据带来的异方差影响。表2展示了该估计方法得到的模型回归结果。

尽管R2统计量不大,DW值也不接近于2,但考虑到此回归模型采用面板数据,且绝大多数系数的t统计量也相当显著,因此,模型回归效果整体较好。

表1 模型变量的基本统计情况

①对于水旱灾害受灾面积两个指标来说,其系数符号为正,说明受灾程度同水利公共投资存在正相关关系,符合模型构建时的预期假设。只是旱灾指标的系数在统计学意义上并不显著,这可能是因为旱灾更大程度上反映了我国大部分地区干旱缺水这一突出问题,加之近年全球气候变化加剧了这种干旱形势,也即是说旱灾的发生是人力难以抗拒的自然现象,与当地水利建设投入是否满足需求没有很强的因果联系。另外,水灾指标的系数远大于旱灾指标,反映出水灾的发生更能带动水利公共投资的增加。

②对于代表经济发展水平和产业结构的两个指标来说,其系数符号一正一负恰好反映出不同产业在水利投资需求上的不同特点。第一产业对水利投资的影响是直接的,并且在取消“两工”后,农村水利投资更多地是靠各级政府的财政投入。并且,第一产业产值高的地区往往是我国粮食主产区,是农业大省,灌区、渠系等农田水利设施量大面广,需要大量水利投资。第二产业对水利投资的需求则是间接的,主要产生于初期的水源工程建设,并且依托于城市建设发展。随着产业水平的不断提升,先进技术广泛应用,工矿业对水的利用更加趋于循环使用、集约使用,新增产值对新增水源的需求弹性在减小,对水源工程的建设需求也会下降。

表2 水利公共投资影响因素分析

③地方财政收入指标系数为正,符合预期假设,即地方财力越雄厚,用于水利的公共投资越多。不过此指标的系数仅为0.01,即财政收入的增长仅有极少部分用在水利建设上,在政府公共投资中水利的地位还不够突出。同时,需要说明的是,地方财政收入在模型回归过程中采取了滞后一期的处理方式,因为现实中财政的收入和支出往往不同步,当年财政收入的增加到下一年才体现出支出的增多。该系数的t统计量高度显著,也证明了此种处理方式是符合实际的。

④城市化水平指标的系数为负,说明以农业人口比重为代表的反向城市化指标同水利公共投资之间是负相关关系,即指标数值越小,城市化水平越高,水利公共投资越多。因为随着城市化水平提高,人口聚集,产业集中,城市在防洪、供水、水生态环境等方面都产生了更高要求,需要投入大量水利建设资金。

⑤对于地区变量,东部地区的符号为负,中部地区的符号为正,这看似与经济发达地区有更雄厚的财力用于水利投资的常理相悖,实则证明了国家宏观区域发展政策和区域自然地理条件对公共投资的影响。模型中是把西部地区作为参考基准,而东部地区能享受到的国家各项优惠政策相对而言比西部地区少,能从中央获得的水利公共投资增量也较少。中部地区则集中了我国大部分水利大省,水旱灾害频发多发,同时在不同程度上也享有国家优惠政策,因而其系数为正,并且与西部地区的差异并不十分显著。

三、相关结论与政策建议

1.相关结论

从对模型回归结果的分析来看,本文可以初步得出以下几个结论:

①水旱灾害仍然是影响我国水利公共投资的主要因素,这也是我国水利公共投资容易产生波动的重要原因,特别是水灾的发生更容易刺激政府加大水利投入。

②不同产业发展对水利公共投资有不同的影响。第一产业对水利投入的需求是直接的,并且产业的发展壮大会显著增加对水利的投入。第二产业对水利投入的需求则是间接的,随着产业水平的提高,水利公共投入反而有减少的趋势。

③地方财政收入水平与水利公共投入之间是正相关关系,但财政收入的水平在政府公共财政中并不占有突出地位。

④城市化水平越高,城市化进程越快,对水利公共投入的需求会越大。

⑤不同的区域位置也对水利公共投资带来一定影响。东部地区由于自身经济发达,从国家获得的政策优惠和资金支持较少。中央水利公共投资更多的是投向了水旱灾害频发的中部和比较贫困的西部。

2.政策建议

针对上述研究结论,相应提出如下政策建议:

①不断完善以公共投入为主的水利投资体制,并健全投资稳定增长的长效机制。同时探索建立巨灾保险制度,以应对突发性的特大水旱灾害。

②农业是我国经济社会发展的重要基础产业,其战略地位不会因其他产业发展而削弱,只能是不断加强。政府应不断加大农田水利投入,切实为提高农业综合生产能力和保障国家粮食安全奠定坚实的水利基础。

③在我国工业化、信息化进程加快,产业结构不断调整的大趋势下,水利工作应加快适应形势变化,结合经济发展方式转变,进一步扩展服务领域和范围,更好地保障经济社会全面发展。

④面对城市化的快速发展,应加大城乡水利统筹力度,抓紧研究城乡水务统筹发展的思路、办法和措施,逐步调整工作理念,健全运行机制,理顺管理职能,明确工作重点,加快实现城乡水务一体化。

⑤继续坚持水利公共投资向中西部地区倾斜的扶持政策,完善相关优惠政策的实施细则,提高扶持资金的针对性和实效性。

⑥针对全球气候变化对我国水资源形势带来的严峻挑战,推动国家层面加快出台支持水利长远发展的宏观政策,同时进一步加强基本水情和水形势宣传教育,促进各级政府和社会各界更加重视水利、关心水利、支持水利。

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