許朗+凌玉+耿獻(xiàn)輝+劉曉玲

摘要： 基于我國1990—2012年29個(gè)?。ㄊ校┑拿姘鍞?shù)據(jù)，闡明了我國農(nóng)田水利投資和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的現(xiàn)狀，通過構(gòu)建兩者的面板向量自回歸（VAR）模型，實(shí)證檢驗(yàn)并分析了農(nóng)田水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。結(jié)果表明：農(nóng)田水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間存在長期協(xié)整關(guān)系；農(nóng)田水利投資對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長存在正向的推動(dòng)作用，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)農(nóng)田水利投資的影響存在地區(qū)差異性；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)農(nóng)田水利投資影響最大的是西部，農(nóng)田水利投資對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響最小的地區(qū)為東部。對(duì)此，提出加大水利投資力度、推廣節(jié)水灌溉技術(shù)、加強(qiáng)水利工程管理體制改革等建議。

關(guān)鍵詞： 農(nóng)田水利投資：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長：動(dòng)態(tài)關(guān)系；省級(jí)面板；VAR模型

中圖分類號(hào)： S279.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)：1002-1302（2016）03-0458-04

根據(jù)2011年6月《水利發(fā)展規(guī)劃（2011—2015）》，全國一半以上的耕地缺少基本灌排條件，40%的大型灌區(qū)骨干工程與50%～60%的中小型灌區(qū)存在設(shè)施不配套、老化、失修等問題，大型灌排泵站的設(shè)備完好率不足60%，農(nóng)田灌溉“最后一公里”問題凸顯。水利設(shè)施的缺乏、老化或者失修必然會(huì)給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來負(fù)面的影響，從而阻礙農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。所以近年來我國不斷增加水利建設(shè)投入規(guī)模，根據(jù)水利部規(guī)劃，“十二五”期間我國水利投資規(guī)模將達(dá)到8萬億，相比“十一五”期間實(shí)際投資規(guī)模增長156%，年均復(fù)合增長20.7%。而我國如此大規(guī)模的水利投資是否促進(jìn)了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長又能否反過來提高水利投資水平？反思這些問題，有利于提高我國水利投資效率，加強(qiáng)我國農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高各地區(qū)抗災(zāi)能力和糧食生產(chǎn)能力，對(duì)保障我國糧食安全、提高水利對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的支撐能力等具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)于水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，學(xué)者們進(jìn)行了諸多探索。有學(xué)者基于水利社會(huì)核算矩陣的分析發(fā)現(xiàn)，水利投資對(duì)國民經(jīng)濟(jì)尤其是農(nóng)業(yè)部門能產(chǎn)生較大的拉動(dòng)效應(yīng)，但是不同水利部門的投資增加對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的具體拉動(dòng)效應(yīng)存在較大的差別[1]。也有學(xué)者基于C-D生產(chǎn)函數(shù)的研究發(fā)現(xiàn)，增加水利投資對(duì)提高糧食產(chǎn)出有促進(jìn)作用[2]?；谒顿Y和經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷史數(shù)據(jù)，深入分析水利投資對(duì)農(nóng)業(yè)、第二、第三產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用，發(fā)現(xiàn)水利投資極大促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[3]。有學(xué)者通過構(gòu)建生產(chǎn)函數(shù)模型討論基礎(chǔ)設(shè)施投資和人力資本積累與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，結(jié)果表明，基礎(chǔ)設(shè)施投資阻礙了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長[4]。周世香運(yùn)用DEA和Malmquist指數(shù)分析了全國各個(gè)省份的農(nóng)業(yè)水利投資效率，研究發(fā)現(xiàn)“十一五”期間中部和西部大多數(shù)省份的農(nóng)業(yè)水利投資效率都相對(duì)低下[5]。

在省（市）層面，有學(xué)者基于四川省的實(shí)證分析認(rèn)為，四川省財(cái)政支農(nóng)支出、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資和第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長均具有積極作用[6]；基于四川省的研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)田水利基建投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長并未形成雙向因果關(guān)系，農(nóng)田水利基建投資增長會(huì)推動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長并未顯著帶動(dòng)農(nóng)田水利基建投資的增加[7]。有學(xué)者研究了重慶市農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響，結(jié)果表明，重慶市農(nóng)村經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施資本存量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長間存在著長期均衡關(guān)系[8]。

從已有的成果來看，農(nóng)田水利投資能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長基本已經(jīng)得到了絕大多數(shù)學(xué)者的認(rèn)可，但是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)農(nóng)田水利投資的影響卻成果寥寥；對(duì)于兩者之間的雙向關(guān)系，不同的學(xué)者得到了不同的結(jié)論，但仍缺乏基于全國層面的雙向機(jī)制的研究。相關(guān)成果和分析思路都為本研究奠定了基礎(chǔ)。本研究基于全國29個(gè)省（市）1990—2012年的面板數(shù)據(jù)，借助面板向量自回歸（VAR）模型，并采用單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、因果檢驗(yàn)和面板VAR方法，對(duì)農(nóng)田水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的雙向影響機(jī)制進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上就近期我國政府的水利投資方向和渠道提出相關(guān)的政策建議。

1 材料與方法

1.1 研究方法

采用面板VAR模型分析農(nóng)田水利投資和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，構(gòu)建了以下模型：

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

建國以來，水利投資的統(tǒng)計(jì)口徑經(jīng)過多次調(diào)整，其中水利基建投資數(shù)據(jù)較為完整，并且在水利投資中占據(jù)主導(dǎo)地位[2]。因此，選取農(nóng)田水利基建投資完成額（irr）作為農(nóng)田水利投資的分析指標(biāo)，以農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（agr）作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的衡量指標(biāo)[9]，數(shù)據(jù)分別來源于《中國水利年鑒》和國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。為了保持統(tǒng)計(jì)口徑的一致，將重慶市歸入四川??；由于西藏地區(qū)存在大量數(shù)據(jù)的缺失，因此不納入討論范圍；時(shí)間跨度為1990—2012年?？紤]到全國各個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r和自然資源稟賦的差異，本研究將全國分為東、中、西部3個(gè)地區(qū)分別進(jìn)行分析[東部地區(qū)包括：遼寧、河北、北京、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南共11個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）；中部地區(qū)包括吉林、黑龍江、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)），西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、陜西、青海、寧夏、新疆、甘肅、四川、貴州、云南、廣西10個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）]。為了剔除價(jià)格波動(dòng)帶來的不同年份數(shù)據(jù)不具備可比性的問題，用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)（1990年=100）對(duì)農(nóng)田水利投資數(shù)據(jù)進(jìn)行可比價(jià)格調(diào)整（個(gè)別省份存在少量數(shù)據(jù)缺失的問題，以有數(shù)據(jù)年為基期進(jìn)行調(diào)整），用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)（1990年=100）對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)進(jìn)行可比價(jià)格調(diào)整。同時(shí)，為避免異方差和數(shù)據(jù)的強(qiáng)烈波動(dòng)影響，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理，并分別用lirr、lagr來表示取自然對(duì)數(shù)后的農(nóng)田水利投資、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值。本研究構(gòu)建了涵蓋全國除港澳臺(tái)之外的3個(gè)地區(qū)、29個(gè)?。ㄊ校?3年的面板數(shù)據(jù)，共有667組觀測(cè)值。

本研究基于調(diào)整價(jià)格影響后的可比價(jià)數(shù)據(jù)繪制了農(nóng)田水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的發(fā)展趨勢(shì)圖（圖1）。可以看出，1990—2012年間全國農(nóng)田水利投資與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值都呈現(xiàn)出明顯的增長趨勢(shì)，并且二者之間存在很大的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.759 4。但是，農(nóng)田水利投資占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比例在2002年以后卻呈下降的趨勢(shì)，表明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)農(nóng)田水利投資的帶動(dòng)效應(yīng)并不明顯，或者是現(xiàn)有規(guī)模的水利投資已經(jīng)滿足需要，而造成農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增幅高于水利投資增幅。那么，農(nóng)田水利投資的效率如何？農(nóng)田水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系如何？由于水利項(xiàng)目的投資存在滯后性，其效益可能需要在下一年或更長時(shí)間后才會(huì)產(chǎn)生影響。因此，有必要進(jìn)一步從動(dòng)態(tài)層面來衡量農(nóng)田水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。

2 結(jié)果與分析

2.1 面板單位根檢驗(yàn)

由于做VAR模型要求系統(tǒng)中的變量具有平穩(wěn)性特征[10]，因此有必要對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（lagr）、水利投資完成額（lirr）的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，以避免采用非平穩(wěn)數(shù)據(jù)擬合模型而造成“偽回歸”。STATA12.0軟件為面板數(shù)據(jù)提供了5種單位根檢驗(yàn)方法，分別為LLC檢驗(yàn)、HT檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)和Fisher檢驗(yàn)，為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本研究利用上述5種檢驗(yàn)法得到了表1的檢驗(yàn)結(jié)果?？梢钥闯?，當(dāng)檢驗(yàn)3個(gè)地區(qū)2個(gè)變量的一階差分序列時(shí)，均顯著地拒絕了原假設(shè)，而原值序列不能完全拒絕“存在單位根”的原假設(shè)，因此這2個(gè)變量的一階差分值為平穩(wěn)序列，即兩者均為一階單整序列。

2.2 面板協(xié)整檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)2個(gè)變量之間是否具有長期均衡的關(guān)系，在單位根檢驗(yàn)基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。Westerlund構(gòu)造了4個(gè)統(tǒng)計(jì)量，2個(gè)組統(tǒng)計(jì)量Gt、Ga，2個(gè)面板統(tǒng)計(jì)量Pt、Pa[11]。組統(tǒng)計(jì)量說明在允許面板異質(zhì)性的條件下存在協(xié)整關(guān)系，面板統(tǒng)計(jì)量是在考慮面板同質(zhì)性的條件下檢驗(yàn)是否存在協(xié)整關(guān)系，2組統(tǒng)計(jì)量的原假設(shè)均為不存在協(xié)整關(guān)系。由表2可知，2組面板統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果基本是一致的，均顯著地拒絕了原假設(shè)。因此，東、中、西3個(gè)地區(qū)的農(nóng)田水利投資和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間存在長期協(xié)整關(guān)系。也就是說，農(nóng)田水利投資對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長從長期看來存在促進(jìn)作用，并且可以通過誤差修正機(jī)制，保持兩者之間長期穩(wěn)定“均衡”的關(guān)系。

2.3 面板誤差修正模型

為了檢驗(yàn)農(nóng)田水利投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間長期、短期的因果關(guān)系，本研究建立了面板數(shù)據(jù)誤差修正模型。做誤差修正模型之前還應(yīng)該正確確定滯后期k，如果滯后期太少，誤差項(xiàng)的自相關(guān)會(huì)很嚴(yán)重，并導(dǎo)致參數(shù)的非一致性估計(jì)。在模型中適當(dāng)加大k值（增加滯后變量個(gè)數(shù)），可以消除誤差項(xiàng)中存在的自相關(guān)。但是k值又不宜過大，因?yàn)檫^大會(huì)導(dǎo)致自由度減小，直接影響模型參數(shù)估計(jì)量的有效性[12]。本研究主要采用當(dāng)前較為常用的3種確定滯后約束的檢驗(yàn)方法：似然比（loglikelihood ratio，LR）統(tǒng)計(jì)量、赤池信息準(zhǔn)則（Akaike information criterion，AIC）和施瓦茨信息準(zhǔn)則（Schwartz criterion，SC）。由表3可知，根據(jù)選擇最優(yōu)k值的原則，即在增加k值的過程中使AIC、SC值達(dá)到最小，確定滯后期數(shù)為2期。

由表4可以看出，東部地區(qū)的誤差修正項(xiàng)ECM（-1）在模型（2）、模型（3）中均達(dá)到5%的顯著性水平，這說明長期看來，農(nóng)田水利投入是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的原因，反之亦成立，即東部地區(qū)存在從農(nóng)田水利投入到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的雙向因果關(guān)系。短期內(nèi)，東部地區(qū)僅存在從農(nóng)田水利投入到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的單向因果關(guān)系。對(duì)于中部地區(qū)而言，長期內(nèi)，兩者之間存在雙向因果關(guān)系，但是短期內(nèi)只存在從農(nóng)田水利投入對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的單向因果關(guān)系；無論是長期還是短期，西部地區(qū)都只存在從農(nóng)田水利投入對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的單向因果關(guān)系。

2.4 面板VAR模型

2.4.1 面板矩估計(jì) 為了說明變量之間的回歸關(guān)系，首先進(jìn)行面板矩估計(jì)（generalized method of moments，GMM），采用均值差分法消除時(shí)間效應(yīng)，前向差分法消除固定效應(yīng)。由表5的結(jié)果可以看出，對(duì)于全國3個(gè)地區(qū)而言，無論是滯后1期還是2期，農(nóng)田水利投資都顯著地表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的正向促進(jìn)作用，這也說明了農(nóng)田水利投資的效益存在滯后性，在較長的時(shí)間內(nèi)才能更好地發(fā)揮對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用。在滯后期數(shù)相同的情況下，西部地區(qū)農(nóng)田水利投資對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的正向促進(jìn)作用大于中部、東部地區(qū)，更多的可能是因?yàn)樽匀毁Y源稟賦的差異，導(dǎo)致西部地區(qū)農(nóng)田水利投資的增加可以獲得更多的邊際效益。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)農(nóng)田水利投資的作用在不同地區(qū)表現(xiàn)不同。滯后2期的情況下，東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)田水利投資的負(fù)向顯著，而在滯后1期時(shí)不顯著?？赡苁且?yàn)闁|部地區(qū)具有優(yōu)越的地理環(huán)境和資源稟賦，以及良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，其政策重心更多地傾向于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整或者農(nóng)業(yè)新品種和新技術(shù)的開發(fā)，從而擠出了農(nóng)田水利的投資。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)農(nóng)田水利投資存在顯著的促進(jìn)作用，而西部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)于農(nóng)田水利投資的作用不顯著。

2.4.2 面板方差分解 為了更好地分析農(nóng)田水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間相互影響的程度，利用面板方差分解來進(jìn)行進(jìn)一步的說明。表6為第10個(gè)、第20個(gè)預(yù)測(cè)期的方差分解結(jié)果。由結(jié)果可知，第10個(gè)預(yù)測(cè)期與第20個(gè)預(yù)測(cè)期的結(jié)果比較接近，說明系統(tǒng)在第10個(gè)預(yù)測(cè)期已基本趨于穩(wěn)定，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與農(nóng)田水利投資之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系已達(dá)到均衡；系統(tǒng)內(nèi)2個(gè)變量受自身沖擊的影響均大于受對(duì)方?jīng)_擊的影響，對(duì)自身波動(dòng)的貢獻(xiàn)率均在60%以上；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)農(nóng)田水利投資的影響在18%～30%之間，其中西部最高，東部最低。西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后，而且水資源極度匱乏，因此需要不斷補(bǔ)充和完善水利基礎(chǔ)設(shè)施，提高水資源利用率，從而保證農(nóng)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展；農(nóng)田水利投資對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響在 13%～30% 之間，其中中部高于西部，西部高于東部。對(duì)于東部地區(qū)來說，良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和優(yōu)越的地理位置極大地促進(jìn)了該地區(qū)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，在各類型水利設(shè)施基本配套的情況下，單位水利投資的效益到達(dá)拐點(diǎn)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增長需要依賴技術(shù)的進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整。

3 結(jié)論與討論

本研究基于全國29個(gè)省（市）1990—2012年的面板數(shù)據(jù)，總結(jié)了我國近年來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和農(nóng)田水利投資的情況。通過構(gòu)建面板VAR模型，探析了我國東、中、西部3個(gè)地區(qū)農(nóng)田水利投資和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的相互關(guān)系，主要結(jié)論如下。

第一，對(duì)全國而言，農(nóng)田水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間存在長期的協(xié)整關(guān)系。農(nóng)田水利投資對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長表現(xiàn)出顯著的正向影響。也就是說，無論是東部，還是中部、西部，從長遠(yuǎn)看來，農(nóng)田水利投資對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長均存在正向的推動(dòng)作用。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)農(nóng)田水利投資的影響卻因地而異。

第二，農(nóng)田水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系存在較強(qiáng)的區(qū)域差異。短期內(nèi)，東部地區(qū)僅存在從農(nóng)田水利投入到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的單向因果關(guān)系，而長期內(nèi)二者之間存在雙向因果關(guān)系；對(duì)于中部地區(qū)而言，長期內(nèi)兩者之間存在雙向因果關(guān)系，但是短期內(nèi)只存在從農(nóng)田水利投入對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的單向因果關(guān)系；無論是長期還是短期，西部地區(qū)都只存在從農(nóng)田水利投入對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的單向因果關(guān)系。

第三，方差分解的結(jié)果證明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)農(nóng)田水利投資影響最大的是西部，農(nóng)田水利投資對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響最小的地區(qū)為東部，可能的原因在于各地區(qū)資源稟賦和經(jīng)濟(jì)條件的差異。

綜上所述，本研究認(rèn)為1990年以來全國農(nóng)田水利投資的整體效應(yīng)是積極的。為了進(jìn)一步提高農(nóng)田水利投資的社會(huì)效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，節(jié)約水資源，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長，應(yīng)從以下幾個(gè)方面進(jìn)行調(diào)整和改善：第一，應(yīng)繼續(xù)加大農(nóng)田水利投資力度，特別是小型農(nóng)田水利設(shè)施末端渠系的工程建設(shè)，以解決農(nóng)田水利工程中“最后一公里”問題；第二，應(yīng)大力推廣節(jié)水灌溉技術(shù)，配套節(jié)水灌溉工程，從而避免水資源的過度消耗，提高有效灌溉，保障農(nóng)業(yè)綜合效益；第三，從水利事業(yè)和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)長遠(yuǎn)良性發(fā)展來看，需要加大農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及水利工程管理體制改革的力度，制定合理的水資源管理政策，提高農(nóng)戶節(jié)水、管水、投入農(nóng)田水利建設(shè)的積極性，發(fā)揮農(nóng)田水利投資對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的短期、長期效應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)的穩(wěn)步、健康發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]唐文進(jìn)，徐曉偉，許桂華. 基于投入產(chǎn)出表和社會(huì)核算矩陣的水利投資乘數(shù)效應(yīng)測(cè)算[J]. 南方經(jīng)濟(jì)，2012（11）：146-155.

[2]郭衛(wèi)東，穆月英. 我國水利投資對(duì)糧食生產(chǎn)的影響研究[J]. 經(jīng)濟(jì)問題探索，2012（4）：78-82.

[3]徐 波，李 偉. 水利投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用分析[J]. 水利發(fā)展研究，2012，12（3）：11-15，31.

[4]劉 晗，曹祖文. 基礎(chǔ)設(shè)施投資、人力資本積累與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長[J]. 經(jīng)濟(jì)問題探索，2012（12）：84-90.

[5]周世香. 農(nóng)業(yè)水利投資效率實(shí)證研究[D]. 蘭州：西北師范大學(xué)，2013.

[6]汪 含. 四川省財(cái)政支農(nóng)支出與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證研究[D]. 重慶：重慶大學(xué)，2013.

[7]曾茂春，曾維忠. 農(nóng)田水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究——以四川省為例[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，52（5）：1210-1213.

[8]許丹丹. 重慶市農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響研究[D]. 重慶：重慶工商大學(xué)，2014.

[9]姚延婷，陳萬明，李曉寧. 環(huán)境友好農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2014，24（8）：122-130.

[10]吳林海，彭宇文. 農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性研究[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2013（12）：87-93.

[11]Westerlund J. Testing for error correction in panel data[J]. Oxford Bulletin of Economics and Statistics，2007，69 （6）：709-748.

[12]潘紅宇. 時(shí)間序列分析[M]. 北京：對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社，2006.

[13]潘 丹，應(yīng)瑞瑤. 中國水資源與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系研究——基于面板VAR模型[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2012，22（1）：161-166.

[14]李 青，陳紅梅，王雅鵬. 基于面板VAR模型的新疆農(nóng)業(yè)用水與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的互動(dòng)效應(yīng)研究[J]. 資源科學(xué)，2014，36（8）：1679-1685.