长江经济带城镇化进程中的水资源约束效应分析
秦腾+章恒全+佟金萍+马剑锋+支彦玲
摘要 城镇化进程的推进离不开水资源的支撑，水资源对城镇化进程的约束力将成为城镇化发展速度的关键因素。基于资源约束理论，本文以空间溢出作为研究视角，在进行严格假设检验的基础上选取合适的空间计量方法，构建城镇化进程的水资源约束模型，并利用1998—2015年省际面板数据对长江经济带城镇化进程中的水资源约束强度进行测算。结果表明：水资源对长江经济带的约束效应较为明显，由于水资源的约束，长江经济带城镇化进程的速度比没有水资源约束时下降0.6%。依据各地区的测算结果，可将长江经济带各省市分为无约束型、中约束型和强约束型三类。其中上海和浙江城镇化发展进程没有受到水资源的约束；江苏、重庆和云南的约束强度大于0.5%，属于强约束型地区；剩余地区的约束强度位于0～0.5%之间，属于中约束型地区。长江经济带大部分地區呈现为水资源中约束型特征，且集中分布在上中游地带，具有明显的空间集聚特征。此外，不考虑空间自相关性的普通面板计量模型估计出的水资源约束强度略高，说明遗漏空间效应会导致城镇化发展进程中的水资源约束效应判断出现较大的偏误，同时反映出通过引导区域间的区域协调发展能够降低水资源对城镇化发展的阻碍作用。研究进一步认为，即使在水资源禀赋优良的长江经济带地区，城镇化进程也受到水资源约束，这种现象值得其他地区警惕和防范。因此，在制定节水政策时，要充分发挥区域间的空间联动效应和统一协作能力，促进地区间的协调发展，缓解水资源对城镇化进程的约束效应。
关键词 城镇化；水资源；长江经济带；空间溢出
中图分类号 F062.1
文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2018）03-0039-07 DOI：10.12062/cpre.20170703
城镇化是规模经济发展的必然结果，已逐渐成为我国经济增长的新支撑和新引擎[1]，切实保障城镇化进程的顺利推进是实现我国产业结构调整升级和经济增长的前提。然而不可否认的是，目前我国的城镇化进程受到水资源短缺的严重挑战，据统计，我国有超过2/3的城市面临不同程度的缺水，其中严重缺水的城市有110多个，严重阻碍了我国城镇化进程及区域可持续发展。长江经济带是国家新型城镇化发展的主体，也是未来高密度城镇化集聚地区，以21.27%的国土面积承载着超过40%的总人口、城镇人口和国民经济产出。2014年中央政府工作报告将长江经济带建设纳入国家战略中[2]，意味着长江经济带将在未来较长一段时期内担当起国家参与全球竞争与经济建设的重要增长极。由此可见，长江经济带新型城镇化进程推进的成功与否将直接关系着国家新型城镇化战略的成败。2015年长江经济带城镇化水平为55.46%，处于城镇化快速发展阶段，近年来对水资源的需求不断增加。据统计，长江经济带用水量从2004年2 350.03亿m3增长到2015年的2 622.5亿m3，净增加272.47亿m3，相当于大半个南水北调工程年调水总量[3]。可以看出，长江经济带城镇化进程对于水资源的依赖性愈发增强，然而值得注意的是，有限的水资源不可能随着城镇化进程的推进而不断增长，长此以往，水资源短缺将成为长江经济带城镇化进程推进的重要障碍。因此，在水资源约束日益严重的背景下，进一步审视长江经济带城镇化发展与水资源消耗之间的关系与规律，量化水资源对城镇化进程的约束程度，对于缓解区域供需水压力，促进城镇化进程与水资源的可持续协调发展，保障“一带一路”战略的顺利实施具有重要的理论和现实意义。
水资源虽然是一种可再生资源，但是可供生存和生产的新鲜用水量在不断下降[4]，同时现阶段快速发展的城镇化进程引起的需水量却在不断上升，使得由于水资源短缺带来的用水矛盾严重阻碍了城镇化进程的发展。将水资源约束力作为城市化发展的重要制动力进行分析则成为研究的一大热点，众多学者采用如对数模型[5-7]、阈值模型[8]、熵技术[9]、系统动力学[10-11]以及预警技术[12]等方法对此进行了有益的探讨，且得出了一些重要的研究结论：随着人口经济规模等接近或超过水资源承载力，水资源已经逐渐成为城镇化发展进程的重要外营力[13]，不合理的空间分布、行业分配格局及过低的水价制约了水资源的合理配置[14]，加剧了水资源对城镇化进程的约束作用[5]，因此有必要构建水资源对城镇化约束的综合评价模型[7]，量化水资源对城镇化的约束强度[6]以及时空变化规律[9]，据此分析水资源硬约束条件下的城镇经济发展总量及其对应的城镇化阈值[8]，并提出与此相适应的城镇化发展模式[15]，同时借助仿真模拟及情景预警分析，对未来水资源可承载范围内的城镇开发安全进行预警[13]，在兼顾水资源系统保护与城市化系统发展的前提下[10]，设计出适合当地水资源、经济社会和城镇化协调发展的优选方案[11]。
可以发现，学者们已经意识到水资源对城镇化进程发展的阻碍作用，且取得了丰硕的研究成果。但是研究多是基于截面数据、时间序列或者是面板数据，忽略了空间溢出效应的影响，事实上，水资源的自然流动、跨区域的水资源调配、水权分配以及区域间的虚拟水贸易，必然会导致水资源呈现出一定程度的空间依赖或空间相关特征，然而目前这方面的研究却鲜有涉及，导致研究结果不够全面、科学，其次，实践上也缺乏对长江经济带的实证研究。有鉴于此，本文以长江经济带为研究对象，尝试将地理空间因素纳入分析框架，构建空间溢出视角下水资源约束城镇化进程的数学模型，并以此就水资源对城镇化进程的约束强度进行测算分析，以弥补现有研究的不足，为国家全面推进长江经济带新型城镇化建设提供决策依据。
1 模型构建与数据说明
1.1 模型构建
Romer基于扩展的索洛模型考虑土地和自然资源，提出资源约束下的经济增长模型[16]，具体如下：
其中，Y为产出；K为资本；R为可利用的自然资源；T为土地资源数量；A为“知识”或“劳动”的有效性；L为劳动投入；A（t）L（t）以乘积的方式表征有效劳动；α、β和γ分别表示资本、资源和土地的生产弹性。
由于资源类的数据难以收集和衡量，且本文主要考察水资源对城镇化的约束效应，故将式（1）简化为：
进一步考虑地区间的空间溢出效应，并在式（2）进行对数变换，可得：
其中，δi为空间特质效应，μi为时期特质效应，vit为服从正太分布的随机误差项，λ和ρ分别为空间回归系数和空间误差系数，若λ显著为0，模型（3）简化为空间误差模型，若ρ显著为0，模型（3）简化为空间滞后模型；wit为空间权重矩阵W第i行第j列的元素，由于采用不同形式的空间权重矩阵并不会从本质上改变最终的回归结果[17]，故本文中仍然采用传统的0～1临接矩阵作为空间权重矩阵的具体形式。
由于一国或地区水资源禀赋基本是恒定的，水资源的消耗会导致水资源存量下降，因此在存在水资源约束的情况下，W′（t）=-mW（t），其中m>0，表示用水量的增长率。没有水资源限制时，水资源的使用与人口同步增长，W′（t）=nW（t），鉴于水资源特有的自然和社会双重属性，本文采用总人口增长率作为n的取值，参考文献[18]的推导过程，可得水资源对经济增长的约束强度：
然后建立城镇化与经济产出之间的数量关系，已有研究显示，城镇化水平与经济增长之间符合十分明显的半对数关系[19]，也可以将其写成指数形式：
进一步对式（5）进行求导及变形，可得：
其中，u为城镇化水平，y为人均产出，ε为随机误差，u′和y′分别表示城镇化增长率和人均产出增长率，η表示城镇化对人均产出的弹性值。
将式（6）代入到式（4）中，即可得到水资源对城镇化进程的约束强度：
1.2 数据来源与说明
基于数据的完整性和可得性，选取的时间跨度为1998—2015年，研究对象为长江经济带11个省市。采用的指标包括总用水量（亿m3）、国内生产总值（万元）、资本存量（亿元）、总人口数（万人）、就业人员数量（万人）、城镇化率（%）。需要说明的是，城镇化率指标是以城镇常住人口数占总人口数的比例来衡量；资本存量采用永续盘存法进行估算，方法为：Ki=Ii+（1-δ）Ki-1，Ki是第t年的资本存量，单位为亿元，Ii是第t年的投资，δ是固定资产折旧率。其中用水量的数据来源于《中国水资源公报》（1998—2015）和《中国统计年鉴》（1999—2016）；总人口数、就业人员数量和城镇化率的数据主要来源于《新中国60年统计资料汇编》和《中国统计年鉴》（1999—2016）；资本存量的数据主要来源于单豪杰[20]的研究，并依据其方法扩展到2015年。对于部分缺失的数据按照各省市的统计年鉴进行增补。另外，为了消除价格因素的影响，以上涉及到的经济数据均按照价格指数转换为1998年不变价格。
2 实证分析
2.1 模型检验与约束强度测算
在进行计量分析之前，本文首先采用普通面板OLS回归及空间相关性检验方法对长江经济带发展的空间特性进行检验，以此来探讨空间相关的存在性并选择最优的计量模型。从表1可以看出，Morans I、LMlag以及LMerror均通过了1%的显著性水平，表明长江经济带区域发展相关问题存在显著的空间依赖特征，有必要引入空间计量经济模型进行研究，以消除空间相关性可能引起的测算偏误。
由于空间计量模型包含了空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）两类模型，因此需要做进一步的检验来确定最终的回归模型。由表2可以看出，空间误差模型（SEM）的Log likehood与R2值均优于空间滞后模型（SLM），而且LR test在1%水平下显著，因此确定空间误差模型（SEM）为最终的回归模型。确定最优模型之后，结合式（4）～（7）即可测算出水资源对城镇化进程的约束强度。为了便于比较分析，表2分别给出了普通面板回归和空间误差回归（SEM）下测算出的水资源约束强度。
研究期内普通面板回归和空间误差回归（SEM）下长江经济带水资源对城镇化进程的年均总体约束强度分别为0.78%和0.6%，远高于张琳[21]分析的土地资源对全国城镇化进程的约束强度0.019 9%以及张乐勤[22]得出的资源要素组合对安徽省城镇化进程的约束强度0.285%，同时也超过了刘耀彬[23]测算出的江西水资源对城镇化进程的约束强度0.13%。一方面说明水资源约束效应在长江经济带城镇化发展进程中明显存在，由于水资源短缺的制约，长江经济带城镇化成熟阶段的到来将会向后延迟；另一方面说明相比于土地、能源等其他资源，水资源在城镇化发展进程中更为稀缺，由于水资源所特有的自然和社会二元属性，使得居民日常生活和社会生产等各个环节均离不开水资源的支撑，由此导致水资源短缺造成的城镇化进程约束效应更加显著。
虽然长江经济带位于自然资源较为丰富的长江流域，水资源总量常年占全国总量的40%以上，但是其在城镇化发展进程中难以逃脱“资源诅咒”的陷阱。优越的水资源禀赋一方面使得水资源易于获取，导致水资源利用效率低下，如果剔除上海和浙江这两个用水效率极高的地区，长江经济带整体用水强度要远高于全国平均水平，低效的用水方式造成了严重的水资源浪费，加大了地区的用水需求；另一方面，高水资源禀赋也会产生更多的水污染排放[24]，严重削弱了地区水资源承载能力，上述两方面使得水资源系统恢复能力严重滞后于城镇化发展速度，给长江经济带城镇化发展进程带来了严重的用水安全危机。就观测的统计数据而言，在近年来全国用水量基本不变的背景下，除上海和浙江外，其他省份用水量均保持稳定增长。反映出整体上长江经济带城镇化的发展对于水资源的需求十分巨大，一旦脱离了水资源的支撑，长江经济带的城镇化发展进程将难以为继。目前长江经济带有限的水资源无法满足该地区快速城镇化发展进程中激增的用水需求，由此带来了显著的水资源约束效应。
考虑空间特征下的水资源对城镇化进程的约束强度小于普通面板回归下的约束强度，说明遗漏了空间效应会影响最终结果的判断，高估长江经济带城镇化发展进程中的水资源约束效应。事实上，早在2005年，江苏、上海和安徽等沿江7省2市就签订了《长江经济带合作协议》，虽然没有取得应有的效果，但是在一定程度上缓解了长江经济带一直以来航运和经济分割的状态，此后，长江流域大通关体制改革进一步提升了长三角与中部及川渝地区的合作能力，长江经济带区域协作能力大大增强。随着近两年来“一带一路”倡议以及《长江经济带发展规划纲要》的提出，长江经济带以长江黄金水道为依托，不断完善交通网络及提高区域联程联运水平，使得区域交通运输效率不断提升，在很大程度上打破了行政区划界限和贸易壁垒，极大地增强了区域间贸易能力，有力引导了人口经济要素在区域间的合理流动，推动了上中下游逐步有序地实现协调发展，增强了长江经济带整体的资源承载能力，为区域城镇化发展提供了强有力的支撑，有效缓解了由于水资源短缺带来的不利影响。但是值得警惕的是，虽然良好的区域协调发展能够缓解水资源对城镇化发展的阻碍作用，但是长江经济带城镇化发展进程中年均水资源约束强度仍然达到了0.6%，接近目前长江经济带城镇化发展平均速度的一半，水资源短缺对城镇化发展的制约仍然不容乐观。因此，未來应该进一步加强长江经济带一体化发展，改变每个省份各自为政的管理方式，实行区域统筹规划，依靠空间联动及跨区域合作减轻城镇化进程中水资源的约束效应。
2.2 各地区约束强度
由于长江经济带上中下游城镇化进程及用水方式和结构差异较大，因此本文进一步对各省份城镇化进程中的水资源约束强度进行测算与分析比较，如表3所示。同时需要说明的是，如果出现数值等于或小于0的情况，表明水资源可以满足城镇化发展的需求，没有阻碍城镇化进程的推进，形成了城镇化发展的动力，由于本文着重探讨城镇化进程中的水资源约束强度大小，因此上述这种情况不予讨论。可以看出，除上海和浙江外，长江经济带大部分省份城镇化进程均受到了水资源短缺的制约，根据各地区的测算结果以0.5%和0为分界点，将11个地区分为以下三类：第一类地区包括上海和浙江，无水资源约束。上海位于东部发达地区和长三角核心地带，从2000年开始其人口已经处于饱和状态、城镇人口占比已经接近70%，城镇化进程处于发展的成熟阶段，极高的人力资本和用水效率使得“资源诅咒”出现反转，有效地缓解了水资源对城镇化进程的约束效应，城镇化发展对水资源更多地表现为优化作用，“十一五”以来上海市的用水量不断下降，很好地印证了这一点。浙江省在城镇化发展的同时注重自身产业结构的调整，经济发展模式由工业主导型不断向三次产业主导型转变，2016年浙江省第三产业占比达51.6%，超过其他两个产业的总和，同时，工业行业内部调整也成效显著，2016年浙江省规模以上工业增加值达14 009亿元，但是多以高新技术产业及战略性新兴产业等资源环境友好型产业为主，这些产业增加值占浙江工业增加值的比例达90%左右，不断优化的产业结构使得浙江省实现了水资源的高效利用，为城镇化进程的推进提供了坚实的水安全保障；此外，浙江省在城镇化发展进程中有效避免了无序的扩张方式，城镇人口没有出现爆炸式的增长，从2010年开始，浙江省城镇化增速低于1%，发展比较平稳，城镇人口密度及增长率始终保持在水资源可承载的范围之内，城镇化发展没有导致用水量的激增，避免了由于水资源短缺带来的不利影响，浙江省经济发展模式、用水方式及城镇化进程推进方式值得其他地区借鉴和学习。
第二类地区包括湖南、安徽、贵州、湖北、江西和四川，水资源约束强度位于0.2%～0.5%之间，为中约束型。可以发现，这些省份都位于经济欠发达的中西部地区，在城镇化扩张的过程中没有处理好地区用水与经济发展之间的协调关系，经济发展模式较为单一，二次产业比重高达45%左右，多为工业主导型发展模式。以贵州省为例，虽然其工业增加值占GDP比重略低于其他地区，但是多以高耗水行业为主，高新技术产业及先进制造业等资源环境友好型产业占比不足20%，严重削弱了地区水资源承载能力。而且“中部崛起”、“西部大开发”等战略的实施，使得这些地区成为重要的产业转移承接地区，激化了城镇化进程与地区用水的矛盾。此外，近年来这些地区城镇化进程保持了强劲的发展势头，城区面积急剧扩大，城镇人口稳步增长，据统计，这些地区城镇人口年均增长率高达1.5%，“激进式”的城市扩张和不断激增的城镇人口引发了地区用水与城镇化进程的不协调，给地区水资源承载力带来了严重的挑战，加重了水资源对城镇化进程的约束效应。
第三类地区包括江苏、重庆和云南，水资源约束强度大于0.5%，为强约束型。江苏省处于经济转型过渡期，工业比重始终居高不下，而且工业行业内部结构严重失衡，重工业比重超过70%，且多以采矿业、电力、热力生产业及其他金属和非金属加工业等高耗水行业为主，将其与同为长江三角洲的浙江对比可以发现，2016年江苏省地区总产值和工业增加值分别是浙江的1.63倍和1.68倍，然而总用水量却分别是浙江的3倍和4.63倍之多，可以看出，江苏省在推进城镇化的过程中对水资源产生了极大的依赖，一旦失去了安全的用水保障，其城镇化进程将会受到极大的冲击。此外，日益严重的水污染和快速的城镇化发展速度也不利于地区水资源承载力的恢复，据统计，2016年江苏省废水排放总量超过62亿t，位居全国第二位，工业废水排放量超过20亿t，位列全国第1位，严重削弱了地区水资源对于城镇化发展的承载能力，同时江苏省城镇人口增长率始终维持在1%以上，加上本身人口基数较大，进一步加剧了城镇化进程中生产和生活用水的紧缺，增强了水资源对城镇化进程的制约。重庆市地处我国西南地区，难以摆脱工业主导型经济增长模式，而且工业行业内部也多以高耗水行业为主，与此同时，研究期内重庆市城镇化年均增速约为1.67%，在总人口数出现下降的情况下，城镇人口却增长了96%以上，其爆炸式的城镇人口增长和极端无序的城镇规模扩张，使得研究期内重庆市用水量激增了50%左右，长此以往，有限的水资源将无法承受这种城镇化进程推进模式。云南省成为三大强约束地区的原因在于其较高的水资源弹性和高人口增长率，就本文测算的结果而言，云南省城镇化对水资源的弹性高达0.4左右，约为其他地区的2倍之多，城镇化发展对水资源产生了极强的依赖性，同时，在长江经济带总人口增长率仅为6.4%的背景下，其总人口仍然保持约15%左右的高增长率，城镇人口年均增长率也超过1.5%，如此快速的人口规模扩张不但损害了地区水资源的承载功能，也造成了严重的水资源浪费，不利于缓解水资源对城镇化进程的约束效应。
2.3 水资源约束空间特征
根据表3可以发现，除了三个强约束型地区江苏、重庆和云南的分布较为分散外，无约束型地区和中约束地区的分布均较为集中，尤其是占了半数以上的中约束型地区，集中分布在上中游地区，空间集聚效应明显。可以发现，这些地区多为欠发达地区，在推进城镇化进程的过程中，没有处理好经济发展与水资源之间的关系，产业结构多以高耗水的工业行业为主，且承接了大量来自于长三角的产业转移，不利于基于水资源的可持续发展。此外，这些地区城镇化率均低于70%，全都处于城镇化快速发展阶段，急剧增长的城镇人口和不断扩张的城镇规模诱发了极大的用水需求，加重了城镇化进程和水资源之间的不协调，上述原因使得水资源对城镇化进程的约束效应表现为区域内“均质化”现象，因此在制定節水政策时要从全局出发，充分考虑区域间的地理空间效应，实行区域间统一协调管控，最大限度地减小水资源对城镇化进程的约束效应。
摘要 城镇化进程的推进离不开水资源的支撑，水资源对城镇化进程的约束力将成为城镇化发展速度的关键因素。基于资源约束理论，本文以空间溢出作为研究视角，在进行严格假设检验的基础上选取合适的空间计量方法，构建城镇化进程的水资源约束模型，并利用1998—2015年省际面板数据对长江经济带城镇化进程中的水资源约束强度进行测算。结果表明：水资源对长江经济带的约束效应较为明显，由于水资源的约束，长江经济带城镇化进程的速度比没有水资源约束时下降0.6%。依据各地区的测算结果，可将长江经济带各省市分为无约束型、中约束型和强约束型三类。其中上海和浙江城镇化发展进程没有受到水资源的约束；江苏、重庆和云南的约束强度大于0.5%，属于强约束型地区；剩余地区的约束强度位于0～0.5%之间，属于中约束型地区。长江经济带大部分地區呈现为水资源中约束型特征，且集中分布在上中游地带，具有明显的空间集聚特征。此外，不考虑空间自相关性的普通面板计量模型估计出的水资源约束强度略高，说明遗漏空间效应会导致城镇化发展进程中的水资源约束效应判断出现较大的偏误，同时反映出通过引导区域间的区域协调发展能够降低水资源对城镇化发展的阻碍作用。研究进一步认为，即使在水资源禀赋优良的长江经济带地区，城镇化进程也受到水资源约束，这种现象值得其他地区警惕和防范。因此，在制定节水政策时，要充分发挥区域间的空间联动效应和统一协作能力，促进地区间的协调发展，缓解水资源对城镇化进程的约束效应。
关键词 城镇化；水资源；长江经济带；空间溢出
中图分类号 F062.1
文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2018）03-0039-07 DOI：10.12062/cpre.20170703
城镇化是规模经济发展的必然结果，已逐渐成为我国经济增长的新支撑和新引擎[1]，切实保障城镇化进程的顺利推进是实现我国产业结构调整升级和经济增长的前提。然而不可否认的是，目前我国的城镇化进程受到水资源短缺的严重挑战，据统计，我国有超过2/3的城市面临不同程度的缺水，其中严重缺水的城市有110多个，严重阻碍了我国城镇化进程及区域可持续发展。长江经济带是国家新型城镇化发展的主体，也是未来高密度城镇化集聚地区，以21.27%的国土面积承载着超过40%的总人口、城镇人口和国民经济产出。2014年中央政府工作报告将长江经济带建设纳入国家战略中[2]，意味着长江经济带将在未来较长一段时期内担当起国家参与全球竞争与经济建设的重要增长极。由此可见，长江经济带新型城镇化进程推进的成功与否将直接关系着国家新型城镇化战略的成败。2015年长江经济带城镇化水平为55.46%，处于城镇化快速发展阶段，近年来对水资源的需求不断增加。据统计，长江经济带用水量从2004年2 350.03亿m3增长到2015年的2 622.5亿m3，净增加272.47亿m3，相当于大半个南水北调工程年调水总量[3]。可以看出，长江经济带城镇化进程对于水资源的依赖性愈发增强，然而值得注意的是，有限的水资源不可能随着城镇化进程的推进而不断增长，长此以往，水资源短缺将成为长江经济带城镇化进程推进的重要障碍。因此，在水资源约束日益严重的背景下，进一步审视长江经济带城镇化发展与水资源消耗之间的关系与规律，量化水资源对城镇化进程的约束程度，对于缓解区域供需水压力，促进城镇化进程与水资源的可持续协调发展，保障“一带一路”战略的顺利实施具有重要的理论和现实意义。
水资源虽然是一种可再生资源，但是可供生存和生产的新鲜用水量在不断下降[4]，同时现阶段快速发展的城镇化进程引起的需水量却在不断上升，使得由于水资源短缺带来的用水矛盾严重阻碍了城镇化进程的发展。将水资源约束力作为城市化发展的重要制动力进行分析则成为研究的一大热点，众多学者采用如对数模型[5-7]、阈值模型[8]、熵技术[9]、系统动力学[10-11]以及预警技术[12]等方法对此进行了有益的探讨，且得出了一些重要的研究结论：随着人口经济规模等接近或超过水资源承载力，水资源已经逐渐成为城镇化发展进程的重要外营力[13]，不合理的空间分布、行业分配格局及过低的水价制约了水资源的合理配置[14]，加剧了水资源对城镇化进程的约束作用[5]，因此有必要构建水资源对城镇化约束的综合评价模型[7]，量化水资源对城镇化的约束强度[6]以及时空变化规律[9]，据此分析水资源硬约束条件下的城镇经济发展总量及其对应的城镇化阈值[8]，并提出与此相适应的城镇化发展模式[15]，同时借助仿真模拟及情景预警分析，对未来水资源可承载范围内的城镇开发安全进行预警[13]，在兼顾水资源系统保护与城市化系统发展的前提下[10]，设计出适合当地水资源、经济社会和城镇化协调发展的优选方案[11]。
可以发现，学者们已经意识到水资源对城镇化进程发展的阻碍作用，且取得了丰硕的研究成果。但是研究多是基于截面数据、时间序列或者是面板数据，忽略了空间溢出效应的影响，事实上，水资源的自然流动、跨区域的水资源调配、水权分配以及区域间的虚拟水贸易，必然会导致水资源呈现出一定程度的空间依赖或空间相关特征，然而目前这方面的研究却鲜有涉及，导致研究结果不够全面、科学，其次，实践上也缺乏对长江经济带的实证研究。有鉴于此，本文以长江经济带为研究对象，尝试将地理空间因素纳入分析框架，构建空间溢出视角下水资源约束城镇化进程的数学模型，并以此就水资源对城镇化进程的约束强度进行测算分析，以弥补现有研究的不足，为国家全面推进长江经济带新型城镇化建设提供决策依据。
1 模型构建与数据说明
1.1 模型构建
Romer基于扩展的索洛模型考虑土地和自然资源，提出资源约束下的经济增长模型[16]，具体如下：
其中，Y为产出；K为资本；R为可利用的自然资源；T为土地资源数量；A为“知识”或“劳动”的有效性；L为劳动投入；A（t）L（t）以乘积的方式表征有效劳动；α、β和γ分别表示资本、资源和土地的生产弹性。
由于资源类的数据难以收集和衡量，且本文主要考察水资源对城镇化的约束效应，故将式（1）简化为：
进一步考虑地区间的空间溢出效应，并在式（2）进行对数变换，可得：
其中，δi为空间特质效应，μi为时期特质效应，vit为服从正太分布的随机误差项，λ和ρ分别为空间回归系数和空间误差系数，若λ显著为0，模型（3）简化为空间误差模型，若ρ显著为0，模型（3）简化为空间滞后模型；wit为空间权重矩阵W第i行第j列的元素，由于采用不同形式的空间权重矩阵并不会从本质上改变最终的回归结果[17]，故本文中仍然采用传统的0～1临接矩阵作为空间权重矩阵的具体形式。
由于一国或地区水资源禀赋基本是恒定的，水资源的消耗会导致水资源存量下降，因此在存在水资源约束的情况下，W′（t）=-mW（t），其中m>0，表示用水量的增长率。没有水资源限制时，水资源的使用与人口同步增长，W′（t）=nW（t），鉴于水资源特有的自然和社会双重属性，本文采用总人口增长率作为n的取值，参考文献[18]的推导过程，可得水资源对经济增长的约束强度：
然后建立城镇化与经济产出之间的数量关系，已有研究显示，城镇化水平与经济增长之间符合十分明显的半对数关系[19]，也可以将其写成指数形式：
进一步对式（5）进行求导及变形，可得：
其中，u为城镇化水平，y为人均产出，ε为随机误差，u′和y′分别表示城镇化增长率和人均产出增长率，η表示城镇化对人均产出的弹性值。
将式（6）代入到式（4）中，即可得到水资源对城镇化进程的约束强度：
1.2 数据来源与说明
基于数据的完整性和可得性，选取的时间跨度为1998—2015年，研究对象为长江经济带11个省市。采用的指标包括总用水量（亿m3）、国内生产总值（万元）、资本存量（亿元）、总人口数（万人）、就业人员数量（万人）、城镇化率（%）。需要说明的是，城镇化率指标是以城镇常住人口数占总人口数的比例来衡量；资本存量采用永续盘存法进行估算，方法为：Ki=Ii+（1-δ）Ki-1，Ki是第t年的资本存量，单位为亿元，Ii是第t年的投资，δ是固定资产折旧率。其中用水量的数据来源于《中国水资源公报》（1998—2015）和《中国统计年鉴》（1999—2016）；总人口数、就业人员数量和城镇化率的数据主要来源于《新中国60年统计资料汇编》和《中国统计年鉴》（1999—2016）；资本存量的数据主要来源于单豪杰[20]的研究，并依据其方法扩展到2015年。对于部分缺失的数据按照各省市的统计年鉴进行增补。另外，为了消除价格因素的影响，以上涉及到的经济数据均按照价格指数转换为1998年不变价格。
2 实证分析
2.1 模型检验与约束强度测算
在进行计量分析之前，本文首先采用普通面板OLS回归及空间相关性检验方法对长江经济带发展的空间特性进行检验，以此来探讨空间相关的存在性并选择最优的计量模型。从表1可以看出，Morans I、LMlag以及LMerror均通过了1%的显著性水平，表明长江经济带区域发展相关问题存在显著的空间依赖特征，有必要引入空间计量经济模型进行研究，以消除空间相关性可能引起的测算偏误。
由于空间计量模型包含了空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）两类模型，因此需要做进一步的检验来确定最终的回归模型。由表2可以看出，空间误差模型（SEM）的Log likehood与R2值均优于空间滞后模型（SLM），而且LR test在1%水平下显著，因此确定空间误差模型（SEM）为最终的回归模型。确定最优模型之后，结合式（4）～（7）即可测算出水资源对城镇化进程的约束强度。为了便于比较分析，表2分别给出了普通面板回归和空间误差回归（SEM）下测算出的水资源约束强度。
研究期内普通面板回归和空间误差回归（SEM）下长江经济带水资源对城镇化进程的年均总体约束强度分别为0.78%和0.6%，远高于张琳[21]分析的土地资源对全国城镇化进程的约束强度0.019 9%以及张乐勤[22]得出的资源要素组合对安徽省城镇化进程的约束强度0.285%，同时也超过了刘耀彬[23]测算出的江西水资源对城镇化进程的约束强度0.13%。一方面说明水资源约束效应在长江经济带城镇化发展进程中明显存在，由于水资源短缺的制约，长江经济带城镇化成熟阶段的到来将会向后延迟；另一方面说明相比于土地、能源等其他资源，水资源在城镇化发展进程中更为稀缺，由于水资源所特有的自然和社会二元属性，使得居民日常生活和社会生产等各个环节均离不开水资源的支撑，由此导致水资源短缺造成的城镇化进程约束效应更加显著。
虽然长江经济带位于自然资源较为丰富的长江流域，水资源总量常年占全国总量的40%以上，但是其在城镇化发展进程中难以逃脱“资源诅咒”的陷阱。优越的水资源禀赋一方面使得水资源易于获取，导致水资源利用效率低下，如果剔除上海和浙江这两个用水效率极高的地区，长江经济带整体用水强度要远高于全国平均水平，低效的用水方式造成了严重的水资源浪费，加大了地区的用水需求；另一方面，高水资源禀赋也会产生更多的水污染排放[24]，严重削弱了地区水资源承载能力，上述两方面使得水资源系统恢复能力严重滞后于城镇化发展速度，给长江经济带城镇化发展进程带来了严重的用水安全危机。就观测的统计数据而言，在近年来全国用水量基本不变的背景下，除上海和浙江外，其他省份用水量均保持稳定增长。反映出整体上长江经济带城镇化的发展对于水资源的需求十分巨大，一旦脱离了水资源的支撑，长江经济带的城镇化发展进程将难以为继。目前长江经济带有限的水资源无法满足该地区快速城镇化发展进程中激增的用水需求，由此带来了显著的水资源约束效应。
考虑空间特征下的水资源对城镇化进程的约束强度小于普通面板回归下的约束强度，说明遗漏了空间效应会影响最终结果的判断，高估长江经济带城镇化发展进程中的水资源约束效应。事实上，早在2005年，江苏、上海和安徽等沿江7省2市就签订了《长江经济带合作协议》，虽然没有取得应有的效果，但是在一定程度上缓解了长江经济带一直以来航运和经济分割的状态，此后，长江流域大通关体制改革进一步提升了长三角与中部及川渝地区的合作能力，长江经济带区域协作能力大大增强。随着近两年来“一带一路”倡议以及《长江经济带发展规划纲要》的提出，长江经济带以长江黄金水道为依托，不断完善交通网络及提高区域联程联运水平，使得区域交通运输效率不断提升，在很大程度上打破了行政区划界限和贸易壁垒，极大地增强了区域间贸易能力，有力引导了人口经济要素在区域间的合理流动，推动了上中下游逐步有序地实现协调发展，增强了长江经济带整体的资源承载能力，为区域城镇化发展提供了强有力的支撑，有效缓解了由于水资源短缺带来的不利影响。但是值得警惕的是，虽然良好的区域协调发展能够缓解水资源对城镇化发展的阻碍作用，但是长江经济带城镇化发展进程中年均水资源约束强度仍然达到了0.6%，接近目前长江经济带城镇化发展平均速度的一半，水资源短缺对城镇化发展的制约仍然不容乐观。因此，未來应该进一步加强长江经济带一体化发展，改变每个省份各自为政的管理方式，实行区域统筹规划，依靠空间联动及跨区域合作减轻城镇化进程中水资源的约束效应。
2.2 各地区约束强度
由于长江经济带上中下游城镇化进程及用水方式和结构差异较大，因此本文进一步对各省份城镇化进程中的水资源约束强度进行测算与分析比较，如表3所示。同时需要说明的是，如果出现数值等于或小于0的情况，表明水资源可以满足城镇化发展的需求，没有阻碍城镇化进程的推进，形成了城镇化发展的动力，由于本文着重探讨城镇化进程中的水资源约束强度大小，因此上述这种情况不予讨论。可以看出，除上海和浙江外，长江经济带大部分省份城镇化进程均受到了水资源短缺的制约，根据各地区的测算结果以0.5%和0为分界点，将11个地区分为以下三类：第一类地区包括上海和浙江，无水资源约束。上海位于东部发达地区和长三角核心地带，从2000年开始其人口已经处于饱和状态、城镇人口占比已经接近70%，城镇化进程处于发展的成熟阶段，极高的人力资本和用水效率使得“资源诅咒”出现反转，有效地缓解了水资源对城镇化进程的约束效应，城镇化发展对水资源更多地表现为优化作用，“十一五”以来上海市的用水量不断下降，很好地印证了这一点。浙江省在城镇化发展的同时注重自身产业结构的调整，经济发展模式由工业主导型不断向三次产业主导型转变，2016年浙江省第三产业占比达51.6%，超过其他两个产业的总和，同时，工业行业内部调整也成效显著，2016年浙江省规模以上工业增加值达14 009亿元，但是多以高新技术产业及战略性新兴产业等资源环境友好型产业为主，这些产业增加值占浙江工业增加值的比例达90%左右，不断优化的产业结构使得浙江省实现了水资源的高效利用，为城镇化进程的推进提供了坚实的水安全保障；此外，浙江省在城镇化发展进程中有效避免了无序的扩张方式，城镇人口没有出现爆炸式的增长，从2010年开始，浙江省城镇化增速低于1%，发展比较平稳，城镇人口密度及增长率始终保持在水资源可承载的范围之内，城镇化发展没有导致用水量的激增，避免了由于水资源短缺带来的不利影响，浙江省经济发展模式、用水方式及城镇化进程推进方式值得其他地区借鉴和学习。
第二类地区包括湖南、安徽、贵州、湖北、江西和四川，水资源约束强度位于0.2%～0.5%之间，为中约束型。可以发现，这些省份都位于经济欠发达的中西部地区，在城镇化扩张的过程中没有处理好地区用水与经济发展之间的协调关系，经济发展模式较为单一，二次产业比重高达45%左右，多为工业主导型发展模式。以贵州省为例，虽然其工业增加值占GDP比重略低于其他地区，但是多以高耗水行业为主，高新技术产业及先进制造业等资源环境友好型产业占比不足20%，严重削弱了地区水资源承载能力。而且“中部崛起”、“西部大开发”等战略的实施，使得这些地区成为重要的产业转移承接地区，激化了城镇化进程与地区用水的矛盾。此外，近年来这些地区城镇化进程保持了强劲的发展势头，城区面积急剧扩大，城镇人口稳步增长，据统计，这些地区城镇人口年均增长率高达1.5%，“激进式”的城市扩张和不断激增的城镇人口引发了地区用水与城镇化进程的不协调，给地区水资源承载力带来了严重的挑战，加重了水资源对城镇化进程的约束效应。
第三类地区包括江苏、重庆和云南，水资源约束强度大于0.5%，为强约束型。江苏省处于经济转型过渡期，工业比重始终居高不下，而且工业行业内部结构严重失衡，重工业比重超过70%，且多以采矿业、电力、热力生产业及其他金属和非金属加工业等高耗水行业为主，将其与同为长江三角洲的浙江对比可以发现，2016年江苏省地区总产值和工业增加值分别是浙江的1.63倍和1.68倍，然而总用水量却分别是浙江的3倍和4.63倍之多，可以看出，江苏省在推进城镇化的过程中对水资源产生了极大的依赖，一旦失去了安全的用水保障，其城镇化进程将会受到极大的冲击。此外，日益严重的水污染和快速的城镇化发展速度也不利于地区水资源承载力的恢复，据统计，2016年江苏省废水排放总量超过62亿t，位居全国第二位，工业废水排放量超过20亿t，位列全国第1位，严重削弱了地区水资源对于城镇化发展的承载能力，同时江苏省城镇人口增长率始终维持在1%以上，加上本身人口基数较大，进一步加剧了城镇化进程中生产和生活用水的紧缺，增强了水资源对城镇化进程的制约。重庆市地处我国西南地区，难以摆脱工业主导型经济增长模式，而且工业行业内部也多以高耗水行业为主，与此同时，研究期内重庆市城镇化年均增速约为1.67%，在总人口数出现下降的情况下，城镇人口却增长了96%以上，其爆炸式的城镇人口增长和极端无序的城镇规模扩张，使得研究期内重庆市用水量激增了50%左右，长此以往，有限的水资源将无法承受这种城镇化进程推进模式。云南省成为三大强约束地区的原因在于其较高的水资源弹性和高人口增长率，就本文测算的结果而言，云南省城镇化对水资源的弹性高达0.4左右，约为其他地区的2倍之多，城镇化发展对水资源产生了极强的依赖性，同时，在长江经济带总人口增长率仅为6.4%的背景下，其总人口仍然保持约15%左右的高增长率，城镇人口年均增长率也超过1.5%，如此快速的人口规模扩张不但损害了地区水资源的承载功能，也造成了严重的水资源浪费，不利于缓解水资源对城镇化进程的约束效应。
2.3 水资源约束空间特征
根据表3可以发现，除了三个强约束型地区江苏、重庆和云南的分布较为分散外，无约束型地区和中约束地区的分布均较为集中，尤其是占了半数以上的中约束型地区，集中分布在上中游地区，空间集聚效应明显。可以发现，这些地区多为欠发达地区，在推进城镇化进程的过程中，没有处理好经济发展与水资源之间的关系，产业结构多以高耗水的工业行业为主，且承接了大量来自于长三角的产业转移，不利于基于水资源的可持续发展。此外，这些地区城镇化率均低于70%，全都处于城镇化快速发展阶段，急剧增长的城镇人口和不断扩张的城镇规模诱发了极大的用水需求，加重了城镇化进程和水资源之间的不协调，上述原因使得水资源对城镇化进程的约束效应表现为区域内“均质化”现象，因此在制定節水政策时要从全局出发，充分考虑区域间的地理空间效应，实行区域间统一协调管控，最大限度地减小水资源对城镇化进程的约束效应。
