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摘要：不同的产业结构对水资源消耗的影响是不同的，产业结构的变化会在很大程度上改变用水需求。本文利用面板数据对我国第三产业的结构变化和水资源消耗的变化关系进行计量分析。结果表明第三产业结构的变化与水资源的消耗具有高度线性相关性，因此，优化产业结构能够实现节约用水。
关键词：产业结构；第三产业；水资源消耗
一、引言
随着我国人口增加、经济发展和城市化进程的加快，受水资源严重分布不均、开发难度大、水环境的恶化等因素影响，我国用水形势已极其紧张，由于水资源的不足，已严重制约了当前社会经济和生态的良性发展。
资源禀赋是产业结构形成的基础，水资源更是一个地区快速良性发展必不可少的自然条件和物质基础，三大产业的可持续发展须有充裕的水资源来支持。同时，产业结构也是影响水资源消耗的重要因素，经济的不同发展模式会在很大程度上改变用水需求，如何合理配置水资源使之与产业结构相协调，是重要的研究课题。
近年来，我国的第三产业发展迅猛，占GDP的比值愈来愈大，第三产业的快速发展需要充足的水资源条件提供基础。因此，研究经济发展中第三产业与水资源的耗水结构间的相互助作用关系，进而针对相关产业的结构进行科学合理的调整，是有效解决水资源不足，使水资源持续健康有效利用的最佳途径。
二、文献综述
国内外很多学者已经对产业结构、水资源消费以及它们之间的关系进行了。当前，我国主要以传统计量经济学模型展开研究。例如，雷杜平等（2004）以北京市为例，研究三次产业分别与水资源消耗的相关系数；刘晓霞等（2011）研究了山西省用水结构与产业结构的变动关系。南芳等（2010）从工业、农业出发，计算两者之间的用水偏差系数，揭示工业、农业与水资源的消耗关系。
三、数据来源
数据来源：本研究的基本数据均来源于中国统计年鉴中2003～2012的统计数据，主要变量包括产业结构指标和用水结构指标。采用全国31个省（直辖市，自治区）的地区生产总值的数据构建面板数据集。31个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆。
产业结构研究指标：根据三次产业分类法，采用各省第三产业产值占各省生产总值的比重作为衡量产业结构演进的指标。
用水结构研究指标：采用各省每年的用水总量增长值作为研究水资源消耗的指标。
四、模型建立
（一）研究方法
在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察第三产业与水资源消耗的产期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系。
（二）数据处理
1、数据的平稳性检验
为了防止出现伪回归，我们用LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验四种检验方法对时间序列的平稳性进行单位根检验，结果如图1、图2。
根据以上的单位根检验结果，第三产业占总产值的比值数列和用水增加值序列的P值都小于0.05，因此数列是平稳的，时间序列不需要做协整检验。
2、面板数据散点图
31个地区的第三产业产值占总产值比重与用水增加值的面板数据散点图和回归直线图，从图形中可以看出模型拟合较好。
（三）模型估计与分析
用面板数据建立的模型通常有三种，即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。
1、混合模型
若一个面板的数据模型定义是yit=α+Xitβ+εit i=1，2，…N，t=1，2，…T，其中yit为被回归变量，Xit为k×1阶回归变量，β为k×1阶回归系数列向量，α表示截距项，εit混合模型中为误差项（标量）。混合模型的特点是不管对哪一个体与截面，回归系数α和β都是相同的。
2、个体固定效应模型
如果一个面板数据模型定义为yit=αit+Xitβ+εit i=1，2，…N，t=1，2，…T其中αit是随机变量，表示对i个个体有i个不同的截距项。且其变化与Xit有关系，Xit为k×1阶回归变量列向量，β为k×1阶回归系数列向量，对于不同个体回归系数相同。yit为被回归变量，εit混合模型中为误差项（标量）。
根据上面的分析我们采用固定效应模型对模型进行估计，模型估计结果如下图3所示：
WCBJ = 650587400573 + 161661718108 - 338795544914*PBJ
WCTJ = -133969414284 + 161661718108 - 338795544914*PTJ
……
WCXJ = 720765524426 + 161661718108 - 338795544914*PXJ
3、随机效应模型
对于面板数据模型yit=αi+Xitβ+εit i=1，2，…N，t=1，2，…T其中αt是随机变量，其分布与Xit无关，Xit为k×1阶回归变量列向量，β为k×1阶回归系数列向量，对于不同个体回归系数相同。yit为被回归变量，εit混合模型中为误差项（标量）。
对于实例的面板数据进行随机效应模型估计，结果如图4所示：
（四）模型检验
1、固定效应模型显著性检验
固定效应模型显著性检验是检验模型中固定效应系数是否有差异，建立假设H0：αit=α，模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合模型）H1：模型中不同个体的截距项αit不同（真实模型为个体固定效应模型）。 其检验结果如图5所示：
由固定效应模型的显著性检验结果可知，F=0.7489 2、Hausman检验
Hausman检验的原假设是随机效应模型的系数与固定效应模型的系数没有差别，原假设与备择假设为：
H0：个体效应与回归变量无关（个体随机效应回归模型）
H1：个体效应与回归变量相关（个体固定效应回归模型）
检验结果中可以看出P值大于0.05，检验结果如图6：
图6Hausman检验结果
从Hausman检验结果与固定效应与随机效应检验比较可以看出，p值在5%水平以上接受原假设，模型中被忽视的效应与模型中的两个回归变量相关，所以我们混合模型和随机模型都可以，但是由于两个模型结果相同，所以我们最后得出的模型结果为：
WCit=8.4598-14.3234Pit+εiti=1，2，…N，t=1，2，…T
（1.847）（-1.257）R2=0.051DW=1.979
五、结论
本文通过采用比较前沿的面板单位根检验、Hausman检验等分析方法，对2003年到2012年我国第三产业占GDP比重与用水增加值的省级面板数据进行了实证研究。研究表明：我国第三产业产值与水资源消耗之间存在着长期平稳关系，尽管不同的地区存在差异性，但是因为我国各地区由于政策、技术等多种原因，产业结构变化的方向是不断得以优化，从上述用水结构与产业结构模型可以看出，用水结构优化与产业结构优化是密切相关的，用水量与产业结构优化之间存在着反向的关系，第三产业比重每增加1%，水资源消耗就会减少14.3234（亿立方米），因此优化产业结构对我国水资源利用、环境健康发展具有极其重要的意义。
区域经济发展过程就是产业结构的调整过程，第三产业对水资源压力比较小，但其产值却很高。因此，产业结构的调整须从相关产业的内部，立足于产业结构，全面提高水资源对第三产业的服务效能，将工业用水的量从用水结构中调整下来，促使第三产业用水的比重逐渐上升，使用水结构达到科学合理。（作者单位：济南大学经济学院）
参考文献：
[1]Joeres E F，Seus J，Engelman H M.The linear decision rule reservoir problem with correlated inflow，l，model development[J].Water Resour.Res.1981，17：18—24.
[2]National Research Council.A Review of the Florida Keys Carrying Capacity Study[M].Washington D.C.National Academy Press，2002.
[3]云逸 邹志红 王惠文.北京市用水结构与产业结构的成分数据回归分析[J].系统工程，2008，26（4）：67～71.
[4]刘燕 胡安焱 邓亚芝.基于信息熵的用水系统结构演化研究[J].西北农林科技大学学报（自然科学版），2006，34（6）：141～144.
[5]潘雄锋 刘凤朝 郭蓉蓉.我国用水结构的分析与预测[J].干旱区资源与环境，2006，22（10）：11～14.
关键词：产业结构；第三产业；水资源消耗
一、引言
随着我国人口增加、经济发展和城市化进程的加快，受水资源严重分布不均、开发难度大、水环境的恶化等因素影响，我国用水形势已极其紧张，由于水资源的不足，已严重制约了当前社会经济和生态的良性发展。
资源禀赋是产业结构形成的基础，水资源更是一个地区快速良性发展必不可少的自然条件和物质基础，三大产业的可持续发展须有充裕的水资源来支持。同时，产业结构也是影响水资源消耗的重要因素，经济的不同发展模式会在很大程度上改变用水需求，如何合理配置水资源使之与产业结构相协调，是重要的研究课题。
近年来，我国的第三产业发展迅猛，占GDP的比值愈来愈大，第三产业的快速发展需要充足的水资源条件提供基础。因此，研究经济发展中第三产业与水资源的耗水结构间的相互助作用关系，进而针对相关产业的结构进行科学合理的调整，是有效解决水资源不足，使水资源持续健康有效利用的最佳途径。
二、文献综述
国内外很多学者已经对产业结构、水资源消费以及它们之间的关系进行了。当前，我国主要以传统计量经济学模型展开研究。例如，雷杜平等（2004）以北京市为例，研究三次产业分别与水资源消耗的相关系数；刘晓霞等（2011）研究了山西省用水结构与产业结构的变动关系。南芳等（2010）从工业、农业出发，计算两者之间的用水偏差系数，揭示工业、农业与水资源的消耗关系。
三、数据来源
数据来源：本研究的基本数据均来源于中国统计年鉴中2003～2012的统计数据，主要变量包括产业结构指标和用水结构指标。采用全国31个省（直辖市，自治区）的地区生产总值的数据构建面板数据集。31个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆。
产业结构研究指标：根据三次产业分类法，采用各省第三产业产值占各省生产总值的比重作为衡量产业结构演进的指标。
用水结构研究指标：采用各省每年的用水总量增长值作为研究水资源消耗的指标。
四、模型建立
（一）研究方法
在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察第三产业与水资源消耗的产期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系。
（二）数据处理
1、数据的平稳性检验
为了防止出现伪回归，我们用LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验四种检验方法对时间序列的平稳性进行单位根检验，结果如图1、图2。
根据以上的单位根检验结果，第三产业占总产值的比值数列和用水增加值序列的P值都小于0.05，因此数列是平稳的，时间序列不需要做协整检验。
2、面板数据散点图
31个地区的第三产业产值占总产值比重与用水增加值的面板数据散点图和回归直线图，从图形中可以看出模型拟合较好。
（三）模型估计与分析
用面板数据建立的模型通常有三种，即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。
1、混合模型
若一个面板的数据模型定义是yit=α+Xitβ+εit i=1，2，…N，t=1，2，…T，其中yit为被回归变量，Xit为k×1阶回归变量，β为k×1阶回归系数列向量，α表示截距项，εit混合模型中为误差项（标量）。混合模型的特点是不管对哪一个体与截面，回归系数α和β都是相同的。
2、个体固定效应模型
如果一个面板数据模型定义为yit=αit+Xitβ+εit i=1，2，…N，t=1，2，…T其中αit是随机变量，表示对i个个体有i个不同的截距项。且其变化与Xit有关系，Xit为k×1阶回归变量列向量，β为k×1阶回归系数列向量，对于不同个体回归系数相同。yit为被回归变量，εit混合模型中为误差项（标量）。
根据上面的分析我们采用固定效应模型对模型进行估计，模型估计结果如下图3所示：
WCBJ = 650587400573 + 161661718108 - 338795544914*PBJ
WCTJ = -133969414284 + 161661718108 - 338795544914*PTJ
……
WCXJ = 720765524426 + 161661718108 - 338795544914*PXJ
3、随机效应模型
对于面板数据模型yit=αi+Xitβ+εit i=1，2，…N，t=1，2，…T其中αt是随机变量，其分布与Xit无关，Xit为k×1阶回归变量列向量，β为k×1阶回归系数列向量，对于不同个体回归系数相同。yit为被回归变量，εit混合模型中为误差项（标量）。
对于实例的面板数据进行随机效应模型估计，结果如图4所示：
（四）模型检验
1、固定效应模型显著性检验
固定效应模型显著性检验是检验模型中固定效应系数是否有差异，建立假设H0：αit=α，模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合模型）H1：模型中不同个体的截距项αit不同（真实模型为个体固定效应模型）。 其检验结果如图5所示：
由固定效应模型的显著性检验结果可知，F=0.7489
Hausman检验的原假设是随机效应模型的系数与固定效应模型的系数没有差别，原假设与备择假设为：
H0：个体效应与回归变量无关（个体随机效应回归模型）
H1：个体效应与回归变量相关（个体固定效应回归模型）
检验结果中可以看出P值大于0.05，检验结果如图6：
图6Hausman检验结果
从Hausman检验结果与固定效应与随机效应检验比较可以看出，p值在5%水平以上接受原假设，模型中被忽视的效应与模型中的两个回归变量相关，所以我们混合模型和随机模型都可以，但是由于两个模型结果相同，所以我们最后得出的模型结果为：
WCit=8.4598-14.3234Pit+εiti=1，2，…N，t=1，2，…T
（1.847）（-1.257）R2=0.051DW=1.979
五、结论
本文通过采用比较前沿的面板单位根检验、Hausman检验等分析方法，对2003年到2012年我国第三产业占GDP比重与用水增加值的省级面板数据进行了实证研究。研究表明：我国第三产业产值与水资源消耗之间存在着长期平稳关系，尽管不同的地区存在差异性，但是因为我国各地区由于政策、技术等多种原因，产业结构变化的方向是不断得以优化，从上述用水结构与产业结构模型可以看出，用水结构优化与产业结构优化是密切相关的，用水量与产业结构优化之间存在着反向的关系，第三产业比重每增加1%，水资源消耗就会减少14.3234（亿立方米），因此优化产业结构对我国水资源利用、环境健康发展具有极其重要的意义。
区域经济发展过程就是产业结构的调整过程，第三产业对水资源压力比较小，但其产值却很高。因此，产业结构的调整须从相关产业的内部，立足于产业结构，全面提高水资源对第三产业的服务效能，将工业用水的量从用水结构中调整下来，促使第三产业用水的比重逐渐上升，使用水结构达到科学合理。（作者单位：济南大学经济学院）
参考文献：
[1]Joeres E F，Seus J，Engelman H M.The linear decision rule reservoir problem with correlated inflow，l，model development[J].Water Resour.Res.1981，17：18—24.
[2]National Research Council.A Review of the Florida Keys Carrying Capacity Study[M].Washington D.C.National Academy Press，2002.
[3]云逸 邹志红 王惠文.北京市用水结构与产业结构的成分数据回归分析[J].系统工程，2008，26（4）：67～71.
[4]刘燕 胡安焱 邓亚芝.基于信息熵的用水系统结构演化研究[J].西北农林科技大学学报（自然科学版），2006，34（6）：141～144.
[5]潘雄锋 刘凤朝 郭蓉蓉.我国用水结构的分析与预测[J].干旱区资源与环境，2006，22（10）：11～14.