中國農(nóng)業(yè)虛擬水資源詛咒效應檢驗基于省際面板數(shù)據(jù)的實證研究

中國農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應檢驗基于省際面板數(shù)據(jù)的實證研究

一、引言資源約束條件下的經(jīng)濟增長研究對中國經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義（房林等，2008）。地區(qū)經(jīng)濟增長與資源豐度之間存在怎樣的關系（正相關還是負相關）？其相關關系形成的原因為何？引致這種關系的傳遞機制是怎樣的？這些問題已引起發(fā)展經(jīng)濟學界的重視。20世紀50年代之前的經(jīng)濟學理論基本上均強調(diào)豐富的自然資源對區(qū)域經(jīng)濟增長的正面作用。但是，二戰(zhàn)后絕大多數(shù)資源豐富的發(fā)展中國家或地區(qū)，并沒有因為豐富的自然資源而飛速發(fā)展起來（如墨西哥、尼日利亞、委內(nèi)瑞拉及富產(chǎn)石油的海灣地區(qū)等），尤其是經(jīng)歷資源繁榮后，其發(fā)展速度反而低于很多缺乏自然資源的國家和地區(qū)（如日本、韓國等）。20世紀90年代以來，逐漸發(fā)展起來一種基于實證分析的新學說——“資源詛咒”(curseofresources)假說?！百Y源詛咒”指的是豐富的自然資源①對經(jīng)濟增長產(chǎn)生了限制作用，相對于自然資源貧乏的經(jīng)濟體，自然資源豐裕的經(jīng)濟體反而呈現(xiàn)出較差的經(jīng)濟發(fā)展績效。自Sachs和Warner(1995)開始對“資源詛咒”效應進行實證檢驗以來，對于自然資源詛咒效應的研究就一直是一個活躍而充滿爭議的領域(Brunnschweiler,2007)?！百Y源詛咒”效應的實證研究集中于國家（或地區(qū)）經(jīng)濟增長與能源產(chǎn)品、礦產(chǎn)品等更新周期相當長（儲量相對固定）、點狀分布（地區(qū)分布不均勻）的自然資源豐度之間的關系，對于農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應的實證研究還沒有看到。水是一種重要的自然資源，隨著人類經(jīng)濟社會的發(fā)展，水資源管理問題成為21世紀全球資源環(huán)境的首要問題(Shuval,1992)。水資源短缺也是21世紀中國面臨的最主要的生態(tài)和社會經(jīng)濟問題之一，根據(jù)《21世紀中國水供求》的預測，2010～2050年中國缺水量在100億～318億立方米之間（張興榆等，2006）。對于缺水國家或地區(qū)而言，“虛擬水”(Virtualwater)作為一種水資源管理戰(zhàn)略，為解決水資源短缺問題提供了一種新的思路。人類生活所需的農(nóng)產(chǎn)品、畜產(chǎn)品以及工業(yè)產(chǎn)品，在其生長或制作過程中都需要大量的水，因此產(chǎn)品中相當于以虛擬形式包含了大量的水，稱為“虛擬水”。如果一個國家或地區(qū)出口水密集性產(chǎn)品給其他國家，實際上就是以虛擬水的形式出口了水資源。農(nóng)業(yè)虛擬水是指農(nóng)產(chǎn)品（包括種植作物和畜產(chǎn)品）生產(chǎn)過程中所消耗的水。農(nóng)業(yè)用水占總用水的70%左右，在固定的時間段內(nèi)（比如1年），每個地區(qū)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可循環(huán)水資源的量也基本是固定的，而且各地區(qū)分布很不均勻；從這個意義上說，農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度可以表征地區(qū)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的水資源稟賦水平。農(nóng)業(yè)虛擬水資源是否存在“資源詛咒”效應呢？本文以農(nóng)業(yè)虛擬水資源為對象進行實證研究，驗證農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應存在與否，可以為國家在制定更好的政策以促進國內(nèi)農(nóng)業(yè)虛擬水貿(mào)易發(fā)展、保障國家糧食安全等方面提供參考。本文結構如下：第二部分在文獻回顧的基礎上提出要檢驗的命題；第三部分對農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應存在的可能性進行初步統(tǒng)計觀察；第四部分通過對檢驗“資源詛咒”效應所采用的計量模型的梳理，設定本文要使用的模型，并給出基本假設和變量說明；第五部分進行農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應的實證檢驗分析；第六部分進行農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應的傳導機制分析；第七部分是結論和政策啟示。二、文獻回顧目前來看，根據(jù)對自然詛咒效應的存在性所秉持的觀點，可分為兩大陣營(Davis,2008)。以JeffreySachs為首的哥倫比亞學派作為“資源詛咒”假說的主流，相信該效應的存在性；而以Lederman和Maloney為代表的世界銀行派認為，長期來看，自然資源詛咒效應并不存在。盡管Lederman和Maloney學派目前處于該領域的邊緣境地，但其支持者卻在增加；在自然資源詛咒效應的實證研究方面，雙方的分歧在于對衡量自然資源豐度的指標的選取等方面。程志強(2008)對研究“資源詛咒”假說的主流文獻進行了條理清晰的說明：以往文獻分別從理論解釋和經(jīng)驗研究兩方面進行，著重研究“資源詛咒”效應的發(fā)生機制并對其進行實證檢驗。Auty(1993)將資源豐度與經(jīng)濟增長的關系總結為“資源詛咒”假說，即自然資源充裕度與經(jīng)濟增長速度成反比。隨后，Sachs和Warner(1995,1997,1999,2001)對“資源詛咒”假說進行了開創(chuàng)性的實證檢驗，以95個發(fā)展中國家為樣本，以初級產(chǎn)品出口額占GDP的比重反映資源稟賦水平，利用1970～1989年的截面數(shù)據(jù)進行回歸分析，結果表明資源稟賦與經(jīng)濟增長之間存在顯著的負相關，即使將更多的解釋變量納入回歸方程，如制度安排、區(qū)域效應、價格波動及地理氣候等因素，負相關仍然存在。其他很多學者如Leite和Weidmann(1999)、Gylfason(2000,2001)等也得到了與其一致的結論。相關文獻著重就“資源詛咒”效應的傳導機制進行了分析，將其概括為：(1)貿(mào)易條件波動。Auty(2001)、Sachs和Warner(1997)等提出，初級產(chǎn)品往往具有價格波動大的特點而導致需求波動，政府財政收入因此受到影響，進而影響宏觀經(jīng)濟政策的制定，使經(jīng)濟產(chǎn)生大起大落從而不利于整個經(jīng)濟的長期持續(xù)穩(wěn)定增長。(2)“荷蘭病”效應。Gorden和Neary(1982)、Gylfason(2000)等指出，制造業(yè)部門具有技術外溢和“干中學”的特征，而初級產(chǎn)業(yè)部門則缺乏外部性及對人力資本的要求也較低，因此會導致人才外流致使經(jīng)濟衰退。資源豐富可以產(chǎn)生資源轉(zhuǎn)移效應、相對價格效應和支出效應而使制造業(yè)逐漸衰落。(3)擠出效應。Gylfason(2001)、Papyrakis和Gerlagh(2006)、Stijns(2006)等加以解釋，認為豐富的自然資源對那些能夠正向促進經(jīng)濟增長的因素如儲蓄投資、人力資本投入、創(chuàng)新行為等產(chǎn)生了擠出效應。(4)政治制度弱化效應。Krueger(1974)、Torvik(2002)等從制度質(zhì)量考慮，認為自然資源提供了一種收取經(jīng)濟租金的簡單方法，并增加了為獲得資源租金而向行政人員行賄的回報，從而容易滋生特殊利益集團的尋租和腐敗行為。這些行為弱化了政治制度的質(zhì)量，進而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面影響。除此之外，有學者從理論上對“資源詛咒”效應進行探討，如Wenar(2007)認為引起該效應的根本原因是由于資源產(chǎn)權不清晰。否認長期自然資源詛咒效應存在性的學者也進行了相關的實證研究。Davis(1995)對“荷蘭病”效應進行了重新檢驗，通過對91個礦產(chǎn)豐富的國家的1970～1991年間數(shù)據(jù)的分析，結果表明長期的經(jīng)濟發(fā)展與礦產(chǎn)資源豐度之間并無確切的負相關關系。Brunnschweiler(2007)在考慮制度質(zhì)量的同時，通過選取不同的指標來衡量資源豐度，以1970～2000年間42個國家的數(shù)據(jù)為樣本，對自然資源詛咒效應進行了實證檢驗，得到了經(jīng)濟發(fā)展與自然資源豐度之間存在正相關的結論，結果也不支持制度質(zhì)量可以作為資源豐度對經(jīng)濟發(fā)展影響的傳導途徑的觀點。Lederman和Maloney(2007)以世界銀行報告中的11篇文章集中闡述了他們的觀點和研究結論。國內(nèi)學者對于能源部門所引起的“資源詛咒”效應，無論從國家層面還是地區(qū)層面都有相關的實證分析，如徐康寧、王劍(2006)、胡援成、肖德勇(2007)對煤炭、石油等能源資源的“資源詛咒”效應進行了驗證；邵帥、齊中英(2008)通過面板數(shù)據(jù)模型對西部地區(qū)的能源資源詛咒效應進行了實證分析。對于“資源詛咒”效應的傳導機制，也有學者基于中國的現(xiàn)實情況進行了探討（汪戎、朱翠萍，2008）。但到目前為止，尚鮮見專門對于農(nóng)業(yè)部門中水資源“資源詛咒”效應問題的實證研究，沒有見到專門對于農(nóng)業(yè)虛擬水資源詛咒效應問題的實證研究?！疤摂M水”的概念是在20世紀90年代中期首先由TonyAllan(1993)提出來的。2002年以后，虛擬水研究進入快速發(fā)展階段（王克強等，2007）。荷蘭的國際水文和環(huán)境工程研究所(IHE)、世界水資源委員會(WWC)和聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)以及日本的一個研究組等組織分別對虛擬水含量進行了定量研究，提出了虛擬水含量計算的方法。在此基礎上，出現(xiàn)了對于地區(qū)間通過產(chǎn)品和服務貿(mào)易方式所進行的虛擬水流量的計算（ChapagainandHoekstra,2005；馬靜等，2005）和水足跡（國家或地區(qū)生產(chǎn)本地居民所消費的所有產(chǎn)品和服務的水資源需求總量與該國家或地區(qū)的進出口虛擬水總量的代數(shù)和）的計算(ChapagainandHoekstra,2007)。國內(nèi)學者對“虛擬水”的研究從各個方面展開。周姣等(2008)、楊阿強等(2008)對虛擬水量化分析方法進行了探討；劉紅梅等(2008)對虛擬水貿(mào)易及其影響因素進行了分析；馬靜等(2008)研究了糧食國際貿(mào)易對中國水土資源利用的影響；鄒君、毛德華(2008)提出區(qū)域虛擬水戰(zhàn)略優(yōu)勢度并對其影響因素進行了分析；田貴良(2008)對虛擬水戰(zhàn)略進行了理論探討。通過衡量地區(qū)水密集型產(chǎn)品的產(chǎn)出量，可以評價該地區(qū)虛擬水資源的豐度。農(nóng)業(yè)虛擬水資源是農(nóng)業(yè)部門最重要的資源之一，地區(qū)農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量通過有代表性的農(nóng)產(chǎn)品（包括種植作物和畜產(chǎn)品）進行計算；如果某地區(qū)農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量大，表明該地區(qū)農(nóng)業(yè)虛擬水資源相對豐富，該地區(qū)農(nóng)業(yè)相對發(fā)達。王江(2008)在其碩士論文中，根據(jù)FAO提供的Penman-Monteith公式②，對中國31個省份、自治區(qū)、直轄市的農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量進行了計算，并對各大區(qū)域占全國的比重進行了總結。本文基于其對農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量的計算結果，對農(nóng)業(yè)虛擬水是否也存在“資源詛咒”效應進行實證檢驗。三、初步統(tǒng)計觀察在采用動態(tài)模型對“資源詛咒”效應進行檢驗之前，先對中國各地區(qū)1988～2006年間樣本數(shù)據(jù)進行初步統(tǒng)計，以確定地區(qū)農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度與經(jīng)濟增長速度之間的關系。由于樣本數(shù)據(jù)時間跨度大，重慶市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)不能覆蓋整個區(qū)間，因此將重慶市數(shù)據(jù)并入四川省；鑒于西藏地區(qū)數(shù)據(jù)與其他地區(qū)相差較大，作為異常值加以舍棄。資源豐度既可指單項資源的豐度，也可指某類資源組合的豐度（程鴻，1998）；可以用地均資源占有量或人均資源占有量來表示（楊萍果，2008）。從現(xiàn)有“資源詛咒”效應實證研究文獻來看，或以資源類產(chǎn)品出口量占地區(qū)GDP的比重來衡量(SachsandWarner,1997)，或以資源類產(chǎn)品產(chǎn)值占地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值的比重來表征（邵帥、齊中英，2008）。地區(qū)虛擬水產(chǎn)量既能反映該地區(qū)水資源的存量水平，也能反映固定時間段（1年）內(nèi)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的水資源流量。從對地區(qū)經(jīng)濟增長的角度，并保持與其他指標的一致性，本文采用地區(qū)農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量占該地區(qū)GDP的比重這一指標來表征農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度（即每百萬元產(chǎn)值中所包含的農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量，單位為元）。圖1和圖2表明，1988～2006年間地區(qū)人均GDP年均增長率無論是跟初始農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度還是跟這期間平均的農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度均存在負相關的關系。由此可見，農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度具有引起“詛咒”效應的可能性。四、模型設定與變量說明（一）模型設定“資源詛咒”假說實證檢驗所采用的模型隨著計量經(jīng)濟學的發(fā)展而發(fā)展。為了檢驗經(jīng)濟增長與資源豐度的關系，需要將資源豐度變量納入經(jīng)濟增長模型，初期的文獻(SachsandWarner,1995;PapyrakisandGerlagh,2004)中所采用的經(jīng)典模型框架為：模型(1)采用截面數(shù)據(jù)進行實證檢驗，y(0)和y(T)分別為0～T間期初和期末的經(jīng)濟增長率水平，因此，等式左邊為0～T間的平均經(jīng)濟增長率；基于經(jīng)濟理論，向量集Z用來表征各影響經(jīng)濟增長的變量，一般包括物質(zhì)資本投入、人力資本投入、科技投入及制度因素等。(1)式的核心假設是區(qū)域間的經(jīng)濟增長率可以描述為按一定的動態(tài)路徑向其穩(wěn)態(tài)收斂的過程。式中的用來驗證這個假設，如果為負，則經(jīng)濟增長率向其穩(wěn)態(tài)值的調(diào)整路徑為凹的，即在初期的時候發(fā)展較快，因為這時其狀態(tài)離穩(wěn)態(tài)值最遠。向量Z包含了影響經(jīng)濟穩(wěn)態(tài)值進而影響其增長率的各種經(jīng)濟因素，“資源詛咒”假說試圖驗證的是資源豐度因素是否也包含在Z中。利用模型(1)，可以考察地區(qū)經(jīng)濟平均增長率與期初資源存量的相關關系。隨著計量方法的發(fā)展，面板數(shù)據(jù)模型被越來越多地加以使用。邵帥、齊中英(2008)對西部地區(qū)能源開發(fā)與經(jīng)濟增長之間關系的實證分析時所采用的面板數(shù)據(jù)模型為：模型(2)稱為靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，其基本假設之一是模型中的誤差項為獨立同分布，然而，經(jīng)濟理論分析和實證研究證明，地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展并非相互獨立，而是相互影響；同一地區(qū)各期經(jīng)濟增長率也存在相關關系；表征各經(jīng)濟變量的數(shù)據(jù)不能被看作是從獨立同分布的同一總體中產(chǎn)生的(Anselin,1988)。即地區(qū)經(jīng)濟增長率本身在時間序列上及在不同地區(qū)間也存在著相關關系，稱為時間自相關和空間自相關。計量方法的不斷發(fā)展使得用于實證檢驗的模型愈加符合實際，為了表示這種時間及空間差異性，靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型通常引入兩個虛擬變量和(Hausman,1981)。其中，用來表征不隨時間改變的個體固定效應，用來表征只隨時間而變化的時點固定效應，但這種做法只能反映該差異性的共性部分，卻無法全面反映每個地區(qū)獨特的個體差異性(Arbiaetal.,2005)。因此，為了更加全面反映地區(qū)經(jīng)濟增長率本身在時間上的相互影響，本文所采用的模型為：（二）變量選擇及說明對“資源詛咒”假說進行實證研究的眾多學者都對影響經(jīng)濟增長的變量進行了分析和建議。根據(jù)相關文獻，控制變量Z（模型中的）包括物質(zhì)資本投資、人力資本投資、科技創(chuàng)新及經(jīng)濟制度條件等。借鑒這些文獻，選取下列控制變量，利用模型(3)和(4)對農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應進行實證檢驗。(1)用農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量占地區(qū)GDP的比重來衡量農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度（用E表示）。農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品中的種植作物和畜產(chǎn)品產(chǎn)量來計算，農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量越高，表明農(nóng)業(yè)虛擬水資源相對豐富，同時說明該地區(qū)農(nóng)業(yè)部門產(chǎn)出相對較大。(2)物質(zhì)資本投入用新增固定資產(chǎn)投資占地區(qū)GDP的比重來衡量（用Inv表示）。該指標越大，表明該地區(qū)當年對基礎設施、裝備等的投入越大，更加有利于各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，尤其是提高第二、三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出，從而促進地區(qū)的經(jīng)濟增長。(3)對外開放度可用來衡量地區(qū)市場發(fā)育程度，用海關統(tǒng)計的進出口貿(mào)易總額占地區(qū)GDP的比重來表征（用Ope表示）。貿(mào)易量越大，表明外貿(mào)對地區(qū)經(jīng)濟的拉動作用越強，以及地區(qū)在貿(mào)易政策支持、市場發(fā)育程度等方面的程度較高。(4)人力資本投入用人才指標來衡量，以擁有中專及以上學歷的人口占地區(qū)年底總?cè)丝诘谋戎貋肀碚鳎ㄓ肊du表示）。當年該地區(qū)新增大中專以上人口越多，說明該地區(qū)教育投入即人力資本投入越大，從而對經(jīng)濟的促進作用也越大。(5)技術創(chuàng)新用科技投入來衡量，以科技三項費用占地區(qū)財政支出的比重來表征（用RD表示）。投入科研的經(jīng)費越多，越有利于技術創(chuàng)新，從而對經(jīng)濟增長的促進作用也越強。(6)制度因素用職務犯罪來衡量，以職務犯罪立案數(shù)占地區(qū)年底職工總數(shù)的比重來表征腐敗度（用Cor表示）。職務犯罪案件越多，說明制度的有效性越差，從而對經(jīng)濟增長起到不利的影響。研究的數(shù)據(jù)集包含了中國29個省份（地區(qū)）1988～2006年19年間的樣本觀察值。進行虛擬水產(chǎn)量計算所需數(shù)據(jù)主要來源于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，固定資產(chǎn)投資和科技投入數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，人力資本投入數(shù)據(jù)來源于《中國人口統(tǒng)計年鑒》，職務犯罪數(shù)據(jù)主要來源于《中國監(jiān)察年鑒》，貿(mào)易數(shù)據(jù)主要來源于《新中國五十五年統(tǒng)計資料匯編》及各省份統(tǒng)計年鑒。各樣本數(shù)據(jù)均按可比價格進行了換算處理。五、農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應實證檢驗在上節(jié)選定了模型和設定了變量后，本節(jié)分別使用時間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型和空間遞歸面板數(shù)據(jù)模型對農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應進行實證檢驗。（一）時間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的檢驗及結果根據(jù)模型(5)，現(xiàn)對農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應進行檢驗。改革開放以來，中國經(jīng)歷了高投資和高增長的發(fā)展過程，投資成為中國經(jīng)濟增長的第一推動力，而投資對經(jīng)濟增長的促進作用主要是通過固定資產(chǎn)投資產(chǎn)生的（經(jīng)濟增長前沿課題組，2005）。固定資產(chǎn)投資對于農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐富地區(qū)的拉動作用一定程度上緩解了農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應，但不能說明固定資產(chǎn)投資與農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度之間存在正相關關系，即一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)虛擬水資源越豐富，該地區(qū)的固定資產(chǎn)投資也更多。（二）空間遞歸面板數(shù)據(jù)模型理論和實證分析所揭示的經(jīng)濟現(xiàn)象的空間效應集中表現(xiàn)為空間自相關和空間集聚效應（也稱空間異質(zhì)性），如圖3所示，2000年各地區(qū)的人均GDP呈現(xiàn)正的自相關（總體自相關系數(shù)為0.1886，在剔除異常值江西省后，自相關系數(shù)達到0.6145）⑥，且?guī)讉€大的區(qū)域表現(xiàn)為一定的空間集聚現(xiàn)象。綜合以上分析，農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度對地區(qū)經(jīng)濟增長產(chǎn)生了負效應，農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量較大的地區(qū)的經(jīng)濟增長率低于農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量較小的地區(qū)，存在著所謂的農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應。下面，對農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應的傳導機制進行分析，從而找到削弱這種效應的途徑。六、農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應傳導機制分析“資源詛咒”效應的傳導途徑可以通過相應的各個替代變量與資源豐度變量之間的關系被反映出來。借鑒文獻（PapyrakisandGerlagh,2007；邵帥、齊中英，2008）的研究方法，建立如下的線性回歸方程：（一）傳導途徑分析利用1988～2006年間的面板數(shù)據(jù)對基于模型(7)的3個方程進行回歸的結果如表3所示。從表3可以看出，農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度對所考察的3個變量均存在不同程度的負相關關系，說明農(nóng)業(yè)虛擬水“資源詛咒”效應確實通過它們進行傳導，從而對地區(qū)經(jīng)濟增長產(chǎn)生負效應。首先，農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度對經(jīng)濟增長的負效應通過降低固定資產(chǎn)投入而發(fā)生作用（系數(shù)為-2.53403）。中國實行改革開放以后的經(jīng)濟快速增長與大力發(fā)展第二、三產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略是不可分的，這是由于第二、三產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的拉動作用更強。比較中國1990～2007年間三次產(chǎn)業(yè)對GDP增長的拉動作用可以說明這一點（見圖4）。而大規(guī)模的固定資產(chǎn)投資是發(fā)展第二、三產(chǎn)業(yè)的必要基礎，這可從該期間中國三次產(chǎn)業(yè)中固定資產(chǎn)投資額的變化得以印證（見圖5）。從邏輯上講，農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量較大的地區(qū)為了發(fā)展第一產(chǎn)業(yè)，必然擠占了其用于第二、三產(chǎn)業(yè)的投資，導致其產(chǎn)出相對較低。其次，農(nóng)業(yè)虛擬水資源的相對豐富不利于對人力資本的投入（系數(shù)為-6.97365）。這是由于農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量較大的地區(qū)，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人員相對較多，而該部門的工作對人力素質(zhì)要求相對較低，從而導致在這些地區(qū)對教育的投入相對較少。中國西部某些地區(qū)一直以來人口受教育程度普遍偏低，文盲人口比重偏高，人才流失和斷層情況嚴重，絕大部分人力資源依附于第一產(chǎn)業(yè)，依附率高達61.7%，高于全國平均水平11.7個百分點；以2003年為例，西部教育投入只相對于東部教育投入的40.68%，西部教育所獲得的財政資金僅相當于東部地區(qū)的45.39%；中國西部某些農(nóng)業(yè)大省高學歷人口比重偏低的事實說明了這種效應的存在（邵帥、齊中英，2008）。再次，農(nóng)業(yè)虛擬水資源豐度影響對外開放度，這也成為其對經(jīng)濟增長負效應的一條傳導通道（系數(shù)為-1.36090）。改革開放（1978年）以來中國經(jīng)濟每年8%～10%的增長，主要得益于市場經(jīng)濟體制的建立和對外開放政策的實施(TsakokandGardner,2007)。由于國家從宏觀調(diào)控的角度限制糧食出口，農(nóng)業(yè)虛擬水產(chǎn)量較大地區(qū)用于出口的產(chǎn)品相對較少，加上農(nóng)產(chǎn)品的附加值較低，無法發(fā)揮貿(mào)易對經(jīng)濟增長的拉動作用。通過以上分析，可以