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user: 3. 回归结果分析 对面板数据进行参数估计的方法一般有两种，一种是固定效应法(Fixed Effect)，一种是随机效应法(Random Effect)。如果在时间上恒定的影响国内生产总值的不可观测的因素与模型中的某些解释变量存在着相关关系，则应当采用固定效应法来进行模型参数估计，反之，则应当采用随机效应法来估计参数 [ 10 ] 。在实际估计过程中，对于采用固定效应法还是随机效应法，取决于Hausman检验。根据Hausman检验结果，本文以下均采用固定效应法对数据进行估计。 3.1. 水利基础设施对江苏省经济发展的面板回归分析 在根据公式(2)进行回归运算时，采用对三类变量依次加入的方法，得到模型1至模型4。模型1至模型3为各组变量与经济发展水平单独回归的结果，模型4为三组变量一起回归的结果。具体回归结果见表2。 从模型1至模型3可以看出，各组变量与经济发展水平变量单独回归的回归系数，除体现农业水利基础设施水平的变量不显著外，其他变量的回归系数均体现出1%以上的显著性，修正R2至少为0.75以上，这就说明模型中几乎所有变量都对经济发展有很强的描述性。在加入所有变量后，模型4的修正R2达到了最高的0.9769，这说明各个变量对经济发展的描述是充分的。除了本文重点关注的体现水利基础设施的变量外，其他各组变量的回归系数也透露出江苏省经济发展的许多十分重要的信息。反映人力资本存量与物质资本存量的两个变量的回归系数分别是0.2977和0.6153，由此看出，人力资本与物质资本 Table 2 Regression result 解释变量 模型1 模型2 模型3 模型4 L 0.528336 *** (2.809023) 0.297735 *** (2.385074) K 0.692515 *** (18.22664) 0.615270 *** (13.59228) STR −1.066645 *** (−10.76436) −0.64318 *** (−11.95114) FDI 0.412168 *** (11.07923) 0.067524 ** (2.100503) IRR 0.066422 (0.093007) −0.171278 (−0.763917) DIS 0.742266 *** (9.405216) 0.050377 ** (4.522223) PIP 0.566885 *** (2.752671) 0.073838 ** (3.124343) A-R 2 0.944423 0.901484 0.758695 0.976901 F-statistic 157.5798 85.31625 28.03960 288.1452 D-W statistic 2.131 0.629492 1.236561 1.450019 表2. 模型回归表 注：括号内为t检验值。 *** 代表1%的显著性水平， ** 代表5%的显著性水平， * 代表10%的显著性水平。 仍然是江苏经济发展的重要因素，其中物质资本尤为重要，这与当前江苏省产业由劳动密集型向资本密集型与知识密集型转型的大趋势相符。在反映经济结构与经济政策的变量中，第一产业占地区生产总值这一指标的回归系数为−0.6432，这说明，落后的产业结构会对江苏省的经济发展起滞后作用，调整第一、第二、第三产业的比例，加快城镇化的步伐能够对江苏省未来的经济发展带来强劲的动力。FDI对江苏省经济发展带来的影响效应为正，这说明继续发展外向型经济对江苏省的经济发展是有利的。 模型3与模型4验证了水利基础设施对江苏省经济发展的作用。模型3直接考察了水利基础设施对经济发展的作用，得到了0.7587的修正R2，虽然能在一定程度上解释经济的发展，但欠缺可信度。模型4将体现水利基础设施的各个变量与其他因素综合考虑后，增强了对经济发展的解释力，同时体现了水利基础设施对经济发展的作用。从农业方面来看，农业水利基础设施的发展对江苏省经济水平的发展所带来的促进作用并不明显，这也从另一个方向说明，江苏的经济发展，不再依赖第一产业，而向第二、第三产业倾斜，这是产业转型的必然，也是率先实现“两个现代化”的必要条件。污水日处理能力(DIS)与排水管道密度(PIP)同时反映工业生产与人民生活所需要的水利基础设施水平，这两个变量对经济发展的回归系数分别为0.0504与0.0738，说明大力发展工业生产与人民生活所配套的水利基础设施能对江苏经济带来促进作用，这也从侧面体现出，工业化与城镇化对江苏经济发展的刺激作用是明显的。 3.2. 水利基础设施对三大区域经济发展的面板回归分析 虽然模型1至模型4的回归分析能够对水利基础设施与整个江苏经济发展之间的关系提供比较充分的证据，但江苏是一个经济发展不平衡的省区，按照经济发展水平可以将整个江苏分为苏南、苏中、苏北三大区域，三大区域经济发展水平不同，水利基础设施与经济发展之间的互动关系也不同，为了全面考察这一关系，就必须通过面板数据分析分别对三大区域进行考察。具体操作时，仍然使用公式(2)，回归结果见表3。 Table 3 Regression results of three regions of Jiangs 解释变量 苏南 苏中 苏北 L −0.030558 (−0.169588) 0.02268 (0.025987) −0.001728 (−0.0106) K 0.632073 *** (7.803524) 0.354274 ** (2.713996) 0.656868 *** (12.61678) STR −0.90367 *** (−21.85552) −1.311059 ** (−2.819) −0.053067 (−0.648208) FDI 0.03203 (0.517525) 0.081215 * (1.377656) 0.029896 * (2.796494) IRR −0.288828 * (−2.633186) 0.383772 (1.024272) −0.16205 (−0.328931) DIS 0.108274 * (2.856437) 0.150863 ** (2.389667) 0.101768 *** (3.081589) PIP 0.072313 ** (3.5254) −0.056126 (−0.339881) 0.149451 ** (2.196918) A-R 2 0.989564 0.979363 0.979652 F-statistic 423.3728 153.9182 215.4632 D-W statistic 1.237729 1.538998 1.291569 表3. 江苏三大区域回归结果 注：括号内为t检验值。 *** 代表1%的显著性水平， ** 代表5%的显著性水平， * 代表10%的显著性水平。 从表3可以看到，包含了水利基础设施指标的模型对江苏三大区域的经济发展的解释程度都非常好，修正R2都达到了0.97以上，但水利基础设施对苏南、苏中、苏北三大区域经济发展的影响是有所差别的。从单个区域来看，苏南由于减少第一产业在地区GDP中的比重转而发展第二、第三产业，特别是第三产业，因此增加农业水利基础设施，农业灌溉能力并不能给地区经济带来正向的作用；同时，由于工业化与城镇化的进程加速，在与工业生产与人民生活相关的水利基础设施方面增加投资能给地区经济带来明显的正向促进作用。对于苏中地区而言，发展农业水利基础设施能给苏中地区经济带来正的效应，但并不明显，根据Bougheas的结论，基础设施与经济增长之间并不是简单的单调关系，而是一种倒U型关系[ 11 ] ，结合苏中地区经济发展的现状来看，苏中地区正处于产业转型的关键时期，第一产业虽然仍然可以给地区经济加以推力，但这种力量正在弱化，农业水利基础设施对苏中地区的影响正处于倒U型曲线的顶点附近。同时可以看到，排水管道密度这一指标对经济发展的效应为负，由于水利基础设施与其他基础设施一样，存在规模报酬递减特征，过量的投资会对地区经济产生负效应，所以，对于苏中地区而言，控制好以排水管道密度为代表的城市水利基础设施，使之与城镇化进程相配套，才能使地区经济得到良性发展。对于苏北地区，农业水利基础设施对地区经济带来负向影响，但这种影响同样不明显，而结合其他水利基础设施指标的正向效应可以说明，苏北地区同样正在经历着产业的转型过程，而这一过程将持续很长的时间。 从苏南、苏中、苏北横向比较来看，苏南由于发展较早，第一产业在地区GDP中占比很低，因此进一步发展农业水利基础设施给地区GDP带来的负向效应越明显；苏中与苏北地区由于自身产业结构与发展程度的原因，与苏南地区相比，增强与工业化与城镇化相关的水利基础设施水平，为工业发展与城镇扩大打好基础，能给地区GDP的大发展带来很明显的促进作用，同时要注意自身的发展状况，尽量避免过分超前投资，产生浪费。