“十二五”時期中國水利投資預(yù)測研究

摘要：基于1952—2009年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用自回歸移動平均模型和多項式分布滯后模型對中國“十二五”時期的國內(nèi)生產(chǎn)總值和水利投資額進(jìn)行預(yù)測。實證結(jié)果表明：多項式分布滯后模型的預(yù)測效果比僅考慮當(dāng)期經(jīng)濟發(fā)展水平對水利投資的影響所建立的傳統(tǒng)線性預(yù)測模型更為理想；在此基礎(chǔ)上，運用自回歸移動平均模型可預(yù)測出中國“十二五”時期的水利投資額。

關(guān)鍵詞：水利投資預(yù)測；多項式分布滯后模型；自回歸移動平均模型

中圖分類號：F426.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-3890（2011）08-0005-06

一、引言

新中國成立以來，中國水利投資建設(shè)發(fā)生了巨大變化，水利投資總量大幅增加，水利基礎(chǔ)設(shè)施明顯加強，水利建設(shè)實現(xiàn)歷史性跨越，水利改革發(fā)展取得新突破，民生水利帶給百姓越來越多的實惠，水利越來越成為經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的支撐和保障。但必須看到，洪澇災(zāi)害頻繁、水資源供需矛盾、農(nóng)田水利建設(shè)滯后、水利設(shè)施薄弱等問題仍然十分突出，水利設(shè)施建設(shè)仍然是國家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的明顯短板。

2009年和2010年，中國水利投資總量分別達(dá)到了1 427億元和2 000億元，是新中國建設(shè)以來投入最多的兩年，但與電力、交通等行業(yè)相比，水利建設(shè)投資并沒有顯著增長。作為公益性基礎(chǔ)設(shè)施，財政投入為主的特點未得到充分體現(xiàn)，水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為社會提供基本公共服務(wù)的能力仍很低。水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后已成為制約國民經(jīng)濟發(fā)展的重要障礙。因此，加大水利建設(shè)投資力度，尤其是加大中央財政的投資規(guī)模，形成長期穩(wěn)定的以公共財政為主渠道的投資機制，是完成中國工業(yè)化快速發(fā)展時期水利建設(shè)的必然要求。

2010年10月18日，十七屆五中全會中指出“十二五”時期是全面建設(shè)小康社會的關(guān)鍵時期，并進(jìn)一步明確了今后一段時期水利發(fā)展的重點任務(wù)。2011年1月31日公布的“一號文件”提出建立水利投入穩(wěn)定增長機制，加大公共財政對水利的投入。適應(yīng)黨中央、國務(wù)院對水利發(fā)展提出的要求，進(jìn)一步加大水利建設(shè)投資力度，是全面推進(jìn)水利事業(yè)健康發(fā)展的重要基礎(chǔ)。因此，對“十二五”時期的水利投資總量進(jìn)行預(yù)測，不僅有助于制定和完善“十二五”時期水利發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，也為提高水利對經(jīng)濟社會發(fā)展的支撐能力具有重大現(xiàn)實意義。

二、文獻(xiàn)綜述

文獻(xiàn)調(diào)研表明，水利投資的相關(guān)研究多集中在水利投資的需求、風(fēng)險評估、效益評價、體制改革、影響因素及對國民經(jīng)濟增長的作用等方面。國際學(xué)術(shù)界主要圍繞水利投資政策、績效評價、SWC投資影響等方面展開研究。Esther Velazquez（2006）建立了水利部門的投入產(chǎn)出模型，該模型將擴展的里昂剔夫投入產(chǎn)出模型和普魯普斯的能源消費模型融合。Jin-Li Hu（2007）等將水資源視為投入，勞動和資本看作產(chǎn)出，解釋了水利投資的效益。Adrian Cashman等（2008）分析了OECD國家（如巴西、俄羅斯、印度、中國）水利部門的水利投資需求，認(rèn)為未來的基礎(chǔ)設(shè)施投資需求要遠(yuǎn)高于預(yù)期，并且遠(yuǎn)高于能源、電信和交通部門的投資。有學(xué)者運用可計算的一般均衡模型研究中國南水北調(diào)工程對中國經(jīng)濟及世界其他國家經(jīng)濟的影響（Maria Berrittella等，2006）。McCarthy等（2007）運用成本—收益法分析了愛爾蘭一個大型水利投資項目的收益，估計了投資的支付意愿，并提出了一種衡量水利投資項目環(huán)境效益的系統(tǒng)方法。Kabubo Mariara等（2010）運用因素分析、逐步回歸和縮減式模型研究了肯尼亞土地權(quán)和其他因素對SWC投資的影響，結(jié)果表明土地權(quán)和發(fā)展水平對SWC政策有較大影響。John Newman等（2010）基于面板數(shù)據(jù)對玻利維亞社會投資基金中用于小型農(nóng)田水利設(shè)施的效益進(jìn)行了評價。

國內(nèi)的學(xué)者也一直關(guān)注水利投資領(lǐng)域的研究。馬林靖（2008）基于2003年大樣本調(diào)查獲得的2 459個行政村的面板數(shù)據(jù)，采用倍差分析的實證研究方法對農(nóng)村灌溉設(shè)施投資的效果進(jìn)行了評估，認(rèn)為有關(guān)部門仍然需要大力關(guān)注農(nóng)村基層的水利投資，從而進(jìn)一步提高農(nóng)民的生活水平和收入。張茜云等（2010）采用ARIMA和BP模型對南水北調(diào)在建工程2008年7月至10月的數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測。方國華等（2010）研究了江蘇省2005—2007年水利投資結(jié)構(gòu)，并對優(yōu)化投資結(jié)果、完善水利工程體系等方面提供了思路。閆彥（2008）將國家水利投入和浙江省相關(guān)行業(yè)投資進(jìn)行比較分析，并研究了水利基本建設(shè)資金與GDP的相關(guān)性，提出了發(fā)揮公共財政的主渠道作用，建立穩(wěn)定長效水利投入機制。溫鵬等（2009）以投資風(fēng)險評估理論為基礎(chǔ)，從投資風(fēng)險的定義、度量、評估體系和評估步驟出發(fā)，結(jié)合中國政府水利投資的新形勢和風(fēng)險特點，研究了基于全項目風(fēng)險分解結(jié)構(gòu)進(jìn)行投資風(fēng)險評估的方法。

綜上，雖然國內(nèi)外已取得一些研究成果，但是這些研究依然存在如下問題。首先，由于缺乏比較成熟的理論模型，現(xiàn)有研究的經(jīng)驗分析框架是不穩(wěn)定的，表現(xiàn)在對主要變量的選擇上存在很大差異（特別是在水利投資效益的定量研究中），這有可能是導(dǎo)致這些研究結(jié)論難以穩(wěn)定的重要原因。其次，國內(nèi)雖然有學(xué)者對某個水利工程進(jìn)行投資預(yù)測，但尚缺乏宏觀層面水利投資的定量預(yù)測。最后，以往研究在采用各種方法對水利投資額進(jìn)行預(yù)測時，往往只考慮了當(dāng)期經(jīng)濟發(fā)展水平對水利投資的影響，并未將既往歷年的經(jīng)濟發(fā)展水平作為解釋變量引入回歸方程中，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行實際預(yù)測時，必然會因為遺漏重要信息而導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的可信性大打折扣。

三、研究方法、變量選取和數(shù)據(jù)來源

鑒于水利投資的特殊性，筆者擬將多項式分布滯后模型（PDL）和自回歸移動平均模型（ARIMA）相結(jié)合，基于ARIMA模型構(gòu)建以水利投資額與GDP的當(dāng)期值和滯后變量作為解釋變量的多項式分布滯后模型，并將其用于預(yù)測“十二五”時期的水利投資額。

（一）研究方法

1. 多項式分布滯后模型。多項式分布滯后模型是用來測度解釋變量每單位變化在多個時期的影響，模型中不僅包含解釋變量，并包含了解釋變量的滯后項。一般形式如下：

yt=+1xt-1+2xt-2+…+kxt-k+ut，t=1，2，…，T（1）

筆者在PDL模型中引入滯后因變量和自變量的影響，可得到混合有限多項式分布滯后模型：

LWIt=+準(zhǔn)iLWIt+jLGDPt-j+ut-1ut-1-2ut-2-…-qut-q（2）

式（2）中，LWIt代表中國第t年的水利投資水平，用水利基建投資完成額這一指標(biāo)表示；LGDPt代表第t年的經(jīng)濟發(fā)展水平，用國內(nèi)生產(chǎn)總值這一指標(biāo)表示；其他為相應(yīng)變量的不同滯后，ut代表隨機擾動項，且?j要受到低次多項式約束。為最大程度地消除共線性所造成的不利影響，對i亦施加類似的PDL約束（當(dāng)n＞1時）。

2. 自回歸移動平均模型。ARIMA模型是國際上比較流行的單一時間序列預(yù)測模型，特別適合于復(fù)雜時間序列的預(yù)測分析，其在用于短期預(yù)測時精度較高。設(shè)wt為平穩(wěn)序列，對其建立ARIMA（p，q）模型如下：

wt=c+1wt-1+…+pwt-p+t+1t-1+…+qt-q（3）

基于ARIMA模型，博克斯—詹金斯提出了具有廣泛影響的建模思想，步驟為：第一，對原序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，如果序列不滿足平穩(wěn)性條件，可以通過差分變換（單整階數(shù)為d，則進(jìn)行d階差分）或者其他變換，如對數(shù)差分變換使序列滿足平穩(wěn)性條件；第二，通過計算能夠描述序列特征的一些統(tǒng)計量，來確定ARIMA模型的階數(shù)p和q，并在初始估計中選擇盡可能少的參數(shù)；第三，估計模型的位置參數(shù)，并檢驗參數(shù)的顯著性，以及模型本身的合理性；第四，進(jìn)行診斷分析，以正式所得模型確實與所觀察到的數(shù)據(jù)特征相符。

（二）變量選取

為了預(yù)測“十二五”時期的水利投資量，在PDL模型中，筆者選擇歷年水利基建投資完成額作為因變量，代表中國每年在水利方面的投入。根據(jù)王浩、秦大庸（2008）等人的研究，水利建設(shè)對國民經(jīng)濟發(fā)展、國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長產(chǎn)生強大的增進(jìn)效應(yīng)和保障作用，包括對國民經(jīng)濟各行業(yè)的后向拉動作用和前向推動作用，由此可見水利建設(shè)投資與國民經(jīng)濟的密切關(guān)系。因此，筆者選擇國內(nèi)生產(chǎn)總值和水利基建投資及各自的滯后變量作為解釋變量。

（三）數(shù)據(jù)來源及處理

本研究利用《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國水利年鑒》和《新中國55年統(tǒng)計資料匯編》等公開發(fā)表數(shù)據(jù)，采集了1952—2009年的58組數(shù)據(jù)，主要研究變量為水利基建投資完成額（WI）和國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）。研究首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要包括剔除通貨膨脹因素、消除異方差等，以便數(shù)據(jù)可以直接用于模型檢驗。具體步驟包括：（1）價格調(diào)整。本研究所采用的數(shù)據(jù)均為年度數(shù)據(jù)，需要選取合適的價格指數(shù)來消除通貨膨脹因素。GDP采取國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)（基年為1952年）來消除通貨膨脹因素的影響，而水利基建投資完成額（WI）通常采用生產(chǎn)價格指數(shù)或者固定資產(chǎn)投資指數(shù)，但由于這些指數(shù)在1978年之前都不存在，因此選擇與水利基建投資完成額（WI）變動趨勢相近的商品零售價格指數(shù)（基年為1952年）對水利基建投資完成額進(jìn)行價格調(diào)整。（2）取自然對數(shù)。對兩個指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對數(shù)的變換處理，既不影響原序列的協(xié)整關(guān)系，又可以減緩可能出現(xiàn)的異方差現(xiàn)象及極端值的影響，消除量綱的影響。

四、實證分析

為了更好地說明在進(jìn)行水利投資預(yù)測時建立多項式分布滯后模型的合理性和必要性，筆者將分別研究僅考慮當(dāng)期經(jīng)濟發(fā)展水平下的模型和考慮滯后項的PDL模型。

（一）僅考慮當(dāng)期經(jīng)濟發(fā)展水平影響下的預(yù)測效果

為了對比僅考慮當(dāng)期經(jīng)濟發(fā)展水平影響的模型和多項式分布滯后模型的優(yōu)劣，首先給出僅考慮即期因素，不考慮各變量的分布滯后因素影響下的建模結(jié)果（見表1）?？紤]到統(tǒng)計數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性及統(tǒng)計分析的現(xiàn)實指導(dǎo)意義等因素，以WIt代表中國第t年的水利投資水平，用水利基建投資完成額這一指標(biāo)表示；GDPt代表第t年的經(jīng)濟發(fā)展水平，用國內(nèi)生產(chǎn)總值表示。消除通貨膨脹因素及對數(shù)化處理后的變量分別用LWIt、LGDPt表示。通過Eviews5.1軟件對兩者之間關(guān)系進(jìn)行曲線擬合，由此得到中國水利投資額與GDP存在如式（4）所示的線性關(guān)系，即模型1的估計結(jié)果：

LWIt=-9.43+1.78LGDPt（4）

從表1中看出，模型調(diào)整后的R2為0.77，擬合優(yōu)良度較高，常數(shù)項和LGDPt的t值分別為-10.26和13.79，P值為0，顯著性較強，F(xiàn)統(tǒng)計量也較為顯著，但更進(jìn)一步的分析結(jié)果卻不能不令人懷疑這一結(jié)果的真實性與可靠性，因為回歸方程的D.W值僅為0.40，說明回歸方程存在嚴(yán)重的一階序列相關(guān)，線性模型并不能真正揭示兩者之間的相關(guān)關(guān)系，需要引入其他計量模型來完成這一工作。圖1所示的對于殘差的相關(guān)圖分析亦表明，殘差并非白噪聲過程，預(yù)測模型并不能從數(shù)據(jù)中提取所有的系統(tǒng)信息。圖2所示的擬合結(jié)果及殘差分布亦顯示，預(yù)測的擬合效果并不理想。

（二）基于PDL模型所建立的混合有限多項式分布滯后模型

運用Eviews5.1對添加滯后項后各種可能通過驗證的模型一一檢驗并甄別，表2列出了其在各項重要評價指標(biāo)上同線性模型之間的對比。結(jié)果表明，按式（lwi，3，lgdp，1）形式選擇分布滯后結(jié)構(gòu)所得到的擬合效果最為良好，因此，模型2可表示如下：

LWIt=-3.44+0.88LWI（-1）-0.03LWI（-2）-０.18LWI（－３）－2.93ＬＧＤＰ＋3.58LGDP（－１）（5）

式（5）中，LWIt代表中國第t年的城市化水平，LWI（-1）、LWI（-2）、LWI（-3）、LGDP、LGDP（－１）分別代表對水利投資和國內(nèi)生產(chǎn)總值各自施加PDL約束后所實際得到的PDL項。由表3可知，考慮既往經(jīng)濟發(fā)展水平及滯后因變量的條件下所建立起來的混合有限多項式分布滯后模型，其各項評價指標(biāo)都遠(yuǎn)優(yōu)于僅考慮當(dāng)期經(jīng)濟發(fā)展水平影響而建立起來的模型。修正的R2接近于1，優(yōu)于模型1所得的0.77，赤池統(tǒng)計量和施瓦茨統(tǒng)計量亦遠(yuǎn)小于由模型1所得到相應(yīng)數(shù)值，且D.W.值接近于2。如圖3所示，殘差是一個白噪聲過程，線性模型1所存在的嚴(yán)重一階序列相關(guān)問題得到了很好的解決。圖4對模型2的擬合效果進(jìn)行了直觀說明，模型的擬合效果要遠(yuǎn)優(yōu)于僅考慮即期因素，不考慮各變量的分布滯后因素影響下所得到的線性模型。

（三）基于ARIMA模型的中國國內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測

要將模型實際用于預(yù)測，首先需獲知預(yù)測期內(nèi)的GDP數(shù)據(jù)方可進(jìn)行，本研究擬以ARIMA模型來達(dá)成這一目的。選擇1952—2009年中國實際GDP作為樣本期數(shù)據(jù)，如表4所示。顯然，由其形成的時間序列可看作一個隨機時間序列，可運用博克斯-詹金斯方法（Box-Jenkins Methods）對其加以模型識別、參數(shù)估計和分析診斷。

由于時間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律常常會隨時間的推移而發(fā)生變化，出現(xiàn)非平穩(wěn)時間序列，就會產(chǎn)生“偽回歸”現(xiàn)象，高斯-馬爾科夫（Gauss-Markov）定理不再成立，用普通最小二乘法估計的參數(shù)是非一致的。因此在利用時間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建模型之前要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，筆者采用ADF單位根檢驗的方法來檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。如變量非平穩(wěn)，一階差分后為平穩(wěn)序列，則可構(gòu)建ARIMA模型進(jìn)行處理。對樣本期實際GDP時序數(shù)據(jù)和GDP一階差分序列?駐GDP的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果見表5。由表5可知，GDP在任何顯著性水平上均不能拒絕有單位根的原假設(shè)，而?駐GDP在10%的顯著性水平上拒絕了有單位根的原假設(shè)，可見，GDP為I（1）單位根過程，即一階單整非平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)。一階差分后的序列已經(jīng)平穩(wěn)，模型的適用性已經(jīng)滿足。

由圖5所示的自相關(guān)圖及偏相關(guān)圖可看出，其自相關(guān)系數(shù)AC、偏相關(guān)系數(shù)PAC與臨界值相比，均無明顯的截尾性，而序列AC、PAC是逐漸衰減的，即具備拖尾性。由此可見，中國GDP時間序列數(shù)據(jù)適用于ARIMA（p，1，q）模型。綜合考慮FPE準(zhǔn)則、AIC和SC準(zhǔn)則，建立ARIMA（1，1，3）模型，擬合結(jié)果如表6。將其用于實際預(yù)測，經(jīng)模型測算得到預(yù)測結(jié)果，2011—2015年中國實際GDP分別為3 941.30億元、4 030.55億元、4 117.87億元、4 203.23億元、4 286.59億元。

為測算預(yù)測期內(nèi)水利投資額的變動情況，首先運用二次指數(shù)平滑預(yù)測出未來五年內(nèi)的商品零售價格指數(shù)，結(jié)合預(yù)測期內(nèi)的名義GDP，最后利用模型2“十二五”時期的水利投資額。

五、結(jié)論與建議

筆者在綜合考慮經(jīng)濟增長對水利投資影響的基礎(chǔ)上，將PDL模型與ARIMA模型組合應(yīng)用構(gòu)建了以時間序列分析方法為基礎(chǔ)的混合有限PDL模型。其在中國水利投資預(yù)測中的實際應(yīng)用結(jié)果表明，將該模型與傳統(tǒng)線性模型對比分析后發(fā)現(xiàn)，混合有限PDL模型的預(yù)測效果要顯著優(yōu)于傳統(tǒng)線性模型。因此，該模型或可為水利投資和經(jīng)濟增長之間復(fù)雜的相互作用機制提供一種有效的擬合手段。同時，在應(yīng)用經(jīng)濟因素相關(guān)分析法對水利投資進(jìn)行預(yù)測時，綜合考慮既往各期的經(jīng)濟發(fā)展水平及其自身的歷史發(fā)展數(shù)據(jù)等因素的影響是極為必要的。

按照以上的測算結(jié)果，“十二五”時期水利投資需求總規(guī)模將達(dá)到8 621.98億元，年均1 724.39億元。雖然“九五”以來，水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入規(guī)模大幅度增加，2005—2009年全國完成水利建設(shè)投資5 240.5億元，特別是2009年水利總投資達(dá)到前所未有的1 427億元。但由于水利投資缺乏長期穩(wěn)定的投入機制，如果按照現(xiàn)行水利投資政策和發(fā)展趨勢，未來五年水利投資的缺口為3 381.48億元，年均缺口676.30億元。未來五年水利投資的缺口較大。因此，為完成艱巨的水利建設(shè)任務(wù)，縮小未來投資缺口，特提出以下建議：

1. 建立公共財政投資穩(wěn)定增長的長效機制。水利作為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)是財政支出的重點之一。故應(yīng)充分發(fā)揮政府對水利投入的主渠道作用，爭取中央財政預(yù)算內(nèi)投資用于水利投資的比例不能低于現(xiàn)有比例，投資量隨著財政預(yù)算內(nèi)投資規(guī)模增長而穩(wěn)定增長。根據(jù)當(dāng)前形勢，中央要加大水利基建投資和財政專項投資。其中，財政專項投資的增長空間較大。目前已有財政專項資金渠道的項目包括小型病險水庫、中小河流治理、小型農(nóng)田水利、中型灌區(qū)等，2009年資金規(guī)模達(dá)到153.4億元。未來應(yīng)爭取大幅度增加小型農(nóng)田水利、中小河流治理、中型灌區(qū)投資規(guī)模，繼續(xù)安排小型病險水庫除險加固等。同時，按照財政專項資金的投向，結(jié)合合理建設(shè)需求，提出符合國家投資方向和政策、有利于改善民生的投資項目。此外，針對具體的建設(shè)和管理任務(wù)，探索建立新的財政貼息、財政補助、財政補償機制，以中央財政為支撐，拓寬其他水利建設(shè)投資渠道，加大中央財政對水利支持力度。

2. 完善地方水利投入機制。完成艱巨的水利建設(shè)任務(wù)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展，不僅需要中央投入，還要采取多種措施，保證地方投入。對于各級地方政府，在穩(wěn)步擴大財政投入規(guī)模的基礎(chǔ)上，還需要根據(jù)自身經(jīng)濟發(fā)展水平和自然條件的不同特點，廣泛吸取國內(nèi)外的成功經(jīng)驗，創(chuàng)新適應(yīng)本地情況的水利投入機制，制定優(yōu)惠政策，廣泛吸引民間資本和社會資本投入水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。東部經(jīng)濟發(fā)展較快、經(jīng)濟實力較強的地區(qū)，要更多地依靠自身力量，開拓創(chuàng)新，高效利用各級財政水利資金，進(jìn)一步強化政策引導(dǎo)和市場機制的作用，加快水利現(xiàn)代化建設(shè)步伐。中西部經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū)，要抓住西部大開發(fā)的機遇，繼續(xù)加大政府支持力度，制定優(yōu)惠政策，加快引入市場機制，想方設(shè)法吸引包括外來資金在內(nèi)的各類投資，實現(xiàn)水利的跨越式發(fā)展。

3. 充分利用市場融資。水利建設(shè)利用市場融資，關(guān)鍵是要在制度、政策上有創(chuàng)新，鼓勵通過市場吸收社會資金參與建設(shè)，盡量發(fā)揮企業(yè)或其他非政府投資主體的作用。同時，通過水利資產(chǎn)有效運營，對水利企業(yè)擁有的存量資本通過出售、重組等，增值、活化資本，籌集水利建設(shè)資金。利用市場融資主要從以下幾個方面做起：第一，政府繼續(xù)擴展財政擔(dān)保和財政貼息政策，提高水利項目的自身融資能力，促使信貸資金能夠向水利行業(yè)傾斜；第二，水利建設(shè)要積極爭取世界銀行、亞洲開發(fā)銀行和各國政府的優(yōu)惠貸款；第三，對公益性水利項目，在政府財政性資金難以滿足建設(shè)資金需求的情況下，必需更多地依靠以財政信用為基礎(chǔ)的市場融資。

參考文獻(xiàn)：

［1］Esther Velazquez. An input-output model of water consumption： Analysing intersectoral water relationships in Andalusia［J］.Ecological economics，2006，（2）：322-329.

［2］Adrian Cashman and Richard Ashley. Costing the long-term demand for water sector infrastructure［J］.Forsight，2008，（3）：9-26.

［3］Jin-Li Hu，Shih-Chuan Wang，F(xiàn)ang-Yu Yeh.Total-factor water efficiency of regions in China［J］.Resources Policy，2006，（4）：217-230.

［4］Maria Berrittella，Katrin Rehdanz and Richard S.J.Tol.The economic impact of the south -north water transfer project in China：A computable general Equilibrium analysis［D］. FEEM Working Paper NO.154.06. Available at SSRN:http://ssrn.com/abstract=952938，2006，（12）.

［5］McCarthy Colm，Lawlor John， Scott. Investment in water infrastructure ： findings from an economic analysis of a national programme［D］. Paper provided by University College Dublin in its series Open Access publications from University College Dublin with number urn：hdl：10197/570，2007.

［6］John Newman， Menno Pradhan，Laura B. Rawlings.An Impact Evaluation of Education， Health， and Water Supply Investments by the Bolivian Social Investment Fund［J］. The World Bank Economic Review，2002，（16）：247-271.

［7］Kabubo Mariara， Jane Linderhof， Vincent Kruseman. Does land tenure security matter for investment in soil and water conservation? Evidence from Kenya［J］. Journal of Cooperatives，2010，（4）.

［8］張茜云，萬定生，殷誼輝.基于ARIMA和BP的水利工程投資預(yù)測模型研究［J］.計算機工程與設(shè)計，2010，（18）：4128-4130.

［9］高弋娟，黃濤珍，袁汝華，毛春梅.我國水利“十五”投資效益預(yù)測［J］.水利經(jīng)濟，2002，（6）：32-47.

［10］方國華，耿建強，毛桂.江蘇省2005年—2007年水利投資結(jié)構(gòu)分析［J］.中國農(nóng)村水利水電，2010，（4）：119-121.

［11］閆彥.我國水利投資機制現(xiàn)狀研究——以浙江省為例［J］.生產(chǎn)力研究，2008，（24）：71-74.

［12］溫鵬，匡尚富，賈仰文.基于目標(biāo)約束的政府水利投資風(fēng)險評估體系［J］.中國水利水電科學(xué)研究院學(xué)報，2009，（12）：240-245.

責(zé)任編輯、校對：武玲玲

“本文中所涉及到的圖表、公式、注解等請以PDF格式閱讀”