基于灰色系統理論的江西省水利基建投資與國民經濟關系分析

謝彪 王興

摘要：為研究水利基建投資與國民經濟的相關關系，選取2009～2018年江西省水利基建投資數據，分析了水利基建主要投資方向，采用灰色系統理論，定性分析了水利基建總投資及主要投資指標與國民經濟指標的相關關系。研究結果表明：水利基建總投資對GDP、農民可支配收入和財政收入影響較為顯著，防洪工程、供水工程等投資子項對糧食作物產量、有效灌溉面積、就業人口影響較為顯著。建議“十四五”期間持續加大水利基礎設施投資，優先開展防洪工程和供水工程建設。

關鍵詞：水利基建投資； 國民經濟； 關聯度； 灰色系統理論； 江西省

中圖法分類號：F407.9

文獻標志碼：A

DOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2023.07.012

文章編號：1006-0081（2023）07-0071-05

0 引 言

水利工程作為基礎設施建設的重點領域，對保障國家水安全、推動區域協調發展、拉動有效投資需求、促進經濟穩定增長具有重要作用。近年來，江西省水利基礎設施建設快速推進，為保障全省經濟社會可持續快速發展、促進江西綠色崛起做出了積極貢獻。國內諸多學者對水利投資與國民經濟的關系進行了分析和探討，如顧強生［1］建立了水利與社會經濟聯動和互動關系模型，通過實例驗證，發現水利投入對農業經濟產出的貢獻較為顯著。劉斌等［2］分析了黃河流域水利投資對國民經濟的影響，結果顯示水利投資是影響流域經濟發展的重要因素。王才君等［3］選擇黃河流域，定量分析了水利投資對促進GDP增長和擴大就業機會的貢獻。趙敏等［4］應用灰色系統理論，深入分析了福建省水利投資與國民經濟的關系。鄧建偉等［5］應用乘數理論模型和彈性分析模型，量化研究了甘肅省水利投入對國民經濟貢獻的影響，結果表明水利投資對國民經濟影響較為顯著。吳麗萍等［6］從建立公共財政投資穩定增長的投入機制、保障地方投入機制、利用市場融資等方面，提出了中國水利投資的發展路徑。曾志雄等［7］采用彈性系數定量分析水利基建投資與國民經濟發展之間的關系，得出了水利基建投資對中國西部地區經濟增長起著顯著推動作用的結論。岳偉麗［8］定性分析了河南省各項水利投融資資金與GDP的關系，發現各項水利投資均與其具有較好相關關系。崔晨甲等［9］通過測算水利建設投入與國民經濟產出的量化效果，從經濟角度提出了調整水利建設投資結構的建議，但上述研究缺少不同水利基建投資結構對國民經濟指標的定量影響研究。本文選取2009～2018年江西省水利基建投資與國民經濟相關指標作為研究對象，通過灰色關聯度計算，分析研究兩者關系，以期為優化全省水利投資方向與投資結構提供理論支持。

1 水利基建投資結構

2009～2018年，江西省水利投資規模逐年加大，截至2018年底，全省共建成水利工程160余萬處。在防洪除澇方面，建成各類堤防1.4萬km，治理河道長度5 700多km，建成各類具有防洪功能的水庫0.53萬座，除澇面積達43.13萬hm2（約647萬畝）。在供水灌溉方面，建成各類水庫1.08萬座、總庫容322億m3，建成塘壩22.24萬處、窯池0.90萬處、規模以上水閘1.09萬座、泵站1.90萬座、機電井155萬眼，建成城鄉集中式供水工程27.4萬處，農村自來水普及率達82.4%，建成2萬hm2（30萬畝）以上的大型灌區18處，1～2萬hm2（1～30萬畝）的中型灌區295處，全省總灌溉面積達到212萬hm2（3 180萬畝）；在生態環境保護方面，年均治理水土流失面積1 100 km2，累計治理水土流失面積達5.9萬km2，基本形成了較為完善的防洪安全、供水安全、生態安全三大保障體系。

通過查閱江西水利年鑒可知，全省水利基建投資結構包括防洪、灌溉、除澇、供水、發電、水保及生態、機構能力建設、前期工作、其他等9項內容。2009～2018年，水利基建總投資達1 314.73億元，除2014年投資出現小幅下降外，整體呈逐年上升趨勢，但發電、除澇、水保及生態等工程不同年度的投資震蕩幅度較大。其中，防洪工程累計完成投資578.36億元、占比43.99%，灌溉工程累計完成投資231.74億元、占比17.63%，除澇工程累計完成投資17.66億元、占比1.34%，供水工程累計完成投資195.14億元、占比14.84%，發電工程累計完成投資71.34億元、占比5.43%，水保及生態工程累計完成投資66.92億元、占比5.09%，機構能力建設累計完成投資13.36億元、占比1.02%，前期工作累計完成投資9.48億元、占比0.72%，其他累計完成投資130.71億元、占比9.94%。防洪、灌溉、除澇、供水和水保及生態等民生工程多年平均占比達到了水利基建總投資的82.89%，尤其防洪、灌溉、供水的投資占比位列前三，合計達到了76.46%。水利基建項目投資有關情況見圖1。

2 水利基建投資與國民經濟關系

2.1 計算模型

本文采用灰色系統理論模型進行關聯分析，即先確定參考數列，然后比較其他數列同參考數列的接近程度［10］。各比較數列與參考數列的關聯系數可由式（1）算出：

ζi（k）=Mini（MinkX0（k）-Xi（k））+θMaxi（MaxkX0（k）-Xi（k））X0（k）-Xi（k）+θMaxi（MaxkX0（k）-Xi（k））（1）

式中：ξi（k）表示第k個時刻比較數列與參考數列的相對差值，即關聯系數；X0（k）表示參考數列；Xi（k）表示比較數列；θ表示分辨系數，一般取值區間為［0，1］，本文取θ=0.5。

比較數列與參考數列相關關系的計算公式為

ri=1m∑mk=1ζi（k）（2）

式中：ri表示比較數列Xi（k）對參考數列X0（k）的關聯度，ri值越大，代表比較數列與參考數列關聯越密切；m表示樣本數量。

2.2 樣本選擇

基于水利基建投資結構中，防洪工程、灌溉工程、供水工程合計占比近80%，本文選取2009～2018年江西省水利基建總投資Y0（億元）、防洪投資Y1（億元）、灌溉投資Y2（億元）、供水投資Y3（億元）為參考列樣本，以2009～2018年國民經濟相關指標Xi（i=1，2，…，9）為比較列樣本，即GDP為X1（億元）、第一產業總值為X2（億元）、第二產業總值為X3（億元）、第三產業總值為X4（億元）、有效灌溉面積為X5（千hm2）、糧食作物產量為X6（萬t）、農民可支配收入為X7（元）、就業人口為X8（萬人）、財政收入為X9（億元）。國民經濟相關指標各序列如下：

X1=（7655.18，9451.26，11702.82，12948.88，14338.50，15714.63，16723.78，18499.00，20006.31，21984.78）

X2=（1098.66，1206.98，1391.07，1520.23，1636.49，1683.72，1772.98，1904.53，1835.26，1877.33）

X3=（3919.45，5122.88，6390.55，6942.59，7671.38，8247.93，8411.57，8829.54，9627.98，10250.21）

X4=（2637.07，3121.40，3921.20，4486.06，5030.63，5782.98，6539.23，7764.93，8543.07，9857.24）

X5=（1840.4，1852.4，1867.6，1907.1，1995.6，2001.6，2027.7，2036.8，2039.4，2032.0）

X6=（2002.56，1954.70，2052.79，2084.84，2116.10，2143.50，2148.70，2234.40，2221.73，2190.70）

X7=（5075.01，5788.56，6892.00，7828.00，9089.00，10117.00，11139.00，12138.00，13241.82，14459.89）

X8=（2445.2，2498.8，2532.6，2556.0，2588.7，2603.3，2615.8，2637.6，2645.6，2636.1）

X9=（928.88，1226.24，1645.00，2046.15，2358.43，2680.96，3021.83，3143.02，3447.72，3795.79）

2.3 計算結果及分析

通過關聯度rji進行關聯分析，其中j=0，1，2，3為參考列（Y0～Y3），i=1，2，…，9為比較列（X1～X9）。

2.3.1 水利基建總投資與國民經濟指標的關聯分析

根據計算模型求得水利基建總投資與國民經濟指標關聯度：r01=0.864 4；r02=0.714 7；r03=0.829 0；r04=0.875 2；r05=0.604 2；r06=0.601 2；r07=0.862 3；r08=0.603 5；r09=0.697 4。

相應關聯度排序為r04>r01>r07>r03>r02>r09>r05>r08>r06。計算結果表明：水利基建項目投資對GDP指標中的第三產業總值影響最大，關聯度為0.875 2，GDP次之，之后依次是農民可支配收入、第二產業總值、第一產業總值、財政收入、有效灌溉面積、就業人口，對糧食作物產量影響最小，說明水利基建總投資與國民經濟關系較為密切，對經濟具有一定拉動作用。在對GDP的影響中，對第三產業影響最大，對第一產業影響最小。對以上結果進一步分析可知，水利基建項目首要保障農村居民生產生活免受洪澇災害影響，減少洪澇災害帶來的農村經濟損失，同時通過農田水利建設，改善了農業生產條件，農民可支配收入有顯著增加。但由于江西省屬于國家重要的糧食生產省份，近年來在進行水利建設的同時，農業部門負責的高標準農田建設投入不斷增加，有效保障了旱澇保收基本農田面積穩定，因此水利投資對糧食產量影響相對關聯性較小。同時，全省10 a來的第二產業總值在GDP結構中占比呈下降趨勢，已由2011年的54.46%下降到了2018年的46.62%；但第三產業總值在GDP結構中占比呈穩步上升，已由2010年的33.03%提升到了2018年的44.84%，與第二產業的差距進一步縮小，間接反映城鎮防洪工程和供水工程等水利基建項目對第三產業的支撐保障，并帶動擴大了就業人口數量，導致全省GDP相應增加。

2.3.2 防洪工程投資與國民經濟指標的關聯分析

根據計算模型求得防洪工程投資與國民經濟指標關聯度：r11=0.732 2；r12=0.917 5；r13=0.727 8；r14=0.685 8；r15=0.801 6；r16=0.797 3；r17=0.763 4；r18=0.797 3；r19=0.571 6。

相應的關聯排序為：r12>r15>r16=r18>r17>r11>r13>r14>r19。防洪工程投資在水利基建總投資中的多年平均占比近50%，遠大于其他投資結構。上述關聯排序表明：防洪工程投資對第一產業總值影響最大，關聯度為0.917 5，有效灌溉面積次之，之后依次是糧食作物產量/就業人口、農民可支配收入、GDP、第二產業總值、第三產業總值、財政收入。一方面，防洪工程的效益主要體現為防災減災效益，有效地保護了農田，保障了糧食作物的收成，間接帶動了農民就業并影響農民可支配收入；另一方面，說明了防洪工程不僅提供了社會效益，更體現在防災減災的經濟效益。全省近年來的水利工程建設中，持續加大對防洪工程的投入，充分體現了防洪工程的相應地位，切實發揮了相關工程的防洪保安作用。

2.3.3 灌溉工程投資與國民經濟指標的關聯分析

根據計算模型求得灌溉工程投資與國民經濟指標關聯度：r21=0.600 9；r22=0.584 7；r23=0.601 1；r24=0.607 9；r25=0.572 6；r26=0.572 3；r27=0.598 1；r28=0.572 4；r29=0.625 0。

相應的關聯排序為：r29>r24>r23>r21>r27>r22>r25>r28>r26。上述關聯排序計算結果顯示：灌溉工程建設與國民經濟的相關影響整體低于防洪工程，說明灌溉工程投資在拉動經濟增長上的影響和作用弱于防洪工程投資。其中，灌溉工程投資對財政收入影響最大，關聯度為0.625 0，第三產業總值次之，之后依次是第二產業總值、GDP、農民可支配收入、第一產業總值、有效灌溉面積、就業人口，對糧食作物產量的影響最小。分析原因可知，江西省現有旱澇保收高標準農田面積基本穩定，灌溉工程更多是滿足節水工作需要、提高輸水效率，節約出來的農業用水補給工業用水和生態用水，進而促進財政收入、工業產值、地區生產總值的增加，但其對提升糧食產量、增加有效灌溉面積的影響相對較弱。

2.3.4 供水工程投資與國民經濟指標的關聯分析

根據計算模型求得供水工程投資與國民經濟指標關聯度：r31=0.691 2；r32=0.793 8；r33=0.682 8；r34=0.649 5；r35=0.777 2；r36=0.780 1；r37=0.714 4；r38=0.775 4；r39=0.546 2。

相應的關聯排序為：r32>r36>r35>r38>r37>r31>r33>r34>r39。供水工程投資在水利基建投資結構中的多年平均占比排在第三位，低于防洪工程、灌溉工程，但關聯序計算結果表明，供水工程投資對國民經濟的影響強于灌溉工程投資。其中，供水工程投資對第一產業總值影響最大，關聯度為0.793 8，糧食作物產量次之，之后依次是有效灌溉面積、就業人口、農民可支配收入、GDP、第二產業總值、第三產業總值、財政收入。一方面，說明供水工程在為群眾生活、工業生產提供所需水量的同時，也為農業用水提供了可靠保障，表明江西省投資建設的部分供水工程兼具灌溉功能；另一方面，供水工程的投資，帶動了當地的就業，尤其是帶動了當地的農民就業，進而推動農民增收，助力了脫貧攻堅，其產生的社會效益高于直接經濟效益。

3 結論及建議

2009～2018年，江西省防洪、灌溉、供水等3項工程投資累計達1 005.24億元，占全省水利基建總投資的80%，是水利基建投資的主要方向，也是水利投資領域拉動國民經濟的重要因素，尤其防洪工程投資和供水工程投資與國民經濟關系更為密切。當投入水利基建項目資金總量恒定時，要達到更高的社會效益和經濟效益，更傾向于加大對防洪工程和供水工程的投入。建議“十四五”期間，積極發揮水利基建投資對經濟社會發展的保障和拉動作用，持續穩定加大全省的水利基建投入，大力開展大中型水庫等供水工程建設、城鄉供水一體化項目建設，以及防洪保安的“雙安”工程建設等，盡可能發揮更大的投資效益。

參考文獻：

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（編輯：李 晗）