張廣奇

(1.貴州大學(xué) 林學(xué)院，貴州 貴陽550025；2.貴州大學(xué) 森林生態(tài)研究中心，貴州 貴陽 550025)

水資源作為一種基礎(chǔ)性自然資源，對人類生存發(fā)展與經(jīng)濟(jì)社會運行具有不可替代性的支撐作用[1]。隨著人口爆發(fā)性增長以及工業(yè)化進(jìn)程不斷推進(jìn)，水資源供需矛盾和水污染問題業(yè)已成為一場全球性危機(jī)[2]。貴州省是一個喀斯特廣泛分布的省份，主要表現(xiàn)為生境嚴(yán)酷、具有地表地下二元水文地質(zhì)結(jié)構(gòu)，地表土層薄、肥力低、環(huán)境容納量小，地形多陡坡深谷，滲漏嚴(yán)重，水資源開發(fā)利用較難，水資源季節(jié)性虧缺和局部性干旱嚴(yán)重，屬于典型的工程性缺水地區(qū)，這在一定程度上限制了貴州省經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展[3-4]。但另一方面，貴州省是我國生態(tài)文明建設(shè)與鄉(xiāng)村振興的重點地區(qū)，經(jīng)濟(jì)需要可持續(xù)發(fā)展。貴州的地區(qū)生產(chǎn)總值在2020年為17 826.56×108元，較2010年地區(qū)生產(chǎn)總值4 602.16×108元增加287.35%，這也使得貴州省水資源需求壓力陡增，貴州省2019年用水總量108.06×108m3，較近10年用水量最低點92.00×108m3增加17.46%，水資源承載力面臨考驗[5]。在水資源受限地區(qū)，水資源承載力是產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模與發(fā)展水平的重要影響因素，是決定當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)、社會、經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和發(fā)展的關(guān)鍵因子，即“以水定田、以水定工農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模、以水定城市規(guī)?！盵6]。因此，如何在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)高效運行的同時，又能協(xié)調(diào)好與當(dāng)?shù)厮Y源承載力的關(guān)系，是亟待全社會研討的重要課題。

森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，具有涵養(yǎng)水源、保持水土等一系列生態(tài)功能，以森林為依托的林業(yè)是我國重要的基礎(chǔ)部門和支柱產(chǎn)業(yè)，在生態(tài)建設(shè)中居于首要地位，在增加森林資源，保障生態(tài)安全、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)建設(shè)等方面起著積極作用。林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理優(yōu)化程度決定了森林質(zhì)量的好壞和生態(tài)功能的強(qiáng)弱，進(jìn)而影響當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)安全。近年來關(guān)于我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與生態(tài)環(huán)境關(guān)系問題已得到學(xué)者們的關(guān)注，如應(yīng)用灰度模型方式分析林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與生態(tài)安全的相關(guān)性[7]，將ECM模型與VAR模型相結(jié)合分析林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與森林生態(tài)安全之間的動態(tài)關(guān)系[8]，從時空維度運用耦合協(xié)調(diào)度模型計算分析森林生態(tài)安全綜合指數(shù)與林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)的耦合協(xié)調(diào)[9]，基于森林生態(tài)安全進(jìn)行林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化戰(zhàn)略仿真分析[10]等。但林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與水資源和水環(huán)境問題的相關(guān)研究未見報道。

有研究表明，以森林資源作為中間變量，林業(yè)產(chǎn)業(yè)與森林生態(tài)功能相互影響，林業(yè)產(chǎn)業(yè)對森林生態(tài)功能是負(fù)向影響，森林生態(tài)功能對于林業(yè)產(chǎn)業(yè)是正向影響，這說明中國林業(yè)產(chǎn)業(yè)與森林生態(tài)功能尚未進(jìn)入良性循環(huán)狀態(tài)，尚未達(dá)到林業(yè)生態(tài)安全和生態(tài)文明水平[11]?；诖耍岢鰞蓚€假設(shè)：(1)森林水土保持與水源涵養(yǎng)功能增加，水資源增加，從而促進(jìn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級；(2)林業(yè)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級，水土保持與水源涵養(yǎng)功能降低，水資源量下降，從而導(dǎo)致水資源承載力減弱。因此，本研究以貴州省為例，應(yīng)用向量自回歸模型(VAR模型)對林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與水資源承載力關(guān)系進(jìn)行研究，其結(jié)果可以為促進(jìn)貴州省水資源可持續(xù)利用提供科學(xué)依據(jù)，為林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理有效調(diào)整，推動地區(qū)生態(tài)-經(jīng)濟(jì)-社會系統(tǒng)平穩(wěn)協(xié)調(diào)發(fā)展提供新的思路。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 向量自回歸模型構(gòu)建

對于林業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題時間序列分析會面臨變量的隨機(jī)趨勢并導(dǎo)致內(nèi)生性問題的發(fā)生，進(jìn)而造成模型參數(shù)估計出現(xiàn)偏差[12]。本研究采用的向量自回歸(vector auto-regression，VAR)模型主要用于預(yù)測相互聯(lián)系的時間序列和分析隨機(jī)擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響，相關(guān)研究表明，VAR模型能夠克服隨機(jī)趨勢導(dǎo)致的內(nèi)生性問題[13]。具體模型表達(dá)式如下。

式中：Yt為內(nèi)生向量變量，Xt為外生向量變量，n和r分別為內(nèi)生變量與外生變量的滯后階數(shù)，At和Bj為帶估計參數(shù)矩陣，εt為誤差向量。

本研究對水資源承載力與林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系進(jìn)行研究，故選擇水資源承載力相關(guān)指標(biāo)及林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)指標(biāo)作為參數(shù)代入模型，通過ADF平穩(wěn)性檢驗，Johansen協(xié)整檢驗確定具有回歸關(guān)系；通過最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗?zāi)Ｐ推椒€(wěn)性，建立VAR模型，進(jìn)行參數(shù)估計；應(yīng)用Granger因果檢驗進(jìn)行因果分析；對有因果關(guān)系的參數(shù)做脈沖響應(yīng)分析，并通過方差分解進(jìn)一步分析內(nèi)生變量對預(yù)測變量方差的相對貢獻(xiàn)程度。

1.1.2 水資源承載力相關(guān)指標(biāo)獲取

本研究采用水資源生態(tài)足跡模型計算水資源生態(tài)足跡、水資源承載力以及水資源生態(tài)壓力指數(shù)。具體計算公式如下[4]。

EFm=N×efm=N×γ×(W/pm)式中：EFm是水資源生態(tài)足跡(hm2)；N是人口數(shù)；efm是人均水資資源生態(tài)足跡(hm2/人)；γ是水資源的全球均衡因子，取5.19[14]；W是人均消耗水資源量(m3)；pm是水資源全球平均生產(chǎn)能力(m3/hm2)，取3 140 m3/hm2[13]。

ECn=N×ecn=0.4×γ×Q/pm

式中：ECn是水資源承載力(hm2)；N是人口數(shù)；ecn是人均水資資源承載力(hm2/人)；γ是水資源的全球均衡因子，取5.19[14]；Q是研究區(qū)水資源總量(m3)；pm是水資源全球平均生產(chǎn)能力(m3/hm2)，取3 140 m3/hm2[15]。

EPI=EFm/ECn

式中：EPI是水資源生態(tài)壓力指數(shù)；ECn是水資源承載力(hm2)；EFm是水資源生態(tài)足跡(hm2)。

水資源生態(tài)足跡用于表征研究區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成的水資源生態(tài)負(fù)荷，水資源生態(tài)足跡越大，表明該地區(qū)對水資源需求越大。水資源承載力用于表征研究區(qū)能提供的水資源供給能力，水資源承載力越大，表明該地區(qū)水資源供給能力越強(qiáng)。水資源生態(tài)壓力指數(shù)(EPI)，用水資源生態(tài)足跡與水資源承載力的比值來表征，如果EPI>1,說明研究區(qū)水資源供給量不能滿足需求量，水資源利用處于不安全狀態(tài)；如果EPI=1，水資源處于臨界安全狀態(tài)；如果EPI<1,說明研究區(qū)水資源供給量能夠滿足需求量，水資源利用處于安全狀態(tài)[16]。

1.1.3 林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)指標(biāo)獲取

本研究采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)表征林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展變化情況，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)越高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化度越高，具體公式如下[17]。

式中：S是林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)；qi是林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的賦值，分別為1、2、3；yi為林業(yè)第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理軟件

基于貴州省水資源與林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)，其中貴州省水資源相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于《貴州省水資源公報(2000—2018)》，貴州省林業(yè)三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及林業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)來源于《中國林業(yè)和草原統(tǒng)計年鑒(2000—2018)》，貴州省人口數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒(2000—2018)》。為了在不改變變量關(guān)系的情況下，消除異方差對時間序列數(shù)據(jù)的影響，對各數(shù)據(jù)取自然對數(shù)后再運用Eview 9.0進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 指標(biāo)建立

根據(jù)所取19 a林業(yè)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值V，林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值v1，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值v2，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值v3數(shù)據(jù)計算得到貴州省林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)S(表1)，取自然對數(shù)后得到lnS。

根據(jù)所取19 a人均水資源消耗量W，水資源總量Q，計算水資源承載力ECn，水資源生態(tài)足跡EFm，水資源生態(tài)壓力指數(shù)EPI，結(jié)果見表2，取自然對數(shù)后得到lnECn,lnEFm，lnEPI。

2.2 模型構(gòu)建

2.2.1 ADF平穩(wěn)性檢驗

對林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)、水資源承載力、水資源生態(tài)足跡以及水資源生態(tài)壓力指數(shù)進(jìn)行ADF檢驗數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，結(jié)果(表3)表明，lnS、lnECn、lnEFm、lnEPI的ADF檢驗值均大于10%水平臨界值，說明各數(shù)列均為非平穩(wěn)序列，對lnS、lnECn、lnEFm、lnEPI進(jìn)行一階差分后得到ΔlnS、ΔlnECn、ΔlnEFm、ΔlnEPI數(shù)列，經(jīng)檢驗，各數(shù)列ADF檢驗值小于10%水平臨界值，說明一階差分?jǐn)?shù)列平穩(wěn)，即一階單整。

表3 林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)、水資源承載力、水資源生態(tài)足跡以及水資源生態(tài)壓力指數(shù)的ADF檢驗結(jié)果

2.2.2 Johansen協(xié)整檢驗

為了驗證產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)與水資源承載力、水資源生態(tài)足跡以及水資源生態(tài)壓力指數(shù)間回歸不是偽回歸，應(yīng)用Johansen協(xié)整檢驗判斷其是否具有協(xié)整關(guān)系(表4)，結(jié)果表明，ΔlnS、ΔlnECn、ΔlnEFm、ΔlnEPI存在協(xié)整關(guān)系。因此，可以應(yīng)用VAR回歸模型對其關(guān)系進(jìn)行分析且不是偽回歸。

表4 Johansen協(xié)整檢驗

2.2.3 最優(yōu)滯后階數(shù)確定與模型平穩(wěn)性檢驗

為了解林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)與水資源承載力、水資源生態(tài)足跡以及水資源生態(tài)壓力指數(shù)的關(guān)系采用平穩(wěn)后的序列ΔlnS分別與ΔlnECn、ΔlnEFm、ΔlnEPI建立無約束VAR模型，由于VAR模型對滯后階數(shù)敏感，因此通過似然比(LR)準(zhǔn)則、AIC準(zhǔn)則、SC準(zhǔn)則、FPE準(zhǔn)則和HQ準(zhǔn)則等方法分別對ΔlnS與ΔlnECn，ΔlnS與ΔlnEFm，ΔlnS與ΔlnEPI三組平穩(wěn)序列進(jìn)行最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗。結(jié)果(表5)表明，綜合LR、FPE、AIC、SC和HQ值后認(rèn)為ΔlnS與ΔlnECn，ΔlnS與ΔlnEFm，ΔlnS與ΔlnEPI三組數(shù)據(jù)建立的VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)為1。

表5 VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗

用AR根圖做平穩(wěn)性檢驗，單位圓中的點表征AR特征根倒數(shù)的模，若各點均處于單位圓范圍內(nèi)，則表示VAR模型平穩(wěn)，反之則不平穩(wěn)。結(jié)果(圖1)表明，各模型單位根均處于單位圓內(nèi)，說明各模型均具有穩(wěn)定性。

2.2.4 VAR模型建立與參數(shù)估計

根據(jù)以上信息ΔlnS與ΔlnECn建立VAR模型Y1、ΔlnS與ΔlnEFm建立VAR模型Y2和ΔlnS與ΔlnEPI建立VAR模型Y3表達(dá)式。

模型整體統(tǒng)計量檢驗參數(shù)(表6)表明，3個模型AIC、SC和確定性協(xié)方差均較小，極大似然函數(shù)值較大，說明建立的3個VAR模型有較強(qiáng)說服力，模型結(jié)果可信[15]。

表6 VAR模型整體統(tǒng)計量檢驗

2.2.5 Granger因果檢驗

為了檢驗?zāi)Ｐ椭凶兞块g的動態(tài)先后效應(yīng)，應(yīng)用Granger因果檢驗進(jìn)行分析。結(jié)果表明(表7)，只有“林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)S不是水資源承載力ECn的Granger原因”和“水資源生態(tài)壓力指數(shù)EPI不是林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)S的Granger原因”2個原假設(shè)，相伴概率均小于0.10，即在10%的顯著性水平拒絕原假設(shè)，即林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)S是水資源承載力ECn的Granger原因，水資源生態(tài)壓力指數(shù)EPI是林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)S的Granger原因。

表7 Granger因果關(guān)系檢驗

2.2.6 脈沖響應(yīng)分析

為了進(jìn)一步研究一個變量變化后對另一變量的全部影響過程，基于已建立的VAR模型，對有因果關(guān)系的林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)和水資源承載力以及水資源生態(tài)壓力指數(shù)和林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)做脈沖響應(yīng)分析(圖2)。

從圖2 a可以看出，林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)在2～6期給水資源承載力帶來正負(fù)交替的沖擊，第2、4、6期正向沖擊，第3、5期負(fù)向沖擊，但波動幅度逐漸變小，此后反應(yīng)值趨向于0，整體上累計反應(yīng)值為0.05，即林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)對水資源承載力具有正向影響，說明林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會促進(jìn)水資源承載力增強(qiáng)。

從圖2 b可以看出，水資源生態(tài)壓力指數(shù)在前6期給林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)帶來正負(fù)交替的沖擊，第1、3、5期負(fù)向沖擊，在第2、4、6期正向沖擊，但波動幅度逐漸變小，此后反應(yīng)值趨向于0，整體上累計反應(yīng)值為0.02，即水資源生態(tài)壓力指數(shù)對林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)具有正向影響，說明水資源生態(tài)壓力指數(shù)升高會倒逼林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

2.2.7 方差分解

方差分解用于進(jìn)一步分析內(nèi)生變量對預(yù)測變量方差的相對貢獻(xiàn)程度，以期定量測度變量間的影響程度。基于此，對ΔlnECn與ΔlnS以及ΔlnS與ΔlnEPI兩個具有Granger因果關(guān)系的VAR模型進(jìn)行方差分解。結(jié)果表明(表8)，水資源承載力在前期主要受到自身沖擊影響，第一期達(dá)到100%，但是隨著滯后期增加解釋程度逐漸降低，林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)的解釋度不斷增加并穩(wěn)定至15.36%；而林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)受自身沖擊影響的解釋度也隨著滯后期增加逐漸降低，水資源生態(tài)壓力指數(shù)的解釋度不斷增加并穩(wěn)定至18.82%。

表8 VAR模型方差分解

3 討論

3.1 水資源承載力分析

2000—2018年貴州省水資源生態(tài)壓力呈波動上升趨勢。這是由于隨著貴州省連續(xù)多年社會經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展發(fā)展與人民需求的快速增加，水資源開發(fā)利用程度不斷升高造成的，這與周子琴等[4]和魏媛等[19]研究結(jié)論相一致。為此，應(yīng)改變傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、居民消費習(xí)慣及用水方式，調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高水資源集約節(jié)約利用水平，全面提升全社會用水效率[20]。從水資源承載力來看總體上貴州水資源供給充足，但貴州省特別是喀斯特地區(qū)屬于典型的工程性缺水區(qū)，水資源承載力水平波動較大，干旱年份水資源承載力較低，因此應(yīng)努力加強(qiáng)水源優(yōu)化配置，提升蓄水能力進(jìn)而增強(qiáng)水資源供給保障能力[21]。

3.2 林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析

2000—2018年貴州省林業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速迅猛，從2000年的25×108元增加至2018年的3 010×108元，增加了120倍，發(fā)展速度快于全國平均林業(yè)發(fā)展速度[22]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐年優(yōu)化，2000年貴州省林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)占絕對優(yōu)勢，第二產(chǎn)業(yè)較弱，第三產(chǎn)業(yè)最弱，表明貴州省林業(yè)還是以種植業(yè)為主的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)；2018年貴州省則成為了全國唯一一個林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為第三產(chǎn)業(yè)比重最高、第一產(chǎn)業(yè)次之、第二產(chǎn)業(yè)最低的省份[23]。貴州省前期大力發(fā)展林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)，栽種了大量諸如杉木(Cunninghamialanceolata)、馬尾松(Pinusmassoniana)、油茶(Camelliaoleifera)、皂角(Gleditsiasinensis)、花椒(Zanthoxylumbungeanum)等林木，目前貴州省森林覆蓋率已達(dá)60%。貴州省建成豐富的森林資源后大力發(fā)展不破壞森林資源的第三產(chǎn)業(yè)，這是由于第三產(chǎn)業(yè)以服務(wù)為主，相較于第一、第二產(chǎn)業(yè)能夠帶動和吸納更多人員就業(yè)，是脫貧攻堅、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的現(xiàn)實途徑[24]。同時促進(jìn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次優(yōu)化，也實現(xiàn)了林業(yè)經(jīng)濟(jì)的綠色、高效發(fā)展，逐步邁向生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會協(xié)同發(fā)展[25]。

3.3 林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與水資源承載力關(guān)系

Johansen協(xié)整檢驗表明林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)與水資源承載力、水資源生態(tài)足跡和水資源生態(tài)壓力指數(shù)變量之間存在長期均衡的協(xié)整關(guān)系，即貴州省林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度可以穩(wěn)定的反映在水資源承載力相關(guān)指數(shù)上。其次，Granger因果檢驗證明林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)對水資源承載力具有單向Granger因果關(guān)系，即水資源承載力的增強(qiáng)會促進(jìn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級；同時水資源生態(tài)壓力指數(shù)對林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)具有單向Granger因果關(guān)系，即水資源生態(tài)壓力增大會倒逼林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)整。再次，從脈沖分析中可以看到，林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整雖然不能在全時段始終帶給水資源承載力正向影響，但整體上的影響是正向的；水資源生態(tài)壓力對林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整方向也是整體上呈現(xiàn)正向趨勢。最后，方差分解結(jié)果表明，林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級對水資源承載力不斷增強(qiáng)有著不可忽視的作用；同時水資源生態(tài)壓力的加大也在一定程度上影響林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。研究結(jié)果符合假設(shè)(1)水資源承載力增強(qiáng)，森林資源得以發(fā)展，林業(yè)產(chǎn)業(yè)不斷增強(qiáng)，該結(jié)果與其他研究結(jié)果一致，即水資源承載力增強(qiáng)，配置有效，可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與升級[26-27]；同時研究結(jié)果與假設(shè)(2)相反，表明林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會增強(qiáng)森林水土保持水源涵養(yǎng)等生態(tài)功能，進(jìn)而增強(qiáng)水資源承載力，該結(jié)果與蔡秀亭等[10]模擬研究結(jié)果一致，這是由于黑龍江與貴州均為國內(nèi)森林本底資源較好的省份，現(xiàn)有森林資源具有較高的生態(tài)安全邊際，但與廖冰等[11]在全國范圍進(jìn)行的實證研究結(jié)果相反，這表明全國總體上林業(yè)發(fā)展還有很大拓展空間，目前尚未實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)效益的雙贏，而貴州林業(yè)產(chǎn)業(yè)與森林水資源相關(guān)生態(tài)功能已進(jìn)入良性循環(huán)，達(dá)到較高林業(yè)生態(tài)安全和生態(tài)文明水平。

4 結(jié)論與展望

4.1 結(jié)論

選用2000—2018年貴州省林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)與水資源承載力、水資源生態(tài)足跡和水資源生態(tài)壓力指數(shù)建立VAR模型，并運用相關(guān)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法對林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與水資源承載力關(guān)系進(jìn)行實證分析，得到以下結(jié)論。首先，Johansen協(xié)整檢驗表明林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)與水資源承載力、水資源生態(tài)足跡和水資源生態(tài)壓力指數(shù)變量之間存在長期均衡的協(xié)整關(guān)系，即貴州省林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度可以穩(wěn)定的反映在水資源承載力相關(guān)指數(shù)上。其次，Granger因果檢驗證明林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)對水資源承載力具有單向Granger因果關(guān)系，即水資源承載力的增強(qiáng)會得益于林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級；同時水資源生態(tài)壓力指數(shù)對林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)具有單向Granger因果關(guān)系，即水資源生態(tài)壓力增大會倒逼林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)整。再次，從脈沖分析中可以看到，林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整雖然不能在全時段始終帶給水資源承載力正向影響，但整體上的影響是正向的；水資源生態(tài)壓力對林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整方向也是整體上呈現(xiàn)正向趨勢。最后，方差分解結(jié)果表明，林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級是水資源承載力不斷增強(qiáng)有著不可忽視的作用；同時，水資源生態(tài)壓力的加大也在一定程度上影響林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。

4.2 不足與展望

本研究首次運用向量自回歸模型分析林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域水資源承載力關(guān)系，表明了林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級對水資源承載力增強(qiáng)、水資源生態(tài)壓力對林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整均具有一定作用。但林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與水資源承載力的相互作用的機(jī)理并不清楚，廖冰等[11]引入森林資源作為中介變量對林業(yè)產(chǎn)業(yè)與森林生態(tài)作用做了相關(guān)研究，得出林業(yè)產(chǎn)業(yè)與森林生態(tài)功能的作用機(jī)理，但林業(yè)產(chǎn)業(yè)與區(qū)域水資源承載力關(guān)系機(jī)理研究還未見報道。因此，未來可以從以下方面進(jìn)行研究：(1)篩選相關(guān)影響因素作為指標(biāo)建立模型，繼續(xù)挖掘林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與水資源承載力關(guān)系的影響機(jī)理；(2)在本研究基礎(chǔ)上，規(guī)劃林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，以期在提升林業(yè)質(zhì)量效益和競爭力的同時也可以為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會發(fā)展提供水資源保障。