本文的研究思路主要有四个步骤：(1)通过单位根检验来验证面板数据的稳定性；共同整分析的基础；(2)进行协整分析；考察水资源与农业经济增长是否存在长期的均衡关系；(3)在水资源与农业经济增长之间建立长期平衡关系，将误差修正模型应用于短期和长期因果关系检验；(4)用面板VAR分析变量，探讨了水资源与农业经济增长的双向动态影响关系。

2.1面板单位根检查。

板资料的单位根检验主要包括LLC检验.Breitung检验.IPS检验.ADF-Fisher检验和PP-Fisher检验五种方法。针对各种检验方法自身的局限性，为保证结论的稳健性，将五种方法结合起来进行了检验，结果见表1。

从表1可以看出，在东部检查农业经济增长(lngdp)和水资源(lnwater)的农业经济增长(lngdp)时，测试结果显示，“存在单位根”的原始假设不能完全否定，变量为非平稳(虽然一些测试结果并不理想，但是，对于两个变量的一阶差分检验，都明显地否定了“存在单位根”这一假设，而不影响整体效应)。因此，东、中、西两个地区的lngdp和lnwater序列均为一阶单整序列。

2.2面板协同检验。

基于面板单位根检验，本文随后进行了面板协整检验，以检验水资源与农业经济增长是否存在长期均衡关系。基于Pedroni提出的异质面板数据协整检验方法，基于回归残差构造7个统计量进行面板协整检验，结果见表2[10]。

东部地区的统计数据都是经过显着性检验的，从表2可以看出，东部地区的lngdp和lnwater区域存在面板协整关系。Panelv统计量和Panelrho统计量在中部和西部地区都没有进行明显的检验。然而，Pedroni的MonteCarlo模拟实验结果显示，在小样本情况下，PanelADF和GroupADF统计数据在一些方面优于其它统计量，PanelPP和GroupPP统计指标次之，其他指标最低，因此，Panelv和Panelrho统计数据并未进行显着性检验，这两个地区的中度和中度的面板协整关系不受影响。在东部.中部和西部地区，lngdp与lnwater区域间存在长期协整关系。从长远来看，水资源可促进农业经济增长，并可通过误差修正机制，维持水资源与农业经济增长之间的长期协整关系。

2.3面板误差修正模型检验。

协整关系仅仅反映了变量之间长期存在的因果关系，并没有明确二者之间因果关系的特定方向。为此，本文利用恩格尔和格兰格提出的EG两步误差修正模型，建立了基于面板的误差修正模型，分析了水资源与农业经济增长之间具体的因果关系方向。所建立的面板误差校正模型为：

在(2)式和(3)式中，Δ代表一阶差分运算，ECMi,t-j表示长期均衡误差。对所有的i，λ1.λ2为零的假设，如果不接受，表明水资源与农业经济增长之间存在长期的因果关系；相反，没有这样做；如果不接受原来的γ1j.γ2j为零的假设，表明水资源与农业经济增长之间存在短期因果关系，相反的，是不正确的。

表格2面板协整检验Tab.2Resultsofpanelco-integrationtests来下载原始表格。

表格2面板协整检验结果Tab.2Resultsofpanelco-integrationtests。

注意：*.**和***分别表示通过了这一测试，它们分别为10%.5%和1%。

面板误差修正模型的检验结果见表3。根据表格可以看出，对于东部地区，模型(2)的ECM项系数在1%水平上显着为负数，指出水资源是农业经济增长的长远原因，模型(3)ECM项系数虽为正数，但仍具有正数。但是没有进行显著性检验，说明农业经济增长并非造成水资源变化的长期原因。长期来看，东部地区只有水资源向农业经济增长的单向因果关系。检视其它变量的符号及其显着性，可以发现东部地区短期内水资源与农业经济增长之间存在双向因果关系。同样，在中部地区，短期内存在由水资源向农业经济增长的单向因果关系，长期以来，存在着水资源与农业经济增长之间的双向因果关系；在西部地区，不论从短期来看还是从长期看，都是由水资源向农业经济增长的单向因果关系。

2.4面板VAR估计。

平板VAR模型主要包括三个部分：第一，面板矩估计(GMM)，用于描述变量间的回归关系；第二，误差项的方差分析，以说明影响因素的大小；第三，冲击响应图表，观察各变量对冲击的反应[11]。基于对水资源与农业经济增长相互关系的定量分析，本文重点对前两部分进行了分析。

(1)面板矩估计。板矩估计系数的有效性要求去除面板VAR模型中区域固定效应和时间效应。在截面上，采用均值差分方法消除了时间效应，前向均值差分方法消除了区域固定效应。估算结果显示在表4中。

由上述回归结果可知：1)无论在东部、中部或者西部，或者西部地区，一期滞后、滞后期的水资源系数都高于0，并经过5%显着性检验，表明水资源对农业经济增长有显著的正影响。通过对一、二期滞后两期水资源系数的比较，可以发现水资源系数随滞后期的变化不断增加，分析结果显示，水资源对农业经济增长的影响呈逐渐增强趋势；(2)农业经济增长对水资源的影响具有明显的区域差异。西部地区，滞后一期农业经济增长对水资源的影响呈正向影响，而滞后二期不显著；一期滞后两期的农业经济增长对水资源有显著影响，且滞后一期具有正效应；第二阶段滞后性是负向效应，表明中部地区在经济发展初期会带来大量水资源消耗，但是，伴随着农业经济增长方式的转变，科技进步，产业结构优化，在中部地区，农业经济增长不会对水资源产生显著影响，西部地区的水资源消耗将逐渐减少。

(2)面板差异的分解。为准确描述和度量水资源与农业经济增长之间的相互作用程度，本文进一步采用方差分解法，求得各方程间的冲击反应对各变量波动的贡献。表格5列出了第十个预测阶段和20个预测阶段的方差分解结果。

从合成方差分解中可以发现：(1)10个预处理阶段和20个预处理阶段对方程分析结果的影响变化很小。研究表明，该系统在经过10个预测期后基本稳定；(2)水资源和农业经济增长的波动主要来源于自身，(3)两国对自身波动的贡献率都在70%以上；(3)水资源对农业经济增长的影响为20%-30%；它的中西部受到的影响最大，其次是中部，再一次是东部，(4)农业经济增长对水资源的影响在12%-20%之间，中部地区受影响最严重，其次是东面，西面比较小。