國內投資的空間分布范文

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《經濟問題雜志》2014年第五期

一、投資的重心移動與空間集聚

(一)投資的重心移動在社會經濟現象研究中，區域重心被定義為不同區域權重導致的拉力平衡點，由于各個城市的投資水平不平衡，使得各個城市的權重有很大差異。投資重心移動的方向表明投資活動正在向該地理方向轉移。選取336個地級市及以上城市(自治州、盟)的全社會固定資產投資作為投資指標，分析得出我國1995年投資重心位于河南駐馬店市，2000年和2005年均位于安徽阜陽市，2011年位于河南周口市。1995～2000年期間投資重心向東北方向移動28.06公里，并且東西向移動幅度大于南北向移動幅度，表明此期間，東部沿海地區的經濟得到快速的發展，且超過其他地區，提供了投資重心向東移動的力量。2000～2005年期間投資重心再次向東北方向移動49.43公里，且南北向移動幅度大于東西向移動幅度，表明此期間，以京津冀為代表的環渤海經濟圈憑借著發達的交通網絡、雄厚的工業基礎和人力資本、相對富足的自然資源等區位優勢發展迅猛，投資力度加大，為投資重心的移動提供了向北的力量。2005～2011年期間投資重心向西北方向移動74.21公里，造成這種現象的外部原因:西部大開發戰略的提出使西部經濟發展得到重視，加強了基礎設施的建設，其中，西部大城市(比如重慶、西安)的投資力度提升最突出。

(二)投資的空間集聚情況全局空間關聯分析(GlobalMoran’sI)反映的是空間鄰接或空間鄰近的區域單元屬性值的相似程度。如果是Xi區域i的觀測值，則該變量GlobalMoran’sI計算公式如下。GlobalMoran’sI指數是一種總體統計指標，它只能說明所有區域與其周邊地區之間空間差異的平均程度。為了更清晰地反映區域經濟內部空間差異的變化趨勢，還要通過局部空間關聯分析來實現。在進行局部空間自相關分析時，利用LocalMo-ran’sI可以測量每個區域與其周圍地區的空間差異程度，即進行局部空間自相關，它是GlobalMo-ran’sI的分解形式。本文采用Moran散點圖和LocalMoran’sI兩種方法來研究每個區域與周邊區域之間的局部空間關聯和空間差異，Moran散點圖將變量z與其空間滯后變量(wz)之間的相關關系，以散點圖的形式加以描述，即構成了Moran散點圖。其中，橫軸表示變量的觀測值，縱軸表示其空間滯后變量的取值。每個區域觀測值的空間滯后就是該區域周圍鄰居觀測值的加權平均，具體通過標準化的空間權重矩陣來加以定義。Moran散點圖可分為四個象限:第一象限(H－H):區域本身與其周邊地區都是高值區，二者的空間差異程度相對較小;第二象限(L－H):區域本身是低值區，而其周邊地區為高值區，二者的空間差異較大;第三象限(L－L):區域本身與其周邊地區都是低值區，二者空間差異程度較小;第四象限(H－L):區域本身是高值區，而其周邊地區為低值區，二者的空間差異較大。將Moran散點圖與行政區劃圖結合起來，便得到LISA集聚圖。本文使用Moran’I來判斷變量自身的空間相關性，Moran’I取值范圍為(－1，1)，指數絕對值的大小表征空間相關程度的大小，同時本文給出中國城市2011年投資的Moran散點圖(見圖1)，結果顯示Moran’I值為0.15，且通過了1%的顯著性檢驗，說明在全國固定資產投資水平相似(高高或低低)的地區集中分布，在空間上表現出較強的全局空間相關性，呈現出明顯的趨同集聚。中國城市投資的高高集聚城市有20個，分布在長三角、遼中南地區、京津冀地區、山東半島，中國投資的低低集聚城市主要分布中國西部省份、黑龍江的邊疆地區、廣東省揭陽市。中國的投資高低類型區個數僅有2個，即蘭州和重慶，說明在中國很難形成投資飛地。中國的投資低高類型區則伴隨著高低類型區和高高集聚區而生，具體分布在重慶周邊、京津冀和長三角高高類型區周邊。

二、投資對區域經濟的影響

(一)數據選擇資本是工業化國家推動經濟發展的主導因素，中國處于工業化中期，經濟發展處于投資驅動的次級階段，資本投入是維持經濟增長的主要驅動因素。投資分為國內投資和外資，考慮到兩種資本的性質與作用不盡相同，FDI對經濟的影響較為復雜，FDI與經濟增長正相關關系在學術界尚未形成一致的結論，一些學者認為外資對中國區域經濟增長并沒有決定性的影響。［18］因此，本文將其分開考慮，分別為國內投資變量(X1)和外商直接投資變量FDI(X2)，國內投資變量取扣除外資的全社會固定資產投資。土地投入是推動中國經濟高速增長的重要因素，特別是運用土地政策實施宏觀調控以來，土地投入對經濟的影響更甚，因此本文采用城市建設用地面積(平方公里)(X3)作為土地投入。中國經濟持續高速增長的重要驅動力是廉價勞動力，特別是農村勞動力，因此勞動力投入以就業人數(萬人)(X4)來表示。由于西藏缺失數據較多，因此本文將西藏剔除，對329個地級及以上城市(自治州、盟)進行了實證分析。

(二)模型設定本文使用的空間計量經濟模型主要是納入了空間效應的空間常系數回歸模型，包括空間滯后模型(SpatialLagModel，SLM)與空間誤差模型(SpatialErrorModel，SEM)兩種?？臻g滯后模型(SLM)主要探討某個經濟因素在空間上是否有擴散現象(空間溢出效應)。空間滯后模型中樣本觀測值的空間依賴關系由外生的空間滯后變量來表達，其模型表達式為。式中，y為因變量矩陣;X為n×k的外生解釋變量矩陣;ρ為空間自回歸系數;W為n×n的空間權值矩陣，可以用鄰接矩陣(rook)或地理衰減矩陣構建，其中，rook是最為常見的空間權值矩陣，rook規定兩個地區彼此相鄰則為1，不相鄰為0，以此構建矩陣，然后進行行標準化，標準化后的矩陣的行元素之和為1，這意味著一個地區的周圍地區的權重之和為1;Wy為空間滯后因變量，即相鄰地區的觀測值Wy對本地區觀測值y的作用方向和作用程度，ε為隨誤差項向量。式中，ε為隨機誤差項;λ為n×1的截面因變量的空間誤差系數;μ為隨機誤差向量。參數λ衡量了存在于誤差項中的樣本觀測值之間的空間相互依賴作用，參數β的大小反映了自變量X對因變量y的影響大小。SEM的空間依賴作用由于存在于擾動誤差項ε中，因此該模型度量了周邊鄰接地區關于因變量的誤差沖擊對本地區觀測值的影響程度。

(三)實證分析本文建立的空間滯后模型(SLM)表示一個地區的經濟增長受周邊鄰接地區經濟增長的影響，該模型表示經濟增長存在空間溢出效應。該模型中地區之間的空間依賴性由空間滯后變量WlnY來反映。模型設定為:式(3)中，W為n×n階標準化空間權重矩陣，WLnY為空間滯后變量。ρ為空間回歸系數，其估計值反映周邊鄰接地區經濟對本地區經濟的影響，即ρ值刻畫了空間相關性程度。本文建立的空間誤差模型(SEM)表示地區間經濟增長的空間相關性并不是來源于地區的Y值，而是來源于未納入模型的解釋變量的空間相關性。地區之間的空間依賴性通過空間滯后誤差項Wε來體現。模型設定為:式(4)中，λ為空間誤差自相關系數，其大小刻畫回歸殘差之間空間依賴(或者是空間相關)的大小，λWε為空間滯后誤差項。為了比較分析，本文除了SLM和SEM回歸分析外同時引進普通模型OLS分析，結果見表1。空間回歸決策過程如下:模型的選擇標準首先看LM－Lag和LM－Error檢測統計量。如果兩者都不能拒絕0假設，堅持OLS的結果;如果只有一個LM檢驗統計量拒絕0假設，則選擇與拒絕0假設的檢驗統計量相對應的空間回歸模型。如果兩個LM檢驗統計量都拒絕0假設，則進一步考慮Roubust形式，選擇與最顯著的統計量相對應的空間回歸模型。表1顯示Moran’sI誤差檢驗顯著，指數為4.3043(P=0.000)，在統計上高度顯著。這意味著OLS回歸的殘差項存在顯著的空間相關，即區域經濟具有顯著的空間相關性，原因則是模型遺漏了空間變量，使得被解釋變量LnY的空間相關性不能完全由模型中的解釋變量(LnX1、LnX2、lnX3、LnX4)所解釋，因此OLS模型回歸得出的結果存在一定偏差。之后，同時對兩個拉格朗日乘子滯后(LMlag)和誤差(LMerr)進行檢驗，結果二者檢驗都顯著，然后對穩健性(R－LMlag和R－LMerr)進行檢驗，結果R－LMerr更顯著(P=0.000)，進一步說明有必要進行空間計量模型分析，且認為SEM模型可以更好地擬合空間效應。由于空間計量模型采用最大似然法ML估計模型中的參數，因此基于殘差平方和分解的擬合優度R2的檢驗意義不大，但可比較各模型的LogL、AIC和SC值來說明模型的優劣。由表1對比發現，SEM的對數似然LogL、AIC和SC的絕對值都比OLS的估計值小，說明SEM模型比OLS模型估計有效。模型中所有變量的系數均在10%顯著水平下呈正相關(除土地投入之外的變量且都通過1%的顯著檢驗)。國內投資(X1)、FDI(X2)、土地投入(X3)和就業人數(X4)越多，城市的GDP總量越大，其中國內投資系數最大，為0.630(P=0.000)，這表明影響一個城市經濟水平最為重要的因素是城市的固定資產投資。其次為就業人數，為0.215(P=0.000)。土地投入在不考慮空間相關線的OLS模型中通過10%的顯著檢驗，而在SEM模型中沒有通過檢驗，即在統計上不顯著。說明考慮了空間相關性的影響，降低了土地投入對中國城市經濟增長貢獻率的顯著性。FDI對經濟的影響為正，為0.118，說明FDI的技術效應和資本積累效應對經濟增長具有促進作用，也就是FDI和地區經濟增長直接形成了區域循環累積效應。SEM模型中的空間誤差項λ的估計值為0.329，且高度顯著，表明城市層面的經濟水平確實存在顯著的空間相關，一個城市的經濟水平不僅與物質資本、就業人數、FDI有關，還受到鄰近城市的經濟水平影響。平均而言，鄰近城市的經濟總量每增加1個單位，本城市的經濟總量增加0.329個單位?？傊?，2011年中國經濟增長主要依靠物質資本及勞動力等生產要素的投入增加，而FDI對經濟增長的影響有限。

三、研究結論

本文利用空間計量經濟學方法以全國329個地級及以上城市(州、盟)為樣本進行實證分析，證實了中國的投資分布具有顯著的空間相關性(空間依賴性)，一個地區的投資水平受到周邊鄰接地區的投資水平的影響。中國投資的高高集聚區分布在長三角、遼中南地區、京津冀地區、山東半島。依據本文的計量結果，可知首先投資對經濟發展有顯著的正面影響，國內投資對中國區域經濟具有正向的促進作用，作用力遠大于FDI、勞動投入和土地投入等要素。國內資產投資每增加1個單位，GDP就增加0.630個單位。由于FDI對區域經濟有著顯著的正向作用，中國實施西部大開發和中部崛起就必須要積極吸引外資以及充分利用外資，促進區域經濟的協調發展。其次，土地作為經濟發展日益重要的稀缺生產要素，對經濟增長的影響力較大，各地對土地指標的爭奪日益激烈，許多城市進行盲目圈地和過度城市化，加劇了資源環境的不協調，依靠土地投入拉動經濟增長僅是特殊階段發展經濟的權宜之計，而非持續經濟發展的長遠之計。

作者：陳園園王榮成安祥生王建康宋慶偉單位：東北師范大學地理科學學院太原師范學院管理系