我国人均投资、人均财政支出与经济增长的空间计量分析

曹琼

摘 要： 本文运用全局空间自相关MoranI指数、空间关联局域指标LISA分析，考察中国大陆31个省级区域人均投资、人均财政支出与人均GDP的关系，构建空间计量经济模型，对人均投资、人均财政支出与人均GDP的关系进行理论分析和实证检验。研究表明：①我国人均GDP一直伴随空间集聚的过程，存在显著的空间自相关性。②人均财政支出和人均投资对我国各省市的人均GDP都有显著的推动作用。③我国省域间人均GDP增长的空间效应是通过扰动误差项的传递来表现的。④处于人均GDP高高集聚区的是东南沿海等发达地区，处于人均GDP低低集聚区的是中西部等欠发达地区。

关键词： 人均投资；人均财政支出；经济增长；空间计量分析

一、引言及文献综述

在经济的分析中，经济增长一直是非常受关注的问题，而人均投资、人均财政支出与经济增长的关系比较紧密。袁琛钦，李爵，刘文龙（2010）对1985-2008年中国经济增长与人均消费、人均投资以及服务业产值关系进行了实证分析，得出人均消费、人均投资及服务产值对经济增长都有促进的作用[1]。熊凤平（2007）从计量模型的角度分析我国政府财政支出和人均GDP的关系，研究人均GDP 对财政支出的影响。认为在我国人均GDP 对政府的财政支出的增长起到了很大的促进作用，人均GDP的增长有利于扩大政府的财政支出[2]。张钢，段澈（2006）利用省际面板数据对我国地方财政支出结构与地方经济增长关系的实证分析表明，东部、中部和西部地区的地方财政支出结构存在着不同的经济增长效应[3]。但是大多数的研究对人均投资、财政支出和经济增长的研究都忽略了空间相关性的作用。也有少数文献考虑了对空间因素的分析，张晓旭，冯宗宪（2008）运用探索性空间数据分析方法研究了中国30 个省份1978年-2003年人均GDP 之间的空间相关性，运用三种不同的空间经济计量模型研究了中国各省份人均GDP 增长的收敛性[4]。吴玉鸣，徐建华（2004）运用空间统计和计量经济学Moran I指数法及时空数据模型分析了中国31个省级区域经济增长集聚及其影响因素[5]。余可（2008）运用空间经济计量分析方法对1995-2005 年间中国31 个省、自治区和直辖市的地方财政支出结构与地区经济增长的关系进行了实证分析[6]。

近年来大量的文献对政府财政支出、人均投资与经济增长的关系进行了理论研究与实证分析，但是对于人均财政支出、人均投资与我国经济增长的研究比较缺乏。针对已有研究的不足，本文将考虑空间的因素，基于空间计量经济学的视角，对人均投资、人均财政支出与我国经济增长的关系进行理论分析和实证检验。

二、我国人均GDP相关性分析

（一）全局自相关性分析

通过全局MoranI指数来检验中国人均GDP是否存在空间依赖性，进而来揭示中国人均GDP的全局空间相关性。我们定义一个二元对称空间权重矩阵：W=[wij]n×m，wij表示区域i 与j 的邻近关系，根据邻接标准来度量。当区域i 和j 相邻时，w等于1；不相邻时，则为0。

图1 2003年—2013年中国人均GDP的省际Morans I指数变动

本文对中国31个省份2003年到2013年的人均GDP进行全局Morans I显著性检验，结果表明，2013年全局Morans I检验量达到0.4231；当permutation：999 时，E（I）=-0.0333，SD（I）=0.0115，Mean=-0.0323，Z（I）为4.0824，大于0.05置信水平下的临界值，通过显著性检验，表明在省域层面上中国人均GDP存在明显的空间相关性。从2003到2013年来看，中国人均GDP的省际Morans I指数都大于0， 说明在空间上存在正的相关性。在这10年期间， Morans I 指数在2003年到2005年是上升的，2005年到2007年略微下降，2007年到2010基本上呈上升的趋势，随后呈下降趋势，而且下降的幅度较大，但都通过了5%的显著性检验，说明人均GDP存在着正相关性，人均GDP会受到相邻省份人均GDP的影响，相邻省份人均GDP存在一定的相似性。这就说明中国人均GDP在省际层面呈现出明显的空间集聚特征。

（二）局部空间自相关性分析

进一步进行局部空间的自相关分析，在这里一般采用Moran散点图和LISA局部指标来分析。

Moran散点图被分为四个象限，第一象限是High-High类型（高高集聚类型），在这个象限内，中心省份的人均GDP较高，同时相邻省份的人均GDP也较高；第二象限是Low-High类型（低高集聚类型），中心省份的人均GDP较低，而相邻省份的人均GDP较低；第三象限是Low-Low类型（低低集聚类型），中心省份和与它邻近省份的人均GDP都比较低；第四象限是High-Low类型（高低集聚类型），中心省份的人均GDP较高，而相邻省份的人均GDP较低。

本文将2003年和2013年中国各省份人均GDP的集聚变化作了对比。2003年有74.19%的省份位于高高或低低集聚区，有25.81%的省份位于低高或高低集聚区；而到2013年有77.42%的省份位于高高或低低集聚区，有22.58%的省份位于低高或高低集聚区。其中由于吉林和辽宁这两个省份的人均GDP提高了，所以吉林省就从低高集聚区进入高高集聚区，辽宁省就从高低集聚区进入高高集聚区。黑龙江和内蒙的人均GDP相比2003年也有所提高，黑龙江省就从低低集聚区进入到了低高集聚区，内蒙就从低低集聚区进入了高低集聚区。而海南省由于人均GDP的下降，反而从低高集聚区降到了低低集聚区。这些反映了我国人均GDP在省级区域的空间自相关性和异质性。

三、我国人均投资、人均财政支出与经济增长的空间计量分析

（一）变量选取与数据来源

本文选取中国31个省域2013年横截面数据为样本，采用人均GDP来衡量地区经济水平。以PERGDP表征中国人均GDP，作为被解释变量；以中国人均投资（PERINV）、中国人均财政支出（PEREXP）作为解释变量。其中各地区全社会固定资产投资、地方财政支出、国内生产总值、各省市年末常住人口的数据来自于《中国统计年鉴》2003-2013年。

（二）空间计量模型与估计

构建反映各地区人均投资、人均财政支出与人均GDP关系经典计量经济学双对数回归模型：

InPERGDP=β0+β1InPERINV+β2InPEREXP+ε （3）

公式中：PERGDP代表人均GDP，作为被解释变量；PERINV、PEREXP分别代表人均投资、人均财政支出，作为解释变量。在这里我们将考虑空间因素，分别构建人均投资、人均政府支出与人均GDP的空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。

空间滞后模型（SLM）不仅反映了本地人均GDP而且还反映空间地区人均GDP，表达式为：

InPERGDP=ρWInPERGDP+β1PERINV+β2PEREXP+ε （4）

公式中：W 代表的是空间权重矩阵；Wln PERGDP是空间滞后变量；ρ是空间滞后自回归系数，用于测量空间上邻近地区人均GDP的外部溢出效应；ε是误差项。

空间误差模型（SEM）是充分考虑了空间上相关的误差项对人均GDP影响的模型，表达式为：

InPERGDP=β0+β1InPERINV+β2InPEREXP+ε，ε=λWε+u （5）

公式中，λ是空间误差自回归系数，是用来衡量相邻省份的人均GDP是否会对中心省份的人均GDP有影响。

（三）空间计量结果及分析

根据经典回归模型进行OLS估计，回归模型的R2值为0.3464，拟合效果较差。考虑中国各省域人均GDP存在空间自相关性，所以我们将引入回归模型，对OLS估计的残差进行空间依赖性检验，空间权重矩阵采用的是一阶Queen邻接矩阵。表2中的LM（lag）通过了5%的显著性检验，而LM（error）也通过了5%的显著性检验，R-LM（lag）未通过水平为5%的显著性检验，R-LM（error）通过10%的显著性检验。根据判别标准，R-LM（lag）不显著，而R-LM（error）显著，所以我们认为SEM模型是最优的。同时，我们再来比较下极大似然估计量（LogL）、赤迟信息准则（AIC ）和施瓦茨信息量（SC）这三个统计量，由表可见SEM模型中的LogL是-2.5772，AIC 是11.1544，SC是15.4563。SEM模型中的LogL明显要大于SLM和OLS的，AIC 和SC也都要小于SLM和OLS的。根据以上分析，我们认为SEM模型解释效果更好。

我们对SLM的参数进行分析。SLM模型的R2是0.6190，拟合度较好。变量InPERINV和InPEREXP都是显著的，且系数都为正。人均投资每增长1%，人均GDP将会增加0.17%；人均政府支出每增长1%，人均GDP将会增加0.27%。空间误差自回归系数是0.7163，大于0，且p值为0.0000，显著小于0.05。空间误差模型的空间效应一般表现在它的误差项ε上，因此我们可以认为一个省份的人均GDP是通过误差项的形式传递给相邻的省份的，从而来影响其他省份的人均GDP。

四、结论

基于空间计量经济学的视角，本文将空间因素纳入人均投资、人均财政支出与我国经济增长的研究框架之中。运用空间自相关理论与空间计量模型考察了中国31个省域的人均投资、人均财政支出与中国人均GDP之间的相互关系和作用机制。通过实证分析，我们可以得出以下几点结论：①中国人均GDP一直伴随空间集聚的过程，表现为较高的空间集聚分布特征，并且有不断增强的趋势。②中国人均GDP存在显著的空间自相关性，即邻近省域的人均GDP具有显著的相似性。如果忽视空间因素影响可能会引起回归模型设定和估计结果的偏差，因此，纳入空间效应的空间误差模型较好地拟合了人均投资、人均财政支出与人均GDP的关系。③人均财政支出和人均投资对我国各省市的人均GDP都有显著的推动作用，这两个变量对我国各省市的经济增长作用在空间存在差异性。④我国省域间人均GDP增长的空间效应是通过扰动误差项的传递来表现的。当某一省域的人均GDP受到冲击时，将会通过误差项的形式影响相邻省域的人均GDP。⑤处于人均GDP高高集聚区的是东南沿海等发达地区，处于人均GDP低低集聚区的是中西部等欠发达地区。

综上所述，在我国目前的经济发展过程中，人均财政支出和人均投资对于我国的人均GDP有推动作用。积极的财政政策是我国区域经济增长的动力，扩大政府的财政支出，用于公共产品、公共事业、公共服务和社会基础设施的建设，能够调节经济的发展，从而促进经济的增长。投资是拉动经济发展的“三驾马车”之一，随着我国消费结构和产业结构的不断提升和升级，固定资产的投资对GDP增长的贡献增大，引起了投资率的不断上升。从我国目前的经济发展阶段来看，积累和资本的形成对经济增长有很大的影响，因此投资拉动对经济增长的重要作用需要保持较快的投资增长。 （作者单位：陕西师范大学国际商学院）

参考文献：

[1] 袁琛钦 李爵 刘文龙.中国经济增长与人均消费、人均投资以及服务业产值关系的实证分析：1985—2008[J].中国市场. 2010（44）：10-21.

[2] 熊凤平.人均GDP对财政支出的影响模型及分析[J].北方经济.2007（1）：6-8.

[3] 张钢 段澈.我国地方财政支出结构与地方经济增长关系的实证研究[J].浙江大学学报（人文社会科学版）.2006.36（2）：89-93.

[4] 张晓旭 冯宗宪.中国人均GDP 的空间相关与地区收敛：1978-2003[J].浙江大学学报（人文社会科学版）.2008，7（2）：400-414.

[5] 吴玉鸣 徐建华.中国区域经济增长集聚的空间统计分析[J].地理科学，2004，24（6）：655-659.

[6] 余可.地方财政支出结构与地区经济增长的空间计量分析[J].财经理论与实践，2008，29（154）：83-86.

[7] Anselin L. Local indicators of spatial association - LISA[J]. Geographical Analysis.1995（27）：93-115.