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摘要 ：
基于试图找寻最近十几年来中国频繁出台面向中、西部及东北地区的倾斜性投资政策的原因，采用FC模型的投资空间计量分析，显示中国区域固定资产投资对经济增长的正向影响显著，存在显著空间集聚，即投资规模大的省份被投资规模大的省份所包围，投资规模小的省份被投资规模小的省份所包围，因而国家出台的面向中、西部地区及东北地区的倾斜政策对于减小区域差异是十分必要的。由此进一步提出了优化这类投资的建议：首先，中央应当持续加强对中、西部及东北地区的倾斜性投入;其次，应着力提高项目投资效率，加强投资过程科学化的监管;最后，应注重区域间协调互补，积极实施区域间产业转移。
关键词：区域性倾斜政策;必要性;投资聚集;FC模型;空间计量
中图分类号：F830.59文献标志码：A文章编号：1671-1254（2014）06-0056-08
Is China’s Regional Inclining Policy Necessary
—An Analysis from the Perspective of Spatial Gathered Investment
JIANG Yapeng1，HUANG Qiulu1，JIANG Yumei2
（1.Faculty of Management and Economics，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650000，Yunnan，China;
2.School of International Business，Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 610000，Sichuan，China）
Abstract：This paper tries to find out the reason of China’s inclining policies frequently introduced to the Midwest from the spatial distribution perspective of investment.Spatial regression analysis based on the FC model shows that the influence of China’s regional investment of fixed assets on the economic growth is positive significant，along with significant spatial cluster.The provinces with high investment scale are surrounded by high invested provinces，and vice versa.Therefore，these kinds of inclining policies applied to the middle，west and northeast regions of China are necessary to reduce the regional differences.The paper thereby puts forward some suggestions to optimize those kinds of investments：firstly，the central government should continuously strengthen such inclining investment;secondly，the government should focus on improving the investment efficiency;and lastly，more attention should be paid to regional coordination and regional industry transference.
Keywords：Regional Inclining Policy;necessity;investment cluster;FC Model;spatial distribution
近年来，中国经济发展关注点逐渐聚焦于地区发展差异上，国家相继实施了东部开放、西部大开发、中部崛起及东北振兴等一系列区域经济发展战略，给予了这些地区显著的政策倾斜。一个重要特征就是显著增大了对于这些地区的投资力度。据国家统计局统计，仅2011年，在完成的工业投资中，东部地区投资6万亿元，增长21.1%，增幅比上年高1.3个百分点，所占比例为46.6%;中部地区投资4.1万亿元，增长35%，增幅比上年高8.7个百分点，所占比例为31.4%;西部地区投资2.8万亿元，增长30.5%，增幅比上年高9.6个百分点，所占比例为21.4%。中部和西部地区工业投资增速均高于同期全国工业投资增速，分别比东部地区高出13.9和9.4个百分点（中华人民共和国工业与信息化部，2012）。我们好奇的是，这些区域性倾斜政策有必要么？其理论基础是什么？
我们试图从区域投资集聚视角来解释这一现象。考虑到“伴随对2007全球金融危机的反思，金融因素及更为现实的市场缺陷被更多地纳入经济学理论和模型中进行讨论”（李黎力，2012）。加之前述显著的区域投资倾斜政策，本文将从以区域投资视角出发，运用空间计量方法对投资与经济增长的关系进行分析，以求回答这一问题。
一、关于倾斜性区域投资政策的文献综述
与本文紧密相关的文献主要有两方面：一是投资与经济增长的关系研究;二是投资在调整区域发展差异中作用的研究。 （一）关于投资与经济增长关系的研究
投资刺激经济增长是各国宏观调控的重要手段。规范分析中较早的应属Solow<sup>[1]</sup>（1956）的优化的索洛模型。该模型通过人均资本收入衡量生活标准水平和增长率的横截面差异，发现投资份额的增加会带来经济的临时增加，但长期中仍是需要依赖技术进步获得推动力;Romer<sup>[2]</sup>（1990）的内生增长理论则明确提出投资是经济增长的源泉，人力资本及R&D投资贡献尤其可观;Alicia <sup>[3]</sup>（1992）进一步从政策视角探究了基础设施投资与经济增长间的关系，提出经济学家往往忽视公共政策对于各类投资的影响，因而出台政策往往缺乏可信度。但是，亦有不一致的结论，Patrick<sup>[4]</sup>（1998）关于经济增长和资本积累率因果关系的研究在驳斥了新古典增长理论的不变收益结论的同时，强调而得到的负向因果关系和外生储蓄与经济增长间没有显著关系甚至存在负向关系，这与Solow（1956）模型的的长期效应结论一致。实证方面，Mankiw<sup>[5]</sup>等（1992）包含人力资本和物质资本的跨国模型检验显示，收入对物质资本的弹性与收入中资本的份额并无显著区别，并且物质资本积累对人均收入的影响大于索洛模型的描述;Delong<sup>[6]</sup>等（1992）关于美国固定资本投资与人均GDP关系的讨论发现，固定资本对人均GDP有显著的正相关影响，可惜他只是得到了单项因果关系;Delong<sup>[7]</sup>等 （1993）更换对象，在对发展中国家的观察中发现，固定资产投资速度高的国家经济增长速度也较快;同期的Blomstorm<sup>[8]</sup>等（1996）对100多个国家1965至1985年间固定资本投资和经济增长的观察亦得到类似的结论。Podrecca等（2001）<sup>[9]</sup>关于固定资产投资和经济增长间关系的检验则表明两者间存在双向因果关系，与索洛增长模型结论一致。
昆明理工大学学报（社会科学版）第14卷
第6期姜亚鹏，黄秋璐，姜玉梅：中国倾斜性区域投资政策有必要么——基于空间集聚效应的分析
关于中国的研究中，张筱峰<sup>[10]</sup>等（2004）的本地化内生增长分析强调，中国需要增加人力资本、研究开发等方面投资才能促进长期经济增长;武普照和王耀辉<sup>[11]</sup>（2007）亦在内生增长框架下分析了公共投资的作用，认为公共投资通过提高私人投资回报率，可促进经济持续稳定增长;范辉<sup>[12]</sup>（2011）关于中国公共投资、经济增长与经济结构转型三者关系的模拟发现，体制深刻影响着三者间关系，公共投资可以有效促进经济增长与经济结构转型;同期的杨淑涵<sup>[13]</sup>（2011）关于中国投资与经济增长的经济史视角分析亦得出类似结论。实证研究中，Kwan<sup>[14]</sup>等（1999）的研究较早，他们基于外生框架模型的讨论发现，固定资产投资是中国经济增长的关键因素，而进一步的超外生检验则明确提出，资本累积与收入增长间存在着稳健相互促进关系;Sylvie<sup>[15]</sup>（2001）关于中国24个省1985至1998年间基础设施投资和经济增长间关系的讨论强调，基础设施投资是导致各省经济发展差异的关键;Maria<sup>[16]</sup>（2010）关于设备投资和基础设施投资对经济增长影响研究则进一步强调，两类投资都对中国长期经济增长起到重要影响。
显然，既有研究都强调了各类投资对经济增长的重要影响，但结论并不一致。
（二）关于投资在区域发展不平衡中作用的研究
国内学者对中国东、中、西部经济发展不平衡的现象进行了大量研究。
1.规范分析方面。胡永平<sup>[17]</sup>（2004）关于中国储蓄增长、投资增长与经济增长关系的模拟提出，东部地区三者关系与模型基本正常，中部地区投资效率低下，西部地区资本供给不足，这直接导致地区经济差距扩大，因而对中西部地区进行投资倾斜性政策十分必要;唐珏岚<sup>[18]</sup>（2008）则提出，区域固定资产投资配置失衡是拉大区域发展差距主因，而主导区域投资不平衡的因素是人力资本累积的差异;王辉<sup>[19]</sup>（2010）在认可中国东、中、西部固定资产投资规模的影响基础上，强调了投资效益与投资来源差异对于区域经济发展失衡的重要影响。
2.实证方面。夏杰长<sup>[20]</sup>（2002）关于中国经济发展区域差距的观察提出，国家投资布局和投资政策的东倾是东、中、西部经济差距扩大的主因，鉴于中西部地区投资效率较低，建议加大对中、西部的投资力度;叶春玲<sup>[21]</sup>（2005）关于西部地区1996至2003年间各投资要素的因素分析显示，加大固定资产投资力度、调整投资结构、提高投资效率对加快西部地区经济发展，提高经济增长质量具有重要现实意义;任歌<sup>[22]</sup>（2011）的研究表明，1978-2008年间中国固定资产投资对经济增长影响的区域差异性显著，其中，中部地区固定资产投资对经济增长的促进最明显，西部大开发战略的投资拉动效应在逐步增强;潘黎霞<sup>[23]</sup>（2011）关于中国东、西部2008年数据的动态线性规划亦得到应当增加西部投资的类似结论;宋丽智<sup>[24]</sup>（2011）采用区别于传统渐近理论的小样本方法，对中国1980至2010年间固定资产投资与经济增长间关系的bootstrap仿真检验显示，两者具有显著正向、双向Granger因果关系，当然亦有不一致的结论。苏文慧<sup>[25]</sup>（2011）的计量检验就强调，虽然中国固定资产投资和经济增长间存在长期稳定关系，但却是单向因果关系，经济增长是导致固定资产投资增加的原因，反向关系则不成立。 （三）现有区域发展差异研究述评
纵观既有文献可以看到：一方面，目前研究中的规范分析多是对索洛模型或内生增长理论的拓展，鲜有新意;另一方面，实证方法则多是面板数据线性拟合，结论多是线性拟合结果，无法明晰呈现区域发展差异影响因素的空间认知，但实际上对于空间结构的理解在解决结构与差距问题上可能更重要。
可喜的是，孙玲<sup>[26]</sup>（2012）的研究给了我们重要启示。她从空间经济学非对称模型出发，运用2000-2010年面板数据进行了线性拟合。她提出，区域金融发展差异是中国区域经济发展不平衡的主因，这启发本研究考虑运用空间计量方法分析中国区域发展差异问题。因而，本文将致力于实现以下创新：（1）以FC模型为基础，从空间经济学角度来论证区域投资与经济增长差距间关系;（2）建立变量空间分布图，构建各省经济增长、固定资产投资累积以及人力资本累积的空间结构图，深化感性认识;（3）探索各变量全域和局域空间自相关性，深化空间结构理性认识;（4）运用空间计量中的空间加权最小二乘模型、空间滞后模型和空间误差模型对投资、对经济增长的贡献进行最后检验，最终获得稳健的空间相关性结论。
二、探索性空间数据分析
笔者首先采用全域空间相关性检验和局域空间相关性检验来检验中国各地区固定资产投资的空间效应。空间效应指各地区间经济地理行为间一定程度上的空间相互作用。全域空间相关性是指从区域空间的整体上刻画区域固定资产投资的空间分布集群，主要采用Morans’I指数法与局域空间相关性（LISA）分析进行。局域空间相关性（LISA分析）可以对空间格局和集群现象进行进一步检验。每个空间单元的LISA描述了在一定显著性条件下，围绕该空间单元的其他相似空间单元之间所具有的空间集群程度。
（一）各省地区生产总值、固定资产投资和劳动力的空间分布
图（1）显示，辽宁、山东、江苏、浙江、广东5省的地区生产总值、固定资产投资和劳动力都属于最活跃地区，而甘肃、青海、西藏、宁夏、贵州、海南6省均属于最不活跃地区。从空间分布四分位图看，中国的地区生产总值、固定资产投资和劳动力的分布区域性特征较为明显，地区分布不均衡，具有显著的集群特征。
（二）全域空间自相关检验
全域空间相关性是指从区域空间的整体上刻画区域固定资产投资的空间分布的集群情况。我们采用全域Morans’I指数，衡量全域空间自相关度。全域Morans’I指数服从如式（1）的分布：
Moran’s∈[-1，+1]，若Morans’I∈（0，+1]，则空间自相关，数值越大则自相关越强;
若Morans’I=0，则该空间为随机分布;
若Morans’I∈[-1，0]，则空间差异化，数值越大空间差异越强。
（1）
进一步得到2012年中国各省各变量Morans’I指数，见表1。
表12012年各省各变量Morans’I指数
GDPInvestmentLabor
Moran's I指数0.0877*0.1521**0.0653*
P值0.07800.03800.0890
注：1.采用距离权值矩阵，随机性检验采用999 permutation;2.**表示5%的显著性水平。
表1显示，中国各省地区生产总值、固定资产投资和劳动力的Morans’I指数均为正值，且通过10%的显著性水平检验，表明中国31个省的地区生产总值、固定资产投资和劳动力在空间分布上具有显著的正相关性，存在明显的空间集聚。
在已知空间依赖基础上，我们通过Morans’I散点图观察空间集聚格局。详见表2所示：
表2Morans’I 散点图统计表
GDPInvestmentLabor
第一象限江苏、山东、浙江、福建、河南、河北、辽宁、湖北、湖南、上海山东、江苏、河南、辽宁、安徽、福建、河北、湖北、湖南、福建江苏、浙江、山东、福建、安徽、河南、广东、辽宁、重庆、湖南、湖北
第二象限北京、天津、安徽、海南、广西、江西、内蒙古、吉林、贵州、山西山西、江西、内蒙古、吉林、贵州、上海、北京、天津、黑龙江、广西、海南上海、北京、山西、天津、贵州、黑龙江、江西、吉林、河北、海南、广西
第三象限重庆、云南、黑龙江、新疆、青海、西藏、甘肃、陕西、宁夏宁夏、重庆、云南、新疆、青海、西藏、甘肃陕西、新疆、内蒙古、青海、甘肃、西藏、云南、宁夏
第四象限四川、广东陕西、广东、四川四川
Morans’I指数散点图将中国各省域的变量集群分为4个象限的空间关联模式。表2显示，多数省份集中在第1象限（HH）和第2象限（LH）
高记为“H”，低记为“L”，下同。，
3个变量位于第1象限和第3象限的省份占总省份的比重分别为61.29%、54.84%、61.29%，呈现空间聚集性，即高值地区被高值地区包围，低值地区被低值地区包围，而较少省份落在代表空间离散性的第四象限（HL）。
（三）局域空间自相关检验
我们用LISA检验观察局域空间中高值及低值的空间格局和集群状态。Morans’I作为全局指数只告诉我们空间是否出现了集聚或异常值，但并未显示出现在哪里及分布状态，各空间单元LISA值描述，在一定显著性条件下，围绕该空间单元的其他相似单元间的空间集群程度。
图2显示，中国各省地区生产总值、固定资产投资和劳动力空间分布均通过5%显著性水平检验，呈现相似的集聚性。主要有两个集聚区：一是以新疆、青海及西藏为中心的低值集聚区;二是以浙江与福建等沿海省份为中心的高值集聚区。其中，高值集聚区略有差异，但大都在沿海一带，表明中国经济发达地区和资本、劳动力流入主要集中在沿海一带。 前述分析显示：中国省际地区生产总值、固定资产投资和劳动力均存在显著的空间自相关性，区域经济发展和资本、劳动力流入以及其所处的地理位置、周边地区状况都密切相关。经济发达地区是资本和劳动力流入密集区，经济落后地区是资本和劳动力流入较为稀少区。因而，可以初步判定资本和劳动力流入对地区经济增长具有重大贡献。
那么，资本、劳动的流入与累积对于经济增长的贡献如何呢？下面我们进行空间定量分析。
三、空间计量检验
在前述探索性分析基础上，我们进行空间定量分析。
（一）模型、数据与方法
1.模型构建。我们选择拓展的自由资本空间模型（Footloose Capital Model）作为检验基础。Martin和Rogers<sup>[27]</sup>（1995）通过引入资本因素分析区域间资本自由流动情况下，讨论区域经济活动的空间分布。他强调在区域初始禀赋、贸易成本、市场规模、技术和开放度等不对称情况下，伴随分布在[0，1]之间的贸易自由度的提高，区域经济系统会出现相对的聚集力强化和分散力弱化，出现经济较发达的区域资本收益率较高以及资本要素的集聚。FC模型的最大贡献在于它能够处理区域市场规模和交易成本等外生性因素的非对称问题。然而，中国东、中、西部在要素禀赋、运输成本（距主要港口距离）、开放度等方面都不对称，可以应用非对称的FC模型;同时，中国近几年的区域投资主要集中在东部即经济发达地区，亦符合非对称FC模型。因此，笔者选择FC模型作为本文理论基础。
检验模型设定如式（2）。其中，为降低异方差可能并便于获得弹性，将各变量进行对数化处理。
LNGDP=C+LNINVESTMENT+LNCOAST+LNLABOR+ε（2）
其中，被解释变量为各省份地区生产总值的对数（LNGDP），衡量各省经济发展水平;解释变量为各省投资，取各省固定资产投资规模的对数（LNINVESTMENT）;控制变量有两个：一个是劳动力禀赋，取城镇从业人员数的对数（LNLABOR），另一个是运输成本，取各省省会距离主要港口城市的最短公路距离对数值来衡量（LNCOAST），C与ε为常数项与随机误差项。
2.数据。本文样本空间为除了中国台湾和香港、澳门特别行政区外的31个省、自治区和直辖市。数据为2012年截面数据，数据采自《中国统计年鉴》和各省份统计年鉴。其中，由于难以逐笔获得各省对外贸易经由港的数据，因而LNCOAST数据的采集需要谨慎处理。经过与“海关统计数据库”中2000—2006年每笔报关的详尽记录进行比对，结合诸省份与港口空间结构分析，我们认为将天津、上海、深圳为中国北部、东部及南部的进、出口港是可以采用的。因为这样处理的结果与“海关统计数据库”中2000—2006年每笔报关的详尽记录基本相符。实际报关中，由于相对高昂的陆路运输费用的存在，中国各省货物并不会均等地经由3个港口进出，而只会就近选择最近的港口，因而，认为该数据采集可以接受。具体划分结果见表3。所有数据都统一为人民币计价并运用价格指数且剔除了通胀因素。
3.检验方法。为考察固定资产投资的作用，我们采用空间加权最小二乘估计、空间滞后模型估计、空间误差模型估计3种方法对样本期间内中国各省经济发展与固定资产投资、运输成本、劳动力之间的关系进行估计。
（二）检验过程
为考察固定资产投资的作用，我们采用空间加权最小二乘估计、空间滞后模型估计、空间误差模型估计等3种方法，对各省份经济发展、固定资产投资、运输成本以及劳动力间关系进行估计，估计结果见表4。
表3各省进出口经由港设定
贸易港天津港上海港深圳港
省份北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆上海、江苏、浙江、安徽、湖北、江西、重庆、四川、西藏广东、广西、海南、福建、湖南、贵州、云南
表4空间模型估计结果
变量
检验模型
空间加权最小二乘估计空间滞后模型估计空间误差模型估计
C 2.0575（6.433）***2.6622（6.5302）***2.2542（8.5996）***
LNINVESTMENT0.7086（11.674）***0.7214（13.4988）***0.6915（15.2882）***
LNCOAST-0.1647（-8.328）***-0.1818（-9.4585）***-0.1653（-10.9303）***
LNLABOR0.3532（5.629）***0.3561（6.4869）***0.3467（7.3345）***
R20.9835
R20.98520.986990.9875
Log L22.270923.978924.2812
空间相关性检验
Moran 0.1635P-value 0.0323
Lratios4.020629P-value0.04495
LMLAG3.9558P-value0.0467
续表
变量
检验模型
空间加权最小二乘估计空间滞后模型估计空间误差模型估计
R-LMLAG3.4484P-value0.0633
LMERR6.1883P-value0.0134
R-LMERR4.3754P-value0.0362
LMSARMA5.1969P-value0.0744
注：1.表中数字表示相关系数，括号中数字表示系数的t检验值;2.***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。 从空间相关性检验结果来看，所有的检验均通过10%的显著性水平检验，说明中国省域经济发展及其影响因素均存在空间自相关性。进一步比较发现，SEM模型中的LogL和R2值均大于其他模型相应统计值，显著性水平也略高。因此，SEM应是较优选择。其中，固定资产投资系数显著为正，且高达69%，说明固定资产投资是经济增长的主要贡献。首先，作为“三驾马车”之一，投资是拉动经济增长的最直接动力。大量资金的投入和大批项目的建成投产，一方面直接拉动经济增长，另一方面促进国民经济各产业部门发展，带动经济增长;其次，中国近几年固定资产投资结构明显优化，先进制造业、第三产业投资占比大幅增长，高耗能产业投资下降，投资效益与质量得到明显提高，拉动了经济增长。
另外，劳动力弹性系数也显著为正，说明人力资本对经济增长起到重要贡献，强调了区域性资源禀赋丰沛程度在经济增长中占有的重要地位。因此，人力资本培训、教育投入与劳动力结构调整都是今后努力的方向。同时，距离成本弹性系数显著为负，即距离港口越远，出口交通运输成本越高，对经济增长产生负向影响，符合我们对现实的理解。这可能是沿海地区城市经济较为发达，西部内陆地区经济较为落后的原因之一。
四、研究结论与对策建议
（一）研究结论
由前述分析可得到如下结论：
1.固定资产投资、劳动力和地区生产规模分布呈现显著空间一致性，全国各省固定资产投资在空间上呈现显著正自相关性。投资规模较大的东部地区固定资产呈高投资空间集群;投资规模较小的西部地区则呈现低投资空间集群，这表明中国投资及经济发展呈现显著地区不平衡，这强调区域性政策的重要性。
2.固定资产投资对中国各省区域经济增长有着显著影响，经济发展对资本依赖性较强，这强调区域倾斜性投资政策十分必要。
（二）对策建议
基于上述结论我们提出如下建议：
1.中央与地方通力协作，持续加强对中、西部及东北地区的倾斜性投入。中央政府应把握全国经济发展的宏观协调性，减小“强者愈强”的投资空间集聚趋势，继续实施对中、西部地区及东北地区的倾斜性投资政策，尤其注意加强基础建设和人力资本积累投入，着力缩小区域经济发展差距;地方政府则应着眼于实施区域性优惠政策，吸引物质和人力资本流入，同时提高本地区资源利用效率、科技投入积累并优化人才培养环境，增强区域内供给能力，争取在更高水平上实现经济均衡。
2.着力提高项目投资效率，加强投资过程科学化的监管。由于中国市场经济体制和企业竞争环境尚待进一步优化，造成了部分投资项目效率较低。因而，一方面，政府必须积极转变职能，完善投资决策、实施监督和后评价体制，做到物尽其用，不浪费纳税人的一分一厘;另一方面，企业则应积极响应政府宏观调控指挥棒的指向，着眼于长期可持续发展，积极承担起企业社会责任，向技术含量高、就业容纳力强的行业投资，不但追求企业盈利最大化，更要着眼于造福一方社会。
3.注重区域间协调互补，积极实施产业转移。在中央政府持续投入背景下，东部地区应响应国家号召，适时将优质产业、资本及劳动力向中、西部及东北地区转移，带动后进地区发展。中、西部及东北地区更应利用国家倾斜性政策，积极加大研发资金投入，优化人才发展环境，夯实基础设施，强化技术溢出吸收能力，为消化吸收东部地区的产业转移做出积极努力。尤其值得一提的是，东北地区在接收产业转移的同时，应主动发挥其沿边开放地带的区位优势，吸引来自韩国、朝鲜、蒙古、日本和俄罗斯远东地区的贸易与投资，为区域经济发展引入更多增长点。
本主题未来的研究展望在于时间维度上的拓展研究。受限于空间计量方法约束，所用数据为截面数据，未将经济发展累积完全包括进来，动态分析不足，今后研究中，可以考虑进一步采用多年数据来考察其长期趋势，同时将资本对经济发展的影响进行长、短期比较。
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基于试图找寻最近十几年来中国频繁出台面向中、西部及东北地区的倾斜性投资政策的原因，采用FC模型的投资空间计量分析，显示中国区域固定资产投资对经济增长的正向影响显著，存在显著空间集聚，即投资规模大的省份被投资规模大的省份所包围，投资规模小的省份被投资规模小的省份所包围，因而国家出台的面向中、西部地区及东北地区的倾斜政策对于减小区域差异是十分必要的。由此进一步提出了优化这类投资的建议：首先，中央应当持续加强对中、西部及东北地区的倾斜性投入;其次，应着力提高项目投资效率，加强投资过程科学化的监管;最后，应注重区域间协调互补，积极实施区域间产业转移。
关键词：区域性倾斜政策;必要性;投资聚集;FC模型;空间计量
中图分类号：F830.59文献标志码：A文章编号：1671-1254（2014）06-0056-08
Is China’s Regional Inclining Policy Necessary
—An Analysis from the Perspective of Spatial Gathered Investment
JIANG Yapeng1，HUANG Qiulu1，JIANG Yumei2
（1.Faculty of Management and Economics，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650000，Yunnan，China;
2.School of International Business，Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 610000，Sichuan，China）
Abstract：This paper tries to find out the reason of China’s inclining policies frequently introduced to the Midwest from the spatial distribution perspective of investment.Spatial regression analysis based on the FC model shows that the influence of China’s regional investment of fixed assets on the economic growth is positive significant，along with significant spatial cluster.The provinces with high investment scale are surrounded by high invested provinces，and vice versa.Therefore，these kinds of inclining policies applied to the middle，west and northeast regions of China are necessary to reduce the regional differences.The paper thereby puts forward some suggestions to optimize those kinds of investments：firstly，the central government should continuously strengthen such inclining investment;secondly，the government should focus on improving the investment efficiency;and lastly，more attention should be paid to regional coordination and regional industry transference.
Keywords：Regional Inclining Policy;necessity;investment cluster;FC Model;spatial distribution
近年来，中国经济发展关注点逐渐聚焦于地区发展差异上，国家相继实施了东部开放、西部大开发、中部崛起及东北振兴等一系列区域经济发展战略，给予了这些地区显著的政策倾斜。一个重要特征就是显著增大了对于这些地区的投资力度。据国家统计局统计，仅2011年，在完成的工业投资中，东部地区投资6万亿元，增长21.1%，增幅比上年高1.3个百分点，所占比例为46.6%;中部地区投资4.1万亿元，增长35%，增幅比上年高8.7个百分点，所占比例为31.4%;西部地区投资2.8万亿元，增长30.5%，增幅比上年高9.6个百分点，所占比例为21.4%。中部和西部地区工业投资增速均高于同期全国工业投资增速，分别比东部地区高出13.9和9.4个百分点（中华人民共和国工业与信息化部，2012）。我们好奇的是，这些区域性倾斜政策有必要么？其理论基础是什么？
我们试图从区域投资集聚视角来解释这一现象。考虑到“伴随对2007全球金融危机的反思，金融因素及更为现实的市场缺陷被更多地纳入经济学理论和模型中进行讨论”（李黎力，2012）。加之前述显著的区域投资倾斜政策，本文将从以区域投资视角出发，运用空间计量方法对投资与经济增长的关系进行分析，以求回答这一问题。
一、关于倾斜性区域投资政策的文献综述
与本文紧密相关的文献主要有两方面：一是投资与经济增长的关系研究;二是投资在调整区域发展差异中作用的研究。 （一）关于投资与经济增长关系的研究
投资刺激经济增长是各国宏观调控的重要手段。规范分析中较早的应属Solow<sup>[1]</sup>（1956）的优化的索洛模型。该模型通过人均资本收入衡量生活标准水平和增长率的横截面差异，发现投资份额的增加会带来经济的临时增加，但长期中仍是需要依赖技术进步获得推动力;Romer<sup>[2]</sup>（1990）的内生增长理论则明确提出投资是经济增长的源泉，人力资本及R&D投资贡献尤其可观;Alicia <sup>[3]</sup>（1992）进一步从政策视角探究了基础设施投资与经济增长间的关系，提出经济学家往往忽视公共政策对于各类投资的影响，因而出台政策往往缺乏可信度。但是，亦有不一致的结论，Patrick<sup>[4]</sup>（1998）关于经济增长和资本积累率因果关系的研究在驳斥了新古典增长理论的不变收益结论的同时，强调而得到的负向因果关系和外生储蓄与经济增长间没有显著关系甚至存在负向关系，这与Solow（1956）模型的的长期效应结论一致。实证方面，Mankiw<sup>[5]</sup>等（1992）包含人力资本和物质资本的跨国模型检验显示，收入对物质资本的弹性与收入中资本的份额并无显著区别，并且物质资本积累对人均收入的影响大于索洛模型的描述;Delong<sup>[6]</sup>等（1992）关于美国固定资本投资与人均GDP关系的讨论发现，固定资本对人均GDP有显著的正相关影响，可惜他只是得到了单项因果关系;Delong<sup>[7]</sup>等 （1993）更换对象，在对发展中国家的观察中发现，固定资产投资速度高的国家经济增长速度也较快;同期的Blomstorm<sup>[8]</sup>等（1996）对100多个国家1965至1985年间固定资本投资和经济增长的观察亦得到类似的结论。Podrecca等（2001）<sup>[9]</sup>关于固定资产投资和经济增长间关系的检验则表明两者间存在双向因果关系，与索洛增长模型结论一致。
昆明理工大学学报（社会科学版）第14卷
第6期姜亚鹏，黄秋璐，姜玉梅：中国倾斜性区域投资政策有必要么——基于空间集聚效应的分析
关于中国的研究中，张筱峰<sup>[10]</sup>等（2004）的本地化内生增长分析强调，中国需要增加人力资本、研究开发等方面投资才能促进长期经济增长;武普照和王耀辉<sup>[11]</sup>（2007）亦在内生增长框架下分析了公共投资的作用，认为公共投资通过提高私人投资回报率，可促进经济持续稳定增长;范辉<sup>[12]</sup>（2011）关于中国公共投资、经济增长与经济结构转型三者关系的模拟发现，体制深刻影响着三者间关系，公共投资可以有效促进经济增长与经济结构转型;同期的杨淑涵<sup>[13]</sup>（2011）关于中国投资与经济增长的经济史视角分析亦得出类似结论。实证研究中，Kwan<sup>[14]</sup>等（1999）的研究较早，他们基于外生框架模型的讨论发现，固定资产投资是中国经济增长的关键因素，而进一步的超外生检验则明确提出，资本累积与收入增长间存在着稳健相互促进关系;Sylvie<sup>[15]</sup>（2001）关于中国24个省1985至1998年间基础设施投资和经济增长间关系的讨论强调，基础设施投资是导致各省经济发展差异的关键;Maria<sup>[16]</sup>（2010）关于设备投资和基础设施投资对经济增长影响研究则进一步强调，两类投资都对中国长期经济增长起到重要影响。
显然，既有研究都强调了各类投资对经济增长的重要影响，但结论并不一致。
（二）关于投资在区域发展不平衡中作用的研究
国内学者对中国东、中、西部经济发展不平衡的现象进行了大量研究。
1.规范分析方面。胡永平<sup>[17]</sup>（2004）关于中国储蓄增长、投资增长与经济增长关系的模拟提出，东部地区三者关系与模型基本正常，中部地区投资效率低下，西部地区资本供给不足，这直接导致地区经济差距扩大，因而对中西部地区进行投资倾斜性政策十分必要;唐珏岚<sup>[18]</sup>（2008）则提出，区域固定资产投资配置失衡是拉大区域发展差距主因，而主导区域投资不平衡的因素是人力资本累积的差异;王辉<sup>[19]</sup>（2010）在认可中国东、中、西部固定资产投资规模的影响基础上，强调了投资效益与投资来源差异对于区域经济发展失衡的重要影响。
2.实证方面。夏杰长<sup>[20]</sup>（2002）关于中国经济发展区域差距的观察提出，国家投资布局和投资政策的东倾是东、中、西部经济差距扩大的主因，鉴于中西部地区投资效率较低，建议加大对中、西部的投资力度;叶春玲<sup>[21]</sup>（2005）关于西部地区1996至2003年间各投资要素的因素分析显示，加大固定资产投资力度、调整投资结构、提高投资效率对加快西部地区经济发展，提高经济增长质量具有重要现实意义;任歌<sup>[22]</sup>（2011）的研究表明，1978-2008年间中国固定资产投资对经济增长影响的区域差异性显著，其中，中部地区固定资产投资对经济增长的促进最明显，西部大开发战略的投资拉动效应在逐步增强;潘黎霞<sup>[23]</sup>（2011）关于中国东、西部2008年数据的动态线性规划亦得到应当增加西部投资的类似结论;宋丽智<sup>[24]</sup>（2011）采用区别于传统渐近理论的小样本方法，对中国1980至2010年间固定资产投资与经济增长间关系的bootstrap仿真检验显示，两者具有显著正向、双向Granger因果关系，当然亦有不一致的结论。苏文慧<sup>[25]</sup>（2011）的计量检验就强调，虽然中国固定资产投资和经济增长间存在长期稳定关系，但却是单向因果关系，经济增长是导致固定资产投资增加的原因，反向关系则不成立。 （三）现有区域发展差异研究述评
纵观既有文献可以看到：一方面，目前研究中的规范分析多是对索洛模型或内生增长理论的拓展，鲜有新意;另一方面，实证方法则多是面板数据线性拟合，结论多是线性拟合结果，无法明晰呈现区域发展差异影响因素的空间认知，但实际上对于空间结构的理解在解决结构与差距问题上可能更重要。
可喜的是，孙玲<sup>[26]</sup>（2012）的研究给了我们重要启示。她从空间经济学非对称模型出发，运用2000-2010年面板数据进行了线性拟合。她提出，区域金融发展差异是中国区域经济发展不平衡的主因，这启发本研究考虑运用空间计量方法分析中国区域发展差异问题。因而，本文将致力于实现以下创新：（1）以FC模型为基础，从空间经济学角度来论证区域投资与经济增长差距间关系;（2）建立变量空间分布图，构建各省经济增长、固定资产投资累积以及人力资本累积的空间结构图，深化感性认识;（3）探索各变量全域和局域空间自相关性，深化空间结构理性认识;（4）运用空间计量中的空间加权最小二乘模型、空间滞后模型和空间误差模型对投资、对经济增长的贡献进行最后检验，最终获得稳健的空间相关性结论。
二、探索性空间数据分析
笔者首先采用全域空间相关性检验和局域空间相关性检验来检验中国各地区固定资产投资的空间效应。空间效应指各地区间经济地理行为间一定程度上的空间相互作用。全域空间相关性是指从区域空间的整体上刻画区域固定资产投资的空间分布集群，主要采用Morans’I指数法与局域空间相关性（LISA）分析进行。局域空间相关性（LISA分析）可以对空间格局和集群现象进行进一步检验。每个空间单元的LISA描述了在一定显著性条件下，围绕该空间单元的其他相似空间单元之间所具有的空间集群程度。
（一）各省地区生产总值、固定资产投资和劳动力的空间分布
图（1）显示，辽宁、山东、江苏、浙江、广东5省的地区生产总值、固定资产投资和劳动力都属于最活跃地区，而甘肃、青海、西藏、宁夏、贵州、海南6省均属于最不活跃地区。从空间分布四分位图看，中国的地区生产总值、固定资产投资和劳动力的分布区域性特征较为明显，地区分布不均衡，具有显著的集群特征。
（二）全域空间自相关检验
全域空间相关性是指从区域空间的整体上刻画区域固定资产投资的空间分布的集群情况。我们采用全域Morans’I指数，衡量全域空间自相关度。全域Morans’I指数服从如式（1）的分布：
Moran’s∈[-1，+1]，若Morans’I∈（0，+1]，则空间自相关，数值越大则自相关越强;
若Morans’I=0，则该空间为随机分布;
若Morans’I∈[-1，0]，则空间差异化，数值越大空间差异越强。
（1）
进一步得到2012年中国各省各变量Morans’I指数，见表1。
表12012年各省各变量Morans’I指数
GDPInvestmentLabor
Moran's I指数0.0877*0.1521**0.0653*
P值0.07800.03800.0890
注：1.采用距离权值矩阵，随机性检验采用999 permutation;2.**表示5%的显著性水平。
表1显示，中国各省地区生产总值、固定资产投资和劳动力的Morans’I指数均为正值，且通过10%的显著性水平检验，表明中国31个省的地区生产总值、固定资产投资和劳动力在空间分布上具有显著的正相关性，存在明显的空间集聚。
在已知空间依赖基础上，我们通过Morans’I散点图观察空间集聚格局。详见表2所示：
表2Morans’I 散点图统计表
GDPInvestmentLabor
第一象限江苏、山东、浙江、福建、河南、河北、辽宁、湖北、湖南、上海山东、江苏、河南、辽宁、安徽、福建、河北、湖北、湖南、福建江苏、浙江、山东、福建、安徽、河南、广东、辽宁、重庆、湖南、湖北
第二象限北京、天津、安徽、海南、广西、江西、内蒙古、吉林、贵州、山西山西、江西、内蒙古、吉林、贵州、上海、北京、天津、黑龙江、广西、海南上海、北京、山西、天津、贵州、黑龙江、江西、吉林、河北、海南、广西
第三象限重庆、云南、黑龙江、新疆、青海、西藏、甘肃、陕西、宁夏宁夏、重庆、云南、新疆、青海、西藏、甘肃陕西、新疆、内蒙古、青海、甘肃、西藏、云南、宁夏
第四象限四川、广东陕西、广东、四川四川
Morans’I指数散点图将中国各省域的变量集群分为4个象限的空间关联模式。表2显示，多数省份集中在第1象限（HH）和第2象限（LH）
高记为“H”，低记为“L”，下同。，
3个变量位于第1象限和第3象限的省份占总省份的比重分别为61.29%、54.84%、61.29%，呈现空间聚集性，即高值地区被高值地区包围，低值地区被低值地区包围，而较少省份落在代表空间离散性的第四象限（HL）。
（三）局域空间自相关检验
我们用LISA检验观察局域空间中高值及低值的空间格局和集群状态。Morans’I作为全局指数只告诉我们空间是否出现了集聚或异常值，但并未显示出现在哪里及分布状态，各空间单元LISA值描述，在一定显著性条件下，围绕该空间单元的其他相似单元间的空间集群程度。
图2显示，中国各省地区生产总值、固定资产投资和劳动力空间分布均通过5%显著性水平检验，呈现相似的集聚性。主要有两个集聚区：一是以新疆、青海及西藏为中心的低值集聚区;二是以浙江与福建等沿海省份为中心的高值集聚区。其中，高值集聚区略有差异，但大都在沿海一带，表明中国经济发达地区和资本、劳动力流入主要集中在沿海一带。 前述分析显示：中国省际地区生产总值、固定资产投资和劳动力均存在显著的空间自相关性，区域经济发展和资本、劳动力流入以及其所处的地理位置、周边地区状况都密切相关。经济发达地区是资本和劳动力流入密集区，经济落后地区是资本和劳动力流入较为稀少区。因而，可以初步判定资本和劳动力流入对地区经济增长具有重大贡献。
那么，资本、劳动的流入与累积对于经济增长的贡献如何呢？下面我们进行空间定量分析。
三、空间计量检验
在前述探索性分析基础上，我们进行空间定量分析。
（一）模型、数据与方法
1.模型构建。我们选择拓展的自由资本空间模型（Footloose Capital Model）作为检验基础。Martin和Rogers<sup>[27]</sup>（1995）通过引入资本因素分析区域间资本自由流动情况下，讨论区域经济活动的空间分布。他强调在区域初始禀赋、贸易成本、市场规模、技术和开放度等不对称情况下，伴随分布在[0，1]之间的贸易自由度的提高，区域经济系统会出现相对的聚集力强化和分散力弱化，出现经济较发达的区域资本收益率较高以及资本要素的集聚。FC模型的最大贡献在于它能够处理区域市场规模和交易成本等外生性因素的非对称问题。然而，中国东、中、西部在要素禀赋、运输成本（距主要港口距离）、开放度等方面都不对称，可以应用非对称的FC模型;同时，中国近几年的区域投资主要集中在东部即经济发达地区，亦符合非对称FC模型。因此，笔者选择FC模型作为本文理论基础。
检验模型设定如式（2）。其中，为降低异方差可能并便于获得弹性，将各变量进行对数化处理。
LNGDP=C+LNINVESTMENT+LNCOAST+LNLABOR+ε（2）
其中，被解释变量为各省份地区生产总值的对数（LNGDP），衡量各省经济发展水平;解释变量为各省投资，取各省固定资产投资规模的对数（LNINVESTMENT）;控制变量有两个：一个是劳动力禀赋，取城镇从业人员数的对数（LNLABOR），另一个是运输成本，取各省省会距离主要港口城市的最短公路距离对数值来衡量（LNCOAST），C与ε为常数项与随机误差项。
2.数据。本文样本空间为除了中国台湾和香港、澳门特别行政区外的31个省、自治区和直辖市。数据为2012年截面数据，数据采自《中国统计年鉴》和各省份统计年鉴。其中，由于难以逐笔获得各省对外贸易经由港的数据，因而LNCOAST数据的采集需要谨慎处理。经过与“海关统计数据库”中2000—2006年每笔报关的详尽记录进行比对，结合诸省份与港口空间结构分析，我们认为将天津、上海、深圳为中国北部、东部及南部的进、出口港是可以采用的。因为这样处理的结果与“海关统计数据库”中2000—2006年每笔报关的详尽记录基本相符。实际报关中，由于相对高昂的陆路运输费用的存在，中国各省货物并不会均等地经由3个港口进出，而只会就近选择最近的港口，因而，认为该数据采集可以接受。具体划分结果见表3。所有数据都统一为人民币计价并运用价格指数且剔除了通胀因素。
3.检验方法。为考察固定资产投资的作用，我们采用空间加权最小二乘估计、空间滞后模型估计、空间误差模型估计3种方法对样本期间内中国各省经济发展与固定资产投资、运输成本、劳动力之间的关系进行估计。
（二）检验过程
为考察固定资产投资的作用，我们采用空间加权最小二乘估计、空间滞后模型估计、空间误差模型估计等3种方法，对各省份经济发展、固定资产投资、运输成本以及劳动力间关系进行估计，估计结果见表4。
表3各省进出口经由港设定
贸易港天津港上海港深圳港
省份北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆上海、江苏、浙江、安徽、湖北、江西、重庆、四川、西藏广东、广西、海南、福建、湖南、贵州、云南
表4空间模型估计结果
变量
检验模型
空间加权最小二乘估计空间滞后模型估计空间误差模型估计
C 2.0575（6.433）***2.6622（6.5302）***2.2542（8.5996）***
LNINVESTMENT0.7086（11.674）***0.7214（13.4988）***0.6915（15.2882）***
LNCOAST-0.1647（-8.328）***-0.1818（-9.4585）***-0.1653（-10.9303）***
LNLABOR0.3532（5.629）***0.3561（6.4869）***0.3467（7.3345）***
R20.9835
R20.98520.986990.9875
Log L22.270923.978924.2812
空间相关性检验
Moran 0.1635P-value 0.0323
Lratios4.020629P-value0.04495
LMLAG3.9558P-value0.0467
续表
变量
检验模型
空间加权最小二乘估计空间滞后模型估计空间误差模型估计
R-LMLAG3.4484P-value0.0633
LMERR6.1883P-value0.0134
R-LMERR4.3754P-value0.0362
LMSARMA5.1969P-value0.0744
注：1.表中数字表示相关系数，括号中数字表示系数的t检验值;2.***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。 从空间相关性检验结果来看，所有的检验均通过10%的显著性水平检验，说明中国省域经济发展及其影响因素均存在空间自相关性。进一步比较发现，SEM模型中的LogL和R2值均大于其他模型相应统计值，显著性水平也略高。因此，SEM应是较优选择。其中，固定资产投资系数显著为正，且高达69%，说明固定资产投资是经济增长的主要贡献。首先，作为“三驾马车”之一，投资是拉动经济增长的最直接动力。大量资金的投入和大批项目的建成投产，一方面直接拉动经济增长，另一方面促进国民经济各产业部门发展，带动经济增长;其次，中国近几年固定资产投资结构明显优化，先进制造业、第三产业投资占比大幅增长，高耗能产业投资下降，投资效益与质量得到明显提高，拉动了经济增长。
另外，劳动力弹性系数也显著为正，说明人力资本对经济增长起到重要贡献，强调了区域性资源禀赋丰沛程度在经济增长中占有的重要地位。因此，人力资本培训、教育投入与劳动力结构调整都是今后努力的方向。同时，距离成本弹性系数显著为负，即距离港口越远，出口交通运输成本越高，对经济增长产生负向影响，符合我们对现实的理解。这可能是沿海地区城市经济较为发达，西部内陆地区经济较为落后的原因之一。
四、研究结论与对策建议
（一）研究结论
由前述分析可得到如下结论：
1.固定资产投资、劳动力和地区生产规模分布呈现显著空间一致性，全国各省固定资产投资在空间上呈现显著正自相关性。投资规模较大的东部地区固定资产呈高投资空间集群;投资规模较小的西部地区则呈现低投资空间集群，这表明中国投资及经济发展呈现显著地区不平衡，这强调区域性政策的重要性。
2.固定资产投资对中国各省区域经济增长有着显著影响，经济发展对资本依赖性较强，这强调区域倾斜性投资政策十分必要。
（二）对策建议
基于上述结论我们提出如下建议：
1.中央与地方通力协作，持续加强对中、西部及东北地区的倾斜性投入。中央政府应把握全国经济发展的宏观协调性，减小“强者愈强”的投资空间集聚趋势，继续实施对中、西部地区及东北地区的倾斜性投资政策，尤其注意加强基础建设和人力资本积累投入，着力缩小区域经济发展差距;地方政府则应着眼于实施区域性优惠政策，吸引物质和人力资本流入，同时提高本地区资源利用效率、科技投入积累并优化人才培养环境，增强区域内供给能力，争取在更高水平上实现经济均衡。
2.着力提高项目投资效率，加强投资过程科学化的监管。由于中国市场经济体制和企业竞争环境尚待进一步优化，造成了部分投资项目效率较低。因而，一方面，政府必须积极转变职能，完善投资决策、实施监督和后评价体制，做到物尽其用，不浪费纳税人的一分一厘;另一方面，企业则应积极响应政府宏观调控指挥棒的指向，着眼于长期可持续发展，积极承担起企业社会责任，向技术含量高、就业容纳力强的行业投资，不但追求企业盈利最大化，更要着眼于造福一方社会。
3.注重区域间协调互补，积极实施产业转移。在中央政府持续投入背景下，东部地区应响应国家号召，适时将优质产业、资本及劳动力向中、西部及东北地区转移，带动后进地区发展。中、西部及东北地区更应利用国家倾斜性政策，积极加大研发资金投入，优化人才发展环境，夯实基础设施，强化技术溢出吸收能力，为消化吸收东部地区的产业转移做出积极努力。尤其值得一提的是，东北地区在接收产业转移的同时，应主动发挥其沿边开放地带的区位优势，吸引来自韩国、朝鲜、蒙古、日本和俄罗斯远东地区的贸易与投资，为区域经济发展引入更多增长点。
本主题未来的研究展望在于时间维度上的拓展研究。受限于空间计量方法约束，所用数据为截面数据，未将经济发展累积完全包括进来，动态分析不足，今后研究中，可以考虑进一步采用多年数据来考察其长期趋势，同时将资本对经济发展的影响进行长、短期比较。
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