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固定资产投资综述范文1
关键词：固定资产投资；协整检验；vec模型
1 文献综述
对于固定资产投资问题的研究，历来是学术界关注的热点，改革开放以来，固定资产投资快速稳定增长，是经济持续高速发展的主要推动力量。因此，研究固定资产投资和经济增长的关系具有非常重要的现实意义。目前国内对固定资产投资与经济增长关系的研究越来越多，李其保、周勉之、孙栩瑜，张岳恒等学者研究了我国固定资产投资与经济增长的关系，指出我国目前的投资仍然是粗放型的，而不是集约型的，投资结构有待于进一步优化。余兴、张豪、吕连菊、张腊凤分别研究了山东省、湖北省和山西省固定资产投资与经济增长的动态关系。本文在鉴戒前人的基础上用利用最新数据，综合使用各种方法，对河北省的固定资产投资与经济增长进行实证研究，以其为河北省经济发展提供借鉴。
2 变量选取与数据处理
本文选地区生产总值和固定资产投资1985-2010年度数据均来自历年《河北省统计年鉴》及《2010年河北省统计公报》，由于缺乏1991年以前固定资产投资价格指数，中国内生产总值和固定资产投资都取当年值，未对价格变化进行调整。为了消除非平稳时间序列的异方差性，对地区生产总值和固定资产投资额进行自然对数变换，并分别用ly和lx表示。
在1985-2010年间，河北省生产总值和固定资产投资总体呈上升状态，在2000年以前比较缓慢，近十年增长十分迅速，总的来看经济得到了很大的发展，由1980年的396.75亿元增长到了2010年的20197.1亿元，固定资产投资也由1980年的110.66亿元增加到了2010年的15082.50亿元，可见河北省的经济实力不断增强。而且河北省的固定资产投资相对于生产总值的百分比处于极不稳定的状态。1988年之前几乎平稳的变化，从1988年开始下降，到1990年降到最低，然后又回升，1993年到1999年微弱的上升，1999年又开始滑落，到2002年降到最低，此后直到现在一直处于显著的递增阶段，2010年达到了最高0.747。导致这一剧烈变化的原因是政策改变，可以看出近年来政府加大了对固定资产的投资，因而研究其与经济增长的关系显得尤为重要。
3 实证分析
3.1 相关性分析
相关性分析可以考察变量之间是否存在依存关系。通过绘制散点图，来判断两个变量间是否有明显的线性关系。从河北省固定资产投资（lx）与地区生产总值（ly）的散点图可以看出除了个别的几个点外大部分年份的散点都分布在一条直线附近，可以判断河北省的固定资产投资与地区生产总值间存在着较强的线性相关关系。
3.2 平稳性检验
建立var模型首先要对数据进行平稳性检验。本文采用adf单位根检验法，为了达到两个时间序列平稳化的效果，对ly和lx进行一阶差分处理。显示了adf的检验结果。从检验结果看，地区生产总值和固定资产投资两个变量原序列adf检验值都大于10%的显著性水平下对应的临界值，因此不能拒绝存在单位根的原假设，即ly和lx都是非平稳的。而经过一次差分后的序列的adf检验值都小于10%显著性水平下对应的临界值，因此，这两个序列在10%的显著性水平下是一阶平稳的，即一阶单整i（1）。
3.3 协整检验
估计var模型需要选择适当的滞后阶数，笔者依据五种准则对滞后期进行选择，五个评价指标均认为建立var（2）比较合理。另外，在建立vec模型之前必须确定序列ly和lx是否是协整的。笔者采用johansen协整检验来分析两个变量之间的协整关系，结果显示：在5%的显著性水平下，迹统计量检验和最大特征值统计量检验均存在1个协整方程，因此，河北省地区生产总值与固定资产投资存在协整关系。协整关系所对应的具体的长期均衡关系通常可以通过最小二乘线性回归估计出来，估算结果如下:
ly=2.3780+0.8089*lx。
（17.78872）（43.50308）r2=0.9874注:方程下的括号内为t统计量值。
根据各项统计量指标可以看出模型很好地刻画了河北省固定资产投资与经济增长之间的长期均衡关系。其中，回归系数的估计值恰好是固定资产投资的经济增长弹性，这意味着固定资产每增长1%，地区生产总值将增长08089%，说明河北省的固定资产投资对经济增长具有拉动作用，两者存在长期稳定的关系。
3.4 建立vec模型
在实践中为了分析这两个变量之间的短期波动关系，以及长期均衡与短期波动之间的关系，需引入向量误差修正模型（vec）。在上述建模的基础上，可以得到ly与lx的vec模型如下：
其中ecm（-1）=ly（-1）-0.542*lx（-1）-4.313为误差修正项，反应了ly和lx的长期均衡关系.从结果中
可以看出地区生产总值和固定资产投资的短期变动均可以分为两部分：一部分是短期固定资产投资波动的影响，一部分是偏离长期均衡的影响。误差修正项ecm（-1）系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度，第一个方程中误差修正项的系数-0.091表明，当波动发生致使地区生产总值ly相对于其长期均衡水平低估时，将以9.1%的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。第二个方程中误差修正项的系数0.009表明，当扰动发生致使固定资产投资lx相对于其长期均衡水平高估时，将以0.9%的调整力度拉回到均衡状态。由此说明对地区生产总值的调节作用比对固定资产投资的要大。
3.5 格兰杰（granger）因果关系检验
检验因果关系最常用的方法是格兰杰因果检验，granger解决了x是否引起y的问题，主要看现在的y能够在多大程度上被过去的x解释，加入x的滞后值是否使解释程度提高。如果x在y的预测中有帮助，或者x与y的相关系数在统计上显著时，就可以说“y是由xgranger引起的”，检验结果显示：在10%的显著性水平下，认为ly是lx的格兰杰关系，反之不成立。说明近些年来河北省随着经济的增长固定资产投资额也因此增加，但基于预测意义上来说固定资产投资对经济的推动作用并不明显。基于此河北省应该调整投资结构。
4 结论与政策建议
从整个模型的分析可以河北省固定资产投资与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系，但河北省固定资产投资对经济发展的促进作用并不十分明显，河北省要合理转变投资结构来发挥固定资产投资的推动作用。基于此笔者认为：由于固定资产投资对经济的促进作用有滞后性，因此在决定固定资产投资率时应该根据上一年投资的具体情况综合考虑，而不应该盲目的增加；可以通过优化信贷结构来优化投资结构，更大的发挥信贷投资对经济的推动作用，来降低经济波动，保持经济平稳快速增长；固定资产投资重“量”更要重“质”，要注重投资结构的调整，在增加投资额的同时必须重质，要选准投资的方向，使固定资产投资对河北省经济发展的推动作用发挥到最大。
参考文献
［1］李其保，周勉之.固定资产投资与经济增长关系的实证分析［j］.理论探讨.
［2］孙栩瑜，张岳恒.中国固定资产投资与经济增长的协整分析及其政策建议［j］.惠州学院学报，2010，30，（2）.
固定资产投资综述范文2
[关键词]：固定资产投资 面板数据 财政支出 经济不确定性
1引言
1997年亚洲金融危机之后，我国经济增速一直低位徘徊，直到新千年以后经济出现回暖迹象，我国的固定资产投资从2003年开始加速，伴随而来的是经济的快速增长。国内学术界也开始讨论投资过热，经济过热的问题。而2008年全球经济危机后，世界经济受挫，中国的经济也遭遇打击，相对于经济危机前的增速出现了下滑，但是仍然保持高速增长，但是从2012年以后中国经济便从高速增长转为中低速的增长，固定资产投资增速随之出现剧烈下滑，并且下滑速度远超过经济下滑幅度（见图1）。
图1：1996年以来中国投资和GDP变动
图1表明了1996-2014年之间的中国固定资产投资增速和GDP增速的变动情况。从2010年以后中国的固定资产投资额开始大幅下降，2014年的固定资产投资名义环比增速只有14.89%。相比于2003年下降了将近50%。2015年以来投资持续下滑，1-4月固定资产投资同比增速只左右12%，创下2000年以来的新低。其中中央项目大幅回落，民间投资持续走低，地方项目投资小幅下行。投资面临全面滑坡的困境。
在投资不断下滑的背景下，本文希望能通过对省份固定投资的数据分析，结合经济理论和中国经济的现状找出影响中国固定资产投资的因素，并给出相应的政策建议。
2文献综述
对固定资产投资的影响因素的探讨，国内外学者都从不同的角度进行过探讨，由于研究视角和方法的不同，所得到的结论也有不同，对于固定资产影响因素，国内外学者有以下的几种观点。
Ryan Banerrjee（2015）利用加拿大，法国，德国，意大利，日本，英国，美国七个国家经济危机之后的数据通过面板模型进行实证分析，认为投资主要受到经济不确定性和对未来经济发展的信心的影响；李丽莎通过误差修正模型，市政发现财政支出和外资利用状况是影响固定资产投资的重要因素，并且认为前者的影响大于后者；许宪春（2013）通过分析改革开放以来固定资产投资对经济贡献率的变化阐述了财政政策对固定资产投资增长的正向显著的影响；许罡（2014）利用上市公司的数据，通过实证分析认为政府补助对企业投资的正向促进作用。陆庆春（2013）从微观角度探讨影响上市公司投资的行为。利用面板数据的随即效应模型的实证研究，研究结果显示宏观不确定性对公司的直接投资有着显著的抑制效应，对间接投资没有显著的影响。张奕琳通过国民经济统计数据研究，认为固定资产投资的和国民生产总值存在这长期的协整的关系。
上述的文献在分析中，都是从某一个角度来研究影响固定资产投资的因素，并没有给出一个全面的影响因素分析。并且都是将全国或者某一个省份的层面进行研究，中国是一个多省份，发展具有区域性特征的国家，以上文献并没有分地区研究各个影响因素在不同地区的不同影响程度。因此，本文尝试建立固定资产投资与多个解释变量的面板模型，分地区讨论影响固定资产投资额的因素，并结合经济学原理和地方经济发展得实际情况给出解释和响应的政策建议。
3研究方法和变量选取
3.1模型设定
面板数据模型的基本表_是：yi，t=c+αi+vt+xi，tβ+εi，t，i=1，…，N，t=1，…，T，其中，y表示被解释变量， x为K维解释变量向量， i表示横截面数据， t表示时间序列数据（在本文中t=2003至2013），β为回归系数向量；截距项为c+ai+νt。其中c为常数， ai度量个体间的差异， vt度量时间上的差异；随机误差项εi，t代表模型中被忽略的随横截面和时间而变化的因素的影响。
3.2变量选取
本文分析固定资产投资的影响因素，采用的是全国31个省，自治区和直辖市2003-2013年的相关数据进行分析。选取的变量如下：
（1）固定资产投资额（TZE）。固定资产投资额既是模型中的被解释变量。由于投资具有惯性，我们将固定资产投资额的滞后一期作为解释变量。
（2）经济不确定性（BQDX）。借鉴其他学者的研究，我们采用省份GDP的移动平均标准差衡量经济的不确定性。
（3）财政支出（CZZC）。我们采用省份的财政支出额衡量财政支出。
（4）经济增速（DGDP）。这里我们采用2003年为基期，计算出各省份的GDP环比增速作为这一被解释变量的数值。
以上所有的数据均采用相应的价格指数进行平减得到的实际值。其中固定资产投资采用各地区的固定资产投资价格指数进行调整，省份GDP增速用省份的CPI指数进行平减计算后得到。在进行实证分析时我们均对各个变量进行了取对数处理，各种价格指数均以2003年为基期。此研究的数据均来源于中经网。
4实证分析
4.1模型估计
面板数据的回归模型有变截距、变系数和不变系数三种形式。我们通过F检验进行判断并得到以下结果：
注：统计量分别根据公式计算得到，括号内的数值为F统计量的临界值，“***”表示在1%的显著性水平下拒绝原假设，Hausman检验的P值由Eviews输出。
根据以上的回归结果我们对全国以及三个地区均采用变截距固定效应模型。
4.2回归结果分析
基于以上的分析，我们分别建立全国、东部地区、中部地区和西部地区的回归函数。被解释变量是投资额取对数（LNTZE），解释变量是投资额取对数后的滞后一期（LNTZE（-1））。宏观经济不确定性（BQDX）、财政支出（LNCZZC）和经济增长率（DGDP）的滞后一期（DGDP（-1））这三个解释变量我们也均进行了取对数处理。我们遵循中国区域经济意义上对中国个省市的划分，将全国31个省、直辖市、自治区分为东部地区、西部地区和中部地区。其中东部地区包括：北京、天津、上海、河北、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南、辽宁；西部地区包括：重庆、、广西壮族自治区、四川、贵州、云南，自治区，陕西、甘肃、青海、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区。中部地区包括：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龙江。他们各自代表的战略意义分别是：“东部率先发展”，“中部崛起”和“西部大开发战略”。
按照上述的分析和模型的设定以及地域的划分，我们分别得到全国，东部地区，西部地区和中部地区四个固定效应变截距模型，相应的回归结果如下。所有方程的F统计量的p值均接近于零，DW值接近于2，这说明方程总体是显著的。样本回归的拟合程度较高。下表给出了具体的回归结果。
注：样本回归系数上的*代表显著性水平，其中*表示10%显著性水平下拒绝原假设，**表示5%显著性水平拒绝原假设，***表示1%显著性水平下拒绝原假设。
4.2.1解释变量的影响路径
LNTZE（-1）：投资往往具有连续性，特别是固定资产投资，一项大型的固定资产投资不可能是一期完成的，所以当期的投资额往往会受到上一期投资额的影响。此外，投资惯性还体现在微观企业的投资决策的一致性和宏观政策的连续性，当一个企业决定进行扩大生产再投资时，可能在很多年份都会进行相应的固定资产投资。国家在进行投资时候往往会根据以往的投资额结合本年的实际经济运行的状况来确定当期的投资额，以免经济发生较大的波动。
BQDQ：宏观经济的不确定性被很多学者认为是影响企业固定资产投资的重要因素。企业的决策会受到事前对不确定的估计预期的影响。目前中国处于深化改革的时期，环境中的不确定性因素很多。对于固定资产投资而言，不确定性因素主要包括产品价格的不确定性即市场的不确定性，运行成本的不确定性，利率的不确定性，这种不确定性会通过现金流或者折现率影响企业的固定资产投资。车士义学着认为价格的不确定性会降低企业的预期现金流，根据现金流贴现准则，使得固定资产投资下降；预期利率的变化会导致预期贴现率的变化，进而降低项目的净现值，从而降低投资。此外根据实物期权理论，各种不确定性会增加企业进行等待的动机，以期未来投资获得更多的收益，这一理论类似于凯恩斯的流动性偏好理论。陆庆春（2013）通过随即效应面板模型实证分析也证明了这一理论在中国的客观性。总体而言，当宏观经济不确定增加的时候性候，企业会减少固定资产投资；当不确定性降低时，企业便会增加固定资产投资。
LNCZZC：财政支出对于固定资产投资的影响主要从两个渠道影响固定资产投资。第一，财政支出的一部分直接形成固定资产投资，如基础建设投资。民生工程等。第二，财政支出的多少往往被视为宏观经济政策手段的一个风向标，对私人投资造成一定的影响，一方面政府投资会挤出一部分的私人投资（但是根据郭杰（2010）年的研究表明，这种影响并不显著）；另一方面财政支出会通过需求对私人部门的投资产生影响。私人投资对需求变动往往表现出敏感性，从而增加私人投资。财政支出对于固定资产投资的影响综合而言是正向的显著的。
DGDP：经济增长和固定资产投资往往被认为是互相促进的关系。固定资产投资既是需求的一部分直接构成当期的GDP，并且在之后的年份形成产出，对GDP的具有长期效应。同时固定资产投资也会受到经济增速的影响，在经济景气的年份，经济增长迅速的年份需求旺盛，企业的效益增加，会直接促进企业当期的投资。
DGDP（-1）：经济增长不仅对能促进当期的投资增长，而且会对下一期的投资形成促进作用。因为从微观层面来看，企业的投资决策会取决于上期的经营状况。某一期经济的增长带来的企业的效益的增加，会在年末或者下年初的利润表得以反映。当企业在新的年度制定投资决策，往年效益是制定投资决策的重要因素。因此经济增速的滞后一期会对固定资产投资形成正的促进作用。
4.2.2各地区的回归结果分析
从全国范围来看，固定资产投资受到固定资产投资的滞后一期，财政支出，GDP当期增速和GDP滞后一期的显著的正向影响；受到宏观经济不确定性的显著的负向影响。
我们来比较一下东部地区、西部地区和中部地区的回归结果：固定资产投资的滞后一期对东部地区、西部地区和中部地区都是显著的正向影响。其影响程度：西部地区最大，东部地区居中，中部地区影响最小。不确定性对东部地区、西部地区和中部地区都是显著的负向影响。不确定性对中部地区的影响程度最大，对东部地区的影响程度最小，西部地区居中。在经济发达的东部地区，而且作为中国经济重点发展的东部地区，一直都是投资投资者重点的投资对象。而在中国的西部地区经济发展程度的落后，其受不确定性的影响也比较迟钝。反而在中国的中部地区，其经济水平的发展一般，其未来的发展具有很大的不确定性，受经济的不确定性很大。
财政支出对东部地区、西部地区和中部地区都是显著的正向影响。财政支出这个变量对三个地区的影响最大的是中部地区，其次是西部地区，最后是东部地区。其中，中部地区的固定资产投资对政府财政支出的依靠程度很大，政府的政策支持对中部地区的影响很大。而西部地区由于地域的限制，政府的财政支出对固定资产的投资的影响效果要小于中部地区。东部地区由于自身的经济发展和市场化程度较高，故财政支出的效果不显著。
GDP当期增速对东部地区、西部地区都是显著的正向影响，而对中部地区的影响却不显著。东部地区的影响效果明显大于西部地区的影响效果，是西部地区的两倍还多。但由于东部地区的市场化程度较高，明显的GDP增速会带来未来的经济看好，促使投资者增加投资。对于中部地区不显著的原因，本研究在这里提供一种可能的猜测：由于近年中部地区受国家“中部崛起”的支持力度比较大，财政支出对固定投资的影响远大于GDP增长的影响。
GDP滞后一期对东部地区、西部地区都是显著的正向影响，而对中部地区的影响却不显著。
东部地区的影响效果明显劣于西部地区的影响效果。这是因为东部地区的市场化程度更高，经济较为发达，所以其对市场的反映速度要明显快于西部地区。
5政策建议
根据本文的分析结果来看，投资惯性、宏观经济不确定性、财政支出和经济增速是影响固定资产投资的主要因素，中国经济进入新常态后，经济增速由高速增长调为中高速的增长。这在一定程度上会遏制投资的增速。但是投资作为拉动经济增长的三驾马车之一，其对经济发展的作用仍然是十分重要的，因此保持一定的投资增速对经济长期健康增长仍是十分必要的。
首先，中国经济正处在深化改革的时期，宏观经济的不确定因素有很多。国内外环境仍然复杂多变，利率的不确定性，价格的不确定性，国际市场的和全球经济环境仍处在危机后的修复阶段和发展方式的转换阶段。宏观经济的不确定性会降低企业的投资热情，不利于经济的长期增长。在应对宏观经济的不确定性上，政府应该坚持政策的连续行和一致性，将经济的运行控制在一定的区间内，防止经济大的波动。政府可以在资源环境、金融环境、社会环境、政治环境方面有所作为，降低宏观经济的不确定性。此外还可以通过政策制定，引导国家经济的多元化发展，创新风险分担机制。
其次，政府财政支出应该侧重于提高社会总需求，也就是现在提出的“供给侧”改革。固定资产的显著的正向影响说明政府支出对地区的固定资产投资具有正向的促进作用。根据郭杰（2013）的研究表明，私人投资对于利率的变动并不明显，而对于需求的变动较为敏感。财政支出对私人投资的促进效应是通过影响需求的路径来实现。因此政府进行财政支出时应该侧重考查其对总需求的贡献，通过调整政府的财政支出结构和总量来拉动需求。政府的财政支出可以重点放在增加需求的民生工程、养老工程、医疗工程等提高社会需求的方面。
最后，经济“新常态”下注重提高投资效率改善投资结构。中国的经济已经进入新常态式的发展阶段。以往依靠高速的经济发展带动固定资产投资增长的可能性较小。因此我们要将重点转移到改善投资结构和提高投资效率上来。投资总量固然重要，但是盲目的投资会造成重复建设，诱发信贷扩张、财政赤字、土地财政和产能过剩等弊端，因此在新的投资中应该注意投资量和投资效益投资结构的有机结合。
参考文献：
[1]R.Banerjee，J.Kearns，MJ.Lombardi， （Why） Is investment weak [J]. Social Science Electronic Publishing， 2015（4）.
[2]娄峰2009年我国固定资产投资效应及其风险分析[J]中国集体经济，2009（25）.
[3]许媛媛.FDI对广东省固定资产投资挤出效应研究[D].广州：华南理工大学出版社，2010.
[4]黄久美不确定性对企业固定资产投资影响的研究[J].软科学，2010（1）.
[5]王成勇，柯蓉.城镇固定资产投Y周期与经济增长的关系研究[J].统计与决策，2005（8）.
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[8]蔡艳芳，蒋瑜峰.我国固定资产投资现状研究_基于宏观层面统计数据的分析[J].现代商贸工业，2012（6）.
固定资产投资综述范文3
李云婷，女，汉族，硕士研究生，陕西师范大学国际商学院，研究方向：西方经济学。
摘 要：本文运用空间计量模型，分析中国31个省份的人均消费、人均固定资产投资与人均GDP的关系，通过计算全局的Moran’s I指数和局部的Moran’s I散点图确定人均消费、人均固定资产投资与经济增长存在空间相关性，并刻画了2010年到2015年空间相关性的全局Moran’s I指数，并通过最小二乘法模型、空间滞后模型和空间误差模型计量模型验证了人均消费和人均固定资产投资对经济增长的空间溢出作用。
关键词：人均消费；人均固定资产投资；经济增长；空间计量；溢出作用
一、引言
中国经济增长一直是政界和学术界关注的焦点。中国经济经过30多年的高速增长之后，2012年到2014年开始回落保持在7%左右，2015年可能还达不到7%，中国可能陷入“中等收入陷阱”。为了让中国跨过“中等收入陷阱”，孔泾源给出了促进经济增长的建议，其中促进消费和投资是拉动经济增长的主要动力[1]。王小鲁、樊纲、刘鹏在研究中国经济增长方式转换和增长可持续性中发现，资本的增长对经济的增长起着重要作用，且贡献将进一步提高[2]。刘方认为消费是经济增长的最终动力，良性促进国民消费对国民经济的整体运行和功效起着决定性的作用[9]。所以消费和投资是经济增长的主要动力，本文选取了人均消费和人均固定资产投资来研究消费和投资对经济增长的影响。
对于经济增长的研究，很多经济学家也发现了经济增长的空间依赖性，但是由于空间问题很复杂没有专门的技术进行研究，古典经济学家只考虑了经济增长的时间效益，而忽视了经济增长的空间相关性，主要运用最小二乘法模型对经济增长进行估计，导致了经济研究结果在很多方面解释力不强[3]。现在从区域经济发展看来，地区经济的辐射效应的确能带动周边地区经济的发展，经济增长的空间相关性确实存在。薛继亮利用1995～2012年的省级数据，构建了空间计量模型考察了人口转变、技术进步和经济增长之间的关系[4]。吴玉鸣对2000年中国县域的经济增长进行研究发现：县域经济增长存在着较强的空间集聚知空间依赖性，县域经济增长不仅与人力资本、工业化、信息化等因素相关，而且与相邻县域的经济增长存在一定的空间依赖性[8]。综上所述，本文选取了人均消费与人均固定资产投资对经济增长进行回归，应用空间计量的分析方法分析经济增长的空间依赖关系。
二、文献综述
空间模型最早源于地理学，研究地理邻接之间的相关关系。后来应用于经济学，逐渐形成一个独立的学科，即空间经济学。后来随着计算机的发展，与空间经济学融合成空间计量经济学，空间计量经济学由美国经济学家Paelinck在1979年首次提出。空间计量经济学吸收了地理学的思想，并运用运筹学、计算机科学和统计学等知识来处理空间数据，研究区域之间经济行为在空间相关关系。这正是Tobler地理学第一定律所说：“任何事物之间均相关，而离得近的事物总比离得远的事物相关性要高。”即地区之间的经济行为一般都存在一定程度的空间相关性，包括空间依赖性和空间异质性。其中空间依赖性来源于空间溢出和遗漏变量。现如今，空间计量经济学可以研究许多经济行为的空间依赖关系，李林、丁艺和运用空间计量经济学研究金融集聚对区域经济增长的溢出作用[5]；郑长德和刘帅运用空间计量经济学研究碳排放与我国经济增长的空间依赖性[6]；许爱文、魏梅、程文露和王铮运用空间计量经济学研究信息化和产业空间聚集的相关性等[7]。总之空间计量经济学发展到现在已经是一门相当完善的科学，可以研究现实中的很多空间相关关系。
三、空间相关性检验
（一）基于全局莫然指数（Moran’s I）的经济增长的全局空间自相关检验
通过全局莫然指数来分析人均国内生产总值是否存在空间相关性。空间相关性是空间计量经济学的基础，如果不存在空间相关性，就不需要空间计量模型。全局莫然指数I在（-1，1）之间，大于0表示各地区间为空间正相关，小于0表明空间负相关，等于或接近0表示各地区之间无关联。首先构建一个空间权重矩阵W，其元素wij表示省份i与j的邻近关系。本文选择queen邻接方式，当i省份和j省份相邻时，wij等于1；当i省份和j省份不相邻时，wij等于0。
本文对中国2010年到2014年，5年鉴的人均国内生产总值进行全局莫然指数显著性检验可知：2010年人均国内生产总值的全局莫然指数为0.4488，P值为0.002；2011年全局莫然指数为0.4470，P值为0.001；2012年全局莫然指数为0.4337，P值为0.001；2013年全局莫然指数为0.4231，P值为0.003；2014年全局莫然指数为0.4075，P值为0.001。根据2010年到2014年5年间的人均国内生产总值进行全局莫然指数分析，其全局莫然指数都大于0.40，并且显著性水平P值都显著小于0.05，说明中国各省份的经济增长的确具有空间依赖关系，全局莫然指数为正，表示我国各省份的经济增长具有空间溢出效应。
（二）基于局部莫然指数（LISA）的区域之空间相关性检验
通过对2014年人均国内生产总值的局部莫然指数来检验各省份i与其相邻省份之间的关联程度。Moran’s I散点图是局部空间相关性分析的主要方法，正的Ii表示正相关，负值则表示负相关。根据2014年人均国内生产总值的散点图发现：莫然散点图将中国31个省份人均国内生产总值划分为四个象限的集聚模式：第一象限，高高集聚（HH）表示中心省份与邻近省份的人均国内生产总值都高，包括福建省、辽宁省、浙江省、江苏省、北京市、上海市和天津市；第二象限，低高集聚（LH），表示中心省份的人均国内生产总值低，而其邻近省份的人均国内生产总值高，包括河北省、黑龙江省、吉林省、安徽省、江西省和海南省；第三象限，低低集聚（LL），表示中心省份与邻近省份的人均国内生产总值都低，包括山西省、青海省、甘肃省、河南省、河南省、陕西省、四川省、贵州省、云南省、重庆市、湖北省、广西壮族自治区、自治区、宁夏回族自治区和新疆维吾尔族自治区；第四象限，高低集聚（HL），表示中心省份人均国内生产总值高，而其邻近省份人均国内生产总值低，包括广东省、山东省和。从散点图可以看出：人均国内生产总值高高聚集和高低聚集的地区主要在北京、上海、天津、浙江、福建、山东、广东等中国东南沿海的发达地区；低高聚集和低低聚集的主要在云贵川、新疆、、陕西、甘肃等中国中部和西部欠发达地区。
四、人均消费和人均固定资产投资与经济增长关系的实证分析
（一）指标选取及数据来源
本文选取中国31个省份从2010年到2014年5年的国内生产总值、社会消费品零售总额和固定资产投资总额的年度数据。其中人均国内生产总值（Y）为因变量，人均消费（X1）和人均固定资产投资（X2）为自变量，通过对人均国内生产总值与人均消费和人均固定资产投资建立回归模型。本文采用的2010年到2014年的数据来自《国家统计局》，国内生产总值、社会消费品零售总额和固定资产投资总额的单位均为亿元人民币，人均国内生产总值、人均消费和人均固定资产投资的单位均为万元。数据分析运用软件GeoDa。
（二）模型建立
1.最小二乘法模型回归
根据不考虑空间经济关系的传统经济增长关系，运用最小二乘法对人均国内生产总值和人均消费与人均固定资产投资建立模型，进行回归。
Y=-0.3512+1.6998X1+0.5145X2+e（1）R^2=0.7923，P=0.0000
其中：Y代表人均国内生产总值，X1代表人均消费，X2代表人均固定资产投资，e表示随机误差。公式（1）表示人均消费每增加1元，人均国内生产总值增加1.6998元；人均固定资产投资每增加1元，人均国内生产总值增加0.5145元。
2.空间滞后模型（SLM）回归
空间滞后模型主要研究各个变量在一个地区间是否有溢出效应。考虑到经济增长的空间相关性，运用空间滞后模型对人均国内生产总值和人均消费与人均固定资产投资建立模型，进行回归。
Y=-0.7930+0.1651WY+1.5346X1+0.5107X2+e（2）R^2=0.8026，P=0.0000
其中：Y代表人均国内生产总值，X1代表人均消费，X2代表人均固定资产投资，W为n×n的空间权重矩阵，e表示随机误差。公式（2）表示人均消费每增加1元，人均国内生产总值增加1.5346元；人均固定资产投资每增加1元，人均国内生产总值增加0.5107元；其他省份的人均国内生产总值每增加1元，本省份的人均国内生产总值增加0.1651元。
3.空间误差模型（SEA）回归
空间误差模型是假设地区之间的相关关系是通过误差项来完成，因为各个地区所在相对地里空间的不同而存在差异。考虑到各省份的经济增长处于不同的地区，运用空间误差模型对人均国内生产总值和人均消费与人均固定资产投资建立模型，进行回归。
Y=-0.2204+1.5643X1+0.5648X2+e，e=0.3868WY+ε（3）R^2=0.8127，P=0.0000
其中：Y代表人均国内生产总值，X1代表人均消费，X2代表人均固定资产投资，W为n×n的空间权重矩阵，e和ε表示随机误差。公式（3）表示人均消费每增加1元，人均国内生产总值增加1.5643元；人均固定资产投资每增加1元，人均国内生产总值增加0.5648元；其他省份的人均国内生产总值每增加1元，本省份的人均国内生产总值增加0.3868元。
五、结论
本文通过对人均国内生产总值和人均消费与人均固定资产投资分别建立最小二乘法模型、空间滞后模型和空间误差模型分析，得出以下几点结论：（1）三个模型中，空间误差模型的R^2最大，解释了人均国内生产总值的81.27%，而且Lambda的系数的显著性水平P=0.06626，小于10%的显著性水平，说明我国的经济增长的空间相关性是通过扰动误差项来影响的，所以运用空间误差模型分析经济增长的空间相关性更合适。（2）2010年到2014年人均国内生产总值的全局莫然指数都大于0.40，并且显著性水平P值都显著小于0.05，说明中国各省份的经济增长的确具有空间依赖关系，全局莫然指数为正，表示我国各省份的经济增长具有空间溢出效应。（3）通过2014年人均国内生产总值的Moran’sI散点图分析，人均国内生产总值高高聚集和高低聚集的地区主要的中国东南沿海的发达地区；低高聚集和低低聚集的主要是中国中部和西部欠发达地区。
（作者单位：陕西师范大学国际商学院）
参考文献：
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[7] 许爱文，魏梅，程文露，王铮.中国信息化与产业空间聚集的关系研究[J].工业经济论坛，2015.
固定资产投资综述范文4
关键词:出口 FDI 储蓄 投资
一、 引言
国内学者一直有我国经济发展过分依赖外需从而依赖贸易出口的论点。他们认为，太过依赖外需会导致本国经济对外部环境的变化比较敏感，外界的变化会引起国内经济乘数波动。所以他们大多提出扩大内需的政策建议。但在目前中国经济增长严重依赖投资的情况下，忽视外需对投资的影响力是不明智的，本文以投资作为被解释变量，从内生影响因素和外生影响因素两个角度进行了数据实证，通过计量得出其影响力大小。
本文的创新之一在于从内生和外生两个方向考察了投资的影响因素，本文没有引入收入变量，而是重点考虑了出口对投资的影响，即对投资外生性进行考察。本文另外一个创新点是考虑到中国经济具有浓重的计划经济色彩，因此本文排除了政府投资，考察了在完全市场经济下各种因素对投资的影响。最后，考虑中国FDI对出口贸易的影响，有研究显示，FDI产生的出口大约占我国总出口的60%以上。因此本文的模型考虑了FDI对投资的影响。
二、理论模型
本文的理论依托的函数为：Δk=f(Δexp ort,Δsave,ΔFDI)，Δ表示变化率。投资是对资金的需求，资金供给save对投资的影响来自于古典经济学的供需决定论。在开放经济下，国外对本国的资金投入也应考虑在内。
根据上面的理论模型，本文的计量模型考虑为下面的式子：
ln(k)=c0+c1ln(exp ort)+c2ln(save)+c3ln(FDI)（1）
其中，k是排除了政府投资的我国固定资产投资月度数据，即所有通过居民和企业来实现的投资。Export表示各月出口额， save为金融机构人民币储蓄额月度数据，FDI为外资直接投资月度数据。其中，c1，c2，c3分别表示出口、储蓄及FDI对固定资产投资的弹性。
这个公式表示的是投资与出口、储蓄和外国直接投资相关，即投资与外国的产品需求――出口，国内资金供给――储蓄，国外资金供给――FDI，是相关的。一般而言，外国需求的增加会促进本国的生产，企业会增加投资产品生产以满足外国需求。所以，随着外国需求的增加，投资会增加，随着外国需求的减少，投资会减少。因此，c1理论上是正数。在同样的情况下，当资金供给增多的时候，获取资金的成本就会降低，企业就会愿意借贷更多的资金进行固定资产的投资。所以，c2，c3在理论上也是正数。
三、数据及来源
本文选取2004年1月到2010年3月的月度数据进行计量分析，由于某些变量在1月份或者12月份没有统计数据，因此本文删除了某些年份中第1月和第12月的数据。这样本文总计62个月度数据，包括固定资产投资，出口，储蓄以及FDI。
由于FDI、出口的计量单位是由百万美元构成，因此本文通过对应时间（2004.01-2010.03）的美元兑人民币汇率，换算成人民币计价。本文收集了所有固定资产累计值，以及其中的国有投资部分，通过计算得到本文所使用的完全由市场决定的每月固定资产投资数据。
考虑到在本文研究所涉及的时间期间（2004.01―2010.03）内爆发了影响全球经济的金融危机（2008.08），本文将2008年8月的统计数据作为分割点，做两个回归。相比单个回归可以更优显示影响投资因素的特点和变化趋势。又考虑到宏观经济存在粘性（3-5个月），本文将时间分割点定位于2008年12月。简言之，本文将会分别2004.01-2008.12和2004.01-2010.3两个时间段的统计数据各做一个回归。
四、计量结果和分析
1.模型回归
首先是从两个时间段，对本文公式（1）进行两次回归。结果见表1。需要考虑的是，公式中的经济逻辑是否存在，即本文公式是否被证明为伪回归。
两个时间段的D-W检验数值都很小，表明变量之间存在比较强的正自相关性。这说明本文公式所确认的逻辑有可能是伪回归。因此，需要对两个时间段回归后所得的残差分别进行单位根检验（ADF）。
检验结果（表2）表明，在显著性水平为1%时，可以认为两个时间段的残差都是平稳的，也即排除本文理论逻辑存在伪回归的可能性，其存在协整关系。所以对固定资产投资进行估计可以求出长期均衡关系。通过Q检验和相应的偏相关调整，得到如下结果（表3）：
观察计量结果，表3的（1）列与（3）列的变动表明，在金融危机爆发的一年中，在市场和政府（这里指政策，而非直接购买和投资）的共同作用下，出口对投资的作用在下降；国内资金的作用有所上升；而FDI对经济的刺激作用基本保持不变，这可能是由于全球普遍性的经济衰退，国际资本流入中国依然不失为理性的选择。
进一步分析，虽然危机历时一年左右，但是出口、储蓄、FDI对固定资产投资总额的影响总体没变（弹性系数相加值基本不变）。即在政府决策部门针对金融危机做出反应的一年中，各国外因素对投资的影响并没有总体上的提高。但是，值得注意的是，政府干预市场的行为是不可持续的，因为政府税收是有限的，如果靠过多的增加货币发行则会导致通货膨胀，从而央行增加货币供给的政策也不可持续。在这种情况下，需要重视能对投资产生重大影响的外部因素，即出口和外国直接投资的作用。
五、结论及政策建议
从上面的结论中深入挖掘其经济意义，本文给出以下政策建议：
鼓励企业出口。通过本文的实证结论，出口会引起固定资产很大比例的增加，是增加固定资产投资的一个重要引擎。在相当长的时间内，这种规律应该不会改变。所以，我国在这样的发展路径下，政策不应该变化太大，在大方向上应一直保持刺激扩大出口的战略。
第二，鼓励FDI流入国内。FDI不是投机资金，也不是热钱，而是投入到我国实体经济的资金。从刺激内需的角度考虑，FDI投入会通过增加固定资产投资而提高收入，自然而然地也就提高了内需，而不再是一味地依靠政府的政策刺激。
第三，加大对民营及中小企业的资金支持。市场上的资金量对企业的投资有很大影响，增加对民营中小企业资金的供给对增加其投资的作用很大。现阶段，我国民营及中小企业融资困难。国有企业的社会义务以及它们与政府的关系，导致资金大量流入其中，但是效率却不高。如果我国金融政策够对这些中小企业及有效率的民营企业进行实质性的倾斜，那么我国的固定资产投资必定会大大的增加。同样，固定资产的增加，会引起收入的增加（投资是收入的函数），进而实现消费的增加。
参考文献:
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［10］赖明勇,阳小晓.出口贸易与内生经济增长的实证研究.财经理论与实践.2002.11
固定资产投资综述范文5
【关键词】FDI；技术溢出；面板数据；制造业
引言
改革开放以来，中国大力引进外商直接投资，引进的FDI从1985年的19.56亿美元增长到2014年的1290亿美元，中国成为2014年全球最大的FDI接收国。FDI已经成为我国获取外部资源的主要渠道。FDI的不断增长给我国的经济持续增长做出了很大的贡献，促进了我国产品结构的调整，催生并推动了我国新兴产业的快速增长，促进了我国的科学进步与技术创新。
一、文献综述
正式开启对于FDI技术溢出效应研究历程的是Caves（1974），他将FDI技术溢出机制概括为三个方面：首先，跨国公司强行进入东道国具有较强进入壁垒的行业，遏制了垄断扭曲，改善了资源配置效率；其次，跨国公司产生的示范效应或不断增加的竞争压力，迫使当地企业提高现有资源的使用效率，促进了当地技术效率的提升；最后，跨国公司进入东道国后，竞争、反复模仿或其他原因使技术转移和扩散速度的不断加快。Kokko（1994）总结了FDI对东道国企业的技术溢出机制，即示范模仿效应、竞争效应、联系效应和培训效应。Blomstrom和Kokko（1998）将FDI产生溢出效应的路径概括为模仿学习和竞争两种。由此可见，在FDI技术溢出机制方面，现有研究在具体表述方面大同小异，研究结论基本一致；这也进一步凸显出FDI技术溢出对于发展中国家和地区的重要性，是其技术进步和生产率提升的主要驱动力之一。FDI技术溢出各种机制相互渗透、相互促进，共同作用，推动了技术的转移和扩散。
二、模型与数据
根据宏观经济学研究的传统方法，我们从柯布道格拉斯生产函数（KobbDouglas production function）开始，建立研究FDI技术溢出效应的实证模型。原始模型可以表述为：
gipit=Aitinvitαlaboritβ
（1）
其中gipit代表i行业在t年的生产总值，Ait代表i行业在t年的全要素生产率（Total Factor Productivity），invit代表i行业在t年的总资本投入，laborit代表i行业在t年的劳动力投入。在上述变量中，FDI技术溢出通过影响全要素生产率Ait来影响i行业在t年的生产总值。进一步，我们假设：
A=Ceγfdirtio
（2）
其中fdirtio指的是i行业在t年的总资本投入中外资投入所占的比例，e是自然常数，γ是fdirtio的系数，C代表其他影响全要素生产率的因素，我们假设C是常数。
由（1）（2）两个关系式我们可以得到：
gip=Ceγfdirtioinvαlaborβ
（3）
对（3）式取对数并加入随机扰动项，可以得到我们的实证研究公式：
ln（gip）=lnC+γfdirtio+αln（inv）+βln（labor）+u
（4）
在模型（4）中，FDI投入比例的系数γ是我们所关心的研究对象。如果γ>0且在统计上显著，那么就可以说明FDI技术溢出对中国工业产值的增加有积极作用。
三、计量结果及其解释
我们研究的区间2006―2011年包含了2008年下半年开始的美国次贷危机。考虑到危机后美国乃至全球经济低迷对中国FDI的影响，我们把研究区间分为两个阶段，分别为2006―2008年、2009―2011年，基本可以近似于金融危机前和金融危机后。因此，我们一共做三组回归分析，分别为全样本、第一阶段（20062008）、第二阶段（20092011）。针对每组回归，我们分别使用固定效应（Fixed Effects）模型和随机效应（Random Effects）模型做估计。
（一）全样本估计
fdirtio的系数估计值为正且显著，表明FDI对我国制造业总产值的增加发挥了积极的促进作用。根据固定效应估计结果，FDI占固定资产投资的比例提高1%，将带来制造业总产值增加0.000428%（注意：FDI比例并没有做取对数处理）。
inv的系数估计值为正且显著，表明增大固定资产投资额可以带来制造业总产值的增加，与事实相符。labor的系数估计值为正且显著，表明增加劳动力投入可以带来制造业总产值的增加，与事实相符。
（二）第一阶段（20062008）
该阶段估计结果与全样本估计的结果相似，即：FDI占固定资产投资的比例、固定资产投资额和劳动力投入的系数估计值都为正且显著，说明上述解释变量都对制造业总产值的增加发挥促进作用。
（三）第二阶段（20092011）
与前两组估计略有不同，在第二阶段的估计中，fdirtio的系数明显减小且并不显著，这说明在20092011年，FDI对于我国制造业总产值的增加并没有产生什么明显的作用。我们可以用以下两方面的原因来解释这个现象：第一，2008年末金融危机爆发后，以美国为代表的发达国家经济陷入低迷，导致对中国的对外投资显著减少，这点可以从20092011年的FDI数据中得到体现；第二，金融危机后，中国经济增速快速回落，出口出现负增长，大批农民工返乡，经济面临硬着陆的风险。为了应对这种危局，中国政府于2008年11月推出了进一步扩大内需、促进经济平稳较快增长的十项措施。初步匡算，实施这十大措施，到2010年底约需投资4万亿元，国内固定资产投资规模的显著增加，造成制造业发展对FDI的依赖性降低。
在以上两个因素的共同作用下，2009年开始，在制造业的绝大部分细分行业中，FDI占固定资产投资额的比例降低，因此FDI对制造业总产值的增加起到的作用减弱。因此，估计结果中fdirtio的系数减小并且不显著与我们的分析相符。
参考文献：
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固定资产投资综述范文6
中图分类号：F061.5 文献标识码：A
内容摘要：本文首先通过对技术溢出的文献综述，明晰当前国内外对技术溢出问题研究的现状和特点；然后以内生经济增长理论为基础，假设FDI是决定贵州经济产出的影响因素，借鉴Andrew Levin，Lakshmi K.Raut（1997）的计量思路和模型，从实证出发，考察贵州FDI技术溢出的存在性。结论表明技术溢出效应通过计量检验，较为显著。
关键词：FDI 技术溢出 存在性
文献综述
FDI技术溢出效应是否存在，国内外目前是存在争论的。国外持存在观点的代表学者有Caves（1974），Globerman（1979），Mansfield & Romeo（1980），Blomstrom（1989），Basant & Fikkert（1996）等。
Caves以澳大利亚为研究对象，发现本土企业的劳动生产率与FDI引进数量呈正比关系，认为FDI能产生溢出效应；Globerman以加拿大为研究对象，同样认为FDI的技术溢出效应存在；Blomstrom通过对1970-1975年墨西哥的外商子公司生产率水平和本土企业生产率水平进行比较分析，认为FDI进入带来的竞争加剧推动了本土企业的生产率提高，得出两者存在趋同趋势。
国内方面，持存在观点的有江小涓（2002），她分析了FDI对中国工业增长的重要贡献，认为FDI的重要作用体现在提供资金来源、改善投资效益、扩大产出、增加利税、引进先进技术等许多方面；姜瑾和朱桂龙（2007）考察了FDI对中国工业部门本土企业生产率的影响，认为FDI产生了显著的行业内溢出和前向联系溢出效应。
国外持不存在观点的代表学者有Haddad （1993），Perez（1997）和Djankov&Hoekan（2000）等。Haddad对摩洛哥制造业研究认为，FDI对本土企业的劳动生产率没有很显著的影响，主要是由于国内外企业技术差距过大阻碍了溢出效应的产生；Perez认为国内外企业技术差距过大很可能导致本土企业难以吸收FDI所带来的技术，FDI技术溢出效应较小，但他也不否认当技术差距在一个临界值内，FDI技术溢出效应是存在的；Djankov & Hoekan认为如果本土FDI企业是独资企业，那么FDI对其本土企业的技术溢出效应在统计上并不显著。
国内方面，持不存在观点的有谢富纪（2002），他认为中国虽然在利用FDI的同时引进了国外先进技术和管理经验，在一定程度和范围内推动了企业技术进步，但作用效果不明显；孙文祥（2004）总结了近年来国外学者对跨国公司技术转移的经验研究发现，认为跨国公司的FDI对本土企业技术进步的影响不显著；范承泽等（2008）认为FDI对我国企业自主研发投入具有替代和补充作用，FDI对国内企业自主科技研发的净影响为负。
总体看，国内外学者对FDI的技术溢出效应是否存在，观点是不统一的。主要原因可能一是技术溢出评估标准（全要素生产率、专利、产出增长率等）的非唯一性；二是数据收集困难，更细化的数据存在不可得性；三是计量方法本身的约束，如内生性和多重共线性等；四是对FDI技术溢出的认识和研究较为笼统，导致模型构建不妥当。
贵州FDI技术溢出存在性的实证分析
（一）模型构建
依据传统的柯布-道格拉斯函数
（1）
（1）式中，Y代表产出，L代表劳动要素，K代表资本要素，A代表全要素生产率。以内生经济增长理论为基础，假设FDI是决定贵州经济产出的影响因素，借鉴Andrew Levin、Lakshmi K.Raut（1997）的计量思路和模型，认为FDI通过推动全要素生产率A来促进经济增长的途径来自两个方面：一方面是FDI企业自身生产率的提高，促进全要素生产率A提高，把它定义为FDI进入的直接效应；另一方面是FDI进入通过产生技术溢出，带动本土企业生产效率的提高，从而推动全要素生产率A提高，把它定义为FDI进入的间接效应或是溢出效应。从而建立FDI技术内生化的技术进步模型如下：
（2）
式（2）中，B为残余值，代表影响全要素生产率A的其它因素；PER为FDI占全社会固定总投资比例；π为FDI占全社会固定总投资比例的系数，度量FDI的技术溢出效应， π的符号反映FDI技术溢出效应是否存在。若π=0，说明不存在技术溢出效应，式（1）则变为，此时FDI只通过自身生产率提高，来推动全要素生产率A提高，推动产出Y提高，表现仅为FDI的直接效应；若π>0，说明存在正技术溢出效应；若π
将（2）式代入（1）式构建起扩展的柯布-道格拉斯函数的内生经济增长模型为：
（3）
对式（3）两边取自然对数得：
（4）
当x很小时，，则式（4）可改写为：
（5）
并且由α+β=1，得α=1-β，则式（5）还可改写为：
（6）
因此得：
（7）
式（7）为本文实证分析的基本计量模型。
（二）数据来源及说明
