中国投资的空间分布及其对区域经济的影响

郝瑶

[摘要]改革开放以来我国经济经过30多年的发展取得了举世瞩目的成果，投资的增加作为推动我国经济发展的主要动力之源，在经济发展中发挥着愈加重要的作用。而中国投资的空间聚集特征对整个投资水平的提升有着明显的影响，本文通过空间理论经济学方法对中国投资的空间分布和其对区域经济的影响进行研究，发现国内投资、劳动力投入以及土地投入对区域经济发展的影响呈递减趋势，国家要想促进区域经济发展就必须从国内投资入手，以投资带动经济发展。

[关键词]中国投资；空间分布；区域经济

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2015.16.037

随着我国经济社会持续高速发展，高投资和国内投资的可持续增加已经成为拉动我国区域经济增长的主要动力，甚至近几年中国经济“保八”目标的实现，也在很大程度上得益于固定资产投资的增加。在这种情况下，大量的经济学者开始采用空间计量方式对投资与劳动力、技术在推动经济发展方面的关系进行科学的分析，最终得出固定资产投资对区域经济增长有着明显的影响，并且在不同地区存在较大的差异性。

1 中国投资的空间聚集效果

全局空间关联分析的理论对空间邻接或邻近地区单元相应属性值的相似程度做出了明确的反映，在其中如果是X_i地区i观测值，那么其变量计算公式如下：

在此公式中，n代表了空间单元的整体数目；X_i、X_j分别表示在第i和第j个单元区域内所要观测的数量值； 为观测到数值的相应平均值； 代表着空间权重矩阵中 值的相关元素； 为 中所有元素的整合。在本文的模型论述中， 数值的确定应该基于与rook相邻近，同时将已经在现实中缺失的数据设置为“岛”，并取消其与相邻地域之间的邻近关系。

I指数是一种对空间计量进行总体统计的指标，它只能简单地说明参与计量的所有区域与周边区域之间存在的平均差异程度，具有一定的局限性。因此经济研究学者在此基础上为了使区域经济内部的相应空间差异变化趋势得到更加明显的反映，还对参与空间计量的相关区域进行了相应的空间关联分析。空间关联分析的具体分解公式如下：

在此公式中，z是地域观测值和与其相邻地区已经进行的标准化值，代表各个地区之间观测值和相应均值的离差程度， 代表计量中的空间权重。

本文在空间计量分析中采用散点图和全局空间关联分析两种计算方式来对参与计量的每个区域之间的局部空间异同进行研究，散点图将变量值z与其相应的空间滞后变量 之间的内部联系通过散点图形式表现出来，具有较为直观的视觉效果。而在散点图的构成中，横轴代表着相关变量的具体观测数值，纵轴表示其具体空间滞后变量的相应取值。每一个区域观测值的具体空间滞后变量就可以代表这一区域与周围邻近区域观测数值的加权平均，具体操作可以通过相对标准的空间权重矩阵来进行概念性的表达。在此处，散点图可以根据实际情况划分为四个象限，也就是说第一象限代表参与计量和观测的区域本身与其周边相邻区域都可以规划为高值区，两种区域组成之间空间差异性较小；第二象限所代表区域本身是低值区，但是其周边相邻区域为高值区，显而易见二者之间空间差异性相对较大；第三象限代表区域本身和其周边相邻区域均为低值区，和第一象限一样二者空间差异性较小；第四象限代表区域本身是高值区，但是其周边相邻区域是低值区，二者空间差异较为明显。将散点图与行政区域分布图相结合，就可以得到LISA集聚图。

本文使用全局空间关联分析来对区域变量自身所具有的空间关联性质进行分析，并与中国某一城市2014年投资散点图相结合进行研究，结果显示在此计算中，值为0.15，并且可以直接通过1%的差异显著性检验，说明在我国固定资产投资水平较为相似的地区区域空间呈现出明显的集中分布趋势，在具体空间上也彰显出较为强烈的空间整体关联性，所以空间具有明显的趋同聚集效果。

根据上述空间分析计量，中国投资城市中表现出高高聚集的城市主要有20个，集中分布在辽中南、京津冀、长三角以及山东半岛等地区；中国投资城市中表现出低低聚集趋向的主要分布在黑龙江和中国西部等边疆地区；而具有代表性的高低投资分布城市主要有两个，分别是重庆市和兰州市，说明在中国现有投资水平下很难形成投资飞地；中国投资低高类型城市伴随着高高和高低聚集区域产生，主要分布于京津冀和长三角以及重庆周边地区。

2 投资对区域经济的影响

2.1 数据选择

资本是推动国家工业化进程的主导经济因素，我国现阶段处于工业化进程的中期，经济发展还处于固定资产投资驱动的二级阶段，资本投入是当前我国维持区域经济持续增长的最重要驱动因素之一，具体可以划分为国内投资和国外投资，并且由于两种投资性质存在较大的差异，所以其具体投资空间分布对区域经济的影响也不尽相同。但是经过经济研究学者的反复实践探索发现，内资和外资中对区域经济差异影响较为明显的应当属于内资，其与经济增长的关系成正向相关，而外资对区域经济的影响则较小，甚至不会对其起到决定性的作用。因此通过模型对投资可能会对区域经济产生的影响进行科学分析时，应该将内资X₁和外资X₂进行分开计量研究，以增加研究结果的可信性。而土地投入、廉价劳动力等问题同样会对区域经济产生一定的影响，所以在模型构建中可以用X₃与X₄分别进行表示。

2.2 模型选择

本文在模型选择上使用空间计量中的经济模型辅以空间常系数回归模型进行计算，而空间常系数回归模型中可以包括空间滞后和误差模型，具体模型构建公式如下：

2.3 计量结果分析

本文论述在运用上述分析模型对我国除西藏地区外的329个城市进行实证分析的基础上，明确了我国投资的空间分布具有明显的区域空间关联性，一个地域的投资水平与其周边地区的投资水平相联系，并明显受到周边地区的影响，且根据实际区域分布状况可以划分为四个相关地区。

同时，依据本文的实证空间分析，可以确定中国投资的空间分布必定会对区域经济产生影响，并主要表现在以下几个方面：首先，投资对区域经济发展有着明显的正面推动性影响，国内投资对区域经济的持续快速发展有着决定性的正向驱动作用，其影响力度远远大于劳动投入和土地投入等相关影响要素，中国要想促进中西部地区经济发展，就必须在吸引外资的同时加大内资投入力度，维持区域经济协调。其次，土地作为经济发展过程中必不可缺的要素，其投入状况也会对区域经济产生较大的影响，特别在城市化问题日渐严重的当今社会，土地指标竞争日趋激烈。但是必须明确的是，依靠土地投入拉动经济发展只是权宜之计，并不能维持经济可持续发展，所以在促进经济发展的同时一定要兼顾对土地资源的合理利用。

3 总结

通过上述研究，本文既明确了中国投资的空间分布状况也通过相关模型的实证研究分析了投资对区域经济发展的影响，对于当前我国社会统筹中西部经济、城乡经济的协调发展具有一定的理论借鉴意义，也在一定程度上反映了我国经济社会的未来发展走向，具有较高的研究价值。