民间资本支持实体经济的空间计量实证

文婕

◆ 中图分类号：F832.5 文献标识码：A

内容摘要：本文基于2002-2013年我国省域面板数据，运用主成分赋权和空间计量方法，建立空间面板模型，对影响实体经济发展的民间资本因素进行参数估计。实证结果表明：全社会固定资产投资中的私营和个体部分对实体经济的贡献率较高，正向推动作用明显；零售业流动资产量反向作用于实体经济的发展。省域实体经济之间存在较强的空间集聚和空间依赖性，表明相邻省域的实体经济存在空间趋同或空间溢出效应。

关键词：民间资本 实体经济 空间计量

引言

实体经济是经济发展和社会稳定的基础，是最大的就业容纳器和重要的创新驱动器，面对复杂的国际和国内经济形势，重视民间资本投资空间的拓展，积极引导民间资本服务实体经济正在成为我国政府实施的重要金融改革内容之一。

民间资本对实体经济产生正面影响的解释源于对罗默内生增长模型的扩展与应用。国外学者对民间资本支持实体经济的研究，始于民间资本参与基础设施建设。Robert J.Barro经过分析得出，私人投资和经济增长之间存在正向相关的结论，这是国外最早对民间资本与经济发展关系作出定量研究的文献。

国内学者对民间资本的研究主要集中在民间资本投资领域定性分析和具体融资模式上。安晓云等（2001）提出民间资本的发展有利于实现居民收入水平的稳定增长，从而有效推动消费，最终促进经济增长。彭建刚等（2008）指出通过合理的政策和得力的措施，可以引导民间资本参与小额贷款组织、村镇银行、农村资金互助社。易晓文（2010）基于温州的实际经验，论证了民间资本对温州经济增长的影响具有典型的普特南矛盾：既有正面影响，也有负面影响。

纵观国内外现有研究，学者多侧重于民间资本的理论探讨，定量研究较少；研究多局限于个别省份，对于中西部欠发达地区研究较少。针对现有文献的不足，本文对以下理论问题进行探讨：深入揭示民间资本内涵和民间资本实质内容，建立民间资本评价指标体系；将实体经济独立出来，探讨实体经济的空间溢出效应；厘清民间资本各因素对实体经济的作用机制，探索实体经济发展的有效途径。

指标选取和评价

（一）指标选取

“民间资本”是中国特有的概念，具体而言，民间资本就是民营企业的流动资产和居民家庭的金融资产。目前我国民间资本主要有4种形式：经营性民间资本、金融性民间资本、现金性民间资本、不动产性民间资本。尽管专家们对实体经济的表述有所不同，但对金融业是虚拟经济的观点被更多人认同，本文采纳这种实体经济表述，从社会消费、工业、非金融服务业、外汇收入等八个产出方面选取了代表实体经济的13个指标，综合反映实体经济发展状况。

本文构建的民间资本和实体经济指标体系（见表1），分析样本包括除中国香港、澳门特别行政区、中国台湾之外的我国31个省（直辖市、自治区），文中简称省域；实证数据包括31个省域2002-2013年的数据，所有数据均来自《新中国六十年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》（2003-2014）相关各期及部分省份统计公报和国家统计局网站。

（二）实体经济综合评价

借助SPSS16.0，将实体经济各指标对系统的总体贡献度作为权重，贡献度越大，权重赋值越高。具体步骤：首先为了消除不同数量级和量纲带来的影响，先将原始数据进行Zscore标准化；然后进行KMO检验，检验结果显示，各年份实体经济系统的KMO值均在0.8以上，满足主成分分析条件。

主成分赋权。利用主成分得到相关系数矩阵R和因子载荷矩阵F，为了确定评价指标的权重分配，利用已得的相关系数矩阵R与每一列因子载荷向量Fk建立下列回归方程：R*bmk=Fk，并求得bmk=R-1*Fk。其中bmk表示第k个系数主成分分量贡献，其与对应的方差贡献Dk的组合，便是第m个评价指标的权重。利用公式（k=1，2，…，n，n为主成分个数，m=1，2，…，p，p为系统中指标个数）进行计算，然后对Bm进行归一化，获得标准权重Wij，依次计算出2002-2013年各年实体经济系统31个省域的各自综合得分。

省域实体经济全局空间自相关检验

全局空间自相关是从区域空间的整体上刻画实体经济空间分布的集聚情况。本文选用在给定空间单元最邻近的4个单元的K值最邻近空间矩阵，创建空间距离权值矩阵进行空间自相关检验。由表2得知，实体经济的Morans I均为正，从2002年的0.1566变化到2013年的0.2919，其中2005年和2008年两度出现峰值，2006年出现第一个低谷，可以看出，省域实体经济在地理上具有明显的空间自相关性，指数逐年增加，反映了实体经济水平的空间相关性有逐年加强的趋势。Morans I的正态统计量z均为正，除2002年外，均大于正态分布函数在0.05 水平下的临界值（1.96），且z值的P值均小于显著性水平0.05，表明2002-2013年省域实体经济空间正自相关，且均为显著，观测值趋于空间集聚。

省域实体经济在空间分布上具有明显的正自相关关系（空间依赖性），说明各省域实体经济的空间分布并非处于完全随机状态，而是表现出相似值之间的空间集聚，正的空间相关代表相邻地区的特性类似。

图1是2013年实体经济值（Y）的Morans I散点图，散点图能更清楚地显示实体经济的分布呈現强的区域性和集聚趋势，即第Ⅰ象限实体经济值较大，而第Ⅲ象限实体经济值较小，东部、中部和东北部、西部省域实体经济值逐级下降的轮廓比较明显。可知，省域实体经济指标值在地理空间上极不均衡，大体上呈现出东-中-西梯度递减的分布模式，且邻近区域的实体经济水平基本相近，具有较明显的空间集聚特征。

从散点图对应的详细省市看（见表3），观测值并非均匀分布在4个象限，表明省域之间存在空间自相关性。35.5%的（11个）省域位于第Ⅰ象限，是高-高的正空间自相关集群（HH），表示高统计值的省域被高统计值的省域所包围；5省域在第Ⅱ象限，为低-高的负空间自相关集群（LH），表示低统计值的省域被高统计值的省域所包围；41.9%的（13个）省域位于第Ⅲ象限，同样是低-低的正空间自相关集群（LL），表示低统计值的省域被低统计值的省域所包围；四川和广东两省位于第Ⅳ象限，为高-低的负空间自相关集群（HL），表示四川和广东被相对低统计值的省域所包围。包含在第Ⅰ和第Ⅲ象限87.4%的省域实体经济具有同质性，而只有包含在第Ⅱ和第Ⅳ象限的其它12.6%的省域实体经济具有异质性。

民间资本支持实体经济的空间面板模型

空间面板数据模型分为空间固定效应面板模型和空间随机效应面板模型两种。当样本回归分析局限于一些特定的个体时，空间固定效应模型应该是更好的选择（Baltagi，2001）。因此，为了同时控制时间和空间因素，本文采用时间和空间双固定效应面板模型，包括空间滞后面板数据模型和空间误差面板数据模型。

空间滞后面板数据模型主要探讨各变量在一个地区是否有扩散现象（溢出效应），其基本形式为：

Y=α+ρ（ITWN）WY+Xβ+ε （1）

式中，Y为因变量；X为NT×K的外生解释变量矩阵；ρ为空间回归相关系数，反映样本观测值的空间依赖作用，即相邻区域的观测值Y对本地区观察值Y的影响方向和程度；WN为N×N阶的空间权值矩阵；内生变量WY为空间滞后因变量，反映了空间距离对区域行为的作用。ε为随机误差项向量，参数β反映了自变量X对因变量Y的影响。

空间误差面板数据模型主要探讨经济变量的空间依赖性是否存在误差扰动项，来测度邻近地区因变量的误差冲击对本地区因变量经济行为的影响程度，空间误差面板数据模型的基本形式为：

Y=α+Xβ+u （2）

u=λ（ITWN）u+ε （3）

其中，u为随机误差项向量，衡量样本观察值的误差项引起的因变量经济行为变动程度，ε为正态分布的随机误差向量。λ为空间误差系数，衡量样本观察值的空间依赖作用，即相邻地区的不可观测因素对该地区产生的影响。

根据理论分析和变量选取，本文具体设定空间面板模型如下，为了消除民间资本指标不同数量级而引致的数据的不平稳，对所有解释变量取常用对数。

空间面板滞后模型（SLM）：

Yit=α+β1LgX1it+β2LgX2it+β3LgX3it+β4LgX4it+β5LgX5it+β6LgX6it+β7LgX7it+ρWYit+μi+υt+εit （4）

空间面板误差模型（SEM）：

Yit=α+β1LgX1it+β2LgX2it+β3LgX3it+β4LgX4it+β5LgX5it+β6LgX6it+β7LgX7it+μi+υt+uit （5）

uit=λWuit+εit， εit～iidN（0，σ2） （6）

其中，为避免虚拟变量陷阱，设定，β为回归参数。WN是NTNT的分块空间权重矩阵，μi为第i省域的特定固定效应，表示在控制其它解释变量后，省域i自身的区域特性对本省域内历年实体经济溢出所产生的长期固定影响。υt为第t年的时间特定固定效果，表示在控制其它解释变量后，自身的区域特性在第t年对各省域的实体经济溢出产生的短期固定效应。

建立影响实体经济的民间资本因素空间面板模型，表4是MATLAB空间面板程序运行结果。表4中，空间滞后模型的拟合度（R-squared）稍优于空间误差模型，两种模型中各解释变量的估计参数大体一致；空间滞后变量W*dep.var的自回归系数和空间误差系数spat.aut均在1%的水平上显著，表明省域实体经济指标值在地理空间的邻接上表现出了较强的溢出效应和相邻省域的不可观测因素对该省域的实体经济产生了实质影响。

解释变量中，只有X2（全社会固定资产投资：私营）、X3（全社会固定资产投资：个体）和X6（零售业流动资产）通过了统计学意义上的显著性检验，其它解释变量对实体经济指标值的解释意义均不显著。

X1（居民储蓄存款）和X7（社会捐赠教育经费）未通过显著性检验，原因可能是居民储蓄存款更多投向了高盈利的股市和房市而游离于实体经济之外，并且居民储蓄存款和教育投资对实体经济的影响有着极复杂的机制。

X4（全社会固定资产投资：其它）和X5（私营工业企业流动资产）未通过显著性检验，原因可能是民间资本的过分逐利性而导致的固定资产投资效率低下，而存在于虚拟经济体内、实体经济之外的私营工业企业流动资产显然正向于虚拟经济投资效率，对实体经济而言，流动性资产存在较高的机会成本。

解释变量X2（全社会固定资产投资：私营）和X3（全社会固定资产投资：个体）对实体经济起正向推动作用，每增长1%，实体经济分别增长0.612%、0.673%；X6（零售业流动资产）对实体经济起阻碍作用，零售业流动资产每增长1%，实体经济指标值约减少0.77%，减少幅度很大。

结论与讨论

本文根据2002-2013年省域面板数据，对我国31个省域实体经济的空间依赖性和民间资本对实体经济的支持作用进行实证研究。主要有以下结论：

第一，省域实体经济存在地理空间上的依赖性和异质性。实体经济的区域分布规律较为明显，省域实体经济发展存在明显的溢出效应，并且以地理位置为主要依据形成四个集群。

第二，全社会固定资产投资中的个体部分对实体经济的支持作用较明显，表明现阶段分散的个体民间投资仍然是实体经济发展的助推器，一方面反映了个体民间投资的务实性，另一方面這些投资促进了社会就业。

第三，全社会固定资产投资中的私营部分对实体经济的发展起一定促进作用，政府加强对私企的资金支持力度，有利于引导资金流向。

第四，接近3万亿的零售业流动资产反作用于实体经济和超过44万亿的居民储蓄存款对实体经济的促进作用不显著，是值得关注的。政府一方面可以从简化审批管理，支持投资并购，减少企业流动资产持有比例；另一方面通过多元化投资政策积极引导居民储蓄存款投向实体经济，打破实体经济和非实体经济投资回报反差巨大的僵局。

本文的政策含义也十分明显。首先，利率市场化成为迫切之需，扭转长期以来利率管制扭曲的资金价格使实体经济受损的局面，有效地把储蓄和企业、个人手中的流动资产转化为投资，为实体经济提供充分融资。其次，努力拓宽民间资本直接和间接进入实体经济的渠道。民间资本可以以灵活多样的方式直接进入垄断性行业，民间资本也可以通过股权融资或债权融资方式间接服务实体经济。最后，在加强金融监管的前提下，允许具备条件的民间资本依法设立金融机构，发挥民间资本应有的活力，发展普惠金融。改变金融业以往“扶富不扶贫”的做法，使全民都能享受到优质的、个性化的金融服务。

需要指出的是，本文研究还存在一定局限。选择12年数据作为分析的时间尺度显然太短，长时间尺度对于揭示民间资本支持实体经济空间格局演变规律更为科学与可信；再者，受限于民间资本数据的难以统计和可获得性，在构建衡量民间资本指标体系方面存在明显局限，这些不足有待在今后的研究中渐进解决。

参考文献：

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2.彭建刚，王惠，何婧.引导民间资本进入新型农村金融机构[J].湖南大学学报（社会科学版），2008（5）

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