固定资产投资综述
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固定资产投资综述范文第1篇
关键词：固定资产;经济增长;ADF;协整检验
中图分类号：F124.6 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2011.07.09 文章编号：1672-3309（2011）07-19-02
一、引言
2008年由美国次贷危机所引发的全球性金融危机，对全球经济带来前所未有的打击，美欧日等主要发达国家均相继陷入经济衰退，同时以中国、印度等为代表的新兴经济实体也遭遇了重大打击。面对严峻的国际经济形势，在出口严重受阻，国内消费增长缓慢的情况下，国家为保证经济的平稳发展，加大国内固定资产投资成为拉动经济增长的重要增长极。
本文选取变量安徽省社会固定资产投资总额和GDP，运用计量经济学方法对1978―2010年度安徽省宏观经济数据进行分析，客观分析固定资产投资变化对经济增长的影响，最终得出两者是否存在长期均衡关系。
二、研究综述
（一）国外对投资与经济增长的关系研究情况
关于投资的研究最早在亚当・斯密的《国富财富的性质和原因的研究》一书中提出，他认为，资本积累和资本的有效配置是国民产出增长的两个主要因素，而经济增长的最基本的决定因素是资本形成率，即投资率。关于固定资产投资与经济增长的研究存在两种不同的结果：DeLong和Summers（1990，1992）的研究表明，美国固定资产投资率与经济增长间具有显著的正相关关系，投资率与增长率之间具有双向因果关系，不同的投资对经济增长具有不同的促进作用，其中厂商的机器设备投资每变动1个百分点，国内生产总值变动0.33个百分点；与上面研究不同的是，Orazio(2001)以1965―1995年统计数据为依据分析欧盟国家固定资产投资与经济增长之间的关系，得出经济增长能够强力的刺激固定资产投资的增长，但固定资产投资的增长并不能促进经济增长，两者之间存在单向的因果关系。
（二）国内对投资与经济增长的关系研究情况
罗海成首先通过对福建省社会固定资产投资与经济增长关系的实证研究，并将之与广东等周边省份进行比较后得出，固定资产投资是福建省经济增长的重要动力，同时投资水平和投资效益是产生经济差距的主要因素；郑忠霞通过对GDP及国内经济、个人经济、股份制经济固定资产投资额建立多元线性回归模型得出，其相关系数均接近于1，其中固定资产投资额中国有经济与GDP的相关系数要大于个体经济与股份制经济；李飞通过对甘肃固定资产投资与经济增长关系的研究得出，固定资产投资与甘肃省经济增长之间不存在明显的双向因果关系，只存在固定资产投资是经济增长的单向因果关系；浦小松、陈伟研究得出固定资产投资是经济增长的原因，但GDP的变化对固定资产投资的变化没有统计上的因果关系，也就是说两者间存在单向的因果关系的结论；黄晟、黄飞通过单位根、协整检验等方法得出宁波固定资产投资与经济增长存在长期稳定的均衡关系，且两者之间具有双向的格兰杰因果关系。
三、数据选取及模型分析
（一）数据选取和指标确定
改革开放以来安徽省社会经济得到了长足发展，特别是进入21世纪以来，安徽省经济一直保持平稳、快速的发展势头，2009年全省社会生产总值一举突破万亿元大关，2010年更是达到了12263.4亿元。全省社会固定资产投资也由1978年的13.1亿元增加到2010年的11849.4亿元，全社会固定资产投资增长快速，投资规模稳步扩大。
本文选取安徽省国内生存总值（GDP）作为衡量经济增长的指标，全社会固定资产投资总额（FI）来衡量投资需求的指标，计量单位均为亿元。本文所选取的数据时间跨度为1978―2010年，其中1978―2009年的数据来源于《安徽统计年鉴》相关年份，2010年数据来源于2010年安徽国民经济统计公报。为消除时间序列数据中存在的异方差性，对以上变量进行自然对数变换，分别记为lnGDP和lnFI，从而将研究固定资产投资与经济增长之间的关系转化为分析lnGDP与lnFI的关系。
（二）单位根检验
为了避免伪回归问题，首先对上述两个变量进行平稳性检验，以确保变量都是水平平稳序列。本文采用ADF方法对lnGDP与lnFI 两个时间序列数据进行单位根检验，检验结果如表1、表2：
由检验结果可见，两变量的差分序列lnGDP、lnFI均为一阶平稳序列，都不存在单位根即为同阶单整，符合协整检验的条件，可以进一步进行协整检验。
（三）协整检验
协整检验是用来判断变量之间是否在长期内存在均衡关系的方法。由上述分析可知：两时间序列都是一阶单整序列，所以他们的线性组合仍有可能是水平平稳的。其检验方法：首先运用OLS法对FI与GDP构造一元回归模型，然后检验其残差是否平稳的，若平稳则说明两者是协整的，相反则是非协整。
设回归方程lnGDP=?琢+?茁lnFI+?着,其中?琢、?茁为常数，?着为残差项。对lnGDP 和lnFI进行OLS回归结果：
lnGDP=2.860119+0.727435lnFI
t=（26.83251）（41.73401）
F=5.518665 R2=0.982513
回归结果显示，模型的拟合度很高，且两变量都通过t、F检验，其回归结果均显著正相关。
接下来对残差项进行单位根检验，检验结果如表3：
由表3可知，残差序列?着为平稳序列，因此得出lnGDP与lnFI之间存在协整关系，而且是唯一的。
（四）格兰杰因果检验
通过上文的分析确定lnGDP与lnFI存在协整关系，下面将对这两个变量进行格兰杰因果关系检验，以判断两个变量之间是否存在因果关系。检验结果如表4：
在原假设“国民生产总值（GDP）不是引起固定资产投资（FI）变化的Granger原因”下，由表4给出的检验结果看出，我们拒绝原假设，即安徽省社会经济发展是引起固定资产投资变化的格兰杰原因，同时从长期来看，这种因果关系也存在。但是检验结果又显示：固定资产投资的变动对安徽省社会生产总值的增长在统计意义上不存在因果关系。
四、结论
1.协整检验结果表明，固定资产投资与安徽省经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。固定资产投资是经济增长的重要推动力，对经济增长的影响显著，由协整方程可知，两者之间具有正相关关系，固定资产的系数为0.727435，即社会固定资产投资每增加1个百分点，安徽省的GDP将增加0.727435个百分点。固定资产投资对经济的作用效果，通过先作用于社会总需求，拉动总需求的增加，进而带动社会产出的快速增长。
2.格兰杰因果检验表明，固定资产投资与安徽省经济增长之间并不存在明显的双向因果关系，只存在经济增长是引起固定资产投资变化的格兰杰单向因果关系。GDP的变化必然引起社会固定资产投资的变化，但固定资产投资的变化并不一定引起GDP的变化，并没有统计意义上的因果关系。
3.由以上的研究我们必须认识到，固定资产投资对安徽省经济增长的拉动作用是有条件和有限的，单一的依靠扩大固定资产投资规模来拉动社会经济发展的作用越来越不明显，因此从长远来看安徽省应当将拉动经济增长的立足点放在如何扩大消费需求、提升消费结构上来，同时改善投资结构，调整优化产业结构，加大技术创新力度，以保证安徽经济的持续健康发展。
参考文献：
［1］罗海成.福建省固定资产投资与经济增长的实证研究[J].福建行政学院福建经济管理干部学院学报,2008， (01).
［2］浦小松、陈伟.我国固定资产投资与经济增长的协整研究[J].市场论坛,2009，(02).
［3］李飞.甘肃固定资产投资与经济增长的关系研究[J].价格月刊,2010，(08).
［4］安徽省统计年鉴（1978―2010）[R]. 北京:中国统计出版社, 2010.
［5］孙敬水.中级计量经济学[M].上海：上海财经大学出版社,2004.
［6］吴艳芳.投资、消费与经济增长的协整研究[J].商业时代,2009，（24）.
固定资产投资综述范文第2篇
目前，多数研究主要集中于某个区域或全国范围两个方面。
从区域范围内进行研究的有：杨佐平、沐年国通过比较三种固定资产投资效率，发现边际资本产出比率比较有效，而且可操作性强。同时以上海地区为实证对象，得出了上海地区固定资产对经济增长的投资效率，已经进入了一个稳定发展轨道[1]。李庆梅、聂佃忠利用计量经济学方法，对甘肃省1993—2006年地区生产总值及固定资产投资两时间序列数据的分析结果表明：甘肃省固定资产投资对经济增长有很大的拉动作用，但是两者并不存在长期协整关系和双向因果关系[2]。侯祥鹏、冯彩分析了长三角地区固定资产投资的规模、结构和效益，并与全国进行对比表明，长三角地区正逐步摆脱投资驱动型经济增长，从粗放式、外延型向集约式、内涵型转变，经济增长方式转型走在了全国前列[3]。
从全国范围内进行的研究有：郑贵忠、刘金兰研究了我国35个大型城市固定资产投资、技术创新增量以及对外出口对经济增长影响，研究发现：三个因素对经济增长均为正向影响，且固定资产投资和对外出口是大型城市经济增长主要驱动因素[4]。田泽永等利用面板数据，运用变系数固定效应模型对固定资产投资与经济增长之间关系进行实证研究。结果表明：固定资产投资仍是促进我国经济增长重要原因[5]。沈秀双认为投资是促进经济增长重要因素，在经济发展过程中起着重要作用，特别是近几年来，随着市场机制逐步完善，经济增长主要动力由供给一方转向需求一方。投资成为最积极的需求因素，肩负起“扩大内需、启动消费、扛动经济”重任[6]。任歌认为我国固定资产投资与经济增长均存在区域差异性，且差距均在逐渐缩小。中部地区固定资产投资对经济增长影响要显著高于东、西部地区，这对把握投资方向、制定区域经济发展战略具有一定实践指导价值[7]。
仇伟，董晶：陕西省FAI、经济增长与CO2排放关系的协整分析十堰职业技术学院学报2012年第6期第25卷第6期二、实证分析过程
（一）样本来源说明
本文的样本区间为1985～2010年，采用年度数据，共25个样本，原始数据来源于中华人民共和国国家统计局，然后经过计算、整理获得。考虑到数据更容易得到平稳序列，消除时间序列中存在异方差现象，分别对各个变量数据取自然对数，本文数据处理和建模均使用计量经济学软件Eviews6.0。
（二）变量选取及模型构建
文中加入解释变量有：反映陕西省经济发展水平变量GDP，反映陕西省固定资产投资规模变量FAI，被解释变量E为该省二氧化碳排放量。根据文中解释变量与被解释变量实际关系，建立模型如下：
LnE=α0+α1LnGDPt+α2LnFAIt
上式中E表示t时期陕西省二氧化碳排放量，单位为万吨碳，GDPt表示t时期陕西省国内生产总值，单位为亿元；FAIt代表t时期陕西省社会固定资产投资额，单位为亿元。
（三）陕西省二氧化碳排放量测算
结合陕西省能源消费实际，本文测算对象是煤炭、石油、天然气，测算公式如下：
上式中，Ei表示i种能源的消费总量，STCi表示i种能源折算标准煤系数，CEFi表示i种能源的二氧化碳排放系数。需强调的是，由于各大研究机构得出的能源折算标准煤系数不一致，我们取平均值，分别为：0.745、0.572、0.436。
（四）实证检验及结果分析
1. 数据的ADF检验。平稳时间序列围绕其均值上下波动，而非平稳时间序列统计规律将随时间推移而发生变化。从时序图1、图2分别可以看出样本数据可能为非平稳序列，而经过三阶差分之后可能为平稳序列。
为了进一步证明所用时序数据是平稳的，即没有出现随机趋势或确定性趋势，避免出现伪回归问题，在进行协整分析前，首先要对时间序列数据进行平稳性检验。样本数据和其一阶差分项的ADF检验结果见表1。表1ADF单位根检验结果序列1%临界值5%临界值10%临界值T检验值P值结论LnE-3.7696-3.0049-2.64220.08790.9572不平稳DDDLnE-3.8868-3.0522-2.6666-3.19610.0382平稳LnGDP-3.7241-2.9862-2.63260.57580.9860不平稳DDDLnGDP-3.7696-3.0049-2.6422-11.15190.0000平稳LnFAI-3.8085-3.0207-2.6504-0.55590.9843不平稳DDDLnFAI-3.8315-3.0300-2.6552-14.32160.0000平稳由表1可知，变量LnE、LnFAI、LnGDP都为非平稳序列，而经过三阶差分后分别在5%、1%、1%显著水平下都是平稳的，故上述变量均为三阶单整，记为I（3），所以可以运用协整方法进一步检验这些变量之间协整性。
2.数据的Johansen检验。协整检验是指两个或两个以上同阶单整的非平稳时间序列线性组合是平稳时间数列，则这些变量之间关系就是协整的。上述检验结果显示三组时间序列是一阶稳定的，这些变量之间可能存在着一个长期稳定线性关系。Johansen协整检验结果见表2。表2协整检验结果特征值迹统计量5%临界值P值协整方程数0.868284.379329.79710.0000None*0.780445.876015.49470.0000At most 1*0.592817.07073.84150.0000At most 2*（注：*表示在5%显著性水平下拒绝零假设，即在相应显著性水平下认为变量之间存在协整关系。）从表2中可以看出，有三个检验概率值都为0.0000，远小于检验水平α=0.05，这说明DDDLnE与DDDLnGDP、DDDLnFAI之间至少存在一种协整关系，根据检验结果，具体关系式为：
以上协整关系式中，两个解释变量的弹性系数都为正值，说明在长期内二氧化碳排放与经济增长、固定资产投资之间存在正相关性；并且，固定资产投资影响力较强（弹性系数为0.7113），而经济增长影响力相对要小些（弹性系数为0.0326）。
3.Granger检验。经过上述协整关系检验，表明各变量之间存在高度相关性，但这并不意味着它们之间就一定存在因果关系，且因果关系方向也不明确。为此，本文运用因果关系检验方法来分析二氧化碳排放与经济增长、固定资产投资之间是否存在因果关系，检验结果见表3。表3因果关系检验
滞后期Granger因果性F值P值结论2DDDLnFAIDDDLnE0.33920.0718接受DDDLnEDDDLnFAI0.21990.8053拒绝2DDDLnGDPDDDLnE1.44440.0269接受DDDLnEDDDLnGDP0.42170.6604拒绝2DDDLnGDPDDDLnFAI0.96890.0316接受DDDLnFAIDDDLnGDP1.65100.2229拒绝（注本检验滞后期是根据AIC、SC与HQ信息量取值最小的准则确定）由表3可知：除滞后期取2时，DDDLnFAI是DDDLnE的Granger原因，而滞后期、DDDLnE不是DDDLnFAI的Granger原因；DDDLnGDP是DDDLnE的Granger原因，DDDLnE不是DDDLnGDP的Granger原因；DDDLnGDP是DDDLnFAI的Granger原因，而DDDLnFAI不是DDDLnGDP的Granger原因。
4.实证结论。（1）由协整检验可以得出，从长期来看，陕西省二氧化碳排放与固定资产投资、经济增长之间存在稳定的协整关系，而且该省固定资产投资对二氧化碳排放的促进作用明显大于经济增长影响。陕西省是煤炭等化石能源生产和消费大省，全省总社会固定资产大部分是用于化石能源开采、加工等方面，所以其对碳排放影响也较为明显。（2）从因果检验中得出，陕西省固定资产投资、经济增长是该省碳排放单向Granger原因；另外该省固定资产投资是经济增长单向Granger原因，这说明陕西省也属于投资驱动型经济发展模式，这类似于笔者对于我国经济增长方式的研究结论[8]。
四、政策建议
陕西省的煤炭资源较为丰富，但是长期以来该省经济发展是以资源高耗费和二氧化碳高排放为代价的。所以为了扭转这种局面，一方面可以大力投资煤炭加工等方面的技术创新，如吸收引进氨法吸收燃煤烟气中二氧化碳的方法[9]，改进煤炭燃烧设备，发展煤炭深加工，洁净煤加工技术，提高煤炭燃烧率，同时减少二氧化碳排放量；另外，要逐步减少生活直接燃烧的煤消费，提倡以电能、天然气替代煤炭，同时固定资产投资的方向可偏重于能源基础设施建设，在城乡积极推广沼气、天然气等清洁能源综合利用。
陕西省的电源结构主要是以火电（煤电）为主，这种电能生产方式会直接耗费大量煤炭，同时排放大量二氧化碳，这是优化该省能源结构的关键所在。所以，陕西省电力建设要坚持发展和创新并举，积极推进大型、高效、洁净煤发电技术，优化电源结构，加快淘汰高能耗、低产能的发电厂；同时大力发展核电，积极发展本区太阳能、风能、地热能、生物能等可再生能源，减少煤电在电源结构中的比重[10]。当然本区资源优化整合需根据其实际情况合理规划，有计划有部署实施，而不是各种项目盲目上马，最后造成优势资源的严重浪费。
发展陕西省独有的现代农业和观光旅游业，实现产业结构低碳化。例如，可以以陕西杨凌农业高新示范区为平台，带动周围地区，逐步打造本区现代观光农业、特色农业和生态农业，并带动相关旅游咨询、旅游营销策划、旅游观光等高端服务业发展；其次，如延安在积极发展本地红色旅游业同时，可以凭借其独特的地理环境，打造黄土高原观光旅游业，再结合本省独有的历史文化资源，通过各种资源优化组合，推陈出新，这是陕西旅游文化产业的另一个增长点。
［参考文献］
[1] 杨佐平，沐年国.ICOR：固定资产投资效率与经济增长方式研究[J].经济问题探索，2011（9）：1316.
[2] 李庆梅，聂佃忠.甘肃省固定资产投资与经济增长关系的实证研究[J].兰州大学学报（社会科学版），2008（9）：138144.
[3] 侯祥鹏，冯彩.固定资产投资与经济增长方式转型[J].华东经济管理，2011（11）：1822.
[4] 郑贵忠，刘金兰.固定资产投资、技术创新增量和对外出口对我国经济增长的影响[J].天津大学学报（社会科学版），2011（6）：487492.
[5] 田泽永，江可申，谢忠秋.固定资产投资对经济增长贡献的比较研究[J].预测，2008（1）：2933.
[6] 沈秀双.固定资产投资与经济增长关系研究[J].学术交流，2003（1）：7274.
[7] 任歌.我国固定资产投资对经济增长影响的区域差异性研究[J].财经论丛，2011（5）：2531.
[8] 仇伟，潘新华.我国财政政策与经济增长相关性的实证检验[J].商业时代，2012（14）：122124.
固定资产投资综述范文第3篇
关键词：挤出效应；动态面板GMM；分位数回归
中图分类号：F83059 文献标识码：A
收稿日期：2013-01-05
作者简介：胡坚（1957-），女，北京人，北京大学经济学院教授，博士生导师，研究方向：投资学与资本市场；杨光（1977-），女，北京人，北京大学经济学院博士研究生，研究方向：投资学与资本市场；王智强（1982-），男，辽宁大连人，北京大学经济学院博士研究生，研究方向：宏观经济学。
一、引言
2012年中央经济工作会议提出，要保持宏观政策的连续性和稳定性，继续实施积极的财政政策和稳健的货币政策，确定了“稳中求进”的工作总基调。会议指出，经济工作主要任务的第一项是“继续加强和改善宏观调控，促进经济平稳较快发展。统筹处理速度、结构、物价三者关系”。会议在陈述积极性财政政策时，首先提到了继续完善结构性减税政策，继之以加大民生领域投入，积极促进经济结构调整，严格财政收支管理，加强地方政府债务管理等。而在之后的改革环节，则包含了推进营业税改征增值税和房产税改革试点，合理调整消费税范围和税率结构，全面改革资源税制度，研究推进环境保护税改革。
当前诸多宏观经济指标，诸如工业增加值增速、PMI等等，都预示着中国经济面临着下行风险。从经济增长源泉的角度看，消费、投资和净出口拉动经济的三驾马车中，消费囿于传统的“高储蓄—低消费”模式始终难有起色，净出口由于受到欧债危机的影响而持续萎缩，因此2012年最为可靠的增长动力仍然是投资，正是基于此原因中国政府必然将实施积极的财政政策。结构性减税当然是此次积极财政政策的亮点，但是传统的增加政府财政支出的扩张性政策依然会成为财政政策的主要支撑力量。然而，这其中也不无担忧。根据央行2012年1月8日公布的统计报告，2011年全年财政存款减少300亿元，这创造了2000年以来的全年财政存款投放的历史记录，同时也意味着2011年12月单月的财政存款减少了132万亿元，2011年11月财政存款减少了3 762亿元，超过了2008年实施财政刺激的水平（2008年11月财政存款减少1 403亿元，12月104万亿元，全年增加408亿元）。2012年伊始，大规模的政府财政支出已见端倪，5月份发改委加快项目审批节奏的行为更是引发了学术界对于新一轮“X万亿刺激政策”的猜测，这不由得令人产生一旦政府的财政支出规模持续扩张，能否导致经济学中所谓“挤出效应”问题的担忧。换言之，政府财政支出的扩张是否会导致私人部门的萎缩？本文使用2000-2009年中国省级面板数据，研究中国的政府财政支出是否对私人部门的投资具有挤出效应。
二、文献综述
关于政府财政支出对投资的影响，国外的实证研究没有得出一致的结果，总体上来说，可以将其研究结论分为三种类别：
第一类研究认为政府财政支出对于私人投资具有积极的影响。Aschaure（1989）通过研究美国的数据发现，政府财政支出的扩张会导致投资回报率的上升，因此不但不会降低投资水平，反而会对投资产生明显的“挤入效应”。Vijverberg（1997）认为，政府部门财政支出的先期扩张，会导致私人部门的繁荣，从而促进社会的固定资产投资水平。Lopez（2006）对西班牙不同地区1965-1997年的面板数据进行了研究，指出政府财政支出具有明显的溢出性，特别市教育部门的公共支出其溢出性最为明显，但是地区间不存在政府财政支出的溢出性，即某个地区财政支出的扩张不会提高相邻地区的投资水平。Ang（2009）通过马来西亚的宏观经济数据，采用多元协整的方法检验了政府财政支出和私人投资之间的关系，发现两者之间的关系并非竞争性的，而是具有明显的互补性。Hatano（2010）考察了日本政府财政支出和投资之间的长期协整关系，并指出两者之间存在一种误差修正机制从而导致长期的均衡状态，日本的证据表明财政支出对投资是具有“挤入效应”的。
第二类研究认为政府财政支出对于投资具有消极的影响，因此“挤出效应”是客观存在的。Bairam和Ward（1993）研究25个OECD国家政府财政支出和投资之间的关系，发现其中24个国家都是负相关关系。此外，另有多篇文献针对不同国家或地区的实证检验也都发现了政府财政支出对投资的“挤出效应”，例如Blejer和Kahn（1988）对24个发达国家的研究，Ghali（1998）对突尼斯的研究，Ghura和Goodwin（2000）对亚洲和拉丁美洲国家的研究，Kitaoka（2002）、Nakazato（2004）对日本的研究等等。
第三类研究认为政府财政支出对于投资的影响是状态依赖（state dependency）或者国别依赖（country dependency）。前者认为某些因素或者状态的改变决定了到底是“挤入效应”还是“挤出效应”，而后者认为国别间的差异是明显的，到底是“挤入效应”还是“挤出效应”主要因国别而异。对于状态依赖的研究，某些文献将通货膨胀因素作为首要的关键的影响变量，例如Cohrane（2001）、Dupor（2001）提到，物价水平从根本上决定了国家或者地区的财政政策，因此不同的通货膨胀水平下结果会截然不同；而Devarajan等（1996）则认为财政支出是否为生产性的（productive）才是最根本的决定因素，生产性与非生产性财政支出的比例不同，则同时有可能出现“挤入效应”或者“挤出效应”。对于国别差异的研究则比较常见，Atukeren（2005）选择25个发展中国家进行研究，发现非洲国家存在“挤出效应”，而亚洲和拉丁美洲国家同时存在“挤入效应”和“挤出效应”，Afonso等（2009）选取17个发达国家（包括14个欧盟国家、加拿大、美国和日本）进行实证研究，他们的结论同样是财政支出对投资的影响因国家差别而异。
对我国的财政支出和投资间的关系，理论和实证研究也并未达成一致的观点。大多数研究认为我国存在“挤入效应”，例如郭庆旺（1999）、贾康（2003）等的理论和实证研究都表明我国政府财政支出和投资之间存在显著的正相关关系，因此“挤入效应”是存在的，研究方法则是采用VAR模型居多，最新的方法也有采用空间计量经济学模型的方法进行研究。也有部分研究认为我国存在“挤出效应”，例如张延（2010）研究了财政支出、投资和利率之间的关系，认为“挤出效应”尽管不大，但是仍然存在。此外，部分研究指出长期和短期结论可能会不同，地域之间也可能结论不同。董秀良等（2006）的实证结论是短期内存在“挤出效应”，长期则应为“挤入效应”。靳春平（2006）指出了财政支出的经济增长效应在东部和西部之间存在明显的区域性差异，而韩仁月（2009）采用VAR模型对我国省级数据进行了研究，发现东部地区为“挤入效应”，中西部地区则为“挤出效应”。
三、数据、变量说明及模型设定
本文的研究样本包括中国内地31个省份、自治区及直辖市1990-2009年的面板数据①，来源为中经网统计数据库。为研究政府财政支出对于固定资产投资是否具有挤出效应，需要引入其它的控制变量，如表1所示。
由于各省具有各自的特征，包括文化、社会、经济、地理因素，而其中某些无法测量的特征不随时间发生变化，因此对于这样的面板数据通常应当采用固定效应模型进行分析，本文所采用的固定效应（FE，fixed effect）模型如下：
此外，从中国固定资产投资的现实情况看，长期以来固定资产投资具有自我加强的特征，因此本期固定资产投资常常和上一期的固定资产投资具有强烈的相关性。厉以宁称这种特征为“投资冲动怪圈”，他指出，在改革过程中，投资冲动怪圈一直反复出现。地方政府对GDP的追求和GDP增长的积极性大于中央政府，而对经济结构调整的兴趣小于中央政府。另外，地方为了增加自己的财政收入和缓解就业压力，总是要增加GDP，这就得增加投资，信贷量也随之扩大。这样一来，在全国范围内投资的急剧上升和信贷通胀就造成了产能过剩和物价上涨。因此，考虑这一特征，本文在固定效应模型的基础上将固定资产投资的滞后项也引入到自变量中，采用动态面板差分GMM的方法进行分析，动态面板模型设定如下：
四、实证结果分析
（一）固定效应模型和动态面板差分GMM模型结果分析
本文采用上面的模型，对固定资产投资的影响因素进行分析，得到的实证结果如表2所示。
固定效应模型的拟合优度R2=9400%，整体拟合情况比较好。从上表的实证结果看，可以发现以下几个特点：
第一，政府财政支出对于私人投资的影响是正向的，而且该系数在1%水平下显著。因此，从实证结果上看地方政府的财政支出促进了地方私人固定资产投资，对私人投资存在“挤入效应”，边际弹性的分析表明政府财政支出对于私人固定资产投资的弹性为27%，因此当政府财政支出变化1%的时候，私人固定资产投资会相应地增加027%。
第二，地区生产总值GDP和地区消费价格指数CPI的系数均为正数，且在1%水平下显著，而且两者的边际弹性都大于1。这表明地区生产总值对私人投资的增长具有放大效果，地区GDP每增长1%，地区私人固定资产总值可以增长1351%，因此正如刘伟（2005）所言，我国长期以来固定资产投资增速一直高于GDP的增速，对投资的过度依赖已经成为影响我国经济增长方式转变的一大瓶颈。地区消费价格指数CPI的弹性为1042%，这表明对于固定资产投资而言，存在一定的货币幻觉现象，真实固定资产投资不是中性的，会随着通货膨胀的增长而升高，通货膨胀每上升1%，则真实固定资产投资会上升0042%。
第三，消费和私人投资存在显著的负相关关系，消费和投资存在一定的补偿效应。从理论上说，以Ramsey模型为例（戴维·罗默，2004），家庭需要在消费和资本积累之间进行衡量，因此当期消费越多，则可以用于投资的资本也就越少，因此消费和投资之间存在互相抵消的关系。从实证结果看，地区消费零售总额每增加1%，则固定资产投资会相应下降0347%。
第四，其它因素同样可以影响地区私人固定资产投资：首先，地区私人固定资产投资和该地区的出口水平存在显著的负相关关系，这一结论初看似乎不合常理。因为出口水平越多，则出口相关产业的固定资产投资水平也应当相应地增加。但是事实上由于模型中同时包含了地区GDP和出口这两个变量，负相关关系的存在依赖于其它变量不变的前提，然而出口的增加必然伴随地区GDP的上升，进而重新提升固定资产投资。可以计算出地区出口和地区GDP的相关系数是0852，因此实际的出口对于固定资产的影响应该为0928（0852×1351-0223），两者之间仍然是正相关关系。其次，地区货运量和固定资产投资呈现正相关关系，货运量越大，说明该地区的工业发展水平越高，因此固定资产投资也相应会提高。最后，地区工业企业资产变量的系数为正且在1%水平下显著。地区工业企业的资产越多，则相应地表明该地区的资本存量比较大，如果投资率没有差异，则资本存量比较大的地区其投资水平也必然比较高。
接下来我们继续分析动态面板差分GMM模型的拟合结果。对于差分GMM模型而言，引入了因变量的滞后项作为自身的工具变量来克服内生性问题，其前提是因变量存在明显的序列相关性，Arellano-Bond检验表明差分前的序列存在自相关性，而差分后的模型不存在序列相关性，此外，Sargan检验的卡方统计量为237，表明模型不存在过度识别的问题。从实证拟合结果看，滞后一期的固定资产投资变量的系数为正数，且在1%水平下显著。因此，固定资产投资存在自我加强的作用，上一期的固定资产投资越高，则本期的固定资产投资水平也相应会升高，上一期的固定资产投资越低，则本期的固定资产投资也相应会处于比较低的水平。换言之，实证结果支持厉以宁的“投资冲动怪圈”的论断，固定资产投资自身具有强烈的自相关性。另外，动态面板差分GMM模型中，和固定效应模型FEM相比某些系数发生了变化，这是因为引入了滞后一期的固定资产投资变量以后，消除了某些变量的内生性，因此其系数自然会发生相应的变化。例如，地区消费价格指数CPI变得不再显著，也就是说，当考虑到过去的固定资产投资对当期固定资产投资的影响之后，货币幻觉现象会消失。
（二）东部、西部、中部地区的“挤入效应”区域差异性分析
上文的研究表明政府财政支出对于私人投资具有“挤入效应”。在这一部分，本文将研究这种“挤入效应”是否同时存在于我国的东部、西部和中部地区。将整体样本按照东部、西部和中部划分为三个 ，具体而言，东部地区包括东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省（市），中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8个省（区），西部地区包括内蒙古、四川、重庆、贵州、云南、、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西等12个省（区、市）。采用固定效应模型，得到的实证结果如表3所示。
从拟合结果看，东部、西部和中部的固定效应模型的拟合优度R2都超过了93%，整体拟合效果比较好。分区域的固定效应模型表明：东部和西部存在明显的“挤入效应”，而且两个地区的“挤入效应”非常接近，两个区域的“挤入效应”分别是229%和224%。与此相比，中部地区不存在显著的“挤入效应”，也不存在“挤出效应”。此外，三个区域的GDP和CPI边际弹性都超过了1，因此对三个区域来说，GDP的增长都会导致私人投资的更高速度的增长，以及三个区域都同时存在所谓的货币幻觉，物价水平的上涨会拉动真实固定资产投资水平的上升。最后，只有中部地区的消费对于固定资产投资存在显著的抵消作用，另外两个区域则都不显著，中部地区省份的地区社会消费品零售总额每上升1%，其固定资产投资水平会相应下降0615%。
（三）“挤入效应”的时变特征分析：1994年分税制改革的影响
在本文研究的样本区间内，发生的最具有影响力的政策性事件就是1994年的分税制改革。1994年，我国经济体制改革在中央的“全面推进、重点突破”的战略部署指导下进入新阶段，财税体制改革充当改革的先锋，根据事权与财权相结合的原则，将税种统一划分为中央税、地方税、中央与地方共享税，建起了中央和地方两套税收管理制度，并分设中央与地方两套税收机构分别征管；在核定地方收支数额的基础上，实行了中央财政对地方财政的税收返还和转移支付制度等。成功地实现了在中央政府与地方政府之间税种、税权、税管的划分，实行了财政“分灶吃饭”。
从实质上说，分税制改革主要影响的国家和地方政府的财政收入，但是财政收入分配的改变不可避免地会影响到财政支出。分税制成功地使全国税收总收入中，中央和地方的分成比例达到六比四，然而支出改革却没有同步进行，中央和地方的支出比例仍为3：7。根据预算，2010年中央本级支出中除了656%是对地方的税收返还和转移支付，第二大项支出就是国防（占比111%）。而省本级财政的支出，以广东省2009年为例，最大的支出项是教育119亿，约占省本级所有支出的16%；第二大支出是交通运输，约114亿，占比154%。
分税制改革以后，地方政府的财政收入普遍依赖于中央政府的转移支付制度，其受到中央的影响也变得更为明显，中央本级财政产生的相当于其收入2/3的大量结余，绝大部分会被转移到地方政府，以弥补他们的支付缺口。因此，将全部的样本分为1990-1994，1995-2009年两个子样本，以期分析是否分税制改革会影响到“挤入效应”的水平，亦即研究“挤入效应”的时变性特征。在此我们引入Year1994的虚拟变量，该虚拟变量在1994年之前（含1994年）为0，之后的年份为1，然后引入其和政府财政支出变量的交叉项Year1994×g，分别采用固定效应模型和动态面板的随机效应模型，得到的结果如表4所示。
从结果上看交叉项系数在5%水平下显著为负，这表明1994年的分税制改革使得“挤入效应”在分税制改革之后显著减弱了。在分税制改革之前，地方财政支出每上升1%，相应地地方固定资产投资会上升09%，而在分税制改革之后，仅会上升0231%。分税制改革对“挤入效应”的削弱和上文的分析是一致的，由于改革后地方政府对于财政转移的依赖，因此其财政支出预算受到中央政府的影响增大，导致其对地方固定资产投资的自主决策能力减弱了。动态面板差分GMM模型的结果则表明，固定资产投资的自我增强现象仍然存在，而分税制改革可以部分削弱这种自我增强的趋势。
（四）“挤入效应”的非对称性：基于分位数回归的研究
本部分我们将通过分位数回归的方法研究“挤入效应”是否存在非对称性。具体而言，我们将逐个分析每个分位点回归的“挤入效应”的大小，观察其是否在不同的分位点下具有非对称性，即是否在某些分位点下存在极大或极小的“挤入效应”。与最小二乘回归相比，分位数回归（Quantile Regression）利用自变量和因变量的条件分位数进行建模，因此能充分反映自变量对于因变量的分布的位置、刻度和形状的影响，尤其是对于一些非常关注尾部特征的情况非常有效。因此，我们将利用分位数回归的方法讨论“挤入效应”的非对称性。采用不同的分为点得到的结果如表5所示（由于我们这里主要讨论的是“挤入效应”，因此此处省略了其它控制变量的回归结果）。
从上图可以看到财政支出的“挤入效应”存在明显的非对称性：随之分位点的上升，其效应首先会下降，然后再逐渐上升，并超过了低分位点下的“挤入效应”。因此，在中等固定资产投资水平下，财政支出对其影响是最低的，而在较低水平和较高水平的固定资产投资水平下，财政支出的“挤入效应”是比较高的，尤其是在更高分位水平的固定资产投资下，财政支出的“挤入效应”会变得很高，在90%分位点上，政府财政支出每增加1%，固定资产投资会上升超过55%。
五、结论
本文通过中国2000-2009年省级面板数据，对政府财政支出是否存在“挤出效应”进行了实证研究，得到如下结论：
第一，整体而言政府财政支出对私人投资不仅没有“挤出效应”，反而存在显著的“挤入效应”，政府财政支出上升1%可以拉动私人固定资产投资上升027%。对东部、中部、西部的区域研究表明，东部和西部地区存在程度接近的“挤入效应”，而中部地区既不存在“挤入效应”也不存在“挤出效应”。
第二，“挤入效应”存在时变性和非对称性。时变性分析表明分税制改革之后“挤入效应”的程度降低了，这可能与分税制改革后地方财政对中央财政的依赖性程度增加所导致；而对其非对称性的分析则表明，“挤入效应”在较低水平和较高数量的私人固定资产投资下程度较高，而中等水平的私人固定资产投资下政府财政支出对其拉动效果较差。
第三，对于私人固定资产投资而言，存在一定的货币幻觉现象，真实固定资产投资不是中性的，会随着通货膨胀的增长而升高，通货膨胀每上升1%，则真实固定资产投资会上升0042%。此外，消费和固定资产投资存在显著的负相关关系，消费和投资存在一定的补偿效应。
第四，动态面板GMM模型的检验表明，厉以宁提出的“投资冲动怪圈”的论断是客观存在的，固定资产投资自身具有强烈的自相关性，具有自我加强的特性。
综上所述，实施积极的财政政策扩大政府财政支出，不仅不会造成“挤出效应”，反而可以有效地提升私人固定资产投资的水平，从而拉动经济走出低谷，避免经济的继续下行。然而，本文的研究结论同样揭示了扩大政府财政支出的几点隐忧。首先，政府财政支出的扩张长期而言会诱发通货膨胀，而私人投资同时具有通货膨胀效应和自我加强效应的双重属性，因此会导致私人投资水平出现超过预期的放量增长，积极的财政政策有可能过分拉动经济迅速走向过热，伴随着高位运行的通货膨胀，必然导致经济的再次失衡。而且私人投资的过度增长也不利于中国经济结构的优化，和“十二五规划”的转型要旨相背离。其次，由于消费和私人投资之间具有补偿效应，投资的增长会导致消费的进一步萎缩，同样不利于经济结构的优化和转型，长期而言对中国经济的健康运行并无裨益。
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固定资产投资综述范文第4篇
关键词：钢铁行业；投资；利率；产出
中图分类号：F822.0 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2012）08-0-01
一、引言
钢铁行业的产能过剩、产业结构调整一直是热点话题。据中国钢铁工业协会的数据，从2003年起，产能利用率皆未超过85%，2008年更是跌至77.1%。为了行业内平衡投资和合理增长的关系，中国政府也从2003年起就表明了其调控行业产能的态度。2009年8月，以环保为名，钢铁行业被工业和信息化部着重要求“结构调整”，通过行政手段清除钢铁落后产能，同时，辅助以经济手段，对落后生产力限制企业银行贷款，实施差别电价、差别水价等措施。此外，地方政府也试图通过兼并重组的方式，建设地方性中大型钢铁企业，以淘汰落后产能。
二、文献综述
从产业结构的角度来说，国家以淘汰落后产能为方式促进钢铁行业结构调整，实际上是为了抑制行业内投资过热的冲动。“产能过剩不仅是经济周期的直接产物，更可能是由（在对投资总量和其他企业行为）不完全信息下的投资决策所引发、在发展中国家中频仍出现和必须应对的问题。”胡楠（2008）更进一步地指出：“潮涌现象问题本身并不在于这些产业本身，而是在于某些产业投资过多，导致了低水平重复建设和产出效率低下。”
利率政策是我国政府常用的调控手段，利率政策是否有效、在多大程度上有效自然成为我们关心的问题。卢卡斯（Lucas，（1972））认为利率等货币政策只能在短期内影响消费和投资，由于经济人的理性预期作用，他们会提前调整自己的行为，导致政策无效。刘莉君和岳意定（2006）认为未完全市场化的利率会由于传导不畅而削弱了其对投资和产出的影响。为了从短期和长期两方面刻画利率政策是否有效及其作用的程度，本文通过时间序列的分析予以分析，希望对政策提出合适的建议。
三、实证计量
1.面板模型。产能利用率能有效衡量投资是否过度。国泰君安的策略团队（2009）提出采用固定资产周转率来测算产能利用率，本文采用该方法。为了描述我国钢铁行业投资的现实情况，本文采用面板数据进行回归分析。
其中，——第i个钢铁企业t时刻的产能利用率；——第i个钢铁企业t时刻的固定资产投资；——哑变量，表示第i个企业的规模，属于大型企业的取1值，属于中小型企业的取0值；——哑变量，表示第i个企业的所有制结构，属于民营企业的取1值，属于国有的取0值；交叉项——刻画企业规模对其固定资产投资的影响；交叉项——刻画企业的所有制结构对其固定资产投资的影响。
面板模型为了分离业内各个企业由于自身特性对投资的影响，特加入哑变量与固定资产投资的交叉项。
本文选取2000-2009年钢铁行业46家沪深A股的25家上市钢企，从中国经济金融研究数据库中获取这25家公司的财务信息。其中，产能利用率采用固定资产周转率的指标进行估测；公司的规模判断标准主要有总股本、总资产和利润率，包含大型钢铁企业共6家（股票简称为：攀钢钢钒、鞍钢股份、华菱钢铁、武钢股份、宝钢股份和马钢股份）。另查得民营钢铁公司共2家，16家地方性国有钢企，7家中央性国有钢企。总观测样本数为234个。
2.基于VAR模型的时间序列分析。为了验证利率对投资和产出的传导作用，本文建立向量自回归即VAR模型，并进行时间序列分析。VAR（p）模型的形式如下：
其中，为t时刻的待估计的变量，它有P阶滞后项，此处选取，（i=1，2….p）是待估计的参数矩阵。本文采用脉冲响应函数来估计对扰动项施加一个标准差的冲击对各个变量当前和未来的影响，以检验各变量对扰动的响应是否有时滞。另外，为了区分短期和长期，采用Granger因果检验，选取滞后期分别为2、6、10时，观察不同时期变量之间不同的因果关系。
本文通过中经网产业数据库获得从2005年1月至2010年12月的月度数据。其中，利率为剔除价格因素的1-3年期贷款的实际利率，固定资产投资选取黑色金属冶炼及压延加工业的固定资产投资，并对其剔除了价格因素。共132个观测期。
四、结论
1.大型钢铁企业由于自身优势以及规模经济效应，会对产能利用有更充分的利用；2.民营钢铁企业的投资行为与产能利用不会明显区别于国有钢铁企业；3.利率对与投资和产出有调节作用，这种作用是有时滞的，利率的传导并不是通畅的；4.从短期看，利率的变化能够调节投资和产出，但是从中长期来看，利率政策无效；5.从中长期来看，投资和产出能够相互影响、互为因果。
参考文献：
[1]Lucas， R.E. Jr.， 1972， Expectations and the Neutrality of Money， Journal of Economics Theory， 4，103-124.
[2]国泰君安策略团队.产能利用率的替代估算——以固定资产周转率测算.国泰君安：每日酷图与思考，2009.
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固定资产投资综述范文第5篇
【关键词】产学研；创新型城市；创业创新
一、引言
在物质富裕精神富有的现代化浙江，开启浙江省在新的历史起点上推进科技发展的新征程，吹响加快迈向现代化的新号角的背景下，嘉兴推出“三城一市”建设，建设创业创新城、人文生态城、和谐幸福城和现代化网络型田园城市。其中创业创新是基础，是城市发展的源动力，是推动经济与科学发展的灵魂。嘉兴应找出一条适合自身发展创新型建设的道路，推动“三城一市”战略目标的实现。
二、文献综述
从已有的文献来看，创新型城市英文表述分别为“the creative city”和“the innovative city”。前者的主要代表是Landry 和Bianchini、R. Florida、Sasaki。Landry和Bianchini（1995）最早提出并界定了创新型城市的概念，认为创新型城市建设就是解决经济、文化、组织等领域的创意问题。Sasaki（2010）认为，创新型城市是通过文化艺术的发展推动创新和创意的产业发展，从而带动整个城市创新型发展。后者主要强调经济活动发展，侧重于人力、物力、财力、科技力等方面变革。代表性人物是James. Simmie、Peter Hall、Chiang，H. 和 Taylor，R.，其中，Peter Hall （2006） 认为创新型城市包含技术创新、文化智能性、技术性、技术组织。Chiang，H.和Taylor，R.（2007）认为创新型城市建设需要良好创新环境和基础设施，拥有大量高技能、高知识体系的人才，还需要大量的创新型企业，这三者有效结合形成一定的集聚效应。企业创新促进经济发展，经济发展推动基础设施建设，创造出更好的环境，同时促进教育和人才培养。人才培养又能提高企业创新的能力。在其思想中已体现出产学研在创新型城市建设中的重要性。国内学者研究也多倾向于“The Innovative City”的表述，强调科技和技术创新对城市创新型建设的重要性。例如李宝梁（2006）认为创新型城市是以科技为主导，提高自主创新能力来推动产业结构调整、转变经济增长方式和提高城市竞争力，实现经济社会的可持续发展。惠宁、谢攀、霍丽（2009）认为在知识经济和全球化的大背景下，以创新为核心驱动力外，科技、知识、人力、文化、体制、环境、城市竞争力、社会和谐程度等要素都应当纳入到创新型城市的概念考虑范围。纪宝成（2009）认为创新型城市是依托城市创新体系和创新环境，不断提升技术创新、制度创新能力，促进资源有效配置和增长方式的不断优化，实现可持续发展的城市。
综上所述，创新型城市建设是在创新的基础上发展城市经济。各方面创新可以总结为产学研相结合。接下来以产学研为基础创建嘉兴市创新型城市建设模型。找出创新型城市建设中产学研影响程度，从而得出建议与对策，以此促进创新型城市建设。
三、模型设定与分析
嘉兴地处杭嘉湖平原，位于上海、江苏和浙江三省（市）交界处。地理位置优越，经济发展速度有目共睹。但与周边常州、温州经济相比，差距明显，更不用说杭州和苏州。在马太效应作用下，嘉兴经济发展水平与周边城市差距会越来越大。在这种趋势下，嘉兴经济唯有跨越式发展，才能缩小与周边城市的差距。加强创新型城市建设有利于嘉兴经济发展。创新型城市建设主要体现在经济发展，所以用嘉兴市生产总值作为指标，产学研中的“产”，主要指一个地区的产业总额，用嘉兴市区固定资产投资总额来表示。“学”一般指学校等教育机构，高等学院属于非盈利组织，所以资金主要来源于政府财政投入，因此用嘉兴市区地方财政预算内支出中教育事业费支出作为指标。“研”指当地的科研机构，科研机构资金也来源于政府财政投入，所以用嘉兴市区地方财政预算内支出中科学事业费支出来表示。从《中经专网》收集1995-2010年嘉兴市的生产总值、嘉兴市区固定资产投资总额、嘉兴市区地方财政预算内支出和嘉兴市区地方财政预算内支出中教育事业费支出的数据。（详见表1）
（一）模型设定
建立模型：GDP=a+b1x1+ b2x2+b3x3+u，x1代表市区固定资产投资总额，x2代表嘉兴市区地方财政预算内支出中教育事业费支出，x3代表嘉兴市区地方财政预算内支出中科学事业费支出。运用eviews软件分析，得出回归结果
GDP=463410.4+0.22892x1+40.8690x2-23.0255x3
（33989.72 ） （0.055090） （3.254349） （8.181974）
T=（13.63384） （5.250113）（ 12.55827）（ -2.814176）
=0.998998 =0.998748 F=3988.983 DW=2.505548
从回归结果可以看出，嘉兴市区固定资产投资总额和嘉兴市区地方财政预算内支出中教育事业费支出与嘉兴GDP呈现正相关关系，而嘉兴市区地方财政预算内支出中科学事业费支出与嘉兴GDP呈现负相关关系，这说明模型可能存在一些问题，表明存在多重共线性。
是我们计算各解释变量的相关系数，从系数矩阵可以看出各解释变量之间的相关系数的确很高，证明存在多重共线性。
X1 X2 X3
X1 1.000000 0.951642 0.818426
X2 0.951642 1.000000 0.93882
X3 0.818426 0.93882 1.000000
于是采用逐步回归法对模型加以修正。
用GDP分别对X1，X2，X3作一元回归，结果如下：
X1 X2 X3
bi 1.274522 46.01743 196.8185
t 16.58292 36.37554 7.947187
R2 0.951556 0.989530 0.818554
0.948096 0.988782 0.805593
从以上可以看出，每个变量的经济意义和t检验通过的情况下，GDP对X2回归对就的可决系数R2最大，那就以X2为基础，依次加入其他变量逐步回归，结果如下：
bi t R2
X1，X2 0.399124
32.56937 8.297604
19.12389 0.998337
X2，X3 56.69320
-53.47490 26.47999
-5.311316 0.996697
通过这一步我们可以看出，X2，X3通不过经济检验，X3对GDP是正相关，所以采用逐步回归的结果为：
GDP=447108.6+0.399124X1+32.56937X2
T= （10.78444） （8.29760） （ 19.12389）
=0.998337 =0.998081 F=3902.375 DW=1.487211
表2 white检验
Heteroskedasticity Test： White
F-statistic 0.351061 ????Prob. F（5，10） 0.8703
Obs*R-squared 2.389124 ????Prob. Chi-Square（5） 0.7931
Scaled explained SS 0.882527 ????Prob. Chi-Square（5） 0.9715
（二）模型分析
1.经济意义检验。从回归结果可以看出，嘉兴市区固定资产投资总额和嘉兴市区地方财政预算内支出中教育事业费支出对嘉兴GDP呈现正相关关系，符合经济意义。其中嘉兴市区地方财政预算内支出中教育事业费支出和嘉兴市区地方财政预算内支出中科学事业费支出出现共线性。嘉兴高等学院承担大部分的科研活动，所以这两项费用支出其实是一致的。
2.统计推断检验。从回归的结果看，可决系数R2=0.998337较高，调整后可决系数也比较高，说明模型的拟合程度可以接受；系数显著性检验，各个解释变量系数的t值均大于临界值，所以各解释变量对被解释变量有显著影响。
3.计量经济学检验。通过变量减少已经消除模型的多重共线性问题。给定显著性0.05，查DW表，当N=16，K=2时，得下限值DL=0.982，上限值DU=1.539。DW大于DL 小于DU，根据判定区域知不能判定是否有自相关。但比较接近于DU ，可以判定不自相关。作为异方差的White检验如表2所示。检验知Obs*R-squared=2.389，表明不存在异方差。
四、本文的结论
嘉兴市区固定资产投资总额和嘉兴市区地方财政预算内支出中教育事业费支出对嘉兴生产总值确实存在影响，原因在于创新产品最终要投入生产才能换来价值，投入生产需要厂房、机械等固定资产投资。但嘉兴市区固定资产投资总额增加所带来嘉兴生产总值平均增加额比较少。经济发展主要依靠创新能力，根据中国国情，一个地区创新能力强弱关键在于政府对科研支出，而现在主要科研活动依赖于人才培养。所以一个地区在教育事业投入直接影响到当地创新能力。从模型中可以明显看出嘉兴市区地方财政预算内支出中教育事业费支出每增加一元，嘉兴生产总值平均增加32.56元。所以加大教育投入，促进创新能力提高，可以带来巨大的经济利益。
五、建议与对策
一个地区的创新型建设，离不开产学研合作。嘉兴要建设好创新型城市，必须抓好产学研合作建设。产学研合作能给嘉兴经济带来巨大效益，是嘉兴追赶其他城市的一个难得契机。
1.创新型城市建设中的产学研合作需要政府引导
“常州模式”是建设创新型城市的一个典范。其中常州市政府十分注重政府引导在创新型城市建设中的作用。北京大学、清华大学等47家高等院校和科研机构入驻常州科技园，从而产生620多项产学项目，大大推动创新型城市建设。从模型中也看出政府财政支出在教育方面可以为嘉兴经济带来巨大提高。嘉兴市政府应抓住时机，大力引进产学研研究项目，为产学研合作项目提供一定政策上的优惠。比如科技奖励，税收优惠、科研成果专项资金等。
2.创新型城市中的产学研合作需要高校与科研机构合作
创新型城市建设主要体现出该城市的技术创新，技术创新需要高校与科研机构的支持。高校要做到产与研之间的桥梁作用。由于现在许多高校教师承担大量科研工作，掌握大量科研知识从而可以培养高素质、高技能的学生，为科研机构输送人才。同时高校也成立许多科研机构，从模型中也不难发现嘉兴市区地方财政预算内支出中教育事业费支出和嘉兴市区地方财政预算内支出中科学事业费支出出现共线性。而科研机构也提供更大平台给高校。所以要加强两者合作，做到你中有我，我中有你。
3.创新型城市中的产学研需要企业支撑
创新型城市建设中大量科技成果需要转化，而转化主体就企业。在经济全球化背景下，企业核心竞争从过去价格变成产品创新。每一个产品都有它的生命周期，因此要求企业不断开发新产品，避免企业推动竞争力。而中国现在大部分企业核心还是在于产品生产，研发能力相对比较薄弱。企业应该与高校、科研机构加强联系与合作，参与高校和科研机构的研发工作。可以为高校和科研机构提供研发资金，比如建设科研专项资金或奖学金，为科研成果转化提供平台。从模型中可以得出，虽然嘉兴市区固定资产投资总额增加所带来嘉兴生产总值平均增加额比较少，但科技成果转化还是需要企业固定资产投入。固定资产投资与嘉兴生产总值呈现正相关关系，所以在一定程度上还是能够促进嘉兴市经济发展。
参考文献：
[1]李宝梁.城市创新与建设创新型城市刍议[J].天津社会科学，2006（04）.
