福建省縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素研究
——基于空間計(jì)量方法的分析

徐俊兵，羅昌財(cái),2

（1.集美大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，福建廈門361021；2.集美大學(xué)地方財(cái)政績(jī)效研究中心，福建廈門361021）

福建省縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素研究
——基于空間計(jì)量方法的分析

徐俊兵1，羅昌財(cái)1,2

（1.集美大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，福建廈門361021；2.集美大學(xué)地方財(cái)政績(jī)效研究中心，福建廈門361021）

基于福建省2014年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，通過空間計(jì)量方法，分析福建省58個(gè)縣市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間分布以及影響縣域經(jīng)濟(jì)的因素。研究結(jié)果表明：福建省58個(gè)縣市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)明顯存在正的空間自相關(guān)性；在加入空間地理因素之后，人均固定資產(chǎn)投資、政府規(guī)模對(duì)于縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向作用是減弱的，而城鎮(zhèn)化和交通便捷對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向作用是加強(qiáng)的。

福建??；58個(gè)縣市；空間計(jì)量；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

一、引言

郡縣治，天下安?？h域經(jīng)濟(jì)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基本單位，也是建設(shè)全面小康的關(guān)鍵所在。從“十六大”的“壯大縣域經(jīng)濟(jì)”到“十八大”的“統(tǒng)籌推動(dòng)縣域經(jīng)濟(jì)科學(xué)發(fā)展”，表明了政府層面高度重視縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。近年來，作為東部沿海城市之一的福建省，得益于地理、政策等優(yōu)勢(shì)，縣域經(jīng)濟(jì)得到了快速發(fā)展。針對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)現(xiàn)象，學(xué)者們也開始進(jìn)行探討，并研究影響其增長(zhǎng)的因素。對(duì)于縣域經(jīng)濟(jì)的概念最早始于20世紀(jì)80年代，相關(guān)理論主要借鑒國(guó)外區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，主要從杜能的農(nóng)業(yè)區(qū)位論到韋伯的工業(yè)區(qū)位論，從克里斯泰勒的中心地理論到佩魯?shù)脑鲩L(zhǎng)極理論。在20世紀(jì)90年代初，巴羅和薩拉伊馬丁對(duì)1880—1988年美國(guó)50個(gè)州之間的收斂進(jìn)行研究，研究結(jié)論為區(qū)域間的差異隨時(shí)間推移而呈現(xiàn)逐漸縮小的趨勢(shì)[1]。國(guó)內(nèi)最早對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的研究是在改革開放之后，到了新世紀(jì)研究?jī)?nèi)容更加豐富。吳玉鳴應(yīng)用2000年中國(guó)縣域截面數(shù)據(jù)，對(duì)全國(guó)縣域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)集聚和差異做了空間分析，結(jié)果表明2000年中國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)存在空間集聚和空間依賴性[2]。李航飛等通過主成分分析與空間分析對(duì)福建省縣域城鎮(zhèn)化發(fā)展水平做了研究，表明福建省縣域城鎮(zhèn)化存在明顯的正的空間自相關(guān)性[3]。在研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響因素中，研究基礎(chǔ)大都建立在新古典增長(zhǎng)理論框架上，例如張勝等從勞動(dòng)力、物質(zhì)資本等傳統(tǒng)要素角度分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[4]；沈坤榮、耿強(qiáng)和林毅夫、劉明興將人力資本、國(guó)際貿(mào)易等變量加入到分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素之中[5-6]。在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)興起后，吳玉鳴、徐建華通過引入空間因素研究了外商投資、國(guó)際貿(mào)易、人力資本、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響[7]；崔長(zhǎng)彬等以河北縣域經(jīng)濟(jì)為研究對(duì)象，基于貝葉斯地理加權(quán)回歸方法研究了物質(zhì)資本、人力資本、外資、人口密度等變量對(duì)河北縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響[8]；趙金金通過空間杜賓面板模型研究了生產(chǎn)要素、內(nèi)生技術(shù)、制度質(zhì)量對(duì)中國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響[9]。

目前對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究，多數(shù)文獻(xiàn)是將空間地理因素考慮在影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素中，另一方面，學(xué)者們也將研究的樣本放在更小的單位，以縣級(jí)為單位的研究也越來越多?；诖?，本文以福建省的58個(gè)縣市為研究對(duì)象，通過構(gòu)建空間計(jì)量模型，研究福建省縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間分布，以及影響縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素。

二、樣本數(shù)據(jù)與變量選取

（一）樣本數(shù)據(jù)

本文采用的空間樣本數(shù)據(jù)涉及福建省58個(gè)縣市。數(shù)據(jù)來源于福建省2015年統(tǒng)計(jì)年鑒。

（二）變量選取

本文從新古典增長(zhǎng)理論、內(nèi)生增長(zhǎng)理論入手，分析影響福建省縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素。借鑒常被用來衡量縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素，結(jié)合福建省各縣市的實(shí)際經(jīng)濟(jì)情況，最終選取了以下5個(gè)變量。

1.人均GDP。人均的實(shí)際產(chǎn)出可以反映一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，本文將人均GDP作為因變量來衡量福建省各縣市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

2.人均固定資產(chǎn)投資。古典經(jīng)濟(jì)學(xué)中產(chǎn)出的主要組成變量為投資，本文根據(jù)福建省的數(shù)據(jù)，以人均固定資產(chǎn)投資作為解釋變量，以此來解釋人均GDP的增長(zhǎng)情況。宋麗智[10]通過協(xié)整檢驗(yàn)了中國(guó)固定資產(chǎn)投資對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在長(zhǎng)期相互促進(jìn)關(guān)系。因此本文預(yù)期的系數(shù)符號(hào)為正。

3.城鎮(zhèn)化率。目前大多數(shù)文獻(xiàn)表明城鎮(zhèn)化率對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是起促進(jìn)作用的。如喻開志[11]通過實(shí)證得出了城鎮(zhèn)化對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)有正面的效應(yīng)。因此預(yù)期的系數(shù)符號(hào)為正。

4.交通便利。用單位面積的公路通車?yán)锍虜?shù)來表示一個(gè)地區(qū)的交通便捷程度。通常而言，一個(gè)地區(qū)交通越便捷，可以加速地區(qū)內(nèi)要素的流動(dòng)，減少市場(chǎng)中的交易成本，從而提高整個(gè)市場(chǎng)的效率，促進(jìn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。張學(xué)良[12]選取兩個(gè)交通便利的變量進(jìn)行實(shí)證，得出交通變量對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是顯著的。因此預(yù)期的系數(shù)符號(hào)為正。

5.政府規(guī)模。用一個(gè)地區(qū)的財(cái)政總收入占GDP的比值來衡量地方政府的規(guī)模。地方政府規(guī)模越大，一方面地方政府對(duì)于經(jīng)濟(jì)的干預(yù)變大，另一方面地方政府內(nèi)部的資源浪費(fèi)更多，從而導(dǎo)致了資源的不合理配置，乃至影響整個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。張勇、古明明[13]認(rèn)為政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)勢(shì)控制會(huì)損害經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。因此預(yù)期的系數(shù)符號(hào)為負(fù)。

三、實(shí)證方法和模型設(shè)定

（一）空間效應(yīng)檢驗(yàn)

空間效應(yīng)通常分為空間依賴性和空間異質(zhì)性?？臻g依賴性是指事物和現(xiàn)象在空間上的相互依賴、相互影響；空間異質(zhì)性是指每一個(gè)空間區(qū)位熵的事物和現(xiàn)象都具有區(qū)別于其他區(qū)位上的事物和現(xiàn)象的特點(diǎn)。本文用全局空間自相關(guān)性和局部空間自相關(guān)性來檢驗(yàn)福建省58個(gè)縣市經(jīng)濟(jì)的空間效應(yīng)。

1.全局空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

全局空間自相關(guān)表達(dá)了在一個(gè)總的空間范圍內(nèi)空間依賴的程度。本文中為研究福建省內(nèi)鄰近縣市之間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是否相互獨(dú)立、相似還是相異（空間正相關(guān)或是負(fù)相關(guān)），最常用的關(guān)聯(lián)指標(biāo)是Moran’s I，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

2.局域空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

全局空間自相關(guān)性只能分析在空間距離區(qū)域整體存在著關(guān)聯(lián)性，并不能分析出各個(gè)地區(qū)間的關(guān)聯(lián)性，所以需要引入局域空間自相關(guān)。Anselin提出的局域Moran指數(shù)或稱為L(zhǎng)ISA，來檢驗(yàn)局部地區(qū)是否存在相似或者相異的觀察值集聚在一起。地區(qū)i的局域Moran指數(shù)用來衡量地區(qū)i與它相鄰的地區(qū)間的關(guān)聯(lián)度。局域Moran’s I指數(shù)定義為：

式中各變量的含義與上文相同。局域Moran’s I指數(shù)取值范圍為-1到1之間，若取值大于0，說明福建省中i縣與其他縣市均呈現(xiàn)出高的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)或是均呈現(xiàn)出低的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；若取值小于0，說明福建省中i縣與其他縣市均呈現(xiàn)出高的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)被低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的縣市所包圍；若取值為0，說明福建省中i縣與其他縣市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無關(guān)聯(lián)性。

3.全局和局部空間自相關(guān)性分析

通過OPENGEODA軟件測(cè)算出全局Moran’s I指數(shù)和局域Moran’s I指數(shù)的空間分布，如圖1所示。

由圖1可知，福建省58個(gè)縣市大部分處于第一、第三象限，Moran’s I值為0.319 0，這表明現(xiàn)階段福建省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)出明顯的空間正相關(guān)性效應(yīng)，即具有較高（較低）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的縣市在地理上相對(duì)地趨向于同較高（較低）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的縣市相鄰，這種相關(guān)性非常明顯。其中p值在經(jīng)過999Permutations隨機(jī)誤差的穩(wěn)定性之后，其值為0.003。

圖1 2014年福建省縣域人均GDP的Moran指數(shù)散點(diǎn)圖

由圖2可知，High-High為高值-高值集聚區(qū)域，代表著具有較高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的縣市，其相鄰縣市的經(jīng)濟(jì)也相對(duì)較高。福建省中明溪縣與華安縣表現(xiàn)出高值-高值集聚現(xiàn)象，即明溪縣與華安縣本身經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)較快，與它們相鄰縣市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也相對(duì)較快。Low-Low為低值-低值集聚區(qū)域，代表著具有較低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的縣市，其相鄰縣市的經(jīng)濟(jì)也相對(duì)較低。福建省紹安縣、云霄縣、松溪縣、建陽區(qū)、建甌市、屏南縣、周寧縣、政和縣表現(xiàn)出低值-低值集聚現(xiàn)象，即這些縣市本身經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)較慢，與它們相鄰縣市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也相對(duì)較慢。Low-High為低值-高值集聚區(qū)域，大田縣本身經(jīng)濟(jì)發(fā)展較慢，但是其周圍縣市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)卻較快。High-Low為高值-低值集聚區(qū)域，福安市本身經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，但是其周圍縣市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)卻較慢。因此從局域空間自相關(guān)圖也可以看出福建省各縣市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)出高度的空間正相關(guān)性。

圖2 2014年福建省58個(gè)縣市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)局部自相關(guān)分布圖

（二）空間模型設(shè)定

1.模型的建立

根據(jù)以上對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素分析，建立以人均GDP為被解釋變量的回歸方程為：

式中，a為回歸參數(shù)，i為1,2,……,58個(gè)縣市，ε為誤差項(xiàng)。

上面空間相關(guān)性分析已經(jīng)定量證明了福建省縣域經(jīng)濟(jì)存在空間正相關(guān)。因此接下來，需要進(jìn)行空間計(jì)量的檢驗(yàn)與估計(jì)。本文采用的空間計(jì)量學(xué)模型主要為空間滯后模型和空間誤差模型兩種。

（1）空間滯后模型：空間滯后模型（Spatial Lag Model,SLM）主要分析各個(gè)變量在一個(gè)地區(qū)的效應(yīng)。數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式中，y為因變量；X為n×k的外生解釋變量矩陣；ρ為空間回歸關(guān)系數(shù)；W為n×n階的空間權(quán)重矩陣；Wy為空間滯后因變量，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量?？臻g滯后模型主要是探討因變量在相鄰地區(qū)間是否具有擴(kuò)散現(xiàn)象（溢出效應(yīng)）。

（2）空間誤差模型：空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM），數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式中，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量，λ為n×1的截面因變量向量的空間誤差系數(shù)，μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。參數(shù)λ衡量了樣本觀察值中的空間依賴作用，即相鄰地區(qū)的觀察值y對(duì)本地區(qū)觀察值y的影響方向和程度，參數(shù)β反映了自變量X對(duì)因變量y的影響。SEM的空間依賴作用存在于擾動(dòng)項(xiàng)之中，度量了鄰接地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)觀察值的影響程度，由于SEM模型與時(shí)間序列相關(guān)問題類似，也被稱為空間自相關(guān)模型。

2.模型回歸結(jié)果

在空間計(jì)量模型估計(jì)之前，本文先選用沒有考慮空間因素而對(duì)模型做普通最小二乘法估計(jì)，用來與空間計(jì)量模型估計(jì)的參數(shù)做對(duì)比分析，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，四個(gè)變量中人均固定資產(chǎn)投資通過了1%的顯著水平檢驗(yàn)，城鎮(zhèn)化率與交通便捷通過了5%的顯著水平檢驗(yàn)，政府規(guī)模通過了10%的顯著水平檢驗(yàn)。從系數(shù)來看，固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)化率、交通便捷均對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著正向的作用，而政府規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效應(yīng)是抑制的。經(jīng)典的線性普通最小二乘回歸忽略了空間效應(yīng)，沒有考慮空間因素，可能造成估計(jì)系數(shù)的不真實(shí)，因此，有必要對(duì)其進(jìn)行空間自相關(guān)性檢驗(yàn)，如表2所示。

表1 OLS回歸結(jié)果

表2 空間依賴性檢驗(yàn)

由表2可知，針對(duì)空間滯后的兩個(gè)檢驗(yàn)中，有一個(gè)拒絕了“無空間自相關(guān)”的原假設(shè)；而針對(duì)空間誤差的三個(gè)檢驗(yàn)中，有兩個(gè)拒接了此原假設(shè)。這些結(jié)果再次證明應(yīng)進(jìn)行空間計(jì)量分析。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，LMLag較LM-Error在統(tǒng)計(jì)上更顯著，且Robust LM-Lag顯著于Robust LM-Error，因此可以斷定空間滯后模型為最合適的模型，如表3所示。

表3 空間滯后模型估計(jì)結(jié)果

由表3可知，空間回歸系數(shù)ρ為0.168 3，且通過了10%的顯著性水平，反映了福建省各縣市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在空間正向自相關(guān)。其他4個(gè)外生變量也通過了10%的顯著性水平。而在引入空間滯后變量之后，城鎮(zhèn)化率、交通便捷、政府規(guī)模的回歸系數(shù)都變大，人均固定資產(chǎn)投資的回歸系數(shù)下降。這表明，在考慮了空間相關(guān)性的因素之后，縣市內(nèi)的城鎮(zhèn)化、交通便捷、政府規(guī)模對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用的貢獻(xiàn)將增大，而人均固定資產(chǎn)投資對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用的貢獻(xiàn)將下降。從模型的回歸系數(shù)看，在福建省58個(gè)縣市中，人均固定資產(chǎn)投資變量、政府規(guī)模變量分布在1%、10%的顯著水平下通過了顯著性檢驗(yàn)。起著人均固定資產(chǎn)投資變量的系數(shù)為正，說明福建省各縣市的人均固定資產(chǎn)投資對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著促進(jìn)的作用；政府規(guī)模變量的系數(shù)符號(hào)為負(fù)，說明福建省各縣市的政府規(guī)模對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著抑制作用。兩變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用在考慮了空間因素之后變?nèi)?。另外，城?zhèn)化率變量、交通便捷變量分別在1%、1%的顯著水平下通過了顯著性檢驗(yàn)。其中城鎮(zhèn)化率變量與交通便捷變量的系數(shù)符號(hào)為正，說明福建省各縣市的城鎮(zhèn)化率、交通便捷對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著促進(jìn)的作用，兩個(gè)變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用在考慮空間因素之后更強(qiáng)。

表4給出了誤差空間模型的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果看，λ通過了1%的顯著性水平，且其回歸符號(hào)為正，因此也可知福建省58個(gè)縣市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正向的空間自相關(guān)性。從4個(gè)影響變量的系數(shù)看，其值也與滯后模型回歸結(jié)果系數(shù)的符號(hào)一樣。

表4 空間誤差模型估計(jì)結(jié)果

四、結(jié)論與建議

本文基于2014年福建省58個(gè)縣市的數(shù)據(jù)，應(yīng)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法對(duì)福建省縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素做了研究，得出如下結(jié)論。

（1）福建省58個(gè)縣市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在空間上存在明顯的正自相關(guān)性。首先從全局Moran指數(shù)散點(diǎn)圖看，福建省2014年的Moran值為0.319 0，并且大部分縣市是落在第一和第三象限，因此也表明了福建省各縣市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在空間上呈現(xiàn)出集聚的現(xiàn)象。其次從局部Moran圖看，福建省縣域中華安縣與明溪縣表現(xiàn)出高值-高值的集聚，而紹安縣、云霄縣、松溪縣、建陽區(qū)、建甌市、屏南縣、周寧縣、政和縣表現(xiàn)出低值-低值集聚現(xiàn)象。最后從空間模型回歸的結(jié)果看，在空間滯后模型中，空間滯后因變量在10%的置信水平下，顯著為正，且在空間誤差模型中，空間誤差參數(shù)在1%的置信水平下，顯著為正。因此，福建省各縣市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在空間上存在顯著的正相關(guān)。

（2）在影響縣市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素中，人均固定資產(chǎn)投資在1%的置信水平下是顯著為正的。在未考慮空間因素的經(jīng)典線性回歸中，其系數(shù)為0.384 7，而考慮了空間因素之后的滯后空間模型后，其回歸系數(shù)下降為0.363 4。這一方面說明了在福建省縣市經(jīng)濟(jì)中，社會(huì)的固定資產(chǎn)投資對(duì)于當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向作用。另一方面，考慮了空間地理因素之后，全社會(huì)的固定資產(chǎn)投資對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用將變?nèi)酢?/p>

（3）在影響縣市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素中，城鎮(zhèn)化率在1%的置信水平下是顯著為正的。在考慮空間因素之后的滯后空間模型中，其回歸系數(shù)從0.062 0上升至0.077 4。一方面說明在福建省縣市經(jīng)濟(jì)中，城市化是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素之一。另一方面也說明了在考慮空間地理因素之后，城鎮(zhèn)化對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用將變大。

（4）在影響縣市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素中，交通便捷在1%的置信水平下是顯著為正的。在考慮空間因素之后的滯后空間模型中，其回歸系數(shù)從1.006 0上升至1.307 3。一方面說明在福建省縣市經(jīng)濟(jì)中，交通便捷是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素之一。另一方面也說明了在考慮空間地理因素之后，交通便捷對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用將變大。

（5）在影響縣市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素中，政府規(guī)模在10%的置信水平下是顯著為負(fù)的。在考慮空間因素之后的滯后空間模型中，其回歸系數(shù)從-14.357 7上升至13.719 2。一方面說明在福建省縣市經(jīng)濟(jì)中，政府規(guī)模是抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素之一。另一方面也說明了在考慮空間地理因素之后，政府規(guī)模對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用將變?nèi)酢?/p>

綜上所述，本文認(rèn)為現(xiàn)階段福建省各縣市要發(fā)展經(jīng)濟(jì)，首先要加大對(duì)固定資產(chǎn)的投資，通過固定資產(chǎn)投資中的基建建設(shè)來拉動(dòng)縣市的經(jīng)濟(jì)；其次要推動(dòng)城鎮(zhèn)化率，較高的城市化可以帶來生產(chǎn)集約化、生活集約化、管理科學(xué)化和文教科技進(jìn)步等一系列結(jié)果促進(jìn)整個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；再次要加大對(duì)當(dāng)?shù)亟煌I(yè)的重視，交通運(yùn)輸?shù)谋憬菘梢詭砣鐣?huì)各種資源的流動(dòng)加速，更能促進(jìn)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展；最后，政府要縮小規(guī)模，降低對(duì)經(jīng)濟(jì)的控制，增加經(jīng)濟(jì)自由度，從“監(jiān)護(hù)人”向“服務(wù)型”政府轉(zhuǎn)型。

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責(zé)任編輯：吳強(qiáng)

Influencing Factors of the Economic Growth in the Counties of Fujian——Based on the Spatial Econometric Method

XU Junbing1,LUO Chancai1,2
(1.School of Finance and Economics,Jimei University,Xiamen Fujian 361021,China; 2.Research Center of Local Financial Performance,Jimei University,Xiamen Fujian 361021,China)

Based on Fujian’s data in 2014,the paper analyzes the economic growth’s spatial distribution of the 58 counties in Fujian and discusses the factors of influencing the economic growth with the spatial econometric.The results show that there is obvious positive spatial correlation of economic growth in Fujian;after adding the spatial factor,the positive effect of per capital investment in fixed assets and the size of the government is weakening,while the positive effect of the urbanization and convenient transportation is strengthening

Fujian province;58 counties;spatial econometric;economic growth

F061.5

A

1673-8004（2017）03-0127-07

10.19493/j.cnki.issn1673－8004.2017.03.020

2016-11-04

福建省社會(huì)科學(xué)研究基地重大項(xiàng)目“省直管縣財(cái)政體制改革、縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和公共服務(wù)改善研究”（FJ2015JDZ044）。

徐俊兵（1991—），男，福建莆田人，碩士研究生，主要從事財(cái)政學(xué)研究；羅昌財(cái)（1974—），男，青海湟中人，副教授，主要從事財(cái)政學(xué)研究。