辽宁省财政支出对经济增长的影响-基于空间计量模型的实证分析-论文网

表1各城市空间依赖性的全域Moran空间自相关指数检验值

从表1可见，Moran指数值均为负值，显示了地区GDP以及政府支出等变量均具有十分明显的空间自相关性，这意味着辽宁省十四个地级城市之间的国内生产总值，地方财政支出以及财政分类支出等在空间上呈现为一种异质现象，也就是说，具有高（低）增长水平的城市与其他具有低（高）增长水平的城市在空间位置上的分布上相互临近。

为了深入分析并确证上述辽宁省各城市经济增长的空间异质特征的存在，笔者使用GeoDA9.5软件计算并给出了各城市GDP的局域Moran指数的散点图、局域空间相关分析Moran聚类地图以及GDP显著性水平图（图3、4、5）以及各城市财政总支出的局域Moran指数的散点图、局域空间相关分析Moran聚类地图和财政总支出显著性水平图（图6、7、8）。

图3GDP的Moran指数散点图图4GDP的Moran空间自相关聚类图图5GDP显著性水平图

从以上GDP散点图（图3）可以看出，辽宁省十四个城市的经济增长水平大致上呈现为负的空间相关关系，且大部分地区聚集在第二象限和三象限，其中：位于第二象限的，即具有较低GDP水平的地区和具有较高GDP水平的地区邻近，这样的地区有抚顺，营口，丹东，铁岭，辽阳，锦州，阜新；还有位于第三象限的，即具有较低GDP水平的地区和具有同样较低GDP水平的地区向邻近，这样的地区主要有盘锦，葫芦岛，朝阳。图4为和图5为根据LISA显著性水平得到的各地级市GDP的聚类图和显著性水平图，图中可见：辽宁省各城市在经济增长地理空间的分布上存在着依赖性和异质性，显示出了扩散增长现象，也就是说各城市经济发展水平在空间上存在着明显的异质现象，地区之间经济增长差异较大。地区经济增长水平较高的地区主要为省会城市沈阳，海滨城市大连和有着“钢都”之称的鞍山三市，其他大多城市则基本处于增长水平较低的边缘地区。

图6财政支出的Moran指数散点图图7财政支出Moran空间自相关聚类图图8财政支出显著性水平图

从以上财政支出散点图（图6）可见，辽宁省十四个城市的财政支出水平大致上呈现为负的空间相关关系，和经济增长一样，各地财政支出水平也不均匀，大部分地区聚集在第二象限和三象限，同样表现为具有较低财政支出水平的地区和具有较高财政支出水平的地区邻近，具有较低财政支出水平的地区和同样具有较低财政支出水平的地区向邻近两种情形。图7和图8为根据LISA显著性水平得到各地级市财政支出的聚类图和显著性水平图，图中可见：辽宁省各城市财政支出在地理空间的分布上存在着依赖性和异质性，显示出了扩散增长现象，也就是说各城市财政支出水平在空间上存在着明显的异质现象，地区之间差异较大。沈阳，大连和鞍山三市地区财政支出水平较高，其他城市处于财政支出水平较低的边缘地区。由于文章篇幅所限，其它变量的散点图、聚类图和显著性水平图没有给出。

上述分析再次证明，在用经济模型对财政支出和经济增长关系进行分析时，不能忽视空间因素的影响，即在模型中要加入空间地理因素变量，如果还只是简单的应用传统的时间序列模型，会导致模型设定的偏误和估计结果的偏差，这样必然降低模型对现实经济的模拟效果。

（二）空间计量实证检验与结果分析

在对各变量进行全域空间自相关性Moran检验和局域空间自相关性Moran指数检验后，我们发现：辽宁省各城市GDP和财政支出确实存在着空间自相关性，因此我们需要采用空间计量经济模型对财政支出对经济增长的影响进行空间量化分析，即使用空间计量经济估计的极大似然法对模型进行估计是必要的。由于此空间经济计量模型是基于截面数据的计量估计模型，该截面数据是各地区在2005～2008年期间各变量的移动平均值。同时，为了比较空间计量模型和最小二乘法估计模型的优劣，文章分别给出了OLS估计、SLM和SEM模型的估计结果，实证分析所用软件为GeoDa9.5，具体估计结果见下表（表2）。

表2辽宁省财政支出对经济增长影响的OLS、SLM和SEM估计结果

由表2的估计结果可以看出，OLS估计结果的拟合优度达到了92.38%，模型整体上显著，从各变量的系数上可以看出：除了社会固定资产投资的系数通过了5%显著性水平检验以外，其他变量均未通过显著性检验，可能与OLS估计没有考虑空间效应有一定关系，这就要求我们将空间效应考虑进来，做进一步的检验。结果见空间滞后（SLM）和空间误差（SEM）模型。由表2可以看出，SLM模型和SEM模型的各种检验结果和用OLS法估计的结果相比均有显著提高，这也证明了考虑空间效应空间计量模型有效地消除了空间自相关性和空间误差，模型的估计残差在空间上呈现为随机分布状态。

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