我国固定资产投资来源与就业的分析
一、引言
投资是人们研究就业的重要视角。众所周知，就业岗位需要资本，投资会创造就业岗位。固定资产投资是社会扩大再生产的基本手段，是实现国民经济持续、快速、健康发展的原动力，在经济发展中占有重要地位。固定资产投资额的大小是衡量一个国家、地区经济发展水平及持续发展能力的重要指标，它对经济发展的贡献主要表现在：拉动经济增长，促使产业结构升级，扩大就业等。就业也是与人们息息相关的一个重要问题。国内学者对投资与就业的关系，特别是对投资是否一定能够有效影响就业及影响程度的看法还未达成一致。本文试图从固定资产投资的资金来源方面出发，通过历史数据来研究固定资产投资的各种来源与就业的关系，以及各种渠道在各个地区的分布使用状况。
二、资金来源对就业的影响分析
数据全部来源于中国统计年鉴，本文选取了固定资产投资资金来源的几种主要渠道：国内预算、国家贷款投资、外商投资、自筹和其他资金来源。鉴于各地区的自筹以及其他资金来源的统计口径不一致，以及全文的统一、协调性，本文中我们采用：自筹和其他资金来源额=总固定资产投资额-国内预算额-国家贷款投资额-外商投资额。选取1991年至2003年的数据进行分析。统计年鉴上所选指标值都是用现行价格计算的，本文对各指标数据按固定资产投资价格指数进行调整。依据调整后的可比价格指标考察各投资来源对就业人数的影响，使分析结果更加真实、客观，并且使得据以进行的影响分析更加稳健，依此得到的结论更具有参考价值。取对数可减小异方差性和多重共线性，且对数回归模型的系数有比较实用的经济意义。所以，本文对经价格指数缩减所得的数据进行取对数处理。另外，本文主要采用了多元分析中的岭回归进行研究。岭回归是针对出现多重共线性时改进OLS估计的方法。因岭参数不是惟一确定的，一般岭回归估计是回归参数的一个估计族。实际应用中常根据岭迹图来确定岭参数。本文主要用SAS、SPSS和EXCEL对数据进行分析处理。
本模型研究的是我国就业人数（rs）与国内预算（ys）、国家贷款投资（dk）、外商投资（wz）、自筹和其他资金来源（zc）之间的关系。以就业人数作为被解释变量，其余为解释变量，目的是通过研究这些变量之间的关系，进一步获知国内预算、国家贷款投资、外商投资、自筹和其他资金是不是对能够支持、影响就业人数以及各变量对就业人数的影响程度。观察散点图发现取对数各变量与就业人数近似成线性关系，因此建立方程如下：
就业人数、国内预算、国家贷款投资、外商投资、自筹和其他资金均摘自2004年《中国统计年鉴》。固定资产投资价格指数（1991=100）来自2004年年鉴。原始数据先固定资产投资价格指数缩减再取对数。
对模型运用OLS进行参数估计，由输出结果可看到：①从经济意义考虑，国家贷款投资和外商投资与就业人数成负相关关系，不符合实际情况。②四个变量的VIF均大于10，最大为196.28，表明变量间有严重的多重共线性。DW检验合格，模型无序列相关性。③ys、dk、wz在a=0.05的显著水平下对rs的影响均不显著，而回归方程是高度显著的，说明自变量对因变量的显著影响均被变量间的多重共线性隐藏了。
消除变量间的多重共线性，岭回归是一个有效的方法。因此，进行岭回归，由分析数据的岭迹图及输出数据集可看出， ，岭迹曲线趋于稳定。因此本文取k=0.05建立回归方程，输出结果可写出k=0.05时的岭回归方程为：
rs=10.8934+0.0266ys+0.0188dk+0.0088wz+0.028zc
此时所得的回归系数的符号都是有经济意义的，且各个回归系数的方差膨胀因子均小于3，说明已消除了变量间的多重共线性；虽然岭回归方程的均方根误差比普通最小二乘法的均方根误差有所增大，但变化程度不大。从经济意义上分析，根据模型，方程估计系数解释如下：国内预算每增加1%，就业人数约增加2.66%；国内贷款每增加1%，就业人数约增加1.88%；利用外资每增加1%，就业人数约增加0.88%；自筹及其他资金每增加1%，就业人数约增加2.8%。基本符合我国的实际情况。固定资产投资来源中，对就业人数影响程度由大到小依次为国内预算、自筹及其他、国内贷款和利用外资。此外，根据模型可对就业人数进行估计。就业人数观察值、估计值及误差略。就业人数实际值与估计值曲线图，见图1。可看出，此模型整体有较好的模拟结果，估计曲线拟和优度也较好。
三、各地区资金来源状况分析
研究各地区资金来源状况的具体情况,资料数据来源于各地区的统计年鉴，选取了23个省市2003年的数据进行分析。考虑到所选取指标之间可能存在相关性，本文主要采用了因子分析和对应分析进行研究评价。
收集各指标的同一年底数据并标淮化，进行因子分析，从输出的旋转后的因子载荷阵可看到：第一因子在国家贷款、外商投资以及自筹和其他资金来源上有较大的载荷，分别为0.958、0.910和0.978，主要反映的是资金来源中除国家预算之外的部分，这部分资金来源比较灵活。第二因子在国家预算上有较大的载荷，为0.999，主要反映的是国家对地区发展的预算情况。计算得各地区的综合因子得分，表1所示。由表1可看出：江苏、广东、浙江、上海、北京五个地区在第一主因子上具有较大载荷，说明它们的资金来源比较广且比较灵活；湖北、河南、新疆、海南、重庆、辽宁六个地区在第二主因子上有较大载荷，说明它们的资金来源中国家预算占了很大的比重，这和国家的政策也是有很大的联系。接下来内蒙古、湖南、安徽、黑龙江、云南、甘肃、山西、广西、西藏、贵州、青海、宁夏12个地区在两个因子上都没有显著的载荷，说明它们的资金来源在两者上都不具优势。
由图2可看出：①湖北、新疆、内蒙、重庆、河南、海南六个地区距离比较近，这与因子分析结果相一致，因他们在第二主因子上有较大的载荷。国家预算是他们主要的资金来源，这与国家提出的“西部大开发”、“中部崛起”的政策是相一致的，这些地区就业量的增加主要是靠国家财政预算来拉动的。但这些地区与第一因子的变量之间距离较远，说明这些地区今后应积极拓宽资金来源渠道，来促进地区就业量。②江苏、广东、浙江、北京、上海五个地区距离比较近，它们的经济发展水平在全国也是处于前列。它们距离国内贷款的距离比较近。③湖南、辽宁、西藏、甘肃、广西、云南、黑龙江、青海、陕西、贵州、宁夏等地区它们的距离比较近，它们在两个主因子都没有显著的优势，因此排名比较落后，它们的经济发展水平也处在全国的平均水平之下，就业比较困难，导致大量的劳动力外流。因此，这些地区除争取增大国家预算外，还应利用自身优势，积极争取其他融资渠道，来促进经济的发展。
