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　　假设２：在其他条件不变的情况下，折旧率对投资的边际效应递减。

　　虽然经过多年的国有企业改革，但地方政府与国有企业的关系并没有得到根本改变，地方政府官员出于对政绩的追求以及与其他地方政府的竞争，具有干预投资的动机，他们往往热衷于大项目的建设，而这些大项目的机器设备又往往具有折旧年限长的特点。因此我们猜测，政府干预投资多的地区对机器设备提取的折旧率可能较低，在假设２所阐明的原理作用下，折旧率对投资的边际效应较高，也就是说投资对折旧率提升的敏感性程度较高，在这种情况下提高固定资产的折旧率就可以显著增加投资，因此我们提出以下假设。

　　假设３：在其他条件不变的情况下，政府干预投资活动越多的地方，投资对折旧率的敏感性程度越高。

　　（二）计量模型

　　本文采用孔宪丽等根据新古典投资模型推导出的投资长期均衡模型作为基本模型，如下：

　　ｌｎＩｔ＝β０＋β１ｌｎＹｔ＋β２ｌｎｃｔ（８）其中，Ｉｔ是企业的投资额，Ｙｔ是企业的产值，ｃｔ是资本使用者成本。

　　根据上文的分析，折旧方法是影响资本使用者成本的因素之一，因此将折旧率作为影响资本成本的核心变量，另外引入两个可能影响资本成本的因素，即行业所受的税负水平和投资品与产出品的相对价格。为了验证假设２，我们将折旧率的二次项引入模型，并预计二次项系数为负，模型设定如下：

　　ｌｎＩｉｔ＝ａ０＋ａ１ｌｎＹｉｔ＋ａ２δｉｔ＋ａ３δ２ｉｔ＋ａ４ｔａｘｉｔ＋ａ５ｐｒｉｉｔ＋εｉｔ（９）其中，Ｉｉｔ代表ｔ时期地区的基础工业投资，Ｙ是工业总产值，ｔａｘ为税负水平，ｐｒｉ表示投资品和产出品的相对价格，ε为随机误差项。

　　由于本文需要比较不同地区折旧率的敏感性差异，如果在模型中加入二次项，则敏感性差异不便于比较，因此出于对模型结果直观性的考虑，本文在如下的模型中，将不考虑折旧率二次项对投资的影响。而投资行为往往分为几个阶段，因此本文加入了投资额的滞后项作为本期投资额的解释变量，在加入一些控制变量后，最终建立如下基本计量模型：

　　ｌｎＩｉｔ＝ａ０＋ａ１ｌｎＩｉｔ－１＋ａ２ｌｎＹｉｔ＋ａ３δｉｔ＋ａ４ｔａｘｉｔ＋ａ５ｐｒｉｉｔ＋ａ６ＸｉｔΘ＋εｉｔ（１０）其中，Ｘ为控制向量集。

　　为了检验假设３，我们在模型中引入政府干预与折旧率的乘积项，得到如下模型：

　　ｌｎＩｉｔ＝ａ０＋ａ１ｌｎＩｉｔ－１＋ａ２ｌｎＹｉｔ＋ａ３δｉｔ＋ａ４ｔａｘｉｔ＋ａ５ｐｒｉｉｔ＋ａ６ｇｏｖｉｔ＋ａ７ｇｏｖｉｔ×δｉｔ＋ａ８ＸｉｔΘ＋εｉｔ（１１）

　　其中，ｇｏｖ表示衡量政府干预投资程度的指标。

　　由于不同地区经济发展状况不同，投资对折旧率的敏感性程度也会有所不同，为了探究这种敏感性的具体差异，我们将区域变量引入模型，得到计量模型（１２）：

　　ｌｎＩｉｔ＝ａ０＋ａ１ｌｎＩｉｔ－１＋ａ２ｌｎＹｉｔ＋ａ３δｉｔ＋ａ４ｔａｘｉｔ＋ａ５ｐｒｉｉｔ＋ａ６Ｄ１×δｉｔ＋ａ７Ｄ２×δｉｔ＋ＸｉｔΘ＋εｉｔ（１２）其中，Ｄ１若属于中部等于１，否则为０；Ｄ２若属于西部等于１，否则为０。

　　四、实证分析

　　（一）变量说明和描述统计

　　本文的样本区间是２０００—２０１０年，数据来源于《中国统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》。

　　本文根据年鉴提供的按地区分组的各行业主要指标，估算了基础工业行业各变量的相应数值，其中基础工业的定义采用的是胡乃武和王辰的定义，即基础工业是指能源（包括电力）工业和基本原材料（包括建筑材料、钢材、石油化工材料等）工业。

　　折旧率：本文根据陈诗一提供的方法估算折旧率，即折旧率等于本年折旧除以上一年的固定资产原价。对于年鉴中没有提供本年折旧，仅提供累计折旧的年份，则利用累计折旧的一阶差分来计算本年折旧。

　　工业总产值：企业的收益是由当年价格和产量共同决定的，在企业做投资决策时应该考虑到价格因素的影响，因此本文决定采用以当年价格计的工业总产值。

　　政府干预：本文所指政府干预并不是指广义上的政府干预，仅指政府对投资活动的干预程度，故本文采用李成的做法，用各省财政支出与财政收入的比重作为衡量政府干预投资程度的指标。

　　投资品与产出品的相对价格：以２０００年为基期的各地区投资品价格指数和产出品价格指数之比。

　　控制变量：由于本文研究的是地区间基础工业的投资情况，因此需要控制现有理论中影响企业投资定位的因素，本文选择工业化程度、滞后一期的公路里程数、滞后一期的实际ＧＤＰ增长率这三个变量作为控制变量，其中工业化程度用第二产业产值与地区生产总值之比表示。

　　（二）实证结果与分析

　　１．折旧率对投资的影响方式检验

　　为了检验模型中所揭示的折旧率与投资之间的非线性关系，本文利用２０００—２０１０年中国大陆地区２９个省市自治区的面板数据，分别进行了混合回归、固定效应回归和随机效应回归。在固定效应回归的输出结果中包含一个Ｆ检验，结果显示强烈拒绝混合回归可以接受的假设。但这种检验方法并不有效，本文进一步通过ＬＳＤＶ法来考察，由于篇幅限制，结果不详细阐述，但结论与上述一致。对固定效应模型和随机效应模型进行的Ｈａｕｓｍａｎ检验的结果显示，应当使用固定效应模型，这说明不同省份之间存在差异。

　　折旧率二次项的系数显著为负，这与预期相符，这说明折旧率和投资之间存在非线性关系，折旧率曲线近似于一个“倒Ｕ型”曲线。这表明折旧率对投资的边际拉动效应递减，折旧率越高，折旧率对投资的拉动作用越小。

　　因为上述模型仅为检验非线性关系，没有加入控制变量，所以变量的系数可能存在偏差。在模型中加入了控制变量以后得出的，为保证对结果解释的直观性，本文省去了折旧率二次项。投资是经济中的核心变量，很容易和解释变量存在内生性关系。为解决这一问题，本文决定采用两阶段系统ＧＭＭ模型。模型通过了过度识别检验和序列相关检验，说明模型都具有一定的可信性。

　　基础设施条件对企业投资具有显著的正效应，证明基础设施越完备的地方越能吸引投资。但滞后一期的ＧＤＰ增长率和工业化程度对基础工业投资的影响均不显著，这表明我国基础工业领域的投资可能并不是很依赖于当地市场的规模，而更可能依赖于资源和政府的导向，这和基础设施的正效应也互为印证，也就是说基础工业的产品可能并不局限于本地市场，而是会输出到周边地区。

　　２．区域差异分析

　　政府干预和折旧率的交叉项的系数显著为正，说明政府干预经济活动越多的地区，折旧率对投资的拉动效应越大，这就验证了假设２，这一结论与上文中提到的区域间政府干预水平的差异相结合，将对下文中讨论的折旧率对投资影响的区域差异起到一定的解释作用。为了探究不同区域投资对折旧率的敏感性差异，我们将区域虚拟变量引入模型后得到模型。

　　从结果中可以看出，区域虚拟变量与折旧率的交叉项的系数都显著为正，这意味着中西部地区折旧率对投资的拉动作用要高于东部。比较两个系数的大小又可以发现，西部地区折旧率对投资的拉动作用要高于中部。

　　造成这种现象的原因可能有四个方面。一是由于折旧率的区域差异特征与此基本一致，在折旧率的边际效应递减规律的作用下就会产生敏感性的差异。二是东部地区市场化程度较高，政府干预较少，根据假设２的结论，也会导致东部地区投资的敏感性较低。事实上，前两个原因是相互联系的，从变量的描述性统计特征上我们可以看出，折旧率的区域差异特征和政府干预水平正好相反，这可能意味着政府对投资的干预使投资活动效率低下，压低了基础工业固定资产的折旧率，同样是在边际效应递减规律的作用下，中西部敏感性程度提高。三是地区间的金融发展水平差异，东部金融发展水平较高，中西部较低。根据沈红波等的研究结论，金融发展缓解了企业的融资约束，金融发展程度高的地区，企业受到的融资约束小，金融发展程度低的地方，企业受到的融资约束大。东部地区企业融资约束较小，投资活动对折旧基金的依赖性较弱，从而降低了折旧率的敏感性。四是中西部地区的固定资产设备等比东部地区落后，在转变经济发展方式的大背景下，更加具有增加投资、更换先进生产设备的动力，因此更加能够利用折旧率提高带来的优惠作用，故投资对折旧率的敏感程度更大。

　　３．稳健性检验

　　（１）由于本文的样本时间区间为２０００—２０１０年，这一段时间内，我国的经济整体上经历了比较大的波动，不同年份的宏观投资政策也不相同，因此控制宏观政策对结论的影响是有必要的。我们首先控制２００７年企业所得税法的影响，在模型中引入时间虚拟变量，２００７年之前为０，２００７年之后为１，结果发现中西部地区的折旧率敏感度在２００７年之前比东部地区分别高０．０７３１和０．０３０２，２００７年之后分别高０．０２和０．０５６８，各系数均在５％的显著性水平下显著，由此可见２００７年的企业所得税法对结论并不造成影响。同理，在考虑了２００８年的四万亿投资计划后，中西部地区与东部地区的折旧率敏感度差异分别从２００８年前的０．０３６９和０．０４５３变为０．０４５９和０．０７４１，其中四万亿投资计划对中部地区影响并不显著，由此可见四万亿投资计划对本文结论也不构成影响。限于篇幅，实证结果将不做汇报。

　　（２）内生性问题。折旧率的选择和投资决策都是管理者自主制定的政策，那么就存在其他缺失或无法观测的因素共同决定折旧方式的选择和投资决策，使得他们出现了本文实证中所发现的关系的可能性。为了排除这种可能性，我们将投资额的一阶差分和折旧率的一阶差分进行回归，结果发现系数为０．１５５８，Ｐ值为０．００００，这说明折旧率的变化对投资额的变化具有一定的解释作用。