陳 莉，檀文飛，殷天賜

(安徽建筑大學 經(jīng)濟與管理學院，合肥 230601)

當中國經(jīng)濟進入新常態(tài)[1]，信息化進程是促進中國社會經(jīng)濟發(fā)展的重要因素之一。信息化建設作為全球經(jīng)濟一體化建設的重要基石，與一體化建設相互交織，正在重塑世界競爭格局[2]，引發(fā)一輪接一輪的信息“戰(zhàn)爭”。國務院辦公廳印發(fā)的《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》指出，中國信息消費總額已達到6萬億元。信息產(chǎn)業(yè)實力大幅提升。信息產(chǎn)業(yè)不僅關系到國家經(jīng)濟命脈[3]，還與國家安全息息相關[4]。已有研究表明，信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展與中國經(jīng)濟增長有著密切的影響[5-9]。同時，新經(jīng)濟地理學認為，產(chǎn)業(yè)集聚是提高生產(chǎn)效率的有效途徑，也是促進產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，推動技術創(chuàng)新與知識溢出，實現(xiàn)資源合理配置的關鍵[10]。鑒于此，本研究擬通過計算2008—2018年全國30個省信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵，測度信息技術產(chǎn)業(yè)集聚分布與現(xiàn)狀，并測算中國各省域的經(jīng)濟發(fā)展效率，借助雙固定效應回歸模型進行實證研究?；趲炱澞那€構造信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵的平方二次項，探究信息產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟發(fā)展效率間的內在機制。同時，鑒于省域不同區(qū)域的信息產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展效率存在異質性，本研究又進一步將全國樣本分為東部、中部和西部3個子樣本，以考察這種作用機制的差異。旨在促進中國信息產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，找到信息產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展效率的作用區(qū)間，為中國經(jīng)濟長期可持續(xù)良性發(fā)展提供合理的建議。

1 研究方法

1.1 區(qū)位熵指數(shù)

區(qū)位熵常用來衡量區(qū)域中某一個指標的分布狀況，反映該指標在劃定區(qū)域內的集聚狀況[11]，其計算公式為

(1)

式中：LQij表示信息技術產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵值數(shù);xij表示i地區(qū)j產(chǎn)業(yè)的相關指標;∑jxij表示i地區(qū)范圍內全部產(chǎn)業(yè)的相關指標;∑ixij表示研究區(qū)域內所有地區(qū)的j產(chǎn)業(yè)的相關指標;∑i∑jxij表示研究區(qū)域內所有地區(qū)全部產(chǎn)業(yè)的相關指標。一般認為，當LQij>1時，產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)集聚。

1.2DEA-CCR模型

DEA-CCR模型以規(guī)模報酬不變?yōu)榧僭O，通過線性規(guī)劃來估計各決策單元的生產(chǎn)前沿面，評價各決策單元的相對效率[12-13]。假設有A個決策單元，每個決策單元都有m種輸入和s種輸出，則某個特定決策單元的效率評價公式為

(2)

式中：Xj與Yj分別為決策單元的投入和產(chǎn)出向量；uT,vT為權重變量。令t=1/vTx0，ω=t×v，μ=t×u，則式(2)可轉變?yōu)?/p>

(3)

對偶問題為

(4)

式中：θ為中國各省經(jīng)濟發(fā)展效率。

1.3 雙固定效應模型

由于普通面板模型無法完整地描述地區(qū)個體之間和時間效應的影響，因此，構建雙固定面板變截距模型探究信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵與經(jīng)濟發(fā)展效率之間的關系，其基準方程為

yit=α0+δi+δt+αitxit+controlit+ε.

(5)

式中：yit為方程的被解釋變量，表示經(jīng)濟發(fā)展效率；α0表示方程截距項；δi表示個體固定效應；δt表示時點固定效應；xit為方程的核心解釋變量，表示信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵；controlit為控制變量，表示勞動力水平、資本存量、地方政府競爭、地方財政支出、開放水平和城鎮(zhèn)化水平；ε為隨機擾動項。

為了證明區(qū)位熵與城市建設之間是否存在非線性關系，在上述基準方程中引入基于庫茲涅茨曲線構造的信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵平方二次項，調整后的回歸方程為

(6)

2 數(shù)據(jù)來源與指標選取

選取2008—2018年中國30個省級行政區(qū)域面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》及《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。此外，由于西藏自治區(qū)的數(shù)據(jù)缺失較多，無法將其納入到研究框架。對于少數(shù)省份、年份的缺失數(shù)據(jù)，研究過程中均對空缺數(shù)據(jù)利用平均增長率等方法進行填補。

被解釋變量選擇2008—2018年中國各省經(jīng)濟發(fā)展效率(TE)，由DEA-CCR模型計算得出，投入變量選擇各省從業(yè)總人數(shù)和資本存量，分別表示勞動力投入和資本投入，其中，勞動力投入由各省份內65周歲以下就業(yè)人數(shù)衡量，資本存量參考張軍[14]的永續(xù)盤存法按不變價格計算得出。產(chǎn)出變量選擇以2008年為基期，對名義GDP進行平減后得出的實際GDP，以消除通貨膨脹的影響。

核心解釋變量選擇信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指數(shù)(LQ)和基于庫茲涅茨曲線構造的信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵平方二次項(LQ2)，通過測度區(qū)位熵指數(shù)來表征信息技術產(chǎn)業(yè)的集聚狀況。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，首先界定以信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)作為測算信息技術產(chǎn)業(yè)的樣本行業(yè)，以地區(qū)內行業(yè)從業(yè)人數(shù)測算區(qū)位熵指數(shù)。

控制變量選擇勞動力水平(LNL)、資本存量(LNK)、地方政府競爭(GC)、地方政府財政支出(LNFP)、開放水平(OL)及城鎮(zhèn)化水平(UL)。其中，勞動力水平和資本存量均做自然對數(shù)處理。不同地區(qū)的政府受到績效考核的限制，為追求經(jīng)濟產(chǎn)出，勢必會對其管轄區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展及發(fā)展狀態(tài)產(chǎn)生影響，因此，以地區(qū)GDP占當年總GDP的比重衡量地方政府的競爭壓力，數(shù)值越小，表明政府面臨的競爭壓力越大；地方政府財政支出給予政府自主支出的范圍，以地區(qū)政府財政當年一般預算內支出取自然對數(shù)衡量；開放水平會影響企業(yè)的創(chuàng)新偏好，以地區(qū)當年進出口總額占地區(qū)GDP的比重衡量；城鎮(zhèn)化水平以地區(qū)城鎮(zhèn)人口占地區(qū)年末總人口的比重衡量。各變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計

3 實證分析

3.1 區(qū)位熵測度

通過測算2008—2018年中國信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指數(shù)，以測度信息產(chǎn)業(yè)集聚狀況，分析信息產(chǎn)業(yè)集聚特征，計算結果如表2所示。

根據(jù)表2的計算結果所示，全國信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指數(shù)近10 a來平均為0.937，從全國視角看中國信息產(chǎn)業(yè)集聚尚不明顯，但大于0.500，表明信息產(chǎn)業(yè)集聚已經(jīng)出現(xiàn)一定的規(guī)模。東部地區(qū)區(qū)位熵指數(shù)平均為1.233，2008年為1.204，2018年為1.303，樣本期內存在小幅度的波動，但總體呈現(xiàn)上升趨勢，表明東部地區(qū)是信息產(chǎn)業(yè)集聚分布的重心，信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況較好。其中，北京市區(qū)位熵指數(shù)平均為4.449，2008—2018年信息產(chǎn)業(yè)集聚水平均大于4，位列全國第一，而上海市區(qū)位熵指數(shù)平均為1.663，從2014年起信息產(chǎn)業(yè)集聚水平均大于2，集聚水平僅次于北京市。廣東省區(qū)位熵指數(shù)平均為1.072，年均分布呈現(xiàn)“U”型結構，波動幅度較大，在2008年后呈現(xiàn)下降趨勢，2016—2018年均大于1，廣東省是中國開放程度較高的城市，外商直接投資比重較大，表明廣東省的信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展可能受到2008年金融危機的影響。中部地區(qū)區(qū)位熵指數(shù)平均為0.756，小于1，表明中部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)集聚不顯著，這是由于中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不夠高，信息化進程速度較慢，信息化與工業(yè)化融合不緊密。而吉林省區(qū)位熵指數(shù)平均為1.122，信息產(chǎn)業(yè)集聚顯著，表明吉林省現(xiàn)行的“信息產(chǎn)業(yè)轉型升級方案”的實施情況較好，信息產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新模式進一步深化[15]。西部地區(qū)區(qū)位熵指數(shù)平均為0.774，與中部地區(qū)集聚情況較為相似。其中，內蒙古自治區(qū)、四川省、重慶市和陜西省的集聚水平較高，這在一定程度上反映了“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的潛力，以四川省作為發(fā)展的中心，帶動相鄰城市協(xié)同發(fā)展。內蒙古自治區(qū)區(qū)位熵指數(shù)平均為0.950，集聚程度較高，且大于西部其他周邊城市的平均水平，這與近年來內蒙古落實對外開放戰(zhàn)略，全方位開展對外交流合作和招商引資，加快推動國家一體化大數(shù)據(jù)中心、工業(yè)大數(shù)據(jù)應用技術等項目落地舉措有著密不可分的關系[16]。中西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)集聚水平趨向于收斂，跟隨東部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展形成的帶動作用，有助于實現(xiàn)自身信息化進程的快速推進。

表2 2008—2018年中國省域信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵

續(xù)表2

3.2 經(jīng)濟發(fā)展效率測度

基于2008—2018年中國省域30省的面板數(shù)據(jù)，測度中國經(jīng)濟發(fā)展效率，測算結果如表3所示。

根據(jù)表3的測算結果顯示，全國經(jīng)濟發(fā)展效率近10 a來存在波動，在0～0.069的范圍內波動，波動的范圍并不大。2008年總體經(jīng)濟發(fā)展效率為0.772，2012年為0.805，2016年為0.740，2018年為0.769，雖然2018年相比于2008年出現(xiàn)了下降趨勢，但總體變化呈現(xiàn)“N”型分布的規(guī)律，目前正處于提升階段，發(fā)展空間依然很大。全國經(jīng)濟發(fā)展效率總平均值為0.774，表明中國經(jīng)濟發(fā)展效率還不夠高，雖然近年來中國經(jīng)濟增速十分迅猛，難免存在勞動力和資本存量投入的冗余，導致總體效率的降低。2008—2012年橫跨中國“十一五”規(guī)劃期間，此時國家對經(jīng)濟增速提出了較大的要求，其間經(jīng)濟發(fā)展效率呈現(xiàn)顯著上升，但同時社會矛盾相應凸顯，城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡，“三農(nóng)”問題突出，因此，在2013年中國經(jīng)濟發(fā)展效率出現(xiàn)了下降。到“十三五”期間，中國經(jīng)濟總體保持中高速發(fā)展，城鎮(zhèn)化率提升，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化也取得了長足的進步[17]，人民生活水平和質量都普遍提高，國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化取得重大進展，2017—2018年經(jīng)濟發(fā)展效率出現(xiàn)顯著升高。

表3 2008—2018年中國省域經(jīng)濟發(fā)展效率

根據(jù)圖1結果所示，中部地區(qū)和全國的經(jīng)濟發(fā)展效率較為趨近，總體上看均呈現(xiàn)“N”結構，西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展效率同樣呈現(xiàn)“N”結構，但其效率值遠低于全國和中部地區(qū)。東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展效率遠高于中西部地區(qū)，平均為0.858，其中，以北京市、天津市、上海市、江蘇省和廣東省的經(jīng)濟發(fā)展效率較高，帶動了東部地區(qū)整體經(jīng)濟發(fā)展效率的增長。

圖1 2008—2018年中國省域子樣本經(jīng)濟發(fā)展效率

北京市從2010年起，經(jīng)濟發(fā)展效率均為1.000，平均為0.996，經(jīng)濟發(fā)展效率排名為全國第二；天津市2018年經(jīng)濟發(fā)展效率為1.000，其余大部分年份均大于0.900，平均為0.936；上海市2008—2012年經(jīng)濟發(fā)展效率均為1.000，但在2013年后出現(xiàn)下降趨勢，始終保持在0.900以上，平均為0.990，排名為全國第三。東部地區(qū)3個直轄市的經(jīng)濟發(fā)展效率顯著提高，表明直轄市在區(qū)域內屬于競爭力較強的城市，具有一定的影響力，可以充沛地帶動地區(qū)發(fā)展[18]。城市內部產(chǎn)業(yè)更加聚集、就業(yè)率更高，教育資源、醫(yī)療資源也會得到提高，從而有助于經(jīng)濟增長。而以廣東省為主的東部沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展效率同樣保持較高的水平，2008—2017年一直保持在1.000，平均為0.998，經(jīng)濟發(fā)展效率排名為全國第一。中部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展效率平均為0.767，其中，以安徽省、江西省、湖北省和湖南省的效率排在中部地區(qū)前列，湖南省近年來經(jīng)濟發(fā)展效率增速明顯，2018年的效率為1.000，平均為0.915，發(fā)展勢頭強勁。安徽省、江西省和湖北省的經(jīng)濟發(fā)展效率增速不夠顯著，但總體仍保持上升趨勢。西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展效率為0.695，四川省2018年效率達到1.000，平均為0.878；重慶市2018年效率為0.828，平均為0.804，西部地區(qū)主要以四川省和重慶市的經(jīng)濟發(fā)展效率較高。四川省地理位置平坦，而重慶市水路發(fā)達，同時兩地區(qū)發(fā)展得到國家的大力支持，以期帶動周邊城市良性循環(huán)發(fā)展，故人口集聚地區(qū)、經(jīng)濟發(fā)展較為迅速，也為社會發(fā)展打下良好基礎。西部地區(qū)由于發(fā)展起步較晚，雖然近5 a來各地區(qū)經(jīng)濟均表現(xiàn)出上升態(tài)勢，但后期經(jīng)濟發(fā)展被前期所抵消，總體表現(xiàn)不夠理想。東部與中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展效率呈現(xiàn)兩極分化，中西部地區(qū)除了部分城市發(fā)展狀況較好外，還存在一些城市發(fā)展增速較慢，導致經(jīng)濟發(fā)展不均衡，與區(qū)位熵的測度結果大致吻合。

3.3 雙固定效應回歸分析

在研究全國樣本的基礎上，將全國樣本分為東部、中部和西部地區(qū)3個子樣本，以信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵和基于庫茲涅茨曲線構造的信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵的平方二次項作為核心解釋變量，加上相應的控制變量對經(jīng)濟發(fā)展效率進行回歸，采用雙固定效應模型進行分析，并對回歸結果進行對比。回歸結果如表4—5所示。

表4 全國樣本回歸結果

根據(jù)表4全國樣本的回歸結果所示，列(1)僅使用區(qū)位熵(LQ)和區(qū)位熵二次項(LQ2)對經(jīng)濟發(fā)展效率進行回歸，可以看出LQ2系數(shù)顯著為負，表明信息產(chǎn)業(yè)集聚對中國經(jīng)濟發(fā)展效率存在顯著的倒“U”型影響，即過高或過低的信息產(chǎn)業(yè)集聚都不利于中國經(jīng)濟的增長，保持合理的產(chǎn)業(yè)集聚水平有助于提高中國經(jīng)濟發(fā)展效率的增長。列(2)使用控制變量對中國經(jīng)濟發(fā)展效率進行回歸，LNL、LNK、GC、LNFP和UL的系數(shù)均在1%的顯著性水平下通過檢驗，其中，LNL的系數(shù)為0.166 1，當勞動力水平每提高一個百分點，經(jīng)濟效率提高0.17，提高勞動力投入有助于促進經(jīng)濟發(fā)展。LNK的系數(shù)為0.282 3，表明資本存量每增加1%，經(jīng)濟發(fā)展效率提高0.28。GC的系數(shù)為2.069 0，表明地方政府競爭與經(jīng)濟發(fā)展效率存在正向關系，提高政府競爭力同樣有助于促進經(jīng)濟發(fā)展。財政支出(LNFP)和城鎮(zhèn)化水平(UL)的系數(shù)分別為0.015 73和1.079 7，均為正向影響。開放水平(OL)沒有通過顯著性檢驗。列(3)和列(4)的回歸中分別只加入?yún)^(qū)位熵(LQ)和區(qū)位熵二次項(LQ2)進行回歸，結果表明列(3)的LQ為正向影響，表明提高信息產(chǎn)業(yè)集聚水平與經(jīng)濟發(fā)展效率之間存在顯著的正向作用，與列(1)的結論保持一致；而列(4)的LQ2系數(shù)顯著為負，證明信息產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展效率的影響呈現(xiàn)倒“U”型結構，同樣與列(1)的結論保持一致。列(3)與列(4)的回歸結果增加了列(1)結論的穩(wěn)健性。列(5)同時加入?yún)^(qū)位熵和區(qū)位熵二次項進行回歸，回歸結果表明信息產(chǎn)業(yè)集聚水平每提高一個單位，經(jīng)濟發(fā)展效率將提高0.039 6，控制變量的系數(shù)均為正數(shù)，LNL、LNK、GC、LNFP、OL在5%的顯著性水平下顯著，UL則不顯著。此時信息產(chǎn)業(yè)集聚影響經(jīng)濟發(fā)展效率的方程可簡化為[19]

TEit=β1LQit+β2LQ2it+Δ.

(7)

式中：Δ=α+controlit+ε。

在上述簡化方程中，對LQit求偏導，并代入相關系數(shù)可得到關于信息產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟發(fā)展效率的一次導函數(shù)方程為

(8)

根據(jù)表5的回歸結果所示，東、中、西部地區(qū)樣本中，區(qū)位熵指數(shù)(LQ)的系數(shù)均為正數(shù)，分別為0.024 6、0.009 0和0.012 5，且均在1%的顯著性水平下顯著，表明信息產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展效率存在正向的促進作用，而區(qū)位熵指數(shù)的平方二次項(LQ2)均為負，分別為-0.004 2、-0.017 9和-0.011 4，東部樣本在1%的顯著性水平下顯著，中西部在5%的顯著性水平下顯著，表明信息產(chǎn)業(yè)集聚水平對經(jīng)濟發(fā)展效率的影響呈現(xiàn)倒“U”型結構，與全國樣本回歸結果的結論保持一致，即推動信息產(chǎn)業(yè)集聚水平提高，保持在合理的區(qū)間內有助于促進各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展?？刂谱兞恐校鞑康貐^(qū)的勞動力水平(LNL)系數(shù)為0.255 0，顯著大于東部和中部地區(qū)，反映出西部地區(qū)現(xiàn)行人口流出較多[20]，提高西部地區(qū)勞動力水平有助于提高經(jīng)濟水平。中部地區(qū)的資本存量(LNK)系數(shù)為0.709 1，表明資本存量每提高1%，經(jīng)濟效率將增加0.709 1，顯著大于東部和西部地區(qū)，應當加大對中部地區(qū)的投資力度，增加資本流入以促進中部地區(qū)經(jīng)濟效率提高。地方政府競爭(GC)東部地區(qū)的系數(shù)最小，為9.764 2，從側面反映出東部地區(qū)各省經(jīng)濟發(fā)展狀況優(yōu)于中西部地區(qū)，政府面臨的競爭壓力較小。地方財政支出(LNFP)同樣東部地區(qū)的系數(shù)顯著大于中西部地區(qū)，表明東部地區(qū)各省政府自主支出范圍較大，投資相對靈活，對經(jīng)濟增長的促進作用更大。中部地區(qū)開放水平(OL)的系數(shù)最大，為1.708 5，且在1%的顯著性水平下顯著，而西部地區(qū)在10%的顯著性水平下顯著，東部地區(qū)不顯著，表明中西部地區(qū)當前應當提高開放水平，合理引進外資，擴大對外貿易范圍，加大進出口力度，東部地區(qū)不顯著可能是因為開放水平已經(jīng)足夠高，對經(jīng)濟發(fā)展的刺激不顯著。由于城鎮(zhèn)化水平(UL)在子樣本的回歸中均不顯著，在此不做過多贅述。

表5 子樣本回歸結果

4 結論與建議

基于計算2008—2018年信息技術產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵，測度信息技術產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)狀，并測度了各省經(jīng)濟發(fā)展效率，構建雙固定效應模型實證檢驗了信息技術產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟發(fā)展效率之間的影響。實證結果表明：1)中國信息技術產(chǎn)業(yè)集聚平均還不到1，仍有較大的提升空間。2)東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展效率遠高于中西部地區(qū)。3)信息產(chǎn)業(yè)集聚對中國經(jīng)濟發(fā)展效率存在顯著的倒“U”型影響，保持合理的產(chǎn)業(yè)集聚水平有助于提高中國經(jīng)濟發(fā)展效率的增長。4)子樣本的回歸結果均可證明結論的穩(wěn)健性。

為促進中國信息技術產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟效率的提高，提出如下建議：第一，大力發(fā)展信息技術產(chǎn)業(yè)。推動信息技術在各個產(chǎn)業(yè)和領域的應用，培養(yǎng)和引進信息技術研發(fā)與創(chuàng)新人才，強化信息技術領域的高端人才隊伍建設，注重核心技術的研發(fā)與實現(xiàn)。第二，合理促進信息產(chǎn)業(yè)集聚水平提高，加速信息化改造進程。信息技術產(chǎn)業(yè)促進經(jīng)濟效率的增長主要是由技術進步驅動的，要合理推動信息化與工業(yè)化相融合，促進信息化改造在各領域和各產(chǎn)業(yè)的滲透，逐步實現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)代化、管理現(xiàn)代化。 第三，促進包括信息產(chǎn)業(yè)在內的高新技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。要提高中國自主創(chuàng)新的意識和能力, 平衡中國產(chǎn)業(yè)結構合理性，提高產(chǎn)業(yè)結構高級化，轉變經(jīng)濟發(fā)展方式，由外延式擴張轉向內涵式增長，實現(xiàn)經(jīng)濟效率的穩(wěn)定增長和長期可持續(xù)發(fā)展。