信息產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長(cháng)影響的實(shí)證研究論文

　　1引言

　　隨著(zhù)經(jīng)濟全球化的發(fā)展，信息產(chǎn)業(yè)在推動(dòng)經(jīng)濟發(fā)展所表現出的動(dòng)力越來(lái)越顯著(zhù)，由于其具有廣泛的適應性和極強的滲透力，在直接促進(jìn)經(jīng)濟增長(cháng)的同時(shí)，對其他產(chǎn)業(yè)的改造和升級也起著(zhù)巨大作用。近年來(lái)，我國信息產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，以形成了以北京、上海、廣州為主要基地的長(cháng)三角、珠三角、環(huán)渤海地區的產(chǎn)業(yè)集群，并且積極向中西部擴展，重慶的信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛逐漸成為西部信息產(chǎn)業(yè)高地。鑒于此，本文利用代表我國主要信息產(chǎn)業(yè)集群地帶的四大直轄市1999—2013年面板數據進(jìn)行實(shí)證分析，探討信息產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟增長(cháng)的作用機制。

　　2文獻綜述

　　目前，國內外學(xué)者對信息產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長(cháng)的作用機制進(jìn)行了一系列的論證研究。國外學(xué)者Porat（1977）提出信息產(chǎn)業(yè)是“第四產(chǎn)業(yè)”理論，劃分和定義了“第一”、“第二”信息部門(mén)，并且建立了對信息產(chǎn)業(yè)實(shí)際測度的體系。Romer（1986）通過(guò)構建內生經(jīng)濟增長(cháng)模型，提出了信息產(chǎn)業(yè)的“外溢作就用”。

　　國內學(xué)者的研究主要從以下幾個(gè)角度出發(fā)：（1）以馬克盧普、波拉特的信息產(chǎn)業(yè)分類(lèi)理論為基礎的建立信息經(jīng)濟測度模型。如張穎麗，許正良（2003）通過(guò)計算信息產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟帶動(dòng)作用系數的測算步驟，提出了發(fā)展水平、發(fā)展速度、發(fā)展規模和發(fā)展結構四個(gè)方面的信息產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟帶動(dòng)作用參數系數的測算方法。（2）通過(guò)編制產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出表來(lái)衡量?jì)烧咦饔脵C制的分析方法。如袁建文（2007）在研究廣東省信息產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的依存帶動(dòng)關(guān)系中建立了廣東省信息產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出表，通過(guò)分析認為廣東省信息產(chǎn)業(yè)對其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展有著(zhù)極強的帶動(dòng)性，對經(jīng)濟增長(cháng)貢獻率也很高。（3）運用協(xié)整理論對時(shí)間序列數據模型分析產(chǎn)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟增長(cháng)的關(guān)系。如張安（2006）運用時(shí)間序列經(jīng)濟計量方法對1991—2003年間我國信息產(chǎn)業(yè)在實(shí)際經(jīng)濟增長(cháng)中的作用進(jìn)行實(shí)證分析，證明信息產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長(cháng)存在著(zhù)格蘭杰因果關(guān)系。

　　綜上，為了進(jìn)一步探索在近幾年在全國迅猛發(fā)展的信息產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟增長(cháng)的作用機制，對位于我國主要信息產(chǎn)業(yè)集群地帶京、津、滬、渝四大直轄市1999—2013年的數據進(jìn)行實(shí)證分析。

　　3模型的建立及分析

　　3.1變量選取及數據來(lái)源

　　由于統計年鑒的統計口徑是按照傳統三次產(chǎn)業(yè)的劃分來(lái)統計的，沒(méi)有信息產(chǎn)業(yè)的相關(guān)統計數據，所以考慮到數據采集的科學(xué)性和可行性，本文選擇各地電子設備計算機及其他電子設備制造業(yè)的當年銷(xiāo)售收入表示信息產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值，記為IT。同時(shí)，選取地區生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟增長(cháng)水平指標，記為GDP。所有的數據均來(lái)源于由各地方統計局編寫(xiě)的《統計年鑒》，以及各地方統計信息網(wǎng)上的相關(guān)進(jìn)度數據。

　　3.2平穩性檢驗—IPS檢驗

　　本模型選用IPS檢驗法進(jìn)行平穩性檢驗，檢驗結果：LNGDP和LNIT的統計量檢驗值分別為3.73246和0.79756，在大于顯著(zhù)水平為5%時(shí)的臨界值，因此接受原假設的，即原數據是不平穩的。所以，對其進(jìn)行了一階差分，可看出△LNGDP和△LNIT的統計量檢驗值分別為2.42247和1.66809，均小于顯著(zhù)水平為5%的臨界值，因此拒絕原假設，即該數據在置信度為95%下是一階單整數列Ⅰ（1），差分后的數據平穩。

　　3.3協(xié)整檢驗—Pedroni檢驗

　　本模型選擇Pedroni檢驗法進(jìn)行協(xié)整檢驗，檢驗結果：在同質(zhì)性假定的檢驗結果中Panelv統計量和Panelrho統計量在顯著(zhù)水平10%下不能拒接原假設，PanelPP統計量和PanelADF統計量在顯著(zhù)水平為5%下拒絕了原假設；在異質(zhì)性假定的檢驗結果中，Grouprho統計量在顯著(zhù)性為10%下不能拒接原假設，GroupPP統計量和GroupADF統計量在顯著(zhù)性為10%下均拒絕原假設。所以，存在異質(zhì)性的協(xié)整關(guān)系。

　　3.4Granger因果檢驗

　　由平穩性檢驗和協(xié)整檢驗的結果可知，LNGD與PLNIT是一階單整數列的且具有協(xié)整關(guān)系，即信息產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟經(jīng)濟增長(cháng)之間是存在長(cháng)期的均衡關(guān)系。運用Granger因果檢驗法進(jìn)一步驗證，檢驗結果是：當滯后期為2時(shí)，兩者存在雙向因果關(guān)系，當滯后期為3和4時(shí)，兩者存在單向的因果關(guān)系，即：在置信度為90%時(shí)LNIT是LNGDP的Granger原因，反之則不成立。

　　3.5模型實(shí)證檢驗

　　由Granger因果檢驗結果可知變量LNIT是LNGDP的Granger原因，為進(jìn)一步探索信息產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長(cháng)影響的具體機制，對該模型進(jìn)行實(shí)證回歸。

　　回歸方程式為：LNGDP=6.995852+0.238915LNIT

　�。�0.0002）（0.0001）

　　由上方程可知，LNGDP與LNIT之間呈正向關(guān)系，即信息產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值每上漲1%，國民經(jīng)濟將增加23.8915%，可見(jiàn)信息產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增長(cháng)對經(jīng)濟增長(cháng)有促進(jìn)作用。

　　4政策建議

　　信息產(chǎn)業(yè)具有極強的滲透性間接對其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行改造升級，所以它對經(jīng)濟增長(cháng)有顯著(zhù)的促進(jìn)作用；而由于我國單一的產(chǎn)業(yè)結構模式，在技術(shù)研發(fā)、投融資機制、市場(chǎng)運營(yíng)等尚未健全，對信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展的拉動(dòng)作用還未凸顯，使得該產(chǎn)業(yè)起步晚，較滯后，區域發(fā)展不平衡。

　　政策啟示：（1）以信息化促進(jìn)工業(yè)化，充分發(fā)揮信息產(chǎn)業(yè)的“內生”作用，優(yōu)化信息產(chǎn)業(yè)的內部結構，促進(jìn)國民經(jīng)濟“內涵式”發(fā)展。（2）以工業(yè)帶動(dòng)信息化，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構，通過(guò)宏觀(guān)調控為信息產(chǎn)業(yè)提供良好的市場(chǎng)環(huán)境、技術(shù)支持、投融資機制、法律環(huán)境等，促進(jìn)信息產(chǎn)業(yè)與傳統產(chǎn)業(yè)協(xié)調發(fā)展，加速“兩化融合”。

　　參考文獻：

　　[1]PoratM.U.TheInformationEconomy[J].WashingtonD.C：GovernmentPrintingOffice，1977.69125

　　[2]Romer，PaulM.IncreasingReturnsandLongrunGrowth[J].JournalofPoliticalEconomy，1986，94（5）：10021037

　　[3]張穎麗，許正良.信息產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟帶動(dòng)作用度量方法研究[J].中國軟科學(xué).2003（10）：145148

　　[4]楊健.信息產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟成長(cháng)效應關(guān)系的研究[D].北京：北方交通大學(xué)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)，2000

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