新常态下信息化对社会经济发展的影响研究

李佳琪

[摘要]文章利用中国2003—2013年的省级面板数据，实证分析了信息化水平对社会经济发展的影响。研究结果表明，信息化对于社会经济发展具有正向影响。具体而言，在控制一系列经济社会因素后，以互联网普及率为代表的信息化水平每提高1%，社会发展与民生指数将平均提高0.16。研究还发现信息化对社会经济发展的影响存在区域差异，对中部地区经济发展的影响最强，而对西部地区经济发展的影响最弱。

[关键词]信息化；地区经济；新常态；经济转型

1引言

2010年以来，我国经济整体呈现“从高速增长转为中高速增长”“经济结构优化升级”以及“从要素驱动、投资驱动转向创新驱动”等新常态特征。在此背景下，信息化作为一项发展趋势，在稳定经济增长、调整产业结构、转变生产方式等方面扮演着愈加重要的角色。基于2003—2013年省级面板数据，通过构建固定效应模型实证分析信息化对社会经济发展的影响，对于促进新常态下中国经济的转型与发展具有重要的理论和现实意义。

在信息化对社会经济增长的影响等方面，国外学者已经进行了不少探索，纵观其文献，信息化对经济增长的作用已被认可。Ding和Haynes（2004）研究表明，通信技术与人均实际GDP的增长正相关，通信技术的提高将促进区域经济增长并改善区域间的不平等现状。然而，信息化对不同区域经济发展的作用并非全然相同：尽管Diego Martínez（2010）等利用一般均衡方法验证了信息通信技术产业具体技术的改变为美国劳动生产率的提高贡献了35%之多，而Gust和Marquez（2003）通过对13个工业化国家1992—1999年的数据进行分析，得出信息技术对美国的经济增长起到了加速度的作用，但对其他的工业化国家却未能起到同样的作用。

信息化在促进社会经济增长中的作用同样被我国学者承认。从经济总量角度看，张跃胜（2015）通过构建包含信息化水平的内生经济增长模型和VAR模型，说明信息化、劳动、资本共同决定了经济增长，且信息化与经济增长具有统计显著的正相关性，信息化对经济增长的作用在持续一段时间后趋于消失；从经济结构角度看，陈琪琪（2013）通过比较信息化程度不同的国民经济部门的产出增长和劳动生产率增长，验证了信息化对产业经济增长和生产率提高的积极效用。

综上，尽管国内外学者从理论与实证上对信息化与经济增长之间的关系做出了丰富研究，但大多基于全国范围内的时间序列数据或某经济部门的微观数据，而对于幅员辽阔的我国，省份间的差异不容忽视。另外，基于经济新常态视角探讨信息化水平对转型期的中国社会经济发展影响的文献也较为欠缺。为此，本文通过构建固定效应模型对2003—2013年的省级面板数据进行实证分析，以期进一步探讨信息化水平与社会经济发展之间的联系，为新常态下中国经济转型与进一步发展提供经验证据。

2模型设定与指标说明

2.1样本选择与模型建立

本文利用我国2003—2013年30个省（含自治区、直辖市，下同）的面板数据样本中不包括中国香港、中国澳门与中国台湾的数据，由于西藏的数据缺失的比较多，所以本文也将其予以剔除。，构建如下固定效应模型进行实证分析。

2.2指标与数据说明

在选择衡量地区社会经济发展水平指标时，本文借鉴刘华军（2015）的相关做法，将地区发展与民生指数（DLI）作为衡量指标。同时为消除省级规模差异，选取互联网普及率作为地区信息化发展水平的衡量指标。具体各变量指标定义及其计算方法如表1所示。

本文的数据主要来源于EPS全球统计数据/分析平台的中国宏观经济数据库（年度分地区）。表2报告了上述11个变量的描述性统计。可以看出，各省份之间地区发展与民生指数、互联网普及率均存在明显地区差异，其中，互联网普及率最大值为73.57%，而最小值仅为2.20%。全社会固定资产投资、城市化水平、外商直接投资规模占GDP比重、贸易规模等指标的地区差异也较为明显。

3实证结果与分析

借鉴主流研究方法，本文采用固定效应模型对省级面板数据进行分析，并在具体分析中采用逐步回归方式。进一步地，为验证信息化对不同地区经济发展的作用，本文分东、中、西部对数据进行了回归。

从表3的回归结果中可以看出，核心解释变量互联网普及率在全部模型中均在1%的显著性水平上显著为正。具体来看，模型（1）中，互联网普及率的系数为0.468；模型（2）在模型（1）的基础上控制了全社会固定资产投资的对数指标，互联网普及率的系数为0.206；在进一步控制政府规模、民生支出水平两个指标后得到模型（3）中，互联网普及率的系数降为0.197；模型（4）在模型（3）的基础上控制了城市化水平指标、劳动人口比重指标，互联网普及率系数是0.181；模型（5）在模型（4）的基础上控制了外商直接投资规模占GDP比重指标、贸易规模指标，互联网普及率的系数是0.174；模型（6）在模型（5）的基础上又控制了失业率指标、城乡收入差距指标，互联网普及率的系数为0.159。由此可见，控制一系列经济社会因素后得到的互联网普及率的估计系数是比较稳健的，这说明互联网普及程度的提高对地区的发展与民生增长具有积极的影响。在较为稳健的模型（6）中，互联网普及率每提高1%，地区发展与民生指数平均提高0.16。

从表3的控制变量来看，全社会固定资产投资、民生支出水平、城市化水平、外商直接投资规模占GDP比重、贸易规模对地区发展与民生具有积极的影响。就模型（6）而言，全社会固定资产投资每提高1%，地区发展与民生指数平均将提高3.704，城市化水平每提高1%，地区发展与民生指数则平均提高0.408。由此可见，相比于全社会固定资产投资与城市化水平对于改善地区民生的作用，互联网普及的促进作用并不明显，这也说明我国对互联网信息的利用效率不高。

表4报告了固定效应模型分东、中、西部地区的估计结果。其中，模型（1）、（2）、（3）、（4）、（5）中互联网普及率系数均在1%的显著性水平上显著为正，模型（6）中互联网普及率系数不显著。可以看出，东、中、西部互联网普及率都对地区发展与民生具有正向影响，模型（6）的互联网普及率系数不显著可能与西部地区互联网普及程度较低有关。互联网普及率的影响作用中部最高，东部次之，西部最弱。这种情况在一定程度上说明，经济落后地区的地区发展与民生更少地依靠信息化拉动，这与经济不发达地区其他资源的不充足有关。另外，相较于东部地区与西部地区，中部地区处于资源丰富但经济发达程度居中的状态，在这种情况下，信息化对地区发展与民生的促进作用更为明显。

就固定资产投资占GDP比重而言，东、中、西部地区皆表现出了显著的正向影响，这一结果的一个可能解释是固定资产投资的规模在三个地区均达到了规模经济效益。就城市化水平对地区发展与民生的影响而言，仅在东部地区表现出了显著的正向影响，中、西部地区城市化水平对于地区发展与民生的影响并不显著，这一差异可能是由于东部地区的城市化程度优于中西部地区，而只有当城市化进程发展到一定阶段，才可能对地区发展与民生带来积极影响。而中部地区在政府规模对地区发展与民生的影响方面表现出了显著的正向影响关系，但是东、西部地区这一指标的系数并不显著，这一结果可能主要是由我国不同地区的经济发展方式不同所导致的，中部地区的经济发展更多地依靠政府引导。而在外商直接投资规模占GDP比重与城乡收入差距指标上也显示出了不同程度的地区差异，本文认为造成这种差异的主要原因是不同地区经济发展方式与经济发达程度不同。

4结论

本文利用我国2003—2013年的省级面板数据进行实证分析后发现，互联网普及率与地区发展与民生之间存在显著的正相关，互联网普及率每提高1%，地区发展与民生指数平均提高0.16。同时，与全社会固定资产投资、城市化水平对地区经济增长的影响进行比较后发现，信息化并未充分发挥其在促进地区经济增长中的应有作用。这主要是由于我国大部分地区经济结构仍以技术含量不高的第一、第二产业为主，信息产业所占比重小、发展水平低，从而使得地区经济增长难以通过信息化水平提高的方式被促进。此外，信息化对社会经济发展的影响存在区域差异，其中中部最强，东部次之，西部最弱，这在某种程度上说明经济较落后地区对信息的利用效率更低。

参考文献：

[1]陈琪琪.信息化与产业经济增长的关系研究[D].北京：北京邮电大学，2013.

[2]刘华军，张耀，孙亚男.中国区域发展的空间网络结构及其影响因素——基于2000—2013年省际地区发展与民生指数[J].经济评论，2015（5）.

[3]张红历.信息化与中国经济增长：理论与经验分析[J].经济与管理研究，2015（4）.

[4]Christopher Gust，Jaime Marquez.International Comparisons of Productivity Growth： The Role of Information Technology and Regulatory Practices[J].Labour Economies，2004（11）： 33-58.

[5]Diego Martínez，Jesús Rodríguez，José L.Torres.ICT-specic Technological Change and Productivity Growth in the US： 1980—2004[J].Information Economics and Policy，2010（22）： 121-129.

[6]Ding L.，Haynes K.E..The Role of Telecommunications Infrastructure in Regional Economic Growth of China[R].Paper to Be Presented at the Telecommunications Policy Research Conference：Washington D.C.，2004.