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信息流对经济高质量发展的影响及空间效应研究

时间:2021年12月24日 分类:经济论文 次数:

摘要:文章基于五大发展理念,从创新驱动、协调发展、生态宜居、对外开放、成果惠民5个维度构建了经济高质量发展水平综合评价体系,并进行了测算与地区异质性分析;进一步探讨了信息流对经济高质量发展的非线性作用与空间拉动效应。研究结果表明:中国省级经济高质量发

  摘要:文章基于五大发展理念,从创新驱动、协调发展、生态宜居、对外开放、成果惠民5个维度构建了经济高质量发展水平综合评价体系,并进行了测算与地区异质性分析;进一步探讨了信息流对经济高质量发展的非线性作用与空间拉动效应。研究结果表明:中国省级经济高质量发展水平由沿海向内陆逐级递减,但总体呈现递增态势;信息流可有效提升经济高质量发展水平,但存在明显的非线性特征,随着信息流强度的增加,其对经济增长的拉动作用逐渐增强;在空间依赖性分析中发现,信息流强度的提升可有效带动本地区与周边地区经济的高质量发展,且对邻近地区经济发展质量的提升效果更强。

  关键词:高质量发展;信息流;空间依赖性

经济发展

  0引言

  随着大数据时代的到来,海量数据信息(信息流)作为一种全新的生产要素,有力推动了中国经济的高质量发展。虽然现有研究已探讨了互联网背景下信息流与经济发展之间的关系,但鲜有文献考虑信息流对经济发展质量的作用机制。如何综合测度中国经济高质量发展水平?信息流是否对高质量发展具有拉动效应?对上述问题的解答不仅有助于理解中国经济发展的空间异质性特征,也有助于通过对二者关系的剖析,更好地服务于区域发展。在经济高质量发展水平的测度方面,现有研究主要沿着“单维度—多维度”的脉络进行[1—5]。

  随着经济不断发展,经济高质量的内涵愈来愈丰富,单一指标已不足以全面反映经济高质量发展的现状。如何从多角度对经济高质量发展水平进行表征是学者们探讨的重点。现有研究虽然取得不少成果,但对评价指标体系的构建尚没有达成共识。本文在深入理解新发展理念的基础上,从创新驱动、协调发展、生态宜居、对外开放、成果惠民5个维度构建了中国经济高质量发展水平评价指标体系。在信息流对经济发展的影响机制方面,现有文献主要分为理论研究与定量分析两大类。就理论研究而言,目前学者们较多关注经济发展的创新模式演变、外资的利用规划等问题[6,7]。

  上述研究虽然在一定程度上为经济发展提出了较好的建议,但缺少信息流对经济发展影响的分析。就定量分析而言,多数文献对于信息流强度的测度集中于互联网领域[8],而以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术为重要推动力的信息流增长,仅从互联网领域对信息流强度进行测算,结果缺乏全面性。已有文献大多仅考虑信息流对自身经济发展的影响,尚未考虑地区间的作用机制,缺少空间维度上的定量分析。对于经济发展而言,本地区的经济高质量增长往往会通过空间外溢效应作用于邻近地区的经济增长[9]。

  由此,本文综合考虑地区经济高质量发展水平的异质性,引入地理要素对信息流强度进行测算,进一步将研究视角扩展到空间领域,较为系统地对信息流与经济高质量发展水平之间的关系进行剖析。

  1研究设计

  1.1变量选取

  本文响应变量选为经济高质量发展水平(EQDE),核心解释变量为信息流强度(INF)。此外,本文选取了市场化程度(mar)、交通便利度(tran)、金融发展水平(fin)与产业结构优化效果(isoe)4个变量作为伴随变量。其中,市场化程度用全社会固定资产投资中非国有资产占比来衡量;交通便利度采用地区单位面积内的等级公路里程数来表征;金融发展水平用地区原保险保费收入来表示;关于产业结构优化效果的测度,在合理化与高级化[10]的基础上,本文进一步考虑生态环境保护与高新技术产业发展,纳入了生态化与高新化两个指标,采用几何平均的方式对产业结构优化效果进行综合测度。其中,采用各省份人均造林总面积测算生态化程度,采用各省份全社会固定资产投资总额中科学研究及技术服务投资占比测度高新化程度。

  1.2模型设定

  由于经济活动在空间维度上的非均衡性,会驱动生产要素和经济活动本身的空间流动,产生空间溢出效应,因此研究空间溢出效应对于把握信息流对经济高质量发展水平的作用规律,以及区域经济发展的空间格局演变具有重要意义。本文引入空间杜宾模型(SDM)检验信息流对经济高质量发展水平的空间溢出效应。该模型不仅考察了某地区自变量的变化对自身因变量的影响(直接影响),还通过反馈效应对其他邻近地区的因变量产生作用(间接影响),与本文探究信息流对经济高质量发展溢出效应的目标相吻合。

  1.3数据来源与处理

  本文所用数据均来自历年《中国统计年鉴》以及中国30个省份(不含西藏和港澳台)的统计年鉴。为了保证数据的可得性与完整性,在信息流强度的测算中,由于电子商务销售额(sec)在2013年以前未被列入统计范围,故数据的样本考察期为2013—2018年。为了消除量纲影响,在经济高质量发展水平的测度中,本文针对变量属性,利用最大最小标准化法[11]对各指标进行了处理。

  2经济高质量发展水平的空间异质性分析

  2.1经济高质量发展水平的测算

  依托新发展理念,本文基于创新驱动、协调发展、生态宜居、对外开放、成果惠民5个一级指标、21个具体指标构建了中国经济高质量发展水平评价指标体系。二级指标的选取方面,创新驱动从创新产出与创新效率两个视角进行刻画;协调发展从城乡协调与区域协调两个方面进行阐释;生态宜居主要包括绿化环保与污染减排两个方面;对外开放主要从国际贸易、外商投资、对外交往3个角度进行综合反映;成果惠民从经济水平、教育提升、医疗保健、文化娱乐、居民养老5个方面进行综合表述。本文采用样本期内各指标信息熵的均值作为统一权重,最终获得中国各省份经济高质量发展水平综合得分。总体上,中国省级经济高质量发展水平具有明显的地区异质性,呈现从东部沿海向西北内陆逐级递减的态势。本文进一步从空间和时间两个维度对经济高质量发展水平进行系统剖析。

  2.2地区经济高质量发展水平的时空分解

  2.2.1基于空间视角的分析

  考虑到中国经济高质量发展水平受到时间与区域的双重影响,本文以时间为截面,对经济高质量发展水平进行了空间上的聚类分析,进一步挖掘不同地区经济发展质量的差异性。根据经济高质量发展水平的聚类结果,30个省份被划分为4类,经济发展质量水平从第Ⅰ类到第Ⅳ类逐级递减。落入第Ⅰ类的分类结果变动明显,省份数量从2010年的2个增加到2017年的6个,2018年略有回落,表明中国经济高质量发展水平有了较为明显的提升;落入第Ⅱ类的省份数量也有了一定的上涨,新加入了中部与东北地区省份,这些省份具有较大的发展潜力,是经济高质量发展的有力竞争者,综合来看,前两类省份大多位于东部沿海地区。第Ⅲ类以中部和东北地区的省份为主。

  第Ⅳ类主要为西部地区省份,一方面,与北京、上海、广东等发展质量水平较高的东部沿海省份相比,西部地区面临着繁重而紧迫的经济发展任务,从而导致类别划分结果变动不明显。另一方面,中西部欠发达地区的经济发展存在突出的后发优势,随着我国“中部崛起”“一带一路”等的深入推进,中西部地区将实现经济质量的较快提升。

  2.2.2基于时间视角的分析

  从4大聚类区域高质量发展水平的演变来看,高质量发展水平呈现显著的4级分布,类别间差距较大。其中,第Ⅲ类和第Ⅳ类地区的整体高质量发展水平波动较为平稳。值得注意的是,第Ⅰ类和第Ⅱ类地区的高质量发展水平曲线在2013—2014年出现了较为明显的下降。

  从四大地区经济高质量发展水平的演变来看,经济高质量发展水平呈现明显的3级分布特征,但在时间上具有稳定性,变动幅度相对较小。东部地区始终位于第一梯度,且经济高质量发展水平远远领先于其他3个地区。虽然东北地区经济高质量发展水平在样本考察前期高于中部地区,但中部地区在2016年进一步推进了高质量发展进程。综上所述,中国省际经济高质量发展水平呈现地区异质性;具体而言,东部地区经济高质量发展水平最高,中部与东北地区次之,西部地区偏低。

  3信息流影响经济高质量发展水平的效应分析

  考虑到数据的可得性,本文选取电子商务销售额(sec)、电信业务总量(tbt)、软件业务收入(si)、互联网宽带接入用户数(mis)4个指标对地区信息流发展强度(INF)进行刻画。鉴于信息流的增长存在地区间的差异,本文通过引入地理要素特征(区域面积:area)对省级信息流强度进行综合表征。

  除了进行整体建模外,本文还分时间维度进行了影响机制研究。由整体的面板模型检验结果可知,信息流强度的增大可显著提升地区经济高质量发展水平(系数显著为正)。由分时间维度的建模结果可知,2013—2018年,信息流对于经济高质量发展水平具有持续推动作用,其拉动系数均在0.26以上,在时间维度上 具有稳定性。

  为了探讨信息流对经济高质量发展水平是否具有非线性拉动作用,本文进行了门限效应检验,结果表明,双门限设定下模型检验P值为0.3,故接受单门限假定。经对照,信息流强度高于门限值的省份基本都位于中高发展水平地区,信息流强度低于门限值的省份基本都位于较低发展水平地区,本文进一步分“中高质量”与“较低质量”两类分别建模。

  由非线性效应的检验结果可知,信息流对经济高质量发展的拉动作用呈现明显的“间断性”特征:相对于经济发展质量处于较低水平的省份,信息流强度的增加对经济发展质量处于中高水平省份综合实力的提升效果更强。本文采用Moran指数对经济高质量发展水平的空间自相关性进行了检验。结果显示,样本考察期间,省级经济高质量发展水平的Moran指数均大于0.35,且在5%的显著性水平下通过检验,表明中国经济高质量发展水平存在明显的空间依赖性,即经济发展质量较高的省份周边同样聚集着广大高质量发展省份。

  本文基于经济权重进行了时间固定效应面板SDM建模,为了验证结果的可信度及模型的稳健性,同时展示了SAR建模、SEM建模、普通面板建模的估计结果。信息流强度在SAR建模、SEM建模、SDM建模下均呈现明显的正向拉动效应,这与面板模型的检验结果相吻合。本文进一步分解了SDM建模的直接效应与间接效应,具体分解结果见下页表6。总体来看,信息流强度、交通便利度、产业结构优化效果的总效应显著,且信息流强度的提升、交通基础设施的改善均对经济高质量发展具有推动作用。效用分解的检验结果表明,信息流强度、交通便利度的直接效应为正,表明上述指标的提升可明显带动本省份经济的高质量发展,且交通便利度对于经济高质量发展的提升效果优于信息流强度。

  信息流强度的间接效应为直接效应的3.39倍,表明相对于本地区,以高新技术产业为代表的信息流强度的增强更有助于邻近省份的经济高质量发展。在以经济距离为权重的空间辐射效应分析中,省际辐射效应的强度与距离存在较为显著的正向联系,各省份对于自身邻近地区的辐射效应较弱,对距离较远的个别省份辐射效应较强。原因在于,一方面,经济发展质量较高的省份往往会导致对邻近地区的虹吸效应,从而减少与其周边省份的经济交流;另一方面,随着区域分工和资源跨区配置效率的提升,以“蛙跳式对口合作”为代表的多种新型地区合作模式进一步拉近了地区间的经济联系。

  4结论与建议

  本文从创新驱动、协调发展、生态宜居、对外开放、成果惠民5个维度综合测度了新发展理念下的中国经济高质量发展水平,通过非线性拉动效应与空间溢出效应分析,剖析了信息流对中国经济高质量发展的作用机理,得到如下结论:

  第一,我国经济发展质量呈现上升态势;从空间维度来说,中国省际经济高质量发展水平存在明显的地区异质性,整体呈现沿海高、内陆低的态势;经济高质量发展水平在样本期内有一定波动,西部地区经济发展质量尚有较大提升空间。第二,信息流对中国总体高质量发展水平呈现明显的正向拉动作用,其促进效应存在明显的非线性特征,影响效应的强度与地区经济发展质量存在明显的正相关性。第三,中国省级经济高质量发展水平存在明显的空间依赖性,以高新技术产业为代表的信息流强度的增强更加有助于邻近省份的经济高质量发展,其间接效应为直接效应的3.39倍。针对以上结论,本文的主要建议如下:

  (1)切实加快互联网等信息产业发展步伐。由于信息流可有效提升中国经济高质量发展水平,因此各地应以5G、大数据、云计算等技术助力信息流发展,推动不同产业间的融合创新,催生出新的商业模式,培育新的增长点。(2)促进地区协调联动发展。对于发展质量处于“较高质量”和“中等质量”组的省份来说,要在培育新动能、改造旧动能上下功夫,要进一步推动新技术、新产业、新业态的快速成长。对于“低质量”组的西部省份来说,要坚定实施创新驱动战略,发挥后发优势,以创新引领经济社会发展,抓住“一带一路”建设的历史机遇,提升西部地区开放型经济水平。

  参考文献:

  [1]SolowRM.AContributiontotheTheoryofEconomicGrowth[J].QuarterlyJournalofEconomics,1956,(70).

  [2]郑玉歆.全要素生产率的再认识——用TFP分析经济增长质量存在的若干局限[J].数量经济技术经济研究,2007,(9).

  [3]刘思明,张世瑾,朱惠东.国家创新驱动力测度及其经济高质量发展效应研究[J].数量经济技术经济研究,2019,36(4).

  [4]黄清煌,高明.环境规制对经济增长的数量和质量效应——基于联立方程的检验[J].经济学家,2016,(4).

  [5]刘燕妮,安立仁,金田林.经济结构失衡背景下的中国经济增长质量[J].数量经济技术经济研究,2014,31(2).

  [6]张昕蔚.信息流条件下的创新模式演化研究[J].经济学家,2019,(7).

  [7]詹晓宁,欧阳永福.信息流下全球投资的新趋势与中国利用外资的新战略[J].管理世界,2018,(3).

  [8]黄群慧,余泳泽,张松林.互联网发展与制造业生产率提升:内在机制与中国经验[J].中国工业经济,2019,(8).

  作者:李泽锦,刘强

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