姚龔平 夏婷婷 黃志華 婁 歡

中通服咨詢設(shè)計研究院有限公司

0 引言

2019年6月6日上午，工信部正式發(fā)放5G商用牌照，標(biāo)志著我國正式進入5G時代。在5G技術(shù)投入商用的背后，是通信和信息技術(shù)不斷發(fā)展的量變引起的通信方式迭代的質(zhì)變。

江蘇省信息化建設(shè)一直走在全國前列。2017年中國信息通信研究院發(fā)布了《衡量信息社會——中國分省ICT發(fā)展指數(shù)(IDI)排名及分析》研究報告。其對我國31個省的IDI（ICT Development Index，信息通信技術(shù)發(fā)展指數(shù)）進行了測算，江蘇省IDI指數(shù)位列前五，與國際主要城市相比，我省的IDI指數(shù)也處于領(lǐng)先水平。ICT蓬勃發(fā)展的背后，是江蘇省科技、教育、經(jīng)濟等綜合實力共同作用的結(jié)果。關(guān)于ICT發(fā)展水平與各評價指標(biāo)的關(guān)系，學(xué)術(shù)界也有很多研究。郭美晨利用增長核算模型，研究證明了ICT發(fā)展對經(jīng)濟發(fā)展的促進關(guān)系；林少章通過研究ICT的現(xiàn)狀與出口績效的關(guān)系，證明了了ICT發(fā)展與企業(yè)績效的正向聯(lián)系；金春華通過研究ICT、經(jīng)濟和環(huán)境的多元關(guān)系，認(rèn)為三者可以組成一個相互促進的系統(tǒng)，協(xié)同發(fā)展。

現(xiàn)有研究大多聚焦在ICT與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系之間，并且只研究了ICT對某一指標(biāo)的單向關(guān)系。實際上多產(chǎn)業(yè)的影響往往是雙向的，其余領(lǐng)域的發(fā)展情況也會對ICT的發(fā)展產(chǎn)生影響。因此，本文聚焦江蘇省通信信息技術(shù)的影響因素，探究ICT發(fā)展的深層原因，從教育、科技以及對外開放三方面展開研究，分析ICT與三者的影響關(guān)系，并提出對策和建議。

1 實證分析

1.1 研究方法

利用VAR（vector auto-regression 向量自回歸）模型進行定量分析來看，模型用所有自變量滯后值組成的函數(shù)來解釋每一個自變量，適合于分析多因素影響和雙向因果關(guān)系，避免了多元線性回歸的獨立性問題。模型可以準(zhǔn)確地刻畫出多因素的長期影響關(guān)系，通過分析時間序列的趨勢，指導(dǎo)和預(yù)測未來的動態(tài)走勢。VAR模型的基本形式定義為：

yt為內(nèi)生變量，Xt為外生變量，p為滯后階數(shù)，μt為誤差向量。

1.2 數(shù)據(jù)來源和選取

本文主要研究教育、科技以及對外開放程度對ICT的影響關(guān)系，所以用大學(xué)及以上學(xué)歷人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例（edu）來刻畫教育水平，用高新技術(shù)產(chǎn)值（tec）來刻畫科技水平，用進出口總額（iae）來刻畫對外開放水平，用信息化發(fā)展總指數(shù)（idi）來刻畫ICT水平。數(shù)據(jù)均采集自《中國統(tǒng)計年鑒》和《江蘇統(tǒng)計年鑒》中2002年-2017年的年度數(shù)據(jù)。

1.3 模型設(shè)定

在VAR模型中，為了消除變量的異方差性，對高等教育比例、高新技術(shù)產(chǎn)值、進出口總額、信息化發(fā)展指數(shù)做對數(shù)處理，分別記做lnedu、lntec、lniae、lnidi。這樣就把對三個領(lǐng)域和ICT相互影響關(guān)系的研究，轉(zhuǎn)化為對四個對數(shù)化指標(biāo)的研究，如表1所示。

表1 模型中變量的選取

1.4 模型擬合分析

1.4.1 單位根檢驗

VAR模型是平穩(wěn)序列建模技術(shù)，建立的前提是各變量的平穩(wěn)，或者各變量在差分后平穩(wěn)。為避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，一定要對各變量進行平穩(wěn)性檢驗。本文采用ADF檢驗法分別對lnedu、lntec、lniae和lnidi進行單位根檢驗，結(jié)果如表2所示。

表2 單位根檢驗結(jié)果

由上表可以看出，四個變量在5%顯著性水平下均通過了ADF檢驗，都為平穩(wěn)時間序列。

1.4.2 滯后階數(shù)的確定

接著建立四個變量的VAR模型，為保證模型能夠較為準(zhǔn)確得反映各變量的動態(tài)關(guān)系，滯后期的確定尤為重要。滯后期的選擇影響到解釋和預(yù)測變量長期關(guān)系的準(zhǔn)確度，其選擇的不同對分析總結(jié)也有很大影響。通過多次調(diào)整和檢驗，滯后期的選擇結(jié)果如表3所示。

表3 滯后階數(shù)測定結(jié)果

通過觀察發(fā)現(xiàn)，在滯后期為1時，LR、FPE和SC三個檢測標(biāo)準(zhǔn)的后面都帶有“*”，是多個滯后期選項中“*”最多的，故確定滯后期為1。

1.4.3 變量外生性檢驗

此目的在于檢驗?zāi)Ｐ椭凶兞康臏笾祵Ρ唤忉屪兞渴欠翊嬖陲@著性影響。這里采用格蘭杰因果檢驗的方法，考察lnedu、lntec、lniae對lnidi的預(yù)測效果，結(jié)果如表4所示。

表4 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

由上表可以看出：

（1）lnidi不是lntec的格蘭杰原因,說明ICT的發(fā)展對科技無影響；

（2）lntec是lnidi的單向格蘭杰原因，說明科技進步對ICT發(fā)展有影響；

（3）lniae是lnidi的單向格蘭杰原因，說明對外開放水平對ICT發(fā)展有影響;

（4）lnidi不是lniae的格蘭杰原因, 說明ICT發(fā)展對對外開放水平無影響;

（5）lnedu不是lnidi的格蘭杰原因，說明教育水平對ICT發(fā)展無影響；

（6）lnidi是lnedu的格蘭杰原因，說明ICT發(fā)展對教育水平有影響。

1.4.4 模型穩(wěn)定性分析

在模型初步建立之后，需要對模型的穩(wěn)定性進行進一步檢驗，VAR模型的特征根如圖1所示。可以看出所有特征根都落在單位圓內(nèi)，說明模型具有一定的穩(wěn)定性。

圖1 VAR模型單位根檢驗

1.4.5 脈沖響應(yīng)分析

下面利用脈沖響應(yīng)分析來描繪lnedu、lntec、lniae和lnidi的雙向影響關(guān)系。如圖2所示，左側(cè)三幅圖分析了面對lnedu、lntec、lniae的沖擊下，lnidi的響應(yīng)情況；右側(cè)三幅圖分析了面對lnidi的沖擊，lnedu、lntec、lniae三個變量的響應(yīng)情況。

圖2 脈沖響應(yīng)分析

左一圖為lnidi對lntec沖擊的響應(yīng)情況?？梢钥闯龅谝黄趌nidi對沖擊的響應(yīng)為負，第二期達到正向沖擊的最大值0.0151，接下來正向響應(yīng)程度逐步放緩。

左二圖為lnidi對lnedu沖擊的響應(yīng)情況。第一期到第五期lnidi對沖擊的響應(yīng)在0附近上下震蕩，從第六期開始沖擊響應(yīng)無限接近于0。

左三圖為lnidi對lniae沖擊的響應(yīng)情況。響應(yīng)從0開始，在第四期到第六期到達最大值，接下來放緩，慢慢向0趨近，總體上都為正向沖擊。

右一圖為lntec對lnidi沖擊的響應(yīng)情況。lnidi在第二期受到最大的正向沖擊影響，到達了0.018；接著在第三期受到?jīng)_擊的響應(yīng)為0；接下來一直受到lntec的輕微負向沖擊。從第二期到第十期的總體沖擊影響接近于0。

右二圖為lnedu對lnidi沖擊的響應(yīng)情況。從第一期到第二期，lnidi受到inedu的負向沖擊；第三期到達了正向沖擊的最大值0.01；第四期到第六期inidi受到intec的沖擊在0附近上下震蕩；第七期開始趨向于平穩(wěn)并接近于0。

右三圖為lniae對lnidi沖擊的響應(yīng)情況。沖擊的影響一直為負,但漸漸趨向于0，從長遠來看，lniae可能會慢慢對lnidi產(chǎn)生正向的沖擊。

總體而言，教育、科技、對外開放水平的提高對ICT的發(fā)展都有提振作用，ICT的發(fā)展對這三方面的影響則不是很明顯。

1.4.6 方差分解分析

為了解各個變量對lnidi解釋程度，采用方差分解分析，考察lnedu、lntec、lniae對 lnidi的解釋程度，分析結(jié)果如表5。

表5 方差分析結(jié)果

可以看出lntec對lnidi的解釋程度始終很高，并且有上升的趨勢，在第十期達到了75%。lniae的解釋程度也在不斷上升，最后保持在7%左右。而lnedu對lnidi的解釋程度則比較小，這與之前脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果相一致。

此結(jié)果說明科技水平和對外貿(mào)易水平能夠很好的解釋ICT發(fā)展水平，而民眾的受教育水平對ICT的解釋程度則比較低。

2 結(jié)論和建議

本文通過研究2002年-2017年的數(shù)據(jù)，建立了平穩(wěn)時間序列的VAR模型，證明了教育、科技以及對外開放程度和ICT發(fā)展之間存在一定的雙向因果關(guān)系。其中科技水平和對外開放水平對ICT的影響尤為明顯。目前來看，教育對ICT的推動作用還存在很大的提升空間，ICT對三者的反向作用則不是很明顯。為了更好地促進ICT技術(shù)發(fā)展，本文給出如下的對策和建議：

（1）加大教育方面的投入

在保證義務(wù)教育推進的同時，加快覆蓋高等教育。教育是一個長期過程，雖然在十期的模型中，教育對ICT的影響程度不高，但長遠來看，教育對ICT的提振作用是根本性的。長期投入教育，能為ICT發(fā)展積蓄力量。與此同時，ICT的發(fā)展對教育水平的提高也有正面作用，加大教育方面的投入，有助于形成產(chǎn)學(xué)研相互促進的正向循環(huán)。

（2）加快產(chǎn)業(yè)升級

扶持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，引導(dǎo)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向高科技、高附加值方向發(fā)展。科技是影響ICT發(fā)展水平的最重要因素之一，通過高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可以拉動ICT水平的不斷提高。

（3）擴大科技領(lǐng)域?qū)ν忾_放

對外開放水平是影響ICT發(fā)展的重要因素，提升對外開放水平，學(xué)習(xí)和交流國內(nèi)外先進技術(shù)，是促進ICT快速發(fā)展的正確道路。