扈奔奔 張英明
摘 要:數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展并滲透到各領(lǐng)域,對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的潛在貢獻(xiàn)巨大,研究其自身發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)機(jī)制,對(duì)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與其他產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展有重大意義。運(yùn)用分析法、綜合法和因子分析建立動(dòng)態(tài)數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系,通過(guò)廣義最小二乘回歸、Granger因果檢驗(yàn)對(duì)各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)與地區(qū)GDP面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的數(shù)據(jù)模型和關(guān)聯(lián)機(jī)制,為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略提供理論依據(jù),并為預(yù)測(cè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新視角。
關(guān)鍵詞:數(shù)字經(jīng)濟(jì);動(dòng)態(tài)指標(biāo)體系;關(guān)聯(lián)機(jī)制;區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
中圖分類(lèi)號(hào):F127 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A ? ? ?文章編號(hào):1673-291X(2022)15-0051-03
引言
數(shù)字經(jīng)濟(jì)可分為三大部分,信息工業(yè)、信息技術(shù)研究與開(kāi)發(fā)行業(yè)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)[1]。我國(guó)學(xué)者已深刻認(rèn)識(shí)到數(shù)字經(jīng)濟(jì)與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系密切,但數(shù)字經(jīng)濟(jì)在各行業(yè)的滲透水平不斷加深[2],給量化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)了影響。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是直接面向需求的產(chǎn)業(yè),是我國(guó)的新興產(chǎn)業(yè)之一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平影響其競(jìng)爭(zhēng)力[3]。因此立足于統(tǒng)計(jì)上的可操作性,參考數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)應(yīng)用現(xiàn)狀,用分析法和綜合法篩選出可對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行全面、準(zhǔn)確評(píng)估的指標(biāo),引入時(shí)間序列運(yùn)用因子分析建立動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型。對(duì)2015—2021年各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)后,研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系[4],運(yùn)用廣義最小二乘回歸、Granger因果檢驗(yàn)建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)聯(lián)機(jī)制和數(shù)據(jù)模型。
一、數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系
(一)設(shè)計(jì)層次指標(biāo)
參考《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(服務(wù)業(yè))分類(lèi)(2018)》《第四次全國(guó)經(jīng)濟(jì)普查統(tǒng)計(jì)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)(2018)》,采用自頂而下的分析法,結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念[5]將國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)中的指標(biāo)分為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、發(fā)展基礎(chǔ)、社會(huì)效益、發(fā)展?jié)摿?個(gè)一級(jí)指標(biāo)[6],再結(jié)合自下而上的綜合法,根據(jù)上述4個(gè)一級(jí)指標(biāo)提煉出可采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的指標(biāo)作為二級(jí)指標(biāo),共11個(gè),構(gòu)建遞階層次結(jié)構(gòu)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系。
(二)引入時(shí)間變量
數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)的更新可為社會(huì)帶來(lái)效益,反過(guò)來(lái)社會(huì)將會(huì)投入更多的人力開(kāi)發(fā)新技術(shù),新技術(shù)再為社會(huì)創(chuàng)造效益,數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)在此循環(huán)中快速發(fā)展[3],而高級(jí)的基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響更大[6]。因此,同一基礎(chǔ)設(shè)施隨著技術(shù)更新,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)會(huì)變化。
(三)因子分析
1.數(shù)據(jù)處理。本文數(shù)據(jù)來(lái)源于2015—2021年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局,由于各指標(biāo)單位、屬性存在差異,不能直接進(jìn)行綜合分析,應(yīng)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。選取的11個(gè)指標(biāo)中,無(wú)逆指標(biāo)和適度指標(biāo),無(wú)須進(jìn)行一致化處理。因子分析得到的評(píng)價(jià)模型是線(xiàn)性的,參考張立軍等人(2010)的研究,選取在線(xiàn)性綜合評(píng)價(jià)模型中有效性最高的Z-Score法進(jìn)行無(wú)量綱處理[7]。
2.相關(guān)性檢驗(yàn)。用SPSS20對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartett檢驗(yàn),得到各年KMO值均大于0.7,說(shuō)明變量間存在相關(guān)性,Sig.值均小于0.001,適合進(jìn)行因子分析。
3.提取公因子。通過(guò)主成分法,根據(jù)因子特征值及累計(jì)貢獻(xiàn)率選取因子。SPSS20輸出解釋的總方差各年均有2個(gè)公共因子特征值大于1,且特征值對(duì)樣本方差的貢獻(xiàn)率和均在85以上,所選取公共因子的特征值、方差貢獻(xiàn)率見(jiàn)下頁(yè)表1,說(shuō)明這兩個(gè)公共因子能夠解釋三級(jí)指標(biāo)中絕大多數(shù)信息,可選取這2個(gè)公共因子(F1,F(xiàn)2)來(lái)反映各省當(dāng)年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況。
4.因子旋轉(zhuǎn)。通過(guò)對(duì)旋轉(zhuǎn)成分矩陣進(jìn)行分析可得到2015—2021年公共因子F1由網(wǎng)站數(shù)(VAR1)、電話(huà)普及率(VAR4)、互聯(lián)網(wǎng)普及率(VAR5)、信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員(VAR8)、信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資(VAR9)、信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)城鎮(zhèn)私營(yíng)單位就業(yè)人員平均工資(VAR10)6個(gè)指標(biāo)決定,這些指標(biāo)反應(yīng)的是數(shù)字經(jīng)濟(jì)在對(duì)人們生活狀況的影響及帶來(lái)的就業(yè)機(jī)會(huì),將F1命名為社會(huì)貢獻(xiàn)因子,公共因子F2在互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口(VAR2)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(hù)(VAR3)、光纜線(xiàn)路長(zhǎng)度(VAR6)、移動(dòng)電話(huà)交換機(jī)容量(VAR7)、普通高等學(xué)校本科在校學(xué)生數(shù)(VAR11)5個(gè)指標(biāo)上有較高載荷,這些指標(biāo)描述了數(shù)字經(jīng)濟(jì)現(xiàn)有投入和未來(lái)發(fā)展?jié)摿?,可命名為發(fā)展?jié)摿σ蜃?。因子得分可用回歸方法結(jié)合成分得分系數(shù)矩陣計(jì)算各公共因子得分及總得分。
5.因子得分計(jì)算。通過(guò)對(duì)各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得分時(shí)間序列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,在2015—2021年中,信息統(tǒng)計(jì)業(yè)并未發(fā)生產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上的變化??蓮臄?shù)量上揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律,并可運(yùn)用本文建立的評(píng)價(jià)體系預(yù)測(cè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)未來(lái)的發(fā)展,達(dá)到對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化修正,以促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。
二、區(qū)域經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)
數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展,自身規(guī)模不斷壯大,并通過(guò)信息技術(shù)滲透到非數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用明顯[3]。從發(fā)展趨勢(shì)看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮主導(dǎo)作用并且對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有高帶動(dòng)效應(yīng)[8]。為探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)聯(lián)機(jī)制和數(shù)據(jù)關(guān)系,用數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得分和地區(qū)生產(chǎn)總值(地區(qū)GDP)分別衡量各省2015—2021年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,嘗試建立關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)理論。區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展計(jì)量關(guān)系建立如下。
(一)面板數(shù)據(jù)單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)
對(duì)面板數(shù)據(jù)的三種情形即含個(gè)體截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)(情形1)、僅含截距項(xiàng)(情形2)、none(情形3)情形分別進(jìn)行單位根檢驗(yàn),并對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。在Eview10中用ADF-Fisher Chi-square對(duì)2015—2021年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得分和地區(qū)GDP進(jìn)行面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)下頁(yè)表2。
2015—2021年地區(qū)GDP面板數(shù)據(jù)在三種情形下均接受原假設(shè),結(jié)合地區(qū)GDP趨勢(shì)圖可認(rèn)為地區(qū)GDP是趨勢(shì)平穩(wěn)時(shí)間序列。因ADF-Fisher Chi-square檢驗(yàn)的備擇假設(shè)是面板數(shù)據(jù)有一定比例的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的,結(jié)合各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得分趨勢(shì)圖和ADF-Fisher Chi-square檢驗(yàn)的具體數(shù)據(jù)分析,其中三種情形均滿(mǎn)足Prob.≤0.05變量應(yīng)拒絕原假設(shè),可判斷其所在省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得分是非平穩(wěn)時(shí)間序列,即黑龍江省、海南省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得分是非平穩(wěn)時(shí)間序列;天津市僅有一種情形拒絕原假設(shè),可認(rèn)為其變量是平穩(wěn)時(shí)間序列;其余省市均需接受備擇假設(shè)并結(jié)合趨勢(shì)圖分析,可確定為趨勢(shì)平穩(wěn)。
(二)區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平廣義最小二乘(FGLS)回歸
根據(jù)殘差項(xiàng)是否存在自相關(guān)進(jìn)行廣義最小二乘(FGLS)回歸,可有效解決趨勢(shì)成分引起的虛假回歸問(wèn)題[9]。用Eviews10進(jìn)行最小二乘法回歸時(shí)采用固定面板模型,并進(jìn)行白噪音的協(xié)方差進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn),盡可能避免偽回歸的同時(shí)使回歸更準(zhǔn)確。得到的回歸結(jié)果為:
GDPi,t=21 969.05+10 365.38×Scorei,t
(83.01986) (6.003448)
其中,GDPi,t表示序列為i的省在t年的地區(qū)GDP,Scorei,t表示序列為i的省在t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)得分。
R2=0.967447,調(diào)整后的R2=0.961992,說(shuō)明模型在數(shù)據(jù)上擬合度非常高。參數(shù)估計(jì)值下的括號(hào)中為t統(tǒng)計(jì)值,本文中t統(tǒng)計(jì)量均大于臨界值,符合檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),并且P<0.05,可認(rèn)為觀測(cè)量無(wú)自相關(guān)性。
三、討論與結(jié)論
研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)聯(lián)機(jī)制對(duì)規(guī)劃區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略及企業(yè)投資具有導(dǎo)向作用。一般情況下,在一定程度上認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展滯后于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)在發(fā)展過(guò)程中需要大量資本要素投入(如信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè))、勞動(dòng)要素投入(如前沿技術(shù)研發(fā)),若某地區(qū)將大量資本投入數(shù)字經(jīng)濟(jì)勢(shì)必造成投入其他產(chǎn)業(yè)的資本減少,若數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)其他產(chǎn)業(yè)的拉動(dòng)作用因其他產(chǎn)業(yè)投入不足或發(fā)展水平較低而不明顯,使得此區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本投入增加部分帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益不足以填補(bǔ)其他產(chǎn)業(yè)因資本投入減少而降低的經(jīng)濟(jì)效益,會(huì)使此區(qū)域的經(jīng)濟(jì)下滑。同時(shí)不可否認(rèn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)其他行業(yè)具有技術(shù)溢出效應(yīng),在“互聯(lián)網(wǎng)+”、物聯(lián)網(wǎng)的大背景下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透到其他行業(yè)帶來(lái)信息產(chǎn)品和服務(wù)的同時(shí)為國(guó)民經(jīng)濟(jì)做出貢獻(xiàn)。本文分析地區(qū)GDP與數(shù)字經(jīng)濟(jì)得分的回歸關(guān)系后發(fā)現(xiàn),當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)分每增長(zhǎng)一個(gè)單位,地區(qū)GDP數(shù)據(jù)也將增長(zhǎng)10 365.38億元,張媛媛[10](2011)、Jorgenson(2000)、Oliner(2000)也驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。因此,各區(qū)域應(yīng)根據(jù)區(qū)域內(nèi)其他行業(yè)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的需求程度制定合理的投資策略,以免因盲目將大量資本投入數(shù)字經(jīng)濟(jì)但受區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平限制而無(wú)法獲得預(yù)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的情況出現(xiàn)。
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