摘要本文在借鉴前人研究成果的基础上,以江苏省为例,对信息产业在经济增长方面的作用从理论和实证两方面进行分析,以此,试图以科学严谨的方式揭示出信息产业与经济增长之间的关系,在得出结论的同时,相应地提出几点有益于江苏经济发展的意见和建议。
关键字信息产业经济增长实证分析
一、引言
目前,国内对信息产业的研究偏重于定性研究,而较为深入而科学的定量研究相对较少。如徐升华、毛小兵(2004)分析了信息产业对经济增长的贡献,采用1989~2001年的数据并对其进行信息资源丰裕系数指数测度,从而得出在此期间我国实际GDP与信息产业之间具有显著性,即我国信息丰裕系数的对数每增长1个单位能够引发GDP指数的对数增长0.2527个单位。王宏伟(2009)也对信息产业与我国经济增长进行了实证分析,文中采用TFP增长率的度量方法对信息产业的相关数据进行测算,最终得出IT生产业和应用业的高速增长和产业规模的扩大,对我国经济增长的贡献呈现逐渐上升的趋势的重要结论。
为了更加深入的研究信息产业推动经济增长的内在规律,本文在借鉴前人研究成果的基础上,以江苏省为例,对信息产业在经济增长方面的作用试从实证方面进行分析,以此,试图以科学严谨的方式揭示出信息产业与经济增长之间的关系,在得出结论的同时,相应地提出几点有益于江苏经济发展的意见和建议。
二、信息产业对经济增长作用的实证研究
这部分将以江苏省1995~2010年的数据为样本,采用实证分析的方法来具体说明信息产业的发展对我省经济增长的影响。为研究方便,本文以电子及通信设备制造业的相关数据来近似代替信息产业的相关数据,为使信息产业对全省经济增长的作用更加准确,本文选取与信息产业相关的三个对象进行分析:现价工业总产值、资产总值和主营业务收入,以下将对其分别进行计量分析。本文数据来源于国家统计局网站。
(一)现价工业总产值
这部分是要说明电子及通信设备制造业的现价总产值(X1)对全省现价工业总产值(Y1)的影响。首先,为避免数据的剧烈波动,将其分别进行对数化处理为LX1、LY1,如此以减少数据的异方差性;其次,为了更加直观的看出这两者之间的关系,可以通过散点图来说明,由图1可以看出这两个变量之间存在较强的正向线性关系。
1、数据检验及模型设定
不过,在建模前,仍需对数据进行单位根检验,以确保时间序列的平稳性。根据表1可以看出,电子及通信设备制造业现价总产值和全省现价工业总产值的对数值均是二阶单整平稳数列,则可以进行进一步的协整检验,以判定回归方程因变量(LY1)和自变量(LX1)之间是否具有长期稳定的均衡关系,否则便会出现“伪回归”,使回归结果没有任何意义。通过对以上简单的一元线性回归方程进行最小二乘估计,估计结果为:
首先,判定变量间的协整关系,在这里,本文采用对残差序列进行平稳性检验的方法对其进行协整检验,结果显示,此回归方程的残差为一阶单整平稳序列,则表明在此方程中,变量LX1和LY1之间具有长期稳定关系,即协整关系。
其次,根据回归方程的t检验和F检验值可以看出,无论是系数还是方程,都具有较强的显著性,而且该方程的拟合值为0.962643,拟合度也较高,从这三个数据显示该方程的设立及估计结果都较理想,但还有一个不可忽略的数据:D.W.值,在该回归方程的估计结果中,D.W.值为0.229807,很显然,该数据表明此回归方程具有序列相关性,为了更准确的进行分析,本文采用Q统计量进行检验,检验结果为扰动项序列为一阶序列相关。具体情况如图2:
图2扰动项€%e序列相关性检验结果
由于该线性回归模型扰动项序列相关的存在,会导致模型估计结果的失真,因此,必须对扰动项序列的结构给予正确的描述,以期消除序列相关对模型估计结果带来的不利影响。由此,就必须利用ARMA(1,1)模型来修正扰动项的序列相关,则经过校正序列相关后的方程估计结果为:
LY1=3.781082+0.790760LX1+€%^1(3.2)
(4.133246)(7.599646)
R2=0.996362F=1004.176D.W.=1.661917
由上式可知,经过修正后的方程,不仅其自变量的系数和方程具有显著性,而且,相比较式(3.1)而言,式(3.2)的拟合值更高,表明修正后的方程拟合性更好,并且根据D.W.值粗略判断,扰动项€%^1已消除扰动项序列相关,为了更准确的进行判断,再次采用Q统计量来进行检验,检验后的结果为无序列相关性,具体情况如图3所示:
图3扰动项€%^1序列相关性检验结果
根据式(3.2),可以对信息产业的发展与全省经济增长的关系进行分析,式中,LX1的系数为0.790760,系数为正,表明电子及通信设备制造业现价总产值对数对全省现价工业总产值对数具有正向关系,且其弹性就为0.790760,即电子及通信设备制造业产值对数每增加1个百分点,就会引起全省工业总产值对数增长约0.79个百分点。而又因为电子及通信设备制造业代表信息产业,则从现价总产值这个方面来说,信息产业的发展确实对全省经济的增长具有较大的带动作用。
2、格兰杰因果关系检验
协整检验结果表明信息产业与经济增长之间存在长期的均衡关系,但是这种均衡关系是否构成因果关系,即是信息产业的发展带来经济的增长,还是经济增长带来信息产业的发展,这需要进一步地验证。使用1995~2010年的电子及通信设备制造业和全省工业现价总产值对数的数据,对其进行Granger因果关系检验。
通过检验结果得出结论:在99%的置信水平下,滞后期为1时,信息产业是经济增长的格兰杰原因;在95%的置信水平下,滞后期为2、4时,信息产业是经济增长的格兰杰原因;在90%的置信水平下,滞后期为3时,信息产业是经济增长的格兰杰原因。而他们都有一个共同点,那就是无论滞后期是多少经济增长都不是信息产业的格兰杰原因。
(二)资产总值
经过单位根检验,LX2和LY2均是二阶单整数列,且通过散点图可知这两个变量具有正向的线性关系,协整检验结果显示其残差为二阶单整,则表明该回归方程的两个变量具有长期稳定的协整关系。但扰动项同样具有序列相关性,经过ARMA(1,1)模型的修正后,其回归方程的估计结果为:
LY2=525.3615+0.142116LX2+€%^2(3.3)
(0.008425)(3.052937)
R2=0.997511F=1469.617D.W.=1.677549
根据式(3.3)可知,LX2的系数为0.1421161,系数为正,表明电子及通信设备制造业与全省资产总值之间呈正向的关系,前者对后者的弹性系数为0.1421161,即电子及通信设备制造业资产值的对数每增长1个百分点,全省资产总值就上涨约0.14个百分点。因为电子及通信设备制造业是近似代替信息产业,则表明,从资产总值的层面来看,信息产业也确实对全省经济增长具有一部分的贡献意义。在对其进行格兰杰因果关系检验,根据结果显示,无论置信水平和滞后期是多少,信息产业与全省经济增长均不是彼此的格兰杰原因。
(三)主营业务收入
同上,LX3和LY3均呈较强的正向的线性关系,且也均为二阶单整数列,扰动项为二阶单整数列,则表示此回归方程中的两个变量也具有长期稳定的协整关系。由于扰动项也同样具有一阶序列相关,则通过ARMA(1,1)模型进行修正,修正后的方程估计结果为:
LY3=3.959299+0.768488LX3+€%^3(3.4)
(4.504564)(7.643225)
R2=0.995349F=784.6110D.W.=1.719487
根据式(3.4),LX3的系数是0.768488,系数为正,表明电子及通信设备制造业主营业务收入对全省工业主营业务收入具有正向作用,前者对后者的弹性系数为0.768488,即电子及通信设备制造业主营业务收入对数每增加1个百分点,就会使得全省工业主营业务收入对数增长约0.77个百分点,其带动促进作用显著。从主营业务收入的层面来看,信息产业对全省经济增长同样具有带动作用。
通过格兰杰因果关系检验,只有在滞后期为1时,信息产业才是全省经济增长的格兰杰原因,而当滞后期为2、3、4时,LX3和LY3均不是彼此的格兰杰原因。
三、结论及其启示
本文以江苏省为例,实证方面对信息产业的发展与全省经济增长的关系进行了分析,为了能更加准确说明两者间的这种带动作用,文中选取较具代表性的三个项目指标(现价工业总产值、资产总值和主营业务收入)分别进行分析研究,从以上的实证分析结果来看,我们可以得到以下几点结论:
(一)江苏省信息产业的发展促进了全省经济的增长。从现价工业总产值来看,信息产业的工业总产值对数每增长1个百分点,就会引起全省工业总产值对数增长约0.79个百分点;从资产总值来看,信息产业的资产值对数每增长1个百分点,全省资产总值就上涨约0.14个百分点;再从主营业务收入来看,信息产业的主营业务收入对数每增长1个百分点,就会使得全省工业主营业务收入对数增长约0.77个百分点。综合这三者来看,信息产业的发展确实对经济增长起到带动和促进作用,其中,现价工业总产值和主营业务收入的影响程度较高。
(二)在经济快速发展的同时,江苏省经济的增长不能引起信息产业的同步增长。通过格兰杰因果关系检验,无论从这三方面的哪一点来看,我省在1995-2010年间经济增长的强劲势头并不能引起信息产业的快速发展,或者说,经济的增长并不能带动信息产业的同步发展。
(三)要实现我省经济的内涵式增长,必须进一步加快信息产业的发展。包括制定统一的信息产业发展规划,明确信息产业的发展方向;通过投资倾斜、政策导向、技术创新等手段,加快信息产业的发展;加快投资体制的改革,建立多层次、多渠道的投资体系;规范立法保护,保护知识产权,为信息产业持续、健康发展创造良好的法律环境;减少部门分割、地区封锁和行业垄断,促使公平竞争的市场体系的形成。
作者:周艳
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