摘要：工業4.0时代，信息产业作为经济创新发展的支柱产业，对当下经济增长的贡献日益显著。探究信息产业对经济增长的影响具有重要现实意义。上海作为我国经济发展的重要城市，信息产业发展迅速。因此针对上海市信息产业结构，将信息产业主要分为信息制造业、信息销售业、信息服务业3大类，根据信息产业结构与经济增长发展现状，运用灰色关联度的分析方法，分析了上海市信息产业结构与经济增长之间的关系，结果表明信息产业和经济增长之间的关联度非常高，其中信息服务业与经济增长之间的关联度最大，其次运用协整检验和格兰杰因果检验，对1997—2016年上海市信息服务业产业总值和上海市生产总值进行实证研究。结果表明信息服务业对上海市经济增长具有一定的推动作用，但其互动机制作用不明显。最后从优化信息产业内部结构、注重发展现代信息服务业、促进信息服务业和信息制造业融合发展、以创新驱动信息制造业升级带动信息销售业发展等方面提出了相关建议。关键词：信息产业；信息服务业；灰色关联分析；协整分析；格兰杰因果检验中图分类号：F49文献标识码：A文章编号：1672-7312（2019）06-0766-07

　　0引言

　　信息产业是国民经济的基础性、先导性和战略性产业，具有创新性强、带动性大、渗透性广等特征，是推动经济快速增长的新动力[1]。近年来，我国信息产业快速发展，2017年1-11月，规模以上信息产业增加值增速13.9%.其中，大数据、第三方网络支付、移动游戏等行业领域的市场规模增速普遍在20%以上。在集成电路领域，1-11月集成电路产量1417亿块，同比增长19.4%[2]，作为智能制造的基础支撑和制造业的核心内容，被确定为《中国制造2025》国家战略中重点突破的领域，将肩负着重大战略使命。此外，各国学者都对信息产业进行了大量的研究。1962年美国经济学家p在其书《美国的知识生产与分配》中首次提出与信息产业相类似概念，2001年son研究发现半导体产业促进美国经济持续增长的重要作用[3]。2013年JasonDedrick通过对45个国家13年的生产率和投资的数据，发现发展中国家信息技术领域的投资对生产率得到进一步的提高有很大的作用[4]。国内学者王宏伟（2009）通过对信息产业TFP增长率及其对经济增长贡献的测算，发现信息产业较高的全要素生产率增长率[5]。杨艳红、姚翠友（2010）证明我国信息产业对实际经济增长存在着格兰杰因果关系，协整检验表明两者在长期内稳定地存在着协同互动的均衡关系[6]。李鸣迪（2011）指出上海信息服务业已经成为上海经济发展的重要支柱和新的经济增长极[7]。王惠、崔杰与王树乔（2014）以江苏省2000—2012年信息产业和经济发展的面板数据为研究对象，运用ADF单位根检验和格兰杰因果关系模型，发现江苏省信息产业和经济增长的关系是互为因果关系[8]。王立国、曹白杨（2015）运用面板模型分析比较了中国热点经济区域环渤海、长三角、珠三角地区信息产业对经济增长的促进作用[9]。李向阳（2015）提出信息产业的发展应建立以企业为核心的产业协同创新体系应结合我国的具体国情[10]。孙红蕾、郑建明（2016）运用结构方程模型，对信息产业要素作用于苏南苏北经济增长的路径影响和贡献度进行了对比分析[11]。李晓钟、陈涵乐、张小蒂（2017）从横向和纵向2个层面比较分析浙江省信息产业与制造业各行业的融合度及产业融合对制造业各行业绩效的影响效应。结果表明，浙江省信息产业与制造业各行业的融合度总体趋于上升[12]。李晓钟、黄蓉（2018）构建了纺织产业与电子信息产业融合评价模型，实证研究了两大产业融合水平及其对纺织产业竞争力的影响[13]。何瑾、杜小民（2018）通过对珠海市信息产业的发展现状展开实地调查，总结其在发展中存在的问题，剖析了地方财政的扶持对本地信息产业发展的必要性[14]。魏艳秋、淑萍（2018）选取现代信息技术服务业和制造业的时间序列数据建立一阶差分VAR模型，运用协整检验、脉冲响应函数、方差分解等工具分析现代信息技术服务业与制造业之间的融合促进关系，结果表明二者之间存在长期均衡关系并且出现了一定程度的融合互动发展，现代信息技术服务业已经成为制造业转型升级的助推器[15]。纪慰华（2018）指出上海信息服务业总量偏小、缺乏引领性的企业，新业态培育、核心竞争力等方面存在明显的短板和不足，应从优化产业生态环境、完善产业链等方面着手加以解决[16]。

　　综上所述，国内外大多学者都对信息产业对经济增长的影响作用进行了分析，但是具体从信息产业结构对经济增长的影响作用的研究还比较少，因此文中选取上海市为研究对象，分析上海市信息产业结构与经济增长的关联性，探讨信息产业结构优化调整方向。

　　1上海信息产业的基本概况

　　1.1上海信息产业分类

　　信息產业是指依靠新的信息技术和信息处理的创新手段，制造和提供信息产品、信息服务的生产活动的组合。由于产业自身的大跨度、多角度、变化快等独特属性，分类标准的制定一直没有形成统一的国际通则[17]。文中根据上海市统计局对信息产业分类标准，将信息产业主要分为信息制造业、信息销售业、信息服务业3大类，信息制造业主要是研制和生产通讯设备及各种电子元件、器件、仪器、仪表等的产业。信息销售业主要是计算机、软件及通信设备等的销售产业，信息服务业主要包括信息传输服务业、信息技术服务业务及信息资源产业等，具体内容见表1.

　　1.2上海信息产业的现状

　　建立上海信息产业发展指标（见表2），可知近几年来上海信息产业发展总体呈增长趋势。

　　1.2.1产业发展趋势较好

　　信息产业是上海的支柱产业之一，改革开放以来一直保持着高速度发展。2015年，上海信息产业以创新驱动发展、经济转型升级为总体要求，抓住建设全球科技创新中心、启动“中国制造2025”、发展“互联网+”的契机，鼓励发展新业态、新模式，不断拓展新兴经济增长点，信息产业对国民经济的贡献不断增强。2016年，上海市信息产业增加值为2994.33亿元，大约是2010年的1.8倍，此外，2010年到2016年信息产业年均增速明显高于上海市平均经济增速。1.2.2产业环境不断改善

　　近年来，上海市信息产业发展的人力、物力、政策环境越来越得到改善。其中信息产业固定资产投资总值不断增加，从业人员处于增长趋势，政府也加强重视。2010年固定资产投资值只有12.33亿元，到2016年已经增加到了117.01亿元，几乎是2010年的10倍。2010年到2016年从业人员增加2倍之多。此外，2017年，上海市政府制定了发展信息产业的指导性文件，制定总体发展思路、培育骨干企业和完善基础设施等实施意见。2018年上海市政府制定了信息化发展专项资金管理的文件，制定了使用原则、支持范围、监督制度等管理办法。

　　2信息产业结构与经济增长的灰色关联分析

　　2.1数学模型

　　为了考察上海市信息产业与经济增长的关系，文中采用灰色关联分析。

　　灰色关联度分析是依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展态势的分析。在系统发展过程中，如果2个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联度较小。灰色关联度分析为一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态的历程分析，关联度越接近于1，表示2个变量之间相关程度越大。灰色关联度分析步骤包括序列无量纲化处理、计算关联系数和关联度等[18]。

　　计算过程如下

　　2.1.1确定分析序列

　　确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。设参考数列和比较数列分别为

　　x0={x0（k），k=1，2，…，n}

　　xi={xk（k），k=1，2，…，n}，（i=1，2，…，n）

　　2.1.2变量的无量纲化

　　以保证原始数据的统一性，便于变量进行对比，采用初值化算法进行无量纲化处理，即

　　x′i=xixi1

　　=（x′i1，x′i2，…，x′in），i=1，2，…，n

　　2.1.3计算关联系数

　　ξi（k）

　　=

　　mini

　　mink|x0（k）-xi（k）|+ρ

　　maxi

　　maxk|x0（k）-xi（k）|

　　|x0（k）-xi（k）|+ρmaxi

　　maxk|x0（k）-xi（k）|

　　p稱为分辨系数，通常取ρ=0.5.

　　2.1.4计算关联度

　　ri=1nnk=1ξi（k）

　　2.2三大信息产业与经济增长的灰色关联分析

　　由于信息产业增加值是依据若干行业的有关资料进行跨行业核算的，以避免重复计算，其并不直接汇总到生产总值中，所以经济增长这个指标用信息产业增加值来代表。因此，文中以2009—2016年上海市信息产业增加值（x0）作为参考序列，以同期的上海市信息制造业增加值（x1）、信息销售业增加值（x2）、信息服务业增加值（x3）作为比较序列，数据来源于《上海市统计年鉴》，其原始数据见表3.

　　根据灰色关联度分析的计算方法，得到上海市信息产业与经济增长的关联系数和关联度（见表4）。

　　20162994.33866.73163.811963.79

　　上海市三大信息产业与经济增长的灰色关联度的排序为x′0&x′3>x′0&x′1>x′0&x′2.可以得出在上海市经济增长中，信息服务业与经济增长的灰色关联度最高，为0.8046，其次是信息制造业和信息销售业，分别为0.7479和0.6252，说明上海市信息服务业发展与经济增长之间的关系最紧密。

　　3上海市信息服务业与GDP的实证研究

　　从以上分析得出上海信息服务业与经济增长的关联度最大，因此基于时间数列运用计量分析方法验证信息服务业与上海市经济增长的关系。

　　3.1数据来源及模型假定

　　根据上海市统计年鉴，文中选取上海市1997—2016年的生产总值（Y）和信息服务业总值（X）作为研究数据，由此将回归模型设定为

　　Y=C+αX+ε

　　其中Y，X分别为被解释变量和解释变量；C，α为估计参数；α为随机误差项。同时为了防止数据的波动给实证分析带来诸多影响，文中分别给Y，X取对数得到LnY和LnX，以此减少原数据本身的异方差性。由此将模型变换为

　　LnY=C+αLnX+ε

　　综合整理以上数据得到上海市生产总值与信息服务业的基础数据，见表5.

　　根据表5中LnY和LnX的数据，利用EVIEWS8得到两者的相关性表，见表6.

　　由表6可以得出：两者的相关系数为0.998894，且t值为90.11945，这说明它们之间存在比较强的相关关系。

　　3.2实证检验

　　3.2.1平稳性检验

　　由于文中采用的是时间序列，现实中时间序列又大多存在非平稳性，为避免出现“伪回归”，在进行回归分析之前，先对各时间序列进行平稳性检验，文中采用ADF方法对各变量进行平稳性检验，通过EVIEWS8对LnY，LnX进行ADF检验，单位根检验结果见表7.

　　由表7ADF检验可知，LnY和LnX原始时间序列数据存在单位根，接受序列非平稳的原假设。对原数据一阶差分后，各变量的ADF统计值都小于1%显著水平的临界值，拒绝了序列“非平稳”的原假设，表明LnY和LnX在单阶单整的情况下均是平稳的，可以进行协整检验。

　　3.2.2协整检验

　　协整检验可检验变量间是否具有长期稳定的比例关系[20]。文中采用EG检验方法对上海市信息服务业与经济增长的长期均衡性进行检验，文中的各序列数据已经通过ADF检验均为单阶单整数据，可对其进行OLS回归，计算出残差，通过对残差进行ADF检验来判断协整关系，残差ADF检验结果见表8.

　　由表8对残差的ADF检验结果可以看出，拒绝原假设，即表明上海市信息服务业与经济增长之间存在长期稳定的协整关系。

　　所以，建立协整方程为

　　3.2.3格兰杰因果检验

　　根据协整检验结果表明上海市信息服务业的产业增加值与上海市生产总值是趋于长期稳定的关系它们之间是否具有因果关系，需要进一步利用格兰杰因果检验验证。模型中选择滞后期数lags为1，2，3和4分别利用EVIEWS8对LnY和LnX进行格兰杰因果关系检验，发现1997—2016年间上海市信息服务业发展水平是经济增长的原因，但是经济增长不是信息服务业发展的原因。联系2000年来上海市经济高速发展的情况，选择2000—2016年间的数据对LnY和LnX再次进行格兰杰因果关系检验，结果见表9.

　　由表9知当滞后期数为1时，在5%显著性水平下拒绝了“LnX不是LnY的原因”的原假设，即信息服务业的增长是上海市经济增长的原因，存在因果关系；接受了“LnY不是LnX的原因”的原假设，即上海市经济的增长不是信息服务业增长的原因，不存在因果关系。

　　当滞后期数为2和4时，均不能拒绝原假设。因此，LnY和LnX2个序列之间不存在因果关系。当滞后期为3时，在10%显著性水平下拒绝了“LnY不是LnX的格兰杰原因”的原假设，即上海市经济的增长是信息服务业增长的原因，存在因果关系；接受了“LnX不是LnY的格兰杰原因”的原假设，即上海市信息服务业的增长不是经济增长的原因，不存在因果关系。

　　在滞后期为1的情况下，存在5%显著性水平下从信息服务业增长（LnX）到经济增长（LnY）的单向因果关系。而在滞后长度为3的情况下，存在10%显著性水平下从经济增长（LnY）到信息服务业增长（LnX）的单向因果关系。因此，信息服务业是支撑上海市经济发展的较强因果原因，上海市经济的增长对信息服务业的影响程度较弱，但是在10%显著性水平下可以带动信息服务业增长。

　　4结论与建议

　　4.1结论

　　基于2009—2016年上海三大信息产业与经济增长的时间序列数据的灰色关联分析可知，上海市三大信息产业与上海经济发展间存在较强的关联性，其中信息服务业与经济增长的关联度最大，其次通过对1997—2016年上海信息服务业与经济增长的时间序列数据进行的协整检验以及格兰杰因果检验，发现上海市信息服务业与经济增长之间存在长期的均衡关系，信息服务业的增长能够推动上海市经济的增长。协整回归结果表明上海市服务业影响经济增长的弹性系数为0.657，即每当上海市信息服务业增长1%时，上海生产总值就会增长0.657%，实证结果表明，上海市信息产业发展水平与经济增长之间存在较强的单向关系，但是其互动机制还没有明显形成，说明上海市信息产业发展还存在较大的上升空间，短期内发展上海市信息产业应该注重经济增长环境对信息产业的支撑作用，而在中长期应该侧重于信息产业发展水平对经济增长起到的推动作用。

　　4.2建議

　　上海市三大信息产业与经济增长的关联度最大的是信息服务业，且通过协整检验和格兰杰因果检验发现信息服务业对经济增长有较强的正向推动作用，因此，对于关联度较大的信息服务业应优先发展，以此带动关联度较小的行业发展，不断改善信息产业的内部结构。根据上文的研究结论，文中提出以下3点建议来促进上海市信息产业的发展。

　　第一，大力发展现代信息服务业。上海市信息服务业的发展与经济增长有很大的关联性，上海市应大力发展信息服务业，充分发挥其对经济增长的关联作用。促进科技创新从技术维度的单一创新转向集成创新。抓住建设全球科技创新中心、应对“中国制造2025”、发展“互联网+”的契机，积极培育工业互联网、互联网金融、互联网教育、云计算和大数据、车联网、智慧应急等一批新技术、新业态、新模式、新产业。优化产业布局拓展空间供给、鼓励创新创业容许试错提升等措施，促进上海信息服务业产业保持平稳发展。

　　第二，促进信息服务业和信息制造业融合发展。信息服务业和信息制造业间的融合发展是产业结构升级产物。为促进信息服务业和信息制造业间的融合发展，一是上海市信息服务业应为融合发展提供新的渠道和新的平台，不断完善服务支撑体系。二是上海市信息制造业发展应以信息服务业为载体，加强产业关联，构造互动发展机制，通过创新升级促进产业发展。通过融合发展，不断推进技术进步，持续提升服务质量。

　　第三，以创新驱动信息制造业产业结构升级，带动信息销售业发展。对接“中国制造2025”中“1+X”体系和科创中心建设，抓住建设国家级制造业创新中心的机遇，以“四新”经济实践区建设为依托，以智能制造为主攻方向，加快新兴产业发展。促进制造业创新能力建设。对接国家制造业创新中心建设工程，打造贯穿产业链、创新链、资金链的创新生态系统，推动企业成为科技创新中心建设的主体，打造共性技术研发平台。提升创新能力，夯实发展基础，补齐发展短板，培育新的增长点，带动信息销售业发展。