信息通信技術對中國工業行業的技術外溢效應探究

萬 星 王 艷

（1．中國聯合網絡通信有限公司江西省分公司，江西 南昌 330029；2．南昌航空大學分析測試中心，江西 南昌 330063）

0 引言

隨著大數據時代的到來，信息通信技術呈現出了飛躍式的發展態勢，并與人們的生活和工作緊密融合。目前信息通信技術已經成為推動“第三次工業革命”和“互聯網+”迅猛發展的戰略性和支柱性的新興產業。因此，在我國“十三五”規劃中提出了網絡強國的發展規劃，并極力推動“大數據”與“互聯網+”的快速發展。該舉措有效促進了我國經濟與互聯網的有機融合，拓展了我國經濟發展的空間。在我國現有的研究中，并沒有相關文獻能夠明確指出信息通信技術可以直接對工業生產產生影響，因此信息通信技術促進工業生產率這一課題的探究，十分符合時代的需求，具有重大的理論價值與現實意義。

1 信息通信技術相關文獻綜述

自1987年起，國外學者開始了信息通信技術與生產率效應之間關系的研究。從1992年～2010年，全球信息通信技術投資的規模不斷增大，在GDP中所占比重由3%增長至8%。通過對生產率悖論的解決以及對信息通信技術投資與生產率增長之間關系的論述，學者發現諸多發達國家和發展中國家全要素生產率的有效提高是得益于大量信息通信技術投資。G7國家從1995年開始，信息通信技術投資的增長率就持續保持在10%以上。當然信息通信技術投資增長也得益于信息通信產品價格的下降。

信息通信技術對于經濟增長的積極作用，已經得到了學術界的一致認可。信息通信技術的應用帶來技術層面的創新，并嵌入企業的產品架構和服務技術中，提升了組織的經營效率。同時，信息通信硬件和軟件的應用，降低了企業投資信息通信技術的成本，融合了知識、創新和規模經濟等要素，不僅給使用信息通信技術的公司帶來效益，也能夠優化企業管理架構和人才結構，促進整個社會全要素生產率的提升。很多學者對于信息統計技術、信息統計技術外溢以及經濟增長之間的關系，進行了實證檢驗。例如，國外學者Bartel 等對不同國家的信息通信技術與行業生產率之間的關系進行實證研究，結果證實信息通信技術能夠顯著提高行業生產率。國外學者Vu對歐盟各成員國的相關數據進行研究發現，信息通信技術投資的效應具有滯后性，最初的乘數效應和產出并不明顯，但隨著時間增長，效應和產出都呈現出上升趨勢。

現有的關于信息通信技術與全要素生產率、經濟發展關系的研究，不僅能夠豐富相關的理論經驗，而且也為中國經濟持續增長和實現“彎道超車”提供新的思路和選擇。信息通信技術本身擴散性、互補性和創新性等技術平臺的特征，該文以知識存量作為研究的新指標，通過多樣化的內容來檢驗通信技術對全要素生產率的影響[1]。

2 信息通信技術的研究框架與變量測算

2.1 實證框架

首先根據內生增長理論來建立函數，如公式（1）所示。

式中：Y為產出；A為其他因素；K為資本要素投入；L為勞動要素投入；RD為R&D投入，也就是知識資本的替代變量。

以C-D形式為生產函數設定，取對數后建立模型，如公式（2）所示。

式中：yit為勞動生產率（i為行業，t為年份）；α0為資本投入的產出彈性；kit為人均資本（i為行業，t為年份）；rdit為人均R&D投入（i為行業，t為年份）；Rict為通信技術外溢；βk為資本；βrd為R&D投入產出彈性；δ為1時假定規模報酬不變，δ不為1時生產函數設定具有一般性。

模型拓展，如公式（3）所示。

注：Rict為通信技術外溢；Rnict為非信息通信技術外溢；βk為資本；βrd為R&D投入產出彈性；εit為隨機干擾；βict為信息通信技術影響系數；βnict為非信息通信技術影響系數。

分位數回歸，如公式（4）所示。

式中：X為外生變量向量；QT（lny/X）為X條件下lny的第T條件分位數；αT為年份約束下資本投入的產出彈性；為各自相應的變量系數；βrdT為相應自變量系數；βnictT為相應自變量系數；εT為隨機干擾。

最小化目標函數，如公式（5）所示。

2.2 變量測算

根據該文的實證框架可以看出，在模型設定中所涉及的變量主要有6個：第一個變量為Y產出；第二個變量為K資本投入；第三個變量為L勞動投入；第四個變量為R&D資本存量RD，第五個變量為Rict信息通信技術外溢，第六個變量為Rnict非信息通信技術外溢。截取我國15個工業行業自2002年～2013年的勞動生產率，統計分析見表1。

表1 描述性統計分析

3 信息通信技術的實證結果分析

3.1 固定效應模型

在運用面板數據分析時，主要考慮2種模型： 固定效應（FE） 模型和隨機效應（ RE）模型。前者假設各行業的市場集中度、進入壁壘和產品差異化等異質性對被解釋變量的影響不隨時間而變化，即截距項是固定參數；后者則假定各行業的異質性對生產率的影響會隨著時間而動，即截距項是隨機的。模型的回歸結果見表2。

表2 對15個工業行業勞動產生率的影響

為了進一步檢驗信息通信對工業行業技術外溢影響趨勢的變化，研究人員利用分階段回歸的結果，明確在信息通信技術作用下，生產率隨時間的改變呈現出動態變化的規律。分階段回歸結果見表3。

表3 對工業行業生產效率影響的階段回歸結果

信息通信技術與非信息通信技術對工業行業生產率的異質性效應回歸結果，見表4。通過異質性效應回歸，得出了在不同人均發明專利水平和不同人力資本水平下，信息通信技術和非信息通信技術對工業行業的技術外溢效應。

3.2 分位數

針對信息通信技術外溢對工業行業中不同生產率水平的影響進行深入的考察，學者以勞動生產率為X軸，以外溢變量系數為Y軸，采用分位數回歸的方式每隔5%進行一次回歸，得到了1個平滑的曲線。

如圖1所示，當外溢彈性系數處于0.073～0.152時，勞動生產率處于上升趨勢。從曲線的整體走勢來看，勞動生產率從最開始呈現出下降的趨勢，而后在低點反彈呈現出快速上升的趨勢。因此可以看出，從生產率貢獻來看，信息通信技術外溢的作用存在明顯的行業差異。對生產率水平較低和較高的行業來說，信息通信技術外溢的促進作用十分顯著。通過分位數回歸的再度確認，可以明確信息通信技術在影響勞動生產率時，呈現出1種非線性關系。之所以有該關系的產生，是因為前期信息通信技術外溢水平不高，沒有有效滲透到行業生產中，而隨著信息通信技術的不斷完善，行業勞動生產率都呈現出了明顯的上升趨勢。

表4 對工業行業生產率的異質性效應

圖1 信息通信技術外溢對生產率的影響系數

3.3 穩健性

比較不同生產率的行業可以看出生產率較低的行業相較于生產率高的行業，在投資方面存在一定的劣勢。而行業人力資本、基礎設施和企業組織等都與信息通信技術存在一定互補性的因果關系，因此生產率較高的行業可以更從容地應對這種因果關系所產生的內生問題，使產業政策、行業發展和企業管理等與信息通信技術的融合更加密切，讓勞動生產率的提升更為穩健。

4 信息通信技術的研究結論及政策啟示

以知識資本為指標展開的驗證，可知信息通信技術對提高工業行業的生產率具有顯著的作用。要想有效提升工業行業的生產率，促進經濟持續發展，就需要采取政策引導，加大信息通信技術的研發與應用力度[2]。

4.1 基礎設施投資力度加大

應該加大信息網絡建設力度，構建完善的信息網絡，并制定適當的行業標準，為信息通信技術發展提供良好的環境，從頂層設計與宏觀引導方面提供制度保障。

4.2 市場化改革的穩步推進

從市場經濟角度出發，想要為信息化通信技術外溢提供1個良好的發展平臺，需要保證工業行業之間的有效競爭，在良性競爭中促進行業自主吸納信息通信技術，使行業在不斷變革中有效提升自身勞動生產率。對于私有企業來說，我國國有企業的改革機動性處于弱勢地位，而工業行業又以國有企業居多，因此國有企業可以通過對工業行業的掌控力度進行調節，讓行業自身具有更充足的空間，隨著市場變化進行改革，從而最大程度地促進信息通信技術的發展。

4.3 各行業R&D投資強度的提高

R&D投資強度的持續提升可以有效確保我國工業行業創新能力的提升，并促進工業行業在發展過程中積極主動地吸收和利用外部創新資源。尤其是當行業本身的人力資本水平與創新能力較為突出時，從行業內部產生的自主創新能力，可以最大程度地促進行業生產率的快速提升。政府應該重點扶持人力資本水平較低或創新能力較低的行業，通過宏觀政策調控，激發行業自主研發的積極性，加快升級轉型的進程。

5 結語

信息通信技術已經成為戰略性和支柱性的新興產業，對于實現我國網絡強國的規劃、達成“彎道超車”的目標具有重大且深遠的意義。要加大對信息通信技術的研發和應用力度，有效促進我國經濟與互聯網的有機融合，拓展經濟發展空間，提高發展的效率。通過該文的實證檢驗，證實了信息通信技術對生產率提升有積極影響。因此，要進一步采取支持政策，以加強信息通信技術發展為重要路徑來促進我國工業行業未來競爭力的提升。