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江蘇省信息通信產(chǎn)業(yè)的影響因素研究

2020-04-12 08:32:28姚龔平夏婷婷黃志華
江蘇通信 2020年1期
關(guān)鍵詞:格蘭杰沖擊變量

姚龔平 夏婷婷 黃志華 婁 歡

中通服咨詢?cè)O(shè)計(jì)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(guó)正式進(jìn)入5G時(shí)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(guó)前列。2017年中國(guó)信息通信研究院發(fā)布了《衡量信息社會(huì)——中國(guó)分省ICT發(fā)展指數(shù)(IDI)排名及分析》研究報(bào)告。其對(duì)我國(guó)31個(gè)省的IDI(ICT Development Index,信息通信技術(shù)發(fā)展指數(shù))進(jìn)行了測(cè)算,江蘇省IDI指數(shù)位列前五,與國(guó)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(jì)等綜合實(shí)力共同作用的結(jié)果。關(guān)于ICT發(fā)展水平與各評(píng)價(jià)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(zhǎng)核算模型,研究證明了ICT發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)關(guān)系;林少章通過(guò)研究ICT的現(xiàn)狀與出口績(jī)效的關(guān)系,證明了了ICT發(fā)展與企業(yè)績(jī)效的正向聯(lián)系;金春華通過(guò)研究ICT、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的多元關(guān)系,認(rèn)為三者可以組成一個(gè)相互促進(jìn)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(jì)發(fā)展的關(guān)系之間,并且只研究了ICT對(duì)某一指標(biāo)的單向關(guān)系。實(shí)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(huì)對(duì)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(duì)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(duì)策和建議。

1 實(shí)證分析

1.1 研究方法

利用VAR(vector auto-regression 向量自回歸)模型進(jìn)行定量分析來(lái)看,模型用所有自變量滯后值組成的函數(shù)來(lái)解釋每一個(gè)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(dú)立性問(wèn)題。模型可以準(zhǔn)確地刻畫出多因素的長(zhǎng)期影響關(guān)系,通過(guò)分析時(shí)間序列的趨勢(shì),指導(dǎo)和預(yù)測(cè)未來(lái)的動(dòng)態(tài)走勢(shì)。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(lái)源和選取

本文主要研究教育、科技以及對(duì)外開放程度對(duì)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(lái)刻畫教育水平,用高新技術(shù)產(chǎn)值(tec)來(lái)刻畫科技水平,用進(jìn)出口總額(iae)來(lái)刻畫對(duì)外開放水平,用信息化發(fā)展總指數(shù)(idi)來(lái)刻畫ICT水平。數(shù)據(jù)均采集自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《江蘇統(tǒng)計(jì)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(duì)高等教育比例、高新技術(shù)產(chǎn)值、進(jìn)出口總額、信息化發(fā)展指數(shù)做對(duì)數(shù)處理,分別記做lnedu、lntec、lniae、lnidi。這樣就把對(duì)三個(gè)領(lǐng)域和ICT相互影響關(guān)系的研究,轉(zhuǎn)化為對(duì)四個(gè)對(duì)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(yàn)

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(duì)各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文采用ADF檢驗(yàn)法分別對(duì)lnedu、lntec、lniae和lnidi進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。

表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由上表可以看出,四個(gè)變量在5%顯著性水平下均通過(guò)了ADF檢驗(yàn),都為平穩(wěn)時(shí)間序列。

1.4.2 滯后階數(shù)的確定

接著建立四個(gè)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(dòng)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(cè)變量長(zhǎng)期關(guān)系的準(zhǔn)確度,其選擇的不同對(duì)分析總結(jié)也有很大影響。通過(guò)多次調(diào)整和檢驗(yàn),滯后期的選擇結(jié)果如表3所示。

表3 滯后階數(shù)測(cè)定結(jié)果

通過(guò)觀察發(fā)現(xiàn),在滯后期為1時(shí),LR、FPE和SC三個(gè)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的后面都帶有“*”,是多個(gè)滯后期選項(xiàng)中“*”最多的,故確定滯后期為1。

1.4.3 變量外生性檢驗(yàn)

此目的在于檢驗(yàn)?zāi)P椭凶兞康臏笾祵?duì)被解釋變量是否存在顯著性影響。這里采用格蘭杰因果檢驗(yàn)的方法,考察lnedu、lntec、lniae對(duì)lnidi的預(yù)測(cè)效果,結(jié)果如表4所示。

表4 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

由上表可以看出:

(1)lnidi不是lntec的格蘭杰原因,說(shuō)明ICT的發(fā)展對(duì)科技無(wú)影響;

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

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

(4)lnidi不是lniae的格蘭杰原因, 說(shuō)明ICT發(fā)展對(duì)對(duì)外開放水平無(wú)影響;

(5)lnedu不是lnidi的格蘭杰原因,說(shuō)明教育水平對(duì)ICT發(fā)展無(wú)影響;

(6)lnidi是lnedu的格蘭杰原因,說(shuō)明ICT發(fā)展對(duì)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(duì)模型的穩(wěn)定性進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn),VAR模型的特征根如圖1所示??梢钥闯鏊刑卣鞲悸湓趩挝粓A內(nèi),說(shuō)明模型具有一定的穩(wěn)定性。

圖1 VAR模型單位根檢驗(yàn)

1.4.5 脈沖響應(yīng)分析

下面利用脈沖響應(yīng)分析來(lái)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(duì)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(duì)lnidi的沖擊,lnedu、lntec、lniae三個(gè)變量的響應(yīng)情況。

圖2 脈沖響應(yīng)分析

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

左二圖為lnidi對(duì)lnedu沖擊的響應(yīng)情況。第一期到第五期lnidi對(duì)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(wú)限接近于0。

左三圖為lnidi對(duì)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(dá)最大值,接下來(lái)放緩,慢慢向0趨近,總體上都為正向沖擊。

右一圖為lntec對(duì)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(dá)了0.018;接著在第三期受到?jīng)_擊的響應(yīng)為0;接下來(lái)一直受到lntec的輕微負(fù)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(duì)lnidi沖擊的響應(yīng)情況。從第一期到第二期,lnidi受到inedu的負(fù)向沖擊;第三期到達(dá)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(duì)lnidi沖擊的響應(yīng)情況。沖擊的影響一直為負(fù),但漸漸趨向于0,從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,lniae可能會(huì)慢慢對(duì)lnidi產(chǎn)生正向的沖擊。

總體而言,教育、科技、對(duì)外開放水平的提高對(duì)ICT的發(fā)展都有提振作用,ICT的發(fā)展對(duì)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(gè)變量對(duì)lnidi解釋程度,采用方差分解分析,考察lnedu、lntec、lniae對(duì) 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(duì)lnidi的解釋程度始終很高,并且有上升的趨勢(shì),在第十期達(dá)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(duì)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(shuō)明科技水平和對(duì)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(duì)ICT的解釋程度則比較低。

2 結(jié)論和建議

本文通過(guò)研究2002年-2017年的數(shù)據(jù),建立了平穩(wěn)時(shí)間序列的VAR模型,證明了教育、科技以及對(duì)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(duì)外開放水平對(duì)ICT的影響尤為明顯。目前來(lái)看,教育對(duì)ICT的推動(dòng)作用還存在很大的提升空間,ICT對(duì)三者的反向作用則不是很明顯。為了更好地促進(jìn)ICT技術(shù)發(fā)展,本文給出如下的對(duì)策和建議:

(1)加大教育方面的投入

在保證義務(wù)教育推進(jìn)的同時(shí),加快覆蓋高等教育。教育是一個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程,雖然在十期的模型中,教育對(duì)ICT的影響程度不高,但長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,教育對(duì)ICT的提振作用是根本性的。長(zhǎng)期投入教育,能為ICT發(fā)展積蓄力量。與此同時(shí),ICT的發(fā)展對(duì)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(jìn)的正向循環(huán)。

(2)加快產(chǎn)業(yè)升級(jí)

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??萍际怯绊慖CT發(fā)展水平的最重要因素之一,通過(guò)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可以拉動(dòng)ICT水平的不斷提高。

(3)擴(kuò)大科技領(lǐng)域?qū)ν忾_放

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

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