工业化带动信息化还是信息化带动工业化？——基于修正的菲德模型实证分析<br/>

工业化带动信息化还是信息化带动工业化？——基于修正的菲德模型实证分析

2014-01-01李光勤

统计与信息论坛 2014年5期

李光勤

（浙江农林大学天目学院，浙江杭州311300）

一、引言

中国共产党的十五大报告中提出了“大力推进国民经济和社会信息化”；十六大报告中提出了“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”；十七大报告中又提出了“大力推进信息化与工业化融合”；直到十八大报告中提出“推动信息化和工业化深度融合”。从近几届政府的最重要报告中可以看出，信息化与工业化的发展战略始终是我党和政府关注的重点，在各个报告中对信息化与工业化关系的提法都反映出了中国对信息化与工业化关系的认识在不断深化，体现了信息化与工业化相互发展紧密依存的逻辑本质，强调信息化带动传统产业的发展是从支持生产力发展到支持生产力方式升级战略思路的深刻转变。

目前，移动通讯网络从2G发展到3G、再到现在正启动的4G业务，从互联网到物联网等的发展，中国信息化发展所取得的成绩有目共睹，但信息化的成果还没有发挥到最大，还有很大的潜力。“信息化与工业化（深度）融合”战略的提法，一针见血地指出了问题的症结，即要从现代化全局的高度看信息化与工业化融合的趋势，要从人类社会活动特征看融合的本质，要从工业化发展角度看融合需求。因此，大力推进信息化与工业化融合是中国加快推进现代化的战略选择。

从2002年提出的“信息化带动工业化”至今，信息化的发展已经改变了人们的生活方式和购物方式，但信息化对工业化的带动作用是否已显现出来？目前的发展是否呈现出了“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”的状态？为此，笔者选取信息化与工业化两个产业的相关指标，并基于修正后的菲德模型，以测度信息化带动工业化的效果。

二、文献综述

工业化或产业化在英文中为“Industrialization”，是人类从农业社会发展到工业社会、再到信息社会的一个历史阶段。西方的钱纳里、普宾逊、赛尔奎因等经济学家认为工业化的特点是将资源由农业向工业转移，即经济结构转变。费维恺认为工业化是指从传统的手工生产中分化出来并采用机器进行生产。信息化的概念最早是1963年由日本社会学者梅槕忠夫在《论信息社会》中提出的，他在书中向人们描述了信息革命下的信息化社会，这是最早从社会产业结构转变角度提出的信息化概念。之后，《后工业化社会的来临：对社会预测的一种探索》、《第三次浪潮》等一系列著作使信息化一词被人们所广泛传播，特别到九十年代，美国的信息高速公路建设使信息化的概念家喻户晓。

在国外，并没有专门关于信息化与工业化之间关系的相关研究，有的只是信息化对社会经济影响的研究。1961年，美国学者斯蒂格勒在《政治经济学杂志》发表了题为《信息经济学》的文章，首次将信息作为一种要素进行研究［1］；日本学者鬼木甫研究发现，在1975—1985年10年间信息技术对日本经济的年贡献率达到了15%［2］；Cooper认为信息技术投资在过去30年间一直都保持向上的趋势［3］；Jonscher提出了测度信息资源与经济生产率关系的计量模型［4］；Saunders等人认为美国电信基础设施与国民经济发展的相关作用程度最大［5］426－454；Gill等人分析了信息化的贡献率［6］；Dewan等人在生产函数中引入了信息投资，并研究了信息投资对GDP的影响，认为发达国家和发展中国家的信息投资结构存在明显不同，而且对经济增长的贡献也有差异［7］。

中国学术界根据国家提出的信息化带动工业化战略，对信息化与工业化关系的研究较多，就其发展阶段看可以分为三个阶段：第一阶段是在提出“以信息化带动工业化”战略之前，学界就开始对信息化与工业化各自内涵进行了相关研究：乌家培提出了工业化与信息化互补共进是历史的选择，李国锋对信息化的水平进行了测定和预测［8－9］；第二阶段是在提出“以信息化带动工业化”之后到21世纪前十年，主要对信息化带动工业化的论证和定性研究居多，比如分析信息化带动工业化的运行机制、信息化与工业化协同推进的路径选择、工业化与信息化协调发展、结合具体地方进行信息化带动工业化的案例研究等［10－11］；第三阶段是从2010年以后，特别是近几年研究的重心从定性研究逐步转向定量研究，而定量研究的重点是针对信息化与工业化的融合方面，利用层次分析法对信息化带动工业化进行实证分析，构建了信息化与工业化融合的理论数理模型，对中国工业化与信息化融合的质量进行了实证研究，并对信息化与工业化的融合程度进行了综合评价［12－13］。

从现有研究来看，信息化与工业化已经深入人心，对于信息化带动工业化方面国外学者研究较少，国内学者更多研究工业化与信息化的融合，而对信息化是否带动工业化、如何带动工业化、带动工业化的程度等问题还少有研究。

三、建模思路及模型构建

本文利用菲德模型，采用计量经济学方法，针对中国信息化对工业化的贡献进行测算，包括信息化的综合作用和外溢作用，希望能对信息化带动工业化的作用有科学的认识。菲德模型是1983年由菲德（Gershon Feder）提出的，最初用于估算出口对经济增长的作用，模型的基本思想是把经济分成两部门模型，如出口部门与非出口部门，将上述作用纳入模型并进行估计。通过此模型可以估计出口对于非出口部门的外溢作用以及出口与非出口部门之间要素生产力的差别状况［14］。在中国，这一模型已广泛运用于教育对经济增长的影响分析以及高新技术对经济增长的贡献测算和高新技术产业对传统产业间的溢出效应分析［15］，根据其建模思想，可以对模型进行修正，从而适用于信息化带动工业化的实证研究。

菲德模型建模的基本思想是将工业分为信息产业（II）和非信息产业（NI），其生产函数可表示为：

其中LII、KII分别代表信息化中的劳动和资本投入，LNI、KNI分别代表非信息产业的劳动和资本。式（2）隐含了一个假设：信息产业（II）会影响非信息产业（NI）的产量，所以在式（2）中多了一个II变量，代表信息产业对非信息产业具有外部性。上述3个公式中还包括两个公式L＝LII＋LNI，K＝KII＋KNI，说明经济中的劳动和资本分别投入到信息产业和非信息产业。

令δ为两个部门间相对边际生产力的差异，则有：

其中Fl、Gl、Fk、Gk分别为式（1）式（2）的劳动力和资本的边际产出；δ的结果可以等于、大于和小于零，负的δ意味着信息产业的相对边际生产力低于非信息产业。

根据式（1）～（4）整理得到：

其中I为总投资。假设劳动的边际生产率与人均收入（Y／L）成正比，则Fk＝β×Y／L，令Fk＝α，则式（5）两边除以Y得到：

其中α为非信息产业资本的边际产出；β为非信息产业部门劳动力的弹性系数；γ（γ＝δ／（1＋δ）＋FII）代表信息产业对于经济增长的全部作用，衡量信息产业对经济增长的两种不同渠道的影响：一是信息投资对经济增长的直接影响，二是信息投资对非信息产业部门的外部影响，从而间接对经济增长产生影响；dY／Y、dL／L和dII／II分别是总产出、劳动力和信息产业的增长率；II／Y是信息产业产值占工业总产出的比例。

假定非信息产业部门的产出弹性不变，令θ为F关于II的弹性：

式（9）可以测量信息产业对经济增长的直接作用δ／（1＋δ）－θ和间接作用θ。

将随机误差项加入到式（6）和式（9）中，并同时假设随机变量具有通常所说的优点，构建本研究所需要的模型（10）和（11）：

根据上述模型，归纳出各解释变量对应的系数及代表的经济含义，见表1。

表1 解释变量对应的系数及代表的经济含义表

四、实证分析

（一）变量描述与数据来源

根据上述模型，本文选取数据的时间段为1996—2012年，其原因是1996年以前中国的统计数据中只有通信设备、计算机及其他电子设备制造业，而且规模非常小，并不能完全反映信息产业的产值。文中数据主要来源于《中国统计年鉴》，模型中运用的被解释变量和主要解释变量如下：

1．工业产值增长率（dY／Y）：工业产值主要来源于历年国内生产总值构成中的第二产业中的制造业。工业产值的增长率＝（当期工业产值－上期工业产值）／上期工业产值。

2．投资占工业产值的比重（I／Y）：投资I是用历年制造业固定资产投资净值来代替。投资占工业产值的比重＝当期投资I／当期工业产值。

3．劳动增长率（dL／L）：劳动（L）采用《中国统计年鉴》中按行业分类中的制造业从业人数。劳动增长率＝（当期制造业从业人数－上期制造业从业人数）／上期制造业从业人数。

4．信息产业产值增长率（dII／II）：信息产业产值在统计年鉴中没有现成的数据但能查到代表信息产业的相关数据，主要有：属于工业性质的通信设备、计算机及其他电子设备制造业以及属于服务业性质的信息传输、计算机服务和软件业，电信和其他信息传输服务业，计算机服务业。按照分产业统计数据，把上述几个产业历年的产值加总即得到信息产业产值。计算信息产业产值增长率＝（当期信息产业产值－上期信息产业产值）／上期信息产业产值。

5．信息产业产值占工业产值的比重（II／Y）：根据上述的信息产业产值除以工业产值就可以得到。

根据《中国统计年鉴》的相关统计数据，可计算出1996—2012年的相关数值，表2是各变量的统计性描述。

表2 主要指标的统计性描述表

（二）模型估计结果

根据模型（10）（11），中国1996—2012年信息产业对工业增长影响的数据，采用stata11．0软件，运用最小二乘法进行回归分析，结果见表3。

表3 模型（10）（11）的回归结果表

从两个模型的回归结果分析，两个模型的可决系数R2都较高，说明信息产业等因素作用的模型对观测值的拟合度较高；两个模型的D—W值都接近2，说明模型不存在自相关；从各数据的变化趋势看并没有发现明显的多重共线性，而两个模型的F统计值都较高，说明上述回归结果从计量经济学意义上是可以接受的。

在模型（10）中：α为0．058 7，通过5%的显著性检验，说明非信息产业的资本边际产业为0．058 7，相当于增加1%的投资工业就会增长0．05%，说明工业的资本边际效应并不高；β为0．977，说明增长1%的劳动投入工业就会增长0．977%，说明过去的17年中，中国的工业增长主要还是来源于劳动力投入增加贡献，而资本的投入贡献相对较小；γ为0．950 1，意味着在过去的17年里，信息产业对工业增长的全部作用只有0．95，即信息产业增长1%对工业的贡献只有0．95%，说明信息产业对工业增长的作用贡献程度还比较低，并没有达到带动工业发展的程度，只有这个数据大于1之后，信息化带动工业化的作用效果才真正显现出来。从现实考察，信息产业在2000年以后得到较快发展，特别是近几年传统制造业发展得到一定的改变，因此根据模型（10）的结论，信息化对工业化的带动作用还很弱，潜力还没有完全发挥出来。

在模型（11）中：α值没有大方向的变动，β值从0．977 0提高到1．377 9，显著性水平也有所提高，说明工业主要靠劳动力拉动并没有改变且有所加强，而资本的拉动作用在相对减少；γ值为0．058 4，并没有通过显著性检验，所以信息化对工业化的直接作用效果很弱且还不显著；θ值为0．267 0，通过了10%的显著性检验，信息产业对工业的间接作用效果为正，说明信息化对工业化具有一定的带动作用，但其数据只有0．267，带动作用效果还很弱。

五、结论与建议

（一）结论

第一，从近17年的数据分析结果看，中国工业发展主要靠劳动力拉动，资本的贡献度很低，说明中国还是以劳动密集型产业为主，资本密集型产业并没有形成气候。

第二，信息产业在中国虽得到了较快发展，平均年增长率达到21．4%，而同期工业的增长速度只有13．3%，信息产业的发展速度高出工业7个百分点。从信息产业与工业的产业规模来看（见图1），信息产业产值占工业产值的比重呈现S型分布，即1996—2001年这个比重快速增长，2003—2007年比重也呈现快速增长的态势，2007年比重达到最大值37．8%之后开始下降，受金融危机的影响2009年下降到最低点，2010年恢复到2008年的水平，但之后又开始下降。说明中国信息产业的规模与工业产业规模呈现先增长后下降的波动态势，而且近两年的信息产业开始走下坡路。

图1 信息产业产值占工业产值比重变化图

第三，信息化带动工业化的作用力量较弱。中国的信息产业发展比较滞后，从2004年信息产业产值能达到工业产值的30%以上，基础比较薄弱，对工业化的带动作用并不明显。

第四，信息产业的生产效率明显高于非信息产业的生产效率，说明中国还处在信息产业快速发展时期，信息产业生产率高、增长快，对非信息产业的带动作用明显。但是模型的部分系数未通过显著性检验，这与样本数据有关。本研究只能收集到1995年以后的数据，所以数据量不充分，导致部分研究结果并不显著，说明本研究还存在不足，需要在后期的相关研究中进行弥补。

（二）建议

首先，加大对信息产业的投入。从工业增长的贡献度看劳动投入的贡献很大，说明中国的制造业中劳动密集型产业居多，资本密集型产业较少，而信息密集型产业就更少，故信息产业的发展对劳动投入的作用效果将会减少。因此，信息产业的发展不仅需要对本产业的大量投资，而且对相关产业的投资也需要加强，比如与信息产业关联较大的产业——电子材料产业、教育业等。电子材料产业是生产和制造信息产品的原材料，而信息产业是一个知识密集型产业，需要大量具有高素质的工人才能发展好。因此，信息产业的发展需要加大对本产业的投入，同时也需要加大对相关产业的投入。

其次，优先发展信息产业。相对其他产业而言，信息产业具有更高的回报率，能更好带动其他相关产业的发展，但信息产业发展的滞后必然会使整个产业落后于其他国家。因此，需要将信息产业视为国民经济优先发展产业，并对国内外的先进信息产业进行研究，以确定中国的发展方向，从而发挥后发优势，使信息产业不落后于发达国家。从目前的政策取向来看，国家一直在重视这方面的发展，特别像中国的华为集团，其通迅设备制造业已基本上可与发达国家相竞争了。

最后，需要加大与相关产业的对接。信息产业既包括第二产业的通迅设备等制造业，也包括第三产业中的软件产业、信息服务业等。信息产业间接作用大于直接作用，说明外溢作用较大，因与其相关联的产业非常多，需要将与其最密切相关的产业提取出来，研究发展状况，提出合理的发展对策，这样方可更好地引导信息产业对相关产业的带动作用，从而带动工业化的发展。

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