互联网应用对经济增长的影响研究①——基于扩展的C-D生产函数

对外经济贸易大学电子商务研究所 李安渝 张昭中南大学商学院 曾蔚

互联网应用对经济增长的影响研究①
——基于扩展的C-D生产函数

对外经济贸易大学电子商务研究所 李安渝 张昭中南大学商学院 曾蔚

本文基于2012年我国31个省市区的截面数据研究了互联网的应用对我国经济增长的影响。数据显示，各省市区以从业人数衡量的人均GDP与互联网普及率之间有着较强的正相关关系。基于加权最小二乘估计表明，将互联网的应用看作一种“生产要素”，其产出弹性是大于资本和劳动的，并且是大于1的，说明其他生产要素影响不变时，互联网普及率每提高1个百分点，GDP的增长会大于一个百分点。

互联网应用 经济增长 生产函数

随着信息时代的到来，互联网的普及拉近了人们之间的距离，节约了信息传播的成本，提高了社会运行的效率。互联网的应用作为技术进步的集中体现之一，正对时下经济发展产生着积极而深刻的影响。正如邓小平所指出的“科学技术是第一生产力”，互联网的普及一定程度上加快了信息的传播，促进了技术的转移和扩散。一个有趣的事实是，互联网普及率较高的国家或地区，其经济发展水平也较高。

关于互联网的应用对经济增长的影响近年来广泛引起国内外学者的关注。

David Gillen(2002)[1]指出，互联网通过影响供给和需求进而影响了商业行为，并因此对经济产生影响。Huub Meijers(2006)[2]也从微观角度指出，互联网的应用作为一种降低成本和提高效率的技术改变了市场结构和影响了企业的运行效率，并最终在宏观层面提高了经济运行效率。Jonathan Boymal等(2007)[3]以越南为例从政治经济学角度分析了互联网创新政策对越南经济的影响。Ceyhun Elgin(2013)[4]基于全球152个国家1999～2007年的面板数据研究了互联网的普及率与人均GDP之间的关系，发现二者之间有着显著的相互促进的关系。

此外，国内也有不少学者研究了互联网应用与经济增长之间的关系。孙中伟等(2010)[5]研究了我国1999～2008年的互联网资源与省域经济发展之间的关系，发现CN域名与人均GDP有显著的正相关关系。李岳(2010)[6]也指出，互联网的应用对经济发展的影响体现在电子商务、网络服务和信息传播三个方面。刘宗平(2012)[7]认为，互联网降低企业运营成本，改变了商业模式，加速了经济全球化的进程。刘文波和张银杰(2013)[8]从信息通讯技术角度指出，互联网的应用对经济增长的影响机制在于网络提高了人力资本、扩大了交易范围、深化了社会分工。另外，也有个别国内学者分析了发达国家互联网应用对经济的影响及其对我国的借鉴意义，例如周永生(2011)[9]分析了互联网对日本经济社会的推动作用和消极影响，并据此对推动我国互联网经济的发展提出了一些建议。

本文在前人研究基础上，从生产函数角度，基于省际截面数据，研究互联网应用对我国经济增长的影响。

1 研究方法、模型

在传统的经济增长理论中，将资本和劳动视为影响经济增长的基本要素，资本和劳动以外的因素对经济增长的影响看作是技术进步在发挥作用。学者们对技术进步的认识经历了由外生到内生化的过程，目前技术进步作为内生的经济变量影响经济增长已普遍被接受。互联网的应用作为技术进步的重要体现，已成为一种不可忽视的“生产要素”。

本文在研究中，将互联网普及率作为一种与资本、劳动类似的“生产力”，以研究其对经济增长的影响。

将互联网普及率视作与资本、劳动类似的生产要素，构造扩展的Cobb–Douglas生产函数如下：

GDPi：第i个省的总产出，Ki：第i个省投入的资本；Li：第i个省投入的劳动；Ei：这里表示第i个省互联网普及率，反映该省的互联网应用程度。A为全要素生产率，反映广义的技术进步；μi为随机干扰项，对(1)取对数可得到：

这样判断资本、劳动、互联网应用的产出弹性是否满足规模报酬不变就归结为一个假设检验问题。

2 实证分析

2.1 数据来源及定性分析

考虑到数据的可获得性，这里仅考虑选取2012年全国31个不含港澳台的省、直辖市、自治区(以下简称“省市区”)的截面数据进行研究。

GDPi为各省市区2012年的地区生产总值，单位亿元，Ki为各省2012年的固定资产投资，单位亿元，Li为各省2012年的年末从业人数，单位万人，以上所有数据均来自《中国统计年鉴2013》；各省互联网普及率来自中国互联网络信息中心(CNNIC)于2013年1月发布的《第31次中国互联网络发展状况统计报告》。

将各省市区的GDPi除以其从业人数Li，即为以从业人数核算的人均GDP。互联网普及率与各省市区人均GDP之间关系可简要用图1表示。

图1 人均GDP与互联网普及率散点图(2012)

从图1可以看出，互联网普及率与各省市区人均GDP之间存在较为明显的正相关关系，二者的相关系数高达0.85以上。互联网普及率较高的北京、上海、天津，其人均GDP也比较高；互联网普及率较底的贵州、甘肃、云南，其人均GDP也比较底。显然，互联网普及率与经济增长之间有着深层次的关系，下面进行定量的实证分析。

2.2 模型的估计与检验

将互联网普及率视作与资本、劳动类似的生产要素，构造扩展的C-D生产函数。用Eviews6.0对(2)式进行估计，结果如下：

上式中，括号内为t检验值。估计结果通过了参数t检验和方程总体的F检验，相应的修正可绝系数也高达96.9%。可以说，估计结果一定程度上反映了经济增长同资本、劳动和互联网普及率之间的关系。

但是，实证分析中所使用的数据为截面数据，截面数据都一定程度上存在异方差性，异方差的存在会使参数估计量非有效，变量的显著性检验也失去了意义，模型的预测也可能失效。因此，有必要进行异方差检验，检验的方法有Goldfeld-Quandt检验法、White检验法等[10]，运用White检验法进行异方差检验，相应的F统计量为1.9910，伴随概率为0.0735，在10%水平上拒绝了不存在异方差的原假设。显然，有必要对模型进行修正估计。

2.3 模型的修正与分析

对异方差的修正一般采用加权最小二称估计(WLS)，WLS估计的基本思想是：先进对普通最小二乘(OLS)估计，得到残差序列ε1，对残差平方和较小ε1赋予较大的权重，反之则赋予较小权重，通过对残差提供信息的重要程度进行修正以提高估计的精度。

由上式可见，修正估计的结果都高度通过了t检验和F检验，此时再进行异方差White检验，相应的F统计量为0.3552，伴随概率为0.8407，显然异方差得到了修正。

修正的估计结果还可以看出，互联网普及率的产出弹性要高于资本和劳动，并且当互联网普及率每提高1%，经济总量就会提高1.0753%，这进一步证明互联网的普及和广泛应用，对经济增长产生了较大的影响。

同时，可以发现资本、劳动、互联网普及率的产出弹性之和，即，进行Wald检验，结果如表1。

表1 Wald检验结果

显然，表1的检验结果进一步证实了我国以资本、劳动、互联网应用为生产要素的产出过程是规模报酬递增的，这与我国目前处于快速发展阶段不无关系。

3 结论与建议

本文基于截面数据研究了我国经济增长同资本、劳动和互联网普及率之间的关系，主要可以得出以下结论。

(1)互联网普及率与以从业人数衡量的人均GDP之间存在较强的正相关关系。但对普通最小二乘的估计结果检验表明，异方差的存在，使得估计结果非有效。

(2)通过WLS估计修正了了异方差的影响，得到的估计方程显示，若将互联网普及率视作与资本、劳动类似的生产要素，其产出弹性大于资本和劳动的弹性，并且大于1，即其他生产要素影响不变时，互联网普及率每提高1%，GDP的增长大于1%，说明互联网普及率的提高对于促进经济的发展是有利的。

(3)互联网普及率、资本、劳动三者的产出弹性之和大于1，Wald检验进一步证实了这一点，这说明三者的产出过程是规模报酬递增的。

[1]David Gillen,Ashish Lall.The economics of the Internet,the new economy and opportunities for airports[J].Journal of Air Transport Management,2002(8).

[2]Huub Meijers.Diffusion of the Internet and low inflation in the information economy[J].Information Economics and Policy,2006(18).

[3]Jonathan Boymal,Bill Martin,Dieu Lam.The political economy of Internet innovation policy in Vietnam[J].Technology in Society,2007(29).

[4]Ceyhun Elgin.Internet usage and the shadow economy:Evidence from panel data[J].Economic Systems,2013(37).

[5]孙中伟,张兵,王杨,等.互联网资源与我国省域经济发展的关系研究[J].地理与地理信息科学,2010(26)

[6]李岳.互联网时代的经济发展特征研究[J].现代经济信息,2010(7).

[7]刘宗平.试析现代互联网技术发展对经济的影响[J].产业与科技论坛,2012(12).

[8]刘文波,张银杰.信息通讯技术对经济增长的作用机制研究[J].现代管理科学,2013(12).

[9]周永生.互联网对日本政治、经济、安全的影响及中国的借鉴[J].中州学刊,2011(6).

[10]刘明.异方差White检验应用的几个问题[J].统计与信息论坛,2012(27).

[11]李子奈,潘文卿.计量经济学(第二版)[M].高等教育出版社,2005.

F062.4

A

1005-5800(2014)05(a)-200-03

教育部人文社科基金项目(12YJC790203)；湖南省自然科学基金(13JJ3008)。

李安渝(1963-)，男，汉族，重庆人，教授，博士生导师，对外经济贸易大学电子商务研究所所长，美国斯坦福大学电机工程博士，主要从事系统分析、电子商务研究；

张昭(1989-)，男，汉族，陕西汉中人，对外经济贸易大学电子商务研究所研究员，中南大学商学院管理学硕士，主要从事经济评价、电子商务研究；

曾蔚(1968-)，女，汉族，江西吉安人，中南大学商学院副教授，硕士生导师，管理学博士，主要从事公司理财、创业与风险投资、知识管理研究。

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