我国信息化水平的空间不均衡、极化特征和收敛性研究

于 伟，张 鹏

（1.山东财经大学工商管理学院，山东济南 250014；2.济南大学管理学院山东济南 250002）

我国信息化水平的空间不均衡、极化特征和收敛性研究

于 伟1，张 鹏2

（1.山东财经大学工商管理学院，山东济南 250014；2.济南大学管理学院山东济南 250002）

提升信息化水平的空间协调度对优化全域发展格局具有重要意义。基于泰尔指数的测度表明2001-2013年间我国信息化水平省际差异仍较为显著且存在有波动的扩大化趋势，ER等指数则显示空间极化程度也有所增强。空间收敛模型证实空间互动状态下我国省域信息化水平存在条件收敛机制，综合考虑地理距离和经济落差后，产业结构升级对信息化水平提升具有显著的本地效应，开放度对邻近区域信息化水平提升具有显著的积极溢出作用，但城市化和市场化进程则会对邻近区域信息化发展产生压力。为此需统筹区际信息化水平，完善滞后区域信息化生态系统，以缩小省际间信息鸿沟。

信息化；空间不均衡；极化；收敛性

0　引 言

随着信息技术的快速革新和广泛渗透，作为“新四化”重要内容的信息化对提升区域发展质量的作用日渐增强，信息化水平也成为区域综合竞争力的重要组成部分。但由于发展基础和路径的差别，现阶段我国信息化水平仍存在显著的空间差异，这种差异不仅是区域发展不均衡格局的基本表现之一，也是区际发展落差的重要引致性因素。以R&D经费内部支出占GDP比重为例，2013年北京和上海占比分别为5.98%和3.56%新疆和海南占比仅为0.54%和0.47%；国家统计局口径下的东部、中部和西部地带（囿于数据可得性，本研究不含西藏）占比分别为2.38%、1.32%和1.12%，考虑到东部相对较好的发展基础，作为区域信息化发展重要内容的R&D经费支出存在巨大的区间差异。系统识别和弥补区域间信息化水平的整体差距对增强我国经济社会发展的空间协调性具有重要意义。为此，本研究在系统测度区域信息化水平基础上，利用泰尔指数、ER指数和空间计量模型等对我国信息化水平的空间不均衡程度、极化特征和空间收敛趋势等进行分析，以期为缩小信息鸿沟和提升全域信息化的空间协调度提供措施依据。

1　信息化空间差异和收敛的理论分析

信息化的空间差异和不均衡现象为学者们长期关注。既有研究围绕着我国特定区域内部信息化差异和协同发展［1-3］、区域间信息化水平的综合比较［4-5］、区域间农村信息化发展差异［6-7］、城乡信息化协调的区域不均衡［8］等进行了探索，这些研究在对信息化水平进行综合测度的基础上普遍揭示了我国信息化水平存在显著的区间差异，但研究多从区域间对比出发，对区域间信息化差异较少进行定量分析，也并无对全域内部信息化极化程度和收敛性的深入探究，特别是考虑空间溢出效应后的收敛性研究更是匮乏，而从空间不均衡、空间差异和空间收敛等方面综合判定信息化水平的空间差异则是有针对性的制订相关对策的前提。

信息化水平是区域发展状态的核心表征之一，同时也与区域知识基础和发展软环境等密切相关。初始要素禀赋的差异会导致不同区域信息化早期发展水平出现差异，这种差异还会随着区域间异质性的学习能力而不断变化，表现为相对领先区域较强的学习能力会加速知识和信息的本地化积累，进而导致全域内部信息化差距的扩大，也即知识技术要素表现出的边际报酬递增趋势会放大区域间因初始条件不同导致的信息化水平差距。但另一方面，特定信息技术的创新效应存在峰值，当应用部门对信息技术的需求达到顶点时，信息化的技术创新溢出将会下降［9］，特定信息化要素的集聚亦会产生空间拥挤效应，从而降低要素在本地的产出效率；此外国家倾斜性的区域政策会推动的滞后区域的知识要素增长也有利于弥补区域信息化差距，全域内部信息化发展能够发生收敛取决于这些因素的综合作用。

2　样本数据和研究方法

2.1区域信息化水平测度方法

本研究基于省域（省、自治区、直辖市）尺度2001-2013年数据进行分析。由于区域信息化发展具有复杂表征，涵盖支撑要素、技术应用和发展效果等多个方面，很难使用单一指标加以刻画，因此本研究采用多指标综合的方式加以衡量。借鉴已有研究［5，10-12］，本部分从信息基础设施、信息技术使用、信息知识和信息效果等维度选择指标，相关数据取自《中国统计年鉴》和《中国信息年鉴》等，期间个别缺失值通过插值法补齐，期末个别缺失值则通过趋势外推得出。指标权重基于熵值法确定，该方法以指标数据传递出的信息量大小为权重依据，具有较高的可信度。限于篇幅，本部分并未报告具体计算过程，指标和权重计算结果则显示在表1中。

表1　区域信息化水平测度指标及权重

2.2信息化水平空间不均衡及分解

本研究利用泰尔指数（Theil Index）衡量信息化水平的省际不均衡程度，该指数是广义熵指数的特殊形式，计算方式如式（1）所示。其中ILi指代第i区域信息化水平，u为所有区域信息化水平的加权平均值，pi为权重系数（本研究通过第i区域人口占全国比重确定）。泰尔指数的优势之一是能够测算按某种标准分组后组内和组间观测值的差距，并得出对总体差距的影响，分解公式如式（2）所示。右边复合项中第一项为组内差距，第二项为组间差距。Wg表示第g个区域人口占全域比重，T（xg）表示第g组的组内差距，WgT（xg）/T即可表示第g组对全域Theil指数贡献度。本研究依据常见做法，将我国全域分为东、中、西三地带（国家统计局口径）。

2.3空间极化程度特征衡量

基于泰尔指数的空间不均衡研究重在分析不同区域观察变量表现的平均差异，空间极化则强调不同区域间的对抗性，二者并不完全一致。区域间的对抗性与区域内部同质性和区间异质性直接相关。换言之，在其他条件不变情况下，当特定区域内部差距缩小时，全域不均衡会随之降低，但全域极化程度反而可能会加深。作为区域发展空间差异的重要表现，极化现象需要深入关注。本研究分别使用ER指数、EGR指数和LU指数衡量我国信息化水平的极化程度。Esteban和Ray提出的ER极化指数要求样本分布在组间和组内分别具有高度的同质性和异质性，并定义了组内认同感和组间疏远感函数，其中认同感是组内样本数的增函数，样本数量越多认同感越高；疏远感则代表不同组内观察变量（本研究为信息化水平）不同产生的对抗［13］。EGR指数则在ER指数基础上放宽组内个体具有完全一致认同感的假设，通过引进误差项形成［14］。由于EGR指数在各区域内观察值存在重叠时无法反映出域内不均衡度，LaVega和Urrutia则进一步提出LU指数［15］。ER指数、EGR指数和LU指数的表达式分别由式（3）～式（5）表示，三种指数越大表明观察值极化程度越高，反之亦反。

式（3）～式（5）中，pi和pj分别表示i和j区域人口数占全国人口比重，ILi和ILj指代同泰尔指数；K为大于零的常数，可根据数据要求加以选择使指数落入0～1之间；α为0～1.6之间的常数，为反映出极化趋势，α取值需要尽可能大，本研究参照常见做法取值1.5。EGR指数中，G为全域省际信息化水平基尼系数，G（x）为假设组内信息化水平均等于该组平均水平时的基尼系数（组间差距），β为大于零的敏感性参数。LU指数中的Gi为第i区域的基尼系数。本研究经过调试，参数K和β分别取值10和0.5。

2.4空间收敛检验模型

收敛研究在于揭示特定现象是否出现收敛或分散趋势，并分析产生收敛的条件，进而为缩小地区间特定现象的差距提供直接依据。地理学第一定律表明几乎所有的空间数据都可能存在空间依赖或空间自相关特征，因此本研究在传统收敛性研究基础上将空间互动纳入考察，采用空间面板计量模型加以分析。本研究重在考察省域信息化水平的β收敛状态。β收敛可分为β绝对收敛和β条件收敛，前者指观察变量存在收敛于同一稳态的趋势，后者则是指各区域观察变量收敛于各自不同的稳态水平。与绝对收敛相比，β条件收敛承认不同区域差距可能持续存在，更接近现实情况。考虑到空间杜宾模型（SDM）较空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）更具一般性，省域信息化水平的β条件收敛的空间杜宾模型如下：

式（6）中，ρ为空间滞后回归系数，等号右侧第一项为被解释变量的空间交互效应，wij为经标准化后的非负空间权重矩阵i行j列元素，c为常数项，μi和λt分别表示空间和时间效应，εit为误差项，Xi，t为外生控制变量集合，分析控制变量的作用有助于从条件趋同的角度找出加速落后地区信息化发展的条件。空间杜宾模型形式经过特定变换则可退化为空间滞后模型和空间误差模型。考虑到各省域绿色全要素生产率空间关联的复杂性，本研究选取空间权重矩阵时将分别考察地理距离（Wd）和地理-经济距离（Wdj），前者依据城市经纬度计算省会间的直线距离，并在无量纲化处理的基础上取倒数作为权重形成；后者依据式（7）进行构建，其中，为考察期内特定省域人均GDP均值，为全域均值，各权重矩阵均通过归一化使每行元素之和为1。与地理距离权重相比，地理-经济距离权重同时考虑了研究单元的空间距离和经济落差。

3　我国省域信息化水平及不均衡度测量

表2报告了2001-2013部分年度我国各省域和东中西部信息化水平及其均值（未报告年份备索）。需要说明的是，东中西地带信息化水平值并非在省域信息化水平计算结果的基础上加权得出，而是汇总各自所辖省域的初始二级指标值进而通过熵值法计算权重得出。从表2中能够看出，考察年度内各省域信息化水平均所有增加，东中西部则各自保持了2.68%、1.75%和1.92%的增幅。尽管考察年度内受惠于西部大开发和中部崛起等国家区域性倾斜政策的支持，中西部地区信息化水平有所增长，但东部地区较好的信息化基础和信息资源吸附能力仍使其保持了相对更快的增幅。东中西阶梯递减的总体格局并未发生明显变化。具体到省域，考察年度信息化水平均值最高的前四位省域依次是北京、上海、天津和广东，增幅最高的前四位省域依次为浙江、内蒙、江苏和广东。

表2　省域及三大区域信息化水平年度值和均值

表3进一步报告了2001-2013各年度全域和东中西信息化水平的泰尔指数。考察年度内我国全域信息化水平泰尔指数除2008年和2013年外均保持增长，考察年度我国省域信息化水平的差距呈现扩大趋势，这种扩大化的省际信息化水平对区域发展的整体协调度存在反向作用。考察末期2013年有较大幅度的下降，这种趋势需要进一步持续关注。东部地区内部信息化水平差距演变趋势与全域相同，但东部泰尔指数大于全域，即东部地区内部信息化水平差距高于全域整体差距；中部地区信息化水平差距以2004年和2009年为界表现出波浪式趋势，2004年和2009年为考察期内中部地区差距最显著的年份；西部地区信息化水平差距则以2004年和2007年为界表现出“增减增”的整体趋势；三地区间差距除末期2013年外呈现有波动的增长态势。中西部地区内部和三地区组间差距小于全域内部差距。针对贡献率的测算表明，考察年度内全域内部差距主要源于东部内部差距和三地区间差距，均值分别为46.00%和47.21%，二者动态的看则呈反向变化趋势，三地区间差距对全域内部差距的贡献率近年来呈显著增长趋势。

表3　全域及各地区信息化水平泰尔指数和贡献度

4　我国信息化水平空间极化程度及演变趋势

表4基于三种指数的研究一致显示，我国信息化水平极化程度在2001-2012年间呈现递增趋势，组内认同程度与组间疏远程度呈同向变动，这与以泰尔指数刻画的全域内部差异度的变化趋势基本吻合，我国信息化水平的整体不均衡度有所扩大，更值得注意的是，极化趋势在此期间表现出逐年上升的特点。考察末期的2013年三指数均有降低，即末期我国信息化水平的极化程度有所缓和，这种趋势的未来变化也需要进一步关注。表3显示我国信息化水平空间差异主要源自东部地区内部和三地区间，结合表2省域年度计算值可以看出，日渐扩大空间差异度和极化程度实际上源自双重空间“马太效应”：信息化基础较好的东部地区保持了更快的增幅，京津和长三角地区在东部地区又保持了相对较快的增幅。这些区域由于较好的经济和知识基础更容易出现信息化发展的加速效应，从而加剧地区间差异和全域内部极化趋势。缩小区域信息化鸿沟一方面需要强化信息高地对周边区域的辐射带动作用，另一方面国家政策仍需要向信息化滞后区域适当倾斜。

表4　三地带信息化水平空间极化指数

5　我国信息化水平空间收敛性检验

结合先前学者的研究［16-18］和平行数据的可得性，本研究选择区域城市化进程（URB）、产业结构升级（STR）、开放度（OPE）和市场化水平（MAR）作为省域尺度下我国信息化水平空间条件收敛的控制变量，分别通过区域非农人口占总人口比重、二三产业增加值占GDP比重，FDI（年均汇率）占GDP比重、个体和私营企业从业人员数占总人口比重衡量，相关数据均取自《中国统计年鉴》和各省域统计公报（个别缺失值通过插值法补齐）。城市化进程和开放度加速了资源向特定空间的聚合和高效利用，有助于发挥区域信息化的网络效应；产业结构升级以及市场化程度代表的营商环境则能够从要素供给和市场需求等多方面推动信息化发展。表5报告了基于MATLAB空间计量程序包的估计结果。非空间面板时间和空间双固定效应估计结果中的β值在1%水平下显著为负，这说明在不考虑空间互动效应和控制了相关因素时，我国省域信息化水平存在收敛趋势，此时收敛速度为0.231，控制变量中仅有产业结构升级系数显著为正（p=0.008）。非空间面板模型下的LM检验统计值在10%显著水平下拒绝不存在被解释变量空间滞后项和空间误差项的原假设，这意味着被解释变量存在空间相关性，将观测单元视为空间独立是有所偏颇的。纳入空间互动效应后，地理距离和地理经济距离权重两种空间权重下的LR检验结果均表明空间杜宾模型不能退化为空间误差或空间滞后模型，Hausman检验结果均支持固定效应。地理距离空间权重下的时空双固定效应显示β值为-0.183（p=0.000），省域信息化水平仍存在条件收敛趋势，收敛速度为0.202。与不考虑地理溢出相比，收敛速度有所延迟。其中原因在于信息化水平较高的区域因较强的学习能力和资源吸附效应更容易获得知识资源从而形成正向反馈，导致资源进一步的空间集聚，从而对周边区域信息化发展产生压力，换言之，空间溢出在一定程度上导致了信息化水平的空间落差加大。相关控制变量中，产业结构升级对信息化水平增长的本地效应显著为正（p= 0.001），产业结构升级带动信息化需求增长和要素产出效率的提升有助于优化区域信息化发展水平。与非空间面板估计结果相似，其他控制变量的本地效应并未通过显著性检验，城市化进程、开放度和市场化程度与信息化水平提升之间的响应程度有待进一步增强。信息化水平空间滞后项（W×IL）系数在5%水平下显著为正，特定区域信息化水平的增长能够通过溢出效应惠及周边区域，但城市化进程和市场化程度的空间滞后项系数在10%水平下显著为负，周边区域城市化和市场化进程会通过资源移出等方式对本地信息化水平产生下行压力，这在一定程度上也能够解释信息化水平的空间马太效应：邻近区域间的城市化和市场化落差会进一步导致信息化资源的非均衡配置。

表5基于地理-经济距离空间权重的双固定效应计算结果显示，β值为-0.196（p=0.000），考虑区域间的经济落差后的信息化水平收敛速度为0.218。地理经济距离空间权重下的收敛速度迟于不考虑空间互动效应，但快于地理距离空间权重计算结果。邻近区域间较小的经济落差有利于抑制区域间互动引发的信息化资源空间马太效应，但与不考虑空间效应相比，经济落差仍会导致收敛速度仍有所延迟。控制变量中的产业结构升级对信息化水平增长的本地效应显著为正（p=0.001），其余变量的本地效应不显著，信息化水平和开放度的空间滞后项系数显著为正，城市化和市场化进程的空间滞后项系数则显著为负。与地理距离空间权重计算结果相比，邻近区域较小的经济落差既可以放大信息化水平自身的溢出效应，也能够将区域开放度在更大的范围内转化为推动信息化发展的动力。

6　结论和讨论

以电子化、数字化和网络化为核心特征的信息化已成为经济社会发展的重要推动力，信息化水平的空间差距也引发越来越多的关注。本研究基于2001-2013年数据研究表明，由于区域信息化存在自我增强的正反馈力量，我国信息化水平省际差异仍较为显著且存在有波动的扩大化趋势，空间极化程度也有所增强，但在考察末期出现下降，这种趋势值得进一步深入关注。空间互动状态下我国省域信息化水平存在条件收敛趋势，综合考量地理距离和经济落差后的省际收敛速度介于不考虑空间效应和只考虑地理距离两种状态之间。地理经济距离空间权重下产业结构升级对信息化水平提升具有显著的本地效应，信息化水平和开放度具有显著的溢出作用，但特定区域城市化和市场化进程则会对周边区域信息化水平提升产生压力。

统筹区际信息化水平对增强区域间整体协调性具有重要意义。缩小区域间信息鸿沟需要强化区域间信息化发展的协调性，发挥大中城市作为信息化高地的辐射和溢出效应，以“数字城市”和信息产业集群带动全域信息化水平的提升，形成交叉互动和优势互补的空间格局，并推动信息产业向中小城市和农村等延伸。特别是充分发挥京沪等信息化高地的作用，建立全域范围内的信息基础资源共享和信息产业合作机制，疏通信息化空间辐射效应的传递渠道，推动全域范围内信息化水平的相对均衡发展。对信息化水平较为滞后区域而言，既需要强化自身的信息基础设施建设和信息化水平的自增长能力，也需要降低转移壁垒，积极承接领先区域的信息化要素溢出。具体而言，一是大力完善本地信息基础设施建设，拓宽本地信息网络的覆盖面，建立健全本地信息化政策管理体系；二是通过自主创新和承接产业转移提升产业发展动力，为信息化发展提供较好的产业平台，实现产业升级和信息化发展的良性互促；三是积极推进本地城市化和市场化进程，发挥城市化和市场化对信息资源集聚和高效利用的作用，优化信息化发展的软环境，同时避免邻近区域间城市化水平等的落差对本地信息化水平的抑制作用；四是通过教育和知识资源面向中西部地区倾斜等方式进一步优化信息化发展基础和环境，夯实区域信息化发展的知识平台。

本研究对2001-2013年间我国信息化水平的空间不均衡、极化特征和收敛性进行了分析，未来研究可从以下几个方面展开，一是缩小研究的空间尺度，分析特定区域内部信息化水平差距的表现和变化；二是进行追踪研究，分析信息化空间差异和极化趋势的未来演进；三是引入政策仿真研究，明确空间互动状态下缓解我国信息化内部差异的政策作用路径，为推动区域信息化相对均衡发展提供直接依据。

［1］庞丽，王铮，腾丽.西部信息化发展水平的区域差异研究［J］.干旱区资源与环境，2006（5）：21-26.

［2］李卫锋.京津冀区域信息化空间差异与协同发展研究［J］.河北经贸大学学报，2010（6）：52-54.

［3］朱伟珠，李春发.京津冀区域信息化发展的空间差异及协调度研究［J］.情报科学，2016（6）：103-108.

［4］胡晓鹏.中国区域信息化差异的实证研究［J］.财经问题研究，2003（5）：73-78.

［5］程慧平，周迪.我国省域信息化水平测量与差异比较［J］.图书馆理论与实践，2015（9）：38-42.

［6］周建农，张星星，彭爱东.我国农村信息化区域差异及演变研究［J］.图书馆理论与实践，2013（7）：19-22.

［7］丁疆辉，刘卫东，吴建民.中国农村信息化发展态势及其区域差异［J］.经济地理，2010（10）：1693-1699.

［8］高锡荣，徐璐璐.我国城乡信息化协调发展水平的空间差异分析［J］.图书情报知识，2013（2）：64-72.

［9］韩先锋，惠宁，宋文飞.信息化能提高中国工业部门技术创新效率吗［J］.中国工业经济，2014（12）：70-82.

［10］课题组.中国信息化水平评价研究报告［J］.统计研究，2006（2）：3-9.

［11］杜方冬，孙振球，饶克勤.信息化水平评价研究进展［J］.情报杂志，2008（5）：146-150.

［12］李赫龙，王富喜.中国信息化水平测度及空间差异研究［J］.情报科学，2015（11）：95-99.

［13］ESTEBAN J，RAY D.On the Measurement of Polarization［J］.Econometrica，1994，62（4）：819-851.

［14］ESTEBAN J，GRADIN C，RAY D.Extensions of a Measure of Polarization with an Application to the Income Distribution of Five OECD Countries［R］.1999.

［15］LA VEGA M C，URRUTIA A M.An Alternative Formulation of the Esteban-Gradin-Ray Extended Measure of Polarization［J］. Journal of Income Distribution，2006，15（12）：42-54.

［16］闫海洲.要素投入、技术外溢与信息化的生产率效应［J］.上海经济研究，2012（4）：74-82.

［17］许轶旻，孙建军.江苏省企业信息化与工业化融合影响因素及实证研究［J］.情报杂志，2012（5）：134-138.

［18］方维慰.中国信息化空间格局的态势分析［J］.情报理论与实践，2013（10）：36-39.

Spatial Imbalance，Polarization Feature and Convergence of China Informatization Level

YU Wei1，ZHANG Peng2
（1.School of Business Administration，Shandong University of Finance and Economics，Jinan 250014，China；2.School of Management，Jinan University，Jinan 250002，China）

Enhancing spatial coordination of informatization level has an important significance for optimizing global development pattern.Measured by Theil index，China provincial difference in informatization level during 2001 and 2013 is still significant with a trend of fluctuation expansion while ER indexes show that the spatial polarization degree is also enhanced.Spatial convergence model confirms that China provincial informatization level under spatial interaction condition possesses a conditional convergence mechanism.Considering the geographical distance and economic gap，industrial structure upgrading has a significant local effect on informatization level promotion，and the openness level has a significantly positive spillover effect on local informatization level promotion while the process of urbanization and marketization brings about pressures on local regional informatization development.Consequently，it is necessary to balance regional informatization level and improve the informatization ecosystem in backward areas so as to narrow provincial information gaps.

informatization；spatial imbalance；polarization；convergence

F49

A

2095-929X（2016）05-0092-08

（责任编辑 刘小平）

2016-07-01

教育部人文社科研究青年基金项目“我国城市化质量空间差异的成因和优化策略”（14YJCZH191）；济南市社科规划项目“济南市知识密集型服务业创新模式和发展对策研究”（JNSK16B19）。

于伟，男，山东烟台人，博士，山东财经大学工商管理学院副教授，研究方向：区域创新管理，Email：longkouyuwei@ sina.com；张鹏，男，山东济南人，博士，济南大学管理学院讲师，研究方向：管理科学与工程。