浙江省信息消费驱动经济增长的实证研究<br/>——基于多元回归模型和VAR模型分析

浙江省信息消费驱动经济增长的实证研究
——基于多元回归模型和VAR模型分析

2018-06-22陶润生胡中慧袁洋

常州工学院学报 2018年2期

陶润生，胡中慧，袁洋

(浙江师范大学经济与管理学院，浙江金华 321004)

0 引言

金融危机后全球经济持续疲软，出口和投资对经济的拉动作用日益减弱，扩大内需、刺激消费、活跃国内消费市场是我国保持经济持续增长的重要抓手。同时，随着互联网信息技术和社会生产的深度融合与发展，信息化进程加快以及物联网、云计算、大数据等信息技术的不断发展，手机、电脑等智能设备在网络时代的新型信息消费又掀起一股驱动经济快速增长的浪潮。特别是在供给侧结构性改革背景下，消费供给对经济的拉动作用日益凸显。

2013年国务院印发的《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(以下简称《若干意见》)，使信息消费上升至国家战略层次。在《若干意见》的指导下，我国的信息消费趋势逐渐合理化和结构化，四年来也取得了一定的成效。为了更好地促进经济发展，优化信息消费，2017年8月国务院又发布《关于进一步扩大和升级信息消费持续释放内需潜力的指导意见》(以下简称《指导意见》)，以此进一步扩大和升级信息消费，充分释放内需潜力，壮大经济增长的内生动力。浙江省是我国经济发展水平居于前列的省份之一，也是我国信息化发展水平较高的国家示范区。为了进一步加快产业转型升级，促进信息消费，实现经济增长，浙江省积极响应国家号召，于2014年颁布了《关于促进信息消费扩大内需的实施意见》，将信息消费作为一条驱动经济增长的主线来推广实施。本文立足于浙江省信息消费近几年的发展现状，从中寻找切入点来对信息消费与经济增长的关系进行验证分析，从而为后续的经济发展重点提供方向性指导。

1 文献综述

当前信息消费已经发展为经济增长的关键引擎，为此，国内外学者先后对信息消费展开相关研究。其中国外学者Oma(1996)对信息消费的对象展开研究，Vandenberg(1995)、Shah(2006)着重分析信息消费的行为，还有一些学者根据特定信息技术环境，通过信息与消费、消费者的关系，联系当前的信息技术环境，分析消费行为对社会整体发展状况的影响[1]。国内最早对信息消费进行定义的是郑英隆[2](1994)，他认为信息消费是相关决策者将有关于决策的信息吸收转换为行动方案决策或思想决策的过程；贺修铭[3](1996)对此定义进一步完善，他认为信息消费是信息消费者对信息内容获取、消化再创新的一种社会活动；此外，沈小玲[4](2008)从国家层面对信息消费进行定义，认为信息消费是直接以信息产品和信息服务为消费对象的消费活动。

通过研究发现国内关于信息消费的研究主要集中在以下几个方面：1)信息消费的理论，如信息消费水平、测度方法研究，信息消费行为与主体研究；2)信息消费环境；3)信息消费监督、评价及权益保护；4)信息消费相关实证研究以及新型信息消费。在国家发布《若干意见》后，赵付春[5](2014)从需求方出发将信息消费分为居民个人、企业、政府信息消费，分析了信息消费对经济的六重积极效应与三层消极效应；邓少军[6](2014)从信息消费与传统产业转型升级的关系入手，提出消费者、企业、产业或产业集群、区域或国家的多层次信息消费概念；王兴全[7](2014)以互联网作为信息消费的主平台，解构产业链和评估经济规模；罗裕梅等[8](2014)立足于主体、资源和环境这3个构成要素，从信息消费的角度来缩小三大鸿沟。

如今信息消费作为一项重要的经济活动，对经济增长的驱动作用越来越显著，已成为我国经济增长的关键推动力和新的发展热点，众多学者对信息消费与经济增长之间的关系展开相应的研究。杨春立[9](2015)通过对信息消费发展现状的描述，从信息消费率和信息消费贡献率两个角度来分析信息消费在经济构成中的效用；谢印成等[10](2015)根据我国互联网发展状况和三产增加值，通过构建回归模型对我国信息产业发展给经济增长带来的影响进行实证分析，并提出相关政策建议；陈立梅等[11](2016)根据江苏省农村信息消费差异的动态变化及空间分解验证分析如何消除区域信息消费差异，拉动经济发展；钟玲玲等[12](2016)基于2002—2015年我国信息消费水平的样本数据经实证研究得出信息消费与信息产业发展的内生增长关系；吕金梅[13](2017)指出在当前供给侧结构性改革背景下，诸如网络游戏、电子通信、云计算、大数据、互联网等大范围的信息消费以直接或间接的方式渗透到社会经济中的各行各业，从而带动经济增长。

2 实证分析

2.1 指标选择和数据获取

以往的研究大多数是将GDP作为衡量经济增长的指标，本文在对信息消费驱动经济增长的研究中也将GDP作为经济增长的衡量标准。根据钟玲玲等的已有分析，信息消费驱动经济增长主要表现在3个方面：产业发展、扩大就业和推动消费。本文借鉴已有研究将信息消费驱动经济增长的方式概括为以下3个方面：一是居民信息消费(用CONSUMPTION表示)，在这里使用的是陈立梅[14](2013)的测度方法，即信息消费包括家庭设备支出、医疗保健支出、交通通讯支出和文教娱乐支出；二是信息产业产值(用INDUSTRY表示)，鉴于部分数据的不可获得性或残缺性，这里将信息产业特定为信息传输、软件和信息技术服务业；三是信息产业从业人员(用LABOUR表示)，定义为信息传输、软件和信息技术服务业从业人员。根据上述指标分类以及相关数据的可获得性与可靠性，本文原始数据来源于国家统计局和浙江省统计局浙江统计信息网上的面板数据，选取了2004—2015年居民信息消费额、信息产业产值、信息产业从业人员以及浙江省GDP指标的数据。

2.2 构建模型

信息消费的发展在一定条件下能够推动信息产业发展，带动相关人员就业，扩大居民信息消费额，最终有效驱动经济增长。本文将针对3个变量与经济增长进行回归分析，以获得相关回归系数及各变量驱动经济增长的强弱程度。为了能进行估计，更清晰地反映各变量之间的关系，根据指标分类构建如下回归模型：

lnGDP=β0+β1lnCONSUMPTION+

β2lnINDUSTRY+β3lnLABOUR+μ0

对模型方程两边取对数，一是因为对数变换能够消除异方差，且不会改变线性对应关系；二是模型方程取对数后方程系数可以表示相应变量间的弹性，可以多方面加以应用。在上面的方程式中，β为截距项，μ为随机误差项。在研究中首先对各变量数据对数化处理后进行了简单的描述性统计，如表1所示。

表1 各变量数据的描述性统计

注：所有变量进行了对数化处理。

2.3 平稳性检验

根据古典回归分析模型，被解释变量和解释变量都假设满足序列是平稳的条件，也就是说它们的期望值为零且方差恒定。但在非平稳变量存在的情况下，将一个随机游走变量对另一个随机游走变量进行回归，尽管拟合度很好，影响也较为显著，但极有可能导致荒谬的结果,出现“伪回归”现象。本研究采用2004—2015年浙江省国内生产总值、居民信息消费额、信息产业产值和信息产业从业人员的数据进行回归分析，是一个典型的时间序列数据，而时间序列数据的一个缺点就是不平稳性。因此，在进行模型回归之前要检验时间序列的平稳性，避免出现“伪回归”问题。

在平稳性检验过程中单位根检验是较为常用的一种方法。本文通过EViews 7.0软件常用的ADF法对相关变量进行单位根检验。对各变量数列进行ADF检验，检验结果如表2所示。

表2 各变量ADF检验结果

注：D代表一阶差分。

由表2可以看出，变量lnGDP、lnCONSUMPTION和lnINDUSTRY在原水平上存在单位根，处于非平稳状态，而变量lnLABOUR在原水平上是平稳的。对所有变量进行一阶差分处理后，变量lnGDP和lnCONSUMPTION在10%的显著水平下通过检验，表现为平稳时间序列，变量lnINDUSTRY和lnLABOUR在1%的显著水平下通过检验，处于平稳的状态。这里可以认为变量lnGDP、lnCONSUMPTION、lnINDUSTRY和lnLABOUR为同阶平稳，说明它们都是一阶单整序列。

采用SPSS 20.0软件对数据进行分析处理，计量资料以（均数±标准差）表示，采用t检验；计数资料以（n，%）表示，采用χ2检验，以P＜0.05表示差异具有统计学意义。

2.4 经济增长模型的回归结果

运用EViews 7.0软件进行操作，可得出该模型回归方程：

lnGDP=1.525 030+0.987 059 lnCONSUMPTION+0.071 064 lnINDUSTRY+

0.072 890 lnLABOUR+μ0

根据模型回归方程计算出模型回归的具体结果，如表3所示。

表3 模型回归的具体结果

另，可决系数的计算结果为0.984 560，D.W.统计量为1.812 012。

从模型的回归结果来看，其中可决系数为0.984 560，说明其拟合优度较好。各解释变量的系数都为正，说明与被解释变量之间的关系呈正比。居民信息消费对应的P值为0.003 4，小于0.01，说明居民信息消费在1%的水平下对经济增长有显著影响。信息产业产值和信息产业从业人员对应的P值分别为0.663 6和0.236 5，都大于0.01，说明这两个变量对经济增长的影响不显著，究其原因在于选取指标时考虑到数据的可获得性与可靠性，将信息产业范围进行特定划分，以及浙江省信息产业发展还有待改进和完善。D.W.统计量为1.812 012，证明模型是有效回归。从各变量的系数来看，浙江省居民信息消费额每增加1亿元，将带动GDP增长0.987 059亿元，全省信息产业产值每上升1亿元，将带动GDP增长0.071 064亿元，全省信息产业从业人员每增加1万人，将带动GDP增长0.072 890亿元。从这里看信息产业拉动经济增长的作用并不是很显著，具体原因与前文所述相同。

2.5 基于VAR模型的分析

2.5.1 脉冲响应函数分析

脉冲响应函数表达的是某一变量对自己或其他变量当前或未来变化的反应。本文通过脉冲响应函数图分析浙江省居民信息消费额、信息产业产值、信息产业从业人员与经济增长在一定时期内的关系与影响。在进行脉冲响应函数分析前必须保证VAR模型的平稳性，利用AR Roots检验方法对VAR模型的平稳性进行检验，检验结果如图1所示。

由图1可以看出VAR模型所有根都在单位圆内，因此处于平稳的状态，可以进行脉冲响应函数分析。具体的脉冲响应函数分析如图2—17所示，本研究以年作为变量的时间划分单位，故图中10期即为10年。

图1 AR Roots检验图

图2 经济增长对经济增长的影响

图3 居民信息消费对经济增长的影响

图4 信息产业对经济增长的影响

图5 信息产业从业人员对经济增长的影响

图6 经济增长对居民信息消费的影响

图7 居民信息消费对居民信息消费的影响

图8 信息产业对居民信息消费的影响

图9 信息产业从业人员对居民信息消费的影响

图10 经济增长对信息产业的影响

图11 居民信息消费对信息产业的影响

图12 信息产业对信息产业的影响

图13 信息产业从业人员对信息产业的影响

图14 经济增长对信息产业从业人员的影响

图15 居民信息消费对信息产业从业人员的影响

图16 信息产业对信息产业从业人员的影响

图17 信息产业从业人员对信息产业从业人员的影响

图2—5展现了未来10期lnGDP，lnCON-

SUMPTION，lnINDUSTRY，lnLABOUR对lnGDP的响应函数的时间路径。其中lnGDP和lnCONSUMPTION在对lnGDP的冲击中，它们脉冲响应的第1期都约为0.03，后面逐期递减，不过速度较为缓慢；而lnINDUSTRY和lnLABOUR在对lnGDP的冲击中呈现缓慢上升趋势并在一定期限后逐渐稳定下来，且lnLABOUR在3到5期时的冲击响应为0，在5期后才有所提升。图2—5说明了全省生产总值和居民信息消费额的下降会对后期的全省生产总值产生不利的影响，即使这种下降的趋势并不显著；而信息产业产值和从业人员的增加能够引起后期全省生产总值的增长，且这种增长越到后期越趋于稳定。

图6—9展现了未来10期4个变量对lnCONSUMPTION的响应函数的时间路径。其中lnGDP对lnCONSUMPTION实施冲击，后者的响应路径从第1期的0先上升到第2期的最大值后逐期下降，到第10期时降到0以下；lnCONSUMPTION对自身的冲击中响应路径是不断下降的，在第8期后就处于0以下了；lnINDUSTRY在对lnCONSUMPTION的冲击中，响应路径先上升然后达到一段时间的稳定状态，最后在第6期左右开始逐期下滑到几乎为0；lnLABOUR对lnCONSUMPTION的响应函数时间路径从前两期的负数在第3期后转为正，不断上升后趋于稳定。图6—9说明了经济下滑会影响居民信息消费，前期居民信息消费下降也会引起后期居民信息消费的下降，信息产业的良好发展有助于居民信息消费的增长，因此需要注意信息产业的优化，而信息产业从业人员的增加会引发后面居民信息消费的增加，且增长弹性变大后趋于稳定的规律。

图10—13展现了未来10期4个变量对1个单位lnINDUSTRY冲击的响应。在lnGDP的冲击下，lnINDUSTRY总体上呈缓慢上升趋势，并在第8期后趋于稳定；lnCONSUMPTION对lnINDUSTRY冲击在第1期为0，接着下降到最小值-0.014，然后就逐期上升并于第8期后稳定下来；lnINDUSTRY对自身的冲击经过一段下滑期后又逐期上升；而lnLABOUR对lnINDUSTRY的响应路径由正逐渐转为负，在第9期后又上升为正。图10—13说明了经济增长对信息产业产值的增加还是有一定的正向作用的，居民信息消费会考验整体的信息产业状况，随着科学技术的不断发展和完善，信息产业在遭遇瓶颈期后将会迎来新的发展期，信息产业产值的提升离不开优质的相关服务人员，不过需要经过长时间的完善。

图14—17展现了未来10期4个变量对1个单位lnLABOUR冲击的响应。从总体上看，lnLABOUR相对于4个变量的冲击响应，其响应路径与lnINDUSTRY相似，只是在影响幅度上相对来说要大一点。随着浙江省经济发展和居民信息消费的增长，需要更多的信息产业从业人员来从事相关的服务。信息产业产值与信息产业从业人员之间是相辅相成的，产值的增加离不开相关人员优质的服务，而高水平、高质量的信息产业从业人员又需要信息产业市场的不断发展和完善。

2.5.2 方差分解分析

接下来我们运用方差分解法来考察浙江省信息消费与经济增长之间的影响重要程度。相对于脉冲响应函数分析，方差分解能够分析由于自身冲击与其他变量的冲击而导致的移动的比例，也就是各变量冲击对内生变量变化所产生的贡献度。本文只需要分析经济增长中各变量的贡献度，具体方差分解结果如表4所示。

从表4可以看出，相对于信息消费的3个变量指标，浙江省经济增长对其自身的影响程度还是较为强劲的。其中比较明显的是经济增长在第2期的方差分解时间路径出现大幅下滑，贡献率下降了32.58%，后面也是逐期下降，不过直到滞后10期的时候经济增长对自身的贡献率仍有64.85%。在信息消费中，对经济增长产生较大影响的是居民信息消费，前4期呈上升趋势，后几期逐渐下降，直到滞后10期时仍对经济增长有15.32%的贡献率。信息产业产值和从业人员对于经济增长的时间路径虽是不断上升的，但总体来说贡献率仍低于居民信息消费，一是由于可获得数据的限制，将信息产业限定在特定的行业；二是因为浙江省信息产业还在不断发展和完善过程中，还需要一定时间的积累和巩固。不过信息产业的前景是好的，如表中滞后10期时信息产业从业人员对经济增长的贡献率已经超过了居民信息消费，且这种趋势会越来越明显。

表4 浙江省经济增长的方差分解结果

3 结论与建议

3.1 结论

本文基于2004—2015年浙江省生产总值及居民信息消费等样本数据，对信息消费驱动经济增长的作用进行了多元回归模型分析和自向量回归模型分析，通过分析可以得出以下结论：在信息消费的3个指标中，居民信息消费对浙江省经济增长的作用远远大于信息产业产值和从业人员所带来的作用，居民信息消费与浙江省经济增长的关系是双向的，居民信息消费额增加会促进经济增长，经济大力发展也会拉动居民信息消费。在本研究中由于进行了特定的限制，导致信息产业产值和从业人员对经济的驱动作用并不十分显著，不过它们的作用更倾向于长期驱动，随着信息科学技术的不断发展，信息消费涉及的行业及领域不断延伸，相关产业政策激励的层层叠加，它们的影响程度也会愈加深远。

本文的计量分析存在以下两点不足：一是由于数据残缺或不可获得，文中将信息产业限定在信息传输、软件和信息技术服务业，使得研究深度不够，可能会出现一些误差；二是选取浙江省2004—2015年的相关数据系列，使得研究广度不足，究其原因在于浙江省信息消费方面统计工作尚不完善，且滞后于信息化发展的进程，也给研究带来一定的困难。

3.2 建议

在2013年国家印发《若干意见》后，浙江省响应国家号召发布《关于促进消息消费扩大内需的实施意见》，几年来在信息消费方面取得不错的成效。2017年8月国家又印发《指导意见》，对信息消费的未来发展方向给予了更明确的指导，浙江省应以国家《指导意见》为根本，立足于本省实际情况，走出属于自己的信息消费驱动经济增长的道路。

一是加强信息基础设施建设和完善，落实网络提速降费方案，实现供给侧与需求侧对接，增强有效供给，提高信息产品和服务的质量和水平，扩大信息消费覆盖面，落实居民信息消费鼓励措施，倡导信息化工作、生活模式。

二是引导产业渗透与创新发展，不断催生新亮点，培育新动能。大力发展移动通信等电子信息基础产业，支持智能化信息终端产品发展，优化信息产业发展环境，完善信息产业政策支撑体系，保障信息产业良性发展。

三是扎根于信息产品与服务，充分释放信息消费内需潜力，面向全省提供更多的相关就业机会，同时加强信息产业从业人员服务培训与质量提升，提升服务能力与素质，让信息消费能够得以全面优化，驱动经济增长。

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