“一带一路”背景下新疆信息产业发展研究

2019-08-01刘燕奎

创新科技 2019年4期

刘燕奎

摘要：在“一带一路”倡议的大背景下，新疆需要建设成熟的信息产业网络来支撑核心区的建设和高质量的转型发展，因而文章选用灰色关联法分析了影响新疆信息产业发展的各个因素。结果显示，新疆科研基础与信息产业之间的关系最为密切，表明新疆信息产业的发展主要依赖于知识的产出与技术的进步。而在科研基础、人才基础、设施基础与信息产业发展关联度都比较强的情况下，新疆的全要素生产率与信息产业发展的关系仍旧较弱，表明新疆存在较为严重的资源错配现象。

關键词：信息产业;产业发展;灰色关联法

中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：1671-0037（2019）4-73-6

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.04.012

1 引言

1.1 研究背景

伴随着全球科学技术的飞速发展，信息产业作为其他产业的支撑产业，正逐步成为世界上各个国家和地区最重要的经济增长引擎。各国纷纷提出相关政策来支撑信息产业的发展。如美国的NII计划和GII计划、日本的两阶段e-Japan战略、韩国的《信息产业育成计划》和IT839战略以及印度的《IT行动计划》等。信息产业作为工业3.0的核心，是实现高质量发展的重要保障，可以为工业4.0时代的到来打下坚实的基础。中国也非常重视信息产业的发展，习近平总书记在党的十九大报告中曾多次提到信息化，国务院也专门制定了《国家信息化发展战略纲要》和《“十三五”国家信息化规划》，确定数据资源开放共享、网络扶贫、建设新型智慧城市、网上丝绸之路等12项优先行动，并在法律法规、创新制度、融资渠道、财政税收、人才环境、基础环境等方面提供了相应的政策支持。

信息产业的聚集程度能在很大程度上反映出一个地区发展的先进程度，信息产业发达的地方往往能够产生更好的贸易环境和更合理的产业结构，而且由于其中部分行业兼具宣传和引导舆论的作用，在地区间激烈争夺要素的情况下，容易聚焦注意力，从而促进生产要素聚集，产生更成熟的产业链。即使是在公司内部，优秀的信息服务部门也可以给该公司带来更多的信息和流量入口，便于产生更强的竞争力。例如，阿里巴巴、腾讯和百度分别获得了交易习惯、社交需求和搜索及广告需求方面的海量数据，并通过这些大数据为企业的发展规划和生态构建奠定基础。同时信息产业也可以节约知识资源的获取成本，可以在一定程度上缩小人们知识获取的“贫富差距”，有助于提高全民素质。

相比于东部沿海地区已经成熟的信息产业，新疆的信息产业基础相对薄弱，缺乏成型的产业链和产业规模。新疆在“一带一路”倡议的大背景下和产业结构转型升级的关键时期，有必要投入适量的资源来发展信息产业。在信息产业的发展过程中，更需要确定发展重心和路径，寻找要素配置的倾斜点。因此，本文通过分析信息产业的结构，提出了相应的政策建议。

1.2 文献综述

作为较为热门的研究课题，国内已有不少学者进行了信息产业的相关研究。在对其他产业和经济增长的促进方面，王宏伟[1]认为信息产业对国民经济的带动作用比较明显，且对其他产业的拉动作用逐步增强;陶长琪和周璇[2]认为各省份信息产业与制造业有密切联系，而且信息产业与制造业在东、中、西部的耦联协调度不断降低，建议中西部地区尽快深化其耦联效应，以缩小产业差距;张新成[3]、周蕾[4]、王兆峰[5-6]、李晓钟[7]、袁丹[8]等许多学者研究了信息产业与旅游业、文化业等多种行业的关系，均认为信息产业对其他产业有促进作用。在信息产业自身的演变和发展方面，王欣[9]详细研究了信息产业的演化机理和动力机制;宋之杰和唐晓莉[10]认为我国信息服务业的发展水平强于信息制造业;高菠阳等[11]认为我国许多省份的电子信息产业存在产业转移现象，且发达地区的信息技术制造业对外转出较为明显，全国逐渐形成新的信息产业基地;曾刚[12]、江曼琦[13]、吴德进[14]、吴艳霞[15]等分别研究了上海、京津冀、福建、陕西等省份信息产业的发展。

1.3 概念界定

基于“克拉克大分类法”的定义划分，信息产业也可以被称作知识产业或第四产业，是指可以提升其他产业利润的公共产业，是其他一切产业的服务业。广义的信息产业指生产并整理交易各种信息及其信息生产设备的产业，而狭义的信息产业专指与电子计算机有直接关联的工业或服务业，简称IT业。本文限于数据的可得性，以《2017年国民经济行业分类》中的“信息传输、软件和信息技术服务业”作为信息产业的界定范围。

2 新疆信息产业结构实证分析

2.1 灰色关联分析法介绍

灰色系统理论（Grey Theory）是一种由邓聚龙提出的用来衡量系统中各因素相关关系的系统科学理论，源于系统控制理论，现在被广泛应用于经济分析。该理论主要内容为：在一个二维系统的发展过程中，研究对象与各相关要素（往往被称为参考数列和比较数列）的相关关系无法直接线性描述，往往呈现模糊的、相似的关联性，这时需要通过其曲线“相似程度”（灰色关联度）来判断参考数列与比较数列的相关关系。如果两个要素的变化趋势相似，则二者的相关关系明显;反之，二者相关关系不明显。灰色关联弥补了传统分析方法对动态或二维数据的研究缺陷，使得系统发展的趋势得以量化，所以往往适用于动态或多个被解释变量的分析。此外，因为灰色关联理论不存在检验过程，所以对数据质量和样本量的要求比较低，使得灰色关联理论更容易应用，不会出现分析结果与现实情况的明显偏差。

灰色关联分析法的具体步骤如下。

第一步：确定比较数列和参考数列。参考数列主要反映目标系统自身的特征，是被解释变量，而比较数列主要反映可能影响或被影响的其他系统的特征。

第二步：将数列进行无量纲化处理。为了保证分析的全面性，运用灰色关联法进行研究时比较数列涉及的因素通常较多，但各因素的物理意义不同，量化标准也不一定相同，这样比较起来相对麻烦或者根本不具有可比性，得出的结论也缺乏科学性。因此，在进行灰色关联度分析前，一般先对原始数据进行处理。无量纲化是灰色关联法中常用的数据处理方法，主要分为初值法和均值法，由于初值法容易受初值本身的影响，当某一初值偏差较大时容易影响整体的分析结果，因而本文选用均值法，计算方法见公式（1）。

第三步：求参考数列与比较数列各具体指标间的关联系数。一个参考数列通常有若干个比较数列，而且各比较数列又包含若干具体的指标，各个时刻（即曲线中的各点）各比较数列中的具体指标与参考数列的关联系数可由下列公式算出。

其中，ρ为分辨系数，一般在0～1之间，通常取0.5。

第四步：计算参考数列与比较数列的灰色关联度。关联系数是参考数列与各比较数列具体指标关联程度值，具有多个结果，而且信息较为分散。出于研究整体性考虑，需要将各个时刻的关联系数集中为一个值，即通过求其平均值来表示参考数列与比较数列间的关联程度，关联度[y]的计算公式如下。

2.2 新疆信息产业发展要素灰色关联分析

2.2.1 确定参考数列和比较数列。本文将信息传输、软件和信息技术服务业的人均增加值作为参考数列，简称为人均信息产业增加值，记为[XO]，并将影响信息产业发展的因素划分为以下5个一级指标，即经济基础、人才基础、设施基础、科研基础和财政投入。

根据数据的合理性和可得性，本文将一级指标又做了如下细分。

经济基础指标主要体现的是新疆的整体经济实力和可提供的生产能力，可以为信息产业提供发展所需的宏观环境支撑。本文用新疆GDP值衡量新疆经济实力，用劳动生产率和全要素生产率衡量新疆的生产效率，用三次产业的增加值衡量新疆所能提供的产业支撑。

人才基础指标主要体现的是新疆可以为信息产业提供的劳动要素。由于信息产业主要集中在城镇地区，因而以信息产业城镇从业者人数作为直接的劳动要素，以信息产业城镇就业人员平均工资粗略地作为衡量从业者积极性的指标，以普通高等院校在校生人数作为潜在的劳动要素。

设施基础指标主要体现的是新疆可以为信息产业提供的显性或隐性的基础设施量。本文以电信业务量和互联网普及率衡量支撑信息产业所需的信息网络，以长途光缆线路长度和移动电话普及率衡量支撑信息产业发展所需的设备基础。鉴于固定电话的整体影响力较低，本文放弃了固定电话普及率这一指标。

科研基础指标主要体现的是新疆可以为信息产业提供的知识要素。以科研人员数衡量用于知识生产的劳动投入量，以R&D经费衡量用于知识要素生产的资本投入量，以专利申请受理数衡量知识要素的生产活力，以专利授权数衡量知识要素的生产成果。

财政投入指标主要体现的是新疆对于信息产业的重视程度。由于数据可得性和相关政策难以量化的问题，只能通过科研项目投入来间接地反映，所以选取了两个指标，即科研占财政支出比例和R&D经费占GDP比例（%）。

指标划分如表1所示。

数据来源：《中国统计年鉴》《新疆统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》及相关统计公报。

2.2.2 对数据进行无量纲化处理。数据处理前如表2所示，數据处理后如表3所示。

2.2.3 将无量纲化的数据进行计算之后得出各比较数列的灰色关联度。

2.2.4 将灰色关联度按照大小进行排序，如表4所示。

2.3 结果分析

通过分析可以得到如下结论。

①在各项二级指标中，各相关指标与信息产业之间的关联度普遍大于0.7。其中，互联网普及率、专利申请的受理及授权数、第三产业增加值、信息产业就业人员平均工资和R&D经费支出等排名较为靠前，关联度在0.8以上，表明这些指标与信息产业发展的关系较为密切。

②在其他要素与信息产业的发展都较为密切的情况下，全要素生产率这一指标与信息产业发展之间的联系仍旧较弱，一个可能的原因是新疆全要素生产率自身并不稳定，生产要素错配现象严重，生产结构不合理。

③如果综合起来进行考量，国民经济、人才基础、设施基础、科研基础和财政基础5个一级指标的平均灰色关联度分别为0.73、0.79、0.78、0.80和0.72，差距并不明显。其中，科研基础与信息产业的灰色关联度最大，表明信息产业的发展主要依赖于技术的进步与创新，且其本身也是技术进步的良好助推器;而人才基础和设施基础与信息产业的灰色关联度居于其次，表明人力资本与不变资本的投入也在显著地影响着信息产业的发展。

3 新疆信息产业发展政策建议

3.1 构建完备的信息传输网络，提高网络普及率

网络普及率对信息产业的发展至关重要，在保证信息安全和防止维稳态势恶化的基础上，政府应该推动信息网络的构建。从技术角度考虑，政府应尽快完成4G网络的构建，并为将来5G时代的到来构建成熟的基础设施;从覆盖范围角度考虑，政府有必要在扶贫过程中，加大对农村信息网络的投入，并可以通过倡导发展农村电商等“互联网+”项目，提高网络设备的利用效率，促使农村地区形成良性的发展途径。

3.2 重视科研队伍的培养，促进技术进步与创新

技术的进步与创新是信息产业发展的重要支撑与保障。政府应该在财政允许的情况下，积极利用国家提供的优惠政策和援助，既要重视基础教育、培养科研的后备军，又要引入其他地区优秀的科研人员，并通过较为宽松和人性化的鼓励政策提高科研人员的积极性，构建合适的知识交流网络。同时，也要加强对科研经费的管理，防止科研经费滥用，使得科研经费能够被最合理地利用。

3.3 优化信息产业发展环境，提高信息产业从业人员积极性

信息产业从业人员的积极性也是信息产业发展的重要影响因素，而信息产业从业人员的积极性在很大程度上依赖于用人单位提供的薪资水平和工作管理方式。从薪资角度考虑，用人单位的盈利能力是该单位薪资水平的重要影响因素。政府有必要在保证信息安全的前提下，简化对企业相关事项的审批流程，取缔无意义的“形式主义”审批，同时防范企业为争夺市场份额产生的不利于产业发展的恶性竞争行为，从而通过节约企业不合理的成本提高企业的盈利能力，进而提高员工的薪资水平;从工作管理方式的角度考虑，僵化的、低效率的、非人性化的管理方式容易使从业人员丧失成就感和获得感，从而产生过多的“混工作时长”的冗员，大大降低企业生产效率。政府有必要积极考察企业的竞争状况、应对方式及从业人员的工作效率，提供有利于员工真实地表达工作状况的平台。一方面，通过完善执法体系保护从业人员的合法权益，避免无意义的“996”工作方式常态化;另一方面，积极介入并阻止过度的企业竞争，通过政策优惠为企业提供足够的蓝海市场，从而防止管理人员在竞争压力下产生的极端管理行为。

3.4 培育龙头企业，引领形成良好的信息产业态势

首先，充分利用高新技术开发区的政策优势，促进资本和人才的集中，形成信息产业的集群发展。其次，在高新区构建便利的贸易环境，促使具有相似功能的企业形成产业联盟，并积极引导其进行良性并购，进而形成具有一定规模和代表性的龙头企业。最后，通过对龙头企业优秀管理制度和企业家精神的宣传，形成产业内部合理的潜规则，从而加强行业自律，实现要素资源的合理配置，提升全要素生产率，减少政府的管理成本。

参考文献：

[1] 王宏伟.信息产业与中国经济增长的实证分析[J].中国工业经济，2009（11）：66-76

[2] 陶长琪，周璇.产业融合下的产业结构优化升级效应分析：基于信息产业与制造业耦联的实证研究[J].产业经济研究，2015（3）：21-31，110.

[3] 张新成，弓志刚，高楠，等.中国旅游产业与信息产业耦合协调关系的实证研究[J].资源开发与市场，2017（10）：1259-1264.

[4] 周蕾，王冲.旅游产业—区域经济—信息产业系统耦合协调发展研究[J].统计与决策，2017（18）：103-107.

[5] 王兆峰，范继刚.西部地区旅游产业与信息产业融合发展研究[J].中央民族大學学报（哲学社会科学版），2013（5）：78-85.

[6] 范继刚，王兆峰，杨卫书.四川省旅游产业与信息产业耦合协调研究[J].资源开发与市场，2014（1）：110-113.

[7] 李晓钟，杨丹.我国汽车产业与电子信息产业耦合发展研究[J].软科学，2016（11）：19-23.

[8] 袁丹，雷宏振，兰娟丽，等.文化产业与信息产业的产业关联与波及效应分析[J].统计与信息论坛，2015（4）：65-70.

[9] 王欣.信息产业发展机理及测度理论与方法研究[D].长春：吉林大学，2008.

[10] 宋之杰，唐晓莉.基于logistic模型的我国信息产业演化发展研究[J].数学的实践与认识，2019（5）：151-159.

[11] 高菠阳，李俊玮，刘红光.中国电子信息产业转移特征及驱动因素：基于区域间投入产出表分析[J].经济地理，2015（10）：103-109.