江苏省信息通信产业的影响因素研究

姚龚平 夏婷婷 黄志华 娄 欢

中通服咨询设计研究院有限公司

0 引言

2019年6月6日上午，工信部正式发放5G商用牌照，标志着我国正式进入5G时代。在5G技术投入商用的背后，是通信和信息技术不断发展的量变引起的通信方式迭代的质变。

江苏省信息化建设一直走在全国前列。2017年中国信息通信研究院发布了《衡量信息社会——中国分省ICT发展指数(IDI)排名及分析》研究报告。其对我国31个省的IDI（ICT Development Index，信息通信技术发展指数）进行了测算，江苏省IDI指数位列前五，与国际主要城市相比，我省的IDI指数也处于领先水平。ICT蓬勃发展的背后，是江苏省科技、教育、经济等综合实力共同作用的结果。关于ICT发展水平与各评价指标的关系，学术界也有很多研究。郭美晨利用增长核算模型，研究证明了ICT发展对经济发展的促进关系；林少章通过研究ICT的现状与出口绩效的关系，证明了了ICT发展与企业绩效的正向联系；金春华通过研究ICT、经济和环境的多元关系，认为三者可以组成一个相互促进的系统，协同发展。

现有研究大多聚焦在ICT与经济发展的关系之间，并且只研究了ICT对某一指标的单向关系。实际上多产业的影响往往是双向的，其余领域的发展情况也会对ICT的发展产生影响。因此，本文聚焦江苏省通信信息技术的影响因素，探究ICT发展的深层原因，从教育、科技以及对外开放三方面展开研究，分析ICT与三者的影响关系，并提出对策和建议。

1 实证分析

1.1 研究方法

利用VAR（vector auto-regression 向量自回归）模型进行定量分析来看，模型用所有自变量滞后值组成的函数来解释每一个自变量，适合于分析多因素影响和双向因果关系，避免了多元线性回归的独立性问题。模型可以准确地刻画出多因素的长期影响关系，通过分析时间序列的趋势，指导和预测未来的动态走势。VAR模型的基本形式定义为：

yt为内生变量，Xt为外生变量，p为滞后阶数，μt为误差向量。

1.2 数据来源和选取

本文主要研究教育、科技以及对外开放程度对ICT的影响关系，所以用大学及以上学历人数占总人数的比例（edu）来刻画教育水平，用高新技术产值（tec）来刻画科技水平，用进出口总额（iae）来刻画对外开放水平，用信息化发展总指数（idi）来刻画ICT水平。数据均采集自《中国统计年鉴》和《江苏统计年鉴》中2002年-2017年的年度数据。

1.3 模型设定

在VAR模型中，为了消除变量的异方差性，对高等教育比例、高新技术产值、进出口总额、信息化发展指数做对数处理，分别记做lnedu、lntec、lniae、lnidi。这样就把对三个领域和ICT相互影响关系的研究，转化为对四个对数化指标的研究，如表1所示。

表1 模型中变量的选取

1.4 模型拟合分析

1.4.1 单位根检验

VAR模型是平稳序列建模技术，建立的前提是各变量的平稳，或者各变量在差分后平稳。为避免出现伪回归现象，一定要对各变量进行平稳性检验。本文采用ADF检验法分别对lnedu、lntec、lniae和lnidi进行单位根检验，结果如表2所示。

表2 单位根检验结果

由上表可以看出，四个变量在5%显著性水平下均通过了ADF检验，都为平稳时间序列。

1.4.2 滞后阶数的确定

接着建立四个变量的VAR模型，为保证模型能够较为准确得反映各变量的动态关系，滞后期的确定尤为重要。滞后期的选择影响到解释和预测变量长期关系的准确度，其选择的不同对分析总结也有很大影响。通过多次调整和检验，滞后期的选择结果如表3所示。

表3 滞后阶数测定结果

通过观察发现，在滞后期为1时，LR、FPE和SC三个检测标准的后面都带有“*”，是多个滞后期选项中“*”最多的，故确定滞后期为1。

1.4.3 变量外生性检验

此目的在于检验模型中变量的滞后值对被解释变量是否存在显著性影响。这里采用格兰杰因果检验的方法，考察lnedu、lntec、lniae对lnidi的预测效果，结果如表4所示。

表4 格兰杰因果检验结果

由上表可以看出：

（1）lnidi不是lntec的格兰杰原因,说明ICT的发展对科技无影响；

（2）lntec是lnidi的单向格兰杰原因，说明科技进步对ICT发展有影响；

（3）lniae是lnidi的单向格兰杰原因，说明对外开放水平对ICT发展有影响;

（4）lnidi不是lniae的格兰杰原因, 说明ICT发展对对外开放水平无影响;

（5）lnedu不是lnidi的格兰杰原因，说明教育水平对ICT发展无影响；

（6）lnidi是lnedu的格兰杰原因，说明ICT发展对教育水平有影响。

1.4.4 模型稳定性分析

在模型初步建立之后，需要对模型的稳定性进行进一步检验，VAR模型的特征根如图1所示。可以看出所有特征根都落在单位圆内，说明模型具有一定的稳定性。

图1 VAR模型单位根检验

1.4.5 脉冲响应分析

下面利用脉冲响应分析来描绘lnedu、lntec、lniae和lnidi的双向影响关系。如图2所示，左侧三幅图分析了面对lnedu、lntec、lniae的冲击下，lnidi的响应情况；右侧三幅图分析了面对lnidi的冲击，lnedu、lntec、lniae三个变量的响应情况。

图2 脉冲响应分析

左一图为lnidi对lntec冲击的响应情况。可以看出第一期lnidi对冲击的响应为负，第二期达到正向冲击的最大值0.0151，接下来正向响应程度逐步放缓。

左二图为lnidi对lnedu冲击的响应情况。第一期到第五期lnidi对冲击的响应在0附近上下震荡，从第六期开始冲击响应无限接近于0。

左三图为lnidi对lniae冲击的响应情况。响应从0开始，在第四期到第六期到达最大值，接下来放缓，慢慢向0趋近，总体上都为正向冲击。

右一图为lntec对lnidi冲击的响应情况。lnidi在第二期受到最大的正向冲击影响，到达了0.018；接着在第三期受到冲击的响应为0；接下来一直受到lntec的轻微负向冲击。从第二期到第十期的总体冲击影响接近于0。

右二图为lnedu对lnidi冲击的响应情况。从第一期到第二期，lnidi受到inedu的负向冲击；第三期到达了正向冲击的最大值0.01；第四期到第六期inidi受到intec的冲击在0附近上下震荡；第七期开始趋向于平稳并接近于0。

右三图为lniae对lnidi冲击的响应情况。冲击的影响一直为负,但渐渐趋向于0，从长远来看，lniae可能会慢慢对lnidi产生正向的冲击。

总体而言，教育、科技、对外开放水平的提高对ICT的发展都有提振作用，ICT的发展对这三方面的影响则不是很明显。

1.4.6 方差分解分析

为了解各个变量对lnidi解释程度，采用方差分解分析，考察lnedu、lntec、lniae对 lnidi的解释程度，分析结果如表5。

表5 方差分析结果

可以看出lntec对lnidi的解释程度始终很高，并且有上升的趋势，在第十期达到了75%。lniae的解释程度也在不断上升，最后保持在7%左右。而lnedu对lnidi的解释程度则比较小，这与之前脉冲响应分析的结果相一致。

此结果说明科技水平和对外贸易水平能够很好的解释ICT发展水平，而民众的受教育水平对ICT的解释程度则比较低。

2 结论和建议

本文通过研究2002年-2017年的数据，建立了平稳时间序列的VAR模型，证明了教育、科技以及对外开放程度和ICT发展之间存在一定的双向因果关系。其中科技水平和对外开放水平对ICT的影响尤为明显。目前来看，教育对ICT的推动作用还存在很大的提升空间，ICT对三者的反向作用则不是很明显。为了更好地促进ICT技术发展，本文给出如下的对策和建议：

（1）加大教育方面的投入

在保证义务教育推进的同时，加快覆盖高等教育。教育是一个长期过程，虽然在十期的模型中，教育对ICT的影响程度不高，但长远来看，教育对ICT的提振作用是根本性的。长期投入教育，能为ICT发展积蓄力量。与此同时，ICT的发展对教育水平的提高也有正面作用，加大教育方面的投入，有助于形成产学研相互促进的正向循环。

（2）加快产业升级

扶持高新技术产业，引导传统产业向高科技、高附加值方向发展。科技是影响ICT发展水平的最重要因素之一，通过高新技术产业的发展可以拉动ICT水平的不断提高。

（3）扩大科技领域对外开放

对外开放水平是影响ICT发展的重要因素，提升对外开放水平，学习和交流国内外先进技术，是促进ICT快速发展的正确道路。