东西部地区工业化、信息化、经济增长的实证研究

曹凤超

（北京大学教育学院，北京 100871）

为了对工业化发展速度、信息化发展速度和经济增长三者之间的关系进行分析，本文采用面板数据向量自回归模型（Panel-VAR）对工业化、信息化、经济增长三者进一步地分析探究，并基于实证结果对我国东部地区和西部地区的工业化、信息化和经济增长三者之间的关系进行对比分析[1-3]。

一、变量选择与数据来源

（一）我国东西部地区经济增长水平

在大多数的过往研究中，学者们都将人均GDP作为区域经济增长或者经济发展水平的考察指标，具有很强的代表性。因此，本文同样使用人均地区生产总值来对我国东部地区、西部地区的经济增长水平进行衡量。

图1 东西部地区人均GDP 情况

从图1 可以看出，2006—2016 年，我国东西部地区的人均地区生产总值都呈现出了不断增长的趋势。改革开放以来，我国在经济发展方面取得了巨大成就，到2016 年，全国人均GDP 的平均水平达到53 935 元，比2015 年增长7.33%。

但从分地区的角度来看，东部地区2016 年人均地区生产总值高达83 648.1 元，增长率为9.4%；同期西部地区的人均地区生产总值仅为43 568.8 元，增长率也仅能达到6.49%。东西部地区的经济差距不仅没有缩小，反而呈现出继续扩大的趋势。同时，东部地区大部分时间都比西部地区保持着更高的增速，使得东西部的经济差距不断扩大。这是由多方面的因素造成的。最主要的因素是地理区位的差异，我国港口主要集中在东部地区，因此在进出口方面，东部地区有着天然优势。并且东部地区有更好的投资环境，外商直接投资（FDI）也更多地集中在我国的东部沿海地区。不仅如此，东西部地区的产业结构差异较大，东部地区已经由第二产业向第三产业转型，特别是一些软件、硬件等行业的发展，而西部地区的生产方式相对于东部地区还较为落后，尤其是西藏新疆等地区，还以第一产业为主。并且东部在长期的经济领先过程中，积累了更多的物质资本、人力资本和技术，使得其在资本投入、劳动力投入和全要素生产率方面具有天然的优势。

在历史、文化，地理位置、人才等诸多方面东部地区都比西部地区有优势。从而在经济总量和发展速度上远远高于落后的西部地区[4]。

（二）工业化发展程度

配第-克拉克定理指出，在一个国家的经济发展过程中，第二产业的劳动力人口和国民收入在国民经济中的比重会随着人均收入水平的提高而不断上升；但随着经济进一步的发展，劳动人口会逐渐向第三产业转移，第三产业国民收入在国民经济中的占比也开始上升。因此，对于一个国家或地区工业化程度的衡量，除了要包含第二产业增加值以外，还应该考虑到由当地工业化进程带动的服务业的发展这一因素[1]。因此，本文选取二三产业增加值占地区生产总值的比重这一指标来衡量一个地区的工业化水平，即：

地区工业化水平=二三产业增加值/地区生产总值

本文计算了2006—2016 年间我国东西部各省、市、自治区的工业化发展水平，分别如表1、表2所示。

表1 东部工业化程度

表2 西部工业化程度

从图2 可以看出，2006—2016 年间，我国东西部地区的二三产业增加值占地区生产总值的比重也呈出不断上升的趋势，总体上反映了我国的工业化进程仍在不断推进，但东西部地区之间及地区内部也存在着很大的差距。从东西部地区之间的对比来看，东部地区的工业化水平高于西部地区，且一直保持着较为平稳的增长趋势；但西部地区的工业化水平的增长速度却呈现出先快后慢的特点，即西部地区工业化水平在2006—2013 年间增长很快，但在2013 年之后增长速度开始下降。此外，2016 年东部地区除了海南和河北之外的其他省份，二三产业占比均已超过90%，北京和上海更是达到了99%以上。根据中国社科院工经所发布《工业化蓝皮书-中国工业化进程报告（1995—2015）》（2017）显示，到2015 年，天津、北京、上海三个直辖市已经处于后工业化时代，而江苏、浙江、广东三个省份也与后工业时期十分接近，福建和河北也已经进入工业化的后期阶段。但从西部地区来看，虽然经过了前期的快速增长，但工业化水平仍然相对较低，且省份之间存在很大差距。重庆、内蒙古和陕西的二三产业占比超过了90%，其余省份均低于90%，仍处于工业化的中前期阶段[5]。

图2 东西部地区工业化程度对比

二、模型检验

（一）平稳性检验

为了降低变量之间的量纲差异，本文首先分别对东部地区、西部地区人均地区生产总值指标进行对数化处理，从而分别得到2006—2016 年间我国东部地区、西部地区的对数人均地区生产总值（lnpgdp）、工业化水平（ind）和信息化水平（inf）的面板数据。该数据分为东部、西部两组，每组包含三个变量。接下来，本文借助Eviews9.0 软件分别对这两组数据的每个变量进行平稳性检验，采用了包括LLC 检验、ADF检验和IPS 检验三种面板数据的平稳性检验方法，检验结果如表3、表4 所示。

表3 东部地区平稳性检验结果

表4 西部地区平稳性检验结果

可以看出，对数人均地区生产总值（lnpgdp）在三种检验方法下均能够通过平稳性检验，而工业化水平（ind）和信息化水平（inf）则未通过平稳性检验，但其一阶差分后的数据都是平稳的，因此二者均为I（1）过程。

（二）协整检验

根据上面对东西部地区对数人均地区生产总值（lnpgdp）、工业化水平（ind）和信息化水平（inf）的平稳性检验结果，即对数人均地区生产总值是服从I（0）的平稳序列，而工业化水平和信息化水平则均为服从I（1）过程的非平稳序列。因此，为了确定三个变量之间是否具有长期稳定的经济关系，还需要进行协整检验。本文同样通过Eviews9.0 软件分别对东部地区、西部地区的三个变量进行协整检验，检验结果如表5、表6 所示。

表5 东部地区协整检验结果

表5 和表6 中分别显示了东西部地区对数人均地区生产总值、工业化水平和信息化水平的协整检验结果，分别采用了Kao 检验和Pedroni 检验两种检验方法。结果显示两个地区的三个变量均存在协整关系，说明了2006—2016 年间我国东西部地区的经济发展水平、工业化和信息化之间存在长期的均衡关系，在此基础上利用基于面板数据的向量自回归模型（PVAR）对三者关系的进一步实证研究是有意义的。

（三）模型滞后阶数的确定

由于本文采用面板数据向量自回归模型（Panel-VAR，PVAR）对变量之间的关系进行分析，因此在变量通过平稳性检验和协整检验之后，还需要对模型的滞后阶数进行确定[6-8]。由于本文采用的面板数据向量自回归模型（PVAR）适用的数据必须是平稳数据，因此本文首先对以上变量进行一阶差分，得到平稳数据之后再对模型的滞后阶数进行检验和确定。目前，学界一般都采用基于极大似然估计量（Likelihood）构造的信息准则的方法对PVAR 模型进行定阶，包括赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）和拟似然独立准则（QIC）等方法[3-4]。本文通过利用Stata11.0 软件计算出AIC、BIC 和QIC 三个信息准则分别对基于我国东西部地区数据构建的PVAR 模型进行定阶，计算结果如表7、表8 所示。

表7 东部地区最优滞后期检验

表8 西部地区最优滞后期检验

根据表7 和表8 的计算结果，可以看出，AIC 标准下对两个区域均选择了滞后三阶的模型，但是BIC 与QIC 的计算结果却都显示应当选择滞后一阶的模型，由于BIC 和QIC 对惩罚项的考虑要比AIC更加全面和准确。并且，下文中模型估计结果中的脉冲响应和方差分解的结果也支持滞后一阶的结论，因此本文最终选择滞后一阶来建立我国东部地区、西部地区的PVAR 模型，表达式如下[9]：

其中，α0表示地区效应向量，β1代表滞后1 期的待估系数矩阵，εit表示误差项Yit={Δlnpgdp、Δind、Δinf}是面板3×1 阶的变量向量，Δlnpgdp、Δind、Δinf 分别表示某个区域的经济增长率、工业化和信息化的发展速度，i=1，2，3，…，N 表示地区截面个数，t=1，2，3，…，N 代表时间跨度。

三、东西部地区的对比分析

（一）东西部地区的工业化发展

从回归系数的估计结果来看，两个地区前一期的工业化发展速度都能够对本区域当期的经济发展速度产生正向的作用，但东部地区工业化对经济发展的影响要大于西部地区，原因可能是东部地区的二三产业占国民经济的比重要高于西部地区。而工业化速度对于其自身以及信息化的推进却都没有产生明显的积极作用。从脉冲响应的结果来看，当给工业化发展速度施加一个单位的正向作用时，对经济增长的速度均能产生正向影响，但对东部地区的影响要大于西部地区；对自身的影响都为正，对信息化发展速度的影响都是先负后正。此外，工业化冲击对两个地区的影响持续时间都很短暂，不具有长期性。

从方差分解的结果来看，对于东西部地区的工业化发展速度，其本身滞后项的解释能力都是最强的。除此之外，东部地区的经济发展速度也能对当地的工业化发展速度进行较好的解释，而信息化对其的解释能力相对较弱。但是西部地区的信息化和经济增长对工业化的解释能力都比较弱，受工业化自身的影响更多一些。

（二）东西部地区的信息化建设

从回归系数的估计结果来看，东西部地区前一期的信息化发展速度均能对本地区当期的经济发展速度起到正向作用，但西部地区的系数和显著性都要高于东部地区，说明西部地区信息化对经济发展的推动作用也更加显著。此外，东西部地区信息化发展速度对其自身的影响都显著，但方向却截然相反。其中，东部地区前一期的信息化发展速度对其当期的信息化发展系数为负，说明前期发展快的省份后期的发展速度会降低，即整个地区的信息化水平可能会趋于收敛。而西部地区该项回归系数为正，说明西部地区中信息化建设较快省份，其发展速度还将进一步加快，省份之间的差距也会越拉越大。最后，相对于东部地区信息化对工业化影响的不显著，西部地区的信息化发展速度能够较为有效地推动当地的工业化的发展。

从脉冲响应的结果来看，东西部之间的差别更加明显。虽然东西部地区中，信息化冲击对经济发展速度的影响都为正，但西部地区影响的强度和持续性都要远高于东部地区，说明西部地区信息化对经济发展的推动作用更强。此外，西部地区信息化的冲击对工业化及其本身的影响都为正，且持续时间都相对较长；而东部地区信息化的冲击对工业化及其本身的影响方向都不确定，且持续的时间非常短暂。

最后，从方差分解的结果来看，东西部地区的信息化本身的滞后项对其解释能力最强，而两地区的工业化对信息化的解释能力都很微弱。但西部地区经济发展速度对信息化的解释能力要比东部地区更加显著，说明从长期来看，西部地区的经济发展对当地信息化建设的作用更强。

（三）东西部地区的经济发展

从系数的估计结果来看，无论东部还是西部，滞后一阶的经济发展速度对当地的经济发展和信息化发展速度系数都为正，说明经济增长率的提高有利于当地信息化进程的推进。此外，经济发展速度对东西部地区的工业化发展速度影响虽然也都为正，但由于东部地区的回归系数并不显著，而西部地区的回归系数却在1%水平上显著，说明经济发展对西部地区工业化的推动能力要远远超过东部地区。

从脉冲响应函数的分析结果来看，东西部地区经济发展速度的冲击对三个变量的影响都为正，但对东部地区影响的持续时间较短，而对西部地区的影响却持续了很长的时期。说明，经济增长的冲击对西部地区的影响要比东部地区更加持久。这可能是由于东部地区经济发展水平远高于西部，因此同样的冲击对东部的影响要比西部更小。

而在对经济发展速度的解释程度方面，除了其本身的滞后项之外，东部地区无论是工业化或者信息化对其的解释能力都非常小，说明从东部地区工业化和信息化对经济发展速度的长期影响相对较小。而西部地区的工业化和信息化发展速度对当地经济发展速度的解释能力更强，说明从长期来看，工业化和信息化的发展速度可以很好地推动当地经济发展。

四、结论

工业化、信息化的发展能够推进区域的经济增长，同时，经济增长也可以反作用于工业化和信息化的发展。但一直以来，东西部地区的经济都存在较大的差距。通过本次研究，可以发现信息化对于西部地区的推进作用相对东部地区更加明显，因此可以通过加快西部地区的信息化建设来减小区域经济差距。此外，西部地区信息化与工业化之间的协同作用也比东部地区明显，因此在西部地区经济落后的大环境下，可以将工业化、信息化的发展与推进作为促进西部地区经济进步与发展的重要措施之一。