新型城鎮化和農村信息化發展相互影響機理研究——基于復合模糊物元面板數據的實證分析

趙 施 迪，楊 德 才，施 漢 忠

（南京大學 商學院，江蘇 南京210093）

一、引 言

推進“新四化”同步協調發展是我國重大歷史性課題，而信息化對另外三者兼具覆蓋、滲透和催化作用。信息化是“新四化”的“新”的最重要體現。推進信息化是“新四化”同步發展的關鍵，而農村信息化又是全面加快推進信息化的重中之重。因而研究農村信息化和新型城鎮化二者之間的關系，對實現農村信息化和新型城鎮化的良性互動發展有重要意義。

人類從工業時代進入信息時代后，城市通過信息化對鄉村的擴散效應的增強速度愈發勝過城對鄉的集聚效應的增強速度［1］。托夫勒指出，基于微電子技術的先進通訊網在加強鄉村與城市和世界的連接這方面的優勢，包括節省運費和能源，減少無謂的人口遷移，有利于產業分散到農村［2］。卡斯泰爾、卡斯特認為信息網絡正在將城鄉和世界經濟社會空間重構，越來越多的新產業圍繞信息網組織，信息化的城市越來越多地被流動的網絡空間結構性地支配［3］［4］。奈斯比特指出信息時代的人們不必再像工業時代那樣聚居在城市，現代信息技術促使更多的城市人口分散到宜居的鄉村中去，形成“電子中心地帶”，信息時代的城鎮化越來越多地表現為城鎮通過信息技術聚集社會經濟運行的上層功能，而又超越或弱化了地方物理空間的制約的過程［5］。姜愛林［6］、楚俊國［7］、曹暉［8］、王海紅［9］等探討了信息化和城鎮化之間的相互關系，主要涉及生產要素的集聚效應和擴散效應、城鎮功能完善、信息產業、產業升級、經濟轉型、現代化和意識形態等層面。農村信息化影響新型城鎮化首先是通過影響農業現代化和涉農人口起作用的。舒爾茨高度重視農業現代化對經濟發展的重要意義，以及農業人力資本投資在促進農業現代化中的作用，特別提出農業推廣站傳播多種涉農信息的重要作用。指出未親自經營土地的土地所有者由于不能獲得充分的信息，就難以處理農業生產經營的細節問題，這是導致農業要素效率低下的原因之一［10］。托夫勒則預見了農戶專用的現代化的廉價信息終端和智能農業設備的普及，并指出農業國將信息化農業納入長期農業規劃有利于農業國在轉型時避免一些高昂成本［11］。在實證研究方面，國內的劉世洪和許世衛［12］、黃志文［13］、宋燕華等［14］、周建農等［15］建立了涉及到農村信息化水平的綜合測評指標體系，并比較了地區間差異；國家信息中心《中國數字鴻溝研究》課題組從2005年起每年都發布的《中國數字鴻溝報告》，以及劉駿、薛偉賢［16］的多篇文獻建立了城鄉數字鴻溝測度指標體系，考察了歷年城鄉或地區間數字鴻溝，后者還實證分析了數字鴻溝對城市化的阻尼效應［17］。

目前學術界雖然有不少在各層面研究信息化與其他“三化”之間互動關系的論述，但專門探討農村信息化和新型城鎮化之間相互影響的文獻，尤其是對此進行實證分析的研究還很少，而這是本文重點討論的內容。現有的很多涉及到農村信息化水平的綜合測評體系包含的一些指標并未嚴格地描述農村信息化。構成綜合評價體系的指標數據對評價目標的描述要足夠精準，指標數據還須具有可得性以兼顧實證分析的需要。本文建立的對新型城鎮化和農村信息化的評價指標體系基于中國31個省級行政區2004－2012年度面板數據，并參考復合模糊物元分析法，將多個非平衡面板數據包含的大量信息濃縮到兩個平衡平穩的面板數據中，將諸多影響因素內生化。由此進行的回歸估計也避免了多重共線性的問題，提高了系數估計的有效性。

二、新型城鎮化和農村信息化的綜合評價

為了對中國各省（直轄市、自治區）的新型城鎮化和農村信息化水平進行綜合評價，并實證二者之間的相關性，本文參考復合模糊物元分析法，將多項表述新型城鎮化和農村信息化水平的指標整合為一組綜合評分體系。二者歷年的綜合評分形成兩個面板數據，然后本文以此建立模型，并進行回歸分析。

（一）指標數據選取及綜合評分體系建立

本文選取指標數據的原則主要鑒于指標對評價準則的社會經濟意義的描述能力、數據的可得性、完整性和統計口徑的一致性，并結合新型城鎮化和農村信息化建設的現狀，參考前人提出的綜合評價指標體系。本文選取2004－2012年中國31個省（直轄市、自治區）的年度指標數據構建指標體系，所采用的數據主要源于相應年份的《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國城市統計年鑒》及各省（市、區）統計年鑒以及國研網宏觀經濟統計數據庫（由于中國固定資產投資統計口徑在2004年后改變，評價農村信息化的指標體系中的一個關鍵指標“農村信息傳輸、計算機和軟件業固定資產投資額”在2004年以前的數據缺省，并且其他一些指標在2004年以前的一些地區數據也缺省太多，為了使綜合評分形成平衡而較平穩的面板數據，本文選取2004－2012年的數據）。

表1 新型城鎮化水平綜合評價指標體系

以往多數文獻在衡量城鎮化水平時，常使用城鎮人口占總人口比重作為單一衡量指標，未充分體現新型城鎮化注重消除城鄉地區發展差距、以人為本、公平共享、布局合理等重要內涵。使用的關鍵指標數據套用的是全社會或城鄉范圍的指標數據而非農村的，或者其中一些指標涉及到農村，但與信息化沒有較大關系。這使指標體系不具有足夠準確的描述性。而本文建立的評價體系使用的指標對農村信息化水平的評價嚴格而全面，使評價體系的信息量和描述準確性并重。根據《國家新型城鎮化規劃（2014－2020年）》［18］，本文評價新型城鎮化發展水平的指標體系很好地雙向對比了城鎮和鄉村，較全面地衡量了城鄉“一體化”的程度，其中包含的所有指標也大都是直接反映城鄉的“人”的狀況的。特別是把城市市轄區人口密度作為適度指標。城市人口密度越大，說明市轄區吸納人口的能力、改善市政建設投資強度越強；而城市人口密度如果過大，意味著宜居程度下降，人們的經濟社會活動受城鎮物理空間的限制凸顯。若城市人口密度趨于適中水平，此時則能說明主城區帶動小城鎮形成城鎮群的協調發展戰略得到了較好實施。以城市市轄區總人口比建成區面積核算的城市人口密度的最優值設置為1.3萬人／平方公里［19］。

表2 農村信息化水平綜合評價指標體系

農村信息化通過涉農信息智能工具、產業轉移和升級等因素促進了農村對城鎮的要素、市場、產品三大貢獻［20］，為城鎮化提供了堅實的物質基礎。農村信息化提高或改善了農村居民思想觀念、精神面貌、社會活動參與廣度、媒介素養［21］、法治意識，從而在農村促進了現代公民的形成。農民的社會身份最終與城鎮居民一樣，都是現代公民［22］。城鎮富集的資金、企業、高級人才、消費力、社會資本等又在經濟輻射的作用下帶動農村信息化發展。城鄉人員交往更加頻繁，增加了先進帶動落后的契機。農村信息化水平綜合評價指標體系中的所有指標都會通過上述互動機理的每個方面與新型城鎮化相互影響。其中特別是農村信息傳輸、計算機和軟件業固定資產投資額、農村人均投遞線路長度、開通互聯網業務的行政村比重這四個因素相對來說能更直接影響行業、企業等中觀和微觀經濟主體的決策，更能反映鄉村信息經濟的聚集效應。

接下來本文運用復合模糊物元法［23］［24］將指標數據轉換為可用于回歸分析的復合模糊物元。物元就是把事物用“事物、特征、量值”三個要素來描述，并組成有序三元組的基本元。如果物元中的量值帶有模糊性，便構成了模糊不相容問題。模糊物元分析就是把模糊數學和物元分析進行有機結合，將具有某種共同特征的物元中的量值轉換為具有可比性的模糊量值，用來描述同一評價目標。假設有m個評價對象（省、直轄市、自治區），對一個評價目標共有n項評價指標，則aij表示第i個省市的第j個新型城鎮化或農村信息化特征對應的量值。由于各指標的量綱、數量級及指標對評價目標的正負指向均有差異，接下來依據每項指標不同的指向性將每個指標的面板數據進行極差法無量綱化處理［25］，以這種方法得到第i個省市的第j個新型城鎮化或農村信息化特征對應的模糊量值a'ij：

某評價對象的n個特征（用相應的評價指標來表示）及其相應的模糊量值a't1，a't2，…，a'tn一起構成該評價對象的n維模糊物元。m個評價對象的n維模糊物元組合在一起，便構成m個評價對象的n維復合模糊物元R'mn。本文中R'mn對于新型城鎮化這個評價目標來說，是31個省市的6個新型城鎮化無量綱化指標組成的矩陣；對于農村信息化，是31個省市的10個農村信息化無量綱化指標組成的矩陣。

綜合權重的確定是量化指標過程中的重要步驟。本文通過計算出每個評價指標的變異系數來反映評價指標特征值之間的統計參數，為評價指標客觀地賦予權重，計算過程為：

其中aj表示第j項指標的平均值；Δj表示第j項指標的變異系數；ωj表示第j項指標的權重。各模糊數值與最優數值（即第j項指標的a'ij的最大值，均為1）之間相互接近的程度（即貼近度）越大，就越優。用加權平方和的模式計算得到歐式貼近度，以此作為全部評價指標對同一評價對象共同作用的綜合得分：

復合模糊物元分析法將多個面板數據包含的大量信息濃縮到兩個面板數據中。其中，農村信息化的評價體系是由非平衡面板數據構成的。運用復合模糊物元法將模糊量值及最后的綜合得分的數值限定在［0，1］之內，并且，即使某個指標由于統計技術問題或數據缺省出現不平穩的情況，對同個評價目標來說，同個評價對象同時期的其他指標卻可能是平穩的。這就“拉平”了該評價對象的綜合評分在時間上的不平穩性，基本保證了綜合評分結果的數據平穩性。復合模糊物元法將描述同一評價目標的多個指標化歸為一個綜合評分，由此進行的回歸估計也就避免了多重共線性的問題，提高了估計有效性。

（二）綜合評分結果及區域差距分析

從衡量新型城鎮化的各項指標的變異系數來看，2004－2012年間，多數年份地區間差異最大的前三項指標分別為：非農業人口占總人口比重、第一產業從業人員占總從業人員比重、城鎮人口占總人口比重。其中，地區間第一產業從業人員占比的差異性總體上在逐年上升；地區間城市人口密度的差異性逐年擴大，直到2009年后下降；其他指標的差異性總體上都在逐年下降。所有指標歷年變異系數的均值顯示中國各地區城鎮化差距總體上在逐年縮小。

由衡量農村信息化的各項指標的變異系數來看，2011－2012年農村寬帶接入用戶數占農戶數比重在地區間的差異有所下降，但仍高于其他任何指標；2004－2012年地區間差異性較高的指標還有農村投遞線路人均長度、農村信息傳輸、計算機和軟件業固定資產投資額、每百戶農戶擁有的家用計算機數；地區間通信價格指數的地區間差異性在歷年都是各項指標中最小的，但在逐年上升；其他指標在地區間的差異總體上都在逐年減小。所有指標歷年變異系數均值顯示中國各地區農村信息化差距總體上在逐年縮小。

表3 2004－2012年各地區新型城鎮化水平綜合得分urb

從2004－2012年各地區綜合得分的加總可見全國urb（城鎮化）和inf（信息化）總體上都在逐年增加。urb總體攀升較快的有江蘇和重慶等地區；inf攀升較快的大都是江蘇、浙江、廣東、山東、北京等發達地區。從極小值和均值的差幅和差率來看，地區間urb的這種絕對差距和相對差距總體上都在逐年減小；inf最落后地區與全國平均水平的絕對差距總體上在逐年增大，相對差距總體上都在逐年減小。另外可將特定兩地區的得分進行對比，或將特定地區的得分與均值或極值進行對比。例如，2012年貴州的inf約為江蘇的24.0%，與江蘇的相對差距比2011年增加了0.9294%；貴州的inf是全國平均水平的45.7459%，與全國平均水平的相對差距比2011年下降了1.0785%。

表4 2004－2012年各地區農村信息化水平綜合得分inf

三、新型城鎮化和農村信息化的相關性分析

對各地區歷年新型城鎮化和農村信息化水平的綜合評分進行相關性分析，二者分別以urb和inf表示。為避免非平穩時間序列造成的“偽回歸”問題，先進行面板單位根檢驗。在5%的置信度下，由LLC、ADF－Fisher、PP－Fisher檢驗結果可認為urb和inf的水平序列都是I（0）過程。

對urb和inf進行格蘭杰因果關系檢驗（格蘭杰因果關系檢驗和下文的SVAR模型均根據SC信息準則確定最優滯后階數為1）。原假設“inf不能Granger引起urb”的P值為0.0012，原假設“inf不能Granger引起urb”的P值為0.0772。雖然在10%的置信度下能接受urb和inf互為因果，但與其說urb是inf的原因，不如說inf是urb的原因。

如果分別以urb和inf為被解釋變量，另一個為解釋變量，分別設定混合回歸模型：

估計結果為：β1＝1.456664，β2＝0.36442297。這可以說明從全國總體平均情況看，同時期農村信息化對新型城鎮化的影響大于后者對前者的影響。如果建立SVAR模型對比其中一個的即期和上一期對另一方影響的相對大小：

本文探討的是inf和urb之間的相互影響，不宜簡單地將短期約束設置為0，不妨借用混合回歸的參數估計結果作為短期約束。通過混合回歸模型（以Lnurb為解釋變量，以Lninf為被解釋變量，像對待橫截面數據那樣進行OLS回歸；混合回歸使用以省級行政區為聚類變量的聚類穩健標準差進行估計）得出總體平均的inf的urb彈性為0.9126504，可在SVAR模型中施加短期約束c21＝0.9126504。對SVAR 模型（其中Lnurb＝Ln （urb×1 00），Lninf＝Ln （inf×1 00））的所有未知參數估計結果為：c12＝5.959533，γ10＝0.238292，γ20＝0.329518，γ11＝0.926699，γ12＝0.024334，γ21＝0.044975，γ22＝0.848527。可見urb的inf彈性c12比urb的inf （t －1 ）彈性γ12大，c21也大于γ21，繼而說明urb和inf的變動受對方同期變動的影響大于受上一次變動的影響。

表5 LSDV變系數變截距模型估計結果（按地理區域劃分法設定虛擬變量）

LSDV變系數變截距模型按八大經濟區域劃分法設定地區虛擬變量。從回歸結果中可發現，南方地區inf對urb的正向影響總體大于北方。同樣是沿海地區，或同樣是中部地區或西部地區，南方地區inf對urb的正向影響大于北方。西南地區和長江中游地區inf對urb的正向影響大于其urb對inf的正向影響，南方欠發達地區大力促進農村信息化已經使當地城鎮化體現出了后發優勢。北方和南方在估計結果上的差異可能是因為南方的鄉村地區自然稟賦富集度和人口密度比北方的大，南方的宗族情結也普遍比北方濃厚，所以在農村信息化的促進下，人和資本相對來說更愿意向鄉村尋求發展；而在北方對農村信息化的任何促進因素可能更多地只是加強人和資本向發達地區的單向遷徙，這使北方鄉村信息經濟的聚集效應不增反減，尤其是地廣人稀的西北地區，inf對urb的影響顯著為負。

urb對inf的正向影響總體來看在地理上越往東越顯著，可見發達地區在城鎮化上的先發優勢對農村信息化的帶動效應比較強大。這是因為發達地區的城鎮具有更充分有效的資金、高級人才、消費力、社會資本。因而估計結果是符合實際情況的。多數地區urb對inf的正向影響大于inf對urb的正向影響。西北地區和黃河中游地區urb對inf的影響顯著為負，可能同樣是由于自然稟賦不理想和地廣人稀，人和資本難以向鄉村流動，在城鎮經濟發展到足以對鄉村地區產生擴散效應或涓滴效應之前，鄉村的信息需求和信息化建設需求仍然是難以顯現的。

四、結論與建議

本文參考復合模糊物元法建立新型城鎮化和農村信息化水平評價指標體系，詳細分析了其綜合評分面板數據的特征，并對二者構建SVAR模型、LSDV模型進行了相關性分析，主要得出以下結論：

1.我國各地區間新型城鎮化水平的差距在逐步縮小。各地區間農村信息化水平的差距總體上也在逐步縮小，但中西部欠發達地區與東部發達地區仍存在較大差距。某些發達地區，比如北京、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、山東近年來的農村信息化發展水平仍明顯高于其他地區。

2.從兩項綜合評分的變異系數來看，隨著時間的推移，地區間新型城鎮化的差異越來越體現在農業人口非農化程度上。這應主要從解決“三農”問題、健全農業人口的傳媒、教育和社保體系等方面入手，這些都需要信息化的支持；地區間農村信息化的相對差異則在其信息化建設投入上體現得越來越多。

3.依據本文的綜合評分和模型分析，農村信息化和新型城鎮化對彼此變化的反應是轉瞬即逝的。從個別地區的農村信息化綜合評分上看，貴州、西藏、陜西、甘肅、四川、廣西、新疆等欠發達地區的農村信息化比較缺乏連續的有力支持。

4.在2004－2012年期間，沿海地區和東北地區新型城鎮化對農村信息化的正向影響大于農村信息化對新型城鎮化的正向影響，中國南方中西部地區則相反；中國北方中西部地區二者相互促進的效應不明顯。

上述研究結果顯示，我國農村信息化在地區之間的發展并不均衡，為了提高新型城鎮化與農村信息化之間的相互促進作用，盡快縮小地區間農村信息化的差距，本文提出如下建議：

1.持續加大對欠發達地區農村信息化硬件建設的投入。衡量地區間農村信息化基礎設施建設水平的指標反映出的差距是所有評價指標中最大的。欠發達地區鄉村信息硬件建設的滯后直接影響了自身信息經濟的發展及其聚集效應。所以我國應加大對欠發達地區農村信息化硬件建設的持續投入，解決好農村信息通道“最初一公里”和“最后一公里”問題，使信息化公共基礎設施在農村覆蓋更廣，功能更全。

2.大力推動欠發達地區農村信息技術的普及。欠發達地區鄉村人口的電話、電腦以及其他家用智能或信息設備的更新換代和通信費用的優惠應得到傾斜性的政策照顧，以解決農村低成本信息終端使用問題；對欠發達地區鄉村人口還應加大信息知識文化教育的投入，在職業教育和基礎教育中，應提高信息素養教育的分量，有效解決農業信息化人才短缺問題。

3.進一步整合完善欠發達地區公共涉農信息系統。涉農信息政策應鼓勵信息企業、涉農企業、社區和中介組織在鄉村信息經濟中發揮更大的作用，形成農村信息化長效運行機制，為涉農經濟和社會個體提供權威的、實用的、有針對性的信息服務。對信息經濟尚未成熟的鄉村，涉農信息政策還應加大扶助農村經濟個體的力度。

4.在中國沿海地區和南方地區，農村信息化和新型城鎮化相互促進的效應比較明顯。而北方的中西部地區農村信息化和新型城鎮化則囿于自然稟賦不理想和地廣人稀等不利因素，相互促進的效應不明顯。基于這種情況，北方欠發達地區的農村信息化和新型城鎮化建設應更多地與安置人口、國土資源規劃、招商引資、發掘經濟增長點等方面的工作統籌謀劃，協同發展，以此尋求突破。

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