區域經濟增長的新視角：互聯網普及與異質性人力資本

摘要：文章運用多指標面板數據聚類方法，按互聯網資源將我國各省市劃分為三大區域。通過構建模型，研究發現：互聯網普及率對經濟增長有積極促進作用，并且對互聯網發展緩慢地區更為明顯;人力資本水平和結構是造成地區經濟差距的重要的原因，要重視男性人力資本的精英人才培養，加快女性基礎教育的普及。此外，互聯網發展中等區和緩慢區應重視固定資產投資及產業升級，進而減小地區間經濟差距。

關鍵詞：互聯網普及率;人力資本;區域經濟增長;面板數據

一、 引言

據CNNIC數據顯示，截至2016年6月，我國網民規模達7.10億，互聯網普及率為51.7%，“互聯網+”成為時下關注的熱點話題之一。隨著網絡技術的繁榮發展，其對經濟增長的貢獻作用也日益突出。然而，由于各地經濟發展水平、基礎建設分布差異性，導致互聯網發展存在較大區別。互聯網技術能否為區域經濟增長提供新的助力？這種影響作用是否存在地區差異？這一問題值得研究與探討。

此外值得注意的是，人力資本作為利用互聯網技術的重要主體和推動者，在經濟增長的過程中扮演著重要的角色。在現實中，由于地區教育資源的差異而引起人力資本分布不均等的情況較為明顯，并且考慮到不同性別人力資本投資收益率有所差異，因此，探討異質性人力資本對區域經濟的作用也具有現實意義。當前我國正處于經濟增速換擋、結構調整升級以及新舊動能轉換的新常態時期，為促進我國區域經濟的協調發展，需要尋找經濟發展的持久動力。基于以上現狀，本文從互聯網、人力資本的視角出發，分析其對區域經濟增長的影響作用，這對實現區域均衡發展具有重要意義。

二、 文獻綜述

互聯網與經濟增長的研究始于1990年，國外研究者運用理論和實證的方法探討了兩者的關系。理論方面，已有研究基于新古典經濟理論，提出互聯網技術加速了市場競爭，對經濟增長有重要貢獻作用（Goel，2002）。實證方面，發現互聯網對經濟增長有積極作用，互聯網普及率提高10%帶動人均GDP提高0.49%～0.63%（Chu，2013;Pradhan，2014）。然而，也有研究提出互聯網與經濟增長呈負向關系，特別是在欠發達國家，由于缺乏物質資本、人力資本以及網絡基礎條件等，互聯網發展存在“數字隔離”（Forman，2012）。國內相關研究起步較晚，實證研究相對較少，已有研究表明互聯網建設對經濟增長有較大貢獻。但由于各地工業化水平發展差異，互聯網對經濟增長的作用呈現明顯的區域差異（胡鞍鋼，2002）。

人力資本由舒爾茨提出，后經貝克爾等人補充形成人力資本理論。該理論認為人力資本包括人的知識技能、工作經驗、健康狀況等特征，對經濟增長有重要作用（Romer，1986）。關于人力資本與經濟增長的研究，國外起步較早，大多數研究利用平均教育年限來反映宏觀層面人力資本，發現其對經濟增長有直接貢獻（Mincer，1984;Lucas，1988）。國內研究中，姚先國等（2008）發現勞動力教育程度對地區經濟增長有重要的貢獻作用。還有一些學者運用教育基尼系數測算出人力資本結構，研究發現其對經濟增長有負向影響，并且在不同區域間表現出一定差異（Birdsall，1997;Castelló，2002;李忠強，2005）。此外，由于不同性別的人力資本存在技能、教育程度、社會地位的差異，因此關注人力資本異質性對區域經濟影響作用也有重要意義（潘錦棠，2003;陳建軍，2014）。

綜上所述，國外關于互聯網與經濟增長的研究豐富，然而結論存在一些爭議;國內相關研究主要集中于理論探討和定性分析，按照互聯網發展程度對各省市進行區域劃分的研究較少。再者，分析互聯網對區域經濟影響作用時，要考慮人力資本扮演的重要角色。因此，本文從互聯網、人力資本視角出發，探討兩者對經濟增長的影響機制，進而豐富相關領域研究。

三、 我國各省市按互聯網資源的聚類劃分

參照已有研究，采用多指標面板數據聚類法，對31省市進行劃分（肖澤磊，2009）。本文選取2002年～2014年各省市的CN域名數、網站數量及互聯網普及率3個指標來衡量互聯網資源，同時綜合考慮面板數據包含“時間”和“截面”維度信息，分別計算這3個指標的年度均值、年均增長率和年均增長量，并運用因子分析對其提取公因子。經檢驗可知，3個指標的年度均值、年均增長率和增長量的KMO值均大于0.65，并且Bartlett's球形度檢驗的Sig.均小于0.05，表明這些指標的相應變量適合做因子分析。具體結果如表1所示。

表1中，CN域名數量、網站數量以及互聯網普及率的提取度均超過75%，并且方差解釋達到80%以上，包含了變量大部分信息。使用系統聚類分析法中離差平方和法以及歐式平方距離，對我國各省市區進行互聯網發展的地區劃分。具體聚類結果如表2所示。

由聚類結果可知，第1類地區多屬于沿海省市，經濟較發達，資源較豐富，為“互聯網資源發達區”;第2類地區主要包括部分東部以及發展較好的中西部省市，這些地區基礎建設發展較快，多處于產業結構優化轉型階段，為“互聯網發展中等區”;第3類地區多屬中西部地區，互聯網基礎建設相對落后，為“互聯網發展緩慢區”。互聯網發展水平與區域經濟發展密切相關，即經濟較發達的地區互聯網資源豐富，信息化水平比較高;而經濟落后的地區由于通信基礎設施落后，資金投入有限，互聯網發展相對緩慢。

四、 互聯網、人力資本與區域經濟

1. 變量說明及數據來源。本文數據來自歷年的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》和《中國統計年鑒》等。變量說明如下：經濟增長用人均GDP來衡量，并除以當年的CPI為進行價格調整，互聯網普及率用各省市網民數除以年末總人數得到，來衡量該地區互聯網發展程度;異質性人力資本水平用平均教育年限分性別計算各省市的男性和女性人力資本水平，選取未上過學、小學、初中、高中、大專及以上比例作為教育年限權重;異質性人力資本結構參照已有文獻，用各省市人力資本基尼系數來反映，其數值越大表明該地區的人力資本分布越不均等;人均固定資產投資用社會固定資產投資總額除以地區的人口總數計算得出，并且用相應年份的CPI進行調整;勞動力比例用各省市16歲～65歲的勞動適齡人數除以該地區的年末總人數來衡量;產業結構用第二、三產業產值占地區總產值比重來衡量。

2. 變量基本描述。表3中列出按地區劃分的變量均值和標準差。結果顯示，人均GDP和互聯網普及率方面，地區1均遠超過全國平均水平，地區2與全國接近，而地區3要遠低于全國標準。異質性人力資本方面，分性別的人力資本水平和結構均有明顯差別，男性平均教育年限要高于女性，并且男性人力資本結構分布更均等。人均固定資產投資方面，地區1和地區2要高于全國平均，但其方差較大，而地區3要低于全國平均，但其方差較小。勞動力比例方面，地區1和地區2要高于全國平均水平及地區3。產業結構方面，地區1第二、三產業產值占比明顯高于全國，地區2與全國接近，而地區3明顯低于全國水平。

3. 面板數據模型實證研究。

（1）面板數據模型設定。本文基于C-D生產函數模型，運用2002～2014年31省市的面板數據進行分析，來控制不可觀測個體異質性，并將涉及的變量取對數處理，模型形式如下：

在上述公式中，GDP表示人均GDP，Internet表示互聯網普及率，Hc_male和Hc_female分別表示男性和女性的人力資本水平，Gini_male和Gini_female分別表示男性和女性的人力資本結構，K表示人均固定資產投資，L表示勞動力比例，IS表示產業結構。αi為相應變量的彈性系數，μi表示不隨時間變化的因素，εit為隨機擾動項。

（2）模型實證分析結果。由于本文變量均為面板數據，在建模前需要對各變量進行平穩性檢驗，在通過ADF和LLC單位根檢驗的基礎上，進行面板數據回歸。一般用Hausman檢驗來識別固定或隨機效應模型，經檢驗各地區樣本均選用固定效應模型較合適。之后，以人均GDP為因變量，以互聯網普及率、異質性人力資本為自變量，加入控制變量之后，回歸結果如表4所示。

表4中顯示，各地區模型中互聯網普及均在1%水平下顯著，表明控制其他因素后，互聯網普及提高能促進人均收入增長。同時，互聯網普及對不同地區的影響有差異，對互聯網發展緩慢區影響作用更大。在異質性人力資本方面，男性人力資本水平的提高僅對互聯網發展中等區有顯著的促進作用，而女性人力資本的提升能引起全國、地區1和地區3人均GDP的快速增長。在分性別人力資本結構方面，男性系數為正，并且在全國樣本作用顯著;而女性系數為負，并且全國及地區1作用顯著。

人均固定資產投資系數均顯著為正，對地區1和地區2的貢獻作用要低于全國平均水平，而對地區3的作用相對較大。這是因為，由于資本投資的效用遵循邊際收益遞減規律（王輝，2016），地區3由于資本不足，因此資金投入對經濟增長有較大促進作用。勞動力比例和產業結構對地區1的影響作用不明顯，但對其它地區的經濟均有明顯促進作用，。從勞動力比例來看，地區1就業人口趨于飽和狀態，而地區2和地區3仍存在一定勞動力缺口，通過合理引導勞動力流入，能夠促進經濟增長;從產業結構來看，地區1的第二、三產業產值已占據較大比重，因此作用并不明顯，而地區2和地區3產業結構的優化對經濟增長有促進作用。最后，模型檢驗可知，各地區模型R方均大于0.85，擬合優度較高，且Wald檢驗也表明擬合效果較好。

五、 研究結論與建議

本文研究結果顯示，互聯網普及率、異質性人力資本水平及結構等因素對經濟增長有重要的影響作用，但其貢獻程度有所差異。具體結論和建議如下：

互聯網普及率對各地區經濟增長均有有促進作用，并且這種作用對互聯網發展緩慢區更大，互聯網技術推廣會帶來較多紅利。面對網絡資源的差異，政府要大力推行互聯網政策，統籌城鄉信息化，重點推進互聯網發展中等區和緩慢區的普及率。同時，要因地制宜平衡地區間的發展需求，引導地區間的技術轉移，使不同地區信息化發展同步，都能分享技術進步帶來的成果。

人力資本水平和結構是導致經濟差距的另一重要因素，要重視人力資本投資和教育機會的公平，強化人才培養。異質性人力資本對經濟增長影響機制不能一概而論，加大女性人力資本投資，減少落后地區“重男輕女”的觀念有助于帶動經濟增長。此外，對于男性人力資本投資應在現有基礎上加強高等教育培養，以滿足經濟發展對精英人才的需求;女性應側重基礎教育發展，加大初高中教育普及，重視落后地區的掃盲工作，提升平均水平。

此外，由于各地區基礎建設不平衡，經濟增長動力存在一定區別。互聯網資源發達區應大力推廣信息技術應用，積極優化勞動力在產業、行業及地區間的分布;互聯網發展中等區和緩慢區要加大固定資產投資，尤其是對于互聯網設施建設，加快區域內產業結構的優化升級，同時，也要以經濟發展為目的，以需求為導向，加大高新技術的研發，以市場化手段來吸引高新技術人才的流入，通過縮減區域間“數字鴻溝”來減小經濟差距。

參考文獻：

[1] 胡鞍鋼，周紹杰.新的全球貧富差距：日益擴大的“數字鴻溝”[J].中國社會科學，2002，（3）：34-48.

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[7] Birdsall N， Londono J L.Asset Inequality Matters：An Assessment of the World Bank's Approach to Poverty Reduction[J].American Economic Review，1997，87（2）：32-37.

基金項目：國家自然科學基金青年項目“市民化進程中新生代農民工的職業選擇與收入差距研究”（項目號：71403023）。

作者簡介：毛宇飛（1990-），男，漢族，山西省文水縣人，中國人民大學勞動人事學院博士生，研究方向為勞動經濟學、應用統計學。

收稿日期：2017-04-10。