江蘇省信息通信產業的影響因素研究

姚龔平 夏婷婷 黃志華 婁 歡

中通服咨詢設計研究院有限公司

0 引言

2019年6月6日上午，工信部正式發放5G商用牌照，標志著我國正式進入5G時代。在5G技術投入商用的背后，是通信和信息技術不斷發展的量變引起的通信方式迭代的質變。

江蘇省信息化建設一直走在全國前列。2017年中國信息通信研究院發布了《衡量信息社會——中國分省ICT發展指數(IDI)排名及分析》研究報告。其對我國31個省的IDI（ICT Development Index，信息通信技術發展指數）進行了測算，江蘇省IDI指數位列前五，與國際主要城市相比，我省的IDI指數也處于領先水平。ICT蓬勃發展的背后，是江蘇省科技、教育、經濟等綜合實力共同作用的結果。關于ICT發展水平與各評價指標的關系，學術界也有很多研究。郭美晨利用增長核算模型，研究證明了ICT發展對經濟發展的促進關系；林少章通過研究ICT的現狀與出口績效的關系，證明了了ICT發展與企業績效的正向聯系；金春華通過研究ICT、經濟和環境的多元關系，認為三者可以組成一個相互促進的系統，協同發展。

現有研究大多聚焦在ICT與經濟發展的關系之間，并且只研究了ICT對某一指標的單向關系。實際上多產業的影響往往是雙向的，其余領域的發展情況也會對ICT的發展產生影響。因此，本文聚焦江蘇省通信信息技術的影響因素，探究ICT發展的深層原因，從教育、科技以及對外開放三方面展開研究，分析ICT與三者的影響關系，并提出對策和建議。

1 實證分析

1.1 研究方法

利用VAR（vector auto-regression 向量自回歸）模型進行定量分析來看，模型用所有自變量滯后值組成的函數來解釋每一個自變量，適合于分析多因素影響和雙向因果關系，避免了多元線性回歸的獨立性問題。模型可以準確地刻畫出多因素的長期影響關系，通過分析時間序列的趨勢，指導和預測未來的動態走勢。VAR模型的基本形式定義為：

yt為內生變量，Xt為外生變量，p為滯后階數，μt為誤差向量。

1.2 數據來源和選取

本文主要研究教育、科技以及對外開放程度對ICT的影響關系，所以用大學及以上學歷人數占總人數的比例（edu）來刻畫教育水平，用高新技術產值（tec）來刻畫科技水平，用進出口總額（iae）來刻畫對外開放水平，用信息化發展總指數（idi）來刻畫ICT水平。數據均采集自《中國統計年鑒》和《江蘇統計年鑒》中2002年-2017年的年度數據。

1.3 模型設定

在VAR模型中，為了消除變量的異方差性，對高等教育比例、高新技術產值、進出口總額、信息化發展指數做對數處理，分別記做lnedu、lntec、lniae、lnidi。這樣就把對三個領域和ICT相互影響關系的研究，轉化為對四個對數化指標的研究，如表1所示。

表1 模型中變量的選取

1.4 模型擬合分析

1.4.1 單位根檢驗

VAR模型是平穩序列建模技術，建立的前提是各變量的平穩，或者各變量在差分后平穩。為避免出現偽回歸現象，一定要對各變量進行平穩性檢驗。本文采用ADF檢驗法分別對lnedu、lntec、lniae和lnidi進行單位根檢驗，結果如表2所示。

表2 單位根檢驗結果

由上表可以看出，四個變量在5%顯著性水平下均通過了ADF檢驗，都為平穩時間序列。

1.4.2 滯后階數的確定

接著建立四個變量的VAR模型，為保證模型能夠較為準確得反映各變量的動態關系，滯后期的確定尤為重要。滯后期的選擇影響到解釋和預測變量長期關系的準確度，其選擇的不同對分析總結也有很大影響。通過多次調整和檢驗，滯后期的選擇結果如表3所示。

表3 滯后階數測定結果

通過觀察發現，在滯后期為1時，LR、FPE和SC三個檢測標準的后面都帶有“*”，是多個滯后期選項中“*”最多的，故確定滯后期為1。

1.4.3 變量外生性檢驗

此目的在于檢驗模型中變量的滯后值對被解釋變量是否存在顯著性影響。這里采用格蘭杰因果檢驗的方法，考察lnedu、lntec、lniae對lnidi的預測效果，結果如表4所示。

表4 格蘭杰因果檢驗結果

由上表可以看出：

（1）lnidi不是lntec的格蘭杰原因,說明ICT的發展對科技無影響；

（2）lntec是lnidi的單向格蘭杰原因，說明科技進步對ICT發展有影響；

（3）lniae是lnidi的單向格蘭杰原因，說明對外開放水平對ICT發展有影響;

（4）lnidi不是lniae的格蘭杰原因, 說明ICT發展對對外開放水平無影響;

（5）lnedu不是lnidi的格蘭杰原因，說明教育水平對ICT發展無影響；

（6）lnidi是lnedu的格蘭杰原因，說明ICT發展對教育水平有影響。

1.4.4 模型穩定性分析

在模型初步建立之后，需要對模型的穩定性進行進一步檢驗，VAR模型的特征根如圖1所示。可以看出所有特征根都落在單位圓內，說明模型具有一定的穩定性。

圖1 VAR模型單位根檢驗

1.4.5 脈沖響應分析

下面利用脈沖響應分析來描繪lnedu、lntec、lniae和lnidi的雙向影響關系。如圖2所示，左側三幅圖分析了面對lnedu、lntec、lniae的沖擊下，lnidi的響應情況；右側三幅圖分析了面對lnidi的沖擊，lnedu、lntec、lniae三個變量的響應情況。

圖2 脈沖響應分析

左一圖為lnidi對lntec沖擊的響應情況。可以看出第一期lnidi對沖擊的響應為負，第二期達到正向沖擊的最大值0.0151，接下來正向響應程度逐步放緩。

左二圖為lnidi對lnedu沖擊的響應情況。第一期到第五期lnidi對沖擊的響應在0附近上下震蕩，從第六期開始沖擊響應無限接近于0。

左三圖為lnidi對lniae沖擊的響應情況。響應從0開始，在第四期到第六期到達最大值，接下來放緩，慢慢向0趨近，總體上都為正向沖擊。

右一圖為lntec對lnidi沖擊的響應情況。lnidi在第二期受到最大的正向沖擊影響，到達了0.018；接著在第三期受到沖擊的響應為0；接下來一直受到lntec的輕微負向沖擊。從第二期到第十期的總體沖擊影響接近于0。

右二圖為lnedu對lnidi沖擊的響應情況。從第一期到第二期，lnidi受到inedu的負向沖擊；第三期到達了正向沖擊的最大值0.01；第四期到第六期inidi受到intec的沖擊在0附近上下震蕩；第七期開始趨向于平穩并接近于0。

右三圖為lniae對lnidi沖擊的響應情況。沖擊的影響一直為負,但漸漸趨向于0，從長遠來看，lniae可能會慢慢對lnidi產生正向的沖擊。

總體而言，教育、科技、對外開放水平的提高對ICT的發展都有提振作用，ICT的發展對這三方面的影響則不是很明顯。

1.4.6 方差分解分析

為了解各個變量對lnidi解釋程度，采用方差分解分析，考察lnedu、lntec、lniae對 lnidi的解釋程度，分析結果如表5。

表5 方差分析結果

可以看出lntec對lnidi的解釋程度始終很高，并且有上升的趨勢，在第十期達到了75%。lniae的解釋程度也在不斷上升，最后保持在7%左右。而lnedu對lnidi的解釋程度則比較小，這與之前脈沖響應分析的結果相一致。

此結果說明科技水平和對外貿易水平能夠很好的解釋ICT發展水平，而民眾的受教育水平對ICT的解釋程度則比較低。

2 結論和建議

本文通過研究2002年-2017年的數據，建立了平穩時間序列的VAR模型，證明了教育、科技以及對外開放程度和ICT發展之間存在一定的雙向因果關系。其中科技水平和對外開放水平對ICT的影響尤為明顯。目前來看，教育對ICT的推動作用還存在很大的提升空間，ICT對三者的反向作用則不是很明顯。為了更好地促進ICT技術發展，本文給出如下的對策和建議：

（1）加大教育方面的投入

在保證義務教育推進的同時，加快覆蓋高等教育。教育是一個長期過程，雖然在十期的模型中，教育對ICT的影響程度不高，但長遠來看，教育對ICT的提振作用是根本性的。長期投入教育，能為ICT發展積蓄力量。與此同時，ICT的發展對教育水平的提高也有正面作用，加大教育方面的投入，有助于形成產學研相互促進的正向循環。

（2）加快產業升級

扶持高新技術產業，引導傳統產業向高科技、高附加值方向發展。科技是影響ICT發展水平的最重要因素之一，通過高新技術產業的發展可以拉動ICT水平的不斷提高。

（3）擴大科技領域對外開放

對外開放水平是影響ICT發展的重要因素，提升對外開放水平，學習和交流國內外先進技術，是促進ICT快速發展的正確道路。