基于VAR模型的信息基礎(chǔ)設(shè)施與工業(yè)化關(guān)系研究

萬 莉 程慧平

（1.武漢大學(xué)信息管理學(xué)院，武漢，430072； 2.湖北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，武漢，430068）

1 引言

“十二五”規(guī)劃把推動(dòng)兩化深度融合作為全面提高信息化水平的重要內(nèi)容，極力推動(dòng)了工業(yè)電子產(chǎn)業(yè)、工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)、工業(yè)信息化服務(wù)業(yè)的發(fā)展。通過《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，發(fā)現(xiàn)1995～2012年長途光纜線路長度、工業(yè)生產(chǎn)總值的年均增長率分別為13.68%、13.19%。可見，在“兩化深度融合”背景下，研究信息基礎(chǔ)設(shè)施對工業(yè)化影響，具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

以《中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫》為數(shù)據(jù)庫，以“信息化”、“工業(yè)化”為篇名，期刊年限為2009～2013年，來源類別：核心期刊，進(jìn)行精確檢索信息化與工業(yè)化（以下簡稱“兩化”）研究成果，發(fā)現(xiàn)近五年有關(guān)兩化融合研究成果主要探討工業(yè)化與信息化關(guān)系、工業(yè)化與信息化融合評價(jià)指標(biāo)、方法、模式、工業(yè)化與信息融合水平、工業(yè)化與信息化融合存在的問題及政策。

（1）工業(yè)化與信息化關(guān)系：俞立平等選取1984～2005年時(shí)間序列數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)工業(yè)化對信息化的影響速度大于信息化對工業(yè)化的影響速度，信息化與工業(yè)化之間存在單向的格蘭杰（Granger）因果關(guān)系[1]。

（2）工業(yè)化與信息化融合的評價(jià)指標(biāo)、方法、模式：謝康等指出工業(yè)化與信息化融合的目標(biāo)為提高技術(shù)效率，并提出了工業(yè)化與信息化融合機(jī)制的技術(shù)效率模型[2－3]；鄭珞琳等構(gòu)建了兩化融合進(jìn)程的實(shí)時(shí)測度機(jī)制系統(tǒng)[4]；李歡等分析了信息化與工業(yè)化融合的方向，提出兩化融合的五種模式[5]。謝康與肖靜華提出了兩化融合的概念模型[6]，王晰巍等構(gòu)建了工業(yè)企業(yè)的兩化融合評價(jià)指標(biāo)體系[7]。張劼圻等指出信息化與工業(yè)化融合指標(biāo)體系包括：信息資源、信息生產(chǎn)、信息消費(fèi)三部分[8]。

（3）工業(yè)化與信息化融合水平：張亞斌等比較了2005～2009年東中西部地區(qū)兩化融合環(huán)境水平[9]；張軼龍等發(fā)現(xiàn)2003～2010年間，工業(yè)化與信息化融合水平與融合效率成反向關(guān)系[10]；李琳等測算了山東省信息化與工業(yè)化融合程度與水平[11]；謝康等實(shí)證了2000～2009年中國31省市中國工業(yè)化與信息化融合水平[12]。

（4）工業(yè)化與信息化融合存在的問題及政策：汪傳雷與李從春討論了促進(jìn)信息化與工業(yè)化融合的焦點(diǎn)問題[13]；王晰巍等分析了吉林省中小企業(yè)信息化與工業(yè)化融合中存在的問題，并提出了相應(yīng)的政策[14]，類似的許軼旻等對江蘇省進(jìn)行了分析[15]。

從已有研究成果來看，探討信息基礎(chǔ)設(shè)施對工業(yè)化的影響研究比較匱乏。因此，借鑒文獻(xiàn)[1]的研究經(jīng)驗(yàn)，本文采取VAR模型研究信息基礎(chǔ)設(shè)施與工業(yè)化之間的關(guān)系。

2 方法與變量

判斷兩個(gè)變量之間的互動(dòng)關(guān)系，最經(jīng)常使用的是向量自回歸（VAR）、Granger因果檢驗(yàn)方法。采用EViews 6.0軟件，對信息基礎(chǔ)設(shè)施與工業(yè)化進(jìn)行分析，順序如下：單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、VAR模型估計(jì)、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解。具體方法及其特點(diǎn)如表1所示。

表1 研究方法及其特點(diǎn)

學(xué)術(shù)界關(guān)于信息化指標(biāo)選取較多的是：郵電業(yè)務(wù)總量[16]、互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)[17]、移動(dòng)電話用戶數(shù)[18]、長途光纜線路長度[17]、信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)與軟件業(yè)（簡稱：信息服務(wù)業(yè)）固定資產(chǎn)投資[19]。長途光纜線路長度、信息服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資反映信息化基礎(chǔ)設(shè)施投資水平，互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)、移動(dòng)電話用戶反映信息化基礎(chǔ)設(shè)施利用水平，郵電業(yè)務(wù)總量反映信息化基礎(chǔ)設(shè)施帶來的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化價(jià)值。關(guān)于工業(yè)化變量的選取，學(xué)術(shù)界采用較多的是：地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)總值[11]、工業(yè)增加值占 GDP比重[10]、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額比重[10]，其中工業(yè)生產(chǎn)總值是工業(yè)化水平的最直觀表現(xiàn)[11]。

陳亮等[20]選擇長途光纜線路長度作為信息基礎(chǔ)設(shè)施代理變量，發(fā)現(xiàn)長途光纜線路長度對中國的經(jīng)濟(jì)增長有顯著的正向促進(jìn)作用。信息服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資從2003年開始統(tǒng)計(jì)，時(shí)間序列較短，不適合VAR模型。因此，本文選擇長途光纜線路長度衡量信息基礎(chǔ)設(shè)施（info）、工業(yè)生產(chǎn)總值衡量工業(yè)化（indus）的代理變量?？紤]到1993年全國第三產(chǎn)業(yè)第一次普查結(jié)果后的數(shù)據(jù)可能更準(zhǔn)確，本文選取的時(shí)間序列為1992～2012年，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2013》[21]。為消除時(shí)間序列數(shù)據(jù)可能存在的異方差，對長途光纜線路長度、工業(yè)生產(chǎn)總值取自然對數(shù)。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 單位根檢驗(yàn)

為了避免出現(xiàn)偽回歸，根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)的要求，參與協(xié)整的時(shí)間序列必須是平穩(wěn)的時(shí)間序列。為此，采用ADF方法檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性[22]。本文分別對信息基礎(chǔ)設(shè)施和工業(yè)生產(chǎn)總值時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。對Lninfo、lnindus的單位根進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示?？梢钥闯觯琹ninfo、lnindus在5%顯著性水平下是平穩(wěn)的時(shí)間序列。

3.2 協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)用來檢驗(yàn)信息基礎(chǔ)設(shè)施與工業(yè)化之間是否存在長期的均衡關(guān)系，本文采用Johansen極大似然估計(jì)法對協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3、表4所示。

可以看出，在5%的顯著性水平下，Lnindus和Lninfo之間存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系。協(xié)整方程如公式（1）所示，信息基礎(chǔ)設(shè)施每增加1%，工業(yè)生產(chǎn)總值增加4.038%。

表2 數(shù)據(jù)序列的ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

表3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表4 標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整關(guān)系

3.3 VAR模型估計(jì)

在得到協(xié)整關(guān)系的基礎(chǔ)上，進(jìn)行向量自回歸分析所得結(jié)果是可靠的。建立VAR模型對于滯后階數(shù)的選擇非常重要，本文結(jié)合AIC和SC信息準(zhǔn)則和顯著性水平，發(fā)現(xiàn)在滯后2期時(shí)其值最小，故本文的VAR模型的滯后期選擇為2期，如表5所示。

為使得VAR模型估計(jì)的參數(shù)具有穩(wěn)定性，必須檢驗(yàn)?zāi)Ｐ退懈哪?，若所有根的模的倒?shù)都小于1，則模型的估計(jì)是穩(wěn)定的，由此得到的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方程分解的結(jié)果是穩(wěn)定可靠的。檢驗(yàn)得到的VAR（2）模型所有根的模的倒數(shù)，如表6所示。結(jié)果表明，被估計(jì)的VAR模型所有根模的倒數(shù)均小于1，VAR（2）模型滿足穩(wěn)定性條件。

表5 VAR模型的滯后期選擇

表6 VAR模型估計(jì)參數(shù)

3.4 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果，如表7所示：在最佳滯后期為2的情況下，信息基礎(chǔ)設(shè)施是工業(yè)化的Granger原因，但工業(yè)化不是信息基礎(chǔ)設(shè)施的Granger原因，即信息基礎(chǔ)設(shè)施與工業(yè)化之間存在單向的因果關(guān)系。

表7 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

3.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖1是基于模型VAR（2）的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，橫軸代表滯后階數(shù)，縱軸代表在對VAR模型中的殘差增加一個(gè)單位后，對工業(yè)產(chǎn)出所產(chǎn)生的響應(yīng)變化。從圖形上可以看出具體的時(shí)間影響軌跡為，脈沖響應(yīng)曲線是呈現(xiàn)先上升，在第5期達(dá)到最大，隨后影響趨于穩(wěn)定，并略微下降趨勢。說明信息基礎(chǔ)設(shè)施的正沖擊會(huì)經(jīng)市場傳遞給工業(yè)經(jīng)濟(jì)，會(huì)給工業(yè)產(chǎn)業(yè)帶來正面的影響，并且此影響具有較長的持續(xù)效應(yīng)，在沖擊后的第10期，工業(yè)經(jīng)濟(jì)仍然受到較大的影響。

3.6 方差分解

圖1 信息基礎(chǔ)設(shè)施波動(dòng)對工業(yè)總產(chǎn)值波動(dòng)沖擊的反應(yīng)

從表8可以看出工業(yè)化的波動(dòng)在初期由自身的不確定性決定，之后逐漸減小，信息基礎(chǔ)設(shè)施對工業(yè)化的波動(dòng)的貢獻(xiàn)，從第二期的6.29%逐漸增加到第四期的28.02%，并持續(xù)增加。在第七期之后，工業(yè)化的波動(dòng)更多的是由于信息基礎(chǔ)設(shè)施沖擊引起的，而自身的不確定性作用處于次要位置。而信息基礎(chǔ)設(shè)施的波動(dòng)中更多的來自自身的不確定性或者自身的波動(dòng)，直到第10期，其波動(dòng)中有77.24%是來自于自身。總體來看，信息基礎(chǔ)設(shè)施對工業(yè)化發(fā)展的影響持續(xù)升溫，工業(yè)化發(fā)展對信息基礎(chǔ)設(shè)施的影響較弱。

表8 工業(yè)化與信息基礎(chǔ)設(shè)施的方差分解

4 結(jié)論

采用1992～2012年我國長途光纜線路長度、工業(yè)生產(chǎn)總值時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過分析工業(yè)化與信息基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)系，發(fā)現(xiàn)：信息基礎(chǔ)設(shè)施與工業(yè)化之間存在長期均衡關(guān)系，信息基礎(chǔ)設(shè)施增加1%，工業(yè)生產(chǎn)總值約增長4%；信息化基礎(chǔ)設(shè)施對工業(yè)化波動(dòng)的貢獻(xiàn)率逐步上升，工業(yè)化對信息基礎(chǔ)設(shè)施波動(dòng)的貢獻(xiàn)率小于自身的影響。信息基礎(chǔ)設(shè)施與工業(yè)化之間存在單向Granger因果關(guān)系，即信息基礎(chǔ)設(shè)施是工業(yè)化的Granger原因，但工業(yè)化不是信息基礎(chǔ)設(shè)施的Granger原因。因此，推進(jìn)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)化與信息化深度融合的重要任務(wù)。

工業(yè)化是基礎(chǔ)，沒有工業(yè)化，信息化發(fā)展就成為無米之炊。信息化是工業(yè)化加速器，信息化技術(shù)驅(qū)動(dòng)工業(yè)化發(fā)展?！笆濉逼陂g，應(yīng)加大新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的信息化問題、信息消費(fèi)與信息資源產(chǎn)業(yè)發(fā)展、工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化同步推進(jìn)相關(guān)研究的資助力度，實(shí)現(xiàn)工業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)互動(dòng)是推進(jìn)我國兩化深度融合工作的重要途徑。

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