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    中國省域信息產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展效率的影響

    2021-06-21 01:39:36檀文飛殷天賜
    關(guān)鍵詞:信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位效率

    陳 莉,檀文飛,殷天賜

    (安徽建筑大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,合肥 230601)

    當(dāng)中國經(jīng)濟進入新常態(tài)[1],信息化進程是促進中國社會經(jīng)濟發(fā)展的重要因素之一。信息化建設(shè)作為全球經(jīng)濟一體化建設(shè)的重要基石,與一體化建設(shè)相互交織,正在重塑世界競爭格局[2],引發(fā)一輪接一輪的信息“戰(zhàn)爭”。國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》指出,中國信息消費總額已達(dá)到6萬億元。信息產(chǎn)業(yè)實力大幅提升。信息產(chǎn)業(yè)不僅關(guān)系到國家經(jīng)濟命脈[3],還與國家安全息息相關(guān)[4]。已有研究表明,信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展與中國經(jīng)濟增長有著密切的影響[5-9]。同時,新經(jīng)濟地理學(xué)認(rèn)為,產(chǎn)業(yè)集聚是提高生產(chǎn)效率的有效途徑,也是促進產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新,推動技術(shù)創(chuàng)新與知識溢出,實現(xiàn)資源合理配置的關(guān)鍵[10]。鑒于此,本研究擬通過計算2008—2018年全國30個省信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵,測度信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚分布與現(xiàn)狀,并測算中國各省域的經(jīng)濟發(fā)展效率,借助雙固定效應(yīng)回歸模型進行實證研究?;趲炱澞那€構(gòu)造信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵的平方二次項,探究信息產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟發(fā)展效率間的內(nèi)在機制。同時,鑒于省域不同區(qū)域的信息產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展效率存在異質(zhì)性,本研究又進一步將全國樣本分為東部、中部和西部3個子樣本,以考察這種作用機制的差異。旨在促進中國信息產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展,找到信息產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展效率的作用區(qū)間,為中國經(jīng)濟長期可持續(xù)良性發(fā)展提供合理的建議。

    1 研究方法

    1.1 區(qū)位熵指數(shù)

    區(qū)位熵常用來衡量區(qū)域中某一個指標(biāo)的分布狀況,反映該指標(biāo)在劃定區(qū)域內(nèi)的集聚狀況[11],其計算公式為

    (1)

    式中:LQij表示信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵值數(shù);xij表示i地區(qū)j產(chǎn)業(yè)的相關(guān)指標(biāo);∑jxij表示i地區(qū)范圍內(nèi)全部產(chǎn)業(yè)的相關(guān)指標(biāo);∑ixij表示研究區(qū)域內(nèi)所有地區(qū)的j產(chǎn)業(yè)的相關(guān)指標(biāo);∑i∑jxij表示研究區(qū)域內(nèi)所有地區(qū)全部產(chǎn)業(yè)的相關(guān)指標(biāo)。一般認(rèn)為,當(dāng)LQij>1時,產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)集聚。

    1.2DEA-CCR模型

    DEA-CCR模型以規(guī)模報酬不變?yōu)榧僭O(shè),通過線性規(guī)劃來估計各決策單元的生產(chǎn)前沿面,評價各決策單元的相對效率[12-13]。假設(shè)有A個決策單元,每個決策單元都有m種輸入和s種輸出,則某個特定決策單元的效率評價公式為

    (2)

    式中:Xj與Yj分別為決策單元的投入和產(chǎn)出向量;uT,vT為權(quán)重變量。令t=1/vTx0,ω=t×v,μ=t×u,則式(2)可轉(zhuǎn)變?yōu)?/p>

    (3)

    對偶問題為

    (4)

    式中:θ為中國各省經(jīng)濟發(fā)展效率。

    1.3 雙固定效應(yīng)模型

    由于普通面板模型無法完整地描述地區(qū)個體之間和時間效應(yīng)的影響,因此,構(gòu)建雙固定面板變截距模型探究信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵與經(jīng)濟發(fā)展效率之間的關(guān)系,其基準(zhǔn)方程為

    yit=α0+δi+δt+αitxit+controlit+ε.

    (5)

    式中:yit為方程的被解釋變量,表示經(jīng)濟發(fā)展效率;α0表示方程截距項;δi表示個體固定效應(yīng);δt表示時點固定效應(yīng);xit為方程的核心解釋變量,表示信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵;controlit為控制變量,表示勞動力水平、資本存量、地方政府競爭、地方財政支出、開放水平和城鎮(zhèn)化水平;ε為隨機擾動項。

    為了證明區(qū)位熵與城市建設(shè)之間是否存在非線性關(guān)系,在上述基準(zhǔn)方程中引入基于庫茲涅茨曲線構(gòu)造的信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵平方二次項,調(diào)整后的回歸方程為

    (6)

    2 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

    選取2008—2018年中國30個省級行政區(qū)域面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》及《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。此外,由于西藏自治區(qū)的數(shù)據(jù)缺失較多,無法將其納入到研究框架。對于少數(shù)省份、年份的缺失數(shù)據(jù),研究過程中均對空缺數(shù)據(jù)利用平均增長率等方法進行填補。

    被解釋變量選擇2008—2018年中國各省經(jīng)濟發(fā)展效率(TE),由DEA-CCR模型計算得出,投入變量選擇各省從業(yè)總?cè)藬?shù)和資本存量,分別表示勞動力投入和資本投入,其中,勞動力投入由各省份內(nèi)65周歲以下就業(yè)人數(shù)衡量,資本存量參考張軍[14]的永續(xù)盤存法按不變價格計算得出。產(chǎn)出變量選擇以2008年為基期,對名義GDP進行平減后得出的實際GDP,以消除通貨膨脹的影響。

    核心解釋變量選擇信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指數(shù)(LQ)和基于庫茲涅茨曲線構(gòu)造的信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵平方二次項(LQ2),通過測度區(qū)位熵指數(shù)來表征信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚狀況。鑒于數(shù)據(jù)的可得性,首先界定以信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)作為測算信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的樣本行業(yè),以地區(qū)內(nèi)行業(yè)從業(yè)人數(shù)測算區(qū)位熵指數(shù)。

    控制變量選擇勞動力水平(LNL)、資本存量(LNK)、地方政府競爭(GC)、地方政府財政支出(LNFP)、開放水平(OL)及城鎮(zhèn)化水平(UL)。其中,勞動力水平和資本存量均做自然對數(shù)處理。不同地區(qū)的政府受到績效考核的限制,為追求經(jīng)濟產(chǎn)出,勢必會對其管轄區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展及發(fā)展?fàn)顟B(tài)產(chǎn)生影響,因此,以地區(qū)GDP占當(dāng)年總GDP的比重衡量地方政府的競爭壓力,數(shù)值越小,表明政府面臨的競爭壓力越大;地方政府財政支出給予政府自主支出的范圍,以地區(qū)政府財政當(dāng)年一般預(yù)算內(nèi)支出取自然對數(shù)衡量;開放水平會影響企業(yè)的創(chuàng)新偏好,以地區(qū)當(dāng)年進出口總額占地區(qū)GDP的比重衡量;城鎮(zhèn)化水平以地區(qū)城鎮(zhèn)人口占地區(qū)年末總?cè)丝诘谋戎睾饬?。各變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

    表1 變量描述性統(tǒng)計

    3 實證分析

    3.1 區(qū)位熵測度

    通過測算2008—2018年中國信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指數(shù),以測度信息產(chǎn)業(yè)集聚狀況,分析信息產(chǎn)業(yè)集聚特征,計算結(jié)果如表2所示。

    根據(jù)表2的計算結(jié)果所示,全國信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指數(shù)近10 a來平均為0.937,從全國視角看中國信息產(chǎn)業(yè)集聚尚不明顯,但大于0.500,表明信息產(chǎn)業(yè)集聚已經(jīng)出現(xiàn)一定的規(guī)模。東部地區(qū)區(qū)位熵指數(shù)平均為1.233,2008年為1.204,2018年為1.303,樣本期內(nèi)存在小幅度的波動,但總體呈現(xiàn)上升趨勢,表明東部地區(qū)是信息產(chǎn)業(yè)集聚分布的重心,信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r較好。其中,北京市區(qū)位熵指數(shù)平均為4.449,2008—2018年信息產(chǎn)業(yè)集聚水平均大于4,位列全國第一,而上海市區(qū)位熵指數(shù)平均為1.663,從2014年起信息產(chǎn)業(yè)集聚水平均大于2,集聚水平僅次于北京市。廣東省區(qū)位熵指數(shù)平均為1.072,年均分布呈現(xiàn)“U”型結(jié)構(gòu),波動幅度較大,在2008年后呈現(xiàn)下降趨勢,2016—2018年均大于1,廣東省是中國開放程度較高的城市,外商直接投資比重較大,表明廣東省的信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展可能受到2008年金融危機的影響。中部地區(qū)區(qū)位熵指數(shù)平均為0.756,小于1,表明中部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)集聚不顯著,這是由于中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不夠高,信息化進程速度較慢,信息化與工業(yè)化融合不緊密。而吉林省區(qū)位熵指數(shù)平均為1.122,信息產(chǎn)業(yè)集聚顯著,表明吉林省現(xiàn)行的“信息產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級方案”的實施情況較好,信息產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新模式進一步深化[15]。西部地區(qū)區(qū)位熵指數(shù)平均為0.774,與中部地區(qū)集聚情況較為相似。其中,內(nèi)蒙古自治區(qū)、四川省、重慶市和陜西省的集聚水平較高,這在一定程度上反映了“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的潛力,以四川省作為發(fā)展的中心,帶動相鄰城市協(xié)同發(fā)展。內(nèi)蒙古自治區(qū)區(qū)位熵指數(shù)平均為0.950,集聚程度較高,且大于西部其他周邊城市的平均水平,這與近年來內(nèi)蒙古落實對外開放戰(zhàn)略,全方位開展對外交流合作和招商引資,加快推動國家一體化大數(shù)據(jù)中心、工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)等項目落地舉措有著密不可分的關(guān)系[16]。中西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)集聚水平趨向于收斂,跟隨東部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展形成的帶動作用,有助于實現(xiàn)自身信息化進程的快速推進。

    表2 2008—2018年中國省域信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵

    續(xù)表2

    3.2 經(jīng)濟發(fā)展效率測度

    基于2008—2018年中國省域30省的面板數(shù)據(jù),測度中國經(jīng)濟發(fā)展效率,測算結(jié)果如表3所示。

    根據(jù)表3的測算結(jié)果顯示,全國經(jīng)濟發(fā)展效率近10 a來存在波動,在0~0.069的范圍內(nèi)波動,波動的范圍并不大。2008年總體經(jīng)濟發(fā)展效率為0.772,2012年為0.805,2016年為0.740,2018年為0.769,雖然2018年相比于2008年出現(xiàn)了下降趨勢,但總體變化呈現(xiàn)“N”型分布的規(guī)律,目前正處于提升階段,發(fā)展空間依然很大。全國經(jīng)濟發(fā)展效率總平均值為0.774,表明中國經(jīng)濟發(fā)展效率還不夠高,雖然近年來中國經(jīng)濟增速十分迅猛,難免存在勞動力和資本存量投入的冗余,導(dǎo)致總體效率的降低。2008—2012年橫跨中國“十一五”規(guī)劃期間,此時國家對經(jīng)濟增速提出了較大的要求,其間經(jīng)濟發(fā)展效率呈現(xiàn)顯著上升,但同時社會矛盾相應(yīng)凸顯,城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡,“三農(nóng)”問題突出,因此,在2013年中國經(jīng)濟發(fā)展效率出現(xiàn)了下降。到“十三五”期間,中國經(jīng)濟總體保持中高速發(fā)展,城鎮(zhèn)化率提升,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化也取得了長足的進步[17],人民生活水平和質(zhì)量都普遍提高,國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化取得重大進展,2017—2018年經(jīng)濟發(fā)展效率出現(xiàn)顯著升高。

    表3 2008—2018年中國省域經(jīng)濟發(fā)展效率

    根據(jù)圖1結(jié)果所示,中部地區(qū)和全國的經(jīng)濟發(fā)展效率較為趨近,總體上看均呈現(xiàn)“N”結(jié)構(gòu),西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展效率同樣呈現(xiàn)“N”結(jié)構(gòu),但其效率值遠(yuǎn)低于全國和中部地區(qū)。東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展效率遠(yuǎn)高于中西部地區(qū),平均為0.858,其中,以北京市、天津市、上海市、江蘇省和廣東省的經(jīng)濟發(fā)展效率較高,帶動了東部地區(qū)整體經(jīng)濟發(fā)展效率的增長。

    圖1 2008—2018年中國省域子樣本經(jīng)濟發(fā)展效率

    北京市從2010年起,經(jīng)濟發(fā)展效率均為1.000,平均為0.996,經(jīng)濟發(fā)展效率排名為全國第二;天津市2018年經(jīng)濟發(fā)展效率為1.000,其余大部分年份均大于0.900,平均為0.936;上海市2008—2012年經(jīng)濟發(fā)展效率均為1.000,但在2013年后出現(xiàn)下降趨勢,始終保持在0.900以上,平均為0.990,排名為全國第三。東部地區(qū)3個直轄市的經(jīng)濟發(fā)展效率顯著提高,表明直轄市在區(qū)域內(nèi)屬于競爭力較強的城市,具有一定的影響力,可以充沛地帶動地區(qū)發(fā)展[18]。城市內(nèi)部產(chǎn)業(yè)更加聚集、就業(yè)率更高,教育資源、醫(yī)療資源也會得到提高,從而有助于經(jīng)濟增長。而以廣東省為主的東部沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展效率同樣保持較高的水平,2008—2017年一直保持在1.000,平均為0.998,經(jīng)濟發(fā)展效率排名為全國第一。中部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展效率平均為0.767,其中,以安徽省、江西省、湖北省和湖南省的效率排在中部地區(qū)前列,湖南省近年來經(jīng)濟發(fā)展效率增速明顯,2018年的效率為1.000,平均為0.915,發(fā)展勢頭強勁。安徽省、江西省和湖北省的經(jīng)濟發(fā)展效率增速不夠顯著,但總體仍保持上升趨勢。西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展效率為0.695,四川省2018年效率達(dá)到1.000,平均為0.878;重慶市2018年效率為0.828,平均為0.804,西部地區(qū)主要以四川省和重慶市的經(jīng)濟發(fā)展效率較高。四川省地理位置平坦,而重慶市水路發(fā)達(dá),同時兩地區(qū)發(fā)展得到國家的大力支持,以期帶動周邊城市良性循環(huán)發(fā)展,故人口集聚地區(qū)、經(jīng)濟發(fā)展較為迅速,也為社會發(fā)展打下良好基礎(chǔ)。西部地區(qū)由于發(fā)展起步較晚,雖然近5 a來各地區(qū)經(jīng)濟均表現(xiàn)出上升態(tài)勢,但后期經(jīng)濟發(fā)展被前期所抵消,總體表現(xiàn)不夠理想。東部與中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展效率呈現(xiàn)兩極分化,中西部地區(qū)除了部分城市發(fā)展?fàn)顩r較好外,還存在一些城市發(fā)展增速較慢,導(dǎo)致經(jīng)濟發(fā)展不均衡,與區(qū)位熵的測度結(jié)果大致吻合。

    3.3 雙固定效應(yīng)回歸分析

    在研究全國樣本的基礎(chǔ)上,將全國樣本分為東部、中部和西部地區(qū)3個子樣本,以信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵和基于庫茲涅茨曲線構(gòu)造的信息產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵的平方二次項作為核心解釋變量,加上相應(yīng)的控制變量對經(jīng)濟發(fā)展效率進行回歸,采用雙固定效應(yīng)模型進行分析,并對回歸結(jié)果進行對比?;貧w結(jié)果如表4—5所示。

    表4 全國樣本回歸結(jié)果

    根據(jù)表4全國樣本的回歸結(jié)果所示,列(1)僅使用區(qū)位熵(LQ)和區(qū)位熵二次項(LQ2)對經(jīng)濟發(fā)展效率進行回歸,可以看出LQ2系數(shù)顯著為負(fù),表明信息產(chǎn)業(yè)集聚對中國經(jīng)濟發(fā)展效率存在顯著的倒“U”型影響,即過高或過低的信息產(chǎn)業(yè)集聚都不利于中國經(jīng)濟的增長,保持合理的產(chǎn)業(yè)集聚水平有助于提高中國經(jīng)濟發(fā)展效率的增長。列(2)使用控制變量對中國經(jīng)濟發(fā)展效率進行回歸,LNL、LNK、GC、LNFP和UL的系數(shù)均在1%的顯著性水平下通過檢驗,其中,LNL的系數(shù)為0.166 1,當(dāng)勞動力水平每提高一個百分點,經(jīng)濟效率提高0.17,提高勞動力投入有助于促進經(jīng)濟發(fā)展。LNK的系數(shù)為0.282 3,表明資本存量每增加1%,經(jīng)濟發(fā)展效率提高0.28。GC的系數(shù)為2.069 0,表明地方政府競爭與經(jīng)濟發(fā)展效率存在正向關(guān)系,提高政府競爭力同樣有助于促進經(jīng)濟發(fā)展。財政支出(LNFP)和城鎮(zhèn)化水平(UL)的系數(shù)分別為0.015 73和1.079 7,均為正向影響。開放水平(OL)沒有通過顯著性檢驗。列(3)和列(4)的回歸中分別只加入?yún)^(qū)位熵(LQ)和區(qū)位熵二次項(LQ2)進行回歸,結(jié)果表明列(3)的LQ為正向影響,表明提高信息產(chǎn)業(yè)集聚水平與經(jīng)濟發(fā)展效率之間存在顯著的正向作用,與列(1)的結(jié)論保持一致;而列(4)的LQ2系數(shù)顯著為負(fù),證明信息產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展效率的影響呈現(xiàn)倒“U”型結(jié)構(gòu),同樣與列(1)的結(jié)論保持一致。列(3)與列(4)的回歸結(jié)果增加了列(1)結(jié)論的穩(wěn)健性。列(5)同時加入?yún)^(qū)位熵和區(qū)位熵二次項進行回歸,回歸結(jié)果表明信息產(chǎn)業(yè)集聚水平每提高一個單位,經(jīng)濟發(fā)展效率將提高0.039 6,控制變量的系數(shù)均為正數(shù),LNL、LNK、GC、LNFP、OL在5%的顯著性水平下顯著,UL則不顯著。此時信息產(chǎn)業(yè)集聚影響經(jīng)濟發(fā)展效率的方程可簡化為[19]

    TEit=β1LQit+β2LQ2it+Δ.

    (7)

    式中:Δ=α+controlit+ε。

    在上述簡化方程中,對LQit求偏導(dǎo),并代入相關(guān)系數(shù)可得到關(guān)于信息產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟發(fā)展效率的一次導(dǎo)函數(shù)方程為

    (8)

    根據(jù)表5的回歸結(jié)果所示,東、中、西部地區(qū)樣本中,區(qū)位熵指數(shù)(LQ)的系數(shù)均為正數(shù),分別為0.024 6、0.009 0和0.012 5,且均在1%的顯著性水平下顯著,表明信息產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展效率存在正向的促進作用,而區(qū)位熵指數(shù)的平方二次項(LQ2)均為負(fù),分別為-0.004 2、-0.017 9和-0.011 4,東部樣本在1%的顯著性水平下顯著,中西部在5%的顯著性水平下顯著,表明信息產(chǎn)業(yè)集聚水平對經(jīng)濟發(fā)展效率的影響呈現(xiàn)倒“U”型結(jié)構(gòu),與全國樣本回歸結(jié)果的結(jié)論保持一致,即推動信息產(chǎn)業(yè)集聚水平提高,保持在合理的區(qū)間內(nèi)有助于促進各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展。控制變量中,西部地區(qū)的勞動力水平(LNL)系數(shù)為0.255 0,顯著大于東部和中部地區(qū),反映出西部地區(qū)現(xiàn)行人口流出較多[20],提高西部地區(qū)勞動力水平有助于提高經(jīng)濟水平。中部地區(qū)的資本存量(LNK)系數(shù)為0.709 1,表明資本存量每提高1%,經(jīng)濟效率將增加0.709 1,顯著大于東部和西部地區(qū),應(yīng)當(dāng)加大對中部地區(qū)的投資力度,增加資本流入以促進中部地區(qū)經(jīng)濟效率提高。地方政府競爭(GC)東部地區(qū)的系數(shù)最小,為9.764 2,從側(cè)面反映出東部地區(qū)各省經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r優(yōu)于中西部地區(qū),政府面臨的競爭壓力較小。地方財政支出(LNFP)同樣?xùn)|部地區(qū)的系數(shù)顯著大于中西部地區(qū),表明東部地區(qū)各省政府自主支出范圍較大,投資相對靈活,對經(jīng)濟增長的促進作用更大。中部地區(qū)開放水平(OL)的系數(shù)最大,為1.708 5,且在1%的顯著性水平下顯著,而西部地區(qū)在10%的顯著性水平下顯著,東部地區(qū)不顯著,表明中西部地區(qū)當(dāng)前應(yīng)當(dāng)提高開放水平,合理引進外資,擴大對外貿(mào)易范圍,加大進出口力度,東部地區(qū)不顯著可能是因為開放水平已經(jīng)足夠高,對經(jīng)濟發(fā)展的刺激不顯著。由于城鎮(zhèn)化水平(UL)在子樣本的回歸中均不顯著,在此不做過多贅述。

    表5 子樣本回歸結(jié)果

    4 結(jié)論與建議

    基于計算2008—2018年信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵,測度信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)狀,并測度了各省經(jīng)濟發(fā)展效率,構(gòu)建雙固定效應(yīng)模型實證檢驗了信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟發(fā)展效率之間的影響。實證結(jié)果表明:1)中國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚平均還不到1,仍有較大的提升空間。2)東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展效率遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)。3)信息產(chǎn)業(yè)集聚對中國經(jīng)濟發(fā)展效率存在顯著的倒“U”型影響,保持合理的產(chǎn)業(yè)集聚水平有助于提高中國經(jīng)濟發(fā)展效率的增長。4)子樣本的回歸結(jié)果均可證明結(jié)論的穩(wěn)健性。

    為促進中國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟效率的提高,提出如下建議:第一,大力發(fā)展信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)。推動信息技術(shù)在各個產(chǎn)業(yè)和領(lǐng)域的應(yīng)用,培養(yǎng)和引進信息技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新人才,強化信息技術(shù)領(lǐng)域的高端人才隊伍建設(shè),注重核心技術(shù)的研發(fā)與實現(xiàn)。第二,合理促進信息產(chǎn)業(yè)集聚水平提高,加速信息化改造進程。信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)促進經(jīng)濟效率的增長主要是由技術(shù)進步驅(qū)動的,要合理推動信息化與工業(yè)化相融合,促進信息化改造在各領(lǐng)域和各產(chǎn)業(yè)的滲透,逐步實現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)代化、管理現(xiàn)代化。 第三,促進包括信息產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。要提高中國自主創(chuàng)新的意識和能力, 平衡中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理性,提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化,轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式,由外延式擴張轉(zhuǎn)向內(nèi)涵式增長,實現(xiàn)經(jīng)濟效率的穩(wěn)定增長和長期可持續(xù)發(fā)展。

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