信息基础设施建设对上海经济转型的影响——基于区域CGE模拟分析

徐 鑫，刘兰娟

（上海财经大学信息管理与工程学院，上海200433）

信息基础设施建设对上海经济转型的影响
——基于区域CGE模拟分析

徐 鑫，刘兰娟

（上海财经大学信息管理与工程学院，上海200433）

文章基于当前复杂的经济现实，构建了用于分析信息基础设施建设影响经济转型的CGE模型，模拟在信息基础设施投资增长20%的情况下，产业结构、劳动报酬、资源利用效率等经济转型因素的变化。结果显示：增加信息基础设施投资对上海的直接经济增长效应不明显，但有利于产业结构升级、劳动报酬占比提升、资源利用效率提高，对经济转型有一定的正向贡献。

信息基础设施；经济转型；CGE；模拟分析

一、引言

加快信息基础设施建设成为转变经济发展方式的重要手段。近年来，经济发展面临的资源环境约束、要素成本压力上升、传统产业竞争力下滑等问题日益突出，中国经济增速持续走低至7%左右，劳动报酬占GDP比重持续下降超过20年，大学生就业需求下降15%，单位GDP能耗是日本的7倍。我国正处在转变经济发展方式刻不容缓、不容拖延的历史转折期，经济增长方式由要素驱动向创新驱动转型。随着宽带中国战略实施、4G牌照蓄势待发以及物联网、云计算等新技术应用普及，信息基础设施建设将迎来新一轮投资热潮。据估算，至2015年宽带网络基础设施的累计投资将达1.6万亿，4G的投资也将突破万亿。由于信息基础设施具有网络性、倍增性等特征，对经济转型的方向和速度产生重要作用。因此，研究信息基础设施建设对经济转型的影响并进行量化分析具有现实意义。

本文以上海为例，基于经济增长“速度”向“质量”转型的客观现实，采用可计算一般均衡模型（Computable Gen⁃ eral Equilibrium，以下简称CGE模型）研究信息基础设施投资对经济转型的影响。CGE模型是机理性模型，具有坚实的理论基础，兼容了投入产出、线性规划等模型的优点，将国民经济各组成部分和经济循环的各个环节纳入统一框架下，对整个经济运行系统进行有效模拟仿真。因此，本文采用CGE模型模拟信息基础设施投资对产业结构、劳动报酬、资源利用效率等经济转型要素的影响。由于上海转变经济发展方式需求更为迫切，且侧重4G、光纤宽带、云计算等新一代信息基础设施投资，因此本文选取上海作为研究对象。

二、文献综述

现有文献侧重于研究信息基础设施对经济增长“速度”的影响，对经济增长“质量”研究较为薄弱。何力武等（2010）认为信息基础设施属于核心基础设施，比非核心基础设施对经济增长有显著影响［1］。从区域角度来看，大部分研究认为信息基础设施对不同国家和地区的影响差异较大，信息基础设施对经济发达地区的经济增长乘数效应更强。彭惠等（2012）以菲德模型为基础，借助第三产业占整体经济的比重，将全国30个省份进行分类，采用面板数据模型分析1993-2008年信息基础设施对区域经济增长的影响。研究表明第三产业发达地区，信息基础设施对产业部门的外溢作用明显，信息基础设施对区域经济增长的间接影响远大于其直接影响，而欠发达地区恰与之相反［2］。从产业角度来看，大部分研究认为信息基础设施对第三产业影响显著，有利于产业结构升级。刘宇（2006）采用投入产出模型，研究信息基础设施与产业结构的关系取得了多篇成果，既有全国层面的研究，也有区域对比分析（如广东与青海），研究结果表明信息基础设施投入对第三产业拉动最为显著，第二产业次之，第一产业最弱［3］。张红历等（2010）从空间视角研究信息基础设施与区域经济增长的关系，发现信息基础设施具有显著的网络效应，促进信息、劳动、资本等要素流动，有利于区域协同和产业结构升级。从转型指标来看，信息基础设施与就业、劳动报酬、资源利用效率等经济转型指标的直接研究十分鲜见，但从间接角度研究产业结构的就业效应、环境效应取得一定成果［4］。邹一南等（2012）构建了一个综合考虑产业结构升级正、反两方面的就业效应测算模型，研究表明产业结构升级的总就业效应为负，结构变迁的就业效应有所提高，效率提升的就业效应有所降低［5］。牛鸿蕾等（2012）构建了投入产出多目标的优化模型，研究产业结构调整的低碳效应，认为产业结构升级是减少碳排放的有效手段［6］。

大部分文献采用投入产出、生产函数等方法进行实证研究，缺乏宏观研究视角。刘宇（2006）认为回归分析法需要长时间序列数据、大样本量且缺乏经济理论基础，生产函数法仅从要素供给的角度研究，因此采用改进投入产出模型分析信息基础设施对经济发展的影响。陈亮等（2011）基于宏观总产出方程与信息基础设施微观供需模型相结合的联立方程模型，测度信息基础设施对经济增长的贡献［7］。从上述研究可以看出，从宏观经济运行视角的信息基础设施效应研究不足。

三、模型构建

（一）模型基本特点

为有效观察4G、云计算等新一代信息基础设施建设投资是否有利于经济转型，本文构建的CGE模型在假设条件、账户划分、宏观闭合等方面，充分考虑宏观环境、转型衡量指标等因素。

（1）考虑当前新一代信息基础设施大建设时期的宏观经济环境。近年，中国呈现出刘易斯拐点的迹象，沿海地区频现用工荒，特别是上海由于生活成本等因素影响，劳动力出现短缺，表明农村已经不再是劳动力蓄水池［8］，而当前的大学生就业问题属于结构性矛盾，人口红利基本消失成为研究学者共识。因此本文采用凯恩斯的宏观闭合将劳动力价格内生，劳动力为外生。

（2）体现经济转型的关键指标。现阶段，转变经济发展方式是经济转型的主旋律，产业结构升级、劳动报酬占比增加、资源利用效率提升是衡量转变经济发展方式的三个重要指标。在账户划分时区分一、二、三产业以观察产业结构指标，并将“电力热力燃气和水的供应业”作为独立账户以观察资源利用指标。同时通过变量设置和运算观察劳动报酬指标，如劳动价格为WL，劳动供应量为QLSAGG。

（3）将信息基础设施投资设定外生。本文采用投资驱动型的宏观闭合，将投资设为外生变量，以模拟信息基础设施投资“冲击”。石计辉（2012）对多种宏观闭合进行详细阐述，具体可参见其做法［9］。

（二）CGE模型方程体系

CGE模型涉及生产活动、商品流通、经济主体、资本等各个方面，以方程体系的方式刻画经济运行情况。图1表现了本文CGE模型方程体系的基本逻辑，但由于CGE模型方程体系较为繁杂，仅列出关键部分。

方程说明如下：

（1）契合问题选择函数。本文的生产函数嵌套为两层，顶层生产函数有中间投入和增加值两个投入，采用CES生产函数得到总产出。增加值部分采用CES生产函数，投入为资本和劳动两个生产要素。中间投入部分选择普遍应用的Leon⁃tief生产函数。效用函数则选用线性支出系统（Linear Expen⁃diture System，LES支出函数）。

（2）CGE模型区域化处理。上海本地生产活动的产出商品QXc分为在上海本地销售商品QDc、国内调出商品QOc和出口商品QEc三个部分，其替代关系由常转换弹性函数（CET函数）描述。其中为效率参数，为替代参数，、为出口商品和调出商品的份额参数。

上海本地销售的产品由上海本地生产QDc、外地调入商品QIc和进口商品QMc组成。它们之间替换关系由Armington条件来描述，即具有不完全替代性。其中为效率参数，为替代参数，、为进口商品和调入商品的份额参数。

（三）数据组织

社会核算矩阵表（Social Accounting Matrix，SAM）是CGE模型最通用的标准数据组织形式，以矩阵形式全面刻画了经济系统中各部门、各经济主体以及要素市场与商品市场之间的关系，从而形成综合、全面、一致的社会经济系统“快照”［10］。SAM表的主要功能是：①为组织经济数据提供全面和连续的框架；②SAM表是模型参数“校准”的数据基础；③用于模型结果的对比分析。本文以上海2010年投入产出延长表为基础，以上海市统计年鉴、资金流量表、国际收支平衡表等数据为补充，采用自上而下的编制方法构建2010年宏观、微观SAM表。由于统计口径、调查方法、统计误差等造成矩阵数据的不平衡，本文采用交互熵（Cross Entropy， CE）方法进行调平处理，结果如表1所示。

（四）参数估计与校准

参数估计内容主要可以分为两类：一是弹性参数，如CES生产函数的替代弹性、CET函数的替代弹性等，主要通过计量经济学方法或者借鉴现有文献获得。本文采用贝叶斯方法估计劳动与资本的CES替代弹性，如表2。增加值与中间投入的CES替代弹性参考赵永等（2008）的数据［11］，进口的Armington替代弹性和出口的CET替代弹性数据参考Zhai et al（2005）的研究成果［12］。二是份额参数，如中间投入与增加值的份额、劳动与资本的份额、中间投入成本比例、进出口比例等，主要通过“校准”方法获得。即在已知参数条件下，在CGE模型中使用基准均衡的数据集并满足模型的均衡条件来确定模型参数的一种方法，具体校准方程的推导过程可参考张欣（2010）的研究成果［13］。

四、模拟方案及模拟结果分析

（一）模拟方案

通信、广电运营企业是信息基础设施建设的主力军，是信息基础设施投资的主要来源。2009年3G牌照发放时期，信息基础设施投资增长19.7%，2012年城市光网建设时期，上海信息基础设施投资增长18.9%。当前4G牌照蓄势待发，据此规律，上海信息基础设施投资增长约20%。另外，上海三大运营商发布的信息基础设施投资计划来看，年均投资约155亿元，如表3所示。扣除运营商发布的统计口径成分及年度分布因素，上海信息基础设施投资在140～150亿元之间。据工信部统计，2010年上海信息基础设施投资120.8亿元，因此信息基础设施投资增长约20%。综合两者因素，本章模拟信息基础设施投资增加20%对经济运行系统的冲击，重点观察对总产出、产业结构、劳动报酬、资源消耗等方面的影响。

（二）运算结果

通过GAMS的程序运算，信息基础设施投资对整体经济运行的模拟结果如表4、表5所示。表4、表5分别体现的是信息基础设施投资增加20%对上海宏观经济和三大产业及物流业、金融业的影响，并分别从总产出、劳动报酬、资源消耗三个维度展示变化情况。

与经济增长的关系方面，信息基础设施投资对上海经济增长产生的正面作用并不是想象的那么大，信息基础设施投资增加20%时，引起上海总产出仅略增长0.001 2%；对上海劳动报酬影响非常微弱，劳动报酬总额增长0.003 5%，比产出增长率略高0.002 3%，意味有利于提升劳动报酬占比。信息基础设施投资增加有利于提升上海资源利用效率，但效果微乎其微，资源消耗增长率仅比产出增长率低0.000 6%。

信息基础设施投资增加20%，对第一产业存在一定的负面影响，对第二、三产业有正向的促进作用，第一、二、三产业的产出增长率分别为-0.213 9%、0.000 8%、0.021 9%，其中物流业、金融业产出增长率为-0.038 9%、0.023 8%。第一、二、三产业劳动报酬增长率为-0.173 3%、0.001 2%、0.021 8%，其中物流业、金融业劳动报酬增长率为-0.018 6%、0.056 0%。第一、二、三产业资源消耗增长率分别为-0.213 8%、-0.008 1%、0.015 2%，其中物流业、金融业资源消耗增长率为-0.038 3%、0.232 0%。

（三）模拟结果分析

信息基础设施投资对上海经济增长效应不够明显，但有利于产业结构高级化。上海信息基础设施作为全国最发达的区域之一，单纯的信息基础设施投资规模对经济的促进作用已经不能占据主导位置，短期内投资乘数效应不够显著，而信息基础设施的溢出效应和网络效应具有滞后性，需要一定周期进行释放，从而导致总产出增长不明显。从产业结构影响来看，信息基础设施的投资效率与产业结构密切相关，信息基础设施投资的“普遍服务”使得农村地区成为主要投资方向，然而这种投资并不能有效转化成农业生产的产出，反而对农业生产资源产生一定的挤占效应，因此信息基础设施投资对第一产业呈一定的负面影响。信息基础设施投资增加对第二产业影响比较微弱，主要原因是信息基础设施投资有利于推动传统产业升级，但投资的前向关联效应和后向关联效应并不是那么大，而且由于上海信息基础设施较为完善，信息基础设施投资面临“门限效应”，即当前信息基础服务供给大于需求，并未产生实质上的信息服务变革，一定程度上弱化了信息基础设施的投资效果。信息基础设施投资对第三产业的产出弹性影响最大，主要由于信息基础设施有利于加速劳动、资本等要素流动，创新商业模式，催生新型服务经济。而信息要素是金融业最重要的生产要素之一，金融业对信息的传递可靠性、网络性要求更高，因此金融业产出增长率高于第三产业增长率。

信息基础设施对劳动报酬占GDP比影响为正，这个结果符合信息基础设施具有溢出效应的基本结论。信息是促进经济增长的内生力量，第三产业更为依赖人力资本和知识外溢，信息基础设施投资促进信息的流动更为频繁，加快资金、人才等要素流动，使得第三产业全要素生产率大幅提升，从而有利于提高劳动报酬。从模拟结果来看，劳动报酬增长率比产出增长率高0.002 3%，说明信息基础设施投资对提高劳动报酬占比具有积极作用。从产业分布来看，信息基础设施投资对第三产业劳动报酬增长的促进作用最大，这一结果也基本符合产业间的劳动力转移的配第—克拉克定律。第三产业增长产生就业创造效应，信息对劳动要素的替代作用产生就业替代效应。从结果来看，就业创造效应大于就业替代效应，而且就业替代效应主要是淘汰低效率、低附加值的就业岗位，使得第三劳动生产率更高，从而提高劳动报酬。

信息基础设施投资对总体资源利用效率影响不大，但是不同产业资源利用效率与产业结构密切相关。信息基础设施投资对第一产业的资源利用效率影响程度微乎其微，主要由于第一产业的资源消耗与信息基础设施投资相关性不大，农、林、牧、渔业对信息基础设施投资并不敏感，相反随着相关信息基础设施建设，可能带来电力等资源消耗的提升。信息基础设施投资对第二产业的资源利用效率产生积极的促进作用。信息基础设施投资提升20%引起第二产业资源消耗下降0.008 1%，低于第二产业增长率0.008 9%。说明第二产业作为资源消耗的主体产业，资源消耗波及效应最大，信息基础设施投资有利于提高企业运营管理效率，对降低制造业资源消耗有积极作用。信息基础设施投资对第三产业资源利用效率产生正面的影响。信息基础设施投资导致第三产业资源消耗增长0.003 0%，与第三产业产出增长0.015 2%相比，减少0.012 2%。结果表明，信息基础设施对服务业的资源利用效率较高。

五、结束语

总体来看，信息基础设施投资有利于经济转型，但影响程度不够显著。由于上海经济发达，第三产业占比较高，信息基础设施投资的直接投资效应不够明显，而溢出效应和网络效应的外溢作用需要一定周期的逐步释放。这也从CGE模型研究的角度，论证了彭惠以菲德模型为基础的研究结论［2］，在第三产业发达地区，信息基础设施对产业部门更多表现的是外溢作用，信息基础设施对区域经济增长的间接影响远大于其直接影响。就模拟结果看，由于信息基础设施投资规模与经济总量相比份额相对较小，信息基础设施投资对经济增长作用不够明显，但明显提高了第三产业占比，有利于产业结构升级，且劳动报酬占比及资源利用效率也有一定提升，所以，信息基础设施投资对经济转型有一定的促进作用。

［1］何力武，夏海南.基础设施投资的作用机理和效应分析［J］.地方财政研究，2010（9）：37-46.

［2］彭惠，曾梁杰.通信业对区域经济增长的直接和间接影响——基于第三产业发达程度分析［J］.北京邮电大学学报：社会科学版，2012（1）：81-87.

［3］刘宇.电信业与区域经济互动关系的证实研究［J］.科技进步与对策，2006（4）：91-94.

［4］张红历，周勤，王成璋.信息技术、网络效应与区域经济增长：基于空间视角的实证分析［J］.中国软科学，2010（10）：112-123.

［5］邹一南，石腾超.产业结构升级的就业效应分析［J］.上海经济研究，2012（12）：3-13.

［6］牛鸿蕾，江可申.产业结构调整的低碳效应测度——基于NSGA-Ⅱ遗传算法［J］.产业经济研究，2012（1）：62-67.

［7］陈亮，李杰伟，徐长生.信息基础设施与经济增长——基于中国省际数据分析［J］.管理科学，2011（1）：98-106.

［8］蔡昉.人口转变、人口红利与刘易斯转折点［J］.经济研究，2010（1）：4-13.

［9］石计辉.信息技术产业FDI对经济增长影响的CGE模型分析［D］.上海：上海财经大学，2012.

［10］ThorbeckeE.TheUseofSocialAccountingMatrixinModeling［C］.Poland：In the 26th General Conference of The Interna⁃tionalAssociationforResearchinIncomeand Wealth，2000.

［11］赵永，王劲峰.经济分析CGE模型与应用［M］.北京：中国经济出版社，2008.

［12］Fan Zhai，Thomas Warren Hertel．Impacts of the Doha De⁃velopment Agenda on China：The Role of Labor Markets and Complementary Education Reforms［R］.World Bank Policy Research Working Paper，2005.

［13］张欣.可计算一般均衡模型的基本原理与编程［M］.上海：格致出版社，上海人民出版社，2010.

［责任编辑：余志虎］

The Impact of Information Infrastructure on Shanghai’s Economic Transformation—Based on Regional CGE Simulation Analysis

XU Xin，LIU Lan-juan
（Information Management and Engineering college，Shanghai University of Finance and Economics，Shanghai 200433，China）

Based on the current complex economic realities，the paper constructs a CGE model to analyze the impact of infor⁃mation infrastructure on economic transformation.The model simulates the changes of industrial structure，labor compensa⁃tion，resource utilization efficiency and other factors of economic transformation in the case of information infrastructure invest⁃ment growth at 20%.The results show that the increase of investment on information infrastructure is not obvious to direct eco⁃nomic growth in Shanghai，but is conducive to upgrading industrial structure，enhancing proportion of labor remuneration and improving efficiency of resource utilization.Therefore，it has certain positive contributions to economic transformation.

information infrastructure；economic transformation；CGE；simulation analysis

F061.5

A

1007-5097（2014）07-0011-04

10.3969/j.issn.1007-5097.2014.07.003

2013-10-11

教育部人文社会科学研究项目（12YJA790086）

徐鑫（1983-），男，江苏连云港人，博士研究生，研究方向：信息经济；

刘兰娟（1960-），女，江苏靖江人，教授，博士生导师，研究方向：信息管理，信息经济。