信息化在“四化”发展中的贡献度研究*——基于中国省际面板数据

梁海军

(商丘学院 工商管理学院，河南 商丘 476113)



信息化在“四化”发展中的贡献度研究*
——基于中国省际面板数据

梁海军

(商丘学院 工商管理学院，河南 商丘 476113)

摘要：构建“四化”发展水平指标体系，基于2006—2013年中国省际面板数据，运用全局主成分分析法得出 “四化”发展水平得分，在此基础上，对“四化”耦合发展互动关系进行计量分析。结果显示：“四化”之间存在长期均衡的协整关系；信息化对于农业现代化边际贡献度为0.231 8，弱于工业化的边际贡献；信息化对于城镇化的边际贡献度为0.702 3，强于工业化对城镇化的贡献；信息化对于工业化的边际贡献不显著。基于实证分析结果，提出加强城镇信息化建设和提升城镇化人口素质的政策建议。

关键词：“四化”；全局主成分分析；协整分析；贡献度

“坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”是党的“十八大”报告提出的我国社会主义现代化建设新时期的重大战略决策，“四化”同步发展是在“三化”同步的基础上增加了信息化的内容，是党在新的历史起点上对现代化建设规律的深刻认识和把握，凸显了信息化的地位和作用，为我国经济发展提出了新的要求。“四化”耦合发展受地域资源禀赋、政府政策支持、经济结构等各方面因素影响，是极其复杂的一个过程，在我国各地区已经发展为一定的格局，形成一定的地区差异。正确把握信息化在“四化”同步发展中的地位和作用，是领会党的战略决策、促进“四化”全面、高效、协调发展的关键问题所在，对于进一步推进社会主义现代化建设具有重要的现实意义。

一、国内“四化”研究的文献回顾与述评

(一)文献回顾

第一，“四化”关系、互动机理的定性研究。冯献认为工业化、信息化、城镇化和农业现代化是一个完整系统，“四化同步”归根结底是为缩小城乡二元差异，促进劳动生产率趋于一致。袁晓玲等构建了“四化”互动关系理论模型，分析了“四化”中任意两化之间的互动机理。关于“四化”作用机理方面的研究结论基本一致：农业现代化是基础，为信息化提供应用空间；工业现代化为城镇化和农业现代化提供经济、产业支撑；城镇化为工业化和农业现代化提供容纳空间，提供市场需求，并为信息化的实施产生现实需求；信息化是手段，是“三化”发展的助推剂，有力地推进其他“三化”，提高了工业的规模和产出效率，促进城市智能化，提高农业的精准性和操作性[1-6]。

第二，“四化”间互动关系的实证研究。董梅生等通过构建VAR模型分析发现长期内城镇化、工业化和信息化都能提升农业现代化水平；短期内只有农业现代化、工业化和信息化是引起城镇化的原因；“四化”发展还存在融合不够、互动不足、协调不力的问题。张兰婷等基于VAR模型分析1978—2011中国“四化”指标数据得出，信息化与工业化、农业现代化存在长期稳定的正相关关系，具体表现为信息化水平每提升1个百分点，工业化水平、城镇化水及农业现代化水平分别随之提高0.055，0.110 9和0.172 5个百分点。刘海兵等运用VAR模型分析发现工业化可以大致被看作是城镇化和农业现代化的格兰杰原因；农业现代化不是城镇化的格兰杰原因，城镇化对工业化具有正向促进作用。

第三，“四化”指标体系构建与协调度测度研究。黄安胜等构建了每个子系统由4个指标构成的“新四化”发展水平评价体系，基于熵值法对2010年全国各省份“新四化”发展水平进行综合评价，对评价结果进行聚类和离散系数分析并进行了区域比较[10]。此研究结果与林倩茹等研究角度类似，后者在指标权重的计算上采用了等权重的空间距离计算方法[11]。石涛采用Malmquist-HR-Xtlogist模型对中原经济区5省2000—2011年间的“四化”发展效率及发展协调度进行测度分析，并深入分析了城镇化对“四化”协调动态发展的影响[12-13]。郭俊华构建了由5个子指标构成的“四化”发展指标体系，运用主成分分析方法和协调度测度模型对2013年各省份“四化”协调水平进行了分析，得出了信息化的发展对“四化”的协调尤为重要的结论[14]。

(二)文献述评

综合现有文献，国内学者的研究成果已经十分丰富，但是在数据的选取、指标的构建以及研究方法方面存在一定的局限性，主要表现如下：第一，研究数据多使用截面数据，给评价结果带来极大的偶然性，对于省际面板数据的研究较少，研究结论对于地域经济发展指导意义较小。第二，指标体系不完善。“四化”子系统的指标个数较少，通常为1—5个指标，不能全面衡量各子系统的发展水平，各子系统指标间有较强的相关关系，反映的信息重叠，通过熵权法、变异系数等方法直接对指标赋权会降低评价结果的科学性。第三，信息化作用的研究文献较少。张兰婷等利用基于时间序列的单变量VAR模型对信息化的作用进行了初步研究，忽略了“四化”之间的互动影响。

基于以上对现有文献的总结，本文尝试构建比较完善的“四化”子系统指标体系，利用2006—2013年的中国各省面板数据，计算“四化”指标的综合得分，采用多变量协整分析方法构建“四化”耦合发展方程模型，分析“四化”互动耦合发展机制，寻求信息化背景下加速“四化”同步发展的新途径。

二、“四化”发展水平得分及描述性统计

参考有关“四化”综合发展水平指标体系构建相关研究[10-14]，依据客观性、可比性、系统性、实用性原则，最终确立了由工业化水平、信息化水平、城镇化水平、农业现代化水平4个二级指标，每个二级指标由10个三级指标构成的“四化”同步发展综合评价指标体系。

用GYH、XXH、CZH、NYH分别代表工业化水平、信息化水平、城镇化水平和农业现代化水平，利用SPSS18.0，采用全局主成分分析方法，计算得出“四化”水平得分的面板数据。其中“四化”得分最终表达式如下：

GYH=58.208%F1+12.016%F2+9.680%F3+7.371%F4

XXH=61.359%F5+14.001%F6+10.873%F7

CZH=54.294%F8+12.990%F9+11.110%F10+7.218%F11

NYH=56.004%F12+15.985%F13+8.059%F14+5.750%F15

式中，F1、F2、F3、F4代表用主成分分析法所提取的工业化子系统的4个主成分，F5、F6、F7代表信息化子系统的3个主成分，F8、F9、F10、F11代表城镇化子系统的4个主成分，F12、F13、F14、F15代表农业现代化子系统的4个主成分。

“四化”水平得分的描述性统计结果见表1。

表1　系统综合得分的描述性统计结果

三、“四化”耦合发展关系的实证分析

(一)单位根检验

为避免非平稳序列建模导致的“伪回归”问题，对“四化”发展水平得分的面板数据进行单位根检验。为增强检验结果的稳健性，进行同质单位根与异质单位根检验。使用Eviews6.0，具体检验结果见表2。

注：D( )表示一阶差分序列、检验形式采用带截距项无趋势项的检验，表格中前面数字表示检验统计量的值，括号中的数据是统计量的伴随概率。

表2的检验结果显示：在1%的显著性水平下，XXH的同质面板单位根LLC检验与IPS检验结果相反，前者拒绝存在同质单位根的原假设，后者接受存在同质单位根的原假设；异质面板单位根Fisher-ADF检验结果与Fisher-PP检验结果相反，前者显示存在异质单位根，后者则相反。GYH、NYH、CZH在1%的显著性水平下，接受原假设，是非平稳的。“四化”一阶差分序列同质面板单位根LLC检验与IPS检验的检验结果显示，1%的显著性水平下，不存在同质面板单位根，异质面板单位根Fisher-ADF检验与Fisher-PP检验的检验结果显示不存在异质面板单位根。“四化”水平变量一阶差分后的面板数据序列是平稳的，即一阶单整的。

(二)协整检验

“四化”变量是一阶单整的，可能存在长期的均衡关系。对四个变量非平稳数据序列进行长期协整关系检验。为使分析结果比较可靠、科学、有效，采用Pedroni、Kao两种检验，结果见表3。在5%显著性水平下，拒绝原假设，“四化”存在协整关系。

表3　“四化”面板数据协整检验结果

(三)协整方程的估计及分析

1.城镇化与其他“三化”协整方程估计及分析

以CZH为因变量，XXH、GYH、NYH为自变量，构建城镇化与其他“三化”的协整方程估计模型并进行分析。经过H检验与 F检验，应该建立时点固定模型，结果见表4。从耦合关系的方程来看，工业化对城镇化有正向作用，工业化带动人口的聚焦，促进了城镇化发展，边际贡献度为0.081，10%显著性水平下，系数通过检验，显示了工业化的聚焦效应；农业现代化对城镇化的系数5%的显著性水平下没有通过检验；信息化对城镇化边际贡献度为0.702 3，检验结果显著。可见，信息化对城镇化的贡献要远远强于工业化。时序固定效应结果显示，从2006年至2013年，年度固定效应由负向效应慢慢转变为正向效应，由2006年的-0.177 1转变为2013年的0.37，体现了四化之间随着经济发展相互之间的综合作用越来越强，对于城镇化的促进作用逐年增加，体现了对城镇化发展的加强效应。

2.工业化与其他“三化”协整方程估计及分析

以GYH为因变量，XXH、NYH、CZH为自变量，构建工业化与其他“三化”的协整方程估计模型并进行分析。经过H检验与F检验，建立时点固定效应模型(参数表部分省略)。信息化系数在1%的显著性水平下不显著，对工业化的作用没有突显出来；农业现代化估计系数0.049，通过检验；城镇化系数估计值为0.147 2，在10%的显著性下通过检验。可见，城镇化与农业现代化对工业化有正向促进作用，且城镇化的作用要强于农业现代化的作用。时点固定效应影响方面，效应明显偏弱(2013年为0.003 25)，且“四化”耦合发展在时序动态发展方面的综合效应呈波动状态(见表5)，体现了相互牵制的一种动态过程。

表4　时序动态方程估计结果

表5　时点固定影响检验结果

3.农业现代化与其他“三化”协整方程估计及分析

以NYH为因变量，GYH、XXH、CZH为自变量，构建农业现代化与其他“三化”的协整方程估计模型并进行分析。经过H检验和F检验最终建立固定效应模型。结果显示：在1%的显著性水平下，城镇化边际影响系数不显著，而信息化与工业现代化的边际影响系数均通过检验，信息化系数为0.231 8，说明信息化每变动1个单位，对农业现代化贡献度为0.231 8个单位；工业现代化系数为0.650 2，说明工业现代化对农业现代化的边际贡献度为0.650 2。可见，农业现代化主要源于信息化与工业化，但信息化作用是弱于工业现代化对农业现代化的影响，同时，城镇化不是农业现代化的主导原因。时点固定效应估计结果显示，年度差异明显，显示增强趋势，表明在城镇化、工业化、信息化的综合作用下，农业现代化水平的发展逐年提高。

四、结论与政策含义

(一)研究主要结论

研究在参考现有文献的基础上构建了有关“四化”发展水平指标体系，采用2006年至2013年全国31个地区“四化”发展的基础数据，通过全局主成分分析计算得出“四化”发展水平得分，在此基础上进行了计量实证分析“四化”耦合发展的互动关系，并重点检验信息化在城镇化、工业化、农业现代化发展过程中的贡献主问题。通过计量分析得出以下结论：第一，“四化”发展水平相关变量之间存在协整关系，即变量之间存在长期动态均衡关系。第二，信息化对于农业现代化、城镇化具有正向促进作用，对城镇化的贡献度为0.702 3，对于农业现代化贡献度为0.231 8，信息化增长1单位，引起城镇化增长0.702 3，农业现代化增长0.231 8；信息化对于工业现代化贡献度模型估计不显著。第三，时序发展固定效应显示，农业现代化与城镇化发展水平逐年增加，而工业现代化水平发展呈现波动状态。第四，工业现代化主要源于城镇化的促进作用，农业现代化主要源于工业化的促进作用，而城镇化主要源于信息化的促进作用。

(二)政策含义

前文实证分析的结论，体现了我国“四化”发展耦合互动发展的路径：信息化和工业化的发展促进农业现代化发展水平，促进了城镇化发展，信息化在城镇化发展中起主导作用；城镇化和农业现代化促进了工业化的发展，信息化的促进作用却不显著；在“四化”综合作用效果下，时序动态发展方面，农业现代化与城镇化水平逐年发展，且正向效应明显，工业化发展水平呈现波动情况，反映了工业化与其他“三化”之间的一种相互牵制的发展态势，且效应水平明显偏弱。

此外，信息化对于工业化的作用不显著，信息化对于城镇化的促进作用却要强于工业化，对于农业现代化的作用却弱于工业化，城镇化对于农业现代化的作用也不显著。一定程度上体现了农业现代化导致的农村劳动力转移是信息化与工业化带动农业生产效率提高的结果，人口的聚集带动了城镇化，信息化的作用体现在促进城镇化的发展，城镇化发展进一步带动工业化发展，体现了信息化的基础性作用。基于以上分析结论提出以下两点政策建议：

第一，加强城镇信息化建设。农业现代化水平的提升导致剩余劳动力转移向城市就业，近年城镇化的快速发展，也导致失地农民向城市转移，而工业化的发展，产业集聚区的就业吸引力也促使农民向城镇产业集聚区聚集，三方面的压力使我们必需正视提升城镇化质量及城镇化的效率。加速城镇信息化建设，完善城镇的服务功能，提升城镇的吸引带动作用。目前我国实施的是以工业化的产业园区聚集、规模经济的形成带动城镇化的路径，粗放式工业化与城镇化互动发展，体现了城镇化吸引带动效应比较弱，体现了城市功能的不完善和不健全。要完善城镇功能，加快智能型城镇建设，要通过城镇信息化建设提供重要的支撑。体现为：信息化是提升农业生产效率的有效手段：信息技术促使传统工业升级，实现工业的自动化和智能化，促进了农业生产资料的先进性，提升农业生产效率；信息化健全了城镇各项功能，提升了城乡居民生活质量，使得区域界线愈发模糊，加快了资源的流动，为农业现代化提供农业市场和劳动力生活空间支撑。因此，可以形成城镇吸引与工业带动双重动力促进农业现代化，同时城镇化带来的人口聚焦效应能进一步带动产业聚焦与工业化的发展，信息化对工业化的间接带动作用也得到体现。

第二，提升城镇化人口素质、促进工业化发展转型升级。农业现代化与城镇化促进工业化发展，但工业化发展体现了波动状态，一定程度上体现了信息化建设的滞后，只是人口聚焦引起的低层次的产业聚焦效应。随着经济发展，低端工业发展的瓶颈效应的体现，粗放式的发展方式是不可持续的。因此，要提升城镇化人口素质，为工业发展转型升级顺利发展提供人才支撑。一方面要完善城镇化相关人才吸引措施，吸引高技术人才；另外一方面，加大人才培养力度，对失地农民工进行再就业培训，提升农民工再就业的技能水平，做到培养人才和吸引人才并重，真正实现人口城镇化，为吸引高端技术产业和产业结构升级做到人才储备和人才转换，才能有效吸引高端产业集聚，实现工业化发展的新面貌。

参考文献：

[1] 冯献，崔凯.中国工业化、信息化、城镇化和农业现代化的内涵与同步发展的现实选择和作用机理.农业现代化研究，2013，34(3)：269-273.

[2]袁晓玲，景行军，杨万平，等.“新四化”的互动机理及其发展水平测度.城市问题，2013(11)：54-60.

[3]简新华，杨冕.从“四化同步”到“五化协调”.武汉大学学报(哲学社会科学版)，2013，66(6)：104-111.

[4]杨鹏，朱琰洁.中国实现“四化同步”的挑战:目标VS制度.农业经济问题，2013(11)：87-96.

[5]李仕波.工业化、信息化、城镇化和农业现代化的互动关系与同步发展.湖北农业科学，2014，53(7)：1695-1699.

[6]薛桂霞，钟钰.我国“四化”协调发展的内在关系研究. 农村经济，2015(1)：93-97.

[7]董梅生，杨德才.工业化、信息化、城镇化和农业现代化互动关系研究——基于VAR模型.农业技术经济，2014(4)：14-24.

[8]张兰婷，洪功翔. 信息化推动工业化城镇化农业现代化发展实证研究.安徽工业大学学报(社会科学版)，2013， 30(3)：3-6.

[9]黄安胜,许佳贤. 工业化、信息化、城镇化、农业现代化发展水平评价研究.福州大学学报(哲学社会科学版)，2013(6)：28-33.

[11] 林倩茹，罗芳，许凡. 我国四化协调发展水平测度及区域比较分析.资源开发与市场，2014，30(10)：1269-1273.

[12] 石涛.中原经济区“四化”发展动态效率分解及协调度测度.区域经济评论，2014 (3)：5-9.

[13] 石涛. 城镇化对“四化”协调动态发展的影响.商业研究,2014(2)：15-23.

[14] 郭俊华,卫玲,孟楠. 中国“四化”进程协调状态测度研究.区域经济评论,2014(5):33-38.

Informatization’s Contribution to the Development of Four Modernizations:A Study Based on China’s Provincial Panel Data

LIANG Haijun

(School of Business Administration, Shangqiu University, Shangqiu 476113, China)

Abstract:Through global principal component analysis and based on the panel data of 31 provinces from 2006 to 2013, this paper sets up a development index system of the four modernizations and calculates the score of the developmental level of each modernization. And the coupling relationship among the four modernizations is analyzed with the econometric method. The results show that there is a long relationship of equilibrium co-integration among the four modernizations; informatization’s marginal contribution to agricultural modernization is 0.2318, which is lower than that of industrialization to agricultural modernization; informatization’s marginal contribution to urbanization is 0.7023, which is higher than that of industrialization to urbanization; and informatization’s marginal contribution to industrialization is not significant. Therefore, it is suggested to reinforce the construction of urban informaization and improve the quality of urban population.

Key words:four modernizations; global principal component analysis; co-integration analysis; degree of contribution

收稿日期：2015-08-09

基金项目：河南省政府决策研究一般课题(2014257：《信息化在“四化同步”发展中的作用研究》)，河南省教育厅人文社会科学研究重点项目(2013-GH-139：《新型城镇化背景下河南农地非农化机制研究》)

作者简介：梁海军(1982-)，男，河南焦作人，商丘学院工商管理学院讲师，硕士。

中图分类号：F49

文献标识码：A

文章编号：1009-2463 (2016)02-0063-06