城市信息化与制造业转型：基于金融发展视角的门槛效应研究

朱宁宁

（曲阜师范大学，山东 日照 276826）

城市信息化与制造业转型：基于金融发展视角的门槛效应研究

朱宁宁

（曲阜师范大学，山东 日照 276826）

文章采用2003—2013年中国283个地级城市的面板数据，以城市金融发展为门槛变量，构建非线性面板门限回归模型，实证考察了城市信息化与制造业转型关系中的“门限效应”。研究结果表明：我国城市信息化对制造业转型的影响存在显著的金融发展门限效应：当金融发展低于门限值时，城市信息化对制造业转型升级存在负效应；当金融发展高于门限值时，城市信息化对制造业转型具有显著的促进效应。研究还发现，总体上我国各地区金融发展处于相对较低水平，城市信息化对制造业转型存在负效应。

城市信息化；制造业转型；金融发展；门槛效应

一、引言

随着东亚各国以产业升级战略成功带动国民经济迅速崛起，产业转型升级成为了我国产业经济学的研究热点。现有文献表明，制造业升级是产业升级的核心，如何促进制造业升级转型也是国内外学术界关注的焦点。然而，信息化可以通过充分利用先进的信息技术，改造并提升传统制造业产业，优化制造业产业结构，推动我国制造业转型升级。因此，深入应用信息技术，对制造业生产组织方式进行变革，提升产品附加值，增强产业控制力是促进我国制造业生产组织体系走向现代化的必由之路，是促进制造业转型升级的重要途径（刘吉超、李钢，2014）[1]。为了促进我国制造业转型升级，中共中央提出“以信息化带动工业化”的战略决策，表明使用信息化推动我国制造业转型升级已成为重要国策。

目前，现有文献对我国信息化与制造业转型升级之间的关系进行了丰富的研究。李林（2008）分析了信息化在产业层面融合的作用机制[2]，曾楚宏和王斌（2010）研究了企业的信息化阶段差异与制造业产业链整合方式之间的关系[3]，许港等（2013，2014）则研究发现信息化水平可以显著促进中国工业技术开发能力和技术转化能力[4-5]，高巍和毕克新（2011，2014）还发现信息化水平可以对工艺创新能力的提升产生影响[6-7]，李慧和平芳芳（2015）研究的表明，信息化水平对装备制造业创新能力的提升具有显著地正效应[8]；信息化已经成为推动技术创新活动发展的新动力源泉（韩先锋等，2014）[9]。刘华等（2013）还发现制造业信息化对行业生产率存在显著影响[10]，刘吉超和李刚（2014）研究发现信息化可以在提升制造业企业的研发设计能力、提高生产制造数字化和经营现代化水平、加强制造资源的协同共享等方面为制造业的跨越式发展提供支撑。

然而，现有文献在探讨二者关系时，不仅忽略了金融发展因素的作用，而且忽视了因”门槛效应“存在所导致的非线性关系问题。因为各地金融发展等因素存在较大差异，信息化与制造业转型之间可能并非简单的线性关系。已有研究表明，金融发展因素会对信息化的制造业升级效应产生一定影响金融发展程度越高。一个国家或地区的金融发展水平越高，企业融资越容易，越有资金提升信息化水平，从而有利于国家或地区制造业转型升级。因此，信息化与制造业转型升级的关系受到金融发展水平的影响。随着金融发展水平的变化，二者的关系可能存在非线性转化特征，如果忽略了金融发展等因素，单纯考虑信息化与制造业转型的关系将会导致误导性结论。本文试图以金融发展为切入点，研究信息化与制造业转型升级之间的关系，明晰金融发展在信息化影响制造业转型升级中的作用机理。

目前国内外还没有文献使用中国数据研究信息化对制造业转型升级影响的金融发展门槛效应，特别是缺乏使用地级城市数据的实证检验。基于此，本文使用我国283个地级市2003—2013年的面板数据实证检验我国城市金融发展水平对城市信息化与制造业转型升级之间关系的非线性门槛效应，从而丰富国内外相关文献，为相关研究提供新的视角。

二、模型设定与估计方法

（一）门槛模型设定

本文主要目的是实证检验金融发展在城市信息化对制造业转型升级影响中的作用，即随着金融发展水平的变化，城市信息化对制造业转型升级的影响是否会产生非线性的转换特征。如果忽视这种特征，使用线性模型进行研究，就不能正确刻画城市信息化对制造业转型升级的影响。非线性面板门槛回归模型则可以很好的捕捉经济系统中结构突变产生的非线性门槛特征，而且可以通过对样本数据的自动识别来确定门槛值，同时还具有一般面板数据模型所具有的良好特性（刘焕鹏、严太华，2015）[11]。因此，本文采用Hansen（1999）[12]的非线性面板门槛回归模型分析城市信息化对制造业转型升级影响中的非线性金融发展门槛效应。非线性面板门槛回归模型设定如下：

其中，lnTranit为被解释变量，表示城市制造业转型升级；lnInfit为核心解释变量，表示城市信息化水平；lnFinit为门槛变量，表示城市金融发展水平；θ1与θ2分别表示城市信息化在不同金融发展水平对城市制造业升级的影响弹性；μi表示不同城市的不随时间变化的个体效应；i表示不同的截面单位；t表示年份，εit为随机误差项且服从均值为零的正态分布，I（·）为示性函数。通过比较门槛变量lnFinit与门槛值τ的大小，可以将样本观察值分成两个样本区域，两样本区域之间的差异主要表现为回归系数θ1与θ2的取值不同。然而，从计量角度看，可能会存在两个或多个门槛，但是双门槛及多门槛模型设定与单门槛模型设定类似，此处不再赘述。

（二）变量设置和数据来源

本文数据均来源为2004—2014年《中国城市统计年鉴》。由于有些城市数据缺失严重，在样本中予以剔除，最后在样本期间2003—2013年剩余283个样本城市，共3 113个观察值。其中，被解释变量为制造业转型升级，核心解释变量为城市信息化水平，门槛变量为金融发展水平；城市制造业升级不仅受城市信息化的影响，而且受到城市劳动生产率、教育水平、投资、经济开放等因素的影响，因此在回归时将其设定为控制变量。

具体而言，借鉴盛丰（2014）[13]使用地区工业利润率表示城市制造业升级，使用市电信业务收入与GDP之比表示城市信息化水平。借鉴李青原等（2013）[14]与孙永强（2012）[15]使用贷款与GDP之比表示城市金融发展水平。借鉴陆铭等（2015）[16]使用城市人均GDP表示城市劳动生产率，使用城市教育财政支出与科技财政支出之和与财政支出总值之比表示城市教育水平，使用城市固定资产投资总额与GDP之比表示城市投资水平，使用外资工业总产值与城市工业总产值之比表示城市经济开放，使用城市病床数与总人口之比表示城市医疗水平。

另外，为了减弱模型中数据的异方差性，对所有变量取自然对数形式。为了检验变量之间是否存在多重共线性，计算各变量的Pearson相关系数。检验结果表明，各自变量之间的相关系数均在0.6以下，表明模型不存在多重共线性问题。变量的描述性统计如表1所示：

表1 变量描述性统计

三、实证结果及分析

（一）面板门槛模型估计

首先，进行门槛效应的存在性检验。表2给出了门槛效应检验后得到的F值、Bootstrap P值和10%、5%、1%显著性水平下的临界值。可以看出，以金融发展为门槛变量时，单门槛效应在10%显著性水平下显著，而双门槛效应在10%的显著性水平下不显著，说明中国城市信息化对制造业转型升级的影响存在基于金融发展的单门槛效应而不存在双门槛效应。因此，后文选用单门槛模型分析。

表2 门槛效应检验

其次，考察城市信息化对制造业转型升级影响的门槛值。表3给出了以金融发展为门槛变量时门槛值的估计结果及其90%和95%置信区间。门槛估计结果表明：城市信息化与制造业转型升级之间的关系存在非线性的金融发展门槛效应，门槛估计值为0.855。门槛估计值位于95%置信区间[0.763，0.855]内，似然比值等于0，且小于5%显著性水平下的临界值，在原假设接受域内，即门槛值与实际门槛值相等。图1和图2给出了门槛值与似然比值的关系图。图中虚线部分为似然比统计量在5%显著性水平的临界值。从图1和图2可以看出，单门槛值显著存在，双门槛值没有通过显著性检验。

表3 门槛估计结果

图1 门槛值1估计值及95%置信区间

图2 门槛值1估计值及95%置信区间

第三，对门槛模型进行参数估计。估计结果如表4所示，我国城市信息化对制造业转型升级的影响因金融发展的不同而出现差异。在金融发展低于门槛值的低金融发展区域下（lnFin＜0.855），城市信息化对制造业转型升级的影响系数为-0.087，且通过了1%水平的显著性检验，说明当金融发展水平较低时，城市信息化对制造业转型升级的影响为负；在金融发展高于门槛值的高金融发展区域（lnFin≥0.855），城市信息化对制造业转型升级的影响系数在1%显著性水平下为0.132，说明当金融发展高于门槛值时，城市信息化对制造业转型升级会产生显著的促进效应，这意味着，城市信息化在高金融发展区域比在低金融发展区域更有利于国内制造业转型升级。这与已有文献关于信息化对制造业转型升级具有显著的促进作用的结论存在显著差异，即城市信息化对制造业转型升级是否存在促进作用必须以当地金融发展水平跨越相应的门槛值为条件。

表4 金融发展条件下门槛模型参数估计结果

（二）结果分析

接下来，根据金融发展门槛值0.855，把283个城市区划分为金融发展水平小于门槛值的低金融发展区域与金融发展水平大于门槛值的高金融发展区域。图3给出了样本期间内每个区域内部的城市数量。

图3 金融发展水平变化趋势图

由图3可知：2003—2013年，位于金融发展小于门槛值的低金融发展区域的城市数量共有3 082个，占总数的99%；位于金融发展大于门槛值的高金融发展区域的城市数量共有31个，占总数的1.0%。这意味着我国大部分城市金融发展水平较低，在推进城市信息化时并不会促进当地制造业转型升级，只有极少数地区在推进城市信息化时会促进当地区的制造业转型升级。从发展趋势看，2003—2013年金融发展跨越门槛值的城市数量并没有呈显著的上升或下降趋势。虽然，2010年之后，金融发展大于门槛值的城市数量有所上升，但是仍然明显少于金融发展低于门槛值的城市数量，说明我国大部分城市信息化对制造业转型升级不会产生显著正向影响的状况在一定时期内不会发生变化。其原因可能是：目前我国金融发展水平较低，商业银行资产配置主要服从政府融资偏好的行政目标，非国有企业受到严重的信贷歧视（黄凌云等，2009），非国有企业信息化需要外部资金支持，信贷歧视则严重限制了其外部融资，导致大部分城市的企业没有足够的能力通过信息化促进制造业转型升级。

另外，表5给出了我国283个城市在2003—2011年间每年金融发展大于门槛值0.855的动态分布情况。通过表5可看出，位于金融发展大于门槛值的城市除北京外，主要是中西部省份的省会城市，绝大部分城市位于低于门槛值的金融发展区域。这意味着，我国绝大部分城市的信息化对制造业转型升级存在负效应，只有北京等极少数城市的信息化会对制造业转型升级产生显著的促进效应。这与现有文献相比更清楚的指出了信息化制造业转型升级效应的地区差异是由地区金融发展水平差异导致的。这也表明，我国信息化制造业转型升级效应以各地区金融发展水平为条件。城市要通过信息化促进制造业转型升级必须进行外部融资，较低的金融发展水平将直接阻碍城市信息化制造业升级效应的提升。只有城市金融发展水平跨越门槛值后，金融部门才会为城市信息化外部融资提供足够的便利，促进制造业升级效应的提升。

表5 高金融发展区域省份分布情况

四、结论

本文采用2003—2013年中国283个地级城市面板数据，以金融发展为门槛变量，构建非线性面板门槛回归模型，实证分析了城市信息化对制造业转型升级影响的非线性门槛效应。得到如下结论：城市信息化对制造业转型升级的影响显著的存在于基于金融发展的单门槛效应：当金融发展水平低于门槛值时，城市信息化对制造业转型升级存在一定的抑制效应；当金融发展水平高于门槛值时，城市信息化对制造业转型升级的影响具有显著的促进效应，即只有金融发展水平跨越相应的门槛值后，城市信息化才有可能会促进的制造业转型升级。同时，研究还发现，总体上我国大部分城市位于小于门槛值的低金融发展区域，城市信息化整体上不利于制造业转型升级，只有极少数城市在推进信息化时会促进其制造业转型升级，而且这一状况在一定时期内不会发生变化。

本文的创新点在于：使用非线性面板门槛回归模型，实证分析了城市信息化对制造业转型升级影响过程中的金融发展门槛效应，丰富了国内该领域的研究成果，有助于更好的理解信息化与制造业转型升级之间的关系；本文的结论城市信息化对制造业转型升级的影响存在基于金融发展水平门槛效应是以往学者没有发现的。另外，本文将金融发展与城市信息化的制造业转型升级效应结合在一起进行研究，在一定程度上为相关研究提供了新的视角。

[1]刘吉超，李钢，2014.信息化的挑战、机遇与中国制造业的应对之路[J].经济研究参考（33）：13-20.

[2]李林，2008.制造业融合：信息化与工业化融合的基础及实践[J].上海经济研究（6）：90-95.

[3]曾楚宏，王斌，2010.制造业链整合、机制调整与信息化驱动[J].改革（10）：62-67.

[4]许港，赵守国，韩先锋.信息化水平对中国工业技术创新能力影响研究[J].华东经济管理，2013，27（10）：61-65.

[5]许港，韩先锋，宋文飞.信息化水平、盈利能力与“第四利润源”[J].软科学，2014，28（5）：11-19.

[6]高巍，毕克新.基于信息化水平的制造业企业工艺创新能力形成路径研究[J].科学学与科学技术管理，2011，32（10）：42-49.

[7]高巍，毕克新.制造业企业信息化水平与工艺创新能力互动关系实证研究[J].科学学与科学技术管理，2014，35（8）：93-103.

[8]李慧，平芳芳，2015.信息化水平对装备制造业创新能力的影响研究[J].科技与经济（6）：37-41.

[9]韩先锋，惠宁，宋文飞，2014.信息化能提高中国工业部门技术创新效率吗[J].中国工业经济（12）：70-82.

[10]刘华，肖挺，夏杰长.制造业信息化对行业生产率的影响[J].情报杂志，2013，32（3）：166-172.

[11]刘焕鹏，严太华.OFDI与国内创新能力关系中的“门限效应”：区域金融发展视角的实证分析[J].科研管理，2015，36（1）：1-7.

[12]Hansen B.E.Threshold effects in non-dynamic panels：Estimation，testing，and inference[J].Journal of Econometrics，1999（93）：345-368.

[13]盛丰，2014.生产性服务业集聚与制造业升级：机制与经验——来自230个城市数据的空间计量分析[J].产业经济研究（2）：32-39.

[14]李青原，李江冰，江春.金融发展与地区实体经济资本配置效率——来自省级工业行业数据的证据[J].经济学（季刊），2013，12（2）：527-548.

[15]孙永强，2012.金融发展、城市化与城乡居民收入差距研究[J].金融研究（4）：98-109.

[16]陆铭，张航，梁文泉，2015.偏向中西部的土地供应如何推升了东部的工资[J].中国社会科学（5）：59-83.

（责任编辑：C 校对：R）

F832.7

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1004-2768（2017）02-0024-05

2016-12-02

朱宁宁（1985-），女，河南开封人，曲阜师范大学图书馆助理馆员，研究方向：发展经济学。