基于熵值法的信息基础设施与经济增长关系研究

周宛瑾，张 龙

(西北大学 经济管理学院，西安 710127)

提要：信息基础设施已经成为新时期我国经济社会发展的战略性公共基础设施，因此在明确信息基础设施内涵的基础上，从通信基础、网络基础、用户基础、公共服务基础、科研基础五个方面构建信息基础设施评价指标体系，利用熵值法对全国各省市区的信息基础设施建设水平进行综合测度。同时利用2005年至2017年中国省际面板数据，对信息基础设施对经济增长在全国和区域间的影响进行了实证分析，研究结果表明，信息基础设施对经济增长有正向的推动作用，且区域间信息基础设施对经济增长的贡献存在差异性，表现在东部地区信息基础设施对经济增长的促进效应明显，而中部和西部地区的效应不明显。政府应继续缩小东部地区与中西部地区信息设施建设差距，完善信息基础设施体系，促进经济稳步向前发展。

一、引言

近年来，随着工业互联网、物联网、人工智能和大数据同实体经济的深度融合，基础设施建设逐渐从初级向高级发展，从物理基础设施向信息基础设施转型，这其中涉及数据采集、存储、传输、处理和使用的信息基础设施，为数字经济的发展提供了有利的技术支撑，使得中国抓住新一代信息技术创新发展的历史机遇，不断推动经济的高质量发展。2019年中央经济工作会议上提出要进一步加强新型基础设施建设，随着“宽带中国”“天地一体化”信息网络重大工程的深入实施，工信部指出到2020年要基本建成高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施，为信息基础设施建设指明了政策方向。

目前，我国的基础设施逐渐从传统物理基础设施向网络化、信息化转型，通信、网络和终端等信息基础设施作为信息传输、应用、运营和建设的基本前提，逐渐成为新时期我国经济社会发展的战略性公共基础设施，对中国转型升级时期经济的稳定运行产生深远的影响。要想推动经济的高质量发展，就要加快信息基础设施工程建设，完善信息基础设施体系，提升信息基础设施的整体水平和支撑能力，为发展营造良好的信息基础设施环境，为中国经济转型升级提供新的动能。

二、研究动态

关于基础设施与经济增长关系方面，张国厚指出基础设施可以促进区域经济增长，主要原因在于基础设施作为一种公共产品，其外部经济性可以改善一个区域的经济环境[1]。刘秉镰、武鹏和刘玉海使用空间计量方法研究交通基础设施与全要素生产率之间的关系[2]。王任飞和王进杰基于VAR模型分析了基础设施与产出之间的格兰杰因果及协整关系[3]。郭庆旺和贾俊雪使用动态效应模型探究了基础设施与地区产出增长的关系[4]。

关于基础设施对地区均衡发展影响方面，马昱、邱菀华和王昕宇提出城市基础设施对我国区域经济发展的影响呈现出边际效应递减的规律[5]。张学良指出某一地区基础设施能够对相邻地区的经济增长产生正向效应[6]。李平、王春晖和于国才认为基础设施建设有利于缩小区域间发展水平差异，解决区域间经济增长不平衡的问题[7]。Sylvie解释了地区发展不平衡的主要原因是地区基础设施建设的水平不同[8]。李泊溪和刘德顺也得出不同地区基础设施建设对经济增长的影响存在差异性，发现东部地区优势明显，中西部地区较落后[9]。

关于信息基础设施方面，王忠民提出基础设施分为物理、服务和数字3个层次，数字基础设施将会替代前两者成为新时期最重要的基础设施[10]。马荣、郭立宏和李梦欣提出新时代我国新型基础设施建设应向信息网络模式构建发展，实现传统基础设施的信息化转型[11]。吴维仕和孔岚主要针对国家新区的信息基础设施，将基础设施分为网络基础设施和应用基础设施[12]。刘生龙和胡鞍钢指出邮政基础设施、长途电话交换机容量、局用交换机总量、移动电话交换机容量、互联网接入端口可以反映一个地区信息基础设施建设水平，并选用邮电业务总量这一单一指标来反映各地区的信息基础设施存量[13]。

综上所述，已有文献在研究内容上大都偏向于普通基础设施对经济增长的影响，很少涉及对信息基础设施的专项研究，在研究逻辑上偏定性分析，缺少对于信息基础设施建设水平的定量分析和综合测度，同时多数文献在实证部分多采用时序数据对基础设施的作用机制进行探究，关于长面板数据的使用较少。因此，本文从通信基础、网络基础、用户基础、公共服务基础、科研基础5个方面构建信息基础设施评价指标体系，利用熵值法对全国各省市区的信息基础设施建设水平进行综合测度和评价，并选取2005年至2017年全国各省市区的面板数据，对信息基础设施对经济增长在全国和区域间的影响进行实证分析。

三、信息基础设施与评价指标体系

(一)信息基础设施

参考《“十三五”国家信息化规划》与吴维仕和孔岚的分类[12]，本文将信息基础设施定义为涉及信息采集、存储、传输、处理和使用的基础设施，主要包括通信网络基础和用户信息应用能力两个方面，前者主要涉及相关通信基站、管道、光缆、网络端口和宽带等通信网络基础，后者主要强调个人、企业对通信网络的应用能力，政府数字政务水平和地方科研能力等。

(二)信息基础设施评价指标体系

1.评价体系构建

基于以上分析，对一个地区信息基础设施建设水平的评价应立足于该地区的通信网络基础和用户信息应用能力，单一指标无法体现信息基础设施真实的发展水平。因此本文根据评价体系建立的科学性原则和指标数据的可得性原则，将信息基础设施体系分解为通信基础、网络基础、用户基础、公共服务基础和科研基础5个子系统，选取13个指标构建信息基础设施综合评价指标体系(见表1)。

表1 信息基础设施综合评价指标体系

本文筛选了局用交换机容量、长途光缆线路长度和电信业务量3个指标，反映该地区各类通信设备基础设施的配置情况。以互联网宽带接入端口数、CN域名数和网站数3个指标，反映该地区网络基础设施的发展情况。以网络普及率、移动电话数和人均通信消费支出3个指标，反映该地区居民的信息素养、对互联网的应用能力和对网络通信基础设施的使用情况。在公共服务基础方面，以科研支出数和在线政府指数2个指标，反映该地区政府对科研的投入情况和与信息网络的结合程度。在科研基础方面，以国内专利授权数和受教育程度2个指标，反映该地区未来进一步发展信息基础设施的研发能力。

2.指标数据选取

信息基础设施综合评价指标体系内的指标数据来源于中国互联网络信息中心、国家信息中心、国泰安CSMAR数据服务中心和《中国统计年鉴》。部分数据需要简单计算，受教育程度是用大专以上学历人口数除以6岁以上总人口数计算得出，在线政府指数来源于国家信息中心，网民数、互联网普及率、网站数和CN域名数来源于历年《中国互联网络发展状况统计报告》，国内专利授权数、局用交换机容量、长途光缆线路长度、互联网宽带接入端口和电信业务总量数据来源于《中国信息统计年鉴》，移动电话数、科研支出和人均通信消费支出数据来源于国泰安CSMAR数据服务中心。

3.评价指标计算

信息基础设施综合评价指标体系由m个省份n个指标组成，其中xtij为第t年第i个省份第j个指标数据。

(1)使用极值法对原始数据进行标准化处理：

(1)

(2)

(2)计算第i个省份第j项指标的比重，建立比重矩阵{sij}m×n：

(3)

(3)计算第j项指标信息熵值ej：

(4)

(4)计算第j项指标信息效用度dj：

dj=1-ej。

(5)

(5)计算第j项指标权重wj：

(6)

(6)计算各省信息基础设施得分Fti：

(7)

(三)信息基础设施评价结果分析

将指标数据代入上述公式可以计算得出各指标的权重(见表1)，最后加权计算各省市区2005年至2017年信息基础设施得分(见表2)。

1.总体变化趋势分析

在总体层面上，根据图1全国信息基础设施得分平均变动趋势折线图可知，全国的信息基础设施平均水平呈现出先上升后下降再上升的趋势。2005年至2009年间信息基础设施平均水平逐年缓慢增加，受宏观经济和经济危机影响，2009年信息基础设施平均水平开始有所下降，而在2010年以后信息基础设施平均水平又呈现出平稳的增长态势，一直到“十三五”国家信息化规划的实施，信息基础设施平均水平快速提升，2016年增速创历史新高。

表2 各省信息基础设施得分

图1 2005—2017全国信息基础设施得分平均变动趋势

2.分地区变化趋势分析

在分地区层面上，根据各省信息基础设施得分各年排名情况，可将全国31个省市区分为5个梯队，第一梯队各年排名基本位于全国前6名，它们分别是北京、广东、上海、浙江、福建、江苏；第二梯队各年排名基本位于全国7～12名，它们分别是山东、安徽、湖北、四川、河南、湖南；第三梯队各年排名基本位于全国13～19名，它们分别是河北、江西、天津、陕西、广西、辽宁、重庆；第四梯队各年排名基本位于全国20～25名，它们分别是山西、云南、吉林、黑龙江、贵州、海南；第五梯队各年排名基本位于全国后6名，它们分别是西藏、青海、宁夏、甘肃、内蒙古、新疆，2005年至2017年各省信息基础设施得分排名情况如表3所示。

表3 信息基础设施各省排名

由图2各梯队信息基础设施得分平均变动趋势图可知，第一梯队的信息基础设施得分一直位于全国前列，远高于其他梯队；第二梯队的信息基础设施得分一直逐年平稳增加，2012年以后与其他梯队拉开明显差距；第三梯队和第四梯队的信息基础设施得分一直缓慢增加，2016年后增长开始加快；第五梯队的信息基础设施得分则一直处于全国较低水平，增速不明显。其中第一梯队的北京与第五梯队的西藏信息基础设 施得分之比为140∶1，这表明我国各地区信息基础设施发展水平存在地区发展不平衡问题，具有较大的区域差异，领先地区与落后地区的发展差距较大，除少数发达地区以外，整体上发展水平偏低。

图2 2005—2017各梯队信息基础设施得分平均变动趋势

由第一梯队信息基础设施得分结果可知，第一梯队主要是北京、广东、福建、上海、江苏和浙江，基本为各年信息基础设施得分排名前六名的省份，信息基础设施各省年平均得分为445 458分，年增速均在30%水平之上，多为东部沿海发达省份，这些地区信息基础设施的布局时间早、发展速度快、发展水平高。并且从图3可以看出，北京、广东、上海和浙江的信息基础设施建设水平一直处于全国领先水平，且一直致力于推动信息基础设施向数字化转型，建设了一系列数字化平台和信息开放平台，如广东建立“开放广东”、北京建立“北京通”、上海建立“云海计划”、浙江实施“宽带浙江”和“云上浙江”，江苏推进“宽带江苏”“无线江苏”和“高清江苏”等信息基础设施工程，其中福建从2013年开始实施“数字福建·宽带工程”后，信息基础设施得分快速提升，进一步提高了其信息基础设施建设水平。

图3 第一梯队各省信息基础设施得分

第二梯队主要是山东、安徽、湖北、河南、四川和湖南，为信息基础设施得分处于中上水平的省份，信息基础设施各省年平均得分155 275分，信息基础设施建设水平处于全国中上水平，多为中部地区省份，这些地区多数经济发展水平中等，在信息基础设施的配置方面具备一定优势，并且由图4可知，大多数省份的信息基础设施建设水平和增速在前期基本处于相同水平，一直到2014年，山东和安徽等地逐渐开始重视信息基础设施建设的发展，制定了《数字山东发展规划》和安徽《支持数字经济发展若干政策》等一系列政策措施，对信息基础设施建设做出了较为全面的部署安排，所以近年来信息基础设得分排名逐年上升至梯队前列。

图4 第二梯队各省信息基础设施得分

第三梯队主要是河北、江西、天津、陕西、广西、辽宁和重庆，信息基础设施得分处于中等水平，信息基础设施各省年平均得分72 105分，多为东中西部地区经济发展中等省份，这些地区已具备一定的经济实力，但信息基础设施建设还处于中等水平，信息基础设施建设水平有待提升，由图5可知，天津的信息基础设施得分逐年平稳增长，主要得益于一直以来稳步推进信息基础设施建设的各项政策，而河北从2016年开始实施加快信息基础设施建设的战略规划，信息基础设施建设水平快速增长，一直在排名较后的重庆市也从2016年开始推进建立新一代信息基础设施建设工程，信息基础设施建设水平得到提升。

图5 第三梯队各省信息基础设施得分

第四梯队主要是贵州、山西、云南、吉林、黑龙江和海南，信息基础设施得分处于中下水平，信息基础设施各省年平均得分45 640分，多为经济发展水平较低省份和边疆省份，这些省份与中等发展水平省份相比，经济基础和自我积累能力较弱，处于基础设施建设初期，因此总体上信息基础设施得分较低。由图6可知，有少数省份近年来开始重视信息基础设施建设，例如贵州从2016年起开始建立“云上贵州”等信息数据平台，信息基础设施建设水平从梯队末次直接上升到梯队第一，而东北地区由于受到宏观经济的较大影响在2014年以后信息基础设施建设水平增速减缓，其余省份的信息基础设施建设水平则一直逐年缓慢增长，直到2016年“十三五”国家信息化规划开始实施后，各省信息基础设施建设水平才有了长足的进步。

图6 第四梯队各省信息基础设施得分

第五梯队主要是新疆、内蒙古、甘肃、宁夏、青海和西藏，信息基础设施各省年平均得分20 566分，各省年均增速均在25%水平之下，基本为我国经济落后省份，且多为西部内陆省份，在信息基础设施的配置方面较于其他地区相对落后，处于起步晚，发展速度慢和发展水平低的阶段。由图7可知，新疆和内蒙古在梯队内部信息基础设施得分较高，主要得益于一系列自治区信息基础设施重大工程建设方案的实施，近年来甘肃大力推进信息基础设施建设，增速也开始逐渐增加，其余省份则还处于信息基础设施建设初期布局阶段，信息基础设施建设亟待加强。

图7 第五梯队各省信息基础设施得分

四、信息基础设施与经济增长实证分析

(一)计量模型

本文选取Cobb-Douglas生产函数来分析信息基础设施对经济增长的影响。除了信息基础设施的影响外，物质资本、人力资本、产业结构、对外开放程度也是影响经济产出的重要因素，建立的面板数据计量模型如式(8)所示：

(8)

其中，i表示地区，t表示时间。gdpit作为经济增长的衡量指标；Iit表示信息基础设施；集合Xij为控制变量集，其中Lit代表人力资本水平，Kit代表实际物质资本存量，indit代表产业结构，刻画产业结构的高级化，openit代表对外开放程度，ui为解释变量的个体特征，ei为随机扰动项。

(2)变量说明及数据来源

1.被解释变量gdpit

经济增长水平gdpit采用2005年至2017年各省实际人均国民生产总值，主要以2005年为基期进行折算，根据公式实际人均国民生产总值为名义人均国民生产总值与定基价格指数相除再除以人口总数计算得到。

2.解释变量Iit

信息基础设施Iit采用上文表2熵值法计算得出的2005年至2017年各省信息基础设施建设水平得分。

3.控制变量Xij

物质资本Kit采用2005年至2017年各省市区实际固定资产投资额。人力资本Lit采用2005年至2017年各省市区人均受教育年限。产业结构indit由2005年至2017年各省市区第二产业产值与GDP之比计算得到。对外开放程度openit由2005年至2017年各省市区进出口总额得到。

本文使用的数据为全国2005年至2017年的省级面板数据，主要来源于《中国统计年鉴》和地方统计年鉴，所用到的数据的描述性统计如表4所示。

表4 数据描述性统计

数据来源：中国国家统计局数据库分省年度数据和《信息统计年鉴》。

(三)计量结果分析

本文主要使用Stata15.0和SPSS软件对2005年至2017年中国各省信息基础设施建设对经济增长的影响进行了固定效应模型和随机效应模型检验和参数估计。

由表5可知，3个模型都是在控制时间固定效应和个体固定效应前提下，研究信息基础设施对经济增长的影响。模型(1)是在没有加控制变量情况下的回归结果，结果显示信息基础设施建设水平每增长1个单位，会带来经济6%的增长。由于影响经济增长的因素还有很多，还需要再进一步引入其他影响因素，模型(2)在模型(1)的基础上引入了物质资本，人力资本作为控制变量，结果显示信息基础设施建设水平每增长1个单位，会带来经济2%的增长。模型(3)是在模型(2)的基础上，继续加入产业结构和对外开放程度全部控制变量进行估计，由模型(3)结果可知，在控制其他变量的情况下，信息基础设施建设水平每增长1个单位，会带来经济1%的增长。可以看出上述3个模型均通过了t检验，且估计结果均十分显著，通过比较随机效应与固定效应模型的Wald的F检验值以及Hausman检验值来看，固定效应模型的参数估计更为准确。

表5 全国随机效应和固定效应模型估计结果

注：、和分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。

由上述回归结果可知，在控制其他变量的情况下，信息基础设施建设对经济增长有着显著的正向作用，当分别引入物质资本，人力资本，产业结构和对外开放程度这几个控制变量后，信息基础设施对经济增长的影响系数逐渐变小，但依旧在5%的水平下显著，说明信息基础设施的发展对我国经济增长有正向的促进作用。

对于控制变量的估计结果可以看出，物质资本，人力资本，产业结构和对外开放程度等指标对经济增长均有正向的拉动效果。物质资本和人力资本对区域间经济增长为显著正向作用，一个地区物质资本投入越多，人均受教育程度越高，经济增长就越快，估计结果是符合人们客观认知的，今后应当注重固定资产投资和劳动力素质的培养，提高资本使用效率和劳动力生产效率。但物质资本和人力资本对经济增长的正向作用力强于信息基础设施，形成这一情况的原因主要有以下两个方面：一是我国仍是一个依靠资本拉动国民经济增长的国家，二是信息基础设施对经济增长的推动作用存在滞后，短期内对经济增长的影响可能还未显现，长期才能看到效果。产业结构对经济增长拉动作用明显，说明今后国家仍需要注重产业结构的升级调整，注重产业结构的高级化。对外开放程度对经济增长也有正向效果，说明加大对外开放程度有利于促进经济增长水平，应进一步加大中国对外开放水平。

最后，将全国分为东中西3个地区进行面板数据回归，由表6东中西分地区的估计结果可以看出，在东、中、西之间信息基础设施存在明显差异，并且只有东部的信息基础设施对经济增长有显著的正向作用，中部和西部信息基础设施对经济增长的影响不显著，主要原因在于中部和西部的信息基础设施建设起步晚、发展速度慢、发展水平低，对本地区经济的带动作用还不够明显，从而导致了信息基础设施对经济增长的贡献没有东部明显。

表6 东中西分地区随机效应和固定效应模型估计结果

注：、和分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。

五、主要结论

本文首先使用熵值法对全国31个省市区的信息基础设施建设水平加以综合测度，从全国整体层面来看，信息基础设施平均水平从2005年至2017年间呈现出先上升后下降再上升的趋势，从各地区层面来看，全国各地区可以更根据信息基础设施建设水平排名情况分为5个梯队。接着使用2005年至2017年的面板数据实证检验了全国各地区信息基础设施与经济增长的关系，研究结果表明：(1)在全国范围内，信息基础设施对经济增长产生了显著的正向推动作用，信息基础设施对经济增长的贡献值约为1%；(2)从信息基础设施对经济增长贡献的地区差异来看，东部地区信息基础设施对经济增长的正向推动作用明显，这与东部地区经济发展水平高，信息基础设施完善密不可分，而中部和西部地区信息基础设施由于发展水平低，对本地区经济的带动作用不够明显；(3)物质资本和人力资本对经济增长的带动强于信息基础设施，说明我国仍是一个依靠资本拉动经济增长的国家，并且信息基础设施对经济增长的推动作用可能存在滞后效应，短期内可能还未显现，长期才能看到效果。

六、建议

在数字经济与信息经济时代，信息基础设施的作用日趋重要，信息基础设施建设水平的提升能够有效地促进中国的经济增长，加强信息基础设施建设在今后相当长一段时间内仍应该成为重要的公共政策之一，因此本文提出以下建议。

(一)加强顶层设计与制度供给

实施一系列加快信息基础设施建设的发展规划，将信息基础设施建设列为各地区重点战略工程，做好信息基础设施项目的合理布局和统筹规划，避免盲目建设，在不同发展时期实施阶段式的信息基础设施建设方案，建立规范性信息基础设施建设保障制度，确保信息基础设施与地区其他基础设施建设工作有序衔接，不断推进信息基础设施建设水平。

(二)完善投融资机制和合作模式

统筹安排财政资金和政府投资，加强对信息基础设施项目的支持力度，通过税收减免和政策优惠等方式吸引社会资本拓宽投融资渠道，推动信息基础设施投资稳定增长，使用公私合营等模式与专业项目公司合作进行信息基础设施建设工作，发挥其人才与技术优势，实现信息基础设施项目的可持续发展。

(三)注重研发投入与人才培养

对于具有一定技术含量的信息基础设施，积极与相关高校科研院所合作，实施重点项目，强化新型信息基础设施的基础研究，将最先进的科学技术应用于信息基础设施之上，形成政产学研深度融合的协同创新体系，出台优惠政策吸引技术人才，培养一批信息基础设施建设领军人才，为信息基础设施建设做好技术支撑和人才保障。

(四)推动信息基础设施转型升级

在加强信息网络通信等初级信息基础设施建设的基础上，逐渐布局5G、云计算、人工智能和大数据等一系列新型信息基础设施，将最先进的数字基础设施纳入信息基础设施建设的范围之内，实现传统信息基础设施向更高水平更新换代和智能化升级，提高信息基础设施建设层次和建设水平。

(五)促进信息基础设施融合发展

为企业培育信息网络共享平台，提高企业对信息基础设施的应用能力，推动企业信息化转型与信息基础设施协同创新发展，加大信息基础设施与产业发展的融合力度，培育一批与信息经济相关的新模式、关联业态和衍生产业，推进信息基础设施建设与实体经济的深度融合。

(六)加强信息基础设施安全保护

在信息基础设施开放共享的过程中，将会存在一系列信息安全问题，为及时应对信息安全威胁，应加大信息安全审查力度，出台信息安全保障措施，研发信息安全防范系统，构建信息安全防护体系，做好信息基础设施的安全防护工作，保障信息基础设施内部的信息安全。

(七)缩小信息基础设施地区差异

做好信息基础设施在各地区间的协调配置，虽然各地区信息基础设施相较于初期已经有了长足的进步，但东、中、西部地区之间的信息基础设施仍存在数量级差异，财政应适度倾斜支持中西部落后地区，因势利导建立现代化程度高和运作架构完善的信息网络体系，缩小内陆欠发达地区与沿海发达地区之间的信息基础设施发展差距，确保信息基础设施在协调区域经济发展方面发挥更大的作用。