大数据下辽宁省比较优势实证研究

许晓军 袁辉 李国红 谢水园

[提要] 商品的成本包括生产成本、宣传成本和流通成本等，决定着商品的相对价格。大数据降低商品价格，提高消费者购买欲望，提高该商品的比较优势。实证研究表明：对于基准回归模型，在没有控制其他变量的条件下，大数据对辽宁省比较优势的回归系数为1.879。在考虑其他控制变量的条件下，大数据对辽宁省比较优势的回归系数为-1.174。对于稳健回归模型，当用第一产业和第二产业生产率进行稳健性检验时，大数据的回归系数为负数。原因是大数据在辽宁省的初始期投入成本比较大，在一定程度上提升商品的价格。辽宁省应加大大数据的基础投入建设，降低企业的长期平均成本。

关键词：辽宁;大数据;比较优势;老工业基地;回归模型

基金项目：辽宁省社会科学规划基金课题：“基于大数据要素禀赋转移的辽宁省比较优势路径升级研究”（编号：L18BJL008）阶段性成果;辽宁省社科联2018年度辽宁省经济社会发展研究课题：“辽宁深入实施创新驱动发展战略、加快老工业基地转型发展研究”（编号：2018lslktyb-093）阶段性成果;辽宁省教育厅辽宁省高等学校基本科研项目：“大数据背景下辽宁省社区网格化管理优化设计研究”（编号：WQGD2017018）阶段性成果

中图分类号：F127 文献标识码：A

收录日期：2020年6月23日

一、引言

比较优势是指某种商品的相对价格低，就说明该商品具有比较优势。哪些因素引起了该商品的相对价格低呢？古典贸易理论找到的影响因素是劳动生产率，要素禀赋理论找到的影响因素是一个国家的要素禀赋。要素禀赋转移也会发生转移，即随着时间的推移，一个劳动丰富的国家或者地区可能变为资本丰富的国家或者地区。在新经济时代，大数据等智慧经济加速推进了一个国家或者地区的要素禀赋转移。杨道玲等（2020）基于多源大数据，从政策环境、金融环境、经济基础和产业发展四个方面对粤港澳大湾区与世界三大湾区的发展优势进行了比较研究。王婷（2016）认为大数据是其经济转型发展的重要资源，研究了贵州发展大数据产业比较优势，提出了贵州发展大数据产业的相关对策。戴美（2016）认为大数据是一种资产，是一种宝贵的生产力，运营商需要扩大公司在大数据市场的影响，营造合作共赢的生态环境，合作共赢。辽宁省大数据已经运用到全域旅游、银行储蓄、政府工作和就业等领域。但是，现在还没有将大数据运用到比较优势研究。本文将大数据运用到比较优势研究，建立关于大数据的比较优势计量模型。

二、比较优势与大数据关系理论机制

商品的相对价格低就会提升比较优势，商品的成本决定着商品的相对价格，商品的成本包括生产成本、宣传成本和流通成本等。大数据可以大幅度降低商品的宣传成本，大数据降低商品的宣传价格，提高比较优势和消费者购买欲望，可以通过图1的消费者剩余图形来表示。（图1）

如图1可以看出，横轴表示商品消费数量Q，纵轴表示商品价格P。在没有大数据的情况下，商品的市场价格为P1，消费者剩余为需求曲线D以下，价格P1以上的面积。在大数据的情况下，商品的市场价格为P2，消费者剩余为需求曲线D以下，价格P2以上的面积，消费者剩余明显增加了，增加的面积为abP2P1。所以，大数据降低了商品价格，提高了该商品的比较优势。也可以运用数学的方法来表示大数据与比较优势的关系。假设需求曲线和供给曲线构成的市场模型：D=f（P）S=g（P）。

由此，可以推出均衡价格为：

将均衡数量的投入成本显示出来，有：

计算导数有<0。可以看出，价格随着大数据应用的增加，商品的价格下降，进而会提高该商品的比较优势。通过比较优势与大数据关系的理论机制的论证，可以提出命题：大数据降低了商品价格，提高了该商品的比较优势。辽宁省旅游、银行储蓄、政府工作和就业均应用大数据，大数据提升了辽宁省的比较优势。

三、辽宁省比较优势与大数据关系实证分析

（一）计量模型的建立。假设辽宁省比较优势为被解释变量，用RP表示。大数据bigstata作为核心控制变量。pgdp、ptd变量、pzb变量和劳动生产率tlr作为其他控制变量。建立模型如下：

其中，大数据bigstata作为虚拟变量。2012年定义为大数据的应用时间，大数据bigstata虚拟变量如下：

bigstata=0 if year<20121 if year≥2012

（二）模型回归结果。为了进行比较优势衡量，将辽宁省进出口净额作为衡量比较优势指标。绘制辽宁省进出口净额与pgdp和劳动生产率tlr的关系。见图2。（图2）

从图2可以看出，辽宁省进出口净额与pgdp和劳动生产率FR存在密切的关系，可以建立模型。模型的具体回归结果见表1。从表1可以看出，在没有控制其他变量的条件下，大数据对辽宁省比较优势的回归系数为1.879，而且在1%的显著性水平下通过检验。但是拟合优度为0.4531，比较低。在考虑pgdp、ptd变量、pzb变量和总劳动生产率tlr控制变量的条件下，大数据对辽宁省比较优势的回归系数为-1.174，而且也在1%的显著性水平下通过检验。（表1）

将劳总动生产率tlr的数据换成第一产业生产率和第二产业生产率，进行稳健性检验，见表2。可以看出，在控制其他变量的条件下，核心控制变量大数据bigstata对辽宁省比较优势的作用为负。当用第一产业生产率进行稳健性检验时，bigstata的回归系数为-1.181。当用第二产业生产率进行稳健性检驗时，bigstata的回归系数为-0.7445。总体来看，大数据对辽宁省比较优势具有一定的负向作用，可能的原因是大数据在辽宁省初始期投入成本较大，在一定程度上提升商品价格。（表2）

四、结论及建议

商品的相对价格低就会提升比较优势，商品的成本决定着商品的相对价格，商品的成本包括生产成本、宣传成本和流通成本等。大数据可以大幅度降低商品的宣传成本，降低商品的宣传价格，提高比较优势和消费者购买欲望。大数据降低了商品价格，提高了该商品的比较优势。对于基准回归模型，在没有控制其他变量的条件下，大数据对辽宁省比较优势的回归系数为1.879。在考虑其他控制变量的条件下，大数据对辽宁省比较优势的回归系数为-1.174。对于稳健回归模型，当用第一产业生产率和第二产业生产率进行稳健性检验时，bigstata的回归系数为负数。可能的原因是大数据在辽宁省的初始期投入成本比较大，在一定程度上提升了商品的价格。所以，辽宁省应该加强大数据的基础投入建设，降低企业的长期平均成本，使企业享受规模经济的好处。

主要参考文献：

[1]杨道玲，邢玉冠，李祥丽.基于多源大数据的粤港澳大湾区发展优势比较研究[J].中国物价，2020（01）.

[2]王婷.贵州发展大数据产业的比较优势研究[D].贵州财经大学，2016.

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[4]武传表，冯安睿.智慧旅游背景下辽宁省全域旅游利益相关者激励机制研究[J].中国集体经济，2018（19）.

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[6]宋若锦.大数据背景下辽宁省政府统计工作的问题及策略研究[D].沈阳师范大学，2018.

[7]葛慧楠，蓝巧祎.“互联网+”新途径破解辽宁省新生代农民工就业难题[J].现代商业，2017（35）.