信息网络发展对区域创新的正向影响效应及条件约束
——基于中国省际动态面板数据的实证研究

2017-09-03 09:09罗能生张雅莉
产经评论 2017年4期
关键词:信息网络效应区域

罗能生 张雅莉

信息网络发展对区域创新的正向影响效应及条件约束
——基于中国省际动态面板数据的实证研究

罗能生 张雅莉

信息网络是新的生产力代表,是区域实施创新驱动发展战略的先导力量。利用2003-2013年中国30个地区的面板数据,从基础设施、产业支撑和终端应用三个层面设计指标构建信息网络发展指数,并进行有效测度和考察。在此基础上,采用两步差分GMM法实证检验信息网络发展对区域创新的整体效应、结构效应以及条件约束。结果表明: 信息网络发展指数存在空间分布不均衡现象,呈现出“东高西低”的阶梯状分布,且不同省市之间表现出较大的发展差距;信息网络发展对区域创新存在显著的正向整体效应;结构效应中,信息网络终端应用对区域创新的促进作用最为突出,而产业支撑尚未表现出显著的区域创新效应;信息网络发展对区域创新的影响还存在明显的条件约束,经济发展水平低下会弱化信息网络发展对区域创新的积极作用。因此,应迈开“互联网+”步伐,提升信息网络相关产业的整合能力和融合能力,并充分考虑地区差异,为中西部地区信息网络发展与区域创新提供坚实的经济基础和友好的政策环境,改善信息网络发展的空间分布不均状态,缩小区域间与区域内的发展差距。

信息网络; 产业发展; 区域创新; 互联网经济

一 引 言

创新是区域提升竞争力和实现可持续发展的重要动力(Solow,1957[1];Romer,1989[2])。随着互联网经济的到来,信息网络成为新的生产力和发展方向的代表,以及引领创新和驱动转型的先导力量。截至2016年底,我国网民数跃升至7.31亿,互联网普及率达53.2%,超过全球平均水平3.1个百分点。信息基础设施建设实现跨越式发展,宽带网络建设明显加速。信息网络的发展,有助于拓展网络经济空间,驱动传统产业改造升级,促进区域协调发展,创造激励创新的发展环境。由此看来,信息网络作为信息载体在区域创新活动中的地位日益凸显,不容忽视(Kleis et al.,2012[3];Ollo-López和Aramendía-Muneta,2012[4])。信息网络既是当代科技创新的产物,也为整个社会的创新活动带来新的契机、动力和条件。那么,具体来说,信息网络是如何影响区域创新的?其作用机理是什么?我国信息网络发展是否有力地带动了区域创新?在不同条件下信息网络对区域创新的影响有何差异?应该如何有效利用信息网络来促进区域创新?这是亟待解决的现实热点,也是本文拟探讨的问题。

学术界对影响区域创新的因素进行了多方面探讨,这些因素主要包括人力资本、创新环境、对外开放、市场竞争等(钱晓烨等,2010[5];Sleuwaegen和Boiardi,2014[6];姜磊和马寅,2013[7];黄训江,2017[8]),但在信息网络发展与区域创新的关系上,国内外缺乏较为系统的直接研究,研究视角多为间接的。宏观层面,学者们普遍认为信息通信技术(ICT)存在积极的创新溢出效应。Alexandra et al.(2010)[9]采用网络就绪指数(NRI)衡量信息通信技术(ICT)水平,用综合创新指数(SII)衡量创新能力,并运用线性回归模型分别从欧洲层面和国家层面测度了2004-2009年欧盟24国以及罗马尼亚NRI与SII之间的关系,结果表明ICT显著促进了创新。国内学者也从基础设施的角度出发,认为信息基础设施是区域科技创新与知识流动的载体,为区域内技术创新提供了良好的平台(李婧等,2010)[10]。行业层面,韩先锋等(2014)[11]基于工业部门分行业面板数据研究发现,信息化已成为推动技术创新活动发展的新动力源泉,且信息化对技术创新有着“先提高后降低”的非线性影响。微观层面,知识溢出以及社会网络对企业创新环境的影响效应也得到广泛研究,Huggins和Izushi(2007)[12]、Huggins和Johnston(2009)[13]研究认为,促进区域内和区域间知识流动的网络是推动创新的关键来源,知识溢出对创新网络、创新主体及所在区域均能产生相应的技术经济效应(傅利平等,2013)[14]。

在信息网络发展和区域创新关系上,国内外学者通过大量研究,已形成较为一致的研究结论,为本文提供了借鉴和参考,但现有文献仍具有一定的局限性。首先,直接研究信息网络发展与区域创新关系的文献十分缺乏,大多从ICT、信息化、信息产业、知识溢出等角度研究其对区域创新的影响;其次,信息网络是包含信息基础设施、相关产业支撑及终端消费在内的综合概念,但既有研究尚未对信息网络发展进行有效的综合指标测度;最后,对这两者关系的作用渠道和条件等问题仍然缺乏系统性研究。鉴于此,本文选取2003-2013年全国30个省级行政区域的面板数据,设计指标体系,构建信息网络发展指数,科学而全面地衡量信息网络发展,并对其影响区域创新的程度、路径及条件进行了系统性的机理分析和实证检验,以便为地区信息网络发展以及区域经济实现创新驱动发展提供重要决策依据。

本文内容结构安排如下: 第一部分为引言,介绍信息网络发展与区域创新关系研究的背景与意义,梳理现有相关研究进展并据此提出本文试图解决的核心问题;第二部分为理论分析与研究假设,通过理论分析,提出待检验的反映信息网络发展与区域创新之间影响作用关系的研究假设;第三部分阐述主要相关变量,构建计量模型,对信息网络发展指数进行描述性的时空分析,并对信息网络发展与区域创新进行聚类分析;第四部分为理论假设的实证结果分析及稳健性讨论;第五部分为结论及政策建议,总结本文的主要研究结论,并据此提出有针对性的政策建议。

二 理论分析与研究假设

区域创新是区域把知识转化为新产品、新工艺和新服务。在这一知识转化的过程中,信息网络作为信息的载体无疑是其中的关键要素,尤其是在当今互联网经济的背景下(李海舰等,2014[15];罗珉和李亮宇,2015[16])。本文将从整体上、结构上以及作用条件上分析信息网络发展对区域创新的影响机制。

从整体上来看,一方面,信息网络发展大大降低了创新活动的交易成本(王千,2014)[17]。从威廉姆森关于交易的三个维度,即资产专用性、不确定性与交易频率进行分析。首先,信息网络可以发挥集聚经济、规模经济、网络经济等经济效应,加之其开放性与共享性,能有效降低创新主体的资产专用性投入;其次,信息网络使信息的快速传播与共享成为可能,降低了不确定性;最后,信息网络提高了交易效率和频率,进而降低了创新主体的代理成本与机会主义成本(刘向东和陈成漳,2016)[18]。另一方面,信息网络发展有助于优化资源配置,减少创新资源的浪费。创新主体之间的合作与知识溢出是创新活动的关键环节(De Faria et al.,2010[19];Doloreux和Porto Gomez,2016[20]),直接影响了创新资源的配置效率。信息网络发展通过促进供需双方的信息匹配以及产学研合作,增强了创新主体间的知识溢出,激发了集体学习机制,引导人力资本和物质资本流向创新部门。因此,本文提出如下假设:

H1: 信息网络发展在整体上对区域创新有促进作用。

从结构上来看,本文将信息网络分为基础设施、产业支撑和终端应用三个方面进行分析。首先,信息网络为区域创新活动提供了信息流动的基础设施,信息网络基础设施是区域创新的物质基础。第二,信息网络相关产业的崛起带动了其他产业的发展和产业结构升级。随着“互联网+”行动的积极推进,信息化与工业化的融合程度不断加深(谢康等,2012)[21],要素整合与融合能力增强,也为其他产业的创新提供了技术支持和产业支撑(张亚斌等,2014)[22]。第三,信息网络终端应用,包括计算机、智能手机等,成为互联网的物质载体。基于互联网的信息平台强化了信息的流动,为信息的实时沟通提供技术支持,各种基于信息平台而开发的软件则为信息的有效集成提供了高速通道(刘向东和陈成漳,2016)[18],为创新活动提供了有利的区域创新环境。因此,本文提出如下假设:

H2: 信息网络通过基础设施、产业支撑和终端应用三个方面对区域创新产生促进作用。

从作用条件上来看,信息网络发展对区域创新的影响还受到经济发展水平的约束。经济发展水平较低的地区,由于经济基础相对薄弱,仍以要素驱动的粗放式经济发展方式为主(林毅夫和苏剑,2007)[23],创新需求相对不足,且在劳动力市场环境和金融环境上处于劣势,因此信息网络的区域创新效应可能会大打折扣。而经济发展水平较高的地区经济实力雄厚,创新需求往往更加旺盛,在人力资本引进和风险资本入驻上也具有天然优势,在此优越的市场环境和创新积累下,信息网络发展能更有效地激发区域创新活力。因此,本文提出如下假设:

H3: 信息网络发展的区域创新效应受地区经济发展水平的约束,经济发展水平低下会弱化信息网络发展对区域创新的促进作用。

三 研究设计

(一)模型构建

为考察信息网络发展对区域创新的影响,本文在以往研究的基础上,初步设定了如下面板数据模型:

(1)

其中: i表示地区,t表示时间,inno、info分别表示区域创新、信息网络发展;pgdp、rdl、rdk、gov、open是控制变量,分别代表经济发展水平、人力资本投入、物质资本投入、政府制度因素、对外开放程度,αi和γt分别是地区和时间虚拟变量,μit为随机误差项。为减少异方差和量纲的影响,对模型各变量取对数。

创新活动一般需要经过一定的知识积累才会取得实质性进展,因而区域创新具有较强的累积效应和路径依赖特征(曹广喜,2009[24];杨振兵,2016[25]),因此,进一步引用动态面板数据模型来实证分析信息网络发展的创新溢出效应,具体模型形式如下:

(2)

(二)变量选择与数据来源

1.解释变量

信息网络发展指数(info),度量地区的信息网络发展程度。本文借鉴国家统计局中国信息化发展指数的指标构成,从基础设施、产业支撑和终端应用三个维度衡量我国各地区信息网络发展指数。为避免指标综合评价的主观性,选择熵值法作为测算方法。具体指标体系和各指标权重见表1。

表1 信息网络发展的衡量指标体系

注: 每万户家庭移动电话交换机容量=移动电话交换机容量/总户数;长途光缆线路密度=长途光缆线路长度/省域面积;每万户互联网宽带接入端口=互联网宽带接入端口数/总户数;人均电信主营业务收入=电信主营业务收入/年末总人口;有线广播电视入户率=有线广播电视用户/总户数。

2.被解释变量

区域创新(inno),测度创新的指标通常包括研发支出、专利申请数或专利授权数、新产品销售收入等(周海涛和张振刚,2015)[26]。专利数不能完全反映一个地区的创新水平,但由于数据可得性和可比性,专利数依然是现有文献中区域创新的主要衡量指标。参照刘军等(2010)[27]的做法,以专利授权数来衡量区域创新。由于经过授权的专利是经专利局审查确认合格有效的专利,因而可能比专利申请数更好地反映出区域创新的现实情况。

3.控制变量

除了信息网络外,影响区域创新的因素还有很多,本文选取人均GDP、研究与试验发展人员全时当量和R&D经费内部支出、科教支出占政府财政支出比重、进出口贸易额占GDP的比重分别作为经济发展水平(pgdp)、人力资本(rdl)、物质资本投入(rdk)、政府制度因素(gov)以及对外开放程度(open)的衡量指标(王永军和邱兆林,2016)[28]。

相关数据来自历年《中国统计年鉴》、《中国第三产业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、各省统计年鉴等,少数缺失数据采用线性插值法补齐。主要变量的统计性描述见表2。

表2 主要变量的统计性描述(2003-2013年)

(三)信息网络发展指数与区域创新分类

1. 信息网络发展指数的总体分析

图1报告了根据熵值法测算出的2003-2013年我国信息网络发展指数的时间走势。总体上,信息网络发展指数在样本期内呈现稳步上升趋势,年均增长率达7.27%;结构上,信息网络基础设施指数、产业支撑指数及终端应用指数也均表现出稳定的增长态势,其年均增长率分别为7.55%、4.56%、9.70%,这意味着,从全国水平来看,信息网络的基础设施建设和产业发展相对滞后,尚未满足快速扩张的信息网络终端应用消费,尤其是产业支撑指数,在2009年之后增长乏力。

图1 中国信息网络发展指数的时间走势(2003-2013年)

2.信息网络发展指数的空间分布

图2和图3报告了根据熵值法测算出的我国各地区信息网络发展指数的空间差异。首先,分东、中、西部地区来看,三大地区的平均水平之间表现出较大的差异性,其中,东部地区的信息网络发展指数最高,高于全国水平;而中西部地区的信息网络发展指数落后于全国水平,且中部与西部之间的信息网络发展差异较小,两者的趋势线在2011-2013年一度接近重合。但从增速来看,中西部地区信息网络发展的年增长率明显高于东部地区,且东部地区与中西部地区的信息网络发展指数虽然绝对差异还在扩大,但相对差异已有缩小的趋势。同时,通过计算三大地区内部的变异系数,结果显示,东部地区信息网络发展指数的内部差异虽有缩小趋势,但依然保持最大,其次是西部地区,中部地区最小。这说明,尽管东部地区仍具有绝对的发展优势,但区域内部差异较大,而中西部地区近年来开始重视信息网络发展,区域间的差异有所减小,区域内部差异也较小。

图2 中国各地区信息网络发展指数(2003-2013年)

图3 中国各省份信息网络发展指数年均值

其次,具体到不同省市,信息网络发展的步伐也并不一致。其中,信息网络发展指数排名靠前的省份有上海、北京、广东、浙江、天津等经济发达地区,而甘肃、贵州、云南、河南、江西等省份排名靠后,信息网络发展水平相对滞后。不同省市之间的绝对差异自2012年开始缩小,相对差异呈现波动式下降,整体变异系数表现出逐年递减的趋势。尽管如此,不同地区信息网络发展水平之间存在的差异依然不容小觑,信息网络基础设施建设需要良好的经济基础作为物质保障,因而经济落后地区的信息网络发展处于劣势,长此以往将形成负反馈的恶性循环,区域创新活动所要求的与之相匹配的信息环境变得越来越差。

3. 信息网络发展与区域创新的地区分类

为进一步分析我国信息网络发展与区域创新分布的地区差异,利用各地区信息网络发展指数以及国内专利申请授权数历年均值的中位数,借鉴韩先锋等(2014)[11]的做法,将全国30个地区划分成以下四类(见表3): (1)北京、天津、辽宁等9个地区实现了“高信息化高创新”的有效融合,占到全部地区的1/3;(2)20%的地区如山西、吉林、黑龙江等6个省份表现为“高信息化低创新”的融合模式,这类地区虽有较高的信息网络发展水平,但对区域创新的促进作用相对不足。应增强市场活力,推动产学研合作,以提高信息资源的利用效率,促进区域创新的溢出;(3)20%的地区如安徽、河南、湖北等6个省份则表现为“低信息化高创新”模式,这类地区的信息网络发展相对滞后,却具有较高的创新水平,应加快信息网络发展,充分发挥其创新优势;(4)还有30%的地区如河北、内蒙古、江西等9个省份表现为“低信息化低创新”模式,该类地区信息网络发展落后,区域创新不足,应加强信息网络投资建设以激发区域创新活力。由此可见,当前中国各地区信息网络与区域创新的发展现状并不理想,地区差异较大,且仍有2/3的地区尚未实现“高信息化高创新”的深度融合。

表3 中国各地区信息网络发展与区域创新的地区分类

四 实证结果与分析

(一)基本模型分析

1.信息网络发展对区域创新的整体效应

回归结果如表4所示。首先利用最小二乘法(OLS)、固定效应(FE)和随机效应(RE)估计式(1),结果见列(1)-列(3);其次,考虑到动态性以及内生性问题,进一步采用两步差分广义矩估计(FD-GMM)来估计式(2)(结果见列(4)),将区域创新的滞后项、信息网络发展指标设为内生变量,其他控制变量严格外生。为避免工具变量数量过多导致Sargan检验失效,以这些内生变量的滞后1-2期作为工具变量。表4中Sargan检验的p值超过0.1,不能拒绝工具变量有效的原假设;Arellano-Bond检验发现,模型在1%的显著水平上存在一阶序列相关,但不存在二阶序列相关。上述结果表明,采用两步差分广义矩估计得到的结果不存在工具变量过度识别和二阶序列相关问题,具有良好的稳健性。

表4 信息网络发展对区域创新的整体效应

注: (1)括号内是t值或z值;(2)*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平;(3)Sargan检验和AR(1)、AR(2)下方括号内是统计量的p值。下表同。

表4中模型(1)-模型(4)结果表明,无论采用何种回归方法,信息网络发展对区域创新的影响皆为正向,且除了随机效应模型之外均在1%水平上高度显著。其中固定效应模型的结果显示,信息网络发展的估计系数为1.2502,即信息网络发展每提升1%,区域创新水平增长1.25%。考虑动态性和内生性之后,信息网络发展的估计系数为0.8467,与固定效应模型结果相比,系数有所减小,但符号和显著性没有变化。模型(4)中,lninno-1的估计系数显著为正,说明前期的区域创新对当期区域创新水平具有显著的积极影响,区域创新的变化趋势呈现出明显的路径依赖特征,与杨振兵(2016)[25]的研究结论一致。这一结果验证了信息网络发展在整体上对区域创新有促进作用的假设。

2.信息网络发展对区域创新的结构效应

回归结果如表5所示。模型(5)-模型(10)同样采用动态面板的两步差分广义矩估计,分别以信息网络结构指标基础设施(lninfo1)、产业支撑(lninfo2)和终端应用(lninfo3)作为主要解释变量,以研究信息网络发展对区域创新影响的结构效应。模型(8)-模型(10)在模型(5)-模型(7)的基础上加入了控制变量。

表5 信息网络发展对区域创新影响的结构效应

模型(5)-模型(10)的结果显示,信息网络发展三个结构指标的估计系数均为正,表明信息网络发展对区域创新的影响存在正向结构效应。在未加入控制变量之前,信息网络发展的结构指标均在1%的显著性水平上表现为正,其中,信息网络产业支撑指数的估计系数最大,基础设施次之,终端应用最小,分别为1.5675、1.4037、0.9438;加入控制变量后,三个结构指标的估计系数均有所下降,信息网络基础设施和终端应用仍在1%的显著性水平上促进了区域创新,信息网络基础设施和终端应用指数每提高1%,区域创新水平分别增长0.62%和0.87%。值得注意的是,加入控制变量后,信息网络产业支撑指数的估计系数变得不显著,而终端应用的区域创新效应表现得最为突出。说明在现有经济发展水平、创新要素投入、政府政策和对外开放程度下,信息网络产业发展尚未表现出对区域创新的显著促进作用,这可能与我国两化融合以及“互联网+”行动中产业集群程度和产业链纵深发展不够有关。

3.不同经济发展水平下信息网络发展的区域创新效应

上文分析表明,区域创新会受信息网络发展、经济发展水平、创新投入等因素的影响。为进一步验证在经济发展水平的条件约束下,这些因素对区域创新的影响是否会发生变化,在表4模型(1)-模型(4)的基础上加入信息网络发展与经济发展水平的交互项,回归结果见表6。结果显示,在加入信息网络发展与经济发展水平的交互项后,各解释变量和控制变量的影响系数并未发生明显变化。其中,信息网络与经济发展水平的交互项在固定效应模型和两步差分GMM模型下显著为正,且在模型(14)中,lninfo的回归系数为1.0530,相比模型(4)中的0.8467有明显提高。这一结果验证了经济发展水平低下会弱化信息网络发展对区域创新的促进作用的假设,说明具有较高经济发展水平的东部地区,信息网络发展的区域创新效应可能表现得更为突出,而中西部地区由于受到较低经济发展水平的制约,信息网络发展对区域创新的促进作用可能遭到削弱。因此,提高经济发展水平仍是解决信息网络发展与区域创新问题的关键突破口。

表6 不同经济发展水平下信息网络发展的区域创新效应

(续上表)

解释变量(11)OLS(12)FE(13)RE(14)GMM_cons-5.8210***6.0286***-1.5107*0.6940(-10.69)(4.43)(-1.71)(0.82)N330330330270R20.9219 0.9019 0.8872F值542.65384.72Wald检验2593.5232075.86 Sargan检验28.8978(0.2240)AR(1)-2.5710(0.0101)AR(2)0.5445(0.5861)

(二)稳健性检验

为检验研究结论的可靠性,考虑到从专利局审批专利直至授权具有1~3年的滞后期,进一步采用超前一阶(F.lninno)和超前两阶(F2.lninno)的专利授权数作为区域创新指标进行稳健性检验。检验结果(见表7)表明,无论是采用专利授权数的超前一阶还是超前两阶,核心解释变量信息网络发展(lninfo)的估计系数始终显著为正,且在固定效应模型中均达到1%的显著性水平,其中超前一阶和超前两阶条件下lninfo的系数分别为1.2019和1.2145,佐证了上文的结论,表明本文基本结论是稳健的。

表7 信息网络发展对区域创新影响的稳健性检验

(续上表)

解释变量(15)F.lninno(16)F.lninno(17)F2.lninno(18)F2.lninno_cons-2.388-1.574-2.959-2.068(-1.17)(-0.78)(-1.46)(-1.01)F检验420.49390.95Wald检验2523.532263.01

(三)进一步讨论

以上结论表明,信息网络发展不论是从总体上还是结构上均对区域创新产生了显著的正向影响效应,且这一效应还受到地区经济发展水平的制约。这意味着,信息网络已成为区域创新活动的关键影响因素,信息网络发展水平高,将为区域创新提供优越的地区信息环境,降低创新活动中创新主体的交易成本,优化创新资源配置,有效地激发区域创新活力;相反,若地区信息网络发展水平低下,区域创新的信息环境不佳,创新活动的交易成本较高,创新资源得不到高效配置,区域创新将缺乏活力。然而,经过测算我国各地区在样本期内的信息网络发展指数发现,东部与中西部地区之间的信息网络发展水平表现出明显的区域差异,东部地区水平最高,但区域内部差距也最大,不同省市之间的发展步伐也很不一致。信息网络发展的空间分布不均,很大程度上是由地方经济发展水平和地方政府政策带来的。信息网络基础设施建设和相关产业发展前期都需要大量人力资本和物质资本的投入,这离不开坚实的地方经济基础与政府政策扶持。为此对于信息网络发展与区域创新较为滞后的中西部地区而言,一方面要继续着眼于促进地区经济增长,为信息网络发展提供物质基础;另一方面,政府需进一步推进“互联网+”行动,促进地区工业化与信息化融合,为信息网络发展营造友好的政策环境,提升地区信息网络发展水平,从而增强区域创新活力,提高区域创新效率。

五 结论与政策建议

(一)主要结论

本文基于2003-2013年中国30个地区的省际面板数据,构建综合指标体系,运用熵值法测算各地区的信息网络发展指数,从整体效应、结构效应以及条件约束三方面对信息网络发展的区域创新效应进行了系统性的理论分析和实证检验,研究结果表明:

(1)中国信息网络发展指数总体呈现稳定上升趋势,且具有明显的地区异质性和空间分布不均现象,呈现出“东高西低”的阶梯状分布,但中西部地区信息网络发展指数的年增长率比东部地区高,且与东部地区的相对差异有逐年缩小的趋势;东部地区内部差异最大,且不同省市之间的发展步伐很不一致,但绝对差异和相对差异均有缩小趋势。通过进一步的地区分类发现,当前中国各地区信息网络与区域创新的融合发展状况并不理想,仍有2/3的地区尚未实现“高信息化高创新”的融合。

(2)信息网络发展对区域创新存在显著的正向整体效应。信息网络发展指数每提升1%,区域创新将提升0.85%。说明信息网络发展在整体上通过降低创新活动中的交易成本、优化创新资源配置对区域创新产生了积极推动作用。

(3)信息网络通过基础设施、产业支撑、终端应用三方面对区域创新产生了促进作用。实证检验表明,基础设施指数和终端应用指数的创新溢出效应明显,尤其是终端应用,在互联网普及率不断提升的经济环境下,区域创新活力得以大大提高。但产业支撑指标尚未表现出对区域创新的显著推动作用,这可能与当前我国信息网络相关产业较低的集群程度和整合能力有关。

(4)在经济发展水平的条件约束下,信息网络发展对区域创新的正向影响依然显著,且经济发展水平低下会弱化信息网络发展对区域创新的促进作用。这意味着经济发达地区信息网络发展的区域创新效应更强,而经济落后地区由于受到经济基础薄弱的制约,其创新环境相对恶劣,间接影响了信息网络发展对区域创新的积极效应。

(二)政策建议

在互联网经济的背景下,应进一步促进信息网络相关产业的纵深发展。通过产业链的高效整合、三网融合进程以及“互联网+”行动的推进,促进工业化与信息化的深度融合以及信息产业的内部结构升级,为信息网络发展提供产业支撑。此外,要继续发挥以互联网为主的信息网络终端应用的区域创新效应,优化网络环境,保护信息安全,推动信息处理技术发展,为创新活动创造良好的网络环境。最后,要着力提高中西部地区的经济发展水平,增强地方政府对信息网络发展的支持力度,为这些地区信息网络发展及区域创新活动提供坚实的经济基础条件和有利的政策环境,从而缩小其与东部地区在信息网络发展基础条件上的差距,改善信息网络发展的空间分布不均状态,积极利用后发优势,完成区域创新活动所必要的知识积累和创新积累,推动中西部地区经济发展方式由要素驱动向创新驱动转变。

[1] Solow, R. M.. Technical Change and the Aggregate Production Function[J].TheReviewofEconomicsandStatistics, 1957, 39(3): 312-320.

[2] Romer, P.. Endogenous Technological Change[R]. National Bureau of Economic Research, 1989.

[3] Kleis, L., Chwelos, P., Ramirez, R., et al.. Information Technology and Intangible Output: The Impact of IT Investment on Innovation Productivity[J].InformationSystemsResearch, 2012, 23(1): 42-59.

[4] Ollo-López, A., Aramendía-Muneta, M. E.. ICT Impact on Competitiveness, Innovation and Environment[J].TelematicsandInformatics, 2012, 29(2): 204-210.

[5] 钱晓烨, 迟巍, 黎波. 人力资本对我国区域创新及经济增长的影响——基于空间计量的实证研究[J]. 数量经济技术经济研究, 2010, (4): 107-121.

[6] Sleuwaegen, L., Boiardi, P.. Creativity and Regional Innovation: Evidence from EU Regions[J].ResearchPolicy, 2014, 43(9): 1508-1522.

[7] 姜磊, 马寅. FDI对中国区域创新影响的空间差异性研究——基于地理加权回归的实证[J]. 产经评论, 2013, 4(4): 32-40.

[8] 黄训江. 竞争促进创新了吗?——基于我国通信设备制造业的四维度分析[J]. 产经评论, 2017, 8(2): 108-121.

[9] Alexandra, C. D., Anamaria, P., Cristina, C., et al.. Some Aspects Concerning the Correlation Between ICT And Innovation in Europe[J].AnnalsoftheUniversityofOradea:EconomicScience, 2010, 1(2): 1183-1189.

[10] 李婧, 谭清美, 白俊红. 中国区域创新生产的空间计量分析——基于静态与动态空间面板模型的实证研究[J]. 管理世界, 2010, (7): 43-55.

[11] 韩先锋, 惠宁, 宋文飞. 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, 2014, (12): 70-82.

[12] Huggins, R. A., Izushi, H..CompetingforKnowledge:Creating,ConnectingandGrowing[M]. Routledge, 2007.

[13] Huggins, R., Johnston, A.. Knowledge Networks in an Uncompetitive Region: SME Innovation and Growth[J].GrowthandChange, 2009, 40(2): 227-259.

[14] 傅利平, 周小明, 罗月丰. 知识溢出与产学研合作创新网络的耦合机制研究[J]. 科学学研究, 2013, 31(10): 1541-1547.

[15] 李海舰, 田跃新, 李文杰. 互联网思维与传统企业再造[J]. 中国工业经济, 2014, (10): 135-146.

[16] 罗珉, 李亮宇. 互联网时代的商业模式创新: 价值创造视角[J]. 中国工业经济, 2015, (1): 95-107.

[17] 王千. 互联网企业平台生态圈及其金融生态圈研究——基于共同价值的视角[J]. 国际金融研究, 2014, (11): 76-86.

[18] 刘向东, 陈成漳. 互联网时代的企业价值网构建——基于某网络公司的案例分析[J]. 经济管理, 2016, (9): 47-60.

[19] De Faria, P., Lima, F., Santos, R.. Cooperation in Innovation Activities: The Importance of Partners[J].ResearchPolicy, 2010, 39(8): 1082-1092.

[20] Doloreux, D., Porto Gomez, I.. A Review of (almost) 20 Years of Regional Innovation Systems Research[J].EuropeanPlanningStudies, 2016, (11): 371-3877.

[21] 谢康, 肖静华, 周先波等. 中国工业化与信息化融合质量: 理论与实证[J]. 经济研究, 2012, (1): 4-16.

[22] 张亚斌, 金培振, 沈裕谋. 两化融合对中国工业环境治理绩效的贡献——重化工业化阶段的经验证据[J]. 产业经济研究, 2014, (1): 40-50.

[23] 林毅夫, 苏剑. 论我国经济增长方式的转换[J]. 管理世界, 2007, (11): 5-13.

[24] 曹广喜. FDI对中国区域创新能力溢出效应的实证研究——基于动态面板数据模型[J]. 经济地理, 2009, (6): 894-899.

[25] 杨振兵. 市场整合利于提升创新效率吗——基于创新能力与创新动力的新视角[J]. 当代财经, 2016, (3): 13-23.

[26] 周海涛, 张振刚. 政府研发资助方式对企业创新投入与创新绩效的影响研究[J]. 管理学报, 2015, (12): 1797-1804.

[27] 刘军, 李廉水, 王忠. 产业聚集对区域创新能力的影响及其行业差距[J]. 科研管理, 2010, 31(6): 191-197.

[28] 王永军, 邱兆林. FDI技术溢出、 自主研发与内资企业技术创新——以中国高技术产业为例[J]. 河北经贸大学学报, 2016, (6): 91-96.

Positive Effects and Condition Constraints of Information Network Development on Regional Innovation——Based on the Provincial Panel Data in China

LUO Neng-sheng ZHANG Ya-li

Information networks is an important factor for regional economy to achieve the innovation-driven way of economic development. This paper use the provincial panel data from 2003 to 2013 to measure the development of information networks in 30 districts from infrastructure, industry support and terminal application. Based on this, two-step GMM empirical method has been used to test the overall effect, structure effect and conditional constraints information networks has on regional innovation. The results show that: the index of information networks development is obviously uneven distributed in different areas, which means it is high in the eastern district while low in the western district, and shows great disparity among different provinces; there is a significant positive overall effect between information networks development and regional innovation. For the structure effect part, terminal application turns out to be the most important factor to regional innovation, industry backing hasn’t shown significant influence on regional innovation yet. Besides, The effect of information networks on regional innovation has obvious conditional constraints by economic development level which means poor economic development can weaken the positive influence that information networks on regional innovation. These findings suggest that we should speed up our pace to “Internet +” and promote the integration and fusion capability of some information industries. In the other hand, regional differences should be fully considered. The economic foundation and friendly policy environment are two key breaches for middle and western areas to accelerate their development of information networks and regional innovation and to improve the uneven distribution of information networks. It also helps to narrow the economical gap of these areas.

information networks; industry development; regional innovation; internet economy

2017-03-07

国家社会科学基金项目“推进我国区域经济、政治、社会、文化及生态协同发展研究”(项目编号: 11&ZD012,项目负责人: 罗能生);湖南省软科学重点项目“网络经济下湖南大数据产业发展战略及推进机制研究”(项目编号: 2015ZK2003,项目负责人: 罗能生)。

罗能生,博士,湖南大学经济与贸易学院教授、博士生导师,研究方向: 制度与宏观经济发展;张雅莉,湖南大学经济与贸易学院硕士研究生,研究方向: 网络经济学与创新发展。

F424.3

A

1674-8298(2017)04-0050-14

[责任编辑: 陈 林]

10.14007/j.cnki.cjpl.2017.04.005

方式]罗能生, 张雅莉. 信息网络发展对区域创新的正向影响效应及条件约束——基于中国省际动态面板数据的实证研究[J]. 产经评论, 2017, 8(4): 50-63.

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