基于跨國面板數(shù)據(jù)分析信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的影響

張 杰，盛科榮，劉 樂

(山東理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 淄博 255000)

從工業(yè)革命時代的蒸汽機(jī)到信息網(wǎng)絡(luò)時代的計算機(jī)，重大技術(shù)變革的出現(xiàn)對社會經(jīng)濟(jì)的躍遷起到了巨大的推動作用。步入21世紀(jì)，以信息網(wǎng)絡(luò)為代表的新興通用技術(shù)(general-purpose technologies)在全球范圍內(nèi)的廣泛應(yīng)用極大地改變了人們的生產(chǎn)、生活方式，日漸成為世界經(jīng)濟(jì)增長和社會進(jìn)步的重要動力[1-3]。正如國際復(fù)興開發(fā)銀行(通稱世界銀行，簡稱IBRD)在2012年發(fā)布的報告中所指出，信息與通信技術(shù)(ICT)在減少貧困、提高生產(chǎn)率、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長以及加強(qiáng)政府的問責(zé)和治理方面大有可為[4]。作為現(xiàn)代技術(shù)體系的核心，信息網(wǎng)絡(luò)必將在新一輪產(chǎn)業(yè)革命中對經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量產(chǎn)生深遠(yuǎn)而顯著的影響[5]。

關(guān)于信息網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的研究主要沿著2條平行主線展開。第1條主線聚焦于信息網(wǎng)絡(luò)對經(jīng)濟(jì)增長的影響。一些學(xué)者探討了信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)增長的影響。Datta等[6]、Czernich等[7]研究發(fā)現(xiàn)，電信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)國家的經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用；Batuo等[8]同樣指出，電信基礎(chǔ)設(shè)施對非洲大陸的經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出了主要貢獻(xiàn)；R?ller等[9]則發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)增長存在非線性影響，當(dāng)一個國家固定電話普及率達(dá)到一定臨界值后，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用更大。另一些學(xué)者注意到了信息網(wǎng)絡(luò)對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的差異化影響。Qiang等[10]、Thompson等[11]研究發(fā)現(xiàn)，相對于高收入國家，信息網(wǎng)絡(luò)為低收入國家經(jīng)濟(jì)增長帶來的正向促進(jìn)作用明顯較大，原因可能是信息與通信技術(shù)的發(fā)展為落后地區(qū)克服先天要素稟賦匱乏以及位置偏遠(yuǎn)等不利條件提供了可能；然而，Niebel[12]基于1995—2010年全球59個國家面板數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，相對于發(fā)達(dá)國家，發(fā)展中國家和新興國家在信息與通信技術(shù)方面的投資所獲得的收益更少，因此對發(fā)展中國家通過信息與通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展的假設(shè)提出質(zhì)疑。

第2條主線聚焦于信息網(wǎng)絡(luò)對生產(chǎn)率的影響。20世紀(jì)80年代末，美國在信息技術(shù)領(lǐng)域的巨額投資并未帶來生產(chǎn)率水平的實(shí)質(zhì)變化，Solow[13]由此提出著名的生產(chǎn)率悖論，即到處都可以看見計算機(jī)時代，只有生產(chǎn)率統(tǒng)計除外。互聯(lián)網(wǎng)的崛起和信息與通信技術(shù)的廣泛應(yīng)用使信息網(wǎng)絡(luò)對生產(chǎn)率的促進(jìn)作用逐漸凸顯。20世紀(jì)90年代，Brynjolfsson[14]、姜建強(qiáng)等[15]、Amendola等[16]對出現(xiàn)生產(chǎn)率悖論的可能原因給出解釋，信息網(wǎng)絡(luò)需要在相對較長時間內(nèi)才能發(fā)揮對經(jīng)濟(jì)增長及生產(chǎn)率提升作用效果的觀點(diǎn)得到普遍認(rèn)同。Oliner等[17]、Jorgenson等[18]、Park等[19]分別基于不同樣本的跨國面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析信息網(wǎng)絡(luò)對生產(chǎn)率的影響，均得出信息網(wǎng)絡(luò)能顯著促進(jìn)地區(qū)生產(chǎn)率提高的結(jié)論，信息與通信技術(shù)被視為生產(chǎn)率持續(xù)增長的關(guān)鍵驅(qū)動力。這些研究為考察信息網(wǎng)絡(luò)與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系提供了重要借鑒，但是總體來看，基于跨國數(shù)據(jù)的實(shí)證研究當(dāng)前還主要停留在普通線性回歸階段，相對缺乏納入空間要素對信息網(wǎng)絡(luò)與全要素生產(chǎn)率關(guān)系的探討；另外，需要進(jìn)一步探明信息網(wǎng)絡(luò)通過哪些方式對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和全要素生產(chǎn)率的提高發(fā)揮作用。

為了解決信息網(wǎng)絡(luò)是否會影響一個國家的全要素生產(chǎn)率問題，以及明確信息網(wǎng)絡(luò)影響國家全要素生產(chǎn)率水平的傳導(dǎo)機(jī)制，本文中選取2015—2019年全球68個國家的面板數(shù)據(jù)，依次運(yùn)用經(jīng)典線性回歸模型和空間面板杜賓模型(SPDM)實(shí)證分析信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的影響。通過納入空間要素，從空間相關(guān)性的角度進(jìn)一步探討信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的影響，并引入中介效應(yīng)分析框架，揭示信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率影響的中介機(jī)制，從而加深全球化進(jìn)程中信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率作用規(guī)律的理解，并為中國現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系構(gòu)建提供政策建議。

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 模型設(shè)定

1.1.1 經(jīng)典線性回歸模型

為了檢驗(yàn)信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率T的影響，建立國家i在年份t全要素生產(chǎn)率Tit的計量方程。同時選取控制變量，減小潛在遺漏變量帶來的估計誤差。計量方程為

Tit=α0+α1Git+α2Xit+μi+λt+εit，

(1)

式中：Tit為被解釋變量；Git為核心解釋變量；Xit為控制變量；α0為常數(shù)項；α1、α2為回歸系數(shù)；μi為國家固定效應(yīng)；λt為時間固定效應(yīng)；εit為殘差。本文中關(guān)注的焦點(diǎn)是Git的回歸系數(shù)α1：如果α1顯著為正值，則表明信息網(wǎng)絡(luò)促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率增長。

1.1.2 空間面板計量模型

考慮到普通面板模型忽視了空間要素，容易低估或高估信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的作用效果，因此本文中在測度全要素生產(chǎn)率空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上建立空間計量模型，進(jìn)一步檢驗(yàn)信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率是否存在空間溢出效應(yīng)。全局空間自相關(guān)性檢驗(yàn)指標(biāo)為全局莫蘭指數(shù)IM[20]，即

(2)

相對于空間面板誤差模型(SPEM)和空間面板滯后模型(SPLM)，空間面板杜賓模型[21]能同時解析自變量和因變量空間依賴性的影響，揭示信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的作用效果，即

(3)

1.2 變量選取

1.2.1 被解釋變量

本文中全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)取自佩恩世界表(Penn world table，PWT10.0)[22]。佩恩世界表提供了2種統(tǒng)計口徑的全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)：一種是將每年美國全要素生產(chǎn)率編碼為1的橫向可比數(shù)據(jù)，另一種是將各國2017年全要素生產(chǎn)率編碼為1的縱向可比數(shù)據(jù)。本文中借鑒林志帆等[23]的做法，將全要素生產(chǎn)率定義為橫向、縱向可比的全要素生產(chǎn)率之積。表1所示為2019年樣本國家的全要素生產(chǎn)率。從表中可以看出，不同國家的全要素生產(chǎn)率存在顯著的地域分異，呈現(xiàn)北美、西歐—中東、大洋洲—亞洲、南美洲—非洲遞減梯度分布特征。

表1 2019年樣本國家的全要素生產(chǎn)率

1.2.2 核心解釋變量

借鑒Saniel等[24]、Merkulova等[25]和Popkova等[26]的研究，本文中核心解釋變量信息網(wǎng)絡(luò)的測度指標(biāo)來源于全球聯(lián)接指數(shù)(global connectivity index)[27]。該指數(shù)通過供給、需求、體驗(yàn)、潛力四大經(jīng)濟(jì)要素以及寬帶、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能(AI)四大使能技術(shù)共40個指標(biāo)，對一個國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的進(jìn)程進(jìn)行獨(dú)特、全面、客觀的量化評估。同時，華為技術(shù)有限公司根據(jù)各國全球聯(lián)接指數(shù)的分值，將樣本國家分為起步者、加速者和領(lǐng)跑者3類。其中，起步者是處于信息與通信技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)早期階段的國家，這些國家正致力于擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接覆蓋范圍，力求讓更多國民融入數(shù)字經(jīng)濟(jì)；加速者是依靠信息與通信技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施投資帶來國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)快速增長的國家，這些國家聚焦于提升高速聯(lián)接和云服務(wù)的需求，以促進(jìn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟(jì)增長；領(lǐng)跑者主要是關(guān)注提升用戶體驗(yàn)的發(fā)達(dá)國家，這些國家著眼于第5代移動通信技術(shù)(5G)建設(shè)、大數(shù)據(jù)、人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以發(fā)展智能化水平更高、創(chuàng)新能力更強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)體。表2所示為2019年樣本國家的全球聯(lián)接指數(shù)。從表中可以看出，與2019年樣本國家全要素生產(chǎn)率的地域分異一樣，全球聯(lián)接指數(shù)同樣呈北美、西歐—中東、大洋洲—亞洲、南美洲—非洲遞減梯度分布特征。圖1所示為樣本國家全球聯(lián)接指數(shù)與全要素生產(chǎn)率的散點(diǎn)圖。從圖中可以看出，全球聯(lián)接指數(shù)與全要素生產(chǎn)率呈明顯的正相關(guān)性，說明隨著國家信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展程度的提高，全要素生產(chǎn)率提高，從而促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長。

表2 2019年樣本國家的全球聯(lián)接指數(shù)

圖1 樣本國家全球聯(lián)接指數(shù)與全要素生產(chǎn)率的散點(diǎn)圖

通過構(gòu)建基于變異系數(shù)的耦合度模型，進(jìn)一步解析國家間全球聯(lián)接指數(shù)與全要素生產(chǎn)率之間的耦合關(guān)系。國家i的全球聯(lián)接指數(shù)Gi與全要素生產(chǎn)率Ti的耦合協(xié)調(diào)度為R=(S/D2)k(0.5Gi+0.5Ti)，其中S為全球聯(lián)接指數(shù)與全要素生產(chǎn)率的乘積，D為全球聯(lián)接指數(shù)與全要素生產(chǎn)率的平均值，k為區(qū)別系數(shù)，為了加強(qiáng)區(qū)分度，設(shè)定k為4[28]。需要指出的是，在計算耦合協(xié)調(diào)度之前，需要先采用離差標(biāo)準(zhǔn)化法對全球聯(lián)接指數(shù)與全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。圖2所示為2015、2019年全球聯(lián)接指數(shù)與全要素生產(chǎn)率耦合協(xié)調(diào)度散點(diǎn)圖。從圖中可以看出，從2015年到2019年，60個國家的耦合協(xié)調(diào)度明顯上升，5個國家的耦合協(xié)調(diào)度沒有明顯變化，僅有3個國家的耦合協(xié)調(diào)度下降。總體來看，全球各國全球聯(lián)接指數(shù)與全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)協(xié)同演進(jìn)的格局。

圖2 2015、2019年全球聯(lián)接指數(shù)與全要素生產(chǎn)率耦合協(xié)調(diào)度散點(diǎn)圖

1.2.3 控制變量

借鑒相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論及已有研究[29-30]，本文中納入資本收益率Xirr、匯率水平Xxr、資本存量Xcs、經(jīng)濟(jì)自由度指數(shù)Xfree、全球創(chuàng)新指數(shù)Xgii作為模型的控制變量。同時，為了規(guī)避國內(nèi)價格水平對經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的影響，也選擇一些其他指標(biāo)作為控制變量，如家庭消費(fèi)價格水平Xpc和政府消費(fèi)價格水平Xpg。由于最新版佩恩世界表的樣本范圍是1950—2019年的183個國家，而全球聯(lián)接指數(shù)的樣本范圍是2015—2020年的79個國家，因此本文中在合并2份數(shù)據(jù)后，得到的最終樣本時間跨度為2015—2019年，共涵蓋68個國家。2015—2019年全要素生產(chǎn)率和影響因素面板數(shù)據(jù)的變量統(tǒng)計性描述如表3所示。

表3 2015—2019年全要素生產(chǎn)率和影響因素面板數(shù)據(jù)的變量統(tǒng)計性描述

2 結(jié)果與分析

2.1 經(jīng)典線性模型回歸結(jié)果

本文中研究樣本為2015—2019年全球68個國家的面板數(shù)據(jù)。通過年度虛擬變量的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，模型不需要控制時間效應(yīng)。同時，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明固定效應(yīng)模型較隨機(jī)效應(yīng)模型更優(yōu)。由此最終選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。根據(jù)式(1)，可以得到信息網(wǎng)絡(luò)影響全要素生產(chǎn)率的經(jīng)典線性模型回歸結(jié)果，如表4所示。從表中可以看出，信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)為0.124 1，并通過了顯著性水平為0.05的顯著性檢驗(yàn)，說明信息網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展能顯著提高一個國家的全要素生產(chǎn)率水平。考慮到遺漏變量以及雙向因果關(guān)系的存在，信息網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、全要素生產(chǎn)率之間可能存在內(nèi)生性問題，因此選取每百人固定電話用戶數(shù)、每百萬人安全互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器個數(shù)作為信息網(wǎng)絡(luò)的工具變量，進(jìn)行穩(wěn)健性估計。在進(jìn)行工具變量法估計之前，為了考察工具變量的有效性，分別進(jìn)行不可識別檢驗(yàn)、弱工具變量檢驗(yàn)和過度識別檢驗(yàn)。其中，不可識別檢驗(yàn)在0.01的顯著性水平上拒絕了工具變量識別不足的原假設(shè)；弱工具變量檢驗(yàn)拒絕了工具變量是弱工具變量的原假設(shè)；過度識別檢驗(yàn)接受了所選工具變量均為外生的原假設(shè)。由此可知，工具變量是有效的。根據(jù)工具變量法模型的回歸結(jié)果，信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的提高具有穩(wěn)健的正向影響，相對于固定效應(yīng)模型估計結(jié)果，工具變量法中擬合系數(shù)和顯著性水平均得到提高，表明固定效應(yīng)模型低估了信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的影響。

資本收益率的系數(shù)顯著為正，而匯率水平的系數(shù)顯著為負(fù)，說明一個國家的對內(nèi)、對外金融環(huán)境對國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及全要素生產(chǎn)率的提高具有顯著差異，穩(wěn)定的國內(nèi)金融市場環(huán)境能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率水平的提高，而動蕩的外部金融市場給國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來了危機(jī)。由此，制定恰當(dāng)?shù)呢泿耪吲c財政政策對于國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展至關(guān)重要。資本存量的系數(shù)顯著為正，說明資本累積是提高國家經(jīng)濟(jì)效率的物質(zhì)基礎(chǔ)，資本存量較大的國家具有較高的全要素生產(chǎn)率水平，能夠推動國家經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長。經(jīng)濟(jì)自由度指數(shù)的系數(shù)顯著為正，說明自由開放的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和完善的市場經(jīng)濟(jì)制度是全要素生產(chǎn)率提升的重要決定性因素。經(jīng)濟(jì)自由度的提高一方面能夠營造寬容、允許試錯的市場環(huán)境，加深與他國的經(jīng)濟(jì)貿(mào)易聯(lián)系；另一方面，在貿(mào)易往來中，以大型企業(yè)為主的知識守門人(knowledge gatekeeper)為吸收高價值的緘默知識提供了可能[31]，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長與全要素生產(chǎn)率水平的提升。全球創(chuàng)新指數(shù)的系數(shù)顯著為正，說明創(chuàng)新水平是全要素生產(chǎn)率不斷提高的能動因素。創(chuàng)新水平較高的國家在吸引高素質(zhì)人才和先進(jìn)信息技術(shù)方面處于優(yōu)勢地位，同時這些國家較高的技術(shù)利用效率和資本運(yùn)行效率也會進(jìn)一步推動全要素生產(chǎn)率水平的不斷提高。

表4 信息網(wǎng)絡(luò)影響全要素生產(chǎn)率的經(jīng)典線性模型回歸結(jié)果

2.2 空間計量模型回歸結(jié)果

在使用空間計量模型回歸之前，對全要素生產(chǎn)率的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明，在2015—2019年間，全局莫蘭指數(shù)全部顯著為正，說明各國間全要素生產(chǎn)率呈顯著的正向空間自相關(guān)性；同時，全局莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)增大趨勢，從2015年的0.106增至2019年的0.126，表明全球全要素生產(chǎn)率的集聚程度增強(qiáng)。上述結(jié)果說明了引入空間要素分析信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率影響的合理性。為了確定合適的空間計量模型表達(dá)形式，本文中依次進(jìn)行拉格朗日乘數(shù)(LM)檢驗(yàn)、沃爾德(Wald)檢驗(yàn)和似然比(LR)檢驗(yàn)。LM檢驗(yàn)中統(tǒng)計量均通過了顯著性水平為0.01的顯著性檢驗(yàn)，表明檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了無空間誤差和無空間滯后影響的原假設(shè)；Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)中統(tǒng)計量均通過了顯著性水平為0.01的顯著性檢驗(yàn)，表明空間面板杜賓模型更為合適。同時，結(jié)合Hausman檢驗(yàn)和聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，本文中最終選用時間、空間雙向固定效應(yīng)的空間面板杜賓模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表5所示。從表中可以看出，空間自回歸系數(shù)ρ和大多數(shù)解釋變量及其空間滯后項均通過了顯著性檢驗(yàn)。

信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的增長具有顯著正向影響，一個國家全球聯(lián)接指數(shù)提高1%會使全要素生產(chǎn)率上升0.257 3%，但是全球聯(lián)接指數(shù)的空間滯后項并沒有通過顯著性檢驗(yàn)，表明在國家經(jīng)濟(jì)效率提高進(jìn)程中，國家信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平是提高全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)條件，而地理鄰近國家之間信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平在全要素生產(chǎn)率的提高作用方面居于次要地位?？刂谱兞糠治鼋Y(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)自由度對全要素生產(chǎn)率的影響具有相似的特征：經(jīng)濟(jì)自由度指數(shù)較高的國家具有更高的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率，在本國全要素生產(chǎn)率的提高作用方面居于主要地位。創(chuàng)新水平和資本收益是國家層面全要素生產(chǎn)率的積極影響因素，全球創(chuàng)新指數(shù)和資本收益率的空間滯后項同樣具有顯著的正向影響，說明一個國家創(chuàng)新水平和資本收益越高，則該國的投入-產(chǎn)出效率越高。同時，鄰近國家的創(chuàng)新水平和資本收益也能提高本國的經(jīng)濟(jì)要素配置效率，促進(jìn)地區(qū)間全要素生產(chǎn)率的協(xié)同增長。匯率升值對國家全要素生產(chǎn)率的影響顯著為負(fù)，但是匯率水平的空間滯后項并沒有通過顯著性檢驗(yàn)，表明研究期內(nèi)匯率貶值會提高一個國家的全要素生產(chǎn)率水平，但是對全要素生產(chǎn)率影響的空間溢出效應(yīng)并不明顯。資本存量的系數(shù)顯著為正，而資本存量空間滯后項的系數(shù)顯著為負(fù)，說明本國資本存量增加是提高全要素生產(chǎn)率的主要動力，一個國家資本存量水平提高1%將導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率提高0.110 9%，而地理鄰近國家之間的資本累積對全要素生產(chǎn)率的改善存在空間競爭效應(yīng)。

表5 信息網(wǎng)絡(luò)影響全要素生產(chǎn)率的空間面板杜賓模型回歸結(jié)果

2.3 中介機(jī)制模型回歸結(jié)果

前文中的分析結(jié)果表明，信息網(wǎng)絡(luò)對國家全要素生產(chǎn)率的提高具有顯著的正向促進(jìn)作用。為了進(jìn)一步解析信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)理，采用中介效應(yīng)模型對內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，重點(diǎn)驗(yàn)證以下2個中介機(jī)制。

1)技術(shù)進(jìn)步。根據(jù)內(nèi)生增長理論，全社會知識積累所支撐的各領(lǐng)域的創(chuàng)新活動是經(jīng)濟(jì)增長的重要動力之一[32]，而信息的生產(chǎn)和傳播是知識積累的重要驅(qū)動力量?；ヂ?lián)網(wǎng)嵌入有效打破了生產(chǎn)要素流動的時空壁壘，促進(jìn)了不同空間位置和遠(yuǎn)距離大規(guī)模信息數(shù)據(jù)的交換和整合[33]，對經(jīng)濟(jì)增長和全要素生產(chǎn)率的提高具有積極作用[34]。另外，互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展降低了信息傳遞的成本，極大地加快了知識的傳播，打破了信息不對稱壁壘，有助于加快新思想、新技術(shù)和新知識的交流互動，提高本地的知識儲備，激發(fā)知識創(chuàng)新過程，促進(jìn)社會技術(shù)進(jìn)步，支撐經(jīng)濟(jì)的內(nèi)生增長[35]。

2)組織變革。信息與通信技術(shù)的發(fā)展有助于傳統(tǒng)行業(yè)充分利用新技術(shù)、新知識，提高行業(yè)的運(yùn)行效率，推動傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，同時能更精準(zhǔn)地匹配要素的供給和需求，提高產(chǎn)業(yè)之間和產(chǎn)業(yè)內(nèi)部分工的專業(yè)化程度，進(jìn)而提升經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行效率[36]。其次，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)在全球范圍內(nèi)的迅速崛起催生了一大批新型產(chǎn)業(yè)和新型商業(yè)模式，可以帶動要素從生產(chǎn)率較低的行業(yè)流入生產(chǎn)率較高的行業(yè)，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率水平的提升[37]。

對以上2個中介機(jī)制檢驗(yàn)的代理變量測度方法如下：1)技術(shù)進(jìn)步Mrd。采用研發(fā)投入占GDP的比例衡量一個國家的技術(shù)創(chuàng)新能力。2)組織變革Mse。采用服務(wù)業(yè)增加值衡量一個國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。兩者數(shù)據(jù)均根據(jù)世界發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)庫整理。根據(jù)機(jī)制分析中的路徑分析方法，在利用式(1)估計總效應(yīng)的基礎(chǔ)上增加中介變量，建立中介效應(yīng)模型，即

Mit=γ0+γ1Git+γ2Xit+μi+λt+εit，

(4)

Tit=η0+η1Git+η2Mit+η3Xit+μi+λt+εit，

(5)

式中：Mit為中介變量；γ0、η0為常數(shù)項；γ1、γ2、η1、η2、η3為回歸系數(shù)。

本文中采用溫忠麟等[38]修訂逐步法[39]后提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，對內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。表6所示為信息網(wǎng)絡(luò)影響全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)模型回歸結(jié)果。由表可知，總效應(yīng)的中介機(jī)制模型回歸結(jié)果表明信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)顯著為正，中介效應(yīng)成立。技術(shù)進(jìn)步和組織變革的中介機(jī)制模型回歸結(jié)果表明式(4)中的γ1與式(5)中的η2均通過了顯著性檢驗(yàn)，由此可知，技術(shù)進(jìn)步和組織變革2個中介機(jī)制的間接效應(yīng)顯著，信息網(wǎng)絡(luò)通過技術(shù)進(jìn)步和組織變革2個中介機(jī)制促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的改善。同時，信息網(wǎng)絡(luò)帶來的技術(shù)進(jìn)步、效率提升的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的分?jǐn)?shù)，即γ1η2/α1，分別為9.54%、17.23%。由此可以得出，信息網(wǎng)絡(luò)通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、推動組織變革提升了全要素生產(chǎn)率。

表6 信息網(wǎng)絡(luò)影響全要素生產(chǎn)率的中介機(jī)制模型回歸結(jié)果

3 結(jié)論與政策建議

本文中基于2015—2019年全球68個國家的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用經(jīng)典線性回歸模型和空間面板杜賓模型，實(shí)證分析了信息網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的影響，得到以下主要結(jié)論：

1)不同國家之間存在數(shù)字鴻溝，信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平和全要素生產(chǎn)率地區(qū)不平衡現(xiàn)象較顯著，存在北美、西歐—中東、大洋洲—亞洲、南美洲—非洲遞減梯度分布，耦合度分析發(fā)現(xiàn)信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平和全要素生產(chǎn)率呈較明顯的相關(guān)性。

2)固定效應(yīng)模型表明，信息網(wǎng)絡(luò)對一個國家全要素生產(chǎn)率的提升具有顯著的正向促進(jìn)作用，在使用工具變量法減緩內(nèi)生性問題后，回歸結(jié)果仍然穩(wěn)健；控制變量分析結(jié)果顯示，資本水平、經(jīng)濟(jì)自由度以及創(chuàng)新水平是近年全要素生產(chǎn)率提高的主要動力，國家經(jīng)濟(jì)市場的穩(wěn)定發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的提高至關(guān)重要。

3)各國全要素生產(chǎn)率在2015—2019年表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征，存在顯著的正向空間自相關(guān)性。空間面板杜賓模型回歸結(jié)果顯示，信息網(wǎng)絡(luò)以及各控制變量對全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用；本國的信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平是全要素生產(chǎn)率水平提高的主要條件，地理鄰近國家之間的信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平居于次要地位。

4)信息網(wǎng)絡(luò)主要通過技術(shù)進(jìn)步和組織變革2個中介機(jī)制促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，并且組織變革的作用效果大于技術(shù)進(jìn)步的作用效果。

本文中分析結(jié)果對處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時期的中國具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和政策啟示：

1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平成為提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的重要因素。未來應(yīng)高度重視地區(qū)間多維度的發(fā)展差距，提高政府、企業(yè)等對信息網(wǎng)絡(luò)在提升全要素生產(chǎn)率中作用的認(rèn)識，在加強(qiáng)落后地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施投資力度的同時，推進(jìn)發(fā)達(dá)地區(qū)信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新，從而驅(qū)動社會發(fā)展和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級。

2)建立在產(chǎn)品價值鏈基礎(chǔ)上的地區(qū)分工成為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)景觀的顯著特征，各地區(qū)依托不同的資源稟賦建立各具特色的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，形成分工專業(yè)的生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)。在新的發(fā)展階段，應(yīng)充分發(fā)揮信息網(wǎng)絡(luò)的資源配置優(yōu)勢，營造良好穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，積極培育知識守門人，以增強(qiáng)地區(qū)的知識利用能力。同時，應(yīng)加大財政研發(fā)投入力度，不斷推進(jìn)新型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，以發(fā)展信息網(wǎng)絡(luò)為抓手，推動國家整體的技術(shù)提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。