信息基础设施的经济增长和收入分配效应研究

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摘 要： 选取2006～2014年中国31个省市的面板数据，建立基于C-D生产函数的双固定效应模型，研究信息基础设施对经济增长的贡献和对资本要素以及劳动要素收入分配的影响。结果表明，固定长途电话交换机容量、长途光缆线路长度和互联网宽带接入端口的产出弹性为正，对经济增长起促进作用；局用电话交换机容量和移动电话交换机容量的产出弹性为负，对经济增长起阻碍作用。此外，信息基础设施的五项指标都会不同程度地加大要素收入分配差距。

关键词： 信息基础设施；经济增长；收入分配；C-D生产函数；双固定效应

中图分类号： F124.1 文献标识码： A 文章编号： 2095-8153（2017）01-0068-05

改革开放以来，中国经济一直稳步向前，但是国内收入差距也进一步加大，这使得如何在保持经济增长的同时缩小收入差距成为广大学者一直探讨的一个话题。信息基础设施的范围非常广泛，包含了诸如通信管网（由光纤PSTN、同轴电缆、以太网线及其管道资源等组成）、无线基站、中继设备、各级机房以及相关配套的电源、建筑等设施。信息基础设施主要通过以下四方面来促进经济的增长，第一，对信息基础设施的建设本身作为一种投资，这种建设不仅增加了社会对光缆、转换器等产品的需求，而且为劳动力、资本等生产要素以合理的方式服务经济创造机会，实现要素的收入分配。第二，信息基础设施能够改善生产关系，减少外部交易成本和内部协同成本来提升生产效率和规模[1]。当信息基础设施得以改善，厂商之间的信息沟通就会便捷，对市场出现的变化也就能较快地作出反应，这样就能给厂商留下充足的时间、资金去改革创新，扩大规模，从而产生规模经济，提高产出效率。第三，信息基础设施作为一项经济型基础设施，具有规模效应和网络效应，这种效应既可以通过提高产出效率促进经济增长，又可以通过引导发达地区对落后地区经济增长的溢出效应来促进经济增长（刘生龙等，2010）[2]。信息基础设施对于产业发展、转型、提升作出的贡献也是非常巨大的，这一点主要体现在在互联网、金融以及工业等几大行业。第四，信息基础设施有利于加速劳动、资本等要素流动，起到了对传统资源的置换效应，间接提高资源的产出效率，使要素按产出贡献大小的方式参与收入分配（黄璐等，2001）[3]。为此，本文将从多角度选取信息基础设施变量来考察其对经济增长的影响，进而考察对收入分配的影响。

一、文献回顾

国外很早就有有关信息基础设施与经济增长的关系的实证分析，例如Rudra（2014）[4]運用面板VAR研究了G-20国家1991-2012年信息基础设施建设、经济增长以及现代经济四个关键性指标（资本形成总额、外国直接投资流入、城市化率和贸易开放度）之间的联系，发现在长期内信息基础设施建设与经济增长有着直接和间接的因果关系。Lew（2014）[5]从一个组织扩散的角度，认为投资国家信息基础设施可以获得提高市场上的竞争力。Chandana（2011）[6]在面板Granger因果协整检验的框架下，发现电信基础设施对欠发达国家的经济促进作用要强于对发达国家的促进作用，信息基础设施、经济增长和金融发展三者之间不管在长期还是短期都存在因果关系。

在国内，有关信息基础设施与经济增长的文献不多。陈亮（2011）[7]建立宏观总产出模型与信息基础设施微观供需模型相结合的联立方程，并选取长度信息基础设施的一项指标--人均长途光缆长度来衡量信息基础设施对经济增长的作用。徐鑫（2014）[8]以区域CGE模拟分析为基础，分析了信息基础设施建设对上海经济转型的影响，发现信息基础设施投资对上海经济增长不明显，但有利于产业升级，劳动报酬比例上升，资源利用效率提高。彭惠（2012）[9]基于菲德模型采用面板数据模型分析信息基础设施对区域经济增长的影响，信息基础设施对产业的外溢作用明显，且信息基础对区域经济增长的促进作用强于欠发达地区。张红历（2010）[10]从空间结构的角度测度了信息基础设施对区域经济增长的作用，发现信息基础设施对经济增长的贡献较为明显，而且区域经济增长有空间溢出效应，但信息基础设施的空间溢出对经济增长的促进作用不明显。郑士林（2014）[11]通过研究移动电话和固定电话基础设施对经济增长的影响，发现在行业发展初期，移动电话和固定电话共同促进了经济增长，但是2000年后，固定电话基础设施却对经济增长起负向影响。

通过观察以上研究发现，几乎所有的分析都围绕着信息基础设施与经济增长两者之间的关系来展开讨论，但很少有学者在两者关系的基础上深入探讨信息基础设施对要素收入分配影响。Andrzej（2004）[12]通过研究电信基础设施与收入差距之间的因果关系，证实了电信基础设施能够有效的降低收入差距。为解决上述研究信息基础设施的代理变量的选取上过于单一的问题，所以有必要选取5个信息基础设施的代理变量以保证指标多样性。基于上述认识，本文立足于C-D生产函数，运用全国除港、澳、台以外的31个省市2006年至2014年省际面板数据来深入研究信息基础设施对经济增长和收入分配的影响。

二、模型说明和变量选取

（一）模型说明

经济的发展往往是由各种要素在一定的技术条件下通过各种不同的组合方式来实现的，例如在C-D生产函数中，经济总量Y就由资本要素K和劳动力要素L来决定。但是在生产要素既定的条件下，经济总量就由各要素的产出效率来决定，产出效率越大，则经济总量就越大。在市场经济条件下，要素的产出效率决定要素的收入分配。对信息基础设施的各项目的不同投资能够通过影响对资本和劳动力的使用量来调整要素的产出效率，进而影响总产出的变化，同时也决定了要素的收入分配。由此，可以将受信息基础设施的影响的产出函数表示为如下C-D生产函数：

其中Y表示经济总量，该指标用当年实际GDP表示。K表示当年实际资本形成总额，L表示劳动力投入量，lnXi表示各项信息基础设施指标的对数值。对以上方程两端进一步对数化，可以得到信息基础设施影响产出的C-D生产函数。

而ki表示的是在去除要素资本与劳动力的影响之后，第i项信息基础设施指标对经济的产出弹性系数，反映的是经济总量对该项信息基础设施指标变动的反应程度。如果该系数大于零，说明在去除了资本和劳动力贡献之后，经济总量得以提升，另外说明要素资本和劳动力通过信息基础设施以更加合理的组合加大了专业化和社会分工。若该弹性系数为负，说明信息基础设施给经济总量带来负向影响，要素资本和劳动力的这种组合降低了专业化和社会分工。所以这些参数间接地反映了信息基础设施各项指标对要素资本和劳动力收入分配的影响。以下就信息基础设施各项指标、要素资本以及劳动力对经济总量和收入分配的影响做面板数据分析。

（二）变量选取

方程（2）中各变量选取为中国2006年至2014年31个省市年度数据，经济总量选取各省市年度实际国内生产总值GDP。资本K以及劳动力L均选取当年各省市资本形成总额（以不变价格计算）以及劳动就业人口。对于信息基础设施的指标，本文采取的是实务形态的指标而非价值形态，主要是考虑到我国很多投资数据虚高，对结果的影响较大。并且收入分配的影响，本文将选取五个指标来作为信息基础设施的代理变量，分别是固定长途电话交换机容量、局用交换机容量、移动电话交换机容量、长途光缆线路长度以及互联网宽带接入端口。各指标名称、序号、单位及解释如表1所示。

三、模型检验与结果分析

（一）模型检验

面板模型一般有两种，一种是混合模型，另外一种是固定效应模型。因为各地区和年份的资本形成总额、就业人口以及信息基础设施相差比较大，具体来讲就是东部发达地区各变量数值较大，而西部欠发达地区变量数值较小，并且随着时间推移出现较为明显的时点固定效应，混合模型测度的是全国各地区不同特性的平均影响，得到的结果是全国平均产出弹性，这必然使得一些地区的产出弹性被高估，另一些地區被低估。为反映这种时间、个体差异，突出各省信息基础设施随着时间推移对经济增长和收入分配的影响的特性，理论上将选取采取时点个体固定效应模型。

在给定显著性水平下，如果F>F1则拒绝原假设为混合模型，接受双固定效应模型。同理如果F>F3，则拒绝原假设为时点效应模型，接受双固定效应模型，如果F>F3，则拒绝原假设为个体效应模型，接受双固定效应模型。

为了验证采用时点固体效应模型的合理性本文将分别建立混合模型、时点固定效应模型、个体固定效应模型以及时点个体固定（双固定）效应模型，现将实证结果以表格形式展现如表2所示。

及时点固定效应模型，发现个体和时点固定效应模型相比混合回归模型不仅拟合程度更高，而且残差平方和更低。根据前面模型设定检验公式有（双固定效应模型与个体固定效应模型：F=51.4731493>3>F0.01（9，233），双固定固定效应模型与时点固定效应模型F=52.72470247>3>F0.01（30，233），双固定效应模型与混合回归模型F=48.54283972>3>F0.01（38，233）），由上式可知，模型存在个体效应和时点效应。并且通过比较三种固定效应模型的系数显著性，发现在5%的显著性水平下，时点个体固定效应模型的系数更加显著。综合以上所述，模型选择时点个体效应模型最为合适。

但是即使是时点个体固定效应模型，仍有些系数特别不显著，为此本文剔除极不显著的变量lnX4×lnL，再次进行回归得到新的时点个体固定效应模型2。与最初模型1相比，模型2有以下几点优点：第一，在剔除一个变量的前提下，模型系数更加显著，并且系数的正负性仍没有发生变化，说明对模型来讲解释变量对被解释变量的影响没发生根本性的变化。第二，模型2与模型1的时点与个体固定效应的正负性也没有发生变化，模型2和模型1对本研究有相等的解释力。第三，虽然模型2残差平方和相对更高一些，但是AIC、SC两个指标的值却更低，应优先选择模型2。本文最后确定模型2为最优的模型。

（二）实证结果分析

由时点个体固定效应模型2可知，固定长途电话交换机容量的对数值lnX1每增加1%，将会使资本的产出弹性减少0.0691%，劳动力的产出弹性增加0.0496%，这也在一定程度说明固定长途电话交换机容量的增大会增加劳动力的收入分配而减少资本的收入分配。根据之前有关信息基础设施各指标的对数值系数的解释可知，固定长途电话交换机容量的产出弹性为0.1911，说明固定长途电话交换机容量增加1%，产出增加0.1991%。局用电话交换机容量的对数值lnX2每增加1%，会使得资本的产出弹性增加0.0447%，同时劳动产出弹性降低0.0288%，前者的变化幅度是后者的两倍。局用交换机容量的产出弹性小于零，局用电话交换机容量的增加会降低产出。移动电话交换机容量的对数lnX3值每增加1%，将会使得资本要素产出增加0.0748%，劳动产出弹性减少0.0472%。与局用电话交换机容量对资本和劳动要素的产出弹性比较，发现移动电话交换机容量会加大资本和劳动要素的产出弹性的差距。而且移动电话交换机容量的产出弹性为负，产出受该容量反向影响。长途光缆线路长度的对数值lnX4每增加1%，将会引起资本要素产出弹性以0.0235%的比例减少，但它对劳动要素的影响却并不显著。这可能是因为长途光缆在生产、使用等过程中，所使用到的劳动比例较小，而资本要素使用较多，从而导致该系数不显著。而长途光缆线路长度的产出弹性为0.1614，该指标每增加1%，经济增长0.1614%。互联网宽带接入端口的对数值lnX5每增加1%，将会引起资本要素产出弹性减少0.0722%，同时使劳动要素产出弹性增加0.0613%。互联网宽带接入端口的产出弹性为0.0165，该指标每增加1%，经济总量增加0.0165%。

综合上述指标的弹性系数可以得出，各项信息基础设施对资本要素和劳动力要素的产出弹性的影响系数大概维持在-0.072～0.075，但是通过比较资本要素和劳动力要素的产出弹性的影响系数正负性发现，五项信息基础设施指标都将扩大资本要素和劳动力要素的收入分配。并且固定长途电话交换机容量、长途光缆线路长度以及互联网端口三个指标都会降低资本要素的产出弹性，这是因为我国的产业结构仍处于劳动密集型产业，资本、技术密集型产业比例较小，这对我国的要素收入分配自然有很大的影响。然而各项信息基础设施指标的产出弹性，大概为-0.2690～0.1654。相比起一些发达国家的弹性系数1.54～2.04，说明中国的信息基础设施对经济增长的促进作用远未能达到其最佳效果，中国信息基础设施的改善任重而道远。其中对经济总量有正向影响作用的指标按从小到大排列有固定长途交换机容量、长途光缆线路长度以及互联网接入端口，负向影响作用的指标有局用电话交换机容量和移动电话交换机容量。根据亚当斯密定理，在一定技术条件下，经济总体规模的大小主要取决于经济社会的专业化和劳动分工的广度和深度，而专业化和劳动分工的广度和深度又取决于市场的大小。所以本文猜测造成这种差异的原因可能是随着互联网时代的到来，各行各部门加大了对网络的依赖性，作为网络在实物载体的长途光缆和互联网端口需求必然会随之增大，由于这种增大会导致社会分工程度提高和专业化加强，使得经济规模也必然增大。其次信息基础设施作为一项具有外溢性的基础设施对各行各业的促进作用是非常明显的，而这种促进作用最终表现为经济的增长。

本文采用时点个体固定效应模型，对全国31个省市2006至2014年各地区信息基础设施对经济增长以及要素收入分配的影响作用做实证分析，得出以下结论。

信息基础设施对经济的促进作用不仅存在个体效应，还存在时点效应，并且这两种效应非常显著。信息基础设施的五个指标中有三个指标（固定长途电话交换机容量、长途光缆线路长度和互联网宽带接入端口）的产出弹性为正，对经济增长起促进作用。两个指标（局用电话交换机容量和移动电话交换机容量）为负，对经济增长起阻碍作用。信息基础设施会加大要素收入分配差距，其中局用电话交换机容量和移动电话交换机容量会加大要素资本的收入分配，减少要素劳动的收入分配。固定长途交换机容量、长途光缆线路长度和互联网宽带接入端口会减少要素资本的收入分配，除长途光缆线路对要素劳动收入分配作用不显著外，其余两项会加大要素劳动的收入分配。

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Study of Economic Growth and Income Distribution Effect of Information Infrastructure

——Empirical Analysis of Provincial Panel Data from China

XU Bing

Abstract： A panel data of 31 provinces during year of 2006 to 2014 in China is chosen to set a double fixed effect model based on the C-D production function to study the contribution of information infrastructure to economic growth and the effect of information infrastructure to capital and labor income allocation. The results shows that the positive output elasticity of the fixed telephone exchange capacity，long-distance optical cable line length and broadband Internet access ports can promote economic growth；while the negative output elasticity of telephone exchange capacity and mobile telephone exchange capacity can hinder economic growth. In addition，the five indicators of information infrastructure will increase the income distribution gap to varying degrees.

Key words： information infrastructure；economic growth；income distribution；C-D production function；double fixed effect