張之光

（西安理工大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，西安 710054）

信息技術(shù)已經(jīng)廣泛滲透到國民經(jīng)濟的各個領(lǐng)域，對人類生活方式、生產(chǎn)方式以及管理模式都產(chǎn)生了重要的影響，并且改變了傳統(tǒng)的經(jīng)濟增長方式。信息經(jīng)濟也被認為是自農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟之后，人類歷史上又一次全新的經(jīng)濟形態(tài)。尤其近30年來，以計算機、通訊和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為代表的信息技術(shù)更是迅猛發(fā)展，已經(jīng)成為經(jīng)濟增長的重要推動者，世界主要發(fā)達國家都加大了對信息技術(shù)領(lǐng)域的投資。然而，大量的實證結(jié)果表明，信息技術(shù)似乎并不如人們所期望的那么樂觀，信息技術(shù)“生產(chǎn)率悖論”等現(xiàn)象不斷出現(xiàn)。

針對信息技術(shù)“生產(chǎn)率悖論”問題，學(xué)者們采用不同的標(biāo)準(zhǔn)和方法測量信息技術(shù)的投資績效，并從不同角度解釋了“生產(chǎn)率悖論”現(xiàn)象產(chǎn)生的原因。Melville等[1]認為，處于不同行業(yè)之中的企業(yè)會采用不同的信息技術(shù)，或者采用相同的信息技術(shù)而用于不同的目的，這都會影響產(chǎn)出的變化，以及信息技術(shù)投資績效的測度。李治堂[2]以互補性理論為基礎(chǔ)，研究了信息資本、人力資本以及兩者交互性對公司績效的影響，認為信息技術(shù)投資價值的實現(xiàn)離不開高質(zhì)量的人力資本。還有學(xué)者提出，在高的信息技術(shù)投資水平上，信息技術(shù)投資與物質(zhì)資本和人力資本之間是互補關(guān)系，而在信息技術(shù)投資的低水平或中等水平上，信息技術(shù)投資和其他資本之間是替代關(guān)系[3]。

信息技術(shù)投資績效的測量標(biāo)準(zhǔn)主要有：①生產(chǎn)率。生產(chǎn)率是最早被作為測量信息技術(shù)投資績效的標(biāo)準(zhǔn)，并被應(yīng)用于IT 經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域[4-6]；②生產(chǎn)效率。生產(chǎn)效率作為標(biāo)準(zhǔn)，近年來被眾多研究而采用，研究信息技術(shù)的“生產(chǎn)率悖論”問題[7-11]；③組織績效。一般采用市場測度的方法來研究組織績效[12]。就方法而言，當(dāng)前主要的信息技術(shù)投資績效測量方法包括傳統(tǒng)的回歸分析方法[13]、隨機生產(chǎn)前沿方法[7-9]。

以往文獻根據(jù)以上不同的信息技術(shù)績效測量標(biāo)準(zhǔn)和方法得出的結(jié)論也不盡一致。Dewan 等[14]采用基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的回歸模型，對39個發(fā)達國家和發(fā)展中國家信息技術(shù)投資與經(jīng)濟增長的關(guān)系進行了研究。結(jié)果表明，“生產(chǎn)率悖論”只存在于發(fā)展中國家，而發(fā)達國家并不存在這種現(xiàn)象。Chou等[15]根據(jù)超越對數(shù)函數(shù)的隨機前沿固定效應(yīng)模型，并結(jié)合Malquist指數(shù)法對19個OECD 國家的信息產(chǎn)業(yè)效率進行了測算，結(jié)果表明，技術(shù)進步是這些國家信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率提高的主要推動力，而效率變動的貢獻并不明顯。Lee等[16]以20個發(fā)達國家和發(fā)展中國家的數(shù)據(jù)為樣本實證研究了同樣的問題，結(jié)論較為類似，即信息技術(shù)投資促進了發(fā)達國家經(jīng)濟增長，對發(fā)展中國家的影響并不顯著。Diego等[17]采用一般均衡方法研究表明，希臘存在“生產(chǎn)率悖論”。然而，Chen等[7]及Lin[8]分別建立基于不變替代彈性和柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)隨機前沿模型，對15 個發(fā)達國家和發(fā)展中國家1993～1999年信息技術(shù)投資績效進行了研究，研究結(jié)果表明，“生產(chǎn)率悖論”有可能存在于發(fā)達國家，也有可能存在于發(fā)展中國家。Lin等[18]建立了基于不變調(diào)整速度的局部調(diào)整模型，實證研究了包括七國集團在內(nèi)的12個國家的信息技術(shù)投資績效，結(jié)果否定了相關(guān)學(xué)者提出的“信息技術(shù)生產(chǎn)率悖論已經(jīng)消失了”和“生產(chǎn)率悖論只存在于發(fā)展中國家的結(jié)論”。

雖然我國信息技術(shù)領(lǐng)域的相關(guān)研究起步較晚，但也取得了一定的成果。作為世界上最大的發(fā)展中國家，由于其國家信息化戰(zhàn)略的實施和信息技術(shù)領(lǐng)域投資的增長，中國已成為亞太地區(qū)最大的信息技術(shù)市場[13]。汪淼軍等[19]實證研究了中國制造業(yè)企業(yè)信息化、組織行為與組織績效之間的關(guān)系，實證研究發(fā)現(xiàn)，信息技術(shù)投資促進了企業(yè)生產(chǎn)績效、企業(yè)競爭力和企業(yè)創(chuàng)新能力，而且信息技術(shù)投資的效率高于非信息技術(shù)投資。孫曉琳等[20]采用逐步回歸分析方法，以信息技術(shù)類上市公司為研究對象，對不同類型的信息技術(shù)投資與組織績效的關(guān)系進行了實證研究。研究結(jié)果表明，在該行業(yè)上市公司中，信息技術(shù)投資與組織績效呈負相關(guān)關(guān)系；信息技術(shù)存量資產(chǎn)對組織績效有顯著影響，但當(dāng)年新增的信息技術(shù)投資對組織績效的影響并不顯著。李治堂等[12]建立了三要素的經(jīng)典生產(chǎn)函數(shù)，從企業(yè)層面研究信息技術(shù)投資績效問題。結(jié)果表明，信息技術(shù)投資對主營收入、凈利潤等績效指標(biāo)具有積極的影響，信息技術(shù)投資是一種生產(chǎn)性投資，對產(chǎn)出具有積極的貢獻。李治堂等利用上海證券交易所1 000余家上市企業(yè)的數(shù)據(jù)，研究了信息資本、人力資本以及兩者交互性對公司績效的影響。張之光等[21]采用傳統(tǒng)局部調(diào)整模型，研究了中國信息技術(shù)投資績效問題，結(jié)果表明，中國存在“生產(chǎn)率悖論”現(xiàn)象。然而該模型假設(shè)調(diào)整速度是不變的，不符合實際情況，且該模型無法測量國家特征對調(diào)整速度的影響。

從以上分析可以看出，由于研究對象的不同和研究方法的差異，所得出的關(guān)于信息技術(shù)投資績效及“生產(chǎn)率悖論”的相關(guān)結(jié)論也充滿矛盾，故針對具體國家研究其信息技術(shù)投資與經(jīng)濟增長及其績效的關(guān)系就顯得尤為重要。且我國的研究主要集中在企業(yè)和行業(yè)層面，國家層面的研究較少。因此，本文以中國為研究對象，提出了一種基于動態(tài)調(diào)整速度的局部調(diào)整模型，該模型即反映了信息技術(shù)引起的經(jīng)濟績效的動態(tài)變動，又反映了國家特征（宏觀經(jīng)濟變量）對調(diào)整速度和經(jīng)濟績效的影響。從國家層面上驗證“生產(chǎn)率悖論”是否只存在于發(fā)展中國家？ 以及回答國家特征如何影響經(jīng)濟調(diào)整速度等問題，從而為中國制定信息技術(shù)政策提供理論支持。

1 模型構(gòu)建

建立傳統(tǒng)的局部調(diào)整模型：

若加上傳統(tǒng)隨機誤差Wt，Wt服從N（0，），則式（1）可改寫為

由式（1）、（2）可見，在傳統(tǒng)的局部調(diào)整模型中，假設(shè)調(diào)整速度δ是一個固定值，而不受政策和市場因素的影響，這顯然不符合實際情況。因為經(jīng)濟調(diào)整不僅受經(jīng)濟增長自身的影響，國家政策、經(jīng)濟環(huán)境等因素通過影響經(jīng)濟調(diào)整速度，進而影響經(jīng)濟調(diào)整。因而現(xiàn)實中調(diào)整速度受到可觀察或者是不可觀察的宏觀經(jīng)濟變量的影響，甚至對經(jīng)濟調(diào)整起決定性作用。Chen等[7]將影響經(jīng)濟調(diào)整速度的宏觀經(jīng)濟變量稱為國家特征。因而調(diào)整速度應(yīng)該隨著時間變動，且是一系列國家特征的函數(shù)，即δt=g（Zt，α），其中，Zt表示國家特征，α為國家特征對調(diào)整速度的影響系數(shù)。則式（2）可被改進為帶有動態(tài)調(diào)整速度的局部調(diào)整模型：

由式（3）可見，實際調(diào)整量（Yt-Yt-1）與預(yù)期調(diào)整量的比值就是調(diào)整速度δt。同時，Yt為期望產(chǎn)出和上期實際產(chǎn)出值Yt-1的加權(quán)平均值，權(quán)重為調(diào)整速度δt。鑒于本文的研究目的，Yt為經(jīng)濟增長的實際值；為人力資本、傳統(tǒng)資本和信息技術(shù)投資等生產(chǎn)要素投入引起的經(jīng)濟增長的適應(yīng)性預(yù)期值。很顯然，實際上可以用生產(chǎn)函數(shù)表示。因為生產(chǎn)函數(shù)就是用數(shù)學(xué)公式對現(xiàn)實發(fā)生的生產(chǎn)過程中的投入要素與產(chǎn)出量之間的技術(shù)關(guān)系進行擬合，是對生產(chǎn)過程中量的關(guān)系的描述，所得出的經(jīng)濟增長值就屬于適應(yīng)性預(yù)期值。因而選擇合適的生產(chǎn)函數(shù)形式對研究結(jié)果的穩(wěn)健性具有重要的影響。

進入20世紀(jì)90年代初，隨著信息技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，特別是互聯(lián)網(wǎng)在全球的興起和應(yīng)用，經(jīng)濟全球化呈現(xiàn)加速發(fā)展趨勢。管理者和研究者對信息技術(shù)投資績效的研究也日漸活躍，其可能的研究范圍包括信息技術(shù)投資的成本效率分析、經(jīng)濟規(guī)模分析、技術(shù)變動及生產(chǎn)率增長研究以及其他相關(guān)的應(yīng)用等，而在這些相關(guān)的實證研究中，首先必須面對的問題就是生產(chǎn)函數(shù)形式的選擇。正如在理論研究上，相關(guān)文獻也提出，信息技術(shù)投入和產(chǎn)出的測度誤差也是導(dǎo)致“生產(chǎn)率悖論”問題產(chǎn)生的重要原因。目前，關(guān)于信息技術(shù)投資績效的研究多采用柯布-道格拉斯（C-D）生產(chǎn)函數(shù)，然而C-D 生產(chǎn)函數(shù)具有許多固有的缺陷，例如其規(guī)模報酬不變和單位替代彈性的假設(shè)，局限性太大。

在建立線性回歸的過程中，不可觀測的誤差可能與預(yù)測變量相關(guān)，給線性回歸的最小二乘法估計系數(shù)的結(jié)果帶來誤差，為了解決這種方差齊性問題，考慮對響應(yīng)變量做變換，常用的變換方法有Box-Cox和Box-Tidwell變換，變換之后，可以在一定程度上減小不可觀測的誤差和預(yù)測變量的相關(guān)性，這樣就形成了Box-Cox和Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)。這2個生產(chǎn)函數(shù)避免了C-D 生產(chǎn)函數(shù)的幾個固有缺陷。鑒于此，為了保證研究結(jié)果的可靠性，本文同時選取Box-Cox和Box-Tidwell兩種生產(chǎn)函數(shù)，以方便結(jié)果的對比。

本文的研究方法是通過對比信息技術(shù)投資進入生產(chǎn)過程前后經(jīng)濟績效的變動情況來研究信息技術(shù)投資績效，因而需要分別建立兩要素和三要素情況下的生產(chǎn)函數(shù)模型。兩要素和三要素情形下的Box-Cox生產(chǎn)函數(shù)分別為：

其中，各式中的λ分別滿足式（4）、（5），且滿足下式最大化，即

M為統(tǒng)計年限；兩要素和三要素的Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)的一般形式分別為：

其中，式（7）、（8）中的λ和θ分別是下式最大化的λ和θ值，即

首先必須分別找出式（8）、（9）2 個最大轉(zhuǎn)換參數(shù)值λ和θ。檢測兩參數(shù)所有可能的組合，并選出2個參數(shù)值的最佳組合。

既然國家特征通過影響經(jīng)濟增長的調(diào)整速度進而影響經(jīng)濟增長，那么，國家特征的選取就顯得較為重要。Cova等[22]研究了貿(mào)易平衡對經(jīng)濟增長的影響，認為貿(mào)易平衡對經(jīng)濟增長具有顯著的促進作用。Baharumshah等[23]將國內(nèi)儲蓄作為國家特征，以東亞國家為例研究了國內(nèi)儲蓄與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，結(jié)果表明，國內(nèi)儲蓄與經(jīng)濟增長正相關(guān)。外商直接投資（Foreign Direct Investment，F(xiàn)DI）也經(jīng)常被選作國家特征。Chowdhury等[24]研究表明，在發(fā)展中國家，F(xiàn)DI與經(jīng)濟增長存在雙向因果關(guān)系。Chen等[7]研究了國家特征對生產(chǎn)效率的影響，其采用的國家特征分別為失業(yè)率UERt、出口總額與外匯儲備比率TRIMt、政府證券收益率Rt、人均消費額PCCt、通貨膨脹率FLAt。然而，本文中采用這些國家特征的期望變量形式，即期望失業(yè)率、出口總額與外匯儲備比率、期望政府證券收益率、期望人均消費、期望通貨膨脹率。期望變量形式本質(zhì)是一種自回歸過程，盡管有眾多的自回歸過程，由于三步自回歸經(jīng)過長期的實驗，與眾多的研究結(jié)論相一致，逐漸被廣泛使用，故本文采用期望變量形式的三步自回歸過程，即

根據(jù)式（3）提出的基于動態(tài)調(diào)整速度的局部調(diào)整模型基本形式，結(jié)合Box-Cox和Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)，本文建立兩要素和三要素兩種情形下4個動態(tài)調(diào)整局部模型。

模型1兩要素Box-Cox生產(chǎn)函數(shù)的動態(tài)調(diào)整速度局部調(diào)整模型：

模型2三要素Box-Cox生產(chǎn)函數(shù)的動態(tài)調(diào)整速度局部調(diào)整模型：

模型1、2中的轉(zhuǎn)換參數(shù)λ值分別滿足式（4）、（5），且滿足式（6）。

模型3兩要素Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)的動態(tài)調(diào)整速度局部調(diào)整模型：

模型4三要素Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)的動態(tài)調(diào)整速度局部調(diào)整模型：

同理，模型1、2中的轉(zhuǎn)換參數(shù)λ和θ值分別滿足式（7）、（8），且滿足式（9）。

模型1～4中，g（Zt，α）表示經(jīng)濟調(diào)整的動態(tài)調(diào)整速度，在本文中假設(shè)受期望失業(yè)率、出口總額與外匯儲備比率、期望政府證券收益率、期望人均消費、期望通貨膨脹率和時間T的影響，假設(shè)這些國家特征是調(diào)整速度的線性函數(shù)，則

根據(jù)Lin等[18]對經(jīng)濟績效的定義，本文將其擴展到基于動態(tài)調(diào)整速度的局部調(diào)整模型中，則

為了便于比較信息技術(shù)投資對經(jīng)濟績效影響的總體變動情況，采用統(tǒng)計時期內(nèi)的平均經(jīng)濟績效，定義為。為便于比較，Lin等將式（14）的績效測量值除以實際觀測值進而把績效轉(zhuǎn)換為指標(biāo)和比率的概念，即

2 數(shù)據(jù)說明及來源

本文涉及的數(shù)據(jù)：

（1）實際產(chǎn)出Yt，采用國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP表示。

（2）生產(chǎn)要素投入。包括物質(zhì)資本Kt，人力資本Lt和信息技術(shù)投資It。在兩要素模型中，X=（Kt，Lt）；三要素模型中，X=（Kt，Lt，It）。

諸如此類。時間變量T以1995為基期，即1995年T值取1，1996年T值取2，以此類推。

數(shù)據(jù)分別來源于International Marketing Data and Statistics，International Financial Statistics和中國統(tǒng)計年鑒，其中涉及信息技術(shù)投資的數(shù)據(jù)來源于Digital Planet 2002，2006，2008-the Global Information Economy。其中物質(zhì)資本、人力資本和信息技術(shù)投資單位為百萬美元，統(tǒng)計年限為1995～2010年。特別指出的是，2009和2010年信息技術(shù)投資數(shù)據(jù)來源于Digital Planet 2008的預(yù)測值。由于國家特征為三期滯后，其統(tǒng)計年限為1992～2009年，其中失業(yè)率、通貨膨脹率和政府債券收益率單位為百分比，人均消費額單位為美元，所有貨幣單位都已轉(zhuǎn)化為1995年美元不變價格。

3 實證結(jié)果及分析

模型1～4均為非線性計量經(jīng)濟模型，本文采用EVIEWS 6.0計算軟件對其進行非線性最小二乘法（Nonlinear least squares，NLS）估計，如表1所示。

表1 BC和BT生產(chǎn)函數(shù)下動態(tài)調(diào)整速度局部調(diào)整模型的參數(shù)估計

表1提供了兩要素和三要素情形下，國家特征和Box-Cox及Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)估計結(jié)果。其中：模型1、3分別表示在不考慮信息技術(shù)投資情形下國家特征對調(diào)整速度的影響；模型2、4表明，信息技術(shù)投資進入生產(chǎn)過程后國家特征對調(diào)整速度的影響。通過觀察信息技術(shù)投資的產(chǎn)出彈性及其顯著性，可以估計信息技術(shù)投資對經(jīng)濟增長的影響。表1同時提供了所建4個模型的擬合度和達到收斂所需要的迭代次數(shù)。可以看出，所建模型都需要較少的迭代次數(shù)達到收斂，同時擬合度（R2）都在98%以上，表明本文建立的模型具有很好的解釋能力和可靠性。而且可以發(fā)現(xiàn)，無論在哪種生產(chǎn)函數(shù)下，三要素情形下的模型擬合度都高于兩要素模型，說明信息技術(shù)投資加入生產(chǎn)過程后提高了模型擬合度。在Box-Cox生產(chǎn)函數(shù)下，兩要素和三要素模型的轉(zhuǎn)換參數(shù)λ分別為0.271和-0.184；在Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)下，兩要素和三要素模型的轉(zhuǎn)換參數(shù)（λ，θ）分 別 為（0.327，0.201）和（-0.297，-0.175）。

國家特征的彈性系數(shù)及其顯著性是衡量國家特征對調(diào)整速度影響的重要依據(jù)，國家特征通過影響調(diào)整速度進而影響經(jīng)濟績效。由表1可見，在Box-Cox生產(chǎn)函數(shù)下，無論是兩要素還是三要素模型，本文所選擇的4個國家特征和時間變量T對調(diào)整速度的影響都極為顯著。在兩要素模型中（模型1），期望失業(yè)率、期望政府證券收益率、期望人均消費、期望通貨膨脹率、時間變量T都在1%水平極其顯著。這說明，國家特征確實對調(diào)整速度具有重要的影響，也驗證了本文關(guān)于調(diào)整速度是動態(tài)變動這一假設(shè)的合理性。期望失業(yè)率、期望人均消費、期望通貨膨脹率對調(diào)整速度的影響都是正向作用，期望失業(yè)率的系數(shù)為0.136，表明在5%的顯著性水平下期望失業(yè)率每增加1個單位的百分比變動會引起經(jīng)濟增長的調(diào)整速度加快0.136%；而在1%的顯著性水平下期望人均消費和期望通貨膨脹率增加1個單位的百分比變動會分別引起經(jīng)濟增長的調(diào)整速度加快0.006%和0.035%；國家特征中只有期望政府證券收益率的彈性系數(shù)為-0.145，表明在1% 顯著性水平下期望政府證券收益率每增加1個單位的百分比變動會導(dǎo)致調(diào)整速度下降0.145%；而時間變量T的彈性系數(shù)為-0.284，表明隨著考察時間的延長，調(diào)整速度有下降趨勢，每增加1 年由于時間因素調(diào)整速度會下降0.284%。

當(dāng)信息技術(shù)投資進入生產(chǎn)過程后，國家特征和時間變量對調(diào)整速度的影響趨勢和未進入生產(chǎn)過程前一致，但是影響程度有所變化。如果在兩要素情形下，該國家特征對調(diào)整速度的影響是正向的，則信息技術(shù)投資會加強該國家特征對調(diào)整速度的加速程度；如果國家特征對調(diào)整速度的影響是反向的，則信息技術(shù)投資會加強該國家特征對調(diào)整速度的減速程度。相對于模型1，在模型2 中，除期望失業(yè)率的參數(shù)估計值α1=0.203，在5%水平顯著外，其他國家特征和時間變量T都在1%水平極其顯著。期望失業(yè)率、期望政府證券收益率、期望人均消費、期望通貨膨脹率和時間變量對調(diào)整速度的影響與兩要素模型中的方向一致，但是程度都有所變化。在三要素模型中，期望政府證券收益率每增加1個單位的百分比變動會導(dǎo)致調(diào)整速度下降0.198%，比兩要素模型中下降的更快。時間變量T也使調(diào)整速度下降更快。而在1% 的顯著性水平下期望失業(yè)率、期望人均消費和期望通貨膨脹率增加1個單位的百分比變動會分別引起經(jīng)濟增長的調(diào)整速度加快0.203%、0.008%和0.044%的正向變動，增長速度較兩要素模型中更快。

同Box-Cox生產(chǎn)函數(shù)的實證結(jié)果類似，在Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)下也得出了同樣的結(jié)論。在模型3、4中，所選國家特征和時間變量T對調(diào)整速度的影響都較為顯著。同Box-Cox 生產(chǎn)函數(shù)下結(jié)果一致，期望失業(yè)率、期望人均消費、期望通貨膨脹率對調(diào)整速度具有正面的影響，而期望政府證券收益率和時間變量T對調(diào)整速度具有負面影響。再次驗證了調(diào)整速度并不是固定不變的，而是受到國家特征的影響，呈動態(tài)變動趨勢，支持了本文建立的基于動態(tài)調(diào)整速度的局部調(diào)整模型的合理性。此外，依據(jù)兩種生產(chǎn)函數(shù)建立的4個模型中，只有傳統(tǒng)資本對經(jīng)濟增長的影響為正且極為顯著，表明傳統(tǒng)資本仍然是促進經(jīng)濟增長的主要源泉。而信息技術(shù)投資的產(chǎn)出彈性為負且并不顯著，表明信息技術(shù)投資對經(jīng)濟增長的貢獻并不顯著。在一定程度上支持了信息技術(shù)投資促進了發(fā)達國家經(jīng)濟增長，而不能促進發(fā)展中國家經(jīng)濟增長的結(jié)論。

以上分析是基于總體分析方法，即更多的關(guān)注信息技術(shù)投資和期望的國家特征系數(shù)及其統(tǒng)計顯著性，研究的側(cè)重點也主要偏向于信息技術(shù)投資和期望的國家特征對經(jīng)濟產(chǎn)出的影響。不同于總體分析方法，個體分析方法通過比較信息技術(shù)投資進入生產(chǎn)過程前后平均績效（APR）的變化測量信息技術(shù)的價值，該方法已被應(yīng)用于文獻[7-9]中，盡管有時APR計算方法不同。將表1中的估計參數(shù)代入調(diào)整速度計算公式，并通過式（14）、（15）可得出信息技術(shù)投資進入生產(chǎn)過程前后的APR值。表2、3分別列出了Box-Cox和Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)下動態(tài)調(diào)整速度和APR值，以此可以更深入地分析信息技術(shù)投資績效及所謂的“生產(chǎn)率悖論”問題。

在Box-Cox生產(chǎn)函數(shù)下，如果不考慮信息技術(shù)投資要素的情況，中國經(jīng)濟增長的平均績效APR值為0.442；信息技術(shù)投資進入生產(chǎn)過程后，平均績效達到0.473，增長了7.01%，這表明，信息技術(shù)投資促進了生產(chǎn)效率的提高，所謂的“生產(chǎn)率悖論”在中國并不存在。因而該實證結(jié)論并不支持文獻[14]中提出的“生產(chǎn)率悖論”只存在于發(fā)展中國家而在發(fā)達國家不存在的結(jié)論。Dewan等[14]的研究將發(fā)展中國家當(dāng)作一個整體，而本文只針對某一具體國家進行研究。因而說明，對于“生產(chǎn)率悖論”問題的研究，生產(chǎn)函數(shù)和樣本的選擇和分類，都對結(jié)論具有很重要的影響，應(yīng)具體地分析特定的國家。相同的結(jié)論也在表3 中Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)情況下得到。在不考慮信息技術(shù)投資情況下，平均績效APR值為0.420，而在三要素情況下APR值增長到0.486，增長了15.71%，表明信息技術(shù)投資促進了經(jīng)濟增長的績效，同樣支持了中國并不存在信息技術(shù)“生產(chǎn)率悖論”的結(jié)論。

表2 BC生產(chǎn)函數(shù)下兩要素和三要素動態(tài)績效測量的比較

表3 BT生產(chǎn)函數(shù)下兩要素和三要素動態(tài)績效測量的比較

為反映調(diào)整速度和經(jīng)濟績效的動態(tài)變化趨勢，圖1、2分別列出了在Box-Cox和Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)下的調(diào)整速度與經(jīng)濟績效變動趨勢。

圖1 Box-Cox生產(chǎn)函數(shù)的調(diào)整速度與經(jīng)濟績效變動趨勢

圖2 Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)的調(diào)整速度與經(jīng)濟績效變動趨勢

由圖1 可見，在Box-Cox 生產(chǎn)函數(shù)下，1995～2010年中國經(jīng)濟增長的調(diào)整速度和經(jīng)濟績效總體上呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，在1995～1998年調(diào)整速度和經(jīng)濟績效劇烈下降，之后開始上升，在2000年時產(chǎn)生微弱波動后又開始從2002年持續(xù)上升直到2006年，然后在2007年突然下降，之后又繼續(xù)上升，在2010年調(diào)整速度和經(jīng)濟績效達到最大值，而且兩要素和三要素的調(diào)整速度和經(jīng)濟績效變動基本都保持這種趨勢。圖2 中，Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù) 下調(diào)整速度和經(jīng)濟績效的變化趨勢與Box-Cox生產(chǎn)函數(shù)基本一致。在兩種生產(chǎn)函數(shù)中，都只有在1998和2010年信息技術(shù)投資的加入使得調(diào)整速度和經(jīng)濟績效下降，在其他年份三要素的調(diào)整速度和經(jīng)濟績效都高于兩要素，而且都在三要素情況下調(diào)整速度與經(jīng)濟績效非常接近，其曲線幾乎重合。相比之下，兩要素的調(diào)整速度與經(jīng)濟績效稍有差異。兩者的主要不同在于，1998～2009年，盡管在兩種生產(chǎn)函數(shù)下三要素的調(diào)整速度和經(jīng)濟績效都高于兩要素，但在幅度上，Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)下三要素與兩要素的差距非常明顯，而Box-Cox生產(chǎn)函數(shù)的差異程度明顯不如Box-Tidwell生產(chǎn)函數(shù)。

4 結(jié)論

信息技術(shù)投資是構(gòu)建國家信息基礎(chǔ)設(shè)施、提供網(wǎng)絡(luò)和信息服務(wù)、全面支撐經(jīng)濟社會發(fā)展的基礎(chǔ)性投資。信息技術(shù)投資具有技術(shù)起點高、產(chǎn)業(yè)鏈長、滲透性強和引導(dǎo)效果明顯等特點，是推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整、提升國家信息化水平和全面建設(shè)小康社會的重要力量。信息技術(shù)投資不僅是單純的運用信息技術(shù)，看重某項技術(shù)作用，更重要的是建立一套符合信息化要求的政策機制，能讓信息技術(shù)帶來經(jīng)濟價值，因而必須對其進行包括經(jīng)濟、科技、政策等諸多方面的控制和引導(dǎo)，是一個系統(tǒng)工程。尤其是“生產(chǎn)率悖論”問題的提出，使得人們質(zhì)疑信息技術(shù)投資對國民經(jīng)濟和生產(chǎn)率的貢獻，并給研究者和政策制定者帶來了迷惑，引起了眾多領(lǐng)域?qū)W者開始關(guān)注信息技術(shù)投資績效。而目前國內(nèi)外大多數(shù)實證文獻只是通過構(gòu)建指標(biāo)或指標(biāo)體系的方法來反映信息技術(shù)對國民經(jīng)濟的作用。雖然這種方法能夠直觀地反映基本信息，但是卻缺乏經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)，無法深度分析經(jīng)濟增長因素。本文基于局部調(diào)整理論，建立了基于動態(tài)調(diào)整速度的局部調(diào)整模型，結(jié)合Box-Cox和Box-Tidwell定量測算了信息技術(shù)投資對經(jīng)濟增長的影響、國家特征對調(diào)整速度的影響，并對信息技術(shù)投資進入生產(chǎn)過程前后經(jīng)濟績效的對比衡量信息技術(shù)投資績效，主要研究結(jié)論：提出了一種基于動態(tài)調(diào)整速度的信息技術(shù)績效測度方法，該方法在傳統(tǒng)局部調(diào)整模型的基礎(chǔ)上，將國家特征作為調(diào)整速度的影響因素，通過衡量信息技術(shù)進入生產(chǎn)過程前后績效的變動情況測度信息技術(shù)投資績效，并以中國為研究對象。研究發(fā)現(xiàn)，“生產(chǎn)率悖論”并不是只出現(xiàn)在發(fā)展中國家，而不存在于發(fā)達國家，更不是一個全球化現(xiàn)象。信息技術(shù)投資對中國經(jīng)濟增長的影響并不顯著，中國經(jīng)濟增長主要推動力量仍然是傳統(tǒng)資本。至于為什么信息技術(shù)投資對經(jīng)濟增長的影響并不顯著，卻促進了經(jīng)濟績效，一方面，信息技術(shù)投資對經(jīng)濟增長的影響體現(xiàn)了信息技術(shù)對最終結(jié)果的影響，經(jīng)濟績效體現(xiàn)了投入產(chǎn)出過程中的效率問題；另一方面，對經(jīng)濟增長的測量是單純信息技術(shù)投資的影響，而對經(jīng)濟績效影響的測量是信息技術(shù)與國家特征的混合影響，從而表明，信息技術(shù)對經(jīng)濟增長的影響并不是依靠其獨自完成的，而需要與國家特征結(jié)合才能實現(xiàn)信息技術(shù)投資的績效，國家特征與信息技術(shù)之間存在一定的互補效應(yīng)。因而為提高信息技術(shù)投資績效提供了一種新的途徑，只有完善與信息技術(shù)投資相對于的外部國家特征環(huán)境，才能真正實現(xiàn)信息技術(shù)的價值。