胡文玉,王文舉,李欣先
(1.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學 經(jīng)濟學院,北京100070;2.北京物資學院 經(jīng)濟學院,北京101100;3.齊魯工業(yè)大學 管理學院,濟南250353)
隨著我國移動業(yè)務(wù)、寬帶業(yè)務(wù)和廣播電視業(yè)務(wù)的快速發(fā)展,“三網(wǎng)融合”的不斷深入,信息通信技術(shù)(ICT)產(chǎn)業(yè)為國民經(jīng)濟的發(fā)展起到催化劑、助推器的作用,尤其是進入2010 年以后我國逐漸步入移動、寬帶和廣播電視融合發(fā)展的“快車道”,進入以“互聯(lián)網(wǎng)+”為標志的信息通信技術(shù)時代(簡稱“ICT 時代”)。通信技術(shù)、信息技術(shù)和終端硬件技術(shù)快速更新、深度融合,為全行業(yè)發(fā)展注入新動能,同時信息通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟的滲透性、帶動性和倍增性越來越顯著,成為經(jīng)濟發(fā)展的推動器,進一步推動并加快國民經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型升級。為此,本文從產(chǎn)業(yè)融合的視角對ICT 創(chuàng)新擴散及其影響因素進行研究,該成果對5G 運營及互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展提供借鑒和參考。
傅家驥[1]認為技術(shù)創(chuàng)新是通過一定的渠道在潛在使用者之間的傳播和采用過程,并指出技術(shù)創(chuàng)新擴散包括三個方面,即企業(yè)間的擴散、企業(yè)內(nèi)部的擴散和由二者共同作用的總體擴散。李保紅[2]對ICT 創(chuàng)新的內(nèi)涵和本質(zhì)進行概括,ICT 創(chuàng)新主要是從基于產(chǎn)生新思想開始,通過ICT 創(chuàng)新商品化及其向潛在市場傳播擴散、深度融合乃至技術(shù)替代的全過程。武春友等[3]認為技術(shù)創(chuàng)新擴散是由“擴”和“散”兩個方面實現(xiàn)的,“擴”是指企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)規(guī)模擴大和技術(shù)創(chuàng)新成果反復應(yīng)用的過程;“散”是指企業(yè)外部轉(zhuǎn)移和傳播的過程。
國內(nèi)外學者對技術(shù)創(chuàng)新研究多采用創(chuàng)新擴散“S 型”曲線,其中Mansfield 模型[4]和Bass 模型[5]是研究創(chuàng)新擴散的經(jīng)典模型[6];劉晶晶[7]采用多元回歸模型對上海和重慶第二代移動電話(2G)用戶在中國擴散規(guī)律及其影響因素進行研究;李再揚等[8]基于1990—2012 年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)對移動通信技術(shù)擴散進行實證研究;羅雨澤等[9]應(yīng)用Mansfield 模型對我國移動通信產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑區(qū)域差異及擴散機制進行研究,評估了我國不同地區(qū)移動通信發(fā)展的路徑差異及擴散影響因素;孟繁東[10]和李雅嫻[11]分別構(gòu)建信息通信技術(shù)標準擴散Bass 模型,對信息通信技術(shù)和移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新擴散趨勢進行實證研究。
方遠平等[12]運用2001—2011 年廣東省21 個地市的信息技術(shù)指標和服務(wù)創(chuàng)新指標采用靜態(tài)空間模型研究了信息技術(shù)對服務(wù)業(yè)創(chuàng)新的影響,結(jié)果表明服務(wù)業(yè)創(chuàng)新和信息技術(shù)之間存在顯著空間相關(guān)性。葉茜茜[13]運用2013—2015 年29 個省份的月度面板數(shù)據(jù)構(gòu)建靜態(tài)空間模型對互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴散的影響因素及空間溢出效應(yīng)進行研究。Silva 等[14]應(yīng)用面板數(shù)據(jù)空間動態(tài)模型對巴西城市與鄉(xiāng)村人口成長影響因素及空間溢出效應(yīng)進行研究。Yesilyurt 和Elhorst[15]運用144 個國家年度數(shù)據(jù)(1993—2007 年)采用面板數(shù)據(jù)空間靜態(tài)和動態(tài)模型對國防軍費支出的影響因素及空間效應(yīng)進行研究??梢姡\用空間計量分析方法在各領(lǐng)域應(yīng)用研究越來越普及和深入。
從上述學者的研究文獻來看,首先,大多集中在對移動業(yè)務(wù)創(chuàng)新擴散或影響機制研究,對信息通信技術(shù)融合領(lǐng)域的研究較少;其次,對Bass 模型估計方面多采用偏最小二乘法,應(yīng)用現(xiàn)代智能迭代算法估計參數(shù)的不多;再者多采用省級面板數(shù)據(jù)進行分析和研究,空間權(quán)重矩陣僅設(shè)置為31 個省,研究顆粒度相對較大,參數(shù)估計結(jié)果的穩(wěn)定性差;最后應(yīng)用空間計量分析方法研究ICT 創(chuàng)新擴散影響因素的甚少。為了進一步豐富該領(lǐng)域的研究成果,本文首先對創(chuàng)新擴散模型進行改進和優(yōu)化,采用改進的Bass 模型運用模擬退火法進行參數(shù)估計,根據(jù)參數(shù)估計結(jié)果計算創(chuàng)新擴散速度;其次,采用面板數(shù)據(jù)空間動態(tài)計量模型對創(chuàng)新擴散速度及其影響因素進行空間計量分析,對創(chuàng)新擴散的影響機制分析更全面,研究更深入。
國內(nèi)外學者多采用Bass 模型來研究和分析創(chuàng)新擴散,Bass[5]運用概率論和微積分理論設(shè)置并推導出耐用電子產(chǎn)品創(chuàng)新擴散模型,即Bass 模型。經(jīng)典Bass 模型微分的表達式為
其中:n(t)為非累計采用者數(shù)量;N(t)為累計采用者數(shù)量;m 為全生命周期累計采用者的最大值;p 為創(chuàng)新系數(shù),且p >0;q 為模仿系數(shù),且q >0。第t 時刻新采用者或非累計采用者模型(以下簡稱“非累計Bass 模型”)為
對式(2)求導得到(0,T)期間的采用者最大值(S*)及達到最大值的時間(T*),其表達式分別為
Bass 模型參數(shù)估計多采用最小二乘法(OLS)[5]、非線性最小二乘法(NLS)[16]、最小二乘法和非線性最小二乘法“雜交”方法[17]進行參數(shù)估計。隨著計算機技術(shù)發(fā)展,現(xiàn)代智能算法越來越多地應(yīng)用于Bass 模型參數(shù)估計,如擬牛頓法[18]、蟻群算法[18-19]、粒子群算法[20]和遺傳算法[18,21]。
隨著計算機技術(shù)在計量分析的深度應(yīng)用,數(shù)量建模逐漸由截面模型、面板模型向動態(tài)空間面板模型演進,動態(tài)空間面板模型對現(xiàn)實的解釋力更強,擬合效果更好。面板數(shù)據(jù)空間計量模型分為固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)兩類,Lee 和Yu[22]認為空間面板固定效應(yīng)模型相對于隨機效應(yīng)模型而言,固定效應(yīng)模型比隨機效應(yīng)模型更適用,估計結(jié)果更穩(wěn)健,且計算更簡單。近年來諸多國內(nèi)外學者采用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)動態(tài)空間自回歸模型(簡稱“動態(tài)SAR 模型”)進行空間計量分析,本文結(jié)合Silva 等[14]、Yesilyurt 和Elhorst[15]對面板數(shù)據(jù)動態(tài)SAR模型的最新研究成果,構(gòu)建面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型,其模型一般表達式為
其中:Yt為因變量;W 為空間權(quán)重矩陣,用來描述空間依賴關(guān)系;WYt為被解釋變量之間存在的內(nèi)生交互效應(yīng);τ 為因變量時間滯后項Yt-1系數(shù),反映了被解釋變量時間滯后項對當前被解釋變量的影響;δ 為空間自回歸項或滯后項(WYt)系數(shù),反映了被解釋變量空間滯后項對當前被解釋變量的影響;η 為因變量時空滯后項(WYt-1)系數(shù),反映了被解釋變量時空滯后項對當前被解釋變量的影響;β 為K × 1 階未知的待估參數(shù)向量;W 是N × N 階非負矩陣;εt= (ε1t,ε2t,…,εNt)T是服從均值為0,有限方差為σ2獨立同分布的隨機擾動項向量。
式(5)中個體效應(yīng)項μ 不隨時間而改變,同時滿足個體效應(yīng)μ 與變量矩陣X 相關(guān),稱為空間固定效應(yīng)型;時間效應(yīng)項ξt在時間維度保持一致,不隨個體而改變,同時滿足個體效應(yīng)ξt與變量矩陣X 相關(guān),稱為時間固定效應(yīng)型;如果既滿足個體效應(yīng)又滿足時間效應(yīng),則該模型稱為時空固定效應(yīng)型。
LeSage 和Pace[23]用空間計量模型偏微分解釋模型中變量變化的影響,用偏導數(shù)矩陣中主對角線元素代表直接效應(yīng),用非對角線元素代表間接效應(yīng)。LeSage[24]提出面板數(shù)據(jù)空間動態(tài)一般計量模型,在特定時間點上,從空間單位1~N 的X 中的第k 個解釋變量對應(yīng)的Y 期望值的偏導數(shù)矩陣,短期效應(yīng)和長期效應(yīng)表達式為
Elhorst[25]運用極大似然法(ML)對空間和時間靜態(tài)固定效應(yīng)空間模型進行估計,Yu 等[26]提出的采用擬極大似然方法對空間動態(tài)面板SAR 模型進行有效估計,Yesilyurt 和Elhorst[15]運用144 個國家年度數(shù)據(jù)采用面板數(shù)據(jù)空間靜態(tài)和動態(tài)模型對國防軍費支出的影響因素及空間溢出效應(yīng)進行研究。這些研究成果為本文研究提供有價值的參考。
本文結(jié)合國內(nèi)外ICT 創(chuàng)新擴散及空間計量領(lǐng)域的最新研究成果,從信息通信技術(shù)融合的視角,采用全國288個地級以上城市面板數(shù)據(jù)構(gòu)建動態(tài)空間計量模型對ICT 創(chuàng)新擴散的影響因素進行研究。因此,ICT 創(chuàng)新擴散研究對象的顆粒度和動態(tài)空間計量模型選擇及估計方法均具有一定的創(chuàng)新性。從實證研究的視角,ICT 創(chuàng)新擴散的影響機制從基于傳統(tǒng)影響因素分析向基于時空稟賦及影響因素分析相融合擴展;從理論研究的視角,進一步拓展了動態(tài)空間計量分析方法的實用性研究,驗證了應(yīng)用空間計量分析對現(xiàn)實具有更強的解釋力。
根據(jù)2017 年我國第四次修訂《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》標準,將信息通信技術(shù)界定為電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù),因此本文將ICT 采用者界定為固定電話用戶、移動電話用戶、寬帶互聯(lián)網(wǎng)用戶和廣播電視用戶。ICT 用戶為固定用戶、移動用戶、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(簡稱寬帶)和廣播電視用戶之和,因此城市i 第t 年末的n(t)i計算口徑為
其中:n(t)i為城市i 第t 年末ICT 用戶總數(shù);FPi,t、MPi,t、BBi,t、RTi,t分別為城市i 第t 年末的固話、移動、寬帶和廣播電視用戶數(shù)。
數(shù)據(jù)選取2001—2018 年全國288 個地級以上城市的固話、移動、互聯(lián)網(wǎng)寬帶和廣播電視的年末用戶到達數(shù),通信行業(yè)數(shù)據(jù)來源于2002—2019 年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》,廣播電視用戶省級年度數(shù)據(jù)來源于2002—2019 年《中國統(tǒng)計年鑒》,由于284 個地級以上城市數(shù)據(jù)年鑒中沒有統(tǒng)計,本文以城市當年常住人口為權(quán)重,根據(jù)省級數(shù)據(jù)測算得出相應(yīng)城市的年度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)描述見表1。
表1 全國288 個地級以上城市ICT 及分業(yè)務(wù)用戶數(shù)據(jù)統(tǒng)計描述
利用2001—2018 年我國ICT 年末用戶到達數(shù),采用非累計Bass 模型對創(chuàng)新擴散“鐘形”典線進行擬合。城市i 非累計Bass 模型(擴展)表達式為其中:n(t)i表示第i 個城市ICT 采用者的年末到達數(shù),k 為截距項。需要重點對式(9)中參數(shù)k、m、p、q進行估計,模型參數(shù)估計方法本文采用模擬退火法對全國288 個地級以上城市的ICT 創(chuàng)新擴散Bass 模型參數(shù)進行估計。部分城市輸出結(jié)果見表2
表2 ICT 創(chuàng)新擴散分城市Bass 模型參數(shù)估計及檢驗
從表2 模型參數(shù)檢驗結(jié)果來看,調(diào)整后的R2和F 統(tǒng)計量檢驗效果顯著,模型整體擬合效果較好。通過式(3)和式(4)分別計算出全國288 個城市ICT非累計采用者最大值(S*)及達到最大值的時間(T*)。ICT 創(chuàng)新擴散過程實質(zhì)上是潛在用戶不斷轉(zhuǎn)化為實際用戶的過程,擴散速度(或采用率)是描述創(chuàng)新擴散快慢的重要指標[27]。ICT 創(chuàng)新擴散速度(Ratioit)為
其中:Ratioit表示第t 年末城市i 的ICT 創(chuàng)新擴散速度;n(t)it表示第t 年末城市i 用戶(ICT)的到達數(shù)量;表示城市i 非累計采用者到達最大數(shù)量。利用式(10)可得到全國288 個城市2001—2018 年ICT 創(chuàng)新擴散速度(Ratioit)。
本文將ICT 創(chuàng)新擴散速度的影響因素分為區(qū)域資源稟賦、區(qū)域經(jīng)濟稟賦、區(qū)域資源供給,結(jié)合ICT 行業(yè)特點,區(qū)域資源稟賦變量為人口密度和人均客流量;區(qū)域經(jīng)濟稟賦為第三產(chǎn)業(yè)占比和戶均ICT 消費支出;區(qū)域資源供給為人均固定交換容量、人均移動交換容量、人均通信光纜長度、人均廣電光纜長度、人均寬帶接入端口數(shù)量,并將這些因素取對數(shù)作為解釋變量,ICT 創(chuàng)新擴散速度(Ratioit)作為被解釋變量。數(shù)據(jù)來源于2002—2019 年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。廣播電視收入、廣播電視光纜長度省級年度數(shù)據(jù)來源于2002—2019 年《中國統(tǒng)計年鑒》,由于284 個地級以上城市數(shù)據(jù)年鑒中沒有統(tǒng)計,本文以城市當年常住人口為權(quán)重,根據(jù)省級數(shù)據(jù)測算得出相應(yīng)城市的年度數(shù)據(jù)。指標描述見表3。
表3 ICT 創(chuàng)新擴散及影響因素模型指標設(shè)置及說明
通過式(10)計算得到全國288 個城市2001—2018 年的ICT 擴散速度(Ratiot),使用288 個城市的空間鄰接權(quán)重矩陣,采用莫蘭指數(shù)(Moran'I)對其空間相關(guān)性進行檢驗。由表4 可知,莫蘭指數(shù)均通過1%顯著性水平Z 值檢驗,莫蘭指數(shù)均為小于零,ICT 創(chuàng)新擴散存在地理空間顯著負相關(guān)性,反映ICT 創(chuàng)新擴散在地理空間上的依賴性。
空間權(quán)重矩陣選擇本文采用空間鄰接矩陣和空間距離矩陣,其中空間鄰接矩陣包括一階鄰接矩陣、二階鄰接矩陣和三階鄰接矩陣??臻g權(quán)重矩陣選擇總體上滿足“空間相關(guān)性隨著距離的增加而減小”的總體要求,同時遵循“有限性和非負性”原則。空間權(quán)重設(shè)置如下:
(1)一階鄰接權(quán)重矩陣:當城市i 和城市j有共同的邊界時用1 表示,否則用0 表示?;谶@一準則構(gòu)建全國288 個城市的空間一階權(quán)重矩陣,記作W1。
(2)高階鄰接權(quán)重矩陣:根據(jù)高階鄰接矩陣的計算方法,二階鄰接矩陣表示空間滯后的鄰接矩陣,表示近鄰的近鄰,反映ICT 創(chuàng)新擴散隨著時間的推移所產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng),二階鄰接矩陣記作W2=,以此類推三階鄰接矩陣記作W3=。
(3)距離空間權(quán)重矩陣:首先獲取全國288 個城市的經(jīng)緯度信息,信息來源“國家基礎(chǔ)地理信息中心”,通過經(jīng)緯度來計算城市間的距離,本文采用距離倒數(shù)的平方來構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,重點反映空間依賴關(guān)系隨著距離增加快速衰減的特征,記作W4。
表4 ICT 創(chuàng)新擴散SAR 模型的莫蘭指數(shù)及Z 值
將前文計算ICT 擴散擴散速度Ratiot作為被解釋變量,將人口密度、人均客流量、第三產(chǎn)業(yè)占比、戶均ICT消費支出、人均固定交換容量、人均移動交換容量、人均通信光纜長度、人均廣電光纜長度、人均寬帶接入端口數(shù)量等9 個因素取對數(shù)作為解釋變量(Xt),構(gòu)建固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型,其模型表達式為
其 中:Ratiot-1表 示 時 間 滯 后 性;WRatiot表 示空間滯后性;WRatiot-1表示時空滯后性。固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型參數(shù)估計運用Yesilyurt[15]開 發(fā) 的MATLAB 軟 件 包 及 固 定 效 應(yīng) 動 態(tài)空間SAR 模型估計程序,采用Yu 等[25]提出的擬極大似然法對其模型進行估計。由表5 可知,無論是時間固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)還是時空固定效應(yīng)SAR 模型,距離權(quán)重矩陣(W4)模型擬合效果優(yōu)于一階、二階、三階空間鄰接矩陣,反映ICT 創(chuàng)新擴散具有隨著距離增加快速衰減的特征(按城市間距離倒數(shù)的平方衰減)。
表5 基于動態(tài)空間面板SAR 模型權(quán)重矩陣選擇及對比分析
使用空間距離權(quán)重矩陣(W4)采用擬極大似然法對創(chuàng)新擴散固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型進行估計,由表6 可知,ICT 創(chuàng)新擴散的時間、空間和時空三種效應(yīng)總體顯著。動態(tài)SAR 模型空間固定效應(yīng)的聯(lián)合顯著性檢驗似然比為1372.88,在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè),說明ICT 創(chuàng)新擴散的空間固定效應(yīng)顯著。動態(tài)SAR 模型時間固定效應(yīng)的聯(lián)合顯著性檢驗似然比為535.09,在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè),說明ICT 創(chuàng)新擴散的時間固定效應(yīng)顯著。對比三種固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型的R2、σ2和logL 結(jié)果,時空固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型要優(yōu)于空間固定效應(yīng)SAR 模型和時間固定效應(yīng)SAR 模型。從ICT 發(fā)展歷程來看,時空固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型對現(xiàn)實的解釋力更強一些。時間滯后性(Ratiot-1)、空間滯后性(WRatiot)、時空滯后性(WRatiot-1)對ICT 創(chuàng)新擴散速度影響均比較顯著,系數(shù)分別為0.7282、0.4268 和-0.3003,其總和為0.7282+0.4268-0.3003= 0.8548<1,滿足面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)動態(tài)空間計量模型平穩(wěn)性的充要條件。
1. 創(chuàng)新擴散時空稟賦分析
時空固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型時間滯后項(Ratiot-1)對ICT 創(chuàng)新擴散的驅(qū)動系數(shù)為0.7282(T 顯著),表明ICT 創(chuàng)新擴散上期對當期慣性作用顯著。時空固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型空間滯后項(WRatiot)對ICT 創(chuàng)新擴散的驅(qū)動系數(shù)為0.4268(T 顯著),說明城市間創(chuàng)新擴散存在典型的正向空間溢出效應(yīng),表明ICT 創(chuàng)新擴散近距離城市之間存在群集效應(yīng)。從三個模型的時空滯后項(WRatiot-1)估計效果來看,加入時空滯后項后相關(guān)系數(shù)(R2)和對數(shù)似然比(logL)均有提升,說明城市間創(chuàng)新擴散具有動態(tài)性、連續(xù)性和系統(tǒng)性的特征。時空固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型的時空滯后項(WRatiot-1)對ICT 創(chuàng)新擴散的驅(qū)動系數(shù)為-0.3003,表明鄰近城市上期創(chuàng)新擴散速度對本城市當期創(chuàng)新擴散速度具有顯著抑制作用。
表6 創(chuàng)新擴散影響因素動態(tài)固定效應(yīng)SAR 模型參數(shù)估計結(jié)果對比分析
2. 創(chuàng)新擴散區(qū)域稟賦分析
無論是時間固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)還是時空固定效應(yīng),以下簡稱“三種固定效應(yīng)”,人口密度(lnpop)對ICT 創(chuàng)新擴散均有正向影響,且加入空間和時空固定效應(yīng)模型的顯著性增強。時空固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型人口密度對ICT 創(chuàng)新擴散的驅(qū)動系數(shù)為0.0407,且有顯著影響(T 顯著),與羅雨澤等[9]研究結(jié)論一致。表明城市人口密度越大,對ICT 創(chuàng)新擴散驅(qū)動越顯著,其擴散速度也就越快,說明ICT 創(chuàng)新擴散具有規(guī)模性和群集性特征?!叭N固定效應(yīng)”的人均客流量(lnvolume)對ICT 創(chuàng)新擴散的影響均不顯著,但是時間固定效應(yīng)的影響系數(shù)為-0.0024,加入空間和時空固定效應(yīng)后其影響系數(shù)由負變正,對ICT 創(chuàng)新擴散具有正向驅(qū)動作用,更符合現(xiàn)實。時空固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型中人均客流量對ICT 創(chuàng)新擴散的驅(qū)動系數(shù)為0.0018,表明城市人均客流量越大對ICT 創(chuàng)新擴散推動就越大,但T 不顯著。
3. 創(chuàng)新擴散經(jīng)濟稟賦分析
“三種固定效應(yīng)”的第三產(chǎn)業(yè)占比(lnterindustry)對ICT 創(chuàng)新擴散表現(xiàn)出加入空間和時空固定效應(yīng)后影響系數(shù)增大,但對ICT 創(chuàng)新擴散影響不顯著。時空固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型第三產(chǎn)業(yè)占比對ICT 創(chuàng)新擴散的驅(qū)動系數(shù)為0.0056,表明城市第三產(chǎn)業(yè)越發(fā)達,越容易使用新技術(shù)和新產(chǎn)品,越有利于ICT 創(chuàng)新擴散。
4. 創(chuàng)新擴散區(qū)域消費稟賦分析
“三種固定效應(yīng)”的戶均ICT 消費支出(lnexpenditure)對ICT 創(chuàng)新擴散速度有顯著的負向影響,且T 均比較顯著,對ICT 創(chuàng)新擴散具有抑制性。時空固定效應(yīng)動態(tài)SAR 模型戶均ICT 消費支出對ICT 創(chuàng)新擴散的影響系數(shù)為-0.0121,表明戶均ICT 消費支出越多,創(chuàng)新擴散速度越慢,這一點充分驗證了中國政府推行“提速降費”的重要性和必要性,也充分說明“提速降費”對信息通信技術(shù)創(chuàng)新擴散的重要推動作用,是深入推進“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略,促進數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的重要影響因素。
5. 創(chuàng)新擴散資源稟賦分析
ICT 創(chuàng)新擴散的資源稟賦主要包括人均固定交換容量、人均移動交換容量、人均通信光纜長度、人均廣電光纜長度和人均寬帶互聯(lián)網(wǎng)接入端口數(shù)量。從五個指標的T 值檢驗結(jié)果來看,除人均通信光纜長度外,其他四個指標對ICT 創(chuàng)新擴散均具有顯著影響,并且這五項指標的回歸系數(shù)對現(xiàn)實均具有較好的解釋力。人均固定交換容量的影響系數(shù)為-0.0060,表明隨著我國固定電話用戶不斷減少,人均占有固定交換越多,ICT創(chuàng)新擴散速度越慢,這也符合現(xiàn)實;人均移動交換容量的影響系數(shù)為0.0386,表明人均占有移動交換越多,越能促進ICT 創(chuàng)新擴散;人均通信光纜長度和廣電光纜長度對ICT 創(chuàng)新擴散均起負向影響,其影響系數(shù)分別為-0.0027 和-0.0051,表明人均占有光纜長度越長,人均占有通信資源越多,資源越分散,ICT 創(chuàng)新擴散速度越慢;而人均寬帶接入端口數(shù)量對ICT 創(chuàng)新擴散具有正向的顯著影響,其影響數(shù)系為0.0041,表明人均擁有更多寬帶接入端口數(shù)量,越有利于ICT 創(chuàng)新擴散,起到正向推動作用。因此,固話交換容量、通信和廣電光纜長度對ICT 創(chuàng)新擴散影響已經(jīng)達到閥值,對創(chuàng)新擴散驅(qū)動減弱,而移動交換容量、寬帶接入端口數(shù)量未達到閥值,對ICT 創(chuàng)新擴散依然具有較強的驅(qū)動力。
由表(7)可知,人均客流量、第三產(chǎn)業(yè)占比和人均通信光纜長度的空間效應(yīng)不顯著,而人口密度、戶均ICT 消費支出、人均固定和移動交換容量、人均廣電光纜長度和人均寬帶接入端口數(shù)量短期效應(yīng)和長期效應(yīng)均比較顯著,且直接效應(yīng)大于間接效應(yīng),表明ICT 創(chuàng)新擴散影響因素短期存在空間溢出效應(yīng),長期存在空間回流(或反饋)效應(yīng)。無論是短期效應(yīng)還是長期效應(yīng),人口密度、人均移動交換容量和人均寬帶接入端口數(shù)量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)顯著為正值。表明:短期來看,這三個因素對本城市ICT 創(chuàng)新擴散起正向促進作用,同時對鄰近城市存在顯著的空間溢出效應(yīng),具有間接促進作用。長期來看鄰近城市這些因素對本城市存在顯著的空間回流效應(yīng),具有反饋作用。而戶均消費支出、人均固定交換容量、人均廣電光纜長度無論是短期效應(yīng)還是長期效應(yīng)均顯著為負值,表明這三個因素不僅對本區(qū)域ICT 創(chuàng)新擴散起抑制作用,同時對鄰近區(qū)域也有抑制作用。
表7 ICT 創(chuàng)新擴散影響因素短期效應(yīng)和長期效應(yīng)分析
1. ICT 創(chuàng)新擴散應(yīng)用空間計量模型對現(xiàn)實更具解釋力,實用性更強
本文采用動態(tài)SAR 模型對我國ICT 創(chuàng)新擴散及其影響的研究表明,我國ICT 創(chuàng)新擴散的時間滯后性、空間滯后性和時空滯后性顯著,且其影響顯著高于9 個核心因素的影響。相對于非空間計量模型而言,動態(tài)空間計量模型對現(xiàn)實更具解釋力,更貼近現(xiàn)實。此外,短期來看,ICT 創(chuàng)新擴散空間溢出效應(yīng)顯著;長期來看,創(chuàng)新擴散回流反饋效應(yīng)顯著。這些空間影響信息均是傳統(tǒng)計量模型無法捕捉到的。
2. ICT 創(chuàng)新擴散時間,空間和時空內(nèi)生交互效應(yīng)顯著
從空間四類權(quán)重矩陣的選擇結(jié)果來看,空間距離權(quán)重矩陣為最佳選擇,較傳統(tǒng)鄰接矩陣度量空間效應(yīng)更精確,隨著城市間距離增加ICT 創(chuàng)新擴散城市間影響呈幾何級快速衰減。從時間維度來看,當期擴散速度受上期擴散速度影響顯著。
3. ICT 創(chuàng)新擴散受人口密度,戶均ICT 消費支出等因素影響顯著
人口密度越大ICT 創(chuàng)新擴散速度越快;戶均ICT 消費支出越高,ICT 創(chuàng)新擴散速度越慢。這兩個要素不僅對本區(qū)域創(chuàng)新擴散有顯著影響,同時短期溢出效應(yīng)和長期回流反饋效應(yīng)也比較顯著。
4. ICT 創(chuàng)新擴散受交換容量,光纜長度和互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)量等區(qū)域資源供給影響顯著
人均移動交換容量和人均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)量占用數(shù)量越多,ICT 創(chuàng)新擴散速度越快,這些因素不僅對本區(qū)域創(chuàng)新擴散有促進作用,對鄰近區(qū)域創(chuàng)新擴散也具有促進作用。人均固定交換容量、人均通信光纜和廣電光纜長度占有越多,越不利于ICT 創(chuàng)新擴散。
1.借助互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略,持續(xù)推進技術(shù)創(chuàng)新,為ICT 創(chuàng)新擴散提供不竭動力
技術(shù)創(chuàng)新是驅(qū)動信息通信技術(shù)創(chuàng)新擴散的前提。通過整合信息技術(shù)、通信技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),加快技術(shù)間的深度融合與迭代創(chuàng)新,用更大帶寬,更大容量,更高的上網(wǎng)品質(zhì),更多寬帶接入端口為ICT 創(chuàng)新擴散提供更加有力的支撐和保障。同時,加快推進“提速降費”、5G 快速普及和千兆入戶專項工程,助力移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等新業(yè)態(tài)快速發(fā)展,為ICT 創(chuàng)新擴散提供不竭動力。
2.借助互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略,持續(xù)完善信息通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),通過ICT 創(chuàng)新擴散助力區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展
信息通信技術(shù)區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展是驅(qū)動ICT 創(chuàng)新的外在動力。通過產(chǎn)業(yè)融合、業(yè)務(wù)融合、技術(shù)創(chuàng)新等產(chǎn)業(yè)政策推進長三角、珠三角、北部沿海、東北三省等區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展;通過大力推進西部大開發(fā)及“一帶一路”等區(qū)域性政策,推動人口和資源流動,從而形成ICT 創(chuàng)新擴散區(qū)域集群效應(yīng)。
3.借助互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略,深入推進三網(wǎng)融合,通過ICT 創(chuàng)新擴散加快國民經(jīng)濟轉(zhuǎn)型步伐
信息通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)的深度融合是驅(qū)動ICT 創(chuàng)新擴散的內(nèi)在動力。胡文玉等[18]提出從ICT 的演進路徑看來,進入信息通信技術(shù)(ICT)時代的創(chuàng)新能力較前兩個階段顯著增強,加快推進ICT 產(chǎn)業(yè)融合,尤其是三網(wǎng)融合的推進力度,發(fā)揮產(chǎn)業(yè)融合對創(chuàng)新擴散的驅(qū)動作用。因此要加強通信行業(yè)、信息技術(shù)行業(yè)和廣播電視行業(yè)的深度融合、精準融合,借力互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略,充分發(fā)揮信息通信技術(shù)對行業(yè)發(fā)展的先導性作用,通過ICT 深度融合和創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型,助力國民經(jīng)濟增長。