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区域经济增长的新视角：互联网普及与异质性人力资本

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摘要：文章运用多指标面板数据聚类方法，按互联网资源将我国各省市划分为三大区域。通过构建模型，研究发现：互联网普及率对经济增长有积极促进作用，并且对互联网发展缓慢地区更为明显;人力资本水平和结构是造成地区经济差距的重要的原因，要重视男性人力资本的精英人才培养，加快女性基础教育的普及。此外，互联网发展中等区和缓慢区应重视固定资产投资及产业升级，进而减小地区间经济差距。

关键词：互联网普及率;人力资本;区域经济增长;面板数据

一、引言

据CNNIC数据显示，截至2016年6月，我国网民规模达7.10亿，互联网普及率为51.7%，“互联网+”成为时下关注的热点话题之一。随着网络技术的繁荣发展，其对经济增长的贡献作用也日益突出。然而，由于各地经济发展水平、基础建设分布差异性，导致互联网发展存在较大区别。互联网技术能否为区域经济增长提供新的助力？这种影响作用是否存在地区差异？这一问题值得研究与探讨。

此外值得注意的是，人力资本作为利用互联网技术的重要主体和推动者，在经济增长的过程中扮演着重要的角色。在现实中，由于地区教育资源的差异而引起人力资本分布不均等的情况较为明显，并且考虑到不同性别人力资本投资收益率有所差异，因此，探讨异质性人力资本对区域经济的作用也具有现实意义。当前我国正处于经济增速换挡、结构调整升级以及新旧动能转换的新常态时期，为促进我国区域经济的协调发展，需要寻找经济发展的持久动力。基于以上现状，本文从互联网、人力资本的视角出发，分析其对区域经济增长的影响作用，这对实现区域均衡发展具有重要意义。

二、文献综述

互联网与经济增长的研究始于1990年，国外研究者运用理论和实证的方法探讨了两者的关系。理论方面，已有研究基于新古典经济理论，提出互联网技术加速了市场竞争，对经济增长有重要贡献作用（Goel，2002）。实证方面，发现互联网对经济增长有积极作用，互联网普及率提高10%带动人均GDP提高0.49%～0.63%（Chu，2013;Pradhan，2014）。然而，也有研究提出互联网与经济增长呈负向关系，特别是在欠发达国家，由于缺乏物质资本、人力资本以及网络基础条件等，互联网发展存在“数字隔离”（Forman，2012）。国内相关研究起步较晚，实证研究相对较少，已有研究表明互联网建设对经济增长有较大贡献。但由于各地工业化水平发展差异，互联网对经济增长的作用呈现明显的区域差异（胡鞍钢，2002）。

人力资本由舒尔茨提出，后经贝克尔等人补充形成人力资本理论。该理论认为人力资本包括人的知识技能、工作经验、健康状况等特征，对经济增长有重要作用（Romer，1986）。关于人力资本与经济增长的研究，国外起步较早，大多数研究利用平均教育年限来反映宏观层面人力资本，发现其对经济增长有直接贡献（Mincer，1984;Lucas，1988）。国内研究中，姚先国等（2008）发现劳动力教育程度对地区经济增长有重要的贡献作用。还有一些学者运用教育基尼系数测算出人力资本结构，研究发现其对经济增长有负向影响，并且在不同区域间表现出一定差异（Birdsall，1997;Castelló，2002;李忠强，2005）。此外，由于不同性别的人力资本存在技能、教育程度、社会地位的差异，因此关注人力资本异质性对区域经济影响作用也有重要意义（潘锦棠，2003;陈建军，2014）。

综上所述，国外关于互联网与经济增长的研究丰富，然而结论存在一些争议;国内相关研究主要集中于理论探讨和定性分析，按照互联网发展程度对各省市进行区域划分的研究较少。再者，分析互联网对区域经济影响作用时，要考虑人力资本扮演的重要角色。因此，本文从互联网、人力资本视角出发，探讨两者对经济增长的影响机制，进而丰富相关领域研究。

三、我国各省市按互联网资源的聚类划分

参照已有研究，采用多指标面板数据聚类法，对31省市进行划分（肖泽磊，2009）。本文选取2002年～2014年各省市的CN域名數、网站数量及互联网普及率3个指标来衡量互联网资源，同时综合考虑面板数据包含“时间”和“截面”维度信息，分别计算这3个指标的年度均值、年均增长率和年均增长量，并运用因子分析对其提取公因子。经检验可知，3个指标的年度均值、年均增长率和增长量的KMO值均大于0.65，并且Bartlett's球形度检验的Sig.均小于0.05，表明这些指标的相应变量适合做因子分析。具体结果如表1所示。

表1中，CN域名数量、网站数量以及互联网普及率的提取度均超过75%，并且方差解释达到80%以上，包含了变量大部分信息。使用系统聚类分析法中离差平方和法以及欧式平方距离，对我国各省市区进行互联网发展的地区划分。具体聚类结果如表2所示。

由聚类结果可知，第1类地区多属于沿海省市，经济较发达，资源较丰富，为“互联网资源发达区”;第2类地区主要包括部分东部以及发展较好的中西部省市，这些地区基础建设发展较快，多处于产业结构优化转型阶段，为“互联网发展中等区”;第3类地区多属中西部地区，互联网基础建设相对落后，为“互联网发展缓慢区”。互联网发展水平与区域经济发展密切相关，即经济较发达的地区互联网资源丰富，信息化水平比较高;而经济落后的地区由于通信基础设施落后，资金投入有限，互联网发展相对缓慢。

四、互联网、人力资本与区域经济

1. 变量说明及数据来源。本文数据来自历年的《中国互联网络发展状况统计报告》和《中国统计年鉴》等。变量说明如下：经济增长用人均GDP来衡量，并除以当年的CPI为进行价格调整，互联网普及率用各省市网民数除以年末总人数得到，来衡量该地区互联网发展程度;异质性人力资本水平用平均教育年限分性别计算各省市的男性和女性人力资本水平，选取未上过学、小学、初中、高中、大专及以上比例作为教育年限权重;异质性人力资本结构参照已有文献，用各省市人力资本基尼系数来反映，其数值越大表明该地区的人力资本分布越不均等;人均固定资产投资用社会固定资产投资总额除以地区的人口总数计算得出，并且用相应年份的CPI进行调整;劳动力比例用各省市16岁～65岁的劳动适龄人数除以该地区的年末总人数来衡量;产业结构用第二、三产业产值占地区总产值比重来衡量。

2. 变量基本描述。表3中列出按地区划分的变量均值和标准差。结果显示，人均GDP和互联网普及率方面，地区1均远超过全国平均水平，地区2与全国接近，而地区3要远低于全国标准。异质性人力资本方面，分性别的人力资本水平和结构均有明显差别，男性平均教育年限要高于女性，并且男性人力资本结构分布更均等。人均固定资产投资方面，地区1和地区2要高于全国平均，但其方差较大，而地区3要低于全国平均，但其方差较小。劳动力比例方面，地区1和地区2要高于全国平均水平及地区3。产业结构方面，地区1第二、三产业产值占比明显高于全国，地区2与全国接近，而地区3明显低于全国水平。

3. 面板数据模型实证研究。

（1）面板数据模型设定。本文基于C-D生产函数模型，运用2002～2014年31省市的面板数据进行分析，来控制不可观测个体异质性，并将涉及的变量取对数处理，模型形式如下：

在上述公式中，GDP表示人均GDP，Internet表示互联网普及率，Hc_male和Hc_female分别表示男性和女性的人力资本水平，Gini_male和Gini_female分别表示男性和女性的人力资本结构，K表示人均固定资产投资，L表示劳动力比例，IS表示产业结构。αi为相应变量的弹性系数，μi表示不随时间变化的因素，εit为随机扰动项。

（2）模型实证分析结果。由于本文变量均为面板数据，在建模前需要对各变量进行平稳性检验，在通过ADF和LLC单位根检验的基础上，进行面板数据回归。一般用Hausman检验来识别固定或随机效应模型，经检验各地区样本均选用固定效应模型较合适。之后，以人均GDP为因变量，以互联网普及率、异质性人力资本为自变量，加入控制变量之后，回归结果如表4所示。

表4中显示，各地区模型中互联网普及均在1%水平下显著，表明控制其他因素后，互联网普及提高能促进人均收入增长。同时，互联网普及对不同地区的影响有差异，对互联网发展缓慢区影响作用更大。在异质性人力资本方面，男性人力资本水平的提高仅对互联网发展中等区有显著的促进作用，而女性人力资本的提升能引起全国、地区1和地区3人均GDP的快速增长。在分性别人力资本结构方面，男性系数为正，并且在全国样本作用显著;而女性系数为负，并且全国及地区1作用显著。

人均固定资产投资系数均显著为正，对地区1和地区2的贡献作用要低于全国平均水平，而对地区3的作用相对较大。这是因为，由于资本投资的效用遵循边际收益递减规律（王辉，2016），地区3由于资本不足，因此资金投入对经济增长有较大促进作用。劳动力比例和产业结构对地区1的影响作用不明显，但对其它地区的经济均有明显促进作用，。从劳动力比例来看，地区1就业人口趋于饱和状态，而地区2和地区3仍存在一定劳动力缺口，通过合理引导劳动力流入，能够促进经济增长;从产业结构来看，地区1的第二、三产业产值已占据较大比重，因此作用并不明显，而地区2和地区3产业结构的优化对经济增长有促进作用。最后，模型检验可知，各地区模型R方均大于0.85，拟合优度较高，且Wald检验也表明拟合效果较好。

五、研究结论与建议

本文研究结果显示，互联网普及率、异质性人力资本水平及结构等因素对经济增长有重要的影响作用，但其贡献程度有所差异。具体结论和建议如下：

互联网普及率对各地区经济增长均有有促进作用，并且这种作用对互联网发展缓慢区更大，互联网技术推广会带来较多红利。面对网络资源的差异，政府要大力推行互联网政策，统筹城乡信息化，重点推进互联网发展中等区和缓慢区的普及率。同时，要因地制宜平衡地区间的发展需求，引导地区间的技术转移，使不同地区信息化发展同步，都能分享技术进步带来的成果。

人力资本水平和结构是导致经济差距的另一重要因素，要重视人力资本投资和教育机会的公平，强化人才培养。異质性人力资本对经济增长影响机制不能一概而论，加大女性人力资本投资，减少落后地区“重男轻女”的观念有助于带动经济增长。此外，对于男性人力资本投资应在现有基础上加强高等教育培养，以满足经济发展对精英人才的需求;女性应侧重基础教育发展，加大初高中教育普及，重视落后地区的扫盲工作，提升平均水平。

此外，由于各地区基础建设不平衡，经济增长动力存在一定区别。互联网资源发达区应大力推广信息技术应用，积极优化劳动力在产业、行业及地区间的分布;互联网发展中等区和缓慢区要加大固定资产投资，尤其是对于互联网设施建设，加快区域内产业结构的优化升级，同时，也要以经济发展为目的，以需求为导向，加大高新技术的研发，以市场化手段来吸引高新技术人才的流入，通过缩减区域间“数字鸿沟”来减小经济差距。

参考文献：

[1] 胡鞍钢，周绍杰.新的全球贫富差距：日益扩大的“数字鸿沟”[J].中国社会科学，2002，（3）：34-48.

[2] 李忠强，黄治华，高宇宁.人力资本、人力资本不平等与地区经济增长：一个实证研究[J].中国人口科学，2005，（S1）：105-110.

[3] 潘锦棠.性别人力资本理论[J].中国人民大学学报，2003，17（3）：94-104.

[4] 肖泽磊，李帮义，刘思峰.基于多维面板数据的聚类方法探析及实证研究[J].数理统计与管理，2009，28（5）：831-838.

[5] 姚先国，张海峰.教育、人力资本与地区经济差异[J].经济研究，2008，（5）：47-57.

[6] 王辉.资源配置效率与经济增长[J].现代管理科学，2016，（9）：60-62.

[7] Birdsall N， Londono J L.Asset Inequality Matters：An Assessment of the World Bank's Approach to Poverty Reduction[J].American Economic Review，1997，87（2）：32-37.

基金项目：国家自然科学基金青年项目“市民化进程中新生代农民工的职业选择与收入差距研究”（项目号：71403023）。

作者简介：毛宇飞（1990-），男，汉族，山西省文水县人，中国人民大学劳动人事学院博士生，研究方向为劳动经济学、应用统计学。

收稿日期：2017-04-10。

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