中國信息服務業時空格局演化及影響因素分析

孫 勇,張 思 慧,王 天,張 佩

(1.廣州大學公共管理學院,廣東 廣州 510006;2.華南農業大學經濟管理學院,廣東 廣州 510642;3.中國科學院科技戰略咨詢研究院,北京 100190;4.中國科學院地理科學與資源研究所,北京 100101)

0 引言

隨著信息技術不斷發展,數字經濟已成為全球各國、各地區爭相發展的戰略性新興產業[1,2],并將是后疫情時代塑造新經濟地理格局的關鍵經濟形式[3,4],深刻影響區域產業經濟體系和未來競爭力。作為數字經濟的重要部門,信息服務業以軟性服務為主,深入滲透到產業數字化和數字產業化的過程中[5]。區別于傳統服務業,信息服務業的發展與信息技術水平緊密相關[6],具有高科技服務的特征[7],信息服務業憑借產業關聯度高、增值效益大等特性,廣泛應用于農業、工業、金融、商務等傳統產業領域[8],研究信息服務業的時空格局特征及其驅動因素有助于深化數字經濟產業發展的新理論與新認識。

傳統制造業在東南沿海地區發展較快,后重心向西北方向轉移,但西部地區制造業發展仍低于中東部地區[9]。由于信息服務業對地理空間的依賴性較弱,其空間集聚特征與傳統制造業存在一定差異[10-12],如西部地區的軟件和信息技術服務業平均水平在近幾年已超過中部地區,其中四川、重慶和陜西逐步接近東部沿海地區[13]。隨著數字經濟發展,信息服務業將越來越多地參與現代產業體系,其時空格局、演變過程和機理有待更多元且深入地探討。鑒于此,本文基于城市信息服務業企業工商注冊數量數據,運用標準差橢圓和空間計量模型分析我國信息服務業的時空演變格局及影響因素,以期為信息服務業產業政策制定提供參考。

1 研究方法

1.1 標準差橢圓

標準差橢圓是通過橢圓中心坐標、長短軸、方位角分析要素空間分布特征,其中,中心坐標能反映信息服務業的空間方向變動特征,方位角反映信息服務業的空間趨勢方向,長短軸反映信息服務業的集聚程度與趨勢[14]。

1.2 空間計量模型

空間計量模型[15,16]主要包括空間誤差模型(SEM)、空間滯后模型(SLM)與空間杜賓模型(SDM),前兩者僅考慮被解釋變量的空間相關性,而SDM模型還考慮解釋變量的空間相關性,故本文選用SDM模型研究信息服務業的影響因素,同時考察鄰近地區信息服務業發展水平和影響因素對本地信息服務業發展水平的影響。公式如下:

Yit=β0+ρwij×Yit+β1Xit+ρ1wij×Xit+εit

(1)

式中:Yit為信息服務業發展水平,Xit為影響因素變量,wij為空間權重,基準回歸中使用反距離權重矩陣,穩健性檢驗中使用0-1矩陣,wij×Yit為信息服務業發展水平的空間滯后變量,即i地區鄰近地區j信息服務業發展水平的觀察值,wij×Xit為影響因素的空間滯后變量,即i地區鄰近地區j影響因素的觀察值,ρ、ρ1為空間回歸系數,反映空間依賴作用,即鄰近地區的觀察值對本地區信息服務業發展水平的影響方向和程度。

1.2.1 因變量選取 目前研究多用兩種指標衡量產業發展水平:①集聚指數,包括專業化集聚指數、多樣化集聚指數、基尼系數、區位熵等[17,18],這類指標對數據質量要求較高,且在回歸分析中穩健性較差;②產業產值、就業人口等絕對值指標[19,20],但城市層面的信息服務業缺乏產值數據,有信息服務業整體的就業人口數據,沒有細分行業數據,在研究中難以進行細致的產業類型分析,本文參考文獻[21],用信息服務業企業工商注冊數量衡量信息服務業發展水平,分別用信息服務業新創企業總數刻畫產業發展的規模特征,用萬人新創企業數刻畫產業發展的活力特征(表1)。

表1 變量詳細信息

1.2.2 自變量選取 已有研究認為產業時空格局演變受成本、收益和環境等多種因素影響[22]。其中,成本因素主要包括生產要素成本、交易成本等因素,如勞動、資本、技術的空間集聚會影響區域產業的生產要素成本,交通運輸環境會影響產業的交易成本;收益因素主要為市場因素,地區市場的需求量最終決定產業布局的類型和規模;環境因素則包括政府政策、基礎設施、產業結構等?；诖?本文綜合考慮一般產業地理格局過程的驅動機制及信息服務業的特性,從以下五方面選取信息服務業發展水平的影響因素:①知識層面,信息服務業是知識產權密集型行業,其時空格局受地區創新環境影響,創新水平高的地區知識密度較高、知識溢出也較多,參考文獻[4,23],采用專利申請數衡量創新水平;②要素層面,信息服務業對高知識人才和資本的需求量較大,故采用普通高等學校在校學生數、年末金融機構存款余額占GDP比重分別表征勞動[24]和資本要素[25];③設施層面,信息服務業與生產性服務業和制造業(二者受基礎設施影響較顯著)的協同特征較明顯,盡管信息服務業具有虛擬性,但產業集聚受交通基礎設施的影響,且依賴信息基礎設施,因此參考文獻[26],選用人均道路面積衡量交通基礎設施,用人均郵政業務衡量信息基礎設施;④市場層面,信息服務業相比傳統的制造業受地理空間的約束弱,但也受區域市場規模的影響,其主要市場對象包括個人、企業以及由個人和企業所共同影響的經濟產出水平,因此本文用人口密度和地區生產總值表征;⑤產業層面,信息服務業與其他產業的關聯主要體現為對服務業和制造業的影響,因此用第三產業與第二產業的產值比衡量產業關聯效應(表1)。

1.3 數據來源

信息服務業工商企業注冊數據來自愛企查(https://aiqicha.baidu.com/?from=pz),該產業類型有電信、廣播電視和衛星傳輸服務業,互聯網和相關服務業,軟件和信息技術服務業。獲取2000—2019年全國283個城市的信息服務業新創企業數和全部行業新創企業數,影響因素指標數據從EPS數據庫獲取。為保證數據質量和面板的平衡性,回歸分析部分數據的時間跨度為2011—2019年。

2 信息服務業時空演變特征

2.1 時序演變特征

由圖1可知,2000—2019年我國信息服務業新創企業總數和每萬人平均擁有數均呈增加趨勢。2000—2003年處于增長階段,該階段是我國互聯網信息產業高速發展階段,網絡基礎設施的完善和產業生態的形成促進信息服務供應商、內容服務商開始聯合建設信息服務業;2004—2013年我國信息服務業面臨新一次大洗牌,相繼經歷了我國的互聯網泡沫破滅和全球金融危機,信息服務業進入整合優化階段;2013年以后,我國信息服務業開始新一輪快速發展,移動互聯網的成熟為信息服務業發展提供了新機遇,一大批信息技術的應用場景開始出現,推動了以軟件服務業、信息咨詢、數字內容等為核心的信息服務業的新一輪發展。

圖1 我國信息服務業新創企業數變化趨勢

2.2 空間演變特征

由圖2可知,我國信息服務業新創企業總數和萬人新創企業數具有與重點城市或城市群相似的多點分布格局和集聚態勢,空間差異特征較明顯。①東西差異顯著,東部沿海地區信息服務業新創企業數量較多,中西部地區相對較少,這與東部地區廣闊的商業市場、信息資源和營商環境息息相關。②中心外圍差異顯著,城市群與省會城市往往也是商業市場、信息資源和營商環境集中地區,其信息服務業相對集中,外圍區域信息服務業集聚程度較低,且隨著區域發展,中心城市向外圍溢出的特征逐漸明顯。例如,2000年我國信息服務業主要集聚在東部沿海大城市,10年后不斷向內陸大城市擴張,武漢、重慶、成都等城市的發展勢頭較好;此后伴隨數字經濟的全面發展,信息服務業開始向中西部和東北地區擴張,如貴陽、長沙、沈陽、哈爾濱等城市也逐漸成為信息服務業的新中心。

注:基于自然資源部標準地圖服務系統(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/)下載的審圖號為GS(2020)4615的標準地圖制作,底圖無修改。

由表2可知,京津冀、長三角、珠三角三大城市群是信息服務業主要集中地區,2000年、2013年和2019年其信息服務業新創企業總數分別約占全國的37.00%、39.27%和36.42%,萬人新創企業數分別是全國的1.77倍、1.87倍和1.68倍。2000年新創企業總數排序為長三角>京津冀>珠三角,2013年和2019年為長三角>珠三角>京津冀;2000年萬人新創企業數為珠三角>京津冀>長三角,京津冀的規模優勢和活力優勢逐步形成,2013年和2019年為珠三角>長三角>京津冀?？梢?長三角具有規模領先優勢,珠三角具有活力領先優勢,京津冀的規模優勢和活力優勢均呈下滑趨勢。

表2 三大城市群信息服務業新創企業數

由表3可知,2000—2019年新創企業總數和萬人新創企業數標準差橢圓中心的經度和緯度均呈減小趨勢,即信息服務業新創企業空間分布中心向西南地區移動;標準差橢圓的短半軸均呈先增后減趨勢,即沿短軸方向(西北—東南)的集聚程度呈先減后增趨勢;新創企業總數標準差橢圓的長半軸呈持續減小趨勢,而萬人新創企業數標準差橢圓的長半軸呈先減后增趨勢,整體減小,即沿長軸方向(東北—西南)的集聚程度明顯增加。整體看,我國信息服務業發展水平不斷提高,東部地區依然是我國信息服務業發展水平較高的地區。

表3 信息服務業新創企業數標準差橢圓分析

3 信息服務業時空格局的影響因素

3.1 描述性統計

考慮到統計數據一致性問題,同時為消除數據的異方差,本文將各變量進行對數化處理(表4),結果顯示,各變量不存在極端異常值,數據平穩性較好,且各變量方差膨脹因子(VIF)不超過10,說明數據之間不存在共線性問題。

表4 描述性統計

3.2 回歸結果分析

根據前文分析,信息服務業具有明顯的空間集聚特征,進一步進行空間Moran′s I指數檢驗,結果顯示,信息服務業具有顯著的空間依賴性,因此適宜使用空間計量模型探討其影響因素。參考文獻[4],本文使用反距離矩陣作為空間杜賓模型回歸的權重矩陣,得到信息服務業萬人新創企業數(模型1)與信息服務業新創企業總數(模型2)所衡量的信息服務業發展水平變量的回歸結果(表5)。

表5 變量回歸結果

1)模型1與模型2中Spatialρ分別為3.627與0.876,且通過1%水平的顯著性檢驗,表明信息服務業時空格局演變受到鄰近地區的影響,即鄰近地區多個影響因素的空間格局與演變過程會對本地區的信息服務業分布產生溢出效應。

2)創新水平(X1)對信息服務業時空格局演變具有顯著正向影響?？梢哉J為,創新資源的空間關聯、創新要素的空間集聚能加強產業間關聯以及提升產業集聚外部性[27],從而有利于信息服務業發展。創新對信息服務業的空間溢出效應不明確,即周邊地區創新水平變化可能會對本地區信息服務業發展產生正向作用或負向效應。正向作用可能得益于知識溢出效應,鄰近地區的創新水平提升能帶來知識流動,為本地區信息服務業提供集聚資源;而負向效應可能因為周邊地區高創新水平在促進其發展的過程中形成了“創新高地”,能進一步提升資源關聯與要素集聚能力,擴大輻射范圍,從而對本地區信息服務業及相關企業具有更大的吸引力,不利于本地區信息服務業發展。

3)金融資本(X2)對信息服務業時空格局演變具有顯著正向影響。金融資本增多能帶動資本積累與供給,為信息服務業發展提供資金支持等,有助于提升企業學習能力,提高企業產品性能,增強信息服務業競爭力,助力信息服務業發展。金融資本對信息服務業發展具有顯著的負向空間溢出效應,資金在一定程度上是定量的,鄰近地區的資本積累增多與本地區的資本存量減少存在一定的關系,這會引起本地區發展動力不足,降低本地區信息服務業發展水平。

4)人力資本(X3)對信息服務業時空格局演變具有顯著正向影響。信息服務業作為知識密集型產業對人力資本水平有更高要求,因此地區高人力資本水平能為信息服務業提供更多的知識儲備,有利于產業生態建立。人力資本水平對信息服務業時空格局演變具有顯著的正向溢出效應,主要是因為鄰近地區人力資本水平的提升所產生的知識、技術等的溢出在一定程度上能對本地區信息服務業發展提供支撐。

5)交通基礎設施(X4)對信息服務業時空格局演變具有正向影響。交通基礎設施的完善可以促進區域內成員以更低成本共享生產要素,降低運輸成本與運輸風險,從而使區域內成員聯系更緊密[28],推動信息服務業上下游及相關企業發展,提升產業發展水平。從空間溢出效應看,鄰近地區的交通基礎設施水平對本地區信息服務業時空格局演變的溢出效應不明確,說明交通基礎設施更多地作用于設施所在地,對其他地區影響差異較大。

6)信息基礎設施(X5)對信息服務業發展具有顯著正向影響。信息基礎設施的完善有利于企業之間的信息流動,加強企業間的技術、知識等交流,提升企業關聯[29],有利于信息服務業發展水平提升。從空間溢出效應看,鄰近地區信息基礎設施水平對本地區信息服務業發展的溢出效應不明確,可能因為鄰近地區信息基礎設施的完善一方面有利于與本地區的信息交流溝通,推動本地區信息服務業發展,另一方面會出現信息危機,過度敏捷的信息交流可能會暴露本地區隱私或導致區域間的惡性競爭,不利于本地區信息服務業發展。

7)人口規模(X6)對信息服務業時空格局演變有顯著正向影響。人口規模高不僅可以為信息服務業發展提供充足的勞動力支持,而且決定了潛在市場容量[30],從而有利于信息服務業發展。鄰近地區的人口規模對本地區的信息服務業發展具有顯著的正向空間溢出效應,因公共交通與通信技術等的完善,人們能更便捷地在地區間流動并獲取其他地區信息,這不僅推動鄰近地區人口向本地區流動,而且鄰近地區的市場需求也可能發生轉移,從而有利于本地區的信息服務業發展。

8)經濟規模(X7)在1%的顯著性水平下對信息服務業時空格局演變有正向影響。經濟規模越高,地區消費者購買能力越強,并且經濟發展水平高的地區能吸引更多的資金、人才、技術等,有利于信息服務業發展。從空間溢出效應看,鄰近地區的經濟規模對本地區信息服務業發展有顯著負向溢出作用,由于鄰近地區經濟規模所體現的高經濟發展水平會吸引本地區資金、人才等要素外流,導致本地區產業發展條件惡化,不利于信息服務業發展。

9)產業結構(X8)對信息服務業時空格局演變具正向影響作用。產業結構升級能促進生產要素在產業間的高效配置[30],有利于產業間協調能力的加強及關聯水平的提升,在信息服務業專業化發展和與制造業、服務業相關聯的多樣化發展中均能發揮積極作用。產業結構升級對信息服務業發展具有負向溢出作用,鄰近地區的產業結構升級在促進其資源配置水平提升時,可能會篩選出一系列不利于信息服務業發展的要素或產業,并在城市間交流時轉入本地,從而對本地區信息服務業發展產生不利影響。

3.3 穩健性檢驗

本文基準回歸及對比回歸中使用了反距離矩陣,事實上,在城市面板數據回歸時0-1矩陣廣為使用[31],故本文將反距離矩陣更換為0-1矩陣,以進一步明確信息服務業發展的影響因素,回歸結果見表5中的模型3與模型4?？梢钥闯?模型3與模型4中,Spatialρ分別為0.545與0.469,且在1%的水平下顯著,再次驗證了信息服務業時空格局演變受到鄰近地區的影響效應。在影響因素分析時,使用0-1矩陣的估計結果與反距離矩陣基本相同,創新水平、金融資本、人力資本、信息基礎設施、人口規模與經濟規模均對信息服務業發展具有顯著正向影響,產業結構的影響仍具有不確定性。溢出效應回歸結果與反距離矩陣回歸結果基本相同,0-1矩陣中鄰近地區金融資本與經濟規模對本地區信息服務業發展具有顯著的負向溢出效應,而人口規模對本地區信息服務業發展具有顯著的正向溢出效應,其他變量溢出效應仍不穩定。

3.4 異質性檢驗

為進一步分析信息服務業時空格局演變影響因素的空間異質性,將283個城市按東、中、西部進行劃分并分別回歸(表6),可以看出:①在空間效應估計方面,東、中、西部地區信息服務業發展的空間溢出效應均在1%顯著性水平下為正,即本地區高信息服務業發展水平對周邊地區信息服務業發展具有溢出與帶動作用。②在影響因素估計方面,金融資本、交通基礎設施、信息基礎設施與經濟規模對東、西部地區信息服務業發展產生顯著的正向影響,金融資本、交通基礎設施、信息基礎設施和人口規模在中部地區對信息服務業發展有正向影響但并不顯著,創新水平在中、西部地區有較顯著的正向影響,人力資本僅在東部地區顯著為正,產業結構僅在中部地區顯著為正,而人口規模系數雖為正但均不顯著。上述結果可以驗證本文影響因素分析結果的穩健性及信息服務業發展影響因素存在的空間異質性,其中,東部地區影響因素及溢出效應識別結果最佳,因為東部地區作為經濟發展先行區,在產業集聚發展政策和市場方面均積累有豐富的實踐經驗,能在信息服務業時空格局演變中更好地發揮以及凸顯各要素的影響作用。

表6 異質性檢驗

4 結論與討論

本文以信息服務業萬人新創企業數與新創企業總數作為核心指標測度信息服務業發展水平,利用標準差橢圓分析我國283個城市信息服務業發展的時空演變格局,并通過空間杜賓模型探討信息服務業發展的影響因素,得到如下結論:①2000—2019年我國信息服務業新創企業數呈“增加—減少—增加”的發展趨勢,空間上呈現“東高西低”的格局;城市群和省會城市的信息服務業相對集中,其外圍區域信息服務業的集聚程度相對較低。②我國信息服務業新創企業總數和萬人新創企業數具有與重點城市或城市群相似的多點分布格局,長三角、珠三角和京津冀三大城市群是信息服務業主要集中地區,長三角城市群具有規模領先優勢,珠三角城市群具有活力領先優勢,京津冀城市群的規模優勢和活力優勢均呈下滑趨勢,信息服務業中心呈向西南移動趨勢。③創新水平、金融資本、人力資本、信息基礎設施、人口規模與經濟規模對信息服務業發展有顯著的正向影響,而交通基礎設施與產業結構對其影響不穩健。這些影響因素大部分具有顯著的空間溢出效應,本地信息服務業發展水平不僅受鄰近地區信息服務業發展的影響,還受鄰近地區相關因素的影響;這些影響因素對信息服務業發展具有明顯的空間異質性,在東部地區最顯著,與整體擬合結果較吻合。

基于上述結論提出如下建議:①依托信息服務業集聚的重點城市化地區帶動周邊地區信息服務業發展,尤其二、三線地區可以依托城市群和省會城市的資源和技術,拓展產業發展潛力并培育其新賽道下的發展優勢。②政府要抓住數字經濟的新賽道,積極營造數字經濟引領的信息服務業創新環境,強化信息技術創新與信息服務創新的多元產業創新生態體系。首先,政府要牽頭構建開放創新平臺,促進產學研合作,充分提高創新效率和創新有用性。其次,政府應根據本地信息服務業產業發展的條件與基礎,優化法律法規及產業政策,保護創新成果,減少創新壁壘,激發創新活力,為信息服務業發展提供知識支持。③加強人力、金融等要素投入,加快信息基礎設施建設,為信息服務業發展提供要素與基礎設施支持。尤其要加大對5G互聯網、數據交換中心、工業互聯網等新型基礎設施的建設,促進數據要素在區域內快速流動,為信息服務業發展提供數字支持。

本文不足之處在于:信息服務業新創企業數不能完全代表信息服務業的發展水平,未來將考慮納入產值、就業人口和專利產出構建區域信息服務業綜合評價指標體系。