无锡市物联网产业集聚对经济增长促进作用

DOI:10.19699/j.cnki.issn2096-0298.2018.19.153

Regional Economy

无锡市物联网产业集聚对经济增长促进作用①

江南大学 盛祖顺 王奕文 王博

近年来，无锡市物联产业集聚现象越发明显，本文通过对两部门分析法，对无锡市物联网产业集聚给当地经济带来影响及外溢摘 要：

作用进行了初步检验和分析，并得出相应结论。

物联网产业 经济溢出效应 Feder 模型关键词：

F127 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2018)07(a)-153-02中图分类号：

1 理论研究基础

因无锡市物联网发展时间有限，数据量较小所以本文作者采用了平衡关系分析法中的投入产出及两部门分析法。对此影响深远的是英国经济学家马歇尔首先提出溢出的概念，等同于外部性的理论。国内学者张鹏也提出发达区域的受溢效应大于于溢出效应，产业结构优化以及完善可作为提高区域经济实力主要手段等观点[1]。关于两部门经济的研究，通常是分析甲部门对乙部门的作用，被人们普遍认可的是Feder模型[2]。

得出：

ΔK=ΔKN+ΔKT (7)ΔI=ΔIN+ΔIT (8)ΔY=NK*ΔKN+NL*ΔLN+NT*ΔT+(1+δ)NK*ΔKT+(1+δ)NL*ΔLT=NK*ΔK+NL*ΔL+NT*ΔT+δ/(1+δ)*ΔT (9)

可得回归方程：其中，

、

(10)

分别表示资本和劳动的边际生产弹性；

表示物联网产业的经济增长的全部贡献。为了具体测

算，假设物联网产业对非物联网产业的经济溢出效应弹性为φ(φ不变)，可得：

(11)

(12)

因此，可得计量模型测量物联网产业对经济增长的直接作用和对非物联网产业间接经济溢出：

(13)

(14)

其中：代入：

得。

分别表示物联网产业部门对经济增长直

接以及间接作用；δ表示边际要素生产率之间的差异，通过γ和φ2.2 物联网产业经济溢出效应估计的数据说明

数据来源可以从《无锡市统计年鉴》(2009—2016年)中直接获得数据。由于部分数据缺失，采用相邻两年平均值表示。原始数据如表1所示。

2 数据分析与实证研究

2.1 物联网产业的经济溢出效应的两部门模型设计过程

根据Feder两部门模型，本文将整个无锡市全部经济部门划分为物联网部门与非物联网部门。为了贴合模型作出以下假设：(1)边际要素生产率：物联网部门与非物联网部门不同。(2)物联网部门的所有经济产出不存在产出的滞后性。

依据以上假设，建立两部门生产函数(推导过程如下)：Y=N+T(1) N=f(Kn,Ln,T)(2) T=h(Kt,Lt)(3)公式中：N表示非物联网部门的经济产出；T表示物联网部门的经济产出；n表示非物联网部门；t表示物联网部门；K表示资本，L表示劳动。

根据资料的搜索，基本生产函数中的劳动要素和资本要素的数据有限。为此，用更容易得到的边际生产率状况来代替，同时引入了一个变量系数δ，用来估计物联网部门和非物联网部门的劳动和资本的边际要素生产率差异。表达式如下：

。

表达式中：TK、NK分别表示资本在物联网部门和非物联网部门的边际生产率状况；TL、NL分别表示劳动在物联网部门和非物联网部门的边际生产率状况。

ΔN=NK*ΔKN+NL*ΔLN+NT*ΔT (4)ΔT=TK*ΔKT+TL*ΔLT (5)ΔY=ΔN+ΔT=NK*ΔKN+NL*ΔLN+NT*ΔT+TK*ΔKT+TL*ΔLT (6)这里Δ表示增量，用NT表示对非物联网部门的外溢系数，设总投资：I；总劳动量：L。假设两部门吸收了所有投资以及劳动量，

3 物联网产业对经济溢出效应测度的数据处理

3.1 平稳性检验

在统计检验中，对时间序列数据的平稳性进行检验最普遍应用的方法是单位根检验。本文使用单位根的ADF检验，并将不平稳序列进行差分处理，使之平稳化，结果显示，在10%的显著水平下。时间序列变量ΔI/I、ΔL/L的T统计量能通过单位根检验，因此拒绝原假设，即变量序列是平稳序列。但对其他时间序列进行的单位根检验均未通过，其变量为非平稳变量。对非平稳时间序列变量的—阶差分变量进行单位根检验，检验结果显示变量序列—阶差分后的T统计量都通过单位根检验，因此变量序列—阶差分后是

www.chinabt.net 2018年7月

①基金项目：多主体均衡视域下无锡市物联网产业集聚与经济增长互动效应研究(201710295072)。

153

Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.Regional Economy

区域经济

表1

Y:GDP（亿元）

I:无锡固定资产投资（万元）L:无锡就业人数（万人）

238756222985654831691820361807214015773846342111490119464795249746882222

364.31382.3386389.1389.2389.5390387380

T:物联网（亿元）

312.404 365.200 475.000 648.639 927.553 1293.937 1687.294 2045.000 3188.000

200920102011201220132014201520162017

4991.720 5758.300 6679.090 7309.920 7770.230 8205.310 8518.260 9210.020 10500.000

平稳的。为保持数据的一致性，也对ΔI/I、ΔL/L进行—阶差分。3.2 协整检验

对原方程(13)和(14)直接进行回归分析后，对得到的残差序列进行协整检验时我们仍然使用单位根检验，检验结果显示，残差序列E1在10%的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，即该序列是平稳序列。同理，残差序列E2在10%的显著性水平下也通过检验，其序列是平稳序列。上述结果表明：回归方程(13)和(14)的变量之间存在协整关系。3.3 误差修正模型

由于原始方程回归得到的残差项都具有协整关系，因此，在进行回归分析时，建立如下误差修正模型：

产业增加值增长1%，在其他条件不变的情况下，经济整体增长0.5697%。从数据可以看出，无锡市物联网产业的发展，拉动了当地经济的增长 。

4.2 物联网产业对经济增长的溢出效应

根据上文数据对方程(16)进行加权回归分析，结果显示回归方程的拟合优度为0.98，修正的拟合优度为0.88，方程整体拟合优度较一般，然而，各个变量的t检验在10%的显著性水平下均未通过检验。因此，方程各变量显著性较差，方程整体上意义不大。由此可以看出，在现阶段，无锡市物联网产业对其他产业的经济溢出效应尚不显著。

5 实证检验的结论分析

(15) (16)

根据以上实证结果可知，本文在选取固定资产投入作为资本，劳动力作为因子时，可知近年来无锡市物联网产业的集聚对无锡市经济发展有一定的促进作用，但是在产业发展前期需要大量投资，这种反向的拉动作用在短时间内表现的并不明显。同时本文所引用的数据都是物联网核心产业(年鉴上有明显区分核心产业和相关产业)，所以在产业集聚方面溢出效应并未表现出来。

4 物联网产业对经济增长溢出效应的测度

4.1 物联网产业对经济增长的直接拉动效应

运用上述相关数据对方程(15)进行加权回归分析，结果显示回归方程的拟合优度为0.9993，修正的拟合优度为0.9979，方程整体拟合优度较好。同时，方程整体的显著性检验F为720.4934，通过了显著性检验，表明方程整体上是显著的，各变量的t检验在10%的显著性水平下均通过了检验，因此，方程变量是显著的，方程整体上较好。因此，回归方程为：

参考文献

[1] 张文彬.陕西省能源产业经济溢出效应分析[D].西安财经学

院,2012.

[2] 张鹏.我国区域间经济溢出效应评价及机制研究[M].北京:中

国社会科学出版社,2012.

物联网产业对经济增长的影响系数为0.5697，即物联网

154

2018年7月 www.chinabt.net

Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.