变量选择与实证模型

第三节　变量选择与实证模型

一、变量选择

（一）因变量

为了充分地比较与研究国际数字鸿沟的影响因素，本书选择四个ICT指标作为因变量，分别检验不同ICT普及水平和扩散速度的影响因素。其中ICT普及水平的具体代表变量包括：每千人电话用户数、每千人个人计算机数量、每万人互联网主机数和每千人互联网用户数量。^[4]四种ICT的扩散速度则分别使用以上四个变量在2000年和2004年数值的对数差来表示。图4-8为43个国家样本数据中四种ICT2000～2004年的扩散速度。如图所示，互联网用户的扩散速度总体上明显高于电话和个人计算机的扩散速度，互联网主机的扩散速度波动性较大，有的国家甚至出现了负增长。这说明自2000年以来，互联网用户的普及水平明显在上升，但互联网主机可能由于影响因素比较复杂，各国扩散速度差异较大，呈现出不规则的变化特征。

图4-8　2000～2004年ICT的扩散速度

资料来源：国际电信联盟（ITU）.www.itu.org，2004.

四种ICT普及水平之间的相关系数可以在一定程度上说明技术之间存在的互补性。如表4-1所示，不同技术之间的相关系数有所不同。总的来说，四种指标之间的相关性较高，尤其是个人计算机和互联网用户之间的相关系数达到了0.91。但是，电话和互联网主机两种ICT的相关性不大，系数只有0.4左右，说明电话和互联网主机之间的互补性较低。另外，每种ICT指标在2000年和2004年的数据具有明显的相关性，尤其是2000年和2004年个人计算机的普及水平之间的相关系数达到0.98，从而说明一个国家现有的ICT普及水平在很大程度也取决于该种ICT早期的普及水平。

表4-1　四种ICT普及水平的简单相关系数矩阵

变量说明：HOST00与HOST04分别表示2000年与2004年每万人互联网主机数，PHONE00与PHONE04分别表示2000年与2004年每千人电话用户数，PC00与PC04分别表示2000年与2004年每千人个人计算机数，USER00与USER04分别表示2000年与2004年每千人互联网用户数。

资料来源：国际电信联盟（ITU）。

（二）自变量

根据本书的理论分析和前人的研究成果，考虑数据的可获得性，本书选择以下几个方面的社会经济变量来作为可能对ICT普及水平和扩散速度产生影响的自变量。

1.人均收入

根据前面的理论分析，笔者认为人均收入水平、ICT的普及水平和扩散速度之间可能存在正相关关系，人均收入水平较高的国家会投资更多经费在研发上，因此更加能够获取和使用先进的ICT。本书使用经过购买力平价计算调整后的人均GDP作为代表变量。

与前人的研究不同的是，本书没有考虑电话接入或互联网接入的成本变量，主要原因如下：第一，各个国家的电信价格通常由政府来制定，或事实上由不完全市场中的供应商来控制，因此，该变量的影响可以在一定程度上通过政府规制质量指数来反映。第二，无法全面准确地获得所有样本的数据，缺失严重。第三，在前人的研究中，通常使用三分钟电话通话费用来代表ICT产品的价格，但是本书针对四种ICT进行估计，无法使用该指标代表所有ICT的价格变量。第四，已有的数据也和现实存在矛盾。例如，根据世界银行的世界发展指标数据，2002年，德国向美国打三分钟长途电话的费用为0.34美元，而芬兰同样的通话费用为1.07美元。但是两个国家的每月互联网接入费用分别为28美元和9美元。互联网月接入电话收费在德国为23美元，芬兰为11美元。另外，美国和俄罗斯联邦等国家的互联网接入费用为0，但是美国的人均ICT支出却是俄罗斯的15倍，即使将这些数据通过购买力平价进行修正，也无法消除其不一致性。因此，笔者认为，电话接入成本并不是互联网接入成本的最佳代表变量，不能够充分说明ICT价格和ICT普及水平之间的关系。

2.城市化水平

部分研究者认为，城市人口占总人口的比重将影响ICT的普及水平，^［45］但是，该变量对于ICT普及水平的影响结果并不确定。有的观点认为城市人口比重大，说明其对信息密集型的产品和劳务（例如金融服务创新）的需求较高，从而导致对ICT产品的引致需求增加。也有学者认为城市人口越多，对于与距离相关的通信需求量会减少。在此基础上，笔者认为从某种角度来讲，网络经济水平的发展有可能使城市化社会中信息通信技术的密度更高。另外，城市人口比重也可以在一定程度上反映一个国家的工业化和服务业发展水平，城市人口比重越多，工业化水平越高，农业水平越低，反之亦然。例如，2000年新加坡的城市人口比重达到100%，印度为27.99%，中国仅为35.79%。因此，本书也选择城市人口比重作为该因素的代表变量。

3.教育水平

早期的研究学者都认为，教育水平与ICT普及水平之间具有显著的正相关关系，低教育水平和识字率代表一国的人力资本水平较低，是阻碍ICT普及的主要因素，较高的教育水平可以促进ICT普及水平的提高，可以逐渐降低ICT产品的学习成本，增加技术的经济价值（Hargittai，1999）。^［38］正如前面的理论分析的那样，作为技能有偏型的信息通信技术，ICT的应用过程往往需要一定的技能和知识吸收能力，ICT的溢出效应也需要花费学习成本才可以获得，而且只有具有一定教育水平的人才有可能接入和使用到ICT。因此，本书假设教育水平是影响ICT普及水平和扩散速度的重要因素，存在正相关关系。由于数据获得上的局限性，本书选择高等教育入学率来代表一个国家的教育水平。

4.信息基础设施

信息基础设施是使用ICT的前提条件，是其作为基本消费品和投资品所必需的物质基础，本书用每千人拥有电话主线数作为代表变量。

5.政府规制水平

本书认为影响ICT普及水平和扩散速度的一个重要因素是政府的竞争政策和规制能力，它将同时影响一个国家ICT的供给水平以及当地居民和企业使用的密度。本书近似采用由世界银行学院（World Bank Institute，WBI）颁布的政府管理指数（Government Governance Index）中的一个成分指数——政府规制质量指数（Government Regulatory Quality Index）来作为代表变量，代表一个国家政府的工作效率和对经济运行的规制质量。政府管理指数从六个角度的成分指数来描述政府的管理能力和水平，其中包括政府的发言权和责任心、政治稳定性、政府有效性、规制质量、法律制度以及对于腐败的控制能力。

6.市场开放度

通过市场开放和出口导向性投资可以促进ICT的生产，因此，国际贸易成为促进ICT普及和扩散的渠道。正如斯蒂格利茨（Stiglitz，1989）提出的：“不完美信息导致贸易减少。”^［140］一方面，信息网络和通信技术可以缩小全球贸易在空间的距离和时间的限制，从而降低信息的不对称性和市场的不完全性；另一方面，通过国际贸易，也可以在产品贸易和技术转移过程中，实现知识和技术的溢出。因此，本书假设一个国家的市场开放度和ICT普及水平与扩散速度之间呈现正相关关系，并选择一个国家贸易额占GDP的比重作为代表变量。

7.科技创新水平

ICT产品不仅仅是消费品，也是一种投资品，因此，笔者在这里探讨性地加入了反映一个国家科研水平的指标，来反映一个国家除了对ICT产品进行生活消费之外，科技创新能力对于ICT在企业中的应用和接入是否存在影响。这里使用高科技产品占工业出口比重作为代表变量。

表4-2为自变量之间的相关系数，可以在一定程度上评价变量之间的独立性。其中每千人电话主线数与人均收入之间具有较高的相关性，因而在回归中可能导致多重共线性，在具体的实证过程中将进行检验和修正。

二、实证模型和方法

针对当前国际数字鸿沟的发展现状，笔者认为应该从两个角度展开实证研究。一方面，从静态角度分析影响各国ICT普及水平的因素；另一方面，从动态角度来研究各个国家ICT扩散速度的影响因素。

表4-2　社会经济变量的简单相关系数矩阵

变量说明：INCOME为经PPP调整计算的人均GDP值，TRADE表示贸易额占GDP的比例，HTECH表示高科技产品出口占工业出口的比重，LINE表示每千人拥有的电话主线路数，CITY表示城市人口占总人口的比重，REG表示政府规制质量指数，EDU表示高等教育入学率。

资料来源：政府规制质量指数来自世界银行网站，其他数据均来自中经网统计数据库和世界发展指数数据库。

（一）ICT普及水平的实证模型

为了检验ICT普及水平与各种社会经济变量之间的关系，笔者首先针对各国四种ICT因变量指标建立多元线性回归方程，具体包括以下的方程：

其中对于第t年的第j个国家来说：

N^T_jt表示四种不同ICT在不同年份的普及水平，其中T∈｛电话、个人计算机、互联网用户、互联网主机｝；X_jt（j = 1，...，n）表示第j种解释变量在第t年的数值；ε_jt为随机误差项。

其中DD为反映国家总体水平的虚拟变量，发达国家取值为1，发展中国家取值为0。

其中D_k（k = 1，...，m）表示地区虚拟变量的向量（具体为：D₁= 1表示样本为亚洲国家，D₂= 1表示东欧转型国家，D₃= 1表示拉美和非洲国家），称为地区变量。

（二）ICT扩散速度的实证模型

本书采用由Chow（1983）提出的Gompertz技术扩散模型来检验理论分析中认为可能影响ICT扩散速度的因素。［141］选择该扩散模型的原因在于：根据本书的描述性统计和理论分析，笔者认为大量信息技术类产品的普及扩散水平随时间变化呈现出S形曲线变化特征。即ICT普及水平随着时间推移而增加，起初增长速度较快，在达到拐点后，普及水平增长速度放缓，最终达到（或无限接近）顶点值。因此，扩散速度的实证模型应强调针对一定时间跨度下技术普及水平的发展变化特征。

模型中假设一种ICT的扩散速度n可以直接表示为当前技术普及水平和长期均衡普及水平的对数差，而长期均衡水平受一系列外生变量X_j的影响，即

其中n_t表示第t时期该种技术的扩散速度。为了估计方便，我们近似地用下面的方程来表示方程式（4-4）的关系：

其中，

X_jt表示第t时期各种影响ICT扩散的解释变量。

通过替代，并增加随机误差项，我们得到下面的估计等式：

在本书中，笔者利用43个国家样本的横截面数据，针对2000～2004年电话、个人计算机以及互联网用户和互联网主机普及水平的增长速度，利用方程式（4-7）的模型进行估算。根据不同变量，分别采用以下三个模型估计式：

模型（5）：

其中DD为反映国家总体水平的虚拟变量，发达国家取值为1，发展中国家取值为0。

模型（6）：

其中D_k（k = 1，...，m）表示地区虚拟变量的向量（具体为D₁= 1表示样本为亚洲国家，D₂= 1表示东欧转型国家，D₃= 1表示拉美和非洲国家），称为地区变量。

三、数据来源

本书的数据主要来自国际组织机构和统计数据库的二手数据，对2000～2004年43个国家的横截面数据进行分析。其中有关四种ICT普及水平的数据均来自国际电信联盟（ITU）网站，政府规制质量指数来自世界银行的管理指数数据库（governance indicators database），^［142］其他数据均来自中经网统计数据库和世界银行的世界发展指数数据库（world development indicators database）。