信息化、城镇化与产业结构升级的互动关系
纪成君，孙晓霞
（辽宁工程技术大学工商管理学院，辽宁葫芦岛 125105）
摘要： 针对信息化、城镇化与产业结构升级是否相互影响的问题，基于我国2005—2016年31个省、自治区、直辖市的面板数据构建面板向量自回归模型，以此来研究信息化、城镇化与产业结构升级三者的动态关系。研究结果表明，信息化、城镇化与产业结构升级各自都存在较强的惯性；信息化与城镇化相互促进，且任何一方对另一方的影响都具有持久性；信息化对产业结构升级具有持久的促进作用，但产业结构升级对信息化的促进作用并不持久；城镇化对产业结构升级具有持久的促进作用，但产业结构升级对城镇化具有抑制作用。
关键词： 信息化；城镇化；产业结构升级；互动机制；PVAR模型
2000年以来，我国第三产业对经济增长的贡献不断增加，2013年第三产业占地区生产总值的比重首次超过第二产业所占比重，且2015年第三产业占地区生产总值的比重超过50%，这充分说明我国经济增长的同时产业结构也逐渐地趋于合理与高级。由于二三产业涉及领域较广，所以产业结构的变化会对国家及社会产生重大影响。2000—2018年我国的信息化与城镇化建设均得到了快速发展，全国信息化与城镇化的累计增加率均超过了20%。习近平总书记在党的十九大上明确指出要推动我国新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展，这“四化”中涵盖了信息化、城镇化以及产业结构的内容。那么，信息化、城镇化以及产业结构三者之间是否存在相互促进的关系？若存在，我们可以利用这种关系加快我国的“四化”协同发展，从而促进“两个一百年”奋斗目标早日完成。所以，探究信息化、城镇化与产业结构三者间具有怎样的关系非常重要，对社会进步与经济发展具有一定的指导作用。
1 文献综述
关于信息化与城镇化的研究，郑子龙［1］发现信息化对城镇化的促进作用因地区经济发展水平的不同而不同，相比较而言，这种促进作用在经济发展水平中等的地区表现得更为明显；刘跃等［2］对我国信息化与城镇化二者的相互关系进行了研究，并通过实证分析发现信息化对城镇化的促进作用呈现倒“U”型的结构，而城镇化对信息化的影响却表现出逐渐递减的趋势；陈晓华等［3］采用广义矩估计方法（GMM）得出在整体上我国信息化对城镇化可能会表现出中低水平陷阱，并发现信息化对人口、经济和社会城镇化与生态城镇化、城乡一体化的影响具有异质性。
关于信息化与产业结构的研究，Kim等［4］发现韩国的信息产业发展有利于知识要素在各个产业间进行传播与扩散；张敏等［5］认为我国的信息化会通过影响产业结构来促进经济增长，但主要是通过第一产业与第二产业来影响，对第三产业的影响不显著；赵昕等［6］认为信息化水平与二三产业发展同方向变动，产业结构变迁的两个方面即产业结构合理化与高级化对我国的信息化发展都存在着显著的促进作用；荼洪旺等［7］利用空间计量方法实证分析了我国信息化发展对产业结构升级的影响，发现二者存在显著的空间相关性，且信息化通过提升产业发展的层次可以显著促进我国产业结构的升级。
关于城镇化与产业结构的研究，Michael等［8］认为城镇化发展通过技术创新可以加快新兴产业的集聚从而带动区域产业结构升级；张宗益等［9］发现我国城镇化发展的4个方面即社会、环境、人口和经济城镇化对产业结构的影响存在着地区差异；孙叶飞等［10］认为新型城镇化会通过淘汰与鼓励的选择效应来优化区域的产业结构，同时二者只有在满足一定的匹配度时才能有效地促进经济增长；宋丽敏［11］分别从人口城镇化和土地城镇化两个方面对城镇化对产业结构优化升级的影响进行了分析，研究发现人口城镇化与产业结构升级之间存在明显的正向关系，而土地城镇化则相反，进一步通过空间杜宾模型发现人口城镇化的空间溢出效应也非常显著。
与现有相关文献相比，本文主要有以下几点创新：第一，已有文献主要是从实证角度进行研究，对三者间的互动机制缺乏详细的阐述，鉴于此，本文对信息化、城镇化和产业结构升级三者间的互动机理进行了分析；第二，关于三者关系的研究主要集中于其中两者间的单向关系，忽略了逆向的单向关系，鉴于此，本文采用面板向量自回归模型（PVAR）对三者间的互动关系进行了分析；第三，现有研究主要侧重于变量间的影响是促进还是抑制，而忽略了这种影响的持久性，本文通过PVAR模型中的脉冲响应函数图对变量间影响的持久性进行了分析。
2 信息化、城镇化与产业结构升级互动机制
2.1 信息化与城镇化互动机制
首先，信息化水平的提高离不开大数据、云计算、物联网等新一代信息技术产业的支撑。与传统制造行业不同，新一代信息技术产业以其智能、个性、创新的特性，不仅可以吸引更多的高素质人才来城镇发展，而且可以有效促进城镇的经济发展；随着信息产品在人们生产生活中的广泛使用，城镇的数字化与智能化水平也逐渐提高，从而加快数字城市与智慧城市的发展进程。另外信息化发展的初期需要一定的信息基础设施为其提供传输介质，特别是互联网的普及，而这些传输介质的建设使得城镇的基础设施更加完善。其次，作为信息化的空间载体［12］，城镇为信息化的发展提供了最基本的物质保障。城镇中大量人口的空间集聚为信息产业的发展提供了巨大的市场需求，随着城镇人口收入的增加，消费结构也会随之升级，尤其是对信息技术服务与智能产品的需求会迅速增加；同时为了提高办公的自动化水平，政府机构与企业也会对相关信息产品有较大的需求，这些都会在一定程度上提高城镇信息化的发展水平。另外信息化的发展离不开大量高素质人才的智力支持，而城镇因其完善的教育体制与优越的生活环境会激励许多专业人士聚集于此，进而使得信息产业在城镇的发展中有充足的人力资源作保证。基于以上分析，本文提出以下假设：
假设1：信息化与城镇化相互促进。
2.2 信息化与产业结构升级互动机制
PVAR模型在估计时，将各个变量的滞后值作为解释变量，然后通过组内均值差分法去除时间固定效应，以及通过前向均值差分法去除个体固定效应，最后运用GMM方法得到相应系数的估计值。
假设2：信息化与产业结构升级相互促进。
社会之美在于平等，国家之美在于主权，民生之美在于民意，政治之美在于民主，司法之美在于公正，军队之美在于外强，强国之美在于民富，新闻之美在于真相，文化之美在于普世，经济之美在于公平，教育之美在于民智，思想之美在于独立，生活之美在于博爱，人性之美在良知，人生之美在于无悔！
2.3 城镇化与产业结构升级互动机制
首先，随着农村剩余劳动力与周边人口向城镇涌动，城镇中的劳动者会迅速增加，为了保住既有的工作岗位或增加就业可能性，劳动者会通过学习或创新来不断提高自身的专业技能，进而提高企业或产业的劳动生产率与技术创新能力，最终促进城镇产业结构向高级化发展。其次，人口增加在最初会为城镇带来大量的基础消费需求，但之后在城镇生活方式的影响下，农村剩余劳动力会随着收入的提高不断增加对教育、金融、通信等方面的需求，再加上居民对环境的要求越来越高，当地政府为了留住更多的人，会逐渐将相关的污染性企业迁移出城镇，同时加大城镇中第三产业的发展。再次，一个地区城镇人口的增加在拉动当地消费的同时，也会吸引更多的外资和生产要素前来驻足，使得城镇的市场竞争活力大大提高，为了在市场中占有一席之地，企业会不断通过创新来提高自己的竞争力，从而提高社会的全要素生产率，促进城镇的产业结构逐渐趋于合理化与高级化。此外，在城镇产业结构升级的过程中，交通、餐饮、通信、教育、医疗、娱乐等与人们生活息息相关的行业也会得到快速发展，完善的城市服务功能会吸引越来越多的人定居于城镇，进而促进城镇中人口的集聚；与此同时，城镇中第三产业与高新技术产业的发展也会提供更多的就业机会，使得更多具备高学历、高技能的人到城镇中来，从而提升城镇人口的整体素质且便于城镇的管理。基于以上分析，本文提出以下假设：
式（1）中：i为研究个体；t为研究年份；
为M×1阶 向 量， 表示个体i在t期M个内生变量所形成的向量；
包含了所有内生变量的滞后项；b为待估计的参数；
分别代表模型中的个体效应与时间效应； 为模型的随机误差项［13］。
石油大数据技术已经在石油工业的上中下游各个领域中体现出体现非常重要的支撑力和推动力，能够有效解决数据管理部门多、数据存储系统分散、数据应用领域广等诸多问题，石油大数据技术的广泛应用必将大幅度提高石油企业各个部门之间的数据共享度和业务协同度，同时还能够逐步提升我国智慧油田建设水平。因此，尽快着手构建我国石油大数据技术应用体系进而在数据密集型计算一体化研究方法指导下建立石油大数据云平台是十分必要的。［课题与项目：（1）陕西省社科界2017年度重大理论与现实问题研究项目“陕西‘智慧油田’建设中的油气大数据平台架构研究”
3 模型、变量与数据
3.1 模型简介
面板向量自回归模型（PVAR）其实是将向量自回归模型（VAR）扩展到面板数据模型后的一个分析工具，二者既有相似之处又有不同之处。假设PVAR模型中含有M个内生变量，则模型构建如下：
假设3：城镇化与产业结构升级相互促进。
教材中安排了学生自己动手来完成青霉和匍枝根霉的培养和观察，使学生掌握真菌的主要特征。然而，在课堂教学实践中，学生按照教材的操作提示能看到馒头和橘皮发霉，但由于混有杂菌，学生难以观察到典型的青霉和匍枝根霉的形态结构。且青霉分生孢子梗上成串的孢子容易碰落，菌丝容易断裂，盖盖玻片时要特别小心，既缓慢又不能移动位置，给教学带来了一定的难度。本文尝试制作青霉与匍枝根霉模型，可以让学生观察到清晰、完整的青霉和匍枝根霉的形态，不仅能很好地诠释教学难点，还能提高学生的学习兴趣。
首先，信息化进程的不断加快不仅会促进计算机和各类软硬件行业的快速发展，而且还会衍生出信息技术咨询与服务行业，这些技术密集型和知识密集型产业的发展会使得城镇的产业结构、就业结构向更高级的方向转变。其次，在与信息产业进行深度融合的背景下，传统工业行业的发展方式会更加智能、高效、集约、环保，发展思路会更加开阔、新颖，并使得传统行业可以在经济新常态的背景下找到属于自己的新的增长点。最后，随着信息化水平的提高和获取信息的能力不断增强，信息与技术扩散的速度越来越快，消费者的需求和观念会随之发生转变，为此生产者也会尽可能提高其创新能力来吸引消费者购买其产品，最终使得社会整体的消费方式、消费结构以及产品结构、生产技术逐步向更高级的阶段发展，最终促使产业结构得到升级。一方面产业结构升级意味着传统行业中高污染、高耗能的发展模式逐渐被更环保、更集约的发展方式所替代，同时技术创新在生产中得到更多的关注与应用，这些都为新一代信息技术产业的快速成长提供了良好的发展环境；另一方面伴随产业结构的升级，人们会对消费结构与生活、工作方式提出更高的要求，这些都为信息化的进一步发展提供了充足的创新来源与市场需求。基于以上分析，本文提出以下假设：
3.2 模型设定
以上结果的呈现是基于信息化、城镇化、产业结构升级的顺序进行的，为了排除脉冲响应函数结果可能受到变量先后顺序的影响，同时为了提高结果的稳健性与可信性，本文分别对3个变量排序的其余组合进行了脉冲响应分析，最后得到的结果与以上结果基本一致。考虑到本文篇幅，具体的脉冲响应图未在本文中列出。
所谓历史之“道”，就是历史学科的智慧、素养与价值，它隐含在历史事件之中。教师要分析、感悟并提炼历史之“道”，在设计教学时，做到立意高远、讲求主旨，从历史意识的角度入手，引领学生从历史经验和教训中取汲取智慧。这就是专家所言：课堂的灵魂就在于价值引领！[2]
式（2） 中 :
为信息化发展水平、urb为城镇化水平、isur为产业结构升级。为了消除这3个变量的水平值之间可能存在的内生性，本文分别选用3个变量的对数值来进行估计；i为省份；t为年份；
3.3 变量选取与数据来源
国家统计局发布的信息化发展指数（idi）分别从基础设施、产业技术、应用消费、知识支撑以及发展效果5个方面综合衡量了各个省份的信息化发展状况，所以本文选用idi作为信息化的代理变量。由于国家统计局在2014年更改了idi的衡量指标，从而使得前后数据无法衔接起来，所以本文在1995—2013年的idi值基础上，采用发展非常成熟的趋势外推法获得了我国各省份2014—2016年的idi值。另外，城镇化发展水平（urb）采用各省份的年末城镇人口比重来衡量，即年末城镇人口与该区域常住人口的比值；产业结构升级（isur）采用通用的第三产业与第二产业的比值来衡量。本文基于我国2005—2016年31个省、自治区、直辖市（未包括港澳台地区）的面板数据，所有数据均来自于《中国统计年鉴》《中国信息化发展指数统计监测年度报告》。
4 实证分析
4.1 数据平稳性检验
在对面板数据进行估计之前，必须对面板中各个变量做平稳性检验，以防出现伪回归，而且这对之后的模型估计、脉冲响应和方差分解也有重要影响。面板数据的单位根检验克服了之前单个时间序列的单位根检验所存在的小样本偏误，并在一定程度上控制了不可观测的截面相关性和个体效应。通过Stata软件对3个变量进行了包含趋势项的LLC单位根检验，检验结果如表1所示。由表1可知，3个变量都在1%水平上拒绝了“存在单位根”的原假设，说明ln_idi、ln_urb、ln_isur这3个变量的原序列都是平稳的，即都是零阶单整，满足PVAR模型的建立准则。
表1 样本变量的单位根检验结果
4.2 模型滞后阶数的选择
在正式对PVAR模型进行估计之前，我们需要选择PVAR模型的滞后阶数，以此来确定作为工具变量的滞后项的阶数。在此选用文献中经常使用的赤池信息量准则（AIC）、贝叶斯信息量准则（BIC）、汉南-奎因信息量准则（HQIC）来确定模型的滞后阶数，结果如表2所示。由表2可知，3个准则皆表明本文的PVAR模型的最佳滞后阶数为2阶，即建立PVAR（2）模型。
表2 模型分析滞后阶数选择结果
4.3 GMM估计结果
本文在Stata估计过程中分别采用组内均值差分法和前向均值差分法去除了模型中存在的时间固定效应和个体固定效应，然后得到GMM估计结果，具体见表3所示。其中，h_ln_idi、h_ln_urb、h_ln_isur分别表示对ln_idi、ln_urb、ln_isur去除时间和个体固定效应之后的值，而L1.h_ln_idi、L2.h_ln_idi分别表示ln_idi滞后1期与滞后2期的值，其余类推。
我拿了绳索，续下去，把三妮从地瓜窖里拉上来。三妮头发凌乱不堪，浑身湿漉漉的。我感到有些心疼，就把她留在了我家。正好这天晚上，我老婆带着孩子回娘家南阳岛了。就在我把三妮从地瓜窖里拉上来，还不到吃一袋烟的工夫，院子里的地瓜窖，一声闷响，塌成了一个大坑。
表3 样本面板向量的自回归估计结果
由于PVAR模型的估计系数只反映了变量间的局部关系，使得对单个参数估计系数的经济解释非常困难，所以本文重点通过正交化脉冲响应函数来分析一个变量受到冲击后其他变量对该冲击的反应及持久性。
（1）ln_idi受到一个标准差的冲击后会对其自身ln_idi产生较长时间的影响，说明信息化的发展存在惯性；ln_urb会在当期迅速作出正向反应，并在第2期达到峰值，之后该正向影响逐渐减小，并在第8期降至0而后为负值，所以从整体来看信息化对城镇化有促进作用，且信息化的一次变动对城镇化产生的影响具有持久性；ln_isur在初期对ln_idi的冲击表现为微弱的促进作用，随后该促进作用不断增强，并在第3期达到最大，之后慢慢减弱并在第10期趋于0，所以从整体来看信息化对产业结构升级具有促进作用，且信息化的一次变动对产业结构具有持久影响。
4.4 正交化脉冲响应函数
脉冲响应图能形象地呈现出一个变量在另一个变量受到冲击后的反应情况，以及该反应所持续的时间长短。在Stata中经过1 000次蒙特卡洛模拟后发现：
同时，按照《规划》的要求，还要树立资源共建共享、数据互联互通的网络培训新理念，其中，共建是指以单位、培训机构以及其他相关机构为基础，建立机制，共同建设优质培训资源；共享是指通过一定的机制，共享优质培训资源和实践经验，为企业人才培养服务；互联是指依据干部网络培训标准体系，进行网络培训平台建设，实现各单位平台互联；互通是指在平台互联基础上，实现各单位培训数据互通，构建统一的电子档案信息系统。
（2）ln_urb受到一个标准差的冲击后会对其自身ln_urb产生持久影响，说明城镇化的发展存在惯性；ln_idi对该冲击的最初反应为0，随后表现出正向影响并在第4期达到最大，之后开始逐渐减弱并在第10期降为0，呈现出一个倒“U”型的反应，所以从整体来看城镇化对信息化具有促进作用，且城镇化的一次变动对信息化的影响具有持久性；ln_isur在初期对ln_urb的冲击表现为负值，但会在第1期上升至0并在第4期达到最大值，之后出现微小的下降，所以从整体来看城镇化对产业结构的升级具有促进作用，且城镇化的一次变动对产业结构具有持久影响。
（3）ln_isur受到一个标准差的冲击后会对其自身ln_isur产生长时间的影响，说明产业结构升级存在惯性；ln_idi并没有在当期立即作出反应，而是在1～4期内呈现出正的倒“U”型反应，并在第4期之后持续表现出负向反应，所以从整体来看产业结构升级在短期对信息化具有促进作用，但该促进作用并不持久；ln_isur受到冲击后，ln_urb在前2期没有任何反应，之后表现出负向反应，所以从整体来看产业结构升级对城镇化具有抑制作用。
由此脉冲响应的结果验证了假设1与假设2，假设3的城镇化对产业结构升级具有促进作用也得到了验证，但是产业结构升级对城镇化的促进作用并没有得到验证，实证结果则显示产业结构升级对城镇化存在抑制作用。这可能是因为产业结构的变化也会影响到城镇的就业结构，随着传统企业不断向外迁移以及高新技术产业的飞速发展，城镇中需要的不再是依靠体力生存的劳动者，而更多的是具有专业知识与技能的高素质人才，这会在很大程度上降低大量农村剩余劳动力留在城镇的可能性。
信息化、城镇化与产业结构升级之间存在着复杂的关系，本文采用发展较为成熟的PVAR模型来具体分析它们的动态关系。具体模型如下：
4.5 方差分解
方差分解重点关注的是其他变量对某个变量变动部分的贡献度或解释力，不涉及是正向影响还是负向影响。信息化、城镇化和产业结构升级分别进行10期的预测方差分解后得到的结果如表4所示。
表4 样本变量的方差分解结果
（1）从表4第3列可以看出，对信息化的发展来说，随着时间的推移，其自身变动的贡献度在逐渐减小，产业结构升级和城镇化对信息化变动的贡献度都表现出先升后降的倒“U”型结构，与脉冲响应函数的分析结果相一致。总体来看，城镇化与产业结构升级对信息化的贡献度一致。
衰老所致心肌纤维化是心力衰竭、心律失常等众多心血管疾病的病理生理机制之一，阐明其特点及发生机制对于有效预防增龄过程中出现的心肌纤维化、维持心脏的正常结构和功能具有重要意义。衰老所致心肌纤维化具有胶原合成下降、交联增强等特点，其发生与RAAS、TGF-β1、MMPs/TIMP、ROS、PAI-1、CNP以及炎症免疫等关系密切，但其具体机制仍未阐明，今后仍需从细胞、动物以及临床等层面加以探索和验证，以为临床心血管疾病的防治提供新的思路和靶点。
（2）从表4第4列可以看出，对城镇化的发展来说，随着时间的推移，城镇化对其自身变动的贡献度在逐渐减小，信息化对城镇化变动的贡献度表现出先升后降的倒“U”型结构，产业结构升级对城镇化的贡献度逐年上升，与脉冲响应函数的分析结果相一致。总体来看，信息化与产业结构升级对城镇化的变动有非常重要的影响。
（3）从表4第5列可以看出，对产业结构升级来说，随着时间的推移，产业结构升级对其自身变动的贡献度在逐渐减小，信息化对产业结构升级变动的贡献度呈现出先升后降再升的状态，城镇化对产业结构升级变动的贡献度逐年增加，与脉冲响应函数的分析结果相一致。总体来看，信息化与城镇化对产业结构升级的变动有非常重要的影响。
由以上分析可以看出，本文方差分解的结果与脉冲响应函数的结果相一致，表明对于信息化、城镇化与产业结构升级三者关系的结论具有稳健性。
对简单线性回归模型的基本假定有两个方面：一是对模型和变量的相关假定；二是对随机扰动项μi统计分布进行的假定。一元线性回归模型的基本形式为：
5 结论与建议
本文在我国31个省份2005—2016年面板数据的基础上构建了信息化、城镇化与产业结构升级三者的面板向量自回归模型（PVAR），通过脉冲响应函数与方差分解分析了三者之间的动态关系，最后实证分析表明：信息化、城镇化与产业结构升级各自都存在较强的惯性；信息化与城镇化相互促进，且任何一方对另一方的影响都具有持久性；信息化对产业结构升级具有持久的促进作用，但产业结构升级对信息化的促进作用并不持久；城镇化对产业结构升级具有持久的促进作用，但产业结构升级对城镇化具有抑制作用。
当然以上都是后人对经典中的人名或者名人姓名的汉译，如果此人为当代人物，则汉译用字无法做到长远考虑，这应该是当代外文人名汉译几乎纯为音译、缺失内涵的重要原因。
根据以上实证结论，针对我国的信息化、城镇化与产业结构升级本文提出如下建议：（1）不断完善信息化基础设施建设，提高人们对信息产品的认识与使用，加快信息产业与其他产业的融合，充分发挥信息产业的高效率与高溢出效应，不断提高信息产业在企业和政府中的应用水平，从而提高人们生活和工作的质量与效率。（2）从人口、经济、生活、环境、社会等方面加快城镇化的建设，对城镇进行合理规划，不断满足人们对美好生活的需求，同时减少对外来人口落户城镇的限制，为信息产品的广泛应用提供一个稳定的需求环境。（3）政府应大力发展信息技术产业等新兴产业，在政策上为信息产业的发展提供更多的支持，加快对城镇化的建设，充分利用信息化的特点与优势以及城镇化所带来的对更高层次服务的需求，提高第三产业对经济发展的贡献度，使其不断为城镇发展注入新的活力。（4）随着经济与技术的发展，劳动密集型产业的比重不断下降，技术与知识密集型产业得到了快速发展，企业对拥有专业技能的高素质人才的需求不断增大，因此对于农村的大量剩余劳动力来说，必须努力提高其自身专业技能与素质才能在城镇中有立足之地，同时也需要政府与社会建立相应的培训机构为其提供培训场所与专业的教师队伍。
参考文献：
［1］郑子龙.我国信息化对城镇化的非线性动态影响机制研究:基于面板数据门限回归模型的经验分析［J］.财政研究,2013(8):48-51.
［2］刘跃,袁雪娇,叶宇梅.信息化与新型城镇化的互动效应与路径［J］.城市问题,2016(6):24-32.
［3］陈晓华,李从政.信息化影响新型城镇化的经验估计与机制分析:基于GMM动态面板模型［J］.工业经济论坛,2017(3):1-12.
［4］KIM M S, PARK Y. The changing pattern of industrial technology linkage structure of Korea:did the ICT industry play a role in the 1980s and 1990s［J］.Technological Forecasting and Social Change,2009,76(5):688-699.
［5］张敏,马泽昊.信息化、产业结构与区域经济增长［J］.财政研究,2013(8):39-42.
［6］赵昕,荼洪旺.信息化发展水平与产业结构变迁的相关性分析［J］.中国人口·资源与环境,2015(7):84-88.
［7］荼洪旺,左鹏飞.信息化对中国产业结构升级影响分析:基于省级面板数据的空间计量研究［J］.经济评论,2017(1):80-89.
［8］MICHAELS G, RAUCH F,REDDING S J. Urbanization and structural transformation［J］. Quarterly Journal of Economics,2012(2):535-586.
［9］张宗益,伍焓熙.新型城镇化对产业结构升级的影响效应分析［J］.工业技术经济,2015(5):101-109.
［10］孙叶飞,夏青,周敏.新型城镇化发展与产业结构变迁的经济增长效应［J］.数量经济技术经济研究,2016(11):23-40.
［11］宋丽敏.城镇化会促进产业结构升级吗？:基于1998—2014年30省份面板数据实证分析［J］.经济问题探索,2017(8):70-78.
［12］姜爱林.城镇化与信息化互动关系研究［J］.经济学动态,2004(8):67-69.
［13］连玉君.中国上市公司投资效率研究［M］.北京:经济管理出版社,2009:77-82.
Interactive Relationship Between Informatization,Urbanization and Industrial Structure Upgrading
Ji Chengjun, Sun Xiaoxia
(School of Business Administration, Liaoning Technical University, Huludao 125105, China)
Abstract: In view of the problem of whether informatization, urbanization and industrial structure upgrading affect each other, based on the panel data of 31 provinces, autonomous regions and municipalities in China from 2005 to 2016, this paper constructs a panel vector autoregression model to study the dynamic relationship among informatization, urbanization and industrial structure upgrading. The results show that: the informatization,urbanization and industrial structure upgrading all have strong inertia; informatization and urbanization promote each other, and the influence of either party on the other is persistent; informatization has a long-lasting effect on industrial structure upgrading, while the promotion effect of industrial structure upgrading on informatization does not last long; urbanization plays a long-term role of promoting the industrial structure upgrading, but the industrial structure upgrading exerts an inhibitory effect on urbanization.
Key words: informatization; urbanization; industrial structure upgrading; interactive mechanism; PVAR model
中图分类号： F121.3；F49；F299.21；G301
文献标志码： A
文章编号： 1000-7695（2019）21-0194-06
doi: 10.3969/j.issn.1000-7695.2019.21.028
收稿日期： 2019-01-04，修回日期：2019-03-11
作者简介： 纪成君（1962—），男，黑龙江牡丹江人，院长，教授，博士研究生导师，主要研究方向为企业理论与制度、产业组织与产业政策；孙晓霞（1994—），通信作者，女，山西运城人，硕士研究生，主要研究方向为产业组织与产业政策。
标签：信息化论文; 城镇化论文; 产业结构升级论文; 互动机制论文; PVAR模型论文; 辽宁工程技术大学工商管理学院论文;