1、2023 年第 01 期总第 343 期22【产业经济】我国软件和信息服务业时空格局及对制造业的影响研究吕沛颖1巫细波1,2（1.广州城市战略研究院，广东广州510410；2.广州市社会科学院，广东广州510410）摘要 基于 Theil 指数、空间马尔科夫链模型和空间面板数据模型分析了我国 20122020 年软件和信息服务业的总体及区域差异变化趋势，实证分析了软件信息服务业对制造业的促进作用。研究表明软件业务收入在 20122020 年间呈现快速增长的趋势；七大区域的差异总体平稳，总体差异主要来源于组内差异,七个区域内部的差异变化趋势有所不同；不同发展水平维持现状的概率相对较高，我国省际软
2、件和信息服务业呈现出空间自相关特征，不同发展水平类型维持现状的概率降低但相互转移的概率提高；软件和信息服务业对本地制造业有显著的直接正向促进效应，而空间滞后性表现为抑制效应。关键词 软件和信息服务业；变化趋势；Theil 指数；空间马尔科夫链；空间面板数据模型 中图分类号 F49 文献标识码 A 文章编号 2095-3283(2023)01-0022-05Research on the Spatial and Temporal Pattern of Chinas Software and Information Servicesand Its Impact on the Manufacturi
3、ng IndustryLv Peiying1 Wu Xibo1,2(1.Guangzhou Urban Strategy Institute,Guangzhou Guangdong 510410;2.Guangzhou Academy of Social Sciences,Guangzhou Guangdong 510410)Abstract:Based on the Theil index,spatial Markov chain model and spatial panel data model,this paper analyzed the overall and regional v
4、ariation trends of software and information service industry in China from 2012 to 2020,and empirically analyzed the effect of software and information services on manufacturing.The study shows that the software business revenue shows a rapid growth trend from 2012 to 2020;the differences among the
5、seven regions are generally stable,and the overall differences mainly come from the intra-group differences,while the trends of the differences within the seven regions are different.The probability of maintaining the status quo at different development levels is relatively high,and Chinas inter-pro
6、vincial software and information services shows spatial autocorrelation characteristics,the probability of maintaining the status quo at different development level types decreases but the probability of transferring to each other increases;software and information services had a significant direct
7、positive promotion effect on local manufacturing industry,while spatial lag shows a significant inhibitory effect.Key Words:Software and Information Services;Change Trend;Theil Index;Spatial Markov Chain Model;Spatial Panel Data Model一、引言“十四五”时期是我国由全面建成小康社会向基本实现社会主义现代化迈进的关键时期，推动数字经济深入发展是我国未来一段时期的发展重
8、点，近年来国家推出鼓励新一代信息技术应用、加快信息化与工业化融合的一系列激励政策，希望能够进一步释放信息技术推动经济增长的潜力1。目前国内学者对软件和信息服务业的研究主要分为三个方面，分别是对经济增长的影响、行业发展指数评价体系以及自身行业发展趋势的研究。在对经济增长的影响方面，部分学者运用计量经济学的 作者简介 吕沛颖（1998），女，汉族，广东江门人，实习研究员，研究方向：区域经济、空间分析与 GIS应用。通讯作者 巫细波（1983），男，汉族，广东五华人，研究员，研究方向：区域经济、空间统计与计量分析。基金项目 广州中心城市研究基地资助（项目编号：2021-2023）。2023 年第 0
9、1 期总第 343 期23方法实证分析信息服务业对经济增长的影响123，并且肯定了该行业对经济增长具有一定的推动作用。在行业发展指数评价体系方面，工业和信息化部运行监测协调局4于 2019 年发布的报告中指出了行业综合发展指数的原理和表现。在自身行业发展趋势的研究方面，软件和信息服务业的发展水平或通过软件业务收入、出口总额、从业人数等具体统计指标表现，或通过综合测算发展指数的方法来表示56。我国软件和信息服务业的发展将是未来中国乃至世界经济增长的一个关键点，国内学者对此行业的发展也有不少研究。但是，在行业发展趋势的研究中对区域差异的区划划分方式依然有待改进。根据国家统计局发布的 2012202
10、0 年的软件业务收入与“十三五”时期（20162020 年）的软件产品收入、信息技术服务收入、信息安全收入和嵌入式系统软件收入数据，使用Theil 指数以及马尔科夫链和空间马尔科夫链方法，对我国软件和信息服务业的时空格局和发展趋势进行研究分析，并使用空间计量模型定量研究软件和信息服务业对制造业的影响。二、我国软件和信息服务业区域差异变化趋势与特征20122020 年间，我国软件业务收入呈现快速增长趋势，由 24793.75 亿元增长到 81585.91 亿元，年均增长 16.12%。从区域层面看，华东是我国主要的软件业基地，在 20122020 年都是我国软件业规模最大的区域。华北和华南的软件
11、业规模较大，在 2020 年以前华南的软件业务收入领先于华北地区，但在 2020 年华北地区实现了反超。东北地区与西北地区的传统制造业仍占主导地位，导致软件业规模小且增长缓慢，年均增速为 1.03%；国家“东数西算”工程持续推进，促使西北地区的软件业增长迅速，八年间年均增速达到了24.17%，表明西北地区已将软件和信息技术服务业作为推动经济高质量发展的增长点。从省际层面看，地区差异明显。北京、广东、江苏的软件业务收入水平在 20122020 年间保持前三，并在 2020 年超过了万亿元规模，分别是 15737.29 亿元、13630.45 亿元、10818.11 亿元。超过 5000 亿元规模
12、的省份是浙江、上海、山东，其他省市的软件业务规模较小，山西、甘肃、新疆、黑龙江、宁夏、内蒙古、青海的规模均低于 100 亿元。基于 Theil 指数测算我国软件业务收入的区域差异及变化特征。计算结果显示，我国软件业务区域差异总体平稳，Theil 指数在 0.888 和 0.895 之间上下浮动，年均上涨 0.12%，从差异贡献来源来看，我国软件业务收入总体差异主要来源于组内差异，组内差异贡献率常年保持在 50%以上，总体上也是平稳的。从七个区域软件业务的 Theil 指数变化趋势看，西北、华北地区都呈现明显的上升趋势，华中地区波动上升，西南相对较平稳，华东地区呈现缓慢下降趋势，华南、东北地区波
13、动下降（见图 1）。图 120122020 年各区域软件业务收入 Theil 指数变化数据来源：20132021 年中国统计年鉴。三、我国省际软件和信息服务业时空演变特征采用马尔科夫链模型，研究我国 20122020 年省际软件和信息服务业的时空演变特征。将距离权重作为空间滞后的权重，另外采用分位数方法，将软件业务收入离散化为发达、较发达、一般、欠发达 4 种类型，并分别用符号 C3、C2、C1 及 C0 表示，同时将空间滞后类型也离散化为 4 种类型，并分别用 LAG3、LAG2、LAG1、LAG0 表示7。我国软件业务收入的空间马尔科夫链的卡方检验的统计值为 33.511（P 值为 0.0
14、06），表明空间马尔科夫链模型通过统计显著性检验。（一）基于普通马尔科夫链模型的分析普通马尔科夫链模型由表 1“P（H0）”所示，在不考虑空间溢出效应的情况下，我国 20122020 年省际软件业不同发展水平维持现状的概率相对较高，维持发达水平（C3）的概率明显高于其他类型，各发展水平类型之间的转变仅限于相邻类型。2023 年第 01 期总第 343 期24表 120122020 年我国省际软件业务收入的马尔科夫链模型分析结果空间滞后类型C0C1C2C3P(H0)C00.9320.0680.0000.000C10.0980.8850.0160.000C20.0000.0170.9660.017
15、C30.0000.0000.0330.967P(LAG0)C00.9440.0560.0000.000C10.5000.5000.0000.000C20.0000.0000.0000.000C30.0000.0000.0001.000P(LAG1)C00.9410.0590.0000.000C10.0670.9330.0000.000C20.0000.0480.9520.000C30.0000.0000.0001.000P(LAG2)C01.0000.0000.0000.000C10.0560.9440.0000.000C20.0000.0001.0000.000C30.0000.0000.0
16、590.941P(LAG3)C00.0001.0000.0000.000C10.0450.9090.0450.000C20.0000.0000.9500.050C30.0000.0000.0590.941数据来源：20132021 年中国统计年鉴。（二）基于空间马尔科夫链模型的分析考虑空间滞后的空间马尔科夫链模型对比普通马尔科夫链模型，其概率明显发生了改变，对角线的数值降低而不同类型之间相互转移的概率有所提高，表明我国省际软件和信息服务业受到邻近地区的显著影响，呈现出空间自相关特征。空间滞后类型为 LAG0 的马尔科夫转移概率矩阵对角线的数值均值为 0.611，不同类型相互转移的概率为 0.046，欠发达（C0）和一般地区（C1）向上转移的平均概率为 0.028，而较发达（C2）和发达地区（C3）向下转移的平均概率为 0。空间滞后类型为 LAG1 的马尔科夫转移概率矩阵对角线的数值均值为0.957，不同类型之间相互转移的概率为 0.015，欠发达（C0）和一般地区（C1）向上转移的平均概率为 0.030，而较发达（C2）和发达地区（C3）向下转移的平均概率为 0.024。空间滞后类型为