大数据发展、制度环境与政府治理效率_影响

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发表自话题:如何解读多指标面板数据

中国正经历着社会经济发展与转型的关键阶段,受政策、文化、地域等多种因素的影响,地区之间的市场化进程存在着较大的差异(樊刚,2007)。这些地区的差异和制度的不完善直接影响契约的签订和市场交易的成本(Atuahene-Gima and Li,2002;黄俊、张天舒,2010;马连福、曹春方,2011)。交易成本的差异性也造成了大数据对政府治理效率的影响结果不同。因此本文结合现阶段中国经济转型的特点,从制度的动态观视角探究制度环境在大数据影响政府治理效率中的作用,以期为中国政府利用大数据技术进行政府治理提供有益的政策启示

二、文献回顾

(一)制度环境:多维性和动态性

从理论上讲,制度具有动态性(Banalievaet al.,2015)和多维性(Sun et al.,2013)特征。制度改革的范围和速度对于理解制度动态性观点至关重要。虽然制度的多样性观点和多维度文献研究都强调了制度改革的范围,指出了制度改革的多维性和关联性,但这两种观点都忽视了变革速度在推动制度改革方面的重要性。制度改革应该是多维、动态且相互联系的,不同维度之间不仅仅只是相互支持的关系,而且是随时间推移以近似的速度共同进步、相互协调发展的演变过程(Hall and Gingerich,2009;Shi et al.,2017)。在制度改革的过程中,可靠的产权、法律、公共服务和签订契约与交易的自由都依赖于国家和相应制度的强制力,这种强制力能防止盗窃和欺诈,保障私人各方签订的契约能得到执行。制度改革进程运转良好,也需要其他公共服务的支持与配套,公共基础设施配套完善,经济活动才能繁荣发展

自20世纪90年代末以来,众多新兴市场国家普遍将制度改革作为促进经济发展的一项战略,开始以前所未有的速度开放市场,以自由市场和私人所有制取代了中央计划和国有所有制(Jovanovic and Braguinsky,2004)。广义上说,制度改革包括政府打破市场垄断、自由价格控制、国有企业私有化和降低进入壁垒等形式的举措(Elango et al.,2018)。制度改革能提高企业竞争力,降低交易成本,增加行业未来的利润,对鼓励企业实现利润最大化战略具有重要意义(Cuervo and Dau,2009)。制度改革的实施通常会降低国家在监测和控制经济方面的作用。每个国家不同区域制度改革的进展程度有所不同(Mccarthy et al.,2010)。一套有效的制度改革需要另一套改革相配合协调发展,例如,在印度的市场化进程中,更多自由化的市场改革一定与更有效的政府干预相结合,以此改善教育体系、建设基础设施、促进社会包容和加强法治(Cassidy and Boutsen,2014)

(二)大数据发展与政府治理

关于“治理”概念的研究最早兴起于20世纪90年代的西方社会(徐晓全,2014),西方学术界主要关注公司治理和国家治理,强调“善治”的理念(俞可平,2000),自中国在20世纪90年代引入治理理论以来,国内学者们将治理的概念扩展到政府治理、公共治理。2000 年后,关于“政府治理和治理绩效的评估”的相关研究开始升温,成为目前社会科学研究的核心关注点之一。中国的改革是一种以政府治理或政府管理体制为重点内容的改革(俞可平,2018),因此,政府治理代表了中国政治改革的方向,它是一个与我国国情相适应的概念。经过国内学者多年的探讨,政府治理的概念逐渐清晰,即“政府治理”是指在中国共产党领导下,国家行政体制和治权体系遵循人民民主专政的国体规定性,基于党和人民根本利益一致性,维护社会秩序和安全,供给多种制度规则和基本公共服务,实现和发展公共利益(包国宪、郎玫,2009;王浦劬,2014)。政府治理的核心问题,就是政府治理的效率。政府治理效率直接决定了治理的其他相关问题(刘子怡、陈志斌,2015)。而政府治理效率的高低主要体现在政府反腐败力度(Helliwell and Huang,2006)、政府的行政管理效率(Back and Handenius,2008)、政府规模(谢柳芳、韩梅芳,2016)及法制水平及监管质量(姜扬等,2017)等方面

然而大数据对政府治理效率的提升在很大程度上也受到社会环境的制约(张海波,2017),目前技术约束是国内学者关注的焦点。“大样本数据”缺乏数据的代表性,同时增强了对数据代表性进行分析的难度(张海波,2017),现今对非结构化数据的挖掘技术距离实际应用还有较大的差距(邬贺铨,2014)。数据的非代表性以及数据挖掘技术的局限性导致数据预测的片面性,这将误导政府的决策(何欣峰,2015)。但是,制度环境也是大数据提升政府治理效率不可忽视的重要因素。大数据时代背景下,要求政府的治理方式转向开放民主、信息透明,打破层级及部门之间的隔阂(窦正斌,2015)。目前我国的社会主义民主尚不完善,我国官本位的诟病始终未能完全摒弃,与民协商共享的民主思维与实践仍然缺乏,导致政府与公众之间互信程度较低,使得政府部门在公共服务数据信息公开中极为被动(杨戴萍等,2015)。另一方面,由于我国制度体系仍不是很健全,各部门在信息公开方面的条块分割和缺乏共享,产生了大量重复信息和“信息孤岛”的现象,我国数据开放程度仍落后于发达国家(许欢、孟庆国,2017)。因此,大数据的发展需要制度保驾护航,建立完善的制度保障机制才能让大数据技术在政府治理中发挥积极的作用

(三)文献评述

虽然大数据对政府治理效率的影响已经受到学术界和政府的重视,但在以下两个方面还亟需深入研究:(1)大数据发展对政府治理效率的影响机理还需进一步明确。目前多数文献主要探讨大数据对政府治理能力提升产生的积极作用,并由此倡导大力发展大数据技术,实现“循数治理”。然而,大数据并不会自动提高政府治理能力和效率,如果不能明确大数据对政府治理效率的影响机理,将会限制大数据对政府治理效率的提升效果;(2)制度环境对大数据发展效果的影响作用还需深入探讨。制度环境作为一个关键的社会因素,会制约大数据对政府治理效率的提升效果。没有健全的制度体系会产生数据造假、信息缺失、数据不精确、信息孤岛等问题。制度环境的不完善还会造成“数字鸿沟”,加剧社会分化,违背公平、公正的治理的目标。因此,大数据发展在政府治理效率中发挥作用的情境因素还需进一步深入探究。本文以交易成本和制度理论为理论依据,深入分析大数据对政府治理效率的影响机理,着重探讨制度环境在大数据发展对政府治理效率中发挥的调节作用,为建设人民满意的服务型政府提供有益的建议

三、研究假设

(一)大数据发展对政府治理效率的作用

1.大数据发展与政府绩效

Arrow(1969)认为“交易成本”是市场体制的运维成本,即制度的设立成本、运营成本和监察成本。交易成本是政府治理成本的重要组成部分,它包括信息搜集、监督、制度运行、决策等过程中所产生的成本(奥利弗·威廉姆森,2011),因此,提高政府治理效率的关键在于有效地降低政府治理的交易成本。基于交易成本理论,在传统的政府治理过程中,由于存在信息沟通渠道不畅、信息搜集成本高昂、信息不对称等问题,从而产生大量信息成本。例如政府在制定政策、与选民、利益集团在信息互动过程中收集、整理、传播、互换、保存以及建立信息共享平台、人员投入等方面会付出信息成本(胡建华、钟刚华,2019;宁国良等,2015)。另外,在传统政府治理中,政府信息不公开、不透明加剧了信息的不对称,不同利益当事人为了获得必要的信息而花费巨大的交易成本进行讨价还价和利益博弈,甚至引致政府部门寻租的现象也是屡见不鲜(Kaplan and Haenlein,2010;沈亚平等,2015)。信息不公开、不透明是产生政府信息求租和寻租现象、增加社会交易成本的一个重要原因(Kim and Lee,2009;Lindstedt and Naurin,2010)。大数据为实现降低治理交易成本提供了可能。大数据能够较好地解决政府治理中信息不对称问题,通过大数据技术平台建立良好的政府信息透明机制,降低公众获取信息的成本,更加有效地规范政府的信息公开行为,减少交易成本(Kaplan and Haenlein,2010;纪宝成、刘元春,2004;宁国良等,2015)。著名管理咨询公司麦肯锡的研究报告指出“大数据技术的有效应用可以使欧盟23 个最大的政府公共部门的管理活动成本下降15%~20%”。由此可见,大数据技术的应用可以显著地降低政府治理成本中的各项交易成本,从而提高政府治理效率。本研究提出如下假设

H1:大数据发展水平对政府绩效具有正向影响

2.大数据发展与抑制腐

除通信技术对经济增长和总体经济发展产生积极影响(Röller and Waverman,2001)之外,通信技术对抑制腐败也产生积极的影响(Anderson,2009;Bertot et al.,2010;Cho and Choi,2004;Kim et al.,2009)。基于交易成本理论,大数据技术在政府治理中的应用不但可以帮助政府更准确、更迅速地与用户沟通,降低信息成本,而且还能够使用户访问、存储、处理和传输信息更加通畅。从理论上讲,大数据加快了个人信息传播为提高信息透明度、减少信息不对称性创造了新的机会(Kaplan and Haenlein,2010)。信息透明度被广泛认为是反腐败的重要手段(Kim et al.,2009;Lindstedt and Naurin,2010;Nam,2018;Relly,2012)。基于大数据的社交媒体平台不仅仅满足于媒体专业人士、政府官员或具有组织特权人员的分享,而且草根群体(grass-root)也有揭露腐败行为的潜力(Bertot et al.,2010)。通过激发公民参与社会运动和反对公共权力垄断的集体行动有助于政府获得广泛的网络关系,在大数据技术的社交媒体平台助推下,政府可以从广泛的网络关系中收集信息,降低信息不对称性所产生的成本(Pang and Goh,2016),为抑制腐败节约信息成本。因此,大数据技术一方面使政府搜集腐败信息的渠道多元化,渠道和数量的增多使得腐败活动难以被隐藏;另一方面使得大量用户从信息的被动接受者转换成信息的主动制造者,使公民更容易参与到反腐败活动中,降低信息成本和监督成本。本研究提出如下假设

H2:大数据发展水平对抑制腐败具有正向影响

3.大数据发展与监管质

在我国传统的政府治理过程中,政府为了确保政策的执行力,就必须耗费大量的人力、物力、财力对执行者进行强力的监管,而执行者为了自身利益亦会花费较大的成本规避政府政策监管,在监管与规避之间必会产生大量的交易成本(任洁,2014)。交易成本理论认为政府交易成本包括信息搜集、监督、制度运行、决策等过程中所产生的成本,其中监督成本是影响政府治理中交易成本的最关键因素(宁国良等,2015)。传统政府监管理论强调如何通过设计行之有效的激励相容机制,使被监管者在监管双方信息不对称的条件下自觉依照监管者的意图行事,进而达成政府“善治”的目的(和军、谢思,2019)。传统政府治理决策由于政府各职能部门之间、政府与企业、政府与社会之间处于较为封闭状态,很难进行数据信息的共享利用,由于存在多重委托代理链、治理信息的不对称以及契约的不完全等现象,由于信息扭曲或信息阻塞而造成的失真程度会更严重,信息在传递过程中耗费时间成本,从而增加了政府要获取真实、及时的信息的成本(郭砚莉,2012;沈亚平、李娜,2015)。基于交易成本理论,以大数据技术应用、信息公开与共享为技术特征的政府治理,是确保公众积极主动地参与政府监管、加强公众与政府间沟通与合作,消除信息不对称的有效途径。政府依托大数据技术可以获得更加全面的信息,使动态化监管前移,提高风险预测和预警,降低监管成本(和军、谢思,2019;Rajagopalan and Vellaipandiyan,2014)。政府应用大数据治理,能够使公民的参与渠道更为多元化。实际上,微博、微信等网络社交媒体的信息发布平台,提供了公民参与实时互动的全新信息空间,降低了政府信息搜索成本和监管成本,改善了监管质量。例如在产品质量监管方面,由于信息不对称性造成的逆向选择,使得产品质量监管的重要性日益凸显。在大数据技术时代,政府可以过建立质量监管大数据平台,将产品条形码、产品抽样检验数据、产品的设计标准、消费者的产品消费反馈数据等相关信息集成起来,对产品质量监管决策实施过程进行实时评估,及时发现质量偏差并予以纠正,实现产品相关信息共享,减少政府监管成本,提高监管质量。本研究提出如下假设

H3:大数据发展水平对监管质量具有正向影响

4.大数据发展与法制水

在现代,随着公民法制意识的增强,人们诉诸于法律途径来解决纠纷的案件数量逐年上升。如何高效地、公正地审理快速增长的、数量庞大的案件,并从这些案件及裁判文书中有效挖掘并利用有益的信息,是我国各级法院乃至我国法制建设现阶段面临的重大问题(王明翌,2019)。基于交易成本理论,用大数据分析我国政府信息公开案件,可在短时间内对全量数据进行收集、分析、归纳和处理,寻找隐藏在其背后的深层次信息,增强案件信息的透明度,减少信息处理成本。而且,政府通过网络发布的相关法制信息,比如通过建立公告栏,集中公开专项信息等方式,可以确保公众及时、便捷地获取相关政府信息,降低公民信息搜索成本。政府通过互联网上数据资源对公开的法制信息,如法律案件,进行调查与预防工作的评价和个案评论等内容的抓取,对网络上出现的舆论风险和案件本身风险,进行及时全面的监测并预警(李佳,2015;王德玲,2019),从而降低监管成本,提升法制化水平。以非法集资案为例,2015 年5 月,北京市金融局借助打击非法集资检测预警平台,应用大数据和计算机技术对数百万家企业实施了监测预警,从而精确地掌握了其中非法集资企业的信息动态,并成功打击了这些非法集资企业,提高了政府监管效率。因此,通过大数据技术,加强了政府信息公开、政府信息资源共享、政府网站内容开发等方面的法律法规建设,从而推进了政府信息成本控制的法制化和规范化。本研究提出如下假设

H4:大数据发展水平对法制水平具有正向影响

(二)制度环境的调节效应

制度环境是由存在于系统之外的规章制度构成的,可以对政策等权力机关的行为进行约束和引导(North and Thomas,1973;Gode and Sunder,1997)。任何经济现象都是对政治制度的体现,在社会性规制的问题上,制度环境和规制的内部问题是平行的。现实规制的作用链条中,影响规制的各因素之间互相作用,交织在一起。这些影响因素都具有受到制度性约束的共性(韩超,2014)。为了解释制度环境的调节作用,我们将制度理论与交易成本理论结合起来。制度理论是研究社会性规制和治理问题的一个非常有用的理论视角(韩超,2014;纪莺莺,2016)。从制度理论的角度来看,政府治理归因于健全、完善的治理体系与制度环境变化之间的匹配程度。因此,政府需要通过一系列面向外部的规制来适应其制度环境,以提高政府治理绩效(Kirca et al.,2005)。政府行为与规制治理的规制体系具有相似,甚至相同的职能架构、法律体系以及专业人员理应产生同等的规制效果(韩超,2014)。但是不同的政府治理行为由于具有不同的发展历史、发展阶段和文化习俗,在一定阶段会失灵、失效。从制度经济学角度看,制度变迁过程中路径依赖是普遍存在的,其主要产生于几个因素:制度变迁中的沉没成本、新制度建立的学习效应、不同制度间的协同效应、旧有制度拥护者的利益集团约束(韩超,2014)。因而,作为制度变迁中的政府治理也会遇到以上路径依赖问题,而这些问题本身比体系的架构更能深刻影响政府治理效率。因此,提高政府治理效率不但与政府运用现代化的技术有关,而且也与制度环境有关,解决二者之间的匹配问题是提升政府治理效率的破解点。为了进一步解释制度环境调节作用的方向,我们探讨了大数据对政府治理效率的4个维度的不同影响机制。不完善的制度环境是制度改革进程中各制度维度之间产生的冲突和摩擦表现出的失衡状态。完善的制度环境会对参与主体的行为产生严格约束,使无效交易的概率降低,减少交易成本;而不完善的制度环境缺乏对参与主体行为的有效约束,市场规则将会为无效交易的达成提供便利,致使较高的交易成本发生。政府治理效率的提高基于信息获取的效率以及信息处理的能力,而信息的获取则依赖于数据的调查、编译与存储(张海波,2017)。大数据技术的应用要求政府具备更高的信息处理需求,提高政府治理效率需要政府有更强的信息处理能力。而不完善的制度环境可能导致重要信息的缺失、数据的不精准、存储的随意以及长期维护的缺乏等问题,这些不但会影响信息的获取和使用,也会影响政府对信息获取、转换和处理信息的能力,引发交易成本的上升。据此,政府应用大数据提高治理效率在完善的制度环境下往往会产生较强的治理效果。本研究提出如下假设

H5:制度环境对大数据发展水平和政府绩效之间的关系具有正向调节作用,即制度环境越好,大数据发展水平与政府绩效之间的关系越强

在市场化建设初期,寻租行为可能有利于突破体制障碍、推进市场化。参与市场交易的行为主体会通过“非市场方式”去疏通“关系”采取寻租行为使经济和道德成本降低(Augusto and Coelho,2009)。如果经济制度与法律制度还未完善,“非市场行为”在市场交易过程就会普遍存在。不完善的制度环境更容易激活“寻租”活动,掌握行政审批权的政府机关官员在资源分配与行政审批过程中,可能利用不规范的审批程序或不严密的标准等漏洞,就有机会“设租”或“创租”,这也为市场行为主体创造了“寻租”的空间。而反腐败本身也会产生大量的交易成本,如设立和完善相配套的法律制度的成本、监督成本、发现腐败的成本和执法成本等。完善的制度环境不但能够有效抑制“寻租”活动的产生,而且能为大数据应用提供良好的运行环境。政府通过大数据应用简化行政审批流程(和军、祝敏,2018),有效减少寻租空间产生的机会,同时大数据技术为公众支持提供了有效监管平台,为政府抑制腐败降低了监督成本和执法成本。因此本研究提出如下假

H6:制度环境对大数据发展水平和抑制腐败之间的关系具有正向调节作用,即制度环境越好,大数据发展水平与抑制腐败之间的关系越强

新兴经济体在推进市场化进程中,制度各维度之间的冲突与摩擦广泛存在,制度发展的不协调节奏以及由此产生的冲突和阻力会影响政府治理效率。在制度环境不完善的情况下,由于各维度之间会发生冲突且不可调和,通常表现出不健全的法律体系、无效的管理和低下的公共服务(Acemoglu and Johnson,2005;Acemoglu and Robinson,2006;Baland et al.,2010)。随着时间的推移,不可调和的冲突和矛盾会使交易成本与效率损失增加。基于制度理论和交易成本理论,不完善的制度环境阻碍了大数据对治理信息搜索成本的降低,增加了政府治理的运行成本。而且在不完善的制度体系下,由于存在严重的条块分割、治理信息的不对称以及契约的不完全等现象,难以实现信息共享,在这种制度环境下大数据技术很难发挥其降低政府治理中大量监督成本的作用。中国在推进市场化过程中,各区域市场化发展不平衡,例如,在中国某些省份或地区,市场环境虽然较完善,但法律制度仍有欠缺,道德风险或逆向选择的问题普遍存在。因此在不完善的制度环境下,造成监督机制不健全,大数据发展水平仍不能有效降低无效交易产生的交易成本以及有效交易不能成交所产生的交易成本(李善民、张媛春,2009)。本研究提出如下假设

H7:制度环境对大数据发展水平和监管质量之间的关系具有正向调节作用,即制度环境越好,大数据发展水平与监管质量之间的关系越强

转型经济体国家在推进市场化进程中政府与企业关系、民营经济发展、产品市场发展、要素市场发展、法律制度与法律服务中介五个维度之间应相辅相成、协同进步(Shi et al.,2017)。如果这种变化失调或不平衡,那么就会出现内部摩擦和冲突,造成制度环境的恶化。完善的制度环境表现出经济和法律两者的协调良性互动。惟有法律体系社会的全面进步才有一个可依托的物质基础和制度保障(王德玲,2019)。完善的制度体系还能确保信息的公开化,降低公民知情与政府信息拥有量之间的不对称性,在这样的制度环境下,政府利用大数据技术,建立大数据信息公开平台,最大限度地公开政府治理信息,能够大大降低政府内部治理交易成本,提高治理效率。因此,健全的法律体系环境能够保证大数据现代科技手段与司法体制改革有效结合,司法机关既可以从互联网获取涉嫌犯罪的情报,也可以通过互联网把握社会舆情动态,通过多种渠道获取各种有价值的案件情报信息数据,降低信息获取成本。同时,政府通过网站发布的各类行政处罚类信息和通报中蕴含的大量行政处罚信息和违法线索,有助于司法机关发现监管失职或渎职行为,降低政府监管成本。因此本研究提出如下假设

H8:制度环境对大数据发展水平和法制水平之间的关系具有正向调节作用,即制度环境越好,大数据发展水平与法制水平之间的关系越强

四、数据构建与实证模型设定

(一)数据构建

1.数据收

本文选择中国31个省级行政区2008~2017年的面板数据进行分析,探究大数据发展水平和制度环境对政府治理效率(政府绩效、抑制腐败、监管质量和法制水平)的影响。由于樊纲等人编纂的市场化指数和政府市场关系变量自2008 年后采用了新的统计口径,采用2008年之后的数据进行计量分析具有更强的可比性和连续性,结果也更有说服力。因此,本文的数据选择自2008年起始

2.测量工

(1)被解释变量。本文以政府治理效率为被解释变量,有关政府治理的研究文献表明,政府治理效率可以通过政府的反腐败力度(Helliwell and Huang,2006;姜扬等,2017;张克中、何凌云,2012)、政府的规模(姜扬等,2017)、政府的行政效率(何俊志、强舸,2011;姜扬等,2017)以及法制水平(姜扬等,2017)等方面来衡量,世界银行1996年公布的“全球治理指数”包括话语权和责任、政治稳定性、政府效率、规管质量、法治和腐败控制六大治理维度,本研究结合以上学者和机构的测量标准将政府治理效率划分为政府绩效、监管质量、抑制腐败、法制水平四个维度予以测度。其中,政府绩效的测量指标用每年年末各省公共管理、社会保障和社会组织中人均服务的人口数来测量(政府绩效=每年年末各省总人口数/各省公共管理、社会保障和社会组织就业人数);监管质量用火灾发生数与火灾伤亡人数的比值、交通事故发生数与交通事故伤亡人数的比值、地区生产总值与工业三废排放总值的比值来测量;抑制腐败用公共管理、社会保障和社会组织人数与贪污、贿赂、渎职案件数的比值来测量;法制水平用每万人中律师所均数和每万人中律师人数均数来测量

(2)解释变量。本文根据《大数据蓝皮书:中国大数据发展报告》中的商用指数和民用指数中的测量指标,商用指数中的“商业融合”的测量用“有电子商务活动的企业占总企业数的比重”,“商业普及度”的测量用每百家企业拥有的网站数(个)。民用指数中的“网络基础”的测量用“人均移动互联网接入流量”。这些测量指标可以从各省统计年鉴中每百人使用计算机数(台)、每百家企业拥有的网站数(个)和有电子商务交易活动的企业占总企业数的比重的栏目中查找

(3)调节变量。本文借鉴Shi等(2017)省级制度脆弱性的测量方法,使用樊纲市场化指数中的政府与市场的关系指数、非国有经济的发展指数、产品市场的发育程度指数、要素市场的发育程度指数、市场中介组织的发育和法治环境指数五项指标对各省市地区制度环境进行测量。首先计算样本中各地区中分项指标的“变化速度”,计算公式如下

其中在不同地区(r)和不同的分项指标(j)中从t-1年到t年的变化值然后计算每一个子指标的变化与5个维度的变化之间的关系

我们应用熵值公式来求得5个分指标不同变化速度,最终制度环境的测量公式为

其中Maxt为该地区t年熵值中的最大值,IEit得分越高的省份,其制度环境越好

(4)控制变量:除上述关键变量外,在模型中引入如下的控制变量:(1)市场化指数:依据樊纲市场化指数报告,收集2008~2017年市场化总指数作为测量市场化指数的静态指标;(2)经济发展水平:参考卢现祥、李小平(2008)的测量标准,使用国家统计局分省数据中的人均GDP的自然对数变量(LnGDP)表征某一省份的经济发展水平;(3)劳动力受教育水平:参考李炳堃(2018)的测量标准,使用国家统计局分省数据中的劳动力平均受教育年限代表劳动力受教育水平

(二)实证模型设定

基于文献研究的理论基础与假设,设定如下关于大数据发展水平与政府治理效率的计量模型

五、实证分析

(一)变量多重共线性检验

1.相关系数分

表1中的结果显示,变量之间的相关系数都在合理的范围内,人均GDP和省域大数据发展水平的相关系数最高,为0.422

2.方差膨胀因子(VIF)分析

解释变量的方差膨胀因子VIF检验结果如表2所示。表2中的结果显示,所有变量中最大的VIF值为2.17,远小于10。因此结合相关系数和方差膨胀因子VIF的分析结果可知,不需要担心变量间的多重共线性问题

(二)面板数据回归结果

各地区之间同期经济活动可能存在相互影响,因此本文首先对面板数据进行组间异方差的修正沃尔德检验、组间自相关的伍德里奇检验和组间同期相关的Pesaran检验,3个检验结果均强烈拒绝原假设,说明建立的模型存在组间异方差、自相关及同期相关等问题

采用截距固定的最小二乘法(LS)进行估计(表3的第1~3列)。各地区受教育水平、经济发展水平和市场化水平是3个控制变量。从模型1的结果可以看出,大数据发展水平系数在1%水平上显著为正(β=0.02,p< 0.01),这说明大数据发展有助于政府绩效的提升,假设1成立。为了检验模型1的稳健性,在模型1的基础上增加了制度环境,得到模型2。从回归结果来看,大数据发展水平系数在1%水平显著为正(β=0.02,p

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