CNDD-0136 地级市邮局数和固定电话数（可做地区互联网发展水平的工具变量）及学术论文应用
▪ 数据名称: 地级市邮局数和固定电话数
▪ 数据编号： 0136
▪ 数据范围： 地区层面
▪ 地区范围： 282 个城市
▪ 样本数量： 282 条
▪ 数据来源： 《中国城市统计年鉴》
▪ 数据说明： 地级市邮局数和固定电话数据包括行政区划代码、地区、所属省份、长江经济带、经度、纬度、1984年末总人口数（万人）、1984年末邮电局数（处）、1984年末电话机数（部）、1984年末邮电业务总量（万元）、1984年每百万人邮局数、1984年每百人固定电话数等变量，数据提供.dta和.xlxs两周格式。
▪ 综合评价： 数字经济的核心是以互联网为代表的新技术群。从中国互联网接入技术的发展史看，互联网走进大众视野基本上是从电话线拨号接入 (PSTN) 开始的。所以，数字技术的发展应该是从固定电话普及开始的。这样历史上固定电话普及率较高的地区也极有可能是数字经济发展较好的地区。同时，固定电话普及之前，人们的信息沟通方式主要是通过邮局系统，并且邮局也是铺设固定电话的执行部门，因此邮局布局分布也会在一定程度上影响固定电话的分布进而影响互联网的先期接入。邮局布局通过影响互联网的使用技术与习惯养成影响数字经济的普及与发展，从这个意义上讲，选取固定电话数量和邮局数量作为地区数字经济发展指数的工具变量满足了相关性要求。与此同时，相对于数字技术的发展速度和信息技术的变革，历史上固定电话数量和邮局数量对于当前企业经济活动的影响正在消失。从这个意义上看，在控制了其他变量后，选取历史上固定电话数量和邮局数量作为工具变量在一定程度上满足排他性要求。因此，地级市邮局数和固定电话数 据可以用作地区互联网发展水平的工具变量
▪ 常用度： ★★★ ★★
▪ 稀缺度： ★★★☆ ☆
▪ 新颖度： ★★★☆
▪ 总体级别： 11颗星
✔ 常用度：是数据市场中需求指标，是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。
✔ 稀缺度：是数据市场中供给指标，是指该数据在其他数据库的出现频率。
✔ 新颖度：是数据市场中生成指标，是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。
黄群慧,余泳泽,张松林.互联网发展与制造业生产率提升：内在机制与中国经验[J].中国工业经济,2019(08):5-23. 文章重点关注互联网发展对制造业效率的影响这一现实问题。研究通过超边际与一般均衡分析,建立了互联网发展影响制造业效率的理论模型,揭示了互联网发展提升制造业效率的内在机制,并选取历史数据作为工具变量,在克服内生性的基础上,从城市、行业和企业三个维度全面检验了互联网发展对中国制造业效率的影响强度和内在机制。研究显示,互联网发展显著促进了城市整体和制造业整体生产率,且对制造业整体生产率的影响大于其对城市整体生产率的影响;互联网发展显著提高了制造业企业生产率。城市互联网发展指数每提高1%,制造业企业的生产率会提高0.3%。内在机制检验结果显示,互联网技术发展通过降低交易成本、减少资源错配以及促进创新提升了制造业生产率。以上研究结论为中国实施”互联网+”行动计划、建设网络强国和制造强国战略奠定了理论与事实基础。 为了检验互联网发展对制造业效率的影响，文章设定了如下基本检验模型：
其中，i 代表城市，t 代表时间，TFP 为制造业生产率，采用了宏观城市整体生产率和制造业企业生产率两个维度。internet 代表城市互联网发展指数，Z 代表一系列控制变量，μ 表示各个城市不随时间变化的未观察因素，用来控制地区固定效应；δ 则控制时间固定效应；ε 表示随机扰动项。 文章通过搜集和整理 2003—2014 年（制造业企业数据为 2000—2007 年）的相关统计年鉴、工业企业数据库和各类公开信息，获得所需的数据，具体变量与数据处理方式如下：（1）因变量。宏观制造业层面全要素生产率的计算采用了 SFA 方法，具体测算过程见本节第三部分。微观企业层面全要素生产率的计算方法主要采用了 OP 方法。（2）自变量。采用互联网综合发展指数进行度量。综合已有研究对互联网发展的相关测度指标以及城市数据的可得性，从互联网应用和产出角度，选择了互联网普及率、互联网相关从业员、互联网相关产出和移动互联网用户数四个维度的指标。其中，互联网普及率采用每百人互联网人数代理，互联网相关从业人员采用计算机服务和软件业从业人员占单位从业人员比重代理，互联网相关产出采用人均电信业务总量代理，移动互联网用户数采用每百人移动电话数代理。所有数据均来自《中国城市统计年鉴》和各类公开信息。在具体计算过程上，先将四个指标进行了标准化处理，在此基础上采用主成分分析方法综合成一个指标代理互联网综合发展指数。（3）控制变量。从城市层面的控制变量看，已有研究针对技术进步（TFP）影响因素的思路有以下三个角度：一是制度环境和政府行为角度（范子英和张军，2009；邓明，2013）；二是创新基础设施角度（刘秉镰等，2010）；三是创新模式角度（余泳泽和张先轸，2015）。根据以上三个角度并综合现有研究，选择了 FDI 比重代理 FDI 技术外溢效应；选择教育科技投入占 GDP 比重度量科技投入；选择财政自主权度量制度因素，采用一般预算内财政收入比上预算内财政支出。此外，还选择人均 GDP 作为控制变量，用以控制经济发展程度对全要素生产率的影响，并加入人均 GDP 的平方项用于考察其对生产率的非线性影响；还加入年份虚拟变量和城市虚拟变量。在企业层面的控制变量选择上，选择企业的年龄、规模以及相关财务指标，并且对企业的资本密度、新产品产值以及出口密度进行控制，在此基础上加入行业、地区和时间三个维度上的固定效应。 缓解内生性问题是经济学研究的一个不容忽视的重要问题。从文章关注的主题出发，一方面制造业生产率的快速提升离不开互联网技术的快速发展， 同时互联网技术的发展也离不开制造业技术水平的提升，因此，互联网发展与制造业生产率存在一定的因果内生关系；另一方面，影响制造业生产率的因素较多，目前数据所涉及的控制变量难以防止遗漏变量的产生。由于可能存在潜在的反向因果和遗漏变量问题，通过工具变量法缓解内生性问题，识别互联网发展对制造业生产率影响的净效应。从中国互联网接入技术的发展史看，互联网走进大众视野基本上是从电话线拨号接入（PSTN）开始的，接着才是 ISDN、ADSL 接入到目前的光纤宽带接入技术。所以，互联网技术的发展应该是从固定电话普及开始的。这样历史上固定电话普及率较高的地区也极有可能是互联网普及率较高的地区。同时，固定电话普及之前，人们的信息沟通方式主要是通过邮局系统，同时邮局也是铺设固定电话的执行部门， 邮局布局分布也会在一定程度上影响固定电话的分布进而影响互联网的先期接入。邮局布局通过影响互联网的使用技术与习惯养成影响互联网的普及与发展，从这个意义上讲，选取固定电话数量和邮局数量作为地区互联网发展指数的工具变量满足了相关性要求。与此同时，相对于互联网技术的发展速度和信息技术的变革， 历史上固定电话数量和邮局数量对于制造业企业生产率的影响正在消失，就目前来看，固定电话与邮局的数量也难以影响企业生产率。从这个意义上看，在控制了其他变量后，选取历史上固定电话数量和邮局数量作为工具变量在一定程度上满足排他性要求。 基于以上逻辑，文章选取了历史上各城市 1984 年每百人固定电话数量和每百万人邮局数量作为地区互联网发展指数的工具变量。因为本研究样本为均衡面板数据，只采用 1984 年城市层面每百人固定电话数量和每百万人邮局数量作为工具变量会因为固定效应模型的应用出现难以度量的问题。为此，借鉴 Nunn and Qian（2014）的设置方法，构造了各城市 1984 年每百人固定电话数量和每百万人邮局的数量（与个体变化有关）分别与上一年全国互联网投资额（与时间有关）的交互项，作为城市互联网发展指数的工具变量。实证中将给出第一阶段排他性 F 统计值检验工具变量和内生变量强相关性。
[1]柏培文, 喻理. 数字经济发展与企业价格加成：理论机制与经验事实[J]. 中国工业经济, 2021(11):59-77. [2]李治国, 王杰. 数字经济发展、数据要素配置与制造业生产率提升[J]. 经济学家, 2021(10):41-50. [3]钱海章, 陶云清, 曹松威, 曹雨阳. 中国数字金融发展与经济增长的理论与实证[J]. 数量经济技术经济研究, 2020, 37(06):26-46.
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