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关于中国工业行业信息化建设贡献率研究

发布人: 谜语网 发布时间:2015-10-02 字体: | | 打印文章

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论文 摘要:用岭回归削弱多重共线性的影响,对 中国 工业 行业36个分行业信息化建设的贡献率进行测定和分析。各行业信息化建设贡献率的差异较大,且在总体上超过了资本和劳动的贡献率。

论文关键词:中国工业行业;信息化; 经济 增长;贡献率

按传统的增长理论,经济增长取决于可利用物质、资本和劳动力等要素,这些物质、能源是有限的,绝大多数是不可再生的、不可共享的。因此,一些经济学家为经济增长的潜力而担忧。信息是同物质、能源构成客观世界的三大要素之一,它是无限的、可再生的、可共享的。经济信息化的主要特征是信息要素广泛渗透到人类社会各种经济活动之中,社会经济 发展 主要不是有赖于物质材料的增加与新能源的开发,而是有赖于信息力量的推动。全球范围的信息化使信息基础结构成为国民经济的新支柱,以互联网为物理基础建立起来的电象空间成为人类的一种新型生存空间。信息化建设投资很大,信息化基础设施的建设速度很快,但却不容易将信息化的投入和产出建立内在联系,准确明显地测算出信息化建设的效益来。 科学 评价信息化投资的方向及其效益,具有重要的理论意义与实践意义。

1 文献 回顾及研究问题的提出

1.1国内外研究现状

1.2对国内外研究的评析

在信息化对经济社会发展的影响研究方面,现有研究主要集中在信息化对国民经济的影响、企业信息化及效益等领域,而对信息化对行业的贡献以及信息化在行业内部作用机理等方面的研究则很少。这一方面是由于相关指标和数据的缺乏,另一方面也是由于对行业领域信息化的特点缺乏系统性的分析和探讨。具体来讲:

一是,现有研究过分宏观或过分微观。如:研究主要集中在区域信息化与区域经济、三产业的信息化水平及其影响、企业信息化的效益等。缺泛行业层面的研究,特别是对工业行业各分行业的信息化水平及其对经济增长的贡献等领域缺少研究。

二是,在用计量模型进行分析时,没有考虑多重共线性的影响。

本研究力求在前人研究的基础上,在中国工业行业信息化建设贡献率研究方面取得进展。

y用行业增加值,用行业人数,是行业信息化水平(具体分析及 计算 过程参见作者论文)。

3对时间序列数据的研究

3.1时间序列数据的一般多重线性回归分析

对中国工业行业36个分行业的时间序列数据按式(3)回归分析。可以得出结论:

R均接近l,说明该模型的拟合度比较好,即该模型的回归效果较好。F检验均通过,说明y与K、L、,四个变量对数的线性关系成立。

但有较多的系数没有通过t检验,且有较多的VIF值大于10,说明存在严重的多重共线性。资本、劳动之间存在多重共线性,特别是信息化测度指标体系中包含有资本和劳动的因素,信息化水平与资本、劳动之间的多重共线性更不能忽视。

3.2时间序列数据的岭回归分析

3.2.1岭回归分析(以H34电力、热力的生产和供应业为例)。图1为不同k值时各变量的回归系数连成的曲线,该曲线被形象地称为岭迹。可见,当k到达0.1附近时,三条岭迹都开始变的平稳。本研究k取0.1。

岭回归输出如表2:(注:B列是各变量的系数,Beta列标准化后各变量的系数。)

岭回归分析与一般多重线性回归分析回归系数的标准误比较,表3。可见,岭回归分析中各自变量回归系数的标准误均比一般多重线性回归分析回归系数的标准误小。

3.2.2信息化建设贡献率的差异。对 中国 工业 行业36个分行业的时间序列数据均作岭回归分析,并对信息化建设贡献率由低到高排序,如表4。

通俗地说,在该时期内,中国工业行业信息丰裕系数的对数每增长一个单位,能够引发工业生产总值指数的对数平均增长0.5791个单位。尽管上述定量分析结果中不能绝对排除存在自相关因素,但分析结果总体上表明的信息要素成为中国工业 经济 增长的重要来源这一结论依然是可信的。

信息化对工业内部各分行业的带动作用存在着明显的差异,并非是同步。这可能与信息化向这些行业的渗透、扩散、或这些行业运用信息技术改造本行业的力度等存在较大的差别相关。其中作为国家的基础工业和装备工业,信息化对黑色金属矿采选业(H3)、有色金属矿采选业(H4)带动作用相对较弱尤其值得关注。

4对横截面数据的分析

对横截面数据进行岭回归分析,取信息化贡献率、资本贡献率、劳动贡献率标准化后的系数作图,图2。

可见,信息化贡献率大于资本贡献率,而资本贡献率又大于劳动力贡献率。资本贡献率、劳动力贡献率、信息化贡献率的变化趋势均趋于平缓。

5结论

中国工业行业经济增长与信息化、资本及劳动三者之间有很好的相关关系。经济的增长是由信息、资本、劳动三种要素决定的。其中,信息要素的作用为最大,应该把信息化作为促进中国工业经济增长的主要方式,即通过增加工业经济建设中信息要素的比重为原动力来带动工业经济的快速增长。同时,注意解决某些行业信息化贡献率低的问题。

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