信息产业经济论文5100字范文_信息产业经济毕业论文指导

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  信息产业经济论文5100字范文(一):信息产业内部要素的贡献度和信息产业对经济影响程度的分析论文

 

  [摘要]本文采用动态道格拉斯生产函数模型和多元回归方法计算出模型参数,再根据协整理论对桂林市信息产业和经济增长的关系进行了实证分析。实证结果表明:桂林信息产业属于规模递增型;信息产业的发展促进了桂林经济增长,并且两者在长期内存在着稳定协同的均衡关系。

 

  [关键词]信息产业;道格拉斯生产函数;协整;方差分解

 

  [中图分类号]F224[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2008)14-0097-05

 

  0引言

 

  信息产业的发展是当今世界经济和社会发展的主要特征之一,以电子信息技术和信息服务为核心的相关产业已发展成为全球发展最快和最具竞争力的产业之一。目前,世界上许多国家都将以电子信息技术和信息服务为核心的产业作为推动经济和社会发展的支柱产业,信息产业的发展极大影响着经济发展。本文力求从实证角度分析这种相关程度,得到相关结论,并对桂林信息产业的发展规划提出建议。本文的研究分为3个部分:①信息产业中各要素贡献度的分析;②信息产业和经济增长协整关系的分析;③结论与政策建议。

 

  1信息产业中各要素贡献度的分析

 

  1.1技术中性理论

 

  技术进步的定量研究始于索洛发表的《技术进步与总量生产函数》,自此,各国经济学家创造和发展了多种技术进步的测量模型,归纳起来主要有生产函数模型、投资函数模型、投入产出模型等。根据研究,为了准确地度量、评价技术进步的作用,有必要在生产函数中引进时间因素,即动态生产函数[1]。因此,本文对生产函数进行了必要的修改,以此测量信息技术对桂林经济增长的作用。其形式为:

 

  本文只考虑劳动力和资本两种生产要素,此时的动态生产函数为:

 

  Y=F(L(t),K(t),t)

 

  从理论上分析,这种生产函数分为3种类型:哈罗德技术中性、索洛技术中性和希克斯技术中性。哈罗德技术中性是指技术的发展只提高单位劳动的产出,所以会使人们更多投入劳动生产力而减少投入资本,生产函数的形式为:Y=A(t)F(L,K)。索洛技术中性是指技术的发展只影响单位资本的产出,提高了资本的生产效率,而对单位劳动的产出没有影响,因而这种技术进步会使人们更多使用资本而相对较少使用劳动力,生产函数的形式为:Y=F(A(t)L,K)。希克斯技术中性是指既提高资本的产出效率,也提高劳动的产出率,且二者是同比例提高;因此这种技术进步不会影响到人们对资本和劳动使用量的相对比例,生产函数的形式为:Y=F(L,A(t)K)。

 

  1.2回归模型的构建

 

  本文关于信息技术对经济增长的研究采用希克斯中性技术进步的假设,并且生产函数采用柯布-道格拉斯生产函数。道格拉斯生产函数形式为:

 

  式中:Y为国内生产总值;A、K、L分别为技术、资本、劳动要素的投入;α、β分别为资本和劳动要素的产出弹性;α+β>1时,是规模报酬递增的;α+β<1时,是规模报酬递减的;α+β=1时,是规模报酬不变的。

 

  技术进步由下述生产函数表示;

 

  y(t)=f(L(t),K(t)t)

 

  其中t为时间。产出随时间的变化由(2)式给出

 

  将上式两边同除以产出y,转化为变化率形式,得到;

 

  等式右边的前两项为两种投入要素的变化率,第一项是劳动力的增长使产出增长的部分,第二项为资本的增长使产出增长的部分,u为技术进步使产出增长的部分,即技术进步率。

 

  将(1)式道格拉斯生产函数两边取对数,得到如下线性模型:

 

  (4)式的一阶差分形式为:

 

  △logY=α△logL+β△logK+u(5)

 

  利用表1的数据对(5)式进行多元回归分析,计算其中的参数。

 

  将(3)式的各项用年增长率代替得:

 

  然后,用各变量的年增长率数据计算上述各参数,由(6)式得:

 

  分别称为技术进步、劳动力增长、资本增长对产出增长的贡献度[1]。

 

  1.3模型求解

 

  由于桂林统计年鉴的统计口径还是按照传统三产业的划分来统计,没有信息产业的相关统计数据,所以根据1996-2006年《桂林市经济社会统计年鉴》的电子信息设备制造、仪器仪表、专用设备制造业、通信业和电气机械制造业行业的数据加以整理近似代替信息产业的相关数据。根据表1中的数据计算出1995-2005年间,桂林市信息产业的年平均增长率为12.59%。利用公式(5)、(6)和(7),再根据表1的数据计算出技术进步、资本投入、劳动力投入对桂林市信息产业增长贡献度分别为:

 

  其中参数的估值:α=0.472051,β=0.996152,u=3.343%,α+β>1。

 

  1.4结论分析

 

  上述计算结果表明,桂林市信息产业增长中(劳动力减少的情形下,资金投入年平均增长10.34%,产值年平均增长12.59%),信息技术进步的贡献度为26.55%,资金投入的贡献度为81.81%,表明桂林信息产业的发展主要依靠资金的投入。但由α+β>1可得到桂林信息产业属于规模递增型,可以扩大信息产业的生产规模,反映出现阶段桂林对信息产业结构的调整和优化取得了一定的成果。

 

  2信息产业和经济增长协整关系的实证研究

 

  2.1数据与变量

 

  根据1996-2006年《桂林市经济社会统计年鉴》的电子信息设备和电气机械制造业等行业的数据加以整理近似代替信息产业的相关数据,用IT表示信息产业的总产值,GDP表示桂林市生产总值。由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系,并能避免数据的剧烈波动,减少数据的异方差性,所以对实际GDP、IT进行自然对数化处理,LGDP,LIT分别表示GDP、IT的自然对数值,见表2。

 

  进行协整分析以前,必须先用ADF单位根检验方法来检验变量是否平稳,根据时序图1可以判断时间序列GDP、IT既有截距又有趋势项,滞后阶数AIC和SC值为最小准则[2]。时间序列LGDP、LIT的平稳性检验结果见表3。

 

  由表3可以得到,时间序列LGDP、LIT经过一阶差分平稳,所以是一阶单整序列。

 

  2.2协整检验

 

  如果一组非平稳时间序列存在一个平稳的线性组合,该组合不具有随机趋势,那么这个线性组合被称为协整方程,表示一种长期的均衡关系。虽然时间序列LGDP、LIT是非平稳的一阶单整序列,但其可能存在某种平稳的线性组合,反映了它们之间可能存在长期的比例关系,即协整关系[3]。

 

  为了保持合理的自由度使模型参数具有较强的解释力,同时又要消除误差项的自相关,因此选择最大滞后阶数为3。从3阶降到1阶来选择模型的最优滞后阶数。使用AIC、SC信息准则和LR统计量作为选择最优滞后阶数的检验标准。结果表明,滞后阶数为2的VAR(用VAR(2)表示)各方程回归残差序列均满足正态性,不存在自相关,VAR(2)为最优模型。

 

  本文采用Johansen提出的极大似然迹检验方法进行协整检验,Johansen协整检验是一种基于向量自回归模型的检验方法,序列使用有确定趋势且协整方程有截距有趋势的形式[4]。协整检验从检验不存在协整关系这一零假设逐步检验,检验结果表明在1%的显著水平下,存在一个协整关系,见表4。

 

  经过标准化的协整向量(LGDP,LIT)为(1.000000,

 

  1.830695),估计的协整关系式为:

 

  ECMt=LGDPt-0.435449LITt-0.055416t(8)

 

  LGDP与LIT的长期关系是LGDPt-0.435449LITt,LIT对LGDP的弹性为0.435449,即信息产业对数值每增长1%,会促使GDP的对数值增长0.435449%。

 

  2.3误差修正模型的建立

 

  协整检验结果证明:桂林经济增长和信息产业增长之间存在长期稳定的均衡关系。再建立GDP与信息产业相互间短期波动向长期调整的误差修正模型,序列使用有确定趋势且协整方程有截距有趋势的形式。

 

  DLGDPt=-0.263850×ECMt-1-0.063884×DLGDPt+

 

  0.175451×KLITt+0.083365(9)

 

  由(8)式可知,该协整关系反映的是变量之间长期稳定趋势,它趋于长期均衡。VEC模型整体检验结果表明,模型整体的对数似然函数值足够大(为44.44115),同时AIC和SC值相当小,分别为-6.76和-6.52,说明模型整体解释力较强。

 

  由(9)式可知,LIT对LGDP存在正向的相关性,LIT滞后一期对当期的LGDP的增长有正的弹性,弹性为17.55%。均衡误差项EC的系数为负,符合误差修正机制应该是一个负反馈过程[5]。误差项系数绝对值决定了均衡恢复的速度有多快,在(9)式中其系数为-0.263850,非均衡误差则以0.263850的比例影响后一期GDP的变化。

 

  2.4方差分解

 

  Granger因果关系检验结果仅能说明变量之间的因果关系,但不能说明变量之间因果关系的强度。本文应用方差分解对LGDP、LIT各变量的不同预测期限的预测误差的方差进行分解(见表5、表6)。方差分解的主要思想是把系统中每个内生变量的波动按其成因分解为与各方程信息相关联的m个组成部分,从而了解各信息对模型内生变量的相对重要性。方差分解不仅是样本期间以外的因果关系检验,而且将每个变量的单位增量分解为一定比例自身原因和其他变量的贡献[3]。

 

  表5表明,信息产业对GDP的影响只是随预测步长的延长影响逐渐增大,但其信息的影响没有超过GDP预测误差的10%。

 

  表6表明,GDP的信息对信息产业的影响很大,占信息产业预测误差的88%左右,表明GDP在长期对信息产业QPSmZtk8QeDyEmzvBsdy8lo49IeQra04rvZDIrTNGiU=的影响是十分重要的。

 

  表4表明:桂林GDP增长、信息产业增长之间存在唯一长期稳定的动态均衡关系。方差分解的结果表明:在长期,GDP对信息产业的影响是非常重要的,而信息产业对GDP的影响只是逐渐增强,但并不显著。

 

  3结论与政策建议

 

  从以上的定量分析结果,可以得到以下几点结论:

 

  (1)桂林市信息产业增长中,信息产业技术进步的贡献度为26.55%,资金投入的贡献度为81.81%。桂林信息产业属于规模递增型,反映出现阶段桂林对信息产业结构的调整和优化取得了一定的成果。

 

  (2)GDP增长、信息产业增长之间存在唯一长期稳定的动态均衡关系,信息产业的发展促进了桂林经济增长,从长期来看即信息产业对数值每增长1%,会促使GDP对数值增长0.435449%。

 

  (3)方差分解的结果进一步表明:在长期GDP对信息产业的影响是非常重要的,而信息产业对GDP的影响只是逐渐增强,但并不像GDP对信息产业的影响那样显著。

 

  促进桂林信息产业全面发展的思路与建议:

 

  (1)发挥科技园区辐射带动作用,构建桂林电子信息产业体系。自1951年美国斯坦福大学在其校园内创办斯坦福研究园并发展成为闻名于世的“硅谷”之后,建设高新技术产业科技园区成为世界各国发展高新技术的普遍做法。桂林信息产业发展同样离不开信息产业园、信息产业人才小高地、电子信息城的坚强支撑与带动,进一步推进桂林信息产业健康发展,按照“壮大扶小”的原则,着力培育一批电子信息龙头企业,全面提升信息产业科技园区的整体形象,充分发挥信息产业科技园区对信息产业及地区社会经济发展的辐射带动作用,实现由政策驱动向功能驱动转变。

 

  (2)正确选择信息技术创新战略,提高企业自主创新能力。近年来,桂林信息产业发展迅速,规模扩张明显,目前该产业工业生产总值占广西同行业生产总值的75%以上[6],但桂林电子信息设备制造业大量引进国外生产技术与品牌产品,技术上受制于人,无法摆脱“洋打工”的不利境地。发展桂林信息产业,必须正确选择信息技术创新战略,提高企业自主创新能力。

 

  (3)实行人才多元化战略,高度重视科技人才在信息产业发展过程中的地位与作用。桂林有桂林电子科技大学、广西师范大学、桂林电子工业学院等多所高等院校,每年能够培养大量信息技术人才,具有较为可观的科研队伍,能够为信息产业自主创新发展提供可持续的人力支撑。电子信息技术的发展归根到底依赖于核心技术,依赖于能够研发并掌控核心技术的科技人员,桂林信息产业欲实现跨越式发展,必须高度重视人力资本在信息产业发展中的巨大作用。

 

  信息产业经济毕业论文指导(二):信息产业集群区域经济效应评价指标体系的研究论文

 

  摘要:信息产业集群已成为我国区域发展的一种重要组织形态,信息产业集群的发展极大地带动区域经济以及整个国民经济的发展。本文从外部规模经济效应、交易成本节约效应、知识溢出效应、人力资本效应、区域品牌效应以及波及效应六个方面建立信息产业集群区域经济效应评价指标体系。

 

  关键词:信息产业集群;区域经济效应;评价指标体系

 

  在世界经济全球化的背景下,产业集群已成为各国经济发展过程中的必然选择,是提高区域核心竞争力的有效途径。在中国的经济版图上“产业集群”已经成为了一道亮丽的风景线,成为区域产业发展的一种重要组织形态,成为各类生产和创新要素最聚集的地方。

 

  目前,在国家的大力支持下,我国信息产业也在不断集聚,形成了长江三角洲、珠江三角洲、环渤海地区等信息产业集群,对区域经济增长以及国民经济增长做出了重要贡献。因此对信息产业集群的经济效应具有一定的实践意义。本文在前人的研究与相关理论的基础上建立一套合理、科学的信息产业集群区域经济效应的评价指标体系,为我国信息产业集群发展提供借鉴与指导。

 

  一、信息产业集群的概念

 

  信息产业集群是指特定区域的信息制造企业,信息服务企业,科研结构以及信息金融服务机构等辅助机构在地理上聚集,同时企业与企业之间具有竞争与合作的关系。

 

  信息产业集群不仅具有一般产业集群的聚集效应,同时也具有自己独特的特征,主要表现在:(1)信息制造业和信息服务业都具有高度的专业化,高度的专业化有利于企业的资金会主要聚集在某一特点领域,同时吸引专业化人才,可以加强企业之间的合作与交流。(2)在信息产业集群价值链始端为研究性大学和研究所,在信息产业集群中起了主导作用,知识溢出效应显著。(3)信息产业具有高渗透性,渗透到其他产业,促进产业结构的调整,提高产业的竞争力,产生二次经济效益,促进区域经济的发展。

 

  二、信息产业区域经济效应

 

  1.外部规模经济效应。马歇尔首先提出了外部规模经济理论,他认为在其他条件相同的情况下,行业规模较大的地区比行业规模较小的地区生产更有效率,行业规模的扩大可以引起该地区厂商的规模收益递增,形成外部规模经济。在信息产业集群内,相关的信息行业聚集在一起,随着资金、人员和技术都聚集到这个集群,新的信息企业也会不断加入到这个集群中。同时由于信息产业具有衍生效应,集群中会不断衍生许多新企业,这些新企业的成员都来源于集群内部原1aeOn0Gk5/l0TVJ6dZKRsnv7lzi6shqI+wKPXy44YTY=有的各个企业,各个企业之间的分工协作密切,在集群的价值链中获得规模效益。

 

  2.交易成本节约效应。产业集群内各企业利用地理邻近性,通过合作、联盟以及竞争等方式进行共同的价值活动。集群这种企业和企业之间的高度分工与合作的关系,使产业获得较低的成本。利用地理位置的邻近来节省企业之间的物质和信息流的传输,降低了交易费用。信息产业集群内部,企业衍生新企业,从而集群内的拥有共同的产业文化以及价值观,有利于企业之间建立以信任为基础的社会网络,使企业节省寻找成本和谈判成本。

 

  3.人力资本聚集效应。信息产业集群作为知识密集型与劳动密集型产业相结合的集群,人力是信息产业集群发展的重要源泉。信息产业集群的人力资本聚集效应分为两个阶段:第一阶段是相关的信息产业在一定的区域聚集起来,吸引大量的雇员加入集群;第二阶段是产业集群发展进程中,知识溢出所带来的技术流动以及企业之间的分工协作,加快了从业人员的流动性,同时可以得到最新的管理和技术水平,提高了从业人员的素质,人力资本更容易增值,提高了劳动生产率。

 

  4.知识溢出效应。知识具有非排他性,一个企业创造了知识,其他企业能够很快地应用这种知识。产业集群的聚集效应和企业分工协作,使得知识溢出更加明显。信息产业集群中科研结构和大学科研成果很快扩散到企业中,企业之间技术创新业很容易被其他企业模仿,因此企业只有不断创新才能适应集群竞争机制。集群内专利数量增加,新产品数量增多,产品周期缩短,提高了集群的竞争力,对区域经济增长中起了关键作用。

 

  5.区域品牌效应。区域品牌是产业集群的无形资产,相对于整个产业集群,单个企业的生命周期是短暂的,品牌效应可能难以持续。信息产业的聚集,提高了整个集群的竞争力,创造了营销优势,形成区域品牌。同时,产业集群的各个小企业可以借助集群品牌效应做宣传,降低广告成本,使每个企业受益。产业集群品牌相较于单个企业品牌更具有影响力,能够控制更大的市场营销规模。

 

  6.波及效应。信息产业具有高渗透性,与其他产业之间存在着很强的关联性。信息产业集群是相关信息产业聚集形成,扩大了信息产业的渗透作用,信息产业集群与区域其他产业形成社会网络,生产链得以延伸和向高端攀升,产生二次经济效益,区域生产活动的乘数效应显著提高。

 

  三、评价指标体系的建立

 

  信息产业集群区域经济效应评价指标体系的建立,应遵循以下几个原则:科学性原则、针对性原则、可比性原则。根据上述对信息产业集群区域经济效应的分析,得到评价指标体系,共6个一级指标和其细化的20个二级指标:

 

  1.外部经济规模效应:地区信息产业对GDP的贡献率,地区行业企业数量年变动率,相对全国行业的资本产出率,相对全国行业的产值。

 

  2.交易成本的节约效应:非销售费用占行业产值的比重,非销售成本占行业产值的比重。

 

  3.知识溢出效应:行业R&D年科技经费支出的比重,行业新产品产值占有率,从事科研活动企业的比重,行业科技人员的比重。

 

  4.人力资本聚集效应:相对全国行业的雇员,相对全国行业的工资水平,相对全国行业的人均产值,就业吸纳率。

 

  5.区域品牌效应:区域品牌市场占有率,区域品牌规模扩张能力。

 

  6.波及效应:影响力系数,感应力系数。

 

  四、结论

 

  在对国内外信息产业集群区域经济效应研究梳理的基础上,并结合信息产业集群的特性,建立信息产业集群的评价指标体系。信息产业集群的发展对促进区域经济和产业结构调整有着重要的战略意义。因此,对信息产业集群区域经济效应评价指标的研究是具有一定的实践意义,为信息产业集群的发展提供借鉴作用。

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  • 发表日期:2021年06月21日 编辑:zx