推动信息化和工业化深度融合是“四化”同步发展的重引擎,有助于以信息化带动工业化,以工业化促进信息化,...

   推动信息化和工业化深度融合是“四化”同步发展的重引擎,有助于以信息化带动工业化,以工业化促进信息化,从而促进我国经济健康可持续发展。文章在前人研究的基础上,首先采用因子分析方法构建适用于评估两化融合程度的综合指标,其次将C-D生产函数与多层线性模型结合,提出多层C-D生产函数,最后实证研究了2001年以来信息化与工业化融合对我国经济发展的拉动影响。研究结果表明经历了“十五”和“十一五”,信息化与工业化实现了快速融合,此融合也为二者未来的深入发展创造了动力;劳动和资本对我国经济的拉动作用呈现稳定或逐年降低的趋势,信息化在与工业化融合的过程中对我国经济发展的拉动作用则进一步加强并逐年递增。 
关键词两化融合;多层C-D生产函数;因子分析 
一、 引言 
国内外学者认为工业化是指一国通过发展制造业,并用它去影响和装备国民经济其他部门,使国家由农业国变为工业国的过程。工业化并不是一蹴而就的,其发展需经历前工业化、工业化和后工业化等多个过程。后工业化阶段的特点是城市的中枢管理智能更加强化,城市消费者的求更加多样化,电脑技术和数据通讯网络所构成的物质机制使城市的经济状态和生活方式不断发生改革。也就是说,后工业化阶段同时也是城镇化和信息化的高度发展阶段。《2006-2020年国家信息化发展战略》指出“信息化是充分利用信息技术,开发利用信息资源,促进信息交流和知识共享,提高经济增长质量,推动经济社会发展转型的历史进程”。周振华、胡欣、周宏仁、邹生、甘中达等提出信息技术向某些产业部门、行业的逐渐渗透将极大地改变并优化这些部门和行业的生产方式、销售模式、产业结构、组织管理结构等,促进整个社会组织和产业结构的全面改造,推动工业化的进一步深入发展。由此可见,工业化和信息化不是独立存在并独立发展的,两者具有相同的目标,其互补共进是历史的选择。 
信息化与工业化融合是我国的新型经济发展战略,也是当代中国经济社会发展的重大理论和实践课题。吴敬琏,周叔莲,谢康等研究提出信息化与工业化融合存在着信息化带动工业化与工业化促进信息化两条路径,相对于工业化促进信息化的融合路径而言,信息化带动工业化融合与两化融合具有较高的相关性和较一致的动态关系;中共十六大在2002年提出了以信息化带动工业化,以工业化促进信息化,走新型工业化道路;中共十七大在2007支出大力推进信息化与工业化融合,促进工业由大变强。那么,在中国各级政府的巨大投资下,经历了“十五”到“十一五”两个五年计划,我国信息化与工业化融合发展的状况如何?信息化在与工业化融合的过程中对我国经济发展的拉动作用发生了哪些变化?针对这两个重问题,国内学术界虽开展了众多研究,但对第一个问题多是进行概念讨论和描述分析,对第二个问题多是进行现状刻画或在一段时间区间内讨论,没有揭示两化融合和信息化拉动作用的时间变化趋势和规律。 
为此,本文在前人研究的基础上提出构建两化融合的综合评价指标,并将Cobb-Douglas生产函数与分层模型理论相结合,提出可用于研究投入产出时间变化趋势的分层Cobb-Douglas模型,最后分析2001年~2012年中国12年的数据探讨中国信息化与工业化融合发展的趋势,以及信息化在与工业化融合的过程中对中国经济拉动作用的时间变化规律。 
二、 模型和计量方法 
1. 因子分析。国内学者易法敏(2009)、龚炳铮(2010)、张轶龙(2013)等从两化融合的广度与深度,Chan(2002)、倪萍(2013)等人则从信息化程度、融合的应用和创新、融合的影响与效益三方面结合的角度分别提出了可用于构建两化融合的评价指标体系,但是这些指标么不容易获得,么不便于计算,为此本文在前人的研究基础上构建了新的指标体系,并使用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验分析讨论指标间的相关关系及合并的可行性,最后采用因子分析和旋转的方法提取这些指标中的主因子并构建综合评价指标。 
KMO检验统计量用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时,KMO统计量取值接近1,说明变量间相关性越强,越适合作因子分析,否则不适合。Kaiser指出KMO取值大于0.7时可以用因子分析。 
因子分析,也称为因素分析,是一类可用于寻找公共因子的模型分析方法,它是在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子,从而探讨具有相关关系的变量之间是否存在不能直接观察到的,但对可观测变量的变化起支配作用的潜在因素。因子旋转是使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化,使大的载荷更大,小的载荷更小,这样不仅利于找出主因子,更便于知道每个主因子的意义。 
2. 多层C-D生产函数模型。多层C-D生产函数模型是将C-D生产函数与多层线性模型结合,以C-D生产函数作为基础模型,同时提取弹性系数的时间趋势构成高层模型,以便探析每个生产素对我国经济的拉动作用的时间变化规律。 
(1)C-D生产函数模型。C-D生产函数因有良好性质而在经济分析中的应用非常广泛。国内外学者研究找出信息资源已经和资本、劳动力并列成为经济增长的三大素,于是改进后的函数形式为 
Y=A0K?琢L?茁I?酌(1) 
其中,Y表示经济产出,K、L、I分别表示资本、劳动和信息投入量,A0是常数项,表示综合技术进步水平,?琢、?茁、?酌分别表示资本、劳动和信息的产出弹性,根据产出弹性之和?琢+?茁+?酌>1、=1、<1确定生产函数规模报酬分别是递增、不变、递减。对(1)取对数得  ln(Y)=ln(A0)+?琢ln(K)+?茁ln(L)+?酌ln(I)(2)  模型(2)虽然简单易于计算,但是其假定不考虑技术进入等外部环境的变化不利于长期的分析研究。为此,本文将多层线性模型引入C-D生产函数中,提出多层C-D生产函数模型。   (2)多层C-D生产函数模型。多层线性模型多用于分析社会科学研究中具有层次结构(嵌套结构)的数据分析,为纵向研究或重复测量研究引入新方法,有助于考察研究对象的时间变化趋势或本质特点。其核心思想是对有层次特征的数据分开在每一层上讨论,分别设立模型,再通过搞成变量对底层方程的截距和变量施加影响来达到相互联系的目的。于是构建多层C-D生产函数模型包括两个层次  第一层(底层)ln(Y)=ln(A0)+?琢ln(K)+?茁ln(L)+?酌ln(I)  第二层(高层)ln(A0)=c0+c1time?琢=?琢0+?琢1time+?着1?茁=?茁0+?茁1time+?着2?酌=?酌0+?酌1time+?着3(3)  将第二层的公式带入第一层,得到模型的整体形式为(4)。  ln(Y)=(c0+c1time)+(?琢0+?琢1time)ln(K)+(?茁0+?茁1time)ln(L)+(?酌0+?酌1time)ln(I)+?着(4)  其中,A0=exp(c0+c1time)=ec0ec1time表示随时间发展不断变化的综合技术进步水平,ec0表示基准水平,ec1time表示综合技术进步水平随时间的指数发展趋势,?琢0、?琢1表示资本产出弹性的基本水平及随时间的变化系数,?茁0、?茁1表示劳动产出弹性的基本水平及随时间的变化系数,?酌0、?酌1表示信息产出弹性的基本水平及随时间的变化系数。对模型(4)采用极大似然估计和Wald检验得到对中国经济具有显著拉动作用的变量及其相应的参数估计值。  三、 变量与数据  构建信息化与工业化融合的综合评价指标时从2001年~2013年的《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》中收集十三个指标数据劳动生产率、综合能耗产出率、百户居民计算机拥有量、万人国际互联网络用户数、百人固定电话和移动电话用户数、地方财政科技支出占地方财政支出比重、企业R&D经费支出占主营业务收入比重、科研与综合技术服务业新增固定资产占全社会比重、万名就业人员发明专利拥有量、万人R&D研究人员数、高技术产业增加值占工业增加值比重、新产品销售收入占主营业务比重、高新技术产业化水平。  考虑到旧有研究用新增固定资产或资产净值来刻画资本投入量会过分低估折旧率和报废率,用从业人员数量作为劳动投入量会无法考虑充分评价劳动时间和劳动质量,为此本研究采用多层C-D生产函数分析信息化在与工业化的融合过程中对我国经济的拉动作用时,将采用永续盘存法计算2001年~2012年期间的资本存量作为资本投入量,邮电业务总量作为信息投入量,从业人员劳动报酬作为劳动投入量,这主是假定市场足够开放和公平的情况下,经过市场竞争,从业人员报酬可以在一定程度上综合衡量社会从业人员数量、劳动时间和劳动质量。将2000年作为基础年份,2001年为第一年,即time=1。  四、 实证结果  1. 信息化与工业化融合发展的趋势。用于评估信息化与工业化融合程度的十三个指标都是定量化指标,但是取值单位不统一,故首先对这些指标进行标准化处理,然后计算十三个指标自2000年~2012年取值的KMO检验统计量为0.751,大于0.7,说明这十三个指标具有一定的相关度,可以进行因子分析,得到三个公因子。第一个主成分因子主涉及了劳动生产率、综合能耗产出率、百户居民计算机拥有量、万人国际互联网络用户数、百人固定电话和移动电话用户数等指标,体现了宏观经济体系在两化融合政策实施中基础建设和产出效果方面做出的贡献;第二个主成分包含地方财政科技支出占地方财政支出比重、企业R&D经费支出占主营业务收入比重、科研与综合技术服务业新增固定资产占全社会比重、万人R&D研究人员数等,体现了科研投入对两化的推动作用;第三个主成分包括高技术产业增加值占工业增加值比重、新产品销售收入占主营业务比重、高新技术产业化水平、万名就业人员发明专利拥有量,主体现了新发明、新产品的作用。按照各公因子对应的方差贡献率为权数计算综合统计量为  LHRH=0.561 15*宏观经济+0.295 3*科研投入+0.116 7*新研发成果(5)  值得注意的是由于两化融合体现的指标涉及各个方面,而我们能度量并采集到数据的却有限,为此分析发现采用这13个指标衡量两化融化度时能反应95%以上的内容,但不是全部,这也是合乎情理的。根据公式(5)计算我国2001年~2012年的两化融合度,然后绘制两化融合度及其增长值随时间的变化趋势图,见图1和图2。  分析图1和图2发现自2001年以来,随着我国工业化和信息化发展的逐步提高,我国的信息化与工业化的融合程度也在不断提升;自“十一五”开始,我国两化进入了快速融合阶段,从另一个角度辅助说明信息化与工业化融合是两化达到较高发展水平时的历史必然,两化的融合也有助于进一步提升信息化和工业化的发展水平。  2. 信息化在与工业化融合过程中拉动经济发展。根据多层C-D生产函数对中国2001年~2012年相关数据进行分析,剔除不显著的待估参数,所得最终模型的参数估计值及显著性检验结果见表1,最终得到多层C-D生产函数模型为Y=e0.573 9timeK(0.852 7-0.179 0time)L0.285 4I(0.165 6time)。  由表1可知,自2001年以来,劳动投入对我国经济发展具有显著的稳定的拉动作用,其产出弹性较为稳定地维持在0.285 4,即劳动投入每增长1%,经济增长增加0.285 4%;资本投入对经济发展的拉动作用明显但呈现逐渐下降的趋势,2000年时资本投入的产出弹性为0.852 7,即资本投入每增长1%,经济增长0.852 7%,此后逐年降低0.179 0个百分点,也就是说,在其他因素给定不变的情况下,过多资本涌入市场无法对经济发展产生积极的促进作用;信息化对经济发展的拉动作用飞速变强,自2001年以来,信息化的产出弹性逐年增加0.165 6,也就是说,如果2001年的信息化产出弹性为0.165 6的话,2002年的产出弹性则为0.331 2,2003年的产出弹性达到0.496 8,信息化对我国经济的拉动作用将越来越强,需被给予更多地重视。   五、 结论  本文在前人的研究基础上选择了若干适用于评价信息化与工业化融合程度的指标,使用因子分析方法构建综合评价体系,并首次分析我国2001年~2012年的两化融合的发展趋势,发现我国工业化和信息化发展逐步提高的同时,两化融合程度也在逐渐加强,尤其是进入“十一五”以后,两化实现了更加快速的融合,成为推动工业化和信息化进一步深入发展的动力。  同时,本文将C-D生产函数与多层线性模型有效整合起来,提出了可用于分析信息化对经济的拉动作用的时间发展趋势的多层C-D生产函数。对我国2001年~2012年的实际数据分析发现劳动投入对我国经济发展具有显著的稳定的拉动作用,即使我国将来不具有“人口红利”,但仍可以采取提高劳动质量等方式保持劳动的产出弹性;资本的产出弹性明显但呈现逐渐下降的趋势,过多资本涌入市场无法对经济发展产生积极的促进作用;信息化的产出弹性逐年增加,说明信息化在与工业化融合的过程中,其对我国经济的拉动作用正在迅速增强。  但是本文的研究仍有一定的局限性,首先在分析两化融合时暂时没有考虑城镇化的作用,其次多层C-D产出函数目前只考虑了时间趋势,未来还可以纳入地区差异分析,以便得到更为详细的研究结果。  参考文献 如何发表论文请参考http//www.starlunwen.net/ 1. (美)约翰·科特著.刘正平,陆瑜译.新规则——后工业化社会制胜策略.北京华夏出版社,1997.  2. 中国政府网《2006-2020年国家信碑信息化发展战略》中办发200611号中国政府网。  3. 周振华.解读新型工业化道路.中国城市经济,2003,(5).  4. 胡欣,高尚全,陆学艺,江小涓.我国改革发展处在关键时刻.人民论坛,2004,(4).  5. 周宏仁.信息化与工业化的融合.中国信息界,2008,(12).  6. 邹生.信息化与工业化融合的内涵、难点和对策探讨.机电工程技术,2008,(7).  重点项目北京市科委软科学研究课题(项目号Z131108001613082)。