文摘
在这个发达的时代网络通信,本文分析了工业经济的发展前景基于移动信息系统。首先,比较和分析信息产业和工业经济之间的关系,构造图的框架,然后建立VAR模型来模拟工业经济,统计学比较了工业经济从2005年到2016年,最后正确使用脉冲响应函数和计算数据结果。本文深入分析了基于移动信息工业经济,企业和小型资产相比,研究传统产业的演变和发展规律移动信息的基础上,总结了“模块化”的影响制造企业生产组织的信息,并揭示了信息产业的“虚拟垂直一体化”生产企业。数据显示,大部分的工业经济在第一个10年里有一个下降的趋势,增加了小,但它是不明显的。最后,结果表明,工业经济近年来将显示一个下降的趋势,每年下降的趋势是大约5%。
1。介绍
随着科学技术的快速发展,信息传播技术的不断改善。用户对各种服务的需求正在增加。传统通信工具,如电视、电脑、电话用于传输信息已经逐渐缩小了边界。如今,智能手机可以满足人们的需求沟通,上网或者看电视节目。前面三个独立运营的网络、电信网络、互联网、有线电视网络,不断通过各种方法和渠道相互融合。与此同时,技术和商业方面的三大信息产业相互渗透和合并。在这个信息泛滥的时代和知识学历的基础上,目前的知识远远超过传统产业在过去,和企业不再局限于本地资源客户,但有机会成为全球客户。挑战并存,公司的竞争对手从地方到全球扩张。
产业经济学是一个很难理解的话题比企鹅,覆盖更广泛的主题。它链接一些经济发展与一些经济活动的法律,以启动一个特定的工业经济分析,从“产业”,揭示了该行业的发展。之间的互动产业组织和产业之间的联系和经济活动和其他行业所特有的法律;这些经济活动和行为是在步骤,及其关系紧密地交织在一起。这样,经济的中级水平和国家经济已经形成了自身的发展规律和特点。工业经济学的主要研究项目包括产业在各地区或产业的发展,单一的行业与其他行业之间的关系,某一特定行业的经济影响在周边地区或周边产业和行业之间的定性和定量关系。工业模式研究的影响一个国家或地区的产业布局对整个经济的影响环境。大多数工业经济学研究方法的使用系统分析方法,基于统计数据,然后进行逻辑分析,研究其他因素对工业经济的影响。
根据移动数据的时代,不同的研究人员分析了工业经济以不同的方式。在媒体行业的特殊性和动力学,Myaskov和Alekseev应用严格的科学与工业分类原则基于科学和技术的发展,研究和总结了媒体行业的法律,雅致,合并,发展,实现工业经济分类系统(f, D)。相对论标准纠正的缺陷分类。一些行业提供了一个“一”的严格解释传统的产业分类和数学意义。然而,这个理论有一些缺点和不完美1]。弗格森和保护区以系统动力学模型为核心,结合投入产出法、乘法运算方法和计量经济模型来分析临港工业区的经济影响和用VENSIM软件模拟的经济影响的系统动力学临港工业区。基本模拟与政策模拟分析发展政策的影响,但这项研究是有限的和不一致的2]。金进行了理论分析旅游和区域经济发展之间的关系,然后运用系统动力学理论模型旅游和区域经济发展之间的互动关系,重点大学社区的旅游业和经济发展之间的关系在很长一段时间内形成了一个新的研究概念。但是这个新概念不够成熟(使用3]。金和歌曲描述了系统的经济合作竞争和使用它作为一个论坛讨论的必要性和可行性合作广播和电视行业的竞争。主题和背景的类型和形式的产业合作竞争。此外,广播和电视产业的合作与国际竞争的经验,发展中合作与竞争的想法在广播和电视行业在我国已经出现,但研究方法和过时的不足(4]。费雷拉分析和研究了工业生态系统之间的集成关系,工业经济在此基础上,提出了工业生态学的内涵和重要性,并提出了一个可持续发展的未来的工业生态系统和工业经济发展模式,并提供了新思路,使未来经济效益和生态平衡共同发展。但是这项研究并没有完全解决问题,基于复杂网络理论(5]。Bongchan分析循环经济产业链结构的复杂性,建立了一个复杂的循环经济产业链网络评价模型和产业链,和实证研究两种不同的循环经济系统:古交煤炭循环经济园区电力集团和大山坍梅集团循环经济园区,但研究方法过于严格和死板的6]。Eungsoon和勇结合相关的先进研究成果和研究理论。宏观经济学是经济增长的一个重要理论会计理论。然后提供启示和内容的内容工业经济发展宏观经济学的框架内,然后从产业优化,工业基础和政治领导方面,论述了工业经济发展政策从宏观经济学的角度,但研究讨论这个问题是不够的7]。
搜索的核心期刊和期刊影响因子较高的在CNKI关键词如“大数据行业”、“上市公司”和“区域经济”,总结这三个的相关性,咨询行业大数据。在文献分析的基础上,推导出理论模型并进行更合理的提出研究假设。使用Stata13.1分析软件,从大数据上市公司的规模和经济活动中,企业的数量,融资活动和投资活动是选为独立变量,和城市的GDP作为因变量,并构造一个不平衡的小组进行实证分析。从影响经济发展的指标的经济意义的“东、中、西地区的条件,结合方程的回归系数来演示的不同经济活动的作用区域上市公司大数据在区域经济增长。
2。的定义和介绍移动信息产业的经济理论
2.1。信息产业
行业也是一个概念提出21世纪初,但这不是一般的各行各业。它是一个概念用来衡量一个社会的经济体制是否甚至一个国家是强大的。社会中,由于分工,传统产业与现代工业分离,形成一个现代工业经济体系(8]。
如果没有分工,就没有产业,产业的本质是社会分工的现象。社会分工和工业发展的过程是一个过程,提高社会生产力。一方面,产业的形成和发展的结果和体现社会生产力的发展。这是经济衰退的驱动力9]。另一方面,工业发展水平已经有效地提高生产,促进了生产力的发展和完善。随着社会生产力的发展和社会分工的深化,行业已经出现和持续发展。信息是日常生活中最常见的元素。信息产业是由集成所需的信息在日常生活和发展到一定规模。信息产业也是一种经济发展。因此,信息产业的兴起也会促进经济的发展。与此同时,这个行业的概念和内涵也丰富和发展了,如图1信息产业的概念关系图。
考虑到历史范畴的发展,社会分工和社会生产力的发展阶段。行业可以被定义为相同或相似的经济活动的总和由单位或者组织的基础上形成的经济发展和社会分工。组织(业务部门)组织,作为一个经济单元生产某些产品行业必须满足以下数量和质量要求:(1)行业宏观经济和微观经济之间的谎言。作为一个经济组织从事生产类似的材料或相同的服务,它有一个独立的产业形态和生产方式。它是反映在两个方面:工业活动的目标。工作对象和工业结构的出口形式是指所提供的产品或服务的基本性质10]。(2)有直接或间接的经济产业之间的联系。所有行业被视为经济系统与功能的关系。(3)行业是劳动分工的体现社会生产力发展水平的社会生产力。这是一个多层次的经济体系;也就是说,有行业内的结构性问题。(4)产业活动单位与进出口相关的利益。
根据“定义”的产业,国民经济通常分为以下几类。其中,主要指的是行业,其接收来自自然界的动物和植物,和工作的目的是世界的本质,即生活。第二,产业是指产业,从自然获得无机(矿业)产品和过程产品来自大自然。它包括各种加工机械或材料制造(制造)获得non-living-organism材料直接从自然提取或生产各种材料,或者是在建筑物的建筑使用的材料。第二产业包括生物过程,特点是大规模工业生产的快速发展。第二产业是商品的出口形式。第三产业并不生产特定的产品。如今,人们把信息产业分为两个派别。是进行一个全面的行业信息系统分析当代的信息时代。另一个派系反对信息产业,相信机械处理过于僵硬和不适合工业经济的影响。 Information industry is to provide information, information products, and services. The “China high-tech industry development report” (1999) divides the information industry into four categories: computer industry, communication industry, audio-visual industry, and basic industry, of which the computer industry includes hardware equipment, software, system integration, and application manufacturing. And consulting services include the manufacturing of communication services and communication equipment [11]。视听行业,也称为消费电子行业,包括视听服务的制造业和视听设备。信息产业包括特殊的组件和设备的制造基于集成电路电子医疗设备和特殊科技部颁发的电子设备也纳入了信息产业的范围。
2.2。信息产业的基本定义原则
目前,国内外大多数学者接受日本学者的定义方法,以及信息技术产业之间存在着巨大的差距和交易的信息产业。首先,从信息技术产业的定义,这是一个行业,生产信息技术产品和提供信息和工作材料。因此,信息技术产业的基本特征是生产和属于第二产业类别的工业活动目标(工作对象)的信息产品行业。这是一个非凡的形式的信息,和工人们“知识工人”精神的工人为主要内容和产品模型。它不是一个独立的产品或服务的信息。针对这些特点,商品信息产品属于第三产业的范畴。其次,从信息技术产业的内容定义为日本学术界、计算机服务的数据,软件服务,其他部门也基本特征。大多数商品都包含在制造业。显然,信息产业的定义必须打破传统行业的核心标准。找到连接两个行业的联系; the loophole is very big. The basic connotation of information industry is established according to the new standards. On this basis, the structure of information industry is analyzed according to the nature of information activities [12]。产业结构指的是五维空间生产要素之间的关系,行业之间,时间,空间,业内水平。所有因素决定和影响经济增长将直接或间接地影响产业结构的变化在不同程度的影响。如表所示1相比,这两个信息产业的内涵。
由于知识溢出效应,它可以假定所有公司的价格接受者,所以完全竞争模型可以用来研究经济增长的过程。在这个网络中,外部输入X= (X1,X2,Xn),我- - - - - -th级神经元的输入是习(k),jth习水平回归层神经元的输出(k),j -th水平回归。神经元的总和年代j(k),DRNN网络的输出O(k)。Wij和Wj是三个网络输入层的权重向量,回归层和输出层。DRNN网络的算法
分析结构的工业经济结构如图2。在图2,k神经网络的计算过程,k= 1、2、3、……u(k)从输入输入终端,然后y得到的输出终端。(K), DRNN网络标识符,u(k),y(kDRNN的输入,y米(k)是DRNN的输出答案,错误阈值之间u(k),y(k)是DRNN反馈调整数据的输入(13]。
近似误差是
这里,输入贡献被定义为产品的增长率和两年期平均价值份额。Ax = X−xt−1代表了从t−1t,等于平均份额的输入输出的两个时期。定义每个输入值的份额
这个公式是扩大。他们多元化分为产业多样化和产业内多样化和EUD用来表达跨行业多元化的程度: 代表的行业类型,C代表行业的初始值,和F代表的总利润。目前还没有统计数据的位置固定资产在服务行业层面,我们的方法是首先计算的总资本存量的第三产业每年使用永续盘存方法,然后使用每个行业的固定资产投资占据第三位(14]。工业固定资产投资的比例估计工业固定资本存量,这是
关于具体的生产函数的选择,约根森分解产出增长的贡献每个输入,其余根据标准的全要素生产率增长的计算公式:
2.3。理论依据信息来促进工业经济的发展
自1940年代以来,信息技术已广泛应用和消费世界各地。现在电脑对人们产生深远影响。有巨大的变化在两个计算和生活方式。当然,世界经济也随着信息。响应时代变了,这也让传统产业发展对当前工业经济(15,16]。信息时代对工业经济的影响有以下两个方面。
2.3.1。信息产业对经济增长的直接影响
信息产业本身是一个基本的行业。主导产业是国民经济的主要行业,以及高新技术产业和现代服务业。人民的不断发展和增长意味着国家的扩张。经济刺激国内需求的增长增加了整个社会的就业规模,促进出口的增长,对外贸易、税收、等,和直接推动经济增长17]。
2.3.2。信息产业对经济增长的间接影响
这个角色反映在信息产业和其他产业之间的密切关系。首先,信息产业与其他产业之间的联系。信息产业的发展依赖于对信息产业产品的需求从其他行业和其他行业推动其他产业的发展;其次,信息产业与其他产业有历史的联系。信息产业的发展也依赖于其他行业的终端产品。越大,对其他行业的终端产品的需求,更有效地信息产业可以促进其他产业的发展。促进国民经济的发展通过与其他产业的互动。它们之间的关系如图3。
基于上述分析,本文力求全面、客观地定义经济增长质量的定义,以进行更有针对性的分析和研究。经济增长质量的定义如下:质量的经济增长是经济增长的重要方面之一。与经济增长的数量相比,经济增长质量的引入时间因素,劳动力和资本和其他输入因素、结构性因素、和目的因素。因素的基础上,主要是指经济体系的质量,包括经济增长的效率,经济增长的产业结构、就业结构、和资源利用的生态环境成本18]。
3所示。工业经济链的移动信息系统模型
3.1。信息产业和经济增长的协整分析
大多数时间序列非平稳,因为时间序列通常表现为线性或指数时间趋势。当一个时间序列用于回归另一个时间序列,尽管没有显著的关系,R值通常是非常高的,因为两个时间变量显示强劲的趋势,不是因为真正的关系。这种回归是一种人工回归。根据这个时间序列的性质,使用标准的最小二乘法是危险的(持续时间序列)和分析不稳定的时间序列之间的关系。
就像一个不变时间序列可以有一个非零的意思是,定制或随机收敛趋势方程也可以结合交集点和趋势。约翰森的最大似然方法的分析框架包括以下五个可能的情况:(1)y订单没有明确的趋势,融合方程没有交集;(2)y订单没有给出趋势,积分方程有一个十字路口;(3)y有线性趋势,但积分方程只有消除术语;(4)y-order积分方程给出了一个线性趋势;(5)下列y二阶积分方程还显示一个线性趋势。为r订单,在上面的5例,检验严格减少(19,20.]。
只有当所有变量序列是一个整数序列,可以聚合分析被执行,所有序列都是相同的。当获得从一个随机时间序列样本数据,这些数据必须先判断的稳定性。首先,为每个变量进行单位根检验来确定时间序列是稳定的。为了避免严重的数据波动,用李的自然对数和GDP,分别由李和LGDP代表。画LGDP和李为时间序列图如图4。可以看出,每个变量都有一个越来越明显的趋势(21]。
使用触摸屏软件使用单位根检验来确定时间序列的平稳性LGDP和李,特别是使用ADF(增强Dickey-Fuller测试)方法。因为它可以看到从图LGDP和李都有一个明显的上升趋势,这些数据包括常数项和常数项。这些调查数据的测试结果如表所示2。
当创建一个回归模型,我们把一些变量作为内部变量。其他变量被当作外部或预定义的变量。估计这些模型时,它也是必要的,以确保方程的方程是可识别的。实现的目标识别通常假定只出现在某些特定的预定义变量方程。西姆斯认为,这种类型的决定通常是主观的。如果一组变量确实是一致的,没有人是确保变量是一个外部变量,这些变量应该平等对待,而不是优先外生和外生变量(22]。
3.2。VAR模型建立
VAR模型通常用于计算时间序列和有许多变量和定期搜索模式,和分析的变量通常与内部功能。一个典型的VAR模型的数学表达式DA =N1太−1 + +…+ NpMt−p +N1 mt +…+ NtM1−t,在那里米是t-dimensional向量变量,N是p外向量变量A1据美联社和B1⋯⋯Br参数矩阵近似。内部变量和外部变量的延迟间隔序列p和r分别随机干扰的情况。
在VAR模型,它通常是预期,抵消间隔足够大,完全反映模型的动态特性。但拖延的时间越长,越接近模型中的参数,所以自由度应该被推迟。之间寻求一个平衡自由度和自由度,Akaike的数据标准(AIC)和施瓦兹标准(施瓦兹标准,SC)通常用于确定延迟的顺序。具体方法是,当AIC和SC是最小的,使用相同的排序,当AIC是最小的,当间隔最小的SC出现在不同的转变,一个LR测试需要交换。从表可以看出3AIC准则和SC标准一致建议最优滞后阶是2。
后延迟订单,建立市场经济体制条件A和B的VAR模型如图5。
上述集成测试的结果证明这是一个长期的稳定平衡数据产业和经济增长之间的关系。基于VAR模型,我们进行了格兰杰因果关系检验数据之间的长期均衡关系。工业和经济增长处于平衡状态时,信息产业的发展显然会刺激经济增长,经济增长将促进信息产业的发展。它是不明显的。但有这样一个短期的因果关系吗?VEC模型不仅反映了长期的相关性,而且短期均衡关系。基于这个模型,瓦尔德VEC进行压力测试,以更好地分析GDP的短期和长期的原因和信息产业。这种方法特别适合情况很难估计约束模型。瓦尔德瓦尔德提出的测试(瓦尔德,1943),它适用于线性和非线性应力测试。原则是衡量估计之间的距离,即无限和有限的估计(23]。
基本假设:工作是不同的。很难切换这两种短期市场由于技术原因,教育水平和其他市场的原因。贝弗里奇结构性失业理论和分析认为,劳动力市场的失业率。失业者受到教育和技能等因素的影响,很难进入劳动力市场空缺;但在高失业率的情况下,有两个劳动力市场之间的联系。很少人会主动离开为了找到一个更令人满意的工作,和空置率将会下降。同样,如果有很多职位空缺,失业将有更多的机会找到工作24]。和新的就业机会将会增加。因此,失业率就会下降。因此,有一个显著的失业与职位空缺之间负相关。之间的关系两个贝弗里奇曲线如图所示6。
3.3。模型分析
根据不平衡的经济增长理论,经济增长与产业结构的变化密切相关。产业结构变化的过程,是经济发展的过程。经济发展水平的提高在很大程度上取决于产业结构的演变。信息技术是推进产业结构的基础,很大一部分是通过信息技术的发展和促进信息技术行业的信息化。加速信息产业的发展,通过引入信息技术,促进产业结构的转换,创造有利条件,新经济的发展从一个固定的角度。结构行业是工业的一部分(25]。从动态的角度来看,产业结构是指不同行业之间的比例关系。同时,国民经济的工业化和各个部门之间的动态变化和规律变化是由不同行业之间的收入差距与劳动力流动之间的产业。总的原则是第一产业,第二产业的转型。第二产业成为第三产业(图7)。
从网络水平分布曲线如图7的分布图形,可以得出的结论是,两个是相似的,都属于分散的规则。图表表明,大多数网络中的节点有一个小的连接数,和几个节点有很多联系。这证明了循环经济产业链网络古交公园和大山循环经济园区是一个无级网络。总之,由于我国的发展水平不均的大数据,大数据行业的经济活动在不同地区有不同程度的影响(26]。国家规模、融资活动和投资活动对区域经济产生积极的影响。就地区而言,定量规模和融资活动在东方,西方的融资活动,量化规模在中部地区促进了区域经济的发展。
4所示。模型结果和分析
4.1。脉冲响应函数分析
脉冲响应函数(IRF)是用来衡量一个标准差的影响从随机干扰项的当前和未来的内生变量的值。当使用一个时间序列模型来分析影响关系,它通常不直接分析一个变量的变化如何影响另一个变量。相反,它采用另一种思维方式,即考虑扰动项的影响传播给每一个变量,或说模型影响的动态影响干扰项的当前和未来的价值系统。表4显示因素贡献的比较计算后输出和输入因素的总和三种类型的行业。不难看到,与其他因素相比,中间输入最有助于三种类型的产业的发展。中间输入信息技术生产的贡献组为15.1%,和贡献信息技术使用和停用组9.4%和10.5%,分别。需要注意的是,信息技术的贡献中间输入信息技术生产和使用组大于非信息技术的使用。信息技术生产工业的技术进步中发挥着重要作用的发展信息技术生产集团。TFP增长已经成为第二大贡献者产出增长,达到8.2%的数值。这组固定资本和劳动的贡献相对较小,分别为1.2%和0.55%。
信息技术使用和非信息技术使用组、固定资本增长的第二大因素。然而,技术因素有一定的驱动力的发展信息技术产业。信息技术使用集团的依赖程度的固定资本低于非信息技术使用集团(前者为13.4%,后者为10.4%),这部分程度的依赖转移到TFP的增长。劳动的贡献信息技术使用集团是高于其他行业,因为这组中包含的服务行业是劳动密集型的。非信息技术使用部门的经济增长主要依赖于投资的固定资本,显示典型的投资增长特征。
基于上述VEC模型,脉冲响应函数曲线如图8是获得。在图中,横轴代表滞后期,选择和15,纵轴代表每个内生变量的响应程度的影响单位创新(创新)的其他变量。脉冲响应函数曲线的曲线代表哪一个变量是影响其他变量的变化使正交化的标准差。从图可以看出8LGDP立即有很强的应对自己的标准差和新的兴趣。产量增加了约0.28。它将大大影响在短期内,但它将从第四期下降。第九期之后,它开始稳定;GDP的影响在短期内,在信息产业有一个显著的上升趋势,和第七期稳定后的影响,表明信息产业的发展在促进经济增长的作用在短期和长期。都更明显,短期效果更显著;在短期内,信息产业由于自身的影响开始下降,但很快在第二个时期,竞争开始崛起,开始第七期后稳定;GDP的增长将会有一个短期对信息产业的影响。拉动效应,但是在第四期,9号后开始下降和稳定的影响。这表明,GDP的增长有一个重要的角色在促进信息产业的发展在短期内,但它不是重要的长期的。
4.2。数据分析
本文的研究数据从国家的官方网站数据提取和数据发布的相关公司,可以保证数据的真实性。的总产出增长率的10个行业,行业间存在着巨大的差异。总输出范围从31.8%的平均增长率在通信设备制造业,计算机和其他电子设备,石油和天然气开采,3.3%的行业。输出的平均增长率是17.5%。图9显示了这些行业的增长率的排名。
产量增长最快的是“通信设备、计算机及其他电子设备制造业”的信息技术生产集团。相比之下,“信息传输、计算机服务和软件业”这组有一个缓慢的增长率为16.6%,略低于所有行业的平均增长率。这表明,制造业和服务业的发展不平衡,信息技术生产行业和信息技术制造业是远远领先于行业的信息技术服务。制造业的输出信息技术使用组也增长很快。其中,“运输设备制造业”在所有行业排名第三,占29.4%,而“电气机械及设备制造业,”“乐器和文化办公机械制造,”和“通用和专用设备制造业”分别为28.0%,24.3%,和23.1%,分别排名第六,第七,第八。值得注意的是,这个集团的服务行业已经显示出较低的增长率。“金融行业的增长率”、“其他服务行业,”和“批发和零售行业”是15.1%,9.5%,和8.8%,分别都低于行业平均,排名21日28日和29日。
从图可以看出10H指数呈现出下降的趋势,也就是说,技术集成的三个主要的学位信息产业正在不断改善,但整体利润率下降的趋势。换句话说,两个是负相关。这一现象的原因可能包括以下几点:(1)学习成本的存在。当一个企业进入一个新的领域,它会遇到缺乏核心竞争力和知识,这将会导致学习成本的问题。也就是说,在早期阶段的企业进入一个新的领域,会有更高的学习成本,导致企业利润的下降;核心竞争力的培养和加强,企业的学习成本会越来越低,利润率会相应增加。(2)行业之间的竞争很激烈。三个主要的集成信息产业带来了很多发展的空间。同时,也形成了相互之间的激烈竞争。对企业来说,这将会暂时降低操作性能。 (3) The transfer of technological innovation to product innovation is slow. Due to the slow development of product integration in my country, technological innovation results cannot be converted into commodities, which leads to a large investment in technology and low returns, leading to a decline in the operating profit rate of enterprises, with a rate of decline of about 5%.
5。结论
本文构造一个分析框架模型,经济增长的质量,使每个维度的基本假设和分析。它使用脉冲响应函数集成和分析数据并构建VAR模型分析工业经济的前景。目的是提供一个研究的立足点和出发点的后续章节。然而,经济增长的质量的概念,还应该包括环境因素,可持续发展因素,和许多其他方面。由于文章的长度有限,本文讨论不够全面,本文的一些假设没有坚实的理论支持。一个合理的理论解释出来,和论证的严谨性和科学性仍需进一步实验和讨论。虽然本文的研究达到了预期的研究目标在某种程度上,由于能量的限制,知识,和研究环境条件,只有定性和定量方面的信息产业和经济增长质量的初步探讨,提出的方法和观点仍不成熟。仍有许多领域的研究,可以提高信息产业之间的关系和经济增长的质量,和研究结果是不完美的。在时间序列变量的分析,由于缺乏统计指标、统计数据和统计口径的变化,因此,它有一定的影响本文的实证结果的准确性,并没有达到我的预期目标。
数据可用性
没有数据被用来支持本研究。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版这篇文章。