【《安徽省信息经济发展综合评价实证研究》12000字（论文）】

安徽省信息经济发展综合评价实证研究目录TOC\o"1-3"\h\u10223摘要 215379一、前言 320831（一）研究背景和意义 315806（二）文献综述 4203591.信息经济与经济发展的关系研究 4170012.信息经济发展水平测度方法研究 4108143.信息经济发展水平测度指标构建研究 517856（三）研究思路 531976（四）创新点 7292721.研究角度创新 7229112.指标体系创新 717683二、信息经济带动经济增长的实证分析 730951（一）总量分析 711436（二）结构分析 9191501.发展趋势研究 937202.线性回归分析 1018858三、指标描述与数据来源 129030（一）指标解释 13234461.基础设施 13288422.产业规模 1438633.技术创新 1450594.产业应用 15151265.发展资源 1525995（二）数据来源 16908四、信息经济发展综合评价分析 165464（一）指标测度分析 1642791.数据预处理 16286122.熵权法 17299053.指标体系综合评价 2032256（二）灰色关联度测度 25237091.模型的建立 25186152.模型结果分析 2618763（三）灰色预测 288922五、结论与建议 3118044（一）主要研究结论 3117431（二）对策建议 32摘要随着全球信息化的迅速扩张，我国信息经济正处于飞速发展阶段，本文以安徽省作为全国信息经济发展的缩影，致力于研究安徽省信息经济的发展现状，以及其对于全省经济发展的带动作用并于国家统计局、安徽省统计局、国研网数据库以及中国信息年鉴等官方渠道获得本文所需的2012年至2019年的具体数据。首先，就信息经济对于带动经济增长方面进行实证分析，分别从经济增长总量以及各个产业结构发展这两个角度深入分析。在总量分析中，本文通过计算信息产业对GDP的直接贡献以及其对GDP的贡献率来衡量信息经济在经济发展中的推动作用。2012-2019年间，安徽省信息产业对经济增长的直接贡献和贡献率虽有所波动，但总体呈飞速增长状态，其中的波动也正验证了经济发展从高速发展转向高质量发展过程中可行性。从产业结构角度出发，本文先通过计算信息产业与其他产业之间的关联度，得到其与第一产业、第二产业、第三产业的相关性分别为0.974、0.979、0.985，可见信息产业与其他产业高度正相关。同时本文又通过线性回归方法，以信息产业产值为自变量，三大产业产值作为因变量进行拟合。拟合R方分别为0.949、0.979、0.985，模型显著性良好，说明模型通过检验，线性回归模型中的系数可以作为重要参数探究信息产业对于三大产业的带动作用，最终结果显示，信息产业对于第二、三产业的具有显著的带动作用，其中对第三产业的推动最为明显，但对于第一产业的驱动并不显著。其次，本文通过参考相关文献并结合实际确立基础设施、产业规模、技术创新、产业应用、发展资源等五个一级指标以及光缆密度、互联网宽带接入端口密度等18个二级指标，并利用熵权法对各个二级指标赋权，将一级指标所对应的二级指标权重求和作为各个一级指标对于安徽省信息经济的贡献度，所得的贡献度排名为：基础设施>发展资源>技术创新>产业应用>产业规模。同时，本文引入灰色关联度方法，计算各个指标之间的关联情况，得到各二级指标间关联度均大于0.5，可见各指标间息息相关，相互带动。随后本文在根据熵权法确立权重的基础上，结合加权平均法计算综合指数，同时分别从不同年份不同指标等角度综合指数进行描述性统计分析。并采用灰色预测GM(1,1)模型，预测2020-2027年的综合指数情况，该模型在原始2012-2019年的预测中表现良好，计算的参数方差比C检验与小误差概率P检验，C=0.0866,P=1，认为模型检验通过，且其预测值与实际值的变化趋势基本相同因此本文认为模型对安徽省信息产业发展综合指数的预测是可信的。最后，总结上述诸多方法所得的论点，并给出相应的对策与建议。关键词：信息经济；线性回归；熵权法；安徽省；灰色预测前言研究背景和意义如今21世纪的第二个十年，移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术的发展应用，其地位在经济增长中日益重要，人类社会也由此迈入数字化时代。在全球信息化迅速扩张，高新技术日新月异的发展趋势下，以信息产业为基础的信息经济成为社会进步的重要支柱；随着数字时代的到来，以数据为核心资源的新信息经济正成为促进经济增长的一大新动能，为经济新旧动能转变注入新活力。安徽省地处中部地区，是传统的人口大省、农业大省，工业经济随着改革开放开始高速发展，特别是近年来，安徽省以合肥市为代表科技研发、数字经济等新经济产业发展快速，经济表现显著。从发展阶段来看，安徽省处于经济转型升级、新旧动能转换的关键时期，各种机遇和挑战聚集。安徽省作为我国经济发展转型的缩影，在数字时代的背景下，我们以安徽省为例从信息经济的角度出发，对数据新动能进行测度与评估，探究其经济效应。这不仅可以为安徽省政府制定促成经济新动能发展的政策提供参考，而且对中部其他省份数据新动能的培育发展以及全国经济转型和高质量发展都具有现实意义。文献综述1.信息经济与经济发展的关系研究国内外的专家学者对信息经济与经济发展的关系都做了不少研究。从国内的研究来看，钱向阳等人[1]（2018）认为信息与通信技术（ICT）的进步推动了交流、合作、交易的数字化，并且也加快了经济社会的进步与发展；施莉等人（2008）研究认为国内信息化发展对全要素生产率（TFP）增长以及经济发展都呈现正相关的关系；孙宝文[6]（2002）则从GDP增长率的角度研究认为信息相关产业对经济发展的贡献与GDP增长率的比重高达百分之十之上；孙琳琳等人[5]（2012）从产业数字化转型的角度研究认为在经济中广泛使用ICT可以提高企业效率，进一步带动全社会的生产率发展水平；从第二产业和第三产业的角度，吕斌等人[7]（2016）认为信息技术可以改变产业结构，推动企业的数字化进程，有利于深化供给侧改革，为经济注入活力。从国际来看，FernaldJ.(2007)等人研究认为信息化有利于信息与通信技术的生产和行业生产率增长。2.信息经济发展水平测度方法研究通过查阅相关文献和对相关资料进行梳理，发现各个测度方法的评价标准、测度角度都有不同，经典的方法如下：马克卢普提出马克卢普法将信息产业从国民经济中分离出来，缺点是计算难度大，产业难以明确区分；信息化指数法，其优点是计算方便，数据来源易获取，具有可操作性，缺点是社会信息化主体反映不明确；波拉特从部分信息产业出发提出波拉特法，其缺点是缺乏行业统一标准；国家电信联盟法是国际电信联盟通过界定信息产业的范畴所提出的，不能全面反映社会信息化程度是其缺点；国家统计信息中心提出中国信息化水平综合评价指标法，优点是指标要素分类科学，数据易获取，可操作性强，但是这一方法对区域经济发展指导性不强。3.信息经济发展水平测度指标构建研究通过查找现有信息经济发展水平测度资料，发现各个学者在指标体系大同小异，其中基础设施、产业规模、产业应用及产业发展资源是重点选取的指标。陈春晖[9]（2003）从质量、能力和发展这三个方面出发构造区域信息化综合指数；陶丹等人[3]（2014）测算了重庆市的信息产业发展水平，他通过回归分析的方法得出重庆市信息化水平发展阶段；经合组织（2014）建立了一套系统的指标体系其中涵盖了38个指标测度数字经济，衡量了数据通信技术和相关基础设施；李江[2]（2019）从基础设施、产业应用、新信息经济产业和信息资源出发构建指标体系分析区域信息经济发展水平；。研究思路本文参照陶丹等人（2014）的《信息化与经济增长关系的实证研究》通过总量分析和结构分析分别从安徽GDP和安徽省三大产业两个角度分析信息经济对于经济增长的带动作用；参照信息化指数法的思路从可操作性的角度加以改进，李江的《区域信息经济发展水平测度和政策建议》等文献，采用信息化指标测度法，遵循科学性、综合性、可得性和可比性原则，根据国家确定的信息化要素结合信息产业和数字经济的相关研究，确定本研究的测度指标体系，运用熵权法、灰色关联法、灰色预测法等方法，分析安徽省信息经济发展水平的发展程度和各个指标间的相关程度。图SEQ图\*ARABIC1研究框架创新点1.研究角度创新本文从信息经济与经济发展的关系出发，通过实证分析论证了安徽省信息经济对GDP以及三大产业的带动作用，又通过安徽省信息经济发展综合评价分析，建立指标体系，通过指标测度分析、灰色关联度测度、灰色预测等方法对安徽省信息经济发展状况进行统计测度研究。本文结合这两个角度，从浅入深，分析了影响安徽省信息经济发展的驱动因素，比较各个因素的不同影响，为安徽省未来经济转型及经济政策制定提供参考。2.指标体系创新本文在信息经济指标体系构建过程中，参照相关文献，采用信息化指标测度法，遵循科学性、综合性、可得性和可比性原则，根据国家确定的信息化要素结合信息产业和数字经济的相关研究，确定本研究的测度指标体系，从基础设施、产业规模、技术创新、产业应用和发展资源这五个角度建立指标体系。信息经济带动经济增长的实证分析（一）总量分析本文依据中国信息年鉴的安徽省信息化发展基础数据，用信息产业增加值占GDP的比重（即直接贡献）及其对GDP的贡献率来表示信息经济对经济增长的贡献。信息经济的贡献率表示为：R=∆V/∆GDP其中R表示信息产业对GDP的贡献率，∆V表示信息产业增加值的增量，∆GDP表示GDP的增量。在计算中，以产业规模中的电子信息制造业、通信业和软件行业的业务收入增加值之和作为信息产业增加值的算值。（见表1）表SEQ表\*ARABIC12012至2019安徽省GDP增加值及信息经济贡献率20122013201420152016201720182019GDP(亿元)18341.720584.022519.723831.226307.729676.234010.936845.5∆GDP(亿元)2056.82242.31935.71311.52476.53368.54334.72834.6∆V(亿元)430.3493.5526.6688.9970.81151.31254.82541.5直接贡献率2.3%2.4%2.3%2.9%3.7%3.9%3.7%6.9%R20.9%22.0%27.2%52.5%28.8%26.6%28.9%89.7%从表1可以看出，2012年到2019年信息产业的增加值从430.3亿元增长到2541.48亿元，增长了5.9倍，年均增长70%以上；占GDP的份额即直接贡献也从2012年的2.3%上升到2019年的6.9%增长了3倍。但是从图2中可以看出，信息经济的贡献率则有所波动，从GDP和信息产业两个角度观察，在出现异常的2015年和2019年，异常的主要原因是GDP的增量相较于前一年有明显的减少即GDP的增速变缓，这也说明在经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段背景下信息经济作为经济新动能推动经济发展的可行性。图SEQ图\*ARABIC22012年至2019年安徽省信息经济贡献率及GDP增量（二）结构分析1.发展趋势研究为了进一步去研究信息经济对经济增长的驱动作用，我们从产业结构的角度出发，去观察信息产业对产业结构优化与升级的影响。安徽省信息化事业紧密围绕打造网络强国、建设数字中国、“互联网+”行动机会等国家战略，充分发挥发挥信息技术对三大产业的渗透作用和倍增效应，推动产业结构演进和经济高质量发展。我们通过三大产业和信息产业产值的发展趋势，考虑相关性分析，分析信息经济对产业结构的影响程度。表SEQ表\*ARABIC22012至2019年安徽省三大产业及信息产业产值20122013201420152016201720182019第一产业(亿元)2018.62173.22295.02376.12489.82582.32638.02915.7第二产业(亿元)9247.910233.410982.610838.311517.512681.214094.414970第三产业(亿元)7075.28177.49242.110616.812300.514412.717278.518959.5信息产业1731.112224.62751.23440.134410.9655562.2156817.019358.49图SEQ图\*ARABIC32012至2019年安徽省三大产业及信息产业趋势图从图3中可以看出，安徽省信息产业与三大产业的相互关系是不同的。从相关性分析的角度，三大产业对信息产业的关联程度都非常高，相关性分别为第一产业0.974，第二产业0.979，第三产业0.985且P值小到可忽略不计，证明了三大产业与信息产业存在高度正相关。2.线性回归分析为了进一步探究信息产业对三大产业的带动作用，我们通过将信息产业产值作为自变量，将三大产业产值作为因变量，分别通过三条回归直线拟合，使用spss软件，通过线性回归去定量研究信息经济的带动趋势。表SEQ表\*ARABIC3线性回归模型效果因变量(Y)自变量(X)R方模型显著性回归1第一产业信息产业0.9490.000回归2第二产业信息产业0.9790.000回归3第三产业信息产业0.9850.000从表3我们可以看出这三次回归的模型R方均在95%以上说明模型拟合程度优秀，模型的显著性均为0.000说明线性回归模型具有极显著的统计学意义。得出的回归直线如下：回归1：Y1=0.11X+1953.5回归2：Y2=0.74X+8474.8回归3：Y3=1.64X+4832.5图SEQ图\*ARABIC4线性回归拟合直线图从图4可以看出，从2012至2019年，信息产业对第二产业和第三产业有着明显的带动作用，其中对第三产业的带动作用最为明显，回归方程的系数为1.64，说明信息产业每增长一个单位，第三产业平均增长1.64个单位；但是对第一产业的发展的驱动相较而言非常不明显，其原因我们从安徽省的角度去分析，安徽省经济以第二、三产业为主，农业占有的份额较少且主要是传统农业，信息化程度不够，信息技术推广到农业中的动力不足。因此，信息经济的驱动作用不显著。指标描述与数据来源本文通过参考相关文献并结合实际确立5个一级指标18个二级指标，具体如下表所示：表SEQ表\*ARABIC4安徽省信息产业发展水平指标表一级指标二级指标单位基础设施X1光缆密度公里X2互联网宽带接入端口数量密度个X3移动电话普及率部/百人X4互联网普及率%产业规模X5电子信息制造业主营业务收入占GDP比重个X6电信业务总量占GDP比重%X7软件业务收入占GDP比重%技术创新X8R&D人员全时当量人年X9专利申请授权数量件X10技术市场成交额占GDP比重%X11研究与试验发展（R&D）研究机构数量个产业应用X12有电子商务交易活动企业数个X13电子商务交易额占GDP比重%X14互联网和相关服务主营收入万元发展资源X15信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资亿元X16R&D经费占GDP比重%X17软件研发人员占从业人员比重%X18软件行业硕士以上人员人从整个指标体系的设立来看，本文考虑了安徽省信息产业现有的发展环境，加入了政策环境和人才环境的相关指标，去评估信息产业固定资产投资力度、研发经费以及相关从业人员情况对信息产业发展的促进作用。（一）指标解释1.基础设施①光缆密度用来测度安徽省的宽带基础设施水平，反映的是安徽省光缆线路的覆盖情况，是光缆线路总长度与安徽省土地面积之比。数值越大，表明人们使用宽带就越方便。②互联网宽带接入端口数量密度反映安徽省互联网宽带接入端口的覆盖情况，是互联网宽带接入端口数量与安徽省土地面积之比。数值越大，表明人们利用互联网的便利程度越高。③移动电话普及率 指每百人拥有移动电话的数量，反映移动通讯设施的普及程度，直接表明人们对移动通讯的利用程度。④互联网普及率反映安徽省互联网普及的情况，是互联网宽带接入数量与人口的比值。2.产业规模①电子信息制造业主营业务收入占GDP比重反映主营业务收入占地区生产总值的发展情况，是电子信息制造业主营业务收入占GPD之比。②电信业务总量占GDP比重反映安徽省电信业的基本发展情况，是安徽省电信业务总量与GDP的比值。③软件业务收入占GDP比重反映安徽省软件业的基本发展情况，是安徽省软件业务总量与GDP的比值。3.技术创新①R&D人员全时当量反映R&D全时与非全时人员按实际工作时间折算的工作量之和。②专利申请授权数量反映数字产业研发专利成果的发展状况，是规模以上工业企业专利申请数。③技术市场成交额占GDP比重反映数字产业数字技术成果的交易发展情况，是技术市场成交额与GDP的比值。④研究与试验发展（R&D）研究机构数量反映安徽省数字产业的技术力量和核心竞争力情况。4.产业应用①有电子商务交易活动企业数反映安徽省企业电子商务活动情况的发展程度，企业数越多，表明电子商务活动越活跃。②电子商务交易额占GDP比重反映安徽省电子商务交易额在GDP中所占的份额。③互联网和相关服务主营收入反映互联网服务业中旅游、外卖、购票等一系列活动的发展情况。5.发展资源①信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资反映政府和企业对信息技术产业的投资力度，表明了固定资产投资力度对信息技术产业的支撑能力。②R&D经费占GDP比重反映了政府及企业对研发资金的投入力度，表明了研发经费应用的基本情况。③软件研发人员占从业人员比重反映了软件和信息技术服务业中软件研发人员的占比情况，表明了软件研发人员对信息经济发展的支撑作用。④软件行业硕士以上人员反映了软件和信息技术服务业中软件研发人员的占比情况，表明了软件研发人员对信息经济发张的支撑作用。（二）数据来源本文所有指标数据来源于国家统计局、安徽省统计局、国研网数据库以及中国信息年鉴。具体地，X1,X2,四、信息经济发展综合评价分析（一）指标测度分析在指标测度分析中，由于各个指标的量纲都不相同，因此本文首先对数据进行归一化预处理，然后采用熵权法计算各个指标的权重，并在所得权重的基础上进行加权平均，从而得到综合指标。1.数据预处理①数据归一化数据预处理在模型的建立与求解中至关重要，若是处理不好将直接影响结果。在本文中，由于各个指标的量纲不尽相同，因此采用归一化进行去量纲化，同时把所有数据都置于0-1的范围内。其中，归一化对于正向指标和负向指标的处理有所不同，考虑到本文选取的指标均为正向指标，所以采用正向指标的归一化方法即：但含有0的数据可能会影响到后续计算，因此本文对普通归一化做了相应处理，在上式的基础上对每个数值都加上一个常数1即：形成最终的初始数据矩阵为，本文共有2012年至2019年总计8年18个指标，所以，且矩阵具体形式如下：其中，表示第年时第个指标归一化后的值②归一化求解将本文所搜集到的2012-2019年共18各二级指标的数据进行普通归一化处理后再加1得到结果部分展示如表5：表SEQ表\*ARABIC5数据预处理后数据年份光缆密度互联网宽带接入端口密度...软件研发人员软件行业硕士以上人员20121.00001.0000...1.00001.000020131.06301.0251...1.14241.114720141.12771.0463...1.29761.238620151.22231.4747...1.32331.265920161.45771.6054...1.42541.408620171.72471.748...1.52741.551420181.94451.9556...1.87201.820320192.00002.0000...2.00002.00002.熵权法①熵权法原理熵值赋权法是一种客观赋权方法，该方法通过各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。Step1:计算第个指标下，第年占该指标的比重，Step2:计算计算第个指标的熵值：其中，Step3:计算第个指标的熵权：Step5:确定指标的综合权重：②熵权法求解通过熵权法计算各个二级指标的客观权重如表6所示：表SEQ表\*ARABIC6信息经济发展水平测度指标体系各项指标权重一级指标二级指标权重基础设施光缆密度0.0736互联网宽带接入端口密度0.0773移动电话普及率0.0561互联网普及率0.0501产业规模电子信息制造业营业务收入占GDP比重0.0496电信业务总量占GDP比重0.0701软件业务收入占GDP比重0.0543技术创新R&D人员全时当量0.0378专利申请授权数量0.0612技术市场成交额占GDP比重0.0386（R&D）研究机构数量0.0532产业应用有电子商务交易活动企业数0.0494电子商务交易额占GDP比重0.0550互联网和相关服务主营收入0.0716发展资源信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资0.0515R&D经费占GDP比重0.0421软件研发人员0.0529软件行业硕士以上人员0.0556上述二级指标中，大部分权重均大于0.05，其中互联网宽带接入端口密度这一指标权重值最高，权重值为0.773，其次是光缆密度，权重值为0.0736，熵值法所计算得到的权重越大说明该指标含有的有效信息越多，对于信息产业的发展影响就越大，因此可见这两个指标在安徽省信息产业的发展中的重要性。同时各个一级指标的权重为二级指标权重求和的结果，显示如表7所示：表SEQ表\*ARABIC7一级指标权重求和结果一级指标权重权重排名基础设施0.25711产业规模0.17405技术创新0.19093产业应用0.17604发展资源0.20202根据上表显示的结果可知，在安徽省信息发展产业的贡献度排名中基础设施>发展资源>技术创新>产业应用>产业规模，显然贡献度最大的一级指标为基础设施，且远大于其他几个指标，其在信息发展产业中的作用不言而喻，只有基础设施完善了，信息产业才能得以稳步发展。产业规模、技术创新、产业应用和发展资源这些指标的权重差异不大，其在安徽省信息产业的发展过程中均有一定地位。同时画出各一级指标权重的折线图直观表示如图5：图SEQ图\*ARABIC5各一级指标贡献情况图在基础设施这一指标中又以光缆密度和互联网宽带接入端口密度的贡献度最高，其中安徽省光缆密度在2012年时候仅有4.3333，到2019年已高达16.0777，八年间翻了3.7倍，安徽省互联网宽带接入端口密度也由2012年的0.0076上涨到2019年的0.0248，相当于2012年的3.3倍。正式这些基础设施的飞速覆盖，为信息产业提供了坚厚的发展基础，使得安徽省信息产业得以迅速发展。3.指标体系综合评价本文通过熵权法的值作为各项指标的权重，采用加权平均法计算综合指数，计算公式如下：①安徽省信息产业发展整体综合情况通过计算各个一级指标的每年综合指数以及总指数，从而直观的综合反应各个安徽省信息产业这些年的发展情况，具体如图6所示：图SEQ图\*ARABIC62012年至2019年各一级指标指数以及总指数图从上图6可见每个指标都呈逐年递增趋势，其中就指数最高的2019年而言，总指数为1.9801，基础设施指数为0.5142，产业规模指数为0.3479，技术创新指数为0.3818，产业应用指数为0.3520。②安徽省信息发展产业各指标综合发展指数将权重引入模型中，累加每年个指标的指数得到情况如图7所示：图SEQ图\*ARABIC7各指标综合指数上图7与各指标权重图的趋势基本一致，可见经过加权计算后，基础设施仍然在排名第一，且远超其他指标，突出了其重要贡献。③基础设施分析由于各个二级指标的量纲不同，因此在比较分析是通过计算逐年增长率进行分析，增长率图如图8：图SEQ图\*ARABIC8逐年各指标增长率从上图8可知，除了移动电话普及率在2015年有略微的负增长其他都是正增长，光缆密度的年平均增长率为21.08%，互联网宽带接入端口密度年平均增长率为20.99%，移动电话年平均增长率为6.23%，互联网普及率的年平均增长率为7.30%。其中以光缆密度的年均增长率最高，互联网宽带接入端口密度年平均增长率次之，且互联网宽带接入端口密度在2015年有一个迅猛的增长而后平缓增长。④产业规模分析产业模型下共有软件业务占GDP比重、电信业务占GDP比重、电子信息制造业主营业务收入占GDP比重这三个二级指标，其值形象化表达如图9所示：图SEQ图\*ARABIC9产业模型各指标指显然，虽然中间部分年份有所波动，例如电子信息制造业主营业务收入占GDP比重这一指标在2018年突然有所下降，但是总体各个指标呈现稳步上升趋势，且增幅不小。⑤技术创新分析技术创新是信息产业发展的动力源泉，需要不断的探索，不少科研人员一生都在致力于科技创新，他们为信息产业乃至国家世界的贡献值得敬佩。本文技术创新主要包含下述四个指标，并对指标数据做相应处理，即以2012年为基期1，计算其他年份的数值，以便在不被量纲影响的情况下，更直观的展示数据变化，具体结果如下表所示：表SEQ表\*ARABIC8技术创新二级指标去量纲化数据年份企业R&D人员全时当量专利申请授权数量技术市场成交额占GDP比重R&D研究机构数量20121.00001.00001.00001.000020131.17241.12761.35251.156320141.29901.11681.60551.358420151.31951.36281.70201.598720161.35571.40771.75901.779020171.41231.34381.79031.997320181.45521.84082.01122.051420191.69711.90492.61572.3478根据表8显示，2012至2019年期间，每个指标值都在稳步增长，说明安徽省的技术创新每年都在努力进步的过程中。其中这八年间，技术市场成交额占GDP比重增加最为明显较2012年翻了一番还要多，为2012年的2.6157倍，R&D研究机构数量次之。⑥产业应用分析产业应用在信息产业发展中也具有举足轻重的地位，具有实际应用效应的产业才是对民众生活，经济发展，技术进步都大有裨益的产业，而信息产业的发展与其应用密不可分，在应用中改善民生，在应用中发展。本文将有电子商务交易活动企业数、电子商务交易额占GDP比重以及互联网和相关主营业务收入作为产业应用的二级指标，计算其年均增长率结果如表9所示：表SEQ表\*ARABIC9产业应用二级指标年均增长率指标有电子商务交易活动企业数电子商务交易额占GDP比重互联网和相关服务主营收入年均增长率45.00%14.98%221.32%显然，互联网和相关服务主营收入在2012-2019年八年间年均增长率高达221.32%,意味这平均每年增长两倍多，根据复利原则，2019年的值是2012年的将近500倍，足以见得信息产业应用于实际中带来的巨大效应。⑦发展资源发展资源是产业得以发展的背景，能过有利的辅助推动信息产业的发展。本文将信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资，R&D经费占GDP比重，软件研发人员以及软件行业硕士以上人员归于发展资源中，并以2012年为基期，绘制得到各个指标的相对值如下图所示：图SEQ图\*ARABIC10发展资源下各指标情况由图10可知，除了信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资在2016年后有一定的下降趋势之外，其他都在稳步上升，且R&D经费占GDP比重，软件研发人员上升幅度超越信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资的下降幅度。考虑到政府对于信息产业发展的支持，固定资产投资下降的同时会提高其他资金支持，因此这一指标的下降并不影响发展资源的正向延展。（二）灰色关联度测度为探究各个指标间的相关程度，本文以各个指标间发展趋势间为根据，采用灰色关联度方法对各个指标间的相关性进行测度。1.模型的建立灰色关联法是以各个指标之间发展趋势情况为依据来判断不同因素之间的关联程度的一种分析方法。这一方法通过确立参考序列和影响序列并进行比较，计算参考序列与比较序列之间的关联系数，从而进一步得出关联度，衡量指标之间的关联程度。Step1:确立参考序列和比较序列本文希望得出各个二级指标之间的关联度，因此遍历每一个序列，通过循环使每个序列轮流作为参考序列，其他为比较序列。将参考序列表示为：比较序列则被定义为：Step2:计算关联规则系数其中为分辨系数，其取值需根据具体情况确定，但查阅大量资料可得时分辨效果最佳，因此一般情况下取。Step3:计算关联度由于关联系数计算得到的是各个年份比较序列和参考序列的关联程度，数据信息较为分散，因此求其均值，并将均值作为这些年份关联数据的代表值即关联度。关联度的计算如下：2.模型结果分析本文采用灰色关联法对各项指标的之间关联度进行计算，当各项指标之间的发展趋势接近时说明其关联程度较高。本文通过循环使每个二级指标都有一次机会作为参考序列，例如当以光缆密度这一指标为参考序列时，其他17个指标则为比较序列，而当互联网宽带接入端口密度作为参考序列时，其他包含光缆密度在内的17个指标为比较序列，以此类推。通过每次计算各个比较序列与参考序列之间的灰色系数，从的得出关联度情况，最后将每次结果循环汇总形成各个指标间的关联度其概况图如下所示：图SEQ图\*ARABIC11灰色关联度矩阵根据图11可以得出相应的观点：首先，各个指标间的关联度比较明显均大于0.5，可见这些指标之间息息相关，相互带动促进，其中x3移动电话普及率和x18软件行业硕士以上人员与其他每个指标的关联度均大于0.7，这表明移动电话普及率和软件行业硕士以上人员这两指标与其他指标紧密相连，能够较好的带动其他指标的增长，也可见其对于信息产业的整体发展的强大辅助作用。因此提升基础设施，培养人才是信息发展坚实的后盾和有力武器。而x14互联网和相关服务主营收入、x15信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资，与其他指标的关联度整体较低，大于0.7的没有几个，可见这两个指标对于其他指标的带动作用相对较低，没有起到很好的带动作用，要切实将收入与投资落到实处，更有效的参与到信息产业的贡献中。（三）灰色预测将2012-2019年的安徽省信息产业发展综合指数作为原始数据列x0x对原始数据做级比检验有 λkλ由于所有的λk∈0.8007,1.2488,k=1,2,…,7，所以 x1通过公式2进行一次累加生成新的数列x1x构造矩阵B和数据向量Y。B=Y=根据公式α=(α将α代入响应函数得到也测模型：x其中取x1x表SEQ表\*ARABIC10安徽省信息产业发展综合指数预测结果年份实际值预测值残差相对误差20121.00131.00130020131.13221.1391-0.00690.00609420141.2551.24550.00950.0075720151.39981.36190.03790.02707520161.49091.48920.00170.0011420171.57541.6284-0.0530.033642