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我國區(qū)域信息消費(fèi)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響研究

發(fā)布時(shí)間:2020-08-26 06:53
【摘要】:21世紀(jì)以來,我國經(jīng)濟(jì)保持高速增長,2010年GDP總量已上升至全球第二。但經(jīng)濟(jì)增長過程中需求結(jié)構(gòu)不合理、環(huán)境污染過度、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡等問題依然存在,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例(尤其是第三產(chǎn)業(yè)比重)與發(fā)達(dá)國家差距仍然較大。隨著信息經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來,信息消費(fèi)已成為當(dāng)前創(chuàng)新最活躍、增長最迅猛、輻射最廣泛的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域之一,對拉動(dòng)內(nèi)需、促進(jìn)就業(yè)和引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)升級發(fā)揮著重要作用,以信息消費(fèi)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級成為新常態(tài)背景下既穩(wěn)增長又調(diào)結(jié)構(gòu)的重要舉措。如何認(rèn)識信息消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的內(nèi)在關(guān)系,我國區(qū)域信息消費(fèi)水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用方式與程度是怎樣的?這種作用在全國不同的地區(qū)又有怎樣的差異?研究這些問題,對制定以信息消費(fèi)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級策略有重要的現(xiàn)實(shí)意義。因此,本文基于全國31省市2003-2015年間面板數(shù)據(jù),構(gòu)建區(qū)域信息消費(fèi)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級綜合評價(jià)指標(biāo)體系,并利用熵值法計(jì)算了全國31省市區(qū)域信息消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級綜合指數(shù)水平;較為全面和創(chuàng)新性地將時(shí)間與空間分析方法相結(jié)合應(yīng)用于區(qū)域信息消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級關(guān)系的實(shí)證研究中,在綜合指數(shù)水平的基礎(chǔ)上,采用面板單位根檢驗(yàn)、面板協(xié)整分析、PVAR模型以及脈沖響應(yīng)模型探討了區(qū)域信息消費(fèi)構(gòu)成要素與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級速度之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系;并利用空間計(jì)量方法研究了區(qū)域信息消費(fèi)水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的空間相關(guān)性,通過構(gòu)建空間面板模型分析了區(qū)域信息消費(fèi)水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的空間效應(yīng)及其區(qū)域差異。研究表明:首先,我國31省市區(qū)域信息消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)結(jié)升級水平發(fā)展迅速,整體良好,但仍存在區(qū)域發(fā)展不平衡等問題,信息消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)水平整體呈現(xiàn)沿海經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)最高,西部地區(qū)最低的區(qū)域不平衡的情況。其次,動(dòng)態(tài)關(guān)系分析結(jié)果表明,區(qū)域信息消費(fèi)各構(gòu)成要素發(fā)展速度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級速度均存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對信息消費(fèi)供給與信息消費(fèi)環(huán)境的有明顯的正向響應(yīng)。再次,空間相關(guān)性檢驗(yàn)表明信息消費(fèi)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的空間依賴性均顯著,二者在地理空間上均呈現(xiàn)出集聚特征,說明信息消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平都具有明顯的空間外溢效應(yīng)。最后,空間計(jì)量模型的實(shí)證結(jié)果表明,空間面板模型的估計(jì)結(jié)果優(yōu)于普通面板模型,空間誤差模型的結(jié)果優(yōu)于空間滯后模型。區(qū)域信息消費(fèi)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有顯著的空間促進(jìn)作用,空間依賴性主要體現(xiàn)在隨機(jī)誤差項(xiàng)中。區(qū)域信息消費(fèi)水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級空間效應(yīng)最強(qiáng)的是東部地區(qū),然后是西部地區(qū),最后是中部地區(qū)。
【學(xué)位授予單位】:杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:F224;F127;F727
【圖文】:

框架圖,論文研究,框架圖,區(qū)域信息


杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文第五部分,我國區(qū)域信息消費(fèi)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的空間特征研究。對全國區(qū)域信息消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)升級實(shí)際水平進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn),在此基礎(chǔ)上通過空間面板回歸研究區(qū)域信息消費(fèi)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的空間效應(yīng)及其地區(qū)差異。第六部分,結(jié)論與對策?偨Y(jié)實(shí)證研究的結(jié)果,提出相應(yīng)的對策建議。本文的研究框架如圖 1.1 所示:

地圖,信息消費(fèi),實(shí)際水平,省市


級發(fā)展速度指數(shù)(見附表 1-附表 4)。(2)利用 2015 年全國 30 省市區(qū)域橫截面數(shù)據(jù),根據(jù)熵值法計(jì)算出 2015 年全國 30 省市信息消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級實(shí)際水平指數(shù)如表。由于西藏部分指標(biāo)缺失嚴(yán)重,不參與本輪熵值法計(jì)算,考慮空間分析中地圖的完整性,本文保留了西藏地區(qū)的指數(shù)并填補(bǔ)為 30 省市最低值。表 3.4 2015 年全國 31 省市信息消費(fèi)實(shí)際水平指數(shù)地區(qū) 指數(shù) 排序 地區(qū) 指數(shù) 排序 地區(qū) 指數(shù) 排序 地區(qū) 指數(shù) 排序北京 0.7940 2 上海 0.8315 1 湖北 0.4378 15 云南 0.4099 23天津 0.4920 7 江蘇 0.5720 5 湖南 0.4256 19 西藏 0.3706 30河北 0.4771 9 浙江 0.6140 4 廣東 0.6181 3 陜西 0.4564 12山西 0.4234 20 安徽 0.4457 14 廣西 0.4078 24 甘肅 0.4065 25內(nèi)蒙 0.3913 28 福建 0.5137 6 海南 0.4306 18 青海 0.3984 27遼寧 0.4607 11 江西 0.3893 29 重慶 0.4754 10 寧夏 0.4331 16吉林 0.4107 22 山東 0.4834 8 四川 0.4479 13 新疆 0.4129 21黑龍 0.4319 17 河南 0.4053 26 貴州 0.3706 30并作出全國 31 省市信息消費(fèi)水平指數(shù)的 6 分位圖如圖 3.1:

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,實(shí)際水平,省市,指數(shù)


杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文剩下四個(gè)段位差約為 0.1,占極差的 22%,卻集中了中國的 21 。ㄊ校,分布在中西部地區(qū),可見信息消費(fèi)水平區(qū)域差異很大,且中西部低值省域成片集中。表 3.5 2015 年全國 31 省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級實(shí)際水平指數(shù)地區(qū) 指數(shù) 排序 地區(qū) 指數(shù) 排序 地區(qū) 指數(shù) 排序 地區(qū) 指數(shù) 排序北京 0.9115 1 上海 0.8689 2 湖北 0.7241 12 云南 0.6268 29天津 0.7527 7 江蘇 0.7585 5 湖南 0.7344 9 西藏 0.6085 30河北 0.7184 14 浙江 0.7831 3 廣東 0.7619 4 陜西 0.7289 10山西 0.7398 8 安徽 0.6836 18 廣西 0.6085 30 甘肅 0.6539 28內(nèi)蒙 0.6613 26 福建 0.7558 6 海南 0.7038 16 青海 0.6809 20遼寧 0.6760 21 江西 0.6729 23 重慶 0.6622 25 寧夏 0.6749 22吉林 0.7282 11 山東 0.6998 17 四川 0.7187 13 新疆 0.6716 24黑龍 0.7176 15 河南 0.6590 27 貴州 0.6832 19

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