信息技术投入经济增长效应的区域差异和影响因素.doc

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1、精品论文信息技术投入经济增长效应的区域差异和影响因素基于中国省域面板数据的实证研究1徐盈之，韩颜超 东南大学经济管理学院，江苏南京（210096） E-mail: xuyingzhi, hych03摘要：本文利用中国31个省市2000-2006年间的数据，用索洛余值法首先得到信息技术资本的产出弹性，并计算出各省市历年的信息技术资本对经济增长的贡献率。在此基础上通过 建立计量经济模型分析了影响信息技术投入经济增长效应的诸因素，得出市场化水平、科教支出水平、教育程度等是其重要影响因素的结论。本文最后据此提出了提高信息技术资本投 入经济增长效应的政策建议。 关键词：信息技术投资；经济增长贡献率；面板

2、数据；影响因素从上世纪90年代开始，经过十几年的快速发展，信息技术以其广泛的渗透性和无与伦比 的先进性不断与传统产业进行融合，信息资源已成为与材料和能源同等重要的战略资源，信 息产业已发展成为新的经济增长点，信息化已成为推动经济和社会发展的助力器，信息化水 平则成为衡量一个地区或国家现代化水平的重要标志。“十五”期间，中国明确提出了“大力 推进国民经济和社会信息化，是覆盖现代化建设全局的战略举措，以信息化带动工业化，发 挥后方优势，实现社会生产力的跨越式发展”的战略方针，充分显示了政府对于信息化建设 的高度重视。十七大报告中同时指出“要全面认识工业化、信息化、城镇化、市场化、国际 化深入发展的

3、新形势新任务”，将信息化作为与工业化、城镇化、市场化、国际化并举的重 大形势和任务。因此科学地评价中国近年大量的信息技术投入究竟对经济增长带来多大的影 响，分析其区域差异，同时研究区域差异的成因，对于今后中国更好的进行信息化建设具有 重要的理论意义和实践意义。1. 文献综述国外学者对于信息技术与经济增长关系的研究由来已久。Charles(1983)1在讨论信息经 济增长理论基础上，建立测度信息资源与经济生产率相互关系的计量模型，具体讨论了信息 部门规模与经济生产率之间的相互关系。Dholakia等(1994) 2对美国的经济发展与设施能力 进行了经济计量分析，发现1990年电信基础设施与国民经

4、济发展的相关作用程度最大。 Dewan等 (2000) 3就生产函数中IT对GDP的影响问题，用36个国家1985-1993年的数据进行 了关联度分析，发现发达国家和发展中国家IT投资结构有着明显的不同，讨论了IT投资在发 达国家和发展中国家对经济增长贡献的差异。Jorgenson (2001) 4 认为美国2001年前几年的 经济增长有一半是由信息技术投入带来的。Oulton (2001) 5认为上世纪90年代初期和后期， 信息通信技术对英国GDP的贡献分别约为0.36%和0.57%。Gust等( 2004) 6通过对13个工业化 国家1992-1999年的数据进行分析，信息技术对美国的经济

5、增长起到了加速度的作用，但对 其它的工业化国家却没有同样大的作用。国内学者主要侧重于研究信息化水平的测度，对信息技术与经济增长关系方面的研究较1本课题得到江苏省教育厅高校哲学社会科学研究基金重点项目“我国信息产业全要素生产率变动与影响因 素研究”（编号：06SJB790022）；江苏省社科联研究课题“江苏省环境承载力的区域比较与影响因素研究”（编号：b-07-2）的资助。- 9 -少，而且起步较晚。朱幼平(1996) 7对中国的信息要素进行了测度，并使用C-D生产函数对1980-1992年间中国实际GDP与信息、资本和劳动要素进行回归分析，发现信息要素对国民 经济增长的贡献最高，其次为劳动要素

6、，最后是资本要素。孙宝文(2002) 8通过估计附加了 信息化指数的柯布-道格拉斯生产函数来估计信息技术产业的长期影响，认为信息化指数对 经济增长有显著的积极作用。施莉等(2007) 9根据中国1990-2004年的数据，建立经济增长与 要素增长的线性回归模型，分析了IT投入对经济增长的影响，发现IT投入对GDP贡献为1.63%，IT投入与中国GDP增长有显著的正相关关系，证明对中国经济的增长有显著的推动 作用。从以上分析可以看出，目前国内利用信息技术投入来研究信息技术对经济增长影响的文 献极少，基于省级数据的研究更是没有，而且比较准确的测算近年的信息技术资本的研究还 处于空白状态。本文拟通过

7、构建包含信息技术投入的C-D生产函数模型，将信息技术资本从 资本存量中分离出来，来研究信息技术资本投入对中国省域经济的影响。在此基础上，分析 影响不同省份信息技术投入贡献率的因素，为各省发展信息化提供政策建议。本文的第二部 分将计算分析中国省际信息技术资本投入对经济增长率的贡献；第三部分将分析影响各省信 息技术资本投入贡献率的关键因素；第四部分，依据第四部分的分析结果，提出相应的政策 建议。2. 信息技术产业经济增长贡献率的计算本部分包括计量模型的建立、数据的选取、计量模型的估计和结果分析等几部分内容。2.1 计量模型首先利用C-D生产函数作为基本模型：Y = AK L e（1）（1）式中Y

8、表示总产出， K 表示资本投入， L 表示劳动投入， 、 分别表示资本 产出弹性和劳动产出弹性， A 为效率系数，反映广义技术进步的水平， e 是误差项。为了分解信息技术投入的贡献，Jorgenson(1999) 10将C-D生产函数分解为如下形式： Y = AKit Kno L e（2）上式中，01 ，01 ，01。 Kit 表示信息技术资本， Kno 表示非信息技 术资本。它们和全社会总资本 K 之间存在如下关系： K = Kit +Kno 。 其中，信息技术资本 又可以进一步划分为信息制造资本和信息服务资本，即有如下关系： Kit = Kip +Kis ，上式 中 Kip 、 Kis 分

9、别表示信息制造资本和信息服务资本。为了分解各种投入要素的贡献，对（2）两边分别取对数可得如下形式：ln Y = ln A+ ln Kit + ln Kno + ln L + （3）假设规模报酬不变，则1 ，在（3）式两边同时减去 ln L 并施加规模报酬不 变的限制，则可得到如下分析模型 1：ln Y= ln A+ ln Kit + ln Kno + （4）LLL（3）式进行变换，可得总量增长方程：Y = A Kit Kno L（5）YAKitKnoL由（5）式可以看出，信息技术投入对经济增长贡献率等于信息技术资本增长率和信息 技术资本产出弹性的积与产出增长率之比。2.2 数据选取1资本存量

10、K 的确定 中国及各地区的国民经济统计体系并不包含对国家及地区资本存量的统计计量，因此在采用索洛余值法计算分析全国各省市信息技术资本对经济增长的贡献时必须分别计算各省 市的资本存量。目前已被普遍采用的测算资本存量的方法是永续盘存法。该方法可简单用公式表示为 K t= K t 1 + I t Dt= K t 1 (1 t ) + I t ，其中 K t 和 K t 1 分别表示第 t 年和第 t 1年资本存量， I t , Dt , t 分别表示第 t 年投资、折旧和折旧率。由公式可以看出，在实际计算 时， K t , I t , t 选择的指标不同，对同一国家或地区相同的时段内计算所得的资本存

11、量也不 同，本文参考当前学术界对中国资本存量进行估算的相关研究，并考虑到数据的可得性，选 取如下数据。t基年资本存量 K 0 的选取：本文选取 2000 年作为基年，2000 年各省资本存量直接使用 张军等（2004）11的计算结果2。当年投资 I 的选取：本文采用王小鲁（2000）12的方法， 用全社会固定资产投资乘以当年固定资产交付使用率作为当年的资本增长。参考中国固定 资产投资统计数典 2000，固定资产交付使用率取 80%。折旧率 t 的确定：参考本类研究所惯用的做法，固定资产折旧率取为5%。2资本存量 Kip 的确定 本文选取“通信设备、计算机及其他电子设备制造业”的资本存量表示信息

12、制造资本投入。该指标数据用“通信设备、计算机及其他电子设备制造业固定资产净值平均余额”近似替代。3资本存量 Kis 的确定 本文选取通信业3的资本存量表示信息服务资本，计算方法同资本存量 K 。 基年资本存量 Kis ,0 的选取：在资本存量 K 的计算部分，利用2000年各省的资本存量和全社会固定资产投资额可求出二者的比值，以2000年各省通信业的固定资产投资额乘以该比 值可得2000年各省通信业的资本存量。当年投资 Iis,t 的选取：采用通信业当年固定资产投资额作为当年的资本增长。固定资产 交付使用率取80%。固定资产折旧率 t 取为5%。分别计算出各年各省市资本存量 K 、 Kip 和

13、 Kis 之后，可以求得非信息技术资本 Kno 。2该文把重庆和四川合并进行处理，本文根据需要，按照 2000 年重庆和四川全社会固定资产投资的比例， 对数据进行了分割处理。3中国 2002 年国民经济分类进行了调整，2003 年的统计数据开始单独列示信息服务业的资料，由于统计口径不一致无法回溯前些年的数据；通信业在中国信息服务业中占绝对主体地位，行业数据具有代表性和连 贯性，所以采用通信业的数据。4其它数据的选取本文选取中国各省市 20002006 年全社会从业人员数表示劳动投入 L ，选取各省市每 年的地区生产总值 GDP 表示总产出Y 。5相关说明由于搜集的各省市 GDP、全社会固定资产

14、投资数据、通信设备、计算机及其他电子设 备制造业固定资产净值平均余额等数据均为按当年价格计算所得，所以理论上需要用 GDP 平减指数和固定资产平减指数对这些数据进行平减。但是，中国并没有发布这两个指数的数 据，因此本文选用具有同等作用的 CPI 指数和固定资产投资价格指数（以 2000 年为基年） 对这两项指标的数据进行了调整。本部分数据主要来自于中国统计局网站、中国咨询行高校财经数据库、国研网以及各省 市历年发布的国民经济和社会发展统计公报。2.3 贡献率分析利用上述 2000-2006 年的全国各省市的面板数据和模型 1，使用计量经济软件 Eviews5.1 进行了分析。在使用面板数据模型

15、时，需要对模型进行 Hausman 检验以判断是建立固定效 应模型还是随机效应模型更有效。对模型 1 进行 Hausman 检验，由于卡方值为 25.4548，相 伴概率为 0.0000，所以拒绝模型为随机效应的零假设，建立固定效应模型，估计结果如下所 示。可以看出，引入随机干扰项的一阶自回归项 AR(1)作为解释变量后 D.W.统计量约为 1.95， 序列相关基本消除，而且常数项和自变量的估计值都满足假设条件，符合现实经济意义。ln Y= 3.1326+0.1361 ln K it +0.3879 ln K no +1.0179AR(1)L L L(-1.3081) (3.8766) (7.

16、2594) (85.3797)R2 =0.9940，adj.R2 =0.9939，D.W. =1.9496，F=10108.06代入信息技术资本投入的产出弹性0.136 ，可以得到中国各省市信息技术投入对经 济增长的贡献率，结果如表1所示。六大经济区域历年的平均值直观地列示在图1中。表1 中国各省市信息技术投入的经济增长贡献率（%）贡献率200120022003200420052006平均值北 京13.55160.95007.8429-0.100911.111831.748110.8506天 津139.4006-5.1532-8.09007.39312.25037.147523.8247河 北

17、68.83822.90273.2761-2.51653.4560-2.548712.2346山 西18.13466.33613.676210.20470.90163.62837.1469内蒙古14.44954.84100.4095-0.54402.03984.70454.3167华北50.87491.97531.42292.88733.95198.935911.6747辽 宁13.22553.11632.4619-7.93925.18062.50593.0918吉 林1.848051.4776-10.5482-1.3727-0.2831-13.34154.6300黑龙江10.3793-0.34

18、632.7007-2.985612.0029-16.64830.8504东北8.484318.0826-1.7952-4.09925.6335-9.16132.8574上 海32.055949.234911.802040.04725.73835.947124.1376江 苏33.893312.807536.330126.723725.526816.510625.2987浙 江22.984111.984811.405328.65657.336713.018715.8977安 徽9.77679.7077-2.8275-0.635511.43892.17114.9386福 建25.904918.24

19、0816.21118.2200-2.93226.412912.0096江 西18.303912.49706.51742.752413.14884.13339.5588山 东14.16898.369012.31103.16457.56884.65888.3735华东22.441117.548813.107115.56139.68947.550414.3163河 南0.60468.33808.18074.55020.95264.71644.5571湖 北23.300415.0058-20.54314.41652.920019.16837.3780湖 南30.01408.20945.3516-2.6

20、2146.01202.40618.2286广 东19.584222.771515.957813.30156.086214.408715.3516广 西14.40974.74188.52056.29204.21774.25587.0729海 南-13.00982.14077.92098.60601.70615.41702.1302中南12.483910.20124.23145.75753.64918.39547.4531重 庆4.95993.03443.5119-2.41433.31813.78122.6985四 川15.15457.9467-4.77522.22775.74203.45124.

21、9578贵 州14.583113.89261.952514.15311.42754.04808.3428云 南29.468316.42698.2824-1.32205.03445.059410.4916西 藏18.843516.808913.028415.22478.642711.630714.0298西南16.601911.62194.40005.57384.83305.59418.1041陕 西13.606316.9506-2.90836.2706-1.3533-0.27555.3817甘 肃20.951118.3031-15.6396-7.352114.48316.42836.1957青

22、 海13.710210.328810.30741.60633.24521.96926.8612宁 夏24.965221.890412.3117-4.40860.01970.61999.2330新 疆26.070112.75435.990522.85582.1692-0.022711.6362西北19.860616.04542.01233.79443.71281.74387.8616全国22.391312.46814.86876.20825.45515.06819.409960%50%40%30%20%10%0%-10%2001 2002 2003 2004 2005 2006-20%华北东北华

23、东中南西南西北图1 中国六大经济区域信息技术投入经济增长贡献率从表1和图1可以看出：第一，中国近几年信息技术投入对经济增长的贡献不是太大，信息技术投入对经济增长 的影响并不是特别的显著，近几年的贡献率均值约为9.41%。这说明IT投资在发达国家和发 展中国家对经济增长的贡献确实存在差异，同发达国家相比差距还比较大，还有进一步提升 的空间。第二，样本观察期内，中国信息技术投入对经济增长的贡献有下降的趋势，这与整个信 息技术产业的发展脉络基本是一致的。经过上世纪90年代的飞速发展，中国信息技术产业从2000年开始面临“冬天”的到来，投资增长速度减缓，不少IT企业倒闭，相应的整个产业对经济增长的贡献

24、也在减少。 第三，上海、江苏、浙江和广东均是电子信息通信类产品生产商高度集中的省市，信息技术投入的经济增长贡献率也较高，都在15%以上，最高的江苏省近几年的平均值达到25% 以上。而内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、重庆和海南等偏远省市，信息技术投入的经济增长 贡献率极低，普遍在5%以下，最低的是黑龙江省，近六年平均贡献率不足1%。由于信息技 术投入中，信息服务业的资本投入相对于信息制造业的资本投入处于从属地位，信息制造业 的资本投入是主体。这说明，信息制造业企业在中国的分布极不均衡，绝大部分聚集在经济 发达、交通便利的珠三角和长三角地带，而在边远省份分布极少。第四，从六大经济区域看，华东地区的信息

25、技术投入经济增长贡献率明显高于其他区域， 近六年的均值达到14%以上；东北地区的信息技术投入经济增长贡献率最低，近几年的均值 不到3%；其它几个区域则基本持平，在8%上下浮动。这同样说明了中国信息化的发展存在 严重的地域差异。通常意义上，某一地区的信息化水平越高，则该地区的信息技术资本投入对经济增长的 贡献率也就越高。本文选取中国信息年鉴网公布的中国各地区信息化发展总指数（ IDI ） 作为反映信息化水平的变量，与以上计算得到的信息技术投入经济增长贡献率（ IT ）进行 相关性分析，发现相关系数在1%显著性水平下为0.0023，反映信息技术投入经济增长贡献率 同信息化水平之间确实存在正相关，这

26、也说明了中国需要继续推进信息化建设，提高信息化 水平，发挥信息化在经济发展中的作用。从上面的分析中可以看出，中国信息技术投入经济增长贡献率存在较大的区域差异，究 竟是哪些因素造成了这种差异，通过那些途径继续提高信息技术投入对经济增长的贡献率， 本文以下部分将对这一问题进行探讨。3. 影响信息技术投入经济增长贡献率的因素分析本部分将通过建立计量模型来分析影响中国信息技术投入区域经济增长贡献率差异的 原因。因变量为2001年到2006年间，中国各省市信息技术资本投入对区域经济增长的贡献率（ IT ）。自变量：使用国有及国有控股工业企业总资产占工业企业资产总额的比重来反映（ STO ）市场化水平，S

27、TO 越高，则市场化水平越低；使用人均科技教育经费支出（ SCIE ） 来反映科教支出水平；使用人均邮电业务总量（TELE ）来反映区域信息服务业投入水平； 使用城镇人均可支配收入（ INCURB ）来反映城镇居民收入水平；使用历年小学以上学历 毕业人员平均所受教育年数（ EDU ）来反映区域人均受教育年限；使用信息技术产业生产 总值占GDP的比重（VIT ）来反映区域信息技术产业发展水平；使用工业生产总值占GDP 的比重（ IND ）来反映工业化程度；使用时间变量（TIME ）来反映时间趋势；使用财政 收入占GDP的比重（ GOV ）来反映政府力量；使用交通运输、仓储、邮电业生产总值占GDP

28、 的比重（ FRE ）来反映区域贸易自由度；使用出口总额占GDP的比重（ OPEN ）来反映经 济开放程度。本部分数据主要来自于中华人民共和国国家统计局网站、中国咨询行高校财经 数据库、国研网、中国信息产业年鉴以及各省市历年发布的国民经济和社会发展统计公报。本文使用 Eviews5.1 软件进行了分析，为消除异方差的影响，加权方法选为截面加权法， 分析结果如表 2 所示。由于本文涉及的解释变量数目较多，不可避免的会产生多重共线性问 题，所以采用逐步回归法，首先建立包含所有解释变量的回归模型，然后逐步剔除那些最不显著的变量，所建立的模型顺次命名为模型 2、模型 3、模型 4、模型 5 和模型 6

29、。经过剔除后，剩下的 7 个解释变量与信息技术投入对区域经济增长的贡献率（ IT ）之间的关系都为 显著，模型的多重共线性已经消除。这样得到最终的计量分析模型为模型 6。表 2 回归模型估计结果（因变量：IT）变量模型 2模型 3模型 4模型 5模型 60.42910.38070.35610.34940.2962C(2.6923)-0.0693*(2.4208)-0.0663(2.4832)-0.0647(2.4423)-0.0575(2.1022)-0.0633*STO（-1.3117）（-1.2853）（-1.2613）（-1.207）（-1.315）0.0241*0.0229*0.023

30、3*0.0229*0.0197*SCIE(3.7954)-0.0557*(3.7947)-0.0652*(3.9470)-0.0686*(4.0289)-0.0669*(3.5774)-0.0653*TELE（-1.6368）（-1.8764）（-2.0543）（-2.014）（-1.9783）0.1148*0.1127*0.1203*0.1242*0.1190*INCURB(1.5936)-0.0441*(1.5742)-0.0370*(1.7608)-0.0361*(1.8994)-0.0352*(1.7710)-0.0231*EDU（-2.2973）（-2.0105）（-1.9792）（

31、-1.9205）（-1.5024）0.15370.11920.11340.12090.1381*VIT(1.1049)-0.0303*(1.1636)-0.0299*(1.1205)-0.0303*(1.1899)-0.0307*(1.3686)-0.0310*TIME（-6.2041）（-7.0371）（-7.5417）（-7.7499）（-7.916）0.09530.06870.07580.0816IND(1.1547)(0.9068)(1.0433)(1.1557)0.15960.20070.1540GOV(0.4702)(0.6041)(0.5023)-0.1287-0.1017FRE

32、（-0.4838）（-0.3805）-0.0349OPEN（-0.4682）R20.46430.46410.46330.46820.4699adj.R20.43050.43350.43580.44410.4491D.W.1.99311.99591.99321.99821.9965注：括号中的数值为 t 值，*、*、*分别表示在 5%、15%和 20%水平下显著。从模型6的回归结果可以看出，（1）市场化水平同信息技术投入经济增长贡献率正相关。 市场化水平和贸易自由度越高，经济要素的配置越需要优化，流动也就越频繁，对信息技术 的需求也越强烈，则其贡献率也越大；（2）科教支出水平同贡献率正相关。较多

33、的科教支 出，有利于形成良好的技术创新氛围和坚实的人力队伍，从而有助于推动信息技术的应用， 贡献率相应越高；（3）信息服务业投入水平同贡献率负相关。目前中国信息技术投入中信 息制造业资本投入占据主体地位，2000年-2006年信息制造业资本投入与信息服务业资本投 入的比例从1.22上升到3.25，而信息服务业的发展对资本投入的依赖程度不高，所以信息服 务业发展水平越高，则信息技术投入整体的增长速度越慢，对区域经济增长的贡献率就越小； 另一方面信息制造业资本投入增速出现减缓甚至下降，而信息服务业其资本投入增幅较小，两者相结合造成信息技术投入整体增长减缓，进而造成贡献率的下降；（4）城镇居民收入水

34、平同贡献率正相关。一方面，较高的城镇居民收入让他们放弃从事简单乏味的信息制造业 加工生产，为广大农村来的打工者留出了工作机会，也为生产商利用廉价劳动力创造了条件， 从而有利于信息制造业扩大再生产。另一方面，较高的城镇居民收入水平，也为信息技术在 城镇居民间的普及和应用创造了物质条件。城镇居民收入水平越高，贡献率也相应越高；（5） 人均受教育年限同贡献率负相关。由于当前中国信息技术投入中信息制造业资本投入占据主 体地位，就信息制造业生产而言，并不需要从业人员具有很高的学历和较深的知识储备，多 数进行的是简单的加工生产，较长的受教育年限反而会延滞信息制造业可使用员工的供给， 实际上产生负作用。这也

35、进一步证实了中国信息制造业处于产业链低端，技术含量较低的事 实；（6）信息技术产业发展水平同贡献率正相关，信息技术产业总产值同其投入成正比例， 产值越高，则意味着投入越高，相应的对经济增长的贡献率也较高；（7）时间趋势的回归 系数为负，再一次印证本文前面所提到的近几年受全球信息技术产业衰退的影响，所出现的 投资增速减缓情况。4. 结论和政策建议根据上述对影响信息技术投入经济增长贡献率的诸因素的分析，本文针对中国各省市， 提出以下发展建议，以提高经济增长中信息技术投入的贡献率：第一，大力推进市场化进程。首先，政府应加大所有制结构的调整力度，加大国有企业 改革力度，通过国有经济布局调整和国有企业股

36、权结构调整，积极扶持非公有制经济的发展， 逐步降低国有及国有控股经济在经济总量中的份额，带动产业结构升级和经济增长方式的转 变，形成符合社会主义市场经济制度所要求的所有制结构；其次，要进一步制定政策创造非 公有制经济发展的环境，放宽非公有制企业的市场准入条件和个体私营企业经营范围，通过 制度创新彻底清除计划经济的体制障碍和传统经济的思维定式, 推进市场化进程的深入发 展。第二，增加科教支出投入。由于科教支出对提高信息技术投入经济增长贡献率具有推动 作用，所以政府有必要在财政支出中加大该部分投入；其次，政府可以向缺乏信息技术使用 技能的群体进行适当的培训，以扩大信息技术应用在社会各个层面的影响。

37、第三，调整信息制造业发展思路。中国信息制造业技术水平在总体上与世界先进水平仍 有很大差距, 处于全球价值链的低端位置，以组装性行业为主，低技术含量、低附加值，产 业整体竞争力很低。在今后的发展中，必须要进行积极的自我调整。首先，考虑到中国巨大 的就业压力因素，目前信息制造业虽然处于简单加工组装阶段，仍然要继续发展，可以考虑 把这些简单的加工组装制造业向内地转移, 内地也要积极创造条件来承接产业转移；其次， 信息制造业需要加强研发投入，完善自主技术创新体系，通过技术创新体系的良性运转，来 支撑拥有自主知识产权和高附加值的信息制造业的发展，突破发达国家对技术转移和模仿设 置的障碍。第四，注重人才培

38、养。信息技术发展与教育的结合是中国信息制造业乃至整个信息技术 产业走出价值链低端的重要途径。首先，要积极推动人才资源向人才资本转化，以建立人才 优化配置机制为目标。高度重视人力资本存量的运用和采取积极务实政策引进具有创新潜力 的科技人才、拥有核心技术的专门人才和具备创新能力的管理人才和域外人才，为信息技术 创新和发展服务；其次，调整改革教育结构，努力培养大量适用型技术人才，特别要结合信 息产业发展的实际需要和产业结构调整的要求，搞好信息技术专业人才的培养。参考文献1Charles J. , Information resources and economic productivity J.In

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43、aoSchool of Economic Management, Southeast University, Nanjin (210096)AbstractThis paper firstly calculated the information technology capital output flexibility through Solowresidual value method by using chinas provincial data from 2000 to 2006, and then calculated the contribution rate to the eco

44、nomic growth caused by information technology investments over the years. On this basis, this paper analyzed the affecting factors of the economic growth effect caused by information technology investments, and found that the market level, the scientific expenditure and education level etc. played important roles. Finally,