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信息服务业是伴生于信息产业的一种现代服务业，具有很强的产业渗透性，是上海市实现经济转型和产业升级战略，构建国际金融、航运中心的一个重要着力点。从上海统计年鉴的统计数据看出信息服务业的发展非常迅速，且上海统计年鉴中率先发布信息服务业统计数据说明了上海市对信息服务业发展的重视程度。本文针对信息服务业这一新兴产业国内外相关研究多以定性描述和宏观研究为主，鲜有定量分析和结构研究，多以局部或孤立产业发展研究为主，少有经济全局和产业关联研究的情况，采用仿真实验的方式，引入可计算一般均衡(Computable General Equilibrium，CGE)模型，构建能够基本反映上海现实情况的宏观经济模型，在经济整体中通过经济环境和政策的模拟仿真，进行信息服务业产业政策的全面评估，寻找能够为政策制定者提供指引的“过河石头”。
本文研究内容主要由四大部分组成：信息服务业概况研究，CGE模型研究，上海CGE模型数据收集处理和上海信息服务业产业政策CGE仿真。其中信息服务业是本文进行产业政策模拟和分析的主要切入点，CGE模型是本文借助的理论工具和手段，数据收集处理体现具体分析目标所在的地区、时间的经济特色，政策模拟和分析主要分析信息服务业政策对上海经济发展可能的影响，是本文研究的现实意义和实际应用。
本文立足信息服务业的服务业本质，结合其与信息产业和现代服务业的深厚渊源，探讨对信息服务业科学、合理的界定方式，籍此厘清产业关联，整理统计数据，以准确掌握产业业态，明确产业发展方向，为有效地制定和实施产业政策提供科学依据。鉴于信息服务业作为新兴产业，在现行统计操作上还没有统一标准和足够翔实的历史数据支撑，需要在现有统计数据基础上进行数据整合和处理，并以“信息传输、计算机服务和软件业”近似信息服务业，进行CGE建模和仿真。
为给后续应用领域专家快速借用LHR模型框架分析具体问题提供理论依据，本文论述了LHR模型框架所描述的经济中的实物流转体系，介绍了行为方程体系的采用，最后通过数学论证证明了刻画多产出经济的LHR模型框架体系对中国单产出经济相关问题研究的适用性，并提供了能够直接借助LHR模型框架的可操作方法：进行社会核算矩阵(Social Accounting Matrix，SAM)结构调整。从而使相关领域的研究者可以不必非常熟悉GAMS软件编程。不必从头编写代码来构建CGE系统就可以快速介入具体问题领域的研究之中，以推动CGE应用研究的发展。
SAM编制过程却极其繁琐、易错，并且前期的编制工作无法重用，后续对于帐户设置的轻微调整往往不得不进行SAM重新编制。在进行大量SAM基础数据收集和整理，编制SAM表的过程中，发现SAM编制方法具有一定的一般性。有鉴于此，本文在MS Excel中编写了SAM快速生产算法，并且借助Excel的数据动态功能实现SAM编制的简单、快速、易行和数据的动态更新。通过Excel的宏装载功能能够轻易实现算法的跨机移植，从而在极大地节省了CGE建模者SAM数据编制时间和精力。
由于我国迄今仍然没有权威的各产业资本存量、折旧率等数据的公布以及本文单列出信息服务业的部门划分方式有别于大部分资本存晕和折旧率研究文献，需要单独进行资本存量和折旧率的估计。本文采用统计机构公开发布的IO表折旧数值为参考，以国际通用的PIM法为基础，提出了一种可行的资本存量和折旧率估计方法：将基期资本存量和折旧率作为待定参数，构建折旧理论表达式与权威折旧值的误差平方和表达式。从而在这个表达式取值最小时的基期资本存量和折旧率就是真实基期资本存量和折旧率的最佳近似。借助MATALB符号工具箱可以在计算机中实现该优化问题的理论推导并可以计算出实际最优值。本文提出的待定系数优化法解决了基于IO表任意部门及部门组合的资本存量及折旧率的求解问题，为更灵活的产业生产行为分析提供了现实解决方案。
由于我国统计数据的缺乏使得很多学者在进行描述微观主体行为方程的相关参数的估计上采用一些折衷方法，但是实际上有砦折衷方法是不科学、不合理的。进行CES参数估计时，有学者依据替代参数接近于0的假设采用泰勒展开的线性化方法进行经典统计分析或广义最大熵分析，也有学者直接对CES函数变形进行非线性贝叶斯估计。从研究中始终没有一种能够适用于我国各行业参数估计的方法出现可以看出，这些方法本身存在一定的问题。本文通过借助WinBUGS软件对线性化方法、CES函数变形法和CES一阶条件式(Fist OrderCondition，FOC)法三种方法采用贝叶斯估计法直接进行对比，发现：我国某些行业的替代参数虽然接近于0，但不是充分接近于0，因此线性化方法得到的估计结果不真实；CES函数变形法受到变量量纲的直接影响，从而无法估计真实的替代参数，是失效的方法；只有CES FOC方法能够有效地估计产业CES替代参数，同时也对数据提出了更高的要求。
上海各类统计年鉴中关于各类收入分组居民在各类生活品消费调查的时间序列数据是进行居民消费LES参数估计的基础数据，但是由于统计标准的变更使得消费数据前后不一致。本文采用现行居民收入分组方式，因此需要依据多元回归确定的调整系数对不符合的分组数据进行分组调整。采用EVIEWS软件进行面板数据分析，确定居民对各产品的边际预算份额。然后根据世界银行制定的国家/地区收入分组表及相关文献确定上海市的Frisch系数为-2，从而求解出上海居民对各产业的基本消费需求。
通过经济环境和政策调整的模拟分别分析了上海信息服务业在当前复杂国内外经济环境(人民币持续升值，出口受挫，资本价格上涨和劳动力价格上涨)和可能实施的相关政策(增加居民转移支付政策和信息产业降低进口税优惠和生产税的优惠扶植政策)下的发展状况及对其它产业和上海整体发展造成的短期和持续性影响。并通过经济环境和政策调整的叠加模拟，分析了信息服务业发展政策在这种复合条件下的发展状况和对上海经济的影响，以尽量模拟现实，得出合理的分析结论。
通过仿真模拟，总结出以下结论：上海市目前信息服务业与二产的融合要好于信息服务业与其他三产的融合，信息服务业的发展可以明显促进二产和三产的发展，促进产业升级，带动消费稳步增长，提升GDP质量，但是上海市信息服务业和二产在本土市场而对涌入的国际产品，竞争力仍然不足。最后，本文根据模拟结果提出了相应一些针对性政策建议。
本文主要的创新点包括：
1.在经济全局中分析信息服务业的发展及其对其他产业和经济整体产生的影响，即是研究角度的创新，也是研究方法的创新。
2.证明了LHR模型的中国适用性并提出了实现方法；设计了SAM快速生成方法，通过自动生成程序大大节省CGE建模者编写SAM的时间。
3.提出基于IO表的可行的资本存量估计方法，可以估计基于IO表部门仟意组合的资本存量和折旧率；证明只有基于FOC的CES参数估计法不受量纲影响，能够得到合理的估计值。
4.首次采用多种模拟方案叠加仿真的方法进行产业政策的CGE模拟分析。