資訊化是指培養、發展以計算機為主的智慧化工具為代表的新生產力，並使之造福於社會的歷史過程。(智慧化工具又稱資訊化的生產工具。它一般必須具備資訊獲取、資訊傳遞、資訊處理、資訊再生、資訊利用的功能。)與智慧化工具相適應的生產力，稱為資訊化生產力。智慧化生產工具與過去生產力中的生產工具不一樣的是，它不是一件孤立分散的東西，而是一個具有龐大規模的、自上而下的、有組織的資訊網路體系。這種網路性生產工具將改變人們的生產方式、工作方式、學習方式、交往方式、生活方式、思維方式等，將使人類社會發生極其深刻的變化。
摘要：資訊化建設對經濟社會的發展產生了重要影響，資訊化水平的不斷提高也對自主創新能力產生顯著影響。通過對資訊化、創新能力的分析，構建了資訊化對創新能力影響的評價指標體系，並建立效率迴歸模型，使用資料包絡分析法和多元迴歸法對指標進行分析計算。研究表明：資訊化發展狀況、資訊化人力資源狀況和資訊消費狀況對創新能力具有顯著正向影響。
關鍵詞：資訊化;DEA;創新能力
一、引言
資訊化是當今世界經濟和社會發展的大趨勢，資訊化水平已成為衡量一個國家和地區現代化水平的重要標誌。而我國資訊化水平與已開發國家相比仍有一定差距，且自主創新能力也較弱，這在一定程度上影響了我國經濟持續快速增長。
當前，關於資訊化水平的相關研究主要是資訊化水平的測度、資訊化水平與經濟增長的關係研究兩個方面，但涉及資訊化水平與創新能力二者之間關係的仍較少。在創新能力測量指標體系中，付睿臣等人從微觀層面揭示了企業資訊化對其創新能力的作用機理，但是，從巨集觀層面實證資訊化與創新能力之間關係尚需探討。鑑於此，本文通過構建資訊化對創新能力影響的評價指標體系及評價模型，分析了資訊化對創新能力的影響程度，進而為促進我國資訊化建設，提升自主創新能力提供理論參考。
二、評價指標體系的構建
2.1 資訊化指標
根據2001年我國國家資訊化指標工作會議釋出的20個國家資訊化指標，本文選取較有代表性的4個作為衡量資訊化水平的指標，並將資訊化環境分為硬資訊化環境和軟資訊化環境兩大方面，包括：資訊化發展環境、資訊化人力資源環境、資訊消費環境和資訊技術的普及與應用環境。
2.2 創新能力指標
評價創新能力的指標有很多，如有高新技術產品增加值、專利申請數、專利授權數、新產品銷售收入等。本文對創新能力的評價選取創新投入能力和創新產出能力兩個方面，分別選取R&D經費和專利申請數作為評價指標。
2.3 評價指標體系
結合前面對資訊化和創新能力的分析，並基於提高我國創新能力、增加社會經濟效益為目標，構建了資訊化對創新能力影響的指標體系，如表1所示。
表1 資訊化對創新能力影響的指標體系
變數二級指標三級指標指標解釋
資訊化硬資訊化環境資訊化發展狀況X1資訊產業增加值佔GDP的比重
軟資訊化環境資訊化人力資源狀況X2資訊產業從業人數佔全社會從業人數比重
資訊消費狀況X3資訊消費係數
資訊科技普及與應用狀況X4每百萬人網際網路使用者數
創新能力創新投入能力研發經費投入狀況Y1R&D經費
創新產出能力專利申請狀況Y2專利申請數
三、研究方法與模型構建
3.1 研究方法
本文采用資料包絡分析法研究資訊化對創新能力的影響，首先選取資訊化與創新能力的相關指標運用DEA方法，被解釋變數是DEA計算出的效率值，解釋變數是資訊化和創新能力指標，用多元迴歸進行計算，用統計檢驗選出相關指標，剔除不合理變數，進而用效率分析與多元迴歸方法計算，直至整個系統達到相對穩定即可。
3.2 模型構建
結合傳統的多元迴歸模型，本文優化DEA的變數，將DEA效率值當作被解釋變數，將資訊化和工藝創新變數作為解釋變數，構建的模型如下式所示：
ln E=a+c1lnX1+c2lnX2+…+cnlnXn+d1lnY1+d2lnY2+…+dnlnYn
(1)
上式中，E為DEA的效率值，X1，X2，…，Xn為資訊化變數，Y1，Y2，…，Yn為創新能力變數，c1，c2，…，cn與d1，d2，…，dn為係數，a為常數。
四、模型計算
4.1 資料選取
本文資料選取時間為2009-2013年，同時考慮到資訊化建設對創新能力的影響具有一定的時滯性，所以在時間序列中變數一般選擇滯後1-3期較多，而本文在研究時將滯後期定為3年。本文資料的`來源於《中國統計年鑑》、《中國科技年鑑》以及CNNIC報告等相關資料整理而得。
4.2 模型計算分析
本文模型計算步驟是：首先使用DEAP軟體將各指標資料進行效率分析，然後用效率分析得出的效率值作為被解釋變數，使用SPSS軟體進行多元迴歸分析，最後得出結論。在做效率分析和迴歸分析前，先對所選取變數資料做描述性統計分析，結果如表2所示。
表2 描述統計量
變數二級指標三級指標極小值極大值均值標準差
資訊化硬資訊化環境資訊化發展狀況X10.79300.95940.88550.0635
資訊化人力資源狀況X20.16550.35070.26630.0746
軟資訊化環境資訊消費狀況X33.13293.22883.19130.0375
資訊科技普及與應用狀況X44.92006.12535.60800.4833
創新能力創新投入能力研發經費投入狀況Y18.66609.37989.04350.2861
創新產出能力專利申請狀況Y24.47465.33924.91790.3629
將各指標的資料輸入DEA模型進行計算，進行效率分析，接著用得出的效率值作為被解釋變數進行多元迴歸計算分析，根據迴歸結果把沒有通過t檢驗的指標排除，再次進行效率分析和迴歸分析，如此反覆，直至所有指標均通過檢驗，最後得出結論。將結果彙總，如表3所示。
在第一次效率與迴歸分析中，資訊化變數中的資訊化發展狀況、資訊化人力資源狀況、資訊消費狀況這3個變數在10%的概率下通過了t值計檢驗，而沒有通過t檢驗的指標是資訊科技普及與應用狀況指標。所以要做進一步調整。