企业经济的角度，研究企业信息化带来的效益。如：王志江、郭东强(2001)用数据包络分析方法，讨论了企业信息化建设投入产出的相对有效性问题14。国家信息化测评中心(2004)推出了第一个中国企业信息化指标体系，第一次将“建设有效益的信息化”的要求以评价指标的形式落到实处。
1．2对国内外研究的评析
在信息化对经济社会发展的影响研究方面，现有研究主要集中在信息化对国民经济的影响、企业信息化及效益等领域，而对信息化对行业的贡献以及信息化在行业内部作用机理等方面的研究则很少。这一方面是由于相关指标和数据的缺乏，另一方面也是由于对行业领域信息化的特点缺乏系统性的分析和探讨。具体来讲：
一是，现有研究过分宏观或过分微观。如：研究主要集中在区域信息化与区域经济、三产业的信息化水平及其影响、企业信息化的效益等。缺泛行业层面的研究，特别是对工业行业各分行业的信息化水平及其对经济增长的贡献等领域缺少研究。
二是，在用计量模型进行分析时，没有考虑多重共线性的影响。
三是，有的研究结论不一致甚至矛盾。如：陶长琪11(2oo1)认为“信息化对第二产业影响最大，其次是第三产业，再次是第一产业”，而汪斌、余冬筠l3(2004)认为“信息化对第二产业增长的贡献率最大，其次是第一产业，对第三产业的带动比较弱”等。
本研究力求在前人研究的基础上，在中国工业行业信息化建设贡献率研究方面取得进展。
为了保证所分析行业及数据在横向和纵向的可比性及数据的可获得性，本文不分析：木材及竹材采运业、其它矿采选业、其它制造业、武器弹药制造业，且只研究1995——2003年间的数据。LocaLHOst行业按《中国统计年鉴》的顺序排列，设置的代码如表1。

y用行业增加值，用行业人数，是行业信息化水平(具体分析及计算过程参见作者论文)。
3对时间序列数据的研究
3．1时间序列数据的一般多重线性回归分析
对中国工业行业36个分行业的时间序列数据按式(3)回归分析。可以得出结论：
r均接近l，说明该模型的拟合度比较好，即该模型的回归效果较好。f检验均通过，说明y与k、l、，四个变量对数的线性关系成立。
但有较多的系数没有通过t检验，且有较多的vif值大于10，说明存在严重的多重共线性。资本、劳动之间存在多重共线性，特别是信息化测度指标体系中包含有资本和劳动的因素，信息化水平与资本、劳动之间的多重共线性更不能忽视。
3．2时间序列数据的岭回归分析
3．2．1岭回归分析(以h34电力、热力的生产和供应业为例)。图1为不同k值时各变量的回归系数连成的曲线，该曲线被形象地称为岭迹。可见，当k到达0.1附近时，三条岭迹都开始变的平稳。本研究k取0.1。

岭回归输出如表2：(注：b列是各变量的系数，beta列标准化后各变量的系数。)

岭回归分析与一般多重线性回归分析回归系数的标准误比较，表3。可见，岭回归分析中各自变量回归系数的标准误均比一般多重线性回归分析回归系数的标准误小。

3．2．2信息化建设贡献率的差异。对中国工业行业36个分行业的时间序列数据均作岭回归分析，并对信息化建设贡献率由低到高排序，如表4。

通俗地说，在该时期内，中国工业行业信息丰裕系数的对数每增长一个单位，能够引发工业生产总值指数的对数平均增长0．5791个单位。尽管上述定量分析结果中不能绝对排除存在自相关因素，但分析结果总体上表明的信息要素成为中国工业经济增长的重要来源这一结论依然是可信的。
信息化对工业内部各分行业的带动作用存在着明显的差异，并非是同步。这可能与信息化向这些行业的渗透、扩散、或这些行业运用信息技术改造本行业的力度等存在较大的差别相关。其中作为国家的基础工业和装备工业，信息化对黑色金属矿采选业(h3)、有色金属矿采选业(h4)带动作用相对较弱尤其值得关注。
4对横截面数据的分析
对横截面数据进行岭回归分析，取信息化贡献率、资本贡献率、劳动贡献率标准化后的系数作图，图2。

可见，信息化贡献率大于资本贡献率，而资本贡献率又大于劳动力贡献

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