刘 莹
（长春金融高等专科学校 科研处，吉林 长春 130124）
我国制造业门类齐全，有独立完整的产业体系，但与先进国家相比，我国制造业仍大而不强。为实现弯道超车、建设制造强国，应加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。中国制造2025战略目标说明，新一代信息技术与制造业的深度融合，正引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式，是提升我国制造业竞争力与建设制造强国的必由之路。
通过阅读信息产业与制造业融合的相关文献，发现信息产业与制造业的融合程度是不断加深的，同时具有优化升级产业结构，提升制造业绩效的融合效应。
在产业结构优化升级方面，赵玉林、裴承晨（2019）运用多元线性回归模型与中介效应模型研究发现中国制造业与信息产业融合度较低，并且制约了制造业转型升级。[1]单元媛、罗威通过专利系数法测算中国电子信息业与制造业技术融合度，运用灰色关联系数法得出我国电子信息产业与制造业的技术融合度处于中等融合程度，技术融合对产业结构优化升级有较大影响的结论。[2]陶长琪、周璇（2015）通过耦联评价模型测算了信息产业与制造业的耦联度，并定量研究了我国产业结构优化升级的空间效应。[3]陈玫洁（2016）通过实证研究得出产业融合与制造业产业升级存在正相关关系。[4]陈荣（2015）研究了制造业信息化对制造业发展的融合发展机制、制造业价值创造机制和产业集群优化机制，并通过实证证实了制造业信息化可促进制造业发展的研究假设。[5]
在提升制造业绩效方面，汪芳、潘毛毛（2015）通过投入产出法与面板数据回归分析得出产业融合是制造业绩效提升的格兰杰原因，虽有一定滞后性但对绩效提升有促进作用。[6]Florian Englmaier等提出制造业发展过程中加强对信息产业资源的利用有利于提升制造业的生产效率，进而提高制造业的产业绩效。[7]徐盈之，孙剑（2009）分析了包括中国在内的制造业与信息产业融合度，得出中国两产业融合度低于大多数发达国家，并且制造业产业绩效与产业融合度为正相关关系。[8]李晓钟、陈涵乐、张小蒂（2017）通过投入产出法测算出产业融合度并根据SCP分析框架分析了产业融合度对制造业绩效的影响，认为浙江省制造业各行业产业融合度逐步上升，且产业绩效与产业融合度为正相关关系。[9]
测算融合度的方法有投入产出法、专利技术法和耦联评价模型法。其中，投入产出法利用投入产出表中一个产业在另一个产业的中间投入与总产出的比值作为产业融合度；
专利技术法从专利数方面来测算产业技术融合度。投入产出法因数据的可获得性，导致其不能得到连续产业融合结果；
专利法用技术融合表示产业融合具有一定的片面性，所以，本文选择耦联评价模型法来计算产业融合度。
耦联评价模型的基础是两系统之间相互影响、互动。本文研究的系统由制造业与信息产业两系统组成，每个系统又由各自子系统以及相应的指标组成（见表1）。
表1 信息产业与制造业耦联评价指标体系
测算融合度前需先构建功效函数，即：
其中，mij、mijmax、mijmin分别表示系统i指标j的数值及上下限，aij表示系统i指标j的功效函数，反映mij对耦合系统的功效贡献程度。制造业与信息产业各自子系统对耦合系统的贡献程度分别由a1与a2表示。
其中，a1j、a2j表示各自子系统的功效函数，λ1j、λ2j为各自子系统相应指标的权重系数，该权重系数采用熵值法进行计算，过程如下：
首先，将指标的数值通过下式进行标准化得Mij。
其次，根据下式求得第j项指标的信息熵值ej。
信息效用值为dj=1-ej，信息效用值越大，表明该指标对评价的重要性越大，最后，求得该指标的权重λj。
由此可得制造业与信息产业的耦合度与耦合协调度C、CR。
其中，α、β视两个产业的重要性而定，通过阅读相关文献，通常将α定为0.4，β定为0.6。根据耦合度与耦合协调度不同取值范围，分为不同的耦合等级（见表2）。
表2 耦合等级的划分情况
选取全国29个省（市、自治区）并测算其2007—2016年产业融合度，数据来源于《中国工业经济统计年鉴》《中国固定资产统计年鉴》《工业企业科技活动》《中国统计年鉴》，缺失的数据根据前后年份数据进行插值补足。
从各省（市、自治区）耦合度的平均值来看，各省（市、自治区）信息产业与制造业耦合度大致在(0.9，]
1的范围内，处在高水平耦合阶段，这说明我国各省（市、自治区）信息产业与制造业的耦合水平较高（见表3）。其中，低于全国耦合度平均值的省（市、自治区）有12个，分别是北京、辽宁、黑龙江、上海、江苏、福建、江西、河南、湖南、云南、甘肃与新疆。由这12个省（市、自治区）2007—2016年的耦合度可知，在2016年左右，它们的信息产业与制造业耦合度与其余省（市、自治区）基本相同，但因2007年、2008年的耦合度较低，使其平均值低于全国平均水平。但是，经过10年的发展，这些省（市、自治区）的产业耦合度已基本赶上其他省（市、自治区），个别出现跨阶段增长现象，例如北京、辽宁、新疆，这说明制造业与信息产业融合发展迅速，具有天然的互补、融合优势。
表3 信息产业与制造业耦合度
从各省（市、自治区）信息产业与制造业的耦联协调度来看，它整体低于各省份的耦合度（见表4）。这是因为耦合协调度相比耦合度考虑因素更加复杂、全面，不仅简单地代表二者互相作用、互相融合的程度，更代表二者协调、良好发展的程度。各省（市、自治区）的耦联协调度均值处于(0.5，0.6]与(0.6，0.7]范围内，处在勉强协调与初级协调两个阶段。其中，处于勉强协调的省（市、自治区）有福建、江西、北京、海南、重庆、贵州、云南。由各省（市、自治区）2006—2017年耦联协调度可知，耦联协调度基本处于(0.7，0. 8]范围内，即中级协调阶段，表明全国的省（市、自治区）产业融合水平都是由失调阶段步入协调阶段。但是，其中辽宁的耦联协调度发展趋势令人意外，从2014年0.7降至2016年的0.5，说明产业融合度不是处于较高水平之后，只有上升的趋势，仍会随着产业的实际情况有回落的风险。综上所述，第一，各省（市、自治区）的信息产业与制造业的融合水平呈上升趋势。第二，从平均耦合度与耦合协调度来看，耦合度稍差的，耦合协调水平并不一定处于较低水平。
表4 制造业与信息产业耦合协调度
根据上述结论，提出如下建议。
第一，重点发展信息产业。加强信息技术在制造业的渗透作用，带动两大产业融合发展。同时，也需要政府进行政策引导与资金扶持，实现信息产业与制造业高质量的融合。
第二，放松政府管制。阻碍产业融合的重要因素之一是产业壁垒，政府应通过调整产业政策与完善相应法规来打破产业壁垒，促进产业间的良性竞争，为我国信息产业与制造业融合创造宽松的政策环境。
第三，促进技术创新。阻碍产业融合的另一重要因素是技术约束，政府应鼓励创新，打破技术约束。政府也应进一步深化科技体制改革，发挥企业在技术创新中的主导作用。在此基础上，政府应加大信息产业企业与制造业企业研发合作力度，完善知识产权法律法规，为研发成果快速产业化提供良好环境。在现今信息产业与制造业融合背景下，高技术复合型人才的培养变得尤为重要。政府应加大人才引进力度与注重高校复合人才的培养教育，建立健全的人才培养制度。企业也可以对员工进行针对性培训，提高员工综合素养与激发他们学习新技能的兴趣。
第四，对信息产业与制造业发展进行针对性指导。信息产业与不同技术水平的制造业融合度与对制造业自身全要素生产率的影响程度不同。由此，政府应因势利导，对不同技术水平制造业提供有针对性指导。
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