三、产业融合度的测算及制造业创新效率的度量

为了实证探究不同区域产业融合对制造业创新效率的差异化影响，本文对中国29个省份（西藏、青海数据缺失）的制造业与信息业融合度以及制造业的创新效率进行测算，并从东部、中部和西部三大区域视角进行比较分析。考虑到数据的可获取性，本文选取电子信息业作为信息业的典型代表。原始数据来源于《中国工业经济统计年鉴》《中国电子信息业统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》及各省份《统计年鉴》。少数缺失数据运用内插法和外推法计算近似值补足。

1、制造业与信息业融合度的测算

第一，耦联评价模型法。目前还没有一套权威性的产业融合测算方法，已有研究所用的方法主要有投入产出法、专利技术法和耦联评价模型法等。投入产出法是利用投入产出表的数据将某产业中所使用的另一产业投入额除以其总产出所得到的比重作为产业融合度的指标计算方法。专利系数法则通过测算产业间专利的相关系数测算产业间的技术融合来近似产业间的融合度。中国投入产出表每5年编制一次，投入产出法的可行性存在较大问题。专利技术法仅仅从产业专利的数据方面来研究产业融合度，也存在一定的片面性。耦联评价模型是以系统论为基础反映各产业间的相互依赖、相互协调、相互促进的动态关联关系，因此，本文借鉴陶长琪（2013）、李晓钟（2016）等学者对产业融合度测量的研究，采用耦联评价模型估算中国2006—2015年制造业与信息业的融合水平。具体构建如下模型。

    耦联度与耦联协调度模型。当制造业和信息业子系统在不断的演化中达到稳态时，可得系统耦联度C。耦联度C虽然在一定程度上反映了制造业和信息业之间的耦联程度，但由于各子系统之间发展基础、发展程度存在有动态差异，各子系统的经济环境也具有不平衡性，二者在总体上的发展水平没有体现，因此需要计算耦联协调度D，来客观评判制造业与信息业的耦联协调程度。

第二，耦联评价指标体系构建。本文参照张倩男（2013）等学者的研究，根据可量化、真实客观性、突出产业特性和重点贡献值等指标选取原则，分别构建了制造业与信息业的耦联指标体系。制造业指标包括产业经济效益、产业市场效率、显性优势指数和产业发展潜力4个方面共10个指标；信息业指标包括产业经济效益、产业市场效率、产业自主创新能力和产业发展潜力4个方面共10个指标。最终产业耦联评价指标体系确定情况为表1所示。

第三，融合度的计算。根据上述制造业和信息业产业耦联评价指标系统，分别得到两产业的综合贡献值，随后运用耦联度和耦联协调度模型，计算出中国2006—2015年29个省份的制造业与信息业融合度，计算结果如表2所示。

上述结果显示，中国制造业与信息业融合程度整体呈上升趋势，期间受2008年经济危机影响，中国大多省份制造业与信息业融合陷入低谷状态。经济危机反映出的“中国制造”问题成为中国制造业信息化融合转型的重要契机。进入“十二五”时期后，各地区纷纷围绕新一代信息技术构筑制造业竞争优势、抢占产业发展主导权，产业融合趋势明显加快。

从东、中、西部数据的比较来看，产业融合度存在明显的“东—中—西”梯级差异。东部地区大部分省份明显高于中西部地区，其中江苏、广东、山东等省份融合度均值在0.45以上。良好的区位条件、经济基础和资源禀赋造就了东部地区制造业在三大地区中的绝对优势地位。以发展资本密集型和技术密集型制造行业为主的东部具备良好的产业融合基础。东部地区产业结构比较合理，科技实力雄厚，信息基础设施的建设发展迅速，信息产业发展水平较高。在制造业和信息业的“双轮”协同驱动作用下，东部地区产业融合处于较高水平。

中部地区的产业融合水平次于东部地区，大多省份高于全国平均水平，达到0.4以上。近年来国内产业分工深刻调整，中国中部地区承接产业转移进程加快，地区制造业发展势头强劲，整体综合实力显著提高。在资源禀赋、制造技术以及产业发展环境等方面较西部地区具有明显优势。在全国信息化浪潮的推动下，中部地区信息业不断发展，涌现一大批软件龙头企业。但总体上看，产业优势不明显，科研投入不足，产业融合仍需不断探索推进。

西部地区制造业与信息业融合水平最低，四川、重庆处于区域内较高水平位置，而宁夏、甘肃、内蒙古等省份产业融合效果差，融合度均为0.35以下。西部地区部分省份曾是中国信息业布局的重点地区，积累了雄厚的技术基础，但总体区域信息产业链条分散，生产协作配套困难，未形成大规模的电子信息产业带。且西部地区制造业发展长期以劳动和资源为导向，僵化的生产技术和组织形式使得制造业对高度专业化的信息技术服务需求不足，产业融合发展水平较低。

2、制造业创新效率的度量

效率测度的方法主要有非参数法和参数法两大类别。非参数法以数据包络分析（DEA）为代表，参数法以随机前沿分析（SFA）为代表。相较于数据包络分析无随机误差假定的关键缺陷，随即前沿分析方法以坚实的经济理论为基础，将技术进步以及投入要素的替代效应、交互效应考虑进模型，能够清晰描述投入产出的过程。因此，本文运用对数型柯布—道格拉斯生产函数，采用随机前沿分析法测算中国各省份制造业创新效率。

    应用随机前沿分析方法测度制造业创新效率，需要确定创新投入与产出。因此本文参照俞立平（2007）、白俊红和蒋伏心（2015）等大多学者的研究，以R&D人员全时当量作为创新人员投入指标，以R&D经费支出作为创新资金投入指标。两项指标充分显示了地区创新规模与潜力，是创新投入能力的综合体现。创新产出变量的选择，一般以专利申请数、技术市场成交金额和新产品销售收入等为主（石峰，2010）。企业的研发活动只有转化成为成功的商业产品获得市场利润，其创新的价值才能真正体现。因此，本文以新产品销售收入作为创新产出的代表。考虑到创新投入到产出的时滞问题，将创新产出的时滞设为滞后1年（朱有为，2006）。同时，构造R&D支出价格指数=0.55×消费价格指数+0.45×固定资产投资价格指数，对各期的名义R&D经费进行平减，对新产品销售收入采用工业生产者出厂价格指数进行平减。综上，运用Frontier4.1软件计算出中国2006—2015年29个省份制造业创新效率的相对值，如表3所示。

从上述结果来看，中国制造业创新效率呈上升趋势，且呈现显著的“东—中—西”梯级差异格局。东部地区的制造业创新效率最高，长三角地区尤为突出。西部内陆地区较低，除重庆、四川外的其他省份大多排名靠后。中部地区省份处于两者之间，其中吉林、湖南、安徽、湖北创新效率排名靠前，成为中国中部地区创新发展的新亮点。总体而言，中国制造业创新效率存在较为明显的区域差异。

造成中国东中西部地区制造业创新效率差异的原因是多方面的，主要来源于创新资源以及产业政策等方面的差异。中国区域创新资源配置严重不均，创新要素、创新载体分布差距巨大。西部省份自身创新人才和创新资金投入同东中部省份相比有较大差距，并且外部吸引力较低，总体要素存量较少。创新载体也存在数量少、层次低、成果转化率低等特征。制度环境和政府对创新活动的支持也是影响区域创新效率的显著因素。东中部地区地方政府相对更加重视对创新活动的支持，积极打造科技创新平台，提供相关的配套建设和政策促进创新资源的聚集，引导创新资源共享和产业创新协作。而西部省份普遍存在政府顶层设计不足、政策支撑力度小、保障措施落实不完善等现象，导致西部地区科技成果产出效率低，成果利润转化动力不足。（来源：《区域经济评论》）

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