“信息化与工业化”两化融合是推动工业经济发展的重要抓手，是促进我国工业由大变强的引擎，同时也是信息化的本质要求。两化融合不仅强调了两者之间的区别，更重要的是明确了两者的紧密关系。而两化深度融合在政策层面上的提出更是将信息化与工业化的研究推向一个新的高度。两化融合在拥有战略机遇的同时，也遇到了融合偏向局部应用、集成协同水平低、信息服务跟不上两化融合节奏等问题。究其原因与信息化和工业化水平间的协调关系密切相关。因此，通过对信息化与工业化水平的实证研究找到两者平衡发展的界限，对深化经济体制改革有着积极的现实和理论意义。
一、国内外研究述评
从两化融合概念提出至今，许多学者从两化融合的内涵、途径、互动关系、评价等角度对其进行了论述。但发达国家的信息化发展是在工业化基本完成之后才进行的，因此在两化融合方面的研究并不多。Greenstein 和 Khanna(1997) 认为融合指的是通过信息技术对原有产品进行整合，从而提高产品的使用效率。［1］Zuboff 和 Shoshana(1989) 认为在两者融合过程中，信息化对工业化的影响并不完全是促进作用，具有多重性质。［2］Martha 和 arcia(2001) 认为 20 世纪 80 年代以来，随着政府对行业管制的放松以及信息技术的不断革新，相互独立的产业进行相互渗透有了一定的实现条件，随着产业边界的逐渐淡化，信息技术向制造业渗透与融合，这也是两化融合成为产业融合的重要表现。［3］Bally (2005 ) 认为，技术融合从根本上改变原来各自独立的产业边界的同时，所形成的新的竞争环境进一步推进了技术与产业的共同成长。［4］Englm 和 Reisinger(2008)总结出目前国外在两者融合中采取的做法主要有两点: 一是信息技术与传统产业之间在产品、工艺方面的嫁接，提高原产品的功能; 二是依托现代信息技术，发展新兴产业。［5］
国内学者周振华(2004) 提出产业融合的结构高度化主要表现为产业结构信息化，以便使我们能更好地把握信息化进程中的产业经济发展规律，从而推动工业化的进一步发展。［6］俞立平、潘云辉、武夷山(2009) 通过实证研究表明信息化水平的提高能够带动工业化的发展，而两者之间的关系长期表现为相互促进相互影响的动态关系。［7］谢康(2012)等从实证的角度提出了融合具有周期大约为 5 年的间断平衡性，信息化带动工业化路径与两者融合的相关性高于工业化促进信息化路径，工业化和信息化对各自理想水平的偏离呈交替波动等三个主要特点。［8］
李琳、李宁、王星(2013) 利用变权灰色关联分析方法挖掘两化融合的程度与水平，为决策者提供促进信息化与工业化双赢的措施与建议。［9］国内外一些学者对信息化与工业化融合相关领域进行了相当长时间的研究，取得了一定的研究成果。微观方面两化融合能够提高企业生产效率，中观方面信息化可以通过与传统制造业的结合促进制造业发展，宏观层面促进工业社会向信息社会过渡，传统经济向信息经济过渡，这些都证明了两者间互动关系的正面作用。但从现有的研究也可以发现，目前我国还存在着不同地区融合水平有差异，不同地区信息化与经济增长因果关系不同，信息化投入对工业化的带动作用不够明显等问题。工程院院士张光斗先生认为如果只重视推动信息产业发展，产业结构失衡的风险会加大，从而使得信息产业发展对经济发展的促进、对工业化的带动无法凸显。而原国务委员、中国工程院院长宋健也曾指出中国不能盲目片面地强调信息产业的发展。［10］国内学者沙利杰、赵国杰、李杨(2008) 也通过实证研究信息化与经济增长的关系验证了信息化的有界性，提出了信息化水平界限的构建思路，他们的研究成果也为本研究提供了非常重要的理论参考。［11］
综上所述，在任何一个经济发展阶段，信息化与工业化融合都可能有一个界限的存在，而这种界限的存在必然影响信息化与工业化的成功融合。本文以全国 31 个省(直辖市、自治区) 为研究对象，通过前人提出的信息化水平与工业化水平的测度指标来分别确定信息化和工业化水平。在此基础上，实证研究两化融合界限的确定方法，在该界限下，信息化水平的提高对工业化有带动作用，在该界限上，信息化水平的提高对工业化的带动作用不明显。
二、理论基础和研究方法
(一) 理论基础
1. 诺兰阶段模型
美国管理信息系统专家里查德·诺兰提出了着名的诺兰阶段模型，即任何形式的组织在开发和使用信息系统时都不应通过跨跃式发展来完成信息化。诺兰根据信息化投入与它带来的成果之间的变化关系，提出了六阶段论模型，其阶段呈现出曲线式的发展历程。该模型显示，信息化发展的不同阶段，企业所需投入的成本有明显不同，而成本的增长速度也不同。因此，在两化融合过程中，应使信息化建设的速度及发展阶段适应整体工业化进程，尤其与工业化水平相适应，应该争取以较小的成本实现信息化和工业化的深度融合，这也间接说明在某一经济阶段存在信息化和工业化融合的有界性。
2. 生产率悖论
20 世纪 80 年代末美国学者 Strassman 调查了接近 300 家企业，发现了企业的信息技术投入的多少和该种投入所带来的回报之间并没有明显关联。
经济学家 Robert Solow 将这种现象称为生产率悖论(Productivity Paradox) 。虽然企业在 IT 方面投入了大量的人力物力，然而从生产率的角度来看却达不到预期的效果。国外学术界对这种悖论非常感兴趣，也通过各种理论和假说来进行解释，其中一种资本存量假说具有较强的代表性，此假说将总资本分解为 IT 和非 IT，构造出如下增长核算方程：
学术界的这种假说清楚表明了式(1) 中如果 IT资本占总资本的比例小，从而导致了 α 值相对较小。另外，即使企业投入到 IT 中的资本投入增长速度非常快，却因为 α 值太小，导致了 IT 资本对经济增长的贡献也非常有限。王军亚、王任飞(2005) 认为 Solow 的生产率悖论存在明显的阶段性，不同经济发展程度的地区在其所处的相应阶段都会存在相应的信息技术生产率悖论现象。［12］
当然，由于各项数据的不完善，要通过经验法则去研究发展中国家，尤其是我国的生产率悖论问题目前来看还将遇到较多的困难，但如能加大对该项研究的各项投入，并不断丰富统计数据，则能引起学者们的进一步关注。
(二) 研究方法
1. 单位根检验
对非平稳时间序列进行分析会产生伪回归的问题，可以通过将时间序列进行平稳化处理的方式来解决，进而对差分序列进行回归分析，从而使得回归分析能够有实际意义。单位根检验就是一种检测时间序列是否平稳的方法，它是下一节格兰杰因果检验的前提条件，因为只有平稳时间序列才能进行格兰杰因果关系检验。进行单位根检验有多种不同的方法，如 ADF 检验、DFGLS 检验、PP 检验、KPSS 检验、ERS 检验和 NP 检验，本文根据实际情况采用ADF 检验法。
2. 格兰杰因果检验
在时间序列情形下，两个经济变量 x、y 之间的格兰杰因果关系定义为: 若在包含了变量 x、y 的过去信息的条件下，对变量 y 的预测效果要优于只单独由 y 的过去信息对 y 进行的预测效果，即变量 x有助于解释变量 y 的将来变化，则认为变量 x 是引致变量 y 的格兰杰原因。
格兰杰检验要求估计以下两式的回归:
其中，白噪音 u1t和 u2t假定为不相关。式(2) 中假定当前 y 与 y 自身以及 x 的过去值有关，而式(3)中对 x 也假定了类似的行为。对式(2) ，其零假设 H0: a1= a2= … = aq= 0对式(3) ，其零假设 H0: δ1= δ2= … = δs= 0对于以上的假设，分四种情形进行讨论:情形一: 若式(2) 中滞后的 x 的系数估计值在统计上整体的显着不为零，同时式(3) 中滞后的 y的系数估计值在统计上整体的显着为零，则称 x 是引起 y 变化的原因。情形二: 若式(3) 中滞后的 y 的系数估计值在统计上整体的显着不为零，同时式(2) 中滞后的 x 的系数估计值在统计上整体的显着为零，则称 y 是引起 x 变化的原因。情形三: 若式(2) 中滞后的 x 的系数估计值在统计上整体的显着不为零，同时式(3) 中滞后的 y 的系数估计值在统计上整体的显着不为零，则称 x 和 y 间存在双向因果关系。情形四: 若式(2) 中滞后的 x 的系数估计值在统计上整体的显着为零，同时式(3) 中滞后的 y的系数估计值在统计上整体的显着为零，则称 x 和y 间不存在因果关系。
三、实证分析
(一) 变量与数据
1. 信息化水平测度
目前对信息化水平测度的方法主要有以下几种: 日本的信息化指数，由信息量、信息装备率、通信主体水平、信息系数 4 个类别构成，将这些类别下的12 个指标与某一基准年相比，就可得到信息化指数，这种方法既可以从时间序列角度研究发展趋势，也可考察不同国家信息化发展的程度差别; 波拉特法是用信息产业增加值占国内生产总值(GDP) 的比重、信息产业劳动者占全社会劳动者的比重来衡量社会的信息化程度; 我国提出的信息化发展指数Ⅱ，由 5 个一级指标以及 12 个二级指标构成。
本文主要研究信息化与工业化融合有界性问题。考虑到目前指标体系测度时可能存在部分指标重复测算以及数据的可得性，故采用人均邮电业务量作为信息化水平测度的替代变量。邮电业务总量指以货币形式表示的邮电企业为社会提供各类邮电服务的总数量，是用于观察邮电业务发展变化总趋势的综合性总量指标，用来反映邮电部门为社会提供的完整信息传递服务的数量指标，又用来表示邮电通信企业的产品量。由于信息化的根本目的正是通过信息理论的引入、信息技术的投入来扩大信息传递的范围，并提高信息传递的效率，而人均邮电业务量正好能衡量该地区信息传递的水平。
2. 工业化水平测度
对工业化水平高低进行测度，国际上主流的方法主要有以下几种: 一是霍夫曼提出的消费资料工业的净产值与资本资料工业的净产值之比; 其二是钱纳里等人提出的根据人均国内生产总值，将不发达经济到成熟工业经济整个变化过程划分为 3 个阶段 6 个时期; 还有克拉克提出了第二产业与第一产业产值比及改进的产业就业比例。同时，在国内也有很多学者通过不同的理论构建指标体系的方法来推算我国或各地区的工业化水平。
从以往的研究来看，以消费资料和资本资料的工业净产值之比来测度工业化水平在数据获取方面有比较大的困难，由于各地区产业结构的不断升级，用人均 GDP 这一指标来测度工业化水平也不够准确，鉴于本文在信息化水平测度中采用了人均邮电业务量这一平均化指标，为使两指标间量纲的一致性，本文考虑采用人均第二产业产值作为各省份工业化水平的替代变量。
3. 数据来源
本文所有数据均来自于历年《中国统计年鉴》以及各省份统计年鉴，数据为 1996 ～2012 年的时间序列数据。因重庆市 1997 年恢复直辖市，而在1996 年统计年鉴中，四川省统计数据包含重庆市部分，故四川省 1996 年数据是剔除重庆市后的数据。
(二) 单位根检验
Xi表示第 i(i =1，2，…，31) 个省份的信息化测度水平，Yi表示第 i(i = 1，2，…，31) 个省份的工业化测度水平，根据国家统计局的统计标准，31 个省份按照第一北京，最后新疆的顺序进行排序。因篇幅有限，仅列出后续格兰杰因果检验中需要独立分析的 6 个省份，分别是北京，广西，海南，贵州，云南和西藏，具体的 ADF 检验结果见表 1。通过单位根检验可以发现，在 31 个省份的信息化水平指标中，除了 X24、X27、X28平稳，X29一阶平稳，其余变量均为二阶平稳，而在所有工业化水平指标中，除 Y19为一阶平稳外，其余省份均为二阶平稳序列。
(三) 格兰杰因果检验
在本文中，分别选取 1 年、2 年以及 3 年为模型的滞后期，分别对信息化水平与工业化水平进行格兰杰因果检验。假定 P 值小于0. 2 时格兰杰因果检验通过。根据表 2 显示，信息化水平对工业化水平的带动作用在北京、广西、海南、贵州、云南、西藏等省份不够显着，而在其余大部分省份都比较显着; 根据人均第二产业产值进行排序，广西、海南、贵州、云南、西藏等 5 个省份均排在 31 个省份的末尾，工业化发展速度相对缓慢，信息化水平发展速度超过了工业化发展的真实需要，从而使得信息化水平的提高对工业化的发展并没有起到显着的促进作用，而北京尽管工业化水平处于 31 个省份的中游水平，但信息化水平排名第一，这种明显的差距也使得信息化对工业化的促进作用不明显; 另一方面，工业化对信息化的促进作用只在 1/3 的省份中体现出来，这说明工业化并不一定促进信息化的发展，还需考虑各地区整体经济情况。
(四) 两化融合的界限
格兰杰因果检验结果表明，北京、广西、海南、贵州、云南、西藏等省份信息化对工业化的带动作用不显着，结合 6 省份信息化水平、工业化水平排名可以发现，这些省份信息化水平与工业化水平排名的差距相对其余省份都较大，意味着当这种差距超过某一程度时，检验的结果有可能从信息化水平构成工业化水平的格兰杰原因转变为信息化水平不构成工业化水平的格兰杰原因。因为格兰杰检验的原理是估计式(2) ，其中，Yi表示工业化水平，Xi表示信息化水平，若信息化水平对工业化水平有因果关系，则式(2) 中的各滞后项的参数不都为零，而表 2 中的各滞后项前的参数都为零。根据 6 省份的特点，计算滞后期 1 年至 3 年时 6 省份的信息化水平均值和工业化水平均值，以此代表各省份平均水平，接着根据式(4) 计算两者的比值 M:
结果显示信息化水平不构成工业化水平格兰杰原因的 6 个省份的 M 值较大，最大的为 0. 32，是海南滞后期为 3 年时的计算所得，最小为广西的0. 17，是该省滞后期为 2 年时计算所得。另一方面，信息化水平在滞后期 1 至 3 年内构成工业化水平格兰杰原因的其余 25 个省份的 M 值则相对偏小。综上，我们认为信息化对工业化的带动作用是具有界限的，只有当信息化水平与工业化水平的比值在某个界限内，信息化水平的提高才对工业化起带动作用。根据本文的实证结果，该值的大致范围是 0. 16～ 0. 17。
四、结论与启示
目前，我国信息化与工业化融合的时间还不长，国外发达国家的信息化与工业化的发展路径又与国内不一样，这就要求应根据国情寻找适合自己的两化融合路径。通过本文的研究分析，在两化融合过程中，信息化对工业化的带动作用明显，工业化对信息化的促进作用在不同地区有较大差异。同时，信息化水平、工业化水平的差异，使得各省份在进行信息化建设、投资时应针对自身情况考虑有界性问题。
根据本文的实证研究，信息化水平与工业化水平的比值处于 0. 16 ～ 0. 17 间是两化融合的一个重要界限。当比值超过或低于此界限时，认为信息化与工业化发展不平衡，这都在一定程度上削弱了信息化与工业化的互动作用。此时，各级政府应考虑适当调整信息产业和其他产业的投入来优化产业结构。
当然，目前我国信息化与工业化融合界限的概念还比较模糊，本研究的数据也还有待补充。但随着时间序列数据的增加，信息化水平、工业化水平测度的完善，必定可以进一步优化本研究结果。
