区域产业融合与装备制造业绩效提升

綦良群，高文鞠

(哈尔滨理工大学经济与管理学院，黑龙江 哈尔滨 150080)

0 引言

装备制造业 (Equipment Manufacturing Industry，EMI)作为制造业的基础产业，是供给侧结构性改革和科技创新的主战场[1]，更是提升国家竞争力和实现工业化的根本保障[2]。随着中国经济转入新常态，装备制造业发展面临绩效水平持续低下的突出问题。识别装备制造业绩效提升的影响因素，是加快培育和发展装备制造业重大战略决策实施过程中的关键问题。在全球制造业格局深刻调整的背景下，以信息技术和智能制造技术为特征的新一轮技术革命为中国装备制造业发展带来新机遇，并推进以 “制造+服务”模式为主要特征的现代装备制造业发展进程。 《中国制造2025》规划纲要提出 “发展现代制造服务业”的装备制造业发展思路指明了装备制造业与生产性服务业 (Produce Service Industry，PSI)融合的产业发展方向。在当今区域经济集团化的时代，区域内装备制造业与生产性服务业融合成为产业融合的主流趋势，为区域经济和装备制造业发展注入新动力。然而，资源禀赋、工业基础以及产业政策的不同致使区域装备制造业与生产性服务业融合水平与产业绩效存在差异。区域装备制造业与生产性服务业的融合水平及融合形式能否提高绩效、区域装备制造业与生产性服务业融合对装备制造业绩效的影响是否受到其他因素制约等问题的探究，对于深化区域装备制造业与生产性服务业融合、提升装备制造业绩效水平和提高区域经济竞争力，具有重要的理论和现实意义。

在产业融合与产业绩效关系研究方面，学者们的研究结论存在分歧。尹洪涛、林楠等研究认为制造业与生产性服务业融合扩大制造业的附加值领域，有利于提升制造业绩效水平并形成良好的经济效应[3，4]；张捷等基于服务业整体、细分行业两个视角探究服务业与制造业的正反向融合对制造业绩效提升的促进作用[5]；Gambardella、肖挺等基于计算机产业融合及服务业制造化的研究验证了产业融合与产业绩效的正相关关系[6，7]；李晓忠等基于产业融合对产业绩效的影响模型，从横、纵向两个层面分析浙江省信息产业和制造业各行业融合对制造业绩效的正向影响[8]。在相反结论方面，汪芳等研究表明中国的低信息化水平导致信息产业与制造业的产业融合度对制造业绩效的提升作用具有一定的滞后性[9]。综合来看，国内外学者对产业融合与产业绩效的关系进行了深入探讨，研究成果为后续相关研究提供有益借鉴。尽管如此，鲜有文献基于区域视角和产业层面研究装备制造业与生产性服务业融合对装备制造业绩效的影响。并且，现有成果多是对产业融合与产业绩效直接关系的研究，没有充分探讨产业融合对产业绩效的影响受何种因素制约，即没有从调节变量角度研究产业融合对产业绩效的影响。此外，现有研究多是对产业绩效进行简单的静态性分析，而忽略产业绩效的动态性特征。

鉴于此，本文将区域装备制造业与生产性服务业融合同装备制造业绩效置于同一研究视域下，把影响装备制造业绩效的内生投入和外生支撑等一系列因素作为控制变量进行控制，以区域装备制造业与生产性服务业融合水平作为自变量，以装备制造业绩效水平作为因变量，从市场结构水平、市场化水平以及市场开放水平三个维度刻画装备制造业产业特征并作为调节变量；在基本模型的基础上构建考虑调节效应和时间滞后效应的面板回归模型，依据2001—2017年30个省份两大产业融合及装备制造业绩效相关面板数据进行计量检验，并基于研究结论提出未来区域装备制造业发展提质增效的对策建议。本文的贡献有四点：一是基于投入产出法测度30个省份装备制造业与生产性服务业融合水平，刻画融合特征；二是揭示区域装备制造业与生产性服务业融合对装备制造业的差别绩效效应和绩效提升效应；三是引入综合市场结构水平、市场化水平以及市场开放水平三个维度的装备制造业产业特征这一调节变量，对于突破以往产业融合与产业绩效的直接关系研究具有一定理论价值；四是使用系统GMM法引入装备制造业前期绩效因素构建装备制造业当期绩效动态计量模型以克服模型中变量的内生性问题。

1 机理分析与研究假设

经典的 “结构—行为—绩效”分析框架认为产业绩效指数是指在市场结构、产权结构以及环境作用下，产业行为和政府调节效果的综合水平[10]。要素投入作为提升产业绩效、形成产业竞争优势的关键性因素，主要包括直接投入要素 (技术、人力资源、资金)和间接投入要素 (经济、技术和宏观政策环境)[11]。因此，区域装备制造业绩效水平必然受到人力资源、资金和技术等内生投入要素以及区域经济、技术和政策环境等外生支撑因素的影响；并且，Barro认为产业结构可以被视为与劳动、资本类似的 “投入”[12]，而装备制造业与生产性服务业融合意味着装备制造业中服务要素投入增加，势必影响产业结构变化；此外，装备制造业具备企业平均规模大、产业集中度高、国有成分占比多等产业特征，不同的装备制造业特征存在明显的差别绩效效应。

1.1 区域装备制造业与生产性服务业融合的影响机理

(1)区域产业融合对装备制造业绩效的直接影响机理。从产品角度看，两大产业融合形成的 “EMI+PSI”融合型产品具有较高的市场竞争力；从产业活动空间角度看，两大产业融合有效加快信息、技术等装备制造业发展要素在区域内以及与外界的有效传递和共享，降低产业进入壁垒约束强度，有效拓展融合系统生存发展空间，提高装备制造业空间竞争力；从产业效率角度看，生产性服务业作为高级要素投入到装备制造业生产过程中，通过降低装备制造业生产交易成本、节约生产时间而提高装备制造业生产效率；从价值链角度看，两大产业融合是 “优选”融合系统价值环节的过程，新的融合型产业在汇聚装备制造业优势价值环节的基础上能够有效提升装备制造业的整体价值链竞争力。提出假设H1：区域装备制造业与生产性服务业融合正向促进装备制造业绩效水平提升。

(2)区域产业融合对装备制造业绩效的间接影响机理。经济领域中普遍存在的规模经济效应认为，人力资源数量具有比较优势的地区推动产业升级的能力越强，地区经济增长越快[13]。高素质人力资源是推动装备制造业创新的主体，高水平知识存量、知识转化能力、技术创新能力以及产品研发能力是装备制造业绩效水平提升的基础和关键[14]；资金是装备制造业生存、发展的血液，在装备制造业生命周期的各个阶段均离不开资金的支持。区域两大产业融合通过拓展融资空间、培育资金获取和投入能力突破装备制造业发展过程中的转型升级瓶颈，从而提升装备制造业绩效水平[15]；区域装备制造业技术R&D效率作为产业技术创新水平的重要结果指标，可以反映装备制造业创新水平与竞争力高低，是突破装备制造业关键技术瓶颈的重要手段[16]。区域两大产业融合能够大幅度刺激装备制造业R&D积极性，提升R&D效率，进而促进装备制造业技术创新和优秀成果转化；区域装备制造业与生产性服务业融合的溢出效应直接增强区域经济竞争性、促进经济发展和技术进步，并间接影响产业政策优化，形成一定程度上的区域就业效应、消费效应和生态环境效应。在产业融合效应的循环作用下，区域经济进步为装备制造业发展提供优质环境，从而促进装备制造业绩效提升。提出假设H2a～H2d：区域产业融合通过调节装备制造业人力资源数量和质量、资金投入数量、技术R&D效率间接正向促进装备制造业绩效水平提升；假设H3a～H3c：区域产业融合通过调节经济、技术和政策环境间接正向促进装备制造业绩效水平提升。

1.2 区域装备制造业产业特征因素的调节机理

对于中国特殊产权结构下的转轨经济而言，国有产权结构显著负向影响产业绩效，高产业集中率和高水平规模变量会加快瓦解过度分散的生产经营方式[17]。而当不同资本密集度产业产权结构由 “国有”向 “私有”变化达到一定程度时会促进资源配置效率提高[18]，企业规模越大越具有资源优势和市场渗透力，进而影响产业绩效[19,20]。产业集聚发展促进产业链在数量与质量、深度与广度上的延伸、扩张，进而形成相互交织、多维立体的产业融合网络。装备制造业市场结构水平、市场化水平和市场开放水平越高，区域内关联产业边界越模糊，产业内技术进步和技术创新进程越快；李晓钟等研究认为产业融合与市场结构水平、行业所有权结构以及市场开放水平因素所形成的良好协同作用能够有效提升制造业绩效提升[8]。装备制造业市场结构水平、市场化水平以及市场开放水平在产业融合影响产业绩效的过程中发挥重要调节作用。提出假设H4a～H4c：市场结构水平、市场化水平、市场开放水平正向调节区域产业融合与装备制造业绩效间关系。

基于前文的研究假设，本文探索性地构建区域装备制造业与生产性服务业融合对装备制造业绩效的影响概念模型，如图1所示。

图1 影响机理概念模型

2 研究设计

2.1 研究方法选择

产业绩效的测算方法主要包括数据包络分析 (DEA)[21]、随机前沿分析 (SFA)[22]两大类效率前沿方法[23]。为实现影响因素与产业绩效 “一步法”分析[24]，且能够有效区分随机误差项和技术非效率项，选择SFA法作为装备制造业绩效评价方法；为避免先验设定错误、增加模型经济含义的直观性和结果的准确性，采用柯布-道格拉斯生产函数 (Cobb-Douglas)构建装备制造业绩效评价模型[25]。

2.2 评价指标体系设计

(1)因变量：产业绩效水平。总资产贡献率[8]、全员劳动生产率[26]和比较劳动生产率[9]是衡量产业绩效的主要指标。为实现选取指标能够反映装备制造业产业结构效益整体状况，选取库兹涅茨 (Simon.Kuznets)定义的比较劳动生产率衡量区域装备制造业绩效水平PerEmi.ti[9]。公式如下：

(1)

式中，Gti和Lti分别为第t期区域i内装备制造业的总产值和劳动力数量，Gt和Lti分别为第t期国民生产总值和国家劳动力总量；PerEmi.ti为第t期区域i内装备制造业的比较劳动生产率。

(2)自变量：产业融合水平。目前，关于装备制造业与生产性服务业融合水平的计量研究缺少系统性。理论上，不同的融合阶段应采用不同方法计量融合水平。但考虑到方法合理性、技术难度性和数据可获取性，本文借鉴学术界主流研究趋势，将两大产业融合水平计量落脚点放在技术融合阶段[27]，利用投入产出法，以直接消耗系数为基础，基于中间投入率、需求率指标[28]构建区域两大产业融合水平ConEmi.Psi的测度模型。公式如下：

(2)

式中，ConEmi.Psi为两大产业融合度。fEmi→Psi、fPsi→Emi、gEmi→Psi和gPsi→Emi分别为两大产业中间投入率、中间需求率。计算公式详见文献[28]。

(3)调节变量：产业特征因素。根据学者们对于产业特征因素变量的定义和在实证中的度量方法分析发现，反映市场结构水平的常用指标为企业平均规模，企业平均规模越大市场越集中[8]，选取装备制造 “企业平均规模”衡量市场集中度；市场开放水平是指外国资本、劳动等生产要素在本区域装备制造业范围内被允许进行交换活动的开放程度，选取装备制造业外商、港澳台投资的 “三资企业主营业务收入占比”衡量市场开放水平[9]；经济发展水平的不均衡导致区域装备制造业市场化程度和国有经济占比差异大，考虑到非国有经济相关数据的难获取性，选取 “产业国有成分占比的反向”，即装备制造业国有企业、国有控股占比的反向指标作为市场化水平的代理变量[29]。

(4)控制变量：内生投入因素与外生支撑因素。人力资源数量是指产业内部具有必要劳动能力的现实人力资源，选取装备制造业 “人员全时当量”作为评价指标[30]；人力资源质量体现人力资源拥有的知识、技术存量，与受教育程度紧密相关，选取装备制造业 “人员平均受教育年限”作为评价指标[31]；资金投入数量是指以各种形式注入装备制造业的资金，由于各地区装备制造业的实际投资额数据难以获取，选取装备制造业 “固定资产投资总额”作为其代理变量[31]；技术R&D效率反映R&D投入与产出间的转换关系，以较少的R&D投入获取较高的R&D产出，表明装备制造业技术R&D效率较高[30]，选取装备制造业 “技术R&D投入-产出结构比”作为评价指标[32]；区域国民经济生产总值反映区域内所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，是各产业增加值之和，选取 “国民经济生产总值”衡量经济环境[25]；区域内技术服务体系的完整性能够反映技术环境的优劣性，选取 “区域科学研究和技术服务业产值”衡量技术环境[33]；政府的产业投资是国家宏观调控的重要手段，起到贯彻产业政策的重要作用，选取 “区域装备制造业投资中的政府资金比重”衡量政策环境[32]，详见表1。

在模型估计前，采用灰色关联度分析法，利用软件Matlab7.0测试区域装备制造业绩效与产业融合、人力资源数量和质量、资金投入力度、R&D效率、经济环境、技术环境、政策环境、市场结构水平、市场化水平以及市场开放水平的关联度，结果分别为0.9673、0.9254、0.9801、0.9248、0.9221、0.9305、0.9524、0.9337、0.9509、0.9342、0.9446，这表明区域装备制造业绩效与这些变量之间存在显著相关性，也说明因素选择的合理性。

表1 指标说明

2.3 计量模型构建

基于前文理论分析，分别构建基本面板模型、考虑调节效应的面板模型以进行假设检验。在此基础上，构建考虑时间滞后效应的面板模型进行内生性检验。

(1)基本面板模型。基于控制变量对因变量影响的回归模型为：

lnPerEmi·ti=λ0+λ1X1ti+μt+νt+εti

(3)

式中，t和i为各省市代码与年份；μt为区域虚拟变量，即不随时间变化的固定效应；νt为时间虚拟变量，即各省市共同的时间趋势；εti为误差调节项；λ0为常数项，λ1为相应变量系数；lnPerEmi.ti特指30个省份中t省第i年度的装备制造业绩效水平，即比较劳动生产率的对数；X1ti特指IPHs.ti、IPHq.ti、IPFp.ti、IP(R&D).ti、OEEco.ti、OETec.ti与OEPol.ti。

在模型3的基础上增加产业融合因素对因变量影响以及对控制变量调节的回归模型：

lnPerEmi·ti=λ0+λ1X1ti+λ2X2ti+μt+νt+εti

(4)

式中，X2ti特指Con(Emi.Psi).ti，其他指标同模型3。

(2)考虑调节效应的面板模型。包含控制变量、自变量以及调节变量的主效应模型为：

lnPerEmi·ti=λ0+λ1X1ti+λ2X2ti+λ3X3ti+μt+

νt+εti

(5)

其中，X3ti特指INSca.ti、INMar.ti、INMo.ti，其他指标同模型4。

在模型5的基础上对装备制造业市场结构水平、市场化水平以及市场开放水平与产业融合的交互项进行回归，以检验产业特征因素中三个因子调节效应的模型为：

lnPerEmi·ti=λ0+λ1X1ti+λ2X2ti+λ3X3ti+λ4X2tiX3ti+μt+νt+εti

(6)

其中，X2tiX3ti特指Con(Emi.Psi).tiINSca.ti、Con(Emi.Psi).tiINMar.ti、Con(Emi.Psi).tiINMo.ti，其他指标同模型5。

(3)考虑时间滞后效应的面板模型。区域经济发展水平、产业融合水平与产业绩效水平间的交互式循环促进关系决定装备制造业绩效提升是一个动态过程。如果一个地区能够通过装备制造业与生产性服务业融合的方式有效促进该地区装备制造业绩效水平提升，那么，产业融合发展必将得到重视和强化。这表明前期的绩效水平会对当期绩效产生影响。为了增强回归分析的可靠性，本文借鉴杨浩昌[31]的做法，引入系统GMM方法检验模型中因变量的内生性问题。

在模型6的基础上引入因变量一阶滞后项，将其扩展为一个动态计量模型，即：

lnPerEmi·ti=λ0+βlnPerEmi·t(i-1)+λ1X1ti+λ2X2ti+

λ3X3ti+λ4X2tiX3ti+μt+νt+εti

(7)

式中，βlnPerEmi.t (i-1)表示因变量的一阶滞后项，其他指标含义同模型6。

为了确保模型的有效性，采用极大似然估计法 (MLE)进行检验，γ值 (见表4)均高度显著，表明评价模型是有效的；为确保模型在面临变动的样本系数时具备相对稳定的评价能力，采用 “肯德尔和谐系数”进行评价体系的鲁棒性检验[34]，具体模型如下：

(8)

式中的变量解释详见文献[34]，ωn1越小则表明评价模型的鲁棒性越好。基于此模型，测度区域装备制造业绩效评价体系的ωn1值为0.9178，参考文献[34]可知，本文构建的区域装备制造业绩效评价模型具有很好的鲁棒性。

3 实证分析

3.1 数据来源

鉴于统计年鉴数据的滞后性、年份数据的不连续性以及部分投入产出数据的缺失，本文将研究范围设定为省级行政区域层面的中国30个省份 (由于数据存在较为严重的缺失，暂无港、澳、台及西藏地区，下同)，时间跨度设置为2001—2017年。测度区域装备制造业与生产性服务业融合度的原始数据来源于2001—2017年30个省份官方统计年鉴中的投入产出表；实证研究的原始数据来源于2001—2017年的 《中国统计年鉴》 《中国工业经济统计年鉴》 《中国科技统计年鉴》及各地区统计年鉴。为解决统计年鉴在统计口径和产业分类方面的差异性问题，对部分数据采取替代指标、转换数据等权宜方式进行预处理。

3.2 区域装备制造业与生产性服务业融合水平测度

利用模型2测度2001—2017年30个省份装备制造业与生产性服务业融合水平。由于篇幅限制，表2仅给出2001—2017年30个省份两大产业融合度均值。

直观来看，2001—2017年30个省市装备制造业与生产性服务业融合度均值最高的城市为北京市，值为0.3901，最低的城市为海南省，值为0.1293。这表明中国各省份两大产业融合水平离散性大；分地区来看，东部地区两大产业融合度均值显著高于中西部地区，而西部地区略高于中部地区。这表明中国两大产业融合水平区域差异显著。分析发现，地理位置、区域政策以及发展意愿差异从根源上决定两大产业融合水平。东部地区毗邻海域，对外开放水平高，人才集聚、信息技术发达且沟通渠道顺畅，为两大产业发展与融合提供充足动力。2000年以后中国西部大开发战略的实施以及2010年以后西部地区国家级承接产业转移示范区的建立，改善了西部地区的交通基础设施，加快了两大产业在该地区的集聚与融合；具体到各省市，作为传统装备制造业基地的长三角、珠三角和京津冀地区的两大产业融合水平突出。而黑、吉、辽东北老工业基地的两大产业融合水平相对低下，均值尚未达到全国平均水平。分析发现，东北老工业基地非研发创新到绩效的转化效率不及京津冀地区[35]，在科技创新能力、经济体制改革力度、产业资源配置以及产业融合政策等方面明显低于其他三个区域，产业的落后、区域经济发展量的不均衡抑制了产业融合进程。由此发现，区域装备制造业与生产性服务业融合水平同区域经济发展水平之间存在显著的一致性。为了验证这一结论，本文选取2017年的产业融合度，采用人均GDP (2017年)指标测度区域经济发展水平，利用以下模型构建区域两大产业融合水平与区域经济发展水平的一致性检验模型：

表2 2001—2017年30个省份装备制造业与生产性服务业融合度均值

注:借鉴Korari和Zardkoohi的研究方法，将中国装备制造业按照空间发展特点划分为东、中和西部地区三个组别。

(9)

表3 区域产业融合水平与经济发展水平一致性

3.3 假设检验

在模型估计前，中心化处理自变量、调节变量以有效避免与交互项之间出现多重共线性问题；借助Eviews8.0软件，采用最小二乘法对面板数据进行多元回归分析；根据Hausman检验结果采用固定效应模型，对模型4-7进行静态回归，并引入系统GMM方法对模型8进行动态计量回归分析，结果见表4。

表4 区域产业融合对装备制造业绩效影响的回归结果

注:*表示p<0.1，**表示p<0.05，***表示p<0.01。

3.4 回归结果分析

(1)区域产业融合对装备制造业绩效的影响分析。相比于模型3，模型4对产业绩效具有更高的解释力度 (ΔR2=0.014)，区域装备制造业与生产性服务业融合对装备制造业绩效提升具备显著积极影响 (β=0.2843，p<0.01)，假设H1成立。模型4 (1)中，各变量的系数、符号以及显著性水平均未出现大的变化，表明模型4检验结果具备稳定性。

模型3中，人力资源数量对产业绩效的影响为负 (β=-0.1549，p<0.05)。分析发现，中国近十几年中装备制造业的快速发展离不开人力资源规模和低成本优势。然而，随着信息技术的发展和生产方式的改进，这种比较优势逐渐消失。人力资源投入数量的持续增加会导致资源的不合理配置和低效率使用，装备制造业绩效提升的同时也带来人力成本的上升。在加入产业融合因素后 (模型4)，人力资源数量对产业绩效的负向影响系数下降 (β=-0.1632，p<0.05)。这表明装备制造业中服务要素的增加会促进人力资源规模逐渐与产业物质资料生产相适应，缓解产业绩效提升过程中的人力资源成本压力，假设H2a成立；人力资源质量对产业绩效的影响系数显著为正 (β=1.3172，p<0.01)，在所有系数为正的变量中，其值最大。这表明人力资源质量对装备制造业绩效提升的影响起关键性作用，大力提高装备制造业从业人员素质是提升装备制造业绩效的重要手段；资金投入力度与技术R&D效率显著正向促进装备制造业绩效提升 (β=0.6834，β=0.4397，P<0.01)。在加入产业融合因素后 (模型4)，人力资源质量、资金投入力度与技术R&D效率对产业绩效的影响系数均有一定程度的提升 (β=1.4759、0.6981、0.4219，p<0.01)。这表明产业融合对内生投入因素和外生支撑因素具有调节作用，并通过调节作用间接影响装备制造业绩效水平，假设H2b～H2d成立。

模型3中，经济环境、技术环境正向影响装备制造业绩效 (β=0.1401，0.1503，p<0.05)，这表明当前的经济环境和技术环境有利于促进装备制造业发展；政策环境对装备制造业绩效虽具有正向影响，但显著性水平低 (β=0.3098，p<0.1)。需要强调的是，此处政策环境对装备制造业绩效的正向影响并不能说明当前区域产业政策环境较好。分析发现，该结果主要是因为选取 “EMI投资中的政府资金比重”作为政策环境的评价指标。实际上，区域政策的 “特权”性、政策传导的时间性以及部分装备制造业的 “惰性”，导致政策环境对装备制造业绩效的影响存在严重差异性和滞后性。在加入产业融合因素后 (模型4)，区域经济、技术和政策环境对装备制造业绩效的影响均有明显提升 (β=0.1684、0.1749，P<0.05；β=0.4047，P<0.1)，这表明区域环境、产业融合与产业绩效间存在反向和循环促进关系，假设H3a～H3c成立。

(2)考虑调节效应的产业融合对区域装备制造业绩效的影响分析。模型5对装备制造业绩效的提升力显著提高 (ΔR2=0.023)。产业特征因素对产业绩效的影响具有差异性。市场结构水平负向影响装备制造业绩效 (β=-0.2042，p<0.05)。分析发现，各省份在经济转型过程中，企业平均规模的扩大会带来管理成本的增加，造成规模不经济现象；市场化水平是用其反向指标即装备制造业中国有成分占比来表示，其值越小，表示装备制造业市场化程度越高。表3中数据表明市场化水平与产业绩效呈显著正相关关系 (β=-1.779，p<0.01)。分析发现，市场化意味着政府放松对装备制造业发展的规制，装备制造业在开放的市场环境中能够充分实现资源合理配置和生产效率最大化；市场开放水平与产业绩效呈正相关关系 (β=0.427，p<0.1)，但效果需要进一步挖掘。分析发现，区域发展水平和引入外资能力的差异致使外资技术溢出效应有限，甚至出现技术挤出效应，从而导致外资引入对装备制造业绩效水平的提升作用受限。

模型6对装备制造业绩效的提升力显著提高 (ΔR2=0.026)。产业融合与市场结构水平的交互项回归系数为负 (β=-0.215，p<0.01)。分析发现，装备制造业企业平均规模的扩大会导致部分小规模、生产率低的企业在R&D创新活动中 “搭便车”，严重阻碍区域内装备制造业与关联产业间的知识技术扩散，假设H4a不成立；产业融合与产业绩效的关系受到装备制造业市场化水平的正向调节，但效果并不显著 (β=-0.191，p<0.1)。分析发现，中国部分地区过于强势的行政性垄断行为严重阻碍市场化改革过程中的外界资本介入规模。装备制造业中国有产值的增加会严重阻碍装备制造业创新以及与生产性服务业等的融合进程，从而抑制装备制造业技术R&D效率，假设H4b成立；产业融合与产业绩效的关系受到装备制造业市场开放水平的显著正向调节 (β=0.186，p<0.01)，假设H4c成立；对比表4中模型7与模型3-6的数值变化可以发现，即使对装备制造业绩效取滞后一期进行回归检验，各变量的系数符号基本保持一致，这充分说明在考虑内生性问题的情况下，模型3～6的回归分析结果依旧是稳健可靠的。

依据Cohen[36]推荐的程序绘制产业特征因素的调节模式，如图2所示。

图2 产业特征因素的调节效应

4 结论及对策建议

4.1 结论

(1)装备制造业资金投入力度、技术R&D效率显著促进绩效水平提升，但效果低于人力资源质量的促进作用。人力资源质量对装备制造业绩效水平的提升作用最为关键，而人力资源数量由于规模成本等原因，投入的越多，反而不利于装备制造业绩效水平提升；当前的经济、技术环境有利于促进区域装备制造业绩效水平提升，但由于区域政策体系不完善、政策传导的时间性以及区域政策的特殊性，导致区域政策环境对装备制造业绩效水平的促进作用具有滞后性，效果不够显著。

(2)区域装备制造业与生产性服务业融合水平的实现，以强大的装备制造业、完善的生产性服务业和两大产业间的均衡发展为前提；区域装备制造业与生产性服务业融合具有显著的装备制造业绩效水平提升效应，并通过装备制造业内生投入因素、外生支撑因素间接作用于绩效水平；区域经济发展水平、产业融合水平与装备制造业绩效水平间具备高度一致性，并存在反向和循环促进关系。

(3)不同产业特征的装备制造业间存在明显的差别绩效效应。装备制造业在开放的市场环境中能够充分实现资源合理配置和生产效率最大化；企业平均规模扩大带来的管理成本抑制生产效率的提升；区域发展水平和外资引入能力的差异限制了外资技术溢出效应，从而导致装备制造业市场开放水平对其绩效的正向促进效果受限；产业特征因素调节两大产业融合同装备制造业绩效间的关系。中国部分区域的行政性垄断导致市场化改革效果不符合预期，致使装备制造业市场化水平对产业融合与产业绩效关系的正向调节效果并不显著；由于部分企业的 “搭便车”和技术垄断行为，产业融合与产业绩效的关系受到装备制造业市场结构水平的显著负向调节；装备制造业市场开放水平显著正向调节产业融合与产业绩效关系。

4.2 对策及建议

(1)在区域装备制造业要素投入方面，合理规划与装备制造业物质资料生产相适应的人力资源投入规模与结构；加快教育人才体制改革，努力构建现代装备制造业人才培养机制，强化装备制造业从业人员素质建设，并积极改革户籍制度，消除高素质人力资源流动桎梏；加大区域装备制造业发展资金投入，完善金融服务体系，鼓励多元化、优质资本进入装备制造业相关领域；转变政府政策支持为直接R&D资金支持，加大金融机构对装备制造业中小企业、非公有制企业的R&D资金支持力度，从而激发装备制造业R&D意愿；持续完善区域装备制造业政策体系， “因区域制宜”建立政策传导机制，逐步摒弃装备制造业发展的传统计划经济体制，积极推进区划体制改革，并简化行业审批准入制度、放松产业规制、强化宏观调控科学性，为区域经济和装备制造业发展营造优质政策环境。

(2)在区域装备制造业与生产性服务业融合方面，全面提高以信息技术为代表的高科技服务业发展水平，通过建设生产性服务业基础设施、健全生产性服务网络体系和增加生产性服务业政策倾斜，深化两大产业融合；积极促进区域内两大产业协调发展，通过生产环节的互联集成实现资源整合，并积极推进个性化定制、云制造等新业务以创造 “制造+服务”融合型市场需求；加快区域经济转型发展和区域内科技服务机构建设进程，为促进区域两大产业融合发展提供优质环境。

(3)在区域装备制造业产权结构方面，重视装备制造业所有制改革，在以国有成分为主导的行业中引入健康良性的市场竞争机制，提高市场化水平；加强装备制造业市场竞争主体的多元化发展，大力扶持私营、合资等非国有成分装备制造企业做大做强，在一定程度上允许非公有产权参与两大产业融合的竞争与投资，激发市场活力；时刻紧抓互联网带来的变革机遇，积极推进 “互联网+制造”计划，通过强化装备制造业发展各个环节中大数据、云技术等信息技术的应用，控制企业管理和运营成本，运用信息化手段实现装备制造业精细化管理；加强装备制造业对外开放水平，利用中国加入WTO所带来的市场全方位开放契机，在积极引进并利用外商直接投资的基础上借鉴先进装备制造业运营、管理经验及先进成果，扩大外资技术的规模效应、技术溢出效应。