“两化”深度融合对产业结构调整的影响——基于系统建模和政策仿真的分析

梁益琳，张 新，李玲玲

（1.山东财经大学 管理科学与工程学院，山东 济南 250014；2.山东大学 中小企业研究所，山东 济南 250100）

一、引言

改革开放以来，中国的产业结构发生了重大变革，在1978—2019 年间第一产业增加值占GDP 比重由27.7%下降到7.1%，而第三产业增加值占GDP 比重由24.6%大幅上升至51.6%，成为经济增长和就业的核心推动力。国际金融危机爆发后，中国经济加快改变以劳动力密集型产业加工贸易为主的产业格局，转向高新技术产业和服务产业，向产业链的中高端延伸。然而，中国产业供给侧结构性矛盾成因复杂，产业结构调整长期伴随着发展方式粗放低效、同质化竞争严重、服务业市场程度低等问题。因此，在供给侧结构性改革背景下，如何从产业融合政策构建视角推动产业结构有序调整是理论和实践发展中亟待解决的重要问题。

产业结构调整是产业价值链拓展和跃迁升级的过程，通过技术进步解决生产供给与消费需求间的结构性矛盾。中国作为赶超型发展中国家，长期以来经济增长主要依靠低成本要素驱动，甚至被描述为低成本的快速工业化（黄群慧，2018）[1]。进入工业化后期，中国产业结构面临内在转型和外部环境的双重挤压，推进“两化”深度融合是增强中国实现产业升级、提升国际竞争力的必然选择[2]。发达国家较早就已开展相关领域的研究，主要集中在对信息技术的发展、采纳、融合及其对经济增长、企业绩效的影响[3]。Dedrick 等(2013)[4]以及Surie(2017)[5]采用发展中国家和转型经济体的数据实证得出信息化发展能够促进发展中国家生产率提升，将工业模式向知识密集型转换。中国经济步入新常态后，关于“两化”深度融合推动中国产业结构调整的研究逐渐形成共识。中国长期形成的产业结构受发展阶段、政策和国际环境等因素影响[6]，借鉴欧美发达国家发展战略同时必须加速新一代信息技术和实体经济深度融合，借助后发优势推进产业结构转型升级。

“两化”深度融合对产业结构作用机理的相关研究偏重于技术融合与创新、生产方式和资源约束等方面。技术产业融合使产业边界变得模糊，有效提升产业绩效，并降低企业经营成本[7]。“两化”融合过程中，技术创新发展能够对产业间知识要素的流动与分配产生作用[8]，信息技术投资的知识深化或社会资本积累特征对经济增长具有收益递增或不变的稳定影响[9]。从生产方式角度，制造业企业利用信息化网络拓展生产模式，实现网络化、集约化制造，能够提升制造业和用户的关联性，使生产组织更为人性化[10]。程中华、刘军(2019)实证研究发现信息化是促进工业绿色增长的新动力，“两化”融合对降低地区能源强度的贡献强于政府干预和能源价格等因素[11]。由此，“两化”融合促使社会综合成本最小化和收益递增，推动了产业结构转型升级和资源优化配置。

综上可知，既有研究较多关注信息化对产业结构转型升级的影响以及对新业态的催生作用，关于“两化”融合对产业结构的作用路径未能考虑供需结构的有效匹配以及资源环境效益。随着中国信息化和工业化进入深度融合阶段，厘清“两化”深度融合对产业结构调整的影响机理，尤其是“两化”深度融合与政策调控有机结合情景下对中国产业结构调整产生的影响，具有重要的理论和实践意义。文章的贡献在于：构建多要素协同作用下“两化”深度融合对产业结构调整的影响机制分析模型，拓展产业结构研究视角；建立“两化”深度融合驱动产业结构调整的系统动力学模型，通过变量敏感性分析和政策干预实验，形成明确而直观的实现路径，对于降低区域“两化”深度融合及产业结构政策安排的不确定性有借鉴作用。

二、“两化”深度融合影响产业结构调整的系统结构分析

1.模型边界与假设

根据“两化”深度融合的系统特征及其对产业结构影响的复杂性、广泛性和系统性，确立了“两化”深度融合投入、“两化”深度融合环境、“两化”深度融合产出和产业结构四类子系统边界，为考察“两化”深度融合驱动产业结构调整所涉及政策对输出系统要素的影响，构建政策机制贯穿下四类子系统相互影响的系统理论模型，如图1 所示。模型考虑以下假设：一是主要探讨“两化”深度融合对产业结构调整的影响，不直接涉及其他影响要素；二是假设经济稳定增长，无较大波动，系统无需因重大变化进行结构性调整，内生变量按模型中的变量关系平稳变化；三是对信息化、工业化及产业结构指标进行梳理，选取数据较全面且易于比较的指标衡量“两化”深度融合对产业结构调整的影响效果。

图1 “两化”深度融合影响产业结构调整的系统理论模型

2.系统要素及影响机理分析

（1）“两化”深度融合投入要素及其影响机理

“两化”深度融合投入以信息化和工业化的供给要素投入为主体，主要体现在基础设施投入、研发投入和人才投入等方面。“两化”融合投入与工业化发展具有直接关联，信息化从技术和管理两方面对工业化进行融合改进；随着工业化水平的提升，又会对“两化”深度融合产生带动作用。然而，信息化和工业化发展之间存在有界性[12]，过度增加信息化投入会在一定程度上减弱信息化和工业化的互动效果。

（2）“两化”深度融合环境要素及其影响机理

“两化”深度融合实施效果主要受政策调控、信息化环境、区域经济水平等要素的影响。具有时效性和异质性的政策安排有助于提升“两化”融合效果，对产业结构产生正向作用[13]。中国经济转型过程中信息化环境建设充分激活了产业结构与“两化”深度融合的良性互动，快速的信息共享有利于带动先进技术沿着产业链扩散。区域经济水平与“两化”深度融合间具有空间依赖性，经济发展滞后地区“两化”融合程度普遍较低，产业低水平聚集问题严重。

（3）“两化”深度融合产出要素及其影响机理

“两化”深度融合产出效果可从经济增长、信息技术发展、人才结构、融合水平四个维度进行评估。“两化”深度融合对经济增长方式的改变，会直接或间接地影响并带动产业结构优化升级。信息技术通过融入传统产业以及技术进步和资源开发效率的提高来推动产业结构优化。此外“两化”深度融合使得社会职业结构、人才培养和劳动力就业逐步发生变化，人才结构分布得到改善。融合水平是对“两化”融合绩效的综合测度，反映了信息化和工业化协同发展水平和深度融合质量。

（4）“两化”深度融合对产业结构要素的全过程影响

产业结构调整实质上是产业结构向合理化和高级化方向转化的过程，包括产业比例优化以及国民经济结构中低附加值、低技术产业向高附加值、高技术产业转化。在中国产业结构调整重心转向产业融合和产业质量提升的过程中，“两化”深度融合能够改变要素间配比结构，降低产业发展对劳动力、土地和资本要素的依赖程度，推动产业结构合理化和高级化。同时，产业结构调整会进一步改变资本和劳动要素的流向，使研发和人才投入不断上升，继而影响信息化和工业化的渗透融合。

三、系统动力学模型构建及动态仿真

1.因果关系图构建

“两化”深度融合对供给侧产业结构调整的作用路径是一个要素众多且相互影响制约的复杂过程。通过分析“两化”深度融合驱动产业结构调整的系统边界、主要变量以及政策调控情况，厘清要素间的正负反馈和影响路径，利用VENSIM PLE 6.0 绘制因果关系图（如图2 所示）。

图2 系统因果关系图

2.模型流图结构

以上述因果反馈回路为基础，构造“两化”深度融合影响产业结构调整的系统存量流量图（如图3 所示）。基于代表性、可量化性和精简性原则，该系统动力学模型共选取28 个变量，其中4 个存量变量、4 个速率变量、11 个辅助变量及9 个常量和表函数，各类变量均具有较强的实践意义，较全面地描述了系统构成和变量间相互作用机制。

图3 系统存量流量图

3.变量设置和参数确定

模型仿真时间设置为2006—2025 年，时间步长设置为1年，以2006 年作为系统模拟的初始状态，其中2006—2017 年为模型运行与现实情景检验时段，2018—2025 年为系统仿真预测时段。变量测算方式及仿真数据来源主要如下：

一是信息化水平。采用《中国信息年鉴》中的“信息化发展指数”衡量信息化水平，该指数是由信息化基础设施、信息化使用、知识水平、发展环境与效果和信息消费五大类指标加权计算的综合性指标。

二是工业化水平。尹虹潘(2019)依据三次产业结构演进规律设计的工业化水平计算方法，较之现有部分工业化测度指标能够更全面准确地反映中国工业化进程[14]。文章亦采用该方法对中国工业化水平进行测算，分别计算非农产业占比、第二产业及第三产业贡献得到。

三是“两化”融合水平。结合随机前沿模型，利用中国信息化水平和工业化水平数据，分别得到工业化对信息化的促进作用和信息化对工业化的带动作用，进而根据协调发展系数法确定中国“两化”融合水平。

四是产业结构要素。产业结构高级化选用第三产业增加值与第二产业增加值之比进行衡量，反映产业结构调整过程中的梯次变化。产业结构合理化根据干春晖等(2011)研究中的产业结构测度方法[15]，采用泰尔指数作为具体度量指标反映产业结构偏离度。

五是信息产业人才结构。引入信息产业从业人员占就业人员比例、高等教育毕业生所占比例、研发人员所占比例衡量信息产业人才结构对“两化”深度融合的影响。

上述研究变量所涉及的指标及第二产业劳动力、第三产业劳动力、电子商务消费占比、教育投入、基础设施投入和研发投入等基础数据源自国家统计局数据库、《新中国60 年统计资料汇编》以及《中国信息年鉴》年度统计数据或根据以上数据测算。

4.模型检验

为验证模型仿真的可信度，文章选取具有较全面数据的产业结构合理化、产业结构高级化和工业化水平三个存量变量进行历史性验证，并采用仿真值与真实值的相对误差来衡量模型的有效性。由表1 可知，产业结构合理化的真实值和仿真值之间最大相对误差仅为0.088，拟合程度较高，主要在于从三次产业产值增加值及三次产业劳动力角度考虑了产业结构合理化的构成方式，具有较高可信度；工业化水平和产业结构高级化的实际历史数据和仿真值也表现了相同的变化趋势，最大相对误差分别为0.060 和0.057，展现较好的拟合和预测效果。

表1 变量真实值与仿真值比较

四、模型仿真结果分析

为考察“两化”深度融合对产业结构调整的作用机制以及政策强度改变对“两化”深度融合以及产业结构调整的影响程度，文章从产业、科技、财政等政策维度对所构建模型进行模拟仿真。每一项政策维度设计两类方案，方案1 表示目标政策与初始政策的比较，方案2 表示相同的目标政策下不同实施力度对变量的影响。

1.产业政策维度的影响

文章采用工业产值占比和“两化”融合政策调控两个变量作为产业政策调控因子，设置产业政策调控因子（工业产值占比，“两化”融合政策调控）的初始值为(0.42，1)，方案1 的值为(0.4，1.1)，方案2 的值为(0.35，1.2)。在不同的产业政策影响下，第三产业劳动力、工业化水平及产业结构要素的变化曲线如图4、图5 所示。

由图4 可知，政府采取“两化”融合政策、降低工业产值所占比例，能够促进第三产业劳动力的提升。加大产业政策实施力度时，第三产业劳动力仿真曲线在2012 年之前较为相近，产业政策的促进作用较小，2012 年以后产业政策的调控作用逐渐凸显。同时，在改变产业结构、降低工业产值占比时，第二产业产值增长速率逐渐放缓，但工业化水平得到稳步提升，且比现有政策下提升幅度更大，说明推动“两化”深度融合有助于产业价值链的拓展和产业结构的转型升级。

图4 2006—2025 年中国第三产业劳动力和工业化水平仿真曲线

图5 显示，产业结构合理化和高级化在增加产业政策力度、实施方案2 后，产业结构合理化指数比方案1 更接近于零，产业结构更加趋于均衡。此外，实施“两化”融合政策、降低工业产值占比对产业结构高级化也有正向作用，其曲线变化表现出两方面特点：一是产业政策的影响作用从中后期开始逐渐增加，这与中国工业化进程特征和经济发展侧重点直接相关；二是产业政策强度更大的方案2 与方案1 走势极为相近，意味着由于产业政策激励效果的限制，持续增加政策强度对产业结构高级化的提升效果较弱。

图5 2006—2025 年中国产业结构合理化和高级化仿真曲线

2.科技政策维度的影响

科技政策维度主要考虑“两化”深度融合过程中科技创新政策对产业结构调整的影响，假设科技政策调控因子（研发投入比例，人才引进政策）的初始值为(0.019，1)，方案1 中参数值为(0.022，1.1)，方案2 为(0.024，1.2)，则不同的科技政策方案下主要变量的变化曲线如图6、图7 所示。

图6 2006—2025 年中国信息化和工业化水平仿真曲线

图7 2006—2025 年中国产业结构合理化和高级化仿真曲线

从图6 可以看出，随着研发投入和人才引进力度增加，信息技术不断进步，带动信息化和工业化进一步渗透融合，有助于中国工业化水平的提升。与工业化水平相比，尽管技术研发存在滞后性，但增加科技政策投入对中国信息化发展的影响程度更大，信息化水平提升效果也更为显著。此外，信息化水平曲线2 在曲线1 基础上再次提升的空间很小，说明当科技政策投入强度达到一定水平时，继续提高投入强度对提升信息化水平的作用已经很小。

由图7 可知，加大研发投入比例和人才引进力度能够使泰尔指数更接近于零，有助于提高产业结构的合理化。产业合理化方案2 的曲线明显低于方案1，表明当科技政策实施力度更大时，“两化”深度融合将推动产业技术和资源效率进一步提高，实现产业间聚合质量不断优化。同时，实施科技政策能够显著提升产业结构高级化水平，且长期来看，科技政策投入强度越大，产业结构高级化增长率越高。但在仿真中前期，科技政策对产业结构合理化的影响作用更明显，到后期对产业结构合理化和高级化的影响作用均得到加强。

3.财政政策维度的影响

假设政府采取增加教育投入、提高信息化投资比重的财政政策，财政政策调控因子（信息化投资系数，教育投入占比）的初始值为(0.035，0.049)，方案1 为(0.038，0.053)，方案2 为(0.040，0.056)，不同的财政政策作用下主要变量的变化情况如图8、图9 所示。

图8 2006—2025 年中国信息产业人才结构和电子商务消费占比仿真曲线

图9 2006—2025 年中国信息化水平和“两化”深度融合仿真曲线

图8 显示，随着时间推移，实施财政政策方案1、方案2后信息产业人才结构曲线的斜率逐渐变缓，两种财政政策实施力度对信息产业人才结构影响的差异性较小。与此相反，实施财政政策方案时电子商务消费占比曲线的斜率更大，电子商务市场交易额及其占比的增长空间也逐渐增大。因此，政府在加大人才投入的同时，应构建并完善信息化资金投入机制，保障财政资金能够合理高效地投入到信息化基础设施建设和企业网络化发展。

由图9 中两个变量的仿真曲线可以发现，增加教育投入和信息化投资比例对信息化水平及“两化”深度融合应用水平提升均有显著的推进作用，但对信息化水平的影响程度更大。2006—2025 年间中国信息化水平和“两化”融合水平均比现有政策下的量值更高，这也反映出实施财政政策所产生的积极效果。此外，“两化”深度融合影响产业结构调整的过程中，财政政策实施应平衡中西部地区信息产业的创新发展水平，优化当地政府投入和多元化资本投入结构，推动中西部地区信息技术与优势产业的深度融合。

4.政策方案比较

以产业结构要素为输出变量，进一步考察不同政策工具实施背景下“两化”深度融合对产业结构调整的影响效果。仿真模型仍以上述三类政策方案及其调控变量组合为依据，各政策维度均采用方案1 中的参数设置，并与现有政策下产业结构要素水平进行比较。图10 展示了不同政策方案下产业结构合理化和产业结构高级化的仿真曲线。

由图10 的仿真曲线可知，“两化”深度融合影响产业结构合理化的三类政策实施效果从2009 年开始凸显，在一定程度上推动了产业结构合理布局和协同发展，使得产业结构合理化量值整体上均优于现有政策。其中，科技政策对应的曲线2最接近于零，说明科技政策的影响效果最为显著，主要得益于科技政策通过研发投入和人才引进对产业技术创新的驱动作用，而且从长期趋势来看，科技政策也是“两化”深度融合推动产业结构合理化的主要着力点。产业政策的影响作用位于第二位，由于产业比重变化是一个相对缓慢的过程，故其影响效果不及科技政策，但明显优于财政政策。财政政策的影响效果最小主要受限于其政策的激励性质，相关财政补贴和专项资金对使用单位的约束力一般，资金分配合理性和投入产出效率均有待提高。

产业结构高级化曲线的变化趋势与产业结构合理化较为相似，三类调控政策都使得产业结构高级化取值高于现有政策水平，但三类政策对产业结构高级化的影响从2013 年后才开始逐渐明显（如图10 所示）。产业结构高级化是以产业结构合理化为前提的渐进发展过程，随着经济发展布局逐步合理，“两化”深度融合对产业结构高级化的作用才趋于明显，信息化人才、基础设施和技术的积累成为“两化”深度融合带动产业高技术化、高集约化的重要动力。

五、结论与建议

以“两化”深度融合对产业结构调整的作用机理为基础，文章分析了相关系统要素及其因果关系，并据此构建系统动力学模型，通过设计不同的政策方案，考察“两化”深度融合推动产业结构调整的效果以及改变政策实施力度所产生的影响。研究结果表明：第一，随着信息化与工业化不断渗透融合，中国“两化”深度融合水平持续上升，对供给侧产业结构优化升级有正向推动作用，且随着时间推移和融合深化，推动作用更加显著。第二，产业、科技和财政政策的实施有助于促进“两化”深度融合投入、产出以及环境要素的发展，进而对产业结构合理化和高级化产生积极作用。但继续加大政策实施力度时，对产业结构高级化等要素的提升效果反而会减弱，因此设定合理适度的政策实施强度才能更高效地推动产业结构优化升级。第三，对比不同政策的效果差异，在“两化”深度融合中科技政策对产业结构合理化的影响最为明显，科技政策对技术创新和产业协调发展的支持作用逐渐增强；三类政策对产业结构高级化的作用均从仿真中后期开始凸显，其中产业政策略占优势。

“两化”深度融合是中国产业结构优化升级、由“中国制造”转向“中国创造”的实现途径，应积极采取措施提升“两化”深度融合对产业结构优化升级的推动作用。主要政策建议如下：

第一，根据中国经济新常态和产业结构转型要求，适度降低工业产值所占比重，优化和完善“两化”融合和工业互联网政策。伴随信息技术的快速渗透和融合，全球产业组织和产业结构出现了新的特征和趋势。应据此适当加强产业政策调整及其实施力度，充分借助云计算等关键共性技术，推进信息技术的应用，推动产业结构合理布局和新型产业体系构建。

第二，建立研发投入长效机制，合理提升研发投入占比和人才政策强度。从“两化”深度融合的政策投入收益角度看，并非一味提升政策投入成本，就能获得“两化”深度融合带动产业结构升级的最优决策。因而，应根据地区间政策影响的差异性，将科技政策投入强度设置在合理区间内，以保持科技政策的连续性促进研发投入稳定增长和人才结构不断优化，通过较高的信息化和工业化渗透融合水平带动技术创新加速和产业效率提升。

第三，加强信息化基础设施建设，优化财政资金投入机制，为“两化”深度融合推进产业结构调整构建良好的基础环境和保障机制。在制造业向智能化、科技化转型过程中，工业互联网是实现智能制造的技术基础，应积极构建多元化资金投入机制推动工业互联网基础设施和技术产业体系建设，强化财政资金的激励和约束功能，并积极引导企业、金融机构和社会资本的流向。同时，财政政策实施应兼顾中国不同区域间“两化”融合的梯度发展特征，通过优化地方政府投入结构和投入效率，推动中西部地区“两化”融合基础设施建设以及信息技术在工业中的融合应用。