一、 引言與文獻綜述

隨著勞動力增長放緩、要素成本上升、資源環境約束強化，我國工業“高投入、高能耗、高污染”的粗放增長模式難以為繼，迫切需要轉型升級。由于全球經濟增長乏力、貿易保護主義抬頭以及競爭越發激烈，中國工業發展面臨的挑戰更趨嚴峻，調整結構、轉型升級、提質增效刻不容緩。與此同時，作為當今世界的大趨勢，信息化一直被認為是產業升級和經濟增長的助推器和動力源。近年來，為了引導信息化更好地服務實體經濟和帶動工業發展，中央政府相繼制定并出臺了一系列政策文件，對相關重大問題進行規劃和部署。那么，一個值得深入探究的現實問題是，信息化的快速發展是否促進了中國的工業轉型升級？如果答案是肯定的，那么對于處在不同發展階段的地區而言，信息化對各地區工業轉型升級的影響是否一致？在不同的環境、制度等條件下，信息化對工業轉型升級的影響是否存在非線性效應？回答上述問題，對于準確評價信息化對中國工業轉型升級的作用，并據此制定有針對性的政策措施，乘勢加快中國工業轉型升級步伐，具有重要的理論與現實意義。

許多學者根據中國實際情況，圍繞“信息化對工業(制造業)的影響”這一主題展開了較為豐富的探討。韓先鋒等[1]實證考察了信息化對工業技術創新效率的影響，發現信息化對工業部門技術創新效率的影響是顯著的，已成為創新發展的新動力源。譚清美和陳靜[2]借助GMM模型探討信息化對制造業升級的影響效應，結果表明兩者之間存在顯著的倒“U”型關系。李波和梁雙陸[3]對信息通信技術、信息化密度與地區工業增長的關系進行了研究，結果發現信息通信技術的進步有利于地區工業增長，且這種促進作用在信息化密度較高的產業表現得尤為明顯。李琳和周一成[4]的研究結果表明，“互聯網+”對中國制造業發展質量的提升產生了顯著的促進效應。黃群慧等[5]研究互聯網發展對制造業生產率提升的作用，結果顯示互聯網技術發展通過降低交易成本、減少資源錯配以及促進創新提升了制造業生產率。齊俊妍和強華俊[6]研究發現，網絡環境效應是跨境數據流動限制負向影響制造業出口技術復雜度的重要渠道。

與現有文獻相比，本文的貢獻主要為以下三個方面：一是更有針對性地研究了信息化對工業轉型升級的影響問題。已有研究大多集中在信息化對工業化或工業發展某一方面的研究，缺少對工業轉型升級的直接研究。工業轉型升級是建設現代產業體系、實現經濟高質量發展的關鍵路徑，研究信息化對工業轉型升級的影響，為進一步理解如何深化工業轉型升級提供了一個新的視角。二是選取歷史數據作為工具變量，能有效克服內生性問題，相較OLS或FGLS的回歸結果而言，本文的檢驗結果具有更高的可信度。三是運用面板門限模型考察了信息化對工業轉型升級的非線性影響及其門限特征，有效彌補了信息化對工業轉型升級機制檢驗方面的不足。

二、 研究設計

(一) 模型設定

1． 基準模型設定

為了檢驗信息化發展是否促進了中國工業轉型升級，參考黃群慧等[5]、惠寧和劉鑫鑫[7]的做法，本文設定如下基本檢驗模型：

indit=α+βinfit+γjcontrolitj+ui+δt+εit

(1)

其中，i代表省份，t代表年份，α表示模型截距項，ind表示工業轉型升級狀況，inf為信息化發展水平，control代表一組控制變量，β是核心解釋變量的估計系數，γj為控制變量的估計系數，ui表示各個省份不隨時間變化的未觀察因素(用來控制地區固定效應)，δt則控制時間固定效應，εit為隨機誤差項。

2． 門限模型設定

本文采用漢森提出的面板門限模型，以信息化水平、市場化程度、兩化融合水平和企業技術吸收能力為門限變量，探討信息化對工業轉型升級的非線性約束機制。設定如下面板門限模型：

indit=ui+α1infit·I(qit≤γ1)+α2infit·I(γ1<qit≤γ2)+α3infit·I(γ2<qit≤γ3)

+…+αninfit·I(γn-1<qit≤γn)+αn+1infit·I(qit>γn)+θXit+εit

(2)

其中，qit為門限變量；I(·)表示檢驗假設的示性函數，當括號內條件滿足時，取值為1，反之取值為0；γ1,γ2,…,γn分別為n個門限變量，α1,α2,…,αn+1為不同門限區間下信息化水平的估計系數；Xit代表一組控制變量。為便于分析比較，模型(2)中控制變量的選取與模型(1)保持一致。

(二) 變量設置

1． 被解釋變量

本文的被解釋變量是中國工業轉型升級水平?？紤]到工業轉型升級內涵豐富，采用單一指標無法反映工業轉型升級的整體情況，因此本文采用馬靜和閆超棟[8]通過構建工業轉型升級評價指標體系所測度出的中國工業轉型升級水平指數予以表征，用ind表示。

2． 主要解釋變量

本文的核心解釋變量為信息化水平，具體采用本節第三部分所構建評價指標體系測度出的信息化水平指數予以衡量，用inf表示。另外，作為信息化發展的高級產物和重要表征，我們還將使用互聯網發展水平(int)這一單一指標替代信息化進行穩健性檢驗，參考郭家堂和駱品亮[9]的做法，選取各省網民數占年末總人口的比例來表征。

3． 門限變量

(1) 信息化水平(inf)。既作為核心解釋變量(門限依賴變量)，又作為門限變量。

(2) 市場化程度(mark)。國民經濟的市場化是經濟各個領域市場化的綜合，某些單項指標只能衡量市場化改革中的某一方面，而無法反映市場化轉型進程的整體情況。借鑒葉祥松和劉敬[10]的做法，使用國民經濟研究所公布的分省市場化指數作為市場化程度的度量指標。

(3) 兩化融合水平(integ)。根據現有研究文獻，選用焦勇和楊蕙馨[11]提出的“兩化融合增值能力”指標表征地區兩化融合水平。該增值能力指標的表達式為：

(3)

其中，indt、inf分別表示工業化水平與信息化水平；φ1、φ2為合作系數，分別表示信息化提升對工業化提升、工業化提升對信息化提升的外溢效應大小，兩者分別根據SFA隨機前沿生產函數模型思想所構建出的“信息化促進工業化”和“工業化帶動信息化”協同演化模型計算得出。該指標兼顧考慮了兩化融合的方向和大小特征，從“耦合程度”和“增值能力”兩個維度反映信息化與工業化融合的水平與績效，契合兩化融合的內涵思想，且具有較為堅實的數理基礎，不失為一個相對合理的度量指標。

(4) 企業技術吸收能力(absor)。目前學術界尚未就吸收能力的定義和測量等形成共識，但就企業技術吸收能力而言，一般采用企業勞動力質量、研發投入強度、與技術消化吸收聯系密切的各項經費支出等表征。由于本文所使用的工業轉型升級指數含有工業人力資本水平的指標，出于規避內生性問題考慮，本文選取規模以上工業企業中有研發機構的企業數占規模以上工業企業數的比重來衡量一個地區工業企業的技術吸收能力。

4． 控制變量

影響工業轉型升級的因素有很多，因此在實證研究中，除信息化因素外，還要考慮其他變量的影響。參照已有研究，本文選取如下控制變量。

(1) 科技創新能力(inno)?？萍紕撔屡c技術進步是工業發展的根本動力，創新可以驅動新舊動能轉換，推動傳統產業升級改造。因此，有必要控制科技創新的影響。參照魏江和黃學[12]等的做法，用中國科技發展戰略研究小組發布的中國區域創新能力指數表示。

(2) 外商直接投資(fdi)。外商直接投資可能通過技術溢出推動工業轉型升級，因此，有必要控制外商直接投資的影響。借鑒韓峰和陽立高[13]的做法，采用地區外商直接投資存量表示。外商直接投資存量利用永續盤存法來計算，且折舊率設定為5%。

(3) 交通發達程度(tra)。交通基礎設施是經濟社會發展的重要基礎，對地區工業及相關產業布局、成本費用有著直接的影響。同時，良好的交通設施也有利于要素流動和知識溢出，推動區域內學習效應的深化提升。參考劉曉光等[14]的做法，采用區域公路密度作為交通發達程度的衡量指標，即采用省際等級公路里程與省域面積的比值表示。

(4) 工業所有制結構(own)。不同所有制結構的企業在轉型升級、提質增效方面的表現各不相同。參照陳斌開和林毅夫[15]的研究，選取規模以上私營企業資產總計占規模以上工業企業資產總計的比重表示。

(5) 地區經濟發展水平(enc)。地區的經濟發展水平在一定程度上會影響工業企業的生產效率和轉型升級能力，本文在上述4個控制變量的基礎上，將地區經濟發展水平作為控制變量，并參考蔣殿春和王春宇[16]的做法，用地區人均GDP來衡量，同時采用國內生產總值指數平減為2003年不變價。

(三) 信息化水平的測度

本文參考茶洪旺和左鵬飛[17]的研究成果，并基于對信息化內涵的理解和把握，在數據可得的前提下，構建了一個信息化水平評價指標體系，如表1所示。

在權重確定方面，本文采用層次分析法和CRITIC法進行主客觀組合賦權，以提高評價結果的科學性和準確性。具體計算時，設主觀指標權重和客觀指標權重分別為0.5，計算出的權重見表1。為消除不同量綱的影響，本文使用極差法對數據進行標準化處理。

表1 中國信息化水平評價指標體系

(四) 樣本說明

在時間維度上，2002年11月，黨的十六大報告提出了信息化與工業化融合發展戰略，并對走新型工業化道路提出了明確要求。為整體了解“兩化融合”戰略實施以來我國信息化對工業轉型升級的影響與促進情況，同時鑒于數據的連續性、一致性和可得性，本文選取的研究時間段為2003—2017年。

在空間維度上，本文選取中國30個省(市、自治區)作為考察對象，未考慮數據缺失較多的西藏自治區和港澳臺地區。對于個別有數據缺失的變量，我們根據數據的增長率情況，采用線性插值法予以補齊，各變量最終的樣本量均為450個。

上述變量所涉及的數據來源于相應年份的《中國統計年鑒》《中國信息年鑒》《中國廣播電視年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國信息產業年鑒》《中國電子信息產業統計年鑒》《中國互聯網發展狀況統計報告》和各省(市、自治區)統計年鑒。地區科技創新能力指數來自《中國區域創新能力報告》，市場化程度數據來自《中國分省份市場化指數報告》。

三、 實證結果分析

(一) 全樣本和省際特征的實證結果

1． 普通效應模型的回歸結果

在進行回歸分析前，首先對模型進行選擇。根據F檢驗和LM檢驗結果可知，所建模型不應使用混合回歸。根據異方差穩健的豪斯曼檢驗結果可知，理論上應選用隨機效應模型。但考慮到選用隨機效應模型犯“第二類錯誤”的概率很高，同時考慮到固定效應模型總是一致的。因此，為穩妥起見，本文同時列出了兩種效應模型的估計結果，如表2所示。表2列(2)和列(4)為僅使用信息化與工業轉型升級數據回歸的結果，列(3)和列(5)為加入控制變量后的結果。從隨機效應模型和固定效應模型的R2可以看出，在未加入控制變量時，兩種模型的R2值均相對較小，在加入控制變量后，兩種模型的R2值均有不同程度的提高，說明加入變量以后模型的擬合效果變好。因此有理由判定，加入相應的控制變量是必要的，僅用信息化水平指數與工業轉型升級指數進行回歸的結果是有偏差的。當然，本研究選擇加入的控制變量是否合適，以及還有哪些變量是應該納入的，則需要根據變量之間的實際關系進行不斷的探索嘗試。這里，我們從前人的研究發現與經驗判斷的角度進行了適當“補漏”，以使回歸結果更加接近真實情況。

表2 信息化對工業轉型升級影響的回歸結果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著，括號內為z值。

從表2的回歸結果可以看出，隨機效應和固定效應模型的回歸結果基本一致，這在一定程度上說明了回歸結果的穩健性。兩種模型中信息化的回歸系數均顯著為正，這說明信息化顯著促進工業轉型升級。以固定效應模型為例，在未加入控制變量之前，信息化對工業轉型升級的回歸系數為0.2489，加入控制變量之后，信息化的回歸系數調整為0.3158，也即信息化水平每提高1個單位，工業轉型升級便提高0.3158個單位，這與我們先前的理論分析是一致的。近年來，隨著信息技術的迅猛發展和廣泛應用，信息化為工業轉型升級提供了更加高效、智能的研發平臺和信息平臺，使得工業行業通過持續性技術創新不斷獲得競爭優勢，從而帶來信息化對工業轉型升級的促進效應。

從固定效應模型中各控制變量的回歸結果看，區域科技創新的回歸系數為0.2173，通過了5%的顯著性檢驗，說明地區的科技創新水平顯著影響著工業轉型升級的進程。外商直接投資與交通發達程度的回歸系數均未通過顯著性檢驗，說明外商直接投資和交通發展在中國工業轉型升級過程中并沒顯現出應有的促進效應，這與我們的理論預期有所偏差。外商直接投資作用不顯著，或許是因為外商直接投資技術含量相對較高，只有在經過一段時間的消化吸收后，其技術溢出效應才得以顯現和發揮；交通發達程度作用不顯著，或許與考察期內全國交通基礎設施建設尚不能充分滿足工業轉型升級的需要有關。除此以外，以私營企業資產總計占比為表征的工業所有制結構與地區經濟發展水平對工業轉型升級的影響亦不顯著。

綜合以上結果可以看出，信息化與工業轉型升級之間存在顯著的正向關系，信息化發展顯著有利于工業轉型升級水平的提高。不過，由于普通固定效應模型和隨機效應模型估計未能有效解決模型中可能存在的內生性問題，因此上述研究結論仍需實施更進一步的檢驗和分析。

2． 兩階段最小二乘法的估計結果

上述實證檢驗過程中，已經在回歸模型中納入了控制變量來盡可能降低遺漏變量所導致的內生性問題以及估計偏誤，但是核心解釋變量——信息化水平也許仍和其他未控制的第三方因素相關，而這些因素同時影響工業轉型升級，使得估計的系數產生偏誤。除此以外，信息化對工業轉型升級的作用還可能由于反向因果關系的存在而產生內生性問題。針對以上分析，我們分別采用傳統的豪斯曼檢驗和異方差穩健的DWH檢驗兩種方法對信息化水平指數的內生性問題進行檢驗。結果顯示，兩種方法下的p值均為0.0000，在1%的顯著性水平上強烈拒絕“解釋變量為外生”的原假設，即認為inf為內生變量。

綜合上述分析及內生性檢驗結果，本研究進一步采用工具變量法(IV)來緩解信息化與工業轉型升級之間可能存在的內生性。本文借鑒黃群慧等[5]、Nunn and Qian[18]的研究思路，選取2001年省級層面每萬人固定電話數量(IV1)、2001—2015年省級層面郵局數量情況(IV2)共同作為信息化的工具變量。選取2001年的固定電話數量作為工具變量，主要考慮到歷史上固定電話普及率較高的地區往往也是信息化水平較高的地區，因為信息技術廣泛走進大眾基本上是從固定電話開始的。選取郵局數量作為工具變量，主要考慮到除信息技術手段外，人們的信息交換主要是通過郵局系統進行的。此外，隨著電子商務的發展，越來越多的線上業務需要通過線下的郵局系統予以實現。與此同時，我們選取歷史上的固定電話數量以及滯后兩期的郵局數量情況作為工具變量，還有另外一方面的考慮，即過往的固定電話和郵局數量對當前信息化發展應當是存在一定程度的影響，但在控制了當期信息化水平之后，將不會受到工業轉型升級的影響，符合外生性的要求。

在使用工具變量法時，還必須對工具變量的外生性及有效性進行檢驗。如果工具變量不是有效的，則可能導致估計出現不一致，進而使估計結果失去意義。為此，本文首先對工具變量的外生性進行檢驗。結果發現，無論是只采用信息化與工業轉型升級數據進行回歸，還是將控制變量納入模型進行整體回歸，均接受兩個工具變量為外生的原假設。其次，采用KRF統計量進行弱工具變量檢驗。結果發現，KRF統計量大于Stock-Yogo檢驗中10%對應的臨界值，拒絕“工具變量弱識別”的原假設，即工具變量不是弱工具變量?；谝陨戏治?，我們認為以2001年每萬人固定電話數量和2001—2015年郵局數量同時作為2003—2017年信息化水平的工具變量是一個有效的組合。

表3第(2)列報告了兩階段最小二乘法(2SLS)的回歸結果。在第一階段回歸中，IV1和IV2的系數均顯著為正，表明選取的兩個工具變量與信息化的發展均呈正相關關系，與理論預測符號相符。第二階段的回歸結果與OLS或FGLS的回歸結果相對一致，但相較而言，核心解釋變量2SLS的回歸系數明顯增加，表明存在著反向因果影響。工業轉型升級由于需要大量的人力、研發經費等投入而影響了信息化的發展，導致普通效應模型的回歸結果低估了信息化的溢出效應。除此以外，其他控制變量的回歸結果與前文相比沒有實質性變化。因此，在使用面板工具變量法進行2SLS回歸緩解內生性問題后，結果仍然表明：信息化的發展顯著有利于中國工業轉型升級水平的提高。

表3 信息化對工業轉型升級影響的IV-2SLS回歸結果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著，括號內為z值。

3． 分區域的回歸結果

本文將30個省(市、自治區)分為東、中、西部三大區域，通過分組回歸來觀察信息化對工業轉型升級的影響是否存在地區異質性。經F檢驗、LM檢驗和豪斯曼檢驗，三大地區的回歸模型均應采用固定效應模型。為克服內生性問題，同樣選用工具變量的兩階段最小二乘法進行回歸檢驗。

從表3第(3)列至第(5)列的回歸結果可以發現，信息化對工業轉型升級的影響在東、中、西部地區表現并不相同，但均表現為顯著的促進作用。在控制了相關變量以后，東部地區信息化對工業轉型升級的回歸系數為0.5185，較全國樣本有所提高。中部地區信息化對工業轉型升級的回歸系數為0.5964，影響程度不僅高于全國水平，也高于東部地區，說明信息化對工業轉型升級的促進作用在中部地區表現得尤為明顯。西部地區的回歸系數僅為0.2249，影響程度不僅大幅度低于東中部地區，也低于全國水平，這在一定程度上說明信息化對西部地區工業轉型升級的效用發揮還有較大的提升空間。上述影響系數“中部地區>東部地區>西部地區”的原因可能是：一是中部地區雖然在地理和城市發展條件上弱于東部地區，但“中部崛起”戰略為中部地區信息化發展與工業轉型升級注入了強大動能，以信息化與工業轉型升級增長率為例，在考察期間，中部地區兩者的增長率均顯著高于東部和西部地區，表現出強勁的后發優勢；二是西部地區受地理位置和人力資本儲備等方面的限制，無論是在信息化發展還是工業轉型升級方面均處于相對弱勢，與中部及東部地區相比尚存在一定的差距。

(二) 門限模型的實證結果

1． 門限效應檢驗

采用Hansen面板門限模型的估計方法，分別對四個門限變量進行門限效應檢驗，檢驗結果如表4所示。

由表4門限效應檢驗結果可知，信息化水平(inf)、市場化程度(mark)、兩化融合水平(integ)、企業技術吸收能力(absor)對信息化與工業轉型升級之間關系的影響均存在雙重門限效應，也即存在兩個突變的門限點。此外，由表5可知，四個門限變量的門限值所對應的置信區間均較窄，故門限值的識別效果較為準確[19]。四個門限變量Bootstrap自抽樣檢驗的LR趨勢線和95%的置信區間如圖1至圖4所示。

表4 門限效應檢驗結果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著。

表5 門限值估計結果

注：表中列示的門限估計值及其置信區間是經過LR統計量檢驗后的門限效應估計值。

2． 以信息化水平為門限變量的回歸結果

由表4、表5和圖1可知，信息化(inf)在10%的顯著水平下存在雙重門限，門限值分別為0.3359和0.4849。從表6第(2)列的回歸結果可以看出，當信息化處于不同的區間范圍時，信息化對工業轉型升級呈現不同的影響程度。當信息化水平指數低于0.3359時，信息化對工業轉型升級影響的回歸系數僅為0.0615，在10%的顯著性水平下顯著；當信息化水平指數處于0.3359和0.4849區間時，信息化對工業轉型升級的影響系數增大至0.1270，在1%的顯著性水平下顯著；當信息化水平指數大于0.4849時，信息化的回歸系數進一步增大至0.2101，依然在1%的顯著性水平下顯著。由此可見，在信息化門限區間內，隨著信息化水平的提高，信息化對工業轉型升級的促進作用由“弱顯著”變為“強顯著”，且影響效應逐步增強，呈現邊際效應遞增的非線性特征。這一結果表明，一個地區信息化對工業轉型升級的促進作用有賴于地區信息化的發展，當信息化發展跨過一定的門限水平后，信息化對工業轉型升級的促進作用才能被有效釋放，且效應越來越明顯。

表6 門限變量回歸結果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著，括號內為z值。

圖1 信息化水平的門限估計與似然比函數

3． 以市場化程度為門限變量的回歸結果

由表4、表5和圖2可知，市場化程度(mark)在1%的顯著性水平下存在雙重門限，門限值分別為6.2100和8.0300。從表6第(3)列所示的回歸結果看，不同市場化程度下，信息化對工業轉型升級的影響存在較大差異。當市場化程度低于6.2100時，信息化對工業轉型升級的影響系數僅為0.0500，且不顯著；當市場化程度越過6.2100這一門限值，處于6.2100和8.0300之間時，信息化對工業轉型升級的影響效應顯著增強，回歸系數增大至0.1540，且顯著；當市場化程度進一步提高，超過8.0300時，信息化的回歸系數進一步增大至0.2534。這表明，在市場化程度較低時，其對信息化促進工業轉型升級的正向調節作用未能得到有效發揮，當市場化程度達到了一定水平后，該調節作用才真正得以體現；隨著市場化程度的提高，信息化對工業轉型升級的促進作用也將得到進一步強化。

圖2 市場化程度的門限估計與似然比函數

4． 以兩化融合水平為門限變量的回歸結果

由表4、表5和圖3可知，兩化融合水平(integ)在5%的顯著性水平下存在雙重門限，門限值分別為0.0660和0.2583。從表6第(4)列所示的回歸結果可以看出，當兩化融合處于不同的水平區間時，信息化對工業轉型升級的影響存在較大差異。當兩化融合水平低于0.0660時，信息化對工業轉型升級的影響系數為0.0446，不顯著；當兩化融合水平處于0.0660和0.2583之間時，信息化對工業轉型升級的影響效應迅速增大至0.1540，且由不顯著變為顯著；當兩化融合超過0.2583時，信息化的影響系數進一步增大至0.2534，這一積極影響明顯高于其他區間。這表明，兩化融合可以正向強化信息化的非線性溢出效應，隨著信息化與工業化融合程度的加深，信息化更能促進工業轉型升級。究其原因，一方面得益于信息化對工業產業的直接改造提升，同時也是兩化融合通過促進工業與服務業融合衍生新業態、新模式而間接推動工業轉型升級的結果。因此，在當前經濟發展模式向創新驅動、智能轉型和綠色發展轉變的關鍵時期，高質量推進兩化深度融合對于促進工業轉型升級具有重要意義。

圖3 兩化融合水平的門限估計與似然比函數

5． 以企業技術吸收能力為門限變量的回歸結果

由表4、表5和圖4可知，以研發機構企業占比為表征的地區企業技術吸收能力變量(absor)在10%的顯著性水平下存在雙重門限，門限值分別為0.0684和0.1042。從表6第(5)列所示的回歸結果看，在不同的技術吸收能力情況下，信息化對工業轉型升級的影響程度并不相同。隨著企業技術吸收能力的不斷增強，信息化對工業轉型升級的積極影響進一步強化。當一個地區的研發機構企業占比低于6.84%時，信息化對工業轉型升級影響的回歸系數為0.1099，通過1%的顯著性檢驗；當該占比處于6.84%和10.42%之間時，信息化對工業轉型升級的影響系數增大至0.1603；當該占比進一步提高，超過10.42%時，信息化的回歸系數增大至0.2333。這充分說明，一個地區企業的技術吸收能力在信息化促進工業轉型升級過程中起著重要的調節作用，吸收能力越強，信息化對工業轉型升級的促進作用也越明顯。

圖4 企業技術吸收能力的門限估計與似然比函數

四、 穩健性檢驗

上述回歸分析中，我們分別使用不同的計量方法進行了區域異質性檢驗，發現回歸結果基本一致，特別是核心解釋變量信息化水平的估計系數在1%的顯著性水平上顯著為正，足以說明上述實證結果具有較強的穩健性。作為對比，我們采用以下兩種方法進一步檢驗模型(1)：一是借鑒郭家堂和駱品亮[8]的做法，僅使用滯后一期inf作為當期inf的工具變量(IV3)；二是使用單一指標——互聯網發展水平(int)作為衡量地區信息化發展水平的替代變量。從兩種替代方法的檢驗結果可以發現，模型均通過了殘差序列相關性檢驗和工具變量過度識別檢驗，從而說明模型設定是合理性的，回歸結果是可信的?；貧w結果中，信息化水平與互聯網發展水平的估計系數均在1%的顯著性水平上顯著為正，其他控制變量的回歸結果與前文所匯報的結果也基本一致。這表明互聯網的發展顯著有利于工業轉型升級，此外，采用這兩種方法進行穩健性檢驗的研究結論與前文一致。

與此同時，為盡可能克服門限回歸的內生性問題，根據Riccardo and Giulio[20]以及李平和許家云[21]的做法，將門限變量改為滯后期。我們對上述門限回歸的結果也進行了重新估計，以確保檢驗結果的可靠性。根據回歸結果，除企業技術吸收能力(absor)由雙重門限變為單一門限，以及市場化程度(mark)在第一門限區間內的系數估計值在顯著性方面發生變化外，其他變量估計結果均與前文無明顯差別。由此可見，在重新考慮內生性問題后，門限回歸的研究結論進一步得到了驗證。

五、 結論與政策建議

本文基于信息經濟理論和典型國家的經驗事實，利用2003—2017年中國省際面板數據，采用傳統面板模型和非線性面板門限模型，實證檢驗信息化發展是否促進了中國工業轉型升級。結果表明：(1)在全國層面，信息化對工業轉型升級的正向影響顯著存在，IV-2SLS下的信息化回歸系數為0.4509，表現為顯著的促進關系。(2)在區域層面，信息化對工業轉型升級在東、中、西部地區均表現為促進關系，但效應大小不同，其中，對中部地區的影響效應最大，東部地區次之，西部地區影響效應最弱。(3)信息化對工業轉型升級的促進作用呈現顯著的邊際效應遞增的非線性特征，且在充分考慮市場化程度、兩化融合水平和企業技術吸收能力的調節下，信息化對工業轉型升級的促進效果均得到進一步強化。

以上研究結論為中國推進信息化與工業化深度融合、深入實施網絡強國及制造強國戰略奠定了理論與事實基礎。根據以上研究結論，本文提出如下政策建議：(1)進一步加強信息化基礎設施建設，特別是工業互聯網建設。目前，我國已建成全球規模最大的光纖網絡和4G網絡，但總體來看，我國信息化的發展仍然很不平衡、很不充分。因此，各地區應繼續加大信息化建設的投入，抓住新一輪信息化發展帶來的歷史機遇，從質量和速度兩方面入手，不斷夯實工業信息化的硬件基礎，特別是工業互聯網建設。尤其要關注西部地區和農村信息基礎設施建設，通過財政撥款和稅收優惠等方式，提高相對落后地區的信息基礎設施水平，逐步消除“數字鴻溝”，為中國工業轉型升級“全局一體化”提供有力的支撐和保障。(2)深化市場化改革，構建自由開放的市場競爭環境。一方面要繼續堅持市場配置資源的基礎性作用，積極轉變政府管制經濟的方式，將政府的管制職能由經濟性管制轉變到社會性管制；另一方面，要繼續深入推進簡政放權，放寬新產品、新模式、新業態的準入要求，破除行業融合壁壘，讓不同所有制、不同規模的企業具有公平進入市場的權利。政府應制定和完善更具效力的公平競爭法，切實保障各種所有制企業依法平等使用生產要素、公平參與競爭、同等受到法律保護。(3)加強頂層設計，推進信息化與工業化深度融合。截至目前，我國仍有多個省份尚未跨越其發揮效用的門限值，推進信息化與工業化深度融合任重而道遠。一是要進一步加強對“兩化融合”一般規律性的研究，掌握不同時期、不同領域“兩化融合”的特點和規律，并積極開展融合發展試點示范工作，以點帶面，帶動更廣區域、更高水平的融合發展。二是要繼續推進企業信息化建設，加快推進計算機輔助設計、ERP管理、CRM系統集成等在企業中的應用，深化工業互聯網、云計算、大數據、電子商務等信息技術與傳統工業的結合，使得基于信息技術的柔性制造、網絡制造、綠色制造、服務制造逐步成為主流生產模式，從而帶動傳統企業轉型升級。(4)突出企業主體地位，不斷提升工業企業層次和水平。第一，要大力支持企業應用新技術、新工藝、新裝備等對自身進行改造升級，強化企業在創新中的主體地位，激發企業內在創新動力。第二，要建立和完善以市場為導向、政產學研用相結合的企業創新體系，支持有實力的大型企業建立技術中心和研發中心，鼓勵中小企業通過聯盟方式進行合作，形成技術創新網絡，并切實提高成果轉化的利用率。第三，要著力提高人員素質和管理水平，建議國家相關部門設立專門的企業生產力促進機構，從協助與促進企業提升管理水平、員工技能、技術能力以及協調三者之間的關系等方面著手，促進企業生產效率與質量的提升。