江苏省“互联网+”制造业融合创新效率研究①
刘彬斌
摘 要： 对“互联网+”与制造业产业融合创新关联研究进行梳理，以制造业R&D内部经费、互联网服务业的从业人员数量、企业个数、固定资产投资额作为投入指标，以制造业利税总额、高技术产业主营业务收入作为产出指标，构建DEA模型，结合2011～2018年江苏制造业统计数据，分析江苏省“互联网+制造业”融合创新效率，提出了融合创新发展的几点建议。
关键词： “互联网+”；融合创新；创新效率
近年来，世界范围内正经历着又一次技术革命，以互联网为核心驱动，美国、德国等发达国家大力推行“再工业化”，从政策上干预海外制造业回流本国。从而导致全球的资源配置局势又将发生改变，制造业发展面临巨大压力。不断推进制造业转型升级，作为国民经济发展的支柱性产业，随着新常态发展的中国经济，制造业也面临新形势，人口、资源逐渐不再是竞争优势。纵观全球格局，制造成本、环境压力、资源束缚和贸易环境等突出矛盾因素已然困扰制造业发展。国务院提出《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，正式以智能制造与互联网技术相融合，强调互联网技术在制造业领域的交叉与应用。
根据水库权属、规模、功能、供水关系等情况，推行县级集中管理、乡镇区域化集中管理、产权单位自主管理、经营主体包干管理四种水库安全运行管理模式。同时加快推进水库工程管养分离，积极推广 “以大带小”“小小联合”，提升集约化、专业化、物业化管理水平。
一、研究综述
Sang，等(2014)关注到韩国信息产业与传统核心制造业的融合对制造业的核心竞争力提升有正向促进作用。同时，对信息技术融合过程进行演绎，提出了制造业转型升级的有效路径。黄阳华(2015)以新工业革命战略思想驱动创新发展，深入研究德国先进制造业发展的具体内容，注重技术创新促进企业组织优化和运营模式改进，提出若干我国制造业智能化、信息化发展启示。赵振(2015)诠释了实体产业与互联网融合的“跨界经营”现象，并以“创造性破坏视角”提出“互联网+”与研发、制造、商业等三重生态圈的报酬递增循环，正反馈循环的关键因素有外部经济性与网络效应、制造工艺与计算机技术以及计算机技术与DT的平行交叉。同时强调了“场景+产品”的有机组合是补救“互联网+”模式的重要设计环节。郭朝先(2018)借鉴发达国家经验和做法，提出持续推进工业化和智能制造，推进智能制造技术研发和应用，注重标准的引领关系，加强自主安全技术研发，完善人才使用政策等有利于促进中国“互联网+工业”的长远发展。
王娟(2016)基于企业调查数据实证分析了“互联网+”对企业劳动生产率的影响，提出“互联网+”对不同类型产业的劳动生产率影响存在差异，应当根据行业和地区的不同采取相应有区别的模式以积极促进互联网与制造业的技术嵌入。李晓钟，陈涵乐，张小蒂(2017)基于SCP产业融合绩效模型从横向和纵向两个分析层面对浙江省信息产业与制造业融合绩效进行研究。石喜爱，季良玉，程中华(2017)基于中国省级面板数据，研究了“互联网+”对中国制造业转型升级的区域差异，提出“互联网+”能够促进中国制造业向高质量和智能化进行转型升级。耿超，曲世友，林廷宇(2018)以控制理论中闭环反馈控制模型为研究方法，搜集互联网协作平台的微观运行数据，认为开放的协作关系网络、规模效应是打造全新的“互联网+”制造业生态的新思路。魏艳秋，和淑萍，高寿华(2018)利用DEA分析制造业产出效率与信息技术服务投入要素的变化关系，提出产业关联度高便会对信息技术融合产出效率有正向促进作用等核心观点。曾繁华，刘淑萍(2019)关注“互联网+”对中国制造业升级的影响，利用系统GMM计量方法进行实证研究，发现劳动密集型制造业受互联网显著抑制作用，而对资本密集型和技术密集型制造业则是正向促进作用，促进作用方面技术密集型制造业的比重上升要明显大于资本密集型。
苗期至收获期均可发病。主要危害叶片，也为害叶柄和茎。发病初期叶面和叶背面产生近圆形的白色小粉斑，逐渐向外缘扩展，形成一定边缘的大白粉斑，严重时整个叶片布满白粉，果实生长缓慢或花果造成植株早衰死亡。
二、融合创新效率分析
(一)研究方法与指标选择
从宏观层面进一步加大对互联网技术服务企业的扶持，尤其是领军企业集中优势资源进行高端技术研发和创新，为信息技术服务企业提供金融专项支持政策，努力打造产业共生的经济环境和制度环境。互联网企业加强尖端专业人才引进与培养，不断提高互联网企业自身技术创新能力。同时，结合制造业不同业态与实际运营环节，积极主动对传统制造业的技术输入，为制造业转型升级提供技术保障与高效服务。
表1 “互联网+”制造业融合创新效率指标体系
(二)实证分析
3）根据高氨氮渗沥液水质状况，结合小试中对原水的汽提预处理及精馏提氨过程，模拟进行基于ASPEN计算的汽提-精馏耦合脱氨工艺设计，设计规模为75 kg/h，设计目标为：塔釜脱氨废水氨氮＜100mg/L，SS＜600mg/L，塔顶浓缩氨水含氨＞15%；最终设计计算结果为：塔釜液最终出水氨浓度低于100mg/L；塔顶出料浓度156000 mg/L，即氨水浓度超过15%，满足目标值。
本文数据主要来源于2011～2018年《江苏统计年鉴》《中国科技统计年鉴》，对江苏省工业版中制造业情况进行分析。运用DEAP2.1软件运行此模型，对输出结果中的综合效率、纯技术效率、规模效率等三项指标计算江苏省“互联网+”制造业融合创新效率，结果如表2所示。
表2 2011～018年江苏省“互联网+”制造业融合创新效率DEA评价结果
(三)研究分析
打造有利于产业共生的技术环境，不断提高企业对互联网嵌入使用，在采购、生产、销售、服务提供等重要运营环节与互联网技术融合，通过共享、集聚和融合，推动互联网与制造业之间的要素融合和价值融合，促进制造业在空间上的协同作业，帮助制造企业实现运营信息化、产品个性化、销售网络化等成本优化的效率产出，从而有利推动区域制造产业结构供给侧调整、先进制造业高质量发展以及产业中高端价值链打造。
利用纯技术效率与规模效率进一步分析综合效率偏低的深层次原因。纯技术效率仅有2017年、2018年显示为相对有效，其余数值在0.4～0.7之间，相对理想状态显然偏低。同时，规模效率有效数值在2014年、2016～2018年显示有效，其余数值均在0.74以上，充分表明导致江苏省“互联网+”制造业融合创新综合效率不高的根本原因在于纯技术效率偏低，进一步说明2017年之前的互联网企业自身的技术服务水平与制造业智能化、信息化发展要求存在不小的差距，只能低效率水平地实现与“互联网+”制造业的融合创新。虽然国家、政府、市场等外部环境因素都在倡导“互联网+”创新融合，也给予了较多政策性扶持，但由于起步就滞后，互联网企业规模偏小、布局分散、实力薄弱，企业自主研发投入不足，很难有与不同产业匹配的自主创新独立模式，市场影响力偏弱。然而，十三五以来，随着形势进一步优化与明朗，互联网技术综合服务水平日益得以提高，逐渐打开以技术服务制造业的新局势。
三、对策与建议
(一)提升互联网企业技术创新服务能力
运用DEA模型进行实证分析，将制造业R&D内部经费、互联网从业人员数量、互联网服务企业个数、互联网服务业固定资产投资额作为投入指标，将制造业利税总额，高技术产业主营业务收入作为产出指标(如表1)。
(二)注重要素高关联的产业融合产出效率
DEA模型中，综合效率、纯技术效率以及规模效率等三个指标数值范围均在0～1，数值越大说明产出的效率越高，综合效率显示为1则表示DEA评价有效。据表2数据分析显示，2011～2018年间，2012年、2014年、2015年、2016年江苏省“互联网+”制造业融合创新效率总体显示规模递增，2011年、2013年呈现规模递减。综合效率从2011年的0.466到2018年的1.000，仅2017年、2018年综合效率是有效的，2011～2014年数值在0.6以下，说明江苏省“互联网+”与制造业的逐步创新融合经历了多年的尝试与检验，一方面，由于互联网技术作为新兴发展科技力量，其服务能力还未达到制造业需求，仍需要进一步改进其柔性化嵌入。另一方面，制造业自身行业发展仍处在单生产要素投入期。通过互联网提供大数据、云计算、人工智能等服务，将制造业运营各环节有效连接的融合创新模式依旧需要更多优化条件。2017年开始，创新融合才出现相对稳定局面。
(三)打造智能制造服务体系
要实现现代制造业高质量发展，必须重视互联网科技战略规划，必须加快落实支撑大数据、云计算、人工智能等信息化基础设施建设。打造信息共享、技术共生、服务一体的综合性服务平台。根据产业特色化要素，不断设计并优化融合模块和领域，企业在提升自身先进核心竞争力的重要基础上，实现产业间、空间上的工业互联、跨界协作、融合发展，为中国制造业崛起和强大奠定坚实基础。
参考文献：
[1]Sang Cheol Han，Youn Hee Han.IT convergence with traditional industries and short-term research and development strategy in Korea[J].Intelligent Automation&Soft Computing，2014，20(1)3-14.
[2]童有好.“互联网+制造业服务化”融合发展研究[J].经济纵横，2015(10)：62-67.
[3]李晓钟，陈涵乐，张小蒂.信息产业与制造业融合的绩效研究：基于浙江省的数据[J].中国软科学，2017(1)：22-30.
[4]魏艳秋，和淑萍，高寿华.“互联网+”信息技术服务业促进制造业升级效率研究——基于DEA-BCC模型的实证分析[J].科技管理研究，2018(9)：195-202.
[5]平新乔.“互联网+”与制造业创新驱动发展[J].学术研究，2019(3)：76-80，177.
[6]郭朝先.产业融合创新与制造业高质量发展[J].北京工业大学学报(社会科学版)，2019(4)：49-60.
[7]曾繁华，刘淑萍.“互联网+”对中国制造业升级影响的实证检验[J].统计与决策，2019(9)：124-127.
中图分类号： F427+F49
文献标识码： A
文章编号： 1008-4428(2019)10-0059-02
①基金项目：江苏高校哲学社会科学研究一般项目“基于融合创新的‘互联网+制造业’创新发展模式与保障机制研究——以消费品制造业为例”(批准号：2017SJB1925)。
作者简介：
刘彬斌，女，江苏宜兴人，工商管理硕士，宿迁学院商学院副教授，研究方向：技术创新、战略管理。
式中，Convi为气象因子vi对ET0变化的贡献率；Svi为vi的敏感系数；RCvi是vi的多年相对变化率；n为序列的长度；av i 为 vi多年平均值，Trendvi是vi的多年平均变化率。