我國省域兩化融合結構評價及極化效應研究

李榮+張冀新

內容摘要：本文從產業就業帶動、產業投資拉動、工業效益提升、信息化普及四個層面選取2004-2011年中國統計年鑒中31個省區市的九項數據指標為依據，利用主成分法構建全國省域工業化和信息化兩化融合結構指數。通過省域兩化融合結構的系統聚類分析，將31個省域按照結構差異分為五類，進行分類指導。同時運用極化指數測量省域兩化融合的空間極化水平，結果表明8年間省域兩化融合整體極化趨勢呈現逐步減弱的斜L型特征。

關鍵詞：省域 兩化融合 主成分 系統聚類 空間極化

黨的十八大報告提出走中國特色新型工業化、信息化、城鎮化、農業現代化道路，推動信息化和工業化深度融合。兩化融合作為推動區域工業結構調整和發展方式轉變的重要驅動力，其不均衡發展將直接加劇區域經濟不均衡發展，進而影響我國新型工業化進程。因此，從空間均衡視角研究省域兩化融合結構差異，探索省域兩化融合均衡政策選擇方向具有重要理論價值和現實意義。

兩化融合研究現狀及省域兩化融合結構差異

兩化融合結構體現為信息化帶動工業化，工業化促進信息化，依托制造業信息技術的集成應用改造提升傳統產業，用信息技術促進生產性服務業發展，提高信息產業支撐融合發展的能力，促進工業結構整體優化升級，實現新型工業化。20世紀80年代以來，信息技術的不斷革新以及政府對行業管制的放松，為原來互為獨立的產業間的相互滲透創造了條件（Martha，2001），隨著產業邊界的逐漸淡化，特別是信息技術向制造業滲透與融合，兩化融合成為產業融合的重要表現之一。Gaines（1998）認為數字技術作為一種通用技術可以使原本無關的產業產生相互依賴，并帶來跨產業擴散。Greenstein和Khanna（1997）更直接將融合界定為數字技術所帶來的原本各自獨立的產品的整合，并將融合劃分為替代性融合和互補性融合。Bally（2005）認為，技術融合在從根本上改變原來各自獨立的產業邊界的同時，所形成的新的競爭環境進一步推進了技術與產業的共同成長。

我國學者近10多年來對信息業的融合現象也展開了大量的研究，并在信息化與工業化融合的趨勢及影響因素方面取得了一些研究進展。俞立平等（2009）認為，信息化水平與工業化水平之間存在著長期穩定的動態關系，在兩者的互動過程中，工業化對信息化的影響力大于信息化對工業化的影響力，且工業化對信息化的影響更為穩定。謝康（2005）通過趨同與優化模型分析認為，信息技術向企業的滲透和擴散，并不必然提升企業效率，技術與管理的“兩張皮”現象可能導致技術投資的低效率。劉倫武（2006）研究認為中國工業化與信息化短期內互為影響的力度和強度均較弱，而從長期看，信息化將對工業化的發展具有顯著的推動作用。徐盈之（2009）對包括中國在內的主要國家制造業與信息業的融合度進行了比較，并提出借助兩化融合促進我國工業現代化發展的戰略途徑。金江軍（2009）認為信息化與工業化融合模式主要包括：企業-產業互動模式、挑戰-應對模式、雁行模式、區域集群模式、政府主導模式。信息化與工業化融合應該逐級推進，梯度展開，可劃分為初始級、基本級、適應級、成熟級、優化級五個階段。從現有的文獻看，學術界的研究廣泛認同信息化與工業化融合的大趨勢及其對產業經濟的影響。但總體上看，已有的成果多限于對其重要性及其與經濟發展關系的邏輯推演，對兩化融合的研究更偏重于意義與途徑等問題的闡述，實證研究也多是求證兩者間的互動關系，而對我國信息業與制造業融合的變動趨勢以及影響不同產業融合水平的關鍵要素的研究尚顯不足。

國家發改委在“十一五”規劃編制和國家主體功能區規劃中提出空間均衡的規劃理念，空間均衡堅持經濟布局、人口分布、資源環境的動態平衡，是區域經濟平衡、協調、可持續發展的關鍵。在資源和環境雙重約束條件下的兩化融合結構一方面體現為將信息資源融入工業化進程，使信息資源真正成為工業化的基本生產要素，更加有效地利用有限的物質資源；另一方面體現為強化工業化對信息化的基礎支撐作用，為信息化的發展提供物資、能源、資金、人才以及市場，由此導致兩化融合發展具有較明顯階段性，省域兩化融合結構具有較明顯差異性，如圖1所示。省域兩化融合的結構差異既反映了區域空間不均衡的現狀，也體現了區域空間均衡發展的客觀要求。本文選取2004-2011年中國統計年鑒中31個省區市（不包括港澳臺地區）8年間的9項數據為依據，進行省域兩化融合結構評價，以期能夠客觀反映并分類指導。

省域兩化融合結構比較及聚類分析

兩化融合結構體現在工業與信息產業的相互影響、相互帶動。相比歸屬于第二產業的信息制造業，信息服務業作為第三產業更能從結構上體現信息業對新型工業化的推動作用。綜合考慮指標的全面性及中國統計年鑒的省域數據可得性，本文從產業就業帶動、產業投資拉動、工業效益提升、信息化普及四個層面選取中國統計年鑒中9項指標進行省域兩化融合結構比較，如表1所示。

省域信息傳輸、計算機服務和軟件業固定資產投資與城鎮單位就業人數是省域信息服務業強弱的最直接體現，如圖2所示。湖北省分別排在全國第14位和第16位，中部第3位，分別落后于湖南、安徽，湖南、河南，說明湖北省信息服務業提升潛力較大。2010年信息服務業固定資產投資超過100億元的九個省域中，湖南是唯一進入的中部省份。

省域兩化融合結構是對省域空間內信息服務業與制造業相互帶動的綜合反映，工業發展壯大為信息服務業提供了更多上升空間，信息化普及進一步推動了新型工業化發展。為能有效衡量省域兩化融合結構綜合水平，既盡可能多的保留原始9項指標的省域數據信息，又能夠從中提取出重要信息以較少變量反映整體數據的內部結構，本文采取主成分分析法利用降維思想綜合衡量省域兩化融合結構水平。中國統計年鑒從2004年開始才有信息傳輸、計算機服務及軟件業，即信息服務業的統計數據，因此為使各省域兩化融合結構橫縱比能夠同時進行，本文選取2004-2011年中國統計年鑒8年數據進行比較。2010年與2011年中國統計年鑒在統計移動用戶數量的同時開始統計3G移動用戶數量，為更好體現新一代信息技術的普及程度，本文2009年與2010年的移動用戶數量以3G移動用戶數量進行替代。綜合考慮，本文利用SPSS19.0軟件進行主成分分析計算，構建省域兩化融合結構綜合指標，如表2所示。endprint

從表2可以看出，第一主成分貢獻率都在75%以上，能夠全面反映省域兩化融合結構9項指標信息，同時能夠較好反映9項指標的內在結構差異，進而反映省域兩化融合結構差異。第一主成分的9項分指標系數中最低的是信息服務業就業人數系數，這與各省域該項指標落差較大相關，以2010年信息服務業就業人數為例，全國平均水平為5.99萬人，高于全國平均水平的只有10個省域，中部平均水平為4.39萬人，中部各省都低于全國平均水平。人數最多的北京是人數最低的西藏的114倍，而同期北京與西藏的信息服務業投資差異只有13倍，可以看出，落后省份正通過不斷加大對信息服務業的投資力度，帶動信息服務業發展，更好地服務于地方工業。以表2的第一主成分系數作為9項指標權重，計算2003-2010年省域兩化融合的結構指數，如表3所示。

從2003年和2010年的省域兩化融合結構指數排名可以看出，江蘇、廣東、山東、浙江四省始終占據前四位，排名上升超過3位的有內蒙古、安徽、江西、河南、湖南、四川六省，其中江西最快上升8位，可以看出中部省份加快發展制造業為信息服務業提供了更多上升空間。排名降幅超過3位的有北京、黑龍江、上海、云南四省，其中北京下降8位，北京、上海大力發展服務業的趨勢雖然能夠增強信息服務業競爭力，但同時也弱化了兩化融合的工業發展空間，其發展模式在全國不具有典型意義。為提高省域兩化融合政策的分類指導性，通過SPSS19.0軟件選擇組間連接的Minkowski距離區間2次冪測度，對2010年省域兩化融合結構9項指標進行系統聚類分析，聚類結果如表4所示。

系統聚類也表明了北京和廣東的兩化融合結構在全國不具有普遍意義。系統聚類中同屬中部的湖北、湖南、河南的兩化融合結構具有相似性，同時湖北與上海兩化融合結構也具有相似性，政策制定、環境優化、人才培養方面可相互參照借鑒。湖北與上述省域的多重相似性也與湖北兩化融合結構指數8年間基本排在11位左右相關，具有一定穩定性。

省域兩化融合結構的空間極化效應

區域極化是區域不均衡的特例，是區域類成員圍繞樣本局部平均值成聚類式分布的不均衡狀態（Zhang X，Kanbur R，2001）。省域兩化融合結構空間極化是指結構較強類的省域和結構較弱類的省域圍繞各自所在類的平均值集聚分布的一種不均衡狀態。Esteban和Ray于1994年提出一種區域極化測量方法，被稱為Esteban-Ray指數（簡稱ER指數），Wolfson也于1994年在羅倫茲曲線的基礎上推演出收入和財富分布極化的測量方法，被稱為Wolfson指數。在Wolfson指數的基礎上，Tsui和Wang于1998年歸納推出一個新的指標體系，即TW指標，當兩極分裂的程度越大以及向兩極擴散的程度越大時，極化增大（張芮等，2008）。綜合考慮樣本數據，本文采用TW極化指數測量省域兩化融合結構的空間極化效應，TW指標如下式所示：

該式中的xi為省域兩化融合結構指數，m為每一年31個省域結構指數的中位數，p和π分別為全國和各省域信息服務業就業人數，N為省域數，r和θ取值為0.5。TW指數值大小即為結構較強的省域往強類組集聚、結構較弱的省域往弱類組集聚趨勢大小。利用該式對我國省域2003-2010年期間兩化融合結構強弱極化水平進行計算，結果如圖3所示。

從圖3來看，2003-2010年期間我國省域兩化融合結構強弱極化程度整體呈現下降的斜L趨勢，從2003年到2009年呈現持續下降趨勢，但到2010年又有緩慢上升。表5又進一步證實了我國省域兩化融合結構極化的“L”型趨勢，8年七個時間區間內，只有最后一個區間的極化程度增速為正，前六個區間極化程度增速都為負。2007年黨的十七大報告首次提出“發展現代產業體系，大力推進信息化與工業化融合，促進工業由大變強”的戰略舉措后，2008年省域兩化融合結構的極化程度下降最快，區間降速達到0.094，說明政策支持對我國兩化融合的結構調整起到極大推動作用。

結論

綜上所述，可以得出工業化和信息化兩化融合發展具有較明顯階段性，省域兩化融合結構具有較明顯差異性。省域兩化融合結構是一個綜合性概念，是省域工業與信息產業在相互影響、相互帶動過程中共同形成的交集。結構差異是分類指導的重要前提，本文通過構建省域兩化融合結構指數，運用極化理論中TW指數分析出我國31個省域兩化融合結構8年間的整體極化趨勢呈現斜L型特征。同時2010年省域結構差異的系統聚類分析結果表明，中部省域兩化融合結構比其他版塊更為優化，湖北的兩化融合結構模式在全國比較具有代表性。兩化融合結構優化不是弱化工業、強化信息業的發展道路，更不是弱化第二產業、強化第三產業的發展模式，而是提升工業為主的第二產業的信息科技含量，使產業附加值增速高于產值增速。同時以新型工業化為紐帶，為信息業、尤其是信息服務業創造更廣闊的需求空間。

強調總體效率的空間均衡是省域局部結構差異產生的本質原因，但同時區域發展的不均衡、不協調、不可持續也加劇了省域兩化融合結構差異。如何從省域兩化融合的結構差異中識別均衡性和非均衡性差異是判斷結構差異合理程度的關鍵。空間均衡對省域兩化融合結構優化至關重要，但是對于如何在空間均衡基礎上評價省域兩化融合結構效率和空間極化水平，判斷兩化融合結構省域分布差異的時空演化特征，界定均衡性結構差異和非均衡性結構差異等問題，需要后續深入研究。

參考文獻：

1.俞立平，潘云濤，武夷山.工業化與信息化互動關系的實證研究[J].中國軟科學，2009（4）

2.謝康.系統不確定性、趨同與優化—論非系統中的管理科學問題[J].中山大學學報（社會科學版），2005（2）

3.劉倫武.中國工業化成熟度與信息化萌發度的關系[J].統計與決策，2006（9）

4.金將軍.兩化融合的理論體系[J].信息化建設，2009（4）

5.TSUI K，WANG Y.Polarization Ordering and New Classes of Polarization Indices[R].Memo：The Chinese University of Hong Kong，1998

6.徐盈之，孫劍.信息產業與制造業的融合—基于績效分析的研究[J].中國工業經濟，2009（7）

7.張芮，趙麗，楊洪焦.區域經濟差異測量方法述評[J].統計與決策，2008（4）endprint

從表2可以看出，第一主成分貢獻率都在75%以上，能夠全面反映省域兩化融合結構9項指標信息，同時能夠較好反映9項指標的內在結構差異，進而反映省域兩化融合結構差異。第一主成分的9項分指標系數中最低的是信息服務業就業人數系數，這與各省域該項指標落差較大相關，以2010年信息服務業就業人數為例，全國平均水平為5.99萬人，高于全國平均水平的只有10個省域，中部平均水平為4.39萬人，中部各省都低于全國平均水平。人數最多的北京是人數最低的西藏的114倍，而同期北京與西藏的信息服務業投資差異只有13倍，可以看出，落后省份正通過不斷加大對信息服務業的投資力度，帶動信息服務業發展，更好地服務于地方工業。以表2的第一主成分系數作為9項指標權重，計算2003-2010年省域兩化融合的結構指數，如表3所示。

從2003年和2010年的省域兩化融合結構指數排名可以看出，江蘇、廣東、山東、浙江四省始終占據前四位，排名上升超過3位的有內蒙古、安徽、江西、河南、湖南、四川六省，其中江西最快上升8位，可以看出中部省份加快發展制造業為信息服務業提供了更多上升空間。排名降幅超過3位的有北京、黑龍江、上海、云南四省，其中北京下降8位，北京、上海大力發展服務業的趨勢雖然能夠增強信息服務業競爭力，但同時也弱化了兩化融合的工業發展空間，其發展模式在全國不具有典型意義。為提高省域兩化融合政策的分類指導性，通過SPSS19.0軟件選擇組間連接的Minkowski距離區間2次冪測度，對2010年省域兩化融合結構9項指標進行系統聚類分析，聚類結果如表4所示。

系統聚類也表明了北京和廣東的兩化融合結構在全國不具有普遍意義。系統聚類中同屬中部的湖北、湖南、河南的兩化融合結構具有相似性，同時湖北與上海兩化融合結構也具有相似性，政策制定、環境優化、人才培養方面可相互參照借鑒。湖北與上述省域的多重相似性也與湖北兩化融合結構指數8年間基本排在11位左右相關，具有一定穩定性。

省域兩化融合結構的空間極化效應

區域極化是區域不均衡的特例，是區域類成員圍繞樣本局部平均值成聚類式分布的不均衡狀態（Zhang X，Kanbur R，2001）。省域兩化融合結構空間極化是指結構較強類的省域和結構較弱類的省域圍繞各自所在類的平均值集聚分布的一種不均衡狀態。Esteban和Ray于1994年提出一種區域極化測量方法，被稱為Esteban-Ray指數（簡稱ER指數），Wolfson也于1994年在羅倫茲曲線的基礎上推演出收入和財富分布極化的測量方法，被稱為Wolfson指數。在Wolfson指數的基礎上，Tsui和Wang于1998年歸納推出一個新的指標體系，即TW指標，當兩極分裂的程度越大以及向兩極擴散的程度越大時，極化增大（張芮等，2008）。綜合考慮樣本數據，本文采用TW極化指數測量省域兩化融合結構的空間極化效應，TW指標如下式所示：

該式中的xi為省域兩化融合結構指數，m為每一年31個省域結構指數的中位數，p和π分別為全國和各省域信息服務業就業人數，N為省域數，r和θ取值為0.5。TW指數值大小即為結構較強的省域往強類組集聚、結構較弱的省域往弱類組集聚趨勢大小。利用該式對我國省域2003-2010年期間兩化融合結構強弱極化水平進行計算，結果如圖3所示。

從圖3來看，2003-2010年期間我國省域兩化融合結構強弱極化程度整體呈現下降的斜L趨勢，從2003年到2009年呈現持續下降趨勢，但到2010年又有緩慢上升。表5又進一步證實了我國省域兩化融合結構極化的“L”型趨勢，8年七個時間區間內，只有最后一個區間的極化程度增速為正，前六個區間極化程度增速都為負。2007年黨的十七大報告首次提出“發展現代產業體系，大力推進信息化與工業化融合，促進工業由大變強”的戰略舉措后，2008年省域兩化融合結構的極化程度下降最快，區間降速達到0.094，說明政策支持對我國兩化融合的結構調整起到極大推動作用。

結論

綜上所述，可以得出工業化和信息化兩化融合發展具有較明顯階段性，省域兩化融合結構具有較明顯差異性。省域兩化融合結構是一個綜合性概念，是省域工業與信息產業在相互影響、相互帶動過程中共同形成的交集。結構差異是分類指導的重要前提，本文通過構建省域兩化融合結構指數，運用極化理論中TW指數分析出我國31個省域兩化融合結構8年間的整體極化趨勢呈現斜L型特征。同時2010年省域結構差異的系統聚類分析結果表明，中部省域兩化融合結構比其他版塊更為優化，湖北的兩化融合結構模式在全國比較具有代表性。兩化融合結構優化不是弱化工業、強化信息業的發展道路，更不是弱化第二產業、強化第三產業的發展模式，而是提升工業為主的第二產業的信息科技含量，使產業附加值增速高于產值增速。同時以新型工業化為紐帶，為信息業、尤其是信息服務業創造更廣闊的需求空間。

強調總體效率的空間均衡是省域局部結構差異產生的本質原因，但同時區域發展的不均衡、不協調、不可持續也加劇了省域兩化融合結構差異。如何從省域兩化融合的結構差異中識別均衡性和非均衡性差異是判斷結構差異合理程度的關鍵。空間均衡對省域兩化融合結構優化至關重要，但是對于如何在空間均衡基礎上評價省域兩化融合結構效率和空間極化水平，判斷兩化融合結構省域分布差異的時空演化特征，界定均衡性結構差異和非均衡性結構差異等問題，需要后續深入研究。

參考文獻：

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3.劉倫武.中國工業化成熟度與信息化萌發度的關系[J].統計與決策，2006（9）

4.金將軍.兩化融合的理論體系[J].信息化建設，2009（4）

5.TSUI K，WANG Y.Polarization Ordering and New Classes of Polarization Indices[R].Memo：The Chinese University of Hong Kong，1998

6.徐盈之，孫劍.信息產業與制造業的融合—基于績效分析的研究[J].中國工業經濟，2009（7）

7.張芮，趙麗，楊洪焦.區域經濟差異測量方法述評[J].統計與決策，2008（4）endprint

從表2可以看出，第一主成分貢獻率都在75%以上，能夠全面反映省域兩化融合結構9項指標信息，同時能夠較好反映9項指標的內在結構差異，進而反映省域兩化融合結構差異。第一主成分的9項分指標系數中最低的是信息服務業就業人數系數，這與各省域該項指標落差較大相關，以2010年信息服務業就業人數為例，全國平均水平為5.99萬人，高于全國平均水平的只有10個省域，中部平均水平為4.39萬人，中部各省都低于全國平均水平。人數最多的北京是人數最低的西藏的114倍，而同期北京與西藏的信息服務業投資差異只有13倍，可以看出，落后省份正通過不斷加大對信息服務業的投資力度，帶動信息服務業發展，更好地服務于地方工業。以表2的第一主成分系數作為9項指標權重，計算2003-2010年省域兩化融合的結構指數，如表3所示。

從2003年和2010年的省域兩化融合結構指數排名可以看出，江蘇、廣東、山東、浙江四省始終占據前四位，排名上升超過3位的有內蒙古、安徽、江西、河南、湖南、四川六省，其中江西最快上升8位，可以看出中部省份加快發展制造業為信息服務業提供了更多上升空間。排名降幅超過3位的有北京、黑龍江、上海、云南四省，其中北京下降8位，北京、上海大力發展服務業的趨勢雖然能夠增強信息服務業競爭力，但同時也弱化了兩化融合的工業發展空間，其發展模式在全國不具有典型意義。為提高省域兩化融合政策的分類指導性，通過SPSS19.0軟件選擇組間連接的Minkowski距離區間2次冪測度，對2010年省域兩化融合結構9項指標進行系統聚類分析，聚類結果如表4所示。

系統聚類也表明了北京和廣東的兩化融合結構在全國不具有普遍意義。系統聚類中同屬中部的湖北、湖南、河南的兩化融合結構具有相似性，同時湖北與上海兩化融合結構也具有相似性，政策制定、環境優化、人才培養方面可相互參照借鑒。湖北與上述省域的多重相似性也與湖北兩化融合結構指數8年間基本排在11位左右相關，具有一定穩定性。

省域兩化融合結構的空間極化效應

區域極化是區域不均衡的特例，是區域類成員圍繞樣本局部平均值成聚類式分布的不均衡狀態（Zhang X，Kanbur R，2001）。省域兩化融合結構空間極化是指結構較強類的省域和結構較弱類的省域圍繞各自所在類的平均值集聚分布的一種不均衡狀態。Esteban和Ray于1994年提出一種區域極化測量方法，被稱為Esteban-Ray指數（簡稱ER指數），Wolfson也于1994年在羅倫茲曲線的基礎上推演出收入和財富分布極化的測量方法，被稱為Wolfson指數。在Wolfson指數的基礎上，Tsui和Wang于1998年歸納推出一個新的指標體系，即TW指標，當兩極分裂的程度越大以及向兩極擴散的程度越大時，極化增大（張芮等，2008）。綜合考慮樣本數據，本文采用TW極化指數測量省域兩化融合結構的空間極化效應，TW指標如下式所示：

該式中的xi為省域兩化融合結構指數，m為每一年31個省域結構指數的中位數，p和π分別為全國和各省域信息服務業就業人數，N為省域數，r和θ取值為0.5。TW指數值大小即為結構較強的省域往強類組集聚、結構較弱的省域往弱類組集聚趨勢大小。利用該式對我國省域2003-2010年期間兩化融合結構強弱極化水平進行計算，結果如圖3所示。

從圖3來看，2003-2010年期間我國省域兩化融合結構強弱極化程度整體呈現下降的斜L趨勢，從2003年到2009年呈現持續下降趨勢，但到2010年又有緩慢上升。表5又進一步證實了我國省域兩化融合結構極化的“L”型趨勢，8年七個時間區間內，只有最后一個區間的極化程度增速為正，前六個區間極化程度增速都為負。2007年黨的十七大報告首次提出“發展現代產業體系，大力推進信息化與工業化融合，促進工業由大變強”的戰略舉措后，2008年省域兩化融合結構的極化程度下降最快，區間降速達到0.094，說明政策支持對我國兩化融合的結構調整起到極大推動作用。

結論

綜上所述，可以得出工業化和信息化兩化融合發展具有較明顯階段性，省域兩化融合結構具有較明顯差異性。省域兩化融合結構是一個綜合性概念，是省域工業與信息產業在相互影響、相互帶動過程中共同形成的交集。結構差異是分類指導的重要前提，本文通過構建省域兩化融合結構指數，運用極化理論中TW指數分析出我國31個省域兩化融合結構8年間的整體極化趨勢呈現斜L型特征。同時2010年省域結構差異的系統聚類分析結果表明，中部省域兩化融合結構比其他版塊更為優化，湖北的兩化融合結構模式在全國比較具有代表性。兩化融合結構優化不是弱化工業、強化信息業的發展道路，更不是弱化第二產業、強化第三產業的發展模式，而是提升工業為主的第二產業的信息科技含量，使產業附加值增速高于產值增速。同時以新型工業化為紐帶，為信息業、尤其是信息服務業創造更廣闊的需求空間。

強調總體效率的空間均衡是省域局部結構差異產生的本質原因，但同時區域發展的不均衡、不協調、不可持續也加劇了省域兩化融合結構差異。如何從省域兩化融合的結構差異中識別均衡性和非均衡性差異是判斷結構差異合理程度的關鍵。空間均衡對省域兩化融合結構優化至關重要，但是對于如何在空間均衡基礎上評價省域兩化融合結構效率和空間極化水平，判斷兩化融合結構省域分布差異的時空演化特征，界定均衡性結構差異和非均衡性結構差異等問題，需要后續深入研究。

參考文獻：

1.俞立平，潘云濤，武夷山.工業化與信息化互動關系的實證研究[J].中國軟科學，2009（4）

2.謝康.系統不確定性、趨同與優化—論非系統中的管理科學問題[J].中山大學學報（社會科學版），2005（2）

3.劉倫武.中國工業化成熟度與信息化萌發度的關系[J].統計與決策，2006（9）

4.金將軍.兩化融合的理論體系[J].信息化建設，2009（4）

5.TSUI K，WANG Y.Polarization Ordering and New Classes of Polarization Indices[R].Memo：The Chinese University of Hong Kong，1998

6.徐盈之，孫劍.信息產業與制造業的融合—基于績效分析的研究[J].中國工業經濟，2009（7）

7.張芮，趙麗，楊洪焦.區域經濟差異測量方法述評[J].統計與決策，2008（4）endprint