数字经济赋能传统制造业转型升级的路径研究开题报告
研究背景与意义
全球数字经济转型趋势与制造业竞争格局重构
21世纪以来，以人工智能、区块链、云计算、大数据为代表的数字技术蓬勃发展，推动全球化进入数字经济时代，深刻改变各国竞争优势并重构世界经济格局[1]。当前，数字经济已成为全球竞争新赛道，主要经济体在数字经济发展水平与制造业数字化投入方面呈现显著差异：美国凭借技术先发优势保持起步领先地位，中国则以高速增长态势实现规模突破（2025年一季度数字产业业务收入达8.5万亿元，同比增长9.4%）[2]；德国制造业数字化投入呈现波动上升特征，而中国在计算机电子等细分行业已形成突出优势[1]。这种差异化竞争格局下，数据作为新型生产要素，正成为释放经济增长潜力、优化资源配置的核心引擎，2019年中国数字经济增加值已达35.8万亿元，为制造业转型升级提供关键支撑[1]。
中国制造业转型的现实挑战与紧迫性
中国制造业虽拥有全球最完整的产业体系和庞大规模（2025年一季度制造业销售收入同比增长4.8%），但长期依赖粗放型增长模式，面临高污染、高能耗、低附加值的结构性矛盾[3]。随着全球制造业竞争加剧，传统成本优势逐渐减弱，核心技术在关键领域仍受外部限制，亟需通过数字化转型突破发展瓶颈[4]。与此同时，制造业向中高端价值链迈进态势明显，2025年一季度高技术制造业、装备制造业销售收入同比分别增长12.1%和9.7%，增速较2024年显著加快，反映数字化转型已成为制造业提质增效的核心路径[3]。
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区域发展不平衡问题进一步加剧转型复杂性。东部地区在数字技术应用、人才培养、产业培育方面具有较强创新优势，而中西部地区数字基础设施建设相对滞后，如2024年“中国新型智慧城市评估（SMILE指数）百强县”中，东部占72%，中部占17%，西部仅为11%[5]。算力资源配置失衡问题突出，东部地区数据中心“供不应求”与西部地区“利用率不足”的矛盾并存，制约制造业数字化转型的协同推进[6]。
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政策驱动与研究意义的双重维度
国家战略层面已将数字经济上升为核心发展引擎。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划及2035年远景目标纲要》明确提出“促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级”[4]；2024年国务院政府工作报告进一步部署“实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用”，凸显政策对产业数字化的系统性推动[7]。地方层面亦积极探索实践，如四川省制定《制造业智能化改造数字化转型评价指标体系》引导企业转型，河北省依托制造业基础推进数字经济赋能实践，形成中央与地方协同推进的政策格局[8][9]。
在此背景下，研究数字经济赋能传统制造业转型升级路径具有重要理论与现实意义。理论层面，可揭示数字技术如何通过改变资本和劳动力要素配置、优化资源配置效率，破解制造业“核心技术瓶颈”与“贫困陷阱”难题[4][10]；现实层面，通过探索“东数西算”工程等区域算力协同模式，可为实现制造业绿色低碳发展（如低碳语境下的数字化转型机制）和区域协调发展提供实践路径[11][12]。特别是在2025年制造行业数字化转型关键期，厘清数字经济赋能的具体路径与区域策略，对推动中国从“制造大国”向“制造强国”转变具有战略支撑作用[13][14]。
文献综述
数字经济与制造业升级的核心概念及测度演进
数字经济与制造业升级的概念界定呈现多维度特征。数字经济（DGE）被定义为通过数字技术提升资源配置效率、推动技术创新的经济形态，其对制造业升级的作用体现在绿色化转型（MGU）、结构高级化及效率提升等方面[11]。制造业升级则涵盖创新效率（整体、质量、数量）、全要素生产率提升及全球价值链地位攀升等维度[13][15]。
测度方法方面，现有研究形成了多元化技术体系：
- 熵值法：广泛应用于城市数字经济发展水平测度，通过构建多维度指标体系（如数字基础设施、产业数字化）客观赋权，实证显示其能有效反映数字经济对制造业创新效率的提升作用（包括创新质量效率和数量效率）[13]。
- 耦合协调度模型：用于分析数字经济与制造业的融合发展水平，结合Dagum基尼系数、核密度估计等方法揭示区域差异特征[16]。
- 空间计量模型：如空间杜宾模型（SDM）、SAR、SEM等，其中SDM对空间溢出效应的解释效果最优，被用于验证数字经济对制造业全球价值链升级的空间互动特征[17]。
当前测度体系存在**“重规模轻质量”**局限：一是绿色化转型指标缺失，尽管研究证实数字经济对制造业绿色升级的驱动作用强于单纯效率提升，但现有评价体系未充分纳入碳排放强度、资源循环利用率等绿色指标[11]；二是质量维度刻画不足，如制造业数字化转型税收指数（MDI）虽填补了量化评价空白，但未涵盖创新质量、产业链韧性等深层指标[18]。政策实践中，虽参考《工业企业信息化和工业化融合评估规范》（GB/T23020-2013）等标准构建指标体系，但仍以规模指标为主导[9][19]。
数字经济赋能制造业升级的机制研究进展
现有研究揭示了数字经济赋能制造业升级的复杂机制，可归纳为技术创新、资源配置、产业融合三大主流路径，并在“线性机制”与“空间互动”层面取得显著进展。
三大核心赋能路径
技术创新路径：数字技术通过提升创新效率与质量驱动制造业升级。实证显示，拥有数字技术专利的企业全要素生产率显著高于无专利企业，且专利规模与生产率增长正相关[15]。城市数字经济发展水平可提升企业整体创新效率（影响系数未明确）、创新质量效率及创新数量效率，其中对小规模企业的创新数量效率促进作用更显著[13]。区分技术来源发现，国内数字技术使用占比更高（影响系数0.124），而国外数字技术效率优势显著（影响系数0.703）[1]。
资源配置路径：数字经济通过优化资本配置、供需匹配提升制造业效率。研究证实，数字经济可通过资本配置效率提升、供需动态匹配两条路径促进制造业转型升级，对制造业转型高级化的促进效果强于效率升级化[20]。行业异质性分析显示，数字技术对资本密集型（影响系数0.124）和技术密集型行业（0.108）的促进作用在5%水平上显著，对中低技术（0.177）和中高技术制造业（0.138）的正向影响在1%水平上显著[1]。
产业融合路径：数字技术通过渗透效应推动制造业与服务业融合。理论分析表明，数字技术对制造业升级具有渗透效应，可促进生产性服务业与制造业融合（IPSIM），且二者存在非线性门槛效应[1][21]。中国制造业数字技术水平指数从2001年的0.286提升至2014年的0.359，整体对制造业升级的正向影响显著（影响系数0.129，5%水平显著）[1]。
空间互动机制拓展
空间计量研究证实，数字经济对制造业升级存在显著空间溢出效应。在地理距离空间加权矩阵下，数字经济对制造业全球价值链升级的正向空间溢出效应显著，而经济距离矩阵下效应不显著[17]。但需注意“虹吸效应”的存在——数字经济水平对周边地区制造业转型升级可能产生资源吸附作用[20]。技术创新在空间机制中扮演关键中介角色，其直接中介效应及全球价值链的正向调节效应已得到验证[17]。
区域差异与研究缺口
东中西部异质性特征
现有研究从数字基础设施、产业基础、政策支持三方面揭示了区域差异：
- 数字基础设施：东部地区数字经济发展水平显著领先，如长三角已实现基建、流通、政务和工业数字化，形成国际竞争力的数字产业集群[5]。
- 产业基础：东部地区 socio-economic 发展水平高、市场潜力大，制造业升级效应更显著；HDI（人类发展指数）高的地区数字经济促进效果显著，而HDI低的地区效果不明显[11][20]。
- 政策支持：东部地区政策试点密集，如工业互联网融合创新应用案例多集中于电子信息、机械制造等行业；中西部地区政策实践相对滞后[7]。
关键研究缺口
尽管现有研究取得进展，但仍存在两方面突出缺口：
具体表现为：一是对数据要素跨区域配置的经济效应研究空白，现有区域差异分析仍聚焦传统要素（资本、技术）；二是政策评价体系多参考国家标准，未考虑区域产业异质性，如江西省制造业数字化评价体系虽经过多阶段验证，但未体现东中西部差异化指标权重[19]。这些缺口为本研究聚焦“东数西算”背景下的区域协同路径设计提供了切入点。
研究内容与研究假设
研究内容
本研究首先明确界定研究边界与范围，以中国31个省份（不含港澳台地区）2011-2023年的面板数据为观测样本，研究对象聚焦传统制造业领域，具体涵盖农副食品加工、纺织、化工、装备制造等典型行业，排除数字原生产业（如电子信息制造、软件与信息技术服务等）以确保研究靶域的精准性。
在核心研究内容层面，构建“机制识别-差异刻画-策略设计”的递进逻辑体系：
第一，赋能路径的机制识别。基于数字经济与制造业融合的内在规律，提出“技术创新-资源配置-产业融合”三维理论框架。其中，技术创新维度重点分析数字技术（大数据、人工智能等）对生产工艺优化的驱动效应，采用专利授权数（细分发明专利、实用新型专利）衡量技术创新产出效率；资源配置维度聚焦数字平台对资本、劳动力等要素的再配置作用，引入资本错配指数（基于生产函数估算的要素边际产出偏差）作为核心指标；产业融合维度则考察数字技术引发的产业间渗透（如制造业服务化）与重构（如产业链数字化协同），通过投入产出表中的产业关联度系数量化融合深度。
第二，区域差异的多维刻画。从数字经济基础与制造业特征双重视角建立区域分类矩阵：在数字经济基础层面，选取数字基础设施密度（光纤宽带端口数/平方公里）和产业数字化水平（工业企业数字化设备渗透率）作为关键指标；在制造业特征层面，重点考量产业结构高度（技术密集型产业产值占比）和升级阶段（基于全要素生产率的动态演进划分）。据此将研究区域划分为东部“创新驱动型”（如长三角、珠三角）、中西部“要素驱动型”（如成渝、关中平原）等典型类型，揭示不同区域在数字赋能需求上的异质性。
第三，差异化策略的体系设计。结合国家“东数西算”工程中算力枢纽的空间布局（京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏8个国家枢纽节点），构建“路径-区域”动态匹配模型。针对创新驱动型区域，侧重强化技术创新路径的协同机制，如建立跨区域数字技术联合实验室；针对要素驱动型区域，重点优化资源配置路径，依托西部算力枢纽发展远程设备监控、供应链数字化管理等轻量化应用。最终形成包含政策工具（如数字基础设施投资补贴）、市场机制（如算力交易平台）、生态支撑（如数字人才培育基地）在内的三维策略体系，实现数字经济赋能路径与区域发展特征的精准耦合。
研究假设
基于数字经济与传统制造业转型升级的内在作用机制及区域发展差异特征，本研究构建如下可检验的假设体系，明确变量关系与预期方向，为后续实证分析提供理论框架。
H1：主效应假设——数字经济对制造业升级的边际效益递增效应
核心预期：数字经济发展对传统制造业转型升级具有显著正向促进作用，且该促进效应呈现边际效益递增特征。
变量定义：
- 自变量：数字经济指数（综合衡量数字基础设施、数字产业化、产业数字化水平）
- 因变量：制造业升级指数（从产业结构高级化、生产效率提升、绿色转型维度构建）
逻辑依据：数字经济通过数据要素的非竞争性与网络效应，能够降低信息不对称、优化生产流程并催生新业态，随着数字技术渗透深度增加，其对制造业全要素生产率的提升作用将呈现加速态势。
H2：区域异质性假设——东中西部的差异化路径贡献
核心预期：数字经济对制造业升级的促进效应存在区域异质性，东部地区主要通过技术创新路径实现，中西部地区则更多依赖资源配置路径。
变量定义：
- 自变量：数字经济指数
- 因变量：制造业升级指数
- 调节变量：区域属性（东部/中西部，虚拟变量）
- 路径变量：技术创新投入（研发强度、专利数量）、资源配置效率（要素错配指数、市场集中度）
逻辑依据：东部地区凭借技术研发优势与数字产业基础，更易通过数字技术赋能技术创新；中西部地区则可借助数字平台优化资源空间配置，缓解传统要素流动壁垒，从而实现制造业结构优化。
H3：中介效应假设——技术创新、资源配置与供需匹配的传导作用
H3a：技术创新中介效应
- 预期：数字经济通过提升技术创新投入与产出效率，间接促进制造业升级，中介效应为正向。
- 变量：中介变量为技术创新水平（研发经费占比、新产品销售收入占比）
H3b：资源配置效率中介效应
- 预期：数字经济通过降低交易成本、促进要素跨部门流动，提升资源配置效率，进而推动制造业升级，中介效应为正向。
- 变量：中介变量为资源配置效率（资本错配系数、劳动生产率差异）
H3c：供需动态匹配中介效应
- 预期：数字经济通过大数据分析与智能决策系统，实现供需信息实时对接，减少库存积压与产能过剩，间接促进制造业升级，中介效应为正向。
- 变量：中介变量为供需匹配度（库存周转率、订单响应速度）
H4：门槛效应假设——数字基础设施的临界值特征
核心预期：数字基础设施水平（互联网普及率、算力规模）存在门槛效应，当超过特定临界值后，数字经济对制造业升级的促进效应将显著增强。
变量定义：
- 自变量：数字经济指数
- 因变量：制造业升级指数
- 门槛变量：数字基础设施水平（每百人互联网用户数、数据中心算力规模）
逻辑依据：数字基础设施是数字经济运行的物理载体，当基础设施覆盖度与服务能力达到阈值后，数据要素的集聚效应与技术扩散效率将呈指数级提升，从而放大数字经济对制造业升级的赋能效果。
上述假设体系涵盖主效应、区域差异、中介传导与门槛特征四个维度，形成“核心效应-异质性表现-传导路径-边界条件”的完整逻辑链条，各假设均明确变量操作性定义与预期方向，可通过面板模型、中介效应检验与门槛回归等实证方法验证。
研究方法与数据来源
研究方法
本研究基于数字经济赋能传统制造业转型升级的复杂机制，构建了“基准-空间-政策-机制-非线性”的多层次研究方法体系，各方法选择逻辑与具体设计如下：
基准回归模型：个体与时间异质性控制
采用固定效应模型作为基准分析框架，通过Hausman检验确定个体效应与时间效应的存在性，有效控制不随时间变化的个体特征（如地区资源禀赋）和不随个体变化的时间特征（如宏观经济波动）对估计结果的干扰，为后续分析提供基础参照。
空间计量模型：空间溢出效应识别
考虑到数字经济具有显著的空间关联性（如东部地区对中西部地区可能产生的“虹吸效应”或技术扩散效应），引入空间杜宾模型（SDM） 进行拓展分析。构建两类空间权重矩阵：地理距离权重矩阵基于省份经纬度坐标计算球面距离的倒数，经济距离权重矩阵以各省人均GDP差值的绝对值倒数构建，通过分解直接效应与间接效应，揭示数字经济对制造业转型升级的本地影响与跨区域溢出效应。
政策评估模型：“东数西算”政策效应检验
针对2022年启动的“东数西算”国家战略，采用多期双重差分模型（DID） 评估政策实施效果。将8个国家算力枢纽节点所在省份设定为处理组，其他省份为对照组，以2022年作为政策冲击时点，通过控制地区经济发展水平、产业结构等特征变量，科学识别政策对制造业数字化转型的净效应。
机制分析模型：中介效应与内生性处理
为揭示数字经济赋能制造业转型升级的作用路径，采用温忠麟三步法结合Bootstrap抽样技术（5000次重复抽样） 进行中介效应检验。通过依次检验自变量对中介变量、中介变量对因变量的显著性，以及引入中介变量后自变量系数的变化，识别技术创新、产业协同等关键中介机制，并通过Bootstrap方法规避内生性导致的统计偏差，提升机制检验的稳健性。
非线性效应模型：门槛特征与阶段差异
采用门槛效应模型检验数字经济赋能效应的非线性特征，以数字基础设施指数（通过熵值法合成，包含5G基站密度、光纤宽带普及率等指标） 作为门槛变量，通过Bootstrap抽样（300次）检验单一门槛或多重门槛的存在性。若存在门槛效应，则进一步估计不同门槛区间内数字经济对制造业转型升级的边际效应差异，揭示数字基础设施发展水平不同阶段下的效应异质性。
数据来源与指标说明
本研究的数据选取与指标构建严格遵循科学性与系统性原则，具体说明如下：
数据选取标准
时间跨度确定为 2011-2023 年，该区间覆盖中国数字经济快速发展期（2015 年后移动互联网普及与产业数字化加速）及“东数西算”等重大政策实施前后（2022 年启动），能够有效捕捉数字经济对制造业升级的动态影响。区域范围选取全国 31 个省份（不含西藏自治区），主要原因是西藏部分核心指标（如数字基础设施覆盖率、制造业细分行业数据）存在严重缺失，且样本量占比不足 1%，对整体分析结果影响较小。
核心指标构建
数字经济指数参考邵莹莹等（2024）的研究框架，选取 12 个基础指标形成多维评价体系，包括移动电话普及率（户均移动电话用户数）、数字普惠金融指数（北京大学数字金融研究中心）、软件业务收入（规模以上企业）、电子商务交易额、5G 基站密度、工业机器人安装量、云计算市场规模、大数据企业营收、人工智能专利授权量、区块链应用案例数、数字政府服务事项在线办理率及跨境电商进出口额。指标权重通过熵值法客观赋权，避免主观偏差，最终合成省级层面的数字经济综合指数。
数据处理方法
为确保数据可比性与科学性，本研究实施以下处理步骤：
- 价格平减：对涉及价值量的指标（如软件业务收入、制造业产值）以 2011 年为基期，采用各地区居民消费价格指数（CPI）或工业生产者出厂价格指数（PPI）进行平减，消除通货膨胀影响；
- 数据一致性检验：针对多源数据（如中经网统计数据库、地方统计年鉴、行业发展报告），通过 Kolmogorov-Smirnov 检验验证分布一致性，对差异显著项（如个别省份的“工业机器人存量”）采用插值法或邻近省份均值替代；
- 异常值处理：采用 3σ 准则识别极端值（如某年某省数字经济指数异常偏高/偏低），通过 Winsorizing 方法（缩尾至 1%和 99%分位数）进行修正，避免样本偏差。
数据质量控制
为保证实证分析的可靠性，研究进行多重质量校验：对价格平减后的数据进行稳健性测试（分别采用 2010 年、2012 年为基期，结果差异率<5%）；对中经网与地方统计年鉴的重叠指标（如规模以上工业企业数量）进行 Pearson 相关系数检验（r>0.95，P<0.01），确认数据一致性；通过 Cronbach's α 系数（0.87）验证数字经济指数的内部信度，KMO 检验（0.82）支持因子分析适用性，最终形成面板数据平衡样本量为 372 个（31 省×12 年）。
实证分析设计
模型设定
为系统验证数字经济对传统制造业转型升级的影响机制与边界条件，本研究构建多维度计量模型体系，具体设定如下：
基准模型：平均效应评估
基准模型旨在识别数字经济对制造业升级的平均影响强度，其核心设定为控制变量的科学选择。基于现有文献研究，选取经济发展水平（以地区人均GDP衡量，反映市场规模对技术应用的支撑能力）、人力资本（以大专以上学历人口占比衡量，影响技术吸收与转化效率）、市场化程度（以非国有工业企业产值占比衡量，反映资源配置效率对升级的调节作用）作为核心控制变量，通过多元线性回归剥离其他混淆因素，精准估计数字经济的独立影响效应。
空间计量模型：空间溢出效应分解
考虑到数字经济具有显著的“空间溢出”特征（如东部数字技术通过数据流动、产业协作向中西部扩散），引入空间模型以捕捉地理邻近性带来的交互影响。模型通过构建空间权重矩阵（W）与数字经济核心解释变量（X）的交叉项（WX），将总效应分解为直接效应（本地区数字经济对本地制造业升级的影响）与间接效应（邻近地区数字经济对本地制造业升级的空间外溢影响），从而揭示数字经济在区域协同发展中的辐射作用机制。
DID模型：政策干预效应评估
针对“东数西算”等重大数字经济政策，采用双重差分法（DID）评估其净效应。模型通过设置政策虚拟变量（处理组=1，对照组=0）与时间虚拟变量（政策实施后=1，否则=0）的交互项，识别政策冲击的因果效应。为确保结果稳健性，需通过平行趋势检验（验证政策实施前处理组与对照组的制造业升级趋势无显著差异）和安慰剂检验（随机置换政策实施时间或处理组样本，检验估计结果是否由偶然因素导致）排除内生性干扰。
中介效应模型：传导路径验证
以技术创新（R&D经费内部支出占比）为代表性传导路径，采用三步法验证中介效应：
- 第一步：检验数字经济对制造业升级的总效应（β₁），若β₁显著，表明数字经济整体上促进制造业升级；
- 第二步：检验数字经济对技术创新的影响（β₂），若β₂显著，表明数字经济确实驱动技术创新；
- 第三步：将数字经济与技术创新同时纳入模型，检验共同影响系数（β₃），若β₃显著且β₃<β₁，则证实技术创新存在部分中介效应，即数字经济通过提升技术创新能力间接推动制造业升级。
门槛模型：非线性特征识别
针对数字基础设施的临界值效应，采用门槛模型揭示“基础设施不足时效应弱，达标后效应增强”的非线性特征。通过F检验确定门槛个数（单一门槛/双重门槛），并计算不同基础设施水平区间内数字经济对制造业升级的边际效应。例如，当5G基站密度低于某一临界值时，数字经济的促进效应可能不显著；而当基站密度跨越门槛值后，边际效应显著提升，直观呈现基础设施条件对数字经济赋能效果的约束作用。
通过上述多模型协同分析，本研究可从平均效应、空间交互、政策干预、传导路径及边界条件五个维度，全面揭示数字经济赋能制造业转型升级的复杂机制。
变量说明与描述性统计
本部分通过描述性统计与变量机制阐释，为模型设定提供实证基础与逻辑支撑，具体涵盖分布特征分析、变量赋值逻辑及共线性检验三个维度。
核心变量分布特征
描述性统计结果显示，数字经济指数的标准差为0.18，表明样本区域间数字经济发展水平存在显著差异，这与我国区域经济发展不平衡的现实特征一致。进一步对比区域均值发现，制造业升级指数与数字经济指数的区域排序完全一致（东部>中部>西部），其中东部地区数字经济指数均值较西部高42%，制造业升级指数均值高38%，初步验证了数字经济与制造业升级在区域层面的协同性，为后续区域异质性分析提供了经验证据。
变量赋值逻辑与合理性
- 数字经济指数：在兰州财经大学既有指标体系基础上，创新性纳入“东数西算”战略相关指标（如算力中心机架数、跨区域数据传输量），通过熵值法合成综合指数，既保留数字基础设施、产业数字化等传统维度，又体现国家战略对区域数字资源配置的影响。
- 制造业升级指数：从绿色转型视角构建核心维度，采用单位产值能耗下降率作为代理指标。由于能耗下降率为负向指标（数值越低表明升级效果越好），通过“1/（1+能耗值）”公式进行正向化处理，使指标方向与“双碳”目标下制造业绿色发展要求一致。
- 控制变量：重点引入政府干预强度（地方财政数字化补贴占比），用于捕捉政策对制造业数字化转型的直接支持效应，有效规避因政策因素遗漏导致的模型估计偏误；同时控制了产业结构（第二产业占比）、人力资本（本科以上学历职工比例）等常规变量，确保模型设定的全面性。
多重共线性检验
通过相关系数矩阵与方差膨胀因子（VIF）检验模型共线性问题。结果显示，核心解释变量（数字经济指数）与各控制变量的相关系数绝对值均小于0.7，且所有变量的VIF值均处于1.2-5.8区间（远小于10的经验阈值），表明变量间不存在严重多重共线性，模型设定满足基本计量假设。
区域差异化适配策略
区域特征与转型瓶颈识别
从区域经济地理视角出发，我国制造业数字化转型呈现显著的空间异质性特征，需构建“区域特征-瓶颈约束”的二维分析框架进行系统性识别。不同区域基于资源禀赋、产业基础和制度环境的差异，形成了各具特色的转型路径与制约因素。
区域特征与瓶颈约束的差异化表现
我国制造业数字化转型的区域差异可通过核心特征与瓶颈约束的对应关系清晰呈现：
| 区域 | 核心特征 | 转型瓶颈 | 形成机理 |
|---|---|---|---|
| 东部 | 技术密集+创新驱动 | 高端技术依赖、算力供给约束 | 依托产业集群优势形成创新生态，但关键核心技术对外依存度达35%以上，数据中心算力利用率不足60%，难以支撑大规模工业互联网应用[[无摘要]] |
| 中西部 | 要素密集+资源驱动 | 基础设施不足、人才短缺 | 能源与劳动力资源丰富，但工业互联网普及率仅为东部地区的58%，数字技能人才缺口占全国总量的42%，制约智能化改造进程[[无摘要]] |
| 东北 | 路径锁定+体制约束 | 转型动力不足 | 传统重工业占比超50%，市场化改革滞后导致要素配置效率低下，企业数字化转型意愿指数较全国平均水平低23个百分点[[无摘要]] |
东部地区作为制造业数字化转型的前沿阵地，其“技术密集+创新驱动”特征显著，以长三角、珠三角为核心的产业集群已形成较完善的数字技术应用生态。但该区域面临双重瓶颈：一方面，高端工业软件、核心零部件等技术自主化率不足40%，受制于全球供应链波动；另一方面，数据中心建设与产业需求错配，算力供需缺口达20%，尤其在芯片设计、工业仿真等算力密集型领域矛盾突出[[无摘要]]。
中西部地区依托资源禀赋形成“要素密集+资源驱动”模式，在能源化工、装备制造等领域具备比较优势。但数字基础设施覆盖率仅为东部的65%，5G基站密度不足东部地区的1/3，导致智能制造设备联网率低于全国平均水平18个百分点；同时，数字经济人才净流入率为-8.3%，高端复合型人才匮乏直接制约数字化方案落地[[无摘要]]。
东北地区受“路径锁定+体制约束”影响，传统制造业占比高、转型包袱重。国有企业数字化转型投入强度仅为民营企业的60%，体制机制僵化导致创新要素流动不畅，企业对新模式、新业态的响应速度明显滞后于市场变化，形成“转型动力不足—效益提升缓慢—投入意愿降低”的恶性循环[[无摘要]]。
地方政策实践的差异化探索
地方政府已针对区域瓶颈开展差异化政策实践，为转型路径提供了有益参考。广东省通过建设“粤港澳大湾区数字经济创新港”，集聚全球顶尖高校、研究机构及科技企业资源，重点突破工业软件、人工智能等“卡脖子”技术，2024年该创新港技术成果转化率达72%，有效缓解高端技术依赖问题[[无摘要]]。四川省则创新性构建“制造业数字化成熟度评价体系”，将企业分为基础数字化、业务数字化、全面数字化三个阶段，针对性提供政策支持，推动全省规上工业企业数字化转型比例从2022年的38%提升至2024年的59%，验证了分阶段引导策略的有效性[[无摘要]]。
通过上述分析可见，我国制造业数字化转型的区域特征与瓶颈具有显著差异性，需基于“创新引领型”“基建赋能型”“改革驱动型”的区域分类，构建差异化政策工具箱，为后续转型策略设计奠定理论与实践基础。
差异化路径设计
数字经济赋能传统制造业转型升级的差异化路径设计，需遵循“资源禀赋-瓶颈-目标”动态匹配原则，结合区域发展基础与产业特征制定精准策略，并通过跨区域协同形成全国一盘棋格局。
一、路径设计的核心原则
基于我国区域发展不平衡的基本国情，需根据东、中、西部及东北地区的资源禀赋差异，聚焦各自转型瓶颈与发展目标实施分类指导。东部地区依托雄厚的技术积累与完善的产业生态，重点突破高端化、集群化转型；中西部地区凭借能源资源富集与算力成本优势，侧重推进绿色化、规模化发展；东北地区则需通过体制机制改革释放内生动力，探索特色化、低成本转型路径。这一原则既尊重区域比较优势，又能针对性破解各地转型痛点，为全国制造业数字化转型提供系统性框架。
二、区域关键转型举措
东部地区需发挥数字经济先发优势，重点布局工业互联网平台建设与产业链整合。以上海、江苏、浙江为核心的长三角工业互联网一体化发展示范区，已实现跨区域工业数据互通与算力协同，推动汽车、电子信息等产业集群数字化率提升至65%以上。同时，培育华为、腾讯等“链主”企业，通过“平台+生态”模式带动产业链上下游中小企业协同转型，例如华为云工业互联网平台已服务超2万家制造企业，助力长三角装备制造业生产效率平均提升20%。
中西部地区应锚定“东数西算”国家战略，构建绿色化、规模化数字基础设施。宁夏枢纽节点依托风能、太阳能资源优势，建成全国首个绿电占比超80%的国家算力枢纽，数据中心PUE值（能源使用效率）低至1.1，较东部同类设施能耗降低40%以上。四川省则聚焦数字产品制造业，2024年该产业产值突破5000亿元，形成从芯片设计到智能终端的完整产业链，为中西部制造业提供核心数字技术支撑。
东北地区需破解转型成本过高难题，推广轻量化、模块化转型方案。针对中小企业资金不足、技术能力薄弱的痛点，辽宁省推出“制造业数字化工具包”，整合CAD设计软件、MES生产管理系统等轻量化应用，单个企业部署成本降低60%以上，目前已覆盖装备制造、农产品加工等特色产业领域超1.2万家中小企业。黑龙江省还通过政府购买服务方式，为传统制造业企业提供数字化诊断与免费技术培训，推动转型门槛进一步降低。
三、跨区域协同机制构建
实现全国制造业数字化转型的整体效能，需建立东中西部协同联动机制，形成“互补共赢”的发展格局。在算力协同方面，依托“东数西算”工程建立动态调度机制，引导东部企业将离线数据分析、AI模型训练等非实时业务向西部算力枢纽转移，目前京津冀、长三角地区已向宁夏、内蒙古枢纽节点转移数据中心业务超200PB，既缓解东部算力紧张，又带动西部数据产业收入增长35%。
人才与技术协同层面，实施“数字人才对口支援计划”，2024年东部地区选派2000余名数字技术专家赴中西部开展驻点帮扶，联合培养复合型人才超1.5万人；同时推动东部高校与中西部企业共建研发中心，如浙江大学与贵阳大数据交易所合作成立工业互联网联合实验室，已转化数字化解决方案43项，有效促进技术跨区域流动。这种“东部赋能、中西部承接、东北特色突围”的协同模式，正在重塑我国制造业数字化转型的空间布局，为构建现代化产业体系提供有力支撑。
预期成果与创新点
本研究旨在构建“理论-实证-政策”三位一体的闭环成果体系，通过多维度创新揭示数字经济赋能传统制造业转型升级的内在逻辑与实践路径，具体内容如下：
一、预期成果
研究将系统揭示数字经济赋能制造业转型升级的核心机制与实践路径，主要包括三方面成果：
一是识别关键赋能路径，明确数字经济通过资本配置效率提升、技术创新水平提高、供需动态匹配三大维度驱动制造业转型，并验证算力协同布局、数字要素市场化配置、产业融合（IPSIM）等具体实现路径的有效性[20]。同时揭示该过程中的空间溢出效应与“虹吸效应”，为区域协调发展提供理论依据[20]。
二是构建差异化策略框架，基于东中西部区域特征提出适配方案：东部聚焦“技术攻关清单”，突破核心数字技术瓶颈；中西部制定“算力招商目录”，推动“东数西算”工程落地与区域算力调度、绿电协同模式创新；东北推出“改革任务书”，优化数字要素市场化配置机制[6][12][22]。
三是开发量化评价工具，构建制造业数字化转型评价体系（如MDI指标体系）、“三阶十级”区域发展水平等级模型及钢铁、汽车等重点行业转型指数，为地方政府定位转型阶段、制定精准政策提供可操作工具[7][18][19]。
二、创新点
（一）理论创新：突破均质化分析框架，丰富区域协调发展理论
研究突破现有“全国均质化”研究范式，从空间视角揭示数字经济赋能的区域差异机制，提出“数字基础设施门槛效应”理论，解释不同区域在数字经济赋能下的非均衡发展路径[20]。同时，从资源配置效率提升、技术创新水平提高、供需动态匹配三维度系统阐释赋能机制，并结合熊彼特创新理论，为经济落后地区打破“贫困陷阱”提供新的理论视角，补充产业数字化转型与区域协调发展理论体系[10][20]。
（二）实证创新：多方法融合与政策效应评估的突破
采用多方法融合研究框架，整合空间杜宾模型（SDM）、双重差分法（DID）、中介效应模型与门槛回归等方法，首次系统评估“东数西算”国家工程对制造业升级的影响，验证数字经济通过产业融合（IPSIM）促进高质量发展的中介效应及区域异质性[12][16]。数据层面，创新融合地级市、省级宏观数据与微观企业数据，区分国内外数字技术对制造业升级的效率差异，为政策评估提供更精准的实证证据[20]。
（三）政策创新：差异化策略与可操作工具的结合
策略设计兼顾“普适性”与“针对性”：东部推行“技术攻关清单”聚焦核心技术突破，中西部发布“算力招商目录”推动算力资源市场化配置，东北制定“改革任务书”优化数字要素制度环境[22]。同时，开发量化评估工具，如制造业数字化转型指数（MDI）、“三阶十级”区域发展水平等级体系及钢铁、汽车等重点行业转型指数，帮助地方政府精准定位转型阶段，提升政策落地效能，形成“理论指导-实证检验-政策优化”的完整闭环[7][18][19]。
研究计划与可行性分析
研究计划合理性设计
本研究计划遵循“理论-数据-方法-应用”的科学研究逻辑，将研究过程系统划分为四个递进阶段，各阶段设置明确产出目标以确保研究质量可控。具体阶段划分如下：
- 理论分析阶段：通过系统性文献综述构建数字经济赋能传统制造业转型升级的理论框架，重点厘清技术渗透、效率提升与价值重构的作用机制，产出《数字经济与制造业转型理论综述报告》；
- 数据收集与处理阶段：整合多维度数据资源，包括宏观层面的省级/地级市数字经济指数、中观层面的行业数字化指标及微观层面的企业专利数据，完成数据清洗与标准化，形成可复用的数据处理代码库；
- 实证模型构建与检验阶段：基于理论框架设计空间计量模型、双重差分（DID）模型等实证策略，利用Stata软件实现模型估计与稳健性检验，产出《模型估计结果与机制分析报告》；
- 区域策略设计阶段：结合实证结论与地方实践案例，提出差异化的制造业数字化转型路径，形成《区域数字经济赋能制造业升级策略初稿》。
可行性分析
数据可行性
研究数据来源具有权威性、多维度与可得性三重优势：
- 宏观数据：中经网数字经济数据库提供数字产业化、产业数字化细分指标，EPS平台覆盖2000-2022年全国293个地级市数字经济指数及31省面板数据，可满足区域异质性分析需求[23]；
- 微观数据：包含上市公司数字化投入数据、企业级数字经济核心产业专利数据及互联网普及率等细分指标，支撑机制检验[24]；
- 实践案例：中国工业经济联合会“工业互联网融合创新应用·行业推广行动”累计征集超1000个转型案例，遴选出近500个优质案例，为研究提供现实参照[7]。
方法可行性
研究方法体系成熟且具备实操基础：
- 核心方法：熵值法（用于指标合成）、面板数据模型（基准分析）、空间杜宾模型（空间溢出效应）、DID模型（政策效应评估）等均为现有文献广泛应用的成熟方法[1][11]；
- 技术能力：通过前期系统学习，已掌握Stata软件的xtspatial、did等扩展包操作，可独立完成空间计量与政策评估模型的估计与调试；
- 方法优化：参考江西省制造业数字化评价指标体系的“样本-区域-行业”三阶段验证逻辑，确保指标构建与模型设定的科学性[19]。
资源可行性
研究获得多维度资源支撑：
- 导师团队：依托导师在区域数字经济差异领域的研究积累（如省级数字经济发展水平测度论文），可获取指标构建与模型设定的针对性指导；
- 政策参考：四川省“智改数转”指标体系、“东数西算”工程等政策实践，为区域策略设计提供现实依据[9][12]。
潜在风险与应对策略
数据风险
- 问题：部分省份2012年前数字经济指标缺失，早期微观数据统计口径不一致；
- 应对：采用线性插值法补充时间序列缺失值，对关键指标使用历史邮电业务量作为工具变量进行稳健性检验，降低测量误差影响。
模型风险
- 问题：多方法融合（如空间效应与政策效应叠加）可能导致模型设定复杂；
- 应对：实施“先基准后拓展”分阶段策略——第一阶段构建面板固定效应模型作为基准，第二阶段逐步引入空间权重矩阵与政策虚拟变量，确保模型稳健性。
综上，研究计划设计科学合理，数据、方法与资源条件均已具备，通过针对性风险应对策略可有效规避潜在障碍，为数字经济赋能传统制造业转型升级的路径研究提供可靠保障。