长江经济带数字经济环境对制造业转型升级的影响及空间异质性探析

摘要：基于长江经济带11省市2013—2021年面板数据，以其原始特征数据为基础，通过机器学习与熵值法结合测度发展水平；使用固定面板模型回归和空间杜宾模型研究数字经济对制造业升级的影响。结果发现：数字经济发展有效促进制造业优化升级。但数字经济对制造业转型的影响存在明显的空间依赖性，不同发展程度的地区影响作用的异质性较为明显，随着长江上游—中游—下游地理的推进，在直接效应中分别呈现“促进—无—促进”作用，在间接效应中呈现“抑制—无—促进”作用，总效应中呈现“抑制—无—促进”的影响作用。因此，在制定政策深化数字经济布局、助力制造业转型时，应考虑区域发展差异和数字经济的特点。

关键词：数字经济；机器学习；制造业转型；长江经济带

作者简介：张文英，中国政法大学商学院博士研究生，主要从事产业数字化转型、数字经济研究；葛建华，中国政法大学商学院教授、博士生导师，主要从事网络经济与创新研究。

基金项目：国家自然科学基金重点项目“领军企业创新链的组织架构与协同管理”（项目编号：71732002）、2018中国政法大学科研创新项目“共享经济的商业模式研究”（项目编号：10818423）的阶段性成果。

中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1001-4403（2023）03-0051-12

DOI：10.19563/j.cnki.sdzs.2023.03.006

一、引言

数字经济为传统制造业提供了“共享经济”的创新商业模式，增加了产业链条的延展，在一定程度上解决了劳动生产率高的进步部门和劳动生产率低的停滞部门之间的不平衡增长问题。与此同时，随着人口红利消失、劳动力资源优势衰减“刘易斯拐点”①①刘易斯拐点是经济学家威廉·阿瑟·刘易斯（W.Arthur Lewis）发表了题为《劳动无限供给条件下的经济发展》中，定义为即劳动力过剩向短缺的转折点。具体为劳动力供给在第一阶段是无限的，工资取决于维持生活所需的生活资料的价值。随着现代工业部门的发展和吸收剩余劳动力，进入第二阶段，劳动力供给逐渐减少，开始出现短缺，工资取决于劳动的边际生产力。经济学把联接第一阶段与第二阶段的交点称为“刘易斯转折点”。的到来，原有国内依赖劳动成本优势的低端制造业受到一定冲击。不可否认，数字经济的发展带来了消费互联网领域技术和资本的涌入，以制造业为代表的实体经济的成长空间被严重挤压。为此，我们难免会考虑数字经济对制造业转型的影响在不同地区间是否会存在差异性？探讨这些问题对于正确定位数字经济发展、分析其在区域制造业转型升级中的作用，对于更好地促进区域制造业转型具有重要的理论意义和现实价值。基于此，本文对现有研究进行扩展：采用空间计量经济学方法，从实证分析数字经济能否促进区域制造业转型并探讨是否存在异质性。研究样本选择长江经济带沿线省级面板数据，覆盖九省二市，横穿东中西部的长江经济带的制造业，具有一定的典型性。

二、文献综述

对于数字经济对制造业转型升级影响的研究，部分学者从宏观层面切入，主要从全要素生产率提高，价值链攀升的角度阐述数字经济与制造业转型的关系，数字经济能够重构制造业的竞争优势，提高全要素生产率，且主要是通过数字技术融合创新路径来发生作用。赵涛等、黄群慧等、郭家堂等、罗珉等、韩先锋等研究得出数字基础设施的普及加速了信息流动效率，通过技术创新提高了全要素生产率，通过新兴技术与数据要素的融合提高了产品的创新效率①①赵涛、张智、梁上坤：《数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据》，《管理世界》2020年第10期，第65-76页；郭家堂、骆品亮：《互联网对中国全要素生产率有促进作用吗？》，《管理世界》2016年第10期，第34-49页；黄群慧、余泳泽、张松林：《互联网发展与制造业生产率提升：内在机制与中国经验》，《中国工业经济》2019年第8期，第5-23页；罗珉、李亮宇：《互联网时代的商业模式创新：价值创造视角》，《中国工业经济》2015年第1期，第95-107页；韩先锋、宋文飞、李勃昕：《互联网能成为中国区域创新效率提升的新动能吗》，《中国工业经济》2019年第7期，第119-136页。，韦庄禹等研究得出数字化变革可以提升制造业全要素生产率且有明显的空间异质性。②②韦庄禹、李毅婷、武可栋：《数字经济能否促进制造业高质量发展？——基于省际面板数据的实证分析》，《武汉金融》2021年第3期，第37-45页。阳镇等认为数字技术驱动了全球价值链分工和地位的重塑，我国要强化数字要素在数字创新驱动发展要素中的核心地位，在产业层面，强化数字经济对产业的赋能效应，打造国内大循环下的产业链与创新链共促机制。③③阳镇、陈劲、李纪珍：《数字经济时代下的全球价值链：趋势、风险与应对》，《经济学家》2022年第2期，第64-73页。另一部分学者从微观层面，主要聚焦在数字经济能够为生产赋能提高生产效率、降低生产成本。宋歌等认为人工智能、大数据等先进技术的引入为制造业的各生产环节赋能，带来生产技术的改进和生产工艺的优化，提高生产效率④④宋歌：《数字经济时代加快传统制造业转型升级研究》，《产业创新研究》2019年第12期，第116-118页。，数据要素的投入能够提升产品在研发设计、柔性生产、平台直销、质量管理环节的能力，提高效率。纪玉俊等认为网络化和数字化平台的普及、数据上下游的共享降低了传统供应链分离带来的高额交易成本问题。⑤⑤纪玉俊、张彦彦：《互联网+背景下的制造业升级：机理及测度》，《中国科技论坛》2017年第3期，第50-57页。

以上研究，为本文提供了很好的数字经济推动制造业转型的理论基础。与此同时，数字经济以其独特的特征打破了地理位置的束缚，数字产业和制造业的相互联系和技术距离对区域制造业转型是否有影响，制造业转型除了受本地数字经济发展影响之外，是否还会受到临近地区的影响，具有不同资源禀赋的地区是否具有异质性，这是需要本文在前人的基础上进一步探讨的。

三、理论分析与假设提出

（一）相关概念界定

关于制造业转型升级的内涵，主要从宏观和中观两个角度，宏观层面是制造业在三次产业结构中整体的表现。中观层面，主要的观点集中在具有土地和劳动等比较优势的低端要素向具有技术、资本等比较优势的高端要素转变，低附加值向高附加值转变的过程。⑥⑥肖国东：《我国制造业转型升级评价及影响因素研究——基于空间面板及空间Tobit模型的分析》，吉林大学2019年博士论文。本文也沿用这一定义，即单位产品本身附加值提升的过程，包括从采购、生产、销售或者其他环节的优化，伴随结构上的优化。从数字经济的定义上看，数字技术是数字经济的核心，以数据作为关键生产要素，依托现代信息网络产生的经济形态，具有新的技术特征和新的要素特征。①①魏江、刘嘉玲、刘洋：《数字经济学：内涵、理论基础与重要研究议题》，《科技进步与对策》2021年第21期，第1-7页。

（二）数字经济有效推动制造业转型

假设垄断竞争市场结构下企业符合“柯布-道格拉斯”生产函数，见公式（3-1）。数字经济背景下，数据要素作为一种新的生产要素被引入，并与其他生产要素融合，形成了数字经济新型的生产关系，为此将数据要素D纳入影响生产总值的新因素，增加数据要素的投入会提高生产总值，γ为产出弹性。同时人工智能等新兴技术与传统工业技术的融合改变了综合技术水平的投入产出贡献形成A1+An得到公式（3-2）。数据要素增加了资本、劳动力要素的生产效率，数据要素依赖传统要素的投入，各种生产要素在生产中的配比关系决定了最终的产值，得到公式（3-3）。对公式（3-3）取对数，然后对数据要素的弹性系数γ求偏导，来判断数据要素弹性系数对总产出的边际效应，得到公式（3-5）。

因为ln D、ln K、ln L、dα/dγ、dβ/dγ均大于0，所以dY/dγgt;0。由此我们可以看出，数据生产要素的弹性系数对总产出的边际效应大于0，换句话说，数字经济下数据要素的投入，使得总产出的边际效应递增，产量增加。原因在于数据要素使得单位劳动或者资本要素创造出高于缺乏数据要素的价值，增大传统要素在价值链流转过程中产生的价值，提高生产效率②②王开科、吴国兵、章贵军：《数字经济发展改善了生产效率吗》，《经济学家》2020年第10期，第24-34页。。同时数据要素作为一种新的生产要素，可以提供数据增值服务，提升产品服务质量。数字经济的发展改变了劳动、资本、数据等生产要素在生产中的配比关系，改变了整体的综合技术水平，提高了技术的投入和产出贡献，提高了生产效率，提高了生产总值。

由此，假说1：数字经济对制造业转型升级具有正向作用。

（三）数字经济对制造业转型具有空间效应

数字经济赋能制造业转型的空间效应表现在∶第一，数字经济存在空间溢出效应③③张腾、蒋伏心、韦朕韬：《数字经济能否成为促进我国经济高质量发展的新动能？》，《经济问题探索》2021年第1期，第25-39页。，并通过信息溢出、技术溢出、知识溢出④④任晓刚、李冠楠、王锐：《数字经济发展、要素市场化与区域差距变化》，《中国流通经济》2022年第1期，第55-70页。的方式促进制造业转型升级。数字经济能够增强空间上的经济关联性。新经济地理学相关理论认为在生产要素自由流动的驱使下，经济活动呈现空间分布⑤⑤Krugman P.Increasing Returns and Economic Geography.Journal Of Political Economy，1991.，并且产生集聚效应加快知识和技术溢出。数字经济减少了地区间生产要素流动的壁垒，增多了企业主体之间跨区域的交流机会，对邻近地区企业创新绩效产生正向影响①①徐向龙、侯经川：《促进、加速与溢出：数字经济发展对区域创新绩效的影响》，《科技进步与对策》2022年第1期，第50-59页。，同时由于“竞争效应”“示范效应”的存在②②王春燕、张玉明：《开放式创新下互联网应用对小微企业创新绩效的影响》，《东北大学学报（社会科学版）》2018年第1期，第27-35页。，制造企业的生产方式、管理方式都会因此而得到改善。另外，数字经济引导着消费的多元化、虚拟化与个性化③③樊慧霞、张艺川：《数字经济时代居民消费模式跃迁与税收政策选择》，《地方财政研究》2021年第12期，第41-48页。，平台交易方式倒逼制造业产业端升级。最后，制造业在空间分布上具有聚集效应④④刘明、赵彦云：《中国制造业产业结构空间关系与实证》，《经济理论与经济管理》2017年第3期，第26-36页。，但随着资源过度向中心城市集中，会造成资源错配，不利于区域协调发展⑤⑤吴传清、孟晓倩：《虹吸还是溢出？——“强省会”战略的经济增长极效应分析》，《安徽大学学报（哲学社会科学版）》2022年第1期，第124-136页。，数据要素区别于其他生产要素具有“外部性、低成本复制、非排他性、即时性的特征”⑥⑥蔡跃洲、马文君：《数据要素对高质量发展影响与数据流动制约》，《数量经济技术经济研究》2021年第3期，第64-83页。，通过准确、高效的信息传输，可以降低制造业集聚带来的负面影响。第二，“发展水平高的地区对发展水平低的地区具有虹吸效应，在某种程度上会阻碍产业结构升级”⑦⑦唐红涛、陈欣如、张俊英：《数字经济、流通效率与产业结构升级》，《商业经济与管理》2021年第11期，第5-20页。。区域之间如果数字经济发展水平差距较大，可能会造成发达地区“虹吸”周边欠发达地区的优质资源，形成人才、技术、资本等生产要素集聚，从而对欠发达地区制造业转型产生负向影响。或者经济人口资源集中的城市可能会产生规模经济效应，从而产生集聚效应；但是如果地区的资源环境与公共基础设施承载能力有限，也可能产生“拥挤效应”。⑧⑧周正柱：《长三角城市群经济地理特征与市场一体化影响因素研究——基于“3D+T”框架的分析》，《苏州大学学报（哲学社会科学版）》2022年第4期，第29-40页。为此溢出受到技术差距、技术吸收能力和空间距离的影响。

由此，假说2：数字经济发展对制造业转型存在显著的空间效应。

基于以上分析，绘制出数字经济对制造业转型的影响见图1。

（一）变量测度

1.被解释变量：制造业发展水平（UMI）

参考前人从制造业研究和开发、新产品开发和销售、制造业经济效益和绿色发展三个维度①①何冬梅、刘鹏：《人口老龄化、制造业转型升级与经济高质量发展——基于中介效应模型》，《经济与管理研究》2020年第1期，第3-20页。来衡量制造业发展指标，并利用熵值法②②方大春、马为彪：《中国省际高质量发展的测度及时空特征》，《区域经济评论》2019年第2期，第61-70页。计算综合得分作为模型的被解释变量，最终得到的指标体系如表1所示，具体综合得分测算结果如表2所示。

由此得到制造业升级情况综合得分，从结果来看，长江经济带产业发展比较不平衡，江浙沪处于第一梯队，安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川处于第二梯队，云南和贵州处于第三梯队。其详细结果如表2所示。

12.解释变量：数字经济发展水平（DE）

通过以往文献关于数字经济指标的归纳整理，可以得出多个衡量数字经济的具体指标。之后选取随机森林模型①①Breiman L.Random forest.Machine Learning，2001，45，pp.5-32.来进一步筛选合适指标以衡量数字经济发展水平（DE）。使用基尼指数来评价变量重要程度，网格搜索法进行调优，对缺失的数据采用向后填充插值法进行缺失值处理。按照80%作为训练数据集，20%作为预测数据集，选择RMSE来验证模型的准确性。基于随机森林模型将预测的变量特征对贡献程度进行排序输出，选择特征贡献程度靠前12个的变量。采用熵值法对各个指标进行客观赋权见表3。最终得到长江经济带11省市数字经济的综合得分情况见表4。为了更方便的去理解，我们根据具体指标的性质将其归纳到数字基础设施建设、数字产业发展、以及融合应用三大维度，具体如下表3。

根据权重得到数字经济发展水平综合得分，从结果来看，2013—2021年间，长江经济带各省市数字经济发展水平差异显著。以上海、江苏、浙江为核心的长三角地区数字经济发展水平领先。在长江中游地区各个省份发展差距不大，湖北相对较为突出。长江上游地区数字经济发展水平两级分化严重，其结果如表4所示。

3.控制变量：经济发展水平（ED）

采用人均GDP水平来表征；政府干预程度（GI）。采用地方财政一般预算内支出与GDP的比值来表征，政府的宏观调控如财政补贴、减免税收等政策会直接影响辖区制造业企业的生产决策②②赵永平、徐盈之：《新型城镇化、技术进步与产业结构升级——基于分位数回归的实证研究》，《大连理工大学学报（社会科学版）》2016年第2期，第56-64页。；外商投资（FI）。采用实际外商直接投资与地方生产总值的比重来表征，城市对外开放程度会影响数字化转型的知识、技术成果的溢出③③郭克莎：《外商直接投资对我国产业结构的影响研究》，《管理世界》2000年第2期，第33-35页。;人力资本水平（HC）。采用各省市人均教育经费来表征，人力资本存量在推动制造业转型过程中发挥重大作用④④武晓霞：《省际产业结构升级的异质性及影响因素基于1998—2010年25个省区的空间面板计量分析》，《经济经纬》2014年第1期，第90-95页。。

本文使用的数据来自《中国工业经济统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》。

（二）基本模型设定

基于以上理论分析，具体的计量模型设定如下公式（1）：

其中，UMI表示制造业升级、DE为数字经济、ED表示经济发展水平、GI为政府干预程度、FI表示外商投资、HC为人力资本水平。同时，i表示各省市（i=1，2，…，11），t表示年份（t=2012，2013，…，2021），α、β表示待估系数，μ表示个体固定效应，ε为随机扰动项。

同时为了进一步探究数字经济三个维度对制造业升级水平的影响情况，设置如下模型，见公式（2）：

UMIit=α+β0DE_infra+β1DE_indus+β2DE_appli+γ1ED+γ2GI+γ3FDI+γ4HC+μit+εit" （2）

设定的基本模型并没有考虑到横截面之间的空间关系，为了进一步验证数字经济对制造业之间正相关关系，我们需要在普通回归模型（1）的基础上假设空间这一要素。数字经济对制造业升级影响的空间计量模型设置见公式（3）：

UMIit=α+β1DEit+β2EDit+β3GIit+β4FIit+β5HCit+ρ∑ni，j=1wijUMIit+δ∑nj=1wij（DEit+EDit+GIit+FIit+HCit）+εit（3）

公式中被解释变量UMI表示制造业升级；解释变量为数字经济（DE）；控制变量包括经济发展水平（ED）、政府干预程度（GI）、外商投资（FI）和人力资本水平（HC）。

空间权重矩阵构建

基于长江经济带地理位置的差异性，构建地理距离矩阵（W1），权重矩阵设定形式如下：

其中，d为i与j两地之间的根据经纬度测算的地理距离。

五、实证结果与分析

（一）基准回归分析

1.回归分析结果

本部分对面板数据进行回归检验，使用Hausman检验，回归结果所示在5%的显著性水平下，随机扰动项与解释变量无关的原假设均被拒绝，相对于随机效应模型，选择固定效应模型得到的估计结果更优。从模型（1）回归结果可知，数字经济总体发展对制造业总体水平效应在控制了经济发展水平、外商投资水平、人力资本水平、政府干预程度后，数字经济发展水平的回归系数为0.509，在5%水平下显著为正，即数字经济与制造业升级呈正相关关系，假设H1成立。另外，从模型（2）回归结果可知，数字基础设施建设水平对制造业升级的影响最大，数字基础设施建设水平提升1%，可以推动制造业发展水平升级0.692%。

2.稳健性检验

为保证本文实证结果的可靠性，考虑到浙江在数字经济和制造业发展水平上都较为领先，本文剔除浙江省样本数据，重新进行实证研究。检验结果表明，模型（3）（4）中，解释变量对被解释变量的作用结果并未发生改变，由此证明上文的实证结果较为可靠。

（二）空间计量分析

1.空间回归结果与分析

全域莫兰值能够反映本区域与相邻区域的集群模式，是判断区域之间相互关系的重要指标。本文以2013—2021年长江经济带11个省市制造业升级、数字经济发展为观测值，采用全域Moran’s I统计值及显著性水平值，检验制造业升级、数字经济发展是否具有省域间的空间依赖性，如表6所示。

观察Moran’s I统计值，可以看到长江经济带11个省市自2013年以来制造业升级、数字经济发展呈现出显著的空间正相关关系，这表明不能忽略制造业升级、数字经济发展的空间依赖性。其中，长江经济带11个省市的制造业升级的空间正相关性大小存在波动，数字经济的空间正相关性大小逐年提高，表明集聚程度逐年更加明显。综上，我们可以得知长江经济带11个省市数字经济、制造业升级具有显著的空间相关性。为了选取合适的空间计量模型，首先进行LM、Wald和LR检验，采用Anselin等①①Luc Anselin：《空间计量经济学：方法与模型》，刘耀彬译，社会科学文献出版社2021年版，第36页。指出的检验方法来选择空间计量模型。在检验结果中SDM模型是合理且最优的选择。

表7是数字经济对制造业升级的空间杜宾模型回归结果，在直接效应中，数字经济都对本省市制造业升级的影响作用显著为正。换言之，数字经济的发展不仅会推动本地区制造业升级，对邻近地区的制造业升级也有推动作用，即数字经济对制造业升级存在空间溢出效应。

2.稳健性检验

为保证结果的可靠性，进行稳健性检验。在此选择两种稳健性检验方式，首先替换邻接矩阵（W2），矩阵替换公式表示为公式（5）。其次替换被解释变量制造业转型水平使用工业增加值outIndus代替，进行检验。

W2=1，i与j邻接0，i与j不临接" " " （5）

使用邻接矩阵稳健性检验和使用工业增加值替换被解释变量进行地理矩阵稳健性校验，检验结果均显示解释变量对被解释变量的作用结果并未发生改变，以上可以说明通过稳健性检验，见表8。

3.异质性回归分析

由于长江经济带横跨上游、中游、下游三大区域，资源禀赋和开发程度差距较大，产能沿江流向递增，而要素丰裕度沿江由西向东递减，总体的分析可能会掩盖地区的特殊性，因此进一步地，将长江经济带区分为上游、中游和下游进行异质性分析。其中，根据其地理位置，上游地区为云南、贵州、四川和重庆，中游地区为湖北、湖南、江西和安徽，江苏、浙江和上海为长江经济带下游。采用地理距离空间矩阵进行回归，回归结果见表9的模型1、2和3。从结果上看数字经济对制造业转型升级的影响在长江上中下游地区具有异质性。

长江上游地区，第一，在直接效应中，本地区数字经济对本地区制造业升级的影响在1%的水平下显著为正，可能的原因：近几年政府主导的数字基础设施的铺设加速了互联网的覆盖率，如贵阳中国数谷、云计算中心等基础设施的建设为东部地区的信息化建设提供了配套服务，同时也加快了本地信息的流转速度，人才、资本的流入，推动本地区制造业转型升级。第二，间接效应在5%的显著水平下显著为负，可能的原因：（1）本地区四省市内部发展不平衡，川渝两省市相对于云贵地区的产业基础更优，中心城市与周边地区的经济差距较大。成都、重庆作为两个一级核心城市吸引了大量劳动力和资本要素的集聚，存在虹吸效应。（2）资源密集型产业占比较大，具有低附加值、低技术装备、资源依赖强①①吴传清：《长江经济带产业发展报告（2018）》，社会科学文献出版社2018年版，第26页。、资本和知识匮乏、产业链环节较少且不完整的特点，这与以数据和要素为主要特征的数字经济对其作用有限。（3）本地区的劳动力素质整体较低，无法充分扩散数字经济带来的技术进步至制造业转型领域，制约了升级发展的潜力。

长江中游地区，第一，直接效应为正但不显著的原因主要有两个方面。（1）该地区主要在产业结构上主是是资源密集型产业和劳动密集型产业，虽然本土劳动密集型产业通过数字化改造提升了效率，但对资源类产业过于依赖。（2）技术具有时滞效应，观测数据收集年限较短，数字孪生技术、工业互联网基础设施建设尚处于初期引入阶段，互动关系尚未形成。第二，间接效应为正但不显著的原因：地区间产业结构相似度高，劳动力、资本等生产要素没有过度聚集到某个地区，不存在虹吸效应。当临近地区的数字经济发展水平提高时，本地区的制造业可以通过学习模仿获得生产过程的重新组织。

长江下游地区，第一，直接效应在1%的显著水平下为正，可能的原因：（1）产业结构上更偏向于技术密集型和资本密集型产业，数字经济对资本要素和技术要素能够更好融合。（2）电子商务、人工智能、数字金融②②胡骋来、屠立峰、乔桂明：《长三角数字金融环境对区域科技创新的影响分析》，《苏州大学学报（哲学社会科学版）》2022年第3期，第41-51页。等数字化产业在该地区相对聚集，发展基础较好，这对制造业的技术创新也起到一定促进作用。（3）消费互联网发展突出，多元化的数字化消费需求能够拉动供给端的生产升级，形成良性的消费与生产互动循环机制。第二，间接效应在1%的显著水平下为正的原因在于具备较好劳动力素质和知识存量，能够充分利用临近地区的数字技术和知识共享。本地区地处长三角区域，各城市之间协同性较好，临近地区的数字经济发展能够对本地区制造业的转型起到一定带动作用。

六、结论与对策建议

本文以文献研究与机器学习相结合的方式构建起评价指标体系，应用熵值法计算综合得分，构建固定效应以及空间计量模型。结论如下：从长江经济带整个地区来看数字经济发展能够有效促进制造业优化升级，但同时数字经济对制造业转型的影响具有一定的地区异质性。随着长江上游—中游—下游地理的推进，在直接效应中分别呈现“促进—无—促进”作用，在间接效应中呈现“抑制—无—促进”作用。对此提出如下建议：

（一）兼顾“有为政府”与“企业主体”

政府统筹规划、合理引导。依托长江经济带产业链完备的优势，发挥长江黄金水道的作用，加强中心城市和城市群的发展，调动各种资源培育市场。加大对落后地区资源、人才、政策的倾斜力度，强化对落后地区投资的优惠条件，共同培育数字经济、制造业转型方面的复合人才。发挥企业主体作用，以应用场景为关联纽带，明确“是否需要数字化改造，哪些环节需要，如何做”，避免进行无目的无计划的数字化转型。发挥龙头企业带动效应，以其为核心建立产业链上下游合作平台，推进工业互联网基础设施建设，中小企业结合自身情况，有选择性的接入互联网基础平台，在生产的各个环节进行再造重塑。

（二）因地制宜，引导数字经济与区域差异化特色产业融合

1.针对长江上游地带，“引进、育人、互动中学”

第一，引进数字经济相关产业。要用好自然资源丰裕、劳动力、土地成本低的优势，积极承接引进与数字经济关联度高又契合本土资源优势的产业，以优化本土数字经济发展环境。第二，推行积极的人才引进政策。优化人才结构，加大对数字科技投入的支持，以提升企业对新兴技术的吸收和转化能力，通过发达地区的技术转让或者溢出效应驱动区域内自有知识更新。第三，降低引势利差。关注长江下游地区的区域内部发展不平衡问题，云贵地区要主动接入川渝地区的地方性生产网络，突破省域边界，在“互动中学”中推进本土产业升级。

2.长江中游地带，“技术创新、干中学、资源协同”

第一，提高自身的技术创新能力，以技术创新来挖掘产业发展潜能，促进本土制造业的内生增长。依托5G网络、数字孪生技术等，探讨产业研发、设计、包装、配送环节的流程虚拟化，模拟车间生产缩短企业成本。第二，加大对企业人才的数字化知识培训，提升数字化技能，在“干中学”中融合传统制造技术与新兴技术。第三，要加强城市群之间的互动联系，长江中游地区区域发展具有武汉、环鄱阳湖、环长株潭三大城市群，要加快产业集群信息化服务平台建设，推进区域内联系。

3.长江下游地带，“变革、育人育产、建立科研联盟”

第一，变革研发、制造模式、服务等创新体系。要充分借助数字经济的正向推进作用，推进工业互联网基础设施建设以实现整个价值链的智能制造。面向工业互联网以众创、众筹、众包、协同创新等形式变革原有研发体系。要以消费者为中心，柔性生产，精准服务变革产品服务体系。第二，培养人才与新兴产业，鼓励建设新型劳动中介平台①①向宽虎、陆铭：《信息技术、新型劳动中介和长三角一体化》，《苏州大学学报（哲学社会科学版）》2022年第2期，第26-36页。，在长三角区域更大范围内配置劳动力资源，围绕“人工智能+高端制造”探索新工科人才培养，推进跨学科交叉研究。第三，建立政产学研联盟，释放区域间数字经济的空间溢出效应。搭建区域产业共性技术与数据平台，重视基础研究和前沿科学发现，其研究成果在区域内地区无偿或者部分有偿转移和扩散，建立区域利益共同体，以推动本地区制造业升级。

[责任编辑：李思舒]