这篇文档属于类型a,即报告了一项原创性研究。以下是对该研究的学术报告:
本研究由李健旋(Li Jian-xuan)撰写,作者单位为东南大学经济管理学院和中国工商银行江苏省分行。研究论文发表于《中国软科学》2020年第1期。
研究领域为中国制造业智能化程度的评价及其影响因素。随着中国制造业规模的扩大和全球竞争的加剧,智能化成为提升制造业竞争力的关键路径。然而,中国制造业的智能化水平在全球范围内仍处于中低端,且各地区智能化程度差异显著。因此,系统评价中国制造业智能化水平并分析其影响因素,对于推动制造业高质量发展具有重要意义。研究旨在构建中国制造业智能化程度的评价指标体系,分析其区域差异,并探讨影响智能化进程的关键因素。
研究分为以下几个主要步骤:
评价指标体系的构建
研究从智能技术、智能应用和智能效益三个层面构建了评价指标体系。
数据收集与处理
研究采用2001—2016年中国各省级单位的面板数据作为样本。数据来源包括《中国电子信息产业统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》等。为了消除指标量纲差异,研究对数据进行了归一化处理,并采用熵权法(Entropy Weight Method)确定各指标的权重。
智能化程度评价
通过熵权法计算各指标的权重,并对2001—2016年中国制造业的智能技术水平、智能应用水平和智能效益水平进行评价。在此基础上,研究进一步分析了中国制造业智能化水平的区域差异。
影响因素分析
研究从内源因素(技术研发、成本压力、人力资本)、外源因素(外商直接投资FDI)、政府因素(环境规制、政府干预)和市场因素(规模化、金融发展)四个方面,分析了这些因素对制造业智能化的影响。研究采用面板数据回归模型进行实证分析,并通过Hausman检验选择了固定效应模型。
智能化发展态势
区域差异
影响因素
研究表明,中国制造业智能化水平逐年提升,但区域差异显著。技术研发、成本压力和人力资本是推动智能化进程的关键因素。研究建议:
1. 加强制造业智能化技术基础设施建设,特别是网络信息平台和互联网制造平台的建设。
2. 加大对中小型制造业企业的智能化支持力度,通过政策引导和资金支持推动其智能化改造。
3. 优化政府干预方式,避免过度干预对市场配置功能的抑制。
本研究不仅为中国制造业智能化程度的评价提供了科学依据,还为政策制定者提供了具体的政策建议,具有重要的理论和实践意义。研究结果对于推动中国制造业智能化进程、提升全球竞争力具有重要参考价值。