常州市软科学课题申报书

常州市软科学课题申报书一、封面内容

项目名称：常州市产业数字化转型路径优化与智能产业集群培育研究

申请人姓名及联系方式：张明/p>

所属单位：常州市社会科学院经济研究所

申报日期：2023年11月15日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目聚焦常州市产业数字化转型与智能产业集群培育的核心议题，旨在通过系统性的理论分析与实证研究，探索符合常州产业特色的数字化转型路径，并提出针对性的智能产业集群培育策略。研究以常州市现有制造业、高新技术产业及传统产业为研究对象，采用多源数据采集与案例分析相结合的方法，深入剖析数字化转型对产业升级、企业创新及区域经济效率的影响机制。具体而言，项目将构建数字化转型评价指标体系，评估常州各行业数字化水平及转型瓶颈；通过空间计量模型分析数字化资源集聚与产业协同效应，识别智能产业集群的关键形成要素；基于企业调研数据，运用结构方程模型检验数字化技术采纳对企业绩效的传导路径。预期成果包括形成《常州市产业数字化转型白皮书》，提出“数字赋能-集群协同”的双轮驱动发展模式，并设计政策干预工具箱，涵盖财政补贴、税收优惠、平台建设等具体措施。本研究的创新点在于将数字化转型与产业集群理论融合，通过常州的实践案例为长三角乃至全国同类城市提供可复制的解决方案，具有重要的理论价值与实践指导意义。

三.项目背景与研究意义

1.研究领域现状、存在的问题及研究的必要性

当前，全球正经历以数字化、网络化、智能化为特征的新一轮科技革命和产业变革，数字经济已成为驱动经济社会发展的核心引擎。中国将数字化战略置于国家发展全局的高度，相继出台《“十四五”数字经济发展规划》等系列政策文件，明确要求以数字化转型赋能传统产业升级，培育壮大数字经济新业态新模式。常州市作为长三角重要节点城市和江苏省重要工业基地，近年来积极响应国家号召，在智能制造、电子信息、新能源等领域取得了显著进展。然而，与先进地区相比，常州市产业数字化转型仍面临诸多挑战，主要体现在以下几个方面：

首先，数字化转型路径选择存在模糊性。常州产业结构以传统制造业为主，部分企业对数字化转型的认知停留在表面，认为仅仅是信息系统升级或生产线自动化，缺乏对数据要素价值、商业模式创新、组织变革等深层议题的系统理解。这种认知偏差导致转型策略同质化严重，难以形成差异化竞争优势。同时，常州制造业企业数字化基础相对薄弱，中小企业信息化程度普遍偏低，工业互联网平台应用率不足，数据孤岛现象普遍，制约了数字化转型的深入推进。

其次，智能产业集群培育机制不健全。尽管常州已形成若干特色产业集群，但多数集群仍处于初级阶段，产业链协同效应不强，关键核心技术与高端零部件对外依存度高，缺乏具有国际竞争力的龙头企业引领。数字化转型背景下，产业集群的形态与功能正在发生深刻变革，传统以地理邻近为基础的集群模式难以适应新经济要求。如何利用数字化技术重构产业集群生态，促进产业链、创新链、资金链、人才链深度融合，成为亟待解决的重要课题。

再次，数字化转型支撑体系存在短板。常州市在数字化基础设施建设、数据资源整合、数字人才培养等方面与数字化转型需求存在差距。5G网络、工业互联网标识解析体系等新型基础设施建设覆盖不足，难以满足大规模、低时延的数据传输需求；数据开放共享机制不完善，政务数据、行业数据、企业数据之间的壁垒依然存在，数据要素价值未能充分释放；高校和职业院校的数字化人才培养方案滞后于产业需求，高水平的数字化领军人才和复合型技能人才短缺，成为制约转型的关键瓶颈。

开展常州市产业数字化转型路径优化与智能产业集群培育研究具有重要的现实必要性。一方面，通过系统研究，可以准确把握常州产业数字化转型的现状与瓶颈，为政府制定精准有效的政策措施提供科学依据，避免转型资源错配与政策效果折扣。另一方面，研究将探索符合常州实际的智能产业集群培育模式，为传统产业转型升级提供可复制的路径选择，助力常州在数字经济浪潮中保持竞争优势。此外，本研究还有助于填补国内关于制造业城市数字化转型与产业集群协同发展的理论空白，丰富数字经济与区域经济互动关系的学术内涵。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的开展将产生显著的社会价值、经济价值与学术价值，为常州市乃至全国同类城市的数字化转型与产业升级提供重要支撑。

社会价值方面，本项目的研究成果将为常州市构建包容性、可持续的数字化转型社会提供智力支持。通过深入分析数字化转型对不同社会群体的影响，特别是对就业结构、收入分配、区域发展公平性的作用机制，可以为制定相关社会政策提供参考，缓解数字化转型可能带来的社会矛盾。例如，研究将关注数字化转型对传统制造业工人技能需求变化的影响，为完善职业技能培训体系、促进就业转型提供建议，确保数字化转型成果能够惠及更广泛的社会群体。此外，项目将探讨如何利用数字化技术提升城市治理能力，如通过智慧城市建设优化公共服务供给，提升城市运行效率，增强市民生活品质，为建设智慧城市、数字社会提供理论依据和实践方案。

经济价值方面，本项目的研究成果将为常州市经济高质量发展注入新动能。通过科学评估数字化转型对产业升级、企业创新、全要素生产率提升的经济效应，可以揭示数字化转型的关键驱动因素和作用路径，为政府制定更具针对性的产业政策、科技政策提供依据。研究提出的智能产业集群培育策略，将有助于优化常州产业结构，提升产业链现代化水平，增强区域经济的韧性与竞争力。特别是通过构建“数字赋能-集群协同”的发展模式，可以有效促进传统产业高端化、智能化、绿色化转型，培育新的经济增长点，为实现经济高质量发展提供有力支撑。此外，本研究还将为常州市吸引数字经济领域的外部投资、促进产业国际合作提供决策参考，提升常州在全球价值链中的地位。

学术价值方面，本项目的研究将推动相关理论领域的创新与发展。在理论层面，本项目将尝试构建数字化转型与产业集群协同演化的理论分析框架，整合创新生态系统、产业组织理论、区域经济学等多学科视角，深化对数字经济时代产业演进规律的认识。研究将探索数字化技术如何重塑产业集群的形成机理、组织模式与功能定位，为产业集群理论注入新的内涵。此外，项目将运用空间计量经济学、网络分析等前沿研究方法，对数字化转型与产业集聚的空间溢出效应、网络互动机制进行深入剖析，丰富区域经济学和地理经济学的研究内容。在方法论层面，本项目将开发适用于制造业城市数字化转型评价的指标体系，为相关研究提供标准化工具。研究成果将形成一系列高质量的学术论文和智库报告，为学术界进一步研究数字化转型与区域发展问题提供基础数据和理论启示，促进国内外学术交流与合作。

四.国内外研究现状

在产业数字化转型与智能产业集群培育领域，国内外学者已开展了丰富的研究，积累了较为深厚的理论成果与实践经验，但也存在一些尚未解决的问题或研究空白，为本项目的研究提供了重要的参考与契机。

1.国外研究现状

国外关于产业数字化转型的研究起步较早，主要集中在数字化技术的经济影响、企业采纳行为、产业组织变革等方面。在理论层面，国外学者较早提出了与数字化转型相关的概念框架。例如，Vial（2019）系统梳理了数字化转型的多维特征，将其定义为一种涉及战略、组织、运营等多层面的系统性变革过程。Schueffel（2017）则从动态能力视角探讨了企业如何通过数字化转型适应不确定性环境。这些研究为理解数字化转型的本质提供了理论基础。

关于数字化转型的经济影响，大量实证研究聚焦于其对生产率、创新、就业等方面的影响。Acemoglu和Restrepo（2017）利用美国制造业数据研究发现，工业自动化技术的应用显著提高了生产率，但同时也导致了低技能工人失业率的上升。Brynjolfsson等人（2016）则通过研究数字平台的经济效应，提出了“平台经济”理论，揭示了数字化转型对市场结构和社会组织带来的深刻变革。这些研究为评估数字化转型带来的经济效应提供了重要参考。

在企业采纳行为方面，国外学者关注影响企业数字化转型决策的因素。例如，Teece（2010）提出的动态能力理论被广泛应用于解释企业如何整合、构建和重构内外部资源以应对数字化转型挑战。Pavlou和El-Gazzar（2014）则通过实证研究发现，企业领导者的认知、组织文化、外部环境等因素都会影响数字化转型的成功率。这些研究有助于理解企业层面数字化转型的驱动机制。

关于智能产业集群，国外研究主要关注集群的创新网络、知识溢出、竞争优势等方面。Porter（1990）提出的产业集群理论奠定了研究基础，强调地理邻近性、专业化分工和协作网络对集群竞争优势的重要性。后续研究如Delgado、Gibson和Handy（2010）则关注知识密集型产业集群的形成与演化规律。在数字化转型背景下，国外学者开始探讨数字化技术如何重塑产业集群生态，如Kaplan和Agrawal（2015）研究了数字平台如何改变产业价值链结构。这些研究为理解智能产业集群的演变提供了理论视角。

然而，国外研究也存在一些局限性。首先，现有研究多集中于发达国家，对发展中国家特别是制造业城市的研究相对较少，缺乏对特定国情、产业结构的深入考量。其次，多数研究侧重于数字化技术的经济效应或企业采纳行为，对数字化转型与产业集群培育的协同机制、政策干预效应的系统研究不足。再次，现有研究在方法论上多采用横截面数据分析或案例研究，缺乏对数字化转型长期动态效应的追踪研究，难以揭示其复杂的演化路径。

2.国内研究现状

国内关于产业数字化转型的研究近年来呈现快速增长态势，特别是在政策解读、技术应用、区域比较等方面取得了显著进展。在政策层面，国内学者积极解读国家数字经济战略，探讨数字化转型对经济高质量发展的支撑作用。例如，黄群慧（2020）分析了数字化转型对中国制造强国建设的重要意义，提出了“数字技术+实体经济”融合发展路径。贠丽娟等人（2021）则研究了数字经济政策对区域经济增长的影响机制。这些研究为政府制定数字化转型政策提供了理论支持。

在技术应用层面，国内学者关注大数据、人工智能、工业互联网等数字技术在制造业的应用模式与经济效果。例如，李晓华等人（2019）研究了工业互联网平台对企业创新效率的影响，发现平台赋能能够显著提升企业研发投入和技术产出。张永林等人（2020）则探讨了人工智能在智能制造中的应用场景与价值创造机制。这些研究为推动数字技术与实体经济的深度融合提供了实践指导。

在区域比较层面，国内学者对不同地区数字化转型的差异进行了实证分析。例如，赵永亮等人（2022）比较了长三角、珠三角等区域数字化转型的现状与特点，发现区域发展不平衡问题依然突出。王君（2021）则研究了中西部地区数字化转型的路径选择，提出了差异化发展策略。这些研究为促进区域协调发展提供了决策参考。

关于智能产业集群，国内研究在产业集群理论本土化、产业集群数字化转型等方面取得了进展。例如，魏江等人（2018）探讨了数字化转型背景下产业集群创新网络的重构机制。刘淑春等人（2020）则研究了数字技术如何提升产业集群的竞争力。这些研究为培育具有数字化转型能力的智能产业集群提供了理论依据。

尽管国内研究取得了显著进展，但也存在一些不足。首先，部分研究对数字化转型概念的理解存在偏差，将其简单等同于技术引进或信息化建设，忽视了其作为系统性变革的本质。其次，现有研究多采用定性分析或横截面数据，缺乏对数字化转型长期动态效应的深入考察，难以揭示其复杂的演化路径和机制。再次，国内研究对数字化转型与产业集群培育的协同机制、政策干预效应的系统研究相对不足，特别是缺乏针对制造业城市特点的实证研究。此外，现有研究在理论创新方面与国外先进水平尚有差距，需要进一步加强基础理论建设。

3.研究空白与本项目切入点

综合国内外研究现状，可以发现以下几个主要的研究空白：

首先，缺乏对制造业城市数字化转型路径的系统研究。现有研究多关注宏观层面或特定行业的数字化转型，对制造业城市数字化转型面临的特殊挑战、转型路径选择、影响因素等方面的系统研究相对不足。特别是对于常州市这样的传统制造业城市，其数字化转型需要考虑产业基础、资源禀赋、发展阶段等多重因素，需要制定符合地方实际的转型策略。

其次，缺乏对智能产业集群数字化转型的理论框架与实证研究。现有研究对产业集群的关注点多在于传统要素集聚，对数字化技术如何重塑产业集群生态、智能产业集群的形成机理与培育机制等方面的研究尚不深入。本项目拟构建数字化转型与智能产业集群协同演化的理论分析框架，为培育具有数字化转型能力的智能产业集群提供理论指导。

再次，缺乏对数字化转型政策干预效应的深入评估。现有研究对数字化转型政策的关注点多在于政策解读或效果预期，缺乏对政策干预效应的实证评估，特别是缺乏对不同政策工具组合效果的比较研究。本项目将构建政策评估模型，对常州市数字化转型政策的干预效应进行量化评估，为政策优化提供科学依据。

基于上述研究空白，本项目将聚焦常州市产业数字化转型路径优化与智能产业集群培育，开展系统性的理论分析与实证研究。具体而言，本项目将：

1.构建常州市产业数字化转型评价指标体系，评估各行业数字化水平及转型瓶颈；

2.基于空间计量模型分析数字化资源集聚与产业协同效应，识别智能产业集群的关键形成要素；

3.通过企业调研数据，运用结构方程模型检验数字化技术采纳对企业绩效的传导路径；

4.设计“数字赋能-集群协同”的双轮驱动发展模式，提出针对性的政策干预工具箱；

5.形成可复制、可推广的数字化转型路径选择与智能产业集群培育方案。

本项目的研究将填补现有研究的不足，为常州市乃至全国同类城市的数字化转型与产业升级提供重要支撑。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在通过对常州市产业数字化转型现状、路径选择及智能产业集群培育机制的系统研究，实现以下核心研究目标：

第一，全面评估常州市产业数字化转型的水平、特征与瓶颈。基于构建的数字化转型评价指标体系，对常州市主要产业（包括制造业、高新技术产业、现代服务业等）的数字化发展程度进行量化评估，识别不同产业、不同规模企业数字化转型存在的主要差距与关键瓶颈，为精准施策提供依据。

第二，深入揭示常州市产业数字化转型的影响机制与作用路径。通过实证分析，检验数字化转型对产业升级、企业创新效率、全要素生产率提升的具体影响，并识别其中的传导路径与关键中介因素，特别是数字化技术采纳如何促进企业组织变革、管理创新和商业模式重塑。

第三，探索常州市智能产业集群数字化转型的关键驱动因素与形成机理。运用空间计量经济学等方法，分析数字化资源（如数字基础设施、数据平台、高端人才等）的空间分布特征及其与产业集群发展的互动关系，识别智能产业集群形成的关键要素与空间模式，揭示数字化技术如何重构产业集群的创新网络、价值链结构与竞争优势。

第四，构建“数字赋能-集群协同”的常州市智能产业集群培育模式。在深入分析数字化转型与产业集群协同演化的基础上，结合常州产业基础与发展阶段，提出针对性的智能产业集群培育策略，包括产业方向选择、数字化转型路径、产业链协同机制、创新生态构建等方面的具体建议。

第五，设计常州市产业数字化转型政策干预的工具箱与优化方案。基于对转型瓶颈、影响机制和政策效应的研究，提出一套包含财政支持、税收优惠、金融引导、人才激励、平台建设、数据开放等在内的综合性政策干预工具箱，并对政策组合的有效性进行评估，提出政策优化的具体建议，以期提升政策实施效果，降低转型成本。

2.研究内容

本项目围绕上述研究目标，将重点开展以下研究内容：

（1）常州市产业数字化转型现状评估与瓶颈分析

*研究问题：

*常州市各主要产业的数字化发展水平如何？存在哪些显著差异？

*常州市产业数字化转型面临哪些主要瓶颈？不同类型企业（大型vs.中小，不同行业）的瓶颈有何不同？

*影响常州市产业数字化转型的主要因素有哪些（如政策环境、市场结构、企业能力、基础设施等）？

*具体研究内容：

*构建常州市产业数字化转型评价指标体系，涵盖数字基础设施、数据资源、数字技术与业务融合、组织与能力建设、创新生态等维度。

*基于常州市统计年鉴、企业数据库等公开数据，对主要产业的数字化水平进行测度与排名。

*通过问卷调查、深度访谈等方式，收集企业样本数据，分析不同类型企业在数字化转型投入、应用程度、面临挑战等方面的差异。

*运用描述性统计、差异分析、相关性分析等方法，识别常州市产业数字化转型存在的主要瓶颈与关键影响因素。

*假设：

*假设1：常州市不同产业的数字化水平存在显著差异，先进制造业和高新技术产业的数字化程度相对较高，而传统服务业和部分传统制造业的数字化水平相对滞后。

*假设2：中小企业在数字化转型中面临更大的资金、人才和技术瓶颈，而大型企业则更多受到组织惯性和管理模式制约。

*假设3：数字基础设施建设水平、地方政府的政策支持力度、产业集群的创新氛围是影响常州市产业数字化转型的重要因素。

（2）常州市产业数字化转型的影响机制研究

*研究问题：

*常州市产业数字化转型对产业升级（如产业结构优化、价值链攀升）有何影响？

*数字化转型如何影响企业的创新效率（如研发投入、专利产出）？

*数字化转型通过哪些路径提升全要素生产率？关键的中介变量是什么？

*具体研究内容：

*选取常州市面板数据，运用固定效应模型、差分差分模型（DID）等方法，实证检验数字化转型对产业升级、企业创新效率、全要素生产率的影响。

*构建转型影响机制的分析框架，识别数字化转型影响企业行为（如创新投入、生产方式）和产业发展的关键路径。

*通过结构方程模型（SEM）等方法，检验数字化转型通过组织变革、管理创新、商业模式重塑等中介变量影响企业绩效的传导路径。

*分析不同数字化技术（如工业互联网、大数据、人工智能）对产业升级和企业创新产生的差异化影响。

*假设：

*假设4：产业数字化转型能够显著促进常州市产业结构的优化升级，推动制造业向价值链高端迈进。

*假设5：数字化转型通过改善信息获取效率、促进知识共享、降低创新成本等方式，能够显著提升企业的创新效率。

*假设6：数字化转型对全要素生产率的提升主要通过技术效率提升和管理效率提升两条路径实现，组织灵活性是关键中介变量。

（3）常州市智能产业集群数字化转型机理研究

*研究问题：

*常州市数字化资源（如工业互联网平台、数据要素市场）的空间分布格局如何？与智能产业集群的空间布局有何关系？

*数字化技术如何影响智能产业集群的形成过程与演化路径？

*智能产业集群内部的企业间协作、知识溢出机制在数字化转型背景下如何变化？

*具体研究内容：

*收集常州市关于数字基础设施、数据平台、高新技术企业、研发机构等数字化资源的空间分布数据。

*利用空间计量经济学模型（如空间自回归模型SAR、空间误差模型SEM、空间杜宾模型SDM），分析数字化资源集聚对智能产业集群形成与发展的空间溢出效应。

*选取常州市若干典型智能产业集群（如智能制造、生物医药、新能源等）作为案例，深入分析数字化技术（如物联网、大数据分析、人工智能）如何在集群内部扩散应用，重塑产业链、创新链与合作网络。

*通过网络分析法、社会网络分析法等，研究数字化转型背景下集群内部知识溢出、协同创新的网络结构与演化特征。

*假设：

*假设7：常州市数字化资源呈现集聚特征，并与智能产业集群的空间布局存在显著的正相关关系，形成“数字核心-产业集聚”的空间模式。

*假设8：数字化技术通过降低交易成本、促进信息共享、加速知识传播等方式，能够加速智能产业集群的形成过程，并促进集群的动态演化。

*假设9：数字化转型将促进智能产业集群内部形成更加开放、协作的知识网络，增强集群的创新能力和整体竞争力。

（4）“数字赋能-集群协同”的智能产业集群培育模式构建

*研究问题：

*基于常州市产业基础与发展目标，哪些产业适合优先发展智能产业集群？

*如何构建适应数字化转型需求的智能产业集群创新生态？

*如何设计有效的产业链协同机制，促进集群内企业协同创新与价值共创？

*具体研究内容：

*结合常州市的产业优势、资源禀赋和发展规划，识别具有数字化转型潜力和集群培育条件的重点产业领域。

*设计“数字赋能-集群协同”的智能产业集群培育框架，明确数字基础设施建设、数据开放共享、平台经济发展、创新环境营造、产业链协同促进等方面的关键举措。

*研究如何通过政策引导、市场机制设计等方式，构建包含企业、高校、科研院所、金融机构、政府服务等多元主体的协同创新网络。

*探索基于数字化转型需求的产业链协同模式，如构建产业数据空间、建立联合研发平台、发展共享制造服务等。

*假设：

*假设10：常州市在智能制造、生物医药、新能源等领域具备发展智能产业集群的良好基础，应优先在这些领域布局资源。

*假设11：“数字赋能-集群协同”模式能够有效提升智能产业集群的创新能力和市场竞争力，促进区域经济高质量发展。

*假设12：构建开放协作的创新生态和有效的产业链协同机制，是智能产业集群持续发展的关键保障。

（5）常州市产业数字化转型政策干预工具箱与优化方案设计

*研究问题：

*常州市现有的产业数字化转型政策效果如何？存在哪些不足？

*哪些政策工具（财政、税收、金融、人才等）对促进数字化转型和集群培育最为有效？

*如何优化政策组合，提升政策实施的整体效果？

*具体研究内容：

*收集整理常州市近年来出台的关于产业数字化转型、智能制造、科技创新等方面的政策文件，评估政策实施现状与效果。

*基于对转型瓶颈、影响机制的研究，构建政策干预效果评估模型，分析不同政策工具的干预效应。

*设计一套包含财政资金支持、税收优惠减免、风险投资引导、人才引进培养、数字基础设施建设补贴、数据开放共享激励等在内的综合性政策干预工具箱。

*运用政策仿真模拟或情景分析方法，评估不同政策组合的预期效果与潜在风险，提出政策优化的具体建议，包括政策目标调整、实施方式改进、资源配置优化等。

*假设：

*假设13：常州市现有的产业数字化转型政策存在碎片化、针对性不强等问题，政策效果有待提升。

*假设14：精准的财政支持、差异化的税收优惠、多元化的金融支持以及高质量的人才政策，对促进产业数字化转型和智能集群培育具有显著的正向效应。

*假设15：优化政策组合，实施“精准滴灌”式的政策干预，能够显著提升政策实施效果，促进常州市产业数字化转型目标的实现。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法

本项目将采用理论分析与实证研究相结合、定量分析与定性分析相补充的研究方法，确保研究的科学性、系统性和深度。具体方法包括：

（1）文献研究法：系统梳理国内外关于产业数字化转型、智能产业集群、数字经济、区域经济等相关领域的理论文献、实证研究和政策报告，为本研究构建理论基础、明确研究框架、借鉴研究方法提供支撑。重点关注数字化转型与产业集群协同演化的前沿理论，以及国内外相关地区的实践经验与教训。

（2）指标体系构建与测度方法：基于文献研究和理论分析，构建常州市产业数字化转型评价指标体系。采用层次分析法（AHP）或主成分分析法（PCA）等方法确定指标权重，并基于常州市统计年鉴、企业数据库、政府公报等公开数据进行量化测度，评估常州市各主要产业的数字化发展水平。

（3）计量经济模型分析法：运用面板数据计量模型（如固定效应模型、随机效应模型、差分差分模型DID）实证分析数字化转型对产业升级、企业创新效率、全要素生产率的影响，以及政策干预的效果。运用空间计量经济学模型（如空间自回归SAR、空间误差SEM、空间杜宾SDM）分析数字化资源集聚与智能产业集群发展的空间溢出效应和互动关系。

（4）结构方程模型（SEM）分析：基于企业调研数据，运用结构方程模型检验数字化转型影响企业绩效的传导路径，识别关键中介变量和调节变量。

（5）案例研究法：选取常州市若干具有代表性的智能产业集群（如智能制造、生物医药、新能源等）作为案例，进行深入调研和分析。通过访谈关键人物（企业家、政府官员、研发人员等）、观察集群内部互动、收集案例资料，深入剖析数字化技术如何重塑产业集群的生态、网络与竞争优势，为构建培育模式提供实证依据。

（6）问卷调查法：设计调查问卷，面向常州市不同行业、不同规模的企业管理者或技术人员进行抽样调查，收集关于数字化转型现状、面临挑战、政策需求等方面的一手数据，为实证分析和政策设计提供支撑。

（7）比较分析法：将常州市的数字化转型实践与长三角其他先进城市（如上海、苏州、杭州等）进行比较，分析其异同点，借鉴成功经验，为常州市提供有针对性的政策建议。

2.技术路线

本项目的研究将按照以下技术路线展开：

（1）准备阶段：明确研究目标与内容，构建理论分析框架，进行文献综述，设计研究方案，构建数字化转型评价指标体系，并开展初步的调研与数据收集工作。

（2）现状评估与瓶颈分析：基于构建的评价指标体系，利用常州市公开统计数据，评估各主要产业的数字化发展水平；通过问卷调查和深度访谈，收集企业样本数据，分析数字化转型面临的瓶颈与关键影响因素；运用描述性统计、差异分析、相关性分析等方法，形成常州产业数字化转型现状评估报告。

（3）影响机制实证研究：利用常州市面板数据，运用计量经济模型实证检验数字化转型对产业升级、企业创新效率、全要素生产率的影响；通过结构方程模型分析，检验数字化转型影响企业绩效的传导路径；形成数字化转型影响机制研究结论。

（4）智能产业集群数字化转型机理研究：收集数字化资源和产业集群的空间分布数据，运用空间计量经济学模型分析两者间的空间互动关系；选取典型产业集群进行案例研究，分析数字化技术如何重塑集群生态与网络；形成智能产业集群数字化转型机理研究结论。

（5）“数字赋能-集群协同”培育模式构建：基于前述研究结论，结合常州产业基础与发展目标，识别重点产业领域，设计“数字赋能-集群协同”的智能产业集群培育框架与具体路径，形成智能产业集群培育模式方案。

（6）政策干预工具箱与优化方案设计：评估现有政策效果，基于实证研究结果，设计包含财政、税收、金融、人才等在内的综合性政策干预工具箱；运用政策仿真或情景分析，评估政策组合效果，提出政策优化建议，形成政策干预方案。

（7）综合研究结论与成果撰写：整合各阶段研究结论，撰写项目总报告，包括研究背景、理论基础、研究方法、实证结果、培育模式、政策建议等，并形成系列学术论文、政策咨询报告等成果，为常州市产业数字化转型和智能产业集群培育提供决策参考。

七．创新点

本项目在理论、方法与应用层面均具有显著的创新性，旨在为常州市乃至全国同类城市的产业数字化转型与智能产业集群培育提供新的思路与范式。

（1）理论层面的创新

首先，本项目尝试构建一个整合数字化转型、产业集群理论与区域经济发展理论的综合性分析框架，用于解释数字经济时代产业演进的新规律。现有研究往往将数字化转型视为外生技术变量或产业集群视为静态地理空间，而本项目强调三者之间的动态互动关系，探讨数字化转型如何重塑产业集群的内在结构、组织模式、空间布局与演化路径，以及产业集群的演化如何反过来影响数字化转型的方向与效果。这一框架有助于深化对数字经济时代区域经济增长与结构变迁内在机制的理解。

其次，本项目聚焦于制造业城市的数字化转型路径选择与智能产业集群培育，旨在弥补现有理论研究在地域视角上的不足。国内外关于数字化转型的研究多集中于发达地区或特定行业，对像常州这样的中等规模制造业城市，其数字化转型面临着产业基础薄弱、传统产业占比高、创新能力有待提升等特殊挑战。本项目将深入剖析常州的具体情况，提炼具有地方特色的数字化转型模式与产业集群培育机制，丰富和发展具有中国特色的产业升级理论。

再次，本项目关注数字化转型与智能产业集群培育的协同演化机制，特别是数字化技术如何驱动集群内部的知识溢出、协同创新和价值网络重构。现有研究对产业集群的关注点多在于传统要素集聚，对数字化技术如何重塑集群创新生态的研究尚不深入。本项目将运用创新生态系统理论，结合数字技术特征，分析数字化平台、数据共享、线上协作等如何改变集群内的互动模式，促进知识创造与传播，进而提升集群的整体创新能力和竞争力，为创新生态系统理论在数字经济时代的应用提供了新的视角。

（2）方法层面的创新

首先，本项目在构建产业数字化转型评价指标体系时，将采用多维度、多层次的综合评价方法，并注重指标的可操作性与数据可得性。特别是在数据收集方面，将结合官方统计数据、企业微观数据、空间地理数据等多种来源，运用层次分析法（AHP）或熵权法等方法确定指标权重，力求更全面、客观地反映常州各产业的数字化发展水平与特征，为后续的实证分析奠定坚实基础。这种多源数据融合与综合评价的方法，相较于单一维度或简单叠加的评价方法，能够更准确地刻画数字化转型的复杂性与异质性。

其次，本项目将创新性地运用空间计量经济学模型来分析数字化资源集聚与智能产业集群发展的空间互动关系。不同于传统的面板数据模型，空间计量模型能够捕捉地理邻近性带来的空间溢出效应和空间依赖性，更准确地识别数字化资源如何通过空间传导影响产业集群的形成与演化。例如，通过构建空间权重矩阵，分析工业互联网平台、高技能人才等数字化资源在空间上的集聚模式，及其对周边地区产业集群发展的溢出效应和抑制作用，为优化区域数字资源配置、引导产业集群空间布局提供科学依据。

再次，本项目在分析数字化转型影响企业绩效的传导路径时，将采用结构方程模型（SEM）这一先进的统计方法。SEM能够同时检验多个自变量、因变量以及中介变量之间的关系，并考虑测量误差的影响，从而更准确地揭示数字化转型影响企业创新效率、生产率提升等复杂机制。通过构建包含组织变革、管理创新、商业模式重塑等多重中介变量的SEM模型，可以识别数字化转型作用路径中的关键环节和瓶颈，为企业和政府制定更具针对性的干预措施提供依据。这种复杂路径分析的方法，相较于简单的线性回归分析，能够提供更深入、更系统的因果解释。

（3）应用层面的创新

首先，本项目的研究成果将直接服务于常州市的产业数字化转型决策，具有较强的针对性和实用性。项目将基于对常州实际情况的深入分析，提出一套符合地方特色的“数字赋能-集群协同”的智能产业集群培育模式，以及包含财政、税收、金融、人才等在内的综合性政策干预工具箱。这些具体的策略和建议，将直接回应常州市在数字化转型过程中面临的核心问题，为政府制定科学有效的政策措施提供决策参考，避免政策“一刀切”或资源错配，提升政策实施效果。

其次，本项目提出的智能产业集群培育模式和政策干预方案，将具有可操作性和可复制性，不仅适用于常州市，也为长三角乃至全国其他同类制造业城市提供了借鉴。通过提炼常州的经验与教训，本项目将形成一套相对标准化、可推广的数字化转型路径选择与智能集群培育方法论，为推动区域产业协同发展和经济高质量发展贡献实践智慧。

再次，本项目的研究将产出一系列高质量的学术成果和应用报告，形成理论研究与实践应用的良性互动。项目将形成《常州市产业数字化转型白皮书》、《智能产业集群培育策略研究报告》、《政策干预工具箱设计》等一系列成果，既为学术界提供了关于制造业城市数字化转型与集群培育的实证案例和理论补充，也为政府部门提供了可以直接应用的决策支持工具，实现了研究成果的转化与应用价值。

综上所述，本项目在理论框架、研究方法、应用对策等方面均体现了创新性，有望为常州市乃至全国制造业城市的产业数字化转型和智能产业集群培育提供有力的理论支撑和实践指导。

八．预期成果

本项目计划通过系统深入的研究，预期在理论认知、实践应用和政策影响等多个层面取得丰硕的成果，具体包括：

（1）理论贡献

第一，深化对制造业城市数字化转型的理论认知。通过构建“数字赋能-集群协同”的理论分析框架，本项目将超越现有研究中对数字化转型或产业集群的单一关注，揭示二者在数字经济时代相互作用、协同演化的内在机理。研究将识别数字化转型影响产业集群形成与演化的关键路径、核心要素与空间模式，为产业组织理论、创新生态系统理论和区域经济发展理论在数字经济背景下的发展提供新的视角和实证依据。

第二，丰富和发展智能产业集群的理论内涵。本项目将结合数字化转型特征，重新审视智能产业集群的定义、构成要素、空间形态与演化规律，探讨数字技术如何改变集群的创新模式、价值创造方式和竞争优势来源。研究成果将有助于уточнить智能产业集群的理论边界，推动产业集群理论向数字化、网络化方向演进。

第三，为产业升级和区域经济发展理论提供新的实证证据。通过对常州市产业数字化转型影响的深入分析，本项目将提供关于数字化转型如何驱动产业升级、提升创新效率、促进全要素生产率增长的本地化实证证据。研究将有助于检验和完善现有关于技术进步、制度环境与区域经济增长关系的理论模型，为理解中国式现代化背景下产业转型与区域协调发展提供新的理论参考。

（2）实践应用价值

第一，为常州市产业数字化转型提供决策参考。本项目将基于对常州各产业数字化水平的评估和转型瓶颈的识别，提出具有针对性的数字化转型策略和路径选择建议。研究成果将为常州市政府制定更具前瞻性、精准性的产业数字化政策提供科学依据，助力常州抢抓数字经济发展机遇，实现产业高质量发展。

第二，为常州市智能产业集群培育提供行动方案。基于对智能产业集群数字化转型机理的研究，本项目将设计一套“数字赋能-集群协同”的培育模式，并提出具体的实施路径。研究成果将为常州市识别重点发展产业集群、优化集群空间布局、构建创新生态、促进产业链协同提供可操作的方案，推动常州形成一批具有国际竞争力的智能产业集群。

第三，为常州市政策干预提供工具箱与优化建议。本项目将构建一个包含财政、税收、金融、人才、数据等要素的政策干预工具箱，并基于实证分析评估不同政策工具的效果。研究成果将为常州市政府优化政策组合、提升政策实施效率、降低转型成本提供具体建议，增强政策的有效性和针对性。

第四，为长三角区域产业协同发展提供借鉴。本项目的研究成果不仅适用于常州，也为长三角其他制造业城市提供了关于数字化转型和集群培育的经验与借鉴。通过分享常州的模式和经验，有助于推动长三角区域产业协同发展，形成数字经济领域的区域合力，提升长三角整体竞争力。

（3）成果形式

本项目预期形成以下形式的成果：

第一，出版一部高质量的研究专著，系统阐述常州市产业数字化转型与智能产业集群培育的理论框架、研究方法、实证发现和政策建议。

第二，在国内外高水平学术期刊上发表系列学术论文，重点发表在产业经济学、区域经济学、数字经济、管理学等相关领域的权威期刊，提升本项目研究的学术影响力。

第三，撰写一份《常州市产业数字化转型白皮书》，全面总结研究findings，为政府部门和社会公众提供易于理解的参考信息。

第四，形成一份《常州市智能产业集群培育策略研究报告》，提出具体的产业集群培育模式和政策建议，供政府部门决策参考。

第五，设计一份《常州市产业数字化转型政策干预工具箱与优化方案》，包含具体的政策工具组合和实施建议，具有较强的实践指导价值。

第六，可能的话，将部分研究成果转化为政策咨询报告，直接提交给常州市相关政府部门，推动研究成果的转化与应用。

综上所述，本项目预期在理论创新、实践应用和成果产出等方面取得显著成效，为常州市乃至全国制造业城市的数字化转型和智能产业集群培育贡献重要的智力支持。

九.项目实施计划

本项目计划在两年内完成，共分为五个主要阶段，具体时间规划与实施安排如下：

（1）第一阶段：准备与基础研究阶段（第1-3个月）

*任务分配：项目负责人负责整体方案设计、团队组建与协调；核心成员负责文献综述、理论框架构建、研究方法设计；研究助理负责文献整理、数据收集准备。

*进度安排：

*第1个月：完成项目详细研究方案制定，确定最终研究框架和方法；组建研究团队，明确分工；初步收集常州市相关统计年鉴、政策文件等公开数据。

*第2个月：系统梳理国内外相关文献，完成文献综述报告；构建产业数字化转型评价指标体系初稿；设计问卷调查和深度访谈提纲。

*第3个月：完善并最终确定研究框架和方法；完成指标体系权重的初步设定；联系调研对象，开展预调研，修订问卷和访谈提纲。

（2）第二阶段：现状评估与数据收集阶段（第4-9个月）

*任务分配：项目负责人统筹协调；核心成员A负责指标体系测度与现状评估分析；核心成员B负责企业调研数据收集与整理；研究助理负责统计数据收集与初步整理。

*进度安排：

*第4个月：基于确定的指标体系和权重，利用公开统计数据，完成常州市产业数字化转型水平的初步测度与排名；启动企业问卷调查，覆盖不同行业、规模的企业。

*第5-6个月：持续开展企业问卷调查，并进行部分深度访谈，收集企业数字化转型现状、瓶颈、政策需求等一手数据；初步整理访谈记录。

*第7-8个月：完成企业问卷调查的回收与数据清洗；对收集到的统计数据和企业数据进行初步的描述性统计、差异分析和相关性分析；完成现状评估报告初稿。

*第9个月：修订完善现状评估报告；进行初步的数据质量评估，确保数据可靠性与适用性；为后续实证分析做好数据准备。

（3）第三阶段：实证分析与机理研究阶段（第10-18个月）

*任务分配：核心成员A负责计量经济模型分析；核心成员B负责空间计量模型分析；核心成员C负责案例研究与SEM分析；项目负责人统筹各部分分析工作。

*进度安排：

*第10-11个月：运用面板数据模型实证分析数字化转型对产业升级、企业创新效率的影响；完成实证分析报告初稿。

*第12-13个月：收集整理数字化资源和产业集群的空间分布数据；运用空间计量模型分析数字化资源集聚与智能产业集群发展的空间溢出效应；完成空间计量分析报告初稿。

*第14-15个月：选取典型产业集群进行案例研究，完成案例资料收集与初步分析；基于企业调研数据，构建SEM模型，检验数字化转型影响企业绩效的传导路径；完成案例研究与SEM分析报告初稿。

*第16-17个月：整合各阶段实证分析结果，形成实证分析总报告；对研究数据进行复核与确保分析方法的准确性。

*第18个月：完成实证分析总报告的修订与完善；内部研讨，确保研究结论的科学性与逻辑性。

（4）第四阶段：培育模式与政策设计阶段（第19-24个月）

*任务分配：项目负责人统筹协调；核心成员A负责智能产业集群培育模式构建；核心成员B负责政策干预工具箱与优化方案设计；研究助理负责研究报告撰写支持。

*进度安排：

*第19个月：基于前述实证研究结论，结合常州产业基础与发展目标，识别重点产业领域；开始构思“数字赋能-集群协同”的培育模式框架；初步评估现有政策效果。

*第20-21个月：设计智能产业集群培育模式的具体路径与措施；构建政策干预效果评估模型框架；收集整理政策相关数据。

*第22-23个月：运用评估模型分析现有政策效果，设计包含财政、税收、金融、人才等要素的政策干预工具箱；提出政策优化建议；完成培育模式与政策设计报告初稿。

*第24个月：修订完善培育模式与政策设计报告；进行政策方案的可行性初步评估。

（5）第五阶段：成果总结与结项阶段（第25-27个月）

*任务分配：项目负责人负责整体成果汇总与质量把关；核心成员负责各部分成果的撰写与整合；研究助理负责成果形式转化支持。

*进度安排：

*第25个月：完成研究专著的框架设计与部分章节撰写；开始撰写《常州市产业数字化转型白皮书》和《智能产业集群培育策略研究报告》。

*第26个月：整合各阶段研究成果，完成学术论文的初稿撰写；完成研究报告的最终修订与完善；启动政策咨询报告的撰写。

*第27个月：完成所有研究论文、研究报告的最终定稿；按照要求整理项目成果，形成成果清单；组织项目结项会议，总结研究过程与经验；提交项目结项申请。

（6）风险管理策略

本项目在实施过程中可能面临以下风险，并制定相应应对策略：

第一，数据获取风险。公开统计数据可能存在滞后性或缺失，企业调研可能因配合度问题导致样本量不足或数据质量不高。

*应对策略：提前建立多元化的数据收集渠道，包括官方统计数据、企业数据库、行业协会等；加强与企业沟通，提高调研配合度，考虑增加抽样量以增强数据代表性；对于关键数据缺失，采用合理的数据估算方法或补充案例研究弥补。

第二，研究方法风险。计量模型选择不当可能导致结果偏差，案例研究样本代表性不足影响结论普适性。

*应对策略：在研究初期进行方法预测试，邀请相关领域专家进行咨询，确保模型选择的科学性；在案例选择上，采用多案例比较方法，选取不同类型、不同发展阶段的产业集群，增强研究结论的稳健性；加强方法论的严谨性，在报告中详细说明方法选择依据与局限性。

第三，政策变动风险。项目研究期间，相关政策可能发生调整，影响研究成果的适用性。

*应对策略：在政策分析部分，充分考虑政策动态调整的可能性，提出具有前瞻性的建议；在政策工具箱设计中，强调政策的灵活性与可调性，提供多种政策组合选项；加强与政府部门沟通，及时了解政策动向，调整研究方向。

第四，时间进度风险。研究任务繁重，可能因人员变动、研究难度超出预期等原因导致项目延期。

*应对策略：制定详细的项目进度表，明确各阶段任务节点与责任人；建立有效的团队沟通机制，定期召开项目例会，及时协调解决问题；预留一定的缓冲时间，应对突发状况；加强与核心成员的沟通，确保研究方向的稳定性。

通过上述风险管理策略，本项目将努力降低潜在风险对研究进程的影响，确保项目按计划顺利完成，并产出高质量的研究成果。

十.项目团队

本项目团队由常州市社会科学院经济研究所的核心研究人员组成，团队成员均具有丰富的产业经济、区域经济、数字经济、产业组织理论等相关领域的研究经验，涵盖理论建模、实证分析、案例研究、政策咨询等多种研究方法，能够确保项目研究的科学性、系统性和实践性。团队成员均具有博士或高级职称，长期深耕常州及周边地区经济社会发展研究，对本地产业现状、转型挑战和政策环境有深刻理解。

（1）项目团队专业背景与研究经验

项目负责人张明，经济学博士，研究方向为产业经济学与区域经济。在数字化转型与产业集群领域主持完成多项省部级课题，发表论文20余篇，出版专著1部。曾参与常州市产业转型升级规划研究，对本地制造业数字化发展有系统研究，擅长运用空间计量模型与面板数据分析方法，具有丰富的实证研究经验。

核心成员李红，管理学博士，研究方向为创新管理与创新生态系统。在产业集群演化与数字经济政策领域发表多篇高水平论文，具有丰富的案例研究经验，曾主导完成长三角地区创新生态报告。擅长组织行为学分析方法，对产业集群内部协同机制和企业创新行为有深入理解。

核心成员王强，经济学硕士，研究方向为数字经济与产业政策。在产业数字化转型政策仿真与效果评估方面具有丰富经验，主持多项省级政策研究项目，出版政策咨询报告5份。熟悉政府政策制定流程，擅长将理论研究与政策实践相结合，为政府部门提供决策支持。

核心成员赵敏，社会学博士，研究方向为区域发展与城市规划。在产业空间布局与区域协调发展