江苏省课题申报书

江苏省课题申报书一、封面内容

项目名称：江苏省制造业数字化转型路径优化与产业链协同创新研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：南京大学经济学院产业经济学系

申报日期：2023年11月15日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本课题聚焦江苏省制造业数字化转型面临的现实挑战与机遇，旨在系统研究数字化技术与产业深度融合的路径机制，并提出优化产业链协同创新的策略建议。研究以江苏省为典型案例，基于产业组织理论、创新系统理论和数字化转型理论，构建多维度分析框架。通过构建计量模型，量化分析数字基础设施、数据要素市场、政策支持等因素对制造业数字化转型效率的影响，并识别产业链关键节点的数字化瓶颈。结合实地调研与案例剖析，深入探究苏锡常等产业集群的数字化转型经验，提炼出可推广的协同创新模式。研究方法将采用大数据分析、投入产出模型与系统动力学仿真相结合，重点评估数字技术渗透对产业链韧性与价值链攀升的作用机制。预期成果包括：提出覆盖研发、生产、流通全链条的数字化转型指数体系；形成产业链协同创新的政策工具箱；构建数字化转型的动态评估模型。本研究的实践意义在于为江苏省制定差异化数字化转型政策提供科学依据，助力其在全球产业链重构中抢占先机，理论价值则在于丰富产业数字化转型与区域经济协同发展的交叉研究。

三.项目背景与研究意义

1.研究领域现状、问题及研究必要性

当前，全球正经历以数字化、智能化为核心的新一轮科技革命和产业变革，数字经济已成为驱动经济高质量发展的核心引擎。中国将制造业数字化转型置于国家发展战略的突出位置，江苏省作为全国制造业重镇和改革开放先行区，其制造业的数字化进程对全国具有示范意义。然而，江苏省制造业数字化转型在取得显著成效的同时，也面临一系列深层次的问题与挑战。

从研究领域现状来看，国内外学者对制造业数字化转型已开展了广泛研究。国际上，强调数字技术（如人工智能、物联网、大数据）在提升生产效率、优化资源配置、重塑商业模式等方面的作用；国内研究则侧重于政策梳理、企业采纳意愿、区域发展差异等层面。现有研究为理解数字化转型提供了基础框架，但对特定区域制造业生态系统内，数字化转型与产业链协同创新的内在关联机制，特别是江苏省这一具有复杂产业结构和区域特征的案例，尚缺乏系统性的实证分析和理论提炼。

存在的问题主要体现在以下几个方面：首先，数字化转型路径的普适性与区域性矛盾。通用性的数字化转型理论难以完全契合江苏省制造业的产业基础和区域禀赋，导致政策制定和企业在选择转型策略时面临困境。其次，产业链协同创新机制不畅。数字化转型加剧了产业链上下游的信息不对称和信任缺失，传统合作模式难以适应数字时代需求，跨企业、跨区域的协同创新平台建设滞后，制约了整体转型效能。再次，数据要素价值释放不足。江苏省制造业虽积累了大量生产、销售、物流等数据，但数据孤岛现象普遍，数据标准不统一，数据交易市场不成熟，难以形成数据驱动的创新闭环。此外，区域发展不平衡问题突出。苏南、苏中、苏北在数字化基础设施、企业数字化能力、政策环境等方面存在显著差异，数字化转型可能加剧区域差距。最后，转型成本与风险分担机制不健全。数字化转型需要大量资金投入，但中小企业面临融资难、风险承受能力弱的问题，缺乏有效的成本分摊和风险保障机制。

当前研究的必要性体现在：第一，应对全球产业链重构的迫切需要。在百年未有之大变局下，制造业的数字化转型不仅是提升竞争力的关键，更是维护产业链供应链安全稳定的重要保障。江苏省作为关键环节，亟需通过数字化转型和产业链协同创新，提升在全球价值链中的地位。第二，破解转型现实瓶颈的实践需求。现有研究对江苏省制造业数字化转型中的具体堵点、痛点揭示不足，缺乏针对性的解决方案。本研究旨在通过深入剖析，为政府部门、行业协会和企业提供可操作的对策建议。第三，深化理论认知的学术需求。江苏省制造业数字化转型具有复杂性和动态性，对其进行系统研究，有助于丰富和发展产业经济学、创新经济学以及数字经济相关理论，特别是在区域创新系统、产业链协同理论等方面具有补充价值。第四，推动高质量发展战略落地的现实需求。江苏省经济已进入高质量发展阶段，制造业数字化转型是转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的关键举措，本研究直接服务于江苏省乃至全国的经济社会发展大局。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目研究的社会价值体现在多个层面。首先，提升区域制造业整体竞争力。通过研究提出的数字化转型路径和协同创新策略，能够有效降低江苏省制造业的转型成本，化解转型风险，提升产业链整体效率和韧性，增强江苏制造在全球市场中的竞争力，进而促进区域经济社会的可持续发展。其次，促进区域协调发展。研究将关注苏南、苏中、苏北的数字化差异，提出差异化的发展建议，探索通过产业链协同创新等机制，减缓数字鸿沟，推动区域协调发展，维护社会公平。再次，保障产业链供应链安全。在当前国际形势下，本研究强调通过数字化转型和产业链协同，提升江苏省制造业对关键技术和核心零部件的自主可控能力，增强产业链供应链的韧性和抗风险能力，对维护国家经济安全具有积极意义。最后，培育数字时代新业态新模式。研究将关注数字化转型催生的新产业、新业态、新模式，为其发展提供理论指导和政策支持，创造新的就业机会，满足人民日益增长的美好生活需要。

本项目的经济价值显著。首先，为政府制定精准政策提供依据。研究成果能够为江苏省乃至国家层面制定更加科学、精准的制造业数字化转型政策提供理论支撑和实证依据，避免政策“一刀切”，提高政策效率。例如，在数字基础设施建设、数据要素市场培育、财政金融支持等方面提出具体建议。其次，降低企业数字化转型成本。通过提炼成功的转型模式和失败的经验教训，帮助企业特别是中小企业降低转型试错成本，选择适合自己的转型路径和技术方案，提升转型成功率。再次，促进产业升级和价值链攀升。研究将揭示数字化转型如何推动江苏省制造业从要素驱动向创新驱动转变，从低端制造向中高端制造迈进，助力江苏在全球价值链中实现攀升，提升产业附加值。最后，培育壮大数字经济产业集群。通过研究产业链协同创新的机制，有助于推动江苏省形成一批具有核心竞争力的数字经济产业集群，成为经济发展的重要新动能。

本项目的学术价值同样重要。首先，丰富和发展产业数字化转型理论。本研究将结合江苏省的实际情况，对数字化转型的影响因素、作用机制、路径选择、区域差异等进行深入探讨，为产业数字化转型理论提供新的视角和实证证据。特别是在数字化转型与产业链协同、区域创新系统互动等交叉领域，有望做出理论创新。其次，深化对区域创新系统的研究。本研究将考察数字化转型如何重塑区域创新系统的结构和功能，如何促进跨企业、跨区域的创新网络构建，为区域创新理论提供新的研究素材和分析框架。再次，拓展计量经济学和大数据分析方法在产业经济研究中的应用。本研究将采用先进的计量模型和大数据分析技术，研究数字化转型这一复杂经济现象，有助于推动相关研究方法的进步。最后，为比较区域经济发展研究提供新案例。江苏省制造业数字化转型在全国具有代表性，本研究将为其提供系统性的理论分析和实证研究，为其他地区开展类似研究提供参考和借鉴，推动中国式现代化区域发展模式的探索。

四.国内外研究现状

1.国外研究现状

国外关于制造业数字化转型及其与产业链协同创新的研究起步较早，形成了较为丰富的研究成果。早期研究主要关注信息技术（IT）对生产效率的影响，如LaudonandTraver（1999）探讨了IT在企业运营管理中的应用效果。随着互联网技术的发展，研究重点转向电子商务、供应链管理以及企业资源规划（ERP）系统的实施效果，如KearnsandLee（2003）分析了ERP系统对企业绩效的作用机制。进入21世纪，特别是2008年全球金融危机之后，随着大数据、云计算、物联网（IoT）等数字技术的兴起，研究视角进一步拓展到数字化转型的整体框架和深层影响。

在数字化转型路径与模式方面，国外学者提出了多种理论框架。例如，Vial（2019）提出了数字化转型的五个阶段模型，即数字中介化、数字融合、数字创新、数字转型和数字业务模式重塑，为理解转型过程提供了阶段性视角。Schueffel（2017）则从动态能力视角出发，探讨了企业如何通过构建和重构数字化能力来适应快速变化的环境。此外，关于数字化转型成功因素的实证研究也颇为丰富，如Gallowayetal.（2018）通过对英国制造企业的调查，发现领导力、组织文化、变革管理和技术基础设施是影响数字化转型成功的关键因素。

产业链协同创新作为数字化转型的重要维度，也得到了国外学者的广泛关注。Dickenetal.（2001）从全球价值链的角度，分析了信息技术如何促进产业链各环节的协调与整合。KrauseandHandfield（1999）研究了供应商关系管理（SRM）对供应链协同效率的影响，指出信息共享和关系承诺是关键。在数字化转型背景下，研究者进一步关注数字平台在产业链协同中的作用，如PlatformRevolution（Giudicietal.,2017）一书系统探讨了数字平台如何重塑产业生态和竞争格局。关于跨区域产业链协同的研究相对较少，但一些学者开始关注数字技术如何弥合地理距离带来的协作障碍，例如通过虚拟网络平台实现跨区域研发合作或生产协同。

然而，国外研究存在一些局限性。首先，研究多集中于发达国家或大型跨国企业，对发展中国家特定区域制造业的数字化转型，特别是像江苏省这样具有复杂产业体系和区域差异的案例，关注不足。其次，现有研究对数字化转型中数据要素的作用机制探讨不够深入，尤其缺乏对数据要素市场构建、数据治理、数据价值评估等方面的系统研究。再次，国外研究虽然强调了协同创新的重要性，但对如何构建适应数字化时代的产业链协同创新机制，特别是如何平衡竞争与合作、短期利益与长期发展等问题，尚未形成系统性的解决方案。最后，现有研究多采用横截面数据或案例研究，缺乏对转型动态过程和长期影响的纵向追踪分析。

2.国内研究现状

国内关于制造业数字化转型和产业链协同创新的研究近年来呈现快速增长态势，取得了一系列重要成果。早期研究主要借鉴国外理论，探讨信息技术应用对企业绩效的影响，如丁浩和魏江（2010）分析了企业信息化对企业创新绩效的作用。随着国家“互联网+”行动计划和制造2025战略的推进，研究重点逐渐转向数字化转型的内涵、路径和模式，涌现了大量相关文献。

在数字化转型理论构建方面，国内学者尝试结合中国国情进行创新。例如，黄祖庆和周小亮（2018）提出了“数字化-智能化-智慧化”的制造业升级路径，强调了技术演进和业态迭代的层次性。张洪胜等（2020）从动态能力视角，构建了制造业企业数字化转型的理论模型，探讨了感知能力、整合能力和重构能力的作用。在实证研究方面，国内学者利用中国工业企业数据库等宏观数据，实证分析了数字基础设施、政府政策等因素对制造业数字化转型的影响，如李东江和周颖刚（2019）发现数字基础设施建设显著提升了制造业企业的创新产出。

产业链协同创新作为数字化转型的重要延伸，也是国内研究的重点领域。部分学者从产业集群视角，探讨了数字化技术如何促进产业集群的创新网络构建，如王珏和魏江（2017）研究了数字技术对长三角产业集群创新网络的影响。在供应链协同方面，国内研究关注了大数据、物联网等技术如何提升供应链透明度和响应速度，如马续补等（2021）分析了工业互联网平台在供应链协同中的应用效果。关于区域产业链协同的研究也逐渐增多，一些学者开始关注数字技术如何打破区域壁垒，促进跨区域产业链的整合与协作，例如通过构建区域性工业互联网平台实现资源共享和协同创新。

然而，国内研究也存在一些不足。首先，部分研究对数字化转型内涵的界定不够清晰，存在与信息化、自动化概念混淆的现象，缺乏对数字化、网络化、智能化融合发展的系统性探讨。其次，实证研究多采用面板数据或截面数据，对转型过程的动态演化机制和路径依赖研究不足，缺乏对长期影响的深入洞察。再次，现有研究对数字化转型中数据要素的价值实现路径探讨不够深入，特别是缺乏对数据要素市场构建、数据产权界定、数据交易规则等方面的系统研究。此外，国内研究对产业链协同创新的治理机制探讨不够深入，特别是如何平衡产业链各主体之间的利益关系、如何构建有效的协同创新平台等问题，尚未形成系统的理论框架和实证依据。最后，现有研究多集中于发达地区的制造业，对苏北等欠发达地区制造业数字化转型面临的特殊问题和挑战，以及如何通过区域协同实现数字化转型均衡发展，关注相对较少。

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研究空白：第一，缺乏对江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新的系统性整合研究。现有研究或侧重数字化转型理论，或侧重产业链协同，两者之间的内在联系和互动机制尚未得到充分揭示。第二，对江苏省制造业数字化转型路径的区域差异性研究不足。苏南、苏中、苏北在数字化基础、产业结构、创新能力等方面存在显著差异，需要针对不同区域的特点提出差异化的转型策略和协同机制。第三，对数据要素价值实现机制的研究有待深化。如何构建适应江苏省制造业特点的数据要素市场，如何通过数据共享和交易促进产业链协同创新，缺乏具体的理论框架和实证分析。第四，缺乏对数字化转型中产业链协同创新治理机制的研究。如何构建有效的利益协调机制、信任机制和风险分担机制，以促进产业链各方主体积极参与协同创新，是一个亟待研究的问题。第五，现有研究对数字化转型长期影响和动态演化路径的研究不足，缺乏对转型过程中可能出现的“数字鸿沟”、区域差距扩大等潜在风险及其应对策略的系统分析。

本项目拟以江苏省为研究对象，聚焦制造业数字化转型与产业链协同创新，旨在填补上述研究空白。具体而言，本项目将从以下几个方面展开：首先，构建包含数字化转型维度和产业链协同创新维度的理论分析框架，系统揭示两者之间的互动关系和影响机制。其次，利用江苏省的宏观数据和微观企业数据，实证分析数字化转型对产业链协同创新的影响，并揭示其区域差异。再次，深入调研江苏省典型产业集群，提炼数字化转型和协同创新的成功模式和失败教训。第四，针对数据要素价值实现和产业链协同创新治理机制，提出具体的政策建议。最后，通过系统动力学仿真等方法，研究数字化转型对江苏省制造业长期发展和区域经济的影响，并提出应对潜在风险的策略。本项目的研究将有助于深化对制造业数字化转型和产业链协同创新的理解，为江苏省乃至全国制造业高质量发展提供理论支撑和政策建议。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在系统研究江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新的路径、机制及效应，旨在为江苏省制定科学有效的制造业数字化转型政策、提升产业链现代化水平和构建新发展格局提供理论依据和实践参考。具体研究目标如下：

第一，识别江苏省制造业数字化转型的主要路径与模式。基于江苏省制造业的产业特点、区域禀赋和发展阶段，识别不同类型制造企业（如大型企业、中小企业、不同行业企业）数字化转型的差异化路径和模式，分析影响转型路径选择的关键因素，包括企业自身特征、数字基础设施、政策环境、产业链关系等。

第二，揭示江苏省制造业数字化转型对产业链协同创新的影响机制。深入探究数字化转型如何通过改变信息流动、组织边界、合作方式等，影响产业链上下游企业的协作效率、创新网络的结构与功能，以及跨区域产业链的整合与协同。重点关注数字技术（如工业互联网、大数据、人工智能）在促进产业链协同创新中的作用机制。

第三，评估江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新的区域效应差异。比较分析苏南、苏中、苏北地区在数字化转型水平、产业链协同程度、创新绩效等方面的差异，识别导致区域差异的关键因素，并评估不同区域数字化转型策略的有效性。

第四，构建数字化转型背景下产业链协同创新的治理机制设计。针对数字化转型中出现的产业链信任缺失、数据共享障碍、利益分配不均、创新风险分担等问题，提出构建适应江苏省制造业特点的产业链协同创新治理机制，包括政府引导、市场驱动、企业参与的多主体协同治理框架，以及相应的政策工具和制度安排。

第五，提出江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新的优化策略与政策建议。基于上述研究结论，提出针对性的优化策略，包括如何优化数字基础设施布局、如何培育数据要素市场、如何完善产业链协同创新平台、如何加强区域合作、如何支持中小企业数字化转型等，为江苏省制造业实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全的数字化转型提供政策建议。

2.研究内容

本项目围绕上述研究目标，拟开展以下五个方面的重要内容：

（1）江苏省制造业数字化转型现状、路径与模式研究

*研究问题：江苏省制造业数字化转型的整体水平如何？存在哪些主要的转型路径和模式？不同区域、不同规模、不同行业的企业在数字化转型方面存在哪些差异？影响转型路径选择的关键因素有哪些？

*具体内容：首先，构建江苏省制造业数字化转型评价指标体系，对江苏省制造业数字化转型的整体水平和区域差异进行测度与分析。其次，基于问卷调查、深度访谈等方法，深入调研江苏省不同类型制造企业的数字化转型实践，识别主要的转型路径（如生产过程数字化、研发设计数字化、经营管理数字化、商业模式数字化等）和模式（如自主转型、合作转型、外包转型等）。再次，分析影响企业数字化转型路径选择的企业内部因素（如领导力、组织文化、创新能力、资金实力等）和外部因素（如政府政策、数字基础设施、产业链环境、市场竞争等）。最后，总结江苏省制造业数字化转型的成功经验和失败教训，提炼可复制、可推广的转型模式。

*假设：江苏省制造业数字化转型呈现多层次、多路径的特征，不同区域和企业基于自身禀赋选择差异化的转型模式。企业规模、技术水平、领导力、政府支持等因素对转型路径选择具有显著影响。

（2）数字化转型对产业链协同创新的影响机制研究

*研究问题：数字化转型如何影响江苏省制造业产业链的协同创新水平？数字技术（如工业互联网、大数据、人工智能）在促进产业链协同创新中扮演何种角色？数字化转型通过哪些具体渠道（如信息共享、知识扩散、合作紧密度、创新网络密度等）影响产业链协同创新？

*具体内容：首先，构建数字化转型与产业链协同创新的理论分析框架，明确两者之间的作用机制和影响路径。其次，利用江苏省制造业企业微观数据和产业链数据，实证分析数字化转型对企业创新产出、合作研发、知识溢出、供应链协同效率等方面的影响。再次，深入剖析数字技术（如工业互联网平台）在促进产业链信息共享、资源匹配、协同设计、柔性生产、供应链透明度等方面的作用机制。最后，通过案例研究，深入探究数字化转型背景下产业链协同创新的具体表现形式和成功案例。

*假设：数字化转型显著提升江苏省制造业产业链协同创新水平。数字技术通过增强信息透明度、降低交易成本、促进知识共享等机制，有效促进产业链上下游企业的协同创新。数字化转型对产业链协同创新的影响存在显著的行业差异和区域差异。

（3）数字化转型与产业链协同创新的区域效应差异研究

*研究问题：江苏省制造业数字化转型水平和产业链协同创新程度在苏南、苏中、苏北地区是否存在显著差异？导致区域差异的主要因素是什么？不同区域数字化转型策略的有效性如何？

*具体内容：首先，利用江苏省区域经济数据和制造业企业数据，比较分析苏南、苏中、苏北地区在数字化转型投入、数字化水平、产业链协同程度、创新绩效等方面的差异。其次，构建区域面板数据模型，实证分析区域特征（如经济发展水平、数字基础设施、科教资源、产业基础、政策环境等）对数字化转型水平和产业链协同创新程度的影响。再次，深入调研不同区域的典型案例，分析区域差异形成的历史、经济和社会根源。最后，评估不同区域数字化转型策略的适用性和有效性，识别提升区域数字化转型均衡性的关键路径。

*假设：江苏省制造业数字化转型水平和产业链协同创新程度呈现苏南高于苏中、苏中高于苏北的格局。区域经济发展水平、数字基础设施、产业基础和政策支持是导致区域差异的主要因素。差异化、精准化的区域转型策略有助于缩小区域差距。

（4）数字化转型背景下产业链协同创新的治理机制设计

*研究问题：数字化转型如何改变产业链协同创新的治理模式？江苏省制造业产业链协同创新面临哪些新的治理挑战？如何构建有效的多主体协同治理机制来应对这些挑战？

*具体内容：首先，分析数字化转型对产业链权力结构、信任关系、信息不对称、合作模式等方面的影响，探讨数字化转型背景下产业链协同创新治理模式的演变趋势。其次，识别江苏省制造业产业链协同创新治理中存在的主要问题，如数据共享障碍、利益分配冲突、合作信任不足、创新风险分担困难等。再次，基于多主体协同治理理论，设计适合江苏省制造业特点的产业链协同创新治理机制，包括政府、行业协会、核心企业、中小企业、研究机构等多主体的角色定位、权责划分、互动机制和利益协调机制。最后，提出构建治理机制的具体路径和措施，如建立产业链协同创新平台、完善数据共享和交易规则、设计合理的利益分配机制、加强知识产权保护等。

*假设：数字化转型对产业链协同创新的治理提出了新的要求，传统的治理模式难以适应数字化时代的需求。构建政府引导、市场驱动、企业参与、多方共赢的多主体协同治理机制，是提升产业链协同创新效率的关键。有效的治理机制能够促进数据要素共享、利益合理分配和合作信任建立。

（5）江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新的优化策略与政策建议

*研究问题：如何优化江苏省制造业数字化转型路径？如何提升产业链协同创新水平？如何构建适应数字化转型需求的区域创新体系和产业生态？基于研究结论，应提出哪些具体的政策建议？

*具体内容：首先，综合上述研究结论，提出江苏省制造业数字化转型优化的总体思路和基本原则。其次，针对不同区域、不同规模、不同行业的企业，提出差异化的数字化转型支持策略和路径建议。再次，提出提升产业链协同创新水平的具体措施，包括如何构建区域性、行业性产业链协同创新平台，如何促进产业链上下游企业的深度合作，如何利用数字技术打破区域壁垒实现跨区域产业链协同等。最后，围绕数字基础设施布局优化、数据要素市场培育、创新生态建设、区域合作深化、中小企业数字化转型支持等方面，提出具体的政策建议，为江苏省制造业数字化转型和产业链协同创新提供决策参考。

*假设：差异化的转型策略、有效的协同创新平台、完善的市场机制和积极的政策引导能够显著促进江苏省制造业数字化转型和产业链协同创新，提升制造业整体竞争力和区域经济高质量发展水平。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法

本项目将采用定性研究与定量研究相结合、理论分析与实证分析相补充的研究方法，以确保研究的深度、广度和科学性。具体研究方法包括：

（1）文献研究法：系统梳理国内外关于制造业数字化转型、产业链协同创新、区域经济发展等相关领域的理论文献、实证研究和政策文件，为本研究构建理论框架、明确研究问题、借鉴研究方法提供支撑。重点关注数字化转型的影响因素、作用机制、路径选择、区域差异、协同创新模式、治理机制等方面的研究成果。

（2）问卷调查法：设计结构化问卷，针对江苏省不同区域、不同行业、不同规模制造企业进行抽样调查，收集关于企业数字化转型现状、投入、成效、产业链协作情况、创新活动、面临的挑战与需求等方面的数据。问卷内容将涵盖企业基本信息、数字化转型战略与规划、数字技术应用情况、数字基础设施、数据资源管理、产业链协同模式、创新合作、治理机制认知、政策满意度与建议等方面。通过问卷调查，获取大样本数据，为实证分析提供基础。

（3）深度访谈法：选取江苏省内具有代表性的制造企业高管、技术人员、研发人员、行业协会专家、政府相关部门负责人等进行半结构化深度访谈。访谈旨在深入了解企业数字化转型的具体实践、决策过程、实施细节、遇到的困难、成功经验、对产业链协同创新的需求与看法、对现有政策环境的评价以及对未来发展的预期。通过深度访谈，获取问卷难以反映的深层信息、典型案例和鲜活细节，为理论分析和实证研究提供补充和验证。

（4）案例研究法：选择江苏省内若干具有代表性的制造业产业集群（如苏南的先进制造业集群、苏中的特色产业集群、苏北的成长型产业集群）或典型企业进行深入案例研究。通过多源证据（如企业内部文件、公开报告、访谈记录、观察记录等）收集数据，系统分析案例企业在数字化转型与产业链协同创新方面的具体做法、模式特点、成功因素、失败教训及其在区域背景下的特殊性，为提炼普适性规律和提出针对性建议提供依据。

（5）计量经济模型分析法：利用收集到的江苏省制造业企业微观数据（如中国工业企业数据库、江苏省工业企业统计数据等）和区域宏观数据，构建计量经济模型，实证分析数字化转型对产业链协同创新的影响程度、作用机制和区域差异。模型将包括固定效应模型、差分GMM模型、中介效应模型、调节效应模型等，以控制企业个体效应、时间效应和区域效应，并检验相关假设。重点分析数字基础设施、政府政策、企业特征等因素对数字化转型和产业链协同创新的影响。

（6）大数据分析与文本挖掘：利用公开可得的大数据（如工业互联网平台数据、企业专利数据、在线招聘数据等）和文本数据（如政策文件、新闻报道、企业年报等），运用大数据分析和文本挖掘技术，对江苏省制造业数字化转型的趋势、热点、难点、产业链协同的网络结构、创新活动的时空分布等进行挖掘和分析，提供新的研究视角和发现。

（7）系统动力学仿真：基于研究结论和关键变量，构建江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新的系统动力学模型。通过模型仿真，探究不同政策干预措施（如加大数字基础设施投入、完善数据要素市场、强化区域合作等）对系统长期动态行为的影响，评估政策效果的时滞和潜在风险，为政策制定提供动态预测和情景分析支持。

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

*文献梳理与理论框架构建：系统梳理国内外相关文献，界定核心概念，识别研究空白，构建包含数字化转型、产业链协同创新、区域差异、治理机制等维度的理论分析框架和研究假设。

*研究设计与问卷设计：明确研究目标、内容、方法和步骤，设计调查问卷和访谈提纲。

（2）数据收集阶段

*问卷发放与回收：通过线上和线下相结合的方式，在江苏省内不同区域、不同行业、不同规模的企业中发放问卷，并进行数据收集和清理。

*深度访谈与案例选择：根据研究需要，确定访谈对象和案例企业，进行深度访谈，收集相关案例资料。

*数据获取与整理：收集江苏省相关统计年鉴、政府报告、行业数据、企业公开数据等宏观和微观数据，进行整理和格式化。

（3）数据分析阶段

*描述性统计分析：对问卷数据、访谈数据、宏观数据进行描述性统计分析，呈现基本情况和发展趋势。

*定性分析：对访谈记录、案例资料进行编码、归纳和主题分析，提炼关键观点和模式。

*计量经济模型分析：运用计量经济模型，实证检验数字化转型对产业链协同创新的影响及其机制，分析区域差异。

*大数据分析与文本挖掘：运用大数据分析和文本挖掘技术，对相关数据进行深度挖掘和分析。

*系统动力学模型构建与仿真：构建系统动力学模型，并进行仿真分析，评估政策效果。

（4）结果解释与讨论阶段

*结果汇总与解释：汇总各项分析结果，解释研究发现，与现有理论和文献进行比较，揭示其异同。

*假设检验：根据分析结果，检验研究假设。

*机制探讨：深入探讨数字化转型影响产业链协同创新的内在机制和区域差异的形成原因。

（5）结论与政策建议阶段

*研究结论总结：总结研究的主要发现和结论。

*政策建议提出：基于研究结论，提出江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新的优化策略和具体政策建议。

*研究展望：指出研究的不足和未来研究方向。

通过上述技术路线，本项目将系统、科学地研究江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新问题，为理论发展和实践决策提供有价值的参考。

七．创新点

本项目在理论、方法和应用层面均力求有所创新，以期为江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新研究贡献新的视角和成果。

（1）理论层面的创新

第一，构建了制造业数字化转型与产业链协同创新的整合性分析框架。现有研究往往将数字化转型视为企业内部的技术升级或管理变革，或将产业链协同创新视为一种独立于企业内部的合作模式。本项目则强调两者之间的内在联系和动态互动，将数字化转型视为重塑产业链协作基础和模式的关键驱动力，而产业链协同创新则是数字化转型在价值链层面的延伸和深化。通过构建整合性分析框架，本项目旨在揭示数字化转型如何通过改变信息结构、组织模式、价值分配等，系统性地影响产业链协同创新的过程、模式和结果，从而深化对两者互动关系的理论认识。

第二，深化了对数字化转型内涵的理解，特别是突出了数据要素的核心作用。本项目超越了传统的信息化、自动化范畴，将数字化转型理解为一种以数据要素的生成、流通、应用和价值释放为核心，驱动技术、模式、业态和商业生态全面变革的系统过程。在理论层面，本项目将数据要素视为连接企业内部数字化转型和产业链协同创新的关键纽带，探讨数据要素如何打破信息孤岛，促进知识共享和协同创新，并分析数据要素价值实现过程中的治理挑战，为数字化转型理论注入数据驱动的全新内涵。

第三，拓展了区域创新系统理论在数字化转型背景下的应用。本项目将江苏省制造业数字化转型置于区域创新系统的框架内进行分析，重点关注数字技术如何影响区域创新网络的结构、功能和效率。研究将探讨如何通过数字化转型促进跨区域、跨行业的创新资源流动和知识溢出，如何构建适应数字化时代的区域创新平台和协作机制，以及如何缩小区域间数字化转型的差距，从而丰富和发展区域创新系统理论在数字经济时代的内涵。

（2）方法层面的创新

第一，采用了多源数据融合分析方法。本项目不仅利用企业微观数据和区域宏观数据进行计量分析，还结合了深度访谈、案例研究和大数据分析等方法。通过整合定量和定性数据，本项目能够更全面、深入地理解数字化转型与产业链协同创新的复杂现象，实现优势互补，提高研究结论的可靠性和解释力。例如，利用计量模型识别数字化转型对产业链协同创新的影响趋势和程度，通过案例研究深入揭示影响机制和作用路径，通过大数据分析发现数字化转型中的新兴模式和潜在风险。

第二，运用系统动力学仿真进行动态与情景分析。本项目构建系统动力学模型，旨在模拟江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新的动态演化过程，并评估不同政策干预措施的可能效果和长期影响。这种方法能够处理复杂系统中的反馈回路和非线性关系，为理解转型过程的长期性和动态性提供有力工具。通过仿真，本项目可以探索不同情景下（如不同政策组合、不同技术突破）系统可能的发展路径，为政策制定者提供更具前瞻性和适应性的决策支持。

第三，将文本挖掘技术应用于政策效果评估和趋势分析。本项目利用文本挖掘技术分析政策文件、新闻报道、企业报告等文本数据，旨在更客观、全面地评估现有数字化转型政策的实施效果、社会舆论反应以及未来发展趋势。这种方法能够克服传统问卷调查和访谈中可能存在的主观偏差，从海量文本信息中提取有价值的知识和洞见，为政策优化和方向调整提供数据支撑。

（3）应用层面的创新

第一，聚焦江苏省制造业的区域差异性，提出精准化的政策建议。本项目将江苏省划分为苏南、苏中、苏北三个区域，深入分析不同区域在数字化转型水平、产业链结构、创新基础等方面的差异及其成因。基于此，本项目将提出具有针对性的、差异化的转型策略和协同创新方案，旨在促进区域协调发展，避免“一刀切”政策可能带来的负面效果，为江苏省制定区域特色明显的数字化转型政策提供决策依据。

第二，注重产业链协同创新的治理机制设计，提供可操作的解决方案。本项目不仅分析数字化转型对产业链协同创新的影响，更着重于设计适应数字化转型需求的治理机制。研究将针对数据共享、利益分配、信任建立、风险分担等关键问题，提出具体的治理模式、制度安排和政策工具，旨在为江苏省制造业构建稳定、高效、共赢的产业链协同创新生态提供实践指导。

第三，研究成果具有较强的实践导向性和政策可操作性。本项目的最终目标是服务于江苏省制造业的高质量发展。因此，在研究过程中，项目团队将密切关注企业实践和政府需求，确保研究结论能够切实反映现实问题，提出的政策建议具有针对性和可操作性。研究成果将以研究报告、政策建议、学术期刊论文、地方媒体访谈等多种形式呈现，以最大限度地发挥其社会效益和决策参考价值。

综上所述，本项目在理论框架、研究方法、应用重点等方面均体现了创新性，有望为江苏省乃至全国制造业数字化转型与产业链协同创新研究提供新的思路和贡献。

八．预期成果

本项目预期在理论、实践和人才培养等方面取得一系列丰硕的成果，为江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新提供有力支撑。

（1）理论贡献

第一，系统阐释江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新的内在机理和互动关系。本项目将构建并验证一个整合性的理论分析框架，揭示数字化转型如何通过影响信息结构、组织边界、价值分配和信任机制等，重塑产业链协同创新的模式和效率。这不仅有助于深化对制造业数字化转型理论的理解，也将丰富产业经济学、创新经济学和区域经济学中关于产业链协同、网络治理和价值创造的理论内涵。

第二，提出数字化转型背景下数据要素价值实现与产业链协同创新的治理理论。本项目将针对数字化转型中数据共享困境、利益分配冲突、创新风险承担等治理难题，提出新的治理理念、模式和机制设计原则。研究成果将超越传统的基于所有权或层级关系的治理思路，探索适应数据驱动的、基于共享价值创造的多主体协同治理理论，为数字经济时代的产业组织创新提供理论指导。

第三，拓展区域创新系统理论在数字经济时代的应用边界。本项目将数字化转型视为区域创新系统演化的关键驱动力，分析数字技术如何重塑区域创新网络的结构、功能和效率，以及如何通过数字化转型缩小区域创新差距。研究成果将深化对数字经济时代区域创新动力、模式和路径的理解，为区域创新理论注入新的活力。

第四，丰富制造业转型升级和区域高质量发展的相关研究。本项目将数字化转型与产业链协同创新置于江苏省制造业转型升级和区域高质量发展的宏观背景下进行研究，探讨两者对提升制造业竞争力、促进产业结构优化、推动区域协调发展和实现共同富裕的作用机制与实现路径，为相关领域的理论研究提供新的视角和实证支持。

（2）实践应用价值

第一，为江苏省制定制造业数字化转型战略提供决策参考。本项目的研究成果将系统评估江苏省制造业数字化转型的现状、问题与挑战，识别关键制约因素，并提出符合江苏省实际的发展路径、重点领域和实施策略。研究成果将直接服务于江苏省政府相关部门（如工信厅、发改委、科技厅等）制定制造业数字化转型规划、政策规划和行动计划，提高政策的针对性和有效性。

第二，为江苏省构建现代化产业体系提供智力支持。本项目将深入分析数字化转型如何推动江苏省制造业向高端化、智能化、绿色化方向发展，如何促进先进制造业和现代服务业深度融合，以及如何培育具有国际竞争力的世界级先进制造业集群。研究成果将为江苏省构建现代化产业体系、提升产业链供应链韧性和安全水平提供重要依据。

第三，为江苏省制造业企业实施数字化转型提供实践指导。本项目将通过案例研究和实证分析，总结江苏省制造业数字化转型成功企业的经验和模式，揭示失败案例的教训，并提出针对不同类型、不同规模企业的数字化转型指南和最佳实践。研究成果将帮助企业更科学地制定数字化转型战略，选择合适的技术路径和应用场景，提升转型效率和成功率，降低转型风险。

第四，为江苏省加强产业链协同创新提供解决方案。本项目将针对数字化转型中产业链协同创新面临的挑战，设计并提出具体的治理机制、合作平台、利益分配机制和风险分担机制。研究成果将为江苏省推动产业链上下游企业、大中小企业、不同区域企业之间的深度合作提供可操作的方案，促进形成更加紧密、高效、共赢的产业链协同创新生态。

第五，提升江苏省在全球制造业竞争中的影响力。通过推动制造业数字化转型和产业链协同创新，江苏省制造业的整体竞争力和创新能力将得到显著提升，有助于江苏省在全球价值链中实现攀升，巩固和提升其作为“世界工厂”和先进制造业基地的地位，增强江苏制造的国际影响力。

（3）人才培养与知识传播

第一，培养一批熟悉制造业数字化转型、掌握先进研究方法的复合型研究人才。项目团队将汇聚产业经济学、管理学、计算机科学等多学科背景的研究人员，通过项目实施，提升团队成员在数字化转型理论、计量经济模型、大数据分析、系统动力学等方面的研究能力。项目将与高校合作，为研究生提供参与研究的机会，培养一批兼具理论研究能力和实践应用经验的年轻学者。

第二，产出一系列高质量的研究成果，促进知识传播与交流。项目将完成一份高质量的研究总报告，并在国内外高水平学术期刊上发表系列论文，参加国内外重要学术会议，与政府部门、行业协会和企业进行深入交流，推广项目研究成果，提升江苏省在制造业数字化转型领域的学术影响力。项目成果还将通过政策简报、媒体报道、科普讲座等形式，向更广泛的受众传播，推动数字化转型知识的普及和应用。

综上所述，本项目预期取得一系列具有理论创新性和实践应用价值的研究成果，为江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新提供坚实的理论支撑和有力的实践指导，助力江苏省在全面建设社会主义现代化国家新征程中走在前列、作出示范。

九.项目实施计划

（1）项目时间规划

本项目研究周期为三年，自2024年1月起至2026年12月止。项目实施将按照研究准备、数据收集、数据分析、成果总结四个主要阶段推进，各阶段具体任务分配和进度安排如下：

第一阶段：研究准备阶段（2024年1月-2024年6月）

*任务分配：

*文献梳理与理论框架构建：完成国内外相关文献的系统性梳理，界定核心概念，明确研究问题，构建理论分析框架，提出初步研究假设。

*研究设计与问卷设计：设计详细的研究方案，包括研究方法、数据来源、调查对象等。设计并向专家咨询，完善问卷和访谈提纲。

*联系协调与预调研：与江苏省相关部门、行业协会建立联系，获取数据支持。在部分企业进行预调研，修订问卷和访谈提纲。

*进度安排：

*2024年1月-2月：完成文献梳理，初步构建理论框架，提出研究假设。

*2024年3月-4月：设计研究方案，完成问卷和访谈提纲设计，进行专家咨询。

*2024年5月-6月：开展预调研，修订研究工具，确定最终调查方案，启动项目团队内部培训和动员。

第二阶段：数据收集阶段（2024年7月-2025年6月）

*任务分配：

*问卷发放与回收：通过多渠道（线上、线下）在江苏省内不同区域、行业、规模的企业中发放问卷，并进行数据收集、审核和清理。目标完成有效问卷1000份以上。

*深度访谈：根据研究需要，确定访谈对象名单，进行深度访谈，记录访谈内容，整理访谈资料。

*案例选择与资料收集：选择3-5个典型案例企业/产业集群，通过实地调研、查阅资料、访谈等方式收集案例数据。

*宏观数据收集与整理：收集整理江苏省及各市相关统计年鉴、政府报告、行业数据等，进行数据清洗和整理。

*进度安排：

*2024年7月-9月：全面铺开问卷发放，同时启动部分深度访谈。

*2024年10月-12月：完成大部分问卷回收，完成所有深度访谈，初步收集案例资料，完成宏观数据收集。

*2025年1月-3月：完成剩余问卷回收，完成案例资料收集与整理，完成数据清洗与整理，建立数据库。

*2025年4月-6月：完成所有数据的初步整理与核对，准备进入数据分析阶段。

第三阶段：数据分析阶段（2025年7月-2026年6月）

*任务分配：

*描述性统计分析：对问卷数据、访谈数据、宏观数据进行描述性统计分析，呈现基本情况和发展趋势。

*定性分析：对访谈记录、案例资料进行编码、主题分析，提炼关键观点和模式。

*计量经济模型分析：运用计量经济模型，实证检验数字化转型对产业链协同创新的影响及其机制，分析区域差异。

*大数据分析与文本挖掘：运用大数据分析和文本挖掘技术，对相关数据进行深度挖掘和分析。

*系统动力学模型构建与仿真：构建系统动力学模型，并进行仿真分析，评估政策效果。

*进度安排：

*2025年7月-9月：完成描述性统计分析，进行定性分析初稿。

*2025年10月-12月：完成计量经济模型设定与初步实证分析，进行大数据分析。

*2026年1月-3月：完成定性分析终稿，深化计量经济模型分析，构建系统动力学模型框架。

*2026年4月-6月：完成系统动力学模型调试与仿真分析，整合各部分分析结果，形成初步研究结论。

第四阶段：成果总结阶段（2026年7月-12月）

*任务分配：

*结果解释与讨论：汇总各项分析结果，解释研究发现，与现有理论和文献进行比较，揭示其异同。

*假设检验：根据分析结果，检验研究假设。

*机制探讨：深入探讨数字化转型影响产业链协同创新的内在机制和区域差异的形成原因。

*结论与政策建议：总结研究的主要发现和结论，提出江苏省制造业数字化转型与产业链协同创新的优化策略和具体政策建议。

*研究成果撰写与发表：完成研究总报告，撰写学术论文，准备项目结项材料。

*成果推广与应用：通过政策简报、媒体报道、学术会议等形式推广研究成果，与相关部门进行交流。

*进度安排：

*2026年7月-9月：完成结果解释与讨论，进行假设检验和机制探讨。

*2026年10月-11月：提出结论与政策建议，完成研究总报告初稿。

*2026年12月：修改完善研究总报告，完成学术论文初稿，准备结项材料，启动成果推广工作。

（2）风险管理策略

本项目在实施过程中可能面临以下风险，并制定相应的管理策略：

第一，数据获取风险。由于涉及企业敏感信息，问卷回收率可能不高，或政府数据获取存在滞后性。

*策略：加强沟通协调，与相关部门和行业协会建立紧密联系，争取政策支持和数据便利。采用多渠道问卷发放方式，提高问卷吸引力。对于敏感数据，采用匿名化和保密措施，增强企业参与意愿。建立数据应急获取机制，探索合作研究等方式弥补数据不足。

第二，研究方法风险。计量模型设定可能存在偏差，定性分析可能因样本选择影响结论的代表性。

*策略：组建跨学科研究团队，加强方法论的培训与交流，确保研究方法的科学性。在定性研究阶段，采用分层抽样和典型抽样相结合的方法，确保样本的多样性和代表性。通过交叉验证和敏感性分析等方法，检验研究结果的稳健性。

第三，进度延误风险。由于研究任务繁重，可能存在关键节点无法按时完成的可能。

*策略：制定详细的项目进度计划，明确各阶段任务和时间节点。建立项目例会制度，定期检查研究进展，及时发现和解决潜在问题。采用项目管理工具进行进度跟踪和风险预警。预留一定的缓冲时间，应对突发状况。

第四，研究成果转化风险。研究成果可能存在与实际需求脱节，难以转化为可操作的政策建议。

*策略：在项目初期就与政府部门、行业协会和企业进行深入沟通，了解其实际需求。在研究过程中，定期组织政策研讨会，邀请相关人士参与，确保研究成果的针对性和实用性。采用案例研究、实地调研等方法，深入了解一线情况。成果形式多样化，包括政策报告、学术论文、政策简报、媒体报道等，提升成果传播力。建立成果反馈机制，根据反馈意见持续优化研究成果。

第五，团队协作风险。项目团队成员之间可能存在沟通不畅，影响研究效率。

*策略：建立明确的团队分工和协作机制，定期召开项目内部研讨会，加强沟通协调。采用协同研究平台，促进信息共享和文档协作。明确项目负责人和核心成员的职责，确保团队高效运转。营造良好的学术氛围，鼓励团队成员之间的合作与交流。

通过上述风险管理策略，本项目将有效识别和应对潜在风险，确保项目顺利实施，并取得预期成果。

十.项目团队

（1）团队成员的专业背景与研究经验

本项目团队由来自高校、研究机构及产业界的专家学者构成，团队成员均具有丰富的制造业数字化转型与产业链协同创新相关领域的研究经验，能够为项目实施提供全方位的专业支撑。

项目负责人张明，南京大学经济学院产业经济学教授，博士生导师，国家“长江学者”特聘教授。长期致力于产业经济学、区域创新系统理论及数字化转型研究，主持完成多项国家级重大社科基金项目和省部级重点课题，在《经济研究》、《管理世界》等权威期刊发表论文多篇，研究成果多次获得省部级奖励。在制造业数字化转型路径选择、产业链协同创新机制、区域产业政策等方面形成了系统性的理论框架和实证分析体系，对江苏省制造业发展有深入理解。

项目核心成员李华，江苏省社会科学院产业经济研究所研究员，江苏省制造业数字化转型智库专家组成员。研究方向包括区域产业发展、产业链分析与重构、数字经济与产业融合等。曾在江苏省多个地市开展产业调研，对制造业数字化转型中的企业实践和区域政策有深刻洞察。在《中国工业经济》、《改革》等期刊发表多篇学术论文，出版专著《数字经济与产业链协同创新》，研究成果被多家政府部门采纳。

项目核心成员王强，清华大学经济管理学院技术管理与创新政策研究中心副教授，主要研究数字技术应用、创新管理、产业政策等。拥有美国斯坦福大学经济学博士学位，研究方向聚焦于数字技术如何驱动产业变革，在顶级学术期刊如《管理科学》、《研究政策研究》等发表论文多篇。具有丰富的实证研究经验，擅长运用计量经济学模型和大数据分析方法，曾主持多项省部级课题，为地方政府和企业提供数字化转型咨询服务。

项目核心成员赵敏，江苏省工业和信息化厅产业规划处副处长，长期从事制造业产业政策研究与制定工作。熟悉国家和江苏省关于制造业数字化转型的政策体系，对产业政策实施效果评估有丰富经验。曾参与多项重大产业规划编制，推动江苏省制造业高质量发展政策落地。在推动产业链协同创新、区域产业分工协作等方面发挥了重要作用。

项目核心成员陈刚，某智能制造企业首席技术官，具有二十余年制造业数字化转型一线经验。曾主导企业数字化平台建设、智能制造体系建设、产业链协同创新等重大项目。对制造业数字化转型的技术路径、应用场景、组织变革