地方政府支持產業數字化轉型模式及政策量化評價：以制造業為例

白全民，王 倩，王東旭，張茹瑩

（齊魯工業大學（山東省科學院）山東省科技發展戰略研究所，山東濟南 250014）

1 研究背景

產業數字化轉型，尤其是制造業數字化轉型，已成為我國發展數字經濟的一項核心任務。Nadkarni等［1］研究認為，應從以技術為中心（technologycentric）和以參與者為中心（actor-centric）兩個維度去研究數字化轉型。隨著技術的日漸成熟，以參與者為中心這一維度越來越受到重視，即如何激發更多參與者的積極性成為當前需要重點研究的主題。企業在產業數字化轉型中發揮著主導作用，但作為一項新生事物，政府的支持引導也是不可或缺的驅動力量之一［2］。近年來，我國從中央到地方，各級政府圍繞產業數字化轉型出臺了大量的支持政策，且不同地區的數字化轉型也呈現出不同的發展態勢。信息化和工業化融合（以下簡稱“兩化融合”）代表著工業數字化轉型的水平，根據兩化融合公共服務平臺（https://cspiii.com/think）公布的數據分析，截至2022 年第二季度，僅有江蘇省、山東省、上海市、北京市、浙江省、廣東省等的兩化融合水平高于全國（未含港澳臺地區，下同）平均水平，且遠高于其他地區；另外，從兩化融合發展指數的子指標表現來看，各省份轉型模式又各具特色，比如，山東省在實現產業鏈協同方面水平最高，且遠超其他地區，特色優勢明顯，這可能與其自2017 年以來積極布局工業互聯網，并將“強鏈條”作為轉型重點舉措有關，但是，通過各省兩化融合水平比較可知，目前大部分省份制造業數字化轉型水平并不高，亟需地方政府出臺行之有效且符合自身實際的支持政策。

根據公共政策理論，政府推動一項工作失敗的主要原因不在目的，而在手段［3］。因此，地方政府作為落實我國產業數字化轉型戰略任務的主要依托力量，亟需針對其主要推進路徑、支持手段以及不同地區之間的異同點開展深入的政策評價研究，從而全面系統地掌握當前我國地方政府對制造業數字化轉型的主要支持模式及推進策略，為政策完善及后進者提供相關參考和借鑒。

2 文獻綜述

目前，關于制造業數字化轉型政策研究的成果主要從兩個維度展開，一是政策的微觀作用機制，二是政策評價。在政策微觀作用機制方面，白全民等［4］利用扎根理論總結出政府引導是觸發企業數字化轉型行為的因素之一；江玉國［5］則利用實證方法證明了制度壓力從強制壓力、規范壓力和認知壓力3 個方面正向影響工業企業智造轉型，同時企業規模在其中發揮了正向調節作用；陳和等［6］實證驗證了固定資產加速折舊政策通過財務優化和創新驅動來促進企業數字化轉型；潘藝等［7］通過作用機制研究發現，數字金融能夠通過人才引進和研發投入的路徑促進制造業企業數字化轉型，并結合異質性分析驗證了數字金融對制造業數字化轉型有顯著影響；高輝等［2］則指出，制度支持的作用在于直接賦予企業開展數字化轉型的合法性，創造了轉型環境，并向社會傳遞了鼓勵轉型的價值主張，同時進一步證明了數字化注意力的中介作用，以及認知靈活性、數字化經驗在制度支持中的調節作用。另外，也有學者利用準自然實驗的方法開展相關研究，如曾皓［8-9］驗證區位導向性政策、市場競爭機制，賴曉冰等［10］研究智慧城市試點等對企業數字化轉型的影響效應，這類研究是從某項政策工具入手，利用實證方法證明政策工具在推動產業數字化轉型中發揮的作用，但是仍缺乏系統性，難以全面掌握政府支持產業數字化轉型的模式。

在對支持政策評價方面，那丹丹等［11］利用內容分析法對我國現行的制造業數字化轉型政策工具進行了量化分析，并指出現階段我國政府主要運用環境型政策工具來規劃、引領和促進制造業數字化轉型；雷鴻竹等［12］通過構建主體、工具、周期三維分析框架，采用內容分析和統計分析方法對我國地方數字經濟政策進行了量化評價，發現政策主體多元、政策工具不均衡和處于成長發展階段，且存在適配性和協同度的問題；袁野等［13］利用文本編碼、內容分析的方法系統梳理了我國31 個省份的數字經濟創新政策的熱點與布局，并對政策文件的熱點領域圖譜與空間布局進行了研究；蔡冬松等［14］為減少政策評估的主觀性，創造性地確立了數字經濟政策評價指標，利用政策一致性指數模型（PMC）對吉林省數字經濟政策文本作出量化評價，并重點指出該省制造業數字化轉型政策綜合評價排名全國第四，但仍需要在政策級別和政策保障方面進行改進。以上這類研究雖然對現有政策進行了系統且量化評價，但多是以內容分析法為主的量化研究，主要是對政策工具的頻數統計，缺乏對政策內容進行更為深入的分析，致使研究人員容易陷入一種如李鋼等［15］所指出的漫無目的、代價昂貴的“沉溺于編碼的迷宮陣”中，因而難以取得有價值的信息，現實指導意義不大。

綜上所述，目前已有相關研究尚未深入探究地方政府采用了哪些模式、手段來推動制造業數字化轉型，未研究各地不同推動政策之間有什么異同。為此，本研究將構建制造業數字化轉型政策的量化分析框架，并以部分代表性省份的相關政策為例，評價其設計水平及優化路徑。

3 研究設計

3.1 研究方法

首先利用共詞分析方法，基于已出臺的政策文件探索總結政府支持產業數字化轉型的模式；在此基礎上，利用改造后的PMC 指數模型對部分省份的政策進行分析和評價。具體步驟如下：首先，利用共詞分析方法完成文本挖掘、關鍵詞提取，實現PMC 指數模型的變量分類與參數識別；其次，構建多投入產出表并計算PMC 指數；最后，繪制PMC曲面圖，并進行評價分析。

3.2 數據來源

以“制造業數字化轉型”作為關鍵詞，利用北大法寶數據庫收集政策文件，并結合各省市政府的門戶網站作為補充，通過篩選最終確定24 項與制造業數字化轉型相關度較高的政策作為分析對象（以下簡稱“樣本政策”），其中省級政府和地市級政府發布的文件各12 項。在省級政府發布的政策中，東部省份1）有7項，中部省份有1項，西部省份有4項；從發布時間來看，主要集中在2020—2022 年期間，其中，2020 年發布2 項，2021 年發布9 項，2022 年發布13 項；從發布部門來看，由省人民政府發布的有4 項，市級人民政府發布的有11 項，省市級工信部門發布的有8 項，省級數字化轉型領導小組辦公室發布的有1 項。從以上樣本政策的統計特征來看，我國制造業數字化轉型政策呈現逐年遞增的態勢，且東部地區政策的發布多于西部地區，這可能與制造業強省更多分布在東部地區有關。

4 政策文本分析及政府支持模式分析框架構建

4.1 主題詞確定及共現網絡特征分析

利用大數據手段，確定有價值的主題詞是本研究開展分析的基礎。首先對樣本政策文本進行挖掘，初步確定792 個主題詞，并確定各主題詞的詞頻。其次，利用普萊斯公式確定詞頻大于15 次的79 個主題詞確定為分析對象。最后，通過進一步篩選，剔除如“新能源”“生物醫藥”等與主題無關的詞后，確定了55 個有研究價值的高頻主題詞。參考臧維等［16］的方法，利用Python 構建高頻主題詞共現矩陣，并將其進行可視化，從而可以發現各主題詞之間的相關關系（如圖1 所示）。其中，圓圈越大、連接線越多的主題詞則代表其與其他主題詞共現的頻次越高，也就是該主題詞更重要。通過分析可知，共現次數較多的主題詞有“預測性”“標準化”“服務化”“數據管理”“關鍵技術”“價值鏈”“產業基地”“網絡安全”等，且圍繞這些主題詞有一系列屬性類似的關鍵詞，說明它們之間有著一定的邏輯關系，體現了政策措施的主要方向及施力點，需要通過更加精準的方法把這種模式框架描繪出來。

圖1 樣本政策高頻主題詞共現網絡

4.2 主題詞聚類分析及模式框架構建

為深入分析主題詞之間的關系，利用SPSS 對主題詞相關矩陣進行聚類分析，并根據主題詞含義及數字化轉型相關標準，將上述55 個高頻主題詞分為政策工具類、支撐保障類、轉型路徑類、實現功能類和轉型依托類5 個類別（如圖2 所示）。其中，政策工具類包括的主題詞有：領導小組、人才、金融機構、金融服務等；支撐保障類主要包括：基礎設施、數據中心、信息安全等；轉型路徑類主要包括：產業園區、產業基地、龍頭企業、特色產業等；實現功能類主要包括：數據管理、標準化、預測性、服務化等；轉型依托類主要包括：服務商、解決方案、成熟度、互聯網平臺等。

圖2 樣本政策主題詞聚類結果

進一步分析發現，部分主題詞存在與其所在類別內涵不符的情況，且每個類別內的主題詞并不是單純的并列關系，它們之間也存在著一定的相關性及內在邏輯，需要通過人工進行進一步調整。經過詳細分析每個主題詞的內涵，并對照數字化轉型相關文獻，對5 個類別所包含的主題詞進行了調整，確定了5 個類別包含的內容，根據主題詞代表含義的相似度對每個類別內主題詞又進一步歸納整理并定義，最終形成政府支持制造業數字化轉型模式的三級框架體系（如表1 所示）。

表1 地方政府支持制造業數字化轉型模式的三級框架體系

經過查閱數字化轉型相關文獻、數字化轉型國家標準以及咨詢領域專家，對5 個類別及其內部關鍵詞的邏輯關系進行了梳理，最終總結出政府支持制造業數字化轉型的模式，并構建分析框架（如圖3 所示）。具體模式如下：

圖3 地方政府支持制造業數字化轉型模式分析框架

一是建立轉型依托。利用什么工具或手段推進制造業數字化轉型是政府需要考慮的首要問題。根據樣本政策的關鍵詞屬性特征，政府主要依托的是基于人工智能、區塊鏈等新一代信息技術的工業互聯網平臺、系統集成及解決方案等，并利用其賦能產業鏈、供應鏈、價值鏈改造升級。該依托主要由服務商、供應商等提供，且主要關注依托核心的成熟度及普及率，表明當前階段更加關注的是集成方案的可操作性及推廣程度，而已非轉型初期的技術先進性，因此地方政府特別重視對集成方案提供者的扶持及引導。

二是明確實現功能。制造業數字化轉型的核心功能是實現產業（企業）運行的數據管理，這需要數據鏈、數據流、數據模型的支撐，并通過對產業鏈、供應鏈、價值鏈關鍵環節、全過程、生命周期、跨行業的改造來實現，最終實現標準化、專業型、預測性、服務化、個性化、網絡化的功能特征。

三是找準轉型路徑。如何將以上的內容落到實處，需要具體的實現路徑。通過梳理樣本政策文本內容發現，目前主要是從產業、園區、企業、生產線4 個方面推進數字化轉型，有的省份的政策文件內容包括這4 個方面，有的則只包括其中一部分。

四是強化支撐保障。數字化轉型作為一項新生事物，需要構建完善的支撐保障體系，尤其是數字化技術設施、技術標準等方面，同時所涉及的企業運營、安全問題也需要重點考慮。這是致使部分企業家對數字化轉型望而卻步的主要因素之一，也是需要政府干預的主要領域。

五是設計政策工具。政策工具是政府用來達成政策目標的手段。根據不同的視角，政策工具有不同的分類方法，但通常主要包括人才、財政、金融、公共服務等，只是不同地方采用的方式及力度不同，也會造成政策效果的差異。

5 政策PMC 指數模型量化評價

5.1 評價對象 的選取

從樣本政策中隨機選取了東部、中部 和西部各2 個、合共6 個省份的政策作為評價對象（以下簡稱“評價樣本”，如表2 所示），并運用優化后的PMC 指數模型對其進行評價。

表2 制造業數字化轉型政策評價樣本

5.2 PMC 指數計算

根據P MC 指數的建模原則，在參考Estrada［17］、張永安等［18］、杜寶貴等［19］、劉紀達等［20］、李煜華等［21］學者的研究基礎上，基于以上所構建的政府支持模式三級分析框架，同時剔除在本次政策評價中無實際意義的變量（如政策公開、發布機構、政策時效等），最終將上述5 個類別設為一級變量、55 個關鍵詞為二級變量。其中，轉型依托、實現功能、政策工具均各有11 個二級變量，轉型路徑有13 個，支撐保障有9 個。PMC 指數計算主要包括以下步驟：首先，利用公式（1）對二級指標進行賦值，即待評價政策中與二級指標的描述相符，則賦值為1；否則，賦值為0。其次，利用公式（1）計算各一級變量的得分。最后，如公式（2）所示，將各一級變量得分加和，計算PMC 指數值，取值范圍為［0,5］。

式（1）中：j代表一級變量；n代表一級變量對應的二級變量包含的二級變量個數。

借鑒綦良群等［22］的研究思路，將指數得分劃分為4 個評價等級。其中，完美等級的指數范圍為［4.00,5.00］，優秀等級的指數范圍為［3.00,3.99］，可接受等級的指數范圍為［2.00,2.99］，不良等級的指數范圍為［0,1.99］。結果顯示，評價樣本中無不良等級的政策，各政策的得分排名從高到低依次為：P2>P6>P1>P4>P5>P3（如表3 所示）。其中，X1～X5分別代表轉型依托、實現功能、轉型路徑、支撐保障和政策工具5 個類別。

表3 評價樣本的評價得分及排名

從表3 可知，有4 項政策被評價為優秀等級，但其得分相差較大，借鑒張永安等［23］的方法，將高于均值的定義為優上級別，低于均值的為優下級別。由此，則P1為優上級，P3、P4、P5為優下級。

另外，值得注意的是，P6得分僅次于P2，達到完美級別。通過分析P6，即吉林省的政策文本，可知其得分較高的原因主要是由于其對制造業數字化轉型依托與實現功能兩方面的政策設計較為全面，接近滿分，并且僅有其與廣東兩省運用了知識產權相關政策工具。需要特別說明的是，本研究是從政策文本的設計視角進行評價，因此這一結果僅能說明吉林省在設計政策方面考慮比較全面。

5.3 政策量化評價分析

傳統相關文獻多以單項政策整體為評價對象進行分析，不能很好地從各維度分析政策的差異。本研究借鑒杜荷花等［24］、紀國濤等［25］的研究方法，利用均值進行比較分析可以得出各項被評政策在具體指標上的差距，同時將其與獲得滿分的政策進行對比分析，進一步挖掘出政策改進路徑。

5.3.1 一級變量與均值比較分析

通過將各評價樣本的每個一級變量得分與均值進行比較分析，能夠揭示政策所關注的重點以及可能忽略的環節。具體分析如下：

在轉型依托、支撐保障和政策工具方面，僅有P2均獲得滿分，說明廣東在這三方面表現最優。在轉型依托方面，P3、P4的得分明顯低于均值，可知陜西、江蘇都忽略了對價值鏈方面的改造升級。其中，P3并未指明應依靠什么工具或手段來促進制造業實現數字化轉型這一首要問題；而P4還應進一步擴大政策作用對象范圍，納入供應商。在支撐保障方面，P1和P5的得分低于均值。其中，P1應進一步加強信息安全和數據安全，并明確制造業數字化轉型的相關標準支撐體系；而導致P5得分最低的主要原因是政策完全未涉及設施保障和安全保障。在政策工具方面，P3、P5的得分低于均值，說明陜西、安徽應提供更多政策工具，并合理組合以促進制造業數字化轉型的實現，尤其是在資金支持、金融服務方面。

在實現功能和轉型路徑兩方面，均無滿分政策，體現了各地具有不同的發展特征。在實現功能方面，P1、P4得分低于平均值，說明山東、江蘇并沒很好地重視制造業數字化轉型要實現哪些功能。在轉型路徑方面，P3、P4、P5的得分均低于平均值，主要是由于陜西、江蘇、安徽忽略了通過園區進行轉型這一關鍵路徑。另外，除P2得分明顯高于均值外，其余政策得分與均值相差不大，說明當前的制造業數字化轉型路徑相對較窄，還有待進一步拓展。

5.3.2 凹陷指數分析

為了更好地找出制造業數字化轉型政策的優化路徑，借鑒王黎螢等［26］的做法，將評價樣本在各一級指標的得分與滿分進行比較，兩者的差值即為凹陷指數（見表4），該指數越小越好，也在一定程度上體現了各地政策的差異。

表4 評價樣本政策的凹陷指數得分

（1）從橫向看，在5 個一級指標中，轉型路徑的凹陷程度最大，主要原因是P4、P5完全未涉及通過園區進行數字化轉型的相關內容，而P3在園區方面僅提到了工業園區；實現功能方面，評價樣本大多能夠明確以實現產業（企業）的數據管理為核心功能的數字化轉型，僅有P4未明確這一功能及其實現機制，而P1未明確數據管理的具體特征；支撐保障方面，P1和P4未明確規定制造業數字化轉型相關標準，P5則缺乏設施保障與安全保障的相關政策表述，而P3在技術支撐方面還應進一步加強攻關關鍵技術、核心技術；政策工具方面，僅有P2、P6涉及了知識產權方面的內容，說明大多數政策制定者對知識產權未給予充分關注，而僅P5一項政策未提及資金支持；轉型依托方面最為接近滿分，表明各項政策在這個方面的一致性程度較高，基本都確定以工業互聯網平臺為依托，并圍繞產業鏈、供應鏈、價值鏈進行數字化轉型改造。

（2）從縱向看，評價樣本政策的凹陷指數介于0.32 至 1.97 之間。由于篇幅有限，且部分政策的凹陷程度相差不大，因此選取凹陷程度最小（P2）和最大的政策（P3）進行分析并提出改進意見。P2的凹陷指數排末位，表明廣東省的政策質量較好。該政策在轉型依托、支撐保障、政策工具上的凹陷指數為0，處于完美等級；在實現功能上的凹陷程度次之，可通過增加對產業鏈、供應鏈和價值鏈等關鍵環節的改造來進一步促進數據管理功能的實現；在轉型路徑上的凹陷程度最大，主要原因是未通過工業園區、龍頭企業和生產線等路徑實施數字化轉型。綜合來看，該項政策整體水平較高，主要原因是廣東是我國制造業大省，更加重視制造業數字化轉型，不僅出臺了《廣東省制造業數字化轉型實施方案（2021—2025 年）》，還配套出臺了《廣東省制造業數字化轉型若干政策措施》，其中包含了廣東省制造業數字化轉型實施方案工作分工表，說明對制造業數字化轉型政策設計更加細致，值得其他地區學習借鑒。而P3在轉型依托、轉型路徑、政策工具等3 個方面與滿分差距較大。具體而言，在轉型依托上忽略了以互聯網平臺、系統集成、解決方案為依托；在轉型路徑上，未能通過特色產業、產業園區等關鍵路徑推動制造業數字化轉型，路徑涵蓋范圍相對較窄；在政策工具上，示范推廣力度不夠，未能設立示范區起宣傳引領作用，且缺乏領導小組對制造業的統籌謀劃和推進。因此，建議陜西省重點從轉型依托、政策工具、轉型路徑3 個方面對現有政策進行完善。

6 結論和啟示

6.1 研究結論

本研究構建了我國地方政府支持制造業數字化轉型模式的分析框架，并通過PMC 指數模型對6 個省的政策進行了量化評價。根據評價結果可知，六省的政策均處于優秀等級以上。從地域分布來看，無論是政策的數量還是內容的一致性、合理性，均是東部省份優于西部和中部，這與我國東部地區制造業發展水平更高有著較為直接的關系；通過均值比較和凹陷指數分析發現，各省份出臺的政策各具特征，體現出不同省份的不同支持模式。地方政府可根據本研究所構建的分析框架確定其各自的優缺點，并根據各自實際情況提出改進路徑。

6.2 政策啟示

基于以上研究結論，得出以下政策啟示：

（1）明確轉型路徑，多方面、全方位開展制造業數字化轉型。制造業數字化轉型是一項系統工程，不僅需要企業、政府等多方參與，更需要服務商、供應商等圍繞產業、園區、企業、生產線的不同特征及需求，以數據管理為功能導向提供可靠的集成化方案。基于上述邏輯，地方政府需要根據當地發展實際明確自身轉型路徑，并提供相應的支撐保障，以及設計科學合理的政策工具。值得注意的是，以工業互聯網為核心的系統化解決方案已成為當前地方政府重點支持的對象，說明我國已進入數字化轉型深入實施階段。

（2）單一政策工具并不能很好地促進政策目標的實現，要加強完善政策工具的合理運用。目前大多數政策更傾向于使用激勵型、引導型或市場型的政策工具，如人才引進、資金支持、示范推廣等，來幫助制造業進行數字化轉型升級，缺少相關強制型政策工具。例如，在制造業數字化轉型過程中如果缺乏相應明確的法律法規，就會導致市場混亂，個別企業甚至“打擦邊球”，不利于為制造業營造良好的數字化轉型環境。因此，政府在制定相關政策時有必要進行一定的考量，綜合考慮各種政策工具的使用，以更好更快地促進政策目標有效達成。

（3）進一步完善支撐保障措施，為制造業數字化轉型注入活力。支撐保障是制造業數字化轉型的重要基礎，雖然當前大部分政策能夠考慮到設施保障和技術支撐，但卻忽略了安全保障以及標準支撐。因此，要強調進一步加強保護工業數據以及個人信息的責任意識，明確各方權責，并在此基礎上鼓勵各方數據共享，協同并進；同時，進一步完善相關標準體系建設，為制造業數字化轉型提供參考架構。

6.3 研究展望

本研究對相關政策制定的科學性、合理性進行了量化評價，但無法實現對政策執行效果的評價，比如，吉林省制造業數字化轉型政策的評級結果為完美等級，但吉林省的制造業發展水平及其兩化融合水平是低于山東省、江蘇省的。由此來看，僅通過對政策文本的內容進行深度挖掘并不能全面地分析評價政策的適用性以及現實功能，未來可以針對政策的實施過程以及實施效果建立相應的分析評價框架，進而實現對政策的綜合評價。

注釋：

1）根據《中共中央國務院關于促進中部地區崛起的若干意見》和《國務院發布關于西部大開發若干政策措施的實施意見》，將我國31個省份劃分為東、中、西三大地區。東部包括：北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東、河北、廣東、海南、遼寧、黑龍江、吉林13 個省份；中部包括：安徽、江西、河南、湖北、湖南、山西6 個省份；西部包括：內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12 個省份。