新基建對制造業轉型升級影響探究

中圖分類號：F426 文獻標志碼：A

Impact New Infrastructure on Transformation Upgrading Manufacturing Industry

Empirical Analysis Based on 3O Provinces in China

JIN Yu-ming，PAN He-ping，ZHANG Bei-bei （ 23o6ol，China）

Abstract： Panel data from 3O Chinese provinces was analyzed using a two-way fixed effects model to examine the integration new infrastructure with the manufacturing industry. The impacts on the transformation upgrading the manufacturing sector across highend，intelligent， green dimensions were investigated. It is found that new infrastructure significantly fosters development towards high-end， intelligent， green manufacturing through the synergistic effects informational， integrated， innovative infrastructures. Notably，in the eastern western regions， where infrastructure policy support are strong， significant promotional effects new infrastructure are observed. Conversely， in central northeastern regions，where there is significant talent drain relatively underdeveloped infrastructure，an inhibition manufacturing transformation is identified.

Keywords： new infrastructure; manufacturing; high-quality development; transformation

upgrading

2020年以來，突發公共衛生事件給全球貿易和產業鏈帶來了前所未有的挑戰，導致全球供應鏈中斷、勞動力短缺和生產停滯，嚴重影響了各國制造業的生產效率與國際競爭力[1]。中國作為全球最大的制造業國家，制造業已成為推動經濟增長的重要引擎，但隨著經濟水平的提升，傳統發展模式逐漸暴露出資源浪費與環境污染等問題，急需實現轉型升級[2]。黨的二十大報告明確指出，要“推動制造業高端化、智能化與綠色化發展”，強調要加快建設制造強國，實現產業結構的優化升級。新基建由信息基建、融合基建和創新基建三大部分組成，對制造業轉型升級產生了直接影響。信息基建是數字化轉型的基石，“互聯網 + ”行動計劃的實施加速了數字技術在制造業的廣泛應用，對制造業企業現代化水平的提升具有明顯的推動作用[3」，促使制造業向高附加值領域轉型，提升了產業整體競爭力和中國制造業在全球價值鏈中的地位[4]。融合基建通過優化供應鏈和物流流程，顯著提升了流通行業的資源配置效率，從而使制造業能夠更加高效地生產高質量產品，并降低供應鏈成本[5]。創新基建為綠色技術的發展和應用提供了必要的硬件和研發平臺，加速了新材料、新工藝和新技術的創新，推動了產業的升級和高端發展[6」。中國是全球最大的貿易國之一，在制造業發展過程中也面臨著國際社會關于“碳排放大國\"的指責[]。新基建通過優化技術配置和結構，顯著降低環境污染，提高能源效率，在推動綠色技術、優化能源結構和增強能源利用效率方面發揮著核心作用，支持了低碳經濟的增長和綠色發展[6]。現有研究多聚焦宏觀層面的定性分析，缺乏系統的實證檢驗[8」，對新基建如何影響制造業的高端化、智能化和綠色化轉型的探討不夠深人。大多數研究僅關注新基建的單一指標的作用，缺乏對信息基建、融合基建和創新基建協同影響制造業轉型升級的全面分析[9]，且未充分考慮區域異質性。本文在理論分析基礎上，采用定量分析方法，探討新基建從高端化、智能化、綠色化三方面對制造業轉型升級影響的機制。

1 概念界定

1.1 新基建

新基建是中國推動經濟高質量發展的核心戰略，涵蓋了5G基建、特高壓、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能與工業互聯網七大領域[10]，代表著當前科技發展的前沿方向，是推動數字化轉型和創新的關鍵基礎[11]。然而，中國在信息通信領域面臨‘缺芯少魂’的技術短板，芯片與操作系統等核心技術體系尚未完善，長期以來，中國對關鍵零部件和基礎元器的依賴程度較高，致使國內難以形成獨立的技術發展路徑，且未能建立符合國際競爭標準的技術體系[10]。

國家發改委于2020年4月20日首次明確提出新型基礎設施定義，認為新基建主要包括信息基礎設施、融合基礎設施和創新基礎設施三大類，分別在增強制造業市場匹配能力、革新傳統制造業生產系統和打造創新生產鏈條方面發揮著關鍵作用[11]。其中，信息基礎設施主要通過 5G、工業物聯網等平臺，構建大數據中心及云平臺，保障制造業數據流通與實時分析，提升數據要素配置效率，推動制造業向高附加值領域升級。融合基礎設施利用大數據和人工智能等技術優化產品與服務，促進制造業與物流、醫療等行業相互融合。產業鏈協同與技術創新使生產流程自動化、質量管控精準化，提升產品生產和服務效率，催生新的商業模式與產業鏈條。創新基礎設施通過技術研發與低碳轉型，推動傳統的‘生產十銷售'模式轉向‘互聯網 + '和‘制造業十科技'模式[12]，降低產值耗能，突破低碳技術，實現綠色可持續發展。

1.2 制造業轉型升級

制造業轉型與升級是兩個密切相關但有所不同的概念。制造業轉型涉及技術革新和設施升級，旨在提高生產要素的利用率和生產效率，通過采用新技術、新工藝和新設備優化生產流程，提升產品質量并降低生產成本，以滿足市場需求。制造業升級指產業從低端向高端持續發展的過程，是向高科技、高附加值和高智力密集的方向發展，即制造業服務化[13]。在此過程中，制造業不僅關注產品的生產，還注重提供服務，以滿足市場多樣化需求，提升產業的附加值與競爭力。

制造業轉型升級主要集中于技術創新和理念革新，通過實施網絡化、數字化與智能化制造，有助于資源共享，使企業能夠根據用戶需求對資源和生產鏈進行分析重組。數字化制造正朝著高精度、環境保護和可持續方向發展，有助于實現綠色制造的理念，引領制造業向更可持續和環境友好的方向發展[14]。制造業的升級較少使用“升級\"來表述，而是傾向使用“制造業服務化”。近年來，有學者重新定義制造業服務化，認為這是企業從單一產品銷售向提供集成產品與使用價值服務的轉變。在此過程中，產品創新、服務創新和生產創新彼此關聯并相互促進，從而實現制造業的全面提升[15]。

中國制造業長期面臨關鍵零部件依賴進口、核心技術滯后、產品附加值相對較低等問題。隨著制造成本的不斷上升、能源效率低下及環境污染加劇，勞動密集型產業所產生的利潤逐漸減少。因此，傳統制造業急需向數字化和綠色化生產方式轉型[7]。產業鏈整合與協同創新是制造業轉型升級的關鍵，企業在這一過程中起到主導作用，政府則通過政策引導與資源支持等方式提供保障。創新能力是轉型升級中最核心的要素，技術突破、生產要素優化及管理水平提升同樣不可或缺。

《中國制造2025》指出，中國制造業亟需從低附加值產品生產向高附加值產品生產轉型，從高污染、高消耗的生產模式轉向綠色節能可持續生產，并從單一生產型制造轉向服務型制造。這有助于提升中國制造業整體競爭力，推動產業鏈向高端化、智能化、綠色化方向發展，實現綠色制造與服務制造的結合，推動中國制造業走向可持續、高效的發展路徑[16]。

2 理論分析

新基建作為推動制造業轉型升級的重要驅動力，主要表現為對制造業高端化、智能化和綠色化轉型的直接推動作用，影響路徑如圖1所示。

圖1新基建對制造業轉型升級影響路徑圖

2.1新基建對制造業轉型升級的影響

2.1.1新基建推動制造業高端化轉型新基建通過提升信息傳輸效率、優化資源配置和技術研發，為制造業實現高端化提供多維支撐。高端化轉型意味著制造業向高附加值、高技術含量的領域邁進，核心是提高生產效率和推動技術創新，實現產業價值鏈的攀升。（1）信息基建（如5G 網絡、工業互聯網、云計算中心等）改善了制造業的信息獲取與處理能力。高速通訊網絡和數據平臺打破了傳統制造業中的“信息孤島”[12]，降低交易成本并緩解信息不對稱問題，顯著提升了研發設計與生產組織效率。信息基建的高效數據分析能力直接提高了制造業企業的研發速度與供應鏈協同效率，顯著提升了產品技術附加值和市場競爭力[17]。（2）融合基建（如智能物流體系、產業互聯網平臺等）重構了制造業與相關產業的協作模式。通過數字技術與產業互聯網平臺的深度融合，顯著提高制造業與服務業、物流業的協同效率及資源配置能力，優化產業鏈結構，提升產品質量與工藝水平[13]。融合基建所帶來的產業協同效應契合產業組織理論，即降低了企業間協作的壁壘，形成更高層次的專業化分工網絡，推動制造業向價值鏈高端環節攀升[12]。（3）創新基建（如科研實驗平臺、產業技術研究院、工程中心等）為制造業提供技術創新的源泉。依托創新基建，企業獲得更完善的研發條件和產學研合作平臺，更迅速地突破關鍵核心技術，開發高技術含量的新產品[18]。這與技術創新理論相一致：持續的創新投入能夠帶來生產要素質量提高和全要素生產率增長，從而推動制造業由中低端向高端升級。已有研究實證表明，新基建的發展顯著促進了中國制造業在全球價值鏈中的地位[16]。

2.1.2新基建推動制造業智能化轉型智能化轉型是指制造業通過采用自動化、數字化和智能化技術，提高生產過程的效率、靈活性及精確度，向數字驅動的智能制造模式邁進。根據產業組織理論，更完善的數字通信基礎設施能夠有效降低信息傳遞與協調成本，從而提升產業內外資源的配置效率[12]。（1）信息基建為智能制造奠定基礎。高速寬帶網絡、工業物聯網和云平臺等信息基建促進數據的實時采集與共享，消除傳統生產體系中的信息壁壘，打破研發、生產、流通各環節之間的隔閡[12]。信息基建直接提高了企業的大數據分析能力，使企業能夠實時監測生產狀態，動態優化決策，從而靈活響應市場需求。生產效率理論指出，這種數據驅動的資源配置方式能夠顯著提高全要素生產率。（2）融合基建推動產業鏈協同與生產流程自動化。依托工業互聯網、智能物流系統等平臺，制造業上下游企業實現信息系統互聯互通與設備聯網。供應鏈各環節實現高度協同[17]，提高了生產流程的連貫性與柔性生產能力，契合產業組織理論中關于協作網絡提升整體效率的觀點[12]。實踐表明，新基建所提供的產業協同平臺顯著提升了產業鏈各環節的響應速度和配合效率，推動傳統制造流程向自動化與數字化轉型[12]。（3）創新基建為智能制造技術的研發與應用提供支撐。各地布局的人工智能研究中心、工業機器人創新平臺等，使智能制造關鍵技術（如AI算法、機器人控制、數字孿生等）的突破更加迅速[18]。這種增強的技術供給使制造企業能夠更快獲得并應用先進的自動化裝備，優化生產流程并減少人工干預，從而實現高度智能化的生產[18]。已有研究表明，新基建正從“賦能\"轉向“使能”，為工業企業的數字化轉型提供了強勁動力[12]。因此，新基建能夠促進制造業智能化轉型，推動生產過程由經驗驅動向數據和智能驅動變革。這一轉型顯著增強了制造企業的動態適應能力和生產效率，使其在全球制造業競爭中取得優勢。

2.1.3新基建推動制造業綠色化轉型綠色化轉型要求制造業減少能源消耗和污染排放，實現經濟發展與環境保護的協調統一。環境規制理論指出，適當嚴格的環境政策能夠激發企業創新動力，提升資源利用效率和環保水平，實現“創新—環保\"雙贏。新基建為制造業的綠色轉型提供了重要的技術和平臺支持。（1）信息基建提高了環境管理的精細化程度，實時監測并控制能源使用與污染排放，顯著提高制造業企業的節能減排效果，并直接支持全鏈條數據共享，優化原料投人和廢物回收的實時管理，有效減少資源浪費，推動綠色供應鏈形成[15]。（2）融合基建推動清潔能源與制造業系統深度融合。如智能電網、新能源充電網絡等融合基建，將可再生能源高效接人制造業用能體系，為工廠提供穩定、清潔的電力供應。智能電網技術能夠根據生產負荷動態分配能源，提高能源利用效率并減少能源浪費，助力制造業向低碳模式轉型[19]。融合基建還包括綠色物流體系和環保設施升級，降低物流與生產配套環節的碳足跡。（3）創新基建通過技術研發與低碳轉型，推動傳統的‘生產 + 銷售模式轉向‘互聯網 + 和‘制造業 + 科技模式，降低產值耗能，突破低碳技術，實現綠色可持續發展[11]。各類國家實驗室和技術創新中心專注于新能源、新材料及污染治理等領域的研發，新基建為這些研發提供了資金和平臺支持。由此產生的綠色工藝和低碳技術成果（如新能源裝備、碳捕捉利用技術等）迅速在制造業中推廣應用，大幅降低制造過程中的單位能耗和排放強度。研究表明，新基建與綠色技術進步的協同發展，顯著促進了中國制造業的低碳轉型和可持續發展，數字經濟的發展也有助于城市層面降低碳排放，實現綠色轉型[14]。這一過程使綠色競爭力成為制造業的新優勢，助力解決傳統工業增長與生態環境保護之間的矛盾，實現高質量發展的長遠目標。

基于以上理論分析，提出假設：

H1：新基建發展水平的提升能夠顯著促進制造業轉型升級。

2.2新基建對制造業轉型升級的區域差異分析

新基建對制造業轉型升級的區域差異顯著，主要由各地區的經濟發展水平、產業結構、技術基礎及新基建與當地制造業的結構契合度所驅動。

2.2.1新基建發展水平及其與產業結構契合度的區域差異新基建對制造業轉型升級的促進作用并非在各地區均衡顯現，而是受地區資源條件、產業結構和技術基礎的影響。新基建的發展水平在不同區域間存在顯著差異，該差異直接影響其與當地制造業產業結構的兼容性。東部地區經濟發達、產業基礎雄厚，數字基礎設施投入早、水平高，新基建發展處于全國領先地位[20]。研究表明，中國制造業數字化轉型在區域間進展不均，東部沿海地區的數字基礎設施和應用發展明顯快于中西部與東北部地區，這與各地區經濟發展水平、技術基礎和人力資本儲備等密切相關[20]。東部地區的新基建與新興產業協同發展程度顯著高于其他地區[9]，相比之下，中部、西部及東北地區的新基建發展相對滯后，與當地制造業結構的匹配度不佳，制約新基建對制造業轉型升級作用的發揮[21]。中部地區在大力投人5G基站、數據中心等新基建時未充分考慮當地制造業實際需求，導致資源浪費[21]。西部地區新基建起步晚、總量小，但在國家鼓勵政策推動下近年有所提升，加大了對電子信息、生物醫藥等特色新興產業領域的新基建投人[21]。東北地區由于傳統產業比重大，產業數字化程度不高，新基建難以有效嵌人傳統生產體系，限制其推動產業轉型的能力[22]。

2.2.2制造業對新基建技術吸收能力的區域差異制造業對新基建技術的吸收能力也呈現出區域差異，這直接影響新基建對制造業轉型升級的實際效果。東部地區的制造業具有較高的技術水平和管理能力，能夠有效地吸收和應用新技術，在新基建的支持下，能積極采納工業互聯網和人工智能等先進技術，通過創新生產流程和商業模式，實現智能化和高端化轉型[4]。然而，中部和東北地區的制造業在技術吸收方面存在不足，中部地區的人才外流現象削弱了當地制造業的技術實力，限制了企業在數字化轉型中的積極性和效率，東北地區的企業受制于老工業基礎和傳統管理模式，缺乏創新活力和新技術應用，導致新基建的潛在效益未能得到充分發揮。

基于以上理論分析，提出假設：

H2：新基建發展水平對制造業轉型升級的推動作用存在顯著區域異質性。

3 研究設計

3.1 模型構建

為探究新基建對制造業轉型升級的影響，參考相關研究[23]，構建基準回歸模型

Y_it=β₀+β₁X_it+β₂Z_1it+β₃Z_2it+β₄Z_3it+β₅Z_4it+α_i+λ_t+∈_it

其中， Y_it 為因變量，代表省份 i 在時間 Ψ_t 的制造業轉型升級指標，反映該省份在該時間段內制造業高端化、智能化、綠色化轉型的表現； X_it 是核心自變量，表示省份 i 在時間 Ψ_t 的新基建指標，用于衡量新基建對制造業轉型升級的影響； Z_1it ， Z_2it ， Z_3it ， Z_4it 為控制變量，代表省份 i 在時間 Ψ_t 可能影響制造業轉型升級的其他因素； β₀ 是截距項;其他字符分別是對應自變量和控制變量的系數； α_i 為個體固定效應，用于控制每個省份在不同時間點的不可觀測的特有因素； λ_t 代表時間固定效應，用于控制所有省份在相同時間點上的共有因素； ∈Γ_it 作為誤差項，代表模型中未觀測到的隨機影響。

3.2 變量選取與說明

（1）被解釋變量：制造業轉型升級水平。現有研究通常僅從產業結構變化的角度評估制造業的轉型升級[24]，未能充分反映制造業轉型升級的復雜性和多維性。從產業演進的視角看，制造業升級與產業結構演進之間存在著深刻的共生關系，其本質是通過產業融合和價值鏈躍遷推動經濟結構向知識密集型轉型。這不僅體現在制造業內部的技術突破，更表現為制造業與服務業的深度融合，形成“制造業服務化、服務產品化\"的新經濟范式，促進了制造業的高端化。

為更全面地闡明制造業轉型升級的特征，本研究構建了一個包括高端化、智能化和綠色化3個關鍵維度的綜合評價體系，具體見表1。

（2）解釋變量：新基建發展水平。依據國家發改委于2020年4月20日首次明確的新型基礎設施定義，從信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施3個維度構建了新基建發展水平的指標體系，具體見表2。

（3）控制變量：為保證回歸結果的可靠性，參考已有文獻[23]，選取勞動力水平、失業狀況、技術市場發展水平、政府干預程度作為控制變量。其中，勞動力水平采用就業人員數取自然對數來表示，反映地區勞動力的規模和質量對制造業轉型的影響；失業狀況以城鎮登記失業率衡量，反映了就業市場的狀況及制造業發展的就業壓力;技術市場發展水平以技術市場成交額與GDP的比重測算，反映政府對技術研發的投入力度及其對制造業創新的支持程度;政府干預程度用政府財政一般支出占地區生產總值比重度量，反映政府在經濟發展中扮演的角色和對制造業轉型升級的政策支持力度。

表1中國制造業轉型升級評價指標

表2中國新基建發展水平評價指標體系

（4）綜合指標計算：采用熵值法確定各指標權重。為避免量綱差異，對原始數據進行極差標準化處理。正向指標：= ，負向指標：xij=maxxj-min xj max xj-xij ；信息熵計算第 j 項指標的熵值 e_j= ，其中， n 為樣本數；根據熵值計算權重； m 為指標數量;加權求和得到各省份新基建與制造業轉型升級的綜合指數：

3.3數據來源和描述性統計

選取 2012—2022年期間，中國除西藏和臺灣省外30個省份的面板數據[25]，數據主要來源于歷年《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》中國高技術產業統計年鑒》中國科技統計年鑒》中國環境統計年鑒》《中國能源統計年鑒》，其中，在統孵化器數量與火炬產業特色基地數來源于《火炬統計年鑒》以及EPS數據庫，部分缺失數據采用插值法補全。為提高測度結果的準確性，并盡可能消除模型所存在的異方差等問題，對數據進行標準化處理，并計算 P 值、效率及冗余度。變量的描述性統計見表3。

4實證分析

4.1 基準回歸結果分析

采用STATA17.0軟件，利用雙向固定效應模型式（1）實證分析新基建對制造業轉型升級的影響，結果見表 4，R² 為決定系數。在未加入任何控制變量和固定效應的情況下，由表4中列（1）可知，新基建回歸系數為0.568，且達到 1% 顯著性水平，表明新基建對制造業轉型升級具有顯著的正向影響。隨后加入一系列控制變量重新進行回歸，結果見表4中列（2），可知即便在控制了多重變量后，回歸系數仍然顯著，表明新基建依然能夠對制造業轉型升級產生正向影響，H1得證。

表3描述性統計分析

4.2 內生性檢驗分析

為有效控制內生性，保證研究結果的穩健性，采取兩階段最小二乘法（2SLS），以新基建指數的滯后一期（X_i，t-1） 作為工具變量，以滿足相關性和外生性條件。檢驗結果表明，Cragg-Donald Wald F statistic 統計量為431.216（遠大于臨界值10），大于Stock-Yogo弱識別檢驗在 10% 水平上的臨界值，拒絕“弱工具變量”原假設，表明工具變量與內生變量（當期新基建）存在強相關性。由表5可知，新基建對制造業轉型升級仍具有顯著且穩健的正向影響。

4.3穩健性檢驗分析

表4基準回歸結果

注：* ，* ''ρlt;0.05 ；內數據為 χ_t 值。

由于內蒙古、寧夏、廣西和新疆新基建競爭力指數得分較低、經濟體量相對較小，且在新型基礎設施建設中的累積投人和成果相較于其他省份差距較大，可能造成回歸結果存在偏差，為驗證可靠性，剔除上述省份重新回歸，結果見表6。可知，新基建對制造業轉型升級的影響仍然顯著為正，且達到 1% 顯著性水平檢驗，說明本文基準回歸所得結論具備穩健性。

4.4 區域異質性分析

由于資源限制與地區間制造業發展狀況的差異，新基建對制造業轉型升級的影響也存在一定差距。為研究新基建對制造業轉型升級的區域異質性，根據國家統計局發布的《經濟社會發展統計圖表：2023年東部、中部、西部及東北地區主要經濟指標》，將樣本數據劃分為東、中、西、東北4個區域，并對子樣本進行回歸分析。由表7可知，新基建對制造業轉型升級的影響存在顯著的區域異質性。東部地區和西部地區正向顯著，中部地區與東北部地區負向顯著，說明在東部和西部地區，新基建對制造業轉型有顯著促進影響，在中部和東北部地區，新基建對制造業轉型升級產生了抑制效果，H2得證。

表52sls分析結果

注： ^**^*plt;0.01 ；內數據為聚類標準誤；{} 內為 Φ_P 值。

表6穩健性檢驗結果

注：* Φ^*Λ_Plt;0.01 ；內數據為 Ψ_t 值。

表7區域異質性分析結果

注： ^*plt;_0.10， 內數據為 Ψ_tΨ_t 值。

5 結論

本研究基于2012—2022年中國30個省級行政區面板數據，通過雙向固定效應模型，系統分析了新基建對制造業轉型升級的影響及其區域異質性。研究結果表明，新基建通過信息基建、融合基建和創新基建的協同作用，對制造業高端化、智能化和綠色化發展有顯著效果，促進了制造業轉型升級，經過穩健性檢驗，證明其結果可靠。區域異質性分析結果表明，新基建對制造業轉型升級的影響在不同地區表現出顯著差異。東部地區擁有資源、經濟和技術創新方面的優勢，新基建對制造業轉型升級的推動作用尤為顯著；西部地區憑借政策扶持與特色產業發展，使新基建同樣發揮顯著促進作用；中部地區由于新基建供給不足或錯配，加之企業技術吸收能力有限，制造業轉型升級效果相對滯后;東北部地區由于傳統產業比重高，創新動力不足，導致新基建效用難以充分發揮，甚至在短期內對制造業轉型升級產生一定的抑制作用。

為了更有效地促進制造業的轉型升級，政府應依據地區特色和產業基礎，制定差異化的新基建發展策略。東部地區應繼續擔當模范角色，利用其先進技術和成熟產業的優勢，加強與中西部的技術和資源共享，從而推動新基建技術的廣泛應用和普及。同時，鼓勵東部企業積極開拓國際市場，通過先進的新基建設施提升產品的國際競爭力。中部地區則需要重視新基建與地方產業結構的契合度，避免資源配置的無效率和項目重復建設，亦應強化人才培養與引進機制，尤其是在數字技術和管理領域，以提升地方企業對新基建技術的吸收與應用能力。西部地區應利用自然資源和環境優勢，重點發展與新基建緊密相關的新興產業，例如數據中心和清潔能源項目。政府應通過政策支持和資金扶持，引導資本流向具有長期發展潛力的綠色及高技術產業。東北地區則需要增加對傳統產業改造升級的投人，通過政策引導和財政支援，促進老工業基地的轉型升級，加強地區企業間的合作，積極推廣新基建在智能制造與環境保護技術領域的應用，從而有效促進地區經濟的復興與發展。

參考文獻

[1]SONG Y，HAOX，HUY，etal.Thimpact teCOVID-19pemicon China's manufacturingsector：Aglobalvluechainperspective[J].FrontiersinPublicHealth，2021，9：683821.

[2]韓國高.環境規制能提升產能利用率嗎？——基于中國制造業行業面板數據的經驗研究[J].財經研究，2017，43（6）：66-79.

[3］邢春政，金子琪.制造業數字化轉型與企業現代化發展——來自中國A股制造業上市公司的證據[J]。經濟縱橫，2025（3）：44-53.

[4]何文彬．數字化推動中國制造業價值鏈高端化效應解析——基于全球價值鏈視角[J]．華東經濟管理，2020，34（12）：29-38.

[5]．李軍，郭梓栓．新基建、空間溢出與流通業高質量發展的關系[J].商業經濟研究，2023（3）：5-8.

[6]韓穎，郭宇靜．長三角城市群“新基建\"對低碳經濟發展質效水平的影響[J]．長江流域資源與環境，2024，33（10）：2299-2314.

[7]張利．數字技術、綠色技術創新與制造業轉型升級[D]．呼和浩特：內蒙古財經大學，2024.

[8]郝挺雷，李有文．新基建賦能文化產業高質量發展研究：機制、挑戰與對策[J]．福建論壇（人文社會科學版），2021（4）：41-51.

[9］伍先福，黃驍，鐘鵬．新型基礎設施建設與戰略性新興產業耦合協調發展測度及其耦合機制[J]．地理科學，2021，41（11）：1969-1979.

[10]劉艷紅，黃雪濤，石博涵．中國“新基建”：概念、現狀與問題[J]．北京工業大學學報（社會科學版），2020，20（6）：1-12.

[11]劉濤，周白雨．效率與路徑：“新基建\"投資驅動與中國經濟高質量發展——基于投資類別與投資空間雙重異質性[J]．濟南大學學報（社會科學版），2021，31（6）：99-113+175.

[12]周嘉，馬世龍．從賦能到使能：新基建驅動下的工業企業數字化轉型[J]．西安交通大學學報（社會科學版），2022，42（3）：20-30.

[13]郭立祥，岳書敬，張鑫和．數據開放對制造業與服務業融合的影響研究［J/OL]．科研管理，1-14[2025-01-06]．http：//kns.cnki.net/kc-ms/detail/11.1567.G3.20241226.1413.014.html.

[14]張或．數字新基建、綠色技術進步與低碳經濟轉型[J].經濟經緯，2024，41（1）：57-69.

[15]LIUB，LI，IAXYtal.CigitalconomydveloptcontributetoelowarbtrasitioEvidencefroileelin ChinaJ].International Journal Environmental Research Public Health，2023，20（3）：2733.

[16］王正，左文進．數字新基建、要素市場化與中國制造業價值鏈升級[J]．技術經濟與管理研究，2024（7）：76-83.

[17］鈔小靜，廉園梅，元茹靜，陳思宇．數字基礎設施建設與產業鏈韌性——基于產業鏈恢復能力數據的實證分析[J]，數量經濟技術經濟研究，2024，41（11）：112-131.

[18］劉燕．新基建賦能我國制造業高端化的影響機制與效應研究[D]．南昌：江西師范大學，2023.

[19］張恒碩，李紹萍.數字基礎設施與能源產業高級化：效應與機制[J].產業經濟研究，2022（5）：15-27+71.

[20]ZOUX，ALIKAMRegioaldiferencesdigitaltransformationmaufacturingcompaniesinChina：Asystematicliteature].

Journal Internet Services Information Security，2024，14（4）：195-208.

[21]黃夢涵，張衛國，蘭秀娟，新型基礎設施建設對經濟高質量發展的影響：異質性與作用機制[J]，經濟問題探索，2023（8）：19-35.

[22]龍海明，劉子欣，程謨怡.新基建投資影響產業結構升級的空間效應研究[J].系統工程理論與實踐，2024，44（10）：3115-3129.

[23]代新玲．數字新基建對高技術制造業產業鏈現代化的影響[J]．企業經濟，2024，43（3）：60-69.

[24」歐陽平凱，趙順龍．產業高端化及其評價指標體系［J]．山東科技大學學報（社會科學版），2009，11（1）：1-6.

[25］黃斌，魯旭．產業高端化的幾個重要評價指標及國際參照[J]．科技進步與對策，2014，31（12）：124-129.

（上接第61頁）

[16]YINGC，CAILUOS，etal.DotransformersreallperformbadlyforgraphepresentationJ]AdvancesinNeuralIfotionProcessing Systems，2021，34：28877-28888.

[17]GRAZIOLIF，SARHEYUR，ALQASEMI，etal.Microbiome-baseddiseasepredictionwithmultimodalvariationalinforatiobottlenecks[J].PLOS Computational Biology，2022，18（4）：el010050.

[18]KRAWCBLngfroimblancdataOenengesfuureirectoProgessirtficalIntellge，（4）：221-232.

[19］李敏睿.腸道菌群失調與非酒精性脂肪肝的相關性研究[J].生命科學儀器，2024，22（6）：85-87.

[20]SCHOBERPOERC，SCHATLA.Corelatocoeficents：ApproprateseiterpretatioJ]Aesthsiaagsia，2018，126（5）：1763-1768.

[21]張蕓嬌，劉艷偉，趙維冰，等.腸道微生物群落組成變化與腸道腫瘤關系的研究進展[J].中國當代醫藥，2023，30（22）：28-32.

[22]張孟哲，張正樂，陶京.腸道菌群與胰腺癌發生發展的研究進展[J]．腹部外科，2024，37（1）：17-23.