蘇州傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”路徑研究

□王嫻 曹海波

當(dāng)前，全球已進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新興技術(shù)向縱深發(fā)展，給傳統(tǒng)制造業(yè)的發(fā)展帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)的同時(shí)也提供了機(jī)遇。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)：“充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)?！蓖苿?dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化改造、數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為建設(shè)制造強(qiáng)國的重要任務(wù)之一。

蘇州傳統(tǒng)制造業(yè)基礎(chǔ)雄厚、體量龐大，對(duì)全市工業(yè)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。本文通過建立DEA-Malmquist 和熵權(quán)法TOPSIS 模型，從量化角度對(duì)蘇州鋼鐵、紡織、化工等七個(gè)重點(diǎn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）進(jìn)行實(shí)證測算，根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，提出提升蘇州傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”路徑優(yōu)化的對(duì)策建議。

｜相關(guān)定義

（一）“智改數(shù)轉(zhuǎn)”的定義

“智改數(shù)轉(zhuǎn)”是智能化改造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的簡稱，是硬件智能化改造和軟件集成應(yīng)用的疊加，通過整個(gè)組織更新、流程再造和數(shù)字化導(dǎo)入，全面提升企業(yè)在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理和服務(wù)等環(huán)節(jié)的智能化水平，促使企業(yè)改變發(fā)展方式、煥發(fā)發(fā)展新動(dòng)能?！爸歉摹敝饕赣布脑焱度?，如企業(yè)通過裝備升級(jí)、產(chǎn)線智能化改造，實(shí)現(xiàn)“機(jī)器換人”?！皵?shù)轉(zhuǎn)”更側(cè)重于系統(tǒng)的集成應(yīng)用，將獲取的各類生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)價(jià)值最大化，實(shí)現(xiàn)“數(shù)字換腦”。

（二）全要素生產(chǎn)率（TFP）與“智改數(shù)轉(zhuǎn)”

全要素生產(chǎn)率，指資源（包含勞動(dòng)、資本、土地）開發(fā)利用的效率，是用來衡量生產(chǎn)效率的指標(biāo)。全要素生產(chǎn)率的增長體現(xiàn)了效率改善、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效應(yīng)提升，在計(jì)算上是除去勞動(dòng)、資本、土地等要素投入之后的“余值”。國內(nèi)外不少學(xué)者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)開展定量研究時(shí)將這個(gè)“余值”定義成技術(shù)進(jìn)步，即：Y=F (A,D,K,L,T），其中，A 是數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平下的技術(shù)進(jìn)步，D 是數(shù)據(jù)，K 是資本，L 是勞動(dòng)，T是土地。本文也采用這個(gè)假設(shè)，即剔除掉資本、勞動(dòng)力、土地投入外的全要素生產(chǎn)率（TFP）提高源自于“智改數(shù)轉(zhuǎn)”的技術(shù)進(jìn)步。

｜基于DEA—Ma lmquis t 指數(shù)法的實(shí)證測算

（一）DEA—Malmquist 指數(shù)法

DEA—Malmquist 指數(shù)法被廣泛用于全要素生產(chǎn)率（TFP）的測度分析，該方法的基本思路是采用投入—產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)造出生產(chǎn)前沿面函數(shù)，通過DEA 的非參數(shù)線性規(guī)劃模型求解距離函數(shù)，即計(jì)算每個(gè)決策單元分別在t 和t+1 時(shí)期與生產(chǎn)前沿的距離，表示在兩個(gè)不同時(shí)段的生產(chǎn)率變化，從而得出相對(duì)效率的變動(dòng)。

1.式（1）中，上標(biāo)t 和t+1 分別代表不同的時(shí)期，下標(biāo)i 表示某個(gè)產(chǎn)業(yè)，x 表示的是投入，y 表示的是產(chǎn)出。t 期和t+1 期投入向量和產(chǎn)出向量分別用表示。分別表示以t時(shí)期技術(shù)為參照的t 期和t+1 期的距離函數(shù)，式（1）表達(dá)了以t 期為基期的t+1 期全要素生產(chǎn)率（TFP）的變化。當(dāng)TFP＞1，表明TFP 呈增長趨勢；當(dāng)TFP＜1，表明TFP 呈下降趨勢。

2.分解DEA-Malmquist 指數(shù)，得到結(jié)果式（2）和（3）。

（2）式是技術(shù)效率變化指數(shù)（EFFCH），它評(píng)估了要素投入規(guī)模是否最優(yōu)，要素利用程度是否最優(yōu)。當(dāng)EFF 大于1 時(shí)，表明與上一期相比，當(dāng)期生產(chǎn)更接近前沿面，技術(shù)效率改善；反之，則表示技術(shù)效率惡化。

（3）式是技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)（TECHCH），反映了產(chǎn)業(yè)技術(shù)是否有了創(chuàng)新，是否提升了技術(shù)水平，先進(jìn)設(shè)備是否被引進(jìn)、生產(chǎn)工藝是否改進(jìn)以及研發(fā)新產(chǎn)品能力是否提升等。當(dāng)TEC 大于1 時(shí)，表明決策單元有了技術(shù)進(jìn)步。

3.進(jìn)一步將技術(shù)效率（EFFCH）再分解成為純技術(shù)效率（PECH）和規(guī)模效率（SECH）。

（4）式是純技術(shù)效率（PECH），它反映的是既定資源投入和技術(shù)水平下，行業(yè)產(chǎn)出能力的自身提供情況，反映閑置要素的利用程度和資源配置效率的高低。

（5）式是規(guī)模效率（SECH），它反映的是既定技術(shù)水平下，要素投入的增加所帶來的收益的變化，其經(jīng)濟(jì)含義是考量行業(yè)投入規(guī)模的合理化程度。

（二）指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

本文實(shí)證分析以蘇州鋼鐵、有色、紡織、化纖、化工等七大類傳統(tǒng)制造業(yè)為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來源為2012—2021 年的 《蘇州統(tǒng)計(jì)年鑒》。使用的測算指標(biāo)為：資本要素投入用固定資產(chǎn)凈值反映，勞動(dòng)要素投入用應(yīng)付職工薪酬反映，效益用利稅總額反映，產(chǎn)出用工業(yè)總產(chǎn)值反映。所有指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自于 《蘇州統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（三）DEA 測算結(jié)果

測算結(jié)果顯示（表1），2012—2021 年間蘇州市七大傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）年均變化率均未呈現(xiàn)增長趨勢，反映出蘇州傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)陷入停滯甚至有所衰退。其中紡織業(yè)和化學(xué)纖維制造業(yè)的TFP=1，表明這兩個(gè)行業(yè)2012—2021 年之間全要素生產(chǎn)率保持穩(wěn)定；其他5個(gè)行業(yè)的TFP 均小于1，表明2012—2021 年之間全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)退步。

表1 2012—2021 年蘇州市傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)TFP 年均變化率

在TFP 的分解指標(biāo)中，七大傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步率（TECHCH）均大于1，但年均增幅僅在0.4%—0.6%之間，總體技術(shù)轉(zhuǎn)化能力不足。所有行業(yè)的技術(shù)效率（EFFCH）均小于1，表明2012—2021 年間蘇州傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展仍然主要依賴于資源要素投入，制度創(chuàng)新和管理水平的提升帶動(dòng)的資源配置效率和技術(shù)效率的提高，對(duì)提升蘇州傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)TFP 沒有起到明顯的促進(jìn)作用。

七大行業(yè)的規(guī)模效率（SECH）均呈現(xiàn)明顯的下降態(tài)勢，表明在穩(wěn)定的技術(shù)水平下，傳統(tǒng)行業(yè)要素投入的增加所帶來的收益效率變低，通過進(jìn)一步加大投入、擴(kuò)大行業(yè)規(guī)模的發(fā)展方式對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率（TFP）提升效果不佳，蘇州傳統(tǒng)制造業(yè)需要進(jìn)一步通過技術(shù)創(chuàng)新才可以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的高質(zhì)量發(fā)展。

從行業(yè)的純技術(shù)效率（PECH）看，4 個(gè)行業(yè)純技術(shù)效率小于1；黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)的純技術(shù)效率等于1；紡織業(yè)、化學(xué)纖維制造業(yè)的純技術(shù)效率雖然大于1，但年均增長率僅為0.1%。表明蘇州傳統(tǒng)行業(yè)的資源要素存在一定的閑置，還未達(dá)到資源最優(yōu)配置，技術(shù)能力未能充分利用，這也說明創(chuàng)新技術(shù)使用能力不足是蘇州傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的短板。

｜熵權(quán)法TOP S IS 對(duì)DEA 結(jié)果的因子檢驗(yàn)

從DEA 結(jié)果來看，技術(shù)創(chuàng)新能力不強(qiáng)、轉(zhuǎn)化效率低，技術(shù)使用能力不足是制約蘇州傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素。為了推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)更高效“智改數(shù)轉(zhuǎn)”，本文使用熵權(quán)法TOPSIS 模型，進(jìn)一步揭示蘇州傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的影響因素，尋找驅(qū)動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和數(shù)字化發(fā)展的核心因子，確定蘇州傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”的未來增長路徑。

（一）熵權(quán)法指標(biāo)選取和TOPSIS結(jié)果

在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型時(shí)，仍然選取2012-2021 年傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)各行業(yè)數(shù)據(jù)。由于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)TFP 的最可能因素大體包括行業(yè)發(fā)展規(guī)模、人才投入和科技創(chuàng)新方面指標(biāo)，所以在指標(biāo)選取上更側(cè)重于科技創(chuàng)新指標(biāo)。根據(jù)計(jì)算，得出蘇州七大傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)TFP 影響因子權(quán)重以及TOPSIS 結(jié)果（表2）。

（二）熵權(quán)法TOPSIS 結(jié)果分析

1.科技成果使用能力為核心要素。表2 顯示，在“智改數(shù)轉(zhuǎn)”中，科技轉(zhuǎn)化效率對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)TFP 有明顯正影響，起著決定性作用。“萬人發(fā)明專利擁有量”“有R&D 活動(dòng)企業(yè)數(shù)”“有科技機(jī)構(gòu)企業(yè)數(shù)”這3 個(gè)與科技成果使用能力相關(guān)的指標(biāo)權(quán)重最高，三者合計(jì)達(dá)54.9%。其中，直接體現(xiàn)創(chuàng)新成果、衡量一個(gè)地區(qū)科研產(chǎn)出質(zhì)量和市場應(yīng)用水平的綜合指標(biāo)“萬人發(fā)明專利擁有量”權(quán)重最高，達(dá)22.4%?！坝蠷&D 活動(dòng)企業(yè)數(shù)”權(quán)重為19.3%，“有科技機(jī)構(gòu)企業(yè)數(shù)”權(quán)重13.2%。

表2 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)TFP 因子權(quán)重&TOPSIS 結(jié)果

2.科技要素投入水平（轉(zhuǎn)化能力）為重要因素，權(quán)重合計(jì)30.9%。體現(xiàn)科技資金投入水平的“R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”權(quán)重為12.4%，體現(xiàn)科技人力資源投入水平的“研究與試驗(yàn)發(fā)展人員數(shù)量”權(quán)重為9%，體現(xiàn)科技投入轉(zhuǎn)化成果的“綜合能源消費(fèi)量”（逆向指標(biāo)）權(quán)重為9.5%，三者權(quán)重合計(jì)30.9%。應(yīng)用信息技術(shù)和先進(jìn)工藝實(shí)施數(shù)字化、智能化技術(shù)改造，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品升級(jí)改造是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”的必經(jīng)之路，這其中無論是企業(yè)裝備升級(jí)改造的“智改”，還是應(yīng)用信息技術(shù)應(yīng)用普及的“數(shù)轉(zhuǎn)”都需要持續(xù)科技經(jīng)費(fèi)、科技人才等投入，為創(chuàng)新活動(dòng)成果轉(zhuǎn)化提供基礎(chǔ)保障。

3.傳統(tǒng)的規(guī)模因素權(quán)重相對(duì)較低，權(quán)重合計(jì)14.2%。“固定資產(chǎn)凈值”權(quán)重7.8%、“應(yīng)付職工薪酬”權(quán)重6.4%，對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)TFP 推動(dòng)作用最小。傳統(tǒng)行業(yè)集中在資本密集型、勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，以往通過更多增加資本、勞動(dòng)、土地等生產(chǎn)要素來推動(dòng)企業(yè)規(guī)模擴(kuò)張的方式在當(dāng)前市場飽和的情況下已經(jīng)不可持續(xù)。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)深入發(fā)展，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)逐漸享受數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的技術(shù)紅利，更多通過技術(shù)要素、數(shù)據(jù)要素來降低生產(chǎn)成本、提升經(jīng)營效益。

4.行業(yè)集中度高與TOPSIS 結(jié)果正相關(guān)。從TOPSIS 結(jié)果看，行業(yè)集中度高的有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、化學(xué)纖維制造業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)要高于其他行業(yè)。主要原因?yàn)椋褐行∑髽I(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)能力大幅弱于大型企業(yè)，傳統(tǒng)行業(yè)的中小企業(yè)在經(jīng)營生產(chǎn)過程中，通常為先確定市場再投入生產(chǎn)，企業(yè)自主研發(fā)能力薄弱，缺乏自主創(chuàng)新的動(dòng)力和能力。占領(lǐng)市場份額高的龍頭企業(yè)、大型企業(yè)得益于雄厚的資金實(shí)力和市場壟斷地位，有較強(qiáng)的創(chuàng)新容錯(cuò)能力，比普通企業(yè)更有主動(dòng)創(chuàng)新提高生產(chǎn)效率的動(dòng)力。所以，具有顯著龍頭企業(yè)帶動(dòng)的傳統(tǒng)行業(yè)有相對(duì)更強(qiáng)烈的提升全要素生產(chǎn)率需求和能力。

｜結(jié)論及建議

綜上所述，蘇州傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）發(fā)展主要受技術(shù)效率(EFFCH) 較低影響，提高科技成果使用能力是提升技術(shù)效率(EFFCH) 進(jìn)而提高全要素生產(chǎn)率（TFP）的核心要素?？傮w來看，蘇州傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)能力仍然不足，技術(shù)創(chuàng)新能力在生產(chǎn)實(shí)踐的實(shí)際應(yīng)用能力是發(fā)展短板，也是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”的關(guān)鍵路徑所在。

（一）以提高認(rèn)識(shí)、達(dá)成共識(shí)為基本點(diǎn)，增強(qiáng)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”向心力

當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在成為提高產(chǎn)業(yè)競爭力的關(guān)鍵力量，是引領(lǐng)未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎，抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代機(jī)遇，享受數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的技術(shù)紅利已成為傳統(tǒng)制造業(yè)升級(jí)的重要目標(biāo)。要增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的共識(shí)，樹立大數(shù)據(jù)的思維方式，增強(qiáng)內(nèi)生轉(zhuǎn)型動(dòng)力，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新進(jìn)程。結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的發(fā)展趨勢，為傳統(tǒng)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)行戰(zhàn)略性、前瞻性、方向性的規(guī)劃與布局。強(qiáng)化信息技術(shù)在服務(wù)企業(yè)中的應(yīng)用，搭建科技創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化、金融服務(wù)、人才引進(jìn)等多種公共服務(wù)平臺(tái)，通過“互聯(lián)網(wǎng)+”，為大中小企業(yè)提供便捷、高效的服務(wù)。引領(lǐng)企業(yè)從被動(dòng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)，發(fā)揮企業(yè)在“智改數(shù)轉(zhuǎn)”中的主導(dǎo)作用。

（二）以龍頭企業(yè)帶動(dòng)為發(fā)力點(diǎn)，增強(qiáng)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”執(zhí)行力

龍頭企業(yè)在智能生產(chǎn)線和智能工廠等方面具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型排頭兵地位，示范、引領(lǐng)、外溢作用顯著。充分重視并持續(xù)推進(jìn)轉(zhuǎn)型升級(jí)示范項(xiàng)目，培育、扶持、打造一批示范企業(yè)、行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)，著力推廣應(yīng)用其先進(jìn)技術(shù)及經(jīng)驗(yàn)。鼓勵(lì)行業(yè)龍頭企業(yè)將信息技術(shù)部門剝離成立專門的科技公司，以更加透明化的方式為產(chǎn)業(yè)鏈同行提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型支持和服務(wù)，將智能化能力向外做滲透和輸出，將行業(yè)中的各種知識(shí)通過軟件化數(shù)據(jù)模型幫助企業(yè)解決問題，為中小微企業(yè)提供專業(yè)、精準(zhǔn)、適用的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)中小企業(yè)間的融合協(xié)同發(fā)展。提高產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)緊密連接能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源共享共用，打通行業(yè)數(shù)據(jù)堵點(diǎn)，提高產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同協(xié)作的數(shù)字新優(yōu)勢。

（三）以提高科技成果實(shí)際應(yīng)用為關(guān)鍵點(diǎn)，增強(qiáng)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”戰(zhàn)斗力

當(dāng)前，蘇州創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用對(duì)全要素生產(chǎn)率的提高依然不足。在“智改數(shù)轉(zhuǎn)”的背景下，需要進(jìn)一步形成多方合力，走“政、產(chǎn)、學(xué)、研、用”相結(jié)合的科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化協(xié)同之路，構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新轉(zhuǎn)化有效機(jī)制。探索有效的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制與模式，激發(fā)創(chuàng)新主體科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化積極性，支持企業(yè)與高校、科研院所構(gòu)建產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟、新型研發(fā)機(jī)構(gòu)等，提高科技成果向企業(yè)實(shí)際的轉(zhuǎn)化率，切實(shí)提高全要素生產(chǎn)率。完善技術(shù)創(chuàng)新與售讓，推進(jìn)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)從“科研成果轉(zhuǎn)化型”創(chuàng)新向“企業(yè)需求引領(lǐng)型”創(chuàng)新轉(zhuǎn)變，向企業(yè)對(duì)口轉(zhuǎn)化成果。支持銀行探索股權(quán)投資與信貸投放相結(jié)合的模式，為科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化提供組合金融服務(wù)。

（四）以人才資源匯集為支撐點(diǎn)，增強(qiáng)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”凝聚力

創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)實(shí)質(zhì)上是人才驅(qū)動(dòng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，傳統(tǒng)制造業(yè)的“智改數(shù)轉(zhuǎn)”離不開人才資源推動(dòng)。需要積極引進(jìn)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”領(lǐng)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)、高層次人才、復(fù)合型技能人才，健全人才評(píng)價(jià)機(jī)制。開展制造業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”人才培養(yǎng)試點(diǎn)，加強(qiáng)高職院校相關(guān)學(xué)科和專業(yè)建設(shè)，推進(jìn)產(chǎn)教融合、校企合作，培養(yǎng)專業(yè)人才。精準(zhǔn)培訓(xùn)服務(wù)企業(yè)需求，據(jù)企業(yè)需求設(shè)置“智改數(shù)轉(zhuǎn)”技能工種培訓(xùn)，定制多元化培訓(xùn)方案精準(zhǔn)培訓(xùn)。發(fā)揮企業(yè)育才主體作用，強(qiáng)化校企協(xié)作，鼓勵(lì)企業(yè)開展達(dá)標(biāo)合規(guī)的新職業(yè)技能等級(jí)培訓(xùn)，推進(jìn)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”技能職業(yè)的評(píng)價(jià)工作。