地方政府支持產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式及政策量化評(píng)價(jià)：以制造業(yè)為例

白全民，王 倩，王東旭，張茹瑩

（齊魯工業(yè)大學(xué)（山東省科學(xué)院）山東省科技發(fā)展戰(zhàn)略研究所，山東濟(jì)南 250014）

1 研究背景

產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尤其是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，已成為我國發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一項(xiàng)核心任務(wù)。Nadkarni等［1］研究認(rèn)為，應(yīng)從以技術(shù)為中心（technologycentric）和以參與者為中心（actor-centric）兩個(gè)維度去研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型。隨著技術(shù)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(fā)更多參與者的積極性成為當(dāng)前需要重點(diǎn)研究的主題。企業(yè)在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮著主導(dǎo)作用，但作為一項(xiàng)新生事物，政府的支持引導(dǎo)也是不可或缺的驅(qū)動(dòng)力量之一［2］。近年來，我國從中央到地方，各級(jí)政府圍繞產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型出臺(tái)了大量的支持政策，且不同地區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也呈現(xiàn)出不同的發(fā)展態(tài)勢(shì)。信息化和工業(yè)化融合（以下簡稱“兩化融合”）代表著工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的水平，根據(jù)兩化融合公共服務(wù)平臺(tái)（https://cspiii.com/think）公布的數(shù)據(jù)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(tái)地區(qū)，下同）平均水平，且遠(yuǎn)高于其他地區(qū)；另外，從兩化融合發(fā)展指數(shù)的子指標(biāo)表現(xiàn)來看，各省份轉(zhuǎn)型模式又各具特色，比如，山東省在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同方面水平最高，且遠(yuǎn)超其他地區(qū)，特色優(yōu)勢(shì)明顯，這可能與其自2017 年以來積極布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，并將“強(qiáng)鏈條”作為轉(zhuǎn)型重點(diǎn)舉措有關(guān)，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(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平并不高，亟需地方政府出臺(tái)行之有效且符合自身實(shí)際的支持政策。

根據(jù)公共政策理論，政府推動(dòng)一項(xiàng)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(shí)我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略任務(wù)的主要依托力量，亟需針對(duì)其主要推進(jìn)路徑、支持手段以及不同地區(qū)之間的異同點(diǎn)開展深入的政策評(píng)價(jià)研究，從而全面系統(tǒng)地掌握當(dāng)前我國地方政府對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要支持模式及推進(jìn)策略，為政策完善及后進(jìn)者提供相關(guān)參考和借鑒。

2 文獻(xiàn)綜述

目前，關(guān)于制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策研究的成果主要從兩個(gè)維度展開，一是政策的微觀作用機(jī)制，二是政策評(píng)價(jià)。在政策微觀作用機(jī)制方面，白全民等［4］利用扎根理論總結(jié)出政府引導(dǎo)是觸發(fā)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為的因素之一；江玉國［5］則利用實(shí)證方法證明了制度壓力從強(qiáng)制壓力、規(guī)范壓力和認(rèn)知壓力3 個(gè)方面正向影響工業(yè)企業(yè)智造轉(zhuǎn)型，同時(shí)企業(yè)規(guī)模在其中發(fā)揮了正向調(diào)節(jié)作用；陳和等［6］實(shí)證驗(yàn)證了固定資產(chǎn)加速折舊政策通過財(cái)務(wù)優(yōu)化和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)來促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；潘藝等［7］通過作用機(jī)制研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融能夠通過人才引進(jìn)和研發(fā)投入的路徑促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并結(jié)合異質(zhì)性分析驗(yàn)證了數(shù)字金融對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)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(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的合法性，創(chuàng)造了轉(zhuǎn)型環(huán)境，并向社會(huì)傳遞了鼓勵(lì)轉(zhuǎn)型的價(jià)值主張，同時(shí)進(jìn)一步證明了數(shù)字化注意力的中介作用，以及認(rèn)知靈活性、數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)在制度支持中的調(diào)節(jié)作用。另外，也有學(xué)者利用準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的方法開展相關(guān)研究，如曾皓［8-9］驗(yàn)證區(qū)位導(dǎo)向性政策、市場競爭機(jī)制，賴曉冰等［10］研究智慧城市試點(diǎn)等對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)，這類研究是從某項(xiàng)政策工具入手，利用實(shí)證方法證明政策工具在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮的作用，但是仍缺乏系統(tǒng)性，難以全面掌握政府支持產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的模式。

在對(duì)支持政策評(píng)價(jià)方面，那丹丹等［11］利用內(nèi)容分析法對(duì)我國現(xiàn)行的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策工具進(jìn)行了量化分析，并指出現(xiàn)階段我國政府主要運(yùn)用環(huán)境型政策工具來規(guī)劃、引領(lǐng)和促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；雷鴻竹等［12］通過構(gòu)建主體、工具、周期三維分析框架，采用內(nèi)容分析和統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)我國地方數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行了量化評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)政策主體多元、政策工具不均衡和處于成長發(fā)展階段，且存在適配性和協(xié)同度的問題；袁野等［13］利用文本編碼、內(nèi)容分析的方法系統(tǒng)梳理了我國31 個(gè)省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新政策的熱點(diǎn)與布局，并對(duì)政策文件的熱點(diǎn)領(lǐng)域圖譜與空間布局進(jìn)行了研究；蔡冬松等［14］為減少政策評(píng)估的主觀性，創(chuàng)造性地確立了數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用政策一致性指數(shù)模型（PMC）對(duì)吉林省數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策文本作出量化評(píng)價(jià)，并重點(diǎn)指出該省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策綜合評(píng)價(jià)排名全國第四，但仍需要在政策級(jí)別和政策保障方面進(jìn)行改進(jìn)。以上這類研究雖然對(duì)現(xiàn)有政策進(jìn)行了系統(tǒng)且量化評(píng)價(jià)，但多是以內(nèi)容分析法為主的量化研究，主要是對(duì)政策工具的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)，缺乏對(duì)政策內(nèi)容進(jìn)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(jià)昂貴的“沉溺于編碼的迷宮陣”中，因而難以取得有價(jià)值的信息，現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義不大。

綜上所述，目前已有相關(guān)研究尚未深入探究地方政府采用了哪些模式、手段來推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，未研究各地不同推動(dòng)政策之間有什么異同。為此，本研究將構(gòu)建制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策的量化分析框架，并以部分代表性省份的相關(guān)政策為例，評(píng)價(jià)其設(shè)計(jì)水平及優(yōu)化路徑。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 研究方法

首先利用共詞分析方法，基于已出臺(tái)的政策文件探索總結(jié)政府支持產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的模式；在此基礎(chǔ)上，利用改造后的PMC 指數(shù)模型對(duì)部分省份的政策進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。具體步驟如下：首先，利用共詞分析方法完成文本挖掘、關(guān)鍵詞提取，實(shí)現(xiàn)PMC 指數(shù)模型的變量分類與參數(shù)識(shí)別；其次，構(gòu)建多投入產(chǎn)出表并計(jì)算PMC 指數(shù)；最后，繪制PMC曲面圖，并進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。

3.2 數(shù)據(jù)來源

以“制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”作為關(guān)鍵詞，利用北大法寶數(shù)據(jù)庫收集政策文件，并結(jié)合各省市政府的門戶網(wǎng)站作為補(bǔ)充，通過篩選最終確定24 項(xiàng)與制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)度較高的政策作為分析對(duì)象（以下簡稱“樣本政策”），其中省級(jí)政府和地市級(jí)政府發(fā)布的文件各12 項(xiàng)。在省級(jí)政府發(fā)布的政策中，東部省份1）有7項(xiàng)，中部省份有1項(xiàng)，西部省份有4項(xiàng)；從發(fā)布時(shí)間來看，主要集中在2020—2022 年期間，其中，2020 年發(fā)布2 項(xiàng)，2021 年發(fā)布9 項(xiàng)，2022 年發(fā)布13 項(xiàng)；從發(fā)布部門來看，由省人民政府發(fā)布的有4 項(xiàng)，市級(jí)人民政府發(fā)布的有11 項(xiàng)，省市級(jí)工信部門發(fā)布的有8 項(xiàng)，省級(jí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室發(fā)布的有1 項(xiàng)。從以上樣本政策的統(tǒng)計(jì)特征來看，我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策呈現(xiàn)逐年遞增的態(tài)勢(shì)，且東部地區(qū)政策的發(fā)布多于西部地區(qū)，這可能與制造業(yè)強(qiáng)省更多分布在東部地區(qū)有關(guān)。

4 政策文本分析及政府支持模式分析框架構(gòu)建

4.1 主題詞確定及共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)特征分析

利用大數(shù)據(jù)手段，確定有價(jià)值的主題詞是本研究開展分析的基礎(chǔ)。首先對(duì)樣本政策文本進(jìn)行挖掘，初步確定792 個(gè)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(gè)主題詞確定為分析對(duì)象。最后，通過進(jìn)一步篩選，剔除如“新能源”“生物醫(yī)藥”等與主題無關(guān)的詞后，確定了55 個(gè)有研究價(jià)值的高頻主題詞。參考臧維等［16］的方法，利用Python 構(gòu)建高頻主題詞共現(xiàn)矩陣，并將其進(jìn)行可視化，從而可以發(fā)現(xiàn)各主題詞之間的相關(guān)關(guān)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(xiàn)的頻次越高，也就是該主題詞更重要。通過分析可知，共現(xiàn)次數(shù)較多的主題詞有“預(yù)測性”“標(biāo)準(zhǔn)化”“服務(wù)化”“數(shù)據(jù)管理”“關(guān)鍵技術(shù)”“價(jià)值鏈”“產(chǎn)業(yè)基地”“網(wǎng)絡(luò)安全”等，且圍繞這些主題詞有一系列屬性類似的關(guān)鍵詞，說明它們之間有著一定的邏輯關(guān)系，體現(xiàn)了政策措施的主要方向及施力點(diǎn)，需要通過更加精準(zhǔn)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(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

4.2 主題詞聚類分析及模式框架構(gòu)建

為深入分析主題詞之間的關(guān)系，利用SPSS 對(duì)主題詞相關(guān)矩陣進(jìn)行聚類分析，并根據(jù)主題詞含義及數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，將上述55 個(gè)高頻主題詞分為政策工具類、支撐保障類、轉(zhuǎn)型路徑類、實(shí)現(xiàn)功能類和轉(zhuǎn)型依托類5 個(gè)類別（如圖2 所示）。其中，政策工具類包括的主題詞有：領(lǐng)導(dǎo)小組、人才、金融機(jī)構(gòu)、金融服務(wù)等；支撐保障類主要包括：基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)中心、信息安全等；轉(zhuǎn)型路徑類主要包括：產(chǎn)業(yè)園區(qū)、產(chǎn)業(yè)基地、龍頭企業(yè)、特色產(chǎn)業(yè)等；實(shí)現(xiàn)功能類主要包括：數(shù)據(jù)管理、標(biāo)準(zhǔn)化、預(yù)測性、服務(wù)化等；轉(zhuǎn)型依托類主要包括：服務(wù)商、解決方案、成熟度、互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等。

圖2 樣本政策主題詞聚類結(jié)果

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，部分主題詞存在與其所在類別內(nèi)涵不符的情況，且每個(gè)類別內(nèi)的主題詞并不是單純的并列關(guān)系，它們之間也存在著一定的相關(guān)性及內(nèi)在邏輯，需要通過人工進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整。經(jīng)過詳細(xì)分析每個(gè)主題詞的內(nèi)涵，并對(duì)照數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)5 個(gè)類別所包含的主題詞進(jìn)行了調(diào)整，確定了5 個(gè)類別包含的內(nèi)容，根據(jù)主題詞代表含義的相似度對(duì)每個(gè)類別內(nèi)主題詞又進(jìn)一步歸納整理并定義，最終形成政府支持制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式的三級(jí)框架體系（如表1 所示）。

表1 地方政府支持制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式的三級(jí)框架體系

經(jīng)過查閱數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)文獻(xiàn)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型國家標(biāo)準(zhǔn)以及咨詢領(lǐng)域?qū)＜?，?duì)5 個(gè)類別及其內(nèi)部關(guān)鍵詞的邏輯關(guān)系進(jìn)行了梳理，最終總結(jié)出政府支持制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的模式，并構(gòu)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(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式分析框架

一是建立轉(zhuǎn)型依托。利用什么工具或手段推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是政府需要考慮的首要問題。根據(jù)樣本政策的關(guān)鍵詞屬性特征，政府主要依托的是基于人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、系統(tǒng)集成及解決方案等，并利用其賦能產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈、價(jià)值鏈改造升級(jí)。該依托主要由服務(wù)商、供應(yīng)商等提供，且主要關(guān)注依托核心的成熟度及普及率，表明當(dāng)前階段更加關(guān)注的是集成方案的可操作性及推廣程度，而已非轉(zhuǎn)型初期的技術(shù)先進(jìn)性，因此地方政府特別重視對(duì)集成方案提供者的扶持及引導(dǎo)。

二是明確實(shí)現(xiàn)功能。制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心功能是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)（企業(yè)）運(yùn)行的數(shù)據(jù)管理，這需要數(shù)據(jù)鏈、數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)模型的支撐，并通過對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈、價(jià)值鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)、全過程、生命周期、跨行業(yè)的改造來實(shí)現(xiàn)，最終實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、專業(yè)型、預(yù)測性、服務(wù)化、個(gè)性化、網(wǎng)絡(luò)化的功能特征。

三是找準(zhǔn)轉(zhuǎn)型路徑。如何將以上的內(nèi)容落到實(shí)處，需要具體的實(shí)現(xiàn)路徑。通過梳理樣本政策文本內(nèi)容發(fā)現(xiàn)，目前主要是從產(chǎn)業(yè)、園區(qū)、企業(yè)、生產(chǎn)線4 個(gè)方面推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，有的省份的政策文件內(nèi)容包括這4 個(gè)方面，有的則只包括其中一部分。

四是強(qiáng)化支撐保障。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為一項(xiàng)新生事物，需要構(gòu)建完善的支撐保障體系，尤其是數(shù)字化技術(shù)設(shè)施、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等方面，同時(shí)所涉及的企業(yè)運(yùn)營、安全問題也需要重點(diǎn)考慮。這是致使部分企業(yè)家對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型望而卻步的主要因素之一，也是需要政府干預(yù)的主要領(lǐng)域。

五是設(shè)計(jì)政策工具。政策工具是政府用來達(dá)成政策目標(biāo)的手段。根據(jù)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(cái)政、金融、公共服務(wù)等，只是不同地方采用的方式及力度不同，也會(huì)造成政策效果的差異。

5 政策PMC 指數(shù)模型量化評(píng)價(jià)

5.1 評(píng)價(jià)對(duì)象 的選取

從樣本政策中隨機(jī)選取了東部、中部 和西部各2 個(gè)、合共6 個(gè)省份的政策作為評(píng)價(jià)對(duì)象（以下簡稱“評(píng)價(jià)樣本”，如表2 所示），并運(yùn)用優(yōu)化后的PMC 指數(shù)模型對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。

表2 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策評(píng)價(jià)樣本

5.2 PMC 指數(shù)計(jì)算

根據(jù)P MC 指數(shù)的建模原則，在參考Estrada［17］、張永安等［18］、杜寶貴等［19］、劉紀(jì)達(dá)等［20］、李煜華等［21］學(xué)者的研究基礎(chǔ)上，基于以上所構(gòu)建的政府支持模式三級(jí)分析框架，同時(shí)剔除在本次政策評(píng)價(jià)中無實(shí)際意義的變量（如政策公開、發(fā)布機(jī)構(gòu)、政策時(shí)效等），最終將上述5 個(gè)類別設(shè)為一級(jí)變量、55 個(gè)關(guān)鍵詞為二級(jí)變量。其中，轉(zhuǎn)型依托、實(shí)現(xiàn)功能、政策工具均各有11 個(gè)二級(jí)變量，轉(zhuǎn)型路徑有13 個(gè)，支撐保障有9 個(gè)。PMC 指數(shù)計(jì)算主要包括以下步驟：首先，利用公式（1）對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行賦值，即待評(píng)價(jià)政策中與二級(jí)指標(biāo)的描述相符，則賦值為1；否則，賦值為0。其次，利用公式（1）計(jì)算各一級(jí)變量的得分。最后，如公式（2）所示，將各一級(jí)變量得分加和，計(jì)算PMC 指數(shù)值，取值范圍為［0,5］。

式（1）中：j代表一級(jí)變量；n代表一級(jí)變量對(duì)應(yīng)的二級(jí)變量包含的二級(jí)變量個(gè)數(shù)。

借鑒綦良群等［22］的研究思路，將指數(shù)得分劃分為4 個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)。其中，完美等級(jí)的指數(shù)范圍為［4.00,5.00］，優(yōu)秀等級(jí)的指數(shù)范圍為［3.00,3.99］，可接受等級(jí)的指數(shù)范圍為［2.00,2.99］，不良等級(jí)的指數(shù)范圍為［0,1.99］。結(jié)果顯示，評(píng)價(jià)樣本中無不良等級(jí)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(zhuǎn)型依托、實(shí)現(xiàn)功能、轉(zhuǎn)型路徑、支撐保障和政策工具5 個(gè)類別。

表3 評(píng)價(jià)樣本的評(píng)價(jià)得分及排名

從表3 可知，有4 項(xiàng)政策被評(píng)價(jià)為優(yōu)秀等級(jí)，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(yōu)上級(jí)別，低于均值的為優(yōu)下級(jí)別。由此，則P1為優(yōu)上級(jí)，P3、P4、P5為優(yōu)下級(jí)。

另外，值得注意的是，P6得分僅次于P2，達(dá)到完美級(jí)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(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依托與實(shí)現(xiàn)功能兩方面的政策設(shè)計(jì)較為全面，接近滿分，并且僅有其與廣東兩省運(yùn)用了知識(shí)產(chǎn)權(quán)相關(guān)政策工具。需要特別說明的是，本研究是從政策文本的設(shè)計(jì)視角進(jìn)行評(píng)價(jià)，因此這一結(jié)果僅能說明吉林省在設(shè)計(jì)政策方面考慮比較全面。

5.3 政策量化評(píng)價(jià)分析

傳統(tǒng)相關(guān)文獻(xiàn)多以單項(xiàng)政策整體為評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)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(jì)國濤等［25］的研究方法，利用均值進(jìn)行比較分析可以得出各項(xiàng)被評(píng)政策在具體指標(biāo)上的差距，同時(shí)將其與獲得滿分的政策進(jìn)行對(duì)比分析，進(jìn)一步挖掘出政策改進(jìn)路徑。

5.3.1 一級(jí)變量與均值比較分析

通過將各評(píng)價(jià)樣本的每個(gè)一級(jí)變量得分與均值進(jìn)行比較分析，能夠揭示政策所關(guān)注的重點(diǎn)以及可能忽略的環(huán)節(jié)。具體分析如下：

在轉(zhuǎn)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(xiàn)最優(yōu)。在轉(zhuǎn)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(duì)價(jià)值鏈方面的改造升級(jí)。其中，P3并未指明應(yīng)依靠什么工具或手段來促進(jìn)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一首要問題；而P4還應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大政策作用對(duì)象范圍，納入供應(yīng)商。在支撐保障方面，P1和P5的得分低于均值。其中，P1應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)信息安全和數(shù)據(jù)安全，并明確制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)支撐體系；而導(dǎo)致P5得分最低的主要原因是政策完全未涉及設(shè)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(yīng)提供更多政策工具，并合理組合以促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)，尤其是在資金支持、金融服務(wù)方面。

在實(shí)現(xiàn)功能和轉(zhuǎn)型路徑兩方面，均無滿分政策，體現(xiàn)了各地具有不同的發(fā)展特征。在實(shí)現(xiàn)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(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要實(shí)現(xiàn)哪些功能。在轉(zhuǎn)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(qū)進(jìn)行轉(zhuǎn)型這一關(guān)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(dāng)前的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑相對(duì)較窄，還有待進(jìn)一步拓展。

5.3.2 凹陷指數(shù)分析

為了更好地找出制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策的優(yōu)化路徑，借鑒王黎螢等［26］的做法，將評(píng)價(jià)樣本在各一級(jí)指標(biāo)的得分與滿分進(jìn)行比較，兩者的差值即為凹陷指數(shù)（見表4），該指數(shù)越小越好，也在一定程度上體現(xiàn)了各地政策的差異。

表4 評(píng)價(jià)樣本政策的凹陷指數(shù)得分

（1）從橫向看，在5 個(gè)一級(jí)指標(biāo)中，轉(zhuǎn)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(qū)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)內(nèi)容，而P3在園區(qū)方面僅提到了工業(yè)園區(qū)；實(shí)現(xiàn)功能方面，評(píng)價(jià)樣本大多能夠明確以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)（企業(yè)）的數(shù)據(jù)管理為核心功能的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，僅有P4未明確這一功能及其實(shí)現(xiàn)機(jī)制，而P1未明確數(shù)據(jù)管理的具體特征；支撐保障方面，P1和P4未明確規(guī)定制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，P5則缺乏設(shè)施保障與安全保障的相關(guān)政策表述，而P3在技術(shù)支撐方面還應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)攻關(guān)關(guān)鍵技術(shù)、核心技術(shù)；政策工具方面，僅有P2、P6涉及了知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面的內(nèi)容，說明大多數(shù)政策制定者對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)未給予充分關(guān)注，而僅P5一項(xiàng)政策未提及資金支持；轉(zhuǎn)型依托方面最為接近滿分，表明各項(xiàng)政策在這個(gè)方面的一致性程度較高，基本都確定以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為依托，并圍繞產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈、價(jià)值鏈進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型改造。

（2）從縱向看，評(píng)價(jià)樣本政策的凹陷指數(shù)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?。≒2）和最大的政策（P3）進(jìn)行分析并提出改進(jìn)意見。P2的凹陷指數(shù)排末位，表明廣東省的政策質(zhì)量較好。該政策在轉(zhuǎn)型依托、支撐保障、政策工具上的凹陷指數(shù)為0，處于完美等級(jí)；在實(shí)現(xiàn)功能上的凹陷程度次之，可通過增加對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價(jià)值鏈等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的改造來進(jìn)一步促進(jìn)數(shù)據(jù)管理功能的實(shí)現(xiàn)；在轉(zhuǎn)型路徑上的凹陷程度最大，主要原因是未通過工業(yè)園區(qū)、龍頭企業(yè)和生產(chǎn)線等路徑實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。綜合來看，該項(xiàng)政策整體水平較高，主要原因是廣東是我國制造業(yè)大省，更加重視制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不僅出臺(tái)了《廣東省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案（2021—2025 年）》，還配套出臺(tái)了《廣東省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型若干政策措施》，其中包含了廣東省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案工作分工表，說明對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策設(shè)計(jì)更加細(xì)致，值得其他地區(qū)學(xué)習(xí)借鑒。而P3在轉(zhuǎn)型依托、轉(zhuǎn)型路徑、政策工具等3 個(gè)方面與滿分差距較大。具體而言，在轉(zhuǎn)型依托上忽略了以互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、系統(tǒng)集成、解決方案為依托；在轉(zhuǎn)型路徑上，未能通過特色產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)園區(qū)等關(guān)鍵路徑推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，路徑涵蓋范圍相對(duì)較窄；在政策工具上，示范推廣力度不夠，未能設(shè)立示范區(qū)起宣傳引領(lǐng)作用，且缺乏領(lǐng)導(dǎo)小組對(duì)制造業(yè)的統(tǒng)籌謀劃和推進(jìn)。因此，建議陜西省重點(diǎn)從轉(zhuǎn)型依托、政策工具、轉(zhuǎn)型路徑3 個(gè)方面對(duì)現(xiàn)有政策進(jìn)行完善。

6 結(jié)論和啟示

6.1 研究結(jié)論

本研究構(gòu)建了我國地方政府支持制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式的分析框架，并通過PMC 指數(shù)模型對(duì)6 個(gè)省的政策進(jìn)行了量化評(píng)價(jià)。根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果可知，六省的政策均處于優(yōu)秀等級(jí)以上。從地域分布來看，無論是政策的數(shù)量還是內(nèi)容的一致性、合理性，均是東部省份優(yōu)于西部和中部，這與我國東部地區(qū)制造業(yè)發(fā)展水平更高有著較為直接的關(guān)系；通過均值比較和凹陷指數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，各省份出臺(tái)的政策各具特征，體現(xiàn)出不同省份的不同支持模式。地方政府可根據(jù)本研究所構(gòu)建的分析框架確定其各自的優(yōu)缺點(diǎn)，并根據(jù)各自實(shí)際情況提出改進(jìn)路徑。

6.2 政策啟示

基于以上研究結(jié)論，得出以下政策啟示：

（1）明確轉(zhuǎn)型路徑，多方面、全方位開展制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，不僅需要企業(yè)、政府等多方參與，更需要服務(wù)商、供應(yīng)商等圍繞產(chǎn)業(yè)、園區(qū)、企業(yè)、生產(chǎn)線的不同特征及需求，以數(shù)據(jù)管理為功能導(dǎo)向提供可靠的集成化方案?；谏鲜鲞壿嫞胤秸枰鶕?jù)當(dāng)?shù)匕l(fā)展實(shí)際明確自身轉(zhuǎn)型路徑，并提供相應(yīng)的支撐保障，以及設(shè)計(jì)科學(xué)合理的政策工具。值得注意的是，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為核心的系統(tǒng)化解決方案已成為當(dāng)前地方政府重點(diǎn)支持的對(duì)象，說明我國已進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入實(shí)施階段。

（2）單一政策工具并不能很好地促進(jìn)政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，要加強(qiáng)完善政策工具的合理運(yùn)用。目前大多數(shù)政策更傾向于使用激勵(lì)型、引導(dǎo)型或市場型的政策工具，如人才引進(jìn)、資金支持、示范推廣等，來幫助制造業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，缺少相關(guān)強(qiáng)制型政策工具。例如，在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中如果缺乏相應(yīng)明確的法律法規(guī)，就會(huì)導(dǎo)致市場混亂，個(gè)別企業(yè)甚至“打擦邊球”，不利于為制造業(yè)營造良好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境。因此，政府在制定相關(guān)政策時(shí)有必要進(jìn)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(jìn)政策目標(biāo)有效達(dá)成。

（3）進(jìn)一步完善支撐保障措施，為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入活力。支撐保障是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)，雖然當(dāng)前大部分政策能夠考慮到設(shè)施保障和技術(shù)支撐，但卻忽略了安全保障以及標(biāo)準(zhǔn)支撐。因此，要強(qiáng)調(diào)進(jìn)一步加強(qiáng)保護(hù)工業(yè)數(shù)據(jù)以及個(gè)人信息的責(zé)任意識(shí)，明確各方權(quán)責(zé)，并在此基礎(chǔ)上鼓勵(lì)各方數(shù)據(jù)共享，協(xié)同并進(jìn)；同時(shí)，進(jìn)一步完善相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考架構(gòu)。

6.3 研究展望

本研究對(duì)相關(guān)政策制定的科學(xué)性、合理性進(jìn)行了量化評(píng)價(jià)，但無法實(shí)現(xiàn)對(duì)政策執(zhí)行效果的評(píng)價(jià)，比如，吉林省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策的評(píng)級(jí)結(jié)果為完美等級(jí)，但吉林省的制造業(yè)發(fā)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(duì)政策文本的內(nèi)容進(jìn)行深度挖掘并不能全面地分析評(píng)價(jià)政策的適用性以及現(xiàn)實(shí)功能，未來可以針對(duì)政策的實(shí)施過程以及實(shí)施效果建立相應(yīng)的分析評(píng)價(jià)框架，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)政策的綜合評(píng)價(jià)。

注釋：

1）根據(jù)《中共中央國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)中部地區(qū)崛起的若干意見》和《國務(wù)院發(fā)布關(guān)于西部大開發(fā)若干政策措施的實(shí)施意見》，將我國31個(gè)省份劃分為東、中、西三大地區(qū)。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(gè)省份；中部包括：安徽、江西、河南、湖北、湖南、山西6 個(gè)省份；西部包括：內(nèi)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(gè)省份。