nav emailalert searchbtn searchbox tablepage yinyongbenwen piczone journalimg journalInfo journalinfonormal searchdiv searchzone qikanlogo popupnotification paper paperNew
2025, 10, v.39 11-21
智能制造赋能企业新质生产力——来自智能制造试点示范项目的证据
基金项目(Foundation): 国家社会科学基金一般项目“以共同富裕为导向的大中小城市协调发展的机制与路径研究”(24BJL047); 中国社会科学院大学研究生科研创新支持计划项目“‘运动式’环境监督与地方政企策略性减排行为研究”(2025-KY-044)
邮箱(Email):
DOI: 10.19629/j.cnki.34-1014/f.250418031
摘要:

智能制造是制造业高质量发展的主攻方向。文章基于微观角度,以工业和信息化部智能制造试点示范项目为准自然实验,利用2010—2023年上市公司数据,使用多期双重差分模型研究了智能制造对企业新质生产力的影响效应。研究发现:智能制造可显著提升企业新质生产力水平;智能制造能够通过提升企业技术创新水平和数据要素利用效率提高企业新质生产力水平;智能制造对低行业竞争水平组和数字鸿沟大的组、高新技术企业的新质生产力促进作用更为显著。进一步研究发现,智能制造使创新要素向创新实力更强的企业集中。

Abstract:

Intelligent manufacturing represents the primary direction for achieving high-quality development in the manufacturing sector. From a micro-level perspective, this study utilizes China′s Intelligent Manufacturing Pilot Demonstration Projects initiated by the Ministry of Industry and Information Technology as a quasi-natural experiment. Employing a multi-period difference-in-differences model and analyzing data from listed companies(2010-2023), we investigate the impact of intelligent manufacturing on enterprises′ new quality productive forces. The findings demonstrate that intelligent manufacturing significantly enhances enterprises′ new quality productive forces by simultaneously strengthening technological innovation capabilities and optimizing the efficiency of data factors utilization. These effects are particularly pronounced in enterprises operating in less competitive industries, those experiencing substantial digital divides, and high-technology firms. Further analysis reveals that intelligent manufacturing facilitates the concentration of innovation factors in enterprises with stronger innovation capacities.

参考文献

[1]习近平.发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点[J].求是,2024(11):4-8.

[2]刘建丽,李娇.智能制造:概念演化、体系解构与高质量发展[J].改革,2024(2):75-88.

[3]KUSIAK A.Smart Manufacturing[M]//NOF S Y. Springer Handbook of Automation. Cham:Springer,2023:973-985.

[4]戚聿东,徐凯歌.智能制造的本质[J].北京师范大学学报(社会科学版),2022(3):93-103.

[5]尹洪英,李闯.智能制造赋能企业创新了吗?——基于中国智能制造试点项目的准自然试验[J].金融研究,2022(10):98-116.

[6]林熙,刘啟仁,冯桂媚.智能制造与绿色发展:基于工业机器人进口视角[J].世界经济,2023,46(8):3-31.

[7]余壮雄,林嘉雯.智能化能否带来低碳化——空间清洁溢出与价值链低碳扩散[J].南方经济,2024(7):70-90.

[8]曹玉平,侯迎信.智能制造计划可以跨越“生产率悖论”吗:来自智能制造试点示范项目的准自然实验[J].中国软科学,2024(6):23-32.

[9]黄键斌,宋铁波,姚浩.智能制造政策能否提升企业全要素生产率?[J].科学学研究,2022,40(3):433-442.

[10]周文,许凌云.论新质生产力:内涵特征与重要着力点[J].改革,2023(10):1-13.

[11]高帆.“新质生产力”的提出逻辑、多维内涵及时代意义[J].政治经济学评论,2023,14(6):127-145.

[12]董庆前.中国新质生产力发展水平测度、时空演变及收敛性研究[J].中国软科学,2024(8):178-188.

[13]乔晓楠,马飞越.新质生产力发展的分析框架:理论机理、测度方法与经验证据[J].经济纵横,2024(4):12-28.

[14]宋佳,张金昌,潘艺.ESG发展对企业新质生产力影响的研究——来自中国A股上市企业的经验证据[J].当代经济管理,2024,46(6):1-11.

[15]陈梦根,张可.新质生产力与现代化产业体系建设[J].改革,2024(6):58-69.

[16]郭朝先,陈小艳,彭莉.新质生产力助推现代化产业体系建设研究[J].西安交通大学学报(社会科学版),2024,44(4):1-11.

[17]刘家民,马晓钰.数智化创新政策如何推动企业新质生产力发展[J].西部论坛,2024,34(4):17-34.

[18]史丹,孙光林.数据要素与新质生产力:基于企业全要素生产率视角[J].经济理论与经济管理,2024,44(4):12-30.

[19]米加宁,李大宇,董昌其.算力驱动的新质生产力:本质特征、基础逻辑与国家治理现代化[J].公共管理学报,2024,21(2):1-14,170.

[20]刘伟.科学认识与切实发展新质生产力[J].经济研究,2024,59(3):4-11.

[21]吴群,陈倩.基于智能制造的新质生产力形成逻辑与跃迁路径研究[J].当代财经,2024(9):3-12.

[22]王文泽.以智能制造作为新质生产力支撑引领现代化产业体系建设[J].当代经济研究,2024(2):105-115.

[23]刘征驰,高翔宇,陈文武,等.数字技术跃迁与企业全要素生产率——从自动化到智能化的比较分析[J].经济评论,2024(4):73-89.

[24]黄卓,陶云清,刘兆达,等.智能制造如何提升企业产能利用率——基于产消合一的视角[J].管理世界,2024,40(5):40-59.

[25]GAO Q,CHENG C M,SUN G L. Big Data Application,Factor Allocation,and Green Innovation in Chinese Manufacturing Enterprises[J]. Technological Forecasting and Social Change,2023,192:122567.

[26]郑飞,刘梦欣,贺翔,等.智能制造对企业间生产率差距的影响研究——基于管理者时间导向的调节效应[J].管理学刊,2024,37(3):78-94.

[27]赵星,李若彤,贺慧圆.数字技术可以促进创新效率提升吗?[J].科学学研究,2023,41(4):732-743.

[28]韩龙艳,凃玉晖,庄芹芹.智能制造试点与企业创新——基于“智能制造试点示范专项行动”的准自然实验[J].中国科技论坛,2024(6):77-86.

[29]谢康,夏正豪,肖静华.大数据成为现实生产要素的企业实现机制:产品创新视角[J].中国工业经济,2020(5):42-60.

[30]李三希,李嘉琦,刘小鲁.数据要素市场高质量发展的内涵特征与推进路径[J].改革,2023(5):29-40.

[31]蔡继明,刘媛,高宏,等.数据要素参与价值创造的途径——基于广义价值论的一般均衡分析[J].管理世界,2022,38(7):108-121.

[32]冯永琦,林凰锋.数据要素赋能新质生产力:理论逻辑与实践路径[J].经济学家,2024(5):15-24.

[33]PAN W R,XIE T,WANG Z W,et al. Digital Economy:An Innovation Driver for Total Factor Productivity[J].Journal of Business Research,2022,139:303-311.

[34]LEVINSOHN J,PETRIN A. Estimating Production Functions Using Inputs to Control for Unobservables[J].The Review of Economic Studies,2003,70(2):317-341.

[35]李雪松,赵宸宇,聂菁.对外投资与企业异质性产能利用率[J].世界经济,2017,40(5):73-97.

[36]NUNN N,QIAN N. US Food Aid and Civil Conflict[J].American Economic Review,2014,104(6):1630-1666.

[37]CALLAWAY B,SANT ANNA P H C. Difference-inDifferences with Multiple Time Periods[J]. Journal of Econometrics,2021,225(2):200-230.

[38]张杰,郑文平.创新追赶战略抑制了中国专利质量么?[J].经济研究,2018,53(5):28-41.

[39]赵丽,胡植尧.数据要素、动态能力与企业全要素生产率——破解“数据生产率悖论”之谜[J].经济管理,2024,46(7):55-72.

[40]WU M Q,YU L H,ZHANG J S. Road Expansion,Allocative Efficiency,and Pro-competitive Effect of Transport Infrastructure:Evidence from China[J]. Journal of Development Economics,2023,162:103050.

基本信息:

DOI:10.19629/j.cnki.34-1014/f.250418031

中图分类号:F425;F49;F832.51

引用信息:

[1]刘冰冰,刘爱梅.智能制造赋能企业新质生产力——来自智能制造试点示范项目的证据[J].华东经济管理,2025,39(10):11-21.DOI:10.19629/j.cnki.34-1014/f.250418031.

基金信息:

国家社会科学基金一般项目“以共同富裕为导向的大中小城市协调发展的机制与路径研究”(24BJL047); 中国社会科学院大学研究生科研创新支持计划项目“‘运动式’环境监督与地方政企策略性减排行为研究”(2025-KY-044)

检 索 高级检索

引用

GB/T 7714-2015 格式引文
MLA格式引文
APA格式引文