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        數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的影響研究
        ——基于江蘇省的面板數(shù)據(jù)

        2023-11-17 02:45:24王燕WANGYan蘇偉SUWei
        價值工程 2023年31期
        關(guān)鍵詞:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)江蘇省升級

        王燕 WANG Yan;蘇偉 SU Wei

        (①中國石油集團川慶鉆探工程有限公司鉆井液技術(shù)服務(wù)公司,成都 610057;②中國石油集團川慶鉆探工程有限公司國際工程公司,成都 610057)

        0 引言

        江蘇省作為數(shù)字經(jīng)濟的先發(fā)地,信息經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值已超過了4.5 萬億元,位居全國第二位,兩位融合發(fā)展指數(shù)連續(xù)八年居全國第一;并且數(shù)字經(jīng)濟作為江蘇省的“新賽道”“主賽道”,在政府產(chǎn)業(yè)政策的扶持下,發(fā)展勢頭迅猛,新業(yè)態(tài)新模式不斷涌現(xiàn)。如何整合數(shù)字技術(shù)與諸如制造業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合和滲透,幫助傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)集群在數(shù)字經(jīng)濟大環(huán)境下探索協(xié)同創(chuàng)新機制和轉(zhuǎn)型升級,已成為當(dāng)前研究亟需解決的新課題和新熱點。依據(jù)江蘇省的面板數(shù)據(jù)為研究對象,探索在數(shù)字經(jīng)濟的大環(huán)境下,影響制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的因素和機制,為數(shù)字經(jīng)濟時代實現(xiàn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級和高質(zhì)量發(fā)展提供戰(zhàn)略依據(jù)。

        1 熵權(quán)法和多元線性回歸

        1.1 熵權(quán)法

        熵值法是判斷某個指標(biāo)的離散程度,信息熵值越小,指標(biāo)的離散程度越大,該指標(biāo)對綜合評價的影響(即權(quán)重)就越大,因此,可利用熵權(quán)法計算各個指標(biāo)的權(quán)重,為多指標(biāo)綜合評價提供依據(jù)。

        1.2 多元線性回歸

        多元線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析,來確定兩種或兩種以上自變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法,如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量,且因變量和自變量之間是線性關(guān)系,則稱為多元線性回歸分析。

        2 模型構(gòu)建和測算分析

        2.1 模型構(gòu)建

        在梳理總結(jié)數(shù)字經(jīng)濟的定義及內(nèi)涵,以及對國內(nèi)外關(guān)于測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的指標(biāo)體系歸納總結(jié)的基礎(chǔ)上,選用改進的熵值法測度我國江蘇省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。在傳統(tǒng)熵值法中加入時間變量,提高數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價結(jié)果的可比性和合理性。具體過程如下:

        第一步,進行評價指標(biāo)的選取,假設(shè)t 代表年份數(shù),n代表城市數(shù)量,m 代表指標(biāo)個數(shù),xθij代表第θ 年第i 個城市的第j 個指標(biāo)。

        第二步,對指標(biāo)進行無量綱化處理。由于各項指標(biāo)的計量單位并不統(tǒng)一,在計算綜合指標(biāo)之前,首先將數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,以消除量綱影響。本文使用0-1 標(biāo)準(zhǔn)化,由于指標(biāo)體系中的變量都是正向指標(biāo),所以運用以下公式:

        由于原始數(shù)據(jù)在進行無量綱化處理后存在為0 的情況,導(dǎo)致后續(xù)步驟無法計算,故將無量綱化后的數(shù)據(jù)整體向右平移0.01 個單位。

        第三步,指標(biāo)的歸一化處理,計算第θ 年份中第i 個城市的第j 個指標(biāo)在指標(biāo)中所占的比重:

        第四步,計算第項指標(biāo)的熵值:

        第七步,計算各城市數(shù)字經(jīng)濟綜合得分Sθij,綜合得分越高,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平就越高:

        2.2 測算分析

        2.2.1 指標(biāo)體系 本文根據(jù)國家統(tǒng)計局對數(shù)字經(jīng)濟的定義構(gòu)建以下數(shù)字經(jīng)濟指標(biāo)體系,指標(biāo)體系分為三個維度,如表1,分別是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平、數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平。

        數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)條件是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),它為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展提供保證。本文參考李捷、沈運紅、黃桁等學(xué)者的研究選取電信業(yè)務(wù)總收入、移動電話用戶數(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)衡量數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。

        數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平:國家統(tǒng)計局發(fā)布了數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類,界定了數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)的范圍,分別是計算機通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、電信廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)等,對應(yīng)著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化部分。本文從這四個行業(yè)選取指標(biāo)代表數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平。由于電信廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)行業(yè)收入數(shù)據(jù)缺失,在數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)收入部分未包括。

        數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平:創(chuàng)新水平是數(shù)字經(jīng)濟指標(biāo)體系中不可或缺的指標(biāo),它能夠驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。本文參考沈運紅、楊慧梅等學(xué)者的研究,選取普通高等學(xué)校本??剖谟鑼W(xué)位數(shù)和R&D 經(jīng)費總支出來表示。

        2.2.2 數(shù)據(jù)來源 本文主要選取2012-2021 年江蘇省南京市、無錫市、徐州市、常州市、蘇州市、南通市、連云港市7 個城市的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源為《江蘇統(tǒng)計年鑒》《南京統(tǒng)計年鑒》《無錫統(tǒng)計年鑒》《蘇州統(tǒng)計年鑒》以及各地市的統(tǒng)計年鑒等。部分缺失數(shù)據(jù)采用均值法和年均增長率補齊。

        2.2.3 指標(biāo)權(quán)重分析 根據(jù)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平所建立的指標(biāo)體系,計算得出的各個指標(biāo)的權(quán)重如表2 所示:數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平占比最高,達到了0.5 以上;最后的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平占比也在0.2 之上。因此可見選取的三個指標(biāo)對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的影響較大。

        表2 數(shù)字經(jīng)濟指標(biāo)體系權(quán)重

        2.2.4 制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的測度與分析 制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是指由低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)和中端技術(shù)產(chǎn)業(yè)向高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程。測度制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,首先要分類制造業(yè)行業(yè),其次,本文借鑒干春暉、傅元海等學(xué)者的研究方法,用制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化衡量制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,以及考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,參考江蘇省統(tǒng)計年鑒中工業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)值關(guān)系,最后,選擇高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值的比重來測度制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,進而進行分析。

        ①制造業(yè)細分行業(yè)。根據(jù)2017 年最新發(fā)布的《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》,本文參考李賢珠(2010)的方法,將我國制造業(yè)細分行業(yè)具體分為低端技術(shù)、中端技術(shù)、高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)三類,具體分類見表3 所示,分類依據(jù)是根據(jù)OECD 技術(shù)分類標(biāo)準(zhǔn),按照各行業(yè)的研發(fā)強度進行分類。

        表3 制造業(yè)細分行業(yè)分類

        ②測度分析。由于選取的代表城市中2 個城市的數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,故選取2016-2021 年江蘇省的南京市、蘇州市、無錫市、常州市、連云港市5 個城市28 個制造業(yè)細分行業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于2017-2021 年各市的統(tǒng)計年鑒,缺失數(shù)據(jù)用插值法補齊,有些年份缺失數(shù)據(jù)用年均增長率補齊。計算結(jié)果見表4 所示。

        表4 江蘇省5 個城市制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平(單年份)

        從時間上來看,5 個城市2017-2021 年制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平呈上升態(tài)勢,說明江蘇省大部分城市在2017-2019 年間制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到了升級。從空間上來看,江蘇省蘇南地區(qū)的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級差距不大,南京、蘇州、無錫、常州6 年間制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平平均數(shù)達到了0.6 以上,說明蘇南地區(qū)制造業(yè)發(fā)展較好,主要以高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主。其中蘇北地區(qū)的連云港制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平的平均數(shù)在0.5 以下,表明其制造業(yè)發(fā)展主要是以中、低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主,不夠完善,仍需要大力度推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

        3 模型構(gòu)建

        3.1 變量定義

        3.1.1 被解釋變量 制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級水平Y(jié)。鑒于市級數(shù)據(jù)的可獲得性以及避免指標(biāo)選取的隨意性,依據(jù)傅元海等、干春暉等學(xué)者對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的研究成果,以及考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,參考江蘇省統(tǒng)計年鑒中工業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)值關(guān)系,選取各城市工業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與總產(chǎn)值的比值,來表征制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的概念。

        3.1.2 解釋變量 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平Dig。根據(jù)第二章數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)體系的構(gòu)建與測算可知,數(shù)字經(jīng)濟是推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要因素,因此從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平三個維度,運用改進的熵值法對指標(biāo)進行賦權(quán),將所得的綜合評分表征數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。

        3.1.3 控制變量 ①經(jīng)濟發(fā)展水平ED?;谛靷コ实葘W(xué)者的研究,采取人均GDP 表征各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平。②政府參與程度GI。基于石喜愛等學(xué)者的研究,采取地方財政一般預(yù)算內(nèi)支出占GDP 的比值表征政府參與程度。③外貿(mào)依存度FTD?;趧④?、譚清美等學(xué)者的研究,采取進出口總額占GDP 的比值表征外貿(mào)依存度。匯率按照當(dāng)年人民幣對主要外幣年平均匯價。④教育投入水平EIL。采取地方財政科學(xué)技術(shù)費和教育事業(yè)費支出的總和占地方財政一般預(yù)算內(nèi)支出的比值表征教育投入水平。

        3.2 模型設(shè)定

        本文以制造業(yè)為研究對象,探究過數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平四個重要因素數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響。使用面板數(shù)據(jù),因此選用面板數(shù)據(jù)模型,具體的計量模型設(shè)定為:

        其中,i 表示各市級地區(qū)(i=1,2,…13),t 表示年份(t=2012,2013,…,2021),α、β 為待估參數(shù),ε 為殘差。

        3.3 描述性統(tǒng)計

        本文使用stata 軟件對江蘇省7 座城市2012-2021 年各指標(biāo)變量最終的面板數(shù)據(jù)進行了描述性統(tǒng)計。所得的變量數(shù)據(jù)特征如表5 所示。

        表5 變量指標(biāo)的描述性統(tǒng)計

        通過表5 可以看出,制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級水平的極大值為0.504,極小值為0.292,且標(biāo)準(zhǔn)差為0.050,從側(cè)面說明江蘇省不同城市不同年份的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動差異不明顯,在數(shù)據(jù)收集過程中顯示無錫、蘇州、常州等數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展良好的城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級水平常年大于均值,說明其高技術(shù)制造業(yè)產(chǎn)值占比較大。對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平,南京、蘇州地區(qū)常年在江蘇省處于領(lǐng)先地位,其中南京市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展情況一直保持良好的狀態(tài)。地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)差為4.242,說明浙江省的經(jīng)濟發(fā)展水平差異也較為明顯,其中南京、無錫、蘇州地區(qū)常年領(lǐng)先于其他城市,而連云港、徐州、南通常年在均值之下。政府參與程度、外貿(mào)依存度和教育投入水平城市間差距相對較小,且均呈穩(wěn)定增長的趨勢。

        3.4 回歸分析

        3.4.1 模型選擇檢驗 在對面板數(shù)據(jù)進行回歸分析之前,需先使用豪斯曼(Hasuman)檢驗,依據(jù)其結(jié)果判斷是否使用固定效應(yīng)模型或隨機效應(yīng)模型進行最優(yōu)估計。根據(jù)連玉君、王聞達等學(xué)者關(guān)于豪斯曼(Hausman)檢驗統(tǒng)計量有效性的研究結(jié)果可知,在檢驗結(jié)果中,若豪斯曼(Hausman)檢驗顯示,P 值小于0.1,則使用固定效用模型而非隨機效用模型;反之,則使用隨機效用模型。具體結(jié)果如圖1 所示。

        圖1 豪斯曼(Hausman)檢驗

        由結(jié)果可知,豪斯曼(Hausman) 檢驗統(tǒng)計量為196.40,P 值大于等于0.0000,所以強烈拒絕原假設(shè)“H0:與解釋變量不相關(guān)”,固定效應(yīng)優(yōu)于隨機效應(yīng),直接選擇固定效應(yīng),所以本文下面將進行固定效應(yīng)模型回歸分析。

        3.4.2 回歸結(jié)構(gòu)分析 根據(jù)上述檢驗本文選擇個體和時間雙固定效應(yīng)模型進行回歸,具體回歸結(jié)果如表6 所示。

        表6 固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

        從模型回歸的結(jié)果來看數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對于因變量制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的影響系數(shù)為正,其代表意義為江蘇省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每增加1%,數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平將增加0.00040,由此可見,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對于制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級水平有著重要的意義,這是因為數(shù)字經(jīng)濟可以為制造業(yè)提供技術(shù)支撐、減少運輸成本、提升制造業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量,使得制造業(yè)由低端、中端技術(shù)產(chǎn)業(yè)向高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。經(jīng)濟發(fā)展水平回歸系數(shù)為0.004,在5%水平下顯著,表明地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的提供能夠促進優(yōu)化升級江蘇省的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。另外、政府參與、教育投入、對外貿(mào)易等控制變量對于對山東省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級水平影響系數(shù)均為負,主要的可能是存在數(shù)據(jù)量少的隱藏問題,其次,政府可能會為了追求短期效益而盲目投資,從而造成重復(fù)性建設(shè)的現(xiàn)象發(fā)證,抑制制造業(yè)各產(chǎn)業(yè)間協(xié)調(diào)發(fā)展;培養(yǎng)人才是一個長期的過程,所以短期內(nèi)效果可能不是很有效。以及對江蘇省對外出口的產(chǎn)品任以中低端技術(shù)產(chǎn)品為主,在一定程度上影響了制造業(yè)向高端技術(shù)方向的演化,且其他國家企業(yè)反饋給我國的技術(shù)、資金有一定的延遲,也可能對江蘇省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級造成影響。

        4 研究結(jié)論

        通過前面各章節(jié)的內(nèi)容可知,本文是圍繞數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的影響展開研究的。主要研究工作包括梳理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,界定數(shù)字經(jīng)濟和制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的相關(guān)概念,分析數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的作用機制。其次測度了江蘇省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平。最后基于面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型實證分析數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響。最后,得出的結(jié)論如下:

        4.1 關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的測度結(jié)果與分析

        ①從時間上來看,2012-2021 年江蘇省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和其二級指標(biāo)發(fā)展水平都呈上升趨勢,表明數(shù)字經(jīng)濟越來越注重與產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展;且江蘇省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化水平整體上呈現(xiàn)波動化上升的變化趨勢,各地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平整體呈現(xiàn)先上升后下降的動態(tài)變動走勢。隨著數(shù)字經(jīng)濟不斷發(fā)展,數(shù)字技術(shù)作為新興要素投入制造業(yè)生產(chǎn)和運營的各個方面,從而提高技術(shù)密集型制造業(yè)發(fā)展,資源在得到更有效配置的同時受到“虹吸效應(yīng)”的影響,使得制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化不能平穩(wěn)提升。

        ②從空間上來看,通過區(qū)域間的比較分析可知數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)其制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平也相應(yīng)的高,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平低的地區(qū),其制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平也較低。

        4.2 關(guān)于實證結(jié)果的總結(jié)與分析

        由基準(zhǔn)回歸模型結(jié)果可知數(shù)字經(jīng)濟能夠推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級,說明數(shù)字經(jīng)濟已成為推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的核心動力,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平三者均對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有明顯的優(yōu)化作用,推動其向技術(shù)密集型方向發(fā)展。

        4.3 對策建議

        本文依據(jù)現(xiàn)實江蘇省發(fā)展現(xiàn)狀,以及上述結(jié)論,從以下幾個方面為數(shù)字經(jīng)濟助推江蘇省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級提供建議:第一,提高數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展至關(guān)重要,應(yīng)推動數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施在全省范圍內(nèi)的普及,完善中西部地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平;投入大量的資金技術(shù),加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的更新速度,如升級5G、遙感等,滿足廣大人民群眾的需求。第二,提高數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平。數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基石。應(yīng)推動數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。政府加大對這些行業(yè)的投資力度,保證企業(yè)有充足的資金研發(fā)軟件等,做到關(guān)鍵技術(shù)不受制于人;企業(yè)應(yīng)制定數(shù)字化人才的培養(yǎng)計劃,開展一些內(nèi)部職業(yè)培訓(xùn),提高企業(yè)員工的數(shù)字化能力。

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