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| 德州制造业数字化转型路径研究 |
| 第776期 作者：□文/张孝彬 于长勇 孟 立 时间：2026/5/1 14:36:31 浏览：25次 |
［提要］ 伴随着全球科技变革与行业革新的不断深入，制造业数字化转型已经成为驱动经济向高水平发展的核心动力。本文以德州市为例，鉴于融合新技术、新要素以及新业态“新质生产力”架构角度，对其赋能区域制造业数字化转型实现路径进行探究，以期高效地解决德州制造业转型过程中的关键堵点，为其制造业转型升级提供架构参照与实践方案。
关键词：新质生产力；制造业；数字化转型；赋能路径
基金项目：2025年度德州市哲学社会科学研究课题：“新质生产力赋能德州制造业数字化转型路径研究”（项目编号：2025DZZS129）
中图分类号：F127 文献标识码：A
收录日期：2026年1月8日
引言
在全球经济格局深度调整与新一轮科技革命交汇融合的时代背景下，制造业作为实体经济的核心载体，其转型升级已成为各国构筑产业竞争新优势的战略焦点。德州市作为我国重要的工业城市，其制造业数字化转型不仅关系区域经济的高质量发展全局，更是落实国家制造强国战略的关键实践领域。但转型实践中仍面临诸多现实梗阻，传统制造企业普遍存在技术基础薄弱、数据要素价值挖掘不充分、复合型人才供给短缺及路径依赖固化等结构性矛盾。在此背景下，以创新为主导、摆脱传统增长路径依赖的新质生产力，为破解转型困境提供了全新的理论分析框架与实践解决方案。新质生产力并非单一技术概念，而是以高技术、高效能、高质量为核心特征，由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级共同催生的先进生产力质态，其本质在于通过科技创新驱动实现全要素生产率的系统性跃升。
新质生产力与制造业数字化转型之间存在深刻的内在关联与动态互促机制。一方面，数字化转型是新质生产力形成与发展的重要载体和实现路径。制造企业通过深化数字技术应用，能够重塑生产流程、优化资源配置、激发创新活力，进而催生新的生产要素组合方式与商业模式创新，这正是新质生产力的核心体现。已有实证研究证实，数字化转型可显著提升制造业企业的新质生产力水平，其作用机制主要通过增强企业创新氛围与提升技术创新能力实现。另一方面，新质生产力又为数字化转型提供了高阶目标指引与核心动能支撑。它强调的不仅是技术应用的表层镶嵌，更是通过技术、人才、数据等高级生产要素的协同联动，推动制造业向高端化、智能化、绿色化方向系统性演进，实现发展质量的整体性跃升。这种双向赋能关系表明，研究新质生产力赋能下的转型路径，本质上是探索如何将先进生产力要素系统性注入转型过程，以实现更高质量、更可持续的转型成效。
聚焦德州市的具体实践情境，其制造业体系兼具传统产业优势与转型迫切诉求。尽管既有研究已从宏观层面探讨了新质生产力赋能制造业转型的一般性路径，如强化政府政策引导、优化资源配置效率、促进产教深度融合、完善人才培养体系及加强数据安全保障等，但区域层面的落地实施需结合地方实际进行针对性考量。研究表明，新质生产力的赋能效应存在显著的地区异质性特征，这意味着适用于东部发达地区的转型路径未必能直接复制于德州这类区域。因此，探索新质生产力赋能德州制造业数字化转型的路径，必须紧密结合本地的产业基础条件、资源禀赋特征与发展阶段定位。这要求我们不仅要深刻理解新质生产力的一般性理论内涵，更要深入剖析其在特定区域制造业生态中的具体作用机理与适配条件，从而构建一套既能体现新质生产力先进内涵，又符合德州产业实际、具备可操作性的系统性转型方案，为区域制造业突破发展瓶颈、重塑竞争优势提供理论依据与实践指引。
一、新质生产力赋能制造业转型升级理论综述
（一）新质生产力的内涵。新质生产力作为驱动经济高质量发展的核心动力，其理论内涵已超越传统生产要素简单叠加的范畴，本质上是一种以科技创新为主导、以高端人才为支撑、以产业升级为方向，并深度融合数字化与绿色化特征的先进生产力质态。其核心特征体现为创新驱动、要素协同与质量效益的有机统一，不仅包含技术层面的突破性进展，更蕴含着生产力系统的整体性重构与质态跃升。从构成维度分析，新质生产力主要由具备高阶技能的劳动者、智能化迭代的劳动资料与拓展性的劳动对象共同构成，其中高素质、高技能的创新型人才是新质生产力最活跃、最根本的要素。这类人才推动劳动资料向数字化、智能化方向革新，使数据、算法、算力等新型要素成为关键生产资料，并催生对战略性新兴产业和未来产业等新劳动对象的深度开发与高效利用。
新质生产力的形成与发展，非常依赖尖端技术取得突破，且和行业进行深度融合，这不是一个孤立存在的想法，而是技术创新引导制造要素再次进行组合，让效能成倍增加，驱动行业朝着更加高级化、智能化以及绿色化的方向去演变。在这个过程中，数字化技术扮演着非常重要的赋能角色，它借助实现数据要素在不同领域之间进行流通，改善制造流程的效能，重塑商业方法，为新质生产力的培育和释放提供基础平台以及增长引擎。新质生产力的含义天然包含数字化转型的内在需求，两者在实现生产升级的过程中表现出相辅相成、耦合共进的交互关系。
要想真正领会新质生产力的含义，还需清晰把握其与传统生产力的本质差异。传统生产力主要是靠资源与资产的范围性投入，但新质生产力更强调把创新、知识还有数据当作核心驱动力来使用，追求的是发展的可持续性以及价值创造的高级化。这代表着制造方式发生根本性的革新，也就是从要素驱动转变为创新驱动，从单纯的规模扩充转向追求质量的提升，从产业链的中低端位置向中高端攀升。革新必然要求相关行业打破原有的组织模式、管理体系以及价值创造的逻辑，深度融合数字技术，来构建一个更具柔性、智能化以及绿色化的制造体系，实现全要素生产率的本质性飞跃。对新质生产力内涵的深刻把握，是研究其如何赋能行业数字化转型的逻辑起点，同时也是实践的根基。
（二）新质生产力与制造业的关系。新质生产力与制造业的关系，本质上是一种以创新为主导、以高质量为特征的生产力形态对传统工业生产体系进行系统性重塑的动态过程。新质生产力并非独立于制造业之外的抽象概念，而是深度嵌入制造业转型升级内核，成为驱动其向高端化、智能化、绿色化演进的核心引擎。二者的互动逻辑可从要素重构、价值创造与系统变革三重维度展开解析。在要素层面，新质生产力表现为以数据为关键生产要素、以高素质人才为创新主体、以新一代信息技术为通用技术工具，对传统劳动力、资本、土地等要素进行深度整合与效率倍增。这种要素的“新”与“质”的双重跃升，直接改变了制造业的价值创造模式，推动生产活动从依赖规模扩张转向依赖知识、技术和数据驱动，进而实现全要素生产率的显著提升。
新质生产力与制造业的互动关系，具体体现在其对制造业高质量发展的赋能路径中。一方面，新质生产力通过技术创新直接催生智能制造、网络化协同制造等新型制造模式与业态，构成转型升级的直接动能；另一方面，通过推动企业数字化转型，间接而深刻地重塑企业竞争优势与产业生态。实证研究表明，新质生产力对企业高质量发展的正向影响存在一定的滞后效应，而数字化转型在这一影响路径中发挥着至关重要的调节与传导作用。这意味着新质生产力的能量释放，在很大程度上需要以数字化转型为“转换器”，而数字化基础设施的完善程度、产业融合的深度则是赋能过程顺畅推进的关键支撑条件。
这种互动关系在全球价值链语境下呈现出更复杂的图景。对于制造业企业，尤其是参与国际分工的加工贸易企业，其在全球价值链中从供给端（出口）和需求端（进口）的嵌入位置，对新质生产力的形成具有差异化影响。例如，提升供给端嵌入位置能通过技术溢出等机制促进新质生产力发展，而数字化转型在此影响路径中能发挥显著的正向调节作用，甚至国外数据要素驱动的数字化调节效应更为突出。这表明，新质生产力与制造业的关系并非封闭的国内循环，而是与全球价值链重构、国际技术扩散紧密相连，数字化转型则成为连接内外、放大积极效应的关键枢纽。
新质生产力与制造业之间的联系主要落脚在系统性竞争优势的构建上。它不只是让制造业企业把关注点放在制造效能的单一提升上，更致力于借助绿色创新来实现可持续发展。相关研究证实，数字化转型能够通过改善人力资产结构、提高资源分配效能等多种机制，显著推动企业开展绿色创新工作，这一效果在制造行业中表现得尤为明显。新质生产力赋能制造业转型升级是一个融合效率变革、动力变革和质量变革的系统工程，其目标是构建起一个创新驱动、协同高效且环境亲切的现代制造业体系。这一关系的加强需要政府、企业、高校等多层面的主体协同发力，共同对赋能要素进行改善，形成“动能-要素-结构”良性互动的推进架构。
（三）新质生产力赋能制造业数字化转型重要着力点。新质生产力为制造业数字化转型赋能的关键着力点，在于把数据、算力、算法这些新型制造要素与传统制造体系开展深度融合，在进行技术创新以及方法革新的过程中重塑价值创造。这一过程的核心是实现制造业生产要素从传统材料形式向数字与智能形式进行跃迁：数据变成重要的制造资料，智能算法与算力组成核心制造工具，而数字化的知识与信息则内化成劳动者的新型技能。要素结构方面的根本性革新，要求制造系统具备实时感知、动态分析、自主决策和精准执行的能力，驱动制造流程、组织形式以及商业模式的综合转型。
技术融合构成赋能的根基性支撑，其核心在于能够实现工业互联网平台、人工智能技术以及先进制造工艺的深度耦合与系统融合。工业互联网平台主要是把人、机、物构建起一个综合互联的网络根基，实现制造资源与能力的泛在衔接以及灵活性的提供；人工智能技术则会深度渗透到研发设计、工艺改进、质量检测、设备运维等关键环节，借助机器学习以及模式识别来提升系统的认知与决策智能化水平。融合不是技术的简单叠加，而是借助数字孪生等技术来建立起物理世界与信息空间的精确映射以及交互闭环，实现对制造过程全生命周期的仿真、预测与优化。
模式创新是赋能价值实现的直接体现，关键在于催生以数据驱动为核心的新型制造与服务模式。传统的规模化、标准化生产模式正逐步向大规模个性化定制、网络化协同制造等方向演进。企业能够基于平台汇聚的实时数据，精准洞察市场需求，动态配置生产资源，实现从“以产定销”到“以需定产”的根本转变。同时，生产性服务业与制造业的边界日益模糊，依托数据与智能分析，远程运维、预测性维护、全生命周期管理等服务型制造模式成为价值增长的重要源泉，推动制造业价值链向高附加值环节攀升。
组织与人才体系的适应性重构是确保赋能过程可持续的关键支撑。数字化转型要求企业组织架构从传统的科层制向更加扁平、灵活、网络化的形态转变，以快速响应外部变化并促进内部知识流动与协同创新。相应地，对劳动者的能力要求也从单一的操作技能转向具备数字素养、跨界协作能力和持续学习能力的复合型技能。因此，构建与之匹配的人才培养体系、激励机制和组织文化，激发组织整体的创新活力，是保障新质生产力赋能效能充分发挥的最终落脚点。
二、德州制造业数字化转型存在的问题
（一）数字化转型战略规划与认知局限。德州市制造业在推进数字化转型过程中，普遍面临战略层面的顶层设计缺失与认知偏差问题。部分企业，尤其是中小型制造企业，尚未将数字化转型提升至决定企业长期生存与发展的核心战略高度，转型实践多呈现“头痛医头、脚痛医脚”的零散化、项目化特征，缺乏与企业长期业务目标协同联动的系统性规划。这种认知局限导致企业在资源投入上犹豫不决，数字化举措往往局限于局部环节的自动化或信息化改造，未能触及生产模式、组织架构和商业模式的根本性变革，从而难以释放数字化技术的综合赋能价值。
（二）技术基础薄弱与系统集成困境。德州市制造业的数字化技术应用基础存在显著短板，制约了转型的深度与广度。一方面，部分企业生产设备老旧、数据采集端口不足、网络基础设施滞后等问题突出，导致“数据孤岛”现象普遍存在，底层数据难以有效获取与贯通；另一方面，企业在引入ERP、MES、PLM等各类软件系统时，常因缺乏统筹规划导致系统间标准不一、接口不畅，信息无法跨部门、跨层级自由流动。这种技术与系统的割裂状态，使得数据资产难以沉淀并服务于精准决策，数字化转型的实际成效大打折扣。
（三）复合型人才短缺与组织惯性阻力。数字化转型的成功实施离不开既懂制造技术又精通数字技术的复合型人才队伍，而此类人才在德州市制造业中存在严重供给缺口。企业普遍反映难以招募和留住合格的数字化架构师、数据分析师及工业软件应用专家。与此同时，组织内部的惯性阻力不容忽视：数字化转型涉及业务流程重组与权力利益再分配，可能引发部门壁垒固化和员工抵触情绪；传统的管理思维与科层制组织架构难以适应数字化所需的扁平化、敏捷化协作要求，变革管理能力不足成为转型道路上的隐性障碍。
（四）数据资源利用与安全风险管控失衡。数据作为新质生产力的关键要素，在德州市制造业中的价值挖掘尚处于初级阶段。许多企业虽已积累海量生产经营数据，但因缺乏有效的数据治理体系和分析模型，数据质量参差不齐，无法将数据资源转化为可指导生产优化、产品创新和精准服务的知识资产。与此同时，随着系统互联与数据开放程度的提高，网络安全、数据泄露及生产系统被攻击的风险急剧上升。部分企业因安全防护投入不足、风险管理机制不健全，陷入“数据不敢用、不会用”的困境，如何在保障数据安全的前提下促进数据流动与价值利用，成为亟待解决的现实矛盾。
三、新质生产力赋能德州制造业数字化转型路径解析
（一）新质生产力驱动下数字化转型框架重塑。新质生产力并非传统生产要素的简单叠加，而是以科技创新为主导，融合数据、绿色技术、人工智能等高级要素的生产力新形态。其对制造业数字化转型的赋能，首先体现为驱动力的根本性变革：传统转型路径多依赖自动化设备与信息系统的引入，而新质生产力则要求将数据作为核心生产要素，通过工业互联网、人工智能算法等构建以数据流驱动物质流与能量流的新型生产体系，实现制造资源的智能化配置与全流程优化。
（二）数据要素与智能技术融合渗入路径。新质生产力赋能转型的核心路径在于把数据要素与智能技术进行深度融合与全域渗透。在研发设计环节，运用数字孪生以及仿真模拟技术，能够实现产品策划的快速迭代及机能方面的改善；在生产制造环节，通过部署智能传感器以及边缘计算设备，实时采集设备的状态、工艺参数以及质量数据，借助人工智能模式开展预估性的维护、工艺的改善以及智能的排产工作，显著提升生产效率和产品质量的稳定性；在供应链管理领域，借助大数据解析和区块链技术，能够构建更加透明、协同、韧性的供应链网络，进一步提升产业链整体的响应速度及抗危机能力。
（三）组织架构与管理方法适应性革新。新质生产力推动下的数字化转型，必然要求组织架构与管理方式进行深刻的适应性变革。僵化的科层制组织难以适应技术上的快速迭代以及数据驱动的决策需求，企业需朝着扁平化、网络化以及平台化的灵活组织方向转变，设立专门的数据治理部门或者首席数据官等职位，来统筹数据资产的运营以及管理工作。同时，管理思维应当从由经验驱动转变为由数据驱动，建立起基于实时数据的绩效评价与决策机制，培育一种鼓励创新、宽容试错的组织文化，为数字化转型提供制度层面的保障。
（四）绿色可持续与价值共创转型导向。新质生产力内在涵盖绿色以及可持续发展的需求，为制造业数字化转型指明了价值导向。赋能路径不仅关注效能的提升与费用的缩减，更强调通过数字化转型来实现绿色低碳发展的目标，借助物联网与人工智能技术来对能源资源的消耗进行精细化管理以及改善，实现节能减排；通过产品全生命周期的数字化管理，来实现循环经济以及再制造。最终，数字化转型的目标是构建与客户、供应商以及合作方深度衔接的价值网络，让企业能够从单纯的产品制造者转变为提供“产品+服务”全套解决方案的价值共创者。
综上，新质生产力理论为德州市制造业的数字化转型提供蕴含时代性的解析模式以及实践路径。新质生产力赋能德州市制造业数字化转型，本质上是以系统思维统筹要素升级以及以融合创新驱动行业再造的长期工程。经过不断地探究与实践，德州市有望突破传统发展模式的束缚，提升产业竞争力与附加值，实现向高端化、智能化以及绿色化的转型升级，构建具有地域特色的现代化制造业体系。
（作者单位：德州市政府投融资管理服务中心）
主要参考文献：
［1］吴英艳，张欣.新质生产力赋能制造业数字化转型的实现路径研究［J］.商业经济，2026（03）.
［2］朱靖.制造业新质生产力实现路径研究［J］.商场现代化，2025（23）.
［3］刘宏笪，郭重庆，赵海峰，Edison TSE，李晨阳.中国制造业与服务业如何突围：新质生产力视角下的服务型制造新解构［J/OL］.工程管理科技前沿，2025-12-19.
［4］贾荣言，孟佳琪，安若瑜，温娜.制造业企业数字化转型对其新质生产力的影响［J］.河北科技师范学院学报（社会科学版），2025.24（04）.
［5］田园.新质生产力视域下制造业数字化转型与企业竞争优势研究［J］.中国商论，2025.34（22）.
［6］贺鸣.新质生产力推动陕西省先进制造业高质量发展研究［J］.中国管理信息化，2025.28（24）.
［7］马强，徐敏，张梅，金杉.新质生产力推动制造业高质量发展：作用机理与经验证据［J］.河北企业，2025（12）.
［8］徐筠倩，苏睿芯.高素质人才赋能新质生产力对中国制造业智能化发展的影响研究［J］.中国市场，2025（36）.
［9］陈春明，付若楠.新质生产力与制造业智能化转型耦合协调的动态演进［J］.经济问题，2025（12）.
［10］姚江云，王一波，李旺昆.新质生产力赋能柳州市制造业高质量发展路径研究［J］.江苏科技信息，2025.42（22）.
［11］陆晶.新质生产力视角下制造企业内部控制优化路径探究［J］.中国集体经济，2025（36）.
［12］邱丽娟，付凌静，王英慧.新质生产力、数字化转型与企业高质量发展——基于我国制造业上市公司的实证研究［J］.北方经贸，2025（12）.
［13］冯晓华，顾金科，刘欣炜.全球价值链双向嵌入位置与新质生产力：加工贸易企业视角的考察［J］.国际经贸探索，2025.41（12）.
［14］王文华，解雨欣.新质生产力视角下数字化转型的多重效应研究［J］.会计之友，2025（24）.
［15］刘新.新质生产力助力滨州制造业高质量发展的实现路径［N］.重庆科技报，2025-11-27（020）.
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