新质生产力视角下制造业“智改数转”的实证检验

○徐州工程学院 高逸飞

发展新质生产力是推动制造业高质量发展的核心路径。本文基于马克思生产力三要素理论，构建劳动者跃升（LS）、劳动资料跃升（ML）、劳动对象跃升（DTD）和生产力要素优化组合（PFD）的指标体系，以徐州某制造业企业为样本，通过线性回归模型量化分析智能化改造与数字化转型（“智改数转”）的影响。研究表明：“智改数转”显著提升劳动者素质、劳动资料水平和劳动对象配置效率，并通过优化生产要素组合推动生产力跃升。建议政府与企业加大“智改数转”投入力度，实施差异化政策支持。

引 言

制造业是立国之本，加快发展新质生产力是首要任务。“智改数转”通过创新生产要素配置，推动劳动者、劳动资料和劳动对象跃升，为新质生产力注入新动能。本文聚焦制造业行业，结合马克思生产力理论，量化分析“智改数转”对新质生产力的作用机制，为政策制定提供实证依据。

一、“智改数转”对新质生产力作用的模型设计

为检验“智改数转”对新质生产力的影响，我们可以构建如下线性回归模型：

其中， NQPi,t表示新质生产力水平，将分别代入劳动者跃升、劳动资料跃升、劳动对象跃升和生产力要素优化水平进行回归分析；Intei,t为制造业企业“智改数转”程度，∑Controlsi,t为其他控制变量，∑Year和∑Firm分别表示年份和个体固定效应，εi,t为随机误差。

二、案例分析

选用江苏徐州某制造业企业为案例，对模型进行线性回归有效性检验，通过实际数据验证了模型有效性。

1.劳动者跃升（LS）：资产负债率（Lev）系数显著为正，表明资产负债率的提升对劳动者跃升有正向影响。说明通过合理的负债结构，加大了对高素质人才的投入，提升了企业的整体技术水平。尽管“智改数转”（Inte）的系数短期内不显著，但其正向趋势表明，随着“智改数转”的深入，劳动者素质有望进一步提升。

2. 劳动资料跃升（ML）：智能化设备投入提升资产价值，Inte 系数为正但未达显著水平。却能说明在劳动资料跃升方面已有初步成效，未来有望通过持续的技术投入，进一步提升劳动资料跃升水平。

3.劳动对象跃升（DTD）：净资产收益率（ROE）显著正向影响（P < 0.05），盈利能力驱动数据与传统要素协同优化，进而推动劳动对象跃升。

4. 生产力优化 （PFD）：Lev、ROA、Inte 均显著正向影响（p < 0.05），说明三者对生产力要素存在正向影响，可直接提升生产要素高效组合水平。

结 语

（一）结论

“智改数转”对新质生产力存在推动作用。通过三要素的跃升和组合优化（PFD）显著提升新质生产力，且通过案例证实其短期效果显著、长期潜力充足。未来可持续加强技术研发、数据治理与人才培养。

（二）建议

1.加大投入：政府与企业协同增加“智改数转”研发投入，推动全要素生产率提升。

2. 政策支持：提供税收优惠、研发补贴，降低企业转型初始成本。

3.差异施策：因地制宜，对欠发达地区提供技术帮扶，逐步推进产业升级。

4. 分类帮扶：针对资产/劳动密集型企业，提供专项技术渗透支持与政策倾斜，稳步突破转型瓶颈。

展望：政企协同深化“智改数转”，加速新质生产力与制造业深度融合，奠定经济长期繁荣基石。