摘要
本报告基于重组创新理论,延续《中国制造业数字化创新报告(2024)》的指标框架,将数字化创新划分为企业设计重组、用户使用重组两个核心维度,以A股制造业上市公司年报为样本,采用文本分析与相似度计算相结合的测度方法进行分析。2024年,数字化创新水平达到历史新高,延续高位扩展态势,两个核心维度的差距进一步缩小。在细分维度上,场景迁移拓展实现显著突破,成为年度突出亮点;跨界资源引入则出现一定回调。异质性方面呈现新特征:在企业规模层面,大企业与中小企业间的差距变化不大;...
本报告基于重组创新理论,延续《中国制造业数字化创新报告(2024)》的指标框架,将数字化创新划分为企业设计重组、用户使用重组两个核心维度,以A股制造业上市公司年报为样本,采用文本分析与相似度计算相结合的测度方法进行分析。2024年,数字化创新水平达到历史新高,延续高位扩展态势,两个核心维度的差距进一步缩小。在细分维度上,场景迁移拓展实现显著突破,成为年度突出亮点;跨界资源引入则出现一定回调。异质性方面呈现新特征:在企业规模层面,大企业与中小企业间的差距变化不大;在行业层面,仪器仪表制造业数字化创新水平处于领先地位,技术密集型行业和资源与流程型行业分化加剧;在区域层面,北京市、广东省、上海市与四川省表现突出。本报告建议,应把握场景迁移拓展带来的新机遇,完善跨界资源整合机制,实施分类指导政策,促进区域协同发展。
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作者简介
谢卫红: 谢卫红,博士,教授,博士生导师,广东工业大学经济学院院长,广东工业大学数字经济与数据治理哲学社会科学重点实验室执行主任,广东省制造业大数据创新研究中心执行主任,主要研究方向为大数据战略管理、数字化转型与创新、数字技术与产业变革、产业链安全及数据驱动的商业模式。
陈荣康: 陈荣康,广东工业大学大数据战略研究中心助理研究员,广东工业大学数字经济与数据治理哲学社会科学重点实验室助理研究员,广东工业大学博士研究生,主要研究方向为数字化创新。
李忠顺: 李忠顺,博士,硕士生导师,广东工业大学经济学院校内特聘副教授,主要研究方向为数据驱动的商业模式、智能制造、人工智能。
王忠: 王忠,博士,教授,硕士生导师,广东工业大学经济学院副院长,广东工业大学大数据战略研究中心执行主任,主要研究方向为数据要素流通与隐私规制、数字化转型与创新。
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