【摘要】“绿色+智造”的相互融合可以赋能先进制造业高质量发展，是建设制造强国的必然选择。当前，我国先进制造业在生产经营、科技创新和产业集群三个方面均呈现良好的发展态势，但仍面临“绿色+智造”自主创新能力不足、“绿色+智造”融合程度不高、行业和区域发展不平衡等瓶颈。因此，应完善顶层设计并构建绿色智造体系，培育产业集群并树立绿色智造标杆，着力科创引领并鼓励绿色智造创新，构建联动模式来推进区域协同发展，推动实现先进制造业高质量发展。

　　邵帅，华东理工大学特聘教授、博导、商学院副院长，能源经济与环境管理研究中心（上海高校人文社会科学重点研究基地）副主任。研究方向为能源经济与环境政策。主要著作有《上海工业碳排放研究：绩效测算、影响因素与优化路径》等。

　　徐娟，中南财经政法大学统计与数学学院教授。研究方向为环境政策与经济高质量发展。主要著作有《中国经济增长的环境消耗》等。

　　制造业是实体经济的重要基础，对于国家的繁荣发展至关重要，发展先进制造业集群是建设制造强国的必然要求。习指出：“必须始终高度重视发展壮大实体经济，抓实体经济一定要抓好制造业。”由于传统制造业存在生产效率低、资源消耗大、污染排放高、产能过剩等诸多问题，推进传统制造业向先进制造业转型势在必行。党的十九大报告明确提出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业”，“培育若干世界级先进制造业集群”。拥有一批具有国际竞争力和影响力的先进制造业集群，“先进制造”在制造业中占比不断提升，是我国建设成为制造强国的重要标志。推动我国由制造大国向制造强国转变，关键是要加快发展先进制造业，发展先进制造业是推动制造业高质量发展、建设制造强国的必由之路。

　　党的二十大报告提出，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，这为先进制造业高质量发展指明了方向。其中，高端化指重点发展先进高端制造业，智能化强调创新技术的应用，绿色化则代表制造业的绿色低碳转型和可持续发展。国务院印发《中国制造2025》后，我国积极推进绿色制造、智能制造等重大工程。绿色制造要求强化制造业的绿色升级改造，推动建成绿色制造体系，实现制造业的低碳循环和可持续发展；智能制造要求培育和推广智能制造模式，构建完善的智能制造标准体系，持续推动企业的智能化改造，深度运用数字技术、信息技术等先进技术以提升制造业的智能制造水平。目前，绿色制造和智能制造已经引起了学界的广泛关注，但相关研究基本就绿色制造或智能制造单独展开分析，鲜有文献将二者结合起来加以论证，即从“绿色＋智造”的视角讨论如何有效推动先进制造业高质量发展。

　　从二者的关系来看，绿色化可以激发智能化的潜能，加快制造业的智能化升级改造进程；而智能化则有助于生产模式从能源依赖型向技术创新驱动型转变，赋能先进制造业的绿色低碳发展。融入绿色理念的智能技术应用是制造业进行绿色转型升级的必要条件，二者的融合对先进制造业的发展具有极其重要的现实意义，也是推动我国成为制造强国的重要途径。

　　在此背景下，本文在对先进制造业进行概念界定的基础上，对其政策环境和发展态势进行了探讨，并从“绿色＋智造”的视角分析了推动先进制造业高质量发展存在的潜在问题，最后提出“绿色＋智造”赋能先进制造业高质量发展的实现路径。

　　先进制造业的概念界定。“先进制造业”的概念于1992年首次提出，美国政府将其界定为拥有先进制造技术的行业。2009年，英国政府将先进制造业定义为运用高水平设计方法和技能生产技术复杂产品的行业。2011年，美国总统科技顾问委员会指出，先进制造业是通过信息、自动化和计算机、软件、传感网络技术的融合创新而进行生产的制造业。从上述界定可以看出，国外最初对先进制造业的概念界定主要发轫于对先进技术的重视，认为技术的实用性和创新性直接影响着制造业的发展。随着时代的发展，先进制造业被赋予了更多的内涵，人们不仅关注先进技术，还关注包括生产模式、产品研发、自动化和智能化生产过程等方面的创新与应用。结合既有研究成果，本文认为，先进制造业是相对于传统制造业而言的，不断吸收计算机技术、电子信息技术、数字技术等现代新技术，并将这些先进技术综合应用于制造业产品的研发设计、生产制造、营销服务和运营管理全过程的现代制造业。相较于传统制造业，先进制造业往往能够产生更加积极的经济效应和市场效果。[1]

　　目前，我国对先进制造业的概念尚未有明确界定，因而也缺乏相应的权威统计指标体系，考虑到先进制造业和高技术产业的涵义较为类似，本文参考高技术产业的统计分析口径对先进制造业进行产业分类。国家统计局于2002年首次颁布实施《高技术产业统计分类目录》，2017年以《国民经济行业分类》为基础，参照经济合作与发展组织关于高技术产业的划分标准，按大类、中类、小类不同层次对其进行重新组合，制定了《高技术产业（制造业）分类（2017）》标准。参照此标准，先进制造业主要包括如下六大类产业：医药制造业，航空、航天器及设备制造业，电子及通信设备制造业，计算机及办公设备制造业，医疗仪器设备及仪器仪表制造业，信息化学品制造业。[2]

　　先进制造业的政策环境与发展态势。早在1997年，我国就制定实施了“国家重点基础研究发展计划”，随后陆续出台了针对装备制造业、汽车、钢铁和电子信息等十大重点产业的调整振兴计划，并通过相关配套政策为先进制造业的发展提供金融和技术支持。[3]2021年以来，我国出台了一系列相关减退税政策[4]，旨在扶持先进制造业的发展。同时，很多省份也将先进制造业作为产业发展规划的重点，从顶层规划、制度激励、融合发展等多方面大力推进先进制造业高质量发展。[5]在政策环境的积极引导和扶持下，我国的先进制造业在生产经营、科技创新和产业集群三个方面均表现出良好的发展态势。[6]

　　先进制造业的生产经营。从企业数量、利润总额与主营业务收入来看，我国的先进制造业近年来呈现蓬勃发展的态势。2008～2021年，我国的先进制造业企业数量从25817家增加至45646家，年均增长率4.48%，远高于制造业企业数量的年均增长率0.07%。同时，先进制造业企业数量在制造业企业数量中的占比从6.50%提高至11.40%（见表1）。

　　从利润总额和主营业务收入来看，除在2018年出现短暂的波动性调整外，先进制造业生产经营呈现快速发展的态势（见图1）。

　　特别是2021年一整年先进制造业PMI（Purchasing Managers Index）指数均大于50%，且明显高于制造业总体的PMI指数，进一步表明我国的先进制造业正处于加速扩张发展阶段。[7]

　　先进制造业的科技创新。近年来，我国先进制造业的研发投入不断加大，研发机构数和研发投入经费也稳步增长。我国先进制造业的研发机构数由2009年的5760家增加至2021年的23041家，年均增长率12.25%；研发经费内部支出由892.1亿元增加至5684.6亿元，年均增长率16.69%。研发投入的增加带动了技术创新产出水平的提高，为制造业的高端化转型提供了强大动力。2009～2021年，我国先进制造业的发明专利申请量从38714件增加至197462件，年均增长率14.54%；有效发明专利拥有量从41170件增加至685428件，年均增长率26.41%（见表2）。

　　从2021年先进制造业分行业科技创新情况来看，电子及通信设备制造业的研发投入与创新产出在先进制造业中处于明显优势地位（见图2和图3）。

　　近年来，信息通信技术得到了日益广泛的普及和应用，相关行业迅速发展，对于稳定内需和增加就业发挥了重要作用，凸显其在经济社会发展中的基础性、战略性及先导性地位。经济社会的数字化转型拓展了先进制造业的发展空间，5G、移动物联网、工业互联网、车联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的推广应用将推动先进制造业的智能化、绿色化发展。“十四五”时期，我国将建成全球最大的5G独立组网，构建新型网络互联互通体系，打造国际领先的5G安全保障体系，突破工业互联网安全关键核心技术，增强行业关键信息基础设施安全保障能力。可以预见的是，未来人工智能和数字技术在各领域的大范围渗透，将对电子及通信设备制造业产品的数量和质量提出更高要求，并将进一步推动这一行业的高质量发展。

　　医药制造业的研发投入与科技创新水平在先进制造业中分别位居第二和第三，且具有较大的发展前景，医药制造业与人民群众的生命健康和生活质量等切身利益密切相关。近年来，我国生育率呈现下降趋势，人口老龄化加剧，在实施“健康中国”战略的背景下，医药制造业迎来了重大的发展机遇。2024～2029年，将有约130个小分子化药的专利到期，其中包括7个全球销售百亿元级别的药品[8]，新药研发相关专利将具有更为广阔的市场空间和更高的预期回报，进而带动医药制造业的研发创新。同时，免疫学、神经学和肿瘤学已经成为现代医学中的关键研发领域，有利于推动制药公司与高科技公司开展更多合作。例如，2021年12月，罗氏集团宣布与Recursion达成合作意向[9]，计划通过人工智能技术实现在神经科学的关键领域及肿瘤适应症中快速确定新靶点。目前，国内外众多医药公司均在人工智能领域积极布局，以期利用人工智能技术加速推动医药制造业的创新。

　　先进制造业的产业集群。先进制造业集群是产业分工深化和集聚发展到一定程度的高级形式。拥有一批具有国际竞争力的先进制造业集群，是制造强国的一个重要标志。自2019年我国实施先进制造业集群发展专项行动以来，围绕新一代信息技术、高端装备、新材料等重点领域，工业和信息化部通过集群竞赛的方式，在全国范围内遴选出45个具有较强竞争力和影响力的先进制造业集群，2022年总产值已突破20万亿元。在这些国家级先进制造业集群中设立了18家国家级制造业创新中心，约占全部国家级创新中心数量的70%，并且已产生国家级技术创新载体1700多家、单项冠军企业170多家、专精特新“小巨人”企业2200多家，成为了推动先进制造业高质量发展的重要载体。此外，我国大多数省份也相继出台了一系列推动先进制造业高质量发展的新举措。例如，重庆着力打造“33618”现代制造业集群体系，浙江积极推进“415X”先进制造业集群培育计划，河南出台并实施了先进制造业集群培育行动方案，湖南制定并实施了先进制造业集群“十四五”发展规划，等等，这些地方性扶持政策推动我国先进制造业集群发展不断取得积极成效。

　　“绿色＋智造”的内涵。本文从绿色制造和智能制造两个维度来分别阐述“绿色＋智造”的基本涵义，进而提出绿色智造的概念。美国制造工程学会在其1996年发表的绿色制造蓝皮书《Green Manufacturing》中对“绿色制造”的涵义进行了界定：绿色制造是一个综合考虑环境影响和资源效率的现代制造模式，其目标是使产品在从设计、制造、包装、运输、使用到报废处理的整个产品生命周期中，对环境的负面影响最小，资源效率最高。工业和信息化部发布的《智能制造发展规划（2016-2020年）》中则对“智能制造”进行了明确定义：智能制造是基于新一代信息通信技术与先进技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，是具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。[10]“绿色＋智造”是以上两个概念的结合，是符合生态规律、适应绿色发展、以智能化为科技手段的制造业形态，是绿色化和智能化相结合的制造业创新发展模式，其以可持续发展为理念，在制造过程中将云计算等IT技术与自动化、能效管理等运营技术相融合，并与通信技术、数字技术、能源技术进行协同应用。具体而言，“绿色＋智造”包含三层涵义：一是智能化改造，即企业利用各项智能技术与软硬件设施的融合，以提升企业的制造水平；二是可持续化发展，即企业基于绿色智能技术来实现厂房集约化、原料无害化、生产洁净化、废物资源化、能源低碳化等目标；三是转型路径优化，即企业利用大数据等技术判断企业所处发展阶段，进而提出切实可行的绿色智造转型路径并进行科学评估。[11]

　　目前，《中国制造2025》将绿色制造工程和智能制造工程列入推动我国制造业高质量发展的五大重点工程。在绿色制造方面，我国已初步形成由绿色设计产品、绿色工厂、绿色园区和绿色供应链构成的绿色制造体系。从2017年9月公布第一批绿色制造示范企业至今，工业和信息化部已先后公布了七批绿色制造名单，共计认证绿色工厂3616家、绿色园区267家、绿色供应链管理示范企业403家，累计推广绿色设计产品近3万个。由此可见，我国已基本构建起绿色制造体系。[12]

　　在智能制造方面，《中国制造2025》从国家层面确定了建设制造强国的总体战略，明确提出要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推动智能制造为主攻方向，推动实现制造业高质量发展。在当前“工业2.0补课、3.0普及、4.0示范”并行发展的背景下，我国的大部分制造业企业均积极响应，主动开展自动化、数字化、网络化升级改造，广泛建立新型数字化车间和智能工厂。根据GB/T39116-2020智能制造能力成熟度模型[13]，2022年我国63%的制造业企业处于智能制造能力成熟度一级及以下水平，21%的企业达到二级水平，12%的企业达到三级水平，达到四级及以上水平的企业占比仅为4%。同时，2022年达到国家标准二级及以上的智能工厂普及率为37%，相较于2020年的25%增长了12个百分点。[14][15]可见，我国智能制造成熟度水平正在稳步提升。

　　先进制造业中“绿色＋智造”的结合情况。我国的先进制造业已初步呈现绿色化、智能化融合发展的特点。首先，智能制造和绿色制造的深度融合存在逻辑上的可行性，智能化的产品设计和制造能够更加准确地评估产品的环境影响，更加精准地控制原材料的使用，实时监控生产状态和环境影响，因此，智能制造和绿色制造的结合势必成为先进制造业发展的重要方向。其次，各省市的先进制造业集群评定标准中，数字化技术、创新驱动、节能环保均是核心关键词，将发挥一定的政策引领作用。例如，重庆在评选专精特新企业时将“近三年内实施数字化、智能化、绿色化改造”作为必备条件之一，山东则要求企业对标“能引领产业绿色低碳发展，以数字技术赋能发展，技术含量高”。目前，在45个国家级先进制造业集群中，已有9个集群呈现绿色化与智能化融合发展的态势：保定市电力及新能源高端装备集群、南京市软件和信息服务集群、南京市新型电力（智能电网）装备集群、宁波市绿色石化集群、宁德市动力电池集群、上海市新能源汽车集群、深圳市先进电池材料集群、苏州市纳米新材料集群、温州市乐清电气集群。例如，宁波市绿色石化集群通过提高资源循环利用率来实现绿色低碳转型，并通过智能巡检系统实现智能化管理；南京市新型电力（智能电网）装备集群开发了绿色电力交易平台，并在智能电网领域拥有多项发明专利。

　　本文使用绿色专利申请量和授权量表征“绿色制造”的发展程度，并利用人工智能技术、区块链技术、云计算技术、大数据技术、数字技术应用等数字化技术的细分指标在上市公司报告中出现的频次，表征“智能制造”的发展程度，进而通过上述两组指标的数值综合反映先进制造业企业的“绿色＋智造”发展状况。需要说明的是，上市公司的产业分类标准遵循的是《国民经济行业分类》，与前文提到的《高技术产业（制造业）分类（2017）》略有差异。本文选取制造业中的高新技术行业来代表先进制造业，具体包括如下8个行业：计算机、通信和其他电子设备制造业、汽车制造业、医药制造业、专用设备制造业、化学原料及化学制品制造业、铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业、电气机械及器材制造业、通用设备制造业。[16]由图4可以看出，先进制造业中数字化技术的出现频次、绿色专利的申请量和授权量基本呈现稳定增长，反映出“绿色＋智造”在先进制造业中的应用呈现良好的发展态势。在3092家制造业上市企业样本有2114家属于先进制造业，占比约为68%。从2015～2019年的均值来看，先进制造业企业中数字化技术应用量在全部制造业企业数字化技术应用量中的占比为87%，绿色专利申请量对应占比为88%，绿色专利授权量对应占比为89%，均高于先进制造业企业数量占比，表明先进制造业的“绿色＋智造”结合应用相对于一般制造业而言更为普遍，再次说明先进制造业是制造业高端化、智能化、绿色化发展的重要体现。

　　我国以“绿色＋智造”推进先进制造业高质量发展需解决的问题。第一，“绿色＋智造”自主创新能力不足。一是我国在制造业发展初期实施“引进-吸收-再创新”的策略，重视应用技术而忽视基础理论研究，绿色制造及智能制造的基础理论研究和底层技术创新能力不足。例如，与绿色制造有关的新一代环保材料、制造装备技术和绿色工艺技术与世界先进水平还存在一定差距，智能制造所需的软硬件，如传感器、关键零部件、操作系统等高端领域的核心技术的自给率明显不足，自主开发能力也偏弱。二是针对完整产业链的集成性创新不足。目前，我国的绿色创新较为零散，主要集中在绿色设计产品生产过程中的节能减排和成本节约方面，在产品使用和回收环节表现欠佳，完整产业链上下游企业之间的协作和集成创新仍相对较少，难以适应绿色制造全生命周期的需求。智能制造是贯穿产品生产全生命周期各阶段的集成应用体系，从基于数字化、仿真与模拟技术进行生产初期的智能设计，到依靠数字化系统控制技术、机器人技术进行生产中期的智能制造，再到利用云服务技术、传感技术来实现生产后期的智能化服务，智能技术的应用贯穿始终。目前，全产业链的智能化应用存在较高的技术壁垒，制造企业的创新往往只局限于产品研发、生产制造和技术服务等产业链上的某一或某些环节，针对完整产业链的集成性创新不足。

　　第二，“绿色＋智造”的融合程度不高。针对绿色制造和智能制造，国家先后出台了《绿色制造标准体系建设指南》和《智能制造标准体系建设指南》。然而，绿色制造和智能制造分别对应不同的标准体系及评价标准，尚未实现深度交叉融合。绿色制造主要关注绿色低碳环保，较少关注先进技术的应用；智能制造主要关注数字化、人工智能等数字技术的应用，较少关注绿色技术方面的突破。从国泰安上市公司绿色专利数据库提供的绿色专利信息来看，2020～2021年我国上市公司及其子公司申请包括发明、实用新型、外观设计三种类型的绿色专利共有37129条。本文以智能、大数据、云计算、区块链、机器学习、深度学习、数字化为关键词对专利标题进行搜索，据此判断绿色专利中是否用到了数字化技术，搜索所得的专利数量分别为：687、35、10、26、3、4、9，去掉重复出现的12条，得到涉及智能技术的绿色专利为762条，占比仅为2%左右。可见，绿色创新领域对智能技术的重视远远不够。另外，从45个国家级先进制造业集群来看，同时融合了“绿色＋智造”的产业集群有9个，占比仅为20%。因此，先进制造业产业集群中绿色智造的结合仍然处于较低水平，“绿色＋智造”相关技术的融合创新仍存在很大的提升空间。

　　第三，行业和区域发展的不平衡性问题突出。从行业特征来看，对工业和信息化部2022年公布的第七批880家绿色工厂所属的行业信息进行统计可以发现，我国绿色工厂中属于先进制造业的企业数量有307家，占比为35%，其中电器机械和器材制造业94家、通用设备制造业49家、计算机、通信和其他电子设备制造业44家，而航空、航天器及设备制造仅1家，不同行业间的绿色化水平差别较大。在相关评价标准中，成熟度等级由低到高可分为：一级（规划级）、二级（规范级）、三级（集成级）、四级（优化级）和五级（引领级）。智能制造成熟度排名前十的行业中，先进制造业占比为80%，其中计算机、通信和其他电子设备制造业成熟程度最高，四级及以上的企业占比为10%；其次为汽车制造业，四级及以上企业数量占比为7%，而航空、航天器及设备制造业、专用设备制造业和通用设备制造业的成熟度均未进入前十，行业之间呈现一定的不平衡性。从区域特征来看，绿色工厂所属省级行政区呈现明显的自东向西阶梯状分布特征，绿色工厂数量较多的地区依然集中于东部省份，排名前三的广东、浙江、山东省分别有306、282、281家，而西部和东北地区的绿色工厂数量较少，吉林仅有39家，青海仅有37家，西藏仅有10家，区域差距十分明显。智能制造能力成熟度二级及以上企业数量排名前十五的省份中，位于首位的江苏有3112家，排名第十五的河北只有187家，而西部省份的智能制造成熟度明显偏低，均未进入前十五名。此外，先进制造业集群也呈现出“东密西疏”的特点，在45个国家级先进制造业集群中，东部地区占比为66.67%，中部地区占比为17.78%，西部地区占比为11.11%，东北地区占比仅为4.45%，区域之间的不平衡分布特征明显。

　　完善顶层设计，构建绿色智造体系。结合《“十四五”工业绿色发展规划》和《“十四五”智能制造发展规划》，从国家顶层设计端发力推进绿色制造和智能制造融合发展，以“绿色＋智造”为主线，将绿色制造标准体系与智能制造标准体系有机结合，以数字化设计、智能化生产、绿色化制造为依托，构建同时融合绿色制造与智能制造的绿色智造体系，赋能先进制造业高质量发展。在行业层面，可根据先进制造业中不同行业的绿色智造发展情况，将其由低到高界定为观望期、探索期和领导期三个阶段，针对不同阶段采取差异化的激励举措，从而更有效地推进先进制造业各行业的绿色化、智能化改造；在企业层面，以企业的发展战略规划为核心驱动，基于绿色智造体系制定长期发展路线，实现企业生产和经营等环节的协同创新发展。此外，还需要贯彻“全生命周期生态设计”理念，发挥绿色智造的集成性优势，从产品设计、工艺生产、清洁能源、产品回收等方面共同着力，实现全生命周期的绿色智能转型，并依托创新智能技术和绿色算力方法，打造绿色智造管理系统和能源管控平台，对生产过程进行精细化管理，提高能源的利用效率，推动实现绿色制造和智能制造的有机融合。

　　培育产业集群，树立绿色智造标杆。需加快构建“省级-国家级-世界级”先进制造业集群梯次培育发展体系，引入节能环保、绿色低碳等技术服务，促进新要素、新技术、新模式在集群内转化应用，推动先进制造业绿色化、智能化转型。同时，要重视先进制造业集群的绿色智造因素，培育智能光伏、节能环保与新能源、生物医药与医疗器械、高端新材料等绿色智造特色产业集群，并开展绿色智造产业集群培育专项行动。此外，可以开展先进制造业集群发展竞赛，将绿色智能化技术的改造和应用作为评定标准之一，围绕电子及通信设备、生物医药、新一代信息技术等重点领域，遴选出融合绿色制造与智能制造的先进制造业集群优胜者，进一步树立绿色智造产业集群典型标杆，强化案例示范宣传，发挥模范引领和辐射作用。特别要加大对标杆集群的财政支持与金融支持力度，在其内部建设先进制造业绿色智能创新中心，鼓励人工智能、数字化、云计算与绿色技术的结合应用，从而进一步推动先进制造业集群的绿色智造转型。

　　着力科创引领，鼓励绿色智造创新。要加大研发创新投入，对与先进制造业绿色智造相关的绿色、节能、环保、智能等关键核心技术展开预研究，形成一定的技术储备并制定相应的技术路线图，基于人工智能等技术突破绿色智造的瓶颈，加强对关键核心技术的专利保护，形成具有自主知识产权的成果；实施具有前瞻性和战略性的重大科技项目，加强核心技术攻关，为先进制造业绿色智造转型发展提供强有力的技术支撑；推进绿色智造创新中心的建设，发挥资金使用和项目管理方式的灵活性，确保扶持资金落实到位，并加强要素保障方面的建设，推动土地、能耗、用水等要素向绿色智造创新中心适度倾斜；鼓励先进制造业企业与高等学校、科研院所共同建设技术研发中心，在对绿色智造相关技术的实际应用价值具有充分了解的基础上，加速技术产业化应用；发挥企业创新的主体作用和产学研协同创新能力，攻克智能制造与绿色制造共性技术；提升云计算、人工智能、大数据等智能技术在绿色专利中的运用，实现先进制造业的绿色智造转型；加强绿色智造领域的国际交流合作，建立国际绿色智造技术创新合作平台，推动国际先进的绿色智造技术在国内的转化和落地应用。

　　构建联动模式，推进区域协同发展。加大对中西部地区绿色智造转型的支持力度，结合西部地区的比较优势发展相应的新兴产业，建设“西部数谷”绿色算力产业，打造西部地区的先进制造业发展引擎；保障“东数西算”等工程的顺利推进，利用西部的算力资源，充分支撑东部数据的运算。同时，要推动产业合理有序布局，形成合理分工、联动发展的先进制造业发展格局，将东部地区打造为先进制造业绿色智造发展高地，在统筹资源环境要素和产业发展的基础上，引导符合中西部地区发展条件的产业进行转移，并加快培育中西部地区的新兴产业，促进区域间的协调发展，进而有效实现国家区域发展战略与推进制造强国建设的紧密结合，推动形成优势互补、高质量发展的先进制造业区域协同发展格局。

　　（本文系国家社会科学基金重大项目“推动能源供给侧与消费侧协同绿色发展促进人与自然和谐共生研究”的阶段性成果，项目编号：21ZDA084）

　　[1]于波、李平华：《先进制造业的内涵分析》，《南京财经大学学报》，2010年第6期。

　　[2]李金华：《中国先进制造业的发展现实与未来路径思考》，《人文杂志》，2020年第1期。

　　[3]《国务院关于推进上海加快发展现代服务业和先进制造业建设国际金融中心和国际航运中心的意见》，2009年4月29日，；《国务院关于深化“互联网＋先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，2017年11月19日，。

　　[4]《国家税务总局关于明确先进制造业增值税期末留抵退税征管问题的公告》，2021年4月28日，。

　　[5]《浙江省全球先进制造业基地建设“十四五”规划》，2021年7月22日，；《广州市黄埔区工业和信息化局关于组织申报2020年进一步促进先进制造业办法奖励的通知》，2021年8月30日，；《省发展改革委关于组织开展第二批江苏省先进制造业和现代服务业深度融合试点工作的通知》，2021年10月29日，。

　　[6]按照《中国科技统计年鉴》的界定，下文中生产经营相关数据的统计口径为规模以上工业企业，科技创新相关数据的统计口径为大中型工业企业。

　　[7]灼鼎咨询：《中国制造业行业研究报告（2022）》，2022年5月，。

　　[8]网易新闻：《未来5年，7个百亿级畅销药核心专利到期》，2023年6月15日，。

　　[9]Recursion是一家生物技术公司，擅长应用人工智能模型来识别和设计新的疗法，并将这些模型提供给包括罗氏、拜耳等在内的制药商。

　　[10]上海财经大学中国产业发展研究院：《2019中国产业发展报告制造业高质量发展》，上海人民出版社，2019年。

　　[11]亿欧智库：《绿色智能制造技术融合创新报告》，2023年3月28日，。

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　　[12]央视新闻：《创建绿色工厂、推广绿色产品我国加速构建绿色制造体系》，2023年5月6日，。

　　[13]智能制造能力成熟度模型是为了帮助企业全面评估和提升企业在智能制造领域的能力，从而逐步实现智能制造转型的目标而设计的一种评估模型。GB/T391162020智能制造能力成熟度模型的引入，为企业实现智能制造转型提供了一种可靠的方法论。通过该模型的使用，企业可以全面评估自身在智能制造领域的能力，找到提升空间，并制定相应的改进措施。该模型由成熟度等级、能力要素和成熟度要求三部分构成。其中，成熟度等级规定了智能制造在不同阶段应达到的水平，具体分为五个等级，自低向高分别为一级（规划级）、二级（规范级）、三级（集成级)、四级（优化级）和五级（引领级）。

　　[14]李金华：《中国绿色制造、智能制造发展现状与未来路径》，《经济与管理研究》，2022年第6期。

　　[15] 中国电子技术标准化研究院：《智能制造成熟度指数报告（2022）》，2023年5月26日，。

　　[16]陈玉萍、高强、谢家平：《研发国际化与企业创新绩效：吸收能力的调节作用》，《上海对外经贸大学学报》，2020年第6期。