2023年7月，习近平总书记在江苏考察时强调：“希望江苏在科技创新上取得新突破，在强链补链延链上展现新作为。”随着新一轮科技革命和产业变革持续演进，数字经济已然成为推动产业转型发展的新引擎，数据要素及数字技术推动产业链供应链发生新变化。2024年，“江苏制造”数字化研发工具普及率91.2%、关键工序数控化率70.1%。智能化改造、数字化转型使得江苏制造业高质量发展指数连续多年全国第一，制造业重点指标提前完成“十四五”发展目标任务，制造业智能化改造和数字化转型三年行动计划圆满收官。江苏正以一场“向新求质”的变革，书写经济大省的担当答卷，但江苏数字经济发展水平区域不均衡，比较而言，苏北的数字产业化程度不高、缺乏领军型企业，产业数字化不强、传统制造业企业“数转智改”能力不强，数字人才缺口较大、支撑制造业数字化持续发展力度不足。因此，要促进苏南、苏中、苏北制造业数字化协同发展，推进江苏从“制造大省”迈向“智造强省”。

加强顶层设计，增强制造业产业链供应链数字化改造

各市、县（区）主要领导挂帅，通过链长制统筹内外部资源，集中力量在产业链薄弱环节进行重点突破，加速构建完整产业链条。在产业链数字化方面，工业互联网促进制造业产业链协同发展，从而推动制造业产业链数字化。数字产业链可以通过数字产业以及先进的产业组织方式对制造业企业产生直接或间接的影响，从而能够提升传统产业链的竞争优势，要改变传统产业链的比较优势，推动产业链现代化的发展，提升产业链竞争优势。数字产业链的先进技术在应用到传统产业诸如制造业等的过程中，能改变其生产模式，有效提高其产业生产效率，降低资源消耗，提升产业链的竞争优势。数字产业链的技术渗透进入传统制造业产业链，能有效提高江苏制造业产业链的竞争优势。

强化“链长制”作用，构建制造业产业链数字化协作机制

“链长制”的优势在于促进本地区各类资源的盘活与动态整合，实现产业链的协作共赢。一是加强内部资源统筹。统筹各个产业发展部门，包括发改、经信、科技、人才、招商、企业服务等部门，令行禁止，统一制定制造业发展策略、统一指挥，形成制造业发展指挥及服务合力。二是强化外部资源统筹协作。统筹制造业各领域相关资源，包括企业、资本、科研机构、医疗机构、领军人才、服务资源等构建全产业链、全生命周期服务资源，优化营商环境，提升产业发展软实力。三是强化制造业基础的协同配套。发挥头部企业的示范引领作用，带动核心企业产业链上大中小企业协同发展，以先进制造业集群为引擎，彰显制造业集群的“规模效应”和“内生动力”，牵引区域产业协同创新体系建设。四是强化跨越产业链协作。以主导产业为中心，引领上下游产业，延伸产业链条，实现地区各产业的关联与协同发展。采用“互联网+”、大企业内部创业和构建企业生态圈等新模式，促进大中小企业之间形成业务协同、资源共享和人才集聚的产业链协同合作机制。

强化产业再造，提升制造业产业供应链区域竞争力

深入实施产业基础再造工程，明确项目重点，分类组织实施，以数字经济为依托，推动大数据与实体经济深度融合，为产业基础体系建设提供政策导向，锚定断粗放式发展模式、舍低端落后产能、离高能耗低价格竞争老路的‘断舍离’模式。以“高端化、智能化、绿色化、融合化”为导向，将大数据作为迈向优质发展的重要抓手，大力推进制造业数字产业化、产业数字化、数字新基建、数据价值化，深入实施制造业产业链链长制，建立健全产业链和产业链提升工作机制，打好强链、补链、建链、延链组合拳，加快打造一批区域特色产业集群、龙头企业、拳头产品、高端品牌，形成创新力附加值更高、更安全可靠的产业链供应链，从而为江苏制造业高质量发展提供源源不断的动力。此外，加快数据中心建设，打造算力网络新高地，建设枢纽工程，不断增强区域竞争优势。

加大制造业数字化人才引进力度，为产业数字化发展提供人才支撑

制造业数字化发展离不开人才链的支撑。通过搭建招才引智重要平台，引进能够补齐重点产业链技术短板的创新领军人才、重点产业所需关键核心技术团队，建立“产学研用”创新联合体，以人才引领技术集聚的发展。要出台关键核心技术人才特殊调配机制办法，建立省级人才事业编制“周转池”，助力高科技企业引进急需紧缺人才，推动人才跨领域、跨部门、跨区域配置，为集聚数字经济高层次人才搭建“绿色通道”。加强培育制造业数字经济应用型人才，鼓励数字平台改造传统制造业产业链企业开展上岗前的操作技能培训，鼓励校企联合办学，协调江苏各高校和各类培训机构增加数字平台培训项目，建立技能培训基地，培育并激励新时代的产业工人，每年遴选培养1500名数字经济卓越工程师，以满足产业链现代化的人才需求。实施数字技能提升行动，构建集培训、评价、使用、激励于一体的数字技能人才培育体系。打造一批数字技能公共实训基地和技能大师工作室。聚焦“智改数转”，建立全省“数字工匠”培育库，联合龙头企业和相关院校推动打造数字技能公共实训基地。

仇桂且（作者为淮阴工学院苏北发展研究院副研究员；本文系江苏省社科基金项目“数字化驱动江苏制造业减污降碳协同增效机制与路径研究”〈24GLB014〉阶段性成果）