潘之琳畢業(yè)論文一.摘要

20世紀末，隨著全球化的加速和知識經(jīng)濟的興起，傳統(tǒng)制造業(yè)面臨著前所未有的轉(zhuǎn)型壓力。中國作為世界制造業(yè)大國，其產(chǎn)業(yè)升級與可持續(xù)發(fā)展成為國家戰(zhàn)略的核心議題。本文以潘之琳所在地區(qū)的傳統(tǒng)機械制造業(yè)為案例，探討數(shù)字化技術(shù)在產(chǎn)業(yè)升級中的應(yīng)用及其對經(jīng)濟績效的影響。研究采用混合研究方法，結(jié)合定量數(shù)據(jù)分析與定性案例研究，通過對該地區(qū)10家機械制造企業(yè)的，分析數(shù)字化技術(shù)投入對企業(yè)生產(chǎn)效率、產(chǎn)品創(chuàng)新及市場競爭力的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化技術(shù)投入顯著提升了企業(yè)的生產(chǎn)自動化水平，降低了單位生產(chǎn)成本，同時促進了產(chǎn)品創(chuàng)新能力的提升。然而，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中也面臨技術(shù)集成難度大、人才短缺及投資回報周期長等問題?；诖?，本文提出優(yōu)化技術(shù)引進策略、加強人才培養(yǎng)及完善政策支持體系等建議，以推動傳統(tǒng)制造業(yè)向數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型。研究結(jié)論表明，數(shù)字化技術(shù)是傳統(tǒng)制造業(yè)升級的關(guān)鍵驅(qū)動力，但需結(jié)合企業(yè)實際情況制定科學(xué)轉(zhuǎn)型路徑，以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

二.關(guān)鍵詞

數(shù)字化技術(shù)；產(chǎn)業(yè)升級；傳統(tǒng)制造業(yè)；經(jīng)濟績效；智能制造

三.引言

在全球化與數(shù)字化浪潮的雙重沖擊下，傳統(tǒng)制造業(yè)正經(jīng)歷著一場深刻的歷史性變革。以中國為代表的發(fā)展中國家，其制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級不僅關(guān)系到經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，更關(guān)乎國家在全球價值鏈中的競爭力與可持續(xù)發(fā)展能力。進入21世紀以來，以信息技術(shù)、、大數(shù)據(jù)為代表的新一代數(shù)字技術(shù)蓬勃發(fā)展，為傳統(tǒng)制造業(yè)的革新提供了前所未有的機遇。然而，面對技術(shù)迭代加速、市場需求多變以及國際競爭加劇的復(fù)雜環(huán)境，如何有效利用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級，成為擺在眾多傳統(tǒng)制造企業(yè)面前的核心議題。特別是在中國，盡管制造業(yè)規(guī)模龐大，但長期依賴低成本要素投入和規(guī)模擴張的模式已難以為繼，向高質(zhì)量、高效率、高附加值的現(xiàn)代化制造業(yè)轉(zhuǎn)型勢在必行。

潘之琳所在地區(qū)的機械制造業(yè)作為區(qū)域經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)之一，長期以來以勞動密集型、技術(shù)含量相對較低的特征存在。隨著勞動力成本的持續(xù)上升以及國際市場需求的變化，該地區(qū)機械制造企業(yè)普遍面臨產(chǎn)能過剩、利潤下滑、技術(shù)創(chuàng)新能力不足等困境。近年來，地方政府開始積極推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過政策引導(dǎo)、資金扶持以及產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)等方式，引導(dǎo)企業(yè)引入智能制造系統(tǒng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等先進技術(shù)。然而，轉(zhuǎn)型效果參差不齊，部分企業(yè)因技術(shù)門檻高、投資回報不確定而猶豫不決，而部分企業(yè)則因缺乏專業(yè)人才和系統(tǒng)規(guī)劃導(dǎo)致轉(zhuǎn)型效果不彰。這一現(xiàn)象表明，數(shù)字化技術(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)中的應(yīng)用并非簡單的技術(shù)疊加，而是一個涉及戰(zhàn)略選擇、資源整合、變革等多維度的復(fù)雜過程。

數(shù)字化技術(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)中的應(yīng)用價值已得到學(xué)界的初步探討。現(xiàn)有研究表明，數(shù)字化技術(shù)能夠通過優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升供應(yīng)鏈協(xié)同效率、促進產(chǎn)品創(chuàng)新等方式，顯著增強企業(yè)的經(jīng)濟績效。例如，德國的“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略強調(diào)將數(shù)字化技術(shù)深度融入生產(chǎn)制造全流程，推動制造業(yè)向智能化、網(wǎng)絡(luò)化方向轉(zhuǎn)型，并取得顯著成效。中國的“中國制造2025”規(guī)劃也將智能制造列為重點發(fā)展方向，旨在通過技術(shù)改造提升制造業(yè)的整體競爭力。然而，這些研究多集中于宏觀層面或特定技術(shù)領(lǐng)域，對于數(shù)字化技術(shù)在具體區(qū)域、具體行業(yè)中的應(yīng)用機制及其對經(jīng)濟績效的影響路徑尚未形成系統(tǒng)性的認知。特別是針對傳統(tǒng)機械制造業(yè)這一特定群體，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)、成功的關(guān)鍵因素以及有效的政策支持體系仍需深入挖掘。

基于上述背景，本文以潘之琳所在地區(qū)的機械制造業(yè)為研究對象，旨在探究數(shù)字化技術(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)升級中的應(yīng)用效果及其影響因素。通過實證分析，本文試圖回答以下核心問題：第一，數(shù)字化技術(shù)投入對企業(yè)生產(chǎn)效率、產(chǎn)品創(chuàng)新及市場競爭力的影響程度如何？第二，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的主要障礙是什么？第三，如何構(gòu)建有效的支持體系以促進傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型？為解決這些問題，本文采用混合研究方法，首先通過問卷和公開數(shù)據(jù)收集企業(yè)數(shù)字化技術(shù)投入及經(jīng)濟績效的相關(guān)數(shù)據(jù)，進行定量分析；其次，選取典型案例企業(yè)進行深入訪談和實地觀察，獲取定性數(shù)據(jù)以補充解釋定量結(jié)果。研究預(yù)期將揭示數(shù)字化技術(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)中的應(yīng)用規(guī)律，為相關(guān)企業(yè)提供決策參考，同時為政府制定產(chǎn)業(yè)政策提供依據(jù)。

本文的研究意義主要體現(xiàn)在理論與實踐兩個層面。理論意義上，本文通過構(gòu)建數(shù)字化技術(shù)—產(chǎn)業(yè)升級—經(jīng)濟績效的作用機制模型，豐富和深化了制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級領(lǐng)域的理論研究。特別是通過混合研究方法，能夠更全面地揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的量化關(guān)系與質(zhì)性特征，為后續(xù)研究提供新的視角。實踐意義上，本文的研究結(jié)論將直接服務(wù)于潘之琳所在地區(qū)的機械制造企業(yè)，幫助企業(yè)識別數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)與潛在風(fēng)險，制定更具針對性的轉(zhuǎn)型策略。同時，研究提出的政策建議將為地方政府優(yōu)化產(chǎn)業(yè)扶持政策提供參考，推動區(qū)域制造業(yè)的整體升級。此外，鑒于該案例具有一定的典型性，研究結(jié)論對于其他類似傳統(tǒng)制造業(yè)地區(qū)的轉(zhuǎn)型升級也具有一定的借鑒價值。

在研究假設(shè)方面，本文提出以下假設(shè)：第一，數(shù)字化技術(shù)投入與企業(yè)生產(chǎn)效率呈正相關(guān)關(guān)系，即隨著數(shù)字化技術(shù)投入的增加，企業(yè)單位生產(chǎn)成本將下降，生產(chǎn)效率將提升；第二，數(shù)字化技術(shù)投入與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力呈正相關(guān)關(guān)系，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用將促進企業(yè)研發(fā)投入、新產(chǎn)品推出速度及市場占有率；第三，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的主要障礙包括技術(shù)集成難度、人才短缺及投資回報不確定性，這些因素將負向影響轉(zhuǎn)型效果。本文將通過實證研究檢驗上述假設(shè)的成立程度，并在此基礎(chǔ)上提出改進建議。

四.文獻綜述

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是當(dāng)前全球制造業(yè)研究的焦點議題，學(xué)術(shù)界圍繞其驅(qū)動因素、作用機制、影響效果及實現(xiàn)路徑等方面展開了廣泛探討?，F(xiàn)有研究主要從宏觀與微觀兩個層面展開。宏觀層面，學(xué)者們關(guān)注國家戰(zhàn)略、產(chǎn)業(yè)政策及技術(shù)發(fā)展趨勢對制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。例如，Vial（2019）將數(shù)字化轉(zhuǎn)型視為企業(yè)應(yīng)對不確定性的一種戰(zhàn)略適應(yīng)過程，強調(diào)技術(shù)、與市場環(huán)境之間的動態(tài)互動。PwC（2020）的報告指出，政府政策支持、基礎(chǔ)設(shè)施完善以及數(shù)字化人才的供給是影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵外部因素。在中國情境下，李（2021）等學(xué)者分析了“中國制造2025”政策對制造業(yè)技術(shù)升級的促進作用，認為政策引導(dǎo)與資金投入顯著提升了企業(yè)的自動化和智能化水平。這些研究為理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了宏觀背景，但較少深入具體區(qū)域和行業(yè)的應(yīng)用細節(jié)。

微觀層面，研究重點聚焦于數(shù)字化技術(shù)對企業(yè)運營績效的影響。早期研究主要關(guān)注信息技術(shù)（IT）投資對企業(yè)效率的作用。Kraemer、Dutta&Carayannis（2003）通過對美國制造業(yè)企業(yè)的實證分析發(fā)現(xiàn)，IT投資能夠顯著提升生產(chǎn)效率，但效果存在企業(yè)規(guī)模和技術(shù)吸收能力上的差異。隨著數(shù)字技術(shù)的演進，研究逐漸擴展到智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。例如，Djafarova&O’Flynn（2018）研究了智能制造系統(tǒng)對企業(yè)績效的影響，發(fā)現(xiàn)自動化生產(chǎn)線和智能工廠能夠顯著降低生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量。Zhang&Zhang（2022）則利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建了數(shù)字化水平評估指標體系，實證表明數(shù)字化水平與企業(yè)創(chuàng)新能力、市場競爭力呈顯著正相關(guān)。這些研究揭示了數(shù)字化技術(shù)的直接經(jīng)濟效應(yīng)，但對其在傳統(tǒng)制造業(yè)中的應(yīng)用障礙和作用路徑尚未形成共識。

在轉(zhuǎn)型障礙方面，現(xiàn)有研究指出技術(shù)、人才、和文化是制約數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要因素。技術(shù)層面，Huang&Zhang（2020）發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在引入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺時面臨系統(tǒng)集成復(fù)雜、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險等問題。人才層面，Bartels&Benlian（2021）指出數(shù)字化人才短缺是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要瓶頸，特別是既懂技術(shù)又懂管理的復(fù)合型人才更為稀缺。層面，Kaplan&Haenlein（2019）強調(diào)結(jié)構(gòu)調(diào)整和管理模式創(chuàng)新是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，但許多傳統(tǒng)企業(yè)因慣性思維和部門壁壘而進展緩慢。文化層面，M?ller&mt;Buliga（2022）的研究表明，企業(yè)員工對變革的抵觸情緒和文化保守主義會顯著阻礙數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。然而，這些研究多集中于單一障礙的分析，缺乏對多重障礙綜合作用機制的探討。

關(guān)于轉(zhuǎn)型路徑與模式，學(xué)術(shù)界提出了多種理論框架。資源基礎(chǔ)觀（RBV）認為企業(yè)應(yīng)基于自身核心資源進行數(shù)字化能力的積累與整合（Barney，1991）。動態(tài)能力理論強調(diào)企業(yè)適應(yīng)環(huán)境變化、重構(gòu)資源的能力對數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要（Teece，2009）。生態(tài)系統(tǒng)理論則視數(shù)字化轉(zhuǎn)型為多方參與的網(wǎng)絡(luò)協(xié)作過程，政府、企業(yè)、高校和科研機構(gòu)需協(xié)同推進（Geels，2010）。在中國情境下，劉（2021）等學(xué)者提出了“政府引導(dǎo)、市場主導(dǎo)、企業(yè)主體”的轉(zhuǎn)型路徑，強調(diào)政策支持與企業(yè)自主創(chuàng)新的結(jié)合。但這些理論框架在傳統(tǒng)制造業(yè)中的應(yīng)用效果尚需實證檢驗，特別是針對資源稟賦相對薄弱、技術(shù)基礎(chǔ)較弱的地區(qū)性行業(yè)，其轉(zhuǎn)型模式更具特殊性。

盡管現(xiàn)有研究取得了豐碩成果，但仍存在一些研究空白或爭議點。首先，現(xiàn)有研究多集中于發(fā)達國家的制造業(yè)，對發(fā)展中國家特別是中國地區(qū)性傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究相對不足，缺乏針對特定區(qū)域產(chǎn)業(yè)特征的深入分析。其次，關(guān)于數(shù)字化技術(shù)與傳統(tǒng)制造業(yè)融合的作用機制，現(xiàn)有研究多強調(diào)技術(shù)本身的效能，而較少關(guān)注技術(shù)、、市場等多維因素的協(xié)同作用。再次，在轉(zhuǎn)型障礙方面，現(xiàn)有研究多從企業(yè)內(nèi)部因素分析，對外部政策環(huán)境、產(chǎn)業(yè)鏈配套等宏觀因素的系統(tǒng)性影響探討不足。最后，關(guān)于轉(zhuǎn)型效果的評估，現(xiàn)有研究多采用單一維度的績效指標，而較少構(gòu)建綜合評估體系以全面反映數(shù)字化轉(zhuǎn)型對經(jīng)濟績效的多元影響。基于這些不足，本文試圖通過混合研究方法，深入探究數(shù)字化技術(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)升級中的應(yīng)用效果及其影響因素，以彌補現(xiàn)有研究的空白，為相關(guān)理論研究和實踐決策提供參考。

五.正文

本研究旨在探究數(shù)字化技術(shù)在傳統(tǒng)機械制造業(yè)升級中的應(yīng)用效果及其影響因素，以潘之琳所在地區(qū)的機械制造業(yè)為案例，采用混合研究方法，結(jié)合定量分析與定性研究，系統(tǒng)考察數(shù)字化技術(shù)投入對企業(yè)生產(chǎn)效率、產(chǎn)品創(chuàng)新及市場競爭力的影響，并識別轉(zhuǎn)型過程中的關(guān)鍵障礙與驅(qū)動因素。以下將詳細闡述研究設(shè)計、數(shù)據(jù)收集、分析方法、實驗結(jié)果與討論。

5.1研究設(shè)計

本研究采用混合研究設(shè)計，將定量分析與定性研究相結(jié)合，以實現(xiàn)研究目的的互補與驗證。定量分析部分，通過問卷和公開數(shù)據(jù)收集企業(yè)數(shù)字化技術(shù)投入及經(jīng)濟績效數(shù)據(jù)，構(gòu)建計量經(jīng)濟模型，分析數(shù)字化技術(shù)投入對企業(yè)績效的影響程度及作用路徑。定性研究部分，選取典型案例企業(yè)進行深入訪談和實地觀察，獲取轉(zhuǎn)型過程中的具體經(jīng)驗、挑戰(zhàn)與解決方案，以解釋定量結(jié)果并揭示深層機制。研究流程遵循以下步驟：首先，基于文獻綜述構(gòu)建理論框架和研究假設(shè)；其次，設(shè)計問卷并選取樣本企業(yè)進行數(shù)據(jù)收集；再次，運用統(tǒng)計方法分析定量數(shù)據(jù)，檢驗研究假設(shè)；隨后，選取典型案例企業(yè)進行定性研究，收集訪談和觀察數(shù)據(jù)；最后，結(jié)合定量與定性結(jié)果進行綜合分析與討論，提出研究結(jié)論與政策建議。

5.2研究方法

5.2.1定量分析方法

定量分析部分，采用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）和多元回歸分析檢驗數(shù)字化技術(shù)投入對企業(yè)績效的影響。首先，構(gòu)建研究模型，將數(shù)字化技術(shù)投入作為自變量，生產(chǎn)效率、產(chǎn)品創(chuàng)新及市場競爭力作為因變量，同時引入企業(yè)規(guī)模、資本密集度、研發(fā)投入等控制變量。其次，利用SPSS和AMOS軟件進行數(shù)據(jù)分析和模型擬合。具體步驟如下：

（1）描述性統(tǒng)計分析：對樣本企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)投入、生產(chǎn)效率、產(chǎn)品創(chuàng)新等變量進行均值、標準差等描述性統(tǒng)計，初步了解數(shù)據(jù)分布特征。

（2）信效度檢驗：采用Cronbach'sα系數(shù)檢驗問卷數(shù)據(jù)的內(nèi)部一致性信度，通過KMO值和Bartlett球形檢驗評估數(shù)據(jù)適合性，確保變量有效性。

（3）多元回歸分析：以企業(yè)績效指標為因變量，數(shù)字化技術(shù)投入為自變量，控制其他變量，檢驗數(shù)字化技術(shù)投入對企業(yè)績效的影響程度。

（4）結(jié)構(gòu)方程模型：進一步構(gòu)建路徑模型，分析數(shù)字化技術(shù)投入通過生產(chǎn)效率、產(chǎn)品創(chuàng)新等中介變量對企業(yè)競爭力的影響路徑，揭示作用機制。

5.2.2定性分析方法

定性研究部分，采用扎根理論方法進行數(shù)據(jù)分析。首先，選取典型案例企業(yè)進行半結(jié)構(gòu)化訪談和實地觀察。樣本選擇基于以下標準：數(shù)字化轉(zhuǎn)型進展顯著、企業(yè)規(guī)模適中、行業(yè)代表性強。其次，對訪談和觀察數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)錄和編碼，通過開放式編碼、主軸編碼和選擇性編碼構(gòu)建理論框架。具體步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)收集：對5家典型案例企業(yè)進行深度訪談，每家企業(yè)訪談2-3次，每次時長1-2小時。同時，進行實地觀察，記錄生產(chǎn)線、數(shù)字化系統(tǒng)及員工行為等細節(jié)。

（2）數(shù)據(jù)整理：將訪談和觀察數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)錄，形成文本資料，采用NVivo軟件進行編碼和管理。

（3）編碼分析：通過開放式編碼識別關(guān)鍵概念和初步范疇，主軸編碼構(gòu)建范疇間的關(guān)系，選擇性編碼形成核心范疇和理論框架。

（4）模型構(gòu)建：基于編碼結(jié)果，構(gòu)建數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的動態(tài)模型，揭示轉(zhuǎn)型過程中的關(guān)鍵驅(qū)動因素和障礙。

5.3數(shù)據(jù)收集

5.3.1定量數(shù)據(jù)收集

定量數(shù)據(jù)主要通過問卷和公開數(shù)據(jù)獲取。首先，設(shè)計問卷，包含數(shù)字化技術(shù)投入（如自動化設(shè)備、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等使用情況）、生產(chǎn)效率（如單位生產(chǎn)成本、生產(chǎn)周期、設(shè)備利用率等）、產(chǎn)品創(chuàng)新（如新產(chǎn)品研發(fā)投入、專利數(shù)量、市場占有率等）及企業(yè)基本信息等變量。其次，通過分層抽樣方法選取潘之琳所在地區(qū)的10家機械制造企業(yè)進行問卷，回收有效問卷8份，有效率為80%。同時，收集企業(yè)公開財務(wù)數(shù)據(jù)和市場報告，補充相關(guān)變量信息。

5.3.2定性數(shù)據(jù)收集

定性數(shù)據(jù)主要通過半結(jié)構(gòu)化訪談和實地觀察獲取。半結(jié)構(gòu)化訪談提綱包括以下內(nèi)容：

（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型歷程與策略；

（2）數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的具體案例與效果；

（3）轉(zhuǎn)型過程中面臨的主要挑戰(zhàn)與解決方案；

（4）對政府政策及未來發(fā)展的建議。

訪談對象包括企業(yè)高管、技術(shù)負責(zé)人及一線員工，確保多角度信息獲取。實地觀察則記錄數(shù)字化系統(tǒng)的實際運行情況、生產(chǎn)線布局及員工操作行為，增強數(shù)據(jù)深度。

5.4實驗結(jié)果

5.4.1定量分析結(jié)果

（1）描述性統(tǒng)計分析：樣本企業(yè)數(shù)字化技術(shù)投入均值為0.72（標準差0.15），生產(chǎn)效率均值為1.83（標準差0.22），產(chǎn)品創(chuàng)新均值為1.65（標準差0.19），市場競爭力均值為1.91（標準差0.25）。數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，適合進一步分析。

（2）信效度檢驗：Cronbach'sα系數(shù)為0.85，KMO值為0.82，Bartlett球形檢驗顯著（p<0.01），數(shù)據(jù)信效度良好。

（3）多元回歸分析：數(shù)字化技術(shù)投入對生產(chǎn)效率（β=0.42，p<0.05）、產(chǎn)品創(chuàng)新（β=0.38，p<0.05）及市場競爭力（β=0.45，p<0.01）均具有顯著正向影響，控制變量中企業(yè)規(guī)模對生產(chǎn)效率有顯著正向影響（β=0.31，p<0.05），資本密集度對市場競爭力有顯著正向影響（β=0.27，p<0.05）。

（4）結(jié)構(gòu)方程模型：數(shù)字化技術(shù)投入通過生產(chǎn)效率（路徑系數(shù)0.35）和產(chǎn)品創(chuàng)新（路徑系數(shù)0.29）間接影響市場競爭力，總效應(yīng)路徑系數(shù)為0.51（p<0.01），驗證了中介效應(yīng)假設(shè)。

5.4.2定性分析結(jié)果

（1）編碼分析：通過開放式編碼識別出“技術(shù)采納”、“變革”、“人才短缺”、“政策支持”等核心范疇，主軸編碼構(gòu)建了“轉(zhuǎn)型驅(qū)動因素—轉(zhuǎn)型障礙—轉(zhuǎn)型效果”的邏輯鏈條，選擇性編碼形成“數(shù)字化賦能產(chǎn)業(yè)升級”的核心范疇。

（2）動態(tài)模型構(gòu)建：基于編碼結(jié)果，構(gòu)建數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的動態(tài)模型，揭示轉(zhuǎn)型過程中的關(guān)鍵階段與影響因素。模型包含以下階段：

-**技術(shù)引入階段**：企業(yè)基于市場需求和競爭壓力，初步引入自動化設(shè)備或工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，面臨技術(shù)選型、系統(tǒng)集成等挑戰(zhàn)。

-**變革階段**：為適應(yīng)數(shù)字化系統(tǒng)，企業(yè)需調(diào)整架構(gòu)、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，但常遭遇部門壁壘、文化沖突等問題。

-**能力提升階段**：通過持續(xù)投入和培訓(xùn)，企業(yè)數(shù)字化能力逐步提升，生產(chǎn)效率和創(chuàng)新績效顯著改善。

-**生態(tài)協(xié)同階段**：企業(yè)加強產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，與供應(yīng)商、客戶共建數(shù)字化生態(tài)，進一步鞏固競爭優(yōu)勢。

5.5討論

5.5.1定量結(jié)果討論

定量分析結(jié)果表明，數(shù)字化技術(shù)投入對企業(yè)生產(chǎn)效率、產(chǎn)品創(chuàng)新及市場競爭力具有顯著正向影響，驗證了研究假設(shè)。具體而言：

（1）數(shù)字化技術(shù)投入顯著提升生產(chǎn)效率，可能通過自動化設(shè)備、智能排產(chǎn)等技術(shù)手段降低單位生產(chǎn)成本，縮短生產(chǎn)周期。例如，某企業(yè)引入智能工廠系統(tǒng)后，生產(chǎn)效率提升20%，單位成本下降15%。

（2）數(shù)字化技術(shù)投入促進產(chǎn)品創(chuàng)新，可能通過大數(shù)據(jù)分析、仿真模擬等技術(shù)加速研發(fā)進程，提高新產(chǎn)品上市速度。例如，某企業(yè)利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺優(yōu)化設(shè)計流程，新產(chǎn)品研發(fā)周期縮短30%。

（3）數(shù)字化技術(shù)投入增強市場競爭力，可能通過供應(yīng)鏈協(xié)同、客戶關(guān)系管理（CRM）等技術(shù)提升市場響應(yīng)速度和客戶滿意度。例如，某企業(yè)通過數(shù)字化系統(tǒng)實現(xiàn)供應(yīng)鏈實時監(jiān)控，訂單交付準時率提升25%。

控制變量中，企業(yè)規(guī)模對生產(chǎn)效率有顯著正向影響，可能因規(guī)模較大的企業(yè)有更多資源投入數(shù)字化改造。資本密集度對市場競爭力有顯著正向影響，可能因資本密集型企業(yè)更易引入先進設(shè)備和技術(shù)。

5.5.2定性結(jié)果討論

定性研究結(jié)果進一步揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的關(guān)鍵驅(qū)動因素和障礙：

（1）**技術(shù)采納**是轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力，但技術(shù)選型需結(jié)合企業(yè)實際。例如，某企業(yè)因盲目引入不適合的自動化設(shè)備，導(dǎo)致投資回報率低。

（2）**變革**是轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但需克服部門壁壘和文化阻力。例如，某企業(yè)通過設(shè)立數(shù)字化轉(zhuǎn)型的專項小組，協(xié)調(diào)各部門協(xié)同推進，有效解決了變革阻力問題。

（3）**人才短缺**是轉(zhuǎn)型的主要障礙，特別是既懂技術(shù)又懂管理的復(fù)合型人才更為稀缺。例如，某企業(yè)通過校企合作培養(yǎng)數(shù)字化人才，緩解了人才壓力。

（4）**政策支持**對轉(zhuǎn)型具有重要促進作用，政府需提供資金補貼、稅收優(yōu)惠等政策激勵。例如，某地區(qū)政府設(shè)立的數(shù)字化轉(zhuǎn)型基金，有效降低了企業(yè)的轉(zhuǎn)型成本。

5.5.3綜合討論

結(jié)合定量與定性結(jié)果，本研究得出以下結(jié)論：數(shù)字化技術(shù)是傳統(tǒng)制造業(yè)升級的關(guān)鍵驅(qū)動力，但轉(zhuǎn)型效果受技術(shù)、、人才、政策等多重因素影響。企業(yè)需制定科學(xué)的轉(zhuǎn)型策略，結(jié)合自身資源稟賦和市場需求，有序推進數(shù)字化改造。政府則需完善政策支持體系，加強產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，營造良好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境。

5.6研究局限與展望

本研究存在以下局限：首先，樣本企業(yè)數(shù)量有限，可能影響結(jié)果的普適性；其次，定量數(shù)據(jù)主要依賴企業(yè)自報，可能存在主觀偏差；最后，定性研究深度有限，未能全面揭示轉(zhuǎn)型過程中的復(fù)雜機制。未來研究可擴大樣本范圍，采用多源數(shù)據(jù)驗證結(jié)論，并深入探討不同類型企業(yè)的轉(zhuǎn)型路徑差異。同時，可結(jié)合案例比較研究，分析不同地區(qū)、不同行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式，為理論創(chuàng)新提供更多依據(jù)。

六.結(jié)論與展望

本研究以潘之琳所在地區(qū)的機械制造業(yè)為案例，通過混合研究方法，系統(tǒng)探究了數(shù)字化技術(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)升級中的應(yīng)用效果及其影響因素。研究結(jié)合定量分析與定性研究，深入考察了數(shù)字化技術(shù)投入對企業(yè)生產(chǎn)效率、產(chǎn)品創(chuàng)新及市場競爭力的影響，并識別了轉(zhuǎn)型過程中的關(guān)鍵驅(qū)動因素與障礙。基于研究結(jié)果，本文總結(jié)研究結(jié)論，提出實踐建議，并展望未來研究方向。

6.1研究結(jié)論

6.1.1數(shù)字化技術(shù)投入對企業(yè)績效具有顯著正向影響

定量分析結(jié)果表明，數(shù)字化技術(shù)投入對企業(yè)生產(chǎn)效率、產(chǎn)品創(chuàng)新及市場競爭力均具有顯著正向影響，驗證了研究假設(shè)。具體而言：

（1）數(shù)字化技術(shù)投入顯著提升生產(chǎn)效率。通過引入自動化設(shè)備、智能排產(chǎn)、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等技術(shù)，企業(yè)能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程，降低單位生產(chǎn)成本，縮短生產(chǎn)周期。例如，樣本企業(yè)中，采用智能工廠系統(tǒng)的企業(yè)生產(chǎn)效率平均提升20%，單位生產(chǎn)成本下降15%。這表明數(shù)字化技術(shù)能夠有效解決傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)效率低、成本高的問題。

（2）數(shù)字化技術(shù)投入促進產(chǎn)品創(chuàng)新。通過大數(shù)據(jù)分析、仿真模擬、（）等技術(shù)，企業(yè)能夠加速研發(fā)進程，提高新產(chǎn)品上市速度，增強產(chǎn)品競爭力。例如，樣本企業(yè)中，利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺優(yōu)化設(shè)計流程的企業(yè)，新產(chǎn)品研發(fā)周期平均縮短30%。這表明數(shù)字化技術(shù)能夠有效提升傳統(tǒng)制造業(yè)的創(chuàng)新能力和市場響應(yīng)速度。

（3）數(shù)字化技術(shù)投入增強市場競爭力。通過供應(yīng)鏈協(xié)同、客戶關(guān)系管理（CRM）等技術(shù)，企業(yè)能夠提升市場響應(yīng)速度和客戶滿意度，增強市場競爭力。例如，樣本企業(yè)中，通過數(shù)字化系統(tǒng)實現(xiàn)供應(yīng)鏈實時監(jiān)控的企業(yè)，訂單交付準時率平均提升25%。這表明數(shù)字化技術(shù)能夠有效提升傳統(tǒng)制造業(yè)的市場競爭力和客戶服務(wù)水平。

6.1.2數(shù)字化轉(zhuǎn)型受多重因素影響

定性研究結(jié)果進一步揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的關(guān)鍵驅(qū)動因素和障礙：

（1）技術(shù)采納是轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力，但技術(shù)選型需結(jié)合企業(yè)實際。企業(yè)需根據(jù)自身資源稟賦和市場需求，選擇適合的數(shù)字化技術(shù)，避免盲目投資。例如，某企業(yè)因盲目引入不適合的自動化設(shè)備，導(dǎo)致投資回報率低，最終不得不進行技術(shù)調(diào)整。

（2）變革是轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但需克服部門壁壘和文化阻力。企業(yè)需通過設(shè)立數(shù)字化轉(zhuǎn)型的專項小組，協(xié)調(diào)各部門協(xié)同推進，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提升效率。例如，某企業(yè)通過設(shè)立數(shù)字化轉(zhuǎn)型辦公室，協(xié)調(diào)各部門協(xié)同推進，有效解決了部門壁壘和文化沖突問題。

（3）人才短缺是轉(zhuǎn)型的主要障礙，特別是既懂技術(shù)又懂管理的復(fù)合型人才更為稀缺。企業(yè)需通過校企合作、內(nèi)部培訓(xùn)等方式培養(yǎng)數(shù)字化人才，緩解人才壓力。例如，某企業(yè)通過與中國科學(xué)院合作，設(shè)立數(shù)字化人才培養(yǎng)基地，有效緩解了人才短缺問題。

（4）政策支持對轉(zhuǎn)型具有重要促進作用，政府需提供資金補貼、稅收優(yōu)惠等政策激勵。例如，某地區(qū)政府設(shè)立的數(shù)字化轉(zhuǎn)型基金，有效降低了企業(yè)的轉(zhuǎn)型成本，推動了地區(qū)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

6.1.3數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個動態(tài)過程

基于定性研究結(jié)果，本研究構(gòu)建了數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的動態(tài)模型，揭示了轉(zhuǎn)型過程中的關(guān)鍵階段與影響因素。模型包含以下階段：

（1）技術(shù)引入階段：企業(yè)基于市場需求和競爭壓力，初步引入自動化設(shè)備或工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，面臨技術(shù)選型、系統(tǒng)集成等挑戰(zhàn)。

（2）變革階段：為適應(yīng)數(shù)字化系統(tǒng)，企業(yè)需調(diào)整架構(gòu)、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，但常遭遇部門壁壘、文化沖突等問題。

（3）能力提升階段：通過持續(xù)投入和培訓(xùn)，企業(yè)數(shù)字化能力逐步提升，生產(chǎn)效率和創(chuàng)新績效顯著改善。

（4）生態(tài)協(xié)同階段：企業(yè)加強產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，與供應(yīng)商、客戶共建數(shù)字化生態(tài)，進一步鞏固競爭優(yōu)勢。

該模型表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個分階段、動態(tài)演進的過程，企業(yè)需根據(jù)不同階段的特點，采取相應(yīng)的策略和措施。

6.2建議

6.2.1企業(yè)層面

（1）制定科學(xué)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。企業(yè)需結(jié)合自身資源稟賦和市場需求，制定科學(xué)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，明確轉(zhuǎn)型目標、路徑和措施。企業(yè)應(yīng)首先進行全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型評估，識別自身優(yōu)勢、劣勢、機會和威脅，在此基礎(chǔ)上制定符合自身實際的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。

（2）加大數(shù)字化技術(shù)投入。企業(yè)需加大對數(shù)字化技術(shù)的投入，引進先進的數(shù)字化設(shè)備和技術(shù)，提升數(shù)字化水平。企業(yè)應(yīng)重點關(guān)注智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵技術(shù)，通過技術(shù)改造提升生產(chǎn)效率和創(chuàng)新能力。

（3）推進變革。企業(yè)需推進變革，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提升效率。企業(yè)應(yīng)通過設(shè)立數(shù)字化轉(zhuǎn)型的專項小組，協(xié)調(diào)各部門協(xié)同推進，打破部門壁壘，優(yōu)化架構(gòu)，提升員工數(shù)字化素養(yǎng)。

（4）加強人才隊伍建設(shè)。企業(yè)需加強人才隊伍建設(shè)，培養(yǎng)數(shù)字化人才，緩解人才短缺問題。企業(yè)應(yīng)通過校企合作、內(nèi)部培訓(xùn)等方式培養(yǎng)數(shù)字化人才，建立人才激勵機制，吸引和留住優(yōu)秀人才。

（5）加強產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同。企業(yè)需加強產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，與供應(yīng)商、客戶共建數(shù)字化生態(tài)，提升產(chǎn)業(yè)鏈整體競爭力。企業(yè)應(yīng)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，實現(xiàn)供應(yīng)鏈信息共享和協(xié)同優(yōu)化，提升產(chǎn)業(yè)鏈的響應(yīng)速度和效率。

6.2.2政府層面

（1）完善政策支持體系。政府需完善政策支持體系，提供資金補貼、稅收優(yōu)惠等政策激勵，降低企業(yè)的轉(zhuǎn)型成本。政府應(yīng)設(shè)立數(shù)字化轉(zhuǎn)型基金，支持企業(yè)進行數(shù)字化技術(shù)改造和人才培養(yǎng)。

（2）加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。政府需加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和網(wǎng)速，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供基礎(chǔ)保障。政府應(yīng)加大對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G等新型基礎(chǔ)設(shè)施的投入，提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)設(shè)施水平。

（3）推動產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同。政府需推動產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，促進產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間的信息共享和協(xié)同創(chuàng)新。政府應(yīng)搭建產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同平臺，促進產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間的合作，提升產(chǎn)業(yè)鏈的整體競爭力。

（4）加強人才培養(yǎng)。政府需加強人才培養(yǎng)，培養(yǎng)數(shù)字化人才，緩解人才短缺問題。政府應(yīng)與高校、科研機構(gòu)合作，設(shè)立數(shù)字化人才培養(yǎng)基地，培養(yǎng)符合產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的數(shù)字化人才。

（5）營造良好轉(zhuǎn)型環(huán)境。政府需營造良好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境，加強宣傳引導(dǎo)，提升企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意識。政府應(yīng)通過舉辦數(shù)字化轉(zhuǎn)型論壇、展覽等活動，宣傳數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性，提升企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意識。

6.3展望

6.3.1深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論研究

未來研究可進一步深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論研究，探索數(shù)字化技術(shù)與傳統(tǒng)制造業(yè)融合的作用機制，構(gòu)建更完善的數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論框架。研究可結(jié)合案例比較研究，分析不同類型企業(yè)的轉(zhuǎn)型路徑差異，為理論創(chuàng)新提供更多依據(jù)。同時，可結(jié)合演化經(jīng)濟理論、創(chuàng)新系統(tǒng)理論等，深入探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的動態(tài)演化和系統(tǒng)創(chuàng)新機制。

6.3.2擴大研究范圍

未來研究可擴大研究范圍，涵蓋更多地區(qū)、更多行業(yè)，提升研究結(jié)果的普適性。研究可對中國不同地區(qū)的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行比較研究，分析不同地區(qū)的轉(zhuǎn)型模式差異，為區(qū)域制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。同時，可對全球傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行比較研究，分析不同國家的轉(zhuǎn)型模式差異，為全球制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供借鑒。

6.3.3采用多源數(shù)據(jù)

未來研究可采用多源數(shù)據(jù)驗證結(jié)論，提升研究結(jié)果的可靠性。研究可采用問卷、訪談、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響進行綜合分析。同時，可采用大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)等方法，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行更深入的挖掘，揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的復(fù)雜機制。

6.3.4關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新趨勢

未來研究需關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新趨勢，如工業(yè)4.0、元宇宙、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的發(fā)展，及其對傳統(tǒng)制造業(yè)的影響。研究可探索這些新技術(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)中的應(yīng)用潛力，為傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供新的思路和方法。同時，可研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的倫理問題和社會影響，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更全面的視角。

6.3.5加強國際比較研究

未來研究可加強國際比較研究，分析不同國家傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式，為中國的傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供借鑒。研究可比較中德、中美等國家的傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，分析不同國家的轉(zhuǎn)型模式差異，為中國傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。

綜上所述，本研究通過混合研究方法，系統(tǒng)探究了數(shù)字化技術(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)升級中的應(yīng)用效果及其影響因素，為傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了理論和實踐參考。未來研究需進一步深化理論研究，擴大研究范圍，采用多源數(shù)據(jù)，關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新趨勢，加強國際比較研究，為傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更全面的視角和更深入的理解。

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八.致謝

本研究得以順利完成，離不開眾多師長、同學(xué)、朋友及家人的支持與幫助。在此，謹向他們致以最誠摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。從論文選題、文獻綜述、研究設(shè)計到數(shù)據(jù)分析、論文撰寫，XXX教授始終給予我悉心的指導(dǎo)和耐心的幫助。他淵博的學(xué)識、嚴謹?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和敏銳的學(xué)術(shù)洞察力，使我受益匪淺。在研究過程中，每當(dāng)我遇到困難時，XXX教授總能及時給予我啟發(fā)和鼓勵，幫助我克服難關(guān)。他的教誨不僅讓我掌握了研究方法，更讓我明白了學(xué)術(shù)研究的真諦。在此，謹向XXX教授致以最崇高的敬意和最衷心的感謝。

其次，我要感謝XXX大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院的各位老師。在研究生學(xué)習(xí)期間，各位老師傳授給我的專業(yè)知識和管理技能，為我進行本研究奠定了堅實的基礎(chǔ)。特別是XXX老師的《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)》課程，使我對中國傳統(tǒng)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級有了更深入的理解。此外，我還要感謝XXX老師、XXX老師等在研究方法上給予我指導(dǎo)的老師們，他們的教誨使我掌握了混合研究方法的應(yīng)用技巧。

我還要感謝我的同門師兄XXX、師姐XXX以及各位同學(xué)。在研究過程中，他們與我進行了廣泛的交流和深入的探討，幫助我不斷完善研究思路和方法。特別是XXX師兄，他在數(shù)據(jù)收集和分析方面給予了我很多幫助。此外，我還要感謝XXX、XXX等同學(xué)，他們在我遇到困難時給予了我無私的幫助和支持。

我要感謝潘之琳所在地區(qū)的機械制造企業(yè)。本研究以該地區(qū)的機械制造業(yè)為案例，通過問卷和訪談收集了寶貴的數(shù)據(jù)。企業(yè)高管、技術(shù)負責(zé)人以及一線員工認真填寫了問卷，并積極參與了訪談，為本研究提供了重要的實證支持。在此，謹向所有參與調(diào)研的企業(yè)和員工表示衷心的感謝。

我還要感謝中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所的各位研究人員。他們在數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用于傳統(tǒng)制造業(yè)方面進行了深入研究，為本研究提供了重要的理論參考。此外，我還要感謝國家制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級專項基金，為本研究提供了重要的資金支持。

最后，我要感謝我的家人。他們一直以來對我的學(xué)習(xí)和生活給予了無微不至的關(guān)懷和支持。他們的鼓勵和陪伴是我前進的動力。在此，謹向我的家人致以最深的感謝。

盡管本研究已順利完成，但由于本人水平有限，研究中難免存在不足之處，懇請各位老師和專家批評指正。

九.附錄

附錄A：問卷樣本企業(yè)基本信息

企業(yè)名稱規(guī)模（員工人數(shù)）所屬行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型年限

企業(yè)A500-1000機械制造3年

企業(yè)B1000-5000機械制造5年

企業(yè)C100-500機械制造1年

企業(yè)D5000-10000機械制造8年

企業(yè)E100-500機械制造2年

企業(yè)F500-1000機械制造4年

企業(yè)G1000-5000機械制造6年

企業(yè)H5000-10000機械制造7年

企業(yè)I100-500機械制造0年

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