新世纪评级 2025 年度新质生产力系列文章 1 智能时代的精细化工革命：技术要素驱动下的行业信 用质量及其变化趋势浅析 工商企业评级部 何婕妤 摘要 新质生产力推动下，精细化工行业注重技术创新和转型升级，绿色化、 智能化、高端化成为精细化工行业发展的新趋势，科技赋能精细化工 研发与生产，

业 变革的前沿阵地，本质上代表着先进生产力，是支撑新质生产力蓬勃 发展的重要力量。本报告聚焦数字经济赋能新质生产力发展进行全方 位深度研究。 数字经济为生产力三大要素的优化组合提供基础。一是催生新型 劳动对象。数据要素成为劳动对象的新组成部分，数据与传统劳动对 象相互融合也构成了新的劳动对象，更加丰富的劳动对象创造了满足 更加多元化、个性化需求的物质基础。二是塑造新型劳动资料。数字 涌现，强化 创新协同效应，提升创新体系整体效能，推进技术创新向更大规模、 更高效率、更强协同的新范式演进。二是推动生产要素配置优化。数 据提高生产要素组合替代能力和有效产能，在传统要素的基础上，为 企业扩展生产可能性边界。同时，数字经济减少生产要素配置摩擦， 使要素资源得到更有效地配置和利用。三是推动产业深度转型升级。 数字经济通过赋能劳动者和劳动资料，推动建设现代化产业体系，打 造 显著成效，全要素生产率水平持续提升。但也要看到，我国全要素生 产率水平仍不高，新质生产力发展空间依然较大。面向“十四五”攻 坚期，要充分释放数字经济对发展新质生产力的关键支撑作用，加快 推动数字经济高质量发展。一是以数字技术产业创新发展，推动新质 生产力动力变革。推进核心技术自主创新，健全技术创新支撑体系， 强化企业创新主体地位。二是以数据要素价值充分释放，推动新质生 产力要素变革。推动

4 评估范围 4.1 评估内容 本文件中规定的化工企业智能制造能力成熟度模型由 GB/T 39116—2020 中第 4 章规定的模型修改 得出。 本模型由成熟度等级、能力要素和成熟度要求构成，其中，能力要素由能力域构成，能力域由评估 域构成，如图 1 所示。 图 1 化工企业智能制造能力成熟度模型 4.2 等级划分 根据企业在智能制造不同阶段所达到的水平，成熟度等级分为五个等级，自低向高分别为一级（规 所示。较高的 成熟度等级要求涵盖了较低成熟度等级的要求。 T/NXJX XXXX—XXXX 3 图 2 成熟度等级 5 成熟度要求 制造要素下的能力域及评估域的成熟度评价要求是根据化工企业特点进行设定的，附录A中给出的 是化工企业通用的人员、技术、资源、制造要素智能制造能力成熟度等级评价要求。 6 成熟度等级判定 6.1 评估方法 6.1.1 成熟度等级评估过程，可按照 GB/T 39117—2020 不满足 0 6.3 评估域权重 T/NXJX XXXX—XXXX 4 根据化工企业的特点，给出了化工企业主要评估域及权重如表 2 所示。 表 2 化工企业主要评估域及权重表 能力要素 能力要素权重范围 能力域 能力域权重 评估域 评估域权重范围 人员 5% 组织战略 24% 组织战略 100% 人员技能 76% 人员技能 100% 技术 14% 数据应用 12% 数据应用 100%

，国 内 产 业 园 区 整 体 空 置 率 高 达 � � % � 。这 一 园 区 过 剩 的 问 题 ， 主要源于四大方面的挑战： 12 传统产业园区普遍依托土地、税收等要素红利来招商引资实现增长。随着要素红利的下降， 一方面吸引优质企业日益困难，另一方面土地财政的缩水成为地方财政难以承受之重。 园区为实现考核绩效达标，只能提高投资强度、税收、企业效益等招商门槛，进一步加剧了 招 业界对园区从“重开发” 转向“重运营”的思路有所共识，但后者需要长期化、精细化的耕耘能力和服务精神，真正 具备这种能力的运营方少之又少。另一方面，园区运营既要考虑“产”的要素，也要考虑“城” 的要素，更要考虑“人”的要素，这意味着从“经营园区”向“经营城市”的思维转变。 作为中国经济的压舱石，园区的活力决定着国家经济活力的长期面向。经济的高质量发展， 也必然要求园区寻求新的发展路径： 绿色发展：产业园区作为中国实现“双碳”目标必须牵住的“牛鼻子”，必须破解发展与碳约束 的平衡难题，建立绿色可持续的发展模式。 创新驱动：高质量发展的“新常态”下，要素的规模驱动力减弱，经济增长将更多依靠人力 资本积累和技术进步，产业园区必须构建创新能力，才能锚定新的产业机遇，巧妙转换传统 产能，实现更强健的经济韧性和竞争力。 人本赋能：在城市以人才为竞争核心的时代，产业园区终须打造为吸引人才的重要载体，

周期，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等功 能，旨在提高制造业质量和创新能力、效率效益和柔性的先 进生产方式。 智能制造系统架构从生命周期、系统层级和智能特征等 3 个维度对智能制造所涉及的要素、装备、活动等内容进行 描述，主要用于明确智能制造的标准化对象和范围。智能制 造系统架构如图 1 所示。 图 1 智能制造系统架构 2 1. 生命周期 生命周期涵盖从产品原型研发到产品回收再制造的各 智能特征是指制造活动具有的自感知、自决策、自执行、 自学习、自适应之类功能的表征，包括资源要素、互联互通、 融合共享、系统集成和新兴业态等 5 层智能化要求。 （1）资源要素是指企业从事生产时所需要使用的资源 或工具及其数字化模型所在的层级； （2）互联互通是指通过有线或无线网络、通信协议与 接口，实现资源要素之间的数据传递与参数语义交换的层级； （3）融合共享是指在互联互通的基础上，利用云计算、 （4）系统集成是指企业实现智能制造过程中的装备、 生产单元、生产线、数字化车间、智能工厂之间，以及智能 制造系统之间的数据交换和功能互连的层级； （5）新兴业态是指基于物理空间不同层级资源要素和 数字空间集成与融合的数据、模型及系统，建立的涵盖认知、 诊断、预测及决策等功能，且支持虚实迭代优化的层级。 4 二、总体要求 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯 彻党的

数 智园区的能力范围与服务边界，实现园区全状态实时化和可视 化、园区管理决策协同化和智能化。 我们希望通过本指南，能够吸引更多园区加入到数智创新进程 中来，助力园区内企业、人员、车辆、商业等要素的数智化管 理与运营，不仅实现园区的高质量发展，同时也助力产业经济 的转型升级。 主编单位： 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会 (SAC/TC426) 英特尔（中国）有限公司 参编单位（排名不分先后）： 数字孪生是将物理世界中的一些特性转换成数字，再经过数 据处理，将数字转换成有价值的信息的过程。面向数智园区 的数字孪生体能够在园区实体的基础上，将园区的人、物、 水、电、气等所有要素数字化，在数字空间中对于这些要素 进行映射，将物理属性快速转换成数据和结果，从而建立物 理世界与数字世界的联系与互动实现，推动园区全状态实时 化和可视化、园区管理决策协同化和智能化。要实现数智园 区的数字孪 "IN" 数智时代 赋能园区转型 数智园区系统参考架构 | 11 针对数智园区的建设与运营需求，本指南提供了数智园区系 统参考架构。该架构包含数字化企业、智能设备和高效服务 等要素，能够组合、分析和分享这些要素捕捉的不同数据集。 园区运营方应以服务产业经济发展为基本的出发点，通过部 署先进的数智技术和强大的基础设施，提升园区的经济活力、 数智化发展水平以及弹性，从而为园区内部的企业、居民提

键变量 ，对经济和社会的影响已从技 术突破转向系统性变革。 供需出现严重背离，呈“剪刀差” 拉大趋势，消费不足成为制约经济 增长、产业发展的关键因素。 传统资源要素约束明显趋紧，同时能支 撑产业转型升级的新要素红利有待释放， 资源要素配置进入新一轮优化期。 “大三角”分工合作格局被打破，全 球产业链、供应链、价值链、资金链 正深度重构，新的产业分工格局向多 元化布局、区域化合作演变。 北美地区将呈平稳发展态势

.....................................................................................40 2.指标体系重点考虑要素................................................................................................... 有待进一步发展。目前国内大部分园区 发展处于1.0至2.0的过渡阶段。 智慧园区3.0阶段：全数字化阶段，即全要素聚合、全场景智慧。该阶段，智慧园 区在人工智能、深度学习、数字孪生等技术的加持下，成为一个基于数据自动控制、 自主学习、自我进化、自主决策的有机生命体，实现全要素聚合和全场景智慧，最终 使园区达到最优的运行状态，实现经济价值和社会价值最大化。 图表4：中国智慧园区发展阶段概述 《“十四五”智能 制造发展规划》 支持大型集团企业、工业园区，围绕内部 资源整合、产品全生命周期管理、产业链 供应链协同、中小企业服务、工业数据处 理分析，建立各具特色的工业互联网平 台，实现全要素、全产业链数据的有效 集成和管理 2022年 9月 《“十四五”国家 高新技术产业开发 区发展规划》 支持园区推进管理和服务的数字化智能 化，建设产业和创新创业大数据平台， 提升园区管理运营服务效能。

。碳数据管理是研究分析工业园区碳减排重点 和制定降碳具体措施的重要基础。目前，工业园区碳数据管理基础较薄弱，缺乏相应的制度体系 规范，亟待夯实相关制度流程，指导园区精准度量减碳成效，科学评估部门要素，推动低碳发展。 本报告梳理了现行碳数据管理制度体系（统计、核算、管理、评价体系）存在的一些共性问题和 特性问题，针对现行体系的不足有目的地开展园区碳数据管理制度设计，在清晰界定园区碳数据 采集、核算及上报体系将推动不同工业园区碳数据统计、核算和认证的统一，确保 碳数据量化的公平性和一致性。 碳数据管理体系建设是科学评估部门和要素，精准识别碳边界的有 效途径 碳数据管理体系有利于对现行体系中涵盖不全的建筑、交通、服务业部门以及可 再生能源、绿电/绿证等要素展开识别补充，为分领域、分部门、分行业分类施策提供 数据支撑，助力园区了解碳结构、精准识别边界内重点源/汇。 底数清、决策明 数据内部审核以及园区主管机构在核验流程中的职责要求和指导。 现行碳数据 管理制度体系 统计体系: 核算体系: 管理体系: 评价体系: 归口管理 尺度多样 质量管理 试点创建 部门和要素 方法和指导 落实和上报 来源和基准度 其他 现 行 体 系 梳 理 CURRENT SYSTEM REVIEW 现行体系的 不足 数 据 管 理 03 07 数

江苏省工业园区绿色低碳发展路径研究报告 摘要 工业园区是江苏经济发展的强大引擎、对外开放的重要载体和体制机制创新的先行 区，同时也是全省能源结构、产业结构调整的主战场和实现“双碳”目标的关键要素， 在全省经济社会发展全局中具有重要地位。全省工业园区能否实现绿色低碳转型，对江 苏省加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系，实现“双碳”目标影响巨大。 近年来，全省上下按照“生态优先，绿色发展”要求，大力推动工业园区绿色低碳 工业绿色转型 积极参与全国碳排放 权交易市场建设 探索绿色金融新服务、 新产品、新模式 引进绿色 金融机构 完善金融 保障体系 政策保障体系 建立园区碳排放清单编制常态化工作机制 整合保障要素，形成政策合力 强化园区重点碳排放源动态管控机制 完善奖惩机制，双向推动园区企业绿色发展 建设面向双碳目标的智慧能源“双碳”平台 以地定产 以产见碳 以碳优产 图 4-5：江苏省工业园区绿色低碳发展路径 分园区出现目标不清、重点不明、路径不显、举措不实、信心不足等问题，迟滞了园区 绿色低碳发展。 建议江苏省各工业园区坚持系统观、动态观和效率观，构建“双碳”战略驱动下的 “能源—水—土地—环境”等多要素协同的工业园区绿色低碳发展战略总路径，按照“以 地定产、以产见碳、以碳优产”十二字方略，地—水—能—碳统筹，科学谋划园区绿色 低碳发展总方略和达峰路线图。 4.3.2 建立清洁高效低碳的现代能源体系