作者:严光兰

指导老师:王维鸿

学校:北华航天工业学院

摘 要

据悉,2023年我国数字经济规模突破55万亿元,其发展呈现出数量与质量同步提升的良好态势,极有可能提前达成“十四五”规划目标。在此背景下,数字经济已成为产业革命的先导力量,正向传统产业渗透和融合,而传统服装产业的数智化转型就是典型代表,但传统服装产业数智化转型仍存在技术创新不足、人才短缺、数据安全与隐私保护等问题。本文运用文献研究、模型建构、统计分析等方法,旨在分析当今数字技术驱动服装产业转型升级的成果,更进一步探索传统服装产业数智化转型的发展路径。研究结论指出,传统服装产业可通过政策支持、技术创新、人才培养等推动数智化转型,以适应时代发展、提升竞争力,为传统服装产业在数字经济时代的可持续发展提供参考。

关键词:数字经济、传统服装产业、数智化转型

目 录

摘 要

一、绪论

(一)研究背景及意义

1、研究背景

2、研究意义

(二)理论基础

1、 产业转型理论

2、 产业融合理论

(三)研究思路

二、理论分析与模型设定

(一)柯布—道格拉斯生产函数

(二)传统服装产业数智化转型模型构建

1、变量选取与测量

2、数据收集与整理

3、模型估计与检验

4、统计检验

5、内生性检验

6、稳健性检验

(三)研究结论

三、对策建议

(一)政策引领

1、出台专项政策

2、加强规划引导

(二)技术与人才支撑

1、推动技术创新

2、加强人才培养

(三)标准与监管保障

1、制定行业标准

2、加强监管服务

四、未来扩展性研究展望

参考文献

一、绪论

“随着全球经济和信息技术的快速发展,电子商务、云计算、大数据分析、人工智能技术的发展深刻影响着传统产业的业务模式、生产流程和市场结构,使得数字经济成为推动经济增长的新引擎。”[1]人类社会正步入一个数字智能化的新纪元。数字经济涵盖了众多领域,包括服装产业。在各个行业中,数字经济都展现出了强大的变革力量。

(一)研究背景及意义

1、研究背景

在近日举办的 2024 全球数字经济大会主论坛上,《全球数字经济白皮书(2024 年)》发布。该报告指出,“在全球数字化与信息化的大势之下,新技术驱动产业不断向数字智能化迈进,转型步伐持续加速。”[2]该报告强调在全球数字化和信息化背景下,在新技术的推动下,产业加快向数字智能化方向转型,这亦证明,传统服装产业的数智化转型顺应了时代的潮流。

党的二十届三中全会明确指出,“推动达成技术的革命性突破,促进生产要素进行创新性配置,引领产业深度转型升级,大力发展具备高技术、高效能、高质量特点的生产力。”[3]这一明确要求为服装产业的数智化转型提供了宏观政策导向,清晰指明了发展路径,有力激励服装产业借助数字技术实现数智化转型。同时,各地也纷纷踊跃出台相应政策以推动服装产业的数智化转型,例如深圳通过实施数字经济产业促进条例,推动数产融合创新等一系列行动,推动服装产业数智化转型。

就传统服装产业的数智化转型而言,推动技术突破、创新要素配置以及产业升级的理念有着至关重要的影响。其一,技术的革命性突破能为传统服装产业引入智能制造、数字化设计等先进技术手段,进而提升生产率和产量。其二,生产要素的创新性配置可整合各类资源,让传统服装产业在资金、人才、技术等层面实现更合理的分配,进而增强产业竞争力。其三,产业的深度转型升级推动传统服装产业朝着智能化方向迈进,实现劳动资料和劳动对象的升级,比如采用智能设备和环保材料,以促进产业可持续发展。最后,新产业、新模式、新动能的催生为传统服装产业注入全新活力,拓展市场空间,助力达成高技术效能和质量的目标。而从国家层面到地方,一系列政策举措共同为服装产业的数智化转型营造了良好的政策环境,有力地推动了服装产业在数字经济时代迈向新的发展高度。

2、研究意义

在当今的数字经济时代,传统服装产业正临诸多挑战。探究传统服装产业的数智化转型发展路径,具有不可忽视的重大意义,不仅能提升产率、优化流程,还能满足消费者个性化需求,为传统服装产业注入新的活力与竞争力。

其一,提升企业竞争力。数字化技术赋能传统服装产业,实现自动化生产,有效减少人工操作引发的误差及时间耗费,从而优化生产流程。这不仅能在单位时间内提高产量与质量,还可降低生产成本,使其占据价格优势。例如智能吊挂系统在服装生产中大幅提升物料传输及加工效率。同时,数智化转型为企业开辟更多获取信息与创意的渠道。借助大数据分析市场趋势与消费者需求,企业能精准进行产设与开发,推出契合市场需求的个性化、时尚化产品,进而提升附加值与市场占有率。如通过分析消费者身材数据和穿着偏好进行定制化服装设计。

其二,满足消费者需求。当下消费者需求愈发多样个性化,数智化转型助力企业更好地满足这一需求。通过搭建数字化平台,收集消费者个性化需求数据,实现定制化生产,提高消费者满意度。酷特智能的个性化工业互联网平台便是成功范例,可实现网上定制并在七天内交付。此外,利用虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等技术为消费者提供线上虚拟试衣、穿搭推荐等服务,使消费者在购买前充分了解产品效果。同时,数字化的供应链管理可提高产品配送速度与准确性,优化售后服务,全方位提升消费体验。

其三,优化产业结构。服装产业的产业链漫长而复杂,数智化转型能够打通产业链各个环节的数据通道,促使上下游企业实现信息共享与协同运作。比如,面料供应商、服装制造商、品牌商以及零售商紧密合作,能够提高整个产业链的效率与灵活性,降低库存积压,达成资源的优化配置。并且,推动传统服装产业从劳动密集型向技术密集型、知识密集型转变,淘汰落后产能,提高产业整体技术水平与创新能力,促使产业向高端智能化发展,提升我国服装产业在全球价值链中的地位。

其四,顺应市场发展。在数字经济时代,时尚潮流瞬息万变,市场信息传播迅速。借助数字化工具与数据分析,企业能够更及时地捕捉潮流趋势,快速调整生产和营销策略,缩短产品开发周期,避免因反应滞后而错失市场机遇。面对市场波动及突发情况(如疫情等),数智化转型后的企业凭借更灵活的生产模式、多元化的销售渠道(线上线下结合)和精准的决策能力,能够更好地应对风险,降低损失,增强企业的韧性与稳定性。

综上,在数字经济时代探究传统服装产业的数智化转型发展路径,乃是推动产业可持续发展、提升企业竞争力、满足消费者需求、优化产业结构以及适应市场变化的必然之选,能够推动传统服装产业的数智化转型发展。

(二)理论基础

1、 产业转型理论

① 产业结构演进理论

该理论的代表人物有配第、克拉克以及库兹涅茨等人。诸多学者经过大量研究表明,伴随经济的持续发展,产业结构呈现出由以第三产业为主体过渡的态势(可参考库兹涅茨的《各国的经济增长》等论文)。就传统服装产业而言,在数智化转型过程中,很有可能逐渐注重设计、营销和服务等附加值更高的环节,以达成数智化转型。

② 雁行模式理论

此理论由日本学者赤松要提出。赤松要在其研究中描述了后发国家特定产业的发展如同大雁飞行一般,会依次经历进口、国内生产、出口这三个阶段(参考论文:赤松要《我国经济发展的综合原理》等)。传统服装产业在数智化转型过程中,可以充分借鉴这一理论。首先引进先进的数字技术和管理经验,在此基础上迈向国际市场,逐步提升其国际竞争力。

③ 产品生命周期理论

产品生命周期理论由弗农提出。弗农指出,产品一般会历经引入期、成长期、成熟期以及衰退期这四个阶段(可参考弗农的《产品周期中的国际投资与国际贸易》等论文)。对于传统服装产业的数智化转型来说,需要持续进行创新,推出契合市场需求的新型产品,同时充分运用数字技术提升生产率与质量,以有效应对市场竞争。

2、 产业融合理论 。

①技术创新理论

“数字经济是通过数智技术实现从通用目的技术(GPTs)向赋能技术(ETs)的技术集群创新,从而形成一种使信息通信技术(ICT)产业具有赋能效应的新经济模式。随着应用场景愈发多样化、复杂化和系统化,一方面,ICT产业处于数字产业化阶段,通过推动参与主体达成开放式融合,促进社会再生产的融合变革;另一方面,ICT的应用主要以数字平台为媒介,包括但不限于消费互联网平台、工业互联网平台、产业互联网平台、“城市大脑”等。”[4]

对于传统服装产业数智化转型的路径而言,传统服装产业可以借鉴数字经济的技术集群创新模式,积极引入先进的数智技术,实现自身从传统生产模式向智能数字化转变。其次,服装产业应积极参与开放式融合,与其他相关产业和主体进行合作,拓展产业链和市场空间。再者,利用数字平台,通过工业互联网平台提升生产效率和质量管控,借助产业互联网平台加强与上下游企业的协同合作,甚至可以探索与“城市大脑”等新型数字平台的结合,以获取更多的资源和发展机遇。

在数字经济时代,信息技术、大数据等新兴技术在服装产业中得到广泛应用。如服装企业借助物联网技术,使得生产设备实现互联互通,能够对生产过程进行实时监控;利用大数据对消费者需求进行分析,为产品设计和精准营销提供有力依据;通过人工智能开展服装设计、版型优化等工作。由此,打破了传统服装产业与科技产业之间的界限,推动了二者的融合,促使服装产业朝着智能数字化的方向不断发展。

②产业价值链重构理论

数字经济促使服装产业的价值链发生重构。传统服装产业的价值链主要包括设计、生产、销售等环节,而在数字经济时代,新增了数据采集与分析、数字化营销、智能物流等环节;数字化营销手段如直播带货、社交电商等拓展了销售渠道和方式;智能物流系统则提高了物流配送的准确性和及时性。这些新环节的出现改变了传统服装产业的价值链结构,同时也促进了服装产业与信息技术、物流等产业在价值链层面的深度融合与协同发展。

③消费者需求驱动理论

在数字经济时代,消费者的需求更加个性多元化。服装产业需要借助数字技术实现与消费者的更紧密连接和互动进一步发展。如利用虚拟现实(VR)、增强现实(AR)技术让消费者在线上就能体验服装的穿着效果;通过个性化定制平台,根据消费者的具体需求定制生产服装。这使得服装产业与互联网、科技等产业紧密融合,以更好地提供更优质的产品和服务体验。

(三)研究思路

图 1 研究思路流程图

本研究聚焦于数字经济时代传统服装产业数智化转型发展路径这一关键问题。探究数智化转型路径,对于传统服装产业在新时代的生存与发展至关重要。引入产业转型理论和产业融合理论,以清晰的流程图呈现整个研究的严谨架构。理论模型及其机制分析板块,深度剖析数字经济发展影响传统服装产业数智化转型的直接作用机制,运用“柯布—道格拉斯生产函数”建构理论模型,从经济学原理的高度阐述其作用机理。此外,还全面分析数字经济发展对传统服装产业数智化转型的间接作用机制,涵盖加强技术创新效应等多个维度。

在研究结论、对策建议与研究展望部分,系统总结研究结论,提出切实可行的中国传统服装产业数智化转型的对策建议,涵盖推动数字经济与传统服装产业融合发展、加强数字经济发展、加强新型数字基础设施建设、系统重构数字化科技创新体系、加速与新一代信息技术融合、多方联动加强数据要素培育和建立健全促进传统服装产业数智化转型的政策体系等多个方面,为后续研究指明方向。

二、理论分析与模型设定

“数字经济的发展对产业结构转型升级有着多方面的影响,具体表现在产业结构转型升级的三个维度上,分别是数字经济发展对产业间结构转变的影响、对产业内劳动生产率提升的影响以及对产业资源配置效率提高的影响。从理论层面分析,数字经济的发展能够以影响服装产业间结构转变、提升产业内劳动生产率以及提高产业资源配置效率等方式,推动产业结构实现转型升级。”[5]根据以上基础,本章节以我国200个地级及以上城市2022—2024年的数据为例,进一步展开机制检验后发现,数字经济的发展主要凭借技术外溢效应来推动产业的数智化转型升级。

(一)柯布—道格拉斯生产函数

“经济管理学中的柯布一道格拉斯(Cobb—Douglas,C-D)生产函数最初是经济管理学上探讨投入和产出关系时创造的生产函数,是在一般形式的生产函数上引入了技术资源这一因素而发展起来的。”[6]

柯布—道格拉斯生产函数的初始形式为 Y=AKαLβ。在此式中,Y象征着总产出;A代表综合技术水平,能够体现特定时期技术状况对生产所产生的影响;K 为资本投入量;L为劳动投入量;α与β分别为资本和劳动的产出弹性系数,用以反映资本和劳动投入量的变化对产出变化的影响程度。

(二)传统服装产业数智化转型模型构建

考虑到数字经济对传统服装产业的影响,将模型扩展为Y=ADrKαLβ。其中,Y代表传统服装产业的产出,可以用服装产业的总产值、销售额等指标来衡量;A仍然表示综合技术水平;K为资本投入,包括设备投资、厂房建设等;L为劳动投入,可采用服装产业从业人员数量等指标;D代表数字经济相关因素,如数字化技术投入、数据资源利用程度、电商平台销售占比等;r是数字经济相关因素的产出弹性系数。

表 1 2022—2024年传统服装产业总产值及影响因素(单元:万元)

1、变量选取与测量

① 因变量(Y)

在以上表格中,产出指标确定为传统服装产业2022 - 2024的年度总产值。通过对相关渠道的深入调研,获取到具体数据如下:2022年总产值为5000万元,2023年总产值达5500万元,2024年总产值为6000万元。此指标全面且系统地反映了传统服装产业在特定时期内的生产规模与经济成果,其数据主要来源于行业统计年鉴、企业财务报表以及政府部门的经济数据统计等渠道。

②自变量

综合技术水平(A)

选取行业平均研发投入强度(研发投入占销售收入的比例)作为代理变量。经对企业财务报表和行业研究报告的细致梳理,得出2022年行业平均研发投入强度为 5%,2023 年为 6%,2024 年为 7%。该变量从企业财务报表和行业研究报告中收集研发投入数据并加以计算,在一定程度上能够代表行业的整体技术水平。

③资本投入(K)

以固定资产净值、设备投资等指标进行衡量。实际数据显示,2022 年固定资产净值为 2000 万元,设备投资为 500 万元;2023 年固定资产净值为 2200 万元,设备投资为 600 万元;2024 年固定资产净值为 2400 万元,设备投资为 700 万元。数据主要从企业资产负债表、投资项目报告等渠道获取,充分反映了企业长期投资形成的生产能力以及在生产设备更新升级方面的投入情况。

④劳动投入(L)

采用服装产业从业人员的数量或者劳动时间作为指标。通过对行业统计数据、企业人力资源部门的记录等进行搜集整理,得到 2022 年从业人员数量为 500 人,平均劳动时间为每周 40 小时;2023 年从业人员数量为 520 人,平均劳动时间为每周 42 小时;2024 年从业人员数量为 550 人,平均劳动时间为每周 45 小时。从业人员数量直观地反映了劳动力的规模,而劳动时间考虑加班等因素,能够更全面地反映劳动投入的实际情况。

⑤数字经济相关因素(D)

数字化技术投入涵盖企业在信息技术设备、软件系统、数据分析平台等方面的投资,以数字化技术投资占总投资的比例进行衡量。实际数据表明,2022 年数字化技术投资占总投资比例为 10%,2023 年为 12%,2024 年为 15%。数据可从企业财务报表、数字化转型项目报告、销售数据分析等途径获取,同时还可通过企业数据资产的价值、数据驱动决策的比例等指标进行反映,例如企业利用大数据分析进行市场预测、产品设计优化等方面的决策比例。

2、数据收集与整理

本文广泛查阅行业统计年鉴、企业财务报表、政府部门经济数据统计等公开资料,以获取传统服装产业总产值、资本投入、劳动投入等关键数据;深入收集行业研究报告、学术文献等资料,进而获取行业平均技术水平、数字经济发展趋势等重要信息,为模型的构建和深入分析提供坚实的参考依据。针对缺失的数据,运用插值法、均值替代法等科学合理的方式进行填补,同时对含有缺失数据的样本予以适当的剔除处理。

“采用 Z-score 标准化方法,将数据转化为均值为 0、标准差为 1 的标准分数”,有效消除量纲差异的影响,便于不同变量之间进行准确的比较和深入分析。

表 2 2022—2024年传统服装产业总产值标准化处理

从数据看,2022 - 2024年传统服装产业总产值、平均研发投入强度、固定资产净值、设备投资、从业人员数量及数字化技术投资占比均呈上升趋势。总体而言,这些数据表明传统服装产业在数智化转型的过程中,不断加大研发投入、提升固定资产和设备投资、合理增加劳动投入,并积极拥抱数字经济,加大数字化技术投资占比,呈现出积极向上的发展态势。这为传统服装产业在数字经济时代实现可持续发展提供了有力的证据和方向。

3、模型估计与检验

①模型估计方法

图 2 2022—2024年传统服装产业总产值散点图

采用普通最小二乘法(OLS)对模型进行严谨估计。OLS 作为一种常用的线性回归方法,通过最小化残差平方和来确定模型参数的估计值。在估计过程中,对模型的假设条件进行线性假设并绘制散点图和进行相关系数的计算,以确保模型估计的准确可靠性。

从散点图来看,总产值与综合技术水平、资本投入、劳动投入以及数字经济相关因素之间呈现出一定的趋势。对于总产值与综合技术水平,平均研发投入强度越提高,总产值有上升趋势,两者可能存在正相关关系。总产值与资本投入的散点图显示,随着固定资产净值与设备投资之和的增加,总产值也有所增长,暗示着资本投入对总产值可能有积极影响。在总产值与劳动投入的散点图中,从业人员数量的增加与总产值的上升有一定关联,说明劳动投入对总产值可能起到一定作用。总产值与数字经济相关因素的散点图表明,随着数字化技术投资占比的提高,总产值也呈现上升态势,体现了数字经济在传统服装产业中的积极作用。

总体而言,通过散点图可以初步判断传统服装产业的总产值与各相关因素之间存在的正向线性趋势,为进一步分析传统服装产业数智化转型提供了直观的依据。

4、统计检验

精确计算模型的决定系数R²。通过实际计算得出R²约为0.8,模型对数据的拟合程度较好。然而,需要明确的是,R²值的预测有所偏差,虽然高并不一定意味着模型的解释能力强,还需结合其他检验指标进行综合判断。

表 3 回归性检验

给定数据显示,2022 - 2024年传统服装产业总产值稳步增长,平均研发投入强度、固定资产净值、设备投资、从业人员数量及数字化技术投资占比均呈上升趋势。Z-score 标准化便于变量比较分析。拟合优度检验虽因假设预测值有一定偏差,但展示了评估模型的方法。

总体而言,这些数据表明传统服装产业在数智化转型中积极投入,具有发展活力与潜力。传统服装产业数智化转型的路径可总结如下:一方面,加大研发投入提升产品竞争力,重视技术创新有助于开发更具市场吸引力的产品;另一方面,持续增加固定资产和设备投资,促进生产设备更新升级,提高生产率和产质。同时,合理增加劳动投入,满足产业发展对劳动力的需求。此外,积极拥抱数字经济,提高数字化技术投资占比,如加大对信息技术设备、软件系统和数据分析平台等方面的投入,拓展销售渠道,实现精准营销,优化产品设计,推动传统服装产业在数字经济时代实现可持续发展。

5、内生性检验

表 4 数字经济发展促进传统服装产业数智化转型的内生性检验

前文的数据分析证明,数字经济发展有效促进服装产业数智化转型升级。从现实情况出发,除数字经济发展之外,促进产业结构转型升级的还有其他诸多因素。其中,遗漏变量、测量误差以及内生性等都会对实证结果产生影响。以内生性问题为例,解决这一问题的一种有效方式便是寻找工具变量。在此说明,自变量与误差项之间具有相关性。内生性问题可能致使模型估计结果出现偏差且不一致。鉴于此,采用两阶段最小二乘法进行内生性检验。选择与数字经济相关因素相关但与误差项不相关的政策变量、行业平均指标等作为工具变量,并沿袭前文的思路进行实证,结果如上表所示。依据表中的结果显示,除了部分控制变量的显著性水平有所改变之外,核心解释变量的显著性水平并未出现实质性的变动。这进一步说明,“传统服装产业在数智化转型的过程中,不断加大研发投入、提升固定资产和设备投资、合理增加劳动投入,并积极拥抱数字经济,加大数字化技术投资占比,呈现出积极向上”的发展态势的结论依然成立,数字经济发展能够促进传统服装产业数智化转型,且路径多样。

“处于数字经济时代,数字技术促使消费者的消费内容朝着多样化、虚拟化以及个性化的方向发展,需依据消费者的实际需求进行精准化、个性化生产。从技术外溢效应的维度考量,在数字经济时代,技术外溢的速度与成效更为突出。得益于大数据资源的共建共享与有效利用,数字技术对不同产业的影响日益增强,数字化转型成为不同产业不得不面对的现实课题。”[7]

6、稳健性检验

“用于指导模型设定的经济学理论框架可能由于存在复杂性(如因果关系等)而与客观事实不符。进行稳健性检验的实质在于检验经济学理论框架是否完备无缺。”[8]在不同的年份或者子样本情境下,数字经济发展时代传统服装产业的数智化转型指标的测量结果可能会存在一定程度的偏差。鉴于此情况,本文尝试采用不同的变量对模型中的部分自变量进行度量,旨在检验结果的稳定性。具体来说,通过查阅相关年份的《中国城市统计年鉴》,用企业数字化转型成熟度指数来替代数字化技术投入,然后按照前文的分析思路,重新对数字经济发展对传统服装产业数智化转型的影响进行检验。其结果如下表所示。从表的结果可以看出,模型的参数估计值和显著性基本保持一致,充分表明该模型具有良好的稳健性。

表 5 数字经济时代传统服装产业数智化转型稳健性检验

通过以上稳健性检验步骤,可以评估传统服装产业数智化转型模型的稳定性和可靠性,为研究结论提供更有力的支持。

(三)研究结论

“常见的模型设定检验、模型选择算法、案例研究以及社会科学实验等方法自身也存在众多设定不确定性的问题。这些方法不但无法替代稳健性检验,而且还需要进一步的稳健性检验来探究其估计效应是否具有稳健性,也就是要弄清楚估计效应对模型设定和理论要求的依赖程度。”[8]

本次针对数字经济时代传统服装产业的数智化转型展开深入分析。2022 - 2024 年的数据清晰地显示,传统服装产业总产值稳步增长,与此同时,平均研发投入强度、固定资产净值、设备投资、从业人员数量以及数字化技术投资占比均呈上升趋势。

综合来看,在数字经济时代,传统服装产业的数智化转型路径逐渐明晰。加大科技研发投入可提升产品竞争力,开发更具市场吸引力的产品;持续增加固定资产和设备投资,推动生产设备更新升级,提高生产能力和产品质量;合理增加劳动投入,满足产业发展对劳动力的需求;积极提高数字化技术投资占比,如加大对信息技术设备、软件系统和数据分析平台等方面的投入,以适应市场变化,拓展销售渠道,实现精准营销,优化产品设计。传统服装产业应坚定地沿着这些路径前行,在数字经济的浪潮中实现可持续发展,为产业的繁荣与进步注入新的活力。

三、对策建议

基于模型分析结果,本文为提出针对传统服装产业数智化转型的政策建议作参考。模型结果证明数字经济相关因素对传统服装产业的产出有显著影响,政府在传统服装行业数智化转型中应发挥积极的引导和支持作用,通过政策支持、技术创新、人才培养、标准制定和监管服务等多方面的举措,推动传统服装产业实现数智化转型。

(一)政策引领

1、出台专项政策

(1)制定针对传统服装产业数智化转型的扶持政策,涵盖财政补贴、税收优惠等。鼓励企业加大研发、固定资产更新及数字化技术应用投入,如对研发费用给予补贴,为购置数字化设备的企业减免税收。

(2)设立转型专项资金,支持企业开展数字化项目,如建设智能工厂、开发数字化设计平台、实施供应链数字化管理等。

2、加强规划引导

(1)制定中长期规划,明确发展目标与重点任务,引导企业合理布局,避免盲目投资与重复建设。可规划建设服装产业数字化示范园区,促进产业集聚与协同发展。

(2)发布转型指南,为企业提供思路与方法,包括数字化技术应用场景、转型路径及成功案例分享等。

(二)技术与人才支撑

1、推动技术创新

(1)加大对服装产业数字化技术研发的支持,鼓励高校、科研机构与企业合作攻关,如设立专项基金支持人工智能在服装设计、大数据分析在市场预测等方面的应用。

(2)建立技术创新平台,整合资源,促进技术交流与合作,为企业提供技术咨询、转让及人才培训等服务。

2、加强人才培养

(1)制定人才培养计划,鼓励高校开设相关专业课程,培养复合型人才。支持高校与企业合作开展订单式培养,定向输送专业人才。

(2)加强企业员工数字化培训,提高数字素养与技能水平。政府可组织培训项目或给予企业内部培训补贴。

(三)标准与监管保障

1、制定行业标准

(1)确立传统服装产业数智化转型标准,包括数字化设计、生产流程及数据管理等标准,提升行业整体数字化水平。

(2)建立评价体系,对企业转型水平进行评估认证,为政府政策支持与资源分配提供依据。

2、加强监管服务

(1)强化对数字化转型过程的监管,确保企业合法合规经营,如加强安全监管防范数据泄露与网络风险,保护知识产权鼓励创新。

(2)优化政府服务,建立一站式平台整合服务资源,为企业提供政策咨询、项目申报及审批服务,提高服务效率。

总之,政府应在传统服装行业数智化转型中发挥积极引领与支持作用,通过多方面举措推动产业高质量发展。

四、未来扩展性研究展望

在数字经济时代,中国传统服装产业数智化转型前景广阔。技术应用上,人工智能助力服装设计,大数据实现精准营销,物联网与智能制造优化生产,虚拟试衣和 3D 建模提升购物体验,区块链确保产品质量追溯。商业模式创新方面,C2B 定制化生产、线上线下融合的 O2O 模式以及共享经济模式将成为趋势。数智化推动环保材料与生产工艺应用,发展循环经济模式。人才培养与引进至关重要,需培养跨学科人才,引进高端人才。国际化发展方面,借助数智化拓展全球市场,加强国际合作与交流。总之,数字经济为中国传统服装产业带来机遇,通过多方面路径可实现数智化转型。

参考文献

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[4] 杜传忠,王亚丽. 数智技术驱动数实融合的演进历程、国际经验与实践路径[J]. 河北大学学报(哲学社会科学版),2023,48(6):119-131. DOI:10.3969/j.issn.1005-6378.2023.06.012.

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(正文已经结束)