近期，我院陈抗副教授获批一项2019年江苏省社科基金后期资助项目“智能制造背景下传统制造业转型升级的路径与机制研究”（项目编号：19HQ037，研究资助经费5万元，立项时间2019年11月5日，研究期限2019.12-2020.12）。当前，新一轮科技革命与产业变革蓄势待发，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术迅猛发展，世界经济加快向数字化转型，智能制造成为未来制造业发展的核心内容。江苏是传统制造业大省，产业基础雄厚，产业体系完整，目前正处在转型升级的重要关口。大力发展智能制造，推动制造业数字化、网络化和智能化升级，对于深化供给侧结构性改革，加快产业迈向中高端，建设自主可控的先进制造业体系，推动高质量发展走在前列，具有十分重要的意义。该项目从引领推动制造业转型升级的角度深入智能制造研究，有助于丰富和发展产业经济学、产业组织管理等方面的理论研究；同时，针对智能制造的自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能特征，创新性地设计出智能制造水平测度的指标体系和评价方法，为后续研究奠定了坚实基础，相关研究成果可为智能制造研究工作者所借鉴。此外，该研究深入剖析智能制造发展实践中遇到的问题，提出系统性、可操作的对策思路，能够为推动制造业转型升级、加快高质量发展提供智力支持。
此外，陈抗副教授前期论文成果《规模经济、集聚效应与高新技术产业全要素生产率变化》已发表在CSSCI期刊《现代经济探讨》（2019年第12期）。该论文基于2009-2016年31个省市区的面板数据测算中国高新技术产业的Malmquist生产率指数，结果显示：中国高新技术产业全要素生产率总体呈下降态势，下降的主要诱因在于技术进步的衰退。高新技术企业平均资产规模和研发经费支出对全要素生产率增速有显著制约作用，而平均收入规模、区位熵、有效专利数量对全要素生产率增速有显著促进作用。促进高新技术产业全要素生产率增长的关键在于提升技术创新效率，突破高新技术产业发展的技术瓶颈；培育特色化高新技术产业集群，注重发挥产业集群的正向外溢效应；扶持中小企业和培育龙头企业并举，建设规模庞大、结构合理、和谐共生的高新技术企业体系。
