引言

工业园区是我国经济发展和产业集聚的核心单元，既是我国实现制造强国战略、推动产业优化升级的重要载体，也是资源能源消耗和污染排放的集中区域^[1]。随着我国经济社会进入高质量发展新阶段，碳达峰碳中和以及减污降碳协同增效等新发展理念对工业园区建设提出了更高的要求，工业园区已成为绿色低碳发展转型的主战场^[2]。纵深推进生态文明建设促使清洁生产审核从单个企业的传统模式向园区整体延伸和转变，清洁生产审核已成为工业园区实现产业转型升级、污染排放控制与绿色低碳发展的有效抓手^[3]。

清洁生产审核方法是确保清洁生产工作有效实施的基础支撑^{[4, 5]}。传统的企业审核方法已经无法满足新形势下的清洁生产审核工作需要^{[6, 7]}。为此，我国已采取多项政策措施促进清洁生产审核方法更新。2020年，生态环境部发布的《关于深入推进重点行业清洁生产审核工作的通知》（环办科财〔2020〕27号）中明确提出要积极推动清洁生产审核方法创新，开发简洁有效的清洁生产审核工具，提高清洁生产审核实效^[8]。2021年，国家发展改革委等十部委联合印发《“十四五”全国清洁生产推行方案》，要求加强清洁生产领域应用技术创新性研究，探索建立具有引领示范作用的审核新模式^[9]。为了加快工业园区清洁生产审核方法开发和应用，生态环境部会同国家发展改革委同意58个工业园区开展清洁生产审核创新试点项目^{[10, 11]}。随着工业园区清洁生产审核工作的逐步推进，审核方法创新的必要性和紧迫性与日俱增。

近年来，我国学者从宏观和微观层面对工业园区清洁生产审核方法开展了大量理论研究和实践探索。在宏观层面上，学者们重点关注工业园区清洁生产审核框架思路^{[12, 13]}、程序步骤^[14]、评价方法^{[15, 16]}等研究内容。在微观层面上，相关研究主要涉及重点企业筛选方法^{[17, 18]}、清洁生产方案形成方法^[19]等研究方向。中观层面的研究相对较少，孙晓阳^[20]开展了工业园区产业链方案可行性分析案例研究；刘铮等^[13]阐述了中观层面清洁生产审核的内容和意义，并认为审核工作应主要关注企业间的清洁生产潜力，意在加强企业之间的合作，维护产业链的稳定。在清洁生产审核创新试点工作中，国家对工业园区中观层面清洁生产审核提出了具体要求，要充分考虑企业间资源要素配置、物质代谢和能源梯级利用情况，推动区域内优势互补、资源能源高效循环利用^[21]。目前，中观层面的清洁生产审核方法研究仍处于起步阶段，亟须拓展研究思路，创新审核方法，并开展案例分析。

社会网络分析方法是通过把个体间关系与社会系统结构结合，通过数学方法、图论法等来研究社会网络的关系结构及其属性的定量分析方法^[22]，可用来建立“宏观和微观”之间的桥梁。由于产业共生网络与社会网络具有诸多相似之处^{[23, 24]}，因此国内外众多研究者借鉴社会网络分析方法对产业共生网络结构进行分析研究。Schiller等^[25]研究了网络分析方法在工业生态学中的应用，并将其归类为社会物质网络分析，分析了网络分析的应用场景和局限性。Zhang等^[26]采用一系列社会网络分析的指标，对八个代表性的工业园区进行了定量研究，从而揭示不同产业共生网络的结构特征。Li等^[27]基于复杂网络理论，以宁夏回族自治区宁东煤化工生态工业园区为例进行了研究，从韧性的角度对共生网络的拓扑特性进行了分析。Han等^[28]选择中国最大的铝生产基地作为研究案例，收集了10年的深度数据，以社会网络分析指标揭示了新发工业园产业共生系统结构和整体性能的变化。杨丽花等^[29]以丹麦卡伦堡和广西贵港生态工业园为例，应用社会网络分析方法定量分析了典型生态工业园的结构和网络特征。前述研究成果表明，社会网络分析方法可作为工业园区中观层面产业共生网络的一种有效分析工具^[30]，被广泛用于工业园区产业网络的结构特征研究，但尚未将其用于工业园区清洁生产审核工作中。

基于此，本文结合国家政策要求及工业园区清洁生产审核工作需求，通过引入社会网络分析方法，创新性地提出一套工业园区中观层面的清洁生产审核方法，并选取代表性园区进行案例分析，旨在进一步完善我国工业园区清洁生产审核方法学体系，为工业园区的清洁生产审核工作提供方法学参考，进而提升企业间的资源要素配置、物质代谢和能源梯级利用水平，促进工业园区内部优势互补和资源能源高效利用，助推工业园区实现高质量发展。

1 工业园区中观层面清洁生产审核方法构建

本文首次将社会网络分析方法应用于清洁生产审核中，从产业共生网络的角度创新性地提出一套工业园区中观层面的清洁生产审核方法。该方法分为5个步骤，包括现状调研与梳理、模型构建与指标选择、问题筛查与分析、清洁生产方案拟定、方案校验与实施，技术路线图见图 1。

1.1 现状调研与梳理

第一步是现状调研与梳理，目的是调研收集工业园区产业共生网络相关信息，为后续模型构建、问题筛选和清洁生产方案制定提供基础资料。本阶段的工作重点是通过现场调查、座谈交流、数据搜索等方式，收集工业园区相关的规划、企业工艺及产品等有关信息以及相关研究报告等资料，以了解园区的现状情况。结合已收集的资料进行园区产业网络分析，梳理企业间的链接关系，包括上下游产业链、固废资源化利用、废水资源化利用以及能量梯级利用等，并根据梳理出的产业关系构建工业园区产业链网图。

1.2 模型构建与指标选择

第二步是模型构建与指标选择，目的是创建工业园区产业网络模型并筛选分析指标，从而确定审核过程中的研究对象及研究方法。本阶段的工作重点是根据工业园区的产业链接关系，利用UCINET软件建立工业园区产业共生网络数据矩阵，并利用NetDraw软件进行可视化分析，从而建立园区的产业共生网络模型。

为了分析产业共生网络的整体及局部特征，本文选择以下指标进行分析：

（1）网络密度。网络密度可表征各个企业节点之间联系的紧密程度，为节点间实际共生对接数量与网络中最大对接数量之比。共生网络密度与企业间的共生关系数呈正比^[31]，共生网络密度越大，则该园区企业间的共生对接越频繁，园区的循环利用程度就越高。

（2）簇系数。簇系数是衡量节点集聚程度的参数，与网络的局部聚集水平正相关^[32]，取值区间均为[0, 1]，可以表征工业园区内产业的局部聚集水平的高低。

（3）中心性。中心性是社会网络分析中的一项重要指标^{[33, 34]}，用以表达网络中的节点在整个网络中所在中心的程度。中心度表示企业节点的中心性特征^{[35, 36]}，采用度数中心度、接近中心度和中间中心度来进行表征。中心势表示整个工业园区产业共生网络的中心性趋势，采用度数中心势、中间中心势和接近中心势来表征。

（4）平均路径长度。平均路径长度指遍历所有节点对之间距离的平均值，可反映各企业间的物质、能量等交流情况和企业间信息传递的便捷程度。

（5）核心—边缘结构。核心—边缘结构分析将所有节点分为两类：一类是具有紧密联系的群体，即核心群体；另一类则是相互间很少有联系的群体，即边缘群体。核心—边缘结构分析就是分析节点在网络中的重要程度，区分出核心区和边缘区，其中核心区成员与边缘区成员相比在网络中处于优势地位^[37]，此项指标研究的主要目的是找出产业网络中哪些节点处于核心位置，哪些节点处于边缘位置^{[38, 39]}。

（6）凝聚子群。凝聚子群是网络中存在的子结构，是测量网络结构的重要指标之一。本文采用凝聚子群分析中的派系分析方法，在一个网络图中，派系指的是至少包含3个节点的最大完备子图^[40]，通过派系分析可以找出那些任意两个成员间都在进行物质和能量交流的小团体。

1.3 问题筛查与分析

第三步是问题筛查与分析，目的是对工业园区现状产业共生网络进行诊断，分析存在的问题及产生的原因，为清洁生产方案的制定提供依据。本阶段的工作重点是针对工业园区的产业共生网络结构进行网络整体特性及局部特性的分析，从稳定性、连通性、灵活性等角度分析网络结构的特性，并研究网络中关键节点的情况，筛查整个网络存在的问题并分析其产生的可能原因。

1.4 清洁生产方案拟定

第四步是拟定清洁生产方案，目的是对前述分析过程中产生的清洁生产建议进行系统汇总和梳理，为下一阶段的方案校验提供初步可行的清洁生产方案。本阶段的工作重点是结合工业园区的实际情况，针对前述发现的产业共生网络问题，综合考虑可采取的资源、能源循环利用或能量梯级利用等措施，拟定工业园区中观层面清洁生产方案。

1.5 方案校验与实施

第五步是方案校验与实施，目的是对拟定方案的效果进行分析校验，最终确定可行的方案并实施。本阶段的工作重点是将拟定的清洁生产方案应用到产业共生网络中，研究其网络结构演变情况，分析其是否能够提升网络结构的性能，分为两种情况：如不能提升整体网络的性能，则需要进一步地进行修正，可采用补充调研或专家咨询等方式，提出新的措施建议；如可以有效提升整体网络的性能，则可以判断拟定的清洁生产方案具有可行性，从而确定最终的方案并推动实施。

2 案例应用与结果分析

本文以某国家级经济开发区（以下简称“Y开发区”）为例开展中观层面清洁生产审核研究并分析方法的有效性。Y开发区是国务院批准设立的国家级开发区，近年来其围绕石油化工、制浆造纸、油气储备、港航物流等主导产业，持续优化产业布局，努力打造区域经济高质量发展新的增长极，先后获得“国家首批新型工业化产业示范基地”“国家循环化改造示范试点园区”等称号。

2.1 园区现状调研与梳理 2.1.1 现状调研

以Y开发区为应用研究对象，笔者在2022—2023年对Y开发区开展了多次现场调研工作，期间分别对园区管委会以及27家主要企业进行了现场走访和座谈交流，深入了解了开发区的产业发展以及各企业间的物质和能量流动情况。本文相关研究数据主要来源于园区和企业的座谈记录、园区和企业规划、相关统计信息以及研究报告等资料。

2.1.2 企业链接关系梳理

图 2为Y开发区的产业链网示意图。由图中可以看出，开发区产业共生体系主要由石油化工和制浆造纸等主导产业企业以及园区污水处理厂、热电联产设施以及固废处理厂等基础设施类企业构成，此外还有废酸回收、废气利用、废矿物油回收、汽油抗爆剂以及电池材料、防水材料、改性ABS等新型材料制造企业参与到了产业共生体系中。目前，开发区石油化工类产业链正逐步向下游延伸，基础设施也正逐步完善，整体产业协作程度正处于逐步提升的过程中。

2.2 网络模型构建与指标选择

在Y开发区产业网络中，各企业间形成一种以交换产品、副产品、废弃物或余热为基础的网络联系，即形成共生对接关系。将图 2产业链网中的各企业视为网络节点，有共生对接的企业关系设为1，无对接的企业关系设为0，则可构建企业间的共现矩阵，导入UCINET 6软件，并采用NetDraw进行可视化分析，得到产业共生网络模型如图 3，共包括27个节点，76条边。本文选择网络密度、簇系数、中心性、平均路径长度、核心—边缘结构以及凝聚子群等6项指标来进行后续的分析研究。

2.3 问题筛查与分析 2.3.1 网络局部特性分析

采用软件对开发区产业网络的中心度进行计算，各节点中心度相关结果统计见表 1，各节点的中心度分布情况见图 4a。

从度数中心度来看，Y开发区产业网络的度数中心度平均值为2.815，最大值为C19（污水处理厂）（17.000），其次为C2（石油炼化）（11.000），最小值为C1、C4、C5、C14、C15、C22~ C27等企业（1.000），结果表明C19、C2为网络中的核心点。

从接近中心度来看，接近中心度的值越小，说明该节点越处于网络的核心位置，对其他节点及整体网络的影响力越大；反之，接近中心度的值越大，说明该节点处于网络的边缘，对其他节点及网络的影响力越弱。由计算结果可知，C19（污水处理厂）接近中心度最大，其次为C2（石油炼化），说明前述二者处于网络的核心位置，对其他节点的影响力较大，这也同度数中心度的计算结果相吻合。

从中间中心度来看，中心度较高的为C19（污水处理厂）、C2（石油炼化）、C3（制浆造纸）等企业，即前述节点为开发区网络中控制资源的重要节点。结合Y开发区的实际情况来看，污水处理厂接纳来自大部分企业的污水，同时提供中水供企业回用，而C2和C3则为开发区的重要产业支柱，分别为其他相关下游企业提供生产原料或余热，因此成为整个网络的关键点。

2.3.2 网络整体特性分析

（1）网络密度分析。采用UCINET软件进行计算，得出Y开发区的产业共生网络密度为0.108，标准差为0.311，Y开发区产业网络共包含27家企业，同其他工业园区的研究对比见表 2。

由表 2中数据可知，Y开发区的产业网络密度同丹麦卡伦堡生态工业园、贵港生态工业园、南海生态工业园，以及沈阳铁西生态工业园等国内外先进园区还有较大差距，说明当前开发区产业网络各节点间产业合作程度及信息流动性比较低，产业集聚度水平相对偏低。

（2）簇系数分析。通过软件计算可知，Y开发区整体簇系数为0.238，加权簇系数为0.079。相比于丹麦卡伦堡生态工业园和贵港生态工业园，本文所述开发区聚类系数偏小，说明开发区产业网络中各成员直接联系密度较小，中介联系仍占较大比例，网络的稳定性稍弱。

（3）网络中心势分析。经计算，Y开发区产业共生网络度数中心势、接近中心势、中间中心势分别为56.66%、52.46%和60.01%，从指标数值来看，网络整体具有较高的中心势，说明处在中心地位的企业较少，网络的接近集中趋势较高，且某些企业对资源和信息的控制程度较高，网络中存在核心节点企业。

（4）平均路径长度分析。经计算，Y开发区产业网络的平均最短距离为2.362，即网络中所有的节点之间平均最多需要通过2.362条边即可联系起来。由表 2可知，丹麦卡伦堡和广西贵港生态工业园产业网络平均路径长度分别为2.110和2.236，本文所述开发区网络平均最短距离稍低于前述先进园区，说明开发区的产业网络复杂性仍偏弱。

（5）核心—边缘结构分析。通过软件分析，可以根据企业间共生网络关系的强弱将Y开发区产业共生网络的企业分为两个区域：核心区和边缘区。核心区的企业主要有C2、C3、C9、C11、C12和C19；边缘区企业包括C1、C4、C5、C6、C7、C8、C10、C13、C14、C15、C16、C17、C18、C20、C21、C22、C23、C24、C25、C26、C27。核心区和边缘区企业的网络密度见表 3。由表中的数据可以看出，开发区核心区域密度为0.533，边缘区域密度为0.019，边缘区域密度过小，这主要是由于边缘区域的企业大多位于产业共生网络的最后一级，产业共生链接关系较少。因此，在后续清洁生产工作中，应当重点加强边缘区域的网络密度，增加产业链接数量，提升资源能源循环利用水平。

（6）凝聚子群分析。通过派系分析可以找出产业共生网络中任意两个成员都存在交流的小团体，Y开发区的派系分析结果如表 4所示。通过派系分析结果可知，C19和C2两家企业派系重叠性很高，分别出现在6个和5个派系中，说明这两家企业同其他成员进行了大范围的物质或能量交流。C9、C10、C11、C12、C13、C17仅参与了2个或1个派系，说明它们的交流范围较窄，但它们是局部网络的重要成员，起到了桥梁作用；而其他企业未形成派系，表明其同园区内企业的物质和能量交流非常单一，需要进一步研究开发其潜力。

2.4 清洁生产方案的初步拟定

由前述分析可知，Y开发区整体的网络中心性较强，簇系数、网络密度较低，平均路径长度较长，反映了开发区目前存在产业共生网络稳定性弱，非核心企业间物质或能量联系较少等问题。针对前述问题，结合开发区未来发展规划及企业的发展战略，拟提出以下中观层面清洁生产方案：

（1）C19（园区污水处理厂）产生的部分中水回用于C7（石油化工）生产用水。

（2）C18（天然气热电联产项目）向C22（建筑防水材料生产）输送蒸汽。

（3）C17（生物质热电联产项目）扩增产能，向C2（石油炼化）和C16（石油化工）进行供热。

（4）C3（制浆造纸）、C4（造纸）、C5（造纸）企业废油桶送往C7（石油化工），进行综合利用。

2.5 拟定方案的校验 2.5.1 产业共生网络变化情况

前述中观层面清洁生产方案实施后的园区产业共生网络模型见图 5。从图中可以看出，在保持节点数（27个节点）不变的情况下，边数达到了90条，比清洁生产方案实施前增加了14条，产业共生网络中企业成员间的联系明显增加。

2.5.2 网络特征演变情况对比分析 2.5.2.1 网络局部特性变化分析

清洁生产方案实施后节点中心度统计情况见表 5，各节点中心度分布情况见图 4b。

由表 5中数据可知，清洁生产方案实施后度数中心度（绝对值）和接近中心度（相对值）均值分别增加了18.40%、6.33%，中间中心度均值降低了10.88%；由图 4b可知，C19、C2仍为网络中的核心点，且由于清洁生产方案的实施，增加了C7（石油化工）同其他企业间的联系，使其成为产业网络中控制资源的重要节点，其核心位置仅次于C19和C2。

2.5.2.2 网络整体特性变化分析

（1）网络密度对比分析。实施清洁生产方案后，Y开发区产业网络密度为0.128，比实施前（0.108）提高了18.519%，网络成员间的链接关系有了较大幅度的增强。

（2）簇系数对比分析。实施清洁生产方案后，Y开发区产业网络整体簇系数为0.452，比实施前（0.238）提高了89.916%，网络中各成员直接联系变紧密，网络系统的稳定性增加。

（3）中心性对比分析。实施清洁生产方案后，Y开发区产业网络度数中心势和接近中心势分别增加了1.92%、6.33%，中间中心势降低了1.19%。前述数据变化说明，通过实施清洁生产方案，产业共生网络中节点间的联系增加，网络成员间的接近集中趋势增加，且随着企业间物质和能量关系的增加，原处于网络边缘的成员同网络中其他成员联系程度增加，提高了网络系统的稳定性。

（4）平均路径长度对比分析。清洁生产方案实施后，Y开发区产业共生网络成员间的平均最短距离变为2.214，比实施前（2.362）缩短了6.27%，说明由于清洁生产方案的实施，加强了企业间的沟通联系，更有利于系统内物质和能量的交流，从而提高网络的稳定性。

（5）核心—边缘结构分析。清洁生产方案实施后，核心区的企业主要有C2、C3、C7、C9、C17、C19；其余为边缘区企业，核心区和边缘区企业的网络密度见表 6。由表中数据可以看出，Y开发区核心区域密度和边缘区域密度较方案实施前都有较大增加，尤其是实施后边缘区域的网络密度（0.024），较实施前（0.019）提升了26.3%；这主要是由于清洁生产方案中提出了较多边缘区企业的物质和能量循环利用措施，增加了企业间的链接，从而提升了整个园区的网络性能。

（6）凝聚子群分析。Y开发区在清洁生产方案实施后的派系分析结果如表 7所示。通过派系分析结果可知，清洁生产方案实施后可大大增加网络中的派系数量，派系从6个增加到12个，同时派系中最大成员数量也从3个增加到4个。这表明，当初步筛选出的清洁生产方案实施后，有更多的企业成员参与到各个派系的交流中，整个产业共生网络的连通性增强，产业循环的通道增多，整体的资源能源利用效率也将会进一步提升。

2.6 成效评估分析

通过前述分析可知，拟定的清洁生产方案在实施后可整体提升产业共生网络的性能，增强了成员间的交流，提高了网络稳定性和连通性，具有较高的产业促进潜力。为了验证基于社会网络分析的清洁生产审核方法的具体成效，本文对清洁生产方案实施后的效益情况进行了评估：

（1）C7（石油化工）水煤浆用水采用C19（园区污水处理厂）产生的部分中水来替代原先采用的自来水，使用量为200 t/d。方案实施后可在一定程度上提升Y开发区的中水回用率的同时减少水污染物排放量，预计化学需氧量和氨氮的减排量分别约为3t/a和0.3t/a。

（2）C18（天然气热电联产项目）向C22（建筑防水材料生产）输送集中供热蒸汽156.4 t/h；C17（生物质热电联产项目）扩增产能，向C2（石油炼化）和C16（石油化工）进行供热，集中供热量分别为100 t/h和7 t/h。两项措施实施后，Y开发区集中供热比从5.19%提高到13.80%，预计二氧化碳的减排量约为15.744万t/a。

（3）C3（制浆造纸）、C4（造纸）、C5（造纸）三家企业将废油桶送往C7（石油化工）进行综合利用，预计每年可减少约9413.3 kg的危废处置量，节省危废处置成本约4.24万元/a，同时也在一定程度上提升了Y开发区的资源综合利用水平。

综上，本文提出的基于社会网络分析的清洁生产审核方法可以有效指导中观层面清洁生产问题的筛查和提升方案的制定，且方案实施后能够促进工业园区的资源能源利用水平的提升，推动工业园区实现减污降碳协同增效，具有一定的应用前景。

3 结论与建议

本文提出了一套工业园区中观层面的清洁生产审核方法，并选取Y开发区进行案例分析，得到以下结论：

（1）本文从产业共生网络的视角分析工业园区企业间的物质和能量关系，创新性地将社会网络分析方法应用到清洁生产审核工作中，从中观层面构建了工业园区清洁生产审核方法，设计了应用该方法的五个步骤，包括现状调研与梳理、模型构建与指标选择、问题筛查与分析、清洁生产方案拟定以及方案校验与实施，并提出每个步骤的工作目的、重点任务、所需数据、参数指标等技术要素，为工业园区应用该方法开展中观层面清洁生产审核提供了技术指南。

（2）通过案例研究发现，Y开发区处于网络密度较低、网络传递性较差、整体稳定性较弱、抵抗外部风险能力较差的状态。本研究针对产业共生网络分析过程中发现的问题，拟定了相应的清洁生产提升方案，可以整体提升Y开发区产业共生网络的性能，增强成员间的交流，提高网络稳定性和连通性。方案实施后，Y开发区内的资源能源利用水平有了一定幅度的提升，对于推动Y开发区的减污降碳协同增效具有重要作用

（3）本文提出的工业园区清洁生产审核方法在Y开发区有一定应用效果，表明社会网络分析可以运用到工业园区清洁生产审核工作中，可以为促进工业园区内各企业间的资源要素配置、物质代谢和能源梯级利用提供依据和参考。该清洁生产审核方法具有一定的应用效果和推广前景，有助于进一步完善工业园区清洁生产审核方法学体系。

（4）在综合考虑数据的可获得性和方法的可推广性的前提下，本文在审核方法的构建过程中仅讨论了园区物质流和能量流构成的产业共生网络。由于缺乏信息流相关数据，本文没有考虑信息流对工业园区产业共生网络的影响，在后续研究中可结合实际进一步考虑信息流的作用。另外，由于社会网络分析的复杂性，本文在研究中仅考虑了工业园区内各企业节点间的关联性，没有考虑节点间关系的权重和方向性，因此可能会忽略产业共生网络的某些潜在特性，这也是后续开展深入研究的重要方向之一。

基于以上研究结论，本文提出如下政策建议：

一是深入强化工业园区中观层面的清洁生产审核和成效评估。工业园区内部企业间的关系和互动对园区整体清洁生产水平的提升至关重要，政策制定者应当鼓励和加强对中观层面开展清洁生产审核。通过分析园区内部的网络结构，识别关键节点和潜在的合作机会，可以更有效地推动资源和信息的共享，促进企业间的协同减排和清洁技术的应用。此外，还应建立一套综合评估体系，用以监测和评价清洁生产措施的实施效果，确保清洁生产目标的实现和持续改进。

二是加快完善工业园区清洁生产审核方法学体系。本研究表明，社会网络分析可以为工业园区清洁生产审核提供新的定量分析工具和方法，政策制定者可进一步支持研究和开发相关的清洁生产审核方法，以提高审核的科学性和实用性。为进一步完善工业园区清洁生产审核方法学体系，还需要制定和推广相关的审核指南和标准，以及开发相关的培训和技术支持。同时，还应当鼓励创新，支持各工业园区根据自身特点和需求，定制审核方法，以更好地适应不断变化的外部环境和内部条件。

三是着力提升工业园区清洁生产数据资源管理能力。建议进一步推动出台相关政策文件，建立健全工业园区清洁生产数据资源管理制度；建立和完善工业园区清洁生产数据的收集、存储、处理和分析体系，确保数据的准确性和时效性；并对相关数据资源实施分类分级管理，根据不同行业特点和需求，制定相应的数据管理标准和规范。同时，还应鼓励利用大数据、人工智能等数智技术提高管理效率，提高数据管理能力。通过前述措施，可以有效提升工业园区清洁生产主管部门、园区及企业的数据资源管理能力，为工业园区清洁生产审核的研究和实施提供坚实的数据支撑，从而有效地促进工业经济的绿色低碳转型，实现工业园区的可持续发展。