加快数字技术赋能增效 驱动制造业转型创新
2024-07-24     □陈林 来源:经济参考报
在福建省福州市网龙网络公司的VR体验中心,一名参观者(左)在体验中小学虚拟实验室。 新华社记者 魏培全 摄

党的二十大报告同时为数字经济与制造业提出了新时代的两大发展要求——对于数字经济,要“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合”;对于制造业,要“推动制造业高端化、智能化、绿色化发展”。在新时代,这两个不同的产业发展战略是紧密交织在一起的,具有显著的顶层设计特征。随着新一代信息通信技术的发展与“十四五”时期相关产业政策的陆续出台,数字经济与实体经济深度融合势必成为中国经济高质量发展的重要驱动力。

数字经济对实体经济具有赋能增效性

从产业升级的视角来看,数字经济不同于农业经济、工业经济,是一种融合型经济,对制造业等实体经济具有巨大的赋能增效性,主要具有以下特征。

第一,数据成为新的关键生产要素。一般认为,生产成本下降性、供应能力无限性、应用前景广泛性是关键生产要素具有的三个特征。在数字经济时代,随着制造业数字化转型升级的不断推进,大量工业传感器、控制器被广泛应用于生产工厂,只要生产不停止,新数据的产生就具有无限性;而工业互联网、云计算、人工智能等技术的发展使得分析处理得到有效数据的生产成本是不断降低的;最后,随着新一代数字信息基础设施的布局建设,经济社会实现万物互联,人类活动的方方面面都将被数据化描绘,因而数据的应用场景具有广泛性。当前,数字经济赋能制造业,主要包含两方面作用,一是作为一种全新的生产要素直接参与生产函数,推动生产可能性曲线外移;二是在大数据分析的基础上生成一种更高效的生产方式,尽可能合理配置其他资源,提高劳动、资本、土地等其他生产要素的边际产出,确保生产点最大限度落在生产可能性边界上。

第二,数字化设施成为经济社会基础设施。在工业经济时代,内燃机和电力在制造业生产中的广泛应用使得石油、天然气等管道交通运输设施和电网设施成为制造业发展的基础设施。在数字经济时代,数字化基础设施主要包含两方面内容,一是新一代数字信息基础设施,数字技术的发展使得数据成为制造业生产的关键要素,5G基站、数据中心、工业互联网、物联网、大数据计算中心等数据储存、传输和计算的设施装备自然也就成了支撑制造业高效生产的新基础设施;二是经数字化、智能化改造后的传统基建及其细分领域,包括智慧交通、智慧电网等。

第三,长尾效应与规模经济兼具。一直以来,制造业企业存在两种不可兼具的生产模式。一种是规模化生产模式,认为标准化的规模生产可以提高生产效率,降低平均生产成本。这种生产模式随着“福特制”流水线的广泛应用,成为制造业企业的主流生产模式。另一种生产模式则强调满足个性化需求,在数字技术出现以前,这类企业多是打造高端奢侈品牌,往往规模较小,难以形成规模经济。在数字经济时代,制造业企业一方面通过应用物联网、移动互联网、大数据等信息技术,可以大规模精准匹配客户需求;另一方面数字化、智能化改造后的智能工厂也可以对标准化的生产工序进行科学拆解、快速重组,从而满足各类个性化产品的研发设计和生产制造,兼具规模经济与长尾效应。

数字经济赋能制造业转型升级的核心内涵

制造业数字化转型升级本质上是产业升级的一种全新模式,其核心内涵可以归结于熊彼特创新理论中的五大创新,即产品创新、技术创新、市场创新、资源配置创新以及组织创新。

一是产品创新。一方面,数字化转型升级带动了各类新型工业传感器、控制器等产品如“雨后春笋”般出现,还包括针对制造业企业相关的各种控制系统、平台数据采集开发工具等软件产品的研发。这些新产品会逐渐代替或应用于原有旧生产设备。另一方面,制造业数字化转型升级的产品创新还体现在数字技术与传统产品的融合上,如互联网汽车以及智能洗衣机、智能冰箱等智能家居。

二是技术创新。制造业数字化转型升级要将企业的生产经营活动转变为标准化数据,从而指导和优化企业生产方式。这一过程形成了数据收集、储存、挖掘、应用等一系列技术创新,包括人工智能、大数据、区块链、云计算、物联网等数字技术。

三是市场创新。新产品和新技术的应用自然也开辟了许多新市场。制造业数字化转型升级的广泛应用带动了数字信息基础设施的发展,包括5G基站、数据中心、大数据计算中心等基础设施以及工业机器人、智能机床等无人化配套设施;同时也加速了传统基建及其细分领域的数字化改造、如智慧城市、智慧物流、智慧电网等,从而开拓了以先进制造业和高技术制造业为主的新兴制造业市场。此外,在传统的生产方式下,制造业厂商往往聚焦于需求曲线头部,而忽略了需求曲线尾部的广阔市场。数字平台的兴起整合了小众化、个性化需求,与供给端产生有效连接,从而激活了长尾市场活力。

四是资源配置创新。随着数字经济在制造业领域的深入发展,企业本身或专业信息公司会慢慢形成集生产信息、销售信息等于一体的大型数据库。这些数据经过云计算、大数据分析之后,会成为一种全新的生产要素,将原本分散的工厂、设备、仓储等串联起来,实现供应链与产业链各个环节的无缝衔接,优化整个生产流程,形成更为高效的资源配置方式。此外,制造业数字化转型升级还将有力打破“以产定销”的传统配置模式,使得“以销定产”成为可能,从而减少供需不匹配、产能过剩等问题。

五是组织创新。在工业经济时代,科层制以其纵向管理层级的明确划分和横向各职能部门的清晰分工,成为当时最为高效的组织结构。但这种自上而下的管理链条侧重于企业内部管理,对外部市场的动态变化响应迟缓,而数字化转型升级带来的网络化协同制造、大规模个性化定制等新模式则要求企业能够针对市场需求快速做出反应。因此,制造业数字化转型升级的过程会不断驱动企业组织结构从金字塔式的科层结构向减少管理层级、增加管理幅度的网络化、扁平化组织结构转变。

数字经济赋能制造业转型升级的路径选择

数字经济赋能制造业转型升级是产业发展从要素驱动、投资驱动到创新驱动的新发展阶段。在创新驱动下,五大创新催发了产业结构高度化、价值链高度化和加工程度高度化三条路径,从而最终实现制造业企业产能的扩大和生产效率的提高。

一是产业结构高度化。在制造业数字化转型升级实践中,这种产业结构的高度化表现为劳动生产要素由低技能劳动主导向高技能劳动主导转变、资源依赖型制造业向知识技术密集型制造业转变。首先,在产品创新和技术创新驱动下,传统的低技能体力劳动乃至低水平的脑力劳动正逐步被更为先进、高效的工业自动化和智能化解决方案所取代,而与底层操作系统、专业工业软件的编程开发以及传感器、控制器等产品的使用维护相关的职位需求则会不断扩大,促使高技能的专业工人不断取代低技能劳动进入制造业领域。其次,数字经济作为一种通用目的技术,在与制造业进行深度融合的同时,其市场创新也驱动了信息和通信产业、装备制造产业、新材料等高技术产业的发展,提高了知识技术密集型制造业在整个制造业中的比重。

二是价值链高度化。在数字经济时代,数字技术将重塑制造业产业价值链,助力制造业企业向价值链两端攀升。首先是向上游攀升,制造业企业对数字化转型的需求将倒逼ICT技术的发展,在产品创新驱动下加速了制造业企业向上游的5G技术、关键工业软件、底层操作系统、核心芯片等研发设计环节延伸。其次是向下游攀升,即制造业服务化。在数字经济出现以前,制造业服务化面临的主要难点就在于缺乏信息交流平台,从而导致制造业企业基于自身产品提供增值服务的成本太高。而在市场创新和组织创新驱动下,数字经济与制造业的融合为制造业企业了解顾客需求、制定个性化服务和综合解决方案提供了可能。通过物联网、移动互联网、大数据等信息技术的应用,制造业企业可以精准匹配客户需求,实现产品市场的长尾效应,而且随着制造业服务化的不断深化,部分龙头制造业企业会逐渐转向以服务型制造为主,专业的第三方网络服务平台也会逐渐兴起。在国外,惠普、戴尔以及IBM等计算机企业很早就开始向服务型制造转型,当前我国的服务型制造也在逐渐兴起成型。

三是加工程度高度化。不同于价值链高度化,加工程度高度化更侧重于“微笑曲线”弧度的减少。制造业中端环节往往是标准化的流水线作业,因此单位产品的附加值和利润受数字技术的影响要大于研发设计与品牌营销环节。这决定了在数字化转型升级过程中,中端环节获得的价值增值要更大,从而促使“微笑曲线”向“浅笑曲线”转变。这条产业升级路径多存在于传统劳动密集型制造业企业中。这类企业虽然较难在上游的研发设计环节和下游的品牌营销环节实现产业价值链突破,但仍可以通过不断提高自动化、数字化水平持续降低加工制造环节的生产成本和组织运营成本,实现产品附加值升级。

(作者系暨南大学产业经济研究院教授、《暨南学报(哲学社会科学版)》主编)

  凡标注来源为“经济参考报”或“经济参考网”的所有文字、图片、音视频稿件,及电子杂志等数字媒体产品,版权均属经济参考报社,未经经济参考报社书面授权,不得以任何形式刊载、播放。