数字经济赋能制造业转型：从价值重塑到价值创造*

焦 勇

制造业行稳致远是经济高质量发展的重要压舱石，尤其在全球贸易保护主义抬头、外部环境不确定加剧的背景下，制造业对国内经济健康有序发展、社会就业大局稳定起到了重要支撑作用。但是近年来中国制造业转型面临“两端挤压”的发展困境：一方面，随着劳动力成本上升，原本被“锁定”在全球价值链低端位置和低附加值环节的中低端制造业面临越南、菲律宾等国家日益激烈的低劳动力成本竞争，愈发出现了“低端锁不定”的新局面；另一方面，发达国家积极部署高端引领的“再工业化”战略，依托创新驱动中国制造高端发展之路遭到发达国家的多重堵截，形式多样的非关税壁垒为中国制造业向高技术密集转型筑起高墙，高端制造的竞争优势仍处于不断孕育形成的发展阶段。除了“两端挤压”的发展困境之外，制造业自身的恶性竞争、低利润率水平等问题进一步降低了民间投资热情，在叠加国际、国内、产业等多种因素之后，制造业转型面临重重危机。

数字经济的深入发展正在深刻变革制造业的基础理念，成为推动中国经济高质量发展的强大动能。依托开放共享与高效利用的数据资源，有效实现多样化产品供给和异质性用户需求的精准匹配，推动制造业从规模化生产向个性化定制的转型，实现制造服务精准化和制造过程数字化。一是制造服务精准化。运用数字化优势和互联网优势基础，推动制造业模块与下游服务业模块相融合，提供更加个性化和精准化的产品和服务。海尔集团打造以实现顾客需求和顾客价值导向的物联网生态平台和系统，以“互联网+”和智慧化实现产业升级与产品更迭。二是制造过程数字化。通过将制造过程与互联网、大数据技术相融合，实现由传统制造向智能制造、数字制造的转型。青岛红领集团从制造端积极拥抱互联网，打造互通互联的智能数据共享系统，方便快速廉价地采集消费者的个性化体征数据，及时传递到服装定制的各道工序。个性化数据成为支撑人机合一、生产个性化高效廉价运转的灵魂。依托累积形成的大数据优势，服装版型设计从原本昂贵耗时的设计师创作转变成为大数据自动匹配的过程。发生在中国制造业变革领域中的众多故事充分表明，数字经济成为赋能制造业转型的关键。

从制造业产业链看，数字经济在制造业中的运用程度存在“U型”曲线关系。制造业研发设计端和销售端的数字化程度较高，制造环节的数字化水平不足。同时，即使是数字化应用程度较高的制造业两端，依然面临严重的外部依赖特征，这里存在两项重要证据：一是芯片高度依赖进口，2018年中国进口芯片达到4175.7亿件，进口金额达到3120.6亿美元；二是构成工业互联网、人工智能、大数据内核与基石的工业软件长期处于高度依赖进口的局面，计算机辅助设计、计算机辅助仿真等工业软件开发水平严重滞后于发达国家。总之，数字经济在制造环节和制造工序中的运用程度和创新水平仍显不足。

一、数字经济赋能制造业转型的维度

数字经济赋能制造业转型包含“投入—产出—企业—产业”四个维度，分别为“从要素驱动到数据驱动、从产品导向到用户体验、从产业关联到企业群落、从竞争合作到互利共生”的四个转变，构成制造业新模式、新业态和新理念的重要支撑。

(一)从要素驱动到数据驱动

制造业演变的历史长河中，最为重要的生产要素无非是资本和劳动，在此基础之上资本逐步拓展成为机器设备、厂房、原材料等，而劳动力则不仅包含熟练的产业工人，还包含富有管理技能的管理人员、富有创造力的企业家。建立在经典的生产模式之中，通过“流水线”将分工效率发挥到极致，以大规模生产降低制造业的固定成本，同步实现制造业物美和价廉两个维度的诉求。数据并没有成为制造业发展的要素，数字化也一直成为辅助原材料采购以及制造业产品销售的渠道而加以利用，成为辅助制造业发展的一项便利因素，并没有深度参与制造过程与制造环节。

数字经济赋能制造业转型的第一个维度体现在从要素驱动向数据驱动的转变。随着数字化的深度发展，数据正在充分渗透到制造的各个环节，成为变革制造理念的关键变量，推动制造业企业生产投入实现了从要素驱动到数据驱动的转变。数据资源同劳动、资本、能源一样，已经成为必需的资源，并且成为赋能型企业构建的重要基础，是提升制造业企业效率的关键。随着经济社会持续演进，逐步形成的海量数据因缺乏整合而没有获得充分挖掘与利用，企业为了获得有效数据资源所需要付出的成本极为高昂。所以在充分保障安全的前提下，以各级政府数据公开共享为引导，逐步推动行业、企业与消费者数据的合理公开，推动数据资源的合理流动，为多样化的人工智能应用情境提供基础支撑。从创新资源整合集聚看，以数字化推动创新元素的充分集聚，建立健全制造业数字化创新投入、创新产出与创新应用体系。同时，数据还需要同其他各种要素之间达到协同发展的状态，协同推进服务于制造业转型大局。

(二)从产品导向到用户体验

在传统制造业的发展理念之中，产品导向极为重要，这是因为在追求规模经济与追求差异化产品两者之间，规模经济成为企业考虑的首要因素。在汽车制造业利用福特制大幅度降低汽车生产成本时，顾客对产品的个性化需求交给了制造的最终环节——喷漆。追求极致的制造过程并生产大批量的产品，从而占领市场份额成为重点，顾客的个性化需求往往被抑制。

数字经济赋能制造业转型的第二个维度体现在从产品导向向用户体验的转变。制造业的发展逐步破除以生产过程、最终产品为核心，转而以满足用户需求、用户体验为原动力。所以，判断制造业转型的如何、升级的好坏，最重要的是能够让消费者在使用产品或享受服务中得到满足。“用户体验”是在不骚扰、不产生厌烦情绪的基础上满足用户需求，并令其在消费过程中感受到高兴、愉悦，甚至惊喜。成功的用户体验应该使产品设计更契合用户需求，通过信息与数据的黏合，考虑产品构造、功能质量和用户情感，实现从增加供给数量到提高供给质量的转变。当然，基于制造业接续转换的实际要求，制造业既要考虑到消费者的个性化需求，又要兼顾规模生产的成本优势，并且拥有庞大的人口规模与用户基数，推动制造业“适度规模定制”将成为制造业转型的未来方向。为此需要以消费者需求的多维数据为支撑，通过将多维数据进行跨层次整合，利用多变用户共生依赖和互补创新，实现提升用户价值的目标。

(三)从产业关联到企业群落

制造业关注于产业的关联性以及产业的区域集聚发展特征，企业的连接方式主要有两种，分别是产业维度的产业关联和地理维度的产业集聚。这种发展模式的确会促进生产技术效率的提升，但是也会面临路径依赖、环境污染等一系列问题；更为重要的是，企业之间的连接存在较大的不确定性与刚性双重特征，企业存续暴露出较多的外部风险。

数字经济赋能制造业转型的第三个维度体现在从产业关联向企业群落的转变。制造业内部企业之间的关系不再是简单的竞争或者合作的关系，而是形成以平台为主导的企业群落，企业之间从“产业关联”“地理集聚”等传统连接关系走向“产业生态”“虚拟集聚”的新型连接关系。平台本身即为重要的数据、技术的集散中心，具有开放特性，各要素捆绑所形成的经济利益激励着企业群落内部打破“信息孤岛”的藩篱。基于数字经济发展、信息技术突飞猛进的现实，企业群落成为制造生态丰富与发展的具体表现，形成依附于平台型核心企业的众多中小企业。从功能看，企业群落主要有两种类型，分别是上游支撑企业群落和下游应用性企业群落，并且两种类型企业群落的数量较多，共同形成“哑铃型”结构。制造业企业的逐步发展不单纯依据企业的投资意愿、企业的经营利润，更多地需要根据制造业生态演化并融入特定生态位，形成抱团取暖的企业群落。

(四)从竞争合作到互利共生

在传统制造业的发展过程中，推动产业规模提升、产业集群发展、产业链延伸成为重要手段。这些手段主要是通过利用规模经济、降低交易成本、范围经济等形式，带来制造业生产效率的提升和生产成本的降低，但是它们均没有逃脱已有的发展模式桎梏，制造业发展的本质特征和基本逻辑并没有改变。在一定的条件下，通过这些手段可以达到特定的发展目标，但是可以挖掘的发展潜力也愈来愈小。已有发展模式中，竞争与合作构成两种重要力量，若是将制造业比喻成为生态系统，那么处于相同位置上的制造业企业则面临竞争关系，而具有互补特征的企业——例如制造业互补商则处于合作关系。

数字经济赋能制造业转型的第四个维度体现在制造业生态领域，实现从竞争合作向互利共生的转变。第一，随着数据资源逐步成为推动生态系统演化的关键资源，在系统中起到支配作用的企业充当平台的作用，呈现出平台内“共生”与平台间“竞争”的关系。平台内部企业之间处于共生关系，虽然企业处于系统的不同位置，但是用户体验是它们所追求的共同目标。不同平台企业之间处于激烈的竞争关系，例如B2C市场中的天猫、京东和拼多多三家电商平台，处于激烈的竞争状态。第二，数字经济赋能制造业走向互利共生的复杂关系具有内在稳定性，形成价值共创的有机整体。不同平台型核心企业和上下游企业群落之间具备稳定的共生关系，平台内的参与主体的共同目标是提供满足消费者需求的产品与服务。不同平台型核心企业之间则存在稳定的竞争关系，并且这种竞争关系不仅是平台型核心企业的竞争，更是标准、规范、系统之间的竞争，竞争落后的代价不仅是平台型核心企业的衰落，更是以平台型核心企业所提供的技术标准、框架结构、生态系统的整体衰落。

二、数字经济赋能制造业转型的路径

数字经济赋能制造业转型的根本方式在于融合，推动数字经济与制造业的多维融合发展。所以应坚持数据驱动、创新驱动、需求驱动和供给驱动四轮驱动战略，引导制造业与互联网、研发端、服务业、新技术深度融合，为制造业转型提供强劲动能。

(一)数据驱动制造业与互联网深度融合

制造业的本质遵循福特制，流水线生产是实现规模经济的重要手段。面对互联网高速发展的世界经济潮流，制造业需要充分对接“互联网+”、大数据、云计算，大力推动工业互联网的创新发展，以互联网思维促进精准服务和定制化服务成为主流形态。制造业与互联网融合，第一要义是充分利用互联网的外部性，降低信息不对称，推动制造业销售和采购渠道互联网化。第二要义是发挥互联网所提供的大数据资源优势和云计算算法优势，促进制造业发挥“1+1>2”的协同效应，推动产品生产更加契合需求类型和需求层次，营造智能生产和智慧制造蓬勃发展的局面。第三要义是充分发挥互联网、大数据在制造中的主观能动性，变“冰冷”“机械化”的制造过程为充满创新、充满创造、充满期待的智慧过程(1)依托互联网进行深度学习，初始阶段互联网凭借人类经验进行学习，在较短时间内获得人类所掌握的知识，进而辅助制造业更好更快地发展，但是这种模式仍然需要凭借人类的主观能动性，在既有的认识框架下辅助设计与制造产品。高级阶段互联网通过程序设计在设定情景中自主学习，从而突破已有认知框架的限制，在穷尽多种可能之后，创造出令人惊喜的思路、方案、设计和产品，这也是制造业与互联网深度融合的未来方向。。

(二)创新驱动制造业与研发端深度融合

依靠数字经济推动全域视角下研发力量的整合，促进技术创新、模式创新、业态创新和制度创新焕发制造业蓬勃生机。制造业的创新发展绝不是短时间的政策供给和资金投入就能够获得重大突破的，技术诀窍的掌握是从0到1再到2不断爬坡过坎的过程，不可能一蹴而就，更不能急于求成揠苗助长。19世纪的“德国制造”还是区别于“英国制造”而被嘲笑的低端品牌，在细分得极为狭小的领域内经过长达百年的历史传承与发扬，德国制造才逐步成为高端制造的代表，众多隐形冠军企业也仅仅是在单一制造产品中获得绝对优势地位。所以制造业转型需要做好长期“卧薪尝胆”的思想准备，沉下心来修炼内功。要以更加积极的姿态继续推动“大众创业、万众创新”工作，推动制造业独角兽企业发扬工匠精神，精细培育懂技术、爱钻研的专业人才队伍，塑造精细制造和品质制造的涓涓细流，最终汇聚成为制造业高端发展的生命之洋。同时还需要培育全社会推崇企业家精神的氛围。制造业的发展不是一朝一夕的瞬移，需要长时间潜心钻研与传承，需要脚踏实地、真抓实干、勇毅笃行的企业家，不为热点领域所动，不为一时快钱吸引，不为资本市场裹挟，让制造业发展回归制造、回归产品、回归服务。

(三)需求驱动制造业与服务业深度融合

加快制造业服务化并不是“去制造业”，而是充分依托数据资源，推动制造业与服务业深度融合，更好地利用数据要素完成制造过程与需求满足过程的有效对接与无缝衔接。所以制造业转型既需要“上档次”，着重依托创新驱动和数据驱动；也需要“接地气”，加深以消费者需求为导向的制造业与服务业融合发展。制造业服务化的第一要义是投入服务化，制造业的投入要素从资本、劳动不断向技术、服务要素转移，加快制造环节与研发设计、市场调研、物流、管理咨询等与之相匹配的生产性服务业融合发展。制造业服务化的第二要义是产出服务化，直接面对消费者需求的生活资料生产的行业中，提供有形产品仅仅是完成其中的一个环节，而消费者需求的满足包含大量与之配套的相关服务业。加快提升制造业产出服务化水平与层次，高度重视制造与售后服务、维修保养、金融租赁等服务的融合，使制造企业的重心从产品生产向关注消费者需求转变，向综合性解决方案提供商转变，形成差异化竞争优势。

(四)供给驱动制造业与新技术深度融合

数字经济赋能制造业转型还有一个很重要的延伸方面也是大有作为的领域，就是推动制造业与新技术的融合发展。例如，数字经济变革制造业“减材制造”模式，实现以“3D打印”技术为基础促进“增材制造”手段蓬勃发展，推动3D打印技术在生物医疗、工业设计等领域的运用，尤其是以树脂、塑料以及生物材料为主，生产具有高精度、复杂化结构的工业模型等产品。又如，洛克汽车公司(Local Motors)的汽车外观是由3D打印技术完成，从而高效廉价地满足消费者的个性化需求。智能化生产等新技术将会促进制造业的变革与融合，制造业的发展不仅需要埋头苦干，专注于行业内的技术创新，还需要会干巧干，抬头看路，以积极与变革的心态拥抱新技术，抓住新机遇，引领新发展。

三、结论与建议

(一)研究结论

第一，数字经济的影响逐步从弥合信息不对称转向信息创造，数据也逐步演化成为一种赋能制造业转型的关键生产要素，走向直接参与制造环节与制造工序。基于数字经济的新特征和新趋势，数字经济逐步从带来既定社会福利的重新配置转向促进社会福利的提升，实现发展初期导致价值重塑、长期影响带来价值创造的作用机理，从而构建了数字经济赋能制造业转型的理论基础。

第二，数字经济赋能制造业转型的基本模式主要包含四个维度，分别为：从要素驱动到数据驱动、从产品导向到用户体验、从产业关联到企业群落、从竞争合作到互利共生。依托数字经济实现以用户体验为内核的制造业发展目标，推动形成以适度规模定制化的未来制造模式，制造业企业之间不再是产业层面和地理层面的连接，而是形成了以制造业生态系统为基础的企业群落，制造业生态不再是简单的竞争合作关系，而是走向了更加复杂的互利共生关系。

第三，数字经济赋能制造业转型的四条路径。一是坚持数据驱动制造业与互联网深度融合，以互联网思维促进精准服务和定制化服务成为主流形态，发挥互联网所提供的大数据资源优势和云计算算法优势，使得“冰冷”“机械化”的制造过程成为充满创新、充满创造性、充满期待的智慧过程。二是坚持创新驱动制造业与研发端深度融合，依靠数字经济整合研发力量，促进技术创新、模式创新、业态创新和制度创新并焕发制造业转型蓬勃生机。三是坚持需求驱动制造业与服务业深度融合，加快制造业服务化并不是“去制造业”，而是充分依托数据资源，推动制造业与服务业深度融合，更好地利用数据实现制造过程与需求满足过程的“有效对接”和“无缝衔接”。四是坚持供给驱动制造业与新技术深度融合，制造业转型不仅需要专注行业内的技术创新，同时还需要以积极与变革的心态拥抱新技术。

(二)政策建议

第一，提升制造环节与工序的数字化水平。制造业数字化不仅体现在采购与销售等两端环节，更应该聚焦于制造环节与制造工序。切实将大数据、互联网的优势运用到制造过程中，打通制造业不同设备、系统、数据和网络的内在关联，推动信息技术在制造业中的普及程度和融合创新程度，形成依托于信息互联互通的制造业综合集成系统，实现对客户需求的实时感知与快速响应。推动信息技术与技术工艺、智能装备、经营管理的深度融合水平，实现制造业全流程信息共享、实时交互和业务协同。充分发挥信息技术整合优化各类要素的优势，实现跨企业、跨产业、跨区域的网络协同，构建开放式组织体系。

第二，探索数字经济赋能的制造业新模式。大数据海洋成为未来制造业最为重要的关键生产要素，而后通过云计算对海量数据的优化处理能力，实现数据化制造、智慧化制造模式。运用数字经济突破产业链与价值链的垂直分布态势，重组制造业内部各种要素，实现制造业要素横向高效组合，进而形成制造业独具竞争力的商业运行模式。数字经济赋能制造业转型倾向于多产业的创新融合，推动数据资源和多种要素的共生共享，创建新产业生态系统，形成制造业全新的发展模式。

第三，培育数字经济赋能的制造业生态。充分利用数字经济赋能的强劲动能，推动制造业深度融合大数据、云计算、人工智能等新技术，实现制造业的衍生升级。依托于制造业与互联网、服务业的跨界融合，以精准的数字化服务提升制造业个性化水平，大力培育发展数字经济赋能的制造业新业态，实现跨时空的制造业服务化转型。准确把握科技发展前沿趋势和经济发展脉络，聚焦人工智能、物联网、车联网、虚拟现实、高端软件、集成电路、量子技术等领域，推进数字技术、信息技术异军突起，加速集成系统的创新性技术体系，为制造业领域新产业的发展提供技术基础。

本文原载于《经济学家》2020年第6期，转载过程中有删节。