中国数字经济的高质量发展与市场监管政策研究

张伟　朱静静

摘 要：工业4.0是未来中国经济实现高质量发展的关键。中国在工业4.0的不同领域已经取得了令人瞩目的成就，包括宽带网络的扩张、工业机器人增长、人工智能技术发展以及大数据行业的繁荣。然而，中国工业4.0的发展与发达国家相比仍有较大差距，整体水平相对较低，再加上中美贸易战、科技战升级对中国工业4.0相关行业领域的打压，并且其自身存在产业结构错位、产品质量与创新能力低等问题，中国工业4.0的发展面临多方面的困境。因此，需要通过竞争政策代替选择性产业政策、灵活开放的市场准入政策、创新市场机制、构建技能型人才培养体系等市场监管政策工具来促进中国工业4.0的快速发展。

关键词：工业4.0;高质量发展;市场监管;政策工具

一、引言

工业4.0的概念最早出现在德国汉诺威工业博览会上，此后在全球范围内引發了新一轮的工业转型竞赛。2013年，德国政府在其《德国2020高技术战略》中引入了工业4.0的概念，并将其确定为支持新一代工业技术研发的十大未来项目之一。德国的学者和商人将工业4.0的概念视为由智能制造或革命性生产手段主导的第四次工业革命，人们可以充分利用计算机信息技术与网络空间和云计算等先进技术的结合，即信息物理系统，改变整个制造业的智能生产系统[1]。此后，许多国家，特别是那些有意恢复制造业生产能力并促进就业的发达国家，以及迫切寻求升级产业结构的发展中国家，都希望凭借工业4.0建设找到实现国民经济进一步发展目标的途径。因此，工业4.0逐渐成为全球流行的国家战略。

工业4.0以信息网络技术、数字化制造技术应用为重点，倡导智能制造、计算机信息技术与网络空间的深度融合。通过工业4.0建设，加强制造领域前沿技术、关键共性技术等的攻关，发展智能制造、促使生产设备改进更新、先进技术不断创新与应用，推进能源效率提高、绿色生态、可持续发展的生产模式变革，建设以先进制造业为核心的现代化经济体系。工业4.0推动了互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，做大做强实体经济，促进产业转型升级、新旧动能转换和经济可持续发展，是推动国民经济实现高质量发展的重要支撑。在中国当前的高质量发展阶段，工业4.0的作用日渐突出。

二、中国工业4.0的发展现状

基于工业4.0的定义和内涵，以及工业4.0所具备的制造业数字化、智能化，互联网技术与传统制造业融合等特征，本文选择宽带网络的覆盖范围、工业机器人的应用、人工智能产业的快速发展以及大数据产业的扩张等四个方面的指标和数据来评价中国工业4.0的发展现状。

（一）宽带网络的普及

宽带网络是国家战略性公共基础设施，也是工业4.0计划的关键基础架构。工业4.0的构建基于连续流量和大量工业大数据。工业价值链各环节的信息传输以及企业内部各部门的数据传输都离不开宽带网络。尤其是智能生产和智能工厂的发展，更需要强大的网络带宽容量的支持。

伴随着工业4.0的建设，中国固定宽带的使用量增长很快。《中国宽带发展白皮书（2019年）》中的数据显示，网络用户总数和固定宽带用户规模均呈现稳定增长的趋势，2018年，它们的规模分别达到8.29亿和4.07亿。2019年中国固定宽带普及率（即固定宽带用户数量除以人口数量）达到31.1%，已经高于OECD国家的平均水平[2]。当前，宽带网络正加速进入以5G为代表的超高速率时代，5G的低延迟特性可以更好地用于实时指令控制、资本货物的实时分配、零件组装以及其他管理和生产场景， 5G的广泛连接功能更可用于控制现代工厂数字设备的整个生命周期。

（二）工业机器人的应用

工业机器人在制造业各个领域的广泛应用已经成为反映工业4.0发展的显著标志之一。中国工业机器人的增长不仅体现在生产过程中使用量的大量增加，还体现在应用场景的扩展和提供服务的样式的多样化上。

根据《2018年工业机器人市场报告》的数据显示，2018年在中国市场上销售的工业机器人数量达到了156400台，中国已经连续六年成为全球最大的工业机器人应用市场。2017年，中国工业机器人的销售额占全球销售额的35.6%。其中，工业机器人的市场规模为57.3亿美元，服务机器人的市场规模为22亿美元，专业机器人的市场规模为7.5亿美元[3]。尽管工业机器人的市场规模在持续扩大，中国各省份在工业机器人领域的投入力度也在不断加强。广东和浙江等劳动力出现缺口的制造业大省，为工业机器人的应用提供了专项基金和购置补贴。

（三）人工智能的快速发展

人工智能（AI）是一种新兴的通用技术，已经渗透到生产的不同环节，并且改变了生产过程和经济组织运作的方式。工业机器人的应用更多替代了人类体力劳动，而人工智能技术主要替代人类脑力劳动。高质量发展主要体现在劳动生产率或全要素生产率的增长。人工智能技术的应用将劳动者从繁琐的程序工作中解放出来，提高了员工的劳动生产率的同时，也提高了企业的全要素生产率，有助于实现以技术创新和知识驱动为特征的宏观经济高质量发展。

近年来，中国人工智能行业一直处于强劲的上升趋势。中国信息通信研究院的数据显示，中国人工智能行业以销售额代表的市场规模已从2015年的约110亿元人民币增加到2019年的570亿元人民币，在五年内增长了近五倍，年平均增长率约为55%，远高于同期全球人工智能行业每年约36%的平均增长率。当前，中国的人工智能公司总数已经排名世界第二，仅次于美国[4]。此外，世界知识产权组织收集的不同国家提交的人工智能专利数量显示，2018年，中国在人工智能领域的专利申请量业已跃居全球第一。

（四）大数据产业扩张

工业大数据在制造业中的作用主要体现在智能设计与生产、网络化协同制造、智能服务、个性化定制等方面。大数据与工业4.0系统的各个结构进行通信，并且虚拟连接相关设施，在数据收集、管理以及数据应用的整体解决方案等方面，对工业4.0的发展至关重要。

2015年，十八届五中全会首次提出“国家大数据战略”，发布《促进大数据发展行动纲要》。从那时起，全国许多地方政府专门建立了大数据产业园区，来推动大数据产业的发展。同时，随着新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略相继提出，社会经济领域的数字化转型得到加强，大数据的范围不断扩大，大数据应用程序也快速发展，大数据对实体产业的支持得到进一步加强。就工业4.0而言，工业大数据的生成和应用已经贯穿于整个产品的全生命周期，从设计、研发、制造、营销到售后服务等各个环节，帮助企业提高生产效率、产品质量以及智能化水平。2019年，中国大数据行业的整体规模已达到5386亿元，延续2014年以来的持续增长势头。五年来，大数据行业的整体规模增长了两倍，平均年增长率超过20%。预计到2021年，大数据产业的市场规模更是会增长到8070.6亿元[5]。

三、中国工业4.0发展面临的问题

尽管中国的工业4.0在各个方面都取得了显著成就，通过各种创新活动促进了中国产业结构的升级、就业结构的改善以及生产率的提高，促进了我国经济发展。但是，总体而言，中国的制造业仍处于从“工业2.0”到“工业3.0”的过渡的阶段，中国工业4.0的发展与德国等发达国家仍有较大差距，而且还存在产业结构错位、产品质量和创新能力低等问题。这种状况不仅与高质量发展的要求不协调，也更容易受到当前国际贸易竞争和科技竞争压力冲击的不利影响。

（一）工业4.0整体发展水平较低

中国不同公司、行业和地区之间的自动化程度存在较大差异，智能化、数字化技术在不同公司的生产中的作用也存在很大差异。尽管中国在某些高科技产业中拥有少数领先企业，但大多数中国制造业企业通常是后来者，仍处于应用先进技术的早期阶段。

尽管经过几年的快速发展，中国工业4.0的各个领域已在不同维度上得到了一定改进，但在满足整个经济体系的发展要求方面仍然存在很大差距。例如，工业机器人在中国制造业中的整体使用率仍然低于预期。国际机器人联合会发布数据显示，2018年中国工业机器人的使用密度为140/10000，相当于制造业中每10000名工人140台机器人[6]。在一些发达国家，例如韩国，日本和德国，工业机器人的密度都远高于300/10000。特别是在韩国，制造业的机器人密度是每10000名工人774台。因此，工业机器人在中国制造业的使用率仍有很大的提高空间。

（二）产业和产品结构错位

作为“世界工厂”，中国制造业能够提供的产品数量和产品种类在全球都无出其右。然而，中国制造业在高端芯片、航空發动机、高档数控机床、工业软件等领域存在产品短板，更有一些卡脖子的瓶颈。同时，中国的高端装备制造业和生产服务业的发展滞后于发达国家。制造业企业多是通过OEM方式嵌入全球价值链，增加值的创造主要来自产业链中下游的零部件加工、组装和制造等环节，却较少源自以高技术为核心的产品设计研发、高端产品制造、定制服务等高附加值环节。中国工业4.0的支撑产业仅在国际劳动分工中贡献低附加值，在提供高技术附加值产品和服务方面缺乏竞争力。此外，以技术密集型产业和以生产为导向的生产性服务业的比例相对偏低，无法实现中国制造业结构的可持续性和健康发展。而且，国内企业的产业集聚和集群发展水平还不够，一些行业中出现的冗余投资和生产能力过剩使这些公司容易受到外部挑战的影响。

在工业4.0的几个关键领域，国内企业尚未具备自主供给的生产能力，在关键零部件和材料方面更是如此。虽然部分国内企业可生产提供这些产品，但是其技术水平也远远低于国际先进标准。以工业机器人为例，最大的四家工业机器人生产商占中国市场份额的60%。但是，它们都是外资企业，而中国本土品牌只占不到10%的市场份额，而且其产品主要集中在机器人产业价值链的中低端。此外，中国的大多数人工智能技术创新都集中在技术的应用层面上，与世界领先水平相比仍有很大差距。中国智能制造系统的关键零部件主要依靠进口，例如工业机器人领域的高性能伺服电机、高精度减速器，激光器领域的功能组件以及3D打印机的核心组件等，均无法摆脱进口依赖，这给工业4.0的进一步发展也造成了障碍。

（三）产品质量和创新能力低，无法支撑工业4.0的进一步提升

我国制造业产品和流程标准化发展不足，诸多制造技术掌握在技术工人手中，技术传承往往通过经验传递而不具有标准化的流程，这制约了产品品质的持续提升。中国的制造业每年由于产品质量低下和产品质量安全风险造成的直接损失超过2000亿元人民币，间接损失更是超过1万亿元人民币。与德国或日本制造的产品相比，中国制造的出口产品在国际市场上也没有高质量的声誉，影响国际市场的产品需求。

我国制造业企业的创新能力与发达国家企业的创新能力之间仍然存在很大差距。尽管我国制造业上市公司在研发投入的力度在不断加大，但仍存在不平衡不充分问题，高技术制造业研发经费投入到基础研究和应用研究领域的比重不足5%，远低于世界制造强国水平。在生物制药、计算机、机械设备和电气设备等技术密集型产业中，中国的研发投入还是低于美国和日本这些世界先进国家的投入水平。制造业关键核心技术受制于人的局面没有得到扭转，关键零部件、重大技术装备、高端设备的研发存在不少短板。这种创新能力不足，研发落后导致的核心技术短缺，难以支撑工业4.0的发展。

（四）严峻的竞争压力

中美贸易战、科技战的升级，造成对中国工业4.0的排挤和打压。美国在光伏、电子信息、半导体等领域的核心技术意图进行封锁，这可能会抑制我国高端制造业的发展，减缓我国制造业数字化、智能化的发展进程。此外，近年来，美国、德国和英国等发达国家提出了以振兴国内制造业为重心的“再工业化”战略，其战略依赖于信息技术及应用，通过数字制造技术的优势来抓住制造业的新制高点，在世界范围内开展了一场全球制造业争夺战。这样，由于技术能力和产品质量的劣势，中国企业和产品在世界市场上处于不利地位。中国企业不仅需要克服自身创新能力不足、经营成本上升等难题，而且还需要直面全球市场的竞争压力，不利于工业4.0的升级。

四、促进中国工业4.0发展的市场监管政策组合

虽然中国的工业4.0在宽带网络基础设施、工业机器人的使用、大数据和AI技术的应用等方面取得了一些进步，但依然存在整体发展水平较低、产品和产业结构错位、技术和质量水平低等短板和缺陷。如此，工业4.0的进一步发展面对很大挑战，也不能充分发挥对高质量发展的支撑作用，从市场监管的视角来看，需要进一步完善市场监管政策体系，在以下几个方面强化市场监管政策的作用。

（一）用竞争政策代替选择性产业政策

在中国经济发展的现阶段，应调整和完善产业政策与竞争政策之间的关系和权重。主要目标是确立竞争政策的优先地位，关键是在竞争政策和产业政策之间建立协调机制，产业政策不能减弱和扭曲市场竞争。中国的工业4.0政策体系之中，应该更加注重功能性投资，而不是选择性投资，以避免生产要素分配不当。同时，要利用功能性产业政策来刺激市场机制发挥作用。即使在存在自然垄断，以及在公共物品的供给领域，也应加强功能性产业政策的应用，减少选择性产业政策的范围。此外，在改善营商环境方面，应该实施公平竞争审查制度，强化反垄断执法，严格打击企业垄断、区域封锁保护、地方政府限制交易、行业壁垒等行为。保障市场主体公平竞争，鼓励市场创新，推动规范相关行业发展，维护公平竞争的市场秩序。

（二）灵活开放市场准入政策

随着新一代信息技术的迅速发展，技术更新周期变短，新一代互联网技术与制造业融合加速，工业生产的组织方式、信息数据的利用方式日新月异，使得政府在面对新的发展形式时必须灵活采取新的监管策略，适时调整人工智能、大数据等行业市场准入政策。调整市场主体和新产品准入监管，确保各类型市场交易主体的合法身份、资格资质的同时，适当放宽准入门槛，既能满足人工智能、大数据等行业的快速发展需求，又能降低企业在产品和市场交易过程中存在的信息不确定的风险。

面对工业4.0相关行业、企业和产品快速发展的需求，应该探索全流程在线办理模式，开辟网上登记、在线办理等通道，探索建设企业电子档案库，为新市场主体提供包括电子工商登记、在线财税在内的一站式政务服务。建立特殊产品准入制度，根据一定条件对新业态、新产品实施分类指导，对未进入产品目录的新型产品，实施分级分类准入制度，打通准入通道的同时引导企业主体自律。通过建立特殊产品准入制度与高效办理准入流程，助力新经济、新业态下新产品的市场准入，这有益于抢占新经济、新业态的发展先机。

（三）创新监管机制

工业4.0的高质量发展离不开统一高效的市场监管体系，需要创新市场监管体制，鼓励工业4.0相关产业竞争与创新发展，激发市场活力。在制定工业4.0相关产业监管政策时，在确保监管政策可实施的情况下，既要进行有效监管也要进行培育发展，给工业4.0相关产业预留出创新发展空间。

对于工业4.0相关产业的监管， 不光是由政府对产业发展进行单向的顺位监管， 还要吸纳多元主体参与辅助监管，加強与大数据、人工智能等相关行业协会、企业家以及社会公众的联系，定期沟通获取监管等不同主体的相关信息，形成政府监管、行业规范、企业家反馈、公众监督相结合的多元主体协同监管模式，使监管机制更加有效。

（四）加强对中小企业的扶持力度

我国中小企业规模小，财力、物力、人力相对比较薄弱，而政府政策的执行层面上存在着“重国营轻民营”“重大轻小”的认知偏差，造成了对民营中小企业的实质性歧视。审批环节过多、门槛过高等多种因素叠加，导致中小企业在工业4.0建设中的不利地位。对处于不同生命周期的中小企业制定差异化的扶持政策，尤其是要对人工智能、大数据、智能制造等工业4.0相关重点领域的中小企业实施固定资产加速折旧、增值税返还奖励等优惠税收政策。

（五）构建技能型人才培养体系

工业4.0的深入发展，简单和常规的机械工作程序将逐步被智能机器所取代，保留的复杂工序分工又对工人的知识和技能提出了更高的要求，因而未来的工业4.0和制造业发展需要更多的高质量人力资本。应更加重视高技能人才培养，积极推进职业教育，及时完善和更新培训体系，对现有人员进行工业4.0所需知识和技能的再培训，提高其技能素养。建立以培育技能素养为核心的人才培养体系，将培养具备技能素养的“工匠型”人才作为职业教育培养人才导向。

参考文献：

[1] 丁纯、李君扬.德国的“工业4.0”：内容，动机和前景[J].德国研究，2014，（4）：49-66.

[2] 贺正楚、潘红玉.德国“工业4.0”与“中国制造2025”[J].长沙理工大学学报（社会科学版）》，2015，（3）：103-110.

[3] 中国信息通信技术研究院.中国宽带发展白皮书（2019年）[R].2019.

[4] 中国机器人产业联盟.2018工业机器人市场报告[R].2018.

[5] 中国信息通信技术研究院.世界AI产业发展蓝皮书（2020年）[R].2020.