制造业数字化转型的三重逻辑与路径探讨

石先梅

(北京大学 马克思主义学院，北京 100871)

随着大数据、云计算、人工智能等数字技术的发展，第四次工业革命已经到来，人类社会步入数字经济时代。近年来，全球经济发展速度减退、增长动能不足，许多国家陆续推出数字化战略，寄希望于通过数字化转型来占领经济竞争新高地。2020年6月，德国推出《“创新德国”未来一揽子研究计划》，大力投资人工智能等前沿科技领域。2020年9月，英国发布《国家数字战略》，旨在提升数据在政府、企业、社会中的利用效率，强化数字创新与数字生产力。2020年10月，美国发布《关键与新兴技术国家战略》，在互联网、大数据、区块链、人工智能等领域构建技术同盟，力图长期保持全球技术领先地位。2021年3月，欧盟委员会推出“2030数字罗盘计划”，明确了欧洲未来十年数字经济发展方向。

中国同样非常重视数字经济发展。2015年，习近平总书记在世界互联网大会上提出建设“数字中国”，2017年党的十九大将“数字中国”建设作为一项国家战略。2020年，国家发改委和网信办印发《关于推进“上云用数赋智”行动，培育新经济发展实施方案》，强调培育数字经济新业态，打造数字化企业。同年，工业和信息化部办公厅印发《中小企业数字化赋能专项行动方案》，提出企业应利用数字工具助力生产运营、促进产业集群数字化发展。中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书(2021)》显示，中国2020年数字经济规模已达39.2万亿元，占国内生产总值比重达38.6%，增速高达9.7%，远高于同期GDP增速。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，独立出第五篇强调数字经济发展问题，指出“加快数字化发展、建设数字中国”在未来五年乃至十五年都成为重点目标。各地方政府也推出一系列数字经济发展战略，浙江省推出数字经济“一号工程”全面推进数字化改革，印发《浙江省数字化转型标准化建设方案》。江苏省印发“关于推动传统制造业数字化转型的建议”，推动制造业向数字化、柔性化、智能化升级。广东省印发《制造业数字化转型实施方案(2021—2025年)》，支持全省数字化转型。山东省实施《数字山东2021行动方案》、福建省着力打造“数字应用第一省”。

制造业是实体产业中最为基础的部分，是国民经济的根基。国内一直以来比较重视将数字经济与实体经济融合发展，形成产学研用相结合的数字化转型模式。制造业数字化转型是其他产业数字化转型的基础条件，研究制造业数字化转型的内在逻辑、探讨制造业数字化转型的现实路径，对于打造数字经济强国有着重大的理论指导价值。

一、相关文献综述

制造业数字化转型问题得到广泛关注，许多学者通过构建数字化评价指标体系，度量数字化转型程度，并以此研究数字化转型对其他经济活动、经济指标的影响。JIM等(2012)从效率提升的角度指出制造业智能化是指通过先进的制造技术来优化生产过程，使之柔性化，进而实现更高效率的交易流程。HESS等(2016)从结构优化的角度指出数字化转型是使用数字技术重构产品、服务和组织结构乃至商业模式的复杂过程。在国外学者整体概括数字化转型特征的基础上，国内学者构建数字化转型指标。党琳等(2021)构建可用于国际比较的行业数字化转型指标，运用多维固定效应模型分析制造业行业数字化转型对产品出口技术复杂度的影响。何文彬(2021)分析了数字化转型对我国制造业全球价值链攀升的影响机制，指出对不同知识技术密集度的制造业部门，数字化转型效果存在较大差异。张林刚等(2022)对中国各区域数字化转型程度构建评价指标体系进行量化分析，认为数字化转型集中体现在数字化技术转型、数字化创新能力转型和数字化效益转型三个方面。韦庄禹(2022)研究了城市数字经济发展对制造业企业资源配置效率的影响，指出数字经济发展显著提升垄断性行业内企业的资源配置效率，但对竞争性行业内企业资源配置效率的影响不显著。王和勇等(2022)从效益提升、创新驱动和绿色发展三方面构建区域制造业数字化转型评价指标体系，指出我国制造业数字化转型水平整体呈现上升态势，但区域间发展极不平衡，总体处于“东高西低、梯度分布”格局。张伟等(2022)以数字化投入来表征制造业与数字经济融合程度，并从硬件和软件两种投入比较制造业细分行业数字化投入水平经济效应的差异性。

上述学者在得出实证分析结果之后，都强调了数字化转型对经济发展的正向作用，并结合各自的研究领域给出相应的推进数字化转型的现实路径。不可否认的是，数字化转型对全球价值链攀升、经济高质量等诸多经济活动存在正向效应，这确实构成推动数字经济发展的理由。但是要想回答如何进行数字化转型，应当率先理清数字化转型的内在逻辑。制造业数字化转型的内在逻辑是探讨转型路径的前置问题，在分析内在逻辑时，应当侧重于研究为什么数字化转型具有这些优势。KANE等(2015)认为要想成为一家成熟的数字化企业，关键不在于技术，而在于数字化转型战略。CALLIGARIS等(2018)强调数字技术可以带给企业更高的价格加成，从而产生更高的利润，这是企业进行数字化转型的主要动机。赵宸宇等(2021)指出数字化转型可以通过提高创新能力、优化人力资本结构、降低成本，并以上述优势为基础分析数字化转型对全要素生产率提升的影响。对于数字化转型提高创新能力、优化人力资本结构、降低成本等优势的具体机制，也存在大量研究。袁淳等(2021)指出制造业数字化转型通过降低外部交易成本来促进企业专业分工，当企业内部管控成本较低时，这种促进效果更加显著。翟伟峰等(2021)指出供应链管理既有可能促进企业数字化转型，也有可能阻碍企业的数字化转型，供应链国际化程度提升促进数字化转型，供应链上游供应商集中度和下游客户集中高度提升阻碍数字化转型。

除了聚焦具体的单个方面或单个优势研究制造业数字化转型内在机制外，还可以以总体性思维来研究数字化转型逻辑与实现路径。那丹丹等(2021)借鉴欧美发达国家的经验做法，来分析中国制造业数字化转型可行的政策工具。安家骥等(2022)认为从组织变革视角看，制造业企业数字化转型可以通过变革产业战略布局、研发部门结构、生产销售流程等来实现。李煜华等(2022)提出先进制造业数字化转型的四条路径：技术-组织主导型；技术-组织-环境协同主导型；技术-组织主导环境协同型；组织-环境主导型。上述总体性分析存在两大可以改进之处：第一，在研究制造业数字化转型时层次性不明显，可以从制造业企业数字化转型、制造业产业数字化转型、制造业强国数字化转型三个层次展开研究。第二，没有阐释制造业数字化转型与服务业数字化转型、流通业数字化转型之间的内在联系，数字经济时代各行各业构成数字网络体系的背景下，制造业数字化转型不可能独立进行。本文正是针对这两点改进之处展开研究的。

二、制造业数字化的基本内涵

据《G20数字经济发展与合作倡议》指出，“数字经济”中的“数字”根据数字化程度的不同，可以分为信息数字化、业务数字化和数字化转型三个阶段，数字化转型是数字发展的新阶段，指数字化不仅能扩展新的经济发展空间，促进经济可持续发展，还能推动传统产业转型升级，促进整个社会转型发展。《2018中国企业数字化发展报告》指出，与其他产业相比，制造业作为中国的核心产业，其数字化水平最低。数字经济时代制造业数字化转型是经济高质量发展不可或缺的条件，研究制造业数字化转型问题，需要了解制造业数字化的基本特征。孔存玉等(2021)指出制造业数字化转型是信息化与工业化深度融合的重要体现，是“技术-经济”范式变革在制造领域的深化与应用，并从要素结构、生产方式、组织结构以及价值来阐释数字化转型的特征。具体说来，制造业数字化转型呈现以下特征:一是数据资产取代劳动、资本、技术等成为新的关键要素。二是网络化协同、服务型制造、个性化定制成为新的生产模式。三是组织结构从等级制、科层制、金字塔型向扁平化、网络化、平台化转变。四是价值源泉从供给侧效率提升向需求侧价值挖掘转变。

一般说来，制造业是区分于农业、服务业而言的产业类别。中国制造业主要分为三类：第一类是包括食品、服装、木材加工等在内的轻纺工业；第二类是包括石油化工、医药制造等在内的资源加工业；第三类是包括机床、交通运输工具等在内的机械、电子制造业。数字化简单说来是指数据与数字技术的集中使用，有着比信息化更加丰富、更加高层次的内涵。信息化侧重强调人、物、场之间联系的无形化与数据化，但数字化并不停留在联系数据化的层次，它可以通过数字技术将现实世界以数据的形式重新构造出来。在数字化变革中，数据高度集中使用，并将其他物理要素高度融合，呈现出高度自动化、智能化特征。可见，数字化并不局限于人、物、场链接的信息化，而是以数据与数字技术将现实世界高度融合，并向全自动化、智能化方向发展。

综上，制造业数字化简单来看，是指在数字技术的加持下，运用数据与数据处理技术，使得企业生产经营过程呈现出数字化、自动化、智能化的特征。制造业数字化显然不是简单的生产管理信息化，而是意味着数据成为企业的重要资产，同时企业的各项资产也被数据化。“十四五”规划中对产业数字化作出了清晰的描述，指出要“深化研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用，培育发展个性定制、柔性制造等新模式，加快产业园区数字化改造”。在这种产业数字化的大方向的指引下，制造业数字化转型具有以下核心要求：利用新一代信息技术，加速数据的自动流动，实现制造业全要素、全产业链、全价值链的全面连接，推动制造业企业形态、生产方式发生根本性变革的程度和过程。一方面，制造业数字化要求企业内部在硬件设备上进行数字化革新，并且相应提升员工数字技术能力。另一方面，制造业数字化要求企业之间的供应链、制造业与关联产业之间的产业链要向数字价值网络升级，形成数据互通、信息互动的数字生态网络。

三、制造业企业数字化转型逻辑

随着数字技术的发展，制造业企业数字化转型不是可选项，而是必选项。新冠疫情的全球肆虐倒逼数字经济发展，使得数字化转型成为企业的必选题而非可选题。在新冠疫情的影响下，许多企业的传统业务发展按下了暂停键，或者大幅度放缓，许多业务被迫由线下转变为线上模式，使得数字化转型按下了快进键。数字化场景越来越逼真，当习惯了数字化交流之后，人们逐渐体会到数字技术给人与人之间的接触带来的便利，企业也体会到数字化转型的巨大优势，例如对生产成本的降低、流通环节的简化、流通时间的减少、交易成本的降低等。制造业不再过多考虑要不要进行数字化转型的问题，更多的是考虑如何进行数字化转型的问题。数据成为核心生产要素、数字网络系统加速各部门之间融合、数字平台拉近企业与消费者之间的距离，制造业企业不再将数字化转型视为数字技术的简单应用，而是将数字化转型作为企业提升竞争实力，谋求未来突破的重大战略。

(一)数据成为企业内部重要的生产要素

数据成为企业重要的生产要素，为企业带来高额利润。制造业企业的数字化转型必须基于对海量数据的收集、分析与管理，并综合大数据、云计算、物联网等数字技术建立数据库与数字生产预测模型。数据除了作为生产要素提高企业生产经营决策效率之外，还起到融合其他生产要素，加快生产自动化、智能化进程的作用。

数字技术在人、物、场之间的链接突破了传统物理层面对链接方式与链接数量的限制，泛在链接与跨域互联成为人、物、场结合的主要形式，并使得海量数据成为重要的企业资产。一类是客户数据与市场数据。客户数据是与本制造业企业产品有着紧密联系的数字用户的数据，企业可以根据这一类数据为用户生成数字画像，进而实施个性化、定制化生产。市场数据既包括该行业的经济数据，也包括与本行业相关的宏观、中观经济数据。这类数据显示了企业所处的市场环境，为企业的生产决策提供重要依据。另一类是生产流程数据与经营管理数据。制造业的数字化转型，使得劳动者与原材料、中间产品等劳动对象之间的直接接触，被传感系统替代。传感系统的主要功能就是收集生产流程数据。传感系统与智能系统的布置，使得劳动者与生产资料之间的接触，基本限于对数字化设备下达关键指令以及一些必要的维修与升级维护。制造业企业在经营管理过程中产生的数据，主要是以内部沟通的方式进行信息传递。数字化转型使得企业内部沟通不再局限于中心式的公告、通知形式，在数字网络中，每一个人都可以成为信息发布的节点。只需要在企业规章里规定好不同层级发布信息的权限，仍可以在信息高效传输的条件下使得企业成员权责利相一致。数字网络系统为每一个企业成员参与企业治理、集中有益建议提供了有效途径，是一种高度灵活的企业治理形态。

企业在生产、经营、销售、售后服务过程中会产生大量的数据，数字技术的发展使得这些数据具有越来越高的使用价值，如果企业不进行数字化转型，这些数据的利用效率会大打折扣。客户数据、市场数据、生产流程数据以及经营管理数据共同为企业高效决策、精准执行提供了数据基础。可见数据作为生产要素，本身就存在着指导企业总体决策、提高企业生产经营效率、降低生产经营成本的作用。

然而数据生产要素对于制造业企业的作用不止于此，数字技术加持下的数据还起到融合其他生产要素的作用。自然资源、劳动力、固定资产、管理经验等要素在数据的链接作用下，协同程度得到提高，能够发挥更大的效能。数字技术拓宽了制造业企业的业务空间，数字互联技术加速新材料、新能源、新科技的交叉创新融合，大幅提升人类改造物质世界的能力，拓宽了人类活动的边界。正是数据生产要素的这种融合作用，使得高度自动化、智能化生产成为制造业数字化转型的重要优势。制造业生产过程可以在智能系统的统筹下，实现自主感知、自主学习与自主决策，提高智能机器对生产环境的适应性，减少生产过程的不确定性。以数字化设备为基础，通过物联网、人工智能技术可以更大程度实现产品的自动化、智能化生产，节省人力物力。

(二)数字网络系统成为各部门跨界融合的指挥中心

数字技术提高了社会分工的精细化程度，同时也提高了企业内各部门之间的协同性。数字技术使得产品的零部件可以在更小的生产单位内完成，加速外包、众包等零工经济模式的推行，尽管制造业总体生产过程划分成多个相对独立的单元，却可以通过数字平台以较小的信息传递成本将这些细小的生产单位融合在一起。在每一个生产单位内部，各部门之间由于信息互通层次的提高，可以以企业数字网络为中心展开统一指挥，加速企业内部各部门之间的跨界融合。同样的，每一个部门内部，又可以构建更低一级的子数字指挥系统，提高部门内部工作的协调性。

在数字网络系统的统筹下，制造业数字化转型从上到下向企业成员推行数字化理念，培育员工从数字化视角思考问题，运用数字化工具解决问题。数字化转型意味着传统组织模式、管理理念、经营习惯的变革，企业员工对数字化变革的适应需要一定的时间，数字化理念的推行与数字技术能力的提升有助于员工快速适应数字化转型。数字素养与数字技术能力的提升直接影响到数据使用效率的提高。智能机器人的数字处理能力并不能替代员工的数字技能，相反，智能机器人的数字处理能力对员工的数字素养提出了高层次的要求。这并不意味着每一个员工都必须学习深奥的数字科学理论，但每个员工必须转变传统思维模式，擅长运用数字化思维去看待生产经营过程中遇到的实际问题。

数字素养与数字技能的提升，打破了企业成员之间原来因为专业差异形成的隔阂。统一的数字化生产经营理念大幅提升了各部门员工的凝聚力，强化了企业员工在紧急情况下跨部门处理难题的能力。提升数字技能，了解数字网络系统，参与企业数字治理，是成为制造业企业数字化转型成败的关键人力资本因素之一。

(三)数字平台成为企业与消费者之间的桥梁

互联网、大数据技术的应用，使得生产者通过数字平台加深了对消费者的了解。传统制造业中，厂商也很关注消费者的需求，但是获取消费者信息的成本较大，而且通过采访、电话询问、电视媒体等方式收集到的消费者信息有限。在这种情况下，尽管制造业厂商意识到应当以消费者需求为中心，但是由于数据不够充分，只能将更多的精力放置在产品生产成本的降低、产品质量的提升上。

随着线上平台购物、电商直播购物、无人零售模式的推广，大量用户信息接近零成本地被数字平台公司获取，而且数字技术发展使得对海量数据的分析效率大大提升。平台化、共享化的商业模式，引起了制造业数字化转型的相应调整，生产者几乎可以通过数字平台直接对接消费者，在突破物理空间限制后，生产者与消费者之间的距离拉近。此时制造业可以以客户为中心，对消费者实施个性化、定制化生产，最大限度地满足消费者的需求。以产品为中心的产销模式，主要是实现供销在一定时间跨度内的总量平衡。而以客户个性化需求为中心的产销模式，由于能够时事观测消费者的偏好与需求量，可以在个性化定制的基础上实现产销动态平衡，减小制造业企业的仓储成本，消解产能过剩问题。数字化产销模式，使得生产与服务逐渐融为一体。通过对客户个性化消费需求的满足，制造业企业获得了消费者的用户黏性，提升了用户的忠诚度。基于大量的用户数据，根据大数据对新产品的市场反映进行模拟，能够大幅减小试错成本并有效缩短产品研发周期与研发成本。在数字化管理模式中，客户体验能够及时反馈给企业，企业根据客户反馈可以进行精准化管理。数字化转型须通过数字平台加强企业与客户之间的双向互动，提升客户的参与度，使企业与客户成为价值创造的共同体。

除了消费者信息之外，制造业企业还通过数字平台了解自己的竞争对手。在激烈的市场竞争中，企业必须对竞争对手有着足够的了解与清醒的认知，数字化转型可以提高企业获取市场信息的效率。信息技术的发展加速信息流通，消减了信息不对称对市场竞争的限制，高强度的市场竞争提高了企业决策环境的复杂程度，企业必须提高与外界互联的主动性，加强与其他企业的沟通与合作，才能在数字化竞争中占据战略高地。

四、制造业产业数字化转型逻辑

制造业产业与制造业企业数字化转型的重点有所不同。在研究制造业企业数字化转型时，侧重将企业作为独立的生产单位进行分析。但是在研究制造业产业数字化转型问题时，需要重点分析制造业与关联产业之间的联系，主要是制造业与服务业、流通业之间的联系，重点论证数字化转型对产业链、供应链、价值链造成的影响。

(一)数字技术强化数据在不同产业之间的通用性

相较于制造业企业而言，数据对服务业、流通业运营的影响更加突出。服务业与流通业存在较多的重叠部分，广义的服务业将流通业包含在内。服务是区分于有形产品而言的，流通是区分于生产过程而言的，为简单起见，可以将制造业以外的其他产业部门归入到服务业、流通业之中。在制造业企业中，数据是服务于生产过程的，数据无法取代关键生产技术，只能以畅通信息流、提高决策效率等方式降低生产成本。然而在服务业与制造业中，数据与数字技术的运用，可以颠覆传统的服务模式与流通模式，技术竞争转化为用户数据竞争。服务业、流通业中只有极少量的生产环节，用户信息、员工信息、市场信息是服务业、流通业运营决策的核心依据。商业模式、服务模式与生产技术相比，具有较高的可模仿性，尽管知识产权法支持与保护商业经营管理模式的创新，但是一种行之有效的经济模式的广泛流传，并不会受到太大的阻碍。生产技术基于一定的生产规模，并且生产技术一旦成为商业机密，就很难免费被其他企业获取。就服务领域、流通领域而言，谁率先占领了海量用户数据，并形成高度的用户黏性，谁就能在竞争中占据优势地位。

然而，服务业、流通业对海量数据的占据，并不能独立于制造业企业对数字技术的强化运用。首先，海量数据的获取依赖于高技术含量的数字基础设施与数字化设备，这只能由制造业企业来完成。其次，绝大多数服务业、流通业须建立在制造业的基础上，例如京东、拼多多、淘宝等线上购物平台，电商直播、无人零售、社区团购等新零售模式，本质上是服务于实现制造业产品的价值。最后，像腾讯这种极少参与制造业产品生产的数字平台公司，它通常作为链接制造业、服务业、流通业的枢纽而存在。举例而言，拼多多成立于2015年，截至2020年底年活跃用户达7.884亿，成为中国用户规模最大的电商平台。C2M拼团购物的商业模式对拼多多的快速成长有着重要影响，但这种商业模式的成功本质上是因为数字技术发展使得制造业企业经数字化转型，能够快速与流通业相融合，从而为拼多多赢得巨额的数字用户。

可见，同样的数据在制造业、服务业、流通业都能够起到重要作用，这主要是由数据的交叉网络效应、范围经济效应引起的。数据的使用价值取决于供需双方的需求，收集数据的数字平台往往处于双边甚至多边市场之中，平台对于一边市场的使用价值取决于另一边用户的数量，制造业企业是主要的供方，数字用户是主要的需方，作为中间环节的服务业、流通业只有将双方的链接数量同时提升，才能达到一定的成效。服务业、流通业通过数字平台来扩大这种交叉网络效应,结果通常是是双边市场的同时扩大。数据生产要素具有一定的通用性，平台企业汇集多个行业领域的海量数据，这种跨行业、多种类的数据收集与加工，在更大范围内加强了平台企业的交叉网络效应，使得大数据生产要素甚至通用于数字经济全域产品的生产，大大扩张了范围经济的边界，提升了范围经济效果的强度。此外，平台企业数据的使用具有典型的规模效应，少量的数据与用户无法起到盈利的效果，当数据规模逐渐增大时，加工、处理与管理数据的边际成本是递减的，甚至接近于零，但是数据的边际收益在一定范围内甚至是递增的。数据生产要素是一种无形财产，具有一定的非竞用性，多人同时使用同一数据，不会造成数字资源的稀缺，也不会降低数据生产要素的使用价值，使用者的增加所带来的边际成本接近于零。要想基于交叉网络效应、范围经济效应与规模效应充分发挥数据的使用价值，必须将制造业企业与关联企业进一步融合，这就要求制造业、服务业、流通业一道进行数字化转型，形成数字价值网络。

(二)数字技术推进数字价值网络的形成

数字技术发展促进供应链、产业链、价值链融合发展，传统价值链向数字价值网络转化。产业链与供应链之间主要有着以下区别与联系：供应链以企业为节点，侧重研究企业之间资源的传递关系，产业链以产业为节点，侧重研究产业布局与分工协作关系，产业链涉及到产供销等环节，供应链是产业链的重要组成部分，反映了产业链的物质形态。数字技术强化制造业企业与关联企业之间联系的同时，也加强了供应链与产业链之间的融合。数字平台对数据资源予以整合、对生产经营流程予以优化，提升了不同组织之间经济活动的协同性。数字化的制造业对于下游服务业、流通业而言，不再是简单的供应商品，而是成为整个产业链的价值创造节点。制造业在保留自身生产决策独立性的同时，与关联产业一起融入数字网络体系之中，从而使得供应链与产业链紧密融合起来。例如，以阿里巴巴、腾讯为代表的大型数字化企业，能够建立起超大规模数字平台链接不同产业部门。这些大型数字化企业并非从属于制造业，并且在一定程度上控制着制造业的运行，大资本数字平台公司与制造业之间存在着竞争关系，但是随着数字经济的发展与市场的规范，数字平台公司与制造业越来越转化为合作共赢的关系：数字化的制造业企业很难脱离数字平台直接对接下游企业，数字平台离开了制造业企业也很难维持用户黏性。

制造业、服务业、流通业一道进行数字化转型，共同成为社会总产品价值创造的节点，生产与流通的协同性随着数字技术的发展而增强。这种协同性要求制造业自身完成数字化转型，提升数字场景适应能力、数字化服务能力，制造业数字化不能局限于直接生产过程的数字化，而是适应于服务业、流通业在整个生产经营流通环节都提升数字化水平。一方面是制造业内部不同部门之间的网络化协同生产，数字经济加深了产品分工的精细化程度，产品生产的广度与深度都有着较大程度的提升，单个企业或部门无法覆盖产品的整个生产流程。数字化提高了企业之间联系的便捷性，制造业内部不同部门企业之间通过数字网络系统能更好的实现合作共享共赢，整合分散的数据与资源，加强供应链的韧性，实现跨部门、跨层级的分工协作，促进数据与资源的共享与利用效率的提升，推动线性供应链向网状供应链转变。另一方面是制造业与关联产业之间的网络化协同流通。数字平台，尤其是线上购物平台、电商直播平台的构建，使得传统的多层级分销模式转变为以平台为中心的辐射销售模式。传统分销模式中，产品从厂商到消费者之间，要经历批发商、代理商、零售商等分销环节。线上购物与电商直播取消了大量分销环节，由快递员、外卖员以及其他物流人员完成流通环节。在这一过程中，厂商、消费者、快递员、外卖员都是以数字平台为中心展开联系。数字网络系统的协同性使得产业链供应链更具弹性与韧性，因为每一条产业链供应链实际上都处于数字化价值网络之中，数字化价值网络以大型新型基础设施为基础，数字经济产业集群形成富有活力的数字化网络生态，尽管一个企业节点的出错可以影响到整个价值网，但是数字网络系统的互联互通作用，会及时修复这一漏洞。

制造业数字化转型形成数字价值网络还体现为制造业服务化进程的大幅提速。《中国制造2025》指出，“加快制造与服务的协同发展，促进生产性制造向服务型制造转变”。数字技术发展为制造企业服务化提供了契机。制造业的服务化包括嵌入式服务与混入式服务两种模式。嵌入式服务与制造企业核心产品密切相关，其主要目的在于提升产品的质量，包括对产品的介绍、产品运输服务、售后服务等。嵌入式服务可以加速企业向价值链上下游延伸。混入式服务是制造企业从事的服务项目，独立于企业核心产品之外，能够直接为企业带来经济效益，例如物业管理、旅游餐饮、房地产开发等服务，这些服务可以当作制造业企业的业务拓展，在一定程度上会分散企业资源，降低企业核心产品的竞争实力。数字化嵌入式服务主要是在原产品中通过数字技术提供增值服务，例如耐克公司在运动鞋中嵌入传感装置，在收集用户数据的基础上提供健康咨询建议服务。智能家居、智能汽车等都可以看成是嵌入式服务的典型代表。数字化嵌入式服务实际上是产品功能的拓展。数字化嵌入式服务的核心是根据产品自身的特征，结合适当的数字技术来为消费者提供个性化服务，增强产品与服务之间的互补性。就目前而言，大多数数字化制造业主要发展数字化嵌入式服务，数字化混入式服务由于难以直接与产品自身的性能勾连起来，主要是由专门的大型数字平台公司完成。

五、制造业强国数字化转型逻辑

制造业企业、产业数字化转型是打造数字制造强国的基础。在分析数字技术赋能制造业强国建设的内在逻辑时，侧重把握制造业企业、产业数字化转型的外部环境，例如基础设施环境、政策环境、人才培育环境。

(一)数字产业与数字基础设施是数字制造强国的硬实力

数字经济一般说来包括数字产业化与产业数字化两大组成部分。简单来看，数字产业是指以数据处理为核心业务或生产出手机、电脑等数字产品的产业部门，例如知识信息产业、通讯产业、网络产业、航空卫星产业等。数字产业化实际上是对数字产业的拓宽，将处理数据信息的业务予以产业化。而产业数字化是指该产业原来就已经存在，在数字技术加持下进行数字化转型。数字产业化与产业数字化实际上没有截然界限，例如电商直播既可以视为传统零售模式的数字化转型，也可以视为通过用户数据信息，才形成电商直播这种新的产业。尽管产业数字化在数字经济中的占比远高于数字产业化，但数字产业却是制造业等一系列产业数字化转型的基石。制造业运用的数字化设备主要是由数字产业生产的，制造业数字技术融合的深度，取决于数字产业的发达程度。可见，打造数字制造强国必须以发达的数字产业体系为基础，应当以数字产业的发展推动制造业数字化转型。

数据使用的平台化、网络化与共享化，决定了数字基础设施与数字平台不会只为单个企业或单个产业服务。数字基础设施是高成本、长周期、慢收益的投资项目，但确是数字经济发展的基础条件，适合由政府主导完成投资建设。数字基础设施建设可以大幅度提升数字网络系统的安全性、稳定性、流转率，提升数字化企业数据计算能力与数据管理水平。根据中国互联网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2021年6月，我国已有10.11亿网民，互联网普及率71.6%，2020年规模以上交通运输、仓储和邮政业企业实现营业收入80.45亿元，同比增长30.1%。如此庞大的数字经济市场须有相应的数字基础设施支撑。截至2021年第二季度，中国5G基站达到96万个，占全球总数的70%以上，2020年我国云计算市场规模为2 091亿元，增长率为37%，区块链市场规模达到5.61亿美元。制造业数字化转型要求数字技术与传统基础设施融合，加速新型基础设施建设。我国新型基础设施建设规划总投资规模近50万亿元，2020年年内计划投资规模已达8.4万亿元。在重点建设工业互联网、人工智能计算中心、5G通信基站等大型数字基础设施的基础上，加速交通运输、水利电力、市政基建等传统基础设施的数字化升级。数字基础设施与传统基础设施的融合是智慧城市建设的坚实基础，利用数字技术在城市大量设置具备控制传感器功能的泛在感知终端，建设物联网智能管理系统，可以对整个城市的生产生活系统实时动态监控。在智慧城市建设中，新型基础设施与文化教育、社会保障、医疗卫生、社区服务等公共服务设施融合发展，可以大幅度提升公共服务质量，这又为制造业数字化转型提供坚实保障。

(二)数字技术人才与数字标准是数字制造强国的软实力

在生产力因素中，劳动力始终居于主导地位，生产力的发展归根结底是由人的力量推动的并且服务于人类自身。数字制造强国需要一大批数字人才队伍贡献自己的智慧，尤其是发挥数字创新能力。制造业数字化转型使得数字化创新分散化、小型化、大众化。传统企业中，技术创新要想运用于企业生产经营并实质性地提升生产效率，需要庞大的专业的技术研发队伍。数字化企业中，技术研发队伍依然占据战略地位，但是数字化创新已经不局限于研发队伍。由于数据信息的互联互通，企业员工的一个创意也许并不适用于本企业，但是有可能对其他企业产生较大影响，这使得许多原有的看似无足轻重的创意，在数字经济时代也有着较高的价值或潜在价值。技术创新不再只能靠大型数字企业来完成，而是形成大众创新的新局面。借助工业互联网或云平台，企业之间的网络协同研发打破地理位置与研发领域的界限，大幅降低创新成本。就数字人才而言，政府需加大核心数字技术研发投入支持力度，促进产学研用相融合的数字技术创新体系的形成。

数字标准对数字经济发展也起到相当重要的制度性作用。在制造企业生产运营的过程中，产品的流通过程中，以及消费者选购与消费产品的过程中，每天都会产生海量数据。由于企业所使用的数字化设备与数字网络系统不完全相同，并且不同制造业企业数字技术应用的场景也存在差异，这使得收集、整理后的数据格式可能存在差异，数据不兼容导致数据使用效率有所降低，甚至阻碍信息的互通共享，提升系统性风险。数字经济发展，尤其是制造业数字化转型，需要制定与完善统一的数据标准。统一标准的制定，同样有助于提高数据传输的安全性以及数据使用的共享程度。在统一的标准之下，涉及私人隐私、商业机密的非公开数据得到更高强度的保护，对这类数据的窃取予以更严格的惩戒。而政府或其他公共部门应当公开的数据，也不再模棱两可，提高了公共数据的共享性。制造业企业应当参与数字产业对数据标准的制定，包括行业标准、企业标准、业务标准和数据治理标准的研究和制定，加强对标准体系的认证认可，促进大数据标准的应用与检测。

六、制造业数字化转型的路径探讨

对企业自身而言，数字化转型是未来发展方向的不二选择。但制造业企业在数字化转型过程中存在不想转、不敢转、不能转的问题。如果制造业尚未认识到数字化转型是经济高质量发展的大势所趋，没有认识到数字化转型对简化企业生产流程、提高生产经营效率，加快企业自动化、智能化生产进程的作用，可能不想进行数字化转型。或者当制造业企业误以为数字化转型只是互联网技术的简单的碎片化的应用，没有认识到数字化转型是全方位、多维度对企业的生产经营过程进行改造与升级，也可能不进行数字化转型。数字化转型涉及到企业生产经营过程的方方面面，当企业盈利能力尚佳，且数字化转型所需的固定资产更新规模较大时，制造业企业可能因害怕面对数字化转型失败的风险与损失，而不敢进行数字化转型。多数情况下，制造业数字化转型需要大量的数字设备投资，是一个长期收益型的投资，许多企业在维持现有盈利的情况下不敢冒险进行数字化转型。当制造业企业融资能力或现金流不足，且外部数字基础设施环境欠佳时，制造业企业可能不具备数字化转型的能力。在经济发达尤其是数字基础设施完备的区域，制造业企业数字化转型成本相对较低，收益较高，企业数字化转型面临的阻碍较小。反之若企业融资能力较差、经营状况不佳、地处偏远地带，制造业企业则很难实现数字化转型。

不过，制造业数字化转型并非要求制造业企业独立完成。数字平台公司基于自身利益考量，也会促进制造业、服务业、流通业的数字化融合。通常海量数据的收集与处理并非必须由企业独立完成，制造业企业可以借助大资本数字平台公司的算力优势完成这一核心任务。在制造业数字化转型的前景中，通过数字基础设施的构建与完善来为数字产业体系搭建可以共享的数字网络平台，是必不可少的关键一环。数字价值网络的形成逐渐将各个数字经济主体的利益绑在一起，形成共建共享的数字生态共同体。在这种大趋势下，就企业自身而言，必须树立起数字化理念，尤其是提高数字创新意识。数字化转型意味着各种生产经营模式、流通销售模式的创新，必然打破旧有的经济模式，对企业员工的业务能力提出新的要求与挑战。企业须加强数字人才培养，使数字技术人才跟上企业数字化转型的需要。

对于不同制造业企业而言，数字化转型并没有一个完全适合于所有企业的标准模式。每一个行业、每一家企业都需要结合自身的特征，寻找合适的数字化转型道路。企业需要在顶层战略高度上统筹自身的长远目标，结合当前数字技术发展水平制定具体的转型路线，并在探索中找到阻碍企业数字化转型的痛点难点，不断破除阻碍，逐步推进数字化转型。一般说来，企业数字化转型侧重以下两个方面。一是企业生产技术的数字化转型，即互联网、大数据、云计算等数字技术在生产经营过程中的运用，包括数据的采集、存储、分析与维护，以及数字网络系统中心、数据预测模型、数据决策模型的构建，具体表现为智能机器人、数字化设备、智能APP的应用。二是创新能力的数字化转型。数字化创新能力是随着数字技术与制造业的融合发展而形成的，数字化创新能力体现在企业研发强度、产品创新能力、有效发明专利数量等方面，新产品的销售收入占比在一定程度上体现出企业创新水平。企业在数字化转型时可以参考以下标准：数字化设备的投入比例、企业员工的数字技术能力状况、数字化软件的应用深度、数据生产要素在企业运作过程中的地位、企业与数字平台公司联系的紧密程度以及企业数字网络系统的完善程度。

就政府的作用而言，主要是以新型基础设施为轴，建立各种数字共享平台、完善数字标准与数字经济市场制度体系。建设社区治理平台、网络安全监测平台、舆情监控平台和数字技能培训平台等，运用数字平台整合商流、物流、资金流和信息流，来推动制造业与现代服务业的深度融合。在数字网络生态中，数字基础设施起到核心支撑作用，数字网络共享系统起到关键作用，只有完善的数字网络共享机制，才能以枢纽作用汇聚全体数字社会成员的物质、资金、信息、人才等要素，推进生产、流通、消费的数字化升级。数字标准由政府制定有着较高的权威性，政府须着眼数字技术发展前沿，综合数字技术尖端人才的专业建议来制定全国统一乃至世界领先的数据标准。数字经济市场制度的侧重点放在平台经济反垄断、个人隐私数据信息的保护上。无论是哪一个方面，科学技术突破始终是解决问题的关键环节，应敢于攻坚瓶颈技术，特别重视升级关键工业软件、强化底层操作系统、打造尖端嵌入式芯片。

政府可以通过相应的财政税收政策、货币金融政策、产业区域政策来鼓励、支持与引导数字制造业的发展，主要是起到一个高屋建瓴的统筹作用。制造业的数字化离不开配套的流通业、服务业的数字化，实际上数字产业发展、制造业数字化以及服务业数字化是协同进行的，融合发展才能发挥出最大的效能。市场并不能高效自发地实现制造业、服务业、流通业的数字化融合转型，须要进行顶层设计。制造业数字化作为数字经济发展中的重要组成部分与关键一环，不能脱离其他产业布局与其他环节。在整个国民经济产业体系先后进行数字化变革之后，制造业企业在企业研发设计、生产制造等过程中的不确定性与运营成本都会大大降低，高度关联的数字化企业形成数字化产业链供应链，产业链供应链的集成化发展形成数字化价值网络，每一个数字化企业或者数字用户，都成为数字化价值网络上的价值创造节点。这意味着政府需要向大众输出数字化理念，让大众更好、更快地融入数字社会。数字生态共同体并非仅由企业构成，要发挥数字经济产业集群效应、规模效应、协同效应，打造数字经济强国高效转型，必须在政府的顶层设计与政策支撑下，发挥企业、科研院所、数字用户等全部数字社会成员的力量，加快数字中国的共建共享。