数字技术对制造业链群共生演化的影响及其机理探究

刘 璟

(肇庆学院 经济与管理学院,广东 肇庆 526061)

互联网在世界大变革和智能时代下,给社会特别是给组织结构带来了普遍的冲击。新一轮科技革命和产业变革蓬勃发展,从根本上改变现有生产函数,在要素结构、生产方式、组织结构、价值来源等方面都发生了根本性的变化,拓展了生产可能性边界,为产业链、创新链与供应链深度融合形成生态链提供了新机遇。在互联网时代,数智技术的快速发展也催生了制造业数智化转型的新趋势。[1]随着我国北斗应用与互联网、物联网、5G、大数据等新兴技术深度融合以及“东数西算”工程全面启动,促进数字技术应用所构成的技术共同体与其他产业深度融合,为我国产业链、创新链与供应链为主的制造业链群深度融合形成优质链群生态提供了新机遇。而制造业传统的生产范式、研发组织方式、协同创新、制造模式、供应链网络、用户体验与服务模式等问题的研究已经成为我国制造业发展亟待解决的现实问题。面对发达国家在高端和中低端领域对我国形成“双向挤压”以及贸易战和“芯片”战的严峻挑战,我国制造业转型发展存在较大不确定性的同时,也意味着正站到爬坡过坎、由大变强新的历史起点上。

一、“三链”与制造业链群

制造业链群指以创新链、产业链与供应链为主的制造企业群落之间存在着一定的内在联系(社会分工的差异),基于劳动分工与协作理论,企业内部或不同企业间生产与合作所形成的动态网链。这一网链中往往包含着大量上下游关系和相互价值关联与交换关系的企业,也表现出供求关系的一种连结。创新链是指围绕某一个创新的制造企业核心主体,在以满足市场需求为目的并遵循市场运行机制的前提下,通过知识技术创新活动把参与创新的主体整合起来,实现知识技术的商品化、产业化过程。供应链是指围绕制造企业,从原材料、零部件至中间产品以及最终产品的运输、销售,涉及提供产品或服务的上下游企业,这一销售网络将消费者以及供应商、制造企业和分销商等连结成一个功能网链,实现生产与流通的全过程。综上,产业链、供应链、创新链简称“三链”,它们互相依存,互为一体。

制造业链群是若干个子链单元的组合,是由制造链、创新链、供应链的核心企业为依托而形成的具有高度依赖性、关联性和开放性特征的链群网络体系,它在本质上是一个由大量企业构成的有机整体,共同构建价值链和实现价值增值,其理论基础主要是帕累托最优理论。21世纪的竞争将是不同制造业链群之间的竞争,随着社会的发展和技术的进步,知识和信息的含量急剧增长,需要决策的问题越来越多和复杂,单个企业或单个链条仅依靠自身的资源和实力无法掌握所有必要的信息,难以面对所有的问题。[2]因此,从链群的角度对制造业链群进行研究时,应将其分解为若干个独立的、高度依赖核心企业的、相互关联又相互独立的价值链单元或链条(即所谓“链群”),并对其进行动态优化配置。制造业链群演化与数字智能技术的迅猛发展密不可分,受摩尔定律的作用,数字技术的快速迭代和迅猛前行,使制造业链群演化表现出浓厚的时代特征,如表1所示:

工业时代,传统制造业链群主要以资本、土地和劳动要素支持,而资本为第一生产要素。传统制造业以生产为中心,被动地追求提高产能,以市场调整为主,在B2C(厂商主导)模式下,应用计算机辅助生产系统,追求的是标准化、规模化、低成本。传统制造业与R&D、营销和服务相分离,位于价值链的底端,表现出人与机器的技能传递价值样态。经历工业时代后,到网络化时代,除资本、土地和劳动要素以外,知识、管理、技术等成为主要的生产要素,而以知识为代表的科技显然成为第一生产要素。这一阶段,制造以需求为中心,引导式制造,供需较为匹配。以自动化设备的流水线生产为主要特征,呈现出人与机器的信息感知价值样态,网络管理系统与学习资源系统是其主要应用情境。进入数字与智能技术深度融合下的数智化时代,智能生产系统,人、机、数协同,将实现虚实共生。

二、数据技术对制造业链群中“三链”耦合的影响

(一)分析框架

随着信息和通信技术的发展,以数字技术为依托,产业与流通部门的物质性结合,将会改变传统生产和服务业的性质,而人工智能、5G等技术的发展,会让生产和服务业的性质更加贴近,而在功能性方面,也会趋于一体化。[3]从过程来看,数智化使能与工业化进程相伴而行,两者相互促进、相辅相成。随着信息资源日益成为重要的生产要素,中国制造业的传统生产方式、R&D组织、制造模式、供应链网络、用户体验和服务模式的研究,已经成为一个亟待解决的现实问题。一方面新一代信息技术和制造业融合推动工业数字经济迅猛发展,数据已发展成为制造企业重要战略资产。另一方面对数据进行价值挖掘与利用,已成为现阶段企业数智化转型与升级的主要动力。[4]与相关研究不同,要想系统地研究该议题,应将企业、环境、平台、数据等话题联系起来。因此,本文构建了“数据-平台载体-产业生态”和主体(企业)新四要素模型(如图1)进行分析。

图1 制造业链群生态新四要素模型

(二)核心元素

1.数据要素

数据作为一种特定的信息表现形式与重要媒介,其组织实质上就是对所携带的信息进行采集、传递、分析与加工。智能系统所依赖的知识是基于大量结构化或半结构化的数据资料而建立起来的经验规则、推理过程、预测模型等。这些知识可以通过自动化的手段获得,也可以由人工学习得到。自动数据流实际上是指在既定时间内通过适当途径向既定主体发送适当数据。在非智能系统中建立自动数据流系统,关键在于建立完善的数据采集、传输、分析与决策系统。及时、可靠的数据传输网络作为数据自动流转的渠道,在整个智能系统中发挥着举足轻重的作用。科学合理的数据分析在自动化数据流中占据着核心地位,也是智能行为得以实施的关键。精确而高效的数据决策作为自动数据流的归宿,是智能主体适应环境、变化与选择的直接技能。

2.企业主体

任何企业都是嵌入系统的成员,是主体,面对动态的环境,与系统其他成员保持互动关系,共享经济活动中产生的知识、市场和科研成果。多元化辅助系统作为分布式制造系统的重要组成部分,已被广泛应用于各制造企业主体集成、企业协作、供应链管理、虚拟企业、制造过程规划、车间作业控制、整体制造以及智能制造等诸多领域,并取得了显著成效。[5]在这种大的背景下,企业作为一个充满活力的、以市场为主导的创新型组织,已逐渐渗透到了全链条的每一个环节,而“链主”企业就是这一网络的主体核心,能加强产业链供应链相互支撑。[6]链核企业具有明显的规模、技术、市场优势,能够带动相关配套企业的生产、创新、市场开掘、资金流通、销售服务等环节进行协同合作,从而促进流程融合、服务共享、信息共通和数据融合创新,促进提升产业链供应链韧性和安全水平。由此,数智化使能的过程,也是主体(企业)的一次数智化转型过程,更是平台、体系、生态重构的过程。

3.平台载体

数据成为生产的关键要素,数字网络系统整合成为决策中心,数字平台成为连接消费者的桥梁。数智化平台能对制造业进行全方位、分区域的资源引导,推动传统产业、数智技术与现代服务业融合创新具有重要助力作用[7],也为当今产业与企业组织发展提供了机遇和挑战[8]。中国制造企业在以工业互联网为平台化战略推动下,正跨越转型升级中的数字鸿沟。平台化以“支撑-驱动”的机制助力制造企业跨越转型升级中的“数字鸿沟”,实现平台化价值延伸,实现了产品价值模块化整合和重构价值链。[9]平台载体和新型基础设施紧密相连,通过推动新旧动能衔接和转化,将物理空间和网络空间连接在一起,打造制造业数字生态系统并推动价值链升级,帮助工业企业进行数智化转型。

4.产业生态

原有产业创新生态系统是一个开放、共享的系统,其核心是通过构建一个具有一定规模和功能的标准化、可复用的新模块来重构原有价值网络,从而形成了一个动态的新价值体系网络。[10]生产网络中新一代的通用目标技术,即人工智能,是中国科技发展与高质量发展的重要环节。[11]当前,数智化重构着创新主体间价值共创的模式,主要表现在以创新为导向的数智化生态系统与数字赋能型创新生态系统两大形态上。加快数字技术应用、推进企业和企业的数智化转型、构建产业链集群的生态体系建设,可以增强企业的竞争优势,提升企业对制造链与创新链的协同可控能力,从而提高产品的国际竞争力,实现高质量发展。[12]进入新制造业时代,以分布式组织、互操作性、协作性、可扩展性、容错性、敏捷性为主要特点的制造创新生态系统要素(如多智能系统技术、多样化辅助系统、仿真环境、颠覆性创新模式等),能够充分满足智能制造发展的具体需求。知识技术应用中企业之间开放感知与知识联盟形成推动智能制造生态系统演化与完善。智能制造生态系统演化表现为网络动态性增强,生态系统复杂性增加,智能标准逐渐形成,显著驱动企业智能化转型。

(三)内存逻辑

通过企业、行业、生态三个层面的数智化,有力促进了制造业链群生态的融合,实现生态中相关主体的共赢。制造业链群生态具有互补性与合作性、根植性与聚集性、竞争性与演化性、多样性与层次性、开放性与共生性等特征。当前,要更好地满足中国发展的新阶段,应对国际环境的不稳定性、不确定性的增大,需要整个产业链的现代化程度进一步增强,需要具备更高的创新能力和更加协调顺畅的产业生态。[13]制造业链群生态存在着彼此紧密的相互作用、影响的关系,如图2所示:

图2 数字技术驱动制造业链群共生演化的内在机理

大数据、工业互联网、人工智能等数智技术能够直接驱动链群组织发生自我变革与创新,能驱动企业改变自身的生态位置与加快对周边环境的适应性创新,推动从企业到产业组织结构的演化,促进制造业链群生态的优化,从而提升产业组织适应环境的能力。由于制造业链群具有明显的产业链条,因此,产业链条与创新链、供应链之间有着密切联系,同时各个链条间又具有较强的关联性,各个环节需要上下游企业的配合协作才能实现整个链群生态的协同发展。在全球经济中,制造业链群处于核心地位,其重要性主要体现在对资源和市场等方面起着支撑作用。因此,需要在各生产链条上加大对技术资源和市场资源之间进行有效整合,实现价值链与供应链之间更好协同。以产业链布局创新链、以创新链提升价值链,推动产业高质量发展,产业链与创新链融合发展对于推进供给侧结构性改革、建设现代化经济体系、跨越“中等收入陷阱”、积蓄未来发展动力具有重要意义。[14]在国内,新兴企业实现核心技术自主替代途径上,是按照“技术链垂直化-产业链平台化-创新链生态化”进程进行发展演化,而基础技术的科学创新和基础科学知识创新是两个关键创新要素。[15]

如图2所示,根据行业链群间的关联,从制造业链群的基本链、要素体系、基础设施体系以及政策支撑体系“四维”支撑功能,推动创新链和基于信息技术的数智化使能等层面建设,依托制造产业链布局创新链,并推动供应链优化升级。[16]制造产业链是应围绕顾客需求展开的制造过程,这之中包括需求多样性、个性化定制、价值扩散和价值延伸的内容。数智化能力能够有效地提升需求侧个性化需求挖掘与识别能力,并为实现大规模定制生产提供技术支撑,高效、快捷地让企业适应环境的变化。[17]而此时创新链通过创新生成、传播与消费的效用机制,创造价值参与,使产品满足顾客需求从而最终使客户接受。另一方面,产业链供应链现代化水平提升是推动经济体系优化升级与促进区域经济协调发展的重要环节。[18]供应链的众多企业通过模块化、标准化和规模化对产业链各个环节实施产业支撑,而整个过程均在信息技术使能的条件下,显得更为融合。而上述融合过程又构成了基于数字生态的高协同性的产业、创新生态体系。

此外,政府政策是重要的外部支撑,我国应发挥好、培育好核心竞争优势、基础竞争优势、配套竞争优势和治理体系优势,推动产业链供应链与创新链、国际国内产业链供应链和国内外治理体系融通发展,应增强产业链供应链协同创新政策的核心作用。以多链协同、统筹共生和双向融合的思路来设计相关产业发展政策,尽快完成产业链与创新链的整体构建[14],并注重现代化产业链供应链协同治理体系的治理效应[19]。

三、数字技术驱动制造业链群共生演化的内在机理

(一)新基建赋能链群生态机理

新基建包括信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施,综合来看,数字产业和数字基础设施为制造业转型升级提供了硬件基础,数字技术人才和数据标准为制造业升级提供了软件基础。[20]数字R&D和仿真设计、先进制造和智能生产、用户价值捕捉和需求预测、数智化平台和精准服务等构成的新型基础设施是能让制造企业实现数智化转型的关键渠道。而人工智能、城际高铁和城际轨道交通、新能源汽车充电桩等能极大优化供应链、创新链的硬件基础,并推动客户价值再创造,价值实现模式转换以及创新生态系统建设等环节,上述作用在新型基础设施赋能制造业企业数智化转型阶段起到了重要通道作用。[21]与传统基础设施不同,新基建则更侧重于智能化、信息化,将对产业链、供应链、创新链、要素体系与价值链产生根本性的改变,推动价值链的不断升级,从而促进经济高质量增长。

从新基建赋能产业链角度来看,推动产业转型升级的新基建需求前所未有,新基建通过基础设施投资、传统产业赋能和新兴产业孵化三条路径驱动产业升级。[22]从赋能创新链来看,通过建设一批重大科技与科教基础设施、产业技术创新基础设施,能有效促进科技自主发展。一方面,通过新基建的发展,能有效带动劳动力、资本与技术等生产要素,特别是技术等高端要素使用效率的提高,进一步提升其边际报酬贡献率,从而推进全要素生产率的提高。另一方面,基于新基建,能有效地建立在国际创新网络的基础上,共享国际高端优质的生产要素资源,以满足我国经济转型对高端资源的巨大需要,克服我国与世界发达国家的技术差距,保障产业国际竞争力的稳步提升。从供应链体系和要素高效配置方面来看,信息时代,传统的旧基础设施正在加速向现代的新基建转变,新基建的关键是建立数据链与实体经济的连接,从而在提高流通行业的生产效率方面具有明显的优势,并通过供应链重构、网络集聚和要素高效配置,重构新流通网络,加强企业间协同,降低流通成本,提高流通行业的全要素生产率。随着技术创新不断跨越门槛,互联网驱动的网络效应得到加强,大大提高了流通行业的生产效率。[23]实证分析表明,新基建提高了生产和流通的发展水平,对国内流通具有显著的使能作用;在内在机制上,新基建可以促进创新,加速产业的数智化转型,从而赋能生产和流通,进而畅通国内流通[24],相关研究表明新型数字基础设施发展水平每提高1%,流通行业全要素生产率将提高0.327%[25]。从赋能要素体系机理来看,5G、物联网等新基建能有效促进资源的配置水平和生产要素的流动性,能充分降低企业间的交易、生产和运营成本,提高生产要素的使用效率,从而实现规模报酬递增,向利润最大化逼近。首先,新基建是数据要素市场分配所需的基础设施。数据类似于传统的生产要素,需要大量的基础设施支持才能成为要素。在数据元转换的过程中,需要以创新的思维建立数据中心、计算网络、数据交易市场等新的基础设施。其次,通过新基建能有效地加快要素的流动与高端要素的共享水平,不断提升产业发展的内生动力,提高供给体系的效率和质量。

(二)数智化使能“三链”深度耦合的机理

如图2所示,新基建中包括了第五代移动通信、工业互联网、大数据中心等信息基础设施,新一代信息技术作为数字经济的底层支撑,为万物互联提供了可能,而服务数字经济(数字产业化)的基础设施的大数据中心,也是数字化使能的关键因素。当前,我国已启动“东数西算”这一优化数据中心建设布局的重大工程,可以预见,新基建赋能的过程也是信息基础设施使能的过程,也是数字生态数智化使能制造业链群生态的重要作用要素。数字生态可基于大数据信息资源库建设和信息基础设施建设的基础性硬件,以可灵活配置资源的数字综合服务平台,将数字应用、数字与产业交互以及产业生态体系(实体经济)连接起来,形成数字经济促制造业生态重构。数字生态作用于创新生态体系,通过数字经济平台体系的价值创新机制与利润获取途径、组织结构与资本运作、核心能力与异质资源管理、服务创新机制及公共架构、网络包容性与平台孵化性,以及数字生态平台战略与契约安排、技术创新与品牌战略、知识管理及工具选择、财务管理框架及成本管理和商业模式等核心要素,促进系统与各主体间的复杂关系结构优化和内部运行。因此,可以说,数字技术、数字经济、数字文化、数字基建将为“多重嵌入”、整合发展的制造链及制造业集群发展带来新的支持。

首先,制造业链群生态是一种以企业为主体、数字生态为平台、产业生态为核心、创新生态为动力、环境生态为基础的产业生态系统。在数字经济引领发展、加速创新的时代,以数字科技的增值从消费到产业发展,以数字与产业深度融合而带来的制造方式与效能的提升,将成为改变全球产业链的重要推动力。[26]大数据、工业互联网和人工智能等数智化技术不仅能够直接推动制造业链群的创新,而且能够推动企业的生态位发生改变,加快组织变革,促使其演化,并对环境产生影响,进而改善其生存条件。从生态主体来看,企业在单点突破、多业务融合和生态互联等不断地数智化转型进程中,会采取恰当的资源安排行为以达到“用户需求—利益相关者需求—生产效率与成本”为导向的价值创造目标。[27]通过全面释放数智化与服务能量,推动制造企业服务化发展,沿着“生产要素—服务能力—价值创造”之路,推动制造业实现高质量发展[28]。一方面,生产模块化为支撑个性化生产提供了重要前提条件,物联网应用为强化生产过程合作提供了关键依据,智能辅助系统应用为推动员工自组织提供了必要保障。[29]另一方面,数智化学习是数智化使能的基础;数智化营销是核心,数智化资产管理是基本保障,数智化服务又是实现数智化使能的重要机制。

其次,在需求方面,大数据能够显著提升服务需求分析能力、推动制造业和服务业融合、推动制造业服务供给等。运用数智化技术从产业链协同创新和产品智能化,以及个性化消费需求大数据分析导向的新途径指导制造业企业技术创新。[30]从供应端来看,数智化技术能够提升制造系统资源利用率,优化资源配置效率,降低运营成本,从而有利于推动制造业向更高程度自动化、柔性化方向升级,因此,数智化能力是现代制造业核心竞争力之一。[31]以“卡脖子”技术为例,我国要想在关键技术创新上克服“卡脖子”问题,不仅要应对美国主导的单一国家或企业,而且还要面临西方发达国家主导并形成的“全链条”体系。[32]“卡脖子”技术涉及产业链、创新链、供应链的安全性,并具备一般关键技术所不具有的多维特征。[33]技术相关性与环境适应性对先进制造企业的数智化转型具有重要影响,产学研协同创新更适合产业创新链的构建。[34]制造业必须借助制造链与创新链系统的乘数效应、渗透效应、交叉效应以及集聚效应来实现复杂网络之下的制造业发展,推动产业创新,促进市场竞争与非市场调节内在耦合,进而推动企业、产业与区域互动,影响数字网络生态环境。

提升产业链供应链现代化水平是强化供给质量、形成新发展格局的必由之路。从生态位来看,构建制造业链群生态体系是以制造链与供应链为基础,以精简与提升供应链生态、以融通与动态嬗变为特征的产业链生态,基于工业化的本质要求,制造链、供应链的安全性是经济、民族安全的重要保障。[35]在网络化、动态化、虚实结合的供应链基础上,基于相互交叉、相互补充的供需关系,形成了成员之间相互依赖、关联互动、共生共存的供应链生态系统。[36]此外,供应链与创新链之间也有相互反映价值的关系,可以互动优化、相互对接,从而提升供应过程中产品的附加值,优化企业的供应链。一个好的创新链可以与供应链的几乎全部环节进行匹配,涉及创新的构思、立项、试验、定型、拓展和非核心产品的研发等方方面面,从而提高企业的创新能力,打造企业的核心竞争优势。通过强化创新链,构建现代化产业链供应链体系,可以实现高技术产业高质量发展。[37]

(三)制造业链群生态数字化转型的治理

如图2示,制造业链群生态系统的“数字化”治理模式由“主体”“机制”和“利基”三大要素构成,并遵循着“主体—机制—利基”逐步管理过程与机制。[38]一是治理主体。制造业链群生态系统的数字化变革涉及众多利益主体,因此必须建立多元主体协调机制,形成相互协作、相互制约的治理体系。多中心管理理论认为,管理机构既相互独立,又相互制约,因此,独立决策者将成为企业数字化变革的管理者。[39]制造业链群生态系统管理对象主要分为核心类和附属类。企业内部的管理主体主要有政府管理、企业转型管理、数字企业管理等。当前各级政府把推进传统制造企业数字化改造作为国家经济管理工作的重中之重,在数字化转型过程中起着关键作用。转型期制造企业是我国工业经济的重要组成部分。数字企业作为科技服务和技术服务的主要载体,在经济社会变革中起着重要作用。在此基础上,许多企业会间接或局部地参与企业数字化转型的过程,如供应商、消费者、高校、科研机构、中介机构、专家团体等;辅助型企业通过提供信息、专业知识或中介产品来实现数字化转型和管理。二是治理体制。政府体制是政府管理的重要手段,对制造业链群生态系统进行数字化改造,必须综合运用政策管理、合同管理和关系管理,而无论是决策还是合同,都是一套正式的管理制度。政府可通过规划引导、行政指导等多种方式对其他利益主体进行指导和规制[40],也可以通过直接投资实现,也可采用政府购买、共同基金设立等契约方式来对不同市场组织实施共同管理,而关系是区别契约等正式治理机制的补充式管理方式[41]。三是治理利基。治理利基是指适应管理行为所对应的制造业链群生态系统功能单元,即治理的具体领域。从创业活动、知识开发、知识扩散、搜索指导、市场形成、资源配置、法律规范等七方面展开论述,其中,资源分配、知识开发、创业活动和法律法规是四个基础利基,应结合已有产业创新生态系统的数字化改造,重点放在资源配置、市场形成、搜索指导和合法化四个方面。四是构建“主体—机制—利基”融合的渐进治理作用机理。只有把治理主体、治理机制和治理利基有机地结合起来,才能使治理效果得到充分发挥,治理是动态的、灵活的、非线性的。[42]一方面,政策治理是国家治理的重要手段,地方政府之间的协调采用社会性网络管理,以关系管理为主导。另一方面,治理机制、治理利基、治理目标三种不同的政府治理机制应在同一领域发挥协同作用,以弥补单一政府体制如“市场失灵”等消极影响,三者之间的协调必须通过一种动态的尝试和调节来体现。

四、政策启示

数字技术对制造业链群的影响可以看成以创新链、产业链与供应链为主的“三链”深度融合的过程,也是制造业链群生态建设重构过程。近年来,我国的产业链供应链现代化取得了明显进展,但目前我国大部分产业集聚仍处于规模小、技术含量低的阶段,仍存在区域发展不平衡不充分、“研发—制造”环节过度分离、产业同质化竞争等协同推进亟待解决的关键问题。我国处于全球价值链的中间位置,美国仍处于全球创新链最高端,日本、德国占据了全球价值链高附加值环节。此外,我国产业链供应链与创新链发展不平衡,影响产业链供应链转型升级。我国要想实现由制造大国向制造强国转变,构建基于制造链、创新链和供应链的新型制造业链群生态体系是重要路径,应加快构建基于国内市场需求的产业链供应链体系,围绕产业链布局创新链,并积极推动全球区域性产业链供应链体系的形成。

(一)推动链主企业数智化提升

强化企业战略选择能力,广泛深入推进企业数智化建设,通过打造基于产业链创新链供应链的“链主”企业,打造数据供应链,形成产业链上下游和跨行业融合的数智化生态体系,带动整个产业生态链协同发展、合作共赢。构建基于制造业供应链的新型制造业链群生态体系,需要在制造业供应链生态体系中构建核心企业和核心产业联盟,以此来提升整个制造产业链的稳定性和竞争力。推动企业“上云”解决实现企业层面的数智化,推动“链主”打造供应链平台实现供应链层面的数智化,推动特色批发零售市场建立平台实现行业数智化。加快数智技术研发和应用,推进产业和产业组织数智化转型,构建制造业链群生态体系,能够增强企业竞争优势,提升产业链供应链现代化水平和自主可控能力,提高产业国际竞争力,实现产业高质量发展。

(二)强化统一的行业标准制订

制造业链群生态是多层次的庞大系统,包含不同角色的上下游企业节点,同一行业的企业之间、供应链上下游企业之间相关标准不统一将会引发链群生态互联互通方面的诸多问题。制定统一的行业标准,是搭建数智化制造业链群生态平台、特色行业平台提升制造业链群效率的关键。在此基础上,通过建立功能完善的现代信息化节点平台、创新、生产及供应平台、工业互联网平台、电商供应链平台,以及链群公共服务平台,实现行业间资源共享,通过行业平台上多要素、多行为的交互为节点行业与整个制造业链群带来新的机遇,发挥线上集聚效应,为链群强劲发展提供动能。

(三)推动数智化公共平台建设

从产业链的视角来看,中国企业的核心技术创新突破路径主要有:单一企业突破路径、全产业链突破路径、全创新链突破路径、产业集群突破路径以及“市场+政府”驱动型突破路径。而另一方面,企业的产业链与供应链协调性与贸易开放的程度也十分密切。因此,应依托数智化技术平台建设,助推跨界共融的制造链、创新链与供应链“三位一体”三联动协调发展的创新模式,设计“跨区—跨境内外通道”“基础融合平台—国际合作平台”“科技创新链—资源集成链”三链三联动协调发展机制。以数智化平台托起链条生态,以平台化实现全链条的打通和链接,有效串起链条生态,从而打破时间、空间对供应链协同的限制,大幅提高供需匹配效率,促进物流降本增效,实现整个制造业链群的可持续发展。通过对创新链进行数智化赋能,依托科技化的创新平台打造协同创新生态,进而打造生态化的创新服务体系,对产业生态进行一站式、综合化赋能。通过产业链平台和协同创新平台的相互贯通,实现产业和创新的无缝融合,依托便捷高效的大数据资源,充分释放创新这一最大的杠杆和活力。

(四)加强政策外部支撑条件

现代制造业链群生态建设需要从制定规划、营造环境、建立标准、场景建设、人才培养等方面采取切实有效的措施,为稳链、强链、拓链提供有力保障。一是制定供应链发展规划与机制。各级政府部门应针对本地区的实际情况,制定制造业链群发展规划或是以数智化使能视角下“三链”融合的行业专项规划。二是营造有利于制造新链群发展的环境。通过搭建政府公共信息平台、出台政策引导企业开展数智化转型、鼓励行业建设信息平台等方式,为发展现代供应链数智化生态夯实基础。三是建立制造业链群数智化生态标准体系。制定企业层面、行业层面、生态层面数智化建设的各种标准与规则,涵盖数据采集、交互、接口、兼容、传输等多个方面。四是推动制造业链群生态场景建设。推动制造业链群新生态场景建设已成为稳链、拓链的必要环节,也成为破解链条中小企业融资困难、借力金融的有力手段。五是加快培养符合制造业链群新生态发展需要的具有复合知识背景、创新思维的人才。通过制定专项政策、创新激励机制、加大专业培训、引导高校开设相关专业及课程和完善制造业链群人才梯队建设、共建数字实验室等,推进人才队伍建设。

对于“三链”的论述,习近平总书记就曾指出:“紧紧围绕产业链供应链配置创新链,持续增强科技支撑能力”“以产业链为中心配置创新链,以创新链为核心布局产业链”。以“三链”为主的制造业链群是我国制造业的重要组成部分,从战略层面上看,新的制造业链群生态建设不仅有利于优化我国制造产业结构,提升我国的国际竞争力和可持续发展能力,而且对于提高我国的国家综合实力也具有重要意义。制造业链群生态体系是基于制造链、创新链和供应链的链群生态体系特征,以信息技术为核心竞争力,依托企业战略布局和基础设施投资,实现制造业链群中各节点间互联互通、分工协作,形成产业链、创新链和价值链有机结合的生态体系。当前,数据日益成为重要的生产要素,数字化变革推动我国现代服务业特别是生产性现代服务业数字化转型与促进制造业服务化是促进制造业链群深度融合的实质,以产业链、创新链与供应链深度融合的制造业链群生态建设过程是制造向智造转型、制造数字化和国际竞争力提升的高质量发展的过程,是从链核企业、研究机构到相关企业互动连结的调整,是内外部网络的优化与强化的结果,驱动产业链的规模效应、集聚效应和协同效应,增强产业链与供应链的韧性,提高制造业整体竞争力,进而形成制造创新体系短期不平衡到高质量发展长期平衡机制的动态调整过程。随着数字经济时代的到来,数智化变革已然成为推动新一轮产业变革的重要动力,且气势如虹。