数字化能力提升可以促进制造业价值链攀升

温 馨,刘晓雅,殷艳娜

(1．沈阳工业大学 管理学院,沈阳 110870;2．沈阳化工大学 经济与管理学院,沈阳 110142)

一、引言

当前正在加速演进的世界百年未有之大变局以及逐渐深入发展的科技革命和产业变革,正推动我国制造业新发展格局的形成。党的二十大报告中明确指出,“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群”,这表明“数字化”和“提升国际竞争力”是我国制造业当前及未来一定时期内发展的主旋律。理论上,制造业数字化是指应用新兴技术促使制造业价值链结构发生变革或重大调整,即以数字技术推动数字化能力提升,推动制造业价值链提升的过程。[1]而提升国际竞争力则意味着通过数字化促进我国制造业不仅要成功融入全球价值链,更要在全球价值链中占据高端位置。[2]实践中,数字经济促进全球价值链重新分工给我国制造业发展带来新的战略机遇,进而要求我国制造业通过数字化能力提升加快融入并构筑相对竞争优势,进而推动价值链向高端攀升。[3]但是,制造业数字化能力的提升并不能完全保证实现价值链攀升,据统计,企业数字化转型成功率仅为20%。基于此,探索数字化能力与价值链攀升间的关系机理及传导机制,成为当前理论研究与实践探索共同关注的热点课题。

在数字技术条件下,数据要素的融入会使现有产业组织范式进行颠覆性和革命性的改造和再改造,进而促进产业转型升级与价值链重塑。数字化能力将表现在产业数字化转型过程中,帮助减少生产过程成本、促进生产工艺升级、提升制造业专业化分工水平、增强自主创新能力、推进价值链治理结构重塑。但一项产品或服务的产出不仅仅是研发、生产等单个链条的各司其职,还需要关注制造业产业链的总体特征,尤其是产业链的协同。产业链协同使企业间无法按产业链上下游关系构成有机联系、产业间无法相互支持与配套协作、乱象丛生的产业系统在某种制度约束与刺激下,逐步演化成产业链上、下游企业有机联系的整体,横向产业间以技术为中心,以产品市场需求为导向,互相匹配合作、传统产业与新兴产业相互支撑、技术创新能力不断增强,动力持续提升,产业结构优化升级,形成现代产业体系。产业链高度协同状态下,制造业产业将通过数字化能力建设形成完整的生产制造管理体系,协同生产、协作配套,促进全产业链的良性互动,实现产业分工和产业链合作,推动制造业竞争力的提升和价值链攀升。

基于此,本文以产业链协同作为关键变量,探索制造业数字化能力与价值链攀升的关系机理及传导机制,构建基于产业链协同的调节效应的价值链攀升模型,以制造业为研究对象,采用中国各省市规模以上制造业相关面板数据,使用计量模型中普通最小二乘法(OLS)对理论模型进行验证。与以往研究相比,本文创新性地引入了产业链协同的调节效应,提出了数字化能力与价值链攀升的内在机理,最后得出要统筹把控数字化能力与价值链攀升二者之间的核心要素,提升全要素生产率,提高产业链协同发展水平,是推动价值链攀升的重要途径和手段。在实践上为我国制造业“向全球价值链中高端攀升”的战略实施提供了可靠的理论支撑与决策参考。

二、理论分析与研究假设

(一)数字化能力与制造业价值链攀升

关于数字化能力与价值链攀升关系机理及传导机制的研究,现有研究可分为两个方面:一是以数字化能力效应为切入点,多关注于数字经济是怎样通过网络链接效应、成本下降效应、价值创造效应、价值链治理效应等方面的机制发挥作用;二是以制造业价值链跃迁或攀升为切入点,多关注于我国制造业的价值链攀升是否改变了其分工位置攀升。但是,以数字化能力与价值链攀升两个视角为出发点,更能清晰地揭示二者之间的关系机理,以价值链攀升为导向,利用数字技术与资产实现营销、研发和生产的全面整合,能够为制造业带来更多的竞争优势,进而提升制造业价值链的运行效率。[4-6]由此,能否抓住技术变革机遇,提升数字化能力成为制造业价值链攀升的关键性问题。

目前,关于数字化能力的概念与维度研究主要集中在经济与管理科学和信息科技等多个学科,包括资源、技术、动态能力3个不同视角以及多个维度。经深入探究,本文将数字化能力定义为一种具象化的动态能力,是企业依据外部环境变化有效感知、应用相关数字技术来获取竞争优势的一种能力。并将其维度划分为数字化基础能力、数字化使用能力、数字化营利能力以及数字化创新能力。

1.数字化基础能力与制造业价值链攀升

数字化基础能力是指组织在走向数字化发展过程时必备的基础架构能力,它是组织在准备开展数字化所要具备的工业基础设施以及数字基础设施构建能力,属于数字化转型的前期准备工作,具体包括核心数字技术装备能力、工业使用工具开发能力、数据采集系统建设能力和工业互联网平台规划能力。[7]其为数字化价值链发展提供了基础条件,是使用数字技术实现价值链攀升的基石。

2.数字化使用能力与制造业价值链攀升

数字化使用能力是指基于数据,将数字技术纳入组织各项业务并与工作充分融合的能力,即运用数字技术对数据资源进行处理、转化、建模,推进技术与业务全面融合的能力,这也是众多制造业组织较难获取的能力。[4]在数字化基础能力上对数据价值深入挖掘,重点强调“应用”和“数字化能力的实际成果转化”,它决定了组织是否能够真正从其数据资源中获得价值。

3.数字化营利能力与制造业价值链攀升

数字化营利能力是指以数字化手段产生收入,继而获得经济增长,可持续发展等能力,其最好的效果为基于数据及技术资源实现组织实时自动运营、智能决策,最大程度提升全要素生产率,促进产业价值链价值实现。本质上是基于数字资源整合与应用所表现出来的整合力、协同力、创新力及持续发展力等方面综合素质的体现,数字化能力越强,对企业价值链增值的促进作用越明显。

4.数字化创新能力与制造业价值链攀升

数字化创新能力,就是通过数字资源整合和重构,从而达到创新产品及服务的能力,包括产品与服务的创新、数字商业模式、数字创投与孵化等。数字化创新不是简单地将数据转换为产品和服务,而是将信息从一个产品或服务传递到另一个产品或服务,由此实现价值链增值。具体表现在技术—环境刺激下产业跨界融合和颠覆式创新,重点关注企业“外部环境动态适应”和“可持续发展”。[8-9]

综上所述,本文提出如下假设:

H1:数字化能力的提升对我国制造业价值链攀升有着正向促进作用。

H1a:数字化基础能力对我国制造业价值链攀升有着正向影响。

H1b:数字化使用能力对我国制造业价值链攀升有着正向影响。

H1c:数字化营利能力对我国制造业价值链攀升有着正向影响。

H1d:数字化创新能力对我国制造业价值链攀升有着正向影响。

(二)数字化能力与制造业价值链攀升:全要素生产率的中介作用

1.数字化能力与全要素生产率

全要素生产率可理解为生产力,全要素生产率提高则代表产业升级与生产力的发展。数字化能力建设通过在数字化基础能力的外部条件与数字化使用能力的内在因素的双重作用下促进产业转型升级进而提高全要素生产率。数字基础设施建设既能突破市场信息不对称障碍,提高资源配置效率,又能在促进技术进步基础上涌现出众多高技术产业,从而促进产业结构升级,这也是全要素生产率增长的重要因素。[10]借助大数据、云计算、人工智能等数字技术对数据资源进行整顿和重构,达到组织自动运营和智能决策,降低人力、物力、时间等成本的目的,能够最大程度提高全要素生产率。在某种程度上,一个国家的全要素生产率反映了其技术水平和发展环境,因此会影响到该国制造业在获取数字化能力方面的难度和成本。[11]反过来,数字化能力建设提升对全要素生产率指数也有显著积极作用。至此可见,数字化能力对提高全要素生产率有着驱动作用。

2.全要素生产率与制造业价值链攀升

对我国制造业而言,全要素生产率的提高是制造业在国际生产分割中实现价值链攀升最重要的方式,主要通过提高技术创新能力、从业人员的生产率、资本密集度及企业的管理水平等内在因素增加制造业进入全球价值链的深度与广度。[12]随着全要素生产率提高,其生产效益、效率、持续性越好,因而在全球价值链中普遍占据比较优势。相反,若其全要素生产率越低,则其生产方式越不具备持续性,其会在全球价值链中比较优势下降,甚至逐渐退出产业价值链条。[3]有研究表明全要素生产率对制造业数字化投入和全球价值链地位之间的影响关系具有正向调节作用,具体体现在一个国家全要素生产率越高,数字化投入促进其制造业在全球价值链中分工地位越强。然而也有学者指出中国制造业全球价值链攀升需要依靠技术效益提升和全要素生产率提高来改善,全要素生产率的增长极大地推动了行业在全球价值链中的位置向下游移动,促进分工参与。[3]

综上所述,本文提出如下假设:

H2:数字化能力通过提高全要素生产率增长进一步促进我国制造业价值链攀升。

(三)数字化能力与制造业价值链攀升:产业链协同的调节作用

1.产业链协同

产业链协同是指通过价值链、企业链、供需链和空间链的优化配置和升级,使得产业链的上中下游之间达到效率提升、成本降低等多赢局面。其不仅注重产业运动时间的交互和功能上的衔接,还注重产业间相互协作,相互约束耦合,形成运动方向的一致和谐性,以实现产业在时间、空间、功能上的有序结合。[13]产业链有序理论是指组织系统各构成要素间存在着有序联系,在组织系统及其内部组成成分处于相对稳定、协调和平衡时,一个组织就可以被认为是有序的。[14]产业链协同理论指的是两个或两个以上产业在资源、人员、资本、环境等要素方面的联系,加强产业之间的联系,使差异化产业在生产过程中发挥互补作用,实现资源的综合利用,促进产业整体协调发展。[15]

2.产业链协同的调节作用

产业链协同有序发展在我国制造业价值链攀升过程中发挥着越来越重要的作用。一方面,它可以直接提高两个或多个产业的竞争力,推动产业升级和生产力的发展;另一方面,它可以通过促进产业集聚、优化产业结构、实现产业协同创新等路径间接推动产业升级与生产力发展。不同程度的产业链协同发展水平对制造业生产率与价值增值效应影响不同。在高产业链协同中,制造业构建全产业链布局,迅速形成规模优势,做到资源共享、优势互补、弥补产业链的缺位与薄弱环节,降低产业链成本,增强市场核心竞争力。[13]若某个企业本身处于高数字化水平,但其上下游企业并未进行相应的数字化建设或者处于非高数字化水平,产业链协同作用将会使产业链上关键节点的数字化能力建设、数据资源、数字化经验等传导至上下游各组织节点,致使数字化生态稳步构成,并不断纳入更多市场主体,促使整条产业链共享数字红利并协同发展。

综上所述,本文提出如下假设:

H3:产业链协同在数字化能力影响全要素生产率过程中起调节作用,产业链协同程度越高,数字化能力对全要素生产率影响就越高。

综上所述,本文对制造业价值链攀升的研究模型可由图1所示。

图1 数字化能力、产业链协同与我国制造业价值链攀升研究模型

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文选取2016—2020年国内规模以上制造业数据作为样本,根据数据可得性,最终得到面板数据大小为155。研究中的数据来源于国务院发展研究中心信息网、中国统计年鉴、中国科技统计年鉴等。

(二)研究变量及其测度

1.因变量

制造业价值链攀升(MVC)。许多研究者使用Hausmann[16]等人创建的出口技术复杂度指标(EXPY)来测量一个行业或地区所处价值链地位,该指标大小代表着行业在整个价值链中所处地位的高低。本文综合借鉴邱斌(2012)、黄毅敏(2020)等学者的做法,使用出口技术复杂度指标来测量中国各省市、自治区制造业所处价值链地位并最终反映制造业价值链攀升情况。计算公式如下:

(1)

EXPYi=∑jSijPRODYi

(2)

式中:i为目标行业,本文代表制造业;j为被分析的国家和地区,本文代表国内各省市、自治区;Sij代表j省市、自治区制造业出口额占该省市、自治区总出口额的比例;∑jSij代表所有省市、自治区中制造业出口额占该省市、自治区出口总额的比重之和;Yj代表j省市、自治区的实际人均GDP;PRODYi代表各省市、自治区人均GDP与制造业出口权重的乘积加和,表示除收入影响之外的制造业技术复杂度;EXPYi代表出口复杂度指数,能反映该省市、自治区制造业出口的技术含量及价值链地位。

2.自变量

数字化能力。根据本文的维度划分,将选取的多个指标通过主成分分析确定权重并进一步计算得出,具体指标构成如表1所示。

表1 数字化能力评价指标

3.中介变量

全要素生产率(TFP),是指因为要素投入之外其他因素增加的产出,主要体现在企业研发、设计、工艺改进和技术进步等方面上的产出。本文主要讨论的全要素生产率核心驱动力是资源配置结构变化(结构效应)引起的效率变化,经文献查阅与分析,本文采用基于C-D生产函数的随机前沿分析方法测算制造业全要素生产率,计算公式如下:

TFPm=exp[In(Ym)-aijIn(Km)-βijIn(Lm)]

(3)

式(3)中,TFPm表示全要素生产率,Ym表示产出,Km表示物质资本,Lm表示劳动力。

4.调节变量

本文采用产业链协同度ICS(Industrial chain synergy)来衡量产业内的协同有序程度。所谓协同有序性,就是诸种因素在一定时空次序内以及在运动转化过程中经过相互作用而具有有规则的变化、合规律的性质。本文基于郭凯明(2020)等学者在产业协同对制造业价值链攀升研究中对产业链协同的衡量指标,从发展规模、能力、效率、贡献四个方面建立综合评价指标,具体衡量指标如表2所示。

表2 产业链系统评价指标体系

借鉴李玉琼(2017)、郭红兵(2019)等学者的测算方法,首先,假设产业链系统协同演化过程中序参量变量为еk=(еk1,еk2,…еkj),其中j≥1,βki≤еki≤αki,i∈[1,j]。其中,αki、βki分别为系统稳定状态下序参量分量еki的上限和下限。不失一般性,假定еk1,еk2,…еkl1为慢驰序参量,系统的有序程度随其取值的增大而升高,反之则降低;еkl1+1,еkl1+2,…еkj为快驰序参量,系统的有序程度随其取值的增大而降低,反之则升高。因此,有如下定义:

定义1:式(4)为产业链系统序参量分量的系统有序度。

(4)

由如上定义可知,uk(еki)∈[0,1],其取值越大,еki对产业链系统有序的“贡献”就越大。需指出,在实际中有些еki取值太大或太小都不好,而是集中在某些特定值周围最好,对这类еki总可以用调整取值区间[βki,αki]来使有序度的定义满足定义1。总体而言,序参量变量еki对于产业链系统有序性的“总贡献”可以通过uk(еki)集成来实现。但“集成”法则关键在于系统具体结构具有不同组合形式,为了简明起见,本文采用线性加权求和法来处理:

(5)

定义2:称式(5)定义的uk(еk)为产业链系统有序度。

由定义2可知,uk(еk)∈[0,1],uk(еk)越大,еk对产业链系统有序的“贡献”越大,系统有序程度就越高,反之则越低。本文参考金浩和李娜(2016)等学者的测算方法,选择按照熵值法计算指标权重wi,熵值法有较强的数学理论依据。

5.控制变量

综合以往学者以及本文的研究,筛选出部分对我国制造业价值链攀升影响较大的因素作为控制变量。

以上具体变量详见表3。

表3 变量指标测量

四、实证分析

为检验研究假设是否成立,在计量模型的基础上设定本文验证模型,具体如下所示:

lnMVCit=β0+β1×lnEDCit+β2×HUMit+β3×FDIit+β4×SCAit+β5×ENCit+εit

(6)

lnMVCit=β0+β1×lnTFPit+β2×lnEDCit+β3×HUMit+β4×FDIit+β5×SCAit+β6×ENCit+εit

(7)

lnTFPit=β0+β1×lnEDCit+β2×lnICSit+β3×lnEDCit×lnICSit+β4×HUMit+β5×FDIit+β6×SCAit+β7×ENCit+εit

(8)

式(6)-式(8)中,i为样本个体,t为时间,ε为随机误差项。回归系数β及其显著水平分别反映作用效果。其中模型(6)的作用为验证假设H1,模型(7)的作用为验证假设H2,模型(8)的作用为验证假设H3。

(一)数据的平稳性检验

为规避回归过程由变量不平稳而导致“伪回归”现象的产生进而影响分析精度,优先对主要变量进行平稳性检验。结果如表4所示:

由表4中数据可得,所有变量基本平稳,可以继续进行后续检验。

(二)基准回归

豪斯曼(Hausman)检验结果显示采用固定效应模型较合理,对此,采用面板数据构建了固定效应模型。根据所建立的回归方程作基准回归分析,回归结果如表5、表6所示:

表5 基准回归结果

表5中,第(1)列数据显示的是只对核心解释变量进行回归分析的结果,第(2)—(4)列是逐步加入控制变量后的数据结果。从回归结果看,度量数字化能力的EDC对我国制造业价值链攀升有正向影响,且在引入控制变量后仍有正向作用,由此证明假设H1成立。从变量的系数大小来看,加入人力资本投入后,数字化能力变量的系数有所提高,原因可能是我国对于数字化人才的培养、企业高管的数字化转型意识的培养与顶层设计思维以及劳动力素质培养不断加强,致使我国数字化能力水平提升,从而推动我国制造业价值链攀升。

由表6指标系数数据可看出,数字化使用能力与数字化创新能力对制造业价值链攀升起着显著正向影响作用,假设H1b与H1d成立。数字化使用能力与数字化创新能力能够显示出该企业的资源与成果价值、核心竞争力以及可持续发展,从而促进产业附加价值的提高、推动制造业价值链攀升。数字化基础能力的系数显著为负,原因可能为数字化基础能力主要是用于数字化建设投入,其与本文选取的测量制造业价值链攀升的指标出口技术复杂度相关因子相悖导致二者之间呈现负相关作用,假设H1a不成立。但数字化基础设施驱使整个企业的流程再造、能力重构与信息充分流动,克服了信息不对称所造成的不利因素,从而降低资源错配率,提升资源配置效率。其建设越完善,数字能力提升效率越高。数字化营利能力回归系数为负,不显著,说明影响不大,数字化营利能力所探讨的是有把握并合理利用资源进行决策的能力,对技术出口复杂度指标整体几乎没有直接影响。

表6 数字化能力各维度基准回归

观察控制变量发现,人力资本系数估计值为负,说明人力资本对我国制造业价值链攀升存在负向影响,原因有可能是目前对于制造业价值链附加值高的环节的人力资本投入占比较小,创新能力相对较弱,由此未能对价值链攀升体现出较大的贡献。国外直接投资、市场规模以及制度环境这三个变量的影响系数均为正值,说明国外直接投资、市场规模以及制度环境均对我国制造业价值链攀升有着正向影响作用,究其原因可能是中国制造业利用外资产生的外溢效应和学习效应对中国制造业生产率提高具有一定的推动作用;扩大制造业市场规模,有利于出口,也有利于规模效应的形成,提高企业竞争力,从而推动我国制造业价值链两端攀升;制度环境代表着政府对企业的扶持和鼓励,且政府扶持力度越大,产业发展环境相对越好,有利于制造业价值链的攀升。

(三)中介效应

为进一步验证数字化能力对我国制造业价值链攀升促进作用的内在机制,甄选全要素生产率为中介变量进行内在机制检验。前文已验证数字化能力对制造业价值链攀升的促进作用,其是促进价值链攀升的外部条件。在此方向上延伸,本文认为全要素生产率是推动制造业价值链攀升的一项重要内在因素。全要素生产率水平在一定程度上体现了制造业企业数字化能力,在数字化能力的外部条件与全要素生产率的内在因素的共同作用下推进制造业价值链攀升。表7是全要素生产率中介作用的检验结果,表中数据阐明,数字化能力与全要素生产率对我国制造业价值链攀升的促进作用起着部分中介作用,假设H2得到了验证。

表7 全要素生产率的中介效应

(四)调节效应

从图2中可观察到,各个省份制造业产业链协同度均在逐年升高。从2016—2020年复合系统协同的演进趋势来看,2016—2019年协同度基本呈现上升趋势,2019—2020年间上升趋势不太明显,原因可能是受外部环境影响导致产业链协同度呈现震荡下降趋势。但产业链协同度的变化对数字化能力促进全要素生产率增高过程有着显著正向影响(由表8所示),数字化能力与产业链协同度交互项的系数显著为正,由此产业链协同度的调节作用得到了验证,假设H3成立。

图2 制造业产业链协同度

表8 产业链协同度的调节效应

(五)稳健性检验

1.替换关键指标重新测度的稳健性检验

关于我国制造业价值链攀升的测度,许多学者还使用了制造业利润率、指标评价等指标表示,本文借鉴简晓彬和周敏(2013)、孙本芝和王宇一(2014)等学者选择制造业利润率来作为我国制造业价值链攀升的测量指标。因为制造业价值链攀升无论是由传统制造业向先进制造业转型升级还是沿着全球价值链攀升,始终都表现为最终获取利润的提高。通过替换被解释变量,重新回归进行模型估计的稳健性检验。具体回归结果如表9中(1)(2)(3)列所示。

2.基于内生性处理的稳健性检验

为解决模型中潜在的内生性问题,本文采取将被解释变量加入解释变量中的动态面板模型措施重新进行回归分析。回归结果如表9中(4)(5)列所示。结果阐明,变量的系数符号和显著性未呈现实质性变化,由此证明结论是稳健的。

表9 稳健性检验

五、结论与启示

(一)主要结论

本文利用2016—2020年中国制造业省级层面的面板数据对数字化能力、产业链协同度促进我国制造业价值链攀升的影响机制和作用效果进行实证研究。研究结果显示:

第一,数字化能力提升对我国制造业价值链攀升具有显著促进作用。数字基础设施快速发展推动数字化应用更加广泛深入;数字化使用将产品和服务的销售范围扩大到整个价值链,推动整个价值链向以客户为中心,整链条协同发展的模式转变;数字化营利模式在制造业的应用将更好地满足日益增长的市场需求和创新驱动发展的需要,带来更广阔的发展前景,并随着其经营范围的不断拓展会对经济增长贡献率不断提高;数字化创新能将信息进行实时化、在线化地传输和利用,以实现其价值链(包括企业间的价值流动)的优化配置和增值。

第二,全要素生产率在数字化和价值链攀升之间起着中介作用,数字化能力的提升可以带动全要素生产率提高,间接对我国制造业价值链攀升产生积极影响。目前,全社会正积极呼吁不断深化数字化变革,引导产业结构调整和转型升级,鼎新产业结构与经济发展模式,助力产业链从低端走向中高端,在此过程中可间接通过提高全要素生产率改变我国制造业价值链现状。全要素生产率是组织在生产分割中实现价值链攀升的重要方式,扭转制造业全要素生产率整体偏低的现状,完成由低端制造和出口至中高端价值链攀升的使命刻不待时。

第三,实证研究表明产业链高度协同有序使得数字化能力对于制造业价值链攀升的促进效果更为明显。产业链协同助力数字化技术和应用充分发挥作用,使得制造业价值链开始从核心企业向外延伸,形成多个参与主体组成的产业价值链。从全球来看,产业链上各个环节的参与主体信息不对称使得价值链上中下游在数据共享等方面存在巨大差异和不稳定因素,由此可见提高产业链协同度对全球制造业价值链攀升至关重要。产业链上下游之间的深度融合与创新,推动着产业数字化的发展,将为整个价值链创造出越来越多的机会,包括提高企业效率、提供更好的客户体验、降低交易成本和实现更高绩效等。

(二)相关建议

基于以上研究结论,本文提出如下建议:

1.抓住数字化时代的机遇,关注数字化技术的发展及应用方向,加快数字化能力建设,为制造业转型升级与价值链攀升奠定坚实的基础。随着数字化发展涌进的一大批新型数字化技术,推动着传统制造业进行改造升级,将形成基于数据的个性化定制、在线化生产、智能化制造等新模式,促进产业向高端化和绿色化转型。因此,我们应时刻关注着数字化技术的发展动向,加快数字化能力建设,构建和发展以数据为核心、以算法为驱动的智能化、协同化运作体系,从而直接带动产业价值链攀升。

2.把握制造业价值链攀升的内在规律与核心要素,对于推动制造业价值链攀升至关重要。价值链攀升应是以数字化为主要特征的生产流程与商业模式等全方位变革,这也就决定了价值链攀升不能仅局限于某一方面,而要实现全行业、全要素的贯通,即产业链条上各节点之间的全面连接。数字化是企业核心竞争力的基础,产业链协同是产业数字化的直通车,这对价值链攀升来说是不可或缺的重要一环。因此,从某种意义上说,要想实现制造业价值链攀升,数字化能力建设与产业链深度协同是其基础要求与必要条件。

3.统筹把控数字化能力与价值链攀升二者之间的核心要素,提升全要素生产率,提高产业链协同发展水平,是推动价值链攀升的重要途径和手段。全要素生产率在全球价值链分工格局中起着决定性作用。通过提高数字化资源要素的配置效率与产业链协作质量,达成资源有序流动与高效配置以实现制造业全要素生产率的提高,且产业链协同加强了产业链上各组织的相互合作、资源整合,提升了我国制造业整体的国际竞争力和综合效益,是数字化能力建设助推价值链攀升过程中的重要手段。

4.打破原有的产业链发展壁垒,强化产业链协同有序发展与产业融合。通过数字化技术将自身产业链的不同环节、不同类型和不同规模的企业进行关联整合形成价值网络,组建全产业链协同创新体系,形成制造业产业上、中、下游企业集群互利共赢、协同创新、分工协作的一体化组织新模式,构建“平台+企业”协同发展的生态体系,发挥龙头企业的标杆作用,以点带“链”有序动员全产业链协同发展。伴随数字技术革命深入发展,产业链上下游之间协同度越来越高,能有效地提升价值链的整体效率,对经济发展具有重大意义。

5.注重培养外部条件,齐心协力共助价值链攀升。培养数字化思维,加强顶层设计。从全局角度出发对设计对象采用自上而下的方式进行全面化构想和策略选择,跳出原有的固定思维范式,避免过多拘泥于产业链中的个别环节。培养数字化人才,加强人才队伍建设。企业的数字化需要全员参与,全流程参与,从战略到业务流程、从内控到外控,全方面推进数字化发展战略。营造良好的制度环境,规范市场秩序。针对不同制造业的发展状况,采取不同方针对策,最大程度推进金融、法律制度、公共服务以及政府干预对不同制造业的效用。逐步健全有效的金融体系或政策,可以通过增加直接融资比重来完善中国的金融结构给企业以有力支撑,竭力向全球价值链中高端位置攀升。