用数字化为制造业高质量发展赋能
孟凡新制造业是实体经济的基础，是未来经济高质量发展的关键。在面向数字经济时代的全球竞争中，依托数字技术发展更高水平、更有竞争力的先进制造业，已然成为各国的战略共识。习近平总书记强调，数字经济具有高创新性、强渗透性、广覆盖性，不仅是新的经济增长点，而且是改造提升传统产业的支点，可以成为构建现代化经济体系的重要引擎。数字技术、数字经济能够推动各类资源要素快捷流动、各类市场主体加速融合，促进制造业生产方式、组织方式和服务方式的系统性变革，对提高制造业生产效率和供给质量、做大做强实体经济具有重要意义。我国制造业正处于迈向全球价值链中高端、提升核心竞争力的关键阶段。加快制造业数字化转型，用数字化为先进制造赋能，有利于促进制造业质量变革、效率变革、动力变革。一方面，有利于降本增效稳定制造业比重。我国制造业规模已多年保持世界第一，但制造业增加值占GDP的比重由2016年的28.07%下降至2020年的26.29%。如果现阶段制造业占比下降过早、过快，就会削弱我国经济抗风险能力和国际竞争力。“十四五”规划和2035年远景目标纲要强调，保持制造业比重基本稳定。稳定制造业比重，不能片面追求制造业规模增长，关键在于提升制造业效率和质量，而推动制造业数字化无疑是关键手段。数字技术的广泛应用有助于降低产业链组织成本，提高资源配置效率和制造业生产效率。同时，数字化促进制造业向服务端拓展，产生新业态、孵化新模式，可以提升产业价值链。另一方面，有利于提质赋能促进产业链现代化。我国制造业产品品质不高、高端有效供给不足是一个不争的事实。目前，传统制造业的成本比较优势正在逐渐减弱，但制造业规模体量大、产业体系完备的优势很难替代。利用数字技术对制造业进行全方位、全角度、全链条改造，提升研发设计、生产制造、企业运维等产业链各环节数字化水平，延长、拓宽、挖深产业链，有利于提高制造业供给体系质量，塑造先进制造业竞争新优势。加快制造业数字化转型，有利于固本强基保障产业链供应链安全稳定。增强产业链供应链自主可控能力，是构建新发展格局的重要基础。产业链供应链缺乏韧性和弹性，就很难有效应对各种重大风险和外部冲击。推进数字技术与制造业深度融合,加强区块链、物联网、人工智能等技术布局应用，有利于加快关键芯片、基础零部件、基础材料、基础软件等工业基础领域的自主化进程，提升产业链供应链自主可控能力。近年来，我国制造业数字化全面提速，但制造业数字化比例依然不高，有效发挥数字技术对制造业的放大叠加倍增作用，一些困难和挑战不容忽视。比如，我国制造业企业规模化、全链条、多功能的数字化改造才刚刚起步，数字技术供给浅层化、碎片化，技术应用收益与技术高效供给尚未形成良性循环；制造业领域设备种类繁多、应用场景复杂，存在设备接口不开放等问题，加上数据权属界定不清、规则不明、难以定价等基础性问题尚未得到有效解决，跨行业、跨企业数据难以充分流通共享，制约了数字技术应用的广度和深度；支撑制造业数字化转型的新型基础设施兼有公共性和经营性属性，建设资金需求量大，但市场化的投融资模式尚不健全，政府、平台企业、制造企业等主体之间的利益共享和风险共担机制还不完善，数字基础设施建设总体滞后；等等。推动制造业数字化转型，需要融合技术工具和政策工具、统筹政府和市场力量、兼顾发展激励与风险防范，促进制造业数字技术供给与制造业转型需求高效适配。一是提升数字化转型技术工具与政策工具的适配性。技术创新与政策供给是驱动制造业数字化的两个轮子。应围绕制造业数字化中新产品新业态的市场准入限制、新商业模式知识产权保护等，进一步强化政策供给，为数字技术应用创造更好的条件。同时，推进制造业数字化领域相关国家、行业和地方标准制修订，强化财政金融支持，鼓励金融机构深度参与制造业数字化转型，加强对制造业数字化转型的融资支持、信用评估和风险管理。二是增强数字基础设施与传统设施的互补性。纵深推进制造业数字化转型，离不开现代化基础设施的有效支撑，这既涉及到传统基础设施的改造升级，也包括数字基础设施建设。要创新新型基础设施投融资模式，加快推进工业互联网等新型数字基础设施建设，增强通信设备、集成电路、电子元器件、关键软件等核心竞争力，同步提升电力、交通、物流等传统基础设施的数字化改造，增强基础设施综合保障能力。三是推动数字技术与先进制造技术融合发展。技术耦合性对提升产业链竞争力至关重要。在推动制造业数字化过程中，要更加重视发挥数字技术与其他先进制造技术的融合集成作用，如高端新材料、重大技术装备、机器人技术、高端医疗装备等，通过融合性技术加快补齐基础零部件及元器件、基础软件、基础材料、基础工艺和产业技术基础等短板，推动制造业全方位、系统性变革。四是建立全面系统的工业大数据生态。推动制造业数字化转型，数据治理是关键。应积极引导推动工业设备数据接口开放，加快多源异构数据的融合和汇聚，构建完整贯通的高质量数据链。健全工业大数据资产价值评估体系，促进区块链等技术在数据流通中的应用，完善数据市场化配置。打造分类科学、分级准确、管理有序的数据治理体系和数据资源全生命周期安全保护机制，提升数据治理能力。（作者系北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员）数字经济与制造业融合发展：路径与建议
制造业是大国之基，是实体经济的重中之重。经济的高质量发展，离不开制造业的高质量发展，要依靠科技创新，提高制造业的生产效率和供给质量。近年来，以互联网、大数据、人工智能为核心的数字技术迅猛发展，数字经济与实体经济加速融合，已经从生产、消费、流通等各个环节创新了经济发展模式，改写了经济面貌，成为全球广泛关注的重大课题。
数字经济简单说就是以数字技术为核心带动整个经济活动过程并创造效益的经济模式。与传统经济活动相比，数字经济对市场的反应速度快、边际成本低、资源消耗少、环境污染小。数字经济具有创新、绿色、共享等诸多优点，非常符合新发展理念的要求，能够在短期内提升产出效率，有利于经济社会的长期可持续发展。
随着技术创新的不断涌现和广泛应用，数字技术在经济的消费端、生产端与流通端不断扩张、延伸，数字经济在改造传统产业、提升生产效率方面的重要作用也日益凸显。
具体来说，数字经济一方面通过“产业数字化”，对各传统产业进行数字化整合与再造，带动传统产业提质增效、焕发活力；另一方面则通过“数字产业化”，将数字化的知识和信息转化为生产要素，形成最终产品，培育新产业新业态，并为资本、劳动力、技术等其他生产要素提供广阔的发展平台。
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产业数字化与数字产业化相互促进，共同推动数字经济与实体经济向更深更广的层次融合。同时，数字经济规模也逐步发展壮大。
02
数字经济与制造业融合发展的
意义与关键
与蓬勃发展的数字产业相比，我国制造业在经历了长期高速增长之后，随着国内外经济形势的变化，一些深层次的问题开始逐渐暴露。高投入、高产出、高污染的“三高”生产方式，导致资源利用效率不高，环境污染严重；粗放式、外延式的发展方式，导致重复投资现象严重，产能过剩问题突出；创新投入不足，导致供给质量不高，关键技术受制于人；过度依赖出口拉动，导致对国际市场变化高度敏感，国内超大规模市场尚未得到充分利用。
我国制造业大而不强、全而不优的局面仍未完全转变，产业安全存在严重隐患，影响和制约了经济发展质量。进入21世纪以来，我国经济发展面临的内外部环境发生很大变化，国内人口红利逐渐消失，资源约束日益趋紧；国际政治经济秩序中不确定性、不稳定因素增多，贸易保护主义、逆全球化有所抬头。在百年未有之大变局下，应充分利用互联网、大数据、云计算等新一轮数字技术带来的“数字红利”，加快推进数字经济与制造业融合发展，加快提升制造业生产效率和经济效益，保证我国经济行稳致远。制造业是立国之本、强国之基，在当今逆全球化趋势兴起的形势下，制造业对稳定国家经济社会的意义尤为重大，是国家经济的命脉所系。
数字经济与制造业的深度融合，关键在于数据要素的深度开发与使用，其核心是在数字技术的支撑下，围绕数据的收集、传输、加工与使用，带动产业链各环节的数字化转型，实现制造业的提质增效。在数字经济与制造业深度融合的过程中，数据成为土地、劳动力、资本、技术之外的全新生产要素，参与、改造乃至引领生产过程各环节，为制造业的转型发展注入了新的动能。
数字经济时代，制造业不再简单地以物理投入的先后顺序来安排生产，而是更多地利用数字经济的独特优势，依靠数据流、信息流来协调生产。数据本质上是一种可以用来提高预测精准性的重要信息，接触和使用数据有助于帮助企业降低生产成本、扩大经营规模。数据具有即时性、共享性、边际成本趋近于零等特征，可以带动资本、劳动、土地等其他生产要素的效率提升，从而实现规模经济。
具体到生产各环节，
在生产决策时，企业可以利用数据获知用户的个性化需求，设计定制化产品，避免产品同质化，提高供给效率；
在生产过程中，数据作为投入要素能够提升生产的智能化、协同化，提高其他生产要素的边际回报率；
在产品销售过程中，对接供需双方的数据能够减少商品错配率，优化分配效率，尽量避免产品积压和产能过剩。充分发掘数据在生产各个阶段的潜在效能，将成为打造我国制造业产业竞争优势的重要抓手。
03
数字经济推动制造业高质量发展的
具体路径
第一，在产品层面，数字经济推动生产的定制化、多样化。
在传统生产模式中，企业在市场竞争的压力下，为了充分利用规模经济带来的成本优势，往往生产的是标准化、无差异的产品，消费者的个性化需求很难得到满足。随着互联网、大数据、人工智能等数字技术的兴起与大规模应用，企业定制化、多样化生产的成本大幅下降，满足消费者个性化需求成为可能。
从消费者角度而言，数字技术的发展降低了搜寻成本，消费者更容易发现并购买到符合自己需求的产品，获得个性化的消费体验，消费需求呈现出明显的多样化特征。
从企业角度而言，数字技术的发展使得企业能够以较低的成本获知消费者的需求，捕捉到消费者的个性化偏好，企业可以在数字技术和数据信息的“指挥”下安排原料采购、生产与销售，由大批量、标准化的工业化生产转向小批量、个性化的数字化生产。
小批量、个性化的生产能够使企业避免落入同质化竞争的陷阱，提高竞争力和经济效益，因此，近年来个性化定制生产已逐步成为数字经济时代企业发展的一大趋势。在个性化、定制化的生产方式下，消费者不再是生产过程的被动接受者，而可以通过在线购物、留言评价等多种方式，以非常低的成本参与到产品设计和制造环节中。通过电信网络、互联网等传输载体，消费者能够将自己的个性化需求数据直接提供给企业，帮助企业设计出体现独特个性的产品。
第二，在技术层面，数字经济推动生产的智能化、网络化。
技术进步是企业追求高效增长、保持竞争优势的必然选择。作为当前技术进步的典型代表，数字技术的发展显著促进了制造业整体生产率的提升，具体表现在两个方面：一是以人工智能为代表的智能化制造，二是以工业互联网为代表的网络化生产。
智能化制造，一般指利用互联网、大数据、人工智能等数字技术，对设计、制造、管理、服务等各个生产环节进行优化，实现智能决策、智能生产的制造模式。智能制造模式能够优化生产流程，缩短生产周期，提升生产效率。
人工智能是近年来在智能化制造领域发展最为迅猛的技术，是通过计算机模拟人的思维过程和智能行为，使机器完成以往只有人才能胜任的智能工作。人工智能对传统的生产模式产生了巨大冲击，极大提高了生产的自动化水平，减少了对劳动力的需求，提高了资本的回报率，促进了资本积累。
人工智能能够以比劳动力低得多的成本解决复杂的生产任务，杜绝人为差错，从而大大提升生产规模和产品质量；人工智能可以与劳动力和物质资产等其他生产要素产生互补效应，提升其他要素的产出效率。因此，人工智能的应用普及能够提高我国制造业的智能化水平，推动制造业整体迈上新的台阶。
工业互联网，主要是指由互联网链接在一起的传感器、机器、设备等所组成的物理网络，通过运用大数据等分析技术对该网络所收集的工业数据进行深度解读与分析，促进传统工业的转型升级。工业互联网的核心是工业信息的网络化收集与处理，通过对制造领域不同环节植入传感器，对制造过程进行实时感知和数据收集，并借助数据对工业环节进行精准控制，最终实现生产效率的提升。
工业互联网的本质，是利用“互联网+”实现机器与机器之间、机器与生产系统之间、生产企业与生产企业之间、企业上下游之间的实时连接和智能交互，最终形成以信息数据为驱动、以决策模型为核心，具有智能决策特征的工业物联网。因此，工业互联网既可以看作是智能化制造的延伸，也代表了网络化生产的方向。
第三，在组织层面，数字经济推动生产的协同化、柔性化。
随着数字经济的发展，数字技术的开放、平等、共享等特点对传统生产组织方式带来了越来越大的挑战，越来越多的企业开始尝试建立更加灵活、更具柔性的组织方式，以应对变动越来越快的市场竞争。与此同时，互联网、大数据等数字技术大大提高了信息的流动性和穿透性，降低了交易费用和协调成本，促进更大范围和更深层次的市场分工，协同化、灵活化的企业组织形式日益增多。分布在不同地域、不同行业的企业，以互联网为纽带，能够快速协同、响应市场需求，分解生产流程、共同完成生产任务。在众多灵活的生产组织方式中，柔性生产与虚拟企业是其中的典型代表。
柔性生产指一种市场导向型的按需生产的生产组织方式，这种方式能够根据客户需求及市场变化变更生产计划、调整生产布局和生产线、提高生产灵活性。数字经济降低了消费者参与企业生产的成本，也降低了企业调整生产计划的成本，企业能够以柔性和即时方式提供定制化产品。
虚拟企业指具有不同资源与优势的企业为了共同开拓市场、获取最大竞争优势，在信息网络基础上组建的共享技术与信息、实现互惠互利的企业联盟。虚拟企业围绕某个特定任务而组建，以互联网等信息技术为主要连接和协调手段，将独立的厂商连接起来，迅速组织生产以达到抢占市场、分摊费用和获取利润的目的。与传统的产业集群相比，虚拟企业的组织更为松散，具有更高的开放度与灵活性。随着数字技术的发展，虚拟企业的组建变得更加容易，这进一步推动了生产制造的柔性化，从而能够更为有效地满足消费者的个性化需求。
04
数字经济推动制造业高质量发展的
政策建议
一方面，企业要主动学习运用数字技术，提升智能化、协同化水平，加快实现数字化转型。当前，我国经济已经到了产业转型升级的关键阶段，制造业企业应审时度势、抓住机遇，积极吸收借鉴新兴数字技术的创新成果，加快数字化转型的步伐。
在生产实践中，应大力推动数据平台建设，充分利用大数据、人工智能等数字技术，实现智能制造、智能控制，提高资源配置效率、生产效率。加快智能车间、智能工厂建设，加快推进智能制造替代传统制造，淘汰落后生产工艺，优化生产流程；构建企业经营大数据平台，及时获取企业生产、销售、经营风险等数据，分析企业生产经营状况，为企业发展提供决策支持；依托互联网、大数据技术搭建生产协作平台，通过柔性生产、虚拟企业等形式提高生产协作能力，快速响应市场需求，提升产品竞争力；加大对员工数字化、信息化相关知识与技能的培训，提升员工的数字素养，提高全员劳动生产率。
企业的数字化转型发展离不开技术创新。互联网技术的成熟运用以及大数据、云计算、区块链等技术的出现，带来了技术革新的日益加快和知识存量的爆发式增长。通过大数据与云计算、人工智能等技术组合，能够最大程度地发挥数据潜能，优化生产流程和组织形式，更好地满足消费者个性化、定制化需求，提升企业的生产效率和经济效益。
企业应当明确以硬件层面的智能制造和软件层面的工业互联网作为数字技术创新的重点突破方向，加大数字创新研发投入，吸引人工智能、工业互联网等领域的优秀人才，促进先进技术的扩散应用，推进产业链与创新链深度融合。同时，主动将研发需求与高校、研究院等科研机构对接，加强研发资源的合作共享，由传统的单一研发部门创新向全社会创新网络迈进，降低企业研发成本，提升企业研发水平，在全球制造业竞争中占得先机。
另一方面，政府要不断完善制度环境，推进数字基础设施建设，深度释放数据要素潜能。随着数字技术和数字经济的发展，经济中的传统产业不断分化、融合，新业态、新模式不断涌现，给政府的传统治理方式带来很大挑战。政府需要改变传统的治理理念和规制方式，提升数字治理能力，把数字化与市场化有机结合起来。政府作为制度的供给者，其对制度的供给质量和效率，会影响整体经济的表现。特别是在新发展阶段，培育数据要素市场，充分发挥数字要素的潜能，对政府治理能力、政策环境提出了更高要求。
首先，政府不能“缺位”，要为数字经济与制造业深度融合做好顶层设计，为制造业转型升级创造良好的营商环境；要做好宏观调控，维护公平的竞争秩序，打击垄断行为；要提升服务意识和服务水平，为企业发展排忧解难。其次，政府不能“越位”、“错位”，要发挥市场在资源配置中的决定性作用，进一步简政放权，减少政府的不当干预，保护企业合法权益，提高经济效率。
在硬件建设方面，政府要进一步加强对互联网基础设施与服务的支持保障。要抓住产业数字化、数字产业化的机遇，加快新型基础设施建设。为加快推进“新基建”，政府应该加快部署5G、物联网、工业互联网、人工智能、云计算、数据中心等新一代信息通信基础设施建设，把相关支持政策落到实处，使其更好地服务于制造业数字化转型升级；同时，完善数据要素市场，实现信息公开，打破信息孤岛。应在政府主导下，尽快建立连接政府与企业、企业与企业、企业与消费者之间的跨区域跨部门综合信息共享平台，推动数据资源开放共享，为各方合作创造条件。
总之，通过加强软件建设与硬件投入，数据要素的潜能将得到更加充分的发挥，数字经济与实体经济融合将更加深入，我国制造业的高质量发展必将迎来更为广阔的空间。
文章来源：《学术前沿》杂志2021年3月下（微信有删节）
作者：中央财经大学中国互联网经济研究院副院长史宇鹏
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