数据赋能化工产业的机理研究

张 展, 潘兴亚, 王成志

(1. 沈阳化工大学 经济与管理学院, 辽宁 沈阳 110142;2. 沈阳科技学院 管理系, 辽宁 沈阳 110166)

化工产业是我国国民经济支柱性产业之一,化工产品在满足人民日益增长的物质文化需求中发挥着重要作用。我国已经形成了完整的化工产业体系,产业规模跻身世界化工大国行列[1]。但是,目前我国化工产业发展面临着新的挑战。2020年,我国石化行业营业收入同比下降8.7%,利润总额同比下降13.5%,进出口总额同比下降12.8%[2]。这3项指标同步大幅下降,在我国石化行业历史上极少出现。在实现我国碳达峰、碳中和目标的过程中,化工行业是碳排放监管的重中之重。2021年下半年,原油等大宗原材料价格持续上涨。在碳排放监管和原材料价格上涨的双重压力之下,加快化工行业智能化、网络化转型的呼声持续高涨。

以大数据、云计算、物联网、区块链为代表的数字技术,已经成为世界范围内新一轮技术革命和产业变革的重点方向[3]。《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》第五篇提出:“迎接数字时代,激活数据要素潜能,推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”,“实施‘上云用数赋智’行动,推动数据赋能全产业链协同转型”[4]。在化工产业数字化转型过程中,数据要素扮演着重要角色。数据要素与其他生产要素如何协同?如何赋能化工产业,打造化工数字化企业,构建化工数字化产业链,培育化工产业数字化生态?这些都是目前化工产业发展亟需解决的重大问题。基于此,本文深入探析数据赋能化工产业的内在机理。

数据要素是继土地、劳动、资本、技术、知识、管理之后的新型生产要素,是驱动数字经济发展的核心要素。于立等认为,在不同经济形态或不同经济发展阶段,生产要素的重要性不同,比如第一生产要素,在农业经济时代是土地,在工业经济时代是资本,在数字经济时代是数据[5]。关于化工产业数字化转型,胡海文等认为,化工产业数字化转型有助于提高化工产业链敏捷度和稳定性[6];Gezdur等发现,化工产业数字化可以帮助企业管理风险,增强企业内部协作能力和企业盈利能力[7]。以上研究具有重要借鉴意义,但已有研究中从生产要素角度探讨化工产业数字化转型机理的研究并不多见。因此,本文构建了数据赋能化工产业的理论模型,搭建3种赋能路径,从嵌入赋能、协同赋能、多维赋能3个角度,刻画数据赋能化工产业的逻辑与机理,剖析数据要素驱动化工产业高质量发展的实现机制。

一、 构建数据赋能化工产业机理模型

化工产业的工艺流程相对固定,且采用专用设备或装置进行生产,生产线一般不能中断,所以不同工序部门的协调,以及各种计划、指令的衔接尤为重要。从化工产品研发、原材料采购、中间品生产或者采购、产成品生产到市场销售的全过程中产生了大量数据。如若将这些数据进行再处理,并赋能于车间管理、成本核算等环节,则生产计划、库存计划、采购计划等更有迹可循,危险化学品的安全管理将更为可靠。

数据赋能是发挥数据的价值激活和价值创造功能[8-9]。数据要素具有依赖性、渗透性、跨界融合性等经济-技术特征。依赖性指数据要素在发挥价值创造功能时,需要与其他生产要素进行互动和融合,在数字技术和数字平台的支撑下,改造传统生产要素,提高传统生产要素的效率。渗透性指数据要素与传统生产要素深度融合,解构并重组传统生产要素的链条,提高全要素生产率。跨界融合性指数据要素具有引导生产结构走向高级有序结构的特性。数据要素渗透于生产过程的方方面面,平台经济、实体经济、虚拟经济等集成为高效有序的生态系统。依据数据要素的经济-技术特性,以及数据赋能的独立程度和深入程度,可将数据赋能化工产业的路径划分为嵌入赋能、协同赋能、多维赋能3种。

1. 嵌入赋能

数据要素通过数据中心、网络、终端等硬平台,数据库、数据服务等软平台,在与化工产业传统生产要素的互动中,将信息以数字化形式进行读写、存储和传递,以嵌入其他生产要素的方式,提供数字技术支持和信息知识,对其他生产要素发挥辅助作用[10]。数据要素嵌入劳动、资本、土地、知识、技术、管理等化工产业传统生产要素中的某一生产要素或多种生产要素,实现赋能。在此过程中,数据要素表现为非独立性,对其他生产要素仅是“物理”层面的改造。数据要素在对化工产业发展发挥正外溢性时,其价值激活和价值创造功能隐含于传统生产要素之中,促使传统生产要素价值创造潜力及能力得到更大程度的发挥,如化工产业劳动生产率的提升和资本的深化。此为赋能的第一条路经。

2. 协同赋能

目前,数据要素开始作为独立生产要素显现于化工企业的研发、生产、销售等环节中,在企业层面实现与传统生产要素的深度融合,并相互协同。由于数据要素具有非常大的多要素合成效应,可以解构并重构化工企业层面原有生产要素的配置结构。在协同赋能过程中,化工企业的数据资料不断累积,形成“数据池”。化工企业通过大数据算法及算力对“数据池”中的数据资料进行分析和挖掘,更新迭代为衍生数据。衍生数据在原有数据基础上产生、演变,具有唯一性、不可复制性等属性。在这一路径中,数据要素对化工企业其他生产要素的改造为“化学”层面的改造,可提高全要素生产率,促进化工企业竞争力的提升。此为赋能的第二条路经。

3. 多维赋能

数据要素可在多维度、多层次实现对化工产业赋能效应的放大、倍增和叠加。在多维赋能过程中, 不仅化工企业内部的数据资源进行衔接整合, 企业之间也破除数据孤岛, 实现产业链上的资源整合。 内部数据资源价值化与外部数据资源价值化交互作用, 形成数据价值网络, 实现价值融合。 在这一过程中, 数据赋能化工产业链、供应链、价值链, 赋能化工产业数字化生态系统, 为化工产业创造多元价值。 此为赋能的第三条路经。

4. 构建模型

综上所述,构建的数据赋能化工产业的机理模型为:数据要素在数字技术和算力、算法的支持下,可通过嵌入赋能、协同赋能及多维赋能3条路径实现化工产业数字化转型,赋能化工产业数字化生态系统,使化工产业提质增效,实现化工产业高质量发展。见图1。

图1 数据赋能化工产业机理模型

二、 嵌入赋能路径的实现

在嵌入赋能路径中,数据嵌入赋能化工产业劳动要素、资本要素、知识要素、技术要素和管理要素。数据要素不断产生、流动、汇集,提高传统生产要素的运行效率,优化传统生产要素的市场交易方式。嵌入赋能传统生产要素的价值创造,呈现化工产业发展特性。

1. 嵌入赋能劳动要素

按层级,化工企业的人力资本通常可以分为高层领导者、中层领导者和基层员工3类[11]。化工企业的高层领导者,包括董事长、总经理、副总经理等。中层和基础员工按工作性质划分,包括生产技术人员(生产工程师、自控工程师、防腐工程师等)、仪器仪表技术人员(机械工程师、设备工程师、管道设计师、结构设计师等)、生产管理人员(车间主任、计划调度员、质量管理员、安全员等)、市场营销人员(销售主管、销售代表、售后服务人员等)、行政及财务人员(财务总监、办公室人员、库房管理人员等),以及化工产品及工艺的研发人员。数据对化工企业人力资本的赋能体现在依劳动岗位性质的不同,将数据要素嵌入人力资本的价值创造过程,以提高化工企业劳动生产要素的效率;提高各层级人员的协作能力[12];基于数据要素的嵌入及对综合性人才的需求,员工结构发生变化,简单操作人员缩减,专业人员和管理层人员占比提升等。

2. 嵌入赋能资本要素

作为流程工业,化工企业一旦建成,工艺流程很难改变,固定资产的沉淀成本相对较高,化工产品生产对厂房、设备、工艺流程的依赖性相对较强。目前,化工企业资本要素的数字化转型多集中于仪器设备的改造及中控环节的智能化,即多数化工企业正处于数据赋能机器设备改造阶段。化工企业通过数字技术,如物联网和远程监控技术,及时监测设备故障信息,避免生产过程中断,实现数据嵌入赋能资本要素。但在数据赋能化工生产线、赋能数字化车间、赋能数字化工厂、组建虚拟化工产业集群等方面尚存在诸多难题。

3. 嵌入赋能知识、技术要素

化工产业的知识要素有不同形态,如凝固在化工生产设备中的知识、隐含在人力资本中的知识、贮存在化工新工艺和化工新材料中的知识等。在数字技术支持下,化工企业获取知识要素变得相对快速、容易,创造及获得的知识数量和种类也相对增多。所以,数据对化工产业知识要素的赋能主要体现在改变了化工产业知识要素的存在形式,将化工产业知识以数字化的形式生产、存储、传输、扩散,增强化工产业知识要素的流动性,提高化工产业知识要素创造价值的效率。数据要素对化工产业技术要素的嵌入赋能主要体现在嵌入化工产品创新、工艺创新、本质安全等技术领域,可以提高技术要素创造价值的水平和效率。

4. 嵌入赋能管理要素

管理要素包括管理者、管理工具、管理方法等若干组成部分。 化工产业流程生产的特点及对年度计划的依赖性, 使其对管理要素有更高的要求。 管理者不仅要具备高水平的管理技能,还要拥有丰富的实操经验。 数据对化工产业管理要素的嵌入赋能体现为嵌入化工产业传统管理体系,提高管理效率。 数据要素嵌入企业原材料管理、生产管理、安全管理、质量管理、财务管理、销售管理、售后管理,以及企业客户关系管理、产品数据管理、资源计划管理等环节[13], 采集实时数据并作为管理者进行决策的依据和支撑, 提高管理问题的快速识别能力, 作出资源最优配置决策, 并将管理指令迅速传输到执行部门。 数据要素也嵌入对化工园区的管理,以及政府相关部门对危险化学品安全监管、对化工企业环保督察等管理过程中, 促使化工产业管理更加规范化、模式化,实现管理模式创新。

三、 协同赋能路径的实现

伴随着数字技术的不断进步,化工企业可以搜集、分析和挖掘化工企业在采购、生产、库存、投融资、物流、销售、售后服务等诸环节中产生的微观数据资料,以及国内外化工产业发展现状、发展趋势等数据资料,并对数据资料进行处理,形成具有独立性质的数据要素。数据要素与化工企业的劳动、资本、土地、知识、技术、管理等其他生产要素协同发力,驱动化工企业进行诸生产要素之间结构重构,促进化工企业业务模式、管理模式、商业模式的变革及创新[14]。通过具有独立性的数据要素的介入,各种生产要素实现协同效应最大化。

1. 要素协同

在化工企业发展中,当将数据要素纳入生产函数时,不仅数据要素自身会影响生产函数,其他各种生产要素也将在数据赋能下相互影响、相互补充和相互促进,产生生产要素协同效应[15-17]。本文将未纳入数据要素的生产函数的一般式写为

Y=f(La,Ld,K,N,T,M)。

当纳入数据要素时,生产函数变为

Y=f(La,Ld,K,N,T,M,D)。

式中:La表示劳动;Ld表示土地;K表示资本;N表示知识;T表示技术;M表示管理;D表示数据要素。函数关系发生变化,意味着生产要素的结构关系发生了改变,化工企业的生产效率也随之产生改变。从而,形成新的化工企业生产要素之间的网络型相互影响关系。以数据要素为纽带,依靠高度数字化、智能化的信息环境,化工企业的劳动、资本、知识、管理及技术等生产要素实现了新的联动[18]。在化工企业安全生产、绿色发展、结构优化、产值提升等多方面创造价值,实现化工企业的高质量发展。

2. 技术协同

数据赋能的背后是数字技术的推动。数字技术是一种通用技术,与其他技术存在极大的互补性。在数据要素协同赋能路径中,数字技术与传统技术的协同是化工产业高质量发展的关键动力。化工产业的技术协同体现为数字技术在化工产业研发、设计、生产、营销的整个链条上与传统技术的集成优化、协同作用,赋予传统技术新的内涵,使化工产业技术水平和创新能力达到一个新的阶段。数字技术与传统技术的协同,能够使化工企业快速消化和吸收现有技术,并降低化工企业技术创新的门槛,促使化工企业降低创新成本,提高创新效率。此外,还会推动传统技术向高效、节能、安全和经济的现代化方向发展。

四、 多维赋能路径的实现

数据的多维赋能路径体现为对化工产业链、供应链、价值链的优化和增值。化工产业链体现的是化工产业与其他相关产业部门之间,基于技术经济逻辑形成的链条式关联关系形态。化工供应链由直接或间接满足顾客需求的各方组成,包括制造商、供应商、运输商、仓储商、零售商、顾客等,共同实现化工供应链价值最大化。化工价值链侧重不同价值环节之间的链条式关联关系和时空分布形态[19-20]。在化工产业链、供应链、价值链的每一个活动中,未来均可能包含数据获取、开发、保护、整合与共享过程。受数据管理水平提高和数字技术的深入研发等影响,化工产业数字化程度将持续提升,化工产业数字生态系统将持续完善。

1. 赋能化工产业链

数据赋能化工产业链体现为各产业与化工产业数字化转型的互相促进及产业融合方面。比如化工产业与生产性服务业数字化转型的互动,化工产业与安全应急产业的交叉融合等。在数据赋能化工产业和生产性服务业的发展趋势中,一方的数字化转型步伐会带动另一方的数字化转型步伐。同时,由于数字技术的加持,化工产业链正延展到服务领域,化工产业服务化逐渐被重视,形成与传统化工产业生产性服务领域的交叉融合,从而产生化工产业与生产性服务业同时补链、延链、强链的共赢效应。数据要素的赋能也正在加快化工产业与安全应急产业的融合发展。通过化工产业与安全应急产业之间数字化平台的互建,化工产业链在应急指挥系统的支持下能够快速响应,使化工产业链条更具韧性。另外,化工产业链和安全应急产业链相互融合,内置程度不断加深,可以形成新的业务模式、商业模式,共同开发市场,创造经济和安全价值。

2. 赋能化工供应链

数据赋能化工供应链体现为破解化工供应链各市场主体之间的数据孤岛,实现化工供应链成员之间基于数据要素的信息流、资金流、物质流共享,精准满足客户需求,提升化工供应链绩效。首先,化工供应链上的原料供应商、产品制造商、批发商和零售商在数字技术基础平台的支撑下,建立利益共同体[19],实现信息交互、进度共享、产品交接和资源整合,打破信息屏障,解决因信息不对称造成的业务流程不顺畅及成本高昂等问题,提升化工供应链的稳定性、安全性和韧性。其次,通过互联网平台,依赖大数据、云计算、物联网与多终端等数字技术,化工供应链上的各市场主体与顾客建立交互渠道。顾客可以参与化工产品的研发设计,根据自身需求选择最符合要求的化工产品与服务,化工企业可以根据顾客的个性化需求进行柔性化生产,从而建立以顾客需求为导向的化工供应链模式。这样,化工企业内部数据、企业外部数据和顾客反馈数据糅合在化工企业生产过程中,可提高化工企业感知市场的能力、化工供应链成员的协调能力及创新能力。

3. 赋能化工价值链

数据赋能化工价值链体现在通过赋能企业的价值创造诸活动,包括原材料采购、化工产品及工艺创新、化工产品生产、人力资源管理、基础设施改造及设备购置和改造、市场及销售、服务等活动,赋能化工产品的价值创造过程,实现价值增值,增强化工产品价值创造的专业化和安全性、时效性和精准性、系统性和科学性。

数据赋能可增强化工产品价值创造的专业性和安全性。专业性体现为:在化工企业生产过程中,数据要素形成数据价值网络,赋能化工企业智能管理化工产品生产设备,建造化工产品智能生产线,创立化工智能制造平台,实现化工生产过程的人机物全链实时连通和智能匹配[21]。安全性体现为利用数字技术可以更加有效地进行设备维护、检测和管理及应急响应。

数据赋能可增强化工产品价值创造的时效性和精准性。时效性体现为:化工企业利用数字技术可以节省化工产品的生产时间和流通时间,从而加快化工企业资本周转速度,带来更多的价值增值。精准性体现为:依托大数据、互联网、云计算等数字技术,基于化工生产作业具体情况和化工产品销售情况,可以准确制定化工产品原材料购买计划、排产计划、库存计划、物流计划等,实现化工企业成本的降低,效率的提高。

通过数据赋能,增强化工产品价值创造的系统性和科学性。系统性体现为:通过数据要素赋能化工企业价值创造的系列活动,使化工原材料及半成品、成品的内部物流、生产制造、外部物流、市场和营销、服务等活动的衔接更为紧密,配合更为默契[22]。科学性体现为:诸如化工分析等领域,利用大数据等数字技术可以促进化工技术创新等。

4. 赋能化工产业数字化生态系统

数据赋能化工产业是一个复杂的系统工程,依据生态场理论,可以区分为场源、场力、场层次、场效应等。数据赋能化工产业的场源,可以是化工产业数字化生态系统中的任何要素、任何层面,如化工企业、高等学校、科研院所、平台企业、金融机构,以及危化品相关制度、环保制度、数字经济政策、工业化和信息化融合政策等。

数据赋能化工产业的场力来自场源对数据要素、劳动要素、资本要素、土地要素、知识要素、技术要素、管理要素的整合,体现为化工企业、平台企业等不同市场主体之间的合作、竞争及相互影响。在不同场力的叠加下,产生数据赋能化工产业数字化生态系统的场波共振,爆发更大的场力,对整个系统产生深远影响。

可以将数据赋能化工产业的场层次区分为内场和外场两类。内场由化工产业内部场源叠加作用产生,既包括经济逻辑视角的产业链、供应链、价值链,也包括地理空间视角的化工产业集群,表现为化工产业内部数字化转型主体之间的网络关系,以及市场主体与化工产业内部环境之间的相互影响。对于化工产业而言,内场的场源具有多元性和聚集性,数据赋能的场力最强。外场由超越化工产业边界的外部环境组成,如相关产业的数据要素赋能进程和形式、政策激励和约束力度及方向等。内场和外场共同作用于数据要素赋能化工产业的演化进程。

数据赋能化工产业数字化生态场过程中,随着各种场源的重组,场力的不断汇聚,内场与外场的相互作用,催生了更多的化工企业数字化转型决策及行动,形成产业链上下游和跨产业融合的化工产业数字化生态系统,构建出化工设备数字化—化工生产线数字化—化工车间数字化—化工工厂数字化—化工企业数字化—化工产业链数字化的数字化化工产业生态范式。

五、 结论及建议

通过探究数据赋能化工产业发展的机理,发现数据赋能化工产业存在3条路径,即嵌入赋能、协同赋能、多维赋能。嵌入赋能路径是数据要素嵌入化工产业的劳动、资本、技术、管理、知识、土地等传统生产要素中,其价值激活和价值创造功能隐含于其他要素之中,可提升传统生产要素效率。协同赋能路径是数据要素作为独立生产要素,解构原有生产要素并重构,与化工传统生产要素相互协同,实现化工企业全要素生产率最优。多维赋能路径是数据赋能化工产业链、供应链和价值链,赋能化工产业数字化生态系统,在动态赋能中创造化工产业高质量发展的价值。该理论模型可为化工产业缓解新冠肺炎疫情带来的困境,使化工产业快速融入数字产业化和产业数字化转型浪潮,为实现化工产业链、供应链、价值链智能化发展提供借鉴。

基于以上研究,本文提出如下建议:

(1) 规划先行。依据化工产业的发展规律,认真研判十四五规划和2035年远景目标规划中有关化工产业数字化转型的指导思想、发展目标、重点任务、重要工程、实施保障等内容。发挥化工产业数字化转型规划的战略性、引领性、指导性功能,为化工产业数字化工厂,数字化企业,数字化产业链、供应链、价值链,以及数字化生态系统的建立提供规划保障。

(2) 设立石化产业数字化转型支持专项,支持化工产业与工业互联网深度耦合。基于工业互联网,打通化工产业的上、中、下游;促进化工产业链上数据、劳动、资本、技术、管理、知识、土地等生产要素的整合,提高化工企业之间的协调能力,实现化工产业链、供应链与价值链三链协同。

(3) 以数字孪生为核心,打造基于数字孪生的应用架构、应用场景及支撑环境。以数字孪生方式创建虚拟化工产业园区,通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等,全过程、全要素融入数字化技术和手段,实现信息技术与化工产业的深度融合。

(4) 建立高效有序的化工产业数字化转型生态系统。进行化工“智能工厂”建设试点,落实普惠的“上云用数赋智”行动计划,促进化工企业与云计算平台服务提供商、云管理平台服务提供商等平台企业开展实质性协作;支持多个实体之间的合作,如大学、企业、政府、研发机构等,实现“产学研用”的深度融合,促使关键数字技术在化工产业落地。