制造业企业数字化转型升级的内在逻辑与路径选择

赵景林 金立民

摘要：文章通过探讨制造业企业数字化转型的内涵和作用机理，分析我国制造业企业数字化转型的现状，发现制造业企业在数字化转型过程中存在管理层对数字化转型的认识不足、缺乏数字化转型要素支撑、制造业主体之间的协同度不够和数据标准和安全保障欠缺等问题，提出提升社会对数字化转型的认识度、强化数字化转型要素支撑、提高数字化转型主体的协同和加强数据安全保障等建议。

关键词：制造业；数字化；逻辑；路径

中图分类号：F425；F49 文献标识码：A   文章编号：1674-0688（2023）06-0102-04

0 引言

制造业是国家核心竞争力的标志，是国民经济发展的基石。随着新一代数字技术的蓬勃发展，加快推进数字产业化和产业数字化、推动数字经济和实体经济深度融合、推动制造业数字化转型，是新发展格局下制造业转型升级的必由之路［1］。制造业数字化转型是在大数据、云计算、工业互联网等新一代数字技术在制造业场景下的应用，对于传统制造业来说，是根本性的变革，不仅重新定义了制造业的积极功能，还重构制造业的要素结构、优化了产业链条，制造业的格局也将发生改变。学术界对制造业企业数字化转型高度关注，数字化转型主要是重塑组织结构和技术形式促使制造业效率提升［2］。数字化转型促进产业数字化，具有生产要素数据化［3-4］及制造业与信息产业融合［5］的特点，有较强的产业聚集效益［3］。此外，一些学者在此基础上构建指标体系，在促进制造业绿色转型、创新驱动、内控机制等方面开展实证研究［6-10］，数字化转型具有推进制造业效率提升的正向效益。还有一些学者开展我国发达地区的案例研究，研究微观主体开展数字化转型的路径与经验［11-14］。以上学者的研究均取得了一些成果。本文试图进一步探讨和阐述我国制造业数字化转型的内涵和机制，结合我国制造业企业在数字化转型实践过程中遇到的困境，提出相应的建议。

1 我国制造业企业数字化转型的内在逻辑

1.1 制造业企业数字化转型的内涵

制造业数字化转型是促使制造业从产品、技术、市场、资源配置和组织的全方位的变革和创新，目的是提升制造业的生产效率。

从产品创新来看，主要是制造业设备的数字化创新，如新一代数字技术支撑的工业控制系统，促进新旧装备转换催生出效率更高的生产系统。此外，产品也表现在数字化与传统产品的融合，智能家居和互联网汽车就是最具代表性的产品。从技术创新来看，主要是利用数字技术把生产活动数据化，推动制造业传统经营转换为数据标准化，利用大数据、区块链和云计算等方式优化生产，如已经通过实践的智慧工厂、智慧物流等。从市场创新来看，制造业数字化转型升级的发展不但拉动了数字化产品的需求，还有效开拓了以先进制造业和高技术制造业为主的新兴制造业市场，还能通过数字化平台的建设，挖掘需求的长尾需求，满足定制化、个性化和小众化的市场，有效扩大产品需求。从资源配置来看，制造业数字化转型形成的数据资源能够有效地打通生产数据库和销售数据库，开发出覆盖产品全生命周期的业务，实现生产、仓储、销售之间的动态联动，优化流程，实现“以销定产”，从而减少供需错配和产能过剩。从组织创新来看，制造业企业数字化转型能够加快企业组织向扁平化转变，管理层级会进一步减少，管理网络化进一步优化，有效解决管理成本。此外，生产单元之间的协调度也会增强，比如大量工业机器人在危险岗位，而人从事更多的创造性工作。

1.2 制造业企业数字化转型的机理

1.2.1 数据要素成为关键生产要素

数据要素成为关键生产要素主要表现在以下方面：新一代数字技术能够对海量的制造业基础数据进行处理和分析，这些数据也会成为物联网发展的基础，在数据形成过程中降低信息搜集成本。此外，通过对海量制造业数据的挖掘和重组，通过机器学习提升制造业智能化水平，可以突破生产规模和范围的限制，成为协同生产要素的主要动力，有效地提升生产要素的配置效率。以信息技术与海量数据为基础形成的数字基础设施，在生产上具有边际成本递减的特点，在消费上具有非竞争性或部分竞争性的特点，其有助于打破数据流动的壁垒，提升制造业企业的运营效率［15］。

1.2.2 形成服务主导型的生产模式

传统的制造业企业的生产模式是链式生产和规模生产，主要依靠规模生产增加效益。企业开展数字化转型后，大幅度地缩小了用户和企业之间的距离，能够将用户的个性化需求快速传递到生产端，实现协同化生产。通过数字化升级，可以快速发现生产过程中存在的隐患，预判生产中存在的问题，降低生产中出现的不确定性。通过数字化转型，企业能够开展流程再造和供应链优化，在改进产品质量的基础上能够提升制造链效率。

1.2.3 构建平台化的组织形式

传统的企业管理是垂直的、以集权制为主的组织形式，信息传递存在延迟和失真情况，而数字化升级要求企业组织扁平化、网络化和平台化，信息传递更加迅速和安全，能够快速根據市场的新变化和新需求做出决策。数字化转型的加深还有利于制造业和其他行业的融合，围绕着核心企业或平台企业的网络化治理结构取代了传统的围绕产业链的链式治理结构，形成具有高度协同效应的价值共同体，平等治理和多中心治理模式成为组织运作的基本规则。

1.2.4 注重需求侧的价值挖掘

企业数据升级积累的海量数据把价值挖掘从供给端转向需求端，企业可以根据需求者的数据进行画像，精准地进行产品研发，更加贴合市场需求，进一步驱动企业开展创新。通过数字化改造升级，企业价值挖掘从单维拓展为多维，从延伸拉长“微笑曲线”的两端挖掘出更多的产品价值和服务价值，从单一的凸显产品价值扩展到“产品+服务”相融合的价值，为企业创造更多的利润。通过数字化升级，制造业企业能打破行业壁垒，为企业“走出去”提供更多的机会，通过产业融合实现实体企业价值链与数字经济价值链的重组。

2 我国制造业企业数字化转型面临的困境

近年来，我国大力推进制造业企业的数字化转型，鼓励企业积极探索数字化转型的新模式，加速实体经济和数字经济的融合。

2.1 我国制造业企业数字化转型现状

2.1.1 制造业企业数字化转型的程度有差异

在制造业企业数字化转型推进过程中，大型企业数字化转型的进程明显比中小企业的速度快。在数字化转型的规模对比中，也是大型企业较中小企业的规模大［16］。开展数字化转型的制造业企业主要集中在汽车制造、电子制造等利润较高、国家支持力度较大的行业，而传统的制造业企业，如食品类、农业类企业，由于利润率相对较低，对开展数字化转型缺乏动力。

2.1.2 制造业企业数字化转型的路径多元

开展数字化转型的制造业企业结合自身实际，探索不同的数字化转型之路。推动制造业企业数字化转型的路径主要是由企业自主推动，大多数的企业依靠自身的信息部门开展数字化转型，但是开展效率较低；一些企业有产业链驱动、供应链驱动，对数字化转型需求迫切的企业主要以产业链驱动和供应链驱动为主，其他企业购买第三方服务但是数字化程度不高。出于对内部私密性和安全性的考虑，企业都希望凭借自身的开展数字化转型建设。大企业数字化的深度较中小企业也深，而中小企业有数字化转型的诉求，受限于资金不足，通常选择政府主导的平台开展建设，但水平还有待提高。

2.1.3 制造业企业数字化转型效果逐步显现

开展数字化转型的制造业企业在生产和运营方面开展数字化应用，实现了成本下降、新市场拓展、营业收入上升、应对风险能力增强和内部运行效率提升。超过一半的中小企业认同数字化转型的投入是值得的［17］。大型企业在数字化转型的过程中存在复杂性和系统性，数字化转型的周期较长，效果在企业内部表现较明显，但是在企业外部的表现不是很明显。

2.2 我国制造业企业数字化转型的困难

2.2.1 制造业企业的管理层对数字化转型的认识不足

一方面，企业管理团队的数字化转型思维欠缺。数字化转型是一个系统工程，受学习效应、协调效应及自适应预期等惯性思维的影响，企业管理团队对于数字化转型还停留在技术工具的认知层面，没有意识到数字化的深刻内涵；另一方面，企业管理团队对数字化转型缺乏整体规划设计，一些企业对数字化转型没有制定清晰的战略和规划，对数字化转型的路径选择没有清晰的认识，虽然企业对数字化转型的意愿很足，但是对于制造业企业数字化转型“到底怎么转，到底转什么”存在疑问，缺乏清晰的解决方案，也缺乏适合企业实际情况的解决方案。

2.2.2 数字化转型要素缺乏支撑

数字化转型的要素支撑不足主要表现在基础设施建设不充分和数字化转型服务不配套。基础设施建设不充分主要表现在企业开展数字化转型依靠自身信息化平台，而以新一代数字技术为基础的大数据中心、工业互联网、智能制造云等的“新基建”建设速度缓慢。工业软件、大数据等基础薄弱，导致制造业企业数字化转型投入和产出错配，数字化转型进度缓慢，数字化技术应用深度不够，数字化转型成本居高不下，阻碍了制造业与互联网进一步融合。制造业企业的数字化转型需要相关配套服务，但是数字化项目融资、设计、质量监管等外部服务专业化不足也限制了制造业数字化转型的步伐。

2.2.3 制造业主体之间的协同不够

制造业企业的数字化转型是一项系统性的工程，需要各个主体之间协同并且形成一个系统，制造业企业在数字化转型过程中，需要网络运营商、制造业链条上各个主体及技术服务主体高度协同，但是目前制造业企业对数字化转型的标准和规范、设备使用和信息互联等还没有统一的认识和贯通，进入壁垒和市场垄断也成为导致数字化转型成本居高不下的重要因素，阻碍了数字化改造的进程。此外，由于不同规模的制造业企业数字化进程存在差异，导致在同一产业链上大企业转型速度快、中小企业转型速度慢，整个制造业链条中各个主体的协调度不高。巨大的数字化转型红利得不到释放，使得大企业数字化转型容易造成封闭，而中小企业则开始犹豫数字化转型的投入价值甚至是开始减少投入，“信息孤岛”严重阻碍了制造业企业数字化转型的进程。

2.2.4 数据标准和安全保障欠缺

数据安全方面，自2016年以来，国家出台了一系列法律法规，但是针对工业特别是制造业的数据采集、数据处理和数据共享等没有具体的法律法规保障，数据的归属权、数据的共享和使用边界比较模糊，无法给予制造业的数字化转型成果发挥最大化效益提供法律保障。由于制造业不同的生产环节和运营存在差异化、应用场景复杂化，因此要想实现数据持续化、规模化的共享利用，数据标准是必不可少的，但是在实践中的技术标准和规范比较匮乏，容易出现数据独占情况。

3 促进我国制造业企业数字化转型的建议

3.1 提升社会对数字化转型的认识

政府层面，要鼓励和支持高校开设数字化转型相关专业，大力培养数字化转型高端人才，培养一批既懂制造业发展，又懂数字化转型的复合型人才。鼓励企业与高校合作开展制造业数字转型知识培训和技能提升。行业层面，要总结制造业企业数字化转型的经典案例，加大推广力度，把主要经验、做法和成效总结出来向社会公布，提升制造业企业对数字化转型的进一步认识；企业层面，其管理团队要正确地认识数字化转型的意义，特别是针对“不愿转型”的中小企业，要从规划、管理和数字化转型的路径选择上重新审视數字化转型，找寻适合自身实际的数字化转型之路。

3.2 强化数字化转型要素支撑

政府要加快出台支持制造业数字化转型的相关政策，一方面，引导数字化转型各个环节的服务支持机构参与制造业企业的数字化转型，提升服务水平；另一方面，通过产业政策的激励，调整现有的研发投入机制，给予企业更大的资金自主权，调动制造业企业数字化转型的积极性。鼓励金融机构进行业务创新，开设支持制造业数字化转型的金融产品和金融服务，为企业数字化转型提供有效的金融支持。加大财税支持力度，利用政府资金的“杠杆效应”和制定优惠税收政策，扶持一批具有标杆性和带动效应的典型中小制造业企业，形成示范效应，提升制造业企业数字化转型的活力。地方政府加快数字技术推广与应用的基础设施建设，夯实区域内制造业企业数字化转型的基础，搭建数字化转型的公共服务平台，为中小企业提供针对性的服务。鼓励企业联合科研机构在工业软件、核心零部件等方面合作，提升科研转化效率，加快商用速度。

3.3 提高数字化转型主体的协同性

围绕制造业企业数字化转型过程中的数据要素活力提升，加快制定数字化转型数据标准和规范的速度，明确制造业企业的数据采集、共享、流动和使用过程中的标准和规范，推动制造业数据资源配置的市场化机制，引导更多企业的数据流进入，加快数据流动和共享。同时，制定能够参与国际竞争的制造业数字化标准和规范，加强与发达国家制造业之间的交流，提升制造业数字化的国家话语权。构建“小单元”的数字资源池，通过制造业园区或者某一区域产业链为载体，鼓励数字化转型成功的企业为龙头，中小企业积极参与其中，加快工业互联网建设，通过垂直细分和领域细分加强“小单元”内的数字化协同，加强资源池的资源聚集效应，探索适合不同地区的协作商业模式。

3.4 加强数据安全保障

政府通过出台政策法规，对数据的所有权、采集权、使用权、管理权、交易权做出明确的法律界定和充分的认同，为加快推进制造业企业数字化转型奠定良好的法律基础，从而保证数据安全，杜绝数据滥用。企业层面也要构建数据安全物理“防火墙”和保护数据安全的措施，保证制造业数据不外泄，严防数据滥用。

4 结语

数字经济与实体经济的深度融合是融入新发展格局的路径选择。制造业企业的数字化转型是我国从“制造大国”向“制造强国”转变的关键，是实现制造业企业高质量发展的助推器，在新一轮的国际竞争中具有非常重要的意义。本文结合我国制造业企业数字化转型的实践，分析转型过程中的困境并提出对策；但本文研究仍存在不足，今后要从产业结构优化、产业链提升和降低要素成本等方面开展进一步研究。

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