数字经济驱动制造业转型升级的作用机理

李春发 李冬冬 周驰

内容提要：数字经济与实体经济的深度融合成为促进实体经济振兴与产业转型升级的新动能，其动力主要源于数字新技术作用下的产业链组织分工边界拓展、交易成本降低、价值分配转移、需求变化倒逼四个方面。随着数字化信息成为产业链上的“标准化”流通媒介，制造业产业链会发生解构与重构并逐步实现全面数字化转型。产业链上“消费商”与工业互联网两种新型主导力量的出现促使服务型制造、网络化协同制造等新型制造模式创新涌现，智能制造将成为主流制造模式的新兴代表。为了更好地发挥数字经济对制造业转型升级驱动作用，应加强制造业数字基础设施建设，强化产业链数据集成与共享，发挥核心企业转型引领作用，注重智能制造生态系统构建等。

关键词：数字经济;制造业;作用机制;路径;产业链重构

中图分类号：F062.5 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2020）02-0073-10

收稿日期：2019-08-14

作者简介：李春发（1968-），男，湖南郴州人，天津理工大學管理学院教授，博士生导师，理学博士，研究方向：数字经济、产业系统建模;李冬冬（1991-），本文通讯作者，男，河南鹤壁人，天津理工大学管理学院博士研究生，研究方向：数字经济、产业政策创新;周驰（1986-），男，天津人，天津理工大学管理学院讲师，南开大学商学院博士后，研究方向：电子商务、运营管理。

基金项目：国家社会科学基金项目，项目编号：18BJY009;国家自然科学基金青年基金项目，项目编号：71702129;教育部人文社科研究青年基金项目，项目编号：17YJC630232。

加快推进互联网、大数据、人工智能与以制造业为代表的实体经济深度融合，以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变已成为国家发展的重要议题[1]。作为一种融合性经济，数字经济以数字化的知识和信息作为关键生产要素，通过与实体经济融合发展发挥其自身激活、创新与赋能作用，其核心在于新一代信息技术在实体经济中的应用[2]，数字经济的爆发式增长并与实体经济深度融合已成为推动中国经济发展质量、效率及动力变革的重要驱动力。“互联网+”行动计划的实施推进在充分发挥互联网资源配置优化和集成优势的同时，加快了以互联网为代表的信息技术在各行各业的渗透应用，促使互联网与传统行业进行深度融合，创造了新的发展生态。尤其在服务业领域，基于数字经济的平台经济体的崛起，催生了网络经济、共享经济、分享经济等新型商业模式，引发了需求侧的深刻变化并对供给侧的变革升级形成了强烈的倒逼作用。在信息技术进步与新场景新业态、新模式创新驱动作用下，传统制造业的转型升级成为必然。随着智能制造、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的愈发成熟及向供给侧的应用重心转移，制造业将成为接下来数字经济发挥创新驱动与转型升级动能作用的主战场。在产业分工与企业合作日益深入的今天，单一企业的研发设计、生产制造、运营管理等活动往往与所处产业链上的其他企业具有密不可分的联系且不同制造企业实际状况具有较大差异，仅在单一企业层面上考虑数字经济对制造业转型升级的驱动作用具有局限性。此外，数字经济与制造业的融合发展会驱使后者在生产模式、组织形态、价值分配等方面进行全方位的变革，产业链也必将发生重构。因此，从产业链重构视角切入，本文对数字经济的概念演变及内涵要义进行归纳提炼，剖析数字经济驱动制造业转型升级的核心内涵，着重探究数字经济驱动制造业转型升级的内在作用机制与作用路径，并结合驱动作用机制与路径演变过程提出更好地发挥数字经济对制造业转型升级驱动作用的对策建议。

一、数字经济驱动制造业转型升级的内涵

（一）数字经济的概念演变及内涵要义

数字经济概念是信息经济概念的发展与延伸，美国经济学家弗里茨·马克卢普在《美国的知识生产和分配》中提出“向市场提供信息产品或服务的那些企业”被认为是一种重要的经济部门[3]，并较早地意识到了信息产品与服务在经济社会中的特殊性，还建立了一套以知识产业范畴界定为基础的信息经济测度体系。根据是否直接向市场提供信息商品或服务，马克·波拉特（1977）将信息产业划分为第一信息部门（向市场提供信息产品或服务的企业）和第二信息部门部门（融合信息产品和服务的其他经济部门）[4]。此时，信息经济的内涵开始超越技术层面的认知，尤其第二信息部门的提出为日后信息经济内涵的拓展提供了新的思路，但该划分方法仍以服务于信息产业的测度为目标，未对信息经济的本质做出阐释。Don Tapscott（1996）在《数字经济：网络智能时代的希望和危险》中正式提出了数字经济这一术语[5]。随着互联网的全球化发展，数字技术与网络技术相互融合并在其他经济部门渗透应用，使得数字经济在经济社会活动中的地位愈发突出，数字经济的概念内涵也愈发丰富。Mesenbourg（2001）认为数字经济包括电子商务基础设施（硬件、软件、网络、服务）、电子业务（以计算机作为媒介的商务活动）和电子商务（基于计算机网络进行的产品和服务交易）三部分[6]，这种划分方式着眼于数字经济的测量，着重突出计算机在数字经济中的重要地位，但经济合作与发展组织（OECD）认为这种划分方式并不是全部的数字经济[7]。Paul Miller等（2001）认为数字经济是一场基于因特网的具有丰富创新内涵的技术革命，是一种驱动新经济的动力，其运用数字化技术能够减少经济活动对环境的影响，也能够加强社区合作和社会联系[8]。这种理解方式突破了以往多从信息技术和电子商务角度理解数字经济局限性，更契合于数字经济的现代化内涵。田丽（2017）对世界各国数字经济的概念进行了比较总结，将各国对数字经济的理解侧重点划分为经济活动、数字经济测量、经济产出、社会进程四个方面[9]。2016年《G20数字经济发展与合作倡议》中对数字经济的定义便是将数字经济视为了一种经济活动，并尤其强调了信息网络与通信技术对效率提升和经济结构优化的推动作用。而中国信息通信研究院对于数字经济的数字产业化和产业数字化划分方法，实际上可看作是对马克·波拉特两信息部门概念的延伸。

结合数字经济的概念内涵及演变历程，可将数字经济的内涵要义归纳为以下三个方面：（1）数字经济的核心内涵在于信息技术在实体经济中的应用赋能。经济社会活动复杂性的增加使得信息技术在现代经济活动中的重要性愈发凸显，而第二信息部门经济贡献水平的显著提高正是信息技术融合应用与创新赋能作用的具体表征。（2）数字经济是一种以信息技术为主导的技术经济范式。数字经济的本质是以大数据、云计算、物联网等数字新技术引领经济的数字化转型[10]。数字新技术不仅能提高信息传递效率和全要素生产率，还能基于自身基础性与外溢性特征开辟新的经济增长空间，引发经济活动发生新的变革，进而改变人们的生产与生活方式。（3）数字经济是一种经济社会形态。数字经济是继农业经济、工业经济之后一种更高级的经济社会形态。在复杂社会经济活动中，局部资源配置的低效与潜在整体资源配置高效之间的矛盾内在要求以信息技术这一活跃要素来推动经济发展新形态的涌现[11]。在数字经济这一经济社会形态下，数据成为新的核心生产要素，数据信息及其传送这一技术手段成为决定生产率高低的关键，也成为先进生产力的代表[12]，而数字化的知识、信息和数字新技术应用带来的“创造性毁灭”成为经济社会形态向高级动态演变的重要推动力。

（二）数字经济驱动制造业转型升级的核心内涵

作为一种经济社会形态起源于计算机、互联网等生产工具的革命，尤其是大数据、人工智能、物联网、云计算等新一代数字信息技术的不断突破，数字经济加速引发了社会生产方式的变革，也推动了经济社会的发展和形态演变。通过发挥数字要素可复制、可共享和无限增长等天然优势，新型数字技术在生产制造活动中的渗透融合，对传统制造业的生产制造、业务运营、销售管理等系列活动带来了巨大变革。在数字经济这一历史范畴下，数据资源成为新的核心生产要素，数据资源的组织运用与知识挖掘能力成为关键，数字基础设施、数字新技术、产业组织模式成为新型数字经济体系的核心内涵。

数字新技术的突破发展赋予传统制造业企业与产业链组织更广泛的创新空间，满足了新型经济社会形态下产业生态与应用场景的客观需求。基于5G通信网络、云计算中心、工业互联网平台等信息基础设施的建设布局，以数据信息及其传送为先进生产力表征的数字经济，无疑会对产业链上的资源配置方式、分工组织机理与价值分配形态带来巨大冲击，驱使制造企业的生产组织管理、合作分工逻辑与产业链价值地位发生变革，进而推动制造业产业链发生重构。在新型数字化逻辑框架下，受力于外部市场环境与应用场景变化的双重驱动，产业链组织分工边界趋向模糊化，组织形态趋向于扁平化、协同化与柔性化，不同分工环节价值分配差距缩小，分工环节内企业间竞合关系凸显。此外，基于数字经济的互联网平台的崛起重塑了传统制造业产业链上供需关系。在率先发生的需求侧变化牵引作用下，供给侧的资源配置方式将发生改变，产业链组织也趋向于由传统的线性模式转变为围绕着核心企业或互联网平台进行分散布局的网状模式，产业链整体呈现控制集中和形体分散的新型组织特征。因此，可以认为数字经济驱动制造业转型升级的核心内涵即在于新经济社会形态下数字基础设施的升级改造，数字新技术在传统制造活动中的赋能创新及其带来的产业链组织模式变革。

二、数字经济驱动制造业转型升级的作用机制

作为产业转型升级新动能，随着消费互联网向产业互联网的加速延伸，数字经济必将以一种全新的内在作用机制驱使制造业转型升级。基于数字经济驱动产业链重构的内在逻辑，本文拟从数字经济背景下的产业链组织分工边界、交易成本、价值分配、外部需求的变化及其对传统制造业产业链的影响作用关系，分析数字经济驱动制造业转型升级的作用机制。

（一）分工边界拓展

在数字经济背景下，数字信息技术的升级应用促使企业个体打破了生产制造活动的技术可达性和经济可行性制约，使得产业链组织分工边界得到大幅拓展，产业组织的逻辑形态也发生了深层次的变革。依据产业经济学观点，产业链是一种介于企业和市场之间的中间组织，产业链起源于分工，而分工水平会受到产业链上交易成本的制约，交易成本与产业链上分工水平呈正向相关关系。产业链上的资金流、信息流、物流等以线性方式从上游到下游流动，各环节间形成合理分工且相互间通过交易关系相连接。在传统的线性产业链组织结构下，各分工主体往往更多地受制于邻近组织单元的信息反馈，并以此作为自身决策和生产组织依据，同时产业链整体空间分布会较大程度地受到地理空间约束。

在数字经济下，以大数据、物联网、云计算为代表的数字信息技术以高效率的信息计算和信息传递打破了生产要素流动的时空局限，在数字化改造企业生产方式与产业链上组织关系的同时，大幅拓展产业链延伸空间，推动产业链形态由简单线性模式向复杂网络组织动态演变。基于高度连接与协同的组织网络，各分工主体间的信息共享和生产协同水平得到大幅提升。同时产业链组织分工对于地理空间邻近依赖的下降，使得以追求知识溢出、规模经济、范围经济和规避交易成本为动机的地理空间形态集聚，趋向于转化为以数据和信息实时交换为核心的网络虚拟集聚[13]。上述转变使得产业链组织分工更能够充分发挥区域资源要素的比较优势，从而带动更大空间上的个体参与与组织分工，也驱使产业链空间形态由“脑体合一”走向“脑体分离”。数字经济下产业链组织形态发生转变并突破了地理空间对组织分工的硬性约束，制造业产业链分工边界得以大幅拓展，也推动了产业链重构与制造企业转型升级的进程。

（二）交易成本降低

数字经济背景下，产业链上分工主体间的交易成本并没有随生产迂回过程的延长而明显上升，反而甚至会因信息技术的主导地位及信息通讯產品的零边际成本特性出现下滑。产业链组织形态向控制集成化与形体分散化的趋势演变，使得产业链上分工的时空和组织边界得到进一步拓展，但此时交易成本对于产业链分工的制约却被弱化。为进一步说明信息技术对交易成本的影响作用，借鉴R. Matthews（1986）[14]对于交易成本的划分方式，结合产业链分工主体间的组织连接方式与产品交换关系，本文将制造业产业链上的交易成本进一步细分为组织成本和执行成本两部分。组织成本指为达成一项交易和事后监督该交易执行所花费的一系列成本，如时间成本、信息成本、签约成本等。执行成本更偏向于指分工主体间为实现产品交换产生的那一部分成本，如劳动力成本、运输成本等。数字经济下交易成本的下降正是缘于数字新技术对组织成本和执行成本带来的影响作用，而其中对组织成本的影响变化尤为显著。组织成本作为交易活动的一种“软性约束”更易受到现代信息网络及通信技术水平的影响，如网络多媒体、移动互联网等信息技术在复杂产业链组织网络中的应用便可使信息成本、时间成本、谈判成本等大幅降低。执行成本受数字信息技术的影响作用不如组织成本那么明显，但也会出现一定幅度的下降，如利用物联网、智能算法等数字新技术优化物流安排和智能流量管理，可以帮助实现运输效率的提高和运输成本的节约[15]。

在传统制造业产业链模式下，组织成本会因分工水平的提高而不断上升且增速不断上涨;而执行成本虽同样会因分工水平的提高而上升，但其增速却呈递减趋势。这是因为组织成本作为一种软性成本约束很大程度上依赖于信息交互作用，其变化情况与产业链组织形态及组织成员数量密切相关。随着分工水平的提升，产业链组织形态愈加复杂化，当组织成员数量超过某一临界点后，信息交互量便呈爆发式增长，组织成本也随之急剧上升。执行成本则是更多地受到产业链组织成员间产品交换活动影响。分工水平的提高提升了产业链专业化水平，促进了产品交换数量与频次的提升，而在产品交换活动的强规模效应影响作用下，执行成本的增速将呈递减趋势。

传统制造业产业链上交易成本与分工水平两者之间的变化关系如图1所示，图中交易成本等于执行成本与组织成本之和。在初期由于执行成本增速的主导作用，交易成本增速呈递减趋势，而当分工水平达到临界点b时，组织成本增速开始占据主导地位，此时交易成本的增速开始更多地取决于组织成本。在分工水平达到c点后，组织成本的大小超过执行成本并开始在交易成本中占据绝对主导地位。图2表示数字经济下制造业产业链上的交易成本变化。数字新技术在产业链上的融入提高了分工主体间的信息交互效率，降低了产业链组织成本与执行成本。基于互联网技术与信息通讯产品的低边际成本特性，组织成本在达到一定水平后将处于基本稳定状态。从全过程来看，执行成本的增速要大于组织成本，且在e点之后执行成本超越组织成本成为产业链上交易成本变化的主导力量。

数字新技术的融入破除了交易成本对产业链分工的强制约作用，给予了资源要素广阔的流动空间，也使得产业链分工边界几乎可以无限拓展。交易成本对产业链分工约束的弱化促进了产业链组织形态的复杂化，使得分工主体能够突破地理空间与单一环节邻近依赖，充分发挥区域比较优势，从而为制造业企业追求更大价值收益提供了广阔的市场空间。

（三）价值分配转移

数字经济背景下，制造业产业链上的价值分配方式将会随产业链组织形态变革与分工主体价值增值差异而发生显著改变。一般认为，制造业产业价值链分布呈“微笑曲线”式形态，即产业链上的价值分配在上游的研发设计和下游的营销服务环节两端最高，而处于中间的装配制造环节最低，由曲线两端到中间价值分配量逐步减少。数字经济下，以数据驱动、平台支撑、服务增值为主要特征的新型生产组织模式的出现，将会重塑制造业产业链价值分配形态。首先从价值增值差异的变化来看，组装制造环节一般具有较高标准化水平的生产作业流程或作业方式，该环节生产效率与价值创造受信息技术与生产工具水平影响相比研发设计与营销服务环节要更为显著。物联网、大数据、人工智能等数字新技术的融入，全面提升了制造业产业链生产效率和价值增值空间，而其中资本与劳動密集型的组装制造环节的价值增量要大于知识密集型的研发设计与营销服务环节，这将会缩小产业链上不同环节间的价值分配差距，即产业链价值分配曲线整体将趋向于平缓。其次从组织形态的变革来看，数字经济下平台经济体的崛起将会很大程度上改变产业链上资源配置方式与组织结构形态。基于互联网平台资源配置优化与功能集成作用，分工环节内竞争企业将趋向于围绕核心企业或互联网平台形成具有高度协同效应的价值共同体。数字经济下，制造业产业价值链的价值分配变化如图3所示。

图3中产业价值链的变化主要体现在价值增值差异与环节内产业组织形态变革两方面。首先基于数字新技术的制造效率与产品质量提升作用，一般传统制造业产业价值链的价值增值为ΔV。不同环节价值增值量不同，组装制造环节的价值增量ΔV2最大并向价值曲线两端递减。其次，不同环节内竞争企业间组织关系的改变，使得核心企业与网络平台在组织中的中心地位更加突出。随着产业链分工的进一步深化，产业链组织网络将趋向于智能化、柔性化与协同化，同一环节内企业间的强竞争关系将转变为新型竞合关系，而整体产业链上不同企业间的竞争也将演变为不同环节的竞争，这在一定程度上也促进了产业价值链的升级。在组织外部环境变化与内部功能变革的共同作用下，传统制造业产业链的价值分配发生了转移，也促使产业链上的分工企业迈向转型升级。

（四）需求变化倒逼

数字经济背景下，巨型互联网平台的超速崛起为数字新技术的产业化创造了独特的市场空间，加速了新技术与新商业模式的创新涌现，进而引发了消费需求的变革。如电商平台便是以提高信息匹配效率为主要手段，重塑了产业链终端的供需匹配方式并激发了新的消费潜能。基于大数据分析技术，互联网平台企业能够对消费者行为数据进行多维信息统计与挖掘，绘制消费者画像，协助企业实现精准营销。消费者需求信息经过产业链下游到上游的层层信息反馈，形成了需求侧对供给侧的牵引作用。此时，消费者作为一种新型“资产”被充分激活，消费者需求融入了产业链上的研发设计、生产制造、营销服务等全部环节。生产型制造向服务型制造转变，消费者也转变为消费商的新型角色，也使得消费者的异质性需求得到更好的满足。可以认为，能够准确且及时地捕捉消费者需求变化，并能够灵活快速地安排组织生产过程对消费者需求做出实时响应的能力，成为数字经济下的制造业产业链的核心竞争优势。

依据长尾理论，只要产品的储存和流通渠道足够宽广，小批量、多种类的需求产品共同占据的市场份额足以匹敌主流需求产品，即生产者可以通过提供个性化的产品或服务来实现范围经济，获得规模经济效益。在平台型商业模式下，消费者异质性需求被充分放大，小批量的个性化产品需求量提升，即“长尾”部分所占据的市场收益份额将会增加（如图4所示）。在消费需求变化的驱动下，供给侧的制造业的生产组织方式与产业链组织结构也将做出改变。产业链上或分工环节内迫切需要一个综合性的集成平台来高效率地完成生产组织调度，也需要具有更多的“触手”来及时捕获市场需求变化信息。此时，制造业产业链组织将演化为围绕一个或少数几个核心企业与网络平台的具有高度的灵活性、柔性和抗风险性的发散状网络形态，生产组织与运营效率也将大幅提高。平台经济体的崛起在重塑消费需求的同时加速了传统制造业产业链的解构过程，在需求变化的倒逼作用下，制造分工企业的转型升级与产业链重构也成为必然。

总体来看，数字经济下数字新技术的不断突破及其在实体经济中的融合应用，对传统制造业产业链组织带来了深层次的影响。以高效的信息传递为核心技术手段，传统制造业产业链组织的分工、交易及价值分配形态发生了根本性变革。同时基于信息技术的基础性与外溢性特征，产业链各环节都可能会因数字新技术的融合赋能作用带来的不确定性创新而发生转型或升级变革，并进而带来产业链组织模式、应用场景及消费需求的新变化。结合本节内容分析，数字经济驱动制造业转型升级的作用机制可用图5表示。数字经济下，产业链组织上形成的分工边界拓展、交易成本降低、价值分配转移及需求变化倒逼四方面驱动力，分别从不同的作用侧重角度对传统制造业的转型升级发挥着自身的驱动作用。而在四维驱动力之间，又会因为数字新技术、生产分工变革、核心竞争优势转变等因素的影响而产生彼此间的反馈影响。在上述基于数字经济作用的整体驱动力及相互作用机制下，传统制造业的转型升级成为必然。

三、数字经济驱动制造业转型升级的作用路径

数字经济驱动制造业转型升级的本质是互联网、大数据、人工智能等新一代数字信息技术对传统制造业全产业链的重塑，而数字化转型是产业链转型重构的主要表现形式。基于“比特”流建立起来的数字经济体系能够充分发挥数字新技术优势，提高信息传递效率，拓展产业链创新空间并催生新技术与新商业模式，有利于实现产业链整体运营水平的提升。而作为数字化信息交互的客观载体，数字基础设施是实现产业链上要素与信息数字化流动的基础，也是数字化信息成为产业链上“标准化”流通媒介以及产业链实现数字化转型的保障。产业链数字化转型促进了市场需求与产业组织形式的变革，也为新型制造模式的涌现创造了新的经济可行性空间。随着物联网、人工智能、大数据、云计算、先进制造技术的升级运用，基于工业互联网的人、机、物系统的融合成为可能，智能制造也将成为制造业转型升级的新趋势。

（一）数字化信息成为产业链“标准化”流通媒介

数字经济以数字化的知识和信息作为关键生产要素，其实质是大数据、互联网、云计算等数字信息技术在实体经济中的融合赋能，而这一赋能作用过程建立在水平领先与功能健全的数字基础设施之上。作为一种经济社会新形态，数字经济来源于信息技术的革命，架构于数字基础设施之上，表现为数据流通作用下的实体经济活动的数字化映像。如同货币的出现提高了商品的流通交换进而促进了社会生产力的提高一样，数字经济下以数字化信息这一标准化流通媒介为载体，制造业产业链上产品生产、交换的信息传递及要素流动过程被高效地连接起来，产业链运转效率大幅提高。

目前，关于数字基础设施的具体内容和范围尚未有统一界定。从实体类别来划分，数字基础设施的升级主要包括信息基础设施投入和物理基础设施数字化改造两部分。信息基础设施投入主要指5G、物联网、云计算、区块链、大数据平台、工业互联网、高速宽带网络等新一代信息技术及相关设施装备的建造和应用，而物理基础设施升级主要包括IP地址、域名、网络基础设施、电网、交通等现有传统设备的数字化、智能化改造。数字基础设施的升级改造有助于打破全产业链数据流通障碍且新型数字基础设施在生产制造活动中的“下沉”与应用，将使制造业的生产运营效率得到空前提高。从客观本质来看，数据是一种结果符号，是对现实事物的一种逻辑归纳，而数据基础设施是对数据进行收集、存储与加工的物理载体，是数据流动的客观基础和基本通道，即数据的客观表征和逻辑形态很大程度上依赖于数据基础设施。对于制造业而言，数据基础设施尤其是设备连接端口的标准化尤其重要。数据基础设施底层连接端口的标准化有助于打破产业链各环节数据流通壁垒，使得产业链系统集成效应得到显著增强。随着数据基础设施的升级改造，产业链上信息要素的流动效率大幅提高，也使得接下来产业链的数字化转型與智能化升级成为可能。

（二）产业链数字化转型

数字化转型是制造业转型升级的核心内容，其实质是利用新一代数字信息技术，通过构建完整的数据采集、传输、存储和反馈的闭环来打通产业链各环节数据流通壁垒，建立全新的数字经济体系，实现数字产业化与产业数字化的融合发展。依据数字化转型的不同层次和内容，可将产业链数字化转型过程划分为信息数字化、业务数字化和数字化转型三个阶段[16]。信息数字化是数字化转型的基础阶段，该阶段强调的企业或产业链上各种信息要素的数字化传递。如通过物理装备和软件设施的升级改造，为企业或产业链各环节全面数字化连接搭建平台环境，进而实现决策流、物流、资金流等信息流的高效传递。业务数字化偏向于指企业或产业链制造生产活动和生产运营管理层面的数字化转型。在信息数字化的基础上，大数据、云计算、人工智能等数字新技术便有了广阔的用武之地。产业链上信息系统与物理系统的融合，使得制造生产趋向数字化与自动化，在降低生产成本的同时提高了生产效率和产品质量，使得企业能够获取更多的价值收益。而进一步通过借助数字化平台与计算中心的数据集成与知识发现功能，分工企业能够实现轻装上阵，打造自身核心竞争力。随着信息数字化与业务数字化的深入发展，产业链上局部资源配置高效与整体资源配置低效之间的矛盾愈发凸显，产业链将迈向全面数字化转型，产业链重构呼之欲出。产业链数字化转型将会拓展制造业发展空间，改变产业链组织结构形态，并以全新的数字化、系统化思维指导产业链的解构与重构过程，实现数字经济下传统制造业的转型升级。数字经济下制造业的产业链数字化转型基本过程可用图6表示。

（三）新型制造模式创新涌现

在数字化转型的高级阶段，传统制造模式将会发生深层次变革，新型制造模式也将不断创新涌现。数字信息技术的全面深入融合在改变制造业产业链组织结构形态的同时，催生了“消费商”与应用集成平台两种新型产业链主导力量的出现，加速推动制造业从生产工具的革命走向智能决策的革命，催生了智能制造、大规模个性化定制、网络化协同制造和服务型制造等新型制造模式。新型制造模式的出现建立在产业链上核心应用集成平台的泛在物联基础之上，通过开放、互联的平台体系，互联网将各种信息资源分布到制造业组织网络的末端，使更多的社会资源参与进来，带动了更大规模的协作。

在新型制造模式下，消费者以“消费商”的角色全面融入产业链上产品研发、制造与销售的全过程。从精确洞察消费者需求、并行研发设计、自动化采购与存储、数字孪生技术虚拟仿真、网络协同化制造到智能机器人客服与售后服务，制造业产业全过程将向绿色、高效与智能化转型。以市场需求和应用为导向，制造业产业分工愈发精细化与专业化，并呈现多领域交叉融合特征。与此同时，集成平台成为产业链上游和下游的“大脑”和信息服务的整合商，也成为了产业价值链的核心。作为数字经济下的新型工业集成平台，工业互联网能够用相对统一的数字化标准连接人、机、物等多个子系统，为新型制造技术与制造模式的培育提供“创新母机”平台。大力发展工业互联网，加快推动制造业智能化升级已成为业界共识。

（四）智能制造助推产业价值链升级

以数字化转型为基础，新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合将颠覆传统制造业的研发设计、生产管理、运营服务等制造环节模式，智能制造将成为主流制造模式的新兴代表。智能制造是一种以智能生产系统生产智能产品并提供智能服务的新型制造方式[17]。通过融合人工智能、物联网、自动化技术、现代传感技术等先进信息与制造技术，智能制造具有良好的信息深度自感知、智慧优化决策及精准控制自执行等功能[18]，能够在自动化生产实践中不断积累知识数据并通过自主学习进行行为与决策优化。自动化生产强调的是智能制造技术在提高设备的效率和精度的重要作用，而智能制造则更突出“智能”这一关键特征，其核心是智能机器和人类智慧共同组成的人机一体化智能系统。通过创新资源整合与创新动力变革，智能制造能够大幅破解产业链各环节创新瓶颈，促进企业核心研发能力、智能装备技术、制造链质量及供应链效率的提升，进而破除产业价值链“低端锁定”陷阱。

智能制造模式下，以工业互联网为代表的开放式创新平台能够充分整合产业链及其外部科研创新要素，灵活运用市场智能制造基础配套资源，更好地协助企业在大而全的平台上培育实现小而精的创新研发突破。核心研发能力的提升会使企业从根本上摆脱关键技术如智能芯片、控制系统、数字化虚拟仿真、接口标准等高附加值制造环节核心技术受制于人的困境，掌握产业链话语主导权，占据产业价值链高端。智能装备技术是先进制造技术、信息技术和智能技术在实体制造装备中的融合，也是实现自动化生产和智能制造的基础保障。数字经济下，为智能制造提供人工智能支持的大数据产业、为智能产品生产提供重要支撑的高档数控机床、智能仪器仪表等智能装备及网络化、数字化、智能化等关键共性技术的崛起和发展使得产业链由数字化迈向智能化成为一种自然态势。在高质量的产品生产、高效率的供应链管理及高附加值的智能制造模式下，制造业产业链价值升级也成为必然。

总体来看，数字经济对制造业转型升级的驱动过程正是新一代数字信息技术在制造产业链渗透融入、融合赋能及创新改造的过程（如图7所示）。在初级阶段，数字基础设施与生产制造装备的数字化升级尤其关键，而后产业链的数字化转型会大幅提升生产制造活动的效率和效益并为先进生产制造的实现和新型组织模式的创新发展提供空间。在数字化转型的影响作用下，平台型商业模式的崛起会大幅拓展和创新数字信息技术的应用场景，实现数字产业化和产业数字化的正向反馈。然而，由商业模式创新带来的应用场景变革虽然能够使企业在短期内获取一定的价值增值收益，但并不能从根本上解决产品的低附加值及消费者异质性需求等问题，且极易被模仿复制并最终造成市场同质化竞争。须通过制造模式的变革创新及关键核心技术的自主研发才能更好地满足市场需求变化，并牢牢占据产业链价值高端。在产业链数字化转型的基础上以及市场需求变化的引导下，新型制造模式将会不断创新涌现。而随着数字经济背景下的“数据+算力+算法”这一智能制造核心技术体系的愈发成熟，制造业装备设施及生产制造过程将向着数字化、网络化与智能化方向转型，代表着先进制造业发展方向的智能制造也必将成为传统制造业转型升级的新趋势，助推制造业价值链实现全面升级。

四、数字经济驱动制造业转型升级的对策建议

（一）加强制造业数字基础设施建设

数字经济的核心要素是数据，数据资源高效率的生成、记录、收集、存储与使用皆离不开完善与高效的数据基础设施。智能化基础设施的建设对于新一代信息技术赋能创新功能的发挥及制造业企业、产业链的數字化、智能化转型起着基础性的支撑作用。在数字基础设施建设过程中，应将工业互联网的建设放在首要位置。工业互联网作为新一代信息网络技术与制造业深度融合的全新工业生态模式，围绕产品需求信息、研发设计、物流运输、生产消费等全过程，形成了以智能化应用集成平台为核心的工业生产制造和服务体系，能够实现人类社会、信息世界与物理世界的全面互联。工业互联网能够连接产业链全过程，充分发挥资源整合优势，提高全要素生产率、拓展产业链空间，推动制造业产业发展向高端迈进[19]。因此，应将工业互联网的建设视为数字基础设施建设的核心内容。此外，产业链的数字化转型对供应链柔性、敏捷性、灵活性提出了更高层次的要求，应着重加强提高数据实时的采集、清洗、存储以及大数据分析与信息挖掘能力的相关基础设施的建设。建设高质量的能够满足海量数据训练、学习的大数据计算中心，借助分布式虚拟存储、云计算、机器学习等信息技术提高对多种类、大批量数据的信息发现和知识挖掘能力，为智能制造的实现提供高水平的大数据设施配套支持。面向智能制造转型的新趋势，还需加强智能芯片、工业机器人、智能传感与控制设备等智能制造软、硬件系统产品的研发应用，为传统制造向智能制造的全面转型提供核心控制技术与装备设施智能化升级支撑。

（二）强化数据集成、共享并规范数据互联标准

产业链数字化转型要求产业链上的制造企业在合理的共享边界和使用范围内，转变思维方式，尽可能地打破各分工环节“信息孤岛”，以充分发挥数据资源的集成和价值创造功能。数字经济背景下，产业链外部环境不确定因素急剧增加，传统的以供给为主导的稳定生产方式将逐步走向以满足终端消费者需求为导向的服务型制造模式。随着消费者需求的个性化与日俱增，市场需求的更新速度不断加快，产业链上产品的生产组织过程也面临了越来越多的不确定性挑战。此时，产业链上不同环节间的数据集成与共享便显得尤其重要。在合理的共享边界内，通过市场、生产、订单等信息数据共享，制造企业可以更清楚地掌握市场和上下游合作伙伴需求变化情况，及时地制定自身的物料采购、运输、生产等计划并可以提前采取系列措施来应对企业外部环境的变化。产业链上的核心节点企业或综合集成平台利用自身强大的数据集成和分析能力，能够更准确地分析和预测市场需求特征及变化，为合作企业提供更全面和准确的交易和需求信息，实现自身与合作企业的共赢。此外，在确立数据集成与共享思维后，数据标准的规范也是一个不容忽视的问题。如同货币具有国别之分一样，数据在不同部门或企业间的流动会受到数据质量标准的限制。需从行业或产业一体化的角度制定规范统一的数据互联标准，破除信息数据流动壁垒，实现制造业产业链高质量的数字化转型与智能升级。

（三）发挥核心企业与集成平台转型引领作用

产业链数字化转型并非一蹴而就且单独一般制造企业转型的成本投入与产出效益具有较大不确定性，而通过发挥产业链上核心企业与集成平台的转型引领作用则可以起到事半功倍的效果。一般而言，由于业务范围和规模实力的绝对差距，产业链上往往是由一个或少数几个核心企业起着领导者与精神领袖的作用，核心企业的战略、业务或技术变革会对其他企业带来较大影响。在产业链数字化转型初期，多数企业难以突破传统运作模式的路径依赖或因地位不高、号召力不强而处于观望状态，而核心企业作为行业或产业引领者往往具有较强的前瞻性和影响力，核心企业的率先转型会大幅度推动全产业链数字化转型进程。核心企业与集成平台连接企业客户和消费者数量众多，行业地位较高、规模实力强大，具备较好的大数据收集和处理能力基础，易于数据接口与质量标准的推广，由核心企业来引领产业链数字化转型应是较好的选择。当前，产业链下游的销售端在几大电商平台巨头的引领下较好地完成了数字化转型过程，在向社会普及数字化思维的同时，为供给侧的数字化转型提供了经验参考，也为全产业链的数字化转型与制造模式创新发展奠定了市场环境基础。接下来应以供给侧的大型制造企业与工业互联网平台为主要转型突破口，强化工业基础设施和核心技术创新能力，推进信息技术、智能技术和先进制造技术在制造装备设施中的集成与融合，为传统制造向智能制造转型升级提供关键保障。

（四）注重智能制造生态系统构建

随着全产业链高度数字化转型，以工业机器人、人工智能、区块链、5G通信技术等为代表的制造业共性技术驱使传统制造业实现自动化生产及设施、技术、产品的智能化升級，由此引发的制造业整体产业模式的变革驱使着智能制造生态系统的构建成为客观必然。智能制造是一项大型系统工程，其推进过程涉及主体及包含内容众多，既要争取利用外部环境有利因素不断激发系统自身创新发展活力，又须充分注重系统内部协调机制的构建以保障各主体间和谐关系及系统的稳定性。应充分利用国家、地方政策支持，结合当前制造企业与产业链整体固有优势，明确自身智能制造主攻方向;加强政产学研合作，依托高校与科研机构人才培养优势，探索以企业实战为主的智能制造高层次领军型人才培养方法;推动智能制造共性技术的集群式发展，集中力量办“小”事、办“要”事，加大智能制造“卡脖子”的关键核心技术研发力度;完善智能制造生态系统架构体系与运行规则，加强各环节分工协作水平，优化产业链上下游对接机制，提高智能制造综合服务供给能力;提升多元主体如金融服务中介、设备租赁公司、中小企业、科研院所等参与水平，充分发挥各经济主体优势，构建具有健全功能、和谐秩序与创新活力的智能制造生态系统。此外，还应注重智能制造生态系统的差异化发展，打造产业链品牌特色，避免出现市场同质化竞争。

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（责任编辑：关立新）