王晓玲,韩 平
(1.哈尔滨商业大学 经济学院,黑龙江 哈尔滨 150028;2.哈尔滨理工大学 荣成学院,山东 荣成 264300)
装备制造业作为中国实体经济的重要组成部分,是现代产业体系的脊梁。装备制造业为相关产业提供生产必需的设备和技术手段,是体现中国经济实力的支柱型产业。改革开放以来,中国装备制造业已经发展成为规模庞大、门类齐全、实力雄厚的产业,产业结构升级不断加快,出口规模日益扩大,在全球价值链中的地位稳步提升,但创新能力和技术水平整体不强,关键核心技术仍受制于人。在发达国家逆全球化与发展中国家低成本优势日益凸显的双重背景下,外商投资锐减,发达国家不断掀起苛刻的贸易制裁和技术封锁,使中国装备制造业遭遇前所未有的冲击。随着互联网、大数据、人工智能等信息技术的不断发展和应用普及,数字经济蓬勃发展,整体实力不断提升。2020 年10 月,党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》指出:“发展数字经济,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。”这为中国数字经济与装备制造业未来发展指明了战略方向和可行路径。
装备制造业作为中国传统产业,实现从“低端制造”向“高端制造”迈进,需要数字技术与装备制造业高度融合,进而推动装备制造业质量变革、效率变革、动力变革。东北地区是中国工业的摇篮和重要的装备制造业基地,拥有一批关乎国民经济命脉的产业和骨干企业,在中国经济发展大局中举足轻重。但近年来,东北地区装备制造业陷入创新动力不足、关键核心技术对外依存度高等困境。为促进东北地区装备制造业高质量发展,必须借助数字经济技术加快装备制造业升级,形成东北地区装备制造业国际竞争新优势,是当前和“十四五”时期东北经济发展迫切需要解决的问题,是加快构建新发展格局的重大战略举措。
在此背景下,分析数字经济与装备制造业融合发展的必要性,测度东北地区数字经济与装备制造业融合发展水平,厘清两者融合发展的影响因素,对于东北地区装备制造业数字化转型,为装备制造业提质增效和转型升级提供了新动能,进而实现工业由大变强的历史性跨越,具有重要的理论价值和现实意义。
数字经济作为继农业经济、工业经济之后的新经济形态,是当前学术研究的关注热点。2010 年以前,国外学者研究的领域主要集中在信息通信技术[1]、数字技术等对传统产业的影响分析[2]。2010 年以后,数字经济引起了国内学者的广泛关注,研究领域主要包括以下三个方面:一是数字经济概念的界定,认为数字经济是信息化、数字技术带来的新的经济形态[3];二是数字经济发展测度方面。尽管不同学者构建的指标体系存在一定差异,如范合君、吴婷(2020)构建了包括生产数字化、消费数字化、流通数字化、政府数字化四个方面的指标体系[4];焦帅涛等(2021)从数字化基础、数字化应用、数字化创新和数字化变革4 个角度构建数字经济发展指标体系[5]。测度结果具有一致性,从时间趋势来看各地区呈现总体上升态势,从区域间分布来看存在“马太效应”和“数字鸿沟”现象。三是数字经济与实体经济的融合方面。从理论视角提出数字经济与制造业深度融合,引导制造业与互联网、研发端、服务业、新技术深度融合,为制造业转型提供新动能(焦勇,2020)[6]。能够增加制造环节的经济附加值,促使企业进行柔性生产,实现大规模个性化定制服务(王德辉、吴子昂,2020)[7]。从实证视角表明数字经济与一、二、三产业融合推动中国产业结构升级,带动产业结构高级化和合理化(陈兵、裴馨,2021)[8]。能够显著促进制造业高质量发展,同时受到对外开放、产业机构和环境规制等因素制约(刘鑫鑫、惠宁,2021)[9]。
装备制造业作为制造业的重要组成部分,与装备制造业融合发展的研究主要有:高志、鲁志国(2019)测度了中国2007—2016 年装备制造业与高技术服务业融合发展水平存在明显区域差异,呈现自东向西递减的特征[10]。綦良群等(2020)认为装备制造业与生产性服务业呈现出融合发展的必然趋势,中国装备制造业与生产性服务业融合的主范畴为融合动力、融合实现、融合循环控制和融合保障[11]。
既有的文献为文章开展研究奠定了理论基础和逻辑起点。虽然已有大量学者对数字经济对产业发展影响进行了研究,但鲜有从融合发展的视角开展对数字经济与装备制造业展开研究。基于此,文章的边际贡献在于:一是构建了数字经济与装备制造业融合发展的评价指标体系;二是根据指标体系对东北地区数字经济与装备制造业融合发展水平进行测度,并分析两者融合发展的程度;三是通过设计计量模型分析影响二者融合程度的影响因素,进而为数字经济与装备制造业相关研究提供相关参考和借鉴。
数字经济的飞速发展,打破了装备制造业传统研发设计模式,促进企业依托开放创新型平台,整合利用企业外部各种创新资源,形成开放式创新模式。数字经济能够将来源丰富的企业内部与外部的创新知识收集、整理、筛选、组合和再造,促使更多的知识和产品跨界融合,提高了创新要素资源的流动速度和可用性,形成装备制造业源源不断的创新动力,实现持续性创新和颠覆式创新。企业采用云计算及虚拟技术对产品创意进行及时测试并修正,缩短研发周期,提升创新成果转化速度,重塑装备制造业创新链,促使装备制造业向“彩虹曲线”中间移动,推动装备制造业向价值链中高端攀升。有关数据显示,中国装备制造业新产品开发项目数实现了由2013 年的216971 项到2020 年的461326 项的飞跃,数量翻了一倍。在2013—2020 年期间,中国装备制造业新产品销售收入实现了从75240.19 亿元到149616.2 亿元的连年攀升。这些数据客观反映了随着装备制造业数字化转型,中国装备制造业的创新能力极大提升,为向全球价值链高端攀升提供了可能。
图1 2013—2020 年中国装备制造业新产品开发及销售收入情况
随着人工智能等数字新技术在生产环节的应用,全过程同步检测产品质量,提升产品质检效率和水平,有效提升装备制造业良品率。根据国家市场监管总局统计,中国制造业产品质量合格率连续5 年达到93%以上,航空航天、轨道交通等装备制造业质量可靠性接近国际先进水平。可以看到,随着数字经济与装备制造业融合发展,显著促进了装备制造业产品质量稳步提升。
在产业链内部,利用数字孪生技术虚拟仿真技术,降低装备制造业零部件厂商与集成企业之间“试错”“纠错”成本,破解“合作型困境”,缩短彼此磨合时间,快速提升产品性能,持续改进产品质量,有效整合产业链资源,增强集成企业与零部件厂商组织粘性,促进配套企业与集成企业共同成长,重构装备制造业产业生态,进而提升装备制造业上下游企业协同效率。在企业内部,通过数字新技术的应用,实现资本、技术、劳动等生产要素的重新配置,推动企业调整生产函数。数字化的调配技术带动企业合理安排生产,使装备制造业的生产过程更加精细化,在产量相同的前提下促使生产环节资源投入最小化。
数字技术的发展一方面形成了以工业互联网平台经济为支撑,对设备运行状态实时监测以及设备运行可能出现的故障进行预测,做到设备提前维护,使生产设备保持最佳运行状态,避免设备发生故障或事故影响正常生产运营,提升企业生产线整体效率。另一方面在生产投入端增加研发设计活动,形成个性化、柔性化定制生产模式。数字经济打破地理空间限制,对海量碎片化需求信息进行充分整合,及时做出科学、精准、低成本的响应。数字化技术颠覆大规模生产方式,洞悉用户需求行为的细节变化,根据用户偏好对产品进行重新设计,对供应链和生产线重新组合调整,将产品分解为不同模块,根据用户个性化、多样化需求重新组合模块,满足用户多元化的需求。
(1)数字经济
数字经济是一种新经济形态。2016 年中国杭州G20 峰会发布了《二十国集团数字经济发展与合作倡议》,首次明确了数字经济的概念。数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。文章借鉴刘军等(2020)[12]数字经济评价指标体系,从信息化发展、固定端互联网、移动端互联网、数字交易规模4 个维度测算东北地区数字经济发展规模。
(2)装备制造业
装备制造业的概念是中国所独有。2009 年国务院出台的《装备制造业调整和振兴规划》中提出装备制造业是为国民经济各行业提供技术装备的战略性产业。参照国民经济行业划分标准,装备制造业分为金属制品业、通用设备制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、通信设备与计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化办公用品机械制造业共七个行业。在充分考虑科学性、可得性与可靠性的基础上,文章从发展规模、发展效率、发展质量、发展动力4 个维度对东北地区装备制造业发展水平进行测度。
表1 数字经济与装备制造业融合发展水平指标体系
耦合最初产生于物理学领域,后来由学者Haken 引入系统论[13]。耦合是指两个或两个以上系统通过各种相互作用彼此影响,以至联合起来的现象[14]。耦合度是衡量各个系统间相互关联的程度,协调度衡量的是系统之间协调发展的程度。数字经济与装备制造业可以看作是共同存在于经济社会中的两个系统,考虑两个子系统的关联性、时序性,文章拟采用王进富[15]提出的耦合协调发展模型研究两者发展的融合关系,从时间和空间维度来定量评价东北地区数字经济与装备制造业融合程度,更好地促进二者融合发展。
(1) 数据无量纲化处理
由于衡量数字经济与装备制造业融合发展的指标数据量纲和单位不同,不能进行直接比较,为增加计算的科学性,需要进行无量纲化处理。目前常见的无量纲化处理方法主要有极值化、标准化、均值化以及极差标准化等方法,文章采用极差标准化法。按照所采用的指标对于相应系统的作用,将指标xθij分为正向指标和负向指标,分别进行标准化处理得到xθij′。
(2)指标权重的确定
确定指标权重的方法有主观法和客观法两种,为避免主观随意性,文章采用客观法中的熵值法来确定指标权重。
第一,指标说明:假设年份跨度为r,省份数量为n,指标数量为m,xθij则表示为第θ 年省份i的第j个指标。
第二,指标的标准化处理:
正向指标标准化公式为:
负向指标标准化公式为:
第三,经过标准化处理后指标会出现零值,由于熵值法使用对数形式,导致标准化后的数据无法直接使用。为了保证数据合理性,对标准化后的数据进行平移处理,以消除数值为零的情况。具体公式为:
式中,xθij″为平移后的数据,A表示平移幅度,一般取1。
第四,利用比重法对数据进行同度量化处理,公式为:
第五,计算第j个指标的熵值,公式为:
式中,k>0,,ej≥0。
第六,计算第j个指标的差异系数,公式为:
第七,计算第j个指标的权重,公式为:
(3) 有序度函数
将数字经济与装备制造业看作一个复合系统,数字经济与装备制造业分别为该复合系统的子系统,二者融合发展过程由复合系统内部序参量决定。假设子系统的序参量为xθij′,并根据式(8)计算数字经济与装备制造业子系统的有序度Ui(i=A,B),且0≤Ui≤1,Ui数值越大,相应子系统的发展水平越高。
(4) 耦合度函数
根据上述计算,假设数字经济子系统有序度为UA,装备制造业子系统的有序度为UB,根据物理学中的耦合系数模型,计算数字经济与装备制造业的耦合程度C,C的取值介于0 和1之间,公式如式(9)所示:
(5) 协调度函数
通过耦合度模型虽然可以说明数字经济与装备制造业两者之间相互作用的强弱程度,并不能反映二者的协调一致程度。文章构建数字经济与装备制造业的协调度模型,假设数字经济与装备制造业构成的复合系统的协调度为D,两个子系统的综合协调指数为P,α、β 是待定系数,分别为复合系统中数字经济和装备制造业的子系统权重,假设α=β=0.5。公式如式(10)、式(11)所示:
协调度D的取值介于0 到1 之间,D取值越小,数字经济与装备制造业融合发展的水平越低;相反,融合发展水平越高。
为更好测度数字经济与装备制造业融合发展水平,参考以往学者的相关研究,文章对数字经济与装备制造业融合发展水平按照融合度大小划分为6 个水平等级。
表2 数字经济与装备制造业融合发展水平等级表
考虑到数据的可得性和一致性,文章选取2013—2019 年东北地区(辽宁省、吉林省、黑龙江省、内蒙古自治区) 作为研究对象(由于电子商务销售额自2013 年开始统计,受限于数据的可得性,文章讨论2013—1019 年的样本量),采用省级面板数据进行分析。计算数字经济与装备制造业指标数据来源于《中国统计年鉴》 《中国工业统计年鉴》 《中国科技统计年鉴》以及相关年份东北地区各省份统计年鉴。
表3 显示了东北地区数字经济与装备制造业发展水平的变化趋势。2013—2019 年数字经济发展水平呈现稳步上升的态势,2016 年之前发展速度相对缓慢,但从2016 年开始数字经济发展速度突飞猛进。原因在于2016 年是中国数字经济发展元年,2016 年以前云计算、移动互联、物联网等数字信息技术发展尚不成熟。2016 年开始各地区加大了对互联网基础设施的投入力度,从而推动了数字经济快速发展,数字经济成为中国经济重要组成部分。2013—2019 年装备制造业整体来看发展水平持续增长,呈现一种先下降后上升的态势,装备制造业发展水平的拐点出现在2015 年,这一年中国经济进入新常态,东北地区装备制造业发展水平显著下降,主要原因是需求端消费层次提升和消费结构升级,消费者对高端化和服务化产品需求增加,供给端装备制造业产能过剩,劳动力等生产要素成本上升,导致有效供给不足,供需错位,市场出现结构性失衡,装备制造业遭遇前所未有的“寒冬”。随着国家加快振兴装备制造业政策逐步推进,带动了装备制造业发展陆续回暖。
表3 东北地区数字经济与装备制造业融合发展水平
从表3 数字经济与装备制造业融合发展水平表可以看出,2017 年之前主要是装备制造业引领,数字经济发展滞后,随着数字经济的发展,从2017 年开始转变为数字经济发展引领、装备制造业相对滞后。2013—2019 年东北地区数字经济与装备制造业融合发展水平日益提升,但二者融合发展的质量并不高。2017 年起东北地区数字经济与装备制造业系统进入勉强融合阶段,数字经济与装备制造业实现高级融合任重道远。
图2 显示了东北地区“三省一区”数字经济与装备制造业融合发展水平,纵向来看,“三省一区”数字经济与装备制造业的融合发展水平呈现整体上升的趋势;横向来看,辽宁二者融合发展水平最高,内蒙古融合发展水平最低。2019 年仅辽宁二者融合发展水平实现了高度融合,吉林次之,黑龙江、内蒙古尚处于初级融合阶段。
图2 2013—2019 年东北地区“三省一区”数字经济与装备制造业融合程度
选取可能影响数字经济与装备制造业融合发展的因素进行实证检验。构建模型如下:
其中,Dit是第i个省份第t年数字经济与装备制造业融合发展水平,Xj是第j个影响因素,μi代表个体效应,νt代表时间效应。选用面板数据模型进行估计。
被解释变量为数字经济与装备制造业融合发展水平(D),采用耦合协调度模型测算。
解释变量包括:一是经济发展水平(lnpgdp)。经济发展到一定阶段,会增加对高端制造产业的需求,随着数字技术从消费端向生产领域扩张,物联网提高装备制造业的生产效率,有效链接外部供应链与服务链,高效率匹配生产过程,促进数字经济与装备制造业深度融合。借鉴徐呈伟、范爱军(2018)[16]研究成果,为了避免异方差的影响,选取人均GDP 取对数形式衡量地区经济发展水平。二是政府参与程度(gov)。近年来,地方政府加大了5G 基站、大数据中心和工业互联网等新基建财政投入,不断培育和支持数字信息产业发展,加速装备制造业数字化、网络化、智能化转型。因此,合理的地方产业政策、财政税收政策能够有效促进地区数字经济与装备制造业的融合程度。文章选取政府参与程度采用财政支出占GDP 的比重予以表征。三是金融发展(fin)。地方金融发展可以为数字经济与实体经济融合提供更强的资金保障,从而为数字经济与装备制造业深度融合发展提供重要的支撑作用。因此选取金融机构存贷款余额占GDP 的比重表示金融发展。四是市场化水平(mark)。市场化水平越高,企业的创新压力越大,创新能力越强。同时市场化程度越高,有利于生产要素合理流动和资源优化配置,能够充分发挥数据等新型生产要素的作用,带动数据信息技术与装备制造业的有效融合。采用城镇非国有企业就业人数占城镇就业人员年末人数比重表示市场化水平。五是对外开放水平(open)。当前,数字贸易已经成为进出口贸易的重要组成部分,随着一国进出口贸易额的提升,数字贸易占其比重越来越大。数字贸易的快速发展通过数据流动,加强不同领域间的知识和技术要素的共享,进而推进数字经济与装备制造业紧密融合,带动装备制造业数字化转型。选取当年进出口贸易占GDP 的比重代表对外开放水平。相关变量样本数据均选自2013—2019 年《中国统计年鉴》及东北地区统计年鉴,部分缺失数据采用插值法补齐。
表4 显示了模型(12)的估计结果,Hausman 检验拒绝了随机扰动项与解释变量无关的假设,认为固定效应回归比随机效应回归(Random Effectffect)更有效。从面板数据回归固定效应结果看,经济发展水平系数为0.740,政府参与程度系数为1.745,金融发展的系数为0.0351,对外开放的系数为1.136,四者均在10%水平以下显著为正,说明地区经济发展水平越高,金融发展力度越大,政府参与程度越高,对外开放水平越大,越能促进数字经济与装备制造业的融合发展水平。只有市场化程度的指标系数不显著,说明市场化水平的高低对数字经济与装备制造业融合发展尚未产生显著影响。
表4 东北地区数字经济与装备制造业融合发展水平影响因素
文章通过构建东北地区数字经济与装备制造业融合发展指标体系,测度了二者的发展水平及融合程度,并分析了影响二者融合程度的因素。结果显示:2013—2019 年东北地区数字经济与装备制造业融合发展水平从0.489 增长到0.730,从轻度失衡逐渐发展到中度融合,2017 年开始东北地区装备制造业与数字经济进入到融合发展阶段;东北地区“三省一区”中辽宁数字经济与装备制造业融合发展水平最高,其次是吉林、黑龙江,内蒙古融合发展水平最低。目前,“三省一区”均进入了融合阶段;东北地区数字经济与装备制造业融合发展受到经济发展水平、金融发展、政府参与程度和对外开放因素的正向影响。
数字经济与装备制造业融合发展是激活“十四五”时期工业高质量发展的新引擎。“十四五”时期推动东北地区数字经济与装备制造业深入融合发展的建议包括:
(1) 强化顶层设计和政策引领
政府要为数字经济与装备制造业深度融合做好顶层设计,加快数字基础设施,尤其以5G 为代表的新基建建设,围绕装备制造业数字化、智能化转型规划,创造良好的营商环境,维护公平正义的市场竞争秩序。加快完善制造业数字化转型的政策体系,尽快出台普惠性扶植政策,完善扶持政策的实施细则和配套措施,使政策的落实更具针对性、公正性和可操作性,不断建立健全适应数字化制造新技术、新业态、新产业发展的政策法规。发挥市场在资源配置中的决定性作用,推动有效市场和有为政府更好结合,降低装备制造业企业成本,提高资源在装备制造业的利用效率。
2021 年4 月30 日,中央政治局会议提出,要引领产业优化升级,强化国家战略科技力量,积极发展工业互联网,加快产业数字化。这一战略部署为装备制造业数字化转型提供了保障。目前,东北地区工业互联网建设仍存在诸多问题。因此,加快建设高速、移动、安全、泛在的工业互联网是当务之急。一方面要建立健全工业互联网、工业云等政府扶持体系,积极探索政策倾斜、财税减免、设立工业互联网专项资金及风险补偿基金等多种形式支持工业互联网大数据中心建设;另一方面要搭建多边平台型商业模式,充分利用数字经济正外部效应带来的创新红利和智能化红利,增强数字技术与装备制造业全产业链和供应链广泛深入融合。
(2) 推动企业加快数字化转型
鼓励装备制造业企业应用5G、云计算、区块链、数字孪生等新一代信息技术实现资源利用和流程管理,推动装备制造业上下游实现动态实时调整、精准对接,实现研发、采购、生产、销售等环节的数字化转型,形成全新装备制造业产业生态格局。在研发环节,推动装备制造业企业利用数字孪生技术、虚拟制造对创新成果进行测试,缩短研发周期,提高研发效率,促使科研成果尽早应用于生产;在采购环节,推动企业应用数字技术在世界范围内选择合适的供应商,更好的在质量、性能和价格等方面进行比对,进而选择性价比高的产品,通过在线采购平台下单;在生产环节,借助工业互联网搭建数据平台,充分利用人工智能等数据技术,推进智能控制、智能制造取代传统装备制造,提高资源的配置效率,不断改进生产工艺和优化生产流程;在管理环节,形成扁平化的管理组织,降低管理层级,提高了企业部门之间相互配合与协调程度,促使装备制造企业组织结构向网络化、扁平化发展,拓宽了部门之间、人员之间的有效沟通渠道,有利于企业决策和工作效率的提升。在消费环节,建立线上平台反馈机制,根据用户搜索、浏览、评价等各种数据并与社交平台、视频软件等数据打通和整合,装备制造业企业更精准的了解和掌握用户画像,分析用户需求和偏好的变化,促使企业及时调整生产决策,及时响应多样化、个性化的市场需求。
(3) 提高金融机构的支持力度
装备制造业的数字化、智能化转型离不开需要持续大量的资金投入,各地区需要统筹安排专项资金,鼓励政策性银行、商业银行等金融机构采取利率优惠、定向信贷配置等多种方式增强对装备制造业的融资支持,加大金融产品和服务创新力度,提高金融活动数字化水平,积极打造线上融资支持平台体系,形成装备制造业数字化转型的合力。装备制造业上市公司可以利用其广泛的融资渠道,通过增发新股、配股、发行专项债券等多种形式,公开从社会上募集数字化转型资金。
(4) 加快对外交流与合作
一方面,积极加快推进数字贸易发展,利用数字贸易推动装备制造业数据要素的充分、合理流动,实现产业间技术和与知识要素共享,带动装备制造业数字化转型;另一方面,以构建国内国际双循环新发展格局为契机,加大东北地区对外开放力度,扩大与俄罗斯、日本等国家的深入交流与合作,引进和吸收国外先进的技术和管理经验,充分发挥技术溢出效应,进而推动数字经济发展与装备制造业迈向更高水平,带动东北地区经济发展全面振兴。
(5) 推进数字经济与装备制造业发展齐头并进
一方面,装备制造业作为东北地区传统支柱产业,起步较早,近年来发展速度相对缓慢。而数字经济作为新一轮科技革命的产物,在政策扶持和资金支持下发展速度迅猛,目前已远超装备制造业。因此,在数字经济领跑的前提下,加快装备制造业转型升级,加快实现装备制造业与数字经济由“跟跑”到“并跑”的跨越,推进数字经济与装备制造业协调发展;另一方面,随着当前数字信息技术的发展优势日益凸显,各省份要进一步推进数字化平台建设,通过产学研合作缩短研发周期,加快数字产业成果转化速度,提升数字新技术对装备制造业优化升级的“倍增叠加”效应。
与此同时,加快培育兼具熟练掌握数字技术和工业技术的复合型人才,加快对高等院校的学科专业进行调整,尽快设立数字经济领域的新专业,推动计算机、数据分析与其他学科的交叉融合,不断扩大大数据、云计算等相关人才的培养规模,形成数字经济全产业链人才储备,不断提升装备制造业数字化转型整体解决方案的供给能力。