数字经济赋能制造业转型：理论逻辑、现实问题与路径选择

□朱小艳

一、引言

数字经济是人类通过数字化知识与信息的识别、选择、过滤、存储和使用，引导资源快速优化配置、实现经济高质量发展的经济形态。作为继农业经济、工业经济之后的经济新形态，数字经济已成为全球新一轮产业竞争的制高点，成为产业转型升级的重要推力。中国政府高度重视数字经济的发展，将数字经济视为未来经济增长的新引擎，积极推进数字经济与制造业等相关产业的融合发展。2018 年习近平总书记在全国网络安全和信息化工作会议上指出：“要推动互联网、大数据、人工智能与实体经济的深度融合，加快制造业、农业、服务业数字化、网络化、智能化”，这为我国制造业数字化转型指明了方向。随着数字技术的深入发展，数字技术与制造技术的交叉融合日益加深，制造业数字化必将成为数字技术改造传统制造业、构建智能制造生态体系的重要突破口。

二、数字经济赋能制造业转型的理论逻辑

数字经济从产品层面赋能制造业质量变革、从技术层面赋能制造业效率变革、从管理层面赋能制造业组织变革，不仅是推动制造业转型发展的重要途径和根本动力，还是做大做强制造业、力促实体经济发展的内在要求和必然选择。

（一）产品层面：数字经济赋能制造业质量变革

产业是经济发展的核心载体，对经济高质量发展有着重要的意义，质量管控能力与高品质产品生产能力不足，是制约我国产业高质量发展的关键问题。数字经济赋能制造业，为解决这些问题提供了重要突破口：首先，在产品设计环节，企业可以利用数据信息及时把握消费者需求及变化趋势，有针对性地设计产品。通过产品的“精准设计”，可以有效避免同质化竞争、满足消费者个性化、差异化需求，提升消费者体验。其次，在产品生产环节，企业可以在数据信息的“指挥”下安排原料采购配比和生产、销售的时间搭配，通过要素的“精准配比”和生产销售的“精准搭配”，既杜绝生产过程中的人为差错，也提高要素的生产效率，从而确保生产线的稳定运行和产品质量的稳定性。再次，在产品销售环节，利用大数据系统对接供求双方信息，通过产品的“精准配置”，可以有效提高产品配置效率、降低产品库存积压、提高消费者体验感。可以说，数字经济赋能制造业是供给侧结构性改革的内在要求，是制造业产品质量变革的重要内容。

（二）技术层面：数字经济赋能制造业效率变革

依靠技术创新来降成本、提效率、创效益、促发展是现代企业竞争取胜的重要法宝。在产品迭代持续加快、产品结构日趋复杂的当今时代，供应效率成为影响制造业转型成败的关键。首先，基于数字技术的智能化制造促进单个企业效率提升：在大数据系统的支持下，企业产品设计、要素供给、生产制造、产品预订、交付清算、售后服务等各环节得到优化，整体生产过程实现了智能化决策、系统化管理，不仅有利于提高生产要素配置和利用效率，还有利于缩短产品生产和配送周期，提高单个企业的生产效率和资本周转效率。其次，基于数字技术的网络化制造促进制造业整体效率提升：网络化制造是通过先进的制造技术、数字技术、网络技术及其他相关技术，构建面向企业特定需求的基于工业网络的制造系统，其本质上是智能化制造在空间上跨越企业生产经营范围和方式的约束，开展覆盖产品整个生命周期部分（或全部）环节的业务活动，通过企业间的相互协同、社会资源的集成与共享，形成以信息数据为驱动的、具有智能决策能力的工业物联网，从而促进整个产业链乃至制造业整体效率的提升。再次，基于数字技术的人才激励促进创新效率提升：数字经济在赋能制造业发展的同时，也对从业者素质提出了更高的要求，激励着求职者不断加强学习，自觉提高信息素养、专业知识和数字技能。从业者素质整体提升，不仅能满足制造业转型升级、创新发展的人力资本需求，也能为制造业高质量、高效率发展提供重要的人才保障。

（三）管理层面：数字经济赋能制造业组织变革

组织变革是企业成长的必由之路。进入数字经济时代，制造企业的内外部环境随之改变，企业资源整合能力不断加强，客观上要求企业关注和推动组织变革。首先，数字经济赋能制造企业弹性化变革：为应对日趋激烈的市场竞争，一些企业探索构建更具弹性、更加灵活的组织模式，在云计算、大数据、互联网等现代技术的支持下，数据信息的流动速度、穿透效率持续提高，在有效降低企业之间协调成本和交易费用的同时，促进更大范围、更深程度的市场分工，跨地区、跨行业的企业完全可以利用互联网构建相对松散的企业联盟，通过远程分解生产流程、协同完成生产任务来快速抢占市场、分摊费用和获取利润。其次，数字经济赋能制造企业虚拟化变革：在数字经济时代，制造企业的主导力将从资本力、生产力逐渐过渡到知识力、信息力，在数字技术的支持下，远程办公、分散劳动、家庭作业成为可能，大量的劳动力将游离于固定的企业系统之外、企业组织逐渐转向虚拟化，而不必建造庞大的办公大楼或施工车间。再次，数字经济赋能制造企业网络化变革：在数字技术和网络平台的支持下，企业形式集团化、经营方式连锁化、内部组织网状化、信息传递网络化的趋势日渐明显，在企业的生产和创新行为从传统的封闭排他向开放包容转变的同时，企业的组织模式也从传统的独立主体向多元主体的协同创新网络组织转变。

三、数字经济赋能制造业转型的现实基础

（一）基础地位：制造业是国家经济的命脉所系

无农不稳，无工不富，无商不活。制造业拉动就业、孵化创新，是国民经济的物质基础和产业主体，是国家科技水平和综合实力的重要标志，是国家经济的命脉所系。

1.制造业是拉动就业的主力。就业是民生之本、财富之源。尽管随着经济社会快速发展，服务业逐渐成为就业增长的新引擎，但服务业就业比重的上限取决于实体经济的强弱。制造业作为实体经济的重要基础，也是吸纳就业的重要主体。根据《2020 中国企业发展数据年报》的相关数据，截至2021 年2 月，我国共有在业/存续的企业总数4457.2 万家，其中制造企业1435.7 万家，约占企业总数的1/3。根据《第四次全国经济普查公报》的相关数据，2018 年全国第二产业就业总人数约为1.72 亿，其中制造业法人单位从业人数达1.05 亿，在第二产业从业人员中占比高达61%，占所有法人单位从业人数的27.3%。可以说，制造业拉动就业的作用无可替代。近年来，受经济下行、突发疫情等多方面因素影响，制造业吸纳就业的能力有所下降，依靠数字经济赋能制造业、重振制造业、做大做强制造业，是提高就业水平和就业质量的重要途径。

2.制造业是孵化创新的主体。首先，制造业是技术研发的投入主体：在全球技术创新浪潮中，60%以上的研发投入、70%以上的科技成果由制造企业完成。在激烈的市场竞争中，越来越多的制造企业通过加大研发投入来开发新技术、研发新产品，在确保自身竞争优势的同时，成为推动技术创新的重要力量。其次，制造业引领其他领域的技术创新：作为技术创新的使用者，制造业将技术创新成果直接运用于生产实践，成为高端要素的承载主体；作为技术创新的传播者，制造业通过提供新设备、新材料、新产品来推动农业、服务业等其他行业的技术创新。再次，制造业场景应用推动技术创新：制造业是对新技术需求最旺盛的领域，发挥着需求导向型技术创新的引领作用；数字经济在推动制造业技术创新的同时，也推动着产业组织变革，进而衍生出更多新模式、新产业，形成新的创新需求和创新成果，引领技术创新的持续深化。最后，制造环节本身就是技术创新的重要组成部分：过去，技术创新主要在实验室完成，制造环节仅仅是创新成果的运用过程，这种“研发—设计—制造”的线性流程，因数字经济的融入而转变为“研发、设计、制造”的并行过程，运用大数据技术推动生产流程优化、产品设计优化将成为技术创新的新常态。

3.制造业是国民经济的物质基础和产业主体。制造业是生产可供人们使用的大型工具、工业产品、生活消费品的行业，为人类提供满足生产生活需要的财富积累、物质基础和产业主体。首先，制造业是国民经济的物质基础。俗话说，“只有制造好，才能生活好”。制造业的制成品始终是物质生产、生活消费的主要物质基础。充足的能源供应、便捷的交通运输、高效的施工手段、优越的人居环境、广泛的信息传播、优质的医疗保健、强大的国防安全等等，都离不开制造业的支持。只有不断提高制造业的发展水平，才能更好地满足人民日益增长的物质文化、生产生活需要。其次，制造业是国民经济的产业主体。一个国家，如果没有强大的制造能力，不仅无法成为经济强国，还有可能成为他国经济附庸。改革开放40 年多来，中国经济成长和财政收入很大程度是制造业创造的：中国40%以上的GDP、50%以上的财税收入都是制造业贡献的。截至2019 年，制造业增加值连续十年位居全球首位，主要产品产量稳居世界前列。

4.制造业是国家科技水平和综合实力的重要标志。首先，制造业是国家科技水平的直接体现。正如历次技术革命都是通过制造业的发展而产生并转化为规模生产力，20 世纪兴起的数字技术、太空技术、生物技术、核技术等高新技术，使得诸如移动通讯、互联网、人造卫星、航天设备、医疗仪器、生物制药、核武器、核电站等产品相继问世，不仅推动了新兴制造业的发展，也深刻地影响着人类社会的生产生活方式，影响着企业的经济管理和组织模式，制造业的发展规模和数字化、智能化发展水平，也就成为国家科技水平的直接体现。其次，制造业是国家综合实力的主要标志。尽管当今世界已进入信息化、数字化时代，但信息化、数字化只有与制造业等产业结合起来，才能转变成现实的生产力。作为实现工业化和现代化的主导力量，制造业成为国家综合实力的主要标志。欧美发达国家的经济强大，主要是建立在其发达的制造业基础之上的；日本和德国的经济崛起，也主要是源于其强大的工业制造业体系；亚洲“四小龙”和改革开放后中国经济的快速发展，同样是源于制造业及其产品出口的高速增长。

（二）基本条件：数字经济在制造业转型中优势明显

1.强大的科技优势。从技术层面来讲，数字经济本身是建立在云计算、大数据、区块链、物联网、人工智能等高新技术基础之上的新经济形态，而“智能制造”就是数字经济在应用层面赋能传统制造业的典范。近年来，随着现代信息技术迭代速度加快，特别是我国在5G 技术、人工智能、量子计算等领域持续的技术领先、技术突破，不仅为数字经济持续增长奠定了良好的技术基础，也为数字经济赋能制造业提供了持续的技术保障，进而推动着传统制造业在更大范围、更深层次的转型升级，催生了智能制造、服务型制造等新经济形态，引发了制造业全产业链根本性、连锁性、系统性的变革。事实上，融合现代前沿科技的数字经济已成为推动我国创新经济发展、深化供给侧结构性改革、实现经济发展方式根本性转变的科技新动能。

2.强劲的后发优势。首先，从制造业的发展来看，中国是全球工业体系最完备、最齐全的制造业大国，但并不是制造业强国。我们的智能制造水平还不高，制造业在全球的整体竞争力还不强，数字经济赋能制造业转型虽然任重道远，但潜力可期。其次，从数字经济的发展来看，中国不同区域数字经济发展水平不同，特别是中西部偏远地区、广大农村地区的数字化水平较低，但数字经济增长趋势良好、发展后劲很足。数字经济自身的发展，必将为其赋能制造业转型作出更大贡献。再次，从制造业数字化程度来看，我国制造业数字化转型尚处于起步阶段，传统制造企业的数字化运用水平较低。随着国际竞争压力持续加大、国内资源成本不断攀升，过去依靠廉价劳动力、廉价资源获得比较优势的传统制造业生存空间越来越有限，依靠数字化转型来发展新产业、培育新优势，成为推动我国制造业发展、推动产业结构转型的重大战略抉择，未来发展潜力不容低估。

3.领先的平台优势。首先，数字经济为融合企业和市场提供了良好的交易平台。随着现代信息技术的快速发展，在共享经济、电子商务、移动支付等数字经济的核心领域，中国已培育出大量的数字平台企业，通过与多元要素、众多企业的汇聚，形成了庞大的数字产业链，在市场交易和资源调配过程中发挥着日趋重要的作用。其次，数字经济为稳定经济运行提供了良好的协作平台。通过线上线下的有机结合，数字经济平台助力疫情防控、保障民生供应、恢复经济活力，在推动中国制造业数字化转型的同时，也为制造企业提供了功能强大的网络体系，使跨企业、跨行业、跨地区的协同合作成为可能，因而是稳定经济运行的重要支撑。再次，数字经济为沟通政府部门、行业协会、企业组织、消费者群体提供了重要的信息平台。数字经济平台并不直接从事物质资料和具体产品的生产，主要依靠技术手段促成供求匹配，不仅为政府部门加强市场监管、行业协会制定发展规划提供数据支持，还为企业组织把握市场需求、消费者群体实现理性消费提供信息支持。

4.广阔的市场优势。数字经济是利用互联网的融合创新来提升经济效率、催化新业态的经济形式。网络范围越广、终端客户越多，数字经济的规模效应越突出。作为一个拥有14 亿人口和高达9.89 亿网民（截至2020 年12 月）的大国，中国已经建成了全球最大规模的宽带通信网络体系，庞大的消费者群体和强大的内需市场，为数字经济赋能制造业转型奠定了良好的市场规模优势。根据相关统计数据，中国数字经济规模由2005 年的2.6 万亿元增加至2020 年的39.2 万亿元，年均增长率接近20%。即使在受突发新冠肺炎疫情影响的2020 年，我国数字经济也仍然逆势增长9.5%。可以说，数字经济已成为我国最具创新力、最具活力、最具带动力的新经济形态。正是通过对海量交易数据的市场分析，有效降低了制造企业的试错成本，引领着制造企业数字化转型和高质量发展。

（三）实践基础：制造业与数字经济融合发展初显成效

经过改革开放40 多年的发展，我国制造业实现了跨越式发展，总产值已位居全球第一，但制造业大而不强、全而不优的局面没有彻底改变，影响国民经济的持续健康发展。随着互联网、大数据、云计算等数字技术的不断创新，制造业进入了与数字经济融合发展的新阶段，数字制造技术已在产品设计、装备制造、生产过程、企业管理等领域得到广泛运用：首先，计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助工程（CAE）的广泛应用，推动了传统制造业在产品设计、制作工艺、制造模式等方面的创新，提升了现代制造业的技术含量。其次，基于电子商务的以物料需求计划（MRP）、企业资源计划（ERP）为代表的管理软件的广泛应用，成为解决企业管理问题的有效工具。再次，计算机集成制造系统（CIMS）的推广应用，将企业的生产经营过程从人的手工劳动变为采用机械化、自动化设备对信息进行采集、传递、加工、处理的集成化过程，提高了企业管理的效率。最后，互联网技术的飞速发展，为企业网络化办公、网络化管理提供了重要的平台支撑，网络体系已成为现代制造业日常业务所不可或缺的基础条件。可以说，制造业与数字经济融合发展已经初显成效，并在多个领域积累了丰富的经验，有效夯实了数字经济赋能制造业转型的实践基础。

四、数字经济赋能制造业转型的问题分析

尽管数字经济赋能制造业转型的优势明显，两者融合发展已初显成效，但仍然存在数字生态体系不成熟、数字基础设施建设相对薄弱、整体环境亟待优化、人才队伍建设滞后等困难和挑战，制约着数字经济赋能作用的充分发挥。

（一）制造业数字生态体系不成熟

1.数字渗透率低，企业参与度有待提高。企业参与是构建数字生态体系的基础，数字渗透率则是评判产业数字化水平的重要依据。近年来，在国家政策导向下，企业数字化转型意识越来越强、需求越来越旺，但受各方面的资源条件限制，转型的实际难度和风险较大，加上缺乏龙头企业示范和成熟经验借鉴，我国制造业数字化转型步伐相对滞后。根据相关统计数据，我国以制造业为主体的第二产业的数字渗透率明显落后于以服务业为主体的第三产业（见下表），这不仅影响制造业的高质量发展和数字化转型，而且影响数字生态体系的构建。

表 三次产业数字渗透率（2016—2020 年） （单位：%）

2.开放共享不足，难以形成创新活力。开放共享是数字经济的内在要求，也是数字经济更好地赋能制造业的价值体现。开放共享不足，首先表现在对外合作领域：合作广度方面，与发达国家的双边、多边合作尚处于初级阶段，在数字经济领域没有形成稳定的合作机制；合作深度方面，主要通过市场环境下的交易机制来实现，技术合作类似于搭“顺风车”，没有形成独立于商品交易之外的单纯的数字合作机制；合作组织方面，呈现出多头林立、各自为政的分散化、碎片化状态，尚未形成统筹高效、相互协调的合作模式。其次表现在内部合作领域：合作主体方面，不仅存在产学研供需不匹配、合作效果不理想、合作机制不稳定等问题，还存在现代信息技术企业与传统制造企业对相互融合的认知差异，以及技术共享、信息共享与企业竞争的利弊权衡问题，制约了制造企业的数字合作与协同创新的积极性；合作组织方面，目前既没有形成强有力的资源整合平台，也没有形成自上而下的方向指导，企业数字化转型仍然处于自发、零散状态，制约了制造企业数字合作与协同创新的效率。

（二）数字经济赋能制造业的基础设施薄弱

1.资金投入不足，软硬件设施条件欠佳。首先，从公共投资角度来讲，数字基础设施点多面广，项目建设的投资规模大、回收周期长、投资风险高，难以有效获得民间资本和金融支持，更多地依靠公共财政投资。在宏观经济下行明显、新冠肺炎疫情影响深远的当今时代，各级政府财政压力都比较大，支持数字基础设施建设的投资能力有限。其次，从企业投资角度来讲，尽管数字平台拥有庞大的生态群体和交易量，具有通用性、轻资产等特征，但无论是接入数字平台所需的设施设备建设，还是数字化升级及后续软硬件维护，都需要大量的资金投入，在缺乏科学规划和龙头示范的情况下盲目投资，可能削弱企业的盈利能力，甚至可能使企业陷入财务困境，潜在的投资风险限制了企业的投资积极性。

2.自主创新不足，工业互联网建设滞后。作为数字技术与制造业深度融合的关键基础设施和新型应用模式，工业互联网是实现制造业高质量发展和数字化转型的关键支撑。目前，工业互联网建设存在的问题，首先，表现为自主创新不足：不仅国内领先的工业互联网平台很大程度上依赖于国外的智能装备、工业协议和软件技术，而且国内工业软件的研发设计能力难以跟上制造业数字化转型升级的需要，实体企业“上云”诉求容易受制于人。其次，表现为平台运行效率欠佳：一方面，由于缺乏市场机制和技术支持，现有工业互联网的信息采集、分析能力亟待提高；另一方面，由于缺乏对基础设施建设的整体规划，加上工业APP 开发不足，工业互联网领域存在“建设热、应用冷”的问题，整体利用效率欠佳。

（三）数字经济赋能制造业整体环境待优化

1.法律制度环境亟待优化。首先，法律环境欠佳：近年来，我国已出台了《互联网信息服务管理办法》《专利权法》《电子签名法》《电子商务法》《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，保障了数字经济规范有序的发展。未来法治环境的优化，亟须重点解决保护个人信息与兼顾产业发展、保护虚拟财产与规范金融秩序、鼓励模式创新与避免市场垄断等领域的立法与执法问题，为数字经济赋能制造业转型创造良好的法治环境。其次，制度环境欠佳：数字经济赋能制造业转型，是建立在数字企业与制造业融合发展、线上线下相互交错的基础之上的，由于市场运行程序更加复杂多样，任何风险都可能在网络平台被快速复制、无限放大。在数字经济跨地区、跨领域、跨产业发展的当今时代，传统的集权化、属地化、条块化的监管体制和产业政策，很难适应制造业数字化转型的现实需要。

2.标准体系建设任务艰巨。不同制造企业的异质性特征，以及数据确权和交易规则的差异，造成不同行业、不同企业、不同部门之间的标准体系不同，相互之间难以兼容，影响了工业数据的互联互通。事实上，制造企业每天都会产生和利用大量数据，包括生产经营数据、设备维护数据、市场需求数据等。一些规模较大的企业，可能同时拥有数十套复杂的数据系统，不同系统都有相应的数据资源、数据格式、用户界面和标准体系，对于单个企业而言，突破数据壁垒可能增加运营成本。针对上述问题，我国已着手制定了《国家智能制造标准体系建设指南》和《工业互联网标准体系框架》等文件，但具体的标准研制和推广应用尚处于起步阶段，市场影响力和践行度亟待提高，标准体系建设任务依然艰巨。

（四）数字技术专业人才队伍建设相对滞后

1.数字化专业人才极度缺乏。数字经济赋能制造业发展需要大量的跨专业技术人才，包括数据科学家、数据分析师、IT 工程师、AI 算法工程师等研发精英、技术精英。目前，相关人才比较紧缺主要表现在人才培养不足。首先，高校人才培养不足：尽管很多高校加大了对数字技术人才的培养力度，但因制造业数字化转型发展迅猛，高素质专业人才市场需求数量大、要求高，供求缺口矛盾难以在短期内化解。其次，企业内部人才培养不足：制造企业数字化转型相对缓慢，企业内部缺乏对数字化转型人才的培养机制和方法，内部人才培养数量有限，而“外引”人才又缺乏制造经验，难以在短期内满足制造业数字化转型的现实需要。

2.数字化管理团队建设滞后。制造业数字化转型是持续创新、不断突破知识边界的过程，对管理团队的思维理念、素质能力提出了更高要求。我国拥有世界上最庞大的产业工人队伍，同时还有数以千万计的数字技术人才，但两者协同创新的作用并没有得到充分发挥，根本原因在于数字化管理团队建设滞后，造成出现管理团队数字化转型战略方向模糊、转型意识薄弱；企业数字化转型战略不能及时拆解和传达、基层员工参与度低；数字激励机制不健全、无法充分调动员工数字化转型的积极性；数字化人才队伍建设缺乏长远规划、内部人才培养不足等诸多问题。

五、数字经济赋能制造业转型的路径选择

构建数字经济赋能制造业转型的生态体系、夯实数字经济赋能制造业转型的基础支撑、优化数字经济赋能制造业转型的制度环境、强化数字经济赋能制造业转型的人才支撑，是推动传统制造业转型升级、促进制造业高质量发展的必由之路，更是强化数字经济赋能制造业转型的必然选择。

（一）构建数字经济赋能制造业转型的生态体系

1.培育数字企业，夯实生态体系的基础。企业是数字化转型的重要主体，推动更多企业向更高层次的数字化转型，是构建智能制造多元生态体系的基础。企业数字化转型需要投入大量的人力、物力和财力，还存在时间周期长、投资风险大等问题。因此，培育数字企业、引导传统企业数字化转型，关键是要降低企业数字化转型的成本和风险。只有加强数字基础设施建设、构建公共数字服务平台，以共享经济模式开放数字化转型资源，并积极探索、研发针对数字化转型的共性解决方案，才能从根本上降低企业数字化转型的成本和风险，构建主体多元、形式多样、普惠共赢的数字生态体系。

2.扩大开放共享，增强生态体系的活力。首先，扩大对外合作。主要是紧抓“一带一路”建设机遇，创建数字经济合作区、深化制造业国际合作，特别是要深化与发达国家知名企业、智造企业的战略合作，并鼓励战略性新兴产业、具有核心竞争力的骨干企业走出国门，建立海外联合研究室或数字研发中心，为打造数字生态共同体奠定良好的合作基础。其次，加强产学研合作。主要是整合产学研等不同主体在人才、资金、技术、研发、平台等方面的资源，构建以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新生态体系，为新兴产业、前沿产业提供持续的技术支持和生长平台，为数字经济赋能制造产业发展提供新动力。再次，推动数据共享。主要是在规范数据保护法律法规、厘清数据使用边界范围的基础上，制定鼓励数据共享的柔性措施，并提供数据共享的便利平台，推动公共数据的社会化共享以及企业之间的数据共享与再利用，形成共同参与、优势互补、合作共赢的数字生态体系。

3.做强数字龙头，延伸智能制造生态链。数字化转型是企业在思想、价值和文化层面的深层次变革。制造企业数字化转型虽然是大势所趋，但并不是同步推进的。应该聚焦制造业领域的优势行业、特色产业，以产业链在线高效协同为目标，率先支持产业链上的“链主”企业、产业集群体中的“群主”企业来引领其他企业的数字化转型。通过龙头企业在数字化转型过程中的率先垂范，携手产业链上下游企业、产业集群内的相邻企业，搭建数字协同生态平台。只有这样，才能切实解决中小企业“不想转、不敢转”的观念约束和“不能转、不会转”的能力约束，同时通过延伸智能制造的产业链，实现企业数字化向产业数字化、社会数字化的推进，形成内容丰富、层次多维、结构稳定的数字生态体系。

（二）夯实数字经济赋能制造业转型的基础支撑

1.加强基础设施建设，完善软硬件设施条件。制造业的数字化转型，对供应链的敏捷性、灵活性和运行效率提出了更高的要求。数字基础设施作为数字经济发展的底座和基石，在赋能制造业转型、培育经济新动能过程中，发挥着基础性的支撑作用。完善软硬件设施条件，首先，加强智能传感器等“网络通信层”的软硬件设施投入和建设，以此提高数据信息的感知、采集、甄别、传输能力，打造数字信息“高速公路”。其次，加强大数据计算中心等“存储计算层”的软硬件设施投入和建设，以此提高数据信息的存储、计算、分析能力，打造数字基础设施的“最强大脑”。最后，加强工业机器人等“智能应用层”的软硬件设施投入和建设，包括支撑数字技术应用和制造业数字化转型的通用基础设施建设，以及对传统制造业进行数字化转型的专用基础设施建设，以此提高数字资源与制造业的融合应用能力，突出数字基础设施的“价值灵魂”。

2.加强工业互联网建设，打造网络平台新体系。工业互联网是数字技术与制造业深度融合的具体应用模式，也是数字经济时代的关键基础设施。加强工业互联网建设，首先，加强工业互联网平台建设，既要根据“市场引导、企业主导、动态优化”的原则，推动建成一批跨行业、跨领域的工业互联网平台，也要聚集装备制造重点行业数字化转型需求，推动建成一批企业级工业互联网平台，从而形成多层次、多元化、系统化的平台新高地。其次，强化网络创新示范基地建设，主要是着力构建集成技术创新、应用示范、产业转化、技术合作等多项功能的公共服务平台；同时，加大工业互联网网络创新基础建设，持续优化互联网网络实验环境、情景应用环境和技术创新环境，从而形成功能强、应用广、活力足的网络新体系。再次，超前布局平台共性关键技术和创新应用案例。既要支持、鼓励具有较强竞争实力的企业加快平台核心技术攻关，推动核心技术产业化，也要支持、鼓励企业围绕行业生产特点和企业痛点问题，探索、开发一批具有示范意义的创新解决方案和实践应用案例。

3.做好整体建设规划，提高基础设施利用效率。数字基础设施建设涉及领域多、覆盖范围广，需要以系统性、全局性思维为指导，制定有针对性、可操作的规划方案。在具体的规划建设过程中，首先，注重与传统基础设施的有机衔接，还要充分考虑经济社会发展的现实需要，明确数字基础设施建设重点和优先顺序。其次，坚持“建用并举、建补结合”的原则，在编制关键技术产业发展路线图、加大数字基础设施投入、做好前沿共性技术攻关的同时，既要优先推进市场紧缺、市场急需的数字基础设施建设，推动形成数字化与产业化互促互进的良好局面，又要注重补短板、强弱项，解决“卡脖子”问题，实现多元协同供给，提高数字基础设施的共享水平和协同效率，培育数字制造新体系、智能制造新生态。

（三）优化数字经济赋能制造业转型的制度环境

1.加强政策引导，完善法制环境。首先，强化政策引导，特别要加强对数字基础设施建设和装备制造业数字化转型的政策引导。按照习近平总书记关于“抓住产业数字化、数字产业化赋予的机遇”的要求，明确制造业数字化转型的路线图、时间表、资金筹措途径和具体实施方案，扎实推进各项工作。针对中小型制造企业“不敢转、不会转、不能转”的问题，地方政府要强化资金支持，构建多方联动机制，打造数字生态共同体。其次，做好顶层制度设计，主要围绕数字技术研发、科技成果应用、重点领域突破、基础设施建设、组织体系优化、国际交流合作、信息安全保障、服务平台建设等流程，做好财税、金融、人才方面的制度安排，降低企业数字化转型成本和风险、提高企业数字化转型成功率。最后，筑牢安全屏障，营造健康的网络环境，主要是明确企业可以采集使用的信息范围和数据边界、提升企业网络安全防护水平、深化企业数据安全合规评估，并持续推进核心安全技术突破、加强网络安全监测能力建设、提升数据信息泄露预警能力。总之，只有筑牢网络安全屏障，才能为制造企业数字化转型保驾护航，加快制造业数字化转型的进程。

2.统一标准体系,强化数据集成。首先，加快数字化标准体系建设：数据质量标准不同，可能影响数据跨部门、跨企业的流动与共享，产生“信息孤岛”问题。因此，要加快制定工业设备连接、工业数据共享等方面的标准建设，特别是要充分发挥行业中介组织在制定数据互联标准、完善智能制造基本构架中的作用，并加强标准体系与认证认可、检验检测体系的衔接，为制造企业数字化转型与智能化升级提供便利条件。其次，强化数据集成：现代市场瞬息万变，外部环境不确定性因素与日俱增，传统的以生产者供给为主导的稳定生产模式逐渐被以消费者需求为导向的服务型制造模式所取代，造成产业链上产品的生产、要素的组合面临很大的不确定性。只有强化产业链上不同企业、不同生产环节的数据集成和分析预测能力，才能更准确地把握市场信息，实现产业链高质量的数字化转型与智能化升级。

（四）强化数字经济赋能制造业转型的人才支撑

1.强化人才队伍建设，缓解人才短缺矛盾。人才是企业数字化转型的核心动能。在数字经济赋能制造业发展过程中，人才始终处于关键位置。解决制造业数字化转型的人才短缺问题，首先，大力推进数字人才培养工程，强化“供给侧”人才培养，主要是鼓励有创新优势、科研优势、校企合作优势的高校优化专业设置，及时布局新兴产业基础学科专业，通过定向培养、联合培养、校企合作培养等方式，构建“互联网+制造业”“数字化+制造业”等跨学科、跨专业的人才培育体系。其次，充分发挥企业在数字化人才培养中的作用，强化“需求侧”人才培养。作为用人主体单位，企业的人才培养比高校更有针对性，人才培养效率更高。因此，要鼓励企业结合自身需要、依托自身平台制定数字化人才培养计划、加大人才培养投入，重点是加快云计算、大数据、工业互联网等科技领军人才、数字专业人才的培养，通过劳动中育人、实践中成才来夯实制造企业数字化转型的人才根基。

2.优化人才资源配置，激发人才创新潜能。如果说强化人才队伍建设是解决数字化人才短缺问题的重要手段，那么优化人才资源配置则是提高数字化人才利用效率的重要途径。优化人才资源配置，首先，健全人才流动机制：宏观层面，要结合国家经济发展战略、区域产业发展规划和制造企业数字化转型需要，利用大数据技术编制不同地区、不同行业以及重点领域的人才需求规划，并构建全国性数字人才调剂平台，做好人才供求的实时监测和动态调配；微观层面，要打破国籍、地域、身份、资历、学历、人事关系等方面的约束，鼓励企业构建“不求所有、但求所用，不求所在、但求所为”的柔性人才引用机制。其次，创新人才管理机制，激发人才创新潜能。在优化人才考核评价机制、畅通职称晋升和人才成长渠道的基础上，营造鼓励创新、宽容失败的企业文化和社会氛围，为企业人才探索数字化创新提供宽松的环境条件。同时，持续提高人才待遇、完善保障制度、改善配套服务，特别是要为高端数字人才提供子女教育、医疗服务、工作生活方面的便利，解除其后顾之忧。只有这样，才能激发其创新潜能，为数字经济赋能制造业转型提供持续的创新动力和人才支撑。

①中国社会科学院城市与竞争力研究中心，企查查大数据研究院.2020 中国企业发展数据年报[EB/OL].https:meadin.com/yj/225236.html.

②国家统计局，国务院第四次全国经济普查领导小组办公室.第四次全国经济普查公报[EB/OL].http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201911/t20191119_1710.334.html.

③盛来运.8 组数据看懂中国经济：GDP 逼近100 万亿 对世界经济增长贡献率达30%[EB/OL].凤凰网财经，https://finance.ifeng.com/c/7uQtVikAm80.

④夏玲玲.2020 年我国数字经济行业发展现状及趋势分析，占GDP 比重达38.6%[EB/OL].https://www.huaon.com/channel/trend/718669.html.