数字经济赋能安徽省制造业转型升级的对策研究

孟 静

（安徽大学经济学院，安徽 合肥 230601）

一、引言

当前，世界正经历百年未有之大变局，全球经济复苏乏力， 逆全球化叠加新冠疫情冲击， 全球产业链、供应链和价值链均面临重构。制造业是国民经济的基础， 制造业转型升级事关一个国家或区域经济的繁荣与可持续发展。作为全国制造业大省，安徽制造业实力雄厚，数字化基础良好。近年来大力实施数字赋能行动，推进产业数字化、数字产业化，加快大数据、云计算、区块链等技术创新和应用，制造业实现提质扩量增效。 然而在发展过程中也存在工业化和信息化融合程度不够、核心技术受制于人、数据资源利用不足、 关键技术与信息数字化基础设施水平不高等主要瓶颈。 坚持创新引领、突出数字赋能，充分发挥工业互联网的平台作用， 全面推动安徽制造业量质跃升， 是顺应新一轮科技革命和产业变革的战略选择， 是深化习近平总书记关于制造强国战略重要部署的具体落实，也是应对外部环境巨变、保障产业链供应链安全的客观要求。

数字经济最早由Don Tapscott 提出， 内涵和研究框架仍在不断丰富①。 由于信息技术的发展具有动态性，因此对于数字经济内涵的准确界定比较困难，许多发达国家将其理解为基于互联网等现代信息技术进行的经济活动②。 Mesenbourg et al 根据信息技术的应用形式将数字经济分成数字交易基础设施、数字交易流程和数字化交易三个层次③。 2016年G20 峰会将数字经济定义为在效率提升和经济结构优化中投入与使用信息技术的一系列经济活动④。2020 年中国信息通信研究院从数字产业化、产业数字化、数字化治理与数据价值化四个角度阐释了数字经济的内涵⑤。2021 年5 月，国家统计局公布并实施了数字经济统计分类，将数字经济核心产业确定为：数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业、数字化效率提升业等类⑥。 由此中国数字经济发展研究有了权威一致的统计口径，很多研究得以开展深化。

数字经济发展对制造业的积极作用体现在诸多方面，尤其对于优化全要素生产率、释放经济活力而言至关重要⑦。焦勇提出，数字经济对制造业的影响逐步由价值重塑转向价值创造⑧。余珊等认为，制造业可借力数字经济，通过提升人力资本、优化资源配置等来推动产业高端化发展⑨。吕铁和李载驰认为，数字经济发展对制造业的促进作用主要体现在价值创造方式、创造效率、创造载体、获取能力四个方面⑩。

关于数字经济赋能制造业发展的作用机制，从宏观层面来看，大数据应用拓展了制造业产业链的分工边界并提高了要素的配置效率，从而有效推动了产业结构的高级化和合理化⑪。 物联网通过感知、收集、分析能源密集型产业的制造数据，有效降低生产能耗和污染排放，从而为制造业绿色发展提供可行路径⑫。 从微观层面来看，人工智能融入生产制造场景能够助力企业实现降本增利的经营目标⑬。大数据与制造业的深度融合有利于提高用户响度速度、满足个性化定制需求，从而推动制造业的服务化转型⑭。 通过全方位改造赋能，数字经济推动制造业实现转型升级。

当前安徽经济社会正处于重要转型期， 促进制造业转型升级的关键在于推动数字经济与制造业的深度融合。 因此，本课题立足安徽制造业发展优势，准确把握数字经济背景下制造业发展的新要求，提出数字经济赋能制造业转型升级的对策思考。

二、现实要求和支撑条件

（一）现实要求

1.数字经济驱动制造业高质量发展。 在数字经济领域，安徽拥有良好的产业基础，“芯屏器（汽）合”集聚领跑优势。 但是在核心技术尤其是数字制造装备、芯片技术、系统软件等方面依然受制于人。 相关企业的核心发展思路依然是以互联网营销思维、流量思维、平台思维追求快速增长的用户数量，而忽略面向企业端的大数据、云计算、人工智能、高端芯片等领域发展，进而导致产业数字化进程相对滞后。

2.发挥辐射效应加速安徽崛起。 安徽制造业发展有基础、有实力、有前景，在全国率先启动数字经济产业创新试验区建设，在数据要素流通、市场主体培育、应用场景创新、产业生态构建等方面先行先试，形成可复制、可推广的经验。 安徽制造业发展速度、发展潜力、智能化程度，必将通过示范效应和辐射效应影响安徽未来发展，对加速安徽崛起具有至关重要的作用。

3.打造长三角世界先进制造业基地。 长三角地区一直是中国数字经济发展的“试验场”和“新高地”，而制造业正逐渐成为数字经济的主战场。 安徽制造业发展与沪苏浙相比仍存在很大差距，应充分发挥安徽产业优势和互联网优势， 在更大范围、更宽领域、 更高层次上与长三角先发地区分工合作，构建具有高引领性的千亿级战略性数字产业群，打造长三角世界先进制造业基地。

（二）数字经济赋能安徽省制造业转型升级的支撑条件

1.数字经济规模日益扩大。 2020 年，安徽省数字经济规模已达1.1 万亿元， 连续3 年增速超过10%。 数字产业快速发展，新兴产业体系逐步完善。其中，传统制造业仍是安徽工业经济的主力军。 但是以互联网、人工智能、大数据等为代表的现代技术手段不断渗透，推进汽车、家电、装备制造等产业技术工艺革新、 信息技术融合和制造模式创新，产业转型升级进程加快。 疫情的冲击使得消费模式进一步转变，更多以用户个性化需求为导向、依托数字化技术的应用场景不断被挖掘塑造，电子信息制造业等呈现蓬勃发展的趋势。

2.设施不断增加。 一是智能制造业集聚发展。2020年全省累计通过贯标评定智能企业1417 家。 “互联网+制造业”新模式不断涌现，协同研发制造、定制化服务、信息增值服务等模式在家电、装备制造等产业加速推广。 2020 年，在机械、钢铁、汽车等多个领域，超过500 家企业推广应用工业机器人已超过3 万台。人工智能对生产线赋能改造、新兴技术对已有场景智能化升级，不仅丰富了制造业业态，也延伸并强化了制造业产业链条。 二是数字新基建建设加速。 截至2021 年9 月底， 全省已经建成5G 基站47848 个，涉及近20 个行业，实现5G 技术在重点行业的全覆盖。

3.制度环境不断改善.安徽省发布了《制造强省建设行动方案（2017—2021）》，重点强调将“智能制造”“制造业数字化”等作为主攻方向。 同时，认真落实《支持数字经济发展若干政策》，落实长三角区域信息化合作机制， 打造长三角数字经济发展高地。在双招双引方面，各级政府的支持力度和服务效率不断提升，这些都为数字经济赋能制造业转型发展提供有力保障。

三、存在的问题

（一）两化融合程度不够

数字经济赋能制造业转型升级的过程，即是对制造业进行数字化改造并在数字化思维下催生新的发展方向的过程⑮。 在这个过程中，各制造环节应当充分与数字创新要素结合。 然而，安徽省数字经济与工业融合广度和深度不够， 大数据与研发设计、关键设备等环节的融合仍是难点，制造业转型升级的压力较大。 这一方面是由于安徽传统制造业占比较大，大多处于全球价值链中低端，企业自身对数字化转型升级的要求并不迫切。 而且制造业与数字技术融合产生效益的周期也比较长，数字化转型成本较高。 另一方面，企业需要面对数据量庞大且复杂的数据源，安全管理难度较大，且会面临知识产权纠纷、数据泄露等风险，企业数字化转型的积极性不高。

（二）核心技术受制于人

数字经济的发展需要以芯片等核心软硬件为支撑。 然而关键工业软件、底层操作系统、嵌入式芯片等技术领域基本被外国厂商垄断。 由于核心技术缺失，安徽省当前能够生产的工业传感与控制产品多集中在低端市场，尚未实现技术突破的高端产品多依赖进口。 目前省内所拥有的技术专利多为控制系统、平台数据采集开发等外围应用类，在市场上的整体竞争力不强，作用相对而言比较微小。

（三）数据资源利用不足

数据是推动数字经济发展的关键要素，对提高生产效率的乘数效应不断凸显。 当前，各类数据爆发增长、海量集聚。 然而安徽省数据资源利用明显不足，数据资源要素潜力未充分发掘。 一是缺乏行业标准。 安徽制造业装备种类繁多、应用场景复杂，在缺乏行业通用标准体系的情况下，不可避免会遇到数据端口、格式不一致的难题。 设备、系统之间互联互通操作困难，制约了加工生产网络化、智能化的进程。 二是数据开发与共享不足。 安徽制造业在很多领域存在上下游合作不够紧密、数据资源难以有效整合等问题，“孤岛现象”、 碎片化问题比较突出。 政府和其他公共机构的很多数据信息也未向社会公开，企业、政府之间数据与信息公开不够、共享程度不足。 三是数据安全难以保证。 在大数据云端化的当下，所有数据都被存储在网络之中，这既为数据的循环使用提供了便利，也加剧了非法访问数据的风险。 当前各种信息窃取、篡改手段逐步升级，技术上无法完全保证数据安全，数据安全法律法规建设也需要加强。

（四）数字人才供应不足

数字经济领域包含众多新兴技术和产业，需要大量富有创新精神和知识技术水平的科技人员以及经营管理人员。 智力资本是数字经济最重要的生产要素之一， 也是支撑制造业转型升级的重要载体。 随着知识、技能日益呈现高度交叉、相互融合的趋势，高端复合型人才愈发紧缺。 目前，安徽省数字人才供给短板明显， 尤其是高端数字人才缺口较大。 近些年来人才引进成本增大、福利待遇未完善、人才竞争激烈等问题突出，安徽省高层次人才流失严重。 安徽省需要加快建设数字人才培养体系，有效引导各类人才按需流动、高效配置，为制造业转型升级提供坚实支撑。

四、对策建议

（一）优化顶层设计

加强对数字经济的与指导，建立安全保障等规则体系。 保障数据安全，完善数字经济市场监管体系，提升数字化监管水平，营造良好的经营环境。 鼓励各行业组织、龙头企业研究制定工业数据的行业标准、国家标准。 加强标准体系与检验检测体系的衔接，促进相关标准应用。 打破不同创新主体之间的“数据孤岛”，挖掘并创造新的价值。 探索有效商业模式，形成跨行业、跨区域企业互联互通。 建立数据资源开放共享机制，为企业和政府把握制造业发展动向提供依据。

（二）突破核心技术

充分发挥大科学装置在资源集聚、 源头创新、应用转化等方面的引领作用，加强目标导向的基础研究和前沿技术研究。 鼓励颠覆性技术的源头创新和自由探索，准确预判技术拐点，及时部署攻关新兴产业和关键技术。 统筹数据资源、创新载体、高端人才等要素，在全球范围内开展产学研合作，在量子信息、超导芯片、类脑智能（AI）等领域集中突破一批关键核心技术。 鼓励龙头企业以重大创新成果产业化应用为重点，通过专利授权、合作开发等方式，全面建立融合基础设施体系，开展大数据、人工智能、 工业互联网等交叉学科与前沿学科建设，为科技突破与前沿创新提供支撑。

（三）培育数字人才

一方面，深入实施高层次人才引进计划，引进一批与产业、企业发展需求紧密对接的海内外高端人才、紧缺人才，更好地发挥人才的集聚效应。 另一方面，重视本地人才培养，特别是加快培养高端数字人才。 建立适应数字经济发展的新知识体系，鼓励职业教育和终身教育，使教育适应、服务工业互联网发展。 要着力培养一批研发技术强、应用能力高的数字经济复合型领军人才和骨干人才。 同时，进一步加大人才安居保障力度。

（四）扩大开放合作

充分发挥安徽制造业门类齐全、 新兴要素活跃、数据资源丰富等优势，借助一带一路、RCEP 协议、安徽自贸试验区等平台积极融入双循环，扩大与其他国家和地区的深入合作，积极参与数字化国际规则制定，提出更多中国方案⑯。 开展前瞻性标准储备研究，引导、扶持企业积极参与制定国家标准、国际标准，从供给端为企业提供标准化、能直接集成互联的技术手段和制造装备。 在更宽领域、更高层次上深化与长三角的合作，推动长三角区域内数据合理流动和共享，协同共塑“智造”长三角。 科学布局省域数字经济发展，支持各区域基于优势产业延伸特色数字产业链，形成优势凸显、基础稳固、特色鲜明的产业协同发展格局。