制造业与服务业数字化改造的不同模式∗

郭克莎 杨倜龙

一、引言

习近平总书记在党的二十大报告中指出，要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群(习近平，2022)，这进一步强调了发展数字经济并促进实体经济改造升级的重要性。21 世纪以来，得益于大数据、互联网、云计算和人工智能的迅速发展，以及对新业态新模式的包容审慎监管，中国数字经济得到了快速发展，规模仅次于美国(孙晋，2021)。统计数据显示①中国信息通信研究院，《中国数字经济发展白皮书(2020 年)»，2020 年7 月。，截至2019 年底，中国数字经济规模达到35.8 万亿元；2020 年中国以数字经济为代表的新业态新模式逆势增长，成为疫情中推动经济增长的重要动力。数字经济在产业发展和经济生活中扮演了重要角色，其影响已经超越了所有企业类型和经营模式(时建中，2021)。主流观点认为，数字经济应分为数字产业化和产业数字化两部分(蔡跃洲和牛新星，2021；国家统计局，2021)。中国数字产业化和产业数字化规模持续扩张，同时产业数字化在数字经济中占比逐年提升。随着数字技术的迅速发展及其与实体经济深度融合，产业数字化为中国高质量发展注入了新动能(刘波和洪兴建，2022)。

学界对产业数字化改造的研究从多个方面展开，并取得了丰富的成果，从产业数字化改造的定义(Vial，2019)到趋势(史丹，2022)，从产业数字化发展的主要特征(史丹，2022)到历程现状(史宇鹏等，2021)，从产业数字化改造的问题挑战(史宇鹏等，2021)到路径政策(吕铁，2019)，从产业数字化改造的驱动因素(杨卓凡，2020)到机理机制(肖旭和戚聿东，2019)，以及产业数字化改造的经济效应(赵宸宇等，2021)等。然而，对于该采取何种方式进行产业数字化改造，即产业数字化改造的模式，相关文献仍相对较少。埃森哲报告指出，有67%的中国企业认识到了产业数字化改造的重要性，但仅有9%取得较好的成效①埃森哲，《2019 中国企业数字转型指数研究»，2019 年9 月。，一个重要原因在于缺乏可借鉴、可复制的数字化改造典型模式。

制造业和服务业是我国产业数字化改造的先行和主要领域，但两类产业在属性、特点、所处发展阶段以及在新发展阶段中的作用均有所不同。从性质上来说，制造业具有实物产出、技术进步较快、生产率较高的特点。而服务业产出一般不具实物形态，缺少规模经济性、生产率相对较低。从所处发展阶段以及在新发展阶段中的作用来说，制造业高速增长期基本结束，进入高质量发展阶段，对整个经济高质量发展具有较强带动作用；而服务业的高速增长期尚未结束，对经济稳定增长仍有较大拉动作用。另外，数字技术、数据要素、数字平台和数字化设施的应用和渗透程度在两类产业中也有所不同。由于中国数字化改造发端于服务业，因此服务业数字化渗透率最高，数字化改造具备天然优势；但从长远来看，制造业数字化改造可以释放出更大的价值，制造业是数字化改造的主要领域。以上因素导致制造业和服务业数字化改造存在明显差异，但目前学界对这种差异缺乏研究。如果不加区分地对制造业和服务业采取同样的数字化改造模式，可能影响两类产业数字化改造的进程和效果。因此，研究制造业和服务业数字化改造的不同模式，具有一定的理论和实践意义。

本文主要做了三个方面的工作: 一是基于产业数字化改造的条件和特征，将产业数字化改造分为IT 架构升级、数据驱动、平台化和平台依附四类模式；二是在分析四类模式一般性特征的基础上，区分了制造业与服务业数字化改造模式的不同，并列举了一些案例进行分析；三是指出政府应有区别地推动制造业和服务业数字化改造。

二、产业数字化改造的基础框架

数字化改造，是应用新一代数字科技，以价值释放为核心、数据赋能为主线，对传统产业进行全方位、全角度、全链条的改造。从理论上说，产业数字化改造本质上是一种技术改造，数字化转型、数字化升级则是在这种技术改造基础上的产业转型和升级；在一般情况下，数字化改造、数字化转型、数字化升级三个概念可以等义使用。产业数字化改造的基础框架主要由以下三个部分构成。

(一)数字化设施成为重要基石

数字化设施包含两个部分，第一，公共设施，也被称为数字化基础设施。新一代数字化基础设施是数字经济快速发展的基石，在我国被称为“新基建”，主要包括两个方面: 一是网络体系、传感接受体系、一体化数据中心体系和产业互联网体系等直接性的数字化基础设施，具有高速泛在、云网融合、天地一体、智能敏捷的特征，是数字化基础设施的核心内容；二是对传统基础设施进行数字化改造或赋能后的设施。新一代数字化基础设施通过降低市场信息不对称和提高企业的市场信息可得性(沈坤荣等，2023)、提高创新水平或企业专利数量(张杰和付奎，2021)等促进数字经济发展。同时，新一代数字化基础设施还能通过吸纳就业、拉动投资来推动整个经济增长(史丹，2022)。数字化基础设施还具有通用性特点，不同于传统基础设施只关联单个或少数行业和部门，如公路、机场和水坝直接相关于交通、航空和水利，而是与数据、数字技术类似，在数字经济中具有通用性。数据收集、存储、分析和处理以及数字技术在语音、图像、体系结构、操作控制和安全管理等运行都涉及数字化基础设施。

第二，企业依据自身条件建设的个性化、差异化IT 架构。企业的个性化IT 架构与数字化基础设施息息相关，也直接反映了企业的数字化程度，主要包含三层结构: 第一层是底层系统，也叫物理层，包括存储系统、网络系统、传感系统，以及其他硬件设备，主要用于信息和数据的收集、感知和传送；第二层是中间层系统，也叫平台层，由数据存储系统、数据处理系统、数据分析系统等构成，主要负责信息和数据的存储、计算、分析等；第三层是高层系统，也叫数字层，其核心任务是将物理层和平台层收集、传输、处理过的数据生成对企业有价值意义的数据。因此，数字层是物理层经过平台层的函数作用后的产出，是物理层在平台层的映射结果。

(二)基础数据成为关键生产要素

数字技术将自然界运行和人类社会活动的因素进行逻辑归纳并转换为数据。在数字经济时代，数据成为最为关键的生产要素，在经济社会中发挥着至关重要的作用。一方面，数据流引领劳动流、资本流、资源流和技术流，通过驱动其他要素高效化、协调化、集约化、网络化和共享化，进而提升生产效率和推动创新。另一方面，数据自身具有重要价值，数据收集、存储、运行形成数字产业。

数据成为关键生产要素具备以下四个逻辑: 一是数据来源的丰富性。数据是对客观世界以及人类社会的逻辑转换，客观世界、人类社会无时无刻不在产生数据。首先，当前智能手机等电子设备使用非常普及，拥有庞大的网络用户，利用电子感应设备将客观世界进行虚拟编码接入网络世界形成海量数据。其次，各种经济模式经济形态能够提供丰富的数据种类。不仅传统农业、工业和服务业能够提供大量的数据，各种新兴产业和业态，如短视频、智能制造、电子商务、移动支付、网络直播也能够提供大量数据，各种经济模式丰富了数据数量和种类。二是数据与数字技术具有不可分割性。数据的属性与数字技术的先进程度紧密相连，数据的质量、价值、报酬性质与数据的挖掘、收集、整理和处理直接相关，数字技术越先进、挖掘收集越深入广泛、整理分析水平越高，数据质量和价值越高。因此，数据的价值取决于数字技术衍生出的算法算力。从这个角度来说，经过简单统计处理的一般意义上的数据不再具有高质量和高价值，不能算作核心生产要素，而只有经过新一代数字技术处理后的大数据，才能够进入生产函数成为有价值有质量的生产要素。大数据指的不仅是数据类型众多、数据体量巨大，级数、库存、获取、存储、分析超出常规数据，更是数据价值超出常规数据，从大数据中获取的内容和知识更加准确、层次更深、价值更大、真实性更强。三是数据在数字化应用场景中具有通用性。数字信号建立在传统模拟信号的基础上，数字技术的快速发展和数据标准化的形成，使得硬件、应用软件、数据库系统、数据格式、数据语义等不同层次的系统实现互操作，各个数字化应用场景领域数据的运行环境、操作控制、体系结构、应用流程、安全管理等运行模式完全相似，语音识别、图像识别、语言处理等都是数据应用的基本原理，数据在数字化场景中具有通用性。数据通用性决定了数字经济对经济社会的广泛影响，而非局限于某一领域。数据与数字化应用场景是相互促进的，数字化应用场景越多，积累的数据越多。同时，数据积累越多，数据种类越丰富，数字化场景也越丰富。四是数据作为新型核心生产要素被纳入生产函数。传统生产函数中，劳动、资本是核心生产要素，土地、石油等自然资源也是重要的生产要素。而在数字经济时代，数据也成为核心的生产要素。

(三)数字平台成为重要载体

平台在数字经济中占据着绝对重要的位置，是数字经济中重要的组织模式之一(李三希和黄卓，2022)。平台虽创建时间短，但发展势头和生命力旺盛，是数字经济的核心内容(裴长洪等，2018)。数字平台通过技术研发、技术应用、技术共享和培育产业等功能来推进企业技术、人力、资本和数据等要素的全面联通和优化配置，并促进服务链、技术链、数据链和资金链上下游协同，具有更精确的信息匹配能力、更高效的运作效率和更快速的信息反馈，在数字经济中扮演着助推器和加速器作用。数字平台高度依赖数据流通，其本质是由数据驱动的，依靠互联网降低搜索成本和交易成本进而提升效率。数字平台的核心业务是为多方参与主体提供信息匹配服务进而促成交易，通过新的交易产生新的数据来判断市场需求，再通过新的数据促成更多交易达到良性循环。数字平台通过整合数据，可以为多方参与者搭建更高效的供需互通桥梁，简化运营程序，优化提升信息匹配精度和效率，使得参与者免于繁琐的信息匹配，提升运营效率(王璐和李晨阳，2021)。数字平台最显著的特性是双边(多边)市场属性和梅特卡夫效应，核心内容是平台内部参与者越多，平台价值越呈现指数级增长。这决定了人口优势是平台经济发展的重要条件。

基于以上产业数字化改造的基础框架，本文将数字化改造模式分为IT 架构升级、数据驱动、平台化和平台依附四类模式，在此基础上讨论制造业与服务业数字化改造的不同模式。

三、制造业与服务业IT 架构数字化升级的不同模式

(一)IT 架构数字化升级的一般模式

IT 架构数字化升级是一项基础性和系统性工程，是对企业生产经营方式的全面升级。这类数字化改造模式是利用物联网、云计算、大数据以及工业互联网等新一代数字技术改造企业IT 系统，包括对底层系统、中间层系统和高层系统进行数字化改造和升级，进而调整企业基础设备、架构和生产路径，以达到提升效率、变革架构的作用。在数字化时代背景下，随着信息和数据规模的快速增长，传统的IT 架构已无法满足企业的生产要求。事物多样性的传感感知需求，海量数据和信息存储、管理、获取及分析需求，海量数据和信息的计算、编程需求，都使得传统企业IT 架构运作难以胜任，需要对企业IT 架构进行数字化改造升级。架构升级模式主要对企业IT 系统的物理层、平台层和数字层进行数字化改造。在物理层，更换云架构新型数字基础设备，采用新一代网络代替老旧网络，以大数据系统代替传统数据储存系统，用物联网代替传统IT 感应系统，推进物联网的标准化协议和安全协议。在平台层，以大数据平台和云计算平台代替传统平台，建立云架构平台。

(二)制造业和服务业IT 架构数字化升级的不同模式

1.制造业需要稳步建立数字化架构体系

制造业IT 架构升级需要逐步建立数字化体系，通过对物理层、平台层和数据层的逐步升级，完善IT 架构体系。一是从客观条件看，制造业生产复杂繁琐，不仅需要原材料、能源、设备、资金、技术、人等有形或无形的资源，而且其生产流程复杂繁琐，包括产品设计、原材料采购、设备组装、物流运输、订单处理、经营和零售等过程，使得制造业IT 系统规模庞大、架构复杂，数字化升级需要对老旧IT 系统进行全面升级，建立庞大的新型IT 系统。同时，从兼容程度来看，制造业不同行业之间差异化程度较大，行业之间的IT 系统兼容性较差，企业需要建立适合自身业务的独立架构，行业合作较为困难，企业需要建设多个IT 系统应对不同的业务。二是从长远视角来看，制造业建立复杂的IT 架构系统具有重要价值，在完成IT 架构升级之后，新架构可以加速产品设计、提高资源利用、优化生产过程，大幅提升生产效率、降低生产成本，从长期来说具有较强的实用性、经济性和普惠性。因此，制造业IT 架构数字化升级资金需求多、周期长、难度大，企业应依据业务的轻重缓急，稳步推进数字化体系建设升级。

本文列举以下案例进行分析，所有案例素材皆由笔者基于案例的典型性、启示性和可得性搜集整理所得。相关资料均来自企业官网。上汽大众汽车有限公司数字化转型是制造业企业稳步建立IT 架构体系的典型模式。工厂建设之初，企业基于主营业务，在物理层建造和升级了厂内一系列互联网设施，将生产设备通过车间网络互联，实现对生产设备的可视化管理。在网络基础设施完成之后，企业引入自动化、智能化设备，如在冲压车间建设高速冲垛系统，可以实现不停机更换。随后，上汽大众汽车有限公司开始建设运营管理系统，将研发与制造系统对接，建立生产运营系统、流程管理系统和环保系统。最后在平台层，上汽大众汽车有限公司着手于建立面向整个生产体系的生产报表中心，通过整合各个系统的业务数据，分析库存、供应、生产、物流和订单的状况。

2.服务业可依托数字化基础设施快速推进数字化架构升级

相对制造业而言，服务业IT 架构较为简单，且自身信息化程度较高，升级动力较强。服务业可以顺应数字化趋势，依托我国良好的新型数字化基础设施，快速推进数字化架构体系升级。党的十八大以来，我国加快推进数字化基础设施建设以带动企业数字化转型，地方政府相继出台了一系列政策，以加快建设数字化基础设施。当前，我国网络设施、传感接收设施、数据中心、产业互联网、Pass 平台等数字化基础设施的建设正在全面推进。政府还大力扶植企业“上云用云”、SaaS 等系统的使用。

中国铁路客服中心数字化转型是服务业快速推进数字化架构模式的代表。线下排队买票一直是铁路客服中心存在的主要问题，2010 年中国互联网进入快速发展阶段，原中华人民共和国铁道部也开始大胆改革，升级买票系统，进行支付电子化，2011 年12 月，基本实现了网上购票。但随着车票网购的流行，出现了信息泄露、钓鱼网站等问题。2015 年，平台化成为当时的主流，原中国国家铁路集团有限公司积极拥抱平台化趋势，升级购票系统，推出12306 购票平台。考虑到春运高峰购票的拥堵问题，12306 购票平台又和阿里合作，在阿里建立数据中心，分流余票查询。

四、制造业与服务业数据驱动转型的不同模式

(一)数字化改造数据驱动的一般模式

1.数据驱动模式的含义和特点

数据驱动模式是指企业通过IT 架构升级，实现各类经济数据收集和处理的标准化、丰富化和多维化，进而利用数字技术将各类经济数据知识化处理，以助于企业科学决策、科学生产、科学管理、科学运营，提升企业效率，实现高质量发展。数据驱动模式需要一定前提条件和基础，对企业数据收集、处理、分析的能力要求较高，适用对象主要是数字化成熟度较高的企业和IT 架构升级完成度较高的企业。数据驱动模式的首要任务是收集和生成两个部分的数据，一是企业获取外界经济活动产生的数据，二是企业自己生成的数据。外部数据的获取具有一定的局限，企业只能通过搜集公开数据和买卖私有数据等合法的手段获取外界经济数据；而内部生成数据则掌握在企业自己手中，企业可以通过对产品安装感应器，使产品不仅具备使用功能，还具备数据产出功能，让产品生成数据。通过产品生成的数据，企业可以分析产品的生命周期和改造产品。数据驱动模式另外一个任务是分析数据和做出决策，这需要企业拥有一定的数字技术、设备和人才。

2.数据驱动模式的可行性

数据驱动模式的可行性可以从四个维度来说明: 一是资源联网化，指的是利用射频识别等一系列感应设备将现实资源进行虚拟化编码并接入网络世界。在数字化时代，物联网等新一代数字技术为资源实现联网化提供了极大便利。一方面，联网化能够实现资源的智能化识别和管理，加速资源的分配和流动；另一方面，联网化能够使企业和消费者将自身资源和需求接入整个供需信息网络，达到企业和消费者直接进行对话的目的。张峰(2017)认为，资源联网化是实现数据交互和数据流通的前提。Martin (1989)认为，企业的存货等无价值成本占据了生产成本的近一半，而解决以上问题的关键在于资源信息联网。孙新波和苏钟海(2018)认为，互联网将真实世界转换为虚拟信息，能够实现资源与互联网的互通互联，提高信息的流通效率，进而提升资源的配置和流通效率，盘活企业资源。

二是资源数据化。在实现资源联网化之后，大数据等新一代数字技术为资源数据化提供了条件。信息差异的存在使得传统企业在生产过程中资源调动不充分，增加了企业生产成本，降低了产品竞争力。企业若要快速响应消费者对产品和服务的需求，需要对资源要素进行数据化，并将其接入整个供需信息网络(孙新波和苏钟海，2018)。一方面，资源数据化可以实现资源的快速调动和自动化处理，帮助决策者实现高效、准确、协调、可持续的资源分配和精细化管理，提高企业快速响应能力；另一方面，资源数据化可以将消费者需求转换成一系列标准数据和操作指令(Ma，2015)。Zhou 等(2014)认为，资源数据化是促进数据科学管理、实现对资源数据化操作的必要途径，是提高和优化企业生产的关键过程。

三是数据标准化。数据由传统信号采样、量化和编码形成。在数字化背景下，随着数字技术和数字基础设施的快速发展，机器语言之间交换和共享可以实现各个系统互操作，将非标数据标准化，再将标准化数据知识化处理，以提升数据通用性和重复使用性，实现数据的知识化集成应用。数据标准化加快了数据进入企业生产流程、充当生产要素的进程，驱动资源要素流通整合和信息流动交换，从而提升企业生产效率，推动对数据的存储、管理、发现、优化和分析能力，大幅加快要素流动和提升效率。张峰(2017)认为，数据标准化能够使数据顺畅流通，流通的数据提高了潜在利用者对数据的可触碰性，释放了数据的潜能。顾爱华(2017)认为，对大数据中的高维数据进行标准化处理，可以提高人们对高维数据的分析能力，进而掌握其中蕴含的深层含义。

四是数据价值化。资源联网化、资源数据化和数据标准化三方面共同决定了数据价值化。在数字经济背景下，数据可转化为知识和资源，成为关键且具有价值的生产要素。数据驱动企业提升生产效率，为企业提供更精准的广告和营销，为市场信息匹配提供最优解决方案，从而大幅提升企业经营决策效率(Hagiu 和Wright，2015)。近几年来，数据广泛渗透到了几乎所有企业、所有价值环节和所有行业中(王超贤等，2022)。数据价值创造的这种广泛性、渗透性和全局性特点，促使人们认识到数据不仅是一种战略资源，更是一种能够与资本、劳动、技术、知识等并列的关键生产要素，不仅可以增加生产要素种类和提升生产效率，还可以改变生产要素投入、促进生产要素之间形成更为密切和协调的相互关系，进而提高生产函数效率(谢康等，2020)。

(二)制造业与服务业数字化改造数据驱动的不同模式

1.制造业需要生产端和消费端数据协同驱动

对制造业来说，生产和消费具有同等重要的地位，制造业必须由生产端和消费端协调驱动。首先，企业需要基于需求端数据规划生产。消费者将自身需求接入整个供需网络，将自身信息输入企业APP 生成数据，企业再将该数据转换为生产数据，完成对消费者需求信息的收集。传统制造业通过调研和预测来判断市场趋势，一个产品的生产需要经过多部门漫长的合作。在设计完成之后，为了测试产品市场，需要小批量生产试销以检验消费者反馈，再基于消费反馈对产品进行改进、完善，最后进行规模化生产。如此繁琐的程序会造成很高的研发和试验成本。而数据驱动模式能够使消费者直接与生产者进行对话。消费者将自身虚拟需求进行可视化和具象化转化，经由网络将其转化成对应的数据，再由生产者按消费者需求直接设计，整个过程简单、快捷，极大节省了时间和资源成本。其次，企业需要基于生产端数据提升生产效率。对消费者需求信息的采集完成之后，企业根据收集到的数据生成订单，订单数据进入原材料数据库进行数据建模，原材料数据库按照模型进行资源供应，再进行标准化、专业化生产。

海澜之家是一家服装制造和销售企业，其数字化转型由生产端和消费端数据协同驱动。在消费端，全网超过六千万的会员为其提供了强大的消费数据，依托大数据为消费者画像，精准分析消费者多样化需求和爱好，并将其注入产品研发环节，以满足消费差异化审美需求。在生产端，海澜之家通过建立体型数据库、服装数据库、制造数据库，将原材料进行数据编码接入网络，在生产中接入自动化生产和标准化生产优化生产流程，打造差异化、个性化、大批量的柔性生产链，大幅提升生产效率。

2.服务业数据驱动模式主要指消费端数据驱动

服务业数字化改造所依赖的数据也包括生产端，但更主要的是消费端数据。服务业数据驱动模式是指企业实现各类消费端数据收集、处理、分析的标准化、集成化、丰富化和多维化，利用数字技术将数据进行知识化处理，以提升服务质量和效率。消费端数据驱动服务业数字化转型具有明显优势: 一是我国服务业数据来源和种类丰富。智能手机的普及、庞大活跃的网络用户、层出不穷的新兴业态，提供和积攒了丰富的海量数据。二是新一代数字技术实现了数据的有效汇集。新一代数字技术，如云计算、大数据等技术使数据存储、调用、分析等更加方便快捷。三是服务业信息化程度本身较高，并且相对制造业企业架构系统更为简单，可直接采取数据驱动模式进行数字化改造。

菜鸟公司于2013 年成立，是一家客户价值驱动型、主要面向社区和校园的末端物流服务平台，其数字化转型主要依赖消费端数据驱动。物流行业有海量、独特的消费端数据，如包裹地址、物流运输、客户询问等，菜鸟公司利用丰富的数据矿山从中挖掘以解决实际问题。在客服方面，菜鸟公司依据阿里的内部数据和自身积攒的客户询问数据，挖掘出客户询问的高频词，研发了人机交互多轮对话系统。在地址分词方面，从客户输入的地址数据中提取结构化地址信息，对配送地址进行智能化分类，极大提升快递分单、寄件和配单效率。在物流预测方面，菜鸟公司依据历史数据，考虑季节、星期、节日、等因素，建立物流时序预测时空网络模型，以预测未来时间销量变化，并提升生产、销售和配送精度。

五、制造业与服务业平台化转型的不同模式

(一)平台化转型的一般模式

1.平台化转型模式的含义和性质

平台化是产业数字化改造的一种重要模式。在传统单边市场架构模式下，一个运营模式甚至一个业务，都需要企业建立一个对应的垂直系统来支撑。随着业务和模式的增多，企业处理系统变得愈加复杂，重复处理增多，响应速度变慢，运行效率降低。同时，单边市场模式中生产者、经营者、消费者之间的供需是单向的，这使得参与者信息匹配繁琐，运营程序复杂。为了解决以上问题，企业需要建立一种既能满足公共业务系统重复使用，又能满足个性业务专业对口处理，同时能够统一调度生产者、经营者、消费者之间的供需互通，使得多方参与者免于繁琐的信息匹配，进而简化运营程序，提升响应速度和提高生产效率的架构，该过程我们称之为平台化。简单来说，平台化是在外部环境的影响下，基于互联网技术与数字技术，通过创建平台、发展平台和扩容平台，使传统企业转变为平台型企业，进而反哺企业生态系统的过程。平台化起初的目的是企业为了解决自身业务陷入滞缓的困境，推动传统运营方式向智能化与供应链平台转变，但随着平台愈加成熟和完善，平台转变为向生态系统反哺，为其他企业提供技术和方案，带动其他企业进行平台化。平台通过自身特性促进了产品供需的数字化，优化了供需匹配机制。随着数字技术的快速发展，平台能够不断优化提升信息匹配精度和效率，以实现供需合理匹配，推动产品快速流动。同时，平台在便捷多方交易的过程中，借助多方对平台的依赖性，可以反过来进一步加速平台发展(王世强，2022)。

平台化的目标是企业将自身打造成为互联网平台。互联网平台主要分为两类: 一是生产性服务平台，指的是为生产提供第三方平台服务的组织机构，主要包括工业互联网平台，以及互联网大宗商品交易平台和互联网货物运输平台、科技创新平台、互联网数据平台等。二是消费性服务平台，指的是为居民一般性生活服务提供第三方服务平台的组织机构，主要是网络销售、网络零售平台，以及网络约车、网络旅游、网络体育、网络教育和网络社交、互联网政务平台等。平台化转型模式主要包含以下两种形式: 一是打造互联网生产服务平台，如海尔集团打造的工业互联网平台卡奥斯平台(COSMPlat)、三一集团根云平台(ROOTCLOUD)和宗申集团忽米网(H-IIP)等平台；二是打造互联网生活服务平台，如淘宝、京东、美团和滴滴等平台。

2.平台的经济学基础和特征

首先是双边市场(two-side markets)理论，双边市场是平台最显著的特征。平台是运营商为内部经营者和消费者等群体进行交易提供的一系列服务和场所。从平台的基本属性看，平台存在显著的双边市场特征，双边市场与平台是一对密不可分的概念。双边市场指的是两类群体通过中介机构(平台)进行交易，而一类群体加入平台的收益取决于另一类群体的数量(Armstrong，2006)。在平台经济中，平台的主要服务对象是内部经营者和消费者两个群体，两个群体都在平台内进行相关活动。平台的双边市场特性表现在: 一方面，加入平台的消费者越多，平台内的经营者收益越高；另一方面，加入平台的经营者越多，商品种类越多、商品质量越高，经营者相互竞争导致价格降低，从而降低消费者成本，提升消费者收益和增强消费者效应。因此，平台内部经营者、消费者收益存在显著的循环正相关关系。

其次是网络效应特征，又称网络外部性。在传统经济学中，如果一个主体会给另一个主体带来收益(即正外部性)或损失(即负外部性)，而后一主体无法对这种收益或损失产生影响，这种现象被称为外部性。网络外部性是传统经济学中的外部性在网络中的体现，指的是某一产品或服务随着使用人数的变化，每个消费者从使用该产品或其互补产品中获得的效用也会随之变化(Katz 和Shapiro，1985)。网络外部性又分为直接效应和间接效应。直接效应是指该产品或服务的价格随着使用该产品本身的人数而变化，间接效应者是指该产品或服务随着使用其互补品的人数而变化。

最后是破坏性创新特征。约瑟夫•熊彼特(Joseph Schumpeter)认为，创新就是不断从内部革新经济结构，即破坏旧结构，创造新结构。破坏性创新是平台的基本属性和发展规律，技术创新、模式创新、产品创新、业态创新是平台发展的基础动力，平台的竞争强度主要是由创新的发展速度决定的。平台经济之所以代表了先进生产力的方向，从某种程度上说，正是得益于平台的破坏性创造特点。

3.平台的垄断性

平台的网络外部性决定了平台经营存在普遍的依赖效应，由于存在路径依赖，转移经营或消费会付出很高的成本，因此平台内经营者会高度依赖平台。一是平台对平台内经营者有很强的锁定效应，由于平台拥有数量庞大且对平台黏性很高的用户，故平台内经营者难以放弃平台内庞大的消费者和流量去其他平台经营，平台经营者跨年度留存率极高。二是经营者在平台内投入成本极大，平台成为经营者正常营业、商品宣传和品牌展示的重要载体，平台内经营者从当事平台转入其他平台的成本很高。对平台内消费者来说，其同样高度依赖平台。消费者由于习惯于平台的某一类产品或服务，在平台内投入较多的时间成本，使得消费者对平台的黏性较高，跨平台寻找产品或服务会付出较大的转换成本。平台的破坏性创造决定了平台的竞争是动态竞争。熊彼特认为，能打击到现存企业生命和根基的竞争才能代表真正的竞争。平台的动态竞争被比喻为“一个不断创新的过程”。平台的竞争不再是传统资源优化配置的静态竞争，而是技术、模式、业态和产品等长期、持续创新的动态竞争。平台的网络外部性、破坏性创新特征所导致的依赖效应和动态竞争，使平台极易出现“强者恒强” 的马太效应，从而决定平台经济必然是一个寡头垄断市场。

(二)制造业与服务业平台化转型的不同模式

1.制造业平台化转型——打造工业互联网平台

制造业平台化转型，指的是在新一轮技术革命快速发展的大环境下，企业利用工业互联网技术和数字技术，通过创建和发展工业互联网平台，使企业从传统制造企业转变为平台型制造企业，进而反哺生态的过程。工业互联网平台以云计算、大数据、物联网和人工智能等新一代数字技术为支撑，能够实现人机互联、物物互联和全面感知。在新一轮技术革命的推动下，打造工业互联网平台，推动企业从传统垂直模式转向数字平台化发展，成为制造业发展的新趋势和新选择。打造工业互联网平台，可以发挥两个方面的作用: 一是缓解制造业创新难问题。Li 等(2018)认为，通过打造工业互联网平台进行数字化改造能够解决制造业数字创新不足等问题。技术创新是制造业平台化的最重要的影响因素(乌力吉图和王佳晖，2021)，而平台化在推进过程中不断吸收外界力量进行技术创新共享和互补(Sandberg 等，2020)，同时利用工业互联网的高效对接能力降低创新协作的时间与交易成本(黄群慧等，2019)，推动产业技术进步，反过来又可以加快平台化推进速度，从而形成良性循环。二是缓解企业系统繁杂等问题。工业互联网平台作为工业集成化与数字标准化的产物，能够隔离不同业务、不同流程之间的逻辑关联，把复杂的生产流程模块化，进而精简企业系统架构和提升企业响应速度(吕文晶等，2019)。

打造工业互联网平台的过程可以总结为“一个前提，三个步骤，一个结果”。“一个前提” 指的是制造业首先要获得平台化的核心要素，这种核心要素必须能够为产业生态系统提供必不可少的功能(朴庆秀等，2020)，比如核心资源、核心技术或者核心产品。“三个步骤” 指的是建立平台、吸引用户群体和进行终端布局。在掌握平台化的核心要素之后，企业建立平台首先面临的是技术和资金的难题，一般来说，企业会采取联合共建的策略，与合作企业共同解决该难题。在平台建立之后，面临的首要问题是吸引用户群体，平台必须满足其需求，为其创造价值。在通常情况下，平台会采取免费、降价、扩大服务、提高质量等手段吸引用户。在完成用户吸引之后，制造业企业还需要进行平台终端布局，只有实现终端的广泛布局，闲散的需求才能够很好地接入平台(朴庆秀等，2020)。因此，企业必须在关键地区设立分支机构，在关联工厂部署自己的终端设备。“一个结果” 指的是企业在完成平台化转型之后，随着平台的成熟和完善，将向生态系统进行反哺，为其他企业提供技术和方案，带动其他企业转型。

制造业企业打造工业互联网平台的典型案例是海尔推出了中国首个自主创新的工业互联网平台COSMPlat。海尔集团在中国家电产业中占据重要地位，但随着数字经济的快速发展与线上消费习惯的变迁，家电生产销售的传统模式遭受较大打击，海尔集团不得不另辟模式转型升级。2012 年，海尔集团开始采取数字化战略，着手建设工业互联网平台，主要在生产端转向数字化。2016 年初，海尔集团正式推出COSMPlat 智能制造平台，该平台是中国首个自主知识产权的工业互联网平台，不同于传统工厂，该平台采取互联工厂模式，以用户意愿和需求为核心，用户可全程参与产品研发和制造等环节，实现场景体验、“人单合一”。海尔集团打造工业互联网平台COSMPlat 满足制造业平台化转型的一般前提，是海尔集团拥有核心资源市场的高占有率。自2009 年以来，海尔集团在家电市场占有率一直居于世界首位，拥有大量客户。在满足数字化转型的前提下，海尔集团采取了三个步骤: 一是建立平台，通过整合软件、硬件、业务和服务资源，集成物联网、大数据等技术，通过云OS 的开发建成云平台，再将制造方案和制造模式上传到云端，利用云端数据和制造方案为不同的企业提供基于互联工厂的全流程解决方案特定服务，最后借助在家电行业的积累，以用户为中心，建立让用户深度参与的定制模式。二是吸引用户，由于海尔集团在家电市场具有高占有率，拥有大量买方客户，COSMPlat 以此为基础吸引卖方企业入驻平台，再通过筛选优质企业，可以提高企业信誉和产品质量反过来吸引买方客户。三是终端布局，COSMPlat 以其核心八大互联工厂为模板，将大规模定制模式复制到12 个行业、11 个区域和20 个国家，服务全球3 万多家企业。海尔集团平台化转型的结果是，COSMPlat 在成熟和完善后，转向反哺国内制造企业，带动了不同类型制造企业的数字化转型。

2.服务业平台化——打造消费端互联网平台

服务业平台化指的是打造网络综合平台模式，主要是消费端互联网平台。对服务业平台化的讨论主要围绕两方面内容展开，一是“天生平台化”，即最开始发展模式就是平台模式的企业，如淘宝、美团、滴滴等互联网平台企业；二是“后天平台化”，即传统企业的平台化，也就是传统的非平台型企业进行平台化转型。“天生平台化” 与“后天平台化” 属于两个不同的范畴，学术界对“天生平台化” 的研究较为丰富，而对“后天平台化” 的研究不足。本文分析的服务业平台化是“后天平台化”。目前学术界对制造业平台化转型的研究多于对服务业平台化转型的研究，对于传统服务业而言，平台化发展的意义重大，是数字化改造的一种重要模式。打造网络综合平台模式，一方面可以缓解服务业创新难问题，另一方面可以拓宽企业客户流量。由于客户流量较小、资源资本有限，传统服务业企业应当转变固有思维，构思平台化转型，拓展数字化门店，探索线上经营、线上服务和线上获客，通过平台化创新推动企业的可持续发展(何永清等，2021)。

服务业平台化较为典型的案例是陕西巾帼依诺公司家政服务平台化。巾帼依诺公司是陕西最大的家政服务企业，主营业务为家政养老服务，在本省拥有大量的客户资源。但随着中国社会逐渐步入老龄化，家政服务供不应求，服务人员出现严重短缺，传统家政服务模式受到了巨大挑战。为了应对挑战，巾帼依诺公司积极进行平台化转型，2017年依托智慧养老平台建立暖分助老平台。该平台的特色在于业务线上化，同时引入涉及养老、家政、医药、健康等多个行业的上千家服务商为客户提供差异化服务。巾帼依诺公司采取了建立平台、吸引用户和终端布局的策略，在建立暖分助老平台之后，巾帼依诺公司纳入建设银行等新的交易伙伴，利用新交易伙伴推荐新的客户，建立新的交易联结，推动了服务模式的创新。

六、制造业与服务业平台依附转型的不同模式

(一)平台依附转型的一般模式

IT 架构升级、数据驱动和平台化三种模式都对企业综合实力有一定要求。一般来说，只有数字化基础良好、综合实力比较雄厚和技术创新能力较强的大型企业才能选择采取以上三种模式，而广大的中小微企业很难通过以上三种模式进行数字化改造。同时，数字化改造需要考虑到实用性、经济性、安全性和普惠性，以上三种模式改造成本较高，多数中小微企业难以承受。基于此，第四类数字化改造模式平台依附转型模式出现在广大中小微企业的选项中。

1.平台依附模式的含义和特点

本文主要从生态系统参与者视角出发，研究中小微企业如何依附大型平台企业进行数字化改造。广大中小微企业借助数字平台的赋能可以缓解数字化改造中面临的技术、资金、人才、资源等不足，有效实现企业的数字化改造。这一模式被认为是中小微企业推进数字化改造的重要模式。企业采用平台依附模式进行数字化改造包括三个阶段: 互融阶段、共生阶段和自主阶段。在互融阶段，如果企业进行数字化改造面临资金、技术和人才的约束，无法单独完成数字化改造，可以利用平台的赋能来加快自身的数字化进程，主要任务是将线下业务线上化，进而提升业务效率。在共生阶段，平台帮助企业拓展市场，企业增加与平台的黏性，两者相互帮助、共同进步、共同发展。在自主阶段，企业作为有一定自主能力的子平台，与多个平台企业合作，重构产业架构，为各方带来新增长，并反哺原生态平台，平台则与生态参与企业共同推进原有生态的价值更新。平台依附转型模式为广大中小微企业提供了数字化改造的重要参考，中小微企业依赖数字平台规避了资金、技术、人才和能力不足的短板(陈威如和王节祥，2021)。一般来说，平台依附模式可分为两类，一类是依附者成为平台的内部经营者，其利益与平台完全绑定，依附者与平台共同发展，我们称之为依赖模式；另一类是依附者与平台成为合作关系，前期两者相互帮助、共同发展，后期依附者独立发展，我们称之为互补模式。

2.参与者与平台企业之间的价值关系

目前，学术界对数字化改造的研究多集中于组织内部的重组和变革，而对于产业生态协同的研究较少，这并没有体现出数字化改造从企业内部管理协同走向更大范围的产业链多主体协同的本质特征(陈威如和王节祥，2021)。事实上，目前数字化改造处于从组织内部变革转向产业生态协同的全面渗透阶段。产业生态协同的数字化改造涉及的主要问题是参与者与平台企业之间的价值关系。已有对于产业生态协同数字化改造价值关系的研究中，从被依附对象平台视角出发的研究较多(Mcintyre 和Srinivasan，2017)，而从生态系统参与者视角出发的研究较少，但最近有所增长(Wen 和Zhu，2019；Zhu，2019)。在产业生态协同数字化改造中，被依附平台主要关注的核心价值是如何破除“鸡生蛋” 难题，即如何促进互补者创新投入，激发网络效应，实现“赢家通吃”(陈威如和王节祥，2021)；而参与者主要关注的是如何利用平台的基础架构资源和能力共享实现快速变革，如何处理好与平台之间的关系，如何与平台互补实现自身价值且不丧失自主权。

3.平台依附模式中的垄断问题

平台依附转型模式面临的主要问题是自主权的丧失困境。广大中小微企业所依附的平台往往是发展较早、较快的大型平台。这类平台早期受到政策支持，在快速发展的同时没有受到对应、及时的监管，垄断问题较为突出。部分创立较早的平台企业在激烈的竞争中脱颖而出，逐步积累了雄厚的实力，拥有的技术、人脉、数据和资本远远超过竞争对手，在数字效应、网络效应、跨界经营和寡头竞争等的作用下形成垄断，侵害了中小微企业的利益。同时，平台经济领域衍生出的价格歧视、限定交易、算法合谋、拒绝交易、强制“二选一”、“大数据杀熟”、扼杀式并购和“自我优待” 等垄断行为隐蔽、复杂且频发，损害了市场竞争，抑制了市场创新，也侵害了中小微企业权益。因此，平台依附转型模式虽然是广大中小微企业数字化改造的重要模式，但需要政府对大型平台进行反垄断监管，才能使更多企业顺利进行数字化改造。

(二)制造业与服务业平台依附转型的不同模式

1.制造业依附的主要是生产性互联网平台

多数中小微制造企业考虑到实用性、经济性、安全性和普惠性等因素，倾向于选择平台依附转型模式进行数字化改造，所依附的平台主要是工业互联网平台。这个过程实质上就是综合实力较强的、平台化转型较早的大型制造企业带动中小微制造企业数字化改造。制造业平台依附模式转型中，依附者与平台多数为互补关系，而非成为平台内部经营者；依附者和被依附者相互帮助、共同发展，在完成转型之后，依附者可自主发展，推进数字化生态价值的更新。

京城机电是一家以数控机床、印刷机械、气瓶产业和发电设备制造为主业的装备制造类企业。在工业化、信息化阶段，京城机电依靠先进的技术、设备，在产品制造方面取得领先水平。数字化时代，智能制造给传统制造业带来不小冲击，京城机电积极拥抱数字化。2022 年7 月，京城机电和海尔集团签署战略协议，通过合作在智能制造和工业互联网领域实现数字化转型。

2.服务业依附的主要是消费互联网平台

服务业平台化更多依附的是网络综合平台、网络零售平台等消费互联网平台。这些消费互联网平台与工业互联网平台有着显著的区别: 一是工业互联网平台以云计算、大数据、物联网和人工智能等新一代数字技术为支撑，可实现人机互联、物物互联和全面感知，对设备更新和技术创新要求较高，而消费互联网平台最主要是实现人和人之间的互联，因而对技术创新的要求低于工业互联网，成本也相对较低。二是工业互联网平台一般是垂直化的，个性化和差异化程度较高，各个行业互联网平台的应用场景有着显著的不同，而消费互联网平台个性化和差异化较小，容易出现规模效应和“赢者通吃” 效应。因此，服务业更适合依附消费互联网平台进行数字化改造。同时，服务业平台依附模式转型中依附者与平台多为依赖关系，即依附者会成为平台内部经营者，因此其可能面临自主权丧失的问题。

大润发是中国一家零售企业，在刚进入市场时，对自身品牌建设并不注重，人们只知道它是一家超市，但并不熟知。随着网络电商的崛起，大润发面临的竞争急剧增大，营业额大幅下降。在意识到问题后，大润发立即进行了整合和调整，积极拥抱数字化，依附阿里巴巴进行转型升级。2017 年11 月，大润发引入阿里巴巴作为战略投资者，对线下门店进行数字化改造，开启了网上销售模式，由外卖骑手直接配送，重构线上线下多业态多渠道，多方面满足消费者需求。然而在2020 年，阿里巴巴收购了该企业母公司，控制了其七成以上股份，依附者已经完全丧失自主权。

七、若干政策措施建议

(一)区别推动制造业与服务业IT 架构数字化升级

制造业数字化设施升级需要政府产业政策的适度推动。我国进入工业化后期阶段以来，传统制造业增速回落，利润率下降，部分企业经营发展困难，而IT 架构升级具有投资规模大、融资成本高、回报周期长等特点，企业和社会投资动力不足，多数制造企业难以独立完成IT 架构数字化升级，需要政府产业政策发挥推动作用。从政策取向看，制造业是实体经济的重要主体，是推动高质量发展的基本动力，也是数字经济和实体经济深度融合的主要依托，加强政府对制造业IT 架构数字化升级的推动作用，符合我国新发展阶段产业政策的基本要求，有利于提升产业政策的功能和有效性。因此，政府在完善数字化基础设施的前提下，应对制造业个性化的IT 架构升级予以政策上的支持。

对服务业而言，政府在做好数字化基础设施建设的前提下，可把服务业IT 架构数字化升级的主动权交予企业和市场。从性质来看，相对制造业而言服务业IT 架构比较简单，且服务业自身信息化程度较高，IT 架构数字化升级相对容易。从发展阶段来看，服务业增速快于制造业，市场对服务业的需求空间仍较大，具有更强的升级动力。因此，政府在做好数字化基础设施，如网络宽带、Pass 平台、公共数据库建设的基础上，可以把更多选择权交予企业和市场，以市场为导向、以企业为主体推动服务业IT 架构数字化升级。

(二)区别处理不同类型的数据收集、开放与确权问题

数据是数字经济与数字化改造的核心生产要素，制造业和服务业主要依赖的分别为生产端和消费端数据，两者存在明显的区别。附着在生产端的数据要素显然有别于消费端生成的数据，关于其归属、定价、交易机制以及增值收益的分配，需要在法律上做出清晰的界定并形成具有共识的国际规则，还需要现阶段一些核心技术和核心设备的支撑(史丹，2022)。因此，对不同类型的数据收集、开放与确权问题应区别对待。

一是对于生产端和消费端数据的收集问题，目前我国官方、企业和社会多集中于对消费端产品和服务的规模统计，而对于生产端数据统计严重不足。附着在生产端的数据是提升生产效率和推动技术创新的核心，对生产方式的革新有着重要的影响。政府应当加强对生产端数据统计收集的扶持。

二是对于生产端和消费端数据的开放，特别是政府数据开放的问题，随着政府数字化程度的提高，政府在处理政务的过程中积累了大量与生产生活息息相关的数据，成为数据的最大持有者。由于我国生产端数据较为缺乏，且制造业行业之间差异性极大，不同行业之间基本处于隔离状态，非常容易形成数据孤岛，阻断制造业各行业数据之间的交流。因此，政府可依据法规适当向企业开放生产端数据；而对于消费端数据，由于可获得性较强，可由企业自行采集。

三是对于生产端和消费端数据的确权问题，数据确权主要需要确定使用权和收益权的主体。Jones 和Tonetti (2020)认为，将数据产权赋予消费者可以生成接近最优的分配，消费者会在隐私担忧与销售数据带来的经济收益之间取得平衡。事实上，我国目前生产端数据要素市场规则不够健全，存在工业数据开发利用不协调，隐私保护和公共安全存在漏洞，数据资源产权、数据交易流通、数据跨境传输、数据安全保护等规则不够完善等问题，将生产端和消费端数据产权都赋予消费者可能会导致数据滥用，带来隐私安全问题。因此，可将生产端数据产权赋予企业，将消费端数据赋予个人。

(三)区别对待不同类型平台的垄断问题

在数字化转型的各类模式中，平台化转型与平台依附式升级占据了主要位置。平台的网络外部性和破坏性创新特征所导致的依赖效应和动态竞争决定了平台必然是一个寡头垄断市场，因此对于平台化转型和平台依附式升级的研究，集中到平台的垄断问题上。

对于是否需要担忧平台高度集中的市场结构这一问题，学术界存在两种完全对立的观点。一种观点认为，平台垄断破坏了公平竞争、抑制了市场创新、阻碍了经济发展，应对平台进行严格的反垄断监管。其代表人物为新布兰代斯学派领袖丽娜•M.汗(Lina M.Khan)。其在《亚马逊的反垄断悖论》(Amazon's Antitrust Paradox)一文中指出，芝加哥学派一贯信奉的经济自由主义和社会达尔文主义过于相信市场自我调节能力，致使美国反垄断过度关注竞争结果——价格和消费者福利，而忽视了竞争结构和过程的公平。然而，平台在短期内、表面上确实为消费者提供了价格更低的产品和服务，进而提升了消费者福利，使得美国反垄断当局在面对平台企业时陷入两难困境，失掉了“锋利的牙齿”。在Khan (2017)看来，价格和消费者福利只是单一的、某方面的目标，不能因为这单方面的目标而丧失了“促进多样性与市场进入，反对高集中度与市场势力滥用” 这一美国反垄断法的立法初衷。Khan (2017)还认为，过度聚焦于价格和消费者福利还会导致监管者忽视垄断带来的其他问题，如公平竞争、市场创新、报道多样性、“大而不倒” 等，从而带来极高的系统性风险。因此，应对平台进行严格的反垄断监管，核心是要求《反垄断法》关注竞争过程的中立性。

另一类观点对大型平台高度集中的市场结构持积极包容的态度，他们认为平台的垄断更多的是技术、模式上的创新，不需过度担忧。Jullien 和Sand-Zantman (2021)认为，至少有三个以上的因素决定了平台不可能形成完全垄断。一是平台之间的差异化。不同平台提供不同的产品和服务，吸引的经营者和消费者也不同，因此会产生差异化平台，消费者有多种选择。二是内部经营者选择的多样性。内部经营者可以选择同时在多个平台开设店铺，这样消费者可以在多个平台接受相同的产品或服务，减弱平台的网络效应。三是消费者选择的多样性。即使不同平台提供同质的产品和服务，消费者也有理由不只选择某一个特定的平台。Jullien 和Sand-Zantman (2021)还认为，平台市场的进入成本低，即使暂时出现一家独大的垄断局面，竞争者也可以从某一角度通过提供差异化产品进入市场。Weyl 和White (2014)认为，平台的垄断性不仅不强，甚至更弱，这是由于平台的数量越来越多，竞争更加激烈所导致。

事实上，目前学界对于平台垄断问题的研究，将所有平台视为同一类型，不加区分地进行分析探讨，如对网络零售平台等生活服务类平台和工业互联网平台等生产性服务平台垄断问题不作区分。本文从制造业和服务业数字化所依赖不同平台的视角出发，探讨如何对待不同属性平台的垄断问题。对于制造业数字化所依赖的工业互联网平台而言，主要特点及与垄断的关系表现为: 一是由于制造业行业之间差异性大，不同行业之间隔离程度较深，导致互联网平台垂直化程度较高，不同平台提供的产品个性化和差异化程度较大，应用场景也有着显著的差异，故工业互联网平台很难形成垄断。二是目前制造业增加值占比和企业利润率下降，使得制造业数字化改造成本高、周期长、资金需求量大，而工业互联网平台是制造业数字化改造的核心要素，是实现制造业智能化发展和构建现代工业生态系统的重要路径。三是工业互联网目前在我国处于发展的起步阶段。因此，应对工业互联网平台采取包容支持的态度，大力培育工业互联网平台，从国家层面给予必要的政策支持，而对其可能形成的垄断问题，至少现在还不需过度担忧。

就服务业数字化所依赖的消费端互联网平台而言，Jullien 和Sand-Zantman (2021)的观点并不完全成立。在平台之间的差异化方面，消费端互联网平台的差异化并非越来越大，而是越来越小。在数字时代，数据的零边际成本使得平台的产品和服务市场准入门槛非常低，可以迅速进入相关领域展开跨界竞争。随着平台跨界涉足的业务增多，平台间的差异性减小。由于平台跨界经营几乎不受时空限制，这为综合实力强大的头部平台无序扩张提供了条件，进一步增加了其垄断性。在内部经营者选择的多样性方面，消费端互联网平台存在严重多样性选择歧视问题，扼杀了内部经营者的选择多样性。消费端平台领域衍生出的强制“二选一” 等垄断行为，损害了内部经营者多样性选择权，损害了市场竞争，抑制了市场创新，侵害了消费者权益。我国消费端互联网平台领域第一起重大典型反垄断监管案件阿里巴巴“二选一” 垄断行为被罚一案中，阿里巴巴正是采取“二选一” 行为限制内部经营者选择权。在市场进入成本方面，虽然产品和服务市场准入门槛非常低，但平台本身市场进入成本极高，平台进入市场不仅需要投入大量资金建设平台，而且需要在用户、品牌、营销方面持续投入。目前消费端互联网市场进入的难度持续加大。因此，应当对消费端互联网平台采取审慎的反垄断监管。