新质生产力背景下制造业企业数字化转型路径研究

摘要：在新质生产力赋能传统制造业背景下，制造业企业如何利用大数据、人工智能等新一代数字信息技术重塑生产体系，推动新的生产要素建立，促进企业向高质量发展，进行数字化转型，是当前制造业企业的必然选择。为此，文章从动态能力视角出发，提出构建制造业企业动态数字化能力，即数字感知能力、数字获取能力和数字变革重构能力的动态能力体系，并建议制造业企业应从建立数字基础设施、培养数字技术人才层面开展数字化转型。

关键词：动态能力；数字化转型；数字经济

中图分类号：F124.3文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）34-0201-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.34.048

1引言

随着大数据、人工智能、区块链等新一代数字信息技术的迅猛发展，数字技术不断融入实体经济，作为我国经济支柱产业之一、占据举足轻重地位的制造业，数字化转型已成为制造业发展的必然趋势和重要途径，不仅关乎制造业本身的升级与变革，推进新型工业化、建设现代化产业体系的重要举措，还对整个国家的经济发展、社会进步以及国际竞争力产生深远影响。尤其在发展新质生产力时代背景下，数字经济的高创新性、广辐射性、强渗透性，推动技术革命性突破、生产要素创新性配置等显著特点，构成了新质生产力的重要特征和维度。

2024年7月《中国共产党第二十届中央委员会第三次全体会议公报》提出“要健全因地制宜发展新质生产力体制机制，健全促进实体经济和数字经济深度融合制度”，强调在深化数字化转型中加快发展新质生产力。由于我国制造业在国际分工中长期处于价值链低端，在新一轮科技革命和数字化转型浪潮中，如何抓住机遇进行数字化转型及创新，推动新产品、新技术的开发、提升全球价值链分工地位是当前制造业企业亟待解决的问题。

为此，文章试图从动态能力视角出发，在阐述有关数字化转型及创新理论基础上，提出我国制造业企业数字化转型的实践路径。

2理论回顾

2.1新质生产力

“新质生产力”这一概念由习近平总书记在2023年9月首次提出后，便引起各界尤其是学术部门的关注并深入研究。这些研究主要聚集在理论内涵、形成逻辑及实践路径等方面。在内涵研究上，学者们认为新质生产力是在传统生产力基础上发展，以科技创新为主导，数字技术、新生产要素融合发展，实现关键性颠覆技术的先进生产力（刘志彪等，2008［1］；周文，何雨晴，2024［2］），强调高度的创新性与颠覆性。有关形成逻辑的研究，学者们分别从经济学角度和马克思主义生产力理论角度探讨其形成逻辑。从经济学角度上，新质生产力是从传统生产力跃升到以科技创新为驱动要素的新生产力，是从量变到质变的发展结果（柳学信等，2024［3］；刘文祥，赵庆寺，2023［4］）。从马克思主义生产力理论视角下，众多学者认为是对马克思主义生产力理论的继承和创新。在实践路径方面，学者们建议要加强科技创新、强化制度保障、深化体制机制改革（黄奇帆，2024［5］）。

2.2动态能力理论

动态能力理论源于20世纪90年代的市场环境变化而产生，其研究深度与广度不断扩展，不仅为企业管理理论注入了新的活力，也为企业应对复杂多变的外部环境提供了有力指导。该理论的核心在于强调企业应具备随环境变化而快速调整自身资源和能力的能力，以维持竞争优势。研究主要集中在概念界定、维度划分、形成机制等四方面。在Teece（1997）［6］提出该概念后，不少学者对内涵做进一步解释，从不同视角将动态能力定义为能力、过程、例程和行为导向。虽然该定义尚未达成完全共识，但可以明确的是，动态能力理论充分考虑了外部环境变化对企业资源和能力的影响，高水平的动态能力虽不能确保每个战略决策都准确无误，但能够使组织在错误和意外发生后作出有效响应（Teece等，2016［7］）。

有关动态能力维度的划分也存在较多的分歧。学者依据其形成过程进行划分，存在较多的重叠部分，但主要包括感知/搜索、抓住/决策、整合/重构/转化、创新/变革四个组成部分（Eisenhardt和Martin，2000［8］；Teece，2007［9］，2016［7］）。学者对动态能力的形成机制也是存在不同见解。动态能力的形成主要包括以下几个关键过程：一是关注外部环境的变化；二是依据感知机会和威胁进行分析和决策；三是重新资源配置，不断学习；四是进行创新。

2.3数字创新

在数字创新研究方面，学者从理论和实证层面研究数字化与创新关系。在理论层面，Yoo等（2010）将数字化创新定义为实现数字化资源与物理组件结合而成的新产品，指出数字化产生分层模块化的产品架构［10］。Nambisan等（2017）首先从概念上解释了数字化创新含义，强调数字创新的关键是通过数字技术进行的创新，随后对传统创新理论假设提出了质疑，认为数字化技术使创新过程边界变得更为模糊，创新机构更为分散，创新过程和结果更为紧密不可分，形成非线性创新模式［11］。谢卫红等（2020）把国内外有关数字创新研究归纳为过程和结果两个角度，前者强调数字化创新是用数字化资源改善企业创新过程绩效，后者则主张数字化创新是通过数字化资源为现有的非数字产品和服务添加新属性［12］。刘洋等（2020）认为，数字创新包含3个核心要素：数字技术、创新产出、创新过程，提出“创新支撑—创新流程—创新产出”为主线，“创新机制—创新产出—创新绩效”的理论研究框架［13］。

从实证方面，目前较多学者以省级面板数据和沪深两市上市公司的数据为样本，研究了区域数字经济发展对企业创新绩效的影响。大部分的文献显示我国整体数字经济的发展促进了企业的高质量创新，但区域间的作用有显著不同，而且对低质量创新没有显著影响（蒋殿春、潘晓旺，2022［14］；辛琳、孟昕童，2021［15］；姚战琪，2021［16］），徐向龙和侯经川（2022）的实证分析表明数字经济发展对区域创新绩效、发明绩效均有边际效应递增的非线性影响［17］；也有研究表明数字化水平与区域创新绩效呈倒“U”型关系，而非简单线性关系（周青等，2020）［18］。

3新质生产力与数字化转型关系

3.1数字化转型是新质生产力发展的重要途径

新质生产力强调以科技创新、技术创新，围绕新能源、新材料、新智能技术等板块，推动颠覆性创新。企业数字化转型是以数字技术为基础，如大数据、云计算、人工智能等技术为驱动，对业务、产品、商业模式、组织结构等进行改革，使数字技术和科学技术深度融入生产生活各领域，为新质生产力提供新动力和新工具。

3.2新质生产力的发展促进数字化转型的深化

数字经济时代下，生产要素由传统的劳动、资本、土地、技术组成，新增了数据要素。数据要素是数字经济的核心要素，其具有可复制性强、迭代速度快等特点，与其他领域技术整合能促进创新发展，加快产业升级转型进程。发展新质生产力能对产业组织、资源配置等层面产生颠覆性变革，实现生产要素创新性配置。因此，发展新质生产力可有效推动企业数字化转型。

3.3发展新质生产力与企业数字化转型能共同促进经济高质量发展

发展新质生产力与企业数字化转型二者是相辅相成的。企业利用大数据、云计算、人工智能等技术优化生产流程，不断探索新技术的应用，降低生产成本，提高生产效率和决策效率，增强客户体验，不仅实现数字化转型与升级，进一步推进产业体系的数字化转型，这也与发展新质生产力目标相一致。因此，将新质生产力与数字化转型深度融合，将有效推动产业结构高端化、形成新时期战略性新兴产业和未来产业，为经济社会高质量发展奠定生产力基础。

4构建新质生产力制造业企业动态数字化能力

随着新一轮科技革命和新质生产力不断深入发展，制造业要实现数字化转型及产生创新绩效，在动态能力视角下，企业需要构建包括数字化感知能力、数字获取能力和数字变革重构能力的动态能力体系。数字经济背景下，企业数字化感知能力是指企业对数字技术的敏锐感知和理解能力，感知最新数字化趋势，整合数据信息，掌握新兴技术，形成数字化思维来准确及快速预测和感知市场与客户需求。数字化感知能力包括对数字化趋势的把握、对新兴技术的掌握以及对市场和客户需求的准确感知。

因此，制造业企业在实施数字化转型过程中，首先必须具有先进的数字技术、人工智能等先进数字化处理技术，通过收集相关数据，对外部环境进行深入分析，包括技术发展趋势、市场需求变化、行业竞争格局、政策法规导向等，获取环境洞察能力，识别经营环境潜在的机遇与挑战。

对于产品创新，企业利用数字技术处理能力捕捉客户需求，提高企业对市场变化、客户需求变化的快速反应能力。通过提高企业的数字化感知能力，掌握相关数字技术处理能力，提高企业在创新过程中的敏捷度、互联度与开放度，使企业能够更深入地洞察客户需求和不断演变的市场环境。

企业数字获取能力是指企业在数字化转型过程中，能有效识别和运用外部信息，利用数字技术收集海量信息，筛选有价值的数据，通过学习与运用，加工处理数字化信息，将数据信息嵌入各流程活动的能力（Goerzig和Bauernhans，2018）［19］。

在数字经济时代下，数据作为数字化的基础要素，已成为生产要素的一部分，既是资源也是生产力。然而，目前许多传统制造业企业在数据信息收集和处理能力上仍十分薄弱。许多企业在面对海量的数据信息，缺乏相关的信息甄别与筛选能力，未能很好地识别出高质量数据，从而影响后续数据分析结果的准确性。另外，也有企业缺乏数据分析与处理能力，未能有效地将数字信息与技术融入生产与业务流程中，影响数字化转型进程与绩效。因此，企业具备数字获取能力是实现数字化转型的重要因素。

企业除了具备数字感知、数字获取能力外，要有效地实现数字化转型并取得创新成效，还需要具有数字变革重构能力。在获取相关数据资源后，企业利用数字技术对产品、业务流程、组织内部结构等进行重构创新，帮助企业适应动态复杂多变的外部环境。企业要具备数字变革重构能力，其中一个重要因素是具备一批具有敏捷数字化思维的人才，以及广泛开展外部网络建设，使内部组织资源适应外部环境变化，以取得并保持在行业内的竞争优势。

5制造业企业数字化转型实践路径

5.1数字基础设施是制造业企业数字化转型的重要载体

要将数字技术、数据信息有机融合到生产领域、业务流程等领域，打破信息孤岛，破除数据壁垒，其中一重要基础是建设完善的数字基础设施。数字基础设施是数字经济的重要基石，是支撑数字化生力发展的重要基础，对于推动制造业数字化转型起至关重要作用。这主要体现在以下三个方面。

第一，数据收集与处理。通过建设数字基础设施，改造传统基础设施数字化，企业通过利用云计算、大数据、人工智能等数字技术，可以更高效地收集相关数据，更准确地处理与分析数据，精准地把握市场动态趋势和客户需求变化，进而使其能够据此制定更为精确的经营策略，优化内部业务流程，从而显著提升决策过程的效率与质量，增强企业的市场竞争力。

第二，数据中台是企业数字化转型的基石，企业在建设数字基础设施同时，需要重视数据中台的建设。在数字经济背景下，企业收集的数据来自四面八方。外部数据如上下游供应链、内外部合作伙伴等；内部数据包括销售、生产、采购、研发乃至人力、财务等各个部门。数据中台的建设可以有效整合企业内外部各方数据，结合数字处理和技术能力，打通内外部各个业务环节、各个部门数据，打破数据孤岛，实现了数据的共享和复用，使研发及业务等相关部门可以快速获得全局的数据洞见及现成的数据工具，实现数据驱动业务精细化管理运营。通过搭建数据中台，企业可以实时获取数据信息，为决策者和管理者提供精准、全局、多维的运营和管理信息，助力精细化运营和管理，推动企业资源优化配置，使其能快速响应市场变化，提升企业核心竞争力。

第三，数字基础设施建设还包括数字应用设施，如云计算机平台、大数据分析平台、物联网系统等多方面。云计算平台是一种基于互联网的计算方式，它可为企业提供强大的数据储存和处理能力。大数据分析平台通过处理和分析海量数据，实时监控生产状态，预测生产过程中潜在问题，及时调整生产计划，帮助企业深入挖掘数据中的潜在价值。物联网系统通过连接各种设备和传感器，实现了数据的实时收集和传输。

5.2培养数字技术人才是制造业企业数字化转型的核心因素

企业数字化转型，关键因素是数字化人才的培养。企业要具备的数字化感知能力、数字获取能力以及数字变革重构能力核心载体在于数字人才的技术支持，他们在在推动企业实现智能制造、提高生产效率、优化产品质量、提升竞争力等方面发挥着至关重要的作用。

数字化转型对于企业来说，这意味着生产方式的根本性变革，这就要求企业必须拥有一支具备高度数字化素养和专业技能的人才队伍。数字化技术人才不仅指从事数字技术相关技术研究的技术人员，还涵盖了数字管理人才和数字应用人才等多个方面。数字化技术人才，也被称为数字化专业人才，一般包括传统ICT技术人才和新型数字化技术人才。他们在软件开发、数据分析、系统架构设计等方面有专业能力。数字化管理人才需要具备战略思维能力、数字化技术素养等，主要强调数字化领导力等方面的技能。数字应用人才更多是强调能够基于不同业务场景，利用数字化工具进行相关工作的人才。

为了培养这样一支高素质的数字技术人才队伍，企业需要从多个层面入手。一方面，企业应加强与高校、科研机构的合作，通过共建研发中心、联合培养研究生、开展科研项目等方式，深化产学研合作，促进理论与实践的深度融合。这不仅有助于企业及时获取最新的科研成果和技术动态，还能为企业培养具有创新精神和实战能力的复合型人才。

另一方面，企业还应与职业院校紧密合作，共同建设数字人才实训基地。通过模拟真实工作场景、开展项目式学习、提供实习实训机会等方式，提升学生的实践能力和职业素养，为企业输送高质量的数字技术人才。同时，企业还应建立完善的内部培训体系，定期对员工进行数字化素养培训，提升全员对数字技术的认知与应用能力，形成全员参与数字化转型的良好氛围。

除此以外，从政府层面来看，政府在推动制造业企业数字化转型中也扮演着至关重要的角色。相关主管部门应优化财税金融、人才培引等政策措施，吸引更多优秀数字技术人才到地方企业去。同时，政府还应加强基础设施建设，提升网络带宽、数据中心等关键资源的供给能力，为数字技术人才提供良好的工作环境和创新平台。

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