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張亞豪、李曉華:工業數字化推動經濟增長的機制分析——核心要素、變革重點與作用機理

來源:“財經問題研究與東財學報”微信公眾號8月25日發表 作者:張亞豪,博士研究生,主要從事工業數字化和全球生產網絡研究;李曉華,研究員,教授,博士生導師,主要從事工業化與工業發展和數字經濟研究,刊登于《東北財經大學學報》 時間:2022-09-21

?? 要:

工業數字化是工業領域全方位的革新過程,也是全球各國競爭的焦點。數字基礎設施、數據要素、數字技術、組織與人力資本作為工業數字化的核心要素,不僅推動了工業生產組織方式的創新,也凸顯了工業數字化升級進程、變革模式、創新路徑及發展格局等方面的重要性。工業數字化通過要素投入、人力資本、社會分工、技術升級和區域發展等多個維度作用于經濟增長,雖然對其效果的評價并不統一,但越來越多的研究證實了工業數字化在推動經濟增長的積極作用。因此,中國在由工業大國向工業強國升級的過程中,應該持續加強工業數字化體系建設,加快構建工業數字化高質量發展格局。

關鍵詞:

工業數字化;工業升級;數據要素;技術融合

基金項目:

國家自然科學基金面上項目“中國新興產業震蕩的識別、影響與干預研究”(71873025);

國家社會科學基金重點項目“‘互聯網+’背景下的中國制造業轉型升級研究”(16AJY011

一、工業數字化相關概念的比較界定

工業數字化作為新興的研究領域,目前對其概念界定尚未統一明確。整體來看,目前對于工業數字化內涵的界定主要呈現出三個角度:一是以數據作為要素的數字化,二是以微觀流程再造為核心的數字化,三是基于技術融合的數字化。

(一)基于數據要素角度的數字化

數據是數字化發展的核心要素和關鍵資源,也是實現數字技術與產業深度融合的基礎。從數據的角度看,數據的采集、傳輸、處理、存儲、應用、反饋和再造等流程環節貫穿了產業數字化發展各個環節,直接聯動資源調配、生產制造、組織調整、市場聯動等各方面的優化與變革。因此,很多學者基于數據這一新興要素,將產業數字化定義為基于數字技術以數據對產業賦能為主線,通過構建囊括數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理、數據反饋、數據保護和輔助決策等在內的數據體系,破除數據壁壘并打通數據孤島和串通數據鏈條,實現對產業鏈上下游的數字化升級再造,以達到生產效率提升和產業數字化升級目標的數字化轉型過程[1-2]。就這一概念而言,數字化不是簡單地將文檔電子化和信息化,而是在運用大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術基礎上的數據處理與應用,突出了數據作為創新要素的基礎性作用,并將數據作為貫穿整個數字化轉型的主線,使之成為研究數字化轉型過程中的產業組織結構、供應鏈管理方式、產業創新體系、產業價值創造、產業形態演變等方面內容的核心問題。同時,亦有研究基于這一概念進一步向市場發現、規則重構和模式創新領域延展[3]。

(二)基于微觀流程角度的數字化

對于工業數字化問題的相關研究大多以企業微觀運行的具體環節作為研究對象。從企業微觀角度出發,數字化是企業圍繞其研發、設計、生產、運營、采購、財務、銷售等業務流程環節,通過實施數字化戰略,投入數字化基礎設施、進行數字化管理升級、應用數字化技術和手段驅動企業實現商業模式數字化升級的過程[4]。一方面,有研究基于上市公司數字化轉型拓展了企業數字化的內涵與外延,尤其是對企業投入數字化、專用知識、組織授權等概念進行了較深入的研究[5]。另一方面,也有研究基于中國推進兩化融合的微觀數據基礎,圍繞企業基礎設施、產品全生命周期和企業生產管控三個方面,將企業數字化問題分解為更為細化且可量化的核心要素[6]?;谖⒂^流程角度的數字化概念實際是將企業微觀業務流程的數字化升級作為主線,突出了企業數字化過程中投入與產出的關系,并將企業競爭力和績效水平的提升作為數字化發展的目標。

(三)基于技術融合角度的數字化

與上述兩個研究角度不同,將重點落在信息技術與產業融合角度的研究數量更多,且更為全面地詮釋了這種技術融合帶來的產業組織階段性變革。此類研究認為,數字化是基于一束數字化技術組合與產業的深度融合,經過不同階段的融合過程,通過技術、產品、平臺等多層面的基礎建設,逐步實現國家、產業、組織、個人等多個層面變革轉型的過程[7]。這一概念有三點值得注意,一是以信息技術與產業融合為主線,且數字化轉型中涉及的數字化技術是以信息通信技術為代表的一組技術組合;二是數字化轉型需要一系列的基礎設施支撐,比如數字化技術、數字化產品和相關平臺設施[8];三是數字化轉型的過程包含不同階段,不同的階段劃分方式也有所不同,有學者基于動態能力理論將數字化過程劃分為“信息化—數字化—智能化”三個階段[9]。

綜上所述,基于數字化內涵界定的三個角度來看,數據要素角度的數字化側重生產要素的創新;微觀流程角度的數字化側重企業轉型的環節;技術融合角度的數字化側重演進過程的變化。三個角度各有側重,但缺少對工業數字化推動經濟增長的考量,無法準確和系統詮釋工業數字化的核心要素、關鍵特征和作用范圍?;诖?,本文將工業數字化定義為通過新一代信息技術與工業生產經營深度融合,不斷提升基礎設施供給能力、數據要素使用效力、數字技術融合深度、組織與人力資本水平,推動技術經濟范式演進升級、技術和組織協同革新、技術要素集成創新、資源稟賦多元發展,最終實現產業發展綜合績效水平提升和經濟增長的過程。進一步地,更為廣義的工業數字化還應該包括與工業生產經營全產業鏈相關的數字采購、數字貿易、數字服務、數字消費等范圍和領域。

二、影響工業數字化能力的核心要素

工業數字化是工業發展階段演進升級的革新過程,影響工業數字化能力的核心要素主要有兩個方面。一方面,工業數字化能力的構建需要在既有工業發展基礎上實施數字化轉型,原有工業發展路徑的影響將較為顯著;另一方面,工業數字化轉型過程還將面臨生產制造范式的重塑,新的問題需要更強的動態適應能力。根據美國哈佛大學調查顯示,對數字化形成挑戰的要素包括遺留系統;信息與數據孤島;IT與業務線合作不足;風險厭惡文化;變更管理能力;缺乏數字化愿景;缺乏人才和技能;預算不足及網絡安全等眾多方面。影響工業數字化能力的核心要素包括數字基礎設施供給能力;數據要素使用效力;數字技術融合深度和組織與人力資本水平。

(一)數字基礎設施供給能力

工業數字化能力提升的基礎是支撐工業生產經營活動的一系列軟硬件基礎設施,這些基礎設施既是數字產業化的重要組成部分,也是工業數字化的物質基礎。工業數字化的基礎設施主要包括基于工業生產設備的軟硬件系統、網絡化基礎設施和數據處理設施等部分。軟硬件系統設施主要是以工業生產配備的各類傳感器、RFID標簽、嵌入式系統設備、微機電系統、遠程運維設備等為代表,是貫穿工業生產各環節的基礎性設備投入,也是工業技術改造升級的重要內容,這些必要設備構成數字化升級的主要固定資產。網絡化基礎設施是最重要的信息通訊基礎設施投資,因而網絡的接入水平對工業能力升級具有顯著的促進作用[10],其可以分為內部網和外部網兩大類,內部網絡包括工廠和企業內的局域網、車間網聯網等網絡傳輸設施;外部網絡包括移動互聯網、固定寬帶網絡、工業互聯網平臺等公共網絡設施。數據處理設施主要包括邊緣計算設施、云計算設施和數據中心等為數據采集、傳輸、處理、儲存等提供支撐的硬件設施及配套軟件系統,這些設施與其他設備共同構成了工業數字化的基礎設施體系,為工業數字化提供了可以靈活使用、廣泛分布和成本低廉的基礎資源[11]。因此,推動工業數字化轉型需要系統整合數字基礎設施,構建數字化平臺,以平臺為基礎對各個產業環節加以賦能推進數字化轉型進程。

(二)數據要素使用效力

隨著信息技術的快速發展,數據已經和傳統的土地、勞動力、資本、技術等共同成為促進經濟增長的五大要素之一,并已經晉升為工業數字化進程中最為核心的要素。在工業領域大數據不可避免地成為工業高端化和智能化轉型升級過程中的核心要素,是厘清工業運作機理的關鍵基礎,可以有效銜接貫通各個環節,推動生產網絡各主體間的協同配合,對產業組織的演進變革具有潛在的顛覆性影響[12]。工業數據與一般數據多有差異,工業數據是人機交互持續積累的數據,工業數據因產業、地域、技術、組織的差異而不同,分布領域與環節廣泛且零散,數據結構復雜且干擾性強,數據體量巨大且持續性顯著,并需要與相關的組織管理數據、運營數據、采購數據、設計數據、財務數據等進行系統關聯。從數據要素的相關環節看,影響數據要素使用效力主要包括數據采集階段數據可獲得性、有效性、完整性和持續性;數據分析處理階段的高效性、準確性和適用性;數據輔助決策的針對性、靈活性、預判性;數據保護階段的安全性。與此同時,也有研究圍繞影響數據要素的環節和關鍵問題進行細化分解,如荊樹偉等[13]指出,數據采集設備投入情況、數據采集質量、數據分析能力、數據存儲能力、數據信息安全管理水平、數據信息傳遞能力、數據流信息協同能力、人員的數據認知能力等方面都是影響數據要素效力的重要方面。

(三)數字技術融合深度

工業數字化進程是以新一代信息技術為代表的數字技術不斷深化滲透的過程,這種滲透不只是在生產技術層面,還數字技術需要與其他技術和要素相融合,并且需要結合應用場景,才能發揮更大效果。從數字技術與工業生產技術融合的角度看,主要是工業自動化等工業技術與信息技術之間的融合,單純增加信息技術或自動化技術投入都無法實現有效的數字化升級,二者的融合能力是決定工業數字化轉型的關鍵,而融合的過程是一個繁復且漫長的過程。通過比較已經完成融合實踐的企業,可以發現相對成功的企業均是利用內外部技術資源,經過不斷磨合逐步塑造了技術融合能力,并將之轉化為工業生產的領先優勢。從數字技術與工業運行各個環節融合的角度看,主要是通過各類數字化技術改進甚至重塑企業在設計、研發、生產、運營、組織、財務、銷售等各環節,而數字化技術在各環節的融合深度決定了整體的轉型水平。跳出企業在微觀層面具體的操作細節,工業數字化越來越多體現在工業軟件的應用及其對企業資源和組織變革的影響上,并對提升工業綜合能力發揮了重要支撐作用。經過數十年的研發與推廣,以CAD設計軟件、MES軟件和ERP軟件等為代表的工業軟件系統對企業數字化轉型發揮了顯著的促進作用,包括寶馬、西門子等全球領先的數字化企業均在這些方面取得了持續效益。從數字技術場景融合的角度看,工業數字化是否能夠帶來真實的價值,關鍵在于工業場景應用中的價值創造。數字化技術在工業場景的融合應用比在其他領域具有顯著不同,一是工業生產場景特殊,工業機理復雜、工序繁瑣、工藝多樣,且生產過程容易受到諸多不確定性干擾,數字化技術在工業場景的融合呈現出個性化強、標準化差、成本相對較高的特點;二是場景融合的績效不顯性,很多數字化技術應用的直接效果在于優化流程、替代人力、便利監測等方面,但這些效果在工業企業運行實際中卻難以直接衡量,所以需要在降低消耗、提升良率、降低成本、提升效益等方面帶來更直觀效果才能更有效推廣。

(四)組織與人力資本水平

組織結構變化與人力資本水平的提升構成了與數字化技術雙向作用、協同配合的重要部分。有研究表明組織、人力資本及其專用知識成為影響數字化能力提升的核心要素。在數字化升級的過程中,組織和個人都需要為此進行學習,并在學習過程中不斷更新組織結構和勞動力結構。就組織學習而言,組織學習是推動企業數字化發展的必要條件[14],由于資源配置結構發生變化,組織需要重新學習相匹配的知識,改變組織結構,調整組織內部權力配置,從控制型組織結構向扁平型結組織構轉變,以獲取數字化轉型所需要的大量分散的、個體的、隱性的知識,適應數字化組織發展的要求。與此同時,基于越來越頻繁的網絡化、在線化交互,使得企業可利用的社會資源日益豐富,企業利用外部資源的活動快速增加,導致組織間學習也成為數字化能力的重要內容。對外部數字化資源的利用要求參與主體之間具有相對一致的知識基礎,如果知識基礎差異較大、知識距離過大,則會限制對外部資源的利用,減弱數字化資源利用水平,減緩數字化進程,甚至會因產生知識距離而導致數字化轉型的負向影響,而這一問題在中小企業的數字化轉型過程較為常見[15]。此外,在組織學習的過程中,個體學習至關重要,決定了數字化所需要的人力資本水平。一方面,工業數字化轉型過程中對勞動力的要求發生深刻變化,工廠生產線對于簡單加工操作的勞動力需求明顯降低,對于具有更高知識水平和綜合技能的勞動力需求增加,對管理人員的信息技術知識水平和新型組織的管理知識要求更高;另一方面,從轉型實踐來看,人員的知識水平不足,特別是對數字化技術與管理知識的欠缺,構成了制約數字化推進進程的核心要素[16],影響了工業數字化的整體升級速度和效果。

三、工業數字化變革的基本特征

工業數字化是工業領域全方位、系統性、持續性的變革過程,在加速工業數字化升級的理論與實踐進程中,無論是宏觀層面上的產業升級,還是微觀層面的企業轉型,工業數字化的變革創新都不斷從浮于表面的現象轉向聚焦于技術、組織、要素等核心問題。其中,技術經濟范式演進決定的升級進程、技術和組織協同創新決定的變革模式、技術要素集成融合決定的創新路徑、資源稟賦基礎差異決定的多元格局等是工業數字化升級需要把握和最為迫切的變革重點。

(一)技術經濟范式演進決定的升級進程

工業數字化作為一種范式,需要形成一種穩定的、通用的、普適的技術經濟規范和模式。因此,按照這一標準現階段的工業數字化并沒有完全達到這一要求,很多數字化技術還在經歷創新調整,工業數字化的融合過程尚有諸多不確定性,對工業數字化的理解與評價共識還有待統一,因而目前稱工業數字化或者所謂數字經濟是一種范式還為時尚早。即便如此,工業數字化展現出來的范式演進趨勢卻已成為共識,并已經開始推動技術經濟范式發生改變。從數字化技術經濟范式的核心特征來看,王姝楠和陳江生[17]明確提出數據成為關鍵生產要素,新一代信息技術創新帶動的全社會技術進步和數字基礎設施創造三個新市場條件,構成了數字經濟范式的三個典型特征規律,描繪了出數字化技術經濟增長的整體雛形??v觀工業化發展的實踐歷程,工業數字化的發展是在機械化、電氣化、信息化等不同工業階段基礎上進行的新一輪技術經濟范式革新,這一進程不是靜態的和穩定的,而是動態的和加速的,甚至是對原有范式和路徑的破壞性創新和爆發性升級。正是由于技術經濟范式演進是一種系統性的變化,因而從單一角度推動工業數字化將效果甚微,只有從全局統籌部署,才能把握住工業數字化升級的階段轉換和升級節奏,加速工業數字化的升級進程。與此同時,在整體范式轉化下,工業數字化的實踐升級進程會表現為不同范式之間的動態轉換更替,新的要素、技術、產品、組織和市場不斷涌現,工業發展模式將逐步演化蛻變,進而完成工業發展階段的躍升進程??梢哉f,無論是從基礎信息技術或是數字經濟的研究角度,工業數字化無疑可以被視為是工業領域一場深刻的技術經濟范式變革。

(二)技術、組織協同創新決定的變革模式

綜合現有研究成果,其中一些研究強調了數字技術進步對于推動工業數字化的突出作用,另一些研究則強調了組織創新對于數字化升級的意義,由此形成了工業數字化升級研究的兩大焦點領域。結合起來,工業數字化有賴于技術和組織雙向互動,單獨的技術促進或者組織變革都無法實現工業數字化的發展目標,只有二者達成系統性協同,才能實現數字化升級。從技術角度看,在數字化研究興起之前,與之緊密的“互聯網”“信息技術”等被視為實現數字化轉型的技術力量,而大數據、云計算、物聯網、人工智能、機器人、區塊鏈等新興技術也同樣成為產業數字化研究的熱點,雖然研究整體肯定了技術的推動作用,但是數字技術的效果受到其他因素影響。因此,在結合信息技術的基礎上,有研究更多地融合了對組織協同的關注,全面詮釋了技術與組織協同推進了數字化升級的系統觀點,其認為不僅需要使用數字技術來降低組織信息的復雜性和不確定性[18],同時,數字化轉型需要重視數字技術與組織情況之間的匹配[19]。對于工業數字化的考察不能單純局限于技術進步本身,還應更多結合組織的協同變化,甚至需要擴展到影響組織變化的其他構成部分,通過組織與技術更好地適應調整,提高數字技術的適用性。從實踐角度來看,僵化的生產組織方式已經不適應數字技術的發展,越來越多的工業企業開始注重技組織與技術協同升級,逐步由嚴格的科層管理方式向扁平化、平臺化、在線化、虛擬化轉型,不少企業將設計、研發、檢測、維護等內部環節通過平臺化的組織方式面向社會眾包,并將用戶參納入到生產過程的體系中,以致組織的邊界在數字技術的支持下不斷變化。

(三)技術要素集成融合決定的創新路徑

技術要素是經濟增長的關鍵投入,隨著技術的加速發展,技術種類越來越多,不同的技術組合及融合程度帶來了不同的增長效果,工業數字化的技術融合主要是指新一代信息技術與工業技術的融合。新一代信息技術與工業技術的融合是工業數字化的核心特征,這既是信息技術與工業技術的高層次升級的過程,也是工業生產經營過程中軟件與硬件融合升級的過程[20],并決定了工業數字化集成式、融合式和組合式的創新路徑。從數字化技術發展實踐的歷史來看,最早的“數字化”技術實現僅是指非?;A的數字模擬技術,而現在數字化技術已發展為集成計算機技術、通信技術、智能技術等一體化的技術組合。越來越多的工業設備已經從傳統的單體機械設備,轉向柔性水平更高的自動化設備,并進一步集成計算機軟件系統成為智能一體化設備,這些多元技術集成的設備又進一步聯網化,構成整個工業設備運行系統,形成更為緊密的創新應用組合。進一步地,從工業數字化應用的技術構成來看,既包含替代性技術,也包含互補性技術,二者交織在一起增強了工業數字化技術創新的融合性。其中,信息技術和工業技術是一組強互補性技術,兩類不同領域的技術融合加速了原有技術條件下的工業升級進程,推動了工業數字化的發展,互補性技術的配合對數字化發展具有更為凸顯的意義。大數據、云計算、物聯網、人工智能、工業互聯網、虛擬現實等信息技術及其細分技術之間具有替代性,特別是同類別下的細分技術之間替代性更為明顯,這些替代技術為工業數字化提供了更多的技術選擇,豐富了工業數字化的升級路徑與融合模式。正是技術要素的融合集成,為工業數字化提供了更多高效、廉價、便利、優質的技術供給,是以往工業化時代所不具備的重要條件。

(四)資源稟賦基礎差異決定的多元格局

資源稟賦是發展的基礎和起點,對于工業數字化而言,比較特殊的資源是工業基礎能力和數據要素資源,這兩大資源稟賦的差異不僅決定了工業數字化的發展基礎,也決定工業數字化發展格局。從實踐來看,工業數字化對既有工業基礎具有較強的依賴,工業基礎不只是應用場景,更是能力保障。尤其是中國工業發展的基礎能力的差異非常顯著,不同行業和區域的工業基礎能力參差不齊,甚至同一地區的同一行業的不同企業之間差距也較為明顯。如果按照工業4.0標準劃分,中國只有少數企業達到工業4.0的水平,多數集中在工業2.0和工業3.0的水平,如此差異巨大的工業基礎不僅是中國工業發展的現實特征,也是差異化發展的實踐依據。作為工業數字化關鍵的數據要素資源同樣具有極強的差異性。經濟相對發達、數字經濟產業相對領先的區域更具有數據要素的資源稟賦優勢。同時,數據要素具有顯著的增長快速性、功能多樣性和結構復雜性等特征[21],這些特性在工業基礎差別較大的區域之間因數據積累和數據處理能力的差異將使差距擴大,甚至有可能形成“工業數字鴻溝”。因此,工業數字化的資源稟賦差異特征決定了中國工業數字化的發展將呈現水平高低差異顯著、轉型類型多元、發展層次多樣的多元格局。

四、工業數字化推動經濟增長的作用機理及效果評價

現有對于工業數字化作用機理的研究并不系統,且研究角度比較分散,其中多數仍是從某一具體視角出發的探索性研究,主要涉及要素投入、人力資本、社會分工、技術升級、區域發展等多個角度。就其作用效果來看,學術界存在不同觀點,但工業數字化對促進產業發展和經濟增長的積極效果已被越來越多的研究所證實。

(一)工業數字化推動經濟增長的作用機理

基于提升投入要素的視角。信息技術投資作為一種重要的生產要素,對于促進產量提升存在直接效應和間接效應,數字化的作用機制是兩種效應共同發揮作用的綜合機制。直接效應是信息技術要素投入本身帶來的增長效應,間接效應是數字化要素帶動其他要素效率提升和要素結構升級產生的增長效應。此外,也有研究重點強調了工業數字化的間接影響機制和互補機制[22]。

1.基于改進人力資本的視角

有研究將工業數字化的作用機制聚焦到數字化對人力資本的作用,認為數字化通過人力資本影響組織變革和績效變化。數字化將改進組織的人力資本結構和能力水平,并通過勞動力在生產經營和管理活動的行為,對組織效率的持續改進產生影響[23]。

2.基于促進社會分工的視角

數字化通過加速信息的流動促進了企業間的信息交換,使社會資源在更廣泛的層面得以利用,企業可以更好地聚焦內部資源能力,并更多利用外部資源,推動產業再次分工。有研究顯示信息化投資推動了專業化分工,企業將傾向于更多聚焦核心業務,進而促進企業開展更多外包活動[24],這種數字化推動的社會分工具有使企業規模變小的影響。

3.基于應用多元技術的視角

基于技術應用視角的研究,雖然技術點比較細碎而相對零散,但研究主要是從新一代信息技術的特征出發,分析技術對企業業務和管理水平的作用,進而提出實現能力升級的基本路徑。其中具有代表性的研究結論有,數字技術的“定制+服務+網絡協同”的新制造模式[25];工業大數據通過產品、生產、運營等方面實現企業升級[26];工業云推動制造業高質量發展路徑[27]。

4.基于影響區域發展的視角

陳爽英等[28]基于“技術-組織-環境”理論框架,通過劃分經濟發達和經濟欠發達兩類地區進行組態比較研究,認為兩類地區的工業數字化發展具有不同的核心條件,且作用關系和作用機理不同,既存在通用的發展路徑,也存在不同的發展路徑。

(二)工業數字化的作用效果評價

1.工業數字化的無效論

所謂工業數字化的無效論,又稱為“生產力悖論”,主要源自Solow29]從統計角度的研究,因其并未發現計算機對生產率的促進影響而廣受關注,隨后的實證研究也認為大規模的信息技術投資沒有帶來有效的效率提升。重新思考“生產率悖論”,這一問題的出現可能存在兩個原因,一是以信息技術為代表的數字化投入在運行中需要一定的融合時間才能釋放效力,一些與產業融合更深的新技術出現又相對較晚,前期的投入成本可能會增加成本負擔,降低整體效率;二是數字化技術的效力需要與經濟運行其他方面協調融合才能發揮作用,單純增加信息化投資難以實現預期的增長目標,只有經過各方面的適應和配合才能產生積極效果。

針對信息技術投入的無效性問題,后來有研究對無效性的描述進行了補充修正,認為信息技術的投資對生產率的回報需要一定的條件,即信息技術與組織結構、人力資本、生產流程、產業協同等方面同時進行投入和變革才能實現生產率的提升。所以,盡管很多企業都進行了數字技術投入,但單獨施加信息技術并不會對生產率產生顯著促進效果,甚至可能會對生產率產生反向效果。其中,較多學者突出了組織變革對解釋信息技術無效的意義,例如,Yoo30]指出組織變革是企業數字技術的投入效率能否提升的關鍵。

2.工業數字化的有效論

與工業數字化的無效論相比,關于工業數字化的有效論的研究成果更為豐富,且均指出“生產率悖論”并不存在。例如,針對信息化對美國勞動生產率的影響,Nordhaus31]的研究指出,信息化對勞動生產率的增長具有顯著影響,推動了美國全要素生產率的增長。其他學者對歐盟國家、印度等美國以外國家進行研究指出,信息化對勞動率的增長具有積極作用[32-33]。此外,還有大量研究證實了計算機網絡、互聯網、數據處理技術等對勞動生產率提升具有正向作用[34-36]。

針對中國工業數字化的效果,國內開展了比較豐富的實證研究。從宏觀來看,對信息技術的投入對促進經濟增長和價值鏈升級具有重要作用,信息技術通過資本深化和全要素生產率改進可以促進經濟增長,蔡躍洲和張鈞南[37]將工業數字化的效果分解為替代效應和滲透效應,并分析了信息技術對經濟增長促進作用。同時,利用省級面板數據或行業數據進行分析,針對數字化能力、互聯網使用等方面的研究認為,工業數字化對于生產率提升和經濟增長具有顯著的促進作用[38-39]。此外,還有研究基于企業微觀數據,圍繞互聯網應用、機器人密度、數據管理能力等方面證實了數字化的促進作用[40-42]。雖然工業數字化的有效性得到了證實,但卻具有顯著的異質性,這種異質性主要與地區間經濟發展水平、區域信息化密度、產業技術密集水平、企業數據處理能力、人力資本管理水平等方面具有密切關系[43-47]。

綜上所述,兩種多工業信息化效果的不同評價存在明顯的階段性變化,早期研究階段的數字技術并不成熟,數字化實踐并不深入,作用效果尚不明顯。但隨著數字技術產業應用的不斷加強,工業數字化積極效果已經廣泛存在于各個方面,尤其是中國工業的發展實踐表明了數字化不僅有利于工業實力的提升,更將有利于長期經濟的發展。未來可以預見的是,數字化技術的不斷創新和突破將為工業升級提供持續支撐,工業數字化的積極效果將逐步放大,成為支撐經濟增長的關鍵動力。

五、政策建議與研究展望

(一)政策建議

提升工業數字化生產要素供給水平。要圍繞工業數字化升級所需的數據要素、勞動力、資本等主要生產要素,有所側重改進生產要素供給能力,優化生產要素供給結構。將數據要素作為工業數字化的首位要素,在保證數據安全和合規使用的條件下,加快數據生產要素的積累、流動并提高處理能力,激活數據要素的規模收益。積極提升勞動力綜合素質水平,優化勞動力專業結構,注重提高工業生產勞動者的信息技術知識水平,擴大掌握工業生產經營和信息技術的復合人才規模,形成滿足數字經濟時代需要的高水平勞動力供給。加強資本在數字化能力建設方面的投資,尤其提高在工業軟件、智能裝備、網絡設施、數據存儲設施等領域的投資,夯實的數字經濟底座。

1.加快數字技術的融合應用創新

數字技術與工業融合尚處于初期階段,仍需要不斷提高數字技術匹配度和融合度,提升工業數字化的發展績效。一方面,要加強數字技術的開放式創新,鼓勵大數據、云計算、物聯網、人工智能、工業互聯網、虛擬現實等各類新興技術的融合創新和交叉創新,形成工業數字化應用創新孵化池,創新工業數字化升級的技術解決方案。另一方面,要加快各類應用場景開放,聚合數字化技術能力,為數字技術與工業生產經營融合擴展應用實踐領域,不斷優化現有數字技術處理能力,提升工業數字技術的可用性、適用性、易用性和耐用性。

2.培育適宜數字化的生產組織方式

數字化技術的滲透發展正逐步推動生產組織方式的變革,并將會影響工業數字化的最終成效。要加快企業生產組織模式的數字化升級,創新生產和經營資源組織方式,重構企業業務流程環節,提高生產組織方式的靈活性和高效性。要關注生產網絡的變化,尤其是數字化中間產品供應商的崛起,如數據、代碼、算法等以及芯片、專用軟件、數據庫、數字設備等供應商將越發重要,要加快培育產業龍頭企業,構建工業數字化產業生態能力。

3.注重區域間工業數字化的平衡發展

實現中國工業的數字化升級需要兼顧區域間的發展,構建區域間工業數字化發展的協同配合機制,推動工業數字化的協同升級和整體躍升。要強化區域間的產業轉移銜接,引導東部發達地區的制造業生產能力遷移到中西部地區,增強中西部地區工業承接和承載能力,既可以緩解東部地區資源緊張和成本上漲壓力,又可以增強中西部工業生產能力,為平衡提升數字化能力鋪墊基礎。要注重技術擴散和市場配合,從全局角度鼓勵工業數字化發達地區輸出技術服務能力,結合落后地區產業特點和市場需求做深應用,彌補技術不足短板,提高工業數字化的經濟效益水平。

(二)研究展望

工業數字化進程正在加速產業變革,如何在工業數字化發展進程中實現產業升級,這既是重大的理論問題,更是緊迫的現實問題。著眼于未來的研究,一方面,需要更多加強源自工業實踐的研究與跟蹤,注重對工業數字化實踐的理解,加強對全球工業數字化發展趨勢的比較研究;另一方面,需要加快工業數字化體系構建的研究工作,在此基礎上結合中國工業發展的高端化、智能化、綠色化、服務化等重大問題進行深入研究,研判中國工業數字化發展戰略。此外,需要進一步結合中國工業發展在區域間、行業間的差異,研究不同領域的工業數字化升級路徑與措施,為工業數字化的理論與實踐提供有力支撐。

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參考文獻:

1 李曉華.“互聯網+”改造傳統產業的理論基礎[J].經濟縱橫,2016,(3):57-63.

2 WU L B,HITT L. Data analytics supports decentralized innovation [J]. Management science,2019,65(10)4863-4877.

3 祝合良,王春娟.“雙循環”新發展格局戰略背景下產業數字化轉型:理論與對策[J].財貿經濟,2021,(3):14-27

4 FITZGERALD M,KRUSCHWITZ N,BONNET D ,et al.Embracing digital technology: a new strategic imperative [J]. MIT sloan management review,2014,55( 2) : 1-12.

5 劉政,姚雨秀,張國勝,.企業數字化、專用知識與組織授權[J].中國工業經濟,2020,(9):156-174.

6 師麗娟,馬冬妍,高欣東.企業數字化轉型路徑分析與現狀評估——以某區工業企業數字化轉型為例[J].制造業自動化,2020,(7):157-161.

7 PICCININI E,GREGORY R W,KOLBE L M. Changes in the producer-consumer relationship-towards digital transformation[J].Changes,2015,3(4):1634-1648.

8 曾德麟,蔡家瑋,歐陽桃花.數字化轉型研究:整合框架與未來展望[J].外國經濟與管理,2021,(5):63-76.

9 錢晶晶,何筠.傳統企業動態能力構建與數字化轉型的機理研究[J].中國軟科學,2021,(6):135-143.

10 邵文波,李坤望.信息技術、團隊合作與勞動力需求結構的差異性[J].世界經濟,2014,(11):72-99.

10 COREYNEN W,VANDERSTRAETEN J,WITTELOOSTUIJIN A V,et al.What drives product-service integration?????? an abductive study of decision-makers motives and value strategies[J],Journal of business research,2020,117:189-200.

12 韓江波.智能工業化:工業化發展范式研究的新視角[J].經濟學家,2017,(10):21-30.

13 荊樹偉,馮月,閻俊愛,.傳統制造業精益數字化水平評估方法[J].科技管理研究,2021,(4):43-52.

14 KOHLI R,MELVILLE N P. Digital innovation: a review and synthesis [J]. Information systems journal,2019,29(1) : 200-223.

15 ANNOSI M C,BRUNETTA F,MONTI A,et al. Is the trend your friend? an analysis of technology 4.0 investment decisions in agricultural SMEs[J]. Computers in industry, 2019, 109(SI): 59-71.

16 AUTIO E,NAMBISAN S,THOMAS L D W,et al.Digital affordances,spatial affordances,and the genesis of entrepreneurial ecosystems[J]. Strategy entrepreneurship journal,2018,12(1):72-95.

17 王姝楠,陳江生.數字經濟的技術-經濟范式[J].上海經濟研究,2019,(12):80-94.

18 LYYTINEN K,YOO Y,BOLAND R J J. Digital product innovation within four classes of innovation networks[J]. Information systems journal: An international journal promoting the study and practice of information systems, 2016, 26(1):47-75.

19 LOEBBECKE C,PICOT A. Reflections on societal and business model transformation arising from digitization and big data analytics: a research agenda[J]. Journal of Strategic Information Systems,2015, 24(3):149-157.

20 LOURIDAS P,EBERT C. Machine learning[J]. IEEE software,2016, 33(5): 110-115.

21 楊善林,周開樂.大數據中的管理問題:基于大數據的資源觀[J].管理科學學報,2015,(5):1-8.

22 劉飛.數字化轉型如何提升制造業生產率——基于數字化轉型的三重影響機制[J].財經科學,2020,(10):93-107.

23 趙宸宇.數字化發展與服務化轉型——來自制造業上市公司的經驗證據[J].南開管理評論,2021,(2):149-163.

24 FORT T C. Technology and production fragmentation: domestic versus foreign sourcing[J]. The review of economic studies, 2017, 84(2): 650-687.

25 陳曉紅.數字經濟時代的技術融合與應用創新趨勢分析[J].中南大學學報(社會科學版),2018,(5):1-8.

26 劉祎,王瑋,蘇芳.工業大數據背景下企業實現數字化轉型的案例研究[J].管理學刊,2020,(1):60-69.

27 鄭瑛琨.經濟高質量發展視角下先進制造業數字化賦能研究[J].理論探討,2020,(6):134-137.

28 陳爽英,雷波,馮海紅.發達地區和欠發達地區工業數字化的組態路徑——基于“技術-組織-環境”的理論框架分析[J/OL].科學學研究:1-19[2021-08-04].https://doi.org/10.16192/j.cnki.1003-2053.20210402.003.

29 SOLOW R. Wed Better Watch Out[J]. New York times book review, 1987,(7):12-36.

30 YOO Y,BOLAND R J J,LYYTINEN K,et al. Organizing for innovation in the digitized world[J].Organization science,2012,23(5):1398-1408.

31 NAUDHAUS W D. Productivity growth and the new economy[J]. NBER working paper, 2001,(8096): 89.

32 VENTURINI F. The long-run impact of ICT[J]. Empirical economics, 2009(3):497-515.

33 ERUMBAN A A,DAS D K. Information and communication technology and economic growth in India[J]. Telecommunications policy, 2016(5):412-431.

34 ATROSTIC B K,NGUYEN S V.IT and Productivity in US manufacturingdo computer networks matter?[J].Economic inquiry,2005, 43(3): 493-506.

35 HELLMANZIK C,SCHMITZ M.Virtual proximity and audiovisual service trade[J].European economic review.2015,77(7):82-101

36 BUFFINGTON C,FOSTER L,JARMIN R,et al. The management and organizational practices survey(MOPS): an overview[J]. Journal of economic and social measurement, 2017,42(1):1-26.

37 蔡躍洲,張鈞南.信息通信技術對中國經濟增長的替代效應與滲透效應[J].經濟研究,2015,(12):100-114.

38 周青,王燕靈,楊偉.數字化水平對創新績效影響的實證研究——基于浙江省73個縣(區、市)的面板數據[J].科研管理,2020,(7):120-129.

39 施炳展,李建桐.互聯網是否促進了分工:來自中國制造業企業的證據[J].管理世界,2020,(4):130-149.

40 黃群慧,余泳澤,張松林.互聯網發展與制造業生產率提升:內在機制與中國經驗[J].中國工業經濟,2019(8):5-23.

41 呂越,谷瑋,包群.人工智能與中國企業參與全球價值鏈分工[J].中國工業經濟,2020,(5):80-98.

42 李唐,李青,陳楚霞.數據管理能力對企業生產率的影響效應——來自中國企業—勞動力匹配調查的新發現[J].中國工業經濟,2020,(6):174-192.

43 Dewan S,Kraemer K L.Information technology and productivity:evidence from country-level data[J].Management science, 2000, 46(4): 548-562.

44 李波,梁雙陸.信息通信技術、信息化密度與地區產業增長——基于中國工業數據的經驗研究[J].山西財經大學學報,2017,(9):58-71.

45 何小鋼,梁權熙,王善騮.信息技術、勞動力結構與企業生產率——破解“信息技術生產率悖論”之謎[J].管理世界,2019,(9):65-80.

46 LAVALLE S,HOPKINS M S ,LESSER E,et al. analytics: the new path to value[J].MIT sloan management review, 2010,52(1):1-25.

47 BLOOM N,SADUN R,REENEN J V. Americans do it better:US multinationals and the productivity miracle[J]. Inter-american economic affairs, 2012, 102(1):167-201.


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