社科院：数字经济赋能制造业产业创新研究

　　制造业作为国家的支柱性产业，其行稳致远是国民经济高质量运行的重要压舱石。[1]历经几十年飞速发展，我国制造业规模跃居世界第一，总产值突破30万亿元，已基本形成门类齐全、独立完整的产业基础体系。但我国制造业仍面临自主创新性不强、“卡脖子”技术受制于人、产业链“断链”隐忧与韧性不足等问题。因此，培育新动能推动制造业高质量发展迫在眉睫。党的十九届五中全会指出“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位”，国家“十四五”规划纲要强调“坚持创新驱动发展”，均表明创新驱动是我国产业高质量发展的重要实现途径。创新驱动制造业高质量发展既是坚持创新发展理念以突破当前我国制造业“大而不强”的关键，又是实现我国制造业在全球产业链上攀升、从“中国制造”走向“中国创造”的重要抓手。能否抓住数字经济发展的新契机，决定着我国制造业未来全球产业分工位势和产业安全等重大战略问题。数字经济作为全球价值链重塑新引擎，除以工业互联网为代表的典型数字经济与制造业结合形式外，如何深层次赋能制造业产业创新值得深入思考。

　　1 制造业创新特征及演进规律

　　1.制造业创新特征分析

　　（1）核心技术创新不易模仿且不易扩散，“卡脖子”技术需长期高强度研发投入

　　制造业作为强国之基、兴国之器、立国之本，覆盖国民经济各个方面。据联合国统计数据显示，截至2020年初，中国制造业增加值已达到3.9万亿美元，约占全世界制造业规模总额的28%，相当于美日德三国之总和。但美国、欧洲、日本等发达国家锁定制造业产业链和价值链高端环节，我国要实现“中国制造”向“中国智造”和“中国创造”的华丽转身，突破口在于发展高端制造业。[2]相较于传统制造业，高端制造业所具备的核心技术优势在拉动对外贸易出口、促进经济结构转型过程中易成为新经济的增长点。然而高端制造业所依靠的核心技术创新能力需高强度、持续研发投入，同时伴随研发周期漫长、失败率极高等风险，[3]且核心技术创新具备不易模仿和技术扩散缓慢等特征，很难通过“逆向工程”和模仿创新实现。

　　（2）渐进性技术创新与颠覆性技术创新交替演进

　　技术创新按照创新程度可分为颠覆性技术创新与渐进性技术创新。其中，模仿创新和“逆向工程”属于渐进性创新范畴。二战后，日本通过渐进性技术创新（具体包括技术改进和工艺创新）在国际分工中占据有利位置并实现产业升级。然而随着制造业发展以及国际分工新格局的形成，通过渐进性技术创新实现产业升级的窗口机会骤减。一方面，核心技术创新难以扩散使渐进性模仿创新停滞；另一方面，渐进性技术创新门槛有限，无法成为长期竞争优势。渐进性创新推动制造业发展可选余地越来越有限，[4]渐进性技术创新与颠覆性技术创新交替演进也符合创新型国家建设战略导向。

　　（3）以管理创新和商业模式创新为代表的“软实力”创新逐渐被重视

　　自创新之父熊彼特开启对创新的研究后，技术创新推动制造业升级已被广泛认可。[5]同时，与企业组织架构和管理机制、市场运营有关的商业模式创新随制造业发展逐渐被重视。[6]制造业核心优势构建既来源于要素市场上技术创新与相应设备更迭，也归因于与技术创新匹配的组织能力及基于产业、环境基础异质性的管理创新能力。[7]创新作为长期系统性工程，单纯依靠技术创新无法实现产业大幅跃迁，美国20世纪70年代制造业衰落的根源也被学者们归因于缺乏管理创新。[8]虽然国内外对管理创新、商业模式创新相关定义内涵理解仍未达成一致，但此类“软实力”创新既降低组织交易费用节约成本，又可实现运营层面灵活调控的作用已被广泛认可。

　　2.制造业创新演进规律

　　制造业创新演进规律不同于其他产业，从历史角度梳理制造业发展及其创新演化过程，为数字经济赋能制造业创新提供依据。18世纪60年代以蒸汽机改良应用为标志的第一次工业革命阶段，创新增长较缓慢且以渐进性技术创新为主，消费者着重追求产品数量上的满足，未形成产品差异化需求。以“福特制”为代表的第二次工业革命初期，技术创新以系统集成方式为主且发展也相对缓慢，消费者仍缺乏对产品异质化的需求。随着集权制大型垂直型组织的出现，组织管理创新重要性凸显，大规模流水线生产驱动企业战略发展和企业制度创新。在第二次工业革命后半段，信息通讯技术的发展与应用，流水线产品已不能满足多样化的消费者需求，虚拟组织和联盟等组织形式兴起也使组织关系更加复杂，多重因素共同推动制造业创新发展。在新工业革命时期，现代制造技术和网络化制造范式被广泛使用，工业智能化作为工业化的高级发展阶段已被广泛认可。[9]具体来说，数字技术发展使得智能制造成为制造业主流，渐进性技术创新飞速发展，颠覆性技术创新相继涌现，消费者正式进入个性化、定制化需求时代。技术创新活跃度增强、多种技术交叉渗透不仅会重塑现有产业，还能激发诸如数字制造、工业互联网平台、工业机器人等制造业新兴领域涌现。[10]制造业生产组织方式历经从大规模流水线“集中生产”到“全球分销”再到“分散生产、就地销售”转变，[11]嵌入全球产业链程度逐渐加深。技术革命引致经济革命，[12]技术创新驱动制造业发展贯穿于历次工业革命，颠覆性技术创新与渐进性技术创新交替，管理创新、商业模式创新交织其中，共同推进制造业升级。

　　2 我国制造业发展现状以及面临的创新困境

　　1.发展现状

　　（1）从产业结构角度看，制造业结构持续向高技术制造业倾斜

　　高技术制造业主营业务收入占制造产业总值15%左右，新增固定资产占制造产业总值10%左右，并呈逐年上升态势（如图1所示）。反映出我国制造业总体在向高技术制造业结构倾斜，然而产业结构向价值链中高端布局是否可以引致经济增长仍需探讨。[13]

　　我国制造业依靠劳动、资本要素拉动和大规模驱动已完成产业发展的初期积累。在环境与资源双重约束下，制造业由粗放、高耗能型向集约、绿色转型刻不容缓。高技术制造业由于具备高附加值、高技术含量，既驱动其他制造业升级转型，也带动制造业总体走出“低端锁定”困境。同时，在实践中除着重发展高技术制造业外，也应保持制造业整体结构的合理性。

　　（2）从创新模式角度，制造业各类创新分布较均衡

　　经过40多年的发展，我国制造业创新已进入新阶段，企业创新能力显著提升。据国家统计局数据显示，2019年制造业中开展创新活动企业占53.18%，在开展创新活动企业中实现创新的占比高达91.83%。

　　从表1可以看出，制造业创新模式分布较均匀，2016年和2017年组织创新和营销创新略高于产品和工艺创新，2018年4种创新模式分布较均匀，2019年产品创新和工艺创新略高于组织创新和营销创新，近4年来每种创新模式占比均无显著变化。从创新构成来看，产品创新与工艺创新多偏向技术创新，而组织创新和营销创新趋近商业模式“软实力”创新。

　　（3）从历史演进角度看，“逆AU”发展模式带来的技术创新难度升级

　　如图2所示，对比发达国家产业发展与技术创新AU模式，[14]后发国家在产业发展初期的产品创新并不频繁。而发达国家在主导技术未显现前，产品创新尤为活跃。随着主导技术的确定，产品创新热潮减退，工艺创新集中迸发。后发国家引入先进产品后在“干中学”过程中消化、吸收新技术并改良，在产业发展中期产品创新与工艺创新频发。当产业发展进入后期，产品创新与工艺创新均放缓，直至技术轨道发生变革。后发国家通过“逆AU”模式，从已成熟技术入手，完成相关产业技术能力的培养和初级积累。然而“逆向工程”存在路径依赖，始终在引进技术基础上进行改良，受困于既往惯性，产业发展过程中技术创新将更加艰难。[15]

　　2.数字经济趋势下我国制造业面临的创新困境

　　数字经济的发展为我国制造业转型升级按下加速键，也使产业短板更加显现。我国制造业面临着生产效率低下、处于全球制造产业价值链低端致使出口利润“利比纸薄”等传统困境，数字经济驱动经济发展也使制造业升级面临新考验。复杂国际环境（如，美国对我国高端制造业5G领域的长臂管辖）、新冠肺炎疫情公共卫生事件突发等也迫使我国制造业亟需探寻破局新动力。

　　（1）全球产业链长度“缩短”背景下，过度集中化导致制造业技术创新难度增加

　　制造业具备的丰富产出能力和集聚知识能力，是带动其他产业发展的“引擎”，也关系到上下游产业链安全及国家战略。新冠肺炎疫情突发使不少国家提高了对产业链的安全和稳定性需求。为预防“断链”风险并重塑产业链韧性，各国加快相关产业回流战略布局。特别针对影响国家未来发展战略的核心高端制造业，核心技术集中于少数国家使得产业链进一步“缩短”，如发达国家牢牢把控集成电路、半导体芯片等相关核心技术。根据知识创造理论，知识创造需由隐性知识和显性知识内隐化、组合化向社会化、外在化循环。[16]而过度集中化阻断技术向外扩散，使技术创新“引进-消化吸收”模式中“引进”源头受阻，技术创新难度进一步提升。

　　（2）“雁阵模型”下劳动密集型制造业外流显著，新旧动能转换时期新竞争优势尚未形成

　　为顺应经济全球化趋势，各国相互合作共同寻求发展利益最大公约数，国家间产业分工受多重因素影响。东南亚国家产业发展遵循“雁阵模型”：首先通过进口先进技术或设备，再在生产过程中消化吸收以培育国内市场，最后通过低成本劳动力、资源等优势发展出口。[17]我国制造业发展初期，作为产业梯次转移格局跟随者，承接日本等“头雁”劳动密集型加工制造业，然而随要素供给比较优势变化，劳动密集型制造业向更低成本地区转移。而且数字经济应用作为制造业新增长点仍未形成颠覆性竞争优势，现阶段对我国制造业的加持主要表现为在存量基础上做增量。此外，我国制造业长期被锁定于全球价值链低端，在大规模低成本优势消散而未形成新增长点之际应警惕出现“空有市场而无技术”的被动局面。

　　（3）制造业转型数字鸿沟显现，表现为数字技术与应用之间协同性不足以及缺少专业人才

　　数字技术经过初期探索性的发展正逐步成熟，然而在具体数字技术应用层面，中小企业数字化升级转型仍面临“不会转、不能转、不敢转”之类数字技术与应用间不协同问题。以工业互联网平台为例，其并非互联网简单叠加于工业生产各环节，还包括整合数据流、打破组织与技术之间壁垒，如数据编码全产业链条、融合组织制度管理、确保信息安全等。制造业数字化转型，一方面使简单、沉闷人工劳动力生产环节被机器替代（如组装加工流水线上的机器手）或重复困难环节被人工智能取代（如大数据计算、数据挖掘、机器学习等）；另一方面，又造成现有劳动力供需失衡，如缺乏高层次编程且具有相关产业经验的工程师以及数字经济发展所必备的大量数字技能人员。

　　3 数字经济赋能制造业创新的内在逻辑机理和现实依据

　　数字经济赋能制造业整体向信息化、智能化转型，其重要抓手在于打造智能制造工业体系架构。工业互联网作为制造业智能化转型的重要基础设施，是智能化制造的标准、设备、解决方案等重要载体。然而数字经济如何进一步赋能制造业创新发展，解决诸如集成电路领域“缺芯少屏”等“卡脖子”技术问题，还需厘清数字经济赋能制造业创新的逻辑机理。

　　1.数据要素全景式应用推动制造生产要素重构，双元创新联动制造全产业链升级

　　《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》指出，数据要素是作为继土地、劳动、资本、技术外第五种生产要素。在党的十九大提出的“要素市场化配置”经济体制改革背景下，被称作“未来石油”的数据资源是制造产业研发、生产、运营集成的全生命周期管理实现的关键。当数据要素被纳入制造产业链中，不仅会推动其他生产要素重组，数据要素的叠加效应也使市场资源配置更为复杂。如，传统家电企业海尔集团依托其在家电领域深耕多年积攒的海量用户基础构建的数字化智慧社区，不仅为品牌用户提供上门家电维修服务，还引入智能监控系统精准管理社区车辆进出，利用用户数据资源实现突破性创新和渐进性创新相结合的双元创新，联动传统制造业升级转型。

　　2.价值共创规模化拓宽制造产业生态网络外延，开放创新助力价值链向高端跃进

　　不同于企业产品主导逻辑，价值共创理念源于共同生产，在服务用户理念推动下，用户参与到价值创造和分配过程。2020年，阿里、京东、拼多多三大电商平台入局C2M，用户参与价值共创已成趋势。开放创新遵循全面共享逻辑下的多元主体价值共创，多主体跨职能、跨领域互动产生乘数效应，打破产业原有边界，产业生态网络不断外延。这也符合托马斯·库恩提出的范式理论，即新范式替代旧范式本质是价值观的转变，转变后的观念能够与世界更加融洽的互动。[18]价值共创理念使产业“开放”到范围更大的网络生态中寻求适配资源，企业引入外部能力进行开放创新，不仅降低企业创新成本和研发风险，助力企业快速占领市场，还使得产业整体向价值链高端攀升。如，低利润率的传统服装制造产业，粉丝经济吸纳用户参与到服装制造的前端研发（如定制材料）和终端营销，使传统服装制造业向价值链高端跃进。

　　3.技术集成模块化加快产业主导设计和标准迭代，架构创新突破产业发展瓶颈

　　数字经济发展使产业和学科间耦合应用场景增多，拓展了技术集成模块化的范围和深度。以模块化为基础的组合式技术架构创新层出不穷，为制造业“卡脖子”技术瓶颈的突破提供了新思路。跨领域技术集成在制造业数字化升级过程中助推产业主导设计、标准迭代，主导设计和标准的加速裂变又使产业架构规则改变。技术集成使制造模块、流程间壁垒被打通，以技术架构变革为载体所形成的新技术位势是数字经济时代制造业低成本跨越发展的重要方式。技术集成作为对传统R&D制度体系重构，一方面可弥合技术管理上的匮乏，是对组织现有技术资源整合及优化；另一方面，技术集成所形成的新技术位势也是激发技术创新跨越式发展的重要源泉。

　　4.资源集约利用常态化保障经济与生态文明共生，绿色创新护航产业可持续发展

　　根据“环境库兹涅茨曲线”，经济发展与资源环境水平密切相关，数字经济发展带来的规模效应、技术效应与结构效应对资源环境的影响被放大。[19]为防止生态环境退化，环境规制约束下资源集约利用趋于常态化，同时伴随数字经济发展绿色化和数字化效应的叠加，构建绿色制造生态体系刻不容缓。绿色制造的创新模式探索包括工业共生、生态工厂和生产者延伸责任制等，均是以资源集约、环境保护和产业互利共生为前提，以资源循环、再生为目的。因此，绿色制造生态体系建设，一方面需要培育有利于资源集约、生态修复等新兴产业，并促使其与传统制造产业联动发挥加成效应，实现跨界整合；另一方面，需依托数字技术构建生态监控平台，如打造省级能源智能管理和数据监控平台、绿色创新供应链和检测平台等，确保经济效应、社会效应与生态效应的有机统一。

　　4 数字经济赋能制造业创新的靶向路径

　　如上所述，数字经济发展从要素、价值、技术、资源全方位赋能制造业创新，引致制造业产业创新内在机理和运行逻辑发生改变。数字经济赋能制造业产业创新从“随机、迎合和盲序”向“精准、定位和有序”转型，还需探究其具体路径。

　　1.宏观层面：数字经济赋能制造业产业创新基础路径

　　在数字经济“万物互联、泛在智能”趋势下，从宏观层面分析，数据要素驱动、底层技术推动、新型商业模式和产业组织变革带动及跨产业联动等均是数字经济发展赋能制造业产业创新的基础路径。具体来说，数据要素和数字技术共同发力，对数据价值的挖掘加强了制造业产业上下游衔接。商业模式和产业组织变革不仅缓解了信息不对称、外部性市场失灵等问题，从提高资源配置效率和社会福祉方面赋能还带来利润和公共利益，激发企业活力，形成数字经济向制造业赋能的正向反馈。产业联动是数字经济赋能制造业产业创新的重要路径，大规模个性化定制、云制造等模式均是制造业与服务业融合发展的典型表现。

　　2.区域布局层面：数字经济赋能制造业产业创新升级路径

　　我国各区域制造业发展不平衡，随着数字经济发展，区域间产生“数字鸿沟”，依托数字经济赋能的制造业区域布局不仅关系到区域间协调发展，也是制造业结构调整的关键。对此，需要在全国范围内统筹制造业与数字产业的区域布局，弥合地区间基础设施差距；应结合各地区制造业发展特色，使特色行业在区域范围内产生集聚效应，在全国范围内形成优势互补、重点突出的良性发展格局。如，广东省制造业传统优势在于电子信息、电气机械、汽车、造船、轨道交通装备等行业。在区域布局规划中，可结合传统特色发展“工作母机”类装备制造业，同时加速已有一定产业基础的高档数控机床、人工智能机器人等装备制造产品的深度研发和量产，打造新型智能制造示范点。高技术制造业产业创新效率对地区工业总产值显著促进作用已被证明。[20]

　　3.行业选择层面：数字经济赋能制造业产业创新突破路径

　　我国制造业包含联合国产业分类中所列工业门类41大类、207中类、666小类，已成为制造行业种类最全、规模最庞大的制造经济体。把握数字经济窗口期是实现制造强国的战略要点。一方面，我国制造业发展应遵循客观发展规律和发挥比较优势，防止制造业“空心化”，继续保持制造业优势行业的领先地位；另一方面，涉及到国家安全和战略领域的制造行业，尤其对相关工业互联网、通讯技术、人工智能等物联网等具有扩散效应和大幅度提高产业竞争力的行业重点发展，应通过把控主导设计实现对架构和技术标准的引领。通过制造业细分行业的差异化战略引导形成协同发展的新工业“大生态”，也是我国突破“卡脖子”技术封锁并确保信息安全和国防安全的必要保障。

　　5 政策建议

　　随着我国制造业进入提质增效“快步走”新阶段，抓牢创新牛鼻子是打造制造强国的根本出路。数字经济赋能制造业产业创新作为长期过程，还需配套政策支持，以实现我国从“世界制造业中心”向“全球产业链枢纽”的角色转换。结合我国制造业创新面临的困境和数字经济赋能制造业的现实依据及路径，笔者提出如下政策建议：

　　第一，推动数字经济新动能对制造业整体范式的赋能，不仅从制度和技术维度入手，还需从深层重塑制造价值观。制造业范式历经手工作坊制造到个性化定制过程，正向产用融合方向转移。[21]把握数字经济契机更需注重以价值共创逻辑为代表的新制造价值观变革。数字经济背景下生产者和用户间的良性互动、生产过程和使用过程之间的边界和场景的模糊均是制造范式跃迁的外在表现。值得注意的是，我国正处于数字经济背景下制造业范式转变探索期，结合我国制造业基本发展情况和当前社会环境，优先形成符合数字经济客观发展规律的制造范式和制造价值观，对激发数字经济潜能和制造业相关战略体系政策构建至关重要。

　　第二，加强制造业管理和政策制定部门间沟通协调，凝练和聚焦重点问题，防止产业政策碎片化。数字经济促进产业融合发展，产业间无明显界限导致监管权责不明晰。在制造业数字化转型过程中，涌现出诸如工业互联网等信息技术与制造业深度融合的应用模式，对该类新兴业态的监管应先统筹监管机构分工，明确监管范围，防止政策碎片化。一方面，以“监管+服务”为目标制定产业政策，激发数字经济活力；另一方面，在政策执行过程中形成及时反馈、动态调整的机制。

　　第三，重视前沿技术攻关，设立区域共性技术研究院等技术平台，加强制造业技术研发的自主性。颠覆性制造业核心技术的研发并非单企业、单平台短期内可以实现的，云平台、大数据等数字技术加快前沿技术的攻关、缩短研发周期，同时也为跨地域知识流动创造条件，更有利于构建协同产业创新体系。此外，还需充分发挥*制优势，在技术创新过程中强化市场机制作用，在全国范围内合理配置制造业创新资源。

　　第四，构建人才创新网络平台，吸引国内外高端理论型人才及技术、工程实践型人才，打造一流制造业智囊团队。针对共性、通用性基础数字技术的人才培养，构建囊括基础教育、职业教育和普通高等教育的全面教育体系；在制造企业绩效考核中增设数字化制造指标，激励在岗制造业工程师加强数字技术学习以促进人才队伍的优化；加强对国际制造业领域顶尖人才的引进，同时注重科研成果产权保护。通过上述措施形成“政产学研用”一体化人才培育体系，发挥人才正向能动效应。