【数字经济引领制造业发展的路径8600字（论文）】

数字经济引领制造业发展的路径TOC\o"1-2"\h\u8966引言 19502一、数字经济引领制造业发展的理论基础 118953（一）市场均衡的动态性 228705（二）新供给与新需求 215363二、数字经济引领制造业发展的内在机理 226574（一）数字经济能够驱动传统制造业的创新 26214（二）数字经济能够提升制造业的效率 31223（三)数字经济能够优化制造业的供应 414649（四)数字经济能够拓展制造业服务空间 54852三、数字经济引领制造业发展的短板 612733（一）经济发展存在数字鸿沟问题 624041（二）数字化产业差异较大 723166（三）数字化制造业体系缺乏创新 820829（四）数字化制造业安全有待加强 85910四、数字经济引领制造业发展的路径 913918（一）加快构建国家智能制造标准体系 930947（二）平衡地区之间制造业数字化鸿沟 915145（三）增强制造业数字化基础支撑能力 922022（四）培育复合型高层次人才 108916（五）加强数字安全保障体系 1023783注释 129001参考文献 13引言数字经济是推动中国制造业高质量发展的新驱动引擎和新增长动能。在经济增速持续放缓和要素成本不断提高的背景下，数字经济可以引领制造业高质量发展，发展数字经济不仅能够打造最佳创新生态，提高全要素生产率，推动经济增长，还能促进资源最优配置，优化经济结构。随着人工智能、大数据的快速发展，一个必然的趋势是数字经济和实体经济深度融合。此融合具有很大的发展潜力，但由于对于数字经济如何引领制造业高质量发展的研究仍不深入，融合发展并不成熟。我们要制定有效促进数字经济与制造业融合发展的政策，就要将理论性问题搞清楚。总结国内外学者对数字经济引领制造业高质量发展的分析研究，有三个重要的论题：一是数字经济的驱动机能。张于喆[1]指出，数字经济具有资源配置效应，能够显著提升全要素生产率。李廉水[2]等认为数字经济驱动实际上是信息化驱动、知识化驱动和智能化驱动，强调制造业高质量发展的原动力是经济驱动。国外有学者发现，美国和英国两国信息通信技术与行业产出增长显著正相关[3]；信息技术通过知识共享和知识管理提高企业的效率，促进企业持续发展[4]。二是数字经济与制造业的融合。胡志坚[5]论述了数字经济与制造业融合有生产方式融合、技术体系融合和产业组织融合三种方式。李明伟[6]、杜运苏[7]等特别强调通过数字经济赋能产业链--供应链协同创新促进价值链融合，从而扩展未来增长空间。三是智能制造的议题。戴克清、蔡瑞林[8]基于共享式服务视角，论述了智能制造服务化转型的突破路径。从现有分析来看，很少有研究深入分析研究数字经济引领制造业发展的内在机理以及发展路径。所以，本文阐释数字经济引领制造业高质量发展的基础理论，分析数字经济促进制造业发展的内在机理，从数字经济引领制造业发展的短板入手，有针对性地提出数字经济引领制造业的发展路径。一、数字经济引领制造业发展的理论基础（一）市场均衡的动态性我们从市场均衡理论中得知，厂商不会调整产量是在边际收益等于边际成本时，消费者不再改变商品消费数量是在商品边际效用之比等于商品的价格之比时。我们从静态均衡的条件分析强调这些均衡结果，他们分别采用利润最大化原和效应最大化原则。均衡其实是一个是动态调整的过程，在数字经济下我们进行动态分析。制造业在数字经济中实时报价、根据反馈及时调整产量，均衡时间得到缩短，调整过程中的成本得到减少,进而更快更好地适应市场情况。在报价环节，市场活动参与者进行思考时能及时获得的价格变动信息；在成交环节，买家通过网络平台更方便地进行价格比较，卖家可以随时与买家对接调整商品价格，使交易快速完成；在产量调整环节，厂商可以根据订单数量来调整产量，从而减少库存，真正实现市场均衡；并且厂商会把产量调整信息及时与原材料供应商和合作伙伴高度共享，实现整个供应链的快速调整。（二）新供给与新需求供给和需求是市场经济的两个方面，也是市场经济学整个基本理论体系的主要出发点。创新推动经济发展，而创新又依靠新技术和新生产力的发展。数字经济推动新技术生产力的发展从而带来新供给，新需求使其商品化，制造业的发展得益于新供给和新需求的推动。从新需求这方面来说，制造业的优化升级离不开信息通信技术的快速发展和消费者需求结构升级。在数字经济的发展下，大量的消费数据有着巨大的价值，通过分析这些数据，可以准确预想新的消费需求，从而提供新产品来满足需求，并扩大市场。从新供给这方面来说，在数字经济深入发展的情况下，数据成为推动当代经济持续健康增长的关键要素。数据、信息技术驱动新产品的生产，人工智能产品向着数字化、多样化、智能化方向发展，满足人们的需求，提供更好的服务，实现供给创造和满足新需求的目的。二、数字经济引领制造业发展的内在机理（一）数字经济能够驱动传统制造业的创新数字经济发展能够带来创新赋能效应，较好地解决消费者和生产研发者的产业链和创新链对接程度不足这一问题。数据、创新、需求、供给驱动数字经济对制造业的转型走向价值创造的思路。数字经济使消费者和生产研发者可以有效对接，及时反馈消费者的各项需求给产品生产者和研发部门，有效降低企业研发新产品的竞争风险，同时建立对外开放融合程度较高的数字化创新服务平台，实现对传统制造业生产模式的创新突破。数字经济为传统制造业创造可增值的空间，发掘现有资源并进行创新综合利用，探索可持续发展的创新方法，促进传统制造业持续转型升级。数字经济为传统制造业带来三方面的创新，一是产品创新，数字化科技进入传统商品中，该商品的附加值和衍生价值增多，智能化的产品为制造业创造了超额利润，并且数字化的科技为制造业收集了大量的数据，为后续产品创新和价值增值提供了很好的发展前景。二是业态创新，数字经济给予制造业生态更多灵活性和创新性，价值回报增多得到价值增值。三是商业模式创新，制造业通过数字平台和数字工具，产生新兴模式比如网络直播这种方式，它具有成本低、传播范围广和便捷的特点，不断为传统的制造业创新赋能。在当前数字经济的引领下，我国制造业集群内部也可以搭建一个网络化的平台，用于技术研发，使用数字化的技术手段，使需要的研发技术和资源能够共享于在不同的企业，并且为了使产业链和技术创新链的有效衔接，在集群内制定统一智能制造标准。（二）数字经济能够提升制造业的效率数字智能化制造以数字经济为主要基础，通过数字技术、应用数据分析工具的广泛使用，制造业的生产流程得到优化，管理方法得到改善，数字化的制造化工厂因此更好地分析、纠偏制造中所出现的问题，数字经济有利于提升制造链运行效率和提高产品质量，带来成本节约和效率提升两大效应。1.成本节约效应数字经济的成本节约效应主要包括以下两大方面：（1）边际成本递减效应各种生产要素价格逐渐提高，我国的制造业已经进入高成本时代。在互联网的网络效应和双边市场效应的影响下，数字经济的边际成本是趋于零递减的。数字经济下任何一个价格的产量都是其最大生产能力，数字经济的供给曲线是一条远离原点、与横轴垂直相交的直线。此时数字经济带来的边际成本递减效应，成为推动制造业总成本下降的长期性力量。（2）交易成本降低效应完成交易时，在买卖前后交易双方所产生的成本都是交易成本。数字经济时代，企业通过便捷的通信手段和互联网平台，高效快速地获得产品更为准确的信息，搜寻成本因此降低。制造业在生产、管理、组织、流通、服务等环节中，利用信息技术的优势使传统的工序和流程得到改造，为组织的运行节约了大量成本，降低了价值链交易费用，提供了更为完善的服务。数字经济的应用极大地促进了制造业信息沟通的便捷化和常态化，降低了制造业谈判、签约、监督等信息沟通成本。2.效率提升效应数字经济在研发、制造、流通、交易这四个环节，全方位地提升制造业效率。在研发环节，制造业通过大数据高效整合信息资源，从而缩短研发周期，提高研发效率，使协同开发在分散的研发机构之间实现。在制造环节，制造业利用数字经济实时调用各种资源，及时分配加工制造任务，在线同步检测产品质量，提高制造效率。在流通环节，利用数字经济可以更快与消费者之间进行交流，得到更准确的反馈，实现商品与消费者之间有效的对接。在交易环节，数字经济使有效的市场信息公开透明，消费者可以实时查询进行反馈互动，减少交易双方因为信息不对称产生的问题，同时为他们提供多元化的数字金融服务，提高交易效率。（三)数字经济能够优化制造业的供应数字经济给供应链的优化带来了精准配置的效应。制造业应用大数据、人工智能等信息技术，促进供应链各个成员间的有效协作，供应的时间得到节约，供应的成本被降低，进一步优化提升了供应的效率。智能生产、大数据精准营销、物联网、产业链协同等方式，贯穿于生产、流通和营销这三个过程中，优化制造业资源配置以释放活力，使其更好达到帕累托最优。我们可以从四方面理解，一是数字经济使各类资源快速地配置到效率最高的地方，成本低的同时充分利用闲置资产，提高资产使用效率。二是数字经济提高了生产要素之间的匹配度，生产制造通过数字化的调配技术和智能分析系统被合理安排，制造业的资源浪费最小化，生产过程更加精细化。三是数字经济通过统一的互联网平台，实时收集各生产要素的信息，丰富数据库，构建良好的供应链体系，使制造业的供给贴合市场，精准进行生产决策，减少不必要的资源浪费。四是数字经济带来了大数据精准使用，帮助企业以较少的营销投入获得更适合自己的营销途径以及更丰厚的销售回报。（四)数字经济能够拓展制造业服务空间按照“微笑曲线”（图1所示）的分析研究，我国制造业增加制造业产品的市场附加值的同时，还不断拓展制造业的服务，它的转型升级向“微笑曲线”的两端扩张。数字经济瓦解了市场的各种边界，由于大数据技术迅速发展、网络市场的快速扩张，消费者和生产者之间的距离从遥不可及变为触手可及，制造业逐渐细化分工，增加产品价值的同时逐步增多产品种类，扩大市场规模，产生规模经济效应。图1微笑曲线一是在互联网的影响下传统营销方式改变。数字经济时代，商品的广告以相对低廉的成本通过数字网络传达给消费者，宣传效果得到提升，激发出来更多的消费潜力。二是新兴的商品和服务销售渠道更多依靠互联网，广大社会消费者的购物和享受服务更为便利，也大大增长了消费，企业利用互联网和移动电商平台得到更多的产品营销。三是企业通过跨境电商平台，将自己的产品销往世界各地，扩大销售市场。中国制造业服务化是必要的，数字经济推动制造业服务进一步规模化，制造业广泛应用互联网和新信息技术，为客户提供远程维护、保养等便捷高效的服务，不断转型升级自身服务模式。三、数字经济引领制造业发展的短板这几年来，数字经济为我国的发展提供新动力。如表1和表2所示，我国数字经济总体规模扩大的同时占GDP的比重也增加。我国产业数字化进程也蓬勃发展，2019年我国数字经济对农业、制造业、服务业的渗透率分别达到8.2%、19.5%和37.7%，数字经济深刻影响着中国经济的整体运行，我国中央地方各级政府的数字化管理能力也得到全面有效提升。表12014-2019年中国数字经济总体规模（单位：万亿元）年份201420152016201720182019总体规模16.218.622.627.231.335.8数据来源：《中国数字经济发展白皮书》（2014-2019）表22014-2019中国数字经济总体规模占GDP比重（单位：%）年份201420152016201720182019比重26.127.5303334.836.2数据来源：《中国数字经济发展白皮书》（2014-2019）然而，数字经济在促进我国制造业发展的过程中存在一些问题，具体表现在以下方面：（一）经济发展存在数字鸿沟问题信息技术推动产业结构优化，但存在地区差异。数字经济给国家带来不错的经济利益，但也存在数字鸿沟及贫富差距这些问题。东部与西部、城市与乡镇之间的差异体现着这些问题。我国数字经济发展程度和水平就像地域发展水平一样，由东部沿海向西部内陆逐步下降，东部高于中西部，中部高于西部，有明显的地域特征。2020年全国各省数字经济发展指数平均值为29.6，如表3所示，处于平均值之上的有广东、北京、江苏等10个省，其中有七省市为东部地区。我们发现我国数字经济发展指数与区域经济发展水平相符合，这也从侧面反映出，数字经济作为一种新型的经济体，一线城市在技术领域的占据有利地位。表32020年我国分省数字经济发展指数①排名（前十五名）排名省份发展指数1广东65.32北京55.03江苏52.24浙江51.55上海45.56山东42.87福建38.68四川35.69河南35.010湖北32.511河北29.412湖南29.413安徽29.314重庆28.815江西28.5数据来源：《2020中国数字经济发展指数白皮书》（二）数字化产业差异较大如表4所示，我国数字经济在与第一、二和三产业的深度融合中，各产业在数字经济中的发展也不断拉开差距，呈现出服务业融合度高于工业，工业融合度高于农业的发展特点。表42016—2019年数字经济在三大产业之间的融合度②（单位：%）年份第一产业第二产业第三产业20166.216.829.620176.517.232.620187.318.335.920198.235.937.8资料来源：中国信息通信研究院（2016-2019）制造业属于第二产业，在数字经济发展的背景下，它与数字经济的融合还需加强，我国制造业有些方面还没有适应数字化发展潮流，数字化转型升级的方法论较少，缺乏相应的组织构架。（三）数字化制造业体系缺乏创新数字化制造业体系对于制造业高质量发展必不可少，但是我国数字化制造业体系还处于初步发展阶段，亟待创新发展。一是数字化制造业基础薄弱。我国的数字经济缺少一个有力的平台来推动资源整合和协同发展，没有完全形成自上而下的战略方向指导。与发达国家相比，我国数字化制造业基础研究比较落后，缺少重大原创学术研究成果，对核心芯片、高端软件等方面没有重大突破，制造业数字化程度不高。同时数字化、网络化、智能化和资源整合力量较弱等问题都影响着具体实践。二是数字化技术创新与应用缺少突破。我国数字化关键核心技术和装备陷入瓶颈，部分数字化制造和服务系统受制于人，解决问题能力不足，支持制造业数字化转型发展的政策不够等，这些都是我国数字化制造业体系发展的突出问题。三是数字领域专业人才严重短缺。因为我国数字经济发展起步较晚，所以培养数字人才的速度与其他发达国家相比有不小的差距，也不能满足我国经济发展所需。许多具有传统知识技能的人才无法及时适应数字经济的变革和发展趋势，不能实现与数字经济的紧密对接，与数字经济相关联的各个领域都存在缺口。对于制造业转型升级的现实需求来说，只有形成一个综合性人才体系，跨行业跨平台地将数字经济和各行业的专业人才融合起来，才可能真正将数字化落地到制造业中去，解决制造业转型升级中的问题。（四）数字化制造业安全有待加强信息技术提供便利的同时，也逐渐显现出风险，个人信息被严重泄漏的问题尤为突出。例如2019年9月，国内一家医疗中心近28万条患者记录被泄露；2019年4月，哔哩哔哩公司多个用户密码被泄露，这些事件引起我们的广泛关注。由于我们对数字领域技术的未知超过已知，我国网络安全防范滞后。并且网络攻击可以远程进行、难以找到源头，如果对水利、电力、交通运输等关系基础民生领域进行攻击，一旦发生问题，后果无法想象。我国数字技术与西方发达国家相比整体上处于相对落后状态，网络安全挑战更加严峻。四、数字经济引领制造业发展的路径（一）加快构建国家智能制造标准体系数字经济发展迅速渗透到制造业各个方面，拥有统一的智能制造标准是必然要求，如此才可以避免由于制造过程中规范标准差异较大，导致分割式发展，不能够形成整体性优势的问题。为了加快国家标准的制订，相关部门共同联合组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》，来建立健全国家智能制造标准体系，在智能制造业各个领域全方位推广智能基础共性标准、关键技术标准、行业应用标准，推动智能装备质量水平的整体提高。同时，要加强与其他国家技术标准的交流，积极参加国际有关的活动，实现合作共赢，促进有关标准的互相承认，共同努力促进有关国际标准的研究制定。（二）平衡地区之间制造业数字化鸿沟各省市都要积极响应我们党和国家关于加快发展数字经济的国家战略，研究制定相关的政策细则、指导意见。不同的省市可以具体问题具体分析，根据自身发展优势与发展目标，开放、共享信息资源与附近省市多多进行交流，并且保障网络安全。制造业不发达的地区要改善运营商环境，使企业各在健康快速发展的制造业市场中寻求联系合作、完善产业链。数字经济落后的地区应当提升其数据采集和分析能力，最大化合理使用制造业数字化的生产要素，把握好契机，赶上高质量发展列车，实现自我超越。（三）增强制造业数字化基础支撑能力要提高我国通信基础设施建筑工程的地位，因为数字化制造发展离不开数字基础设施的支持，而该基础设施是以信息基础设施为主导的，所以要抓紧制定相关工程建设的行动方案；加快建设新兴基础设施的，进行传统基础设施网络化改造，加大5G网络的覆盖，为发展数字制造业打下高速、安全的现代化信息基础。数字技术的创新有利于现代数字经济发展，实现制造业高质量发展。一个严重制约我国制造业发展进步的重大短板是创新能力不强，我国人工智能相关技术的研发、制造业核心技术和其关键产品受到发达国家的限制。我国政府部门应增加科研项目的投入费用，积极引导和支持新技术的推广，实行激励制度，奖励取得创新技术的企业或个人。同时合理使用高校的资源，与相关行业企业、科研机构之间进行合作，共同促进人工智能相关技术的发展。高校、科研院负责并组织实施技术创新研究，同时企业也要积极参与实现结论成果的转化。（四）培育复合型高层次人才实现我国数字经济引领制造业高质量发展所必须依靠的智力支持是人才。我们应该实施以人才为首的优先发展战略，积极聚集和吸引更多更好的数字领域人才资源，促进人才流动和聚集。数字经济引领制造业高质量发展需要大批复合型高端人才，我国缺少既学习了信息技术又学习了制造技术的具有实践经验的此类型人才。我们主要可以从以下几个方面入手：一是政府部门积极引导制造业利用数字经济打造自己的人才培养基地，在具体项目中培养他们学习信息技术和制造技术。二是政府部门积极引导高等院校增设相关专业学科，培养一批具有实践经验的应用型技能人才，以此增强相关人力资源的储备供给。三是提高对制造工人的重视，进一步提高制造业工人的整体素质，推动制造业数字化，通过线上线下长期培训、知识传授等方式，对工人进行一些有价值的实践性培训，加强制造业的智能化、工业互联网的推广普及。（五）加强数字安全保障体系数字安全为实现数字经济引领制造业高质量发展提供保障。有效的约束性保障制度、高品质的就业制度、安全风险预警机制、自主研究创新能力的增强才能对数字经济安全问题进行全方位的防范和治理，维护中国数字经济的安全。在建立安全高效的数据信息资源储藏库的基础上，确保数据信息保障机构的建立和相关制度的制定，使信息更加安全，个人隐私得到更好保护。研究制定一套适合数字经济技术应用发展的政策体系必不可少，它能推动数字经济安全市场的建立。为了减少数字经济与传统制造业在融合过程中的冲突，还需要建立完善与之相适应的政策框架，同时在新科技领域可以制定法律法规，数字知识产权的申请、授权等行为得到监督规范，从而数字经济能够平稳有序地进行。注释①中国数字经济发展指数（DEDI）：是选取数字经济各维度典型指标，利用统计方法将其合成计算，通过所得结果反映数字经济发展情况的科学评价体系。中国数字经济发展指数由基础指标、产业指标、融合指标、环境指标等4个一级指标、10个二级指标、41个三级指标组成，用来对全国31个省、直辖市和自治区的数字经济发展水平进行评价。指标数据来源：赛迪顾问大数据平台、国家统计局、工业和信息化部、国家发改委、国家政务服务平台、国家知识产权局、科技部等。指标权重确定：中国数字经济发展指数以主成分分析法、层次分析法、德尔菲法确定各项指标权重，客观赋权与主观调整相结合。指数计算方法：离差标准化（极值法）X加权平均法I=②数字经济与产业融合度：即数字经济对各产业的渗透率。产业数字化是指传统产业应用数字技术所带来的生产数量和效率提升，其新增产出是数字经济的重要组成部分。投入产出法利用制造业中各行业在生产的过程中，数字经济基础产业的产出占该行业总产出的比值来代表数字经济基础产业与制造业各行业的融合度。比值越大，代表产业融合程度越高；反之，比值越小，代表产业融合程度越低。参考文献[1]张于喆.数字经济驱动产业结构向中高端迈进的发展思路与主要任务[J].经济纵横,2018(9):85-91.[2]李廉水,石喜爱,刘军.中国制造40年:智能化进展与展望[J].中国