陈维凤，陈国华，郭春淼

(江苏海洋大学，江苏 连云港222005)

一、数字经济的概念

当前，随着大数据、云计算、物联网、人工智能和5G等技术渗透到生活和生产的方方面面，数字经济逐渐发展起来。目前，德国、美国等发达国家纷纷通过国家战略来发展数字经济，我国也提出 “制造强国” 概念，并将 “数字经济” 写入政府工作报告。随着我国经济的增长、供给侧结构的改革，党的十九届五中全会提出建设数字中国，加快数字化发展，发展与数字经济相关的新兴产业，将人工智能、互联网、大数据和实体经济四者相结合。

2016年杭州G20峰会上将数字经济定义为以数字信息的使用为关键生产要素、互联网网络为载体、互联网技术有效利用作为提高效率和优化经济结构动力的一系列经济活动。从上述的定义可以得出，数字经济指的是以大数据、云计算、区块链等新兴技术在经济活动中的应用。随着数字经济的普及和发展，企业也积极地进行数字化转型；数字经济驱动企业运用新兴科技手段，革新运营管理模式，增加产品和服务价值，满足客户个性化需求，从而获得新时代的数据红利，找到新的盈利增长点。区别于传统的农业和工业经济，数字经济主要以大数据为生产要素，因此传统的理论研究环境不再适应数字经济市场，需要新的理论来支持数字经济的发展。

马化腾和孟昭莉在《数字经济》中指出，数字经济有四个特点:数据成为推动经济发展的关键；数字素养已成为劳动者和消费者的新要求；供需之间的界限越来越模糊；人类社会、网络世界和物理世界日益融合。 “数字经济” 落脚 “数字” ，因此，数字经济第一个基础就是信息。数据大爆炸时代，我们每天接触到海量信息，对于有效信息的搜集和处理成为问题的关键，大数据、云计算等技术很好地解决了这一问题。数字经济的第二个基础是平台，信息的来源决定了信息的质量和真实性，搭建良好的平台能够从根源上保证信息的质量。数字经济的第三个基础是协同，即如何协同信息与经济的关系，如何协同技术和应用的关系。

二、制造企业发展现状

国家统计局统计数据显示，2019年，我国制造业增加值为20.2万亿元，占国内生产总值的30%左右，是名副其实的国民经济支柱产业。2020年新冠疫情的爆发对我国的经济产生巨大影响，经济运行态势呈现出 “V” 字形态，经济低谷后持续复苏，GDP最终增长2.3%。制造业的发展同总体经济同步变化，发展状态先抑后扬。2020年12月，中国制造业恢复性增长加快，工程机械、重卡、纺织、风电、光伏、造船、集装箱等一批制造业出现井喷发展，部分行业如自行车和新能源汽车行业订单爆满，市值持续走高。

目前来看，我国制造企业大体分为11类，其中纺织企业、化学原料和化学制品制造企业、非金属矿物制品企业等企业的工业增加值增长较慢；黑色金属冶炼和压延加工企业、通用设备制造企业、专用设备制造企业、汽车制造企业、电气机械和器材制造企业、计算机与通信和其他电子设备制造企业的工业增加值增长较快。随着制造业转型升级的不断深化，制造企业呈现出加大技术投入、注重品牌营销、智能化等特点。

当前，数字经济对我国经济转型发挥着重要作用，是我国经济持续增长的重要动力。《中国数字经济发展白皮书(2020年)》显示，2019年我国数字经济的规模达到了35.8万亿，占当年GDP的36.2%，这充分说明了数字经济对我国GDP产生重要影响。近年来，智能工厂、数字工厂、实时交付、在线教育等新型模式不断涌现，数字化渗透到各行业各环节。2020年以来，数字经济在新冠疫情的冲击和经济低迷的影响下显示出强大的生命力。它已成为推动国民经济持续稳定增长的关键引擎，成为国家治理能力现代化的重要推动力。

三、数字经济驱动制造业转型升级过程中存在的问题

(一)关键技术缺失，企业缺乏自主创新能力

目前我国大部分制造企业产品的附加值较低，究其原因是缺乏生产高附加值产品的关键技术，企业自主研发能力较弱，产品缺乏市场竞争力。新兴产业发展迅速，体量庞大，但是企业缺乏关键技术，核心竞争力不足。从数据上看，我国对高技术产品进口的依赖程度仍然较高，特别是在创新型密集型行业，半导体、航空航天、光学影像和医疗器械、机械设备及其零部件、机动车零部件和发动机等产业贸易逆差较大。近几年国家强调保护知识产权，提高知识产权意识。但是据调查，2020年全国记录在案的处理的专利侵权纠纷超过4.2万件，产权保护意识有待进一步提高。

2020年全社会研发投入占GDP的比重为2.4%，虽然相较于2019年该比重增长了10.3%，但这还是远远不够的。美国、日本等发达国家的这一比重早已超过3%，中国研发投入强度不够，科技创新的资金存在缺口。数字经济依赖的是新的高科技，如大数据、云计算、物联网等，要想实现数字经济驱动制造业转型升级，抓住下一个经济增长风口，必须掌握新技术、关键技术，提高自主创新能力。

(二)产业发展稳中有缺，高附加值品比重低

2020年全国GDP总量超10.16万亿元，其中第二产业增加值超过为3.84万亿元，增速达2.6%。整体来看，第一产业占比7.7%，第二产业占比37.8%，第三产业占比54.5%。2020年在新冠疫情的影响下我国新兴产业逆势生长，高技术制造业增加值占规模以上工业增加值的比重为15.1%，比上年增长7.1%；装备制造业增加值增长6.6%，占规模以上工业增加值的比重为33.7%；全年高技术产业投资比上年增长

10.6%。

虽然我国的新产业新业态发展态势良好，但相比于发达国家而言高附加值产业占比不足，我国的产业层次仍然需要改善。2019年全球集成电路产业中，美国公司依然处于主导地位，市场占有率达到55%，中国仅占5%；美国第三产业增加值占GDP的80.6%，中国为53.9%。制造业的转型升级离不开相关技术设施和服务，在数字经济下我国制造业在向 “中国智造” 方向转变，但是在集成化电路和芯片制造方向还有很长一段路要走。中国制造企业转型升级涉及各个方面，在当前数字时代，高科技与数字化将会成为制造企业转型升级的驱动力。

(三)基础设施薄弱，复合型人才短缺

数字经济的发展依赖大数据、云计算、人工智能、5G技术等创新技术的发展。目前，中国的5G技术领先于世界，但是在大数据、云计算、人工智能等方面落后于发达国家。在大数据搜集方面，中国占据人口红利，拥有海量数据，但是在大数据存储、计算和分析问题仍然不足，如何高效处理数据成为关键。在人工智能方面，中国提出了 “人工智能＋制造” 战略，成绩斐然，但是相比于美国，中国在AI企业数量、产业布局、人才队伍方面均有待提高。数字经济时代，复合型人才既要掌握人工智能、大数据、云计算等方面的技术，又要熟悉制造业细分行业的生产特点、流程、工艺；不仅要理论基础和专业实践能力强，而且应具有较高的综合素质，能够带动企业内部技术团队的建设。中国目前复合型人才缺口较大。

(四)行业智能制造水平不均匀，市场竞争力不足

目前，中国处于工业2.0的后期阶段，工业3.0尚在普及中，存在产业结构不合理、资源利用效率偏低、行业信息化水平不高的问题。世界范围内，高端制造业阵地主要在韩国、日本；而尖端制造业的核心技术标准主要在美国、德国。中国智能制造业试点及园区主要集中在深圳、苏州、上海等地；智能制造装备主要分布在工业基础较为发达的地区，形成了珠三角、长三角、环渤海和中西部四大产业集聚区；企业智能制造聚焦数字化工厂、设备及用户价值深挖、工业物联网、重构生态及商业模式、人工智能五大领域。中国智能制造无论是在地域方面，还是在行业布局和发展模式方面都不均匀。未来，中国智能制造重点发展的是生物医药及高性能医疗器械、高档数控机床和机器人、电力装备、先进轨道交通设备、新材料、海洋工程装备及技术船舶、航空航天装备、节能与新能源汽车、农机装备、新一代信息技术产业十大领域。

四、数字经济驱动制造业转型升级路径

(一)增加自主创新技术投入，培养企业核心竞争力

制造业与互联网、金融和地产业相比，投资期限长、利润率低，中低水平的制造业产能过剩使得其对营销过于依赖，企业的研发投入就越少。要想解决过分依赖营销，培养企业核心竞争力就必须加大创新技术投入，同时要积极推进科技成果转化，让科技更好地为企业服务。

数字经济时代，企业培养核心竞争力的方法有很多。大数据促使制造业的生产模式和商业模式双向转变，制造业不再拘泥于以往的只负责生产制造的局面，更倾向于以客户为中心的制造营销一体化，提高客户黏度。大数据还将供应商、中间商、消费者紧密联系在一起，形成良好的生态圈，更有益于企业核心竞争力的培养。人工智能促使制造业智慧工厂的生成，智慧工厂将智能化融入生产、制造全过程，将企业的人、机、法、料、环有机结合，实现更高效率生产，降低成本，培养企业核心竞争力。总之，数字化时代为制造业转型升级提供更多选择。

(二)提高产品附加值，注重智能化产业链的发展

智能产业的发展应注意以下五点:一是数字化工厂以智能制造为核心，以端到端的数据流为基础，构建以数字化为核心驱动力的大数据平台。二是深度挖掘设备和用户的价值，这需要引导企业在生产过程的两端不断创新。三是在工业物联网建设云平台，实现对企业设备和管理的远程监控和远程操作，通过大数据了解和预测市场，创造动态、个性化的智能服务。四是重构企业的商业模式，即引导企业重新思考价值取向，寻找新的市场机会，在商业模式的不断创新中实现成本的降低和效率的提高。五是人工智能应用。中国已经连续六年成为世界上工业机器人的最大消费国。然而，小微企业能够享受人工智能政策支持的概率仍然很低，政策还需要进一步完善。

(三)推动平台建设，培养高素质复合型人才

数字经济驱动制造业转型升级，平台建设是关键。目前，可以从云制造入手，依托大型制造企业，搭建云平台，建立大数据服务中心，把制造商、供应商、消费者、合作方和专家等相关人员联系起来，加强制造业集聚性，改变各自为政的局面。推动制造业转型升级不仅需要搭建技术平台，还应该制订统一的行业标准。企业缺乏研发创新能力影响传统制造业转型升级，阻碍制造业向高精尖方向发展。德国、美国等高端制造业发达国家针对研发、生产、基础设施等各个环节提出了具体的标准，加强不同企业、部门之间的沟通和联系，提升整个制造业行业的效率。现阶段，我国制造业行业的标准仍存在一定的漏洞，对产品的标准化生产和高效率的企业管理造成困扰，因此要尽快制订出详细明确的制造业准则。

注重人才培养，推动产学研一体化。联合全国乃至世界范围内的跨境服务公司，开展数字技术培训活动，培养数字化人才。除了培养现有员工外，还可以与高校合作，建立人才培养基地，直接为企业输送高素质人才。高校也应该顺应时代发展的潮流，开设新课程、新专业，培养符合数字经济发展的复合型人才。政府应该加大宣传，提高社会人员、学生的积极性，为制造业转型升级培养专业对口的人才。