ENGLISH
EN

程实:数字化链接打造制造业新版图

发布时间:2021年04月19日 阅读数:0

程实

盘古智库发起理事、学术委员,工银国际首席经济学家、董事总经理、研究部主管

近日,国家发改委等13部门联合发布《关于加快推动制造服务业高质量发展的意见》。其中提到,利用5G、大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术,大力发展智能制造,实现供需精准高效匹配,促进制造业发展模式和企业形态根本性变革。我们认为,这预示着数字经济的发力重点开始由服务业向制造业转移。


从科斯的经济学理论出发,数字化链接能够降低达成最优均衡的交易成本,促成基于既有禀赋的帕累托改进。过去十年,数字化技术在服务业充分渗透,实现生产者与消费者的点对点高效连接,动态弥合供需缺口提升配置效率。相比之下,格局分散、产能利用率低却仍是制造业悬而未决的痛点,在消费互联网加速催生定制化、个性化需求的浪潮之下,传统制造业的供需鸿沟还在进一步扩大。


制造业的数字化程度持续处于低位,主要是由于其产业链冗长复杂,需要考虑对物料、工具、人力及资金等上下游资源的组织,企业之间又存在多方博弈,机密性与数量级与服务业均不在同一层次。时至今日,技术进步提供了新的可能性,云计算、大数据和物联网支持实物资产的海量链接,区块链打造基于多方互信的共识机制,将彻底刷新制造业的数字化版图。展望未来,伴随制造业的数字化渗透率逐步提高,其发展模式与企业形态也将发生根本性变革,分布式协作的新型生产模式或将成为主流。


来自科斯定理的启示:


数字化链接的本质是既有禀赋下的帕累托改进,但此前主要与服务业融合,这是来自科斯定理的启示。根据科斯定理,在交易成本为0且产权界定明晰的理想状态下,市场将会自发达到帕累托最优。而在现实情况下,搜寻、谈判、契约以及监督执行等交易成本客观存在,我们往往只能追求次优解。


从这一角度看,区别于传统的技术进步提高全要素生产率,以平台经济为代表的数字经济是一种存量优化,而非可持续增长动能,其本质是降低达成最优均衡所需的交易成本,实现既有禀赋下的资源优化配置。


一方面,信息畅通大幅降低了服务业的单次交易成本,比如组织生产者与消费者点对点交易,降低搜寻成本与皮鞋成本;参与者的自由加入和退出不受限制,动态调整供需平衡,降低了契约成本。


另一方面,互联网企业运用数据模型模拟市场机制预测供需均衡点,旨在快速实现最优/次优撮合,减少矫正交易的次数。数字化技术渗透入直接面向消费者提供服务的各行各业,并且通过会员制度逐步培养消费者对于数字产品的付费意识,某种程度上满足了上述科斯定理中的理想假设,实现了服务业市场的帕累托改进。而此后数字经济与服务业的融合不断深化,并在4G和智能手机的技术突破下衍生出直播、短视频等新业态,造就了第三产业的“繁荣十年”(如图1所示)。


图片


制造业沉疴难愈,数字化链接或成治本良方。


长期以来,在国民经济中同样举足轻重的实体经济制造业,数字化程度却一直处于低位。无论在企业内部或是企业之间,搜寻、谈判与调配等交易成本仍然高昂,市场分散和产能利用率低是传统制造业悬而未决的痛点。


国家统计局公布的数据显示,2020年全年工业产能剩余比超过25%。而消费互联网的加速进化推动定制化、个性化需求浪潮,“小单快返”成为行业运营趋势,致使制造业供需匹配的鸿沟进一步加大。


一方面,制造业企业一般与固定供货商签订长期合同,而与非固定供应商之间沟通渠道不畅。在原有供应商产能不足情形下,其他工厂即便有多余产能也无法及时调度,往往造成资源的无效浪费。


另一方面,在更关键的内部组织生产过程中,如何分配人力、物料、能源、工具等生产性资源仍由管理者人为决策,资源配置效率高度依赖于管理者的筹划能力。根据数字化技术在服务业渗透的成功经验,数字化链接能够高效匹配供需并动态优化资源配置,或将成为制造业的价值驱动新要素。从研发、供应链、工厂运营到营销、销售和服务,数字化链接在产业链每个环节的渗透,将促进数据在制造网络的流动,以算法机制替代传统企业预测、计划、协调与控制等人为管理活动。


近两年,1688和震坤行等B2B工业品交易平台广受一级市场青睐,尽管其中业务仅涉及工业品买卖,而未涉及深层的产能调度排布,但影射出既有禀赋之下,制造业数字化的首要发展方向是强化数字化链接,以新型数字技术优化资源配置效率。


新技术刷新制造业数字化版图,分布式协作生产成为未来企业的主流形态。


制造业数字化程度长期处于低位,主要原因在于制造业复杂程度更高。服务业直接面向消费者,互联网企业仅需要提供终端产品与服务的交易场所。而制造业产业链条冗长,需要考虑对物料、工具、人力、资金等上下游不同资源的组织,企业之间还存在多方利益的博弈,商业信息的机密性与数量级均不在同一层次。传统中心化设计的互联网技术重在连接人,而对实物资产连接不足,算力也无法承载巨大的工业信息流。


如今物联网、云计算和区块链技术突破了这一障碍,在提供基于多方共识的完整加密信任机制之余,以分布式计算方式加强了海量信息的处理功能。伴随区块链、云计算、物联网等技术的广泛应用,制造业企业上链形成网状拓扑结构,实现供需的精准调度与匹配,将逐渐成为主流模式。


综合考虑服务业成功经验以及制造业自身特点,我们认为,制造业数字基础设施的建设需要把握两个重点。第一是畅通大类行业渠道,由于制造业各行业特性突出,组织生产具有专业性,相较于互联网平台的全面渗透,制造业的资源整合更适宜在行业大类内部铺开,通过对接产业链各环节的企业,为资源共享提供开放安全的场所。


第二则是算法优化资源配置。制造业海量数据亟待利用,类似于共享打车平台运用算法预测实现智能派单,先进的数据分析能够助力企业降费提效,以尽可能低的交易成本实现最优撮合。由腾讯与红杉领投的智布互联为我们展现出纺织业数字化的雏形,它利用SaaS云和物联网整合上下游的纺织业工厂,组织系统内的工厂跨厂协同完成面料的生产与制作,旨在实现“所有联盟工厂永不停工”的资源配置最优愿景。


展望未来,数字化逐步向制造业渗透,也终将从根本上改变上下游的直线型市场形态,转而形成分布式协作的智能生产网络。以技术和算法实现自治的新型经济模式也将解放企业管理者的双手,发展重心由生产流程的管理转移至数字化产品全生命周期的开发。


标签
数字经济与社会治理
分享至

程实

盘古智库发起理事、学术委员,工银国际首席经济学家、董事总经理、研究部主管

推荐阅读