作者： 程實 高欣弘
[ 制造業數字化程度長期處于低位，主要原因在于制造業復雜程度更高。服務業直接面向消費者，互聯網企業僅需要提供終端產品與服務的交易場所。而制造業產業鏈條冗長，需要考慮對物料、工具、人力、資金等上下游不同資源的組織，企業之間還存在多方利益的博弈，商業信息的機密性與數量級均不在同一層次。傳統中心化設計的互聯網技術重在連接人，而對實物資產連接不足，算力也無法承載巨大的工業信息流。 ]
近日，國家發改委等13部門聯合發布《關于加快推動制造服務業高質量發展的意見》。其中提到，利用5G、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術，大力發展智能制造，實現供需精準高效匹配，促進制造業發展模式和企業形態根本性變革。我們認為，這預示著數字經濟的發力重點開始由服務業向制造業轉移。
從科斯的經濟學理論出發，數字化鏈接能夠降低達成最優均衡的交易成本，促成基于既有稟賦的帕累托改進。過去十年，數字化技術在服務業充分滲透，實現生產者與消費者的點對點高效連接，動態彌合供需缺口提升配置效率。相比之下，格局分散、產能利用率低卻仍是制造業懸而未決的痛點，在消費互聯網加速催生定制化、個性化需求的浪潮之下，傳統制造業的供需鴻溝還在進一步擴大。
制造業的數字化程度持續處于低位，主要是由于其產業鏈冗長復雜，需要考慮對物料、工具、人力及資金等上下游資源的組織，企業之間又存在多方博弈，機密性與數量級與服務業均不在同一層次。時至今日，技術進步提供了新的可能性，云計算、大數據和物聯網支持實物資產的海量鏈接，區塊鏈打造基于多方互信的共識機制，將徹底刷新制造業的數字化版圖。展望未來，伴隨制造業的數字化滲透率逐步提高，其發展模式與企業形態也將發生根本性變革，分布式協作的新型生產模式或將成為主流。
來自科斯定理的啟示
數字化鏈接的本質是既有稟賦下的帕累托改進，但此前主要與服務業融合，這是來自科斯定理的啟示。根據科斯定理，在交易成本為0且產權界定明晰的理想狀態下，市場將會自發達到帕累托最優。而在現實情況下，搜尋、談判、契約以及監督執行等交易成本客觀存在，我們往往只能追求次優解。
從這一角度看，區別于傳統的技術進步提高全要素生產率，以平臺經濟為代表的數字經濟是一種存量優化，而非可持續增長動能，其本質是降低達成最優均衡所需的交易成本，實現既有稟賦下的資源優化配置。
一方面，信息暢通大幅降低了服務業的單次交易成本，比如組織生產者與消費者點對點交易，降低搜尋成本與皮鞋成本；參與者的自由加入和退出不受限制，動態調整供需平衡，降低了契約成本。
另一方面，互聯網企業運用數據模型模擬市場機制預測供需均衡點，旨在快速實現最優/次優撮合，減少矯正交易的次數。數字化技術滲透入直接面向消費者提供服務的各行各業，并且通過會員制度逐步培養消費者對于數字產品的付費意識，某種程度上滿足了上述科斯定理中的理想假設，實現了服務業市場的帕累托改進。而此后數字經濟與服務業的融合不斷深化，并在4G和智能手機的技術突破下衍生出直播、短視頻等新業態，造就了第三產業的“繁榮十年”。
制造業沉疴難愈，數字化鏈接或成治本良方
長期以來，在國民經濟中同樣舉足輕重的實體經濟制造業，數字化程度卻一直處于低位。無論在企業內部或是企業之間，搜尋、談判與調配等交易成本仍然高昂，市場分散和產能利用率低是傳統制造業懸而未決的痛點。
國家統計局公布的數據顯示，2020年全年工業產能剩余比超過25%。而消費互聯網的加速進化推動定制化、個性化需求浪潮，“小單快返”成為行業運營趨勢，致使制造業供需匹配的鴻溝進一步加大。
一方面，制造業企業一般與固定供貨商簽訂長期合同，而與非固定供應商之間溝通渠道不暢。在原有供應商產能不足情形下，其他工廠即便有多余產能也無法及時調度，往往造成資源的無效浪費。
另一方面，在更關鍵的內部組織生產過程中，如何分配人力、物料、能源、工具等生產性資源仍由管理者人為決策，資源配置效率高度依賴于管理者的籌劃能力。根據數字化技術在服務業滲透的成功經驗，數字化鏈接能夠高效匹配供需并動態優化資源配置，或將成為制造業的價值驅動新要素。從研發、供應鏈、工廠運營到營銷、銷售和服務，數字化鏈接在產業鏈每個環節的滲透，將促進數據在制造網絡的流動，以算法機制替代傳統企業預測、計劃、協調與控制等人為管理活動。
近兩年，1688和震坤行等B2B工業品交易平臺廣受一級市場青睞，盡管其中業務僅涉及工業品買賣，而未涉及深層的產能調度排布，但影射出既有稟賦之下，制造業數字化的首要發展方向是強化數字化鏈接，以新型數字技術優化資源配置效率。
新技術刷新制造業數字化版圖，分布式協作生產成為未來企業的主流形態
制造業數字化程度長期處于低位，主要原因在于制造業復雜程度更高。服務業直接面向消費者，互聯網企業僅需要提供終端產品與服務的交易場所。而制造業產業鏈條冗長，需要考慮對物料、工具、人力、資金等上下游不同資源的組織，企業之間還存在多方利益的博弈，商業信息的機密性與數量級均不在同一層次。傳統中心化設計的互聯網技術重在連接人，而對實物資產連接不足，算力也無法承載巨大的工業信息流。
如今物聯網、云計算和區塊鏈技術突破了這一障礙，在提供基于多方共識的完整加密信任機制之余，以分布式計算方式加強了海量信息的處理功能。伴隨區塊鏈、云計算、物聯網等技術的廣泛應用，制造業企業上鏈形成網狀拓撲結構，實現供需的精準調度與匹配，將逐漸成為主流模式。
綜合考慮服務業成功經驗以及制造業自身特點，我們認為，制造業數字基礎設施的建設需要把握兩個重點。第一是暢通大類行業渠道，由于制造業各行業特性突出，組織生產具有專業性，相較于互聯網平臺的全面滲透，制造業的資源整合更適宜在行業大類內部鋪開，通過對接產業鏈各環節的企業，為資源共享提供開放安全的場所。
第二則是算法優化資源配置。制造業海量數據(603138,股吧)亟待利用，類似于共享打車平臺運用算法預測實現智能派單，先進的數據分析能夠助力企業降費提效，以盡可能低的交易成本實現最優撮合。由騰訊與紅杉領投的智布互聯為我們展現出紡織業數字化的雛形，它利用SaaS云和物聯網整合上下游的紡織業工廠，組織系統內的工廠跨廠協同完成面料的生產與制作，旨在實現“所有聯盟工廠永不停工”的資源配置最優愿景。
展望未來，數字化逐步向制造業滲透，也終將從根本上改變上下游的直線型市場形態，轉而形成分布式協作的智能生產網絡。以技術和算法實現自治的新型經濟模式也將解放企業管理者的雙手，發展重心由生產流程的管理轉移至數字化產品全生命周期的開發。
�。ǔ虒嵪倒ゃy國際首席經濟學家、董事總經理，高欣弘系工銀國際宏觀經濟分析師）
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