数据经济助力山东制造业产业升级发展研究

　　【摘要】中国数字经济的政策红利正全面绽放，将成为我国经济成长的主要推动力。随着山东省发展成为中国工业强省，通过与新一代信息技术和工业的深入融合，建立数字经济发展的良性竞争体系，已成为山东省利用数字经济助力全省制造业转型升级的要任务。因此，深入研究数据经济对山东省制造业的影响具有重要的理论意义和现实意义。

　　一、数据经济相关理论与理论基础

　　(一)数字经济的相关研究

　　1.数字经济的定义

　　“数字经济”是由世界著名的新市场经济家和商务战略名师唐塔斯考特(Tapscott Don)于1996年在《数字经济时代》中提出的。1999年，BRent R. Moulton和R Kling & R Lamb认为，数字经济的蓬勃发展离不开计算机技术的发展，而计算机技术又是数字经济蓬勃发展的坚实基础。尽管中国数字经济发展的起步相对较晚，发展水准也远远低于发达国家，但在近几年却已做出了相当的成就。姜奇平(1998)编译的《浮现中的数字经济社会》打开了中国对数字经济研究的大门。王俊岭等(2001)则指出，数字经济是互联网经济，是信息经济，它和我们日常生活息息密切相关。数字经济是由于互联网信息技术快速发展而形成的，是未来国民经济发展趋势的主要反映。中国当前普遍接受的数据经济概念，源于2016年9月由二十国集团首脑在杭州峰会上正式批准的《二十国集团数据经济社会开发与合作倡议》，即数据经济是指以应用先进的技术与信息为重要经济产出要素，以现代的信息网络为主要载体，以现代信息网络技术的高效应用，成为社会效益提高和经济结构优化的主要驱动力的一系列社会经济活动。

　　2.数字经济包括数字产业化与产业数字化

　　数字产业化指信息技术行业的发展，主要涉及电子信息工业、应用软件与信息技术服务型行业、消息通信业等数字关联行业；

　　产业数字化指以新型信息数据为基础，对中国传统产业以及产业链上下游全部要素的生产数字化改革，并进行与现代信息技术的深入融合，以达到赋值、增能的效果。

　　3.数字经济呈现三个重要特征

　　信息化引领，指计算机技术深入渗透各个产业，促使其数字化并积聚巨大的数据资源，从而可以借助此平台进行数据共享与聚合；同时通过发掘数据、提炼知识和凝练智能，让整个产业变得越来越智能，越来越便捷。

　　开放化整合，利用信息的公开、共享和传递，鼓励企业内部各机构之间、价值链中各公司之间，或者跨越价值链跨行业的各种机构之间进行广泛合作与跨领域整合，进行价值链的调整和重构。

　　泛在化普惠，通过无处不在的公共信息基础设施、按需求服务的云模式，以及通过各类贸易、金融等信息服务平台，大大降低了用户参加经济及社会活动的门槛，促进了数字经济社会中实现人们积极参与、合作共享的信息普惠格局。

　　(二)数字经济的指标测度研究

　　国家经济的发展与数字经济的迅速发展深入融合，因此评估数字经济的影响对掌握整个世界经济趋势非常关键(BEA，2018)。目前全球学术界专家公认的对数字经济的测度方法有两种：一是直接法。即在所界定范围之内，直接计算并预测出在特定范围内数字经济的具体规模体量(DEBA，2018；国家消息通信研究院，2018)；二是比较法。即采用几个维度的指标体系，对世界各个区域间的数值经济发展状况加以对比，得出数字经济整体或具体领域经济发展的相应状况(OECD，2017；ITU，2015等)。

　　1.国际数字经济相关指标

　　欧洲关于数据经济的调查研究。2014年发表的《欧盟数字经济与社会报告》，提出了数字经济发展的合成指标，该指标由欧洲成员国按照世界宽带连接接入、人力资本、网络应用、数据科技运用以及数字化服务水平等五个重点领域的31个二级指数测算确定。该指标不仅具有较高的科学性与延续性，而且充分考虑数据发展对全球发展的深远影响。

　　美国相关专家对数据经济发展的研究。2016年，美国政府商务部就数据经济问题发表了《数据经济发展委员会第一份报告》，并在第一份报告中给出了评价数据经济发展的四方面指标：一是各个国民经济行业的互联网数字化水平，如公司、产业和住宅等；二是在经济社会活动和生产中数字化作用的影响，如搜索效率、消费者剩余能力以及供应链效率等；三是对实际GDP和生产力等重要经济指标的综合影响；四是全面监控新产生的经济数字化区域。在研究报告中，第一次预测出了国家数字经济的发展规模。

　　2.国内数字经济相关指标

　　2017年7月，中国信息通信研究院发表《中国数字经济发展白皮书(2017)》。该白皮书对数字经济的测度使用的方法是直接法，并通过该方法对我国数字经济运行的数量做出了估计。这一指标比其他数字经济的测算指标的主要好处就是，充分考虑了数字经济发展所需要的必要条件、数字产业化、产业数字化，以及数字经济发展对宏观经济与社会带来的深远影响。同时，选择了很多带有国家特点、时代特色的技术指标，是一种比较大而全面的经济指标。不过，其缺陷主要是理论框架还不够清晰完整，技术指标间的逻辑关系和依据还不是很清晰。该方法部分技术指标也是当下的研究热点。

　　二、山东省数字经济发展现状

　　山东省工业和信息化厅颁布的《山东省“十四五”大数据产业发展规划》提出，到2025年，大数据技术的开发将形成为山东数字经济的必经之路，互联网行业生产总值将超过三千亿元，经营数据处理相关商品和业务的互联网企业将达到三千余家。

　　根据《数字变革创新2022年行动计划》，今年将是该省数字经济社会发展重要突破一年，要在供给侧抓好数字经营核心产业培植，在需求侧抓好数字信息技术推广应用。利用大数据、云计算技术、人工智能等赋能传统信息化企业，培植新型的信息化产业，再利用新型技术企业为传统经济发展赋能，进一步实现信息技术和实体经济的深度融合，尤其是推进信息产业转型升级和高质量发展，让数字经济变成支持山东经济发展的主要驱动引擎。

　　三、山东省制造业发展现状

　　山东省是制造业大省，在长期发展中积淀了丰富的工业基础，同时又面临着制造业全面转型升级。制造业的转型升级将成为经济发展新优势的艰巨任务。在产业类别层次上，山东省目前共有41个产业大类，207个制造业大类中山东省有197个，666个制造业大小型类中山东省有526个，已成为我国制造业类别较为完整、经济基础较为雄厚、生产结构较为完整、服务配套功能较为齐全的地区之一。从总量、速度和占比层次上，在“十三五”时期，山东规模以上制造业增加值将持续上升，2020年规模以上制造业增加值增速将为百分之五点零，超过全国平均2.2个百分点；总额达23111亿元，列全国第3位；工业全部产业增加值占生产总值的比例为31.6%，其中，制造业增加值占比为27.2%，超过了全国的1个百分点。

　　四、由数字经济推动的工业转型与提升路径

　　山东制造业数字化建设，是山东制造业发展升级的必然需求。推动制造业转型升级，依赖于数字信息技术和传统工业的深度结合和创新。

　　数字信息技术经过了初期探索性的发展并正在逐渐完善。但是在具体数字信息技术应用层面，我国互联网数字化升级转变仍存在“不会转、不能转、不敢转”的问题。以制造业互联网技术平台为例。它不是将网络技术简单结合于企业生产的各生产环节上，还包含了融入数据信息流、打通组织管理工作和信息技术间壁垒等，如数据信息编码全产业链条、融合组织制度管理、保障企业数据安全等。而制造业网络数字化变革，一方面使简化、机械的人工劳动者在制造环节中被机械代替(如装配工序流水线上的机械手)，或复杂问题生产环节被人工智能代替(如大数据分析运算、数据分析、机器学习等)；另一方面，也导致了现有劳动力供给失衡，即缺少高层次编程能力并具备相应行业经历的工程师，及数字经济建设中所需要的大量数字技术人才。由数字经济所促进的制造业转型升级离不开这三点：一是推进互联网创新进程，更好借助数字经济技术，提升制造业的数字化、智能化，延长制造业企业的生命周期，提升制造业的经济价值；二是借助数据资源，打通制造业产业链上下游需求之路；三是融合新型数字技术，推动高新技术的实际应用，运用数字化优势，提高制造业企业个性化和精准化的产品和服务，实现制造业产品价值升值。

　　五、提升山东制造业数字化水平的政策建议

　　随着中国制造业步入提质经济增效“快步走”的新时期，抓牢工业发展牛鼻子才是中国建设制造业大国的最终出路。数字经济助力山东省制造业的升级发展是长远过程，仍需要相关政府扶持。根据当前山东省技术创新存在的问题以及数字经济赋能制造业的实践基础和途径，我们给出以下对策意见：

　　第一，实现新数据经济的驱动下制造业整体模式的赋能，不仅仅是从生产机制和产品层面上出发，更需要从深度重建新制造业价值观。制造业模式必须历经从传统作坊生产和标准化产品定制方式，向产用结合方式的转化。抓住新数据经济契机，更应关注以企业价值共创逻辑为代表的新型制造业价值观转型。新数据经济背景下，企业与客户之间的良性交互、制造流程与生产过程间的界限与场景的模糊，都是制造业价值跃迁的外在体现。值得注意的是，山东乃至中国当前正是处在数字经济背景下的制造业模式转换探索期，根据山东制造业基本发展现状和当前的发展条件，优先建立适应山东数字经济自身发展规律的新制造业模式和制造价值观，对于进一步激活山东数字经济潜力以及制造业发展战略系统的建设，不可或缺。

　　第二，强化制造业管理和政策措施出台部门之间协调配合，共同凝练和关注数字经济面临的重大问题，以避免产业政策碎片化。一方面，以“监管+服务”的目标制订产业政策，激活数字经济活力；另一方面，在政策实施过程中建立适时回应、动态调节的管理机制。

　　第三，建立人才培养的平台，吸纳海内外高级大数据技术人员和互联网专业科技、工程实践类人员，形成一流制造业高端人才队伍。完善教育培养体系，形成涵盖基础教育、职业学校和普通高等学校的完整培养系统；在对制造企业绩效考核中增加数字化制造项目得分，并鼓励对在岗的工业技术人员加强数字技术培训，以提高人才队伍的信息技能水平；同时加大对全球工业技术尖端人才的吸纳，并重视对科研成果产权保护，以实现人才培养的正向能动作用。