[ 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。 ]

  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”。

  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(603138,股吧)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。

  （程实系工银国际首席经济学家、董事总经理，高欣弘系工银国际宏观经济分析师）

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