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楼主: YJeeny

大数据时代的异质性需求、网络化供给与新型工业化

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 楼主| 发表于 2017-7-11 16:00:13 | 显示全部楼层
四、大数据时代的新型工业化战略调整

当前,中国的工业化发展进入中后期,以信息化带动工业化、以工业化促进信息化是新型工业化的重要特征。随着信息科技的迅猛发展,用信息技术改造传统工业,实现工业产业结构的高级化和合理化,提高工业产业内部的信息化、高级化和现代化水平,成为中国新型工业化跨越式发展的战略路向[ 30]。因此,大数据时代,以信息化与工业化深度融合为主要特征的新型工业化,为中国由“工业大国”向“工业强国”跨越提供了重要的战略机遇。

信息科技变革在提升新型工业化水平的同时,也在深刻重构着人与人、人与组织、组织与组织之间的生产关系,这在很大程度上体现为消费需求异质化与生产组织方式网络化。因而,新型工业化发展战略在推进过程中,有必要作出相应调整,开发基于大数据的可循环产业链等,在创造新兴产业发展机会的同时,使生产关系更好地适应先进生产力发展,从而实现新型工业化的可持续发展。具体来说,大数据时代的新型工业化发展战略调整主要包括以下几个方面:

首先,发展方式战略调整。传统工业化是浪费资源、污染环境的粗放式发展方式,这种先污染、后治理的发展模式不可持续,其核心是没有处理好工业化与人口、资源、环境之间的关系。因此,大数据时代的新型工业化要转向注重质量的内涵式发展。一方面网络化生产组织通过大规模定制,个性化、智能化制造,提高资源利用效率,使市场需求与供给更趋均衡,很大程度上抑制了产能过剩;另一方面,利用信息化提高工业企业技术含量,提升企业绿色制造标准和生产信息公开水平,通过互联网将生产过程可公开的信息和数据及时反馈给社会公众,政府利用大数据对企业环境治理绩效进行实时监管,在提升企业经济效益、降低资源能耗、减少环境污染的同时,实现工业向绿色化和精益化的可持续发展方向转型。

其次,产业升级战略调整。中国传统工业的国际分工主要停留在“组装和搭配”等低价值链环节,工业产品多而不精、产业大而不强,缺乏竞争力主要体现在缺乏高技术产业。大数据时代,加快中国制造业转型升级,应注重从供给角度加强国家级工程数据库和信息基础设施建设等公共服务平台的构建,以此助推“互联网+中国制造”的深度融合。目前,工业大数据的计算、处理及应用能力已经成为决定未来高技术制造业竞争力的战略性资产,战略性新兴信息产业的落后,意味着传统工业将失去转型升级的战略制高点。因此,应当推进大数据资源整合,强化高效能计算中心、云基地实验室,特别是大数据发展所需的基础设施建设,同时注重其商业价值开发与公共服务应用。此外,战略性新兴信息产业为我国工业现代化提供基础的技术支撑,而工业现代化又为前者的工程化和产业化提供了物质保障,因而需要特别注重以互联网、大数据、云计算等战略性新兴信息产业与现代制造业相互融合,互促发展,真正实现“中国制造”向“中国智造”的协同转型。

再次,创新驱动战略调整。在资源消耗加大、劳动力成本上升、环境承载力下降等红利消失的背景下,由要素红利驱动的传统工业化难以为继。因此,大数据时代的新型工业化应转向协同创新驱动,而协同创新驱动主要依赖于三个层面:一是微观层面,包括技术创新由单纯的模仿创新转向自主创新;通过加强企业以信息感知、传输、处理在内的产品创新、以数据驱动制造为主的工艺创新和以数据服务决策为主的管理创新等,提升工业企业核心竞争力。二是中观层面,组织创新由无序创新转向以构建智慧型生产网络为主的有序创新转变;社会资本培育创新由松散型、有边界、小规模培育模式转向网络型、无边界和全球化的培育模式。三是宏观层面,体制创新由政府主导资源配置向以市场配置资源转变;产业创新转向信息产业与现代制造业深度融合;人力资本培育创新转向学校、企业、科研院所协同培育等。

最后,国际竞争战略调整。一是强化信息化与工业化深度融合,但不应局限于单纯制造技术上的突破,而应注重从单个竞争优势转向综合竞争优势,如结合大数据和互联网资源,发展智能化制造、网络化制造、精细化制造等。二是在工业企业中,重视数量众多的中小企业发展,通过技术扩散和知识外溢,大数据思维将企业竞争力转换为产业竞争力。三是注重新兴产业、科学研究与资本市场合作形成的协同效应,推动大数据在制造业的应用和推广,形成中国工业新的国际竞争优势。四是大数据的处理和应用是精细制造、智能制造等的最基础的能力,是未来国家工业竞争力的重要标志,因此要注重国家级工程数据库等战略基础设施建设,以开放、共享的理念推进大数据公共服务,同时高度重视数据科学领域的人力资本提升,为中国新型工业化的跨越式发展奠定坚实基础。

 楼主| 发表于 2017-7-11 16:02:00 | 显示全部楼层
原文载于《经济学家》,2015年第8期。

大数据时代的异质性需求_网络化供给与新型工业化_张亚斌.pdf

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