摘要：中国产业数字化发展的技术范式主要有工业互联网、产业互联网、智能制造等，但这些范式普遍是愿景性的，认为推动传统企业的数字化转型能够促进数字经济持续繁荣。企业数字化转型是实现数字技术与实体经济深度融合的纽带，转型的关键在于以实践和问题为导向，加强数字技术在传统企业中的应用，不断提升企业的数字化水平，推动产业数字化发展。强调企业要实现数字化转型，在产业层面，需要加强跨区域、跨行业的数字化共享基础设施建设，强化关键技术支撑，打造重点转型模式；在企业层面，需要探索“数字化—生态化—协同化”演化路径，以及确立从点到面、逐步推进的转型路线图；进而从构建有高度的数字化战略，选择具体的业务切入口，探索建设数字化平台等方面提出具体措施。
关键词：数字经济；产业数字化；数字化转型；工业互联网；企业发展
基金项目：中国社会科学院登峰战略优势学科项目（企业管理）
我国数字经济正在快速发展[1-3]，其中，数字产业化发展态势良好，产业数字化则相对落后。相对于数字原生企业，传统企业的数字化转型步履维艰。传统企业是实体经济的重要组成，实现数字化转型能够促进数字经济的持续繁荣。数字化转型是通过深化数字技术与价值链环节的全面融合，不断释放数字技术对企业和经济发展的放大、叠加、倍增作用（吕铁，2019）[4]。如果说数字产业化是“低垂之果”，那么产业数字化就是“枝头之果”，当数字经济领域中那些容易攫取的创新成果已经被采摘干净，传统企业的数字化转型就成为亟待攻克的难题。新一轮科技革命不仅为我国企业数字化转型提供了机会窗口，庞大的用户规模为也我国数字经济发展创造出广阔市场，而且全方位的政策扶持为数字经济发展营造了良好环境。我国一些企业在数字化变革实践方面已经做出了不少努力，但是实际转型效果却评价不一（杨德明和刘泳文，2018）[5]。当前，我国促进产业数字化的技术范式有工业互联网、产业互联网、智能制造等，但现有范式更多是学界所提出的愿景性发展思路和目标，现实却是企业接受度不高，企业数字化转型的失败率甚至超过70%（萨尔德哈，2020）[6]。很多学者提出，推动产业数字化的关键在于推动数字技术与实体经济深度融合（赵剑波，2020；戚聿东和褚席，2021）[7-8]，但却缺乏必要的手段和具有操作性的措施。传统企业如何实现数字化转型并重塑竞争优势，是学界和业界需要解答的问题。本文认为，一方面，我国要围绕企业转型实践和实际问题，加强区域性、跨行业数字化共享基础设施建设，满足传统企业尤其中小企业的数字化转型需求；另一方面，传统企业需要尽早树立数字化转型意识，自主选择数字化转型方式，走出一条渐进式、具有演化特征的转型路线。
一、数字化转型的内在机理
学界现有研究已经明确了数字经济的内涵（丁玉龙，2021；马建堂，2018；荆文君和孙宝文，2019；张于喆，2018）[9-12]，推进产业数字化或数字化转型，传统企业可以实现降本提效，并增加价值增长点（张鹏，2021；Amit and Zott，2001；赵剑波和杨丹辉，2019）[13-15]。
（一）改变价值创造方式
企业可以通过数字化转型创造新的价值增长点。学界现有研究非常重视数字经济的技术属性，探讨技术进步对价值创造的贡献。何帆和刘红霞（2019）认为，数字化转型要求推动数字技术与实体企业深度融合，形成以数据为驱动要素的新经济形态[16]。数字化企业的本质是以“数据”为生产要素，将数据收集和处理作为核心竞争力（戚聿东和蔡呈伟，2019）[17]。从价值创造源泉和转移路径来看，数字经济使得价值创造外源化和多向化（裴长洪，2018）[1]。当消费者越来越注重个性化体验，传统企业内部、单向的价值创造模式难以满足日益变化的个性化需求。在以用户价值为主导的商业逻辑下，用户与企业共同创造价值（谢康，2020）[18]。李晓华（2019）认为，数字经济呈现出四个特征，即颠覆性变革不断涌现，平台经济与超速成长，网络效应与“赢家通吃”，以及“蒲公英效应”与生态竞争[3]。也就是说，传统企业通过数字化转型可以得到“赋能”，从而做到“有中出新”，不断拓展价值创造能力，并且通过新技术的应用，企业的技术水平获得提升、产品功能更加丰富、生产工艺更加优化，市场销量不断扩大（何帆和刘红霞，2019）[16]。王喜文（2015）提出了以内置软件和附带解决方案为特征的软性制造模式，使得价值创造的载体从“物理”向“信息”发展，对象从“群体”向“个体”发展[19]。数字化转型使得企业能够集成、共享和利用多种资源，形成基于网络和数据驱动的新型生产模式（王伟玲和王晶，2019；邓洲，2019）[20-21]。
学界还有一些研究认为，数字化转型能够带来管理模式的变革。戚聿东和肖旭（2020）认为，数字技术推动组织结构、生产模式、用工模式等发生颠覆性变化[22]。魏江（2021）认为，数据要素具有非竞争性、使能性、生产消费统一性，从而带来生产主体、组织方式、生产过程、生产关系的变革[23]。数字技术推动组织结构呈现出中心化、去中介化特征，相对于传统的科层组织，基于数字化能力的企业组织更加具有灵活性，通过“大平台+小组织”的形式，实现以用户需求为中心，加速资源的整合与交互，不断创造新的价值。无论社群经济还是平台经济，都是充分利用这种分布式组织的灵敏性，加强对于市场需求的理解。戚聿东和肖旭（2020）也认为，企业通过加强碎片化价值的整合能力，丰富了价值供给的形式[22]。
（二）助力企业降本增效
企业数字化能力的加强不仅有利于提高资源配置效率，还可以推动技术创新。数字技术的渗透、数据要素的互联互通，不断加速数字技术的扩散与突破性创新的涌现，推动前沿技术与产业链价值链的深度融合（戚聿东和蔡呈伟，2019）[17]。丁玉龙（2021）认为，在协同效应、渗透效应、网络效应的作用下，数字技术能够提高企业的生产、运营和资源配置效率，并促进产业之间的跨界融合[9]。数字经济为生产效率的提升、新产品的创造、商业模式的创新，为实体经济发展提供了新动能。创新体系呈现出网络化、开放化、协同化特征（戚聿东和褚席，2021）[7]。因此，刘洋等（2020）把数字创新分成组织过程视角下的数字创新，管理过程视角下的数字创新，平台视角下的数字创新研究等四大种类，并将其视作一种破坏性创新[24]。
数字化转型有助于企业降低经营成本，提高生产效率。数字经济形态是规模经济和范围经济两种不同范畴效应的融合（裴长洪，2018）[1]。数字经济降低了企业的搜索成本、运输成本、交易成本等，极大提高了社会生产率。魏江等（2021）认为，在现实实践中，企业从物资采购、产品研发到人力资源管理，很多价值链环节都采用了数字化技术。在供给侧，企业可以利用数字技术降低生产成本和交易成本、提高生产效率、实现规模经济；在需求侧，可以创造新的用户需求，为客户提供定制化、个性化服务及实现用户价值共创[23]。数字化转型能够帮助企业构建供需匹配机制，降低交易成本，提供精准的个性服务（杨德明和毕建琴，2019）[25]。
因此，数字化转型对传统企业的影响是全面、系统的，不但改变了企业的规模、边界与层级，赋予企业新的生产组织方式，更加重要的是，能够利用新的生产要素，重构新的制造模式和组织方式，助力企业降本增效，实现新的价值创造范式。
二、数字化转型的主要范式
数字技术向传统产业渗透，可推动传统产业的数字化、网络化、智能化，进而衍生出诸多新模式新业态。因而，产业数字化是我国数字经济持续、健康、创新发展的关键动力。
（一）四种主流范式
当前，我国推进产业数字化的技术范式主要有工业互联网、产业互联网、智能制造等。本文通过对于这几个范式的综述，发现其普遍缺乏对企业实践与转型难题的关注与理解。
1.工业互联网
工业互联网是制造业企业实现数字化转型的重要范式（张伯旭，2016；罗文，2014）[26-27]。源自德国工业4.0和美国工业互联网，我国工业互联网的相关概念和内涵也在不断发展成熟，王喜文（2015）认为，工业互联网由智能设备、智能系统、智能决策三大要素构成[19]。王晨等（2017）提出，工业互联网架构包括平台的基础设施服务（IaaS）、工业平台服务（PaaS），以及工业软件服务（SaaS）[28]。当前，虽然工业互联网平台正逐渐成为产业数字化发展的聚焦点和关键动力，但在实践中仍处于探索建设阶段。
工业互联网建设对企业数字化转型的意义重大。德国工业4.0在理念上强调制造业在经济发展中的本体地位。工业互联网助力制造业产业链各个环节提升效率，彻底改变了传统产业的商业模式。工业互联网平台推动着生产方式向数字化、网络化、智能化转型，也带来了基于智能制造和工业大数据的商业模式创新。中国有着全球最大的制造规模，最旺盛的市场需求和最完备的互联网生态，将先进的数字技术加快融入传统制造领域，能够带动传统企业实现转型升级（周剑和肖琳琳，2019）[29]；同时，通过数字技术提升制造业生产效率，实现制造业的数字化网络化智能化是工业互联网最终要实现的目标。
2.产业互联网
腾讯等一些互联网企业提出了“产业互联网”的观点。我国消费互联网企业的数字化水平领先世界，尤其是随着数字经济的发展，一些传统企业开始采用互联网等技术改进业务流程。整体而言相对于德国的先进制造优势、美国的互联网创新优势，中国企业完全有可能把这两者结合起来。腾讯研究院提出，产业互联网发展模式必将不同于消费互联网，但协助传统企业进行数字化转型的模式还在探索之中（腾讯研究院，2019）[30]。
目前，国内外学术界、产业界关于“产业互联网”这一概念的定义还未明确统一。有学者认为，“产业互联网”更多是新闻、政策性质的，尚无统一定义（余菲菲和高霞，2018）[31]。任兴洲（2015）认为，产业互联网相对于消费互联网，是以生产者为用户对象的概念[32]。谭清美（2016）则表示产业互联网有智能化、网络化、全球化、价值性、功能性和效用性等特征[33]。腾讯研究院（2019）提出，产业互联网将从人与人的连接扩展到了不同企业间、企业内部的连接[30]。陈春春（2018）认为，产业互联网对产业链和价值链进行了重塑和改造[34]。中国电子信息产业发展研究院（2020）认为，产业互联网使传统产业能够借力数字技术，从供应链各环节切入，以网络平台模式对信息、资源和资金进行整合[35]。产业互联网是以数据为核心要素的智能生产和服务网络体系（李晓华，2019）[3]。相对而言，产业互联网的支撑技术更广泛，不仅包括传统互联网，也包括云大物智移等新一代数字技术；并以实现万物互联为基础，利用大数据、人工智能等新一代数字技术进行分析、决策、优化，从而使产业发生深层次的改变。虽然定义各有不同，但这些范式的本质有共同性。本文认为，产业互联网等表述只是从不同的视角观察数字技术与实体经济融合发展的技术范式，结合国内外学者对产业互联网的研究，可以说，数字技术与实体经济融合发展的实质就是将云计算、大数据、人工智能等数字技术应用于各种产业场景，重塑产业链、价值链甚至价值网络，在数字技术赋能下提高产业效率。
3.智能制造
中国工程院提出了智能制造的发展范式。智能制造是以新一代人工智能为通用目的技术，打造以深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等为新特征的制造模式。中国工程院认为，可以从技术范式、价值形态、生产组织三个维度构建智能制造体系；三个范式既递进升级，又相互交叉融合（国家制造强国建设战略咨询委员会，2016）[36]。技术范式维度包括数字化、网络化、智能化三个基本范式；价值形态维度主要包括产品、制造和服务等三个方面，体现了价值创造领域的拓展；生产组织维度主要包括智能工厂、智能企业和智能生态三个层次。与工业互联网和产业互联网的观点类似，智能制造也强调利用数字技术改善企业的价值创造、生产运营、管理流程等，对传统制造模式产生了颠覆性影响（周济，2015；吕铁和韩娜，2015）[37-38]。
智能制造的基础设施是“工业智联网”，其近似于工业互联网的概念。工业智联网驱动智能制造——提供智能产品、智能生产、智能服务（吕文晶等，2019）[39]。基于智能制造范式，工厂内实现“信息物理系统”，工厂间实现“互联制造”，工厂外实现“数据制造”（王喜文，2015）[19]。由工业智联网连接起若干企业智能制造及社会价值链条，使得智能产品、智能制造过程、智能服务等各产业链环节的企业可以实现信息共享、系统集成与资源优化配置（周济，2015）[37]。吕铁和韩娜（2015）在总结智能制造的本质特征和发展趋势的基础上，认为智能制造代表着未来我国先进制造发展的主要范式和方向。[38]。
4.反向制造
反向制造，也称用户直连制造，即C2M模式（Customer to Manufacturer）。刘晓辉和任群罗（2021）认为，C2M模式可以基于数字技术实现按需生产，实现供需精准匹配[40]。C2M模式将生产者和消费者直接对接，采用订单式营销方式，迎合消费者的个性诉求，实现产品零库存。这种模式是大型数字化平台和中小企业合作的产物，大型互联网企业具有强大的数字能力，中小企业则缺少相关资源，包括软硬件设备不足，以及专业人员缺失。中小制造企业可以直接入驻大型平台，在电商等平台的支撑下，实现供与需、产与销的精准匹配。拼多多等平台都是C2M模式的代表，以主打低价高质产品为特点，平台上聚集了全国大部分的产业带工厂，把个性化定制的产品提供给消费者。因此，网络化的中小企业产业集群是C2M模式塑造出的产业带新形态（张卫华和梁运文，2017）[41]。
基于C2M模式构建数字化的虚拟集群，需要发挥龙头企业、网络平台等为中小企业所依赖的核心平台或枢纽作用（王如玉等，2018）[42]。例如，电商平台可以帮助中小企业获得需求数据，决定生产的产品种类和生产数量（戚聿东和蔡呈伟，2019）[17]。与传统制造产业相比，C2M模式能够去除中间环节，精准匹配供需，众多中小企业围绕平台而开展紧密合作，形成虚拟聚集（刘晓辉和任群罗，2021）[40]。C2M模式的核心是利用平台电商的数字技术能力，使得中小企业通过平台赋能，实现数字化转型。
综上所述，虽然这四种范式的侧重点有所不同，但都是为了抓住新一轮科技革命和产业变革机遇，不断利用数字技术提升生产效率，探索面向未来的数字化发展新模式。
（二）现有转型难题
企业数字化转型是实现数字技术与实体经济深度融合的纽带。数字化转型的目标是提升传统企业的生产效率，现有的几种技术范式可能存在定位不明确，发展方向不清晰，以及缺乏操作性等问题。
1.在企业层面，应找到更加有效的转型措施
企业需要更具体、更具有操作性的数字化转型措施。学界现有研究普遍认为，数字技术能够提升传统产业的生产效率，因此要发挥数字技术的“赋能”与“渗透”作用。工业4.0的相关研究也提出要建设智能工厂，以数字技术实现端到端价值链的管理。这些出发点是正确的，也得到了普遍的认可，但是具体方法和手段缺乏可行性。一些对策经常也是老生常谈，无非就是加强顶层设计，或者补足技术短板。例如，关键零部件受制于人、高端市场面临外资围困、对软件系统重视不足等判断，这可能是整个中国制造业所面临的难题。当前，数字化能力建设还未成为我国企业发展战略，多数企业还未就数字化转型形成系统认知；企业普遍缺乏清晰的转型路线图，做法较为片面而缺乏系统性（吕铁，2019）[4]；很多企业不知道如何利用数据资产，挖掘数据价值，尤其是中小企业的数字化水平较低，受限于人力、资金约束，多数企业普遍“心有余而力不足”。
企业面对数字化转型束手无策的根本原因在于，没有从问题导向入手，从企业需求出发推动数字化转型。从企业实践看，企业作为市场和创新主体，有转型意愿但能力严重不足。一方面，业务和设备数字化水平不高，造成数据采集难度较大；另一方面，缺少方法、技术和人才，数据分析和挖掘能力不足。因此，单一业务的数字化可能是企业数字化转型的第一步。对企业来讲，不管是生产制造环节，还是内部管理环节，首先任务是要找准一个突破口，从单点到全面，实现业务的数字化转型；由此能够消除中小企业对数字化转型的怀疑或观望态度，特别是对前期高昂投资和后续不确定经济回报的疑虑；至于企业的网络化和智能化，则是实现数字化转型之后的进一步提升，最终才能形成成熟的数字化发展模式。
2.在行业层面，应满足中小企业的转型需求
我国工业互联网平台发展也存在一些问题有待解决（刘艳红等，2020）[43]。郭朝先（2019）认为，在新一轮科技革命的推动下，将诞生一批制造与服务融合的平台，平台企业将主导产业生态系统[44]。但是，支撑工业互联网平台的大数据系统与数据建模和分析技术仍面临较大挑战（王晨等，2018）[28]。工业互联网平台的具体功能和商业模式还不健全，至少到目前为止，很多平台都是示范性的，或者说是展示性的，目前来看还比较初级，无论企业还是学界都过分夸大了这些平台的功能和能力。例如通用电气将其工业互联网平台业务做出了调整，西门子工业互联网平台也是主要面向自己的客户，国内的一些平台更是缺乏核心价值创造能力，中小企业对工业互联网的接受和吸收程度仍然不高。
大部分的工业互联网平台都是大企业主导的，尤其是基础设施服务（IaaS）平台，寡头垄断的特征尤为明显（周剑和肖琳琳，2019）[29]。工业云平台（PaaS）处于起步阶段，市场体系尚未建立，工业软件服务（SaaS）还需要在技术和商业模式等方面与实体经济加强融合。越来越多的企业力图成为平台型组织，或通过获得某个平台的领导地位从而确保相应权力和收益。由于中小企业缺乏公共基础平台，有可能沦为大企业的附庸。一般认为，未来只有平台型企业和附属企业两种企业，那么依附于工业互联网平台的中小制造业企业将失去数据的主导权和所有权。工业互联网等范式更多应承担数字基础设施的功能，单一中小企业没有能力实施这些方案。此外，智能制造、工业互联网的实施究竟能够给企业带来什么，能够给消费者带来什么价值?实施智能化改造，建设工业互联网等都需要大量的投资，中小制造业企业本来利润微薄，无力进行数字化投资，也难以吸引到优秀的人才。这些方面的问题都是广大中小制造企业的担忧所在。尤其是无论那种技术范式，平台企业在经营模式上均具有较大话语权，中小企业作为平台的参与者，其基本利益可能难以得到保障。
我国要推动产业数字化发展，重点应突出工业互联网平台的公共属性和基础设施定位。虽然建设工业互联网企业级平台也是中国制造业转型升级的主要方向，但平台应尤其重视为广大中小企业提供公共服务，以保障中小企业的参与，以共赢的场景消除中小企业疑虑；同时，通过成功的案例能够让中小企业看到实际的成本收益情况，以及对生产组织、商业模式、信息安全等方面的重要价值，用事实和数据来引导中小企业开展相关工作。
3.在宏观层面，应提升产业数字化的发展水平
产业数字化是当前数字经济发展的重点。本文并不认为数字经济是一种继农业经济和工业经济之后更高级的经济形态。伴随着数字产业化的繁荣发展，数字技术一定要助力提升实体经济的效率。我国数字产业化的快速发展不能对实体经济产生替代和挤出效应，在服务业GDP占比逐步提升的情况下，还要尽力避免产业空心化风险；但是，现有的四种数字化转型范式与实体经济之间还未形成成熟的融合模式，从而真正带动产业数字化发展。
当前，全球经济增长乏力的原因在于创新不足，在互联网经济繁荣之后，经济发展缺乏新的增长点。造成这一困境的原因可能是创新方向出现问题，而问题恰恰是因数字经济繁荣发展所带来的。正如人们普遍认为，数字经济要从消费互联网向产业互联网演化，但是无论从网络架构、利益主体、应用场景、竞争格局等方面来看，产业互联网远比消费互联网复杂的多，甚至完全不同。德国工业4.0提出已有10年时间，我国工业互联网的概念提出也差不多有10年时间，它们在现实中应该是什么样子?如何带动制造业等实体产业发展?学者和业界并未达成一致，很多概念更多像是一个“科研议程”，真正具备工业互联网特征的具体案例和实施方法还非常有限（郑春荣，2018）[45]。
无论产业互联网、智能制造，还是反向定制模式，都不同程度地受到德国工业4.0和美国工业互联网的影响，它们究竟是不是全球领先的数字化转型范式呢?回答这一问题远比强调数字经济的GDP占比有多高要重要的多。当前，面对各种概念层出不穷的现象，有学者甚至认为工业4.0与工信部推行的两化融合并无本质区别[19]。所以，概念并不重要，重点在于如何利用数字技术提升传统产业的效率，而谈到效率，这些所谓的技术范式与企业实践的融合又存在不足，更多是思想、方向与范式上的描述，对如何突破技术和管理障碍从而成功向数字化转型，以及转型的具体路径都还没有展开深入的讨论和研究。因此，本文认为，推动产业数字化的重点就在于从企业实践和具体需求的角度看待数字化转型，形成更具体、更有操作性的转型路线图。
三、数字化转型的关键举措
目前，我国尚未有传统企业数字化转型形成的成熟范式。数字原生企业试图改造传统产业，但是“渗透”和“赋能”速度缓慢。本文认为，针对当前我国产业数字化实践面临的问题，在产业层面，应完善数字化转型基础设施建设；在企业层面，应明确转型演化趋势，以及确立具体路线等方面推进数字化转型。
（一）加强基础能力建设
我国除了建设数字技术公共基础设施，以及鼓励大型企业构建工业互联网平台外，在促进中小企业数字化转型方面，可以从构建区域工业互联网平台、加强“云”基础设施建设、夯实工业智能和数字中台等关键技术，以及推广数字工厂和反向制造模式等方面入手。
1.建设共享基础设施
目前，我国的普遍做法是，以制造业龙头企业、信息服务领军企业、互联网平台企业为主导，构建工业互联网平台或数字平台，共享数据资源、突出行业功能，推动数字化转型；未来更应加强这些数字化基础设施的公共属性。
（1）推动企业数字基础设施云化。数字经济时代，以“云、网、端”为代表的基础设施能够降低企业内部交易成本。关键在于，云服务所提供的算力和数据技术能够帮助企业提升业务数据处理能力，利用数据云设施是最具成本效益的数字化解决方案。我国中小企业可以通过共享云服务，降低转型成本；同时，把云服务作为中小企业的重要数字化基础设施，推动中小企业“上云”，以解决实际业务问题为出发点推广数据集成云服务和云应用。
（2）构建区域工业互联网平台。我国应把工业互联网平台定义为区域性或者行业间共享的基础设施，构建跨区域、跨行业互联网共享平台，提升数字平台的灵活性、开放性，使其成为行业或区域共享的创新中心。张卫华和梁运文（2017）提出，我国虚拟集群有在线产业带模式、电商集聚区模式和智能制造型产业集群模式。这三种模式分别基于互联网平台、产业园平台以及龙头企业平台[41]。尤其是对于在线产业带和产业园平台，可以把工业互联网平台作为区域工业全要素链接的枢纽与工业资源配置的核心，将其定位为基础共性服务，并使其与企业级数字平台互联互通。我国以数字化平台为基础，设计涵盖数据、技术、流程、组织等关键要素在内的系统性解决方案，推动企业数字化能力和业务创新的持续提升。
2.强化关键技术支撑
我国企业数字化转型最为重要的关键技术就是，以数据处理和算力为基础的智能技术，以及数据中台架构技术，两者能够帮助形成汇集和分析企业数据的“工业大脑”。
（1）提升数据处理的智能水平。工业数据积累量大但标准不一，因此要提升数据能力、算法能力、计算能力，通过数据驱动帮助企业降本提质增效，实现产业链全流程的协同优化。企业通过建设工业大脑，将长期积累的隐性知识显性化、规范化、代码化，并通过重复调用的方式，指导或者替代人力进行决策与执行。基于算力能力的积累和提升，企业可以将各种智能应用场景颗粒度不断细化，探索开发工业SaaS或者工业APP。
（2）强化数据中台的赋能作用。企业数字化转型还要能够引领其所有其他职能部门和业务单元共同建立一种“技术赋能型”的组织架构。从数字经济的视角看，传统企业的数字化转型路径就是构建消费者和产业链信息交互的平台，为各个利益相关者提供信息支持。企业出于业务需求多元、快速技术更新的目的，不断推动数字化平台的升级和扩展。着力推进打造企业中台，包括业务中台和数据中台，推动信息系统架构再升级，形成“微前台+大中台+强后台”为特征的数字化新体系，推动企业业务与数字技术深度结合能力、数据智能应用和价值创造能力的持续提升。基于数据中台，各商业伙伴能够低成本、高透明地实现对接，从而将交易环节和用户数据沉淀在平台上，并深深植入自己的商业体系，未来平台的数据价值无疑将会被进一步放大。
3.打造重点转型模式
我国建设数字工厂以及实现业务数字化是推动网络化和智能化的基础，同时，中小企业可以通过与互联网平台进行合作，构建反向制造模式，不断提升数字化水平。
（1）建设数字工厂。我国应强化企业数字化技术改造，提升生产设备、智能单元和生产流程的数字化水平，通过大数据、物联网等数字技术，实现各个业务环节的数字化，以及数据资源共享、资源高效利用和产业链协同，形成数字车间、智能工厂；通过实现各个业务环节的数字化，突破信息孤岛障碍，把设备、员工、库存等数据要素链接在一个系统之中，做到即时、精准传递信息，形成数字化转型的基础。
（2）借力C2M模式。中小微企业是我国制造业的基础，大批中小企业聚集在某一区域形成了数以千计的特色制造小镇，甚至“产业带”。中小企业的数字化转型不一定是打造无人工厂、实现工业自动化等，而可以通过平台赋能，引入先进生产管理技术，降低生产成本；电商平台基于长期沉淀的数字化能力，能够为产业带中的中小企业提供全方位的综合赋能；以中央工厂、互联网平台为基础设施，吸引更多的中小企业甚至小微企业入驻，通过整合产业链资源，将整个“产业带”或者产业集群作为集中管理对象，通过标准化方式使原有落后的管理方式得以全面升级，最终形成区域性的数字化转型突破。
（二）探索转型演化路径
企业数字化转型涉及新科技、新要素、新范围。新技术就是新一代数字技术应用于各个业务；新要素是指数据作为生产资源被投入价值创造过程；新范围是指跨部门、跨组织、跨业务边界的连接互动成为常态。因此，传统企业的数字化转型可以理解为，围绕构建平台型企业而实施的数字化、生态化以及协同化过程。
1.数字化
数字化要求通过统一数据标准、采集价值链数据，实现企业内部信息高效集成以及数据广泛融合。数字化就是将没有连接的设备、客户数据连接起来，没有贯通的业务数据贯通起来，没有共享的数据即时共享出来，形成跨业务数据共享共用的统一平台。
微粒化是实现业务数字化的前提。把每一个员工、客户、业务、设备划分为最小管理单元，并把每个单元打上唯一的数据标签；围绕业务场景、管理对象设计数据采集维度和记录规则，多维度、数字化描述业务场景涉及的人、机、物，在此基础上提炼适用于所有业务场景的全流程数据标签；同时，通过建立数据标准、规范业务流程、明确数据关系，实现“微粒化”的管理数据精准采集、实时传递、广泛共享，精准刻画各类管理对象和业务活动。运用数字技术，实现业务数据的智能、精准采集，推动生产运营、企业管理等业务全面在线数字化，构建智慧运营平台或者数据中台。
2.生态化
企业以客户需求为导向，以智慧运营平台和数据中台为支撑，以多中心+分布式结构为组织形式，在开放协同共享的战略思维下，广泛整合企业内外部资源；通过与各利益相关方合作，不断探索新业务、新业态、新模式，建起开放共建、合作共治、互利共赢的产业生态。此外，企业生态化发展使得在原来的直线职能、事业部等平面组织之外，又不断嫁接产业链上下游、竞争者等主体，价值创造网络实现立体化。
基于数据中台等综合平台，使得企业各个业务环节和利益群体共享平台数据，促进多边交流，拓展平台生态圈；通过实现数字化基础设施、空间资源的充分利用，降低资源供给成本，提高资源利用效率；通过数据挖掘不断提升平台价值，促使平台上的相关群体共享生产和需求数据，共享资产、技术、品牌等资源，吸引相关利益群体的规模汇聚并形成网络效应。
3.协同化
数字化转型还需解决“分”与“合”的问题。“分”的关键在于划小业务单元，将业务微粒化，并构建数据采集机制；“合”的目的在于实现生态业务协同，推动平台企业创造新的价值。因而，基于“平台+生态”创新模式，对内赋能业务单元，实现资源精准配置，持续提升运营质效；对外助力生态发展，支持价值创造向外拓展，实现跨界融合创新。
企业实现智慧运营的关键是通过数字化实现生态业务之间的协同化，并以数据驱动生态发展；通过划小管理单元建立微粒化数据标签，全方位汇聚、融合数据，为企业在精细化管理、运营、服务和创新提供完整的数据信息支撑。随着企业全产业链的数据打通、数据挖掘，通过数据驱动业务协同与价值创造，例如实现绩效评价、客户营销、资源配置、业务投资的精准化，企业平台最终实现业务协同化和运营智慧化。
（三）确立转型具体路线
数字化转型是逐渐演化的过程，传统企业的数字化转型要求制定数字战略，架构数字资源，提升数字创新能力，以及构建数字创新导向的文化。萨尔德哈（2020）认为，数字化转型是从单点业务到全面数字化转型的过程，最终企业要形成数字化的“活力基因”[6]。
数字化转型是一个“数字化-生态化-协同化”的演进过程，核心问题是将数据“微粒化”和“协同化”。“微粒化”的目的在于业务数字化，这是构建数据平台以及促进其不断演化的基础。以数字化平台和数据中台为基础，以“多中心+分布式”前台为触角，汇聚产业链上以及平台使用者的资源，就实现了“生态化”；进而通过挖掘数据价值，协调平台相关利益群体，就能形成基于数据共享的业务协同效应。由此，“协同化”才真正完成了数字化转型变革，最终实现产业生态的多方共赢。
因此，企业要顺利实现数字化转型，就需要制订一个数字化转型路线图。该路线图能够形成一种准则化的执行模式，清晰地描述并衡量什么是成功的数字化转型，并且能够带领企业一步步前进。本文认为，传统企业的数字化转型不同于数字原生企业或互联网企业，必须从某一业务或职能的数字化开始，需要领导者的关注和推动，走出一条“建设试点-推广应用-深化拓展”的路径，最终实现全面的数字化转型。
四、结论与启示
数字经济与实体经济深度融合，即产业数字化是经济发展方式转变、产业结构优化、增长动能转换的关键（戚聿东和褚席，2021）[7]。推动数字化转型，传统企业需要在战略层面及时调整，同时对生产流程和组织结构进行更新，向更加灵活、实时生产、快速执行的数字化生产和组织方式进行转型。
（一）研究结论
我国产业数字化发展显得进展缓慢，尤其是相关研究缺乏微观主体行为的支撑。本文认为，数字化转型的内在机理是通过广泛运用数字化技术，改变传统企业价值创造范式，助力企业降本增效。
1.转型重点：以实践和问题为导向，加强数字技术在传统企业中的应用
当前，传统企业的数字化转型主要有工业互联网、产业互联网、智能制造、反向制造（C2M）四种主流范式。虽然新科技革命与产业变革正在深入发展，但是中小制造企业始终没有找到合适的数字化转型切入点。中小企业产业数字化发展后继乏力，实体经济主动与数字技术融合的动力不足。大型企业和中小企业之间存在“数字鸿沟”。对中小企业而言，无论工业互联网，还是产业互联网，都更多是一种基础设施，均缺乏足够的资金投入支撑企业的数字化转型。由于我国企业是否能够利用数字技术提升产生效率，对于中国制造的转型成败影响巨大，因而未来数字化转型的重点应该是以实践和问题为导向，加强数字技术在传统企业中的应用，不断提升企业的数字化水平，推动产业数字化发展。
2.转型路径：由点到面、从建设试点到推广，直至深化拓展
企业数字化转型的关键举措在于通过建设区域性、行业间共享的数字化基础设施，强化工业智能、数字中台等关键技术支撑，打造数字工厂、反向制造等重点模式；明确“数字化-生态化-协同化”这一演化路径。在数字化方面，企业应做到“微粒化”，做好各项业务的数字标签；在生态化方面，采用“先聚拢、后精炼”的运营策略，要不断实现业务“升维”，全面整合平台资源；在协同化方面，实现全业务全流程线上处理，深度挖掘数据价值。数字化转型能够从平台建设、资源汇集、价值挖掘等方面为传统企业提供价值，并推动生产模式、商业模式、管理模式的创新；在具体实施方面，传统企业要注意转型的阶段性，探索出一条由点到面，从建设试点到推广应用再到深化拓展的转型路径。
（二）管理启示
产业数字化是数字经济发展的深水区，数字技术驱动生产经营模式发生改变，并由此而导致组织、运营、服务等管理模式的颠覆性改变。尽管我国有一些数字化变革在现阶段还不十分成熟，但是已经可以见到一些很明显的趋势性特征，因此企业需要积极面对，主动调整。
1.构建有高度的数字化战略
企业数字化转型能否落实执行，企业的决策者具有至关重要的作用。如果企业的领导认为数字化转型不重要，那么企业数字化转型就执行不下去。但是，数字技术的更新速度很快，这就要求企业领导对数字技术持有高度敏感性，并能随着环境变化而做出战略调整。企业要把数字化转型做成“一把手工程”，制定数字化转型战略，鼓励全员参与，实现多业务协同；成立推进领导小组，负责组织数字化工作的统筹协调、指导督促、审核考核；成立数字化推进办公室，负责统筹组织和协调推动各项数字化工作，督促落实相关工作的开展；同时，尤其需要全面开展数字化基础设施的建设工作，积极打造体现企业数字能力的样板工程；优先围绕企业的“痛点”或者能够率先构筑产业优势的领域，组织开展数字化能力建设试点，集中攻关，打通关键性业务场景，并注意总结经验和示范推广，提升企业数字化创新的内生动力。
2.选择具体的业务切入口
数字技术正在深刻地影响着企业创新行为的变化，企业的管理日趋数字化、精细化，数字技术也不断帮助传统企业创造和提升业务价值。传统企业要推进数字化转型，就需要准确找到切入点以及转型的路径。这是所有企业面临的主要难题，这也是本文研究的重点问题。传统企业的数字化转型是一个“由点到面”的过程，数字化转型不能一蹴而就，通过选择一个部门作为数字化转型杠杆，一个业务作为数字化转型的抓手，才能持续推动企业整体的数字化转型。企业无论是在产品创新、故障诊断与预测、流程优化、节能减排等工艺方面，还是在移动办公、协同平台等日常管理方面，都必须要明确那一项业务才是能够发挥数字技术巨大作用和价值的最佳切入点。
3.探索建设企业数字化平台
我国要把数字化平台或者数字中台建设作为构建和提升现代化企业治理体系的重要手段，作为组织和业务整合、管理流程再造、企业文化融合的重要推动力。企业的数字化转型既包括内部信息化、数字化改造或者“上云”，也包括将大数据、工业互联网、人工智能等数字技术深度应用于供应链、制造、销售、服务等环节，进而提高企业数字化能力，推动企业运营效率提升。企业应以数字化平台为基础，设计涵盖数据、技术、流程、组织等关键要素在内的系统性解决方案，通过要素之间的互动和持续优化，推动数字化能力与业务创新的持续改进；加快数字化平台建设，培育覆盖全周期、全要素的数字化运营新模式；企业可以实现业务经营精细化、管理决策智能化，管理体系更加扁平化、柔性化，改变企业与其价值链上的各个环节或者相关利益者的交互方式，实现信息流、资金流、物流、业务工作流与外部环境的融合与互动发展。
参考文献
[1]裴长洪,倪江飞,李越.数字经济的政治经济学分析[J].财贸经济,2018,39(9):5-22.
[2]张勋,万广华,张佳佳,何宗樾.数字经济、普惠金融与包容性增长[J].经济研究,2019,54(8):71-86.
[3]李晓华.数字经济新特征与数字经济新动能的形成机制[J].改革,2019(11):40-51.
[4]吕铁.传统产业数字化转型的趋向与路径[J].人民论坛·学术前沿,2019(18):13-19.
[5]杨德明,刘泳文.“互联网+”为什么加出了业绩[J].中国工业经济,2018(5):80-98.
[6]托尼·萨尔德哈.数字化转型路线图:智能商业实操手册[M].赵剑波,译.北京:机械工业出版社,2020:7-8.
[7]赵剑波.推动新一代信息技术与实体经济融合发展:基于智能制造视角[J].科学学与科学技术管理,2020,41(3):3-16.
[8]戚聿东,褚席.数字经济发展、经济结构转型与跨越中等收入陷阱[J].财经研究,2021,47(7):18-32,168.
[9]丁玉龙.数字经济的本源、内涵与测算:一个文献综述[J].社会科学动态,2021(8):57-63.
[10]马建堂.数字经济:助推实体经济高质量发展[J].新经济导刊,2018(6):10-12.
[11]荆文君,孙宝文.数字经济促进经济高质量发展:一个理论分析框架[J].经济学家,2019(2):66-73.
[12]张于喆.数字经济驱动产业结构向中高端迈进的发展思路与主要任务[J].经济纵横,2018(9):85-91.
[13]张鹏.数字经济的本质及其发展逻辑[J].经济学家,2019(2):25-33.
[14]Amit R,Zott C.Value Creation in E-business[J].Strategic Management Journal,2001:22(6/7):493-520.
[15]赵剑波,杨丹辉.加速推动数字经济创新与规范发展[J].北京工业大学学报(社会科学版),2019,19(6):71-79.
[16]何帆,刘红霞.数字经济视角下实体企业数字化变革的业绩提升效应评估[J].改革,2019(4):137-148.
[17]戚聿东,蔡呈伟.数字化企业的性质:经济学解释[J].财经问题研究,2019(5):121-129.
[18]谢康,夏正豪,肖静华.大数据成为现实生产要素的企业实现机制:产品创新视角[J].中国工业经济,2020,37(5):42-60.
[19]王喜文.智能制造:新一轮工业革命的主攻方向[J].人民论坛·学术前沿,2015(19):68-79,95.
[20]王伟玲,王晶.我国数字经济发展的趋势与推动政策研究[J].经济纵横,2019(1):69-75.
[21]邓洲.制造业与服务业融合发展的历史逻辑、现实意义与路径探索[J].北京工业大学学报(社会科学版),2019,19(4):61-69.
[22]戚聿东,肖旭.数字经济时代的企业管理变革[J].管理世界,2020,36(6):135-152,250.
[23]魏江,刘嘉玲,刘洋.数字经济学:内涵、理论基础与重要研究议题[EB/OL].(2021-07-02)[2021-08-20].http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1224.G3.20210702.1010.004.html.
[24]刘洋,董久钰,魏江.数字创新管理:理论框架与未来研究[J].管理世界,2020,36(7):198-217,219.
[25]杨德明,毕建琴.“互联网+”、企业家对外投资与公司估值[J].中国工业经济,2019(6):136-153.
[26]张伯旭,赵剑波,李辉.服务型制造的模式创新[J].企业管理,2016(11):12-15.
[27]罗文.德国工业4.0战略对我国推进工业转型升级的启示[N].中国电子报,2014-08-01(01).
[28]王晨,宋亮,李少昆.工业互联网平台:发展趋势与挑战[J].中国工程科学,2018,20(2):15-19.
[29]周剑,肖琳琳.工业互联网平台发展现状、趋势与对策[J].智慧中国,2017(12):56-58.
[30]腾讯研究院.产业互联网:构建智能+时代数字生态新图景[R].2019.
[31]余菲菲,高霞.产业互联网下中国制造企业战略转型路径探究[J].科学学研究,2018,36(10):1770-1778.
[32]任兴洲.推进互联网与产业融合创新发展[N].经济日报,2015-10-08(14).
[33]谭清美.产业互联网中的智能产业元[N].中国社会科学报,2016-09-21(04).
[34]陈春春.产业互联网的定义和分类[J].互联网经济,2018(Z2):32-35.
[35]中国电子信息产业发展研究院,信息化与软件产业研究所.工业互联网平台赋能重点行业数字化转型方法论白皮书[R].2020.
[36]国家制造强国建设战略咨询委员会、中国工程院战略咨询中心编著.智能制造[M].北京:电子工业出版社,2016.
[37]吕铁,韩娜.智能制造:全球趋势与中国战略[J].人民论坛·学术前沿,2015(11):6-17.
[38]周济.智能制造——“中国制造2025”的主攻方向[J].中国机械工程,2015,26(17):2273-2284.
[39]吕文晶,陈劲,刘进.工业互联网的智能制造模式与企业平台建设——基于海尔集团的案例研究[J].中国软科学,2019(7):1-13.
[40]刘晓辉,任群罗.产业互联网背景下电商C2M模式发展困境与突破路径[J].企业经济,2021,40(06):138-144.
[41]张卫华,梁运文.全球价值链视角下“互联网+产业集群”升级的模式与路径[J].学术论坛,2017,40(3):117-124.
[42]王如玉,梁琦,李广乾.虚拟集聚:新一代信息技术与实体经济深度融合的空间组织新形态[J].管理世界,2018,34(2):13-21.
[43]刘艳红,黄雪涛,石博涵.中国“新基建”:概念、现状与问题[J].北京工业大学学报(社会科学版),2020,20(6):1-12.
[44]郭朝先.产业融合创新与制造业高质量发展[J].北京工业大学学报(社会科学版),2019,19(4):49-60.
[45]郑春荣.德国发展报告(2018):默克尔4.0时期的德国何去何从[M].北京:社会科学文献出版社,2018:105-127.
赵剑波.企业数字化转型的技术范式与关键举措[J/OL].北京工业大学学报(社会科学版):1-12[2021-12-16].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4558.G.20211123.1002.006.html.
