[關(guān)鍵詞]人工智能 大模型落地 大數(shù)據(jù) 腦機(jī)接口 低空經(jīng)濟(jì) 6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 新質(zhì)生產(chǎn)力數(shù)字化轉(zhuǎn)型

未來網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢和我國6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展戰(zhàn)略

蘇美文 楊文爽

黨中央、國務(wù)院對未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展高度重視。2024年3月，習(xí)近平總書記在新時(shí)代推動中部地區(qū)崛起座談會上強(qiáng)調(diào)“培育壯大新興產(chǎn)業(yè)，超前布局建設(shè)未來產(chǎn)業(yè)”。工業(yè)和信息化部聯(lián)合其他3個(gè)部委共同頒布的《新產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)航工程實(shí)施方案（2023～2035年）》特別提到了未來網(wǎng)絡(luò)和6G產(chǎn)業(yè)。方案中提出的發(fā)展我國未來網(wǎng)絡(luò)的總體要求是：“開展6G基礎(chǔ)理論、愿景需求、典型應(yīng)用、關(guān)鍵能力等標(biāo)準(zhǔn)預(yù)研”。2025年政府工作報(bào)告中明確提出，“建立未來產(chǎn)業(yè)投入增長機(jī)制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產(chǎn)業(yè)”。首次將發(fā)展和培育6G產(chǎn)業(yè)提升為國家戰(zhàn)略。這不僅為未來網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展提供了明確的指導(dǎo)意見，也描繪了我國在這一領(lǐng)域的戰(zhàn)略規(guī)劃和長遠(yuǎn)目標(biāo)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)的飛速進(jìn)步，未來網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展預(yù)計(jì)將呈現(xiàn)出規(guī)模宏大、速率超高、愿景廣闊、綠色、智能，以及技術(shù)與制度的雙輪驅(qū)動實(shí)現(xiàn)超常規(guī)發(fā)展的趨勢特征。面對這一趨勢，我們必須提前布局，迎接挑戰(zhàn)，加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，制定長遠(yuǎn)的發(fā)展戰(zhàn)略。特別需要關(guān)注的是6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)。6G技術(shù)預(yù)計(jì)將為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來革命性的變革，它不僅會極大地提升網(wǎng)絡(luò)的連接速度和可靠性，還將豐富網(wǎng)絡(luò)的功能，為工業(yè)自動化、虛擬化和智能化提供強(qiáng)有力的支持。

一、未來網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)和人工智能技術(shù)的爆發(fā)式增長，人類對網(wǎng)絡(luò)平臺的需求更加強(qiáng)烈，這將引領(lǐng)未來網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展呈現(xiàn)出以下趨勢。

1．更高的速度和帶寬。隨著5G技術(shù)的普及和6G技術(shù)的研發(fā)，未來網(wǎng)絡(luò)將提供更高速度、更低時(shí)延、更高帶寬、更廣應(yīng)用的移動通信服務(wù)。這將實(shí)現(xiàn)由萬物互聯(lián)到萬物智聯(lián)的躍遷，以滿足日益增長的數(shù)據(jù)流量需求。例如，高清視頻流、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等高帶寬應(yīng)用將得到強(qiáng)有力的支持，推動這些技術(shù)的普及和應(yīng)用。

2．更宏大的規(guī)模和更廣闊的愿景。隨著“IPv6+”技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系的構(gòu)建，網(wǎng)絡(luò)域名注冊數(shù)量將比現(xiàn)有的“IPv4”體系增長萬倍以上，解決了“IPv4”地址不足的困擾。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量預(yù)計(jì)將在未來幾年內(nèi)大幅增加，這將推動網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)一步擴(kuò)展和改進(jìn)。廣闊的愿景則體現(xiàn)在未來網(wǎng)絡(luò)將為各行各業(yè)帶來革命性的變化，從智能交通到遠(yuǎn)程醫(yī)療，從智慧教育到智能制造，未來網(wǎng)絡(luò)將滲透到社會經(jīng)濟(jì)生活的方方面面，成為推動社會進(jìn)步的重要力量。例如，智能交通系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理交通流量，減少交通擁堵：遠(yuǎn)程醫(yī)療可以讓偏遠(yuǎn)地區(qū)的患者接受專家的診斷和治療；智慧教育可以提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案，提高教育質(zhì)量。

3．邊緣計(jì)算的增長和網(wǎng)絡(luò)安全的加強(qiáng)。為了減少延遲并提高數(shù)據(jù)處理效率，邊緣計(jì)算將成為未來網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分。邊緣計(jì)算將數(shù)據(jù)處理從中心服務(wù)器轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣，即靠近數(shù)據(jù)源的地方，從而減少數(shù)據(jù)傳輸日寸間，提高響應(yīng)速度。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊的增加和復(fù)雜性，網(wǎng)絡(luò)安全將成為未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的關(guān)鍵焦點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)安全不僅需要技術(shù)手段的提升，還需要法律法規(guī)的完善和國際合作的加強(qiáng)。

4．人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的集成優(yōu)勢更加強(qiáng)大。這種集成不僅能夠提高未來網(wǎng)絡(luò)的性能，還能增強(qiáng)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)（VR）的泛化能力和穩(wěn)定性。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源分配，提高網(wǎng)絡(luò)效率，同時(shí)也可以用于網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)，識別和阻止惡意攻擊。例如，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以自動識別異常流量模式，及時(shí)采取措施防止網(wǎng)絡(luò)攻擊。

5．技術(shù)和制度雙輪驅(qū)動未來網(wǎng)絡(luò)超常規(guī)發(fā)展。在技術(shù)創(chuàng)新方面，需要不斷突破關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，推動技術(shù)進(jìn)步；在制度創(chuàng)新方面，則需要建立與新技術(shù)發(fā)展相適應(yīng)的體制機(jī)制和政策法規(guī)體系，為技術(shù)創(chuàng)新提供良好的外部環(huán)境。技術(shù)創(chuàng)新和制度創(chuàng)新相輔相成，共同推動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展。例如，政府可以出臺政策鼓勵(lì)企業(yè)投資研發(fā)新技術(shù)，同時(shí)也可以制定標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，引導(dǎo)技術(shù)健康發(fā)展。

二、未來網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)能力

在下一代互聯(lián)網(wǎng)的升級與演進(jìn)過程中，我國正全力以赴打造一個(gè)更為先進(jìn)且高效的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。為了達(dá)成此宏偉目標(biāo)，我國正積極推動“IPv6+”技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系的構(gòu)建，此舉象征著我國在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域邁出了具有戰(zhàn)略意義的重要步伐。

根據(jù)2025年1月我國第55次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，截止到2024年12月，IPv6地址數(shù)量為69148塊/32，較2023年12月增長1.6%：截至2024年11月，IPv6活躍用戶數(shù)達(dá)8.22億，移動網(wǎng)絡(luò)IPv6流量占比達(dá)74.18%，主要商業(yè)網(wǎng)站及移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用IPv6支持率達(dá)到95%。我國域名總數(shù)為3302萬個(gè)，其中國家頂級域名“．CN”數(shù)量為2082萬個(gè)，占域名總數(shù)的63.1%，連續(xù)十年位居全球第一。在此基礎(chǔ)上，我國正著力開展分段路由（SRv6）、應(yīng)用感知網(wǎng)絡(luò)（APN6）、隨路檢測（iFit）等核心技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的研制工作。這些技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，預(yù)期將大幅提升網(wǎng)絡(luò)性能及其智能化程度。

鑒于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求，我國正加快推動確定性網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)、算網(wǎng)融合／算力網(wǎng)絡(luò)、自智網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生安全等關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的研制。這些技術(shù)的發(fā)展，將為各行各業(yè)提供更加穩(wěn)定、可靠和安全的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與升級。

與此同時(shí)，我國已開始針對新興應(yīng)用場景進(jìn)行新型網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)、路由協(xié)議、智能管控等標(biāo)準(zhǔn)的研究工作。這些研究旨在為未來網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)與技術(shù)支撐，確保我國在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

此外，我國正針對互聯(lián)網(wǎng)Web3.0的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行研究，包括基礎(chǔ)類標(biāo)準(zhǔn)，如研制術(shù)語、參考架構(gòu)等：技術(shù)類標(biāo)準(zhǔn)，如跨鏈技術(shù)要求、分布式數(shù)字身份分發(fā)等；應(yīng)用類標(biāo)準(zhǔn)，如面向數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易、數(shù)字身份認(rèn)證、數(shù)字藏品管理等。Web3.0作為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的新階段，將營造一個(gè)更加開放、去中心化和用戶主權(quán)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

具體而言，（1） 5G和6G技術(shù)。這些技術(shù)將實(shí)現(xiàn)更高的傳輸速度、更低的延遲以及更廣泛的連接性，從而為眾多應(yīng)用提供強(qiáng)有力的網(wǎng)絡(luò)支持：（2）量子計(jì)算技術(shù)。盡管目前這些技術(shù)尚處于早期發(fā)展階段，但潛力巨大，有望徹底改變網(wǎng)絡(luò)加密和數(shù)據(jù)處理方式，為網(wǎng)絡(luò)安全和信息處理帶來革命性的變革；（3）區(qū)塊鏈技術(shù)。這些技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)完整性和去中心化方面展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。借助區(qū)塊鏈技術(shù)，可以構(gòu)建更加安全和透明的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，為金融、供應(yīng)鏈管理、版權(quán)保護(hù)等多個(gè)領(lǐng)域提供創(chuàng)新的解決方案；（4）軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）和網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（NFV）技術(shù)。這些技術(shù)將顯著增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的靈活性、可編程性和自動化程度。通過SDN和NFV，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商能夠更加靈活地管理網(wǎng)絡(luò)資源，迅速響應(yīng)市場需求，降低運(yùn)營成本；（5）增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）技術(shù)。這些技術(shù)的實(shí)現(xiàn)依賴于高速、低延遲的網(wǎng)絡(luò)，以提供無縫的用戶體驗(yàn)。隨著6G技術(shù)的普及，AR和VR技術(shù)將獲得更廣泛的應(yīng)用，為游戲、教育、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域帶來全新的互動體驗(yàn)。

綜上所述，我國在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域的研究與開發(fā)工作正全面深入地進(jìn)行，目的是構(gòu)建一個(gè)更加智能、安全和高效的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，以應(yīng)對未來社會的需求。通過這些技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步與創(chuàng)新，我國將為全球網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展貢獻(xiàn)重要力量。

三、發(fā)展6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是我國未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展戰(zhàn)略中的關(guān)鍵舉措

2025年政府工作報(bào)告首次明確提出“培育6G等未來產(chǎn)業(yè)”，標(biāo)志著6G正式上升為國家戰(zhàn)略。

在深入探討6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的美好前景及其典型案例時(shí)，我們必須關(guān)注其在特定行業(yè)的應(yīng)用潛力與愿景。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，6G技術(shù)將助力遠(yuǎn)程手術(shù)和實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程診斷，顯著提升醫(yī)療服務(wù)的品質(zhì)與普及性。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，依托6G網(wǎng)絡(luò)，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)得以實(shí)現(xiàn)，利用無人機(jī)和傳感器收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行作物監(jiān)測與管理，進(jìn)一步提高產(chǎn)量與資源利用效率。在經(jīng)濟(jì)層面．6G技術(shù)的普及將激發(fā)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，如半導(dǎo)體、通信設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)安全等行業(yè)，它們的壯大將進(jìn)一步推動經(jīng)濟(jì)增長。6G技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用將為企業(yè)帶來新的商業(yè)模式與服務(wù)，例如基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的遠(yuǎn)程協(xié)作工具、智能物流系統(tǒng)等，這些都將成為市場新的增長點(diǎn)。6G的高速與低延遲特性使其成為智能制造的理想選擇。通過6G網(wǎng)絡(luò)，工廠可實(shí)現(xiàn)更高水平的自動化生產(chǎn)，包括機(jī)器人之間的快速通信與協(xié)調(diào)，以及生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)監(jiān)控、管理，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、定制化、智能化的生產(chǎn)方式。6G技術(shù)能夠支持自動駕駛車輛與基礎(chǔ)設(shè)施間的高速數(shù)據(jù)交換，這對于確保自動駕駛汽車的安全運(yùn)行至關(guān)重要。此外，6G技術(shù)在自動化運(yùn)輸系統(tǒng)、無人倉庫管理等智慧物流和供應(yīng)鏈管理方面也具有廣泛的應(yīng)用前景。6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建，需要政府、企業(yè)同向發(fā)力，也需要跨學(xué)科的深度合作與創(chuàng)新。

在國家層面，必須加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，制定6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展戰(zhàn)略和規(guī)劃，明確目標(biāo)、任務(wù)和重點(diǎn)；加大科研投入，支持高校、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)開展6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，建立國家級研發(fā)平臺和實(shí)驗(yàn)室：推動標(biāo)準(zhǔn)制定，積極參與國際標(biāo)準(zhǔn)制定，爭取話語權(quán)和主導(dǎo)權(quán)，構(gòu)建自主可控的標(biāo)準(zhǔn)體系：完善基礎(chǔ)設(shè)施，加快SG網(wǎng)絡(luò)向6G演進(jìn)，布局衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)等，構(gòu)建空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)。

在企業(yè)層面，要加大研發(fā)投入，開展6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用創(chuàng)新，與高校、科研機(jī)構(gòu)合作，建立產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制；推進(jìn)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟建設(shè)，與產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等共同開展相關(guān)技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用推廣和標(biāo)準(zhǔn)制定等；加強(qiáng)國際合作，積極參與國際合作項(xiàng)目和技術(shù)交流活動，吸收國外研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，拓展國際市場。

在學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)層面，要加強(qiáng)高校和職業(yè)院校相關(guān)專業(yè)建設(shè)，培養(yǎng)6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的專業(yè)人才；鼓勵(lì)企業(yè)開展人才培養(yǎng)計(jì)劃，積極參加各類員工培訓(xùn)活動，提高員工的業(yè)務(wù)水平和創(chuàng)新能力：加強(qiáng)國際人才交流與合作，吸引海外優(yōu)秀人才來國內(nèi)從事6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的研究和開發(fā)工作。

總之，6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不僅代表著未來網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的重大飛躍，也預(yù)示著社會結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)模式的深刻變革。它將引領(lǐng)一場全新的工業(yè)革命，為人類社會帶來前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。我們期待與所有利益相關(guān)方共同探索和實(shí)現(xiàn)這一宏偉愿景?？傮w而言，6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的關(guān)鍵支柱，不僅將推動技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用的升級，更將對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。在全社會共同努力下，我們有望迎來一個(gè)更加智能化、高效化和互聯(lián)化的未來，期待6G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為推動我國乃至全球工業(yè)發(fā)展的重要?jiǎng)恿Α?/p>

大模型加持下的腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究

——技術(shù)演進(jìn)、商業(yè)模式與經(jīng)濟(jì)價(jià)值創(chuàng)造

李博文

腦機(jī)接口（Brain-Computer Interface，BCI），又稱神經(jīng)直連系統(tǒng)或腦機(jī)融合感知技術(shù)，是建立在生物神經(jīng)系統(tǒng)與人工計(jì)算設(shè)備之間的雙向通信橋梁。其核心在于通過生物電信號采集、神經(jīng)編解碼算法和閉環(huán)反饋機(jī)制，實(shí)現(xiàn)大腦與外部設(shè)備的直接信息交互。自20世紀(jì)70年代加州大學(xué)洛杉磯分校首次實(shí)現(xiàn)靈長類動物運(yùn)動皮層閉環(huán)控制以來，這項(xiàng)技術(shù)歷經(jīng)半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展，已從早期僅支持“由腦向機(jī)”指令傳輸或“由機(jī)向腦”信息輸入的單向系統(tǒng)，逐步演進(jìn)為現(xiàn)代的雙向腦機(jī)接口，實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)信號記錄與電刺激反饋的完整神經(jīng)信息閉環(huán)。其中，“腦”不僅包含人類及動物的神經(jīng)系統(tǒng)，也涵蓋神經(jīng)類器官：“機(jī)”則涵蓋從納米生物芯片到云端智能系統(tǒng)的全譜系計(jì)算載體。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與智能化浪潮下，腦機(jī)接口技術(shù)的應(yīng)用場景已逐步從實(shí)驗(yàn)室擴(kuò)展至醫(yī)療康復(fù)等多個(gè)領(lǐng)域，并展現(xiàn)出廣闊的產(chǎn)業(yè)前景。2024年1月，工信部等七部委發(fā)布《推動未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見》，將腦機(jī)接口列為未來產(chǎn)業(yè)的標(biāo)志性方向之一，體現(xiàn)了國家的高度重視。然而，腦機(jī)接口的實(shí)際應(yīng)用仍面臨腦信號復(fù)雜性、多源性與易變性帶來的數(shù)據(jù)成本高、實(shí)時(shí)解碼難度大、個(gè)性化適配困難等挑戰(zhàn)。近期興起的人工智能大模型，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練與先進(jìn)算法，展現(xiàn)出強(qiáng)大的泛化和推理能力，逐步成為破解腦機(jī)接口技術(shù)瓶頸的關(guān)鍵。在此背景下，腦機(jī)接口終極目標(biāo)是接人大模型，這不僅能提高腦機(jī)信號解碼精度，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息融合與個(gè)性化適配，還將在經(jīng)濟(jì)層面推動新的商業(yè)模式與價(jià)值創(chuàng)造。

一、腦機(jī)接口技術(shù)演進(jìn)：從傳統(tǒng)方法到大模型加持

（一）傳統(tǒng)腦機(jī)接口方法

早期的腦機(jī)接口研究主要集中在基礎(chǔ)神經(jīng)科學(xué)，目標(biāo)是理解大腦的信息傳遞機(jī)制，主要依賴信號濾波與手動特征提取技術(shù)。根據(jù)信號采集方式的不同，傳統(tǒng)腦機(jī)接口方法分為侵入式和非侵入式兩類。研究人員通過腦電圖（EEG）、功能性近紅外光譜（fNIRS）等非侵入式手段采集腦信號，并利用帶通濾波、小波變換等方法提取特征，再借助支持向量機(jī)等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類或回歸預(yù)測。此類方法對專家經(jīng)驗(yàn)依賴較強(qiáng)，適用范圍有限，通常僅能在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境或小樣本條件下有效。

隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與算力的提升，深度學(xué)習(xí)進(jìn)入腦機(jī)接口領(lǐng)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型可以實(shí)現(xiàn)腦信號的端到端模式識別與解碼，避免了繁瑣的手動特征工程。這使得各類腦機(jī)接口技術(shù)在醫(yī)療康復(fù)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)以及特定交互場景中實(shí)現(xiàn)了功能性應(yīng)用，侵入式技術(shù)如腦植入能夠直接讀取大腦皮層神經(jīng)活動，實(shí)現(xiàn)高精度控制：非侵入式技術(shù)如EEG和fNIRS則應(yīng)用于情緒識別、神經(jīng)反饋及游戲交互等場景。然而，此時(shí)的深度學(xué)習(xí)在腦機(jī)接口領(lǐng)域仍受限于數(shù)據(jù)稀缺、標(biāo)注成本高及個(gè)體差異明顯等問題，通用性與遷移性尚存瓶頸。

（二）大模型驅(qū)動技術(shù)飛躍

近年來，大模型在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、多模態(tài)融合等領(lǐng)域取得重大突破，引起了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的高度關(guān)注。大模型通過深層網(wǎng)絡(luò)與海量數(shù)據(jù)的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，能自動提取多層次、穩(wěn)健的通用特征，這為復(fù)雜腦信號的解讀提供了新思路。研究者通過在海量、多源的腦信號數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練后，再微調(diào)適配具體場景與個(gè)體差異，有效提升了腦信號的解碼精度與實(shí)時(shí)處理能力，為下一步多模態(tài)融合與個(gè)性化適配奠定基礎(chǔ)。

腦機(jī)接口的終極目標(biāo)是接人大模型?；诖竽Ｐ蛷?qiáng)大的數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、多模態(tài)融合和動態(tài)適配能力，腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展迎來全新階段，具體體現(xiàn)為3個(gè)賦能維度：（1）大規(guī)模腦信號數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練。大模型可對多通道、異構(gòu)、高噪聲的腦信號進(jìn)行深度特征學(xué)習(xí)，建立統(tǒng)一特征空間，典型應(yīng)用為癲癇發(fā)作預(yù)測模型的跨場景遷移；（2）多模態(tài)智能融合與認(rèn)知推理。大模型通過跨模態(tài)特征對齊和時(shí)空建模，融合腦信號、眼動追蹤、肌電信號等生理數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用于醫(yī)療康復(fù)（如腦卒中患者復(fù)?。┖椭悄荞{駛（如疲勞監(jiān)測）領(lǐng)域；（3）個(gè)性化動態(tài)適配與實(shí)時(shí)交互。針對腦信號個(gè)體差異與動態(tài)特性，大模型運(yùn)用元學(xué)習(xí)快速提取用戶特征，并通過在線增量學(xué)習(xí)機(jī)制優(yōu)化解碼性能，長期使用下的解碼準(zhǔn)確率可達(dá)85%以上，在漸凍癥患者輔助溝通領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展。

二、腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式

伴隨相關(guān)技術(shù)演進(jìn)，腦機(jī)接口的產(chǎn)業(yè)化趨勢正加速形成，而將腦機(jī)接口接人大模型，則成為產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)鍵驅(qū)動力量。具體而言，大模型加持下腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式可從場景價(jià)值創(chuàng)造、生態(tài)協(xié)同整合、數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘等角度展開。

（一）多元化場景的差異化價(jià)值創(chuàng)造

大模型與腦機(jī)接口深度融合突破了傳統(tǒng)功能邊界，形成了跨領(lǐng)域的價(jià)值創(chuàng)造路徑。在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域，侵入式技術(shù)主要聚焦于重度疾病治療的嚴(yán)肅醫(yī)療場景，非侵入式技術(shù)廣泛應(yīng)用于非剛需的消費(fèi)醫(yī)療場景，并通過大模型提供智能化和個(gè)性化的診療方案。例如，侵入式腦機(jī)接口通過動態(tài)捕捉和高精度解碼神經(jīng)信號，幫助癱瘓和腦損傷患者實(shí)現(xiàn)意念控制機(jī)械臂或恢復(fù)部分視覺功能：非侵入式腦機(jī)接口通過監(jiān)測腦電信號和眼動信號，為慢性病管理、失眠、抑郁和焦慮等精神健康問題的積極干預(yù)提供個(gè)性化方案。此外，非侵入式技術(shù)還聚焦于教育、娛樂等場景。在教育場景中，通過認(rèn)知負(fù)荷監(jiān)測與大模型的動態(tài)預(yù)測能力，構(gòu)建自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)，形成“硬件采集一算法優(yōu)化一數(shù)據(jù)反饋”的閉環(huán)增值體系。在娛樂及元宇宙場景中，則通過增強(qiáng)沉浸式交互體驗(yàn)，結(jié)合大模型的語義理解與內(nèi)容生成能力，探索基于用戶神經(jīng)反饋的個(gè)性化服務(wù)模式。

（二）產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)協(xié)同垂直整合

腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)鏈上下游的技術(shù)耦合推動了垂直整合模式的發(fā)展（見圖1）。上游環(huán)節(jié)主要負(fù)責(zé)硬件（芯片、電極、探針及植入設(shè)備）與軟件（信號處理算法與操作系統(tǒng)）的研發(fā)，通常依賴高額研發(fā)投入和長期技術(shù)積累形成核心競爭力，其商業(yè)模式多以技術(shù)許可、專利轉(zhuǎn)讓以及研發(fā)合作為主。其中，侵入式技術(shù)側(cè)重于高精度信號采集芯片與生物兼容材料的研發(fā)，非侵入式技術(shù)則依靠抗干擾算法與低成本傳感器提升性價(jià)比，企業(yè)往往同時(shí)布局兩者以兼顧精準(zhǔn)性與規(guī)?；Ｖ杏苇h(huán)節(jié)主要由腦機(jī)接口平臺構(gòu)成，其作用在于將上游研發(fā)成果與下游應(yīng)用市場對接。中游企業(yè)采用平臺化經(jīng)營模式，通過構(gòu)建開放式技術(shù)和數(shù)據(jù)共享平臺，整合來自上游的硬件與軟件資源，并為下游提供標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化的接口服務(wù)。這種平臺型模式發(fā)揮大模型賦能的數(shù)據(jù)規(guī)模效應(yīng)，減少對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴并提升算法泛化性，提升產(chǎn)品性能和用戶體驗(yàn)。下游以醫(yī)療健康為優(yōu)先落地場景，逐步向工業(yè)、教育、娛樂等領(lǐng)域滲透。一些平臺企業(yè)推出“生態(tài)伙伴計(jì)劃”，吸納第三方研發(fā)機(jī)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)合作方，共同豐富應(yīng)用場景。整體來看，“硬件+軟件+算法”的垂直整合模式構(gòu)筑了關(guān)鍵核心技術(shù)的競爭壁壘，推動形成“技術(shù)迭代一成本下降一規(guī)模擴(kuò)張”的正向循環(huán)。

（三）數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)增值與社會可及性探索

腦機(jī)接口產(chǎn)生的高維度神經(jīng)數(shù)據(jù)（如情緒狀態(tài)、認(rèn)知負(fù)荷）與大模型的多模態(tài)處理能力結(jié)合，在多個(gè)領(lǐng)域催生了新型數(shù)據(jù)服務(wù)范式。在醫(yī)療領(lǐng)域，腦電信號數(shù)據(jù)庫可用于癲癇神經(jīng)分析、抑郁癥干預(yù)模型訓(xùn)練以及慢性病管理等場景，企業(yè)可通過數(shù)據(jù)訂閱或精準(zhǔn)醫(yī)療方案定制等方式實(shí)現(xiàn)盈利。在消費(fèi)領(lǐng)域，用戶的情緒狀態(tài)、認(rèn)知負(fù)荷和行為選擇等數(shù)據(jù)不僅可賦能廣告精準(zhǔn)投放和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，還可用于心理健康監(jiān)測、個(gè)性化教育等領(lǐng)域，進(jìn)一步優(yōu)化用戶體驗(yàn)并創(chuàng)造社會價(jià)值。同時(shí)，腦機(jī)接口數(shù)據(jù)服務(wù)的商業(yè)模式創(chuàng)新，也需兼顧技術(shù)的先進(jìn)性與社會可及性。以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔?，侵入式和非侵入式技術(shù)分別面臨不同的政策與市場環(huán)境，企業(yè)可探索建立標(biāo)準(zhǔn)化的倫理審查機(jī)制和準(zhǔn)入規(guī)范，推動醫(yī)保支付與商業(yè)保險(xiǎn)結(jié)合的創(chuàng)新路徑，提升腦機(jī)接口服務(wù)的普惠性。長期來看，隨著技術(shù)成熟和市場普及，以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的腦機(jī)接口商業(yè)模式將重構(gòu)醫(yī)療、消費(fèi)、教育等多個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)，推動多領(lǐng)域的深度融合與協(xié)同發(fā)展。

三、經(jīng)濟(jì)價(jià)值創(chuàng)造

腦機(jī)接口作為融合神經(jīng)科學(xué)、人工智能、材料科學(xué)與生物醫(yī)學(xué)工程的前沿技術(shù)，其經(jīng)濟(jì)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)路徑已逐漸清晰。全球腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)正處于爆發(fā)式增長階段，根據(jù)麥肯錫公司研究報(bào)告的預(yù)測，未來10～20年間，全球腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模有望達(dá)到700～2000億美元，其中嚴(yán)肅醫(yī)療應(yīng)用潛在規(guī)模為150～850億美元，消費(fèi)醫(yī)療為250～600億美元。中國市場規(guī)模雖僅占當(dāng)前全球的1/10，但憑借非侵入式技術(shù)突破與政策驅(qū)動，預(yù)計(jì)2040年純設(shè)備市場規(guī)模將達(dá)到560億元，年均復(fù)合增長率為21%。隨著技術(shù)成熟與場景拓展，腦機(jī)接口或?qū)⒊蔀樵钪娴暮诵慕换ト丝?，并在社會層面?qū)動多場景革新，甚至催生全新經(jīng)濟(jì)形態(tài)。

（一）技術(shù)路徑上：非侵入式主導(dǎo)與侵入式突破并行

目前，我國腦機(jī)接口創(chuàng)新生態(tài)初步構(gòu)建，在非侵入式腦機(jī)接口領(lǐng)域已形成一批新業(yè)務(wù)、新應(yīng)用、新模式、新業(yè)態(tài)，具有先發(fā)優(yōu)勢。侵入式腦機(jī)接口研發(fā)取得突破，其中半侵入式接口產(chǎn)品率先實(shí)現(xiàn)臨床應(yīng)用。具體地，我國首創(chuàng)“雙環(huán)路”腦機(jī)交互系統(tǒng)，突破了非侵入式設(shè)備的信號穩(wěn)定性與操控時(shí)效限制，半侵入式接口臨床試驗(yàn)幫助癱瘓患者實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂控制等。實(shí)踐中，非侵入式與侵入式技術(shù)優(yōu)缺各異無法相互替代，兩類技術(shù)路徑形成互補(bǔ)，前者覆蓋消費(fèi)級場景，后者解決醫(yī)療痛點(diǎn)，構(gòu)建雙輪驅(qū)動格局，直至技術(shù)成熟衍生出細(xì)分市場。

（二）應(yīng)用場景上：從康復(fù)醫(yī)療向多領(lǐng)域滲透

商業(yè)落地將以康復(fù)醫(yī)療作為行業(yè)標(biāo)桿，并形成“1+N”百花齊放的產(chǎn)業(yè)新格局。當(dāng)下腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)體系尚未完全成熟，企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)大多自給自足，場景覆蓋面較窄。如教育領(lǐng)域通過腦電波監(jiān)測學(xué)生注意力并動態(tài)調(diào)整教學(xué)方案：娛樂場景則探索意念控制無人機(jī)、VR游戲等交互方式：工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用疲勞監(jiān)測頭盔降低事故率等。此外，腦機(jī)接口與AI、VR的融合催生新業(yè)態(tài)，如夢境檢測與腦機(jī)重建的認(rèn)知增強(qiáng)應(yīng)用，進(jìn)一步拓展了技術(shù)邊界。若在醫(yī)療康復(fù)、智能駕駛、娛樂交互等關(guān)鍵場景形成具有高可用性和高用戶黏性的應(yīng)用模式，將迅速擴(kuò)散到相關(guān)行業(yè)，從而實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域的技術(shù)遷移與商業(yè)復(fù)制。特別是在我國消費(fèi)市場潛力巨大的情境下，普適大眾或滿足特定垂直人群需求的腦機(jī)接口產(chǎn)品將產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)帶動效應(yīng)。

（三）政策生態(tài)上：標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)?；?qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展

在全球化背景下，腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)應(yīng)用面臨國際科技競合局面。美國、歐盟、日本等在腦科學(xué)和人工智能方面的布局逐漸加碼，紛紛出臺政策扶持本土研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)加強(qiáng)自主創(chuàng)新并參與國際競爭。我國政策紅利加速技術(shù)轉(zhuǎn)化，北京、上海等地相繼提出2030年核心技術(shù)自主可控目標(biāo)，打造國家級腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)發(fā)展集聚區(qū)，并啟動腦機(jī)接口標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會籌建工作，推動技術(shù)規(guī)范統(tǒng)一與產(chǎn)業(yè)協(xié)同。此外，隨著資本與人才投入同步加碼，風(fēng)險(xiǎn)投資聚焦早期技術(shù)企業(yè)，如神經(jīng)信息工程師、倫理與法律顧問等跨學(xué)科人才需求激增，全方位推動產(chǎn)業(yè)鏈融合發(fā)展。未來，隨著技術(shù)鏈、人才鏈與產(chǎn)業(yè)鏈的深度融合，中國有望在非侵入式工程化應(yīng)用優(yōu)勢基礎(chǔ)上，形成“腦機(jī)接口+N”個(gè)行業(yè)深度結(jié)合的創(chuàng)新高地。

四、潛在挑戰(zhàn)與未來展望

（一）風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)：技術(shù)瓶頸、商業(yè)壁壘與倫理困境

腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展雖前景廣闊，但在基礎(chǔ)研究突破、商業(yè)化推廣和倫理法律建設(shè)等方面仍存在多重挑戰(zhàn)。從基礎(chǔ)研究層面看，神經(jīng)科學(xué)對大腦信息編碼機(jī)制的理解尚不清晰，尤其是逆向“由腦向機(jī)”反饋技術(shù)因缺乏對神經(jīng)信號再編碼規(guī)律的認(rèn)知而進(jìn)展緩慢。如侵入式技術(shù)雖能獲取高精度信號，但受制于生物相容性差、長期植入后信號衰減等問題：非侵入式方案則因顱骨信號衰減嚴(yán)重，導(dǎo)致解碼準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性難以突破，使得腦機(jī)交互對神經(jīng)可塑性的長期影響仍不明確，相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)閾值尚未完全建立。從實(shí)驗(yàn)室到商業(yè)化推廣仍存壁壘。受制于技術(shù)成熟度與成本矛盾，醫(yī)療級設(shè)備的高昂價(jià)格限制了技術(shù)普及范圍，而消費(fèi)級產(chǎn)品在功能實(shí)用性、用戶體驗(yàn)等方面沒有形成比較優(yōu)勢?，F(xiàn)有非醫(yī)療場景應(yīng)用多停留于概念驗(yàn)證階段，交互效率常低于傳統(tǒng)方式，難以創(chuàng)造真實(shí)市場需求。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)協(xié)同不足，硬件制造、算法開發(fā)與數(shù)據(jù)協(xié)議缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，跨學(xué)科協(xié)作的復(fù)雜性制約了技術(shù)創(chuàng)新效率，進(jìn)一步延遲了規(guī)?；涞剡M(jìn)程。此外，倫理安全風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成更深層的治理難題。技術(shù)增強(qiáng)功能的不均衡分配可能加劇社會公平性問題。當(dāng)前國際社會尚未建立適應(yīng)腦機(jī)接口的專門倫理框架，現(xiàn)有醫(yī)療器械法規(guī)難以應(yīng)對神經(jīng)增強(qiáng)技術(shù)的特殊性；另外，數(shù)據(jù)權(quán)屬、意識干預(yù)等關(guān)鍵問題仍處于灰色地帶。神經(jīng)信號可能泄露思維隱私，設(shè)備安全漏洞存在意識干擾風(fēng)險(xiǎn)等，可能引發(fā)對人類主體性消解的哲學(xué)爭議。

（二）未來展望：大模型賦能腦機(jī)接口開啟智能新時(shí)代

當(dāng)前全球腦機(jī)接口發(fā)展呈現(xiàn)出“技術(shù)研發(fā)一平臺整合一場景落地”的全鏈條協(xié)同特征。中國憑借非侵入式技術(shù)的制造優(yōu)勢與政策驅(qū)動的規(guī)模效應(yīng)，已在消費(fèi)級市場占據(jù)先機(jī)，并逐步向侵入式醫(yī)療核心領(lǐng)域滲透。這一過程需要大模型精準(zhǔn)賦能，在持續(xù)優(yōu)化神經(jīng)調(diào)控和腦機(jī)交互算法策略的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)與信號解碼、數(shù)據(jù)處理及多模態(tài)協(xié)同的智能升級。其作為培育新質(zhì)生產(chǎn)力的未來產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域之一，亟待在平衡技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)治理間尋求突破：（1）強(qiáng)化基礎(chǔ)研發(fā)與技術(shù)攻堅(jiān)，優(yōu)先突破非侵入式設(shè)備的信號解碼算法，同步推進(jìn)侵入式技術(shù)的臨床轉(zhuǎn)化，建立技術(shù)儲備體系；（2）構(gòu)建分層分類的倫理治理框架，針對侵入式與非侵入式技術(shù)差異制定風(fēng)險(xiǎn)分級管理制度，推動國際協(xié)同與標(biāo)準(zhǔn)互認(rèn)；（3）完善產(chǎn)業(yè)鏈與生態(tài)協(xié)同，加強(qiáng)社會認(rèn)知與人才儲備。前瞻布局重點(diǎn)應(yīng)用場景，探索大模型賦能下的新型人機(jī)交互模式，培養(yǎng)兼具腦科學(xué)、微電子學(xué)與倫理學(xué)的復(fù)合型人才，營造創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境。唯有以技術(shù)創(chuàng)新為矛、風(fēng)險(xiǎn)治理為盾，在開放合作中鍛造自主可控的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，方能將腦機(jī)接口從實(shí)驗(yàn)室的“未來圖景”轉(zhuǎn)化為惠及人類文明的“現(xiàn)實(shí)引擎”。

大模型落地背景下低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展新論

任飛宇

一、低空經(jīng)濟(jì)的定義與產(chǎn)業(yè)特征及現(xiàn)狀

低空經(jīng)濟(jì)是在工業(yè)文明向高質(zhì)量發(fā)展演進(jìn)過程中出現(xiàn)的，以各種有人駕駛和無人駕駛航空器的低空飛行活動為牽引，輻射帶動相關(guān)領(lǐng)域融合發(fā)展的綜合性經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，具有高科技、高附加值、低能耗、低污染等特點(diǎn)。低空經(jīng)濟(jì)最早起源于18世紀(jì)末法國熱氣球技術(shù)的旅游應(yīng)用。我國于2009年提出該概念，形成狹義（通用航空+無人機(jī)產(chǎn)業(yè)）與廣義（低空飛行器綜合應(yīng)用）的雙重定義體系。在政策支持與技術(shù)突破的雙重驅(qū)動下，2023年中央經(jīng)濟(jì)工作會議將其列為重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，2024年《政府工作報(bào)告》提出將其作為新增長引擎。當(dāng)前我國低空經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)產(chǎn)業(yè)增速快、鏈條廣、融合性強(qiáng)、場景豐富等特征，并朝著智能化、市場化、法治化方向演進(jìn)，但面臨“應(yīng)用先行、基礎(chǔ)滯后”的結(jié)構(gòu)性矛盾，相關(guān)結(jié)構(gòu)性矛盾在大模型智能化方面尤為突出。當(dāng)前學(xué)界研究主要集中在以下4個(gè)方面：（1）發(fā)展模式與路徑選擇。歐陽桃花（2024）強(qiáng)調(diào)需協(xié)調(diào)航空器效率、安全性、研制運(yùn)行與空域開放的關(guān)系，構(gòu)建理論模型拓展發(fā)展路徑。廖小罕等（2024）提出，通過低空路網(wǎng)建設(shè)解決無人機(jī)無“路”可走難題，同時(shí)規(guī)范行業(yè)管理；（2）技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動。張曉蘭和黃偉熔（2024）指出，湖南、深圳、上海等地在空域管理和服務(wù)供給方面形成示范效應(yīng)。沈映春（2024）提出“低空經(jīng)濟(jì)+\"模式，涵蓋旅游、農(nóng)業(yè)、物流等七大領(lǐng)域，強(qiáng)調(diào)其空間立體性、產(chǎn)業(yè)融合性等特征；（3）市場需求分析。紀(jì)玉山（2024）基于薩伊定律預(yù)測未來新興產(chǎn)業(yè)將呈現(xiàn)供給主導(dǎo)需求趨勢。呂人力（2024）主張建立量化分析體系支撐超大規(guī)模市場需求：（4）政策法規(guī)與安全體系。王寶義（2024）提出，需完善基礎(chǔ)設(shè)施與法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)化飛行器監(jiān)管和安全機(jī)制。高志宏（2024）針對“低慢小”飛行器執(zhí)法難題，建議構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)防范、軟硬法協(xié)同及多元治理體系。盤和林（2024）強(qiáng)調(diào)需突破空域管制規(guī)則和關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，配套政策保障產(chǎn)業(yè)有序發(fā)展。

研究表明，突破制度障礙與技術(shù)瓶頸需依托智能技術(shù)滲透、市場機(jī)制創(chuàng)新及法治體系構(gòu)建的協(xié)同作用。通過大模型技術(shù)賦能智能化發(fā)展，建立市場化資源配置機(jī)制，完善法治化治理框架，將成為推動低空經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵路徑。

二、大模型重構(gòu)低空經(jīng)濟(jì)生態(tài)

大模型的應(yīng)用，首先體現(xiàn)在對低空經(jīng)濟(jì)生態(tài)中關(guān)鍵領(lǐng)域的智能化升級上。在無人機(jī)物流領(lǐng)域，基于Transformer架構(gòu)的智能調(diào)度系統(tǒng)成為核心引擎。這一系統(tǒng)通過多維度數(shù)據(jù)的整合與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)千架無人機(jī)群的動態(tài)精準(zhǔn)管控。在長三角等區(qū)域的實(shí)踐應(yīng)用中，無人機(jī)配送效率顯著提升53%，能耗降低28%，展現(xiàn)出大模型在優(yōu)化資源配置、提升物流效率方面的巨大潛力。同時(shí)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，進(jìn)一步保障了大規(guī)模訂單峰值下的履約能力，為低空物流的規(guī)?；l(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

低空旅游領(lǐng)域同樣受益于大模型的智能化驅(qū)動。多模態(tài)大模型通過深度分析用戶行為數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)環(huán)境信息，能夠生成個(gè)性化的觀光路線，并動態(tài)優(yōu)化飛行方案，極大地提升了用戶體驗(yàn)。結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)與AIGC模塊，低空旅游服務(wù)平臺能夠模擬真實(shí)場景，進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營，使得客戶滿意度高達(dá)92%，單次服務(wù)邊際成本下降40%。這種智能化的服務(wù)模式，不僅豐富了低空經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵，也推動了旅游產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。

在產(chǎn)業(yè)鏈層面，大模型的滲透更是推動了傳統(tǒng)制造向“端一網(wǎng)一云一智”融合生態(tài)的轉(zhuǎn)型。智能傳感設(shè)備、飛行控制系統(tǒng)等數(shù)字產(chǎn)品的貢獻(xiàn)率大幅提升，UAM運(yùn)營等新興業(yè)態(tài)也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢。大模型通過數(shù)字孿生全周期管理、智能體博弈優(yōu)化等技術(shù)手段，構(gòu)建了“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、算法定義服務(wù)”的新型范式，使得低空經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈中的各個(gè)環(huán)節(jié)都能夠?qū)崿F(xiàn)智能化協(xié)同，提升了整體運(yùn)營效率。

綜上所述，大模型在重構(gòu)低空經(jīng)濟(jì)生態(tài)方面發(fā)揮著舉足輕重的作用。智能化的驅(qū)動不僅提升了低空經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行效率與服務(wù)質(zhì)量，更在產(chǎn)業(yè)鏈層面推動了技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級。未來，隨著大模型技術(shù)的不斷成熟與應(yīng)用場景的持續(xù)拓展，低空經(jīng)濟(jì)將迎來更加廣闊的發(fā)展空間，成為推動經(jīng)濟(jì)增長的新引擎。在這一過程中，智能化的重要性將愈發(fā)凸顯，成為低空經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵支撐。

三、發(fā)展低空經(jīng)濟(jì)必須走智能化、市場化、法治化道路

低空經(jīng)濟(jì)作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，在大模型技術(shù)驅(qū)動下面臨機(jī)遇。實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展需構(gòu)建“智能驅(qū)動一市場牽引一法治護(hù)航”的協(xié)同框架。智能化上，大模型用多模態(tài)感知等技術(shù)，賦能無人機(jī)集群調(diào)度等核心場景，提升低空交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)力效率超40%。市場化層面，其驅(qū)動的數(shù)據(jù)機(jī)制加速資源配置，催生新興業(yè)態(tài)，近3年市場復(fù)合增長率達(dá)67%。法治化建設(shè)中，大模型支撐的監(jiān)管系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)空域風(fēng)險(xiǎn)推演與自檢，壓縮監(jiān)管響應(yīng)時(shí)間，構(gòu)建發(fā)展與安全平衡體系。此協(xié)同路徑以大模型為底座、市場為引擎、法治為保障，重構(gòu)正向循環(huán)，為低空經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展奠定創(chuàng)新范式基礎(chǔ)。

（一）智能化路徑下大模型驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)生態(tài)重構(gòu)

在大模型技術(shù)滲透下，低空經(jīng)濟(jì)智能化呈“技術(shù)驅(qū)動一數(shù)據(jù)賦能一生態(tài)重構(gòu)”三階躍遷。大模型借多模態(tài)感知等技術(shù)，重塑飛行器三大核心能力，依托Transformer架構(gòu)實(shí)現(xiàn)無人機(jī)集群自主協(xié)同。產(chǎn)業(yè)生態(tài)上，大模型驅(qū)動的數(shù)據(jù)機(jī)制催生新范式，如制造服務(wù)云平臺促協(xié)同創(chuàng)新，知識圖譜精準(zhǔn)匹配資源，生成式AI降成本。其重構(gòu)新型產(chǎn)業(yè)架構(gòu)，經(jīng)智能體博弈優(yōu)化形成演化機(jī)制，推動低空經(jīng)濟(jì)從傳統(tǒng)制造向數(shù)字服務(wù)生態(tài)跨越。

1．大模型驅(qū)動的協(xié)同創(chuàng)新。人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）及5G技術(shù)的深度集成，通過大模型的多模態(tài)感知與強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力，顯著提升低空飛行器的自主決策水平?；赥ransformer架構(gòu)構(gòu)建的自主導(dǎo)航系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)融合激光雷達(dá)點(diǎn)云與氣象數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)厘米級路徑規(guī)劃與動態(tài)避障，為城市空中交通（UAM）網(wǎng)絡(luò)奠定技術(shù)基座。大模型賦能的智能調(diào)度中樞，通過多智能體博弈算法優(yōu)化飛行器、起降場與空域資源協(xié)同，使深圳某UAM試點(diǎn)項(xiàng)目的單日運(yùn)力密度提升62%。在產(chǎn)業(yè)化層面，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)驅(qū)動的eVTOL協(xié)同設(shè)計(jì)平臺，將研發(fā)周期壓縮40%，推動產(chǎn)業(yè)規(guī)模從2022年的5.5億元躍升至2023年的9.8億元，預(yù)計(jì)2026年突破95億元。大模型更深度重構(gòu)應(yīng)用場景：在應(yīng)急救援領(lǐng)域，多模態(tài)大模型可整合衛(wèi)星影像、地形數(shù)據(jù)與災(zāi)情信息，3分鐘內(nèi)生成三維救援路徑圖譜，指導(dǎo)無人機(jī)編隊(duì)實(shí)現(xiàn)85%以上搜救成功率；農(nóng)業(yè)植保場景中，基于擴(kuò)散模型的作物生長預(yù)測系統(tǒng)，通過分析光譜數(shù)據(jù)與土壤墑情，生成精準(zhǔn)施藥方案，使農(nóng)藥利用率提升至78%。這些創(chuàng)新驗(yàn)證了大模型作為數(shù)字技術(shù)基座，正在重構(gòu)“感知一決策一執(zhí)行”全鏈路智能閉環(huán)，加速低空經(jīng)濟(jì)向數(shù)智化生態(tài)演進(jìn)。

2．大模型分析與共享。大模型技術(shù)是低空經(jīng)濟(jì)中的另一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。通過對飛行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，能夠?qū)崿F(xiàn)飛行路徑的優(yōu)化、天氣變化的預(yù)測以及空域利用率的提升。例如，四川省綿陽市通過“空天地一體化”低空智慧城市系統(tǒng)，結(jié)合低軌衛(wèi)星、無人機(jī)和地面設(shè)備，應(yīng)用大模型技術(shù)進(jìn)行飛行器監(jiān)控和數(shù)據(jù)管理，從而提高了低空飛行的監(jiān)管效能和運(yùn)行效率。在運(yùn)行模式創(chuàng)新方面，基于大模型的智能調(diào)度系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)飛行器的自主協(xié)同，優(yōu)化資源配置。例如，在應(yīng)急救援場景中，系統(tǒng)可以快速規(guī)劃最優(yōu)救援路線，協(xié)調(diào)多架無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)，大幅提升救援效率。

3．智能制造與維護(hù)。低空飛行器的制造與維護(hù)逐步向智能化轉(zhuǎn)型。智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是低空經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。需要構(gòu)建覆蓋全域的低空感知網(wǎng)絡(luò)，部署智能計(jì)算平臺，為各類應(yīng)用提供算力支撐。這些設(shè)施將構(gòu)成低空經(jīng)濟(jì)的“數(shù)字底座”，支撐各類智能化應(yīng)用的運(yùn)行。機(jī)器人技術(shù)和自動化生產(chǎn)線的引入，提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。與此同時(shí)，傳感器技術(shù)和預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)使得飛行器能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，從而降低了非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間并延長了使用壽命。這些技術(shù)不僅提升了低空飛行器的可靠性，也為整個(gè)產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

（二）市場化路徑下優(yōu)化資源配置與需求匹配

低空空域作為戰(zhàn)略性資源，其高效配置需依托產(chǎn)權(quán)明晰與市場化交易機(jī)制，通過有償使用、競價(jià)分配等模式實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化。市場透明度與信息對稱性是保障資源配置效率的基礎(chǔ)，為此需構(gòu)建數(shù)據(jù)共享平臺強(qiáng)化供需匹配。

1．多元投融資機(jī)制。低空經(jīng)濟(jì)規(guī)?；l(fā)展亟須突破資金瓶頸，亦需建立政府引導(dǎo)、社會資本主導(dǎo)的多元化投融資體系。依據(jù)公共產(chǎn)品理論，基礎(chǔ)設(shè)施的正外部性特征要求政府與社會資本協(xié)同投入，通過專項(xiàng)債券、產(chǎn)業(yè)基金等工具分散風(fēng)險(xiǎn)，形成可持續(xù)資金供給鏈。

2．需求導(dǎo)向型發(fā)展。市場需求是技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的核心驅(qū)動力。低空經(jīng)濟(jì)應(yīng)用場景（如物流、救援、文旅）需基于區(qū)域差異化理論精準(zhǔn)定位，建立動態(tài)需求監(jiān)測機(jī)制，針對不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平制定差異化產(chǎn)品策略。航空器研發(fā)與空域規(guī)劃應(yīng)深度對接用戶需求圖譜，形成供需良性互動。

3．競爭驅(qū)動創(chuàng)新。市場化競爭機(jī)制通過熊彼特創(chuàng)新理論揭示的“創(chuàng)造性破壞”（Creative De-struction）效應(yīng)推動產(chǎn)業(yè)升級。在低空經(jīng)濟(jì)導(dǎo)人期，適度競爭可加速技術(shù)迭代，催生高安全性、低能耗的飛行器產(chǎn)品。通過建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與認(rèn)證體系，引導(dǎo)企業(yè)突破導(dǎo)航避障、能源動力等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建“研發(fā)一應(yīng)用一反饋”創(chuàng)新閉環(huán)。市場化路徑需協(xié)同法治保障與技術(shù)創(chuàng)新，即完善空域產(chǎn)權(quán)交易法規(guī)，建立全國統(tǒng)一低空資源交易平臺，強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)賦能，運(yùn)用AI、區(qū)塊鏈提升資源配置精準(zhǔn)度。通過制度創(chuàng)新釋放市場活力，可推動低空經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)資源配置效率與產(chǎn)業(yè)價(jià)值雙提升。

（三）法制化路徑下保障空域安全與權(quán)益平衡

低空經(jīng)濟(jì)在技術(shù)創(chuàng)新與市場拓展中面臨空域管理、飛行安全及競爭秩序等挑戰(zhàn)，需通過法治化路徑構(gòu)建穩(wěn)定發(fā)展環(huán)境，平衡公共利益與市場效率。

1．法律框架構(gòu)建。建議設(shè)立以《低空空域管理法》為核心的法律體系，明確飛行標(biāo)準(zhǔn)、安全規(guī)范及空域分級管理制度，避免“公地悲劇”并保障隱私權(quán)益。通過立法完善現(xiàn)有《民用航空法》配套細(xì)則，實(shí)現(xiàn)空域資源合理分配與飛行活動全流程管控。

2．智能監(jiān)管體系。依托大模型技術(shù)搭建智能監(jiān)管平臺，實(shí)現(xiàn)低空域全天候動態(tài)監(jiān)測與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。建議在交通部門設(shè)立分層級低空飛行管理局，按科層制理論明確權(quán)責(zé)分工，強(qiáng)化飛行審批、執(zhí)法及應(yīng)急處置能力。同時(shí)建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制，提升監(jiān)管精準(zhǔn)度與時(shí)效性。

3．標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)。制定《低空飛行器設(shè)計(jì)規(guī)范》和《飛行操作指南》，統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與服務(wù)要求，遏制市場無序競爭。重點(diǎn)規(guī)范飛行器通信接人、數(shù)據(jù)報(bào)送等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過適航審定公共服務(wù)平臺強(qiáng)化設(shè)備檢測認(rèn)證，為安全運(yùn)行提供技術(shù)支撐。法制化路徑通過法律約束、智能監(jiān)管和標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同，形成空域安全與權(quán)益平衡的三維保障體系，推動大模型落地背景下低空經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

四、結(jié)論

綜上所述，大模型與低空經(jīng)濟(jì)的深度融合，正在開啟低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新紀(jì)元。這種融合不僅帶來技術(shù)層面的革新，更將重塑低空經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)形態(tài)和價(jià)值創(chuàng)造方式。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的持續(xù)拓展，低空經(jīng)濟(jì)將迎來更加廣闊的發(fā)展空間，成為推動經(jīng)濟(jì)增長的新引擎。在這一進(jìn)程中，需要政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等多方主體協(xié)同創(chuàng)新。在大模型落地背景下發(fā)展低空經(jīng)濟(jì)必須走智能化、市場化、法制化道路。通過智能技術(shù)的應(yīng)用、市場化的運(yùn)作機(jī)制以及法制化的保障措施，構(gòu)建三化協(xié)同發(fā)展框架，從而共同推動國內(nèi)低空經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，為社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展注入新活力。在未來的發(fā)展中，應(yīng)當(dāng)注重技術(shù)創(chuàng)新、市場開拓和法律保障三者的有機(jī)結(jié)合，共同迎接低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的美好前景。

大數(shù)據(jù)功能視角下全產(chǎn)業(yè)鏈與全要素生產(chǎn)率理論的融合創(chuàng)新研究

易美妮 楊誠

一、引言：理論重構(gòu)的迫切性

（一）傳統(tǒng)理論的解釋困境

1．產(chǎn)業(yè)鏈理論的靜態(tài)性局限

傳統(tǒng)價(jià)值鏈模型將產(chǎn)業(yè)鏈視為線性增值過程，其核心假設(shè)是價(jià)值沿“研發(fā)-生產(chǎn)-營銷”單向流動。然而，在數(shù)據(jù)驅(qū)動型經(jīng)濟(jì)中，消費(fèi)者通過評價(jià)數(shù)據(jù)直接干預(yù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)（如小米用戶社區(qū)）、電商平臺基于實(shí)時(shí)銷售數(shù)據(jù)反向定制制造（C2M模式）等現(xiàn)象，徹底顛覆了傳統(tǒng)理論的單向性邏輯。這種“需求端定義供給端”的逆向控制，暴露了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈理論在動態(tài)協(xié)同分析上的結(jié)構(gòu)性缺陷。

2．全要素生產(chǎn)率理論的數(shù)據(jù)要素缺位

主流全要素生產(chǎn)率測算模型長期忽視數(shù)據(jù)要素的邊際貢獻(xiàn)。索洛余值框架將技術(shù)進(jìn)步視為外生變量，無法解釋數(shù)據(jù)驅(qū)動的內(nèi)生增長機(jī)制。數(shù)據(jù)要素的“非競爭性”（Non-rivalry）與“正外部性”（Positive Externality）特征，使得傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的稀缺性假設(shè)面臨根本性挑戰(zhàn)。例如，F(xiàn)acebook全球30億用戶數(shù)據(jù)的邊際獲取成本趨近于零，但其創(chuàng)造的廣告收入持續(xù)增長，這直接沖擊了傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的邊際報(bào)酬遞減規(guī)律。

3．學(xué)科壁壘的桎梏

經(jīng)濟(jì)學(xué)聚焦資源配置效率，數(shù)據(jù)科學(xué)強(qiáng)調(diào)技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑，管理學(xué)關(guān)注組織變革，三者尚未形成統(tǒng)一的分析框架。這種割裂導(dǎo)致現(xiàn)有研究難以系統(tǒng)揭示“數(shù)據(jù)一產(chǎn)業(yè)鏈一生產(chǎn)率”的復(fù)雜互動機(jī)制。典型案例是IBM Watson醫(yī)療系統(tǒng)因算法工程師缺乏對醫(yī)療制度的理解，最終未能融入醫(yī)院工作流程而退出市場。

（二）大數(shù)據(jù)的功能性革命

1．連接功能：物理世界的數(shù)字鏡像

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與5G技術(shù)實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、物的全域連接，構(gòu)建了物理世界的實(shí)時(shí)數(shù)字孿生體。特斯拉車輛每天產(chǎn)生20GB數(shù)據(jù)，涵蓋駕駛行為、電池性能等維度，形成從需求洞察到產(chǎn)品迭代的閉環(huán)反饋系統(tǒng)。這種連接能力突破了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈的地理邊界，使得跨國研發(fā)協(xié)作（如臺積電晶圓廠的全球數(shù)據(jù)同步）成為常態(tài)。

2．分析功能：從因果到關(guān)聯(lián)的認(rèn)知躍遷

機(jī)器學(xué)習(xí)算法揭示非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的隱性規(guī)律，推動認(rèn)知范式從因果推理向關(guān)聯(lián)分析轉(zhuǎn)變。沃爾瑪通過購物籃分析發(fā)現(xiàn)“啤酒與尿布”的關(guān)聯(lián)性，亞馬遜利用長尾數(shù)據(jù)捕捉傳統(tǒng)渠道無法觸達(dá)的利基市場，這些實(shí)踐表明數(shù)據(jù)分析正在重構(gòu)價(jià)值發(fā)現(xiàn)機(jī)制。

3．反饋功能：系統(tǒng)的自優(yōu)化循環(huán)

數(shù)據(jù)閉環(huán)驅(qū)動持續(xù)迭代優(yōu)化，形成“數(shù)據(jù)積累-算法改進(jìn)-效率提升”的正反饋機(jī)制。Netflix通過A/B測試實(shí)時(shí)調(diào)整推薦算法，使系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶行為動態(tài)優(yōu)化內(nèi)容匹配效率。這種自優(yōu)化能力使得產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)具有了生物體般的適應(yīng)性與進(jìn)化特征。

二、理論融合的三維機(jī)制

（一）數(shù)據(jù)功能重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈形態(tài)

1．結(jié)構(gòu)變革：從線性鏈到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈的“金字塔”結(jié)構(gòu)逐漸被解構(gòu)為多中心動態(tài)網(wǎng)絡(luò)。在小米用戶社區(qū)，消費(fèi)者通過評價(jià)數(shù)據(jù)直接參與產(chǎn)品改進(jìn)，打破了企業(yè)與消費(fèi)者之間的傳統(tǒng)界限。小米研發(fā)團(tuán)隊(duì)會密切關(guān)注社區(qū)中的用戶反饋，將有價(jià)值的建議融人產(chǎn)品研發(fā)。Shein借助云計(jì)算實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈彈性調(diào)整，7天的生產(chǎn)周期使其能快速響應(yīng)市場變化。這體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)鏈組織形態(tài)的根本性轉(zhuǎn)變。從科斯交易成本理論來看，數(shù)據(jù)共享降低了搜尋成本與締約成本。在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈中，企業(yè)尋找合作伙伴時(shí)，需要花費(fèi)大量時(shí)間和成本進(jìn)行信息收集和篩選，簽訂合同也面臨諸多不確定性。而在數(shù)據(jù)共享的環(huán)境下，企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)平臺快速獲取合作伙伴的信息，包括信用狀況、生產(chǎn)能力等，大大降低了搜尋成本。同時(shí)，智能合約等技術(shù)的應(yīng)用使合同簽訂和執(zhí)行更加規(guī)范、高效，降低了締約成本，促進(jìn)了跨界協(xié)作。

2．邊界擴(kuò)展的三重維度

空間邊界消融：跨境數(shù)據(jù)流動催生全球數(shù)字供應(yīng)鏈。特斯拉上海工廠的生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)矫绹邪l(fā)中心，實(shí)現(xiàn)跨時(shí)區(qū)協(xié)同創(chuàng)新。上海工廠在生產(chǎn)過程中遇到的技術(shù)問題和工藝改進(jìn)需求，能及時(shí)反饋給美國研發(fā)中心，研發(fā)中心根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和研究，提出解決方案并傳輸回上海工廠，實(shí)現(xiàn)了全球范圍內(nèi)的資源整合和協(xié)同創(chuàng)新。

主體邊界融合：平臺企業(yè)通過API開放整合上下游主體。亞馬遜AWS聚合開發(fā)者、用戶與硬件供應(yīng)商，形成數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。開發(fā)者利用AWS提供的云計(jì)算資源和開發(fā)工具開發(fā)應(yīng)用程序，用戶使用這些應(yīng)用程序，硬件供應(yīng)商將產(chǎn)品與AWS平臺集成，各方通過數(shù)據(jù)共享和業(yè)務(wù)協(xié)同實(shí)現(xiàn)互利共贏。

價(jià)值邊界突破：數(shù)據(jù)衍生服務(wù)創(chuàng)造增量收益。工程機(jī)械企業(yè)通過設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)提供預(yù)測性維護(hù)服務(wù)，將價(jià)值創(chuàng)造從產(chǎn)品交易延伸至全生命周期管理?？ㄌ乇死展纠冒惭b在工程機(jī)械上的傳感器收集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，提前為客戶提供維護(hù)建議，避免設(shè)備故障導(dǎo)致的停機(jī)損失，增加了客戶滿意度，也為自身創(chuàng)造了新的收入來源。

（二）全要素生產(chǎn)率提升的范式轉(zhuǎn)換

1．技術(shù)進(jìn)步的“量子躍遷”效應(yīng)

數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新呈現(xiàn)“問題識別一方案生成一擴(kuò)散應(yīng)用”的加速循環(huán)。拼多多通過農(nóng)產(chǎn)品搜索數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)下沉市場需求，與農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地合作，建立直供渠道，將優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品推向下沉市場，既滿足了消費(fèi)者需求，又幫助農(nóng)戶拓寬了銷售渠道。AI-phaFold2利用大量蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)，將蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測時(shí)間從數(shù)年縮短至數(shù)小時(shí)，為生命科學(xué)研究和藥物研發(fā)提供了強(qiáng)大工具。Apache Hadoop生態(tài)系統(tǒng)降低了大數(shù)據(jù)技術(shù)使用門檻，使中小企業(yè)能夠利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，推動了技術(shù)的快速普及和應(yīng)用，這些都表明技術(shù)進(jìn)步的速率和路徑發(fā)生了質(zhì)的變化。

2．資源配置的帕累托改進(jìn)

精準(zhǔn)匹配：滴滴通過日寸空數(shù)據(jù)將司機(jī)空駛率降低50%。滴滴平臺利用大數(shù)據(jù)算法，根據(jù)司機(jī)位置和乘客需求進(jìn)行精準(zhǔn)匹配，減少了司機(jī)的空駛時(shí)間，提高了運(yùn)營效率，降低了油耗和成本，同時(shí)也提升了乘客的打車體驗(yàn)。

閑置激活：Airbnb釋放全球600萬套閑置房源。通過平臺整合閑置房屋資源，將房東的閑置房源與旅行者的住宿需求進(jìn)行匹配，為房東創(chuàng)造了額外收入，為旅行者提供了多樣化住宿選擇，提高了資源利用效率。

風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)：螞蟻金服基于實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)小微企業(yè)秒級貸款審批，重塑信用評估體系。傳統(tǒng)信用評估依賴企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表等靜態(tài)數(shù)據(jù)，評估過程繁瑣且不準(zhǔn)確。螞蟻金服通過分析小微企業(yè)的實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)、資金流水等動態(tài)數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地評估企業(yè)信用狀況和還款能力，實(shí)現(xiàn)秒級貸款審批，提高了小微企業(yè)融資效率，降低了金融機(jī)構(gòu)信貸風(fēng)險(xiǎn)。

3．效率提升的乘數(shù)效應(yīng)

數(shù)據(jù)復(fù)用性帶來邊際成本趨零，觸發(fā)“數(shù)據(jù)規(guī)模一成本下降一應(yīng)用擴(kuò)展”的正反饋循環(huán)。微軟Azure存儲成本10年間下降99%，隨著成本降低，更多企業(yè)能夠使用其服務(wù)，應(yīng)用場景不斷拓展，從企業(yè)級應(yīng)用向中小微市場滲透。這表明在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，傳統(tǒng)規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論需要引入網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)參數(shù)進(jìn)行修正。傳統(tǒng)規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)?？山档蛦挝怀杀?，但這種成本降低存在一定限度。而數(shù)據(jù)的復(fù)用性使得企業(yè)在擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模時(shí)，邊際成本幾乎可以忽略不計(jì)，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)進(jìn)一步放大了這種成本優(yōu)勢和規(guī)模效益。

（三）理論模型的動態(tài)演進(jìn)

數(shù)據(jù)要素通過三重機(jī)制推動全要素生產(chǎn)率提升：

1．降低要素匹配的交易成本，使資源流動突破制度性摩擦。在傳統(tǒng)市場中，企業(yè)尋找生產(chǎn)要素時(shí)面臨信息不對稱和交易規(guī)則限制，成本高昂。而數(shù)據(jù)平臺的出現(xiàn)改變了這一狀況，如一些工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺整合了上下游企業(yè)的產(chǎn)品、價(jià)格和供應(yīng)能力等信息，企業(yè)可快速找到合適的供應(yīng)商，減少了制度性摩擦對資源流動的阻礙。

2．激活網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，形成“參與主體增加-數(shù)據(jù)質(zhì)量提升-協(xié)同效率改進(jìn)”的自我強(qiáng)化循環(huán)。以電商平臺為例，隨著商家和消費(fèi)者數(shù)量增加，平臺積累的數(shù)據(jù)量增多，數(shù)據(jù)多樣性和豐富性提高。這些高質(zhì)量數(shù)據(jù)幫助平臺為商家提供精準(zhǔn)營銷建議，為消費(fèi)者提供個(gè)性化推薦，提高了交易效率和用戶滿意度，進(jìn)而吸引更多商家和消費(fèi)者加入，形成良性循環(huán)。

3.加速技術(shù)擴(kuò)散，開源社區(qū)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺使技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)“病毒式傳播”特征。開源社區(qū)中，開發(fā)者自由分享代碼和技術(shù)成果，Linux操作系統(tǒng)就是開源社區(qū)的成功范例，全球開發(fā)者共同參與開發(fā)和改進(jìn)，使其在服務(wù)器、移動設(shè)備等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺促進(jìn)企業(yè)間技術(shù)交流與合作，富士康的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺向中小企業(yè)開放，幫助其提升生產(chǎn)效率和管理水平。這三重機(jī)制相互嵌套，構(gòu)成數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代生產(chǎn)率增長的新范式。

三、理論沖突與范式突破

（一）傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)規(guī)律的修正

1．規(guī)模報(bào)酬遞減律的失效

數(shù)據(jù)要素的“非競爭性”打破了傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的稀缺性約束。以Facebook為例，其全球用戶數(shù)據(jù)的邊際獲取成本趨近于零，但廣告收入?yún)s隨數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)增長。這與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的邊際報(bào)酬遞減規(guī)律相悖，在傳統(tǒng)理論中，隨著生產(chǎn)要素投入增加，邊際報(bào)酬會逐漸減少。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，生產(chǎn)函數(shù)需要引入數(shù)據(jù)彈性系數(shù)進(jìn)行擴(kuò)展，以準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)要素對生產(chǎn)的影響。

2．比較優(yōu)勢理論的重構(gòu)

數(shù)據(jù)稟賦成為新型競爭優(yōu)勢來源。中國憑借14億人口的行為數(shù)據(jù)優(yōu)勢，在短視頻（TikTok）、移動支付（Alipay）等領(lǐng)域形成全球競爭力。TikTok通過分析用戶的觀看行為、興趣偏好等數(shù)據(jù)，為用戶提供個(gè)性化的視頻推薦，吸引了大量全球用戶。Alipay利用海量交易數(shù)據(jù)優(yōu)化支付體驗(yàn)，拓展金融服務(wù)，這種競爭優(yōu)勢不再依賴傳統(tǒng)的地理或自然資源稟賦，而是基于數(shù)據(jù)資源的開發(fā)和利用。

3．科層制效率假設(shè)的顛覆

數(shù)據(jù)扁平化傳遞消解組織層級。韓都衣舍的“小組制”模式通過數(shù)據(jù)透明化，將決策單元縮小至3人團(tuán)隊(duì)。每個(gè)小組能夠根據(jù)市場數(shù)據(jù)和銷售情況快速作出決策，庫存周轉(zhuǎn)率達(dá)到行業(yè)平均水平的2倍。這表明在數(shù)據(jù)驅(qū)動下，敏捷組織能夠更高效地響應(yīng)市場變化，傳統(tǒng)科層結(jié)構(gòu)的效率優(yōu)勢正在被取代。

（二）理論融合的創(chuàng)新路徑

1．新古典框架的擴(kuò)展

將數(shù)據(jù)資本納入柯布一道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，構(gòu)建包含數(shù)據(jù)要素的內(nèi)生增長模型。研究表明，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)彈性系數(shù)從2015年的0.12提升至2022年的0.31，這意味著數(shù)據(jù)要素在經(jīng)濟(jì)增長中的邊際貢獻(xiàn)持續(xù)擴(kuò)大。通過將數(shù)據(jù)要素納入生產(chǎn)函數(shù)，能夠更準(zhǔn)確地衡量數(shù)據(jù)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，為經(jīng)濟(jì)決策提供更科學(xué)的依據(jù)。

2．復(fù)雜系統(tǒng)理論的引入

基于耗散結(jié)構(gòu)理論，數(shù)據(jù)流推動產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)熵減。當(dāng)數(shù)據(jù)輸入形成的負(fù)熵流超過系統(tǒng)內(nèi)部熵增時(shí)，產(chǎn)業(yè)鏈從無序走向有序。在供應(yīng)鏈管理中，通過實(shí)日寸數(shù)據(jù)共享，企業(yè)能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測市場需求，減少庫存積壓，降低牛鞭效應(yīng)，提高庫存周轉(zhuǎn)率，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈效率的改進(jìn)。

四、政策設(shè)計(jì)的理論啟示

（一）數(shù)據(jù)治理的“三元平衡”原則

效率維度：建立跨行業(yè)數(shù)據(jù)空間，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)編碼標(biāo)準(zhǔn)，有助于破解“數(shù)據(jù)孤島”難題。歐盟GAIA-X項(xiàng)目通過標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)制造業(yè)數(shù)據(jù)跨企業(yè)流動，提高了數(shù)據(jù)的共享和利用效率，企業(yè)能夠更便捷地獲取和使用相關(guān)數(shù)據(jù)，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。類似的舉措在其他行業(yè)也具有借鑒意義，通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，打破數(shù)據(jù)流通的障礙，釋放數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。

公平維度：防止數(shù)據(jù)霸權(quán)和壟斷至關(guān)重要。日本《數(shù)字平臺透明化法》強(qiáng)制頭部平臺開放API接口，為中小企業(yè)創(chuàng)造了公平競爭環(huán)境。中小企業(yè)可以利用這些開放的接口獲取數(shù)據(jù)和資源，開發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，與大型企業(yè)展開競爭，促進(jìn)市場的公平競爭和創(chuàng)新活力。

安全維度：構(gòu)建分類分級數(shù)據(jù)保護(hù)體系是保障數(shù)據(jù)安全的關(guān)鍵。中國《數(shù)據(jù)安全法》將數(shù)據(jù)分為核心、重要與一般三級，根據(jù)不同級別采取相應(yīng)的保護(hù)措施，既保障了數(shù)據(jù)安全，又兼顧了數(shù)據(jù)的合理利用和流通效率，確保數(shù)據(jù)在安全的前提下發(fā)揮最大價(jià)值。

（二）產(chǎn)業(yè)鏈升級的“雙輪驅(qū)動”策略

技術(shù)端驅(qū)動策略：開發(fā)低代碼數(shù)據(jù)分析工具，降低中小企業(yè)的數(shù)字化門檻。阿里Quick BI等工具使企業(yè)無需專業(yè)團(tuán)隊(duì)即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化分析。中小企業(yè)可以利用這些工具對自身業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘潛在價(jià)值，做出更科學(xué)的決策，提升自身競爭力，推動整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化升級。

制度端驅(qū)動策略：試點(diǎn)數(shù)據(jù)信托模式，英國方案通過第三方機(jī)構(gòu)管理數(shù)據(jù)使用權(quán)，實(shí)現(xiàn)所有權(quán)與使用權(quán)的分離。在醫(yī)療、金融等敏感數(shù)據(jù)領(lǐng)域，這種模式可以在保障數(shù)據(jù)安全和隱私的前提下，促進(jìn)數(shù)據(jù)的合理流通和利用。例如，醫(yī)療數(shù)據(jù)可以在嚴(yán)格的監(jiān)管下共享給科研機(jī)構(gòu)，用于疾病研究和藥物研發(fā)．推動行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展

五、結(jié)論與展望

數(shù)據(jù)要素的功能性嵌入標(biāo)志著經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)從“規(guī)模驅(qū)動”向“效率驅(qū)動”的范式轉(zhuǎn)換。這一轉(zhuǎn)換不僅體現(xiàn)在技術(shù)工具的升級上，還帶來了生產(chǎn)關(guān)系適應(yīng)數(shù)字生產(chǎn)力的深刻變革。未來研究需要在以下3個(gè)方面深化探索：（1）構(gòu)建數(shù)據(jù)要素的產(chǎn)權(quán)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，破解“數(shù)據(jù)確權(quán)”難題。數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)界定不清，導(dǎo)致數(shù)據(jù)交易和利用存在諸多障礙，建立完善的產(chǎn)權(quán)理論有助于規(guī)范數(shù)據(jù)市場，保障數(shù)據(jù)所有者和使用者的權(quán)益；（2）預(yù)研通用人工智能（AGI）對全要素生產(chǎn)率理論的顛覆性影響。AGI的發(fā)展可能會帶來生產(chǎn)方式和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的巨大變革，提前研究其對全要素生產(chǎn)率理論的影響，有助于及時(shí)調(diào)整理論框架，適應(yīng)新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢；（3）探索跨境數(shù)據(jù)流動與全球價(jià)值鏈重構(gòu)的互動機(jī)制。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的全球化發(fā)展，跨境數(shù)據(jù)流動日益頻繁，研究其與全球價(jià)值鏈重構(gòu)的關(guān)系，對于制定合理的產(chǎn)業(yè)政策和國際合作策略具有重要意義。只有實(shí)現(xiàn)理論創(chuàng)新、技術(shù)突破與制度設(shè)計(jì)的協(xié)同演進(jìn)，才能充分釋放數(shù)據(jù)要素的生產(chǎn)率提升潛能，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供持久動力。

大數(shù)據(jù)驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的理論框架與實(shí)現(xiàn)路徑

蔡旺

新質(zhì)生產(chǎn)力是以知識、技術(shù)和數(shù)據(jù)為主導(dǎo)要素的新型生產(chǎn)力，更加聚焦于創(chuàng)新驅(qū)動和智能化實(shí)踐并注重將知識、技術(shù)與數(shù)據(jù)等融合循環(huán)運(yùn)用，主要依賴于積累知識資本、推動技術(shù)創(chuàng)新以及開發(fā)利用數(shù)據(jù)資源。而大數(shù)據(jù)是一種新型生產(chǎn)要素，正成為驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的核心力量。研究大數(shù)據(jù)驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力，理論意義在于深化對新質(zhì)生產(chǎn)力的理解、拓寬生產(chǎn)力理論的研究視野、推動多學(xué)科的交叉整合等：實(shí)踐意義在于指引大數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)界的運(yùn)用、推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化轉(zhuǎn)型升級、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展等。

一、大數(shù)據(jù)驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的理論框架

（一）構(gòu)建“數(shù)據(jù)要素一技術(shù)賦能一產(chǎn)業(yè)變革”理論模型

第一，基礎(chǔ)在數(shù)據(jù)要素層，其主要任務(wù)是轉(zhuǎn)化原始數(shù)據(jù)為可用的數(shù)據(jù)資源并借助數(shù)據(jù)采集、存儲和標(biāo)準(zhǔn)化以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可用性。首要的是，利用工具（傳感器技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等）實(shí)時(shí)地采集各種類型的數(shù)據(jù)并采取清洗、預(yù)處理流程以確保它們的精確性、實(shí)用性。次要的是，采用分布式存儲、云計(jì)算技術(shù)以達(dá)到高效存儲、安全管理大量數(shù)據(jù)。通常，云存儲服務(wù)給予了高度可用且可擴(kuò)展的存儲空間并具備處理PB級乃至更龐大數(shù)據(jù)量的能力。再則，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化則借助制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口規(guī)范以推動數(shù)據(jù)之間的無縫連接、互通及共享。

第二，關(guān)鍵在技術(shù)賦能層，利用先進(jìn)技術(shù)（人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等）來智能化分析與高效應(yīng)用數(shù)據(jù)。首先，人工智能算法，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息、知識以為決策提供科學(xué)依據(jù)并能從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律、預(yù)測趨勢、優(yōu)化決策。其次，云計(jì)算借助分布式計(jì)算、并行處理技術(shù)可高效解析海量數(shù)據(jù)，且其按需分配的計(jì)算資源、靈活多變的服務(wù)模式業(yè)已打破物理硬件對大數(shù)據(jù)處理能力的束縛。再者，物聯(lián)網(wǎng)借助傳感器、智能設(shè)備能即時(shí)捕捉并傳輸數(shù)據(jù)，將物理世界、數(shù)字世界緊密相連以達(dá)到數(shù)據(jù)的自動化采集、即時(shí)傳輸，并為大數(shù)據(jù)的搜集、應(yīng)用開辟更為便捷高效的途徑。

第三，目標(biāo)在產(chǎn)業(yè)變革層，其核心使命是利用數(shù)據(jù)與技術(shù)賦能以催化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。一是企業(yè)借助大數(shù)據(jù)分析可精細(xì)調(diào)整生產(chǎn)流程并因此使生產(chǎn)效率顯著提升：應(yīng)用大數(shù)據(jù)在智能制造領(lǐng)域必然推動生產(chǎn)過程的自動化、智能化且進(jìn)一步助力生產(chǎn)效率提升。二是新穎商業(yè)模式（如基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦引擎、共享經(jīng)濟(jì)平臺等）此起彼伏，憑借深入的數(shù)據(jù)分析、挖掘能力以精確捕獲并高效響應(yīng)消費(fèi)者需求，這顯然為企業(yè)開辟出更大拓展空間。三是大數(shù)據(jù)在制造業(yè)催生了一系列新型制造模式（智能制造、綠色制造等）；在服務(wù)業(yè)則推動了多個(gè)領(lǐng)域（智慧金融、智慧醫(yī)療、智慧教育等）的革新。

（二）大數(shù)據(jù)重構(gòu)生產(chǎn)力要素的作用機(jī)制

其一，大數(shù)據(jù)重塑勞動者。消費(fèi)者的在線交易記錄、搜索行為、社交媒體活動等在數(shù)字經(jīng)濟(jì)架構(gòu)下均構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵組成部分，普通消費(fèi)者借助這些行為在貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)的過程中實(shí)際上參與了價(jià)值的創(chuàng)造，已然是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者；大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還為勞動者創(chuàng)造了更多就業(yè)機(jī)會、發(fā)展空間并催生了新型勞動崗位（如數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師等），需要?jiǎng)趧诱呔邆鋽?shù)據(jù)處理、分析能力，這迫使勞動者不斷學(xué)習(xí)新知識、新技能以適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代的新要求。

其二，大數(shù)據(jù)催生新質(zhì)勞動資料。大數(shù)據(jù)作為新生產(chǎn)要素與技術(shù)（物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等）的融合，既推動了生產(chǎn)設(shè)備的智能化升級又提高了生產(chǎn)效率、靈活性，并由此推動了一系列勞動資料發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了流程自動化、認(rèn)知智能化以及促進(jìn)了生態(tài)的可持續(xù)化。大數(shù)據(jù)的流通性、共享性也促進(jìn)了勞動資料的網(wǎng)絡(luò)化集成并構(gòu)建了包含全價(jià)值鏈的綜合生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)以提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度、靈活性。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用還推進(jìn)了企業(yè)管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型以達(dá)成對生產(chǎn)流程、庫存管理、質(zhì)量控制等的即時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化。

其三，大數(shù)據(jù)孕育新質(zhì)勞動對象。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用推動了產(chǎn)品（如智能設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品等）的數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型，能同步收集、分析和傳輸數(shù)據(jù)并給予用戶更加個(gè)性化的服務(wù)：大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用促進(jìn)了服務(wù)（如在線教育、遠(yuǎn)程醫(yī)療等）的數(shù)字化升級，可打破時(shí)空限制并為用戶營造更加便捷高效的服務(wù)體驗(yàn)；大數(shù)據(jù)的應(yīng)用帶動了勞動對象的創(chuàng)新并催生了新型智能化的勞動對象、數(shù)據(jù)等非實(shí)體形態(tài)的勞動對象。

其四，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用加速了勞動者、勞動資料、勞動對象等生產(chǎn)力要素的優(yōu)化組合，企業(yè)借力數(shù)據(jù)分析可達(dá)成對生產(chǎn)要素的實(shí)時(shí)監(jiān)控、動態(tài)調(diào)整并優(yōu)化資源配置以提高生產(chǎn)效率：大數(shù)據(jù)的共享、流通特性還加速了產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng)新進(jìn)程并助力產(chǎn)業(yè)集群向智能化、綠色化及服務(wù)化方向轉(zhuǎn)型。

二、大數(shù)據(jù)驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的實(shí)現(xiàn)路徑

（一）通過數(shù)據(jù)要素化以形成新質(zhì)生產(chǎn)力核心要素

一是數(shù)據(jù)演變成新生產(chǎn)要素。首先，數(shù)據(jù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下已逐步超越傳統(tǒng)生產(chǎn)要素并成為驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力進(jìn)一步躍遷的核心要素。明顯地，數(shù)據(jù)不止記錄了經(jīng)濟(jì)活動的軌跡，更富含著巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和戰(zhàn)略考量。其次，數(shù)據(jù)作為新生產(chǎn)要素，對于提升勞動者的素質(zhì)、技能具有重要意義。當(dāng)然，通過學(xué)習(xí)、掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù)，勞動者可更加準(zhǔn)確地理解市場需求、把握行業(yè)動態(tài)并繼而提升自己的職業(yè)素養(yǎng)、競爭力。此外，數(shù)據(jù)的應(yīng)用還可推動勞動方式的變革且使勞動者能更加高效地完成任務(wù)以提高工作質(zhì)量、效率。再者，數(shù)據(jù)因其可共享性、可復(fù)制性及近乎無限的供給能力，打破了傳統(tǒng)生產(chǎn)要素供應(yīng)有限對經(jīng)濟(jì)增長持續(xù)性的限制。企業(yè)可以依托數(shù)據(jù)的分析、運(yùn)用能更加靈活地調(diào)整生產(chǎn)要素的配置策略以達(dá)成資源的最佳配置、高效運(yùn)用。

二是要完善數(shù)據(jù)要素市場。首要地，政府要加快數(shù)據(jù)確權(quán)的進(jìn)程，往往應(yīng)當(dāng)對數(shù)據(jù)所有權(quán)確認(rèn)、使用權(quán)限界定及交易行為等制定相關(guān)政策法規(guī)以保障數(shù)據(jù)的合法使用、安全性；更需構(gòu)建數(shù)據(jù)權(quán)屬爭議的解決機(jī)制以為數(shù)據(jù)的交易、流通營造一個(gè)受法律保護(hù)的環(huán)境。次要地，旨在推進(jìn)數(shù)據(jù)的高效、有序流通與合理利用，政府將主動推動數(shù)據(jù)交易平臺的統(tǒng)一建設(shè)及交易規(guī)則的制定：加大對數(shù)據(jù)交易市場的監(jiān)管力度以有效防范數(shù)據(jù)泄露、濫用等風(fēng)險(xiǎn)；尚需結(jié)合政策引導(dǎo)、市場機(jī)制以共同推動數(shù)據(jù)交易市場朝著健康、穩(wěn)定的方向發(fā)展。其次，政府須積極構(gòu)建數(shù)據(jù)開放共享體系且激勵(lì)企業(yè)與機(jī)構(gòu)之間達(dá)成數(shù)據(jù)資源的互通與交換以加速數(shù)據(jù)的整合與多元化應(yīng)用：要強(qiáng)化數(shù)據(jù)的安全認(rèn)證機(jī)制以保障數(shù)據(jù)的真實(shí)性、可信度。再次地，為健全數(shù)據(jù)要素市場，應(yīng)通過構(gòu)建涵蓋多個(gè)層面（深化數(shù)據(jù)技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用、培育數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)人才以及促進(jìn)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展等）的數(shù)據(jù)要素市場生態(tài)體系，可形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新發(fā)展格局以推動新質(zhì)生產(chǎn)力跨越式發(fā)展。

（二）通過數(shù)字技術(shù)融合應(yīng)用以構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力載體

一是數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合。第一，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在技術(shù)（大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等）日益精進(jìn)下，一般地，其生產(chǎn)流程正逐漸邁向智能化改造的通道，且企業(yè)借助技術(shù)引入可達(dá)成生產(chǎn)流程的自動化監(jiān)控、智能化調(diào)度及優(yōu)化決策并進(jìn)而大幅提升生產(chǎn)效率。第二，企業(yè)大抵借助構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的管理信息系統(tǒng)可達(dá)到對各個(gè)環(huán)節(jié)（生產(chǎn)、銷售、庫存等）的瞬時(shí)監(jiān)控和精準(zhǔn)管理，以推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)管理模式的現(xiàn)代化。第三，數(shù)字技術(shù)的融人大多為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量和用戶體驗(yàn)帶來了顯著提升。如企業(yè)借助人工智能技術(shù)實(shí)施產(chǎn)品質(zhì)量檢測能精確辨識產(chǎn)品缺陷并立即展開修復(fù)作業(yè)：企業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析深入洞察用戶行為與偏好可更準(zhǔn)確地洞悉市場趨勢并從而研發(fā)出更加貼近用戶期望的商品。第四，數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的緊密結(jié)合通常能有效驅(qū)動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級以推動其向高質(zhì)量發(fā)展階段邁進(jìn)。很明顯，此類轉(zhuǎn)型升級是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)變成新質(zhì)生產(chǎn)力的重要載體，這不光能助力企業(yè)更好地應(yīng)對市場競爭的加劇，還能為整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系的長期穩(wěn)健發(fā)展增添新動力。

二是培育新興產(chǎn)業(yè)與創(chuàng)新型企業(yè)。其一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的新一輪浪潮的核心引擎并催生了眾多新興產(chǎn)業(yè)，顯然地，它們憑借高度的智能化與高效便捷的特性自然成為驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力進(jìn)步的關(guān)鍵平臺。其二，創(chuàng)新型企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大潮中借助其卓越的創(chuàng)新力與市場競爭優(yōu)勢躍升為推動新質(zhì)生產(chǎn)力躍進(jìn)的核心驅(qū)動力，毋庸置疑，它們往往掌握著前沿技術(shù)且擁有獨(dú)樹一幟的商業(yè)模式，能敏銳地洞察市場先機(jī)又不斷推出新穎的商品以穩(wěn)固其領(lǐng)導(dǎo)地位，更為經(jīng)濟(jì)增長持續(xù)帶來動力。其三，政府會制定若干層面的一系列激勵(lì)舉措（稅收優(yōu)惠、財(cái)政資助、人才引進(jìn)等）以減輕企業(yè)發(fā)展初期的負(fù)擔(dān)；而資本市場應(yīng)加大對新興產(chǎn)業(yè)的投資規(guī)模且為創(chuàng)新型企業(yè)給予必要的資金血液，顯然是為了使新興產(chǎn)業(yè)與創(chuàng)新型企業(yè)加速發(fā)展。其四，我們必須構(gòu)建一個(gè)開放、協(xié)同的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)（涵蓋了深化產(chǎn)學(xué)研用各方的緊密合作、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的協(xié)同發(fā)展、制定并實(shí)施行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范等），以推進(jìn)技術(shù)知識的廣泛交流、資源的有效共享并進(jìn)而提升整個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新活力、核心競爭力，其目的是讓新興產(chǎn)業(yè)與創(chuàng)新型企業(yè)不斷繁榮。

（三）通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新體系以優(yōu)化新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展環(huán)境

一是優(yōu)化配置創(chuàng)新資源。第一，借助深入挖掘和分析數(shù)據(jù)要素可揭示出蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)里的邏輯規(guī)律從而降低信息交互的偏差且減少要素交易的成本，這不但有益于提升企業(yè)的運(yùn)營效率，而且能推動創(chuàng)新要素更高效地流向具有潛力的企業(yè)、行業(yè)。第二，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可顯著降低信息不對稱問題。企業(yè)通過即時(shí)采集、處理和分析各類數(shù)據(jù)能更準(zhǔn)確地了解市場需求、競爭對手動態(tài)及自身運(yùn)營狀況并因而做出更加科學(xué)的決策，顯然，透明化的信息有利于減少資源浪費(fèi)并提升資源配置效率。第三，在創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置過程中，借助數(shù)據(jù)分析可識別出哪些企業(yè)和行業(yè)具有較高的生產(chǎn)效率和邊際產(chǎn)出，大數(shù)據(jù)可引導(dǎo)創(chuàng)新要素流向高效領(lǐng)域，這進(jìn)一步使新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展環(huán)境得到更大優(yōu)化。

二是構(gòu)建創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。其一，應(yīng)高度重視基礎(chǔ)研究并加大對基礎(chǔ)研究的投入，尤其是培養(yǎng)一批高水平的科研團(tuán)隊(duì)、科研機(jī)構(gòu)來推動基礎(chǔ)研究的深入發(fā)展以為新技術(shù)、新產(chǎn)品的誕生夯筑扎實(shí)的理論根基。其二，應(yīng)鼓勵(lì)科研人員敢于挑戰(zhàn)傳統(tǒng)觀念并勇于探索未知領(lǐng)域，采取各種方式（設(shè)立專項(xiàng)基金、創(chuàng)造研發(fā)平臺等）為原始創(chuàng)新給予堅(jiān)定支持以激發(fā)全社會的創(chuàng)新活力。其三，應(yīng)積極布局新一代信息技術(shù)（如人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等）研發(fā)，借力推動其與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合來引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級以使整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系的競爭力得到提升。其四，意在全球競爭中占據(jù)有利地位，應(yīng)構(gòu)建具有全球競爭力的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，憑借加強(qiáng)國際合作交流并吸引全球創(chuàng)新資源、完善創(chuàng)新服務(wù)體系以為創(chuàng)新主體提供全方位的服務(wù)保障、優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境且營造開放包容的創(chuàng)新氛圍等措施，可為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新給予強(qiáng)有力支撐。以上措施為推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展創(chuàng)造了優(yōu)越發(fā)展環(huán)境。

（四）通過數(shù)據(jù)賦能的決策支持以轉(zhuǎn)變新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展模式

一是建立智能化決策支持系統(tǒng)。第一，該系統(tǒng)的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)分析。一般地，系統(tǒng)借助廣泛搜集、綜合處理與深入分析龐大的數(shù)據(jù)集來揭露數(shù)據(jù)背后隱藏的價(jià)值規(guī)律并有力輔助政府、企業(yè)開展決策。運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能極大地增強(qiáng)其預(yù)測市場走向、評估政策成效的準(zhǔn)確性。第二，引入該系統(tǒng)能大幅提升決策的效率、質(zhì)量。相較于傳統(tǒng)決策模式對有限信息及經(jīng)驗(yàn)判斷的依賴，其憑借大數(shù)據(jù)分析的能力以為決策者提供全面的決策備選方案、精準(zhǔn)的預(yù)測結(jié)果并從而加速科學(xué)決策的制定過程：其還具備實(shí)時(shí)追蹤決策執(zhí)行狀況的功能并給予信息反饋、策略調(diào)整建議以保證最大化實(shí)現(xiàn)決策成效。第三，該系統(tǒng)經(jīng)過深度剖析數(shù)據(jù)能精確識別資源利用效率偏低的環(huán)節(jié)，然后據(jù)此提出改善措施以確保資源的確切配置、高效運(yùn)用。該系統(tǒng)為轉(zhuǎn)變新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展模式創(chuàng)造了可能。

二是數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。首先，日新月異的大數(shù)據(jù)技術(shù)促使各行業(yè)間的界限日漸消融以致快速推動跨界融合，催生出智慧零售、智慧交通、智慧家居和智慧教育等新業(yè)態(tài)。這些新業(yè)態(tài)不但提供更為便捷高效的服務(wù)給用戶，還開辟了新市場，也化作經(jīng)濟(jì)增長的新引擎。其次，該創(chuàng)新大多賦予企業(yè)精確發(fā)掘消費(fèi)者需求的能力并從而推出更具個(gè)性化的商品。進(jìn)一步來說，企業(yè)一般借助數(shù)據(jù)分析工具控掘出潛在的市場需求又驅(qū)動業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新以催生新消費(fèi)熱點(diǎn)。這種以消費(fèi)者需求為導(dǎo)向的創(chuàng)新策略不止增強(qiáng)了企業(yè)市場競爭力，還有效提升了其盈利能力。該創(chuàng)新往往為相關(guān)產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型帶來巨大動力。一般而言，大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧零售的應(yīng)用讓零售企業(yè)深入洞察消費(fèi)者行為模式，進(jìn)而優(yōu)化庫存管理、提升供應(yīng)鏈的整體效能：大數(shù)據(jù)分析在智慧交通上助力交管部門準(zhǔn)確調(diào)控交通流量、緩解道路擁堵問題，繼而提高城市交通的運(yùn)營效率。這些創(chuàng)新舉措既顯著提升了行業(yè)運(yùn)作效率，又為相關(guān)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級開辟了新路徑，更為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展模式轉(zhuǎn)變夯筑了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

基于復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)收入分配影響機(jī)制探討

買買提依明·祖農(nóng)

習(xí)近平總書記在黨的二十大報(bào)告中指出，“分配制度是促進(jìn)共同富裕的基礎(chǔ)性制度”。在推動高質(zhì)量發(fā)展的同日寸，要完善分配制度，妥善處理增長與分配之間的關(guān)系。一方面，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，加快發(fā)展新型工業(yè)化，推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)升級，突破一些國家的敵對性科技封鎖，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的發(fā)展，從而繼續(xù)做大經(jīng)濟(jì)“蛋糕”：另一方面，我國的勞動收入份額相比歐美發(fā)達(dá)國家約低20%，迫切提高中低收入群體的收入，以激發(fā)國內(nèi)市場消費(fèi)潛力，跨越“中等收入陷阱”，扎實(shí)推進(jìn)共同富裕。但是，人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，有可能降低勞動收入份額，我國政府將不得不面臨如何協(xié)調(diào)處理“增長”與“分配”的關(guān)系。

自工業(yè)革命以來，新技術(shù)推動的自動化和智能化引起不同地區(qū)、不同行業(yè)之間收入分配格局變化，并加劇了不同群體之間收入分配不平等。2022年，ChatGPT的問世及其迅猛發(fā)展，加速了人工智能和數(shù)字化的步伐。學(xué)術(shù)界掀起了人工智能時(shí)代的“索洛悖論”（隨著生產(chǎn)率的發(fā)展，資本收入份額逐漸增加，而勞動收入份額則會減少）的激烈爭論。

收入分配是民生之源。企業(yè)收入分配作為初次分配，直接影響股東、高管、員工、政府、債權(quán)人及供應(yīng)商的收入，是宏觀功能性和規(guī)模性收入分配的根基和起點(diǎn)。同時(shí)，收入分配通過影響居民收入和政府稅收收入，間接影響國內(nèi)市場總需求，對經(jīng)濟(jì)增長具有深遠(yuǎn)影響。

企業(yè)層面的收入分配問題是一個(gè)典型的復(fù)雜系統(tǒng)問題。它不僅受制于外部的產(chǎn)品市場和要素市場的競爭約束，還受到在企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)和分配過程中主導(dǎo)作用的“有形之手”的影響，涉及到企業(yè)收入在股東（提供資本）、高管（管理技能）、員工（勞動）、政府（公共服務(wù)）、債權(quán)人（資金）及供應(yīng)商（原材料）之間的分配比例及其關(guān)系。因而，系統(tǒng)性理解和評估數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)收入分配的影響機(jī)制和需要考慮的重要因素，在高質(zhì)量發(fā)展和共同富裕戰(zhàn)略目標(biāo)下，對“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”和“勞動收入份額提升”有關(guān)政策的設(shè)計(jì)和制定，起到至關(guān)重要的作用。

本文將基于復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)視角，先總結(jié)現(xiàn)有相關(guān)研究現(xiàn)狀及存在問題，然后系統(tǒng)性探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)收入分配的影響機(jī)制及現(xiàn)有研究未關(guān)注的效應(yīng)，最后為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”和“勞動收入份額提升”這兩個(gè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提出一些政策建議。

一、相關(guān)研究現(xiàn)狀

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效率和收入分配均有影響。其中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)方面研究已相對成熟，學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)能夠提升企業(yè)的效率。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型對收入分配的影響則具有復(fù)雜性，因?yàn)閷Σ煌a(chǎn)要素同時(shí)具有互補(bǔ)和替代效應(yīng)，可能提升或降低勞動收入分配比例。

關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對收入分配影響的現(xiàn)有研究主要基于實(shí)證方法，集中于勞動收入份額的影響上，但實(shí)證結(jié)果卻不盡相同，甚至存在矛盾。一方面，產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型導(dǎo)致了勞動報(bào)酬比例的下降，機(jī)器人的應(yīng)用在一定程度上替代了我國企業(yè)的勞動需求，但對工資水平的影響并不顯著。人工智能和機(jī)器人應(yīng)用，會降低勞動收入份額：另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)（減少低技能人員、增加高技能人員），提升了企業(yè)的勞動收入份額。

二、復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)視角下現(xiàn)有研究中存在的問題

從復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)視角，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)類似于生物系統(tǒng)，是相互關(guān)聯(lián)的有機(jī)整體，是不可分割的，而且存在正負(fù)反饋循環(huán)和“收益遞增”等非線性現(xiàn)象，而不像新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)那樣是機(jī)械的和靜態(tài)的。因而不能將幾個(gè)局部或利益方隔離出來進(jìn)行研究。

從復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)視角來看，現(xiàn)有研究的不足如下：

1．在理論層面上，完全忽視“有形之手”對企業(yè)收入分配的潛在影響?，F(xiàn)有收入分配理論為了方便數(shù)學(xué)建模，僅從市場的角度，先假定完美信息和完全競爭，然后通過同質(zhì)化的投入產(chǎn)出函數(shù)（例如C-D或CES函數(shù)），通常在粗粒的層次上（如在國家或行業(yè)層面）對收入分配問題進(jìn)行建模。這導(dǎo)致單個(gè)企業(yè)或人群無法在經(jīng)濟(jì)分析中被看到或在平均中消失，而且默認(rèn)假定所有利益相關(guān)方都平均獲益。

2．在方法論上，從還原論角度，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型對股東、高管、員工、政府以及債權(quán)人收入的影響關(guān)系中選取一項(xiàng)或兩項(xiàng)單獨(dú)隔離開進(jìn)行研究，這有可能導(dǎo)致片面性結(jié)論。各方利益在外部市場競爭和內(nèi)部“有形之手”的約束和作用下是系統(tǒng)性關(guān)聯(lián)的，牽一發(fā)而動全身，而且有可能存在正負(fù)反饋循環(huán)。

3．在實(shí)證分析上，主要考察行業(yè)層面平均效應(yīng)，未深入探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其競爭對手的二階效應(yīng)及對整個(gè)行業(yè)的長期效應(yīng)。另外，鮮有研究對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行分類，并深入探討底層作用機(jī)制。

三、復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)收入分配影響機(jī)制分析

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)收入分配的影響主要由企業(yè)層面（產(chǎn)權(quán)安排和公司治理）、市場層面（市場競爭以及行業(yè)特征）、政府層面（補(bǔ)貼和優(yōu)惠、法治環(huán)境）及地區(qū)層面（要素稟賦、基礎(chǔ)設(shè)施）的因素共同相互作用而決定。這些因素通過影響具體企業(yè)的工資成本、實(shí)際稅率、貸款利率以及原材料成本等，最終體現(xiàn)在企業(yè)間股東、員工、政府、債權(quán)人及供應(yīng)商的收入分配比例差異上。因而，深入分析不同類型數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)各類成本的影響是尋找分析思路的關(guān)鍵。這里的成本指從購買原材料到“有形之手”組織下生產(chǎn)以及通過各種渠道銷售到用戶這一過程中的各類成本，企業(yè)內(nèi)部組織成本和市場交易成本也包含在其中。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型引起的降本增效，通過降低單位產(chǎn)品上各類成本，提升產(chǎn)品競爭力，從而提升企業(yè)銷量和利潤。隨著利潤的累計(jì)，企業(yè)規(guī)模越來越大，企業(yè)的討價(jià)還價(jià)能力也隨著上升，這反過來降低單位產(chǎn)品上原材料、融資、渠道以及各類交易成本。從而，形成“成本一銷量一利潤一規(guī)模一成本”之間正（或負(fù)）反饋循環(huán)，進(jìn)而加劇行業(yè)內(nèi)競爭和淘汰過程，出現(xiàn)“贏家通吃”的現(xiàn)象。

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型的分類

“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”指企業(yè)通過運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)，如互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人、人工智能等，對其產(chǎn)品、供應(yīng)鏈、制造過程、流程管理和銷售等業(yè)務(wù)進(jìn)行數(shù)字化和智能化改造，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)成本的降低、生產(chǎn)效率的提高。

結(jié)合技術(shù)發(fā)展階段和對應(yīng)的成本，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以進(jìn)一步分為5種類型：管理信息化（如采購、存儲、生產(chǎn)、財(cái)務(wù)管理等內(nèi)部管理流程的數(shù)字化）、營銷數(shù)字化（利用互聯(lián)網(wǎng)營銷）、產(chǎn)品智能化（智能硬件和具備物聯(lián)網(wǎng)功能的產(chǎn)品）、生產(chǎn)智能化（廣泛應(yīng)用機(jī)器人、智能制造和智慧工廠）以及服務(wù)智能化（在企業(yè)管理、生產(chǎn)決策和服務(wù)中廣泛應(yīng)用通用人工智能）等。

（二）不同類型數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)收入分配的影響機(jī)制分析

這里先討論影響較大的生產(chǎn)智能化和服務(wù)智能化。機(jī)器人和人工智能在生產(chǎn)過程中大量應(yīng)用，直接替代員工勞動和服務(wù)，從而降低單位產(chǎn)品上的工資成本，同時(shí)降低管理層代理成本。而且相比員工工資，機(jī)器設(shè)備的折舊則可以從增值稅稅基中扣除，從而降低實(shí)際稅收成本。然后，隨著時(shí)間通過“成本一銷量一利潤一規(guī)模一成本”之間正（或負(fù)）反饋循環(huán)，影響其他成本，并通過產(chǎn)品市場競爭間接影響競爭對手的銷售收入和內(nèi)部收入分配。

管理信息化主要影響管理費(fèi)用和管理層的代理成本，營銷數(shù)字化主要影響銷售過程中的廣告費(fèi)用和渠道成本。產(chǎn)品智能化通過收集用戶和產(chǎn)品的狀態(tài)信息，提供差異化的產(chǎn)品，提升壟斷定價(jià)能力。在這一過程中，同樣存在上面提到的正（或負(fù)）反饋循環(huán)。

四、復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)視角下需要關(guān)注的新現(xiàn)象

從復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來看，行業(yè)內(nèi)每個(gè)企業(yè)通過要素和產(chǎn)品市場競爭相互影響和關(guān)聯(lián)，“有形之手”通過管理創(chuàng)新或新技術(shù)應(yīng)用不斷降低各類成本，企業(yè)才能生存和發(fā)展壯大。這是一種動態(tài)演化的過程，其中存在“成本一銷量一利潤一規(guī)模一成本”之間正（或負(fù)）反饋循環(huán)，而且隨著時(shí)間出現(xiàn)“收益遞增”現(xiàn)象。這會引起以下幾個(gè)新現(xiàn)象：

1．虹吸效應(yīng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型引起的降本增效，通過上述正反饋循環(huán)，不斷提升本企業(yè)的銷量，而競爭對手則進(jìn)入負(fù)反饋循環(huán)，因而頭部幾家企業(yè)銷售收入在行業(yè)總銷售收入中的占比隨著時(shí)間推移不斷加速提升。

2．二階效應(yīng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型引起不同企業(yè)產(chǎn)品銷量的增減，直接影響行業(yè)內(nèi)每個(gè)企業(yè)的銷售收入份額，從而間接影響每個(gè)企業(yè)的討價(jià)還價(jià)能力，進(jìn)而影響每個(gè)企業(yè)的原材料、融資、渠道以及各類交易成本等。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其競爭對手內(nèi)部各方的收入分配產(chǎn)生二階效應(yīng)。

3．長期效應(yīng)。從整個(gè)行業(yè)角度來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速行業(yè)內(nèi)淘汰，出現(xiàn)馬太效應(yīng)。如果行業(yè)總需求不變，會引起大量工作崗位的流逝。如果外部存在需求量不斷上升的海外市場，由于頭部幾家企業(yè)的競爭力大幅提升，出口量會大幅增加，因此對勞動收入的影響不一定是負(fù)向的。

五、結(jié)論與政策建議

本文從復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)視角指出現(xiàn)有理論和研究忽視“有形之手”對企業(yè)層面收入分配的潛在影響，以及對股東、高管、員工、政府以及債權(quán)人收人中的一項(xiàng)或兩項(xiàng)單獨(dú)隔離開進(jìn)行研究等不足之處。隨后，探討不同類型數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)收入分配的影響機(jī)制，以及其中存在的“成本一銷量一利潤一規(guī)模一成本”之間正（或負(fù)）反饋循環(huán)和“收益遞增效應(yīng)”，并指出因此產(chǎn)生的虹吸效應(yīng)、二階效應(yīng)以及整個(gè)行業(yè)的長期效應(yīng)。為進(jìn)一步研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)收入分配的影響提出研究方向和分析方法。

在高質(zhì)量發(fā)展與實(shí)現(xiàn)共同富裕的雙重目標(biāo)下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)政策設(shè)計(jì)與實(shí)施面臨復(fù)雜的挑戰(zhàn)。盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)分別從促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提升勞動收入份額的角度提出了眾多政策建議，但這些建議往往缺乏對政策取向一致性的深入分析和評估。特別是一些旨在直接提升勞動收入份額的政策，如機(jī)器人稅、機(jī)器人社保、不斷提高最低工資等，表面上有利于直接提升勞動收入，實(shí)際上可能因忽視復(fù)雜的全球經(jīng)濟(jì)生態(tài)系統(tǒng)而適得其反。全球經(jīng)濟(jì)是一個(gè)復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)，我國企業(yè)現(xiàn)在面臨印度和東南亞企業(yè)以低勞動成本優(yōu)勢追趕。同時(shí)面臨歐美國家敵對性的供應(yīng)鏈去中國化，在市場競爭中生存空間（需求量）出現(xiàn)進(jìn)一步縮小的情形。如果這時(shí)貿(mào)然推出直接提升勞動收入份額的政策，代價(jià)就是大量企業(yè)遷移和倒閉，引起大量工作崗位的流逝以及勞動力供給量的增加，勞動收入份額反而進(jìn)一步減少，進(jìn)入一種惡性循環(huán)。

從復(fù)雜經(jīng)濟(jì)視角，政府政策應(yīng)該聚集于協(xié)助企業(yè)降低各類成本。具體建議如下：

1．不斷改善法治和營商環(huán)境，在這一過程中，勞動收入份額的提升將是一種自然生長的“果實(shí)”。這將有助于中小企業(yè)的生存、發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新。

2．繼續(xù)協(xié)助降低企業(yè)經(jīng)營成本，比如用地、原材料、運(yùn)輸、融資、稅收、銷售渠道以及交易等相關(guān)的成本。這有助于企業(yè)能夠雇傭更多的人和承擔(dān)更高的工資成本。

3．不斷降低居民的生活成本，包括住房、醫(yī)療和教育等基本成本。這有助于提升員工可支配收入，從而提升消費(fèi)，進(jìn)入良性循環(huán)。

新質(zhì)生產(chǎn)力視域下傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級路徑研究

張罡

2023年7月以來，習(xí)近平總書記明確提出“發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”，并圍繞這一論題作出系列重要論述。從我國制定了2035年“實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)，進(jìn)入創(chuàng)新型國家前列”的戰(zhàn)略目標(biāo)及2025年政府工作報(bào)告再次強(qiáng)調(diào)“因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”，“推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造提升”，表明新質(zhì)生產(chǎn)力系列研究具有很強(qiáng)的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

我國學(xué)者從新質(zhì)生產(chǎn)力的內(nèi)涵與作用機(jī)理、新質(zhì)生產(chǎn)力的測度與時(shí)空演變、特定行業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力路徑等展開了系列研究，認(rèn)為政府是推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的關(guān)鍵主體，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)從現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系到現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系再到新質(zhì)生產(chǎn)力的深刻轉(zhuǎn)變的高質(zhì)量發(fā)展是推動中國式經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化和建設(shè)現(xiàn)代化強(qiáng)國的源動力，以升級傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、壯大新興產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高端化的系列路徑，米加寧等（2024）分別從數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角、數(shù)字化政府、數(shù)實(shí)融合等方面論述了新質(zhì)生產(chǎn)力的邏輯與路徑。指標(biāo)測度方面，有學(xué)者測算了2010～2021年中國30個(gè)省（區(qū)、市）的新質(zhì)生產(chǎn)力水平，并分析了區(qū)域差異及動態(tài)演變特征，研究發(fā)現(xiàn)中國新質(zhì)生產(chǎn)力水平整體上呈上升趨勢但地區(qū)差異較大，呈東高西低的發(fā)展態(tài)勢，東一西部及東一中部的地區(qū)差異是導(dǎo)致中國新質(zhì)生產(chǎn)力水平區(qū)域差異擴(kuò)大的主要原因。在動態(tài)演變時(shí)空特征上，呈梯度上升趨勢但不存在跨越式躍遷且新質(zhì)生產(chǎn)力水平較高的地區(qū)可以發(fā)揮帶動輻射作用。也有學(xué)者分別從新質(zhì)勞動者、新質(zhì)勞動資料和新質(zhì)勞動對象3個(gè)維度及現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)和現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)方面構(gòu)建了新質(zhì)生產(chǎn)力水平指標(biāo)測度體系，研究內(nèi)容存在較多共性，結(jié)論相仿。通過文獻(xiàn)分析得知，為全方面促進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力形成中制造業(yè)新質(zhì)化發(fā)展，需要按照發(fā)展水平和時(shí)間演化趨勢分類，因地制宜地推動制造業(yè)新質(zhì)化發(fā)展，分門別類給予不同區(qū)域差異化政策強(qiáng)度，走具有各地特色的制造業(yè)新質(zhì)化道路。行業(yè)新質(zhì)路徑方面，有從科技、人才、教育“三位一體”出發(fā)，分析了海洋新質(zhì)生產(chǎn)力的創(chuàng)新內(nèi)核，有從人才角度分析世界級智能網(wǎng)聯(lián)汽車，還有從地理學(xué)內(nèi)涵研究驅(qū)動城鄉(xiāng)融合發(fā)展的重點(diǎn)方向。

綜上，當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首要任務(wù)是加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，大力推進(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)。然而新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展并非另起爐灶，推倒重來，要兼顧傳統(tǒng)與新生。針對現(xiàn)有基本面、基本盤，傳統(tǒng)制造業(yè)如何涅槃重生？

二、理論基礎(chǔ)

亞當(dāng)·斯密的《國富論》指出國家的富強(qiáng)在于在國際貿(mào)易中發(fā)揮比較優(yōu)勢，其實(shí)現(xiàn)主體是企業(yè)，只有企業(yè)能實(shí)現(xiàn)持續(xù)長期的競爭優(yōu)勢，有強(qiáng)大的競爭力，國家才有優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)。波特也指出，決定一個(gè)國家的某種產(chǎn)業(yè)競爭力有4個(gè)因素：生產(chǎn)要素；需求條件，主要是本國市場的需求；企業(yè)的戰(zhàn)略、結(jié)構(gòu)、競爭對手的表現(xiàn)及國內(nèi)相關(guān)產(chǎn)業(yè)和支持產(chǎn)業(yè)的表現(xiàn)，即這些產(chǎn)業(yè)和相關(guān)上游產(chǎn)業(yè)是否有國際競爭力，這4個(gè)要素相互作用。

新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵核心是科技創(chuàng)新，其基本邏輯是培育新型勞動者、挖掘新型勞動資料與勞動對象，創(chuàng)新新型生產(chǎn)關(guān)系，由量變到質(zhì)變的新型生產(chǎn)力迭代生成過程。其內(nèi)在機(jī)理如圖1所示，主要過程是傳統(tǒng)要素借助數(shù)智媒介催化形成新質(zhì)勞動資料、勞動對象，同時(shí)傳統(tǒng)勞動者由于數(shù)字勞動技能深入轉(zhuǎn)化突破傳統(tǒng)邊界形成新的勞動者與勞動關(guān)系，進(jìn)而促進(jìn)多元利益共享主體的形成。

各地要從實(shí)際出發(fā)，根據(jù)本地的資源稟賦、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、科研條件等，有選擇地推動新產(chǎn)業(yè)、新模式、新動能發(fā)展。科學(xué)發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，須把握事物本質(zhì)與發(fā)展規(guī)律、把握工作關(guān)鍵與政策尺度。牢記新質(zhì)生產(chǎn)力來源于傳統(tǒng)生產(chǎn)力又高于傳統(tǒng)生產(chǎn)力。

三、痛點(diǎn)與實(shí)證

中國經(jīng)濟(jì)目前大而不強(qiáng)，出口嚴(yán)重下滑，傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級迫在眉睫，新質(zhì)生產(chǎn)力概念的提出猶如指路明燈，但各地如何因地制宜夯實(shí)新質(zhì)生產(chǎn)力成長環(huán)境，培育現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系仍然有待探索。學(xué)者研究表明我國制造業(yè)新質(zhì)化發(fā)展水平存在明顯的地區(qū)差異，東部地區(qū)是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的高地，西部地區(qū)和東北地區(qū)是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的洼地，同時(shí)，新質(zhì)生產(chǎn)力的涌現(xiàn)與生產(chǎn)關(guān)系具有一定的協(xié)調(diào)性。

作為中國經(jīng)濟(jì)改革的排頭兵與火車頭的廣東也并不出色，這源于以長三角為代表的東部地區(qū)有后發(fā)優(yōu)勢，但就中國經(jīng)濟(jì)的基本面而言，廣東地區(qū)打造和培育新質(zhì)生產(chǎn)力的經(jīng)驗(yàn)與路徑更有代表性。當(dāng)前困境是政策與區(qū)位優(yōu)勢用盡后發(fā)展遭遇新的瓶頸，全面自主創(chuàng)新模式尚未全面形成，以技術(shù)創(chuàng)新深化支撐現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)面臨基礎(chǔ)研究與應(yīng)用開發(fā)研究的結(jié)構(gòu)性失衡、關(guān)鍵核心技術(shù)“卡脖子”問題嚴(yán)重、科技領(lǐng)軍企業(yè)與隱形冠軍企業(yè)發(fā)育不足等。就制造業(yè)而言，突出問題有：資源約束與低配、ESG評級與綠色發(fā)展新要求、技術(shù)創(chuàng)新能力亟待提升等。

新質(zhì)生產(chǎn)力不會輕易形成，要錨定目標(biāo)，久久為功，既要高度重視突破性創(chuàng)新，也不能忽視漸進(jìn)性創(chuàng)新，要從根本上推動技術(shù)革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級。研究表明提升全要素生產(chǎn)率是新質(zhì)生產(chǎn)力的核心，而構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系則是其載體，其關(guān)鍵是創(chuàng)新，特別是科技創(chuàng)新。因此研究現(xiàn)有企業(yè)特別是以上市公司為代表的優(yōu)秀企業(yè)的研發(fā)投入與其綜合績效之間的關(guān)系及其所代表的企業(yè)基本面現(xiàn)狀是破冰之舉。

（一）研究設(shè)計(jì)

本研究以廣州2012～2022年上市公司為樣本，考慮新質(zhì)生產(chǎn)力的形成是一個(gè)漸進(jìn)過程，存在難以跨越的學(xué)習(xí)曲線，圍繞新質(zhì)生產(chǎn)力形成三要素：勞動者、勞動資料、勞動關(guān)系，選擇研發(fā)投入RD，技術(shù)資產(chǎn)TEC，社會責(zé)任CSR，借鑒李軍思路采用單一指標(biāo)法，用企業(yè)利潤總額INC來代表企業(yè)成長性構(gòu)建面板回歸模型：

同時(shí)提出如下假設(shè)：

HO： Ramp;D投資與利潤增長不存在相關(guān)關(guān)系。

H1： Ramp;D投資通過技術(shù)性資產(chǎn)正向調(diào)節(jié)利潤增長。

H2：履行社會責(zé)任力度正向調(diào)節(jié)研發(fā)投資與利潤增長。

H3：社會責(zé)任和技術(shù)資產(chǎn)之間的相互作用影響研發(fā)投資和利潤增長。

相關(guān)變量定義如表1所示。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

研究所需數(shù)據(jù)來源于同花順金融終端（iFind）與國泰安金融數(shù)據(jù)庫（CSMAR），用STATA18進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸分析。描述性統(tǒng)計(jì)如下：觀察樣本量為543，變量標(biāo)準(zhǔn)差較大?？紤]到Ramp;D的傳導(dǎo)作用具有滯后性，本文參考李軍（2023）的研究，Ramp;D滯后1期參與分析，滯后1期Ramp;D與因變量相關(guān)系數(shù)在1%水平正相關(guān)。

（三）分析與發(fā)現(xiàn)

基準(zhǔn)回歸與機(jī)制檢驗(yàn)表明HO與H1不成立，RD與企業(yè)利潤存在強(qiáng)相關(guān)關(guān)系且中介效應(yīng)不顯著，考慮變量交互效應(yīng)及加入控制變量回歸證實(shí)H2與H3成立，在考慮了組內(nèi)自相關(guān)情況下使用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤方式進(jìn)行Pool回歸，p值顯著，表明各變量之間的相關(guān)關(guān)系是由個(gè)體導(dǎo)致的。時(shí)間效應(yīng)檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為0.42173682，小于臨界值1.9781513．表明應(yīng)拒絕存在時(shí)間效應(yīng)的原假設(shè)，H2與H3成立，即全樣本數(shù)據(jù)不存在時(shí)間效應(yīng)。對全樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，結(jié)果顯示卡方統(tǒng)計(jì)量為54.67，P值為0．應(yīng)選個(gè)體固定效應(yīng)。

由此可見，廣州地區(qū)全樣本數(shù)據(jù)RD對公司成長的作用研究中各變量存在固定效應(yīng)，并且豪斯曼檢驗(yàn)表明不是由隨機(jī)因素導(dǎo)致的。

通過對廣州公司全樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行行業(yè)（45個(gè)）異質(zhì)性分析、上市市場板塊（4個(gè)）異質(zhì)性分析等，發(fā)現(xiàn)行業(yè)差異不明顯。上述研究發(fā)現(xiàn)在一定程度上也證實(shí)了汪洋和藍(lán)志清（2024）的研究，Ramp;D投入對企業(yè)績效影響的統(tǒng)計(jì)研究表明企業(yè)Ramp;D投入密度與企業(yè)績效并不是單一正相關(guān)或負(fù)相關(guān)，而是分區(qū)間的，有時(shí)正相關(guān)、有時(shí)負(fù)相關(guān)。這主要是由于學(xué)習(xí)曲線的存在導(dǎo)致研發(fā)投入對企業(yè)績效的傳導(dǎo)影響存在滯后性，是否產(chǎn)生正相關(guān)要看學(xué)習(xí)質(zhì)量與市場變化。還有一個(gè)重要因素是研發(fā)投入強(qiáng)度，廣州與全國對比如圖2所示。

圖2中廣州地區(qū)上市公司整體研發(fā)強(qiáng)度低于全國平均水平，原因是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)主要是傳統(tǒng)型企業(yè)，主要靠區(qū)位與政策等要素驅(qū)動。自2020年新冠肺炎疫情暴發(fā)后，全球生產(chǎn)陷入停滯，廣州地區(qū)上市公司卻迅速加大研發(fā)投入，展開新一輪轉(zhuǎn)型升級改造，研發(fā)密度指標(biāo)快速上升，逐步與全國研發(fā)投入水平趨同，由此可見技術(shù)創(chuàng)新對新質(zhì)生產(chǎn)力的形成效果顯著。

通過對廣州地區(qū)公司研發(fā)投入、技術(shù)資產(chǎn)成長、社會責(zé)任與公司成長等相關(guān)數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)與分析，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)Ramp;D投入與企業(yè)成長強(qiáng)相關(guān)，但Ramp;D投入回報(bào)不高甚至為負(fù)，Ramp;D與回報(bào)確實(shí)有不確定性、非線性、以及存在企業(yè)異質(zhì)性，這與尹恒和柳荻（2016）的研究基本相符。

四、結(jié)論與對策

通過上述理論分析與實(shí)證研究，可以明確新質(zhì)生產(chǎn)力的形成要圍繞勞動者、勞動資料、生產(chǎn)關(guān)系等三要素打造，以波特鉆石模型作指導(dǎo)，把握傳統(tǒng)與新質(zhì)的辯證關(guān)系，搞好頂層設(shè)計(jì)，全國一盤棋。建議路徑如下：

1．企業(yè)強(qiáng)化數(shù)智轉(zhuǎn)型意識，放水養(yǎng)魚，培育大國工匠。國家重視民營企業(yè)的鲇魚效應(yīng)，針對學(xué)習(xí)曲線的不可超越，研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)相對較高，建立全民研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制，有助于核心技術(shù)自主化。如：政府發(fā)放的消費(fèi)券中要有一部分用于企業(yè)與科研院所合作研發(fā)，進(jìn)一步幫扶在職學(xué)習(xí)，加大研發(fā)加計(jì)扣除比例等。

2．打造人機(jī)共融模式，加快傳統(tǒng)企業(yè)升級改造，加強(qiáng)有助于數(shù)智融合水平提升的系列創(chuàng)新配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，可定向開展針對數(shù)智融合基礎(chǔ)建設(shè)的國家新一輪企業(yè)固資更新幫助行動，鼓勵(lì)第三方參與面向制造業(yè)的AI數(shù)智開發(fā)。

3．加快建設(shè)數(shù)智化武裝的實(shí)體經(jīng)濟(jì)支撐的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，大力推進(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)是當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首要任務(wù)。建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的關(guān)鍵基礎(chǔ)在于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，數(shù)智化是創(chuàng)新媒介。

4．健全生態(tài)設(shè)施，以綠色產(chǎn)業(yè)、綠色技術(shù)和綠色發(fā)展政策推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。低碳化是人口規(guī)模巨大的中國現(xiàn)代化實(shí)踐路徑必然選擇，是人類可持續(xù)發(fā)展的保障。

5．繼續(xù)發(fā)揮廣東改革開放排頭兵先行先試作用，打通“產(chǎn)、學(xué)、研”等制約新質(zhì)生產(chǎn)力的瓶頸，進(jìn)一步解放思想優(yōu)化知識產(chǎn)權(quán)制度，可嘗試研究成果先試用后轉(zhuǎn)讓的市場模式，可設(shè)計(jì)考核高校服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)體系，督促院校科研立足國家與地方發(fā)展實(shí)際。

供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效影響的研究

詹榮富 秦穎博

引言

當(dāng)前，世界政治經(jīng)濟(jì)格局正經(jīng)歷百年未有之大變局，面臨市場過剩、同質(zhì)化競爭激烈、環(huán)境變化極不確定、決策可預(yù)測性日益降低等諸多挑戰(zhàn)。因此，全球各國開始探索制造業(yè)企業(yè)在數(shù)字化領(lǐng)域的新型業(yè)態(tài)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。中國制造業(yè)企業(yè)是中國經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，也是全球供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要引領(lǐng)力量。為提升中國制造業(yè)企業(yè)競爭力、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，并積極應(yīng)對世界經(jīng)濟(jì)新格局與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新發(fā)展要求，廣東省以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為抓手，在制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展工作中取得顯著成效。數(shù)據(jù)顯示，2023年廣東省人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已突破13000億元，核心人工智能企業(yè)超800家，產(chǎn)業(yè)綜合實(shí)力全國領(lǐng)先。池毛毛等（2020）指出，制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵在于供應(yīng)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。張明超等（2021）提出，供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平是制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的重要體現(xiàn)。因此，加強(qiáng)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究，對推動傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級具有重要理論意義。

一、理論回顧

1961年，美國麻省理工學(xué)院教授Forrester在研究優(yōu)化產(chǎn)業(yè)上下游動態(tài)關(guān)系時(shí)首次提出“供應(yīng)鏈”思想。1982年，Oliver和Webber第一次提出供應(yīng)鏈管理這一概念，他們將供應(yīng)鏈管理定義為對物流一體化管理，是有效降低存貨占用水平的一種管理手段。Bolstorff和Rosenbaum提出，供應(yīng)鏈運(yùn)作參考（Supply Chain Operations Reference，SCOR）模型，將供應(yīng)鏈界定為計(jì)劃、采購、制造、運(yùn)輸和退貨五大流程，旨在通過應(yīng)用企業(yè)資源計(jì)劃和企業(yè)流程再造等來實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外部流程與信息的整合。根據(jù)上述理論，本文基于企業(yè)數(shù)字化供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)流程中的采購供應(yīng)快速響應(yīng)、庫存監(jiān)控可見性、物流運(yùn)輸準(zhǔn)時(shí)性和需求規(guī)劃準(zhǔn)確性等要求，以及增強(qiáng)企業(yè)競爭力和客戶服務(wù)，提出構(gòu)建一個(gè)制造業(yè)企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念模型。

圖1顯示企業(yè)的供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型將改善采購、生產(chǎn)和需求規(guī)劃等業(yè)務(wù)流程，從而提高企業(yè)績效，具體表現(xiàn)：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過采購、制造、需求管理、倉儲、運(yùn)輸、庫存等環(huán)節(jié)改善企業(yè)財(cái)務(wù)狀況；（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)收集與分析、提升員工技能、促進(jìn)部門協(xié)作等方式，有效改善企業(yè)學(xué)習(xí)與成長；（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以利用數(shù)據(jù)驅(qū)動、自動化流程、智能決策等方式來改善內(nèi)部業(yè)務(wù)流程；（4）數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過環(huán)節(jié)優(yōu)化，從產(chǎn)品質(zhì)量、交付速度、產(chǎn)品定制化、服務(wù)質(zhì)量等方面提升客戶滿意度。

二、研究假設(shè)

部分學(xué)者認(rèn)為，大型企業(yè)因資源稟賦優(yōu)勢（如資金、技術(shù)儲備）更易推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而中小企業(yè)受限于資源約束，數(shù)字化進(jìn)程可能滯后。但亦有研究表明，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速滲透的背景下，外部競爭壓力與政策引導(dǎo)可能促使不同規(guī)模、不同所有制企業(yè)采取趨同的數(shù)字化策略?；诖耍疚奶岢龅谝粋€(gè)假設(shè)：

H1：企業(yè)概況變量分組對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施程度沒有顯著差異。

企業(yè)類型、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡等常被視為影響其戰(zhàn)略選擇與資源分配的關(guān)鍵因素。部分學(xué)者認(rèn)為，國有企業(yè)因政策支持與資源壟斷優(yōu)勢，往往表現(xiàn)出更高的財(cái)務(wù)穩(wěn)定性，而民營企業(yè)則因靈活的市場響應(yīng)能力和創(chuàng)新驅(qū)動，可能在非財(cái)務(wù)績效（如客戶滿意度）上更具競爭力。相反，亦有部分學(xué)者研究表明，在市場化程度較高的經(jīng)濟(jì)體中，企業(yè)類型對績效的差異化影響可能被競爭機(jī)制削弱。綜上，本文提出第二個(gè)假設(shè)：

H2：企業(yè)概況分組對企業(yè)績效水平?jīng)]有顯著差異。

從目前的文獻(xiàn)來看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響是當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問題?，F(xiàn)有研究普遍認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化資源配置、提升運(yùn)營效率、促進(jìn)創(chuàng)新等路徑對企業(yè)績效產(chǎn)生正向作用。然而，部分學(xué)者指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果可能因企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境差異而呈現(xiàn)異質(zhì)性。綜上所述，本文提出第三個(gè)假設(shè)：

H3：供應(yīng)鏈流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施程度與所選制造企業(yè)的績效水平之間有顯著影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究樣本與數(shù)據(jù)收集

本文問卷的參與者為廣東省廣州、東莞、佛山、江門等地制造業(yè)企業(yè)的經(jīng)理、員工和顧客，從中選出了300名參與者的樣本。

為了收集制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和公司績效研究的數(shù)據(jù)，使用的研究工具是一份修改后的問卷，該問卷改編自歷悅（2024）研究中提出的問卷。該問卷包括以下要素：企業(yè)的基本信息、供應(yīng)鏈數(shù)字流程（采購、制造、庫存管理、需求規(guī)劃、倉儲、運(yùn)輸和客戶服務(wù)）的實(shí)施程度、企業(yè)的績效（財(cái)務(wù)、客戶、內(nèi)部流程、學(xué)習(xí)和成長）和企業(yè)的問題與挑戰(zhàn)，非常適合本文當(dāng)前的研究。

為杜絕極端值和異常值的影響，本文對變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理，最終得到29800個(gè)觀測數(shù)。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，性別方面有147位男性（占總樣本數(shù)49%）和153位女性（占總樣本數(shù)51%）。年齡分布中，31～40歲是人數(shù)最多的年齡段，有120人，占比40%。研究對象中企業(yè)在職人員及本科學(xué)歷人數(shù)分別有150人（占50%）和117人（占39%）?？傮w來看，樣本覆蓋全面，能代表研究對象，符合研究需要。

（二）變量測量

（1）解釋變量

本文解釋變量為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。考慮到制造業(yè)正處在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的上升期，不少企業(yè)數(shù)字化水平偏低，企業(yè)之間發(fā)展不平衡、不充分的問題較為顯著，因此結(jié)合前文關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論梳理，該變量最終的測量維度包括價(jià)值鏈數(shù)字化采購、生產(chǎn)、需求計(jì)劃、庫存管理、運(yùn)輸、倉儲和客戶服務(wù)7個(gè)方面，共計(jì)56個(gè)題項(xiàng)。

（2）被解釋變量

本文被解釋變量是企業(yè)績效。其變化通常可以用“最近3年來，企業(yè)的財(cái)務(wù)收益是否有較大提升”這樣的表述方式進(jìn)行測量?？紤]到制造業(yè)目前正處在快速發(fā)展階段，但廣東省部分企業(yè)的財(cái)務(wù)收益指標(biāo)參差不一，本量表綜合胡青（2020）的觀點(diǎn)，選取涵蓋財(cái)務(wù)收益、客戶滿意、學(xué)習(xí)與成長以及內(nèi)部業(yè)務(wù)流程指標(biāo)，共計(jì)32個(gè)題項(xiàng)。

（3）控制變量

根據(jù)以往的研究經(jīng)驗(yàn)，企業(yè)規(guī)模、企業(yè)運(yùn)營時(shí)間及企業(yè)屬性會影響企業(yè)績效。因此本文選取企業(yè)類型、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)員工和企業(yè)年齡為控制變量。并對控制變量進(jìn)行虛擬化處理，以提升研究結(jié)論的準(zhǔn)確性。企業(yè)類型變量，1代表獨(dú)資企業(yè)、2代表合資企業(yè)、3代表合作企業(yè)。企業(yè)年齡變量，企業(yè)成立5年以下用1表示，成立時(shí)間6～10年用2表示，成立時(shí)間在11年以上用3表示。企業(yè)員工變量，員工數(shù)量低于500人由1代表，501～1000人由2代表，1001～1500人由3代表，員工數(shù)量多于1500人由4代表。企業(yè)規(guī)模以資本金額來度量，以1來代表1000萬元以下的中小企業(yè)．2代表1000～10000萬元的大型企業(yè)．3代表超過10000萬元的超大型企業(yè)。

四、實(shí)證結(jié)果和討論

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，企業(yè)績效的均值依照降序排列：學(xué)習(xí)與成長、內(nèi)部業(yè)務(wù)流程、客戶滿意和財(cái)務(wù)收益，其值分別是3.11、3.08、3.01、2.98，表明不同制造業(yè)企業(yè)的績效進(jìn)行了“高水平”評估。數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值為3.13，測量維度包括價(jià)值鏈采購、生產(chǎn)、需求計(jì)劃、庫存管理、運(yùn)輸、倉儲和客戶服務(wù)，最大值為3.19，最小值為3.01，標(biāo)準(zhǔn)差0.631，表明制造企業(yè)之間數(shù)字化程度參差不齊，在“很大程度上”評估了供應(yīng)鏈的實(shí)施程度。

（二）假設(shè)檢驗(yàn)與結(jié)果分析

本文通過使用SPSS26.0軟件對提出的研究假設(shè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效影響的概念模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

（1）企業(yè)概況變量分組對數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程實(shí)施程度的作用檢驗(yàn)

根據(jù)企業(yè)概況變量分組（企業(yè)類型、企業(yè)年齡、企業(yè)員工和企業(yè)規(guī)模），計(jì)算概率Pgt;0.05，企業(yè)概況對數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程實(shí)施程度沒有顯著差異的作用影響，因此假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

企業(yè)概況與供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施程度的關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果顯示：企業(yè)類型所獲得的P值0.325、0.863、0.573、0.481、0.381、0.756、0.402，均大于0.05．意味著企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施程度的評估都沒有變化。企業(yè)年齡所獲得的P值0.065、0.742、0.857、0.224、0.115、0.444和0.152均大于0.05，說明員工參與者對數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程實(shí)施程度的評估沒有顯著差異。企業(yè)員工所獲得的P值0.737、0.332、0.161、0.218、0.542、0.229和0.855均大于0.05，這意味著員工人數(shù)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程實(shí)施的評估都是相同的。企業(yè)規(guī)模所獲得的概率值0.489、0.396、0.411、0.440．0.464、0.933和0.937均大于0.05，這意味著，企業(yè)規(guī)模對數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程實(shí)施程度的評估都沒有變化。

（2）企業(yè)概況變量分組對制造業(yè)企業(yè)績效水平的作用檢驗(yàn)

根據(jù)企業(yè)概況變量分組，計(jì)算概率P值顯示大于0.05，因此本文的假設(shè)H2得到支持。

企業(yè)概況對財(cái)務(wù)、客戶、學(xué)習(xí)和增長、內(nèi)部流程方面的績效水平的作用關(guān)系檢驗(yàn)顯示：企業(yè)類型所獲得的概率P值0.143、0.407、0.396、0.944均大于0.05，這一結(jié)果意味著無論企業(yè)類型如何，參與者對績效水平的評估都沒有變化。企業(yè)年齡所獲得的概率P值0.060、0.142、0.055和0.476均大于0.05，這意味著經(jīng)營年限不是影響參與者對企業(yè)績效水平評估差異的因素。企業(yè)員工所獲得的概率值0.987、0.872、0.705和0.436均大于0.05。結(jié)果表明，根據(jù)員工數(shù)量分組時(shí)，所選制造企業(yè)在財(cái)務(wù)、客戶、學(xué)習(xí)和成長、內(nèi)部流程方面的績效水平?jīng)]有顯著差異。企業(yè)資本規(guī)模所獲得的概率值0.907、0.923、0.659和0.818均大于0.05，這一結(jié)果意味著資本化金額不是影響參與者對企業(yè)績效水平評估的因素。

（3）供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施程度和企業(yè)績效水平之間的作用檢驗(yàn)

供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施程度對企業(yè)的績效水平的作用關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果顯示，所獲得的采購、生產(chǎn)、需求規(guī)劃、庫存管理、運(yùn)輸、倉儲和客戶服務(wù)等7個(gè)概率P值均小于0.05，因此H3假設(shè)被否定，供應(yīng)鏈流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施程度與所選制造企業(yè)在財(cái)務(wù)、顧客、學(xué)習(xí)和成長和學(xué)習(xí)和成長方面的績效水平之間存在顯著關(guān)系。這意味著，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的實(shí)施程度越大，企業(yè)在財(cái)務(wù)方面的表現(xiàn)就越高，企業(yè)在客戶領(lǐng)域的績效水平就越高，在學(xué)習(xí)和成長方面的表現(xiàn)就越高，與此同時(shí)沿內(nèi)部業(yè)務(wù)流程的績效水平之間存在顯著的作用關(guān)系。

五、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文基于供應(yīng)鏈管理理論、價(jià)值鏈理論等理論，將采購供應(yīng)、庫存管理、倉儲、物流運(yùn)輸、需求規(guī)劃、客戶服務(wù)等7項(xiàng)內(nèi)容作為變量輸入，以及財(cái)務(wù)、學(xué)習(xí)和成長、內(nèi)部業(yè)務(wù)流程和客戶滿意度4個(gè)績效作為輸出，構(gòu)建一個(gè)制造業(yè)企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念模型，以廣東省制造業(yè)企業(yè)300份問卷調(diào)查作為研究樣本，探索供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績效之間的關(guān)系。研究結(jié)果顯示：（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施程度不依賴于企業(yè)概況變量分組；（2）企業(yè)績效水平和企業(yè)概況變量之間也不存在顯著的因果關(guān)系；（3）供應(yīng)鏈在采購、制造、庫存管理、需求規(guī)劃、倉儲、運(yùn)輸和客戶服務(wù)方面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與選定的制造企業(yè)的績效水平顯著相關(guān)，且更大程度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施將帶來更高水平的企業(yè)績效。

（二）管理啟示

（1）堅(jiān)持以客戶為中心

數(shù)字化供應(yīng)鏈的核心任務(wù)是為客戶提供更智能、更個(gè)性化的服務(wù)，使客戶服務(wù)更貼近他們的需求。關(guān)注客戶對數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等的馬斯洛更高層次的消費(fèi)訴求，建立更強(qiáng)大的客戶數(shù)字化管理平臺，促進(jìn)客戶安全和隱私保護(hù)。積極面向廣大的消費(fèi)群體，通過大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)了解和滿足消費(fèi)者的產(chǎn)品和服務(wù)需求。同時(shí)，打造與客戶良好互動的數(shù)字化線上反饋平臺，有效和高效地處理投訴，有利于客戶對服務(wù)與產(chǎn)品做出消費(fèi)評價(jià)，提升企業(yè)的數(shù)字化客戶服務(wù)水平。

（2）發(fā)揮企業(yè)管理者實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型引領(lǐng)作用

企業(yè)所有者／管理者通過制定的實(shí)施方案，投資數(shù)字技術(shù)，努力提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施程度。為此，企業(yè)應(yīng)該加大對數(shù)字技術(shù)的投資，引人數(shù)字化管理流程，建立更強(qiáng)大的供應(yīng)鏈數(shù)字化管理平臺，通過傳感器、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)監(jiān)控和跟蹤供應(yīng)鏈信息，加強(qiáng)供應(yīng)鏈企業(yè)之間信息共享，及時(shí)反饋和更新產(chǎn)品庫存信息，通過數(shù)字技術(shù)為客戶提供個(gè)性化服務(wù)，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)有力的實(shí)施與推動。

（3）提升員工的數(shù)字化技能

由于缺乏高素質(zhì)的員工和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨著一定的客戶服務(wù)挑戰(zhàn)。企業(yè)糟糕的客戶服務(wù)阻礙了忠誠度和滿意度、損害企業(yè)的聲譽(yù)，并使其在激烈的市場競爭中更難留住和招募客戶。員工可以積極參與企業(yè)所有者／管理者通過擬議的行動計(jì)劃，以提高數(shù)字技能，并解決供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型中遇到的人才短缺問題，優(yōu)先考慮員工培訓(xùn)和自身發(fā)展。