我国制造业竞争优势与趋势变化
2021-06-15 来自: 中国宏观经济研究院产业经济与技术经济研究所 浏览次数:1325
我国制造业竞争优势与趋势变化
改革开放以来特别是加入WTO后，我国抓住经济全1球化的重要机遇，参与国1际大循环，通过实施出口导向型发展战略，发挥劳动力等要素低成本优势，充分利用国1际分工机会，实现了市场和资源“两头在外”，形成了“世界工厂”发展模式，对我国快速提升经济实力、改善人民生活发挥了重要作用。
随着我国步入工业化中后期，制造业的发展环境和传统要素条件发生了一系列变化。一方面，逆全1球化趋势加剧，一些发达国1家推动“制造业回流”，部分发展中国1家工业化进程加快，对我国制造业发展形成挤压；另一方面，我国制造业传统要素的低成本态势发生变化，劳动力成本上升、资源环境约束趋紧，传统竞争优势逐步弱化。但也要看到，我国制造业新的竞争优势正在形成且日益凸显，需充分认识这些变化及其背后的深层次原因，深刻研判制造业当前和未来一段时期的发展趋势，科学制定产业政策、解决现存的痛点难点，把握好培育壮大新竞争优势的关键环节，推动制造业高1质量发展。
总的来看，我国制造业竞争优势正在出现以下几个方面的趋势性变化。
从生产要素投入看，基于初级生产要素成本的价格优势，在向基于数据等高级生产要素发展的技术优势转变。
随着我国经济快速发展和综合成本上升，以劳动力总量与成本为核心的传统比较优势逐步弱化。据测算，2013年到2019年，我国规模以上制造业就业人员平均工资的年均增速，高于世界平均水平。同时，新一轮科技革命由导入期进入拓展期，人工智能技术进一步发展成熟，效率更高的自动化设备应用广泛，在客观上大幅减少了制造业对一般劳动者的需求。这些都使我国与发达国1家之间的劳动力成本差距不断缩小。
在此进程中，新生产要素的重要性日益凸显。新一代信息基础设施日益发展，使数据生成、存储和传输的成本显著下降，数据开始成为经济系统中新的关键要素。在产业数字化进程中，数据可复制、可共享、无限增长和供给的特征，克服了传统生产要素的资源总量限制，形成了规模报酬递增的经济增长模式。目前，我国已经成为全1球领1先的数字技术投资与应用大国。
面向未来，数字经济与实体经济的深度融合，特别是数字技术和数据要素对制造业全要素、全流程、全产业链的参与和改造，可有效提升制造业的生产效率，实现新市场、新模式和新增长点的全1方位变革， 终成为提升制造业核心竞争力不可或缺的力量。
从生产组织方式看，基于大规模生产的规模经济优势，在向基于大规模定制的范围经济优势和规模经济优势叠加转变。
大规模生产基于传统的“刚性生产”，一般适用于单一产品生产和消费需求稳定的市场环境，难以灵活地进行多样化调整。而大规模定制基于“柔性制造”，可以有效解决产品差异化与生产成本间存在的多重矛盾，进而实现多品种、小批量的产品生产。
虽然大规模定制与大规模生产同样具有“大规模”的特征，但前者的“大规模”通常是指产品种类的增加和产品异质性的提高。从需求潜力看，我国已经形成拥有14亿人口、4亿多中等收入群体的全1球 大规模市场，且市场规模仍在不断扩大，消费者模仿性趋同性消费正在向个性化差异化消费转变，使制造业企业在已经具备规模化、批量化生产特征的基础上，获得大规模定制的范围经济优势和规模经济优势。
从生产供应网络看，基于网络强大、生产协同的产业链效率优势，在向基于稳定供应能力的安1全优势和效率优势叠加转变。
供应链是制造业企业核心竞争力的重要来源。我国制造业通过全1面参与全1球生产分工网络，形成了难以复制的产业集群优势和物流网络体系，表现出强大的效率优势。一方面，这使制造业的各个细分行业、环节实现了专1业化生产，极1大地提高了生产效率，使企业能长期专注于某一类产品的生产和制造，优化了制造业的产品结构；另一方面，这使不同类型、不同要素密集度的加工、生产、组装等制造环节有机衔接、相辅相成，大大缩短了制造业创新的产业化周期，这对于技术密集型产业特别是新兴产业来说是十分重要的优势。
面对新冠肺炎疫 情冲击，我国产业链展现出强大的安1全优势，有能力维持必要的生产和服务，其稳定供应能力和强大韧性进一步凸显，且在较短时间内就恢复到常态水平，成为保障全1球供应链稳定的重要力量。面向未来，在全1球产业链供应链本地化、区域化、分散化布局的大趋势下，我国产业链效率优势和安1全优势的双重叠加将对制造业竞争力的提升起到重要支撑作用。
从空间经济组织形式看，基于本地的产业集聚优势，在向基于跨域合作的网络优势和集聚优势叠加转变。
产业集群是现代产业发展的重要组织形式。与分散的产业发展模式相比，产业集群能够实现规模效应、集聚效应，降低生产成本和交易成本，从而形成竞争优势。
改革开放以来，我国各类产业集聚区快速发展，形成了许多以地域或者园区为单位的产业集群。随着专1业化水平及本地生产能力的提升，产业集群需要与外部知识节点建立联系进而嵌入到更大的网络中去，集群参与者获取新知识的渠道也需超越地理空间限制，进入区域、全1国乃至全1球合作网络，进一步促进显性知识的生产和转移，为知识创新、集群更新与重组提供可能。未来，产业集群必然要打破地理空间的限制，实现区域内创新网络和跨区域协同创新共同体的构建，进而推动区域创新型产业集群发展。
此外，制造业的技术创新模式也在发生显著变化。随着国1际上保护主义、单边主义“抬头”，经济、科技、文化、安1全、政 治等格局发生深刻调整，各国都千方百计巩固已有的科技优势，在引进高新技术上我们不能抱任何幻想。但也要看到，我国发展空间大、应用场景多、创新应用强的优势日益凸显，国内市场纵深广、层次多，消费者需求多元，能够为企业生存发展提供更广阔的空间、更具包容性的环境。未来，制造业的主要创新方式将逐步转变为以自主创新、协同创新、融合创新为代表的内源式创新，也将在实现科技自立自强的进程中塑造制造业科技创新的新优势。
制造业的昨天，今天和明天
近日，以“新制造时代”为主题的“中国互联网制造峰会”在厦门召开。国1家发改委产业司原司长年勇发表重要讲话。
以下为演讲速记，由中制智库整理：
今天要讲制造业，有人跟我说不太理解，说你还讲制造业，题目和内容都有点low。我说讲什么不low呢？讲大数据、云计算、区块链不low，但是我说你理解错了，我们这个社会目前 大的误导就是制造业不行了，制造业落后了，要讲大数据、云计算、区块链、量子计算之类，才跟得上形势，才与时俱进。这是当前社会 大的问题。
美国从来没有放弃制造业
要谈制造业是因为当前制造业还是我们国民经济的基础，是我们科学技术的基本载体。一个国1家的科技水平和经济实力体现在哪里？唯1一的标志就是制造业发不发达。这个是我们现在没人说的，不想说，不愿意说。我总结，人类的发展进步就是制造业的发展进步。人家会说我偏激，我说人和动物的区别就是在于人可以制造工具。现在有一个说法叫做美国是服务经济了，后工业社会，不搞制造业了，而中国制造业很发达。你知道美国的具体情况是什么样？我分享一下我的观点，可能不一1定对，大家共同交流。
去年美国服务业的比重是81%，以此证明美国是后工业经济，是不要制造业的经济。但是很多人不知道，81%背后的东西是什么？美国的服务业里头60%以上都是为制造业服务的，大体这些年占美国经济总量48%、49%、50%。什么意思？美国为制造业服务的生产占一半，就是说美国经济全部总量里有一半是为制造业服务。加上制造业本身，就超过了60%。换句话说，可以说美国制造业占美国经济总量超过60%。美国其实还是一个制造业大国，美国从来没有放弃制造业，直到今天。前天特 朗普还说，美国要成为世界制造业的超级大国，中心意思是讲要摆脱中国的依赖。如果我们中国对这个认识不清楚，天天忽悠新概念，我估计中国要为此付出沉重的代价。
第1一，昨天。人类历史就是科学技术不断为制造业赋能的历史，我们不断发明新的科学技术，不断应用在制造业上，促进制造业的发展进步。
智能制造提出的时间不长，是1988年美国的怀特教授出的一本书《智能制造》，这里面首1次提出来，提出来以后到现在也就32年，时间很短。实际上说起智能制造，往前追溯，应该说是从第1一次工业革命开始，那个时候是1776年，瓦特发明蒸汽机，那个时候制造业开始比较快的进步。瓦特发明蒸汽机，是动力的进步，不用人去拉，人就可以解放出来。那个时候开始我们就已经进入了制造业的现代化进程。
第二次工业革命是以1821年法拉第发明电动机为标志，人类进入了电气化时代。从1946年发明电子计算机开始，我们进入了第三次工业革命的时代。第三次工业革命这个时代还在持续，至于持续多长时间不知道。
这个过程当中我们经历了自动化或者叫数字化，后来经历了网络化，近几年由于大数据、云计算、人工智能等等新技术的出现，包括人工智能的技术，第三次工业革命就被认为是智能化时代。在过去200多年当中，第1一次工业革命以来，发达国1家从来没有放弃过制造业，而且始终处在制造业的领1先地位。
从国内来看，我们国1家改革开放40年来，我们紧跟发达国1家的步伐，向他们学习，抓住全1球产业大势，特别是新一代信息技术和传统的制造技术有机融合，这方面还是取得非常大的进步，取得了很多成就，这些成就就不一一列举。为什么有这个成就？一个原因是我们积极向别人学习借鉴，一个是我们自己不断努力的结果。
第二，今天。尽管过去40年我们制造业取得很大成就，发展成世界第1一大制造体系（总规模），制造业存在的问题也是很多，距离发达国1家差距还非常巨大。尽管块头不小，但是比较高1端的这部分差距还是非常巨大。
当然，我们真正走工业化的时间还是比较短，实际上也就这40年，换句话说，现在我们取得的成就实际上是我们用三四十年的时间走完了西方发达国1家近300年的工业化道路。走过了第1一次工业革命的一1百1年，走过了第二次工业革命的一1百1年，又走过了第三次工业革命的前三四十年，这么短的时间内我们急速追赶，势必肯定缺失了很多东西，少了很多环节。
归纳起来比较突出的有三个方面：
第1一，产业基础十分薄弱。其中 为突出的就是基础研究，基础研究对后面的应用至关重要。因为前面工业化时间很短这个客观现实，好多基础研究没有跟上，大学研究机构和大企业的基础研究都很差。一1百多年前美国有一个物理学家叫做亨利·罗兰，他有一个演讲，他说为了应用科学，科学本身必1须成功，假如我们停止科学的进步而只留意科学的应用，很快就会退化成中国人那样。多少代人以来他们都没有什么进步，因为他们只满足科学应用，却从来没有追问过他们所做事情的原理，这些原理就构成了科学。到了一1百多年之后的今天，我们改的怎么样了？我回答不了这个问题。但是我们看到的现实是我们重大的基础理论、重大的原创核心技术几乎是空白。
高1端的芯片、智能的工业机器人等等这些硬件我们目前几乎不能生产，原创的操作系统等这些关键软件也要依靠进口。比方说驱动电机，生产驱动电机的一个小部件国内生产规模很大，全世界没有人可比，但是制造这个电机所需的高速精密轴承、耐电材料、高精度位置和温度传感器、电子开关IGBT等等这些东西，我们没有一件能生产。由于基础的研究差，导致了底层的硬件、底层的软件都要依赖别人，这是我们跟发达国1家和美国 根本、 大的差距。
第二个短板是产业生态上不去。制造业的整个产业链不完整，这个问题非常突出，有的环节是空白的。为智能制造服务的关键基础设施还差得很远。
第三，产业环境亟待提升。我归纳有三个偏差。第1一个偏差是不重视制造过程、制造经验。就是好大喜功，没有认识到工业1.0、2.0、3.0到4.0要一步一步走。工业化的进程可以缩短，但不可以省略。省略了任何一个环节将来都要付出沉痛的代价，而且早晚还要补上。你想跳过，将来都要付出代价，而且这个代价非常沉痛。所以第1一个偏差是认知偏差。第二，引导偏差，很多引导策略不系统、不完整，碎片化，没有办法执行，针对性和可操作性都很差，重1点也不突出。这种情况下怎么形成共识、形成合力？第三个偏差就是执行偏差，在推进制造业智能化或者推进智能制造过程中，没有看见主导力量，各自为政，一片散沙，资本、人力、物力的投入都浪费掉了。
这就是我们今天面临的形势，就是这么严峻。
第三，明天。明天面临什么？实际上很清楚，今天面临什么短板、瓶颈，那就是我们明天要努力的方向。
第1一，要夯实基础。有大学的问题、研究机构的问题、企业的问题，这些基础都要夯实，没有这个基础想飞是不可能，必1须全社会有这个意识。大学在基础研究中承担至关重要的角色，美国的经济起飞有两个引擎，一个在美国的西部，在加州的旧金山湾区，一个在美国的东部，在麻省的波士顿。西部地区有加州大学、斯坦福大学这样一系列的著1名大学。东部地区有哈佛大学、麻省理工学院等。这些大学有雄厚的研究力量，有长期的积累，有源源不断的学生进来和出来，提供了源源不断的一代又一代的精英人才。美国这两个地方围绕着大学形成产业。
同时，这一套发达国1家的制造业体系和发达的金融业体系确保了美国从大学的基础研究出来的成果能够小试、中试、产业化，然后放大， 后就是很大的产业。工厂可以不放在美国，可以放在中国、欧洲。但是，它的原创成果在它的大学里，而且这些教授、实验室主任领着老师学生围绕着某一个细分领域持续研究，从前几代的实验室主任手里接过来这个接力棒。
曾经有一个中国小孩在那工作，我就问他，你是干什么的，他就做研究，来了半年。我说我想知道这半年你的学习、生活状态是什么样子？他说我的半年全部在实验室，早上起床吃点东西就到实验室，到晚上十一二点回去。他说也不是老师要求他这样子，从实验室主任到一帮年轻老师到学生都是这样的状态，而且全是自愿的，每天的状态都非常激昂，觉得有意义。我说这就是美国强大的唯1一原因，谁能做到一点谁就是 大 强的。
第二，健全生态。一个是健全智能制造产业链，把短板补上。一个是推进智能制造的基础设施建设，包括工业互联网、5G。一个是人才体系的建设，没有人什么都干不成。
第三，完善环境。第1一，提升认知水平。第二，加强引导，要破除引导策略的碎片化。我曾经牵头制定了一个《增强制造业核心技术三年行动计划》。为什么要制定这个？就是想集中少数重1点领域，把各种资源、资金、人才都集中到这个领域，使这个领域尽快有所突破。现在已经执行到第二轮，支持了一大批项目，效果非常好。第三，推动实施。我们讲智能制造，重1心还是制造，你不能想象你的制造不行，上面加个计算机，加个软件就行了，不是这样的。制造业需要积累，需要摸索，它有很多隐性知识，不是三天两天就学的来的。如果不熟悉制造过程、制造程序、制造工艺，那后面的再多的数据都没有用，你根本不知道数据背后是什么。
从这个意义上讲智能制造的推进可能需要一个制造业巨头来引1领来主导，没有的话，这个事情就很难做。制造巨头才了解制造业，才明白制造工艺、制造程序，掌握制造的核心技术，不掌握这个，你想引1领也引1领不了。国1际上 典型就是GE，上百1年的制造经验，它对制造工艺的理解比任何其他企业都深刻。同时又有巨大的实力来提升信息技术水平，掌握了大量信息技术的关键，这样，两方结合才可能引1领智能制造的发展。
