數(shù)字化轉(zhuǎn)型量化評估研究的比較分析與最新進展

陸 洋，王超賢

(1.中國社會科學院大學 投資經(jīng)濟系；2.中國信息通信研究院 政策與經(jīng)濟研究所，北京 100191)

0 引言

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的主引擎，蘊藏著巨大的經(jīng)濟和社會價值。隨著新一代信息技術(shù)蓬勃發(fā)展，各國普遍高度重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型，紛紛出臺國家戰(zhàn)略加速推進，如德國工業(yè)4.0、美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、英國工業(yè)2050、印度國家制造政策等。我國在中國特色社會主義進入新時代之際，順應(yīng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革大勢，利用數(shù)字技術(shù)持續(xù)提升經(jīng)濟生產(chǎn)力、改善社會治理模式，對于建成全球數(shù)字經(jīng)濟強國、實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展意義重大，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型也已成為我國重大戰(zhàn)略部署。黨的十九大提出,加快建設(shè)制造強國，發(fā)展先進制造業(yè)，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。黨的十九屆五中全會指出，堅定不移建設(shè)制造強國、質(zhì)量強國、網(wǎng)絡(luò)強國、數(shù)字中國，推進產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)高級化、產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化，加快數(shù)字化發(fā)展。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個新興課題，相關(guān)研究從2016年前后開始快速興起。在CNKI學術(shù)期刊學術(shù)論文搜索中，2000-2015年底16年間總共只有不到500篇相關(guān)論文，而2016年一年內(nèi)就增加了接近200篇，到2020年9月底增加了600多篇相關(guān)論文。當前相關(guān)研究還處在初期，各方對數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵、構(gòu)成等認識仍有分歧。本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型看作信息通信技術(shù)驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)變革過程，具體是指以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素，以信息通信技術(shù)與各行業(yè)全面融合驅(qū)動生產(chǎn)方式、商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)組織變革為主線，以提升行業(yè)和企業(yè)質(zhì)量效益為目標和出發(fā)點的系統(tǒng)轉(zhuǎn)型過程。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與“信息化”“互聯(lián)網(wǎng)+”“兩化融合”“數(shù)字經(jīng)濟”等熱點概念既有關(guān)聯(lián)又有區(qū)別：①與“信息化”概念類似，都強調(diào)信息通信技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)變革，但前者強調(diào)的信息通信技術(shù)是起源于20世紀六七十年代的IT技術(shù)，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型更強調(diào)新一代信息通信技術(shù)，特別是互聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)；②與“互聯(lián)網(wǎng)+”相比，數(shù)字化轉(zhuǎn)型所包含的技術(shù)種類更多，不局限于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；③與工業(yè)化與信息化“兩化融合”相比，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅包括工業(yè)領(lǐng)域的信息通信技術(shù)應(yīng)用，還包括服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)以及政府等各行各業(yè)各領(lǐng)域的應(yīng)用，范圍更廣；④與數(shù)字經(jīng)濟相比，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個過程，而數(shù)字經(jīng)濟是一種經(jīng)濟形態(tài)，兩者含義截然不同。但在構(gòu)成上，數(shù)字經(jīng)濟包括數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，其中，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是指數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字經(jīng)濟的核心組成部分。2019年，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占數(shù)字經(jīng)濟比重達到80%，是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的4倍。

綜合來看，當前對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究可以分為理論研究和實證研究兩類[1-4]。理論研究主要集中在轉(zhuǎn)型機理、戰(zhàn)略路徑、生產(chǎn)體系、應(yīng)用場景等方面，實證量化研究主要側(cè)重數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平評估、轉(zhuǎn)型績效衡量等方面。其中，實證量化研究是極為重要的領(lǐng)域，量化分析結(jié)果可以讓政策制定者、企業(yè)管理者等明晰相關(guān)主體的數(shù)字化水平，了解與標桿水平、平均水平之間的差距，掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策或項目實施績效等，具有重要的基礎(chǔ)性、前導(dǎo)性作用。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的量化研究可以分為三大方向。一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程衡量。主要通過構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型評估方法，衡量國家、區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)等維度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，分析判斷數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展水平和成熟度[5-8]；二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟績效測算。在衡量數(shù)字化進程的基礎(chǔ)上，結(jié)合計量模型，定量分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率、全要素生產(chǎn)率、產(chǎn)業(yè)進入退出水平、盈利能力等方面的影響，從而得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型對產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟增長的經(jīng)濟貢獻[9-11]。值得注意的是，20世紀90年代出現(xiàn)的索洛悖論相關(guān)研究，其關(guān)鍵問題是數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟績效科學評估。特別是在當前數(shù)字經(jīng)濟時代，一些研究者提出“新索洛悖論”[12]，辨析解決此問題同樣要準確評估新的技術(shù)經(jīng)濟條件下數(shù)字化經(jīng)濟績效；三是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素量化分析。分析不同行業(yè)屬性和企業(yè)規(guī)模大小、基礎(chǔ)能力、變革意愿等特性與數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程之間的關(guān)系，以更準確得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程影響因素，進一步區(qū)分不同因素對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程的邊際影響大小，從而為提出更有針對性的發(fā)展策略提供精準證據(jù)[13-16]。在3類研究中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的量化衡量研究向前連接影響因素量化研究，是其結(jié)果；向后連接經(jīng)濟績效研究，是其成因?？梢钥闯?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平量化研究是數(shù)字化轉(zhuǎn)型量化研究的基礎(chǔ)性和首要性問題，也是本文研究的核心主題。

不同機構(gòu)從多個角度對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行了探索性量化研究分析，從研究機構(gòu)和內(nèi)容看，既有國際組織和研究學者構(gòu)建的數(shù)字化發(fā)展指標體系[17-19]，評價不同國家和區(qū)域數(shù)字化融合水平，也有知名咨詢機構(gòu)和領(lǐng)軍企業(yè)發(fā)布的數(shù)字化能力指數(shù)，從不同價值維度評估不同行業(yè)和企業(yè)數(shù)字化成熟度。同時，國內(nèi)科研機構(gòu)也都開展了相關(guān)研究[20-23]，提出數(shù)字化水平評估方法。從研究主線看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平量化研究主要沿著兩大方向展開，分別是微觀層面企業(yè)數(shù)字化成熟度評估和中觀層面行業(yè)數(shù)字化水平研究，目前兩個方面都有了相對豐富的研究成果。但總體上，這一領(lǐng)域的研究仍處在初級階段，尚未形成統(tǒng)一的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平評估方法體系，各家方法不一，結(jié)果難比，且不同方法的適用邊界沒有得到清晰闡述。本文將對這兩個方向上的國內(nèi)外各類評估方法進行梳理，對其方法體系、應(yīng)用方向、適用范圍等進行比較分析，并對數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一當前新范式的量化評估作出前沿展望。本文可以為后續(xù)企業(yè)、智庫和科研機構(gòu)開展更具可比性、可操作性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型量化研究提供參考，具有一定的理論和實踐價值。

1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度

成熟度指研究對象與其最佳狀態(tài)的相對水平，一般用于對事物發(fā)展成熟過程進行定量描述。成熟度模型是項目管理、質(zhì)量管理等領(lǐng)域非常常見的工具，包括不同階段的成熟程度，把一個不可控的、無序的操作變成可控的、有序的過程。如今，學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界都在借用成熟度的基本思路，建立數(shù)字化成熟度模型，評估企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀和潛力。概括來看，數(shù)字化成熟度根據(jù)一定的標準對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程進行等級劃分，描述每個等級相應(yīng)特征和狀態(tài)，已經(jīng)成為衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度最常用的方法。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評估，共有3種方法：①業(yè)務(wù)融合視角的評估方法。這種方法把數(shù)字化轉(zhuǎn)型看作一項系統(tǒng)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型過程，常見的成熟度等級標準是依據(jù)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型范圍大小評估轉(zhuǎn)型水平和程度。比如，從單個價值環(huán)節(jié)數(shù)字化到全部工廠數(shù)字化，再到企業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈，最后到整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)數(shù)字化，依此劃分轉(zhuǎn)型成熟度等級；②數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)驅(qū)動評估方法。這種方法按照數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展不同階段驅(qū)動技術(shù)的不同而對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行分級分類，比如按照數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化分類；③基于能力成熟度評估方法。這種方法把數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需能力按照大小進行排列，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度分為入門級、探索級、引領(lǐng)級、領(lǐng)導(dǎo)級等。

1.1 業(yè)務(wù)融合視角

從業(yè)務(wù)融合視角對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行成熟度評估分級具有深厚的實踐和理論基礎(chǔ)，業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、管理等全生命周期和全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈利用信息技術(shù)所帶來的發(fā)展范式變革。業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型在整個數(shù)字化轉(zhuǎn)型體系中居于核心地位，為了解決企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展中的問題和痛點，不斷創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式和產(chǎn)業(yè)組織方式是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本出發(fā)點、價值實現(xiàn)點。推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，必須直面業(yè)務(wù)痛點訴求，堅持價值導(dǎo)向，這樣才能真正具有生命力。

從業(yè)務(wù)融合視角評估企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度，存在不同辦法。根據(jù)業(yè)務(wù)融合范圍進行的評估方法最多，該種方式認為業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是從局部到整體，從小到大，分階段進行的復(fù)雜過程。比如，在我國實施“兩化融合”背景下，國家工信安全中心提出兩化融合螺旋式躍升的4個階段，即基礎(chǔ)建設(shè)、單項應(yīng)用、綜合集成、協(xié)同創(chuàng)新[21]，是以業(yè)務(wù)融合范圍為主要標準建立的評估體系。其中，基礎(chǔ)建設(shè)包括設(shè)備設(shè)施購建、信息化人員培養(yǎng)、信息化組織建立等，為信息技術(shù)在業(yè)務(wù)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用打好資源基礎(chǔ)。單項應(yīng)用指信息技術(shù)在各單項業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)與工業(yè)業(yè)務(wù)進行結(jié)合，實現(xiàn)對各單項業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的橫向覆蓋和縱向滲透。綜合集成是在單項業(yè)務(wù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，信息技術(shù)開始與工業(yè)業(yè)務(wù)深度結(jié)合，業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間逐步實現(xiàn)集成運作，逐漸推動業(yè)務(wù)流程逐漸改良和優(yōu)化。融合創(chuàng)新階段開始突破企業(yè)邊界，引發(fā)面向市場和客戶的工業(yè)業(yè)務(wù)流程變革與重組，實現(xiàn)機構(gòu)變革和模式創(chuàng)新。

在實證研究層面，兩化融合服務(wù)平臺成為我國廣泛收集工業(yè)企業(yè)樣本的重要依托，為開展實證分析與現(xiàn)狀評估研究提供數(shù)據(jù)支撐。陳杰等[24]基于全國5萬多家工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)進行實證分析，發(fā)現(xiàn)我國兩化融合總體仍處于中等水平，僅有小部分企業(yè)進入了集成提升和創(chuàng)新突破發(fā)展階段；李君等[25]通過企業(yè)大樣本分析發(fā)現(xiàn)，我國工業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨業(yè)務(wù)綜合集成跨越困境；師麗娟[26]對某區(qū)工業(yè)企業(yè)樣本數(shù)據(jù)進行分析，從基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)品全生命周期、生產(chǎn)管控3個維度指出該區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的薄弱環(huán)節(jié)。

德國工業(yè)4.0戰(zhàn)略及其評估聚焦在業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型高級階段，關(guān)注大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息通信技術(shù)如何推動工業(yè)集成創(chuàng)新，是我國“兩化融合”評估中綜合集成和創(chuàng)新引領(lǐng)階段的擴展、深化、細化，如圖2所示。具體來看，工業(yè)4.0戰(zhàn)略中提出引導(dǎo)企業(yè)實現(xiàn)“三項集成”，即縱向集成、橫向集成、端到端集成?？v向集成是在企業(yè)內(nèi)部從底層的傳感器、控制器等設(shè)備到最上層的企業(yè)管理信息系統(tǒng)的不同層級之間實現(xiàn)全面集成；橫向集成是產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間以數(shù)字化系統(tǒng)集成為先導(dǎo)，帶動企業(yè)之間的全面整合協(xié)同，從而實現(xiàn)社會化協(xié)同生產(chǎn)；端對端集成將產(chǎn)品到運維的產(chǎn)品全生命周期階段進行集成，產(chǎn)生新工業(yè)價值生態(tài)。盡管3種集成總體是并行發(fā)展的，但也在一定程度上遵循著從簡單到復(fù)雜、從企業(yè)到生態(tài)的順序依次展開的邏輯屬性，也可以看作是一種成熟度。

圖2 中德數(shù)字技術(shù)與業(yè)務(wù)融合范圍比較

1.2 技術(shù)驅(qū)動視角

從技術(shù)驅(qū)動視角對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行成熟度評估分級也具有深厚的實踐和理論基礎(chǔ)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是信息通信技術(shù)驅(qū)動的企業(yè)和產(chǎn)業(yè)變革過程。數(shù)字化轉(zhuǎn)型體系中，信息通信技術(shù)是其內(nèi)生動力。這主要體現(xiàn)在兩個方面：一是創(chuàng)造物質(zhì)條件，加速轉(zhuǎn)型進程。5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以及工業(yè)軟件、智能裝備等數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)，提供了分布廣泛、豐富適用、成本低廉的計算、存儲和分析等數(shù)字資源，可以極大地便利企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；二是沖破邊界束縛，拓展轉(zhuǎn)型空間。技術(shù)上的創(chuàng)新突破，使得過去無法實現(xiàn)的轉(zhuǎn)型模式具有現(xiàn)實可能性、經(jīng)濟性。比如，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能下，預(yù)測性維護、全局工藝優(yōu)化等新模式隨之產(chǎn)生，在5G技術(shù)支撐下，智慧港口、高清質(zhì)檢等新業(yè)態(tài)快速涌現(xiàn)。從這個角度來看，技術(shù)供給能力會影響業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型模式，技術(shù)演進升級會帶來業(yè)務(wù)變革，也會表現(xiàn)出階段性。

近年來，隨著信息通信技術(shù)進入群體突破階段，新技術(shù)蓬勃涌起，學術(shù)界逐漸關(guān)注技術(shù)驅(qū)動視角下數(shù)字化成熟度評估。總體上，這類評估可以細分為從大歷史視角進行的分析和從中短期視角進行的研究。大歷史視角的研究以德國國家工程院和中國工程院的分析為代表，德國國家科學與工程院[27]將工業(yè)4.0分為計算機化、連接性、可見性、透明性、預(yù)測性、適應(yīng)性6個階段，并說明了達到每一階段所需的能力和實現(xiàn)的企業(yè)效益。其中，計算機化階段提供數(shù)字化基礎(chǔ)能力，可以在企業(yè)內(nèi)部更加高效地處理重復(fù)性工作；連通性階段操作技術(shù)(OT)系統(tǒng)實現(xiàn)部分連通性和互操作性，但未實現(xiàn)IT和OT層面的完全整合；可見性階段中傳感器可以捕獲大量節(jié)點數(shù)據(jù)，從而實時記錄生產(chǎn)全過程，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)作出管理決策；透明性階段通過構(gòu)建“數(shù)字孿生”模型，分析各種事件發(fā)生的原因，為復(fù)雜、快速的決策提供過程認識；預(yù)測性階段，可以模擬不同的未來場景，并評估不同場景發(fā)生的可能性，適時采取適當措施；適應(yīng)性階段使企業(yè)能夠向IT系統(tǒng)下放適當決策，以便IT系統(tǒng)能夠適應(yīng)復(fù)雜多變的經(jīng)營環(huán)境。

中國工程院周濟院士等[2,20]將智能制造歸納總結(jié)為數(shù)字化制造、數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造、數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化制造3個演進發(fā)展階段，圖4展現(xiàn)了智能制造演進過程。第一代智能制造發(fā)生在20世紀中葉后，以計算機、通訊和數(shù)字控制等信息化技術(shù)的發(fā)明和廣泛應(yīng)用為背景，制造系統(tǒng)進入數(shù)字化制造時代，引領(lǐng)和推動第三次工業(yè)革命。20世紀末，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推動制造業(yè)向數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造轉(zhuǎn)變，“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字化制造”成為第二代智能制造的重要標志，本質(zhì)是通過網(wǎng)絡(luò)將相關(guān)的人、流程、數(shù)據(jù)和事物等連接起來，實現(xiàn)各種資源的共享與集成優(yōu)化。新世紀以來，互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)形成了群體性跨越，集中于新一代人工智能的戰(zhàn)略性突破，解決復(fù)雜問題的方法也從“強調(diào)因果關(guān)系”的傳統(tǒng)模式向“強調(diào)關(guān)聯(lián)關(guān)系”的創(chuàng)新模式轉(zhuǎn)變，進而向“關(guān)聯(lián)關(guān)系”和“因果關(guān)系”深度融合的先進模式發(fā)展，重塑制造業(yè)的技術(shù)體系、生產(chǎn)模式、產(chǎn)業(yè)形態(tài)。

圖3 工業(yè)4.0演進的6個階段

圖4 智能制造發(fā)展的3個階段

從中短期視角來看，國務(wù)院發(fā)展研究中心[23]在研究傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑中提出，數(shù)字化IT架構(gòu)遵循傳統(tǒng)IT架構(gòu)、私有云或公有云、混合云、混合云平臺+敏捷開發(fā)的演進順序，數(shù)字化投入由購買IT硬件產(chǎn)品、系統(tǒng)運維逐步向購買服務(wù)及解決方案發(fā)展。

1.3 能力基礎(chǔ)視角

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場深刻和系統(tǒng)的革命，不局限在技術(shù)和業(yè)務(wù)范疇，更需要深層次的能力作為基礎(chǔ)支撐。數(shù)字化企業(yè)建設(shè)并非一蹴而就，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同階段需要的能力基礎(chǔ)不同，既需要數(shù)字資產(chǎn)持續(xù)、長久的投入，形成一定的資本存量，也需要企業(yè)戰(zhàn)略、組織、運營、人才等一系列互補性資產(chǎn)相匹配?；谀芰A(chǔ)的成熟度評估旨在幫助企業(yè)厘清當前具備的數(shù)字化能力，以及是否進行適合自身條件和發(fā)展方向的數(shù)字化提升改造，為不同行業(yè)、不同發(fā)展階段的企業(yè)找到實施數(shù)字化的最佳切入點和行動方向。由于需要依據(jù)企業(yè)具體情況提供個性化定制服務(wù)，該種視角下的成熟度評估往往下沉到具體企業(yè)，以德勤、IDC等咨詢機構(gòu)和西門子、施耐德電氣等解決方案提供商為主。

具體來看，德國機械設(shè)備制造業(yè)聯(lián)合會推出工業(yè)4.0準備度自測工具，包括戰(zhàn)略和組織、智能工廠、高效運營、智能產(chǎn)品、數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)、員工6個關(guān)鍵維度，每個維度都包含6個等級(門外漢、初學者、中級水平、經(jīng)驗者、專家、頂級玩家)，以幫助企業(yè)了解自己處于何種數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段。德勤制定一套標準衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總體成熟度，將企業(yè)智能化水平劃分為智能化認知、智能化探索、智能化應(yīng)用、系統(tǒng)化智能、全面智能5個階段，根據(jù)六大基礎(chǔ)能力評估企業(yè)所處階段，幫助企業(yè)精準定位自身發(fā)展狀態(tài)，明確發(fā)展方向。西門子發(fā)布數(shù)字化轉(zhuǎn)型評測工具，通過成熟度分析摸底企業(yè)數(shù)字化水平，評估企業(yè)在特定的數(shù)字化系統(tǒng)、管理執(zhí)行體系、數(shù)據(jù)平臺等方面是否具有數(shù)字化能力，以及企業(yè)是否將已有數(shù)字化能力加以充分應(yīng)用。IDC和華為提煉總結(jié)出數(shù)字化入門者、數(shù)字化探索者、數(shù)字化組織者、數(shù)字化轉(zhuǎn)型者、數(shù)字化顛覆者五級成熟度模式，根據(jù)連續(xù)4年跟蹤調(diào)研，全球超過40%企業(yè)依然處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前兩個階段。施耐德電氣分析過去5年230多個數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型案例，得出資本支出、運營支出、可持續(xù)性等方面的關(guān)鍵能力要點，歸類為12種收益類型，形成了每種收益類型的平均結(jié)果及最佳案例場景。

表1 數(shù)字化基礎(chǔ)能力成熟度評估對比

綜上所述，企業(yè)數(shù)字化成熟度評估呈現(xiàn)出3類研究方向，如圖5所示。一是面向業(yè)務(wù)融合的數(shù)字化成熟度評估，以國家工信安全中心和高校的一批學者為代表。自我國兩化融合戰(zhàn)略提出以來，產(chǎn)業(yè)各界投入巨大，而企業(yè)數(shù)字化水平參差不齊。在此背景下，工信部發(fā)布了相關(guān)評估規(guī)范，依托兩化融合服務(wù)平臺，跟蹤監(jiān)測制造業(yè)兩化融合發(fā)展水平。評估指標從單一到綜合、從局部到總體，評價體系更加科學合理，基本形成了規(guī)劃、診斷、對標、優(yōu)化的評估閉環(huán)，對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)具有較強指導(dǎo)意義；二是面向技術(shù)驅(qū)動的成熟度評估，以中國工程院、國研中心等研究機構(gòu)為代表。在全球新一輪科技革命蓬勃興起與產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型持續(xù)推進的背景下，這種評估方式深入分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)和邏輯，識別轉(zhuǎn)型各階段的目標、任務(wù)、挑戰(zhàn)等，提出制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型過程中演進路線?？梢姡@類評估方式注重戰(zhàn)略布局和路徑選擇，具有更加宏大的歷史視野和更加深刻的現(xiàn)實價值，為我國從制造大國向制造強國邁進奠定理論基礎(chǔ)；三是面向數(shù)字化能力基礎(chǔ)的評估范式，以咨詢機構(gòu)和解決方案提供商為代表。此種評估方式通過定義、劃分數(shù)字化成熟度等級和發(fā)展階段，幫助企業(yè)精準定位發(fā)展狀態(tài)，逐步建立更加適合的發(fā)展模式。評估機構(gòu)常常需要下沉到企業(yè)級單元，開發(fā)出更加綜合的評估體系，全面考察企業(yè)組織、資產(chǎn)、運營、人才等方面發(fā)展程度，提供個性化評級服務(wù)和路徑規(guī)劃。

圖5 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評估主要方向

3種評估方法的側(cè)重點在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同方面，各自適用范圍不同，不同評估視角的優(yōu)缺點如表2所示。業(yè)務(wù)融合視角的優(yōu)勢是可以直接判斷企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工程實施的先后順序，但對于每個成熟度層級所需能力基礎(chǔ)和背后的技術(shù)驅(qū)動力量沒有顧及。技術(shù)驅(qū)動視角的優(yōu)勢是可以一目了然看到不同階段的主導(dǎo)技術(shù)，但是，對業(yè)務(wù)變革的深淺程度和先后順序掌握不夠。能力視角的優(yōu)勢是可以較好地把握轉(zhuǎn)型背后的基礎(chǔ)能力，但是，對于企業(yè)實際過程中的優(yōu)先級和驅(qū)動力了解不足。因此，越來越多的量化研究開始利用多種視角對數(shù)字化轉(zhuǎn)型作綜合評估。

表2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評估研究方向分類

2 行業(yè)數(shù)字化總體水平

行業(yè)數(shù)字化總體水平是指一個行業(yè)數(shù)字化的總體進程，常用來評估和比較不同行業(yè)的數(shù)字化水平，分析主要部門在轉(zhuǎn)型過程中形成差異的原因。與企業(yè)成熟度評估按照縱向演進的分析范式不同，行業(yè)數(shù)字化總體水平評估方式是對各行業(yè)數(shù)字化水平進行橫向?qū)Ρ?。本文聚焦行業(yè)層面的數(shù)字化水平研究，在邏輯上與企業(yè)層面評估一脈相承。目前，行業(yè)數(shù)字化總體水平評估方法多樣，可以歸為指標法和核算法兩大類。

2.1 指標法評估

指標法通過設(shè)立綜合性指標體系，量化評估不同行業(yè)數(shù)字化水平，是目前最具代表性的行業(yè)數(shù)字化水平指標評估方法。關(guān)于指標體系構(gòu)建，基于對數(shù)字化轉(zhuǎn)型基本邏輯和發(fā)展趨勢的根本性認識，一般遵循指標設(shè)計、權(quán)重確定、數(shù)據(jù)處理、指數(shù)計算、比較分析等步驟。指標法為認識行業(yè)和企業(yè)數(shù)字化水平差異提供了一種可行的數(shù)理論證方式，也為數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟績效測算、影響因素量化分析等研究工作奠定了基礎(chǔ)。值得注意的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型評估指標不僅要考慮數(shù)字化投資，同時也應(yīng)包括人力資本、組織模式等互補性資產(chǎn)。例如OCED的評估指標[6-7,17]不僅涵蓋ICT投資、機器人數(shù)量等數(shù)字資產(chǎn)情況，而且將ICT專家占比、在線銷售營業(yè)額等無形資產(chǎn)考慮在內(nèi)。埃森哲對我國制造業(yè)細分行業(yè)的數(shù)字化評估，進一步將運營和商業(yè)模式上的創(chuàng)新作為關(guān)鍵價值維度納入指標，體現(xiàn)了互補性資產(chǎn)對于行業(yè)轉(zhuǎn)型的重要性。其次，可以采用層次分析法、熵權(quán)法等數(shù)理方法確定權(quán)重系數(shù)及評價方法[28-29]。

從實踐角度來看，指標法適用于統(tǒng)計數(shù)據(jù)公開、統(tǒng)計口徑規(guī)范的評估主體，這樣構(gòu)建的表征指標更加豐富深刻，評估結(jié)果更加客觀準確。例如，OECD針對成員國家以及麥肯錫針對美國的數(shù)字化水平評估，可以從歐盟統(tǒng)計局、EU-KLEMS數(shù)據(jù)庫、國際自動控制聯(lián)合會等多方渠道獲取豐富的統(tǒng)計資料。相對西方國家，我國統(tǒng)計數(shù)據(jù)不夠公開、完備，給指標法量化研究帶來一定困難。但依托行業(yè)組織和一些服務(wù)平臺，采取調(diào)研問卷、專家打分等方式，也可獲得指數(shù)測算所需數(shù)據(jù)資料。盡管如此，這種評估帶有較強主觀性和波動性，需要更龐大的統(tǒng)計樣本和更精準的統(tǒng)計方法，以使評估結(jié)論更為準確可靠。

根據(jù)指標法得出的評估結(jié)果可知，行業(yè)間數(shù)字化水平差距較大，說明行業(yè)部門以不同速度和方式參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型?？傮w上，靠近消費端的下游行業(yè)、知識密集型行業(yè)和服務(wù)業(yè)數(shù)字化程度高，資本密集型行業(yè)數(shù)字化潛力大，公共部門和勞動密集型部門相對落后。

2.2 核算法評估

核算法的基本原理是采用各種方法核算各行業(yè)因利用數(shù)字技術(shù)(ICT)而獲得的產(chǎn)出增加值，然后以這個增加的產(chǎn)出與行業(yè)總增加值的比值反映行業(yè)中數(shù)字化技術(shù)滲透率、密集度或貢獻度，關(guān)鍵是要衡量各行業(yè)中ICT帶來的產(chǎn)出增量。現(xiàn)有研究中主要有兩種方法：

(1)增長核算法。這是經(jīng)濟研究中用于核算資本、勞動等要素投入對經(jīng)濟增長邊際貢獻的成熟方法。自1987年“索洛悖論”提出以來，越來越多的經(jīng)濟學家利用這一方法測度數(shù)字技術(shù)(ICT)對經(jīng)濟增長的貢獻，以破解索洛悖論[30]。其中，喬根森是最大的貢獻者，也是集大成者。他與合作者的早期研究偏宏觀，直接測度ICT對經(jīng)濟增長的貢獻。后來喬根森等[31-33]發(fā)現(xiàn)，ICT對增長的貢獻在行業(yè)層面存在差異，也更具解釋性，將增長核算方法推廣到了行業(yè)層面。為了方便國際可比，喬根森等構(gòu)建了KLEMS項目，定期公布相關(guān)數(shù)據(jù)。在這一方法中，核心和重點是各行業(yè)ICT資本存量估計。國內(nèi)任若恩等[34-35]對此進行了深入研究，應(yīng)用永續(xù)盤存法估算中國細分行業(yè)的ICT資本存量。

(2)投入產(chǎn)出核算法。投入產(chǎn)出方法也是一種成熟的經(jīng)濟研究方法，由列昂惕夫于20世紀30年代開創(chuàng)，主要用來研究經(jīng)濟體系中各個部分之間投入與產(chǎn)出的相互依存關(guān)系。以往研究者主要用投入產(chǎn)出方法計算產(chǎn)業(yè)中帶動效應(yīng)、關(guān)聯(lián)效應(yīng)等，中國信通院在核算數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模時就是采用這一方法。他們創(chuàng)造性地利用投入產(chǎn)出法測算各行業(yè)ICT投入帶來的產(chǎn)出增量[22]，并將這些行業(yè)的數(shù)字化增量加總得到產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模，再考慮數(shù)字產(chǎn)業(yè)化部分，就可以得到全部數(shù)字經(jīng)濟總規(guī)模。

核算法與指標法作為行業(yè)數(shù)字化水平評估的兩類方法，應(yīng)用場景與經(jīng)濟價值存在差異。核算法基于國民經(jīng)濟社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)，具有堅實的理論基礎(chǔ)和實踐經(jīng)驗。該方法適應(yīng)于更嚴謹?shù)膶W術(shù)研究，為不同區(qū)域和行業(yè)數(shù)字化水平比較提供了一種數(shù)理工具，也是經(jīng)濟增長研究的熱點領(lǐng)域。但也應(yīng)看到，該方法的準確應(yīng)用依賴于對經(jīng)濟產(chǎn)出與要素投入的科學計量, 特別是對資本壽命和相對效率下降更真實的估計。因此，在理論和實踐方面都有很大的發(fā)展空間。同時，數(shù)字化是一種復(fù)雜的現(xiàn)象，其中涉及生產(chǎn)自動化、勞動力技能、商業(yè)運作方式、資本投入特征等多個方面，數(shù)字技術(shù)帶來的經(jīng)濟增長很難捕捉到全面真實的進展情況，尤其無法反映生產(chǎn)組織和管理的改善情況，不能準確全面衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果。指標法將ICT及其互補性資產(chǎn)納入評價體系，可以更加全面地描述數(shù)字化轉(zhuǎn)型進展，較多應(yīng)用于行業(yè)組織和咨詢機構(gòu)。例如，OECD和麥肯錫詳細展現(xiàn)了相關(guān)國家各部門不同時段的數(shù)字化程度，并根據(jù)不同表現(xiàn)進行歸類總結(jié)，對該領(lǐng)域研究具有積極的借鑒意義。但是，此種方法對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的準確性、時效性、顆粒度等方面要求高，適用于統(tǒng)計完備、數(shù)據(jù)公開的國家和地區(qū)。否則，部分指標和數(shù)據(jù)來源依賴于企業(yè)調(diào)研、專家打分等外生變量，不同統(tǒng)計口徑可能得出差異化結(jié)論。

2.3 典型化事實

每個行業(yè)都在經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型，各行業(yè)適應(yīng)這一趨勢的方式和速度各不相同，領(lǐng)先者和落后者呈現(xiàn)差距逐漸加大的趨勢。本質(zhì)上，由于行業(yè)間業(yè)務(wù)流程和商業(yè)邏輯不同，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體路徑也會有差別。雖然各研究者所用評估方法、數(shù)據(jù)來源等存在差異，但在一些典型化事實上還是達成了高度一致。各類研究者或研究機構(gòu)關(guān)于行業(yè)數(shù)字化水平評估的典型化事實、原因如表3所示。

表3 行業(yè)數(shù)字化水平評估結(jié)果對比

(1)從三次產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程比較來看，服務(wù)業(yè)高于工業(yè)，工業(yè)高于農(nóng)業(yè)。測算結(jié)果表明，三次產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平不均衡，服務(wù)業(yè)高于制造業(yè)和農(nóng)業(yè)。究其原因，服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以減少以連接為導(dǎo)向的交易環(huán)節(jié)，幫助供需雙方建立直接對接渠道，相對于制造業(yè)其轉(zhuǎn)型難度小、壁壘低。

(2)從產(chǎn)業(yè)鏈上下游轉(zhuǎn)型進程比較來看，越靠近消費端的下游，數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程越快。數(shù)字化的三股推動力分別是去中介化、分散化和非物質(zhì)化，在消費零售、交通出行、文體娛樂、貨運物流等服務(wù)領(lǐng)域中介化作用最大，數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果更加明顯。

(3)從行業(yè)知識密集度轉(zhuǎn)型進程比較來看，知識密集度高的行業(yè)轉(zhuǎn)型程度高。通過測算得出，ICT、科研、金融等知識密集型行業(yè)數(shù)字化程度領(lǐng)先。這是由于知識密集型行業(yè)的ICT資本和技術(shù)投入較多，對行業(yè)產(chǎn)出帶動效應(yīng)明顯。

(4)從行業(yè)資本密集度轉(zhuǎn)型進程比較來看，資本密集型行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程更快、潛力更大。麥肯錫對美國各部門評估得出，以油氣、化工、醫(yī)藥、采礦、交運等為代表的資本密集型行業(yè)資產(chǎn)數(shù)字化的發(fā)展?jié)摿Υ?。中國信通院測算結(jié)果說明，我國資本密集型行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度明顯高于勞動密集型行業(yè)。

(5)行業(yè)數(shù)字化水平差異與ICT資產(chǎn)相配套的互補性投資密切相關(guān)，能否將數(shù)字化決策能力、流程、運營深入融合成為行業(yè)和企業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。根據(jù)數(shù)字化綜合指標評估得出，ICT資產(chǎn)需與決策改善、流程更新、商業(yè)創(chuàng)新等互補性資產(chǎn)相互協(xié)同，才能更好地推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，只有將數(shù)字化融入企業(yè)經(jīng)營實踐各方面，才能最終體現(xiàn)為經(jīng)營績效躍升。

3 結(jié)語

3.1 研究結(jié)論

數(shù)字化轉(zhuǎn)型日益成為學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的重點，研究機構(gòu)從不同角度對數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平進行評估衡量，如表4所示。從研究范式來看，基本形成了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度和行業(yè)數(shù)字化水平兩大評估范式。回顧這些研究發(fā)現(xiàn)，盡管不同評估方法在數(shù)學模型以及數(shù)據(jù)收集、分析和呈現(xiàn)等方面有所區(qū)別，但大多使用了轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略管理、產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)字化、內(nèi)部流程和運營數(shù)字化等關(guān)鍵要素。從研究領(lǐng)域來看，企業(yè)數(shù)字化成熟度評估可以描述企業(yè)業(yè)務(wù)的數(shù)字化程度，從業(yè)務(wù)融合、技術(shù)驅(qū)動、能力基礎(chǔ)3個視角全方位衡量企業(yè)數(shù)字化水平，為產(chǎn)業(yè)層面的主導(dǎo)邏輯和演進順序以及企業(yè)層面的能力評估和工程實施提供理論遵循與實施規(guī)范；行業(yè)總體水平是企業(yè)級數(shù)據(jù)匯總分析，既描述不同行業(yè)數(shù)字化程度，有利于各行業(yè)數(shù)字化水平橫向?qū)Ρ?，也基于一些典型事實分析行業(yè)水平差異背后的機理和原因，以加快各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程，促使各行業(yè)同步協(xié)調(diào)發(fā)展，消弭行業(yè)和地區(qū)間數(shù)字鴻溝。

表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平評估方法總覽

總體上，通過評估發(fā)現(xiàn)，服務(wù)業(yè)、知識密集型行業(yè)、資本密集型行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型動力強、程度高、效果好，制造業(yè)、勞動密集型行業(yè)、公共部門數(shù)字化轉(zhuǎn)型的門檻高、難度大、進度慢。同時，ICT資產(chǎn)需與決策改善、流程更新、商業(yè)創(chuàng)新等互補性資產(chǎn)相互協(xié)同，才能更好地推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3.2 研究展望

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是螺旋式上升的過程，不同階段對應(yīng)不同的技術(shù)體系、產(chǎn)業(yè)體系、關(guān)聯(lián)方式和驅(qū)動力量，要求轉(zhuǎn)型方式、轉(zhuǎn)型邏輯與時俱進。2012年后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型進入數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型新階段。這一階段，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息通信技術(shù)快速發(fā)展，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了全新的工具。數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型階段，企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型邏輯不再是把企業(yè)和產(chǎn)業(yè)中標準化的流程代碼化、軟件化，而是依靠新一代信息通信技術(shù)，構(gòu)建一個從物理世界到數(shù)字空間的映射和轉(zhuǎn)換，形成從數(shù)據(jù)、信息、知識到?jīng)Q策的數(shù)據(jù)優(yōu)化閉環(huán)，從而更加精準、更加迅速、更大范圍地實現(xiàn)對企業(yè)、產(chǎn)業(yè)的重構(gòu)、變革、優(yōu)化。在這個過程中，數(shù)據(jù)(而不是流程)成為轉(zhuǎn)型的基本載體和關(guān)鍵要素。數(shù)據(jù)驅(qū)動已經(jīng)在電子商務(wù)、社交媒體等服務(wù)業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域有了廣泛而深入的應(yīng)用，商業(yè)變成智能商業(yè)，同時，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等的賦能下，數(shù)據(jù)驅(qū)動也開始在工業(yè)制造領(lǐng)域應(yīng)用探索，預(yù)測性維護、工藝能源優(yōu)化等新模式新業(yè)態(tài)也不斷涌現(xiàn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動已經(jīng)成為當前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時代特征和核心邏輯，也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的前沿熱點領(lǐng)域。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型邏輯的躍升要求理論研究和實證分析都要與時俱進。學術(shù)界已經(jīng)對數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行了理論和實踐方面的探索研究，其中，布萊恩約弗森等[36]的許多開創(chuàng)性研究值得關(guān)注。他們經(jīng)過計量模型發(fā)現(xiàn)，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的制造工廠傳播效果是不均衡的，與企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟、ICT投資、人力資本、學習效果等因素相關(guān)。德國國家工程院提出，先進技術(shù)可以獲得更廣泛的數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)的利用能力取決于企業(yè)組織結(jié)構(gòu)和文化。

當前，關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實踐推廣還處在加速發(fā)展中，對其發(fā)展規(guī)律的理論認識尚處于初級階段，實證分析也遠遠沒有成熟，研究空間十分廣闊?？傮w來看，研究缺口和研究方向主要有以下幾個方面：在理論方面，數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)、特征、經(jīng)濟動力等相關(guān)研究較少。數(shù)據(jù)在生產(chǎn)和管理過程中如何轉(zhuǎn)化為信息、知識和決策，也需要進一步深入研究。數(shù)據(jù)如何從戰(zhàn)略資源轉(zhuǎn)變?yōu)橄駝趧恿?、資本一樣能夠在社會上廣泛流轉(zhuǎn)應(yīng)用的生產(chǎn)要素，從而在更廣泛的領(lǐng)域驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快發(fā)展，理論研究仍然十分少見，需要加強數(shù)據(jù)要素化、價值化的理論研究；在實證研究方面，如何把數(shù)據(jù)的重要作用體現(xiàn)在評估指標、核算體系中是最重大的挑戰(zhàn)，這方面已經(jīng)有一些探索，但還遠遠不夠。此外，在數(shù)據(jù)驅(qū)動的新范式下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程與經(jīng)濟績效間關(guān)系如何發(fā)展，新時代是否存在新的索洛悖論？這些重大問題的解答也需要在考慮數(shù)據(jù)的影響下進行創(chuàng)新探索。

綜上所述，未來的數(shù)字化轉(zhuǎn)型量化評估研究，可以從3個方面著手：一是注重綜合性，將技術(shù)、業(yè)務(wù)和能力視角綜合起來，統(tǒng)籌考慮；二是注重融通性，將微觀企業(yè)的成熟度評估與行業(yè)水平的評估打通，避免互相割裂、各成體系；三是注重時效性，突出數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代特征，體現(xiàn)數(shù)據(jù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵要素的重要價值。