中国式数字化转型：一条独特的数实融合之路 | 社会科学报

百年工业化最重要的不仅是建立技术体系，还包括完整的知识体系。通过产品、技术、工艺和知识产权构建的工业化知识体系，形成了主导性的话语权。无论是商科教育还是经济学研究，产业的硬实力与自身领域的软实力始终相辅相成。要实现从工业经济向数字经济的主导转型，必须构建与之深度融合的新的知识体系或话语体系。

原文 ：《以能力提升应对数字时代挑战》

作者 |中国信息经济学会理事长 谢 康

图片 |网络

数字经济时代的中国发展。首先需要明确企业信息化与数字化的区别。企业数字化必须建立在信息化基础上，但两者存在本质差异。例如，在15年前的企业资源计划项目实施中，系统一旦某个节点中断就会导致全系统瘫痪，而现在的数字化系统则展现出极强的灵活性，其焦点从物料信息流转变化为数据要素流通。同时，企业信息化以内部流程优化和降本增效为核心，而数字化转型则是综合性目标，既要考虑国家意志和绿色发展，又要实现更高效的降本增效。当前企业在应用大模型等系统时，如ChatGPT改为DeepSeek只需简单接入，这种变革源于分层模块化的技术架构，体现了数字化基于分层模块化的组织变革特征，使“既要、又要、还要”的高质量发展成为可能。

中国企业数字化发展的特殊之处在于必须走数实融合的并行发展道路。与发达国家的串行发展模式不同，既要跨越发展，又要补齐短板。中国企业既要快速弥补管理基础的短板，实现从粗放管理到精益管理的能力跨越，又要抓住超大规模市场的机会来实现工业化到数字化的体系跨越，从而实现跟发达国家企业同步的创新过程。弯道超车需要三个条件，即性能优越的车辆、技术娴熟的驾驶员，以及关键的时机窗口。放眼全球，在当代工业化进程中只有中国同时具备这三个条件。

数字化转型的理论框架。工业化体系是以实体为主的物理世界效率优化，而数字化体系则是数实深度融合。两者的管理规则存在本质差异：工业化强调资源占有，数字化注重数据共享。例如，在企业信息化阶段，进销存管理是重点关注模块或领域，本质是对进销存的物料信息及其流转进行管理，数字化强调人、机、料、法、环，不仅要有物料信息、规则信息，还有设备信息等，这些信息均需要实现相互连接，形成人与设备、设备与物流信息等一体化信息网络，实现工业控制级别的数字孪生系统，实际上是人、设备、物料、规则等数据联通与共享，形成的系统是高度融合在一起的。

显然，单纯的物料信息与高度融合系统属于两种完全不同的管理情境。从体系来说，从工业化体系到数字化体系，整个管理规则都发生了变化，工业化强调的是拥有资源，但在数字化中更强调的是如何通过数据共享资源。从数字化体系来说，关键在于数据体系。要实现数字化的过程必须有数据采集、数据清洗、算法模型，最后还要有整个的业务应用。数字化转型需要有一个渐进过程。

能力跨越要从一种粗放式的管理转向一种数字化的精益管理，这种管理往往代表着数据全过程流通系统的打通。很多企业存在数据烟囱、数据孤岛，但现在通过技术手段可以把它全部实现。例如，开发软件时最大的一个问题是怎么查软件缺陷（bug）。公司为了解决这个问题，经常设计一个追踪制度，但可能面临串谋问题。现在有了大模型编程，以后这种机会主义存在的环境没有了，现实中只需要编几个规则，中间放进大模型快速形成编程结果。可以说，大模型使软件编程管理中的既有激励机制设计变得没有用武之地。

数字化转型提升综合效能。数字化转型能力跨越不仅体现在技术能力跨越，更体现为企业综合管理能力的跨越式提升，由此形成企业完全区别于信息化时期的综合效能提升。以某企业为例，数字化转型的第一阶段在保持1300亿营收规模的同时，员工总数减少46%，人均效率提升近1倍，净利润增长105%；第二阶段营收翻倍，人员结构调整明显：一线生产工人减少，数字化人才增加，人均效益持续提升。这充分说明数字化转型带来的不是简单的成本节约或效率提升，而是整个经济结构和组织运行方式的根本性变革。

总之，如果单纯从投入产出视角，或从信息化/数字化转型作为自变量，全要素生产率提升作为因变量来看，似乎很难看出企业信息化与数字化转型有何本质区别，无论是企业信息化，还是数字化转型都会对全要素生产率产生正向且显著影响，且中介机制都可以归为降本增效或组织变革效率。然而，二者的区别在于从物料信息转变为全面数据联通，从数据资源转变为新生产要素，从管理创新转变为数字创新，从产品导向转变为用户导向等多维度变革，这种多维度变革必然会带来全新的时代挑战，同时也会给企业、产业或国家经济带来新的跨越式发展机会。

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1969期第1版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

本期责编：程鑫云

《社会科学报》2025年征订

点击下方图片网上订报↓↓↓