从GPT认识我国工业互联网不进则退的问题

2019年12月2日，工信部召开“推动工业互联网创新发展座谈会”，陈肇雄副部长出席并讲话，他明确指出“我国工业互联网发展仍存在基础支撑能力薄弱……等问题，面临不进则退、慢进易退的风险”，这实际上提出了我国工业互联网当前的核心命题。

该核心命题跟工业4.0研究院正在进行的“数字经济基本课题”研究吻合，我们是围绕通用目的技术（GPT，General-Purpose Technologies）开展相关工作的。

本文通过GPT相关理论及实践，探讨中国经济转型的新动能，期望对奋战在工业互联网第一线的研究人员有所启示，同时，也呼吁数字经济学家加入该研究领域，争取解决GPT在中国落地实践的挑战，真正促进我国经济高质量转型发展。

一、经济转型的新动能亟待解决

从经济增长的核心指标来看，全球生产力增长水平在2005-2010年期间仅为0.5%，这是时任通用电气首席经济学家Marco Annunziata在TED所做工业互联网愿景演讲的核心动机，他希望工业互联网成为经济转型的新动能，哪怕只是1%的改变，这也将改变世界。

只是这样的愿景只能停留在TED的演讲中了，通用电气已不是过去如日中天的工业巨头，它陷入各种经营困难中，分身乏术，无暇顾及“工业互联网”的发展，也谈不上引领该概念的进一步研究工作。

对于目前把工业互联网作为国家战略的中国来讲，深入认识工业互联网运行机制，显得尤为重要。

以经济转型的视角看待工业互联网的作用，可以参考《经济转型：通用目的技术和长期经济增长》（Economic Transformations：General Purpose Technologies and Long-Term Economic Growth）（简称《经济转型》）一书，它对GPT驱动经济转型分析，可以给我们一些启示。

Richard Lipsey在SP会议上做学术分享

加拿大经济学家Richard Lipsey和他的两位学生共同撰写了该书，他们以新演化经济学的思路，尝试解释经济长期增长的秘诀——GPT。该书在2006年获得了“熊彼特奖”（Schumpeter Prize），被认为是研究GPT的重要参考书籍。

对于GPT，Richard Lipsey分为五种：材料（例如铜）、能源（例如蒸汽机）、ICT（例如计算机）、交通（例如铁路）和组织技术（例如工厂系统）。

在《经济转型》一书中，Richard Lipsey较为系统的构建了“长期经济增长”（Long-Term Economic Growth）和GPT之间的联系，通过仔细甄别GPT的经济规律，加强相关产业政策的制定（书中有Technology Enhancement Policies），对于中国经济高质量发展是有帮助的。

在中国信通院构建的工业互联网体系中，间或提及工业互联网是一种GPT，但迄今未见详细的论述。但按照我国工业互联网构建的思路，工业互联网就是中国经济转型的新动能。

如果以上结论成立，那么相关理论研究应更深入一些，解决GPT的问题，这对于我国集中大量资源主攻工业互联网有很大的裨益，也有助于解决陈肇雄副部长提出的“不进则退”和“慢进易退”等问题。

二、时代呼吁数字经济学的参与

自2017年国务院发布了《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，工信部各个线条迅速启动了试点示范、十大双跨平台认定等工作，这体现了我国集中力量办大事的制度优势，但对于发挥我国超大规模的市场优势，目前还有待进一步确认。

目前我国工业互联网的发展模式以供给侧改革为主，强化解决方案提供商的建设，各地政府推进的工业互联网落实方式，也是类似的逻辑。

正如陈肇雄副部长在讲话中提出，“我国工业互联网……有力地支撑了工业经济数字化转型，但与高质量发展的要求相比，与工业经济加快转型升级的迫切需求相比，我国工业互联网发展仍然存在基础支撑能力薄弱、垂直行业应用推广门槛高、安全风险防护能力不足、监管法规建设有待完善等问题……”。

简而言之，我国工业互联网应用存在需求和供给一定程度的脱节。

工业4.0研究院分析认为，这是因为中国制造业过去40年的高速发展，导致了产业结构适应低端模仿发展模式，如果要往高质量发展所要求的创新模式转变，这需要改变现有的产业结构。

在工信部刚刚发布的《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》（征求意见稿）第四章，专门提到了“以资本市场为依托，发挥各类基金的协同作用，推进新能源汽车整车、动力电池等零部件企业优化重组，提高产业集中度”。

我国政策制定者已经对产业结构与时共进的挑战已有认识，但对于如何促进产业结构的优化调整，目前还没有有效的方法。总体来讲，通过“龙头企业”带动作用、培育产业集群等方法是常规选项，工业互联网目前的产业政策就是采用这种思路。

按照GPT驱动经济长期增长的规律，如果想从供给侧变革，必须有足够的研究来支撑。如果不解决理论创新问题，中国工业互联网不进则退的挑战将长期存在。

不过，一个显而易见的事实是，仅仅依靠技术专家的参与，工业互联网的发展难以与时共进。从目前工业互联网体系构建的主要参与单位来看，技术驱动的特征非常突出，这导致工业互联网的经济性考虑略有不足。

为了促进工业互联网良性发展，迫切需要数字经济学的参与，他们的主要任务包括从GPT的视角去构建经济增长的模型，这一点本人在《数字经济学家的使命及主要任务》已经明确指出了。