数据赋能与我国制造企业创新：前沿探析与未来展望

郭星光，陈 曦

(南京大学 商学院，江苏 南京 210093)

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自改革开放以来，我国经济发展取得举世瞩目的成就，而制造企业在其中起到了至关重要的作用。一方面，国家统计局数据显示，2018年中国工业增加值约为同期GDP总量的33.9%，其中制造业增加值约为同期GDP总量的29.4%。从规模上看，制造业是名副其实的国家支柱产业。另一方面，粗放的产业发展模式使得我国制造企业不但没有在全球价值链中产生自己的“经济租”，反而深陷“低端锁定”[1]。与之相应，中国经济发展从供不应求、经济高速增长的基本状态转向市场日益饱和、经济增长放缓的基本状态[2]。新常态下我国制造业的主要问题是供需结构严重失衡[3]，即低附加值供给远远过剩，而高附加值供给严重不足。在上述宏观经济背景下，制造业转型升级问题迫在眉睫。近年来兴起的数据科学无疑为产业创新和升级提供了重要契机。

Baumer[4]认为，数据科学属于新兴交叉学科，在特定应用领域，数据科学可以充分运用数学、统计学和计算机科学等知识从日益复杂的数据环境中提取关键且有意义的信息；程学旗等[5]进一步从方法论和本体论统一视角阐述数据科学内涵，发现数据科学是有关数据价值链实现过程的基础理论和方法学，主要研究如何从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策转换，并实现对现实世界的认知和操控。数据科学迅速发展，使得数据赋能逐渐成为制造企业竞争优势的重要来源，同时拓展了理论研究边界，提炼出新的理论机制[6]。……