通用数字技术扩散的模式、特征与最优路径研究｜企鹅经济学

作者

陈维宣  腾讯研究院研究员，清华大学经济管理学院博士后

吴绪亮  腾讯研究院首席经济学顾问

在索洛[1]的开创性工作之后，人们普遍认为，技术进步是长期经济增长的重要源泉。纵观工业革命以来的经济增长史，技术进步主要由少数关键的突破性技术创新和无数的渐进性技术创新构成，这些关键的突破性技术通常被称之为通用技术，如蒸汽机、电力和信息技术等。[2]但是，通用技术只有在全面扩散、深度渗透到经济结构的各领域后，才能有效实现其对经济增长的贡献。技术扩散是促进生产率增长的关键因素，同时技术扩散也被广泛认为是不同行业、企业和区域间生产率增长和生产率差异的主要解释。[3]

当前，新一轮科技革命和产业变革正在全球范围内蓬勃兴起、加速演进，以大数据、云计算、物联网和人工智能为核心的数字技术逐渐成为新产业革命中的通用技术，本文将其称之为通用数字技术，以区别于历史上其他类型的通用技术。产业互联网作为数字技术与实体经济深度融合的产物，其发展程度是通用数字技术扩散的关键表征。但是，技术扩散需要时间，其扩散速度是缓慢的，并且通常存在明显的滞后，往往需要几十年的时间。因此，识别影响通用数字技术扩散速度的因素，并设计良好的公共政策来促进通用数字技术的行业和国家间扩散，将对数字经济时代的包容、持续、高质量增长与国家数字竞争力提升具有至关重要的作用。

通用技术扩散的模式与特征

当前，仍处于数字经济发展与数字技术扩散的早期阶段，明确通用技术扩散的基本模式和特征，对于认识数字技术扩散的一般规律与制定加速数字技术扩散的公共政策具有重要作用。

1 /  通用技术扩散的两种模式

技术扩散的动力来源通常存在一定的差异，通用技术既可能在政策引导和权力控制下实现扩散，也可能在市场自发力量引导下实现扩散。因此，根据技术扩散动力源的差异，可以将技术扩散模式分成两种类型：由政府主导的强制性技术扩散和由市场主导的诱致性技术扩散，分别类似于马永红等所指出的权威扩散与附随扩散的概念。[4] 

在强制性技术扩散模式下，政府为了促进通用技术扩散，通常会通过出台财政政策、产业政策、金融政策等方式，对技术扩散进行干预。近几年来，政府采购也逐渐成为政府引领通用技术扩散的一项重要途径，因为政府对新技术的采纳在全社会中起到了示范作用。在诱致性技术扩散模式下，技术扩散是由个人或组织在响应因技术不对称引致的获利机会时，自发进行和推动的技术传播行为。

技术扩散的两种模式之间并不存在互斥效应，只是对技术扩散的不同阶段，其主导力量差异的描述。由于通用技术通常都具有公共品属性，在扩散的早期阶段，完全依靠市场力量将会导致出现信息不完全、市场势力、外部性（搭便车）等市场失灵现象，导致企业对通用技术的投资不足。因此，扩散滞后与速度缓慢可能是研发停滞和市场失灵的结果，阻碍了现有技术的推广。[5]为了解决在导入期的市场失灵问题，需要引入政府主导的强制性技术扩散，但是这一模式要求政府能够准确地识别通用技术族群中的关键核心技术，并在恰当的时间采取恰当的措施。否则，将会因政府的不当干预导致对技术扩散的方向、速度和规模产生负面影响。尤其是在技术扩散的成熟期，市场已经能够自发地进行诱致性技术扩散时，需尽量减少政府不必要的干预。

2 /  通用技术扩散的非均衡特征

技术扩散理论的开拓者之一曼斯菲尔德教授所提出的S型技术扩散模型已经被学术界广泛接受，Sanchez-Choliz et al进一步证实，通用技术的大规模扩散过程同样遵循S型模式。[6]本文将在此基础上，进一步探讨通用技术扩散的非均衡特征。从技术传播方向的角度来看，通用技术扩散是一个双向趋同的过程。只有技术输出者和技术采纳者都对通用技术达成一致见解时，技术扩散才宣告成功；否则，这个技术扩散过程就是失败的。但是，双向趋同的结果并不容易达成，其主要原因即在于通用技术在跨行业扩散时，不得不面临并解决行业异质性问题，包括行业间在技术水平、组织结构、市场竞争、创新精神和企业文化等方面的差异。

经济学、社会学和传播学等学科领域的大量实证研究都表明，行业同质性水平越高，即行业异质性程度越低，技术扩散时遇到的阻力和障碍就越少，因此技术采纳率就越高。因此，通用技术扩散总是从同质性相对较高的行业开始，然后逐步向异质性行业推进。需要注意的，通用技术的使命就是要在行业间进行异质性的扩散，只进行同质性扩散的技术难以称之为通用技术，但是同质性能够为通用技术扩散提供便利。

行业异质性导致通用技术在行业间扩散时方向、速度和程度上的差异，即通用技术扩散的非均衡特征。扩散过程中，技术创新者和技术采纳者不得不解决彼此间存在的异质性问题，以推动双向趋同的达成。尤其是当技术创新是具有突破性或颠覆性特征是，异质性因素变得更加显著，双向趋同面临高昂的交易费用，阻碍了通用技术扩散的进程。

这种非均衡特征表现在产业或区域中，就形成了技术扩散的核心—外围结构。以ICT技术为例，核心—外围结构在行业层面体现为，以计算机行业为核心，从60年代开始先扩散到机器设备制造业，70年代中期邮电业和金融业也开始利用ICT技术，90年代后逐渐扩散到在线销售、在线拍卖、研发等领域。[7]在区域层面体现为，以ICT技术的诞生地美国为核心，70年代迅速扩散到欧洲国家，80年代在日本、韩国等少数亚洲发达国家开始广泛应用，在90年代逐渐扩散到中国等亚洲国家，并持续向非洲等国家发展。

数字技术沿产业互联网

扩散的行业与国际路径

科技界在推动产业互联网概念传播与技术发展过程中起到了重要作用。自硅谷的沙利文（Frost & Sullivan）咨询公司在2000年首次提出产业互联网概念以来，至今已有20年的历史，通用公司在2012的《产业互联网：打破智慧与机器的边界》报告中重提这一概念后，它逐渐被人们所接受。[8]2018年，腾讯公司董事会主席马化腾在腾讯全球合作伙伴大会前夕发表公开信称：“互联网的上半场已经接近尾声，下半场的序幕正在拉开，而其主战场正在从消费互联网向产业互联网转移”，此后，产业互联网的概念在中国迅速从科技界走向学术界和政府部门的视野，成为社会各界广泛关注与研究的热点之一。

1 /  产业互联网的概念内涵

近几年来，众多专家学者和研究机构围绕产业互联网从不同的视角进行大量研究，梳理现有文献中对产业互联网概念的界定，其关键词主要包括：互联网技术，产业链/价值链，重组/重构/优化/重塑，连接与融合等。根据关键词的排列组合不同，可以将当前对产业互联网的概念界定分为两种类型。第一种类型是侧重于强调互联网技术对产业链/价值链的重构，代表性学者或机构包括钟鸿钧、工业4.0研究院、亿邦动力研究院等，他们认为产业互联网是通过互联网来重构产业价值链和创造新价值的一切商业活动，其核心在于价值链的重构，从而形成新型协作网络，或提供更好的产品与服务。[9-11]第二种类型侧重于强调互联网技术与产业部门的融合发展，代表性学者或机构包括通用公司、赵国栋、李晓华和司晓等，他们认为产业互联网是互联网技术与产业部门的深度融合与应用所形成的新型技术范式与经济活动，提高企业的智能决策能力、敏捷与精准能力等。[12-14]艾瑞咨询则提出一个相对综合、兼顾重构与融合的观点，认为产业互联网既是在新一代信息技术渗透传统产业链各环节并进行改造重塑的基础上，利用互联网思维将生产流程有限打通，建立供给侧与需求侧的相互联结，实现生产的快速响应与协同；又是云计算、大数据、人工智能开始大规模融入到金融、制造、教育、医疗、零售、文娱、物流等传统行业的生产环节中，将这种融合称为产业互联网。[15]各方对产业互联网概念的观点如表1-1所示。

需要指出的是，上述不同角度的产业互联网概念并非相互排斥，而是彼此兼容。可以认为，强调价值链重组的第一种概念类型是产业互联网的基础，而强调技术与产业深度融合是产业互联网的核心。这是因为价值链重构只是技术—产业融合的一部分，虽然其具有重要地位，但并非全部。技术—产业融合不仅包括价值链重构，还至少包括企业文化、管理方式、竞争策略等内容。目前来看，融合论观点正在逐渐占据主流，融合是产业互联网的核心特征，其本质是将新一代信息技术与各个产业深度融合 [16]，工信部等政府机构在对工业互联网概念进行界定时也采用了这一视角。

2 /  产业互联网为通用数字技术扩散提供了最优路径

当前，数字经济正在迈向以新基建为战略基石、以数据为关键要素、以产业互联网为高级阶段的高质量发展新阶段 [17]，通过提供海量应用场景与推进生态协同创新体系，有效缩短数字技术促进经济增长的扩散时滞，为通用数字技术提供了最优扩散路径。

第一，产业互联网为通用技术扩散提供了最为丰富的应用场景。从本质上看，技术是被捕获并加以利用的现场或场景的集合，是对现象或场景有目的的编程。[18]这意味着技术是依赖现象或场景的发展与扩散的，场景为技术扩散提供了最大规模的需求动力和最为具体的切入点，历次产业革命中通用技术的扩散均是如此。如前所述，产业互联网致力于全价值链重构与全产业链融合，因此，能够为通用数字技术扩散提供海量应用场景。田杰棠和闫德利指出产业互联网在应用形态上至少包含了深度和宽度两个维度或场景，分别对应着专用性（垂直）和通用性（水平），并根据在不同维度或场景的应用差异，将产业互联网划分为三种类型：一是通用性很强而专用性很弱的信息型产业互联网，二是通用性较强同时兼具一定专用性的管理型产业互联网，三是通用性不强而专用性超强的制造型产业互联网。[19]北京市政府则在《北京市加快新场景建设培育数字经济新生态行动方案》中进一步提出更为具体的十大应用场景，包括智能交通、智慧医疗、城市管理、政务服务、线上教育、产业升级、央企服务、科技冬奥、重点区域、京津冀协同等。

第二，产业互联网强调上下游企业间的生态协同与繁荣共享。从演化经济学的角度而言，通用技术的本质特征决定了商业战略的主流模式。在铁路与石油作为通用技术的年代，横向兼并或建立纵向一体化的大企业是当时的主流战略；在互联网或数字技术作为通用技术的年代，互联网技术“去中心化”的本质特征使得兼并/并购的策略不再适应时代的发展，企业战略逐渐走向开放包容的生态战略，这在当前的产业互联网背景下显得尤为重要。从战略管理的角度而言，价值生态系统作为新型的商业模式，不仅可以采用先进的数字技术打通供给端和需求端之间的连接通道，还可以从组织模式上通过中间节点的模块化拆分解构传统价值链，有效建立起资源交互平台。由此，生态系统已成为价值创造的新范式，企业之间的竞争也已转化为生态系统组织之间的竞争。[20]而且，Martins and Oliveira证实当生态伙伴更多地使用信息技术执行工作任务时，企业也将更密集地使用信息技术，并更有可能成为信息技术增强型企业。[21]因此，产业互联网并不是数字技术对传统技术的强势替代，而是正如前文所指出的，其所强调的是数字技术与传统技术的融合共生。产业互联网的发展路径始终坚持共生共赢的“宽平台”原则，走“去中心化”的开放之路，共同打造一个繁荣共享的“数字生态共同体”。[22]

3 /  通用数字技术沿产业互联网的行业扩散路径

历史案例与理论研究结果均一致表明，理解技术扩散的关键不仅在于不同用户的数量，还在于不同用途的数量，前者指技术扩散的规模，后者则是指技术扩散的范围，即包括行业和国家两个维度。[23]本小节先从行业角度论述通用数字技术沿产业互联网的扩散路径。

首先，新一代信息技术将在各经济部门间进行持续扩散。从三次产业角度来看，产业互联网正在从教育、医疗、零售、政务等服务业部门渐次向工业与农业部门渗透。但是由于工业部门在国民经济中占有相当高的比重，而且其内部具有极其复杂的价值网络和应用场景，因此产业互联网在向工业部门演进时所面临的局面将比在服务业领域要复杂的多。如图1左侧部分所示，从技术谱系的角度而言，产业互联网发展所依赖的数字技术是信息技术在新时代的进化，因此产业互联网在工业部门的扩散也将首先扩散到与信息技术产业具有相似“基因”的计算机、通信与电子设备制造业。

其次，产业互联网的工业行业间扩散，有赖于各行业的数字化就绪程度和工业化进程。越能够生产大规模和高质量数据的行业，其数字化就绪度就越高，从而越容易进行数字化、网络化、智能化改造；工业化进程越发达，其自动化技术水平也就越高，从而越容易采纳新兴的数字技术，即产业互联网的扩散程度越高。因此，根据这一逻辑，汽车制造业、家电制造业、医药制造业等数据密集型和技术密集型行业将率先进行产业互联网创新发展。

在此之后，产业互联网将继续向机械装备制造业、仪器仪表制造业、电气设备制造业、运输设备制造业等装备制造业部门扩散，这些资本密集型行业通常属于重工业领域，其产成品往往作为中间投入品继续进入生产领域。这些制造业部门一方面容易产生大规模工业数据，为数字化改造提供数据基础；另一方面受到前述数据密集型和技术密集型行业的需求牵引与技术传导，进行产业互联网创新的潜力较大。

同时，石油加工业、化学制品业、非金属矿物制品业和金属冶炼加工业等处于产业链上游的原材料生产加工业将与中间投入品行业同步进行大规模的产业互联网创新。这些资源密集型工业部门的自动化程度通常相对较高，但是由于生产过程的复杂性以及企业组织的层级制等问题，导致其数字化改造的缓慢，难以产生大规模和高质量的数据，从而限制了其产业互联网发展的速度与时机。

最后，产业互联网将在纺织服装业、食品饮料制造业、文娱用品制造业、橡胶与塑料制品制造业等轻工业部门和农业部门间实现大规模扩散。这些行业部门属于劳动密集型产业，技术自动化水平和劳动者受教育程度相对较低；而且其产品通常都是面对终端消费者，工业数据生产与工业机理建模相对困难，从而导致这些行业部门的产业互联网发展速度落后于其他产业部门。

4 /  通用数字技术沿产业互联网的国际扩散路径

正如全球数字经济的发展不平衡一样，通用数字技术全球的扩散也是非常不均衡的，而且与新技术或产品的全球化生产相比，对新技术的国际采纳或全球扩散的国家结构的研究仍然较少。实证研究结果表明，发展中国家从发达国家进口专用技术的份额在总体上大大低于进口通用技术，这意味着通用技术比专用技术更容易实现国际扩散，或者说国际技术扩散的主流是通用技术。[24]

在这一新的产业国际竞争格局中，美国和中国凭借强劲的创新能力、海量的数据资源、丰富的应用场景、巨大的国内市场以及积极的产业政策等，正在逐渐成为新一轮技术浪潮的领导者，其主要角色是扮演基本创新领先国和数字技术扩散来源国的角色。在数字经济规模方面，2017年美国和中国的数字经济规模分别为11.50万亿美元和4.02万亿美元 [25]；在国家数字竞争力方面，2018年美国和中国的国家数字竞争力指数分别为86.37分和81.42分 [26]。就目前发展情况来看，正在逐渐形成以美国和中国为领先国家的核心—外围结构和领导—跟随序列。

通用技术的国家间的扩散又被称为广延扩散，国家内的扩散则被称为集约扩散。[27]通过对全球国家在上述因素的考察可以发现，如图1右侧部分所示，首先，英国、德国、法国和日本等传统工业发达国家，最容易从核心国家接受技术扩散并对领导者的地位形成一定程度的挑战。这是主要因为它们在信息化发展水平、全球创新能力、工业行业体系、国民受教育程度以及技术发展水平等方面在全球居于领先水平，并且能够在产业互联网的特定领域进行互补性和渐进性创新。

其次，以意大利等为代表的老牌发达国家和以印度等为代表的新兴经济体，处于产业互联网国际扩散结构的中间地带。一方面，老牌发达国家虽然在信息化发展水平、全球创新能力、国民受教育程度等方面具有一定的优势，但是由于其过早和过度的“去工业化”进程，导致这些国家的工业行业体系不完善，缺乏产业互联网的行业应用场景，以及相对较小的国内市场，从而其对产业互联网接受和采纳的规模较小，即产业数字化进程将受阻。另一方面，新兴经济体则面临与老牌发达国家不同的情景，这些国家往往以工业行业作为主导产业，拥有相对丰富的行业应用场景，以及相对较大的国内市场，但是其在信息化发展水平、全球创新能力、国民受教育程度等方面则存在较大的差距，因此难以对其生产与服务环节进行数字化、网络化和智能化改造，从而其对产业互联网的采纳速度具有相当程度的滞后，即数字产业化进程将受阻。

最后，处于扩散结构最外围的是以拉美国家为代表的陷入“中等收入陷阱”的国家和以中非等为代表的低收入国家。这些国家普遍具有经济增长长期陷入停滞、产业结构严重失调、技术与创新能力严重缺失、信息基础设施建设落后、产业生态体系严重缺陷、收入分配普遍失衡等特征，在很大程度上制约了这些国家对新技术的理解与采纳，从而决定了他们只能处于产业互联网发展序列中的追随者地位。

通用数字技术扩散的影响因素与困难

1 /  通用数字技术扩散的影响因素

上文已经指出，通用技术扩散过程的整体速度明显缓慢，而且在不同行业和国家间存在明显的异质性。Rosenberg指出，通过在技术层面上深入探讨，可以找出导致扩散速度总体缓慢和变化较大的因素，并更好地理解扩散的机制。[28]本文借鉴这一思路，探讨在数字经济发展早期阶段，技术相对优势、技术基础设施、技术兼容性、技术创新认知等因素对通用数字技术扩散的影响。

1.技术相对优势。扩散理论文献研究表明，新技术发挥其经济影响的速度取决于它们取代旧技术的速度和新技术优于旧技术的程度 [29]，新技术相对于现行旧技术的相对优势是影响技术扩散的最主要因素之一，技术相对优势对技术扩散具有正向促进作用。相对优势通常包括技术的易用性、有用性、经济利润等方面。易用性能够降低需求方采纳通用技术时的初始成本，使通用技术能够较快的进行市场推广；有用性则主要通过对生产技术进行改造升级，提高需求方的全要素生产率；经济利润则通过向供求双方提供利润激励，促使双方推动通用技术的扩散与采纳。电子商务技术扩散的大量实证研究表明，通用技术的相对优势是促使扩散—采纳决策行为发生的显著影响因素。[30]但是现实情况是，具有相对优势的技术并不会在出现之初就迅速扩散到外围结构，即使潜在技术采纳者对技术相对优势有较强的认知后，依然如此。一方面，这是因为技术相对优势的发挥受到技术瓶颈的制约，技术瓶颈的存在使通用技术缓慢扩散，而技术瓶颈的解决则需要互补性创新的发展，一旦解决了技术瓶颈，劳动分工也将随之发展。[31]另一方面，知识溢出或学习周期的长短取决于技术相对优势的许多因素，包括新技术的复杂性、新颖度、对原有技能的依赖程度等。[32]

2.技术基础设施。技术基础设施对通用技术扩散的影响可以从宏观和微观两个层面来考察，在行业或区域层面上，是指通用技术扩散所依赖的基础条件；在企业层面上，则是指企业的技术就绪度。在行业层面，腾讯研究院的《中国互联网+指数报告（2018）》数据显示，医疗、教育、文化娱乐等行业的数字化发展保持高速增长势头，2017年的增长率分别达到371.90%、226.09%和79.31%。同时，与《中国统计年鉴（2018）》数据对比发现，2017年教育、文化娱乐和卫生医疗行业每百人计算机使用台数也是最高的，分别为93、61和51，仅次于信息技术行业本身。在区域层面上，利用中国298个地市级城市的互联网+指数、移动电话和宽带用户数制作散点图可以发现，互联网+指数与移动电话和宽带用户数之间存在显著的正向关系，而且互联网+指数会随着移动电话和宽带用户数的增长而加速提高。这表明，移动电话和宽带为产业互联网的区域间扩散提供了良好的基础设施条件，移动电话和宽带用户数越高的城市，产业互联网扩散程度也就越高。在企业微观层面，通用技术在技术就绪度水平更高的企业中更容易进行扩散。一方面，较高的技术就绪度能够相对顺利地采纳新技术，进行生产方式变革；另一方面，技术就绪度较高的企业通常能够通过产业链和价值链进行技术溢出，推动其关联企业发生新技术的采纳行为。

3.技术兼容性。兼容性是指通用技术与当前的技术条件、组织结构和文化体系等相一致的程度，通用技术的兼容性越高，对潜在采纳者而言其不确定性就越低，通用技术的扩散程度也就越高。例如，著名经济学家Helpman and Trajtenberg就指出，兼容性是通用技术扩散的决定因素之一，为了采用新通用技术，必须开发的互补组件的数量越少，早期采纳新技术的可能性就越高。[33]首先，在技术兼容方面，通常是通过兼容性标准实现的。兼容性标准确保了相关产品之间的无缝连接和互操作性，从而促进了通用目的技术的扩散。[34]一方面，兼容性标准通过使新技术与现有生产设备互联互通，降低了企业采用新技术时的不兼容风险，可以使企业以较低的成本实现生产设备的智能化改造升级；另一方面，由于加入一个较大的网络能够获得更大的效用，兼容性标准可以通过网络外部效应促进信息技术在潜在采纳者之间的扩散。其次，在组织兼容方面，新技术的引入通常会对企业的组织和管理结构产生一定程度的挑战，如果新技术能够与企业的组织架构相协调，那么企业便无需费力处理由新技术导致的组织结构变革问题，因此，技术与组织之间的兼容性越高，新技术扩散便越顺利。最后，在文化兼容方面，如果新技术不能和通行的社会文化价值相协调，那么技术扩散通常会受到较大的阻碍。长期来看，文化兼容将是技术扩散与普及的关键，这也是IEEE和Google等积极推动伦理规范的重要原因之一。

4.技术创新的认知。创新扩散理论研究表明，对创新的认知是通用技术扩散最重要的影响因素之一，有49%-87%的技术采纳率的差异可以用创新的认知属性来解释。[35]对创新的认知包括了对新通用技术的易用性、可用性、兼容性、风险性等属性的认知方面，这种认知决定了技术扩散过程的性质，尤其是对技术可用性和兼容性等的认知的作用更为突出。与前述对通用技术扩散影响因素的分析侧重于技术的客观属性不同，对通用技术认知的分析则是强调技术采纳的主观属性。从需求方的角度而言，技术扩散过程实际上是一个技术采纳过程，潜在需求者对通用技术的采纳遵从“认知—决策—应用”的过程，如果需求方对新技术的各个方面一无所知，那么技术扩散或技术采纳将无从谈起。最近，对云计算、物联网等新一轮通用技术族群的实证研究结论均表明，有用性认知、易用性认知、风险性认知和信任等因素对新技术的认知属性对企业的采纳行为具有显著影响。 [36-37]其中，有用性认知、易用性认知和信任对技术采纳率具有显著促进作用，而风险性认知则对采纳行为具有显著的阻碍作用。整体而言，认知能力取决于人力资本质量的高低。在发展中国家，人力资本对于技术采纳的速度具有至关重要的作用，人力资本积累使技术进口国能够更快的吸收来自国外的先进技术 [38]；正是人力资本积累与受教育程度的提高促进了ICT技术的国际扩散 [39]。

2 /  通用数字技术扩散存在的困难

在通用技术扩散的不同阶段，推动技术扩散的动力来源不同，技术扩散面临的困难也就存在相应的差异。当前，在数字经济发展的早期阶段，通用数字技术扩散面临的困难主要来自以下三个方面。

1.起飞前的临界大多数。临界大多数是当经济社会系统中接受新技术的企业达到某个规模之后，技术扩散将会自发进行，因此，可以把临界大多数视为技术扩散自发进程的引爆点或社会门槛。[40]在临界大多数出现之前，通用技术采纳率发展都会显得很慢；而当临界大多数出现之后，采纳率便会快速向上攀升，所以临界大多数是通用技术S型扩散曲线中的关键拐点。根据佩蕾丝（2007）[41]等人的研究，达到临界大多数前的阶段为技术扩散的导入期，大约要经历10-15年的时间。这一时期是新旧通用技术之间竞争最为激烈的时期，经济—技术系统内对新旧技术范式的发展趋势及相对优势等核心问题尚未达成共识，旧通用技术仍然在经济—技术系统中占据主导地位，新技术虽然已经崛起，但仍然式微。如何有效缩短到达临界大多数的时间，是通用数字技术扩散的首要问题。

2.技术—产业生态系统的协调度低。技术—产业生态系统协调度低主要体现在如下三个方面。一是在技术生态系统中，通用技术并不是某项单一的技术，而是一类技术族群，族群内部不同的技术相互支撑、循环促进，从而推动了通用技术的不断发展。但是，在通用技术扩散过程中，面临的一个普遍问题就是族群内部的技术之间不能协同发展，发展速度慢的技术则会成为整个技术族群发展的短板。二是在产业生态系统内部的不同产业和价值环节之间，较低的产业关联度和价值链协同度往往成为技术扩散的制约因素。新技术在产业关联度和价值链协同度较高的产业之间能够实现较快的扩散，但是在旧技术范式占主导地位的情况下，产业关联度和价值链协同度难以实现较大程度的提高，从而抑制了通用技术扩散。三是新技术与产业系统的发展速度之间存在差异，通常表现为两者发展速度间的差异，以及技术方向与产业需求间的不匹配，从而导致通用技术难以实现较快的产业扩散。较低的技术—产业生态系统协调度这一问题通常会进一步导致信息孤岛现象、扩散网络不顺畅、行业示范效应低等问题，再次阻碍通用技术的扩散。

3.新技术与旧规则的矛盾冲突。技术扩散并非独立的技术经济过程，其确切性质取决于技术范式与社会规则等因素之间的相互作用，新通用技术的发展与扩散必将对旧技术范式下建立起的规则安排形成挑战。以佩蕾丝为代表的演化经济学家提出技术扩散的匹配—错配模型，将经济系统划分为技术子系统和制度子系统，前者的变化率和响应速度在技术扩散前期通常都要高于后者，从而导致新技术与旧规则之间矛盾冲突的产生。现行规则安排是在当前占主导地位的旧技术范式中建立起来的，能够适应对旧技术范式的规则，但是新技术的扩散对旧技术范式形成冲击，市场竞争政策、知识产权保护、监管法规和国际贸易规则等难以适应新技术发展的需求，从而导致出现用旧规则来规制新技术的局面，往往对通用技术扩散产生严重的限制作用。

加快产业互联网发展促进

通用数字技术扩散的政策建议

前文已经指出，在通用技术扩散的早期阶段，强制性扩散模式比诱致性扩散模型具有更高的效率，这是因为政府主导的技术扩散能够有效降低新技术与旧规则之间的矛盾冲突，促进技术—产业体系间的协调发展，缩短到达起飞前临界大多数的时间，而不健全的规则框架将降低企业采纳新技术的动机，显著地阻碍新通用技术的扩散。具体机制包括，一方面不健全的规则可能无法有效地保护新技术采纳者利用其技术产生的收入的权利，另一方面则是强调新技术扩散的再分配后果。[42]除此之外，本文在Stoneman and Diederen [43]提出的因市场失灵导致技术扩散偏离最优扩散路径的基础上指出，还存在第三种机制，即在通用技术扩散达到临界大多数之前，因市场失灵难以实现由市场自发进行的诱致性扩散，因此需要恰当的公共政策或制度变革加以推动。因此，为了进一步提高通用技术扩散的速度、深度与广度，需要充分利用产业互联网作为新一轮通用技术与实体经济结合产物的特征，要把握全球数字化、网络化、智能化融合发展的契机，以产业互联网为突破口，加快制定实施产业互联网国家战略，加速新一轮通用技术扩散。

1 /  强化政府引导作用，推动强制性技术扩散

一是加强政策引导，实施专项计划。深入落实国家“互联网+”战略，推动互联网产业与传统行业的融合发展；尽快发布产业互联网发展的顶层设计方案，强化政府作为意见领袖的作用，推动业界达成产业互联网发展共识。选取医疗、教育、汽车制造等典型行业和企业实施产业互联网发展专项计划，以典型案例和解决方案发挥行业示范效应。二是坚持包容审慎的监管原则。继续深入落实“简政放权”，坚持“放管服”相结合，探索新产业新业态的行业自律监管机制，实行柔性化或弹性化的监管措施，鼓励行业内成立自律监管机构，对于部分与现行规定不相符的生产经营行为，给予企业适当的“容错”空间，为产业互联网发展营造宽松稳定的政策环境。三是构建统一的产业互联网标准化体系。注重产业互联网标准化顶层设计，加快推动两化融合、智能制造、新一代信息技术等领域的统一标准化体系建设，着力化解产业互联网标准缺失的矛盾，推动政策、规则与标准的兼容协调。

2 /  加强数字基础设施建设，支撑产业互联网应用场景

一是尽快出台国家新型基础设施投资计划。明确投资范围与项目清单，建立统一规范的数字基础设施投资管理规范，通过增加中央投资带动地方投资和民间投资。二是适当拓宽投资主体范围，降低数字基础设施投资的进入壁垒，破除对民营企业进入新型基础设施投资的隐性障碍或者价格管制，积极引导民营资本进入，优化投资主体结构。[44]三是降低企业网络使用成本。继续深入贯彻落实国务院对电信运营商“降费提速”的政策要求，一方面加大基站等设施建设投入，提高人均基站数量。另一方面鼓励电信运营商与互联网企业加强合作，为传统企业提供能够开放满足不同场景、不同需要的定制化网络套餐，进一步降低企业网络宽带资费。四是加强工业网络宽带建设。大力推动第五代移动通信技术（5G）发展，建设超大容量、超高频率、超低延时的工业网络宽带，以满足产业互联网发展对数据容量和带宽的要求。推动实施工业网络宽带升级改造工程，加强企业内外网络宽带改造升级，加快推进IPv6在工业互联网领域的广泛部署与应用等。

3 /  推动产业生态系统构建，优化技术扩散网络

一是推动数字密集型产业发展。数据成为新产业革命的关键生产要素，数字密集型产业能够有效推动产业互联网发展，鼓励电信、信息技术与服务、交通运输设备、餐饮等数字密集型行业发展，建议加快数字密集型行业分类研究，在《产业结构调整指导目录》等产业政策中明确对数字密集型产业发展的支持。二是推动产业链和价值链升级。完善系统集成商、芯片制造商、电信运营商、系统设备提供商、传感器制造商、平台供应商和传统企业间的合作机制，构建基础层、技术层和应用层企业的协同机制，推动产业链延长和价值链攀升。三是鼓励创新平台和产业联盟发展。专业协会通过传授与新技术相关的重要知识，促进通用技术在组织网络内部的扩散，但是专业协会的影响力受到协会组织规模较小和中小企业参与率较低的制约。[45]推动成立产业互联网创新平台和发展联盟，充分发挥创新平台和产业联盟的信息共享、意见领袖和扩散网络等方面的作用，支持创新平台和产业联盟内企业对关键核心技术进行联合攻关，对技术与产业发展进行合作研究等。四是进一步促进产融结合发展，鼓励大型科技企业和金融机构开展广泛深度合作，在更多的细分领域进行技术与资金的赋能，推动建立产业互联网生态圈。四是高度重视中小型科技企业在产业互联网生态培育过程中的重要作用。实施精准的支持中小企业发展的产业政策，创新中小型科技企业的投融资制度，着力解决中小型科技企业的融资难、融资贵等问题。

4 /  探索新型人才培养机制，提供技术扩散的人才保障

一是建立人才培养的政产学研用合作机制。统筹产业互联网发展和人才培养开发规划，加强产业人才需求预测，提前布局重点行业、重要领域的专业人才培育，定期向社会发布人才需求变化趋势与特征报告。二是探索新型职业技能认证机制。建立完善职业技能登记制度，鼓励有条件的企业开展职业技能培训，针对产业互联网发展急需的人才进行教育培训，支持企业对相关人才进行职业技能等级认定、颁发职业技能登记证书，并推动登记证书的行业认可，为产业互联网发展和新一轮通用技术扩散奠定人才基础。三是构建国际人才合作机制。加强与国际知名高校、企业和实验室的合作力度，共建人才培养与流动机制，共同开展人才培育项目，举办职业技能大赛，吸引更多国际高水平专家和高级技能人才来华工作等，增加人才资源的外部供给。

5 /  实施外向型产业发展政策，积极参与全球治理框架构建

一是实施产业互联网国家战略。微观财政政策，通过遴选一批产业互联网试点企业，定向进行税收减免、出口退税、加速折旧、信贷支持等优惠政策，加强对关键核心技术的研发突破，促进中间技术的互补性创新，推动应用技术的扩散与普及等，推动建立产业互联网全球技术创新中心。二是推动数据跨境流动与贸易，加快出台数据跨境流动制度体系，在联合国和WTO的框架下推动构建数据跨境流动与贸易的双边和多边合作机制。[46]三是推动设立促进产业互联网发展的国际机构，如产业发展、技术评估、国际监管等组织机构，定期发布全球产业互联网的发展研究报告，重视新技术对就业与社会的影响；对世界各国进行技术风险提示与预警，防范技术滥用与安全威胁；推动产业互联网的国际立法进程与治理框架的构建。 

（原文首发于《经济研究参考》2020年第18期）

参考文献：

[1] Solow R M．A Contribution to the Theory of Economic Growth[J]．The Quarterly Journal of Economics，1956，70（1）：5-94．[2] Shih-tse Lo，Dhanoos Sutthiphisal．Crossover Inventions and Knowledge Diffusion of General Purpose Technologies? Evidences from the Electrical Technology[J] ．NBER Working Paper，2008，No.14043．[3] Daniel P. Gross．Scale versus Scope in the Diffusion of New Technology[J]．Harvard Business School Working Paper，2016，No.16-108．[4] 马永红，苏鑫，赵越．产业共性技术扩散的演化博弈分析[J]. 控制理论与应用，2019，36（1）：22-31．[5] Daniel P. Gross．Scale versus Scope in the Diffusion of New Technology[J]．Harvard Business School Working Paper，2016，No.16-108．[6] Julio Sanchez-Choliz，Francisco Fatas-Villafranca，Gloria Jarne and Isabel PerezGrasa．Endogenous Cyclical Growth with a Sigmoidal Diffusion of Innovations[J]．Economics of Innovation and New Technology，2008，17（3）：241-268．[7] Rainer, A．，Strohmaier, R．Modeling the Diffusion of General Purpose Technologies in an Evolutionary Multi-sector Framework[J]．Empirica，2014，41（3）：425–444．[8] 陈永伟．从“互联网+”到产业互联网[A]，中国经济增长十年展望（2019—2028）：建设高标准市场经济[C]，刘世锦主编，北京：中信出版集团，2019：320-336．[9] 钟鸿钧．产业互联网和人工智能如何重塑中国经济？[J]．财经问题研究，2018（9）：14-18．[10] 工业4.0研究院．产业互联网白皮书（2018年版）[R]．2018-11．[11] 亿邦动力研究院，清华大学电子商务交易技术国家工程实验室，中央财经大学中国互联网经济研究院．2019产业互联网发展报告[R]．2019-9．[12] Peter C. Evans，Macro Annunziata．Industrial Internet：Pushing the Boundaries of Minds and Machines[R]．General Electric，2012-1-1．[13] 赵国栋．绘制产业互联网蓝图[J]．中国工业评论，2015（3）：28-32．[14] 李晓华，司晓．产业互联网如何更好服务实体经济[N]．经济日报，2019-9-10．[15] 艾瑞咨询．产业互联三问：2019 中国产业互联网基础逻辑[R]．2019-8．[16] 文洋．产业互联网如何实现“存量变革”[N]．学习时报，2019-8-9．[17] 马化腾．推动上“云”用“数” 建设产业互联网[N]．人民日报，2020-5-7．[18] 布莱恩·阿瑟．技术的本质：技术是什么，它是如何进化的？[M]．曹东溟，王健，译，浙江人民出版社，2014：53．[19] 田杰棠，闫德利．新基建和产业互联网：疫情后数字经济加速的“路与车”[J]．山东大学学报（哲学社会科学版），2020（3）：1-8．[20] 王海杰，宋姗姗．互联网背景下制造业平台型企业商业模式创新研究——基于企业价值生态系统构建的视角[J]．管理学科，2019，32（1）：43-54．[21] Maria Fraga O. Martins，Tiago Oliveira．Determinants of Information Technology Diffusion：a Study at the Firm Level for Portugal[J]．The Electronic Journal Information Systems Evaluation，2008，11（1）：27-34．[22] 司晓，吴绪亮．产业互联网的演进规律[J]．清华管理评论，2019（4）：84-89．[23] Daniel P. Gross．Scale versus Scope in the Diffusion of New Technology[J]．Harvard Business School Working Paper，2016，No.16-108．[24] Jörg Mayer．Technology Diffusion，Human Capital and Economic Growth in Developing Countries[J]．UNCTAD Discussion Papers，2001，No.154．[25] 中国信息通信研究院．G20国家数字经济发展研究报告（2018年）[R]．2018-12．[26] 腾讯研究院，中国人民大学．国际数字竞争力指数研究报告2019[R]．2019-6．[27] Paul Stoneman，Giuliana Battisti．The Diffusion of New Technology[A]．Handbooks in Economics[C]，2010（2B）：733-760．[28] Nathan Rosenberg．Factors Affecting the Diffusion of Technology[J]．Explorations in Economic History，1972，10（1）：3-33．[29] Nathan Rosenberg．Factors Affecting the Diffusion of Technology[J]．Explorations in Economic History，1972，10（1）：3-33．[30] Grandon E E，Pearson J M．Electronic Commerce Adoption: An Empirical Study of Small and Medium US Business[J]．Information & Management，2004（42）：197-216．[31] Brent Goldfarb．Diffusion of General-purpose Technologies：Understanding Patterns in the Electrification of US Manufacturing 1880-1930[J]．Industrial and Corporate Change，2005，14（5）：745-773．[32] Nathan Rosenberg．Factors Affecting the Diffusion of Technology[J]．Explorations in Economic History，1972，10（1）：3-33．[33] Elhanan Helpman，Manuel Trajtenberg．Diffusion of General Purpose Technologies[J]．NBER Working Paper，1996，No.5773.[34] Zoo H，de Vries H J，Lee H．Interplay of Innovation and Standardization：Exploring the Relevance in Developing Countries[J]．Technological Forecasting & Social Change，2017（118）：334-348．[35] 罗杰斯．创新的扩散：第5版[M]．唐兴通，等译，北京：电子工业出版社，2016：231．[36] 陈鹤阳．基于元分析的云计算用户采纳行为影响因素研究[J]．图书馆杂志，2018（4）：86-94．[37] 陈晓红，王傅强．我国企业射频识别技术采纳的影响因素研究[J]．科研管理，2013，34（2）：1-9．[38] Jörg Mayer．Technology Diffusion，Human Capital and Economic Growth in Developing Countries[J]．UNCTAD Discussion Papers，2001，No.154．[39] Caselli, F.，Coleman,W.J.．Cross-country Technology Diffusion：The Case of Computers[J]．American Economic Review，2001，91（2）：328-335．[40] 罗杰斯．创新的扩散：第5版[M]．唐兴通，等译，北京：电子工业出版社，2016：364-374．[41] 卡萝塔·佩蕾丝．技术革命与金融资本：泡沫与黄金时代的动力学[M]．北京：中国人民大学出版社，田方萌等译，2007：13-27．[42] Diego Comin，Martí Mestieri．Technology Diffusion：Measurement，Causes，and Consequences[A]，Handbook of Economic Growth[C]，2014（2B）：565-622．[43] Paul Stoneman，Paul Diederen．Technology Diffusion and Public Policy[J]．The Economic Journal，1994，104（425）：918-930．[44] 陈维宣，吴绪亮．新型基建促进经济发展的作用与路径[N]．经济日报，2020-5-8．[45] Jacky A. Swan，Sue Newell．The Role of Professional Associations in Technology Diffusion[J]．Organization Studies，1995，16（5）：847-874．[46] Manyika J，et al．Digital Globalization：The New Era of Global Flows[R]．Mckinsey Global Institute，March 2016．

/ 往期文章

你“在看”我吗？