基于大數據的制造業與零售業融合發展：機理與路徑

汪 濤 武，王 燕

（1.南開大學經濟學院，天津市300071；2.南開大學經濟與社會發展研究院，天津市300071）

基于大數據的制造業與零售業融合發展：機理與路徑

汪 濤 武1，王 燕2

（1.南開大學經濟學院，天津市300071；2.南開大學經濟與社會發展研究院，天津市300071）

基于大數據的制造業與零售業融合發展契合了互聯網經濟時代生產、流通、消費融合發展和協同創新的新格局，將推動產業價值鏈重構，培育我國經濟發展的新動能，亦是我國供給側結構性改革深入推進的新支點。零售業以對消費需求大數據的深度透析為基礎來推動制造業升級轉型，進而從整體上優化供給側，而制造業的快速反應、柔性制造、成本控制等可對零售業形成支撐，二者融合發展機理貫穿于研發創新—生產加工—倉儲物流—營銷與銷售服務等全產業鏈條，能有效縮短產品創新周期、滿足消費者個性化需求、降低供應鏈成本和從源頭把控產品品質。大數據是制造業與零售業深度融合發展的紐帶，隨著技術日益進步，制造業與零售業融合發展愿景與現實之間的距離不斷縮小，未來的融合發展路徑需要強化融合意識、建立大數據共享平臺、推動零售業生產服務化和加速制造業柔性化，以消費為主導重構產業鏈，聚焦于提供更好的產品和服務以滿足人民日益增長的美好生活需要。

大數據；制造業；零售業；融合；路徑

隨著互聯網、大數據、人工智能與實體經濟融合程度逐漸加深，新技術和新商業模式加速向各行各業滲透，生產、流通、消費融合發展和協同創新的格局越趨明顯[1]，線上渠道與線下渠道、制造企業與零售企業不再是完全零和博弈的對立方，彼此之間的關系更加復雜多樣。基于大數據的制造業與零售業融合發展將契合這一發展趨勢，借助對消費需求大數據的深入透析，新零售業態有助于實現黨的十九大報告提出的“增強消費對經濟發展的基礎性作用”，新制造模式則有助于推動我國制造業逐步邁向全球價值鏈的中高端，二者的融合發展將推動我國產業價值鏈重構，提升市場交易效率和企業生產組織效率，并在中高端消費領域培育新增長點，成為未來一段時期推動經濟發展的巨大新動能，亦是供給側結構性改革深入推進的新支點。

一、制造業與零售業融合發展的內涵

由于零售業屬于生活性服務業范疇，其與制造業之間的關系雖備受關注，卻缺乏融合發展的基礎和視角，尤其是零售業渠道壯大后曾經越演越烈的大型零售商對制造企業利益的各種擠占，引發了對零售業濫用渠道勢力的極大關注，研究者更多從供零關系的視角對二者之間的利益博弈進行分析。例如周勤和朱有為[2]認為，我國工商關系已進入商業企業主導時期，表現為商業企業對市場勢力的濫用，并具有較強的渠道縱向控制能力。牛全保[3]把1949年以來工商關系演變劃分為三個階段：計劃經濟時期由批發企業主導、轉軌時期由生產企業主導、全面買方市場下由零售企業主導。此后，電子商務的快速發展打破了實體零售商獨大的渠道地位，制造企業擁有了更多渠道選擇，實體零售商與制造企業的關系開始發生變化。龔雪[4]從戰略聯盟的視角分析了制造業與零售業融合的兩個例子，認為制造商與零售商以信息技術的發展為前提，通過長期契約建立“零供動態戰略聯盟”能獲得協同效應。

新一代互聯網信息技術的快速發展，對制造業和零售業均產生了巨大的影響，尤其是消費大數據的充分采集、挖掘和利用將把制造業與零售業的融合發展帶向一個新階段，零售業將所擁有的消費大數據共享服務于制造業，從而在性質上將使零售業具有生產性服務業的屬性。無論是阿里的“新零售”，還是京東的“無界零售”，本質上都是在整合渠道，使商品能夠更加快捷精準地推向更多消費者，但若仍局限在“渠道+物流”的融合，則只不過是以新辦法賣老產品，這種模式較傳統的線上與線下分離模式雖然略有改進，但零售企業掌握的大量一手消費行為大數據仍無法充分體現其最大價值。而這些數據正是制造企業夢寐以求的，制造企業基于真實消費行為數據和互聯網新技術對生產計劃安排、生產流程和工藝進行改進，是實現個性化、柔性化以及智能化生產的關鍵。因此，零售制造業或制造零售業[5]的提法均不能覆蓋二者之間的關系，需要重新闡釋和理解其中包含的內涵與作用機理，以便更好地在產業結構調整和消費結構升級的新階段為中國經濟的整體升級提供新動能。

在當前備受社會關注的“新零售”和“新制造”等概念中，制造業和零售業以大數據為紐帶融合發展的思路初現端倪。從“新零售”的內涵看，處于初級階段時，零售企業開始看重線上線下與物流的融合；過渡到中級階段時，高度重視線上線下與物流融合，并開始重視大數據、云計算等新技術的深入應用；步入到高級階段時，開始基于大數據對商品的生產、流通及銷售過程進行全鏈條升級改造，實現協同和融合。而“新制造”實質是對智能制造的抽象[6]，但又不應局限于智能制造，目前尚未有明確的內涵界定。可以把“新制造”定義為依托工業互聯網，以逐步邁向全球價值鏈中高端為目標，將云制造、智能制造或協同制造與“新零售”緊密結合，精準、高效、協同服務于客戶需求的新制造模式，其重點在于嵌入“新零售”，即B2C向C2B模式的變革。從某種意義上說，“新零售”平臺是一個數據的入口，從整體上重新組織生產的切入點，以組織者的身份讓整個鏈條上從零售商到生產商都能更有效率地運作，使制造企業升級為更有效率更精準的生產商[7]，這將成為未來制造業與零售業深入融合發展的方向，對其進一步提煉和總結有助于探索制造業與零售業基于大數據實現融合發展的路徑。

綜上所述，制造業與零售業融合發展的內涵可以概括為以消費為主導，以大數據為紐帶，通過產業鏈重構，形成零售業生產服務化、制造業加速柔性化的“制造—零售”生態圈，是制造業與零售業相互作用、相互滲透與相互交叉逐漸形成的新產業現象。融合發展使制造業與零售業不再陷入“供零關系”的困境，最終實現雙贏的格局。

二、基于大數據的制造業與零售業融合發展機理

零售是制造企業和消費者連接的關鍵節點，但傳統工業思維和零售思維的天然沖突，讓這一關鍵連接點上的通路長期單向運行，有關消費者需求的多維信息難以收集并及時反饋給商品生產者，制造企業不得不自行組織或委托專業市場調查機構進行大型的消費市場調查，以獲取消費者對本企業及主要競爭者產品的認知和意見反饋。在新一代互聯網信息技術的支持下，零售業能以對消費需求大數據的深度透析為基礎來推動制造業升級轉型，進而從整體上優化供給側，而制造企業的快速反應、個性化定制、成本控制等反過來可對零售業形成支撐，二者的互動融合機理貫穿于包括研發創新、生產加工、倉儲物流、營銷與銷售服務等在內的全產業鏈條。

圖1是基于大數據的制造業與零售業融合發展的一個典型場景。消費者通過線上渠道進行商品選擇和支付，然后選擇物流配送到家服務，或選擇自行到線下店體驗和提貨；線下渠道可直接實現商品選擇、支付和現場提貨一次完成，也可以提交個性定制，待生產完成后自行到線下店查驗和提貨，或者由物流配送到家；零售企業通過這兩個渠道分別獲取消費者購買決策過程、偏好、對產品的個性需求等信息，這些信息一方面可供未來進行精準營銷使用，更重要的是與制造企業共享，為產品升級以及新品開發提供最真實的需求數據支持。

（一）縮短產品研發周期，快速向零售市場提供新產品

產品的更新換代是制造企業在競爭中勝出的法寶，伴隨居民收入水平的提高，我國消費升級的步伐越來越快，因此，搶先推出適合市場需求新產品的企業將占得先機。但新產品的開發往往需要企業從立項到試投放市場都步步為營，小心翼翼，市場中新產品失敗的案例比比皆是，其中不乏研發實力強大的大型企業，究其原因，大多是制造企業因無法客觀掌握消費者需求而錯誤決策所致，即使通過所謂市場調查專業機構獲得的調查數據，其可靠性亦無法與零售業通過新一代互聯網信息技術獲取的消費需求大數據媲美。通過消費需求大數據，制造企業可以分析消費者真實的需求、偏好甚至購買決策過程，在研發中做到有的放矢，從而縮短創新周期。例如商務部流通產業促進中心發布的《走進零售新時代——深度解讀新零售》中介紹了這樣一個成功案例，通過天貓大數據和新零售開發的某新品，其研發全過程原計劃為18個月，最終縮短到9個月（其中8個月在制造環節），原本10個月的市場調研、潛客挖掘、市場評估等關鍵活動大幅縮減為僅1個月就得以完成。由于新產品快速投放市場，零售端也獲得了良好的營收效果。

（二）推動制造業個性定制與柔性生產，滿足消費者個性化需求

圖1 基于大數據的制造業與零售業融合發展

相對于已高度融入日常生活的新零售業態而言，智能制造等新制造業模式的存在感似乎不那么明顯，以至于大有零售業通過消費大數據倒逼傳統制造業轉型升級的錯覺，可事實是類似智能制造理念的提出要遠早于所謂的“新零售”或“無界零售”，甚至在沒有電子商務的時代，制造業就已經在探索大規模定制和柔性生產了。換句話說，制造企業早已感知到了消費者的千人千面，但礙于技術的限制，僅在少數領域得到一定程度的改善。即使零售業更加準確地感知到消費者的個性化需求、偏好和消費決策，但物聯網、大數據、云計算和人工智能等新技術尚處于逐步完善的過程中，而制造業的智能化必須依賴這些技術的成熟和普及才能實現，因此，應該說是制造業供給的個性化、定制化產品也能促使零售業反饋消費者的個性化需求。當然這種需求的存在會促使制造業智能化的加速實現，有助于重塑制造業價值。但對少數以線上銷售起家并逐步涉足線下實體門店的電商而言，是將其掌握的全渠道客戶需求反饋給合作的制造企業以共同開發潛在價值，實現融合發展，還是自行組建或兼并制造企業進行生產來獨享成果，尚需要更加審慎的考量，畢竟拓展線下門店和自建（收購）生產實體都與線上輕資產經營模式相差甚遠。

（三）形成需求導向的供應鏈模式，降低供應鏈成本

供應鏈管理一直是企業降低成本挖掘潛力的重要陣地，無論是制造業還是零售業，在技術尚不能準確掌握消費者的行為數據之前，都希望通過強大的預測模型來對消費需求進行預測，從而以此為依據實現對供應鏈的優化，但在缺乏精準消費數據的情況下，很難把這種供應鏈管理模式稱為真正的需求導向型模式。新一代互聯網信息技術的快速發展，使得消費者的需求更加容易被準確掌握和分析，在將零售企業獲得的海量消費行為數據與其上游制造業的數據對接后，制造企業智能系統將做出新的生產規劃，進而對其上游的原料供應商產生影響。這一過程與之前的關鍵不同之處在于新技術的應用，使海量的消費者真實行為數據能夠被記錄和分析，從而使得制造企業與零售企業攜手，更有效地管理跨企業的供應鏈交易成本和企業內部的作業成本，最終降低供應鏈的總成本。

（四）提升產品品質，從渠道上把控產品質量

確保商品品質，就是確保消費者的核心權益，在此基礎上的其他附加服務價值才有意義。制造企業與零售企業攜手可在產品品質升級和杜絕假冒偽劣兩個方面發揮積極作用。首先，產品品質升級對企業來說意味著更高的附加值和更多的成本支出，對消費者則意味著更高的售價，因此，必須考慮消費者的承受能力和購買意愿，這可以通過零售企業對消費數據的分析得出可靠的信息，結合制造企業自身獲得的售后服務等大數據，共同對品質升級決策形成支撐；其次，假冒偽劣商品一直是我國經濟高速發展過程中難以根治的難題，在電子商務時代，網絡渠道成為假冒偽劣商品滋生的新渠道，網絡零售市場普遍存在侵犯商標專用權的現象[8]，雖然也有部分消費者主動尋求購買低價的假冒偽劣商品，但更多消費者是被欺騙購買，即使發現問題后多數人也因機會成本太高而放棄維權。而制造企業與零售企業直接對接能從源頭上確保商品的品質，且通過數據實時交互還能夠隨時監控到可能出現的問題，譬如零售端出貨量同期相比無故銳減，則需引起關注并進行調查。

三、基于大數據的制造業與零售業融合發展面臨的問題

制造業與零售業融合發展需要新一代信息技術對傳統產業形態進行改造，以獲得更高的生產效率。但這些關鍵技術尚在不斷的發展與完善中，尤其是可供智能制造大規模應用的技術還比較有限，制造業與零售業實現真正融合發展的愿景與現實之間還存在不小的距離。

（一）零售業線上線下融而不合，對制造業的影響力有限

零售業在經歷了純電商對線下實體的沖擊、線上線下融合、線上線下及物流融合等階段后，線上與線下的共生關系越發明顯，但共生之間也夾雜著不同企業之間激烈的競爭，故線上線下零售企業均處于跑馬圈地的粗放式擴張階段。一是線上零售企業“落地”，二是實體零售企業“上網”，三是線上線下“強強聯合”，無一不把搶占地盤的零售思維表現得淋漓盡致，而更重要的消費者購買決策過程數據分析、消費體驗評價數據分析等還有待加強。一般認為，線上業務更易于對消費者行為進行準確的刻畫，但線上消費占比較低，無法全面刻畫社會消費需求。以2016年為例，我國實物商品網絡零售交易額達到4.19萬億元，但僅占社會消費品零售總額的12.6%，線下交易仍然是消費的主陣地，零售企業線上線下的融合發展之路還任重道遠。

阿里巴巴與百聯的聯姻被視為線上線下融合的標桿性事件，但對其六個方面合作的效果還需持續觀察。由于這種合作模式的線上線下運營主體不同，很有可能是互補部分各取所需，核心部分仍然各自為政。即使是單個企業試圖自行組建線上或線下業務部門以實現全渠道覆蓋，也面臨線上線下是否完全融合的問題，必須審視新渠道的開辟是否有助于改善原有顧客的體驗，是否帶來了新的顧客。顯然，融而不合的線上線下渠道由于缺乏消費場景的全集數據，對制造業的影響較為有限。

（二）制造業柔性不足，對零售業的響應遲緩

首先，我國制造業經歷了大范圍的生產線自動化升級改造，大幅提高標準產品生產效率的同時，也使得制造企業在向智能制造轉型過程中面臨“剛性自動化窘境”，即生產線缺乏柔性、調整力不足，最終影響到市場適應性。“剛性自動化窘境”主要體現在技術剛性、管理剛性和供應鏈剛性三個層面[9]，每一個層面問題的解決都需要付出巨大的努力，因此，以互聯網技術為基礎的智能制造的實現必然是一個漸進過渡過程，是一個由剛性自動化面向柔性自動化轉變的持續調整、創新和演進過程，在未取得突破性技術進步前，尚無法對零售業導入的個性化需求產生快速響應。

其次，我國發展智能制造所需關鍵共性技術和核心裝備受制于人，根據《智能制造發展規劃（2016—2020年）》的總結，我國智能制造的標準、軟件、網絡和信息安全基礎薄弱，智能制造新模式成熟度不高，系統整體解決方案供給能力不足，缺乏國際性的行業巨頭企業和跨界融合的智能制造人才等。雖然一些生產流程簡單的企業已經在柔性制造方面取得了比較好的效果，例如家具和標準化較高的男裝生產企業等，但總體上仍處于初級階段。

（三）零售業與制造業共享消費需求大數據存在障礙

零售業通過大數據技術獲得大量的消費相關數據，是企業獨有的數據資產，潛在價值巨大。阿里、京東、亞馬遜等大型網絡平臺已非常清楚地認識到這一點，并成為布局大數據和云計算的領跑者，眾多傳統零售企業雖然線上交易尚在推進中，但線下經營中數據管理也是它們的重點，如沃爾瑪和7-Eleven都是典型代表，如果加上從社交網絡采集和整合商品相關的社交媒體數據，將能更全面地刻畫消費者的選擇過程、支付方式、使用體驗和分享范圍等，數據的價值越發彰顯。制造企業從中不僅能夠觀測到消費需求變化，更能掌握行業內的競爭態勢。因此，零售企業將價值連城的消費大數據共享給眾多的上游制造企業，不可避免地帶來共享方式選擇、數據價值評估、大數據交易等新問題，可能成為影響制造業與零售業融合發展的關鍵一環。

（四）產業鏈主導權之爭更加激烈

在傳統零售時代，零售商與制造企業之間的利益分配問題主要取決于雙方的經濟勢力和渠道控制力。當零售商勢力強時，可能會出現如零售商向制造企業收取進場費等各種額外的費用，依靠渠道能力要挾廠家降低價格等；當制造企業勢力強時，可能會規定訂貨量規模、不斷提高出廠價格等。在電子商務時代，一方面是電商對傳統零售渠道的高調挑戰，另一方面是制造企業在兩種渠道之間的搖擺。廠家固然希望能擺脫被線下渠道控制的困境，但線上渠道的發展盡管增長很快，規模卻一直不夠大，且已現增速疲軟的跡象。因此，制造企業與渠道之間的關系更為復雜化，既想線上線下全渠道兼顧，又擔心顧此失彼，只能在摸索中漸進。在制造企業積極研究和部署智能制造的過程中，零售業變革帶著線上線下全渠道融合的使命出現，既然是全渠道，那利益分配問題似乎又回到了傳統時代，要么制造企業自建全渠道，要么合作但有可能將來受制于掌握全渠道的零售商，亦或是掌握全渠道的零售商反向延伸，兼并和參股制造企業。所以產業鏈主導權的爭奪將更加激烈，融合發展的程度和效果取決于雙方對未來發展的預期與共識。

四、以大數據為紐帶的制造業與零售業融合發展路徑探索

愿景和現實的差距，既是制造業與零售業融合發展面臨的挑戰，也是難得的機遇，若能搶先打通二者之間的關鍵環節，依靠信息技術架起信息橋，以消費者為中心實現供應鏈和價值鏈的優化，就將在未來的市場爭奪中占得先機。未來的制造業與零售業融合發展將依托大數據平臺，圍繞著零售業的生產服務化、制造業的加速柔性化不斷深入推進。

（一）建立大數據共享平臺，打通制造業與零售業融合發展的關鍵環節

大數據是制造業和零售業融合發展的關鍵，沒有數據共享，制造業和零售業的關系依舊難以擺脫以商品為中心的“零供關系”，大數據平臺的建立，將賦予“制造—零售”生態圈全新的大數據內涵，除了制造業可以獲得寶貴的消費需求數據外，獨立的研發、物流等生產性服務業的加入將產生更多的價值，形成消費大數據上行和商品信息大數據下行的雙向數據通道。隨著我國制造業升級步伐加快，為制造業生產提供服務的各類企業也對市場數據有巨大需求，大數據平臺的建立有助于滿足研發、生產和流通等企業各取所需。例如研發人員可根據顧客反饋的評價數據篩選和分析，對產品進行改進和升級；物流倉儲企業的接入，可提供準確的物流和倉儲信息，實現對產品從原材料來源到生產流通的全程無縫對接。

適合制造業和零售業融合發展的大數據平臺尚需解決兩個關鍵問題：一是數據標準，二是數據的真實性。據調查，現有“零供雙方”商品信息的一致程度僅在30%以下，一致程度較低[10]。數據標準的不一致，將影響零售端返回的數據質量，降低數據的潛在價值。從數據真實性來看，當前曝光的線上平臺刷單等虛假數據現象十分嚴重，反饋出來的虛假需求對市場秩序和產業整體發展極為不利，需要有效監管并采取技術手段來解決。去中心化的區塊鏈技術有望解決數據真實性問題。英國區塊鏈初創企業Everledger主要服務于對高價值貨物有強追蹤需求的客戶，提供一種數字化全球賬本，用于全程追蹤和保護鉆石、收藏級葡萄酒等具有較高價值的商品。例如使用區塊鏈技術記錄鉆石從開采原礦到珠寶零售商的整個流動過程，形成不可隨意變更和抹除的記錄，顧客通過查詢可了解其產地和完整流通記錄；收藏品還可以查詢其上一位擁有者信息等，保證了數據的透明和真實。因此，在國家層面要加快物聯網、人工智能等關鍵技術規范和標準的制定，積極推動區塊鏈技術在數字貨幣以外的商用，同時規范信息的共享與傳遞，保障信息安全，為基于大數據的制造業與零售業融合發展提供支持。

（二）零售業生產服務化，積極向生產性服務業延伸

大數據作為全新的生產要素，正推動零售業成為同時具有生產性服務業與生活性服務業特征的復合型產業，并將主導未來產業鏈的重構。零售業通過為居民提供生活性服務獲得海量大數據，具有天然的消費數據獲取優勢，即使是未實現完全信息化的小型商超等線下渠道，也能通過接入線上支付，從支付端運用大數據技術匹配出相應的消費數據。維克托[11]明確指出，數據雖然暫時沒有列入企業資產負債表，但這只是時間問題，未來的企業經營重在對大數據的挖掘并創造出新的價值。從這個意義上來說，零售業也應視現有的供應商為客戶，因為他們就是未來大數據的需求者和忠誠客戶。盡管線上交易更容易捕捉到消費者多維的消費數據，但線上消費占比還較低，需要零售業加大投入，線上線下同時部署以掌握更加全面的消費行為數據，從而推動零售業向生產性服務業演變。

零售業成為生產性服務業并不是弱化其生活服務的功能，而是把消費者需求準確地反饋給制造商及有關企業，同時還能夠實現對特定顧客群體的精準營銷和服務，這些行為都是出自更好地為消費者服務的目的，而且以消費大數據為核心的生產服務功能必須依托其所提供的生活服務的質量，在新一代信息技術的支持下，零售業最終將成為一個獨特的源自生活服務的生產性服務業。

（三）制造業加速實現柔性化，主動嵌入消費主導的C2B產業鏈重構

產業鏈以消費需求為主導已逐漸成為一種趨勢，制造企業不僅要有品牌，還要成為有零售思維的產品生產者，更加貼近用戶，圍繞最終用戶需求組織生產。因此，零售業憑借掌握的消費大數據，具有直接發起產業鏈重構的巨大優勢，制造業要加速實現柔性化生產以更好地融入C2B產業鏈。例如線下便利店7-Eleven，雖然一度受到電子商務的沖擊，但憑借其掌握的消費需求數據和卓越的供應鏈整合能力，有效緩解了電商的影響。7-Eleven單個門店售賣的庫存量單位（SKU）約為2 900種，其中自有品牌占比在60%以上，在7-Eleven的供應鏈里，有180多家專用工廠[12]，這意味著所有為其提供產品的制造商都需要在其統一協調下進行新產品的開發和生產，制造企業的嵌入程度可見一斑，這也使得7-Eleven整體上已經從零售業上升為零售業與制造業融合發展的典范。

制造業與零售業融合發展帶來的好處在于明確的新品開發方向、確定的供貨數量和及時的貨款回收，這與大規模生產、大規模銷售時代相比，大大降低了生產經營的不確定性，也在生產計劃安排等方面極大地節約了各種成本，從而形成了零售與制造融為一體的融合競爭力。盡管具有7-Eleven這樣能力的零售企業并不多見，但制造業通過加速實現柔性化滿足消費需求的多元化，將是未來更為現實的選擇。

（四）強化企業自生能力，深化融合發展意識

制造業和零售業企業自生能力是融合發展的基礎，基于大數據的創新與發展是深度融合的催化劑。沿著這一思路，零售企業的戰略重點在于打通線上線下與物流的融合，鞏固自身的市場份額，對所有的零售渠道而言，如果達不到適當的規模和覆蓋范圍，則意味著渠道競爭力難以維持，成為產業鏈重構中的主導者更無可能，其中尤其要重視應用互聯網新技術對消費行為數據等進行更大范圍收集和更加透徹的分析，進一步提升其戰略地位，并以此推動和加快制造企業嵌入新產業鏈。同時，制造企業在獲得消費大數據的基礎上，應提升自身研發實力和生產技術，以更先進的生產組織方式、更高品質的產品和更完善的售后服務等滿足消費需求，促進零售業發展。

制造業與零售業依托大數據融合發展，互相推動與互相促進，形成一體但又各有分工，而不是互相取代，無論是對零售業還是制造業，這場變革的重要性不言而喻，參與其中的各主體需要進一步深化對融合發展的認識，整合資源，從對壘轉為對話，在構建新生態圈中扮演好應有的角色，最終實現企業發展壯大、產業鏈競爭力提升和經濟轉型升級的目標。

[1]王青.新零售推動產業鏈重構[N].經濟日報，2017-08-24（9）.

[2]周勤，朱有為.中國制造業和商業關系演化：總量分析[J].中國工業經濟，2005（8）：50-55.

[3]牛全保.中國工商關系的演變歷程與特點[J].商業經濟與管理，2006（4）：3-7.

[4]龔雪.零售商與制造商的動態戰略聯盟[J].企業管理，2015（2）：77-79.

[5]周玉濤.制造零售業的崛起[J].中國藥店，2015（13）：30-31.

[6]張建鋒.深度闡述馬云“新制造”“新零售”[EB/OL].（2016-10-14）[2017-11-18].http：//tech.sina.com.cn/i/2016-10-1 4/doc-ifxwvpaq1296729.shtml

[7]張影.新零售時代，中國迎來“換道超車”的歷史機遇[N].21世紀經濟報道，2017-09-28（8）.

[8]黃浩.網絡零售對傳統商業的沖擊及政策建議[J].經濟縱橫，2017（5）：32-37.

[9]周倩.柔性制造：贏得智能競爭力的決勝點[J].中國工業評論，2016（9）：21-26.

[10]薄瑋，田芮豐.中國零售業商品數據的一致性[J].中國自動識別技術，2015（2）：65-70.

[11]維克托.大數據時代——生活、工作與思維的大變革[M].杭州：浙江人民出版社，2013：20-21．

[12]何文.7-Eleven為什么能打贏電商[N].經濟觀察報，2017-07-24（23）.

Integrated Development of Manufacturing and Retail Industry Based on Big Data：Mechanism and Path

WANG Tao-wu and WANG Yan
（Nankai University，Tianjin300071，China）

The integrated development of manufacturing and retail industry based on big data fits well with the new pattern in the internet economy era，which is characterized by integrated development and collaborative innovation of production，circulation and consumption.It will promote the reconstruction of value chain，and become a significant new driving force for China's economic development and a new fulcrum of China's supply-side structural reform.The retail industry promotes the upgrading and transformation of manufacturing industry on the basis of deep analysis of big data on consumer demand，and then optimizes the supply-side as a whole.While the rapid response，flexible manufacturing and cost control of manufacturing firms，in turn，forms support for the retail industry.The integration mechanism runs through the whole industry chain，such as R&D innovation，production processing，warehouse logistics and marketing and sales services，which can effectively shorten the innovation cycle，meet the individual needs of consumers，reduce the cost of supply chain and ensure product quality from the source.Big data is a link of the integrated development of manufacturing and retail industry.As technological progress speeds up，the distance between vision and reality of integrated development of retail and manufacturing industry will continue to shrink，the future development path of integration needs to strengthen consciousness of integrated development，establish big data sharing platform，promote the retail industry to be productive services industry and manufacturing firms to accelerate flexibility，reconstruct industrial chain taking consumption as the orientation，and focus on providing better products and services to meet people’s ever-growing needs for a better life.

big data；manufacturing industry；retail industry；integrated development；path

F120.4 文獻標識碼：A 文章編號：1007-8266（2018）01-0020-07

10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2018.01.003

汪濤武，王燕.基于大數據的制造業與零售業融合發展：機理與路徑[J].中國流通經濟，2018（1）：20-26.

2017-11-20

南開大學亞洲研究中心招標項目“非均衡條件下京津冀地區產業協調發展研究——基于資源錯配、要素流動與知識溢出的視角”（AS1616）

汪濤武（1979—），男，云南省鎮雄縣人，南開大學經濟學院博士研究生，主要研究方向為產業經濟學；王燕（1955—），女，遼寧省沈陽市人，南開大學經濟與社會發展研究院教授，博士生導師，博士，主要研究方向為產業經濟學、區域經濟學。

方程