數字經濟賦能制造業綠色發展面臨的挑戰及路徑

楊軼雯，田貴生

（鄭州西亞斯學院，鄭州 451150）

1 引言

實現制造業綠色轉型發展，是助力工業領域實現碳達峰碳中和目標的必由之路，也是建設現代化產業體系、經濟轉型升級的必然選擇。數字經濟作為一種新興經濟形態，以其獨特優勢為制造業綠色轉型發展提供了前所未有的可能性和動力。數字技術如大數據、云計算、物聯網和人工智能等，正在深刻改變制造業的生產方式、管理模式和業務流程。這些技術的應用有助于提高資源利用效率，減少能源消耗和排放，從而推動制造業向綠色、低碳方向發展。本文通過分析數字經濟推動制造業綠色發展的作用機制及在實際操作中面臨的挑戰，旨在探索數字經濟賦能制造業綠色發展的路徑。本文在理論上有助于豐富和發展數字經濟與綠色制造領域的學術研究；實踐上可為政府部門制定相關政策、企業實現綠色轉型提供參考。

2 中國制造業發展的現狀

2.1 總體規模保持全球領先地位

2023 年制造業規模以上工業增加值同比增長5.0%，總體規模連續14 年保持全球第一。具體到各個細分行業，如汽車制造業同比增長達到20%，電氣機械和器材制造業增長了10.1%，表明這些領域的快速發展。此外，汽車出口量達到491萬輛，同比增長57.9%，首次躍居全球第一，顯示了中國制造業的強勁增長勢頭和在全球市場上的重要地位。

2.2 高技術制造業繼續穩定增長

2023 年高技術制造業投資增長了10.3%，明顯快于全部投資的增長速度。在高技術制造業中，特別是航空、航天器及設備制造業，計算機及辦公設備制造業，電子及通信設備制造業的投資分別實現了顯著增長。這些數據表明，中國高技術制造業在國內經濟中的比重正逐步提升，反映出制造業正在向更先進技術水平和更高價值鏈方向發展。

2.3 綠色新能源產品成為新增長點

在“雙碳”目標下，新能源產品市場呈現快速增長態勢。2023 年新能源汽車、太陽能電池、汽車用鋰離子動力電池“新三樣” 相關產品產量較快增長，比2022 年分別增長30.3%、54.0%、22.8%，水輪發電機組、風力發電機組、充電樁等綠色能源相關產品生產保持高速，產量分別增長35.3%、28.7%、36.9%。全國水電、風電和太陽能發電等可再生能源發電裝機規模再創新高，超過14 億千瓦，占比過半。水電、核電、風電和太陽能發電等清潔能源發電量為2.7 萬億千瓦時，比2022年增長3.1%。

3 數字經濟推動制造業綠色發展的作用機制

從產業發展角度看，數字經濟本身就是一種低碳循環經濟，與“雙碳”戰略的目標相契合。數字經濟以低消耗、低排放、高效率為基本特征，符合可持續發展的理念。在全球范圍內推進綠色發展的大背景下，數字經濟作為新時代的產物，為傳統制造業帶來了轉型升級的新機遇。中國作為一個制造大國，正經歷由數字化驅動的工業革新，其中數字經濟在產品設計、工廠生產、上下游供應鏈以及產品使用與回收4 個關鍵環節的融入，正推動制造業朝著更加綠色、高效、智能方向發展。

3.1 推動產品設計的綠色化

數字仿真和建模技術的應用允許設計師和工程師在不需實際制造物理原型的情況下，對產品設計進行全面評估。不僅可針對設計的每個方面進行細節調整，包括材料選擇、結構穩定性及產品的整體環境影響，確保最終產品在生態效率和性能方面的優化，而且可顯著減少因試錯導致的物質浪費和能源消耗。例如，特斯拉在開發新車型時，廣泛使用數字仿真技術來測試車輛性能，包括其耗能和安全性，以減少物理測試的需求，節省大量資源。生態設計原則的核心在于整個產品生命周期的可持續性，從原材料的采集、生產過程、產品使用，直至最終的廢棄和回收。該原則要求設計師在設計階段就考慮到產品的可回收性、維修性和升級可能性，以及如何減少在生產和使用過程中的能源消耗。利用大數據和AI可以幫助企業在設計階段就預測產品的環境足跡，從而作出更加負責任的設計決策。例如，IKEA 公司通過應用大數據和人工智能技術挑選環保材料，并優化產品設計，使得產品易于拆解、回收和再利用，有效減少了包裝和廢棄物的產生，展示了如何在設計階段就融入綠色理念。

3.2 推動生產的綠色化

智能制造系統的核心在于使用先進的信息技術和自動化技術，實現生產過程的高效和靈活性。這包括使用傳感器、機器學習算法和實時數據分析來監控生產線的運行狀態，及時調整生產參數以優化能源和材料使用效率。這種方法不僅能夠降低生產成本，還有助于減少環境污染和資源浪費。例如，西門子的數字化工廠解決方案通過智能系統監控生產線，優化能源使用，減少浪費。清潔生產技術的應用旨在減少生產過程中的廢物產生和排放。這包括采用更加環保的生產方法和材料，以及實施廢物回收和再利用策略。數字技術在此過程中起到關鍵作用，通過精確監控和控制生產過程中的能源使用和廢物排放，企業能夠實現更加清潔、高效的生產模式。例如，寶鋼集團通過部署高效的煙氣處理系統和在線監測設備，大幅降低了其生產過程中的環境影響。

3.3 推動供應鏈的綠色化

使用區塊鏈技術可以確保供應鏈中信息的透明度和不可篡改性，從而增強了對供應鏈各環節的監管能力，包括原材料的采購、生產過程的環境標準，以及產品的運輸和分銷。這有助于企業和消費者確保產品的可持續性，同時提高了對供應商的責任要求。例如，寶馬集團使用區塊鏈技術追蹤供應鏈中的可持續材料來源，確保其符合公司的環保和社會責任標準。通過大數據分析和AI 技術，企業可以更有效地管理其供應鏈，從而減少庫存成本和運輸過程中的碳排放。通過分析市場需求、物流網絡以及供應商性能等大量數據，企業可以優化生產計劃和物流路線，減少不必要的運輸和倉儲，進一步降低環境影響。例如，亞馬遜利用其高度優化的物流網絡，通過預測性物流和配送路線優化，減少了運輸過程中的碳足跡。

3.4 推動產品使用與回收的綠色化

通過將智能技術集成到產品中，可以顯著提高產品的使用效率和壽命。這種智能化既適用于家電產品，也可擴展到各種消費品和工業產品中，如通過遠程監控和數據分析優化產品性能，減少能源消耗，并及時提醒用戶進行維護或升級，延長產品使用壽命。例如，智能家電如節能冰箱通過監控和調整其運行模式，減少能源消耗。數字化平臺和應用程序可大大簡化產品回收和再利用的流程，通過在線平臺，消費者可以輕松地將舊產品送回制造商或專門的回收中心，而企業則可以通過高效的物流和處理系統，將回收的材料重新投入生產過程。這種閉環回收機制不僅減少了資源的浪費，還促進了循環經濟的發展。例如，蘋果公司利用專門的機器人拆解舊iPhone，回收和再利用寶貴材料，減少了廢物的產生。

4 數字經濟賦能制造業綠色發展面臨的挑戰

4.1 政策法規滯后與監管難度增加

在數字經濟驅動下，制造業綠色發展面臨的政策法規滯后主要表現在對新興技術融合應用的監管框架缺乏前瞻性和適應性。特別是人工智能、物聯網及大數據等技術在綠色制造過程中的應用，現有的法律體系未能及時更新以包容這些技術帶來的環境效益與潛在風險。此外，對于跨界技術的應用和多領域融合，缺少具體的操作指南和標準，使得企業在采用新技術推動綠色轉型時面臨法律風險和政策不確定性。例如，在智能制造與可再生能源結合的項目中，如何確保數據共享的同時保護知識產權和個人隱私，成為亟需解決的問題。從監管難度增加的角度來看，數字經濟下的制造業轉型引入了全球化的供應鏈管理和網絡化的生產模式，這不僅放大了監管的范圍和深度，也提升了監管的復雜性和技術要求。例如，全球化供應鏈中的環境標準一致性、跨境數據流的安全性和合規性監管，以及在分布式生產系統中確保產品質量和環保標準的一致性等，都對傳統的監管模式提出了挑戰。

4.2 數字鴻溝的存在與制造業綠色發展不平衡

數字經濟助推制造業綠色發展的過程中，數字鴻溝的存在加劇了制造業發展的不平衡。這種數字鴻溝主要體現在不同地區或企業之間數字化技術水平、信息獲取能力和數字基礎設施建設的差異。發達地區或企業通常擁有先進的數字化技術和資源，能夠更好地應用數據驅動的方法實現綠色生產，而欠發達地區或企業由于缺乏數字化基礎設施和技術能力，往往難以順利實施綠色轉型，加劇了制造業綠色發展的不平衡局面。這種不平衡不僅影響了各地區制造業的競爭力和可持續發展能力，還可能加大地區經濟發展的差距，因此需要通過加強數字技術普及、改善數字基礎設施建設、加大政策支持和資金投入等措施，縮小數字鴻溝，推動制造業綠色發展實現更加均衡的局面。

4.3 數字化與綠色化技術難以整合

雖然數字化技術如大數據、云計算、物聯網和人工智能在理論上能顯著提升制造業能效和減少環境影響，但這些技術的有效整合與現有制造系統的兼容性卻是一個極大的挑戰。對于大多數中國制造企業而言，既需升級現有生產設備，又要引入新的數字化技術，這不僅涉及巨大的資金投入，還包括技術對接、系統兼容以及員工培訓等一系列問題，特別是對于缺乏足夠技術基礎和資金支持的中小型企業。

4.4 數據管理和分析難度大

隨著制造業數字化程度的提升，產生的數據量呈指數級增長，包括生產過程中的各種數據、能耗數據以及環境監測數據等，大規模和多樣性使得數據管理變得異常復雜。同時，制造業綠色化轉型迫切需要依賴數據分析來監測和改進生產過程，優化資源利用，減少能耗和廢物排放。然而，由于數據可能來自不同系統、部門，存在著格式不一致、缺失等情況，從而降低了數據分析的準確性和可信度，使得企業難以有效地利用這些數據來推動綠色化轉型發展。

5 數字經濟賦能制造業綠色發展的路徑

5.1 構建動態政策更新機制，創新監管方式

為應對數字經濟賦能制造業綠色發展中遇到的政策法規滯后問題，政府和立法機構需要加快法律法規的更新速度，特別是針對數字經濟和綠色制造的交叉領域，制定和修訂相關政策，明確技術應用的法律邊界和環保要求。建立動態的政策更新機制，通過設立專門的技術評估和政策研究團隊，持續跟蹤技術發展趨勢，確保政策法規與技術進步同步。此外，鼓勵政府、企業和研究機構之間的合作，共同參與綠色標準和技術規范的制定，以促進技術創新和綠色發展的有序融合。面對監管難度的增加，監管機構需利用新興技術如大數據分析、區塊鏈和人工智能等工具，提升監管的效率和透明度。這包括構建數字化監管平臺，實現對制造業環境影響的實時監控和管理，以及提高對跨境數據流和供應鏈的監管能力。國際合作在此過程中扮演關鍵角色，通過建立國際監管框架和標準，促進信息共享，共同提升全球制造業的綠色發展水平。此外，增強監管人員的專業培訓，使其能夠有效地應對新技術帶來的挑戰，是確保監管措施有效性的基礎。

5.2 縮小數字鴻溝，平衡區域制造業綠色發展

解決數字鴻溝導致的制造業綠色發展不平衡問題，需采取多方位策略。首先，政府應加強基礎設施建設，特別是在偏遠和欠發達地區，提升互聯網接入和數字技術的普及率；其次，政府制定鼓勵政策，如稅收優惠和資金支持，以促進企業采用綠色和數字技術；最后，加強跨行業和國際合作，分享最佳實踐和技術解決方案，可加速綠色制造技術的推廣和應用。通過這些綜合措施，可以逐步縮小數字鴻溝，推動制造業的均衡和可持續發展。

5.3 建立數字化綠色制造平臺，發展可持續技術創新生態系統

通過行業協會建立數字化綠色制造平臺，制造企業可根據自身需求選擇適合的模塊，實現技術有機整合，從而降低技術融合的復雜性。借助該平臺可以提供數據標準化和接口兼容性，以確保不同系統之間的數據交換順暢。為應對創新與競爭挑戰，中國制造業可積極發展可持續技術創新生態系統。這包括與高校、研究機構和初創企業建立合作關系，共同推動綠色技術的研發和應用。此外，制造企業可建立開放創新文化，鼓勵員工提出創新想法，并將其轉化為實際創新項目。

5.4 構建數據管理共享平臺，采用邊緣計算優化數據處理流程

企業利用區塊鏈技術的不可篡改性和透明性，構建一個安全、可靠的數據管理和共享平臺。這樣不僅可以保障數據安全性和可信度，還能促進跨企業、跨行業的數據共享，為綠色制造提供更加豐富、多元的數據支持。通過邊緣計算技術將數據處理任務分布在網絡的邊緣節點，減少數據傳輸的延遲，提高數據處理的效率。這對于實時監控生產過程、及時發現和解決問題尤為重要，有助于提升制造業能效和資源利用率。研發專門針對綠色制造需求的智能算法，如能耗優化算法、廢物最小化算法等。這些算法可以幫助企業在生產過程中自動調整參數，實現資源的最優配置，降低能耗和排放。

5.5 明確綠色發展目標，改變管理方式

企業應以頂層設計和戰略規劃為起點，明確設定制造業綠色發展及數字化轉型目標，將目標整合到企業使命和長期戰略中。領導需以行動示范承諾，并通過培訓與教育加強員工對綠色發展和數字化的理解與技能。

在管理上采取扁平和靈活的結構，建立跨部門合作機制，促進不同部門間的信息交流和資源共享。同時，采用高效的管理策略和數字化工具提升效率，構建以成果為基礎的評估體系及激勵機制，鼓勵員工發揮創新思維，并積極參與綠色及數字化轉型。