引言

随着产业升级浪潮的全面开启，中国制造业正处于向全球价值链高位跨越的关键期。针对资源禀赋约束与供给体系不均带来的产能利用率波动风险，尤其是低端领域充斥、高端供给乏力的非均衡现状，数字化转型提供了新的破局思路。当前，以数字孪生与人工智能为代表的先进技术群，正牵引企业迈向智能化深水区。通过对制造流程中全量数据的深度挖掘与趋势预测，人工智能使组织具备了主动预调与柔性适配能力，这不仅是消除无效产出的利器，更为资源配置效率的根本性跨越提供了底层逻辑支撑。

一、数字化转型赋能企业产能利用率的作用路径分析

（一） 推动企业服务化转型

1. 理论分析

在人工智能与大数据驱动下，传统制造业正由“制造中心”向“服务中心”跨越。数字化转型不仅重塑了产品的物理形态，更通过定义新型价值契约推动了服务化转型，为解决产能闲置提供了系统化方案。传统工业范式基于产品主导逻辑，产能利用率高度依赖订单波动。而数字化催生的服务主导逻辑，依托物联网与AI算法，实现了产品全生命周期的远程监控与管理。企业价值创造由单一交付延伸至消费端，通过在线监测与预测性维护，支持从销售“硬件所有权”向“功能使用权”转变。例如，航空发动机按“飞行小时”付费模式，本质上实现了生产能力的精细化分割与动态配置，极大地优化了资源利用效率。

2. 内在机理

传统制造业常受“牛鞭效应”困扰，下游微小需求波动传导至上游易放大为剧烈生产波动，导致产能周期性闲置。服务化转型使企业摆脱对单一增量市场的依赖，通过存量市场的维修、软件更新及增值服务获取稳定的“长尾收入”，有效对冲了硬件销售的波动性。基于AI与设备运行数据的需求预测，企业能提前预判维护需求并平滑生产排程，确保产能维持在高位水平。

数字化转型赋予企业将“闲置生产力”转化为“社会化服务”的能力。通过云平台，企业可将剩余工时以“云服务”形式发布，这种“制造即服务”（MaaS）模式使企业能跨越边界吸收外部订单，填补内部缺口。AI驱动的生产线支持多客户定制化加工，显著提升了固定资产的设备利用率。从生产函数视角看，服务化转型引入“数据”要素，优化了劳动与资本的组合。服务反馈数据反哺R&D环节，使产品更贴合市场，减少了因滞销导致的“无效产出”与“沉没产能”。数字化服务降低了搜索与协调成本，使企业能在不增加物理投入的情况下，通过优化响应速度提升生产节拍，实现产能利用率的“软增长”。

（二） 深化专业化分工程度

1. 理论分析

经典理论认为，企业的扩张边界受制于市场规模与内部管理成本的博弈。在人工智能与工业互联网深度渗透的背景下，企业原有的“大而全”纵向一体化模式正在发生解构。数字化转型本质上是通过信息集成系统大幅降低了外部交易中的搜寻与谈判成本。根据科斯定理的现代演变，当数字化平台提供的专业化服务成本低于企业内部的组织管理费用时，企业更倾向于剥离非核心业务，转而聚焦于高附加值的核心环节，从而实现产能的满负荷运营与资源的最优配置。

2. 内在机理

数字化转型对分工体系的重塑遵循“交易成本下降—业务模块化剥离—核心优势聚焦—社会化协同响应”的链条。通过需求预测算法，企业能够与供应商实现准时化生产（JIT），有效消除了分工衔接不畅造成的中间品堆积。企业将低附加值的制造环节外包，转向研发与品牌经营，从而缓解了固定资产折旧带来的财务刚性压力。AI辅助下的研发任务模块化，使得企业可以通过数字化接口调用全球范围内的专利模型，避免了通用技术领域的重复性投入。依托工业互联网，企业能将内部闲置设备云化，实现“个体冗余”向“共享有效产能”的动态转化，从宏观层面提升了整体产业的利用水平。

（三）促进人力资本结构升级

1. 理论分析

从内生增长理论视角看，数字化转型引发了显著的“技能偏向型技术进步”。数字化不仅是简单的工具替代，更是对生产函数中要素组合比例的根本性调整。在人工智能深度嵌入的生产环境下，资本与劳动力的关系从传统的“低端替代”转向“高端协同”。随着低技能、重复性岗位被自动化系统取代，企业对具备数据分析、算法应用及复杂系统维护能力的复合型人才产生刚性需求。这种人力资本结构的向上平移，使得劳动力素质与先进数字设备的匹配度显著提高。根据协同效应理论，当高素质人才与智能化资产达成深度耦合时，单位要素的产出效率将实现非线性增长。这种升级不仅提升了企业的技术吸收能力，更为产能的充分释放提供了智力资本保障。

2. 内在机理

人力资本升级提升产能利用率的内在机理主要体现在两个维度：其一，实现“经验数字化”与知识传承。传统制造业的产能往往受限于核心工人的隐性经验，人员流动常导致生产波动。数字化转型通过AI技术将高技能人才的隐性知识显性化、标准化，转化为可复用的算法模型与生产标准。这种转变降低了组织对特定个体的依赖，确保了即使在人员更替时，生产线仍能维持在高效率运行区间，避免了因“人才断档”导致的产能闲置。

其二，提升生产系统的健壮性与响应速度。升级后的人力资本具备更高的数据洞察力，能够实现从“事后维修”向“事前预判”的思维转型。高技能员工能实时监控生产过程中的细微偏差，通过精准调试与预防性维护，最小化非计划性停机时间。这种基于人的能动性而实现的“精准管控”，能够极大地降低次品率与能源损耗，从而从执行层面确保了设备利用率始终处于最优水平。

二、关于企业在供应链中所处位置的异质性讨论

对于处在供应链中不同位置的企业，其对数字化转型的赋能感受是不同的，就好比听同样的课，学生吸收的知识也是有差异的。本文根据企业生产类型，将链上企业分为上、中、下游三类。其中，对原材料进行加工的是上游企业，离终端消费市场最远，产品最单一；对上游企业产品进行加工的，且不直接接触终端消费市场的为中游企业，产品多元化介于上游与下游之间；不进行原材料生产且直接接触终端消费者的企业为下游企业，产品多元化程度最高。

（一）供应链下游企业

处于供应链末端的企业通常能够直接触达终端受众，由于与消费者的连接更为紧密，其生产效能的波动主要受制于“市场需求的不确定性”。对于此类企业，以深度集成的大数据与人工智能技术为代表的数字化转型，能够精准勾勒消费画像，准确对接消费者需求，配合消费者的需求进行生产，推动了生产模式从“以销定产”向“以销定产”转变。此外，数字化手段的介入能够有效过滤消费端的随机干扰信号，确保了制造计划与真实消费趋势的深度耦合。因此不仅规避了盲目投产带来的冗余消耗，更显著压缩了产成品库存，降低库存成本与资源浪费，促使下游单位的产出效率在技术赋能后实现阶梯式跃升。实践证明，数字化在削减“牛鞭效应”方面的边际贡献最为突出，这使得下游环节对数字驱动的响应表现出极高的敏感性。

（二）供应链中游企业

处于供应链中间节点的企业面临双重挤压。这类企业既受制于上游原材料的供给刚性，又易受下游订单波动的传导冲击。在这种“腹背受敌”的双重压迫下，数字化转型带来的最大优势是能够打破企业这个“信息孤岛”，并提升产业链的透明度。通过信息化管理系统，中游企业能够与前后端实现生产数据的实时对标，从而有效规避因供需断层诱发的生产停滞或爆发式过载。对于位于供应链中游的企业来说，数字化赋能产能利用率这一效应，主要体现在增强生产系统的韧性及提升供应链的稳定性，即通过缩短供应链反馈周期，实现对产能波动的平滑化调控。

（三）供应链上游企业

上游企业的生产通常规模巨大且周期极长，多涉及基础原材料加工，其生产线是根据特定的工艺流程定制的。企业的核心竞争力高度依赖于这些特定设备的性能，导致资产与特定生产任务深度绑定。这些设备无法像下游的缝纫机或装配线那样通过简单调整生产不同品类的产品。因此具有高昂停机成本与资产专用性的约束。对于上游企业，数字化转型主要是通过稳定生产、柔性生产来赋能企业产能利用率，体现出对生产稳定性的极致追求与对多元化市场订单的柔性承接能力的需求。相较于中下游的供需匹配，上游企业更侧重于通过提高良品率这一“迂回策略”来释放潜在产值。这种基于工业底层机理的数字化改造，对技术储备的需求极深，且其效能释放受限于重资产调整的物理周期，因而呈现出显著的赋能滞后效应。简言之，上游环节的产能提升并非单纯的信息传递结果，而是技术深度集成后的系统性溢出。

三、政策建议与企业策略

基于上述数字化转型赋能企业产能利用率的作用路径分析和异质性讨论的结论与启示，本文从宏观政策导向与企业战略导向两个角度分别提出三点建议。

（一） 宏观政策导向

第一，实施差异化分类引导。相关部门应基于企业在供应链中的生态位制定精准扶持政策，鼓励下游企业构建敏捷市场反馈体系，同时引导上游企业深耕工艺数字化与绿色化改造。

第二，强化数字基建与协同平台。持续加大对5G、工业互联网等基础设施的投入，重点支持“共享制造”等新模式，通过降低专业化分工中的信息壁垒与交易成本，实现社会化产能的高效调配。

第三，构筑复合型人才生态。深化产教融合，支持高校与领军企业联合培养具备算法理解与工程实践能力的“数智”人才，并出台政策辅助传统劳动力向高技能岗位平稳转型。

（二） 企业战略导向

首先，制造企业应打破单一产品供给逻辑，向服务型制造转型，通过延伸价值链获取稳定的维护及增值收益，以此对冲硬件市场的周期性波动；其次，依托数字技术剥离低效非核心环节，积极融入全球专业化分工体系，通过轻资产运作模式提升关键资产的周转率与利用率；最后，企业需同步调整组织架构与人力结构，破除“数字孤岛”，确保先进算法与高素质劳动力产生协同倍增效应。

四、结论与启示

本文探讨了人工智能背景下数字化转型赋能企业产能利用率的作用路径。研究发现，数字化转型不仅是技术维度的革新，更是通过重构生产关系实现要素配置优化的过程。研究得出以下结论：第一，数字化转型通过推动服务化转型，使企业从产品主导转向服务主导，利用全生命周期管理与长尾收入效应平滑了市场波动，有效降低了产能闲置风险。第二，数字化转型深化了专业化分工，通过重构“科斯边界”降低交易成本，驱动企业剥离非核心环节并聚焦核心工序，依靠社会化协同提升了整体资源配置效率。第三，数字化转型促进了人力资本结构升级，诱发技能偏向型技术进步，通过高素质人才与智能系统的深度耦合，提升了生产稳定性与设备运行效率。此外，本文的权变分析表明，数字化赋能效应受供应链位置的显著影响。由于下游企业直接面临消费端的信息噪音与波动，数字化转型在缓解“牛鞭效应”和精准匹配供需方面的边际贡献更为突出，其产能提振效果优于中上游企业。

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