打破企业的规模诅咒.docx
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打破企业的规模诅咒
打破企业的规模诅咒
打开文本图片集规模错配往往是导致企业走向末路的原因。
智能制造对市场结构和创新的底层作用,主要通过影响生产过程的最佳规模来实现。
在智能制造时代,企业的规模诅咒将有望被打破。
智能化会对制造业市场结构、管理模式、生产过程和工作状态产生颠覆性影响,基本已经成为学界共识。
智能制造对市场结构和创新的底层作用,主要通过影响生产过程的最佳规模来实现。
在智能制造时代,技术会成为约束企业规模的核心力量,内部管理成本对企业规模的支配作用被弱化。
届时,企业的规模诅咒有望被打破。
企业的最佳规模选择,在智能制造时代会变得宽松很多。
智能制造的技术特征智能制造的技术基础是信息技术,信息技术的快速发展催生了制造业的智能化。
因此,智能制造的技术特征本质上由信息技术的特征决定。
不同的是,信息技术的技术特征在制造业方面还出现了如下一些特别的表现。
制造技术高度共享在传统制造中,制造技术主要以生产设备和原材料为载体进入生产过程,最终通过制成品的特征体现。
比如,在服装制造中,服装的生产工艺主要由制造流水线、布料和辅材(如纽扣、拉链等)、设计图纸三部分组成,这三部分本身又暗含了很多道技術程序。
一般而言,一个服装制造商选定了什么样的流水线,基本上决定了它的生产能力和生产效率,以及最佳规模。
如果该服装生产商占有的市场能够满足生产线的最佳规模,就不存在产能浪费,只为自己生产就够了。
但是,如果该服装生产商占有的市场较小,或者由于其他原因导致一部分市场丢失,这时候若还只为自己生产,就会出现产能剩余,生产规模小于最佳规模。
对于其他的服装生产商来说,则可能出现相反的情况,市场占有率大于生产线最佳规模,投资新的生产线不合算或者来不及等等原因,导致它不得不向同类生产商求助。
这样,制造技术共享的雏形就出现了。
在信息化不发达的时候,制造企业向类似企业购买技术服务的范围较小,选择的空间也不大。
同时,制造企业也不可能长期依赖其他制造企业的技术来发展。
制造企业的市场结构以竞争为主,当然不可能实现制造技术的高度共享。
然而,在智能制造时代,制造企业的这种市场结构特征受到很大的冲击。
首先,制造企业之间的信息壁垒被打破。
随着技术发展的速度越来越快,技术的跨行业应用也越来越广泛。
制造企业依靠技术优势保持领先的可能性越来越小,企业寻求的是在短时间内释放技术潜在价值的方法。
例如,当一种先进的制造技术被突破,传统的制造企业考虑的是如何利用新技术打击对手,扩大市场份额。
但在智能制造时代,企业首先考虑的可能是如何迅速扩大技术的应用,以求在最短时间内把技术的优势发挥出来。
因为技术进步的速度太快,技术优势很难长期保持。
所以,制造技术高度共享的主观动力是充足的。
其次,信息技术的发展出现了很多技术平台,制造业内共享技术的物理手段已经比较成熟。
通过互联网,制造商可以在全产业链选择合适的技术,用较短的时间购买技术服务,将别人的技术,当作一种生产要素,投入到自己产品的生产中,既保护了自身的市场,又使得先进技术的优势得以发挥。
从根本上讲,制造技术的高度共享,使得制造业内部的竞争关系得到缓和,制造业企业之间的市场争夺,出现了分化和分工的趋势,企业之间的合作空间增加。
再次,制造技术的共享性,加剧了制造技术的多元化,产业链内的分工越来越细,网络化越来越强,内生技术进步效应越来越突出。
事实上,知识共享也是双赢的,这一点符合技术发展的总趋势。
总体来说,制造技术的高度共享,改变了制造业内部竞争的局面,制造业企业结构趋于扁平化,内部分工加剧,制造业之间的合作越来越多,交叉应用越来越多。
智能制造的这一特点,从根本上打破了技术壁垒,扩大了技术溢出效应。
制造技术高度共享,成为智能制造最大的技术特征,也会对市场结构发生深远的影响。
生产要素组织网络化智能制造的另一个特征是络化。
从要素组织结构看,智能制造与传统制造的最大不同,是生产要素的可选择空间呈指数级变大。
智能制造时代,对于每一个制造商来说,其面对的技术选择都不是确定的。
与传统制造商不同的是,智能制造商不必将制造技术限定在某一水平,而是可以根据自己的发展战略,在全产业链寻找合适的技术。
在确定技术选择以后,制造商同样可以在全产业链范围内,甚至跨产业链寻找组织生产要素,包括人才、劳动力、原材料、设计、生产工艺等等。
生产要素组织的网络化主要得益于信息化平台企业。
随着互联网发展的不断深入,平台企业越来越完善,制造企业可以通过平台企业获取生产要素的信息,从而为生产要素组织的网络化提供可能。
一方面,制造企业可以通过平台企业,寻找可以获取的生产要素,如技术、设计、工艺类型、原材料等等;另一方面,制造企业还可以通过平台企业,获取产品信息,以便根据产品信息,修改自身的组织方式,以获得最佳的生产决策。
制造过程智能化在传统制造过程中,技术是嵌入式的。
只有制造企业掌握大部分技术后,才可以组织生产。
在智能制造时代,制造过程趋于智能化。
制造过程智能化主要表现在以下三个方面:
设计过程的智能化。
在传统的制造设计中,要经历市场调研、技术改进、原材料匹配等一系列过程,才有可能进行产品的设计。
所以,在传统制造过程中,制造设计的更新换代速度非常慢,一般多年不变。
智能制造时代则不同,由于应用了高性能计算机以及机器学习技术,在产品设计过程中,计算机快速完成了大部分工作,包括信息的收集,方案的比对,甚至是小规模的出样,都可以通过智能化网络来完成。
对于生产者来说,设计过程的智能化,更多表现为人对设计结果的选择上,而不是对设计过程的过多关心,设计过程基本实现了智能化。
生产过程的智能化。
传统的生产流水线以人工加机器自动化为主要特征。
智能制造时代则不同,生产过程以计算机程序为主导。
计算机主导生产过程的流程设计、原材料安排和生产加工。
在这个过程中,人是辅助的,一般只是执行一个选择过程。
技术改进的智能化。
智能制造过程还包含制造过程中发现问题,并主动解决问题的过程。
这是因为,计算机系统具备学习能力,能够根据制造过程的经验,不断提升制造水平,查漏补缺,不断优化过程,提高制造效率。
从这个角度看,制造过程的智能化,将弱化产品生产过程的优势,生产商之间流程控制的比较优势不复存在。
这一竞争环节被初始端的智能技术替代。
市场结构的两极分化与企业规模从智能制造的技术特征看,它必然会对市场结构带来两方面的重大变化,并最终导致市场结构的两极分化。
一方面,智能制造消灭了生产过程中组织的比较优势,使得这一竞争环节不复存在;另一方面,智能制造让初始段的制造技术优势更为明显。
因此,智能制造不可避免地造成市场结构的根本性变化。
中间品标准件的超大规模化生产智能制造时代,技术的传播速度非常快。
某项技术一旦获得突破,就具备迅速实现市场价值的可能性。
由于信息技术的高度发达,制造企业组织生产要素的网络化,制造技术的服务能力越来越强,范围越来越大,具有向自然垄断方向发展的趋势。
如图1所示,在传统制造中,标准品(如零配件、标准件等中间品)的生产受制于技术工艺和原材料组织方式,边际成本随着规模下降到一定程度后,其下降趋势将不再显著,这一特征从根本上决定了标准品生产商会出现很多。
例如,使用传统机床生产精度要求一般的零件,一个生产厂只要年产达到1000件,边际成本就不再下降(如单件200元),技术带来的规模效益在较小的规模就可以完全实现。
这时候,即使有个生产厂,年产达到10万件,其边际成本与200元也不会相差太远。
因为技术的规模效益已经发挥完毕,只能依靠管理效应降低成本,空间有限。
所以,在最佳规模较小的技术条件下,如果市场很大,必然会出现很多生产厂商。
智能制造中,技术的投入占非常大的比重,标准品的边际成本随着生产规模的不断扩大,呈现缓慢下降的趋势,并且这一趋势可以持续到非常大的规模。
因此,智能制造时代,标准品的生产有产生自然垄断的趋势。
例如,芯片的生产技术成本很高,生产规模10亿件与生产规模9亿件相比,边际成本可以下降5%,甚至当生产规模达到30亿件时,边际成本还在下降。
如果全球的芯片市场只有20亿件,那么只需要一个生产商就够了。
这种技术特征,客观上就不需要更多的生产商(出于防止垄断的情况除外)。
事实上,在信息时代,集成电路、电子标准件、芯片等标准件的生产已经出现了这种趋势。
在这些领域,生产过程基本已经实现了初步的智能化,标准件的边际成本只能当生产规模很大的时候,才能降到较低水平。
从市场应用角度看,这些可以在众多领域广泛应用的标准电子元器件,市场规模巨大,利润十分丰厚,但生产商数量却不多。
一方面,这些标准件的生产技术水平较高,掌握这种技术的企业较少;另一方面,组织生产的资本门槛也较高,限制了一些厂商的进入。
但是,导致这些标准品只有少量几家生产的根本原因还是智能制造时代标准品生产的自然垄断性。
目前,在操作系统开发和智能芯片生产领域,只有为数不多的几个厂商,虽然有金融资本试图进入该领域,也做了技术布局,但最终都没有成功。
在美国,Google一直涉嫌垄断,但美国政府也没有更好的方法处理这个问题,诸如操作系统、搜索引擎之类的技术,即使在客户量巨大的情况下,其边际成本仍有下降的趋势。
试想一下,即使有一个新企業,与Google的技术水平一样,这个企业也很难获得利润,完全没有参与游戏的动力。
制成品的小规模化生产相反,在制成品方面,智能制造技术却出现了另外一个趋势,即生产的小规模化。
在标准品和原材料方面,智能制造趋于大规模标准化定制,生产过程具有自然垄断的趋势。
然而,智能制造在制成品方面,却具备了小规模生产的可能性。
首先,智能制造技术大大降低了设计成本、出样成本,智能生产技术利用计算机系统,可以满足小规模生产的需要而不增加过多的成本。
这样,在制成品领域,制造商的进入门槛会很低,可以容纳很多生产商。
如图2所示,在制成品领域,随着制造技术的不断提升,制成品的边际成本对生产规模的依赖会越来越小。
概括起来,智能制造的市场结构会趋于两极分化的趋势。
标准品的生产趋于自然垄断,而制成品的生产则趋于充分竞争。
从市场结构看,智能制造不会形成全产业链的垄断趋势,因此也就不用过多担心智能制造带来的市场效率损失。
值得注意的是,智能制造有消灭制造过程环节优势的可能性,也就是说,传统制造业人工的优势可能不复存在。
在智能制造时代,制成品可以满足小规模定制化生产。
制成品的投入分为两个部分:
一部分是标准化的生产投入,如大规模定制的原材料、标准零件等;另一部分是个性化的生产投入,如手工制作、个性化设计等。
标准化的生产投入几乎不存在比较优势,人工的比较优势会向制作的末端转移。
这意味着,智能制造时代,劳动力的优势体现在终端产品的个性化生产上,不再体现在流水线上。
企业规模的确定传统理论认为,企业规模由内部管理成本与市场交易费用的均衡决定。
随着企业内部管理成本的上升,扩大企业规模带来的好处不断下降。
当企业内部管理成本高于市场交易成本时,企业不再扩大规模,企业需要的资源不再通过内部组织生产,而是变成从市场直接获取。
这个条件限制了企业规模的无限制扩大,企业的发展速度也大致遵循边际递减的规律。
智能制造对企业规模理论的冲击主要体现在两个方面:
一方面,信息技术革命大大降低了市场交易费用,企业可以方便高效地使用互联网,收集信息的成本大大降低,理论上企业的规模应该越来越小,因为市场越来越透明。
按照市场充分竞争的逻辑分析,在交易费用极低的市场条件下,企业规模自然越小越好,这样就可以节约更多的管理成本。
另一方面,智能制造的技术共享性,打破了技术壁垒的诸多限制,制造商对技术的认识发生了改变,同质化竞争减少,差异化竞争加剧,以市场换技术的情况逐渐增加,技术独享变成了技术共享,生产要素组织网络化,企业生产的规模效益规律被打破。
智能制造市场结构的两极分化,从根本上改变了传统理论对企业规模的认识。
标准品大规模定制性生产具有自然垄断的趋势,生产规模由初始段技术决定,而不是内部成本与外部成本的均衡。
同时,在制成品市场,小规模生产成为可能,生产规模越来越小,这又与信息化节约交易费用的推论一致。
实际上,智能制造的技术革命,已经打破了内部成本与外部成本的均衡,技术成为影响成本的核心要素,管理成本相对于技术成本而言,显得不那么重要了。
在传统的企业发展战略中,不恰当的规模选择往往是导致企业走向末路的原因,智能制造时代,技术成为约束企业规模的核心力量,内部管理成本对企业规模的支配作用被弱化,有望打破企业的规模诅咒,这一点将是智能制造时代市场结构特征的最本质体现。
创新路径的选择在制造业发展的不同阶段,创新的路径也不相同。
智能制造时代,创新的路径选择也趋于两极分化。
一方面是标准品的技术跃迁,另一方面是制成品的多元化创新。
标准品生产的代际跃迁智能制造时代,标准品的生产技术一经确定,很快就会形成自然垄断的趋势。
因此,在标准品的生产领域,生产商很难选择连续性的创新过程。
由于生产的规模非常大,生产技术的重置成本很高,所以生产商不会轻易进行微弱的技术创新,只有当技术创新积累到一定程度,创新品能够产生的效果达到相当可观的程度,标准品的生产才会采用新技术。
因此,在大规模制造的标准品领域,创新往往表现为代际跃迁。
技术更新呈现代际发展过程,每一代技术相比于前一代而言,都有较明显的提升。
这一规律在电子信息行业表现得十分明显,每当信息技术创新积累到一定程度,就会进行更新换代,从芯片技术到通讯技术,大致都表现出类似规律性。
如果将标准品的含义扩大到更宽的范围,我们会发现,在汽车制造、通用电器、计算机设备等以大量标准品为原材料的加工领域,创新的代际跃迁也非常明显。
实际上,在这些行业,标准品生产技术的代际跃迁,在很大程度上也推动了制成品技术的代际跃迁。
严格意义上讲,凡是符合大规模标准品生产特征的制造业,在智能制造时代,其创新路径,大致都会呈现出代际跃迁的特征。
例如,智能手机与前一代手机相比,经历的就是技术的代际跃迁。
通讯技术3G到4G,再到5G也是如此。
制成品的多元化创新相较于大规模生产标准品和采用大量标准品进行大规模生产制成品的行业而言,很多制成品制造业的创新则表现为连续性的多元化创新。
智能制造在满足制成品小规模生产的同时,也给小规模生产的创新提供了一个便利。
因为生产规模小,生产过程智能化,这给微创新提供了可能性。
与大规模标准品定制相比,制成品市场的小规模样品化定制方式为一些个性化的改进提供了可能性。
无论从原材料选取,还是从产品设计方面,只要个性化定制的总量积累到一定程度,就会产生更好的改进可能。
在实际操作中会发现,接收个性化定制的制造商,往往可以在积累大量的生产经验以后,总结出更好的更适合某一类人群的产品。
这种创新具有很强的随机性,也不具备可复制性,但特别适合智能制造时代的制成品制造商。
例如,基于微信端开发各种微商城设计、淘宝上的模特试衣、抖音上的各种工件制作等,其创新方式五花八门,在满足消费者个性化需求的同时,又在不断地产生新的创新。
使用智能化设备进行小规模制成品定制,每个制造商的规模都有限,整个市场的制造商数量很大,每个制造商接纳的个性化需要也不一样,这些不同的需求在整个市场上自由组合,必然催生创新的多元化。
由于智能制造过程本身具有很强的自我学习性,在满足各种不同的需求时,机器学习的结果也不一样。
因此,在丰富的制成品市场,制造商可以看作是一个充分竞争的群体,虽然他们都使用智能制造技术,但客户类型五花八门,所面对和解决的问题也各种各样,这种情况下产生的创新具有极大的不确定性。
如果将制成品市场看作是充分竞争的市场,那么这种多元化创新就可以看作是一个连续发生的过程。
结语从技术演进角度看,技术对市场结构和生产规模的影响越来越大,智能制造市场的两极分化,反映了传统企业规模理论不再适应新的技术发展的事实。
虽然智能制造在原材料和中间品端有趋于垄断的趋势,但在制成品方面,市场结构仍然是充分竞争的。
制成品市场的充分竞争性,缓解了制造业内部竞争的矛盾,有利于制造业产业链向扁平化方向发展,促进同质化竞争向差异化竞争转变。
智能制造时代,制造业企业的选择只有两个:
要么做超大规模的标准品生产商;要么做高精尖的差异化制成品生产商。
人才的竞争也会集中在制造的前端和末端,中间环节基本实现无人化和智能化。
劳动力优势在智能制造時代将不复存在,取而代之的是初始端技术优势或制成品端的差异性技术微创新。
智能制造时代,最佳规模将变成一个边界模糊的概念,企业可以有很多最优的选择。
(基金项目:
南京信息工程大学中国制造业发展研究院2018年开放课题资助)蔡银寅:
南京信息工程大学大气环境经济研究院院长,中国铁塔山东省大气环境类项目首席专家