題圖/123RF

文/陳俊一??編輯/林澤玲 常亮? 來源/億歐網

春節假期，有人就地過年，有人張北滑雪，有人三亞沖浪。“浪”的方式各有不同，假期結束之后的“節后綜合征”卻不約而同：身體回到工位的打工人，靈魂仿佛還在外面“浪”，甚至手頭的工作都難以聚焦。

這種“節后綜合征”現象，早有研究者予以證實：當個體連續休假時間太長時，需要時間去重新熟悉休假之前的工作和任務，勞動生產率就會因此降低。

有數據顯示，中國目前的勞動生產率，大致在美國的四分之一到三分之一之間：也就是說，美國一個勞動力，能夠創造相當于中國三四個勞動力創造的產值。這么大的差距，如何追趕？趕上又意味著什么？是否意味著，以后能有更長時間休假去浪了？

效率越高，蛋糕越大

“浪”有很多種，去海邊沖浪是一種“浪”，去內陸游樂園里的人工造浪池體驗，也是一種“浪”：初階玩家感受“一波未平一波又起”的人造海浪就足夠快樂，但中級以上玩家卻可能嫌棄這種波浪過于單調，滿足不了自己的需求。

波浪還能怎么變化？其實，造浪公司已經在借助工業軟件如西門子的Xcelerator，打造“定制波浪”：不管馬爾代夫還是里約熱內盧，客戶想要哪里的海浪，都可以去模擬。

讓你更好地“浪”，只是工業軟件切入的一個領域。在更多領域，工業軟件早就在發揮著優化服務質量、提高生產效率的關鍵作用。

以長途出行必不可少的飛機為例：制造一架波音飛機，需要利用8000多種工業軟件。其中只有不到1000種是商業軟件，剩下7000多種都是波音的私有軟件，沉淀了波音多年積累的飛機制造數據、經驗與知識。

這8000多種工業軟件就是“如何造出一架飛機”的智慧結晶。

產業鏈高效運轉并進階升級的秘訣，不僅在研發設計、生產制造，還在經營管理、運維服務等眾多環節里。沒有工業軟件，大至飛機，小至玩具，都無法正常生產。勞動生產率的差別，既與產業鏈占位高低有關，也與工業軟件的水平高下、應用多寡有關。

據億歐智庫《2021中國工業軟件行業報告》，中國規模以上的工業企業基本都已經運用了工業軟件來輔助生產和決策，即使是中小工業企業也大都應用了數種工業軟件。

提高勞動生產率，為什么離不開各類工業軟件？

巧婦不可無米，但也不能無鍋。從“米”變成“飯”，用老式柴火鍋、電飯鍋或高壓釜，不同的“鍋”，效率是完全不同的。

工業軟件不是“鍋”，但卻可以讓人對“鍋”的操作更加精確、更有效率，讓“鍋”從工業時代進入信息時代。

高技能人才也許能比普通人搬更多柴、燒更多火，但這些只是單人產能提升，無法提升整個生產線乃至整條產業鏈的效率。只有通過工業軟件，沉淀多代工人的經驗知識，提高各環節效率，才能讓產業鏈隨著人才升級而提升。

為什么提高勞動生產率很重要？

一言以蔽之：效率越高，賺錢越多。

據2020年國民經濟和社會發展統計公報（以下簡稱“公報”），2020年我國全員勞動生產率為117746元/人，比上年提高2.5%。公報中，定義全員勞動生產率為國內生產總值（按2015年價格計算）與全部就業人員的比率。

國家層面要統計勞動生產率，區域層面同樣也在GDP增長之外開始重視勞動生產率。

河南省2022年政府工作報告中，就在“2022年經濟增長7%”之外，首次提出“全員勞動生產率增長7%以上”的目標。

“全員勞動生產率增長7%以上”意味著勞動者素質、企業管理和科技水平等方面的同步提升。一方面，高技能人才占勞動力比重進一步提升，人才為企業創造更多產值；另一方面，企業總產值提高，蛋糕做大，個人才能分到更多。

勞動生產率提高之后，增多的經濟產出總會有一部分歸于勞動者，所以勞動生產率提升是工資提高的源頭。同時，資本厭惡成本上升，工資上漲也會促使企業尋求技術創新，想方設法降本增效，形成提升勞動生產率的“倒逼機制”。

追趕西方百年工業積累

隨著蛋糕越做越大，中國的GDP正在重回曾經的世界第一位置。

但古代的GDP世界第一，是沒有工業基礎、純粹靠人口眾多堆積出的第一。甚至康乾時期的GDP未必真能超過同時代已經開啟工業化的國家：農業國的產出無法長期累計，當年就要消耗大半，無法成為長期存量財富；而工業國產出的廠房、產線、鋼鐵、艦船、鐵路、電氣等各類工業設施設備，卻是能夠逐年積累的存量財富。

西方的工業巨頭，在各領域都有著超百年的積累，甚至進入中國市場都超過了百年。如1899年，西門子就修建了北京第一條有軌電車、第一座蒸汽發電機組；1908年，GE就建立了沈陽第一家燈泡廠。

西門子、GE、ABB等工業軟件巨頭，首先就是工業巨頭。洛克希德、波音等軍火、航空巨頭，在工業軟件細分領域也能獨占鰲頭。工業軟件根本就不是互聯網應用軟件，其本質是工業品，來自“源遠流長”的工業生產經驗，需要長期的行業積累。

這不同于年輕的互聯網軟件：沒有推特，我們可以自己開發微博；沒有臉書，我們可以自己開發QQ。

西方國家在工業軟件上的領先，也是因為早在18世紀就開啟了工業革命，19世紀就基本普及了大規模工業化生產：超百年的工業積累，“無他，唯手熟爾”。

工業軟件的雛形，也可以追溯到那個年代的穿孔卡片。

19世紀初期，紡織工業就靠穿孔卡片給織布機傳達編織動作的指令；19世紀末期，穿孔卡片還被用在制表機上輸入和存儲人口普查數據；20世紀50年代的很多機床，也是紙帶輸入、磁帶外存：想要編制程序，就得使用二進制的機器碼給紙帶穿孔；甚至現代，穿孔紙帶仍然可以作為數控機床的控制介質得到應用。

從早期的紙帶穿孔機到現在的計算機輔助設計（CAD）、計算機輔助制造（CAM）、計算機輔助工程（CAE）、電子設計自動化（EDA）、制造執行系統（MES）、高級計劃排程系統（APS）等諸多工業軟件，歐美工業巨頭最清楚自己工業發展中最需要什么，也更能有的放矢地去研發相應工業軟件，借助先發優勢搶占高端市場。

據統計，EDA 三巨頭 Synopsys、Cadence 和 Mentor Graphics（2017年與西門子完成合并）占據了國內EDA軟件80%以上的市場。在CAD領域，美國歐特克、PTC公司，法國達索系統公司和德國西門子公司在中國市場占有率超過90%。

以達索旗下的中端CAD 軟件SolidWorks為例，代碼量在 3000 萬行到 4500 萬行左右。天風證券估測，這些代碼相當于3000-4500人一年以上的開發工作量。達索的CATIA等高端CAD 軟件，開發工作量更是中端產品的4 倍以上。

這些軟件的開發不僅持續了數十年，還通過超百萬客戶的反饋持續改進、迭代，與產業深度綁定。這就建立了一道后來者不容易跨越的壁壘。

差距確實有，但我國工業軟件企業，也有“不急不躁”漸次超越的底氣。

億歐EqualOcean分析師邵雯夢認為，我國工業軟件企業多以IT企業為主，與國外工業軟件多由工業企業自主開發不同，原因就在于工業企業的軟件研發積累不足。

不過，隨著智能制造和互聯網的發展，更多工業企業如寶鋼、徐工，互聯網企業如BAT，也在涉足工業軟件領域，2021年工業軟件領域數千萬元及以上融資超20次。

工業軟件企業，必須同時也是工業具體領域的“業內人”，基于深厚的工業生產數據與經驗知識，知道業內真正的痛點，才能找準“提質增效”的切入點。目前，國內很多長期扎根工業的工業軟件企業已經在崛起，并在一些特殊事件發生之后，借“國產替代”需求迎來快速發展期。

2010年，“震網”病毒攻擊伊朗首座核電站布什爾電站的控制系統，直接導致2000多臺采用西門子PCS-7控制系統的核燃料鈾濃縮離心機失控炸飛。有信息透露，這起病毒攻擊是由與伊朗敵對的某超級大國發起。

電力、石化等系統事關社會安全穩定，國產替代需求強烈。如面向煉油、石化、冶金、電力等工業領域提供自動化控制系統的中控技術，其集散控制系統（DCS）2011年以來連續多年市占率位居國內第一，目前市占率已接近三成。

中控技術目前可以提供上百款工業APP，在流程工業優化方面尤其積累了大量經驗。中控技術還提出“信息化類軟件”的分類概念，將傳統的MES、EMS、QMS等軟件以“平臺+APP”的形式呈現，各APP 則全面支持 SaaS化的業務模式，正在從提供軟件產品走向提供平臺化服務的商業模式上。

實際上，我國軟件行業的發展非常迅速。工業和信息化部1月24日公布的“2021年我國軟件和信息技術服務業運行情況”顯示，2021年，我國軟件業規模以上企業超過4萬家，累計完成軟件業務收入94994億元，其中，工業軟件產品實現收入2414億元，同比增長24.8%。

軟件業務收入已經占2021年114.37萬億元GDP的8.3%，但軟件業務中的工業軟件收入占比仍比較低。工業軟件，依然大有可為。

生產率不能無限增長

勞動生產率不能無限增長，因為資本投入存在邊際效應遞減，勞動力的平均學歷水平最多也只能到本科、研究生，工業軟件所能夠提質增效的環節也總有極限。

據美國學者Emily Moss在2020年的研究，1995-2004年美國勞動生產率平均年增長超過3%，是二戰后美國勞動生產率增長最快的階段；但2004-2018年期間，單位小時的工作產出平均年增長率只有1.4%，是二戰后最低的階段。

而在日經新聞2007年的一項報道中，2002年日本的運輸機械、原料金屬等出口型產業的勞動生產率比美國高，但是運輸、商業、水電煤氣等更多產業勞動生產率只有美國的一半，整體勞動生產率僅為美國的約60％。日經新聞指出，造成這種差異的重要原因是當時美國各行各業中軟件的普及率比日本高，并借此提高了生產率。

那么，問題來了——2004年之前包括工業軟件在內的各類軟件普及率更高的美國，為何在2004年之后，反而經歷了二戰后勞動生產率增長最低的時期？

Emily Moss給出的一種解釋是，美國勞動力正在從生產率較高的行業（如制造業）向生產率較低的行業（如服務業）轉移，從而拉低了整體的勞動生產率。

這一現象，美國經濟學家鮑莫爾在1967年就將其描述為“鮑莫爾成本病”。當然，美國勞動生產率降低的原因很復雜，Emily Moss的解釋只是一種可能。

對于中國來說，教訓就是發展經濟要避免脫實向虛，發展服務業要避免“鮑莫爾成本病”。

有識之士早就提出類似觀點，2021年3月，中國電子信息產業發展研究院發布的《“十四五”制造業高質量發展與產業政策轉型白皮書》就提出到2030年中國制造業占GDP的比重至少應保持27%以上的目標。

即便是服務業發達的上海，1月公布的最新數據也顯示，2021年全口徑工業增加值首次突破萬億元，達10738.8億元，規模保持全國第一，坐穩最大工業城市王座。同時，上海工業總產值達到42014億元，首次突破4萬億元。

值得注意的是，2021年上海主要工業行業都實現了正增長，這其中，智能網聯汽車、高端裝備、輕工消費品三大行業合計拉動上海規上工業增長8.1%。僅以汽車行業來看，2021年，上海汽車行業產值7586億元，可比增長21.1%，其中整車產值4331億元，增長35%。

汽車幾乎是最為復雜的民用工業品。一家汽車主機廠往往擁有成百上千家供應商，需要強大的產業鏈整合能力。汽車產業具備制造業中最為先進的管理體系，一定程度可以代表著一個國家的制造業水平，也是孕育各類工業軟件的最佳“溫床”。

工業軟件的發展壯大，本就是制造業發展壯大的應然結果。

吊詭的是，上述美國勞動生產率降低的案例說明了一個現象：

假如“勞心者”是服務業，“勞力者”是制造業。那么，由于服務業的自動化水平遠遠低于制造業，很多腦力服務如智庫咨詢、研究報告等，標準化程度很低，無法大規模產品化——看似高檔的服務業，其整體的勞動生產率反而不如制造業，只是少數從業者工資水平高于制造業而已。

為了維持勞動生產率的提高，防止“脫實向虛”之后的生產率降低，那么“勞心者”就不能過多。

而工業軟件行業的進一步發展，還是要依賴于未來制造業持續占GDP較大比重。

改革開放以來，中國的人口紅利促進了中國經濟奇跡的發生。但近年來，老齡化加劇，年輕人往往不愿意進入制造業。工業、制造業，未來還能否維系GDP較大占比，并孕育出更多國產工業軟件企業？

中國成為世界工廠，是改革開放后憑借勞動力數量、素質優勢及“前三十年”打下的工業基礎，進入國際產業分工中的低端部分，并一步步躍遷進入中高端產業領域。未來，在發達國家“再工業化”浪潮之下，幾乎沒有國家能夠再重復中國的成功路徑。

而且，中國的工業、工業軟件領域，沒有人口紅利，還有其他紅利。

一方面，由于中國整體勞動生產率只有美國四分之一到三分之一左右，巨大差距形成的張力，就是工業軟件行業發展的一種“差距紅利”。

另一方面，自2010年以來，我國制造業增加值連續12年位居世界第一；在500種主要工業品中，超過四成產品的產量位居世界第一；2020年工業增加值31.3萬億元，占全球比重近三成。工業的巨大體量，疊加數字產業化、產業數字化步伐加快，也是工業軟件行業發展壯大的“規模紅利”與“時代紅利”。

中國工業企業的崛起，往往都是在國際巨頭環伺之下，借助國內巨大市場形成抵抗國際巨頭的戰略縱深，靠游擊戰、持久戰，靠本地化優勢，成功贏得國內市場，甚至拓展海外市場。

作為世界工廠，中國擁有著工業軟件企業成長的最好實驗田。中國工業企業積累多年的隱性訣竅（Know-how）知識、工業大數據，也需要借助中國工業軟件沉淀、梳理、應用，進一步提高中國勞動生產率和資本回報率。2021年已經有一大批工業軟件企業上市或正在上市：中望軟件（688083）、概倫電子（688206）成功登陸科創板，華如科技創業板IPO過會……

國產替代與數智化轉型之下，數百家老牌、新興工業軟件企業中，跑出世界冠軍可能仍需時日，跑出中國冠軍，則是時代大潮下的必然。