文/关瑞玲 罗培 赵易凡
清华大学互联网产业研究院
绿色化是制造业高质量发展的重要内容。党的二十大报告指出，加快发展方式绿色转型，发展绿色低碳产业，倡导绿色消费，推动形成绿色低碳的生产方式和生活方式；协同推进降碳、减污、扩绿、增长，推动制造业智能化、绿色化发展。
数字化能够优化制造业企业能源的使用效率与资源的配置效率，提升研发创新能力，改进生产工艺，转变管理经营模式，同时能使生产经营过程更加“自动化”和“精准化”，能精确控制物料投入，为生产制造等减少浪费、降低消耗，大幅降低了绿色转型的成本，逐渐成为制造业企业绿色转型的新动能。
制造业是中国经济增长的重要引擎，同时也是能源消耗和碳排放的主要领域。根据相关资料显示，全球 2020 年的碳排放总量为 350 亿吨，其中制造业的碳排放量占总碳排放量的近 1/4，是电力之外的第二大碳排放来源。我国制造业的碳排放问题尤为突出，占全社会碳排放比重高达 60%[1]，且主要集中在电力、钢铁、建材、化工、石油和煤炭加工、有色金属等六大行业，这些行业的碳排放占制造业碳排放比重接近 80%。总体而言，我国制造业碳排放量大、污染治理任务难，推动制造业绿色发展面临着企业发展动力不足，发展技术支撑不足以及政策体系不完善等问题。
近年来，中央不断强调推动制造业绿色化发展。早在 2011 年，国务院颁布的《中国制造2025》提出，要加快制造业绿色改造升级，推进资源高效循环利用，积极构建绿色制造体系。2021 年，工信部印发的《“十四五”工业绿色发展规划》提出，要统筹发展与绿色低碳转型，深入实施绿色制造，加快产业结构优化升级，大力推进工业节能降碳。2023 年 11 月 8 日，工业和信息化部公布了 2023 年度绿色制造名单，其中包括 1491 家获得绿色工厂认证的企业、104 家绿色工业园区以及 205 家被认定为绿色供应链管理企业。可以看出，我国制造业绿色发展正稳步前进，我国经济增长对碳排放的依赖程度已经呈现加速下降的趋势。推动制造业绿色化发展已刻不容缓，只有通过全社会的共同努力，加大技术创新和研发投入，推动制造业的绿色化发展，才能有效降低碳排放，实现经济增长与环境保护的良性循环。
绿色技术创新能力的高低会直接影响到制造业绿色转型水平，绿色技术创新水平越高，越有利于推动制造业绿色转型。制造业绿色技术创新更多的表现为清洁生产技术、污染治理技术的提升。数字化加快了企业的信息化进程，大数据、云计算、区块链、物联网等新技术的应用提高了绿色技术创新各个阶段的效率，提升企业绿色技术创新能力。在技术创新决策阶段，数字化能够帮助准确、及时地获悉国际国内市场动向，把握行业先进技术和经济动态，降低技术创新的盲目性和风险性；在技术创新实施阶段，数字化能够帮助企业获得更多创新资源，提高创新资源的边际产出和质量，提高沟通效率；在技术创新实现阶段，数字化打破了时空壁垒，极大拓宽了新技术推广的渠道和范围，提高了新技术的渗透率。
制造业企业生产过程具有高消耗、高排放的特性。通过应用数字技术，制造业企业可提升企业研发创新能力，改进生产工艺，提高污染处理水平，推动企业从高投入、高产出、高耗能、高污染的传统生产模式，向低碳、节能、高效、高附加值的新生产模式转变，促进企业绿色低碳发展。例如，飞机设计制造过程中，传统模式下离不开“风洞”进行空气动力学试验，而“风洞”建设不仅有高昂的设备成本，也有极高的运营和维护成本，会增加物质能耗和污染排放；在数字技术支撑条件下，诸如此类的研发设计可以改为数字化模型，可实现精准的飞机外形设计，大大减少了“风洞”建设和试验的能耗和污染。生产方面，新型基础设施的引进与使用会优化升级制造业的工艺与生产流程，减少废水、废气、固体废弃物等非期望产出。此外，数字技术的应用也有利于提高制造业企业对生产端以及末端的污染治理水平，进一步减少污染物的产出。
一是提高能源利用效率。能源利用效率的提升会直接带动制造业绿色转型发展。一方面，数字化技术自带绿色属性，其能源消耗较少，污染程度较低，对环境比较友好。另一方面，企业运用数字化技术可优化能源管理策略，降低能源消耗，提升能源使用效率。比如：在能源消耗监控层面，人工智能算法可以实时分析大量数据，提供更精准的能耗预测和能效优化建议；通过结合数字传感、智能电表和 5G 等技术，实时采集能源消耗数据；基于这些数据，构建能源消耗分析模型，提供更精准的能耗预测和能效优化建议；此外，AI 还能自主学习并持续优化能源管理策略，推动企业实现制造业的绿色化转型，降低成本和环境影响。长城汽车积极融合 AI 与物联网技术，实时采集数据，借助先进技术，迅速决策出制造运行的最佳效率点，这些举措帮助长城汽车降低了制冷站的整体能耗，节能效果达到了 16% 以上。
二是优化资源配置，降低资源错配。制造业企业运用数字技术能够优化资源配置，降低对专有资产的依赖，充分利用闲置资源，减少企业冗余资源，提升企业资源利用率，降低资源使用量。企业在数字化技术的加持下，能大幅提升冗余资源的识别能力，整合闲置资源并解决资源冲突引起的问题，协调资源配置，使制造业企业转向高效节能的生产模式。数字金融的发展对制造业绿色化发展也有明显的促进作用，提高了绿色信贷效率，为企业绿色化发展提供资金支持和保障。
数字化影响到生产、经营、销售各环节，制造业企业通过调整经营管理结构，改善组织架构，提升管理效率促进绿色转型。第一，充分运用数字化技术，能高效传达企业内部信息与文件，便于企业内部实现有效沟通与交流，减少企业内部信息不对称并降低管理成本，促进企业绿色管理。第二，采用数字化技术将采购、生产、销售等过程可视化，便于及时安排并调整策略，以降低资源与能耗的浪费并节约成本，促进制造业企业节能降耗，例如通过物联网与配送系统可精准高效管理物流。第三，数字化企业通过缓解信息不对称问题降低交易成本，并且通过改进生产、经营过程、优化结构以提升管理效率与产品品质，促进企业绿色转型。
加强政策引导和支持，鼓励绿色低碳技术创新和应用，促进技术创新和产业升级，提升制造业的绿色竞争力和发展水平。鼓励龙头企业与高校院所开展联合研发、技术转移和人才培养，共同推进绿色低碳技术的创新和应用。推进政产学研合作，设立绿色低碳产业联盟，依托绿色低碳产业联盟提供技术咨询、认证培训、项目评估和资源整合等服务，加快科技成果的转移转化，推动绿色低碳技术的推广和应用。
鼓励支持有条件的地区开展近零碳排放示范区、近零碳排放园区试点，打造一批具有国际影响力的绿色低碳产业龙头企业和示范项目，建设国家级和省级绿色工厂、绿色园区。
加大节能环保支出等专项预算支持力度，完善相关财税政策，通过税收优惠、财政补贴、绿色信贷、专项资金、风险担保等方式，加大对绿色低碳制造业的支持力度。通过政府采购的方式，优先采购绿色低碳产品和服务，刺激绿色低碳市场需求，引导企业积极参与绿色低碳转型。
推动建立绿色金融体系，鼓励金融机构开展绿色信贷、绿色债券、绿色基金等创新业务，构建与绿色制造业高质量发展相适应的绿色金融体系。
通过数字化技术赋能，改进生产工艺流程、提高设备运行效率、提升生产过程管理的精确性，从而降低碳排放，产生可交易碳排放权并形成碳资产。特斯拉公布的 2022 年财报显示，特斯拉通过交易碳排放积分获得收入 17.76 亿美元。
引导鼓励制造业企业建立碳资产管理体系，建设碳资产管理平台，建立企业碳账户，实时统计并监测企业碳资产管理、碳排放数据变化情况，对接国内国外碳汇市场，开展碳汇交易。
[1] https://www.sohu.com/a/692487910_121706679
编辑｜段文秀
审核、责编｜杨帆
