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印度制造業(yè),真有實(shí)力取代中國(guó)嗎?

電機(jī)技術(shù)及應(yīng)用 ? 來(lái)源:電機(jī)技術(shù)及應(yīng)用 ? 作者:電機(jī)技術(shù)及應(yīng)用 ? 2020-11-20 17:21 ? 次閱讀
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早在中國(guó)改革開(kāi)放之初甚至更早,就有“印度將成為未來(lái)的制造業(yè)大國(guó)”之說(shuō),然而時(shí)至今日,印度似乎還只是停留在口頭和紙面上的、“未來(lái)的”制造業(yè)大國(guó)。

莫迪不是神仙

首先必須承認(rèn),被許多中國(guó)網(wǎng)民戲稱(chēng)為“莫迪老仙”的莫迪,是印度近年來(lái)對(duì)制造業(yè)最為看重、也最“下本”的一位領(lǐng)導(dǎo)人。

莫迪上臺(tái)后,便開(kāi)始著手改變印度經(jīng)濟(jì)現(xiàn)現(xiàn)狀,大刀闊斧提出了十多項(xiàng)改革目標(biāo),立言要把21世紀(jì)變成“印度世紀(jì)”。

其中最為重要的部分,就是高調(diào)啟動(dòng)“印度制造”計(jì)劃,提出將印度打造成新的“全球制造中心”。

“印度制造”計(jì)劃定下目標(biāo):將制造業(yè)占國(guó)民生產(chǎn)總值的比例從目前的 16%提升到 25%,到2020年底將印度發(fā)展成為世界第五大制造業(yè)中心,到2022年增加一億個(gè)制造業(yè)工作崗位。

不得不說(shuō),至2019年初,印度近 90%的行業(yè)已對(duì)外國(guó)投資者開(kāi)放,外商投資機(jī)制也趨于簡(jiǎn)化,這些都在一定程度上刺激了包括制造業(yè)在內(nèi)印度經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

藍(lán)圖雖然宏偉,道路卻難免曲折。

莫迪并不是神仙,盡管他使盡渾身解數(shù),印度的營(yíng)商環(huán)境仍然是公認(rèn)較差的。

世界銀行《2019年?duì)I商環(huán)境報(bào)告》將印度的營(yíng)商環(huán)境排在 190個(gè)經(jīng)濟(jì)體中第 100位,而在印度開(kāi)辦企業(yè)的難易度排名則更低,只有第 156 位,排名甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于許多撒哈拉以南的非洲國(guó)家。

很顯然,如此營(yíng)商環(huán)境對(duì)制造業(yè)、尤其大規(guī)模高水平制造業(yè)的發(fā)展是極為不利的。

莫迪上任以來(lái),極力扭轉(zhuǎn)發(fā)展缺乏統(tǒng)一規(guī)劃和協(xié)調(diào)的混亂局面,但效果則和付出并不成正比:

以“特區(qū)”為例,印度見(jiàn)中國(guó)搞特區(qū)經(jīng)濟(jì)卓有成效,自辛格時(shí)代開(kāi)始效仿,一下搞出上百個(gè)特區(qū)來(lái),莫迪2014年上任后指出“特區(qū)太多”“特區(qū)不特”,希望進(jìn)行整合、優(yōu)選,突出特區(qū)優(yōu)勢(shì),但效果如何呢?

印度《經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào)》報(bào)道指出,至2018年1月,印度經(jīng)濟(jì)特區(qū)總數(shù)竟達(dá)到驚人的 423 個(gè)。

這種“撒豆子”的建設(shè)、布局方式,與制造業(yè)、尤其大規(guī)模高水平制造業(yè)的發(fā)展需求格格不入。

同時(shí),他在2017年推動(dòng)的GST稅改,也讓印度企業(yè)、尤其中小企業(yè)“很受傷”。

所謂的“人口紅利”含金量低

被認(rèn)為是印度最大利好因素的“人口紅利”,也遭遇了部分學(xué)者的質(zhì)疑。

曾有人將擁有13億人口的印度形容為“兩個(gè)國(guó)家”:1億城市精英和12億城市及農(nóng)村赤貧。

這“兩個(gè)國(guó)家”在很多層面上并不交集:印度經(jīng)濟(jì)已持續(xù)多年高速發(fā)展,但城鄉(xiāng)就業(yè)率卻停滯不前,都市貧民窟和廣大農(nóng)村貧困依舊,且受教育率也停滯不前。

據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),印度赤貧人口數(shù)為 7300萬(wàn)人,是僅次于尼日利亞、世界赤貧人口最多的國(guó)家。

事實(shí)上,大部分年輕勞動(dòng)力的增長(zhǎng)來(lái)自印度最貧窮的地區(qū),印度幾乎近一半的勞動(dòng)力仍從事和農(nóng)業(yè)相關(guān)的活動(dòng)。

盡管印度多年來(lái)一直維持著 7.2%的較高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,但失業(yè)率卻一直居高不下。(官方宣稱(chēng)2015~2018年平均增速高達(dá)7.2%,這個(gè)數(shù)據(jù)在國(guó)際間也有爭(zhēng)議)

《印度標(biāo)準(zhǔn)財(cái)經(jīng)》2019年初援引一份泄露的政府就業(yè)報(bào)告稱(chēng),2017年印度失業(yè)率高達(dá) 6.1%,且更令人擔(dān)心的是,青年失業(yè)率比平均失業(yè)率高得多(15-29歲城市失業(yè)率為男性18.7%、女性27.2%)。

這意味著“印度制造業(yè)神話”的最重要論據(jù)之一——豐富而便宜的年輕勞動(dòng)力人口,實(shí)際上并沒(méi)有什么幫助。

盡管誠(chéng)如一些人士所言,印度人口65%在35歲以下,每年有 1000-1200萬(wàn)人進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng),“可以源源不斷供給制造業(yè)”,國(guó)內(nèi)市場(chǎng)會(huì)不斷擴(kuò)大,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和制造業(yè)發(fā)展就會(huì)被帶動(dòng)激活,從而實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)。

但所有這一切都要建立在“青年充分就業(yè)”的前提下,現(xiàn)實(shí)卻是印度年輕人中每5人就有1人找不到工作!

這還僅僅是紙面上的狀況,實(shí)際情況更糟。

勞工短缺問(wèn)題最嚴(yán)重的部分國(guó)家,其中印度排第二

一些曾在印度設(shè)廠的朋友也抱怨,印度當(dāng)?shù)毓芾砣藛T管理不規(guī)范,工人紀(jì)律性不足、基本素質(zhì)和工作習(xí)慣“不適應(yīng)工業(yè)化需要”。

具體到制造業(yè)產(chǎn)品上,就表現(xiàn)為“非標(biāo)件多、成品率低、品質(zhì)不穩(wěn)定”,這顯然與當(dāng)代制造業(yè)日新月異的要求背道而馳。

能否讓慢節(jié)奏的印度工人適應(yīng)高強(qiáng)度的工作節(jié)奏,管理成本及效率能否提高,也將是值得商榷的問(wèn)題。也就是說(shuō),印度所謂的“人口紅利”,是“紅利”也是“負(fù)擔(dān)”。

印度含金量如此低的“人口紅利”,又如何能構(gòu)成迅速發(fā)展現(xiàn)代制造業(yè)的基石?

沙灘上的大廈

目前,印度制造尚缺基因,尤其基礎(chǔ)設(shè)施薄弱的問(wèn)題,在印度的城市與農(nóng)村皆十分突出。

交通擁堵、能源匱乏、公共衛(wèi)生設(shè)施落后,缺少港口、公路和鐵路運(yùn)輸貨物,缺少可靠的能源供應(yīng)維持工廠運(yùn)轉(zhuǎn)。

我們都知道,制造業(yè)的崛起要有基礎(chǔ)設(shè)施的保證。

包括交通、電力、供水、三通一平;要有充足而素質(zhì)足夠的廉價(jià)勞動(dòng)力;

要有穩(wěn)定的社會(huì)秩序和有序的行政管制;

要有穩(wěn)健而有吸引力的外資政策,要有完善的上、下游市場(chǎng)和配套。

而僅僅具備這些,還只能從最基礎(chǔ)的“三來(lái)一補(bǔ)”(來(lái)料加工、來(lái)料裝配、來(lái)樣加工和補(bǔ)償貿(mào)易)做起。

而要完成這一切的配套,對(duì)于印度這樣一個(gè)中等國(guó)家在沒(méi)有外力強(qiáng)力輸血的前提下,需要至少20年時(shí)間,在此期間還需要政策的延續(xù)性和沒(méi)有大的社會(huì)波瀾及經(jīng)濟(jì)沖擊。

就拿交通最基本的“三通一平”(水通、電通、道路通和場(chǎng)地平整)來(lái)說(shuō)吧,印度的公路等級(jí)不高,鐵路運(yùn)力有限且速度不快,機(jī)場(chǎng)建設(shè)難以滿足需求,港口又阻塞嚴(yán)重。

這樣的交通運(yùn)輸狀況如何配合印度政府要建設(shè)“全球制造業(yè)中心”的美麗愿景呢?

于是,2014年莫迪上臺(tái)之初,雄心勃勃推出7條高鐵、3條準(zhǔn)高鐵的建設(shè)計(jì)劃,重中之重則是建設(shè)時(shí)速 300公里的鐵路,將工商業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)聯(lián)系起來(lái),從而形成一個(gè)大的“黃金走廊”。

“要想富,先修路”可以說(shuō)是中國(guó)摸索出來(lái)的一大絕招,但印度土地私有的問(wèn)題極大限制了基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展。

但時(shí)至今日,“重中之重”的孟買(mǎi)-艾哈邁達(dá)巴德高鐵(全長(zhǎng)僅508公里)還在“龜行”中,卻已付出了巨大代價(jià)。

而目前全印度最快的鐵路,仍然是時(shí)速僅 120公里的老孟買(mǎi)-艾哈邁達(dá)巴德鐵路。而且,艾哈邁達(dá)巴德還是莫迪的大本營(yíng),基礎(chǔ)設(shè)施推動(dòng)得到他處難以比擬的政策、資金傾斜,結(jié)果進(jìn)展速度不過(guò)如此,別處可想而知。

目前,從印度的北方向南方運(yùn)送貨物往往需要一周甚至更長(zhǎng)的時(shí)間,而且有些時(shí)候不論是時(shí)間成本還是運(yùn)輸成本都比從中國(guó)深圳發(fā)貨到印度的加爾各答港還慢還貴。

電力方面,2012年7~8月間印度大停電是全球迄今最嚴(yán)重的停電事故。

全印度逾 6.2 億人口、22個(gè)邦受到波及,生產(chǎn)、行政、商業(yè),甚至普通居民日常生活都飽受影響,全國(guó)上百個(gè)城市街頭紅綠燈失靈,400多對(duì)列車(chē)因失去信號(hào)而不得不“趴窩”。

盡管莫迪上臺(tái)后加大了對(duì)電力部門(mén)的投入,但仍然有 480萬(wàn)個(gè)生活在城市、被統(tǒng)計(jì)到的印度人不得不忍受每天超過(guò) 6 小時(shí)的停電,低于 6 小時(shí)的停電更是司空見(jiàn)慣。

制造業(yè)特別是大規(guī)模和高端制造業(yè)所需的電能尤其巨大,目前印度三大電網(wǎng)保障現(xiàn)有印度生產(chǎn)、生活供電尚且吃力,又如何為“印度制造”的騰飛保駕護(hù)航?

比“三通一平”更大的隱患,是管理規(guī)劃的“任性”,這令許多項(xiàng)目難以如期推進(jìn)。

印度的法律法規(guī)也在給制造業(yè)增加了不必要的成本,在印度不論是新開(kāi)工廠還是改善原有廠房,即便按合法的流程去走都要花費(fèi)不少時(shí)間和金錢(qián)去填寫(xiě)大量的表格和疏通“關(guān)系”。

不僅如此,印度各邦之間還存在著其他的行政障礙,會(huì)進(jìn)一步導(dǎo)致產(chǎn)品的運(yùn)輸被拖延。

而且,由于印度政策的朝令夕改、自相矛盾和管理混亂、效率低下,肯德基、可口可樂(lè)等“久經(jīng)考驗(yàn)”的國(guó)際品牌也曾在印度被整得“出出進(jìn)進(jìn)”,至今發(fā)展也不算順暢。

最典型案例就是沃爾瑪,由于印度政府對(duì)海外投資的管理過(guò)于嚴(yán)格,這個(gè)零售業(yè)巨頭游說(shuō)多年卻不得進(jìn)入,最終于2014年10月宣布放棄印度零售市場(chǎng)。

落后的基礎(chǔ)設(shè)施、復(fù)雜的監(jiān)管環(huán)境、低下的管理效率以及制造文化的缺乏,都成為阻礙印度制造發(fā)展的致命因素。

冰凍三尺非一日之寒,上述種種問(wèn)題,在印度社會(huì)早已成了“文化現(xiàn)象”,很難在短期內(nèi)得以卒除。

如若無(wú)法從根本上扭轉(zhuǎn)這些弊端,“印度制造”即便勉強(qiáng)“上馬”,充其量也就是一座被建造在沙灘上的大廈,看似巍峨雄偉,實(shí)則一觸即潰。

責(zé)任編輯:lq

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原文標(biāo)題:印度制造業(yè),真有實(shí)力取代中國(guó)嗎?

文章出處:【微信號(hào):wwygzxcpj,微信公眾號(hào):電機(jī)技術(shù)及應(yīng)用】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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    智慧工廠在制造業(yè)中扮演著重要角色,通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量,增強(qiáng)靈活性,促進(jìn)創(chuàng)新和優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。智慧工廠是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵,對(duì)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。
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    智慧工廠:<b class='flag-5'>制造業(yè)</b>數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新引擎

    生成式AI在制造業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和前景展望

    在上一期《IBM 企業(yè)級(jí) AI 為跨國(guó)制造業(yè)智能化注入新動(dòng)力》的文章中,我們重點(diǎn)分享了 IBM 企業(yè)級(jí)AI驅(qū)動(dòng)智能制造升級(jí)的若干場(chǎng)景,視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)及知識(shí)庫(kù)平臺(tái)的應(yīng)用案例;接下來(lái),我們將從技術(shù)層面,聚焦傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)及最新的生成式 AI 在
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