制造业数智化融合转型发展的关键要素、机理分析及评价指标研究

原文刊载于《中国科学院院刊》2024年第2期“政策与管理研究”。本文为精简改编版

孙小强 高秀云 王玉梅

青岛科技大学 经济与管理学院

制造业数智化融合转型已成为传统制造企业高质量发展的重要推动力。文章厘清国内外学者关于制造业数智化融合转型的主要研究脉络与关键问题，提炼制造业数智化融合转型发展的目标要素、主体要素及影响因素，依据系统动力学的系统反馈原理构建制造业数智化融合转型发展的动力网络模型，并分析其作用机理；在此基础上，建立了一套科学的融合评价指标体系，为进一步研究制造业数智化融合转型发展问题提供理论参考。

1 制造业数智化融合转型发展的背景研究

制造业作为我国国民经济的主体，是强国之基，立国之本。虽然我国已是名副其实的制造大国和工业大国，但大而不强的状况却依旧存在。要想实现制造业的高质量发展，提高产品品质与生产管理效率，必须转变发展模式，突破核心技术瓶颈，提升制造企业各个环节的数字化、智能化水平，即通过数智化融合转型寻求新的发展模式与路径。制造业数智化融合转型指制造企业充分利用数据等有效信息，发挥数字技术的赋能引领作用，利用大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术与设施对传统制造业进行全方位、全链条的改造，深化数字技术在生产、运营、管理及服务等各个环节的应用，实现制造企业数字化、智能化、绿色化发展的过程。

国内外学者们从不同视角对制造业数智化融合转型发展进行研究。其中有代表性的有：

1. 资源配置视角。认为提升企业的资源配置能力、推动产能效率的提升、打破传统企业的资源配置模式，能进一步促进制造业数智化融合转型的发展。

2. 生产成本视角。研究通过数字技术的应用提质增效，进而提升企业的数字化、智能化水平，有效降低生产成本。

3. 创新驱动视角。认为通过建立创新驱动的发展模式，对关键核心技术进行研发，不断进行产品创新，提升产品性能的同时有效推动制造业数智化融合转型的实现。

2 制造业数智化融合转型发展的关键要素分析

依据产业关联理论与系统动力学反馈原理，分别对制造业数智化融合转型发展的目标要素、主体要素及影响因素等关键要素进行系统分析，有助于更深层次地研究其发展的科学规律。

制造业数智化融合转型发展的目标要素

制造业数智化融合转型发展目标要素：通过制造业数智化融合转型的迅速发展，制造企业基础将持续壮大、融合提速升级、创新驱动显著增强、质量效益大幅提升、治理体系逐步完善、全面推行绿色发展，最终实现制造业数智化融合转型发展的良性循环。

制造业数智化融合转型发展的主体要素

1

政府机构

一方面，政府出台了一系列政策，为制造业数智化融合转型提供引领与支撑；另一方面，政府利用数据共享、减税降费等方式来降低制造业转型的成本与风险，提高转型效率。

2

制造企业

制造企业是数智化融合转型的执行者，也是转型的实现载体，是制造业数智化融合转型过程中最核心的主体要素。

3

“高校 科研院所”

制造业数智化融合转型的实现离不开高技能人才的支撑。通过政产学研合作，高校与企业、科研院所共建技术创新与服务平台，为制造业数智化融合转型注入源源不断的动能。

4

平台企业

平台是各类数据的集聚地，可以帮助企业快速、准确地获取有效信息，降低数据资源搜寻成本，从而助力企业的数智化融合转型。

5

中介机构

制造业数智化融合转型的实现与金融机构、数据管理中心等中介机构息息相关。数据管理中心通过推进数据在市场内的高效流通促进制造业数智化融合转型，发挥数据管理中心对制造业高质量发展的助力作用。

6

消费者

制造业数智化融合转型的最终目的就是为了最大程度地满足消费者定制化、个性化的需求，提高客户体验；反之，消费者的反馈意见也可以对企业转型发展起到一定的促进作用。

制造业数智化融合转型发展的影响因素

动力因素

1

数字基础设施建设

数字基础设施指应用新一代信息技术的新型基础设施体系。互联网平台、智能设备等建设的完善与否直接决定了企业数智化融合转型的效果。因此，完备的数字基础设施对制造业数智化融合转型发展具有强烈的推动作用。

2

人才队伍建设

良好的人才队伍建设是推动制造业数智化融合转型发展的决定性因素。建立一批既懂技术又懂业务的复合型人才队伍一定程度上会大力促进企业转型，人才已成为制造业数智化融合转型发展的中坚力量。

3

政策制度

制造业数智化融合转型发展受到了国家的高度重视，具有良好的政策环境，一系列政策制度的出台为其提供了充分的前提条件与环境保障。

4

创新驱动能力

创新驱动能力的提高，有利于制造企业摆脱传统、落后的发展模式，改善生产及管理模式，优化产线流程；通过技术创新提升生产效率和管理效率，并进一步改善产品质量。

5

企业文化

良好的企业文化氛围与正确的价值导向对企业来说是一种激励作用。制造业数智化融合转型发展不仅包括数字技术的广泛应用及创新，还包括数字化的企业文化，以及数字化企业氛围的创建等。

6

市场结构及需求变化

当下，消费者对产品的需求逐渐转向个性化、定制化，制造企业唯有通过转型来实现自身从研发、生产到销售等一系列流程的数智化提升，才能增强企业的市场竞争力。

7

国际、国内及行业背景

从国际背景来看，全球制造业格局发生了深刻变化；从国内及行业背景来看，我国整体技术水平与工业强国相比仍存在较大差距，这导致传统制造业的劣势不断显现。

8

价值链驱动

目前我国制造业在全球价值链中仍处于较低地位，这与我国制造业转型较晚、缺乏有力的技术支撑等因素有关。因此，一定程度上，价值链的驱动可促进制造业数智化融合转型发展的实现。

障碍因素

1

产业基础与技术支撑不够坚实

我国制造业核心关键技术比较薄弱，部分企业设备尚未基本实现自动化，相对于发达经济体来说缺乏核心竞争力。

2

数据开放共享受到阻碍

近年来我国公共数据开放虽然已经取得了明显进步，但仍未形成标准统一、互联互通的公共数据开放平台体系，进而阻碍了制造业数智化融合转型的高质量发展。

3

存在数据安全隐患

制造业数据涵盖了设备、产品、运营等多个方面，在数据采集、存储及应用过程中一旦泄露，将会给企业带来十分严重的数据安全隐患。

3 制造业数智化融合转型发展路径分析

制造业数智化融合转型可视为一个以因果关系为基础的动态发展过程。结合上述对该过程的关键要素分析可知，该过程中包含诸多要素，不同要素之间的关系错综复杂，且各要素之间相互关联、相互作用，共同构成了一个“稳中有动”的动态发展过程。在前文制造业数智化融合转型发展关键要素分析基础之上，依据系统动力学循环反馈原理选取相关变量，利用Vensim PLE软件构建制造业数智化融合转型发展的网络模型（图1），分析系统内部要素之间相互作用、共同推进发展的循环过程，从而为指标体系的构建提供一定的理论依据。

图1 制造业数智化融合转型发展综合网络模型

由图1可知，制造业数智化融合转型发展系统中存在着诸多因素共同作用于该系统，而制造业数智化融合转型发展又会反过来影响系统内部变量；并且，该系统中存在着众多反馈回路，不同回路之间相辅相成，纵横交错。通过运行Vensim PLE软件可以得出最为核心的6条反馈回路来反映该系统实际运行的状况。

路径一：制造业数智化融合转型发展水平→（ ）数字经济与制造业融合发展程度→（ ）数字化基础设施完善性→（ ）制造业数智化生产管理水平→（ ）制造业数字化、智能化水平→（ ）制造业绿色发展能力→（ ）市场核心竞争力→（ ）制造业数智化融合转型发展水平（正）。

路径二：制造业数智化融合转型发展水平→（ ）数字政府建设情况→（ ）政府治理模式变革程度→（ ）政府数字战略的实施→（–）社会信息分散程度→（-）数据资源可获得性→（ ）企业数据泄露风险→（–）制造业数智化融合转型发展水平（负）。

路径三：制造业数智化融合转型发展水平→（ ）金融机构资金供应能力→（ ）企业金融风险应对能力→（ ）企业产品销售收入→（ ）制造业数字化、智能化水平→（ ）制造业绿色发展能力→（ ）市场核心竞争力→（ ）制造业数智化融合转型发展水平（正）。

路径四：制造业数智化融合转型发展水平→（ ）政产学研合作水平→（ ）创新与服务平台建设→（ ）核心技术的研发成果→（ ）产品质量与创新程度→（ ）制造业数字化、智能化水平→（ ）制造业绿色发展能力→（ ）市场核心竞争力→（ ）制造业数智化融合转型发展水平（正）。

路径五：制造业数智化融合转型发展水平→（ ）创新资源投入研发程度→（ ）创新成果转化效率→（ ）生产制造效率→（ ）制造业数智化生产管理水平→（ ）制造业数字化、智能化水平→（ ）制造业绿色发展能力→（ ）市场核心竞争力→（ ）制造业数智化融合转型发展水平（正）。

路径六：制造业数智化融合转型发展水平→（ ）公众参与治理程度→（ ）公众监督作用→（ ）制造业数字化、智能化水平→（ ）制造业绿色发展能力→（ ）市场核心竞争力→（ ）制造业数智化融合转型发展水平（正）。

4 制造业数智化融合转型发展：评价指标体系构建

前文对不同主体驱动下的制造业数智化融合转型发展逻辑及路径进行分析，并构建了制造业数智化融合转型发展的网络模型；其中，各个主体虽然不同，但都是围绕着同一目标要素在该系统中运行。本文结合相关学者的理论研究，依据关键要素与机理分析，以网络模型中的状态变量作为一级指标，以反映系统中各要素的现实状态；根据前文得出的6条路径，本文设计包括产业基础、两化融合、创新驱动、质效提升、治理体系、绿色发展等6项一级指标，以及数字基础、企业基础、数字化水平等 14 项二级指标和 36 项三级指标的制造业数智化融合转型发展水平评价指标体系（表1）。该指标体系不仅适用于对不同区域之间、不同细分行业之间制造业数智化融合转型发展水平的横向评价，也适用于不同发展时间阶段的制造业数智化融合转型发展水平纵向评价。

表1　制造业数智化融合转型发展水平评价指标体系

* 相关三级指标数据及单位可从《中国高技术产业统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国信息产业年鉴》《中国经济普查年鉴》，以及中国国家统计局网站、各省市历年统计年鉴获得。

5 结 论

本文通过厘清国内外学者关于制造业数智化融合转型的主要研究脉落与关键问题，提炼出制造业数智化融合转型的目标要素、主体要素与影响因素；在此基础上，依据产业关联理论、系统动力学理论等相关理论，构建制造业数智化融合转型发展的综合网络模型，分析各要素之间相互作用的机理。通过该网络模型揭示的运行机理与路径，从产业基础、两化融合、创新驱动、质效提升、治理体系、绿色发展等6个方面构建制造业数智化融合转型发展水平评价指标体系，以为制造业数智化融合转型发展水平测度评价提供参考。

孙小强 青岛科技大学经济与管理学院副教授。主要研究领域：制造业转型升级、创新创业管理等。

王玉梅 青岛科技大学经济与管理学院教授。主要研究领域：企业战略管理、智能制造等。

文章源自：孙小强, 高秀云, 王玉梅. 制造业数智化融合转型发展的关键要素、机理分析及评价指标研究. 中国科学院院刊, 2024, 39(2): 323-332. DOI: 10.16418/j.issn.1000-3045.20230109002.