制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)因素的實(shí)證研究

王慶　徐蘭　韓仲洋

摘 要

當(dāng)前，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵是探索決定制造業(yè)智能化績(jī)效的關(guān)鍵影響因素，研究智能制造與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的相關(guān)理論，建立基于蘇州市制造業(yè)企業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)的智能化績(jī)效與智能技術(shù)創(chuàng)新、智能裝備資源、智能交互能力和智能服務(wù)平臺(tái)四項(xiàng)關(guān)鍵影響因素的實(shí)證研究，給出蘇州市制造業(yè)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞

制造業(yè);智能化;績(jī)效

中圖分類號(hào)： F424;F273.1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.04.16

0 前言

當(dāng)前，我國(guó)制造業(yè)正加快智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，長(zhǎng)期存在的結(jié)構(gòu)性矛盾已改善，但對(duì)于傳統(tǒng)、勞動(dòng)密集型的制造業(yè)企業(yè)，仍然面臨著勞動(dòng)力成本上升且嚴(yán)重短缺，利潤(rùn)微薄且處于國(guó)際產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈的低端。在世界經(jīng)濟(jì)的重心已轉(zhuǎn)向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)的背景下，我國(guó)制造業(yè)正面臨著發(fā)達(dá)國(guó)家加速重振制造業(yè)與發(fā)展中國(guó)家以更低生產(chǎn)成本承接國(guó)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的“雙向擠壓”的壓力[1]。智能制造是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵，而制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵是探索決定制造業(yè)智能化績(jī)效的關(guān)鍵影響因素，研究智能制造與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的相關(guān)理論，確定影響制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵因素，建立制造業(yè)智能化績(jī)效關(guān)鍵影響因素的實(shí)證研究，給出蘇州市制造業(yè)企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的對(duì)策建議，提升蘇州制造業(yè)的全球競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)蘇州制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

1 制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵影響因素

智能制造是基于新一代信息技術(shù)，包含產(chǎn)品全生命周期的可持續(xù)發(fā)展制造模式：研發(fā)設(shè)計(jì)智能化、生產(chǎn)制造智能化、技術(shù)服務(wù)智能化以及管理智能化。實(shí)施制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的目的在于降低生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率、提升制造業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，其核心在于：傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)等先進(jìn)智能技術(shù)的創(chuàng)新;信息技術(shù)和智能技術(shù)與裝備制造過(guò)程技術(shù)的深度融合與集成;智能化的感知、人機(jī)交互、決策和執(zhí)行技術(shù);信息化與工業(yè)化融合并支撐企業(yè)各類系統(tǒng)有效運(yùn)行的基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)四個(gè)關(guān)鍵方面。研究智能制造與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的相關(guān)理論，分析、歸納與提煉智能制造示范試點(diǎn)企業(yè)的案例，確定影響制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵因素分別為智能技術(shù)創(chuàng)新（包含智能技術(shù)經(jīng)費(fèi)投入占比JS1、高級(jí)研發(fā)人員比重JS2、高級(jí)制造人員比重JS3三個(gè)維度）、智能裝備資源（包含裝備經(jīng)費(fèi)投入ZB1、生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化程度ZB2兩個(gè)維度）、智能交互能力（包含數(shù)據(jù)鏈完備程度JH1、人機(jī)交互方式JH2、設(shè)備與設(shè)備間的交互方式JH3三個(gè)維度）和智能服務(wù)平臺(tái)（智能平臺(tái)投入占比FW1、工業(yè)軟件擁有量FW2、數(shù)據(jù)中心規(guī)模FW3、物聯(lián)網(wǎng)接入規(guī)模FW4四個(gè)維度）[2]。

2 基于蘇州市制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

2.1 數(shù)據(jù)調(diào)研及樣本分析

選擇蘇州代表性的制造業(yè)企業(yè)發(fā)放紙質(zhì)、電子調(diào)查問(wèn)卷212份，共回收182份問(wèn)卷，回收率為85.85%;有效問(wèn)卷152份，有效率為71.70%。調(diào)查問(wèn)卷涉及企業(yè)的基本信息和智能化績(jī)效及其影響因素的度量，共34個(gè)題項(xiàng)，基本情況匯總?cè)绫?所示。

2.2 數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

2.2.1 正態(tài)性檢驗(yàn)

應(yīng)用Spss24.0對(duì)152份數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)：34個(gè)題項(xiàng)的偏度系數(shù)絕對(duì)值最大為0.863，遠(yuǎn)小于標(biāo)準(zhǔn)值3;34個(gè)題項(xiàng)的峰度系數(shù)絕對(duì)值最大為0.967，遠(yuǎn)小于標(biāo)準(zhǔn)值10。因此，152份數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布，進(jìn)行智能化績(jī)效的回歸分析。

2.2.2 相關(guān)性檢驗(yàn)

由相關(guān)性分析結(jié)果輸出表可知，智能技術(shù)創(chuàng)新、智能裝備資源、智能交互能力、智能服務(wù)平臺(tái)與智能化績(jī)效之間，在0.01 水平呈現(xiàn)顯著正相關(guān)性，比較其他三個(gè)因素，智能技術(shù)創(chuàng)新與智能化績(jī)效的相關(guān)性系數(shù)最大，對(duì)于智能化績(jī)效的影響最顯著。

2.2.3 信效度分析

基于問(wèn)卷設(shè)計(jì)，對(duì)調(diào)查收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析，應(yīng)用Spss24.0對(duì)影響因素各量表、智能化績(jī)效量表進(jìn)行量表信度的檢驗(yàn)，各個(gè)變量的α值均大于0.7，則智能化績(jī)效及其影響因素的度量具有一致性，信度良好。進(jìn)一步，調(diào)查問(wèn)卷的效度應(yīng)用Amos24.0進(jìn)行因子分析檢驗(yàn)，根據(jù)選取的4個(gè)影響因素智能技術(shù)創(chuàng)新（3個(gè)測(cè)量指標(biāo)）、智能裝備資源（2個(gè)測(cè)量指標(biāo)）、智能交互能力（3個(gè)測(cè)量指標(biāo)）和智能服務(wù)平臺(tái)（4個(gè)測(cè)量指標(biāo)）的量表劃分維度構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，得到的擬合指標(biāo)結(jié)果與適配評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比，各項(xiàng)擬合優(yōu)度指標(biāo)均在合理的范圍內(nèi)：影響因素量表的驗(yàn)證性因子，卡方自由度比值CMIN/DF=2.947<3，適配度GFI=.861>0.80，調(diào)整適配度AGFI=.774>0.70，比較適配指數(shù)GFI=.861>0.80，漸進(jìn)殘差均方和平方根RMSEA=.114<0.80;智能化績(jī)效量表的驗(yàn)證性因子，CMIN/DF=2.508<3，GFI=.954>0.90，AGFI=.892>0.80，CFI=.853>0.80，RMSEA=.1<0.80。

2.3 差異性分析

選取企業(yè)規(guī)模、行業(yè)地位以及員工受教育程度三個(gè)控制變量對(duì)因變量的影響，采用單因子方差分析進(jìn)行控制變量的檢驗(yàn)[3]：將“企業(yè)規(guī)?！眲澐譃樗慕M群體，400萬(wàn)元以下、400-4000萬(wàn)元、4000-40000萬(wàn)元、40000萬(wàn)元以上，對(duì)“企業(yè)規(guī)?！边M(jìn)行差異性檢驗(yàn)， F值15.876、P=0.000 <0.05（表2），表明企業(yè)應(yīng)選擇適合自身規(guī)模改造升級(jí)活動(dòng);將“行業(yè)地位”劃分為三組群體：行業(yè)龍頭、行業(yè)骨干、行業(yè)一般，進(jìn)行差異性檢驗(yàn)，表明不同行業(yè)地位在智能化績(jī)效變量間具有顯著差異;將“員工受教育程度”劃分為四組群體：高中及以下、大專、本科、研究生及以上，進(jìn)行差異性檢驗(yàn)，表明不同員工受教育程度在智能化績(jī)效變量間具有顯著差異。

2.4 回歸分析

以智能化績(jī)效（XY）為因變量，智能技術(shù)創(chuàng)新（JS）和行業(yè)規(guī)模（GM）、行業(yè)地位（DW）、員工受教育程度（EDU）等三個(gè)控制變量為自變量進(jìn)行回歸分析：智能技術(shù)創(chuàng)新（JS）與智能化績(jī)效（XY）在0.001水平上顯著正相關(guān)，β=0.331、P <0.001;智能裝備資源（ZB）與智能化績(jī)效（XY）在0.001水平上顯著正相關(guān)，β=0.281、P <0.001;智能交互能力（JH）與智能化績(jī)效（XY）在0.001水平上顯著正相關(guān)，β=0.216、P<0.001;智能服務(wù)平臺(tái)（FW）與智能化績(jī)效（XY）在0.001水平上顯著正相關(guān)，β=0.235、P<0.001。

2.5 結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)

為了增強(qiáng)回歸分析的可信度，可將所有自變量、因變量放入一個(gè)結(jié)構(gòu)方程模型中進(jìn)行檢驗(yàn)：CMIN=141.458，卡方自由度比值CMIN/DF=2.947<3、適配度指數(shù)GFI=0.861>0.80、調(diào)整適配度指數(shù)AGFI=0.774>0.70、規(guī)范擬合指數(shù)NFI=0.742>0.70、遞增擬合指數(shù)IFI=0.813>0.80、比較適配指數(shù)CFI=0.806>0.90、漸進(jìn)殘差均方和平方根RMSEA=0.114<0.2，大多數(shù)指標(biāo)均符合結(jié)構(gòu)方程模型擬合標(biāo)準(zhǔn)。

3 對(duì)策建議

探索“智能制造”背景下蘇州制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，為了提高制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)蘇州經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定健康發(fā)展，現(xiàn)提出以下若干對(duì)策建議：實(shí)施智能技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與制造業(yè)融合創(chuàng)新，鼓勵(lì)企業(yè)打開(kāi)智能技術(shù)創(chuàng)新的思路、關(guān)鍵工序升級(jí)換代;面向需求發(fā)展智能制造裝備產(chǎn)業(yè)，鼓勵(lì)企業(yè)增強(qiáng)智能制造裝備技術(shù)的研發(fā)能力，構(gòu)建蘇州市智能制造裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展集聚區(qū)，加快示范推廣應(yīng)用;提高企業(yè)智能交互能力、推進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈體系與信息化深度融合，鼓勵(lì)企業(yè)積極開(kāi)發(fā)企業(yè)信息化系統(tǒng)軟件，提高智能交互水平;實(shí)施“中國(guó)制造2025蘇州行動(dòng)綱要”，鼓勵(lì)政府以及各級(jí)金融機(jī)構(gòu)開(kāi)展多種形式的資金支持，大力支持智能制造服務(wù)平臺(tái)、技術(shù)平臺(tái)、創(chuàng)業(yè)培育基地建設(shè)。

參考文獻(xiàn)

[1]蔣興明.產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)內(nèi)涵路徑研究[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2014（12）：43-49.

[2]劉峰，寧健.智能制造企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素[J].企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2016（04）：142-147.

[3]單春霞，仲偉周，張林鑫.中小板上市公司技術(shù)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的實(shí)證研究——以企業(yè)成長(zhǎng)性、員工受教育程度為調(diào)節(jié)變量[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2017（10）：66-73.