制造業數智化融合轉型發展的關鍵要素、機理分析及評價指標研究

孫小強 高秀云 王玉梅

青島科技大學 經濟與管理學院 青島 266061

1 制造業數智化融合轉型發展的背景研究

制造業作為我國國民經濟的主體，是強國之基，立國之本；制造業門類齊全，為我國經濟社會發展提供了有力支撐。改革開放以來，以制造業為代表的實體經濟發展取得顯著成就。自2010年以來，我國制造業總量已連續12年位居全球首位，主要工業產品產量大幅躍升，發展規模日益壯大。雖然我國已是名副其實的制造大國和工業大國，但大而不強的狀況卻依舊存在。要想實現制造業的高質量發展，提高產品品質與生產管理效率，必須轉變發展模式，突破核心技術瓶頸，提升制造企業各個環節的數字化、智能化水平，即通過數智化融合轉型尋求新的發展模式與路徑。數智化融合轉型中的“數”代表數字，強調信息化層面的網絡、技術、數據等；“智”代表智能，強調智能化的基礎設施。制造業數智化融合轉型指制造企業充分利用數據等有效信息，發揮數字技術的賦能引領作用，利用大數據、物聯網、人工智能等新一代信息技術與設施對傳統制造業進行全方位、全鏈條的改造，深化數字技術在生產、運營、管理及服務等各個環節的應用，實現制造企業數字化、智能化、綠色化發展的過程。

當前，推動制造業數智化融合轉型受到了政府與制造企業的高度重視，政府不斷完善制度環境并出臺了一系列政策措施來扶持制造業的高質量發展。例如，《“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃》中提出，信息化和工業化深度融合是信息化和工業化兩個歷史進程的交匯與創新，是中國特色新型工業化道路的集中體現，是新發展階段制造業數字化、網絡化、智能化發展的必由之路，是數字經濟時代建設制造強國、網絡強國和數字中國的扣合點；要培育新產品新模式新業態、推進行業領域數字化轉型、激發企業主體新活力。這些政策文件的出臺都在一定程度上推動了制造業數智化融合轉型，為制造業高質量發展提供了重要保障。

國內外學者們從不同視角對制造業數智化融合轉型發展進行研究。其中有代表性的有：① 資源配置視角。認為提升企業的資源配置能力、推動產能效率的提升、打破傳統企業的資源配置模式，能進一步促進制造業數智化融合轉型的發展[1,2]。② 生產成本視角。研究通過數字技術的應用提質增效，進而提升企業的數字化、智能化水平，有效降低生產成本[3-5]。③ 創新驅動視角。認為通過建立創新驅動的發展模式，對關鍵核心技術進行研發，不斷進行產品創新，提升產品性能的同時有效推動制造業數智化融合轉型的實現[6-8]。④ 產品質量視角。認為數據這一新型生產要素可通過數字技術的應用進行深度挖掘處理，在此基礎上分析可能潛在的問題，提高生產鏈的運行效率及產品質量，助力制造業數智化融合轉型的實現[9,10]。

2 制造業數智化融合轉型發展的關鍵要素分析

制造業數智化融合轉型發展過程中各要素之間互相作用、互相融合，形成一個非線性發展的復雜系統。在該過程中存在以關鍵要素為載體的連續、相互聯系和促進的多重循環與反饋。依據產業關聯理論與系統動力學反饋原理，分別對制造業數智化融合轉型發展的目標要素、主體要素及影響因素等關鍵要素進行系統分析，強調關注動態而非靜態、整體而非局部地分析各要素行為的變化，使該過程得到持續良性的運行和發展，有助于更深層次地研究其發展的科學規律。

2.1 制造業數智化融合轉型發展的目標要素

制造業數智化融合轉型發展目標要素：通過制造業數智化融合轉型的迅速發展，制造企業基礎將持續壯大、融合提速升級、創新驅動顯著增強、質量效益大幅提升、治理體系逐步完善、全面推行綠色發展，最終實現制造業數智化融合轉型發展的良性循環。

2.2 制造業數智化融合轉型發展的主體要素

制造業數智化融合轉型發展的過程，只有基于各項主體才能完成。主體要素在轉型發展過程中起主導作用，各主體的能力及主觀能動性決定著轉型發展的效果。制造業數智化融合轉型發展是由不同主體要素組成的開放復雜的生態系統，該系統以數字化創新為引領和支撐，以產業融合為經濟發展的驅動力，各主體實現多元共治，且發展伴隨著整體數字化、智能化程度的提升。

（1）政府機構。一方面，政府出臺了一系列政策，為制造業數智化融合轉型提供引領與支撐；另一方面，政府利用數據共享、減稅降費等方式來降低制造業轉型的成本與風險，提高轉型效率。

（2）制造企業。制造企業是數智化融合轉型的執行者，也是轉型的實現載體，是制造業數智化融合轉型過程中最核心的主體要素。制造企業以大數據、物聯網、人工智能、云計算等新一代信息技術為支撐，融合傳統產業與新興產品，更新產品生產工藝及流程，不斷提高生產效率，助力實現數智化融合轉型。

（3）“高校+科研院所”。制造業數智化融合轉型的實現離不開高技能人才的支撐，以及關鍵核心技術的研發。通過政產學研合作，高校與企業、科研院所共建技術創新與服務平臺，推動關鍵技術的轉移及成果轉化，為制造業數智化融合轉型注入源源不斷的動能。

（4）平臺企業。平臺企業指通過搭建一個數據信息存儲、分享、瀏覽及互動的平臺來提供服務的企業總稱。平臺是各類數據的集聚地，可以幫助企業快速、準確地獲取有效信息，降低數據資源搜尋成本，從而助力企業的數智化融合轉型。

（5）中介機構。制造業數智化融合轉型的實現與金融機構、數據管理中心等中介機構息息相關。轉型需要長期投入大量的資金，金融機構等組織可有效促進融資需求的形成；數據管理中心通過推進數據在市場內的高效流通，逐步釋放數據要素紅利，從而促進制造業數智化融合轉型，發揮數據管理中心對制造業高質量發展的助力作用。

（6）消費者。制造業數智化融合轉型的最終目的就是為了最大程度地滿足消費者定制化、個性化的需求，提高客戶體驗；反之，消費者的反饋意見也可以對企業轉型發展起到一定的促進作用，企業可以更有針對性地對相關問題進行改善，從而助力制造企業數智化融合轉型的實現。

制造業數智化轉型的各主體要素之間相互聯系，共同作用；要加快構建以企業為主體、市場為導向、知識與數據為基礎、政產學研相結合的產業數智化融合發展體系，加強制造企業人才隊伍建設，借助平臺企業與中介機構的大力支持，推動制造業數智化融合轉型的實現，進而助力制造企業高質量發展。

2.3 制造業數智化融合轉型發展的影響因素

制造業數智化融合轉型發展受到多方面、多角度因素的影響，主要包括動力因素與障礙因素2個部分。

2.3.1 動力因素

（1）數字基礎設施建設。數字基礎設施指應用新一代信息技術的新型基礎設施體系。傳統制造業的基礎設施相對落后，數字化、智能化水平較低，而互聯網平臺、智能設備等建設的完善與否直接決定了企業數智化融合轉型的效果。因此，完備的數字基礎設施對制造業數智化融合轉型發展具有強烈的推動作用。

（2）人才隊伍建設。良好的人才隊伍建設是推動制造業數智化融合轉型發展的決定性因素。隨著企業數智化融合轉型發展的不斷深入，企業對數智化人才的需求也在急劇增長，建立一批既懂技術又懂業務的復合型人才隊伍一定程度上會大力促進企業轉型；人才已成為制造業數智化融合轉型發展的中堅力量。

（3）政策制度。制造業數智化融合轉型發展受到了國家的高度重視，具有良好的政策環境，一系列政策制度的出臺為其提供了充分的前提條件與環境保障。在國家政策的引領下，制造業數智化融合轉型發展推行起來會有更加清晰的方向，也更容易實現目標。

（4）創新驅動能力。創新驅動能力的提高，有利于制造企業擺脫傳統、落后的發展模式，改善生產及管理模式，優化產線流程；通過技術創新提升生產效率和管理效率，并進一步改善產品質量，令創新引擎助力制造企業數字化、智能化水平的提升，最終實現制造業數智化融合轉型的發展。

（5）企業文化。良好的企業文化氛圍與正確的價值導向對企業來說是一種激勵作用。制造業數智化融合轉型發展不僅包括數字技術的廣泛應用及創新，還包括數字化的企業文化，以及數字化企業氛圍的創建等。數字化企業文化，在企業中，企業家具有數字化的知識結構，以及在企業環境中有知識交流等；數字化企業氛圍，在企業中，通過數字化技術和理念的應用，形成了一種積極、創新、高效、協作的文化氛圍。

（6）市場結構及需求變化。制造業數智化融合轉型的重要原因之一是傳統制造企業的生產及管理模式已無法適應當今時代市場結構及需求的變化。當下，消費者對產品的需求逐漸轉向個性化、定制化，制造企業唯有通過轉型來實現自身從研發、生產到銷售等一系列流程的數智化提升，才能增強企業的市場競爭力。

（7）國際、國內及行業背景。從國際背景來看，全球制造業格局發生了深刻變化；從國內及行業背景來看，我國制造業的低成本優勢逐漸衰退，整體技術水平與工業強國相比仍存在較大差距，這導致傳統制造業的劣勢不斷顯現。在這樣的背景下，我國制造業急需通過數智化融合轉型來實現制造業的高質量發展。

（8）價值鏈驅動。目前我國制造業在全球價值鏈中仍處于較低地位，這與我國制造業轉型較晚、缺乏有力的技術支撐等因素有關。為了改變這一現狀，我國實行“底端向上”的制造業升級路線，未來還有很大的發展和提升空間。因此，一定程度上，價值鏈的驅動可促進制造業數智化融合轉型發展的實現。

2.3.2 障礙因素

（1）產業基礎與技術支撐不夠堅實。我國制造業核心關鍵技術比較薄弱，部分企業設備尚未基本實現自動化，相對于發達經濟體來說缺乏核心競爭力。在不夠堅實的產業基礎和技術支撐下，制造業數智化融合轉型發展難免受限，缺乏安全穩定性，面臨著被發達經濟體勢力制約、沖擊的風險。

（2）數據開放共享受到阻礙。數據已經成為推動制造業數智化融合轉型的重要戰略資源。近年來我國公共數據開放雖然已經取得了明顯進步，但仍未形成標準統一、互聯互通的公共數據開放平臺體系，這導致數據實用性不高、可獲得性弱、應用成果不突出等問題，進而阻礙了制造業數智化融合轉型的高質量發展。

（3）存在數據安全隱患。制造業數據涵蓋了設備、產品、運營等多個方面，在數據采集、存儲及應用過程中一旦泄露，將會給企業帶來十分嚴重的數據安全隱患。數據一旦被篡改或傳播，將會導致企業生產制造過程失衡，甚至威脅到企業與客戶的隱私安全。

3 制造業數智化融合轉型發展邏輯與路徑分析

制造業數智化融合轉型可視為一個以因果關系為基礎的動態發展過程。結合上述對該過程的關鍵要素分析可知，該過程中包含諸多要素，不同要素之間的關系錯綜復雜，且各要素之間相互關聯、相互作用，共同構成了一個“穩中有動”的動態發展過程。在此背景下，傳統制造業利用數字技術，依托開放共享的數據資源，實現自身從研發、生產到銷售等一系列流程的數智化融合轉型，不斷催生制造過程數字化和智能化。為了更加全面、直觀地展示該過程各要素之間的因果關系，更加明確地了解制造業數智化融合轉型發展的作用機理，結合前文對制造業數智化融合轉型發展的目標要素、主體要素及影響因素相關分析可知，制造業數智化融合轉型發展是一個由多方主體參與、受多種影響因素作用、追求最大效益的融合發展過程。

流圖是用清晰直觀的符號刻畫系統要素之間的邏輯關系，明確變量的性質，進而闡述復雜過程的反饋形式及控制規律，為深入研究打基礎的一種圖形表示方法。主要包括4 個基本要素：狀態變量，描述積累效應的變量，也是過程運行的核心變量，本文構建的制造業數智化融合轉型發展過程的狀態變量為制造業數智化融合轉型發展水平；速率變量，與狀態變量相對應，是描述過程中積累效應變化快慢的變量，本文所構建的速率變量為轉型發展有效性、轉型發展不適應性；輔助變量和常量，直接或間接作用于存量或流量，描述過程中各變量之間的因果反饋關系。

3.1 制造業數智化融合轉型發展邏輯分析

為了構建制造業數智化融合轉型發展的網絡模型，本文對不同主體驅動下的制造業數智化融合轉型發展邏輯進行分析。

（1）政府驅動的制造業數智化融合轉型發展邏輯分析。一方面，通過數字政府的建設，政府調控能力進一步增強，政府信息公開程度、政務應用程度有了很大程度的提升，社會各項數據信息實現有效聚集、分散程度降低，從而促進數據資源的可獲得性；但此時若沒有與數據安全相關的政策制度，一定程度上會導致企業隱私數據信息有被泄露的風險；與此同時，政府的治理模式發生根本性變革，形成數字化、智能化的政府運行新形態，為制造業數智化融合轉型發展提供相應的支持。另一方面，隨著政府政策的不斷完善，政府鼓勵生產性服務業等其他行業通過創新發展實現對制造業的協同反饋作用，有效輔助制造業數智化融合轉型，提升制造業的市場核心競爭力；有了一定的成果后，制造業數智化融合轉型發展系統更加需要政府的扶持調控，并形成有益循環，進而促進制造業數智化融合轉型的發展。

（2）制造企業驅動的制造業數智化融合轉型發展邏輯分析。在政府相關政策的支持下，制造企業數智化人才隊伍建設、數字化基礎設施完善性，以及新一代信息技術的應用程度都會有所增強，進而提升企業的數智化生產管理水平。另外，企業以創新驅動為第一動力，不斷加大創新資源投入，提高創新成果轉化效率，進而提升企業的數字化、智能化水平，增強綠色發展能力與市場核心競爭力，由此形成制造業數智化融合轉型發展系統的正反饋循環。通過該正向反饋，企業會繼續加大創新資源投入，促進更多創新產出，推動該系統高質量發展。

（3）“高校與科研院所”驅動的制造業數智化融合轉型發展邏輯分析。一方面，高校通過為制造企業培養一批高素質、高技能的人才，加強企業的數智化人才隊伍建設，進而提升企業的數字化、智能化水平，增強企業的市場核心競爭力，最終實現制造業數智化融合轉型發展。另一方面，高校與科研院所也是政產學研合作模式的重要組成部分，通過政產學研合作模式可有效增強科研院所數量及人才、數據等資源的聚集程度；通過與政府、企業共同建設創新服務平臺，企業可為高校及科研院所提供資本支持，進而加大對核心技術的研發力度，增強高校與科研院所的科研成果轉化能力，最終提升制造業數智化融合轉型發展水平。通過這一良性反饋，企業對數字化、智能化人才的需求有增無減，會進一步提升高校與科研院所參與的積極性。

（4）平臺企業驅動的制造業數智化融合轉型發展邏輯分析。在數字平臺企業的參與下，可對數據資源進行有效的整合處理，提高資源配置效率與數據信息集成能力，進而增強企業線上、線下的信息交互能力，提升有效信息的獲取速度從而降低數據資源的搜尋成本，提升企業的數智化融合轉型能力。在此基礎之上，通過制造與服務數字體系的建設，可對企業的生產運營情況進行實時監測，優化生產線，進一步形成制造業數智化融合轉型發展水平不斷提升的有益循環，實現我國制造業在全球價值鏈中地位的提升。

（5）中介機構驅動的制造業數智化融合轉型發展邏輯分析。在政府相關政策的支持下，通過完善企業創新融資體系，金融機構可為制造企業生產經營、人才培養、創新研發、營銷宣傳等多方面提供資金支持，緩解企業的融資壓力，并提升企業的金融風險應對能力，促進制造業數智化融合轉型發展的實現；金融機構在得到投資回報后會繼續增加投資，由此形成一定的良性循環。與此同時，一些數據管理中心的參與可促進數據要素在企業間的有序、安全流通，引導企業提升數據驅動的生產要素配置能力，推動企業更好地進行數智化融合轉型，進而增強企業的市場核心競爭力，助力制造業數智化融合轉型的高質量發展。

（6）消費者驅動的制造業數智化融合轉型發展邏輯分析。在制造業數智化融合轉型發展的社會氛圍影響下，消費者會進一步參與其中，對產品及服務進行監督與反饋。與此同時，社會公眾監督平臺的搭建也為消費者創造了監督發聲的平臺。公眾既是產品與服務的消費者，也是監督者；通過監督平臺加強公眾對企業的監管作用，推動企業有針對性地對相關問題進行改善。在消費者發揮監督作用的過程中，會促使企業的數智化融合程度得到進一步的提升，消費者多樣化、個性化、數字化的需求體驗得到滿足，進一步提升消費者的監督治理能力，形成良性循環。

3.2 制造業數智化融合轉型發展路徑分析

在前文制造業數智化融合轉型發展關鍵要素及邏輯分析基礎之上，基于代表性、重點性和精簡性原則，依據系統動力學循環反饋原理選取相關變量，利用Vensim PLE軟件構建制造業數智化融合轉型發展的網絡模型（圖1），運行之后可以發現，關于制造業數智化融合轉型發展的反饋回路共有19條，分析系統內部要素之間相互作用、共同推進發展的循環過程，揭示系統發展的機理與運行規律，從而為指標體系的構建提供一定的理論依據。

圖1 制造業數智化融合轉型發展綜合網絡模型Figure 1 Integrated network model for transformation and development of digital intelligence integration in manufacturing industry

由圖1 可知，制造業數智化融合轉型發展系統中存在著諸多因素共同作用于該系統，而制造業數智化融合轉型發展又會反過來影響系統內部變量；并且，該系統中存在著眾多反饋回路，不同回路之間相輔相成，縱橫交錯。通過運行Vensim PLE軟件可以得出最為核心的6條反饋回路來反映該系統實際運行的狀況。

路徑1：制造業數智化融合轉型發展水平→（+）數字經濟與制造業融合發展程度→（+）數字化基礎設施完善性→（+）制造業數智化生產管理水平→（+）制造業數字化、智能化水平→（+）制造業綠色發展能力→（+）市場核心競爭力→（+）制造業數智化融合轉型發展水平（正）。

路徑2：制造業數智化融合轉型發展水平→（+）數字政府建設情況→（+）政府治理模式變革程度→（+）政府數字戰略的實施→（–）社會信息分散程度→（–）數據資源可獲得性→（+）企業數據泄漏風險→（–）制造業數智化融合轉型發展水平（負）。

路徑3：制造業數智化融合轉型發展水平→（+）金融機構資金供應能力→（+）企業金融風險應對能力→（+）企業產品銷售收入→（+）制造業數字化、智能化水平→（+）制造業綠色發展能力→（+）市場核心競爭力→（+）制造業數智化融合轉型發展水平（正）。

路徑4：制造業數智化融合轉型發展水平→（+）政產學研合作水平→（+）創新與服務平臺建設→（+）核心技術的研發成果→（+）產品質量與創新程度→（+）制造業數字化、智能化水平→（+）制造業綠色發展能力→（+）市場核心競爭力→（+）制造業數智化融合轉型發展水平（正）。

路徑5：制造業數智化融合轉型發展水平→（+）創新資源投入研發程度→（+）創新成果轉化效率→（+）生產制造效率→（+）制造業數智化生產管理水平→（+）制造業數字化、智能化水平→（+）制造業綠色發展能力→（+）市場核心競爭力→（+）制造業數智化融合轉型發展水平（正）。

路徑6：制造業數智化融合轉型發展水平→（+）公眾參與治理程度→（+）公眾監督作用→（+）制造業數字化、智能化水平→（+）制造業綠色發展能力→（+）市場核心競爭力→（+）制造業數智化融合轉型發展水平（正）。

除了上述6 條主要的反饋回路外，該模型的其他要素之間也存在著相應的因果關系，系統要素之間是相互影響的，進而形成一定的反饋回路（反饋環）。通過反饋回路的信息可知，在制造業數智化融合轉型發展過程中，每一個主體要素都不是獨立的，而是相互之間可以產生一定影響的，即：一種主體可以影響另一種主體，進而對制造業數智化融合轉型發展的整個生態系統產生相應影響。每個反饋環都存在一定的極性——正反饋環具有自我強化的效果，負反饋環具有自我調節的能力。制造業數智化融合轉型發展系統中正反饋環數量要大于負反饋環，這說明系統的自我強化作用要比自我調節作用更大，在正負反饋環的共同作用下，系統最終達到一種穩定的狀態。

4 制造業數智化融合轉型發展：評價指標體系構建

前文對不同主體驅動下的制造業數智化融合轉型發展邏輯及路徑進行分析，并構建了制造業數智化融合轉型發展的網絡模型；其中，各個主體雖然不同，但都是圍繞著同一目標要素在該系統中運行。本文結合相關學者的理論研究，依據關鍵要素與機理分析，以網絡模型中的狀態變量作為一級指標，以反映系統中各要素的現實狀態；根據前文得出的6 條路徑，本文設計包括產業基礎、兩化融合、創新驅動、質效提升、治理體系、綠色發展等6 項一級指標，以及數字基礎、企業基礎、數字化水平等14 項二級指標和36項三級指標的制造業數智化融合轉型發展水平評價指標體系（表1）。該指標體系不僅適用于對不同區域之間、不同細分行業之間制造業數智化融合轉型發展水平的橫向評價，也適用于不同發展時間階段的制造業數智化融合轉型發展水平縱向評價。

表1 制造業數智化融合轉型發展水平評價指標體系Table 1 Evaluation index system of digital and intelligent integration transformation and development level of manufacturing industry

5 結論

本文通過厘清國內外學者關于制造業數智化融合轉型的主要研究脈落與關鍵問題，提煉出制造業數智化融合轉型的目標要素、主體要素與影響因素；在此基礎上，依據產業關聯理論、系統動力學理論等相關理論，構建制造業數智化融合轉型發展的綜合網絡模型，分析各要素之間相互作用的機理。通過該網絡模型揭示的運行機理與路徑，從產業基礎、兩化融合、創新驅動、質效提升、治理體系、綠色發展等6 個方面構建制造業數智化融合轉型發展水平評價指標體系，以為制造業數智化融合轉型發展水平測度評價提供參考。