王悅溪

(吉林大學(xué)東北亞學(xué)院 吉林長春 130000)

黨的二十大報(bào)告提出“推動(dòng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化協(xié)同發(fā)展”，構(gòu)建智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)產(chǎn)業(yè)發(fā)展新格局，高效實(shí)施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，“促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合”。新一代信息通信技術(shù)的不斷創(chuàng)新發(fā)展打破了制造業(yè)過度依賴資源、勞動(dòng)力等基礎(chǔ)生產(chǎn)要素的傳統(tǒng)發(fā)展模式，形成了信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)整合創(chuàng)生的智能制造發(fā)展模式。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等科技創(chuàng)新不斷賦能制造業(yè)，智能制造業(yè)迅猛發(fā)展?！吨悄苤圃彀l(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》明確界定了智能制造的內(nèi)涵：基于新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)的深度融合，貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式。智能制造推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，變革了傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式，形成新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)及商業(yè)模式。信息化與工業(yè)化的深度融合，不僅提升了智能制造企業(yè)自身的創(chuàng)新發(fā)展，還打破了區(qū)域間、行業(yè)間制造業(yè)發(fā)展不平衡的態(tài)勢(shì)。越來越多專家、學(xué)者關(guān)注智能制造企業(yè)的發(fā)展，研究成果頗豐。

1 文獻(xiàn)收集

本文以“智能制造”“企業(yè)發(fā)展”為主題，在CNKI 檢索中文文獻(xiàn)，時(shí)間跨度選擇2010年1月1日—2023年5月17日，共獲得文獻(xiàn)資料472篇。梳理、歸納信息發(fā)現(xiàn)，研究成果主要集中于兩大方面。

一方面，圍繞制造技術(shù)手段展開，包括智能制造技術(shù)手段的提升及應(yīng)用、各領(lǐng)域智能制造標(biāo)準(zhǔn)的制定、企業(yè)智能制造平臺(tái)搭建及實(shí)施路徑、企業(yè)智能制造能力成熟度等。早期智能制造的相關(guān)研究主要集中在智能制造技術(shù)、智能制造系統(tǒng)及智能制造工程等方面。

另一方面，圍繞智能制造與企業(yè)社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益之間的關(guān)系展開，即智能制造如何賦能企業(yè)發(fā)展，具體包括企業(yè)的成本管理、運(yùn)營效應(yīng)、企業(yè)創(chuàng)新(除了技術(shù)創(chuàng)新以外的部分)、企業(yè)全要素生產(chǎn)率、產(chǎn)能利用、項(xiàng)目管理與評(píng)價(jià)、企業(yè)績效評(píng)價(jià)、知識(shí)治理、職業(yè)結(jié)構(gòu)、融資效率、智能作用機(jī)制、企業(yè)生態(tài)環(huán)境及政策對(duì)智能制造企業(yè)的影響等。

本文以智能制造與企業(yè)社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益之間的關(guān)系(即第二類研究成果)為研究對(duì)象，對(duì)上述472篇文獻(xiàn)進(jìn)行閱讀、篩查，找出符合本文研究要求的文獻(xiàn)130篇。仔細(xì)研讀文本，厘清智能制造賦能企業(yè)發(fā)展相關(guān)研究的脈絡(luò)，為后續(xù)研究提供實(shí)踐支撐。

2 智能制造賦能企業(yè)發(fā)展研究的脈絡(luò)分析

從2010年開始，智能制造與企業(yè)發(fā)展的相關(guān)研究成果逐漸增多，2019年研究成果呈現(xiàn)井噴趨勢(shì)，出現(xiàn)研究范圍廣、成果集中度不高等現(xiàn)象。智能制造是企業(yè)發(fā)展的源泉與動(dòng)力，主要從以下三個(gè)方面賦能企業(yè)發(fā)展。

首先，從技術(shù)手段視角來看，智能制造通過技術(shù)革新提高企業(yè)生產(chǎn)效率。

其次，從產(chǎn)品制造視角來看，智能制造產(chǎn)品更具有個(gè)性化，更加符合客戶需求，可有效降低生產(chǎn)能耗。

最后，從產(chǎn)品運(yùn)營模式來看，智能制造促進(jìn)了企業(yè)從單一考慮產(chǎn)品制造的生產(chǎn)端轉(zhuǎn)向服務(wù)客戶端，且有利于和企業(yè)外部的其他組織合作共贏，研究成果主要集中在以下三點(diǎn)。

2.1 突破粗放模糊的宏觀描述，在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的引導(dǎo)下分析智能制造賦能企業(yè)發(fā)展的源泉

已有研究突破了智能制造作用于企業(yè)發(fā)展的宏觀描述研究，能在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的指引下，分析智能制造賦予企業(yè)能量的源泉，即智能制造賦予企業(yè)哪些能量，對(duì)企業(yè)發(fā)展有何影響等。

智能制造通過賦能產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈增值來促進(jìn)企業(yè)發(fā)展，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的核心。例如，史丹、孫光林(2022)從企業(yè)全生產(chǎn)要素的視角分析智能制造實(shí)施的微觀效果；李廉水等(2023)深入研究了智能制造企業(yè)創(chuàng)新效率的非管理性影響因素，提出研發(fā)投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著的負(fù)向作用；韓國高等(2022)從技術(shù)創(chuàng)新、企業(yè)內(nèi)部控制、信息獲取等視角分析了智能制造對(duì)企業(yè)產(chǎn)能利用的影響；權(quán)小鋒、李闖(2022)研究得出智能制造通過企業(yè)資源配置和信息處理等方面影響企業(yè)的成本黏性。

2.2 從多學(xué)科視角審視智能制造賦能企業(yè)發(fā)展的作用機(jī)理

已有研究突破了單一技術(shù)層面，從管理學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、文化學(xué)多個(gè)領(lǐng)域論述智能制造賦能企業(yè)發(fā)展的作用機(jī)理。智能制造給予了企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的新指南，不斷深入研究企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)價(jià)值、企業(yè)生態(tài)環(huán)境建設(shè)等領(lǐng)域，以便能從機(jī)理層面更加深入地剖析智能制造給予企業(yè)發(fā)展的新動(dòng)能。例如，尹洪英、李闖(2022)從信息、人力和資金三方面構(gòu)建智能制造與企業(yè)創(chuàng)新模型；潘玉香、齊二石(2018)構(gòu)建了以精益生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)信息化和作業(yè)成本管理為核心的智能制造企業(yè)成本管理框架，整合了管理學(xué)、系統(tǒng)理論和信息論等相關(guān)知識(shí)；李廉水等(2023)分別利用三階段DEA模型和Tobit模型探析了不同所有制企業(yè)非管理性因素和企業(yè)內(nèi)部因素對(duì)智能制造企業(yè)創(chuàng)新效率的影響機(jī)理；谷城、張樹山(2023)從企業(yè)效率、企業(yè)內(nèi)部控制和融資約束等管理學(xué)視角論述智能制造對(duì)企業(yè)“增綠賦能”的作用機(jī)制；王影等(2022)提出控制型、激勵(lì)型、協(xié)調(diào)型和發(fā)展型四種知識(shí)治理模型，解決智能制造企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)面臨的困境；朱國軍等(2021)以海爾公司為研究對(duì)象，圍繞“數(shù)字化”“組織變革”搭建智能制造企業(yè)生態(tài)優(yōu)勢(shì)的形成路徑；李婉紅、王帆(2022)分析智能化轉(zhuǎn)型有利于降低企業(yè)成本黏性，對(duì)不同類型企業(yè)的效用是異質(zhì)的；應(yīng)里孟等(2020)搭建了財(cái)務(wù)績效和創(chuàng)新績效對(duì)智能制造企業(yè)績效的影響機(jī)制；陳金亮等(2021)的研究成果顯示，企業(yè)研發(fā)的投入通過影響企業(yè)信息處理能力來達(dá)到影響企業(yè)創(chuàng)新績效的作用。

2.3 智能制造賦能企業(yè)發(fā)展的研究方法多樣

隨著智能制造研究的不斷深入、細(xì)致，研究方法也更加科學(xué)、全面，呈現(xiàn)多元化的趨勢(shì)。準(zhǔn)自然試驗(yàn)研究能夠更加真實(shí)地反映制造業(yè)智能化發(fā)展的現(xiàn)況。現(xiàn)有的準(zhǔn)自然試驗(yàn)研究多以中國智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)多來自中國滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司、中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒、IFIND金融數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)、國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(SIPO)及中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(CNRDS)等。例如，張樹山等(2021)把智能制造試點(diǎn)項(xiàng)目政策的實(shí)施看作準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，利用PSM-DID方法分析了智能制造通過作用于客戶集成度與供應(yīng)商集成度兩方面促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新技術(shù)的投入。

以典型企業(yè)研究為代表的扎根研究、案例研究也被應(yīng)用到智能制造對(duì)企業(yè)發(fā)展的影響研究中。例如，王海軍等(2023)扎根于海爾集團(tuán)，通過深度訪談獲得質(zhì)性研究數(shù)據(jù)，得出影響智能制造企業(yè)顛覆性創(chuàng)新的因素；張明越、唱曉陽(2021)以某公司為案例，對(duì)智能制造企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防控的機(jī)理、內(nèi)部結(jié)構(gòu)及應(yīng)對(duì)措施進(jìn)行了分析論述。

文本分析是對(duì)模型統(tǒng)計(jì)分析的一種質(zhì)性補(bǔ)充，可從政策、企業(yè)發(fā)展等文本資料了解企業(yè)智能制造實(shí)施路徑及成效等。例如，曾思敏(2022)采用文本分析方法，利用中介效應(yīng)模型搭建“數(shù)字技術(shù)可供性對(duì)智能制造企業(yè)生產(chǎn)率的影響路徑”。

智能制造實(shí)證研究離不開模型的建構(gòu)。收集、整理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，建構(gòu)模型的方法主要有以下幾種：(1)隨機(jī)前沿分析方法(SFA)可以分析不同研究對(duì)象的不同效率值。例如，申慶元等(2023)利用隨機(jī)前沿分析方法建構(gòu)檢測(cè)高端裝備制造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率的生產(chǎn)函數(shù)。(2)非參數(shù)分析法(DEA)通過矯正個(gè)參數(shù)的權(quán)重來控制統(tǒng)計(jì)偏差。例如，朱夏龍、宋良榮(2023)利用DEA建構(gòu)智能制造企業(yè)融資特點(diǎn)模型，根據(jù)規(guī)模收益變與不變的理論假設(shè)將模型分為CCR和BCC兩種；賈俊穎(2017)利用熵權(quán)法重新構(gòu)建了DEA模型，分析影響智能制造企業(yè)績效的主要因素。(3)事件分析法是利用指標(biāo)加工具體行為事件的一種方法。例如，谷城、張樹山(2023)通過事件分析法建構(gòu)了智能制造與企業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)系模型，并提出兩者之間具有“邊際效益遞增效應(yīng)”。(4)突變級(jí)數(shù)法規(guī)避了指標(biāo)權(quán)重主觀性過強(qiáng)的弱點(diǎn)，利用歸一法化零為整，形成一個(gè)參數(shù)進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。(5)熵值法克服了突變級(jí)數(shù)法指標(biāo)排序的主觀性，能夠?qū)ρ芯繉?duì)象的各級(jí)指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)合理的排序，熵值越大，說明指標(biāo)分散程度越大，對(duì)研究目標(biāo)的影響作用也越強(qiáng)。例如，李霞(2019)利用突變級(jí)數(shù)法和熵值法度量了新能源智能制造業(yè)的創(chuàng)新能力。

3 智能制造賦能企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展研究的展望

3.1 規(guī)劃制造“智圖”，促進(jìn)區(qū)域制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的扎根研究

“智圖”是制造企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的藍(lán)圖，規(guī)劃企業(yè)制造“智圖”是推動(dòng)企業(yè)優(yōu)化、有序發(fā)展的保障。智能制造是先進(jìn)制造技術(shù)與新一代信息技術(shù)的深度融合，實(shí)現(xiàn)制造的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，是智能制造創(chuàng)新發(fā)展追求的目標(biāo)。區(qū)域“智圖”是國家制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)的區(qū)域化與扎根化發(fā)展設(shè)計(jì)的藍(lán)圖，旨在促進(jìn)區(qū)域制造業(yè)均衡、協(xié)同發(fā)展，統(tǒng)籌規(guī)劃設(shè)計(jì)與管理。例如，加強(qiáng)區(qū)域智能制造產(chǎn)業(yè)鏈的新模式、產(chǎn)銷合一等的研究。區(qū)域地區(qū)結(jié)合本地智能制造發(fā)展的實(shí)際特點(diǎn)，形成經(jīng)濟(jì)、管理、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、政策與環(huán)境等區(qū)塊合力，著力研究區(qū)域企業(yè)智能制造發(fā)展藍(lán)圖，加強(qiáng)企業(yè)重大項(xiàng)目統(tǒng)籌規(guī)劃管理，合理布局不同區(qū)域在制造業(yè)各細(xì)分領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展方向，可有效避免重復(fù)建設(shè)、資源浪費(fèi)。

3.2 以問題為導(dǎo)向，促進(jìn)智能制造產(chǎn)業(yè)鏈與供應(yīng)鏈融合發(fā)展的實(shí)踐研究

雖然智能制造業(yè)的發(fā)展已從局部企業(yè)試點(diǎn)展開進(jìn)入現(xiàn)在的全面、深入推廣與應(yīng)用階段，但智能制造的發(fā)展仍然落后于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的訴求。智能制造企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展要始終堅(jiān)持問題導(dǎo)向、效果導(dǎo)向，隨著智能技術(shù)的不斷提升，智能制造如何賦能企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展成為核心問題。后續(xù)研究以企業(yè)發(fā)展效果為導(dǎo)向，促進(jìn)智能制造推動(dòng)企業(yè)上中下游的和諧發(fā)展，進(jìn)而帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的協(xié)同發(fā)展。在制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型研究中找準(zhǔn)其創(chuàng)新發(fā)展的支撐點(diǎn)，積極應(yīng)對(duì)我國傳統(tǒng)制造業(yè)能源消耗高、產(chǎn)品過剩、信息化不足等問題，尋找問題的源頭與適合的解決辦法，積極促進(jìn)制造企業(yè)智能的轉(zhuǎn)型升級(jí)，提高產(chǎn)品的附加值，打造優(yōu)秀的智能制造品牌。

3.3 “質(zhì)化”與“量化”混合研究，深入推進(jìn)智能制造企業(yè)價(jià)值的評(píng)價(jià)研究

智能制造企業(yè)價(jià)值可分為兩部分，分別是企業(yè)財(cái)務(wù)計(jì)算得到的獨(dú)立價(jià)值和智能產(chǎn)品研發(fā)帶來的潛在價(jià)值。智能制造企業(yè)價(jià)值內(nèi)涵豐富，包括企業(yè)績效、企業(yè)運(yùn)行效率、企業(yè)競爭力、企業(yè)成本及企業(yè)創(chuàng)新效率等。智能制造企業(yè)的發(fā)展具有高風(fēng)險(xiǎn)、收益不穩(wěn)定等特點(diǎn)。影響智能制造企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的因素主要有智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用、企業(yè)經(jīng)營管理模式、成本投入等，這些不確定性因素都為智能制造企業(yè)價(jià)值的評(píng)價(jià)帶來了困難。創(chuàng)新研究方法，采用“質(zhì)化”與“量化”混合研究等，在建立適合評(píng)價(jià)個(gè)性化智能制造企業(yè)價(jià)值數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，深入了解不同智能制造企業(yè)的發(fā)展模式，有利于更加清晰準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)智能制造企業(yè)的績效，為提高企業(yè)的競爭地位、為社會(huì)創(chuàng)造更多的財(cái)富提供豐富的、可行性強(qiáng)的實(shí)踐支撐。

4 結(jié)語

綜上所述，智能制造企業(yè)的發(fā)展有利于我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的深度實(shí)施，有利于傳統(tǒng)制造業(yè)的高質(zhì)量轉(zhuǎn)型，政府及相關(guān)專家學(xué)者應(yīng)相互協(xié)作，開展多視角、多維度和多層次的研究，共同促進(jìn)我國智能制造企業(yè)從規(guī)模擴(kuò)大化向質(zhì)量提高的內(nèi)涵性發(fā)展。由于作者研究能力有限、文獻(xiàn)資料不足(僅查閱了中文文獻(xiàn))等，個(gè)別觀點(diǎn)可能有些偏頗，誠與各位同仁商榷。