張樂 陳菊紅 董海林 王昊

基金項目：國家社會科學(xué)基金項目（22BTJ050）；教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目（16YJC630170）

作者簡介：張樂（1987—），女，陜西西安人，西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，渭南師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師，研究方向為制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；陳菊紅（1964—），女，陜西富平人，博士，西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向為制造企業(yè)服務(wù)化、數(shù)字化；董海林（1985—），女，甘肅民勤人，西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，研究方向為數(shù)字服務(wù)創(chuàng)新；王昊（1991-），男，江蘇連云港人，博士，西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師，研究方向為服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。

摘 要：隨著數(shù)智技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)智化轉(zhuǎn)型已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代制造企業(yè)發(fā)展的必然選擇。數(shù)智化推動制造企業(yè)重構(gòu)競爭優(yōu)勢，數(shù)智化能力成為制造企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力。然而，部分制造企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中陷入“不轉(zhuǎn)型等死、轉(zhuǎn)型找死”的兩難困境，數(shù)智化能力建設(shè)缺乏方向指引，亟待對數(shù)智化能力的內(nèi)涵和構(gòu)面進(jìn)行深入研究。在文獻(xiàn)分析和扎根理論的基礎(chǔ)上，基于動態(tài)資源基礎(chǔ)觀，歸納并提取企業(yè)數(shù)智化能力構(gòu)成維度，包括生產(chǎn)智造能力、數(shù)智化運營能力和數(shù)智連接能力，開發(fā)各維度測量量表，利用SPSS和Amos軟件對290份有效問卷進(jìn)行實證檢驗，結(jié)果表明開發(fā)的數(shù)智化能力測量量表信效度較高。研究結(jié)論有助于加深對數(shù)智化能力這一概念構(gòu)成的理解，為數(shù)智化能力水平測度提供有效的量化分析工具。

關(guān)鍵詞：數(shù)智化能力；結(jié)構(gòu)維度；測量量表；扎根理論

DOI：10.6049/kjjbydc.2023010267

中圖分類號：F272.7-39

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）11-0079-10

0 引言

大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)智技術(shù)正改變制造企業(yè)商業(yè)模式和生產(chǎn)經(jīng)營方式^[1]?！吨袊圃?025》明確提出要加快推動新一代信息技術(shù)與制造技術(shù)融合發(fā)展，把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向，全面提升企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、管理和服務(wù)的智能化水平。2021年12月，中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會印發(fā)《“十四五”國家信息化規(guī)劃》，要求加快制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，深入實施智能制造工程。然而，很多企業(yè)受到自身業(yè)務(wù)、規(guī)模和生存環(huán)境的限制，在轉(zhuǎn)型過程中陷入“不轉(zhuǎn)型等死、轉(zhuǎn)型找死”的兩難困境。《2021埃森哲中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第二大難點在于數(shù)字化能力的建設(shè)。制造企業(yè)運用數(shù)智技術(shù)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型已成為其核心競爭力（Verhoef等，2021）。

近年來，相關(guān)學(xué)者開始關(guān)注制造企業(yè)數(shù)智化能力。資源基礎(chǔ)觀認(rèn)為，資源需要具有高價值、稀有性、不可模仿性、不可替代性和不可轉(zhuǎn)讓性特征才能產(chǎn)生可持續(xù)競爭優(yōu)勢（Barney，1991）。數(shù)智技術(shù)作為一種資源本身并不具有可持續(xù)競爭優(yōu)勢（Khin & Ho，2019），在數(shù)智化轉(zhuǎn)型背景下，企業(yè)獲取可持續(xù)競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵在于對數(shù)智技術(shù)和其它資源進(jìn)行整合，利用數(shù)智技術(shù)將數(shù)智生產(chǎn)要素融入企業(yè)業(yè)務(wù)，將數(shù)智生產(chǎn)要素轉(zhuǎn)化為數(shù)智化能力（René等，2020）。Helfat等^[3]從動態(tài)視角延伸資源基礎(chǔ)觀的內(nèi)涵，將識別、整合企業(yè)資源響應(yīng)環(huán)境變化的能力納入動態(tài)資源基礎(chǔ)理論?！皵?shù)智化”不同于“數(shù)字化”，陳劍等^[1]認(rèn)為“數(shù)智化”是數(shù)字化和智能化的深度結(jié)合；沈馨怡和吳松強(qiáng)（2023）指出，數(shù)智化是對數(shù)據(jù)全生命周期和全場景的集成化管理，數(shù)智化相比于數(shù)字化更加重視生態(tài)規(guī)模與合作深度。1983年，Gardner首次提出“數(shù)智”能力的概念，對于深入理解數(shù)智化能力具有重要意義。

本文基于動態(tài)資源基礎(chǔ)觀對制造企業(yè)數(shù)智化能力進(jìn)行研究，試圖回答“什么是數(shù)智化能力，數(shù)智化能力包括哪幾個維度以及如何對數(shù)智化能力進(jìn)行科學(xué)測度”這3個問題，旨在明晰制造企業(yè)數(shù)智化能力的內(nèi)涵，開發(fā)制造企業(yè)數(shù)智化能力結(jié)構(gòu)維度，探尋支持?jǐn)?shù)智化能力研究的理論基礎(chǔ)，以期促進(jìn)數(shù)智化能力理論體系發(fā)展。

1 文獻(xiàn)回顧與理論基礎(chǔ)

1.1 數(shù)智化能力概念

對于數(shù)智化能力的概念和內(nèi)涵，學(xué)者尚未形成統(tǒng)一共識，現(xiàn)有對制造企業(yè)數(shù)智化能力的研究主要圍繞以下幾個方面展開：第一，數(shù)智化能力對企業(yè)績效的影響。Ritter等（2022）指出數(shù)智能力通過識別并捕獲市場中價值創(chuàng)造機(jī)會提升企業(yè)績效，但也有研究證實數(shù)智化能力對企業(yè)績效的影響作用甚微甚至沒有影響（Usai等，2021）。第二，數(shù)智化能力與制造企業(yè)服務(wù)化之間的關(guān)系。Parida等^[4]指出數(shù)智化能力是解決日益復(fù)雜問題和維護(hù)多樣化客戶互動關(guān)系的可行路徑；Calle等^[5]發(fā)現(xiàn)先進(jìn)制造技術(shù)除非與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字能力相結(jié)合，否則對服務(wù)化無顯著影響。第三，數(shù)智化能力的概念和內(nèi)涵。部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化能力就是數(shù)智化能力，即數(shù)智技術(shù)業(yè)務(wù)應(yīng)用能力；另有部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)智化能力是數(shù)字化能力與智能化能力的融合^[7-8]，既包括數(shù)智轉(zhuǎn)化過程中的技術(shù)能力，又包括管理變革能力^[9]?？梢姡魑鷶?shù)智化能力的概念是開展實證研究的基礎(chǔ)。

已有研究圍繞IT能力、數(shù)字化能力、智能化能力等相似概念對數(shù)智化能力進(jìn)行界定。IT 能力的概念于1996年由Ross提出，隨后關(guān)于其內(nèi)涵的研究逐漸豐富。學(xué)者普遍認(rèn)為IT能力是指利用IT技術(shù)對企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而提高工作效率的能力。Ross等^[10]認(rèn)為 IT 能力是企業(yè)運用IT技術(shù)影響組織決策的能力；吳曉波等^[11]指出IT能力不單是一種技術(shù)能力，更是一種資源配置能力，是企業(yè)調(diào)動、配置和應(yīng)用IT資源促進(jìn)組織自身業(yè)務(wù)重組進(jìn)而獲取長期競爭優(yōu)勢的能力。

隨著數(shù)據(jù)資源井噴式增長以及大數(shù)據(jù)技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，學(xué)者開始關(guān)注數(shù)據(jù)資源在制造企業(yè)的應(yīng)用。張振剛等^[12]指出大數(shù)據(jù)能力是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理動態(tài)信息的能力；Lin & Kunnathur^[13]指出大數(shù)據(jù)能力是企業(yè)識別、收集、存儲和分析大量類型各異、高速流動的數(shù)據(jù)，用以支持企業(yè)實現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)的能力；Chen等^[14]將大數(shù)據(jù)能力定義為“對海量離散數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析以及對復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的能力”；馬鴻佳等^[15]認(rèn)為大數(shù)據(jù)能力是一種高階動態(tài)能力，即利用數(shù)據(jù)分析感知、整合、建立和再配置內(nèi)外部大數(shù)據(jù)資源以適應(yīng)快速變化的環(huán)境的能力。

盡管大數(shù)據(jù)能力解決了IT能力無法對數(shù)據(jù)資源進(jìn)行識別和篩選這一難題，但數(shù)據(jù)庫之間各自為政難以滿足客戶多樣化需求，而數(shù)字化技術(shù)則可實現(xiàn)這一目標(biāo)。Lyytinen等^[16]、吉峰等^[17]指出數(shù)字化能力是企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)使數(shù)據(jù)和信息以適當(dāng)方式呈現(xiàn)，能夠減少信息不確定性，實現(xiàn)營銷、研發(fā)和生產(chǎn)的全面整合，最終創(chuàng)造更大商業(yè)價值的能力；Sjodin等^[18]將數(shù)字化能力定義為“使用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)造差異化附加值的高級能力”。如今，大數(shù)據(jù)與人工智能深度融合，形成新一代“數(shù)智”技術(shù)，企業(yè)核心能力逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)智化能力^[19]。從“數(shù)字化”到“數(shù)智化”，企業(yè)數(shù)據(jù)資源不斷擴(kuò)充，新型數(shù)智工具持續(xù)涌現(xiàn)，對企業(yè)能力提出更高要求^[20]。隨著資源基礎(chǔ)觀的發(fā)展，越來越多的學(xué)者意識到“數(shù)智化”意味著對更多資源進(jìn)行整合，數(shù)智化能力代表著一種更高階的能力。鄭勇華等^[21]認(rèn)為，數(shù)智化能力是制造企業(yè)將新一代信息技術(shù)與已有資源相結(jié)合的能力；Kaplan等^[22]指出數(shù)智化能力是系統(tǒng)解釋內(nèi)外部數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、調(diào)整和利用學(xué)習(xí)成果連接智能目標(biāo)的能力。

綜上所述，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，資源范疇越來越廣，結(jié)合以上概念，本文將制造企業(yè)數(shù)智化能力定義為“制造企業(yè)將大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)智化技術(shù)融入企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等生產(chǎn)經(jīng)營活動，通過對數(shù)智技術(shù)、數(shù)據(jù)信息等內(nèi)外部資源之間的連接和配置，實現(xiàn)生產(chǎn)、運營數(shù)智化的創(chuàng)新能力”。這一能力既不同于強(qiáng)調(diào)技術(shù)運用的IT能力，也不同于強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)資源識別的大數(shù)據(jù)能力，更不同于強(qiáng)調(diào)數(shù)字技術(shù)融合以消除數(shù)據(jù)孤島的數(shù)字化能力，數(shù)智化能力能夠促進(jìn)制造企業(yè)實現(xiàn)提質(zhì)降本增效、智能連接的目標(biāo)。

1.2 數(shù)智化能力結(jié)構(gòu)維度

當(dāng)前，關(guān)于數(shù)智化能力維度的研究主要集中在以下幾個方面：首先，數(shù)智技術(shù)特征。Lenka等^[23]將數(shù)字化能力劃分為3個維度：智能能力、連接能力和分析能力，分別指配置硬件組件以感知和捕獲信息的能力、通過無線通信網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)字化產(chǎn)品的能力以及使用可用數(shù)據(jù)為公司作出有效決策的能力；Ajaegbu（2020）認(rèn)為數(shù)字化能力包括數(shù)據(jù)捕獲能力、數(shù)據(jù)連接能力和數(shù)據(jù)分析能力；易加斌等^[24]總結(jié)出大數(shù)據(jù)能力包含數(shù)據(jù)感知能力、數(shù)據(jù)整合能力及深度分析與洞察能力；馬鴻佳等^[15]將大數(shù)據(jù)能力劃分為大數(shù)據(jù)預(yù)測和分析能力以及大數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用能力兩個維度；Sjodin等^[18]研究了3組重要的人工智能能力：數(shù)據(jù)管道、算法開發(fā)和人工智能民主化。其次，數(shù)智技術(shù)應(yīng)用場景。Lee（2015）等將IT能力劃分為IT探索和利用能力；Calle等^[5]將數(shù)字能力劃分為3個維度：使用先進(jìn)制造技術(shù)的數(shù)字技術(shù)能力、供應(yīng)鏈層面業(yè)務(wù)關(guān)系數(shù)字能力、軟件應(yīng)用程序開發(fā)和部署數(shù)字能力；Anwar等^[25]將大數(shù)據(jù)能力劃分為大數(shù)據(jù)技術(shù)能力和大數(shù)據(jù)人員能力；鄭勇華等^[21]認(rèn)為智能化能力包括裝備智能化能力、人員智能化能力和管理智能化能力3個維度。

數(shù)智化能力是數(shù)智技術(shù)驅(qū)動企業(yè)管理變革與重塑的能力，其應(yīng)用場景已經(jīng)突破業(yè)務(wù)層面，實現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新（Ancillai等，2023），同時涵蓋“數(shù)字化”和“智能化”兩個要素。根據(jù)資源基礎(chǔ)觀，制造企業(yè)與利益相關(guān)者長期處于一個相互影響的動態(tài)系統(tǒng)中，企業(yè)發(fā)展需要各方資源的相互作用^[5]，企業(yè)邊界變得日益模糊。因此，基于內(nèi)外部資源調(diào)配對數(shù)智化能力結(jié)構(gòu)維度進(jìn)行探究，有助于企業(yè)真正理解數(shù)智化能力的內(nèi)涵。

1.3 理論基礎(chǔ)

傳統(tǒng)資源基礎(chǔ)觀指出企業(yè)資源異質(zhì)性是形成企業(yè)績效差異的主要原因，資源具有價值屬性^[26]。然而，某種資源很難單獨構(gòu)成企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢，其需要與其它資源相結(jié)合（Barney，1991）。Ulaga & Reinartz（2011）研究發(fā)現(xiàn)，制造企業(yè)通過整合生產(chǎn)資源，可將自身獨特資源轉(zhuǎn)化為企業(yè)所需能力。不同于傳統(tǒng)靜態(tài)資源基礎(chǔ)觀，動態(tài)資源基礎(chǔ)理論認(rèn)為在不斷變化的外部環(huán)境中，企業(yè)整合資源獲取持續(xù)競爭優(yōu)勢的能力尤其值得關(guān)注。數(shù)智化技術(shù)作為一種資源需要嵌入到企業(yè)日常經(jīng)營活動中，將新信息技術(shù)與已有資源相結(jié)合（鄭勇華，2022）。因此，有必要基于動態(tài)資源基礎(chǔ)觀研究數(shù)智化能力。

2 研究設(shè)計

2.1 研究方法

已有研究對數(shù)智化能力結(jié)構(gòu)維度的刻畫較少，加之企業(yè)數(shù)智化能力內(nèi)容多樣和復(fù)雜，因此本文采用扎根理論對制造企業(yè)數(shù)智化能力結(jié)構(gòu)維度進(jìn)行探究。扎根理論通過對本文資料進(jìn)行歸納、總結(jié)，可以形成新的理論（賈旭東和衡量，2016）。本文從定性視角出發(fā)，通過半結(jié)構(gòu)化訪談、實地調(diào)研獲取一手?jǐn)?shù)據(jù)并通過官網(wǎng)、公眾號等途徑收集文本資料，按照扎根理論研究方法，遵循開放式編碼—主軸編碼—選擇性編碼3個步驟，挖掘并歸納數(shù)智化能力結(jié)構(gòu)維度。在此基礎(chǔ)上，將扎根理論研究成果與文獻(xiàn)相結(jié)合，形成制造企業(yè)數(shù)智化能力初始量表，并對量表進(jìn)行實證檢驗。

2.2 研究對象

本文遵循質(zhì)性研究抽樣原則，利用研究團(tuán)隊資源對樣本進(jìn)行搜尋，選取華為技術(shù)有限公司（華為）、施耐德電氣（中國）有限公司（施耐德）、西安陜鼓動力股份有限公司（陜鼓動力）、陜西汽車控股集團(tuán)有限公司（陜汽）、中國西電集團(tuán)有限公司（西電）5家數(shù)智化轉(zhuǎn)型典型制造企業(yè)，對31名中高層管理者和23名員工進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化訪談。在正式訪談之前，選取施耐德、華為3名管理人員和4名普通用戶組成焦點小組進(jìn)行討論，根據(jù)反饋意見對訪談提綱進(jìn)行修改。在訪談對象中，男性41名、女性13名，年齡主要分布在25～45歲之間，每次訪談時間約為60分鐘。

3 制造企業(yè)數(shù)智化能力結(jié)構(gòu)維度探索性研究

3.1 數(shù)據(jù)收集

為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，借鑒Miles等（1984）提出的三角測量法，通過多種渠道收集數(shù)據(jù)，以保證研究結(jié)論的科學(xué)性和合理性。訪談、二手資料和直接觀察是定性研究的主要數(shù)據(jù)來源，訪談過程主要圍繞事先準(zhǔn)備的問題進(jìn)行討論，如“企業(yè)數(shù)智化能力是什么”“制造企業(yè)數(shù)智化能力包括哪些方面”“企業(yè)通過哪些方面提升數(shù)智化能力？為確保資料的準(zhǔn)確性，與受訪者再次核實訪談內(nèi)容，結(jié)合訪談企業(yè)公開資料，對訪談資料進(jìn)行三角驗證，剔除個別不真實的內(nèi)容。數(shù)據(jù)收集時間為2021年6月至2022年6月，訪談時間共計27小時，訪談文字共計6.2萬字，二手資料共計4.1萬字。本文采用3/4資料進(jìn)行編碼分析，剩余資料用于飽和度檢驗。

3.2 開放式編碼

開放式編碼是扎根理論分析的第一步，通過對多種渠道收集的文本資料進(jìn)行標(biāo)簽化處理，對語義接近、重復(fù)出現(xiàn)的條目進(jìn)行刪減，最終抽取出141個初始概念。接著，對141個初始概念進(jìn)行歸納總結(jié)，最終得到生產(chǎn)設(shè)備（生產(chǎn)線）智能化、數(shù)字平臺搭建、設(shè)備接入、傳感器數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)加工分析、智能產(chǎn)品設(shè)計、虛擬設(shè)計、新產(chǎn)品創(chuàng)新能力、產(chǎn)品智能升級、生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析能力、質(zhì)量控制、生產(chǎn)過程自我優(yōu)化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理能力、信息可視化、風(fēng)險管控能力、生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新能力、決策支持能力、平臺協(xié)作能力、實時應(yīng)變能力、成本優(yōu)化能力、人員調(diào)配能力、遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集、產(chǎn)品質(zhì)量追溯服務(wù)、人員數(shù)智技能、預(yù)測性遠(yuǎn)程診斷與維護(hù)、供應(yīng)商集成、智能客戶管理、需求感知、個性化營銷、物流信息實時共享、生產(chǎn)規(guī)模智能調(diào)節(jié)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)互聯(lián)互通、數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境、數(shù)智生態(tài)技術(shù)支撐等34個范疇，開放式編碼過程如表1所示。

3.3 主軸編碼

對開放式編碼獲取的34個范疇進(jìn)行關(guān)聯(lián)，歸納總結(jié)出8個一階范疇，分別為基礎(chǔ)裝備數(shù)智化、產(chǎn)品設(shè)計數(shù)智化、制造過程數(shù)智化、業(yè)務(wù)管理數(shù)智化、遠(yuǎn)程運維數(shù)智化、橫向供應(yīng)鏈數(shù)智化、縱向制造鏈數(shù)智化和產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈數(shù)智化，以及3個二階范疇，分別為生產(chǎn)智造能力、數(shù)智化運營能力和數(shù)智連接能力，如表2所示。

3.4 選擇性編碼

選擇性編碼將不同范疇聯(lián)系在一起，以故事線的方式描述行為現(xiàn)象，識別核心范疇并構(gòu)建理論框架（王冰等，2018）。在制造企業(yè)數(shù)智化能力結(jié)構(gòu)維度中，基礎(chǔ)裝備數(shù)智化、產(chǎn)品設(shè)計數(shù)智化和制造過程數(shù)智化3個一階范疇共同構(gòu)成二階范疇生產(chǎn)智造能力；業(yè)務(wù)管理數(shù)智化、遠(yuǎn)程運維數(shù)智化兩個一階范疇共同構(gòu)成二階范疇數(shù)智化運營能力；橫向供應(yīng)鏈數(shù)智化、縱向制造鏈數(shù)智化和產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈數(shù)智化3個一階范疇共同構(gòu)成二階范疇智能連接能力。通過對一階范疇和二階范疇進(jìn)行分析，確定數(shù)智化能力這一核心范疇，梳理各范疇間的關(guān)系結(jié)構(gòu)，具體編碼結(jié)果如表3所示。

圍繞數(shù)智化能力這一核心范疇，將故事線概括為：在制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中，生產(chǎn)智造能力、數(shù)智化運營能力、數(shù)智連接能力共同構(gòu)成更高階的數(shù)智化能力。生產(chǎn)是制造企業(yè)為客戶提供產(chǎn)品最重要的一個環(huán)節(jié)，生產(chǎn)智造能力是企業(yè)通過搭建數(shù)智化基礎(chǔ)平臺，利用先進(jìn)的數(shù)智工具進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計和創(chuàng)新，并在生產(chǎn)制造過程中實現(xiàn)數(shù)智化的能力，因此生產(chǎn)智造能力是數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)能力；數(shù)智化運營能力既包括制造企業(yè)在內(nèi)部日常業(yè)務(wù)活動中實現(xiàn)數(shù)智化管理的能力，也包括在產(chǎn)品后期運維服務(wù)中采用數(shù)智化的能力，是制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的延伸能力；數(shù)智連接能力則是制造企業(yè)解決內(nèi)部橫向供應(yīng)鏈、縱向供應(yīng)鏈雙向連接，提升制造鏈質(zhì)量、優(yōu)化供應(yīng)鏈效率，跨越企業(yè)邊界，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈密切協(xié)作的能力，是制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的期望能力。據(jù)此，本文構(gòu)建制造企業(yè)數(shù)智化能力結(jié)構(gòu)維度模型，如圖1所示。

3.5 理論飽和度檢驗

本文對預(yù)留的1/4材料進(jìn)行理論飽和度檢驗，編碼結(jié)果包含生產(chǎn)智造能力、數(shù)智化運營能力和智能連接能力，沒有發(fā)現(xiàn)新范疇和新概念，說明本文構(gòu)建的制造企業(yè)數(shù)智化能力維度理論已飽和。

3.6 效度保障策略

本文采用以下方法確保編碼信效度：①三角驗證：采用企業(yè)內(nèi)部訪談資料、公開資料等多種數(shù)據(jù)來源進(jìn)行三角驗證以保證資料的合理性和真實性；②成員驗證：在編碼結(jié)束后，采用成員驗證方法，把故事線和模型圖反饋給54名受訪人，用以判斷研究結(jié)果的有效性，最終收到41份反饋結(jié)果，其中36份均給出肯定答復(fù)。

4 維度討論

4.1 生產(chǎn)智造能力

產(chǎn)品生產(chǎn)是制造企業(yè)最重要的環(huán)節(jié)（尹夏楠等，2022），制造企業(yè)生產(chǎn)智造能力是其數(shù)智化的基礎(chǔ)，包括基礎(chǔ)裝備數(shù)智化、產(chǎn)品設(shè)計數(shù)智化和制造過程數(shù)智化。當(dāng)前，對于制造企業(yè)而言，數(shù)智化基礎(chǔ)設(shè)施是最大的產(chǎn)能所在，如工業(yè)機(jī)器人的廣泛應(yīng)用替代了大量重復(fù)性的人工勞動，工業(yè)機(jī)器人逐漸具備自我感知、判斷和決策能力，“黑燈工廠”“燈塔工廠”成為智能生產(chǎn)的代名詞（陳曉東和楊曉霞，2021）。另外，產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量、生產(chǎn)效率和生產(chǎn)周期甚至生產(chǎn)成本都取決于企業(yè)數(shù)智化生產(chǎn)能力，企業(yè)智能化集成系統(tǒng)可以綜合考慮生產(chǎn)條件，制定適應(yīng)下屬工廠生產(chǎn)能力的生產(chǎn)計劃^[18]，實現(xiàn)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的透明化、標(biāo)準(zhǔn)化和可視化，在提高生產(chǎn)效率的同時，保障產(chǎn)品制造的高質(zhì)量與可追溯性（張玉利等，2022）。然而，除基礎(chǔ)設(shè)施和生產(chǎn)數(shù)智化外，智能產(chǎn)品設(shè)計也不容忽視。制造企業(yè)利用數(shù)智化技術(shù)對產(chǎn)品工藝和生產(chǎn)資源進(jìn)行建模仿真，使產(chǎn)品工藝設(shè)計效果獲得早期驗證和優(yōu)化。因此，制造企業(yè)的生產(chǎn)智造能力側(cè)重于基礎(chǔ)設(shè)施準(zhǔn)備和產(chǎn)品設(shè)計，是企業(yè)數(shù)智化能力的基礎(chǔ)。

4.2 數(shù)智化運營能力

數(shù)智化運營能力是指制造企業(yè)快速適應(yīng)并利用數(shù)字運營技術(shù)，推動制造企業(yè)傳統(tǒng)運營模式向數(shù)智化運營模式轉(zhuǎn)變的能力（馬永霞和王琳，2022）。目前，制造企業(yè)對數(shù)智技術(shù)的使用已改變企業(yè)日常工作方式，利用數(shù)智化工具打通生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、研發(fā)、市場、服務(wù)等企業(yè)價值鏈，實現(xiàn)風(fēng)險管控、決策支持、平臺協(xié)作和成本優(yōu)化，既有助于提高工作效率，更好地支撐業(yè)務(wù)發(fā)展，又能通過整合數(shù)據(jù)資源實現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新。除提升內(nèi)部運營管理數(shù)智化能力外，生產(chǎn)端智能運維服務(wù)也至關(guān)重要。智能運維服務(wù)是制造企業(yè)數(shù)智技術(shù)應(yīng)用最廣泛的場景，智能運維以設(shè)備數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過對設(shè)備運行狀況進(jìn)行遠(yuǎn)程實時監(jiān)測與可視化呈現(xiàn)、設(shè)備故障診斷與預(yù)判以及設(shè)備操作與運行優(yōu)化，解決傳統(tǒng)運維服務(wù)所面臨的各種困境，實現(xiàn)運維服務(wù)從傳統(tǒng)反應(yīng)性服務(wù)向數(shù)據(jù)驅(qū)動主動性服務(wù)轉(zhuǎn)變，在提高工業(yè)系統(tǒng)生產(chǎn)率和可靠性、優(yōu)化運維策略、減少運營成本、降低能源消耗以及構(gòu)建企業(yè)競爭力等方面發(fā)揮重要作用（Porter & Heppelmann，2014）。這一階層數(shù)智化能力是企業(yè)在設(shè)備數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上形成的數(shù)智化延伸能力。

4.3 數(shù)智連接能力

數(shù)智化時代，企業(yè)資源和能力不再受限于企業(yè)本身，而是有了更多外部可能性。陳春花（2021）指出數(shù)智化能力是一種“連接、共生”能力，通過連接實現(xiàn)各種技術(shù)創(chuàng)新，重構(gòu)現(xiàn)實世界成為數(shù)字世界。企業(yè)核心競爭力不再局限于自身資源和能力，而是通過尋求外部資源和能力實現(xiàn)聚合連接。對于制造企業(yè)而言，數(shù)智化連接能力體現(xiàn)為：一是實現(xiàn)內(nèi)部橫向供應(yīng)鏈與縱向制造鏈雙向連接和協(xié)同，提升制造鏈質(zhì)量，優(yōu)化供應(yīng)鏈效率（趙西三，2017）；二是跨越企業(yè)邊界，促進(jìn)整個產(chǎn)業(yè)鏈上下游連接和協(xié)同，最終通過大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等數(shù)智技術(shù)與制造技術(shù)相融合，實現(xiàn)軟硬件制造資源和能力互聯(lián)、感知、控制、決策、執(zhí)行，促進(jìn)人、機(jī)、物及信息集成與共享、協(xié)同與優(yōu)化，形成產(chǎn)業(yè)鏈上下游更加密切的數(shù)智化協(xié)作關(guān)系，這是一種高階數(shù)智化能力，不僅是數(shù)智技術(shù)的應(yīng)用，更是一種數(shù)智思維能力。

5 制造企業(yè)數(shù)智化能力量表開發(fā)

5.1 量表開發(fā)

本文基于扎根理論開發(fā)的3個維度，借鑒已有文獻(xiàn)，編制出19條測量題項。隨后，對樣本企業(yè)中5名數(shù)字化部長和3名戰(zhàn)略規(guī)劃部成員進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化訪談，根據(jù)訪談結(jié)果對題項進(jìn)行調(diào)整，增加“我們能夠隨時優(yōu)化產(chǎn)品/服務(wù)，使其更符合銷售前景”這一題項。同時，為確保量表能夠更加直觀地表達(dá)語義，本文還邀請3名專家對題項進(jìn)行評審，根據(jù)專家意見對存在爭議的題項進(jìn)行修訂，剔除“我們利用邏輯數(shù)據(jù)預(yù)測客戶需求”“采用數(shù)智化工具與公司利益相關(guān)者進(jìn)行外部溝通”兩個題項，最終形成3個維度18個題項的初始量表。采用李克特5級量表編寫問卷，在企業(yè)管理層面進(jìn)行預(yù)測試，并根據(jù)反饋意見對問卷語義進(jìn)行修訂，具體測量題項如表4所示。

5.2 量表測量

5.2.1 探索性因子分析

本文采用探索性因子分析法識別制造企業(yè)數(shù)智化能力的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)來源于陜西、廣東、山東、浙江4個省份制造企業(yè)，主要借助研究團(tuán)隊的社會資源對制造企業(yè)管理者進(jìn)行問卷發(fā)放和回收，少數(shù)企業(yè)采用在線方式發(fā)送和回收問卷。共計發(fā)放問卷331份，回收有效問卷290份，有效問卷回收率為87.6%。樣本特征如下：①調(diào)研對象性別：男性占60.4%，女性占39.6%；②年齡：20～25歲占13.2%，26～30歲占28.4%，31～35歲占30.2%，36～40歲占23.3%，41歲以上占4.9%；③企業(yè)工作年限：在企業(yè)工作不足2年占13.5%，2～5年占24.8%，6～10年占46.7%，11～15年占6.8%，大于15年占8.2%；④學(xué)歷：專科及以下占18.5%，本科占53.6%，碩士占22.7%，博士占5.2%。

本文運用SPSS24對18項初始題項進(jìn)行探索性因子分析，結(jié)果顯示KMO值為0.878，Bartlett球形檢驗顯著值為0.000，說明初始量表適合進(jìn)行因子分析；接著，采用主成分分析法篩選出特征值大于1的因子，對因子結(jié)果作最大方差法正交轉(zhuǎn)軸，結(jié)合碎石圖抽取出3個因子，剔除“我們利用數(shù)智技術(shù)提升生產(chǎn)效率”等多個因子題項。進(jìn)一步，對兩個因子載荷大于0.45的題項予以刪除，最后剩余16個題項。因子分析結(jié)果顯示，KMO值為0.898，Bartlett球形檢驗顯著性水平P<0.000 1，累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到66.61%，每個題項因子載荷值均介于0.65～0.9之間，滿足標(biāo)準(zhǔn)要求，如表5所示。

5.2.2 效度檢驗

本研究采用Cronbach′s α值判斷量表效度，結(jié)果如表5所示。從中可見，生產(chǎn)智造能力、數(shù)智運營能力、數(shù)智連接能力的Cronbach′s α系數(shù)分別為0.868、0.894和0.883。同時，對整體量表進(jìn)行可靠性分析，發(fā)現(xiàn)由16條題項組成的整體量表的Cronbach′s α系數(shù)為0.869。可見，本文量表信度達(dá)到指標(biāo)要求，說明量表信度較高。

5.2.3 驗證性因子分析

根據(jù)Fornell & Larker（1981）的建議，若各變量平均方差提取值A(chǔ)VE>0.5，則說明各測量指標(biāo)聚合效度良好。根據(jù)Hair（2006）的建議，結(jié)合Amos 23對16個題項進(jìn)行驗證性因子分析，結(jié)果如圖2所示。從中可見，各題項標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)計算所得AVE均大于0.5、CR均大于0.7，符合良好聚合效度的要求。其次，驗證性因子分析結(jié)果顯示，卡方自由度指數(shù)為1.216（小于2.5），CFI值為0.991，NFI值為0.95，均達(dá)到0.9的理想水平；RMSEA值為0.027，小于0.08的臨界值。各項指標(biāo)數(shù)值均達(dá)到判斷標(biāo)準(zhǔn)，說明本文變量因子結(jié)構(gòu)清晰，具有較高的擬合優(yōu)度。

6 結(jié)論與啟示

6.1 研究結(jié)論

本研究采用扎根理論歸納制造企業(yè)數(shù)智化能力由生產(chǎn)智造能力、數(shù)智運營能力和數(shù)智連接能力3個維度構(gòu)成。在此基礎(chǔ)上，本研究開發(fā)出包含16個題項的制造企業(yè)數(shù)智化能力初始量表，驗證量表具有較高的信效度并通過理論飽和度檢驗。首先，本研究結(jié)合相關(guān)概念，將制造企業(yè)數(shù)智化能力定義為“制造企業(yè)將大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)智化技術(shù)融合應(yīng)用于企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等生產(chǎn)經(jīng)營活動，通過對數(shù)智技術(shù)、數(shù)據(jù)信息等內(nèi)外部資源之間的連接和配置，實現(xiàn)生產(chǎn)、運營數(shù)智化的創(chuàng)新能力”，該概念基于動態(tài)資源基礎(chǔ)觀視角詮釋了制造企業(yè)數(shù)智化能力的新內(nèi)涵。與數(shù)字化能力、IT能力、大數(shù)據(jù)能力相比，數(shù)智化能力追求更廣的資源獲取范圍和更長期的目標(biāo)。其次，基于文獻(xiàn)分析和企業(yè)訪談構(gòu)建制造企業(yè)數(shù)智化能力測量量表，在初始量表開發(fā)階段，為避免存在研究者主觀偏誤，由專家討論題項的內(nèi)容效度，并對題項進(jìn)行逐一修訂，嚴(yán)格遵循量表開發(fā)步驟。該量表為后續(xù)研究提供了可量化、可操作的測量工具，對于制造企業(yè)更好地服務(wù)客戶并實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型具有重要意義。

6.2 研究貢獻(xiàn)

（1）本文通過對制造企業(yè)數(shù)智化能力的深入解讀，在與其它概念進(jìn)行對比的基礎(chǔ)上厘清數(shù)智化能力的內(nèi)涵和外延。以往文獻(xiàn)多關(guān)注大數(shù)據(jù)資源或數(shù)智技術(shù)等靜態(tài)資源，本研究在動態(tài)資源基礎(chǔ)觀指導(dǎo)下，將更多內(nèi)外部數(shù)智資源納入企業(yè)數(shù)智化能力概念，體現(xiàn)了數(shù)據(jù)全生命周期、全場景集成管理能力。

（2）本文采用扎根理論深挖數(shù)智化能力結(jié)構(gòu)維度，彌補(bǔ)了此前研究僅分析數(shù)智化能力相似概念維度的不足，為深化制造企業(yè)數(shù)智化能力內(nèi)涵奠定了理論基礎(chǔ)，突出數(shù)智化能力更重視產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)規(guī)模以及企業(yè)間深

度合作，拓展了企業(yè)數(shù)智化能力概念邊界。

（3）本文開發(fā)的制造企業(yè)數(shù)智化能力量表提供了有效測量工具，彌補(bǔ)了以往數(shù)智化能力定量研究的不足，促進(jìn)數(shù)智化能力由概念討論向?qū)嵶C研究進(jìn)階，為進(jìn)一步研究數(shù)智化能力提升路徑和作用機(jī)制打下了基礎(chǔ)。

6.3 實踐啟示

（1）企業(yè)需要培養(yǎng)敏銳的外部環(huán)境感知能力。數(shù)智化能力建設(shè)并非一蹴而就，需要根據(jù)外部環(huán)境變化實時調(diào)整資源內(nèi)容，這就要求企業(yè)在日?；顒又屑訌?qiáng)各部門之間的溝通，對市場需求進(jìn)行動態(tài)識別。

（2）管理者需要明確企業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中所具備的能力，從數(shù)智化能力構(gòu)成入手，根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)需要，加強(qiáng)數(shù)智基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，將數(shù)智技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品生產(chǎn)過程的各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)提質(zhì)降本增效。發(fā)揮數(shù)智化平臺的作用，提升各部門之間的溝通協(xié)作效率，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，完善遠(yuǎn)程運維服務(wù)內(nèi)容，與上下游企業(yè)共享流程與產(chǎn)品信息，更好地幫助企業(yè)實現(xiàn)智能決策。

（3）企業(yè)應(yīng)評估自身數(shù)智化能力，找出自身數(shù)智化能力建設(shè)中的薄弱環(huán)節(jié)，動態(tài)調(diào)整企業(yè)數(shù)智化能力建設(shè)實踐，促進(jìn)企業(yè)不斷轉(zhuǎn)型升級。

6.4 不足與展望

本文存在如下不足：首先，僅選取5家數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)作為研究樣本，企業(yè)數(shù)量較少造成研究結(jié)論適用范圍存在一定局限性；其次，初步探索制造企業(yè)數(shù)智化能力的3個維度，這3個維度如何在制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮作用，是后續(xù)重點研究方向之一。

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（責(zé)任編輯：王敬敏）

Digital Intelligence Capability of Manufacturing Enterprises：Dimension Exploration and Scale Development

Zhang Le^1，2，Chen Juhong¹， Dong Hailin¹， Wang Hao¹

（1.School of Economics and Management，Xi'an University of Technology ，Xi′an 710054，China;2.School of Economics and Management，Weinan Normal University，Weinan 714099， China）

Abstract：With the rapid development of digital intelligence technology， the transformation of digital intelligence has become an inevitable choice for the development of manufacturing enterprises in the era of the digital economy. In this context， the ability to integrate digital intelligence technology and other resources of the enterprise has become the key to gaining a sustainable competitive advantage. Companies need to use digital intelligence technology to integrate digital intelligence production factors into the way they do business and transform digital intelligence production factors into digital intelligence capabilities. However， due to the lack of directional guidance for the construction of digital intelligence capability， some manufacturing enterprises are caught in the dilemma of "not transforming and waiting for death， or seeking death through transformation" ， and it is urgent to carry out in-depth research on the connotation and structure of digital intelligence capability from an academic point of view.

Following the dynamic resource-based view and the similar concept of digital intelligence capability， this paper defines the digital intelligence capability of manufacturing enterprises as the innovative capability of manufacturing enterprises to integrate and apply digital intelligence technologies such as big data， cloud computing and artificial intelligence in their R&D， production and sales activities， and to realize the digital intelligence of production and operation through the connection and configuration of internal and external resources such as digital intelligence technologies and data and information. Then， it explores the structural dimensions of digital intelligence capabilities of manufacturing companies using the qualitative research method of grounded theory and develops its scale. The paper follows the sampling principles of qualitative research to select the sample and conducts semi-structured interviews with 31 middle and senior managers and 23 employees from the selected manufacturing companies. The obtained textual information is tested by open coding， axial coding and selective coding， as well as theoretical saturation， and it is concluded that the digital intelligence capability of manufacturing enterprises consists of three dimensions： production intelligence capability， digital intelligence operation capability and digital intelligence connection capability. Finally， the initial scale of 19 measurement items is developed based on the connotations of each dimension. Drawing on the existing literature， the study revises the initial scale according to the experts' opinions. It strictly follows the scale development steps and constructs a digital intelligence capability index system consisting of 3 dimensions and 16 questions based on exploratory factor analysis for manufacturing enterprises. Through quantitative analysis of reliability and validity tests， the study confirms the good discriminant and convergent validity of the scale.

Different from the existing literature， this study clarifies the connotation and extension of digital intelligence capabilities in manufacturing enterprises through an in-depth interpretation of digital intelligence capabilities from a dynamic resource-based perspective and on the basis of comparison with other related concepts. Furthermore， grounded theory is used to dig deeper into the structural dimensions of digital intelligence capabilities， bridging the gap for previous studies merely focused on similar conceptual dimensions of numerical intelligence capabilities. It highlights that， compared to the digital capability， the digital intelligence capability pays more attention to the ecological scale of the industry chain and the depth of cooperation between enterprises， which expands the boundaries of the concept of enterprise digital intelligence capability. Finally， the digital intelligence capability scale for manufacturing companies developed in this study provides an effective measurement tool for the quantitative study of companies' digital intelligence capabilities. The development of this scale makes up for the shortcomings of the previous quantitative research on numerical intelligence ability， promotes the transformation of numerical intelligence ability from conceptual discussion to empirical research， lays a good foundation for further research on the paths and mechanisms of numerical intelligence ability enhancement， and promotes in-depth research on digital intelligence capability.

Key Words：Digital Intelligence Capability; Structural Dimensions; Measurement Scales; Grounded Theory