制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的前因條件診斷研究

初銘暢，尚銀斐

本刊核心層次論文

制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的前因條件診斷研究

初銘暢，尚銀斐

(遼寧工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧 錦州 121001)

隨著新一代信息技術(shù)革命的興起，制造業(yè)開始向智能化方向轉(zhuǎn)型，因此對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的前因條件進(jìn)行研究非常必要?；诖?，本文通過建立回歸模型，對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的前因條件進(jìn)行實(shí)證分析。研究表明：智能制造技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)環(huán)境和智能裝備資源對(duì)智能化績(jī)效有正向作用。最后，根據(jù)研究結(jié)論，本文提出加強(qiáng)智能制造技術(shù)的應(yīng)用、做好政策導(dǎo)向，提升科技成果轉(zhuǎn)化率以及加大智能基礎(chǔ)設(shè)施的投入和改進(jìn)等相應(yīng)的對(duì)策與建議，加快制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)步伐，促進(jìn)制造業(yè)的快速發(fā)展。

制造業(yè)智能化；轉(zhuǎn)型升級(jí)；智能化績(jī)效

制造業(yè)是科技創(chuàng)新的主體，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)注入了持續(xù)不斷的動(dòng)力。目前，我國(guó)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的步伐在逐步加快，但與世界大國(guó)相比，我國(guó)制造業(yè)大而不強(qiáng)，在自主研發(fā)能力、信息化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面有較大的差距。因此，我國(guó)必須打造具有競(jìng)爭(zhēng)力的制造業(yè)，這是我國(guó)提高綜合國(guó)力、實(shí)現(xiàn)國(guó)家繁榮昌盛的必由之路。

通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)與企業(yè)績(jī)效關(guān)系的研究不夠充分，特別是對(duì)于制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的實(shí)證研究較少。而且在中國(guó)制造2025背景下，探討制造業(yè)相關(guān)影響因素之間的關(guān)系并對(duì)其進(jìn)行實(shí)證研究，對(duì)于推動(dòng)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義?；诖?，筆者在已有研究的基礎(chǔ)上，采用回歸分析方法對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)行實(shí)證研究。通過此研究，不僅能拓寬制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)理論，也會(huì)提升制造業(yè)智能化理論在經(jīng)濟(jì)管理方面的應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)也能夠?yàn)楸緡?guó)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供理論支撐和經(jīng)驗(yàn)借鑒，從而促進(jìn)制造業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

一、文獻(xiàn)回顧

制造業(yè)是一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和支柱，但在當(dāng)前疫情的影響下，技術(shù)引進(jìn)難度不斷增加，模仿創(chuàng)新已不適應(yīng)當(dāng)前社會(huì)的發(fā)展趨勢(shì)，提升制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫[1]。制造業(yè)具有人工成本、環(huán)境成本和質(zhì)量成本高等特點(diǎn)，其發(fā)展程度已成為評(píng)價(jià)一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)[2]。我國(guó)要想成為制造業(yè)強(qiáng)國(guó)，掌握技術(shù)話語權(quán)，必須加快研發(fā)、加快投入、加快發(fā)展。近年來，學(xué)者們采用不同的實(shí)證研究方法對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)行了研究，如FAHP方法、GMM模型、FDI模型、灰色關(guān)聯(lián)度分析法、參數(shù)隨機(jī)前沿分析方法、因子分析的序參量法、基尼系數(shù)和嫡值法[3-7]。YANG等認(rèn)為，制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響因素包括轉(zhuǎn)型升級(jí)意愿、轉(zhuǎn)型升級(jí)能力、轉(zhuǎn)型升級(jí)環(huán)境、轉(zhuǎn)型升級(jí)資源和發(fā)展趨勢(shì)[8]。潘為華等對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)因素進(jìn)行細(xì)化，認(rèn)為創(chuàng)新能力、質(zhì)量效益、綠色發(fā)展和信息技術(shù)是制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響因素[9]。包耀東等從互聯(lián)網(wǎng)普及率、創(chuàng)新投入、政府財(cái)政、科技支出等四個(gè)方面對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)因素進(jìn)行了研究[10]。李健旋從智能技術(shù)、智能應(yīng)用和智能效益三個(gè)層面對(duì)制造業(yè)智能化程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，又進(jìn)一步提出技術(shù)研發(fā)、人力資本和成本壓力是促進(jìn)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵影響因素[11]。

學(xué)者們從不同維度對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)行了研究，并取得了一定的成果，但較少采用回歸分析方法對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)行研究。綜合已有的研究成果，得出制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的前因條件[12]分別為產(chǎn)品市場(chǎng)需求、智能服務(wù)平臺(tái)、智能制造技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)環(huán)境以及智能裝備資源。因此，筆者采用回歸分析方法對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的前因條件進(jìn)行實(shí)證研究，既能減少主觀因素帶來的偏差，又能高效解決制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)實(shí)證研究中的不確定性問題，使評(píng)價(jià)結(jié)果更全面。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選擇和數(shù)據(jù)來源

1. 變量選擇

通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)，筆者得到制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的前因條件分別為產(chǎn)品市場(chǎng)需求、智能服務(wù)平臺(tái)、智能制造技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)環(huán)境和智能裝備資源[12]，因此，本文在研究時(shí)對(duì)前因條件進(jìn)行實(shí)證分析，以找到制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的前因條件。考慮到指標(biāo)獲取的難易程度，在研究時(shí)將5個(gè)因素下設(shè)二級(jí)指標(biāo)來研究制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。本文借鑒學(xué)者段國(guó)蕊等對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的研究[13]、王慶等對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的研究[14]、任希麗對(duì)技術(shù)差距、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的研究[15]、董蘇對(duì)政府科技投入、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚影響的研究[16]、穆錦濤構(gòu)建高端裝備制造業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)的研究[17]和林建邦等對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的經(jīng)營(yíng)績(jī)效的研究[18]，選擇產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、智能平臺(tái)數(shù)量、研發(fā)支出、政府財(cái)政支出、智能裝備經(jīng)費(fèi)支出和營(yíng)業(yè)收入分別作為產(chǎn)品市場(chǎng)需求、智能服務(wù)平臺(tái)、智能制造技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)環(huán)境、智能裝備資源和智能化績(jī)效的測(cè)量指標(biāo)（見表1）。

表1 變量測(cè)量指標(biāo)表

2. 數(shù)據(jù)來源

本文在理論分析和指標(biāo)體系構(gòu)建的基礎(chǔ)上，利用2007—2021年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》制造業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)2006—2020年的面板數(shù)據(jù)，通過回歸分析法來檢驗(yàn)相關(guān)指標(biāo)能否促進(jìn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，以此來加快我國(guó)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

（二）變量描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析

在進(jìn)行回歸分析之前，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析，測(cè)量數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布以及數(shù)據(jù)之間的相關(guān)程度。由于數(shù)據(jù)較大，所以對(duì)數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)，再對(duì)其進(jìn)行分析。按照學(xué)者提出的峰度和偏度統(tǒng)計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)，如果峰度小于10，偏度統(tǒng)計(jì)量小于3，則認(rèn)為峰度和偏度統(tǒng)計(jì)量符合標(biāo)準(zhǔn)。由表2可知，變量的偏度系數(shù)絕對(duì)值最大為1.906 465，小于標(biāo)準(zhǔn)值3，峰度系數(shù)的最大值為8. 453 097，小于10。因此，筆者認(rèn)為數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。根據(jù)表3，得到ln與ln1、ln2、ln3、ln4和ln5的相關(guān)系數(shù)分別為0.737 563、0.946 975、0.937 563、0.893 952和0.971 487，其中與ln2、ln3和ln5的相關(guān)系數(shù)在0.90以上，說明智能服務(wù)平臺(tái)、智能制造技術(shù)創(chuàng)新和智能裝備資源與智能化績(jī)效之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，ln1和ln4的相關(guān)系數(shù)分別為0.737 563和0.893 952，說明產(chǎn)品市場(chǎng)需求和基礎(chǔ)環(huán)境與智能化績(jī)效存在中度相關(guān)關(guān)系。

因此，我們可以利用回歸分析5個(gè)影響因素與智能化績(jī)效之間的關(guān)系。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)表

表3 ln y和解釋變量之間的相關(guān)性分析表

三、實(shí)證分析

（一）回歸分析模型

由于本文選取的數(shù)據(jù)為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用線性回歸分析方法檢驗(yàn)產(chǎn)品市場(chǎng)需求、智能服務(wù)平臺(tái)、智能制造技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)環(huán)境和智能裝備資源與智能化績(jī)效之間的關(guān)系。因?yàn)橥ㄟ^對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)可以降低變量的尺度，緩解異方差的影響，因此本文構(gòu)建如下模型：

ln1ln12ln2+3ln34ln45ln5（1）

其中，為常數(shù)，1到5為待估參數(shù)，為殘差項(xiàng)。

（二）運(yùn)算過程與結(jié)果

1. 單位根檢驗(yàn)

利用中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒收集了2006—2020年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、智能平臺(tái)數(shù)量、研發(fā)支出、政府財(cái)政支出、智能裝備經(jīng)費(fèi)支出和營(yíng)業(yè)收入的數(shù)據(jù)，代入公式（1）中。

由于本文選取的序列為時(shí)間序列，而時(shí)間序列一般情況下屬于不平穩(wěn)狀態(tài)，為了避免回歸方程中的偽回歸現(xiàn)象，在進(jìn)行回歸分析前要先對(duì)其數(shù)列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，以選擇平穩(wěn)的變量進(jìn)行回歸。本文采用Eviews11.0軟件對(duì)此進(jìn)行相關(guān)操作，根據(jù)、和值最小標(biāo)準(zhǔn)對(duì)解釋變量和被解釋變量進(jìn)行檢驗(yàn)。ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 單位根檢驗(yàn)表

注：表示變量的一階差分，**表示在5%的顯著水平上拒絕原假設(shè)，***表示在10%的顯著水平上拒絕原假設(shè)

從結(jié)果看，原序列較平穩(wěn)的有l(wèi)nln1ln2ln4和ln5。其中，lnln1ln2和ln4的原序列在5%的顯著水平上平穩(wěn)，ln5的原序列在10%的顯著水平上平穩(wěn)，ln3的原序列是不平穩(wěn)的，一階差分序列在5%的顯著水平上平穩(wěn)。

2. 協(xié)整檢驗(yàn)

為了分析同階差分序列的協(xié)整關(guān)系，下面進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

協(xié)整關(guān)系可以描述為變量之間長(zhǎng)期平穩(wěn)的均衡關(guān)系，可以分為對(duì)回歸殘差和系數(shù)的檢驗(yàn)。由于本文沒有選擇VAR模型，所以采用E-G對(duì)殘差序列進(jìn)行檢驗(yàn)。

第一步，對(duì)原序列進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸，生成殘差序列。第二步，對(duì)殘差序列做ADF檢驗(yàn)，由協(xié)整檢驗(yàn)規(guī)律可知，檢驗(yàn)方程應(yīng)該選擇none，得到伴隨概率為0.002 1，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為殘差序列不存在單位根，而平穩(wěn)的殘差序列表示ln和lnlln2ln3ln4和ln5存在協(xié)整關(guān)系，見表5。

表5 協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)表

3. 殘差修正模型

因?yàn)樵蛄胁欢际瞧椒€(wěn)的，因此不可以直接用OLS法。在同階序列存在協(xié)整關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立誤差修正模型，反映短期偏高均衡狀態(tài)，長(zhǎng)期應(yīng)該怎樣修正模型。用Eviews11.0作出誤差修正模型結(jié)果為：

ln-0.0357980.209035ln10.312193ln20.030229ln30.19232ln40.404952ln50.45(-1) （2）

其中2和Adjusted-2值如表6所示。

對(duì)以上模型進(jìn)行檢驗(yàn)和檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)ln3對(duì)ln y不顯著，其余四個(gè)變量包括對(duì)ln是非常顯著的，并且修正后的2值達(dá)到了0.91，說明模型對(duì)智能化績(jī)效的解釋程度很好。但由于..值為1.06，表示殘差序列一階自相關(guān)不存在，但..只能檢驗(yàn)一階序列相關(guān)，為了確保殘差回歸滿足原始假設(shè)，讓回歸結(jié)果精確，這里采用上文生成的殘差序列，進(jìn)行第三步檢驗(yàn)。

表6 t、p、R2和Adjusted-R2值

4. 殘差的自相關(guān)檢驗(yàn)和異方差檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證殘差是否有序列相關(guān)，本文用White檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)進(jìn)行定量分析。用White檢驗(yàn)來判斷殘差是否有異方差，LM檢驗(yàn)的2大于統(tǒng)計(jì)量，表示殘差沒有序列相關(guān)。具體如表7和表8所示。

表7 殘差LM檢驗(yàn)表

表8 殘差異方差表

從表7中可以看出，在LM檢驗(yàn)中，Obs*-squared的顯著性水平值大于0.05，因此可以證明殘差不存在自相關(guān)。為了檢驗(yàn)殘差有沒有異方差，即殘差平方跟隨自變量的變化而變化，本文用White檢驗(yàn)來判斷殘差是否有異方差，結(jié)果表明2的概率Prob.-Square(9)大于0.05，接受原假設(shè)，即殘差序列是同方差。因此，我們可以認(rèn)為殘差序列既沒有異方差又不自相關(guān)，本文的多元線性回歸模型得到的是最佳線性無估計(jì)偏量。

5. Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

Granger檢驗(yàn)的意義在于確定某個(gè)變量過去的信息（滯后值）對(duì)被解釋變量是否存在預(yù)測(cè)能力。因?yàn)橛行┳兞恐g存在等式，但是意義上并沒有任何關(guān)系。因?yàn)榛貧w模型沒有展現(xiàn)出ln1、ln2、ln3、ln4和ln5之間是否有均衡關(guān)系，因此在這里做Granger因果檢驗(yàn)。選擇Eviews11.0默認(rèn)的滯后期2，當(dāng)伴隨概率大于0.1時(shí)，接受原假設(shè)，表明兩者沒有因果關(guān)系。Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)表如表9所示。

從表9中可以看出，在10%的水平上，產(chǎn)品市場(chǎng)需求不是引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的Granger原因，說明產(chǎn)品市場(chǎng)需求不會(huì)引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)；智能制造技術(shù)創(chuàng)新變化是引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的Granger原因，說明智能制造技術(shù)創(chuàng)新變化會(huì)引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)；智能服務(wù)平臺(tái)不是引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的Granger原因，說明智能服務(wù)平臺(tái)不會(huì)引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)；基礎(chǔ)環(huán)境變化是引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的Granger原因，說明基礎(chǔ)環(huán)境變化會(huì)引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)；智能裝備資源是引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的Granger原因說明智能裝備資源會(huì)引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

表9 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)表

四、結(jié)論與建議

本文選取國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)年鑒上制造業(yè)2006—2020年相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用回歸分析方法研究產(chǎn)品市場(chǎng)需求、智能服務(wù)平臺(tái)、基礎(chǔ)環(huán)境、智能制造技術(shù)創(chuàng)新和智能裝備資源對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響。研究表明：智能制造技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)環(huán)境和智能裝備資源會(huì)引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，對(duì)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)有貢獻(xiàn)作用；而產(chǎn)品市場(chǎng)需求和智能服務(wù)平臺(tái)不會(huì)引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。因此，我們可以得出智能制造技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)環(huán)境和智能裝備資源會(huì)引起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

根據(jù)上文研究結(jié)論，本文提出如下建議：

1. 加強(qiáng)智能制造技術(shù)的應(yīng)用

由前面實(shí)證結(jié)果可知，智能制造技術(shù)創(chuàng)新有利于促進(jìn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，因此要加大智能制造技術(shù)創(chuàng)新能力，重視智能制造技術(shù)的投入和技術(shù)合作，有利于制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。對(duì)于行業(yè)骨干企業(yè)來說，自身擁有很多的技術(shù)資源，需要加大對(duì)技術(shù)的自主創(chuàng)新能力，利用行業(yè)領(lǐng)先的資金和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，找到技術(shù)短板，增加技術(shù)創(chuàng)新的研發(fā)投入，將智能制造技術(shù)研發(fā)提升到企業(yè)戰(zhàn)略層面。另外，行業(yè)骨干企業(yè)應(yīng)該提高創(chuàng)新意識(shí)，為企業(yè)在市場(chǎng)上獲得更多的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提升企業(yè)自身價(jià)值，提高企業(yè)在行業(yè)中的話語權(quán)。對(duì)于一般企業(yè)來說，需要衡量自身的智能化水平，總結(jié)行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的經(jīng)驗(yàn)，加大對(duì)智能制造技術(shù)的應(yīng)用。例如，引進(jìn)AI技術(shù)，改良制造業(yè)現(xiàn)有的生產(chǎn)方式，從而提高產(chǎn)品生產(chǎn)效率，降低不良頻率，使企業(yè)達(dá)到降本增效的作用。因此，企業(yè)應(yīng)該加大對(duì)智能制造技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用，打開創(chuàng)新思路，改變現(xiàn)有的生產(chǎn)方式和商業(yè)模式，引進(jìn)技術(shù)人員，加大研發(fā)投入力度，促進(jìn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

2. 做好政策導(dǎo)向，提升科技成果轉(zhuǎn)化率

由前面實(shí)證結(jié)果可知，基礎(chǔ)環(huán)境有利于促進(jìn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。政府不僅需要加大對(duì)制造業(yè)企業(yè)資金的投入，還需鼓勵(lì)企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)，加強(qiáng)企業(yè)之間的合作。同時(shí)，企業(yè)還需促進(jìn)校企合作，構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的信息平臺(tái)、相關(guān)的信息交流和科技成果庫(kù)，加強(qiáng)上下游之間的銜接。在科研方面，政府不僅要對(duì)科研成果進(jìn)行評(píng)價(jià)，還要將科研成果獲得的經(jīng)濟(jì)效益作為對(duì)科研人員進(jìn)行考核評(píng)價(jià)的依據(jù)，提醒科研人員既要重視學(xué)術(shù)價(jià)值，又要重視市場(chǎng)價(jià)值作用，提升科研成果轉(zhuǎn)化率。

3. 加大智能基礎(chǔ)設(shè)施的投入和改進(jìn)

由前面實(shí)證結(jié)果可知，智能裝備資源有利于促進(jìn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。對(duì)于中小企業(yè)來說，更加需要依靠智能裝備資源實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量，降低生產(chǎn)成本，鞏固已有的市場(chǎng)份額，盡量避免因?yàn)楫a(chǎn)品不合格而被市場(chǎng)淘汰。因此，中小企業(yè)應(yīng)該形成加大智能裝備資源—提高生產(chǎn)效率—提高盈利能力—加大研發(fā)投入這樣的思路。對(duì)于骨干企業(yè)來說，需要重視智能裝備資源的整體布局，形成優(yōu)秀的智能裝備資源體系，在打好基礎(chǔ)的前提下向更好的方向發(fā)力。因此，企業(yè)應(yīng)該加大智能基礎(chǔ)設(shè)施的投入和改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

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10.15916/j.issn1674-327x.2022.06.007

F424；F49

A

1674-327X (2022)06-0025-05

2022-01-13

遼寧省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金重點(diǎn)項(xiàng)目(L20AJL001)

初銘暢(1970-)，女，山東文登人，教授。

(責(zé)任編輯：許偉麗)