制造企業(yè)數(shù)字化水平如何測(cè)度？以廣東省制造企業(yè)為例

謝衛(wèi)紅，閆成銀，鄭迪文，李 杰，李忠順

（1.廣東工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣東廣州 510520；2.廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，廣東廣州 510520；3.中國(guó)建設(shè)銀行湘潭市分行，湖南湘潭 411100)

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的不斷深入，利用數(shù)字技術(shù)對(duì)制造企業(yè)進(jìn)行全方位、全角度、全鏈條改造，給制造企業(yè)注入新活力，是制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要機(jī)遇。與此同時(shí)，習(xí)近平總書(shū)記也明確強(qiáng)調(diào)，制造企業(yè)要順應(yīng)第四次工業(yè)革命發(fā)展趨勢(shì)，共同把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展機(jī)遇。企業(yè)通過(guò)數(shù)字化對(duì)產(chǎn)品、服務(wù)、流程及商業(yè)模式進(jìn)行升級(jí)以適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下的變革已經(jīng)被證實(shí)是一條必由之路［1］。隨著我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的陸續(xù)開(kāi)展，建立有效的制造企業(yè)數(shù)字化水平分析指標(biāo)體系，不僅是國(guó)家開(kāi)展數(shù)字化評(píng)價(jià)和宏觀調(diào)控的重要基礎(chǔ)，更是滿足制造企業(yè)數(shù)字化水平評(píng)價(jià)的迫切要求。因此，對(duì)于構(gòu)建制造企業(yè)數(shù)字化水平分析指標(biāo)體系研究顯得極具歷史使命。

已有文獻(xiàn)多從一維視角或多維視角來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化水平。一維視角方面的相關(guān)研究多體現(xiàn)在研究方法上的創(chuàng)新。例如，祁懷錦等［2］使用企業(yè)無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)部分的金額占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例度量企業(yè)數(shù)字化程度；袁淳等［3］和趙宸宇［4］采用文本分析技術(shù)，借助數(shù)字化相關(guān)關(guān)鍵詞在企業(yè)年度報(bào)告中出現(xiàn)的數(shù)量來(lái)測(cè)度企業(yè)數(shù)字化水平，并將其作為解釋變量進(jìn)行實(shí)證分析。而多維視角方面的相關(guān)研究多體現(xiàn)在研究?jī)?nèi)容上的創(chuàng)新。關(guān)于多維視角下的相關(guān)研究經(jīng)歷了制造企業(yè)信息化、兩化融合及制造企業(yè)成熟度3個(gè)階段。例如，在制造企業(yè)信息化中，唐志榮等［5］運(yùn)用層次分析法（AHP）和賦值法相結(jié)合，從信息技術(shù)投入及設(shè)施水平、生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化、管理信息化、營(yíng)銷信息化、人員素質(zhì)5個(gè)維度構(gòu)建了制造企業(yè)信息化評(píng)價(jià)體系； Cho等［6］以韓國(guó)鑄造企業(yè)為研究對(duì)象，從信息和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、模具制造信息系統(tǒng)、協(xié)作3個(gè)維度出發(fā)，構(gòu)建了鑄造企業(yè)信息化評(píng)價(jià)模型。在制造企業(yè)兩化融合階段，例如，王晰巍等［7］選擇戰(zhàn)略地位、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、集成與應(yīng)用、效益4個(gè)維度刻畫(huà)兩化融合；張玉珂等［8］從兩化融合內(nèi)涵入手，構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用水平、人才建設(shè)及融合效益的綜合評(píng)價(jià)體系，并對(duì)河北省進(jìn)行評(píng)價(jià)工作；李寶玉等［9］則是著眼于融合能力和融合績(jī)效兩個(gè)方面進(jìn)行研究。在制造企業(yè)成熟度研究階段，例如，王瑞等［10］從戰(zhàn)略、運(yùn)營(yíng)技術(shù)、文化組織能力及生態(tài)圈4個(gè)維度構(gòu)建了AHP-DEMATEL模型評(píng)價(jià)某車企數(shù)字化成熟度；王核成等［11］借助專家評(píng)審法構(gòu)建了從戰(zhàn)略與組織、基礎(chǔ)設(shè)施、業(yè)務(wù)流程與管理數(shù)字化、綜合集成以及數(shù)字化績(jī)效5個(gè)過(guò)程域的數(shù)字化成熟度模型。

從以上分析可知，針對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化水平測(cè)度的問(wèn)題，現(xiàn)有研究較多集中于一維視角，即研究方法上的創(chuàng)新。而針對(duì)多維視角的相關(guān)研究，即研究?jī)?nèi)容方面的創(chuàng)新相對(duì)較少。并且關(guān)于構(gòu)建制造企業(yè)數(shù)字化水平分析指標(biāo)體系的相關(guān)研究范式不同，其所構(gòu)建的分析指標(biāo)體系內(nèi)容也略存差異。這種差異性顯然會(huì)產(chǎn)生以下不足：第一，造成現(xiàn)實(shí)中制造企業(yè)由于測(cè)量數(shù)字化水平的不一致而造成資源浪費(fèi)或企業(yè)信息不匹配的問(wèn)題。第二，造成國(guó)家評(píng)估制造企業(yè)數(shù)字化水平不準(zhǔn)確，帶來(lái)一系列的社會(huì)問(wèn)題。第三，由于標(biāo)準(zhǔn)不一致，因此也不利于開(kāi)拓新的研究范式。

鑒于此，針對(duì)以往研究的不足，本研究以創(chuàng)新價(jià)值鏈理論為基礎(chǔ)，利用107家廣東省制造企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于因子分析法的制造企業(yè)數(shù)字化水平多維度指標(biāo)體系，目的是不僅反映企業(yè)總體數(shù)字化水平，而且還能刻畫(huà)出各個(gè)階段現(xiàn)狀，直擊企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中各個(gè)環(huán)節(jié)。并進(jìn)一步利用FA-AHP組合賦權(quán)模型以期回答如下問(wèn)題：第一，制造企業(yè)數(shù)字化水平分析指標(biāo)體系是如何構(gòu)建的？第二，廣東省制造業(yè)數(shù)字化現(xiàn)狀？第三，在未來(lái)，廣東省制造企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的發(fā)展趨勢(shì)？

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1 理論基礎(chǔ)

熊彼特在20世紀(jì)初期提出了創(chuàng)新理論，并且把創(chuàng)新理解為對(duì)生產(chǎn)要素進(jìn)行重組后形成的新生產(chǎn)函數(shù)，他強(qiáng)調(diào)，創(chuàng)新就是改變，就是創(chuàng)造性破壞［12］。隨后學(xué)者開(kāi)始逐步走向技術(shù)創(chuàng)新理論和制度創(chuàng)新理論，本論文將以技術(shù)創(chuàng)新理論為參考。近些年來(lái)，很多學(xué)者將創(chuàng)新過(guò)程分解細(xì)化。Hansen等［13］最早提出創(chuàng)新價(jià)值鏈這一概念，并把它分解成一個(gè)經(jīng)典的“創(chuàng)新投入—?jiǎng)?chuàng)新知識(shí)凝聚—?jiǎng)?chuàng)新成果達(dá)成”結(jié)構(gòu)框架，這一框架較好地說(shuō)明了創(chuàng)新過(guò)程中的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。隨著時(shí)間的推移，余泳澤等［14］在創(chuàng)新價(jià)值鏈的基礎(chǔ)上，將創(chuàng)新過(guò)程分解為“知識(shí)創(chuàng)新—科研創(chuàng)新—產(chǎn)品創(chuàng)新”3個(gè)階段，并利用DEA模型計(jì)算各階段的創(chuàng)新效率。與此同時(shí)，余泳澤［15］將此結(jié)構(gòu)框架繼續(xù)發(fā)展為“基礎(chǔ)研究投入—應(yīng)用研究—實(shí)驗(yàn)發(fā)展”對(duì)應(yīng)創(chuàng)新過(guò)程的3個(gè)階段內(nèi)容，并對(duì)應(yīng)3個(gè)階段分別提出了創(chuàng)新價(jià)值鏈的理論分析范式。在對(duì)創(chuàng)新價(jià)值鏈進(jìn)一步細(xì)化方面，王偉光等［16］將創(chuàng)新價(jià)值鏈劃分為短鏈、中鏈、長(zhǎng)鏈結(jié)構(gòu)，并對(duì)不同企業(yè)采取何種結(jié)構(gòu)價(jià)值鏈問(wèn)題，建立了理論分析模型。宋硯秋等［17］采用文獻(xiàn)研究的方法，把創(chuàng)新價(jià)值鏈分為“知識(shí)開(kāi)發(fā)—成果轉(zhuǎn)化—產(chǎn)業(yè)化”3個(gè)階段，并構(gòu)建創(chuàng)新價(jià)值轉(zhuǎn)化的時(shí)滯效應(yīng)模型，并分別證明和求解各階段滯后效應(yīng)和滯后期?？紤]到制造企業(yè)數(shù)字化本身是基于現(xiàn)代信息技術(shù)的支撐下實(shí)現(xiàn)，即制造企業(yè)數(shù)字化是屬于技術(shù)創(chuàng)新。根據(jù)以上分析，本文將基于創(chuàng)新價(jià)值鏈理論，并結(jié)合制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的過(guò)程與實(shí)踐開(kāi)展進(jìn)一步研究。

1.2 基本假設(shè)

根據(jù)凱恩斯經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與熊彼特技術(shù)創(chuàng)新理論闡述，技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中具有核心的作用。這一理論強(qiáng)調(diào)指出，如果要想推動(dòng)企業(yè)長(zhǎng)久發(fā)展，技術(shù)創(chuàng)新就是個(gè)復(fù)雜過(guò)程，若要促進(jìn)企業(yè)的長(zhǎng)久發(fā)展，則需要重視對(duì)技術(shù)內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制的揭示，并加大對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入。約瑟夫·熊彼特［18］同時(shí)認(rèn)為，資本家為了在競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境中通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新盡可能地獲取更多利潤(rùn)會(huì)加大對(duì)新技術(shù)研發(fā)的投入，因?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新同企業(yè)水平以及企業(yè)長(zhǎng)久發(fā)展呈正相關(guān)。因此，技術(shù)創(chuàng)新投入能夠促進(jìn)企業(yè)長(zhǎng)久發(fā)展。另一方面，也有學(xué)者運(yùn)用多種方法證明了技術(shù)投入能夠體現(xiàn)企業(yè)的整體發(fā)展水平。例如，劉婷婷［19］通過(guò)面板數(shù)據(jù)計(jì)量驗(yàn)證了技術(shù)投入顯著影響企業(yè)的創(chuàng)新能力區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。Lee等［20］同樣認(rèn)為技術(shù)研發(fā)投入是衡量一個(gè)企業(yè)發(fā)展水平的重要標(biāo)準(zhǔn)。因此，根據(jù)以上分析，可提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字技術(shù)投入程度能夠刻畫(huà)制造企業(yè)數(shù)字化水平

江鵑等［21］、陽(yáng)立高等［22］認(rèn)為，高素質(zhì)勞動(dòng)力能夠有效促進(jìn)技術(shù)的引進(jìn)與吸收、加快企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過(guò)程中，勞動(dòng)力素質(zhì)具有重要的作用，勞動(dòng)力素質(zhì)結(jié)構(gòu)和制造業(yè)結(jié)構(gòu)的匹配度越高，勞動(dòng)力在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的促進(jìn)作用越顯著，制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)才會(huì)有持續(xù)動(dòng)力［23］。與此同時(shí)，高素質(zhì)勞動(dòng)力短缺將使本地企業(yè)和外國(guó)代理商之間有效交往帶來(lái)的溢出效應(yīng)減弱，進(jìn)而削弱本國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率，從而減緩企業(yè)數(shù)字化水平提升［21］。此外，受出口機(jī)制與研發(fā)激勵(lì)機(jī)制影響，勞動(dòng)力受教育程度不高，人力資本短缺等問(wèn)題常常成為制約現(xiàn)代企業(yè)，尤其是間接出口，投資研發(fā)以及城市企業(yè)成長(zhǎng)的主要原因。由此看來(lái)，勞動(dòng)力素質(zhì)能夠影響企業(yè)的數(shù)字化水平。據(jù)此，可提出以下假設(shè)：

H2：勞動(dòng)力素質(zhì)能夠刻畫(huà)制造企業(yè)數(shù)字化水平

一般而言，企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)作管理方式對(duì)其數(shù)字化水平產(chǎn)生較大影響。誘因—貢獻(xiàn)理論認(rèn)為，企業(yè)提供誘因，可以引導(dǎo)職工參與，對(duì)組織產(chǎn)生促進(jìn)作用。相應(yīng)地，一個(gè)數(shù)字化水平較高的企業(yè)往往能夠?yàn)閱T工提供較高水平的誘因，引導(dǎo)員工積極參與并為本企業(yè)貢獻(xiàn)自身的力量。在此過(guò)程中，員工并不會(huì)產(chǎn)生負(fù)面情緒或行為，而是積極配合領(lǐng)導(dǎo)者，順利完成自身的工作內(nèi)容。另一方面，數(shù)字化水平較高企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)作管理方式普遍較為集中，根據(jù)道德領(lǐng)導(dǎo)理論道德，領(lǐng)導(dǎo)者的定義是指通過(guò)個(gè)人行為，建立人際關(guān)系，鼓勵(lì)雙向溝通，加強(qiáng)與決策等方式，展現(xiàn)規(guī)范而恰當(dāng)?shù)男袨椤Ｒ虼?，這種行為體現(xiàn)在企業(yè)層面即表現(xiàn)為領(lǐng)導(dǎo)者的智慧管理行為，即生產(chǎn)運(yùn)作管理方式。鑒于此，根據(jù)以上分析，可提出以下假設(shè)：

H3：生產(chǎn)運(yùn)作管理方式能夠刻畫(huà)制造企業(yè)數(shù)字化水平

產(chǎn)業(yè)生命周期理論表明，每一個(gè)產(chǎn)業(yè)都會(huì)經(jīng)歷一個(gè)從增長(zhǎng)到下降的演化過(guò)程，通常分為初創(chuàng)、成長(zhǎng)、成熟和衰退4個(gè)階段。一般而言，在產(chǎn)業(yè)生命周期的各個(gè)過(guò)渡階段，產(chǎn)業(yè)的整體數(shù)字技術(shù)水平和數(shù)字化創(chuàng)新水平能夠促進(jìn)本產(chǎn)業(yè)的整體效益。在產(chǎn)業(yè)的初創(chuàng)階段到成長(zhǎng)階段的過(guò)渡中，數(shù)字技術(shù)投入極大加速了這一進(jìn)程。在產(chǎn)業(yè)的成長(zhǎng)階段到成熟階段的過(guò)渡中，此時(shí)數(shù)字技術(shù)運(yùn)用趨于飽和，數(shù)字化創(chuàng)新水平在此過(guò)程中顯得更為重要。在產(chǎn)業(yè)的成熟階段到衰退階段的過(guò)程中，此時(shí)數(shù)字技術(shù)運(yùn)用水平和數(shù)字化創(chuàng)新水平同時(shí)趨于飽和。此時(shí)，若想提高本產(chǎn)業(yè)的整體效益，則需要開(kāi)發(fā)更先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)和在原先基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升數(shù)字化創(chuàng)新能力。由此看來(lái)，在產(chǎn)業(yè)生命周期的各個(gè)階段，數(shù)字技術(shù)運(yùn)用水平和數(shù)字化創(chuàng)新水平能夠影響產(chǎn)業(yè)的整體效益。換句話說(shuō)，即一個(gè)產(chǎn)業(yè)的整體效益能夠通過(guò)其數(shù)字技術(shù)運(yùn)用水平和數(shù)字化創(chuàng)新水平來(lái)體現(xiàn)。據(jù)此可提出以下假設(shè)：

H4：數(shù)字化效益能夠刻畫(huà)制造企業(yè)數(shù)字化水平。

根據(jù)以上分析，可提出本文研究框架，見(jiàn)圖1。

圖1 研究框架

2 制造企業(yè)數(shù)字化水平評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建及研究設(shè)計(jì)

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建原則

制造企業(yè)數(shù)字化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是通過(guò)科學(xué)的評(píng)價(jià)方法對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化水平進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)和反映，因此應(yīng)遵循一下原則。

（1）全面性和代表性原則。為客觀準(zhǔn)確測(cè)量制造企業(yè)數(shù)字化水平，構(gòu)建的指標(biāo)體系要盡可能地包含制造企業(yè)數(shù)字化所有內(nèi)容，但是選取評(píng)價(jià)指標(biāo)不是涉及范圍越廣泛越好。因此還應(yīng)結(jié)合代表性原則，從制造企業(yè)數(shù)字化的本質(zhì)切入，篩選出具有代表性的主導(dǎo)指標(biāo)，并盡可能簡(jiǎn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

（2）層次性和系統(tǒng)性原則。由于制造企業(yè)數(shù)字化涉及范圍廣泛，因此該評(píng)價(jià)體系需要涵蓋多個(gè)層次、多因素；其次，制造企業(yè)數(shù)字化不僅內(nèi)容豐富，還需要考慮評(píng)價(jià)體系系統(tǒng)性強(qiáng)的因素。

（3）可行性和數(shù)據(jù)可獲得性原則。在對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化水平評(píng)價(jià)時(shí)，應(yīng)以評(píng)價(jià)目標(biāo)為導(dǎo)向，確保評(píng)價(jià)指標(biāo)能客觀反映各個(gè)企業(yè)的數(shù)字化水平，同時(shí)指標(biāo)計(jì)算方式應(yīng)該簡(jiǎn)單明了，具備統(tǒng)計(jì)可行性；另外，也要考慮到是否可以獲得，進(jìn)而利于評(píng)價(jià)工作的開(kāi)展。

（4）定性和定量相結(jié)合原則。制造企業(yè)數(shù)字化評(píng)價(jià)是涉及多指標(biāo)、多層次、多因素和多變量的復(fù)雜工作，是具有一定的模糊性。因此需要采取定量指標(biāo)以量化制造企業(yè)數(shù)字化的內(nèi)容；其次，考慮到其中很多無(wú)法量化的評(píng)價(jià)內(nèi)容，通過(guò)定量、定性指標(biāo)相結(jié)合進(jìn)行測(cè)量，不僅可以完整地評(píng)價(jià)制造企業(yè)數(shù)字化的發(fā)展全貌，同時(shí)還能簡(jiǎn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)的復(fù)雜性。

2.2 評(píng)價(jià)體系構(gòu)建及說(shuō)明

本文首先構(gòu)建了制造型企業(yè)數(shù)字化水平評(píng)價(jià)體系，該體系盡量全面涵蓋制造企業(yè)數(shù)字化各個(gè)領(lǐng)域的原則編寫(xiě)，指標(biāo)選取遵循創(chuàng)新價(jià)值鏈理論、文獻(xiàn)梳理及結(jié)合專家意見(jiàn)并參照相關(guān)學(xué)者研究篩選提煉得出。見(jiàn)表1。

表1 制造企業(yè)數(shù)字化水平指標(biāo)體系

（1）數(shù)字技術(shù)投入程度。本文認(rèn)為數(shù)字技術(shù)投入主要包含基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、戰(zhàn)略與組織建設(shè)。在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中，參照制造企業(yè)信息化測(cè)評(píng)維度得出基礎(chǔ)設(shè)施主要由硬件設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施構(gòu)成，其中，與信息化不同，本文增加對(duì)設(shè)備數(shù)字化情況和數(shù)控設(shè)備聯(lián)網(wǎng)情況測(cè)評(píng)，原因是該指標(biāo)直接影響制造企業(yè)數(shù)字化水平的高低。在戰(zhàn)略與組織建設(shè)方面，本文認(rèn)為主要包含企業(yè)數(shù)字化組織建設(shè)、企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略與規(guī)劃兩方面內(nèi)容。

（2）勞動(dòng)力素質(zhì)。人才隊(duì)伍是企業(yè)數(shù)字化的主體，打造一支具備數(shù)字專業(yè)技能和業(yè)務(wù)技能的人才隊(duì)伍對(duì)實(shí)施制造企業(yè)數(shù)字化至關(guān)重要；其次，實(shí)施企業(yè)數(shù)字化首先需要得到管理層支持，具備良好數(shù)字化素質(zhì)管理層團(tuán)隊(duì)是企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的重要推手。因此，本文這部分應(yīng)包含管理層數(shù)字化素質(zhì)和數(shù)字化人才隊(duì)伍建設(shè)兩方面內(nèi)容。

（3）生產(chǎn)運(yùn)作管理方式。生產(chǎn)運(yùn)作管理方式是制造企業(yè)數(shù)字化的關(guān)鍵表現(xiàn)［24］。本文將其細(xì)分為生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)數(shù)字化應(yīng)用和綜合管理數(shù)字化應(yīng)用。前者是根據(jù)產(chǎn)品生命周期全過(guò)程進(jìn)行劃分，細(xì)分為研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)行維護(hù)及經(jīng)營(yíng)管理這四方面的數(shù)字化應(yīng)用；在前者基礎(chǔ)上，還需要通過(guò)數(shù)字化集成以實(shí)現(xiàn)智能決策，從而推動(dòng)制造企業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型升級(jí)。因此，本文認(rèn)為后者主要包含綜合集成數(shù)字化和企業(yè)決策支持?jǐn)?shù)字化兩方面內(nèi)容。

（4）數(shù)字化效益。數(shù)字化效益是衡量制造企業(yè)數(shù)字化的產(chǎn)出。根據(jù)創(chuàng)新價(jià)值鏈理論，數(shù)字化效益對(duì)應(yīng)該理論創(chuàng)新成果實(shí)現(xiàn)階段。主要體現(xiàn)企業(yè)通過(guò)數(shù)字化而產(chǎn)生的成果，因此，本文認(rèn)為數(shù)字化效益主要包含經(jīng)濟(jì)效益、創(chuàng)新能力兩方面內(nèi)容，其中，在經(jīng)濟(jì)效益中，又細(xì)分成直接經(jīng)濟(jì)效益與間接經(jīng)濟(jì)效益；創(chuàng)新能力方面，細(xì)分為產(chǎn)品創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新。

2.3 研究方法選取

指標(biāo)體系求解多采用因子分析法。因子分析法的主要思想是降維，是一種嘗試用少數(shù)公共因子來(lái)刻畫(huà)原始數(shù)據(jù)中大部分信息的多元統(tǒng)計(jì)分析方法［25］。而層次分析法（AHP）是一種將決策目標(biāo)分解為多層級(jí)結(jié)構(gòu)，并以之作為定性和定量分析的決策手段［26］。

在較早研究中，學(xué)者主要采用單一的評(píng)價(jià)方法，而后隨著評(píng)價(jià)方法研究興起，學(xué)者們意識(shí)到僅僅使用單一評(píng)價(jià)法賦權(quán)無(wú)法令人信服其評(píng)價(jià)結(jié)果，為克服這一缺陷，學(xué)者們基本認(rèn)同采用組合評(píng)價(jià)法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)的做法。因子分析法在綜合評(píng)價(jià)中的缺陷相當(dāng)明顯，由于因子分析法是一種純粹的客觀賦權(quán)法，當(dāng)一些指標(biāo)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確或者選取的指標(biāo)不太合理時(shí)，便會(huì)出現(xiàn)無(wú)法解釋某些指標(biāo)的賦權(quán)信度問(wèn)題；另外，在一些情況下，運(yùn)用不同的無(wú)量綱化處理方法，同樣運(yùn)用因子分析法都會(huì)出現(xiàn)不同賦權(quán)結(jié)果，最終導(dǎo)致不同結(jié)論的評(píng)價(jià)結(jié)果。因此，鑒于以上問(wèn)題，本研究選擇采用因子分析和AHP賦權(quán)相結(jié)合，構(gòu)建FA-AHP組合賦權(quán)模型。先利用因子分析的方差解釋率來(lái)確定各個(gè)因子初始權(quán)重，再將AHP法確定的權(quán)重進(jìn)行有效組合，從而得到其綜合權(quán)重。該方法一方面充分發(fā)揮了AHP結(jié)構(gòu)層次較鮮明的優(yōu)勢(shì)，另一方面又通過(guò)因子分析法來(lái)彌補(bǔ)單純AHP法不能綜合考慮各個(gè)指標(biāo)之間的相互關(guān)系以及沒(méi)有充分利用客觀數(shù)據(jù)等不足。

2.4 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源為問(wèn)卷調(diào)查。由于目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者還未開(kāi)展制造企業(yè)數(shù)字化水平的評(píng)價(jià)研究，本文主要基于創(chuàng)新價(jià)值鏈理論、文獻(xiàn)梳理、與數(shù)字化技術(shù)專家交流及企業(yè)調(diào)研等方式進(jìn)行問(wèn)卷設(shè)計(jì)。以廣東省制造企業(yè)為調(diào)查對(duì)象開(kāi)展調(diào)查研究，在本研究中共發(fā)出194份問(wèn)卷，收回169份，排除缺失項(xiàng)過(guò)多及隨意填寫(xiě)無(wú)效問(wèn)卷62份，最后獲得有效問(wèn)卷107份，有效率63.33%。信度檢驗(yàn)顯示，一級(jí)指標(biāo)Alpha系數(shù)均大于0.6，均通過(guò)信度檢驗(yàn)；效度檢驗(yàn)顯示，KMO值為0.804，巴特利特檢驗(yàn)卡方值為834.475且顯著性為0.000，該問(wèn)卷通過(guò)效度檢驗(yàn)。信度檢驗(yàn)詳見(jiàn)表2，效度檢驗(yàn)詳見(jiàn)表3。

表2 信度檢驗(yàn)

表3 效度檢驗(yàn)

在問(wèn)卷數(shù)據(jù)處理上，本研究采取對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行打分，在計(jì)分方式上，若評(píng)價(jià)指標(biāo)采用三級(jí)等級(jí)量表測(cè)量，則3個(gè)等級(jí)的分?jǐn)?shù)分別為50、80、100或0、50、100；四級(jí)等級(jí)則為 0、50、80、100或 30、50、80、100；五級(jí)等級(jí)則為10、30、50、80、100。當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)采用同等級(jí)量表測(cè)量，則使用平均分來(lái)度量該指標(biāo)得分，各指標(biāo)打分規(guī)則及問(wèn)卷由于篇幅原因不以展示，感興趣的讀者可以向作者索取。

2.5 研究步驟

本研究分為4個(gè)階段。首先，根據(jù)創(chuàng)新價(jià)值鏈理論及文獻(xiàn)梳理并結(jié)合專家意見(jiàn)篩選和提煉出7項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)及19項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)，并進(jìn)一步在二級(jí)指標(biāo)之下對(duì)三級(jí)指標(biāo)分別做因子分析，目的是刪除不能代表二級(jí)指標(biāo)的部分三級(jí)指標(biāo)；其次，采用因子分析法將原有三級(jí)指標(biāo)濃縮為4個(gè)公共因子變量，即一級(jí)指標(biāo)，達(dá)到降維目的，并且賦予每個(gè)公共因子合理的現(xiàn)實(shí)意義解釋。根據(jù)各個(gè)公共因子得分情況，分析樣本制造企業(yè)在一級(jí)指標(biāo)下的表現(xiàn)，給出合理改進(jìn)意見(jiàn)；再次，利用因子分析得出的一級(jí)指標(biāo)，采用層次分析法（AHP）得出各指標(biāo)的權(quán)重［27］，即FA-AHP模型；最后，根據(jù)模型對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

本文選擇組合賦權(quán)方法——因子分析法與層次分析法，利用第二階段公共因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率形成了因子分析子系統(tǒng)得分權(quán)重，進(jìn)而結(jié)合第三階段層次分析法確定的各個(gè)一級(jí)指標(biāo)權(quán)重形成制造企業(yè)數(shù)字化水平指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)體系。

2.6 研究模型

3 基于FA-AHP模型的實(shí)證分析

3.1 因子分析

為了研究順利開(kāi)展，本研究選用SPSS軟件與R語(yǔ)言相結(jié)合進(jìn)行進(jìn)一步分析。為得到一套科學(xué)合理的制造企業(yè)數(shù)字化水平指標(biāo)體系，本研究采取與大多數(shù)研究不同的因子分析方法。首先，對(duì)屬于二級(jí)指標(biāo)下的三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行因子分析；其次，刪除其中旋轉(zhuǎn)載荷系數(shù)較小的指標(biāo)，目的是消除不屬于同個(gè)二級(jí)指標(biāo)下的三級(jí)指標(biāo)，以避免人為拓展所產(chǎn)生的錯(cuò)誤結(jié)果。改進(jìn)因子分析法結(jié)果表明，僅有數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)下的三級(jí)指標(biāo)（X1：數(shù)字化投入比；X2：設(shè)備層數(shù)字資源；X3：網(wǎng)絡(luò)層數(shù)字資源；X4：數(shù)字設(shè)備裝備率；X5：數(shù)控設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率。）中數(shù)字化投入比（X1）、數(shù)字設(shè)備裝備率（X4）及數(shù)控設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率（X5）因子載荷較小。因此，這3個(gè)指標(biāo)不能作為對(duì)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的衡量指標(biāo)，其現(xiàn)實(shí)原因是，從數(shù)據(jù)上來(lái)看，這些指標(biāo)是企業(yè)固有、不會(huì)短時(shí)間發(fā)生較大變化，且不同類型企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不同，將其歸于數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)并不能刻畫(huà)其水平。將這三個(gè)指標(biāo)刪除后，對(duì)其余16個(gè)三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行因子分析。

在因子分析之前，需要做KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)。其中KMO值為0.804（接近于1）；Bartlett球檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為834.475，相應(yīng)顯著性達(dá)到0.000（遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于0.001）。這些說(shuō)明問(wèn)卷所得數(shù)據(jù)具有高度相關(guān)性，適于進(jìn)行因子分析，并且因子分析結(jié)果可以采納。進(jìn)一步確定公共因子個(gè)數(shù)，用R軟件繪制出碎石檢驗(yàn)圖，見(jiàn)圖2。

圖2 碎石檢驗(yàn)

由圖2可知，其中，由藍(lán)色線段和三角形符號(hào)構(gòu)成的就是特征值曲線，記入曲線1；下面紅色虛線就是基于100隨機(jī)數(shù)據(jù)矩陣導(dǎo)出的平均特征值曲線，上方曲線記作曲線2，下方記作曲線3；黑色實(shí)線即為特征值準(zhǔn)則線（y=1水平線），記作曲線4。在因子分析中，Kaiser-Harris準(zhǔn)則要求特征值數(shù)大于0而非1。因此，公共因子個(gè)數(shù)選取方式為特征值既大于平均特征值且大于0特征值準(zhǔn)則線的部分。在圖2中表示便為，在曲線3與y=1水平線之上的曲線1中三角形個(gè)數(shù)，即為公共因子個(gè)數(shù)，因此選擇4個(gè)公共因子。

根據(jù)確定的因子個(gè)數(shù)，給出了相應(yīng)公因子在初始和旋轉(zhuǎn)后的特征值、方差貢獻(xiàn)率以及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，見(jiàn)表4。

表4 旋轉(zhuǎn)特征值及貢獻(xiàn)率

由表3可知，前4個(gè)因子初始特征值均大于1，這也更加證實(shí)碎石檢驗(yàn)圖選擇4個(gè)公共因子的決策是正確的。進(jìn)一步，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了66.585%，這表明前4個(gè)公共因子可以解釋數(shù)據(jù)中近67%的信息，進(jìn)而可以開(kāi)展后續(xù)研究。最終在指標(biāo)體系構(gòu)建中，從原始16個(gè)三級(jí)指標(biāo)中提煉出來(lái)4個(gè)公共因子（一級(jí)指標(biāo)），為進(jìn)一步給各公共因子以合理的實(shí)際說(shuō)明，用最大方差法對(duì)它們作了旋轉(zhuǎn)處理，所得因子載荷矩陣如表5所示。

表5 旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

由表5可知，公因子F1在X16、X17、X18、X19上載荷系數(shù)較大；公因子F2在X2、X3、X6、X7上載荷較大；公因子F3在X8、X9上載荷較大；公因子F4在 X10、X11、X12、X13、X14、X15上載荷較大。進(jìn)一步結(jié)合創(chuàng)新價(jià)值鏈理論，賦予各個(gè)因子合理的現(xiàn)實(shí)解釋，其中因子F1主要取決于經(jīng)濟(jì)效益和創(chuàng)新方面，反映企業(yè)由于數(shù)字化取得的成果，可解釋為數(shù)字化效益潛在因子，與創(chuàng)新成果實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)；因子F2主要取決于企業(yè)設(shè)備以及組織建設(shè)投入，反映企業(yè)對(duì)數(shù)字化投入資金以及其他無(wú)形成本，可解釋為數(shù)字技術(shù)投入程度潛在因子，與創(chuàng)新投入對(duì)應(yīng)；因子F3主要取決于人才數(shù)字化建設(shè)方面，反映了企業(yè)整體的勞動(dòng)力素質(zhì)水平，可解釋為勞動(dòng)力素質(zhì)潛在因子，與創(chuàng)新投入對(duì)應(yīng)；因子F4主要取決于生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)和管理數(shù)字化，反映的是數(shù)字化的應(yīng)用層面，可解釋為生產(chǎn)運(yùn)作管理方式潛在因子，與創(chuàng)新知識(shí)凝結(jié)對(duì)應(yīng)。

3.2 賦權(quán)過(guò)程

在前文中已經(jīng)構(gòu)建出制造企業(yè)數(shù)字化水平指標(biāo)體系，但要進(jìn)行評(píng)價(jià)工作，進(jìn)一步需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，最終建立FA-AHP組合賦權(quán)模型。

（1）因子分析法賦權(quán)。利用公式 （1）—（4）并結(jié)合R軟件計(jì)算得出因子分析系統(tǒng)的得分情況并繪制出得分熱圖，見(jiàn)圖3。其中列表示4個(gè)因子，即一級(jí)指標(biāo)，行表示公司序號(hào)；黑色表示得分高，白色表示得分低，得分介于兩者之間的為灰色，顏色深淺表示得分高低；從左到右四列分別是數(shù)字技術(shù)投入程度、勞動(dòng)力素質(zhì)、數(shù)字化效益和生產(chǎn)運(yùn)作管理方式。

圖3 因子得分熱圖

由圖3可知，盡管都是廣東的公司，但是不同企業(yè)在不同指標(biāo)下存在著明顯差異，如果將樣本企業(yè)分成上下兩部分，可以得出上部分在勞動(dòng)力素質(zhì)和數(shù)字化效益上明顯優(yōu)異于下部分企業(yè)；而下部分企業(yè)在生產(chǎn)運(yùn)作管理方式上表現(xiàn)要好于上部分企業(yè)；進(jìn)一步可得出，沒(méi)有某企業(yè)在各個(gè)指標(biāo)上表現(xiàn)均優(yōu)異。

（2）AHP法賦權(quán)。該部分賦權(quán)過(guò)程使用yaahp軟件。其中，層次分析法（AHP）賦權(quán)主要包括以下步驟。

1）構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型。根據(jù)前文構(gòu)建的制造企業(yè)數(shù)字化水平指標(biāo)體系，建立類似表1所示的多層次遞階結(jié)構(gòu)。

2）構(gòu)造判斷矩陣。在構(gòu)造判斷矩陣時(shí)，本文參照Santy的做法，使用1～9及其倒數(shù)來(lái)標(biāo)度各方案的重要性對(duì)比程度，表6列出指標(biāo)標(biāo)度的原則，根據(jù)各個(gè)方案兩兩比較的標(biāo)度值構(gòu)成矩陣稱為判斷矩陣B，且具有如下的性質(zhì)：，其中為要素i相對(duì)為要素j重要性程度結(jié)果的標(biāo)度值。

表6 判斷標(biāo)度設(shè)定

第二，為避免誤差，引入一致性指標(biāo)RI值，其與判斷矩陣階數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系，見(jiàn)表7。

表7 一致性指標(biāo)RI標(biāo)準(zhǔn)值

第三，計(jì)算檢驗(yàn)系數(shù)CR（標(biāo)準(zhǔn)是CR＜0.1），其計(jì)算方式見(jiàn)式（8）。

4）層次總排序。在以上基礎(chǔ)上，層次總排序便是各層次在總目標(biāo)上的權(quán)重，最終按照其結(jié)果進(jìn)行決策。原理如下：

為提高判斷矩陣構(gòu)造的 合理性，本文基于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，向本領(lǐng)域?qū)＜艺髟円庖?jiàn)，并反復(fù)征詢，最終得到較為集中的評(píng)判意見(jiàn)，進(jìn)而構(gòu)造判斷矩陣。制造企業(yè)數(shù)字化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的一級(jí)指標(biāo)主要包括數(shù)字技術(shù)投入程度E1、勞動(dòng)力素質(zhì)E2、生產(chǎn)運(yùn)作管理方式E3和數(shù)字化效益E4，得到判斷矩陣，見(jiàn)表8。

表8 一級(jí)指標(biāo)判斷矩陣

（3）綜合賦權(quán)。在制造企業(yè)數(shù)字化綜合評(píng)價(jià)中，要做到因子分析法與層次分析法兩種賦權(quán)方法結(jié)合，需找到一種合理組合賦權(quán)方式。根據(jù)公式（5）和（6）將兩種方法結(jié)合起來(lái)，進(jìn)一步使用R軟件作出最終得分熱圖，并按其分別進(jìn)行未聚類、聚類、是否為珠三角地區(qū)繪制圖形，最終得分結(jié)果見(jiàn)圖4。其中珠三角地區(qū)為廣州、佛山、肇慶、深圳、東莞、惠州、珠海、中山、江門；圖4（a）為因子分析且進(jìn)行企業(yè)聚類的結(jié)果；圖4（b）為綜合得分且未聚類的結(jié)果；圖4（c）為綜合得分且進(jìn)行聚類的結(jié)果；圖4（d）為根據(jù)地區(qū)分類得分結(jié)果，其中1代表珠三角地區(qū)樣本企業(yè)，2代表非珠三角地區(qū)樣本企業(yè)。

圖4 綜合得分匯總

3.3 結(jié)果分析

從圖4（a）得出，樣本企業(yè)在數(shù)字技術(shù)投入程度、勞動(dòng)力素質(zhì)、生產(chǎn)運(yùn)作管理方式以及數(shù)字化效益這四個(gè)方面呈現(xiàn)差異性。進(jìn)一步，綜合得分較高的樣本企業(yè)在數(shù)字技術(shù)投入程度和生產(chǎn)運(yùn)作管理方式上得分也較高，而綜合得分較低的卻是在數(shù)字化效益和勞動(dòng)力素質(zhì)上得分較低；從圖4（b）得出，幾乎不存在4個(gè)方面得分均較高或者較低的樣本企業(yè)；從圖4（c）得出，樣本企業(yè)在這4個(gè)方面也是呈現(xiàn)差異性。進(jìn)一步，綜合得分較高的樣本企業(yè)也是在數(shù)字技術(shù)投入程度和生產(chǎn)運(yùn)作管理方式上得分較高，不同的是，在綜合得分較低的樣本企業(yè)中，本研究只能得出在生產(chǎn)運(yùn)作管理方式上得分較低；從圖4（d）得出，珠三角地區(qū)樣本企業(yè)在數(shù)字化效益、數(shù)字技術(shù)投入程度及綜合得分中，平均得分較高于非珠三角地區(qū)，而在勞動(dòng)力素質(zhì)中，前者平均得分卻明顯低于后者。

以上分析結(jié)果表明，樣本企業(yè)處于不同的數(shù)字化進(jìn)程階段，因此，在數(shù)字技術(shù)投入程度、勞動(dòng)力素質(zhì)、生產(chǎn)運(yùn)作管理方式以及數(shù)字化效益上表現(xiàn)出差異性，進(jìn)而綜合數(shù)字化水平也參差不齊；處于不同階段的樣本企業(yè)對(duì)數(shù)字化理解及轉(zhuǎn)型路徑也不盡相同，所以企業(yè)本身在不同方面重視程度及展現(xiàn)出的結(jié)果也有差異。造成這種差異的原因是由多方面因素導(dǎo)致，一方面，制造企業(yè)數(shù)字化主要是由數(shù)字技術(shù)引導(dǎo)產(chǎn)品、流程、商業(yè)模式升級(jí)以及產(chǎn)生新的服務(wù)與組織方式［27］，因此對(duì)于數(shù)字技術(shù)高度依賴，又因?yàn)槠髽I(yè)對(duì)于數(shù)字技術(shù)掌握存在差距以及不同類型制造企業(yè)間，數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平展現(xiàn)出差異性；另一方面，企業(yè)所在地區(qū)環(huán)境也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，不同區(qū)域?qū)τ跀?shù)字化的政策、數(shù)字人才儲(chǔ)備及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r存在較大差異，這種差異也決定著企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程；最后，企業(yè)面臨的合作、競(jìng)爭(zhēng)及行業(yè)環(huán)境也有所不同。換言之，積極的環(huán)境對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)起著正向推進(jìn)作用，相反，存在著惡意競(jìng)爭(zhēng)、互相不信任、行業(yè)內(nèi)管理方式與技術(shù)嚴(yán)格保密的情況，是不利于企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

因此，構(gòu)建一套科學(xué)有效的制造企業(yè)數(shù)字化水平評(píng)價(jià)指標(biāo)至關(guān)重要，該指標(biāo)體系可以準(zhǔn)確地反映企業(yè)總體數(shù)字化水平及為企業(yè)指明提升方向，進(jìn)而為制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。

4 結(jié)論與討論

4.1 研究結(jié)論

本文基于創(chuàng)新價(jià)值鏈理論并借助因子分析法構(gòu)建制造業(yè)數(shù)字化水平指標(biāo)，并結(jié)合AHP分析法綜合賦權(quán)，構(gòu)建出主客觀相結(jié)合FA - AHP模型。基于此種思路，得到的指標(biāo)體系更加科學(xué)、完善，彌補(bǔ)已有研究在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)單純依靠主觀或者客觀評(píng)價(jià)的不足。制造企業(yè)數(shù)字化水平指標(biāo)體系的構(gòu)建，有利于政府和企業(yè)把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)度，及時(shí)作出政策與企業(yè)戰(zhàn)略調(diào)整，具有重要理論和實(shí)踐意義。下面將回答引言部分提出的3個(gè)問(wèn)題，具體研究結(jié)論如下。

第一，本文構(gòu)建了科學(xué)合理的制造企業(yè)數(shù)字化水平分析指標(biāo)體系，見(jiàn)圖5。制造企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程屬于技術(shù)創(chuàng)新范疇。從生產(chǎn)角度來(lái)看，制造企業(yè)數(shù)字化也是經(jīng)歷創(chuàng)新投入到創(chuàng)新成果實(shí)現(xiàn)的一個(gè)多階段、多要素投入的價(jià)值鏈轉(zhuǎn)移過(guò)程，主要由創(chuàng)新的投入，創(chuàng)新知識(shí)的凝聚，創(chuàng)新成果的實(shí)現(xiàn)3個(gè)階段組成。本文根據(jù)創(chuàng)新價(jià)值鏈理論，把制造企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程劃分為3個(gè)階段，分別是勞動(dòng)力素質(zhì)與數(shù)字技術(shù)投入程度，與創(chuàng)新投入相對(duì)應(yīng)；生產(chǎn)運(yùn)作管理方式，與創(chuàng)新凝結(jié)相對(duì)應(yīng)；數(shù)字化效益，與創(chuàng)新成果實(shí)現(xiàn)相對(duì)應(yīng)。其中，創(chuàng)新投入包括基礎(chǔ)建設(shè)與人才建設(shè)；創(chuàng)新知識(shí)凝結(jié)包括生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、研發(fā)設(shè)計(jì)與綜合管理；創(chuàng)新成果實(shí)現(xiàn)包括經(jīng)濟(jì)效益以及產(chǎn)品與模式升級(jí)等。

圖5 制造企業(yè)數(shù)字化分析指標(biāo)體系

經(jīng)過(guò)實(shí)踐證實(shí)，本文構(gòu)建的指標(biāo)體系可以客觀且全面地反映制造企業(yè)數(shù)字化水平。從企業(yè)角度看，該評(píng)價(jià)體系不僅可以測(cè)度整體數(shù)字化水平，還可以判斷出企業(yè)在數(shù)字化進(jìn)程中每個(gè)環(huán)節(jié)與階段表現(xiàn)狀況，為企業(yè)調(diào)整方案及戰(zhàn)略提供科學(xué)有效的支撐；從政府角度看，該評(píng)價(jià)體系可以幫助政府客觀準(zhǔn)確地評(píng)估制造企業(yè)數(shù)字化水平現(xiàn)狀，從而有針對(duì)性地調(diào)整政策指導(dǎo)，避免資源浪費(fèi)與重復(fù)建設(shè)等問(wèn)題。

第二，進(jìn)一步刻畫(huà)了廣東省制造企業(yè)數(shù)字化水平。據(jù)中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院發(fā)布的《2021年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)白皮書(shū)》顯示，廣東省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)整體排名在前。所以本文選取的研究對(duì)象是有代表性的，也是象征性的。通過(guò)對(duì)廣東省107家制造企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，得到樣本企業(yè)數(shù)字化環(huán)節(jié)水平及綜合水平見(jiàn)表9。但由于企業(yè)樣本有限，或?qū)е聵O端情況出現(xiàn)，以下分析中的各城市均代表該城市內(nèi)樣本制造企業(yè)情況。

表9 廣東省主要城市制造企業(yè)數(shù)字化水平

由城市得分情況知，廣東省各城市間制造企業(yè)整體數(shù)字化水平及各個(gè)指標(biāo)存在著明顯差異。在數(shù)字技術(shù)投入程度中，珠海、陽(yáng)江、廣州、中山、河源等地表現(xiàn)較好，而清遠(yuǎn)、肇慶、韶關(guān)表現(xiàn)較差。從分區(qū)域結(jié)果看，廣東省南部地區(qū)要好于北部地區(qū)；在勞動(dòng)力素質(zhì)中，惠州、廣州、中山、梅州等地表現(xiàn)較好，而湛江、清遠(yuǎn)、茂名、陽(yáng)江表現(xiàn)較差。從分區(qū)域結(jié)果來(lái)看，珠三角地區(qū)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于非珠三角地區(qū)；在生產(chǎn)運(yùn)作管理方式中，珠海、清遠(yuǎn)、肇慶、廣州等地表現(xiàn)較好，而茂名、河源等地表現(xiàn)較差。從分區(qū)域結(jié)果看，珠三角地區(qū)較好于非珠三角地區(qū)；在數(shù)字化效益中，珠海、中山、廣州、東莞等地表現(xiàn)較好，而河源、韶關(guān)、梅州等地表現(xiàn)較差。從分區(qū)域結(jié)果看珠三角地區(qū)遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于非珠三角地區(qū)；在數(shù)字化綜合得分中，珠海、廣州、東莞、惠州等地表現(xiàn)較好，而河源、湛江、茂名、云浮等地表現(xiàn)較差。從區(qū)域結(jié)果看，珠三角地區(qū)要明顯好于非珠三角地區(qū)。

第三，根據(jù)模型進(jìn)一步闡明廣東省制造企業(yè)數(shù)字化在未來(lái)的發(fā)展總體趨勢(shì)。廣東省制造企業(yè)整體數(shù)字化進(jìn)程仍任重而道遠(yuǎn)。實(shí)證結(jié)果表明，盡管部分城市表現(xiàn)較好，但各城市之間差距仍然較大，這種差距在珠三角區(qū)域與非珠三角區(qū)域體現(xiàn)得尤為明顯。企業(yè)在數(shù)字技術(shù)投入程度及效益方面表現(xiàn)較好，說(shuō)明企業(yè)已經(jīng)逐漸地認(rèn)識(shí)到數(shù)字化的重要性和緊迫性；而在數(shù)字化應(yīng)用上差距較大，說(shuō)明許多企業(yè)仍然處于數(shù)字化起步階段，還無(wú)法將數(shù)字技術(shù)投入與應(yīng)用層有效結(jié)合，從而帶來(lái)數(shù)字化效益。換言之，從創(chuàng)新價(jià)值鏈理論視角看，在創(chuàng)新投入與成果實(shí)現(xiàn)之間，需要經(jīng)歷充分的創(chuàng)新凝結(jié)，進(jìn)一步連接投入與產(chǎn)出；從整體數(shù)字化水平看，差距相對(duì)較小的城市已經(jīng)呈現(xiàn)出區(qū)域聚集趨勢(shì)，說(shuō)明制造企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程有了范圍輻射效應(yīng)，這對(duì)廣東省制造企業(yè)是向好的趨勢(shì)。廣東省制造企業(yè)可以充分利用輻射效應(yīng)，數(shù)字化進(jìn)程領(lǐng)先企業(yè)將數(shù)字技術(shù)及數(shù)字化進(jìn)程中經(jīng)驗(yàn)在區(qū)域間流通，加快制造企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程。從以上分析得出，廣東省制造企業(yè)未來(lái)需要打通投入與凝結(jié)間的技術(shù)壁壘，將數(shù)字技術(shù)投入與勞動(dòng)力素質(zhì)結(jié)合應(yīng)用到企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)作管理中，進(jìn)一步擴(kuò)大數(shù)字化效益，最終形成“投入—應(yīng)用—效益”3階段均衡完備的數(shù)字化過(guò)程。

4.2 研究意義及未來(lái)展望

本文通過(guò)文獻(xiàn)研究、因子分析及層次分析法，借鑒創(chuàng)新價(jià)值鏈理論，并參考相關(guān)運(yùn)用因子分析與層次分析方法的文獻(xiàn)構(gòu)建出制造企業(yè)數(shù)字化水平指標(biāo)體系，具體研究意義如下：

第一，本文從創(chuàng)新價(jià)值鏈理論切入并結(jié)合制造企業(yè)數(shù)字化相關(guān)概念，從數(shù)字技術(shù)投入程度、勞動(dòng)力素質(zhì)、生產(chǎn)運(yùn)作管理方式以及數(shù)字化效益4個(gè)維度構(gòu)建了制造企業(yè)數(shù)字化水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在評(píng)價(jià)方法上，彌補(bǔ)單一評(píng)價(jià)方法缺陷，采用層次分析法與因子分析法相結(jié)合的組合評(píng)價(jià)法，并以廣東省制造企業(yè)為研究對(duì)象，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查方式獲取樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)研究，以檢驗(yàn)評(píng)價(jià)體系的有效性。評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，本文所建立的制造企業(yè)數(shù)字化評(píng)價(jià)體系是可行的，其結(jié)果能夠準(zhǔn)確、客觀地反映制造企業(yè)數(shù)字化實(shí)際情況。本文補(bǔ)充了學(xué)術(shù)界對(duì)于制造企業(yè)數(shù)字化評(píng)價(jià)研究，豐富了創(chuàng)新價(jià)值鏈理論應(yīng)用場(chǎng)景，提出了一種投入—應(yīng)用—效益的研究范式。

第二，從企業(yè)角度，該評(píng)價(jià)體系不僅可以測(cè)度整體數(shù)字化水平，還可以判斷出企業(yè)在數(shù)字化進(jìn)程中每個(gè)環(huán)節(jié)與階段表現(xiàn)狀況，為企業(yè)調(diào)整數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案與戰(zhàn)略以及轉(zhuǎn)型路徑提供科學(xué)有效的支撐。從政府角度，該評(píng)價(jià)體系可以幫助政府客觀準(zhǔn)確地評(píng)估制造企業(yè)數(shù)字化水平現(xiàn)狀，從而有針對(duì)性地調(diào)整政策，避免資源浪費(fèi)與重復(fù)建設(shè)等問(wèn)題。換言之，一方面，幫助企業(yè)認(rèn)識(shí)與建構(gòu)明確的數(shù)字化概念，讓企業(yè)能夠了解其數(shù)字化建設(shè)水平，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，得到相關(guān)診斷建議；另一方面，它可以使政府部門對(duì)當(dāng)前企業(yè)數(shù)字化建設(shè)所取得的成就及存在的問(wèn)題有一個(gè)客觀、正確及科學(xué)的評(píng)估，進(jìn)而對(duì)政府在頂層設(shè)計(jì)、政策制定與數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)制定等方面有一個(gè)客觀依據(jù)。

本研究同樣存有不足：第一，AHP賦權(quán)模型本身所固有的缺陷。該方法使用定量數(shù)據(jù)較少，定性成分居多，過(guò)于依賴專家構(gòu)建的判斷矩陣，未來(lái)研究可以考慮更加科學(xué)合理的賦權(quán)法與因子分析結(jié)合加以探討。第二，數(shù)據(jù)獲取方面的局限性。本研究只考慮了廣東省部分制造企業(yè)，并未對(duì)全國(guó)各省份展開(kāi)對(duì)比研究和探討地域間的異質(zhì)性，后續(xù)研究可進(jìn)一步拓展到其他省份乃至全國(guó)，并對(duì)全國(guó)制造企業(yè)數(shù)字化現(xiàn)狀及產(chǎn)生差異的內(nèi)在機(jī)理進(jìn)行探討，這也是研究延伸的方向。