初铭畅

(辽宁工业大学 经济管理学院，辽宁 锦州 121001)

制造业作为辽宁省的支柱性产业，为辽宁经济的增长注入了源源不断的动力。在过去很长一段时间里，辽宁制造业依靠产业政策、人口红利以及资源禀赋等比较优势实现了规模扩张和快速发展。但是对于关键技术、关键基础材料和先进工艺的研发投入不足，缺乏技术创新和转化应用的能力，长期处于产业价值链的低端。同时，辽宁制造业面临着产品附加值低、低端产能过剩、高端产能严重不足等诸多问题。在绿色发展和高质量发展的政策引导下，制造业智能化升级成为破解难题的重要突破点，因此，研究辽宁制造业智能化升级前因条件构型及治理路径具有重要的理论与现实意义。

一、理论研究

（一）产业升级

国内外学者通常认为产业转型升级是一个问题，而本文认为“产业转型升级”实质上是两个问题，即产业转型与产业升级，两者虽有联系，但是有着本质的区别。“转型”是事物的根本性变革，发生了质的转变或转换；而“升级”则是事物从低级到高级的变化，指在量上的提高。产业升级强调劳动生产率、技术水平和附加值从低水平向高水平的变动，是从全球价值链的低附加值环节攀升到高附加值环节[1]。

（二）制造业智能化

制造业智能化是通过新一代信息技术改造制造业全过程和整个生命周期，推进生产方式实现智能化，适应环境的变化从而不断产生效益的过程[2]。

制造业智能化需要长期的技术积累和突破，更要将创新技术进行创造性转化，应用到制造的生产实践过程中，所以对于制造业的智能化发展有个迭代的过程。中国制造业智能化升级从初始阶段、发展阶段到成熟阶段分别经历了数字化、网络化以及智能化三个阶段。第一个阶段是工业化带动信息化阶段（1958—2006 年）；第二个阶段是两化融合阶段（2007—2014 年）；第三阶段为信息化引领工业化阶段（2015—至今）[3]。

（三）前因条件构型

构型（Configuration）一词最早来源于化学学科，用于表示分子的空间结构。“构型”后来被国内学者引入社会科学研究中，更多地用于表述前因条件的不同组合[4]。

从多元回归到因子分析再到结构方程模型，这些方法存在的共同问题是无法处理组态的多维度、原因条件的相互依赖、组态的等效性以及因果的非对称性等因果复杂性问题[5]。因而定性比较分析法把导致结果的原因和条件称为“前因条件”，把现象或结果称为“结果变量”。

二、研究设计

（一）前因条件的提出

辽宁省工信厅根据中央对智能制造建设的规划和要求，针对辽宁省自身资源和条件，先后印发了《中国制造2025 辽宁行动纲要》和《辽宁省智能制造工程实施方案》，进而推进制造强省建设。2016—2018 年省工信厅先后选出近200 个智能制造试点示范项目，从中选出20 家标杆企业。目前，辽宁省已经攻克了一系列关键装备制造技术，沈阳机床厂的智能机床、沈阳新松的机器人制造都处于行业领先地位。

在对辽宁省制造业智能化升级企业的充分了解和剖析的基础上，同时参考学者们对制造业智能化升级方面的研究，总结出以下四个前因条件：

1.技术创新与应用能力。制造与信息技术是实现制造业智能化升级的前提条件。孟凡生等使用因子分析和结构方程模型研究智能制造，结果表明，技术创新、新一代信息技术、数字化转型等因素正向影响智能制造的发展[6]。苏贝认为，智能技术创新决定了智能化升级水平，只有通过智能创新技术才能推动智能化生产活动，产生新的智能产品，智能技术创新包括开发与应用两个方面[7]。技术创新与应用从本质上决定智能化升级，寻求智能化升级的企业必须具备技术创新与应用的能力。这种能力贯穿研发设计智能化、生产制造智能化、管理智能化的全过程，并在很大程度上决定升级的成功与否。

2.智能化资源投入与存量。制造企业智能化升级需要投入软硬件、数字网络、人才等各种资源来支撑智能化生产运营。因此，实施智能化升级的企业往往具有较强实力支持升级战略。智能化资源是指有利于制造业智能化生产的各种有价值的资源，主要包括制造企业的人、财、物三个方面。

3.智能制造能力。制造能力是智能化转型升级的核心因素，可以在信息技术的支撑下打造智能制造体系的能力、知识管理活动能力等。智能制造能力主要包括智能交互、数字化集成和智能生产协同能力。智能交互能力包括设备与设备、人与设备以及设备与企业管理平台的智能交互能力三个方面。智能交互能力就是通过互联互通技术让人、机器以及服务相连接，从而实现生产制造的智能化升级。

4.智能化管理水平。智能化制造具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行的功能特征。因此，智能化制造的前向设计变得系统和复杂，使得运营的难度提高很多，这对企业智能化管理水平提出了更高的要求。智能生产运营管理要贯穿产品设计、原材料供应、生产、物流、销售、服务等所有环节。此外，智能化升级需要有适宜的组织结构和科学的战略管理作支撑，同时要对外部环境的变化迅速作出反应并制定出相应的决策。

（二）结果变量和前因变量的测量

本文研究的是制造业智能化升级前因条件构型，因而把智能化升级作为结果变量，上述的四个前因条件作为前因变量，去诊断不同前因条件之间的构型。由于这些变量包含的面比较广，所以很难使用一两个指标进行测量。故本文从变量的不同方面进行评价，具体如表1 所示。根据表中每个变量的评价方面，提出相应的问题进行考量，把这些问题进行整理之后，设计出一份对辽宁制造业智能化升级的调查问卷。

表1 变量的测量

1.变量的测量与数据来源。选取工信部名单中的辽宁省企业和标杆企业名单中的辽宁省企业作为备选案例范围，经过对备选案例企业的行业代表性和规模大小进行筛选，最后选择20 家企业作为研究的案例。

首先，利用互联网收集案例企业尽可能多的信息，包括企业基本信息、业务范围、发展历程、组织结构、企业年度报告、相关利益群体和智能化升级项目等信息；其次，在对案例充分了解和熟悉的基础上，制作问卷，问卷发放给案例企业的不同员工进行填写。根据填写者的不同身份赋予其不同的权重；最后，进行加权平均算出案例企业的最终得分。由于对制造业企业中不同职位或岗位了解的程度不同、掌握的信息量也不同，所以对制造业智能化升级的认识也不尽相同。

本文认为，管理人员、研发人员、技术人员和生产人员对智能化升级的认识要远比其他职位或岗位上的人员深入得多。因此，本文赋予管理人员40%的权重、生产人员20%的权重、技术人员和研发人员15%的权重，非此四种人员赋予10%的权重。

2.信度和效度检验。根据研究需要，本文利用SPSS25.0 选用Cronbach’s Alpha 系数进行信度检验，各变量的Cronbach’s Alpha 值均在0.8 以上，远超过0.7 的可接受水平，总量表的Cronbach’s Alpha 值为0.914，大于0.9，说明问卷的可靠性较高。

使用SPSS25.0，通过KMO和Bartlett球形检验因子分析适合情况。各变量以及总量的KMO值都在0.8之上，Bartlet’s Test的P值均小于显著性水平，说明问卷效度较好。

三、实证分析

（一）运算过程

根据FSQCA 步骤，首先，进行数据校准。根据案例知识和实际的外部知识或外部标准，设置3个临界值。为了让隶属度保持在0—1 的区间内，且防止出现0 和1 两个极端值，把完全不隶属的阈值设定为0.05，把完全隶属的阈值设定为0.95。采用直接校准法[8-9]，把变量数据校准为模糊集隶属度。其次，必要性分析。通过必要性检验，所有前因条件的一致性值都小于0.9，表明其均未构成结果变量的必要条件，可以进一步开展条件构型组合分析。再次，构建真值表。对模糊集进行真值表计算，得到一张16（24）行的原始真值表。删去案例频数小于2 的条件组合，并把一致性大于0.8 的条件组合的结果变量设置为1，得到6 个涵盖16 个案例的真值表。最后，标准化分析。利用软件进行标准化分析，先后得出3 个解，分别是复杂解、中间解以及简约解。复杂解是基于观察到的案例得出的，可信度比较高，但较为复杂。简约解最为简洁，但可靠性和有效性有所降低。中间解介于复杂解和简约解之间，是简约解的子集以及复杂解的超集。所以中间解比较合理和可行。

（二）辽宁制造业智能化前因条件构型诊断

下面主要以中间解来对智能化升级的前因条件构型进行诊断，具体结果见表2。

表2 智能化升级高绩效的条件构型

根据表2 得到以下三种构型：

1.构型1（TI*IR）包含两个前因条件，表示在具备技术创新与应用能力的基础上，同时拥有高智能化资源投入与存量，不管智能制造能力或智能化管理水平高低，都可以导致智能化升级的高绩效。

2.构型2（TI*IM*～SM）包含三个前因条件，表示在具备技术创新与应用能力的基础上，同时拥有高智能制造能力，不管是否拥有高智能化资源投入与存量，无论智能化管理水平的高低，都可以导致智能化升级的高绩效。

3.构型3（～IM*IR*SM）包含三个前因条件，表示在具备较高的智能化管理水平的基础上，同时有较高的智能化资源投入与存量，尽管智能制造能力低（只是相对较低，并不是不具备），不管技术创新与应用的能力高低，都可以导致智能化升级的高绩效。

四、辽宁制造业智能化升级的路径选择

（一）技术—资源驱动型

在构型H1 下，本文提出智能化升级路径1：在技术创新与应用能力与智能化资源投入与存量共同作用下升级的路径，即技术—资源驱动型。对于早期重视研发投入或者技术底子比较扎实的企业，在继续技术创新的基础上，尽量吸引高素质人才的加入，以此来巩固和提升企业在技术领域的地位，同时能够完善企业的管理和团队建设。在这种路径下，企业也应该保持资金的充分和融资的可得性，去支撑技术研发的持续高投入和高素质人才的获取、保持费用。此种路径适合技术密集型或知识密集型的企业，以关键技术和人才储备作为自己的核心竞争力。

（二）技术—制造驱动型

在构型H2 下，本文提出智能化升级路径2：在技术创新与应用能力与高智能制造能力共同作用下升级的路径，即技术—制造驱动型。对于早期以技术服务为主要经营业务的企业，应该尽量把技术创新转化为产业应用，通过上市进行融资。在这种路径下，企业要加强自身的管理能力，吸引大量高素质人才为升级后的运营作铺垫。这种路径适合具有知识产权保护的企业，为了保护自己的技术垄断，把产业链推向高端，在制造生产方面开辟另外一个目标市场，以此来加速发展。

（三）资源—管理驱动型

在构型H3下，本文提出智能化升级路径3：在智能化管理水平与智能化资源投入与存量共同作用下升级的路径，即资源—管理驱动型。从加工制造成长起来的企业，经过多年的成长和发展，具备良好的生产管理经验，同时有着较好的人才储备，凭借着自身的生产制造能力能够获得低成本优势。在这种路径下，企业应该重视技术的开发与应用，以便企业更好地解决智能化升级过程中的各种挑战和难题。这种路径适合重资产、以生产制造作为基本增值活动、试图通过智能制造再进一步巩固加工制造地位的企业。