山西省智能制造能力评价分析

（太原科技大学 经济与管理学院，山西 太原 030024）

一、引言

在生产力决定经济实力和综合国力的今天，智能制造无疑是制造业发展与改革的未来方向。我国自1991 年便开启了智能制造领域的研究，国家自然科学基金设立了“智能制造系统关键技术”等重大项目，尤其在提出工业4.0 的相关概念后，我国政府相继推出了两化深层次融合、互联网+、中国制造2025 等一系列行动计划，用以指导中国智能制造的发展并取得了一定成就[1]。虽然智能制造在我国兴起的时间较短，但是山西省自建国之初就是国家重点制造业基地，承担国家级重点工程18 项，占全国11.5%。近年来，山西省积极响应我国智能制造发展号召，紧紧跟随我国智能制造改革升级脚步，秉承科技强省理念，立足省内现有产业发展基础，大力提升技术创新能力。集中力量发展新能源、高端制造等九大产业，重点推进大型制造企业转型发展。到2019 年，全省有关智能制造业的工业技改资金投入发展迅速，同比增长0.3%[2]。但是由于缺乏统一的行业标准，各企业、行业间发展不平衡，导致山西省智能制造业总体在全国处于劣势，缺乏自主创新能力，缺少核心竞争力是山西省智能制造业收入总量处于全国下游的重要原因。本文通过调查分析山西省智能制造发展现状，通过定性和定量的分析方式，构建山西省智能制造能力评价框架，为山西省智能制造的发展与完善提供一定的理论依据与研究价值。

二、山西省智能制造能力评价体系构建

（一）指标选取

构建合理的智能制造能力评价体系对反映山西省智能制造能力水平具有十分紧要的现实意义，通过科学的评价体系，可以准确掌握山西省智能制造现阶段发展情况以及未来发展方向。确立切实有效的指标是建立科学评价体系的重要基石，也是评价过程的核心工作。本文通过查阅相关文献[3-4]并结合山西省当前智能制造能力发展状况，评价对象主要以规模以上工业企业为指标，结合科学性、系统性、合理性、实用性四项选取原则，确立了一级指标智能制造能力，并分化出创新能力、绩效产出能力、基础设施这3 个二级指标及14 个相关的三级指标，编码为X1～X14。

（二）指标含义

1.创新能力。创新性是智能制造企业的典型特征，强有力的创新能力是企业发展的重要基础也是提升企业市场竞争力的有效保障，根据对已有文献的研究发现企业创新能力水平的高低主要通过研发人员的投入、研究的新成果、研发资金的投入、获取的知识产权、创新水准等指标来衡量。因此本文在创新能力这一二级指标下主要选择了R&D 人员数量、R&D经费、R&D项目数、专利申请数、有效发明专利数、知识产权数量这6 个子指标来反映企业创新能力状况。

2.绩效产出能力。发展智能制造的最终目的是提升绩效产出，通过查阅相关文献可知常用的绩效产出能力指标主要包括：智能制造工业企业单位数、智能制造业务收入、智能制造系统软件开发费用、智能制造产品开发项目数等，本文主要选用这4 个三级指标来衡量企业绩效产出能力。

3.基础设施建设。智能制造的特点是标准化、智能化、流程化、体系化，发展智能制造，需要利用基础设施来进行资源、信息的共享与流通。因此，必须具备安全、周密、先进的基础设施体系来保证智能制造的发展。通过对山西省智能制造基础设施的调研，本文把该项指标分解为：企业物联网覆盖率、企业信息技术设备数量、宽带铺设里程、智能终端使用人数4 个三级指标。

（三）指标体系构建

依据以上指标，确定具体指标体系，如表1 所示。

表1 智能制造能力评价指标体系

三、山西省智能制造能力评价实证分析

（一）数据来源

本研究的调查范围主要是山西的智能制造企业和我国比较具有代表性的21 个省份的智能制造企业，搜集所选取的14 个指标数据，时间跨度是从2017—2019 年，发放问卷253 份，剔除无效问卷46份，回收的有效问卷207 份，问卷有效率为81.82%。并主要对2019 年的数据进行全面分析，通过对比，综合评定山西省智能制造能力水平。

（二）统计分析

1.KMO 和巴特利特检验分析。本文针对2019年的数据进行分析，结果如表2 所示。KMO 统计量结果为0.625，大于0.5，适合进行因子分析，卡方检验的概率是0，小于0.05，说明变量之间显著相关。因而，本文数据能够进行因子分析，且有较好的分析效果。

表2 KMO 和巴特利特的检验

2.方差贡献分析。本文根据相关系数矩阵计算出各个因子的特征值和贡献率，由表3 可以发现，有两个因子特征值大于1。第一因子方差占总因子方差的74.798%，第二因子方差占总因子方差的10.469%，前两个因子的累积方差贡献率为85.267%。依据表3 内的数据，利用方差最大正交旋转法从数据中提取第一主成分F1和第二主成分F2两个公共因素作为新指标，来科学有效地评估山西省智能制造能力水平。

表3 总方差解释

3.旋转后的成分矩阵和成分得分系数矩阵。本研究利用SPSS 软件，采用最大方差正交旋转法对成分因子进行分析，得到表4 旋转后的成分矩阵以及表5 成分得分系数矩阵。

由表4 发现，第一主成分F1在X1～X12上的载荷相对较大，所以F1命名为“科研信息综合能力因子”，第二主成分F2在X13、X14上的载荷比较大，所以F2定名为“物质流通因子”，智能制造能力水平能够被两个因子较好的反映。为了更准确地评价各省智能制造能力水平，采用回归分析法，得到两个主要因子的得分情况，并对上述分析中各主要因子得到的方差贡献率和总贡献率进行比较，得到比值，并以该比值作为权重，进行后续的加权和求和，就可以得到2019 年21 个省份智能制造能力综合得分的总结果和排名。

表4 旋转后的成分矩阵

表5 成分得分系数矩阵

具体的综合得分公式如下：

F=（F1的得分×F1的方差贡献率+F2的得分×F2的方差贡献率）/总贡献率

4.结果分析。本文通过查阅国家统计年鉴及各省统计数据，选取了比较具有代表性的21 个省份的数据进行对比，经过统计分析得到2019 年各省智能制造能力总得分及排名如表6 所示。

从2019 年各省智能制造能力总得分及排名可以看出：广东省、江苏省在主成分F1上得分较高，而山西省在主成分F1上的得分很低，与发达省区有明显差距，这也说明山西省在科研创新、信息流通、产品开发设备升级等投入建设方面较差，且山西省在各省份中智能制造规模以上企业主营业务收入处于落后水平。而在主成分F2得分方面，山西省与发达省市差距较小，但与整体排名较高的邻省山东省却有相当大的差距[5]，这也阐明了山西省在物联网覆盖率、智能制造设备投入等基础建设方面仍有待提高，应该继续加大建设力度。

表6 2019 年各省智能制造能力总得分及排名

表7 2016—2019 年山西省智能制造能力总得分

根据表7，2016—2019 年山西省智能制造能力总得分可以发现山西省在主成分F1上的得分逐年增加，即在科研技术、信息能力上的建设一直在不断增强，也表明山西省在对智能制造能力的提高上是非常重视的，这也与当今智能制造发展相切合，但得分增加略微弱，一直呈现负分状态，因而对科研信息能力的投入仍不能松懈。山西省智能制造能力在主成分F2上的得分起伏不定，发展趋势不够明显，表明山西省在智能制造基础设施建设上还需稳定并加大投入力度。客观上来说，物流对智能制造的发展有非常显著的影响，它可以保证智能制造更顺利地发展。

综合观察，山西省整体的智能制造业水平较低、科研技术稍弱、范围领域略小、发展智能制造的关键技术还不够成熟、智能制造基础设施薄弱等问题仍然较为突出。

四、对山西省智能制造发展的对策建议

通过以上数据的整理及分析说明提升智能制造在山西省的发展动力不仅需要企业增强智能制造能力、构建完善的智能制造体系、加大科研技术和设备升级的投入力度，而且也需要政府进行有效指导以及相关科研院所与高校的配合。基于上文分析和山西省发展现状以及其他先进省份的经验启示，提出下列对策建议。

（一）企业层面

1.企业需确立长期发展战略，补齐短板，发挥自身优势。由于智能制造的发展需要长期的积淀与发展基础，企业需从战略角度把智能制造作为长期发展方向，明确未来几年内的发展目标及路径。之后根据自身情况在长期计划中发展中找到自己的薄弱环节和不足之处，并在战略实际实施中不断对阶段性目标进行修正以逐步形成企业的核心竞争力[6]。最后，企业要继续保持自身发展优势，持续更新设备，推进相关科研技术的革新以及新产品的开发以维护自身的核心竞争力。

2.企业需要增强设备投入，构建完整的智能制造体系。因为实现智能制造的重要载体是构建智能工厂，因此从设备的投入及制造过程的设计都要遵循智能化要求，在建设智能工厂的过程中，并非只是单纯的提升设备的技术含量及自动化，还要探索工厂长期智能化发展道路，并且需要注意在这个过程中必须对消耗的大量资金进行效益分析。

3.企业需要结合自身情况发展智能制造。在发展智能制造的过程中，完全自动化、智能化工厂的盲目设计也是不合理的，在一定程度上手工劳动比机器劳动更经济、更高效，在一些生产活动中，手工劳动的优势不可忽视。与一些发达国家相比，我国具有较大的劳动力成本优势。因此，企业必须结合自身的发展状况，结合企业的技术现状、经济状况和企业的能力水平，逐步实现实施技术和生产设备的更新换代。

4.企业可以与科研能力较强的研究所或高校进行合作。企业也可以与具有丰富学术知识、理论研究的高校、研究所等进行深层次的合作，聘请相关专家，培养高素质科研人员，对制造装备和产品进行更高效地研发。

（二）政府层面

1.山西省政府需要发布相关政策来支持企业智能制造发展。政府要引导山西省制造业发展的方向，要成为智能制造的规划者，并按照山西省智能生产的发展情况和企业的经济发展状况，进行客观合理的最高层次的设计。政府要在已有的政策中继续发布细化的有关智能制造发展政策，使其智能制造的发展更有保证。

2.根据山西省现状，为优势产业设立专项经费。根据山西省制造业发展情况，利用省内现有的产业优势，为山西省智能制造设立专项申请经费，挑选重型机械、煤机装备等具有优秀产业基础的制造业以及煤化工装备、煤层气装备等发展前景良好的重要产业环节来当作冲破口，进入具有知识产权的智能化、创新驱动的生产领域，对有关智能制造的关键领域进行研发。

3.设立智能制造集聚区。政府要结合省市本身的优势，利用省市共创的模式筹划构建智能制造集聚区，并逐渐扩展升级，争做国家级智能生产示范区[7]。为了使区内更多地入驻智能制造规模以上企业以及支持区内新兴的智能制造企业，政府可以发布一系列优惠政策，以及让先进企业发挥带领作用。

4.政府需要对部分产业加强扶持和不断加大基础设施建设的力度。智能制造不仅包含机械、化工等行业，还包括软件、物流等产业，特别是软件行业等投入资本相当大，研制期限比较长，政府更应该对这些促进智能化发展的基础企业增加扶持，为这些提升智能制造发展潜力的企业更好地保驾护航。

（三）高校及科研院所层面

1.注重人才培养和引进，为智能制造发展提供智力支撑。山西省对于智能制造相关人才的培养，首先应利用本省内数量众多的高校资源，加强山西省内高校智能制造相关课程与专业的开设，组织学生进行智能制造有关的实践、实习环节，增加学生接触智能制造的机会，使高校学生对智能制造深入了解的同时产生兴趣。通过这种根本的方式，增加本省内优质智能制造人才数量。不仅通过自身培养智能制造专业人才，而且应加强智能制造人才引进，吸引省外甚至国外的高素质人才，为山西省提供智力支持，技术支持。此外，高校应优化人才培养机制。鼓励企业导师与校内导师“双导师”，将学术理论与企业实践相结合，进一步加强培养效果，为智能制造发展培育专业型人才、创新型人才和复合型人才。

2.推动产学研合作，提升创新能力。通过产学研合作，为企业储备未来的人才资源，还可以利用高校及科研院所科研资源进行新设备、新技术的开发与利用。同时企业还可以聘请合作高校师资力量对企业内的员工进行智能制造方面知识的培训，高校学生也可以进入企业实习，提前熟悉相关企业智能制造方面情况与现有资源，为将来平稳顺利进入工作奠定基础。总之，产学研合作对于企业和高校发展智能制造是一个双赢的过程。

综上所述，智能制造是未来制造业发展的必经之路，也是提升综合国力和增加产品价值的重要手段，探索智能制造的评价指标及体系为实现山西省科技强省目标，推进资源结构转型具有非常重要的意义。