優(yōu)勢視角下制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力的測評研究

摘要：制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力是規(guī)避數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗的微觀基礎(chǔ)，現(xiàn)有研究在其如何測評方面存在理論缺口。本文構(gòu)建了制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力測評指標(biāo)體系，提出了體現(xiàn)差異優(yōu)勢和決策偏好的測評方法，測度了六家制造企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新能力水平。研究表明，制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力包括智能連接能力、數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)字集成能力、數(shù)字經(jīng)營能力和價值創(chuàng)造能力五個方面。同時，測評方法基于差異視角，站在企業(yè)個體立場最大限度開發(fā)差異優(yōu)勢，從管理者決策偏好角度確定排序，不僅識別和激發(fā)個體創(chuàng)新潛質(zhì)，而且從組織層面確定學(xué)習(xí)標(biāo)桿，也對管理制造企業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”動態(tài)過程、提升競爭優(yōu)勢具有啟示意義。

關(guān)鍵詞：企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力；指標(biāo)體系；個體優(yōu)勢識別；差異優(yōu)勢；能力測評

中圖分類號：C930 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2024.01.004

當(dāng)前，制造企業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”涌現(xiàn)出一個重要現(xiàn)象，即以“數(shù)字資源整合”方式開展數(shù)字化創(chuàng)新。如格力通過產(chǎn)品數(shù)字化、管理數(shù)字化和大數(shù)據(jù)設(shè)計，成為國家級智能制造試點示范單位［1］。浙江正泰采取管理數(shù)字化、生產(chǎn)智能化和組織平臺化，入選省級首批“ 未來工廠”［2］。然而，由于制造企業(yè)基礎(chǔ)條件薄弱和數(shù)智化水平不高，加上數(shù)字原生企業(yè)數(shù)字技術(shù)革新加速，造成制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成績收效甚微［3］，如2018年普華永道全球調(diào)研顯示90%的制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上失敗了，根據(jù)《2021年中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)研究報告》，只有16% 的制造企業(yè)取得了實際的轉(zhuǎn)型績效，理論界對如何提升制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效能仍然缺乏有效解釋。導(dǎo)致這一理論缺口的原因至少有兩點。一方面，從研究對象看，已有研究主要關(guān)注數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，而對如何配置數(shù)字資源關(guān)注較少，特別是缺少測評的方法和工具［4］。另一方面，從研究視角看，現(xiàn)有成果主要從制度和技術(shù)層面解釋轉(zhuǎn)型效能偏弱的困境，較少從數(shù)字創(chuàng)新能力和資源優(yōu)勢等競爭層面對此進(jìn)行解釋［5］。具備資源優(yōu)勢是制造企業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”高效運轉(zhuǎn)的先決條件，而在影響資源優(yōu)勢的眾多因素中，數(shù)字創(chuàng)新能力具有重要作用。

數(shù)字創(chuàng)新能力是制造企業(yè)為了實現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新目標(biāo)，如商業(yè)模式創(chuàng)新、組織變革等，對所具有的數(shù)字資源合理配置的能力［6］。過去缺乏大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)造成數(shù)字資源的閑置，數(shù)字資源具有開放性、動態(tài)性和重組性，使用和開發(fā)該資源是一項重要競爭能力［7］。從優(yōu)勢視角看，吳江等［8］認(rèn)為由于缺乏數(shù)字創(chuàng)新能力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型支撐的組件、基礎(chǔ)設(shè)施及平臺難以實現(xiàn)功能，造成轉(zhuǎn)型行為受阻。姚小濤等［9］也觀測到由于企業(yè)跨界競爭威脅，傳統(tǒng)制造企業(yè)面臨“轉(zhuǎn)型難度大、能力要求高、轉(zhuǎn)型周期長”的艱難困境。當(dāng)前研究潛在顯示，識別制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力是發(fā)揮主體作用的基礎(chǔ)，而如何有效測評制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力成為核心問題。基于此，本文試圖采用扎根理論方法構(gòu)建制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力測評指標(biāo)，隨后從優(yōu)勢角度出發(fā)，采用個體優(yōu)勢識別方法，構(gòu)建考慮差異優(yōu)勢和決策偏好的測評方法，以實際案例驗證方法的可行性。本文主要的理論貢獻(xiàn)是識別制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力要素，并提出了兼顧個體特色和組織要求的測評方法，為解釋制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效能微弱的原因提供理論指導(dǎo)。

1 文獻(xiàn)回顧

理論界對制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力如何測評研究不足，主要有三個方面原因。其一，從研究視角看，現(xiàn)有研究集中從技術(shù)、組織和制度解釋制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動因、路徑、模式、價值創(chuàng)造等，缺乏從微觀的數(shù)字創(chuàng)新能力分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是技術(shù)轉(zhuǎn)型［10］，而是在數(shù)字技術(shù)賦能條件下展現(xiàn)技術(shù)資源優(yōu)勢［11］。其二，從測評指標(biāo)看，已有研究主要側(cè)重制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力、制造企業(yè)數(shù)字化能力等，多從基礎(chǔ)設(shè)施、組織架構(gòu)、平臺應(yīng)用等維度設(shè)計，而對制造企業(yè)獲取、使用和部署數(shù)字資源的能力理解不足，特別是制造企業(yè)如何配置數(shù)字資源方面［12］。楊瑾和李蕾［13］采用扎根理論構(gòu)建了制造企業(yè)顛覆式創(chuàng)新模式指標(biāo)體系。梁玲玲和張悅［14］運用模糊定性比較方法識別出制造企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升途徑。其三，從測評方法看，現(xiàn)有成果圍繞數(shù)字化能力、數(shù)字技術(shù)能力、數(shù)字轉(zhuǎn)型能力進(jìn)行評價，如陳疇鏞和許敬涵［15］運用層次分析法對三家軸承企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評分，王核成等［16］運用專家評審法開發(fā)了數(shù)字化成熟度模型（DMM）。由此推斷，上述研究強(qiáng)調(diào)通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)觀測制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，缺乏數(shù)字創(chuàng)新能力指標(biāo)體系，尚未探討如何測評制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力，未能解決基于差異的管理者決策偏好問題。

現(xiàn)實中，制造企業(yè)產(chǎn)品多樣、領(lǐng)域廣泛、組織復(fù)雜，難以通過“一刀裁”方式將其看作同質(zhì)化對象，既有研究忽視了制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中組織、生態(tài)系統(tǒng)等變化。為此，張振剛和林丹［17］開始探索設(shè)計固定式權(quán)重方式衡量一流制造企業(yè)創(chuàng)新能力，孟凡生和馬茹浩［18］運用熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析識別出離散制造智能化關(guān)鍵影響因素，然而沒能解決數(shù)字創(chuàng)新能力差異優(yōu)勢識別的難題［19］。因此，需要認(rèn)同制造企業(yè)之間差異、個體優(yōu)勢具有多樣性，用以揭示制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力多維性和層次性特點，從而實現(xiàn)差異優(yōu)勢的目標(biāo)。

2 構(gòu)建測評指標(biāo)體系

本文采用扎根理論方法識別制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新能力構(gòu)成要素，原因如下：一方面，滿足構(gòu)建指標(biāo)體系需要。制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力是現(xiàn)實生活中新涌現(xiàn)的概念，對其的研究還處于起步階段，扎根理論方法能夠持續(xù)比較和理論取樣，能夠通過現(xiàn)象尋找背后隱含的理論規(guī)律，有利于形成清晰的理論架構(gòu)。另一方面，自下而上構(gòu)建理論模型。通過歸納、總結(jié)和提煉，研究者基于經(jīng)驗對原始數(shù)據(jù)編碼，邊補充資料邊修正理論，具有科學(xué)的操作流程，研究結(jié)論更具有實用價值。

圍繞制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力這個議題，以制造企業(yè)的高管、生產(chǎn)經(jīng)理、參與的員工作為主要訪談對象，主要的資料來源包括制造企業(yè)內(nèi)部和外部資料。其一，內(nèi)部資料包括企業(yè)官網(wǎng)介紹、經(jīng)營報告、管理者講話等，如2021 年張瑞敏的《于第四次工業(yè)革命中再生的新范式——生態(tài)品牌》。其二，外部資料包括新聞媒體報道、網(wǎng)絡(luò)評論、期刊文章等，如2022年《經(jīng)濟(jì)日報》特別報道的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型》。將以上數(shù)據(jù)分類歸納，整理新聞稿21篇，公告18篇，文字6.5萬字，整理文檔82頁。

按照數(shù)據(jù)編碼的三步驟，即開放式、主軸式和選擇式編碼［20］，按照“標(biāo)簽化→副范疇→主范疇”的基本思路，如概念“主干網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、數(shù)據(jù)安全措施、硬件設(shè)備”歸納為副范疇“數(shù)字化設(shè)備投入”；副范疇“數(shù)字化設(shè)備投入、數(shù)字網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、生產(chǎn)數(shù)字平臺”歸納為主范疇“智能連接能力”；最后得到概念47個，副范疇15個，主范疇5個，主要為智能連接能力、數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)字集成能力、數(shù)字經(jīng)營能力和價值創(chuàng)造能力。此外，為了避免研究者主觀局限，由兩名研究者采用背對背方式單獨編碼，出現(xiàn)差異后再進(jìn)一步討論是否需要升級編碼，同時尋找第三方數(shù)據(jù)源進(jìn)行驗證，確保編碼內(nèi)容一致。具體處理結(jié)果如表1所示。

為了增強(qiáng)指標(biāo)解釋力，首先，以制造企業(yè)的生產(chǎn)管理人員和工作人員為調(diào)研對象，采用電子郵件和問卷星發(fā)放問卷500 份，回收有效問卷378 份，有效率為75.6%，歷時1 個月完成。其次，運用SPSS 22.0 對其中的189 份問卷進(jìn)行探索性因子分析，得到KMO 值為0.885（超過0.8 可進(jìn)行因子分析），Bartlett 的值為55.475，顯著性概率為0.000。再次，運用AMOS 24.0對另外的189 份問卷進(jìn)行驗證性因子分析，χ 2 /df 的值為2.763，小于經(jīng)驗值3，說明整體擬合效果良好。最后，在信度方面，量表總體Cronbach’s α 系數(shù)為0.836，超過0.7，信度較好。由此判定，構(gòu)建的制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力指標(biāo)具有良好的信度和效度，能夠為后文的制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新能力測評提供理論基礎(chǔ)。

3 制造企業(yè)智改數(shù)轉(zhuǎn)的數(shù)字創(chuàng)新能力測評方法

3.1 測評思路

測評是按照特定方法對被評價對象進(jìn)行科學(xué)、公正綜合評判過程，制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新能力測評，就是要認(rèn)同制造企業(yè)個體差異，數(shù)字創(chuàng)新能力具備多樣特征，在差異優(yōu)勢基礎(chǔ)上確定組織偏好的排序結(jié)果。該測評問題核心的目標(biāo)是發(fā)揮制造企業(yè)個性化優(yōu)勢特征，克服評價過程中觀測值趨同而難以區(qū)分差異的劣勢，不僅評價過程中認(rèn)同制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力差異優(yōu)勢，而且從組織角度確定決策者偏好結(jié)果，更符合實際測評結(jié)果的需要，管理人員能夠?qū)χ圃炱髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供指導(dǎo)。根據(jù)以上目標(biāo)，制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力選擇可以按照以下原則執(zhí)行：首先，識別出制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力的個性化和多樣性特征，從最有利于制造企業(yè)自身發(fā)展角度確定學(xué)習(xí)標(biāo)桿。其次，最大限度尋求差異優(yōu)勢，權(quán)重值越大表明優(yōu)勢越明顯，越能夠突出其特色。最后，結(jié)合差異特征，考慮組織管理者決策偏好，測評和確定出更貼近現(xiàn)實、符合需要的制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力標(biāo)桿，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供成功標(biāo)準(zhǔn)。

基于以上考慮，本文將認(rèn)同制造企業(yè)及其數(shù)字創(chuàng)新能力個性化、差異化特點，開發(fā)出制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新能力測評方法，具體包括三個步驟：一是面對各具特色的制造企業(yè)，判別出其數(shù)字創(chuàng)新能力的差別優(yōu)勢結(jié)構(gòu)，從最有利于各自發(fā)展的視角進(jìn)行差別優(yōu)勢比較。二是采用離差最大化方法，通過權(quán)重系數(shù)刻畫差異優(yōu)勢之間的區(qū)別，展現(xiàn)觀測值信息量差別，突出差異優(yōu)勢的特色。三是運用VIKOR（多準(zhǔn)則妥協(xié)解排序）方法［21］，從決策者偏好視角綜合考慮制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力優(yōu)勢結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新水平，完成測評任務(wù)。

3.2 個體優(yōu)勢識別和差異優(yōu)勢比較

假設(shè)m 個制造企業(yè)在“智改數(shù)轉(zhuǎn)”進(jìn)程中的數(shù)字創(chuàng)新能力由n 個指標(biāo)組成，原始觀測值的矩陣X = （ xij ） m × n（xij ≥ 0），經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后得到的矩陣為F = （ fij ） m × n（0 ≤ fij ≤ 1）。為了有效刻畫差異優(yōu)勢，設(shè)置指標(biāo)的權(quán)重向量W，其中W = （ w1，w2，…，wn ）T。根據(jù)組織決策者目標(biāo)管理的需要，設(shè)置每項指標(biāo)的目標(biāo)值（ f *1 ，f *2 ，…，f * n ）。基于距離函數(shù)構(gòu)建制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力差異優(yōu)勢識別模型，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式（1）中，d （ fij ，f * j ）結(jié)果越小說明制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力越貼近組織決策者目標(biāo)要求，換言之，當(dāng)觀測值和目標(biāo)值確定的條件下，只能通過一組權(quán)重來確定最小的d （ fij ，f * j ），因此，構(gòu)建以下數(shù)學(xué)表達(dá)式：

以每項指標(biāo)的權(quán)重向量刻畫差異優(yōu)勢，同時為了從最有利于被評價對象的角度出發(fā)，需要進(jìn)行差異優(yōu)勢的對比，一方面確定學(xué)習(xí)的標(biāo)桿和榜樣，另一方面評價結(jié)果更容易被接受。進(jìn)一步而言，制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力存在客觀差異，測評需要考慮到個體的認(rèn)同，即從最有利于被評價對象角度確定的結(jié)果最容易接受。以制造企業(yè)l 為例，從其他制造企業(yè)（如k）的視角看，能夠得到制造企業(yè)k 對制造企業(yè)l 的他評值，即差異優(yōu)勢的比較結(jié)果，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式（4）中，wk 是從有利于制造企業(yè)k 角度的權(quán)重參數(shù)。在m 個制造企業(yè)當(dāng)中，可以得到m 個評價結(jié)果，其中1個是自我評價的結(jié)果，m - 1個是他評結(jié)果。

3.3 離差最大化視角下權(quán)重確定

為了最大限度突出差異優(yōu)勢，即不同角度對應(yīng)的信息量是不同的，當(dāng)差異優(yōu)勢包含的信息特征明顯，存在個性化特點，需要從該角度賦予較大權(quán)重。基于式（4）確定的結(jié)果，構(gòu)建判斷矩陣Z =（ zij ） m × m，其中橫行為m 個角度下單一制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力指標(biāo)評價值，豎列為某個指標(biāo)下m 個制造企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新能力指標(biāo)評價值。假定判斷矩陣Z 標(biāo)準(zhǔn)化之后為H，即H 中的每個數(shù)據(jù)均在區(qū)間［0，1］之間，根據(jù)離差最大化思路，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

因為求解的權(quán)重參數(shù)加和為1，于是對其進(jìn)行歸一化，最后得到在所有參評制造企業(yè)角度下的權(quán)重參數(shù)，表達(dá)式如下：

3.4 制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力綜合評價

為了實現(xiàn)組織管理者決策偏好，即基于差異優(yōu)勢進(jìn)行決策判斷，根據(jù)VIKOR方法，構(gòu)建制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力綜合評價模型。首先，確定正理想解f * j 和負(fù)理想解f - j 。當(dāng)測評指標(biāo)為最大化時，h*j = maxi hij ，h-j =mini hij；當(dāng)測評指標(biāo)為最小化時，h*j = mini hij ，h-j =maxi hij。從最有利于制造企業(yè)hi（ i = 1，2，…，m ）的差異優(yōu)勢立場，計算效益值S = （ S1，S2，…，Sm ）和個體遺憾度R = （ R1，R2，…，Rm ），數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

隨后，計算偏好的排序結(jié)果Qi。其中Qi =（Q1，Q2，…，Qm ）表示第i 個制造企業(yè)最終的決策偏好綜合評價值，其中v 是決策機(jī)制系數(shù)，是組織決策者的一種偏好設(shè)置，當(dāng)取值為0.5時，表示組織決策者認(rèn)同數(shù)字創(chuàng)新能力現(xiàn)狀水平，通常情況下顯示測評的結(jié)果會受到贊同，具體數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式（9）的計算結(jié)果值越小，說明制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力越能夠達(dá)到組織決策者的目標(biāo)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)條件越好。綜上，在個體優(yōu)勢識別和差異優(yōu)勢比較之后，繼續(xù)挖掘差異優(yōu)勢，構(gòu)建了制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力綜合評價模型，為后續(xù)測評工作提供基礎(chǔ)。

4 實證分析

4.1 案例來源

根據(jù)中國制造業(yè)發(fā)展研究院資助的項目，為推進(jìn)江蘇省制造業(yè)智能化改造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，向山東海爾、廣東格力、浙江正泰、廣東中設(shè)智控、上海步科、陜西陜汽集團(tuán)（為下文表述方便，以A1～A6表示）進(jìn)行調(diào)研，為其他制造企業(yè)確定學(xué)習(xí)的標(biāo)桿，樹立學(xué)習(xí)的榜樣。

根據(jù)構(gòu)建的制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力指標(biāo)，采用一級指標(biāo)的測評維度，向每家企業(yè)發(fā)放問卷20 份，涵蓋企業(yè)的高管、生產(chǎn)制造經(jīng)理和普通員工，采用10 點打分表，1為最低，10為最高，同時結(jié)合專家組對這6家制造企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新能力打分情況（也采用10點打分），采用算術(shù)平均值方式，獲得原始評價數(shù)據(jù)，如表2所示。

4.2 數(shù)據(jù)處理

表2顯示，6家制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力觀測值均為極大值型指標(biāo)，量綱一致，可以不需要標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于每一項指標(biāo)的最大值為10，可以設(shè)置為決策的目標(biāo)值。根據(jù)式（3）可知，運用Matlab軟件，確定每個測評制造企業(yè)在數(shù)字創(chuàng)新能力方面的個體優(yōu)勢差異特征，計算結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表3的企業(yè)個體優(yōu)勢差異特征，運用式（4），計算6家制造企業(yè)在數(shù)字創(chuàng)新能力上比較結(jié)果，即從最有利于各自發(fā)展的角度確定學(xué)習(xí)的標(biāo)桿。計算結(jié)果共有36個，按照計算值越小排名越優(yōu)的原則，排序結(jié)果如表4所示。

接下來進(jìn)對表4的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)化之后的決策矩陣H。

根據(jù)式（7），計算得到從6個制造企業(yè)角度下的權(quán)重參數(shù)向量，即為（0.260，0.166，0.192，0.089，0.126，0.167）。根據(jù)式（8）和式（9），將決策矩陣H 數(shù)據(jù)和權(quán)重參數(shù)向量代入，其中決策機(jī)制系數(shù)取值為0.5，得到最后的制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力綜合評價結(jié)果，計算值為（0.001，0.116，0.092，0.979，0.196，0.107）。

按照測評結(jié)果值越小排名越優(yōu)原則，6家制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中展現(xiàn)的數(shù)字創(chuàng)新能力排序為A1gt;A3gt;A6gt;A2gt;A5gt;A4。因此，在確定制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型學(xué)習(xí)標(biāo)桿中首選是山東海爾和浙江正泰。

4.3 結(jié)果分析

（1）根據(jù)表3可得，每一家制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中展現(xiàn)出的數(shù)字創(chuàng)新能力差異優(yōu)勢顯著，即存在差異特色。如以制造企業(yè)A1 海爾為例，其個體優(yōu)勢差異特征為（0.169，0.160，0.186，0.164，0.320），按照值越大特色越明顯原則，在價值創(chuàng)造能力方面具有絕對主導(dǎo)優(yōu)勢。特別是海爾先后構(gòu)建智慧管理系統(tǒng)，提出小微概念，建成11家互聯(lián)網(wǎng)工廠，智慧及語音控制等技術(shù)廣泛應(yīng)用在產(chǎn)品當(dāng)中等。如以制造企業(yè)A2格力為例，其個體優(yōu)勢差異特征為（0.137，0.205，0.234，0.212，0.212），在數(shù)字集成能力方面具有絕對主導(dǎo)優(yōu)勢。特別是格力電器通過數(shù)字賦能，建設(shè)數(shù)字化工廠，核心設(shè)備100%互聯(lián)互通，已建成商業(yè)智能系統(tǒng)。其他的制造企業(yè)以此類推。可以看到，制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，個體之間存在條件的差異，在尊重和認(rèn)同差異優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，能夠進(jìn)一步鼓勵和引導(dǎo)制造企業(yè)發(fā)揮強(qiáng)項、規(guī)避劣勢，從而實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功。

（2）根據(jù)表4可得，由于存在客觀差異，從最有利于自身發(fā)展作為出發(fā)點，6家制造企業(yè)均將自身排在了第一位。如以制造企業(yè)A1為例，A1將A3和A6排名并列第二，將A2和A5排名并列第三，將A4排名第四，而制造企業(yè)A2將A5排在了第二位，將A4排在了末位，其他制造企業(yè)以此類推。從差異優(yōu)勢比較排序結(jié)果來看，排在第6位的A4出現(xiàn)了3次，A1出現(xiàn)了2次，制造企業(yè)A4表現(xiàn)出的數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新能力排名靠后。不難發(fā)現(xiàn)，以自身發(fā)展作為出發(fā)點，排名通常靠前，體現(xiàn)出比較過程中認(rèn)同個體的差異優(yōu)勢，同時排名靠后表明在數(shù)字創(chuàng)新能力方面缺乏比較優(yōu)勢，作為管理者需要給予足夠的重視。

（3）為了進(jìn)一步識別和擴(kuò)大制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中存在的數(shù)字創(chuàng)新能力優(yōu)勢差異，從6家企業(yè)的角度確定權(quán)重參數(shù)，特別是當(dāng)觀測值趨近或相同時，需要進(jìn)一步挖掘優(yōu)勢之間的差異。從確定的權(quán)重參數(shù)結(jié)果看，制造企業(yè)A1的權(quán)重最大，表明在所測評的制造企業(yè)當(dāng)中數(shù)字創(chuàng)新能力整體水平處于最好水平，而制造企業(yè)A4的權(quán)重最小，整體的數(shù)字創(chuàng)新能力水平最弱。由此可見，在數(shù)字創(chuàng)新能力指標(biāo)差異之后，從制造企業(yè)角度確定的權(quán)重參數(shù)體現(xiàn)了整體的能力優(yōu)勢差異水平。

（4）根據(jù)最后的綜合計算結(jié)果，6家制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中數(shù)字創(chuàng)新能力排名第一的是A1，排在最后的是A4。不管是通過制造企業(yè)個體角度，還是從組織決策者的角度，差異優(yōu)勢表現(xiàn)突出的A1往往排名靠前，而表現(xiàn)一般的制造企業(yè)A4往往排名靠后。很明顯，數(shù)字創(chuàng)新能力表現(xiàn)好的制造企業(yè)是公認(rèn)的學(xué)習(xí)標(biāo)桿。

5 結(jié)論和啟示

面對制造企業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”過程中轉(zhuǎn)型效能微弱、缺乏測評方法的現(xiàn)實挑戰(zhàn)，常常導(dǎo)致制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗，本文采用扎根理論方法構(gòu)建制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中數(shù)字創(chuàng)新能力的指標(biāo)體系，基于個體優(yōu)勢識別方法進(jìn)行差異優(yōu)勢比較，在離差最大化視角下確定個體權(quán)重參數(shù)，運用VIKOR方法確定決策者偏好，揭示差異優(yōu)勢的特征和發(fā)揮多樣性能力優(yōu)勢。得到如下結(jié)論：（1）構(gòu)建了制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力測評指標(biāo)體系。同以往問卷調(diào)研相比，針對涌現(xiàn)的制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)象，扎根理論方法在提煉和歸納方面更具有優(yōu)勢，得到的指標(biāo)覆蓋面廣、內(nèi)容全面，有利于為制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功提供參考點。（2）提出了體現(xiàn)差異優(yōu)勢和決策偏好的測評方法。雖然現(xiàn)有的個體優(yōu)勢識別方法中已經(jīng)通過權(quán)重來刻畫優(yōu)勢特征，但是當(dāng)指標(biāo)觀測值接近或者相同時，難以區(qū)分差異，而本文在離差最大化視角下，進(jìn)一步識別優(yōu)勢差異，構(gòu)建了體現(xiàn)決策者偏好的綜合評價模型。（3）豐富了制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法研究。以往研究多采用定性方法判斷制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征，而本文充分認(rèn)同制造企業(yè)及其數(shù)字創(chuàng)新能力的客觀差異，圍繞優(yōu)勢差異進(jìn)行測評，構(gòu)建的方法和得到的結(jié)果更符合實際需要。

為了實現(xiàn)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的目標(biāo)，根據(jù)研究結(jié)論，主要的管理啟示是在優(yōu)勢差異中尋找數(shù)字化轉(zhuǎn)型潛力。進(jìn)一步而言，一方面，制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力表現(xiàn)出的長項，能夠通過數(shù)字技術(shù)進(jìn)行優(yōu)勢互補和能力匹配，組織管理者認(rèn)同差異和鼓勵特色，最大限度激活創(chuàng)新潛質(zhì)。另一方面，發(fā)揮民主決策作用，不僅需要考慮制造企業(yè)的個體優(yōu)勢，而且兼顧群體的看法，確定的榜樣標(biāo)桿更能夠受到認(rèn)可。

作為制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究，本文對數(shù)字創(chuàng)新能力測評進(jìn)行了探索，仍存在以下不足：一方面，盡管采用定性和定量方法測評制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力水平，但企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有復(fù)雜性和動態(tài)性，本文未能兼顧對制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的分析；另一方面，本文選擇制造企業(yè)為研究對象，更多是單一類型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的能力表現(xiàn)。可見，未來可以采用大樣本實證方式探討多種類型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，確定多種類型企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力。

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