装备制造企业数字化成熟度评价体系构建研究

装备制造企业数字化成熟度评价体系构建研究

吴雷[2]

（沈阳城市学院  辽宁沈阳  110112）

摘要：随着信息技术的快速发展，数字化转型已成为装备制造企业提高核心竞争力的关键路径。本文在介绍装备制造企业数字化成熟度评价指标选取原则的基础上，采用模糊粗糙集法筛选评价指标，并利用“VHSD-EM”组合评价模型为指标赋权，构建出装备制造企业数字化成熟度评价体系，以帮助装备制造企业量化其数字化水平，赋能企业数字化转型。

关键词：装备制造企业；数字化成熟度；评价指标

一、引言

随着科技的快速发展和全球产业的不断演进，数字化转型已经成为企业增强市场竞争力的关键路径。装备制造企业作为制造业的重要组成部分，不仅需要适应数字化潮流，更需借助数字化技术提升自身竞争力。然而，在数字化转型的复杂环境中，如何全面、科学地评价装备制造企业的数字化成熟度，业已成为一个亟待解决的问题。

然而，相对于其他企业而言，装备制造企业数字化成熟度评价较为复杂，主要体现在三个方面：首先，装备制造企业的业务涵盖了设计、生产、质量控制等多个环节，每个环节都需要数字化技术的支持。其次，不同企业的数字化转型路径和步伐存在差异，因此需要建立一套灵活、可调整的评价体系。最后，数字化成熟度评价不仅仅是技术问题，还涉及到组织文化、人才素养等多个维度，需要综合考量。

本文在梳理国内外文献的基础上，充分借鉴现有研究成果，构建适用于装备制造企业的数字化成熟度评价体系，以揭示企业数字化转型的现状和潜力，助力企业转型升级。

二、数字化成熟度的含义

关于数字化成熟度的含义，国内外学者尚未完全达成一致意见，但大多文献将其界定为“企业在数字化转型过程中的完成程度”。数字化成熟度的概念可以细分为三个层面，分别是数字化就绪度（组织对数字化的准备程度），数字化强度（组织基于数字技术的转型表现），数字化贡献度（组织实施数字化转型后的绩效表现）。笔者认为企业更应该关注数字化绩效层面，因其能直观地反映出数字化转型的效果。

三、装备制造企业数字化成熟度评价指标的选取原则

1.科学性原则 

选取的指标内容必须能客观真实全面地反映装备制造企业的数字化转型的过程和特点，要具有一定的科学依据。

2.有效性原则 

选取的指标应具有典型性，不宜过多也不宜过少，避免指标信息遗漏或者错误。指标体系能合理地评价企业数字化水平等级，以切实可行地指导装备制造企业进行数字化建设。

3.层次性原则 

在建立评价指标体系时，要根据企业数字化成熟度概念对众多评价指标进行归类，依据代表性建立关键过程域，依据相关性建立一级指标层，依据合理性建立二级指标层，从而建立一个具有内在逻辑的、层次分明的评价指标体系。 

4.系统性和独立性相结合的原则

由于企业数字化转型是一个复杂的系统工程，因此要选取能全面系统地反映评价对象地指标，注重指标之间的关联性，同时每个指标要具有独立性便于区分。 

四、装备制造企业数字化成熟度评价指标体系的构建

通过对现有文献的梳理，本文采用模糊粗糙集法筛选评价指标。模糊粗糙集是采用变精度粗糙近似集，计算近似分类质量，进行指标约简的方法。该方法旨在删除同一维度内给定精度下不影响评价对象分类的指标，避免复杂系统带来的评价难度增加、准确性降低问题，保证指标体系对高端装备制造企业数字化成熟度有显著影响。同时，本文通过随机前沿法测算数字化投入产出效率、数字技术创新效率，反映数字化产出效益。

1.人力投入　

企业数字化人才包括数字管理人员、数字研发人员和数字技术人员三类。数字管理人员主要是对数字基础设施进行全面管理，由于目前上市公司未专门针对这一指标进行数据披露，选择综合管理人员占比、行政人员占比作为代理指标；数字研发人员主要负责依托数字基础设施进行开发，采用研发人员占比、研发人员薪酬占比进行衡量；数字技术人员主要为数字基础设施运行提供技术支持，包括数字技术转型人才和数字领导力转型人才，选取技术人员占比、技术高管占比指标度量。参考现有研究，结合模糊粗糙集原理，精简上述六个指标，最终得到综合管理人员占比、研发人员占比和技术人员占比等3个二级指标。

2.资本投入

数字化投资分为硬件投资和软件投资，用ERP软件等数字化项目投资量来衡量数字化管理的投入。研发中心创建对企业转型升级具有重要意义，为分析数字化资本投入提供了借鉴。综合以上研究，遴选出数字化资本投入的五个衡量指标，包括：数字化设备投入、数字化在建项目、数字化软件投入、数字化投入总额和研发中心数量。同样，为精简指标，采用模糊粗糙集法筛选出数字化设备投入、数字化在建项目、数字化软件投入等3个二级指标。

3.经营效率

运用面板随机前沿分析法对企业数字化投入后的经营效率进行刻画。随机前沿分析要求设定生产函数形式，目前常用的生产函数形式为柯布道格拉斯函数和超越对数函数。前者假定技术中性和产出弹性固定，后者较好避免函数形式假设带来的估计偏差。本文目的在于探讨企业数字化整体投入产出效率，故选择柯布道格拉斯函数作为基准模型。结合研究目标和数据特征，选择营业收入、利润和成本衡量产出，数字化投入总额度量资本投入，计入管理费用的职工薪酬代表劳动力投入。

4.创新效率　

高端装备制造企业数字技术创新效率可以用创新产出与数字化投入之比来衡量，其中，创新产出可以用专利授权增加量、软件著作权增加量、商标增加量等指标来测度，数字化投入可以用研发投入来衡量。

通过文献分析、模糊粗糙集法和随机前沿法，本文构建出装备制造企业数字化成熟度指标体系，包括人力投入、资本投入、经营效率、创新效率等４个一级指标，以及综合管理人员占比、研发人员占比、技术人员占比、数字化设备投入、数字化在建项目、数字化软件投入、收入效率、利润效率、成本效率、专利产出效率、软件著作权产出效率、数字技术创新效率等12个二级指标。

五、装备制造企业数字化成熟度评价指标的赋权

经过反复的比较，本文采用“VHSD-EM”组合评价模型为装备制造企业数字化成熟度评价指标赋权。该方法集成了单一评价方法的优势，在一定程度上提高评价结果可信度。“纵横向”拉开档次法（VHSD）是一种动态测度法，在指标权重的确定中考虑了时间因素对测度对象的影响。熵权法（EM）作为一种静态测度法，其对指标权重的确定可较好反映各指标包含信息量大小。本文研究的是具有时序特征的多层次、多指标综合评价问题，适宜采用组合模型。“VHSD-EM”模型主要原理是：首先利用VHSD法和EM法的指标权重分别计算两种综合分值，随后对两种测度结果一致性进行斯皮尔曼等级相关性检验。若相关系数为正，对两种方法确定权重取算数平均值，得到各指标最终权重。

本文利用数学软件计算出两种方法的权重，相关性检验显示评价结果具有较强的正相关性，且均为显著，表明两种方法测算结果具有较好一致性。基于此，对两种方法得出的权重取算数平均值，最终完成12个二级指标的权重分配。使用“厚今薄古”法归一化考察期内各指标权重，可得出各指标综合权重，经过计算后发现，装备制造企业数字化成熟度评价指标权重排名前四的二级指标分别为利润效率、成本效率、数字化设备投入和数字化软件投入。

六、结束语

数字化时代对企业提出了更高的要求，而构建科学可行的评价体系是企业实现数字化成熟度提升的关键一环。本文所提出的数字化成熟度评价体系具有较强的可操作性，能够帮助装备制造企业系统地分析和评估其数字化水平，识别潜在的改进领域，引导企业有序推进数字化转型，助力企业可持续发展。

主要参考文献

[1]王瑞,董明,侯文皓.制造型企业数字化成熟度评价模型及方法研究[J].科技管理研究,2019,39(19):57-64.

[2]唐孝文,缪应爽,孙悦等.高端装备制造企业数字化成熟度测度及影响因素研究[J].科研管理,2022,43(09):10-19.

[3]姚亨远. 制造企业数字化成熟度评价体系研究[D].西安理工大学,2023.

[4]张玲.国有企业数字化转型成熟度评价指标体系研究[J].价值工程,2023,42(26):51-53.

[1]基金项目：2021年辽宁省社会科学规划基金项目《辽宁省装备制造企业数字化成熟度评价体系构建与应用研究》（编号：L21AJY011）。

[2]作者简介：吴雷（1983.03-），男，安徽铜陵人，硕士，沈阳城市学院财务管理系主任，副教授，注册会计师。