智能制造研究分析例1

关键词：

智能制造;产业发展;互联网

智能制造产业成为全球新一轮制造变革的核心内容，世界各国纷纷加快谋划和布局，积极参与全球产业再分工，智能制造产业发展的主导产业、智能协同效应等方面都出现重大变革。全球智能制造的发展趋势基本一致的，但影响因素却不尽相同、错综复杂，发展路径和发展模式也各具特色。因此，结合我国实际分析智能制造产业发展的影响因素和趋势，可以推动智能制造产业的良性发展。

一、智能制造产业发展的影响因素

(一)互联网发展影响。2015年，全球约有150亿产品连入互联网，预计到2020年将增长至300亿。新一代信息技术所产生的庞大的科技动力和新的能量促进工业朝互联网化方面发展，构建起大的互联网空间，正在和工业空间、企业和工业体系，互联网催生的智能技术对工业进行全方位的改造、提升和变革，一系列工业生产的新模式、新业态和新的价值链体系正在全方位形成，把虚拟世界和物理世界紧密融合在一起，发挥协同作用。

1．互联网改变制造业的生产组织方式。第三次工业革命使个性化定制成为可能，数字化制造、机器人、人工智能与新型材料技术的成熟和应用使企业可以跨国中间商，直接响应用户的需求，并通过可重构生产系统或柔性生产线，按照用户的个性化需求交付产品(C2M)。而且与大规模定制相比，个性化定制的成本并不显著增加、交付时间也不会显著延长，这就使具有个性化定制能力的企业获得了显著的优势，这些都需要新型的智能制造业作为支撑。

2．互联网促进新的制造业业态的形成。现在制造业和互联网双向融合的趋势越来越明显，把产业互联网、消费互联网和产业互联网的发展模式高度融合为一体，包括消费环节、产品运营、技术研发、生产流程和产业服务等全方位的融合。互联网时代的新一代智能产品不断涌现，产品制造过程也不断智能化，同时，产业边界和流程界限变得模糊。互联网融合促使工业的生态环境、业态环境也发生了深刻的变化形成工业的智能生态系统，成为一个分享经济、共享经济的时代，新的智能制造业的业态正在全方位形成。

3．互联网改变工厂形态。如果说第一代工厂是机械化、第二代工厂是升级版的机械化(电力驱动的大规模生产)、第三代工厂是自动化(IT技术)，那么第四代工厂则是由工业互联网连接而成的“信息物理系统”(CPS)，即智能化。供应商、生产者和消费者之间，原材料、生产设备、产品之间，研发设计、生产和销售之间，均被互联网连接起来，各个实体、单元、环节相互之间可以进行高效、实时的通讯。原材料能感知生产设备的需求及自身的数量，及时供货和备货;生产工厂可以及时掌握用户的需求采购原材料，根据产品销售情况调整生产进度。在计算机系统(人工智能系统)的控制下，完全无人化的智能工厂将成为可能。同时，互联网提高了制造业生产效率，产业互联网通过加快研发设计流程、优化供应链、加快加工制造速度、改善产品质量、减少库存和原材料消耗、提高产品附加价值等手段，同样能够推动生产效率的提高。

4．互联网催生新的产业。互联网技术对其他产业的影响不仅表现在流程上，而且表现在对最终产品、服务的颠覆上。一方面，互联网技术的广泛应用本身就会形成巨大的市场需求，从而产生新兴产业，譬如智能传感器产业、智能机器人产业、智能工厂解决方案提业、云计算、云存储产业;另一方面，互联网技术与其他产品、服务的结合也将形成新的产品和服务，随着市场需求的扩大演变为新的产业部门，譬如智能家居产业、可穿戴设备产业、大数据分析产业及系列的服务型制造产业。

(二)《中国制造2025》战略影响。《中国制造2025》明确了智能制造是建设制造强国的主攻方向。要在重点产业关键领域推进智能化升级;促进研发设计模式不断创新，打破传统的封闭式研发创新模式，加快推动产业链整体科技创新能力提升;推进制造业服务化智能改造，实现工程机械的远程监控、工况分析、运维服务，工程机械联网服务的成功应用提升了工程机械工作效率，在安装、维修、培训、设计、系统集成、工程总包、软件开发等领域取得较快发展，通过加强大数据和物联网技术应用，不断提升服务能力和效率。推进智慧车间和工厂的建设运营，打造线上企业资源充分共享、制造能力高度智能、产业链环节紧密协同的云端制服务体系。推进《中国制造2025》与德国工业4．0合作试验区建设，重点发展智能制造、高端装备、工业互联网、智能服务等产业。

(三)装备智能化与智能互联的影响。工业4．0引领智能制造产业作为第四代工业革命的范式，其主要特征包括高度柔性制造环境下的大规模定制，以及工业流程的自我配置、优化与诊断。在大数据支持下，智能服务提供商也能够越来越准确地预测用户的需求，智能服务根据不同客户的特定需求提供特定服务。智能空间为互联网嵌入式物品、设备等提供互联的智能环境，依赖于底层高性能技术基础设施，智能产品被嵌入至技术基础设施层，形成网络化物理平台。而软件平台成为异质性物理系统和服务的整合层，服务平台作为业务集成层，营造数字生态系统。

二、智能制造产业研究演进

(一)国外研究演进。从20世纪90年代开始，美国国家科学基金就着重资助有关智能制造的相关研究，包括制造过程中的智能决策、智能协作求解、智能并行设计、智能物流传输等。2011年，奥巴马宣布实施《先进制造联盟计划》。日本于1990年首先提出为期10年的智能制造系统国际合作计划。欧盟于2010年启动了第七框架计划的制造云项目。2010年，德国推行《高技术战略2020计划》部级战略，旨在奠定“工业4．0”的关键工业技术，领先于国际地位。

(二)研究的焦点。主要是讨论智能制造的概念、内涵、模式、发展路径及影响因素等方面。由于制造技术、信息技术、网络技术等不断发展，关于智能制造的概念和内涵，也处在不断变化、充实和完善之中。杨叔子和丁洪从智能制造的研究背景和发展现状出发，指出智能制造研究领域主要包括智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)，同时强调了智能制造从属于21世纪先进制造范畴，双I是其重要特征。朱剑英从科学、技术和产业三者关系的角度对智能制造进行了研究，并指出在实现智能制造时要重视中小企业和传统产业的数字化智能化，另外相比于机器设备的智能化而言企业管理的智能化更为重要。熊有伦从产业交叉融合的角度对智能制造进行了阐述，指出智能制造是工业化和信息化深度融合的产物，并概括了智能制造的范围的各类智能产品。虽然学界对智能制造理解的侧重点不同，但总体上可概括为两个层面，一是制造设备、产品的智能化，二是制造过程、管理的智能化。前者关注制造对象，后者关注制造主体，后者的研究正受到越来越多学者的重视。针对智能制造的模式、发展路径以及影响因素，国内学者大都是在借鉴国外先进经验的基础上展开相应研究。例如，张爽生以全球信息化为背景，分析了企业生产制造所面临的新问题，提出需借鉴发达国家经验，对中国企业生产模式进行改造。易开刚和孙漪主要从要素环境、制度环境、产业环境等方面，探讨了民营制造企业智能化转型影响因素，并针对民营企业“低端锁定”问题，提出了相应突变路径。智能制造与产业的关系，主要研究智能制造与制造业转型升级的相互关系，以定性为主。丁纯和李君扬从德国“工业4．0”的动因、内容、前景等方面入手，介绍了德国制造业智能化的特点和发展趋势，并给出了中国应对全球制造业变革的对策建议。杜晓君和张序晶研究了国外发达国家制造业升级路径，总结了国外经验对中国制造业转型升级的启示和借鉴意义。陈雪琴针对高端制造向发达国家回流，低端制造向东南亚等国转移这一新形势，指出中国制造业亟需从要素驱动转型升级为效率驱动、创新驱动，并强调需积极开展智能制造试点示范，提升制造业的智能化，推动产业升级。以上结果说明，智能制造已成为发达国家产业转型升级的重点发展领域，中国也必须给予足够的重视，积极开展相关研究和实践。智能制造与企业关系，主要探讨智能制造环境下的企业集成、企业智能化升级、企业管理智能化、企业运营绩效等问题。例如，等人在分析制造业发展趋势和企业面临问题的基础上，提出了智能制造环境下企业集成的总体目标和原则，以及企业集成的信息模型和实现技术。易开刚和孙漪等论证了智能制造可有效打破民营企业“低端锁定”路径依赖，并从外部政策支持及企业内部变革两方面，提出了民营企业实施智能制造策略的路径。蔡为民以轮胎制造企业为例，研究了智能制造与企业运营绩效的关系，并从生产效率、节能减排、服务质量等方面进行了统计，分析表明智能制造可助力制造企业提质增效。智能制造其它方面的研究，该部分主要探讨了智能制造与管理创新、企业社会责任等其他方面的话题，研究内容较宽泛。例如，陈佳贵以国外管理学百年发展历程为背景，研究了中国管理学创新发展问题，并在文章中指出“大数据、智能制造、移动互联网为代表的新技术正在激发企业组织结构、制造模式等一系列管理范式的变革”。云制造是近年来由李伯虎院士等借用云计算的思想，提出的一种基于知识、面向服务的网络化智能制造新模式。更进一步，姚锡凡等在云制造、制造物联、企业2．0等基础上，提出了智慧制造，并探讨了从云制造到智慧制造的实现路径。

(三)国内研究进展。综上，国内智能制造理论研究主要是对制造业智能化现象的笼统描述、转型路径的浅层分析和发展模式的简单总结，未见理论上的深层次探讨，研究深度尚显不足。主要表现为:对智能制造内涵和外延的界定比较模糊、不够清晰;对制造业智能化转型升级的影响因素没有完整的分析;对智能制造发展路径和模式的探讨更多集中在现象描述层面，缺乏微观机制和内部动力等视角的深入分析;对智能化转型中企业的组织架构、管理方式变革等方面只有少部分论述，未见系统的探讨。因此，在今后的工作中，不仅需要对智能制造的内涵、外延等进行详细阐述和研究，还要注意结合创新理论、运营管理理论、组织理论等对智能制造发展的路径、模式、规律等进行深入、系统的研究，为后续工作奠定扎实的理论基础。

三、智能制造产业发展现状和趋势

(一)国内智能制造产业发展现状。当前，我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存发展阶段，对多数企业处在由工业2．0向工业3．0过渡阶段。我国工业基础落后，高端传感器、重要操作系统和数字化基础的智能化水平还有待提高，互联网与工业的融合发展还有很大空间;制造业自动化水平存在区域、行业间、行业内部的多层次不均衡，在自动化及智能化装备和生产线、生产加工的数字控制、企业信息管理方面基础较为薄弱。《2016～2020年中国智能制造行业深度调研及投资前景预测报告》中指出，我国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段;从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。

(二)智能制造产业发展趋势。

1．智能制造产业将与以互联网为代表的新一代信息技术产生深度融合。新一代互联网技术向生产和消费领域全面渗透，在物联网、云计算、大数据等新一代互联网基础设施的支持下，制造业产品、生产流程管理、研发设计、企业管理乃至用户关系将出现智能化趋势，互联网重构了产业生态链及价值链，生产组织方式、要素配置方式、产品形态和商业服务模式都发生变革，已成为撬动智能制造的重要力量，将推动“中国制造”向“中国智造”转型。

2．大数据驱动下，智能制造产业将出现按需定制的制造模式变革。智能制造产业开始走向个性化定制的一个新时代，进行网络化和智能化的柔性和协同生产，将出现网按需定制的制造模式变革。生产制造系统将具备高度柔性化、个性化以及快速响应市场等特性。将出现消费需求智能感知的制造模式变革，对制造业的生态和业态产生深刻的影响，从而重构智能制造产业生态圈，推动智能制造产业集群在线上实现转型升级。

四、结语

通过上述分析，智能制造业的发展离不开对发展趋势的把握，要利用好有利因素，克服不利因素;借鉴美国GSP智能协同系统，德国工业4．0的智能制造业的发展模式，充分发挥互联网对智能制造升级的引领、融合、创新驱动作用，有针对性地选择智能制造的创新路径和重点突破口，实现智能制造的创新发展。

参考文献：

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智能制造研究分析例2

在现代市场经济中，工作的复杂程度越来越高，环境的多变性越来越大，发展的挑战越来越艰巨。众多学者一致认为企业如果要生存和发展，则必须充分开发和利用员工的创造力潜能，只有这样才能赢得人才竞争的优势，才能给企业带来革新、机遇、绩效和竞争力。创造力一般被定义为产生新奇、有用的想法或者答案，当这种想法或者答案被员工应用于工作时，往往可以帮助企业解决现实的问题，给企业带来新的产品和服务，抓住一个新的商机，或者提高企业的效率。由此，我们可以认定员工创造力常常是创新的开始和组织成功的重要源泉。但是如何才能激发员工创造力，成为现代企业急于解决的关键问题。

在探讨创造力的形成机制方面，有学者将创造性自我效能引入，认为知识水平、领导行为、工作复杂程度都会影响员工的创造性自我效能感，进而影响员工的创造力。另外，组织行为学已经研究证实了情境或者组织因素可以激发和培养员工的创造力，例如变革型领导、知识共享、学习导向等。其中情绪智力（Emotional Intelligence）作为心理认知层面的重要因素，被很多研究者认为在组织情境中扮演着重要的角色，无论团队还是个人的情绪智力在促进沟通、交流以及帮助企业和员工提高决策水平方面都有重要影响。在组织行为学有关领导的研究中，情绪智力被认为是有效领导的一部分，同时被认为是激发和提高员工创造力与绩效的重要因素。

通过对文献的回顾，我们发现尽管已有研究已经指出创造性自我效能对员工创造力有影响，亦有研究表明情绪智力对员工创造力有重要作用，但是缺乏将情绪智力、创造性自我效能、员工创造力相整合的研究。尤其是在国内，对情绪智力的研究尚处于起步阶段，相关研究文献较少。本文基于中国文化情境，以员工创造性自我效能为切人点，提出员工情绪智力向员工创造力转化模型，以华东地区的企业员工为对象展开实证研究。这一问题的研究有助于我们弄清个体情绪智力向创造力转化的内在机理，进一步完善创造力形成和转化相关理论，并为我国企业的实践与发展提供借鉴和指导。

一、文献回顾与理论假设

（一）员工情绪智力与员工创造力

员工创造力被认为可以在任何工作、任何组织中产生，研究者们也认为员工创造力最终将由员工自身激发产生。研究表明，领导方式和领导风格对员工创造力有重要影响；团队内部员工的支持与互动对员工创造力也有重要作用。这些作用和影响通过改变员工在个体层面的认知如个体的动机、技能等来促进和激发员工创造力的形成。而以员工情绪智力作为员工个体层面的因素，对员工创造力的影响，已经引起了研究者的关注与讨论，而且也已经被研究证实对创造力有重要的作用。

在社会认知理论中，情绪智力一方面被认为是一种认知能力，一方面也被认为是个人品质能力的结合。Goleman认为情绪智力是个人品质能力的结合，将情绪智力划分为5个维度：自我意识、自我控制、动机、同理心和社会能力。有学者通过分析以上5个维度认为这种情绪智力实际上是一种个人认知能力在四个方面的表现（情绪评估与表达、利用情绪强化认识并指导决策、情绪认知以及情绪管理）。也有学者从区别于大五人格的角度将情绪智力定义为以下四个维度：理解自身情绪、理解他人情绪、运用情绪、情绪管理。Rego等于2005年通过实证研究与分析提出的六度模型（理解自己的情绪、面对批评自控、自我激励、情绪控制、同理心、理解别人的情绪）被认为能够全面反映情绪智力的内涵而广泛被接受。

目前，在国内研究团队和组织中员工情绪智力与创造力之间关系的文献较少，而国外学者关于这方面的研究相对较多。Goleman，Boyatzis与McKee认为情绪智力在团队绩效中起到了关键的作用。在团队层面上，情绪智力也被认为可以通过团队信任、协作文化，最终转化为团队创造力，同时个体作为团队的一员在团队信任、协作文化以及团队创造力中扮演了重要的影响。无论是团队还是个体，情绪智力在创造力的激发和培养中都发挥着积极的作用。Rego基于领导者的角度，研究了领导者个体的情绪智力与员工创造力之间的关系，认为领导者较高水平的情绪智力与员工创造力之间呈显著的正相关关系。

基于以上分析，我们提出以下假设：

H1：员工情绪智力对员工创造力有正向显著影响

（二）创造性自我效能对员工情绪智力向员工创造力转化过程中的影响

自我效能被定义为个人相信自己可以组织并执行给定任务的能力，这种能力往往可以促使个人迎接挑战、战胜困难。在社会认知理论中，自我效能被认为是在复杂社会情境中驱动员工行为的重要因素，不仅可以提高员工在目标设定、承诺履行、持续努力及面对挑战中的表现，而且也被认为与创造力有着密切的关联。而创造性自我效能的内涵则更加丰富，它与创造力相关联，将知识、工作自我效能、领导行为以及工作复杂度统筹考虑，反映一种综合能力。创造性自我效能被定义为相信自己可以生产具有创造性的结果和绩效，实证研究已经证实，创造性自我效能感较强的员工更有利于产生创造性的成果，享受创造性的过程并不断提高其在工作中的创造性水平。

在有关社会交互关系理论的研究中，创造性自我效能作为交换关系向创造力转化的中介变量得到实证验证。在研究领导与创造力的文献中，Gong将员工学习导向、变革型领导作为自变量，将员工创造性自我效能作为中介变量，实证研究表明员工创造性自我效能对于员工学习导向和变革型领导向创造力转化过程中起到了中介作用。创造性自我效能可以将员工的知识和能力转化为员工内在激励，激发员工创造力。同时文章还认为员工创造性自我效能可以促使员工设立更高的目标，从而进一步提高员工的创造力水平。而员工情绪智力被认为是可以激发员工创造性自我效能产生与实现的关键因素。员工情绪智力对员工创造性自我效能有着积极的影响，员工拥有较高的情绪智力可以提高员工的学习能力和决策能力，这些能力常常会促进员工提高其工作绩效。同时，员工拥有较高的情绪智力水平，可以更好地控制自身的情绪，避免不良情绪对工作态度的影响，处理好人际关系和自身与工作的关系，从而增强其创造性自我效能感，最终使员工工作更具创造性和使员工工作绩效提高。

基于以上分析，我们可以发现员工情绪智力显著地影响员工的内在认知——创造性自我效能，进而激发和提高员工的创造力。因此，我们提出以下假设：

H2：创造性自我效能在员工情绪智力与员工创造力之间起中介作用

（三）性别在员工情绪智力向员工创造力转化过程中的影响

有研究认为男女情绪智力水平无差异，不过也有学者认为女性的情绪智力水平要比男性高。一些学者认为性别在情绪智力和其他独立变量之间扮演调节作用，例如Rego等认为女性的情绪智力使得他们相对于男性来说对生活和健康有着更高的期望值。研究发现女性领导者往往能够更好地理解自己和他人的情绪，面对批评时也表现得更为柔和，常常能够更好地激发员工的创造力。在跨文化情境中有关个人情绪智力的提高可以帮助员工提高其工作适应性的研究中，有学者认为性别对于员工的适应性起到一定的调节作用，但这种作用并不明显。

基于以上分析，可见学者们关于性别对员工情绪智力的影响认识，看法不一。本文认为男女在员工情绪智力向员工创造力转化过程中的差异性并不明显，故不作出倾向性假设。为了进一步探究性别在员工情绪智力向员工创造力转化过程中的影响，我们把性别作为调节变量引入分析。

通过上述对前人研究成果的回溯和假设提出，我们经过分析与推理，确定本研究的理论框架（如图所示）。

二、研究设计

（一）研究对象及数据收集

本研究于2012年3月至5月期间，以调查问卷的形式对高科技企业密集的华东地区的数家企业内任职员工进行样本数据的收集。在发放问卷之前，我们尽可能地通过报刊、杂志、网络、企业黄页、公开信息等途径了解确定拟调查的企业名单，然后通过电话、邮件和人际网络等方式与企业建立联系，达成调研意向。为了提高调查的准确度，保证数据的真实性，我们控制了员工的年龄、工作经验、学历等人口统计学变量，然后采用匿名形式以邮件和纸质版相结合的方式发放问卷，在问卷发放两周后，进行回收。本研究共发放问卷256份，收回212份，其中填答无效及不合格问卷（问卷填写不完整、数据明显存在问题等）43份，有效问卷回收率为66%。样本中高科技行业如通讯电子、制药、科研院所、机械制造等企业占比达到73%。受访者中本科及以上学历的比例高达92%，其中女性占比36%。

（二）变量测量

员工情绪智力（EI）：本文采用由Rego和Femandes共同开发的情绪智力量表（理解自身情绪3个题项、理解他人情绪3个题项、自我激励3个题项、面对批评自控3个题项、同理心2个题项、情绪自控3个题项），共17个题项，该量表采用七点量表进行测定（1表示完全不同意，7表示完全同意），已经被学者广泛使用，证明能够很好地反映员工情绪智力状况。

创造性自我效能：我们使用Tierney和Farmer开发的量表来测量员工创造性自我效能，该量表包含3个题项，采用七点量表进行测定（1表示完全不同意，7表示完全同意）。这个量表在测量员工创造力自我效能方面得到了广泛应用，被证明有很好的适用性、效度。

员工创造力：我们采用Gong等人在对已有量表进行完善与补充的基础上开发出的适用于中国情境的员工创造力量表。该量表共有七个题项，采用里克特七点标识进行测量，1表示完全不同意，7表示完全同意。

（三）研究方法

本文使用SPSS17.0对各测量数据进行信度检验、相关性分析，在信度各指标达到要求之后，使用Amos17.0构造结构方程模型进行验证性因子分析，以确定模型的结构效度。在对数据进行回归分析过程中，我们利用SPSS17.0对数据进行中介效应和调节效应检验。

三、数据分析及结果

（一）各变量之间的相关性分析

各变量之间的相关性分析结果如表1所示。

通过对表1的分析可以看出，员工情绪智力与员工创造力、员工创造性自我效能之间呈现明显的正相关关系。其中员工情绪智力各指标中，面对批评自控与创造性自我效能和员工创造力之间的关系不明显。本文以Cronbach’s α系数来检验变量的信度，如表1括号中数值所示，各变量的Cronbach’s α值都在可接受的范围之内，这表示本量表具有较好的信度。

通过对数据进行球形检验可得KMO=0.788、X2=1725.152、p

（二）假设检验

我们采用回归分析方法，在控制了年龄、工作经验、学历等人口统计学变量的基础上，考察了员工情绪智力对员工创造力和创造性自我效能的影响，详细分析结果见表2。在员工情绪智力对员工创造力影响方面，我们可以看到：员工情绪智力越高越具有创造力，其中员工理解自身情绪、面对批评自控、自我激励、情绪自控、理解他人情绪对创造力的影响显著，而同理心对创造力的影响则不明显，从-而部分支持假设H1。员工情绪智力对创造性自我效能的影响表明：员工情绪智力越强创造性自我效能感越强，其中面对批评自控、自我激励、情绪自控、理解他人情绪对创造性自我效能影响显著，理解自身情绪、同理心的影响则不显著。

（三）创造性自我效能对员工情绪智力和员工创造力的中介作用检验

我们采用“分步回归法”对中介效应进行检验。首先，由表2可知，员工情绪智力中理解自身情绪、情绪自控、自我激励、理解他人情绪对员工创造力具有显著的影响，员工情绪智力中面对批评自控、自我激励、情绪自控、理解他人情绪对创造性自我效能具有显著的影响作用。在比较以上对创造力和创造性自我效能显著影响的各维度之后，我们发现只有情绪自控、自我激励、理解他人情绪三个维度满足中介效应检验第二步的要求，因此我们只对这三个维度进行回归分析（同时为了便于比较和观察，面对批评自控、理解自身情绪和同理心的相关回归变化一并列出）。第三步，我们将中介变量创造性自我效能放入回归方程，比较第一步和第三步可以发现，员工情绪智力对员工创造力的影响系数中自我激励、理解他人情绪显著性消失，而情绪自控的显著系数有所下降。这说明创造性自我效能在自我激励、理解他人情绪与员工创造力之间起到完全中介作用，在情绪自控与员工创造力之间起到部分中介作用。

（四）性别在员工情绪智力向员工创造力转化的过程中的作用检验

本文将性别这一变量作为调节变量（女=1，男=0），采用分步回归方法利用SPSS进行回归分析。第一步将年龄、工作经验、学历等控制变量强行进入回归方程，第二步将员工情绪智力各个维度放入回归方程，最后将交互项引入回归方程进行分析（见表2）。回归结果显示各交互项与员工创造力之间的显著影响不明显，只有理解自身情绪与性别的交互系数达到较低水平的显著性要求（p

四、结论与建议

（一）结果讨论

近年来关于员工创造力的研究越来越受到学者们的重视。员工创造力，不仅是组织行为学中新近关注的话题，同时也是心理学领域比较热的命题。与组织、团队层面的创造力不同，个体层面的创造力对个体认知层面因素的关注更为密切，尤其是心理层面的因素。认识到个体心理层面因素对个体创造力的作用特殊而丰富，有着不断广泛而深入研究的必要。本文在对现有国内外文献进行归纳和整理的基础上，引入创造性自我效能这一中介变量，探讨了员工情绪智力向员工创造力的转化形成机制。

本文通过实证数据分析与结果推演，得出以下结论：

1 员工情绪智力各个维度对员工创造力的影响存在差异。这一研究结论深化了组织情境中Barcsak、Lassk和Mulki关于情绪智力对员工创造力的影响，情绪智力各维度之间对员工创造力的影响是不同的。区别于Choi笼统意义上情绪智力对员工创造力的积极影响，本文研究发现员工情绪智力中理解自身情绪、自我激励、情绪自控、理解他人情绪对于员工创造力有着显著的正相关关系，而面对批评自控、同理心对员工创造力的影响不显著。研究结论中，值得关注的是员工在面对批评自控、同理心上的表现越好，其创造性方面的表现就越差，不难理解一个拥有独立、开放思想的员工才不会被企业的规章所束缚，才能更具开创性的完成各项工作。

2 创造性自我效能在自我激励、理解他人情绪与员工创造力之间起到完全中介作用，在情绪自控与员工创造力之间起到部分中介作用。研究结果在一定程度上证实了Tiernery和Farmer关于创造性自我效能在创造力形成中的中介作用。作为心理层面的一个重要指标，创造性自我效能感是员工对自身的一种肯定和认同，其对于创造力的激发至关重要。在现实企业中，一个能够理解他人情绪，并善于控制自身情绪以及自我激励的员工，往往能够形成较高的创造性自我效能感，从而促进员工创造力的形成。

3 在员工情绪智力向员工创造力转化过程中，性别的调节作用并不明显。这与Hechanova和Beehr的研究相一致，他们认为女性的情绪智力水平与男性并不存在明显差异，女性同样可以在工作中富于创造性地完成工作。同时，本研究结论也为男女“职业平等”观念提供了佐证，女性在员工情绪智力向员工创造力转化方面并不劣于男性。

（二）现实建议

根据以上研究结论，我们得出以下企业管理实践的指导建议：

1 企业应该重视对员工情绪智力的培养。企业在对员工的聘用、培训、教育中，一般更关注员工技能的提高，较少关注员工的情绪智力水平的提高。企业在选拔人才的时候，应该结合自身的行业特点和企业文化，选拔和聘任不同情绪智力水平的员工，为岗位配备最合适的人才。有关情绪智力的素质教育方面如沟通、社交礼仪等课程也应该成为企业教育和培训的重要内容，提高员工的沟通技巧，改善员工的人际关系，从而增强员工的创造力水平，提高员工的创造力绩效。

2 企业和员工都应该重视提高员工的创造性自我效能感。在工作中，员工应该培养自身积极的态度、正面的思想，努力养成良好的工作习惯，增强自身的创造性自我效能感。企业领导者应该和员工建立良好的互动关系，增强员工自身对企业的归属感和使命感，增强其自信心，最终促进其创造性自我效能感的提升。

智能制造研究分析例3

一、文献综述

许多研究者认为智力资本有利于企业获得竞争优势和价值，是企业最有价值的资源和最有利的竞争武器。其中最具有代表性的，将智力资本和企业价值创造联系的最为紧密地是著名学者和智力资本实践的倡导者Patrick H. Sullivan。Sullivan认为智力资本作为公司现金流的最根本的驱动因素，是公司利润和价值的主要制造者。

国外学者从不同的角度对智力资本与企业价值之间的关系进行了相应的实证研究。Luiz Antonio Joia(2000)以传统镁行业作为研究对象，验证了企业智力资本的排序和企业市场价值正相关。Robin Berglun等(2002)运用回归分析，以瑞典40家上市公司为样本，得出了智力资本和企业价值之间有显著的线性相关关系，并提出了加强公司结构资本建设，提高企业价值的建议。Chun-Yao Tseng 等（2005）以台湾制造业为样本，运用结构方程模型分析了智力资本和公司价值之间的关系。研究显示智力资本和公司价值之间存在正相关关系，作者总结出智力资本创造公司价值的途径。

陈劲（2004）等人利用多元回归和路经分析技术，验证了智力资本和企业业绩正相关；万希（2006）采用多元回归分析法对我国2003年运营最佳公司进行实证分析，发现物质资本和企业绩效又十分显著的相关关系，结构资本和人力资本对企业绩效有正向的贡献，但是结构资本在统计上不十分显著；傅传锐（2007）运用分量回归方法研究智力资本与公司绩效的相关性，研究显示物质资本和人力资本与企业的盈利能力之间存在显著的正相关关系。

二、研究假设和研究方法

1 .研究假设

从智力资本的定义可知，智力资本是实现企业市场价值与现有资产增值的知识资源的总和，通过创造和运用知识提升企业的价值，因此智力资本的本质是企业知识资源价值创造的能力。智力资本发挥价值创造的形式有两种，直接创造价值和间接获取价值活动。无论是直接影响企业现金流，还是影响企业未来的获利能力，智力资本都会对企业价值产生深远的影响。

在智力资本的构成要素中，人力资本(HC)是价值创造的核心，结构资本通过和人力资本的相互作用，通过人力资本创造价值（Bontis, 2003）。但公司的人力资本是公司不能拥有的资本，人力资本程度高意味着公司的风险大，因为员工有随时离开公司的风险，这将会给企业价值产生巨大影响。结构资本(SC)是在组织成员回家后仍然留在组织中的智力资本，是企业能够拥有和能够控制的智力资本（Wendi Bukwitz ,Ruth Williams;2004）。因此增强人力资本发挥价值创造杠杆作用的途径之一就是将人力资本转化为结构资本，这种转化起到了乘数的作用，称为智力资本乘数。

根据上述的分析，得出本文的假设：

假设1：智力资本与企业价值存在正相关关系

假设2：公司的智力资本乘数和智力资本存在相关关系

2.变量的选取和相关定义

（1）智力资本。根据研究目的，本文选取选用VA/E（VA/员工人数，即每一个员工对价值创造的贡献）来近似表示智力资本的价值。选取VA/E的原因如下：首先，A/E主要考虑的是智力资本的回报，是一个衡量智力资本效率的基本指标；第二， VA/E易于从企业对外公布的数据中获得，又不像利润那样容易被管理当局操纵，且可以在一段期间内对公司进行比较。

（2）智力资本乘数。本文借鉴了Ante Pulic (2004)提出的计算智力资本增值系数的方法的思想。企业的智力资本由人力资本和结构资本组成，因此SC = VA HC，本文的IC乘数= （VA HC） / HC，其中HC是公司员工的总工资和薪酬的总和。

（3）企业市场价值。本文的上市公司的市场价值直接来源于CCER数据库中的上市公司的总市场价值（MV）的计算结果。同时为了使不同规模的公司具有可比性且和智力资本的变量的计算口径保持一致，本文选取MV/E（即每一个员工对企业价值的贡献）作为企业价值的变量。结合前人的研究成果，本文还考虑了企业规模、行业类型以及企业成立时间对企业价值的影响。

3.样本的选择

首先，我们选取在上海和深圳证券交易所交易的A股上市公司作为研究对象。按照CSRC行业分类标准，基于前任的研究成果，我们选择制造业(C)、房地产业(J)、信息技术业(G)、社会服务业(K)。其次，我们剔除了ST和PT的所有的上市公司以及有关变量数据缺失的观察点，对剩下的所选行业所有公司按产出（按公司的近四年主营业务收入的平均数）进行排名，选取了每个行业的前十大公司。第三，根据上述选取样本的原则，选取样本公司2003---2006年四年的相关数据。公司的成立时间是指这些公司首次注册成立为公司的具体时间至2006年底的时间间隔。

综上所述，根据研究的需要，我们选取了制造业、房地产业、信息技术业、社会服务业四个行业的按照收入的平均水平排列的前十位公司，共40个样本2003---2006年的相关数据。数据取自CCER数据库和巨潮咨询网站，有些数据经手工整理摘录。使用SPSS.11对样本数据进行统计分析。

4.研究结果

（1）描述性统计。表1列举了变量的最小值和最大值、均值和标准差。从表中可知，因为本文选择的是各行业按收入平均数最大的前十家公司，因此智力资本的均值和企业价值的均值较高，智力资本的均值为527,058，而企业价值的均值则达到了6,678,310元，是智力资本的12倍；智力资本乘数的均值为2.9978。而企业的智力资本和企业的智力资本乘数均有负值出现，说明有些企业的智力资本投入大于产出。

（2）相关性分析。由相关分析的结果表2可以看出，智力资本与企业价值存在显著正相关（p

** 表示双尾检验显著水平为0.01，* 表示双尾检验显著水平为0.05。

表2的结果支持了本文的第一个假设和第二个假设。

三、相关结论及启示

实证结果发现，在中国新兴的资本市场中，中国上市公司的智力资本与公司的市场价值有显著的正相关关系。这种强的相关关系说明在知识经济时代，中国上市公司的市场价值，在一定程度上可以说和企业的智力资本有关。但是从表4的调整后的决定系数R2的值较低，说明模型拟合得不够理想，这说明我国新兴的资本市场对智力资本虽然有一定的认可，但是认可程度不高，智力资本没有充分发挥价值创造的作用。主要原因是因为目前物质资本在企业价值创造中仍然起主要作用，市场对企业价值的判断在很大程度上仍取决于企业的有形的财务业绩。第二个假设在本研究中也得到了相应的验证。即智力资本乘数与智力资本之间有显著的正相关关系，这说明用智力资本乘数作为衡量企业价值增值的指标有一定的意义。

作者单位：中铁二局第五工程有限公司

参考文献：

智能制造研究分析例4

中图分类号：F22 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2013）01-015-02

在经济全球化的今天，企业之间的竞争日益加剧，竞争的焦点不再完全是有形资源的竞争，而是渐渐转向技术、智力与知识之间的竞争。智力资本不仅成为企业竞争与发展最为稀缺的资源，而且是企业可持续发展的关键性资源。因此，怎样有效地管理和利用智力资本，发挥智力资本的巨大效力，成为摆在我国企业特别是知识型企业面前一个现实而又巨大的问题。笔者拟通过对智力资本的研究，为我国企业开发和管理智力资本、充分发挥智力资本在经济增长和企业增值中的作用提供理论依据。

一、文献回顾

经济学家加尔布雷斯在1967年首次提出了智力资本的概念。他认为智力资本应该包括所有能创造价值的资产及创造价值的方式，并提倡将智力资本看作是一种需要运用脑力的行为，而不仅仅只是知识和纯粹的智力。

给智力资本最早下定义的是美国学者托马斯·斯图尔特（Thomas.A.Stew art），他在美国《财富》上发表了许多有关智力资本的文章，将智力资本定义为：“公司中所有成员所知晓的能为企业在市场上获得竞争优势的事物之和。”他提出了智力资本的“H—S—C”结构，即企业的智力资本价值体现在企业的人力资本、结构资本和客户资本三者之中。

综合国内外学者的研究，虽然国外学者及实践者对于智力资本的构成要素仍有不同的观察视角，但学术界基本上认可了智力资本的三维结构模式，即智力资本由人力资本、结构资本和关系资本三因素构成。智力资本主要包括三方面的内容：一是体现在员工身上的知识、技能和能力，即人力资本；二是体现在组织结构、规章制度、知识产权、组织文化等的结构资本；三是体现在品牌、企业信誉、用户满意度的客户资本。结合众多对智力资本的研究，一般以人力资本、结构资本与关系资本等三个方面为描述智力资本之主流（Torres，2006）。

近年来学者们已发现了智力资本与技术创新之间所具有的模糊边界联系，将智力资本作为先导和基础来研究技术创新，也将技术创新作为结果来研究智力资本。2000—2001年由LEED城市大学完成英国政府提供资助的关于智力资本促进技术创新的项目研究，认识到知识与智力资本对技术创新的重要作用。Subramaniam和Youndt（2000）认为一个组织的技术创新能力与该组织的智力资本或该组织利用知识的能力紧密相关，智力资本被认为是动态的并能加速技术创新的核心能力。Lu（2004）等采用数据包络分析（DEA）方法，验证了智力资本绩效等级是企业获取较大创新的关键因素，智力资本能促进技术创新，因为它能将知识转化为价值。Harrison &Sullivan（2006）认为由智力资本创造的价值包括：（1）利润，产品和服务所创造的收入；（2）战略地位，如市场份额和市场控制力；（3）获取竞争对手的创新溢出；（4）增进客户忠诚度；（5）降低成本；（5）提高生产率。上述价值的提升均反映了智力资本所导致的创新的作用。

二、实证分析

1.研究设计。

（1）研究假设。高素质的人力资本是技术创新的前提。邹艳、张雪花（2009）的实证研究发现，人力资本是技术创新取得优异成绩的关键，企业员工通过不断的学习将已有的知识存量迅速增值，实现企业现有知识流限度的突破。由此，提出研究假设H1：人力资本对企业技术创新绩效有正面的影响。

结构资本包括流程资本与创新资本，流程资本为员工提供工作支持、提高生产率，同时能够保证产品与服务质量。学习型的组织所具有的良好结构资本有助于提高知识管理效率，并构建分享与沟通的文化，从而提高技术创新绩效（Brentani&Kleinschmidt，2004）。由此，提出研究假设H2：结构资本对企业技术创新绩效有正面的影响。

关系资本对技术创新绩效的促进作用表现在三个方面：第一，良好的关系资本是技术创新的源泉。第二，良好的关系资本可以降低技术创新的风险。第三，良好的关系资本为技术创新提供要素和资源。由此，提出研究假设H3：关系资本对企业技术创新绩效有正面的影响。

（2）数据与样本选择。本次实证研究主要通过发放调查问卷来获取数据，发放问卷的对象主要是浙江省中小民营制造企业，其州实收56份，宁波实收49份，杭州实收34份，温州实收12份，湖州实收25份，其他20份。填写方式主要是现场填写，总共发放问卷210份，问卷实收回收196份，其中扣除填答不完整、乱答等无效问卷，回收有效问卷为173份。

（3）变量设计。变量具体名称及测量指标问题如下表1所示：

（4）研究模型。根据研究假设及以上设定，本文构建多元线性回归模型如下：

2.数据分析。

（1）信度、效度检验。研究以Cronbach's来分析信度，只有较高的一致性数值才能保证变量的测度符合本研究的信度要求，要求测度变量的Cronbach's值应大于0.70才能满足量表的效度要求。本研究效度的测试主要是内容效度的检验，即检验所选的题项是否能代表所要测量的内容或主题。检验结果如表2。

根据以上表可以得出，智力资本的α值为0.948，企业技术创新绩效的α值为0.801，各变量的α值均在0.801以上，大于0.7的水平标准，即达到了社会科学量表信度的可接受范围，具有较高的信度，保证了测量的质量。

效度是指实际测量的样本数据所反映正确性程度。本研究以相关理论为基础，在题项的表述、设置、问题量等方面，参考现有实证研究的问卷设计，所采用的量表主要是根据相关国内外文献中已有的量表，并结合本文研究目的加以修订而成，因此具有较高的内容效度。

（2）相关性分析。相关性分析是指对两个变量之间的关联程度的分析，通过相关性分析可以明确两个变量之间的关系。表3显示了对人力资本、结构资本、关系资本三个维度与企业技术创新绩效之间的相关性进行检验的结果。

从检验结果可以看出，在显著性水平为0.01的情况下，它们之间的相关系数分别为0.649、0.706和0.605。这一结果表明人力资本维度、结构资本维度、关系资本维度与企业技术创新绩效均有着正向且显著的相关关系。根据下表，同时也可以发现，在0.01的显著性水平下，智力资本三个维度之间也两两相关。

这一结果初步验证了研究假设，下面还需采用多元线性回归分析方法对这些变量间的关系进行更精确的验证。

（3）多元线性回归分析。智力资本的人力资本、结构资本、关系资本等三个维度与企业技术创新绩效的相关系数，可以反映出这些变量之间存在相关性关系，但不能反映三个维度与企业技术创新绩效之间的具体影响程度，即当智力资本中其中一个维度发生变化时，无法反映企业技术创新绩效受到影响而产生变化的程度。要进一步探讨这几个变量之间的关系，接下来需要进行多元线性回归分析。将以企业技术创新绩效作为因变量，人力资本、结构资本、关系资本作为自变量来进行回归分析，结果如表4。

由上表的回归分析结果可以得出，Sig.的值分别为0.551，0.050，0.000，0.052，同时这些Sig.的值分别对应的B值为0.597，1.974，4.604，1.955，均为正数。因此，这些变量与企业技术创新绩效之间的多元线性回归方程为非标准型方程，可写为：

企业技术创新绩效=0.213*人力资本+0.494*结构资本+0.186*关系资本+0.142。

3.实证结论。通过对173家浙江中小民营制造企业的数据分析，实证得出企业智力资本中人力资本、结构资本和关系资本三个维度对企业技术创新绩效具有正面显著的影响，即智力资本对于企业的技术创新绩效具有重要的影响作用。其中，智力资本三个维度对企业技术创新绩效的影响强度排序为：人力资本对企业技术创新绩效的影响作用最大，为0.108；关系资本影响作用最小，仅为0.095。而结构资本影响作用居中，为0.107。

三、研究结论与启示

企业智力资本对于企业技术创新绩效具有重要影响，进一步分析其原因，对于浙江民营中小制造企业而言，智力资本不同的结构因素之间对于技术创新的作用机制存在差异。（1）浙江中小企业技术创新带有强烈的地方色彩，深受当地文化环境氛围的影响，而这种特定地域文化特色主要通过当地的人力资源存量体现出来。（2）浙江中小企业大多是由第一代创业者经过艰苦奋斗创立的，其对于企业的生产经营模式和发展方向确定往往拥有绝对的主导权。因此，在企业工艺流程和组织制度设计上，结构资本具有绝对的影响力。（3）在浙江中小企业成长过程中，关系资本一直扮演着重要角色，促进了浙江中小企业的市场开拓、外部营销关系的建立；浙江中小企业的发展本身就是地域、亲缘和邻里等各种关系之间相互带动而形成的地区产业集群，这种地区产业关系是企业发展最为珍贵的关系资本。

参考文献：

1.李冬琴.智力资本与企业绩效的关系研究[D].浙江大学博士学位论文，2004

2.刘亚军.企业智力资本、吸收能力及创新文化对技术创新绩效的影响——基于制造业的研究[D].天津大学管理学院博士学位论文，2010

3.Suzanne S.Harrison， Patrick H.Sullivan.Intellectual Capital to I-Stuff （Gebundene Ausgabe）[M].NJ：John wiley&sons，Inc，2006

4.张炜.智力资本与组织创新能力关系实证研究——以浙江中小技术企业为样本[J].科学学研究，2007，25（5）：1010-1013

5.邹艳，张雪花.企业智力资本与技术创新关系的实证研究——以吸收能力调节变量[J].软科学.2009，23（3）：71-76

6.Cohen，W.M.& Levinthal，D.A.Absorptive capacity，A new perspective on learning and innovation[J] Administrative Science Quarterly，1990，35：128-152

智能制造研究分析例5

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卷首話

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智能制造研究分析例6

一、引言

党的十八大提出我国经济发展进入新常态，以技术进步作为经济发展的主要驱动力是顺应经济新常态发展的主要经济增长形式。近年来，人工智能正在以不容忽视的速度进行发展，并且对就业产生了深刻影响。对人工智能的研究从20世纪四50年代开始，1956年由约翰麦卡锡(JohnMcCarthy)等人组织参与的达特茅斯会议被看作是开创了人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)研究领域的先河。要想研究人工智能对劳动力市场各方面的影响，就要了解人工智能的相关概念及其在现阶段的应用领域。目前，对于人工智能这一概念各界学者还未形成统一的定义。MIT电气工程领域通过研究认为人工智能是一个有机整体，其通过模型建立关于思维、感知和行动的表达系统(Finlayson等，2010)。而我国学者对人工智能进行了以下定义:人工智能是为了实现特定任务目标而创造的、能够表现出与人类能力相似水平的技术(杨伟国等，2018)。人工智能正在从各个方面影响着人类的生产、生活，因此要对人工智能保持客观的认知，从而避免认识上的卢德主义(张成岗，2018)。国务院在2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》中提出人工智能是引领未来的战略性技术，必须加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业，为我国经济发展注入新动能。在近期的疫情防控中，人工智能也具有多重典型应用场景，在指挥疫情防控工作时指出鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、防控救治等方面发挥更好的支撑作用。未来人工智能的发展将更为迅速，从而引发科技的重大变革，也会深刻影响着人们的生产、生活和学习方式。研究人工智能的发展对就业各方面效应，有助于我们更好地理解人工智能发展对劳动力市场带来的影响，从而更加合理地制定相关政策以应对其给企业和劳动者带来的风险和挑战。

二、人工智能对劳动力就业量的影响

就业是民生之本，就业稳定是维持社会稳定的重要因素。人工智能的发展是否能够造成大规模的失业是当今社会普遍关注的问题。学者对于人工智能对于就业的影响持有不同的观点，其对就业的影响影响总体可分为替代效应和创造效应两种。

(一)破坏性的替代效应所谓替代效应，一方面是由于人工智能等新技术新产业的发展会造成传统企业的灭亡，劳动岗位消失，进而造成就业的减少;另一方面由于技术进步会提高劳动生产率，在产业规模不变的情况下，减少对劳动力的需求。曹静(2018)认为人工智能的发展会降低自动化成本，从而导致其产生替代效应。有关技术性失业的担忧已然不是一个新的问题了，马克思在《资本论》中提到机器的出现和使用形成了劳动者和机器之间的斗争，劳动资料可以扼杀劳动者，劳动资料一作为机器出现，立刻就成了劳动者的竞争者。熊彼特(1934)也针对技术进步对就业的影响提出了“创造性破坏”这一观点，即每一次大规模的创新都伴随着旧的技术和生产体系的淘汰以及新的生产体系的产生，技术进步必然伴随着对就业的破坏效应。Benzell等(2015)通过构建跨期迭代(OLG)模型，得出了在一定条件下，机器可以完全替代低技能劳动者、部分替代高技能劳动者，从而造成劳动力需求的减少和工资的下降的结论。李晓华(2018)认为人工智能会造成大规模的失业，随着工业机器人、在线协作自动成本的下降，以机器换人将更加经济。姚战琪、夏杰长(2005)通过研究发现工资的适当增加和人力资本的提升有利于增加就业总量，而技术进步则会一定程度上减少就业。何平，骞金昌(2007)通过对我国大中型制造行业企业1998－2004年的数据进行研究，得出了科技活动对企业生存具有正面影响，但对就业增长没有作用甚至是负作用的结论。2016年世界银行的研究结果显示，在未来20年之内，非洲就业岗位被人工智能所取代的比例为71%，发展中国家这一比例平均是50%，而在OECD国家其替代率为57%。Frey和Osborne(2017)对美国700多个职业进行自动化排序预测，结果显示美国有47%的职位可以在短期内被替代。陈永伟(2018)发现，在未来20年中国就业人口受到人工智能冲击的将占76.8%。2018年麦肯锡的研究报告也指出，未来将有60%的职业可能被新技术替代，其中到2030年，不同行业将有30%的工作会被自动化技术替代(麦肯锡报告，2018)。据此提出假说一:人工智能的发展导致资本替代劳动，形成了“替代效应”。

(二)创造性的补偿效应所谓补偿效应，一些学者也称之为创造效应。一方面由于人工智能技术的发展提高了劳动生产率，当产品的需求弹性较高时，产品的成本下降会导致对产品的需求增多，企业扩大生产从而增加了非自动化任务的劳动力需求，Acemoglu、Restrepo(2016)将其称之为生产率效应;另一方面，人工智能技术发展自身带来了新岗位新任务对劳动力的需求，即所谓的补偿效应;最后，虽然人工智能技术可以替代一部分从事简单、重复等任务的劳动力，但是其无法替代高社交频率以及创造性强等具有劳动比较优势的任务，例如工程师、设计师、心理医生等等，这些具有劳动比较优势新工作、新职能的产生是相对于替代效应的强大反作用力，很大程度上抵消了替代效应带来的对劳动力市场的冲击和破坏。马克思认为在一种机器部门被排挤的工人会在另外的部门被雇用，机器也使得专门制造机器的工人出现。Acemoglu(2018a、2018b)通过构造就业创造的模型指出，自动化的发展在替代劳动力就业岗位的同时，也会创造出一些更具有劳动比较优势的新岗位。陈秋霖等(2018)基于跨国面板数据和中国省级面板数据的研究，发现人工智能与劳动者之间存在的替代效应是“补位式”替代而并非“挤出式”替代。Bloom等(2018)估计，2010—2030年，世界范围内由于人工智能的发展将出现7.34亿新的工作岗位。据此提出假说二:人工智能的发展使得一部分新的劳动具有比较优势的岗位产生，增加了就业量，形成了“创造效应”。根据以上两个效应提出假说三:人工智能的发展使得短期内替代效应明显并超过创造效应，导致就业量减少;但在长期，创造效应的作用力更大并超过替代效应，使得就业量增加。

三、人工智能对劳动力就业结构的影响

尽管学者对人工智能对就业的总体效应研究没有统一定论，但是人工智能对不同行业不同岗位的劳动者带来的影响是不同的这一观点是无可厚非的(曹静，2018)。张刚等(2020)认为以人工智能为代表的技术进步与之前“技术偏向性技术进步”有所不同，人工智能导致“程序偏向性技术进步”。将劳动力市场中的岗位按技能高低分为高技能工作岗位、中等技能工作岗位和低技能工作岗位，人工智能的普及和广泛应用会增加高技能工作岗位和低技能工作岗位，而导致中等技能工作岗位的减少。因此岗位极化是人工智能等新技术对中等技能劳动力的替代最为严重，中等技能劳动力从岗位中被挤出，并向高技能和低技能岗位流动，造成高技能和低技能的就业岗位增加、中等技能岗位减少的现象。人工智能技术的发展对岗位的影响主要就体现在中等技能岗位减少(Autor，2013;Frey等，2017)。与之相对应的是高技能岗位，比如脑力劳动和低技能岗位，比如体力劳动岗位的增加，就业人数也随就业岗位的变化而产生变化，导致了劳动力市场两极分化现象的产生(Goos等，2007)。Autor等(2013)通过研究也发现，美国劳动力市场中岗位极化趋势主要表现为低技能服务业岗位与就业人数的增加;且在劳动密集型市场中，就业和工资的两极分化更加明显。基于制造业行业数据，吕世斌和张世伟(2015)利用不同技术水平行业的就业变化近似代表不同技能工人的就业结构变化，通过研究发现中国制造业就业结构整体上较为稳定，而内部则存在明显的就业极化，具体表现为高技术和低技术行业的就业比重有大幅上升，而中等技术行业的就业增长幅度较小。郝楠(2017)则以各行业受教育程度为标准衡量行业的技能水平，发现自2001年以来，中国不同行业的就业结构呈现出“N型极化”升级趋势，即高、低技能行业就业增加，部分中等技能行业就业减少，同时代表最高技能水平的教育行业的就业不断下降。屈小博和程杰(2015)采用就业岗位分析方法研究了就业结构的变化，结果显示中国的就业结构整体上显示出中等收入岗位数量相对增长更快的就业升级趋势，分区域考察时表现为“有序递进的升级”;进一步分析农民工就业结构变化时，发现农民工就业已初现“两极化”特征，即最低，中高和最高收入岗位数量的增长幅度要大于中低收入岗位。对于新时期中国出现就业“极化”的原因，既有研究总体上仍然沿袭了运用中国的经验事实来验证西方就业“极化”理论的思路，主要从信息技术进步、产业结构升级、城镇化、贸易开放、对外直接投资和离岸外包等角度进行了解释(江永红等，2016;郝楠和江永红，2017;李宏兵等，2017)。据此提出假说四:人工智能的发展使得劳动力市场中中等技能工作岗位减少，高等和低等技能工作岗位增加，产生就业极化效应。

四、人工智能对各产业劳动力就业的影响

依据目前的研究成果，人工智能对农业生产部门的影响力最小，对制造业部门的劳动力影响最大，并逐步转移到服务业(Autor，2013)。

(一)对农业生产部门的影响现有阶段研究表明，人工智能技术在农业领域的应用可以改变农民的生产方式，Ampatzidis等(2017)认为人工智能已被用于农业自动化，不仅用于农业的种植、灌溉、除草、修剪、收获等，还用于植物疾病的检测和鉴定，整个农业生产活动都实现了人机合作。农业生产自动化程度提高的同时，会减少农业生产部门的劳动力就业量。钟仁耀等(2013)通过对各行业科技进步与就业关系的数据回归，认为农、林、牧、渔等第一产业部门的从业人员将由于科技进步从而大量减少，这意味着劳动力从农业生产部门转移到其他行业生产部门当中，这与世界各国的产业发展情况基本吻合。人工智能技术的发展在转变农业生产方式、提高农业生产效率的同时，减少了农业部门劳动力的就业量，对农业部门的就业产生了替代效应，这是由于生产规模化、自动化以及智能化程度的加深影响了农业生产时对农民的需求，使得农业生产部门的剩余劳动力向工业和服务业生产部门进行转移。

(二)对工业部门的影响GeorgGraetz(2018)通过研究1993—2007年相对发达的17个经济体工业机器人的使用与经济发展之间的关系，发现工业机器人的增加与劳动生产率的提高有关，工业机器人的使用对生产率增长的贡献高达0.36个百分点，占整个经济范围生产率增长的15%，而工业机器人的使用与劳动力就业呈反向变动关系，随着工业机器人价格的下降，工业生产部门将会增加对机器人的需求而减少对劳动力的需求，这会减少低技能劳动力的就业。Acemoglu等(2017)对美国1993－2007年19个产业工业机器人的使用与就业率和工资进行研究，发现工业机器人的使用与就业和工资呈反方向变动关系，每千名工人中多使用1台机器，则会造成就业人口比例降低0.18%－0.34%，工资下降0.25%－0.5%。谢萌萌等(2020)从四个维度对中国制造业企业2011－2017的样本数据进行分析，发现制造业企业融合人工智能显著降低了低技能的就业比重，且具有动态异质性，即企业融合人工智能的时间越长，劳动力就被挤出越多。人工智能的发展对制造业的影响是绝对不容忽视的，因为制造业由于自身性质，就容易受到自动化和工业智能化的影响，且制造业吸纳了大量的劳动力，相对受到人工智能发展的冲击更大。

(三)对服务业部门的影响Frey等(2017)使用结合机器学习方法预测每个职业被人工智能替代的可能性这一方法预测美国700多个职业中有47%可以在短期内被替代，服务业中很多就业人员例如:电话销售、标题检查人员、保险承销商、税务员、信贷员等都有极大可能被人工智能所取代。但是人工智能的发展也使得重复率低、社交性强的工作岗位的就业需求量增加，例如:休闲理疗师、舞蹈指导、教学协调员、心理医生、设计师等。郭凯明(2019)认为人工智能在服务业所占比重的变化情况取决于人工智能在工业和服务业部门的应用前景，如果人工智能在制造业中的应用比重显著大于服务业，那么人工智能将促进服务业的发展，反之则可能提高制造业的比重。且预期人工智能在金融产业的应用前景将非常广阔，其可能会通过促进金融产业的发展从而影响其他行业发展。

五、人工智能对劳动力市场收入分配的影响

智能制造研究分析例7

（一）国外文献回顾 智力资本的提出是人力资本理论的深化与知识经济发展的结果，早在1836年西尼尔便首次提出了智力资本，但直到1969年美国经济学家加尔布雷思才给智力资本下了定义。在随后的研究中发现，智力资本能够创造价值或效用，即智力和知识相互融合能带来效益。由于智力资本信息价值的存在，通过对智力资本信息的披露，能够更好的使信息使用者分析被披露企业的价值。

瑞典的Skandia保险公司在1997年首先开创了智力资本报告模式，该份报告从特定的时点、财务、顾客、运作流程、创新和发展、人力资源等五个方面定量地表征出公司智力资本的状况，并提供了相应的衡量指标，同时也为以后对智力资本信息披露提供了借鉴的模版。Stewart（1997）建立了智力资本星象图来研究智力资本信息披露的指标，提出评价智力资本指标的方法，并在此方法上建立智力资本信息披露体系。针对智力资本信息披露体系，学者通过研究都提出了对该问题的认识，但目前尚未对该问题形成统一的观点。Amir and Lev（1996）通过对美国无线通信类非财务信息的研究发现，非财务信息（成长潜力和竞争能力）对于股价具有明显的统计显著性。Savcrio Bozzolan（2003）运用内容分析法对30家意大利上市公司2001年年报智力资本信息披露频率的价值相关性进行了研究，发现高盈利公司的智力资本信息披露程度远高于低盈利公司。Mohammad（2005）选取美国财富500强公司中的60家公司为样本，运用内容分析法对这些公司1993年至1997年年报中的智力资本信息披露程度进行计量，发现智力资本信息披露程度对公司资本有积极、正向的影响。

（二）国内文献回顾 虽然国内关于智力资本信息披露价值的研究滞后于国外的研究，但通过将国外的研究成果与我国资本市场发展现状相结合，我国对该课题的研究也有了一定的研究成果。最有代表性的是王志台、薛云贵（2001）通过对1995～1999年沪市上市公司无形资产信息披露的研究，发现资本市场对无形资产信息披露有显著的、正向的价格反应。屈志凤、肖志雄（2007）利用内容分析法，对2004年200家上市公司的年报智力资本信息进行了检验，发现2005年4月最后一个交易日的股票价格与智力资本信息披露程度存在显著的正向关系，并且人力资本信息与结构资本信息比关系资本信息对股价的影响更具有显著性。冉秋红、罗嫣（2008）通过随机抽取2005年223家上市公司年报智力资本信息披露程度进行计量，利用Ohlson股价模型，发现智力资本与企业经营绩效存在正向关系，资本市场会对智力资本信息作出正向的价格反映，同时高新技术企业与非高新技术企业的智力资本信息披露程度存在着显著的差别。张丹（2008）通过对49家100强上市公司2001～2005年的财务报告分析发现，企业智力资本信息披露频率与公司市值存在显著的正向相关性。

从我国经济发展态势和行业特征来看，通信设备、计算机及其他电子设备制造业的产业贡献率逐年提高，且该行业中智力资本占有较大比重，因而本文通过对通信设备、计算机及其他电子设备制造业企业智力资本信息的披露现状，分析智力资本信息披露与企业价值之间的相关性。

二、研究假设与研究设计

（一）研究假设L.Edvinson和P.Sullivin（1996）提出， 智力资本是企业真正的市场价值与账面价值之间的差距，而这恰恰是微软这种知识型企业在股票市场上持续被看好的真正原因。Stewart（1997）指出，智力资本的价值体现在人力资本、结构性资本和顾客资本三者之中。2010年我国证监会了《创业板上市公司季报规则》，强化智力资本、核心技术团队等非财务信息披露，信息使用者可以利用披露的智力资本信息全面评判企业价值，以作出合理决策。基于上述分析，本文提出研究假设H：智力资本信息披露与企业价值有显著的相关性。同时在证监会颁布的最新公告中，也对上市公司披露非财务信息做出了相应的说明和指导。

（二）模型构建 为了验证上述研究假设，分析智力资本信息披露程度对上市公司价值的影响，在考虑了影响上市公司价值变化的其他变量的基础上，借鉴Mohammad（2005）的研究，建立以i企业第t年市值的对数（LgMCit）作为因变量的回归模型，即：

LgMCit=a1+a2DISit+a3LgBVit+a4ROADiffit+ê

（三）变量定义 本文的解释变量为智力资本信息披露程度指数DISi（智力资本信息披露程度）。表1为本文对智力资本的衡量指标，共有20项。如果报表披露某一信息便记为1分，最后累计相加，合计得分作为该公司的智力资本信息披露情况的得分。DISi值越大，则企业智力资本信息披露越充分。上市公司年报信息披露前后时间内的平均市值对数LgMCit为被解释变量。同时为了控制其他因素对公司市值的影响，采用2009年企业净资产对数（LgBVit）和企业2009年总资产报酬率与当年行业平均总资产报酬率之差（ROADiffit）作为控制变量。

三、实证分析

（一）样本选取 本文选取1990～2008年在上海和深圳交易所上市交易的通信设备、计算机及其他电子设备制造业，为了提高研究的有效性，剔除了该行业内的ST和*ST企业，最后确定样本公司为94家。本研究选择公司年报作为智力资本信息披露的主要来源。样本公司的确定是根据上海和深圳股票交易所网站公布的上市公司名单。市场交易数据和财务数据均来自深圳市国泰安信息技术有限公司提供的数据库。所有样本公司智力资本信息披露的数据则根据巨潮网公布的2009年年报手工统计。

（二）企业智力资本信息的描述性统计分析 根据上述对智力资本信息衡量指标的阐述，对行业内企业年报中智力资本信息披露情况进行描述性统计，分别计算出平均值、标准差、方差等数据，最后编制成表2智力资本信息披露频率明细表。

从表2可知，人力资本信息披露的频率较高为4.67，而关系资本信息披露频率却只有1.88，但三种资本信息披露均不完全。人力资本中对员工满意度信息的披露仅达2.96%，而对领导技能信息披露率也几乎为零，结构资本中对信息系统披露率也较低，而关系资本中顾客抱怨的数目甚至达到了零披露率。

从上述数据不难看出，该行业基本上均能按照证监会的要求披露相关智力资本信息，而且各企业间披露的信息也大致相同，主要集中在对公司人员、企业文化、较大客户或供应商以及员工培训等信息的披露，对关系资本中的一些信息披露率较低，有些信息甚至都没有披露。

（三）模型的多元回归分析 利用SPSS软件对样本数据进行多元回归分析，结果显示解释变量与被解释变量的拟合度较高，即决定系数（未调整）为0.806和决定系数（调整后）0.802，回归系数的标准误为0.19294。同时该回归模型中，F统计量为189.49，具有较高的显著性（显著性水平为0.000）；净资产对数的t统计量为18.973，显著性也较高（显著性水平0.000）； 智力资本信息披露频率的t统计量为4.600（显著性水平0.066）， 在90%的置信水平下，具有显著性，说明智力资本信息披露频率对企业的市场价值有影响，假设H成立。

四、研究结论与建议

本文对2009年通信设备、计算机及其他电子设备制造业上市公司智力资本信息披露与企业价值相关性进行了实证分析，结果显示：（1）该行业披露的智力资本信息中，仅人力资本信息披露现状较好，而企业文化、信息系统披露率较低，关系资本信息较少披露；（2）该行业智力资本信息披露与企业价值具有相关性，信息披露频率与股票市值之间存在显著的正相关关系。

可知，智力资本对企业可持续发展的影响程度越来越大，企业对智力资本的认可度也越来越高，已经把披露智力资本信息作为提升企业价值和品牌形象的重要方式。但本文的研究发现，研究样本公司对智力资本信息披露存在选择性披露现象，已剔除了一些有可能对企业造成负面影响的信息，如对抱怨客户数目的披露情况等。因而，证监会及相关部门应进一步规范和完善企业智力资本信息披露规则，科学设定智力资本构成要素的衡量指标，并加大对未按规定披露智力资本信息的企业的惩治措施，增进智力资本信息披露对企业价值的相关性，提高利益相关者决策的有用性。

参考文献：

［1］张丹：《我国企业智力资本报告建立的现实基础：来自上市公司年报的检验》，《会计研究》2008年第1期。

［2］陈劲、谢洪源、朱朝晖：《企业智力资本评价模型和实证研究》，《中国地质大学学报》（社会科学版） 2004年第6期。

［3］陆瑜萍：《智力资本的概念、构成与披露模型》，《现代经济信息》2009年第13期。

智能制造研究分析例8

[中图分类号] C932［文献标识码］ A [文章编号] 1673-0461(2011)05-0088-05

智库的英文名称是“Think Tank”，根据James G.McGann的研究，“Think Tank”这个词最早出现于第二次世界大战期间的美国，指称当时军事人员和文职专家聚集在一起制定战争计划及其他军事战略的安宁环境。[1]智库的主要功能是通过政策的咨询过程，影响舆论和公共政策。经过近百年的发展，形成了一批著名智库，像美国总统科学顾问委员会（PCAST）、美国国会研究部（Congressional Research Service）等官方智库，美国的兰德公司（RAND Corporation）和斯坦福国际咨询研究所、日本的综合研究开发机构(National Institute for Research Advancement,NIRA)和野村综合研究所（Nomura Research Institute,NRI）等半官方智库，布鲁金斯学会和美国企业研究所（American Enterprise Institute for Public Policy Research，AEI）等民间智库，这些智库对在国内或国际事务上协助本国政府理解分析和做出判断并审慎的选择政策做出了重要贡献。相比我国的智库，起步较晚，距离国际著名智库的水平相差较远，研究借鉴国外智库先进的管理运行机制对迅速提高我国智库水平和影响力至关重要。

国外著名智库的管理运行机制主要体现在“人、财、物”三个方面，“人”是指智库人才的选拔使用；“财”是指资金的筹集和运用；“物”是指智库研究成果的生产和推广。

一、智库人才管理机制

人既是知识的载体，更是知识的主体，人最终决定着知识创造和知识应用的效率和水平。智库的核心是研究，所以人才是决定智库生存与发展最关键的因素。人才的选拔、配备、使用、考核、培训的科学性与合理性，决定了智库的竞争力和成就。

（一）开放竞争的选拔机制

国外智库的人才选拔机制是开放竞争的，一般采用公开招聘的方式吸纳贤才，“以才取人”。智库人才选拔的渠道是：一些名牌大学刚毕业的博士、硕士研究生；大学的知名学者和专家；企业界的精英；政府卸任的官员；其他著名的智库人才。

智库人才选拔录用主要看重学术造诣和实践经验，主要选拔那些博中有专，专博相济的“T型人才”。智库选拔人才还注重多样性，即学科背景、学历、年龄结构、政治等的多样性，这些不同知识优势的个体合理配置可以提高效率，最大限度地发挥其创造性。例如兰德公司有1,600多名员工，其中研究人员约950人，其员工来自45个不同的国家和地区。88%的研究人员拥有高学历，其中60%的研究人员拥有博士学位，他们都拥有丰富的工作和研究经验，另外他们有着不同的政治背景、不同的思想观念、不同的种族和性别以及不同的学术研究领域。这种多样性增强了兰德研究的客观性和创造性，另外，多样性也是兰德成为综合性战略研究智库的重要保证。

（二）多学科交叉的矩阵研究机制

在用人方面，大多数著名智库采用的是学科知识与研究课题相结合的矩阵研究机制（Matrix Structure）。这个机制纵向是直线主管组织，将所有的研究人员按照他们所学知识的学科类别分组；横向是按照研究课题成立研究小组。在运作研究课题时，从按学科划分的各小组中抽调研究人员组成课题的研究队伍，进行跨学科综合性研究，从而形成一种矩阵结构。德国智库就是采用这种矩阵研究机制的典型。矩阵研究机制的好处是兼收了直线主管组织和横向协作组织的长处，既有利于整个智库的有效管理，同时又符合智库需要多学科专家共同协作的特点，因而它成为现代智库的理想结构形式。

例如兰德公司就采用这种矩阵研究机制，充分利用研究人员来自不同领域、不同地区的优势，注重进行多学科交叉合作研究。兰德公司有关社会政治经济问题的研究由五个部门共同执行，并在美国和海外同时进行，有关国家安全和政策的问题由三个研究和开发中心执行。针对一些不同性质的课题，兰德公司会根据研究需要，从不同研究部门中抽选合适的研究人员组成课题组，共同对某一具体问题或领域进行合作研究，使用多种不同学科的理论、方法和概念进行综合研究分析，集思广益，取长补短，发挥互补优势，这种内部的分工协作发挥了团队的合作精神，提高了效率和资源的有效利用，强化了兰德公司的研究能力和分析能力。

（三）客观严格的考核激励机制

为了考核研究人员，国外智库都制定有严格的考核聘任制度，一般来说对高级研究人员实行的是长期聘任制，对作为助手的中初级人员实行短期聘用制，根据考核结果决定科研人员的晋升、续聘或解聘。高级管理人员不但要对上级主管负责，同时也要为下级创造良好的发展机会，若下级几年内得不到发展，则上级负有责任。

为了确保研究质量，兰德公司制定了一套严格的考核标准。考核标准主要有两个，一个标准是兰德高质量研究标准，另一个标准是能够反映兰德特征的“兰德特殊研究标准”。兰德公司这些考核标准和程序是兰德享誉全球，成果质量高的基础。兰德公司按照上述标准，对公司内部研究团队和研究成果进行客观评价和考核。考核包括内部考核和外部考核两个部分，每4年或5年进行一次。内部考核是各研究部门的管理团队对自己部门的研究质量进行内部评级和总结。在进行内部考核的基础上，还要进行外部考核。参与外部考核的人员由两部分组成：一部分是来自兰德公司以外的考核人员，这部分人员属于核心成员；还有一部分人员来自兰德公司的其他部门。被考核部门的管理人员不得参加和干预本部门的外部考核。

（四）完善的人才培养交流机制

思想是在交流中产生的，而人员交流又是这种交流的重要组成部分，所以国外著名智库不但重视高素质人才的吸引和选拔，而且也十分重视研究人员的培养交流。人才培养交流的渠道有这样几个：第一，成立自己的学院或研究院。例如兰德公司早在1970年就成立了兰德研究院（RAND Academy），专门培养政策分析、研究方面的人才。他们采用的教学法是“在职法”，即边干边学、理论与实践结合，这样培养的人才，在进入智库后不需再经熟悉阶段便可胜任研究工作。第二，为年轻人提供“实习项目”。所谓地实习项目是创造机会，使新进入的研究人员到政府部门、企业、大学或其他智库结交前辈、进行实践、历练才干，让研究人员与政策负责人和政策规划小组接触，以了解决策的具体过程。例如兰德把派研究人员去政府行政部门任职作为一种特殊的“进修”；兰德公司和伦敦战略研究所定期互派访问学者，野村综合研究所和斯坦福研究所等也经常进行人员交流。通过这种人才交流机制，不仅可以使人尽其才，更能够使智库不断充实新鲜血液，增强活力，使智库保持旺盛的思想活力。因此人员培养交流机制既可以为智库带来大量的思想火花，同时也可以进一步扩大智库的社会影响力。[2]

二、智库资金筹集机制

作为智库来说，它本身是非营利性组织，其组织目标是为了政策研究和影响公共政策，而不是牟利。但资金是智库的“血液”，是智库赖以生存的根本，所以资金的筹集是智库的核心。

智库不能仅仅依靠研究成果的发行去支付研究项目所产生的费用，慈善家、基金会、公司和政府的资金支持才是智库能够生存的关键。但是对于智库来说，想获取赞助也不是轻而易举的事情。在20世纪70年代的美国，由于缺乏资金来源，大多数智库都是依赖政府的支持和领导。这种资金来源的局限性影响了智库研究的独立性，因此，如何扩大自己筹集的渠道，是智库能否走向成功的关键。[3]各个智库都在努力争取多种资金渠道。

（一）基金会的支持

目前，基金会是智库获取资金支持的主要来源，尤其是对美国智库来说，在大多数情况下，更是超过了公司的赞助。基金会已成为智库建立的主要力量。智库还会成立专业核心研究团组去吸引基金会的支持。

（二）个人的捐赠

个人的捐赠也占赞助费用的一大部分。例如费边社，个人捐赠就在组织获取的赞助费中占有很大的比例，很少有像这样个人赞助费用超过总费用的1/3；传统基金会获取的资金赞助都是由富人捐赠的。

（三）政府的支持

通过政府直接支付经费是智库经费的主要来源。例如英国的国家发展研究所的69%资金来源于政府的支持；美国社会经济国立研究所的40%来源于政府资助。在大多数情况下，政府提供资金是以合同为基础。[4]例如美国著名的兰德公司，通常是与其客户建立合同关系，兰德公司的很多合同是同美国联邦政府签订的，比如国防部、卫生部、人力资源部、教育部、国家科学基金、国家医学研究院、统计局等等。兰德公司和许多上述客户有着3年～5年或每年更新的服务合同，合同数额在数千万美元左右。在合同所规定的范围内，有时兰德公司的研究人员提出具体的项目建议，有时是客户自己提出需求，然后双方通过会谈、电子邮件以及其他形式的通信方式进行交流讨论，对具体内容进行这样或那样的修改，最后形成《项目说明书》文件，包括问题、方法、背景、数据、进度、预算、时间表等。接下来项目开始执行，预算到位，兰德公司按时间表提供报告研究的成果，完成项目。兰德公司每年有700个～800个项目在同时进行。

（四）公司的赞助

接受公司的赞助也是智库资金来源的渠道之一，这种像在英国和德国比较普遍，这些公司一般是跨国企业，并且赞助人拥有绝对的控股权。例如布鲁金斯学会每年有经费4,000万美元，除来源于学会创始人布鲁金斯创立的专项基金外，还有基金会、大公司及个人的捐助、政府资助及出版物收入和其他一些投资收入。其中董事会主席是最大的投资者之一，大公司的赞助占全部经费的近1/2，有了充足的资金来源，布鲁金斯学会便更能雇用一些高级分析家从事研究，提高影响力。布鲁金斯学会下设有布鲁金斯委员会，该委员会由商界精英、社区领袖等较大的捐助者组成，捐助者可以参与学会活动。学会还有一个“计划捐助”项目，该项目使得人们在保证个人和家庭支出的基础上得以向学会捐助一大笔款。

（五）其他渠道

智库一般还通过出版物销售、召开会议、提供课程培训以及咨询服务等来获取资金，有时还通过信贷来开展一些核心项目的研究。

三、智库研究过程管理机制

智库要提供高质量的决策知识，就必须尊重科学，采取科学、规范的咨询研究方法和程序，这就要求对知识产品的生产创造过程（即决策分析过程）进行管理。国外著名智库在课题管理上都建立了一套严密的立项与研究程序。

从业务进程来分析，智库的研究课题基本上是委托式咨询，一般可分为几个阶段：

（一）签约阶段

智库和委托人经过多次洽商，达成协议，双方签订项目的正式合同，研究课题正式立项。

（二）咨询准备阶段

智库机构根据委托人的要求和意图，做项目讨论实施前的准备工作。主要是成立咨询课题组，拟定调查研究提纲，设计调查表格或专家征询书，制定工作实施计划等。

（三）研究分析阶段

智库这个阶段的主要任务是搜集资料和数据，深入客户，与客户反复交流并交换意见，对项目进行系统研究，作定性和定量分析，提出多种方案进行优化比较。为了使研究分析做到科学化，兰德公司提出了“理性管理”的思想，建立了一整套称之为“兰德式理性程序”的理性化、程序化思考方法模式，即4W思考模式：发生什么事（What's going on ）？这事为什么发生（Why did this happen）？应采取哪一条行动路线（Which course of action should）？前途如何（What lies ahead）？由此而将理性活动即研究分析活动划分为状况评估、问题分析、决策分析和预测分析这四个既相互区别又相互联系的方面或环节，并为之发展出一系列可操作的结构化、程序化的研究分析工具和方法。如“启发式规划”、“线性和非线性规划”、“动态规划”、“德尔斐法”、“成本效用分析”、“系统分析”等。他们研制的“计划、程序和预算编制系统”（PPBS）已被联邦政府广泛用于军事预算和联邦政府预算的编制。原兰德总裁莱斯认为“兰德工作之所以如此重要，一个重要的方面是它为政策研究提供了分析工具”。“从长远的观点看，关于方法的创造性研究才是兰德最经久不衰的成就。”

（四）报告完成阶段

报告阶段其实就是智库正式提出包括总报告、分报告及有关附件。

（五）成果评审阶段

国外智库都很重视咨询研究的质量管理，每个管理库都有一套严格的成果评审制度。兰德公司的“内部评审制”（或称“同行评审制”）尤为著名，通过使用领先的实验方法和严格审查来达到最高的技术水平。公司对每一项研究计划，通常都聘请两位未参与该研究计划的资深研究人员作评审员，负责计划开始后的期中审查和计划临近结束时的期末审查，看其是否达到了兰德的工作要求。然后，待研究小组写出研究报告初稿后，评审人进行预审，并写出评审意见。研究小组则要对其批评意见做出回答，或者接受，进行修改，或者不接受解释理由，最后写出最终报告，请委托人认定。兰德公司还从社会上聘用了约600名全国有名望的教授和各类高级专家，作为特约顾问和研究员，主要任务是参加兰德公司的高层管理和对重大课题进行研究分析和成果论证，以确保研究质量及研究成果的权威性。

（六）成果提交阶段

委托人接受智库的成果后，此课题即告完成。兰德公司的一条重要经验是，坚持研究工作的长期持续性和滚动性。因为现代决策咨询面临的是一些综合性强、复杂程度很高的课题，没有长期广泛深入地调查和持续滚动的研究，很难为决策者提供完整准确地信息和比较全面的备选方案以供抉择。兰德公司认为，短期的、一次性的研究，写出一份报告或一纸备忘录送到一位官员办公桌上便告结束，这种咨询方法对决策不会有多大作用。那种临时召集专家开一两次会议，写一份报告的做法，有如用专家临时“拍脑袋”去代替领导的“拍脑袋”，这实不为咨询。在每个阶段中，委托人与咨询者始终保持着思想方面的交流与合作，使咨询工作少走弯路。

除了委托式咨询，智库还自主选择一些热点问题开展研究。像兰德公司，除了大部分根据长期合同和政府预算来安排的政府项目外，兰德公司还自主选择部分有意义或会造成重大影响的项目。

四、智库成果管理机制

智库的最终目标在于通过决策咨询帮助服务对象改进决策水平，提高决策质量。而要实现这个目标，就必须做好研究成果的推销、转化和应用工作，这就要求对知识成果进行管理。国外智库十分重视其思想和研究成果的传播，不但只是提出报告，而且还要收集反馈来指导今后的工作。智库研究成果的广泛传播，成为其与学术界、新闻界、实业界、广大民众以及官方联系的纽带，使更多的人了解智库的目标和思想精髓所在，通过引导舆论和社会思潮达到最终影响政府决策的目的。同时，也可以借此扩大智库的社会影响，提高智库的声誉。

（一）出版物发行机制

发行和传播出版物既是智库扩大影响的主要方式，也是其收入的来源之一。智库的出版物有多种类别：一是期刊。如对外关系委员会主办的《外交》，卡内基国际和平基金会的《外交政策》，战略与国际研究中心的《华盛顿季刊》，布鲁金斯学会的《布鲁金斯评论》，兰德公司的《兰德评论》等，在世界上均具有极为广泛的影响。二是书籍。如1957年，美国对外关系委员会成员基辛格写出《核武器与对外政策》一书，提出了“有限核战争”的思想，从而使肯尼迪政府改变了“大规模报复战略”而采用“灵活反应战略”；布鲁金斯学会每年出版50本新书，大多是就商业、经济、政府和国际事务等重要公共政策问题提供介绍和建议；兰德公司出版了许多书籍，其中最畅销的是《百万乱数表》。三是研究报告。这是智库发挥作用的一种很重要的方式，通常是选择重大的、紧迫的政策性问题，组织力量和专门班子加以研究，写成报告，并广为散发传播，对政府及其官员施加影响。兰德公司平均每年发表350份～450份报告。严重影响中美关系的“中国”，便是起因于美国保守主义智库――传统基金会1992年的“芒罗报告”。四是快报。以比较快捷的手段就当前重要政策问题发表本机构研究人员的见解，引导公众和舆论。例如布鲁金斯学会在1999年就中国加入WTO问题发表了数篇分析性的快报文章。

（二）研讨与媒体传播机制

智库经常定期举办一些诸如国际问题研讨会、纪念会、报告会、培训班、讲座和答谢午宴等活动，例如布鲁金斯学会每年在各地召开100多次研讨会，加强与各界、各领域专家的联系，学会还由理事长主持召开每月一次的形势研究会，经常邀请政府首脑来参加，共同探讨国际国内发展形势和相关的问题，由此影响政府的政策制定。通过这些活动,智库和政界人士达到了互通信息、交流思想的目的。智库可以及时地了解到政府的政策走向，从而使其研究同步，甚至超前于这种走向；而政府则可以及时从智库汲取研究成果。根据《帝国智囊团》一书披露，对外关系委员会研究计划中一直不间断的一项活动是请外国著名领袖和国际组织领导人发表]讲，使自己成为一个世界人物的聚会场所。智库的精英们还常常通过在电视、电影、报纸等大众媒体中的频频亮相来显示自己的影响力。通过媒体强有力的听觉和视觉效果，一方面可以引发公众对于某一问题的关注；另一方面通过全民关注，形成有利于其政策被决策者采纳的公众舆论，从而间接地影响着国家政治决策。兰德还通过网络免费向社会提供大量的研究成果，这也是兰德施加社会影响的重要途径之一。

五、对国内院所加强内部管理的建议

通过研究国外一些著名智库内部管理运行机制，结合我国国内院所发展的实际，对国内院所加强内部管理特提出以下几点建议。

（一）拓宽人才选拔渠道，保证人才的多样性

智库的核心是研究，所以人是智库生存和发展的最关键因素。国内院所一般都建立了开放竞争的人才选拔机制，一般采用公开招聘的方式吸纳贤才，“以才取人”。但选拔渠道主要是来自一些名牌大学刚毕业的博士、硕士研究生，这个渠道相对智库的研究需要来说比较窄。智库研究往往跨学科，综合性强，并且研究人员的学术造诣和实践经验对政策建议的提出很重要，所以国内院所人才选拔不应该拘泥于刚毕业的学生，还应该更开放些，应该注重多样性，比如大学的知名学者和专家；企业界的精英；政府卸任的官员；其他著名的智库的人才等等。不同学科背景、学历、年龄结构、政治等优势个体合理配置可以提高效率，最大限度地发挥其创造性，增强了研究的客观性和创造性，为提高院所竞争力水平奠定坚实的基础。

国内院所还应该科学配置研究人员、科研辅助人员和行政管理人员的比例。研究人员是主体，年龄结构上应以年轻化为主，以保证研究人员充沛的精力；科研辅助人员主要指科研秘书、研究助理等等，以保证研究工作的高效率；高素质的行政管理人员是院所正常高效运转的保证，行政管理人员最好是学者型管理者，兼备管理能力和研究能力。

（二）进一步完善投入机制，稳定人才队伍

国内院所的研究人员待遇较低，所以使得一些科研骨干和业务骨干流失较为严重。应该进一步完善投入机制，按照研究职称给予科研启动经费支持，根据课题的类型给予相应的配套，重点扶持学科中的业务骨干，增强经费使用的针对性，提高经费使用效果。

（三）扩大资金筹集渠道，增强自我发展能力

国内院所都有一定的财政补贴，但这种资金来源较少，不能满足院所发展的需要。为了增强自我发展的能力，院所应该扩大资金筹集渠道，比如地方政府或公司委托课题、研究成果的发行、个人的捐赠等等，通过多方筹集资金，并建立资金公共积累机制，可以使院所有更多的资金用于加强学科建设，扩大研究方向，提高科研人员的综合素质，提升院所的竞争力和影响力，促进院所更好的发展。

（四）分类加强课题管理，提高课题管理水平

国内院所应该对课题实行分类管理。对于重大课题，应该具有时代性、全局性、前瞻性，由院所集体讨论提出并由院所组织研究，在经费上予以支持。对于学科建设课题可以由院所下属各研究部门提出并组织研究，由院所学术委员会组织评审验收。对于横向课题则实行课题负责人制，院所按一定数额提出管理费，通过分类，提高课题管理的水平和能力。

（五）严格考评标准，提高课题质量

国内院所相当一部分科研人员为了提高自身收入水平，同时兼作很多课题，由于精力有限，课题质量下降，科研人员的业务素质也会下降，很难出精品。为了加强学风建设，确保研究质量，国内院所要严格考评标准，对研究团队和研究成果进行客观评价和考核。除了内部考核，可以增加外部考核。内部考核是各研究部门对自己部门的研究质量进行内部评级和总结。外部考核的人员可以由两部分组成：一部分是来自院所以外的考核人员，这部分人员属于核心成员；还有一部分人员来自院所的其他部门。被考核部门的管理人员不得参加和干预本部门的外部考核。

（六）进一步完善奖励机制，激发创新活力

为了鼓励研究人员提高自身综合素质，多出精品，院所应该加大奖励力度，增加奖励的频率，以增强科研人员创新的主动性，提高科研人员的精品意识，营造积极向上的学术环境。对于学术不良行为或考评没有通过的人员应该给予一定的惩罚，以规范院所的管理。

（七）加大研究成果推销力度，提升社会影响力

智库的最终目标在于影响政府决策，因此必须通过研究成果的推销、转化和应用工作来扩大影响力。国内院所应重视思想和研究成果的推销和传播，可以通过以下途径扩大影响力：出版发行期刊、研究报告、书籍、快报等；定期举办研讨会、纪念会、报告会、培训班、讲座和答谢午宴等活动；在电视、电影、报纸等大众媒体中亮相；通过网络免费向社会提供大量的研究成果。通过研究成果的广泛传播，成为其与学术界、新闻界、实业界、广大民众以及官方联系的纽带，使更多的人了解院所的目标和思想精髓所在，提高院所的声誉，通过引导舆论和社会思潮达到最终影响政府决策的目的。

（八）加强辅助决策系统建设，提高研究工作效率

高质量的研究成果首先要占有和掌握全面而准确的资料信息，做好研究文献综述，这是研究的基础；其次要充分利用电子计算机技术和现代通信等先进技术手段，以保证研究结论的可靠性和研究工作的效率。国内院所应加强资料库的建设和共享，并及时更新内容；加强与国外政府、大学、国际组织等的合作交流，搜集国外的信息和资料，拓宽研究视野；加大对计算机等软硬件的投入，提高资料检索、计算功能、语言翻译等的效率，为科研人员的工作提供便利。

[参考文献]

[1] James G.Mc Gann.Catalysts for Ideas and Actions[J].Foreign Policy，Spring，1998.

[2] 王春法.美国智库的运行机制及启示[J].科学新闻， 2003（2）：36-37.

[3] Stone O..Capturing the Political Imagination-Think Tank，and Public Policy[M]. London：Frank Coas，1996.

[4] Raymond J.Struyk.Managing Think Tank[M].The Urban Institute Press，2006.

The Management and Operation Mechanism of Overseas Think Tank

and Its Enlightenment to China

An Shuxin

智能制造研究分析例9

中图分类号： TH-39 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）29-160-2

0 引言

随着科学技术的不断进步，机电一体化也得到了快速的发展，并且其生产应用范围逐步扩大，机电一体化技术已经成为工业化发展的动力。机电一体化技术实现了电子与机械的紧密结合，从而实现了对机械设备的智能化控制和管理，这也是智能制造的构成基础。在实际的生产制造中，智能制造基本上包含两方面的内容，一是智能制造系统，另一个是智能制造技术。智能制造已经成为社会工业化发展的主体，使工业生产更加的智能化、人性化，可以准确控制生产过程。而智能制造的发展离不开机电一体化技术，加强机电一体化技术在智能制造中的研究具有重要的现实意义。

1 智能制造概述

从目前的社会发展来看是，智能制造主要包含两方面的内容：一是智能制造技术（IMT）。主要指的是，技术人员借助计算机模拟系统，从而实现对某一系统的分析、决策等，节省了大量的人力和物力，研究人员只需通过计算机系统就可以实现系统的分析，有效保证了研发的可靠性，同时也保证了生产的实效性。二是智能制造系统（IMS）。可以简单地理解为人机一体化智能系统，由智能机器人和人类专家共同组成。它在应用的过程中，以计算机为主要工具，借助人类专家进行分析、构思以及决策等智能活动，代替制造工程中人力脑力活动。智能制造系统是智能制造技术的延伸，是集网络化、自动化技术于一体的制造系统，使整个子系统实现智能化运转。这也是本文应用研究的重点。

智能制造系统一方面是集成应用的主要场所，另一方面也是智能制造模式展现的主要载体。智能制造系统主要是基于社会生态学的根基上，借助计算机并通过人工智能的控制，从而实现设计、加工以及控制管理等各个阶段，该系统在高度变化较为显著的环境中较为适用。在智能制造模式中对知识体系的注重程度较高，知识经济也是新兴经济的主导模式，因此智能制造将引领未来社会制造业的潮流，成为发展的必然趋势与目标。

2 机电一体化技术的发展概况

机电一体化技术研究的时间比较长，在发展的初期人们并没有实现电子技术与机械技术的融合，还将其视为分裂的个体，主要是要靠电子技术在机械工业中的应用，来提高机械生产效率，提升产品质量。但是，在当时的发展阶段，机械工业与电子没有融合，还是独立的个体存在于机械生产中，使得其发展水平并没有达到预期的目的，应用范围也不大，该技术没有得到充分的发展。而随着计算机技术、信息技术等的发展，机电一体化又焕发了新的活力，在生产中得到广泛的应用，其在智能制造中的应用更是促进了整个机械行业的发展，使生产管理工作更加的智能化、自动化，为生产工作的开展提供了更加便捷的服务。

机电一体化囊括了多种技术，并且不断更新技术内容，保持技术的先进性。机电一体化技术借助电子技术，以人工智能的方式，借助计算机系统，从而实现对机械设备的自动化控制，使生产更加的便捷、高效。并且随着网络技术的出现和普及，出现了很多跨地域生产活动，这主要是借助远程操控系统实现的。机电一体化技术的应用，解决了很多生产中的难题，使生产活动更加规范化、自动化、规模化。

3 机电一体化技术在企业智能制造中的发展与应用

3.1 传感技术的应用

传感技术是机电一体化技术中的一个重要技术之一，由于其具有较高的精准性与敏捷性，可最大限度地免受来自外界其他信号对设备的影响，若将其应用于智能生产中则将会发挥巨大的作用，而普通的传感器则效果不显著，若要使用还需构建相对应的传感器网络系统，这样才能实现信息之间的对接与传输，并借助计算机将所收集到的信息进行整合与分析，从而使整个生产过程得以有效控制。纵观当前各大生产制造中所使用的传感器，我们发现其主要使用的是光纤电缆传感器，并使用标准化的接口，这样可大大降低设计的难度与标准，在一定程度上也可节约一定的成本。

3.2 数控生产中的应用

在我国机电一体化最早应用在数控加工技术中，对提升我国机械制造水平方面发挥了重要作用。机械制造业的发展水平直接关系到我国的工业化水平，将机电一体化技术应用到数控制造中，在提升机械加工精度以及机械加工效率方面发挥了重要的作用。数控生产的价值主要体现在加工精度上，所以数控生产对智能控制系统要求十分严格。目前数控机床中的智能控制系统基本上采用CPU和总主线模式。该模式利用在线诊断技术和智能控制技术，实行三维仿真，模拟数控技术加工的整个工程，为数控机床的实际操作提供重要的依据。

3.3 自动生产线与自动机械的应用

目前许多大规模生产企业基本上都采用了自动化生产线和自动生产机械。该技术主要是借助电子技术中的光电控制系统以及人机界面控制装置，从而对生产流程实现全面的控制。自动生产线与自动机械应用的范围十分的广泛，例如在电脑、手机等都已经实现了自动化生产线。智能制造企业在生产的过程中融合柔性制造系统（图1所示），主要利用计算机控制系统对生产设备进行有序的融合，即数控设备、计算机设备等生产要素实行一体化管理，从而实现集约化、网络化生产。

3.4 工业智能机器人

工业智能机器人是当前机电一体化技术在智能制造中最先进的应用，并且结合了多种先进技术，是人工智能技术、仿生学还有计算机系统等众多学科相互作用的新型成果。机器人是当期科学技术的研究重点，智能机器人技术是控制论、传感技术以及信息技术等综合体，我国在其研究上已经取得了一定的成绩，并且在生产行业中已经得到应用。工业智能机器人的出现，在提高产品质量，增加产量以及减轻员工劳动强度方面发挥重要作用。工业智能机器人在应用的过程中具有明显的优点：一是能够有效甄别信息资料；二是可快速地完成较为复杂的工作流程；三是生产的精准度高，可应用于军事生产制造中，受到社会各界的认可。

4 结束语

综上所述，智能制造是工业生产行业的主要发展趋势，实现了工业生产的自动化、智能化管理，有效提升了工业生产效率和产品质量，为企业创造更多的经济效益和社会价值。机电一体化是智能制造实现的重要技术条件，其运用水平也直接关系到智能制造功能的实现。因此一定要注重机电一体化技术在智能制造中的应用，促进智能制造更好的发展。

参 考 文 献

[1] 林少锐.机电一体化技术在智能制造中的应用[J].科技资讯，2015（14）：92-92，94.

智能制造研究分析例10

机器人是智能控制应用的重要领域之.，智能控制技术已经在机器人研究的各个方面得到应用。在智能控制技术中，模糊控制、人工神经网络以及专家系统的技术在机器人环境监测和控制以及规划、机器人定位等方面的应用研究已经成熟，并且在实际应用系统中得到了验证。机器人视觉处理与传感器信息融合也利用智能控制技术。机器人动力学广泛地采用神经网络，进行控制器的设计。

1.2智能控制在机械制造中的应用研究

现代工业制造业涉及很多复杂的行为和操作。在先进的制造系统中，要根据不精确和不完备的数据来解决很难预测或无法预测的状况，人工智能的应用有效的解决了这个问题。智能控制在机械制造中得到广泛应用，通常是在机械制造的过程中在用神经网络与模糊数学的方法进行动态环境的建模，采用传感器的融合技术预处理和综合各种信息。

1.3智能控制在电力电子领域中的应用研究

与电能有关的很多领域都应用电力电子学，电力系统中的各种电机电器设备的设计与生产、运行以及控制是非常复杂的过程。智能控制技术引入电气i量备，对于电气i量备的故障诊断、设备控制与优化设计等发挥了重要的作用。电气设备的优化设计可以采用遗传算法，这样可以缩短计算的时间，降低成本，提高设计的质量和效率。还可以采用神经网络、模糊逻辑以及专家系统的智能控制技术用于电气设备的故障诊断，并且现在对于集成这三种技术的实验研究也取得重大发展。其中，在电流控制脉冲宽度调制P(WM)中采用智能控制技术最具代表性的应用，也是被关注的研究热点。

1.4智能控制在工业过程中的应用研究

生产过程中智能控制主要包括局部级与全局级两个方面。局部级智能控制是指智能控制应用于工业生产过程的某一个单元部分的控制器设计;全局级智能控制是指智能控制用于整个工业生产过程的自动化。局部级智能控制研究主要是对PID控制器设计。全局级智能控制应用研究已经非常广泛。

1.5广义控制领域智能控制的应用研究

自动控制的议理解是不利用人工的而作用自动控制或操作控制对象的过程，当然也可以是具体的机械设备与抽象的时刻变化着的信息对象。对这种对象进行控制，需要利用符号的信息知识进行建模和表达，并即量计智能算法的程序用于自动决策和推理。议领域智能控制的应用研究正处于探索研究与发展的阶段。

二、智能控制工程的发展对策

2.1发展智能控制工程的理论指导

智能控制已经建立了基本的理论思路和框架，但是仍然没有发展成熟。智能控制没有科学的理论指导就会导致工程研究的盲目性。智能控制应用研究主要是智能控制分支技术的应用，控制方法在工程的应用研究中没有系统的指导缺乏标准性的评价标准，导致智能控制技术的优越性很难得到体现。因此，要加强智能控制理论的研究工作。

2.2进一步明确智能控制的研究目标

首先，要发展新的控制方法，采用混合模型或是非完全的模型;其次，利用了解较少或是不正确的系统模型，在控制系统口乍过程中进行在线改进，使其知之渐多并逐步完善;再次，采用本质上断续系统与离散事件驱动动态系统;最后，要采用混沌和进化等新技术，对智能控制系统进行进一步发展与开发。因此，为完成这些研究目标，智能控制的信息处理理论和智能控制思想将会深入到建模的过程中，不断改变和改进模型，使模型不仅要包含解析的数值，还要有定性分析的符号。

2.3智能控制的设计要遵循简单的原则

在智能控制的应用领域中，应该坚持从简单的系统进入，然后逐渐地过渡到复杂的系统。在控制器设计过程中，不断优化复杂的控制策略，以得到简单的控制器。智能控制的发展应用主要是为了满足控制系统复杂化的要求，设计智能控制器要坚持简单的原则，在某个控制的目标下，要选择简单的方法进行问题解决，这样可以节省成本，减小维护与使用的难度。智能控制应用目标是i量计性价比高、操作简单的控制系统。