汽车工业劳动力战略制定的障碍：基于ISM和MICMAC的印度乘用车行业实证分析
https://doi.org/10.17747/2618-947X-2026-1-35-46
摘要
当前，印度汽车产业正经历快速的数字化转型，行业亟需具备新技术应用能力的高素质人才。然而，在现阶段，人才队伍建设面临一系列障碍，制约了相关人才储备体系的有效构建。本文以印度乘用车制造业为例，分析这些障碍之间的相互关系及其层级结构。研究数据来源于2024年4月至2025年7月开展的半结构化访谈。受访者包括印度领先汽车企业的高层管理人员，以及在商业、管理与经济学领域权威国际期刊上发表过相关成果的学术界人士。研究团队通过电子邮件和LinkedIn联系了40位潜在受访者，其中10位以书面形式同意参加访谈。访谈资料经转录后，采用主题分析法加以处理，识别出影响汽车工业数字化转型背景下人才队伍建设的10项基础性障碍。在此基础上，运用ISM（解释结构模型）确定了这些障碍的层级结构，并借助MICMAC分析，根据其依赖性和驱动力对其进行了分类。研究发现，基础性障碍主要包括教育基础设施薄弱、产学互动不足以及政府政策效能不足。此外，研究还识别出若干在很大程度上受上述基础性障碍影响的次级障碍，包括具备必要数字化能力的人才短缺、技能提升项目成本过高、员工变革准备不足以及组织层面对转型的抵制等。上述结构化研究结果为政府部门、行业管理者和教育界提供了重要参考，有助于制定更具针对性的政策与措施，从而完善支撑印度乘用车制造业数字化转型的人才培养体系。
关于作者
A. Thakran
台湾大学（台北，台湾), 中央研究院（台北，台湾)
俄罗斯联邦
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台湾大学物理学系科研人员（台北，台湾）；中央研究院 应用科学研究中心（台北，台湾)。ORCID：0000-0003-1250-2166。
R. Rathore
卡迪夫城市大学（卡迪夫，英国)
俄罗斯联邦
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博士，副教授，卡迪夫城市大学技术学院（卡迪夫，英国）“计算机与信息技术”硕士项目负责人。ORCID：0000-0003-4571-1888。
研究方向：物联网安全、信息物理系统（CPS）安全、无人机网络、车内通信。
N. Sanghi
Paybooks（班加罗尔，印度)
俄罗斯联邦
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印度企业人力资源与薪酬管理SaaS平台 Paybooks（班加罗尔，印度）的联合创始人、技术总监兼首席数据科学家；私人风险投资人，投资于印度、美国和新加坡的SaaS解决方案、软件及基于人工智能的自动化项目；工商管理硕士（MBA），印度管理学院（Indian Institute of Management，艾哈迈达巴德，印度）；电气工程学士，印度理工学院（Indian Institute of Technology，坎普尔，印度）。
V. Maheshwari
韦洛尔理工学院（韦洛尔，印度)
俄罗斯联邦
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韦洛尔理工学院信息技术学院（韦洛尔，印度）。Scopus ID：57218144235。
研究方向：区块链技术漏洞、软件测试、软件安全、面向对象分析。maheshwari.v2014@vit.ac.in
S. Sahdev
联盟大学（卡纳塔克邦，印度), 安米提大学（诺伊达，印度)
俄罗斯联邦
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博士，副教授，联盟大学（卡纳塔克邦，印度）副主任；安米提国际商学院，安米提大学（Amity University，诺伊达，印度）。ORCID：0000-0001-5141-5538。
研究方向：开放式创新、金融科技、区块链、对话式人工智能、国际商务。
参考
1. Bajpai H. (2019). The Future of Work in the Automotive Sector in India. CIS India. https://cis-india.org/internet-governance/future-of-work-in-automotive-sector.pdf/view.
2. Debnath B., Singh R.K., Nayak M. (2023). An Integrated Best–Worst Method and Interpretive Structural Modeling Approach for Analyzing Barriers in Circular Economy Adoption. Journal of Cleaner Production, 391: 136337.
3. Faisal S., Attfield S., Blandford A. (2009). A Classification of Sensemaking Representations. In: CHI. Workshop on Sensemaking. http://web4.cs.ucl.ac.uk/uclic/annb/docs/SFchi09preprint.pdf.
4. Fauzdar C. (2022). MICMAC Analysis of Industry 4.0 in Indian Automobile Industry. Journal of Scientific & Industrial Research, 81(7): 670-677.
5. Horváth D., Szabó L. (2019). Driving Forces and Barriers of Industry 4.0: Multinational Companies’ Executives’ Perspectives. Technological Forecasting & Social Change, 146: 346-360.
6. Kamble S., Gunasekaran A., Gawankar S. (2018a). Barriers and Challenges for Implementing Industry 4.0 in Indian Manufacturing Organizations: A Framework Analysis. Computers & Industrial Engineering, 126: 111-121.
7. Kamble S.S., Gunasekaran A., Gawankar S.A. (2018b). Sustainable Industry 4.0 Framework: A Systematic Literature Review Identifying the Current Trends and Future Perspectives. Process Safety and Environmental Protection, 117: 408-425. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.05.009.
8. Rawat P., Yashpal, Purohit J.K. (2024). Evaluating and Prioritizing the Barriers of Industry 4.0 Implementation in Indian SMEs: An ISM Approach. Journal of the Institution of Engineers (India), Series C, 105(3): 543-560.
9. Luthra S., Mangla S.K. (2018). Evaluating Challenges to Industry 4.0 Initiatives for Supply Chain Sustainability in Emerging Economies. Process Safety and Environmental Protection, 117: 168-179. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.04.018
10. Human Resource and Skill Requirements in the Automotive Sector (2019). Skill India. https://skillsip.nsdcindia.org/knowledge-products/human-resource-and-skill-requirements-automotive-sector-2026.
11. Ojha R.S., Kumar A., Kumar V., Raja A.R., Singh S. (2024). Industry 4.0 Implementation Barriers in Automotive Manufacturing Industry: Interpretive Structural Modelling Approach. Concurrent Engineering, 32(1-4): 1063293X241287687.
12. Ruben R.B., Rajendran C., Ram R.S., Kouki F., Alshahrani H.M., Assiri M. (2023). Analysis of Barriers Affecting Industry 4.0 Implementation—An ISM Methodology and MICMAC Approach. Heliyon, 9(12): e22506.
13. Ruslin R. (2022). Semi-structured Interview: A Methodological Reflection on Qualitative Research. Journal of Research Methodology and Evaluation, 12(1): 222-229.
14. Sharma V., Paliwal M.K. (2026). Driving Industrial Transformation: Exploring the Adoption, Impact, and Strategic Frameworks for Industry 4.0 Technologies in Indian Manufacturing Sectors. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 39(3): 468-488.
15. Singh P.P., Kaur S. (2025). Digital Transformation in Indian Automobile Industry. International Journal of Research Publication and Reviews, 6(6): 9915-9922.
16. Warfield J. N. (1973). Binary Relations and Their Applications to the Structural Modeling of Large Systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 3(2): 133-140.
评论
供引用:
Thakran A., Rathore R., Sanghi N., Maheshwari V., Sahdev S. 汽车工业劳动力战略制定的障碍：基于ISM和MICMAC的印度乘用车行业实证分析. 战略决策和风险管理. 2026;17(1):35-46. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2026-1-35-46
For citation:
Thakran A., Rathore R.S., Sanghi N., Maheshwari V., Sahdev S.L. Barriers to Workforce Strategy Development in the Automotive Industry: An Empirical Analysis of the Indian Passenger Vehicle Sector Using ISM and MICMAC. Strategic decisions and risk management. 2026;17(1):35-46. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2026-1-35-46
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