智能制造企业韧性跃迁：AI赋能供应链抗冲击的中国证据

编辑荐读：面对全球供应链“断链”风险，作者基于2011-2023年A股制造类上市公司24 494条数据，首次用机器学习构造AI词典量化“企业智能化水平(IDME)”，并以熵权法多维测算供应链韧性(SCR)。结果证实：智能化每提升1单位，韧性显著提高0.0021单位，且大企业与战略新兴行业受益更多。研究为“人工智能+制造”政策提供了微观证据，也为供应链安全治理给出可落地的数字化抓手。

当全球地缘政治、疫情与通胀交织，制造业供应链像绷紧的橡皮筋——随时可能断裂。中国作为“世界工厂”，如何让自己的供应链既柔且韧？传统做法靠库存冗余、多源采购，但代价高昂；如今，“人工智能+”被写入2025年政府工作报告，AI能否成为新一代“韧性增强剂”却仍缺大规模实证。带着这一疑问，兰州财经大学国际经济与贸易学院Siwen Wang、Xiangyi Chen、Na Han团队联合攻关，利用2011-2023年A股制造类上市公司年报文本、财务与专利数据，系统评估了“企业智能化发展水平(IDME)”与“供应链韧性(SCR)”之间的因果链条，成果刊发于《Expert Systems with Applications》。

研究人员首先面临两大挑战：一是“智能化”难以度量，二是“韧性”维度单一。为此，他们让机器学习“读”年报——先用AI关键词训练岭回归模型（R²=0.7243），预测每家企业各年度智能化得分；再以熵权法把“抗冲击-恢复-运营-供需匹配-升级”五维指标合成为SCR综合指数，解决了传统研究仅用资产增速的偏狭。随后，固定效应模型、工具变量（同省光缆密度×行业均值）、PSM-DID、多维度异质性分析层层递进，确保结论稳健。

样本队列：CSMAR数据库A股制造业上市公司，剔除ST、缺失值与极端值后24 494条公司-年度观测。

主要结果如下：

1. 基准发现：智能化显著提升韧性
控制规模、杠杆、盈利、固定资产、股权集中度、上市年龄及董事会规模后，IDME每增加1单位，SCR提升0.0021（p<0.01），且在更换核心变量、加入行业×年份效应、剔除2020-2021疫情年份、控制“智慧城市”政策干扰后依旧显著。

2. 机制透视：内外兼修
内部能力路径：智能化显著提高本科及以上学历员工占比、专业技术人员占比和市场占有率，并降低治理缺陷指数，说明“人力资本-竞争力-治理”三维同步升级。
外部联结路径：智能化增加联合申请专利数、提升信息透明度综合得分，并降低“前五大供+销”集中度，表明“协同创新-信息透明-供需分散”是抵御风险的另一组阀门。

3. 异质性画像：大企业、战略新兴、弱基础设施地区受益更多
按资产中位数分组后，大企业IDME系数0.0026，小企业仅0.0014；战略新兴产业(SEI)系数0.0027，非SEI为0.0011；数字基础设施“宽带中国”非示范城市组系数0.0024，示范城市组仅0.0006；金融发展水平低省份系数0.0026，高省份仅0.0009，均通过Fisher组间差异检验。

4. 风险与挑战并存
作者提醒，AI系统越集中，网络安全、数据治理与算法伦理风险越突出；数据孤岛、组织惰性、高昂初始成本仍是中小制造企业的“智能化拦路虎”。

综上，研究首次用中国海量公开数据证实：智能化转型不仅提升企业效率，更在微观层面系统增强了供应链韧性，为“制造强国”与“双循环”战略提供了可量化的政策抓手——既要继续对大企业与战略新兴行业精准滴灌，也要把数字化基础设施与金融创新向薄弱地区倾斜，让AI真正成为供应链安全的“数字免疫系统”。