新质生产力赋能安徽省产业链韧性提升的机制及路径研究_《现代商业》杂志社-学术期刊投稿中心

产业研究

新质生产力赋能安徽省产业链韧性提升的机制及路径研究

2026-05-14 18:05 来源：www.xdsyzzs.com 发布：现代商业阅读：次

邵政，肖淑梅(通信作者)，林天水，唐皓，张家骐

（巢湖学院，安徽巢湖 238000）

摘要：在全球产业链深度重构与地缘政治风险上升的背景下，提升产业链韧性成为保障经济安全与实现高质量发展的核心议题。本研究通过使用结构方程模型来揭示新质生产力对安徽省光伏、新能源汽车和集成电路等战略性新兴产业韧性的内在影响。基于2019-2024年企业年报、政府报告及统计年鉴等数据，构建了“技术-组织-政策”三维协同分析框架，最终揭示各维度对产业链韧性的作用。根据实证结果显示，技术创新、组织协同和政策支持共同提升了产业链的抗风险能力、适应能力和恢复能力，增强了产业链的韧性。最后，本研究提炼出“安徽经验”，并从技术攻坚、组织优化与政策精准调控三个维度，为构建高韧性现代化产业体系提供了具操作性的政策建议。

关键词：新质生产力；产业链韧性；结构方程模型；技术-组织-政策协同框架

一、研究背景

当前，全球产业链格局正经历快速而深刻的重组，单边主义与保护主义思潮持续蔓延，叠加疫情冲击和地缘政治冲突频发，产业链韧性建设已成为学界与政策界共同关注的核心议题，不仅关乎国家经济安全，也是推动经济实现高质量发展的必然要求。作为长三角一体化战略的重要组成部分，安徽省在新能源汽车、集成电路、光伏等战略性新兴产业发展方面成就显著，然而其产业链仍面临韧性不足、抗风险能力有待进一步加强的挑战。调研发现，安徽省部分产业仍存在核心关键技术依赖外部、本地配套率有待提升、应对突发性供应链中断的响应机制不够灵活等问题。新质生产力的本质在于颠覆性技术创新的引领、生产要素的重构与优化，以及产业结构的根本性变革，这些要素共同为产业链强化抗风险能力、环境适应能力与动态进化能力注入了持续的内生发展动能。在人工智能、大数据、区块链等前沿数字技术的深度融合与驱动下，供应链在可视性、实时响应与跨主体协作效能方面实现大幅提升^[1]。尽管现有研究已关注到技术、组织或政策等单一维度对产业链的影响，但缺乏一个系统性的整合框架来揭示“技术-组织-政策”三者如何协同互动，通过新质生产力增强产业链韧性。安徽省作为长三角战略性新兴产业集聚区，具备开展新质生产力赋能产业链韧性研究的现实基础。因此，本研究聚焦安徽省战略性新兴产业的实践，构建多维协同分析框架，旨在揭示新质生产力影响产业链韧性的内在路径，以期为区域产业升级与政策优化提供理论支撑和实践范本。

二、基础与研究假设

（一）理论基础

本研究以新质生产力理论与产业链韧性理论为核心，引入复杂系统理论与动态能力观作为辅助性解释框架，构建"技术-组织-政策"三维协同分析框架，系统阐释新质生产力赋能产业链韧性的内在机制，提升产业链韧性的风险抵抗力、创新转型力和供应稳定性。技术维度体现为颠覆性技术突破、数字化转型与数据要素流通，通过提升生产效率与供应链透明度，直接驱动新质生产力的形成；组织维度强调产业链上下游协同配套、跨行业技术联盟及应急备份网络的构建，依托社会资本的整合与协调功能，增强系统资源调配与响应能力；政策维度则通过创新激励、风险补偿与要素配置优化等制度安排，为技术和组织变革提供引导与保障，发挥正向调节作用。三者并非孤立存在，而是构成一个动态耦合、相互增强的复杂系统。它们共同作用于新质生产力，并经由产业链韧性这一中介机制，最终提升产业系统的风险抵抗力、适应能力与恢复能力。

（二）研究假设

1.技术维度

技术维度假设为H₁：技术创新能力，具体表现为研发投入力度、核心专利储备以及数字化应用程度等^[2]，对增强产业链韧性存在明显的积极影响。从理论层面看，技术突破是推动产业结构升级与系统抗风险能力建设的核心驱动力。研发投入强度（X₁）直接影响技术创新的速度与层次，关键领域专利数量（X₂）则是评估技术自主性和抵御外部风险能力的重要标志。此外，企业推进数字化转型能够显著提高供应链的透明度和智能水平，从而加强其在复杂环境中的应对能力。公式如下：

技术维度得分 = 0.72×X₁+ 0.68×X₂（X₁为企业研发投入强度，X₂为关键核心技术专利占比）

2.组织维度

组织维度假设为H₂：组织维度（如产业链上下游配套率、跨行业技术联盟数量^[3]、应急备份供应商储备量等）通过产业链韧性的中介形成协同效应正向显著地影响新质生产力。理论依据：组织的协同与网络的构建是资源高效整合的保障。社会资本的整合与协调功能能够增强系统资源调配与响应能力^[4]；跨行业的合作与知识共享能够极大地促进创新和提高应对市场变化的能力产业链上下游本地化采购率（X₃）降低了长距离供应链的断裂风险，企业间合作项目数（X₄）促进了知识共享和创新溢出，应急备份供应商则提供了关键的冗余保障。公式如下：

组织维度得分=0.65×X₃+0.58×X₄（X₃为产业链上下游本地化采购率，X₄ 为企业间合作项目数）

3.政策维度

政策维度假设为H₃：政策维度（如创新激励政策^[5]、风险补偿机制、要素配置优化等）正向调节技术与组织协同对新质生产力的作用。理论依据：政策为市场和企业行为提供了指引和激励。通过智能诊断-动态补偿模型制度安排为技术和组织变革提供引导与保障，发挥正向调节作用^[6]年度政策文件数量（X₅）反映了政府对产业发展的支持力度，而政策文本执行率（X₆）则衡量了政策的落地效果和真实效能。合适的政策能加速技术-组织协同，但过度的政策干预可能增加企业合规成本，产生抑制效应。公式如下：

政策维度得分=0.81×X₅+0.73×X₆（X₅为年度政策文件数量，X₆为政策文本执行率）

三、研究设计与方法

（一）模型构建

研究构建“技术-组织-政策”三维协同分析框架，系统阐释新质生产力赋能产业链韧性的内在机制。图1为本研究的理论框架，其中技术维度、组织维度和政策维度共同作用于新质生产力，并通过产业链韧性这一中介机制，最终提升产业系统的风险抵抗力、适应能力与恢复能力。

图 1 新质生产力赋能产业链韧性的三维协同理论框架

在基于“技术-组织-政策”三维协同分析框架的基础上，研究采用结构方程模型来验证假设。结构方程模型包含测量模型与结构模型两部分，用以探讨无法直接观测的潜变量与其可测量的观测指标之间的复杂关系。其中，测量模型通过验证性因子分析等技术，评估观测变量对潜变量的反映程度，并借助因子载荷、组合信度、平均方差抽取量等指标来系统检验量表数据的内部一致性与聚合效度等信度与效度问题;结构模型用于检验各维度之间的因果关系，通过路径系数、拟合指数评估模型的整体适配性。图2为结构方程模型路径图。

图 2 结构方程模型路径图

（二）变量说明

技术维度H₁:技术维度得分=0.72×X₁+ 0.68×X₂。X₁为企业研发投入强度，X₂为关键核心技术专利量。

组织维度H₂:组织维度得分=0.65×X₃+0.58×X₄ 。X₃为产业链上下游配套率，X₄ 为企业间合作项目数。

政策维度H₃:政策维度得分=0.81×X₅+0.73×X₆。X₅为年度政策文件数量，X₆为政策执行率。表1为变量的定义及计算方式。

表1 变量的定义及计算方式

（三）数据收集与处理

研究企业数据源于Wind数据库、安徽省上市公司年报（2019-2024）、国家企业信用信息公示系统；产业数据源于安徽省统计局《战略性新兴产业年鉴》、中国电子信息产业发展研究院报告；政策文本源于：安徽省人民政府政策库、北大法宝法律数据库等。数据的处理：缺失值采用多重插补法处理，异常值通过箱线图检测并采用Winsorize缩尾处理（1%水平），政策文本情感分析采用LSTM神经网络模型。表2为主要观测变量描述性统计。

表2 主要观测变量描述性统计

（四）测量模型检验

为保障结构方程模型有效构建，需优先对测量模型进行信度与效度评估，以确保各项观测变量能准确度量其对应的潜在构念（技术维度 T、组织维度 O、政策维度 P）。

信度检验：研究采用 Cronbach's α 系数与组合信度两项指标以检验量表内部一致性。数据分析结果显示（见表3），技术维度（T）、组织维度（O）与政策维度（P）的 Cronbach's α 值依次为 0.843、0.817、0.879，全部超出 0.7 的接受阈值；组合信度（CR）指标分别为 0.867、0.832 与 0.892，亦均高于 0.7 的标准，表明三个维度的测量工具均具备良好的信度水平。

聚合效度检验：通过验证性因子分析(CFA)考察聚合效度。如表3所示，所有观测变量的标准化因子载荷(Std)均大于0.6（范围在0.645-0.882之间），且在P<0.001水平上显著。平均方差抽取量(AVE)分别为0.621 (T)、0.554 (O)、0.675 (P)，因子载荷显著且较高，CR值良好。除组织维度(O)的AVE略接近0.5外，技术维度(T)和政策维度(P)的AVE均大于0.5，基本满足聚合效度要求。

区别效度检验：区分效度通过评估潜变量平均方差抽取量的算术平方根是否大于该变量与其他变量间的相关系数进行验证。由表4可知，矩阵对角线位置的AVE平方根数值均显著高于其所在行与列中任何一项相关系数，这表明研究中涉及的各个潜变量均具备了良好的判别效度。

表3 测量模型信度与聚合效度检验结果

表4 区别效度检验结果

四、实证结果分析

（一）模型整体适配度检验

在对理论模型进行验证之前，首要任务是评估其与实际数据的拟合优度。下图表5为结构方程模型的整体拟合指标。卡方自由度比(χ²/df)为2.83 (<3)，表明模型可接受。比较拟合指数(CFI)为0.931，Tucker-Lewis指数(TLI)为0.918，均大于0.9的良好标准。近似误差均方根(RMSEA)为0.073 (<0.08)，P值小于0.001。虽然拟合优度指数(GFI=0.885)和调整拟合优度指数(AGFI=0.848)略低于0.9，但考虑到模型复杂度和实际数据特性，且其他核心指标表现强劲，综合判断该结构方程模型具有良好的整体适配度，可用于后续的假设检验与路径分析。

表5 为结构方程模型的整体拟合指标

（二）路径系数分析与假设检验

基于良好的模型拟合结果，本研究对核心路径系数进行了深入分析，所有假设均获得数据支持，揭示了新质生产力赋能产业链韧性的内在机制。技术维度对新质生产力具有显著的正向影响(β=0.61, p<0.001)，表明技术维度水平的提升能有效促进新质生产力的发展，印证了刘伟和张立波提出的技术革命性突破对产业链韧性的基石作用^[7]——以安徽新能源汽车为例，电池国产化率提升至62%显著降低断链风险（配套率X3）；组织维度（H₂）的路径系数β=0.46（p<0.001）凸显产业链协同网络的核心效能，安徽省社科院调研证实合肥蔚来汽车在“链长制”推动下本地配套率提升至65%^[8]；政策维度（H₃）的路径系数β=0.39（p<0.001）揭示政策精准调控的效能边界，王守文和蔡跃洲的智能诊断模型显示政策效度（X₆）>80%时企业复工速度提升40%^[9]，但政策密度（X₅）>1.2项/亿元将削弱协同效率；政策维度在技术维度与组织维度对新质生产力的协同影响中起正向调节作用(β=0.18, p<0.01)，共同验证三维协同赋能机制^[10]。

（三）稳健性检验

为确保上述结论的可靠性，本研究执行了严格的稳健性检验。首先，采用变量替换法，用“绿色专利占比”替代原解释变量“关键核心技术专利占比（X2）”，重新运行模型后，技术维度的路径系数波动极小（Δβ<0.05）^[11]，核心结论不变。其次，进行分样本回归，发现赋能机制在不同产业间存在异质性：其在光伏产业中最显著^[8]（β=0.78），这与光伏产业技术迭代快、政策依赖度高、产业集群化特征明显密切相关；而在集成电路产业，由于技术复杂度极高、全球供应链深度交织，三维协同的赋能路径虽依然显著，但系数相对较低（β=0.52），这揭示了提升该产业韧性需要更长周期和更国际化的策略。最后，采用工具变量法，以“各省份高校数量”作为技术维度的工具变量进行两阶段最小二乘法（2SLS）估计，Hausman检验结果（p=0.32）无法拒绝“不存在内生性”的原假设，表明模型估计结果较为稳健，结论可靠。

五、结论与建议

（一）研究结论

本研究基于“技术-组织-政策”三维协同框架，利用安徽省2019-2024年的面板数据，通过结构方程模型实证检验新质生产力对安徽省产业链韧性的赋能机制，得出以下核心结论。

第一，技术维度（研发强度X₁、专利质量X₂）对新质生产力的路径系数达β=0.61（p<0.001），印证颠覆性创新对产业链抗风险能力的决定性作用。以新能源汽车为例，电池国产化率提升至62%使断链概率降低35%（基于供应链中断模拟或历史数据对比），凸显技术自主可控的战略价值。

第二，组织维度（配套率X₃、合作指数X₄）的路径系数β=0.46（p<0.001）揭示产业链上下游协同对系统适应能力的强化效应。“链长制”实践推动合肥蔚来本地配套率提升至65%，形成“1小时应急响应圈”，显著压缩供应链中断恢复周期。

第三，政策维度（政策密度X₅、效度X₆）的调节效应（β=0.39）存在阈值效应，政策效度>80%时复工速度提升40%，但政策密度>1.2项/亿元将因合规成本抑制技术-组织协同^[12]，印证“过犹不及”的倒U型规律。

第四，理论贡献（β=0.78）及政策动态调节（β=0.18）双路径赋能韧性，突破单一维度研究局限，为产业链韧性理论提供微观机制解释。

（二）政策建议

技术端设立省级攻关基金^[13]，重点突破车规级芯片、光伏薄膜等“卡脖子”技术，推动企业研发投入强度提至8%以上（当前6.14%），同步实施“专利转化加速计划”，将发明专利占比提升至70%（参考先进省份或国家目标）；组织端深化“链长制”改革，建立“1核心企业+3备份供应商”应急名录^[14]（如蔚来汽车本地配套率需超60%）^[15]，并在滁州光伏、芜湖新能源汽车集群推行“冗余供应链”模式^[16]；政策端开发“政策效能仪表盘”，动态监测政策文件积极性，避免政策过密（每亿元产值政策不超过1项），同时对断链高风险企业（如集成电路封装厂）提供智能诊断与动态补贴，缩短复工周期至24小时以内。通过技术攻坚、组织优化与政策调控三管齐下，打造“既抗冲击又灵活高效”的安徽产业链韧性模式。