郎毅 李鑫

（中国人民大学，北京 100086）

摘要：鉴于传统供应链模式难以契合市场需求快速迭代及技术变革加速的态势，当前运营方式已无法契合企业对高效协同、精准配置及价值增值的需求，为应对全球产业链重构以及数字经济转型情形，本文首先说明企业供应链全链条经济效率提升对增强竞争力和产业韧性的核心要义，其次剖析新质生产力赋能在知识创新、资源配置与智能技术三个维度的作用机制：通过知识创新催生新价值增长点、通过优化资源配置减少冗余损耗、通过智能技术扶持实现精准决策与动态调控，最后主张着力培育人才，增进知识创新；注重关系资本，实现资源配置的优化；紧贴市场趋势，采用前沿技术，实现了供应链各环节协同效率的提升及全要素生产率的优化，系统剖析新质生产力驱动下供应链效率升级的理论框架及实践指向。

关键词：新质生产力；企业供应链；全链条；经济效率

一、引言

全球经济数字化转型加速之际与科技革命深度融合的背景里，企业供应链作为衔接生产、流通与消费的核心网络，其全链条经济效率已然成为衡量企业竞争力及产业韧性的关键指标。传统供应链模式依靠线性资源传递及经验驱动决策，面对市场需求迅速迭代、技术更迭周期缩短以及全球产业链重构等挑战，逐渐暴露出协同壁垒高、响应速度迟缓、价值创造能力不足等状况。伴随以数字化、智能化、绿色化为特性的新质生产力快速形成，它借由知识创新、要素重组及技术突破重塑了生产函数，为企业供应链从“规模扩张”朝向“质量效益”转型给予了全新活力。新质生产力把科技创新当作核心驱动力，借助对数据要素的深度挖掘、智能技术的集成应用以及创新生态的系统构建，推动供应链各环节从孤立运行转为有机配合，从资源消耗型增长迈向知识驱动型增值。在此形势下，摸索新质生产力怎样对企业供应链全链条经济效率提升起到赋能作用，不仅与企业自身运营成本的优化及价值创造能力的跃升相关，更是助力产业链朝着高端化、智能化、绿色化方向迈进的关键着力点，对构建更具弹性、竞争力的现代产业体系有着关键现实意义。

二、企业供应链全链条经济效率提升的意义

提升企业供应链全链条经济效率是增强市场竞争力、保障运营稳定性及推动产业升级的关键根基。

现代化经济体系中，供应链不只是连接原材料供应、生产制造与终端消费的基础网络，更是企业实现价值创造的关键依托。全链条经济效率的增进，实质上是依靠优化各环节协作强度与资源转化质量，达成从采购至交付全流程的成本管控、响应提速及附加价值提升。此过程直接关乎企业在动态市场环境中能否具备敏捷适应能力：在需求波动加剧、客户偏好分化时，高效供应链可凭借精准需求感知与快速供应调整，减轻库存积压风险并缩短交付时长，进而维系现金流稳定与利润空间。从长远角度审视，全链条效率优化能推动企业冲破单一环节的成本竞争逻辑，过渡到全流程协同的价值竞争模式，依靠强化上下游合作黏性形成差异化优势^[1]。

供应链作为产业生态的微观基础，其效率水平提升呈现出显著的外部溢出效应：单个企业效率的提高可借助信息共享、标准传导与资源协同，引发合作伙伴流程的优化，进而带动产业集群的整体竞争力实现跃升；在宏观经济领域中，高效率供应链网络能降低资源错配与中间环节浪费，提升全社会资源配置精确水平，为经济高质量发展提供微观层面的支持，提升全链条经济效率，不只是企业生存发展的内在必需，更是产业升级与经济转型的关键核心要点^[2]。

三、新质生产力赋能下企业供应链全链条经济效率提升的作用机制

科技创新乃是新质生产力的核心驱动力，借助对生产要素组合方式及价值创造逻辑的重新构建，为企业供应链全链条经济效率的提升赋予了深层动力。其赋能效果主要依靠知识创新、资源配置优化与智能技术扶持三大机制达成，三者彼此关联、共同发力，合力推进供应链从传统线性模式迈向智慧生态模式。

1.通过实现知识创新，提升经济效益

知识创新是凭借新质生产力推动供应链效率提升的核心要素，它依靠创造崭新的生产逻辑、管理方法与技术应用途径，直接引发供应链各环节价值增值。在传统供应链的范畴内，传统供应链中，知识流动多限定在单向传递，知识存量更新滞后且转化效率不高；鉴于新质生产力的背景，知识创新着重多主体协同创造及动态迭代，依靠跨组织知识共享平台的搭建，供应链上下游企业可围绕技术研发、工艺改进及市场需求分析展开联合攻关，把碎片化的专业知识整合为系统化解决办法；知识创新还呈现为隐性经验的显性化转变。知识边界的此种拓展与深化，其一可催生出新的商业模式，依靠满足差异化需求提升产品溢价能力；其二可优化传统作业逻辑，提升资源转化效率，降低无效投入。知识创新的持续积累及传播，最终可构建起供应链全链条的创新生态，令各环节从被动执行过渡至主动创造，进而引发整体经济效益的大幅跃升^[3]。

2.通过优化资源配置，提升经济效益

资源配置效率是衡量供应链经济效率的关键指标。新质生产力借助突破传统要素流动的物理限制与信息壁垒，能达成资源于时空范畴的精准匹配及动态调校。按照传统模式，资源配置凭借历史经验与固定合约，资源浪费常由需求预测偏差、库存分布不均或产能闲置引发；因新质生产力赋能，资源的内涵从单一的物质资本延展至数据、知识、技术等多元样式，其配置逻辑自“静态占有”转向“动态共享”。依靠跨组织的资源需求实时感知手段，供应链会将分散的闲置资源（如物流运力、仓储空间）转化为可复用的共享资产，降低重复支出；凭借对全链条数据的深度挖掘，企业可识别低效节点，并借助调整生产布局、合并同类工序等手段达成资源的集约化利用。更显关键的是，新质生产力可推动资源往高附加值环节侧重，例如把更多资金投入到研发设计而非简单加工，把更多人力分配至创新管理而非重复劳动。这种结构优化不仅提升了单环节产出的效率，更凭借环节间的协同加剧放大了整体效益。资源配置迈向精准高级阶段，最终令供应链从“规模消耗”过渡至“质量效益”，实现经济效益的长久增长^[4]。

3.通过智能技术扶持，提升经济效益

智能技术是新质生产力推动供应链效率提升的关键凭借，它经由模拟人类智能、处理复杂信息以及实施自主决策，极大增强了供应链在感知、响应及控制方面的精度。传统供应链的运行凭借人工经验及固定规则，面对不确定性（如突发需求变化、供应中断风险这类情况）时往往反应滞后且调整成本高昂；智能技术的运用（如物联网感知设备、算法驱动的决策模型）赋予了供应链实时监测、动态预测及自主优化的能力。智能技术首先增进了供应链的全局可视性，依靠传感器、RFID 等设备采集全环节数据，管理者得以冲破信息孤岛的限制，掌控供应链的实时运行情形；风险预判能力得以增强，如借助机器学习算法对历史数据与外部环境（如市场趋势、政策变化）展开分析，供应链能提前辨别潜在风险（如原材料价格波动、物流延迟）并制定应对预案；最终达成了决策自动化，例如，利用人工智能模型对多目标（成本最低、交付最快、库存最优）进行权衡运算，系统可自动产出最优方案，降低因人为干预产生的效率损耗，智能技术的深入渗透，使得供应链从“被动应对”过渡至“主动智能”，既降低了运营成本，又显著提升了价值创造的精准性，进而推进全链条经济效率的系统性上扬。

四、新质生产力赋能下企业供应链全链条经济效率提升的有效方法

1.积极培养人才，加强知识创新

培养专业人才进而推动知识创新，是激活供应链全链条智力资本、构筑持续竞争优势的关键路径。人才作为知识创造跟转化的核心载体，其能力结构直接关乎供应链对新技术、新模式的吸收与应用深度；知识创新凭借重构管理逻辑与技术路径，为供应链各环节的价值增值给予原生动力，该方法凭借系统性的人才培养机制与知识管理策略，切实提高供应链的创新密度与协同效率。

首先组建分层分类的人才培养模式，为研发、运营、管理等不同岗位规划差异化知识更新路径，比如针对技术人员开展前沿技术应用培训，为管理人员开办供应链战略与跨组织协作课程，保障各层级人员具备知识创新所需专业素养；构建跨部门知识共享平台，借助定期举办技术研讨会、案例复盘会及创新工作坊，助力不同职能团队围绕供应链痛点（例如需求预测偏差、库存周转率低）开展联合研讨，实现隐性经验向显性知识的转变^[5]。

其次，构建内部创新激励体系。对提出流程优化方案、技术应用改进提议的员工实施奖励，激发全员投身知识创造的积极性，并跟高校、科研机构共同设立联合实验室或创新基地，引入外部智力资源攻克供应链难关，将学术研究成果转化成可落地实施的管理工具或技术解决策略。定期实施行业对标学习，派遣供应链骨干人员赴先进企业考察，采纳外部最优实践并成为自身知识体系一部分，再经由轮岗制度促进不同环节人员间的经验交流，诸如让采购人员介入生产计划制定工作，让物流人员明白销售端需求改变，拓宽知识范畴以找出潜在创新点

最后，归集供应链各环节关键知识领域及内部专家资源，便于员工迅速定位所需信息并获取专业支持。实施跨代际知识传承项目，由经验丰富的资深员工将长期积累的操作诀窍与应对策略系统梳理，构建标准化文档及视频教程，避免核心知识随人员变动而流失。并引入外部顾问团队开展供应链战略规划与创新研讨，利用第三方视角挖掘潜在改进空间并引入前沿理念；定时评定人才培育与知识创新成效，依据效率指标（如流程优化数量、专利申请量）以及业务结果（如成本下降率、响应速度提升幅度）验证投入产出比，适时对培养方向与激励策略予以动态调整。

该方法借助人才能力的系统提升以及知识创新的持续积累，供应链各环节能更迅速识别改进契机，将碎片化的专业知识组合为系统化解决方案，进而助力全链条从经验驱动过渡至创新驱动，切实增强价值创造能力及长期竞争力。

2.注重关系资本，优化资源配置

关系资本的培育跟维护，是攻克供应链资源流动壁垒、实现跨组织资源高效配置的关键手段。关系资本借助构建长期信任、共享目标及协同规则，降低了交易流程中的信息不对称与谈判费用，使供应链成员得以突破传统契约的约束，按照共同目标优化资源投入及运用效率，此方法借助强化合作关系及资源整合策略，直接增进全链条的资源转化质量及协同效益^[6]。

搭建供应链战略合作伙伴筛选架构。鉴于历史合作记录、资源互补情况及战略目标一致性，选定少数核心供应商、物流服务商与客户形成深度绑定关系，关键资源优先分配且敏感信息共享；达成长期合作协议并嵌入资源协同约定，比如设定原材料供应的弹性调节机制、物流服务的优先级保障规定，以及需求波动状况下的联合应对预案，保障资源调配兼具稳定性与灵活性。

打造跨组织资源池。 将各成员的闲置资源（如富余产能、仓储空间、运输工具）集中登记且动态更新，借助数字化平台达成资源的可视化及在线匹配，优先满足伙伴合作伙伴的紧急需求的合作伙伴；按时召开供应链联席会议，围绕资源使用效率、库存水平优化以及物流路径调整等议题实施协同决策，依靠集体协商应对资源冲突并制定最优配置方案。并构建资源贡献激励机制，对主动奉献闲置资源或协助其他成员解决资源短缺问题的企业给予利益补偿，调动参与的积极性；促进供应链成员间文化融合，依靠联合培训、团队建设活动实现价值观对齐，强化彼此信任根基及协作意愿^[7]。

搭建资源协同绩效评估体系，将资源利用率、共享比例及协同响应速度纳入考核项，推动各成员自觉优化资源配置行动；构建资源风险共同承担机制，针对由不可抗力引发的资源短缺，由供应链成员一同出资设立应急储备库，按照需求分配使用并分摊费用。同时，数字化协同工具需实现普及应用，比如凭借共享ERP系统实时查看合作伙伴的库存水位以及生产进度，防止信息延迟引发的资源错配，并定期评定关系资本质量及资源协同效率，借助信任度调查、合作满意度评分以及资源周转率变化来验证方法有效性，灵活调整合作策略及激励力度。

该方法借助关系资本的深度积累以及资源协同机制的完善，可将分散的闲置资源转变为可复用的共享资产，降低重复投入及浪费，同时依靠跨组织的精准匹配达成资源向高附加值环节的倾斜，最终加大全链条资源转化效率及整体经济效益。

3.跟紧市场发展，应用先进技术

跟进市场技术演进走向并针对性采用先进工具，而是运用数字化与智能化手段突破供应链传统瓶颈、实现全链条效率提升的直接方式，市场需求的急剧变化与技术迭代的迅猛加速，要求供应链借助前沿技术提升感知、决策及执行方面的能力；先进技术凭借模拟人类智能、处理复杂信息与实现自主优化，成为供应链动态响应与精准控制的关键支撑。该方法经由技术选型、场景适配以及系统集成，可直接增进供应链的敏捷性、可靠性以及价值创造实力。

（1）4D打印技术

采用4D打印技术时，在产品设计阶段应引入4D打印可行性评估工作，剖析供应链中需动态顺应环境变化的部件，确立可编程材料的选用标准及结构设计参数。企业和材料供应商合作可研制定制化智能材料，按照供应链场景需求（如耐高温、抗冲击）调试材料的形状记忆特性与响应阈值，保证打印成品契合功能要求；在生产进程中安置4D打印设备，针对需要现场组装或者后期变形的部件，依靠程序控制达成精准成型，降低传统加工中的多工序辗转。并创建4D打印部件性能监测体系，凭借传感器实时采集使用阶段的形状变化、应力分布等数据，反馈给设计端以优化后续打印方案^[8]。

和下游客户共同制定4D打印部件的使用规范，清楚其在不同环境情形下的触发机制与预期成果，保障终端应用具备可靠性；按时评估4D打印技术的成本效益，比对传统制造方式的资源消耗跟交付周期，不断调整应用范围实现效率最大化。并探寻4D打印于个性化定制场景里的应用，比如依据客户需求实时变更产品包装的缓冲结构或物流容器的堆叠形态，减少运输过程中的损耗并提升空间利用效率。

（2）大数据技术

大数据技术的应用需构建供应链全环节数据采集网络，整合采购订单、生产进度、库存状态、物流轨迹连同销售的数据，同时增添外部市场数据（如消费者偏好、行业趋势）与气象信息，构造出多源异构数据库，又搭建起分布式存储与计算平台，对海量数据开展清洗、分类与标签化管理工作，确保数据完整及可用。

企业管理人员可借助关联分析算法挖掘需求与供应的潜在规律，譬如识别季节性波动以及促销活动对库存的作用，预估不同区域销售的峰值与低谷；利用聚类分析完成对供应商的分类分级，凭借交货准时率、质量合格率与成本优势设定合作优先级，推动资源分配决策实施，并打造实时监控仪表盘，实时呈现关键指标，助力管理者迅速找准异常环节。

企业内部可凭借预测模型优化生产计划以及补货策略，按照历史数据与市场信号动态调控产能配置与物料采购量，降低过剩或缺货风险；依据既定安排更新数据模型参数，按照市场环境变化与供应链结构调整校准算法精度，保障分析结果具备时效性，同时探寻大数据于客户需求深度剖析里的运用，比如借助文本分析提炼消费者评价里的隐性需求，反向推出产品设计改进方向。

另外还需搭建数据安全防护体系，运用加密技术及访问权限控制手段，保障敏感信息（如供应商成本结构、客户隐私数据）在共享及分析过程中的保密性，并定期审定大数据技术投入产出比值，凭借决策准确率提升、库存成本下降等指标验证应用效能，灵活调整数据采集范畴与分析要点。

（3）AI技术

采用AI技术应于需求预测环节配置机器学习模型，纳入历史销售数据、促销计划、宏观经济指标及社交媒体舆情，利用深度神经网络捕捉非线性关联，得出高精度的多周期需求预测结论；在库存管理活动中采用强化学习算法，依照实时库存水平、补货周期和需求波动自动调控安全库存阈值，把控缺货风险与持有成本平衡。

物流调度阶段启用路径优化算法，全面考量交通状况、车辆载重及交付时间窗，动态生成最优配送安排并实时调整以应对突发路况；在质量控制范围内引入计算机视觉技术，依靠图像识别自动查验产品外观缺陷，取代人工目检方式并提升检测效率。

供应链决策过程中构建多智能体仿真系统。模拟不同策略（诸如供应商切换、产能调整）对全链条产生的影响，辅助管理者抉择最优方案，又利用自然语言处理技术剖析客户反馈与供应商沟通记录，提炼关键诉求及潜在风险点，提前规划应对手段，实际应用期间管理人员可对AI模型进行定期训练与更新，添入最新业务数据以维持预测与决策的准确性。

（4）区块链技术

采用区块链技术首先需构建供应链联盟链，邀约核心供应商、物流服务商、金融机构及客户加入，制定统一的节点准入准则与数据上链规范，确保参与方身份真实可靠且操作可溯源，将关键业务数据（如采购合同、质检报告、物流签收记录）变为区块链上不可篡改的区块，凭借哈希算法维护信息的完整性与真实性，进而运用智能合约自动开展预设条件下的交易操作，比如货物到达规定地点且签收信息实现上链后，自动引发货款支付动作或保证金释放，降低人工介入可能产生的误差。

借助分布式账本可实现上下游数据的实时共享，诸如供应商能查看企业的库存水位以及生产计划，预先调整供货步调，物流商可得到订单优先级与交付要求，调整运输规划，同时利用区块链的时间戳功能记录全链条操作日志，为质量追溯、责任认定与纠纷仲裁提供无可辩驳的证据链。

同时，企业可和金融机构合作开发依托区块链的供应链金融产品，依靠真实的交易数据及信用记录，向中小企业提供更便捷的融资便利融资服务，形成区块链技术的持续改进体系，按照业务需求变化对共识算法与数据结构予以优化，实现效率与安全性的平衡。

后续区块链技术在企业供应链应用方面会不断拓展且深化。伴随行业发展及市场环境变迁，区块链跟供应链的融合会面对更多新挑战与机会，企业必须不断加大对区块链技术的研究创新力度，加大其在供应链中的应用效能，且增进区块链技术与其他新兴技术的融合，诸如与物联网技术融合，达成供应链里物理资产的实时监测与数据收集，让区块链所记录的信息更具全面性与准确性；与人工智能技术相融合，运用智能合约实现业务流程和决策自动化，增强供应链响应速度及灵活性。

采用上述具体方法，新质生产力赋能的企业供应链得以实现全链条的精准协同与动态优化，切实提升经济效率并铸就面向未来的核心竞争力，这些行动不只是推动企业内部运营效率攀升，更借助跨组织的深度协作及技术集成，全面重塑了供应链的整体生态体系，为实体经济高质量发展筑牢了坚实根基。

五、结论

本文针对新质生产力赋能时企业供应链全链条经济效率提升的内在逻辑与实践路径实施系统性剖析后，提出利用培养知识创新人才强化智力保障、借助关系资本优化资源配置效果、运用4D打印/大数据/AI/区块链等先进技术提升智能化层级等措施，可切实突破传统供应链的信息孤岛及资源错配限制，实现全链条协同增值且显著提升动态响应能力。未来企业供应链管理领域创新中，相关管理人员须积极探索新质生产力与供应链场景的深度融合渠道，以技术创新为牵头、以要素配置为关键、以人才培育为基础，助力供应链从“被动响应”过渡至“主动创造”，进而为实体经济高质量发展赋予可持续能量。

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[5]林若璞.供应链金融对企业投资效率的影响研究[D].济南：山东财经大学,2025.

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