人工智能赋能制造业企业供应链韧性提升机制研究——基于组织变革视角

本研究针对全球供应链不确定性加剧背景下制造业企业如何提升供应链韧性(Supply Chain Resilience, SCR)这一关键问题，基于2013-2022年中国A股制造业上市公司面板数据，通过文本分析构建企业级AI指标，运用因子分析法从财务实力、冗余资源等5个维度测度SCR。研究发现人工智能(Artificial Intelligence, AI)通过组织架构扁平化和内部控制优化双重路径显著提升供应链韧性，且效应在高技术企业、下游企业及东部地区更显著，为制造业智能化转型提供了理论依据和实践启示。

　　

在全球经济格局深刻调整的背景下，制造业供应链正面临前所未有的挑战。麦肯锡2021年报告显示，企业平均每2年就会遭遇短期供应链中断，而持续1-2个月的重大中断每3.7年发生一次，可能导致十年累计税前收入损失高达42%。与此同时，人工智能(AI)技术的迅猛发展为供应链管理带来了新机遇，但中国制造业企业AI应用率仅为41%，显著低于全球50%和美国60%的平均水平。这种技术应用差距使得探究AI如何赋能供应链韧性提升成为极具现实意义的课题。

传统研究多聚焦AI对供应链效率的提升作用，却忽视了其在组织变革层面的深层影响。Xiaochuan Guo等学者在《Scientific Reports》发表的研究创新性地从技术赋能理论出发，揭示AI通过重构组织架构和优化内部控制系统来增强供应链韧性的双路径机制。研究团队采用文本分析法从企业年报提取37个AI关键词构建三级指标体系（基础术语、技术设施、应用实践），并基于核心能力理论，通过因子分析从财务实力(ROE/ROA)、冗余资源(RS)、运营能力(Aptr/Rtr)、协作关系(Scc)和人力资本(Degree)5个维度合成SCR综合指标。

关键方法

研究选取2013-2022年中国A股制造业上市公司18,617个观测值，通过Python的jieba模块进行文本挖掘，建立包含AI术语、技术和应用的三级词典。采用KMO检验（值均>0.5）和Bartlett球形检验（p=0.000）验证因子分析适用性，提取特征值>1的主成分（累计方差贡献率约65%）。通过工具变量法（滞后一期AI）、Heckman两阶段模型解决内生性问题，并进行了替换变量、控制区域效应等6种稳健性检验。

组织架构变革路径

垂直维度上，AI应用使管理层级减少7.18%（p<0.05），决策效率提升。如海尔集团通过AI驱动的供应链管理系统实现业务单元自主决策。水平维度上，AI促进跨部门协作，审批流程自动化使部门协同效率提升15.38%。

内部控制优化路径

生产端AI使设备故障预测准确率达96%，需求预测误差降低22.6%。人员管理端"数据-智能"模式减少管理层干预，内部风险发生率下降13.4%。内部控制指数(IC)每提升1单位，SCR提高0.8%（p<0.01）。

异质性分析

高技术企业AI赋能效果比非高技术企业强73.7%（0.00737 vs -0.0145）。下游企业因贴近市场，AI应用使SCR提升0.0104（p<0.01），显著高于上游企业的0.00307。东部地区企业受益程度是中西部的7.7倍（0.00771 vs 0.0000942）。资本技术密集型企业效果(0.00936)是劳动密集型企业的9.5倍。

AI分层效应

术语层(AI Terminology)、技术层(AI Technology)和应用层(AI Application)的回归系数分别为0.00743、1.048和0.0113（均p<0.01），显示中国企业在技术研发和场景落地方面仍有提升空间。

该研究首次系统论证了组织变革在AI赋能供应链韧性中的中介作用，为制造业智能化转型提供了三类启示：政策层面建议实施差异化补贴，东部地区重点建设智能供应链协作网络；企业层面应推进组织扁平化改革，资本技术密集型企业可牵头构建AI预警平台；技术层面需加强基础算法研发，解决"卡脖子"问题。研究局限在于未涵盖中小企业数据，未来可通过多层级模型深化微观机制研究。这些发现不仅对新兴经济体具有参考价值，也为全球供应链风险管理提供了新思路。