情報視角下高新技術產業安全韌性的影響因素研究
——基于資源組拼理論

鄒純龍 馬海群 王 今

(1.黑龍江大學信息資源管理研究中心，黑龍江 哈爾濱 150080；2.哈爾濱理工大學經濟與管理學院，黑龍江 哈爾濱 150080)

在國家安全領域中，不穩定、不確定的“安全陷阱”和“黑天鵝”“灰犀牛”事件層出不窮，因此，在國家安全面臨威脅時，構建集政治安全、經濟安全、國土安全和軍事安全于一體的國家安全體系迫在眉睫[1-2]。正如中央國家安全委員會于2014年在第一次會議中所述，國家安全已然成為關乎國家命運和國家前景的關鍵因素，需從戰略高度進行全面審視。在國家安全體系中，經濟安全當為重中之重，而經濟安全中又以產業安全為核心問題[3]。對國家而言，產業安全意味著在開放條件下，國家對特定產業具有一定控制力和自主權，能夠抵御和抗衡國內外不利因素對該產業的威脅，則可認定該產業在該國是安全的[4]。作為國家戰略性先導產業，高新技術產業對推動中國產業升級和經濟高質量發展具有關鍵性作用，如何確保高新技術產業安全地生存和發展是學界迫切需要探討的。在現有高新技術產業安全的研究中，集中于產業安全態勢、產業安全評價體系、產業安全內在機理、產業安全影響因素等方面，并形成一定體系。然而已有成果所關注的產業安全是不受威脅的生存和發展狀態，忽視了在預判和面臨風險時產業安全發展的動態演進過程。而韌性理論將安全研究拓展為對安全對象本身可變性，強調安全狀態的維持應建立在能夠抵抗內外部擾動、主動調整自身行為或結構以適應環境變化，盡快從擾動中恢復的基礎之上[5]。這對于提高安全防御與事后恢復能力，構建有序的產業安全管理體系有重要指導意義[6]。因此，根據韌性理論和產業安全研究等的重要觀點，本文主要以高新技術產業安全韌性的塑造過程為切入點，探究何種因素在其中起到關鍵作用。

另外，伴隨大數據技術的提高，應用場景不斷延伸，影響高新技術產業安全的因素更加復雜，傳統管理范式將無法適應新階段的各種問題，情報學介入產業安全風險管理的研究恰逢其時。借助情報分析來實現情報資源最優配置，防范高新技術產業安全風險，既是統籌產業安全與發展的重要解決之道，也是情報學理論創新和實踐發展的需要[7]。因此，本研究將以情報學為視角，分析影響高新技術產業安全韌性的關鍵因素。

綜上所述，本研究將試圖從情報視角挖掘高新技術產業安全韌性背后的影響機制，回答哪些情報資源是影響產業安全韌性的關鍵因素，這些因素又是如何對產業安全韌性發揮作用的。具體來說，本研究將在梳理韌性與產業安全韌性的概念基礎上，從情報視角出發，結合資源組拼理論，聚焦于影響高新技術產業安全韌性的物質組拼、勞動組拼、技能組拼、需求組拼和制度組拼五大方面，構建出情報視角下高新技術產業安全韌性的影響因素分析模型，并結合182份問卷調查結果，通過結構方程法對變量間影響關系予以考察，根據實證結果及復雜性理論觀點，厘清資源組拼影響高新技術產業安全韌性的內在機理。結果表明，從情報視角出發，圍繞物質、勞動、技能、需求和制度的資源投入和組拼具有關鍵作用，以此為基礎，發展和完善以情報資源為核心的高新技術產業安全韌性塑造體系，進而逐漸升級實現系統內各要素的協同演化，從而能夠提高高新技術產業安全韌性并建立有效的情報資源生態系統，為推進產業安全管理和產業可持續發展提供重要保障。

1 文獻梳理

1.1 韌性與產業安全韌性

韌性一詞起源于拉丁語“Resilio”，用于表明“彈回”，最早出現在物理學文獻中，描述材料在負載下儲存應變能以避免斷裂或變形的屬性[8]。學者Meyer A D將其引入到商業和管理學研究中，用來表示組織經歷初級變革和單環學習的結果[9]。隨著韌性理論研究的深入，學者們從各自視角切入探究韌性的內涵。其中能力恢復說表明，韌性是現有設施體系經過外部干擾而得以恢復或能夠進行對抗的能力，該能力體現為制度變革、結構調整和資源重組等[10]。這說明，韌性具有恢復原有狀態的功能，且能夠在回應外界干擾時展現出較快的準備、反應和復原能力。另外，系統—擾動說表明韌性可以被視為度量系統完整性的指標[11]，它意味著吸收社會系統外部能量后而仍就表現出相對穩定的狀態。這是一種面對外界環境變化而自我學習和持續反饋的自我組織系統[8]。因此韌性越強，這個系統的適應和相互作用能力越強，就越容易維持現狀，而不會打破現有結構成為另一種狀態[12]。能力提升說認為，韌性不止是在受到風險沖擊后的恢復能力，更是通過學習進一步提升應對外界環境變化的能力[13]。因此，韌性較強的組織不僅能夠適應風險環境的變化，還會在試錯中不斷學習從而獲得持續成長。綜合上述研究來看，韌性是一種面臨外部風險或為了應對外部風險，而具備的準備、反應、恢復和學習能力，從而能夠避免風險損害，維護自身的穩定和持續發展。韌性具有3個特征：其一，是因抵御風險或為了應對風險而形成的；其二，是為了對抗風險而形成的準備、反應、恢復和學習等動態能力；其三，是不僅能夠在風險沖擊下逐漸恢復到原有狀態，還能通過學習而達到新的、更好的狀態。

可以說，不同學說和各界學者對韌性理論的完善，體現了學界韌性認知的進步，為本研究探討韌性在高新技術產業安全中的理論擴展打下了堅實的理論基礎。一則，韌性與安全管理息息相關。其中，韌性概念在災難和危機管理領域被廣泛討論。Bruneau M等[14]將韌性理論用以解釋社會單位通過控制社會混亂的方式以減輕和控制災害的能力，既包括預防危機的措施，也包括應對和減少危機事后影響的方案。將安全科學和韌性理論結合，學者黃浪等[6]從系統韌性視角作出定義，表明韌性是在一定時空內面對風險的沖擊與擾動時，維持、恢復和優化系統安全狀態的能力。從韌性視角來看，安全管理與傳統安全管理的不同之處在于：一方面，傳統安全主要關注物質技術方面的因素，較少關注系統中人和組織的作用。而安全韌性重視人和組織在安全管理中的主動性作用，以及所具有的學習和調整能力；另一方面，安全韌性關注管理過程的系統性，認為事前的防控、事中的反應、協調，以及事后的恢復、重建同樣重要。二則，韌性可以用來解釋產業安全管理的動態過程。隨著商業環境的復雜變化，韌性在組織中的研究愈發受到學界的關注。其中，在供應鏈管理中，韌性表明對供應鏈的設計或調整以迅速在危機中快速得到恢復[15]。作為一種動態能力，韌性在戰略管理中意味著能夠根據外部環境的變化對自身的行為過程進行匹配，從而在面對危機時會經歷預期、防御和適應3個連續動態過程[16]。

根據高新技術產業安全的內涵，當一個國家能夠對本國高新技術產業具有控制權和自主權，能夠對來自外部的威脅、干擾和破壞等情況進行有效判斷、對抗和恢復，則可認定該產業在該國是安全的[4]。所以產業安全一方面體現了控制力，這種控制不僅是行政力量下的資本干預，更是對核心技術的持有，從而在開放的國際競爭中能夠持續生存和發展；另一方面則強調對來自外部風險威脅的反應能力，表明一個國家能夠在開放的條件下及時發現風險并做出預警，或是在安全問題出現后有效抵御和抗衡，使產業以最快的速度恢復到之前的狀態，從而能夠保持產業部門均衡有序的發展[17]。

根據上述研究，韌性理論及在相關學科的拓展，韌性與安全管理和戰略管理的結合，韌性與高新技術產業安全的關聯，參考張秀娥等的研究[18]，本研究提出高新技術產業安全韌性的定義：為保證本國高新技術產業的自主權或控制權，能夠預測并主動接受風險和威脅，從而創造性地制定應對措施以具有足夠的抵御及抗衡能力，并實現逆勢生長，其中包含3個維度，即適應能力、預期能力和情景意識。

1.2 資源組拼理論

“組拼”(Bricolage)概念，首次提出的學者是Lévi-Strauss C，他在《野性的思維》(The Savage Mind)一書中定義組拼為充分利用手邊資源的思維方式[19]。這種思維與傳統的規范性思維不同，更強調創造性資源利用。Baker T等[20]最早將組拼理念用于戰略管理研究，由此提出資源組拼概念，即通過將現有資源組合應用于新的問題和抓住新機遇的行為，包括立即行動、資源重構和手頭資源3個核心概念，后續研究大多采用該定義。現有資源組拼理論主要分為兩種視角，一則是在面對大量資源限制的情況下如何創造性重組資源的方式，這些資源限制既有外部資源緊張(耗盡的或無法獲得的資源)，也有內部資源匱乏(缺乏技能和知識)[21]。二則是對資源限制保持警覺的視角，學者們提出資源組拼并非只是隨意的和缺乏規劃的即興行為，即便是在資源充足的情況下，具備較強的資源組拼能力同樣會帶來更高效的資源利用率并降低資源成本。因此，資源組拼可以擺脫資源限制的情境約束，成為一項具有普遍適用性的資源管理手段與戰略選擇[22]。本研究將沿用第二種視角，即探討在資源警覺視角下的高新技術產業安全韌性影響因素。

根據應用領域的不同，Baker T等將資源組拼分為物質組拼、技能組拼、人力組拼、市場組拼、制度組拼。通過資源組拼，能夠從現有資源中找到新的價值，挖掘出不一樣的功能，對于提高產業安全韌性能夠起到重要作用。一方面，資源組拼的活動是對變化環境的“實踐思考”，需要隨機應變，擁有最大化的自由空間和靈活性[23]。這能夠在面臨高新技術產業安全風險時作出及時地調整和反應，從而最快恢復到原有狀態；另一方面，資源組拼要求對變化的環境保持資源警覺，這就需要具備對多領域知識進行資源管理、組合的能力[24-25]，從而形成有效的風險防范機制，抵御可能出現的風險。可以說，資源組拼理論整合了資源基礎觀與核心能力的基本觀點，可將環境適應性和資源整合能力連接起來，對高新技術產業安全韌性影響因素的基本分析框架提供理論支撐。

2 情報視角下高新技術產業安全韌性的影響因素分析框架

本研究從情報視角入手探究高新技術產業安全發展的關鍵因素。學界多將這方面研究歸為產業競爭情報，即是圍繞一個特定區域內特定產業整體獲取競爭優勢開展的競爭情報理論方法研究及其實踐應用工作的總和[26]。因此，從情報視角出發分析影響高新技術產業安全韌性的關鍵因素，意味著要厘清在一個特定區域內特定產業安全發展方面有效支持戰略決策的情報管理體系。鄭榮等的研究表明，產業層面一體化情報管理的實現離不開政府的引導、產業協會的協調、企業的參與、科研機構的指導和服務等[27]。所以，從情報視角入手結合資源組拼理論，能夠更好地探究在產業安全中各情報參與主體和手邊情報資源的整合機理。根據Baker T等對資源組拼的劃分方式，包括物質組拼、技能組拼、人力組拼、市場組拼和制度組拼。結合本研究情報視角的特征與5種組拼方式的內容，提出物質組拼是整合支撐情報管理體系的硬件設施和軟件技術的多元化功能；技能組拼是對跨行業的知識、非相關信息、以及非相關經驗進行重組，從而為情報先導的管理活動提供支持；人力組拼是整合多元化人力資源力量以增加情報先導的管理活動的勞動投入；市場組拼是對市場和顧客需求方面的組拼，在本研究中延伸為明確為了抵御風險而產生的優化管理決策的情報需求；制度組拼是創建情報先導的管理活動的非傳統規章制度、標準規范以及生產流程。

結合資源組拼理論和情報研究視角，本文提出在高新技術產業安全管理過程中，基于情報視角的物質組拼、技能組拼、人力組拼、需求組拼和制度組拼對高新技術產業安全韌性具有重要影響，具體的影響機理如下所述：

2.1 物質組拼

物質組拼體現了在高新技術產業安全發展中對支撐情報管理體系的硬件設施和軟件技術的整合。本研究提出產業情報的物質組拼能夠積極影響高新技術產業安全韌性。王秉等的研究表明，無論在常態還是應急安全管理，依托傳感器、掃描儀等硬件設施，以及互聯網、通信系統等大數據采集技術，均可以對危險源狀況進行有效分析[28]，從而及時感知可能發生的危險，提高產業安全韌性中的情境意識。并且軟件與硬件技術的支持有助于快速生成預測與決策實施方案，并對未來安全態勢進行預測[28]。同樣在產業管理中，鄭榮等學者提出包括數據存儲、清洗、分析、可視化等在內的信息技術相互配合，能實現產業競爭情報的智慧服務功能，從而有效收集多方面、精準的競爭情報[27]，更好地制定和實施解決方案，提高產業安全韌性的適應能力。另外，王克平等提出基于大數據技術的產業競爭情報管理體系，能夠有效地提升預測準確程度和效率[29]，這能夠提升高新技術產業安全管理的預測能力，也就是高新技術產業安全韌性。鑒于此，本研究提出情報視角下的物質組拼有助于提高高新技術產業安全韌性。

2.2 技能組拼

技能組拼體現了在高新技術產業安全發展中對跨行業的知識、非相關信息以及非相關經驗進行重組，從而為情報先導的管理活動提供支持。本研究提出高新技術產業情報的技能組拼能夠積極影響產業安全韌性。西格法德·哈里森[30]提出，通過對工業地區的情報網絡進行技術知識的搜索和整合，能夠使得在該系統的主體迅速對外部環境變化做出戰略響應，也就是提高產業安全韌性中的適應能力。同時，李綱等[31]的研究亦表明，對異質性信息的篩選、補充、分析和組合，能夠將無序信息進行序化組織，轉化為以事件為核心的有序結構化信息，從而實現全源、實時、精準的情報監測與識別，并根據情報預警級別和相關要求形成安全信息報告。另外，在高新技術產業管理尤其是電子信息產業中，跨學科和行業的知識交互是競爭情報實現精準服務的關鍵要素[32]，由此可推，技能組拼可提高高新技術產業內競爭情報服務的風險感知和定位水平，從而促進高新技術產業安全韌性。鑒于此，本研究提出情報視角下的技能組拼有助于提高高新技術產業安全韌性。

2.3 人力組拼

人力組拼體現了對多元化人力資源力量的整合，以增加情報先導的管理活動的勞動投入。本研究提出高新技術產業情報的人力組拼能夠積極影響高新技術產業安全韌性。雷曉康等提出，風險的管理需要成為常態化的機制，充分激發市場主體、社會組織、公民大眾的參與積極性，促進多主體的相互協商，能夠有效應對復雜的風險環境[33]，提高接受問題并及時制定和實施解決方案的適應能力，也就是產業安全韌性。另外，王秉等認為，在安全情報管理過程中，應該整合以某一具體安全管理目標為中心的相關人員，如安全情報搜集人員、安全情報分析人員與安全情報用戶，以打破相互間的信息屏障和壁壘，實現安全情報的實時和深層交流[34]，從而及時感知組織周圍發生的事件，提高高新技術產業安全韌性的情境意識。鑒于此，本研究提出情報視角下的人力組拼有助于提高高新技術產業安全韌性。

2.4 需求組拼

需求組拼是為了抵御產業風險而產生的優化管理決策的不同情報需求。本研究提出高新技術產業情報的需求組拼能夠積極影響高新技術產業安全韌性。呂宏玉等提出，確定情報需求是做好國家情報工作、完成工作任務最基本和最重要的環節，而提高情報需求識別的水平能夠改變戰略層次情報服務被動的現狀[35]。因此，對不同產業安全情報需求的有效識別，是提高產業安全韌性的關鍵基礎和重要影響因素。同樣，需求分析是情報工作的必要環節[36]，而圍繞不同安全情報需求的分析是構建完整的安全情報管理體系的關鍵要素，從而能夠收集精準的安全數據信息，增強安全預測、決策和執行行為的質量[34]，同理，這對于提高高新技術產業安全韌性的預測和適應能力具有重要作用。鑒于此，本研究提出情報視角下的需求組拼有助于提高高新技術產業安全韌性。

2.5 制度組拼

制度組拼是創建情報先導的管理活動的非傳統規章制度、標準規范以及生產流程。本研究提出產業情報的制度組拼能夠積極影響高新技術產業安全韌性。制度組拼的工作理念是在變化環境中受到制度和規則的約束，但能夠通過合法的機制進行制度的重新思考及變革，在面對風險安全威脅時，做好充分、高效、合理、規范的常態化準備是反應快速、靈活的重要保證[37]。因此，在高新技術產業安全管理中，開啟制度、流程等情報資源管理模式，能夠有助于對未來一段時間內的反饋情況作適當修正，從而評估出產業風險所屬的類型和層次，并在權衡產業風險可能帶來的各種影響的基礎上，對產業風險的控制措施作出全面具體的規劃，確定最優的產業風險應對方案。因此，制度組拼是高新技術產業安全韌性的預測能力提升的重要途徑之一。鑒于此，本研究提出情報視角下的制度組拼有助于提高高新技術產業安全韌性。

圖1 情報視角下高新技術產業安全韌性的影響因素模型

3 情報視角下高新技術產業安全韌性的影響因素實證分析

3.1 問卷設計及數據調查分析

本文主要采用的是問卷調查法來對研究對象進行數據收集分析。調查問卷包括兩部分內容：第一部分是調查者信息，第二部分是對自變量，物質組拼、技能組拼、人力組拼、需求組拼、制度組拼和因變量，高新技術產業安全韌性觀測變量的調研設計。其中，物質組拼參考王秉等的研究并進行修訂，提煉出3個題項，如“大數據技術和云計算等技術聯通性”[28]；技能組拼參考商茹等的研究并進行修訂，提煉出3個題項，如“情報先導的高新技術產業安全管理協同主體間進行知識共享和交互的程度”[38-39]；人力組拼參考雷曉康等的研究并進行修訂，提煉出3個題項，如“情報先導的高新技術產業安全管理人員儲備庫”[33]；需求組拼參考呂宏玉等的研究并進行修訂，提煉出3個題項，如“結合已有情報和情報人員的經驗判斷，總結高新技術產業安全管理所需支撐情報”[40]；制度組拼參考徐雪嬌的研究并進行修訂，提煉出3個題項，如“能夠根據條件變化盡快在高新技術產業安全管理過程中做出反應”[41]；高新技術產業安全韌性主要參考張秀娥等的研究并進行修訂，提煉出3個題項，如“能夠成功地從過去或現在的項目中吸取教訓，并確保這些經驗教訓被貫徹到未來項目中”[18]。

根據被調查的對象對各問題表明態度，采用李克特5極量表方式，1～5分別表明從“完全不同意”到“完全同意”的不同級別。根據研究者所在團隊的關系網絡，通過“滾雪球”的調研方式，對高新技術產業經濟、高新技術產業安全、競爭情報等領域的專家學者和制造業、高新技術產業從業人員兩類對象進行調研。之所以選取這兩部分群體，是因為這些群體與本研究的產業安全議題相契合，對該領域的知識儲備和行業現狀了解程度更高。數據收集過程通過實地調研、微信、電子郵箱等多元化的方式展開，以此控制同源方差的影響。本研究共發放問卷200份，根據樣本選擇標準進行初步篩選，剔除無效樣本，最終回收問卷182份，回收率為91%。

3.2 問卷的信度和效度分析

1)信度檢驗：信度是指測量結果的一致性與可靠性。本研究利用SPSS 24.0軟件檢驗問卷數據的信度，當系數Cronbach’s α大于0.7，則認為可靠度較好。本研究Cronbach’s α值在0.7以上，這表明本研究問卷的信度較好，具體如表1所示。

表1 Cronbach’s Alpha系數檢驗

2)效度分析：本研究主要通過MPLUS軟件進行驗證性因子分析，結果表明，六因子模型(χ2=167.879，df=120，χ2/df=1.4，RMSEA=0.047，TLI=0.968，CFI=0.975)，明顯好于單模型(χ2=858.302，df=135，χ2/df=6.36，RMSEA=0.172，TLI=0.564，CFI=0.615)，表明問卷具有良好的區分效度。

3.3 模型路徑分析

本研究通過物質組拼、勞動組拼、技能組拼、需求組拼、制度組拼、高新技術產業安全韌性6個因子擬合兩兩相關的一階因子模型，結果表明模型符合基本擬合標準，各因子之間存在相互影響相互作用的關系線，且在0.05的顯著性水平上顯著，如表2所示。

表2 一階結構方程模型路徑系數

總體來看，物質組拼、勞動組拼、技能組拼、需求組拼、制度組拼對高新技術產業安全韌性的影響基本得到了驗證，除勞動組拼(P>0.05)外，其余因素均顯著影響產業安全韌性。勞動組拼(0.05≤p<0.10)邊緣顯著，可能是因為樣本量及極端值的影響，也有研究表明，邊緣顯著的p值在0.05～0.07的范圍內使用，勞動組拼的p值也滿足這一要求。綜上所述，本研究認為物質組拼、勞動組拼、技能組拼、需求組拼、制度組拼對高新技術產業安全韌性的影響較為顯著，具體如表3所示。

表3 模型中各潛在變量路徑關系的參數估計

圖2 高新技術產業安全韌性的影響因素結構方程模型

3.4 研究結果分析

首先，情報視角的資源組拼對高新技術產業安全韌性具有明顯的促進作用。其中，情報視角的物質組拼、勞動組拼、技能組拼、需求組拼和制度組拼分別正向影響高新技術產業安全韌性。物質組拼要素的活躍性最強，行為變化的程度更明顯，勞動要素則反之，物質組拼和技能組拼系數較大，對高新技術產業安全韌性影響較大，需求組拼和制度組拼要素處于相對穩定的狀態；其次，結合復雜系統理論進行分析，發現影響高新技術產業安全韌性要素的協同過程具有非線性特征。非線性體現了系統內輸出不與輸入成正比，小的變化可能帶來大的影響，正的作用可能造成負向或小的結果，此時的結果是無序和不可測的[42]；最后，物質組拼、勞動組拼、技能組拼、需求組拼和制度組拼之間存在兩兩之間的相互影響，說明變量具有交互作用。并且，這些要素相互作用形成了一種有序結構，能夠帶來全面的協同效應。結合復雜性理論可歸納為系統性及自組織特征，說明不需外界指令就能自行組織、自行創生、自行演化和自主地從無序走向有序，形成有結構的系統的過程和結果。

4 高新技術產業安全韌性建設及優化路徑

結合復雜性理論觀點及實證研究結果，能夠以更符合客觀規律的方式來理解高新技術產業安全韌性的發生過程。研究發現，影響產業安全韌性的要素及演進過程體現為有序和無序的有機統一且非靜止狀態，這意味著影響產業安全韌性的機制并非一個線行被動的機械過程，而是一個復雜動態的自組織過程。在提升高新技術產業安全韌性的過程中，要注意各影響要素之間發生著連續、協同的互動關系，據此更好地提出影響高新技術產業安全韌性的機理和情報管理策略。

4.1 識別關鍵影響因素，加強情報管理體系建設

本研究證實了情報視角下物質組拼、勞動組拼、技能組拼、需求組拼和制度組拼對高新技術產業安全韌性有一定的推動作用，其中物質組拼要素的活躍性最強，行為變化的程度更明顯，勞動要素則反之，物質組拼和技能組拼系數較大，對高新技術產業安全韌性影響較大，需求組拼和制度組拼要素處于相對穩定的狀態。在實際的產業安全管理實踐中，應加強情報管理體系建設，時刻保持對安全問題的警覺性與對現有情報資源的掌控能力。在做好先進、完善的信息化基礎設施的基礎上，確定好產業安全發展的情報需求，有針對性地構建好常態與非常態制度和流程規范，同時要重視情報工作人力資源的開發和有效整合，使跨學科和行業的知識在情報體系間充分流動，發揮知識共創的效用，從而能夠有效提升產業安全韌性，實現產業的安全發展。

4.2 建立情報監測機制，動態調整輸入策略

高新技術產業安全韌性的塑造是一項具有非線性的系統工程。因此，應正視影響高新技術產業安全韌性的物質組拼、勞動組拼、技能組拼、需求組拼和制度組拼五大要素，以及不同要素與產業安全韌性之間存在的非線性或非因果關系。明確在多層次、多目標的非線性機制下，產業安全韌性系統所處的不穩定的或遠離平衡的狀態，從而增強產業系統適應內外環境要素的動態能力。具體來說，可建立情報監測機制，分析高新技術產業安全韌性投入和產生分析結果，建立安全韌性非線性規劃模型，以合理監測產業安全要素投入和風險等級，得出在物質組拼、勞動組拼、技能組拼、需求組拼和制度組拼五大要素方面的勞動力相對最優部門分配方案和最優安全分項投資方案，為產業安全發展提供一套科學的、實用的、動態的指導方法。

4.3 強化情報全流程管理，實現系統賦權及有序發展

根據實證結果得出情報視角下影響高新技術產業安全韌性的資源組拼不同要素間具有相互作用，從部分與整體的復雜關系來看，這些要素與產業安全韌性的相互作用形成了一種有序結構，能夠帶來全面的協同效應，體現為系統性及自組織特征。這說明，在高新技術產業安全管理中不僅僅要關注某一類資源拼湊要素的完善，更要構建產業安全韌性的情報管理體系，使體系中的物質組拼、勞動組拼、技能組拼、需求組拼和制度組拼各維度、各元素之間協同、均衡發展，有效地推動整個韌性體系的演進。同時，要以生態系統理念認識情報資源組拼的各要素與產業安全韌性的影響過程，主張通過系統內各要素的協同演化為主要機制，以提高產業安全韌性為原則建立有效的情報資源生態系統，從而提高產業發展中面對危機的情景意識、風險預測能力和風險應對的適應能力。