數字新質生產力對高技術產業鏈韌性的影響研究

[摘要]數字新質生產力是數字技術與生產三要素的有機結合，對于推動高技術產業發展、增強高技術產業鏈韌性具有重要作用。為揭示二者之間的內在聯系，選取2012—2023年作為考察期，以中國30個省域面板數據為研究對象，將創新溢出作為中介變量，通過構建多種計量模型，實證考察數字新質生產力對高技術產業鏈韌性的影響效應與作用機制。研究結果表明：數字新質生產力能夠顯著正向作用于高技術產業鏈韌性，且該結論在穩健性與內生性雙重檢驗后依舊成立。中介效應檢驗結果顯示，創新溢出在數字新質生產力與高技術產業鏈韌性之間發揮部分中介效應，即數字新質生產力可通過促進創新溢出賦能高技術產業鏈韌性。異質性檢驗結果顯示，在沿海地區，數字新質生產力對高技術產業鏈韌性的促進作用更為顯著，而在內陸地區，數字新質生產力對高技術產業鏈韌性的促進作用尚不顯著。根據以上結論，建議著力催生數字新質生產力，加快推進技術創新溢出與制定差異化數字新質生產力發展策略，以推動數字新質生產力發展，提升高技術產業鏈韌性。

[關鍵詞]數字新質生產力；創新溢出；高技術產業鏈韌性；現代化產業體系

一、 引言

高技術產業是指以高新技術為核心，依賴持續創新和研發投入，推動產業升級和經濟增長的行業。提升高技術產業鏈韌性對于推進現代化產業體系建設、打造經濟新增長點具有重要意義。2024年7月，黨的二十屆三中全會明確指出，要“健全提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平制度”①。高技術產業鏈韌性是指高技術產業在面對各種內外部沖擊和不確定性因素時，能夠保持穩定運行、快速恢復并持續發展的能力[1]。然而，目前我國高技術產業鏈發展仍然存在部分現實問題，致使高技術產業鏈安全水平提升緩慢。一方面，高技術產業鏈核心技術領域“卡脖子”問題依然嚴重，導致高技術產業鏈發展對外依賴性較強，阻滯高技術產業鏈安全水平提升[2]。另一方面，我國關鍵核心技術存在技術斷鏈、技術堵鏈與技術弱鏈三方面的發展壁壘，帶來創新模式路徑僵化、市場與技術創新活動偏離等問題，導致高技術產業鏈存在發展滯后風險，從而對我國高技術產業鏈安全水平提升造成負面影響[3]。因此，在當今世界正面臨百年未有之大變局的時代背景下，如何加快提升高技術產業鏈韌性，已成為亟待解決的重要議題。

數字新質生產力是將數字技術深度融入生產過程，推動勞動者、勞動資料與勞動對象三要素躍遷升級，實現生產方式變革、生產效率提升和經濟結構優化的先進生產力質態[4]。作為新質生產力的重要組成部分和典型代表，數字新質生產力可在一定程度上對高技術產業鏈韌性產生深遠影響。一方面，數字新質生產力可依托數字新質勞動者、數字新質勞動資料與數字新質勞動對象三要素，推動高技術產業鏈上下游企業通過實時數據分析，精準捕捉市場需求波動，迅速調整產品功能與特性，并靈活調配生產材料與供應計劃，增強高技術產業鏈的抗風險能力，對高技術產業鏈韌性產生積極影響。另一方面，數字新質生產力有利于高技術企業憑借數據要素與數字網絡平臺，迅速將創新成果、技術資料等信息傳播出去，促進技術供需雙方的快速對接，加速推動創新溢出。于此情形下，高技術產業鏈上下游企業為共同實現新技術應用和產品升級，加強合作與溝通、提高產業鏈的整體效率、增強產業鏈的協同合作能力，進而影響高技術產業鏈韌性。基于以上分析，探討數字新質生產力對高技術產業鏈韌性的影響效應與作用機制，對于提升高技術產業鏈韌性、推進現代化產業體系建設具有重要現實意義。

新質生產力正逐步成為推動產業鏈現代化的重要動力，其對產業鏈韌性的提升作用得到了廣泛關注。研究表明，新質生產力不僅能夠直接提升產業鏈的現代化水平，還能夠通過要素集聚促進產業鏈韌性現代化[5]。同時，新質生產力對產業鏈韌性的影響并不局限于單一城市，而是能夠通過空間溢出效應，在更大范圍內形成聯動發展[6]。在制造業領域，新質生產力被視為提升產業鏈韌性的核心抓手，能夠從風險抵御效應、供需匹配效應和能級躍遷效應三個維度提升制造業產業鏈韌性[7]。此外，新質生產力也在國內國際雙循環格局下促進產業鏈供應鏈現代化的過程中發揮中介作用[8]。在此基礎上，數字新質生產力的崛起進一步推動了產業鏈的智能化、綠色化和高效化發展。相關研究表明，數字技術的廣泛應用不僅能夠直接對產業鏈韌性產生影響[9]，還能夠加速產業鏈的綠色轉型[10]。有學者指出，數字新質生產力能夠有效促使制造業產業鏈在適應外部環境變化的同時提升整體韌性，從而推動制造業產業鏈現代化進程[11]。此外，本土技術創新在這一過程中扮演了關鍵角色，成為數字新質生產力促進產業鏈現代化的重要橋梁[12]。

縱覽既有文獻可以發現，學術界已經圍繞新質生產力與產業鏈之間的關系、數字新質生產力與產業鏈之間的關系分別展開廣泛探討。但目前階段圍繞高技術產業安全水平的研究相對較少，未形成系統研究體系。因此，本文的創新點在于：首先，從理論與實證維度兩個維度出發，深入探討數字新質生產力對高技術產業鏈韌性的影響效應，以進一步豐富相關領域研究。其次，引入中介變量創新溢出，考察數字新質生產力影響高技術產業鏈韌性的作用機制，揭示二者之間的機制黑箱。最后，探討數字新質生產力對不同地區高技術產業鏈韌性的影響效應，力求精準把握二者在空間上的聯系，為提升高技術產業鏈韌性提供一定借鑒。

二、 理論分析與假設

1. 數字新質生產力對高技術產業鏈的直接影響

數字新質生產力是由數字新質勞動者、數字新質勞動資料與數字新質勞動對象構成的先進生產力質態[13]，可通過三要素共同作用于高技術產業鏈，推動高技術產業鏈競爭力、抗風險力與創新力提升，賦能高技術產業鏈韌性。其一，數字新質勞動者可為高技術企業提供具備數據分析、人工智能應用、跨學科整合能力的復合型人才，助力高技術企業精準分析市場變化，優化供應鏈管理，降低突發事件對高技術產業鏈的沖擊，從而提升高技術產業鏈對不確定性的抵御能力，增強高技術產業鏈韌性。其二，數字新質勞動資料有利于高技術企業借助人工智能、工業互聯網、區塊鏈等先進技術，在生產過程中進行實時監測、預測預警和自動調度，推動高技術產業生產過程向數智化轉型升級，完善產業鏈運行機制，加強高技術產業鏈的靈活性與穩定性，促進高技術產業鏈韌性提升[14]。其三，數字新質勞動對象可憑借數據、算法和虛擬生產要素，助力高技術企業可以使用數字孿生仿真等技術，讓新材料、新產品在虛擬環境中經過充分測試和優化后才能進入實體制造環節，進而降低研發過程中的不確定性，重構高技術產業鏈的創新模式，提升產業鏈的穩定性與競爭力，賦能高技術產業鏈韌性。其四，當面對市場環境變化與外部沖擊時，數字新質生產力有助于高技術產業鏈各環節主體實現生產資源優化配置，促進供應商、制造商和銷售商之間高效協同，確保高技術產業鏈快速恢復生產并保障產業鏈持續運轉，助力高技術產業鏈韌性提升。其五，數字新質生產力有利于高技術企業借助人工智能實現對數據和信息的高效處理，有效控制高技術產業生產過程，從而避免由于人為失誤帶來的經濟損失，增強高技術產業鏈抗風險能力，提升高技術產業鏈安全水平。基于此，本文提出假設H1：

H1：數字新質生產力可顯著賦能高技術產業鏈韌性。

2. 數字新質生產力對高技術產業鏈的間接影響

數字新質生產力作為推動高技術產業鏈韌性提升的重要動力，不僅能夠直接增強產業鏈各環節的穩定性和適應性，還能通過促進創新溢出加速技術擴散和應用轉化，從而間接推動高技術產業鏈的優化升級，使其在應對外部沖擊時更具靈活性和競爭力。首先，數字新質生產力可有效推動創新溢出。其一，數字新質生產力有利于高技術企業通過技術研討交流會、科技創新園區等創新平臺，打破傳統技術擴散的地理限制，推動不同地區、不同領域的創新主體共享知識資源，充分發揮知識溢出效應[15]，促使創新經驗與新興技術在企業間快速流通，加快創新溢出速度。其二，數字新質生產力能夠優化技術供需匹配機制，促使高技術企業借助智能推薦算法與大數據分析，發現潛在的技術應用領域，使創新成果能夠更精準地找到適合的應用場景，加速前沿科技向實際生產力轉化，從而推動創新成果廣泛擴散，發揮創新溢出效應。其三，數字新質生產力快速發展有利于人工智能輔助研發系統普及，推動高技術企業借助自動化設計、智能優化和機器學習模型，快速吸收和應用最新技術成果，從而提升整個產業鏈的知識溢出效能，加速實現創新溢出。其次，創新溢出有利于提升高技術產業鏈韌性。其一，創新溢出能夠有效促進智能制造、數字孿生和工業互聯網等新技術的應用，使高技術產業鏈上下游企業生產流程更加柔性化，促進高技術產業鏈升級[16]，從而能夠快速調整以適應需求變化和外部沖擊，提升高技術產業鏈的自適應能力，賦能高技術產業鏈韌性。其二，創新溢出帶來的跨領域融合，使高技術產業鏈各環節之間形成互補和聯動，推動高技術產業鏈在面對挑戰時迅速調整生產模式、優化供應網絡，提升高技術產業鏈的多樣性和適應能力，從而進一步增強高技術產業鏈韌性。基于此，本文提出假設H2：

H2：數字新質生產力可通過促進創新溢出賦能高技術產業鏈韌性。

三、 數據來源與研究方法

1. 數據來源

本文選取2012—2023年作為考察期，以中國30個省域面板數據為研究對象1。文中數據主要來自《中國統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》以及各省份統計年鑒。對于部分缺失數據，使用線性插值法與均值填補法進行填充。

2. 模型建立

為驗證H1，本文構建如下基準回歸模型：

[RESit=θ0+θ1DNQPit+θ2Xit+μi+νt+εit] （1）

上式中，[RESit]與[DNQPit]分別表示[i]省份[t]年份的高技術產業鏈韌性水平與數字新質生產力水平；[θ0]表征常數項；[θ1]與[θ2]代表各變量帶估計系數；[Xit]表示控制變量合集；[μi]與[νt]分別代表省份、年份固定效應；[εit]為隨機干擾項。

為進一步驗證H2，本文構建中介效應模型如下所示：

[ISit=τ0+τ1DNQPit+τ2Xit+μi+νt+εit] （2）

[RESit=ψ0+ψ1DNQPit+ψ2ISit+τ3Xit+μi+νt+εit]" （3）

上式中，[IS]為中介變量創新溢出。其余變量含義與式（1）保持一致。

3. 變量說明

（1）被解釋變量：高技術產業鏈韌性（[RES]）

參考已有研究思路[17-18]，本文構建高技術產業鏈韌性評價指標體系（見表1），并采用熵權法對2012—2023年中國30個省域高技術產業鏈韌性進行測度。

（2）核心解釋變量：數字新質生產力（[DNQP]）

數字新質生產力是在理論層面將新質生產力與數字生產要素相結合所形成的生產力新形態，是新質生產力在數字經濟時代的主要表現形式。與新質生產力相同，數字新質生產力是由技術創新、要素創新與產業創新催生，實現傳統生產要素躍遷升級的先進生產力質態。基于此，本文沿襲李陽等[19]、王玨等[20]的研究方法，構建數字新質生產力評價指標體系（見表2），并使用熵權法進行測算。

（3）中介變量：創新溢出（[IS]）

創新溢出指的是創新活動所帶來的知識、技術或經驗超出原本的預期范圍，影響并促進其他企業、行業或地區的發展。引用既有研究方式[21-22]，本文使用各省域實際技術成交額作為創新溢出的測度變量。

（4）控制變量：

為避免其余變量對回歸結果造成偏誤，本文參考已有研究[23]，將以下變量進行控制：[①]交通基礎設施（[TI]）。交通基礎設施優化有助于降低物流成本，提高原材料、半成品和成品的運輸效率，并促進產業集群的形成，使高技術企業間協作更加緊密，減少產業鏈斷裂風險，增強高技術產業鏈應對外部沖擊的能力，從而對高技術產業鏈韌性產生正向影響。采用地區人均道路面積與地區總面積之比進行測度。[②]產業結構（[IND]）。產業結構合理化意味著高技術產業可以依托相關產業協同發展，降低對單一供應鏈環節的依賴，增強高技術產業鏈的響應能力，影響高技術產業鏈韌性。采用第二產業與第三產業總產值占地區生產總值的比重測度。[③]對外開放水平（[OPEN]）。較高的對外開放水平有助于高技術產業獲取全球資源、先進技術和資本，分散高技術產業鏈風險，增強抗沖擊能力，在提升高技術產業鏈韌性的過程中產生積極影響。選用實際使用外資額與地區生產總值之比進行測量。[④]市場化程度（[MARK]）。市場化程度較高的經濟體系通常具備較強的競爭環境，能夠以競爭機制激勵高技術企業持續創新，強化高技術產業鏈的適應能力，影響高技術產業鏈韌性提升。參考樊綱等[24]的研究思路，使用中國市場化指數進行表征。

四、 回歸分析

1. 基準回歸分析

為驗證H1，本文借助基準回歸模型對全樣本進行回歸分析，結果如表3所示。列（1）、列（2）分別為不考慮控制變量，僅控制固定效應得出的回歸結果。數據顯示，無論是否控制年份與省份雙向固定效應，數字新質生產力的影響系數均顯著為正，證實數字新質生產力可正向作用于高技術產業鏈韌性。列（3）至列（6）為在控制雙向固定效應的基礎上，逐步添加控制變量的回歸結果。由表3中數據可知，在逐步添加控制變量的過程中，數字新質生產力的影響系數始終顯著為正，證明數字新質生產力能夠顯著賦能高技術產業鏈韌性。此外，交通基礎設施、產業結構、對外開放水平與市場化程度的影響系數均為正，至少在5%水平上顯著，說明所選控制變量均可對高技術產業鏈韌性產生顯著正向作用。在添加所有控制變量后，數字新質生產力的影響系數為0.517，且在1%水平上顯著為正，說明數字新質生產力每提升1個單位，高技術產業鏈韌性可對應提升0.517個單位。由此，H1得以驗證。其中的內在邏輯可能是，一方面，數字新質生產力有助于高技術企業借助工業互聯網、物聯網等技術，實現高技術產業鏈上下游企業間生產、采購、庫存、物流等數據的實時共享和協同，促使高技術企業能夠更精準地掌握市場需求和供應狀況，優化生產計劃和資源配置，降低牛鞭效應，增強高技術產業鏈的整體效率和穩定性，提升高技術產業鏈韌性。另一方面，數字新質生產力可依托數據要素，促使高技術產業鏈各環節創新主體加強對現有技術的分析和研究，推動各主體進行模仿創新與自主創新，從而加強顛覆性技術創新能力，助力高新技術企業掌握高技術行業的話語權和發展方向，提升高技術產業鏈控制力，從而賦能高技術產業鏈韌性。

2. 穩健性檢驗與內生性分析

（1）穩健性檢驗

本文使用以下幾種方式進行穩健性檢驗。第一，交叉固定效應。在原有控制省份固定效應與年份固定效應的基礎上，增加“省份×年份”交叉固定效應，并再次進行回歸分析，結果如表4列（1）所示。第二，更換測算方式。使用主成分分析法替換熵權法，對各變量重新進行測算，回歸結果見表4列（2）。第三，樣本縮尾處理。為避免樣本異常值影響回歸結果準確性，對變量進行雙邊1%水平上的Winsorize處理，并重新進行回歸分析，結果如表4列（3）所示。觀察表4中數據可以發現，在進行以上三種方式的穩健性檢驗后，數字新質生產力的影響系數仍顯著為正，說明前文所得結論穩健可靠。

（2）內生性分析

為緩解互為因果與遺漏變量等問題，本文選用以下兩種方式進行內生性分析。第一，工具變量法。參考霍宏卿等[25]的研究思路，選取各省份光纜密度作為工具變量（[IV]），以各省份每平方公里光纜長度進行衡量，并使用兩階段最小二乘法進行回歸，結果如表4列（4）、列（5）所示。第二，增添控制變量。在原有控制變量基礎上，繼續增添地方經濟基礎（[LEF]）與創業活力（[EA]）兩個控制變量，并分別使用人均地區生產總值與每百人新創企業數進行衡量，在此基礎上再次進行回歸分析，結果如表4列（6）所示。由表4中數據可知，在進行以上兩種方式的內生性分析后，數字新質生產力仍顯著為正，證實基準回歸結果依舊成立。

3. 中介效應分析

為考察創新溢出在數字新質生產力影響高技術產業鏈韌性過程中發揮的作用機制，本文借助中介效應模型對全樣本數據進行回歸分析，結果如表5所示。觀察列（1）數據可知，數字新質生產力對創新溢出的影響系數顯著為正，說明數字新質生產力可以有效推動創新溢出。由列（2）數據可知，數字新質生產力與創新溢出對高技術產業鏈韌性的影響系數均在1%水平上顯著為正，說明二者均可對高技術產業鏈韌性產生顯著積極作用。同時，對比表3列（6）與表5列（2）數據可以發現，在引入中介變量創新溢出后，數字新質生產力的影響系數有所下降，說明創新溢出在數字新質生產力與高技術產業鏈韌性之間存在部分中介效應。由此，H2成立。細究其因，數字新質生產力有助于企業通過數字孿生、工業互聯網將不同產業鏈上下游各環節連接起來，實現協同研發，推動技術創新涉及更多領域，促進技術在不同領域的交叉應用，從而加速創新溢出。同時，數字新質生產力能夠有效促進高技術企業借助云端研發、數字化協作工具，促使創新團隊打破地理限制，提高知識和技術的流動性，提高信息流通速度，加速推進創新溢出。于此情形下，創新溢出能夠推動高技術產業鏈上下游多個企業共享底層技術，實現創新知識與信息資源共享，以開放式創新促進產業鏈上游的技術替代，提升高技術產業鏈自主可控能力，賦能高技術產業鏈韌性。

4. 異質性檢驗

考慮到沿海地區與內陸地區的經濟發展水平與對外開放水平不同，可能會導致數字新質生產力對高技術產業鏈韌性的影響作用存在較大差別。因此，本文根據《中國海洋統計年鑒》將樣本省份劃分為沿海地區和內陸地區①。在此基礎上對兩組樣本重新進行回歸分析，結果如表6所示。由表6中數據可以發現，數字新質生產力對沿海地區高技術產業鏈韌性的影響系數顯著為正，對內陸地區高技術產業鏈韌性的影響系數為正但僅通過10%水平的顯著性檢驗，且沿海地區與內陸地區的組間差異系數通過1%水平的組間差異檢驗。這表明相較于內陸地區而言，數字新質生產力對沿海地區高技術產業鏈韌性的促進作用更為顯著。其中的原因為，沿海地區集聚大量高科技企業、研究機構和人才，形成數字經濟與高技術制造的融合創新模式，為數字新質生產力的快速發展提供支撐，從而充分發揮數字新質生產力對高技術產業鏈韌性的賦能作用。內陸地區的科技創新生態相對較弱，在數字化基礎設施和企業數字化轉型方面相對滯后，難以為數字新質生產力發展提供支持，致使數字新質生產力對內陸地區高技術產業鏈韌性的促進作用尚不顯著。

五、 結論與啟示

1. 結論

在國際經濟形勢日趨復雜的背景下，如何依托數字新質生產力提升高技術產業鏈韌性已成為亟待探討的重要議題。基于此，本文選取2012—2023年作為考察期，以中國30個省域面板數據為研究對象，從理論與實證兩個維度出發探討數字新質生產力對高技術產業鏈韌性的影響效應與作用機制，以期為推動數字新質生產力發展、健全提升高技術產業鏈韌性機制提供有益借鑒。研究結果顯示：第一，數字新質生產力能夠顯著賦能高技術產業鏈韌性，且該結論穩健可靠。第二，數字新質生產力對高技術產業鏈韌性的促進作用在沿海地區更為顯著。第三，數字新質生產力可通過促進創新溢出賦能高技術產業鏈韌性。

2. 啟示

第一，著力催生數字新質生產力。根據基準回歸結果可知，數字新質生產力對高技術產業鏈韌性存在顯著正向作用。因此，各主體應著力催生數字新質生產力，為提升高技術產業鏈韌性提供助力。一方面，政府部門可以通過建設“算力自由貿易區”，提供低成本、高效率的云計算和AI算力資源，使中小企業和創業團隊能夠平等獲取先進計算能力，降低數字技術創新門檻，驅動數字新質生產力發展，賦能高技術產業鏈韌性。另一方面，企業可以通過建立“自進化型數字工廠”，通過人工智能、5G邊緣計算和數字孿生，實現生產流程的自學習、自優化和自適應，加快實現數智化轉型升級，賦能數字新質生產力涌現，推動高技術產業鏈韌性提升。此外，政府相關部門應推進數據要素市場化改革，通過建立全國數據交易所，促進政務數據、企業數據和社會數據流通，從而實現數據資產化，推動數據作為新型生產資料流通，提高數字經濟發展水平，助推數字新質生產力涌現，為提升高技術產業鏈韌性提供助力。

第二，加快推進新興技術創新溢出。根據中介效應分析結果可知，數字新質生產力可通過促進創新溢出賦能高技術產業鏈韌性。因此，各主體應加快推進新興技術創新溢出，拓寬數字新質生產力賦能高技術產業鏈韌性的渠道。首先，政府可以開放科技成果數據庫，并利用AI構建“技術孵化推薦系統”，讓企業、投資者和高校能夠精準對接最適合的前沿技術，構建更加高效、智能、協同的創新生態，提高各創新主體的創新績效，加快實現新興技術創新溢出，拓寬數字新質生產力賦能高技術產業鏈韌性的渠道。其次，企業可以協同搭建開源式技術共創平臺，以區塊鏈和智能合約保障知識產權，在全球范圍內吸引開發者、研究機構和初創公司共同優化和應用前沿技術，提高技術成熟度和擴散速度，賦能新興技術創新溢出，構建數字新質生產力賦能高技術產業鏈韌性的新渠道。最后，相關部門可通過建立技術轉移中心與產業創新聯盟，推動龍頭企業牽引中小企業共享新興技術，降低創新溢出壁壘，并促進高校、實驗室的研究成果快速對接產業需求，提升技術成果轉化率，加速推進技術流向市場，從而實現創新溢出，開辟數字新質生產力賦能高技術產業鏈韌性的新路徑。

第三，制定差異化數字新質生產力發展策略。由本文研究結論可知，相較于內陸地區，數字新質生產力對沿海地區高技術產業鏈韌性的賦能作用更為顯著。因此，相關部門應針對沿海地區與內陸地區分別制定策略，推動數字新質生產力差異化發展。就沿海地區而言，政府部門應借助沿海地區金融開放與對外貿易等優勢，鼓勵海洋大數據、智慧港口、遠洋無人航運、藍色碳匯等數字新質產業大力發展，從而打造打造AI+大數據+區塊鏈產業生態，培育世界級數字企業，進一步推動數字新質生產力發展，賦能高技術產業鏈韌性。就內陸地區而言，相關部門可依托內陸地區豐富電力資源與能源優勢，承接國家“東數西算”戰略，發展綠色數據中心、人工智能訓練基地、區塊鏈存儲等，并打造算力+新能源融合發展模式，加快培育數字新質生產力，提升高技術產業鏈韌性。

參考文獻：

[1] 陽鎮，王文娜.產業鏈鏈主支撐產業鏈安全的理論邏輯與模式選擇[J].寧夏社會科學，2024（4）：95-106.

[2] 王欠欠，鐘道誠.產業鏈安全的政策邏輯、風險敞口與實踐啟示[J].學習與探索，2023（12）：108-117.

[3] 何海燕，常曉涵，李浩然，等.關鍵核心技術壁壘對產業鏈安全的影響與破解路徑[J].科學管理研究，2023（6）：53-59.

[4] 蘇劍，李鈴涵.數字新質生產力對企業ESG表現的影響效應[J].統計與決策，2024（22）：166-171.

[5] 成小平，付煥.新質生產力賦能產業鏈現代化：影響機制與實證檢驗[J].山東理工大學學報（社會科學版），2025（1）：5-21.

[6] 馬丹，陳思年，雷樂瑤，等.新質生產力對城市產業鏈韌性的影響研究[J].統計與信息論壇，2025（2）：19-35.

[7] 楊剛，王瑞，蔡顯軍.新質生產力賦能制造業產業鏈韌性提升：機制分析與實現路徑[J].南京社會科學，2024（9）：49-59，69.

[8] 劉通.新質生產力對產業鏈供應鏈現代化的影響——兼論國內國際雙循環的中介效應[J].現代管理科學，2024（6）：55-65.

[9] 曹曄.數字新質生產力對產業鏈韌性的影響研究[J].統計與決策，2024（10）：23-27.

[10] 孔祥忠.數字新質生產力對產業鏈綠色轉型的影響[J].中國流通經濟，2024（10）：59-70.

[11] 趙星，李向前.數字新質生產力與制造業產業鏈現代化關系的實證檢驗[J].統計與決策，2024（22）：17-22.

[12] 張林，黃懿翀，陳云濤.數字新質生產力對中國式產業鏈現代化的影響與機制——基于本土技術創新的中介效應[J].中國流通經濟，2025（2）：45-59.

[13] 劉建徽，何丹.現代化產業體系支撐新質生產力：理論邏輯、路徑選擇和政策建議[J].西南大學學報（社會科學版），2024（5）：31-41.

[14] 張譯元，劉曉宇，孫瑤.數字技術、新質生產力與中國式產業鏈現代化[J].現代管理科學，2024（6）：32-41.

[15] 楊秀云，劉岳虎，高拴平.技術融合與企業出口產品質量——來自中國工業企業的經驗證據[J].當代經濟科學，2024（3）：111-124.

[16] 王夢穎，張誠.數字技術、產業關聯與服務出口技術升級——基于3D打印技術的證據與解釋[J].中國科技論壇，2023（11）：78-86.

[17] 郭宏，倫蕊，孫唯露.中國產業鏈安全水平測度研究[J].亞太經濟，2023（2）：114-124.

[18] 袁照穩，劉琦.高水平對外開放與產業鏈韌性：理論分析與經驗證據[J].現代管理科學，2025（1）：61-71.

[19] 李陽，陳海龍，田茂再.新質生產力水平的統計測度與時空演變特征研究[J].統計與決策，2024（9）：11-17.

[20] 王玨，王榮基.新質生產力：指標構建與時空演進[J].西安財經大學學報，2024（1）：31-47.

[21] 江艷泓，馬艷華，宋偉，等.創新能力、創新溢出對經濟增長的動態影響——基于北京的數據[J].科技管理研究，2019（21）：14-19.

[22] 李強.技術創新溢出、外部經濟環境與出口貿易高質量發展[J].統計與決策，2021（20）：105-108.

[23] 謝會強，張帆，吳曉迪.虛擬集聚能提升產業鏈韌性嗎？——來自中國城市面板數據的實證檢驗[J].現代財經（天津財經大學學報），2024（8）：3-17.

[24] 樊綱，王小魯，馬光榮.中國市場化進程對經濟增長的貢獻[J].經濟研究，2011（9）：4-16.

[25] 霍宏卿，程彬桓.人工智能與企業新質生產力——來自滬深A股上市公司的證據[J].金融與經濟，2024（8）：60-72.

作者簡介：支音，女，桂林信息科技學院商學院副教授，碩士，研究方向為工商管理、管理科學與工程；黃可，通訊作者，男，桂林電子科技大學馬克思主義學院教授，碩士，研究方向為管理科學與工程、教育管理。

（收稿日期：2025-01-05" 責任編輯：魯文雯）