袁惠爱,赵丽红,岳宏志
(1.西北大学 经济管理学院,西安 710127; 2.西藏大学 经济与管理学院,拉萨 850000)
习近平总书记指出,不论经济发展到什么时候,实体经济都是中国经济发展且在国际经济竞争中赢得主动的根基,而制造业是国家经济命脉所系,是实体经济的基础,是构筑未来发展战略优势的重要支撑。中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,推动经济高质量发展,关键在制造业,重点也在制造业。国家“十四五”规划纲要更是从党和国家事业发展的全局出发,指出坚持把发展经济的着力点放在实体经济上,加快推进制造强国、质量强国建设,促进先进制造业和现代服务业深度融合。在新发展格局下,加快建设制造强国既是全面建设社会主义现代化国家的重要支撑,也是高质量发展阶段增强中国经济质量优势的关键。那么,应该如何认识制造业,目前学术界的研究热点是什么,未来的研究前沿在哪里?
2015年是中国经济转型发展、深化改革至关重要的一年,如颁布《中国制造2025》行动纲领(2015年5月8日)、树立新发展理念(2015年10月29日)、提出供给侧结构性改革(2015年11月10日)等,这一系列推动制造业转型升级,促改革,谋发展的重要举措都显示出2015年是不平凡的一年。据此,本文以2015年为研究起点,运用CiteSpace软件对中文(CNKI)和外文(WOS)两大数据库中关于制造业发展的文献数据从发文数量、研究团体、被引用量、研究热点等方面进行定量和定性分析,旨在从时间角度和国内外角度认识新时代历史方位下制造业发展的结构,以期为其他学者的研究提供有益参考。
本文利用CiteSpace5.8.R1软件分析制造业研究热点与发展趋势。文献检索时间跨度为2015—2021年。中文文献基于CNKI数据库,以“制造业”为检索词,“期刊”为文献类型,CSSCI为期刊来源,去重后得到6 436条记录。国外研究采用WOS核心合集数据库文献,以“manufactur* industri*”“TS=manufactur*”“TS=industri*”“TS=manufactur* business”为组合检索主题,语种为“English”,文献类型为“Article”,来源期刊设置为SSCI,经筛选、去重,得到6 251条记录。
根据CNKI数据库,21世纪以来,关于制造业研究的中文发文量持续上升,在2015年达到历史峰点,全部期刊发文数量达到10 653篇,同比增长22.38%,其中CSSCI来源期刊1 449篇(未剔除选题指南、广告等文献),亦是CSSCI期刊来源发文量的历史峰值,同比增长12.24%,且自2015年至今一直保持较高的热度,每年CSSCI来源文献量约在1 450篇。根据WOS核心数据库,外文关于制造业研究的SSCI期刊来源文献一直保持持续上涨趋势,自2015年以来,发文量从9.02%增长至2020年的19.36%,且发文主要集中在中国(1 449;0.13)(其中,1 449代表2015—2021年的发文量;0.13代表节点中心度,下同)、美国(1 233;0.22)、英国(714;0.3)、意大利(488;0.05)、德国(421;0.04)、西班牙(381;0.10)、印度(350;0.05)、澳大利亚(321;0.16)、法国(251;0.20)等国家,中国发文量领先其他国家,位列第一,但中心度位列第五。由于中心度大的节点往往是数据网络中的关键节点,且值越大则说明该节点越重要,由此可知,中国虽然在制造业领域发文量居于世界前列,但其影响力弱于英国、美国、法国、澳大利亚。
使用CiteSpace软件分析国内外文献的研究机构。总体上看,中国社会科学院①、南开大学、南京大学、中国人民大学、对外经济贸易大学等是中文文献研究的主要代表机构;中国社会科学院、清华大学、剑桥大学、曼彻斯特大学、浙江大学、米兰理工大学、香港理工大学等是英文文献研究的主要代表机构。国内外研究机构以高校为主,说明高校较为重视制造业发展,并在学术研究层面做出了重要贡献,其中中国社会科学院(0.22)、南开大学(0.13)、南京大学(0.12)、中国人民大学(0.12)、北京大学(0.11)、对外经济贸易大学(0.10)、香港理工大学(0.10)中心度均大于或等于0.1,说明在机构合作中的连接性较强。国内外研究机构合作网络密度分别为0.005 4和0.009 7,说明国内外研究机构较为分散,合作程度较低,但外文研究机构合作程度略高于中文研究。
衡量文献高质量的一个有效指标是被引频次。因此,通过统计2015—2021年制造业研究的中文文献被引频次,结合CiteSpace软件考察英文文献的共被引频次及中心性,可以发现该领域具有较强传播力和影响力的文献(见表1)。
表1 制造业研究中英文文献被引频次统计
从表1可以看出,引用量最高的中文文献是学者杨汝岱于2015年发表于《经济研究》的文章《中国制造业企业全要素生产率研究》,被引用1 113次,下载35 839次,是制造业研究非常具有传播力和影响力的文章。文章计算企业层面TFP(全要素生产率),详细考察中国制造业企业TFP的动态变迁,且从资源配置效率的角度讨论经济结构转型问题[1]。被引用前10位的中文文献主要集中于制造业创新[2]、生产率[3]、效率[4]、升级[5]、价值链[6]的研究,其中中国社会科学院学者黄群慧梳理关于供给侧结构性改革的概念逻辑和分析框架[7],结合《中国制造2025》,与美国、日本、德国、韩国等工业强国对比分析中国制造业的核心能力[8],从企业、产业和区域三个层面为中国制造业发展提供发展建议。
引用量最高的英文文献是学者LIEDER M和RASHID A发表在JournalofCleanerProduction的文章,被引用705次,且引用次数逐年上升,2021年达200次。文章主要探索在制造业背景下循环经济的发展框架、发展格局及发展战略[9]。文献引用频次高(被引频次:609)且中心性高(0.42>0.10)的文献是HORBACH J,RAMMER C和RENNINGS K发表在EcologicalEconomics的文章,该文主要通过使用2009年德国社区创新调查数据集实证检验不同类型的生态创新是否受到不同因素的驱动[10]。进一步看,引用前15位的文章中有7篇共同讨论一个话题:工业4.0,学者从概念框架、发展模式[11]、工业绩效贡献[12]、短期供应链调度[13]、供应链风险[14]、产业融合[15]等角度,比较不同国家制造业发展战略[16]及如何支撑循环经济发展[17]。也有学者研究制造业细分领域(增材制造)对经济发展的影响[18],从政治和经济角度考察不同国家去工业化现象[19],从绿色发展角度考察节能政策对绿色生产力的影响[20],绿色经营与供应商环境管理能力对制造企业绩效的调节作用[21],考察低技术中小制造业企业绿色与非绿色创新的驱动因素[22]、绿色制造的驱动因素[23]。
对检索文献进一步分析发现,中文发文量最多的作者是余东华(2015;34)(2015代表首次发文年份,其中2015年仅是本文统计时间区域的首次年份,并不代表该作者首次发文是2015年;34代表作者在统计时间区域发文量,下同)、张杰(2015;31)、张峰(2015;28)、李廉水(2015;27)、戴翔(2015;25)、李金华(2015;25)、唐晓华(2015;25)、刘军(2015;20)等。国外文献发文量最多的作者是Boqiang Lin(2015;16)、Sachin Kumar Mangla(2015;13)、Jose Arturo Garza-Reyes(2019;13)、Marko Kohtamaki(2015;13)、Sunil Luthra(2018;12)、Angappa Gunasekaran(2017;11)、Vinit Parida(2019;10)等。
笔者对检索文献分析后发现,被引期刊主要涉及的中文期刊有《中国工业经济》(94)(94代表被引频次,下同)、《数量经济技术经济研究》(85)、《科学学研究》(61)、《科研管理》(60)、《管理世界》(60)、《世界经济》(52)、《经济研究》(51)等;主要涉及的英文期刊有AmericanEconomicReview(129)、JournalofCleanerProduction(127)、InternationalJournalofProductionEconomics(73)、EnergyPolicy(65)、Econometrica(62)、QuarterlyofJournalofEconomics(61)、ManagementScience(54)等。
关键词是文献内容的高度凝练,通常能够体现研究领域的热点。笔者运用CiteSpace软件进行分析,得到共现频次TOP15的关键词,从中可看出国内外学者关于制造业的研究成果已经相当丰富。制造业全球价值链、生产率、创新、环境规制是国内外学者在该领域的共同研究重点,这也契合中国经济发展的实际,中文文献在制造业与服务业融合、产业集聚、转型升级、高质量发展等方面展开了深入的研究,而英文文献则涉及中国、工业4.0战略、制造业可持续性发展、供应链管理、就业、产业政策等多个方面。
通过对关键词共现图谱进行聚类发现,密切联系的节点会共同反映在同一个主题中,体现学科的研究热点。基于软件得到中英文文献聚类各11个,其中中文聚类图谱Q=0.500 2,S=0.727 8,英文聚类图谱Q=0.519 3,S=0.766 8②,说明聚类结构显著且效果合理(见图1)。
a 国内 b 国外
在应用CiteSpace软件对文献数据分析基础上,提取制造业研究热点,对中文文献从制造业生产率与效率、创新、高质量发展、国际贸易、对外直接投资、全球价值链、集聚或转移、高端装备制造业、智能制造等进行梳理与总结,对英文文献从制造业技术创新、生产率、效率、环境、制造智能化、精细制造、可持续发展的循环经济模式、制造业供应链管理等方面进行梳理和总结。
1.制造业生产率与效率研究
新发展理念下,提高TFP、改善要素配置效率是经济高质量发展的有效途径。一些学者围绕要素配置效率展开分析,研究发现,制造业产业内、产业间均存在劳动要素配置扭曲,要素配置效率对制造业生产效率可持续增长贡献非常有限[24],原因可能在于制造业集聚较高的拥挤效应和较低的技术外部性[25]。信息经济发展时代,数据③和劳动、资本、土地、技术融入价值创造过程,对制造业生产率具有显著的渠道效应。部分学者围绕TFP展开分析,发现制造业生产率增长的来源更多是企业成长[1],技术进步是TFP增长的主要动力。也有学者测算产能利用率,分析中国产能过剩问题。
2.制造业创新研究
关于制造业创新的研究,学者主要围绕制造业技术创新从宏微观层面展开广泛研究。研究发现,创新研发投入对制造业创新能力的提升起着至关重要的作用,但中国创新要素空间分布不均衡,并存在锁定效应[26],企业R&D强度、企业规模、垄断行为、所有制结构等会影响制造业企业技术创新能力和水平。学者也进一步研究了制造业企业技术创新与股权激励、金融服务部门开放、嵌入全球价值链等的互动关系。
3.制造业高质量发展研究
振兴制造业,要推动制造业从数量扩张向质量提高的战略性转变。学者对制造业高质量发展的内涵、目标、动力机制、评价体系、发展水平测度、发展战略等方面展开研究。制造业高质量发展必然涉及产业结构优化,而对外开放程度是制造业结构调整的重要原因,制造业服务化及生产性服务业是制造业结构升级的重要影响因素。产业融合有助于制造业高质量发展和建设制造强国,一些学者就制造业与现代服务业、生产服务业、物流业、信息产业等协同发展进行研究。同时,学者们对涉及的制造业发展战略:“十三五”“十四五”规划,供给侧结构性改革,“中国制造2025”,“一带一路”倡议等展开分析,且与美国再工业化、德国“工业4.0”进行比较研究。
4.制造业国际贸易、对外直接投资、全球价值链研究
学者分析中国制造业企业是否存在生产率悖论,测度制造业企业出口结构,研究制造业对外直接投资的空心化效应和逆向技术溢出效应。中国制造业正受到发达国家从高端和更低成本的发展中国家从低端的双重挤压[27],制造业中具有显示性比较优势的细分行业多为劳动密集型低技术行业和中技术行业[28],中国制造业参与全球价值链并没有提高国内技术复杂度,嵌入位置是决定中国制造业国际分工地位的关键因素,增值能力弱是制约中国制造业转型升级的关键因素[6]。中国制造业亟须抓住新工业革命带来的契机,坚持创新驱动发展,建立开放经济体系,提升要素供应水平和完善环境规则政策[29],实现在全球价值链中的地位跃升。
5.制造业集聚或转移研究
学者围绕制造业集聚演变、现状、影响因素、影响效应展开,测度集聚程度且考察其时空演变特征,分析地方保护主义、比较优势等对制造业集聚的影响。研究发现,中国并不存在早期制造业依赖自然资源区位优势的集聚模式,知识溢出效应、出口需求拉动和规模经济对制造业集聚水平存在显著正向影响,国有资本及开发区目标行业设置因素对制造业企业的均衡分散配置总体上有促进作用,导致各地产业出现一定的同构性[30]。一些学者研究制造业集聚对经济增长质量、科技创新、能源效率、全要素生产率、创新效率、创新生产率、工资、税收竞争等的影响效应,分析制造业转移现象,挖掘其背后的内在机制,分析其与经济增长、比较优势和竞争优势、人口迁移、劳动力流动等的关系。
6.高端装备制造业研究
高端装备制造业作为战略性新兴产业七大领域之一,是制造业研究最受关注的领域之一。学者主要围绕装备制造业的研发效率、生产率、创新、竞争力、贸易结构展开研究。研究发现,中国高端装备制造业技术创新资源配置的整体和阶段效率在子行业间存在不同程度的波动和差异[31],在时间演变维度上,各子行业技术创新能力变化幅度存在差异,但分化程度呈现一定范围的缩小趋势;在行业分布维度上,各子行业技术创新能力分化明显,且在分布上具有集聚效应[32]。与世界主要发达国家相比,中国制造业竞争优势较弱,产品市场渗透率较高但竞争力不强[33],中国制造业企业应结合行业特点和自身实际,强化自主创新能力,优先发展高端装备制造业和机械控制调节系统方面的技术,加强技术领域间的交流与合作,以提高各技术领域的扩散效应[34],合理选择“自主式”“集群式”“包围式”“渐进式”的产业升级路径,发挥比较优势,迈向全球价值链中高端[35]。
7.智能制造研究
智能制造是制造技术与数字技术、网络技术、智能技术集成应用于生产、管理和服务的过程。国内学者从区域视角、产业视角、企业视角分析中国智能制造,并与其他国家的战略进行比较,具体涉及中国制造业智能化影响因素研究、智能化对中国制造业生产方式的影响、就业的影响、转型升级的影响等。研究发现,技术创新、国家政策、新一代信息技术、人才建设、集成互联、数字化转型等因素正向影响智能制造发展[36]。中国智能化水平呈现出逐年递升态势,并在东部地区均具有明显的领先地位[37],且智能应用水平超越智能技术和智能效益。与世界其他国家相比,中国和韩国、日本、德国、美国位于第一梯队,计算机、电子和光学产品,机械设备,电气设备,汽车等行业智能化发展水平较高[38]。可以通过完善配套环境、运用新技术模式改造传统产业,大力推进欠发达区域智能制造的发展[39]。
1.制造业技术创新研究
国际上不乏文献对制造业技术创新进行分析,学者研究制造业R&D以及影响制造业技术创新的因素包括信息来源、信息管理、企业规模、组织战略、专利保护、员工培训等。研究发现,政府干预与技术创新之间存在倒U形关系,过度的政府干预增加了技术创新风险,金融发展对技术创新具有显著的负向影响,区域金融发展水平越高,政府干预对技术创新的影响越小[40],人工智能通过加速知识创造和技术溢出,提高学习和吸收能力,同时增加研发和人才投入来促进技术创新,人工智能对低技术行业技术创新的影响更为显著[41]。数字服务创新是一种新型的技术创新形式,补充了传统的技术创新来源,提高了企业的利润率,同时也能够提高制造业企业的绩效[42]。
2.制造业生产率及效率研究
如何提高制造业生产率对制造业发展至关重要,学者采用不同方法测度包括英国、韩国、印度尼西亚、德国、印度、美国、中国、智利、荷兰、俄罗斯等不同国家的制造业生产率和能源效率,以及分析影响制造业生产率的因素(如出口程度、技术变化、补贴率等)和影响能源效率的因素(产业结构、能源价格、能源效率措施等),同时制造业企业的个体特征对全要素生产率和劳动生产率均有重要影响,企业规模与生产率及其增长率呈正相关关系,生产率在大多数分部门增长,但在各分部门的增长速度存在异质性[43]。
3.制造业环境相关研究
学者从生产技术、环境绩效、环境规制等方面研究制造业的环境问题。研究发现,环境标准、生产与投资等对制造业环境产生影响,制造业使用清洁生产技术和非清活生产技术存在差异,绿色智力资本、绿色人力资源管理与制造业企业环境绩效没有直接关系,环境策略与环境绩效直接相关,同时也调节绿色创新与环境绩效之间的关系[44]。学者也对企业治理结构与环境绩效展开分析,研究发现董事会规模和理事会会议与中国企业的环境绩效呈正相关,董事会的独立性和性别多样性与其虽呈正相关,但在统计上不显著[45],而女性董事的比例和年龄对企业整体环境绩效有正向影响[46],也有学者考察了环境规制对产业创新和绿色发展的影响,短期内促进了制造业劳动生产率、能源效率和环境效率的提高,但在长期只提高了能源效率,却阻碍了劳动生产率的提高[47]。另外,学者对制造业国际贸易给经济发展带来的环境污染,产业集聚对环境污染的影响效应也进行了研究。
4.制造智能化研究
智能制造在工业4.0中占有重要地位,学者围绕制造业智能化的范畴、关键技术、在典型国家(地区)的实践等方面展开研究,认为其范畴涉及智能制造,支持IoT制造、云制造,且目前研究多集中于技术层面,如物联网、网络物理系统、信息通信技术等,典型国家主要涉及德国、中国、美国等,并比较了不同国家的智能制造发展战略。一些学者对制造业智能化过程中的关键技术3D打印也展开了研究,3D打印作为一种颠覆性的技术创新,使复杂几何图形的构建成为可能,是未来抢占产业制高点的焦点领域,在材料选择、印刷精度、速度、设备价格和加工质量等方面具有独特性,其技术扩散体现在整个工艺技术和经济两方面[48],尤其是对教育和医疗领域产生了深远影响。3D打印是一种新兴的教育技术,可以在教育学科有更多的实践机会[49],如对学生进行3D打印的教学,作为教学中的支撑技术、生产有助于学习的人工制品等。新型冠状病毒肺炎疫情的暴发使得全球供应链受到限制,传统制造设备的高需求导致了对增材制造(3D打印)设备的需求,以填补传统制造周期之间的空白,3D打印已经被用于为医院生产各种设备,包括面罩、口罩、呼吸机组件等,即3D打印可以在应急物资生产中发挥重要作用[50]。也有学者对3D打印大规模应用的障碍进行研究,发现原因在于:一是由于3D打印没有很好地整合在供应链中,二是与无法有效防止假冒的潜在知识产权问题有关,并就障碍原因提出建设性的意见[51]。
5.精益制造研究
精益制造和工业4.0都利用分散控制,旨在提高生产力,两种生产理念受到企业和社会的广泛关注,学者针对精益制造和工业4.0亦做了广泛研究。研究发现,一是工业4.0与精益制造相互促进,二是工业4.0与精益制造融合对绩效产生影响,三是环境因素对工业4.0和精益制造融合产生影响。关于绩效研究,工业4.0对可持续组织绩效有显著的直接和间接影响,并且精益生产实践是一个强中介变量,即工业4.0通过精益生产实践增强了可持续组织绩效,精益制造实践也对制造组织的过程创新绩效具有积极影响,对企业价值具有长期积极且显著的影响[52]。也有学者通过工作特征考察精益制造与员工工作满意度的关系,研究表明,顾客关系、人力资源和产品设计实践通过工作特征对工作满意度有正向间接影响,而过程和设备实践对工作满意度有负向间接影响[53]。研究精益制造对可持续性的影响是很重要的,有学者认为,精益制造与TBL(经济、社会、自然环境三方面的平衡统一)之间具有互补作用[54];也有学者认为精益制造与可持续发展的任何支柱(经济、环境和社会)都不存在相关性,但工业4.0与其有很强的相关性[55]。有学者通过将可持续性指标整合到价值流映射工具中,以评估制造过程,通过结合环境和运营绩效结果预期来寻找具有环境可持续发展的精益生产实践[56]。
6.制造业可持续发展的循环经济模式研究
为了缓解资源短缺和环境污染,以实现零碳议程,企业必须重视绿色生产资源,发展循环经济。学者对循环经济的概念、对经济增长的长期影响以及阻碍循环经济成为持续发展工具的因素等做了诸多研究。新的发展模式与传统经济利益有不可避免的冲突,研究表明,循环经济的实施需要外部力量的支持,如政府的政策干预或环境组织的宣传指导,绿色金融和绿色物流对可持续生产和循环经济具有显著的正向影响,可持续生产对循环经济具有显著的积极影响[57],寻找生态创新通向循环经济的路径,为企业转型提供新思路,同时应将绿色融资和绿色物流整合到组织采购和融资策略中,以制造绿色可持续产品,推进循环经济目标的实现。也有学者研究循环经济与所有利益相关者,即循环经济对电子产品制造商和相关软件开发商及其用户的机遇与挑战[58]。
7.制造业供应链管理研究
制造业供应链管理一直是制造业研究的热点问题之一,学者对绿色供应链等方面展开深度研究。研究发现,绿色采购、逆向物流、供应商环境协作和绿色制造四种绿色供应链管理活动对运营绩效有正向影响[59],且技术性绿色供应链管理实践(如绿色设计、绿色制造和逆向物流)对行为性绿色供应链管理实践(如与顾客和供应商的关系)和组织绩效之间的关系起到完全中介效应[60]。全球企业的供应链结构有急剧发展的趋势,有必要量化供应链各成员之间的合作关系,并对其在信息共享系统中的作用进行评估和可视化,以支持企业决策者在供应链管理中的决策[61]。绿色采购是可持续发展的重要课题,研究发现,环境关怀、员工胜任力、激励和奖励对采用以产品为基础的绿色采购实务有显著的正向影响,客户压力与绿色采购之间没有显著的关系,采用以产品为基础的绿色采购方式对企业绩效、市场绩效、社会绩效和环境绩效也有显著的正向影响[62]。也有学者对制造商通过双渠道供应链进行产品分销时是否应该使用销售区域的排他性的相关问题进行研究,结果表明制造商不能使用直接渠道,采用独家区域是最优的,使用双渠道时,采用独家区域可以提高制造商的利润[63],制造商和零售商的利润会随着强制劳动比例的增加而降低[64]。
在关键词共现与聚类的基础上,通过关键词突变能够发现所研究学科领域的前沿与未来可能的发展趋势。
2014年5月10日,习近平总书记在河南考察时首次明确提出新常态;2014年10月10日,中德政府共同发表了《中德合作行动纲要:共塑创新》,提出两国将开展工业生产的数字化(工业4.0)合作;2015年11月10日,习近平总书记在中央财经领导小组会议上首次提及供给侧结构性改革。这一系列的举措带动了2015—2016年突变关键词的集中,可以看出“工业4.0”“新常态”“供给侧改革”等方面的学术研究与政府会议精神保持高度一致,并且具有稳定性,部分主题突变热度持续到2018年。自2017年8月,美国总统特朗普签署行政备忘录,不顾中方劝阻发起了一轮又一轮的贸易战,2018—2019年的学术关键词紧跟时事,突变集中在“中美贸易摩擦”。随着《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》《关于推进制造业高质量发展实施方案(2020—2022年)》《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》等文件的出台,2020—2021年高强度突变关键词数量逐渐增多,关注“数字经济”“人工智能”“制造业高质量发展”等,其中高质量发展突变强度达28.62。学者通过建构理论机制、实证检验机制论证研究主题,据此,中介效应关注度也明显增强。产业协同集聚、制造业投入服务化也受到较高关注,这也与《京津冀及周边地区工业资源综合利用产业协同转型提升计划(2020—2022年)》《关于推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见》等文件的印发密切相关。自新型冠状病毒肺炎疫情暴发以来,全球经济下滑,供应链体系受到巨大挑战,政府和各界人士全力抗击疫情,合力打好抗疫全球阻击战,学界对于“新冠肺炎疫情”“经济政策不确定性”等也高度关注(见表2)。
表2 中文关键词突变列表
从表3可以看出,2015—2017年,国外制造业发展重视经济发展和完善市场对周边区域的溢出效应与辐射带动,突变性术语主要有economic development(经济发展)、innovation(创新)、export(出口)、productivity(生产率)、spillover(溢出)、foreign direct investment(外商直接投资)、offshoring(离岸外包)等,突变强度分别为6.29、6.23、6.21、5.22、5.14、5.16、4.32,且在此段时期内具有稳定性。
表3 外文关键词突变列表
2017—2019年,高强度突变关键词数量有所减少,主要有green manufacturing(绿色制造)、input-output analysis(投入产出分析)、governance(治理)等,突变强度分别为 3.95、4.66、4.35。2019—2020 年突变词主要包括digital twin(数字孪生)、blockchain(区块链)、reverse logistics(逆向物流)、automation(自动化)、iot(物联网)、artificial intelligence(人工智能)、smart manufacturing(智能制造)、industry 4.0(工业4.0)、sustainable manufacturing(可持续制造)、business mode(商业模式)、structural decomposition analysis(结构分解分析)等,其代表了目前国外制造业的研究主题、方法等前沿和未来可能的方向。
根据中英文文献分析制造业的研究热点发现,由于经济发展、社会制度等层面的差异,国内外的制造业研究侧重点有所不同。中国制造业的发展与发达国家存在一定差距,但在国家政策的大力支持下,发展迅速。学者也紧跟时事发展,把握时代脉搏,领会中央会议精神,学习国家政策文件,结合经济现象、实践发展进行理论研究。据此,学者结合新常态、人工智能、数字经济、新冠肺炎疫情等对制造业生产率与效率、创新、高质量发展、国际贸易、对外直接投资、全球价值链、集聚或转移、高端装备制造业、智能制造等进行全面深入研究。国外文献在制造业可持续发展、制造业商业模式、循环经济模式、绿色制造等方面展开研究,并结合数字孪生、区块链、物联网等前沿技术,强调精益、绿色、循环、可持续发展,为后续研究中国制造业高质量发展提供了一定参考和借鉴。
本文主要利用CiteSpace软件对国内外2015—2021年的CNKI和WOS数据库中关于制造业的核心文献进行分析,可视化反映出国内外制造业研究的发文数量、研究机构、重要文献、关键词频次、关键词聚类、关键词突现等重要信息,得出以下结论:第一,制造业一直是国内外学术界的研究热点,但从国际上来看,学术成果发布数量主要集中在中国和美国,中国虽然在制造业领域发文量居于世界前列,但其影响力弱于英国、美国、法国、澳大利亚。第二,国内外研究机构均以高校为主,稳定且规模较大,但国内外研究机构自成体系,分散度较大,合作程度较低,且外文研究机构合作程度高于中文研究。第三,国内外制造业共同研究主题涉及制造业全球价值链、生产率、创新、企业、环境规制。中文研究热点主要涉及制造业与服务业融合、产业集聚、转型升级、高质量发展等,而英文文献则涉及中国、工业4.0战略、制造业可持续性发展、供应链管理、就业、产业政策等。第四,中文主要研究前沿涉及制造业结合数字经济(人工智能)、制造业高质量、制造业投入服务化以及受疫情影响的制造业发展、经济政策不确定性等,外文则聚焦于数字孪生、逆向物流、物联网、人工智能、智能制造等。
基于制造业研究热点及前沿分析结果,展望未来制造业研究应着眼于中国式现代化目标对制造业发展的新部署、新要求,进一步强化制造业研究的理论深度及实践回应。第一,为提升中国制造业研究的国际影响力,加强与英国、美国、法国和澳大利亚等国的合作与交流,共同研究国际制造业热点问题,并提高研究成果的质量和影响力。第二,为促进国内外研究机构的合作,应鼓励高校间、中文研究机构与外文研究机构之间的合作与交流,即通过资源共享和协同研究可以提高研究效率和研究成果的质量。第三,进一步挖掘研究深度,形成完整的研究链条。为满足制造业的发展需求,应继续深入研究制造业全球价值链、生产率、创新、企业和环境规制等主题,特别关注制造业与服务业融合、产业集聚、转型升级和高质量发展等国内研究热点。同时,我们也应关注中国市场的特点,如工业4.0战略、制造业可持续性发展、供应链管理、就业和产业政策等。第四,紧跟国际前沿动态,瞄准重点领域,形成具有中国特色的制造业研究体系和创新成果。重点关注数字经济(人工智能)在制造业的应用,推动制造业实现高质量发展。同时,加强制造业向服务化转型的研究,深入探索数字孪生、逆向物流、物联网和智能制造等领域,也须不断通过创新的研究方法和理念,致力于推动制造业实现智能化、绿色化和可持续发展,为中国式现代化的实现做出积极贡献。
注 释:
①中国社会科学院是对文献涉及中国社会科学院研究生院、数量经济与技术经济研究所、工业经济研究所、财经战略研究院、经济研究所、世界经济与政治研究所、中国社会科学院大学、亚太与全球战略研究院、人口与劳动经济研究所、商学院等二级机构进行合并处理的结果,下同。
②Q值(区间为[0,1])在0.3以上说明聚类结构是显著的,值越大则效果越好。清晰度S值衡量了聚类图谱的同质性,S值在0.5以上即可认为聚类结果是合理的。
③《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》已将数据作为一种生产要素单独列出。