智能化转型、组织韧性与制造业企业高质量发展

张树山，董旭达

（东北师范大学经济与管理学院，吉林长春 130117）

当今世界正处在国际局势复杂多变、市场高度不确定的乌卡（VUCA）时代，企业发展面临着社会经济、国际政治、技术变革等方方面面的不确定性，对企业高质量发展带来前所未有的挑战。制造业作为国民经济的支柱产业，其高质量发展不仅是制造强国战略目标的关键环节，更关系到全面建设社会主义现代化国家任务的实现。党的二十大报告指出，我国应着力提升产业链供应链韧性和安全水平。建立更具韧性的制造业产业链供应链是当前我国提高制造业产业安全水平、实现制造业高质量、可持续发展的重要战略举措。

作为制造业的微观主体，制造业企业的组织韧性是指组织应对危机和困难时的复原能力，更重要的是它也意味着企业从风险和挑战中更新和重组的能力[1]。从该定义可知，组织韧性具有将企业面临的不确定性风险和挑战转化为企业创新机遇的重要作用。在数智技术创新飞速跃迁的背景下，制造业企业通过智能化转型赋能生产运营、激发内生动力，已然成为企业优化资源配置、提升自身核心竞争力的重要着力点。已有学者从企业绩效出发，验证了企业数智化转型、智能制造实施等因素带来的正向效应[2-4]。同时，也有学者的研究表明数智经济时代下的“索洛悖论”一定程度上仍然存在[5]，认为企业实施智能制造短期内对创新产出和全要素生产率无法产生影响[6]。这意味着智能化转型既可能为制造业企业注入蓬勃动能，但也可能提升制造业企业面临的不确定性风险，给其高质量发展带来新的挑战。那么，在数智经济与乌卡时代相互交织的变革时期，智能化转型究竟对制造业企业高质量发展产生什么影响？组织韧性作为企业抵御风险和危机的有效盾牌，在这种影响过程中发挥何种机制？且二者的影响作用是否存在异质性？本文将在对智能化转型、组织韧性与制造业企业高质量发展的内涵与测度进行阐述的基础上，通过构筑中介模型，对以上问题进行解答。

二、文献综述

（一）智能化转型的内涵与测度

随着人工智能、大数据、区块链、云计算等新兴技术快速发展，智能制造作为基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合的新型生产方式，是企业当前谋求创新发展的重要战略选择。企业智能化转型是指通过人工智能等智能制造技术手段对制造业进行全过程和全生命周期的改造，包括设计、生产、管理和服务等环节的智能化投入，实现“自感知、自学习、自决策、自执行和自适应”的智能化转型升级。[7]制造业企业的智能化仍处在应用和发展的初级阶段，目前尚未形成一套较为严谨并权威的方法来进行微观主体智能化转型的测算。不少学者运用企业智能制造试点等产业政策作为准自然实验探究相关影响和作用机制[8-9]，或运用单一指标衡量企业数字化智能化水平，如数字化智能化相关的无形资产投资占比[10]、智能制造程度或工业机器人等指标[11]，但由于衡量指标单一，无法全面反映企业智能化水平。

（二）企业组织韧性的内涵与测度

随着社会经济环境的发展变化，学者逐步将自然科学中的“韧性”概念纳入经济学和管理学研究范畴，提出“组织韧性”的概念，形容组织在冲击下的抵抗能力以及复原能力[12]。目前对于组织韧性的定义多从时间链条的维度展开阐述，如一端须包括组织在预测、调整、避免潜在外生冲击的能力[13]，另一端须包括遭受外生冲击事件后运营、再生与保持的能力[14]。越来越多的学者在近年来对组织韧性的内涵界定中，不仅涵盖了组织从“逆境事件”中反弹的能力，也逐步探索到“反弹+反超”的更高维度，组织韧性强的企业可以在各类逆境事件中显示学习改进的反应机制，进而实现企业组织转型升级的目的[12]。吕文栋等[15]对组织韧性定义为组织构建的、应对内外变化时主动反应、整合资源、保持并提升竞争优势的能力。

企业韧性是一个综合的动态概念，现有关于组织韧性的内涵与特质的研究，将组织能力从不同的角度进行分类。李平等[16]分解和梳理现有文献中涉及的企业组织资源、架构、战略、认知、情绪以及社会关系等多方面要素，认为能够调节组织韧性的变量可分为硬能力和软能力两个方面，企业须合理平衡两种能力，以此降低组织脆弱性，实现组织存活和组织成长。宋耘等[17]基于华为公司的案例分析逆全球化情境下企业组织韧性的形成机制，从耐受力和恢复力两方面分析中国高科技企业组织韧性的形成机制。同时，学者从中国情境视角下，从预期能力、适应能力和情景意识三方面对组织韧性各维度进行提炼，解释新兴经济发展过程中的中国组织韧性[18]。

目前组织韧性的定性研究和机制分析取得一定研究成果，但对于组织韧性的定量研究成果较少，部分学者对于组织韧性定量研究的探索主要有以下几种方式。陆蓉等[19]通过企业访谈调研的形式确定企业组织韧性量表，尝试测算民营企业韧性，从内外部两个方面分析企业韧性驱动因素，结合坎特鲁（Kantur）等[20]的做法，确定稳定性、灵敏性和协同性等方面构建主观的企业韧性指数，同时从恢复时间、恢复水平两方面度量企业韧性的客观测度来避免偏差[19]。张少峰等[21]运用熵值法从企业长期增长和财务波动两方面构建测度指标，评价企业风险应对能力和持续运营能力，综合计算组织韧性。

（三）制造业企业高质量发展的内涵与测度

相较于宏观经济高质量发展的内涵和测度，当前对于企业高质量发展的内涵和测度方法尚无统一明确结论。黄速建等[22]在研究国有企业高质量发展时，认为企业高质量发展应当具备高质量的经济价值和社会价值，是企业追求持续成长和价值创造的能力目标和发展范式。王治等[23]研究了董事会断裂对企业高质量发展的影响，认为企业高质量发展的核心是全要素生产率的提升，选取全要素生产率作为关键测度指标。目前多数研究倾向于将全要素生产率作为高质量发展的一项重要指标，对全要素生产率的测算方法也相对成熟，主要包括生产函数法、数据包络法和曼奎斯特指数法等。此外，还有部分学者尝试构建企业高质量发展指数，张涛[24]从创新发展、绿色发展、开放发展、共享发展、高效发展、风险防控等方面构建综合测度指标。田丹等[25]认为企业高质量发展的目标可以从财务、环境和社会等方面来理解，并从目标和过程两方面设计涵盖质量效益、绿色发展、创新驱动、社会共享、风险管理、公司治理等在内20个指标构建企业高质量发展的测度体系。

（四）智能化转型、企业组织韧性与制造业企业高质量发展

随着智能化时代的来临，对智能化经济绩效的理论和实践研究日益受到关注，已有较为成熟的结论。现有研究中，学者从不同角度提出智能化对经济增长、经济高质量发展、产业绩效等方面影响的研究结论。蔡跃洲等[26]归纳了人工智能等技术经济特征对高质量经济增长和高质量就业的推动作用，孙早等[11]将人工智能开发纳入熊彼特创新模型的框架下，分析人工智能对产业全要素生产率提升的影响路径，为破解生产率悖论提供了经验证据，验证了传统制造业全要素生产率能够对智能化作出正向反应。智能化转型与高质量发展具有显著的正向作用。

对于智能化转型对韧性的提升效应，已有研究成果从制造业产业链和供应链等角度展开研究。在供应链的研究视角下，张树山等[27]提出供应链数字化通过信息效应、融资效应和学习效应能够有效提升组织风险承担能力，可持续的维护供应链安全稳定；供应链数字化能够提高供应链抵抗力和恢复力，促进供应链韧性水平提升[28]。在产业链层面的研究中，数字经济发展能够显著促进产业链韧性水平[29]；智慧物流通过信息传递和运输效率的提高，加速资源流动，提高市场效率，能够实现产业链韧性的提高[30]。对于微观企业层面的研究，冯文娜等[31]研究提出双元创新能够提升组织韧性；张少峰等[21]发现，技术创新能够正向提升制造业企业的组织韧性水平；赵爽等[32]聚焦物流企业，研究在危机情境下数字化转型对物流企业组织韧性的提升效应，认为在数字化转型能够赋能物流作业的各环节，解决危机情境下企业的资金、成本和人力困境，对组织韧性具有正向意义。此外，学者在2020 年全球新冠疫情的背景下探讨组织数字化战略与组织韧性的关系，发现数字化的战略导向与市场竞争力和组织韧性呈正相关，能够缓冲企业短期亏损，帮助企业快速从全球新冠疫情危机中复苏[33]。

但同时也有学者认为，数字化变革对于组织结构和管理方式将产生一种负面作用，增加不确定性，转型成本的增加进而会带来资金流动性不足、合作关系的冲击、成本增加等风险[34-35]。智能化转型与组织韧性关系的定量研究还有待进一步深入。

对于组织韧性和企业高质量发展的关系，已有学者就此展开研究并得出肯定结论。田丹等[25]从系统分析的角度分别对组织韧性与企业创新提升、质量效益提升和环境不确定性调节来说明企业经营的过程中，韧性水平的提升能够带来企业发展的提质增效。基于此，本文在当前对于智能化、组织韧性与企业高质量发展三者相关研究的基础上，从智能化转型出发，探讨制造业企业是否能够通过智能化转型，带动企业组织韧性的提升，进而实现制造业企业可持续的高质量发展，这是本文探讨的核心问题。

与现有研究成果比较，本文的边际贡献在于：（1）在中介机制方面，在既有研究的基础上，将企业组织韧性作为中介机制考察智能化转型的增长效应，拓展了关于制造业智能化经济绩效分析的研究，也对不确定性情况下的组织韧性提升策略研究提供依据。（2）在指标测度方面，从风险抵抗能力和重构能力两方面界定企业组织韧性，并运用企业财务增长和波动的绩效指标表现分别进行测度。（3）在研究内容上，在智能化转型、组织韧性与企业高质量发展关系探讨的基础上，从企业、区位、市场等角度揭示相关关系的异质性特征，拓展了现有微观企业组织韧性提升的研究边界。本研究为新时期背景下如何提高制造业企业组织韧性提供了重要参考，对企业发挥智能化转型绩效、实现制造业高质量发展具有重要的理论和实践价值。

二、理论分析与研究假设

（一）智能化转型与制造业企业高质量发展

智能经济时代背景下，智能化技术作为新一代信息技术的集成，逐步发展为涵盖数据生产、算法软件开发、硬件设备等在内的技术和产品支撑的复杂系统。智能化技术借助新技术的技术经济特征，通过投入产出效率提升、知识创造与共享等路径推动宏观经济要素生产率的提升，能够对宏观经济增长产生正向推动作用，其自身也将逐步构建高技术产业体系成为新兴的经济增长点，并带动产业结构的合理化和高级化。在这一背景下，国民经济微观主体的企业，对智能化技术的应用和渗透，带来企业生产、管理、服务等全过程的转型，智能化转型通过其强有力的渗透性、替代性、协同性和创造性，无疑将带来企业的创新发展。

智能化转型从质量改进、创新驱动和交易成本三个方面助推了制造业企业高质量发展。首先，从质量效益方面，智能化技术的应用将直接贡献于生产过程的改造和优化，提高生产效率，保证产品质量，有助于增强产品的市场表现，推动企业盈利。其次，从创新驱动方面，智能化能够加强企业内部沟通协作，并将智能技术应用于生产全过程，对生产设备、生产平台等进行智能改造，实现企业数据流通和资源整合，实现企业创新驱动发展。同时，智能化转型将加快信息共享和知识传播，推动企业间良性竞争，推动创新扩散，实现企业的创新绩效的增强。最后，在交易成本方面，从企业参与市场交易活动的角度，智能化能够实现工业互联，有效降低交易成本，包括信息搜寻、资本融通和物流仓储等方面；智能经济带动供需智能化，帮助企业和消费者需求的精准对接匹配，提高企业灵敏度，降低市场的结构性失衡，企业在智能信息搜寻的基础上能够实现定制化服务，建立良好的供求关系，降低营销成本。基于此，提出如下假设：

假设1：智能化转型对制造业企业高质量发展具有正向效应。

（二）智能化转型与制造业企业组织韧性

本文从风险抵抗能力和重构能力两方面来阐述企业组织韧性的内涵。组织韧性作为企业重要的动态能力，一方面包括企业持续运营的能力，即企业发展的核心竞争力；另一方面是风险管理的能力，包括内部控制和外部风险的预测与管理。

制造业企业的智能化转型是企业在研发、生产、管理等各运营环节智能化的过程。企业通过智能化集成系统进行客户关系管理、资源配置、供应链管理等，完成环境感知、信息获取、判断规划等工作，进一步实现智能设计、合理排产、科学决策、远程指导等，实现企业智能化运转。因此，企业在生产经营过程中的智能化能够实现现场监督、过程控制，有助于加强产品质量监管、产品质量改进，降低风险发生概率。同时，通过信息共享效应、成本节约效应的发挥，创建紧密高效的企业间、企业内部沟通，提高协同性和精准度，快速捕捉市场不确定性，提升企业风险抵抗能力，实现企业组织韧性的提升。

此外，在冲击后重建环节，智能化企业作为深度集成的系统，其强大的数据采集和控制功能能够提供完善的跟踪与分析机制，并通过沟通联动的智能系统帮助企业快速调整战略，实现重建与更新。基于此，提出如下假设：

假设2：制造业企业智能化转型能够提高制造业企业组织韧性。

（三）企业组织韧性的中介作用

智能化具备自感知、自学习、自决策、自适应的技术特征，能够帮助构建敏捷的风险管理系统，通过加强自我调节，对内外部冲击实现快速响应与干预，开发和灵活运用内部资源，降低企业生产运营的风险，提高组织韧性。韧性企业也同样意味着企业须将追求高质量可持续发展作为长期目标和发展原则。在质量效益方面，韧性企业在核心竞争力和抗风险能力两个方面的驱动下，要求短期利润与长期绩效的平衡，追求稳健经营与持续增长的均衡，才能实现平稳时期的增长运营和危机时期的快速恢复和逆势增长；在创新驱动方面，韧性企业具备在日常运营和危机应对的过程中通过创新策略实现自我迭代，并能够根据内外部环境的变化实时调整创新战略，通过持续的战略更新使企业转危为安，灵活运营，实现可持续发展。韧性企业在质量效益和创新驱动方面的表现也正体现企业高质量发展的内涵和本质要求，基于此，提出如下假设：

假设3：智能化转型能够通过提升组织韧性实现对企业高质量发展的正向影响。

三、研究设计

（一）模型构建

本文用以下基准模型验证制造业企业智能化转型对其高质量发展的影响。

其中，i表示上市企业，t表示年份，TEPit为企业高质量发展的观测指标，本文用全要素生产率来表征；Inteit是对上市企业智能化转型程度的测度，Xit表示选取其他控制变量集。系数α1衡量制造业企业智能化转型程度对企业全要素生产率的影响程度，是本文重点关注的核心变量系数，α1若显著为正，则表明智能化转型将显著推动企业全要素生产率的提升，验证假设1。Year、Firm分别为年份和个体固定效应，εit表示随机误差。

在此基础上，重点验证组织韧性能否在智能化转型与全要素生产率提升效应之间发挥中介作用，借鉴江艇[36]因果推断的研究方法，建立模型如下：

在模型（2）中，RESit表示企业组织韧性，本文将重点关注β1系数的显著性，验证企业的智能化转型选择及应用能够正向影响企业组织韧性，并由此提升企业全要素生产率，实现高质量发展，验证假设2和假设3。

（二）变量选取与说明

1.被解释变量

用全要素生产率（TFP）指标来衡量制造业企业的高质量发展水平，根据现有文献对于企业全要素生产率测度方法的论述[37-39]，在学者对于全要素生产率的多种测度方式之中，选择OP 方法测度企业的全要素生产率，以解决指标测算的内生性问题。同时，用LP和GMM方法得到的企业全要素生产率进行稳健性检验。

2.解释变量

制造业企业智能化转型水平。借鉴陈庆江等[40]、李婉红等[41]的方法，运用企业年报形成的数据库，建立包括智能化、智能制造、智慧制造等在内的29 个与企业智能化转型相关的关键词词库，运用Python 提取内容进行文本分析和否定关键词的处理。在此基础上运用当年年度关键词占当年同行业企业同类关键词出现的比重来衡量该企业智能化转型的程度。在此基础上，也参考吴非等[42]的做法，运用企业数字化转型结构化特征词作为智能化转型词频的替代解释变量，以确保结果的稳健性。

3.中介变量

企业组织韧性。本文将企业组织韧性诠释为风险抵抗能力和重构能力，风险抵抗能力表征企业持续运营能力，重构能力意味着企业在危机后的复原并改进更新的能力。在指标构建上，借鉴张少峰等[21]的做法，从企业财务绩效方面的表现来测度企业组织韧性中的绩效增长能力和绩效保障能力。分别用长期增长和财务波动两个维度进行测度，采用3年净销售额增长积累来衡量企业的可续运营绩效，用股票回报率衡量企业的财务波动情况。

4.控制变量

选用制造业上市企业的基本信息和财务数据，参考宣烨等[43]、宋敏等学者方法[44]，将衡量企业性质、企业盈利能力、偿债能力、公司治理等方面的指标作为控制变量。本文选取的控制变量具体为企业年龄、企业规模、资产收益率、资产负债率、资产结构、经营性现金流、总资产增长率、托宾Q值、股权集中度。

（三）数据来源与描述性统计

选取2012—2022年我国沪深A股制造业上市企业为样本，构造包括1 734家上市公司的面板数据。数据主要来源于国泰安数据库（CSMAR）、上市公司年报等，对样本进行以下处理：删除ST、*ST、PT 企业数据；剔除缺失值；用1%水平下缩尾处理异常值。变量描述性统计如表1所示。

表1 变量说明与描述性统计

四、实证结果与分析

（一）基准回归结果

基准回归中验证智能化水平对企业全要素生产率的影响，考虑到可能的时间趋势，通过Hausman 检验在基准回归中进一步采用固定效应回归分析，消除可能存在的异方差和序列相关等，并逐步加入控制变量，回归结果如表2所示。

表2 智能化转型对企业全要素生产率的影响

首先，从列（1）至列（4）的回归结果可知，企业智能化转型的回归系数均显著为正，在加入个体固定效应和时间固定效应后仍然成立，在此基础上，加入企业特征的系列控制变量，该结果仍然在1%水平上显著为正，表明企业的智能化转型能够显著提高企业的全要素增长率，实现企业高质量发展。其次，对于基准回归模型中控制变量的结果，企业年龄、企业规模、资产收益率、总资产负债率、经营性现金流、总资产增长率、托宾Q值的提高均有助于企业全要素生产率的提升。而企业资产结构和股权集中度的增加对企业全要素增长率不利，原因可能在于企业固定资产和库存占总资产的比例过高，一定程度上意味着企业资产流动性和短期偿债能力下降，不利于企业全要素生产率的持续提高。同时，股权集中度负向作用结果表明，需要对股权结构与企业绩效、企业高质量发展的关系进行更加全面的思考，适当的股权制衡可能会有效降低控股股东和经理人的代理成本，增强外部监督，实现企业的长期绩效提升。

（二）稳健性检验

1.更换关键变量

一是更换全要素生产率的测度变量。分别用LP和GMM方法替代OP方法测度的企业全要素生产率进行回归，如表3 列（1）和列（2）结果所示，企业智能化转型对全要素生产率的提升作用仍然显著为正。二是更换核心解释变量。在运用文本分析智能化转型词频方法的基础上，参考赵宸宇等[3]的做法，从数字技术应用、互联网商业模式、智能制造、现代化信息系统的维度统计99个涉及企业数智化转型的相关词频进行统计，作为企业智能化转型水平核心解释变量的替代变量进行回归，结果如表3列（3）所示，回归结果仍然稳健。表明对于关键变量的测度方式未对主要结论产生影响。

表3 稳健性检验结果

2.排除干扰因素

对于2012—2022 年上市企业的分析来说，为保证结论的稳健性，还应剔除特殊年份，在此剔除企业在2015 年国内股灾和2020 年新冠疫情影响较大年份的数据，进行回归分析，回归结果如列（4）所示，智能化转型的系数仍然在1%水平上显著为正，结论仍然稳健。

3.其他稳健性检验

在现有模型基础上，通过增删控制变量改变控制变量组合、剔除直辖市样本等方式对基准回归模型进行稳健性检验，核心解释变量系数估计值回归结果仍然显著，能够验证前文结论的稳健性。

（三）内生性问题

基准回归结果可能会受到双向因果关系带来的内生性问题，即全要素生产率高的企业更容易进行企业智能化转型的投入，运用两阶段最小二乘法（2SLS）分别运用解释变量滞后一期和二期作为工具变量，克服内生性问题，表4 的列（1）和列（3）表明，智能化转型对其一次和二次滞后项显著为正，列（2）和列（4）表明，解释变量的系数在1%水平上显著，同时工具变量通过了识别不足检验与弱识别检验。结果表明，在考虑了内生性问题的基础上，企业智能化转型能够对企业接下来的增长表现具有显著正向效应，本文结论仍然成立。

表4 内生性检验结果

（四）机制检验

从抵抗能力和重构能力两方面考察组织韧性，分别运用反映企业长期增长和财务波动的指标表征，并用熵值法构建综合的组织韧性指标。表5显示了企业智能化转型分别对抵抗能力、重构能力以及综合组织韧性的作用情况，初步回归结果表明，智能化转型对企业的绩效增长、企业财务波动两方面指标的影响均显著为正。在抵抗能力方面，相比较而言，解释变量对企业风险抵抗能力的正向作用更为明显，即企业智能化转型能够更大程度地提升企业长期增长的绩效。列（5）和列（6）的结果表明，智能化转型程度的加深对企业组织韧性具有显著的正向作用，说明实证结果能够验证原假设，组织韧性能够作为智能化转型的中介机制推动企业全要素生产率的提升，进而提高企业的高质量发展。

表5 企业组织韧性机制检验回归结果

五、进一步分析

前文的分析表明，企业的智能化转型能够对组织韧性的提升具有正向作用，这种正向提升是否在地区、行业和企业等不同层面不同因素的影响下体现出明显的差异化特征需要进一步讨论。

（一）地区市场化程度异质性

一定程度的市场化水平能够对企业带来正向激励，有益于竞争机制的启动和政策效果的发挥。一方面，地处市场化程度较高地区的企业更容易实现商业互联，强化企业间沟通，有助于形成集群效应和规模经济；另一方面，市场化程度较高地区，其供应链韧性较强，进而带动链上企业韧性水平的提升。基于此，市场化程度较高的地区，企业智能化赋能组织韧性提升的效果会更明显。本文运用樊纲《中国市场化指数》测算，在模型中加入地区市场化程度指标（market），若地区市场化程度取值大于其中位数，地区企业market取值为1，反之则为0。经表6列（1）的验证，交互项Inte×market系数在1%的水平上显著为正，当企业处于市场化水平较高的地区，企业智能化转型能够更加显著地带来企业组织韧性的提升，符合本文预期。

表6 智能化转型对组织韧性影响的异质性分析结果

（二）企业生命周期异质性

本文参考谷城等[8]的做法，依据企业年龄将企业划分为成长期和成熟期两阶段，以此来证实处于不同发展阶段的企业实施智能制造对其组织韧性水平的影响。设置degree变量，degree=0（企业年龄≤12 年）、degree=1（企业年龄＞12 年），构造交互项Inte×degree进行回归检验，列（2）表明，交乘项回归系数在1%水平上显著为正，说明企业在成熟期更能利用智能化转型来促进其组织韧性的提升。原因可能在于，企业的智能化转型对于企业的基础禀赋存在一定的要求，如企业规模、人才条件、技术水平、发展理念等方面，一般情况下，成熟期企业具备更加适宜智能化转型的发展条件，创新经验丰富，更能通过智能化转型实现组织绩效的综合提升。

（三）资本密集度异质性

资本密集度是衡量单位产品成本中资本成本与劳动成本的比值大小，资本密集度较高的企业其单位劳动者占用的资本量较高。资本密集型工业一般被看作是国民经济、实现工业化的重要基础，资本密集型制造业主要有电子与通信设备制造业、运输设备制造业等。资本密集度较高的企业，往往会倾向于采用较先进的生产设备和技术，其智能化转型的动力较强，智能化转型对组织韧性的提升作用更加明显。本文讨论资本密集度对企业智能化转型对企业韧性影响的异质性，按照企业资本密集度取中位数，分为资本密集度高（capital=1）和资本密集度低（capital=0）的企业。列（3）表明，交乘项回归系数在1%水平上显著为正，说明企业资本密集度能够影响企业智能化转型对组织韧性的提升作用。

（四）股权性质异质性

对于上市企业股权性质来说，国有控股企业和非国有控股企业的生产经营的稳定性特征不同，国有控股企业生产经营与战略目标相对稳定，生产社会化和经营现代化程度较高，企业发展路径稳定性较强，其本身就具备较强的组织韧性。对于非国有控股企业来说，其生产经营战略相对波动较大，规模化生产程度较低，其应对风险能力也相应更弱，智能化转型对其组织韧性的提高效应更加明显。为验证此观点，设置国有控股企业虚拟变量，国有控股企业设置为0，非国有控股企业取值为1，与Inte交乘项Inte×state系数显著为正，则验证前文预期。

六、结论与政策启示

（一）主要结论

在数智经济时代，现有研究主要探讨了智能化转型对产业和企业层面的绩效影响及其作用机制，而从企业层面在企业组织韧性的视角下对智能化转型与企业绩效关系的研究结论较为鲜见。本文在现有的关于智能化转型对企业全要素生产率的影响的相关结论基础上，从智能化转型和组织韧性提升的双重视角下，探讨二者对制造业企业高质量发展的影响。基于2012—2022年我国制造业上市企业数据测算智能化转型程度指标、企业组织韧性综合指标以及企业全要素生产率指标，得出以下主要结论：（1）智能化转型决策能够提升制造业企业全要素生产率。（2）企业能够通过智能化转型实现对组织韧性的提升，进而提升企业全要素生产率。企业组织韧性是危机情境下企业风险抵抗、恢复与重构的能力，包括抵抗能力和重构能力，从企业的绩效表现上分别体现为企业的绩效增长和绩效保障，智能化转型对两方面能力的提升作用均显著为正。同时，相较于对绩效保障方面的作用，智能化转型对企业的绩效增长的正向作用更为明显，说明智能化转型能较大程度上提升企业竞争力，并能一定程度上带动企业危机恢复能力的提升，实现企业持续运营，从而带动企业整体组织韧性的提升。（3）异质性分析表明，智能化转型对企业组织韧性的提升作用，存在地区市场化程度、企业生命周期、资本密集度、股权性质的异质性。当企业处于市场化水平较高的地区，企业智能化转型能够更加显著地带来企业组织韧性的提升；成熟期企业更能通过智能化转型实现组织绩效的综合提升；企业资本密集度能够影响企业智能化转型对组织韧性的提升作用；相对于非国有控股企业，国有控股企业智能化转型对其组织韧性的提高效应更加明显。企业、地区等层面多种因素的存在，为更深入挖掘智能化转型对组织韧性的影响效应进而提升企业发展质量提供新的切入点。

（二）政策启示

第一，制造业企业智能化转型是企业创新发展、实现我国制造业高质量发展的重要推动力。一方面，需要集中优势力量，以企业为主体，“产学研金政”协同创新推进，帮助企业数智化转型提质增效。完善智能化转型配套服务，支持发展智能制造产业的配套政策，解决推动工业软件、智能装备等关键领域的融通发展，构建公共服务平台系统，创建工业互联，构造新兴产业集群，为制造业企业的数智化转型提供配套支持。另一方面，对于企业来说，传统制造业企业应当积极进行智能化转型规划，制定企业全过程全生命周期的智能化转型战略目标，加大力度进行智能化转型配套的基础设施建设，筹备智能化的生产平台、装备、生产线、管理系统，加速推动制造业企业各生产要素的智能化更新，有序推进智能化转型。

第二，制造业企业应当重视组织韧性对企业全要素生产率乃至企业高质量发展的重要推动作用，在国际环境不确定性日益加剧的情况下，企业的可持续发展离不开组织韧性的不断提升。制造业企业须在稳健资本、管理运营、文化建设等方面综合强化组织韧性。具体而言，在稳健资本方面，企业应建立稳健的财务策略，确保企业应对短期和长期风险，探索多元化融资渠道，科学识别和评估潜在的市场风险、信用风险、财务风险，并采取相应的规避措施。在运营管理方面，企业应不断优化生产流程，通过精益生产等管理方法，降低生产成本，提高生产效率。同时做好供应链管理，建立稳定可持续的上下游合作关系，准确识别和规避供应链风险。在文化建设方面，做好企业使命价值观的长期建设和引导，促进企业内部信息交流共享，引导企业践行社会责任等举措均有助于企业组织韧性的提升。正确看待多重的环境不确定性情境，把握好风险与危机应对并将其转化为更新与重构机遇，发挥组织韧性的作用，实现企业风险抵抗能力和重构能力的提升，实现制造业高质量发展。

第三，不同性质的制造业企业应当合理进行智能化技术选择与应用，逐步实现智能化转型。依据生命周期、市场化区位、资本密集度和股权性质的差异合理审慎进行智能化转型，从生命周期异质性的结论出发，对于处于初创期的制造业企业来说，企业须首先建立稳定的运营体系和市场地位，在此基础上通过智能化转型进一步实现生产流程的优化和生产效率的提升。从市场区位因素异质性的结论出发，市场化区位的异质性结论一定程度上说明，对处于市场化程度较高地区的企业来说，更加开放的市场环境和竞争压力下，企业应更加注重通过智能化转型提升对于客户需求和市场导向的重视程度，提高市场竞争力从而增强组织韧性。从资本密集度异质性的结论来看，资本密集度高的企业通常拥有更多的资源来支持智能化转型，企业应充分利用其资本优势，加大在智能化技术和设备方面的投入，实现组织韧性提升。对于不同股权性质的转型策略，国有控股企业应充分利用其核心优势积极探索智能化转型实践。企业应结合自身特点进行合理布局，科学进行智能化转型策略，优化智能化技术在研发、生产、销售等环节的应用，优化资源配置效率，赋能价值链共生共赢，支撑企业实现韧性增长。