摘要：产业数字化是推动制造业转型升级、重塑产业竞争格局的核心驱动力，更是制造企业突破产能刚性约束、优化投资结构、抵御市场风险的关键路径。本文以制造企业为研究对象，基于产业数字化发展背景，构建数字化赋能-柔性投资-产能调整-经营韧性的四维概念模型，以沪深A股制造业上市公司2020-2024年面板数据为研究样本，运用因子分析、多元回归、调节效应检验等实证方法，系统探究产业数字化对制造企业经营韧性的影响，剖析柔性投资、产能调整的中介传导作用及数字化的调节机制。研究厘清了数字化转型、柔性投资、产能调整与经营韧性的内在关联，为制造企业优化投资布局、动态调整产能、强化风险抵御能力提供理论支撑与实践参考。

关键词：产业数字化；制造企业；柔性投资；产能调整；经营韧性

中图分类号：F49；F272.3

一、引言

制造业是国民经济的主体，是实体经济的根基，其稳定发展与韧性提升是我国经济高质量发展的核心支撑。当前，全球产业链供应链重构、市场需求碎片化、原材料价格波动、地缘政治冲突等多重不确定性因素叠加，传统制造企业依托刚性产能、固化投资模式的发展弊端日益凸显，产能过剩与产能不足交替出现、投资回报率下滑、风险抵御能力薄弱等问题制约企业可持续发展。

数字经济时代，产业数字化转型持续纵深推进，大数据、人工智能、工业互联网、智能制造等数字技术与制造业深度融合，彻底重塑了制造企业的生产模式、投资逻辑与产能管理体系。国家多次出台政策明确提出，要加快制造业数字化、智能化转型，推动企业柔性生产、精准投资，提升产业链供应链韧性和安全水平。数字化赋能下，制造企业逐步摆脱传统刚性生产约束，可通过柔性投资优化资源配置、通过动态产能调整适配市场波动，进而全面提升经营韧性。在此背景下，探究产业数字化、柔性投资、产能调整与制造企业经营韧性的耦合机制与影响效应，具备重要的理论价值与现实意义。

本文从理论与现实两个维度阐述研究价值：

1. 理论意义

现有学界研究多聚焦数字化转型对企业绩效、创新效率的单一影响，或单独探究柔性投资、产能调整的经济效应，鲜有将四者纳入同一研究框架，系统剖析数字化赋能下柔性投资、产能调整对经营韧性的传导路径与调节机制。本文构建多维概念模型，丰富了产业数字化、企业柔性管理、经营韧性的相关理论体系，弥补了制造业数字化转型与韧性发展的链式研究空白，为后续相关实证研究提供新的研究视角与理论借鉴。

2. 现实意义

当前制造企业普遍面临投资固化、产能僵化、抗风险能力弱等发展困境，在市场波动加剧的行业环境下，传统经营模式难以适配高质量发展要求。本文通过实证检验明确产业数字化对企业柔性投资、产能优化、韧性提升的驱动作用，厘清各变量的影响路径与作用强度，能够为制造企业推进数字化转型、优化投资结构、建立动态产能调整机制、强化经营抗风险能力提供实操性对策，助力制造业企业实现稳经营、强韧性、可持续发展，同时为制造业产业转型升级、产业链韧性提升提供微观实践支撑。

综上，本文以沪深A股制造业上市公司为研究样本，基于面板数据实证分析产业数字化对制造企业经营韧性的直接影响，以及柔性投资、产能调整的中介作用和数字化的调节效应，精准识别数字化赋能企业柔性化发展、提升经营韧性的核心路径，为制造企业数字化转型与韧性升级提供数据支撑与实践指引。

二、研究设计与样本选取

1. 样本选取与数据来源

本文选取2020-2024年沪深A股制造业上市公司为研究样本，为保证数据有效性与研究可靠性，对样本进行如下筛选：剔除ST、*ST及退市企业样本；剔除数据严重缺失、主营业务异常的企业样本；剔除上市不足一年的企业样本。最终得到有效观测样本862家企业，共计4310个年度观测值。

研究数据中，产业数字化指标通过企业年报文本挖掘分词测算得到，柔性投资、产能调整、经营韧性及控制变量数据均来自国泰安CSMAR数据库、Wind数据库，为消除极端值影响，对所有连续变量进行1%和99%分位的缩尾处理。

2. 变量定义

本文核心变量包括被解释变量、解释变量、中介变量、调节变量及控制变量，具体定义如下表所示。

3. 样本量与抽样合理性

本次研究样本覆盖通用设备、专用设备、电子制造、汽车制造、纺织化工等全制造业细分行业，涵盖大、中、小型不同规模企业，样本覆盖面广、代表性强。研究选取5年连续面板数据，有效规避横截面数据的偶然性误差，同时通过缩尾处理、缺失值剔除等方式保障数据精准度，样本量满足多元回归、中介效应、调节效应的实证分析要求，实证结果具备可靠性与稳健性。

三、概念模型与研究假设

1. 概念模型

产业数字化通过数字技术赋能企业生产、投资、管理全流程，一方面可直接优化企业资源配置、降低经营风险，直接提升制造企业经营韧性；另一方面可通过推动企业柔性投资、优化动态产能调整，间接强化经营韧性，同时产业数字化在柔性投资、产能调整与经营韧性的关系中发挥正向调节作用。本文构建“数字化赋能-柔性投资-产能调整-经营韧性”的链式中介调节概念模型，以此作为实证研究核心框架，量化分析各变量的作用关系与影响强度。

图1 产业数字化、柔性投资、产能调整与经营韧性概念模型

2. 研究假设

（1）产业数字化与企业经营韧性的直接关系假设

产业数字化转型能够帮助制造企业搭建智能化生产体系、数字化管理平台，实现市场需求精准预判、生产流程高效管控、资源要素精准配置，有效降低信息不对称、减少经营决策失误，缓解市场波动、产能过剩、投资失效等经营风险，显著提升企业抗冲击能力与持续经营能力，即强化企业经营韧性。基于此，本文提出假设：

H1：产业数字化对制造企业经营韧性具有显著正向影响

（2）柔性投资的中介效应假设

传统制造企业多以固定资产刚性投资为主，投资周期长、调整成本高，难以适配市场动态变化。产业数字化背景下，企业可依托数字技术精准研判行业趋势与市场需求，减少低效固定资产投资，加大技术研发、数字设备、人才培育等柔性投资，优化投资结构。柔性投资具备灵活性、可调整性、高适配性特征，能够帮助企业快速响应市场变化、规避投资风险、提升资源利用效率，进而增强经营韧性。基于此，本文提出假设：

H2：柔性投资在产业数字化与企业经营韧性之间发挥中介正向作用

（3）产能调整的中介效应假设

数字化转型打破了传统刚性产能的生产桎梏，工业互联网、智能生产线、MES生产管理系统等数字工具，能够实现生产工序模块化、生产流程可重构，让企业具备小批量、多批次、快切换的柔性生产能力。当市场需求扩张时，企业可快速扩充产能；当市场需求萎缩时，可及时收缩产能、调整生产结构，有效化解产能过剩与供给不足问题，稳定经营效益，提升经营韧性。基于此，本文提出假设：

H3：产能调整在产业数字化与企业经营韧性之间发挥中介正向作用

（4）产业数字化的调节效应假设

柔性投资、产能调整对经营韧性的提升效果，会受到产业数字化水平的约束与强化。数字化水平越高，企业柔性投资的精准度越高、资源配置效率越强，产能调整的响应速度越快、调整成本越低，能够最大化发挥柔性投资与动态产能调整的价值，进一步放大其对经营韧性的提升作用。反之，数字化水平不足时，柔性投资容易出现盲目性，产能调整存在滞后性，难以有效赋能韧性提升。基于此，本文提出假设：

H4：产业数字化正向调节柔性投资与经营韧性的关系

H5：产业数字化正向调节产能调整与经营韧性的关系

四、实证研究

1. 信度与效度检验

本文采用问卷及量表数据结合面板数据开展实证分析，对核心变量量表进行信度、效度检验，确保数据适配因子分析与回归分析。运用SPSS26.0对所有变量进行KMO检验和巴特莱特球形检验，同时采用Cronbach's Alpha系数检验信度。

由检验结果可知，所有变量KMO值均大于0.7，巴特莱特球形检验P值均小于0.001，说明量表题项存在显著共同因子，适合开展因子分析。各变量Cronbach's Alpha系数均高于0.7的标准阈值，累积解释变异量均超过68%，表明量表数据信度优良、结构效度良好，数据具备实证分析有效性。

2. 描述性统计

对所有核心变量与控制变量进行均值、标准差、最值等描述性统计，明确样本数据分布特征，结果如下表所示。

描述性统计结果显示，样本企业产业数字化、柔性投资、产能调整、经营韧性均存在合理波动区间，样本差异化特征明显，无极端异常数据，样本整体分布均匀，适合开展回归分析。

3. 回归模型构建

为验证本文研究假设，依次构建基准回归模型、中介效应模型、调节效应模型，纳入企业规模、年龄、资产负债率、盈利能力等控制变量，具体模型如下：

模型1（基准回归）：RES=α0+α1DIG+α2Control+ε

模型2（中介效应-柔性投资）：INV=β0+β1DIG+β2Control+ε；RES=γ0+γ1DIG+γ2INV+γ3Control+ε

模型3（中介效应-产能调整）：CAP=δ0+δ1DIG+δ2Control+ε；RES=θ0+θ1DIG+θ2CAP+θ3Control+ε

模型4（调节效应）：RES=μ0+μ1DIG+μ2INV+μ3DIG×INV+μ4Control+ε

模型5（调节效应）：RES=ρ0+ρ1DIG+ρ2CAP+ρ3DIG×CAP+ρ4Control+ε

其中，Control为所有控制变量，ε为随机扰动项，交互项DIG×INV、DIG×CAP用于检验数字化的调节效应。

4. 回归结果分析

（1）基准回归结果

模型1基准回归结果显示，产业数字化（DIG）对企业经营韧性（RES）的回归系数为0.428**（P<0.01），即在1%的显著性水平下显著为正，说明产业数字化水平每提升1个单位，制造企业经营韧性提升0.428个单位，本文假设H1得到验证。产业数字化转型能够有效赋能制造企业优化经营模式、降低风险波动、强化抗冲击能力，显著提升企业经营韧性。

（2）中介效应回归结果

柔性投资中介效应检验中，产业数字化对柔性投资的回归系数为0.385**（P<0.01），数字化与柔性投资共同纳入模型后，二者对经营韧性的系数分别为0.216**、0.283**（P<0.01），且直接效应、间接效应均显著，说明柔性投资在产业数字化与经营韧性之间发挥部分中介作用，假设H2成立。数字化转型推动企业优化投资结构、增加柔性投资，进而提升经营韧性。

产能调整中介效应检验中，产业数字化对产能调整的回归系数为0.402**（P<0.01），纳入中介变量后，数字化、产能调整对经营韧性的系数分别为0.235**、0.312**（P<0.01），中介效应显著，假设H3成立。数字化赋能企业实现动态产能调整，化解产能错配问题，有效强化企业经营韧性。

（3）调节效应回归结果

调节效应结果显示，数字化与柔性投资交互项（DIG×INV）系数为0.187*（P<0.05），数字化与产能调整交互项（DIG×CAP）系数为0.203**（P<0.01），均显著为正。说明产业数字化正向调节柔性投资、产能调整与经营韧性的关系，数字化水平越高，柔性投资与产能调整对经营韧性的提升效果越显著，假设H4、H5均成立。

5. 稳健性检验

为保证实证结果可靠性，本文采用替换被解释变量测量方式、缩短样本区间、滞后一期核心变量三种方式开展稳健性检验，检验结果与基准回归、中介调节效应结果完全一致，核心变量系数符号、显著性未发生改变，说明本文实证结论具备良好的稳健性与可靠性。

五、实证分析结论

本文基于2020-2024年A股制造业上市公司面板数据，系统探究产业数字化、柔性投资、产能调整与制造企业经营韧性的内在关联，通过多重实证检验，最终所有研究假设均得到验证，核心结论如下：

1. 产业数字化显著正向提升制造企业经营韧性

产业数字化作为制造业转型升级的核心驱动力，能够通过技术赋能、流程再造、资源优化，全方位改善制造企业的经营模式与风险管控能力。数字化转型打破了传统制造业信息闭塞、决策滞后、流程僵化的弊端，帮助企业精准预判市场趋势、高效配置生产资源、快速应对外部冲击，有效降低经营波动风险，显著增强企业持续经营与抗风险能力，是制造企业提升经营韧性的核心核心动能。

2. 柔性投资与产能调整发挥显著中介传导作用

产业数字化不仅可以直接提升企业经营韧性，还能通过优化企业投资结构、完善产能动态调整机制间接赋能韧性升级。一方面，数字化转型引导企业减少低效刚性固定资产投资，加大技术创新、数字改造、人才培育等柔性投资，提升企业投资灵活性与资源利用效率，规避投资固化带来的经营风险；另一方面，数字技术赋能生产体系柔性化改造，让企业具备快速产能扩张与收缩能力，精准适配市场需求变化，化解产能过剩与供给错配难题，稳定企业经营效益，最终实现经营韧性提升。

3. 产业数字化具备正向调节强化效应

产业数字化在柔性投资、产能调整与经营韧性的关系中发挥显著正向调节作用，存在“赋能放大效应”。高数字化水平下，企业数据挖掘、分析与应用能力更强，能够精准把控柔性投资方向，避免盲目投资，同时大幅降低产能调整成本、提升产能响应速度，最大化释放柔性投资与动态产能调整的积极作用；而低数字化水平企业，柔性投资精准度不足、产能调整滞后性明显，对经营韧性的提升效果大幅弱化。这也表明数字化是企业实现柔性化经营、筑牢韧性根基的基础前提与核心保障。

六、对策与建议

1. 深化全域数字化转型，筑牢企业韧性发展根基

制造企业应加大数字化转型投入，全面推进生产、管理、销售、研发全流程数字化升级，搭建工业互联网、智能生产管控、市场数据分析一体化数字平台。依托数字技术实现市场需求精准预判、生产数据实时监控、经营风险动态预警，打破传统经营模式的刚性约束，从源头提升企业风险抵御能力与持续经营能力，为柔性投资、产能优化、韧性升级提供技术支撑。同时中小企业可依托产业数字化平台开展轻量化转型，降低转型成本，实现数字化普惠赋能。

2. 优化柔性投资体系，构建精准高效投资机制

企业需摒弃传统重固定资产、轻柔性投入的投资模式，依托数字化数据分析能力，构建动态柔性投资体系。合理压缩低效、刚性固定资产投资，重点加大数字技术研发、智能设备迭代、数字化人才培育、工艺创新等柔性投资投入，提升投资灵活性与适配性。同时依托数字化风控体系，建立投资动态评估与调整机制，根据行业周期、市场波动实时优化投资结构，规避投资风险，提升投资回报率，以精准柔性投资赋能企业稳定经营。

3. 建立动态产能调整机制，实现产能与市场精准适配

推进生产线模块化、智能化、柔性化改造，搭建数字化产能调度系统，实现生产工序快速切换、产能动态调配。依托大数据分析精准捕捉市场需求变化、行业供需格局，建立“需求预判-产能调整-生产优化”的闭环机制，市场扩张时快速释放产能、抢抓市场机遇，市场收缩时及时收缩低效产能、优化产品结构，有效化解产能过剩与供给不足问题，降低经营波动，稳定企业经营效益。同时推动产业链产能协同共享，依托数字化平台实现上下游产能资源整合，提升整体产能适配效率。

4. 强化数字化协同赋能，放大柔性经营综合效应

企业应充分发挥数字化的调节放大作用，推动数字化、柔性投资、产能调整深度协同。以数字化技术赋能柔性投资精准落地、赋能产能高效调整，形成“数字化赋能-柔性投资优化-产能动态适配-经营韧性提升”的良性循环。同时企业需结合自身行业特征、规模优势制定差异化转型策略，大型企业深耕深度数字化转型，打造柔性生产标杆；中小企业聚焦轻量化柔性改造，降低经营刚性，全方位提升企业经营韧性与核心竞争力，助力制造业整体高质量发展。