摘要:[研究目的]围绕国家“制造强国”战略导向、绿色发展时代主题和制造业企业升级实践,突破以往从单一维度衡量企业升级的局限性,从生产效率、价值链水平与绿色发展水平三个维度,构建中国制造业企业升级的评价指标体系,并进行定量测度与多维比较分析,以揭示中国制造业企业升级的特征事实与演化规律。[研究方法]基于2010—2023年制造业A股上市公司数据,采用熵权-TOPSIS法测算企业升级水平,运用探索性空间分析法进行时空演化与区域差异分析,并比较不同所有制企业的升级差异。[研究结论]第一,十四年间,我国制造业企业升级水平、生产效率、价值链水平和绿色发展水平的全样本均值分别为0.552、0.148、0.192和0.229,对应增长率分别为16.89%、29.71%、12.00%和18.43%;第二,我国制造业企业升级的全样本均值呈现显著的空间异质性特征,西部地区(0.559)>东部地区(0.553)>中部地区(0.551)>东北地区(0.540);第三,观测期内国有制造业企业升级水平均值更高,但非国有制造业企业升级水平增速较快,两者间差距呈渐进收敛态势。我国制造业企业升级成效显著但仍有较大提升空间,需协同推进效率提升、价值链攀升与绿色转型,并加强区域间协调发展与创新协同。
关键词:制造业企业升级;全要素生产率;价值链水平;绿色发展;时空演化
制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。历经改革开放40余年的高速发展,中国制造业规模实现了跨越式增长,形成了健全完善的工业体系,已成为世界第一制造业大国。然而,我国制造业仍存在自主创新能力薄弱、高端产品供给不足、生产管理效率低下以及绿色发展水平不高等突出问题,面临着多重挑战与升级压力。伴随新一轮科技革命和产业变革的纵深推进,我国产业结构变迁的重心逐步由产业间调整向产业内升级更迭,而微观层面的企业升级成为提升产业发展质量、构筑现代化产业体系竞争优势的关键。当前,受生产成本上升、需求不足、国际贸易封锁等影响,国内制造业企业竞争与绩效增长压力加剧;同时,我国还面临产品技术含量与附加值不高、环境监管与碳排放约束增强等问题,制造业企业亟待提质升级。
党的二十大报告提出,“推动制造业高端化、智能化、绿色化发展”。党的二十届三中全会进一步提出,要加快经济社会发展全面绿色转型,突出产业“降耗、减污、降碳”绿色发展的战略导向。在数字经济和新质生产力发展背景下,我国制造业企业已难以通过嵌入全球价值链、吸收发达国家先进技术来实现自主创新能力的根本性提升和跨越式升级。一方面,全球贸易保护主义和单边主义抬头,发达国家对中国的技术封锁加剧,导致我国难以通过外部渠道获取“卡脖子”技术;另一方面,我国在一些关键制造业和数字化领域已走在世界前列,需要在国内大循环战略和新质生产力驱动下,引领核心领域标准制定、模式建立和路径打通。为此,制造业企业需抢抓数字化、智能化发展契机,依靠自主创新和动态能力培育,打造核心竞争优势,实现企业升级。
文献综述
(一)制造业企业升级的内涵
当前,国内外学者主要从全球价值链和企业能力(价值)两个维度来界定企业升级,但尚未形成一致观点。国外方面,Porter认为企业升级是通过提高产品质量、生产效率或从事更高技术含量活动以获取更高收益的过程;Gereffi进一步指出,企业升级是指一个企业由劳动密集型生产模式向知识密集型或资本密集型生产模式转变的过程。国内方面,刘浩华、余忠发提出,企业升级的外在动因源于获取竞争优势,向价值链中高端攀升。唐露、刘伟认为,企业能够依靠研发创新实现效率提升并攀升至价值链高附加值环节,则被视为实现企业升级。孙晓华等将制造业企业转型升级概括为企业污染物排放水平、融合服务水平和绿色发展水平三方面。深入来看,全球价值链理论主要探讨企业如何嵌入和参与全球价值链的不同环节,来实现企业价值增值和全球价值链位置的升级;动态能力理论则聚焦于企业本身,追求长期稳定的竞争优势和长期超额利润的竞争力。综合来看,持续提升企业动态能力、培育核心竞争优势、提升企业价值水平成为大多数学者的共性主张。基于此,本文对制造业企业升级的内涵界定如下:制造业企业持续利用先进数字化、智能化知识和技术,高效整合企业内外部资源要素,持续优化生产经营流程、推动业务和组织结构变革,增强企业创新能力和治理能力,显著提升企业生产效率、价值链水平和绿色发展水平,构筑核心竞争优势的动态过程。
(二)制造业企业升级的测度
当前,国内外有关制造业企业升级的测度方法主要包括三类:一是使用单一指标作为代理变量的测度法;二是构建多维指标体系的综合测度法;三是采用调查分析法。
首先是使用单一指标作为代理变量测度法。当前,测度企业生产率的两个常用指标分别是劳动生产率和全要素生产率。杜勇等采用劳动生产率指标来衡量企业升级。近年来,一些学者如强国令与王一婕、王玉燕与王春燕等,认为全要素生产率比劳动生产率包含的信息更丰富、综合性更强,故而选择全要素生产率指标来反映企业升级水平。此外,一些学者还采用“贡献价值”或“增加值”来衡量企业升级。刘建江等用“贡献价值”来衡量企业产出与获利能力,并使用利税额作为企业升级的代理变量。
其次是构建多维指标体系综合测度企业升级水平。Reeg将企业升级定义为由企业创新所带来的企业成长,包含“质”的改进和“量”的增长两方面。李林木、汪冲进一步将企业升级的“质”细分为创新能力和创新成果两方面,而企业升级的“量”则用企业成长来反映,在测算上使用劳动生产率、总资产报酬率等指标。钞小静、薛志欣从企业内部升级和企业外部升级两个维度来衡量企业升级。
最后是采用调查分析法反映企业升级水平,如淦未宇的研究等。现有研究中,以企业生产率、企业增加值、企业利税额等单一指标作为代理变量来衡量企业升级,虽有计算简单、结果直观的特点,但也存在三方面不足。
一是企业生产率或企业利税额侧重于衡量企业升级的“量”,却忽视了企业升级的“质”。企业升级是一项关于企业变革创新与竞争优势塑造的重大活动,应既包含以企业生产率、企业利税额等为表征的“量”的提升,也要体现以企业价值链水平和绿色发展水平为核心内容的“质”的改变。二是企业生产率难以客观反映企业竞争力和价值链水平的提升。当前,国内企业可通过引进先进设备、加快数字化改造,在短期内提高生产效率。但若企业未能同步增强自主创新能力并扩大新产品产出,其产品技术含量和附加值可能并无实质性提升。仅有生产效率增长却缺乏自主创新能力与价值链水平的明显提升,企业升级效果将大打折扣。三是企业生产率与企业增加值无法体现企业升级的环境绩效。现有研究主要聚焦于企业升级的“经济绩效”,而未能反映企业在环境治理与改善方面的努力与成效,即忽视了“环境绩效”。因此,应结合我国制造业企业升级的动态性与多维性特征,从质与量、内部升级与外部升级、经济绩效与环境绩效相统一的视角,重新界定制造业企业升级,实现更为科学全面的测度分析,弥补现有文献的不足。
研究方法
(一)制造业企业升级评价指标体系构建
科学合理的评价指标体系是研究制造业企业升级问题的重要基础。为更加全面、客观地反映我国制造业企业在高端化、智能化、绿色化发展过程中的特征事实及趋势,本文在构建评价指标体系时,重点把握了理论、政策和实践三个关键维度。
1.指标体系内容选取
制造业企业升级的评价体系构建根植于内生增长理论、企业能力理论与可持续发展理论的深度融合。从内生增长理论视角看,生产效率提升是企业通过技术创新、组织优化等内部能力实现企业“量”的升级,主要体现为全要素生产率的增长,构成企业经济绩效的核心。企业能力理论则聚焦企业“质”的升级,强调从低附加值环节向研发设计、品牌服务等高附加值环节跃迁的能力,通过附加值率、企业增加值等指标反映价值链水平提升。同时,可持续发展理论将绿色发展纳入评价维度,提出通过清洁技术创新实现经济与环境双赢。
本文借鉴Reeg、汪冲与李林木、钞小静与薛志欣的研究思路,从量的增长和质的改进两方面,从企业内部升级和企业外部升级两个维度来综合衡量企业升级水平。具体来说,从生产效率(PE)、价值链水平(EVC)和绿色发展水平(GDL)三个维度来定量测度制造业企业升级水平。其中,生产效率衡量企业内部升级;价值链水平和绿色发展水平衡量企业外部升级。生产效率重点测度制造业企业升级的“量”,而价值链水平和绿色发展水平主要测度制造业企业升级的“质”。生产效率、价值链水平两个维度聚焦制造业企业升级的“经济绩效”,而绿色发展水平维度关注制造业企业升级的“环境绩效”。生产效率在一定程度上代表了产出规模的壮大,而企业规模壮大将会带动就业与税收增长;此外,企业加快绿色发展,降低能源消耗与污染物排放,有利于提升环境质量,履行企业社会责任,这也是企业社会绩效的一种体现,因此本研究不再单独考虑企业升级的社会绩效。制造业企业升级评价指标体系见表1。
表1 制造业企业升级评价指标体系
2.三级指标解释及计算方法
一是全要素生产率。参考许诺等的方法,采用半参数法LP法测算我国制造业上市公司的全要素生产率。在传统Cobb-Douglas生产函数的基础上,通过增加中间投入变量来估计全要素生产率,计量模型如下。
式(1)中,i、j、t分别代表企业、行业和年份,Y表示企业主营业务收入(万元);L表示企业劳动投入,以员工人数(人)代表;K表示企业资本投入,以固定资产净额(万元)代表;M表示企业中间投入,以购买商品和接受劳务支付的现金(万元)代表;β0表示常数项;β1~β3分别表示各变量系数;ε表示残差项。制造业企业全要素生产率根据式(1)回归结果计算所得残差取对数进行测量。
二是企业增加值率。参考吴莹的研究方法,选用企业增加值率作为企业价值链水平的代理变量。由于上市公司一般不会发布本公司的工业增加值数据,故采用生产法计算出上市公司的企业增加值率,用于测度其企业价值链水平。
生产法计算的企业当期工业增加值由四项内容构成,分别是:薪酬总额(本年支付给职工以及为职工支付的现金+应付职工薪酬的年末数-年初数);企业利润(净利润-投资收益-营业外收入-汇兑收益-公允价值变动损益+营业外支出+资产减值损失);企业税收(营业税金及附加+所得税-补贴收入);企业应付利息。计算公式为:当期工业增加值=薪酬总额+企业利润+企业税收+企业应付利息;企业增加值率=增加值/(增加值+购买商品接受劳务支付的现金)。
三是能源消耗强度。上市公司日常运营涉及七类主要能源,分别是水、电、原煤、天然气、汽油、柴油和集中供热。依据国家能源主管部门发布的《综合能耗计算通则》(GB/T 2589-2020),并参照向仙虹等的方法,通过当量值转换构建统一计量体系。计算分三个步骤:首先,将各类能源实物消耗量按表2所示的折算系数转换为标准煤当量;其次,用总标准煤消耗量除以当期营业收入,得到单位营收能耗指标;最后,对该指标取自然对数消除量纲差异,即得到上市公司能源消耗强度指标。七类主要能源消耗指标的计算单位及折算系数见表2。
表2 七类主要能源消耗指标的计算单位及折算系数
四是污染物排放当量。制造业企业排放的污染物主要包括工业废水和工业废气。借鉴毛捷等的研究,工业废水重点核算化学需氧量和氨氮排放量,工业废气重点核算二氧化硫和氮氧化物排放量。依据《中华人民共和国环境保护税法》所附《应税污染物和当量值表》,将上述四种污染物排放量折算成统一的污染当量数,加总后取自然对数,以此反映企业污染物排放水平。
五是环境绩效。借鉴丁红乙、成琼文的研究,借助CSMAR的ENV数据库,采用综合评分法构建企业环境绩效(EP)指标。该指标涵盖三个维度九项内容:环境管理机制(环保理念宣导、环保目标设定、环保制度建构);环境实践措施(环保教育培训、环保专项行动、环境应急预案);环境认证体系(“三同时”制度执行、环保荣誉资质、ISO14001认证)。采用二元计分法,每满足一项得1分,加总得分作为企业环境保护绩效的代理变量。
(二)制造业企业升级水平测度
采用熵权-TOPSIS法测算上市公司的企业升级水平。在企业升级指标体系构建过程中,指标权重的确定直接影响测算结果。基于信息熵理论,采用基于原始数据矩阵的多指标客观赋权法——熵权法,通过挖掘数据本身的信息离散度确定权重参数,可有效克服主观赋权法的人为偏差问题,保障评估结果的科学性和客观性。
(三)研究对象与数据来源
选取2010—2023年我国制造业沪深A股上市公司为初始样本,剔除ST、*ST、暂停上市、终止上市及退市整理期公司,以及关键变量严重缺失或明显不符合会计准则的异常样本,最终获得1835家上市公司的16 239条有效观测值。同时,采用STATA 18.0对连续变量进行1%的缩尾处理,以消除异常值影响。上市公司财务及年报数据主要来自国泰安(CSMAR)数据库和万得(Wind)数据库。
中国制造业企业升级水平多维度比较分析
以制造业A股上市公司为研究对象,从生产效率、价值链水平和绿色发展水平三个维度构建制造业企业升级评价体系。基于2010—2023年上市公司的面板统计数据,运用熵权-TOPSIS法测度上市公司企业升级水平。接下来,分别从时间维度、空间维度和企业特征进行系统深入比较分析。
(一)制造业企业升级的时间维度分析
1.企业升级整体水平分析
表3为2010—2023年制造业企业升级水平及生产效率、价值链水平和绿色发展水平三个维度的均值得分情况。我国制造业企业升级水平呈显著上升趋势,其均值得分从2010年的0.527波动上升至2023年的0.616。其中,2010—2012年呈现短暂下行调整,由0.527微降至0.520;2013—2023年保持稳健增长,虽存在个别年份小幅波动,但整体趋势显著上扬。十四年间,我国制造业企业升级全样本均值为0.552,企业升级均值得分增加0.089,增幅为16.89%,年均增幅为1.30%,进一步提升空间较大。
表3 2010—2023年中国制造业企业升级整体水平及各维度得分
2.企业升级各维度分析
其一,企业生产效率。制造业企业生产效率与企业升级均值变化趋势大体相同,企业生产效率均值由2010年的0.138连续下降至2013年的0.131,此后止跌回升并波动增长至2023年的0.179,企业生产效率全样本均值为0.148。结合图1分析,2010—2016年企业生产效率均值经历先降后升变化过程,2017—2023年企业生产效率均值经历由缓慢上升到快速上升变化过程,增长显著。十四年间,我国制造业企业生产效率均值得分增加0.041,增幅为29.71%,年均增幅为2.29%。
其二,企业价值链水平。我国制造业企业价值链水平均值由2010年的0.175持续上升至2018年的0.197,而后小幅波动下降至2023年的0.196,整体呈现“先稳步上升、后小幅下降”趋势。2023年企业价值链水平均值比2010年增加0.021,企业价值链水平全样本均值为0.192。十四年间,我国制造业企业价值链水平均值得分增加0.021,增幅为12.00%,年均增幅为0.92%。与其他指标相比,该指标增长较为缓慢且后程相对乏力。进入经济发展新常态时期后,短期内部分外资制造业出现他国转移,加上美国等发达国家的战略遏制、科技封锁,我国制造业面临一定的挑战。但随着“创新驱动”“制造强国”战略的逐步实施,以及“一带一路”框架协议实施成果的显现,我国制造业企业价值链水平增长前景十分广阔。
其三,企业绿色发展水平。我国制造业企业绿色发展水平均值由2010年的0.217下降至2011年的0.212,此后两年保持不变;2014—2016年波动上升至0.216,基本与2010年持平;2017—2023年该指标由0.222上升至0.257,增幅显著,整体表现为“前期波动持平、后期增速显著”趋势;企业绿色发展水平全样本均值为0.229。十四年间,我国制造业企业绿色发展水平均值得分增加0.040,增幅为18.43%,年均增幅为1.42%。进入2017年以后该指标持续稳步增长,这与党的十九大以来国家高度重视绿色低碳发展紧密相关,企业数字化进程加快也促成了这一利好局面。
图1 2010—2023年中国制造业企业升级趋势
(二)制造业企业升级的空间维度分析
1.空间分布与演进趋势
透过表4可知,区域间制造业企业升级进程呈显著非均衡特征。从增长速度看,2010—2023年中部企业升级均值增幅为20.50%,领跑全国;东北增幅为18.99%,紧随其后;东部增幅为16.13%,居第三位;西部增幅为14.77%,增速相对趋缓。这表明中部战略崛起优势与传统工业基地的追赶效应得到充分释放。然而,考察期内全样本均值分布则呈现出与增速相反的梯度特征:西部以0.559的均值居首位,这一结果主要源于样本选择效应与政策红利叠加。西部A股上市公司多为区域内优质龙头企业,长期受益于西部大开发、“一带一路”等战略的税收优惠与产业扶持政策;同时,该区域制造业集中于新能源、特色资源深加工等政策重点支持行业,在本评价体系绿色发展维度中更具优势。东部均值(0.553)和中部均值(0.551)分别排第二位和第三位,东北虽增速较快但均值(0.540)处于末位。这种“高增速-低均值”的背离现象,折射出东北制造业企业升级起点较低但后期加速明显的特征,而西部展现出更稳健的持续发展能力。
表4 2010—2023 年中国制造业企业升级的各区域得分
就发展趋势来看,如图2所示,东北地区的企业升级均值波动最为明显,其次是西部地区,而中部地区和东部地区则相对平缓。东部地区制造业基础雄厚,高端要素资源充足,企业升级整体水平良好且增速较快;中部地区得益于“中部崛起”战略及东部产业转移与要素流动,企业升级水平已接近东部,增速很快;西部地区虽受政策利好支撑,企业升级水平较高,但增速相对缓慢,反映出政策驱动的边际效应递减特征。东北地区则受资源禀赋、产业结构和数字化基础设施的制约,企业升级水平处于靠后位置,面临体制惯性突破与新兴动能培育的双重挑战。这种“动态优势-静态劣势”的非对称性特征,也揭示了区域制造业企业升级过程中路径依赖与创新突破的复杂作用机制。
图2 2010—2023年中国制造业企业升级的区域演化趋势
2.区域差异分析
其一,区域内差异分析。全国制造业企业升级的基尼系数从2010年的0.5717波动下降至2020年的0.3474,反映出区域间差异逐步缩小;但2023年波动回升至0.5763,可能受新冠疫情及全球供应链波动等的滞后影响。东部基尼系数长期最低且持续下降,企业升级均衡性较强;中部差异程度居中且稳步改善,受益于产业梯度转移与政策倾斜;西部基尼系数长期高位波动,区域内部发展极不均衡,资源禀赋与产业基础差异导致升级进程分化;东北差异程度最显著且加剧,凸显老工业基地转型困境,传统产能依赖与新兴动能培育滞后形成“锁定效应”。
其二,区域间差异分析。2010—2021年东部、中部、西部和东北四个区域间的企业升级差异整体呈波动下降趋势,但2021—2023年又出现一定幅度的上升。具体而言,2010—2021年东部与中部地区间的基尼系数较低且下降明显,降幅达51.78%,表明中东部地区间企业升级的差距在不断缩小。中部与东北、西部与东北地区间的基尼系数均较高,下降趋势平缓。其中,中部与东北地区间企业升级的基尼系数均值为0.580,对应降幅为29.60%;西部与东北地区间企业升级的基尼系数均值为0.516,对应降幅为32.60%。可见,中部与东北、西部与东北地区间的显著差异是造成全国区域间制造业企业升级失衡的主要原因。
(三)制造业企业升级的企业特征分析
如表5所示,2010—2023年国有制造业企业升级均值增幅为18.01%,而非国有制造业企业升级均值增幅为19.48%,前者低于后者。2010—2023年国有企业升级的样本均值为0.588,而非国有企业升级的样本均值为0.539,前者比后者多出0.049,因此国有企业升级水平要更高一些。国有与非国有制造业企业升级水平的均值差距,从2012年的峰值0.064逐步缩小至2023年的0.041,呈持续收敛态势。
表5 2010—2023年不同所有制属性下制造业企业升级的计算结果
研究结论与管理启示
(一)研究结论
十四年间,我国制造业企业升级均值增长率达16.89%,呈明显上升趋势且提升空间很大。分维度看,企业生产效率增长最快(29.71%),企业绿色发展水平(18.43%)次之,企业价值链水平(12.00%)提升较慢。揭示出制造业企业升级的“非对称”特征——绿色发展通过制度优势实现弯道超车,而价值链水平受制于创新要素供给的结构性失衡。
从区域层面看,我国制造业企业升级呈显著的空间异质性特征,四大区域企业升级的全样本均值排序为:西部(0.559)>东部(0.553)>中部(0.551)>东北(0.540)。在企业升级速度方面,中部(20.50%)居首,东北(18.99%)和东部(16.13%)分别排第二位和第三位,西部(14.77%)则相对靠后。结果表明,政策驱动能有效激活后发地区发展势能,但要素禀赋结构、产业路径依赖和技术吸收能力等内生因素,影响区域制造业企业升级的长期均衡水平。
从企业所有制属性看,观测期内国有企业升级水平均值较非国有企业领先0.049。动态演进趋势表明,两类企业升级水平均处于持续增长态势,观测期内国有企业增幅为18.01%,略低于非国有企业的19.48%,且两者差距呈渐进收敛态势。
(二)管理启示
1.政府层面
其一,突破核心技术锁定,推动制造业企业技术升级。政府部门作为制度供给主体,应通过创新治理体系重构和技术创新网络优化,为企业技术升级提供制度保障与资源支撑。一是建立基础研究长效投入机制。构建“政府主导-市场补充-社会协同”的多元化投入体系,强化财政资金主体地位,利用研发费用加计扣除、创新补贴等政策工具,引导社会资本形成“基础研究-应用研究-产业转化”的全链条投入格局。二是构建动态性多元协同治理格局。政府加大高等教育、基础研究与原始创新投入,明确技术迭代方向。通过带动各主体功能优化与深度参与,形成技术范式转型的协同创新网络,推动企业技术升级。
其二,构建区域协同创新网络,强化区域企业升级协同。加快构建由政府部门、制造企业、高校、科研机构、金融机构及中介机构等共同参与的区域制造业协同创新网络,通过知识共享、技术协作,推动基础研究、技术攻关与产品创新,助力企业提升产品技术含量与附加值。在此基础上,强化创新网络的协同与传导效应,推动企业产品升级、功能升级与价值链升级,促进中国制造业企业向全球价值链高端攀升。同时,京津冀、长三角、粤港澳大湾区等重点区域应树立大局意识,推动核心技术、高端人才进行跨区域流动,发挥链主企业的补链、强链、稳链作用,带动产业链上下游企业联动升级,并做好跨区域帮扶工作,推动制造业企业整体升级。
2.企业层面
其一,加快企业数字化转型,推动企业智能化升级。在研发设计环节,企业运用数字化设计与仿真技术,提升产品技术含量与附加值,缩短研发周期,加快新产品上市速度。在生产制造环节,推动数字化与自动化深度融合,扩大工业机器人应用,提高工艺与制造柔性。通过研发设计与生产环节的数字化改造,推动以企业为中心的线性制造模式向以客户为中心的非线性制造模式转变,增强客户互动,将数字化优势从制造端延伸至客户端。同时,企业应充分高效应用各环节产生的大量数据,提升数据应用价值。
其二,提升企业技术研发能力,向价值链高端环节跃迁。要加大科技研发与技术创新力度,行业领军企业应推进区域化乃至全球化的研发布局,建立多层级的研发体系,加大研发资金与人才投入,提高研发人才的厚度与密度。推动制造业企业从中下游的零配件生产、加工组装环节,向中上游的关键技术研发、原材料供应、高端零部件生产及生产装备环节跃迁,有效解决“卡脖子”问题,提升企业韧性与自主可控水平。同时,企业应加大环境友好型技术与设备研发投入,为资源优化配置、利润增长及缓解融资约束提供内在驱动力。
其三,升“绿”降“碳”,构筑制造业企业升级的绿色屏障。一是制造业企业尤其是污染型制造业企业,应主动承担环境保护责任,加大绿色技术创新投入,提升产品科技含量与含“绿”量,推动环境保护从末端治理向源头治理转变。二是根据企业技术特征与资源状况,优化创新资金与治污资金配置,加大污染治理投入,减少污染物排放与碳排放。三是龙头企业应强化绿色核心技术攻关,提升区域技术供给能力,打造开放共享的绿色技术创新共享中心,促进绿色技术成果转化。
来源 | 公众号“科技智囊”,原文刊于《科技智囊》2026年第5期(总第360期)“面向‘十五五’专题”栏目
作者 | 宋晓明,中国邮政集团有限公司培训中心,博士,副教授。王雨璇,河海大学商学院,博士研究生;周艳海(通信作者),中国邮政集团有限公司培训中心,副教授
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审核:梁兆南、陈华博
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