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| 经济/产业 |
| 基于CAS理论制造业“双化”协同转型机制研究 |
| 第763期 作者：□文/郑阔实 时间：2025/10/16 14:51:49 浏览：43次 |
［提要］ 制造业数字化与绿色化（“双化”）协同转型是当前全球产业变革的核心议题，但传统线性分析模型难以有效揭示其动态协同与自组织演化规律。本文基于CAS理论构建多维分析框架，通过解构自组织网络演化路径与临界点触发的质变现象，提出动态韧性政策设计，旨在突破传统治理的静态局限，为制造业构建智能-低碳-韧性协同的新型范式提供系统性理论支撑与实践路径。
关键词：“双碳”目标；制造业高质量发展；复杂适应系统理论
基金项目：2024年度吉林省委党校学习宣传贯彻党的二十届三中全会精神专项课题：“数字赋能制造业企业绿色转型发展研究”（编号：2024SZLL04）阶段性成果
中图分类号：F4 文献标识码：A
收录日期：2025年3月23日
制造业数字化与绿色化（“双化”）协同转型已成为全球产业变革的战略方向。面对气候变化与技术革命的叠加压力，制造业亟须突破传统高耗能、高排放的发展模式，向智能化、低碳化深度融合的新范式演进。然而，现有研究多基于线性分析框架，难以有效解释“双化”转型中主体动态博弈、技术非线性迭代及政策与市场耦合的复杂特征。传统理论往往将数字化与绿色化割裂讨论，或仅聚焦单一技术经济效应，忽视系统内多主体适应性互动、自组织演化与涌现性现象的核心作用。因此，本文基于CAS理论构建多维分析框架，通过解构经济、制度、技术、社会四类主体的交互网络，剖析数字化与绿色化协同的正反馈强化效应及负反馈约束机制，旨在破解传统治理模式中政策滞后性与系统动态性的矛盾，为制造业构建兼具敏捷性与抗脆弱性的新型生态体系提供理论支撑与实践启示。
一、复杂适应系统理论基本概念
复杂适应系统理论（CAS）由约翰·霍兰德创立，作为解析复杂系统运行规律的理论模型，重点关注由大量适应性主体通过非线性交互形成的动态系统。其核心思想在于：当大量简单个体在去中心化环境中持续进行适应性互动时，系统将自主产生超越个体层级的复杂行为模式，实现从无序到有序、从简单到复杂的动态演变。这种现象揭示了三个关键机制：首先，分散的个体交互可催生全局有序结构；其次，微观层面的非线性作用会引发宏观层面的涌现特性；最后，系统演化路径具有自发性与不可预知性。该理论通过“适应性主体-环境反馈”的作用框架，实证了系统整体效能超越个体简单叠加的动态规律，为研究生命系统、社会网络等复杂现象提供了新的方法论视角。
二、复杂适应系统理论在制造业数字化与绿色化协同机制中的适应性
CAS理论不仅为理解自然界和社会经济系统中的复杂现象提供了有力的分析工具，也为制造业数字化与绿色化的协同机制提供了分析工具。本文创新性地将复杂自适应系统理论应用于制造业的“双化”协同机制研究中，突破了传统线性模型的局限性，旨在通过整合“自下而上”的演化过程与“自上而下”的规则设计，揭示制造业“双化”协同机制的动态协同本质。构建基于复杂适应系统理论的制造业数字化与绿色化协同机制分析框架，需从系统边界界定、主体行为建模、非线性互动分析、自组织网络演化、涌现性现象解释及韧性设计六个维度展开。在理论层面，CAS理论系统中主体的适应性、非线性互动与涌现行为，与制造业在数字化与绿色化协同中表现出的动态性、自组织性和协同演化高度契合，更关注系统的动态演化和适应性，能够突破传统线性理论（如单一技术经济学模型）侧重于静态或线性关系的局限性。在实践层面，CAS理论提供的多主体模拟、系统动力学、数字孪生等动态建模工具能够更好地通过实时数据与反馈机制，捕捉系统演化轨迹，而非依赖静态假设，可以帮助企业、政府应对不确定性与路径依赖，推动制造业在数字化与绿色化转型中实现可持续的敏捷性；以韧性设计为原则构建的抗风险与自适应系统，能帮助主体自主学习与策略调整，应对不可预测的外部冲击，推动制造业在数字化与绿色化转型中实现可持续的抗脆弱性。在战略层面，CAS理论能够揭示数字化与绿色化“协同演化”的本质，为制造业转型提供系统性框架、为制定战略提供科学依据，推动制造业向智能化、绿色化、可持续化方向演进。并且随着数字技术的突破，制造业系统的适应性将进一步提升。CAS理论不仅能解释现有“双化”协同机制，还能预判新兴模式，为构建“智能-低碳-韧性”三位一体的新型制造范式提供核心方法论支撑。
三、制造业“双化”协同CAS分析框架构建
为探究制造业数字化与绿色化协同转型的内在规律，本研究构建了基于复杂适应系统理论的分析框架，旨在多维视角揭示“双化”协同的动态演化机制。本研究框架从空间、时间以及技术三个维度界定研究范围，将微观层面的企业实践、中观层面的产业链协作以及宏观层面的政策协调纳入分析框架，专注于数字化技术、绿色化技术及其融合创新之间的相互作用。在此基础上，通过构建企业、政府、技术平台等主体的适应性策略调整模型，深入分析数字化与绿色化相互促进的正反馈效应以及政策约束下的负反馈平衡机制，旨在揭示自组织网络从无序连接向分布式结构演进的路径。（图1）
（一）界定系统边界与主体。为避免因范围过大导致分析泛化，系统边界的界定成为研究的首要步骤。本文从空间、时间、技术三个维度来界定系统的边界。从空间维度看，分析范围可分为三个层级，分别为微观层面、中观层面、宏观层面。微观层面，即企业层面，主要涉及单一制造企业及其内部生产、研发等部门，如某汽车工厂的智能生产线与绿电系统；中观层面，即产业链、集群级，主要涉及上下游企业、区域产业集群，如电池供应商、整车厂、充电桩服务商的协作网络；宏观层面，即国家或全球价值链级，主要涉及跨国供应链、国际政策协调，如全球动力电池回收网络与碳关税规则。从空间维度看，系统可设定为短期（1～3年）、中期（3～10年）、长期（10年以上）三个演化阶段。在短期阶段，主要关注技术迭代与政策响应，如绿电采购、数字化试点；在中期阶段，侧重分析路径依赖与转型阻力，如高碳设备淘汰、技术替代成本；在长期阶段，将预测范式颠覆与系统重构，如零碳钢铁技术普及、去中心化能源网络。从技术维度看，技术范围可划分为三个方面，分别是数字化技术、绿色化技术、融合技术。数字化技术主要指工业互联网、AI、区块链、数字孪生、5G等；绿色化技术主要指清洁能源、循环经济、碳捕集等；融合技术主要指数字技术赋能绿色化、绿色化驱动数字化，如AI优化能耗、低功耗芯片等。
在明确分析范围的基础上，还需对研究对象进行清晰地界定，识别不同类型的主体，并阐明主体间的互动关系，以保障研究结构的清晰性。从功能维度可将参与主体划分为四类协同单元：驱动生产循环的经济单元（制造企业、供应链节点、终端用户构成的价值创造集群）、调控秩序的制度单元（涵盖政府监管机构、跨国治理组织、行业自治联盟的规则制定网络）、赋能转型的技术单元（以工业互联网平台、区块链分布式账本、产品数字孪生体为代表的新型基础设施）、形塑环境的社会单元（消费者行为模式、公民社会团体、环保NGO等社会力量构成的场域影响层）。通过揭示四类单元间“资源流动-规则传导-技术渗透-社会反馈”的耦合机制，构建具有层次化特征的主体交互图谱，为解析系统涌现规律奠定结构化认知基础。
（二）建模主体适应性行为。主体适应性行为主要指参与系统的各个实体根据环境变化调整自己的策略或行动，以优化自身的目标。在制造业背景下，主要指企业、政府、技术平台等主体在面对数字化与绿色化转型的复杂环境时，展现出高度的灵活性和策略性。如，企业在考虑碳价、市场需求和技术成熟度的基础上，动态地权衡投资优先级，这包括部署智能化设备（如数字孪生技术）、优化生产流程（如人工智能预测性维护）等数字化措施，以及采购绿色电力、开发低碳生产工艺（如氢能炼钢技术）、参与碳排放权交易等绿色化策略；基于实时数据（如区域碳排总量）调整政策强度，包括采用动态碳税（分时税率）、绿色信贷、数字化改造补贴等政策激励工具，设置碳排放配额、数据安全标准、环保合规要求等约束规则，以及基于实时数据（如区域碳排总量）调整政策强度等反馈机制；技术平台通过采集能耗、碳排放及供应链数据，运用人工智能算法对资源调度进行优化（如余热共享），并利用区块链技术确保数据的可信度，从而实现智能化决策。在建模过程中，可能采用多主体建模（ABM）或系统动力学（SD）等方法，以模拟企业、政府、消费者等主体间的策略互动。通过这些工具，可以量化政策变量对系统演进的影响，并揭示各主体如何依据外部信号调整其行为模式。
（三）分析非线性互动与反馈循环。在CAS理论框架下，非线性互动与反馈循环构成了推动系统演化的关键机制，旨在通过剖析数字化与绿色化之间的正反馈强化作用与负反馈平衡机制，揭示制造业“双化”协同的动态协同逻辑。非线性互动的价值主要在于揭示数字化与绿色化的互相强化路径所产生的协同效应，负反馈机制防止系统失衡。非线性互动与反馈循环有正反馈循环（协同强化）和负反馈平衡（抑制失衡）。正反馈循环是指数字化与绿色化相互促进，形成指数级增长效应。其包含数字化向绿色化转变的赋能路径，如数据驱动的精准减排路径，即通过工业互联网实时采集能耗数据，利用人工智能技术优化工艺参数，实现单位产品能耗的降低，促进绿色电力需求的增加，进而实现绿色电力成本的降低，最终推动更多企业的数字化转型；资源循环的智能匹配路径，即由工业互联网平台通过整合废料供需信息，利用人工智能技术进行再利用场景的匹配，从而提高资源利用率，减少对原材料的开采需求，进而实现碳排放量的降低，促进政府及相关部门增加对工业互联网平台的支持力度，从而推动平台功能的进一步升级。也包含从绿色化向数字化转型的需求驱动路径，如低碳目标倒逼技术创新路径，即面对“碳中和”目标的压力，企业致力于研发低功耗芯片与节能算法，进而促进边缘计算设备的广泛普及，促进数字化渗透率的提升，数据驱动的优化策略得以广泛应用，从而进一步提高了绿色化效率；政策驱动的数字化投资路径，碳关税的实施促使出口企业采用数字化碳核算工具，进而增强数据透明度，提升供应链整体的减排效率，最终导致政策对数字化要求的进一步强化。负反馈平衡机制指的是政策或市场机制通过抑制过度增长或资源消耗，防止系统偏离既定目标，从而维护系统的稳定性与多样性。主要通过在碳排放超过设定阈值时自动提升税率，以抑制高碳排放行为；强制实施多元化技术路径布局，以避免对单一技术路径的依赖；以及通过市场反馈机制施加压力，促使企业进行结构性转型等措施发挥作用。通过分析非线性互动与反馈循环，制造业“双化”共生的复杂适应过程可被解构为可观测、可干预的机制，为学术研究与政策实践提供科学依据，如特斯拉超级工厂的反馈循环、长三角工业互联网协同生态等。
（四）解析自组织网络演化。自组织网络指在无中央控制的情况下，主体通过局部互动与简单规则，自发形成有序结构的动态过程，以去中心、动态适应性和涌现性为主要特征。在制造业“双化”协同中，体现为企业、平台、消费者等主体自主协作，形成资源循环、数据共享网络。在“双化”协同自组织网络中，不存在单一的控制节点，决策过程呈现去中心化特征，如区块链碳数据共享；网络结构随环境变化实时调整，如政策调整、技术迭代；微观互动生成成为宏观秩序，如区域碳市场形成。“双化”协同自组织网络演化的驱动因素有很多，包括技术赋能、利益驱动以及规则约束等。技术赋能是推动网络演化的核心动力，工业互联网平台、区块链技术等技术不断打破原有的技术边界，为资源循环与数据共享提供新的解决方案，如AI优化物流路径，智能合约在碳交易中的应用等；自身利益驱动是主体参与协作的根本动机，如企业通过资源共享降低合规与运营成本，政府补贴或碳积分奖励推动企业加入协作网络等；规则约束则为网络稳定提供制度保障，如碳排放配额迫使企业寻求合作伙伴，政策强制要求数据公开等。自组织网络的演化会经过随机连接、核心-边缘结构、去中心化网络三个阶段，最终演进至成熟的分布式网状网络，为政府与企业设计弹性协作规则、优化资源配置提供实践指导，最终实现提升资源效率、加速技术创新、增强系统韧性的目标。自组织网络的动态建模方法包括复杂网络理论、多主体建模（ABM）、案例校准等。
（五）解释涌现性现象。涌现性指复杂系统中，微观个体通过简单互动自发形成宏观有序结构或新功能的现象。这些宏观模式无法通过单独分析个体行为预测，而是集体协作的结果。在制造业数字化与绿色化协同中，涌现性体现为自下而上的创新与秩序生成，例如分散企业的低碳实践最终催生全球碳市场。主要表现为非线性，即宏观结果不等于个体行为的简单叠加，如果单个企业减排10%，但全产业链协同可能实现减排30%，出现乘数效应；不可预测性，即无法仅通过微观规则推断全局结果，如企业自发共享余热数据，意外形成区域能源互联网；自组织性，即无需中央控制，依赖局部互动规则，如区块链技术让供应链企业自主形成碳数据联盟，无需政府强制；层级跃迁，微观行为在临界点触发质变，生成新系统属性，如当绿电成本低于煤电时，制造业能源结构突然转向清洁化。在制造业数字化与绿色化协同过程中，经过简单规则的重复互动、正反馈循环的放大效应及临界点效应，会出现显著的涌现性现象。作为制造业转型的“无形之手”，涌现性现象既是制造业“双化”协同的结果，也是驱动力，揭示了复杂系统中“简单规则生成复杂秩序”的本质。主要表现为，微观主体互动自发形成宏观新秩序、新功能或新范式，如区域性碳交易市场的自发形成、零碳钢铁技术范式的颠覆性扩散、跨行业循环经济生态的生成、分布式能源-制造协同体的崛起等。理解其生成逻辑，可帮助决策者“因势利导”，将自组织潜力转化为可持续竞争优势。
（六）设计韧性机制与动态政策。制造业“双化”协同的韧性机制与动态政策设计，本质上是应对复杂适应系统不确定性的治理响应。在制造业“双化”协同的背景下，韧性机制的设计应遵循自适应性、抗冲击力和可修复性原则。通过构建多层次的风险缓冲体系和动态策略工具箱，以应对技术迭代、政策波动、市场冲击等多维不确定性。在韧性机制层面，通过技术路径冗余配置、产业链模块化分解、实时监测反馈系统以及跨主体知识共享网络，形成多层次抗风险结构；动态政策设计则强调阶段适配与多维协同，根据技术成熟度梯度匹配政策工具组合，如探索期柔性激励、扩张期激励约束并重、成熟期刚性规则等，并建立技术预警、市场联动、制度模拟、社会共治四维协同机制。进一步通过多主体建模构建主要功能为冲击模拟、韧性评估、策略优化的迭代学习系统，结合数字孪生、智能合约等工具实现政策参数的动态校准。最终形成兼具稳定性与进化能力的治理框架，使政策体系能够伴随系统演化自主调整，破解传统治理中刚性约束与动态环境的适配困境，为制造业“双化”转型提供可持续的制度支撑。
（作者单位：中共吉林省委党校）
主要参考文献：
［1］田海峰，刘华军.企业数字化转型与绿色创新的“双化协同”机制研究［J］.产业经济研究，2023（06）.
［2］史依铭.数字经济赋能中小企业韧性提升：影响效应与作用路径［J］.统计与决策，2025.41（02）.
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