DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-18956-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41023092
تاريخ النشر: 2025-09-29
المؤلف: Zhenyun Du وآخرون
الموضوع الرئيسي: أثر الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة على الأعمال والمجتمع
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) على مرونة سلاسل صناعة التصنيع (Mir) في الصين، باستخدام بيانات بانل من 30 مقاطعة بين عامي 2011 و2022. تستخدم الدراسة طريقة وزن الانتروبيا لبناء أنظمة مؤشرات لكل من AI وMir، كاشفة أن AI يعزز بشكل كبير Mir من خلال التأثيرات المباشرة والمسارات غير المباشرة، بما في ذلك الابتكار التكنولوجي والتمكين الرقمي. تشير التحليلات إلى أن العلاقة بين AI وMir غير خطية، حيث تزداد التأثيرات الإيجابية لـ AI بمجرد تجاوز عتبات معينة من تطوير AI والبنية التحتية الرقمية. علاوة على ذلك، تظهر تأثيرات تعزيز المرونة لـ AI تباينًا هيكليًا، حيث تكون أكثر وضوحًا في تجمعات ذات مرونة عالية وسلاسل صناعية موجهة نحو التصدير.
تؤكد النتائج على ضرورة تعزيز الصين لسلاسلها الصناعية في ظل مشهد عالمي متغير يتسم بعدم اليقين الجيوسياسي وهشاشة سلاسل التوريد. تتماشى الدراسة مع الاستراتيجيات الوطنية التي تهدف إلى تعزيز المرونة والأمن الصناعي، كما تم التعبير عنها في المؤتمر الوطني العشرين للحزب الشيوعي الصيني. تفترض أن تطوير أنظمة سلاسل صناعية قوية أمر حيوي لتحقيق نمو اقتصادي عالي الجودة وحماية الأمن الوطني، مما يوفر إطارًا نظريًا ومنهجيًا للتقييمات المستقبلية للمرونة الصناعية في سياق نموذج التنمية الجديد في الصين.
نقاش
تستعرض قسم النقاش في الورقة الأدبيات الموجودة عبر ثلاثة مجالات رئيسية: أبحاث المرونة، الذكاء الاصطناعي (AI)، والتفاعل بين AI وتطوير التصنيع. يسلط الضوء على تطور مفهوم المرونة من أصوله في الفيزياء إلى تطبيقه في مجالات متنوعة، بما في ذلك الاقتصاد وإدارة سلسلة التوريد. يشير القسم إلى غياب معيار موحد لقياس المرونة، حيث يستخدم العلماء كل من الأساليب أحادية الأبعاد ومتعددة الأبعاد لتقييم المرونة عبر سياقات مختلفة.
تستكشف الورقة أيضًا التأثير التحويلي لـ AI على التنمية الصناعية، مشددة على دوره كعامل محفز للابتكار والنمو الاقتصادي. تقدم آراء متباينة حول تأثيرات AI على سوق العمل، حيث يجادل البعض بأنه يزيح الوظائف ذات المهارات المنخفضة بينما يؤكد آخرون أنه يخلق فرص عمل جديدة. بالإضافة إلى ذلك، يتم مناقشة تأثير AI على سلاسل القيمة العالمية وقدرته على تعزيز مرونة سلسلة التوريد من خلال تحسين الكفاءة والابتكار التكنولوجي. تظهر الدراسات التجريبية المذكورة في القسم أن AI يعزز بشكل كبير المبيعات والإنتاجية في شركات التصنيع، لا سيما في القطاعات ذات التقنية المنخفضة، ويعزز مرونة سلسلة التوريد من خلال تحسين تخصيص الموارد وزيادة القدرة على التكيف مع تقلبات السوق. يختتم القسم بطرح فرضيات حول التأثيرات المباشرة وغير المباشرة لـ AI على مرونة سلاسل صناعة التصنيع (Mir)، مقترحًا أن AI لا يعزز فقط Mir ولكن يفعل ذلك بطريقة غير خطية تتأثر بالبنية التحتية الرقمية وقابلية التكيف التنظيمية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-18956-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41023092
Publication Date: 2025-09-29
Author(s): Zhenyun Du et al.
Primary Topic: Impact of AI and Big Data on Business and Society
Overview
This research investigates the impact of artificial intelligence (AI) on the resilience of manufacturing industry chains (Mir) in China, utilizing panel data from 30 provinces between 2011 and 2022. The study employs an entropy weight method to construct index systems for both AI and Mir, revealing that AI significantly enhances Mir through direct effects and indirect pathways, including technological innovation and digital empowerment. The analysis indicates that the relationship between AI and Mir is nonlinear, with the positive effects of AI intensifying once certain thresholds of AI development and digital infrastructure are surpassed. Furthermore, the resilience-enhancing effects of AI exhibit structural heterogeneity, being more pronounced in high-resilience clusters and export-oriented industry chains.
The findings underscore the necessity for China to strengthen its industrial chains amidst a transforming global landscape characterized by geopolitical uncertainties and supply chain vulnerabilities. The study aligns with national strategies aimed at enhancing industrial resilience and security, as articulated in the 20th National Congress of the Communist Party of China. It posits that developing robust industrial chain systems is crucial for achieving high-quality economic growth and safeguarding national security, thereby offering a theoretical and methodological framework for future assessments of industrial resilience within the context of China’s new development paradigm.
Discussion
The discussion section of the paper reviews existing literature across three primary domains: resilience research, artificial intelligence (AI), and the interplay between AI and manufacturing development. It highlights the evolution of the concept of resilience from its origins in physics to its application in various fields, including economics and supply chain management. The section notes the absence of a unified measurement standard for resilience, with scholars employing both single-dimensional and multi-dimensional approaches to assess resilience across different contexts.
The paper further explores the transformative impact of AI on industrial development, emphasizing its role as a catalyst for innovation and economic growth. It presents contrasting views on AI’s effects on the labor market, with some arguing it displaces low-skilled jobs while others assert it creates new employment opportunities. Additionally, AI’s influence on global value chains and its ability to enhance supply chain resilience through improved efficiency and technological innovation are discussed. Empirical studies cited in the section demonstrate that AI significantly boosts sales and productivity in manufacturing firms, particularly in low-tech sectors, and enhances supply chain resilience by optimizing resource allocation and improving adaptability to market fluctuations. The section concludes by positing hypotheses regarding the direct and indirect effects of AI on manufacturing industry chain resilience (Mir), suggesting that AI not only enhances Mir but does so in a nonlinear manner influenced by digital infrastructure and organizational adaptability.