在新一代信息技术革命驱动下,ICT(Information and Communications Technology,信息通信技术)制造业产业竞争力越来越受制于供应链韧性,不断整合、构建和重新配置内外部资源,优化生产要素组合是企业增强供应链韧性的有效途径。以2018-2...在新一代信息技术革命驱动下,ICT(Information and Communications Technology,信息通信技术)制造业产业竞争力越来越受制于供应链韧性,不断整合、构建和重新配置内外部资源,优化生产要素组合是企业增强供应链韧性的有效途径。以2018-2022年ICT制造业上市企业为研究样本,选取新型生产要素代理变量,构建供应链韧性评价指标体系,运用面板数据回归模型揭示新型生产要素对ICT制造业供应链韧性的影响。研究发现:(1)数据要素、管理要素对ICT制造业供应链韧性呈显著正向影响,知识要素、技术要素呈显著负向影响,当组合作用时数据要素和知识要素之间存在替代效应,即数据要素水平普遍提升时,知识悖论风险对供应链韧性的负面影响受到一定程度抑制;(2)ICT制造业产业上下游企业供应链韧性存在显著差异,下游企业供应链韧性优于上游企业,且新型要素对上下游供应链韧性具有不同作用;(3)产业地区间竞争格局分化明显,新型要素对供应链韧性的影响存在区域异质性。据此,提出如下建议:促进各要素间协同应用,加强安全管理;促进上下游供应链伙伴间沟通合作,深化供应链各环节协同配套;鼓励中西部地区ICT制造业企业发展,引导新型生产要素在区域之间、产业之间双向流动,培育产业竞争新优势。展开更多
煤炭是能源消费降碳的主力军,煤炭开发利用过程中产生的碳排放占全国碳排放总量的60%~70%,是我国完成碳减排任务的关键所在。煤炭开采利用碳排放治理技术知识图谱构建与应用聚焦煤炭开采利用碳排放治理技术,系统梳理出相关治理技术知识...煤炭是能源消费降碳的主力军,煤炭开发利用过程中产生的碳排放占全国碳排放总量的60%~70%,是我国完成碳减排任务的关键所在。煤炭开采利用碳排放治理技术知识图谱构建与应用聚焦煤炭开采利用碳排放治理技术,系统梳理出相关治理技术知识,在此基础上构建知识图谱,挖掘出不同技术间的内在联系、适用条件、实施效果及减排路径,为相关人员获取碳排放治理技术领域前沿知识提供支撑,推动煤炭行业向绿色低碳方向转型。一是广泛收集煤炭减排技术相关的专业书籍、术语字典、权威研究报告、中国知网核心期刊文献以及各类标准规范等,采用自底向上和自顶向下的混合构建法构建煤炭开采利用碳排放治理技术领域概念知识模型;二是运用BIO标注策略,并应用BERT+CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers&Conditional Random Fields)模型,识别该领域实体;三是在实体识别基础上,应用BiLSTM-Attention模型进一步挖掘实体间关系,实现关系抽取;四是采用实体消歧和共指消解技术进行知识融合,消除数据中的矛盾与冗余信息;五是通过Neo4j图数据库存储实体与关系,基于上述结构化的方法与模型,由此完成煤炭开采利用碳排放治理技术领域知识图谱的构建。构建了涵盖排放特征、开采方式、利用方式和减碳技术四大类的煤炭开采利用碳排放治理技术领域知识概念模型,又将这四大类知识概念细分为12个子类,30个细类,形成了完整的概念分类体系。定义了10类命名实体及6种关系,基于提出的知识图谱构建组合方法与创新模型,抽取出12631个节点与32209个实体间关系,揭示了碳排放技术与排放特征、开采方式、利用方式之间的复杂关联,并根据已构建的煤炭开采利用碳排放治理技术领域的知识图谱,支持矿山企业选取相适配的减碳技术路径。随着煤炭行业低碳发展的场景拓展、数据的积累以及人工智能和大模型的发展,本研究将在多模态数据融合的基础上,优化图谱的构建方法,拓展图谱的应用范围,提高技术路径推荐的精准度。展开更多
文摘在新一代信息技术革命驱动下,ICT(Information and Communications Technology,信息通信技术)制造业产业竞争力越来越受制于供应链韧性,不断整合、构建和重新配置内外部资源,优化生产要素组合是企业增强供应链韧性的有效途径。以2018-2022年ICT制造业上市企业为研究样本,选取新型生产要素代理变量,构建供应链韧性评价指标体系,运用面板数据回归模型揭示新型生产要素对ICT制造业供应链韧性的影响。研究发现:(1)数据要素、管理要素对ICT制造业供应链韧性呈显著正向影响,知识要素、技术要素呈显著负向影响,当组合作用时数据要素和知识要素之间存在替代效应,即数据要素水平普遍提升时,知识悖论风险对供应链韧性的负面影响受到一定程度抑制;(2)ICT制造业产业上下游企业供应链韧性存在显著差异,下游企业供应链韧性优于上游企业,且新型要素对上下游供应链韧性具有不同作用;(3)产业地区间竞争格局分化明显,新型要素对供应链韧性的影响存在区域异质性。据此,提出如下建议:促进各要素间协同应用,加强安全管理;促进上下游供应链伙伴间沟通合作,深化供应链各环节协同配套;鼓励中西部地区ICT制造业企业发展,引导新型生产要素在区域之间、产业之间双向流动,培育产业竞争新优势。
文摘煤炭是能源消费降碳的主力军,煤炭开发利用过程中产生的碳排放占全国碳排放总量的60%~70%,是我国完成碳减排任务的关键所在。煤炭开采利用碳排放治理技术知识图谱构建与应用聚焦煤炭开采利用碳排放治理技术,系统梳理出相关治理技术知识,在此基础上构建知识图谱,挖掘出不同技术间的内在联系、适用条件、实施效果及减排路径,为相关人员获取碳排放治理技术领域前沿知识提供支撑,推动煤炭行业向绿色低碳方向转型。一是广泛收集煤炭减排技术相关的专业书籍、术语字典、权威研究报告、中国知网核心期刊文献以及各类标准规范等,采用自底向上和自顶向下的混合构建法构建煤炭开采利用碳排放治理技术领域概念知识模型;二是运用BIO标注策略,并应用BERT+CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers&Conditional Random Fields)模型,识别该领域实体;三是在实体识别基础上,应用BiLSTM-Attention模型进一步挖掘实体间关系,实现关系抽取;四是采用实体消歧和共指消解技术进行知识融合,消除数据中的矛盾与冗余信息;五是通过Neo4j图数据库存储实体与关系,基于上述结构化的方法与模型,由此完成煤炭开采利用碳排放治理技术领域知识图谱的构建。构建了涵盖排放特征、开采方式、利用方式和减碳技术四大类的煤炭开采利用碳排放治理技术领域知识概念模型,又将这四大类知识概念细分为12个子类,30个细类,形成了完整的概念分类体系。定义了10类命名实体及6种关系,基于提出的知识图谱构建组合方法与创新模型,抽取出12631个节点与32209个实体间关系,揭示了碳排放技术与排放特征、开采方式、利用方式之间的复杂关联,并根据已构建的煤炭开采利用碳排放治理技术领域的知识图谱,支持矿山企业选取相适配的减碳技术路径。随着煤炭行业低碳发展的场景拓展、数据的积累以及人工智能和大模型的发展,本研究将在多模态数据融合的基础上,优化图谱的构建方法,拓展图谱的应用范围,提高技术路径推荐的精准度。
