在全球经济一体化深化与地缘政治冲突加剧的双重背景下，供应链的稳定性与抗风险能力已成为衡量国家产业竞争力的核心指标。作为全球制造业第一大国，中国制造业增加值占全球比重超30%，其供应链体系不仅支撑国内经济稳定运行，更深度嵌入全球产业分工网络。

整体态势平稳：80%企业处于中等柔性水平

研究团队基于2017-2021年制造业上市公司数据，采用TOPSIS灰色关联度法，从抵御能力、恢复能力、再组织能力与更新能力四个维度，对全国制造业供应链柔性进行了综合测度。结果显示，五年来我国制造业供应链柔性均值稳定在0.038-0.042区间，年度波动幅度小于0.5%，整体呈小幅上升趋势，展现出扎实的抗风险基础。

值得关注的是，2020年新冠疫情期间，尽管部分企业供应链出现中断，但全国制造业供应链柔性均值未出现明显下降。这得益于企业快速调整供应链策略，如拓展备用供应商、推进数字化转型等，充分体现了我国制造业供应链较强的适应能力。从分布特征来看，供应链柔性水平呈正态分布，80.3%的企业处于中等柔性区间，5.1%的企业达到高柔性水平，另有14.6%的企业处于低柔性水平，存在较大提升空间。

区域差异显著："东强西弱"格局待破局

研究将全国31个省份划分为东、中、西三大区域，发现供应链柔性呈现明显的“东强西弱”格局。东部地区增幅最大，与中西部地区的差距有进一步扩大趋势。

省份层面，广东省、江苏省、浙江省稳居全国前三，这些省份聚集了全国70%以上的高端制造业集群，供应链以"小批量、多品类、快响应"为核心特征，加之数字经济渗透率高，智慧供应链、区块链溯源等技术的普及，有效降低了供应链调整成本。中部地区以传统制造业为主，供应链模式偏向“大批量、标准化、长周期”，柔性水平保持稳定；西部地区作为产业转移承接区，受物流基础设施薄弱、供应商资源有限等因素影响，柔性提升相对缓慢，但四川、重庆依托成渝地区双城经济圈建设，成为西部柔性提升的核心引擎。

研究团队分析指出，产业集聚度、数字化水平、物流基础设施和供应商资源是造成区域差异的四大关键因素。东部地区凭借完善的产业生态、高效的物流网络和丰富的供应商资源，在供应链柔性上占据优势，而中西部地区则需通过加强基建、推进数字化转型缩小差距。

创新预测模型：准确率超99%赋能企业决策

针对传统研究忽视供应链网络系统性与关联性的局限，研究团队创新性地将企业属性与供应链网络关系融入预测模型，构建了基于图神经网络的柔性预测模型。该模型将企业视为网络节点，供应商与客户关系作为网络边，整合了企业历史柔性指标、采购销售金额、宏观经济数据等多维度信息，能够精准捕捉网络结构与企业柔性的内在依赖关系。

模型训练结果显示，其决定系数稳定在0.99以上，平均绝对误差仅约0.003，预测值与真实值的误差在±0.05范围内的准确率达到100%。残差分布呈现良好的正态特征，绝大多数预测误差集中在[-0.005,0.005]区间内，无过拟合现象，展现出极高的精度与稳定性。

这一模型的突破意义重大，它不仅填补了网络视角下供应链柔性预测的理论空白，更为企业提供了科学的决策工具。企业可通过该模型预判自身柔性水平，并有针对性地优化供应链网络布局，如拓展多元化供应商、加强上下游协同等，从而提升抗风险能力。

未来展望：动态优化与区域协同成关键

研究团队表示，未来将进一步拓展模型应用，构建动态图神经网络模型，将时间序列信息纳入预测，并结合多模态数据，实现更高精度的柔性预测。同时，针对区域发展不平衡问题，建议中西部地区加大物流基础设施投入，推进制造业数字化转型，培育本地产业集群；东部地区则可发挥标杆引领作用，通过产业转移与技术输出，带动全国供应链柔性协同提升。

西南财经大学相关负责人介绍，研究成果不仅为制造业企业供应链优化提供了实操指南，也为政府部门制定产业政策、保障产业链供应链安全稳定提供了重要参考，对推动中国制造业高质量发展具有重要的现实意义。

编辑：侯宜均