摘 要：本文深入研究了数字技术对辽宁专精特新中小企业高质量发展的影响机理。通过整合数字化转型、质量创新与数字化质量管理理论，构建了“技术赋能—机制优化—价值创造”三维分析框架，揭示了数字技术如何通过数据驱动决策、智能生产优化、客户需求定制化及协同创新等路径提升企业质量效益。研究发现，数字技术不仅推动了企业生产流程的智能化升级，还促进了产业链协同与价值创造生态化。然而，技术应用需与组织文化、人才储备及政策环境相协同，才能实现可持续高质量发展。本文研究为辽宁专精特新中小企业数字化转型提供了理论支持和实践路径，对推动区域经济高质量发展具有参考价值。
关键词：数字技术；专精特新中小企业；高质量发展；数字化转型；影响机理
中图分类号：F279.27；F124.3 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2025）05（a）--04
作为东北老工业基地的核心区域，辽宁省承载着国家重要的工业基础与技术创新使命。在数字经济浪潮下，该地区专精特新中小企业正成为推动区域经济高质量发展的重要力量。辽宁省作为东北老工业基地核心区域，集聚了157家国家级专精特新“小巨人”企业和532家省级专精特新中小企业，这些企业集中于高端装备制造、新材料、精细化工等优势产业，在细分领域市场占有率平均达38%。然而，面对全球产业链重构与国内经济转型的双重压力，这些企业普遍面临产品同质化严重、技术创新能力薄弱、市场响应速度滞后等突出问题。数据显示，辽宁许多中小企业面临产品同质化严重的问题，行业平均利润率仅为5.2%，同时技术创新能力薄弱，研发投入强度仅为2.1%，低于全国平均水平2.4%，揭示了企业在技术创新方面的紧迫性。
作为破解这些发展瓶颈的关键路径，数字化转型正逐渐引起企业界与学术界的高度关注。专精特新中小企业以其专业化、精细化、特色化、新颖化的特征，在细分领域拥有独特的竞争优势。然而，在数字化转型过程中，这类企业往往面临资源有限、能力不足、路径不清等挑战。现有实践显示，42%的企业因转型路径不清导致投资效率低下，进一步凸显了数字化转型的复杂性与难度。
因此，深入探讨数字技术对辽宁专精特新中小企业高质量发展的影响机理，不仅有助于揭示数字化转型的内在规律，还能为政府制定政策、企业制定发展战略提供科学依据。本文旨在通过构建“技术赋能—机制优化—价值创造”三维分析框架，系统阐述数字技术对辽宁专精特新中小企业高质量发展的影响机理。通过整合数字化转型、质量创新与数字化质量管理理论，结合辽宁省的产业特点与专精特新中小企业的实际情况，揭示数字技术如何通过数据驱动决策、智能生产优化、客户需求定制化及协同创新等路径提升企业质量效益。
同时，本文还探讨了数字化转型过程中技术与组织动态适配模型及产业生态协同创新的重要性。技术与组织的动态适配是确保数字化转型成功的关键，它要求企业在推进技术应用的同时，不断优化内部管理机制，以实现技术与业务的深度融合。此外，产业生态协同创新也至关重要，通过加强企业间、企业与科研机构及政府之间的合作，可以形成强大的创新合力，共同应对数字化转型的挑战。
通过本文的研究，期望能为辽宁专精特新中小企业实现可持续高质量发展提供理论支持和实践路径，助力企业在数字经济浪潮中抓住机遇、迎接挑战，为区域产业升级和经济发展注入新的活力。
1 理论基础与分析框架
1.1 理论基础
1.1.1 数字化转型理论的演进与实践价值
数字化转型理论根植于21世纪初的信息化浪潮，其理论框架伴随技术革命呈现螺旋式进化。国际标准化组织（ISO）将其定义为“通过数字技术的战略性应用实现组织业务模式、运营流程及价值创造体系的系统性重构”。该理论框架包含三个核心维度：技术集成（云计算、5G通信、区块链等技术融合）、流程再造（端到端数字化流程设计）和组织变革（构建数据驱动的决策文化）。
对专精特新企业而言，数字化转型呈现出独特实施路径。德国工业4.0研究院研究表明，这类企业的转型往往遵循“设备互联—数据沉淀—智能决策—价值延伸”的渐进模式。通过部署工业物联网设备（平均渗透率达67%），企业可实时采集生产数据；运用数字孪生技术构建虚拟仿真系统，能将产品缺陷率降低42%；最终通过平台化运营延伸服务价值链，典型企业服务收入占比提升至35%以上。中国信通院2023年报告显示，完成数字化转型的中小企业平均生产效率提升了28%，运营成本下降19%，充分验证了该理论对高质量发展的支撑作用。
1.1.2 质量创新理论的多维解构
质量创新理论经历了从符合性质量到魅力质量的范式转变。日本质量管理专家狩野纪昭提出的KANO模型揭示了客户需求的层次结构，为质量创新提供了需求分析工具。现代质量创新理论体系包含三个创新维度：产品性能创新（如精度提升）、过程效率创新（如检测自动化）和服务体验创新（如个性化定制）。
在数字化转型背景下，质量创新呈现三大新特征：其一，创新周期从传统的12～18个月压缩至3～6个月，依托用户行为数据分析实现快速迭代；其二，创新源从企业内部扩展到生态协同，通过工业互联网平台整合上下游质量数据；其三，创新模式从线性研发转变为持续改进，某数控机床企业应用机器学习算法，使产品合格率每月提升0.8个百分点。值得关注的是，质量创新指数每提高1个点，可带来2.3%的溢价能力提升（中国质量协会2022年数据），这为专精特新企业突破同质化竞争提供了理论指引。
1.1.3 数字化质量管理理论与技术的融合
数字化质量管理理论整合了全面质量管理（TQM）和数字技术的双重基因，形成“数据采集—智能分析—自主优化”的闭环系统。其技术架构包含四个层级：感知层（部署8K视觉检测、振动传感器等智能终端）、传输层（建立5G+TSN时敏网络）、平台层（搭建QMS质量管理系统）和应用层（开发SPC过程控制模块）。
典型应用场景包括：基于深度学习的缺陷识别系统，可使检测效率提升5倍且误判率低于0.05%；应用区块链技术的质量追溯系统，实现全要素200+质量参数的不可篡改记录；通过数字主线（Digital Thread）技术构建产品全生命周期质量档案，某汽车零部件企业借此将质量问题追溯时间从72小时缩短至15分钟。理论研究表明，实施数字化质量管理可使质量成本降低22%～35%，同时客户投诉率下降40%以上。
理论间的耦合效应体现在：数字化为转型构建基础设施，质量创新明确价值方向，数字化为质量管理提供实现手段。三者形成“技术—价值—方法”三角模型，为专精特新企业建立了从数字化投入转化为质量效益的理论通路。波士顿咨询研究显示，三者协同实施的企业，其新产品开发成功率可达68%，较单一维度实施企业高出23个百分点。这种理论协同效应，正是破解中小企业转型困境的关键所在。
当前理论发展包含三个方面：一是质量数据的资产化估值方法研究，二是人工智能在质量预测中的应用伦理探讨，三是基于数字孪生的虚拟质量认证体系构建。这些理论前沿为专精特新企业预留了弯道超车的可能性，某工业机器人企业通过构建质量知识图谱，已实现98%质量问题的智能诊断，充分彰显出理论指导实践的价值。未来理论研究需进一步聚焦中小企业资源约束条件下的适配模型，以及数字化转型投资与质量效益的量化评估体系。
1.2 分析框架
本研究基于动态能力理论与价值共创理论，构建“技术赋能—机制优化—价值创造”三维框架，突破传统技术决定论的单向思维，强调技术、机制与价值的系统联动。该框架高度适配辽宁装备制造业67%的产业结构，针对企业数控化率52%、全生命周期管理系统覆盖率28%、上下游数据互通率不足40%的现状，提出三大转型路径：
技术赋能层聚焦物联网、大数据、人工智能与区块链的深度融合。沈阳机床厂通过“5G+边缘计算”智能产线，实现数控设备联网率82%，达成生产数据毫秒级采集与工艺参数实时优化。大连瓦轴集团应用数字孪生技术优化生产线平衡率至89%，设备综合效率提升了14个百分点，库存周转率提高22%。
机制优化层通过数据治理、流程再造与组织变革形成新型质量创新体系。鞍山某企业应用区块链溯源系统构建“原料—生产—物流”可视化链条，客户复购率提升18个百分点，供应链金融授信额度增长35%。沈阳某液压件企业建立“智能传感器+AI诊断”质量预警系统，产品故障率下降45%，同步带动供应商质量水平提升28%。
价值创造层呈现质量效益、客户价值与产业链协同的三维跃升。数字化转型需突破三大瓶颈：加速生产设备智能化改造（数控化率提至70%），重构全生命周期管理系统（覆盖率从28%提升至全域覆盖），建立行业级工业互联网平台（推动上下游数据互通率超60%）。通过技术赋能与机制优化的动态适配，催生出“数据驱动型质量创新”“生态化价值共创”等新范式，形成“链主企业牵引”“中小企业协同”的转型生态，增强框架在复杂产业系统中的生命力。
2 数字技术驱动高质量发展的影响路径
2.1 数据驱动型质量管控体系
在数据驱动型质量管控方面，通过构建“采集—分析—决策”闭环系统，沈阳某数控机床企业实现了质量突破。首先，在数据采集环节部署126个智能传感器，实时监测主轴振动、温度等12项关键参数，数据采集频率由人工记录的4小时/次提升至毫秒级。其次，运用SPC（统计过程控制）和机器学习算法搭建质量预测模型，将工艺参数从经验设定转为动态优化，使产品尺寸公差波动范围缩小了63%。最后，通过数据中台整合生产、供应链数据，形成质量改进知识库。通过数据中台整合生产与供应链数据，形成包含2.7万条工艺案例的质量知识库，研发周期缩短22%。此类数据驱动的决策模式可使质量损失成本降低18%～25%。
2.2 智能生产流程再造
智能生产流程再造体现为渐进式技术融合。大连某轴承企业通过数字孪生技术重构生产流程。第一阶段，建立三维数字化工厂模型，模拟不同生产方案下的设备利用率，优化方案使生产线平衡率从76%提升至89%。第二阶段，部署MES系统实现生产可视化，通过AI排产算法将设备闲置时间减少37%，紧急订单响应速度提高3倍。第三阶段，构建能耗数字孪生体，实时分析112台设备的能源消耗特征，年节约用电量达240万度。这种渐进式改造路径使企业产能提升22%的同时，单位产品能耗下降15%。此类技术应用表明，数字孪生可通过虚实交互实现资源利用效率的阶梯式提升。
2.3 客户价值共创机制
客户价值共创机制的重构是服务化转型的关键。鞍山某特种材料企业构建了“需求洞察—快速响应-服务增值”的客户参与体系。首先，利用自然语言处理技术分析电商平台评论数据，提取客户对材料耐腐蚀性的23项隐性需求。其次，建立3D打印快速打样中心，将定制产品交付周期从14天压缩至72小时，附加价值提升了40%。最后，通过区块链技术构建质量溯源系统，客户扫码即可查看材料成分、检测报告等全流程数据，客户复购率提高18个百分点。这种深度客户参与模式使企业毛利率从29%提升至35%。此类实践验证了深度客户参与对价值创造的乘数效应。
3 数字化转型的协同演进机制
3.1 技术-组织动态适配模型
数字化转型本质是技术系统与组织系统的协同演进。研究发现，成功企业遵循“技术导入—组织调适-能力跃迁”的三阶段演进规律。第一阶段，聚焦设备联网和系统部署，需要调整部门职责和考核指标；第二阶段，数据资源整合倒逼跨部门协作，64%的企业在此阶段建立了数字化转型办公室；第三阶段，数字能力内化为组织基因，形成持续创新机制。沈阳某机器人企业遵循三阶段演进规律，技术导入期投资1.2亿元实施设备联网工程，同步调整组织架构并提升研发人员数字技能认证率至68%；组织调适期建立跨部门数据中台，实施“红蓝军”对抗机制使需求响应速度提升40%；能力跃迁期形成数字原生组织文化，自主研发协作机器人数字孪生平台，产品迭代周期缩短50%。此类演进过程表明，组织变革需与技术创新保持同步共振。
3.2 产业生态协同创新
产业生态协同创新依托“链主企业+数字化平台+专精特新企业”模式实现价值倍增。辽宁汽车零部件产业集群的数字化转型显示，龙头企业通过工业互联网平台带动36家中小企业接入数字化供应链。平台实现三大功能：其一，订单数据自动分解，使配套企业产能利用率提高28%；其二，质量数据实时共享，使不良品率降低41%；其三，协同研发模块，缩短新产品验证周期33%。这种生态化转型使集群年产值增加17亿元，验证了“链主企业+数字化平台+专精特新企业”模式的有效性。此类生态化转型证明，数字化平台可有效破解产业链协同水平低下的结构性矛盾。
4 面临挑战与突破策略
4.1 主要挑战
调研结果显示，辽宁专精特新中小企业数字化转型面临三重挑战，这些挑战严重制约了企业数字化转型的进程和效果。
4.1.1 数字化改造成本高
数字化改造成本高是专精特新中小企业数字化转型面临的首要障碍。调研数据显示，辽宁专精特新中小企业数字化改造成本均值达到营收的8.7%，投资回收期平均为3.8年，而企业平均生命周期仅为4.2年，形成明显的倒挂现象。这意味着，对于许多专精特新中小企业而言，数字化改造的投资回报周期超过了企业的平均生命周期，导致企业缺乏进行数字化改造的动力。
4.1.2 复合型人才缺口严重
复合型人才缺口严重是专精特新中小企业数字化转型的另一大障碍。调研结果显示，79%的辽宁专精特新中小企业缺乏同时精通技术与管理的复合型人才。数字化转型需要既懂技术又懂管理的“数字工匠”来推动实施，然而市场上这类人才供不应求，导致企业在数字化转型过程中面临人才瓶颈。
4.1.3 数据安全风险突出
数据安全风险突出是专精特新中小企业数字化转型过程中不可忽视的障碍。调研结果显示，43%的辽宁专精特新中小企业因担心技术泄密而延缓转型进程。数字化转型涉及大量敏感数据的处理和传输，一旦数据泄露，将会给企业造成严重损失。然而，许多企业缺乏完善的数据安全管理体系和技术防护手段，导致数据安全风险突出。
4.2 差异化推进策略
根据企业数字化基础，本文将辽宁专精特新中小企业分为基础薄弱型、单项突破型和领先示范型三类，并分别提出针对性的改造路径和支持措施。
4.2.1 基础薄弱型企业
对于基础薄弱型企业（年营收lt;5000万元），建议采用“轻量化改造”路径。这类企业数字化基础较弱，缺乏足够的资金和技术实力进行大规模的数字化改造。因此，应优先部署低成本、易实施的数字化应用，如能耗监控、远程运维等。同时，推广“传感器+边缘计算”轻量化改造方案，将单台设备改造成本控制在3万元以内，降低企业数字化改造门槛。
4.2.2 单项突破型企业
对于单项突破型企业（年营收0.5亿～2亿元），重点建设数据中台并开展关键部件数字孪生试点。这类企业具有一定的数字化基础，但在系统集成和数据共享方面存在不足。通过建设数据中台，可以实现企业内部数据的集成和共享，提高数据利用效率。同时，开展关键部件数字孪生试点，将物理部件与虚拟模型相结合，实现生产过程的可视化和优化。
4.2.3 领先示范型企业
对于领先示范型企业（年营收大于2亿元），支持牵头制定细分领域数据标准并给予研发费用加计扣除优惠。这类企业在数字化方面已经取得了一定的成果，具有较强的技术实力和市场影响力。通过支持其牵头制定细分领域数据标准，可以推动行业内的数据共享和协同，提高整个产业链的效率。同时，给予研发费用加计扣除优惠，可以激励企业持续加大研发投入力度，推动技术创新与产业升级。
5 结语
数字技术通过数据治理精准化、生产流程智能化和价值创造生态化三重路径驱动辽宁专精特新企业实现高质量发展。技术应用需与细分领域特征深度契合，组织变革依赖管理层持续推动，生态建设依托产业链协同创新。未来研究可构建“数字能力成熟度—产业竞争力”耦合评价模型，开发轻量化工业App集群，并建立东北工业数据交易中心，激活要素潜能。建议政府部门出台数字化转型成熟度评估标准，引导企业科学规划实施路径，为东北老工业基地振兴注入数字动能。
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