理论经济学考研，理论经济学考研科目
（一）企业创新链理论
“创新链”最早源于Landau和Rosenberg一九八六年提出的创新链式模型。蔡翔是国内首个提出创新链概念的学者，他认为创新链是指为实现用户需求，围绕一个核心创新主体，多方创新参与主体以知识创新活动相连接，从而实现知识经济化与系统整体优化目标的功能链节结构模式。
企业创新链是从微观层面出发，以企业内部结构为视角提出的微观结构模型，具体来说，企业创新链是指围绕企业家这一核心主体，为满足客户需求，通过企业内部研发、财务、销售等部门及其主体的协同参与，最终实现从创意构想到成果商业化的全过程。
基于阶段-关卡流程，将企业创新链分为五个阶段：试验研究、工艺开发、试制、市场启动、建立生产和销售。基于系统观点，将企业创新链划分为四个子系统，即研发、工艺开发、新产品开发和新产品销售。
企业创新链理论旨在构造开放式的协同创新平台，强调上下游企业协同参与，形成有效的创新循环；以满足客户需求为导向，实现需求拉动创新；以实现经济价值和创新系统整体优化为目标，最终塑造企业的核心竞争优势，提升企业创新能力。
（二）数据价值链理论
学界对数据作为一种独立生产要素的认识经历了一个从“IT有效论”到“信息有效论”再到“数据价值论”的螺旋式上升过程。数据价值论强调数据要素与其他生产要素的深度融合，以达到优化业务流程、改善服务水平、充分开发组织能力的目的。数据价值链是数据作为生产要素背景下对传统价值链的延伸发展。
数据价值链这一概念是由Miller和Peter在二〇一三年首次提出的，偏向于数据利用视角，他们认为数据价值链是通过数据发现、集成和利用等过程实现优化客户服务、提高组织管理水平、提供高质量决策等目的的价值创造活动。数据价值链是一种将数据视为业务中的原材料和主要资源的模型。
数据价值链描述了逐步产生价值和有用见解所需的一系列过程。它包括四个主要阶段，即数据生成、数据收集、数据分析和数据交换。从经济学角度看，数据价值链的价值创造机制是数据在企业的每一个生产环节与其他生产要素相互作用，沿生产活动前向流动和后向反馈，形成全流程数据闭环，创造新的经济价值。
（三）企业吸收能力理论
吸收能力定义的提出最早可追溯至二十世纪九十年代，即吸收能力是企业有选择的吸收消化外部知识并最终转化为商业应用的能力。吸收能力理论是在认知行为理论、资源基础论、组织学习理论等理论基础上发展而来的：
吸收能力建立在认知行为理论基础之上，要求具备相关知识并对新知识有相当的理解和整合能力；资源基础论认为吸收能力建立在企业已有知识和经验累积的基础上，难以模仿且具有路径依赖等特点；组织学习理论强调吸收能力是从个体水平扩展到组织水平的动态学习过程。
二、企业创新能力相关概述
（一）企业创新的内涵
奥地利经济学家熊彼特于一九一二年首次提出“创新”概念，他认为，创新是一个经济概念，而不是技术概念，创新包含了两个必不可少的基本过程：一是发明；二是把发明成果商业化，形成一种新的生产能力。伊诺斯于一九六二年首次提出技术创新的定义：技术创新是发明选择、资本投入保证、组织建立、制定计划、招用工人和开辟市场几种行为综合的结果。
（二）企业创新能力提升的影响因素
企业创新是一个多方参与的复杂活动过程，因此企业创新能力提升也受到多种因素的交互影响。企业创新能力的影响因素划分为内部因素、外部因素和环境因素。企业的内部决定因素分为5类，即企业的一般特征、功能资产、企业文化、组织战略和企业结构。
企业外部的决定因素为竞争环境、国际化和出口强度等。环境因素包括协作、网络、信息来源、政府支持、区域、行业、技术可获得性、知识转移和外部支持等。制造业数字化作为近期被关注的对象，将考察这一因素对企业创新能力的影响程度及作用机理。
（三）企业创新能力的测度
在探究企业创新能力影响因素的实证研究中，学者们通常采用单一指标和构建综合指标体系的方法对企业创新能力进行测度。单一指标主要包括创新投入指标：R&D经费投入和R&D人员投入等；创新产出指标：专利申请数量、新产品销售收入等。众多学者认为以R&D投入作为创新能力的代理变量存在以下不足：
①R&D投入并不能完全体现企业的创新能力。R&D投入对于那些不易观察的、难以量化的与企业创新战略相关的变量考虑不足[18]，因此R&D投入并不能捕捉到企业创新能力的各方面变化。
②R&D投入不一定会产生专利产出。一方面，研发投入并不一定能使研发投入产出效率提高[19]；另一方面，R&D投入对专利产出存在明显的滞后效应，企业当年的研发投入并不能一定全都转化为专利产出，因此当年的研发投入也并不能反映企业当年的创新能力。
③R&D投入仅反映了创新投入过程中的一个要素，不能完全体现企业的创新能力。由于R&D投入作为企业创新能力的代理变量存在很多局限性，学者们开始尝试利用专利产出作为创新能力的代理变量。
专利与R&D投入的区别是，R&D代表了企业的创新投入，专利代表了企业的创新产出，可以衡量企业研发成功的项目，因此专利数目比R&D投入更能有效地反映出企业的创新能力。专利是了解企业内部创新活动的强有力的工具。
有学者指出，专利并不能准确反映创新，认为专利数量难以反映技术创新成果的经济价值，提出企业新产品指标才是衡量企业创新产出的有效指标。部分学者从综合指标入手度量企业整体创新能力。我国制造业创新能力，从创新投入、创新研发以及创新产出三个方面入手。
从创新投入、研发、生产、产出、营销、管理能力等六个方面全面构建了企业的创新能力体系。基于上述分析，可知学者们主要从创新投入视角、创新产出视角以及创新投入——产出视角来衡量企业创新能力，单一指标下的专利数量和新产品收入以及综合指标相对来说得到更多的认可，制造业企业创新能力更看重企业的产出和经济转化能力，因此选择创新产出指标衡量企业创新能力。
三、制造业数字化相关概述
（一）数字化相关的概念界定
在制造业，数字化最早来源于数字控制技术，比如三坐标铣床的数控化、计算机绘图设备、计算机集成制造系统等。数字工厂是数字化发展的第二个阶段，H.Worn等数字工厂就是计算机生成的真实工厂的代表，通过计算机构建的详细模型，在虚拟世界中模拟分析优化产品、流程、布局等任务，帮助企业加速推出新产品、降低成本、提高产量、质量和多样性。
WolfgangKuehn认为数字工厂概念提供了一种集成方法来增强产品和生产工艺流程，仿真优化是这个概念中的一项关键技术。随着数字技术的蓬勃发展以及数字工厂的诞生，人们逐渐关注数字化对于商业模式和业务流程的影响，数字化开始有了相对清晰的定义。George等提出，数字化是自上而下推动的，通过赋予员工职权，利用数字技术加强与用户的联系，最终实现业务流程改变的过程。
数字化主要以技术进步为目标，数字化的本质是投入大量资金引进数字技术，以应对技术进步的不确定性和市场波动的风险性。国内对于数字化的研究也是从数字化技术、数字化工厂开始的，基于虚拟产品开发环境，运用计算机网络技术，完成产品设计、制造、装配、质量控制以及检测等流程，实现低成本高质量的新产品快速上市。随着数字技术的普及，制造业数字化的概念逐渐明确将数字化制造分为三大板块：设计数字化、控制数字化和管理数字化。
“制造业企业数字化是将数字技术，融入生产、管理和销售等各个环节，实现企业数据化，通过对数据价值的充分挖掘，增强企业的竞争力，以实现企业增值的战略行为”。综上可知，数字化是基于大量信息化系统记录的数据，对企业的运作逻辑进行建模、优化，从而再指导企业日常运行，提供多渠道个性化的服务，对客户的请求及时分析和反馈，降低了中层管理人员的工作难度，提高中层管理人员的工作效率。
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