数据赋能制造业组织结构创新——基于服装与家具制造企业的双案例研究

□邱新平

一、引言

当前人工智能、区块链、云计算、大数据、边缘计算和物联网等数字技术（简称ABCDEI数字技术）进入大规模应用阶段，企业面临着数字化转型的巨大机遇和挑战。由于制造业在国民经济中位于支柱地位，因此制造业数字化转型成为世界各国经济转型发展过程中关注的重点，许多国家纷纷发布国家级战略，争抢制造业数字化转型先机。如：德国于2013年首次提出“工业4.0”，紧接着美国提出“工业互联网”，中国于2015年提出“中国制造2025”。数字化转型一方面要求实现管理自动化和生产柔性化，另一方面要求决策过程智能化，意味着企业业务流程及内部生产关系将发生较大改变。同时，由于数字化转型采用了一种新的链接和使用数字技术的方式，使得企业传统的边界变得模糊。因此，制造企业在数字化转型时必须调整相应组织功能，提供与转型战略相匹配的组织结构。

制造业数字化转型关键障碍之一是当前组织结构不适合执行数字战略。有学者提出了不同的组织框架以解决IT与业务实体之间的相互作用，另有学者研究了负责数字化转型的执行者与现有IT管理职位间的职责背离现象。在现代制造业中，制造系统生成的数据呈爆炸式增长，每年已达到1000 EB以上。对制造数据进行系统分析有利于作出更明智的决策，从而提高智能制造的效率。毋庸置疑，数据正成为增强制造业竞争力的关键推动力，围绕对数据的开发利用将影响传统组织分工与协作模式。然而，鲜有文献以数据为视角研究制造业组织结构创新，相关的案例研究则更为鲜见。探索制造业数据对组织结构创新的影响机制和保障路径，有助于优化制造业组织结构设计，深化数字化转型背景下制造业的管理变革。基于以上讨论，本研究突出制造业数据在组织结构创新中的主线地位，构建制造业数据、数字技术应用与组织结构创新的理论框架模型，以两家典型制造企业作为案例研究对象，探索并总结数字技术应用背景下我国制造企业组织结构创新的实现机制和保障路径，为我国制造企业实施组织变革及数字化转型提供参照案例。本文主要贡献有如下三点：第一，较系统地描述了我国制造企业数字化转型中组织结构创新的过程与机制，揭示了数字技术应用与制造数据对组织结构创新过程的重要作用，即制造企业依托数字技术应用，不断提升数据利用的广度和深度，实现与数字化转型战略匹配的组织结构；第二，提出了我国制造企业基于制造数据促进组织结构创新的一个系统框架，这一框架对于理解数字环境下组织结构演化规律将大有裨益；第三，从政府和企业两个层面提出支撑制造企业组织结构创新的建议，一方面为政府扶持企业数字化转型提供政策思路，另一方面为企业制定数字化转型落地策略提供参考。

二、文献综述

数据赋能思想起源于人力资源研究领域的授权赋能，但正式定义和内涵在学术研究中尚未统一。Lenka等认为数据赋能包括连接能力、分析能力和智能能力，企业通过三项能力的协同提升了从数据获取、分析到数据运用的能力，从而获取独特价值。孙新波和苏钟海认为生产数据的标准化及互联互通是制造企业实现敏捷制造的关键。周文辉等进一步指出，通过人、物体与相关信息之间的数据应用，有利于企业开展价值共创。关于数据赋能，目前学术界已形成两点共识：其一，不能通过数据的存在自动获取价值，而需在赋能的过程中或终点实现数据价值。其二，数据赋能不是对单独个体赋能，而更强调对过程或系统进行赋能。数据赋能研究范围涉及价值共创、制造升级、社群问题、弱势群体四方面。另外，国内外数据赋能研究重点存在差异，国外研究较多着眼于弱势群体的数据能力提升，而国内研究相对更关注商业模式创新、智能制造与平台企业价值共创。

组织结构理论认为，结构体现了组织内层级间的报告关系，明确了个体-部门-组织的组合方式，以实现部门内外沟通和协作机制。组织结构大致分为三部分：分工机制，即横向专业部门边界划分；等级机制，包括组织成员职责划分；协调机制，包含组织内生产资源协同。信息技术的应用促进企业最优组织结构的调整，包括企业权力结构的改变和决策权力的下放等。学术界针对组织结构变革展开多个维度的探讨：一是组织边界变革相关研究。李海舰和原磊从制造业核心能力角度切入，提出企业应该通过无边界革命形成自身的价值网络。欧阳桃花等提出无边界组织可穿透性较强，内部的信息传递、资源流动速度较快。栾贞增和杨东涛认为，无边界价值观管理能够促进无边界化组织的实现。二是非正式组织相关研究。齐旭高等提出制造业组织结构集权化对产品创新能力产生显著负向影响。Yang认为，非正式组织是一类始于人际关系的社交网络，却不会在正式的组织结构图中出现。Scott和Davis认为，与正式组织相比，非正式组织更能体现组织内成员的内心目标、价值观与态度。宋晨提出，非正式组织是一类具有自组织特性的复杂系统。三是组织形态演进相关研究。为应对科层制弊端，关于虚拟组织、网络组织、模块组织、平台组织、模块化制造组织、生态组织等组织形态的研究成果层出不穷。谢康等认为，网格制是科层制伴随环境变化而变革的演进结果。

总体而言，围绕信息技术驱动组织结构创新的相关研究主要呈现以下两个特点：一是以传统信息技术（IT）为应用背景的研究成果较多，而以大数据、人工智能及物联网等新一代数字技术（DT）为应用背景的研究成果相对稀缺，特别是以数据为视角研究组织结构创新的成果更不多见。二是目前关于组织结构创新的研究多侧重宏观逻辑层面，对创新形成的微观机制及实施路径的研究较为缺乏。伴随企业数字化转型的逐步深入，数据正充分渗透至生产制造的各个环节，成为智能制造变革的关键要素，推动制造企业生产由传统流程驱动向数据驱动转变。权变理论认为企业组织结构应适配企业战略，同时企业战略将伴随外部技术环境而相机变化。因此，在数字化转型战略和数据驱动生产双重影响下，研究数据赋能制造业组织结构创新机制和支撑路径将是未来制造业组织结构创新研究的重要方向。

三、研究架构与理论分析

（一）案例选择与数据搜集

科层制企业转型过程中，在内部结构上实为“黑箱”，转型的具体过程较难观察和操作，较适宜应用案例研究方法。与实证研究不同的是，案例研究更贴近客观事实，且具备科学性。作为案例研究的关键环节，优质案例的选取将关乎案例研究结果的质量及成果应用价值。因此，案例研究所选择的对象应注意具备典型性和良好信度。

本文选取了两家不同行业类别的制造企业作为双案例研究的对象，主要基于以下三点：第一，与单案例研究相较，双案例研究能够构建更加准确和更具普遍意义的理论。本文尝试通过对两家企业的双案例研究，构建具有推广价值的制造企业组织结构创新模型，对推进中国制造业数字化环境下组织管理转型有重大意义。第二，案例具有较强典型性，能够较好地阐明所研究的问题，其组织结构创新经验能在相当程度上给我国制造企业数字化转型提供借鉴指导。传统服装制造商青岛“红领”（即酷特智能前身）在从事成衣加工等主营业务的同时，意识到消费者个性化需求的不断增长将会给大批量规模化生产模式造成巨大挑战，于是便在细分行业内率先开始了服装定制化探索之旅。与酷特智能不同，尚品宅配最早并不是从事具体制造，而是专注于家具和家装设计软件的设计和销售，尽管当时已经在相关软件领域占据统治地位，但从市场空间考量，决定进军“全屋定制”家具服务领域。可以看出，虽然两家企业分属不同的制造细分行业，但均发现了个性化制造的巨大需求空间，并基于自身资源禀赋选择从不同路径切入智能制造领域，具有较强的代表性，对这类企业进行研究有助于为我国传统制造企业组织管理变革提供有益的借鉴，推动中国制造企业破解大规模生产与个性化定制之间的协同难题，实现数字化转型。第三，案例研究的便利性与数据的可获得性。酷特智能与尚品宅配均为国内上市公司，拥有可检索的丰富、清晰的企业资料供案例分析使用，同时两家公司的官方网站为收集最新的公司业务动态提供了方便。

本研究搜寻的素材主要通过查看两家案例企业的官网、相关案例研究文献、国家统计局数据库、公司年报和券商分析报告等渠道获得。通过对不同渠道来源的素材进行比对与相互核验，可保证最终用于研究的资料最大程度与企业客观情况相符，从而较好地保障了该案例研究的严谨性与科学性。具体实践上，本研究主要依据公司网站、上市招股说明书、Wind及主流媒体报道等渠道搜集整理两家公司在核心技术、工艺流程与管理制度等方面的信息，并从国家统计局数据库和公司年报等途径获取案例公司近5年经营业绩的详细报告。本研究共计从酷特智能和尚品宅配两家公司分别搜寻了超过一千条信息，并进行人工比对，整理制造业智能制造的相关信息，提炼出数据赋能组织结构创新机制，并基于制造企业数字化转型和组织结构创新的相关文献，进一步验证相关研究主题。

（二）研究框架与理论分析

通过文献梳理和背景资料研究发现，除了对组织边界管理进行创新之外，制造业组织结构的创新还可以围绕组织资源管理和组织成员管理两个方面进行创新。同时，作为关键生产要素，数据与制造业研发设计、加工制造和销售等生产场景深度融合，通过促进顾客参与、智能调度和智能辅助，实现生产系统的高效、智能和可持续，并对企业传统的组织结构产生直接冲击，传统组织形态逐步退出，优化后的组织结构与数字化转型具体目标相互适配。据此，本研究构建制造企业通过数据驱动实现制造业组织结构创新的基础分析框架（如下图）。

图 数据驱动制造业组织结构创新

四、案例研究与分析

本研究采用双案例研究方法，分别选取我国服装和家具制造业代表性的两家制造企业作为案例研究对象，探究数据赋能组织结构创新的作用机制。一是组织边界跨越机制。大数据应用是实施个性化设计的基础，本研究将聚焦产品研发阶段的大数据应用，分析大数据赋能顾客、员工和设计流程，驱动组织去部门边界。二是组织资源协调机制。智能制造所涉生产资源通过物联网联接，本研究将针对产品加工制造阶段的物联网应用，分析订单数据驱动下生产资源的自组织和高度协同过程。三是组织成员管理机制。员工知识数据化、决策智能化是保障人机高度协同的先决条件。本研究将分析产品加工制造阶段的智能辅助系统应用，梳理数据驱动下全员自管理和自激励机制。

（一）两个案例企业概况

青岛酷特智能股份有限公司（以下简称“酷特智能”）主要从事个性化定制服装的研发、设计、制造和销售。与传统服装生产过程不同，酷特智能鼓励顾客线上自助下单，再由系统将顾客订单拆解形成各生产环节所“理解”的指令，最终通过柔性化生产技术完成顾客个性化定制需求。整个流程不仅缩减了传统产销链的中间环节，有效降低了产品制造成本和供货时长，而且满足了客户对服装制式、舒适度及时尚性等多方面的个性化要求。因此，借助数字信息技术手段，以工业规模化的生产效率和成本效率进行产品的个性化定制，塑造了酷特智能区别于传统服装制造企业最突出的优势。酷特智能负责研发的“面向服装行业的大规模个性化定制应用基础性标准研究及试验验证”项目于2017年6月入选国家智能制造专项项目；2018年8月和2019年9月，分获“中国管理模式创新奖”和“全国质量检验先进企业”；2019年11月获得中国服装协会颁发的《2019年度中国服装行业科技进步奖》一等奖。公司的经营模式、产品和服务质量得到行业及社会的广泛认可。

广州尚品宅配家居股份有限公司（以下简称“尚品宅配”）主要从事个性化定制全屋板式家具的研发、设计、制造和销售。尚品宅配以新居网的O2O互联网营销服务平台为依托，汇集顾客海量个性化需求。以圆方软件的IT、云计算和大数据应用能力与佛山维尚的面向大规模定制的柔性化生产工艺为基础，成功实现了个性化设计、规模化生产全屋板式家具的“O2O+C2B”商业模式。2018年8月，公司获“中国管理模式杰出奖”；2019年3月，公司获中国家具业创新峰会颁发的“中国家居业创新力品牌十佳模式创新奖”；2018年11月，公司入围TOP20“彼得·德鲁克2019年中国管理奖”。

（二）组织边界跨越机制

大规模定制（Mass Customization）这一思想首先由Akin Tomer在Future Shock中提出。与传统规模化生产标准化产品不同，大规模定制生产要求以规模生产的时间和成本来提供符合顾客某一特定需求的产品或服务。为实现整个生产过程的敏捷化，大规模定制要求采用柔性生产技术，并调整相应生产组织结构。由于在产品设计、制造和交付等生产环节纳入了顾客的个性化意志，大规模定制生产实现了顾客的全过程式参与。有学者将顾客化的定制能力与价值共创进行了联系，认为将顾客整合到企业价值的增加环节（如与设计师共同设计）是大规模定制实现的最重要目标之一。

实现顾客数据的高效率采集对大规模定制至关重要。酷特智能采用自主研发的3D激光量体仪自动化采集人体的19个关键部位的尺寸数据。整个采集过程仅需7秒，突破了顾客数据与生产系统之间自动对接和智能耦合的障碍。制版速度是量产定制服装的首要制约因素，好的版型师既要技术操作熟练，更要经验丰富。优秀的版型师，在为顾客量体裁衣时，一般仅可做到1-2个版/天。但对酷特智能而言，制版、BOM生成、工艺分解、排料结果等在顾客输入下单数据后由系统经后台运算自动生成的，突破了人工制作版型的瓶颈。当前酷特智能已拥有千万级的服装版型数据，涵盖数万种设计元素点，可以支持形成超过百万万亿种的设计组合。一旦将顾客体型数据输入系统，将驱动系统内10000项数据的相应变化。体型数据支持凸肚、驼背、坠臀等113种顾客特殊体型的定制需求，完全涵盖顾客个性化设计要点。简而言之，酷特智能通过大数据应用打破消费者、设计师和制造环节之间的传统部门间边界，实现顾客需求与生产系统的无缝衔接，个性化定制服装1件起接受定制，定制生产的周期也缩短至7个工作日。

与酷特智能类似，通过十年的努力，尚品宅配完成了对全国范围内不同区域数万个楼盘及数十万种房型数据的采集。尚品宅配在定制家具和家居产品销售过程中设计了3D模型，以此为依据，构建起海量规模的“房型”数据库和参数化的“产品”数据库。在两大数据库基础上，应用自行研发的虚拟设计系统，尚品宅配最终形成面向客户的“空间解决方案库”。在与客户互动沟通过程中，设计师利用云匹配技术可以快速从空间解决方案库中找出与客户需求最适配的设计方案，经与客户就细节再沟通后即可输出客户满意的个性化家居设计方案。可以看出，应用基于大数据的家居“空间解决方案库”使消费者个性化需求高效地融入到方案设计及生产环节中，消费者、设计师与制造环节间的阻隔被突破，产品交货周期显著缩短，推动了家居制造业由传统的标准化、规模化制造向现代的个性化、敏捷化的服务制造转型。（见表1）

表1 顾客参与与大数据应用

（三）组织资源协调机制

物联网技术的应用和数据分析技术的发展，使得生产调度系统的各个终端被传感器赋予感知功能，信息得以实时采集并传输送到控制中心，调度系统就展现出感知性、实时性、透明性的全新特征。运用大数据和人工智能技术，这些特征为物联网环境下的在线智能调度创造了必备的条件。

酷特智能首先通过C2M平台的APS排产系统将顾客的订单以数字化指令的方式推送至MES生产制造系统各工位。由于每一件定制产品均内置伴随整个生产周期的电子芯片，每一工位上配置的专用终端可以读取电子芯片中的订单信息。由此，一方面，智能物流系统通过电子芯片和相应终端装备实现了制造全过程物料的自动化流转；另一方面，智能取料及裁剪系统实现了个性化产品的大规模、流水线式作业。具体地，所有生产用布料、纽扣、线、包装等都由顾客的订单需求数据驱动供应商及时送达工厂，并直接派遣物料工人从库存拿取相应量的物料到指定的生产节点位置。顾客的订单数据进入生产系统的不同环节，将驱动员工和生产设备精确化加工制造，其中每个环节的操作指令都存储在电子芯片中，例如缝制纽扣用的丝线品牌、颜色，以及在不同衣服不同位置上缝制多少针，等等。可以看出，基于感知交互技术的物联网应用将服装制造过程中的物理资源数据化，对数据的开发和利用驱动形成了面向资源协同的生产决策。

尚品宅配需要对在同一天全国400多家门店产生的一千多个个性化销售订单进行批量处理。因此，对每一笔个性化订单进行拆分处理非常有必要，也就是将顾客的个性化需求加工为生产系统可识别的无差异的标准化板材。此外，标准化板材上粘贴有内含板材纹路方向、封边薄厚、钻孔位置及大小等信息的条形码。制造机床在扫描到板材上的条形码之后立即发出操作指令，工人依照操作指令进行针对性操作。进入到生产的最终阶段，操作工人再依照条形码信息提示对板材的不同版面进行组装。最后，工人按照装箱单提供的信息进行装箱和发货。因此，物联网条形码管理系统的引入不仅促进生产资源的高效流转，并且在相当程度上缓解一线员工的操作压力。（见表2）

表2 物联网应用与生产资源调度

（四）组织成员管理机制

进入人工智能时代，一方面随着机器人等智能装备的普及，被管理者群体中将涌现越来越多的“人工智能员工”；另一方面，现有员工的工作内容和性质也将发生显著改变。数据除运用信息技术和业务流程优化的规则、制度和办法对组织边界和资源管理进行赋能外，还将对组织成员进行赋能。企业可以运用柔性的数据赋能手段激发组织事务参与者的潜能，提高其主观能动性和积极性。

酷特智能使用数据驱动的自动化设备替代大量的手工操作，一线员工的工作职能发生了改变，其不需要再从事重复繁杂的劳作，只是负责过程监控、决策和创新创造，这推动了员工从“工作胜任”到“工作创造”的转变。为了保障员工与顾客的实时、高效的互动，酷特智能不仅大力开展员工的职业素养和专业技能培训，还授予一线员工必要的资金、物流、仓储、设备和人员调配权，这些资源的调动不再需要向上级提出申请并等待审批，而是依据实时的系统记录数据实行事后问责制。同时，开发的智能辅助系统提供服饰潮流预测模型，简化了设计师数据分析流程。与此同时，酷特智能将过往积累的经验数据形成知识库，员工可轻松地按照类别在知识库中检索到历史知识进行参考，再进行事务分析和处理，即便是新员工，通过参照这个知识库也能独立地解决一些较为复杂的事务。可以看出，基于知识数据的智能化应用，酷特智能员工实现了对工作任务的自组织和自管理。

尚品宅配允许一线员工随时查看订单管理系统以了解订单所处状态，统计订单及所需原材料数量并直接向供应商订购，而无需等待上级指令。尚品宅配为操作工人提供了详细的操作规程与短视频指引，操作工人按照规程和指引将标准化板材再加工为零部件，并在每一零部件上粘贴各自专属的二维码。依照二维码内含的信息，操作工人完成对各零部件的切面和封边。随后，操作工人扫描二维码驱动相关制造程序，完成零部件的钻孔、打胶粒等制造工序。最后，操作工人再按照包装指令，对加工完成的零部件进行分拣与包装作业。与此同时，每名员工及班组所加工的板和封的边的数量、奖金提成是多少，自己全都可以看到。总之，依托操作类数据全面指引，尚品宅配的员工更好实现了自管理和自激励。（见表3）

表3 智能辅助系统与员工自组织

五、研究结论、政策建议与展望

（一）研究结论

制造业产生的数据规模越发庞大，如何充分发挥其在生产中的价值受到更多制造企业的重视。基于顾客大数据的应用让顾客更便捷参与到生产过程中，进而实现个性化生产。物联网的广泛部署，实现原料数据驱动下的生产资源协同。同时，基于智能辅助系统的员工操作更加智能，有利于实现员工的自组织和自管理。本研究构建了数据赋能组织结构创新模型，结合服装和家具制造行业两家企业进行深入案例探讨，描述通过数据应用改变传统生产组织方式从而创新组织结构的机制，为中国制造企业转型升级提供了可资借鉴的经验。具体结论如下：

1.生产模块化是支撑个性化生产的重要前提。可以将模块化理解为另一类标准化。面向大规模定制的模块化生产过程包括模块化设计、模块化制造与模块化组装。以酷特智能为例，通过对服装产品功能模块进行合理划分，形成千万级的服装版型数据，支持超过千万亿种的设计组合，极大提升了制版速度，在保持产品多样性的基础上实现控制产品综合成本的目的。同时，由于服装设计阶段就以顾客自主参与的方式融入顾客的个性化需求，直至最后的交付阶段，整个产品生产周期都贯穿了顾客的个性化意志，从而大大提升了顾客体验。

2.物联网应用是强化生产过程协同的关键基础。物联网是提供物与物连接的互联网络。以酷特智能为例，由于每一件定制产品均内置伴随整个生产周期的电子芯片，每一工位上配置的专用终端可以读取电子芯片中的订单信息，智能物流系统通过电子芯片和相应终端装备实现了制造全过程物料的自动化流转，智能取料及裁剪系统实现了个性化产品的大规模、流水线式作业。基于感知系统和物联网应用实现生产要素与云端应用相互连接，进一步对生产要素协作实现智能调度，以“自动化+智能化”取代了传统指令式生产模式。

3.智能辅助系统应用是促进员工自组织的必要条件。自组织不仅要求履职的规范化和标准化，更强调履职过程的自驱动。消费者个性化意志的融入以几何级数增加了生产制造的复杂度，没有智能辅助系统应用支撑，员工将得不到操作类知识数据指引，生产节点质量和效率也无法保障。而有了智能辅助系统，以尚品宅配为例，操作工人只需按照既定规程和短视频指引完成系列制造程序，同时通过辅助系统能实时掌握各自工作量与报酬信息，更好地实现了员工的自管理和自激励。

（二）政策建议

1.政府层面。在数据赋能制造业组织结构创新的过程中，政府扮演重要角色。尤其是政府可以围绕企业在经营环境和技术研发等方面的政策需求为企业组织结构创新提供良好的制度保障。基于案例分析，本文提出以下三条政策建议：第一，政府主管部门积极开展智能制造的多层次试点示范，择优选择与案例企业类似的具备领先技术与服务能力的企业作为样板，以鼓励和带动整个制造业提升技术水平层级、优化业务流程以及综合服务体系，推动制造企业组织结构进一步创新升级。第二，对相关企业智能制造系统研发与技术创新活动提供必要的财税与融资等政策倾斜，可针对性采用税收优惠、拓宽融资渠道等方式。第三，进一步推进产学研合作机制，重点支持和鼓励像酷特智能、尚品宅配等拥有较强自主研发实力的制造企业主动承担本行业智能制造核心技术的攻关。并吸纳相关企业参与行业技术标准的制定，逐步构建我国制造业自主创新技术体系。

2.企业层面。作为数字化转型的主体，制造企业应不断加强技术创新力度，积累核心技术能力、构筑核心资源优势。只有通过不断提高技术和资源整合能力，才能实现组织结构创新。本文对我国制造企业的数字转型有如下建议：第一，深化顾客需求数据化和研发大数据系统应用，增强模块化产品设计能力。建议以顾客参与为前提，通过大数据系统深度应用降低传统组织边界中信息传递的中断频率和传输黏性，提升产品设计的质量和效率。第二，强化资源联网化和操作指令数据化，构建资源自组织网络。建议以物联网应用为手段，将组织资源链入生产系统并映射成线上的数据，顾客需求数据直接驱动资源的整合，实现联网化资源的高效协同，提高组织资源响应能力。第三，推进员工知识库和智能决策辅助系统建设，完善组织成员自管理机制。建议通过数字化和智能化辅助工具的应用对一线员工进行赋能，提高组织成员参与经营的可能性，实现自组织、自管理和自激励的组织。

（三）研究不足与展望

本文尚存在一定的不足和局限，有待于未来研究。首先，本文构建的数据赋能制造业组织结构创新模型，仅仅选取了两家具有代表性的企业进行了案例分析，该模型对整个制造企业组织结构创新的适用性需要进一步探讨。未来可以选取更多不同行业制造企业进行案例研究，以验证模型的适用性。其次，组织结构创新作为企业转型的重要组织部分，但是国内以数据驱动为视角研究组织结构创新仍然颇为鲜见，且国内外学者尚未有统一的分析框架和解释路径。本文所形成的数据赋能组织结构创新的分析范式能否进一步推广到基于国外市场需求的外销型制造企业、其结论是否会发生变化等等问题都是值得深入研究的领域。最后，由于数据获取原因，本文的分析主要是定性研究，未能对数据驱动组织结构创新的影响进行量化分析。未来可将其量化，结合案例进行研究，有望得到更加丰富、翔实的证据。