情报视角下高新技术产业安全韧性的影响因素研究——基于资源组拼理论

邹纯龙 马海群 王 今

(1.黑龙江大学信息资源管理研究中心，黑龙江 哈尔滨 150080；2.哈尔滨理工大学经济与管理学院，黑龙江 哈尔滨 150080)

在国家安全领域中，不稳定、不确定的“安全陷阱”和“黑天鹅”“灰犀牛”事件层出不穷，因此，在国家安全面临威胁时，构建集政治安全、经济安全、国土安全和军事安全于一体的国家安全体系迫在眉睫[1-2]。正如中央国家安全委员会于2014年在第一次会议中所述，国家安全已然成为关乎国家命运和国家前景的关键因素，需从战略高度进行全面审视。在国家安全体系中，经济安全当为重中之重，而经济安全中又以产业安全为核心问题[3]。对国家而言，产业安全意味着在开放条件下，国家对特定产业具有一定控制力和自主权，能够抵御和抗衡国内外不利因素对该产业的威胁，则可认定该产业在该国是安全的[4]。作为国家战略性先导产业，高新技术产业对推动中国产业升级和经济高质量发展具有关键性作用，如何确保高新技术产业安全地生存和发展是学界迫切需要探讨的。在现有高新技术产业安全的研究中，集中于产业安全态势、产业安全评价体系、产业安全内在机理、产业安全影响因素等方面，并形成一定体系。然而已有成果所关注的产业安全是不受威胁的生存和发展状态，忽视了在预判和面临风险时产业安全发展的动态演进过程。而韧性理论将安全研究拓展为对安全对象本身可变性，强调安全状态的维持应建立在能够抵抗内外部扰动、主动调整自身行为或结构以适应环境变化，尽快从扰动中恢复的基础之上[5]。这对于提高安全防御与事后恢复能力，构建有序的产业安全管理体系有重要指导意义[6]。因此，根据韧性理论和产业安全研究等的重要观点，本文主要以高新技术产业安全韧性的塑造过程为切入点，探究何种因素在其中起到关键作用。

另外，伴随大数据技术的提高，应用场景不断延伸，影响高新技术产业安全的因素更加复杂，传统管理范式将无法适应新阶段的各种问题，情报学介入产业安全风险管理的研究恰逢其时。借助情报分析来实现情报资源最优配置，防范高新技术产业安全风险，既是统筹产业安全与发展的重要解决之道，也是情报学理论创新和实践发展的需要[7]。因此，本研究将以情报学为视角，分析影响高新技术产业安全韧性的关键因素。

综上所述，本研究将试图从情报视角挖掘高新技术产业安全韧性背后的影响机制，回答哪些情报资源是影响产业安全韧性的关键因素，这些因素又是如何对产业安全韧性发挥作用的。具体来说，本研究将在梳理韧性与产业安全韧性的概念基础上，从情报视角出发，结合资源组拼理论，聚焦于影响高新技术产业安全韧性的物质组拼、劳动组拼、技能组拼、需求组拼和制度组拼五大方面，构建出情报视角下高新技术产业安全韧性的影响因素分析模型，并结合182份问卷调查结果，通过结构方程法对变量间影响关系予以考察，根据实证结果及复杂性理论观点，厘清资源组拼影响高新技术产业安全韧性的内在机理。结果表明，从情报视角出发，围绕物质、劳动、技能、需求和制度的资源投入和组拼具有关键作用，以此为基础，发展和完善以情报资源为核心的高新技术产业安全韧性塑造体系，进而逐渐升级实现系统内各要素的协同演化，从而能够提高高新技术产业安全韧性并建立有效的情报资源生态系统，为推进产业安全管理和产业可持续发展提供重要保障。

1 文献梳理

1.1 韧性与产业安全韧性

韧性一词起源于拉丁语“Resilio”，用于表明“弹回”，最早出现在物理学文献中，描述材料在负载下储存应变能以避免断裂或变形的属性[8]。学者Meyer A D将其引入到商业和管理学研究中，用来表示组织经历初级变革和单环学习的结果[9]。随着韧性理论研究的深入，学者们从各自视角切入探究韧性的内涵。其中能力恢复说表明，韧性是现有设施体系经过外部干扰而得以恢复或能够进行对抗的能力，该能力体现为制度变革、结构调整和资源重组等[10]。这说明，韧性具有恢复原有状态的功能，且能够在回应外界干扰时展现出较快的准备、反应和复原能力。另外，系统—扰动说表明韧性可以被视为度量系统完整性的指标[11]，它意味着吸收社会系统外部能量后而仍就表现出相对稳定的状态。这是一种面对外界环境变化而自我学习和持续反馈的自我组织系统[8]。因此韧性越强，这个系统的适应和相互作用能力越强，就越容易维持现状，而不会打破现有结构成为另一种状态[12]。能力提升说认为，韧性不止是在受到风险冲击后的恢复能力，更是通过学习进一步提升应对外界环境变化的能力[13]。因此，韧性较强的组织不仅能够适应风险环境的变化，还会在试错中不断学习从而获得持续成长。综合上述研究来看，韧性是一种面临外部风险或为了应对外部风险，而具备的准备、反应、恢复和学习能力，从而能够避免风险损害，维护自身的稳定和持续发展。韧性具有3个特征：其一，是因抵御风险或为了应对风险而形成的；其二，是为了对抗风险而形成的准备、反应、恢复和学习等动态能力；其三，是不仅能够在风险冲击下逐渐恢复到原有状态，还能通过学习而达到新的、更好的状态。

可以说，不同学说和各界学者对韧性理论的完善，体现了学界韧性认知的进步，为本研究探讨韧性在高新技术产业安全中的理论扩展打下了坚实的理论基础。一则，韧性与安全管理息息相关。其中，韧性概念在灾难和危机管理领域被广泛讨论。Bruneau M等[14]将韧性理论用以解释社会单位通过控制社会混乱的方式以减轻和控制灾害的能力，既包括预防危机的措施，也包括应对和减少危机事后影响的方案。将安全科学和韧性理论结合，学者黄浪等[6]从系统韧性视角作出定义，表明韧性是在一定时空内面对风险的冲击与扰动时，维持、恢复和优化系统安全状态的能力。从韧性视角来看，安全管理与传统安全管理的不同之处在于：一方面，传统安全主要关注物质技术方面的因素，较少关注系统中人和组织的作用。而安全韧性重视人和组织在安全管理中的主动性作用，以及所具有的学习和调整能力；另一方面，安全韧性关注管理过程的系统性，认为事前的防控、事中的反应、协调，以及事后的恢复、重建同样重要。二则，韧性可以用来解释产业安全管理的动态过程。随着商业环境的复杂变化，韧性在组织中的研究愈发受到学界的关注。其中，在供应链管理中，韧性表明对供应链的设计或调整以迅速在危机中快速得到恢复[15]。作为一种动态能力，韧性在战略管理中意味着能够根据外部环境的变化对自身的行为过程进行匹配，从而在面对危机时会经历预期、防御和适应3个连续动态过程[16]。

根据高新技术产业安全的内涵，当一个国家能够对本国高新技术产业具有控制权和自主权，能够对来自外部的威胁、干扰和破坏等情况进行有效判断、对抗和恢复，则可认定该产业在该国是安全的[4]。所以产业安全一方面体现了控制力，这种控制不仅是行政力量下的资本干预，更是对核心技术的持有，从而在开放的国际竞争中能够持续生存和发展；另一方面则强调对来自外部风险威胁的反应能力，表明一个国家能够在开放的条件下及时发现风险并做出预警，或是在安全问题出现后有效抵御和抗衡，使产业以最快的速度恢复到之前的状态，从而能够保持产业部门均衡有序的发展[17]。

根据上述研究，韧性理论及在相关学科的拓展，韧性与安全管理和战略管理的结合，韧性与高新技术产业安全的关联，参考张秀娥等的研究[18]，本研究提出高新技术产业安全韧性的定义：为保证本国高新技术产业的自主权或控制权，能够预测并主动接受风险和威胁，从而创造性地制定应对措施以具有足够的抵御及抗衡能力，并实现逆势生长，其中包含3个维度，即适应能力、预期能力和情景意识。

1.2 资源组拼理论

“组拼”(Bricolage)概念，首次提出的学者是Lévi-Strauss C，他在《野性的思维》(The Savage Mind)一书中定义组拼为充分利用手边资源的思维方式[19]。这种思维与传统的规范性思维不同，更强调创造性资源利用。Baker T等[20]最早将组拼理念用于战略管理研究，由此提出资源组拼概念，即通过将现有资源组合应用于新的问题和抓住新机遇的行为，包括立即行动、资源重构和手头资源3个核心概念，后续研究大多采用该定义。现有资源组拼理论主要分为两种视角，一则是在面对大量资源限制的情况下如何创造性重组资源的方式，这些资源限制既有外部资源紧张(耗尽的或无法获得的资源)，也有内部资源匮乏(缺乏技能和知识)[21]。二则是对资源限制保持警觉的视角，学者们提出资源组拼并非只是随意的和缺乏规划的即兴行为，即便是在资源充足的情况下，具备较强的资源组拼能力同样会带来更高效的资源利用率并降低资源成本。因此，资源组拼可以摆脱资源限制的情境约束，成为一项具有普遍适用性的资源管理手段与战略选择[22]。本研究将沿用第二种视角，即探讨在资源警觉视角下的高新技术产业安全韧性影响因素。

根据应用领域的不同，Baker T等将资源组拼分为物质组拼、技能组拼、人力组拼、市场组拼、制度组拼。通过资源组拼，能够从现有资源中找到新的价值，挖掘出不一样的功能，对于提高产业安全韧性能够起到重要作用。一方面，资源组拼的活动是对变化环境的“实践思考”，需要随机应变，拥有最大化的自由空间和灵活性[23]。这能够在面临高新技术产业安全风险时作出及时地调整和反应，从而最快恢复到原有状态；另一方面，资源组拼要求对变化的环境保持资源警觉，这就需要具备对多领域知识进行资源管理、组合的能力[24-25]，从而形成有效的风险防范机制，抵御可能出现的风险。可以说，资源组拼理论整合了资源基础观与核心能力的基本观点，可将环境适应性和资源整合能力连接起来，对高新技术产业安全韧性影响因素的基本分析框架提供理论支撑。

2 情报视角下高新技术产业安全韧性的影响因素分析框架

本研究从情报视角入手探究高新技术产业安全发展的关键因素。学界多将这方面研究归为产业竞争情报，即是围绕一个特定区域内特定产业整体获取竞争优势开展的竞争情报理论方法研究及其实践应用工作的总和[26]。因此，从情报视角出发分析影响高新技术产业安全韧性的关键因素，意味着要厘清在一个特定区域内特定产业安全发展方面有效支持战略决策的情报管理体系。郑荣等的研究表明，产业层面一体化情报管理的实现离不开政府的引导、产业协会的协调、企业的参与、科研机构的指导和服务等[27]。所以，从情报视角入手结合资源组拼理论，能够更好地探究在产业安全中各情报参与主体和手边情报资源的整合机理。根据Baker T等对资源组拼的划分方式，包括物质组拼、技能组拼、人力组拼、市场组拼和制度组拼。结合本研究情报视角的特征与5种组拼方式的内容，提出物质组拼是整合支撑情报管理体系的硬件设施和软件技术的多元化功能；技能组拼是对跨行业的知识、非相关信息、以及非相关经验进行重组，从而为情报先导的管理活动提供支持；人力组拼是整合多元化人力资源力量以增加情报先导的管理活动的劳动投入；市场组拼是对市场和顾客需求方面的组拼，在本研究中延伸为明确为了抵御风险而产生的优化管理决策的情报需求；制度组拼是创建情报先导的管理活动的非传统规章制度、标准规范以及生产流程。

结合资源组拼理论和情报研究视角，本文提出在高新技术产业安全管理过程中，基于情报视角的物质组拼、技能组拼、人力组拼、需求组拼和制度组拼对高新技术产业安全韧性具有重要影响，具体的影响机理如下所述：

2.1 物质组拼

物质组拼体现了在高新技术产业安全发展中对支撑情报管理体系的硬件设施和软件技术的整合。本研究提出产业情报的物质组拼能够积极影响高新技术产业安全韧性。王秉等的研究表明，无论在常态还是应急安全管理，依托传感器、扫描仪等硬件设施，以及互联网、通信系统等大数据采集技术，均可以对危险源状况进行有效分析[28]，从而及时感知可能发生的危险，提高产业安全韧性中的情境意识。并且软件与硬件技术的支持有助于快速生成预测与决策实施方案，并对未来安全态势进行预测[28]。同样在产业管理中，郑荣等学者提出包括数据存储、清洗、分析、可视化等在内的信息技术相互配合，能实现产业竞争情报的智慧服务功能，从而有效收集多方面、精准的竞争情报[27]，更好地制定和实施解决方案，提高产业安全韧性的适应能力。另外，王克平等提出基于大数据技术的产业竞争情报管理体系，能够有效地提升预测准确程度和效率[29]，这能够提升高新技术产业安全管理的预测能力，也就是高新技术产业安全韧性。鉴于此，本研究提出情报视角下的物质组拼有助于提高高新技术产业安全韧性。

2.2 技能组拼

技能组拼体现了在高新技术产业安全发展中对跨行业的知识、非相关信息以及非相关经验进行重组，从而为情报先导的管理活动提供支持。本研究提出高新技术产业情报的技能组拼能够积极影响产业安全韧性。西格法德·哈里森[30]提出，通过对工业地区的情报网络进行技术知识的搜索和整合，能够使得在该系统的主体迅速对外部环境变化做出战略响应，也就是提高产业安全韧性中的适应能力。同时，李纲等[31]的研究亦表明，对异质性信息的筛选、补充、分析和组合，能够将无序信息进行序化组织，转化为以事件为核心的有序结构化信息，从而实现全源、实时、精准的情报监测与识别，并根据情报预警级别和相关要求形成安全信息报告。另外，在高新技术产业管理尤其是电子信息产业中，跨学科和行业的知识交互是竞争情报实现精准服务的关键要素[32]，由此可推，技能组拼可提高高新技术产业内竞争情报服务的风险感知和定位水平，从而促进高新技术产业安全韧性。鉴于此，本研究提出情报视角下的技能组拼有助于提高高新技术产业安全韧性。

2.3 人力组拼

人力组拼体现了对多元化人力资源力量的整合，以增加情报先导的管理活动的劳动投入。本研究提出高新技术产业情报的人力组拼能够积极影响高新技术产业安全韧性。雷晓康等提出，风险的管理需要成为常态化的机制，充分激发市场主体、社会组织、公民大众的参与积极性，促进多主体的相互协商，能够有效应对复杂的风险环境[33]，提高接受问题并及时制定和实施解决方案的适应能力，也就是产业安全韧性。另外，王秉等认为，在安全情报管理过程中，应该整合以某一具体安全管理目标为中心的相关人员，如安全情报搜集人员、安全情报分析人员与安全情报用户，以打破相互间的信息屏障和壁垒，实现安全情报的实时和深层交流[34]，从而及时感知组织周围发生的事件，提高高新技术产业安全韧性的情境意识。鉴于此，本研究提出情报视角下的人力组拼有助于提高高新技术产业安全韧性。

2.4 需求组拼

需求组拼是为了抵御产业风险而产生的优化管理决策的不同情报需求。本研究提出高新技术产业情报的需求组拼能够积极影响高新技术产业安全韧性。吕宏玉等提出，确定情报需求是做好国家情报工作、完成工作任务最基本和最重要的环节，而提高情报需求识别的水平能够改变战略层次情报服务被动的现状[35]。因此，对不同产业安全情报需求的有效识别，是提高产业安全韧性的关键基础和重要影响因素。同样，需求分析是情报工作的必要环节[36]，而围绕不同安全情报需求的分析是构建完整的安全情报管理体系的关键要素，从而能够收集精准的安全数据信息，增强安全预测、决策和执行行为的质量[34]，同理，这对于提高高新技术产业安全韧性的预测和适应能力具有重要作用。鉴于此，本研究提出情报视角下的需求组拼有助于提高高新技术产业安全韧性。

2.5 制度组拼

制度组拼是创建情报先导的管理活动的非传统规章制度、标准规范以及生产流程。本研究提出产业情报的制度组拼能够积极影响高新技术产业安全韧性。制度组拼的工作理念是在变化环境中受到制度和规则的约束，但能够通过合法的机制进行制度的重新思考及变革，在面对风险安全威胁时，做好充分、高效、合理、规范的常态化准备是反应快速、灵活的重要保证[37]。因此，在高新技术产业安全管理中，开启制度、流程等情报资源管理模式，能够有助于对未来一段时间内的反馈情况作适当修正，从而评估出产业风险所属的类型和层次，并在权衡产业风险可能带来的各种影响的基础上，对产业风险的控制措施作出全面具体的规划，确定最优的产业风险应对方案。因此，制度组拼是高新技术产业安全韧性的预测能力提升的重要途径之一。鉴于此，本研究提出情报视角下的制度组拼有助于提高高新技术产业安全韧性。

图1 情报视角下高新技术产业安全韧性的影响因素模型

3 情报视角下高新技术产业安全韧性的影响因素实证分析

3.1 问卷设计及数据调查分析

本文主要采用的是问卷调查法来对研究对象进行数据收集分析。调查问卷包括两部分内容：第一部分是调查者信息，第二部分是对自变量，物质组拼、技能组拼、人力组拼、需求组拼、制度组拼和因变量，高新技术产业安全韧性观测变量的调研设计。其中，物质组拼参考王秉等的研究并进行修订，提炼出3个题项，如“大数据技术和云计算等技术联通性”[28]；技能组拼参考商茹等的研究并进行修订，提炼出3个题项，如“情报先导的高新技术产业安全管理协同主体间进行知识共享和交互的程度”[38-39]；人力组拼参考雷晓康等的研究并进行修订，提炼出3个题项，如“情报先导的高新技术产业安全管理人员储备库”[33]；需求组拼参考吕宏玉等的研究并进行修订，提炼出3个题项，如“结合已有情报和情报人员的经验判断，总结高新技术产业安全管理所需支撑情报”[40]；制度组拼参考徐雪娇的研究并进行修订，提炼出3个题项，如“能够根据条件变化尽快在高新技术产业安全管理过程中做出反应”[41]；高新技术产业安全韧性主要参考张秀娥等的研究并进行修订，提炼出3个题项，如“能够成功地从过去或现在的项目中吸取教训，并确保这些经验教训被贯彻到未来项目中”[18]。

根据被调查的对象对各问题表明态度，采用李克特5极量表方式，1～5分别表明从“完全不同意”到“完全同意”的不同级别。根据研究者所在团队的关系网络，通过“滚雪球”的调研方式，对高新技术产业经济、高新技术产业安全、竞争情报等领域的专家学者和制造业、高新技术产业从业人员两类对象进行调研。之所以选取这两部分群体，是因为这些群体与本研究的产业安全议题相契合，对该领域的知识储备和行业现状了解程度更高。数据收集过程通过实地调研、微信、电子邮箱等多元化的方式展开，以此控制同源方差的影响。本研究共发放问卷200份，根据样本选择标准进行初步筛选，剔除无效样本，最终回收问卷182份，回收率为91%。

3.2 问卷的信度和效度分析

1)信度检验：信度是指测量结果的一致性与可靠性。本研究利用SPSS 24.0软件检验问卷数据的信度，当系数Cronbach’s α大于0.7，则认为可靠度较好。本研究Cronbach’s α值在0.7以上，这表明本研究问卷的信度较好，具体如表1所示。

表1 Cronbach’s Alpha系数检验

2)效度分析：本研究主要通过MPLUS软件进行验证性因子分析，结果表明，六因子模型(χ2=167.879，df=120，χ2/df=1.4，RMSEA=0.047，TLI=0.968，CFI=0.975)，明显好于单模型(χ2=858.302，df=135，χ2/df=6.36，RMSEA=0.172，TLI=0.564，CFI=0.615)，表明问卷具有良好的区分效度。

3.3 模型路径分析

本研究通过物质组拼、劳动组拼、技能组拼、需求组拼、制度组拼、高新技术产业安全韧性6个因子拟合两两相关的一阶因子模型，结果表明模型符合基本拟合标准，各因子之间存在相互影响相互作用的关系线，且在0.05的显著性水平上显著，如表2所示。

表2 一阶结构方程模型路径系数

总体来看，物质组拼、劳动组拼、技能组拼、需求组拼、制度组拼对高新技术产业安全韧性的影响基本得到了验证，除劳动组拼(P>0.05)外，其余因素均显著影响产业安全韧性。劳动组拼(0.05≤p<0.10)边缘显著，可能是因为样本量及极端值的影响，也有研究表明，边缘显著的p值在0.05～0.07的范围内使用，劳动组拼的p值也满足这一要求。综上所述，本研究认为物质组拼、劳动组拼、技能组拼、需求组拼、制度组拼对高新技术产业安全韧性的影响较为显著，具体如表3所示。

表3 模型中各潜在变量路径关系的参数估计

图2 高新技术产业安全韧性的影响因素结构方程模型

3.4 研究结果分析

首先，情报视角的资源组拼对高新技术产业安全韧性具有明显的促进作用。其中，情报视角的物质组拼、劳动组拼、技能组拼、需求组拼和制度组拼分别正向影响高新技术产业安全韧性。物质组拼要素的活跃性最强，行为变化的程度更明显，劳动要素则反之，物质组拼和技能组拼系数较大，对高新技术产业安全韧性影响较大，需求组拼和制度组拼要素处于相对稳定的状态；其次，结合复杂系统理论进行分析，发现影响高新技术产业安全韧性要素的协同过程具有非线性特征。非线性体现了系统内输出不与输入成正比，小的变化可能带来大的影响，正的作用可能造成负向或小的结果，此时的结果是无序和不可测的[42]；最后，物质组拼、劳动组拼、技能组拼、需求组拼和制度组拼之间存在两两之间的相互影响，说明变量具有交互作用。并且，这些要素相互作用形成了一种有序结构，能够带来全面的协同效应。结合复杂性理论可归纳为系统性及自组织特征，说明不需外界指令就能自行组织、自行创生、自行演化和自主地从无序走向有序，形成有结构的系统的过程和结果。

4 高新技术产业安全韧性建设及优化路径

结合复杂性理论观点及实证研究结果，能够以更符合客观规律的方式来理解高新技术产业安全韧性的发生过程。研究发现，影响产业安全韧性的要素及演进过程体现为有序和无序的有机统一且非静止状态，这意味着影响产业安全韧性的机制并非一个线行被动的机械过程，而是一个复杂动态的自组织过程。在提升高新技术产业安全韧性的过程中，要注意各影响要素之间发生着连续、协同的互动关系，据此更好地提出影响高新技术产业安全韧性的机理和情报管理策略。

4.1 识别关键影响因素，加强情报管理体系建设

本研究证实了情报视角下物质组拼、劳动组拼、技能组拼、需求组拼和制度组拼对高新技术产业安全韧性有一定的推动作用，其中物质组拼要素的活跃性最强，行为变化的程度更明显，劳动要素则反之，物质组拼和技能组拼系数较大，对高新技术产业安全韧性影响较大，需求组拼和制度组拼要素处于相对稳定的状态。在实际的产业安全管理实践中，应加强情报管理体系建设，时刻保持对安全问题的警觉性与对现有情报资源的掌控能力。在做好先进、完善的信息化基础设施的基础上，确定好产业安全发展的情报需求，有针对性地构建好常态与非常态制度和流程规范，同时要重视情报工作人力资源的开发和有效整合，使跨学科和行业的知识在情报体系间充分流动，发挥知识共创的效用，从而能够有效提升产业安全韧性，实现产业的安全发展。

4.2 建立情报监测机制，动态调整输入策略

高新技术产业安全韧性的塑造是一项具有非线性的系统工程。因此，应正视影响高新技术产业安全韧性的物质组拼、劳动组拼、技能组拼、需求组拼和制度组拼五大要素，以及不同要素与产业安全韧性之间存在的非线性或非因果关系。明确在多层次、多目标的非线性机制下，产业安全韧性系统所处的不稳定的或远离平衡的状态，从而增强产业系统适应内外环境要素的动态能力。具体来说，可建立情报监测机制，分析高新技术产业安全韧性投入和产生分析结果，建立安全韧性非线性规划模型，以合理监测产业安全要素投入和风险等级，得出在物质组拼、劳动组拼、技能组拼、需求组拼和制度组拼五大要素方面的劳动力相对最优部门分配方案和最优安全分项投资方案，为产业安全发展提供一套科学的、实用的、动态的指导方法。

4.3 强化情报全流程管理，实现系统赋权及有序发展

根据实证结果得出情报视角下影响高新技术产业安全韧性的资源组拼不同要素间具有相互作用，从部分与整体的复杂关系来看，这些要素与产业安全韧性的相互作用形成了一种有序结构，能够带来全面的协同效应，体现为系统性及自组织特征。这说明，在高新技术产业安全管理中不仅仅要关注某一类资源拼凑要素的完善，更要构建产业安全韧性的情报管理体系，使体系中的物质组拼、劳动组拼、技能组拼、需求组拼和制度组拼各维度、各元素之间协同、均衡发展，有效地推动整个韧性体系的演进。同时，要以生态系统理念认识情报资源组拼的各要素与产业安全韧性的影响过程，主张通过系统内各要素的协同演化为主要机制，以提高产业安全韧性为原则建立有效的情报资源生态系统，从而提高产业发展中面对危机的情景意识、风险预测能力和风险应对的适应能力。