供應鏈金融、供應鏈集中度與企業創新非效率投資

[摘 要：文章以2010—2020年滬深A股上市公司為研究對象，基于供應鏈金融的融資效應假說和治理效應假說，考察供應鏈金融對企業創新非效率投資的作用效果以及供應鏈集中度的調節效應。研究結果發現：供應鏈金融能夠有效降低企業創新非效率投資；在高客戶集中度和低供應商集中度的樣本中，供應鏈金融對創新非效率投資的削減作用更為明顯；機制檢驗發現，供應鏈金融對創新投資不足的削減效應在高融資約束組中作用顯著，對創新投資過度的削減效應在低治理水平組顯著，這支持了供應鏈金融降低創新非效率投資中的融資效應假說和監督效應假說；異質性檢驗發現，供應鏈金融對高內部控制程度、完善金融市場以及高信息傳遞效率企業的創新非效率投資的削減效果更強。

關鍵詞：供應鏈金融；供應鏈集中度；創新非效率投資

中圖分類號：F274；F832；F273.1；F275" " "文獻標識碼：A " "文章編號：1007-5097（2023）05-0119-10 ]

Abstract：Based on the financing effect hypothesis and governance effect hypothesis of supply chain finance，we examine the effect of supply chain finance on the inefficient investment in corporate innovation and the moderating effect of supply chain concentration by taking Shanghai and Shenzhen A-share listed companies from 2010 to 2020 as the research objects. The research have found that supply chain finance can effectively reduce the inefficient investment in corporate innovation；in the samples with high customer concentration and low supplier concentration，the reduction effect of supply chain finance on innovation inefficient investment is more obvious；mechanism test finds that the reduction effect of supply chain finance on under-investment in innovation is significant in the high financing constraint group，and the reduction effect on over-investment in innovation is significant in the low governance level group. This supports the hypothesis of financing effect and supervision effect in supply chain finance reducing inefficient investment in innovation；heterogeneity test finds that the reduction effect of supply chain finance on inefficient investment in innovation is stronger in firms with high degree of internal control，well-developed financial markets，and high information transfer efficiency.

Key words：supply chain finance；supply chain concentration；innovation non-efficient investment

一、引 言

2022年政府工作報告指出：“我國經濟發展面臨需求收縮、供給沖擊、預期轉弱三重壓力?！北仨殘猿謱嵤﹦撔买寗討鹇?，依靠創新塑造全面發展新優勢。企業是技術創新的主體，創新投資不僅在提升企業自身創新能力和核心競爭力中發揮重要作用（顧海峰和朱慧萍，2021）［1］，而且在化解經濟下行壓力和推進創新驅動發展戰略實施中扮演關鍵角色?，F階段，隨著現代流通體系的不斷完善以及金融科技等數字技術與實體經濟的深度融合，供應鏈金融成為化解企業融資約束困境、促進創新要素流通更加高效、便捷的金融支持手段（張黎娜等，2021）［2］。合理利用供應鏈金融資源來提升企業創新投資有效性，以此助推創新驅動發展戰略實施，成為發展供應鏈金融中需要考慮的突出問題。

創新活動由于資金需求量大、調整成本高、收益不確定并且研發周期長，具備明顯的正外部性并且融資約束和代理問題突出（吳翌琳和黃實磊，2021）［3］，企業創新投資水平常常因此偏離最優規模。如何有效化解創新投資困境，學術界從外部因素如宏觀經濟政策、產業政策、金融發展水平和法治環境［4-10］以及內部因素如高管薪酬差距、CEO權力、股權激勵以及組織冗余［1，11-13］等方面進行了考察，但是現有研究多關注企業創新資金供給和籌措，對創新投資效率的探討較少，沒有涉及供應鏈金融對企業創新投資的影響研究。

供應鏈金融以核心企業信用為支撐，以供應鏈上下游企業發生的實際交易行為為基礎，開發了一系列如應收賬款融資、預付賬款融資、反向保理、訂單周期融資以及庫存融資等多種供應鏈金融模式（Gomm，2010；Dileep等，2013）［14-15］，是一種自償性、封閉型、無風險型的新型短期融資解決方案（Ali等，2019）［16］。關于供應鏈金融的研究從以下兩個方面展開：①供應鏈金融的融資效應。相較傳統的銀行信貸而言，供應鏈金融建立了鏈條上企業間的網絡連接關系（宋華和盧強，2017）［17］，獲取更多的交易信息和交易信用，通過貸后結果控制和過程控制的方式降低中小企業事前和事后信息不對稱程度（宋華等，2017）［18］，打造金融機構與企業互利互通的融資模式（張黎娜等，2021）［2］，降低中小企業的信貸融資準入門檻（顧群，2016）［19］。②供應鏈金融的價值創造。張黎娜等（2021）［2］探究了供應鏈金融對企業數字化轉型的驅動效應，在非信任環境下供應鏈金融能夠展現出強大彈性；凌潤澤等（2021）［20］基于融資效應和關系效應假說，驗證了供應鏈金融對核心企業創新績效的驅動機制；潘愛玲等（2021）［21］從資本結構調整出發驗證了供應鏈金融對實體經濟的價值驅動效應。除此之外，也有研究表明供應鏈金融能夠更好地提升資本運行效率（Petr，2012） ［22］，增強企業在供應鏈中的競爭能力（Wuttke，2013）［23］。

綜上，已有研究在供應鏈金融的融資效應和價值創造問題上取得了豐富成果，但仍存在以下不足：以往研究就供應鏈金融的單一屬性（金融屬性或供應鏈屬性）進行深入探討，在一定程度上割裂了兩種屬性的有機統一；部分文獻雖已關注到企業創新，但只是從創新成果上進行分析，忽視了供應鏈金融對企業創新投資行為的探討；有關供應鏈金融的研究多為定性分析，實證分析較少，對企業財務領域的研究相對匱乏；已有研究尚未關注供應鏈結構特征對供應鏈金融效能發揮的影響。本文以2010—2020年滬深A股上市公司為樣本，基于供應鏈金融的融資效應和監督效應，理論分析并實證檢驗供應鏈金融對企業創新非效率投資的作用效果。在此基礎之上，從客戶集中度和供應商集中度兩個角度，將供應鏈結構特征嵌入理論模型做進一步分析。

與以往相關研究相比，本文對現有研究具有以下邊際貢獻：從供應鏈金融的融資視角和監督視角分析供應鏈金融對企業創新非效率投資的作用效果，豐富了供應鏈金融的研究視角；將供應鏈集中度嵌入供應鏈金融與創新非效率投資的研究框架，從客戶和供應商兩個角度考察供應鏈結構特征對供應鏈金融與企業創新非效率投資的潛在影響，豐富了“供應商—企業—客戶”的相關文獻；從企業創新投入端出發，驗證供應鏈金融對創新非效率投資的作用效果，不僅是對現有供應鏈金融在財務領域和實證研究領域的有效補充，同時為企業更好地把控創新投資決策、提升創新投資有效性提供更有利的解決方案；通過python文本挖掘方式構建供應鏈金融指標體系，以及創新Richardson模型測度企業創新非效率投資程度，是對現有指標體系構建的有益補充。

二、理論分析

（一）供應鏈金融與企業創新非效率投資

企業創新非效率投資大致表現為創新投資不足和創新投資過度兩種現象。一方面，研發活動因其高風險、長周期的特性，其融資約束問題難以疏解（Hall，2002）［24］，資金流短缺制約創新投資規模，形成創新投資不足；另一方面，當企業經營現金流充足時，容易催生管理層濫用職權，產生非理性投資行為（苑澤明和郭景先，2015）［25］，導致創新投資過度。而供應鏈金融所具有的融資效應和監督效應可以有效化解創新投資困境，降低企業創新非效率投資。

從供應鏈的融資效應看：第一，供應鏈金融增強銀企關系。在供應鏈金融模式下，銀行以整條供應鏈的信用和實際經營狀況作為信用評估依據（張黎娜等，2021）［2］?；诖笃髽I的能量擴散彌補供應鏈上相對弱勢企業的信用缺位，弱化傳統借貸模式下企業面臨的授貸配給限制，降低弱勢企業準入門檻，使銀行在控制自身金融風險基礎之上拓展盈利范圍。同時，企業與銀行建立數字供應鏈金融平臺可以緩解銀企間信息不對稱，銀行可以更詳盡判斷企業的經營現狀以及未來發展趨勢，降低貸款企業的違約風險和銀行的交易成本。因此，在供應鏈金融模式下，企業與銀行建立互惠共生的伙伴關系。而良好的銀企關系可以提升企業的融資效率，降低債務融資成本，增強企業融資可獲得性，為企業進行研發活動營造寬松的融資環境（羅付巖，2019）［26］。第二，供應鏈金融實現供應鏈內部資源流通。核心企業與上下游企業經由供應鏈金融的催化，建立起強連接關系與密集的社會關系網絡，優化組織層面上的資金等要素流動，促進供應鏈物流、信息流以及資金流整合（Camerinelli，2009）［27］，通過企業間創新資源的溢出效應，實現資金短缺企業融資面擴展和融通效率的雙向提升（宋華等，2017）［17］，進一步緩解企業創新資源短缺困境。由此可見，供應鏈金融通過強化銀企關系和促進供應鏈內部資源流通，化解企業創新融資困境，以此有效削減企業創新投資不足。

從供應鏈金融的監督效應來看：第一，供應鏈金融增強核心企業監管能力。核心企業與上下游企業間的業務往來使得企業間存在利益捆綁，核心企業為最小化自身的擔保風險以及供應鏈破裂帶來的高昂成本，更加傾向于締結長期貿易戰略聯盟（王魯昱和李科，2022）［28］，憑借自身優勢地位獲取更多上下游企業內部的交易活動、投資活動以及財務狀況等信息，從而增強核心企業的主導地位。核心企業通過占有研發成果、取消供應鏈上的合法位置等強有力的關系型治理方式懲罰違約企業，從而對其余企業形成威懾制約，倒逼非核心企業努力提升公司治理水平、規范研發投資決策行為。第二，供應鏈金融強化了銀行的外部監管職能。根據金融功能觀理論，銀行對融資企業的內部交易行為以及財務狀況負有監督管理功能。供應鏈金融將銀行嵌入“供應商—企業—客戶”框架，利用核心企業所掌握的企業私有信息為監管數據基礎（匡海波等，2020）［29］，加之金融科技、區塊鏈等信息技術賦能，使得銀行在貸款的中后期對企業資金去向以及內部投資決策的監督職能更為有效（龔強等，2021）［30］。因此，在供應鏈金融模式下，實現供應鏈核心企業和銀行的雙向監督，倒逼企業經理人更加嚴謹、科學地制定研發投資決策，有效抑制過度投資等機會主義行為，從而降低企業創新投資過度。綜上，本文提出假設1。

H1：供應鏈金融能夠有效降低企業創新投資過度和創新投資不足，對企業創新非效率投資具有負向影響。

（二）客戶集中度的調節效應

從產業組織的合作視角出發，較高的客戶集中度有助于供應鏈金融削減創新非效率投資。首先，高客戶集中度促使企業與客戶建立更緊密的交易關系，企業可以根據最新的市場需求動向安排生產，降低庫存管理成本和市場信息搜尋成本。同時，與少量銷售商進行固定合作產生“合作效應”，會給自身帶來穩定的銷售渠道，減少銷售活動的不確定性，加大產品重購性，降低銷售成本。由此，高客戶集中度降低經營成本促使企業市場價值攀升（Joshi和Stump，1999）［31］。根據信號傳遞理論，企業擁有較高的市場價值，向銀行傳遞出具有發展潛力的積極信號，從而減少應收、預付等供應鏈金融活動中條件限制（王迪等，2016）［32］。因此，在客戶集中度較高的企業，供應鏈金融可以更好滿足鏈條上企業創新融資需求，最大程度降低企業的創新投資不足。其次，高客戶集中度提升了銀行信息搜集效率。企業與固定銷售商為尋求建立長期合作關系，會積極進行長期、高頻次的業務往來（黃千員和宋遠方，2019）［33］，企業間業績關聯顯著。因此，銀行進行應收賬款質押放貸等供應鏈金融服務時只需關注大客戶的經營狀況，就能準確、有效識別融資企業的還款能力，信息搜集效率更高。銀行搜集信息效率的提高給予融資標的企業更多融資機會，同時也增強了銀行的監督效能。簡而言之，高客戶集中度不僅有效緩解了企業融資約束，而且可以防止企業過度投資研發等非理性行為。

從產業組織競爭視角出發，高客戶集中度不利于供應鏈金融降低企業創新非效率投資。首先，根據博弈競爭理論以及交易成本理論機會假說，高客戶集中度意味著企業對大客戶形成路徑依賴，大客戶在市場博弈競爭中處于優勢地位，掌握更多話語權。在面對激烈的市場競爭時，大客戶憑借自身的市場影響力和品牌競爭力向供應商要求更大的支付折扣，要求企業給予更多商業信用（修宗峰等，2021）［34］，以求低成本占有鏈條上其他企業的現金。長此以往，會影響上游企業的營運資金管理績效，阻礙企業應收賬款周轉率提升，進而成為企業經營風險的一項重要來源。其次，在自由市場競爭中，企業努力尋求以最低的生產成本來最大化市場收益，大客戶會通過變換供應商的方式對企業進行“敲竹杠”行為（王雄元和高開娟，2017）［35］，要挾企業讓渡更多的資金使用權以維護良好的供應鏈關系。而且高客戶集中度帶來專有資產增多，過度的專有資產容易使企業被大客戶“套牢”。一旦客戶發生變更會增加企業的轉換成本，造成經營業績下降，引發現金流問題并危及企業償債能力（陳正林，2016）［36］。因此，從市場產業組織競爭視角來看，較高的客戶集中度作為企業的一種風險因素，向銀行傳遞出供應鏈關系脆弱的信號，導致銀行對其審慎放貸（武晨，2021）［37］，以致削弱供應鏈金融對創新非效率投資的積極效果。據此，根據產業組織合作和競爭視角，本文提出假設2。

H2a：企業客戶集中度越高，越有利于供應鏈金融降低企業創新非效率投資；

H2b：企業客戶集中度越高，越不利于供應鏈金融降低企業創新非效率投資。

（三）供應商集中度的調節效應

從供應商集中的“資源論”出發，供應商集中有助于供應鏈金融降低企業創新非效率投資水平。首先，根據社會關系理論，企業擁有較高的供應商集中度更容易建立起良好的關系型交易。良好的關系型交易可以給企業帶來穩定的采購渠道，降低采購活動的不確定性，企業可以通過大批量采購原材料獲得更優惠的價格，實現訂單的規模效應（Chen和Paulraj，2004）［38］。此外，供應商集中可以推進企業與供應商之間資源整合并帶來關系租金，促進企業與供應商進行聯合投資，降低交易成本。因此，高供應商集中度使得經營成本下降，經營業績提升。而良好的經營業績向銀行傳遞自身具備優質的還款能力，增強銀行的“樂觀預期”并放寬放貸條件限制，更好滿足企業創新融資需求，由此增強供應鏈金融的融資效應。其次，高供應商集中度可以增強供應鏈金融的監督效應。企業供應商數量的減少促進企業與供應商建立更為緊密聯系，形成優良的社會關系網絡，降低企業之間的信息不對稱程度。同時，銀行也可以通過對大供應商的監控搜集相關企業更多信息。由此，高供應商集中度有助于增強供應鏈金融對企業創新非效率投資的削減作用。

從供應商集中的“陷阱論”出發，高供應商集中度不利于供應鏈金融降低創新非效率投資。依據產業組織理論和交易成本理論，供應商集中度越高意味著可供企業選擇的優質供應商越少，增強了企業對大供應商的路徑依賴（李振東和馬超，2019）［39］，提高了供應商在市場博弈競爭中的議價能力。當企業面臨資金周轉困難時，具有較高議價能力的供應商傾向于給予嚴苛的商業信用，如要求提早還款、增加預收款方式等。同時，從組織競爭視角出發，具有較高市場地位的供應商為實現利益最大化，會提升原材料價格、降低產品質量以及嚴苛的供貨條件向下游企業進行供貨，加大了下游企業的經營風險。較高的供應商集中度向銀行傳遞企業未來還款能力低的信號，銀行因此加大放貸條件限制，不利于供應鏈金融融資效能的發揮。據此，根據供應商集中的資源論和陷阱論視角，本文提出假設3。

H3a：企業供應商集中度越高，越有助于提升供應鏈金融對創新非效率投資的負向效果；

H3b：企業供應商集中度越高，越不利于提升供應鏈金融對創新非效率投資的負向效果。

三、數據來源與指標構建

（一）數據來源

本文以2010—2020年滬深A股上市公司為原始數據，并進行以下處理：剔除金融類上市公司樣本；剔除相關指標數據缺失的樣本；剔除研究期間內ST、*ST以及PT的樣本；剔除資產負債率大于1的樣本。據此，最終得到2 988家公司的17 395個樣本。同時，為提升回歸結果的穩健性，本文根據相關研究對有關變量進行一對一匹配，以緩解開展供應鏈金融（處理組）和未開展供應鏈金融（控制組）兩組中樣本因選擇差異所產生的研究結果偏差，經PSM匹配后得到2 611家公司的7 599條數據。供應鏈金融的數據來源于企業年報，相關控制變量數據來源于CSMAR（國泰安）數據庫，企業專利以及研發投入數據來源于CNRDS數據庫。為消除極端值影響，在回歸中將所有連續變量進行了上下1%的winsorize處理。

（二）變量選擇與模型構建

（1）被解釋變量：創新非效率投資（Inn_Effi）。創新非效率投資是指企業實際創新投資水平相對于企業現實經營條件下最優創新投資水平的偏離程度，組織層面因素是影響企業創新投資的主要因素（朱向琳等，2020）［40］。因此，在借鑒苑澤明和郭景先（2015）［25］測度企業非效率創新投資方法的基礎上，同時考慮企業創新投資的持續性及當期企業專利申請數的影響，構建如下模型：

其中，殘差（[ε）]為企業創新非效率投資水平，殘差的絕對值越大表示企業創新非效率投資程度越高。為進一步區分創新非效率投資類型，將殘差值大于0的樣本定義為創新投資過度（over_Inn_Effi），小于0的樣本定義為創新投資不足（down_Inn_Effi）。考慮殘差值可能包含遺漏變量因素影響，導致非效率投資測度有偏差，在穩健性檢驗中選取了殘差絕對值大于1%和大于5%的樣本進行了檢驗。

（2）解釋變量：供應鏈金融（SCF）。本文通過以下三個步驟衡量供應鏈金融發展水平。首先，借鑒張黎娜等（2021）［2］的研究構建供應鏈金融詞典；其次，從巨潮資訊網下載2010—2020年滬深A股公司年報并轉成txt文檔，將供應鏈金融詞典擴展到Python的Jieba中文分詞庫，然后基于機器學習統計年報中各關鍵詞出現的頻數；最后，將所得的詞根頻數進行加總并加1取對數，該指標越大表示供應鏈金融發展程度越高。

（3）調節變量：客戶集中度和供應商集中度。借鑒黃千員和宋遠方（2019）［33］、吳祖光等（2017） ［41］的研究，將企業披露的前五大客戶銷售額與企業當年銷售總額的比值作為企業客戶集中度的代理變量，企業前五大供應商采購額占年度總采購額比值作為企業供應商集中度的代理變量。并且根據客戶集中度和供應商集中度的中位數，將兩者分別劃分為高供應商集中度、低供應商集中度和高客戶集中度、低客戶集中度。

（4）控制變量：參考已有研究，本文構建公司規模、資產凈利率等相關控制變量。

以上各變量定義見表1所列。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

從表2總樣本的描述性統計結果來看，企業創新非效率投資（Inn_Effi）的均值為0.306，中位數為0.181，表明大部分樣本企業的創新投資偏離最優水平。從最大值和最小值來看，Inn_Effi的最大值為9.456，最小值為0.000，表明樣本企業的創新非效率投資存在較大差異。從創新投資過度（over_Inn_Effi）以及創新投資不足（down_Inn_Effi）的分樣本結果來看，創新投資過度的樣本量超過創新投資不足，說明所選樣本中企業發生過度投資創新的概率相對較高。對比over_Inn_Effi和down_Inn_Effi的均值來看，企業創新投資不足的程度相對較高，從兩者的標準差以及最大值和最小值對比來看，樣本企業的創新投資不足程度差異更為明顯。從供應鏈金融發展水平（SCF）來看，供應鏈金融的均值和中位數分別為0.647和0.693，均值小于中位數，說明樣本企業的供應鏈金融發展水平低于中等發展水平，符合我國供應鏈金融起步階段的特征。并且其最小值為0.000，最大值為3.664，標準差為0.810，由此可認為研究期間內樣本企業的供應鏈金融發展水平不均衡程度明顯。

（二）基準回歸

表3列示了模型（1）在總樣本下的回歸結果，列（1）結果顯示，當控制上市公司財務狀況以及治理狀況的相關特征后，供應鏈金融（SCF）的系數顯著為負（[β]=0.015，t=-2.81），表明供應鏈金融發展水平越成熟，企業創新投資規模偏離最優投資水平的程度越小，即有效降低了企業創新非效率投資，支持本文H1。從表3的列（2）和列（3）結果看，在創新投資過度和創新投資不足的樣本中供應鏈金融的系數均值在1%水平上顯著為負，說明供應鏈金融可以有效降低企業的創新投資過度或者創新投資不足。

（三）客戶（供應商）集中度的調節效應

上述研究結果顯示，企業開展供應鏈金融可以有效降低企業的創新非效率投資水平，但是供應鏈的集中是“資源”還是“隱患”？現有研究也是褒貶不一，較高的客戶（供應商）集中度對供應鏈金融抑制企業非效率投資是否有利尚未可知。為此，本文進一步探究在不同客戶（供應商）集中度下供應鏈金融對企業創新非效率投資的作用效果，實證結果見表4所列。

首先，從客戶集中度分組樣本回歸結果看，在高客戶集中度樣本中供應鏈金融對企業創新非效率投資的系數為-0.020，并通過1%顯著性水平檢驗；在低客戶集中度樣本中的系數為-0.012，并未通過顯著性檢驗。從顯著性以及作用系數的絕對值大小可見，在高客戶集中度的企業中供應鏈金融對創新非效率投資的抑制效果更為顯著，即較高的客戶集中度有利于提升供應鏈金融對企業創新非效率投資的抑制作用，由此支持本文的H2a。

其次，從供應商集中度分組樣本回歸結果看，在高供應商集中度的樣本中，供應鏈金融的作用系數為-0.010，并未通過顯著性水平檢驗；在低供應商集中度的樣本中，作用系數為-0.018并通過1%顯著性水平檢驗。對比作用系數的絕對值大小和顯著性發現，供應鏈金融在企業具有較低供應商集中度時，對其創新非效率投資的削減作用更為明顯，表明較高的供應商集中度不利于提升供應鏈金融對企業創新非效率投資的抑制作用，由此支持本文的H3b。

五、供應鏈金融影響企業創新非效率投資的機制檢驗

（一）融資效應檢驗

從供應鏈金融的融資效應視角來看，供應鏈金融創新金融供給模式、拉近銀企關系并促進供應鏈內部資源流通，以此拓寬企業的外部融資渠道，進而有效緩解企業融資約束。因此，如果供應鏈金融的融資假說成立，即當企業融資約束程度較高、缺乏必要的研發資金供給時，則對企業創新投資不足產生明顯的負向作用效果。有鑒于此，本文采用SA指數衡量企業所面臨的融資約束現狀，并根據SA指數絕對值的中位數將樣本劃分為融資約束高、低兩組，SA絕對值高于中位數的劃分為高融資約束組，否則劃分為低融資約束組。使用模型（1）對供應鏈金融的融資效應假說進行驗證，檢驗結果見表5所列。

由表5的檢驗結果可知，在低融資約束組中，供應鏈金融對創新投資不足的系數為-0.017，未通過顯著性水平檢驗；在高融資約束組中，供應鏈金融的系數為-0.018，通過10%顯著性水平檢驗。對比兩組供應鏈金融作用系數的絕對值大小和顯著性水平可以發現，在企業面臨較高融資約束的現狀下，供應鏈金融的作用強度和作用效果更為明顯，可以證明供應鏈金融的融資效應假說成立。

（二）監督效應檢驗

從供應鏈金融的監督視角來說，供應鏈金融通過強化企業內外部的監管機制，對企業管理層形成威懾制約，倒逼管理層努力提升投資有效性。企業提升投資有效性的過程也是提升自身治理水平的過程，企業治理水平的攀升對制約管理者行為、有效抑制過度投資以及提升企業價值大有裨益。企業自身的治理水平越高，非理性投資行為發生的概率就會越低，供應鏈金融所發揮的監督效能也會變得不明顯。有鑒于此，參考相關研究，構建股權制衡度、高管持股比例、獨立董事規模、董事會規模、董事長與總經理的兼任情況、高管前三名薪酬、機構投資者持股比例的指標體系，運用因子分析法確定各指標權重，加權測度公司治理水平，并將大于其中位數的樣本定義為高治理水平，否則定義為低治理水平。

由表5分組檢驗結果可知，在高治理水平組中，供應鏈金融對創新投資過度的作用系數為-0.012，未通過顯著性水平檢驗；在低治理水平組中，供應鏈金融對創新投資過度的作用系數為-0.023，通過10%顯著性水平檢驗。對比兩組中供應鏈金融作用系數的絕對值大小以及顯著性發現，供應鏈金融對低治理水平組企業創新投資過度的作用效果更為明顯，證明供應鏈金融的監督效應假說成立。

六、內外部環境異質性分析

（一）內部控制

首先，高質量的內部控制能夠保證會計信息的披露質量，資金供給方對企業的財務狀況、經營戰略以及投資行為進行更為全面評估，降低內外部之間的信息不對稱程度，從而可以有效緩解融資約束（廖義剛，2015）［42］；其次，高質量的內部控制能夠增強供應鏈結構性風險的抵御能力，向外傳遞積極信號以降低融資約束程度；最后，高質量的內部控制有助于外部投資者追溯業績波動是否由管理層機會主義所致，以增加監督有效性。有鑒于此，本文推測在具有高質量內部控制的企業中，供應鏈金融能夠更大程度降低其創新非效率投資程度。本文以迪博內部控制指數衡量企業的內部控制程度，并以中位數將總樣本劃分為高內部控制組和低內部控制組，分別進行回歸，結果見表6所列。

表6顯示，在具有高內部控制的樣本中，供應鏈金融對創新非效率投資的作用系數為-0.015，通過1%顯著性水平檢驗；在較低內部控制的樣本中，供應鏈金融的作用系數為-0.012，未通過顯著性水平檢驗。對比兩組作用系數的絕對值和顯著性水平后可得，供應鏈金融對具有高質量內部控制企業的創新非效率投資的緩解程度更強。

（二）金融市場

首先，具有較高金融市場的地區金融中介數量多、資本量充足、金融資本配置效率高，能夠促進供應鏈金融發展和創新（潘愛玲，2021）［21］，更為有效緩解企業融資約束；其次，隨著金融市場與數字技術的深度融合，出現了一系列金融科技，使得金融市場的監管更為有效，為供應鏈金融降低企業過度投資行為提供技術支撐。因此，本文推測在金融市場發展水平較高的地區，供應鏈金融對企業創新非效率投資的緩解效應更為明顯。本文以各城市金融機構貸款額度/地區生產總值作為各城市金融市場發展水平的替代變量，并以各年的中位數將樣本劃分高金融市場和低金融市場。

由表6可知，在高金融市場組中，供應鏈金融對創新非效率投資的作用系數為－0.017，通過1%顯著性水平檢驗；而在低金融市場組中系數為-0.011，未通過顯著性水平檢驗。對比兩組系數的絕對值和顯著性水平發現，在高金融市場發展水平的地區中，供應鏈金融的作用效果更為明顯。

（三）信息傳遞效率

較高的信息傳遞效率可以有效降低內外部的信息不對稱，這不僅能提升銀行等供應鏈金融主體融資功能的有效發揮，而且能提升資本市場的監督有效性，更好地制約管理層非理性投資行為，從而更大程度降低創新非效率投資程度。分析師是資本市場的重要組成部分，通過長期跟蹤、定期走訪等專業方式搜集企業高質量信息，一般而言，具有較高分析師關注度意味著企業具有較高程度的信息披露，信息傳遞效率更高。因此，本文以分析師數量加1的對數衡量企業的信息傳遞效率，并以中位數將樣本劃分高信息傳遞效率和低信息傳遞效率。

從表6的結果來看，在具有較高信息傳遞效率的樣本中，供應鏈金融對企業創新非效率投資的作用系數為-0.019，通過1%顯著性水平檢驗；在低信息傳遞效率的樣本中，供應鏈金融的作用系數為0.006，通過顯著性水平檢驗。由此可以證明，具有較高信息傳遞效率的企業，供應鏈金融可以有效降低企業創新非效率投資程度。

七、穩健性檢驗

（一）改變樣本規模

本文使用傾向匹配得分法近鄰匹配1∶4重新匹配對照組，使用模型（1）對H1進行重新檢驗，最終的研究結果見表7中的Panel A所列。供應鏈金融的作用系數在1%的顯著性水平上為負，與前文沒有實質差別。

（二）替換自變量

本文將年報中披露供應鏈金融相關詞根的樣本設置為1，否則設置為0，代入模型（1）進行重新檢驗，最終的結果見表7中Panel B所列。結果顯示，SCF的結果依舊顯著為負。

（三）替換因變量

為進一步驗證研究結果的穩健性，本文將模型（1）所得殘差絕對值大于1%和5%的樣本作為被解釋變量，以緩解Richardson模型在信息不對等、存在代理問題或者遺漏變量時產生的測量偏差。最終的檢驗結果見表7的Panel C所列，在殘差絕對值大于1%（[β]=-0.015，t=-2.71）和大于5%（[β]=-0.014，t=-2.47）的樣本中，SCF均在1%的顯著性水平上顯著為負，與前文的檢驗結果一致。

（四）內生性檢驗

為剔除遺漏變量、雙向因果產生的內生性，本文選用每年企業所在城市供應鏈金融均值并滯后一期作為工具變量（IV），采用兩階段模型（2SLS）進行工具變量回歸，結果見表7的Panel D所列。最終的結果與前文的研究結果沒有實質性區別，說明在排除內生性問題后的研究結果依舊穩健。

八、研究結論與政策啟示

隨著經濟下行壓力加大，企業創新非效率投資不僅影響創新驅動發展戰略推進經濟高質量發展的作用效果，而且對解決經濟運行難題發揮關鍵功效。本文以2010—2020年滬深A股上市公司為研究對象，實證檢驗了供應鏈金融對企業創新非效率投資的作用效果以及供應鏈集中度對兩者關系產生的調節效應。研究結果表明：供應鏈金融能夠有效降低企業創新非效率投資，同時高客戶集中度和低供應商集中度能夠增強供應鏈金融對創新非效率投資的抑制作用效果；機制檢驗發現，供應鏈金融對創新投資不足的削減作用在高融資約束組更顯著，對創新投資過度的削減作用在低企業治理水平組更明顯，支持了融資效應假說和監督效應假說；內外部環境異質性檢驗發現，供應鏈金融對內部控制質量高的企業、位于高金融市場發展水平地區的企業以及高信息傳遞效率企業的創新非效率投資的削減作用明顯。

據此研究結論，為充分發揮供應鏈金融在降低企業創新非效率投資中的效果，提出以下政策措施：首先，結合金融科技等數字技術搭建供應鏈金融平臺和戰略聯盟，提升供應鏈金融能力，釋放供應鏈金融的融資效應。同時做好事前風險防控和預警以及事中的實時監督，以防核心企業利用供應鏈金融進行過度金融化轉型，防止單個企業財務風險沿著供應鏈條進行傳播。其次，企業應當關注自身客戶集中度和供應商集中度，防范供應鏈結構性變化帶來的風險，提升自身產品質量的同時注意挑選優質的供應商和客戶。最后，堅守供應鏈金融服務實體經濟的基本原則，創新發展多樣的供應鏈金融產品以及服務方案。在此過程中要避免一刀切的服務模式，在了解企業異質性的基礎之上有針對性地進行差異化、高質量的供應鏈金融服務。

注 釋：

（1）本文PSM所選擇的相關變量中將控制變量中的產權性質替換為月均超額換手率（Dturn）和獨立董事比例（Indep）。

（2）2020年各城市金融機構貸款余額參考樊綱市場化指數外推算法，以2000—2019年數據為基礎進行預測。

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［責任編輯：胡亭亭］