數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的影響

[摘要]有效發揮企業數字化轉型“同群效應”，對于增強產業鏈關聯、促進經濟循環暢通意義深遠。基于2010—2021年我國A股上市公司數據，采用空間面板模型深入探析數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的影響及作用機制。研究結果顯示：數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯具有促進作用，并表現為空間溢出效應。數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的促進作用存在異質性，對東部地區與技術密集型企業的促進作用更為顯著。數字化轉型“同群效應”能夠通過緩解融資約束與推進開放式創新，提升產業鏈關聯程度。基于此，提出加快產業數字化和數字產業化轉型、持續優化金融服務環境、著力推動數字技術創新攻關等建議，以期進一步提升產業鏈關聯程度。

[關鍵詞]數字化轉型；產業鏈關聯；融資約束；開放式創新

一、 引言

產業鏈關聯不僅是構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局的重要保障，更是中國經濟應對外部復雜環境的前瞻部署。黨的二十大報告指出，“加快構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局”，“著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平”1。隨后，2023年中央政治局會議提出，“增強產業鏈供應鏈的韌性”，“找準關鍵核心技術和零部件薄弱環節，集中優質資源合力攻關，保證產業體系自主可控和安全可靠，確保國民經濟循環暢通”2。可以看出，增強產業鏈關聯程度已上升至國家戰略層面，已逐漸成為構建現代化產業體系和暢通國民經濟循環的動力之源。增強產業鏈關聯度，能夠引導各類市場要素協同向相關產業及先進生產力流動，加強上下游企業對接協同與資源整合，提升產業鏈附加值，暢通產業循環、市場循環、經濟社會循環。然而現階段，我國產業鏈仍面臨高端人才儲備不足、核心技術缺失、鏈上主體連接性不強等問題，不利于提升產業鏈韌性與關聯程度。為此，探究如何提高產業鏈關聯程度成為學術界研究重點。

作為增強產業鏈關聯的重要連接點，企業數字化轉型已成為大勢所趨。2023年《政府工作報告》提出，加快傳統產業和中小企業數字化轉型，著力提升高端化、智能化、綠色化水平3。由于經營業務相近或競爭環境相似，企業數字化轉型不僅會受到自身影響推進新模式擴散、新技術創新、新業態發展與新產品培育[1]，還將受到同行業“同群”企業影響。這種個體互動行為交叉影響在企業數字化轉型決策方面表現出“同群效應”。數字化轉型“同群效應”可以發揮規模經濟與聚變經濟效應，推進產業鏈上各創新主體、創新要素及創新環節有效銜接，催生出一系列新產品、新模式、新業態，著力提升產業鏈關聯程度。鑒于此，本文從企業“同群效應”入手，檢驗數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的影響，以期為提高產業鏈關聯程度與暢通國內國際雙循環奠定堅實基礎。

本文可能的邊際貢獻在于：首先，從企業同群視角出發，探析數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的直接影響，為助力產業鏈協同發展與促進企業數字化轉型提供理論參考。其次，運用經濟距離與地理距離空間權重矩陣，檢驗數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的直接影響、空間溢出效應以及區域異質性，為區域產業鏈協調發展提供突破口。最后，將融資約束與開放式創新納入數字化轉型“同群效應”影響產業鏈關聯的研究框架中，對推進產業鏈上下游協同發展具有重要意義。

二、 文獻綜述

產業鏈關聯的相關研究最早可追溯至1957年Hirschman提出的“產業關聯效應”[2]。隨后，Dietzenbacher等[3]利用“平均影響距離”（APL）測度外部沖擊在產業間傳導的平均輪次數，并度量“農業→制造業→建筑業”和“采礦業→服務業→貿易產業”兩條產業鏈間聯系。從主要特征來看，產業鏈關聯具有關聯效應與波及效應。其中，關聯效應主要表現為產業鏈對其他產業發展的推動作用及對市場需求的拉動作用，可運用生產階段數[4]表征。波及效應主要用以探析國內經濟各部門所形成的生產需求感應程度與需求波及程度，可運用感應度系數[5]與影響力系數[6]表征。

現今，學術界不僅對數字化轉型進行諸多定性分析[7-8]，亦開展了大量定量研究。對“數字化轉型”這一變量的測量大致可分為兩種方式：一是使用客觀數據的硬性指標，如周青[9]通過定量數據采集方式測量區域數字化水平，包括數字化平臺建設水平、裝備水平、接入水平、應用水平四個指標。二是通過發放問卷對數字化轉型進行實證研究，如孟凡生等[10]采用問卷調查法，構建包含“企業使用數字化技術進行改造升級”“開發數字化智能化裝備”等題項量表，并運用結構方程模型對數字化轉型展開檢驗。

上述研究表明，學術界關于企業數字化轉型、產業鏈關聯的研究成果較為豐富，但從企業同群視角出發，探析數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯直接影響的文獻較少。基于此，本文將深入探究數字化轉型“同群效應”與產業鏈關聯之間的關系。

三、 研究假設

1. 數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的直接效應

數字化轉型“同群效應”能夠帶來知識溢出效應與規模經濟效應，為產業鏈上企業銷售、生產、研發等過程賦能，推動產業鏈協同發展與模式轉化，不斷完善產業鏈關聯關系。一方面，數字化轉型“同群效應”能夠為不同地區企業間知識流動及溢出提供有力支持，提高產業鏈關聯度。同行業“同群”企業數字化轉型可破除時間與空間限制，通過人才流動與同行協作實現知識溢出與技術溢出[11]，引導產業鏈上下游主體深度運用數字化平臺與技術，推動大中小企業融通發展，加強產業鏈關聯緊密度。另一方面，數字化轉型“同群效應”能夠發揮規模經濟效應，驅動產業鏈關聯程度提高。同行業“同群”企業數字化轉型能夠跨產業邊界整合數據資源，提升資源配置效率，為各主體實現規模報酬遞增提供有力支持[12]，增強產業鏈上下游企業交流與接觸，提升本地與周邊產業循環效率，提升產業鏈關聯程度。據此，本文提出以下研究假設。

假設1：數字化轉型“同群效應”具有空間溢出效應，能夠有效提升產業關聯程度。

2. 數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的間接效應

數字化轉型“同群效應”能夠釋放數字技術紅利，減少多維信息不對稱性，提高資源利用與配置效率，從緩解融資約束與促進開放式創新兩方面增強產業鏈關聯度。一方面，數字化轉型“同群效應”通過緩解企業融資約束，提高產業鏈循環效率，強化產業鏈關聯程度。數字化轉型“同群效應”產生過程中，企業財務信息與經營數據借助數字信息技術逐步擴散至外部市場[13]，緩解產業鏈上企業與外部投資者間信息不對稱問題。這促使產業鏈上下游中小企業融資評估效率大幅提升，充分緩解產業鏈各主體融資約束，推動產業鏈協同有序發展。在此過程中，金融機構通過產業鏈惠及上下游企業，及時疏通產業鏈資金流中斷點與堵點，為產業鏈各環節發展提供資金支持，從而提升產業鏈關聯程度。另一方面，數字化轉型“同群效應”通過促進開放式創新，提高產業鏈關聯程度。同行業同群企業數字化轉型有助于增強技術可供性，促進企業內部與用戶的開放連接，為構建開放式產業創新體系提供基礎。構建開放式產業創新體系有助于吸納并整合創新資源，打造產業鏈創新生態與技術創新共同體，加速技術發明與專利等科技成果轉化，引導產業鏈互聯互通，增強產業鏈關聯程度。據此，本文提出以下研究假設。

假設2：數字化轉型“同群效應”通過緩解融資約束與促進開放式創新推動產業鏈關聯程度提升。

四、 研究設計

1. 樣本選擇與數據來源

基于數據科學性與可獲得性，本文以2010—2021年中國A股上市公司為樣本，對數據展開以下處理：其一，將PT、ST及金融行業樣本剔除；其二，僅保留連續5年及以上無數據缺失樣本。數據主要來自《中國統計年鑒》《中國地方政府數據開放報告》、CSMAR數據庫及WIND數據庫。為規避異常值引起結果偏誤，對連續變量進行1%和99%縮尾處理。

2. 變量定義

（1）被解釋變量

產業鏈關聯（[Inchc]）。鑒于產業鏈涉及行業與企業兩個層面，本文將生產分割長度與企業專業化分工程度作為產業鏈關聯替代指標，深入探究產業鏈內大中小企業、上下游行業間關聯程度。[a]行業中[k]企業的產業鏈關聯度具體表示為：

[Inchca=Desenk×Prdiva] （1）

其中，[Prdiva]為[a]行業生產階段數，參考Fally[14]研究方法，運用生產階段數、投入產出表度量不同行業生產分割長度；[Desen]為企業專業化分工程度，借鑒袁淳等[15]研究方法，運用修正的價值增值法進行測算。

生產分割長度測算公式如下：

[Prdiva=1+bNbaPrdivb] （2）

式（2）中，[Nba]為單位生產[a]行業產品所需[b]行業產品量。若生產過程中無需增加中間投入，設定生產階段數為1。將式（2）調整為矩陣形式：

[Prdiv=I-X-1I]" （3）

式（3）中，[Prdiv]表示[m×1]階的生產階段數矩陣；[m]表示所選行業數量；[X]為直接消耗系數矩陣；[I]為[m×1]階矩陣（元素均為1）。獲取各年份投入產出表中的直接消耗系數矩陣，是度量不同行業生產階段數的首要前提。國家統計局發布的投入產出表的時間間隔各異，為后續實證檢驗帶來較大難度。為此，本文以2010年、2015年、2020年投入產出表為基礎，參考Zheng等[16]的研究，使用矩陣轉換技術獲取2010—2021年的時序投入產出表。

企業專業化分工程度測算公式如下：

[Desen=采購額主營業務收入-凈利潤+正常利潤" " " " " =采購額主營業務收入-凈利潤+凈資產×平均凈資產收益率] （4）

采購額主要借助式（5）展開測算：

[采購額=（接受勞務支付、購買商品的現金+期初預付款-期末預付款+期末應付款-期初應付款+期末應付票據-期初應付票據）/（1+增值稅率）+期初存貨] （5）

式（5）中，增值稅率借鑒張虎等[17]的研究設定為17%，平均凈資產收益率借助企業所在行業近三年凈資產收益率均值表示。同時，需剔除[Desen]中偏離[0，1]的樣本。

（2）解釋變量

數字化轉型“同群效應”（[Ditge]）。數字化轉型“同群效應”測算過程主要包含以下兩個步驟：其一，運用文本分析法探析數字化轉型程度。借鑒趙宸宇[18]的研究，本文在業務模式轉型層面建構企業數字化商業模式的關鍵詞初始術語詞典。隨后，通過搜集國家層面與數字經濟相關政策文件，獲取有關企業數字化轉型的關鍵詞以擴充初始術語詞典，最終得到“數字化轉型”關鍵詞數據池。借助Python爬蟲功能收集2010—2021年A股上市公司年度報告資料，并通過詞頻技術、文本搜索與匹配構建數字化轉型指標。其二，度量同行業企業數字化轉型均值。參考滕明明等[19]的研究，運用同行業內其他企業數字化詞頻占同行業管理者經營討論及分析文字總數的比重度量數字化轉型“同群效應”。

（3）機制變量

融資約束（[ASA]）。借鑒黃逵友等[20]的研究，運用SA指數探究企業融資約束水平。SA指數計算公式為：[SA=-0.737×size+0.043×size2-0.040×age]。SA指數越高，說明企業所受融資約束越強，即企業獲取外部融資能力愈低。由于計算得到的SA指數均小于零，對SA指數取絕對值后表示企業融資約束水平。

開放式創新（[inno]）。參考賈西猛等[21]研究，以企業在觀測期發生合作的專利總數與合作組織數量的比值進行表示，即樣本企業與合作組織共同合作的專利平均值，并取自然對數。

（4）控制變量

參考現有研究[22，23]，本文選取以下控制變量：企業年齡（[age]），以企業當年年份和注冊年份之差衡量；企業規模（[size]），采用企業總計資產測度；企業資本（[cap]）以企業實際固定資產投入表示表示[24]；企業勞動生產率（[ent]），運用企業工業總產值與職工人數比值度量[25]；營業利潤率（[opem]），借助企業營業利潤與營業收入比值測算；現金流比率（[cas]），以經營現金凈流量與總資產比值衡量；企業資本密集度（[enp]），人均固定資產額表示。為消除數據波動對實證結果的影響，對所有控制變量均進行自然對數化處理。

3. 模型構建

為研判產業鏈關聯的空間溢出效應，借助空間杜賓模型（SDM）、空間自回歸模型（SAR）、空間自相關模型（SAC）和空間誤差模型（SEM）四種空間計量模型展開分析。模型設定如下：

[Inchcit=δInchcit-1+γw'Inchct+X'itα+d'Ztη+σi+?t+εitεit=λm'εt+υit]" "（6）

式（6）中，[α]為回歸系數；[Inchc]為產業鏈關聯程度；[σi]為個體效應；[Xit]為核心解釋變量與控制變量；[?t]為時間效應；[d'Ztη]為核心解釋變量與控制變量的空間滯后；[w']，[d']，[m']表示空間權重。當[λ=0]時，模型設定為SDM模型；當[λ=0]、[η=0]時，實證模型為SAR模型；當[δ=0]、[η=0]時，模型設定為SAC模型；當[δ=γ=0]、[η=0]時，模型設定為空間誤差模型（SEM）。

在空間權重矩陣選擇上，本文參考王文彬等[26]的研究，分別運用經濟距離空間權重矩陣與地理距離空間權重矩陣構建模型。其中，經濟距離空間權重矩陣公式為：

[Wij=1ei-ej，i≠jWij=0，i=j]" （7）

式中，[ei]為[i]地區生產總值，[ei]愈大，兩個地區間生產總值差距越小，即兩地經濟距離越接近。

地理集聚為不同地區間距離，運用ArcGIS軟件測算所得，具體公式如下：

[Eij=sinLati×sinLatj+cosLati×cosLatj×Mloni-Mlonj]" " （8）

[Distij=R×ArccosEij×π180]" "（9）

式（8）（9）中，[Lat]為地區維度；[Dist]為兩地區間地理距離，在空間權重矩陣應用時取其倒數；[R]為地球平均半徑；[Mlon]為地區經度（東經取經度正值，西經取經度負值）。

五、 實證結果

1. 空間自相關檢驗

借助Moran’s I指數對產業鏈關聯程度空間相關性展開分析。表1列示出2010—2021年基于地理距離與經濟距離空間權重矩陣的產業鏈關聯全局Moran’s I指數。表1結果表明，研究期內產業鏈關聯的估計系數均顯著為正，說明我國產業鏈關聯存在空間效應。為進一步探究產業鏈關聯的時序變化趨勢，分別使用經濟距離空間權重矩陣與地理距離空間權重矩陣，刻畫產業鏈關聯的時空相關性時序圖。由檢驗結果可以看出，2010—2021年產業鏈關聯的空間相關性表現為明顯提升態勢，說明產業鏈關聯程度呈現逐年增長態勢。不僅如此，還列示出數字化轉型“同群效應”的空間相關性，并將其與產業鏈關聯進行對比分析（圖1）。可以看出，數字化轉型“同群效應”與產業鏈關聯表現為相同變動態勢，這一特征事實為本研究深入探究兩者關聯提供了研究基礎。

2. 基準回歸結果分析

下方文運用經濟距離與地理距離空間權重矩陣，并借助SEM、SAR、SDM、SAC模型展開實證檢驗，研判數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的作用效果。在進行上述檢驗前，需運用LR檢驗判斷哪一模型更優，具體檢驗結果見表2。可以看出，運用經濟距離與地理距離空間權重矩陣，LR檢驗結果表明原假設不成立，說明SDM模型是更為契合的空間計量模型，不會演變為SEM模型、SAC模型或SAR模型。針對這一結果，主要運用SDM模型探究數字化轉型“同群效應”與產業鏈關聯間關系。

運用經濟距離和地理距離空間權重矩陣檢驗數字化轉型“同群效應”與產業鏈關聯之間作用效果，并對時間變量進行控制，結果見表3。可以看出，數字化轉型“同群效應”影響系數均顯著為正，說明數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的驅動作用均存在空間效應。由此，假設1得以驗證。

3. 空間效應分解

借助偏微分法展開空間效應分解，研判數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的直接影響和空間溢出效應，結果見表4。可以看出，無論使用經濟距離空間權重矩陣抑或是地理距離空間權重矩陣，數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯具有直接影響與間接影響。由分解結果可以看出，數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的促進作用在使用地理距離空間權重矩陣時更大，再次驗證上文研究結論。

4. 異質性分析

（1）區域異質性

為探究數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯影響的區域差異，本文以國家統計局劃分依據為標準，對東、中、西、東北四大區域展開檢驗（表5）。結果表明，數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的促進作用存在明顯區域異質性。具體來看，數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的促進作用表現為“東部＞中部＞東北＞西部”。東部地區作為數字經濟發展先行地，具備良好數字化轉型優勢與資源，可為推動數字化轉型“同群效應”提供有力支持，進而助力產業鏈關聯度提升。中部、東北地區企業數字化轉型基礎良好，但對于價值鏈升級、產業鏈關聯的賦能作用相對欠缺。西部地區存在企業機械化自動化程度不足、中小企業占比過高等問題，使得企業數字化轉型難度較大，難以有效發揮數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的促進作用。

（2）要素密集度異質性

參考趙宸宇等[27]的研究，將研究樣本劃分為技術密集型、資本密集型、勞動密集型三類企業，進一步探究數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯影響的差異（表6）。可以看出，數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的促進作用在技術密集型企業最為顯著，其次為資本密集型企業，最后為勞動密集型企業。

5. 機制分析

（1）融資約束的機制檢驗

根據前文理論分析，緩解融資約束是數字化轉型“同群效應”促進產業鏈關聯程度提升的重要作用渠道。為驗證這一觀點，本文參考張嬈等[28]的研究，運用逐步回歸法展開中介檢驗，實證探究融資約束在數字化轉型“同群效應”促進產業鏈關聯過程中發揮的作用，結果見表7。列（1）（3）檢驗結果表明，無論使用經濟距離空間權重矩陣抑或是地理距離空間權重矩陣，數字化轉型“同群效應”均可有效緩解融資約束。空間滯后項W（Ditge）的回歸系數為負，并通過顯著性檢驗，說明數字化轉型“同群效應”緩解融資約束效應也存在空間效應，不僅有助于緩解本地融資約束，還能顯著降低其他地區融資約束。同時，列（2）（4）數字化轉型“同群效應”和融資約束的影響系數均通過顯著性檢驗，且空間滯后項W（ASA）系數顯著為負，說明“融資約束的逐步緩解”在促進產業鏈關聯時存在空間效應，不僅有助于促進本地產業鏈關聯程度提升，還能夠顯著推動其他地區產業鏈關聯程度提升。上述研究結果充分驗證，數字化轉型“同群效應”能夠通過緩解融資約束促進產業鏈關聯。

（2）開放式創新的機制檢驗

同樣地，使用逐步回歸法檢驗數字化轉型“同群效應”通過開放式創新影響產業鏈關聯的作用機制，結果見表8。列（1）（3）檢驗結果表明，無論使用經濟距離空間權重矩陣抑或是地理距離空間權重矩陣，數字化轉型“同群效應”均可有效促進開放式創新。空間滯后項[W（Ditge）]的回歸系數顯著為正，說明數字化轉型“同群效應”對開放式創新的促進作用也存在空間效應。同時，列（2）（4）數字化轉型“同群效應”和開放式創新的回歸系數均顯著為正，且W（inno）系數亦顯著為正，說明開放式創新不僅有助于促進本地產業鏈關聯程度提升，還能夠顯著推動其他地區產業鏈關聯。綜合來看，上述研究結果充分證實，數字化轉型“同群效應”可通過促進開放式創新提升產業鏈關聯。

六、 結論與建議

本文基于2010—2021年我國A股上市公司數據，利用經濟距離空間權重矩陣與地理距離空間權重矩陣探析數字化轉型“同群效應”與產業鏈關聯的空間效應，并采用空間面板模型實證分析數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯的影響及作用機制。主要研究結論為：在使用經濟距離空間權重矩陣與地理距離空間權重矩陣時，產業鏈關聯的空間效應呈逐步增強態勢。數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯具有促進作用，并表現為空間溢出效應。數字化轉型“同群效應”對產業鏈關聯具有異質性影響，在東部地區和對技術密集型企業更為顯著。機制檢驗表明，數字化轉型“同群效應”可通過緩解融資約束和促進開放式創新提升產業鏈關聯度，且這一作用存在空間溢出效應。

基于上述結論，本文提出如下建議：第一，加快產業數字化和數字產業化轉型，夯實產業鏈創新基礎。政府部門應聚焦人工智能、集成電路、關鍵軟件等前瞻性領域，充分釋放數字經濟發展潛力，著重推動產業數字化轉型與數字產業化發展，促進產業鏈上下游主體協同合作，提升產業鏈關聯度。第二，持續優化金融服務環境，提升產業鏈能級。金融機構需構建全覆蓋科技投融資體系，強化對產業鏈關鍵企業的金融支持，有效發揮市場配置資源的效能，推動產業鏈關聯程度提升。第三，著力推動數字技術創新攻關，大力推進產業鏈創新發展。政府部門需通過創新環境、財政支持與戰略引領等方式鼓勵企業加大研發投入，著力推進核心數字化技術攻關，以數字技術與各領域融合應用為導向，優化創新成果快速轉化機制，打造安全可靠、系統完備的產業鏈發展生態，提升產業鏈關聯度。

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基金項目：江蘇省社科應用研究精品工程課題“江蘇推動生產性服務業發展對策研究——以蘇州現代供應鏈管理服務業為例”（項目編號：21SYB-095）；江蘇省教育廳“江蘇高校哲學社會科學重點建設基地吳文化傳承與創新研究中心”（項目編號：2018ZDJD-B018）；蘇州市軟科學研究課題“數字技術驅動下蘇州紡織服裝業數字化轉型升級的對策研究”（項目編號：SR202118）；江蘇省教育廳江蘇高校“青藍工程”項目資助。

作者信息：姜能濤（1981-）男，碩士，蘇州石湖智庫研究員，蘇州市職業大學副教授，東南大學高級訪問學者，研究方向為物流供應鏈管理、產業經濟、供應鏈金融。

（收稿日期：2023-04-19" 責任編輯：蘇子寵）